On the Complexity of Bayesian Generalization [141.2] 我々は、多様かつ自然な視覚スペクトルにおいて、概念一般化を大規模に考える。
問題空間が大きくなると、2つのモードが研究され、$complexity$が多様になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:21:37 GMT)
Convolutional Filtering on Sampled Manifolds [122.1] サンプル多様体上の畳み込みフィルタリングは連続多様体フィルタリングに収束することを示す。
本研究は,ナビゲーション制御の問題点を実証的に明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:09:50 GMT)
Adaptive Edge-to-Edge Interaction Learning for Point Cloud Analysis [118.3] ポイントクラウドデータ処理の大きな問題は、ローカルリージョンから有用な情報を抽出することだ。
従来の研究は、局所的な形状情報を符号化する地域におけるエッジ間の関係を無視していた。
本稿では,Adaptive Edge-to-Edge Interaction Learningモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 07:10:14 GMT)
An Embarrassingly Simple Baseline for Imbalanced Semi-Supervised
Learning [103.9] 半教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用してモデルのパフォーマンスを向上させるという大きな約束を示している。
我々は、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方で不均衡なクラス分散が発生する不均衡SSLという、より現実的で困難な設定について検討する。
我々は、ラベル付きデータを擬似ラベルで単純に補うことで、データの不均衡に取り組む単純なベースライン、SimiSについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:18:41 GMT)
Attention-based Class Activation Diffusion for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [98.3] クラスアクティベーションマップの抽出(CAM)は、弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)の重要なステップである
本稿では,CAMとアテンション行列を確率的拡散法で結合する新しい手法を提案し,それをAD-CAMとダブする。
擬似ラベルとしてのAD-CAMは、最先端のCAMよりも強力なWSSSモデルが得られることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:06:32 GMT)
Minimizing the Accumulated Trajectory Error to Improve Dataset
Distillation [88.7] 本稿では,フラットな軌道を求める最適化アルゴリズムを提案する。
合成データに基づいてトレーニングされた重みは、平坦な軌道への正規化を伴う累積誤差摂動に対して頑健であることを示す。
提案手法は,高解像度画像を用いたImageNetデータセットのサブセットにおいて,勾配マッチング法の性能を最大4.7%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:49:11 GMT)
MagicVideo: Efficient Video Generation With Latent Diffusion Models [77.0] テキストの説明が与えられたら、MagicVideoはテキストの内容に高い関連性を持つ写真リアルなビデオクリップを生成することができる。
提案された効率的な3D U-Net設計により、MagicVideoは単一のGPUカード上で256x256の空間解像度でビデオクリップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:40:31 GMT)
Invisible Backdoor Attack with Dynamic Triggers against Person
Re-identification [71.8] 個人再識別(ReID)は、広範囲の現実世界のアプリケーションで急速に進展しているが、敵攻撃の重大なリスクも生じている。
動的トリガー・インビジブル・バックドア・アタック(DT-IBA)と呼ばれる,ReIDに対する新たなバックドア・アタックを提案する。
本研究は,提案したベンチマークデータセットに対する攻撃の有効性と盗聴性を広範囲に検証し,攻撃に対する防御手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:08:28 GMT)
Validation tests for GBS quantum computers using grouped count
probabilities [63.0] 我々は、多モードデータを検証する指紋として、グループカウント確率(GCP)の正P位相空間シミュレーションを使用する。
異なる非常に高階のグループカウントテストの指数的に大きなメニューからランダムにテストを生成することができる。
結果の大規模なテストスーツからランダムな高階GCPテストを使用することで、偽データを解き放つ方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 08:15:44 GMT)
How to Describe Images in a More Funny Way? Towards a Modular Approach
to Cross-Modal Sarcasm Generation [62.9] 本稿では,CMSG(Cross-modal sarcasm Generation)の新たな問題,すなわち,与えられた画像に対してサーカシックな記述を生成することについて検討する。
CMSGは、異なるモード間の相関だけでなく、サルカズムの特性をモデルが満たさなければならないため、困難である。
クロスモデルサルカズム生成のための抽出・生成・生成に基づくモジュール法(EGRM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:38:24 GMT)
CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature
Ensemble for Multi-modality Image Fusion [62.8] 我々は、赤外線と可視画像の融合を実現するために、CoCoNetと呼ばれるコントラスト学習ネットワークを提案する。
本手法は,主観評価と客観的評価の両面において,最先端のSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:02:07 GMT)
DYNAFED: Tackling Client Data Heterogeneity with Global Dynamics [60.6] 非イド分散データに対する局所訓練は、偏向局所最適化をもたらす。
自然な解決策は、サーバがデータ分散全体のグローバルなビューを持つように、すべてのクライアントデータをサーバに収集することです。
本稿では,データプライバシを損なうことなく,サーバ上でのグローバルな知識の収集と活用を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:13:06 GMT)
Q-Ensemble for Offline RL: Don't Scale the Ensemble, Scale the Batch
Size [58.8] 学習速度を適切に調整したミニバッチサイズをスケールすることで、トレーニングプロセスを桁違いに高速化できることを示す。
そこで本研究では,(1)Qアンサンブルの縮小,(2)分配行動の厳格化,(3)収束時間の改善など,ミニバッチサイズを拡大し,学習率を経時的に調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:48:25 GMT)
Let Offline RL Flow: Training Conservative Agents in the Latent Space of
Normalizing Flows [58.8] オフライン強化学習は、追加の環境相互作用なしに、事前に記録された、固定されたデータセット上でポリシーをトレーニングすることを目的としている。
我々は、最近、潜在行動空間における学習ポリシーを基礎として、生成モデルの構築に正規化フローの特別な形式を用いる。
提案手法が最近提案したアルゴリズムより優れていることを示すため,様々な移動タスクとナビゲーションタスクについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:57:10 GMT)
Convexifying Transformers: Improving optimization and understanding of
transformer networks [56.7] 本研究では,注目/変圧器ネットワークのトレーニング問題について検討し,新しい凸解析手法を提案する。
まず,自己注意機構の代替として凸を導入し,変圧器ネットワークの正規化学習問題を再構成する。
凸解析の副産物として,トークン間の空間性を促進する暗黙の規則化機構を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 18:17:47 GMT)
Joint Embedding Predictive Architectures Focus on Slow Features [56.4] JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)は、再構築不要の代替手段を提供する。
我々は、VICRegとSimCLRで訓練されたJEPAのパフォーマンスを、報酬にアクセスできることなく完全にオフラインで分析する。
JEPAメソッドはステップ毎にノイズが変わるが、ノイズが修正されるとフェールする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 00:50:11 GMT)
Heterogenous Ensemble of Models for Molecular Property Prediction [55.9] 分子の異なるモーダル性を考える手法を提案する。
これらのモデルをHuberRegressorでアンサンブルします。
これにより、OGB Large-Scale Challenge (2022)の2textsuperscriptndエディションの勝利のソリューションが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:25:26 GMT)
Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed
surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.4] 気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。
U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。
並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:46:35 GMT)
LA-VocE: Low-SNR Audio-visual Speech Enhancement using Neural Vocoders [53.3] 雑音の多い音声・視覚音声からのメルスペクトルをトランスフォーマーベースアーキテクチャにより予測する2段階のアプローチであるLA-VocEを提案する。
我々は、何千もの話者と11以上の異なる言語でフレームワークを訓練し、評価し、異なるレベルのバックグラウンドノイズや音声干渉に適応するモデルの能力について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:27:55 GMT)
DAQE: Enhancing the Quality of Compressed Images by Finding the Secret
of Defocus [52.8] 圧縮画像の既存の品質向上手法は、デフォーカスの性質を無視し、性能が劣る。
本稿では,2つの側面において圧縮画像の領域的デフォーカス差を考慮したDAQE手法の動的領域ベースディープラーニングアーキテクチャを提案する。
DAQEアプローチは、異なるデフォーカス値を持つ領域の多様なテクスチャパターンを別々に拡張することを学び、テクスチャワイドワン・ワン・ワン・ワン・エンハンスメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:08:47 GMT)
Patch-level Gaze Distribution Prediction for Gaze Following [49.9] トレーニング後の視線に対するパッチ分布予測(PDP)手法を提案する。
本モデルでは,アノテーションの差が大きい画像上でのより優れたヒートマップ分布を予測することにより,MSE損失の正則化を図っている。
実験により,ターゲット予測とイン/アウト予測サブタスクのギャップを埋めるモデルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:25:15 GMT)
Structure-Enhanced Deep Reinforcement Learning for Optimal Transmission
Scheduling [47.3] マルチセンサリモート推定システムの最適スケジューリングのための構造強化型深部強化学習フレームワークを開発した。
特に,政策構造に従う行動を選択する傾向にある構造強化行動選択法を提案する。
数値計算の結果,提案したDRLアルゴリズムはトレーニング時間を50%削減し,遠隔推定MSEを10%から25%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 00:13:35 GMT)
Towards Generalizable Graph Contrastive Learning: An Information Theory
Perspective [47.2] グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフ学習表現において最も代表的なアプローチである。
まず、GCL一般化能力のための測度GCL-GEを提案する。
我々は、一般化能力を高めたInfoAdvという名前のGCLフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:01:00 GMT)
Deepfake Detection: A Comprehensive Study from the Reliability
Perspective [46.2] キノコ入りのDeepfake合成材料はインターネット上で流通し、社会に深刻な影響を与えている。
本稿では,Deepfake検出の3つの側面,すなわち伝達可能性,解釈可能性,信頼性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:31:23 GMT)
Enhancing Intra-class Information Extraction for Heterophilous Graphs:
One Neural Architecture Search Approach [41.8] Intra-class Information Enhanced Graph Neural Networks (IIE-GNN) を提案する。
文献に基づいて統一されたフレームワークを提案し、ノード自身や近隣からのクラス内情報を抽出することができる。
また,IIE-GNNがノードワイズGNNを設計し,クラス内情報抽出を改善することにより,モデル性能を向上できることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:37:09 GMT)
Explaining (Sarcastic) Utterances to Enhance Affect Understanding in
Multimodal Dialogues [40.8] 本稿では,マルチモーダル(皮肉)対話インスタンスを入力とし,その説明として自然言語文を生成する深層ニューラルネットワーク MOSES を提案する。
本研究では, サルカズム検出, ユーモア識別, 感情認識など, 対話型対話システムにおいて, 様々な自然言語理解タスクに対して生成した説明を活用する。
評価結果から,MOSESはSEDの最先端システムよりも平均2%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 18:05:43 GMT)
A Unified Model for Tracking and Image-Video Detection Has More Power [37.1] TrIVD (Tracking and Image-Video Detection) は、画像OD、ビデオOD、MOTを1つのエンドツーエンドモデルに統合する最初のフレームワークである。
TrIVDは,すべての画像/ビデオODおよびMOTタスクに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:30:28 GMT)
Spectral Adversarial Training for Robust Graph Neural Network [36.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、わずかながら逆向きに設計された摂動に対して脆弱である。
逆行訓練(Adversarial Training,AT)は、逆行的な摂動トレーニングサンプルを用いて頑健なモデルを学ぶための成功例である。
本稿では,GNNの簡易かつ効果的な対人訓練手法であるスペクトル対人訓練(SAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 07:56:55 GMT)
Structure-Encoding Auxiliary Tasks for Improved Visual Representation in
Vision-and-Language Navigation [35.7] Vision-and-Language Navigation(VLN)では、研究者は通常、ImageNetで事前トレーニングされたイメージエンコーダを、エージェントがトレーニングまたはテストされる環境を微調整することなく利用する。
ナビゲーション環境のデータを事前学習し、画像エンコーダを改良する構造符号化補助タスク(SEA)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 23:04:39 GMT)
Revisiting Color-Event based Tracking: A Unified Network, Dataset, and
Metric [35.5] 上記の機能を同時に実現したCEUTrack(Color-Event Unified Tracking)のためのシングルステージバックボーンネットワークを提案する。
提案するCEUTrackはシンプルで,効率的で,75FPS以上を達成し,新たなSOTA性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:01:31 GMT)
Synthesizing Coherent Story with Auto-Regressive Latent Diffusion Models [33.7] 本稿では,歴史キャプションや生成画像に自動条件付き遅延拡散モデルAR-LDMを提案する。
これは、コヒーレントなビジュアルストーリー合成のための拡散モデルの利用に成功している最初の作品である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:22:24 GMT)
R2-MLP: Round-Roll MLP for Multi-View 3D Object Recognition [33.5] 多層パーセプトロン(MLP)のみに基づく視覚アーキテクチャは、コンピュータビジョンコミュニティで注目されている。
本稿では,異なるビューからのパッチ間の通信を考慮し,ビューに基づく3次元オブジェクト認識タスクを提案する。
我々のR$2$MLPは、概念的に単純な構造であるため、既存の手法と比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:13:02 GMT)
Hybrid Transformer Based Feature Fusion for Self-Supervised Monocular
Depth Estimation [33.0] アートのほとんどの状態(SOTA)は、与えられた入力画像から不均一マップを予測するために、自己監督的かつ教師なしの領域で機能する。
我々のモデルは、2つの完全畳み込み深度エンコーダを用いて学習した画素ごとの局所情報と、トランスフォーマーエンコーダによって異なるスケールで学習されたグローバルな文脈情報とを融合させる。
これは、ほとんどの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成するために、機能領域におけるマスク誘導マルチストリームの畳み込みを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:00:21 GMT)
Learning to Generate Image Embeddings with User-level Differential
Privacy [31.8] DP-FedEmbは、ユーザ毎の感度制御とノイズ付加を備えたフェデレーション学習アルゴリズムの一種である。
数百万のユーザがトレーニングに参加可能な場合,ユーティリティの低下を5%以内にコントロールしながら,強力なユーザレベルのDP保証を$epsilon2$で実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:59:37 GMT)
Embracing Ambiguity: Improving Similarity-oriented Tasks with Contextual
Synonym Knowledge [30.0] 文脈同義語知識は類似性指向のタスクに不可欠である。
ほとんどのプレトレーニング言語モデル(PLM)は、トレーニング前の目的に固有の制限があるため、同義的な知識を欠いている。
PICSOは、複数のドメインからPLMへの文脈的同義語知識の注入を支援するフレキシブルなフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:25:19 GMT)
Efficient Representations of Object Geometry for Reinforcement Learning
of Interactive Grasping Policies [30.0] 本稿では,様々な幾何学的に異なる実世界の物体の対話的把握を学習する強化学習フレームワークを提案する。
学習したインタラクティブなポリシーのビデオはhttps://maltemosbach.org/io/geometry_aware_grasping_policiesで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:47:33 GMT)
Leveraging per Image-Token Consistency for Vision-Language Pre-training [29.3] クロスモーダルマスク言語モデリング(CMLM)は,視覚言語関係の学習には不十分である。
視覚言語事前学習のためのEPIC(Leveraging Per Image-Token Consistency)を提案する。
提案手法は, 事前学習法と容易に組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:10:53 GMT)
DesNet: Decomposed Scale-Consistent Network for Unsupervised Depth
Completion [28.9] 教師なし深度補完は、接地トラスアノテーションを使わずにスパースから密集した深度を回復することを目的としている。
本研究では,絶対深度を相対深度予測とグローバルスケール推定に分解するDSCL戦略を提案する。
提案手法は,室内のNYUv2データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:56:18 GMT)
Auto-Focus Contrastive Learning for Image Manipulation Detection [28.3] 画像操作検出のためのAF-CL(Auto-Focus Contrastive Learning)ネットワークを提案する。
マルチスケールビュー生成(MSVG)とトレース関係モデリング(TRM)の2つの主要なアイデアを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 09:40:36 GMT)
SplitNet: Learnable Clean-Noisy Label Splitting for Learning with Noisy
Labels [27.8] 本研究では、SplitNetと呼ばれるクリーンノイズラベル分割のための学習可能なモジュールと、Noisy Labelsフレームワークによる学習について述べる。
提案手法は, 各種LNLベンチマークにおいて, 特に高雑音比設定において, 最先端で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 08:55:58 GMT)
Overfreezing Meets Overparameterization: A Double Descent Perspective on
Transfer Learning of Deep Neural Networks [27.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)の伝達学習の一般化挙動について検討する。
本研究では,移動学習の一般化行動が,ソースおよびターゲットタスクにおけるデータセットサイズの影響について検討する。
凍結した層が多すぎると、関連するソースタスクからの転送がより良くなり、関連するソースタスクからの転送と同等になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:26:23 GMT)
Non-reversible Parallel Tempering for Deep Posterior Approximation [26.4] 並列テンパリング(英: Parallel tempering、PT)は、マルチモーダル分布のシミュレーションのためのゴートワークホースである。
一般的な決定論的偶律(DEO)スキームは、非可逆性を利用して通信コストを$O(P2)$から$O(P)$に下げることに成功した。
我々は、非可逆性を促進するためのDECスキームを一般化し、幾何学的停止時間に起因するバイアスに対処するためのいくつかの解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:18:40 GMT)
RHCO: A Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with
Contrastive Learning for Large-scale Graphs [26.2] 本稿では,大規模不均一グラフ表現学習のためのRelation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning (RHCO)を提案する。
RHCOは最先端のモデルよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:45:04 GMT)
UnifiedABSA: A Unified ABSA Framework Based on Multi-task Instruction
Tuning [25.5] Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) は、微粒なアスペクトレベルの感情情報を提供することを目的としている。
多くのABSAタスクがあり、現在の主流パラダイムはタスクごとにタスク固有のモデルをトレーニングすることである。
マルチタスク命令チューニングに基づく汎用ABSAフレームワークUnifiedABSAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:21:09 GMT)
On Multi-head Ensemble of Smoothed Classifiers for Certified Robustness [25.0] ランダム化平滑化(Randomized Smoothing, RRS)は,ロバスト性認定のための有望な手法である。
本研究では,複数の頭部を持つネットワークを拡張し,それぞれがアンサンブルの分類器を含む。
新たなトレーニング戦略として,SPACTE(Self-PAced Circular-Teaching)が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:31:53 GMT)
Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value
Adaptors [23.9] General Retrieval Adaptors for Continual Editing(GRACE)は、選択したレイヤのアクティベーションを適応コードブックにキャッシュし、ストリームを編集し、オリジナルのモデルの重みを凍結する。
これにより、GRACEはストリーミングエラーのみを使用して、無関係な入力を最小限に抑えながら、連続して何千回もモデルを編集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:18:22 GMT)
Learning Nonlinear Couplings in Network of Agents from a Single Sample
Trajectory [23.4] 本稿では,結合関数を用いて制御力学をモデル化可能な動的ネットワークのクラスを考える。
ネットワークからの1つのサンプル軌道のみを用いて、一般的な結合関数のクラスを学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:14:14 GMT)
Noisy Symbolic Abstractions for Deep RL: A case study with Reward
Machines [23.2] 報酬関数がReward Machinesによってキャプチャされたシンボル言語で指定された場合、RLを介してポリシーを生成する方法について検討する。
雑音の象徴的な抽象概念を用いて、リワードマシンにおけるポリシー学習の問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 08:13:48 GMT)
The Stack: 3 TB of permissively licensed source code [22.5] Stackは、30のプログラミング言語でパーミッシブにライセンスされたソースコードのデータセットである。
以前報告されたHumanEvalとMBPPのパフォーマンスは、パーミッシブライセンスデータのみを使用して一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 18:15:30 GMT)
Normalizing Flows for Human Pose Anomaly Detection [20.2] 我々は,人間のポーズの異常検出に問題を蒸留し,その結果に影響を及ぼす外観などの異なるパラメータのリスクを低減する。
我々のモデルは人間のポーズグラフのシーケンスを直接処理し、非常に軽量である(sim1K$ parameters)。
我々は,教師なし上海技術データセットと教師なしUB正規データセットという,2つの異常検出ベンチマークの技術的結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:02:50 GMT)
AI-KD: Adversarial learning and Implicit regularization for
self-Knowledge Distillation [19.8] 本稿では, 自己知識蒸留(AI-KD)における対向学習と暗黙の正則化という, 対向的ペナル化自己知識蒸留法を提案する。
我々のモデルは,事前学習と過去の予測確率から得られた決定論的および進歩的知識を蒸留するだけでなく,逆学習を用いて決定論的予測分布の知識を伝達する。
提案手法の有効性を実証し,提案手法が最先端手法よりも優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:30:58 GMT)
Learning with Noisily-labeled Class-imbalanced Data [18.8] 実世界の大規模データセットはノイズにラベル付けされ、クラス不均衡である。
本稿では,その問題に対処する表現キャリブレーション手法RCALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:36:48 GMT)
PointResNet: Residual Network for 3D Point Cloud Segmentation and
Classification [18.5] ポイントクラウドのセグメンテーションと分類は、3Dコンピュータビジョンの主要なタスクである。
本稿では,残差ブロックベースアプローチであるPointResNetを提案する。
我々のモデルは、セグメント化と分類タスクのためのディープニューラルネットワークを用いて、3Dポイントを直接処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:39:48 GMT)
Mulco: Recognizing Chinese Nested Named Entities Through Multiple Scopes [18.4] ネスト構造における名前付きエンティティを複数のスコープで認識する新しい手法であるMulcoを提案する。
ChiNesEをベースとしたMulcoは,複数のスコープを通してネスト構造における名前付きエンティティを認識可能な新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:53:05 GMT)
Learning to Search for Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement
Learning [18.2] 本稿では,完全解の符号化にグラフ表現を用いるJSSPの改良を学習するためのDRLに基づく新しい手法を提案する。
改善中のソリューション評価を高速化するために,複数のソリューションを同時に評価できる新しいメッセージパッシング機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:20:13 GMT)
SeDR: Segment Representation Learning for Long Documents Dense Retrieval [17.9] 長文Dense Retrieval(SeDR)のためのセグメンテーション表現学習を提案する。
SeDRは長いドキュメントを文書認識とセグメント認識の表現にエンコードするが、分割とプーリングの複雑さを保っている。
MS MARCO と TREC-DL データセットを用いた実験により,SeDR は DR モデルにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:28:44 GMT)
MINTIME: Multi-Identity Size-Invariant Video Deepfake Detection [17.7] 我々はMINTIMEというビデオディープフェイク検出手法を導入し、空間的および時間的異常を捉え、同じビデオ内の複数の人のインスタンスと顔サイズの変化を処理します。
複数の人を含むビデオにおいて、最大14%のAUCを改善して、ForgeryNetデータセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:17:24 GMT)
Audio-visual video face hallucination with frequency supervision and
cross modality support by speech based lip reading loss [17.6] 本稿では,VFH-GAN (VFH-GAN) を用いた新しい視覚的ビデオ・ハロシン化生成ネットワークを提案する。
このアーキテクチャは、顔構造の動きと関連する音声信号との意味的相関を利用する。
現状との視覚的比較と定量的比較は、性能と有効性に有意な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:44:11 GMT)
Efficient Meta Reinforcement Learning for Preference-based Fast
Adaptation [17.2] 本研究では,ループ内強化学習の文脈における少数ショット適応の問題について検討する。
そこで我々は,嗜好に基づくフィードバックによる迅速なポリシー適応を実現するメタRLアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 03:55:09 GMT)
UniMASK: Unified Inference in Sequential Decision Problems [17.1] UniMASKフレームワークを導入し、様々なシーケンシャルな意思決定タスクでトレーニング可能なモデルを特定する統一的な方法を提供する。
単一のUniMASKモデルは、シングルタスクモデルと同じようなパフォーマンスで多くのタスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:54:49 GMT)
Can Single-Pass Contrastive Learning Work for Both Homophilic and
Heterophilic Graph? [16.5] 既存のグラフコントラッシブ・ラーニング(GCL)は、通常、コントラシブ・ロスを構築するために1つのインスタンスに対して2つのフォワード・パスを必要とする。
本稿では,その特性に基づくシングルパスグラフの対照的な学習損失を導入し,下流タスクにおける損失の最小化に関する性能保証を提供する。
経験的に、ヘテロフィリーの度合いが異なる14のベンチマークデータセットでは、SP-GCLが学んだ機能は、既存の強いベースラインにマッチしたり、上回ったりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 07:18:56 GMT)
ESTAS: Effective and Stable Trojan Attacks in Self-supervised Encoders
with One Target Unlabelled Sample [16.5] ESTASは1つのターゲットクラスサンプルで99%の攻撃成功率(ASR)を達成する。
従来の研究と比較すると、ESTASは平均で30%のASR増加と8.3%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 08:58:34 GMT)
FedDCT: Federated Learning of Large Convolutional Neural Networks on
Resource Constrained Devices using Divide and Co-Training [16.4] 我々は,リソース制限エッジデバイス上で大規模かつ高性能なCNNを使用できる分散学習パラダイムであるFedDCTを紹介する。
我々は、CIFAR-10、CIFAR-100、および2つの実世界の医療データセットHAM10000、VAIPEを含む標準化されたデータセットの実験を経験的に実施する。
他の既存手法と比較して、FedDCTは精度が高く、通信ラウンドの回数を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:11:56 GMT)
Turning Silver into Gold: Domain Adaptation with Noisy Labels for
Wearable Cardio-Respiratory Fitness Prediction [16.3] 教師なしドメイン適応と多識別器適応学習という2つの重要な要素を持つ新しいモデルであるUDAMAを提案する。
実験室で測定した最大酸素消費量を予測する上での課題について,本枠組みを検証した。
実験の結果,提案フレームワークは,corr = 0.665 $pm$ 0.04 の最適性能を達成し,精度の高い適合度推定を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:55:48 GMT)
Are Out-of-Distribution Detection Methods Reliable? [15.5] 本稿では,現実的な環境下での配当検出(OOD)の性能を評価するための新しい評価枠組みを確立する。
新しいOODテストデータセットであるCIFAR-10-R、CIFAR-100-R、MVTec-Rは、研究者が現実的な分布シフトの下でOOD検出性能をベンチマークできるようにする。
標準ベンチマークデータセットのさらなるパフォーマンス改善は、そのようなモデルの現実のユーザビリティを向上するものではないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 07:30:15 GMT)
Font Representation Learning via Paired-glyph Matching [15.4] 本稿では,フォントスタイルを潜在空間に埋め込む新しいフォント表現学習手法を提案する。
フォントを他者から識別的に表現するために,マッチングに基づくフォント表現学習モデルを提案する。
フォント表現学習方式は,既存のフォント表現学習手法よりも優れた一般化性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:27:27 GMT)
Deep Learning on a Healthy Data Diet: Finding Important Examples for
Fairness [15.2] データ駆動予測ソリューションは、主に商用アプリケーションで使われているが、バイアスやステレオタイプに悩まされる傾向がある。
データ拡張は、トレーニングデータセットに反実例を追加することで、性別バイアスを低減する。
拡張データセットのいくつかの例は、公平性には重要でも有害でもないことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 22:42:30 GMT)
FAF: A novel multimodal emotion recognition approach integrating face,
body and text [13.5] 我々は、感情認識作業を容易にするために、大規模マルチモーダル感情データセット「HED」を構築した。
認識の精度を高めるため,重要な感情情報の探索に「特徴アフター・フィーチャー」フレームワークが用いられた。
我々は、"HED"データセットの評価に様々なベンチマークを使用し、その性能を本手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:43:36 GMT)
Modeling Fine-grained Information via Knowledge-aware Hierarchical Graph
for Zero-shot Entity Retrieval [11.5] 我々は,よりきめ細かい情報を文埋め込みに補完するものとして,GERを提案する。
これらの知識ユニットから情報を集約することで、言及/関心に関するきめ細かい情報を学習する。
一般的なベンチマーク実験の結果,提案するGERフレームワークは,従来の最先端モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:37:53 GMT)
VER: Learning Natural Language Representations for Verbalizing Entities
and Relations [11.4] 本稿では,エンティティとリレーショナルを言語化する統一モデルVERを提案する。
本稿では,任意のエンティティやエンティティを入力として取り込んで,エンティティや関係を表現する文を生成するシステムの構築を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:50:33 GMT)
Learning from Long-Tailed Noisy Data with Sample Selection and Balanced
Loss [9.8] 本稿では,長い尾を持つ雑音データからサンプル選択と損失のバランスをとる頑健な学習法を提案する。
具体的には、ノイズのあるトレーニングデータをクリーンなラベル付きセットとサンプル選択付き未ラベルセットに分離し、半教師付きで深層ニューラルネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 08:48:34 GMT)
Simultaneously Learning Robust Audio Embeddings and balanced Hash codes
for Query-by-Example [8.6] 最先端のシステムは、ディープラーニングを使ってコンパクトなオーディオ指紋を生成する。
これらのシステムは、指紋を定量化し、教師なしの方法でハッシュコードにインデックスを配置し、検索を高速化する。
指紋とハッシュコードのバランスをエンドツーエンドに計算するための自己教師付き学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:22:44 GMT)
Algorithmic Decision-Making Safeguarded by Human Knowledge [8.5] 我々は人的知識によるアルゴリズム決定の強化について研究する。
アルゴリズム決定が大規模データに対して最適である場合、非データ駆動のヒューマンガードレールは、通常、何の利益も与えないことを示す。
これらのケースでは、十分なデータであっても、人間の知識による増強は、アルゴリズムによる決定の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:13:32 GMT)
GLT-T: Global-Local Transformer Voting for 3D Single Object Tracking in
Point Clouds [8.4] 現在の3Dシングルオブジェクト追跡手法は、一般的に3D領域の提案ネットワークであるVoteNetに基づいている。
この成功にもかかわらず、VoteNetのオフセット学習のキューとして単一のシードポイント機能を使用することで、高品質な3D提案が生成されるのを防ぐことができる。
そこで本研究では,より情報的な手がかりを提供し,潜在的なシードポイントにもっと注意を払うための,新しいグローバル・ローカル・トランスフォーマー投票方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 09:53:24 GMT)
Interpretable Scientific Discovery with Symbolic Regression: A Review [8.4] 記号回帰は、データから直接数学的表現を学ぶための有望な機械学習手法として現れつつある。
本調査では,シンボル回帰法について概観し,その強度と限界について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 05:12:39 GMT)
Automatic Test Pattern Generation for Robust Quantum Circuit Testing [7.9] 量子テストパターンを表現するための安定化プロジェクタ分解(SPD)を導入し、クリフォード専用回路を用いてテストアプリケーションを構築する。
我々はSPD生成アルゴリズムと、SPDの生成における局所性と空間性の両方を活用するいくつかの加速技術を開発した。
例えば、10キュービットQFT回路のアルゴリズムによってテストパターンが自動生成され、テストアプリケーションを91%以上の精度でシミュレーションすることで故障を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:27:57 GMT)
Mask Off: Analytic-based Malware Detection By Transfer Learning and
Model Personalization [7.7] 分析に基づくディープニューラルネットワーク,Android Malware Detection (ADAM)
本稿では,解析に基づくディープニューラルネットワーク,Android Malware Detection (ADAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:52:15 GMT)
An interpretable imbalanced semi-supervised deep learning framework for
improving differential diagnosis of skin diseases [7.4] 本稿では,多種性インテリジェント皮膚診断フレームワーク(ISDL)の解釈可能性と非バランス半教師あり学習に関する最初の研究について述べる。
ISDLは0.979の精度,0.975の感度,0.973の特異度,0.974のマクロF1スコア,およびマルチラベル皮膚疾患分類における0.999の受信操作特性曲線(AUC)以下の領域を有望な性能で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 03:33:33 GMT)
IC3D: Image-Conditioned 3D Diffusion for Shape Generation [7.1] 画像誘導により3次元形状を生成する最初の3次元拡散モデルIC3Dを提案する。
また、Voxelsを3D表現として採用した最初の3D DDPMモデルでもある。
生成拡散モデルは,3次元生成品質と多様性の最先端性を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:21:42 GMT)
Instability in clinical risk stratification models using deep learning [6.7] 我々は,同一の深層学習モデルを用いて,同一の訓練データに対する繰り返しトレーニングを行うことで,患者レベルでの有意に異なる結果が得られることを示した。
モデル学習におけるランダム性の効果を測定するための2つの安定性指標と、モデル安定性を改善するための緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 00:16:04 GMT)
Decoding Attention from Gaze: A Benchmark Dataset and End-to-End Models [6.6] 視線追跡は、生態学的に有効な環境において、人間の認知に関する豊富な行動データを提供する可能性がある。
本稿では,コンピュータビジョンツールを用いて,時間とともに参加者の過度な視覚的注意の軌跡を評価する作業である「アテンション・デコーディング」について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:24:57 GMT)
Real-time Local Feature with Global Visual Information Enhancement [6.6] 現在のディープラーニングベースのローカル特徴アルゴリズムは、常に限定的な受容場を持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを利用する。
提案手法では,軽量ネットワークにおいて,グローバルな視覚的手がかりを融合するグローバル拡張モジュールを提案する。
公開ベンチマークの実験では、この提案が視覚的干渉に対してかなりの堅牢性を達成し、同時にリアルタイムに実行できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 13:44:20 GMT)
A Theory of Unsupervised Translation Motivated by Understanding Animal
Communication [6.5] 教師なし機械翻訳を解析するための理論的枠組みを提案する。
フレームワークを2つの言語モデルでインスタンス化する。
意外なことに、教師なし翻訳に必要なソースデータの量は教師なし設定に匹敵することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:55:38 GMT)
Federated deep transfer learning for EEG decoding using multiple BCI
tasks [6.3] ディープラーニングはBCI復号化で成功している。
非常にデータ不足であり、複数のソースからのデータをプールする必要がある。
近年,脳波復号化のためのトランスファーラーニングが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 13:12:33 GMT)
Semi-supervised Local Cluster Extraction by Compressive Sensing [6.2] 局所クラスタリング問題は、グラフ構造全体を知る必要なく、グラフ内の小さな局所構造を抽出することを目的としている。
圧縮センシングの概念を適用した半教師付き局所クラスタ抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 22:55:07 GMT)
Pragmatic Constraint on Distributional Semantics [6.1] Zipf-lawトークン分布は,選択したトークン化に関係なく出現することを示す。
Zipfの分布は2つの異なるトークン群によって特徴づけられ、その頻度と意味の両面で異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:51:06 GMT)
Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse
Problems [6.1] 雑音線形測定から未知の信号を再構成するための教師なし汎用サンプリング手法を提案する。
具体的には、未知信号の先行は、1つの事前学習拡散モデル(DM)によって暗黙的にモデル化される
後方サンプリングでは、正確な雑音摂動確率スコアの難易度に対処するため、単純で効果的な擬似雑音摂動スコアを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:09:49 GMT)
SafeLight: A Reinforcement Learning Method toward Collision-free Traffic
Signal Control [5.9] アメリカの道路事故の4分の1は、信号のタイミングの問題により交差点で発生している。
安全強化強化学習法(SafeLight)を提案する。
本手法は交通の移動性を高めながら衝突を著しく低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 05:09:12 GMT)
MetaMax: Improved Open-Set Deep Neural Networks via Weibull Calibration [5.8] オープンセット認識(Open-set recognition)とは、トレーニング中に見られなかったクラスが推論時に現れる問題を指す。
OpenMaxは、オープンセット認識に対処する最初のディープニューラルネットワークベースのアプローチである。
本稿では,クラスのアクティベーションベクトルを直接モデル化することで,従来の手法を改良した,より効率的な後処理手法であるMetaMaxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 05:10:33 GMT)
Understanding and Improving Knowledge Distillation for
Quantization-Aware Training of Large Transformer Encoders [5.4] 量子化された大形変圧器の注意回復におけるKDのメカニズムを詳細に解析する。
注意マップと注意出力損失の2つのKD手法を提案する。
様々なトランスフォーマーエンコーダモデルによる実験結果から,提案手法はQATにおける2ビット以下の重み量子化による最先端の精度を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:23:23 GMT)
Constraining Multi-scale Pairwise Features between Encoder and Decoder
Using Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation [5.4] 本稿では,EnCoという一方的な画像翻訳フレームワークを提案する。
まず、生成器のエンコーダとデコーダのマルチスケールなペアワイズ機能に対する明示的な制約を示す。
第2に、ランダムなネガティブサンプリングを置き換えるために、識別的注意誘導型ネガティブサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:39:57 GMT)
Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for
Efficient Spatial Concept Formation [5.4] 「この研究は、利用者に質問するロボットの動作」を解釈することで特徴付けられる。
情報ゲインに基づく能動探索(SpCoAE)による空間概念形成のための能動推論手法を提案する。
提案手法は,家庭環境において適切な空間概念を形成する位置を効率的に決定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:12:17 GMT)
ECM-OPCC: Efficient Context Model for Octree-based Point Cloud
Compression [4.3] 我々は,十分に効率的なコンテキストモデルを提案し,ポイントクラウドのための効率的なディープラーニングを設計する。
具体的には、まず、自己回帰的コンテキストを活用するために、ウィンドウ制約付きマルチグループ符号化戦略を提案する。
また、その祖先と兄弟に対する現在のノードの依存性を利用するためのデュアルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 09:20:32 GMT)
Context-Aware Data Augmentation for LIDAR 3D Object Detection [4.1] GTサンプルは、トレーニング中にライダーフレームに接地構造を挿入することにより、検出性能を効果的に向上する。
これらのサンプルは、しばしば不合理な領域に配置され、ターゲットと背景の間の間違ったコンテキスト情報を学ぶために、モデルを誤解させる。
本研究では,挿入対象の適切な配置を保証する文脈認識型データ拡張手法(CA-aug)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:45:18 GMT)
Deep Composite Face Image Attacks: Generation, Vulnerability and
Detection [3.7] 顔認証システム(FRS)の脆弱性により、顔操作攻撃は生体認証研究者の注意を引き付けている。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく複合顔画像攻撃(CFIA)生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:31:52 GMT)
Safe Control Under Input Limits with Neural Control Barrier Functions [3.5] 入力飽和を回避する制御バリア関数(CBF)をベースとした安全制御系を新たに構築する手法を提案する。
ニューラルネットワークやディープラーニングといった機械学習のテクニックを活用して、非線形制御設計におけるこの難しい問題を単純化します。
本研究では,10D状態,4D入力クアッドコプター-ペンデュラムシステムに対する実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:01:37 GMT)
F2SD: A dataset for end-to-end group detection algorithms [3.3] 我々は、F2SD(F-formation Simulation dataset)と呼ばれる、F-formation Detectionのためのシミュレーション画像の大規模データセットを開発した。
F2SDには、GTA-5からシミュレートされた6万近い画像が含まれており、バウンディングボックスと画像の向き情報がある。
このような大規模なシミュレートされたデータセットを現実的に構築することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:42:22 GMT)
Complete monogamy of the multipartite quantum mutual information [3.2] 量子相互情報(QMI)は、システム内の相互情報を表示するだけでなく、絡み合いを超えた量子相関を示す。
ここでは、フォン・ノイマンのエントロピーに基づく多部量子相互情報の2つの選択肢を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 00:23:50 GMT)
Discrete Lagrangian Neural Networks with Automatic Symmetry Discovery [3.1] 離散ラグランジアンとその対称性群を運動の離散観測から学習する枠組みを導入する。
学習過程はラグランジアンの形を制限せず、速度や運動量の観測や予測を必要とせず、コスト項も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 00:46:33 GMT)
A CNN-Transformer Deep Learning Model for Real-time Sleep Stage
Classification in an Energy-Constrained Wireless Device [2.6] 本稿では,単一チャネル脳波データに基づく自動睡眠ステージ分類のためのディープラーニング(DL)モデルを提案する。
このモデルは、ローカル処理によるリアルタイム操作のために、エネルギーとメモリ制限されたデバイス上で動作するように設計された。
我々は、Arduino Nano 33 BLEボード上で、提案モデルの小型版をテストし、完全に機能し、精度が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:22:30 GMT)
Diffeomorphic Information Neural Estimation [2.6] Mutual Information (MI) と Conditional Mutual Information (CMI) は情報理論の多目的ツールである。
DINE (Diffomorphic Information Neural Estorimator) は連続確率変数のCMIを推定するための新しい手法である。
興味のある変数は、より単純な分布に従う適切なサロゲートに置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 03:03:56 GMT)
Statistical Optimality of Divide and Conquer Kernel-based Functional
Linear Regression [2.4] 本稿では,対象関数が基礎となるカーネル空間に存在しないシナリオにおいて,分割・コンカレント推定器の収束性能について検討する。
分解に基づくスケーラブルなアプローチとして、関数線形回帰の分割・収束推定器は、時間とメモリにおけるアルゴリズムの複雑さを大幅に減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:29:06 GMT)
Coarse-to-fine Task-driven Inpainting for Geoscience Images [1.8] 本稿では,高度可視化品質を同時に向上させるため,閉鎖領域の修復を目標とする。
地学画像の複雑なコンテキストから,粗大から細大のエンコーダ・デコーダネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:14:51 GMT)
Feature Weaken: Vicinal Data Augmentation for Classification [1.7] モデルトレーニングと同一のコサイン類似性を持つビジナルデータ分布を構築するためにFeature Weakenを用いている。
この研究は、モデルの分類性能と一般化を改善するだけでなく、モデルの訓練を安定させ、モデルの収束を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 11:00:23 GMT)
The Hitchiker's Guide to Successful Living Lab Operations [1.6] リビングラボは、快適さ、健康、省エネルギーを改善するために、人間と建物の間の相互作用をどのように最適化するかを評価する。
既存のリビングラボは、プロジェクト固有のもので、拡張性がなく、他のラボと比較するには柔軟性がない。
我々は,多分野のスマート環境研究のための,オープンソースの相互運用型リビングラボプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:06:47 GMT)
Semantic Similarity-Based Clustering of Findings From Security Testing
Tools [1.6] 特に、複数の観点からソフトウェアアーチファクトを検査した後、レポートを生成する自動セキュリティテストツールを使用するのが一般的である。
これらの重複した発見を手動で識別するには、セキュリティ専門家は時間、努力、知識といったリソースを投資する必要がある。
本研究では,意味論的に類似したセキュリティ発見のクラスタリングに自然言語処理を適用する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:03:19 GMT)
Approximate Uncertainty Propagation for Continuous Gaussian Process
Dynamical Systems [0.8] 既存の手法が誤った暗黙的な独立を仮定し、モデルによる不確実性を過小評価していることを示す。
そこで本研究では,サンプリング法に適合する効率的な不確実性推定のための数値解法のクラスを導出するGPモデルの一方向線形近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 22:19:39 GMT)
A Lightweight Domain Adaptive Absolute Pose Regressor Using Barlow Twins
Objective [0.6] 本稿では,絶対ポーズ回帰のためのドメイン適応型トレーニングフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,並列ブランチの訓練に生成手法を用いて,シーンイメージを異なる領域に拡張する。
その結果、約24倍のFLOP、12倍のアクティベーション、MS-Transformerの5倍のパラメータを使用しても、我々のアプローチはCNNベースのアーキテクチャよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:18:53 GMT)
Safe Reinforcement Learning using Data-Driven Predictive Control [0.5] 安全でない動作のフィルタとして機能するデータ駆動型安全層を提案する。
安全層は、提案されたアクションが安全でない場合にRLエージェントをペナルティ化し、最も安全なものに置き換える。
本手法は,ロボットナビゲーション問題において,最先端の安全RL法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:10:40 GMT)
A high-fidelity quantum matter-link between ion-trap microchip modules [0.1] 本稿では、隣接する量子コンピューティングモジュール間でイオン量子ビットが転送される量子物質リンクを提案する。
このリンクがキュービットの位相コヒーレンスに確実に影響しないことを示す。
我々の研究は、フォールトトレラントなユーティリティスケールの量子計算が可能なQCの実装を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:04:56 GMT)
Estimating Task Completion Times for Network Rollouts using Statistical
Models within Partitioning-based Regression Methods [0.0] 本稿では,通信ネットワークのロールアウト計画問題に対するデータと機械学習に基づく予測ソリューションを提案する。
マイルストーン完了時間の履歴データを使用することで、モデルはドメイン知識を取り入れ、ノイズを処理し、プロジェクトマネージャに解釈できる必要があります。
本稿では,各パーティションにデータ駆動統計モデルを組み込んだ分割型回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:28:12 GMT)
Unadjusted Hamiltonian MCMC with Stratified Monte Carlo Time Integration [0.0] 未調整のハミルトンモンテカルロ (uHMC) アルゴリズムが提案されている。
成層モンテカルロ (SMC) 時間積分器を基礎となるハミルトン力学に用いている。
uHMCアルゴリズムとVerlet時間積分の複雑さは、一般に$Oleft((d/K)1/2 (L/K)2 varepsilon-1 log( boldsymbolmathcalW2(mu, nu) / varepsilon-1 log( boldsymbolmathcalW)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:45:26 GMT)
Theory of superconducting qubits beyond the lumped element approximation [0.0] 多くの重要な物理問題は標準回路モデルの範囲を超えている。
我々はこれらの問題に対処できる形式主義を発展させる。
この理論は超伝導量子ビットを前方に駆動する驚くべき実験的な成果に付随する有望なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:51:37 GMT)
Simulating the Femtouniverse on a Quantum Computer [0.0] 量子シミュレーションを用いて, 4D SU(2) Yang-Mills の低層スペクトルを有限体積で計算する。
この極限において、理論は3つの相互作用粒子が特定の境界条件で3つの球内を移動する量子力学と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 05:09:01 GMT)
Self-supervised iRegNet for the Registration of Longitudinal Brain MRI
of Diffuse Glioma Patients [0.0] 本稿では,脳腫瘍シーケンス登録チャレンジ2022(BraTS-Reg2022)における縦型脳MRIタスクの登録への貢献について述べる。
我々はiRegNetを拡張した教師なし学習手法を開発した。
実験結果から, 自己監督モデルにより, 初期平均中央値絶対誤差 (MAE) を8.20 (7.62) mm から最低値 3.51 (3.50) mm に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:02:52 GMT)
Reward is not Necessary: How to Create a Compositional Self-Preserving
Agent for Life-Long Learning [0.0] 報酬信号や報酬最大化を目的としない生理モデルに基づくエージェントを導入する。
我々のエージェントは Operator Bellman Equations (OBEs) と呼ばれるベルマン方程式の新しいクラスを用いて定義される。
OBEは、ゴールを達成するために使われるポリシーの最終状態時刻に初期状態時刻をマッピングする最適なゴール条件遷移演算子を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:48:01 GMT)
Revealing Robust Oil and Gas Company Macro-Strategies using Deep
Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] エネルギー移行は、低炭素のビジネスモデルに適応できない場合、主要な国際石油会社(IOC)に存在リスクをもたらす可能性がある。
我々は,IOCの意思決定をシミュレートするエネルギーシステムウォーゲームにおいて,深層マルチエージェント強化学習を用いた。
戦略は、初期の移行指向のムーブメントの結果、低炭素のビジネスモデルの形で現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:52:59 GMT)
Quantum Fluids of Light [0.0] 光の量子流体は、空間閉じ込めや回折から有限質量を得る光子のアンサンブルである。
これらの流体の特異な性質は、標準凝縮物質系と比較して強調される。
光の強い相関流体に関する新しい世代の実験と光電子応用への展望をスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 13:40:57 GMT)
Quantum Crosstalk Robust Quantum Control [0.0] マルチキュービットシステムのクロストークロバスト単一キュービット制御を実現する条件を開発する。
この条件の有効性は、量子状態保存とノイズ特性の領域で説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:51:53 GMT)
Quadratically Regularized Optimal Transport: nearly optimal potentials
and convergence of discrete Laplace operators [0.0] 離散ラプラス作用素がラプラス-ベルトラミ作用素に収束するグラフを構築する。
この問題の第一次最適ポテンシャルを導出し、その結果得られる解が、多孔質媒質方程式のよく知られたバレンブラット-プラトル解と驚くほど類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 22:12:16 GMT)
Probability conservation for multi-time integral equations [0.0] そのような方程式の深刻な問題は、通常、$psi|2$ 上の積分が時間内に保存されないことである。
光円錐に沿ったリタード相互作用を持つ特別な積分方程式のクラスに対して、確率積分確率は、実際にすべてのコーシー曲面上で成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 18:32:11 GMT)
Petroleum prices prediction using data mining techniques -- A Review [0.0] 本研究は,石油価格の予測を行うための既存のデータマイニング技術について概説する。
データマイニング技術は回帰モデル、ディープニューラルネットワークモデル、ファジィセットとロジック、ハイブリッドモデルに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:33:02 GMT)
PartCom: Part Composition Learning for 3D Open-Set Recognition [0.0] 我々は3Dオープンセット認識(OSR)に対処する試みを行っている。
そこで我々は,PartCom という新しい部分プロトタイプベースの OSR 手法を提案する。
我々はCAD形状データセットとスキャン形状データセットの両方に基づく3種類の3次元OSRタスクの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 06:27:40 GMT)
Optimized numerical gradient and Hessian estimation for variational
quantum algorithms [0.0] チューナブルな数値推定器は回路量子ビット数に比例して指数関数的に減少する推定誤差を提供する。
パラメータシフト推定器は,任意の状況下での推定精度で標準の非スケール推定値を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:31:06 GMT)
On the effective secular equation [0.0] 数年前に提案された実効世俗方程式は、固有値方程式の例外点の位置を推定するのに適していることを示す。
説明的な例として、よく知られたマチューを選ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:51:28 GMT)
On a charged spinless point particle minimally coupled to a constant
magnetic field in a noncommutative plane [0.0] 非可換平面における定磁場に結合した荷電スピンレス点粒子に対して、数学的かつ物理的に一貫した最小限の処方則を提供する。
2次元の量子力学の文脈において、広く不注意に使用される最小限の処方薬とは対照的にゲージ不変の処方薬であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 21:09:26 GMT)
On Classical and Hybrid Shadows of Quantum States [0.0] 古典的な影は、古典的なコンピュータ上の量子状態を保存するための計算的に効率的なアプローチである。
我々は、古典的な影を使って多体力学をシミュレートする利点と限界について論じる。
システムの一部の計測結果から構築されたハイブリッドシャドウの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:04:22 GMT)
Nodes and Spin Windings for Topological Transitions in Light-Matter
Interactions: \\ Anisotropic Quantum Rabi Model as a Born Abstract Artist [0.0] 異なる位相情報のレベルを抽出することにより、異方性量子ラビモデル(QRM)のエネルギースペクトルに新しい光を流す。
驚くべきことに、スピン巻線は抽象芸術作品と高い霊的類似性を持つ肖像画をしばしば生み出しており、これは異方性QRMが物理的モデルのピカソであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 20:18:04 GMT)
Near-unity efficiency and photon indistinguishability for the
"hourglass" single-photon source using suppression of background emission [0.0] 本研究では, フォノン誘起脱コヒーレンスの存在下での効率性と識別不可能性のトレードオフの影響について論じる。
我々は、フォトニックな「時間ガラス」の設計により、予測された最大値を超える$varepsilon eta$を改善することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:34:30 GMT)
Many-body coherence and entanglement probed by randomized correlation
measurements [0.0] 多体量子状態の同一成分間のコヒーレンスを適切な相関関数で問うことができることを示す。
低次相関器が多体コヒーレンスを完全に特徴づける十分な条件を構成者の相互識別性によって制御されるものとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:01:23 GMT)
Macroscopic quantum correlation in a delayed-choice quantum eraser
scheme [0.0] コヒーレント光子対を用いた遅延チョイス量子消去器のコヒーレンス解釈を行った。
量子絡み合いは量子力学のユニークな特徴として知られており、古典物理学では得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:25:43 GMT)
Machine Learning Methods for Anomaly Detection in Nuclear Power Plant
Power Transformers [0.0] 原子力発電所は多くの変圧器を運用しており、寿命は25年を超えている。
電力変換器を監視する重要な方法は、溶解ガスのクロマトグラフィー解析である。
本研究では,機械学習およびデータ解析手法を用いて,変圧器の欠陥や欠陥を自動的に検出するアルゴリズムの開発段階について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:20:26 GMT)
MEESO: A Multi-objective End-to-End Self-Optimized Approach for
Automatically Building Deep Learning Models [0.0] 本稿では,ディープラーニングモデルの自動構築のためのエンドツーエンドの自己最適化手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、最先端のアプローチと比較して、様々な競合モデルを発見することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 09:36:13 GMT)
Inversionless gain in a lossy medium [0.0] ルビジウム-水素混合系のドップラー拡散3レベル系におけるコヒーレンス効果によるインバージョン無しゲインについて検討した。
細胞の小型化は、細胞の壁と原子の衝突を引き起こす。
我々は、ゲインプロファイルの進化における細胞小化の役割を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:31:28 GMT)
Harmonic oscillator coherent states from the orbit theory standpoint [0.0] 非可換積分によって構成されるコヒーレント状態のアナログは、リー群上の微分方程式系の解の項で表せることを示す。
構成された解は、ラグランジュ部分多様体上のヒルベルト空間函数上のリー代数の既約表現と共役表現の軌道に直接関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 17:15:02 GMT)
Graceful Forgetting II. Data as a Process [0.0] 本稿では,データ取得,キュレーション,活用の3つの段階を区別する。
第2フェーズの機能であるキュレーションは、限られたストレージが与えられたデータの将来的な価値を最大化することである。
このためには、(a)データが要約統計の形式をとる必要があり、(b)これらの統計は、無限に再スケーリングするプロセスに従う必要がある、と私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 09:02:51 GMT)
Finding active galactic nuclei through Fink [0.0] 本稿では,現在Finkブローカ内に実装されているAGN(Active Galactic Nuclei)分類器について述べる。
特徴は、利用可能な測光点の要約統計と、シンボリック回帰によって実現された色推定に基づいて構築された。
この手法を用いて、ZTF(Zwicky Transient Facility)の真のアラートを分類し、98.0%の精度、93.8%の精度、88.5%のリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 14:24:15 GMT)
Energy dynamics, heat production and heat-work conversion with qubits:
towards the development of quantum machines [0.0] 本稿では, 量子ビット系におけるエネルギー力学とエネルギー変換機構の最近の進歩について概説する。
本稿では, これらのシステムにおける熱発生, エネルギー輸送, エネルギー変換に関する理論的枠組みを簡潔に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 23:03:07 GMT)
Distinctive Fire and Smoke Detection with Self-Similar [0.0] 本研究では,ハウゼンドルフ距離を用いて自己相似性を評価し,火災や煙の検出精度を向上させるために損失関数を調整することを提案する。
提案手法の有効性を確認し, 検出精度を2.23%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:15:57 GMT)
Detecting Conspiracy Theory Against COVID-19 Vaccines [0.0] 5Gネットワークが新型コロナウイルス(COVID-19)を拡散し、中国政府がバイオ兵器としてウイルスを拡散したことは、最も一般的な陰謀説だ。
新型コロナウイルスワクチンに関する598のユニークなサンプルコメントについて、感情分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 04:59:33 GMT)
Demon in the machine: learning to extract work and absorb entropy from
fluctuating nanosystems [0.0] 我々はモンテカルロと遺伝的アルゴリズムを用いて、変動ナノシステムのシミュレーションのためのニューラルネットワークフィードバック制御プロトコルを訓練する。
研究室では、測定情報を保存された作業や熱に変換するナノシステムを変動させるプロトコルを学ぶために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 02:51:58 GMT)
Deep learning delay coordinate dynamics for chaotic attractors from
partial observable data [0.0] 深層ニューラルネットワークを用いて離散時間マップと部分状態の連続時間フローを学習する。
我々は, 3次元多様体上のスカラー観測から, ロレンツ系を経由したカオス挙動を予測するために, 深部ANNの能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 19:25:02 GMT)
Counterfactual Learning with Multioutput Deep Kernels [0.0] 本稿では,観測データを用いた反実的推論の課題に対処する。
本稿では、因果効果を推定し、適切にポリシーを学習する、対実的マルチタスクディープカーネルモデルの一般的なクラスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 23:28:41 GMT)
Context-aware learning of hierarchies of low-fidelity models for
multi-fidelity uncertainty quantification [0.0] 多忠実モンテカルロ法は、分散還元のための低忠実度およびシュロゲートモデルを利用して、トラクタブル不確実性定量化を行う。
本研究は,低忠実度モデルのトレーニングコストとモンテカルロサンプリングコストとを最適にバランスさせる,文脈対応多忠実度モンテカルロ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 01:12:51 GMT)
Complete Positivity Violation in Higher-order Quantum Adiabatic
Elimination [0.0] 本稿では,4次展開における完全正の正の反則を示す例を示す。
スローダイナミクスのパラメトリゼーションの非特異性にもかかわらず、あらゆるパラメトリゼーションにおいて完全正の値が保証されないことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 15:56:03 GMT)
Axion-Like Dark Matter Detection Using Stern-Gerlach Interferometer [0.0] 中性原子の重ね合わせに基づく量子センサーは、暗黒物質の性質を感知することを約束する
この研究は、Stern-Gerlach (SG) 干渉計を用いて、アクシオン様粒子(ALP)を検出する新しい方法を模索している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 10:38:14 GMT)
Artificial Interrogation for Attributing Language Models [0.0] この課題は、人気言語モデルの12のオープンソースベースバージョンと、テキスト生成のための12の微調整言語モデルを提供する。
コンテストの目標は、どのモデルがどのベースモデルに由来するかを特定することである。
両集合のモデルから生成された応答の類似性を測定するために4つの異なるアプローチを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 05:46:29 GMT)
An alternative derivation of orbital-free density functional theory [0.0] 量子密度汎関数論を導出するために、高分子自己整合場理論技術が用いられる。
方程式はコーン=シャム密度汎関数理論と等価であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 22:16:08 GMT)
An Algorithm for Routing Vectors in Sequences [0.0] そこで本研究では,列列ベクトルを抽出し,指定された長さとベクトルサイズを持つ新しい列を演算するルーティングアルゴリズムを提案する。
本研究では,パラメータ数,計算量,メモリ使用量を桁違いに削減するアルゴリズムを実装した。
我々は,自然言語と視覚的分類タスクの実装を評価し,競争的あるいは最先端の精度と,解釈可能なエンドツーエンドの信用代入を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 16:20:45 GMT)
A Comparative Analysis of Transfer Learning-based Techniques for the
Classification of Melanocytic Nevi [0.0] 皮膚細胞中の脱オキシリボ核酸 (DNA) は皮膚に遺伝的欠陥を生じ、皮膚がんを引き起こす。
病変特異的基準を用いて良性皮膚癌と悪性黒色腫を鑑別する。
5つのトランスファーラーニングに基づく技術は、メラノサイトネビの分類に活用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 12:55:42 GMT)
A Blockchain Protocol for Human-in-the-Loop AI [0.0] 本稿では,Human Intelligence Primitives (HIP) の形式的定義について述べる。
オンチェーンコレクション、モデリング、マシンラーニングの統合のためのプロトコルの設計と実装について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Nov 2022 03:38:06 GMT)