Toward Next-Generation Artificial Intelligence: Catalyzing the NeuroAI
Revolution [102.5] 神経科学は長年、人工知能(AI)の進歩の重要な要因であった
我々は,AIの進歩を加速するためには,NeuroAIの基本的な研究に投資する必要があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:18:37 GMT)
Revisiting the Roles of "Text" in Text Games [102.2] 本稿では,強化学習におけるテキストの役割について検討する。
本稿では,関連するコンテキスト情報を近似状態ハッシュに抽出する簡単な手法を提案する。
このような軽量なプラグインは最先端のテキストエージェントとの競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 21:52:39 GMT)
Dynamics-aware Adversarial Attack of Adaptive Neural Networks [84.9] 適応型ニューラルネットワークの動的対向攻撃問題について検討する。
本稿では,LGM(Leaded Gradient Method)を提案する。
我々のLGMは、動的無意識攻撃法と比較して、優れた敵攻撃性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 01:32:08 GMT)
Off-policy evaluation for learning-to-rank via interpolating the
item-position model and the position-based model [83.8] 産業レコメンデーションシステムにとって重要なニーズは、製品にデプロイする前に、レコメンデーションポリシーをオフラインで評価する機能である。
我々は、最も人気のある2つの非政治推定器の問題を緩和する新しい推定器を開発する。
特に、InterPOLと呼ばれる新しい推定器は、潜在的に不特定位置ベースモデルのバイアスに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:22:30 GMT)
DF-GAN: A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis [80.5] 本稿では,異なる生成装置間の絡み合わずに高解像度画像を直接合成する,新しい1段階のテキスト・ツー・イメージバックボーンを提案する。
また,Matching-Aware Gradient Penalty と One-Way Output を組み合わせた新たなターゲット認識識別器を提案する。
現在の最先端手法と比較して,提案するDF-GANはよりシンプルだが,現実的およびテキストマッチング画像の合成には効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:51:50 GMT)
Learning Dual Memory Dictionaries for Blind Face Restoration [75.7] 最近の研究は、主に2つの側面、すなわち、ジェネリックと特定の修復を別々に扱う。
本稿では,2つの辞書を通したジェネリックおよび特定の特徴を明示的に記憶することでDMDNetを提案する。
CelebRef-HQと呼ばれる新しい高品質なデータセットは、高解像度空間における特定の顔復元の探索を促進するために構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 01:55:41 GMT)
How Does Pseudo-Labeling Affect the Generalization Error of the
Semi-Supervised Gibbs Algorithm? [73.8] 本稿では,Gibbsアルゴリズムによる擬似ラベル付き半教師付き学習(SSL)における予測一般化誤差(ゲンエラー)を正確に評価する。
この結果から,擬似ラベル付きSSLの一般化性能は,出力仮説と入力学習データ間の情報だけでなく,擬似ラベル付きサンプルと擬似ラベル付きサンプル間で共有される情報によっても影響されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:11:56 GMT)
Unveiling the Sampling Density in Non-Uniform Geometric Graphs [69.9] グラフを幾何学グラフとみなす: ノードは基礎となる計量空間からランダムにサンプリングされ、その距離が指定された近傍半径以下であれば任意のノードが接続される。
ソーシャルネットワークでは、コミュニティは密集したサンプル領域としてモデル化でき、ハブはより大きな近傍半径を持つノードとしてモデル化できる。
我々は,未知のサンプリング密度を自己監督的に推定する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 08:01:08 GMT)
RoS-KD: A Robust Stochastic Knowledge Distillation Approach for Noisy
Medical Imaging [67.0] ノイズの多いデータセットでトレーニングされたディープラーニングモデルは、ノイズタイプに敏感であり、目に見えないサンプルの一般化が少なくなる。
本稿では,複数の情報源からトピックを学習する概念を模倣したロバスト知識蒸留(RoS-KD)フレームワークを提案する。
RoS-KDは、訓練データの重複する部分集合について訓練された複数の教師から知識を蒸留することにより、滑らかで、よく表現された、堅牢な学生多様体を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:32:20 GMT)
Well-definedness of Physical Law Learning: The Uniqueness Problem [63.9] 物理法学学習は、機械学習技術を用いて支配方程式の導出を自動化するための曖昧な試みである。
本論文は、物理法則を学習するための包括的な理論的枠組みを構築するための第一歩として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:32:49 GMT)
Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under
composable finite-size security [63.0] 本研究では,実用的連続可変(CV)量子鍵分布プロトコルの性能について検討する。
ヘテロダイン検出を用いたガウス変調コヒーレント状態プロトコルを高信号対雑音比で検討する。
これにより、プロトコルの実践的な実装の性能を調べ、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:51:19 GMT)
Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.7] 大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。
解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:28:38 GMT)
Continuous percolation in a Hilbert space for a large system of qubits [58.7] パーコレーション遷移は無限クラスターの出現によって定義される。
ヒルベルト空間の指数的に増加する次元性は、有限サイズの超球面による被覆を非効率にすることを示す。
コンパクトな距離空間におけるパーコレーション遷移への我々のアプローチは、他の文脈での厳密な処理に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:53:21 GMT)
Fair Effect Attribution in Parallel Online Experiments [57.1] A/Bテストは、オンラインサービスで導入された変更の影響を確実に特定する目的で役立ちます。
オンラインプラットフォームでは,ユーザトラフィックをランダムに分割して多数の同時実験を行うのが一般的である。
異なるグループ間の完全なランダム化にもかかわらず、同時実験は互いに相互作用し、平均的な集団の結果に負の影響をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:15:51 GMT)
MGNNI: Multiscale Graph Neural Networks with Implicit Layers [53.8] 暗黙グラフニューラルネットワーク(GNN)は、基礎となるグラフの長距離依存性をキャプチャするために提案されている。
暗黙的GNNの2つの弱点は、長距離依存を捉えるための限られた有効範囲による制約付き表現性と、複数の解像度でグラフ上のマルチスケール情報をキャプチャする能力の欠如である。
グラフ上のマルチスケール構造をモデル化できる暗黙の層(MGNNI)を持つマルチスケールグラフ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） (Sat, 15 Oct 2022 18:18:55 GMT)
CoRe: An Automated Pipeline for The Prediction of Liver Resection
Complexity from Preoperative CT Scans [53.6] 肝切除を複雑にするために重要な位置にある腫瘍が知られている。
CoReは、術後LRの複雑さを予測するための自動化された医療画像処理パイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:29:24 GMT)
Domain Adaptation meets Individual Fairness. And they get along [49.0] アルゴリズムフェアネスの介入は、機械学習モデルが分散シフトを克服するのに役立つことを示す。
特に,個人フェアネス(IF)の適切な概念を強制することで,MLモデルの分布外精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:00:00 GMT)
PAR: Political Actor Representation Learning with Social Context and
Expert Knowledge [45.2] 我々は,textbfPolitical textbfActor textbfRepresentation学習フレームワークであるtextbfPARを提案する。
我々は,社会的文脈情報を活用するために,議員に関する事実文を検索し,抽出する。
次に、社会的文脈を取り入れた異種情報ネットワークを構築し、リレーショナルグラフニューラルネットワークを用いて立法者表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 19:28:06 GMT)
MIXER: Multiattribute, Multiway Fusion of Uncertain Pairwise Affinities [45.0] 本稿では,不確実なペア親和性を直接処理できるマルチウェイ融合アルゴリズムを提案する。
最初のペア関係を必要とする既存の作業とは対照的に、我々のMIXERアルゴリズムはペア親和性によって提供される付加情報を活用することにより精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 19:19:57 GMT)
A Simple and Strong Baseline for End-to-End Neural RST-style Discourse
Parsing [44.7] 本稿では,既存の単純な構文解析手法であるトップダウンとボトムアップと,トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを統合することで,強力なベースラインを探求する。
2つのベンチマークデータセットから得られた実験結果は、解析性能が解析戦略よりも事前訓練された言語モデルに依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 18:38:08 GMT)
SubeventWriter: Iterative Sub-event Sequence Generation with Coherence
Controller [43.0] 本研究では,未確認プロセスにおけるサブイベント生成の新しいタスクを提案し,サブイベント動作とオブジェクトの一貫性の理解を評価する。
目に見えないプロセスが与えられたら、各イテレーションで1つのサブイベントを生成して、サブイベントシーケンスを反復的に構築することができる。
また、よりコヒーレントなサブイベントをデコードするために、非常に効果的なコヒーレンスコントローラを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:39:36 GMT)
Unit Selection: Learning Benefit Function from Finite Population Data [41.0] 単位選択問題は、評価と探索サブプロブレムからなる。
本稿では,有限集団データから推定可能な恩恵関数のバウンダリを用いた機械学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:48:01 GMT)
When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement
Learning [38.5] モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。
続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。
さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:57:43 GMT)
Video in 10 Bits: Few-Bit VideoQA for Efficiency and Privacy [35.6] Video Question Answering (VideoQA)では、ビデオに関する一般的な質問に答えるには、その視覚的情報が必要である。
本稿では,ビデオQAを行うために必要なビット数について検討する。
本稿では,この問題を解決するために,単純かつ効果的なタスク固有特徴圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:52:39 GMT)
Motion estimation and filtered prediction for dynamic point cloud
attribute compression [34.6] 本稿では,色属性圧縮のための効率的なブロックベースインターコーディング手法を提案する。
このスキームは、属性予測を改善するための整数精度運動推定と、適応グラフに基づくループ内フィルタリングスキームを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 11:35:32 GMT)
Linear Video Transformer with Feature Fixation [34.3] ビジョントランスフォーマーは、ソフトマックスのアテンション機構によって引き起こされる二次的な複雑さに悩まされながら、ビデオ分類において印象的なパフォーマンスを達成した。
本稿では、線形注意を計算する前に、クエリとキーの特徴的重要性を再重み付けする機能固定モジュールを提案する。
我々は,3つの人気ビデオ分類ベンチマークを用いて,線形ビデオ変換器の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:20:50 GMT)
A Closer Look at the Calibration of Differentially Private Learners [33.7] 差分プライベート降下勾配(DP-SGD)を訓練した分類器の校正について検討する。
本分析では,DP-SGDの勾配クリッピングを誤校正の原因として同定した。
温度スケーリングやプラットスケーリングといった後処理キャリブレーション手法の個人差が驚くほど有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:16:18 GMT)
HP-GMN: Graph Memory Networks for Heterophilous Graphs [33.2] 本稿ではヘテロ親和性グラフ(HP-GMN)上の新しいグラフメモリネットワークモデルについて検討する。
HP-GMNでは、局所的な情報とグローバルなパターンは、その予測を容易にするために、局所統計とメモリによって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:58:40 GMT)
Learning Invariant Representation and Risk Minimized for Unsupervised
Accent Domain Adaptation [32.8] 音声の教師なし表現学習は,音声認識タスクにおける印象的なパフォーマンスを達成した。
本研究では,言語情報に対する表現を直接マッピングすることで,ドメイン不変表現の学習について検討する。
その結果,学習者は各音素の調音的特徴を捉えただけでなく,適応能力も向上し,アクセント付きベンチマークのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:56:31 GMT)
UniRPG: Unified Discrete Reasoning over Table and Text as Program
Generation [32.7] セマンティックパーシングに基づくアプローチであるUniRPGを提案する。
UniRPGは異種知識リソース、すなわち表とテキストをプログラム生成として統一的な個別推論を行う。
最先端の手法と比較して、非常に改善され、解釈可能性とスケーラビリティが向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:17:52 GMT)
Code Recommendation for Open Source Software Developers [32.2] CODERは、オープンソースのソフトウェア開発者のための新しいグラフベースのコードレコメンデーションフレームワークである。
本フレームワークは,プロジェクト内,クロスプロジェクト,コールドスタートレコメンデーションなど,様々な実験環境下での優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 16:40:36 GMT)
Deep Differentiable Logic Gate Networks [29.8] 論理ゲートの組み合わせを学習することで,機械学習タスクのための論理ゲートネットワークを探索する。
本稿では,実数値論理と連続パラメータ化されたネットワーク緩和を併用した微分可能な論理ゲートネットワークを提案する。
その結果、離散化された論理ゲートネットワークは、単一のCPUコア上で毎秒100万イメージのMNISTを超える高速な推論速度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 12:50:04 GMT)
Improving the Intra-class Long-tail in 3D Detection via Rare Example
Mining [29.7] 最高のパフォーマンスモデルでさえ、まれな例では最も単純なミスに悩まされます。
データサポートの欠如によるレアネスが3次元検出器におけるデータ中心の改善の鍵であることを示す。
本稿では,特徴空間における密度推定に基づいて,物体の希少性を同定する汎用的かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 20:52:07 GMT)
Product Ranking for Revenue Maximization with Multiple Purchases [29.2] オンライン小売業者が消費者の行動を正確にモデル化できる場合に最適なランキングポリシーを提案する。
We developed the Multiple-Purchase-with-Budget UCB algorithm with $O(sqrtT)$ regret。
合成データセットと半合成データセットの両方の実験により、提案アルゴリズムの有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 11:59:45 GMT)
Improving Radiology Summarization with Radiograph and Anatomy Prompts [28.2] 本稿では,印象生成を促進するために,新しい解剖学的拡張型マルチモーダルモデルを提案する。
より詳しくは、まず、解剖学を抽出する一連のルールを構築し、各文にこれらのプロンプトを配置し、解剖学的特徴を強調する。
コントラスト学習モジュールを用いて、これらの2つの表現を全体レベルで整列させ、コアテンションを用いて文レベルで融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 14:05:03 GMT)
GFlowCausal: Generative Flow Networks for Causal Discovery [27.5] 本稿では,GFlowCausalと呼ばれる観測データからDAG(Directed Acyclic Graph)を学習するための新しい手法を提案する。
GFlowCausalは、事前定義された報酬に比例した確率を持つシーケンシャルアクションによって、ハイリワードDAGを生成するための最良のポリシーを学ぶことを目的としている。
合成データセットと実データセットの両方について広範な実験を行い、提案手法が優れていることを示すとともに、大規模環境での良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:07:39 GMT)
TopGen: Topology-Aware Bottom-Up Generator for Variational Quantum
Circuits [26.7] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期デバイスに量子上の利点を示すことを約束している。
パラメータ化ゲートを持つ変分回路であるアンサッツの設計は、VQAにとって最重要となる。
トポロジ固有のアンザッツを生成するボトムアップ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:18:41 GMT)
Self-supervised Graph Learning for Long-tailed Cognitive Diagnosis [25.8] グラフに基づく認知診断を支援するための自己教師付き認知診断(SCD)フレームワークを提案する。
具体的には,グラフのスパースビューを生成するために,特定のルールの下でエッジをドロップするグラフ混乱法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:57:09 GMT)
Learned Video Compression for YUV 4:2:0 Content Using Flow-based
Conditional Inter-frame Coding [24.0] 本稿では,YUV 4:2:0コンテンツ上での可変レート符号化のための学習型ビデオ圧縮フレームワークを提案する。
条件付きフローベースフレーム間コーダを導入し,フレーム間符号化効率を向上させる。
実験結果から,UVGおよびMCL-JCVデータセットのX265よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 08:36:01 GMT)
Panchromatic and Multispectral Image Fusion via Alternating Reverse
Filtering Network [23.7] パンシャーペニング(英: Pan-sharpening)とは、空間領域における低分解能(LR)マルチスペクトル(MS)画像の超解像である。
そこで本研究では,パンシャーピングのための簡易かつ効果的なテキスト代替逆フィルタリングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:56:05 GMT)
Sketching for First Order Method: Efficient Algorithm for Low-Bandwidth
Channel and Vulnerability [22.9] 本稿では,大規模分散学習環境における一階法のための新しいスケッチ手法を提案する。
スケッチ手法を適用した後も勾配漏れの問題が残っていることを示す。
その結果,勾配情報にランダムノイズを加えることで,アルゴリズムが微分プライベートになることを厳格に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 20:44:15 GMT)
How Mask Matters: Towards Theoretical Understandings of Masked
Autoencoders [21.8] 再構成タスクに基づくマスケ自動エンコーダ(MAE)は、自己教師型学習(SSL)の有望なパラダイムになってきた。
本稿では,MAEが意味のある特徴を学習する上で,マスキングがいかに重要であるかを理論的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:36:03 GMT)
Mini-Batch Learning Strategies for modeling long term temporal
dependencies: A study in environmental applications [21.0] 環境応用において、リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、長い時間的依存関係を持つ物理変数をモデル化するためにしばしば使用される。
ミニバッチトレーニングのため、バッチ内のトレーニングセグメント(イントラバッチ)とバッチ間の時間的関係は考慮されない。
本稿では,バッチ内とバッチ間の両方の時間依存性を強制する2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:44:21 GMT)
Reachable Polyhedral Marching (RPM): An Exact Analysis Tool for
Deep-Learned Control Systems [20.6] 本稿では,直列線形ユニット(ReLU)をアクティベートしたディープニューラルネットワークの,前方および後方到達可能な正確な集合を計算するためのツールを提案する。
このツールを用いてアルゴリズムを開発し、フィードバックループ内のニューラルネットワークを持つ制御系に対する不変集合とアトラクション領域(ROA)を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:15:53 GMT)
Improving Your Graph Neural Networks: A High-Frequency Booster [20.4] 元のグラフの補グラフにはハイパスフィルタが組み込まれており、高周波数成分の効率的な増強を目的とした補完ラプラシアン正規化(CLAR)を提案する。
実験の結果、CLARはGNNが過剰な平滑化に取り組むのに役立ち、異種グラフの表現性を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:24:28 GMT)
Taxonomy of A Decision Support System for Adaptive Experimental Design
in Field Robotics [19.5] 本研究では,人間の意思決定能力を増幅し,フィールド実験における意思決定の原則を実現するための意思決定支援システム(DSS)を提案する。
我々は、人工知能とインテリジェントDSSを含む研究を含むDSS文献の事例と傾向を用いて、分類学を構築し、提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 23:28:30 GMT)
PointNeuron: 3D Neuron Reconstruction via Geometry and Topology Learning
of Point Clouds [18.7] 本稿では3次元ニューロン再構築のための新しい枠組みを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、点雲の幾何学的表現力を使って、ニューロンの固有の構造情報をよりよく探索することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 14:11:56 GMT)
ProtoVAE: A Trustworthy Self-Explainable Prototypical Variational Model [18.5] ProtoVAEは、クラス固有のプロトタイプをエンドツーエンドで学習する変分自動エンコーダベースのフレームワークである。
表現空間を正規化し、正則性制約を導入することにより、信頼性と多様性を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 00:42:13 GMT)
Generating Synthetic Speech from SpokenVocab for Speech Translation [18.5] エンドツーエンドの音声翻訳システムの訓練には十分な大規模データが必要である。
1つの実用的な解決策は、機械翻訳データ(MT)をテキスト音声(TTS)システムを介してSTデータに変換することである。
本稿では,MTデータをSTデータにオンザフライで変換する,シンプルでスケーラブルで効果的なデータ拡張手法であるSpkenVocabを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:07:44 GMT)
Parameter-free Dynamic Graph Embedding for Link Prediction [18.1] FreeGEMはリンク予測のためのパラメータフリーな動的グラフ埋め込み手法である。
その結果,FreeGEMは36倍以上の効率向上を実現しつつ,最先端の手法よりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:17:09 GMT)
D.MCA: Outlier Detection with Explicit Micro-Cluster Assignments [17.6] 我々はD.MCAを提案し、明示的に$underlineD$etectoutliersでoutliersを検出する。
メソッドは、検出と割り当てを反復的に、社内で実行します。
16の実世界のデータセットと合成データセットで実施された実験は、D.MCAが8つの最先端の競合より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 06:59:04 GMT)
Bidirectional Semi-supervised Dual-branch CNN for Robust 3D
Reconstruction of Stereo Endoscopic Images via Adaptive Cross and Parallel
Supervisions [15.9] そこで本研究では,教師と生徒の両方の役割を兼ね備えた,2人の学習者との双方向学習手法を提案する。
具体的には,アダプティブ・クロス・スーパービジョン(ACS)とアダプティブ・パラレル・スーパービジョン(APS)の2つの自己スーパービジョンを導入し,デュアルブランチの畳み込みニューラルネットワークを学習する。
適応的な双方向学習では、2つのブランチは互いによく調整された監督を享受し、最終的には一貫したより正確な格差推定に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:30:41 GMT)
Data-Efficient Augmentation for Training Neural Networks [15.9] 本稿では,データポイントのサブセットを選択するための厳密な手法を提案する。
SVHNのCIFAR10では6.3倍,SVHNでは2.2倍の高速化を実現し,様々なサブセットサイズでベースラインを最大10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 19:32:20 GMT)
A Codec Information Assisted Framework for Efficient Compressed Video
Super-Resolution [15.7] リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを用いたビデオ超解法(VSR)は、長距離時間依存性の効率的なモデリングのため、有望なソリューションである。
圧縮ビデオの繰り返しVSRモデルの高速化と高速化を目的としたコーデック情報支援フレームワーク(CIAF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 08:48:29 GMT)
Self-Distillation for Unsupervised 3D Domain Adaptation [15.7] 3次元視覚における点群分類のための教師なし領域適応法(UDA)を提案する。
本研究では、ポイントクラウドとその拡張バージョン間の一貫性を強制する対象ドメインの識別的特徴空間を得ることに焦点をあてる。
疑似ラベルを洗練させるために,UDAコンテキストにおけるグラフニューラルネットワークを利用した新しい反復的自己学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 08:37:02 GMT)
MenuAI: Restaurant Food Recommendation System via a Transformer-based
Deep Learning Model [15.2] 本稿では,新しいレストラン料理推薦システムを提案する。
光学文字認識(OCR)技術とトランスフォーマーベースのディープラーニングモデルであるLearning to Rank(LTR)モデルを使用する。
我々のシステムは、入力された検索キー(例えば、カロリー、タンパク質レベル)で食品料理をランク付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 11:45:44 GMT)
PI-QT-Opt: Predictive Information Improves Multi-Task Robotic
Reinforcement Learning at Scale [14.4] 予測情報QT-Optは、予測情報の表現を学習し、シミュレーションおよび実世界における最大297個の視覚に基づくロボット操作タスクを解決する。
予測情報のモデリングはトレーニング作業の成功率を大幅に向上させ,未知の新規タスクへのゼロショット転送を改善することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 07:30:31 GMT)
SOCIALMAPF: Optimal and Efficient Multi-Agent Path Finding with
Strategic Agents for Social Navigation [12.5] 制約環境におけるエージェントの個人的インセンティブを考慮したMAPF(SocialMAPF)の拡張を提案する。
例えば、SocialMAPFは、他のエージェントが食料品店に行くという急進的ではないインセンティブに対して、病院に急いでいるエージェントの急進的なインセンティブを正確に説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:49:26 GMT)
Active Learning with Neural Networks: Insights from Nonparametric
Statistics [12.3] 本論文は, 深層学習において, 準最適ラベルの複雑性が保証される最初の方法である。
標準的な低騒音条件下では,ニューラルネットワークを用いた能動学習がミニマックスラベルの複雑さを確実に達成できることを示す。
また,低雑音の仮定を伴わずに,$mathsfpolylog(frac1epsilon)$ラベル複雑性を実現する,効率的な深層能動学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 19:57:09 GMT)
Distributed Estimation and Inference for Semi-parametric Binary Response
Models [10.7] 本稿では,分散コンピューティング環境下での半パラメトリック二値選択モデルの最大スコア推定について検討する。
直感的な分割・対数推定器は計算コストが高く、機械数に対する非正規制約によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 23:06:46 GMT)
Exploration of Interpretability Techniques for Deep COVID-19
Classification using Chest X-ray Images [10.0] 5種類のディープラーニングモデル(ResNet18、ResNet34、InceptionV3、InceptionResNetV2、DenseNet161)とそれらのEnsembleは、Chest X-Ray画像を用いて、新型コロナウイルス、肺炎、健康な被験者を分類するために使用されている。
新型コロナウイルスの分類における平均的なMicro-F1スコアは0.66から0.875の範囲で、ネットワークモデルのアンサンブルは0.89である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 18:12:44 GMT)
Distributionally Robust Multiclass Classification and Applications in
Deep Image Classifiers [10.0] マルチクラスロジスティック回帰(MLR)のための分布ロバスト最適化(DRO)の定式化を開発する。
本研究では,新しいランダムトレーニング手法を採用することにより,試験誤差率を最大83.5%,損失を最大91.3%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:09:28 GMT)
DI-NIDS: Domain Invariant Network Intrusion Detection System [9.5] コンピュータビジョンなどの様々な応用において、ドメイン適応技術は成功している。
しかし、ネットワーク侵入検出の場合、最先端のドメイン適応アプローチは成功に留まっている。
本稿では,複数のネットワークドメインから対数領域適応を用いて,ドメイン不変な特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:26:22 GMT)
Handling missing values in healthcare data: A systematic review of deep
learning-based imputation techniques [9.4] 欠落した値の適切な処理は、信頼できる見積と決定を提供する上で非常に重要です。
データの多様性と複雑さの増大により、多くの研究者がディープラーニング(DL)ベースの計算技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 11:11:20 GMT)
Label distribution learning via label correlation grid [9.3] ラベル関係の不確かさをモデル化するための textbfLabel textbfCorrelation textbfGrid (LCG) を提案する。
我々のネットワークはLCGを学習し、各インスタンスのラベル分布を正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:58:15 GMT)
A Policy-Guided Imitation Approach for Offline Reinforcement Learning [9.2] 政策誘導型オフラインRL(textttPOR)を紹介する。
textttPORは、オフラインRLの標準ベンチマークであるD4RLで最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:54:28 GMT)
A Secure Federated Data-Driven Evolutionary Multi-objective Optimization
Algorithm [9.1] データ駆動の進化的アルゴリズムの多くは中央集権的であり、プライバシーとセキュリティの懸念を引き起こす。
本稿では,セキュアなフェデレーションデータ駆動型進化的多目的最適化アルゴリズムを提案する。
実験結果から,提案アルゴリズムはプライバシーを保護し,無意識の犠牲だけでセキュリティを高めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:39:49 GMT)
FedCross: Towards Accurate Federated Learning via Multi-Model Cross
Aggregation [8.6] フェデレートラーニング(FL)は、データサイロ問題に対処するための有望な分散機械学習パラダイムであると考えられている。
本稿では,FedCrossという名前の効率的なFLフレームワークを提案する。
FLトレーニングの各ラウンドでは、FedCrossはモデル類似性のガイダンスの下で重み付き融合を行うために、小さな中間モデルのセットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:12:11 GMT)
Robot Navigation Anticipative Strategies in Deep Reinforcement Motion
Planning [8.1] ダイナミックな都市環境におけるロボットのナビゲーションには、ダイナミックな物体との衝突を避けるために、ロボットの詳細な予測戦略が必要である。
我々は,最大18km/h移動可能な移動物体の将来の動きを考慮した運動計画の3つの予測戦略を開発し,分析した。
シミュレーションと実生活実験の結果は、オープン環境や狭い空間との混合シナリオにおいて非常に良い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:04:24 GMT)
Invertible Monotone Operators for Normalizing Flows [8.0] 正規化フローモデル確率は、単純な分布を複素分布に変換する可逆変換を学習することによって得られる。
単調作用素を用いたリプシッツ定数の問題を克服するための単調定式化を提案する。
結果として得られるモデルであるMonotone Flowsは、複数の密度推定ベンチマークで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:40:46 GMT)
MKIS-Net: A Light-Weight Multi-Kernel Network for Medical Image
Segmentation [7.6] マルチカーネル画像分割網(MKIS-Net)を提案する。
MKIS-Netは、少数のトレーニング可能なパラメータを持つ軽量アーキテクチャである。
網膜血管のセグメンテーション,皮膚病変のセグメンテーション,胸部X線セグメンテーションなどにおけるMKIS-Netの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:46:28 GMT)
Semantic Video Moments Retrieval at Scale: A New Task and a Baseline [7.0] Semantic Video Moments Retrieval at Scale (SVMR)は、関連ビデオの検索とビデオクリップの再ローカライズを目的としている。
これらの課題に対処するため、我々は候補ビデオ検索の2段階ベースラインソリューションを提案し、それに続いて、新しいアテンションベースのクエリ参照セマンティックアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:46:22 GMT)
mRI: Multi-modal 3D Human Pose Estimation Dataset using mmWave, RGB-D,
and Inertial Sensors [7.0] mmWave, RGB-D, Inertial Sensors を用いたマルチモーダルな3次元ポーズ推定データセット mRI を提案する。
我々のデータセットは、リハビリテーション運動を行う20人の被験者から160万以上の同期フレームで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 23:08:44 GMT)
Tensor network efficiently representing Schmidt decomposition of quantum
many-body states [6.9] Schmidt-TNS は、非自明な二分割境界を持つ有限サイズおよび無限サイズの量子状態の分解を表す。
Schmidt-TNSの妥当性は、擬一次元スピンモデルの基底状態と幾何学的フラストレーションをシミュレートすることによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:34:43 GMT)
Deep Regression Unlearning [6.9] 回帰問題、特にディープラーニングモデルにおける未学習について検討する。
本研究では,プライバシ攻撃に対して十分に一般化され,堅牢な深層回帰アンラーニング手法を提案する。
我々のディープレグレッションアンラーニング手法は、これらのデータセットとメトリクスすべてで優れたパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:00:20 GMT)
AMD-DBSCAN: An Adaptive Multi-density DBSCAN for datasets of extremely
variable density [6.4] 本稿では,適応型多重密度DBSCANアルゴリズム(AMD-DBSCAN)を提案する。
AMD-DBSCANは、超可変密度の多密度データセットの最先端設計よりも平均24.7%精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:13:49 GMT)
Active Learning from the Web [6.1] プールベースのアクティブラーニングは、ラベル付けされたデータのプールを構築し、必要なラベルの総数が最小になるように反復的にラベル付けされるデータを選択する。
本研究では,ユーザ側情報検索アルゴリズムを用いて,Webからの能動的学習の観点から情報検索を行う効率的なシーファリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:55:35 GMT)
Convolutional Long Short-Term Memory (convLSTM) for Spatio-Temporal
Forecastings of Saturations and Pressure in the SACROC Field [6.1] テキサス州の油田における時間的パラメータを予測するために,畳み込み長短期記憶(LSLSTM)からなる機械学習アーキテクチャを開発した。
パラメータは毎月の終わりに30年間記録され、約83%がトレーニングに使われ、残りの17%がテストに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:22:28 GMT)
A Novel Few-Shot Relation Extraction Pipeline Based on Adaptive
Prototype Fusion [5.6] Few-shot Relation extract (FSRE) は、わずかに注釈付きインスタンスで学習することで、目に見えない関係を認識することを目的としている。
本稿では,適応型プロトタイプ融合に基づくFSREタスクのための新しいパイプラインを提案する。
ベンチマークデータセットFewRel 1.0の実験では、最先端の手法に対する我々の手法の大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 09:44:21 GMT)
Self-Improving SLAM in Dynamic Environments: Learning When to Mask [5.4] 本研究では,マスキングオブジェクトが動的シナリオにおける性能を改善する際に学習する新しいSLAMを提案する。
我々の手法は、動く物体を自身で隠蔽することを学ぶ。
提案手法は,TUM RGB-Dデータセット上の技術状況に到達し,KITTIおよびConsInvデータセット上で性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 18:06:06 GMT)
DProtoNet: Decoupling the inference module and the explanation module
enables neural networks to have better accuracy and interpretability [5.3] 従来の方法では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを変更することで、ネットワークは人間の推論プロセスをシミュレートする。
本稿では,DProtoNet(Decoupling Prototypeal Network)を提案する。
解釈モジュールからニューラルネットワーク推論モジュールを分離し、解釈可能なネットワークの特定のアーキテクチャ上の制限を取り除く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:05:55 GMT)
IBL-NeRF: Image-Based Lighting Formulation of Neural Radiance Fields [4.9] 大規模屋内シーンのニューラル放射場(NeRF)を固有成分に分解するIRB-NeRFを提案する。
複雑なオブジェクトレイアウトとライト構成を持つシーンで、以前の作業では処理できなかったパフォーマンスを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:38:55 GMT)
Distributionally Robust Causal Inference with Observational Data [4.9] 非確立性の標準的な仮定を伴わない観察研究における平均治療効果の推定を考察する。
本稿では,無観測の共同設立者が存在する可能性を考慮した,一般的な観察研究環境下での堅牢な因果推論の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 16:02:33 GMT)
SPIDR: SDF-based Neural Point Fields for Illumination and Deformation [4.5] ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のような暗黙の神経表現は、3次元再構成と新しいビュー合成のための有望なアプローチとして最近出現している。
本稿では,新しいハイブリッド型ニューラルネットワークSDF表現であるSPIDRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 23:34:53 GMT)
Hand Gestures Recognition in Videos Taken with Lensless Camera [4.5] この研究はRaw3dNetというディープラーニングモデルを提案し、レンズレスカメラで撮影した生のビデオから直接手の動きを認識する。
計算資源の保存に加えて、復元不要な手法はプライバシ保護を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 08:52:49 GMT)
Classification of Web Phishing Kits for early detection by platform
providers [4.1] フィッシングキット(英: Phishing kit)は、悪質なWebサイトの構築を容易にするために、ダークサイドの専門家が犯罪者のコミュニティに提供するツールである。
本報告では,2000種類以上のフィッシングキットのコーパスを,その適用範囲と難読化機能に応じて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 12:28:20 GMT)
LAD: A Hybrid Deep Learning System for Benign Paroxysmal Positional
Vertigo Disorders Diagnostic [3.3] Look and Diagnoseは, 良性発作性位置性めまい(BPPV)障害を効果的に診断する医療分野の医師を支援することを目的としている。
Dix-Hallpike と lateral head turn test の患者の身体姿勢を考慮し、両眼の視情報を取得し、LADに入力する。
患者の身体姿勢により、BPPV障害を精度91%の精度で6種類の疾患に正確に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:07:27 GMT)
Linear Scalarization for Byzantine-robust learning on non-IID data [3.1] クライアント間のデータが異種である場合,ビザンチン・ロバスト学習の問題点について検討する。
本研究では,非IID環境でのビザンチン攻撃を回避するため,線形スカラー化(LS)を有効活用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:24:00 GMT)
Construction Repetition Reduces Information Rate in Dialogue [2.1] 英語のオープンドメイン音声対話における語彙構成の反復について検討する。
建設利用が発話の情報量を減らすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:44:00 GMT)
Is Face Recognition Safe from Realizable Attacks? [1.7] 顔認識は生体認証の一般的な形態であり、広く使われているため、攻撃も一般的になっている。
近年の研究では、顔認識システムは攻撃に弱いことが示されており、顔の誤識別につながる可能性がある。
攻撃者は、微妙な摂動でリアルな合成顔画像を生成し、それを顔に物理的に認識し、ブラックボックスの顔認識システムに攻撃できる攻撃方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:52:53 GMT)
Memory-Efficient Differentiable Programming for Quantum Optimal Control
of Discrete Lattices [1.5] 量子最適制御問題は通常、GRAPEのような勾配に基づくアルゴリズムによって解決される。
QOCは、メモリ要件が大きなモデルや長時間のスパンをシミュレートする障壁であることを明らかにした。
我々は、適切な再計算コストでメモリ要求を大幅に削減する、非標準微分可能プログラミングアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 20:59:23 GMT)
MoRSE: Deep Learning-based Arm Gesture Recognition for Search and Rescue
Operations [1.5] 本稿では、Deep Learning(DL)モデルを用いて、予め定義されたアームジェスチャーの集合を認識するスマートウォッチベースのアプリケーションを提案する。
モデル性能は,支配的な腕にスマートウォッチを装着した7人の被験者(クロスバリデーション)が行う4,200のジェスチャーを用いて評価した。
我々のDLモデルは畳み込みプーリングに頼り、既存のDLアプローチと一般的な機械学習分類器の性能を上回り、95%以上のジェスチャー認識精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 14:23:54 GMT)
a quantum secure multiparty computation protocol for least common
multiple [1.4] ShorのQPA(quantum period-finding algorithm)に基づく最小多元計算(LCM)のためのセキュア多元計算プロトコルを提案する。
また,QPAは確率的アルゴリズムであるため,既存のセキュアなマルチパーティ量子和プロトコルに基づく一票制投票プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:27:18 GMT)
The Influence of Multiple Classes on Learning Online Classifiers from
Imbalanced and Concept Drifting Data Streams [1.4] 局所的なデータ特性とドリフトは不均衡なデータストリームで研究される。
分裂する少数民族の局所的な流れが第三の要因である。
バイナリストリームとは異なり、特殊な UOB と OOB の分類器は高い不均衡比でも十分に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 19:15:50 GMT)
HUDD: A tool to debug DNNs for safety analysis [1.1] 我々は,Deep Neural Networks(DNN)によって実現されたシステムの安全性分析プラクティスを支援するHUDDを提案する。
HUDDは、行列にクラスタリングアルゴリズムを適用することで、根本原因を特定する。
HUDDは、識別された画像クラスタと関連性に基づいて自動的に選択される画像でDNNを再訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 18:40:52 GMT)
Wehrl entropy of entangled Segal-Bargmann oscillators [1.0] 我々は、セガル・バルグマン空間内で記述された2つの結合振動子の系に焦点をあてる。
ストーン・ヴォン・ノイマンの定理は、はしご作用素の形式主義と対応して、この空間で作業することができる。
フシミ擬確率分布は、Segal-Bargmann形式の中で直接計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 10:34:36 GMT)
Analyzing the Robustness of PECNet [0.8] 自動運転車の歩行者軌道予測システムであるPECNetの包括的解析
データセット分析と分類のための新しいメトリクスが導入された。
FDEでは、ADEを妥協しながら、最先端の結果に対して9.5%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 11:00:54 GMT)
AraLegal-BERT: A pretrained language model for Arabic Legal text [0.4] AraLegal-BERTは双方向エンコーダトランスフォーマーベースのモデルで、徹底的にテストされ、慎重に最適化されている。
AraLegal-BERTを微調整し、3つの自然言語理解(NLU)タスクにおいて、アラビア語の3つのBERT変種に対して評価した。
その結果、AraLegal-BERTのベースバージョンは、法典テキストよりも一般的なBERTよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:08:40 GMT)
A multilevel reinforcement learning framework for PDE based control [0.3] 強化学習(RL)は制御問題を解くための有望な方法である。
モデルフリーなRLアルゴリズムは、サンプル非効率であり、最適な制御ポリシーを学ぶために、数百万のサンプルを必要としない何千ものサンプルを必要とする。
本稿では,粗いスケールの離散化に対応するサブレベルモデルを活用することで,コストの低減を図るため,マルチレベルRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 23:52:48 GMT)
Call Graph Evolution Analytics over a Version Series of an Evolving
Software System [0.2] グラフ進化分析(Graph Evolution Analytics)は、ソフトウェアシステムのメンテナンスや進化において、ソフトウェアエンジニアを支援する。
これは、CGER(Call Graph Evolution Rules)とCGES(Call Graph Evolution Subgraphs)を使用して行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:12:20 GMT)
Temporal Word Meaning Disambiguation using TimeLMs [0.1] 大きな言語モデルは単語の埋め込みを使用し、しばしば静的であるため、この意味的変化には対応できない。
本稿では,EvoNLP共有タスクにおける単語感覚の曖昧化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 06:34:59 GMT)
Variant Parallelism: Lightweight Deep Convolutional Models for
Distributed Inference on IoT Devices [0.0] 2つの主要なテクニックは、リソース制約のあるIoTデバイスにモデルを分散する際に、リアルタイムの推論制限を満たすために一般的に使用される。
本稿では,主モデルの異なる変種が生成され,別々のマシンにデプロイ可能な,アンサンブルに基づくディープラーニング分散手法である変分並列性(VP)を提案する。
その結果、我々のモデルではパラメータが5.8-7.1x少なく、4.3-31x少ない乗算累積(MAC)、2.5-13.2倍の応答時間をMobileNetV2と比較できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 20:52:28 GMT)
The Effects of Partitioning Strategies on Energy Consumption in
Distributed CNN Inference at The Edge [0.0] 多くのAIアプリケーションは、エッジの分散システム上での畳み込みニューラルネットワーク(CNN)推論を必要とする。
大規模なCNNモデルをパーティショニングし、エッジにある複数のデバイスで分散CNN推論を実行するために使用できる4つの主要なパーティショニング戦略がある。
本稿では,4つのパーティショニング戦略を利用する場合の分散システム上でのエッジにおけるCNNモデル推論のデバイス毎のエネルギー消費について検討・比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:54:02 GMT)
Simulating dirty bosons on a quantum computer [0.0] 量子コンピュータを用いて、汚い粒子の物理を1次元と2次元で解明する方法を実証する。
ノイズがシミュレーションシステムの真の特性をどのように変化させるかをよりよく理解することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 22:17:39 GMT)
Sentence Ambiguity, Grammaticality and Complexity Probes [0.0] 事前学習された大きな言語モデルがあいまいさ、文法性、文の複雑さといった微妙な言語的特徴をどのように、どこで、どのように、どこで捉えているのかは不明確である。
本稿では,これらの特徴を自動分類し,その生存可能性と表現型間のパターンを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 14:40:34 GMT)
Self-Tuning Transmitter for Quantum Key Distribution Using Machine
Intelligence [0.0] 量子鍵分布(QKD)では、パルスレーザーの光注入ロック(OIL)が高速な量子送信器を実現するための有望な技術として示されている。
そこで本研究では,遺伝的アルゴリズムを用いて最適な動作状態に自動調整可能な,OILベースのQKD送信機を実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 21:10:51 GMT)
Security of decoy-state quantum key distribution with imperfect phase
randomization [0.0] 理想的なシナリオに近づいた鍵レートを提供する相の相関した相を持つ解答状態QKDのセキュリティ証明を提供する。
我々の研究は、実用的なレーザー源を用いた高性能QKDへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 03:57:56 GMT)
Providing Error Detection for Deep Learning Image Classifiers Using
Self-Explainability [0.0] 本稿では,自己誤り検出を行う画像分類問題に対する自己説明可能なディープラーニングシステムを提案する。
SE-DLシステムは、クラス予測と、その予測に関する説明の両方を出力する。
提案するSE-DLシステムの説明を利用して,システムの潜在的なクラス予測誤差を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 06:50:57 GMT)
Parametric Amplification of an Optomechanical Quantum Interconnect [0.0] 超伝導量子ビットを光ファイバに接続するには、マイクロ波光子の光子への変換が必要である。
現代の実験では、マイクロ波共振器とフォノンモードを介する光共振器との強い結合が示されている。
本稿では、量子光学の入力出力形式に基づく駆動レーザの時間依存制御のための理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:09:53 GMT)
POGD: Gradient Descent with New Stochastic Rules [0.0] 本稿では,主に目標値に達するためのトレーニング速度と,局所的最小値を防止する能力に着目した。
本稿では,MNISTとcifar-10データセットを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)画像分類により実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 12:31:02 GMT)
On the saturation of late-time growth of complexity in supersymmetric JT
gravity [0.0] JT重力の遅延時間挙動を$cal N = 1$ および $cal N = 2$ 超対称性で計算する。
$cal N = 1$理論では、複雑性をディスクレベルで計算し、複雑さの遅延時間線形成長をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 07:38:32 GMT)
Modular machine learning-based elastoplasticity: generalization in the
context of limited data [0.0] エラスト塑性の定式化のモジュラリティに頼って,データの変動量に対処できるハイブリッドフレームワークについて論じる。
発見された物質モデルは、よく補間できるだけでなく、トレーニングデータの領域外から熱力学的に一貫した方法で正確な外挿を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:35:23 GMT)
Machine-Learning Love: classifying the equation of state of neutron
stars with Transformers [0.0] 重力波データ解析におけるAudio Spectrogram Transformer(AST)モデルの適用について検討した。
二元中性子星合体からの吸気重力波信号のシミュレーションデータセットにモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 21:32:36 GMT)
Machine Learning Approach for Predicting Students Academic Performance
and Study Strategies based on their Motivation [0.0] 本研究は,学生の学業成績と学習戦略予測のための機械学習モデルの開発を目的とする。
モデル構築には,学生の学習過程に不可欠な重要な学習属性(内在的,外在的,自律的,関連性,能力,自尊心)が用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 04:09:05 GMT)
Latched readout for the quantum dot hybrid qubit [0.0] 量子ドットハイブリッド量子ビットを読み出す第一の方法は、統合電荷検出ドットによって容易に検出される異なる電荷状態への論理基底の投影を含む。
ここでは、クビット励起状態がトンネル速度に制限された準安定電荷構成に一致し、2.5msまで持続する読み出し手順を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:12:17 GMT)
Large Language Models for Multi-label Propaganda Detection [0.0] マルチラベル環境下でのプロパガンダ検出処理を行うWANLP 2022共有タスクに対するアプローチについて述べる。
このタスクは、与えられたテキストを1つ以上のプロパガンダ技術を持つものとしてラベル付けするようモデルに要求する。
5つのモデルのアンサンブルがタスクで最高のパフォーマンスを示し、マイクロF1スコアは59.73%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 06:47:31 GMT)
High-dimensional multi-input quantum random access codes and mutually
unbiased bases [0.0] QRACの最大成功確率は$n(d)rightarrow1$ QRACsである。
解析解に基づいて MUBs と $n(d)rightarrow1$ QRACs の関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:59:37 GMT)
Generating highly entangled states via discrete-time quantum walks with
Parrondo sequences [0.0] いくつかのパロンド列は、使用した初期状態の位相に依存しない非常に絡み合った状態を生成する。
少数の時間ステップと多数の時間ステップの制限についてパロンド列について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 01:58:17 GMT)
Flux trajectory analysis of Airy-type beams [0.0] 有限エネルギーのエアリー型ビームが文献で提案されており、場合によっては研究室でも実装されている。
このタイプの構造光ビームの伝搬の解析はフラックス軌道の観点から行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 09:38:46 GMT)
Extreme-Long-short Term Memory for Time-series Prediction [0.0] Long Short-Term Memory (LSTM)は、新しいタイプのリカレントニューラルネットワーク(RNN)である
本稿では,高度なLSTMアルゴリズムであるExtreme Long Short-Term Memory (E-LSTM)を提案する。
新しいE-LSTMは、7番目のエポックなLSTMの結果を得るためには2エポックしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 09:45:48 GMT)
Evidence of Kardar-Parisi-Zhang scaling on a digital quantum simulator [0.0] 本研究では,スピン=$frac12$ XXZスピンチェーンの離散時間量子力学のディジタルシミュレーションを実装した。
等方点における高温輸送指数を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 12:22:03 GMT)
Entanglement of Bipartite Gaussian States: a Simple Criterion and its
Geometric Interpretation [0.0] ボソニック連続変数のバイパルタイト・ガウス混合量子状態が分離可能であるという簡単な条件を提案する。
我々の構成の主要なツールは、以前の研究で証明された観測であり、ウィグナー変換はシンプレクティックあるいは反シンプレクティック線型変換の下でのみ共変である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 17:05:20 GMT)
Energy-constrained LOCC-assisted quantum capacity of bosonic dephasing
channel [0.0] 入力状態にエネルギーを制約したボソニックデファスティングチャネルのLOCC支援量子容量について検討する。
我々は,ボソニックデファスティングチャネルのエネルギー制約型LOCC支援量子容量に対して,明らかに上と下の境界を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 16:30:56 GMT)
Controlling Travel Path of Original Cobra [0.0] カーネルをベースとしたCOBRAは,COBRAの直接近似である。
本稿では,提案アルゴリズムが他のCOBRAよりも精度が高く,Gridsearch COBRAよりも高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 05:38:23 GMT)
Compact active vibration isolation and tilt stabilization for a portable
high-precision atomic gravimeter [0.0] 高精度の原子重力計では、重力基準を提供するために静止質量が必要である。
反射鏡のための小型能動フィードバック制御システムを構築した。
このシステムは携帯重力計の高精度重力測定を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 14:53:31 GMT)
Comment: The Essential Role of Policy Evaluation for the 2020 Census
Disclosure Avoidance System [0.0] Boyd and Sarathy, "Differential Perspectives: Epistemic Disconnects around around the US Census Bureau's Use of Differential Privacy"
Census Disclosure Avoidance Systemの実証的な評価は、ベンチマークデータが人口数の基本的真実ではないことを認識できなかった、と我々は主張する。
データユーティリティとプライバシ保護の間には、政策立案者が重要なトレードオフに直面しなければならない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 21:41:54 GMT)
Combination Of Convolution Neural Networks And Deep Neural Networks For
Fake News Detection [0.0] 我々は、フェイクニュースチャレンジのステージ#1データセットを説明し、フェイクニュース検知システムを構築するための競争的試みの概要を説明した。
提案システムは,不一致カテゴリを除くすべてのカテゴリを高精度に検出する。
その結果、このシステムは84.6%の精度を達成し、他の競合研究に基づいて第2位にランク付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 16:32:51 GMT)
Causal games of work extraction with indefinite causal order [0.0] 我々は、大域的な相関関係と不確定因果秩序の存在を生かそうとする2つの協力的な地元のマックスウェルのデーモンの存在を考察する。
因果不等式が破られた場合、局所エネルギーを0に下げる確率がより大きいことを証明し、明確な因果順序に関してより平均的な作業を引き出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:52:24 GMT)
Aplicaci\'on de redes neuronales convolucionales profundas al
diagn\'ostico asistido de la enfermedad de Alzheimer [0.0] アルツハイマー病の診断は複雑でエラーを起こしやすいプロセスである。
PETとMRIの249種類の脳画像を用いて、アルツハイマー病の発症度に応じて3つのクラスにラベル付けする。
本稿では,これらの画像の分類を行う畳み込みニューラルネットワークの開発を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 16:22:54 GMT)
AI-powered tiebreak mechanisms: An application to chess [0.0] 我々は,チェスなどのゲームにおける引き分けやトーナメントにおけるタイの場合に,AIシステムが審査員として機能することを提案する。
我々は,nドル対人ゼロサムゲームにおいて,AIに基づくスコアリング機構のファミリーと「ティーブレイク戦略の安全性」の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 13:27:49 GMT)
A simple quantum model linked to a theory of decisions [0.0] モデルとしての量子力学は、全く異なるより単純なモデルから特定の条件の下で従うことが示されている。
モデルは概念変数に基づいており、重要な側面は、どの変数を測るかをオブザーバーが決めなければならないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 02:39:53 GMT)
A Scalable Reinforcement Learning Approach for Attack Allocation in
Swarm to Swarm Engagement Problems [0.0] 本稿では,大規模なSwarmの密度を制御し,敵のSwarm攻撃に対処する強化学習フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、マルコフ決定プロセスとして、スワムエンゲージメント問題に対するスワムの定式化である。
開発したフレームワークは,大規模エンゲージメントシナリオを多種多様なシナリオで効率的に処理できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Oct 2022 15:36:21 GMT)