Entanglement of annihilation photons [141.6] 陽電子消滅時に生成する光子対の量子エンタングルメントに関する新しい実験結果を示す。
多くの測定にもかかわらず、光子の絡み合いの実験的な証拠は残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:21:55 GMT)
A Comprehensive Study on Large-Scale Graph Training: Benchmarking and
Rethinking [124.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模グラフトレーニングは、非常に難しい問題である
本稿では,既存の問題に対処するため,EnGCNという新たなアンサンブルトレーニング手法を提案する。
提案手法は,大規模データセット上でのSOTA(State-of-the-art)の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:43:05 GMT)
Learnable Polyphase Sampling for Shift Invariant and Equivariant
Convolutional Networks [120.8] LPSは、データからエンドツーエンドにトレーニングし、既存の手作りのダウンサンプリングレイヤを一般化することができる。
画像分類とセマンティックセグメンテーションにおけるLPSの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:59:55 GMT)
Watermarking Pre-trained Language Models with Backdooring [118.1] PLMは、所有者が定義した特定の入力によって引き起こされるバックドアを埋め込むことにより、マルチタスク学習フレームワークで透かしが可能であることを示す。
また,いくつかの稀な単語をトリガーとして用いることに加えて,一般的な単語の組み合わせをバックドアトリガーとして用いることで,検出が容易でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:42:39 GMT)
Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning [104.7] オフライン強化学習は、環境とのアクティブな相互作用なしにオフラインデータセットから効果的なポリシーを学ぶことを目的としている。
既存の手法の多くは、政策改善中の行動方針から逸脱する政策を罰することでこの問題に対処している。
我々は、データセットにおける状態と行動間の相互情報の観点から、オフラインRLにアプローチする新しいMISAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:22:43 GMT)
AutoMoE: Neural Architecture Search for Efficient Sparsely Activated
Transformers [104.1] 我々は,効率的に活性化されたサブトランスを探索する新しいフレームワークであるAutoMoEを開発した。
AutoMoEは、(a)高密度かつ疎活性化されたトランスフォーマーモジュールを持つ不均一なサーチスペース設計、(b)重み付けによって大規模なサーチスペースからサンプルされた複数のワークを共同で訓練するSuperNetトレーニング、(c)タスクと計算の間の最適なトレードオフでアーキテクチャを探索する3つのトレーニングフェーズで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:32:17 GMT)
Zonotope Domains for Lagrangian Neural Network Verification [102.1] 我々は、ディープニューラルネットワークを多くの2層ニューラルネットワークの検証に分解する。
我々の手法は線形プログラミングとラグランジアンに基づく検証技術の両方により改善された境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:31:39 GMT)
Old can be Gold: Better Gradient Flow can Make Vanilla-GCNs Great Again [96.5] 我々は,深いGCNの準標準性能を理解するために,勾配流の新しい視点を提供する。
スキップ接続を用いたバニラGCNの勾配誘導動的スイッチングを提案する。
我々の手法は、彼らのパフォーマンスを大幅に向上させ、快適に競争し、多くの最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:30:25 GMT)
Learning Active Camera for Multi-Object Navigation [94.9] ロボットアプリケーションでは、ロボットが複数のオブジェクトに自律的にナビゲートすることが不可欠だが、難しい。
既存のナビゲーション手法は主に固定カメラに焦点を当てており、アクティブカメラでナビゲートする試みはほとんど行われていない。
本稿では,アクティブカメラを用いて,複数の物体へのナビゲーションをより効率的に行うことを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:17:30 GMT)
Pareto-aware Neural Architecture Generation for Diverse Computational
Budgets [94.3] 既存の手法は、しばしば各目標予算に対して独立したアーキテクチャ探索プロセスを実行する。
提案するニューラルアーキテクチャジェネレータ(PNAG)は,任意の予算に対して,推論によって最適なアーキテクチャを動的に生成する。
このような共同探索アルゴリズムは、全体の検索コストを大幅に削減するだけでなく、結果も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:30:59 GMT)
Communication-Efficient Adam-Type Algorithms for Distributed Data Mining [93.5] 我々はスケッチを利用した新しい分散Adam型アルゴリズムのクラス(例:SketchedAMSGrad)を提案する。
我々の新しいアルゴリズムは、反復毎に$O(frac1sqrtnT + frac1(k/d)2 T)$の高速収束率を$O(k log(d))$の通信コストで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:42:05 GMT)
FedFM: Anchor-based Feature Matching for Data Heterogeneity in Federated
Learning [91.7] 本稿では,各クライアントの特徴を共有カテゴリーのアンカーにマッチさせる新しいFedFM法を提案する。
効率と柔軟性を向上させるため,FedFM-Liteと呼ばれるFedFM変種を提案し,クライアントは同期時間と通信帯域幅のコストを少なくしてサーバと通信する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:11:34 GMT)
BERTScore is Unfair: On Social Bias in Language Model-Based Metrics for
Text Generation [89.4] この研究は、PLMに基づくメトリクスにおける社会バイアスに関する最初の体系的研究である。
PLMをベースとした一般的な指標は,従来の6つの属性の指標よりも社会的偏見が著しく高いことが実証された。
さらに, PLM層に注入される脱バイアスアダプタを開発し, テキスト生成の評価に高い性能を維持しながら, PLMベースのメトリクスのバイアスを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:24:11 GMT)
Weakly-Supervised Multi-Granularity Map Learning for Vision-and-Language
Navigation [87.5] 我々は,ロボットエージェントが言語指導によって記述された経路をたどって,環境の中をナビゲートするよう訓練する,現実的かつ困難な問題に対処する。
高精度かつ効率的なナビゲーションを実現するためには,環境オブジェクトの空間的位置と意味情報の両方を正確に表現した地図を構築することが重要である。
より包括的にオブジェクトを表現するために,オブジェクトの細粒度(色,テクスチャなど)とセマンティッククラスの両方を含む多粒度マップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:23:27 GMT)
SQA3D: Situated Question Answering in 3D Scenes [86.0] エンボディエージェントのシーン理解をベンチマークする新しいタスクを提案する:3次元シーンにおける質問回答(SQA3D)
シーンコンテキストが与えられた場合、SQA3Dはテスト対象のエージェントに対して、まずテキストによって記述された3Dシーンの状況を理解し、その環境を判断し、その状況下での質問に答えるように要求する。
ScanNetの650のシーンに基づいて、20.4kの記述と33.4kの多様な推論問題とともに、6.8kのユニークな状況を中心としたデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:52:26 GMT)
Movement Penalized Bayesian Optimization with Application to Wind Energy
Systems [84.7] 文脈ベイズ最適化(CBO)は、与えられた側情報を逐次決定する強力なフレームワークである。
この設定では、学習者は各ラウンドでコンテキスト(天気条件など)を受け取り、アクション(タービンパラメータなど)を選択する必要がある。
標準的なアルゴリズムは、すべてのラウンドで意思決定を切り替えるコストを前提としませんが、多くの実用的なアプリケーションでは、このような変更に関連するコストが最小化されるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:19:32 GMT)
Re3: Generating Longer Stories With Recursive Reprompting and Revision [84.0] 我々は,2千語以上の長文を自動生成する問題を考察する。
短いストーリーの以前の作業と比較して、長距離プロットのコヒーレンスと関連性は、ここではより中心的な課題である。
本稿では,これらの課題に対処するRecursive Reprompting and Revision framework(Re3)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:59:30 GMT)
Multi-Task Pre-Training of Modular Prompt for Few-Shot Learning [83.1] 本稿では,マルチタスク事前学習型モジュール・プロンプト(MP2)を提案する。
MP2は38の中国語タスクで事前訓練された組み合わせ可能なプロンプトのセットである。
我々は,MP2がプロンプトチューニング,フルモデルチューニング,事前プロンプト事前学習の手法を,数ショット設定で大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:43:42 GMT)
Prompt Conditioned VAE: Enhancing Generative Replay for Lifelong
Learning in Task-Oriented Dialogue [80.1] 生成的再生法は、過去の知識と生成された擬似サンプルを統合するために広く用いられている。
既存の生成的再生法の多くは、モデルを制御するために単一のタスク固有のトークンのみを使用する。
本稿では,タスクの統計を取り入れて生成的再生を向上させるために,生涯学習のための新しい条件付きVAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:12:14 GMT)
Federated Best Arm Identification with Heterogeneous Clients [80.0] 中央サーバと複数のクライアントを備えた多腕バンディット・セッティングにおける腕の識別について検討した。
本稿では,指数時間瞬間にのみ通信を行うエム・トラック・アンド・ストップ戦略に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
最適なアームを見つけるための期待時間に上限があるアルゴリズムが乗算定数まで下限と一致する場合、任意の2つの連続する通信時間の比率は有界でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:09:11 GMT)
On Compressing Sequences for Self-Supervised Speech Models [78.6] 自己教師型学習における時間軸に沿った固定長と可変長のサブサンプリングについて検討した。
可変長サブサンプリングは,低フレームレートで特に良好に動作することがわかった。
音素境界にアクセスできる場合、平均フレームレートが10Hz以下の場合、性能の劣化は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:21:22 GMT)
Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation
using Cover Trees [76.2] 誘導点に基づくスケーラブルスパース近似の数値安定性について検討する。
地理空間モデリングなどの低次元タスクに対しては,これらの条件を満たす点を自動計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:20:17 GMT)
One Model to Edit Them All: Free-Form Text-Driven Image Manipulation
with Semantic Modulations [75.8] Free-Form CLIPは、ある操作モデルがフリーフォームのテキストプロンプトを処理するように、自動ラテントマッピングを確立することを目的としている。
1種類の画像(例えば人間の肖像画)に対して、1つのFFCLIPモデルは自由形式のテキストプロンプトを扱うために学習することができる。
視覚的および数値的な結果は、FFCLIPが意味的に正確で視覚的にリアルなイメージを効果的に生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:06:05 GMT)
Enabling Classifiers to Make Judgements Explicitly Aligned with Human
Values [73.8] 性差別/人種差別の検出や毒性検出などの多くのNLP分類タスクは、人間の値に基づいている。
本稿では,コマンド内で明示的に記述された人間の値に基づいて予測を行う,値整合型分類のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:10:49 GMT)
ExAug: Robot-Conditioned Navigation Policies via Geometric Experience
Augmentation [73.6] 本研究では,多様な環境における複数のデータセットから異なるロボットプラットフォームを体験するための新しいフレームワークであるExAugを提案する。
トレーニングされたポリシーは、屋内と屋外の障害物のある3つの異なるカメラを備えた2つの新しいロボットプラットフォームで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:32:15 GMT)
See Blue Sky: Deep Image Dehaze Using Paired and Unpaired Training
Images [73.2] 本稿では,新しいエンドツーエンド画像デヘイズモデルを構築するために,サイクル生成対向ネットワークを提案する。
我々は、実世界の未ペア画像データセットとペア画像データセットのセットを含む、私たちのモデルをトレーニングするために、屋外画像データセットを採用しています。
本モデルでは, サイクル構造に基づいて, 対向損失, サイクル整合損失, フォトリアリズム損失, ペアL1損失を含む4種類の損失関数を付加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:45:33 GMT)
Bandwidth-efficient distributed neural network architectures with
application to body sensor networks [73.0] 本稿では,分散ニューラルネットワークアーキテクチャを設計するための概念設計手法について述べる。
提案手法により,損失を最小限に抑えつつ,最大20倍の帯域幅削減が可能となることを示す。
本稿では,ウェアラブル脳-コンピュータインタフェースに焦点をあてるが,他のセンサネットワークアプリケーションにも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:35:32 GMT)
Transparency Helps Reveal When Language Models Learn Meaning [72.0] 合成データを用いた体系的な実験により,すべての表現が文脈に依存しない意味を持つ言語では,自己回帰型とマスキング型の両方の言語モデルが,表現間の意味的関係をエミュレートする。
自然言語に目を向けると、特定の現象(参照不透明さ)による実験は、現在の言語モデルが自然言語の意味論をうまく表現していないという証拠を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:35:19 GMT)
Is synthetic data from generative models ready for image recognition? [69.4] 本研究では,最新のテキスト・画像生成モデルから生成した合成画像が,画像認識タスクにどのように利用できるかを検討した。
本稿では,既存の生成モデルからの合成データの強大さと欠点を示し,認識タスクに合成データを適用するための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:54:24 GMT)
On the Relationship Between Variational Inference and Auto-Associative
Memory [68.8] 本フレームワークでは, 変動推論に対する異なるニューラルネットワークアプローチが適用可能であるかを検討する。
得られたアルゴリズムをCIFAR10とCLEVRの画像データセットで評価し,他の連想記憶モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:18:47 GMT)
Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in
Vision-Language Pre-training [66.0] 大規模視覚言語事前学習モデルは、テキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。
標準メトリクスでより良いスコアを得るモデルは、オブジェクトをより頻繁に幻覚させる可能性があることを示す。
驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:27:22 GMT)
Tunable Complexity Benchmarks for Evaluating Physics-Informed Neural
Networks on Coupled Ordinary Differential Equations [64.8] 本研究では,より複雑に結合した常微分方程式(ODE)を解く物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の能力を評価する。
PINNの複雑性が増大するにつれて,これらのベンチマークに対する正しい解が得られないことが示される。
PINN損失のラプラシアンは,ネットワーク容量の不足,ODEの条件の低下,局所曲率の高さなど,いくつかの理由を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:01:32 GMT)
Bayes risk CTC: Controllable CTC alignment in Sequence-to-Sequence tasks [63.2] 予測アライメントの望ましい特性を強制するためにベイズリスクCTC(BRCTC)を提案する。
BRCTCを他の早期排出の選好と組み合わせることで、オンラインモデルの性能・遅延トレードオフが改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:55:36 GMT)
Simulating scalar field theories on quantum computers with limited
resources [63.0] 量子ビットコンピュータ上での格子スカラー場理論を実装するための量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、通常の対称性相と壊れた対称性相の両方において、幅広い入力パラメータの効率的な$phi4$状態の準備を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:28:15 GMT)
LESS: Label-Efficient Semantic Segmentation for LiDAR Point Clouds [62.5] 我々は,LiDAR点雲を用いた屋外シーンのためのラベル効率のよいセマンティックセマンティックセマンティクスパイプラインを提案する。
本手法は,半弱教師付き学習を用いて,効率的なラベリング手法を設計する。
提案手法は,100%ラベル付き完全教師付き手法と比較して,さらに競争力が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:13:36 GMT)
AVLEN: Audio-Visual-Language Embodied Navigation in 3D Environments [61.0] AVLEN(Audio-Visual-Language Embodied Navigationの対話型エージェント)を提案する。
AVLENの目標は、3Dビジュアルワールドをナビゲートすることでオーディオイベントをローカライズすることである。
これらの能力を実現するために、AVLENはマルチモーダル階層的な強化学習バックボーンを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:35:06 GMT)
Pauli component erasing quantum channels [58.7] マルチキュービットシステムのコンポーネントを保存または完全に消去する量子マップ群を提案する。
対応するチャネルに対して、保存された成分は有限ベクトル部分空間として解釈できることが示される。
得られたチャネルの族が半群を形成し、生成元を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 23:32:34 GMT)
Close the Gate: Detecting Backdoored Models in Federated Learning based
on Client-Side Deep Layer Output Analysis [55.4] Federated Learning(FL)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を異なるクライアントから複数のデータソースで協調的にトレーニングするスキームである。
データを共有する代わりに、各クライアントはモデルをローカルにトレーニングする。
近年、訓練されたモデルに個々のクライアントがバックドアを注入できるいわゆる標的毒殺攻撃が提案されている。
我々は、クライアントのデータを活用して、アグリゲーション前の個々のモデルを分析することで、バックドア攻撃を軽減できるモデルフィルタリングディフェンスであるtextitCrowdGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:27:49 GMT)
Multilingual Word Sense Disambiguation with Unified Sense Representation [55.3] 本稿では,知識と教師付き多言語単語センス曖昧化(MWSD)システムを提案する。
我々は複数の言語に統一されたセンス表現を構築し、リッチソース言語から貧しい言語へアノテーションを転送することでMWSDのアノテーション不足問題に対処する。
SemEval-13およびSemEval-15データセットの評価により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:24:03 GMT)
DART: Articulated Hand Model with Diverse Accessories and Rich Textures [54.4] 我々は、DART(Diverse Accessories)とRich Textures(Rich Textures)でMANOを拡張する。
DARTは、外観と形状の異なる50の3Dアクセサリーで構成され、325個の手作りの2Dテクスチャマップは、さまざまな種類のブレンディッシュやメイクアップをカバーしている。
DARTsetは、大容量(800K)、高忠実な合成手画像を含み、完全整列3Dラベルと組み合わせてリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:06:08 GMT)
Robust Preference Learning for Storytelling via Contrastive
Reinforcement Learning [53.9] 制御された自動ストーリ生成は、自然言語批判や嗜好から制約を満たす自然言語ストーリを生成することを目指している。
対照的なバイエンコーダモデルをトレーニングし、ストーリーを人間の批評と整合させ、汎用的な嗜好モデルを構築する。
我々はさらに、ストーリー生成の堅牢性を高めるために、プロンプトラーニング技術を用いて、対照的な報酬モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:21:33 GMT)
Monotonicity and Double Descent in Uncertainty Estimation with Gaussian
Processes [52.9] ガウス過程の設定において、部分的に肯定的かつ部分的に否定的な答えを与える。
最適調整GPのモデル品質は, 入力次元が大きい場合, 限界条件下で高いモデル品質が得られることを示す。
非単調性を示す後部予測損失の関連型を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:09:33 GMT)
Magnetic-field-induced cavity protection for intersubband polaritons [52.8] 我々は、光学キャビティに強く結合した乱れドープ量子におけるサブバンド間遷移に対する強垂直磁場の影響を解析する。
磁場は、量子井戸の界面の粗さによって、サブバンド間光遷移のラインシェイプをローレンツアンからガウスアンへと変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:00:03 GMT)
ERNIE-Layout: Layout Knowledge Enhanced Pre-training for Visually-rich
Document Understanding [52.4] レイアウト知識を向上した新しい文書事前学習ソリューションであるERNIEを提案する。
まず、直列化段階で入力シーケンスを並べ替え、相関的な事前学習タスクを示し、順序予測を行い、文書の適切な読み順序を学習する。
実験の結果、ERNIEは様々な下流タスクにおいて優れた性能を示し、キー情報に新たな最先端設定、文書質問応答を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:54:17 GMT)
MICO: A Multi-alternative Contrastive Learning Framework for Commonsense
Knowledge Representation [52.2] MICOは、COmmonsenseナレッジグラフの多元的コントラスト学習フレームワークである。
エンティティノード間のコンテキスト相互作用によるコモンセンス知識表現を生成する。
これは、単純に表現間の距離スコアを比較することで、以下の2つのタスクの恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:51:21 GMT)
Kernel-Whitening: Overcome Dataset Bias with Isotropic Sentence
Embedding [51.5] 符号化文の特徴間の相関関係を解消する表現正規化手法を提案する。
またNystromカーネル近似法であるKernel-Whiteningを提案する。
実験により,Kernel-Whiteningは分布内精度を維持しつつ,分布外データセット上でのBERTの性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:56:38 GMT)
Parameter Sharing in Budget-Aware Adapters for Multi-Domain Learning [50.6] ディープラーニングは計算コストが高く、新しいドメイン毎に学習する必要がある大量のパラメータを必要とする。
マルチドメイン学習は、元のドメインの知識を維持しながら、新しいドメインに適応することでこの問題に対処する。
本研究では,ドメイン間のパラメータ共有を奨励しながら,ユーザ定義の予算に適応できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:48:12 GMT)
Language Generation Models Can Cause Harm: So What Can We Do About It?
An Actionable Survey [50.6] この研究は、言語生成モデルから潜在的脅威や社会的害に対処するための実践的な方法の調査を提供する。
言語生成者のさまざまなリスク・ハームを検知・改善するための戦略の構造化された概要を提示するために、言語モデルリスクのいくつかの先行研究を取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:43:39 GMT)
Mix and Reason: Reasoning over Semantic Topology with Data Mixing for
Domain Generalization [48.9] ドメイン一般化(DG)は、複数のソースドメインから見えないターゲットドメインへの学習マシンを可能にする。
mire は2つのキーコンポーネント、すなわち Category-Aware Data Mixing (CDM) と Adaptive Semantic Topology Refinement (ASTR) で構成されている。
複数のDGベンチマーク実験により,提案法の有効性とロバスト性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:52:34 GMT)
Improving generalizability of distilled self-supervised speech
processing models under distorted settings [46.5] 自己教師付き学習(SSL)音声事前訓練モデルは、様々な音声処理タスクでよく機能する。
本稿では,知識蒸留中のSSLモデルに対して,クロス歪みマッピングとドメイン適応トレーニングを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:17:45 GMT)
Hybrid Reinforced Medical Report Generation with M-Linear Attention and
Repetition Penalty [45.9] そこで本研究では,m-linear attentionと繰り返しペナルティ機構を備えたハイブリッド型医療報告生成手法を提案する。
具体的には、異なる重みを持つハイブリッド報酬を用いて、シングルメトリックベースの報酬の制限を緩和する。
また,最適な重みの組み合わせを近似するために,線形複雑度をもつ探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:27:34 GMT)
Meta Transferring for Deblurring [43.9] 動的シーンのデブロリングに基底事実を用いることなくテスト時間適応を実現するためのreblur-deメタトランスファー方式を提案する。
我々は、ぼやけた入力ビデオを利用して、比較的シャープなパッチを偽の土台真実として見つけ、利用する。
我々のreblur-deメタラーニングスキームは、DVD、REDS、RealBlurベンチマークデータセットの最先端のデブロアリングモデルを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:06:33 GMT)
Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks [42.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係帰納バイアスに基づくグラフ構造を用いて基本ニューラルネットワーク(NN)を拡張する(ホモフィリー仮定)
最近の研究は、NNと比較してパフォーマンスが不十分な、非自明なデータセットのセットを特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:00:26 GMT)
PseudoReasoner: Leveraging Pseudo Labels for Commonsense Knowledge Base
Population [40.5] CSKB人口を対象とした半教師付き学習フレームワークであるPseudoReasonerを提案する。
CSKBで事前訓練された教師モデルを使用して、学生モデルから学ぶためのラベルなし候補データセットに擬似ラベルを提供する。
このフレームワークは、全体的なパフォーマンス、特にドメイン外パフォーマンスの5.3ポイントにおいて、バックボーンモデルKG-BERTを3.3ポイント改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:37:30 GMT)
Airborne absolute gravimetry with a quantum sensor, comparison with
classical technologies [40.2] 原子干渉計と2つの相対重力計に基づく絶対重力計による空中重力探査を報告する。
我々は、飛行条件や使用したフィルタリングによって、0.6mGalから1.3mGalまでの量子重力計の測定誤差を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:40:34 GMT)
Empirical Study Incorporating Linguistic Knowledge on Filled Pauses for
Personalized Spontaneous Speech Synthesis [39.1] 個人の声の音色と発話の拡散の両方をクローンできるパーソナライズされた自発音声合成に焦点を当てる。
複数話者コーパスで学習した非個人化外部充満停止予測器を用いた音声合成手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:29:33 GMT)
A Hybrid Partitioning Strategy for Backward Reachability of Neural
Feedback Loops [39.0] 本稿では,ニューラルネットワークコントローラを用いたクローズドループシステムの安全性の検証を試みる。
我々は、状態空間の危険な領域を束縛する所定のターゲットセットに導く状態の集合であるBPOAsを逆射影(BP)で計算する。
本稿では、ターゲットセット分割(TSP)とバックリーチ可能なセット分割(BRSP)の両方を用いて、推定誤差の低い境界を克服するハイブリッドパーティショニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:04:43 GMT)
MMTSA: Multimodal Temporal Segment Attention Network for Efficient Human
Activity Recognition [37.9] 我々は、MMTSA(Multimodal Temporal Segment Attention Network)と呼ばれる、人間の活動認識のための新しいマルチモーダルニューラルネットワークを提案する。
MMTSAは,Gramian Angular Field(GAF)に基づくマルチモーダルデータアイソモーフィズム機構を採用し,冗長性を低減するために新しいマルチモーダルスパースサンプリング手法を適用した。
3つの公開データセットの厳密な評価により,人間活動認識におけるimuデータイメージングと注意機構の重要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:05:16 GMT)
Fine-grained Category Discovery under Coarse-grained supervision with
Hierarchical Weighted Self-contrastive Learning [37.7] 粗粒度監視(FCDC)下での細粒度カテゴリー発見という新たな実践シナリオについて検討する。
FCDCは、粗いラベル付きデータのみを用いて、既知のデータと異なる粒度のカテゴリにモデルを適応させ、かなりのラベル付けコストを削減できるきめ細かなカテゴリを発見することを目的としている。
本稿では,新しい重み付き自己コントラストモジュールを構築し,それを階層的に教師付き学習と組み合わせることで,階層型自己コントラストネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:06:23 GMT)
Not All Neighbors Are Worth Attending to: Graph Selective Attention
Networks for Semi-supervised Learning [37.2] グラフアテンションネットワーク(GAT)は、さまざまな現実シナリオからグラフデータを分析するための強力なツールである。
隣人の大部分が実世界の多くのグラフの中央ノードとは無関係であり、隣人の集約から除外できることを示す。
高い相関ノード特徴から表現を学習するためのグラフ選択型アテンションネットワーク(SAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:28:47 GMT)
Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning with
$O(1)$ Consensus Rate [35.7] 分散最適化は分散学習における新たなパラダイムであり、エージェントは中央サーバを使わずにピアツーピア通信によってネットワーク全体のソリューションを実現する。
エージェントの情報が混在する速度によって,ネットワーク全体のソリューションに到達するためのイテレーションの総数が影響を受けることを示す。
本稿では,(ほぼ)一定の等級とネットワークサイズに依存しないコンセンサス率を有する新しいトポロジであるEquiTopoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:02:01 GMT)
COFFEE: Counterfactual Fairness for Personalized Text Generation in
Explainable Recommendation [35.2] パーソナライズされた説明文の言語的品質に関する測度特異的な反ファクトフェアネスを実現するための枠組みを開発する。
本稿では, 対実的推論のための非絡み合い表現の学習を提案し, 公正度最適化のための報酬を慎重に設計した新しいポリシー学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:29:10 GMT)
Controllable Style Transfer via Test-time Training of Implicit Neural
Representation [34.9] Inlicit Neural Representation(INR)に基づく制御可能なスタイル転送フレームワークを提案する。
本フレームワークは,画像のスタイルをピクセル単位で正確に制御し,さらなる最適化やトレーニングを行なわずに画像の解像度を自由に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:53:39 GMT)
Efficiently Controlling Multiple Risks with Pareto Testing [34.8] 本稿では,多目的最適化と複数仮説テストを組み合わせた2段階プロセスを提案する。
自然言語処理(NLP)アプリケーションにおいて,大規模トランスフォーマーモデルの実行を確実に高速化する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:54:39 GMT)
Hierarchical Policy Blending as Inference for Reactive Robot Control [34.3] ぼんやりした、密集した、ダイナミックな環境における運動生成は、ロボット工学における中心的なトピックである。
反応ポリシーと計画の利点を組み合わせた階層的な動き生成手法を提案する。
平面ナビゲーションと6DoF操作の実験的研究により,提案手法は筋活動制御とオンライン再計画の両方に優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:16:54 GMT)
Vision Transformer Visualization: What Neurons Tell and How Neurons
Behave? [33.9] 視覚変換器(ViTs)をまたいだ視覚情報や特徴埋め込みの公開を支援する効果的な可視化手法を提案する。
提案手法は,入力画像における局所的およびグローバル的情報の可視化と,複数のレベルでの潜在的特徴埋め込みに着目して,ViTの計算過程から逸脱する。
次に、レイヤ間を効果的に可視化する厳密なフレームワークを開発し、ViTsフィルタの効果を明らかにし、オブジェクトパッチに対するグループ化/クラスタリングの挙動を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:56:24 GMT)
Self-Repetition in Abstractive Neural Summarizers [33.4] 我々は、同じ系の複数の出力に現れる長さ 4 以上の n-gram の数として自己反復を測定する。
回帰分析では,これら3つのアーキテクチャは,入力の出力サマリーをまたいだコンテントの再現性が異なることがわかった。
より抽象的なデータや公式言語を特徴とするデータに対する微調整は、より高い自己反復率に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 23:50:42 GMT)
Q-TOD: A Query-driven Task-oriented Dialogue System [33.2] 本稿では,新しい問合せ型タスク指向対話システム,すなわちQ-TODを紹介する。
対話コンテキストから必須情報をクエリに抽出し、応答生成のための関連する知識レコードを検索する。
提案するQ-TODの有効性を評価するために,3つの公開タスク指向対話データセットに対するクエリアノテーションを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:38:19 GMT)
MOVE: Unsupervised Movable Object Segmentation and Detection [32.7] MOVEは、いかなる形態の監視もせずにオブジェクトを分割する手法である。
これは、前景のオブジェクトが初期位置に対して局所的に移動できるという事実を利用する。
SotAよりも平均で7.2%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:05:46 GMT)
When Adversarial Training Meets Vision Transformers: Recipes from
Training to Architecture [32.3] ViTがこのような敵の攻撃に対して防衛するためには、依然として敵の訓練が必要である。
対人訓練にはプレトレーニングとSGDが必要であることが判明した。
私たちのコードはhttps://versa.com/mo666666/When-Adrial-Training-Meets-Vision-Transformersで利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:37:20 GMT)
S4ND: Modeling Images and Videos as Multidimensional Signals Using State
Spaces [31.8] S4NDは,連続多次元信号として1ドル,2ドル,3ドルで大規模視覚データをモデル化できることを示す。
ImageNet-1kでは、S4NDはVision Transformerベースラインのパフォーマンスを1.5%上回る。
ビデオの場合、S4NDはHMDB-51のアクティビティ分類で3ドル(約3,300円)のConvNeXtを4%値下げした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:55:38 GMT)
An Empirical Study on Finding Spans [31.4] エンド・ツー・エンドの情報抽出システムのトレーニングに活用できるアプローチに着目する。
タスク特性を考慮しない限り、決定的な解決策は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:15:15 GMT)
HashFormers: Towards Vocabulary-independent Pre-trained Transformers [30.7] Transformerベースの事前訓練言語モデルは語彙に依存し、デフォルトで各トークンを対応する埋め込みにマッピングする。
本稿では,新しい語彙に依存しない事前学習型トランスであるHashFormersを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:39:34 GMT)
The State of Profanity Obfuscation in Natural Language Processing [30.0] 難解な発言は、特に非ネイティブな話者にとって、コンテンツの評価を困難にしている。
代名詞難読化プロセスを標準化するPythonモジュールを備えたPrOfという多言語コミュニティリソースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:45:36 GMT)
Motion Inspired Unsupervised Perception and Prediction in Autonomous
Driving [29.7] 本論文は,オープンセット移動物体を理解するための学習学習モデルと予測モデルである,新規で挑戦的な方向性を開拓する。
提案フレームワークは自己学習フローを用いて自動メタラベリングパイプラインを起動し,自動監視を実現する。
提案手法は, オープンセット3次元検出と軌道予測において, 極めて有望な結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:55:44 GMT)
Hierarchical Approach for Joint Semantic, Plant Instance, and Leaf
Instance Segmentation in the Agricultural Domain [29.6] 植物表現型は、植物の成長段階、発達、その他の関連する量を記述するため、農業において中心的な課題である。
本稿では,RGBデータから作物の連接意味,植物インスタンス,葉のインスタンスセグメンテーションの問題に対処する。
本稿では,3つのタスクを同時に処理する単一畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:01:08 GMT)
Adaptable Claim Rewriting with Offline Reinforcement Learning for
Effective Misinformation Discovery [28.9] 本稿では,ファクトチェッカーが既知の誤情報のクレームに対して検索クエリを定式化するための新しいシステムを提案する。
オフラインの強化学習によって編集動作が自動的に学習される適応可能な書き換え戦略を導入する。
提案手法は,クエリの有効性を42%まで向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:34:12 GMT)
Extracting Cultural Commonsense Knowledge at Scale [28.9] CANDLEは、高品質な文化的常識知識を大規模に抽出するためのエンドツーエンドの方法論である。
3つの領域(地理学、宗教、職業)といくつかの文化的側面の集合体にアサーションをまとめる。
CanDLEには、分類に基づくフィルタリングと興味深いスコア付けのための司法手法が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:53:57 GMT)
Uplift and Upsample: Efficient 3D Human Pose Estimation with Uplifting
Transformers [28.6] 時間的にスパースな2Dポーズシーケンスを操作できるTransformerベースのポーズアップリフト方式を提案する。
本稿では,Transformerブロック内の時間的アップサンプリングにマスク付きトークンモデリングをどのように利用できるかを示す。
我々は,Human3.6M と MPI-INF-3DHP の2つのベンチマークデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:23:56 GMT)
Boosting Performance of a Baseline Visual Place Recognition Technique by
Predicting the Maximally Complementary Technique [25.9] 最近の視覚的位置認識問題に対する有望な1つのアプローチは、複数の相補的なVPR手法の場所認識推定を融合させることである。
これらのアプローチでは、選択的に融合する前にすべての潜在的なVPRメソッドをブルートフォースで実行する必要がある。
ここでは、既知の単一ベースVPR技術から始まる別のアプローチを提案し、それと融合するために最も相補的な付加VPR技術を予測することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:32:23 GMT)
Revisiting Optimal Convergence Rate for Smooth and Non-convex Stochastic
Decentralized Optimization [25.8] 分散最適化は、大規模機械学習におけるコミュニケーションの節約に有効である。
本稿では,一般重量行列を用いた最適収束アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:34:32 GMT)
Hybrid Decentralized Optimization: First- and Zeroth-Order Optimizers
Can Be Jointly Leveraged For Faster Convergence [25.2] 分散システムにおいて,0次ノードと1次最適化機能を持つノードが共存する環境について検討する。
このようなシステムは、ノイズの少ないゼロオーダーエージェントに耐えるだけでなく、最適化プロセスにそのようなエージェントを組み込むことのメリットも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:54:11 GMT)
Frame Mining: a Free Lunch for Learning Robotic Manipulation from 3D
Point Clouds [24.7] 入力点クラウド座標フレームの選択が3次元点クラウドからの操作スキルの学習にどのように影響するかを検討する。
本研究では,適応的に候補フレームを選択し,タスクに依存しない方法でそれらのメリットを融合するFrameMinersを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:05:44 GMT)
Distributed Distributionally Robust Optimization with Non-Convex
Objectives [24.6] Asynchronous Single-looP alternatIve gRadient projEction という非同期分散アルゴリズムを提案する。
新しい不確実性集合、すなわち制約付きD-ノルムの不確実性集合は、以前の分布を利用し、強靭性の度合いを柔軟に制御するために開発される。
実世界のデータセットに関する実証研究は、提案手法が高速収束を達成できるだけでなく、悪意のある攻撃だけでなく、データに対する堅牢性も維持できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:39:13 GMT)
Hardness of Samples Need to be Quantified for a Reliable Evaluation
System: Exploring Potential Opportunities with a New Task [24.6] ベンチマーク上のモデルの評価は、サンプル硬さの程度を知らずに信頼性が低い。
我々は,0から1のスコアのベンチマークにおいて,各未注釈サンプルの割り当てを必要とするData Scoringタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:26:32 GMT)
A Survey of Parameters Associated with the Quality of Benchmarks in NLP [24.6] 最近の研究では、モデルがいくつかの人気のあるベンチマークに対して、望ましいタスクを本当に学習することなく、刺激的なバイアスに過度に適合していることが示されている。
これらの問題に対する潜在的な解決策 - 量的定量化品質 - は、まだ未検討のままである。
ベンチマークのバイアスにつながる様々な相互作用を表現できる特定の言語特性を特定することで、メトリックへの第一歩を踏み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:44:14 GMT)
Characterizing the Influence of Graph Elements [24.2] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の影響関数は、入力グラフからトレーニングノード/エッジを除去する効果に光を当てることができる。
本研究では,SGCモデルの効果関数を用いて,トレーニングノードやエッジの除去がSGCのテスト性能に与える影響を,モデルの再学習を伴わずに評価できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:04:28 GMT)
Lightweight Alpha Matting Network Using Distillation-Based Channel
Pruning [23.9] 提案手法による軽量なアルファマッチングモデルは,既存の軽量な手法よりも優れている。
提案手法は, セマンティックセグメンテーションに適用することで, 提案手法の汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:48:40 GMT)
Learning Generalizable Models for Vehicle Routing Problems via Knowledge
Distillation [23.5] 車両ルーティング問題に対する最近のニューラル手法は、常に同じインスタンス分布上のディープモデルを訓練し、テストする。
より一般化可能な深層モデル学習のための適応多分布知識蒸留法を提案する。
我々のAMDKDは汎用的で、推論の計算資源が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:23:23 GMT)
Pretrained Transformers Do not Always Improve Robustness [23.2] PTはノイズの多いデータに対して従来のモデルよりもロバストな表現を提供していないことを示す。
OODの一般化を改善するために, PTを逆フィルタリング機構で拡張する。
しかし,一般化の増大は必ずしもロバスト性を高めるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:30:36 GMT)
VHetNets for AI and AI for VHetNets: An Anomaly Detection Case Study for
Ubiquitous IoT [23.0] 垂直異種ネットワーク(VHetNets)と人工知能(AI)は6Gおよびそれ以上のネットワークにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,VHetNetsとAIのシナジーを実現するために,AIネイティブなVHetNetsアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:55:57 GMT)
Anonymizing Speech with Generative Adversarial Networks to Preserve
Speaker Privacy [22.8] 話者匿名化は、音声録音における音声を変化させることで話者の同一性を隠蔽することを目的としている。
これは一般的に、個人の保護とダウンストリームアプリケーションにおけるデータのユーザビリティとの間の、プライバシーとユーティリティのトレードオフが伴う。
本稿では,ワッサースタイン距離をコスト関数として生成した逆数ネットワークを用いて話者埋め込みを生成することで,この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:28:52 GMT)
Asymmetric Student-Teacher Networks for Industrial Anomaly Detection [22.6] 本研究は,学生・教員による異常検出手法の既知の問題点を明らかにする。
2つのニューラルネットワークがトレーニングされ、欠陥のないトレーニング例で同じ出力を生成する。
本手法は, MVTec AD と MVTec 3D-AD の2つの現在最も関連性の高い欠陥検出データセットに対して, 最先端の結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:56:50 GMT)
Spatiotemporal Classification with limited labels using Constrained
Clustering for large datasets [22.1] 分離可能な表現は、より良い分類能力を持つ教師付きモデルにつながる可能性がある。
ラベルの少ない制約付き損失を使って、より優れた表現を学べる方法を示します。
我々は,ラベルの少ない手法を用いて,ラベルのないデータから新しいラベル付きサンプルを抽出し,より優れた分類につながる教師付き手法を拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:05:22 GMT)
oViT: An Accurate Second-Order Pruning Framework for Vision Transformers [22.1] 視覚変換器(ViT)モデルの重み空間化のための新しい最先端手法である最適ViTサージオン(oViT)を提案する。
技術的レベルでは、oViTは2次情報を活用する新しい重み付けアルゴリズムを導入している。
提案手法は構造化プルーニング法や量子化法と互換性があり,スパース性を考慮した推論エンジンの高速化に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:19:09 GMT)
A Variational Perspective on Generative Flow Networks [22.0] 生成フローネットワーク(GFN)は複合オブジェクトの逐次サンプリングのためのモデルである。
GFNの変動目的を,KL(Kullback-Leibler)の前方分布と後方分布の相違点の観点から定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:45:59 GMT)
Abstract-to-Executable Trajectory Translation for One-Shot Task
Generalization [21.7] 本稿では,計画生成と計画実行を分離し,ワンショットタスクの一般化を実現することを提案する。
提案手法は,2組の抽象環境を構築し,抽象トラジェクトリを生成し,抽象から実行可能なトラジェクトリトランスレータによって元のタスクを解くという,複雑な長期タスクを3つのステップで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:17:34 GMT)
Hierarchical Diffusion Models for Singing Voice Neural Vocoder [21.1] 歌声ニューラルボコーダの階層的拡散モデルを提案する。
実験結果から,複数の歌手を対象とした高品質な歌唱音声が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:30:09 GMT)
Polycentric Clustering and Structural Regularization for Source-free
Unsupervised Domain Adaptation [21.0] Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、訓練済みのソースモデルから学習した知識を未確認のターゲットドメインに転送することで、ドメイン適応問題を解決することを目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、機能プロトタイプを生成することによって、ターゲットデータに擬似ラベルを割り当てる。
本稿では,PCSRと命名された新しいフレームワークを,クラス内多中心クラスタリングおよび構造規則化戦略を通じてSFDAに取り組むために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:20:48 GMT)
ConEntail: An Entailment-based Framework for Universal Zero and Few Shot
Classification with Supervised Contrastive Pretraining [20.9] ConEntailは、教師付きコントラスト事前訓練による、普遍的なゼロとほとんどショットの分類のためのフレームワークである。
実験では,同じデータセット上で事前学習した識別モデルと生成モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:37:27 GMT)
Partial Identification of Treatment Effects with Implicit Generative
Models [20.7] 暗黙的生成モデルを用いた一般的な因果グラフにおける平均治療効果(ATE)の部分的同定法を提案する。
線形構造因果モデルにおいて,我々のアルゴリズムは ATE 上の厳密な境界に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 22:18:00 GMT)
Expose Backdoors on the Way: A Feature-Based Efficient Defense against
Textual Backdoor Attacks [20.5] NLPモデルの以前のオンラインバックドア防御手法は、入力レベルまたは出力レベルの異常のみに焦点を当てていた。
本稿では, 汚染された試料とクリーンな試料とを特徴レベルで識別する, 特徴量に基づく効率的なオンライン防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:44:28 GMT)
TransFusion: Transcribing Speech with Multinomial Diffusion [20.2] 本研究では,事前学習した音声特徴に基づく拡散モデルを用いて音声認識を行う手法を提案する。
我々は,LibriSpeech音声認識ベンチマークにおいて,既存の高性能コントラストモデルに匹敵する性能を示す。
また,多項拡散モデルのサンプリングと復号化を効果的に行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:01:43 GMT)
Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying
Phrase Representations [20.0] ほとんどの弱教師付きエンティティ認識モデルは、専門家によって提供されるドメイン固有の辞書に依存している。
本稿では,ハイカバレッジ辞書を効率的に作成するための単語埋め込み検索を提案する。
また,高被覆辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:36:44 GMT)
Distributional Reward Estimation for Effective Multi-Agent Deep
Reinforcement Learning [19.8] 実効的マルチエージェント強化学習(DRE-MARL)のための分散逆推定フレームワークを提案する。
本研究の目的は,安定トレーニングのための多行動分岐報酬推定と政策重み付け報酬アグリゲーションを設計することである。
DRE-MARLの優位性は,有効性とロバスト性の両方の観点から,SOTAベースラインと比較して,ベンチマークマルチエージェントシナリオを用いて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:31:45 GMT)
"John is 50 years old, can his son be 65?" Evaluating NLP Models'
Understanding of Feasibility [19.5] この研究は、アクション(またはその効果)が実現可能かどうかを推論する、単純な常識能力に焦点を当てている。
GPT-3のような最先端モデルでさえ、実現可能性の問題に正しく答えることに苦慮していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:46:06 GMT)
Deep PatchMatch MVS with Learned Patch Coplanarity, Geometric
Consistency and Adaptive Pixel Sampling [19.4] 我々は、コプランナリティのパッチを学習し、幾何整合性を促進することにより、測光スコアを改善するための学習ベースのアプローチを構築した。
本稿では,より高解像度かつ高解像度なエンコーダでメモリを削減し,より大きな解像度でのトレーニングを可能にするための,適応的画素サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:29:03 GMT)
EfficientVLM: Fast and Accurate Vision-Language Models via Knowledge
Distillation and Modal-adaptive Pruning [19.4] 我々は,大規模な視覚言語モデルをより小さく,より速く,より正確なものに圧縮する蒸留精錬フレームワークを導入する。
EfficientVLMは、6つの視覚層、3つのテキスト層、3つのモーダル融合層からなる高速かつ正確な視覚言語モデルである。
効率的なVLMは、教師モデルの98.4%のパフォーマンスを維持し、推論速度を2.2倍に加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:26:41 GMT)
StyLEx: Explaining Styles with Lexicon-Based Human Perception [19.1] スタイレックス(Stylex)は、スタイリスティックな語彙の人間の認識を学習し、これらのスタイリスティックな単語を文のスタイルを予測するための追加情報として利用するモデルである。
実験の結果,Stylexは文レベルの予測性能を犠牲にすることなく,人文的な語彙的説明が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:35:47 GMT)
DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic
Search-Free Low-Rank Adaptation [18.9] 低ランクアダプタ(LoRA)は、モデルの主要なトレーニング済み重量を凍結させ、学習可能なSVDモジュールをモデルに導入する。
LoRAブロックはパラメータ効率が良いが、2つの大きな問題に悩まされている。
これら2つの問題を解決するために,動的低ランク適応(DyLoRA)技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:29:22 GMT)
A Primal-Dual Algorithm for Hybrid Federated Learning [18.8] Fenchel Dualityをベースとした,ハイブリット・フェデレーション・ラーニングのための高速で堅牢なアルゴリズムを提案する。
また、クライアントデータを保護するためのプライバシーの考慮と必要な手順も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:02:04 GMT)
Sequential Learning Of Neural Networks for Prequential MDL [18.5] ニューラルネットワークを用いた画像分類データセットの事前記述長の計算手法を評価する。
計算コストを考慮すると、リハーサルによるオンライン学習は好成績であることがわかった。
本稿では,画像分類データセットの集合に対する記述長について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:30:23 GMT)
Psychology-guided Controllable Story Generation [18.3] 我々は、物語生成システムがより制御可能でよく計画されたストーリーを作成するのを助けるために、主人公のニーズと感情を含むグローバルな心理学的状態連鎖を導入する。
精神状態トラッカーは、主人公の局所的な心理状態を記憶するために使用される。
心理学的状態プランナーは 主人公のグローバルな心理学的状態を得るために 採用されています ストーリープランニングのために
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:40:53 GMT)
Self-Adaptive Named Entity Recognition by Retrieving Unstructured
Knowledge [18.2] そこで本研究では,非構造化テキストから外部知識を抽出し,学習されていないエンティティの使い方を学習する自己適応型NERを提案する。
NERの有用な知識を検索するために、不確実なエンティティをクエリとして利用し、非構造化知識を検索する効果的な2段階モデルを設計する。
我々のモデルは、強いNERBERTベースラインを平均2.45ポイント上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:10:53 GMT)
Where to Begin? On the Impact of Pre-Training and Initialization in
Federated Learning [18.1] フェデレート学習における事前学習モデルから始めることの影響について検討する。
事前訓練されたモデルから始めると、ターゲットエラー率に達するのに必要なトレーニング時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:25:35 GMT)
Style Transfer as Data Augmentation: A Case Study on Named Entity
Recognition [17.9] 本稿では,テキストを高リソース領域から低リソース領域へ変換する手法を提案する。
我々は、データ選択のための重要な要素のセットとともに制約付き復号アルゴリズムを設計し、有効かつ一貫性のあるデータの生成を保証する。
我々のアプローチはデータの不足に対する実用的な解決策であり、他のNLPタスクに適用できることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:02:03 GMT)
Monte Carlo Augmented Actor-Critic for Sparse Reward Deep Reinforcement
Learning from Suboptimal Demonstrations [17.1] Monte Carlo Augmented Actor Critic (MCAC) は、標準的なアクター・アクター・アクター・クリティカル・アルゴリズムに対するパラメータフリーな修正である。
MCACは、標準時間距離(TD)目標とモンテカルロの推定値の最大値を取ることで、修正された$Q$-値を計算する。
5ドルの連続制御ドメインに対する実験は、MCACが6ドルの一般的なRLおよびRL-from-demonstrationsアルゴリズムで学習効率を大幅に向上させる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:23:37 GMT)
Transformer-Based Speech Synthesizer Attribution in an Open Set Scenario [16.9] 音声合成法は、詐欺、偽造、誤情報キャンペーンに使用できる現実的な音声を生成することができる。
法医学的帰属法は、音声信号を生成するために使用される特定の音声合成法を特定する。
学習中に見えない新しい合成器に一般化する音声帰属法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:55:21 GMT)
Exploring Vanilla U-Net for Lesion Segmentation from Whole-body
FDG-PET/CT Scans [16.9] FDG-PETスキャンは代謝情報のみを提供するため、不規則なグルコース消費を伴う健康な組織や良性疾患はがんと誤認される可能性がある。
本稿では,ネットワークアーキテクチャ,データ前処理,データ拡張という3つの側面から,全身FDG-PET/CTスキャンにおける病変分割のためのU-Netの可能性について検討する。
本手法は, AutoPET 2022 チャレンジの予備的, 最終的リーダボードにおいて第1位となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:37:18 GMT)
PCFG-based Natural Language Interface Improves Generalization for
Controlled Text Generation [16.7] そこで我々は,制御属性を自然言語コマンドに埋め込むためにPCFGを構築する自然言語インタフェースを提案する。
実験では、モデルの一般化能力をテストするための調整されたセットアップを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:20:23 GMT)
Eliciting Compatible Demonstrations for Multi-Human Imitation Learning [16.1] 人間による実演からの模倣学習は、ロボット操作の学習ポリシーに対する強力なアプローチである。
自然の人間の行動は、タスクを示すのに最適な方法がいくつかあるため、多くの異種性を持っている。
このミスマッチは、インタラクティブな模倣学習の課題であり、ユーザのシーケンスは、新しい、おそらく矛盾するデモを反復的に収集することによって、ポリシーを改善する。
我々は、ポストホックフィルタリングにより互換性のないデモを識別し、新しいユーザから互換性のないデモを積極的に引き出すために互換性対策を適用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:37:55 GMT)
Simpson's Paradox in Recommender Fairness: Reconciling differences
between per-user and aggregated evaluations [16.1] ランク付けとレコメンダシステムにおける公平性という2つの概念は、反対の結論につながる可能性があると論じる。
我々はこれらの概念を整理し、テンションはアイテムが関係するユーザの分布の違いによるものであることを示す。
この新たな理解に基づいて、実践者はどちらの概念にも興味を持っているかもしれないが、ユーザ単位のメトリクスで課題に直面しているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:43:32 GMT)
Lightweight Stepless Super-Resolution of Remote Sensing Images via
Saliency-Aware Dynamic Routing Strategy [15.6] 深層学習アルゴリズムは、リモートセンシング画像(RSI)超解像(SR)の性能を大幅に改善した
しかし、ネットワークの深さとパラメータの増大は、計算とストレージに大きな負担をもたらす。
本稿では、RSIの軽量でステップレスなSRを実現するために、SalDRN(Saliency-aware dynamic routing network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:49:03 GMT)
RecipeMind: Guiding Ingredient Choices from Food Pairing to Recipe
Completion using Cascaded Set Transformer [15.2] RecipeMindは、食品親和性スコア予測モデルであり、他の成分セットに材料を追加することの適合性を定量化する。
食品親和性スコア予測におけるレシピミンドの学習・評価のために, 成分共起に基づくスコアを含む大規模データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:35:49 GMT)
LEATHER: A Framework for Learning to Generate Human-like Text in
Dialogue [15.1] 本稿では,対話でテキストを生成するための新しい理論フレームワークを提案する。
既存の学習理論と比較して,本フレームワークはテキスト生成に固有の多面的目標の分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:05:11 GMT)
Analysing Donors' Behaviour in Non-profit Organisations for Disaster
Resilience: The 2019--2020 Australian Bushfires Case Study [15.1] この研究は、ソーシャルメディアがドナーの行動にどのように影響するかを理解するための定量的研究の枠組みを導入し、適用する。
我々は,2019-2020年の豪森林火災シーズンにおいて,オンラインエンゲージメントがドナーの行動にどのように対応するかを探る。
我々の探索的研究は、ソーシャルメディアキャンペーンが専用ウェブサイトを通じてオンライン寄付を奨励する効果があることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:17:11 GMT)
Learning to Jointly Transcribe and Subtitle for End-to-End Spontaneous
Speech Recognition [15.1] ASRと自動サブタイピングを共同で行うデュアルデコーダトランスモデルを提案する。
このモデルは、両方のタスクを共同で実行するように訓練されており、字幕データを有効に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:01:00 GMT)
Blind Super-Resolution for Remote Sensing Images via Conditional
Stochastic Normalizing Flows [14.9] 本稿では、上記の問題に対処するために、正規化フロー(BlindSRSNF)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案する。
BlindSRSNFは、低解像度(LR)画像が与えられた高解像度画像空間上の条件確率分布を、確率の変動境界を明示的に最適化することによって学習する。
提案アルゴリズムは,シミュレーションLRと実世界RSIの両方において,視覚的品質の優れたSR結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:37:32 GMT)
CAB: Comprehensive Attention Benchmarking on Long Sequence Modeling [14.3] 包括的注意ベンチマーク(英語: Comprehensive Attention Benchmark、CAB)は4つの注意パターンを持つ微粒な注意分類である。
CABは4つの注意パターンの下で効果的な注意力を評価するために、現実世界の7つのタスクを収集する。
広範に利用されている9つの効率的な注意アーキテクチャのパフォーマンスをベンチマークするために、徹底的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:25:47 GMT)
Instance Segmentation with Cross-Modal Consistency [13.5] 本稿では,複数センサモードの測定を協調的に活用するインスタンスセグメンテーションへの新しいアプローチを提案する。
本手法は, センサ・モダリティと時間領域の両面において, 現場の点に対してコントラスト学習を適用した。
この定式化は、視点の変化に不変な埋め込みを学ぶことをモデルに促すことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:17:19 GMT)
A Reinforcement Learning Approach to Estimating Long-term Treatment
Effects [13.4] ランダム化実験による制限は、長期効果を測定するために容易に拡張できないことである。
マルコフ過程における平均報酬を推定する強化学習(RL)アプローチを採用する。
観測された状態遷移が非定常である実世界のシナリオに動機付けられ、非定常問題のクラスのための新しいアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:33:19 GMT)
DouFu: A Double Fusion Joint Learning Method For Driving Trajectory
Representation [13.3] 軌道表現型共同学習のための新しい多モード融合モデルDouFuを提案する。
まず、軌道データと都市機能ゾーンから生成された動き、経路、グローバルな特徴を設計する。
グローバルなセマンティック機能により、DouFuは各行に対して包括的な埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:11:51 GMT)
Dense-ATOMIC: Construction of Densely-connected and Multi-hop
Commonsense Knowledge Graph upon ATOMIC [13.2] ATOMICは、日々のif-then知識三つ子を含む大規模コモンセンス知識グラフ(CSKG)である。
本稿では,既存の三重項の集合に基づいて関係予測モデルをトレーニングし,ATOMIC上の欠落リンクを推定するCSKG補完手法を提案する。
Dense-ATOMICは、密結合でマルチホップのコモンセンス知識グラフである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:17:11 GMT)
High-resolution synthetic residential energy use profiles for the United
States [12.7] 我々は、米国全土の住宅セクター向けに、大規模で総合的な住宅エネルギー利用データセットを公開します。
データは、合成世帯の1時間あたりのエネルギー使用プロファイルからなり、温度制御負荷(TCL)と家電の使用に分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:55:10 GMT)
Holistic Sentence Embeddings for Better Out-of-Distribution Detection [12.6] Avg-Avg という単純な埋め込み手法を提案し,各中間層からのトークン表現を文埋め込みとして平均化する。
本分析は, 微調整PLMにおける言語知識の保存に有効であり, 背景変化の検出にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:22:58 GMT)
The User-Aware Arabic Gender Rewriter [12.3] 本稿では,アラビア語のジェンダーリライティングのためのユーザ中心のWebベースシステムであるUser-Aware Arabic Gender Rewriterを紹介する。
このシステムはアラビア語または英語の文を入力として受け取り、ユーザーは好みの1人目または2人目の性別を指定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:34:57 GMT)
Theory and Approximate Solvers for Branched Optimal Transport with
Multiple Sources [12.1] 分岐最適輸送(英: Branched Optimal Transport、BOT)は、エッジに沿った輸送コストが副付加的な最適輸送の一般化である。
トポロジを考えると、多くのソースやシンクに対してBOTネットワークの最適形状を効率的に見つける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:51:16 GMT)
Learning to Autonomously Reach Objects with NICO and Grow-When-Required
Networks [12.1] 発達型ロボティクスアプローチは、物体到達作業のためのNICOプラットフォーム上での視覚的協調学習に使用される。
複数のGWR(Grow-When-Required)ネットワークは、より複雑なモーター動作の学習に使用される。
本研究では,ヒューマノイドロボットNICOが76%の成功率で物体に到達可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:23:57 GMT)
InFIP: An Explainable DNN Intellectual Property Protection Method based
on Intrinsic Features [12.0] 本稿では,説明可能な人工知能に基づくディープニューラルネットワーク(DNN)の解釈可能な知的財産保護手法を提案する。
提案手法はDNNモデルを変更せず,オーナシップ検証の決定は解釈可能である。
実験結果から,指紋はモデルの所有権検証に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:12:36 GMT)
$\Lambda$-DARTS: Mitigating Performance Collapse by Harmonizing
Operation Selection among Cells [11.8] 微分可能なニューラルアーキテクチャサーチ(DARTS)はニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)の一般的な方法である
我々は、DARTSの収束をソフトマックス関数の飽和点に制限するウェイトシェアリングフレームワークにより、DARTSは特定の構造欠陥に悩まされていることを示す。
そこで本稿では,階層の勾配を整合させて動作選択を調和させることにより,性能低下を防止するための2つの新たな正規化用語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:54:01 GMT)
Global Explainability of GNNs via Logic Combination of Learned Concepts [11.7] 我々はGLGExplainer (Global Logic-based GNN Explainer)を提案する。
GLGExplainerは、正確で人間の解釈可能なグローバルな説明を提供する。
抽出された公式はモデル予測に忠実であり、モデルによって学習された時に誤った規則に関する洞察を提供する点である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:47:12 GMT)
Optimizing Vision Transformers for Medical Image Segmentation and
Few-Shot Domain Adaptation [11.7] 我々はCS-Unet(Convolutional Swin-Unet)トランスフォーマーブロックを提案し、パッチ埋め込み、プロジェクション、フィードフォワードネットワーク、サンプリングおよびスキップ接続に関連する設定を最適化する。
CS-Unetはゼロからトレーニングすることができ、各機能プロセスフェーズにおける畳み込みの優位性を継承する。
実験によると、CS-Unetは事前トレーニングなしで、パラメータが少ない2つの医療用CTおよびMRIデータセットに対して、最先端の他のデータセットを大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:18:52 GMT)
Generative Adversarial Learning for Trusted and Secure Clustering in
Industrial Wireless Sensor Networks [11.6] 本稿では,産業用無線センサネットワーク(IWSN)のためのGANに基づく信頼管理機構を提案する。
検出率は96%、偽陽性率は8%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:20:08 GMT)
Degeneracy is OK: Logarithmic Regret for Network Revenue Management with
Indiscrete Distributions [11.5] 我々は、従来のネットワーク収益管理(NRM)問題について、意思決定を受理/退避し、IIDの到着を$T$で検討する。
我々は、このモデルの下で、さらなる仮定を伴わずに、$O(log2 T)$ regretを達成できるオンラインアルゴリズムを開発した。
改良された$O(log T)$ regretを2次成長仮定で実現した別のアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:52:19 GMT)
Legal Case Document Summarization: Extractive and Abstractive Methods
and their Evaluation [11.5] 訴訟判断文書の要約は、法律NLPにおいて難しい問題である。
法的事例文書に適用した場合の要約モデルの異なる族がどのように機能するかについては、あまり分析されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:43:08 GMT)
Controlling Bias Exposure for Fair Interpretable Predictions [11.4] 盲目的に排除するのではなく、センシティブな情報を「公平に」使うのが望ましいと我々は主張する。
我々のモデルは、偏りのある論理を証拠として生み出すとともに、偏りとタスクパフォーマンスの間の望ましいトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:49:01 GMT)
Semi-supervised Body Parsing and Pose Estimation for Enhancing Infant
General Movement Assessment [11.3] 乳児運動ビデオ(IMV)の一般運動評価(GMA)は、乳幼児の脳性麻痺(CP)の早期発見に有効な方法である。
本稿では、画像シーケンス認識のためのエンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークが、GMAの優れた結果を得るために適用可能であることを実証する。
本研究では,SiamParseNet(SPN)と呼ばれる半教師付きモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:46:30 GMT)
Provable Subspace Identification Under Post-Nonlinear Mixtures [11.0] 非自明な混合学習は、線形または非線形に混合された潜在成分を盲目的に識別することを目的としている。
この研究は、慎重に設計された基準の下で、基礎となる混合系に付随するヌル空間が未知の非線形性の識別と除去を保証するのに十分であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:26:40 GMT)
PedFormer: Pedestrian Behavior Prediction via Cross-Modal Attention
Modulation and Gated Multitask Learning [10.8] 本研究では,エゴ中心の視点から,歩行者の将来の軌跡や横断行動を予測するために,異なるデータモダリティに依存する新しい枠組みを提案する。
本モデルでは, トラジェクトリとアクション予測の精度を, それぞれ22%, 13%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:12:00 GMT)
Counterfactual Neural Temporal Point Process for Estimating Causal
Influence of Misinformation on Social Media [10.7] 我々は、時間的視点プロセスの観点から、誤情報の因果効果をモデル化する因果的枠組みを構築した。
当社のモデルを、新型コロナウイルスワクチンに関するソーシャルメディア投稿とエンゲージメントの実際のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:00:10 GMT)
Self-Supervised 2D/3D Registration for X-Ray to CT Image Fusion [10.0] シミュレーショントレーニングと教師なし特徴と画素空間領域適応を組み合わせた自己教師付き2D/3D登録フレームワークを提案する。
本フレームワークは, 実X線画像における90.1%の成功率で, 1.83$pm$1.16 mmの登録精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:06:57 GMT)
InterFair: Debiasing with Natural Language Feedback for Fair
Interpretable Predictions [9.8] 我々は、適切なデバイアス法は、それを排除するのではなく、説明とともに「公平に」センシティブな情報を使用するべきであると論じる。
フィードバックの提供を可能にしたユーザとの対話的なセットアップによって,タスクのパフォーマンスとバイアス軽減のバランスが良好かつ公平であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:54:12 GMT)
A Kernel Approach for PDE Discovery and Operator Learning [9.5] 本稿では,偏微分方程式の学習と解法のための3段階の枠組みを提案する。
カーネルの平滑化は、ソリューションのデータと近似デリバティブを認知するために利用される。
学習されたPDEはカーネルベースのソルバ内で使われ、PDEの解を新しいソース/バウンダリ項で近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 22:33:28 GMT)
CLASP: Few-Shot Cross-Lingual Data Augmentation for Semantic Parsing [9.3] CLASPはAlexaTM 20Bから合成データを生成し、モデルのトレーニングセットを40倍小さくする(500Mパラメータ)。
低リソース環境での2つのデータセットを評価する。348例または16例の実例を含む英語PIZZAと、トレーニングデータが英語でのみ利用できるmTOPクロスランガルゼロショットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:50:24 GMT)
Nobody Wants to Work Anymore: An Analysis of r/antiwork and the
Interplay between Social and Mainstream Media during the Great Resignation [9.3] r/antiworkはRedditコミュニティであり、労働者の搾取、労働権、および関連する左翼政治思想の議論に焦点を当てている。
2021年後半、r/antiworkはRedditで最も成長しているコミュニティとなり、主流メディアがグレート・リサイン(Great Resignation)と呼ぶようになった。
我々は,r/antiworkコミュニティが,加入者の増加と,その増加を記録づけるメディア報道の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:27:14 GMT)
Neural Routing in Meta Learning [9.1] 入力タスクに条件付けされたモデルの部分のみを選択的に使用することにより,現在のメタ学習アルゴリズムのモデル性能を向上させることを目指している。
本稿では、バッチ正規化層におけるスケーリング係数を活用することにより、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるタスク依存の動的ニューロン選択を研究するアプローチについて述べる。
提案手法であるニューラルルーティング・イン・メタラーニング(NRML)は,数ショットの分類タスクにおいて,既知のメタラーニングベースラインの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:31:24 GMT)
Bayesian Spline Learning for Equation Discovery of Nonlinear Dynamics
with Quantified Uncertainty [8.8] 本研究では,非線形(時空間)力学の擬似的支配方程式を,定量化された不確実性を伴うスパースノイズデータから同定する枠組みを開発した。
提案アルゴリズムは、正準常微分方程式と偏微分方程式によって制御される複数の非線形力学系に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:37:36 GMT)
Decentralized Policy Gradient for Nash Equilibria Learning of
General-sum Stochastic Games [8.8] 遷移確率密度関数の未知な一般サムゲームのナッシュ平衡学習について検討する。
正確な擬似勾配を持つ場合、ナッシュ平衡と変分不等式の問題の等価性による2ループアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:09:56 GMT)
A Second Wave of UD Hebrew Treebanking and Cross-Domain Parsing [8.4] 本稿では,ヘブライ語ウィキペディアから選択したさまざまなトピックから,新たに自由なヘブライ語のUDツリーバンクを提案する。
コーパスの導入とアノテーションの品質評価に加えて,成長度に基づいて自動検証ツールをデプロイする。
我々は、最新の言語モデリングと既存のトランスフォーマーベースのアプローチの漸進的な改善を組み合わせて、UD NLPタスクにおける新しい最先端(SOTA)結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:52:07 GMT)
Reconstructed Student-Teacher and Discriminative Networks for Anomaly
Detection [8.4] 学生と教師のネットワークで構成されるSTPM(Standard-Teacher Feature pyramid matching)に基づいて,強力な異常検出手法を提案する。
本研究は,STPMの精度を向上させるために,学生ネットワークを生成モデルとして使用し,通常の特徴を再構築する。
さらに精度を向上させるために,本手法では擬似アノマリーで訓練した識別ネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:57:50 GMT)
Using Graph Algorithms to Pretrain Graph Completion Transformers [8.3] 自己教師付き事前トレーニングは、下流グラフ、リンク、ノード分類タスクのパフォーマンスを向上させることができる。
複数のグラフアルゴリズムを用いて構築し,外部データと組み合わせない5種類の事前学習信号について検討する。
本稿では,情報ゲインによって導かれる新しいパスフィニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:41:10 GMT)
Injecting Domain Knowledge from Empirical Interatomic Potentials to
Neural Networks for Predicting Material Properties [8.3] 原子論モデリングは、ナノテクノロジーから薬物発見まで、様々な分野の物質の挙動を予測する上で重要な役割を担っている。
近年、量子力学的データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワーク(NN)ベースのポテンシャルが、従来のEIPのより正確な代替品として出現している。
本稿では,従来のEIPからNNにドメイン知識を注入する,ラベルのないトレーニングインスタンスを利用する2つの汎用戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:26:50 GMT)
Continuous-in-time Limit for Bayesian Bandits [8.3] 本稿ではベイジアンセッティングにおける盗賊問題を再考する。
目的は、ベイズ側の後悔を最小限に抑える最適な政策を見つけることである。
最適ポリシーの計算は、問題水平線の長さや武器の数が大きい場合、しばしば難解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:37:24 GMT)
Can Language Representation Models Think in Bets? [8.2] 変換器に基づく言語表現モデル(LRM)は、難解な自然言語理解問題に対して最先端の結果を得た。
本稿では、慎重に設計された意思決定ベンチマークと実験を通して、LEMの合理的意思決定能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:01:04 GMT)
Conformalized Fairness via Quantile Regression [8.2] 本稿では,デモグラフィックパリティの公正性要件に基づき,実数値量子関数を学習するための新しいフレームワークを提案する。
フェア量子化法により構築された誘導予測区間に対する分布自由被覆の理論的保証と正確な公正性を確立する。
本研究は, フェアネス・正確性トレードオフの基盤となるメカニズムを, 幅広い社会的・医療的応用において明らかにする能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:32:48 GMT)
Approximation analysis of CNNs from feature extraction view [8.2] 深層多チャンネル畳み込みニューラルネットワークによる線形特徴抽出の解析を確立した。
チャネルで実装された深層ネットワークによる関数近似の速度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:09:01 GMT)
TokenMixup: Efficient Attention-guided Token-level Data Augmentation for
Transformers [8.1] TokenMixupは効果的な注意誘導型トークンレベルのデータ拡張手法である。
TokenMixupの亜種はトークンをひとつのインスタンスに混ぜて、マルチスケールの機能拡張を可能にする。
実験の結果,CIFARおよびImageNet-1Kにおけるベースラインモデルの性能は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:36:31 GMT)
Mention Annotations Alone Enable Efficient Domain Adaptation for
Coreference Resolution [8.1] コア参照モデルのドメイン適応を成功させるためには,適応参照検出が重要な要素であることを示す。
その結果,アノテートは平均F1の7～14%改善し,アノテートコアを同等の時間で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:57:27 GMT)
ST-former for short-term passenger flow prediction during COVID-19 in
urban rail transit system [8.1] 乗客の流動の複雑な依存関係を動的にモデル化する方法は、感染発生時に正確な乗客の流動予測を行う上で、主要な課題である。
本稿では、COVID-19に特化したエンコーダデコーダフレームワーク下で、STformerと呼ばれるトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。
実世界の乗客フローデータセットの実験は、STフォーマーが他の11の最先端手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:51:33 GMT)
MCTNet: A Multi-Scale CNN-Transformer Network for Change Detection in
Optical Remote Sensing Images [7.8] MCTNetと呼ばれるマルチスケールCNN変換器構造に基づくハイブリッドネットワークを提案する。
MCTNetは既存の最先端CD法よりも優れた検出性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:54:28 GMT)
MetaFill: Text Infilling for Meta-Path Generation on Heterogeneous
Information Networks [7.5] Heterogeneous Information Network (HIN) は、複数のエッジタイプとノードタイプを含む複雑なネットワークを研究するために不可欠である。
既存のメタパス生成アプローチでは、HINのリッチテキスト情報を十分に活用することはできない。
メタパス生成のためのテキスト埋込型アプローチであるMetaFillを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:34:09 GMT)
Multi-trainer Interactive Reinforcement Learning System [7.3] 複数のトレーナーを導入することにより,より効果的な対話型強化学習システムを提案する。
特に,トレーナーフィードバックアグリゲーション実験の結果,アグリゲーション法が最も正確であることがわかった。
最後に, MTIRLが評価モデルで訓練した政策が, レビューモデルなしでの政策よりも, 最適ポリシーに近いことを示すために, グリッドワールド実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:32:59 GMT)
ISTA-Inspired Network for Image Super-Resolution [7.0] 本稿では,畳み込み型反復収縮しきい値決定アルゴリズム (ISTA) にインスパイアされた画像SRのためのネットワークを提案する。
数学的解析にインスパイアされたISTAブロックは、エンドツーエンドで最適化を行うために開発された。
実験の結果,ISTAにインスパイアされた回復ネットワーク (ISTAR) は,競争力や性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:44:33 GMT)
Safe Model-Based Reinforcement Learning with an Uncertainty-Aware
Reachability Certificate [6.6] 我々は、DRCとそれに対応するシールドポリシーの制約を解決するために、安全な強化学習フレームワークを構築します。
また,シールドポリシを活用しつつ,安全性と高いリターンを同時に達成するためのラインサーチ手法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:16:53 GMT)
Bayesian Regularization on Function Spaces via Q-Exponential Process [6.5] 正規化は最適化、統計、機械学習において最も重要なトピックの1つである。
この研究では、$q$-指数分布(密度比で)$exp(- half|q)$を、emph$Q$-指数(Q-EP)プロセスと呼ばれるプロセスに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:37:14 GMT)
TestAug: A Framework for Augmenting Capability-based NLP Tests [6.4] 機能ベースのNLPテストにより、モデル開発者はNLPモデルの機能機能をテストすることができる。
既存の機能ベースのテストでは、テストケースの作成に広範な手作業とドメインの専門知識が必要です。
本稿では, GPT-3 エンジンを用いたテストケース生成の低コスト化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:42:16 GMT)
SAILOR: Scaling Anchors via Insights into Latent Object [6.0] LiDARの3Dオブジェクト検出モデルは、必然的にトレーニングデータセットに偏っている。
オブジェクトのサイズは、例えば、異なるラベル付けポリシーや地理的位置のために、ドメイン間で大きく異なります。
オブジェクトサイズバイアスを克服するアンカーキャリブレーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:40:46 GMT)
Intel Labs at Ego4D Challenge 2022: A Better Baseline for Audio-Visual
Diarization [5.8] 本稿では,Ego4D Challenge 2022におけるAVD(Audio-Visual Diarization)の取り組みについて述べる。
我々は、カメラ装着者の音声活動の検出性能を、そのモデルのトレーニングスキームを変更して改善する。
第2に,カメラ装着者の音声活動にのみ適用した場合,オフザシェルフ音声活動検出モデルにより,偽陽性を効果的に除去できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:54:03 GMT)
Control, Confidentiality, and the Right to be Forgotten [5.7] 削除・アズ・コントロールに関する既存の作業は、(適応的な)歴史独立の言語で再編成できると主張している。
削除という直感的な概念と形式的定義を満足するコントローラのクラスを示すが、これは以前のアプローチの範囲外である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:54:52 GMT)
Unsupervised Dense Nuclei Detection and Segmentation with Prior
Self-activation Map For Histology Images [5.4] 事前自己アクティベーションモジュール(PSM)を用いた自己教師型学習手法を提案する。
PSMは入力画像から自己活性化マップを生成し、ラベル付けコストを回避し、下流タスク用の擬似マスクを生成する。
他の完全教師付き・弱教師付き手法と比較して,本手法は手動アノテーションを使わずに競争性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:34:26 GMT)
MiQA: A Benchmark for Inference on Metaphorical Questions [5.3] 本稿では,従来のメタファを用いた大規模言語モデルの推論能力を評価するためのベンチマークを提案する。
本稿では,バイナリ選択タスクにおける最先端の事前学習モデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:46:05 GMT)
Improved automated lesion segmentation in whole-body FDG/PET-CT via
Test-Time Augmentation [5.2] 腫瘍はポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)とCT(CT)を用いて広範囲に定量化されている
本研究では,PET-CTによる腫瘍の分節化に対する試験時間増強の有用性について検討した。
トレーニングデータベース上でU-NetとSwin U-Netrをトレーニングし、テスト時間の増加によってセグメンテーション性能が向上したかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:50:59 GMT)
Motion-related Artefact Classification Using Patch-based Ensemble and
Transfer Learning in Cardiac MRI [5.2] 本稿では,アンサンブルとトランスファーラーニングを用いた自動心臓MRI品質推定フレームワークを提案する。
トレーニングデータからサンプルした2次元画像パッチに,複数の事前学習モデルを初期化し,微調整した。
トレーニングセットと検証セットでそれぞれ78.8%と70.0%の分類精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:31:40 GMT)
Artificial Intelligence Nomenclature Identified From Delphi Study on Key
Issues Related to Trust and Barriers to Adoption for Autonomous Systems [5.2] クロスディシプリンティングチームは、複雑な機械学習の課題に協力しています。
文学における基本的な定義のコンセンサスを見つけることは、より根本的な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:54:20 GMT)
WILD-SCAV: Benchmarking FPS Gaming AI on Unity3D-based Environments [5.0] 深部強化学習(RL)の最近の進歩は,シミュレーション環境における複雑な意思決定能力を示している。
しかしながら、これらは、トレーニングやテストが行われる環境の複雑さやバリエーションが欠如しているため、より複雑な問題はほとんどありません。
我々は,このギャップを埋めるために,3次元オープンワールドFPSゲームに基づく,強力でオープンな環境であるWILD-SCAVを開発した。
エージェントは3D環境を理解し、ナビゲートし、計画し、人間のような方法で競争し、協力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:39:41 GMT)
Neural Network Compression by Joint Sparsity Promotion and Redundancy
Reduction [5.0] 本稿では,冗長なフィルタを創出し,空間性向上によるネットワーク学習に対する効果を最小化する,複合制約に基づく新しい学習手法を提案する。
いくつかのピクセルワイドセグメンテーションベンチマークによるテストでは、テストフェーズにおけるネットワークのニューロン数とメモリフットプリントが、性能に影響を与えずに大幅に減少することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:34:49 GMT)
Adaptive patch foraging in deep reinforcement learning agents [4.7] 機械学習エージェントは、生物学的な捕食者に似たパターンに適応的に飼料にパッチを当てることを学ぶことができることを示す。
この研究は、生態学的に妥当な圧力で複雑な環境で相互作用するエージェントが共通の解に達することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:16:02 GMT)
Confidence estimation of classification based on the distribution of the
neural network output layer [4.5] 現実の世界における予測モデルの適用を防ぐための最も一般的な問題の1つは一般化の欠如である。
ニューラルネットワーク分類モデルにより生成された特定の予測の不確かさを推定する新しい手法を提案する。
提案手法は,この予測に対応するロジット値の分布に基づいて,特定の予測の信頼性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:32:50 GMT)
ToupleGDD: A Fine-Designed Solution of Influence Maximization by Deep
Reinforcement Learning [4.3] 影響最大化(IM)問題は広く研究されている。
近似アルゴリズムを含む最先端の手法は、大きな困難に直面した。
本稿では,ネットワーク埋め込みのためのグラフニューラルネットワークとパラメータ学習のための二重深度Q-networksを組み合わせた,エンドツーエンドのDRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:56:53 GMT)
Quantifying Quality of Class-Conditional Generative Models in
Time-Series Domain [4.2] Inception Time Score(ITS)とFrechet Inception Time Distance(FITD)を導入し、時系列領域におけるクラス条件生成モデルの質的性能を評価する。
提案した指標の識別能力を調べるため,80種類のデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:13:20 GMT)
Model-based Safe Deep Reinforcement Learning via a Constrained Proximal
Policy Optimization Algorithm [4.1] オンライン方式で環境の遷移動態を学習する,オンライン型モデルに基づくセーフディープRLアルゴリズムを提案する。
我々は,本アルゴリズムがより標本効率が高く,制約付きモデルフリーアプローチと比較して累積的ハザード違反が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:53:02 GMT)
Estimation of High-Dimensional Markov-Switching VAR Models with an
Approximate EM Algorithm [4.1] 高次元時系列におけるレジームシフトは、金融への多くの応用において自然に生じる。
本稿では,マルコフスイッチングモデルに対するEMアルゴリズムを提案する。
本研究では,提案するEMアルゴリズムの高次元での整合性を確立し,シミュレーションによる性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:55:02 GMT)
Data-Limited Tissue Segmentation using Inpainting-Based Self-Supervised
Learning [3.8] プレテキストタスクを含む自己教師付き学習(SSL)メソッドは、ラベルなしデータを使用したモデルの最初の事前トレーニングによって、この要件を克服する可能性を示している。
ラベル限定シナリオにおけるCTとMRI画像のセグメンテーションにおける2つのSSL手法の有効性を評価する。
最適に訓練され,実装が容易なSSLセグメンテーションモデルは,ラベル制限シナリオにおけるMRIおよびCT組織セグメンテーションの古典的な手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:34:05 GMT)
Artificial intelligence and renegotiation of commercial lease contracts
affected by pandemic-related contingencies from Covid-19. The project
A.I.A.Co [3.8] 本稿では,人工知能(AI)を用いて,コビッド19号の緊急時の法的問題を解決する可能性について検討する。
イタリア法制度が「維持」救済を容認するかどうかをまず検討し,契約の終了を回避した。
次に、AIベースの予測フレームワークの完全かつ技術的な説明を行い、(訴訟の過程で)治安判事と当事者が商業リース契約のレンタルを再開することを支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 22:04:26 GMT)
An Empirical Evaluation of Multivariate Time Series Classification with
Input Transformation across Different Dimensions [3.6] 最適な変換次元構成は,各モデルの結果と比較して精度の向上につながることを示す。
また、変換法を一定に保つと、異なる次元にまたがって適用した場合の精度に統計的に有意な差があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:27:24 GMT)
Segmentation-guided Domain Adaptation for Efficient Depth Completion [3.4] 本稿では,vgg05型CNNアーキテクチャと半教師付きドメイン適応手法に基づく効率的な深度補完モデルを提案する。
空間的コヒーレンスを高めるため,情報ソースとしてセグメンテーションを用いた学習プロセスを導出する。
提案手法は,計算フットプリントを著しく低くしながら,従来手法の効率的かつ低パラメータ状態を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:01:25 GMT)
Novel 3D Scene Understanding Applications From Recurrence in a Single
Image [3.4] 3次元シーンの空間的理解のための1つの画像から繰り返しパターンを発見することの有用性を実証する。
より正確で定量的なシーン記述を実現するために,RP発見出力の活用の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:45:05 GMT)
Periodic Artifact Reduction in Fourier transforms of Full Field Atomic
Resolution Images [3.4] フーリエ変換を計算するとき、周期的境界条件が課せられ、画像の端点間の鋭い不連続が相互空間軸に沿って交差パターン化されたアーティファクトを引き起こす。
本稿では,最近開発された周期プラス平滑分解技術が,エッジ不連続性に起因するアーティファクトの簡易かつ効率的な除去方法を提供することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:05:47 GMT)
MonoDVPS: A Self-Supervised Monocular Depth Estimation Approach to
Depth-aware Video Panoptic Segmentation [3.2] 単眼深度推定とビデオパノプティックセグメンテーションを行うマルチタスクネットワークを用いた新しいソリューションを提案する。
トレーニング信号の劣化を回避するため,物体を移動させるための新しいパノプティカルマスキング方式と,パノプティカル誘導による奥行き損失を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:00:42 GMT)
One Graph to Rule them All: Using NLP and Graph Neural Networks to
analyse Tolkien's Legendarium [3.0] J.R.R.トールキンのレジェンダリウムのテキストコーパスから抽出した文字ネットワークについて検討した。
この視点は、トールキンの作品を特徴づける物語のスタイルを分析し、視覚化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:47:56 GMT)
Evaluating Out-of-Distribution Performance on Document Image Classifiers [3.0] RVL-CDIPコーパスは文書分類のデファクト標準ベンチマークである。
このコーパスを使用するすべての研究は、アウト・オブ・ディストリビューション・ドキュメントの評価を含まない。
我々の新しいベンチマークは、アウト・オブ・ディストリビューション文書のパフォーマンスを分析するための貴重な新しいリソースを研究者に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:24:21 GMT)
Multi-Head Cross-Attentional PPG and Motion Signal Fusion for Heart Rate
Estimation [2.8] 本稿では,時間的畳み込みと多頭部交差注意を利用してセンサフュージョンの有効性を向上させる新しい深層学習モデルPULSEを提案する。
3つの公開データセット上でのPULSEの性能を評価し,平均絶対誤差を7.56%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:07:53 GMT)
A Multistep Frank-Wolfe Method [2.8] フランク=ウルフ法におけるジグザグ現象を離散化の成果物として検討した。
多重ステップのフランク・ウルフ変種は、トラニケート誤差が$O(Deltap)$として崩壊し、$p$はメソッドの順序である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:12:01 GMT)
Whole-body tumor segmentation of 18F -FDG PET/CT using a cascaded and
ensembled convolutional neural networks [2.7] 本研究の目的は、18F-FDG PET/CT画像全体において癌疑い領域を自動的に分割するディープニューラルネットワークの性能を報告することである。
PET/CT画像を6mmの解像度で3D UNET CNNの重ね合わせで処理するケースドアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:25:56 GMT)
Pishgu: Universal Path Prediction Architecture through Graph Isomorphism
and Attentive Convolution [2.7] 本稿では、注意経路予測のための普遍グラフ同型アプローチであるPishguを提案する。
Pishguはグラフ同型ネットワークを利用して、各フレーム内の被写体間の依存性をキャプチャする。
我々は,複数の公用車両(鳥眼ビュー)と歩行者(鳥眼ビューおよび高角ビュー)の経路予測データセットへのアプローチの適用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:48:48 GMT)
STAR-Transformer: A Spatio-temporal Cross Attention Transformer for
Human Action Recognition [2.6] 動作認識では性能が向上するが、異なるモデルとクロスモーダルデータの特徴表現のバランスをとる必要がある。
本稿では,STAR-Tempor Al Ross (STAR)変換器を提案する。
提案手法は,従来の最先端手法と比較して,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 04:09:44 GMT)
TweetNERD -- End to End Entity Linking Benchmark for Tweets [2.6] ツイート上でNERDシステムをベンチマークするための340K以上のつぶやきのデータセットであるTweetNERDを紹介する。
これは、ツイートにおけるNERDのための最大かつ最も時間的に多様性のあるオープンソースデータセットベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:55:07 GMT)
The Invariant Ground Truth of Affect [2.6] 感情の基底的真理は、感情の主観的な性質とそのラベルに固有のバイアスを意図せずに含んでいる影響ラベルに起因している。
本稿では、因果関係論の側面を感情計算に伝達することにより、影響の信頼性の高い基礎的真理を得る方法について再検討する。
我々は、情緒的コーパスにおけるアウトリーチの検出と、参加者やタスク間で堅牢な影響モデルの構築に、因果関係にインスパイアされた手法を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:26:01 GMT)
Realizing Flame State Monitoring with Very Few Visual or Infrared Images
via Few-Shot Learning [2.4] 燃焼モニタリングに初めて数発の学習を導入する。
両画像フォーマットで2つのアルゴリズムのトレーニングプロセス,テスト性能,推論速度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:14:39 GMT)
QMRNet: Quality Metric Regression for EO Image Quality Assessment and
Super-Resolution [2.4] 我々は、異なる地球観測(EO)データセットに対して、最先端の超解法(SR)アルゴリズムをベンチマークする。
また,画像の任意の特性をトレーニングすることで,品質を予測できる新しい品質指標回帰ネットワーク(QMRNet)を提案する。
総合ベンチマークでは、LIIF、CAR、MSRNの有望な結果と、SR予測を最適化するためのロスとしてQMRNetが使用される可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:46:08 GMT)
Zero-Added-Loss Entangled Photon Multiplexing for Ground- and
Space-Based Quantum Networks [2.4] 準決定論的光子対源に基づく量子ネットワークにおける光絡み分布の計算法を提案する。
我々のアーキテクチャは、近い将来、グローバルスケールの量子ネットワークを実現するための青写真を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:03:29 GMT)
NOCaL: Calibration-Free Semi-Supervised Learning of Odometry and Camera
Intrinsics [2.3] 我々はNOCaL, ニューラル・オドメトリー, および光場を用いて, キャリブレーションなしで未確認カメラを解釈できる半教師付き学習アーキテクチャを提案する。
従来のカメラを用いて,NOCaL合成を実演し,キャリブレーションのないオドメトリーと新しいビュージオメトリを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:34:43 GMT)
CaloDVAE : Discrete Variational Autoencoders for Fast Calorimeter Shower
Simulation [2.1] カロリメータシミュレーションはモンテカルロのサンプル生成で最も計算コストがかかる部分である。
電磁カルロメータ内の粒子シャワーをシミュレートするための離散変分オートエンコーダ(DVAE)に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:18:40 GMT)
Risk-Awareness in Learning Neural Controllers for Temporal Logic
Objectives [2.0] 閉ループ系が一定の制約を満たすような不確実性が存在する場合の制御器の問題を考える。
制御障壁関数(CBF)の枠組みを利用して,STL目的のCBFをアルゴリズム的に取得する。
クワッドロータや一輪車のような非線形制御のよく知られた難解な例に対して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:49:08 GMT)
Shadfa 0.1: The Iranian Movie Knowledge Graph and Graph-Embedding-Based
Recommender System [1.8] イランの映画データセットは、映画関連ウェブサイトからデータを抽出することで作成されます。
本研究は,精度,リコール,F1スコアを用いて,提案手法が従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:46:29 GMT)
Trailers12k: Evaluating Transfer Learning for Movie Trailer Genre
Classification [1.7] マルチラベルトレーサ分類タスクにおけるトランスファー学習について検討する。
本稿では,トレーラを高相関のクリップに分割するショット検出手法を提案する。
その結果、ImageNet または Trailer Genres で学んだ表現は、Traceers12k タスクに相対的に転送可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:27:56 GMT)
Digital Publishing Habits, Perceptions of Open Access Publishing and
Other Access Publishing: Across Continents Survey Study [1.7] この研究は主にオープンアクセスジャーナルの重要性、必要性、著者の好みに焦点を当てている。
独立研究者、発展途上国、その他の貧困国として、研究者はオープンアクセスジャーナルを最大限に重要視することができる。
この写本を出版する研究者は、学術出版においても重要な内容の質よりも重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:19:55 GMT)
Smart Headset, Computer Vision and Machine Learning for Efficient Prawn
Farm Management [1.6] エビの成長の不十分な理解は、財政的な利益を減少させる可能性がある。
最も一般的に採用されているサンプリングプラクティスであるキャストネットアプローチは、エビを高周波でサンプリングすることができない。
もう一つのアプローチは、農家が毎日検査する給餌トレイからエビを採取することである。
本稿では,スマートグラス,奥行きカメラ,コンピュータビジョン,機械学習を活用した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 00:39:52 GMT)
Training speech emotion classifier without categorical annotations [1.6] 本研究の目的は, これら2つの表現の関係について検討することである。
提案手法は、与えられた音声の次元表現における連続値のベクトルを予測するために訓練された回帰器モデルを含む。
このモデルの出力は、マッピングアルゴリズムを用いて感情カテゴリーとして解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:47:41 GMT)
Robust Candidate Generation for Entity Linking on Short Social Media
Texts [1.5] つぶやきの分野では、ユーザーがしばしば非公式な綴りや文脈の制限、特異性の欠如に悩まされることが示される。
我々はウィキペディアの長期的文脈表現を用いたハイブリッドなソリューションを実証し、0.93リコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:47:31 GMT)
Unwarranted Gender Disparity in Online P2P Lending: Evidence of
Affirmative Action [1.5] 我々は、不当性格差(UGD)という、より広い差別概念を推定する。
ほぼすべてのリターン率で有意な女性の好意が認められた。
オンラインP2P貸与は、男女格差を埋めるために従来の銀行融資を補完することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:38:39 GMT)
Towards Transformer-based Homogenization of Satellite Imagery for
Landsat-8 and Sentinel-2 [1.5] Landsat-8(NASA)とSentinel-2(ESA)は、公開データを提供する2つの著名なマルチスペクトルイメージング衛星プロジェクトである。
この研究は、両方の衛星プロジェクトから観測されるスペクトルと空間の差を減らすために、トランスフォーマーベースのモデルを使用する可能性について、一目でわかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:13:34 GMT)
Model-Free Characterizations of the Hamilton-Jacobi-Bellman Equation and
Convex Q-Learning in Continuous Time [1.4] 本稿では,有限水平最適制御目標を用いた連続時間領域におけるアルゴリズム設計について検討する。
i)アルゴリズム設計はハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式のモデルフリーな特徴づけを定義する新しいQ-ODEに基づいている。
離散時間設定から最近の結果の非自明な拡張によって制約領域の有界性を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:55:57 GMT)
Cross-Scale Context Extracted Hashing for Fine-Grained Image Binary
Encoding [1.4] 本稿では,クロススケールコンテキスト抽出ハッシュネットワーク(CSCE-Net)を提案する。
CSCE-Netはコンテンツ関連動的サイン関数(DSF)を学習し、元の単純なサイン関数を置き換える。
我々のCSCE-Netは文脈に敏感で、正確な画像バイナリエンコーディングでうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:52:40 GMT)
Keypoint Cascade Voting for Point Cloud Based 6DoF Pose Estimation [1.3] 本稿では,RGB情報のない入力として純無秩序のクラウド幾何を用いる6DoFオブジェクトポーズ推定法を提案する。
提案手法であるRCVPose3Dは,キーポイント回帰とセマンティックセグメンテーションのタスクを分離した新しいアーキテクチャに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:36:52 GMT)
Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention [1.3] 本稿では,動作と外観をよりよく考慮するために,補完的なプロキシタスクを組み合わせた新しいマルチタスク学習手法を提案する。
我々は1つのブランチにおけるセマンティックセグメンテーションと将来のフレーム予測タスクを組み合わせて、オブジェクトクラスと一貫した動作パターンを学習する。
第2枝では、対象部位、動き方向、カメラからの物体の距離に注意を向けた動き異常を検出するためのいくつかの注意機構を付加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:40:20 GMT)
Wide Range MRI Artifact Removal with Transformers [1.1] 磁気共鳴スキャンの成果は、放射線科医やコンピュータ支援診断システムにとって深刻な課題である。
そこで本研究では,原画像から8つの共通アーティファクトを遡及的に除去する手法を提案する。
提案手法は,Swin変換器によるEmphウインドウ中心アプローチを一般化した,新しいトランスベースニューラルネットワークの設計により実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:16:03 GMT)
Digital Literacy and Reading Habits of the Central University of Tamil
Nadu Students: A Survey Study [1.1] 本研究は,大学生のデジタル読書習慣とその関連スキルの理解を試みた。
また、物理的なリソースでもデジタルリソースでも、生徒が好む読書源の見方も持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:05:26 GMT)
Quo Vadis: Is Trajectory Forecasting the Key Towards Long-Term
Multi-Object Tracking? [1.1] 最先端のオブジェクトトラッカーは、3秒未満のオクルージョンの10%未満しかブリッジしない。
移動エージェントの軌道予測が小さい場合でも,この探索空間は著しく減少することを示す。
これにより、MOTChallengeデータセットの最先端トラッカーを前進させ、長期追跡性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:07:41 GMT)
Partial self-testing and randomness certification in the triangle
network [1.0] 量子非局所性は、独立した情報源を持つネットワークにおいて入力なしで証明できる。
トライアングルネットワークは、真のネットワーク量子非局所性と証明可能なランダム性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:26:01 GMT)
Latent Temporal Flows for Multivariate Analysis of Wearables Data [1.0] 本稿では,この設定に適した時系列の多変量モデリング手法であるLatent Temporal Flowsを紹介する。
提案手法は,マルチステップ予測ベンチマークにおいて常に最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:54:34 GMT)
Research Data Management and Services in South Asian Academic Libraries [1.0] 本研究は,東南アジア諸国の学術図書館が提供している研究データ管理と関連サービスについて検討した。
調査は、アフガニスタン、バングラデシュ、インド、パキスタン、スリランカの5カ国の学術図書館専門家にランダムに配布された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:13:20 GMT)
Privacy-Preserving and Lossless Distributed Estimation of
High-Dimensional Generalized Additive Mixed Models [0.9] CWBを用いたGAMM(Generalized Additive Mixed Model)の分散・プライバシ保存・ロスレス推定アルゴリズムを提案する。
我々のCWBの適応は、偏りのない特徴選択や高次元特徴空間におけるモデル適合性など、元のアルゴリズムのすべての重要な特性を保っている。
また, 分散心疾患データセット上でのアルゴリズムの有効性を実証し, 最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:41:18 GMT)
Spectral and steady-state properties of fermionic random quadratic
Liouvillians [0.8] 一般マルコフ散逸系のスペクトル特性と定常状態特性について検討する。
単粒子スペクトルの支持が1つまたは2つの連結成分を持つ2つの異なる位相を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:55:51 GMT)
The Surprisingly Straightforward Scene Text Removal Method With Gated
Attention and Region of Interest Generation: A Comprehensive Prominent Model
Analysis [0.8] STR(Scene text removal)は、自然のシーン画像からテキストを消去するタスクである。
本稿では,シンプルなかつ極めて効果的なGated Attention(GA)手法とRerea-of-Interest Generation(RoIG)手法を紹介する。
ベンチマークデータを用いた実験結果から,提案手法は既存の最先端手法よりもほぼすべての指標で有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:34:21 GMT)
Knowledge Distillation approach towards Melanoma Detection [0.7] メラノーマはすべての皮膚がんの中で最も危険であると考えられている。
メラノーマの早期発見と、患者のタイムリーな治療を可能にするシステムを構築する必要がある。
近年の手法は、画像認識や、メラノーマや非メラノーマなどの皮膚病変の画像にタグを付ける機械学習に基づくシステムに向けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:18:07 GMT)
Just Round: Quantized Observation Spaces Enable Memory Efficient
Learning of Dynamic Locomotion [0.7] 深層強化学習モデルのトレーニングは計算とメモリ集約である。
観測空間の量子化は、学習性能に影響を与えることなく、全体のメモリコストを4.2倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:14:47 GMT)
HGARN: Hierarchical Graph Attention Recurrent Network for Human Mobility
Prediction [0.6] 本稿では,HGARN(Hierarchical Graph Attention Recurrent Network)を用いて人体移動予測を行う。
具体的には、すべてのユーザの履歴移動記録に基づいて階層グラフを構築する。
複雑な時間-アクティビティ-ロケーションの依存関係をキャプチャするために、階層的なグラフアテンションモジュールを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:56:01 GMT)
G2A2: An Automated Graph Generator with Attributes and Anomalies [0.6] 本稿では,属性と異常を考慮したグラフ自動生成システムG2A2を提案する。
G2A2は、MDD距離を最大6倍(6倍)減らしてKroneckerグラフ生成を上回る
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 01:25:04 GMT)
A Lightweight Moving Target Defense Framework for Multi-purpose Malware
Affecting IoT Devices [0.5] 本研究は,IoTデバイスのネットワーク,データ,実行環境を変化させる4つの移動目標防御(MTD)機構を提案する。
このフレームワークは軽量でIoT指向のMTDフレームワークを提供し、MTDメカニズムのデプロイ時期とデプロイ方法を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:34:26 GMT)
Uncertainty Quantification and Sensitivity analysis for Digital Twin
Enabling Technology: Application for BISON Fuel Performance Code [0.4] DTフレームワークは、高度なATFを格付けする複雑な問題に対して、ゲームを変えるが実用的な情報を提供することができる。
不確かさの定量化と感度分析は、多基準およびリスクインフォームド意思決定の観点から、DTフレームワークの成功に最重要である。
本章では、MLに基づく不確実性定量化および感度解析手法を紹介し、有限要素系核燃料性能コードBISONの実例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 05:40:22 GMT)
Bringing NURC/SP to Digital Life: the Role of Open-source Automatic
Speech Recognition Models [0.3] デジタル化されたNURC/SPは、サンパウロの首都で撮影された334時間の録音で375の問い合わせを含む。
本稿では,ポルトガル語における自発音声を用いた3つの自動音声認識モデルの評価と誤り解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:24:30 GMT)
Autoencoder based Anomaly Detection and Explained Fault Localization in
Industrial Cooling Systems [0.3] 大規模産業用冷却システムにおける異常検出のための自動エンコーダに基づくエンドツーエンドワークフローを提案する。
総復元誤差のしきい値を用いてシステム障害を同定する。
フォールトローカライゼーションでは,個々の再構成誤差を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:28:49 GMT)
A Study of Teacher Educators Skill and ICT Integration in Online
Teaching during the Pandemic Situation in India [0.3] 本稿では,インドの高等教育機関におけるICTスキルと関連するオンラインクラススキルの教育実践について考察する。
インドでは、伝統的なオンラインクラスから完全にオンラインクラスへと雷が変わると、開発途上国が急速に変化するのと同じように、雷のように振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:31:05 GMT)
Extraction of ergotropy: free energy bound and application to open cycle
engines [0.1] エルゴトロピー(英: Ergotropy)は、単位演算によって系から抽出できる最大エネルギー量である。
熱浴との相互作用により, システム上でどの程度のエルゴトロピーを誘発できるかを定量化する。
本研究では,環境からエルゴトロピーを抽出するアイデアを,新しいタイプのストロークヒートエンジンの設計に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:36:13 GMT)
Comparison of different automatic solutions for resection cavity
segmentation in postoperative MRI volumes including longitudinal acquisitions [0.1] 術後MRIボリュームのデータセットは4つのMRIシークエンスとそれに対応する切除腔の真理を含む。
実験の結果,T1重み付き造影MRIでのみトレーニングした手法が最も良い結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:37:35 GMT)
The identification of mean quantum potential with Fisher information
leads to a strong uncertainty relation [0.0] 古典的なフィッシャー情報によって満たされるクレーマー・ラオ境界は、量子力学のハイゼンベルクの不確実性原理を生じさせることを示した。
ボヘミア力学における重要な概念である平均量子ポテンシャルの同定は、クラーマー・ラオ境界を通して、一般にハイゼンベルクとロバートソン・シュロディンガーの両不確実性関係よりも強い不確実性原理に導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:03:51 GMT)
The extended star graph as a light-harvesting-complex prototype:
excitonic absorption speedup by peripheral energy defect tuning [0.0] 拡張された恒星ネットワークの周囲に均一に分布する光励起の量子力学について検討する。
このスピードアップの起源は、2つの上バンド励起固有状態のハイブリダイゼーションにあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:21:07 GMT)
The electrodynamic origin of the wave-particle duality [0.0] 電気力学的自己相互作用によるパイロット波の導出について述べる。
我々は、電磁力学体を点質量として記述する現在のパラダイムを放棄する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:27:47 GMT)
Text Detection Forgot About Document OCR [0.0] 本稿では,テキスト認識と文書テキスト認識のためのいくつかの手法を比較した。
この結果から,現在提案されている文書テキスト検出手法は,文書テキスト検出において優れた結果が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:37:54 GMT)
Surface abnormality detection in medical and inspection systems using
energy variations in co-occurrence matrixes [0.0] 提案手法は,2段階の訓練と試験からなる。
提案手法は、医学的応用において、疾患などの異常を検出するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:41:03 GMT)
Stochastic entropy production: Fluctuation relation and irreversibility
mitigation in non-unital quantum dynamics [0.0] 時間進化を非単位量子写像のクラスで記述したオープン量子系におけるエントロピー生成について検討する。
特に、非平衡ポテンシャルに関連付けられるクラス作用素を考える。
結果は、非マルコフ過渡度による量子化の温度化に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:40:55 GMT)
Self-mitigating Trotter circuits for SU(2) lattice gauge theory on a
quantum computer [0.0] 量子コンピュータはユークリッド時空よりもミンコフスキーで格子ゲージ理論を実装することができる。
この研究において、SU(2) 純ゲージ理論内の計算は、空間格子をリアルタイムで横断する励起の運動を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:29:37 GMT)
Schr\"odinger cat states prepared by logical gate with non-Gaussian
resource state: effect of finite squeezing and efficiency versus monotones [0.0] ゲート出力状態の正確な解を示し、スクイーズが存在することを示す。
Wigner logarithmic negativiy や non-Gaussianity のような資源状態の非ガウス性の測定は、非ガウス門の効率を評価するために直接適用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:14:11 GMT)
Representation Theory for Geometric Quantum Machine Learning [0.0] 古典的機械学習の最近の進歩は、問題の対称性を符号化する帰納的バイアスを持つモデルを作成することにより、性能が大幅に向上することを示している。
幾何学量子機械学習(GQML)は、問題固有の量子認識モデルの開発において重要な役割を果たす。
本稿では、離散的および連続的なグループを含む主要な例によって駆動される量子学習の光学から表現論ツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:25:36 GMT)
Relative facts do not exist. Relational Quantum Mechanics is
Incompatible with Quantum Mechanics. Response to the critique by Aur\'elien
Drezet [0.0] 我々は、RQMの批判的分析は、RQMの最新の定式化に基づいており、批判のこれらはRQMの仮定にも議論にも基づかないことを指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:13:56 GMT)
Reflected entropy in random tensor networks [0.0] ホログラフィック理論では、反射エントロピーはエンタングルメント・ウェッジ断面の面積と双対であることが示されている。
ページ位相遷移における反射エントロピーの不連続性を円滑にする重要な非摂動効果を解析する。
これらすべての効果を和らげることで、数値的な研究とよく一致する反射交絡スペクトルを解析的に得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:09:40 GMT)
Reference Based Color Transfer for Medical Volume Rendering [0.0] CTスキャン、X線、MRI画像などの従来の単色医療画像から解剖学的構造の色のついた3D表現への移行により、医療専門家が貴重な医療情報を抽出する能力がさらに向上する。
グレースケールの医用画像のスタックからカラーボリュームレンダリングを行うために,この手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:14:04 GMT)
Reconstructing shared dynamics with a deep neural network [0.0] 本稿では,時系列から隠れた共有ダイナミクスを2モジュールのフィードフォワードニューラルネットワークアーキテクチャにより同定する手法を提案する。
この手法は、実験的な介入が不可能な力学系の隠れた構成要素を明らかにする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:48:00 GMT)
Qubit-reuse compilation with mid-circuit measurement and reset [0.0] 本稿では、量子回路を入力とし、コンパイル回路を出力するqubit-reuseコンパイルの考え方を紹介する。
回路を2倍にするためには、最適なqubit-reuseコンパイルが同じ数のqubitを必要とすることを示す。
我々は、20量子量子量子H1-1トラップイオン量子プロセッサ上で、80量子QAOA MaxCut回路を実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:11:43 GMT)
Pseudo AI Bias [0.0] Pseudo Artificial Intelligence bias (PAIB) は文学において広く普及している。
誤解、疑似機械的偏見、アルゴリズム予測の過剰な発見によるPAIBは社会的に有害である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 22:53:18 GMT)
Probing itinerant carrier dynamics at the diamond surface using single
nitrogen vacancy centers [0.0] ダイヤモンド表面の10nm以内のNV中心はホール捕獲により中性電荷状態に変換可能であることを示す。
表面近傍のNV中心のダイナミクスを測定することで、ダイヤモンド表面を特徴付ける新しいツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:45:25 GMT)
Prediction of drug effectiveness in rheumatoid arthritis patients based
on machine learning algorithms [0.0] 慢性関節リウマチ(RA)は、患者の免疫系が誤って自身の組織を標的としたときに引き起こされる自己免疫疾患である。
機械学習(ML)は、患者の電子健康記録(EHR)のパターンを識別し、患者の結果を改善する最良の臨床治療を予測する可能性がある。
そこで本研究では,欧州関節リウマチ学会(Eular)基準に基づく新たな2段階MLフレームワークを提案し,その有効性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:15:37 GMT)
Post-Training Quantization for Energy Efficient Realization of Deep
Neural Networks [0.0] エッジデバイス上で生成されたデータに近いディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイする際の最大の課題は、そのサイズ、すなわちメモリフットプリントと計算の複雑さである。
本稿では,再学習を必要とせず,学習後の量子化フローを提案する。
ImageNetのTop-1精度は2.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:43:57 GMT)
Performance boost of a collective qutrit refrigerator [0.0] 弱いカップリングされた貯水池によって選択的に駆動される遷移を持つ単一クォートは、世界最小の冷蔵庫の1つを実装することができる。
定常冷却電流の2次スケーリングでN$で表される量子ブーストを観測する。
微調整されたクォート間相互作用は、全ての$N$に対する量子ブーストを維持するために、また完全な集合シナリオのためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:14:13 GMT)
Parameter-Free Average Attention Improves Convolutional Neural Network
Performance (Almost) Free of Charge [0.0] 我々はPfAAMと呼ばれるパラメータフリーのアテンション機構を導入する。
PfAAMは、計算オーバーヘッドが少なく、モデルサイズに影響を与えることなく、様々な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャにプラグインすることができる。
これは、コンピュータビジョンタスクのための汎用的な使い勝手の良いモジュールとして、幅広い適用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:56:43 GMT)
Optimal storage capacity of quantum Hopfield neural networks [0.0] 多数のパターンで量子連想記憶を解析することは、難しいオープンな問題である。
本稿では,量子ニューラルネットワークモデルにおける最大記憶容量の評価方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:21:21 GMT)
Optical coherent feedback control of a mechanical oscillator [0.0] 量子物理学では、測定はシステムの状態を読み取るだけでなく、それを不可逆的に修正する。
システムを実際に測定することなく、コヒーレントに量子信号を処理し、フィードバックする、異なるタイプのフィードバックが可能である。
本稿では,光キャビティ内におけるナノメカニカル膜の運動状態を制御するための光コヒーレントフィードバックプラットフォームの実現について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:57:04 GMT)
Online Harassment of Celebrities and Influencers [0.0] オンラインハラスメントの被害者、情緒的被害、犯罪者に対する行動について、日本の有名人やインフルエンサーを対象に調査を行った。
被害者の中には、ウェブログやソーシャルメディアシステムが提供する嫌がらせ防止機能を使った者もいた。
対照的に、一部の犠牲者は嫌がらせを受け入れざるを得ず、より小さな犯罪に対する行動を開始していないと感じた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:51:54 GMT)
One-Dimensional Maxwell-Schrodinger Hybrid Simulation of Transmon Qubits [0.0] 本稿では,半古典的なMaxwell-Schrodingerハイブリット法の定式化と有限要素時間領域の離散化について述べる。
提案手法は,トランスモン量子ビットのより効率的な制御および測定プロトコルを探索するために,より広範なオペレーティングシステムの探索に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 16:11:55 GMT)
On Markovianity and classicality in multilevel spin-boson models [0.0] マルチレベルシステムを記述するハミルトンモデルの族によって引き起こされるユニタリおよび縮小進化について、詳細な議論を行う。
我々は、結合がボソンに対して平坦な極限において、系が任意の基底の鋭い測定の下でマルコフ的であることを明確に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 13:11:30 GMT)
Modified toric code models with flux attachment from Hopf algebra gauge
theory [0.0] 北エフのトーリック符号はゲージ理論から有限ゲージ群を用いて構成される。
ゲージ群が不変であるが非自明な準三角構造を持つ単純な場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:46:38 GMT)
Machine Learning in Transaction Monitoring: The Prospect of xAI [0.0] 本研究では、機械学習が自動化と拡張がトランザクションモニタリングプロセスにどのように影響するかを検討する。
xAI 要求は TM プロセスの責任者に依存しており,TM の強化や自動化によって変化する。
結果から, ML の TM への導入を適切に促進するための, xAI のユースケース固有のアプローチが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:58:35 GMT)
Long-lived quantum coherent dynamics of a $\Lambda$-system driven by a
thermal environment [0.0] 熱環境によって駆動される3レベル$Lambda$系の量子コヒーレントダイナミクスに関する理論的研究を示す。
熱励起は原子と分子の基底状態の部分空間において実験的に観測可能な長寿命量子コヒーレントダイナミクスを生成することができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 21:57:58 GMT)
Logical Majorana zero modes in a nanowire network [0.0] 本稿では,2次元ナノワイヤネットワークの各接合部に物理Majorana準ゼロモードを用いる方式を提案する。
渦コアにおける論理的マヨラナゼロモードの出現を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:53:29 GMT)
Localized Nitrogen-Vacancy centers generated by low-repetition rate
fs-laser pulses [0.0] 窒素空孔(NV)中心は、量子技術とナノセンシングのプラットフォームとして最も興味深いものの一つである。
伝統的に、合成ダイヤモンドには高エネルギーの電子や窒素イオンが照射され、これらの色中心を生成する。
NV中心の正確な位置決めのために、ダイヤモンド中の空間局在NV中心を生成する代替アプローチとしてfsレーザー照射が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:32:37 GMT)
Learning image representations for anomaly detection: application to
discovery of histological alterations in drug development [0.0] 病理組織学では、通常標本は豊富であるが、異常(病理)の症例は少ないか、利用できない。
このような画像の事前学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)表現と組み合わせたアプローチは、以前は異常検出(AD)に用いられていた。
本手法は, 早期に薬剤の毒性評価に有効であり, 遅発性薬剤の服用を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:00:36 GMT)
Integer characteristic polynomial factorization and Hilbert space
fragmentation [0.0] 整数表現を持つハミルトニアンは、凝縮物質における多くの有名なモデルの共通の特徴である。
特徴的クリロフ分解と整数ベクトルから生成されるクリロフ部分空間の存在の同値性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 18:00:01 GMT)
Inflation as a semiclassical instability [0.0] 量子化された質量スカラー場を持つ半古典的アインシュタイン方程式は、正確な静的解を可能にすることを示す。
解における曲率と宇宙定数 $Lambda$ は、スカラー場の固有状態に関連する量子化値として生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:05:03 GMT)
Holographic teleportation with conservation laws: diffusion on
traversable wormholes [0.0] 本研究では, 二重トレース変形によるワームホールの保全法則の影響について検討した。
対応する量子物質応力-エネルギーテンソルは、バルク内の平均零エネルギー条件(ANEC)に反し、ワームホールを横切ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:45:42 GMT)
Gibbs Sampling of Periodic Potentials on a Quantum Computer [0.0] 高次元トーラス上で定義された連続実数値関数からギブスをサンプリングする量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは線形系と偏微分方程式の解法に依存し、エネルギー関数を計算した量子オラクルに対してゼロト次クエリを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:56:44 GMT)
General Classification of Entanglement Using Machine Learning [0.0] 量子ビット系における多重粒子の絡み合いの分類は、純粋および混合状態に対して導入される。
我々は、現在の機械学習とディープラーニング技術を使用して、各ランにおける異なるタイプの絡み合いの量を計算することなく、2、3、4キュービットのランダムな状態を自動分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:24:55 GMT)
Freedom in the many-worlds interpretation [0.0] 多くの世界の解釈は、我々の自由意志を否定するのは難しいことに矛盾している。
MWIのこれらの特徴は、実際に見られるよりも自由である、と私は論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:47:53 GMT)
Formulation of general dynamical invariants and their unitary relations
for time-dependent coupled quantum oscillators [0.0] 時間依存型結合振動子の正確な不変作用素は、リウヴィル・ヴォン・ノイマン方程式を用いて導出される。
この不変量と2つの非結合単純調和振動子の不変量との間のユニタリな関係が表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:10:42 GMT)
Flux noise in disordered spin systems [0.0] 超伝導線の表面や界面にランダムに分布する不純物スピンはフラックスノイズを引き起こすことが知られている。
量子状態における一般的なスピン散逸とフラックスノイズを記述するための中間的「第二原理」法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 20:20:12 GMT)
Entropy of the quantum work distribution [0.0] 作業分布のシャノンエントロピーは、初期対角エントロピーに依存する一般上界を持つことを示す。
このアプローチは、様々な設定で基礎となる物理の強いシグネチャを捉えていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:31:39 GMT)
Efficient circuit implementation for coined quantum walks on binary
trees and application to reinforcement learning [0.0] 普遍ゲートモデル量子計算の原理に従って二分木上で量子ウォークを行う量子回路を構成するための戦略を提案する。
本稿では、量子強化学習エージェントを2人のプレイヤーゲーム環境でトレーニングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:07:57 GMT)
E2R: a Hierarchical-Learning inspired Novelty-Search method to generate
diverse repertoires of grasping trajectories [0.0] プラットフォームに依存しない方法で軌道を把握できる大規模なデータセットを生成できるNSベースの新しい手法を提案する。
階層的な学習パラダイムにインスパイアされた我々の手法は、行動空間をより滑らかにするためにアプローチと理解を分離する。
3つの異なるロボットグルーパーのセットアップといくつかの標準オブジェクトによる実験により,本手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 15:13:10 GMT)
Divergence of the variance of the optical phase in gain-switched
semiconductor lasers described by stochastic rate equations [0.0] 我々は、利得スイッチングレーザーの位相統計を分析するために、電場にレート方程式を用いる。
電場方程式を統合すると,光学位相のばらつきが発散し,新たな問題が発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:25:15 GMT)
Digital Media and Information Literacy: A way to Paperless Society [0.0] この研究の主な目的は、2021年のQS世界大学ランキングのトップ60大学を参考に、紙のない図書館と社会の可能性を探ることであった。
LIS専門家のICT知識とスキルとデジタルリテラシースキルを評価することが本研究の目的であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 06:01:29 GMT)
Digital Image Forensics using Deep Learning [0.0] 本プロジェクトの目的は、画像に内在的に残されている情報のトレースを用いて、どのカメラが画像をキャプチャしたかを特定するアルゴリズムを構築することである。
この問題を解決することは、刑事裁判や民事裁判、さらにはニュース報道で使われた証拠の検証に大きな影響を与えるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 02:27:34 GMT)
Deep Learning based Super-Resolution for Medical Volume Visualization
with Direct Volume Rendering [0.0] 近年のディープラーニングによる画像とビデオの超解像技術は,低解像度でレンダリングされたフレームの高忠実化アップスケーリングのために,そのようなネットワークを高解像度に研究する動機となっている。
提案システムでは,カラー情報とボリュームから収集した他の医療的特徴を併用して,高解像度空間への低解像度レンダリングの効率的なアップスケーリングを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 19:58:59 GMT)
Decoherence and the Classes of Maximally Entangled States [0.0] 最大絡み合い状態は、ある絡み合い不変量の値によって一意に記述できるよく定義されたクラスに該当すると主張する。
複数のジェネリック系に対して最大絡み合った状態の例を示し、三部系に対して最も絡み合ったクラスにおいてコンパクトな状態を構築し、他の$n$パーティイト系に対してどのように構築されるかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 08:13:34 GMT)
Convolutional Neural Networks: Basic Concepts and Applications in
Manufacturing [0.0] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基本概念と製造における用途の概要について論じる。
まず、製造で一般的に遭遇するさまざまなタイプのデータオブジェクトが、テンソルやグラフを使って柔軟な方法でどのように表現できるかについて議論する。
次に、CNNが畳み込み操作を用いて情報的特徴を抽出し、創発的特性や現象を予測し、異常を識別する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:18:51 GMT)
Compensating for non-linear distortions in controlled quantum systems [0.0] 実験プラットフォームにおける入力フィールドの歪みはモデルの精度を変化させ、予測されたダイナミクスを乱す。
任意の長さと大きさの非線形伝達関数に適した歪みを推定する有効な方法を提案する。
我々は、単一のRydberg原子系の数値的な例に対して、我々のアプローチをうまくテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:02:39 GMT)
Commutativity and Disentanglement from the Manifold Perspective [0.0] 生成モデルの圧縮と解離に技術的結果がどう影響するかを示す。
ここでは, ゆがみに対する関連するアプローチと, 多様体の観点からのゆがみの考え方との関連性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:29:32 GMT)
Automated dysgraphia detection by deep learning with SensoGrip [0.0] 画像診断の早期発見は、標的とした介入の早期開始を可能にする。
本研究は,SEMSスコア(0と12)をディープラーニングで予測し,手書き能力の微粒化について検討した。
提案手法は,手動による特徴抽出と選択を代えて,99%以上の精度とルート平均平方誤差を1より低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 09:21:27 GMT)
AnalogVNN: A fully modular framework for modeling and optimizing
photonic neural networks [0.0] 我々はPyTorch上に構築されたシミュレーションフレームワークであるAnalogVNNを紹介する。
このフレームワークを使用して、最大9つのレイヤと170万のパラメータを持つ線形および畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、最適化します。
PyTorchにある同じレイヤ構造設計に従うことで、AnalogVNNフレームワークは、ほとんどのデジタルニューラルネットワークモデルを、わずか数行のコードでアナログモデルに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 23:10:55 GMT)
Accelerating RNN-based Speech Enhancement on a Multi-Core MCU with Mixed
FP16-INT8 Post-Training Quantization [0.0] リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく音声強調(SE)アルゴリズムは、最先端マイクロコントローラユニット(MCU)上に展開される
LSTMまたはGRU再帰ブロックの並列計算を手動で管理したメモリ転送を伴う最適化されたソフトウェアパイプラインを提案する。
実験は、Valentiniデータセットでトレーニングされた複数のLSTMとGRUベースのSEモデルで行われ、最大1.24Mパラメータが特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 10:32:05 GMT)
A Scalable Finite Difference Method for Deep Reinforcement Learning [0.0] 深層強化学習領域における分散労働者の活用に関する問題点を考察する。
我々は、典型的な条件下での全ての接続CPUの100%使用を実現する、安定で低帯域幅の学習アルゴリズムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 03:33:53 GMT)
A Fault Detection Scheme Utilizing Convolutional Neural Network for PV
Solar Panels with High Accuracy [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた故障検出手法を提案する。
バイナリ分類では、PVセルの入力画像を2つのカテゴリに分類する。
提案したCNNモデルの成功率は、バイナリ分類では91.1%、マルチ分類では88.6%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 14:19:33 GMT)
3rd Place Solution for Google Universal Image Embedding [0.0] 本稿では,Google Universal Image Embedding Competition on Kaggleの3位となるソリューションを提案する。
我々はOpenCLIPのViT-H/14をArcFaceのバックボーンに使用し、2段階のトレーニングを行った。
プライベートなリーダーボード上でのPrecision @5の平均値は0.692です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 12:26:13 GMT)
3D sympathetic cooling and detection of levitated nanoparticles [0.0] 浮遊シリカナノ粒子の3次元交感神経冷却と重心運動の検出を実証した。
この結果は、強いレーザー光で照らすことができない粒子を効率的に冷却し、検出する手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 07:29:53 GMT)
(1,1)-Cluster Editing is Polynomial-time Solvable [0.0] a*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*: V(G)rightarrow 0,1,dots, a and $d*
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 11:40:34 GMT)
$\alpha$QBoost: An Iteratively Weighted Adiabatic Trained Classifier [0.0] 古典的手法に比較して大幅な改善が見られたアディベート的に訓練されたアンサンブルモデルの新たな実装が導出されている。
このアルゴリズムの実証的な結果は、より高い性能だけでなく、より少ない分類器による安定性も提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Oct 2022 17:28:08 GMT)