Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.0] モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。
状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。
特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 00:26:31 GMT)
3D Point Cloud Pre-training with Knowledge Distillation from 2D Images [128.4] 本稿では,2次元表現学習モデルから直接知識を取得するために,3次元ポイントクラウド事前学習モデルの知識蒸留手法を提案する。
具体的には、3Dポイントクラウドから概念特徴を抽出し、2D画像からの意味情報と比較するクロスアテンション機構を提案する。
このスキームでは,2次元教師モデルに含まれるリッチな情報から,クラウド事前学習モデルを直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 23:21:04 GMT)
On parametric resonance in the laser action [91.4] 固体レーザーのための自己整合性半古典型マクスウェル-シュル・オーディンガー系について考察する。
対応する Poincar'e map $P$ を導入し、適切な定常状態 $Y0$ で微分 $DP(Y0)$ を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:21:53 GMT)
Relational Sentence Embedding for Flexible Semantic Matching [86.2] 文埋め込みの可能性を明らかにするための新しいパラダイムとして,文埋め込み(Sentence Embedding, RSE)を提案する。
RSEは文関係のモデル化に有効で柔軟性があり、一連の最先端の埋め込み手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 05:25:17 GMT)
Importance of Synthesizing High-quality Data for Text-to-SQL Parsing [71.0] 最先端のテキストから重み付けアルゴリズムは、強化された合成データでトレーニングされた場合、一般的なベンチマークでは改善されなかった。
本稿では,スキーマから重要な関係を取り入れ,強い型付けを課し,スキーマ重み付きカラムサンプリングを行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） (Sat, 17 Dec 2022 02:53:21 GMT)
Two-sample test based on Self-Organizing Maps [68.8] 機械学習分類器は2サンプル統計テストとして利用することができる。
自己組織化マップは、当初データ視覚化ツールとして考案された次元削減である。
しかし、本来の目的は視覚化であるため、洞察を与えることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 21:35:47 GMT)
Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud
Analysis [66.5] 我々は、任意の幾何学と位相の不規則な3次元点雲を表現するために、Flattning-Netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。
我々の手法は、現在の最先端の競合相手に対して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 15:05:25 GMT)
Improving Cross-task Generalization of Unified Table-to-text Models with
Compositional Task Configurations [63.0] メソッドは通常、タスク情報をエンコーダのプレフィックスとして単純なデータセット名でエンコードする。
本稿では,エンコーダがタスク間の一般化を改善するためのプロンプトセットであるコンポジションタスク構成を提案する。
これは、モデルがトレーニング中に異なるタスク間で共有知識をより良く学習できるだけでなく、新しい構成を構築することでモデルを制御できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 02:20:14 GMT)
Human Image Generation: A Comprehensive Survey [60.6] 本稿では,人間の画像生成技術を3つのパラダイム,すなわちデータ駆動手法,知識誘導手法,ハイブリッド手法に分割する。
異なる手法の利点と特徴は、モデルアーキテクチャと入出力要求の観点から要約される。
幅広い応用可能性のために、合成された人間の画像の典型的なダウンストリーム利用、すなわち、個人認識タスクのためのデータ拡張と、ファッション顧客のためのバーチャルトライオンの2つがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 15:19:45 GMT)
Adaptive, Continuous Entanglement Generation for Quantum Networks [59.6] 量子ネットワークは情報伝達のために、遠方のノードにおける量子ビット間の絡み合いに依存している。
本稿では、前回の要求からの情報を用いてランダムに生成された量子リンクの選択をガイドする適応型スキームを提案する。
また、遅延性能の違いが量子ネットワークのリソースの最適な割り当ての必要性を示唆する量子メモリ割り当てシナリオについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 05:40:09 GMT)
MetaPortrait: Identity-Preserving Talking Head Generation with Fast
Personalized Adaptation [57.1] 本稿では,ID保存型音声ヘッド生成フレームワークを提案する。
密集したランドマークは、正確な幾何認識フローフィールドを達成するために不可欠であると主張する。
我々は、合成中にソースアイデンティティを適応的に融合させ、画像ポートレートのキー特性をよりよく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 02:38:01 GMT)
Clinical Deterioration Prediction in Brazilian Hospitals Based on
Artificial Neural Networks and Tree Decision Models [56.9] 超強化ニューラルネットワーク(XBNet)は臨床劣化(CD)を予測するために用いられる
XGBoostモデルはブラジルの病院のデータからCDを予測する最良の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 23:29:14 GMT)
Simulation of Entanglement Generation between Absorptive Quantum
Memories [56.2] 我々は、QUantum Network Communication (SeQUeNCe) のオープンソースシミュレータを用いて、2つの原子周波数コム(AFC)吸収量子メモリ間の絡み合いの発生をシミュレートする。
本研究は,SeQUeNCe における truncated Fock 空間内の光量子状態の表現を実現する。
本研究では,SPDC音源の平均光子数と,平均光子数とメモリモード数の両方で異なる絡み合い発生率を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 05:51:17 GMT)
Improving Unsupervised Video Object Segmentation with Motion-Appearance
Synergy [52.0] IMASは、トレーニングや推論において手動のアノテーションを使わずに、主要オブジェクトをビデオに分割する手法である。
IMASはMotion-Appearance Synergyによる改良されたUVOSを実現する。
人間のアノテーションや手作りハイパーパラム特有のメトリクスで調整された重要なハイパーパラムのチューニングにおいて、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 06:47:30 GMT)
HyPe: Better Pre-trained Language Model Fine-tuning with Hidden
Representation Perturbation [50.9] トランスフォーマー層を隠蔽した表現を摂動することで問題を緩和する,シンプルで効果的な微調整手法であるHyPeを提案する。
我々はGLUEや他の自然言語推論データセットに関する広範な実験と分析を行う。
その結果,HyPeはバニラ微調整より優れ,異なる層からの隠蔽表現の一般化が促進されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 11:56:21 GMT)
Fully and Weakly Supervised Referring Expression Segmentation with
End-to-End Learning [50.4] Referring Expression(RES)は、与えられた言語表現に従ってターゲットをローカライズし、セグメンテーションすることを目的としている。
そこで我々は,カーネル分割パイプラインを並列に構築し,より分離し,局所化とセグメント化のステップと相互作用する。
我々の手法は単純だが驚くほど効果的であり、完全に教師された設定と弱い設定において、従来の最先端のRES手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 08:29:33 GMT)
Better Datastore, Better Translation: Generating Datastores from
Pre-Trained Models for Nearest Neural Machine Translation [48.6] Nearest Neighbor Machine Translation (kNNMT)は、トークンレベルの近接した近接検索機構を備えた、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の簡易かつ効果的な方法である。
本稿では,kNN-MTにおけるデータストアの事前学習モデルを活用するフレームワークであるPreDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 08:34:20 GMT)
A Brief Survey on Person Recognition at a Distance [46.5] 遠くにいる人物の認識には、ドローンや監視カメラのような長距離イメージングシステムによって収集された画像やビデオに現れる人物の身元を認識する必要がある。
近年のディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の進歩にもかかわらず、これは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 22:15:10 GMT)
A Simple Baseline for Beam Search Reranking [42.4] 本稿では,翻訳候補のBLEUスコアを,追加データやパラメータを導入することなく予測するための簡単な手法について検討する。
当社のアプローチは, 外部要因から分離したクリーンベースラインとして, この分野の今後の研究に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 18:22:20 GMT)
Joint Information Extraction with Cross-Task and Cross-Instance
High-Order Modeling [39.1] 我々は,複数のIEタスクを学習し,予測する統合IEフレームワークHighIEを紹介する。
高次因子の2つのカテゴリを設計する。
高次推論の難易度問題に対処するため,高次ニューラルデコーダを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 18:45:23 GMT)
Managing Temporal Resolution in Continuous Value Estimation: A
Fundamental Trade-off [39.0] 値推定における近似と統計的誤差の基本的なトレードオフを示す。
これらの2つのエラーは、時間的離散化に関して異なる振る舞いをする。
これらの結果から,時間分解能の適応によって評価精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 20:45:34 GMT)
Annotation by Clicks: A Point-Supervised Contrastive Variance Method for
Medical Semantic Segmentation [38.6] 医用画像セグメンテーションのための新しい点教師付きコントラスト分散法(PSCV)を提案する。
PSCVはアノテートするために各臓器カテゴリから1ピクセルしか必要としない。
提案手法は, 医用画像セマンティックセグメンテーションタスクにおいて, 最先端の弱教師付き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） (Sat, 17 Dec 2022 01:07:21 GMT)
Know What I don't Know: Handling Ambiguous and Unanswerable Questions
for Text-to-SQL [36.5] 既存のtext-to-thes は任意のユーザ質問に対して "plausible" クエリを生成する。
各カテゴリの背景にある原因を特定し、曖昧で解決不可能な質問に対処するための要件を提案する。
本稿では,エラー検出,リレーショナルエラー検出,ローカライズ説明のための弱教師付きモデル(Detecting-Then-Explaining)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 15:32:00 GMT)
AdaTranS: Adapting with Boundary-based Shrinking for End-to-End Speech
Translation [36.1] AdaTranSは、音声特徴とテキスト特徴との間の長さミスマッチを軽減するために、新しい縮小機構で音声特徴に適応する。
MUST-Cデータセットの実験では、AdaTranSは他の縮小ベースの方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 16:14:30 GMT)
Controlling Styles in Neural Machine Translation with Activation Prompt [34.5] 本稿では,ベンチマークとアプローチの両面から考察する。
マルチウェイスタイライズされた機械翻訳(MSMT)ベンチマークを提案する。
次に,スタイル化された単言語コーパスからのプロンプトを抽出し,スタイルアクティベーションプロンプト(StyleAP)という手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 16:05:50 GMT)
FSCNN: A Fast Sparse Convolution Neural Network Inference System [31.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は目覚ましい成功を収めているが、通常は高い計算コストと多くの冗長な重みパラメータが伴う。
FLOPを小さくするためには、粗粒の粗さを導入して隠蔽構造全体を除去する構造刈りが一般的である。
圧縮されたCNNの微細な粒度を利用した効率的な畳み込みニューラルネットワーク推論システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 06:44:58 GMT)
Towards Robust Handwritten Text Recognition with On-the-fly User
Participation [28.7] 長期OCRサービスは、競争力のあるコストで高品質なアウトプットをユーザに提供することを目的としている。
ユーザによってロードされる複雑なデータのために、モデルのアップグレードが不可欠です。
本稿では,既存のHindi OCRモデルに対して,ユーザ15人のデータセットを3回更新する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 10:20:39 GMT)
On Noisy Evaluation in Federated Hyperparameter Tuning [28.0] 少量のノイズがチューニング方法に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,公開プロキシデータを利用して評価信号を強化する,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 18:51:00 GMT)
Unsupervised Dense Retrieval Deserves Better Positive Pairs: Scalable
Augmentation with Query Extraction and Generation [27.4] 擬似クエリ文書ペアを作成する方法,名前付きクエリ抽出(QExt)と転送クエリ生成(TQGen)の2つのカテゴリについて検討する。
QExt は文書構造によって擬似クエリを抽出し、また、TQGen は他の NLP タスクのために訓練された生成モデルを利用する。
実験により、個々の拡張法で訓練された高密度レトリバーは、複数の強いベースラインと相容れない性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 10:43:25 GMT)
Pre-Trained Image Encoder for Generalizable Visual Reinforcement
Learning [27.3] 一般化可能ビジュアル強化学習(PIE-G)のための事前学習画像を提案する。
PIE-Gは、目に見えない視覚シナリオをゼロショットで一般化できる、シンプルで効果的なフレームワークである。
実証的な証拠は、PIE-Gがサンプル効率を向上し、一般化性能の点で従来の最先端手法を著しく上回っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:45:08 GMT)
Are We Ready for Vision-Centric Driving Streaming Perception? The ASAP
Benchmark [23.9] ASAPは、自律運転における視覚中心の知覚のオンラインパフォーマンスを評価する最初のベンチマークである。
12Hzの原画像の高フレームレートラベルを生成するためのアノテーション拡張パイプラインを提案する。
ASAPベンチマークでは、モデルランクが異なる制約の下で変化することを示す総合的な実験結果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 16:32:15 GMT)
DAG: Depth-Aware Guidance with Denoising Diffusion Probabilistic Models [23.7] 拡散モデルの豊かな中間表現から得られた推定深度情報を利用する拡散モデルのための新しいガイダンス手法を提案する。
実験と広範囲にわたるアブレーション研究により,幾何学的に妥当な画像生成に向けた拡散モデルの導出における本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:47:19 GMT)
Level-$k$ Meta-Learning for Pedestrian-Aware Self-Driving [22.1] 交差点での歩行者行動の予測不能は 事故の頻度を高くする
自動運転車が車を制御し、事故を防ぐためのさまざまな歩行者行動に適応できるマシンインテリジェンスを作成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 05:11:34 GMT)
Exploiting Rich Textual User-Product Context for Improving Sentiment
Analysis [21.8] 本稿では,同じユーザ/製品に属する履歴レビューを明示的に活用して表現を初期化する手法を提案する。
IMDb、Yelp-2013、Yelp-2014ベンチマークの実験は、我々のアプローチがこれまでの最先端よりも大幅に優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 14:57:52 GMT)
Training Robots to Evaluate Robots: Example-Based Interactive Reward
Functions for Policy Learning [20.6] 我々は,ロボットにこのような対話的行動を自動的に取得するように訓練することを提案する。
これらの評価は「相互報酬関数」(IRF)として機能する。
IRFは、成功した結果の例のみを使用して、都合よく訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 21:44:03 GMT)
Gaussian Mixture Reduction with Composite Transportation Divergence [18.3] 最適化に基づく新しいガウス混合還元法を提案する。
既存のクラスタリングベースの手法が私たちの特別なケースであることを示し、最適化ベースの手法とクラスタリングベースの手法のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 10:21:34 GMT)
Accurate Open-set Recognition for Memory Workload [17.7] 作業負荷列の特徴を正確に把握するオープンセット認識手法であるAcornを提案する。
実験の結果、Acornは最先端の精度を達成し、未知のクラス検出精度を最大37%高めることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 07:37:40 GMT)
An Evolutionary Multitasking Algorithm with Multiple Filtering for
High-Dimensional Feature Selection [17.6] 進化的マルチタスキング(EMT)は高次元分類の分野で成功している。
本稿では,高次元分類におけるFSのための新しいEMTを考案し,まず複数のタスクを生成するために異なるフィルタリング手法を採用する。
競争力のあるSwarmは、それらの間の有用な知識を伝達することによって、これらの関連するFSタスクを同時に解決するために修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:06:46 GMT)
Inductive Attention for Video Action Anticipation [16.2] 映像観察に基づく今後の行動予測は,映像理解において重要な課題である。
アクション予測における入力はプレアクションフレームのみであるため、モデルはターゲットアクションに関する十分な情報を持っていない。
本稿では,予測結果を導出するクエリとして事前予測を透過的に利用する帰納的注意モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:51:17 GMT)
Claim Optimization in Computational Argumentation [15.7] 議論の最適な配信は、人間とAIシステムの両方において、あらゆる議論において説得の鍵となる。
本稿では,クレーム最適化の課題として,議論的クレームの書き直しとデリバリの最適化を提案する。
自動的および人的評価において、我々はイングランドのコーパスにおいて異なるランク付け基準を達成し、すべてのクレームの60%を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 16:30:27 GMT)
DCS-RISR: Dynamic Channel Splitting for Efficient Real-world Image
Super-Resolution [15.7] 実世界の画像超解像(RISR)は、未知の複雑な劣化下でのSR画像の品質向上に重点を置いている。
既存の手法は、分解レベルが異なる低解像度(LR)画像を強化するために重いSRモデルに依存している。
本稿では,DCS-RISRと呼ばれる高効率リアルタイム画像超解法のための動的チャネル分割方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 01:51:55 GMT)
Modeling Global Distribution for Federated Learning with Label
Distribution Skew [15.4] フェデレートラーニングは、分散化されたデータソースを接続することで、ディープモデルの共同トレーニングを実現する。
より一般的な場合、クライアント間のラベルの分布は、ラベル分布スキューと呼ばれる異なる。
本稿では,ラベル分散スキュー問題による性能劣化を軽減するために,FedMGDという新しいフェデレーション学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 14:46:01 GMT)
Unrolling SVT to obtain computationally efficient SVT for n-qubit
quantum state tomography [13.2] SVTの繰り返しをアンロールすることで,n量子ビット系の量子状態を推定する機械学習手法を提案する。
非常に少ない層を持つLQSTは,SVTアルゴリズムよりもはるかに忠実な密度行列を再構成することを示した。
また、情報的に不完全な雑音測定から量子ベル状態の再構成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 11:42:57 GMT)
Painterly Image Harmonization in Dual Domains [13.1] 本稿では,2つのドメイン・ジェネレータと2つのドメイン・ディスクリミネータから構成される画期的調和ネットワークを提案する。
二重領域生成器は空間領域のAdaInモジュールと周波数領域のResFFTモジュールを用いて調和を行う。
二重領域判別器は、各パッチの空間的特徴と周波数特徴に基づいて不調和なパッチを識別し、逆向きにジェネレータの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 11:00:34 GMT)
Latent Evolution Model for Change Point Detection in Time-varying
Networks [11.4] グラフベースの変化点検出(CPD)は、時間変化ネットワークにおける異常グラフの発見において、不可能な役割を担っている。
実際には、ソーシャルネットワーク、トラフィックネットワーク、レーティングネットワークといった現実世界のグラフは、時間とともに常に進化している。
潜在進化モデルを用いた動的グラフの新しいCPD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 07:39:35 GMT)
Comparison of Model-Free and Model-Based Learning-Informed Planning for
PointGoal Navigation [10.8] 我々は,最先端のDeep Reinforcement Learningに基づくアプローチと,ポイントゴールナビゲーション問題に対する部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)の定式化を比較した。
私たちは、SOTA DD-PPOアプローチよりも若干パフォーマンスが劣るが、データが少ないことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 05:23:54 GMT)
Improving Quantum Classifier Performance in NISQ Computers by Voting
Strategy from Ensemble Learning [9.3] 量子アルゴリズムでは、量子デコヒーレンスと量子ゲートのインプレクションによって大きな誤差率が発生する。
本研究では,アンサンブル量子分類器を複数投票で最適化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 21:08:42 GMT)
Improving Question Answering Performance through Manual Annotation:
Costs, Benefits and Strategies [9.0] OpenQAの最初のポーランドのデータセットであるPolQAをリリースします。
7000の質問、87,525の手動による証拠通路、そして7,097,322の候補通路からなるコーパスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 15:20:18 GMT)
Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit
chemical space [8.7] MOMOは、化学知識の学習と多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークである。
4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:09:23 GMT)
Comparison of machine learning algorithms for merging gridded satellite
and earth-observed precipitation data [7.4] 我々は,グローバル・ヒストリカル・クリマトロジー・ネットワークの月次降水データ,バージョン2。
その結果,2乗誤差スコアリング関数が最も正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:39:39 GMT)
Beyond the C: Retargetable Decompilation using Neural Machine
Translation [5.7] 我々は,新しい言語に容易に再ターゲティング可能なプロトタイプ・デコンパイラを開発した。
トークン化やトレーニングデータ選択などのパラメータが逆コンパイルの品質に与える影響について検討する。
トレーニングデータ、トレーニングされた逆コンパイルモデル、そして将来の言語に依存しない逆コンパイルの研究を促進するためのコードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 20:45:59 GMT)
Trusting the Explainers: Teacher Validation of Explainable Artificial
Intelligence for Course Design [5.7] 本研究は、オンライン学習とブレンド学習の文脈と、学生の成功予測モデルの使用事例に焦点を当てる。
ペアワイズな学習設計を用いて、コースのペア間の制御された差異を調査する。
本研究は,授業と手法間の説明間の距離を定量的に比較する。
LIME と SHAP の説明を,26 名の大学レベルの教育者を対象とした半構造化インタビューで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 21:26:22 GMT)
Convergence Analysis for Training Stochastic Neural Networks via
Stochastic Gradient Descent [5.4] 我々は、ニューラルネットワークのクラス(SNN)を訓練するための新しいサンプルワイドバックプロパゲーション法の収束性を証明する。
SNNのトレーニングのためのサンプルワイドバックプロパゲーション手法の性能を,ベンチマーク機械学習の例を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 18:17:47 GMT)
Bounding Entanglement Entropy Using Zeros of Local Correlation Matrices [5.1] 相関関数と絡み合いは量子多体状態を特徴づける2つの異なる側面である。
本稿では,局所的な測定により絡み合いのエントロピーを束縛するプロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 量子シミュレータで準備したエキゾチックな量子多体状態を調べるために実験的に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 01:19:00 GMT)
Two-Scale Gradient Descent Ascent Dynamics Finds Mixed Nash Equilibria
of Continuous Games: A Mean-Field Perspective [5.0] 2プレイヤーゼロ和連続ゲームにおける混合ナッシュ平衡(MNE)の発見は、機械学習において重要かつ困難な問題である。
まず, エントロピー正規化対象のMNEを求めるために, 2次元平均場GDAダイナミクスの収束について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 03:44:35 GMT)
Toward Data Heterogeneity of Federated Learning [4.7] データスキューと量スキューが、最先端のフェデレーション学習アルゴリズムの性能にどのように影響するかを示す。
本稿では,既存のフェデレート学習アルゴリズムを適応する新しいアルゴリズムであるFedMixを提案する。
既存のFedProxやFedNovaのような最先端のアルゴリズムは、すべてのテストケースで大幅に改善されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 20:26:18 GMT)
Enhancing Cyber Resilience of Networked Microgrids using Vertical
Federated Reinforcement Learning [3.9] 本稿では,ネットワーク化されたマイクログリッドのサイバーレジリエンスを高めるために,フェデレーション強化学習(Fed-RL)手法を提案する。
マルチパーティ所有のネットワークグリッドにおけるデータ共有の問題やプライバシに関する懸念を回避するために,RLエージェントをトレーニングするための新しいFed-RLアルゴリズムを提案する。
提案手法は改良型IEEE 123-busベンチマークシステムの数値例を用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 22:56:02 GMT)
RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation [3.9] 本稿では,情報検索技術を活用した要約評価手法RISEを提案する。
RISEは、まず二重エンコーダ検索設定を用いて検索タスクとして訓練され、その後、ゴールド参照要約なしで入力された文書から生成された要約を評価するために利用することができる。
我々は,SummEvalベンチマーク(Fabbri et al., 2021)の総合的な実験を行い, RISEが従来の要約評価手法と比較して人間評価と高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 01:09:22 GMT)
Foundation models in brief: A historical, socio-technical focus [2.6] ディープラーニングをスケールアップすることで、将来のAI開発には、ファンデーションモデルが破壊的になる可能性がある。
モデルは自然言語処理やコンピュータビジョンといった分野における様々なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 22:11:33 GMT)
Improving Levenberg-Marquardt Algorithm for Neural Networks [2.1] ニューラルネットワークにおける回帰(非線形最小二乗)および分類(一般化されたガウス・ニュートン法)タスクに対するレバンス・マルカルト(LM)アルゴリズムの利用について検討する。
LM法の性能を、SGDやAdamのような他の一般的な一階アルゴリズムや、L-BFGS、Hessian-Free、KFACといった他の二階アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 00:36:46 GMT)
Assign Experiment Variants at Scale in Online Controlled Experiments [1.9] オンライン制御実験(A/Bテスト)は、テクノロジー企業における新製品機能の影響を学ぶための金の標準となっている。
テクノロジー企業は大規模にA/Bテストを実行します -- 数千、あるいは数千のA/Bテストを同時に実行します。
ランダムな代入を検証するための新しい代入アルゴリズムと統計的試験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 00:45:12 GMT)
Graph Learning: A Comprehensive Survey and Future Directions [1.5] グラフ学習は、ノード間の複雑な関係とグラフのトポロジ的構造を学習することを目的としている。
グラフ学習はグラフ理論からグラフデータマイニングへと発展し、現在では表現学習によって強化されている。
現実世界の幅広い応用の見通しのため、グラフ学習は機械学習において人気があり、有望な領域となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 22:05:07 GMT)
'If you build they will come': Automatic Identification of
News-Stakeholders to detect Party Preference in News Coverage [1.1] 本稿では、文脈情報と外部知識の両方を用いて、ニュース記事からトピック固有の利害関係者を識別する。
我々は、多くの国や国際機関が発行する4つのインド政府の政策に関するニュース記事について、全ての実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 13:08:39 GMT)
Towards leveraging latent knowledge and Dialogue context for real-world
conversational question answering [1.0] 本稿では,既存の会話ログにおける潜在知識をニューラル検索・読解システムを用いて活用することを提案する。
実験の結果,検索した背景知識を有効活用し,より優れた回答を得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 20:36:17 GMT)
Multi-Scale Relational Graph Convolutional Network for Multiple Instance
Learning in Histopathology Images [1.0] マルチスケールグラフ畳み込みネットワーク(MS-RGC)を複数インスタンス学習手法として導入する。
病理組織像パッチと近隣のパッチと他のスケールのパッチとの関係をグラフとしてモデル化する。
異なる埋め込み空間間で情報を渡すために、別個のメッセージ通過ニューラルネットワークを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 02:26:42 GMT)
Leveraging Wastewater Monitoring for COVID-19 Forecasting in the US: a
Deep Learning study [0.8] 2019年末の新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、世界中を揺さぶり、何百万人もの命を奪った健康危機の始まりだった。
廃水のウイルス負荷データの有効性に関するコンセンサスにもかかわらず、ウイルス負荷を利用して新型コロナウイルスの予測を改善する方法論的なアプローチが欠如している。
本稿では,日常的な症例とバイラルロードデータとの関係を自動的に把握するために,ディープラーニングを用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 04:57:44 GMT)
Universal quantum computation with symmetric qubit clusters coupled to
an environment [0.4] そこで我々は,量子計算トランジスタ,クェンシスタの役割をコアが担う,普遍量子計算のためのスケーラブルなスキームを提案する。
我々は、量子誤差をデコヒーレンスの主源として含み、対称性が特に非等方的量子ビット回転に弾力性を与えることを示す。
この結果の多くは、高レベルのオメガ回転不変系に一般化したり、他の対称性を持つクラスターに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 16:45:08 GMT)
iCub! Do you recognize what I am doing?: multimodal human action
recognition on multisensory-enabled iCub robot [0.0] 提案したマルチモーダルアンサンブル学習は、3つのカラーカメラと1つの深度センサの相補的特性を活用する。
提案したモデルは,マルチモーダル動作認識を必要とするiCubロボットに展開可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:40:54 GMT)
Storage properties of a quantum perceptron [0.0] 特定の量子パーセプトロンアーキテクチャの記憶容量について検討する。
我々は、特定の量子パーセプトロンモデルに焦点をあて、多数の入力の極限において、その記憶特性を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 19:26:21 GMT)
Reservoir Computing Using Complex Systems [0.0] Reservoir Computingは、物理システムを利用した計算のための機械学習フレームワークである。
計算に単一ノード貯水池を用いる方法を示し、物理貯水池の計算能力を改善するために利用可能な選択肢を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 00:25:56 GMT)
Qudit entanglers using quantum optimal control [0.0] 本稿では,量子最適制御の2つの手法を用いて,量子論理ゲートの2量子絡み合いの発生について検討する。
高忠実なエンタングゲートを作成するための効率的なプロトコルを見つける。
これは量子情報処理の様々な応用を探求する強力なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 04:58:45 GMT)
Quantum computing of the pairing Hamiltonian at finite temperatures [0.0] 量子シミュレータと超伝導量子コンピュータ上で, 有限温度で4つの粒子をペアリングするハミルトニアンについて検討した。
励起状態は変分量子デフレレーション(VQD)によって得られる
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:59:22 GMT)
Priority to unemployed immigrants? A causal machine learning evaluation
of training in Belgium [0.0] シミュレーションにより、推定した個人ゲインを最大化するプログラムに失業者を割り当てる「ブラックボックス」ルールは、効果を著しく向上させることが示された。
浅いポリシーツリーは、この利益の約70%を実現する単純なルールを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:02:52 GMT)
Plasmonic Dimers Enhanced Polarized Single Photon Coupled to Optical
Nanowire [0.0] 本稿では,プラズモンを増幅した偏光単一光子を光ナノワイヤ誘導モードに誘導するシステムを提案する。
提案したハイブリッド量子システムはファイバネットワークとのインライン化が可能であり、量子情報処理および量子暗号応用の扉を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 07:45:04 GMT)
Physics-informed Neural Networks with Periodic Activation Functions for
Solute Transport in Heterogeneous Porous Media [0.0] 多孔質媒質中の溶質輸送は、水文地質学、地熱エネルギー、地下CO2貯蔵および様々な化学工学システムにおける幅広い応用に関係している。
不均一多孔質媒体における溶質輸送の複雑さのため、従来の解法は高分解能メッシュ化を必要とするため、計算コストが高い。
本研究では, 溶質輸送のシミュレーションを高速化するために, 深層学習に基づくメッシュフリー手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 21:58:53 GMT)
Nonlinear Landau-Zener-St\"uckelberg-Majorana problem [0.0] Landau-Zener-St"uckelberg-Majorana (LZSM) 問題では、バイアススイープ率とギャップは時間独立であり、LZSM問題を完全に特徴づけている。
2つの特性パラメータの少なくとも1つが異なる非線形LZSM問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 00:47:12 GMT)
Implementation of Continuous-Time Quantum Walks on Quantum Computers [0.0] 量子ウォークは、量子コンピュータ上で実装される興味深い候補である。
3つのグラフクラス上で連続時間量子ウォークに基づく探索アルゴリズムの進化演算子を実装する効率的な回路について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 14:59:21 GMT)
Hybrid Quantum Singular Spectrum Decomposition for Time Series Analysis [0.0] 特異スペクトル分解(英: singular spectrum decomposition, SSD)は、非定常および非線形時系列から狭帯域成分を抽出する適応法である。
本稿では,SVDサブルーチンを量子コンピュータに割り当てることにより,量子SSDを提案する。
乱数化SVDを用いることで、回路の1つに量子ビット制限を課すことで、可視性を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） (Sat, 17 Dec 2022 10:05:59 GMT)
Error-Mitigated Quantum Metrology via Virtual Purification [0.0] 本稿では,未知のゆらぎ雑音を除去できる誤差緩和量子メトロジーを提案する。
提案プロトコルは,時間的不均一なバイアス誘導ノイズを伴って,系統的誤りを軽減し,超古典的スケーリングを現実的に回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 08:21:59 GMT)
Error suppression by a virtual two-qubit gate [0.0] 仮想二ビットゲート(VTQG)を誤り抑制手法として利用することを検討する。
VTQGは、単一のキュービットゲートと射影測定のみを使用して、一対の遠いキュービット間の非局所的な操作を可能にする。
我々は, 8量子ビットの逆場イジングモデルの量子シミュレーションにおいて, 1桁の精度向上を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 06:58:42 GMT)
Context-dependent Explainability and Contestability for Trustworthy
Medical Artificial Intelligence: Misclassification Identification of
Morbidity Recognition Models in Preterm Infants [0.0] 説明可能なAI(XAI)は、エンドユーザーをサポートするAI推論を明確にすることで、この要件に対処することを目指している。
提案手法は,3つの主要な柱上に構築され,臨床コンテキストの潜時空間を利用して特徴セットを分解し,世界的説明の臨床的関連性を評価するとともに,局所的説明に基づく潜時空間類似性(LSS)を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 07:59:09 GMT)
Balanced Split: A new train-test data splitting strategy for imbalanced
datasets [0.0] ほとんどの機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータセット内のすべてのクラスの等式を仮定して構築されているため、クラス不均衡は問題である。
本稿では,バランス分割と呼ばれる新たなデータ分割戦略により,クラス不均衡問題に対処する新しい方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 10:36:39 GMT)
Analyzing the Traffic of MANETs using Graph Neural Networks [0.0] 本研究は,人気のあるGNNフレームワークであるPyTorch GeometricにMANETデータセットを実装した。
GNNを用いてMANETのトラフィックを解析する方法を示す。
我々は、MANET上でのGNNの性能と効率を測定するために、いくつかの評価指標を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 18:13:20 GMT)
An application of the HeunB function [0.0] 重力ポテンシャルの包含は、より正確に量子力学的結果を変化させるにはどうすればよいのか?
還元質量に対するシュロディンガー方程式を解き、固有関数としての放物型シリンダー関数を求め、還元ハミルトンの固有値を正確に計算する。
固有値は、上記のHeunB関数である微分方程式の解に対するエルミート函数の最近の級数展開から決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 17:04:49 GMT)
Algorithm of quantum engineering of large-amplitude high-fidelity cat
states in setup with k beam splitters and with inefficient photon number
resolving detection [0.0] 大振幅>5高忠実度>0.99偶数/負のシュロディンガー猫状態の量子工学のアルゴリズムを提案する。
多光子状態分割は、猫状態発生器の成功確率が著しく増加することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 09:32:47 GMT)
A concentration of measure result for non-catalytic decoupling via
approximate unitary t-designs [0.0] 好ましくは、$t$ に対して、近似 $t$-design からランダムに一意に選択されたユニタリを適用すれば、非触媒的疎結合が得られることを示す。
また、我々の主定理(FQSW定理)の法則の適用として、もし黒がハールランダムよりもランダムに進化しないなら、情報ミラーとして振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 12:49:23 GMT)
A New Deep Boosted CNN and Ensemble Learning based IoT Malware Detection [0.0] セキュリティ問題は、特にIoT(Internet of Things)環境で、さまざまなタイプのネットワークで脅かされている。
我々は,新しいマルウェア検出フレームワークであるDeep Squeezed-Boosted and Ensemble Learning (DSBEL)を開発し,Squeezed-Boosted Boundary-Region Split-Transform-Merge (SB-BR-STM) CNNとアンサンブル学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Dec 2022 02:24:40 GMT)