Zero-Shot Opinion Summarization with GPT-3 [116.0] GPT-3モデルは人体評価において非常に高い性能を示すことを示す。
我々は,標準評価指標がこれを反映していないことを論じ,忠実性,事実性,汎用性を重視したいくつかの新しい尺度に対して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:06:21 GMT)
You Can Have Better Graph Neural Networks by Not Training Weights at
All: Finding Untrained GNNs Tickets [101.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)の未訓練作業はまだ謎のままだ。
得られた未学習作品によって,GNNの過度なスムース化問題を大幅に軽減できることを示す。
また,そのような未学習作業が,入力摂動の分布外検出と堅牢性に優れていることも観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:10:31 GMT)
Ada3Diff: Defending against 3D Adversarial Point Clouds via Adaptive
Diffusion [99.4] 敵の攻撃は、自律運転のような安全クリティカルな応用に脅威をもたらす。
ロバストトレーニングとディフェンシブ・バイ・デノワーズは、敵の摂動を守る典型的な戦略である。
本稿では,拡散モデルに基づく新しい防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:32:43 GMT)
Intra-class Adaptive Augmentation with Neighbor Correction for Deep
Metric Learning [99.1] 深層学習のためのクラス内適応拡張(IAA)フレームワークを提案する。
クラスごとのクラス内変動を合理的に推定し, 適応型合成試料を生成し, 硬質試料の採掘を支援する。
本手法は,検索性能の最先端手法を3%～6%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:52:38 GMT)
Chaining Simultaneous Thoughts for Numerical Reasoning [92.2] テキストによる数値推論は、AIシステムにとって不可欠なスキルであるべきです。
これまでの研究は方程式の構造をモデル化することに集中し、様々な構造化デコーダを提案してきた。
我々は、有向非巡回グラフを用いてステップを推論する数値推論器CANTORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:52:06 GMT)
Equivalence Between SE(3) Equivariant Networks via Steerable Kernels and
Group Convolution [90.7] 近年, 入力の回転と変換において等価な3次元データに対して, ニューラルネットワークを設計するための幅広い手法が提案されている。
両手法とその等価性を詳細に解析し,その2つの構成をマルチビュー畳み込みネットワークに関連付ける。
また、同値原理から新しいTFN非線形性を導出し、実用的なベンチマークデータセット上でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:42:11 GMT)
Instance-Specific Image Goal Navigation: Training Embodied Agents to
Find Object Instances [90.6] 画像ゴールによる視覚ナビゲーションの具体化問題(ImageNav)について考察する。
関連するナビゲーションタスクとは異なり、ImageNavはメソッド間の比較を難しくする標準化されたタスク定義を持っていない。
これらの制限に対処するために、インスタンス固有のImageNavタスク(ImageNav)を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:29:35 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Closed-Form Policy Improvement
Operators [88.5] 我々は、振る舞い制約が自然に一階Taylor近似の使用を動機付けているという新しい観察を行う。
我々は、LogSumExpの下位境界とJensenの不等式を活用することで、誘導最適化の難しさを克服する。
我々は、標準的なD4RLベンチマークにおいて、最先端アルゴリズムに対するそれらの効果を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:29:26 GMT)
What learning algorithm is in-context learning? Investigations with
linear models [87.9] 本稿では,トランスフォーマーに基づくインコンテキスト学習者が標準学習アルゴリズムを暗黙的に実装する仮説について検討する。
訓練された文脈内学習者は、勾配降下、隆起回帰、および正確な最小二乗回帰によって計算された予測値と密に一致していることを示す。
文脈内学習者がこれらの予測器とアルゴリズム的特徴を共有するという予備的証拠。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:21:00 GMT)
When Quantum Information Technologies Meet Blockchain in Web 3.0 [86.9] 我々は、分散データ転送と支払いトランザクションのための情報理論セキュリティを提供する、量子ブロックチェーン駆動のWeb 3.0フレームワークを紹介します。
Web 3.0で量子ブロックチェーンを実装するための潜在的なアプリケーションと課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:38:42 GMT)
Will My Robot Achieve My Goals? Predicting the Probability that an MDP
Policy Reaches a User-Specified Behavior Target [86.4] 自律的なシステムがタスクを実行する場合、ユーザの目標を達成する確率のキャリブレーションされた見積もりを維持する必要がある。
本稿では,ユーザの目標が目標間隔として指定される設定について検討する。
我々は、共形予測を反転させて確率推定を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:41:20 GMT)
Improving Commonsense in Vision-Language Models via Knowledge Graph
Riddles [83.4] 本稿では,近年普及している視覚言語モデル(VL)のコモンセンス能力の解析と改善に焦点をあてる。
我々は、よりスケーラブルな戦略、すなわち、CommonsensE機能のためのkNowledgeグラフ線形化によるデータ拡張を提案する(DANCE)。
より優れたコモンセンス評価のために,検索に基づく最初のコモンセンス診断ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:59:59 GMT)
Finding mixed-strategy equilibria of continuous-action games without
gradients using randomized policy networks [83.3] グラデーションへのアクセスを伴わない連続アクションゲームのナッシュ平衡を近似的に計算する問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いてプレイヤーの戦略をモデル化する。
本論文は、制約のない混合戦略と勾配情報のない一般的な連続アクションゲームを解決する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:16:41 GMT)
Finding Differences Between Transformers and ConvNets Using
Counterfactual Simulation Testing [82.7] 本稿では,ニューラルネットワークの自然的変動に対するロバスト性を研究するための反現実的枠組みを提案する。
我々の手法は、最近リリースされた最先端の畳み込みニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーの頑健さを公平に比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:59:23 GMT)
Learning Single Image Defocus Deblurring with Misaligned Training Pairs [80.1] 単一画像デフォーカスデブロリングのための連成デブロアリングおよびリブロアリング学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、定量的メトリクスと視覚的品質の両方の観点から、デフォーカスデブロワーリングネットワークを向上するために適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:19:19 GMT)
Exploiting Category Names for Few-Shot Classification with
Vision-Language Models [78.5] 大規模データに事前訓練された視覚言語基礎モデルは、多くの視覚的理解タスクに強力なツールを提供する。
本稿では,カテゴリ名を用いて分類ヘッドを初期化することにより,少数ショット分類の性能を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:08:46 GMT)
NeuralLift-360: Lifting An In-the-wild 2D Photo to A 3D Object with
360{\deg} Views [77.9] 本研究では,1枚の画像を3Dオブジェクトに持ち上げるという課題について検討する。
所定の参照画像とよく一致する360度ビューを持つ可視3Dオブジェクトを生成する能力を示す。
本稿では,深度を考慮した放射率表現を用いたニューラルLift-360という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:59:06 GMT)
MMSpeech: Multi-modal Multi-task Encoder-Decoder Pre-training for Speech
Recognition [75.1] マンダリン自動音声認識(ASR)のためのマルチタスクエンコーダ-デコーダ事前学習フレームワーク(MMSpeech)を提案する。
我々は、音声とテキストデータを用いた5つの自己教師付きタスクを含むマルチタスク学習フレームワークを採用する。
AISHELL-1を用いた実験により,提案手法は従来手法と比較して40%以上の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:16:09 GMT)
Towards Generalized Open Information Extraction [74.2] 我々は、ソーストレーニングドメインと異なるデータ分布を持つ未確認対象ドメインを一般化する、より現実的なシナリオを提案する。
DragonIEは、ドメイン内設定とドメイン外設定の両方で、F1スコアの6.4%を絶対的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:33:44 GMT)
Estimating the minimizer and the minimum value of a regression function
under passive design [72.9] 最小値 $boldsymbolx*$ と最小値 $f*$ を滑らかで凸な回帰関数 $f$ で推定する新しい手法を提案する。
2次リスクと$boldsymbolz_n$の最適化誤差、および$f*$を推定するリスクについて、漸近的でない上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:38:40 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Microprocessor Design Space
Exploration [72.0] マイクロプロセッサアーキテクトは、高性能でエネルギー効率の追求において、ドメイン固有のカスタマイズにますます頼っている。
この問題に対処するために,Multi-Agent RL (MARL) を利用した別の定式化を提案する。
評価の結果,MARLの定式化は単エージェントRLのベースラインよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:10:24 GMT)
AutoCAD: Automatically Generating Counterfactuals for Mitigating
Shortcut Learning [70.7] 完全自動かつタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADについて述べる。
本稿では,完全に自動化されたタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:39:53 GMT)
RankDNN: Learning to Rank for Few-shot Learning [70.5] 本稿では、画像検索の関連性ランキングをバイナリランキング関係分類として活用する、新しい数ショット学習パイプラインを提案する。
これは、数ショットの学習に関する新しい視点を提供し、最先端の手法を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:36:37 GMT)
Transferability Estimation Based On Principal Gradient Expectation [69.0] クロスタスク転送性は、自己整合性を維持しながら転送結果と互換性がある。
既存の転送可能性メトリクスは、ソースとターゲットタスクを会話することで、特定のモデルに基づいて推定される。
本稿では,タスク間の転送可能性を評価するための簡易かつ効果的な手法であるPGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:33:02 GMT)
Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of
Machine Learning [68.4] 我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するための枠組みを導入する。
エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成します。
炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:53:47 GMT)
NCTV: Neural Clamping Toolkit and Visualization for Neural Network
Calibration [66.2] ニューラルネットワークのキャリブレーションに対する考慮の欠如は、人間から信頼を得ることはないだろう。
我々はNeural Clamping Toolkitを紹介した。これは開発者が最先端のモデルに依存しないキャリブレーションモデルを採用するのを支援するために設計された最初のオープンソースフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:03:05 GMT)
ACE: Cooperative Multi-agent Q-learning with Bidirectional
Action-Dependency [65.3] マルチエージェント強化学習(MARL)は非定常性問題に悩まされる。
本稿では,双方向行動依存型Q-ラーニング(ACE)を提案する。
ACEは、Google Research FootballとStarCraft Multi-Agent Challengeで最先端のアルゴリズムを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:22:55 GMT)
SimCS: Simulation for Online Domain-Incremental Continual Segmentation [64.9] 既存の連続学習アプローチは主に、明確なタスク境界と無制限の計算予算を持つクラス増分設定における画像分類に焦点を当てている。
ODICSでは、モデルは異なるドメインから高密度にラベル付けされた画像のバッチで継続的に表示され、計算は限られており、タスク境界に関する情報は得られない。
シミュレーションデータを連続学習正規化器として活用するパラメータフリー手法であるSimCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:17:33 GMT)
Robustness Disparities in Face Detection [64.7] 本稿では,その顔検出システムの詳細なベンチマークとして,商業モデルと学術モデルのノイズに対する頑健性について検討する。
すべてのデータセットやシステム全体で、$textitmasculineである個人の写真が$textitdarker skin type$$$、$textitdarker$、または$textitdim lighting$は、他のIDよりもエラーの影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:22:47 GMT)
Hierarchical Transformer for Survival Prediction Using Multimodality
Whole Slide Images and Genomics [63.8] 下流タスクのためのギガピクセルレベルのスライド病理画像(WSI)の良質な表現を学習することが重要である。
本稿では,病理画像と対応する遺伝子間の階層的マッピングを学習する階層型マルチモーダルトランスフォーマーフレームワークを提案する。
より優れたWSI表現能力を維持しながら、ベンチマーク手法と比較してGPUリソースが少ないアーキテクチャです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 23:47:56 GMT)
Quantum teleportation in the commuting operator framework [63.7] 我々は、相対可換群 $N'cap M$ に対して、Nsubseteq M$ と tracial von Neumann algebra の大きいクラスに対する非バイアス付きテレポーテーションスキームを提示する。
N$ に対する厳密なテレポーテーションスキームは、必ずしも正則ユニタリな Pimsner-Popa 基底 $M_n(mathbbC)$ over$N'$ から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:47:12 GMT)
Numerical analysis of a three-wave-mixing Josephson traveling-wave
parametric amplifier with engineered dispersion loadings [63.0] 最近提案されたジョゼフソン走行波パラメトリック増幅器は、20dBの利得と少なくとも4GHzのフラット帯域を実現する大きな可能性を秘めている。
回路パラメータの周期変調による高度なJTWPA回路をモデル化する。
エンジニアリングされた分散ローディングにより、350ドル(約3万3000円)から9ドル(約3万3000円)まで、十分な広帯域幅を実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:33:31 GMT)
Isolation and Impartial Aggregation: A Paradigm of Incremental Learning
without Interference [61.1] 本稿では,インクリメンタルラーニングの段階におけるパフォーマンスの不均衡について論じる。
ステージアイソレーションに基づくインクリメンタルラーニングフレームワークを提案する。
提案手法を4つの大規模ベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:57:48 GMT)
Quantization-aware Interval Bound Propagation for Training Certifiably
Robust Quantized Neural Networks [58.2] 我々は、逆向きに頑健な量子化ニューラルネットワーク(QNN)の訓練と証明の課題について検討する。
近年の研究では、浮動小数点ニューラルネットワークが量子化後の敵攻撃に対して脆弱であることが示されている。
本稿では、堅牢なQNNをトレーニングするための新しい方法であるQA-IBP(quantization-aware interval bound propagation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:32:38 GMT)
Model Extraction Attack against Self-supervised Speech Models [58.1] 自己教師付き学習(SSL)音声モデルは、与えられたクリップの有意義な表現を生成する。
モデル抽出攻撃 (MEA) は、しばしば、クエリアクセスのみで被害者モデルの機能を盗む敵を指す。
本稿では,少数のクエリを用いたSSL音声モデルに対するMEA問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:28:05 GMT)
Fully Stochastic Trust-Region Sequential Quadratic Programming for
Equality-Constrained Optimization Problems [57.7] 非線形最適化問題を解くために,逐次2次プログラミングアルゴリズム(TR-StoSQP)を提案する。
アルゴリズムは信頼領域半径を適応的に選択し、既存の直線探索StoSQP方式と比較して不確定なヘッセン行列を適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:52:17 GMT)
Language-driven Open-Vocabulary 3D Scene Understanding [57.5] オープン語彙シーン理解は、アノテートされたラベル空間を超えて見えないカテゴリをローカライズし、認識することを目的としている。
最近の2次元オープン語彙認識のブレークスルーは、リッチな語彙概念を持つインターネットスケールのペア画像テキストデータによって駆動される。
本稿では,3次元からの多視点画像のキャプションにより,事前学習された視覚言語(VL)基盤モデルに符号化された知識を抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:52:22 GMT)
Coder Reviewer Reranking for Code Generation [56.8] 本稿では,コード言語モデルから多様なプログラムを抽出し,モデル確率で再ランク付けする手法として,Coder-Reviewerの再ランク付けを提案する。
実験の結果、Coder-Reviewerのリランクは、Coderモデルのみのリランクよりも一貫性と大幅な改善をもたらすことが示された。
Coder-Reviewerのリランクは、プロンプトによって実装が容易で、異なるプログラミング言語に一般化でき、既定のハイパーパラメータとうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:56:33 GMT)
PatchMix Augmentation to Identify Causal Features in Few-shot Learning [55.6] 少ないショット学習は、十分なカテゴリをラベル付けしたデータに基づいて学習した知識を、少ない既知の情報を持つ新しいカテゴリに転送することを目的としている。
我々はPatchMixと呼ばれる新しいデータ拡張戦略を提案し、この急激な依存関係を壊すことができる。
このような拡張メカニズムが,既存のメカニズムと異なり,因果的特徴を識別可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:41:29 GMT)
Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [54.0] 本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:18:58 GMT)
Controllable speech synthesis by learning discrete phoneme-level
prosodic representations [53.9] 直感的な離散ラベルを用いたF0と持続時間に対する音素レベル韻律制御のための新しい手法を提案する。
複数話者音声データセットから音素レベルF0と持続時間の特徴を識別するために用いられる教師なし韻律クラスタリングプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:43:36 GMT)
NoisyQuant: Noisy Bias-Enhanced Post-Training Activation Quantization
for Vision Transformers [53.9] NoisyQuantは、視覚変換器のトレーニング後のアクティベーション量子化性能に対する量子化器に依存しない拡張である。
理論的な洞察に基づいて、NoisyQuantは重い尾の活性化分布を積極的に変化させる最初の成功を達成している。
NoisyQuantは、最小の計算オーバーヘッドで視覚変換器のトレーニング後の量子化性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:02:09 GMT)
On Robust Learning from Noisy Labels: A Permutation Layer Approach [53.8] 本稿では、深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング過程を動的に校正するPermLLと呼ばれる置換層学習手法を提案する。
本稿では,PermLLの2つの変種について述べる。一方はモデルの予測に置換層を適用し,他方は与えられた雑音ラベルに直接適用する。
我々はPermLLを実験的に検証し、実際のデータセットと合成データセットの両方で最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:01:48 GMT)
Fourier Continuation for Exact Derivative Computation in
Physics-Informed Neural Operators [53.1] PINOは、偏微分方程式を学習するための有望な実験結果を示す機械学習アーキテクチャである。
非周期問題に対して、フーリエ継続(FC)を利用して正確な勾配法をPINOに適用するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:37:54 GMT)
Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.8] 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:28:31 GMT)
Dimensionality-Varying Diffusion Process [52.5] 拡散モデルは、信号破壊プロセスを逆転して新しいデータを生成することを学習する。
信号分解による前方拡散過程の理論的一般化を行う。
FFHQで訓練された拡散モデルのFIDを,52.40から10.46までの1024Times1024$解像度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:05:55 GMT)
High-fidelity 3D GAN Inversion by Pseudo-multi-view Optimization [51.9] フォトリアリスティック・ノベルビューを合成可能な高忠実度3次元生成対向ネットワーク(GAN)インバージョン・フレームワークを提案する。
提案手法は,1枚の画像から高忠実度3Dレンダリングを可能にし,AI生成3Dコンテンツの様々な応用に期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:01:13 GMT)
Exploring Consistency in Cross-Domain Transformer for Domain Adaptive
Semantic Segmentation [51.1] ドメインギャップは、自己注意の相違を引き起こす可能性がある。
このギャップのため、変圧器は、ターゲット領域の精度を低下させる刺激領域または画素に付随する。
ドメイン横断の注意層を持つアテンションマップに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:55:17 GMT)
Procedural Image Programs for Representation Learning [47.3] 我々は,2万プログラムからなる大規模なデータセットを用いて,多様な合成画像を生成する訓練を提案する。
これらのプログラムは短いコードスニペットであり、変更が容易で、高速に実行することができる。
提案したデータセットは、教師付きおよび教師なしの表現学習の両方に使用することができ、実際の画像と手続き的に生成された画像との事前学習のギャップを38%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:34:22 GMT)
Top-Down Synthesis for Library Learning [46.3] コーパス誘導トップダウン合成は、プログラムのコーパスから共通機能をキャプチャするライブラリ関数を合成するメカニズムである。
本稿では,この手法をStitchと呼ばれるツールに実装し,DreamCoderの最先端の推論ライブラリ学習アルゴリズムに対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:57:42 GMT)
Pile of Law: Learning Responsible Data Filtering from the Law and a
256GB Open-Source Legal Dataset [46.2] 我々は, フィルター材料におけるトレードオフに直接対処する法則に基づくフィルタリングへのアプローチを提案する。
まず、256GBのオープンソース英語および行政データのデータセットであるPile of Lawを収集、利用可能にします。
第二に、政府が有毒または私的コンテンツを含めることを規制するために開発した法規範を精査する。
第3に、Pile of Lawが研究者に、このようなフィルタリングルールを直接データから学習する機会を提供する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:59:40 GMT)
AirFormer: Predicting Nationwide Air Quality in China with Transformers [43.5] AirFormerは中国全国の空気質を総合的に予測する新しいトランスフォーマーアーキテクチャである。
AirFormerは72時間の予測で予測エラーを5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:22:49 GMT)
Outlier-Robust Sparse Mean Estimation for Heavy-Tailed Distributions [42.7] 少数の破損したサンプルが与えられた場合、ゴールは確率の高い$mu$を正確に近似する仮説を効率的に計算することである。
本アルゴリズムは, 周辺次元と対数的にスケーリングするサンプルを多数使用して, 最適誤差を実現する。
我々の分析は、ある空間特性を満たす正の半定値に対する(非スペクトル)分解の繊細な設計を含む、独立した関心を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:13:50 GMT)
Understanding and Enhancing Robustness of Concept-based Models [41.2] 対向摂動に対する概念ベースモデルの堅牢性について検討する。
本稿では、まず、概念ベースモデルのセキュリティ脆弱性を評価するために、さまざまな悪意ある攻撃を提案し、分析する。
そこで我々は,これらのシステムのロバスト性を高めるための,汎用的対人訓練に基づく防御機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:43:51 GMT)
Joint Neural Architecture and Hyperparameter Search for Correlated Time
Series Forecasting [41.0] CTS予測の成功の鍵は、時系列の時間的ダイナミクスと時系列間の空間的相関を明らかにすることである。
ディープラーニングベースのソリューションは、これらの側面を識別する上で、素晴らしいパフォーマンスを示します。
我々は、効率的なCTS予測モデルを自動的に考案する、共同でスケーラブルなフレームワークであるSEARCHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:03:54 GMT)
ExpNet: A unified network for Expert-Level Classification [40.1] 本稿では,エキスパートレベル分類におけるユニークな課題に,統一ネットワークを通じて対処する専門家ネットワーク(ExpNet)を提案する。
ExpNetでは、部分とコンテキストの特徴を階層的に分離し、Gaze-Shiftと呼ばれる新しい注意機構を使って個別に処理します。
本研究は、FGVC、疾患分類、アートワーク属性分類の3つの代表的な専門家レベル分類タスクについて、実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:20:25 GMT)
Optical properties of SiV and GeV color centers in nanodiamonds under
hydrostatic pressures up to 180 GPa [39.6] 静水圧下では、SiVおよびGeVゼロフォノン線のブルーシフトを17 THz (70 meV) と78 THz (320 meV) で観測する。
この研究は、超高圧下での量子センサとしてのグループIV空洞センターの使用に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:58:31 GMT)
PAC-Bayes Bounds for Bandit Problems: A Survey and Experimental
Comparison [38.8] PAC-Bayesは最近、厳密な性能保証を伴う原則付き学習アルゴリズムを導出できる効果的な理論として再浮上した。
医療、金融、自然科学における多くの意思決定問題は、盗賊問題としてモデル化できる。
本調査では,バンドイット問題に対するPAC-Bayes性能境界の概説と,これらの境界の実験的比較について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:34:35 GMT)
Which Shortcut Solution Do Question Answering Models Prefer to Learn? [38.4] 質問応答(QA)モデルは、QAデータセットが意図したソリューションではなく、ショートカットソリューションを学ぶ傾向がある。
抽出および複数選択QAにおいて,回答位置と単語ラベル相関を利用したショートカットが優先的に学習されていることを示す。
我々は,ショートカットの学習性を利用して効果的なQA学習セットを構築することを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:57:59 GMT)
Penalizing Confident Predictions on Largely Perturbed Inputs Does Not
Improve Out-of-Distribution Generalization in Question Answering [38.4] 質問応答(QA)モデルは入力に対する大きな摂動に敏感であることが示されている。
特定の摂動タイプに敏感に訓練されたQAモデルは、しばしば目に見えない摂動タイプに敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:06:48 GMT)
Towards More Robust Interpretation via Local Gradient Alignment [37.5] 任意の非負の同質ニューラルネットワークに対して、勾配に対する単純な$ell$-robust criterionは、テクスティノ正規化不変量であることを示す。
我々は,局所勾配の整合性を両立させるために,$ell$とcosine distance-based criteriaを正則化項として組み合わせることを提案する。
我々は,CIFAR-10 と ImageNet-100 でトレーニングしたモデルにより,より堅牢な解釈が得られたことを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:38:28 GMT)
POLCOVID: a multicenter multiclass chest X-ray database (Poland,
2020-2021) [37.4] SARS-CoV-2パンデミックは、世界中の医療システムに限界を与え、診断待ち時間を増やし、医療支援を必要としている。
画像に基づく新型コロナウイルス検出のための多くの人工知能ツールが開発され、新型コロナウイルス陽性患者の少数の画像に基づいて訓練されている。
本稿では,15のポーランドの病院から集められた,新型コロナウイルスなどの肺炎患者の胸部X線(CXR)画像と健常者を含むPOLCOVIDデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:42:53 GMT)
jaCappella Corpus: A Japanese a Cappella Vocal Ensemble Corpus [36.1] アカペラ声帯(jaCappella corpus)
著作権をクリアした35曲のボーカル・アンサンブルと、個々の音声パートの音声録音で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:52:29 GMT)
Lifelong Person Re-Identification via Knowledge Refreshing and
Consolidation [35.4] Lifelong person re-identification (LReID)の鍵となる課題は、古い知識を段階的に保存し、徐々に新しい能力をシステムに追加する方法である。
体性感覚性新皮質と海馬が協調して記憶統合を行う人間の認知の生物学的過程に着想を得て,我々は知識リフレッシュ・アンド・コンソリデーション(KRC)と呼ばれるモデルを構築した。
より具体的には、双方向の知識伝達を可能にするための知識リフレッシュ方式に知識リハーサル機構が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:39:45 GMT)
LUMix: Improving Mixup by Better Modelling Label Uncertainty [33.6] ディープ・ネットワークはノイズの多いサンプルと正規化技術で訓練するとより一般化できる。
以前のMixupベースの手法は、画像とラベルを線形に組み合わせ、追加のトレーニングデータを生成する。
トレーニング中にラベルの摂動を追加することで、そのような不確実性をモデル化するLUMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:47:55 GMT)
TyDiP: A Dataset for Politeness Classification in Nine Typologically
Diverse Languages [33.5] 類型的多様言語9言語における丁寧さ現象について検討する。
それぞれの言語で500の例に対して3方向の丁寧なアノテーションを含むデータセットであるTyDiPを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:58:15 GMT)
SparsePose: Sparse-View Camera Pose Regression and Refinement [32.7] ワイドベースライン画像のスパースセット(10以下)が与えられた正確なカメラポーズを復元するためのスパースポーズを提案する。
この方法は、初期カメラのポーズを復元し、大規模なオブジェクトのデータセットをトレーニングした後、繰り返し洗練することを学ぶ。
また,物体の5-9画像のみを用いて高忠実度3次元再構成のためのパイプラインを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:16:07 GMT)
Guiding Neural Entity Alignment with Compatibility [32.2] 1つの知識グラフ内の異なるエンティティは、他のKGと互換性のあるエンティティを持つべきだ、と我々は主張する。
互換性のある予測を行うことは、ラベル付きデータの適合とともに、EAモデルをトレーニングする目標の1つであるべきです。
我々は,(1)EAモデルの適合度を測定する方法,(2)EAモデルに互換性のある特性を注入する方法,(3)互換性モデルのパラメータを最適化する方法の3つの問題に対処して,トレーニングフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:05:08 GMT)
Extending the Subwording Model of Multilingual Pretrained Models for New
Languages [31.7] 本稿では,SentencePieceトークンに新たなサブワードを追加し,多言語事前学習モデルを新しい言語に適用する。
実験では、すでに訓練済みの言語のセグメンテーションを変更することなく、Inuktitut文をサブワードに分割した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:55:34 GMT)
Curriculum Temperature for Knowledge Distillation [30.9] 知識蒸留のためのカリキュラム温度(CTKD)と呼ばれるカリキュラムベースの手法を提案する。
CTKDは、動的で学習可能な温度で、学生の学習キャリアにおけるタスクの難易度を制御する。
簡便なプラグイン技術として、CTKDは既存の知識蒸留フレームワークにシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:10:35 GMT)
Birds of a Feather Trust Together: Knowing When to Trust a Classifier
via Adaptive Neighborhood Aggregation [30.3] 我々は、NeighborAggがアダプティブ近隣アグリゲーションを介して2つの重要な情報を利用する方法を示す。
また, 誤り検出の密接な関連課題へのアプローチを拡張し, 偽陰性境界に対する理論的カバレッジを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:43:15 GMT)
SPARTAN: Sparse Hierarchical Memory for Parameter-Efficient Transformers [29.7] SPARTANは、エッジデバイスのためのパラメータ効率(PE)と計算的に高速なアーキテクチャである。
トランスフォーマー層の後、階層的に整理されたスパースメモリを追加する。
数ショット設定で34%高速にトレーニングでき、アダプタの0.9ポイント以内で実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 23:59:20 GMT)
Offline Policy Evaluation and Optimization under Confounding [29.4] オフラインの強化学習では、共同設立者はポリシーの価値の識別を防止する。
オフラインのRLにおける従来の手法をコンバウンディングの存在下で使用すると、決定が貧弱になり、ポリシーが悪くなる可能性がある。
我々は,<i>d</i>とグローバル共同設立者の設定において,非政治評価と地域政策最適化の両方にアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:45:08 GMT)
ClueWeb22: 10 Billion Web Documents with Rich Information [28.7] ClueWeb22は、豊富な情報を扱う100億のWebページを提供する。
その設計は、学術・産業研究を支援するための高品質で大規模なウェブコーパスの必要性に影響された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:49:40 GMT)
SinDDM: A Single Image Denoising Diffusion Model [28.5] 単一画像上でのデノナイズ拡散モデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。
SinDDMを作成した本手法では,マルチスケール拡散プロセスを用いてトレーニング画像の内部統計を学習する。
これは、スタイル転送や調和など、幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:44:25 GMT)
CLIP-ReID: Exploiting Vision-Language Model for Image Re-Identification
without Concrete Text Labels [28.4] 本稿では,画像再識別作業における視覚的表現の改善を目的とした2段階戦略を提案する。
鍵となるアイデアは、各IDの学習可能なテキストトークンセットを通じて、CLIPのクロスモーダル記述能力をフル活用することだ。
提案手法の有効性は、人や車両のReIDタスクのための複数のデータセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:30:17 GMT)
Dependency-aware Self-training for Entity Alignment [28.2] エンティティアライメント(EA)は、異なる知識グラフ(KG)内のエンティティマッピングを検出することを目的とする。
EA手法は現在のEA研究を支配しているが、まだラベル付きマッピングに依存している。
本稿では、EAの特異性であるエンティティ間の依存関係を利用して、真正写像のリコールを損なうことなくノイズを抑えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:24:14 GMT)
One is All: Bridging the Gap Between Neural Radiance Fields
Architectures with Progressive Volume Distillation [26.1] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)法は3次元シーンのコンパクトで高品質で多目的な表現として有効であることが証明されている。
様々なニューラルアーキテクチャがNeRFの中核構造を競い合っており、例えば、平らなMulti-Layer Perceptron(MLP)、スペース、低ランクテンソル、ハッシュテーブル、それらの構成などがある。
本稿では,任意の変換が可能な系統蒸留法であるプログレッシブボリューム蒸留(PVD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:21:15 GMT)
Testing GLOM's ability to infer wholes from ambiguous parts [26.1] GLOMは、イメージを全体と部分の階層に解析するためのリカレントニューラルネットワークである。
本研究では,GLOMの高度に単純化されたバージョンについて述べる。
以上の結果から,GLOMでは,同じ物体が占めるすべての位置に対して,非常によく似た埋め込みベクトルの島を形成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:55:11 GMT)
A survey on multi-player bandits [25.7] この調査は、リッチなマルチプレイヤーバンディット文学を文脈化し、整理する。
これらの異なる方向のさらなる研究は、現実の状況に適応した理論的アルゴリズムに繋がる可能性があると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:04:09 GMT)
Training Time Adversarial Attack Aiming the Vulnerability of Continual
Learning [25.5] 本稿では,単純なタスク固有の学習時間に対する逆攻撃を提示することにより,正規化に基づく連続学習手法の脆弱性を実証する。
実験結果は,本論文で提案する脆弱性を正当化し,敵攻撃に対して堅牢な連続学習モデルを開発することの重要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:28:05 GMT)
XKD: Cross-modal Knowledge Distillation with Domain Alignment for Video
Representation Learning [25.3] XKDは教師なしのビデオクリップから意味のある表現を学ぶための新しいフレームワークである。
モダリティ固有の表現を学習するために、クロスモーダルな知識蒸留が行われる。
Modality-Agnostic variant は汎用ネットワークの開発において有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:59:11 GMT)
GPT-3-driven pedagogical agents for training children's curious
question-asking skills [24.7] 学生が好奇心をそそる質問をする能力は、学習プロセスを改善する重要なスキルである。
これまでの研究では、学習中の子供の好奇心を促進するために特定の手がかりを提案する会話エージェントが用いられてきた。
本研究は,大規模言語モデル(GPT-3)を用いて,好奇心を刺激する手がかりの自動生成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:27:35 GMT)
Backdoor Vulnerabilities in Normally Trained Deep Learning Models [23.8] 本研究は,通常訓練されたモデルにおいて,20種類のバックドア攻撃をガイダンスとして活用し,その対応性について検討する。
インターネットからダウンロードされる56のモデルには、315の自然のバックドアがあり、あらゆるカテゴリがカバーされています。
既存のスキャナーは、注入されたバックドア用に設計されており、少なくとも65個のバックドアを検知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:55:32 GMT)
Textual Enhanced Contrastive Learning for Solving Math Word Problems [23.2] 本稿では,意味的に類似した例を識別するためにモデルを強制するテキスト拡張コントラスト学習フレームワークを提案する。
テキストの微妙なばらつきのある例を豊かにするために、自己監督的な方法戦略を採用する。
実験結果から,提案手法は広く使用されているベンチマークデータセットと,英語と中国語の課題データセットの両面において,最先端性を実現していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:44:09 GMT)
Learning Antidote Data to Individual Unfairness [23.1] 本研究では,データ分布をほぼ追従するデータを学習・生成し,個人不公平を解消する手法を提案する。
我々のデータは、モデルが予測する解毒剤の効用に対して、最小またはゼロのコストで個々の不公平さに抵抗する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:32:39 GMT)
Lifelong Embedding Learning and Transfer for Growing Knowledge Graphs [22.9] 既存の知識グラフ埋め込みモデルは、主に静的KGに焦点を当てている。
新たな事実やそれまで目に見えない存在や関係が絶えず現れ、成長を通じて新しい知識を素早く学び、伝達できる埋め込みモデルが必要になります。
我々は,KGのスナップショットをスクラッチから学習することなく,学習の知識伝達と保持を考察する。
提案モデルでは,学習と更新のマスク付きKGオートエンコーダと,学習知識を新たなエンティティや関係埋め込みに注入するための埋め込み転送戦略と,破滅的忘れを避けるための埋め込み正規化手法を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:43:44 GMT)
Adaptive Scenario Subset Selection for Worst-Case Optimization and its
Application to Well Placement Optimization [22.6] 連続設計変数と有限シナリオを用いたシミュレーションに基づく最悪の最適化問題を考察する。
シミュレーションの回数を削減し、より優れた局所最適解のための再起動回数を増やすために、適応シナリオサブセット選択(AS3)を提案する。
AS3-CMA-ESは、ブルートフォースアプローチと代理アシストアプローチのlq-CMA-ESよりもシミュレーションの数の方が効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:16:52 GMT)
A3T: Accuracy Aware Adversarial Training [22.4] 誤分類標本から敵検体を生成する現在の慣行に関連する過度適合の原因の1つを同定する。
提案手法は,最先端の対人訓練手法に匹敵する堅牢性を保ちながら,より優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:56:43 GMT)
Machine learning emulation of a local-scale UK climate model [22.4] 我々は,高解像度降雨の現実的なサンプルを生成できる機械学習モデルを初めて示す。
自己学習型位置情報を低分解能の相対渦性, 量子および試料の時間平均に付加することにより, 高分解能シミュレーションとよく一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:44:35 GMT)
Taming a Generative Model [22.2] 本研究では, 正規化フローを用いた生成モデルについて考察し, 与えられた画像の正確な生成確率を推定する。
本手法では,スクラッチからモデルを再学習することなく高速な微調整プロセスを用いて,生成モデルの訓練に要する時間のうち1%以下で目標を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:56:04 GMT)
Syntactic Substitutability as Unsupervised Dependency Syntax [22.1] 大規模事前学習型言語モデル (LLM) がテキスト単独で文法を習得できるかどうかを調査する。
そこで本研究では,ゴールド・スタンダード・パースを介さずに構文構造を誘導する新たな手法であるSSUDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:01:37 GMT)
Disentangling the Mechanisms Behind Implicit Regularization in SGD [21.9] 本稿では,小規模から大規模バッチの一般化ギャップを埋めるための様々な理論機構の能力に焦点を当てる。
本研究では,マイクロバッチ上での勾配基準やフィッシャー情報マトリックスのトレースを明示的にペナル化することにより,SGDの小型化を再現できることを示す。
この一般化性能は、正規化モデルの勾配ノルムが小バッチSGDのノルムといかによく似ているかによく相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:05:04 GMT)
Causal Inference with Conditional Instruments using Deep Generative
Models [21.8] 標準IVは、処理変数と関係があり、システム内の他のすべての変数とは独立していると期待されている。
変数を変数の集合に条件付けするための条件付きIV(CIV)法が提案されている。
平均因果効果推定のために,CIVの表現とその条件セットを,潜伏した共同設立者とのデータから学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:31:54 GMT)
Posterior Sampling for Continuing Environments [21.2] 強化学習のための後部サンプリングの拡張(PSRL)を開発する。
我々は、統計的に妥当な環境モデルを維持し、予測される$gamma$-discounted returnをそのモデルで最大化するポリシーに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:09:35 GMT)
Disentangled Generation with Information Bottleneck for Few-Shot
Learning [21.1] サンプルがほとんどない未確認のクラスを分類することを目的とした、ほとんどショット学習は、データの不足のため、難しい。
我々は,新しい情報ボトルネック(IB)ベースのディスタングル生成フレームワーク(DisGenIB)を提案する。
DisGenIBは、生成されたサンプルの識別と多様性を同時に保証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:29:36 GMT)
A Contextual Bandit Approach for Learning to Plan in Environments with
Probabilistic Goal Configurations [20.2] 本研究では,静的なオブジェクトだけでなく可動なオブジェクトに対しても,屋内環境を効率的に探索できるオブジェクトナビのためのモジュラーフレームワークを提案する。
我々は,不確実性に直面した場合の楽観性を示すことにより,環境を効率的に探索する。
提案アルゴリズムを2つのシミュレーション環境と実世界の環境で評価し,高いサンプル効率と信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:48:54 GMT)
Behavior Estimation from Multi-Source Data for Offline Reinforcement
Learning [20.1] 行動推定は、トレーニングデータを生成するポリシーを推定することを目的としている。
この研究は、データを複数のソースから収集するシナリオについて考察する。
本研究は広範囲な評価により,行動不特定性の存在と,提案モデルの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:41:44 GMT)
The Surprising Effectiveness of Latent World Models for Continual
Reinforcement Learning [20.1] 本研究では,モデルに基づく強化学習手法,特に世界モデルを用いた連続的強化学習について検討する。
世界モデルはタスクに依存しないソリューションを提供する。
我々は,世界モデルはシンプルで効果的な強化学習ベースラインであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:56:51 GMT)
On Large-Scale Multiple Testing Over Networks: An Asymptotic Approach [19.8] 提案手法は,分散設定に合わせて,比例マッチングとgreedyアグリゲーションという2つの手法を提案する。
比例マッチング法は、グローバルなBH性能を達成するが、真のヌル仮説の(推定)比率と各ノードにおけるp値の数との1ショットの通信しか必要としない。
最適解の明示的な特徴づけを提供することにより、最適解に焦点をあてることで、BH法を超越する。
これにより、各ノードの最適拒絶領域を効果的に近似するグリーディ集約法が導かれる一方、計算効率はグリーディ型アプローチから自然に得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:10:39 GMT)
MegaBlocks: Efficient Sparse Training with Mixture-of-Experts [19.5] MegaBlocksはGPU上でのMixture-of-Experts(MoE)トレーニングを効率的に行うシステムである。
ブロックスパース演算の観点からMoEを再構成し,新しいブロックスパースGPUカーネルを開発する。
当社のアプローチではトークンやマップを現代的なハードウェアに効率的にドロップすることはなく、MoEよりも最大40%のエンドツーエンドのトレーニングスピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:27:08 GMT)
Compressing Volumetric Radiance Fields to 1 MB [19.4] 体積格子による放射界の近似は、NeRFを改善する上で有望な方向の1つである。
本稿では,ベクトル量子化放射場 (VQRF) と呼ばれる,これらの体積グリッドに基づく放射場を圧縮するための,単純で効果的なフレームワークを提案する。
提案手法は,効率的なジョイントチューニング戦略と後処理を組み合わせることで,モデル全体のサイズを1MBに減らし,100$times$の圧縮比を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:11:25 GMT)
Neural Feature-Adaptation for Symbolic Predictions Using Pre-Training
and Semantic Loss [19.1] 我々は,人間の理解不能な概念の観点から説明可能な予測を行うための高レベルな記号層からなるニューロシンボリックシステムに興味を持っている。
NEUROLOGは、既存の特徴ベースのシンボルモデルで生データから特徴値の抽出をガイドできる意味損失関数の使用を提案した。
NEUROLOG法は, 特徴量に関する事前情報がないと, 実質的に不正確な特徴量予測であっても, 正確な予測を継続できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:34:19 GMT)
Unsupervised Superpixel Generation using Edge-Sparse Embedding [18.9] 特徴に対する画素の類似性に基づいて画像をスーパーピクセルに分割することは、データの複雑さを著しく減らし、その後の画像処理タスクを改善する。
コントラストの少ない非畳み込み画像デコーダを提案し、再構成画像にスムーズで接続されたエッジを強制する。
我々はデコーダの最後に隠された層から、余分な空間情報をスムーズなアクティベーションマップに符号化してエッジスパース画素埋め込みを生成し、標準クラスタリングアルゴリズムを用いて高品質なスーパーピクセルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:08:21 GMT)
RGB no more: Minimally-decoded JPEG Vision Transformers [18.4] 我々の研究は、JPEGの符号化機能から直接ビジョントランスフォーマー(ViT)を訓練することに焦点を当てている。
我々のViT-Tiモデルは、RGBモデルと比較して最大39.2%高速なトレーニングと17.9%高速な推論を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:52:20 GMT)
DATID-3D: Diversity-Preserved Domain Adaptation Using Text-to-Image
Diffusion for 3D Generative Model [18.4] 3次元生成モデルは、高解像度のフォトリアリスティック画像をビュー一貫性と詳細な3次元形状で合成する際、顕著な性能を達成した。
テキスト誘導型ドメイン適応法は、あるドメイン上の2次元生成モデルを異なるスタイルの他のドメイン上のモデルに変換する際、顕著な性能を示した。
本稿では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いた3次元生成モデルに適したドメイン適応手法であるDATID-3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:54:34 GMT)
Convex Relaxations for Isometric and Equiareal NRSfM [18.0] 本研究では,NRSfMの準等尺性への挑戦に対処するために凸緩和法を提案する。
我々は、よく知られたベンチマークを含む複数の実合成データに対して、本手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:59:15 GMT)
Kinematic-aware Hierarchical Attention Network for Human Pose Estimation
in Videos [17.8] 従来の人間のポーズ推定手法は, 連続するフレームの特徴を活用することで, 有望な結果を示した。
ほとんどのアプローチでは、ジッターに精度を妥協し、人間の動きの時間的側面を理解しない。
キネマティックなキーポイント機能を利用するアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:46:11 GMT)
Unsupervised Visual Defect Detection with Score-Based Generative Model [17.6] 我々は、教師なしの視覚的欠陥検出とローカライゼーションタスクに焦点をあてる。
近年のスコアベース生成モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。
提案手法を複数のデータセット上で評価し,その有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:06:29 GMT)
STAGE: Span Tagging and Greedy Inference Scheme for Aspect Sentiment
Triplet Extraction [17.2] Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE) は感情分析研究において新たな課題となっている。
Span TAgging and Greedy infErence (STAGE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:07:10 GMT)
Fourier-Net: Fast Image Registration with Band-limited Deformation [16.9] 教師なし画像登録では、全解像度空間領域における密度変位場を予測するためにU-Netスタイルのネットワークが一般的である。
本稿では,パラメータフリーモデル駆動デコーダを用いて,U-Netスタイルネットワークにおける拡張パスを置き換えるフーリエネットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:24:06 GMT)
Lightweight Structure-Aware Attention for Visual Understanding [16.9] 視覚変換器(ViT)は、自己注意演算子を用いた視覚表現学習において支配的なパラダイムとなっている。
本稿では,ログ線形複雑度の高い表現能力を有する軽量構造認識型注意演算子(LiSA)を提案する。
実験およびアブレーション実験により,提案した演算子に基づくViTsが,自己注意や他の既存演算子より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:20:14 GMT)
Closing the gap between SVRG and TD-SVRG with Gradient Splitting [16.7] 時間差(TD)学習は、強化学習における政策評価のための単純なアルゴリズムである。
本研究では,SVRGの凸設定で利用可能な収束値と同一の1/8の学習速度で有界な幾何収束を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:21:34 GMT)
Abstract Visual Reasoning with Tangram Shapes [16.5] KiloGramは人や機械の抽象的な視覚的推論を研究するためのリソースである。
視覚的にも言語的にも豊かであり、全体形の記述を超えてセグメンテーションマップや部分ラベルを含む。
このリソースを用いて、最近のマルチモーダルモデルの抽象的な視覚的推論能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:57:06 GMT)
Incorporating Multi-armed Bandit with Local Search for MaxSAT [16.4] MaxSAT問題の2つの一般化: partial MaxSAT (PMS) と Weighted PMS (WPMS)
そこで本稿では,BandHSと呼ばれる局所探索アルゴリズムを提案する。
これら2つの帯域は、実現不可能な解空間と実現不可能な解空間の両方において、アルゴリズムの探索能力を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:19:26 GMT)
UDE: A Unified Driving Engine for Human Motion Generation [16.3] UDEは、自然言語またはオーディオシーケンスから人間のモーションシーケンスを生成することができる最初の統合駆動エンジンである。
我々はHumanML3DciteGuo_2022_CVPRとAIST++citeli 2021learnベンチマークを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:30:52 GMT)
On the Ability of Graph Neural Networks to Model Interactions Between
Vertices [16.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は複雑な相互作用をモデル化するために広く使われている。
我々は、頂点の部分集合とその補集合間の相互作用をモデル化する特定のGNNの能力を定量化する。
我々は、入力エッジが削除されたときの相互作用をモデル化するGNNの能力を保ちつつ、ウォークインデックススペーシフィケーション(WIS)と呼ばれるエッジスペーシフィケーションアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:58:07 GMT)
FakeEdge: Alleviate Dataset Shift in Link Prediction [16.2] リンク予測タスクでは、テストセット内のリンクがまだ形成されていない間に、トレーニングセット内のリンクが常に存在し、接続パターンの相違と学習された表現のバイアスが発生する。
本研究では,学習セットとテストセット間のグラフトポロジ的ギャップを緩和し,モデルに依存しないFakeEdgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:36:01 GMT)
Interpretations Cannot Be Trusted: Stealthy and Effective Adversarial
Perturbations against Interpretable Deep Learning [16.1] この研究はAdvEdgeとAdvEdge$+$という2つの攻撃を導入し、ターゲットのディープラーニングモデルと組み合わせた解釈モデルの両方を欺いた。
我々の分析は、ディープラーニングモデルとそのインタプリタを騙すという観点から、我々の攻撃の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:45:10 GMT)
Lie Group Forced Variational Integrator Networks for Learning and
Control of Robot Systems [14.7] 本稿では,Lie群上で制御されたラグランジアンあるいはハミルトン力学を学習できる構造保存型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
リーFVINは、力学が進化するリー群構造と、ハミルトニアン系やラグランジアン系の下にあるシンプレクティック構造の両方を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:14:05 GMT)
ReAssigner: A Plug-and-Play Virtual Machine Scheduling Intensifier for
Heterogeneous Requests [14.5] ヘテロジニアス要求に対する任意のスケジューラのスケジューリング効率を高めるために,Resource Assigner (Reer) と呼ばれる仮想マシンスケジューリング拡張器を提案する。
Reerは、いくつかの最先端のスケジューリング手法と比較して、大幅なスケジューリング性能の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:05:06 GMT)
Autonomous Assessment of Demonstration Sufficiency via Bayesian Inverse
Reinforcement Learning [14.4] AIエージェントは、望まれるレベルのパフォーマンスを保証するために、専門家から十分なデモンストレーションを受けたかどうかを、どのように自己評価できるのだろうか?
ベイジアン逆強化学習とバリュー・アット・リスクに基づく新しい自己評価手法を提案する。
我々は、シミュレーションにおける我々のアプローチを評価し、専門家のパフォーマンスに適合するか、あるいは所望の安全閾値内で基準ポリシーのパフォーマンスを上回ることができると高い信頼を持って、十分なトレーニングデータを受信したかどうかを正確に評価できるAIシステムを開発する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:53:24 GMT)
Analyzing Infrastructure LiDAR Placement with Realistic LiDAR [14.2] V2X(V2X)協調知覚は注目されている。
インフラセンサの最適配置を見つける方法はめったに研究されていない。
本稿では,インフラセンサの最適設置位置を効率よく,効果的に検出できるパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:18:32 GMT)
BotSIM: An End-to-End Bot Simulation Toolkit for Commercial
Task-Oriented Dialog Systems [14.2] BotSIMは、商用タスク指向対話システムの大規模データ効率評価、診断、修復のためのワンストップソリューションである。
インフラストラクチャ層はBotSIMの主要な機能をサポートするための重要なモデルとコンポーネントをホストしている。
アダプタ層は、新しいボットプラットフォームに対応するためにBotSIMを拡張するために使用される。
アプリケーション・レイヤは一連のコマンドライン・ツールとWebアプリケーションを提供し、BotSIMユーザーの参入障壁を大幅に減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:13:25 GMT)
Neural Font Rendering [14.1] フォントは、そのマルチスケールな性質をサポートする方法で、まだディープラーニングアーキテクチャと統合されていない。
本稿では,複数のサイズでグリフを生成可能なネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:00:22 GMT)
BALF: Simple and Efficient Blur Aware Local Feature Detector [14.0] 局所特徴検出は多くの画像処理とコンピュータビジョンアプリケーションの主要な要素である。
本稿では,不明瞭な画像中の有意なキーポイントを正確に局所化できる,効率的かつ効果的なキーポイント検出法を提案する。
本手法は, 新たな多層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャの利点を生かし, ぼやけた画像の検出再現性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:29:41 GMT)
Building Resilience to Out-of-Distribution Visual Data via Input
Optimization and Model Finetuning [13.8] 本稿では,特定の目標視モデルに対する入力データを最適化する前処理モデルを提案する。
自律走行車におけるセマンティックセグメンテーションの文脈におけるアウト・オブ・ディストリビューションシナリオについて検討する。
提案手法により, 微調整モデルに匹敵するデータの性能を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:06:35 GMT)
HashEncoding: Autoencoding with Multiscale Coordinate Hashing [13.7] 非パラメトリックなマルチスケール座標ハッシュ関数を利用する新しい自動符号化アーキテクチャであるHashを提案する。
Hashは、もともとのイメージよりもはるかに小さな、本質的にはマルチスケールな埋め込みスペースを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:22:19 GMT)
Robust One-shot Segmentation of Brain Tissues via Image-aligned Style
Transformation [13.4] 本稿では,脳組織のワンショットセグメンテーションのための2モデル反復学習を強化するために,新しい画像整列型変換を提案する。
2つの公開データセットによる実験結果から,1)完全教師付き手法と比較して,提案手法の競合セグメンテーション性能が向上し,2)Diceの平均値が4.67%向上した他の最先端技術よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:15:07 GMT)
Bayesian Experimental Design for Symbolic Discovery [12.9] 我々は、ハミルトンモンテカルロを用いて、適切な選択基準を最適化するために制約付き一階法を適用する。
畳み込みを含む予測分布を計算するステップは、数値積分または高速変換法によって計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:25:29 GMT)
QuadFormer: Quadruple Transformer for Unsupervised Domain Adaptation in
Power Line Segmentation of Aerial Images [12.8] ドメイン適応型セマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
階層的な四重変圧器は、伝達可能なコンテキストに適応するために、クロスアテンションと自己アテンションのメカニズムを組み合わせる。
ARPLSynとARPLRealの2つのデータセットを提示し、教師なし領域適応電力線分割の研究をさらに進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:15:27 GMT)
Generalized Face Anti-Spoofing via Multi-Task Learning and One-Side Meta
Triplet Loss [12.8] 本稿では, 深度推定, 顔解析, ライブ・スプーフ分類という3つの課題からなる, 汎用的な顔のアンチ・スプーフ・フレームワークを提案する。
4つの公開データセットの実験では、提案されたフレームワークとトレーニング戦略が、未確認領域へのモデル一般化の以前の作業よりも効果的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:28:00 GMT)
Numerical evidence against advantage with quantum fidelity kernels on
classical data [12.6] 量子核は、量子ビットの数が増加するにつれてスペクトルの指数的な「平坦化」に悩まされることを示す。
これまでに研究されてきた複数の量子特徴写像と、合成データと実データの両方を利用した、この現象の広範な数値的証拠を提供する。
その結果、量子カーネルの帰納バイアスを制御するために新しい手法が開発されない限り、古典的なデータに量子的優位性をもたらすことはありそうにないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:23:11 GMT)
Proactive Moderation of Online Discussions: Existing Practices and the
Potential for Algorithmic Support [12.5] 既にポストされている反社会的コンテンツに対して作用するリアクティブパラダイムは、現在最も一般的なモデレーション形式である。
私たちは、プロトタイプツールを構築することによって、この既存のアクティブなモデレーションワークフローをどのように支援できるかを探求します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:00:02 GMT)
Learn to See Faster: Pushing the Limits of High-Speed Camera with Deep
Underexposed Image Denoising [12.5] 高精細度動画を高い取得率で記録する能力は、高速移動現象の研究の中心である。
高速移動シーンの撮影が難しいのは、動きのぼやけと低露出ノイズのトレードオフにある。
本稿では,このトレードオフに対処するために,高速撮像の問題を過度に露呈した画像復調問題として扱うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:10:50 GMT)
On the power of foundation models [12.1] カテゴリー理論がこの問題に答える強力な機械を提供することを示す。
基礎モデルは対象カテゴリから未知のオブジェクトを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:10:11 GMT)
Diverse Multi-Answer Retrieval with Determinantal Point Processes [11.9] 本稿では,BERTをカーネルとして利用する決定点プロセスを用いた再ランク付け手法を提案する。
その結果,本手法はAmbigQAデータセットの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:54:05 GMT)
Zero-Shot Learning for Joint Intent and Slot Labeling [11.8] 共同ゼロショットインテント分類とスロットラベリングを有益に行うことができることを示す。
本稿では,単語と文の埋め込み空間を翻訳するNNアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:58:25 GMT)
Exploring the Long-Term Generalization of Counting Behavior in RNNs [11.8] 本稿では,LSTM,ReLU,GRUモデルの長い列上のタスク数に対する一般化について検討する。
LSTMにおける活性化関数の飽和と、ReLUizablesがカウント動作を一般化するための適切な重み設定は、標準トレーニングレギュラーでは達成されない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:58:42 GMT)
Transformer-based Hand Gesture Recognition via High-Density EMG Signals:
From Instantaneous Recognition to Fusion of Motor Unit Spike Trains [11.4] 本稿では,視覚変換器ネットワークを用いて手動ジェスチャー認識を行うCT-HGRと呼ばれる,コンパクトなディープラーニングフレームワークを提案する。
CT-HGRは、転送学習を必要とせずにゼロからトレーニングすることができ、HD-sEMGデータの時間的特徴と空間的特徴を同時に抽出することができる。
このフレームワークは、HD-sEMG画像の単一のフレームに基づいて、瞬時認識のための89.13%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 23:32:08 GMT)
Few-shot Query-Focused Summarization with Prefix-Merging [10.6] 本稿では,クエリに着目した要約において,プレフィックスに基づくプレトレーニング戦略を提案する。
少数のトレーニング可能なパラメータだけで、プレフィックスマージはクエリ中心の要約を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:48:37 GMT)
TF-Net: Deep Learning Empowered Tiny Feature Network for Night-time UAV
Detection [10.4] 本稿では、深層学習に基づくTinyFeatureNet(TF-Net)を用いて、夜間に赤外線画像を用いてUAVを正確に検出する。
その結果,提案するTF-Netの性能は,精度,IoU,GFLOPS,モデルサイズ,FPSで向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:58:36 GMT)
Learnings from Technological Interventions in a Low Resource Language:
Enhancing Information Access in Gondi [10.1] 我々はヒンディー語からゴンディ語への6万通以上の翻訳コーパスを作成した。
ゴンディ語は、南インドと中央インドで約230万人の部族が話している低資源の脆弱言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:03:37 GMT)
BARTSmiles: Generative Masked Language Models for Molecular
Representations [10.0] BARTSmilesは、従来の自己制御分子表現よりも桁違いに計算量の多いBARTライクなモデルである。
詳細な評価では、BARTSmilesは分類、回帰、生成タスクにまたがる他の自己監督的表現を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:30:53 GMT)
G-CMP: Graph-enhanced Contextual Matrix Profile for unsupervised anomaly
detection in sensor-based remote health monitoring [9.8] 自然界において、異常検出アプローチは、騒音、ラベルの不足、高次元性、説明可能性、および操作環境における広範囲な変動によって挑戦される。
本稿では,CMP距離行列から生成されたコンテキストグラフで動作する時間的異常検出のための,自己教師付きグラフに基づく新しい手法を提案する。
提案手法は, より優れたリコール, 警告率, 一般化可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:48:50 GMT)
Multi-agent reinforcement learning for wall modeling in LES of flow over
periodic hills [9.8] マルチエージェント強化学習(MARL)を用いた各種圧力勾配効果を考慮した大渦シミュレーション(LES)の壁モデルを開発した。
このモデルは、周期的な丘陵の上の低レイノルズ数流を用いて訓練され、エージェントは計算格子点に沿って壁に配置される。
訓練されたモデルの解析は, モデルが流れに存在する様々な圧力勾配構造を区別できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:57:36 GMT)
On Learning Fairness and Accuracy on Multiple Subgroups [9.8] 両レベル対象として定式化することで,すべての部分群に対して公正な予測器を学習する原理的手法を提案する。
具体的には、サブグループ固有の予測器は、少量のデータと公正な予測器を通して下位層で学習される。
上位レベルでは、フェア予測器は全てのサブグループ固有の予測器に近接するように更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:20:07 GMT)
Beyond Ensemble Averages: Leveraging Climate Model Ensembles for
Subseasonal Forecasting [9.7] 最近の研究では、機械学習(ML)モデルを用いて、サブシーズン予測(SSF)を推し進める有望な結果が示されている。
本稿では,月平均降水量と2m温度を予測するML手法の適用について述べる。
線形モデル、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク、および積み重ねモデルを用いた回帰、量子レグレッション、およびターシル分類タスクについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:11:04 GMT)
Optimizing Stock Option Forecasting with the Assembly of Machine
Learning Models and Improved Trading Strategies [9.6] 本稿では、機械学習(ML)モデルの適用、取引戦略の改善、ストックオプション予測と取引結果の最適化のための準可逆法(QRM)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:01:16 GMT)
Every Node Counts: Improving the Training of Graph Neural Networks on
Node Classification [9.5] ノード分類のためのGNNのトレーニングのための新しい目的語を提案する。
我々の第一項は、ノードとラベルの特徴間の相互情報を最大化することを目的としている。
第2項は予測写像における異方的滑らか性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 23:25:14 GMT)
Linear Causal Disentanglement via Interventions [9.2] 因果解離は因果モデルを通して相互に関連する潜伏変数を含むデータの表現を求める。
線形潜在因果モデルの線形変換である観測変数について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:43:42 GMT)
Enhanced artificial intelligence-based diagnosis using CBCT with
internal denoising: Clinical validation for discrimination of fungal ball,
sinusitis, and normal cases in the maxillary sinus [9.2] コーンビームCT(CBCT)は放射線線量とコストの低いターゲットの3次元体積像を提供する。
副鼻腔疾患の検出に広く用いられている。
CBCTは再建制約により軟部組織病変を検出する感度に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:24:01 GMT)
Wearing the Same Outfit in Different Ways -- A Controllable Virtual
Try-on Method [9.2] 衣料ビジュアライゼーション方法は、それらの衣料品の画像から、実際の衣料品を身に着けている人の画像を生成する。
現在の方法では、リアルに見え、衣服のアイデンティティを保ち、首輪、カフス、テクスチャ、ヘム、袖の長さといった細部で撮影できる。
本稿では,衣料品のアイデンティティを保ちながらドレープを制御する衣料ビジュアライゼーション手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:01:01 GMT)
AdsorbML: Accelerating Adsorption Energy Calculations with Machine
Learning [9.0] 機械学習のポテンシャルを利用して低エネルギー吸着面の構成を同定する。
我々のアルゴリズムは精度と効率のトレードオフのスペクトルを提供する。
ベンチマークを標準化するために、およそ1,000の多様な表面と87,045のユニークな構成を含むOpen Catalystデータセットを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:54:55 GMT)
AdvMask: A Sparse Adversarial Attack Based Data Augmentation Method for
Image Classification [8.9] 本稿では,画像分類タスクのための新しいデータ拡張手法AdvMaskを提案する。
画像内の領域をランダムに除去する代わりに、AdvMaskは分類結果に最も大きな影響を与えるキーポイントを取得する。
様々なデータセットおよびCNNモデルによる実験結果から,提案手法が画像分類タスクにおいて,他のデータ拡張手法よりも優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:25:53 GMT)
Evaluating and reducing the distance between synthetic and real speech
distributions [8.9] 音響環境の次元に沿った実・合成音声分布の距離を評価する。
次元の改善は、音声認識を用いて近似した全分布距離の削減に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:50:24 GMT)
Offline Supervised Learning V.S. Online Direct Policy Optimization: A
Comparative Study and A Unified Training Paradigm for Neural Network-Based
Optimal Feedback Control [8.9] まず、オフライン教師付き学習とオンライン直接ポリシー最適化の2つの主要なアプローチの比較研究を行う。
本結果は、最適性とトレーニング時間の両方の観点から、オフライン教師あり学習の優先順位を強調した。
最適フィードバック制御のための統一訓練パラダイムとして,プレトレインとファインチューン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:07:13 GMT)
Simultaneous Estimation of Hand Configurations and Finger Joint Angles
using Forearm Ultrasound [8.8] 前腕超音波画像は、手の動きを理解するのに使える筋骨格の可視化を提供する。
我々は,MPP関節角度を予測するためのCNNベースのディープラーニングパイプラインを提案する。
ヒューマン・マシン・インタフェースのリアルタイム制御を目的としたMPP関節角度と手構成の両方を推定するための低遅延パイプラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:06:19 GMT)
Excited state quantum phase transition and Loschmidt echo spectrum in a
spinor Bose-Einstein condensate [8.4] また, ESQPTを経るにつれて, 経時変化, 経時変化, 経時変化の経時変化が観察された。
この結果は,多体系における様々な量子相転移の観測にLoschmidtエコースペクトルの有用性のさらなる検証に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:49:56 GMT)
Holding AI to Account: Challenges for the Delivery of Trustworthy AI in
Healthcare [8.4] 我々は、信頼できるAIの問題を検証し、これを実現することが実際に何を意味するのかを探る。
ここでは、人々が社会技術的設定においてAIを推論し、信頼する方法において、組織的説明責任が果たす重要な部分を見落としている、と論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:22:23 GMT)
Penalized Langevin and Hamiltonian Monte Carlo Algorithms for
Constrained Sampling [8.3] 分布(x)prop ef(x)$と$x$が凸体上で制約されるような制約付きサンプリング問題を考える。
我々は,制限されたサンプリング問題をペナルティ関数制約違反を導入して非拘束なものに変換する,ペナルティ付ハミルトンモンテカルロダイナミクス(PLD)とペナルティ付ハミルトンモンテカルロダイナミクス(PHMC)を提案する。
PHMCでは、Hessianが$であるときに $tildemathcalO(sqrtd/varepsilon7)$に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:43:22 GMT)
Meet-in-the-middle: Multi-scale upsampling and matching for
cross-resolution face recognition [8.3] 本稿では, 顔の超解像, 解像度マッチング, マルチスケールテンプレート蓄積を組み合わせ, 監視映像から顔を確実に認識する手法を提案する。
提案手法では、実際の監視画像のターゲットデータセットのトレーニングや微調整は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:28:14 GMT)
A Search and Detection Autonomous Drone System: from Design to
Implementation [7.8] ターゲットを見つけるのに要する時間の観点からの探索効率は、山火事の検出に不可欠である。
経路計画と目標検出という2つのアルゴリズムが提案されている。
その結果,提案アルゴリズムはミッションの平均時間を大幅に短縮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:44:29 GMT)
Weakly Supervised Learning Significantly Reduces the Number of Labels
Required for Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT [7.7] マシンラーニングパイプライン、特にディープラーニング(DL)モデルに基づくパイプラインは、大量のラベル付きデータを必要とする。
本研究は,脳CTにおける頭蓋内出血検出の課題に対して,どのようなラベルを収集すべきか,という課題について考察する。
強い監督(ローカルな画像レベルのアノテーションで学ぶこと)と弱い監督(グローバルな検査レベルのラベルだけで学ぶこと)は同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:42:41 GMT)
Retweets Distort Exposure to Polarized Information [7.7] 我々は、Twitterのフォロワーグラフと、その中のユーザーが投稿したツイートのサンプルを含むデータセットを使用して、リツイートグラフを再構築する。
我々は、フォロワーやリツイートグラフを通じてユーザーが見る情報の偏りを比較し、リツイートされたアカウントが政治的に極端な内容や誤情報を体系的に共有していることを示す。
以上の結果から,従者グラフに基づく研究は,ユーザがオンラインに注目する情報の分極を過小評価していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:51:54 GMT)
Two dimensional vertex-decorated Lieb lattice with exact mobility edges
and robust flat bands [7.5] エネルギー分離と局所状態を示す移動端(ME)は、乱れや準周期ポテンシャルによって誘導される金属絶縁体遷移を理解するための中心的な概念である。
ここでは、(拡張)リーブ格子の頂点にのみ作用する準周期ポテンシャルを持つ2次元装飾リーブ格子モデルのクラスを提案する。
これらのモデルを 2D Aubry-Andr'e モデルにマッピングすることにより、MEs の正確な表現と局所状態の局所化長を求め、さらに、平面バンドが準周期ポテンシャルの影響を受けないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:08:48 GMT)
MoDA: Map style transfer for self-supervised Domain Adaptation of
embodied agents [7.4] そこで本研究では,事前学習したエンボディエージェントを,地味の監督を伴わない新しい雑音環境に適応させるドメイン適応手法であるMoDAを提案する。
マップベースのメモリは視覚ナビゲーションに重要なコンテキスト情報を提供し、主に平らな壁と長方形の障害物からなる独特の空間構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:38:53 GMT)
Metal-conscious Embedding for CBCT Projection Inpainting [6.9] コーンビームCT(CBCT)の投影画像における金属インプラントの存在は、望ましくないアーティファクトを導入している。
本研究では,視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドネットワークを,塗装作業のベースラインネットワークとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:55:49 GMT)
Novelty Detection for Election Fraud: A Case Study with Agent-Based
Simulation Data [6.7] 不正行為のないクリーンな選挙結果データセットと、不正行為の度合いの異なるデータセットを生成します。
このアルゴリズムは、投票結果の予測結果と実際の選挙結果の類似性を決定する。
シミュレーション手法と機械学習モデルの有効性を両立させ,不正領域の同定に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:46:36 GMT)
Advancing Deep Metric Learning Through Multiple Batch Norms And
Multi-Targeted Adversarial Examples [6.7] 本稿では,DMLモデルの性能をクリーンなデータと複数の分布に追従する入力に対して同時に向上させるフレームワークMDPropを提案する。
総合的な実験分析から,MDPropはクリーンデータ2.95%,リコール@1スコア2.12倍,異なる入力分布に対するロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:41:58 GMT)
DiffG-RL: Leveraging Difference between State and Common Sense [6.6] 本稿では,環境状態と常識を整理する差分グラフを構築する新しいエージェントDiffG-RLを提案する。
DiffG-RLは、常識を必要とするテキストベースのゲームの実験で検証し、スコアの17%でベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:53:55 GMT)
An Extreme-Adaptive Time Series Prediction Model Based on
Probability-Enhanced LSTM Neural Networks [6.6] 我々は、極端および正常な予測関数を同時に学習するNEC+と呼ばれる新しい確率強調型ニューラルネットワークモデルを提案する。
本研究では,カリフォルニアの9つの貯水池に適用された3日間の前向き水位予測課題について,提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:01:59 GMT)
Mind the Gap: Scanner-induced domain shifts pose challenges for
representation learning in histopathology [6.3] 自己教師付き事前トレーニングは、腫瘍セグメンテーションの下流タスクにおいて、スキャナによるドメインシフトを克服するために使用することができる。
自己教師付き事前学習が様々なスキャナー表現の整列に成功し、興味深いことに、下流タスクに限られた利益をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:16:39 GMT)
Compressing Cross-Lingual Multi-Task Models at Qualtrics [6.1] 本稿では,12言語で複数の分類タスクを効率的に行うテキスト解析アプリケーションの構築事例について述べる。
言語間およびマルチタスクモデリング技術を活用して、モデルを単一デプロイメントに統合し、オーバーヘッドを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:46:27 GMT)
Attentional Ptycho-Tomography (APT) for three-dimensional nanoscale
X-ray imaging with minimal data acquisition and computation time [6.1] 不完全な測定にもかかわらずICの正確な再構成を行うために訓練されたアテンショナル・Ptycho-Tomography(APT)を報告する。
12時間縮小角度のAPTは、元の角度のセットのゴールド標準に匹敵する忠実性が得られることを示す。
実験の結果,APTは品質を損なうことなく,データ取得と計算の108時間の集約化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:27:58 GMT)
Graph Neural Networks: A Powerful and Versatile Tool for Advancing
Design, Reliability, and Security of ICs [6.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークや生物学などに存在する大規模データを学習し、予測するために、最先端のSOTA(State-of-the-art)を推進した。
本稿では,IC設計における課題を解決するため,GNNモデルを調整するための汎用パイプラインを提案する。
GNNフレームワークの概要は、(i)電子設計自動化(EDA)とIC設計全般、(ii)信頼性の高いICの設計、(iii)セキュアなICの分析を網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:58:07 GMT)
DiffPose: Multi-hypothesis Human Pose Estimation using Diffusion models [5.9] 与えられた入力画像に対して複数の仮説を予測する条件拡散モデルであるemphDiffPoseを提案する。
DiffPoseは, 簡単なポーズの多面的ポーズを推定し, 極めてあいまいなポーズに対して大きなマージンで優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:55:13 GMT)
Better Generalized Few-Shot Learning Even Without Base Data [5.7] ゼロベース一般化された数ショット学習は、数ショット学習問題の極端に実用的なバージョンである。
プライバシーや倫理上の問題からベースデータが入手できない場合の動機として、ゼロベースGFSLの目的は、新しいクラスのサンプルのほとんどをベースクラスのサンプルなしで事前訓練されたモデルに組み込むことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:10:40 GMT)
AWTE-BERT:Attending to Wordpiece Tokenization Explicitly on BERT for
Joint Intent Classification and SlotFilling [5.7] BERT (Bidirectional Representations from Transformers) は2つのタスクを共同で最適化する。
本稿では,ワードピーストークン化後の複数のサブトークン特徴を明示的にモデル化したBERTに基づく新しいジョイントモデルを提案する。
実験により,本モデルが意図分類精度,スロットフィリングF1,文レベルの意味的フレーム精度を大幅に向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:59:12 GMT)
A Revenue Function for Comparison-Based Hierarchical Clustering [5.7] 比較のみを用いて,デンドログラムの良さを測定できる新たな収益関数を提案する。
この関数は、ペアの類似性を用いた階層的クラスタリングにおけるDasguptaのコストと密接に関連していることを示す。
理論的には,提案した収益関数を用いて,三重項比較の少ない潜在階層をおよそ復元できるかどうかというオープンな問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:40:02 GMT)
A Geometric Model for Polarization Imaging on Projective Cameras [5.4] 一般射影カメラが光偏光状態をどのように捉えているかを記述する幾何学的モデルを提案する。
本モデルは, 原画像に作用する前処理操作として実装され, その後, 再構成された正規フィールドの画素単位の回転が続く。
既存のデータセットと新しいデータセットの実験は、市販の偏光カメラに適用した場合のモデルの精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:12:26 GMT)
Neural Transducer Training: Reduced Memory Consumption with Sample-wise
Computation [5.4] 本稿では,トランスデューサの損失と勾配をサンプル毎に計算するメモリ効率のトレーニング手法を提案する。
提案手法は,メモリ使用量を大幅に削減し,デフォルトのバッチ処理に比べて競合速度で動作可能であることを示す。
その結果,1024のバッチサイズと40秒のオーディオ長のトランスデューサ損失と勾配を,わずか6GBのメモリで計算することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:57:23 GMT)
Inferring Attack Relations for Gradual Semantics [5.3] 段階的意味論は、重み付けされた議論フレームワークを入力として、各引数に対する最終的な受け入れ可能性度を出力する。
我々は、これらの議論に対する一連の攻撃があるかどうかを判断し、これらの許容可能性の度合いを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:45:27 GMT)
Measuring the Measuring Tools: An Automatic Evaluation of Semantic
Metrics for Text Corpora [5.3] テキストコーパス間の意味的類似性を比較する能力は、さまざまな自然言語処理アプリケーションにおいて重要である。
本稿では,コーパスレベルの意味的類似度指標の特性を評価するための,自動的かつ解釈可能な尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:47:07 GMT)
Finding Front-Door Adjustment Sets in Linear Time [5.2] フロントドア調整は、特定の有向非巡回グラフ(DAG)と観測データから因果効果を推定する手法である。
本稿では,DAGのフロントドア基準を満たす集合を初めて検出するアルゴリズムを提案する。
また,DAGのすべての前ドア調整セットを遅延で列挙するアルゴリズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:44:03 GMT)
Rectified Pessimistic-Optimistic Learning for Stochastic Continuum-armed
Bandit with Constraints [4.9] ブラックボックスの報酬関数 $f(x)$ を、連続空間上のブラックボックス制約関数 $g(x)leq 0$ に最適化する。
本稿では,楽観的かつ悲観的なGPバンディット学習を取り入れたペナルティベース手法であるRectified Pessimistic-Optimistic Learning framework (RPOL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:15:03 GMT)
Interpreting Primal-Dual Algorithms for Constrained MARL [4.7] 本研究では,本手法が制約や値関数に与える影響について検討した。
一次双対法の値関数に対する構造的効果を利用して、値推定を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:23:26 GMT)
A Novel Statistical Independence Test for Dynamic Causal Discovery with
Rare Events [4.7] 稀な事象に関連する因果現象は、幅広い工学的問題や数学的な問題に頻繁に発生する。
本稿では,時間不変力学系から収集したデータに対して,統計的独立性試験を行う新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:15:51 GMT)
Real-time Blind Deblurring Based on Lightweight Deep-Wiener-Network [4.4] 本稿では,タスクをリアルタイムに完了するための軽量なディープワイナネットワークを提案する。
このネットワークには、ウィナーネットワークのパラメータを推定するディープニューラルネットワークと、デブロアのためのウィナーネットワークが含まれている。
私たちのモデルのうち2つは毎秒100イメージの速度に到達でき、リアルタイムの遅延に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:42:01 GMT)
Challenging the Universal Representation of Deep Models for 3D Point
Cloud Registration [4.3] 異なるアプリケーション領域にまたがる普遍的な表現を学ぶことは、オープンな研究課題である。
本研究では,3Dポイントクラウド登録のための最先端の学習手法を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:36:43 GMT)
Multimodal Learning for Multi-Omics: A Survey [4.2] 統合的マルチオミクス分析のためのマルチモーダル学習は、研究者や実践者が人間の病気に対する深い洞察を得るのに役立つ。
しかし、簡単にアクセスできるオープンソースツールなど、この分野の開発を妨げる課題がいくつかある。
この調査は、いくつかの新しい視点から、データの課題、融合アプローチ、データセット、ソフトウェアツールの最新の概要を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:08:06 GMT)
A Charge Domain P-8T SRAM Compute-In-Memory with Low-Cost DAC/ADC
Operation for 4-bit Input Processing [4.1] 本稿では,PMOS ベースの 8T (P-8T) Compute-In-Memory (CIM) アーキテクチャを提案する。
4ビットの入力アクティベーションと8ビットの重みの間の乗算累積(MAC)演算を効率よく行う。
28nm CMOSプロセスを用いた256X80 P-8T CIMマクロ実装は、91.46%と66.67%の精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:15:27 GMT)
Resilient Risk based Adaptive Authentication and Authorization (RAD-AA)
Framework [4.0] リスクスコアと信頼プロファイルに基づいて自己適応が可能なセキュアでレジリエントな認証・認可フレームワークの設計について検討する。
私たちはこのフレームワークを、レジリエントなリスクベースのAdaptive Authentication and Authorization(RAD-AA)と呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:52:22 GMT)
Performance Evaluation, Optimization and Dynamic Decision in Blockchain
Systems: A Recent Overview [3.9] 本稿では、最近の体系的な研究の概要、特に、数学的モデリングとブロックチェーンシステムの基本理論の開発について述べる。
a) 性能評価:マルコフ過程、キューイング理論、マルコフ報酬過程、ランダムウォーク、流体と拡散近似、マルティンゲール理論。
この論文で論じられたブロックチェーンシステムの数学的手法、アルゴリズム、シミュレーションによる基礎理論は、ブロックチェーン技術の今後の発展と継続的な革新を強く支援するであろうと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:51:40 GMT)
Approximating Intersections and Differences Between Statistical Shape
Models [3.9] 本稿では,2つのSSMを高密度対応で比較する手法を提案する。
マルコフ・チェイン・モンテカルロ(Markov Chain Monte Carlo)を用いて、交差空間に横たわる形状の分布を近似する。
本手法は,2つのモデルの形状空間間の類似点の簡易かつ直感的な解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:54:34 GMT)
Phase-controlled asymmetric optomechanical entanglement against optical
backscattering [3.6] 本稿では,光ウィスパーリング・ガリーモード共振器におけるオプトメカニカルエンタングルメントのコヒーレントスイッチを実現する方法を提案する。
光学的絡み合いとそれに伴う2モードの量子スクイージングは、高度に非対称な方法でうまく調整できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:43:47 GMT)
Characterization and Greedy Learning of Gaussian Structural Causal
Models under Unknown Interventions [3.4] 本研究は,各実験における介入対象が不明な場合の観察に基づく因果構造回復の問題について考察する。
干渉対象の知識のないデータ生成モデルの同値クラスを復元するために,GnIESと呼ばれるグリーディアルゴリズムを導出する。
我々は,この手法を活用し,合成,実,半合成のデータセット上でのGnIESの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:32:36 GMT)
Feature-based Adaptive Contrastive Distillation for Efficient Single
Image Super-Resolution [3.2] 本稿では,軽量SISRネットワークを効率的にトレーニングするための特徴量に基づく適応型コントラスト蒸留(FACD)手法を提案する。
実験結果から,提案したFACDは,ベンチマークデータセット全体のPSNR性能だけでなく,主観的画質も向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:24:14 GMT)
Wavelet Diffusion Models are fast and scalable Image Generators [3.2] 拡散モデルは高忠実度画像生成のための強力な解であり、多くの状況においてGANを超える。
最近のDiffusionGAN法は、サンプリングステップの数を数千から数に減らして、モデルの実行時間を著しく短縮するが、その速度はGANよりもかなり遅れている。
本稿では,新しいウェーブレットベースの拡散構造を提案することにより,速度ギャップを低減することを目的とする。
CelebA-HQ, CIFAR-10, LSUN-Church, STL-10データセットによる実験結果から, 実時間および高忠実拡散モデルを提供するための基盤となることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:25:25 GMT)
Artifact Removal in Histopathology Images [3.0] CycleGANsのような画像から画像への変換ネットワークは、未使用のデータからアーティファクト削除関数を学習することができる。
本稿では, 人工物除去に伴う代入問題を特定し, これに対処するためのCycleGANの弱教師付き拡張を提案する。
TCGAデータベースからアーティファクトとクリーンタイルからなるパン缶データセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:44:45 GMT)
Parameterisation of Reasoning on Temporal Markov Logic Networks [2.9] 我々は,その有効性を特定するために,時間間隔で拡張された知識グラフデータに注目した。
時間的マルコフ論理ネットワーク(TMLN)における最適A-Posteriori推論のための意味論の原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:40:15 GMT)
Timing-Based Backpropagation in Spiking Neural Networks Without
Single-Spike Restrictions [2.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のトレーニングのための新しいバックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。
シングルスパイク制限なしで、個々のニューロンの相対多重スパイクタイミングに情報をエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:38:33 GMT)
PiggyBack: Pretrained Visual Question Answering Environment for Backing
up Non-deep Learning Professionals [2.8] 我々は,最先端の視覚言語事前学習モデルを容易に適用できる視覚質問応答プラットフォームを提案する。
PiggyBackは、視覚的な質問応答タスクのフルスタック、特にデータ処理、モデル微調整、結果の可視化をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 05:37:27 GMT)
Transfer Entropy Bottleneck: Learning Sequence to Sequence Information
Transfer [2.8] 我々は2つの依存するデータストリーム上で条件付き学習を行うための情報ボトルネック手法を開発した。
TEB(Transfer Entropy Bottleneck)と呼ばれる本手法では,ソース変数からターゲット変数に転送される有向情報をボトルネックにするモデルを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 22:02:20 GMT)
Multi-robot Social-aware Cooperative Planning in Pedestrian Environments
Using Multi-agent Reinforcement Learning [2.8] 我々は、非政治的マルチエージェント強化学習(MARL)に基づく、新しいマルチロボット・ソーシャル・アウェア・効率的な協調プランナーを提案する。
我々は、時間空間グラフ(TSG)に基づくソーシャルエンコーダを採用し、その視野における各ロボットと歩行者の社会的関係の重要性をよりよく抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:38:47 GMT)
Better Transcription of UK Supreme Court Hearings [2.8] 本研究は、英国の司法部門向けに自動転写ツールを構築するための研究と産業の複合プロジェクトについて述べる。
本稿では,法廷聴聞書の翻訳に関わる課題と,これらの課題に対処するために採用した自然言語処理(NLP)技術について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:02:00 GMT)
Beyond Ads: Sequential Decision-Making Algorithms in Law and Public
Policy [2.8] 法と公共政策にシーケンシャルな意思決定アルゴリズムを採用するという約束と課題について検討する。
我々の主なテーマは、法律と公共政策が、機械学習コミュニティがまだ対応していない、異なる方法論上の課題を提起することです。
規制とガバナンスにおけるシーケンシャルな意思決定アルゴリズムの幅広い応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:45:50 GMT)
DCDetector: An IoT terminal vulnerability mining system based on
distributed deep ensemble learning under source code representation [2.6] この研究の目的は、C/C++のような高レベルの言語のソースコードの脆弱性をインテリジェントに検出することである。
これにより、ソースコードのセンシティブな文関連スライスをコード表現し、分散深層学習モデルの設計により脆弱性を検出することができる。
実験により,従来の静的解析の偽陽性率を低減し,機械学習の性能と精度を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:19:14 GMT)
Based on particle swarm optimization support vector machine model of the
electric car sales strategy research [2.6] 本稿では、モデルにおける重量係数(影響因子)を用いて、電気自動車の異なるブランドに対する販売影響を分析し、既存の販売戦略を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:26:11 GMT)
Discrete Control in Real-World Driving Environments using Deep
Reinforcement Learning [2.5] 本研究では,現実の環境をゲーム環境に移行させる,現実の運転環境におけるフレームワーク(知覚,計画,制御)を紹介する。
実環境における離散制御を学習し,実行するために,既存の強化学習(RL)アルゴリズムを多エージェント設定で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:24:03 GMT)
Two Is Better Than One: Dual Embeddings for Complementary Product
Recommendations [2.3] 製品に2つの埋め込み表現を活用することで、補足的項目の発見に新しいアプローチを適用する。
我々のモデルは実装が簡単であり、あらゆるeコマースウェブサイトで補完的なアイテムレコメンデーションを生成するための優れた候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:10:53 GMT)
Reusable Self-Attention-based Recommender System for Fashion [2.0] 再利用可能な注意に基づくファッション推薦アルゴリズム(AFRA)を提案する。
時間的および文脈的な情報を活用して、短期および長期の顧客の嗜好に対処します。
1)個人別フィード、2)スタイル別レコメンデーション、3)類似アイテムレコメンデーション、4)最近の顧客行動にインスパイアされたインセッションレコメンデーション。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:47:20 GMT)
CUNI Submission in WMT22 General Task [1.9] We present the CUNI-Bergamot submit for the WMT22 General translation task。
従来の研究と比較すると、COMETスコアと名前付きエンティティの翻訳精度で性能を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:06:09 GMT)
Transfer Learning with Uncertainty Quantification: Random Effect
Calibration of Source to Target (RECaST) [1.8] 我々はRECaSTと呼ばれる伝達学習に基づくモデル予測のための統計的枠組みを開発する。
線形モデル間の伝達学習におけるRECaST手法の有効性を数学的・実験的に実証した。
シミュレーション研究における本手法の性能と実際の病院データへの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:39:47 GMT)
Triadic Temporal Exponential Random Graph Models (TTERGM) [1.8] TERGMは、複雑なネットワークにおけるエッジ形成と除去の時間パターンを推測するために用いられる。
我々は,我々のTTERGMモデルが,GitHubのネットワークデータ上でのベンチマーク手法と比較して,精度の向上と精度の向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:07:29 GMT)
The Myth of Culturally Agnostic AI Models [1.7] この論文は、文化的なAIモデルと文化的な特定のAIモデルへの取り組みの長所と短所に取り組みます。
本稿では,リスク軽減と文化的特異性とのトレードオフを示す出力の記憶とバイアスのいくつかの例について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:22:38 GMT)
Elements of effective machine learning datasets in astronomy [1.6] 天文学における効果的な機械学習データセットの要素を同定する。
これらの要素が天文学的な応用に重要である理由と、それを実現する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:25:23 GMT)
Device Modeling Bias in ReRAM-based Neural Network Simulations [1.5] ジャンプテーブルのようなデータ駆動モデリングアプローチは、ニューラルネットワークシミュレーションのためのメモリデバイスをモデル化することを約束している。
本研究では,様々なジャンプテーブルデバイスモデルが達成したネットワーク性能評価に与える影響について検討する。
MNISTでトレーニングされた多層パーセプトロンの結果は、バイナリに基づくデバイスモデルが予測不可能に振る舞うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:45:06 GMT)
Best Subset Selection in Reduced Rank Regression [1.5] 提案アルゴリズムは,有意な確率でランク推定を行うことができることを示す。
がん研究における数値的研究と応用は、有効性と拡張性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:51:15 GMT)
Linear Complexity Gibbs Sampling for Generalized Labeled Multi-Bernoulli
Filtering [1.4] GLMB(Generalized Labeled Multi-Bernoulli)の密度は、単一対象フィルタリングにおいてガウスに類似した多対象系アプリケーションのホストに現れる。
GLMBフィルタ密度の構造を利用して,$mathcalO(T(P+M))$複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:26:43 GMT)
Learning and Understanding a Disentangled Feature Representation for
Hidden Parameters in Reinforcement Learning [1.4] 本稿では,RL軌道を距離が隠れパラメータによるシステム挙動の相対的な差を表す特徴空間にマッピングする教師なし手法を提案する。
モデルベースRLで使用されるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の世界モデルを活用することにより,隠れパラメータの影響を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:55:30 GMT)
Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects [1.3] 平均処理効果(ATE)アンダーコンネスに対する二重頑健なベイズ推定法について検討した。
提案手法は,確率スコアによって調整された事前分布の補正項を含む。
シミュレーションでは、この補正されたベイズ法が、点推定のかなりのバイアス低減と信頼区間の正確なカバレッジをもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:32:25 GMT)
Three-stage binarization of color document images based on discrete
wavelet transform and generative adversarial networks [1.3] 本稿では,劣化したカラー文書画像の強調とバイナライゼーションのために3段階の手法を提案する。
ステージ1では、画像強調を実現するために離散ウェーブレット変換(DWT)と生成逆数ネットワーク(GAN)を用いる。
ステージ2では、元の入力画像は4つの(赤、緑、青、グレー)シングルチャネル画像に分割され、それぞれが独立した敵ネットワークを訓練する。
Stage-3では、グローバルな特徴とローカルな特徴を組み合わせるために、Stage-2からの出力画像と元の入力画像を用いて文書ビンの独立敵ネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:17:34 GMT)
Composition based oxidation state prediction of materials using deep
learning [1.1] 本研究は, 化学組成のみを付与した無機化合物の全元素の酸化状態を予測するための, 深層学習に基づく BERT 変換言語モデル BERTOS を提案する。
本モデルでは,全元素酸化状態の96.82%の精度をICSDデータセット上でベンチマークし,酸化材料の97.61%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:24:53 GMT)
Democratizing Machine Learning for Interdisciplinary Scholars: Report on
Organizing the NLP+CSS Online Tutorial Series [1.0] 既存のチュートリアルは参加者にとってコストがかかることが多く、広範なプログラミング知識を前提としており、特定のアプリケーション分野に合わせたものではない。
我々は,高度な自然言語処理(NLP)手法を計算社会科学(CSS)研究者に教えることを目的とした,1年間の無料オンラインチュートリアルシリーズを組織した。
ライブ参加は予想以上に限定的であったが,前・後調査との比較では,7点様の尺度において,ほぼ1点の知識に対する参加者の認識が増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:06:45 GMT)
Fast Hyperparameter Tuning for Ising Machines [0.8] ファストコンバージェンス(FastConvergence)は、木構造型Parzen Estimator(TPE)の収束加速度法である
実験では、よく知られたトラベルセールスマン問題(TSP)と擬似アサインメント問題(QAP)が入力として使用される。
結果は、FastConvergenceはトライアルの半数未満で、TPEと同じような結果が得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 01:53:31 GMT)
Improving astroBERT using Semantic Textual Similarity [0.8] AstroBERTは、NASAの天体物理学データシステム(ADS)の天文学論文で使われるテキストに合わせた機械学習言語モデルである。
AstroBERTは、天体物理学特有のタスクにおいて、既存の公開言語モデルよりもいかに改善されているかを示す。
我々は、ADSが科学論文のユニークな構造、引用グラフ、引用コンテキストを活用して、AstroBERTをさらに改善する計画について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:15:32 GMT)
Decoherence Effects in a Three-Level System under Gaussian Process [0.8] 我々は、エンコードされた純度とコヒーレンスを維持するために、クエットの対称性に対するオルンシュタイン-ウレンベックノイズの破壊的性質が依然として大きいことを示す。
現在の立方体系は、純度とフォン・ノイマンエントロピーを用いて複数の立方体あるいは立方体を持つ系より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:20:15 GMT)
Distance Teaching Experience of Campus-based Teachers at Times of
Pandemic Confinement [0.7] キャンパスベースのプログラムとコースはタイムリーに再設計されている。
学生の参加と積極的参加が問題となる。
本研究は,新しい学習環境における教師の体験とともに,これらの効果を分析したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:09:52 GMT)
Evaluating Unsupervised Text Classification: Zero-shot and
Similarity-based Approaches [0.7] 類似性に基づくアプローチは、テキスト文書表現とクラス記述表現の類似性に基づいてインスタンスを分類しようとする。
ゼロショットテキスト分類手法は、未知クラスの適切なラベルをテキスト文書に割り当てることで、トレーニングタスクから得られる知識を一般化することを目的としている。
本稿では, 類似度に基づくゼロショットとゼロショットのアプローチを, 未確認クラスのテキスト分類のために体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:14:47 GMT)
UQ-ARMED: Uncertainty quantification of adversarially-regularized mixed
effects deep learning for clustered non-iid data [0.7] この研究は、モデル適合性、固定効果共分散係数、予測信頼度について、容易に解釈可能な統計メトリクスを作成する能力を示す。
本実験では,UQ法が有益であるだけでなく,いくつかのUQ法が元のARMED法の性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:50:48 GMT)
Kernel Autocovariance Operators of Stationary Processes: Estimation and
Convergence [0.6] 我々は、ヒルベルト空間を再現するカーネルに埋め込まれたポーランド空間上の定常過程の自己共分散作用素を考える。
これらの演算子の経験的推定が、様々な条件下でのプロセスの実現に沿ってどのように収束するかを考察する。
我々は、依存データを持つカーネルPCAの一貫性と遷移確率の条件平均埋め込みの観点から、我々の理論の応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:46:23 GMT)
Soft Alignment Objectives for Robust Adaptation in Machine Translation [0.3] ドメイン適応により、生成言語モデルは、アプリケーションのドメインシフトによって引き起こされる特定の欠陥に対処できる。
ドメイン内のデータに対するさらなるトレーニングによる従来の適応は、モデルが他のドメインに一般化する能力を急速に弱める。
この研究は、予測トークンと参照とのセマンティックな類似性に基づいて構築された、新しいトレーニング目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:23:04 GMT)
Balanced Semi-Supervised Generative Adversarial Network for Damage
Assessment from Low-Data Imbalanced-Class Regime [0.2] 我々は、バランス付き半教師付きGAN(BSS-GAN)と呼ばれるGAN(Generative Adversarial Network)の1つの変種を紹介する。
半教師付き学習の概念を採用し、低データと不均衡クラスの問題を解決するためにトレーニングにバランストバッチサンプリングを適用している。
以上の結果から,BSS-GANは従来手法よりも,リコールやF_beta$スコアにおいて,より優れた損傷検出が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:40:06 GMT)
MedalCare-XL: 16,900 healthy and pathological 12 lead ECGs obtained
through electrophysiological simulations [0.1] 機械的心電気生理学的モデルでは、心臓の電気活動のパーソナライズされたシミュレーションと、それに続く心電図(ECG)を体表面で行うことができる。
電気生理学的シミュレーションに基づいて, 合計16,900個の心電図からなる新しい合成データベースを作成した。
仮想コホートと公用臨床心電図データベースとの抽出特徴の比較により, 臨床心電図の合成信号は健常者, 病理組織学的サブポピュレーションにおいて高い忠実度を有する症例において臨床心電図を表すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:46:39 GMT)
Mirror descent of Hopfield model [0.1] ミラー降下はパラメトリックモデルの双対空間を利用する勾配降下法である。
我々は、ニューラルネットワークのプロトタイプとしてホップフィールドモデルを採用し、ミラー降下が通常の勾配降下よりも効果的にモデルを訓練できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:33:56 GMT)
Towards a Taxonomy of Industrial Challenges and Enabling Technologies in
Industry 4.0 [0.0] 本稿では、技術・企業分野に適用された人文的・工学的手法の混在したアプローチを提案する。
研究結果は、産業上の課題とI4.0に焦点を当てた技術が分類され、接続される分類学によって表される。
この分類法は、産業従事者が工業挑戦の候補ソリューションを特定できる公共ウェブプラットフォームの構築の基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:52:36 GMT)
Text Representation Enrichment Utilizing Graph based Approaches: Stock
Market Technical Analysis Case Study [0.0] 本稿では,教師なしノード表現学習モデルとノード分類/エッジ予測モデルを組み合わせたトランスダクティブハイブリッド手法を提案する。
提案手法は,この分野における最初の研究である株式市場の技術分析報告を分類するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:26:08 GMT)
Synthetic data enable experiments in atomistic machine learning [0.0] 既存のMLポテンシャルモデルから,原子単位のエネルギーをラベル付けした大規模データセットの使用を実演する。
このプロセスの安価さは、量子力学の土台真実に比べれば、数百万のデータポイントを生成できる。
合成データラベルの学習は、後続の小さなデータセットの微調整に有用な事前学習タスクであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:17:24 GMT)
Symmetry Detection in Trajectory Data for More Meaningful Reinforcement
Learning Representations [0.0] 本稿では,RL対称性を生の軌跡データから直接検出する手法を提案する。
本研究では, 環境物理とRL政策の双方の基礎となる対称性を推定できる2つのシミュレーションRL事例について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:00:26 GMT)
Survey on Self-Supervised Multimodal Representation Learning and
Foundation Models [0.0] 本稿では,現代における多目的自己指導型表現学習の基盤構築に直接的あるいは間接的に責任を負うランドマーク研究論文のいくつかを要約する。
この論文は、過去数年間における各モダリティの表現学習の発展と、その後のマルチモーダルエージェントの獲得にどのように組み合わされたかについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 00:17:43 GMT)
Simulated bifurcation for higher-order cost functions [0.0] より高階のSBは、追加のスピン変数で2階のSBより優れることを示す。
この結果から,高次SBは実用上有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:40:04 GMT)
Sequence learning in a spiking neuronal network with memristive synapses [0.0] 脳計算の中心にある中核的な概念は、シーケンス学習と予測である。
ニューロモルフィックハードウェアは、脳が情報を処理する方法をエミュレートし、ニューロンとシナプスを直接物理的基質にマッピングする。
シークエンス学習モデルにおける生物学的シナプスの代替としてReRAMデバイスを使用することの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:07:23 GMT)
Self-Supervised Mental Disorder Classifiers via Time Reversal [0.0] 機能的ニューロイメージングデータの時間方向で訓練されたモデルが、下流のタスクに役立つことを実証した。
我々は、独立成分分析(ICA)技術を用いて、fMRIデータから派生した独立成分のディープニューラルネットワークを訓練する。
学習時間方向はfMRIデータにおける因果関係の学習に役立ち、より高速な収束に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:24:43 GMT)
Reservoir Computing-based Multi-Symbol Equalization for PAM 4
Short-reach Transmission [0.0] スペクトルスライシング型貯水池コンピュータ(RC)による32GBのPAM4伝送のマルチシンボル等化を提案する。
出力に17のシンボルを持つRCは、単一出力の場合に比べて乗算/記号の桁違いの減少を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:33:36 GMT)
Reliability of Content and Echo Chambers on YouTube during the COVID-19
Debate [0.0] 本稿では、YouTube上でのニュース消費を評価することで、新型コロナウイルスパンデミック時の情報拡散を調査することを目的とする。
我々は、政治的偏見とファクトチェックの指標でラベル付けされた68のYouTubeチャンネルがリリースした13,000本のビデオで、200万人以上のユーザーのエンゲージメントを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 21:10:12 GMT)
Relative Sparsity for Medical Decision Problems [0.0] 医療提供者や患者に対して、新しい方針が現在のケアの基準とどのように異なるかを説明することが重要であることが多い。
この目的は、ケアの標準から、提案された新しいポリシーに移行する際に最も変化するポリシーの側面(すなわちパラメータ)を特定できれば促進される。
しかし,本研究では,提案方針とケア基準の相違は軽視され,解釈可能性に寄与することが求められている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:00:11 GMT)
Quantum metrology of noisy spreading channels [0.0] ノイズのあるチャネルのクラスに対して最適な測定戦略を提供する。
小さい変位では, 真空プローブ場が同じ平均エネルギーの戦略の中で最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:26:16 GMT)
Quantum entanglement: an overview of the separability problem in two
quantum bits [0.0] 分離性問題は、現在および将来の量子情報処理における基本的な問題と創発的な問題の1つである。
本稿では,二部類システムにおける分離性問題の進展について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:51:11 GMT)
Probing quantum scars and weak ergodicity-breaking through quantum
complexity [0.0] 我々は、PXPハミルトニアンの時間発展によって生じる典型的な状態のクリロフ状態(スプレッド)複雑性を計算する。
ネエル状態の複雑性は近似的に回復するが、一般的なETH状態の複雑さは常に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 06:40:37 GMT)
Performance evaluation of deep segmentation models on Landsat-8 imagery [0.0] コントラル(Contrail)は、冷たく湿った空気を飛ぶ際に航空機のエンジンの排気によって生じる線状の氷雲である。
彼らは、放出される長波放射の約33%を地球に吸収または誘導することで温室効果を発生させる。
この研究は、低軌道衛星画像の反則を検出するために最先端のセグメンテーション技術を適用した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:33:12 GMT)
Performance Evaluation of Vanilla, Residual, and Dense 2D U-Net
Architectures for Skull Stripping of Augmented 3D T1-weighted MRI Head Scans [0.0] 本研究では,Skull StrippingのためのVanilla,Residual,Dense 2D U-Netアーキテクチャを比較した。
Dense 2D U-Netアーキテクチャは、テストデータセットで99.75%の精度を達成することで、VanillaとResidualのアーキテクチャよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:11:11 GMT)
PatchMatch-Stereo-Panorama, a fast dense reconstruction from 360{\deg}
video images [0.0] この研究は、現在のアプローチとは異なる、PatchMatch-Stereo-algorithmの非常に並列な新しい変種を記述する。
以上の結果から,最近のモバイルGPUを用いたコンシューマグレードのラップトップでは,高密度な3D再構成が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:54:01 GMT)
Parallel Quantum Annealing [0.0] D-Wave Systems, Inc. の量子アニールは、NPハード問題の高品質な解を計算する効率的な方法を提供する。
本稿では,利用可能な量子ビットをよりよく活用するための並列量子アニール法を提案する。
本手法は,最大傾き問題の解法として,TTS(Time-to-Solution)を用いて劇的な高速化を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:57:04 GMT)
Outfit Generation and Recommendation -- An Experimental Study [0.0] 我々は、ヨーロッパ最大のファッションストアのオンライン、現実世界のユーザーデータを用いて、衣装生成とレコメンデーションのための異なるアルゴリズムを比較した。
我々は、パーソナライズされた衣料品生成に適したものにするために、これらのモデルのいくつかのモデルに適用した適応を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 16:36:00 GMT)
Out-Of-Distribution Detection Is Not All You Need [0.0] 我々は,OOD検出は効率的なランタイムモニタの設計に適したフレームワークではないと主張している。
OOD設定におけるモニタの学習は誤解を招く可能性があることを示す。
また、誤ったトレーニングデータサンプルを削除することで、より良いモニターをトレーニングできることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:40:06 GMT)
Optimizing time-shifts for reservoir computing using a rank-revealing QR
algorithm [0.0] 貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、出力層のみをトレーニングする、リカレントニューラルネットワークパラダイムである。
最適な時間シフトを選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:55:51 GMT)
Optimal Control in Disordered Quantum Systems [0.0] 微分可能プログラミングで設計されたプロトコルを用いて高速かつ高忠実なトランスポートを実現することを実証する。
次に、この手法が乱れた量子系を制御するためにどのように効果的に適応できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:46:24 GMT)
New Results for the Text Recognition of Arabic Maghrib{\=i} Manuscripts
-- Managing an Under-resourced Script [0.0] アラビア文字Maghrib=iスクリプト専用のHTRモデル開発および微調整のための新しいモードオペラーディを導入・評価する。
いくつかの最先端のHTRモデルの比較は、アラビア語に特化した単語ベースのニューラルアプローチの関連性を示している。
その結果、アラビア文字処理のための新しい視点が開かれ、より一般的には、貧弱な言語処理のためのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:21:41 GMT)
Multiparticle quantum walk: a dynamical probe of topological many-body
excitations [0.0] 最近の実験では、単一粒子の量子ウォークが単一粒子状態の位相的性質を明らかにすることが示されている。
我々は、強く相互作用するフェルミオンの多粒子量子ウォークに着目して、この図を多体領域に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:01:04 GMT)
Learning to Optimize with Dynamic Mode Decomposition [0.0] 本稿では,動的モード分解法を用いて最適化力学に関する情報的特徴を抽出する方法を示す。
学習結果から,最適化問題を簡潔に解き明かすことにより,より一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:55:59 GMT)
Infinite-width limit of deep linear neural networks [0.0] 本研究では,ランダムパラメータを持つディープ線形ニューラルネットワークの無限幅限界について検討する。
線形予測器は最小の$ell$-norm最小限のリスクに指数的に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 18:37:14 GMT)
Implications of gauge freedom for nonrelativistic quantum
electrodynamics [0.0] すべての物理的予測はゲージ不変であり、光子数や絡み合いのようなサブシステムの性質を含む。
物質系を定義するためにどのゲージ不変オブザーバブルが使用されるかを制御する際に、ゲージの選択は物質系の局在と電磁的ドレッシングのバランスに影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:45:55 GMT)
Impact of Automatic Image Classification and Blind Deconvolution in
Improving Text Detection Performance of the CRAFT Algorithm [0.0] 本研究では,CRAFTのテキスト検出性能を高めるために,画像前処理における自動画像分類とブラインドデコンボリューションの影響について検討した。
提案手法は,100のラプラシアン演算子をしきい値として利用することにより,シーンイメージをぼかしと非青色の2つのカテゴリに自動的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:49:22 GMT)
Identification of the Breach of Short-term Rental Regulations in Irish
Rent Pressure Zones [0.0] 長期賃貸から短期賃貸への転換は、民間住宅の供給に打撃を与えた。
レント・プレッシャー・ゾーンにある短期賃貸物件を、潜在的に侵害の可能性があるかチェックするために、違反識別子を開発する。
ユーザは、できる限りの違反を通知される短期的なレンタルに懐疑的であるべきだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 22:28:33 GMT)
Identification of Rare Cortical Folding Patterns using Unsupervised Deep
Learning [0.0] 皮質の折りたたみパターンは、一般的な種固有の組織に従っていても、それぞれの脳に固有のものである。
いくつかの折り畳みパターンは神経発達障害と関連付けられている。
本稿では,希少な折り畳みパターンを識別するための非教師付き深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:47:10 GMT)
How Many Tweets DoWe Need?: Efficient Mining of Short-Term Polarized
Topics on Twitter: A Case Study From Japan [0.0] そこで本研究では,Twitter上の偏光トピックを短時間,すなわち12時間で識別する手法を開発した。
また、ランダムに収集したつぶやきを用いて偏極レベルを推定する機械学習手法を用いた予測手法を開発した。
私たちの研究は、低リソースのツイートでトピックの偏極レベルを予測する最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:41:30 GMT)
Holographic BCFT with a Defect on the End-of-the-World Brane [0.0] 我々は2つの共形境界を持つ2ドルのBCFTに対して新しい重力双対を提案する。
我々はホログラフィックエンタングルメントエントロピーを計算し、3つの異なる位相を示すことを発見した。
また、AdSバルクを介して異なる境界を接続する3ドルのレプリカワームホールに類似したワームホールサドルも構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:43:55 GMT)
Hierarchically Clustered PCA and CCA via a Convex Clustering Penalty [0.0] 本稿では, 切り離された特異値分解と凸クラスタリングを組み合わせた教師なし学習手法を提案する。
提案手法は, 従来のクラスタリング手法と, 従来のクラスタリング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:27:26 GMT)
Genuine multipartite entanglement in a one-dimensional Bose-Hubbard
model with frustrated hopping [0.0] フラストレーションと量子絡み合いは、量子多体系のエキゾチックな量子特性である。
光学格子中の強い相関原子を記述する物理モデルにおいて,フラストレーションと量子絡み合いの関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 19:18:36 GMT)
Fuzzy clustering for the within-season estimation of cotton phenology [0.0] 本研究では,綿花の季節内表現学評価のための新しい手法を提案する。
本手法は, スパース・アンス・グラウンドの真理データにおいて, 常に存在する問題に対処するために, 教師なしの手法である。
このモデルを評価するため,ギリシャのオルコメノスで1,285の栽培地観測を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:53:51 GMT)
From CFTs to theories with Bondi-Metzner-Sachs symmetries: Complexity
and out-of-time-ordered correlators [0.0] 2d$相対論的CFTからボンディ・メッツナー・サッチ(BMS)対称性、あるいは同値な等角カルロール対称性の理論への縮約を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 08:04:26 GMT)
Flat-band-induced superconductivity in synthetic bilayer optical
lattices [0.0] ツイストされた二層膜の合成版は、光学格子中の冷たい原子で設計することができる。
合成二層格子におけるフェルミオン原子の超伝導挙動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:32:20 GMT)
Finite-time bounds on the probabilistic violation of the second law of
thermodynamics [0.0] 有限時間プロトコルは1/sqrttau$よりも遅い速度でJarzynski境界に収束し、$tau$はワーク抽出プロトコルの総時間であることを示す。
この結果から, 最小散逸過程の新たな応用が注目され, 熱力学幾何学と作業の高次統計特性との関係が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:11:18 GMT)
Entropy-rate as prediction method for newspapers and information
diffusion [0.0] 本稿は,オンライン新聞の視聴率を予測するために,ソーシャルネットワーク上で人気トピックがいかに利用されているかを示すものである。
本研究は,エントロピーレート,ダイナミックス,適切な情報拡散性能をソーシャルネットワークおよび新聞上で期待する課題に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:00:54 GMT)
Enhancement of parity-violating energy difference of CHFClBr, CHFClI,
and CHFBrI by breaking the cancellation among valence orbital contributions [0.0] 電子励起によるパリティ違反エネルギー差(PVED)は、H$X$$$O,S,Se,Te,CHFClBr,CHFClI,CHFBrIに対して研究される。
促進機構を明らかにするため, H$X$のPVEDの励起状態における二面角依存性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 03:01:25 GMT)
Encoder-Decoder Model for Suffix Prediction in Predictive Monitoring [0.0] 接尾辞予測問題に対するほとんどのアプローチは、次の活動のみを予測する方法を学ぶことによって接尾辞を予測することを学ぶ。
本稿では,プレフィックスの表現学習を推論フェーズから分離するアテンション機構を備えたエンコーダ・デコーダモデルに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:27:29 GMT)
Effective Utilisation of Multiple Open-Source Datasets to Improve
Generalisation Performance of Point Cloud Segmentation Models [0.0] 航空点雲データのセマンティックセグメンテーションは、地面、建物、植生などのクラスに属するポイントを区別するために利用することができる。
ドローンや飛行機に搭載された空中センサーから発生する点雲は、LIDARセンサーやカメラと光度計を利用することができる。
そこで本研究では,データセットの単純な組み合わせが,期待通りに一般化性能を向上したモデルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:31:01 GMT)
Differentiable User Models [0.0] 計算ボトルネックを回避するために、微分可能なサロゲートを導入する。
我々は、可能性のない推論手法に匹敵するモデリング能力が達成可能であることを示す。
我々は、これまで研究されてきたメニュー検索タスクにおいて、AIアシスタントが認知モデルをどのように計算的に活用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:09:18 GMT)
Data-efficient Modeling of Optical Matrix Multipliers Using Transfer
Learning [0.0] 本稿では,光学行列乗算器の伝送学習支援ニューラルネットワークモデルについて述べる。
提案手法では,Mach-Zehnder干渉計メッシュの解析モデルの性能向上と性能向上に要する実験データの10%を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 09:22:42 GMT)
Configurable Agent With Reward As Input: A Play-Style Continuum
Generation [0.0] 複数のプレイスタイルを定義するためのゲーム環境を提案する。
次に、幅広いプレイスタイルをシミュレートできる強化学習エージェントであるCARIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:59:25 GMT)
Common Knowledge of Abstract Groups [0.0] AGELは、概念によって与えられるエージェントのグループに対する共通の知識演算子を、別々のエージェント論理で特徴付ける。
我々はAGELがEXPTIME完全であることを示す。
さらに、有限モデルの性質(フル$mu$-calculusで楽しめない)と完全公理化を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:11:28 GMT)
ButterflyNet2D: Bridging Classical Methods and Neural Network Methods in
Image Processing [0.0] 古典的なフーリエ変換法とニューラルネットワーク法は、画像処理タスクで広く使われている。
本稿では,疎チャネル接続を有する通常のCNNであるButterflyNet2Dを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:20:36 GMT)
Brain Tumor MRI Classification using a Novel Deep Residual and Regional
CNN [0.0] Res-BRNet Convolutional Neural Network (CNN) は脳腫瘍(磁気共鳴イメージング)MRIの診断に有用である。
開発されたRes-BRNetの効率は、KaggleとFigshareから収集された標準データセットに基づいて評価される。
実験により、Res-BRNetは標準CNNモデルよりも優れ、優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 20:14:13 GMT)
Bootstrapping the Kronig-Penney Model [0.0] 共形場理論からのブートストラップ法は、量子力学系のエネルギースペクトルの研究に応用されている。
ブートストラップ法はエネルギースペクトルのバンドギャップを効率的に計算するが、最小エネルギーを効果的に制限することができないことを示す。
また,系のブロッホ運動量に関連する分散関係を解析的に構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 13:25:38 GMT)
Bayesian Simultaneous Factorization and Prediction Using Multi-Omic Data [0.0] 本稿では, 推定因子分析の枠組みを提案し, 重要な疾患の表現型や臨床成績を同時に予測し, 多重計算に適応する。
BSFPを用いて気管支肺胞洗浄代謝物とプロテオームの肺機能を予測する。
肺機能低下にともなう多症状パターンと同様に, メタボロミクスとプロテオミクスの共通発現パターンにより, OLD患者集団が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:28:06 GMT)
Bayesian Semiparametric Model for Sequential Treatment Decisions with
Informative Timing [0.0] 動的処理則が生存に与える影響を推定するためのベイズ半パラメトリックモデルを開発した。
データは、第III相AAML1031臨床試験に登録された患者のサブセットから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 17:17:26 GMT)
BBOB Instance Analysis: Landscape Properties and Algorithm Performance
across Problem Instances [0.0] 24個の単目的ノイズレス関数からなるブラックボックス最適化ベンチマーク(BBOB)スイートは10年以上にわたって標準であった。
我々は,各BBOB問題に対する500インスタンスのセットを考慮し,BBOBインスタンス作成プロトコルを検討する。
本稿では,BBOBインスタンスにまたがる景観特徴の分布が,多数の問題に対して非常に多様であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 15:58:45 GMT)
Autotuning PID control using Actor-Critic Deep Reinforcement Learning [0.0] モデルがリンゴの位置に基づいてPIDパラメータを予測できるかどうかを調べる。
最初のテストでは、モデルがその予測をリンゴの場所に適応できることが示され、適応的なコントローラになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 11:15:50 GMT)
Automated Play-Testing Through RL Based Human-Like Play-Styles
Generation [0.0] 強化学習は、ビデオゲームのテストを自動化する必要性に対する有望な答えである。
CARMI: aを提示します。
入力として相対測度を持つエージェント。
以前は目に見えないレベルであっても、プレイヤーのプレースタイルをエミュレートできるエージェント。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:17:20 GMT)
Asymptotic consistency of the WSINDy algorithm in the limit of continuum
data [0.0] 非線形力学アルゴリズム(WSINDy)の弱形式スパース同定の整合性について検討する。
弱形式方程式学習の雑音に対する観測されたロバスト性について数学的に厳密な説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 07:49:34 GMT)
Approximating Martingale Process for Variance Reduction in Deep
Reinforcement Learning with Large State Space [0.0] Martingale Process (AMP) の近似は強化学習(RL)における分散低減に有効であることが証明されている。
本稿では,状態遷移を考慮した場合,状態空間が大きく,不確実性を有するシステムを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:45:18 GMT)
Analysis of Training Object Detection Models with Synthetic Data [0.0] 本稿では,オブジェクト検出に合成データを使用する方法の概要を概説する。
データ生成の側面とモデルをトレーニングするテクニックを分析します。
実験は実データ上で検証され、実データでトレーニングされたモデルにベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 10:21:16 GMT)
Airfoil Shape Optimization using Deep Q-Network [0.0] ディープQネットワーク(DQN)はマルコフの意思決定プロセス上で最適な形状を見つけるために用いられる。
エアフォイルプロファイルは、ベジエ制御点を用いて生成され、制御変数の数を減らす。
このプロセスは、プロファイルの各制御ポイントに対して行われた変更のエピソードの検索として設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 02:54:35 GMT)
AdaEnlight: Energy-aware Low-light Video Stream Enhancement on Mobile
Devices [0.0] AdaEnlightは、モバイルデバイス上の低照度ビデオストリームエンハンスメントシステムである。
プラットフォームが提案する動的エネルギー予算に実行時の振る舞いを適応させながら、競争力のある視覚的品質でリアルタイムなビデオ強調を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 12:12:34 GMT)
A Cross-Conformal Predictor for Multi-label Classification [0.0] マルチラベル学習では、各インスタンスは同時に複数のクラスに関連付けられている。
本研究は,マルチラベル学習環境におけるコンフォーマル予測(Conformal Prediction)というフレームワークの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 14:21:49 GMT)