Model Criticism for Long-Form Text Generation [113.1] 我々は,テキストの高レベル構造を評価するために,潜在空間におけるモデル批判という統計ツールを適用した。
我々は,コヒーレンス,コア,トピックスという,ハイレベルな談話の3つの代表的な側面について実験を行った。
トランスフォーマーベースの言語モデルでは、トピック構造をキャプチャできるが、構造コヒーレンスやモデリングコアスを維持するのが難しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 04:35:58 GMT)
SUPERB @ SLT 2022: Challenge on Generalization and Efficiency of
Self-Supervised Speech Representation Learning [110.9] SLT 2022において、より優れたパフォーマンス、一般化、効率を実現するために、自己教師付き音声表現を学習することを目的としたSUPERBチャレンジを提示する。
この課題はSUPERBベンチマークに基づいており、自己教師付き学習の要求を測定するために計算メトリクスを実装している。
本論文では,提案した14のモデルの結果を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 20:50:04 GMT)
Learning Self-Regularized Adversarial Views for Self-Supervised Vision
Transformers [105.9] 本稿では,自己監督型視覚変換器のビューを学習するための自己正規化自動拡張手法を提案する。
まず、ビューとネットワークパラメータを同時に学習することで、AutoViewの検索コストをほぼゼロに削減する。
また、自己教師型学習のための強化政策探索空間も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:20:44 GMT)
End-to-End Learning to Index and Search in Large Output Spaces [95.2] Extreme Multi-label Classification (XMC) は現実世界の問題を解決するための一般的なフレームワークである。
本稿では,木系インデックスを特殊重み付きグラフベースインデックスに緩和する新しい手法を提案する。
ELIASは、数百万のラベルを持つ大規模極端分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 01:34:17 GMT)
Data-Model-Hardware Tri-Design for Energy-Efficient Video Intelligence [90.3] 本稿では,HDビデオストリーム上での高スループット,低コスト,高精度MOTのためのデータモデル・ハードウエア・トリデザイン・フレームワークを提案する。
現状のMOTベースラインと比較して、我々の三設計アプローチは12.5倍の遅延低減、20.9倍のフレームレート改善、5.83倍の低消費電力、9.78倍のエネルギー効率を実現でき、精度は低下しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:21:40 GMT)
Sentence Representation Learning with Generative Objective rather than
Contrastive Objective [86.0] 句再構成に基づく新たな自己教師型学習目標を提案する。
我々の生成学習は、十分な性能向上を達成し、現在の最先端のコントラスト法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 07:47:46 GMT)
TLDW: Extreme Multimodal Summarisation of News Videos [76.5] TL;DW - Too Long; Didn't Watch のシナリオに対して,Xtreme Multimodal Summarisation with Multimodal Output (XMSMO)を導入する。
XMSMOは,映像と文書のペアを非常に短い長さの要約にまとめることを目的としており,その内容は1つの表紙フレームを視覚的要約として,1つの文をテキスト要約として構成する。
本手法は, 参照要約を使わずに, 最適輸送計画に基づく意味分布間の距離の観点から, 視覚的およびテキスト的カバレッジを最適化することにより, 訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:19:59 GMT)
CDConv: A Benchmark for Contradiction Detection in Chinese Conversations [74.8] 本稿では,中国会話におけるコントラクション検出のベンチマーク,すなわちCDConvを提案する。
12Kのマルチターン会話に3つの典型的な矛盾カテゴリ(文内コントラクション、ロールコンフュージョン、ヒストリーコントラクション)をアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 11:37:09 GMT)
Modeling Context With Linear Attention for Scalable Document-Level
Translation [72.4] 本稿では,近年の文書翻訳における線形アテンションモデルの有効性について検討し,直流帰納バイアスを促進するためにセンデンシャルゲートで拡張する。
感性ゲーティングはIWSLTの翻訳品質をさらに向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 03:41:50 GMT)
RedApt: An Adaptor for wav2vec 2 Encoding \\ Faster and Smaller Speech
Translation without Quality Compromise [66.9] 我々は,任意のトランスフォーマーベース音声符号化アーキテクチャにシームレスに統合可能な,新しいReduceer AdaptorブロックRedAptを提案する。
事前訓練されたwav2vec 2音声エンコーダをRedAptbrings 41%の高速化、33%のメモリ削減、24%のFLOPを推論で削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 07:58:25 GMT)
TransVisDrone: Spatio-Temporal Transformer for Vision-based
Drone-to-Drone Detection in Aerial Videos [66.0] 視覚的フィードを用いたドローンからドローンへの検知は、他のドローンや航空機の物体との衝突を避けるなど、重要な応用がある。
既存の手法は計算コストがかかり、非エンドツーエンドの最適化に従い、複雑なマルチステージパイプラインを持つ。
計算効率の高いエンドツーエンドのソリューションを提供する,シンプルなyet効率のフレームワークであるTransDroneVisを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 03:05:13 GMT)
Federated Learning with Privacy-Preserving Ensemble Attention
Distillation [63.4] Federated Learning(FL)は、多くのローカルノードがトレーニングデータを分散化しながら、中央モデルを協調的にトレーニングする機械学習パラダイムである。
本稿では,未ラベル公開データを利用した一方向オフライン知識蒸留のためのプライバシー保護FLフレームワークを提案する。
我々の技術は、既存のFLアプローチのような分散的で異質なローカルデータを使用するが、より重要なのは、プライバシー漏洩のリスクを著しく低減することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:44:46 GMT)
Urban form and COVID-19 cases and deaths in Greater London: an urban
morphometric approach [63.3] 新型コロナウイルスのパンデミックは、都市密度に関してかなりの議論を巻き起こした。
これは19世紀中頃のイングランドで、公衆衛生と都市計画の分野が出現して始まった古い議論である。
都市形態を個々の建物レベルで記述し、その後、公的な近隣住民の情報を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:01:10 GMT)
NormSAGE: Multi-Lingual Multi-Cultural Norm Discovery from Conversations
On-the-Fly [62.5] 本稿では,対話型多言語・多文化規範発見の新たな課題に対処する枠組みを提案する。
NormSAGEはノルム発見タスクと会話コンテキストを表す有向質問を通じてノルムに関する知識を導き出す。
さらに、発見される規範が正しいことを保証する自己検証メカニズムにより、言語モデル幻覚のリスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:30:05 GMT)
Towards Effective Image Manipulation Detection with Proposal Contrastive
Learning [61.5] 本稿では,効果的な画像操作検出のためのコントラスト学習(PCL)を提案する。
我々のPCLは、RGBとノイズビューから2種類のグローバル特徴を抽出し、2ストリームアーキテクチャで構成されている。
我々のPCLは、実際にラベル付けされていないデータに容易に適用でき、手作業によるラベル付けコストを削減し、より一般化可能な機能を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:30:13 GMT)
CLEAR: Generative Counterfactual Explanations on Graphs [60.3] グラフ上での対実的説明生成の問題について検討する。
グラフに関する反実的な説明を調査する研究はいくつかあるが、この問題の多くの課題はまだ十分に適応されていない。
本稿では,グラフレベルの予測モデルに対して,グラフ上の反実的説明を生成するための新しいフレームワークCLEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 04:35:32 GMT)
N-electron valence perturbation theory with reference wavefunctions from
quantum computing: application to the relative stability of hydroxide anion
and hydroxyl radical [58.7] 水酸化物アニオンとヒドロキシルラジカルの量子シミュレーションが報告されている。
各種のエネルギーは解離曲線に沿って計算される。
我々は、IBMの量子デバイスに基づくAug-cc-pVQZに基づくヒドロキシルラジカルの電子親和性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 17:07:28 GMT)
This Patient Looks Like That Patient: Prototypical Networks for
Interpretable Diagnosis Prediction from Clinical Text [56.3] 臨床実践においては、そのようなモデルは正確であるだけでなく、医師に解釈可能で有益な結果を与える必要がある。
本稿では,プロトタイプネットワークに基づく新しい手法であるProtoPatientを紹介する。
利用可能な2つの臨床データセット上でモデルを評価し、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:12:07 GMT)
HyperMiner: Topic Taxonomy Mining with Hyperbolic Embedding [54.5] 本稿では,単語や話題を表現するために,メタボリック埋め込みを導入した新しいフレームワークを提案する。
双曲空間のツリー様性により、下層のセマンティック階層はより解釈可能なトピックをマイニングするためによりうまく利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 02:54:17 GMT)
Robust, General, and Low Complexity Acoustic Scene Classification
Systems and An Effective Visualization for Presenting a Sound Scene Context [53.8] 音響シーン分類(ASC)の包括的解析について述べる。
ASCベースラインと呼ばれる,創発的かつ低フットプリントのASCモデルを提案する。
次に、新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案することにより、ASCベースラインを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 19:07:21 GMT)
Character-Centric Story Visualization via Visual Planning and Token
Alignment [53.4] ストーリービジュアライゼーションは、完全なストーリーに基づいた複数の画像生成を可能にすることによって、従来のテキスト・画像生成を前進させる。
一貫性のあるストーリービジュアライゼーションの主な課題は、ストーリーに不可欠な文字を保存することです。
本稿では,Vector-Quantized Variational Autoencoderをテキスト・tovisual-tokenアーキテクチャで拡張する最近の研究に適応することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:50:39 GMT)
Indoor Smartphone SLAM with Learned Echoic Location Features [47.3] スマートフォン内蔵オーディオハードウェアと慣性計測ユニット(IMU)を用いた屋内同時位置決めマッピング(SLAM)システムを提案する。
我々のシステムは、スマートフォンのスピーカーを使って、ほぼ可聴のチャープを出力し、マイクを使って室内環境から音響エコーを記録する。
ELFベースのSLAMは、リビングルーム、オフィス、ショッピングモールの再建軌道上で、0.1,textm$、0.53,textm$および0.5,textm$の平均的なローカライゼーション誤差を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 09:41:09 GMT)
DiffGAR: Model-Agnostic Restoration from Generative Artifacts Using
Image-to-Image Diffusion Models [46.5] この作業は、多様な生成モデルのためのプラグイン後処理モジュールの開発を目的としている。
従来の劣化パターンとは異なり、生成アーティファクトは非線形であり、変換関数は非常に複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:08:47 GMT)
Streaming PAC-Bayes Gaussian process regression with a performance
guarantee for online decision making [41.8] 本稿では,オンライン大まかに正しい(PAC)ベイズ理論に基づく,オンラインGPアルゴリズムの新たな理論的枠組みを提案する。
このフレームワークは、一般的なパフォーマンスと精度の保証を提供する。
他のオンラインGPアルゴリズムと比較すると、一般化保証と非常に競争的な精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:39:20 GMT)
StoryER: Automatic Story Evaluation via Ranking, Rating and Reasoning [41.8] textbfStory textbfEvaluationメソッドは、ストーリーを判断する際の人間の好みを模倣する。
textbfStoryERは、 textbfRanking、 textbfRating、 textbfReasoningの3つのサブタスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:27:02 GMT)
3D-GMIC: an efficient deep neural network to find small objects in large
3D images [41.3] 3Dイメージングは、臓器解剖に関する空間情報を提供することにより、より正確な診断を可能にする。
AIモデルのトレーニングに3Dイメージを使用することは、その2Dモデルよりも数十から数百倍のピクセルで構成されているため、計算的に困難である。
本稿では,3次元医用画像の完全解像度で計算効率の良い分類を可能にするニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 21:58:54 GMT)
Learning Probabilities of Causation from Finite Population Data [41.0] 本研究では,有限個体群データに基づくサブ集団に対する因果関係の確率境界の学習を支援する機械学習モデルを提案する。
本研究では, 機械学習モデルを用いて, 人口32768人を対象に, 有限個体群データから約500人分のPSNを学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 05:46:25 GMT)
Finding the smallest or largest element of a tensor from its low-rank
factors [39.2] 階数分解によって指定される位数$N$のテンソルの最小または最大エントリーを求める問題を考える。
この離散最適化問題は、任意のテンソルランクが 1 より高い場合、NP-hardであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 11:53:42 GMT)
Efficient Cross-Modal Video Retrieval with Meta-Optimized Frames [39.0] クロスモーダルなビデオ検索は、テキストを問合せとして与えられた意味のあるビデオを取得することを目的としている。
一般的な単純な解決策は、ビデオからViTへの入力として少数のフレームを均一にサンプリングすることである。
本稿では,このトレードオフを解消するために,バイレベル最適化プログラムに基づく自動ビデオ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 05:35:00 GMT)
TransAlign: Fully Automatic and Effective Entity Alignment for Knowledge
Graphs [38.6] 本稿では,TransAlign という完全自動アライメント手法を提案する。
述語埋め込みのために、TransAlignは述語-近似グラフを構築し、述語間の類似性を自動でキャプチャする。
エンティティ埋め込みについては、TransAlignはまずTransEを用いて各KGのエンティティ埋め込みを独立に計算し、2つのKGのエンティティ埋め込みを同じベクトル空間にシフトする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:48:00 GMT)
Resolving the Mixing Time of the Langevin Algorithm to its Stationary
Distribution for Log-Concave Sampling [34.7] 本稿では,Langevinアルゴリズムの定常分布に対する混合時間の特徴について述べる。
本稿では,差分プライバシー文献からサンプリング文献へのアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 05:11:16 GMT)
HQNAS: Auto CNN deployment framework for joint quantization and
architecture search [30.5] ハードウェア対応量子化ニューラルネットワーク探索(HQNAS)と呼ばれる新しいニューラルネットワーク設計フレームワークを提案する。
CIFAR10の優れたNNポリシーを見つけるのにわずか4時間しかかからない。
また、Imagenetで同等のモデルを生成するのに10パーセントのGPU時間しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:32:18 GMT)
FAQS: Communication-efficient Federate DNN Architecture and Quantization
Co-Search for personalized Hardware-aware Preferences [30.5] 深層ニューラルネットワーク(DNN)を分散データクライアント上でトレーニングするための分散学習フレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が提案されている。
通信コストを削減するために,FL-NAS-QuantizationフレームワークであるFAQSを提案する。
FAQSは、FL+NASフラムワークと比較して、通常のFLフレームワークと4.51倍の通信帯域で平均1.58倍の低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 05:29:06 GMT)
Investigating the Robustness of Natural Language Generation from Logical
Forms via Counterfactual Samples [30.1] 事前訓練されたモデルに基づく最先端の手法は、標準テストデータセットで顕著なパフォーマンスを達成した。
これらの手法が、テーブルのヘッダーと論理形式の演算子の間の急激な相関にのみ依存するのではなく、論理的推論を行う方法を学ぶかどうかを疑問視する。
本稿では,ショートカットへの依存を減らすための2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 14:14:53 GMT)
Data-Efficient Pipeline for Offline Reinforcement Learning with Limited
Data [28.8] オフライン強化学習は、過去のデータを活用することで、将来のパフォーマンスを改善するために使用できる。
最適なポリシを自動トレーニングし、比較し、選択し、デプロイするためのタスクとメソッドに依存しないパイプラインを導入します。
データセットが小さい場合には、大きな影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 21:24:53 GMT)
Scratching Visual Transformer's Back with Uniform Attention [28.8] 本稿では,ViTモデルにおける注目度密度の役割について検討する。
必要な密接な相互作用を提供するために、VTモデルの各層に均一な注意を手動で挿入する。
CBの包含は、本来の注目マップにおける密度の程度を減少させ、ViTモデルのキャパシティと一般化可能性の両方を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:14:27 GMT)
A General Framework for Auditing Differentially Private Machine Learning [28.0] 本稿では,差分プライベートな学習者によって与えられるプライバシ保証を統計的に評価する枠組みを提案する。
本研究は、微分プライベート機械学習実装のプライバシを実証的に評価する一般的な手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 21:34:18 GMT)
Zero-Shot Learners for Natural Language Understanding via a Unified
Multiple Choice Perspective [26.4] ゼロショット学習は、与えられたタスクでモデルをトレーニングすることを目的としており、追加のトレーニングなしで新しい学習タスクに対処できる。
提案手法は、ゼロショット学習を複数選択タスクに変換し、FLANなどの大規模生成モデルで一般的に使用される問題を回避する。
提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて最先端の性能を示し,自然言語推論やテキスト分類といったタスクに対して良好な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 17:24:06 GMT)
Adaptive Contrastive Learning with Dynamic Correlation for Multi-Phase
Organ Segmentation [25.2] 臓器レベルでの各ミニバッチにおけるサンプル間の類似・異種コントラスト関係に適応するデータ駆動型コントラスト損失関数を提案する。
非コントラストCTデータセットとMICCAI 2015 BTCV ChallengeのコントラストCTデータセットを併用した多臓器セグメンテーションの検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:38:30 GMT)
Knowledge Prompting in Pre-trained Language Model for Natural Language
Understanding [24.3] 知識プロンプトに基づく PLM フレームワーク KP-PLM を提案する。
このフレームワークは、既存の主流PLMと柔軟に組み合わせることができる。
これらのプロンプトから事実知識を更に活用するために,我々は2つの新しい知識認識型自己監督タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:36:57 GMT)
Semantic Segmentation with Active Semi-Supervised Representation
Learning [23.8] 我々はラベル付きデータよりもはるかに少ない効果的なセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを訓練する。
半教師あり学習のための平均教師アプローチを自己学習アプローチに置き換えることで、従来のS4ALアルゴリズムを拡張した。
セマンティックセグメンテーションのためのアクティブラーニングのためのデファクト標準であるCamVidおよびCityScapesデータセットについて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 00:21:43 GMT)
Bridging the Domain Gap for Multi-Agent Perception [19.7] マルチエージェント認識のための領域ギャップを橋渡しする,最初の軽量フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、複数の次元の機能を整列する学習可能な機能リサイザと、ドメイン適応のための疎いクロスドメイントランスフォーマーから構成されている。
提案手法は, 異なる領域からの特徴のギャップを効果的に埋めることができ, ポイントクラウドベースの3Dオブジェクト検出において, 少なくとも8%以上の精度で他のベースライン法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 05:29:21 GMT)
LAION-5B: An open large-scale dataset for training next generation
image-text models [16.1] 我々は585億のCLIPフィルタリング画像テキストペアからなるデータセットであるLAION-5Bを紹介し、そのうち2.32Bは英語を含む。
このデータセットを用いて,CLIP,GLIDE,Stable Diffusionといった基礎モデルのレプリケーションと微調整に成功した。
また、近接するいくつかのインデックス、データセット探索のためのWebインターフェースの改善、サブセット生成も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 00:08:18 GMT)
Learning-based Motion Planning in Dynamic Environments Using GNNs and
Temporal Encoding [15.6] 組込みとエッジ優先化ポリシの両方を学習するために,データアグリゲーションを用いた時間符号化と模倣学習を用いたGNNベースのアプローチを提案する。
実験により, 提案手法は, 最先端の完全な動的計画アルゴリズムよりも, オンラインプランニングを著しく高速化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 01:27:16 GMT)
Survey of Deep Learning for Autonomous Surface Vehicles in the Marine
Environment [15.4] 今後数年以内に、幅広い用途で利用できる高度な自動運転技術が提供される予定だ。
本稿では,ASV関連分野におけるディープラーニング(DL)手法の実装に関する既存研究について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:46:17 GMT)
Improving Semantic Matching through Dependency-Enhanced Pre-trained
Model with Adaptive Fusion [15.4] textbfDependency-Enhanced textbfAdaptive textbfFusion textbfAttention (textbfDAFA)を提案する。
事前訓練されたモデルに依存性構造を明示的に導入し、セマンティック情報と適応的に融合する。
BERTに適用することにより,10の公開データセット上での最先端ないし競争的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 07:17:27 GMT)
STAR: Zero-Shot Chinese Character Recognition with Stroke- and
Radical-Level Decompositions [14.8] 脳卒中と急進的な分解を組み合わせ,効果的なゼロショット漢字認識法を提案する。
数値計算の結果,提案手法は文字と急進的なゼロショット設定の両方において最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:57:46 GMT)
PCR: Pessimistic Consistency Regularization for Semi-Supervised
Segmentation [14.5] 擬似ラベルが常に正しいとは限らないという悲観的ケースを考察した,悲観的一貫性規則化(PCR)を提案する。
私たちのメソッドは実装が容易で、フレームワークを変更することなく既存のベースラインに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 12:37:39 GMT)
Nowhere to Hide: A Lightweight Unsupervised Detector against Adversarial
Examples [14.3] 敵対的な例は、わずかながら悪質に作られた摂動を良心的なイメージに追加することによって生成される。
本稿では,AutoEncoderを用いたAdversarial Examples検出器を提案する。
AEAEは、最先端の攻撃に対して教師なしで安価であることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:29:47 GMT)
Navigating Memory Construction by Global Pseudo-Task Simulation for
Continual Learning [14.1] 継続的な学習は破滅的な忘れ物の重要な課題に直面します。
我々は,現在のタスクを順列化することで破滅的な忘れを再現するGlobal Pseudo-task Simulation (GPS)を提案する。
実験結果と分析結果から、GPSは4つの一般的な視覚ベンチマークで常に精度を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 04:32:01 GMT)
Increasing Visual Awareness in Multimodal Neural Machine Translation
from an Information Theoretic Perspective [14.1] マルチモーダル機械翻訳(MMT)は、原文と対応する画像とを対応付けて翻訳品質を向上させることを目的としている。
本稿では,情報理論の観点から視覚認知を高めることで,MTの性能向上に努める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:11:44 GMT)
Automated Detection and Forecasting of COVID-19 using Deep Learning
Techniques: A Review [13.5] コロナウイルス(Coronavirus、COVID-19)は、世界中の多くの人々の健康を危険にさらす病気である。
高速かつ正確な診断のために,X線およびCT画像モダリティが広く用いられている。
ディープラーニング(DL)ネットワークは最近、従来の機械学習(ML)と比較して人気を博している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:46:33 GMT)
Learning to Sample and Aggregate: Few-shot Reasoning over Temporal
Knowledge Graphs [13.2] 本稿では,時間的知識グラフ推論という,現実的だが未探索な問題について考察する。
進化するグラフにおける極めて限定的な観測に基づいて、新しい実体の将来の事実を予測することを目的としている。
本稿ではメタ時間知識グラフ推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:40:33 GMT)
Demystifying CNNs for Images by Matched Filters [13.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ビッグデータ時代のインテリジェントマシンのアプローチと使用方法に革命をもたらしています。
CNNは、そのテキストブラックボックスの性質と、その操作の理論的サポートと物理的意味の欠如により、精査されている。
本稿では,マッチングフィルタリングの観点を用いて,CNNの動作を復調する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 12:39:17 GMT)
Comparing Synthetic Tabular Data Generation Between a Probabilistic
Model and a Deep Learning Model for Education Use Cases [12.4] 合成データを生成する能力は、さまざまなドメインにまたがってさまざまなユースケースを持つ。
教育研究においては、特定の概念やアイデアをテストするために合成データにアクセスする必要性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:21:23 GMT)
A Framework for Undergraduate Data Collection Strategies for Student
Support Recommendation Systems in Higher Education [12.4] 本稿では,高等教育における推薦システムに特化したデータ収集フレームワークについて概説する。
本研究の目的は、このコンテキスト内でのレコメンデータシステムに特化したデータ収集フレームワークの概要を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:39:11 GMT)
Positive-Unlabeled Learning using Random Forests via Recursive Greedy
Risk Minimization [12.1] PU学習のための新しいランダムフォレストアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチの鍵は、正負のデータに対する決定木アルゴリズムの新たな解釈である。
これにより、効率的なPUランダムフォレストアルゴリズム、PU余分な木を開発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:30:16 GMT)
Posterior Regularized Bayesian Neural Network Incorporating Soft and
Hard Knowledge Constraints [12.1] 本稿では,異なる種類の知識制約を組み込んだ後正規化ベイズニューラルネットワーク(PR-BNN)モデルを提案する。
航空機着陸予測と太陽エネルギー出力予測のシミュレーション実験と2つのケーススタディにより,提案モデルの知識制約と性能改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:58:50 GMT)
Loss Minimization through the Lens of Outcome Indistinguishability [11.7] 我々は凸損失と最近のOmnipredictionの概念について新しい視点を提示する。
設計上、Los OIは直感的かつ直感的に全滅を意味する。
一般化モデルから生じる損失の重要な集合に対する損失 OI は、完全な多重校正を必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:25:27 GMT)
Explaining automated gender classification of human gait [11.0] 最先端機械学習(ML)モデルは、歩行分析データの分類に非常に効果的であるが、予測に関する説明は提供されていない。
この"ブラックボックス"の特徴は、どの入力パターン、MLモデルが予測に基づいているかを理解するのを不可能にする。
本研究では、歩行分類におけるML予測の説明可能性を高めるために、説明可能な人工知能手法が有用かどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:57:09 GMT)
Explaining machine learning models for age classification in human gait
analysis [10.6] 機械学習モデルではどの入力特徴が年齢による歩行パターンの違いを分類するために使用されるのか?
AIST Gait Database 2019のサブセットを用いて,健常者の裸足歩行において,1人あたり5つの地上反応力(GRF)の記録を収録した。
60.1%の平均分類精度は37.3%のゼロルールベースラインよりも明らかに高かった。
混乱行列は,CNNが若年層と高齢層をよく区別するが,中年層をモデル化することは困難であったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:53:51 GMT)
Entropy Regularized Reinforcement Learning with Cascading Networks [10.0] Deep RLは関数近似器としてニューラルネットワークを使用する。
RLの大きな難しさの1つは、i.i.d.データの欠如である。
本研究では,ニューラルネットワークを用いた教師なし学習コミュニティの共通実践に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:28:59 GMT)
Perceptual-Score: A Psychophysical Measure for Assessing the Biological
Plausibility of Visual Recognition Models [9.9] 本稿では,視覚心理学に基づく新しい尺度Perceptual-Scoreを提案する。
生物学的なインスピレーションと複雑性の程度が異なる12のモデルで手順を実行する。
各モデルの知覚スコアは、最先端の神経活動ベースのメトリクスであるBrain-Scoreと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 20:34:26 GMT)
Efficiently Extracting Multi-Point Correlations of a Floquet Thermalized
System [9.8] マルチボディシステムの非平衡力学は古典計算では難しい。
我々の研究は、多体系のフロケ力学をシミュレーションする実用的な量子的優位性への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 14:55:49 GMT)
OST: Efficient One-stream Network for 3D Single Object Tracking in Point
Clouds [7.7] 本稿では,前回のシームズネットワークで発生する相関操作を回避するため,トランスフォーマーエンコーディングの強みを生かした新しい一ストリームネットワークを提案する。
提案手法は,クラス固有のトラッキングだけでなく,より少ない計算と高い効率でクラスに依存しないトラッキングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 12:31:59 GMT)
Connection-Based Scheduling for Real-Time Intersection Control [6.8] 本稿では,交通渋滞を軽減するために,リアルタイム適応型信号制御のためのスケジューリングアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、異なる車線を通る交差点に近づく全車両の到着時刻を推定する車線モデルを採用し、次に、全車両が接近する際の累積遅延を最小化するスケジュールを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 04:37:03 GMT)
Towards an Interpretable Hierarchical Agent Framework using Semantic
Goals [6.7] 本研究は、計画と意味的目標を指向した強化学習を組み合わせることで、解釈可能な階層型エージェントフレームワークを導入する。
我々は,ロボットブロック操作タスクの枠組みを評価し,他の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 02:04:13 GMT)
Using Virtual Reality to Simulate Human-Robot Emergency Evacuation
Scenarios [6.5] 本稿では,ロボットが人を出口まで案内する緊急避難シナリオをシミュレーションするために仮想現実を利用する取り組みについて述べる。
我々の以前の研究は、緊急避難中にロボットが故障している場合でも、ロボットの指示に従うことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 02:29:30 GMT)
Pareto Set Learning for Expensive Multi-Objective Optimization [5.4] 膨大な多目的最適化問題は、多くの現実世界のアプリケーションで見られる。
本稿では,MOBOのパレート集合全体を近似する学習に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 09:41:54 GMT)
Interpretable Machine Learning for Detection and Classification of
Ransomware Families Based on API Calls [5.3] この研究は、ランサムウェアファミリーを検出し分類するために、異なるAPI呼び出しの周波数を利用する。
WebCrawlerは15種類のランサムウェアファミリーのWindows Portable Executable PEファイルの収集を自動化するために開発された。
Logistic Regressionは、ランサムウェアを9915の精度で対応する家族に効率的に分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 15:54:45 GMT)
EventGraph: Event Extraction as Semantic Graph Parsing [5.2] イベント抽出には、イベントトリガとそれに対応するイベント引数の両方の検出と抽出が含まれる。
イベントをグラフとしてエンコードするイベント抽出のための共同フレームワークであるEventGraphを提案する。
私たちのコードとモデルはオープンソースとしてリリースされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:11:46 GMT)
Accelerating Transfer Learning with Near-Data Computation on Cloud
Object Stores [5.1] 本稿では,移動学習(TL)を分散クラウドの自然な適合性として同定する。
本稿では、TLの微調整フェーズのユニークな構造を利用して、上記の制約に柔軟に対処する方法を示す。
我々は,ユーザに対して透過的なまま,計算層とストレージ層にまたがるTL処理システムであるHAPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:28:36 GMT)
Class Distribution Monitoring for Concept Drift Detection [5.0] クラス分散モニタリング(CDM)は、データストリームのクラス-条件分布を監視する効果的な概念-ドリフト検出方式である。
ドリフトの概念がいくつかのクラスに影響を与えると、CDMは全体のデータ分布を監視するアルゴリズムより優れていることを示す。
また,CDMが基礎となる変化検出器の特性を継承し,誤報前の期待時間に対して効果的な制御を行うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 07:15:05 GMT)
AttTrack: Online Deep Attention Transfer for Multi-object Tracking [4.5] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、監視や自動運転といったインテリジェントなビデオ分析アプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。
本稿では,複雑なネットワーク(教師)の高レベルな特徴から,学習時間と推論時間の両方で軽量なネットワーク(学生)に知識を伝達することにより,MOTの高速化を目指す。
提案した AttTrack フレームワークは,1) 教師モデルと学生モデルから中間表現を整合させるクロスモデル特徴学習,2) 推論時に2つのモデルの実行をインターリーブすること,3) 教師モデルから更新された予測を事前知識として取り入れ,学生モデルを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:15:31 GMT)
Skeptical inferences in multi-label ranking with sets of probabilities [3.9] 本稿では,多ラベルランキング問題に対する懐疑的推論の問題点について考察する。
我々は、完成したランキングからなる設定値予測の観点から懐疑的な推測を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:17:56 GMT)
Tracing Semantic Variation in Slang [3.4] スラングの意味的変異は、スラングの自然言語処理においてよく理解されておらず、解明されていない。
既存の見解では、スラングの意味の変化は文化に依存したコミュニケーションの必要性によって引き起こされるという。
別の見解はスラングの社会的機能に焦点を当て、意味的区別を育むという欲求が、コミュニティ固有のスラング感覚の歴史的出現に繋がった可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 20:51:14 GMT)
Evaluation of the Synthetic Electronic Health Records [3.3] 本研究は、合成データセットのサンプルワイズ評価のための類似性と特異性という2つの指標を概説する。
本研究は,Cystic Fibrosis (CF) 患者の電子的健康記録を合成するために,いくつかの最先端の遺伝子モデルを用いて提案された概念を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:46:08 GMT)
Quantum Kernel Method in the Presence of Noise [2.9] 機械学習におけるカーネル法は、特徴空間と呼ばれるヒルベルト空間内のベクトルに入力データを符号化するものである。
量子核法では、特徴ベクトルは量子状態であり、量子核行列は量子状態の重なり合いの観点から与えられると仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 08:02:14 GMT)
COFAR: Commonsense and Factual Reasoning in Image Search [2.6] 現代の人工知能モデルよりも人間を優越させる特徴の1つは、視覚的に明らかなもの以上の画像を解釈できる能力である。
我々は、画像内の名前付き視覚的エンティティを百科事典知識のゲートウェイとして扱う、知識検索拡張マルチモーダルトランス(KRAMT)という統合されたフレームワークを提案する。
この統合されたフレームワークは、コモンセンスと事実推論を必要とする画像検索を実行するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 14:43:13 GMT)
Thermodynamic and electron-transport properties of Ca3Ru2O7 from
first-principles phonon calculations and Boltzmann transport theory [2.5] この研究は、有限温度熱および電子輸送特性を得るための第一原理に基づくアプローチを示す。
電子緩和時間の温度依存性を推定するために、計算的に抽出可能なモデルが導入された。
格子振動に対する準調和フォノン法を用いて熱膨張を考慮し、スピン軌道結合を含むボルツマン輸送理論を用いて電子輸送特性を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 20:27:14 GMT)
Time and Query Optimal Quantum Algorithms Based on Decision Trees [2.5] 量子アルゴリズムは時間$tilde O(sqrtGT)$で実装可能であることを示す。
本アルゴリズムは,非バイナリスパンプログラムとその効率的な実装に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:15:46 GMT)
Evaluating Guiding Spaces for Motion Planning [2.4] 我々は、同じ枠組みの下で、見かけ上の異なる多くの先行研究をカプセル化するエンフモーション計画誘導空間を定義する。
また,得られたバイアスサンプリングの品質に焦点をあてた案内計画を評価するための情報理論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 21:17:51 GMT)
Motion-Based Weak Supervision for Video Parsing with Application to
Colonoscopy [2.4] 動画を段階的に解析するための2段階の教師なし手法を提案する。
大腸内視鏡検査における位相検出法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 06:36:10 GMT)
Study of the Fractal decomposition based metaheuristic on
low-dimensional Black-Box optimization problems [2.3] フラクタル分解アルゴリズム(FDA)は、もともと高次元連続最適化問題に効率的に対処するために開発された。
ここでは、FDAが低次元問題に等しく有効であるかどうかという疑問に答えることを目的としている。
実験の結果、FDAの現在の形態は十分に機能していないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:50:35 GMT)
Some Languages are More Equal than Others: Probing Deeper into the
Linguistic Disparity in the NLP World [2.1] NLP世界の言語格差は近年広く認識されている問題である。
本稿では,世界の言語に存在する格差を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 12:50:30 GMT)
The Impact of Task Underspecification in Evaluating Deep Reinforcement
Learning [1.5] 深層強化学習法(DRL)の評価は、この分野の科学的進歩の不可欠な部分である。
本稿では,MDPのパラメータ化ファミリーを検討するためにDRLの評価を増強する。
MDPファミリーの評価は,どの手法を最先端とみなすべきかという疑念を招き,比較的異なる手法の相対的なランク付けをしばしば得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:51:55 GMT)
Automatic Emergency Dust-Free solution on-board International Space
Station with Bi-GRU (AED-ISS) [1.4] 本稿では,過去90分間のデータ収集を行うBi-GRUアルゴリズムを実装し,次の1分間で2.5マイクロメートル/0.1リットルの粒子のレベルを予測する。
我々のゴールは早期警戒システム(EWS)を確立することであり、それは粒子状物質のレベルを予測し、宇宙飛行士が機器を保護するのに十分な反応時間を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 14:20:11 GMT)
FIT: A Metric for Model Sensitivity [1.3] 本稿では、フィッシャー情報と量子化のモデルを組み合わせたFITを提案する。
FITは再トレーニングなしにネットワークの最終的な性能を推定できる。
FITは既存の手法と比較して高速に計算でき、良好な収束特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:25:29 GMT)
Automated quantum error mitigation based on probabilistic error
reduction [0.9] 現在の量子コンピュータは、より長い計算から直接有用な結果の抽出を禁止しているノイズのレベルに悩まされている。
本稿では,ノイズトモグラフィとPERのユーザ指定回路への応用を含む,自動量子エラー軽減ソフトウェアフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 19:09:41 GMT)
Realistic, Animatable Human Reconstructions for Virtual Fit-On [0.8] 個人化された3D人間モデルに異なる衣服を合わせることができるエンドツーエンドの仮想試着パイプラインを提案する。
本研究の主な目的は、3次元仮想環境において、アニマタブルな3次元人間モデルを構築し、異なる衣服を試着することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:36:24 GMT)
D2SLAM: Semantic visual SLAM based on the influence of Depth for Dynamic
environments [0.5] 一般化とシーン認識に欠ける動的要素を決定するための新しい手法を提案する。
我々は,幾何学的および意味的モジュールからの推定精度を向上するシーン深度情報を用いる。
その結果, 動的環境における正確な位置推定とマッピングを行う上で, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:13:59 GMT)
Towards Dynamic Fault Tolerance for Hardware-Implemented Artificial
Neural Networks: A Deep Learning Approach [0.0] 本研究では,ニューラルネットワークの動的障害影響を軽減するためのディープラーニング手法について検討する。
理論的なユースケースとして、ディープオートエンコーダによる画像圧縮を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:09:48 GMT)
Theory for Equivariant Quantum Neural Networks [0.0] 我々は、同変量子ニューラルネットワークを理解し、分類し、設計し、実装するための一般的な理論的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは量子機械学習のほぼすべての領域に容易に適用でき、不毛の台地、ローカルのミニマ不足、サンプルの複雑さといった中心的な課題を緩和することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 15:42:21 GMT)
The equivalence principle and inertial-gravitational decoherence [0.0] 我々は、ブロンシュタインの元々の反対から重力の量子化の観点から、絡み合いによる量子重力の「知性」の提案を考察する。
この「欠陥」は、実際にはあらゆる量子記述の固有の特徴であると主張する。
第2部では、等価原理の正確な実現が、有効量子場理論においてどのように実現されるのかを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 17:14:37 GMT)
The Berry phase from the entanglement of future and past light cones:
detecting the timelike Unruh effect [0.0] ウンルー効果は、左と右のリンドラー・ウェッジのモード間の絡み合いから生じるだけでなく、未来と過去の光円錐のモードからも生じる。
定常だが時間依存的な$Lambda$-systemが現在の技術によるアンルー効果を検出することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 23:44:25 GMT)
Stability of Accuracy for the Training of DNNs Via the Uniform Doubling
Condition [0.0] 深層ニューラルネットワークのトレーニングにおける精度の安定性について検討する。
Rn$のトレーニングデータに対して、この二重化条件は$Rn$のスラブを使って定式化され、スラブの選択に依存する。
本論文の目的は2つであり、まず、スラブの選択に独立して2倍条件を均一にすることであり、トレーニングデータのみの安定性に十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 02:42:42 GMT)
ResAttUNet: Detecting Marine Debris using an Attention activated
Residual UNet [0.0] 本稿では,真理田が導入した既存の最先端技術よりも優れたアテンションベースセグメンテーション手法を提案する。
得られた結果は、リモートセンシング画像を用いた深層学習に関するさらなる研究の道を開くことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 10:59:32 GMT)
Realizing a 1D topological gauge theory in an optically dressed BEC [0.0] トポロジカルゲージ理論は、効果的な弱い相互作用モデルによる強い相関量子系の低エネルギー特性を記述する。
従来のソリッドステート・プラットフォームでは、そのようなゲージ理論は便利な理論的な構成にすぎない。
ボース・アインシュタイン凝縮体におけるチャーン・サイモンズ理論の1次元還元を実現することでトポロジカルゲージ理論の量子シミュレーションを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:17:48 GMT)
Phenomenology of quantum eigenstates in mixed-type systems: lemon
billiards with complex phase space structure [0.0] B = 0. 1953, 0.083 の場合、古典的および量子的レモンビリヤードを2つ研究する。
連続固有状態とそのポアンカー・フシミ関数(PH)を106ドルで計算する。
我々は、古典的なカオス領域に関連する不変のトーラス状態とカオス状態、および混合型状態に付随する正規状態の存在を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 19:16:19 GMT)
Optimization of side lobe level of linear antenna array using nature
optimized ants bridging solutions(NOABS) [0.0] 本稿では, アンテナアレイシステムにおいて, 自然にインスパイアされた最適化の例として, 20要素の線形空間配列を用いる。
ブリッジインスパイアされた陸軍アリアルゴリズム(NOABS)は、サイドローブを減らし、他の放射線特性を改善するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 14:33:51 GMT)
New and emerging forms of data and technologies: literature and
bibliometric review [0.0] 新たなデータ形式は、データ駆動マルチメディアサービスを改善するための新しい価値と機会を提供する。
米国と英国は特別な関係にあるにもかかわらず、この話題についての研究において協力する証拠はほとんどない。
現在の米国の制裁が中国に与える影響は、まだ完全には影響していない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 09:46:22 GMT)
Machine Learning based Discrimination for Excited State Promoted Readout [0.0] 励起状態促進(ESP)リードアウト(英語版)と呼ばれる手法が提案され、この効果が低減された。
本研究では、5量子IBMQデバイスからの読み出しデータを用いて、ディープニューラルネットワークの有効性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:09:46 GMT)
Factoring Discrete Quantum Walks on Distance Regular Graphs into
Continuous Quantum Walks [0.0] 我々は、Grover walkと呼ばれる離散時間量子ウォークを、距離正規グラフ$X$で考える。
グロバー・ウォークの遷移行列の平方は、最低でも$d$の通勤遷移行列が連続時間量子ウォークの積であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 22:15:08 GMT)
Explainable Causal Analysis of Mental Health on Social Media Data [0.0] ソーシャルメディア上でのメンタルヘルス問題に対するマルチクラス因果分類は、誤った予測の大きな課題である。
データセットにおける因果的説明/不適切な人間アノテーション推論の不整合性。
本研究では,マルチクラス因果分類における不整合の原因を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 03:34:47 GMT)
Entanglement Structures in Quantum Field Theories: Negativity Cores and
Bound Entanglement in the Vacuum [0.0] 一次元の非相互作用格子スカラー場理論の2つの有限(size-$d$)非共役真空領域間の絡み合いについて検討する。
例えば、$(d_A times d_B)_rm mixed$ tangled pairs は指数的階層を示す。
コアペアの絡み合いの指数的階層を利用できない代替プロトコルは、アクセス不能な絡み合いを少なくする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 23:03:55 GMT)
Drag-induced dynamical formation of dark solitons in Bose mixture on a
ring [0.0] 本研究では, 電流結合が密度密度-密度相互作用を伴わずに, ほぼ異なる効果をもたらすことを示す。
また、ソリトン力学は、散逸のないドラッグ効果を実験的に研究するための道具として使用できることも指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 11:56:21 GMT)
Brand New K-FACs: Speeding up K-FAC with Online Decomposition Updates [0.0] 本稿では,K因子の指数平均構成パラダイムを活用し,オンライン数値線形代数手法を用いて,K因子の逆数推定方法を提案する。
RS-KFACの逆誤差を最小限のCPUオーバヘッドで低減できることを示す。
提案手法,修正手法,RS-KFACに基づいて,汎用的なディープニューラルネットを最適化するための3つの実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 09:41:23 GMT)
Biased or Limited: Modeling Sub-Rational Human Investors in Financial
Markets [0.0] マルチエージェント市場シミュレーションは、金融市場における様々なトレーディング戦略の影響を調べる効果的なツールである。
模擬市場でのトレーディングエージェントの設計方法の1つは、エージェントが累積報酬を最適化するために訓練された強化学習である。
エージェントは報酬関数を最適化する合理的なポリシーを学習するが、実際には、人間の投資家は決定が最適と異なる場合が多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 15:50:26 GMT)
Automatic Differentiation of Programs with Discrete Randomness [0.0] 我々は,期待するプログラムが元のプログラムの派生であるようなプログラムを生成可能な,再生に基づく新しい方法論を開発した。
本研究では,離散時間マルコフ連鎖の非偏差前モードAD,コンウェイのゲーム・オブ・ライフのようなエージェントベースモデル,粒子フィルタの非偏差逆モードADを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 16:05:50 GMT)
AskYourDB: An end-to-end system for querying and visualizing relational
databases using natural language [0.0] 複雑な自然言語をSQLに変換するという課題に対処する意味解析手法を提案する。
我々は、モデルが本番環境にデプロイされたときに重要な部分を占める様々な前処理と後処理のステップによって、最先端のモデルを修正した。
製品がビジネスで利用できるようにするために、クエリ結果に自動視覚化フレームワークを追加しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 13:31:32 GMT)
Anticipatory Fleet Repositioning for Shared-use Autonomous Mobility
Services: An Optimization and Learning-Based Approach [0.0] 本稿では, 将来の需要に対応するために, アイドル車両をSAMS艦隊に配置する際の課題に着目する。
A2C-AVR(A)とA2C-AVR(B)の2つのバージョンがテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 23:30:46 GMT)
Answer ranking in Community Question Answering: a deep learning approach [0.0] 本研究は, 地域質問回答の回答ランキングを, 深層学習のアプローチで進めることによって, 技術の現状を推し進めるものである。
Stack OverflowのWebサイトにポストされた質問と回答の大規模なデータセットを作成しました。
我々は,高密度埋め込みとLSTMネットワークの自然言語処理機能を利用して,受理された応答属性の予測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 18:47:41 GMT)
A new trigonometric kernel function for SVM [0.0] 本稿では,機械学習アルゴリズムのパラメータを1つ含む新しい三角関数を提案する。
また,カーネル-SVM法とカーネル-SVR法の実証評価を行い,その性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 17:10:52 GMT)
A cusp-capturing PINN for elliptic interface problems [0.0] ネットワークに付加的な特徴入力としてカスプ強化レベルセット関数を導入し,本質的な解特性を維持する。
提案したニューラルネットワークはメッシュフリーの利点があるため、不規則なドメインでの問題を容易に処理できる。
本研究では,カスプキャプチャ手法の有効性とネットワークモデルの精度を実証するために,一連の数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 03:05:18 GMT)
A convergence time of Grover walk on regular graph to stationary state [0.0] 外部との相互作用を持つ有限グラフ上の量子ウォークモデルを考える。
正規グラフの高次化は、この量子ウォークモデルの収束速度を遅くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 02:57:33 GMT)
A New Spatio-Temporal Loss Function for 3D Motion Reconstruction and
Extended Temporal Metrics for Motion Evaluation [0.0] グラフとしての運動のラプラシアン表現に基づいて、ラプラシアン損失と呼ばれる新しい損失関数を提案する。
この損失関数は、ビデオから3次元の人間のポーズ推定を通じて、モーション再構成のためのトレーニングモデルに使用されることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 15:23:10 GMT)
1st Place Solution in Google Universal Images Embedding [0.0] 本稿では,Google Universal Images Embedding Competition on Kaggleにおいて,第1位となるソリューションを提案する。
ソリューションの強調された部分は、1)トレーニングと微調整を行う新しい方法、2)埋め込みを行うモデルのプールにより良いアンサンブルのアイデア、3)高解像度と重なり合うパッチに対する微調整の潜在的なトレードオフに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Oct 2022 07:46:23 GMT)