GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding [155.0] オブジェクト理解のための生成型RegIon-to-Text変換器GRiTを提案する。
GRiTは、オブジェクトの理解をリージョン、テキスト>ペアとして定式化します。
GRiTは単純な名詞だけでなく、オブジェクト属性やアクションを含むリッチな記述文を通じてオブジェクトを理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:59:44 GMT)
Language Model Pre-training on True Negatives [109.7] 差別的事前訓練言語モデル(PLM)は、故意に破損した言語から原文を予測することを学ぶ。
既存のPLMは、すべての破損したテキストを検査せずに同等に否定的に扱う。
我々は、偽陰性予測に対処し、真陰性に関する事前学習言語モデルを促進するために、強化された事前学習手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:24:19 GMT)
ResFormer: Scaling ViTs with Multi-Resolution Training [100.0] ヴィジュアルトランスフォーマー(ViT)は圧倒的な成功を収めたが、脆弱な解像度のスケーラビリティに悩まされている。
われわれはResFormerというフレームワークを紹介した。これはマルチレゾリューショントレーニングという独創的なアイデアに基づいており、広範囲の、ほとんど目に見えない、テストの解像度におけるパフォーマンスを改善する。
特にResFormerは、さまざまな解像度の再現されたイメージを実行し、さまざまなスケールでインタラクティブな情報をエンゲージするスケール一貫性の損失を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:57:20 GMT)
Fast-SNARF: A Fast Deformer for Articulated Neural Fields [92.7] 本稿では,標準空間とポーズ空間の正確な対応性を求める,ニューラルフィールドのための新しい調音モジュールFast-SNARFを提案する。
Fast-SNARFはこれまでの研究であるSNARFの代替であり、計算効率は大幅に向上した。
変形マップの学習は多くの3次元人間のアバター法において重要な要素であるため、この研究は3次元仮想人間の実現に向けた重要なステップであると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:20:52 GMT)
EURO: ESPnet Unsupervised ASR Open-source Toolkit [92.6] 本稿では、教師なし自動音声認識(UASR)のためのエンドツーエンドオープンソースツールキットであるESPnet Unsupervised ASR Open-source Toolkit(EURO)について述べる。
EUROは、Wav2vec-Uが導入した最先端のUASR学習手法を採用し、自己教師付き音声表現と敵の訓練を活用している。
3つの主流な自己教師型モデルがこのツールキットの有効性を示し、TIMITとLibriSpeechデータセット上で最先端のUASR性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:56:38 GMT)
Surrogate Gradient Spiking Neural Networks as Encoders for Large
Vocabulary Continuous Speech Recognition [91.4] スパイクニューラルネットワークは, 代理勾配法を用いて, 通常のリカレントニューラルネットワークのように訓練可能であることを示す。
彼らは音声コマンド認識タスクについて有望な結果を示した。
繰り返し発生する非スパイキングとは対照的に、ゲートを使わずに爆発する勾配問題に対して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:36:26 GMT)
Extensible Prompts for Language Models [88.2] 我々は、自然言語(NL)を超えた大規模言語モデル(LLM)を促進するためのX-Promptを提案する。
X-Prompt は、NL だけでなく、NL の言葉がほとんど説明できないものを表す架空の単語の記述語彙も LLM に指示する。
X-Promptの有望な結果は、コミュニケーションギャップを埋めるために人間とLLMの高度な相互作用に近づく可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:11:56 GMT)
Proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems [84.6] 第3回リーディング・ミュージック・システムズ国際ワークショップ - 2021年7月23日にアリカンテで開催された。
ワークショップは、音楽を読むためのシステムを開発する研究者と、そのようなシステムから恩恵を受けることができる他の研究者や実践者とを結びつけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:18:24 GMT)
Proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems [84.6] このワークショップは、音楽を読むシステムを開発する研究者と、そのようなシステムの恩恵を受けることができる他の研究者や実践者とを結びつけることを目的としている。
ワークショップで注目されるトピックは、音楽読解システム、光学音楽認識である。
これらは、2019年11月2日にデルフトで開催された第2回レディング・ミュージック・システムズ国際ワークショップの手続きである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:19:16 GMT)
Adapted Multimodal BERT with Layer-wise Fusion for Sentiment Analysis [84.1] 本稿では,マルチモーダルタスクのためのBERTベースのアーキテクチャであるAdapted Multimodal BERTを提案する。
アダプタはタスクの事前訓練された言語モデルを手動で調整し、融合層はタスク固有の層ワイドな音声視覚情報とテキストBERT表現を融合させる。
われわれは、このアプローチがより効率的なモデルにつながり、微調整されたモデルよりも優れ、ノイズの入力に堅牢であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:31:42 GMT)
Distilling Multi-Step Reasoning Capabilities of Large Language Models
into Smaller Models via Semantic Decompositions [83.7] 分解蒸留は、元の問題の意味的な分解をサブプロブレムの列へと学習する。
CoT推論を用いて訓練した10倍のGPT-3(6B)モデルより優れたGPT-2大モデル(775M)を訓練することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:39:56 GMT)
When Neural Networks Fail to Generalize? A Model Sensitivity Perspective [82.4] ドメイン一般化 (Domain Generalization, DG) は、異なる分布の下で見えないドメインでうまく機能するようにモデルを訓練することを目的としている。
本稿では,より現実的で,より困難なシナリオである単一領域一般化(Single-DG)について考察する。
我々は「モデル感度」と命名する一般化と強く相関するモデルの性質を経験的に確認する。
本稿では、高感度の周波数をターゲットとした拡張画像を生成するために、スペクトル逆データ拡張(SADA)の新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:15:15 GMT)
Navigating causal deep learning [78.6] 因果ディープラーニング(Causal Deep Learning, CDL)は、機械学習の大きな分野において、新しく重要な研究分野である。
本稿では、パールの因果関係のはしごを越えて、因果関係の深層学習の手法を分類する。
私たちのパラダイムは、研究者がベンチマークを見つけ、メソッドを比較し、そして最も重要なのは、研究のギャップを識別するのを助けるツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 23:44:23 GMT)
Shape-Guided Diffusion with Inside-Outside Attention [77.2] シェープはキーオブジェクトの制約を指定することができるが、既存のテキストと画像の拡散モデルは、このキューを無視し、間違ったスケール、カット、あるいはバックグラウンドコンテンツに置き換えられたオブジェクトを合成する。
そこで,本研究では,新たな内部注意機構を用いて,交差注意(および自己注意)マップを制約する学習不要な形状誘導拡散法を提案する。
我々は、MS-COCOに基づく新しいShapePromptsベンチマークをキュレートし、定量的メトリクスと人間の嗜好の両方に応じて、形状忠実度、テキストアライメント、リアリズムのSOTA結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:39:28 GMT)
Uniform versus uncertainty sampling: When being active is less efficient
than staying passive [76.7] 不確実性サンプリングのようなアクティブな学習アルゴリズムは受動的学習よりも予測性能がよいと広く信じられている。
最近の実証的な証拠は、不確実性サンプリングが受動的学習よりもさらに悪い結果をもたらすことがあるため、この追加コストが無駄である可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:55:59 GMT)
VIDM: Video Implicit Diffusion Models [75.9] 拡散モデルは、高品質で多様な画像の集合を合成するための強力な生成方法として登場した。
本研究では,移動の効果を暗黙の条件でモデル化する拡散モデルに基づく映像生成手法を提案する。
我々は,空間トランケーションのサンプリング,ロバストネスペナルティ,位置群正規化などの複数の戦略を提案することにより,生成されたビデオの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:58:46 GMT)
Data-Efficient Finetuning Using Cross-Task Nearest Neighbors [75.1] 慎重に選択されたインスタンスのサブセットでのトレーニングは、さまざまなデータセットで利用可能なすべてのデータでのトレーニングよりも優れていることを示す。
我々の手法は単一のマルチタスクモデルをトレーニングするよりもデータ効率が高いが、それでも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:53:04 GMT)
Learning to Select from Multiple Options [69.7] テクストエンテーメント(TE)は、選択問題に対する最先端(SOTA)アプローチとして示されている。
この研究は、現在の(P, H)モデリングのコンテキストとして、他のkオプションを追加することで、コンテキスト化されたTEモデル(Context-TE)を提案する。
次に、複数のオプションの判断を同時に学習するParallel-TEを導入することで、Context-TEを高速化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:14:57 GMT)
Focus! Relevant and Sufficient Context Selection for News Image
Captioning [69.4] News Image Captioningは、ニュース記事から追加のコンテキストを活用することで、画像を記述する必要がある。
本稿では,事前学習された視覚・言語検索モデルであるCLIPを用いて,ニュース記事中の視覚的根拠を持つエンティティをローカライズすることを提案する。
我々の実験は、記事からより良いコンテキストを選択するだけで、既存のモデルの性能を大幅に改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:00:27 GMT)
Formal Controller Synthesis for Markov Jump Linear Systems with
Uncertain Dynamics [63.4] マルコフジャンプ線形システム(MJLS)のための制御器の合成法を提案する。
MJLSは、未知の加法的障害を持つ線形力学の有限集合で構成され、これらのモード間のジャンプはマルコフ決定過程(MDP)によって制御される。
我々のアプローチは、元のシステムの離散的かつ連続的な振る舞いの両方をキャプチャする有限状態抽象化を生成することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:36:30 GMT)
Scaling Language-Image Pre-training via Masking [63.4] 高速言語画像事前学習(FLIP)は、CLIPを訓練するためのシンプルで効率的な方法である。
マスキングによって、同じウォールタイム時間で、より多くの画像テキストペアから学ぶことができます。
FLIPは、同じデータでトレーニングされたCLIPよりも圧倒的に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:57 GMT)
Multi-Task Imitation Learning for Linear Dynamical Systems [63.2] 線形システム上での効率的な模倣学習のための表現学習について検討する。
学習対象ポリシーによって生成された軌道上の模倣ギャップは、$tildeOleft(frack n_xHN_mathrmshared + frack n_uN_mathrmtargetright)$で制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:14:35 GMT)
Gated Recurrent Neural Networks with Weighted Time-Delay Feedback [59.1] 重み付き時間遅延フィードバック機構を備えた新しいゲートリカレントユニット(GRU)を導入する。
我々は、$tau$-GRUが、最先端のリカレントユニットやゲート型リカレントアーキテクチャよりも早く収束し、より一般化できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:26:34 GMT)
Flexible social inference facilitates targeted social learning when
rewards are not observable [58.8] 柔軟な社会的推論の能力は、人間の集団行動において重要な役割を果たす。
最も初歩的な社会的認知能力でさえ、人間の集団行動の特徴的な柔軟性を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 21:04:03 GMT)
Are the ground states of randomly interacting bosons random? [58.7] ランダムな相互作用によって制御される多ボソン系の体系的研究を行う。
その結果、ランダムに相互作用するボソンの基底状態はランダムではなく、クラスターの凝縮を含むいくつかの集合構成によって支配されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:08:38 GMT)
Near Sample-Optimal Reduction-based Policy Learning for Average Reward
MDP [58.1] この研究は、平均報酬マルコフ決定過程(AMDP)における$varepsilon$-Optimal Policyを得る際のサンプルの複雑さを考察する。
我々は、状態-作用対当たりの$widetilde O(H varepsilon-3 ln frac1delta)$サンプルを証明し、$H := sp(h*)$は任意の最適ポリシーのバイアスのスパンであり、$varepsilon$は精度、$delta$は失敗確率である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:57:58 GMT)
Human-instructed Deep Hierarchical Generative Learning for Automated
Urban Planning [57.9] 我々は,最適な都市計画を生成するために,人間に指示された新しい深層階層生成モデルを構築した。
最初の段階は、機能ゾーンを発見するために、目標領域の格子に遅延関数をラベル付けすることである。
第2の段階は、都市機能投影を形成するための計画要件を理解することである。
第3の段階は、マルチアテンションを活用して、機能プロジェクションのゾーン・ゾーン・ピア依存関係をモデル化し、グリッドレベルの土地利用構成を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 23:06:41 GMT)
Generalizing Math Word Problem Solvers via Solution Diversification [56.3] 我々は,解バッファと解判別器を導入することで,MWPソルバの新しいトレーニングフレームワークを設計する。
本フレームワークは,全Seq2Seq MWPソルバの完全・半弱・弱教師付きトレーニングに柔軟に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:34:58 GMT)
Second-order optimization with lazy Hessians [55.5] 一般の非線形最適化問題を解くためにニュートンの遅延ヘッセン更新を解析する。
我々は、メソッドの各ステップで新しい勾配を計算しながら、これまで見られたヘッセン反復を再利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:58:26 GMT)
Unite and Conquer: Cross Dataset Multimodal Synthesis using Diffusion
Models [54.2] 拡散確率モデル(DDPM)に基づく解を提案する。
他の生成モデルよりも拡散モデルを選択する動機は、拡散モデルの柔軟な内部構造に由来する。
提案手法は,複数のサブタスクで訓練された複数の拡散モデルを統一し,組み合わせたタスクを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:55 GMT)
Low-Rank Tensor Function Representation for Multi-Dimensional Data
Recovery [52.2] 低ランクテンソル関数表現(LRTFR)は、無限解像度でメッシュグリッドを超えてデータを連続的に表現することができる。
テンソル関数に対する2つの基本的な概念、すなわちテンソル関数ランクとローランクテンソル関数分解を開発する。
提案手法は,最先端手法と比較して,提案手法の優越性と汎用性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:00:38 GMT)
Leveraging Single-View Images for Unsupervised 3D Point Cloud Completion [51.5] Cross-PCCは3次元完全点雲を必要としない教師なしの点雲補完法である。
2次元画像の相補的な情報を活用するために,単視点RGB画像を用いて2次元特徴を抽出する。
予測点雲の形状を導出するために,物体の予測点を2次元平面に投影し,そのシルエットマップの前景画素を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:11:21 GMT)
Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [49.4] 本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。
本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。
提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:32:56 GMT)
Domain Adaptive Scene Text Detection via Subcategorization [45.6] ドメイン適応型シーンテキストの検出について検討する。
我々は、ネットワーク過度に適合し、ノイズの多い擬似ラベルを緩和する、サブカテゴリ対応の自己学習技術であるSCASTを設計する。
SCASTは、複数の公開ベンチマークで一貫して優れた検出性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:15:43 GMT)
ODPP: A Unified Algorithm Framework for Unsupervised Option Discovery
based on Determinantal Point Process [44.8] 本稿では,DPP(Determinantal Point Process)の新たな利用を通じて,多様性とカバレッジを定量化する統一フレームワークを提案する。
具体的には、状態遷移グラフのラプラシアンスペクトルを持つDPPカーネル行列を定義し、軌道における期待モード番号を目的とする。
提案アルゴリズムは、多様性とカバレッジ駆動のカテゴリの両方でSOTAベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:40:03 GMT)
Differentially Private Adaptive Optimization with Delayed
Preconditioners [44.2] 補助データのないトレーニングにおいて適応幾何学を推定する手法を探索する。
適応的手法が古いプレコンディショナーを許容できるという観察に感銘を受けて、我々は微分適応型プライベートトレーニングを提案する。
実験的にDP2を探索し、非適応ベースラインに対して最大4倍の収束速度を向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:59:30 GMT)
Simplifying and Understanding State Space Models with Diagonal Linear
RNNs [43.8] 本研究は、離散化ステップを解消し、バニラ対角線形RNNに基づくモデルを提案する。
以上の結果から,$mathrmDLR$は従来提案されていたSSMと同等に高い監督力を有することが明らかとなった。
また、合成シーケンス・ツー・シーケンス・タスクのスイートによって、SSMとアテンションベースモデルの表現性も特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:53:06 GMT)
High Dimensional Binary Classification under Label Shift: Phase
Transition and Regularization [41.9] ある種の過度にパラメータ化された状態下では、不均衡なデータを用いて訓練された分類器は、バランスの取れたデータを減らすことで、それよりも優れる。
ラベルシフトに対する正規化の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:06:35 GMT)
UniT3D: A Unified Transformer for 3D Dense Captioning and Visual
Grounding [41.2] 3Dの密接なキャプションと視覚的接地を行うには、基礎となるマルチモーダル関係の共通かつ共有的な理解が必要である。
我々は3次元視覚的接地と密接なキャプションを共同で解くためのトランスフォーマーベースアーキテクチャUniT3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:45:09 GMT)
All You Need Is Hashing: Defending Against Data Reconstruction Attack in
Vertical Federated Learning [41.1] 我々は,データ再構成攻撃の脅威に対処するために,textitHashVFLと呼ばれるハッシュベースのVFLフレームワークを提案する。
ハッシュの一方的な性質により、私たちのフレームワークはハッシュコードからデータを復元するすべての試みをブロックできます。
本稿では,ハッシュを学習性,ビットバランス,一貫性という3つの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:19:17 GMT)
Distributed Deep Reinforcement Learning: A Survey and A Multi-Player
Multi-Agent Learning Toolbox [41.0] 本稿では,古典的分散強化学習法を比較し,効率的な分散学習を実現するために重要な要素について検討する。
強みと弱みを解析することにより、マルチプレイヤー分散深層強化学習ツールボックスを開発し、リリースする。
この簡単なレビューは、分散した深層強化学習に関心のある研究者に、ガイドやスパークを提供することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:39:24 GMT)
BEV-LGKD: A Unified LiDAR-Guided Knowledge Distillation Framework for
BEV 3D Object Detection [40.5] BEV-LGKD という統合フレームワークを提案する。
我々の手法は、RGBモデル間のKDを誘導するためにLiDARポイントのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:17:39 GMT)
Hijack Vertical Federated Learning Models with Adversarial Embedding [38.4] Vertical Federated Learning(VFL)は、コラボレーション者が分散形式で機械学習モデルを一緒に構築できるようにする、新たなパラダイムである。
既存のVFLフレームワークは、データのプライバシとセキュリティ保証を提供するために暗号化技術を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:12:38 GMT)
Analogical Math Word Problems Solving with Enhanced Problem-Solution
Association [37.7] 本稿では,アナログMWPを利用した新しいMWP解法を提案する。
アナロジー同定と呼ばれる鍵となるアイデアは、アナログMWP対を潜在空間で関連付けることである。
解判別器はMWPソルバに統合され、MWPの表現と真の解との関連性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:50:30 GMT)
Audio-Visual Activity Guided Cross-Modal Identity Association for Active
Speaker Detection [37.3] ビデオ内のアクティブな話者検出は、ビデオフレームで見える元顔と、音声モダリティの基盤となる音声とを関連付ける。
アクティブな話者検出のための音声・視覚活動と話者のクロスモーダル・アイデンティティ・アソシエーションを導くための新しい教師なしフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:46:00 GMT)
A Model-based GNN for Learning Precoding [37.1] ニューラルネットワークによる事前コーディングポリシの学習は、低複雑性のオンライン実装、チャネル障害に対する堅牢性、チャネル取得との併用最適化を可能にする。
既存のニューラルネットワークは、マルチユーザ干渉を緩和するためのプリコーディングの最適化を学ぶために使用されると、トレーニングの複雑さと一般化能力の低下に悩まされる。
数理モデルとポリシの特性を両立させることにより,プリコーディングポリシを学習するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:40:38 GMT)
Why Are Conditional Generative Models Better Than Unconditional Ones? [36.9] そこで本研究では,k-meansアルゴリズムによってクラスタリングされた指標に基づいて,事前学習されたモデルによって抽出された特徴に基づいて,自己条件付き拡散モデル(SCDM)を提案する。
SCDMは、さまざまなデータセットにわたる無条件モデルと、ラベルなしでImageNet 64x64上で3.94の記録破りのFIDを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:44:21 GMT)
ViewNet: Unsupervised Viewpoint Estimation from Conditional Generation [35.9] 我々はこれを自己教師付き学習タスクとして定式化し、画像再構成はカメラの視点を予測するのに必要な監督を提供する。
本研究では、視点空間変換器を用いることで、効率的な視点学習が可能であり、既存の教師なしの合成データに対するアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:16:04 GMT)
ViewNeRF: Unsupervised Viewpoint Estimation Using Category-Level Neural
Radiance Fields [35.9] ニューラルラジアンス場に基づく視点推定法であるViewNeRFを導入する。
提案手法は,条件付きNeRFと視点予測器とシーンエンコーダを組み合わせた合成手法を用いて解析を行う。
本モデルでは,合成データセットと実データセットの競合結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:16:11 GMT)
Attribute-based Representations for Accurate and Interpretable Video
Anomaly Detection [34.3] ビデオ異常検出(VAD)は多くの実用的な応用で難しいコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,属性に基づく表現を用いて,VADの精度と解釈可能性の境界を推し進める手法を提案する。
私たちの手法は正確で、解釈可能で、実装が容易です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:44 GMT)
Hybrid Gate-Pulse Model for Variational Quantum Algorithms [33.7] 現在の量子プログラムは主にゲートレベルでコンパイルされ、量子回路は量子ゲートで構成されている。
パルスレベルの最適化は、回路長の利点から研究者から注目を集めている。
これらの問題を緩和できるハイブリッドゲートパルスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:06:35 GMT)
Improving Zero-Shot Models with Label Distribution Priors [33.5] 本稿では,ゼロショットモデルを適用した新しいアプローチであるCLIPPRを提案する。
UTK年齢回帰作業における平均絶対誤差は平均28%改善した。
また、分類ベンチマークの有望な結果を示し、ラベルを使わずにImageNetデータセットの分類精度を2.83%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:03 GMT)
Compositional Learning of Dynamical System Models Using Port-Hamiltonian
Neural Networks [32.7] データから動的システムの複合モデルを学ぶためのフレームワークを提案する。
ニューラルネットワークサブモデルは、比較的単純なサブシステムによって生成された軌跡データに基づいて訓練される。
提案するフレームワークの新機能を数値例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:22:38 GMT)
Multi-view Tracking, Re-ID, and Social Network Analysis of a Flock of
Visually Similar Birds in an Outdoor Aviary [32.2] 曲鳥群が3次元空間を移動する際にの行動動態を研究するシステムについて紹介する。
密接な相互作用する動物群を3次元で追跡する際に生じる複雑さについて検討し、マルチビュートラッカーを評価するための新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:23:18 GMT)
Learning Motion-Robust Remote Photoplethysmography through Arbitrary
Resolution Videos [31.5] 実世界の長期健康モニタリングのシナリオでは、参加者と頭の動きの距離は時間によって異なり、その結果、不正確なrの測定結果となる。
本稿では,カメラと参加者の一定距離を設計した従来のRモデルと異なり,PFE (physiological signal feature extract block) とTFA (temporal face alignment block) の2つのプラグ・アンド・プレイブロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:01:44 GMT)
Hyperbolic Contrastive Learning for Visual Representations beyond
Objects [30.6] 我々は,それらの間の構造を保ったオブジェクトやシーンの表現を学習することに集中する。
視覚的に類似した物体が表現空間に近接しているという観察に触発された私たちは、シーンとオブジェクトは代わりに階層構造に従うべきだと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:58:57 GMT)
Semiconductor Defect Pattern Classification by
Self-Proliferation-and-Attention Neural Network [30.3] 欠陥分類をより効率的に行うことができる新しいアーキテクチャを提案する。
第一の関数は自己増殖であり、一連の線形変換を用いて低コストでより多くの特徴写像を生成する。
第2の機能は自己注意であり、チャネルワイドおよび空間ワイドアテンション機構により特徴写像の長距離依存性をキャプチャする。
他の最新の手法と比較すると、多くの欠陥検査タスクにおいてSP&A-Netは精度が高く、低コストである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:17:21 GMT)
Graph Anomaly Detection via Multi-Scale Contrastive Learning Networks
with Augmented View [30.1] グラフ異常検出(GAD)は、グラフベースの機械学習において重要なタスクであり、多くの現実世界のアプリケーションに広く応用されている。
最近の手法は、GAD、すなわちノード-サブグラフとノード-ノードコントラストの様々なコントラスト戦略に注意を払っている。
本稿では,まず,サブグラフ・サブグラフ・コントラストを用いたマルチビューマルチスケールコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:39:41 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） (Thu, 1 Dec 2022 01:23:46 GMT)
The Effect of Data Dimensionality on Neural Network Prunability [28.8] ニューラルネットワークのプルーナビリティに寄与する可能性のある入力データの特性について検討する。
画像、テキスト、音声などの高次元の入力データに対して、多様体仮説はこれらの高次元の入力が、かなり低い次元の多様体の上または近くにあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:33:25 GMT)
Score Jacobian Chaining: Lifting Pretrained 2D Diffusion Models for 3D
Generation [28.3] 拡散モデルは勾配のベクトル場を予測することを学習する。
学習した勾配の連鎖則を提案し、微分可能場のヤコビアンを通して拡散モデルのスコアをバックプロパゲートする。
大規模なLAIONデータセットでトレーニングされたStable Diffusionを含む,市販の拡散画像生成モデル上で,アルゴリズムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:56:37 GMT)
Learning Progressive Modality-shared Transformers for Effective
Visible-Infrared Person Re-identification [27.8] 我々は,能率VI-ReIDのためのPMT(Progressive Modality-Shared Transformer)という新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
モダリティギャップの負の効果を低減するために、まず、グレースケールの画像を補助的なモダリティとして捉え、進歩的な学習戦略を提案する。
クラス内差が大きく,クラス間差が少ない問題に対処するために,識別中心損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:20:16 GMT)
Purifier: Defending Data Inference Attacks via Transforming Confidence
Scores [27.3] そこで本研究では,PURIFIER(PURIFIER)を用いたメンバシップ推論攻撃に対する防御手法を提案する。
PURIFIERはメンバーシップ推論攻撃を高い効率と効率で防御する。
PURIFIERは、敵のモデル反転攻撃や属性推論攻撃の防御にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:09:50 GMT)
Modeling Mobile Health Users as Reinforcement Learning Agents [27.3] モバイルヘルス(mHealth)技術は、患者が日常生活で健康な行動を採用する/維持することを可能にする。
介入がなければ、人間の意思決定が損なわれる可能性がある。
障害の種類によって最適な介入のタイプが異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:52:05 GMT)
To think inside the box, or to think out of the box? Scientific
discovery via the reciprocation of insights and concepts [26.2] 私たちは科学的発見を、洞察に富んだ解決策を積極的に求めている$$と$の相互作用と見なしています。
我々は,科学的発見的な思考を自然に引き起こす意味探索ゲームであるMindleを提案する。
この観点から、洞察のメタストラテジーと概念の利用を相互に検討することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:52:12 GMT)
SparseFusion: Distilling View-conditioned Diffusion for 3D
Reconstruction [26.2] ニューラルレンダリングと確率的画像生成の最近の進歩を統一したスパースビュー3次元再構成手法であるスパースフュージョンを提案する。
既存のアプローチは、通常、再プロジェクションされた機能を持つニューラルレンダリングの上に構築されるが、目に見えない領域を生成したり、大きな視点の変化の下で不確実性に対処できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:55 GMT)
P2Net: A Post-Processing Network for Refining Semantic Segmentation of
LiDAR Point Cloud based on Consistency of Consecutive Frames [25.6] 本稿では,ポイントクラウドシーケンスのセマンティックセグメンテーション結果を洗練するための軽量な後処理手法を提案する。
P2Netと呼ばれるこのネットワークは、登録後の連続フレームから一致点間の整合性制約を学習する。
提案手法の有効性は,2つの代表ネットワークが予測した結果と,後処理ネットワークによる改善の有無を比較して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:13:38 GMT)
Anger Breeds Controversy: Analyzing Controversy and Emotions on Reddit [25.4] 我々は、オンラインディスカッションフォーラムの人気のあるネットワークであるRedditで論争を調査する。
私たちは感情検出を使用して、怒り、恐怖、喜び、賞賛など、テキストからさまざまな感情を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:57:54 GMT)
Sub-quadratic Algorithms for Kernel Matrices via Kernel Density
Estimation [24.2] カーネルグラフ上では$textitweighted edge sample$、カーネルグラフ上では$textitweighted walk$、行列で$textitweighted sample$からKernel Density Estimationへ効率よく還元する。
当社の削減は、それぞれのアプリケーションにおいて中心的な要素であり、それらが独立した関心事である可能性があると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:42:56 GMT)
A General Purpose Supervisory Signal for Embodied Agents [23.3] 本稿では,シーングラフを汎用的,訓練専用,監督的な信号として利用するSGC損失を提案する。
SGCの損失は明示的なグラフデコーディングを廃止し、コントラスト学習を使用してエージェントの表現を環境のリッチなグラフィカルエンコーディングと整合させる。
我々は,オブジェクトナビゲーション,マルチオブジェクトナビゲーション,アームポイントナビゲーションの3つの具体化タスクにおいて,大幅な向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:38:57 GMT)
3D Segmentation of Humans in Point Clouds with Synthetic Data [23.1] 現実的な3Dシーンで仮想人間を合成するための枠組みを提案する。
我々は,Human3Dと呼ばれる3次元多次元物体分割の最初のエンドツーエンドモデルを提案する。
注目すべきは、Human3Dは従来のタスク固有の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:21 GMT)
Multi-rater Prism: Learning self-calibrated medical image segmentation
from multiple raters [22.8] 我々はMrPrismと呼ばれる新しいニューラルネットワークフレームワークを提案し、複数のラベルから医用画像のセグメンテーションを学習する。
本稿では,2つのタスクを反復的に処理するために,ConP(Converging Prism)とDivP(DivP)を提案する。
実験の結果,ConPとDivPを繰り返し実行することにより,両タスクが相互改善を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:52:15 GMT)
What do you MEME? Generating Explanations for Visual Semantic Role
Labelling in Memes [22.7] ミームにおける視覚的意味的役割のラベル付けに関する説明を生成する新しいタスク-EXCLAIMを導入する。
この目的のために,3種類のエンティティに対する意味的役割の自然言語説明を提供する新しいデータセットであるExHVVをキュレートする。
また,EXCLAIMを最適に扱える新しいマルチモーダル・マルチタスク学習フレームワークであるLUMENを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:21:36 GMT)
Finetune like you pretrain: Improved finetuning of zero-shot vision
models [22.7] 対照的な事前学習を模倣する自然な簡単なアプローチが、代替の微調整アプローチよりも一貫して優れていることを示す。
提案手法は,7つの分散シフト,6つの転移学習,および3つの数ショット学習ベンチマークのベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:37:46 GMT)
Multi-Class Segmentation from Aerial Views using Recursive Noise
Diffusion [22.5] 本稿では,エンドツーエンドのセマンティックセマンティックセマンティクス拡散モデルを提案する。
これを、拡散過程を補完する階層的マルチスケールアプローチと組み合わせる。
提案手法は,UAVid および Vaihingen ビルのセグメンテーションベンチマーク上での最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:26 GMT)
Pareto Regret Analyses in Multi-objective Multi-armed Bandit [22.2] 対向多目的多目的バンディットの定式化と,パレートの後悔を適切に定義する。
我々は,多目的多目的バンディット設定の事前情報と不要情報の両方を仮定する新しいアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは, 対向的な設定で最適であり, 確立した上限によってほぼ同時に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 21:44:27 GMT)
Test-Time Mixup Augmentation for Data and Class-Specific Uncertainty
Estimation in Multi-Class Image Classification [21.3] テスト時間混合拡張(TTMA)を用いたマルチクラス画像分類の不確実性推定手法を提案する。
提案手法はISIC-18皮膚病変診断データセットとCIFAR-100リアルタイム画像分類データセットの2つの公開データセットで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:44:56 GMT)
Noisy Label Classification using Label Noise Selection with Test-Time
Augmentation Cross-Entropy and NoiseMix Learning [21.3] 本論文では,テスト時間拡張(TTA)クロスエントロピーを用いたラベルノイズ選択とNossMix法による分類器学習を用いたノイズラベルデータの学習手法を提案する。
ISIC-18公開皮膚病変診断データセットの実験において、提案したTTAクロスエントロピーは、ラベルノイズデータの検出において従来のクロスエントロピーとTTAの不確実性よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:05:20 GMT)
Clustering and Analysis of GPS Trajectory Data using Distance-based
Features [20.9] そこで我々は,新たなモビリティ指標であるDaily Characteristics Distanceを提案する。
次に、これらの機能を教師なしの機械学習手法、$k$-meansクラスタリングで使用し、各タイプのユーザ(WorkdayとOffday)に対して3つのクラスタを取得する。
本稿では,クラスタリング結果,すなわちユーザ共通性と平均周波数の分析のための2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:25:49 GMT)
Alignment-Enriched Tuning for Patch-Level Pre-trained Document Image
Models [20.7] 画像とテキストのアライメントは、パッチレベルの事前訓練されたドキュメントイメージモデルに有望な改善を示している。
本稿では,事前学習した文書画像モデルに基づくアライメント強化チューニング(AETNet)を用いた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
AETNetは、3つのダウンストリームタスクにおいて、最先端のトレーニング済みモデルを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:19:30 GMT)
Learning Combinatorial Structures via Markov Random Fields with Sampling
through Lov\'asz Local Lemma [20.7] Lov'asz Local Lemma (LLL) に基づくニューラルネットワーク NEural Lovasz Sampler (Nelson) を開発した。
制約付きマルコフランダム場モデル(MRF)の分布から制約を満たすサンプルを生成することを保証する。
また、制約付きMRF(Nelson-CD)上で、完全に微分可能なコントラスト分割に基づく学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:06:25 GMT)
NeuWigs: A Neural Dynamic Model for Volumetric Hair Capture and
Animation [20.2] 人間の髪のキャプチャーとアニメーションは、バーチャルリアリティーのための現実的なアバターを作成する上で大きな課題の2つだ。
データ駆動方式でこれらの課題に対処するために、頭から独立して毛髪をモデル化する2段階のアプローチを提案する。
本モデルでは, 毛髪観察を駆動信号として必要とせず, 新規な毛髪アニメーションを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:09:54 GMT)
Differentially Private Learning with Per-Sample Adaptive Clipping [20.0] 非単調適応重み関数に基づくDP-PSACアルゴリズムを提案する。
DP-PSACは,複数のメインストリームビジョンや言語タスクにおいて,最先端の手法よりも優れ,あるいは適合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:26:49 GMT)
Symphony in the Latent Space: Provably Integrating High-dimensional
Techniques with Non-linear Machine Learning Models [19.8] 本稿では,エンティティ間のインタラクションを含む機械学習アルゴリズムの構築について検討する。
本研究では,高次元相互作用の学習を非線形特徴相互作用の学習から切り離すことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:18:26 GMT)
A Noise-tolerant Differentiable Learning Approach for Single Occurrence
Regular Expression with Interleaving [19.7] ノイズのある文字列の集合からインターリービング(SOIRE)を用いて単一発生正規表現を学習する問題について検討する。
以前の作業のほとんどは制限されたSOIREしか学習せず、ノイズの多いデータでは堅牢ではない。
本稿では,SOIREのための耐雑音性差分学習手法SOIREDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:05:43 GMT)
Are you using test log-likelihood correctly? [19.4] テストログ類似度に基づく比較は、他の目的による比較と矛盾する可能性があることを示す。
具体的には、テストログ類似度比較に基づく予測精度に関する結論は、他の分布量に基づく結論と一致しない可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:59:28 GMT)
3D-Aware Object Goal Navigation via Simultaneous Exploration and
Identification [19.1] 本稿では,2つの簡単なサブ政治に基づく3D認識型ObjectNavのフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは,Matterport3DとGibsonのデータセット上で,すべてのモジュールベースのメソッドの中で最高のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:55:56 GMT)
Rethinking Two Consensuses of the Transferability in Deep Learning [16.5] ディープ・トランスファー・ラーニング(Deep Transfer Learning、DTL)は、ディープ・ニューラルネットワーク(Deep Neural Network、DNN)が人間と同じくらい効率的に過去の経験を再利用できるようにするための長期的探求である。
本研究の目的は、事前学習したDNNパラメータの転送可能性を測定する手法を提案し、より広い視点からそれらを研究・補完することである。
1)ドメインギャップ,データ量,下流目標タスクの膨大なデータセットの多様性に加えて,転送性も禁止されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:04:56 GMT)
CL3D: Unsupervised Domain Adaptation for Cross-LiDAR 3D Detection [16.0] クロスLiDAR3D検出のためのドメイン適応は、生データ表現に大きなギャップがあるため困難である。
以上の課題を克服する、教師なしのドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:22:55 GMT)
CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction [15.0] 高品質な特徴表現を直接生成するために,自己教師付き学習を導入する。
本稿では3つの自己教師付き学習信号からなるCTR(CL4CTR)フレームワークのモデル非依存型コントラスト学習を提案する。
CL4CTRは4つのデータセットで最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:18:02 GMT)
Detect-Localize-Repair: A Unified Framework for Learning to Debug with
CodeT5 [14.7] 本稿では,事前訓練されたプログラミング言語モデルであるCodeT5に基づく,新しい統一型emphDetect-Localize-Repairフレームワークを提案する。
我々のモデルは、NLPとソフトウェア工学の両方の領域から既存のベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:28:40 GMT)
Mixed Neural Voxels for Fast Multi-view Video Synthesis [14.5] 高速なトレーニング速度と競争性のあるレンダリング特性を持つ動的シーンをよりよく表現するための,MixVoxels という新しい手法を提案する。
提案したMixVoxelsは、4D動的シーンを静的および動的ボクセルの混合として表現し、異なるネットワークで処理する。
300コマビデオの入力によるダイナミックシーンの15分間のトレーニングにより、MixVoxelsは従来の方法よりも優れたPSNRを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:26:45 GMT)
Shining light on data: Geometric data analysis through quantum dynamics [14.3] データ駆動グラフラプラシアンおよび局所波束によって与えられる量子力学的プロセスへの近似から、データ構造がいかに微細な特徴を抽出できるかを示す。
このデータ駆動量子化法は、限られたデータによって誘導されるデータ解析において、新しいが自然な不確実性原理をもたらす。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックにおける社会的距離と移動行動のパターンや異常の学習など、現実のデータに対するアルゴリズムといくつかの応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:38:01 GMT)
Automated Coronary Arteries Labeling Via Geometric Deep Learning [13.5] 血管造影検査から得られた3次元座標データによく適合する直感的なグラフ表現法を提案する。
その後、幾何学的深層学習を用いて対象別グラフの分析を試みる。
提案モデルでは,141例の専門的アノテートラベルを用いて,各冠動脈セグメントの表現を学習し,訓練データにおける解剖学的変動の影響を捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:31:08 GMT)
AstroSLAM: Autonomous Monocular Navigation in the Vicinity of a
Celestial Small Body -- Theory and Experiments [13.1] 我々は、未知の小さな天体の周囲に自律的なオンラインナビゲーションを行うための視覚ベースのソリューションを提案する。
AstroSLAM は GTSAM ライブラリと iSAM2 エンジンを用いることにより, SLAM 問題を段階的に増大する因子グラフとして定式化する。
本研究では, 軌道運動の制約を因子グラフに組み込むことで, 宇宙船の相対的な姿勢と小型物体近傍の宇宙船の運動から生じる軌道の予測問題とを関連付ける新しい相対力学因子を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:24:21 GMT)
Good helper is around you: Attention-driven Masked Image Modeling [13.0] マスク付き画像モデリング(MIM)は自己教師あり学習において大きな可能性を示している。
我々は,textbfAttention-driven Masking and Throwing Strategy (AMT)を提案する。
AMTは、CIFAR-10/100、STL-10、Tiny ImageNet、ImageNet-1KでMAEの線形探索精度を$2.9%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:26:55 GMT)
Biomedical NER for the Enterprise with Distillated BERN2 and the Kazu
Framework [12.6] Kazuは、バイオNLPをサポートするために設計された、非常にスケーラブルなオープンソースフレームワークである。
BERN2 NERモデル(TinyBERN2)の計算効率の良いバージョンを中心に構築され、他のBioNLP技術を1つのコヒーレントシステムにラップする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:07:55 GMT)
SOLD: Sinhala Offensive Language Dataset [12.5] 本稿はスリランカで1700万人以上の人々が話していた低リソースのインド・アーリア語であるシンハラにおける攻撃的な言語識別に取り組む。
SOLDは手動でアノテートされたデータセットで、Twitterから1万の投稿がアノテートされ、文レベルとトークンレベルの両方で攻撃的ではない。
また,145,000以上のSinhalaツイートを含む大規模データセットであるSemiSOLDについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:18:21 GMT)
Multilingual Communication System with Deaf Individuals Utilizing
Natural and Visual Languages [12.4] 我々は,手話利用者のコミュニケーション効率を向上させるために,MUGCATという新しい多言語通信システムを提案する。
我々のMUGCATシステムは、認識された特定の手の動きを表現力のある画像に変換することで、聴覚障害者が自分の思考を伝えるのに大いに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:43:44 GMT)
AI Empowered Net-RCA for 6G [12.4] 6Gは、より高いデータレート、信頼性の向上、ユビキタスAIサービス、大規模な接続デバイスのサポートを提供すると想定されている。
6Gは前機種よりずっと複雑だ。
システムスケールと複雑性の増大、レガシネットワークとの共存、およびサービス要件の多様化は、必然的に、将来の6Gネットワークの保守コストと労力を増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:38:32 GMT)
Denoising after Entropy-based Debiasing A Robust Training Method for
Dataset Bias with Noisy Labels [12.3] エントロピーに基づくデバイアス(debiasing),すなわちDNEB(denoising)と呼ばれる3つの主要なステージを持つアプローチを提案する。
復調前の復調アルゴリズムの実行は、復調アルゴリズムが難読化サンプルの影響を減少させるため、効果がないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:34:59 GMT)
Ghost-free High Dynamic Range Imaging via Hybrid CNN-Transformer and
Structure Tensor [12.2] 本稿では,ゴーストフリーなHDR画像を生成するために,畳み込みエンコーダとトランスフォーマーデコーダを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
エンコーダでは、マルチスケール機能を最適化するために、コンテキスト集約ネットワークと非ローカルアテンションブロックが採用されている。
Swin Transformer に基づくデコーダを用いて,提案モデルの再構成性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:43:32 GMT)
Noisy Label Detection for Speaker Recognition [12.1] ノイズラベル検出(NLD)技術は、現実世界のアプリケーションには不可欠である。
ランキングに基づく2つのNLD手法,クラス間不整合とクラス内不整合ランキングを提案する。
ノイズラベルの不整合性を活用し、高レベルのノイズであっても高い検出精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:09:33 GMT)
Photoionization detection of a single Er$^{3+}$ ion with sub-100-ns time
resolution [11.8] 本研究では、高周波反射法を用いて、シリコン中の1つのEr$3+$イオンによって誘起される光イオン化を電気的に検出する。
この技術により、Siナノトランジスタ内の1つのEr$3+$イオンの光励起状態寿命を初めて0.49$pm$0.04$mu$sと測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:20:48 GMT)
Nonlinear controllability and function representation by neural
stochastic differential equations [11.8] ニューラルSDEが初期状態の非線形機能を実現する能力を示す。
このステアリングを達成するのに必要な最小限の制御労力について、上下境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:25:52 GMT)
Non-Deterministic Approximation Fixpoint Theory and Its Application in
Disjunctive Logic Programming [11.2] 近似不動点理論(英: Approximation Fixpoint theory)は、非単調論理の意味論を研究するための枠組みである。
AFTは、不確定な情報を扱うことができる非決定論的構造を扱うよう拡張する。
この一般化の適用性と有用性は、解法論理プログラミングの文脈で説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:58:45 GMT)
When is Cognitive Radar Beneficial? [10.8] オンライン強化学習に基づくアジャイル認知レーダーは、いつ、ルールベースの適応波形選択戦略を上回ることを期待できるだろうか?
より現実的なチャネル仮定では、学習に基づくアプローチはより一般化する能力を示す。
適切に特定された短時間の時間-水平問題に対しては、収束時間に固有の制限があるため、機械学習アプローチは性能が悪くなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:49:02 GMT)
Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic
Segmentation from Only Image-Text Pairs [10.5] 画像中の任意の視覚概念を,濃密なアノテーションを伴わない画像テキストペアのみを用いて,学習するオープンワールドセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスに取り組む。
既存のオープンワールドセグメンテーション手法は、コントラスト学習(CL)を用いて多様な視覚概念を学習し、学習されたイメージレベルの理解をセグメンテーションタスクに適用することで、目覚ましい進歩を見せている。
そこで本研究では,TCL(Text-grounded Contrastive Learning)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:59:03 GMT)
Diffusion Generative Models in Infinite Dimensions [10.2] 拡散生成モデルを一般化して関数空間で直接操作する。
関数空間の観点の大きな利点は、開発中の関数空間を明示的に指定できることです。
提案手法により,関数値データの条件付き生成と条件付き生成を両立させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 21:54:19 GMT)
Fine-Grained Selective Similarity Integration for Drug-Target
Interaction Prediction [10.1] FGSと呼ばれるファイングラインド選択類似性統合手法を提案する。
5つのDTI予測データセットのFGSを様々な予測条件下で評価する。
類似度重みの解析と新しい予測の検証に関する事例研究により、FGSの実用性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:50:42 GMT)
From CNNs to Shift-Invariant Twin Wavelet Models [9.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるシフト不変性を高める新しいアンチエイリアス法を提案する。
$mathbb C$Mod は $mathbb R$Max の安定な代替品と見なすことができる。
AlexNetとResNetの実験では、自然画像データセットの予測精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:42:55 GMT)
CONDA: Continual Unsupervised Domain Adaptation Learning in Visual
Perception for Self-Driving Cars [9.9] 本稿では,モデルが新しいデータの存在に関して継続的に学習し,適応することを可能にする,連続的教師なしドメイン適応(CONDA)アプローチを提案する。
破滅的な忘れの問題を避け, セグメンテーションモデルの性能を維持するために, 新規な主観的最大損失を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:15:54 GMT)
Unbiased Heterogeneous Scene Graph Generation with Relation-aware
Message Passing Neural Network [9.8] 関係認識コンテキストをキャプチャする不偏不均質なシーングラフ生成(HetSGG)フレームワークを提案する。
我々は、画像のコンテキスト情報を集約するRMP(Relation-Aware Message Passing Neural Network)と呼ばれる新しいメッセージパッシング層を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:25:36 GMT)
Weakly-supervised detection of AMD-related lesions in color fundus
images using explainable deep learning [9.7] 加齢関連黄斑変性 (AMD) は、網膜の視力にとって重要な領域である黄斑に影響を及ぼす変性疾患である。
網膜病変の関節同定によるAMD診断のための,説明可能な深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:11:56 GMT)
An Abstraction Model for Semantic Segmentation Algorithms [9.6] セマンティックセグメンテーションは、がん検出、ロボット支援手術、衛星画像解析、自動運転車など、多くのタスクで使用されている。
本稿では,セマンティックセグメンテーションの抽象化モデルを用いて,その分野を包括的に把握する。
異なるアプローチを比較し,各メソッドの動作における4つの抽象ブロックの重要性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 23:55:21 GMT)
Launchpad: Learning to Schedule Using Offline and Online RL Methods [9.5] 既存のRLスケジューラは、過去のデータから学び、カスタムポリシーを改善することの重要性を見落としている。
オフライン強化学習は、オンライン環境の相互作用のない事前記録されたデータセットからポリシー最適化の見通しを示す。
これらの手法は、データ収集と安全性のコスト、特にRLの現実的な応用に関連する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:40:11 GMT)
3D-LDM: Neural Implicit 3D Shape Generation with Latent Diffusion Models [8.6] 自動復号器の潜時空間で動作する3次元形状のニューラル暗黙表現のための拡散モデルを提案する。
これにより、多種多様な高品質な3D表面を生成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:00:00 GMT)
A Structure-guided Effective and Temporal-lag Connectivity Network for
Revealing Brain Disorder Mechanisms [8.5] 本研究では,脳領域間の因果関係と時間ラグ値の推測に有効な時間ラグニューラルネットワーク(termedN)を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データベースにおける評価結果は,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:02:22 GMT)
Efficient stereo matching on embedded GPUs with zero-means cross
correlation [8.4] 本稿では,Jetson Tx2組込みGPU上でのゼロ平均正規化クロス相関(ZNCC)マッチングコスト計算アルゴリズムの高速化手法を提案する。
本手法では,ZNCCの高速化のために,Zigzag方式で対象画像をスキャンし,隣接する画素に対して1ピクセルの計算を効率的に再利用する。
本システムでは,最大1280x384ピクセル画像のJetson Tx2 GPUにおいて,32fpsのリアルタイム処理速度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:03:38 GMT)
Weakly Supervised Annotations for Multi-modal Greeting Cards Dataset [8.4] 我々は,Greeting Cardsデータセットから抽象的な視覚概念を学ぶために,事前訓練された画像とテキスト埋め込みから特徴を集約することを提案する。
提案したデータセットは、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ生成モデルを用いて、挨拶カード画像を生成するのにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:07:52 GMT)
MGTANet: Encoding Sequential LiDAR Points Using Long Short-Term
Motion-Guided Temporal Attention for 3D Object Detection [8.3] ほとんどのLiDARセンサーは、リアルタイムで一連の点雲を生成する。
近年の研究では、一連の点集合に存在するコンテキストを活用することで、大幅な性能向上が達成されている。
複数の連続走査によって取得された点雲列を符号化する新しい3Dオブジェクト検出アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:24:47 GMT)
Leveraging Large-scale Multimedia Datasets to Refine Content Moderation
Models [8.1] 本稿では,大規模マルチメディアデータセットを活用してコンテンツモデレーションモデルを洗練するフレームワークを提案する。
提案手法は,Not Safe for Work (NSFW) を用いて評価し,コンテンツ検出タスクを妨害する。
92.54%のデータがコンテンツが乱れた場合に自動的に注釈付けされるため、これは人間の関与を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:19:13 GMT)
Online Learning-based Waveform Selection for Improved Vehicle
Recognition in Automotive Radar [8.1] 本稿では,オンライン強化学習に基づく波形選択に関する重要な考察と課題について述べる。
本稿では,トンプソンサンプリングに基づく新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:10:30 GMT)
On-device Training: A First Overview on Existing Systems [8.1] クラウド上でデータを共有することなく、ローカルデータ上でのトレーニングモデルを可能にするため、デバイス上でのトレーニングがますます関心を集めている。
我々は、システムの観点からデバイス上でのトレーニングに関する最初の調査を提供するために、最先端のシステム研究を要約し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:22:29 GMT)
Embedding Learning in Hybrid Quantum-Classical Neural Networks [8.0] 本稿では、下流の量子機械学習タスクのトレーニングに有用な埋め込みを学習する量子数ショット埋め込み学習パラダイムを提案する。
学習された古典的パラメータがヒルベルト空間を効率的に利用しないハイブリッドニューラルネットワークにおける回路バイパス問題を同定する。
学習した数発の埋め込みは、目に見えないクラスに一般化され、他のアプローチと比較して回路バイパス問題に悩まされることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:58:46 GMT)
EBHI-Seg: A Novel Enteroscope Biopsy Histopathological Haematoxylin and
Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks [7.7] 大腸癌は一般的な致死性悪性腫瘍であり、男性では4番目に多いがんであり、世界でも3番目に多いがんである。
直腸がんの組織学的画像分割のためのデータセットが欠如しており、診断にコンピュータ技術を使用する場合、しばしば評価精度を損なう。
このデータセットは、大腸癌の診断のための新しいセグメンテーションアルゴリズムを研究者に提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:37:12 GMT)
Learning Multi-Agent Coordination through Connectivity-driven
Communication [7.5] 人工マルチエージェントシステムでは、エージェントのコミュニケーションスキルに基づいて協調的なポリシーを学習することができる。
我々は、深い強化学習アプローチであるコネクティビティ駆動通信(CDC)を提案する。
CDCは効果的な協調政策を学習でき、協調ナビゲーションタスクにおいて競合する学習アルゴリズムをオーバーパフォーマンスさせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:29:17 GMT)
AC-Band: A Combinatorial Bandit-Based Approach to Algorithm
Configuration [7.3] 本稿では,多腕バンディットに基づくAC問題に対する一般的なアプローチであるACバンドについて紹介する。
本稿では,AC-Band の計算時間は,理論上の保証を提供する他の AC 手法に比べて有意に少なく,高品質な構成が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:41:17 GMT)
Enabling Fast Unit Commitment Constraint Screening via Learning Cost
Model [7.2] ユニットコミットメント(UC)は、最も経済的かつ実現可能な生成スケジュールとディスパッチ信号を見つけるために、送信システムオペレーターに不可欠なツールである。
負荷入力の最も経済的コストを予測するため,機械学習(ML)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:19:00 GMT)
Constant-cost implementations of Clifford operations and multiply
controlled gates using global interactions [7.2] 我々は、Ising型ハミルトニアンによって生成される単一量子ビット演算と大域エンタングリングゲートからなる量子回路を考える。
このような回路は非常に低コストで大規模なユニタリ演算子を実装できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:21:23 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Probabilistic Control Barrier Functions
for Ramp Merging [7.1] 我々は、強化学習ポリシーに組み込まれた制御障壁関数を用いて、自動運転車の性能を最適化する。
提案アルゴリズムは、安全なランプマージアルゴリズムだけではなく、高速道路のランプマージに対処するための安全な自律運転アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:14:40 GMT)
Deep neural network techniques for monaural speech enhancement: state of
the art analysis [6.9] 自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域では、ディープニューラルネットワーク(DNN)技術が普及している。
DNNモデルは、デノシング、デバーベーション、マルチスピーカ分離を実現するために、音声強調領域に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:59:21 GMT)
On Utilizing Relationships for Transferable Few-Shot Fine-Grained Object
Detection [6.8] 本稿では,粗い対象カテゴリーの既製の検出器を微細なカテゴリの検出器に変換する確率モデルを提案する。
提案手法であるRelDetectは,最先端オブジェクト検出器のベースラインの微調整に競争力を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:54:07 GMT)
Research on the application of contrastive learning in multi-label text
classification [6.7] マルチラベルのマルチクラス化タスクに対して,5つの対照的な損失を提案する。
提案したコントラスト損失が,複数ラベルのマルチクラス化タスクに改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:00:16 GMT)
Architectural Implications of Embedding Dimension during GCN on CPU and
GPU [6.7] グラフ畳み込みネットワーク(GCNs)は、グラフ学習問題に広く用いられているGNNの一種である。
GCNは、固有のスパーシリティ、低いデータ再利用、大規模なメモリ容量要求のため、アーキテクチャの観点からは難しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:23:12 GMT)
Concealed Object Detection for Passive Millimeter-Wave Security Imaging
Based on Task-Aligned Detection Transformer [6.5] 本稿では,PMMW-DETRと呼ばれるタスク適応型検出変換器ネットワークを提案する。
最初の段階では、DCFT(Denoising Coarse-to-Fine Transformer)バックボーンは、異なるスケールで長短の特徴を抽出するように設計されている。
第2段階では、先行知識として学習された空間的特徴をネットワークに導入するためのクエリ選択モジュールを提案する。
第3段階では、分類性能の向上を目的として、分類タスクと回帰タスクを分離するタスクアラインなデュアルヘッドブロックを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:03:29 GMT)
AUG-FedPrompt: Practical Few-shot Federated NLP with Data-augmented
Prompts [6.4] ダウンストリームタスクのための微調整済みの事前トレーニングモデルでは、プライベートとラベル付きの両方の膨大な量のデータが必要になることが多い。
AUG-FedPromptは,データ拡張のために大量のラベルのないデータを注意深く注釈付けする,プロンプトベースのフェデレート学習アルゴリズムである。
AUG-FedPromptはフルセットの微調整と同等に動作し、初期ラベル付きデータはほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:36:48 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for Improved Modeling of Processes [6.3] 我々は,現代的なトランスフォーマーアーキテクチャと,より古典的なプロセス規則性モデリングの機械学習技術の性能を評価する。
MLモデルは重要な結果を予測することができ、注意機構やXAIコンポーネントが基礎となるプロセスに新たな洞察を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:56:24 GMT)
Inference of Media Bias and Content Quality Using Natural-Language
Processing [6.1] 本稿では、メディアの政治バイアスとコンテンツ品質の両方をテキストから推測する枠組みを提案する。
我々は,100万ツイート以上のデータセットに対して,双方向長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを適用した。
この結果から,テキスト分析における単語順序の学習手法への活用の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:04:55 GMT)
FakeOut: Leveraging Out-of-domain Self-supervision for Multi-modal Video
Deepfake Detection [6.0] 人間の話し言葉の合成ビデオは、説得力のある方法で誤情報を拡散するのに使用することができる。
FakeOutは、事前トレーニングフェーズと適応フェーズの両方でマルチモーダルデータに依存する、新しいアプローチである。
提案手法は, クロスマニピュレーションおよびクロスデータセットの一般化における最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:56:31 GMT)
Efficient Reinforcement Learning Through Trajectory Generation [5.8] 実世界のアプリケーションで強化学習を使用する上で重要な障壁は、優れた制御ポリシーを学ぶために多数のシステムインタラクションが必要であることである。
歴史的データから制御ポリシを学習することにより,物理環境との相互作用を減らすために,オフ・ポリティクスとオフラインRL法が提案されている。
本稿では,新たなトラジェクトリを適応的に生成するトラジェクトリ生成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:55:45 GMT)
Language models and brain alignment: beyond word-level semantics and
prediction [5.7] 近年の研究では、次の単語の予測が両者のアライメントに寄与する重要なメカニズムであることを示唆している。
私たちは、人気のある事前訓練された言語モデルにおける2つの単純な摂動を通して、より良い理解に向けて第一歩を踏み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:48:51 GMT)
a survey on GPT-3 [5.7] 本稿では, GPT-3 の紹介調査を行う。
我々は、この技術の背後にある歴史的発展のいくつか、GPT-3の重要な特徴を取り上げ、機械学習モデルと使用するデータセットについて論じる。
本稿では,GPT-3が直面する課題として,学習の複雑さ,バイアス,幻覚/誤答などについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:24:19 GMT)
A Novel Semisupervised Contrastive Regression Framework for Forest
Inventory Mapping with Multisensor Satellite Data [5.7] 本研究では,連続する森林変数の壁面間マッピングのための新しい半教師付き回帰フレームワークを開発する。
このフレームワークは、Copernicus Sentinel-1とSentinel-2の画像を用いて、ボレアル林のサイトで実証されている。
達成された予測精度は、バニラUNetや従来の回帰モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:26:02 GMT)
High-dimensional density estimation with tensorizing flow [5.5] 観測データから高次元確率密度関数を推定するテンソル化流法を提案する。
提案手法は、テンソルトレインの最適化のない特徴とフローベース生成モデルの柔軟性を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:45:45 GMT)
Quantum reservoir computing in finite dimensions [5.4] 本稿では,デザインやアセスメントの問題に対処する上で,代替表現がより良い洞察を与えることを示す。
これらのベクトル表現は、古典的な貯水池計算の文献で以前に導入されたステートアフィンシステムをもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:58:03 GMT)
Neural Representations Reveal Distinct Modes of Class Fitting in
Residual Convolutional Networks [5.1] ニューラル表現の確率モデルを利用して、残余ネットワークがクラスにどのように適合するかを調べる。
調査対象モデルのクラスは均一に適合していないことがわかった。
神経表現の未発見構造は, トレーニング例の堅牢性と, 対向記憶の相関性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:55:58 GMT)
On Regret-optimal Cooperative Nonstochastic Multi-armed Bandits [4.7] 我々は,FTRLアルゴリズムが,下界を一定要素に整合した個々の後悔の上界を有することを示す。
また、エッジ遅延パラメータによるスケーリングに関して、適切な正規化器を持つFTRLアルゴリズムが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:37:53 GMT)
Towards Dynamic Causal Discovery with Rare Events: A Nonparametric
Conditional Independence Test [4.7] 我々は,稀だが連続的な事象が発生した時変システムから収集したデータに対して,新しい統計的独立性テストを導入する。
提案手法の整合性に対する非漸近的サンプルバウンダリを提供し,その性能をシミュレーションおよび実世界のデータセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:00:21 GMT)
Interpreting Primal-Dual Algorithms for Constrained MARL [4.7] ほとんどのC-MARLアルゴリズムは、報酬に付加されるペナルティ関数を通じて制約を強制するために、プリマル・デュアルアプローチを使用する。
制約関数をペナルティとして使用する標準的な慣行が安全性の弱い概念に繋がることを示す。
本稿では,制約付きマルチエージェント・アドバンスト・アクター・アトラクション (C-MAA2C) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:45:27 GMT)
Manipulating non-reciprocity in a two-dimensional magnetic quantum walk [4.4] 我々は光子の2次元量子ウォークにおける非相互輸送を実験的に実証した。
指向性伝播は、散逸と合成磁気フラックスによって高度に調整可能である。
この結果は、高次元の量子系における非ハーミティシティとゲージ場の相互作用を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:31:32 GMT)
Five Properties of Specific Curiosity You Didn't Know Curious Machines
Should Have [4.3] 我々は、動物と機械の好奇心の分野を包括的に多分野的に調査する。
我々は、特定の好奇心の最も重要な特性の5つのうちの1つと考えるものを紹介し、定義する。
概念強化学習エージェントにおいて,これらの特性をどのように組み合わせて実装するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:18:56 GMT)
Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model [4.2] Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM) は任意の線形画像復元問題のための新しいゼロショットフレームワークである。
逆拡散過程において、ヌル空間の内容のみを精製することにより、データの一貫性と現実性の両方を満たす様々な結果を得ることができる。
いくつかのIRタスクに対する実験により、DDNMは他の最先端のゼロショットIR手法よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:33:47 GMT)
Towards Training GNNs using Explanation Directed Message Passing [4.0] 我々は、GNNのための新しい説明指向ニューラルメッセージパッシングフレームワークEXPASS(EXplainable message PASSing)を紹介する。
ディリクレエネルギーの層損失を緩やかにすることで,EXPASSはGNNの過度なスムース化問題を緩和することを示した。
実験の結果,EXPASSを用いて学習したグラフ埋め込みにより予測性能が向上し,GNNの過度な問題を軽減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:20:04 GMT)
ResNet Structure Simplification with the Convolutional Kernel Redundancy
Measure [3.9] 本稿では,ネットワーク構造の単純化を導くための定量評価手法である畳み込みカーネル冗長度尺度を提案する。
提案手法は,ネットワークの性能を維持し,パラメータ数を2300万ドル以上から128ドル程度に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:29:28 GMT)
Automated anomaly-aware 3D segmentation of bones and cartilages in knee
MR images from the Osteoarthritis Initiative [3.8] 膝の3次元磁気共鳴(MR)画像における異常を検出するために,U-Netベースニューラルネットワークを用いた多段階アプローチを開発した。
異常検出のために、U-Netベースのモデルが開発され、インペイントによる画像の大腿骨骨の骨の形状を再構築した。
第2の異常認識ネットワークは, 異常診断ネットワークと比較され, 大腿骨, 大腿骨, 大腿骨, パテラー骨, 軟骨の最終的な自動分割に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:05:17 GMT)
Symmetry of open quantum systems: Classification of dissipative quantum
chaos [3.8] 開量子系における対称性の理論を発展させる。
対応する閉量子系における対称性間の相互作用により、リッチ対称性の分類が見つかる。
また、オープン量子フェルミオン多体系の対称性分類を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:59:09 GMT)
PIZZA: A new benchmark for complex end-to-end task-oriented parsing [3.5] 本稿では,ピザとドリンクの注文を解析するための新しいデータセットを提案する。
本研究では,セク2セクNGの異なるフレーバーを含む,タスク指向構文解析のためのディープラーニング手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:20:07 GMT)
Unsupervised Linear and Iterative Combinations of Patches for Image
Denoising [3.5] BM3Dを代表とする非局所的2段階雑音のパラメトリックビューを導入する。
このパラダイム内では、反復による数学的パラメトリックな定式化の拡張を提案する。
結果の定式化は、教師なしの方法でさらに多くのパラメータを推定することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:52:03 GMT)
Image-based Artificial Intelligence empowered surrogate model and shape
morpher for real-time blank shape optimisation in the hot stamping process [3.3] 本研究は,画像に基づく人工インテリジェンスを用いたサロゲートモデリング (IAISM) 手法の開発である。
IAISMは任意の空白形状を与えられた as-formed コンポーネントの完全な薄めフィールドを予測するために訓練される。
高精度で汎用的なサロゲートモデリングおよび最適化ツールとして、提案されたパイプラインは、フルチェーンのデジタルツインに統合されることを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:17:48 GMT)
CUNI Non-Autoregressive System for the WMT 22 Efficient Translation
Shared Task [3.3] 本稿では,WMT 22 の効率的な翻訳共有タスクに対する非自己回帰システムを提案する。
本システムは,非自己回帰モデルと自己回帰モデルとの公正な比較を目的としたHelclらによって2022年に開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:03:45 GMT)
CUNI Systems for the WMT22 Czech-Ukrainian Translation Task [3.1] チェコ・ウクライナ語・ウクライナ語・チェコ語機械翻訳に関するWMT22総合翻訳共有タスクをチャールズ大学に提出する。
ブロックのバックトランスレーションとタグ付きバックトランスレーションに基づく制約付き2つの提案と,ルールに基づくウクライナのロマン化の実験を行った。
以上の結果から,ロマナイゼーションが翻訳品質にわずかに影響を及ぼすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:25:10 GMT)
Fully-Dynamic Decision Trees [3.0] ラベル付き例の挿入と削除の任意のシーケンス上で決定木を維持するための,最初の完全動的アルゴリズムを開発した。
実数値機能の場合、このアルゴリズムは挿入/削除毎に$Obig(fracd log3 nepsilon2big)$.amortized run timeを持つ。
同様の保証を持つアルゴリズムは、amortized run time $Omega(d)$と space $tildeOmega (n d)$を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:58:19 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） (Thu, 1 Dec 2022 02:22:45 GMT)
Fairness in Multi-Agent Planning [2.7] 本稿では,多エージェント計画(MAP)によく知られた公平性スキームを適用する。
コストを意識したフェアプランを生成するための2つの新しいアプローチを導入している。
いくつかの標準MAPベンチマークの実証結果は、これらのアプローチが異なるベースラインよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:58:46 GMT)
Fundamental Limitation on the Detectability of Entanglement [2.5] 絡み合い検出は、量子情報科学と量子多体物理学において不可欠である。
我々は、この制限を、絡み合い基準の効率性と有効性の基本的なトレードオフとして定式化する。
マルチコピー関節測定が許される場合、エンタングルメント検出の有効性を指数関数的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:21:51 GMT)
Kick-motion Training with DQN in AI Soccer Environment [2.5] 本稿では,強化学習(RL)を用いて,AIサッカーでキックモーションを行うロボットを訓練する手法を提案する。
RLアルゴリズムをトレーニングする場合、状態の次元が高く、トレーニングデータの数が低い場合には、次元性の呪い(COD)と呼ばれる問題が発生する。
本稿では、絶対座標系(ACS)の代わりに、相対座標系(RCS)をロボットエージェントのキックモーションの訓練状態として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:35:36 GMT)
Experimental Observations of the Topology of Convolutional Neural
Network Activations [2.4] トポロジカル・データ解析は、複雑な構造のコンパクトでノイズ・ロバストな表現を提供する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、モデルアーキテクチャによって定義された一連の変換に関連する数百万のパラメータを学習する。
本稿では,画像分類に使用される畳み込みニューラルネットワークの解釈可能性に関する知見を得る目的で,TDAの最先端技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:05:44 GMT)
Scalable Variational Bayes methods for Hawkes processes [2.4] 非パラメトリックな設定では、ホークス過程の時間的依存構造を学習することは、しばしば計算的に高価な作業である。
グラフパラメータを選択するためのしきい値に基づく2段階のアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:35:32 GMT)
Privacy-Preserving Data Synthetisation for Secure Information Sharing [2.4] PrivateSMOTEは、再識別の最大のリスクにおいて、ケースを保護するための競争力のある手法である。
これは、データユーティリティ損失を最小限に抑えながら、高リスクケースを難読化するために、合成データ生成によって機能する。
生成的対向ネットワークや変分オートエンコーダなど、ベースラインと同等または高いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:20:37 GMT)
An introduction to optimization under uncertainty -- A short survey [2.3] 本稿では,不確実性の下での最適化技術の現状について簡単な調査を行う。
論文は、不確実性のない最適化の主要なクラスの概要から始まる。
本稿の残りは、動脈とてんかんの両不確実性を扱うための異なる方法に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:48:06 GMT)
Deep Kernel Learning for Mortality Prediction in the Face of Temporal
Shift [2.3] 時間シフトに直面した場合,DKLは優れたキャリブレーション予測が得られた。
また、DKLの予測が実際あまり鋭くなかったことも確認した。
この論文は、ニューラルコンピューティングにおける不確実性を含むことの重要性、特にその将来的な利用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:04:05 GMT)
BaCO: A Fast and Portable Bayesian Compiler Optimization Framework [2.2] BaCOは、CPU、GPU、FPGAをターゲットにした現代のコンパイラのための汎用オートチューニングである。
本稿では, TACO, RISE & ELEVATE, HPVM2FPGAの3つの近代コンパイラシステムにおいて, BaCOの有効性を実証する。
BaCOは検索予算が小さく、平均1.39x-1.89倍高速なコードを提供しており、専門家レベルのパフォーマンスは2.89x-8.77倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:14:25 GMT)
Prasatul Matrix: A Direct Comparison Approach for Analyzing Evolutionary
Optimization Algorithms [2.1] 進化最適化アルゴリズムの性能を解析するために,直接比較手法を提案する。
アルゴリズムの性能を評価するために、プラサトゥール行列に基づいて5つの異なる性能尺度を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:21:44 GMT)
Programming Quantum Hardware via Levenberg Marquardt Machine Learning [2.1] 機械学習は、量子コンピュータを非論理的にプログラムする体系的な方法として使用できる。
我々は、我々の機械学習アプローチがノイズとデコヒーレンスの両方に対して堅牢であることを示した。
この結果、IBMハードウェアへの移植に成功し、強力なハイブリッド強化学習技術を用いてトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:18:47 GMT)
A Hybrid Statistical-Machine Learning Approach for Analysing Online
Customer Behavior: An Empirical Study [2.1] 我々は、中国最大のオンライン小売店であるJDにおいて、特定の商品カテゴリーに対する454,897人のオンライン顧客行動を分析するハイブリッド解釈モデルを開発した。
以上の結果から,顧客の製品選択が約束される納期に無関心であることが分かるが,この要因は顧客の注文量に大きな影響を及ぼす。
特定のディスカウントアプローチがより効果的である製品クラスを特定し、異なるディスカウントツールの使用を改善するためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:37:29 GMT)
Embracing Annotation Efficient Learning (AEL) for Digital Pathology and
Natural Images [2.1] 今日の世界では、データ生成の速度はデータアノテーションの速度を大きく上回っています。
効率的な学習(Efficient Learning)は、より少ないアノテーションでモデルを効果的に訓練するアルゴリズムの研究である。
本論文では, AEL を扱うための 5 つの手法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:51:44 GMT)
IRRGN: An Implicit Relational Reasoning Graph Network for Multi-turn
Response Selection [2.0] Graph Networkへのインプシット推論は、発話間の暗黙的な抽出と、発話とオプションの抽出を目的としている。
モデルは、初めて MuTual データセットで人のパフォーマンスを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:17:25 GMT)
Generalizing and Improving Jacobian and Hessian Regularization [1.9] 対象行列をゼロから効率的な行列ベクトル積を持つ任意の行列に拡張することで、これまでの取り組みを一般化する。
提案されたパラダイムは、正方形ヤコビ行列とヘッセン行列に対称性や対角性を強制する新しい正規化項を構築することを可能にする。
本稿では、Laczosに基づくスペクトルノルム最小化を導入し、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:01:59 GMT)
Decentralized Matrix Factorization with Heterogeneous Differential
Privacy [1.9] 信頼できないリコメンデータに対して, 異種差分行列分解アルゴリズム(HDPMF)を提案する。
我々のフレームワークは、プライバシと精度のトレードオフを改善するために、革新的な再スケーリングスキームを備えた拡張ストレッチ機構を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:48:18 GMT)
CultureBERT: Fine-Tuning Transformer-Based Language Models for Corporate
Culture [1.8] 本稿では,テキスト文書から企業文化を計測する文献に教師付き機械学習を導入する。
我々は、企業の企業文化に関するレビューが明らかにした情報に関して、人間の評価者によってラベル付けされた従業員レビューのユニークなデータセットをコンパイルする。
このデータセットを用いて、同じ分類タスクを実行するために、最先端のトランスフォーマーベースの言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:01:13 GMT)
Scaling of the quantum approximate optimization algorithm on
superconducting qubit based hardware [1.7] 量子コンピュータは量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を利用して最適化問題の優れた解を提供することができる。
QAOAは、しばしばノイズの多いハードウェアのアルゴリズムとして提示される。
ハードウェア制約は、キュービットの接続性に密接にマッチする問題インスタンスに適用性を制限する。
この研究は、ゲート忠実度、ゲート速度、必要な多数のショットなど、QAOAの競争力を高めるために改善すべきいくつかの障害を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:37:52 GMT)
Coherence as entropy increment for Tsallis and Renyi entropies [1.5] 原状態のTsallisエントロピーとそれに最も近い非コヒーレント状態との差をTsallis相対エントロピーで測定した場合に定義する。
Tsallisエントロピーは、非常に制限的な操作のクラスでない限り、真のコヒーレンスモノトンさえ生成しないことを示す。
我々は,Tsallis あるいは R'enyi の相対エントロピーによる測定において,最も近い非コヒーレント状態に基づく2つのコヒーレンス測度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:01:26 GMT)
A Matrix Big Bang on a Quantum Computer [1.5] 非臨界 M-理論は異なる非臨界弦理論を統一しようとする。
量子シミュレーションでは、臨界M理論よりも量子ビットやパウリ項は少ないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:54:37 GMT)
Task Discovery: Finding the Tasks that Neural Networks Generalize on [1.4] ニューラルネットワークが一般化する多くのタスクを、ひとつのイメージセットが引き起こす可能性があることを示す。
一例として、検出したタスクを使用して、逆行テストの分割を自動的に生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:57:48 GMT)
Motion Informed Object Detection of Small Insects in Time-lapse Camera
Recordings [1.4] 既存の方法は、自然界の昆虫の映像やタイムラプス画像を分析するが、昆虫は自然植生の複雑なダイナミックな場面で小さな物体であるため、分析は難しい。
本論文は,夏から夏にかけての2ヶ月間に3つの異なる植物種を訪問するミツバチの群集について述べる。
本稿では, タイムラプスRGB画像における昆虫検出のための新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:54:06 GMT)
Flip Initial Features: Generalization of Neural Networks for
Semi-supervised Node Classification [1.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付き設定下で広く利用されている。
本稿では,GNNにおけるオーバーフィッティング問題に対処するための新しい戦略を提案する。
提案手法はノード分類精度を最大40.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:03:05 GMT)
Convolution, aggregation and attention based deep neural networks for
accelerating simulations in mechanics [1.0] 固体の変形を効率的に学習するための3種類のニューラルネットワークアーキテクチャを実証する。
最初の2つは、最近提案されたCNN U-NETとMagNETフレームワークに基づいており、メッシュベースのデータで学習する上で有望なパフォーマンスを示している。
第3のアーキテクチャであるPerceiver IOは、注目に基づくニューラルネットワークのファミリに属する、非常に最近のアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:10:56 GMT)
Learning Robust State Observers using Neural ODEs (longer version) [1.0] 本稿では、ニューラルODEに基づく非線形システムのための状態オブザーバの設計手法、Luenbergerのようなオブザーバの学習とその非線形拡張について述べる。
チューニング可能なKKLオブザーバでは、学習における学習ベースオブザーバの堅牢性向上の基礎として、オブザーバの設計と収束速度とロバストネスのトレードオフの関係を分析し、利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:58:39 GMT)
Suppressing unwanted fluctuations in QAOA and approximate quantum
annealing [1.0] 我々は、変動効果を緩和するために、普遍ゲートモデル量子コンピュータのさらなる柔軟性を利用する技術を開発した。
これらの効果を緩和することは、エネルギー景観が歪んだ場合の成功確率を高めることにつながる。
導入した手法の効果は,比較的低い深さの$p=10-20$であっても関係があり,開発中の手法が近日中に関係している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:10:57 GMT)
The future of blockchain-enabled tokenization in infrastructure
investment and development: A Delphi-based scenario analysis [0.9] この研究は広範な文献と専門知識に基づいて、インフラ投資と開発におけるブロックチェーン対応トークン化の潜在的な実装を探究する。
Delphiをベースとしたシナリオ分析手法を,39名の専門家からなる研究パネルの長期的予測と評価に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:08:21 GMT)
Fault Models in Superconducting quantum circuits [0.9] 制御Zゲートと量子回路のQuTiPによる故障シミュレーションを行う。
その結果、34回のテストを繰り返して10%の制御ノイズを検出することができ、テスト時間とメモリを節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:49:38 GMT)
Component Segmentation of Engineering Drawings Using Graph Convolutional
Networks [0.9] 本稿では2次元工学的部分描画のベクトル化と機械解釈を自動化するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
これらの課題を克服するために,各ベクトル化コンポーネントの意味型を予測するディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
その結果,本手法は最近の画像とグラフベースセグメンテーション法に比較して,最高の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:31:07 GMT)
Reflection Equivariant Quantum Neural Networks for Enhanced Image
Classification [0.8] 汎用量子機械学習(QML)アーキテクチャは、厳しいトレーニング可能性の問題や一般化性能の低下に悩まされることが多い。
近年の研究では、幾何学的QML(GQML)が、これらの問題に対処するために、そのデータの対称性を明示的に尊重するターゲットQMLモデルを構築することが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:10:26 GMT)
Investigating Deep Learning Model Calibration for Classification
Problems in Mechanics [0.8] エンジニアリング力学における問題に機械学習手法を適用することへの関心が高まっている。
深層学習法は、工学的な合成物から幾何学的に複雑なメタマテリアルまで、システムの機械的挙動を低誤差で効果的に予測することができる。
しかし、ディープラーニングモデルの校正には比較的注意が払われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 21:39:48 GMT)
Quantum Cryptography in Algorithmica [0.8] ブラックボックス設定では、一方の関数が存在しなくても擬似ランダム状態に基づく量子暗号が可能であることを示す。
また、我々の結果をマルチコピー安全な擬似ランダム状態に一般化する予想も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 21:33:38 GMT)
A Topological Deep Learning Framework for Neural Spike Decoding [0.7] 我々は、simplicial convolutional recurrent Neural Network (SCRNN)と呼ばれる新しいアーキテクチャを用いて、ニューラルスパイクトレインデコードのためのフレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、教師なしのsimplicial complex discoveryと、simplicial convolutional recurrent Neural Network(SCRNN)と呼ばれる新しいアーキテクチャによるディープラーニングのパワーを組み合わせる。
SCRNNの有効性と汎用性は、その性能をテストするために方向データ上で実証され、そのタスクで格子セルデータセットに適用され、自動的に軌道を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:43:20 GMT)
The Subfield Metric and its Application to Quantum Error Correction [0.5] 非対称誤差補正のための有限拡大体上の新しい重みと対応する計量を導入する。
重みは、基底場の要素と外部の要素を区別するが、これは非対称量子符号によって動機付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:02:31 GMT)
An Introduction to Kernel and Operator Learning Methods for
Homogenization by Self-consistent Clustering Analysis [0.5] 本稿では,演算子学習パラダイムの数学的基盤に関する詳細な分析について述べる。
提案したカーネル演算子学習法は,グラフカーネルネットワークを用いて,マルチスケール均質化のための機械的縮小順序法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 02:36:16 GMT)
GMM-IL: Image Classification using Incrementally Learnt, Independent
Probabilistic Models for Small Sample Sizes [0.5] 本稿では,視覚的特徴学習と確率モデルを組み合わせた2段階アーキテクチャを提案する。
我々は、ソフトマックスヘッドを用いた等価ネットワークのベンチマークを上回り、サンプルサイズが12以下の場合の精度が向上し、3つの不均衡なクラスプロファイルに対する重み付きF1スコアが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:19:42 GMT)
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task
Environments [0.4] 強化学習(RL)研究において、シミュレーションはアルゴリズム間のベンチマークを可能にする。
本稿では,ロボット応用のためのフレームワークであるKarolosを紹介する。
コードはオープンソースでGitHubに公開されており、ロボット工学におけるRLアプリケーションの研究を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 23:14:02 GMT)
Exponentially decreasing critical detection efficiency for any Bell
inequality [0.3] 本稿では,ベル不等式の臨界検出効率を任意の低値に低減する手法を提案する。
提案手法は,PNPベル不等式の導入に基づく。
提案手法の強度は, クレーター-ホルン-シモニー-ホルト不等式に起因するPNPベルの不等式について詳細に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:59:53 GMT)
FairGen: Fair Synthetic Data Generation [0.3] 本稿では,GANアーキテクチャに依存しないより公平な合成データを生成するパイプラインを提案する。
合成データを生成する場合、ほとんどのGANはトレーニングデータに存在するバイアスを増幅するが、これらのバイアスを誘発するサンプルを除去することで、GANは本質的に真の情報的サンプルに重点を置いている、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:28:50 GMT)
Hybrid Life: Integrating Biological, Artificial, and Cognitive Systems [0.3] ハイブリッドライフ(Hybrid Life)は、人工生命コミュニティにおける最新の発展に注意を向ける試みである。
1) システムとエージェントの理論,2) ハイブリッド化,2) 生活システムと人工システムを組み合わせた拡張アーキテクチャ,3) 人工システムと生物システム間のハイブリッド相互作用,の3つの相補的なテーマに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:18:06 GMT)
Atomically-thin Single-photon Sources for Quantum Communication [0.3] 遷移金属ジアルコゲナイド (TMDCs) の単分子膜に閉じ込められた励起子は、量子光発生のための新しいタイプのエミッタである。
我々は、量子通信におけるTMDC装置の実用的適合性を開拓した。
我々の研究は、TMDC単一光子源を用いた量子情報技術の幅広い応用に向けての道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:47:19 GMT)
xEM: Explainable Entity Matching in Customer 360 [0.0] 説明可能なエンティティマッチング(xEM)システムを提案する。
このデモでは、実装に関わったAI/MLに関するさまざまな考察について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:01:01 GMT)
Wavefront Curvature in Optical Atomic Beam Clocks [0.0] 熱原子線を用いた小型光時計の最近の実証では、10-16ドルという短期的な分数周波数不安定性が達成されている。
小型の時計に固有の深刻な課題は、必然的に小さな光ビームであり、これは尋問波面の急激な変動をもたらす。
ここでは、曲面波面を持つ光学場を用いたラムゼー・ボード干渉計のモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:57:23 GMT)
Vertical Federated Learning: A Structured Literature Review [0.0] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシのメリットを付加した、有望な分散ラーニングパラダイムとして登場した。
本稿では,VFLにおける最先端のアプローチを論じる構造化文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:16:41 GMT)
Variational Neural-Network Ansatz for Continuum Quantum Field Theory [0.0] ファインマンにさかのぼる物理学者は、量子場理論に変分原理を適用することの難しさを嘆いている。
非相対論的量子場理論への変分原理の適用を可能にするディープラーニングアンサッツであるニューラル・ネットワーク量子場状態を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:58:40 GMT)
Training variational quantum circuits with CoVaR: covariance root
finding with classical shadows [0.0] 変動回路のパワーを利用する代替手段として,我々はCoVaRと呼ぶ手法を提案する。
CoVaRは、古典的な機械学習において最重要となる勾配に基づく最適化と直接的に類似している。
数値シミュレーションは, 収束速度において, 桁違いに大きく改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:58:18 GMT)
Towards solving the BCS Hamiltonian gap in Near-Term Quantum Computers [0.0] NISQフレームワークを用いてBCSハミルトンのギャップを得る。
ノイズがあっても、1つの標準偏差内でのギャップを近似する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:41:18 GMT)
Temporal trapping: a route to strong coupling and deterministic optical
quantum computation [0.0] 時間的に閉じ込められた超短パルスは、短期非線形ナノフォトニックプラットフォーム上で強い結合を達成できることを示す。
以上の結果から,超高速非線形光学が,強結合性を実現する最初のスケーラブルで高帯域幅で室温のプラットフォームとなる可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:09:19 GMT)
Synthesizing a $\hat{\sigma}_z$ spin-dependent force for optical,
metastable, and ground state trapped-ion qubits [0.0] 量子ビット転移に近接する単一の二色体は、典型的には、閉じ込められたイオン系における$hatsigma_x$または$hatsigma_y$ Molmer-Sorensen型の相互作用に使用される。
ビート音の周波数を単に調整するだけで、$hatsigma_z$ スピン依存力の合成も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:39:19 GMT)
Symmetry-resolved R\'enyi fidelities and quantum phase transitions [0.0] 量子R'enyiファイバーの族を導入し、それらの対称性の分解について論じる。
対称性分解された忠実度を、電荷のある忠実度のフーリエ変換として表現し、ガウス状態の正確な公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:40:43 GMT)
Superradiance and subradiance in inverted atomic arrays [0.0] スーパー放射とサブ放射は、量子エミッタ間のコヒーレント相互作用から生じる集合効果である。
ここでは、複素多体系を有効2原子マスター方程式に還元するために平均場法を用いる。
我々は3次元および2次元逆原子配列が臨界格子間隔以下で超輝度を維持することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:56:49 GMT)
Super-CLEVR: A Virtual Benchmark to Diagnose Domain Robustness in Visual
Reasoning [0.0] VQAドメインシフトの異なる要因を分離可能な仮想ベンチマークであるSuper-CLEVRを導入する。
視覚的複雑性、質問冗長性、概念分布、概念構成性という4つの要因が考慮されている。
制御されたデータを用いて,テストデータがトレーニングデータと異なる状況下で,Super-CLEVRによりVQAメソッドをテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:53:24 GMT)
Spin noise spectroscopy of optical light shifts [0.0] 光誘起非平衡スピンノイズ分光法は、探触子遷移における構造とコヒーレント効果を明らかにするための効率的な手法として理論的および実験的に示されている。
スピンノイズスペクトルはラーモア周波数の周囲に二重ピーク構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:08:15 GMT)
Soft Labels for Rapid Satellite Object Detection [0.0] ソフトラベルの新しいデータセットの基盤として,衛星物体検出法を提案する。
ソフトラベルを用いて、元のデータに基づいてトレーニングされたモデルとほぼ同じ精度のモデルをトレーニングできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:23:13 GMT)
Singular Spectrum Analysis of Two Photon Interference from Distinct
Quantum Emitters [0.0] 2つの独立固体エミッタからの2つの光子の量子干渉パターンの時間トレースは、特異スペクトル分析によって前処理される。
このアプローチでは、エンベロープとノイズの両方から関連する振動を、フィッティングに頼らずに排除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:04:05 GMT)
Single-agent to Multi-agent in Deep Reinforcement-learning [0.0] OW QMIX, CW QMIX, QTRAN, QMIX, VDNはDec-POMDPドメインを解決するための最先端のアルゴリズムである。
このような問題を解決するための2段階のアルゴリズムを提案する。
第1段階では、単一エージェント問題(POMDP)を解き、最適なポリシートレースを得る。
第2段階では、単一エージェント最適ポリシートレースを用いてマルチエージェント問題(Dec-POMDP)を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:05:01 GMT)
Risk-Adaptive Approaches to Learning and Decision Making: A Survey [0.0] 不確実性は、工学設計、統計的学習、意思決定において広く用いられている。
リスク対策は、重要な計算的および理論的優位性を持つ不確実性を扱うための一般的な枠組みを提供する。
この調査は、ユーティリティ理論と分散的ロバストな最適化との関係を思い出し、公正な機械学習のような新しいアプリケーション分野を指し示し、信頼性の尺度を定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:23:30 GMT)
Rigged Hilbert Space Approach for Non-Hermite Systems with Positive
Definite Metric [0.0] ディラックのブラケット形式は、正定値の計量を持つ非ハーマイト量子系のヒルベルト空間に基づいている。
スペクトル展開は準ハーマイト作用素の一般化固有ベクトルによってブラケットに対して示される。
パリティ時間対称量子系に対するヒルベルト空間処理の具体的な記述を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:06:39 GMT)
Reward Function Optimization of a Deep Reinforcement Learning Collision
Avoidance System [0.0] 無人航空機システム(UAS)の普及により、航空宇宙規制当局はこれらの航空機と衝突回避システムとの相互運用性を検討するようになった。
現在義務化されているTCASの制限により、連邦航空局は新たなソリューションである空中衝突回避システムX(ACAS X)の開発を委託した。
本研究では,サロゲートを用いてパラメータを調整したDRL衝突回避システムの利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 20:20:41 GMT)
Regularization with Fake Features [0.0] 本稿では、過度にパラメータ化されたモデルに偽の機能、すなわち、モデルに存在するがデータには存在しない機能を含むフレームワークについて考察する。
本稿では, 擬似特徴を持つモデルの誤特定の下で, リッジ回帰問題の一般化誤差に縛られる非漸近的高確率について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:11:14 GMT)
Reflections on reflections [0.0] アインシュタインミラーに基づく反射周波数と運動量の研究は、波動方程式の正準解法の代わりに行われる。
有限サイズミラーの場合、回折パターンは放射スペクトルに現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:55:47 GMT)
Real-Time High-Quality Stereo Matching System on a GPU [0.0] 高解像度画像のためのGPU上でのリアルタイムステレオビジョンシステムを提案する。
このシステムは、他の高速システムと比較してエラー率も低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:31:37 GMT)
Quasiclassical approaches to the generalized quantum master equation [0.0] 一般化量子マスター方程式(GQME)は、非マルコフ運動方程式の項で相関関数を表現する。
本稿では,GQMEの近似解について,Ehrenfest平均場理論とスピンマッピングという2つの手法を用いて計算した。
GQMEの予測精度は、カーネルの計算に使用される特定の技術に強く依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:46:25 GMT)
Quantum walk based state transfer algorithms on the complete M-partite
graph [0.0] 量子ウォーク探索と状態伝達アルゴリズムについて検討し,各パーティションに$N$頂点を持つ完全$M$パーティイトグラフに着目した。
送信側と受信側が異なるパーティションにある場合、そのアルゴリズムは大きなグラフに対してユニティに近づく忠実度で成功することを示す。
しかし、送信側と受信側が同じパーティションにある場合、忠実度は正確には1つには達しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:52:49 GMT)
Quantum dynamic and geometric phases in harmonic oscillator, spin 1/2
and two-level thermal engines systems [0.0] 動作媒体がスピン1/2系である量子サーマルエンジンと量子サーマルエンジンの力学について検討する。
最大効率を得るための量子エンジンにおけるそのようなステップの時間長の役割を解析した。
サーマルエンジンの別段は非循環回路を記述するため,非循環回路用サーマルエンジンの幾何位相を測定するための特別な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 13:31:44 GMT)
Quantum computing with anyons: an $F$-matrix and braid calculator [0.0] 我々は,SageMathの一部として利用可能なペンタゴン方程式解法を導入し,それを用いて任意のシステムに関連付けられたブレイド群表現を構築する。
我々は,複数の公理を満たすデータの集合とともに,ラベルの集合として抽象的に提示する。
RFCの言語では、マルチプライシティフリーな融合環に対応する任意のシステムに対して$F$-matriceを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:31:17 GMT)
Quantum Optimal Control via Semi-Automatic Differentiation [0.0] 我々は、勾配に基づく量子最適制御法と自動微分を組み合わせたフレームワークを開発する。
このアプローチは、事実上計算可能な関数を最適化することを可能にする。
超伝導量子ビット上での完全絡み合う量子ゲートの最適化にセミオートマチックな微分を用いることを図示し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:20:48 GMT)
Quantum Divide and Conquer for Classical Shadows [0.0] 本稿では,古典的な影を用いた観測者の期待値を推定するための分割・対流回路切断手法を提案する。
本手法は,多くの量子ビット上で非自明に作用する高次観測値の推定において,従来の非切断シャドウトモグラフィよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:50:15 GMT)
Progressive Feature Upgrade in Semi-supervised Learning on Tabular
Domain [0.0] 最近の半監督的・自己監督的手法は画像領域とテキスト領域において大きな成功を収めている。
異なるデータ型が混在しているため、画像や言語から表データへのドメイン固有の変換を適応するのは容易ではない。
条件付き確率表現と,効率的な機能アップグレードフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:18:32 GMT)
Physics-Constrained Generative Adversarial Networks for 3D Turbulence [0.0] Generative Adversarial Networks(GAN)は、現実的な2D画像を生成する能力について、機械学習(ML)コミュニティの間で広く称賛されている。
本研究では、ニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、厳密に課せられるハード制約と呼ばれる物理埋め込みを開発する。
特に, 圧縮性流体乱流における物質保存の制約を強制するために, GANに埋没させることにより, 3次元乱流のキャパシティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 01:49:49 GMT)
Parity-encoding-based quantum computing with Bayesian error tracking [0.0] 線形光学系における計測ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、ほぼ将来的な量子コンピューティングアーキテクチャを約束する。
パリティ符号化に基づく多光子量子ビットを用いた線形光トポロジカルMBQCプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、フォールトトレランス、リソースオーバーヘッド、基本要素の実現性の観点から、他のいくつかの既存手法よりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:32:03 GMT)
Parallel QND measurement tomography of multi-qubit quantum devices [0.0] マルチキュービット量子プロセッサ上でのシングルキュービットと2キュービットの読み出しに対処するQNDの並列トモグラフィーを導入する。
クロストークの測定値の定量化方法を示し、それを複数のキュービット上で同時読み出し品質の証明に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:31:19 GMT)
P(Expression|Grammar): Probability of deriving an algebraic expression
with a probabilistic context-free grammar [0.0] 与えられた文法で表現を導出する確率を計算する問題は一般には決定不可能であることを示す。
次に、線形、有理、双曲表現を生成するための具体的な文法を示す。
これらの文法に対して、任意の精度で正確な確率と効率的な近似を計算するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:36:54 GMT)
Optimal nonequilibrium thermometry in Markovian environments [0.0] サンプル-プローブ相互作用の一般クラスでは,測定の不確実性のスケーリングはプロセスの時間に逆比例することがわかった。
プローブとサンプルの相互作用によって引き起こされるラムシフトが温度測定において重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:57:21 GMT)
Open-Source Ground-based Sky Image Datasets for Very Short-term Solar
Forecasting, Cloud Analysis and Modeling: A Comprehensive Survey [0.0] ディープラーニングは、太陽光発電の不確実性を減らすための有望なアプローチであると認識されている。
最大の課題の1つは、巨大で多彩なスカイイメージのサンプルがないことである。
本研究では,短期日射予測のためのオープンソース地上画像データセットの総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:09:01 GMT)
One-shot recognition of any material anywhere using contrastive learning
with physics-based rendering [0.0] 材料とテクスチャ間の類似点と遷移点をコンピュータビジョンで認識するための合成データセットMateSim、ベンチマーク、および方法を提案する。
食材を視覚的に認識することは、調理中に食品を調べること、農業、化学、工業製品を調べることなど、あらゆることに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:49:53 GMT)
On the Compatibility between a Neural Network and a Partial Differential
Equation for Physics-informed Learning [0.0] 私たちは、落とし穴と物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の機会に光を当てた。
我々は、ReLU(Rectified Linear Unit)やReLUライクなリプシッツ活性化関数のみを持つ多層パーセプトロン(MLP)が、常に消滅したヘッセンへと導くことを証明した。
この落とし穴に触発されて、$n$-階までの線形PDEが、外層超平面によって厳密に満足できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:27:48 GMT)
Navigating an Ocean of Video Data: Deep Learning for Humpback Whale
Classification in YouTube Videos [0.0] 我々は、YouTubeビデオの分類にImageNetデータセットで事前訓練されたCNNRNNアーキテクチャを使用する。
平均85.7%の精度、84.7%(無関係)/86.6%(関連)のF1スコアを5倍のクロスバリデーションを用いて達成した。
深層学習は、ソーシャルメディアを生物多様性評価のための画像およびビデオデータの有効源とするために、時間効率のよいステップとして利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:19:46 GMT)
Monitored Recurrence of a One-parameter Family of Three-state Quantum
Walks [0.0] ポリア数は、当初ウォーカーが特定のコイン状態にある確率と、ウォーカーが確実に原点に戻る確率に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:46:02 GMT)
Modified dipole-dipole interactions in the presence of a nanophotonic
waveguide [0.0] 双極子-双極子相互作用は、エミッタアンサンブルが電磁場と相互作用するときに誘導される。
これらの相互作用をうまく計算する方法を詳述する。
本稿では, 円筒状ナノファイバーで導かれる光の伝達信号を, 近傍のエミッタ鎖の存在下で計算することによって, これを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 09:23:09 GMT)
Long-time equilibration can determine transient thermality [0.0] もし全ての小さなサブシステムの状態が大域的な熱状態の限界であるなら、系はg局所的に熱的である。
2つの調和格子を数値的に示し、全系が長い周期で平衡するたびに、各格子は常にg局所的に熱的であり、過渡的状態を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:04:09 GMT)
Locally Adaptive Hierarchical Cluster Termination With Application To
Individual Tree Delineation [0.0] 距離関数を備えた集合上での集合的階層的クラスタリングに対して,クラスタリング終了手順を提案する。
これは、従来のスケール依存しきい値に基づく終了基準に対するマルチスケールの代替である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:27:50 GMT)
Localization vs. Semantics: How Can Language Benefit Visual
Representation Learning? [0.0] 本稿では,言語が視覚表現学習にどのように役立つかを検討する。
視覚と言語のみのモデルと視覚のみのモデルを比較し、その視覚表現を幅広いタスクで探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 05:00:18 GMT)
Implicit Mixture of Interpretable Experts for Global and Local
Interpretability [0.0] 我々は,MNIST10上に解釈可能な画像分類器を構築するために,解釈可能な専門家(MoIE)の混合物を使用することの可能性を検討した。
ナイーブで訓練されたMoIEが'チート'を学習すると,ブラックボックスルータが自身で分類問題を解く。
任意の数の専門家を混合して構築できる新しい暗黙的パラメータ化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 12:54:42 GMT)
Hierarchical Model Selection for Graph Neural Netoworks [0.0] 本稿では,各グラフデータの指標を分析して,適切なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを選択する階層モデル選択フレームワークを提案する。
実験では,HMSFが選択したモデルにより,様々なグラフデータに対するノード分類の性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 22:31:21 GMT)
Fault-tolerant Post-Selection for Low Overhead Magic State Preparation [0.0] 論理的ギャップに基づく選択後の戦略は、マジック状態準備チャネルの符号化エラー率を、オーバーヘッドの少ない物理誤差率のレベルに抑えることができる。
FTPSフレームワークは、より一般的なフォールトトレラントな論理チャネルにおけるエラーの軽減に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:00:02 GMT)
Fast Optomechanical Photon Blockade [0.0] 光子遮断効果は、単一光子源の開発において一般的に利用される。
ここでは、複数の光子のフォック状態振幅の破壊的干渉を利用する制御スキームを導出する。
結果として生じる光子遮断量子状態の準備時間は、光学的相互作用強度によってのみ制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:27:00 GMT)
Face Animation with Multiple Source Images [0.0] 本稿では,顔アニメーションの性能を向上させるためのフレキシブルで汎用的なアプローチを提案する。
我々は、顔の事前知識の欠如に対する補償として、複数のソースイメージを入力として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 03:46:52 GMT)
Exploiting Kernel Compression on BNNs [0.0] 本研究では,一組の重みを表す一意列の数が典型的に低いことを観察する。
本稿では、最も一般的なビット列を識別し、あまり一般的でないビット列を類似の共通配列に置き換えるクラスタリング手法を提案する。
実験結果から,本手法はメモリ要求量を1.32倍に削減し,性能を1.35倍に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） (Thu, 1 Dec 2022 16:05:10 GMT)
Experimental superposition of time directions [0.0] 我々は、前方方向と後方方向のコヒーレントな重ね合わせで探索された量子過程を考える。
これは、これまでの文献で考えられているものよりも幅広い量子過程のクラスをもたらす。
我々は、この新しいクラスに属する演算、量子時間反転(quantum time flip)を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:27:39 GMT)
Experimental realization of a three-photon asymmetric maximally
entangled state and its application to quantum teleportation [0.0] 我々は,3光子非対称な最大交絡状態という,特殊な高次元交絡状態を実験的に準備した。
また、2つの量子ビットから1つの量子ビットへの量子情報の転送を実現する量子テレポーテーションの実証実験も実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:52:16 GMT)
Experimental investigation of a quantum heat engine powered by
generalized measurements [0.0] 一般化された測定により、非常に弱いから強い射影作用を補間することにより、量子系のバックアクションを制御することができる。
このような測定は、量子熱エンジンに燃料を供給したり、システムとメーターの相互作用に応じて仕事を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:24:14 GMT)
Exact quantum dynamics developments for floppy molecular systems and
complexes [0.0] 分子の回転、振動、内部の回転、異性化、トンネル、異性化、妨害された回転、表面上の妨害された翻訳は重要な分子運動のタイプである。
化学的に興味深いプロセスの多くは、複数のポテンシャルエネルギー井戸上で「非局在化」された量子核運動を含む。
量子核運動法を概観し、核シュリンガー方程式を解く際の現在のボトルネックを特定し、解法戦略を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 07:39:33 GMT)
Entanglement entropy and non-local duality: quantum channels and quantum
algebras [0.0] 局所スピン度の間の絡み合いエントロピーは双対性によって一般に保存されない。
局所的な自由度の絡み合いは失われず、代わりに双対性変換によって非局所的な自由度に変換されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:59:27 GMT)
Embedding generation for text classification of Brazilian Portuguese
user reviews: from bag-of-words to transformers [0.0] この研究は、古典的(バグ・オブ・ワード)から最先端(トランスフォーマーベース)NLPモデルまで含んでいる。
本研究の目的は,ブラジルポルトガル語におけるユーザレビューのバイナリ感情分類を対象とする埋め込みアプローチに関する総合的な実験的研究を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:24:19 GMT)
Early prediction of the risk of ICU mortality with Deep Federated
Learning [0.0] 我々は,集中治療室の死亡リスクを早期に予測するために,深層連携学習の能力を評価する。
患者の病歴ウィンドウが退院や死亡に近づくと,予測性能が高くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:01:27 GMT)
Cyclic Superconducting Quantum Refrigerators Using Guided Fluxon
Propagation [0.0] 本研究では,II型超伝導体における磁場渦のガスを冷却剤として利用して,固体中での循環型量子冷凍を提案する。
我々の冷却原理は, 従来の希釈冷凍機で実現可能な基本温度以下で局所的に冷却することにより, オンチップのマイクロ冷凍用として重要な冷却を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 04:52:30 GMT)
Complementarity and the unitarity of the black hole $S$-matrix [0.0] ブラックホールの$S$-行列の性質について検討する。
入射剤がブラックホールの外部と内部の両方で放射と相互作用するシナリオについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 00:40:53 GMT)
ColBERT: Using BERT Sentence Embedding in Parallel Neural Networks for
Computational Humor [0.0] 本稿では,ユーモアの一般的な言語理論に基づいて,短いテキストでユーモアを検出・評価するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,与えられたテキストの文を分離し,BERTモデルを用いて各テキストの埋め込みを生成する。
我々はこの論文に、20万の形式的な短文からなるユーモア検出のための新しいデータセットを添付した。
提案モデルでは, 一般モデル, 最先端モデルより優れるユーモア検出実験において, 0.982, 0.869のF1スコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:02:32 GMT)
Clustering -- Basic concepts and methods [0.0] クラスタリングタスクに対して、データの表現と準備はどのようにすればよいのか?
クラスタリングの結果をどのように検証できるのか?
接続性に基づく対プロトタイプのアプローチについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 11:40:32 GMT)
CliMedBERT: A Pre-trained Language Model for Climate and Health-related
Text [0.0] 我々は、気候や健康に関する情報とは異なるバリエーションを持つ複数のドメイン固有言語モデル(LM)を開発することを検討する。
これは、検討されたドメインに対して複数のドメイン固有言語モデルを開発することを提案する最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 17:44:09 GMT)
Classical-Quantum Combs, their Min-Entropy and their Measurement-Based
Applications [0.0] 古典量子コムと呼ばれる古典量子状態の一般化を用いたマルチラウンド学習プロセスの形式化を検討する。
量子コム形式を用いることで、隠れた性質を学ぶための最適な戦略は、コムミンエントロピーによって定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 15:01:19 GMT)
Bespoke Pulse Design for Robust Rapid Two-Qubit Gates with Trapped Ions [0.0] 量子マスター方程式(QME)による線形捕捉イオン鎖内のラマンビームをアドレスとする2量子ゲート
QMEは、単一イオン2光子有効ラビ周波数、オートラー・タウンズおよび振動型ブロッホ・シーガートエネルギーシフト、オフ共鳴遷移、ラマンとレイリー散乱、レーザーパワー変動、運動加熱、クロスカーフォノンカップリング、レーザー、非対称アドレッシングビームを適合パラメータなしで組み込んでいる。
我々の堅牢な量子制御は、長いイオン鎖の高速な高品質な2ビットゲートを提供し、イオンを閉じ込めたスケーラブルな量子コンピューティングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:06:44 GMT)
Assessing Quantum Thermalization in Physical and Configuration Spaces
via Many-Body Weak Values [0.0] 固有状態熱化仮説を満たす量子系は、運動量の熱化アンサンブル期待値と非熱化弱値を得ることができることを示す。
熱化は、構成空間で定義された性質に起こらないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:26:35 GMT)
Applications of Lattice Gauge Equivariant Neural Networks [0.0] 格子ゲージ同変畳み込みニューラルネットワーク(L-CNN)
L-CNNは従来のニューラルネットワークよりも、異なるサイズの格子をより一般化することができる。
我々はL-CNNのWilsonフローや連続正規化フローへの応用の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 19:32:42 GMT)
Analyzing the State of Computer Science Research with the DBLP Discovery
Dataset [0.0] 我々は、CSメタデータに隠された暗黙のパターンを明らかにするために、サイエントメトリック分析を行う。
各種ダッシュボード,フィルタ,ビジュアライゼーションを用いてCS出版物を解析するインタラクティブWebアプリケーションであるCS-Insightsシステムを紹介した。
D3とCS-Insightsはどちらもオープンアクセス可能で、CS-Insightsは将来的に他のデータセットに容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 16:27:42 GMT)
An exponentially-growing family of universal quantum circuits [0.0] この研究は、フーリエ級数が指数関数的に増加する2つの新しいアーキテクチャを導入している。
指数関数的な成長により、低ビットの極限に留まり、バレンプラトーを避けるために非常に表現力の高い回路を作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 18:29:48 GMT)
A Value-Centered Exploration of Data Privacy and Personalized Privacy
Assistants [0.0] インフォームドコンセントを活用する代わりに、より価値中心のユーザー決定のためのスペースを作るように提案します。
私は、価値中心のプライバシー決定を運用するために、Suzy Killmister氏の4次元の自律性理論を利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 14:26:33 GMT)
A Dataset with Multibeam Forward-Looking Sonar for Underwater Object
Detection [0.0] マルチビーム前方ソナー (MFLS) は水中検出において重要な役割を担っている。
MFLSを用いた水中物体検出の研究にはいくつかの課題がある。
本稿では,Tritech Gemini 1200ikソナーを用いて,9000枚以上のMFLS画像からなる新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 08:26:03 GMT)
A Comprehensive Study on Machine Learning Methods to Increase the
Prediction Accuracy of Classifiers and Reduce the Number of Medical Tests
Required to Diagnose Alzheimer'S Disease [0.0] 本研究の主な目的は、適切な疾患発見精度を維持しつつ、少ない検査で病気を検出するために分類器を微調整することである。
健常者30名中4名を用いて, 約94%の症例で診断に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 10:34:11 GMT)
A Commonsense-Infused Language-Agnostic Learning Framework for Enhancing
Prediction of Political Polarity in Multilingual News Headlines [0.0] 対象言語における推論知識を取得するために,翻訳と検索の手法を用いる。
次に、重要な推論を強調するために注意機構を使用します。
我々は、それぞれの政治的極性に注釈を付けた5つのヨーロッパ言語で62.6K以上の多言語ニュースの見出しを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Dec 2022 06:07:01 GMT)