Space-Time Graph Neural Networks with Stochastic Graph Perturbations [100.3] 時空間グラフニューラルネットワーク(ST-GNN)は、時間変動データの効率的なグラフ表現を学習する。
本稿では,ST-GNNの特性を再検討し,安定なグラフ安定性を示す。
解析の結果,ST-GNNは時間変化グラフ上での移動学習に適していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:59:51 GMT)
NeRFPlayer: A Streamable Dynamic Scene Representation with Decomposed
Neural Radiance Fields [99.6] 本稿では、高速な再構成、コンパクトなモデリング、およびストリーム可能なレンダリングが可能な効率的なフレームワークを提案する。
本稿では, 時間特性に応じて4次元空間を分解することを提案する。4次元空間の点は, 静的, 変形, および新しい領域の3つのカテゴリに属する確率に関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:11:05 GMT)
Deep Convolutional Neural Networks for Multi-Target Tracking: A Transfer
Learning Approach [94.6] MTT(Multi-target Tracking)は、従来の信号処理タスクである。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに対処する。
CNNアーキテクチャは10のターゲットを持つMTTタスクにおいてGM-PHDフィルタより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:51:48 GMT)
MagicMix: Semantic Mixing with Diffusion Models [85.4] セマンティック・ミキシングと呼ばれる2つの異なるセマンティクスをブレンドして新しい概念を創出することを目的とした新しいタスクについて検討する。
我々は、事前訓練されたテキスト条件拡散モデルに基づく解であるMagicMixを提案する。
本手法では,空間マスクや再訓練は必要とせず,新しい物体を高忠実に合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:07:48 GMT)
Long-HOT: A Modular Hierarchical Approach for Long-Horizon Object
Transport [83.1] 我々は、時間的拡張ナビゲーションのための新しいオブジェクトトランスポートタスクと新しいモジュラーフレームワークを提案することで、長距離探査と航法を具現化する上で重要な課題に対処する。
私たちの最初の貢献は、深層探査と長期計画に焦点を当てた新しいLong-HOT環境の設計である。
重み付けされたフロンティアの助けを借りて探索を行うために,シーンのトポロジカルグラフを構築するモジュラー階層輸送ポリシー(HTP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:30:49 GMT)
Are Neural Topic Models Broken? [81.2] トピックモデルの自動評価と人的評価の関係について検討する。
ニューラルトピックモデルは、確立された古典的手法と比較して、両方の点においてより悪くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:38:50 GMT)
Controlling local thermal states in classical many-body systems [77.3] 任意の非相互系における局所熱状態の能動的制御の理論的基礎を定めている。
熱を放射的に交換するシステムのコンテキストにおける代表例をいくつか考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:15:00 GMT)
Localized Randomized Smoothing for Collective Robustness Certification [71.8] 我々は、あらゆる種類のモデルに対してより一般的な集合的ロバスト性証明を提案する。
このアプローチは、より大規模なソフトな局所モデルに対して有益であることを示す。
この証明書は、我々の新しい局所的ランダム化平滑化アプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:10:24 GMT)
Towards Data-and Knowledge-Driven Artificial Intelligence: A Survey on
Neuro-Symbolic Computing [69.4] ニューラルシンボリック・コンピューティング(NeSy)は、人工知能(AI)の活発な研究領域である。
NeSyは、ニューラルネットワークにおける記号表現の推論と解釈可能性の利点と堅牢な学習の整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:38:10 GMT)
Spectral multiplexing of telecom emitters with stable transition
frequency [68.8] コヒーレントエミッターは フォトニックチャネルを使って 遠距離で絡み合うことができる
約100個のエルビウムエミッタをFabry-Perot共振器と19マイクロメートルの薄膜で観察した。
本研究は,周波数多重化量子ネットワークノードを通信波長で直接動作させるための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:59:56 GMT)
Beyond calibration: estimating the grouping loss of modern neural
networks [68.8] 視覚とNLPにおける現代のニューラルネットワークアーキテクチャについて研究する。
グループ化の損失はアーキテクチャによって大きく異なります。
また、分布シフトがグループ化損失の増大につながることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:04:20 GMT)
Imitation Learning-based Implicit Semantic-aware Communication Networks:
Multi-layer Representation and Collaborative Reasoning [68.6] 有望な可能性にもかかわらず、セマンティック通信とセマンティック・アウェア・ネットワーキングはまだ初期段階にある。
本稿では,CDCとエッジサーバの複数層を連携させる,推論に基づく暗黙的セマンティック・アウェア通信ネットワークアーキテクチャを提案する。
暗黙的セマンティクスの階層構造と個人ユーザのパーソナライズされた推論嗜好を考慮に入れたセマンティクス情報の多層表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:26:08 GMT)
Investigating Ensemble Methods for Model Robustness Improvement of Text
Classifiers [66.4] 既存のバイアス機能を分析し、すべてのケースに最適なモデルが存在しないことを実証します。
適切なバイアスモデルを選択することで、より洗練されたモデル設計でベースラインよりもロバスト性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:52:10 GMT)
You can't pick your neighbors, or can you? When and how to rely on
retrieval in the $k$NN-LM [65.7] Retrieval-enhanced Language Model (LM) は、大規模な外部データストアから取得したテキストにそれらの予測を条件付ける。
そのようなアプローチの1つ、$k$NN-LMは、既存のLMの予測を$k$-nearest近くのモデルの出力と補間する。
本研究では,2つの英語モデルデータセットに対するアプローチの有効性を実証的に測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:57:40 GMT)
I am Only Happy When There is Light: The Impact of Environmental Changes
on Affective Facial Expressions Recognition [65.7] 本研究では,異なる画像条件が人間の表情からの覚醒の認識に与える影響について検討した。
以上の結果から,人間の感情状態の解釈が肯定的,否定的に大きく異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:28:26 GMT)
Contextual Learning in Fourier Complex Field for VHR Remote Sensing
Images [64.8] 変圧器を用いたモデルでは、一般解像度(224x224ピクセル)の自然画像から高次文脈関係を学習する優れた可能性を示した
そこで本研究では,高次文脈情報のモデル化を行う複雑な自己意識(CSA)機構を提案する。
CSAブロックの様々な層を積み重ねることで、VHR空中画像からグローバルな文脈情報を学習するFourier Complex Transformer(FCT)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:13:33 GMT)
Real quantum operations and state transformations [63.0] 想像力の資源理論は、複素数の役割を理解するのに有用な枠組みを提供する。
本研究では,「実」演算の性質について検討し,実演算条件下での状態変換に必要かつ十分な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:08:16 GMT)
Game-Theoretical Perspectives on Active Equilibria: A Preferred Solution
Concept over Nash Equilibria [61.1] マルチエージェント強化学習における効果的なアプローチは,エージェントの学習プロセスを検討し,今後の政策に影響を与えることである。
この新たな解の概念は、ナッシュ均衡のような標準解の概念が活性平衡の特別な場合である、という一般的なものである。
我々は,ゲーム理論の観点から,ナッシュ平衡が知られている実例を綿密に研究することにより,アクティブ平衡を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:45:39 GMT)
When does mixup promote local linearity in learned representations? [61.1] 学習ネットワーク表現における線形性の促進におけるMixupの役割について検討する。
CIFAR-10, CIFAR-100, SVHNなどの視覚データセット上でのMixupの特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:27:33 GMT)
LegoNet: A Fast and Exact Unlearning Architecture [59.5] 機械学習は、トレーニングされたモデルから削除された要求に対する特定のトレーニングサンプルの影響を削除することを目的としている。
固定エンコーダ+複数アダプタのフレームワークを採用した新しいネットワークである textitLegoNet を提案する。
我々は、LegoNetが許容できる性能を維持しつつ、高速かつ正確な未学習を実現し、未学習のベースラインを総合的に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:53:05 GMT)
Big Data Meets Metaverse: A Survey [58.8] Metaverseは、未来の新興技術だ。
ビッグデータ、AI(人工知能)、VR(Virtual Reality)、AR(Augmented Reality)、MR(mixed Reality)を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:22:20 GMT)
A State-Augmented Approach for Learning Optimal Resource Management
Decisions in Wireless Networks [58.7] マルチユーザ無線ネットワークにおける無線リソース管理(RRM)問題について考察する。
目標は、ユーザのエルゴード平均パフォーマンスに制約を受けるネットワーク全体のユーティリティ機能を最適化することである。
本稿では, RRM の制約に対応する2変数の集合を入力として, 瞬時ネットワーク状態と並行して, RRM のパラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:24:13 GMT)
Knowledge-in-Context: Towards Knowledgeable Semi-Parametric Language
Models [58.4] 我々は、新しい半パラメトリック言語モデルアーキテクチャ、Knowledge-in-Context(KiC)を開発した。
KiCは知識豊富な外部メモリを備えたパラメトリックテキスト-テキスト言語モデルを提供する。
知識豊富なセミパラメトリック言語モデルとして、KiCは、目に見えないタスクにおいて優れたゼロショットパフォーマンスを達成するために、はるかに小さな部分しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 23:18:43 GMT)
DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.5] 本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。
本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。
4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:18:10 GMT)
Visually-Aware Audio Captioning With Adaptive Audio-Visual Attention [54.4] 曖昧な音を正確に認識する方法は、音声キャプションシステムにとって大きな課題である。
人間の視覚的マルチモーダル知覚に触発され,視覚に適応した音声キャプションを提案する。
ビデオ入力を処理するために市販のビジュアルエンコーダを導入し,抽出した視覚特徴を音声キャプションシステムに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 22:45:41 GMT)
Can Current Explainability Help Provide References in Clinical Notes to
Support Humans Annotate Medical Codes? [53.5] 本稿では、注意スコアに基づくxRAC-ATTNと、モデルに依存しない知識蒸留に基づくxRAC-KDの2つのアプローチについて説明する。
我々は,xRAC-ATTNが強調した支持エビデンステキストが,xRAC-KDよりも高品質であるのに対して,xRAC-KDは本番環境において潜在的に有利であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:06:07 GMT)
A Functional-Space Mean-Field Theory of Partially-Trained Three-Layer
Neural Networks [49.9] 本稿では,第1層がランダムで固定された3層NNモデルの無限幅限界について検討する。
我々の理論はモデルの異なるスケーリング選択に対応しており、結果としてMF制限の2つの条件が顕著な振舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:26:27 GMT)
SEMPAI: a Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence for
prior-informed assessment of muscle function and pathology [48.5] 本稿では,仮説駆動型先行処理をデータ駆動型ディープラーニングアプローチに統合した,SEMPAI(Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence)を紹介する。
SEMPAIは、小さなデータセットの予測を可能にするために、いくつかのタスクを共同で学習する。
SEMPAIは、少ないデータを含む7つの予測タスクのうち6つにおいて、最先端のバイオマーカーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:03:04 GMT)
A Quantum Repeater Platform based on Single SiV$^-$ Centers in Diamond
with Cavity-Assisted, All-Optical Spin Access and Fast Coherent Driving [45.8] 量子鍵分布は、量子力学の原理に基づくセキュアな通信を可能にする。
量子リピータは大規模量子ネットワークを確立するために必要である。
量子リピータのための効率的なスピン光子インタフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:33:24 GMT)
Domain Generalization through the Lens of Angular Invariance [44.8] ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインで訓練された分類器を、ドメインシフトを伴う見えないターゲットドメインに一般化することを目的としている。
我々は、Angular Invariance Domain Generalization Network (AIDGN) と呼ばれる新しいディープDG手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:05:38 GMT)
Differentially Private CutMix for Split Learning with Vision Transformer [42.5] ビジョントランス (ViT) はコンピュータビジョンタスクにおける従来のCNNよりも優れている。
ViTを用いた分散学習のプライバシー保護を考えると,DP-CutMixSLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:33:29 GMT)
UPainting: Unified Text-to-Image Diffusion Generation with Cross-modal
Guidance [40.5] 我々は,シンプルかつ複雑なシーン画像生成を統一する,シンプルで効果的なアプローチ,すなわちUPaintingを提案する。
アーキテクチャの改善と多様なガイダンススケジュールに基づいて、UPaintingは事前訓練された画像テキストマッチングモデルからのクロスモーダルガイダンスをテキスト条件拡散モデルに統合する。
UPaintingは、単純なシーンと複雑なシーンの両方において、キャプションの類似性と画像の忠実さという点で、他のモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:07:25 GMT)
Machine Unlearning of Federated Clusters [36.7] フェデレーションクラスタリング(Federated Clustering)は、パーソナライズされたレコメンデータや医療システムなど、多くの実践的なアプリケーションで発生する、教師なしの学習問題である。
この研究は、クライアントとサーバレベルでシンプルで、証明可能で、効率的なデータ削除をサポートする、プライバシ基準付きフェデレーションクラスタリングのための、初めての未学習メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 22:21:29 GMT)
Debiasing Masks: A New Framework for Shortcut Mitigation in NLU [36.5] 自然言語理解タスクにおける望ましくない振る舞いから言語モデルを逸脱することは、NLPコミュニティへの関心が急速に高まっているトピックである。
そこで本研究では,微調整モデルに適用可能な脱バイアスプルーニングマスクを同定する新しい脱バイアス法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:57:55 GMT)
Unsupervised Knowledge Graph Construction and Event-centric Knowledge
Infusion for Scientific NLI [36.0] 我々は、事前学習モデル(PTM)を科学領域に一般化する科学知識グラフを導入する。
ラベル付きデータなしで科学知識グラフを構築するための教師なし知識グラフ構築法を提案する。
また,文中の微粒な意味単位である各事象に外部知識を統合するイベント中心の知識注入手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:13:48 GMT)
When Life Gives You Lemons, Make Cherryade: Converting Feedback from Bad
Responses into Good Labels [34.6] Juicerは、バイナリとフリーフォームの両方の人間のフィードバックを利用するためのフレームワークである。
モデル修正応答による強化訓練が最終対話モデルを改善することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:57:21 GMT)
Domain Adaptation of Machine Translation with Crowdworkers [34.3] 本稿では,クラウドワーカーの助けを借りて,Webから対象ドメインの並列文を効率的に収集するフレームワークを提案する。
収集した並列データにより、マシン翻訳モデルをターゲット領域に迅速に適応させることができる。
実験の結果,提案手法は数日間にわたって,適切なコストで目標領域の並列データを収集できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:11:17 GMT)
Self-Supervised Learning with Multi-View Rendering for 3D Point Cloud
Analysis [33.3] 本稿では,3次元点雲モデルのための新しい事前学習手法を提案する。
我々の事前訓練は、局所的なピクセル/ポイントレベルの対応損失と、大域的な画像/ポイントの雲のレベル損失によって自己管理される。
これらの改善されたモデルは、さまざまなデータセットや下流タスクにおける既存の最先端メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:23:03 GMT)
Characteristics of Harmful Text: Towards Rigorous Benchmarking of
Language Models [33.0] 大規模な言語モデルは、多くのアプリケーションを動かす人間のようなテキストを生成する。
近年の文献や現実世界の観測により、これらのモデルが有害、偏見があり、非現実的、その他の有害な言語を生成できることが証明されている。
我々は、新しいベンチマークを設計する際、明らかな考慮に値する有害なテキストを特徴づける6つの方法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:55:58 GMT)
Learning Variational Motion Prior for Video-based Motion Capture [31.8] ビデオに基づくモーションキャプチャーのための新しい変分動作先行学習手法(VMP)を提案する。
我々のフレームワークはフレームワイドポーズ推定における時間的ジッタリングと障害モードを効果的に削減できる。
公開データセットとインザワイルドビデオの両方を用いた実験により、我々のフレームワークの有効性と一般化能力が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:32:05 GMT)
RoChBert: Towards Robust BERT Fine-tuning for Chinese [31.6] RoChBERTは、よりロバストなBERTベースのモデルを構築するためのフレームワークである。
微調整中に、中国語の音声とグリフの特徴を事前訓練された表現に融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:08:00 GMT)
Toward Unifying Text Segmentation and Long Document Summarization [31.1] 文章・音声文書の抽出要約において,部分分割が果たす役割について検討する。
本手法は,要約とセグメンテーションを同時に行うことによって,頑健な文表現を学習する。
以上の結果から,本モデルは,公開ベンチマーク上での最先端性能を達成できるだけでなく,異種間転送性も向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 22:07:10 GMT)
VLT: Vision-Language Transformer and Query Generation for Referring
Segmentation [31.1] マルチモーダル情報間のディープインタラクションを容易にするために,セグメンテーションを参照するためのフレームワークを提案する。
我々は,同じ対象対象に対して異なる表現の特徴を狭めるために,マスク付きコントラスト学習を導入する。
提案手法は軽量で,5つのデータセットに対して一貫した,最先端の参照セグメンテーション結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:36:07 GMT)
NNSVS: A Neural Network-Based Singing Voice Synthesis Toolkit [30.9] NNSVSは、ニューラルネットワークに基づく歌声合成研究のためのオープンソースソフトウェアである。
Sinsyは、歌声合成研究におけるオープンソースのパイオニアだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:37:13 GMT)
On the Vulnerability of Data Points under Multiple Membership Inference
Attacks and Target Models [30.7] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、データポイントが機械学習モデルのトレーニングデータに含まれるかどうかを推測する。
本稿では,データポイントの脆弱性の実態を反映した新しい指標を定義する。
平均攻撃精度は0.5から0.9の範囲で、スケーラブルで柔軟なプラットフォームで分析をサポートするために54MIAを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:50:21 GMT)
Incorporating Interactive Facts for Stock Selection via Neural Recursive
ODEs [30.6] ガウス事前を持つ潜在変数モデルであるStockODEを提案する。
我々は、ストックボラティリティの時間的進化を捉えるために、ニューラル再帰正規微分方程式ネットワーク(NRODE)を設計する。
2つの実世界の株式市場データセットで実施された実験は、StockODEがいくつかのベースラインを大きく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:14:02 GMT)
Analyzing Acoustic Word Embeddings from Pre-trained Self-supervised
Speech Models [30.3] HuBERTの表現は平均的なペアリングで、英語のAWEで最先端のアートに匹敵する。
英語のみで訓練されているにもかかわらず、ユベルト表現はXitsonga、Mandarin、フランス語で評価され、多言語モデルXLSR-53より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:26:46 GMT)
Learning to Immunize Images for Tamper Localization and Self-Recovery [30.2] 画像免疫(いむげ)とは、自明な摂動を導入して画像を保護する技術である。
本稿では,画像免疫の強化手法であるImuge+について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:16:56 GMT)
On the Use of Modality-Specific Large-Scale Pre-Trained Encoders for
Multimodal Sentiment Analysis [27.5] ドメイン固有の事前訓練エンコーダを持つメソッドは、非モーダルおよびマルチモーダルの両方のシナリオで従来の機能を持つ方法よりも優れたパフォーマンスが得られる。
また、エンコーダの中間層の出力を出力層の出力よりも使用した方がよいことも分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:48:35 GMT)
Semi-UFormer: Semi-supervised Uncertainty-aware Transformer for Image
Dehazing [27.4] そこで我々はSemi-UFormerと呼ばれる半教師付き不確実性対応トランスフォーマネットワークを提案する。
Semi-UFormerは、現実世界のハジーイメージと不確実性ガイダンス情報の両方をうまく活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:08:41 GMT)
"It's Not Just Hate'': A Multi-Dimensional Perspective on Detecting
Harmful Speech Online [26.1] よりきめ細かなマルチラベルアプローチが、概念的およびパフォーマンス的な問題の両方に対処し、悪質でヘイトフルなコンテンツや不寛容なコンテンツを予測することを示します。
我々は、米国と英国からの移民に関する4万件以上のツイートからなる新しいデータセットを公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:34:50 GMT)
Joint Semantic Transfer Network for IoT Intrusion Detection [25.9] 大規模で希少なラベル付きIoTドメインに対する効果的な侵入検出のための統合意味伝達ネットワーク(JSTN)を提案する。
マルチソースヘテロジニアスドメイン適応(MS-HDA)手法として、JSTNは知識豊富なネットワーク侵入(NI)ドメインと、別の小規模IoT侵入(II)ドメインをソースドメインとして統合する。
JSTNは、以下の3つのセマンティクスを共同で転送し、ドメイン不変かつ識別的特徴表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:34:28 GMT)
Stop Measuring Calibration When Humans Disagree [25.2] 本研究は, 理論的に不一致を考慮に入れたヒトの多数派に対する校正の基準が問題であることを示す。
人間の判断の重要な統計特性を捉えた校正の事例レベル尺度を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:01:32 GMT)
FedVMR: A New Federated Learning method for Video Moment Retrieval [25.1] FedVMRは、分散環境でのVMRモデルの大規模かつセキュアなトレーニングを容易にするために提案されている。
この作業は、分散シーンにおける安全で効率的なVMRトレーニングを実現するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:17:57 GMT)
Facial Action Unit Detection and Intensity Estimation from
Self-supervised Representation [24.7] 本稿では,AU解析のための頑健な顔表現モデルMAE-Faceを提案する。
MAE-Faceは、マスク付きオートエンコーディングを自己教師付き事前学習手法として利用し、まず顔画像のコレクションから高容量モデルを学習する。
AUデータセットを微調整した後、MAE-FaceはAU検出とAU強度推定の両方で説得力のある性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:55:09 GMT)
Scalable Spectral Clustering with Group Fairness Constraints [24.5] スペクトルクラスタリング(SC)のためのスケーラブルアルゴリズムを提案する。
群フェアネス(英: group fairness)は統計パリティ(英: statistics parity)としても知られ、各クラスタにおいて、各保護群は全体と同じ割合で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 23:23:05 GMT)
Just-DREAM-about-it: Figurative Language Understanding with DREAM-FLUTE [24.2] DREAM-FLUTE(英語版)は、これを実現した図形言語理解システムである。
DREAM-FLUTEは既存のシーン編集モデルであるDREAMを使って「メンタルモデル」を構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:14:23 GMT)
Improving Zero-Shot Multilingual Translation with Universal
Representations and Cross-Mappings [23.9] 改良されたゼロショット翻訳では、普遍的な表現と横断的な関係を学習する必要がある。
エンコーダによって出力される表現の差をモデル化するための最適理論に基づく状態距離を提案する。
本稿では,モデルが一貫した予測を行うのに役立つ合意に基づくトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:47:05 GMT)
Learning Modular Simulations for Homogeneous Systems [23.4] 等質多体力学系をモデル化するためのモジュラーシミュレーションフレームワークを提案する。
任意の数の加群を組み合わせることで、様々な結合トポロジーの系をシミュレートすることができる。
我々のモデルは、スクラッチからトレーニングされたモデルと比較して、データ要件やトレーニングの労力が低い新しいシステム構成に移行可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:48:01 GMT)
Efficient and Light-Weight Federated Learning via Asynchronous
Distributed Dropout [22.6] 非同期学習プロトコルは最近、特にフェデレートラーニング(FL)設定において注目を集めている。
分散環境でデバイスの不均一性を処理するためにドロップアウト正規化を利用する新しい非同期FLフレームワークである textttAsyncDrop を提案する。
全体として、textttAsyncDropは、最先端の非同期メソッドと比較してパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:00:29 GMT)
Multimodal Transformer for Parallel Concatenated Variational
Autoencoders [22.5] パッチの代わりに,R,G,Bチャネルの画像に対してカラムストライプを変換器入力として使用する。
合成モーダルデータ生成のための変分オートエンコーダを備えたマルチモーダル変換器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:45:32 GMT)
Dynamic Bandits with an Auto-Regressive Temporal Structure [22.0] 時間構造を持つ動的マルチアームバンディット(MAB)問題について検討する。
報酬の動的な性質のため、単純な"発見とコミット"ポリシーは失敗する。
約1ラウンドの後悔が我々の後悔の少ない限界にほぼ一致するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:02:21 GMT)
Universalization of any adversarial attack using very few test examples [21.7] 本稿では,任意の入力依存型対角攻撃に対処し,ユニバーサルアタックを構築するための単純な普遍化手法を提案する。
入力依存逆方向のトップ特異ベクトルは, 有効かつ単純なユニバーサル逆方向攻撃を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:37:32 GMT)
Residual Adapters for Few-Shot Text-to-Speech Speaker Adaptation [21.2] 本稿では,残差アダプタと呼ばれるトレーニング可能な軽量モジュールでバックボーンモデルを拡張したパラメータ効率の低い少数話者適応を提案する。
実験結果から,提案手法は完全微調整手法と比較して,競合自然性や話者類似性を実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:33:07 GMT)
Solving Math Word Problem via Cooperative Reasoning induced Language
Models [20.8] 我々は、数学語問題(MWP)を解決するための協調推論によるPLMを開発する。
提案手法では,ジェネレータが推論経路の生成に責任を持ち,検証器が評価の監督に使用される。
我々は,いくつかの数学的推論データセット上でのCoReフレームワークの評価を行い,最先端の手法よりも良好な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:47:03 GMT)
Physics-aware Graph Neural Network for Accurate RNA 3D Structure
Prediction [20.3] 実験的に決定されたRNA構造が限られていることを考えると、RNA構造の予測はRNA機能の解明とRNAを標的とした薬物発見を促進するが、依然として難しい課題である。
本稿では,原子型のみを学習したグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく評価関数を提案する。
提案した物理対応多重グラフニューラルネットワーク(PaxNet)は、分子力学にインスパイアされた局所的および非局所的相互作用を別々にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:13:00 GMT)
GeoGCN: Geometric Dual-domain Graph Convolution Network for Point Cloud
Denoising [19.8] 点雲復調(PCD)のための新しい幾何学的二領域グラフ畳み込みネットワークGeoGCNを提案する。
1つは実正規 (RN) であり、もう1つは仮想正規 (VN) である。
RNはノイズの多い点雲の局所的な詳細を保存し、VNはノイズ発生時の大域的な形状の収縮を避ける。
実験により、GeoGCNはノイズロス性および局所的・局所的特徴保存の両方の観点からSOTAよりも優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:48:57 GMT)
Relative Behavioral Attributes: Filling the Gap between Symbolic Goal
Specification and Reward Learning from Human Preferences [19.7] 非専門家のユーザは、エージェントの振る舞いの短いクリップよりも好みを表現することで、複雑な目的を表現できる。
相対的行動属性(Relative Behavioral Attributes)は、正確な目標仕様と、選好ラベルから純粋に学習する報奨の中間として機能する。
本稿では,順序付けられた行動クリップから任意の行動属性をエンコードできる2つの異なるパラメトリック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:25:23 GMT)
Improving Lipschitz-Constrained Neural Networks by Learning Activation
Functions [19.6] リプシッツに拘束されたニューラルネットワークは、ディープラーニングコミュニティでかなりの注目を集めている。
学習可能な1-Lipschitz線形スプラインを持つネットワークは理論上より表現力が高いことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:56:55 GMT)
Improving Transferability of Adversarial Examples on Face Recognition
with Beneficial Perturbation Feature Augmentation [19.6] 顔認識(FR)モデルは、良質な顔画像に知覚不能な摂動を加えることで、敵の例によって容易に騙される。
BPFA(Besticial Perturbation Feature Augmentation Attack)と呼ばれる新しい攻撃法を提案する。
BPFAは、敵の例の過剰適合を減らし、敵の戦略によってFRモデルをシュロゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:25:59 GMT)
Period VITS: Variational Inference with Explicit Pitch Modeling for
End-to-end Emotional Speech Synthesis [19.4] 我々は,明示的な周期性生成を組み込んだ新しいエンドツーエンドテキスト音声合成モデルである Period VITS を提案する。
提案手法では,入力テキストからピッチや発声フラグなどの韻律的特徴を予測するフレームピッチ予測器を提案する。
これらの特徴から、提案した周期性発生器は、波形デコーダがピッチを正確に再現できるサンプルレベルの正弦波源を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:52:30 GMT)
Global-to-local Expression-aware Embeddings for Facial Action Unit
Detection [18.6] 本稿では,微妙で連続的な顔の動きを捉えるための表現表現法を提案する。
AU特徴マップ抽出器と対応するAUマスク抽出器から構成される。
提案手法は,従来よりも優れており,広く使用されている顔データセット上での最先端の性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:42:34 GMT)
Improving short-video speech recognition using random utterance
concatenation [18.4] 短ビデオ音声認識タスクにおいて,列車走行試験における発話長ミスマッチ問題を軽減するために,ランダム発話結合法(RUC)を提案する。
実験では,提案手法を用いることで,3倍のトレーニングデータサイズの増加で,単語誤り率低減(WERR)を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:54:57 GMT)
Bootstrapping Human Optical Flow and Pose [18.4] 人間の光の流れとポーズを強化するブートストラップフレームワーク。
シーン中の人間を巻き込んだ映像では、人間の光学的フローとポーズ推定の質の両方を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:58:36 GMT)
Zoom Out and Observe: News Environment Perception for Fake News
Detection [18.4] 既存のメソッドは、ニュース投稿の言語パターンを観察し、その内容を検証するために"ズームイン"する。
本稿では,ニュース投稿の環境信号を取得するためのNEP(News Environment Perception Framework)を提案する。
新たに構築したデータセットの実験により、NEPは基本的な偽ニュース検知器の性能を効率的に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:48:21 GMT)
Evaluation of Categorical Generative Models -- Bridging the Gap Between
Real and Synthetic Data [18.1] 生成モデルに対する適切な拡張性の評価手法を提案する。
我々は、より困難なモデリングタスクに対応する、ますます大きな確率空間を考える。
我々は, 合成生成モデルと最先端のカテゴリー生成モデルの両方について, 合成実験により評価方法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:05:25 GMT)
Reliability of CKA as a Similarity Measure in Deep Learning [17.6] 我々はCKA感度を多種多様な単純な変換に特徴付ける分析を行う。
CKA類似度測定のいくつかの弱点について検討し、予期せぬ結果や反直感的な結果をもたらす状況を示す。
以上の結果から,CKAの値はモデルの機能的振る舞いにかなりの変化を伴わずに容易に操作できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:32:52 GMT)
M$^3$Care: Learning with Missing Modalities in Multimodal Healthcare
Data [17.5] 様々な臨床および社会的理由による欠落は、現実の臨床シナリオにおいて共通の問題である。
マルチモーダル医療データ(M3Care)におけるミス・モダリティを用いた学習という,直接的な問題を解決するモデルを提案する。
M3Careは、モダリティの欠如した患者の行方不明情報を補い、臨床分析を行うエンド・ツー・エンドのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:38:40 GMT)
Teacher-Student Architecture for Knowledge Learning: A Survey [16.9] 学生ネットワークは、ディープ・教師ネットワークと同等のパフォーマンスを達成できる。
教師-学生アーキテクチャの助けを借りて、現在の研究は複数の知識学習目標を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:11:52 GMT)
Bayesian Model Selection of Lithium-Ion Battery Models via Bayesian
Quadrature [16.6] 本稿では, リチウムイオン電池モデルの選択基準のベイズ二次解析と感度解析によるベイズモデル選択手法を提案する。
我々は,ルート平均二乗誤差やベイズ情報基準などの一般的な選択基準が,マルチモーダル後部ケースにおいて正しいモデルを選択するのに失敗することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:24:17 GMT)
Hyper-Connected Transformer Network for Co-Learning Multi-Modality
PET-CT Features [15.9] PET-CT画像のコラーニングは, 自動腫瘍セグメンテーションの基本的な要件である。
本稿では,ハイパーコネクテッド・フュージョンと変換器ネットワーク(TN)を統合したハイパーコネクテッド・トランス (HCT) ネットワークを提案する。
HCTは、様々な画像融合戦略とネットワークバックボーンに一貫した性能をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 00:03:43 GMT)
Generalized Laplacian Positional Encoding for Graph Representation
Learning [15.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理するための主要なツールである。
近年の研究では、位置エンコーディングの考え方をグラフデータに適用している。
本稿はラプラシア語に基づく位置符号化の最近の成功から着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:21:57 GMT)
Stanceosaurus: Classifying Stance Towards Multilingual Misinformation [15.7] 私たちは、英語、ヒンディー語、アラビア語で28,033のツイートからなる新しいコーパスであるStanceosaurusを紹介します。
ステンソサウルスの主張は、様々な地理的地域や文化をカバーする15の事実検査資料に由来する。
我々は,RumourEval 2019データを用いて,Stanceosaurusのドメイン適応手法を用いて,Stanceosaurusの性能を向上させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:18:32 GMT)
Improving the Modality Representation with Multi-View Contrastive
Learning for Multimodal Sentiment Analysis [15.6] コントラスト学習によるモダリティ表現の改良手法について検討した。
我々は,多視点コントラスト学習を用いた3段階のフレームワークを考案し,特定の目的の表現を洗練させる。
3つのオープンデータセットで実験を行い、その結果、我々のモデルの進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:25:16 GMT)
Federated Learning with Intermediate Representation Regularization [15.3] フェデレートラーニング(FL)は、リモートクライアントがプライベートデータを公開せずに、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
従来の研究では、局所モデルと大域モデルによって学習された表現間の距離を規則化することでこれを達成している。
我々はFedIntRを導入し、中間層の表現を局所的なトレーニングプロセスに統合することで、よりきめ細かい正規化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:43:55 GMT)
LOFT: Finding Lottery Tickets through Filter-wise Training [15.1] 本稿では,このようなチケットの出現を効果的に識別し,この観測結果を用いて,効率的な事前学習アルゴリズムの設計を行う方法を示す。
We present the emphLOttery ticket through filter-wise Training algorithm, called textscLoFT。
textscLoFT $i)$は保存され、良い宝くじを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:43:42 GMT)
RESUS: Warm-Up Cold Users via Meta-Learning Residual User Preferences in
CTR Prediction [14.8] コールドユーザーに対するCTR(Click-Through Rate)予測は、レコメンデーションシステムにおいて難しい課題である。
本稿では,グローバルな嗜好知識の学習を,個々のユーザの残留嗜好の学習から切り離す,RESUSという新しい,効率的なアプローチを提案する。
本手法は, コールドユーザに対するCTR予測精度の向上に有効であり, 各種最先端手法と比較して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:57:58 GMT)
Differentiable Analog Quantum Computing for Optimization and Control [14.7] 我々は、アナログ信号(パルス)レベルで特定のパラメータ化設計により、最初の微分可能なアナログ量子コンピューティングフレームワークを定式化する。
我々は,モンテカルロサンプリングを用いた前方通過法を用いて量子力学の勾配を推定するスケーラブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 00:28:31 GMT)
Towards zero-shot Text-based voice editing using acoustic context
conditioning, utterance embeddings, and reference encoders [14.7] テキストベースの音声編集(TBVE)は、テキスト音声合成システム(TTS)からの合成出力を使用して、オリジナル録音中の単語を置き換える。
近年の研究では、ニューラルモデルを用いて、明瞭さ、話者識別、韻律の観点から、オリジナルの音声に似た編集された音声を生成する。
この研究は、微調整を完全に回避するゼロショットアプローチに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:31:44 GMT)
GM-TCNet: Gated Multi-scale Temporal Convolutional Network using Emotion
Causality for Speech Emotion Recognition [14.7] 本稿では,新しい感情的因果表現学習コンポーネントを構築するために,GM-TCNet(Gated Multi-scale Temporal Convolutional Network)を提案する。
GM-TCNetは、時間領域全体の感情のダイナミクスを捉えるために、新しい感情因果表現学習コンポーネントをデプロイする。
我々のモデルは、最先端技術と比較して、ほとんどのケースで最高の性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:00:40 GMT)
Federated Learning based Energy Demand Prediction with Clustered
Aggregation [14.6] クライアントのスマートホームによって収集されたエネルギー利用情報は、将来のエネルギー需要を予測するために、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用することができる。
本稿では,分散データを活用するために,クラスタ化されたクライアント上でのフェデレーション学習を訓練した繰り返しニューラルネットワークに基づくエネルギー需要予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:46:59 GMT)
MAZE: Data-Free Model Stealing Attack Using Zeroth-Order Gradient
Estimation [14.5] モデルステアリング(MS)攻撃により、機械学習モデルへのブラックボックスアクセスを持つ敵が機能を複製し、モデルの機密性を損なうことができる。
本稿では,ゼロ階勾配推定を用いたデータフリーモデル盗難攻撃法MAZEを提案する。
以前の研究とは対照的に、MAZEはいかなるデータも必要とせず、生成モデルを用いて合成データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:08:42 GMT)
LBF:Learnable Bilateral Filter For Point Cloud Denoising [14.4] LBF(Land-to-end learnablelateral filtering network for point cloud denoising)を提案する。
従来のBFとは異なり、LBFはその幾何学的特徴に従って各点の適応パラメータを学習する。
実験では、合成データセットと実スキャンデータセットの両方で競合するLBFが明らかに改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:13:15 GMT)
Forecasting local behavior of multi-agent system and its application to
forest fire model [12.8] 我々は,CNN-LSTMモデルを用いて,大規模マルチエージェントシステムにおける特定のエージェントの状態を予測する。
森林火災モデル(英語版)は、特定のツリーエージェントが燃えていることを予測する必要がある例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:39:44 GMT)
BEBERT: Efficient and robust binary ensemble BERT [12.1] 事前訓練されたBERTモデルのバイナリ化はこの問題を軽減することができるが、完全精度のモデルに比べて精度が大幅に低下する。
精度ギャップを埋めるために,効率よく頑健なバイナリアンサンブルBERT(BEBERT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:15:26 GMT)
Distributed Black-box Attack against Image Classification Cloud Services [11.9] 最近提案されたブラックボックス攻撃は、1000クエリ以下で95%以上の成功率を達成することができる。
本稿では,ローカルモデルではなく,クラウドAPIに直接ブラックボックス攻撃を適用する。
ロードバランシングを利用して、分散ブラックボックス攻撃を可能にし、攻撃時間を約5倍に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:14:03 GMT)
Understanding Adverse Biological Effect Predictions Using Knowledge
Graphs [11.6] 我々は、最も関連性の高い効果データからなる知識グラフ(KG)に基づく効果を、ドメイン固有の背景知識として外挿する。
背景知識がモデル予測性能を最大40%向上させる:$R2$(決定係数)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:32:11 GMT)
Introducing topography in convolutional neural networks [11.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における新しい地形誘導バイアスを提案する。
視覚および音声タスクの4つのデータセットと3つのモデルについて、新しい手法をベンチマークした。
提案手法は,精度を向上しつつ,よりメモリ効率の良いモデルを得るための新たな道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:20:31 GMT)
Coverage-centric Coreset Selection for High Pruning Rates [11.2] ワンショットコアセット選択は、プルーニング率からトレーニングデータのサブセットを選択することを目的としており、その後、そのサブセットでのみトレーニングされたモデルに対して高い精度を達成することができる。
最先端のコアセット選択方法は通常、各例に重要スコアを割り当て、コアセットを形成する上で最も重要な例を選択する。
しかし、高い刈り取り速度では、破滅的な精度の低下に悩まされ、ランダムなコアセットの選択よりもパフォーマンスが悪くなっていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 00:14:00 GMT)
Deep Learning-Based Anomaly Detection in Synthetic Aperture Radar
Imaging [11.1] 本手法は,異常を周囲から逸脱する異常パターンとみなすが,その特徴を事前に把握していない。
提案手法は自己教師付きアルゴリズムを用いてこれらの問題に対処することを目的としている。
従来のReed-Xiaoliアルゴリズムと比較して,提案手法の利点を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:22:29 GMT)
Digital twins of physical printing-imaging channel [10.3] コピー検出パターン(CDP)に基づく偽造防止のためのデジタルツインを提案する。
提案モデルは,AAE(Adversarial Autoencoder),CycleGAN(CycleGAN),ALAE(Adversarial Latent Space Autoencoder)などの最先端アーキテクチャを一般化する。
本稿では,デジタル版CDPをデジタル版から生成・予測する作業において,各種アーキテクチャ要因,メトリクス,差別化要因がシステム全体の性能に与える影響を実証し,その逆も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:48:03 GMT)
Video-based Remote Physiological Measurement via Self-supervised
Learning [10.0] ビデオベースの遠隔生理計測は、人間の顔ビデオから光胸腺撮影(r)信号を推定することを目的としている。
近年のアプローチでは、豊富な顔ビデオを必要とするディープニューラルネットワークをトレーニングすることで実現している。
そこで本稿では,基礎的な真理PPG信号を必要とせずに,顔ビデオからr信号を推定する,新たな自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:49:10 GMT)
Impact of PolSAR pre-processing and balancing methods on complex-valued
neural networks segmentation tasks [9.7] 複素値ニューラルネットワーク(CVNN)を用いたポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)のセマンティックセグメンテーションについて検討する。
6つのモデルアーキテクチャ,3つの複素値,それぞれの実等価モデルについて,両手法を徹底的に比較する。
本稿では、このギャップを減らし、全ての入力表現、モデル、データセット前処理の結果を実行するための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 12:49:43 GMT)
Lightweight and High-Fidelity End-to-End Text-to-Speech with Multi-Band
Generation and Inverse Short-Time Fourier Transform [9.6] マルチバンド生成と逆ショートタイムフーリエ変換を用いた軽量なエンドツーエンドテキスト音声合成モデルを提案する。
実験結果から,本モデルでは音声を自然に合成し,VITSで合成した。
より小型のモデルでは、自然性と推論速度の両方に関して軽量のベースラインモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:15:05 GMT)
Nonparallel High-Quality Audio Super Resolution with Domain Adaptation
and Resampling CycleGANs [9.6] 本稿では,2つの連結サイクル一貫した生成対向ネットワーク(CycleGAN)に基づいて,未ペアデータを利用する高品質なオーディオ超解像法を提案する。
本手法は,非対向低分解能信号と高分解能信号の音響ミスマッチを処理するために,超解像法を領域適応・再サンプリング法に分解する。
提案手法は,ペアデータの利用が不可能な場合,従来の手法よりも有意に優れていたことが実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:32:59 GMT)
ROMA: Run-Time Object Detection To Maximize Real-Time Accuracy [9.5] 本稿では,動的に変化する映像の内容と検出遅延が検出器のリアルタイム検出精度に与える影響を解析する。
リアルタイムオブジェクト検出精度を最大化するために,新しい実行時精度変動モデルROMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 12:06:29 GMT)
UnfoldML: Cost-Aware and Uncertainty-Based Dynamic 2D Prediction for
Multi-Stage Classification [9.4] UnfoldMLは、多段階分類のためのコスト意識と不確実性に基づく動的2D予測パイプラインである。
最高性能のマルチクラスベースラインから0.1%の精度で達成される。
推論の逐次的コストと早期(3.5時間)の発症予測で20倍近く節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:36:13 GMT)
Vox-Fusion: Dense Tracking and Mapping with Voxel-based Neural Implicit
Representation [9.3] 本稿では,Vox-Fusionという高密度追跡・マッピングシステムを提案する。
我々は、ボクセルベースのニューラル暗黙表面表現を利用して、各ボクセル内のシーンをエンコードし、最適化する。
我々のVox-Fusionは、拡張現実や仮想現実のアプリケーションで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:56:47 GMT)
Risk-Aware Bid Optimization for Online Display Advertisement [9.3] 本研究は,オンライン広告のリアルタイム入札設定における入札最適化問題に焦点をあてる。
本稿では,広告主が期待する利益を最大化するリスク対応型データ駆動入札モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:14:33 GMT)
The Fisher-Rao Loss for Learning under Label Noise [9.2] 離散分布の統計多様体におけるフィッシャー・ラオ距離から生じるフィッシャー・ラオ損失関数について検討する。
ラベルノイズの存在下での性能劣化の上限を導出し,この損失の学習速度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:50:10 GMT)
Modeling structure-building in the brain with CCG parsing and large
language models [9.2] Combinatory Categorial Grammars (CCGs) は文法の直接合成モデルである。
我々は、より表現力のあるCCGが、fMRIで収集された人間の神経信号に対する文脈自由文法よりも優れたモデルを提供するかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:21:29 GMT)
Spatial Graph Signal Interpolation with an Application for Merging BCI
Datasets with Various Dimensionalities [9.0] BCI Motor Imageryデータセットは通常小さく、電極の設定が異なる。
複数の電極を効率よく補間できる空間グラフ信号技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:24:53 GMT)
Towards Few-Shot Open-Set Object Detection [9.0] オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は、既知のカテゴリを検出し、動的世界の未知のオブジェクトを特定することを目的としている。
従来のアプローチでは、この問題はデータ境界条件でのみ考慮されていた。
我々は、少数のサンプルに基づいて迅速に検出を訓練することを目的とした、数発のオープンセットオブジェクト検出(FSOSOD)のソリューションを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:02:32 GMT)
Local Model Reconstruction Attacks in Federated Learning and their Uses [8.8] 局所的なモデル再構築攻撃は、敵が他の古典的な攻撃をより効果的に引き起こすことを可能にする。
局所モデル再構成攻撃を利用したフェデレート学習におけるモデルベース属性推論攻撃を提案する。
我々の研究は、FLのプライバシーリスクを効果的に定量化するために、強力で説明可能な攻撃を設計するための新しい角度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:27:03 GMT)
Single-Image HDR Reconstruction by Multi-Exposure Generation [8.7] 本稿では,HDR再構成のための物理画像形成過程を逆転する弱教師付き学習手法を提案する。
我々のニューラルネットワークは、複数の露光を合成する前に画素照射を再構成するためにカメラ応答を反転させることができる。
実験の結果,提案手法はHDR画像の再構成を効果的に行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:12:56 GMT)
Thermal Infrared Image Inpainting via Edge-Aware Guidance [8.6] 本稿では,熱赤外画像の塗布に関する新しい課題を提案する。
我々は、壊れたTIR画像の細いエッジを完成させるためにエッジジェネレータを採用する。
完了したエッジは、モデルのエッジ認識を高めるために正規化重みとバイアスに投影される。
実験により,本手法はFLIRサーマルデータセットに対する最先端画像塗装手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:06:54 GMT)
PSFormer: Point Transformer for 3D Salient Object Detection [8.6] PSFormerはエンコーダとデコーダのネットワークであり、コンテクスト情報をモデル化するためにトランスフォーマーを最大限に活用する。
エンコーダではポイントコンテキスト変換器(PCT)モジュールを開発し、ポイントレベルでの領域コンテキストの特徴をキャプチャする。
デコーダでは,シーンレベルでコンテキスト表現を学習するためのSCT (Scene Context Transformer) モジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:34:28 GMT)
cRedAnno+: Annotation Exploitation in Self-Explanatory Lung Nodule
Diagnosis [8.6] cRedAnnoは、アノテーションの要求を大幅に減らして、競争性能を達成する。
半教師付き能動学習によるアノテーション活用機構を提案する。
提案手法は10倍のアノテーションで同等あるいはそれ以上高い悪性度予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 12:44:31 GMT)
IB-U-Nets: Improving medical image segmentation tasks with 3D Inductive
Biased kernels [8.4] IB-U-Netsは脊椎動物の視覚処理にインスパイアされた誘導バイアスを持つ新しいアーキテクチャである。
3D U-Netをベースとして、第2エンコーダブロックに2つの残留成分を付加する。これは誘導バイアスを与え、U-Netが3D画像から解剖学的構造を分割し、堅牢性と精度を高めるのに役立つ。
IB-U-Netsの強靭性と精度は,医用画像解析の典型例のように,特に小データセットにおいて優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:12:15 GMT)
Scaling of energy and power in a large quantum battery-charger model [7.9] 超伝導量子ビットチップ上でのエミュレーションに焦点をあてたマルチキュービット量子バッテリ充電モデルについて検討する。
多様なシステム構成をチェックすることで、システムサイズスケーリングを$E_Brm max$と$P_Brm max$に分類する。
我々の研究は、超伝導量子ビットプラットフォームでエミュレートされた量子電池の実験における期待される機能に関する全体的なガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:45:25 GMT)
Neural Network based Formation of Cognitive Maps of Semantic Spaces and
the Emergence of Abstract Concepts [7.9] 特徴ベクトルとして符号化された32種類の動物種に基づいて意味空間の認知マップを学習するニューラルネットワークを提案する。
ネットワークは、後継表現の原理に基づいて、約30%の精度で「アニマル空間」の認知マップを構築する。
微粒な認知地図では、動物ベクターは特徴空間に均等に分布している。対照的に、粗粒の地図では、動物ベクターは生物学的階級に応じて高度にクラスター化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:16:33 GMT)
A Complete Hierarchy of Linear Systems for Certifying Quantum
Entanglement of Subspaces [7.7] 純量子状態の与えられた部分空間が絡み合っていることを示す線形システムの階層構造を導入する。
この階層は、既知のメソッドを1段目で上回る。
これは、より高次シュミット階数の場合と、完全かつ真に絡み合った部分空間の多重部分集合の場合とを簡単に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:06:02 GMT)
Measuring the Confidence of Traffic Forecasting Models: Techniques,
Experimental Comparison and Guidelines towards Their Actionability [7.5] 不確実性推定は、予測結果に対するモデルの信頼性に関する強化された情報を提供する。
機械学習モデルで測定できるさまざまなタイプの不確実性に関して、微妙なコンセンサスがあります。
この研究は、文献で利用可能なさまざまな技術と不確実性のメトリクスをレビューすることによって、この研究の欠如をカバーすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:49:55 GMT)
Bi-Directional Iterative Prompt-Tuning for Event Argument Extraction [7.2] イベント引数抽出(EAE)のための双方向反復的プロンプトチューニング手法を提案する。
提案手法は,コンテクストエンティティの引数ロールをプロンプト構成に導入することにより,イベント引数の相互作用を探索する。
ACE 2005 の英語データセットにおける標準および低リソース設定による実験により,提案手法がピア・オブ・ザ・アーティファクト法を著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:31:59 GMT)
Universal speaker recognition encoders for different speech segments
duration [7.1] プールされた短い音声セグメントと長い音声セグメントを同時に訓練するシステムでは、最適な検証結果が得られない。
我々は,任意のタイプのニューラルネットワークアーキテクチャに対して,ユニバーサル話者エンコーダを訓練するための簡単なレシピについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:06:00 GMT)
Visual Answer Localization with Cross-modal Mutual Knowledge Transfer [6.9] 本稿では,知識の偏りを低減するため,モーダルな相互知識伝達スパンローカライゼーション(MutualSL)手法を提案する。
そこで本研究では,知識伝達の割合を動的に調整する一方向動的損失関数を設計する。
提案手法は,他の最先端技術(SOTA)手法よりも優れ,その有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:42:01 GMT)
Physics-Informed Convolutional Neural Networks for Corruption Removal on
Dynamical Systems [6.9] 定常汚濁除去のための物理インフォームド畳み込みニューラルネットワークを提案する。
カオス乱流状態における2次元非圧縮性ナビエ・ストークス方程式の方法論について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:43:55 GMT)
Rigid-Body Sound Synthesis with Differentiable Modal Resonators [6.7] 本稿では,深層ニューラルネットワークを訓練し,与えられた2次元形状と材料に対するモーダル共振器を生成するための,新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
合成対象のデータセット上で本手法を実証するが,音声領域の目的を用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:47:41 GMT)
Automated analysis of diabetic retinopathy using vessel segmentation
maps as inductive bias [6.7] 糖尿病網膜症の早期は、深部血管複合体の血管変化をモニタリングすることによって診断できる。
本研究では,光コヒーレンストモグラフィアンギオグラフィー(OCTA)画像に基づく新しいDRグレーティング法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:58:53 GMT)
Assessing Phrase Break of ESL speech with Pre-trained Language Models [6.6] 本研究は,事前学習言語モデル(PLM)を用いたESL学習者の発話におけるフレーズブレークの評価手法を提案する。
従来の手法とは異なり、この提案では音声をトークンシーケンスに変換し、PLMのパワーを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:06:06 GMT)
Goal Exploration Augmentation via Pre-trained Skills for Sparse-Reward
Long-Horizon Goal-Conditioned Reinforcement Learning [6.2] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な環境でスパース・リワード・ロングホライゾン・タスクを達成するのにしばしば苦労する。
ゴール条件強化学習(GCRL)は,手軽なサブゴールのカリキュラムを通じて,この問題に対処するために用いられている。
GCRLでは、エージェントが最終的に望ましいゴールへの経路を見つけるためには、新しいサブゴールの探索が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:11:04 GMT)
AGReE: A system for generating Automated Grammar Reading Exercises [5.9] 本稿では,ユーザが提出したパスを入力として取り出し,文法演習を自動生成するAGReEシステムについて述べる。
多様な文法構造に対して、複数選択の練習項目を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:58:04 GMT)
QuDPy: A Python-Based Tool For Computing Ultrafast Non-linear Optical
Responses [5.8] コードの最初のリリースQuDPy(pythonの量子力学)を提示する。
我々のアプローチの重要な特徴は、様々な高次光応答経路を指定できることである。
複素系のスペクトル応答のシミュレーションにはQuTipの量子力学関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 18:44:52 GMT)
Filter and evolve: progressive pseudo label refining for semi-supervised
automatic speech recognition [5.7] 低品質の擬似ラベルは、決定境界を誤認し、性能を低下させる。
本稿では,低品質な擬似ラベルをフィルタする簡易かつ効果的な手法を提案する。
LibriSpeechの実験では、これらのフィルターされたサンプルにより、洗練されたモデルによりより正確な予測が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:15:58 GMT)
Toward Equation of Motion for Deep Neural Networks: Continuous-time
Gradient Descent and Discretization Error Analysis [5.7] 我々はディープニューラルネットワーク(DNN)のための「運動方程式」(EoM)を導出し、解く。
EoM は GD の離散学習力学を正確に記述した連続微分方程式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:13:50 GMT)
CNOT circuits need little help to implement arbitrary Hadamard-free
Clifford transformations they generate [5.7] アダマール自由クリフォード変換(Adamard-free Clifford transformation)は、量子相(P)、CZ、CNOTゲートからなる回路である。
本稿では,ゲートの絡み合いによる回路深さの最小化とデコヒーレンスによるノイズ低減に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:04:55 GMT)
Transferable E(3) equivariant parameterization for Hamiltonian of
molecules and solids [5.5] 本研究では,分子と固体の半初期強結合ハミルトニアンを予測するために,HamNetと呼ばれるE(3)同変ニューラルネットワークを開発した。
提案フレームワークは、電子構造計算を高速化するための一般的な転送可能なモデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:56:24 GMT)
Mitigating Health Disparities in EHR via Deconfounder [5.5] 我々は、医療データセットの格差問題に対処する新しいフレームワーク、Parity Medical Deconfounder(PriMeD)を提案する。
PriMeDはCVAE(Conditional Variational Autoencoder)を採用して、観測データに対する潜伏要因(代替共同設立者)を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:16:50 GMT)
Spectrograms Are Sequences of Patches [5.3] 我々は、音楽のスペクトログラムを一連のパッチとしてキャプチャする自己教師型モデルを設計する。
事前学習にはラベル付きデータを使用しず、16k曲のクリップを含むMTATデータセットのサブセットのみを使用します。
本モデルは,他の音響表現モデルと比較して,かなり許容できる結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:39:36 GMT)
Reinforcement Learning-based Defect Mitigation for Quality Assurance of
Additive Manufacturing [5.2] アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、様々な材料を用いて複雑な3Dジオメトリーを生産する強力な技術である。
印刷中に新たな欠陥が発生する可能性があるが、オフライン分析ツールでは軽減できない。
本稿では,印刷中の新たな欠陥に対処するためのオンライン学習に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:23:49 GMT)
Imbalanced Data Classification via Generative Adversarial Network with
Application to Anomaly Detection in Additive Manufacturing Process [5.2] 本稿では, 追加製造プロセスイメージセンサデータを用いたGAN(Generative Adversarial Network)に基づく新しいデータ拡張手法を提案する。
多様性があり高品質な生成されたサンプルは、分類器にバランスの取れたトレーニングデータを提供します。
提案手法の有効性は, オープンソースデータと実世界のケーススタディの両方を用いて, ポリマーおよび金属AMプロセスで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:08:21 GMT)
A Novel Sparse Bayesian Learning and Its Application to Fault Diagnosis
for Multistation Assembly Systems [5.2] 本稿では,マルチステーション組立システムにおける故障診断の問題に対処する。
欠陥診断は、次元測定を用いて製品の過度な次元変化を引き起こすプロセス欠陥を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:47:51 GMT)
Deep Learning for Segmentation-based Hepatic Steatosis Detection on Open
Data: A Multicenter International Validation Study [5.1] この3段階のAIワークフローは、3D肝セグメンテーション、肝減衰測定、肝脂肪症検出からなる。
ディープラーニングセグメンテーションの平均係数は0.957。
普遍的な検出に採用されれば、このディープラーニングシステムは、早期に非侵襲的で非薬学的な予防的介入を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:04:19 GMT)
Deep network series for large-scale high-dynamic range imaging [5.0] 本稿では,大規模高ダイナミックレンジイメージングのための新しい手法を提案する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)で訓練されたエンドツーエンドは、ほぼ瞬時に線形逆イメージング問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:13:41 GMT)
Using Contrastive Samples for Identifying and Leveraging Possible Causal
Relationships in Reinforcement Learning [4.9] そこで本稿では,後続の報酬に異常に大きな変動がある状態において,遷移と大きなずれを関連付ける手法を提案する。
このような遷移は因果効果としてマークされ、対応する状態-作用対が別のリプレイバッファに追加される。
我々は、CERが、あらゆる非政治強化学習アルゴリズムを含む幅広い学習タスクに有用であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:21:17 GMT)
Environment-aware Interactive Movement Primitives for Object Reaching in
Clutter [4.5] 本稿では,制約付き多目的最適化フレームワーク(OptI-ProMP)を提案する。
OptI-ProMPの特徴は、ターゲット地区の静的、動的、およびプッシュ可能なオブジェクトの両方に関連するコストであり、問題の初期化には確率的プリミティブに依存している。
文献からのProMPベースのプランナとOptI-ProMPを,低(3-dofs),高(7-dofs)デキスタリティロボット体でシミュレーションした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:03:23 GMT)
Continuous Attribution of Episodical Outcomes for More Efficient and
Targeted Online Measurement [4.4] 本研究では,段階的に観察される主指標を用いて,長期的結果のモデル化に因果サロガシーを適用した。
Airbnbのゲスト予約基準にこのアプローチを適用することで、50%から85%のばらつきが大幅に低減された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:20:20 GMT)
Elastic Weight Consolidation Improves the Robustness of Self-Supervised
Learning Methods under Transfer [4.2] 自己教師付き表現学習(SSL)手法は、下流タスクの微調整に有効なラベルなし初期条件を提供する。
我々はベイジアン連続学習のレンズの下でSSLの微調整を再解釈し、Elastic Weight Consolidation (EWC)フレームワークによる正規化を検討する。
初期SSLバックボーンに対する自己正規化は、ウォーターバードの最低サブグループ性能を5%改善し、Celeb-Aを2%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:00:25 GMT)
Fairness Certificates for Differentially Private Classification [4.0] 差分プライバシーが二分分類における公平性に与える影響について検討する。
モデルのクラスを考えると、一般的な群フェアネス測度はモデルのパラメータに関してポイントワイズ・リプシッツ連続であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:19:26 GMT)
Aggregation in the Mirror Space (AIMS): Fast, Accurate Distributed
Machine Learning in Military Settings [3.9] AIMSは、DML収束率を最大57%向上させ、接続性の弱いより多くのデバイスに十分スケールすることができる。
AIMSは、DML収束率を最大57%向上させ、接続性の弱いより多くのデバイスに十分スケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:51:36 GMT)
Experimental generation of polarization entanglement from spontaneous
parametric down-conversion pumped by spatiotemporally highly incoherent light [3.9] 選択がなければ、所定の自由度(DOF)におけるポンプコヒーレンスは同じDOFにおける生成された絡み合いに上限を課す。
自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)で発生する偏光絡みに対する時空間高インヒーレント(STHI)LEDポンプの効果を実験的に検討した。
1)STHI源は、レーザーよりも広い波長範囲でユビキタスで利用でき、(ii)生成されたSTHI偏光束縛された2光子状態は、潜在的に2つの理由により重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:02:49 GMT)
Semimetallic and semiconducting graphene-hBN multilayers with parallel
or reverse stacking [3.9] 理論的には, 異なる対称性を持つ交互グラフェン層とhBN層の3次元層状結晶について検討した。
以上の結果から, 個々の2次元材料から積み重ねた3次元結晶は, 成分とは異なる創発性を持つ新しい材料クラスであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:18:23 GMT)
Adaptive Mask-based Pyramid Network for Realistic Bokeh Rendering [3.8] 適応型マスクベースのピラミッドネットワーク(AMPN)は、マスク誘導ボケジェネレータ(MGBG)ブロックとラプラシアンピラミッドリファインメント(LPR)ブロックで構成されている。
AMPNは、ESB!データセットの既存のメソッドと比較して、競合的あるいはより良い結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:57:53 GMT)
Towards Trustworthy Multi-Modal Motion Prediction: Evaluation and
Interpretability [3.5] 我々は,アウトプットの評価基準,堅牢性,解釈可能性に焦点をあてる。
マルチモーダル動作予測モデルにアタッチ可能な意図予測層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:14:22 GMT)
DELFI: Deep Mixture Models for Long-term Air Quality Forecasting in the
Delhi National Capital Region [3.4] 本稿では, 粒子状物質 (PM) 2.5 濃度の長期予測に有効な深層学習型混合モデル DELFI を提案する。
2011-2015年、デリーNCRは世界39大都市の中で3番目に高いPMを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:04:52 GMT)
An Online Learning Approach for Vehicle Usage Prediction During COVID-19 [3.4] 本研究では,異なるオンライン機械学習モデルを用いて,第1ドライブの1日あたりの出発時間と距離を推定する。
最良性能予測モデルでは,出発時刻の予測では平均絶対誤差が2.75時間,旅行距離の予測では13.37kmとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:09:34 GMT)
GradSkip: Communication-Accelerated Local Gradient Methods with Better
Computational Complexity [3.2] ProxSkipと呼ばれる新しいタイプのローカルメソッドは、データ類似性条件を使わずに、高速化された通信複雑性を享受する。
統計的不均一性のため、よく条件付けられた局所問題を持つクライアントは局所勾配の計算をあまり行わないべきであると論じる。
修正したGradSkipは依然として線形収束し,通信の高速化が同じであり,局所勾配計算に必要な周波数は局所条件数に比例することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:59:06 GMT)
Preferential Subsampling for Stochastic Gradient Langevin Dynamics [3.2] 勾配MCMCは、データの小さな一様重み付きサブサンプルを持つ対数姿勢の勾配をバイアスなく見積もっている。
得られた勾配推定器は、高いばらつきおよび衝撃サンプリング性能を示すことができる。
このような手法は,使用中の平均サブサンプルサイズを大幅に削減しつつ,同じレベルの精度を維持することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:56:18 GMT)
A case for disaggregation of ML data processing [3.0] 本稿では,tf.data上に構築された非集約型入力データ処理サービスであるtf.dataについて述べる。
データを水平スケーリングすることで,入力ボトルネックの解消,最大110倍の高速化,最大89倍のジョブコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:08:32 GMT)
SoftBart: Soft Bayesian Additive Regression Trees [3.0] 本稿では,LineroとYangのSoft BARTアルゴリズムに適合するSoftBartパッケージを提案する。
このパッケージの主な目標は、より大きなモデルにBARTを組み込むことである。
標準的な予測タスクにこのパッケージを使う方法と、より大きなモデルにBARTモデルを組み込む方法の両方を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:25:45 GMT)
Improving Hyperspectral Adversarial Robustness using Ensemble Networks
in the Presences of Multiple Attacks [2.7] 本稿では,敵対的ロバストネストレーニングのための適応型識別器アンサンブルネットワーク(ADE-Net)を提案する。
当社のアプローチでは,複数のアタックが混在すると同時に,テスト中にアタックタイプをラベル付けすることが可能になる。
ADE-Netは、HSI Indian Pines, Kennedy Space, Houstonのデータセットに対して、複数の攻撃を交互に訓練した単一のネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 18:21:45 GMT)
Nonuniqueness and Convergence to Equivalent Solutions in Observer-based
Inverse Reinforcement Learning [2.7] オンラインおよびリアルタイムに決定論的逆強化学習問題を解決する上で重要な課題は、非一意解の存在である。
本稿では,ほぼ同値な解を生成するために,正規化履歴スタックオブザーバを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:52:18 GMT)
Solving Subset Sum Problems using Quantum Inspired Optimization
Algorithms with Applications in Auditing and Financial Data Analysis [2.1] Hopfield Networksの勾配勾配勾配が、人工データと実データの両方の解を確実に見つける方法を示す。
本稿では,このアルゴリズムを断熱量子コンピュータに応用する方法を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 12:22:15 GMT)
Fashion-Specific Attributes Interpretation via Dual Gaussian
Visual-Semantic Embedding [2.0] 両ガウスの視覚-セマンティック埋め込みと呼ばれるエンドツーエンドモデルを提案する。
画像と属性を同じ射影空間にマッピングし、それらの用語の意味を広義の応用で解釈できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:34:51 GMT)
An Approach for Noisy, Crowdsourced Datasets Utilizing Ensemble
Modeling, 'Human Softmax' Distributions, and Entropic Measures of Uncertainty [2.0] このようなデータセットの分類を複雑にする2つの問題は、分類の不均衡とラベリングにおける地道不確実性である。
このようなデータセットに対するアンサンブルモデリングの応用は、地上の真実が疑問視されている画像を特定し、それらのサンプルの信頼性を定量化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:39:14 GMT)
Latent Space is Feature Space: Regularization Term for GANs Training on
Limited Dataset [1.9] LFMと呼ばれるGANの付加的な構造と損失関数を提案し、潜在空間の異なる次元間の特徴の多様性を最大化するよう訓練した。
実験では、このシステムはDCGAN上に構築されており、CelebAデータセットのスクラッチからFrechet Inception Distance(FID)トレーニングを改善することが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:34:48 GMT)
Nonparametric Probabilistic Regression with Coarse Learners [1.8] 我々は, 密度の形状や形状について最小限の仮定で, 正確な条件密度を計算することができることを示す。
このアプローチをさまざまなデータセットで実証し、特に大きなデータセットで競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:25:26 GMT)
Semi-Quantum Random Number Generation [1.8] 我々は、量子乱数生成が半量子設定で可能であることを、我々の知識に初めて示す。
また,通信路内の雑音の関数としてプロトコルのランダムビット発生率に制約を課した厳密なセキュリティ証明も開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 22:34:53 GMT)
On the Exactness of Dantzig-Wolfe Relaxation for Rank Constrained
Optimization Problems [1.8] 本研究では, m の2辺の線形制約付き閉ランク制約領域を交差させるよりも, 線形目的関数を最小化することを目的としたランク制約最適化問題 (RCOP) について検討する。
閉じた凸殻によって設定された領域を置き換えることで、RCOPの凸凸Dantzig-Wolfe Relaxation (DWR) が得られる。
我々は、DWRが線形目的関数の4つの好ましいクラスを許容するときに、初めて必要かつ十分な目的的正確性の条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:57:13 GMT)
Federated Learning for Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Classification with Partial Personalized Attention Mechanism [1.8] 慢性閉塞性肺疾患(COPD)は世界で4番目に多い死因である。
近年のディープラーニング(DL)の進歩は,CT画像からの COPD の同定に有望な可能性を示唆している。
本研究では,視覚変換器(ViT)をベースとしたPFL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:12:42 GMT)
System Demo: Tool and Infrastructure for Offensive Language Error
Analysis (OLEA) in English [1.7] OLEAはオープンソースのPythonライブラリで、英語で攻撃的な言語を検出するコンテキストにおいて、エラー分析のための使いやすいツールを提供する。
OLEAはまた、新しいデータセットを再配布するためのインフラストラクチャも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:38:34 GMT)
Deep Temporal Modelling of Clinical Depression through Social Media Text [1.5] ユーザの時間的ソーシャルメディア投稿に基づいて,ユーザレベルの臨床うつ病を検出するモデルを構築した。
本モデルでは,うつ病症状に対する医用注釈付きツイートの最大のサンプルに基づいて,抑うつ検出(DSD)モデルを用いて訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 18:31:52 GMT)
The secret role of undesired physical effects in accurate shape sensing
with eccentric FBGs [1.1] 偏心ファイバブラッググレーティング(FBG)は安価でファブリケートな形状のセンサーであり、単純な設定でしばしば尋問される。
本稿では,これらの限界を克服し,正確な形状推定を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:07:08 GMT)
UNFIS: A Novel Neuro-Fuzzy Inference System with Unstructured Fuzzy
Rules for Classification [1.1] 本稿では,分類応用のための神経ファジィ推論システムを提案する。
各ファジィルールを構成するために、異なる入力変数のセットを選択することができる。
構造のないファジィからなる同義的な構造で、より良く、または非常に近い性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:51:50 GMT)
Rawgment: Noise-Accounted RAW Augmentation Enables Recognition in a Wide
Variety of Environments [1.0] 本稿では,難易度の高い環境における画像認識のための雑音対応RAW画像強調手法を提案する。
本質的には、非線形ISPを適用する前にRAW画像に色ジッタとぼかし増大を施し、現実的な強度が得られる。
提案手法は,簡単な学習データのみを用いて,難易度の高い環境下での音声認識精度を2倍にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:33:45 GMT)
UniASM: Binary Code Similarity Detection without Fine-tuning [0.8] バイナリ関数の表現を学習するために,UniASMと呼ばれるトランスフォーマーベースのバイナリコード埋め込みモデルを提案する。
UniASMは、評価データセットに対する最先端(SOTA)アプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:04:57 GMT)
Stochastic Approach For Simulating Quantum Noise Using Tensor Networks [0.8] シミュレーション誤差は, 多数の量子ビットに対しても比較的低いことが示される。
このスライシング技術を用いることで,スーパーコンピュータを用いて最大100 qubitOA回路を高深さでシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:44:59 GMT)
A Hierarchical Approach to Conditional Random Fields for System Anomaly
Detection [0.8] 大規模システムにおける異常事象を認識する異常検出は多くの産業において重要である。
階層的なアプローチは、複雑なシステムと局所的な文脈における暗黙の関係を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 05:33:51 GMT)
A Long-term Dependent and Trustworthy Approach to Reactor Accident
Prognosis based on Temporal Fusion Transformer [0.8] 本稿では,多面的自己意図とゲーティング機構を備えたTFTモデルに基づく事故診断手法を提案する。
HPR1000反応器における冷却剤事故(LOCA)の消失後の予後に本法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:08:48 GMT)
An Artificial Intelligence driven Learning Analytics Method to Examine
the Collaborative Problem solving Process from a Complex Adaptive Systems
Perspective [0.7] 協調問題解決(CPS)は、学生グループが学習タスクを完了し、知識を構築し、問題を解決することを可能にする。
従来の研究は、CPSの複雑さ、多モード性、ダイナミクス、シナジーなどを調べることの重要性を論じてきた。
本研究は、オンラインインタラクション設定におけるCPSの性質を理解するために、マルチモーダルプロセスとパフォーマンスデータを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:13:05 GMT)
Benchmarking performance of object detection under image distortions in
an uncontrolled environment [0.5] オブジェクト検出アルゴリズムの堅牢性は、現実世界のアプリケーションにおいて顕著な役割を果たす。
物体検出法の性能は, 被写体内歪みに悩まされていることが証明されている。
本稿では,最先端のオブジェクト検出手法の性能評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:06:52 GMT)
Towards solving model bias in cosmic shear forward modeling [0.4] 弱い重力レンズは、宇宙のせん断と呼ばれる銀河形態のわずかなせん断を発生させる。
楕円度測定の統計に基づくせん断推定の現代の技術は、楕円度が任意の銀河の光のプロファイルに対して適切に定義された量ではないという事実に悩まされている。
生成モデルが銀河形態を捉えるハイブリッド物理・ディープラーニング階層ベイズモデルにより、現実的な銀河上でのせん断の偏りのない推定を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:23:49 GMT)
Towards prediction of turbulent flows at high Reynolds numbers using
high performance computing data and deep learning [0.4] 乱流の理解とモデル化に適したGAN(generative adversarial network)について論じる。
ワッサースタイン GAN (WGAN) は小さな乱流を生成するために選択される。
DNS乱流データを用いてWGANのトレーニングを行い,学習率や損失関数などのネットワークパラメータの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:14:06 GMT)
ODNet: A Convolutional Neural Network for Asteroid Occultation Detection [0.4] 我々は,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)とUnistellarネットワークからの観測を用いて,小惑星の眼球運動を確実に検出するアルゴリズムを構築することを提案する。
アルゴリズムは十分に高速で堅牢であるため、リアルタイムな結果を得るためにeVscopesを組み込むことを想定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 23:53:09 GMT)
Improving Chest X-Ray Classification by RNN-based Patient Monitoring [0.3] 我々は、診断に関する情報がCNNに基づく画像分類モデルを改善する方法について分析する。
追加の患者履歴情報に基づいてトレーニングされたモデルが、情報のないトレーニングを受けたモデルよりも有意なマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:47:15 GMT)
System Network Analytics: Evolution and Stable Rules of a State Series [0.3] 複数の状態に存在する興味深い進化規則の安定性特性を示す。
システム状態系列におけるエンティティ接続の安定性と持続性を定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:55:59 GMT)
Zero-Shot Text Matching for Automated Auditing using Sentence
Transformers [0.3] 本稿では, トランスフォーマーモデルであるSentence-Bertを用いた教師なしテキストマッチングの効率について, 財務パスのセマンティックな類似性に適用することによって検討する。
実験結果から,本モデルはドメイン内および外部データからの文書に対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:52:16 GMT)
Hierarchical Automatic Power Plane Generation with Genetic Optimization
and Multilayer Perceptron [0.2] プリント基板(PCB)の設計を高速化する多層多層発電方式を提案する。
本手法は多層パーセプトロンと組み合わされた遺伝的最適化に基づいており,様々な問題にまたがるパワープレーンを自動生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:58:52 GMT)
GowFed -- A novel Federated Network Intrusion Detection System [0.2] 本研究は,Gower Dissimilarity行列とFederated Averagingを併用したネットワーク脅威検出システムであるGowFedを紹介する。
GowFedのアプローチは,(1)バニラバージョン,(2)アテンション機構を備えたバージョンなど,最先端の知識に基づいて開発されている。
全体として、GowFedは、産業レベルのネットワークにおけるネットワーク脅威を検出するためのフェデレートラーニングとガウワーの相違行列の併用に向けた最初の一歩となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 23:53:37 GMT)
UzbekStemmer: Development of a Rule-Based Stemming Algorithm for Uzbek
Language [0.0] ウズベク語に対する規則に基づくスリーミングアルゴリズムを提案する。
この手法はウズベク語の単語をアフィクスストリッピングアプローチで綴じることを目的として提案されている。
XML形式の接尾辞の辞書が作成され、FSMに基づいてウズベク語を綴じるアプリケーションが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:29:22 GMT)
Unpacking Black Hole Complementarity [0.0] ブラックホールの相補性は、蒸発するブラックホールの量子的特徴の整合性について論じる。
私は、2つの一貫性の主張、すなわちブラックホールの相補性の2つの原則、運用相補性と記述相補性の主張を述べています。
胃のインスツルメンタリズムができるなら、手術の相補性はブラックホールの情報パラドックスを解くのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:13:29 GMT)
Universal multi-mode linear optical quantum operation in the time domain [0.0] 普遍多モード線形光学演算は、量子ビットと連続変数の両方に対してほぼ全ての光量子情報プロトコル(QIP)に必須である。
ここでは、時間領域において、普遍的な3モード線形光学演算をプログラム的に実行できるスケーラブルなデュアルループ光回路を実現する。
我々の研究は、量子優位性を示す大規模QIPへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:24:47 GMT)
U-Net-based Models for Skin Lesion Segmentation: More Attention and
Augmentation [0.0] この作業では、10のモデルと4つの拡張構成がISIC 2016データセットでトレーニングされている。
その結果,U-Net-Resnet50とR2U-Netは2つのデータ拡張シナリオとともに,最も高い測定値を持つことがわかった。
実験により、注意モジュールを利用したモデルは、一般的な皮膚病変のセグメンテーション問題を克服することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:39:09 GMT)
TripletTrack: 3D Object Tracking using Triplet Embeddings and LSTM [0.0] 3Dオブジェクトトラッキングは、自動運転システムにおいて重要なタスクである。
本稿では,3次元物体追跡における3重項埋め込みと動作表現の併用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:23:50 GMT)
Trace class operators and states in p-adic quantum mechanics [0.0] 非アルキメデス的設定において、トレースクラス作用素の適切な空間を定義することができることを示す。
複素ヒルベルト空間における標準量子力学の場合の類似性だけでなく、いくつかの(非常に非自明な)相違も解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:01:03 GMT)
Thermal Multi-scale Entanglement Renormalization Ansatz for Variational
Gibbs State Preparation [0.0] 本稿では,量子コンピュータ上での熱ギブズ状態の変動生成のための量子回路群について述べる。
熱的マルチスケールエンタングルメント・リノーマライゼーション・アンサッツ (TMERA) と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:59:55 GMT)
The physical meaning of the holographic principle [0.0] ホログラフィック原理(HP)は、分離可能な系の量子情報理論の直接的な結果である。
HPに相当する原理は、コンピュータ科学と生命科学の両方に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:48:05 GMT)
The electromagnetic vacuum field as an essential ingredient of the
quantum-mechanical ontology [0.0] 古典粒子が zpf に連結されているとき、力学の劇的で質的な変化が起こることを示す。
これにより、量子ゆらぎ、定常状態、遷移などの量子的特徴を説明でき、(相対論的でない)量子電磁力学との自然な接触を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:04:46 GMT)
Study of the Klein--Gordon equation for a hydrogenic model of dyons [0.0] 本稿では、ゼロスピン水素原子のダイオンによる相対論的水素原子モデルへの一般化について述べる。
相対運動粒子に対するクライン-ゴルドン方程式の導出を示す。
軌道上の峡谷の電荷密度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:01:54 GMT)
Signatures of fractional statistics in nonlinear pump-probe spectroscopy [0.0] 二次元系の励起スペクトルにおけるエノンの存在を非線形分光量から推定できることを示す。
磁気システムでは、現在利用可能なテラヘルツ領域プローブを用いて興味ある信号を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:28:35 GMT)
Robust Interaction-Enhanced Sensing via Antisymmetric Rabi Spectroscopy [0.0] 原子-原子相互作用の存在下での衝突シフトのない反対称ラビ分光プロトコルを提案する。
強い原子-原子相互作用とラビ周波数により、スペクトル分解能は劇的に改善され、測定精度は標準量子限界を破ることもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:34:32 GMT)
Review on Classification Techniques used in Biophysiological Stress
Monitoring [0.0] 反復性急性ストレスと持続性慢性ストレスは、循環器系における炎症において重要な役割を果たすため、心臓発作や脳卒中につながる可能性がある。
本研究では、ストレスモニタリング装置で使用される様々なストレス指標に適用される機械学習分類手法についてレビューした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:23:53 GMT)
Resolution of 100 photons and quantum generation of unbiased random
numbers [0.0] 光の量子検出は、主にマイクロスケールに還元される。
光子数を解くために測定を行う能力は、様々な量子情報応用に非常に望ましい。
本研究では,光子計測をメソスコピック系に拡張し,高量子効率の遷移エッジセンサの多重化に基づく検出手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 04:13:11 GMT)
Remarks on the Clauser-Horne-Shimony-Holt inequality in relativistic
quantum field theory [0.0] 相対論的量子場理論モデルにおけるCHSH$不等式について検討する。
標準量子化法により,Fock真空中でのCHSH$型相関器の構築と評価を行う。
このモデルは、ゲージ理論のより物理的な場合におけるベルの不等式の研究に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 19:15:57 GMT)
Recurrent Convolutional Deep Neural Networks for Modeling Time-Resolved
Wildfire Spread Behavior [0.0] 高忠実度モデルはリアルタイムの火災応答に使用するには計算コストがかかりすぎる。
低忠実度モデルは、経験的測定を統合することで、いくつかの物理的精度と一般化性を犠牲にしている。
機械学習技術は、第一原理物理学を学習することで、これらの目的を橋渡しする能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:23:03 GMT)
Quantum chemistry simulation of ground- and excited-state properties of
the sulfonium cation on a superconducting quantum processor [0.0] 重要な分岐は、光感受性化合物の光解離実験において支配的な分子断片化経路を決定することである。
超伝導量子プロセッサ上でのH$_3$S$+$分子の静的および動的電子構造をシミュレートする。
この研究は、短期量子デバイスにおける光解離の計算記述に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:10:40 GMT)
Quantum Wasserstein isometries on the qubit state space [0.0] 我々は、量子ビット状態空間のワッサーシュタイン等距離を、著名なコスト演算子に関して記述する。
キュービット "クロック" と "シフト" 演算子によって生成されるコストに対して、正規値を超える非単射および非単射等長写像も発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:05:53 GMT)
Quantum Event Learning and Gentle Random Measurements [0.0] ランダムに順序付けられた射影測定の列による量子系に生じる期待障害は、少なくとも1つの測定が受け入れる確率の平方根によって上限づけられていることを示す。
また、この補題を証明するために用いられる手法を拡張し、未知の状態へのサンプルアクセスが与えられる問題に対するプロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:33:53 GMT)
Position-controlled Telecom Single Photon Emitters Operating at Elevated
Temperatures [0.0] InAsP量子ドット・イン・ア・ロッド構造を有するInPフォトニック導波路ナノワイヤを用いて1.31mで高純度単一光子放射を示す。
これらの結果は、リラックスした冷却条件下で動作する通信用単一光子エミッタを確実に製造する上で有望なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:52:09 GMT)
Optimal compression of quantum many-body time evolution operators into
brickwall circuits [0.0] 近接項量子コンピュータは、ディープ回路を用いた高忠実度シミュレーションでは禁止されるデコヒーレンス(decoherence)の程度に悩まされる。
固定ゲート数に対する単純なトロッター分解によって達成できる以上の最適忠実度は、進化演算子を最適なレンガウォール回路にコンパイルすることで得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:45:12 GMT)
Opportunities and Challenges in Fault-Tolerant Quantum Computation [0.0] フォールトトレラント量子計算理論における最も重要な今後の方向性について概観する。
低密度のパリティチェックコードとハードウェア固有のフォールトトレランスに基づいて、フォールトトレランスで解決する必要がある主要な問題について、簡単な概要を述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 02:32:09 GMT)
Object Segmentation of Cluttered Airborne LiDAR Point Clouds [0.0] クラッタで囲まれた任意の数のLiDARポイントによって定義されるオブジェクトの検出とセグメンテーションを自動化するためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
本手法は,オブジェクト認識とセグメンテーションの両タスクにおいて,優れた性能を実現するPointNetの軽量バージョンをベースとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 11:58:22 GMT)
New magic state distillation factories optimized by temporally encoded
lattice surgery [0.0] 格子手術プロトコル中の時間的障害は、アルゴリズムの実行中に論理的障害を引き起こす可能性がある。
改良されたTELSプロトコルを導入し、その後、低ウェイトな古典的エラーを修正できるように拡張する。
また、様々な並列化可能なパウリ集合サイズに対する古典的誤り訂正符号の大規模なファミリーについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 00:34:37 GMT)
New Local Explorations of the Unitary Coupled Cluster Energy Landscape [0.0] 本稿では,3位以上の誘導体を用いて,真のUCCSDの変動下界を部分的に復元する手法を提案する。
この「対角近似」を高次項に近似することで、強い相関関係に対する特異点近傍の感度を減少させるのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:09:24 GMT)
Narrow optical transitions in erbium-implanted silicon waveguides [0.0] エルビウムのドーパントは, 純シリコンへの注入により, 適切に定義された格子上で再現的に一体化可能であることを示す。
我々は,1GHz未満の細い不均一な広帯域化,強い光遷移,温度8Kでも優れた光コヒーレンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:44:44 GMT)
Multiresolution Signal Processing of Financial Market Objects [0.0] 非線形アソシエーションをキャプチャするニューラルネットワークと、マルチスケールの分解アプローチを組み合わせることで、金融市場データサブストラクチャの理解を深める。
幅広い応用の文脈において、我々のアプローチを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:46:01 GMT)
Moving beyond word lists: towards abstractive topic labels for
human-like topics of scientific documents [0.0] 抽象的多文書要約(MDS)を用いたヒューマンライクなトピックラベル生成手法を提案する。
我々は、トピックラベリングのためのMDSを完全に運用するために、どのような研究が必要なのかを理解するために、引用文でトピックをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:47:12 GMT)
Meta-Learning Biologically Plausible Plasticity Rules with Random
Feedback Pathways [0.0] 我々は,解釈可能で生物学的に妥当な可塑性規則を発見するための新しいメタ可塑性法を開発した。
本研究は,生物の制約を満たす効果的な,解釈可能な学習規則を見出すためのメタ塑性の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:40:56 GMT)
Matching entropy based disparity estimation from light field [0.0] テクスチャの豊かさ、不均一性の整合性、およびアンチ・オクルージョンの3つの特徴を満たすマッチングウィンドウは、ミスマッチを防ぐことができる。
我々は,光場の空間領域におけるマッチングエントロピーを提案し,マッチングウィンドウにおける正しい情報の量を測定する。
2段階のプロセスは、効果的なマッチングウィンドウを選択することで、ミスマッチや冗長な計算を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 07:12:00 GMT)
Localization detection based on quantum dynamics [0.0] 本研究では、量子デバイスを用いて障害誘発局在を検出する手法について検討する。
小系の数値シミュレーションは、磁化とねじりの重なりが熱相から局所相にどのように変化するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:53:12 GMT)
Leveraging Label Correlations in a Multi-label Setting: A Case Study in
Emotion [0.0] マルチラベル感情認識モデルにおけるラベル相関を利用して感情検出を改善する。
単言語BERTモデルを用いたSemEval 2018 Task 1 E-cにおいて、スペイン語、英語、アラビア語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） (Fri, 28 Oct 2022 02:27:18 GMT)
Learning to Detect Interesting Anomalies [0.0] AHUNTはMNIST, CIFAR10, Galaxy-DESIデータに対して優れた性能を示す。
AHUNTはまた、Oracleの評価に応じて、異常クラスの数を有機的に成長させることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 18:00:06 GMT)
Improving Multi-class Classifier Using Likelihood Ratio Estimation with
Regularization [0.0] 確率比 (LRs) を用いて定義された広義ベイズ分類器 (UNB)cite Komiya:13 は不均衡な分類問題に対処するために提案された。
UNBで使用されるLR推定器は、低周波データに対してLRを過大評価し、分類性能を低下させる。
不均衡データを用いた実験により,正規化パラメータを用いてクラスバランスに応じて分類スコアを効果的に調整できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:07:53 GMT)
Improved Prediction of Beta-Amyloid and Tau Burden Using Hippocampal
Surface Multivariate Morphometry Statistics and Sparse Coding [0.0] 我々はアミロイドとタウの測定を定量的に予測する非侵襲的なフレームワークを開発した。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)におけるアミロイドPET/MRIとタウPET/MRIデータセットの枠組みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:39:55 GMT)
Highly-Excited Rydberg Excitons in Synthetic Thin-Film Cuprous Oxide [0.0] 立方体酸化物(Cu$O)は、大きな主量子数を持つ励起性リドバーグ状態の有望な固体ホストとして提案されている。
透明基板上に成長したCu$O合成系におけるRydberg励起体の分光および光ルミネッセンス研究を行った。
これらの結果は、スケーラブルで統合可能なオンチップのRydbergベースの量子デバイスへの新たなポータルを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 21:50:20 GMT)
Greatly improved higher-order product formulae for quantum simulation [0.0] ハミルトン進化のシミュレーションのための量子アルゴリズムは、しばしばトロッターのような積公式に基づいている。
本研究では, 吉田の手法を10階まで拡張しただけでなく, 数百種類の新8階製品も見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 01:01:52 GMT)
Fuzzy Logic Model for Predicting the Heat Index [0.0] 温度および相対湿度データから熱指数を予測するファジィ論理系を開発した。
データトレンドを言語的に要約することで、ファジィ論理モデルは熱制御問題に対する効果的な機械学習手法であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:53:30 GMT)
Flatter, faster: scaling momentum for optimal speedup of SGD [0.0] ニューラルネットワークのトレーニングにおける勾配降下(SGD)と運動量との相互作用から生じる暗黙バイアスについて検討した。
学習速度で1-beta$の運動量ハイパーパラメータを最大2/3ドルのパワーにスケールすることは、一般化を犠牲にすることなく、トレーニングを最大で2/3のスピードで加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 20:41:48 GMT)
Feature Engineering vs BERT on Twitter Data [0.0] 特徴工学とワードベクトルを用いた従来の機械学習モデルと,3つのデータセットへの単語埋め込みを用いた最先端言語モデルBERTを比較した。
BERTモデルの使用は、比較に使用した3つのデータセットのうちの1つについて、時間とコストのトレードオフにのみ価値があると結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:43:13 GMT)
Fast Single Photon Detectors and real-time Key Distillation: Enabling
High Secret Key Rate QKD Systems [0.0] 本報告では, ナノワイヤ単光子検出器と実時間キー蒸留電子装置について述べる。
秘密鍵は10.0kmで64Mbps、リアルタイムの鍵蒸留で102.4kmで3.0Mbpsで生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:49:32 GMT)
Exploring Spatial-Temporal Features for Deepfake Detection and
Localization [0.0] 本稿では,空間的特徴と時間的特徴を同時に探索するDeepfakeネットワークを提案する。
具体的には、顔のマイクロ圧縮の正確な幾何学的動きをモデル化することにより、時間的(動き)の特徴を抽出する新しいアンカー・メシュ・モーション(AMM)アルゴリズムを設計する。
我々のST-DDLネットワークの優位性は、いくつかの最先端の競合相手との実験的比較によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 03:38:49 GMT)
Evaluating the Impact of Loss Function Variation in Deep Learning for
Classification [0.0] 損失関数は間違いなく、ニューラルネットワークにとって最も重要なハイパーパラメータの1つである。
ニューラルネットワークを教師付き分類設定で検討し、損失関数の選択がトレーニング結果に与える影響を分析する。
特定の損失関数は過度に最適に機能するが、我々の研究は、表現不足の損失が最先端の選択肢を大幅に上回っていることを実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:10:10 GMT)
Estimating oil recovery factor using machine learning: Applications of
XGBoost classification [0.0] 石油工学では、極端回復因子であるRFを決定することが不可欠である。
そこで,本研究では,手軽に利用できる特徴を用いた機械学習(ML)を用いて,10種類の油圧RFを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 18:21:25 GMT)
Enhancement in the mean square range delay accuracy by means of multiple
entangled photon states quantum illumination [0.0] 複数の絡み合った光子量子照明は、レンジ遅延を評価する際の積分時間を短縮するのに役立つ。
我々の結果は量子照明連続プロトコルに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:25:11 GMT)
Enhanced heralded single-photon source with a photon-number-resolving
parallel superconducting nanowire single-photon detector [0.0] シャーレド単光子源(HSPS)は本質的に多光子放出に悩まされ、ソースの品質とシーレドレートのトレードオフをもたらす。
解決策は、光子数分解(PNR)検出器を使用して、複数の光子ペアが生成されるシャーディングイベントをフィルタリングすることである。
本稿では,高効率PNR超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)をHSPSのシーディング検出器として用いることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:16:25 GMT)
Efficient Speech Translation with Dynamic Latent Perceivers [0.0] トランスフォーマーは音声翻訳の主要なアーキテクチャであり、翻訳品質を大幅に向上させた。
本稿では、Perceiverエンコーダを用いて、音声入力を固定長の潜在表現にマッピングすることで、複雑さを軽減することを提案する。
また、動的遅延アクセス(DLA)により、計算オーバーヘッドを伴わずにより大きな潜在空間をアンロックする、Perceiversのトレーニング方法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:52:48 GMT)
Digital divide among the States of Mexico: a comparison 2010-2020 [0.0] デジタル分割は、中所得国と低所得国でオープン政府が直面する課題の1つだ。
本稿は、2010年から2020年までの州内の家庭におけるICTの利用状況を比較し、メキシコの事例を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:12:14 GMT)
Development of a rule-based lemmatization algorithm through Finite State
Machine for Uzbek language [0.0] 本稿では,ウズベク語における補題化アルゴリズムの構築について論じる。
本研究の主な目的は,有限状態機械を用いて単語の接尾辞を除去することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:21:06 GMT)
Design of Convolutional Extreme Learning Machines for Vision-Based
Navigation Around Small Bodies [0.0] 畳み込みニューラルネットワークのようなディープラーニングアーキテクチャは、画像処理タスクにおけるコンピュータビジョンの標準である。
しかし、その正確さは、しばしば、長く計算的に高価なトレーニングのコストがかかる。
畳み込み極端学習マシンと呼ばれる別の手法は、トレーニング時間の劇的な減少と同等に機能する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:24:21 GMT)
Data-driven discovery of Green's functions [0.0] この論文は、線形偏微分方程式に関連するグリーン関数を学習するための理論的結果とディープラーニングアルゴリズムを導入している。
この構成は、PDE学習と数値線型代数の分野を結びつける。
レーショナルニューラルネットワーク(NN)は、トレーニング可能な有理活性化機能を持つニューラルネットワークによって導入され、構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:41:50 GMT)
DOORS: Dataset fOr bOuldeRs Segmentation. Statistical properties and
Blender setup [0.0] 小天体の表面におけるボルダーの検出能力は、重要な操作やナビゲーションにおけるハザード検出などの視覚ベースの応用に有用である。
この研究は、2つのデータセットを生成するために使われる統計的な特徴と設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:39:06 GMT)
Convergence analysis of a quasi-Monte Carlo-based deep learning
algorithm for solving partial differential equations [0.0] ポアソン方程式と静的シュリンガー方程式のノイマン問題の解法として準モンテカルロ法(QMC)をディープリッツ法(DRM)に適用することを提案する。
誤差推定では、深層学習アルゴリズムを用いてPDEを解いた誤差を一般化誤差、近似誤差、訓練誤差に分解する。
数値実験により,提案手法はすべてのケースにおいてより高速に収束し,ランダム化QMCベースのDRMの勾配推定器の分散はDRMよりもはるかに小さいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:06:57 GMT)
Conservative Likelihood Ratio Estimator for Infrequent Data Slightly
above a Frequency Threshold [0.0] ネーブ確率比推定は、頻度の低いデータに対してLRを過大評価することができる。
この問題を回避する1つのアプローチは、周波数閾値を使用して、しきい値以下の周波数に対して推定値を0に設定することである。
本研究は、低周波のしきい値よりわずかに高い保守的推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:02:20 GMT)
Comparison of Stereo Matching Algorithms for the Development of
Disparity Map [0.0] 本稿では,6種類のステレオマッチングアルゴリズムの比較検討を行う。
平均正方形誤差(MSE)、絶対差和(SAD)、正規化相互相関(NCC)の3つのコスト関数を用いて比較を行った。
その結果,ほとんどの場合,BPアルゴリズムの方が95%以上の精度で良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 06:14:14 GMT)
Comment on: "On the characteristic polynomial of an effective
Hamiltonian" [0.0] 近年提案された手法は, 実効ハミルトニアンの特徴に基づくもので, 数年前に他の著者によって開発されたものである。
提案手法の両実装を概説し,おもちゃモデルの起源に最も近い例外点の計算により比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:11:58 GMT)
Coherent Control of Trapped Ion Qubits with Localized Electric Fields [0.0] 本稿では、電場とスピン依存勾配を同時に適用することにより、マルチゾーントラップの分離相互作用領域における捕捉されたイオン量子ビットのコヒーレント制御を行う。
表面電極イオントラップにおけるレーザベースおよび磁場勾配を用いた単一イオン上でのこの相互作用を実証し、電界の局在を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 13:52:54 GMT)
Boulders Identification on Small Bodies Under Varying Illumination
Conditions [0.0] 小天体の表面におけるボルダーの検出能力は、臨界操作中のナビゲーションやハザード検出といった視覚ベースの応用に有用である。
この課題は、不規則な形状の広範化、岩盤群の特徴、照明条件の急激な変動により困難である。
筆者らは,小体の表面に散らばる岩盤を頑健に検出し,セグメント化するための,データ駆動画像処理パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 17:22:46 GMT)
Automatic Seizure Prediction using CNN and LSTM [0.0] 本稿では,発作予測の面倒な作業を完全に自動化するエンドツーエンドのディープラーニングアルゴリズムを提案する。
ネットワークの平均感度は97.746text%、偽陽性率(FPR)は0.2373/hであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:15:04 GMT)
Applying Physics-Informed Enhanced Super-Resolution Generative
Adversarial Networks to Turbulent Premixed Combustion and Engine-like Flame
Kernel Direct Numerical Simulation Data [0.0] この研究は、最近開発されたPIESRGANによる乱流予混合燃焼のモデリング手法を推し進めている。
その結果, 全乱流予混合火炎核の直接数値シミュレーションデータに対して, 先行実験と後続試験に良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:27:46 GMT)
Applying Physics-Informed Enhanced Super-Resolution Generative
Adversarial Networks to Turbulent Non-Premixed Combustion on Non-Uniform
Meshes and Demonstration of an Accelerated Simulation Workflow [0.0] 本稿では,LESサブフィルタモデリングに物理インフォームドされた超高分解能生成逆数ネットワーク(PIESRGAN)を使用する手法を拡張した。
これは、非プレミックス時空ジェットケースへの成功例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 16:27:14 GMT)
Applying Physics-Informed Enhanced Super-Resolution Generative
Adversarial Networks to Finite-Rate-Chemistry Flows and Predicting Lean
Premixed Gas Turbine Combustors [0.0] この研究は、最近導入されたPIESRGANを反応性有限レート化学フローへと前進させる。
The modified PIESRGAN-based model gives good agreement in a priori and a reari tests in a laminar lean premixed combustion setup。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 15:48:26 GMT)
Anomalous loss behavior in a single-component Fermi gas close to a
$p$-Wave Feshbach resonance [0.0] 単成分フェルミガス中の3体損失について, フェシュバッハ共鳴による検討を行った。
その結果, 損失挙動は弾性と非弾性の衝突速度の比が1より大きい場合のn3$依存性を示すことがわかった。
エネルギー分布の対応する進化は、衝突冷却または低エネルギー非熱化定常状態への進化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 08:21:32 GMT)
An Accurate, Scalable and Verifiable Protocol for Federated
Differentially Private Averaging [0.0] 我々は、参加者に提供されるプライバシー保証と、悪意ある当事者の存在下での計算の正しさに関する課題に取り組む。
最初のコントリビューションはスケーラブルなプロトコルで、参加者はネットワークグラフのエッジに沿って関連するガウスノイズを交換する。
第2のコントリビューションでは,プロトコルの効率性とプライバシ保証を損なうことなく,計算の正確性を証明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 14:36:46 GMT)
Addressing Bias in Face Detectors using Decentralised Data collection
with incentives [0.0] 我々は、このデータ中心のアプローチが、アルゴリズムの効率的なデータ収集を可能にするために、分散的にどのように促進されるかを示す。
FaceNet Embeddingsを用いたMultiTask Cascaded CNNを用いた顔検出および匿名化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 09:54:40 GMT)
A Survey on Causal Representation Learning and Future Work for Medical
Image Analysis [0.0] 因果表現学習は近年,視覚理解における因果関係問題に対処するための有望な方向である。
本調査は、視界におけるCRLの最近の進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 10:15:36 GMT)
A CNN-LSTM Combination Network for Cataract Detection using Eye Fundus
Images [0.0] 50歳以上の人の不可逆性失明の主な原因の1つは白内障治療の遅れである。
我々は,低コストな診断システムの構築を目的として,CNN-LSTMに基づくモデルアーキテクチャを開発した。
提案されたアーキテクチャは、最先端の97.53%の精度で以前のシステムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 28 Oct 2022 12:35:15 GMT)