Adversarial Learning for Implicit Semantic-Aware Communications [104.1] 対戦型学習に基づく暗黙的意味認識通信アーキテクチャ(iSAC)を開発した。
我々は、iSACを適用することで、送信先のユーザは、ソースメッセージの真の推論ルールと一致する推論ルールを常に学習できることを示す。
実験結果から,提案したiSACは,既存の非推論通信ソリューションよりも最大19.69dB向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:28:12 GMT)
Large Language Models Are Implicitly Topic Models: Explaining and
Finding Good Demonstrations for In-Context Learning [102.1] 注釈付きデータの集合から最適な実演を選択するアルゴリズムを提案する。
我々の経験的発見は,大規模言語モデルが潜在概念変数を暗黙的に推測する仮説を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:59:01 GMT)
Reinforcement Learning from Diverse Human Preferences [95.6] 本稿では,人選好ラベルをクラウドソーシングし,多様な嗜好から学習する手法を開発した。
提案手法はDMcontrolとMeta-worldの様々なタスクでテストされる。
多様なフィードバックから学ぶと、既存の好みベースのRLアルゴリズムよりも一貫性があり、大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:18:54 GMT)
Deep Quantum Error Correction [92.1] 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。
本研究では,新しい量子誤り復号器を効率的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:16:26 GMT)
Leveraging the Third Dimension in Contrastive Learning [88.2] SSL(Self-Supervised Learning)メソッドは、ラベルのないデータでダウンストリームタスクに有用な堅牢な表現を学習する。
これらの拡張は、生物学的ビジョンが没入的な3次元、時間的に連続した環境で起こるという事実を無視している。
SSLフレームワークにディープシグナルを組み込むための2つの異なるアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:45:03 GMT)
A Multi-task Multi-stage Transitional Training Framework for Neural Chat
Translation [84.6] ニューラルチャット翻訳(NCT)は、異なる言語の話者間の言語間チャットを翻訳することを目的としている。
既存の文脈対応NMTモデルは、注釈付きバイリンガル対話のリソースが限られているため、満足な性能を達成できない。
NCTモデルをバイリンガルチャット翻訳データセットと追加の単言語対話を用いて訓練するマルチタスク・マルチステージ・トランザクショナル(MMT)トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:41:16 GMT)
In-Distribution Barrier Functions: Self-Supervised Policy Filters that
Avoid Out-of-Distribution States [84.2] 本稿では,任意の参照ポリシーをラップした制御フィルタを提案する。
本手法は、トップダウンとエゴセントリックの両方のビュー設定を含むシミュレーション環境における2つの異なるビズモータ制御タスクに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:28:19 GMT)
EmbedDistill: A Geometric Knowledge Distillation for Information
Retrieval [83.8] 大規模なニューラルモデル(トランスフォーマーなど)は、情報検索(IR)のための最先端のパフォーマンスを達成する
本稿では,そのようなモデルを実用化するための蒸留法の改善をめざす。
提案手法は, 検索段階と再評価段階の両方をサポートし, 大規模教師モデルで学習したクエリと文書間の相対幾何学を重要活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:04:37 GMT)
Online Learning in Stackelberg Games with an Omniscient Follower [83.4] オンライン学習の課題を2人のプレイヤーによる分散協調型Stackelbergゲームで検討する。
各ラウンドで、まずリーダーが行動を起こし、次にリーダーの動きを観察した後に行動を起こすフォロワーが続く。
報酬構造によっては、全能なフォロワーの存在が、サンプルの複雑さを大きく変える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:35:10 GMT)
Generating Synthetic Data for Conversational Music Recommendation Using
Random Walks and Language Models [76.0] 本稿では,キュレートされたアイテムコレクションをアイテム検索会話に変換することによって,合成学習データを生成する新しい手法を提案する。
我々は,100万以上の会話を伴う対話型音楽レコメンデーションデータセットを作成することで,我々のアプローチを実証する。
合成データを用いてCRSをトレーニングし、オフラインおよびオンライン評価において、標準検索基準線を著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:54:16 GMT)
Understanding Self-Supervised Pretraining with Part-Aware Representation
Learning [75.9] 本研究では,自己教師型表現事前学習手法がパート認識表現を学習する能力について検討する。
その結果,完全教師付きモデルはオブジェクトレベルの認識において自己教師付きモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:58:42 GMT)
Understanding Incremental Learning of Gradient Descent: A Fine-grained
Analysis of Matrix Sensing [74.3] GD(Gradient Descent)は、機械学習モデルにおいて、良い一般化に対する暗黙のバイアスをもたらすと考えられている。
本稿では,行列センシング問題に対するGDのダイナミクスを詳細に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:30:51 GMT)
SWARM Parallelism: Training Large Models Can Be Surprisingly
Communication-Efficient [69.6] ディープラーニングアプリケーションは、数十億のパラメータを持つ大きなモデルを使用することの恩恵を受ける。
これらのモデルのトレーニングは、特殊なHPCクラスタを必要とするため、非常に高価である。
安価な"プリエンプティブル"インスタンスを使用するか、あるいは複数のリージョンから既存のリソースをプールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:55:19 GMT)
Learning to Unlearn: Instance-wise Unlearning for Pre-trained
Classifiers [60.6] そこで本研究では,ケースワイズ方式で情報を削除する,あるいは修正する頑健な手法を提案する。
提案手法は,単一タスクと連続的な未学習シナリオの両方において,与えられたインスタンスをアンラーニングしながら,残データに関する知識を効果的に保存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:53:50 GMT)
Towards Personalized Review Summarization by Modeling Historical Reviews
from Customer and Product Separately [59.6] レビュー要約(review summarization)は、Eコマースのウェブサイトで製品レビューのメインの考え方を要約することを目的とした、簡単ではないタスクである。
Heterogeneous Historical Review aware Review Summarization Model (HHRRS)を提案する。
我々は、レビュー感情分類と要約を共同で行うマルチタスクフレームワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:32:55 GMT)
Voting from Nearest Tasks: Meta-Vote Pruning of Pre-trained Models for
Downstream Tasks [55.4] 我々は、類似タスクの刈り取られたモデルから、新しいタスクのための小さなモデルを作成する。
このモデルに関するいくつかの微調整ステップは、新しいタスクに対して有望なプルーンドモデルを生成するのに十分であることを示す。
我々は, 単純だが効果的な'Meta-Vote Pruning (MVP)' 手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:49:47 GMT)
Enabling Multi-threading in Heterogeneous Quantum-Classical Programming
Models [53.9] 量子カーネルの並列実行を可能にするために,C++ベースの並列コンストラクトを導入する。
予備的な性能の結果は、カーネル毎に12スレッドのベルカーネルを2回実行し、カーネルを次々に実行する並列性能が向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:48:37 GMT)
Deep Visual Anomaly Detection in Industrial Manufacturing: A Survey [50.2] 本稿では,ディープラーニングに基づく視覚異常検出手法の総合的なレビューを行う。
視覚異常検出のオープニング課題をいくつか紹介する。
研究成果を要約し,今後の研究方向性を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:18:09 GMT)
Learning Informative Representation for Fairness-aware Multivariate
Time-series Forecasting: A Group-based Perspective [49.9] MTSフェアネスモデリング問題を,有利変数と不利変数の両方に対応する情報表現の学習として定式化する。
フェアネスを考慮したMTS予測のためのフレームワークFairForを提案する。
4つの公開データセットに関する大規模な実験は、公正な予測と大幅なパフォーマンス改善のためのFairForの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 04:54:12 GMT)
Minimizing Trajectory Curvature of ODE-based Generative Models [45.9] 我々は, ODE/SDEシミュレーションを使わずに生成軌道の曲率を最小化するために, 前進過程を効率的に訓練する方法を提案する。
実験の結果,本手法は従来のモデルよりも低い曲率を実現し,競争性能を維持しながらサンプリングコストを低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:52:03 GMT)
Input Perturbation Reduces Exposure Bias in Diffusion Models [41.5] 摂動入力は,トレーニング時間と推論時間の両方を短縮しつつ,サンプル品質を著しく向上させることを示す。
例えば、CelebA 64$times$64では、トレーニング時間の37.5%を節約しながら、新しい最先端のFIDスコア1.27を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:34:54 GMT)
ExplainableFold: Understanding AlphaFold Prediction with Explainable AI [40.6] 本稿では,タンパク質構造予測のための説明を生成するために,生物学的原理に着想を得た反事実学習フレームワークを提案する。
実験の結果,AlphaFold の予測に対して ExplainableFold が高品質な説明を生成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:06:03 GMT)
Neural Episodic Control with State Abstraction [39.0] 既存のDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムは、サンプルの非効率に悩まされている。
この研究は、状態抽象化を伴うニューラルエピソード制御(NECSA)を導入している。
オープンAI体育ドメインにおける MuJoCo タスクと Atari タスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:55:05 GMT)
Training Full Spike Neural Networks via Auxiliary Accumulation Pathway [37.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)がますます注目を集めている。
フルスパイクニューラルネットワーク(FSNN)の時間ステップが制限されたバイナリスパイク伝播は、重大な情報損失を引き起こす。
本稿では,完全スパイク残差ネットワークに脱着可能な補助蓄積経路 (AAP) を付加するDual-Stream Training (DST) 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:33:40 GMT)
Streaming LifeLong Learning With Any-Time Inference [36.3] 本稿では,1回の入力サンプルが各タイムステップ,シングルパス,クラスインクリメンタル,任意のタイミングで評価対象に到達する,新たな生涯学習手法を提案する。
また,スナップショット自己蒸留方式の暗黙正則化器を提案する。
我々の経験的評価と改善は,提案手法が先行研究を大きなマージンで上回ることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:09:19 GMT)
DAG Learning on the Permutahedron [33.5] 本稿では,観測データから潜在有向非巡回グラフ(DAG)を発見するための連続最適化フレームワークを提案する。
提案手法は、置換ベクトル(いわゆるペルムタヘドロン)のポリトープを最適化し、位相的順序付けを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:22:25 GMT)
Call for Papers -- The BabyLM Challenge: Sample-efficient pretraining on
a developmentally plausible corpus [32.5] BabyLM Challenge: 発達可能なコーパス上でのサンプル効率事前学習のための論文の募集を行う。
この共有タスクは、小規模言語モデリング、ヒューマン言語獲得、低リソースNLP、認知モデリングに関心を持つ参加者を対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:52:50 GMT)
SNeRL: Semantic-aware Neural Radiance Fields for Reinforcement Learning [32.1] 強化学習のための意味認識型ニューラルラジアンス場(SNeRL)を提案する。
我々は,畳み込みエンコーダを用いた意味認識型ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を共同で最適化し,多視点画像から3次元認識型ニューラル暗黙表現を学習する。
我々は,NeRFにおけるRGB放射場と平行な3次元意味と蒸留特徴場を導入し,強化学習のための意味と対象中心表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:37:34 GMT)
Variance, Self-Consistency, and Arbitrariness in Fair Classification [31.9] たとえモデルの分類決定が公平度基準を満たすとしても、これらの決定が等しく自信を持つとは限らない。
学習過程の自己整合性の概念を定式化し、自己整合性を高めるアルゴリズムを開発する。
共通公平分類ベンチマークにアンサンブルを適用することで、サブグループエラー率の格差を著しく低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:52:04 GMT)
Pre-training for Speech Translation: CTC Meets Optimal Transport [29.8] 本研究では,コネクショニスト時間分類(CTC)の損失が設計によるモダリティギャップを減少させることを示す。
本稿では,CTCと最適輸送を組み合わせた新しい事前学習手法を提案する。
本手法では,2つのエンコーダ,1つは音響入力用,もう1つはテキスト入力用で構成され,ワッサーシュタイン空間において互いに近接した表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:03:09 GMT)
SplitGNN: Splitting GNN for Node Classification with Heterogeneous
Attention [29.3] グラフ計算のための分割学習型グラフニューラルネットワーク(SplitGNN)を提案する。
我々のSplitGNNは、孤立した異種地区を協調的に利用できるようにする。
2つの標準公開データセットと実世界のデータセットのノード分類タスクにおけるSplitGNNの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:08:44 GMT)
Learning Vortex Dynamics for Fluid Inference and Prediction [26.0] 本研究では, 可変渦粒子を用いた新しい機械学習手法を提案し, 一つのビデオから流体力学を推論し, 予測する。
そこで我々は, 学習可能な渦対速度のダイナミックスマッピングと組み合わせて, 複雑な流れの特徴を効果的に捉え, 表現するために, 新たな微分可能渦粒子系を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:10:05 GMT)
Theoretical Analysis of Offline Imitation With Supplementary Dataset [24.7] 行動的クローニングは豊富な専門家データから優れたポリシーを回復することができるが、専門家データが不十分な場合には失敗する可能性がある。
本稿では,少数の専門家データに加えて,補足データセットが利用可能である状況について考察する。
補足的データセットによる模倣学習は、創発的な実践的枠組みであるが、その理論的基礎は未開発のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:53:53 GMT)
Understanding INT4 Quantization for Transformer Models: Latency Speedup,
Composability, and Failure Cases [24.3] 言語モデルにおけるINT4量子化の実現可能性について検討する。
INT4はエンコーダのみのモデルとエンコーダ・デコーダのモデルに対して,非あるいは無視可能な精度劣化を生じさせるが,デコーダのみのモデルでは相当な精度低下を引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:44:18 GMT)
Distributionally Robust Multi-objective Bayesian Optimization under
Uncertain Environments [24.3] 我々は,不確実な環境下でのブラックボックス機能を最適化する問題を考察する。
本稿では,環境変数の不確かさとその確率分布を適切に組み込んだ問題解決手法を提案する。
提案手法は,有限個の繰り返しにおいて高い確率で任意の精度のPFを求めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:25:45 GMT)
On the Connection Between MPNN and Graph Transformer [23.9] Graph Transformer (GT) はグラフ学習アルゴリズムの新しいパラダイムとして登場した。
仮想ノード(VN)を持つMPNNは,GTの自己保持層を任意に近似できるほど強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:15:31 GMT)
Modeling human road crossing decisions as reward maximization with
visual perception limitations [23.6] 我々は,計算的合理性に基づく歩行者横断決定のモデルを開発する。
提案した認知-RLモデルは、ギャップ受容と交差開始時間の人間的なパターンをキャプチャする。
以上の結果から,これは人間の知覚的限界に対する合理的適応である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:20:35 GMT)
A Multi-View Joint Learning Framework for Embedding Clinical Codes and
Text Using Graph Neural Networks [23.1] 我々は,テキストの可用性と前方性,およびICDコードの性能向上を両立させるため,コードとテキストから学習するフレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、ICDコードを処理するグラフニューラルネットワーク(GNN)と、テキストを処理するBi-LSTMを用いています。
計画された外科手術用テキストを用いた実験では,BERTモデルが臨床データに微調整されたモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:19:03 GMT)
Semi-Parametric Video-Grounded Text Generation [21.5] 本稿では,セミパラメトリックなビデオグラウンドテキスト生成モデルSeViTを提案する。
ビデオを外部データストアとして扱うことで、SeViTは、いくつかのクエリ関連フレームを選択する非パラメトリックフレームレトリバーを含む。
実験により,より長いビデオと因果的ビデオ理解において,本手法が有意な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:00:43 GMT)
LegendreTron: Uprising Proper Multiclass Loss Learning [21.4] 損失関数は教師付き学習の基盤として機能し、しばしばモデル開発の前に選択される。
最近の研究は、損失とモデルを共同で引き起こそうとしている。
sc LegendreTron は,多クラス問題に対するアンフォプロペラの正準損失と確率を共同で学習する,新規かつ実用的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:10:45 GMT)
Policy-Value Alignment and Robustness in Search-based Multi-Agent
Learning [20.6] 検索と学習を組み合わせた大規模AIシステムは、ゲームプレイにおける超人的なパフォーマンスに達している。
我々は,このアルゴリズム,AlphaZeroについて検討し,探索の性質に関連する2つの現象を同定する。
我々は、AlphaZeroにおけるポリシー値アライメントと値ロバスト性を改善する新しい方法であるVISA-VISを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:05:29 GMT)
Learning 6-DoF Fine-grained Grasp Detection Based on Part Affordance
Grounding [20.3] 本稿では,言語指導型SHape grAsPingデータを用いた3D学習手法を提案する。
我々は、新しい2段階きめ細粒度ロボット把握ネットワーク(PIONEER)を設計する。
提案手法は, 参照識別, 割当推論, 3次元部分認識の把握において, 良好な性能と効率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:00:54 GMT)
Understanding the Effectiveness of Very Large Language Models on Dialog
Evaluation [20.2] 大規模言語モデル (LLM) は生成に使われており、人間のようなテキストを出力することができる。
本稿では,プロンプト中のサンプル数と使用するサンプル選択の種類がモデルの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:02:27 GMT)
Prompt-Based Editing for Text Style Transfer [20.0] テキストスタイル転送のためのプロンプトベースの編集手法を提案する。
我々は,プロンプトベースの生成問題を,学習自由なプロセスである分類問題に変換する。
我々のアプローチは、20倍のパラメータを持つ最先端のシステムよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:31:14 GMT)
Adapting Step-size: A Unified Perspective to Analyze and Improve
Gradient-based Methods for Adversarial Attacks [19.9] 勾配に基づく逆学習手法の統一的理論的解釈を提供する。
これらのアルゴリズムのそれぞれが、実際には、元の勾配法の特定の再構成であることを示す。
正規勾配法に基づく適応勾配に基づくアルゴリズムの幅広いクラスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:17:51 GMT)
ActiveLab: Active Learning with Re-Labeling by Multiple Annotators [19.8] ActiveLabは、バッチアクティブラーニングで次にラベルを付ける方法である。
完全に新しいものをラベル付けするよりも、サンプルを再ラベルする方が有益かどうかを自動的に見積もる。
さまざまなアクティブな学習方法よりもはるかに少ないアノテーションで、より正確な分類器を確実に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:00:11 GMT)
Graph Attention with Hierarchies for Multi-hop Question Answering [19.4] 本稿では,HotpotQAに対するSOTA Graph Neural Network(GNN)モデルの拡張について述べる。
HotpotQAの実験は、提案された修正の効率を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:49:50 GMT)
TensorCircuit: a Quantum Software Framework for the NISQ Era [18.8] Pythonで書かれたCircuitは、自動微分、ジャストインタイムコンパイル、ベクトル化並列処理、ハードウェアアクセラレーションをサポートする。
回路は、適度な深さと低次元接続で最大600量子ビットをシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:49:26 GMT)
Behaviour Discriminator: A Simple Data Filtering Method to Improve
Offline Policy Learning [18.2] 本稿では,環境とのインタラクションを必要とせずに制御政策を学習する問題を考察する。
本稿では,半教師付き学習に基づく行動識別器(BD)の概念,新しいシンプルなデータフィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:17:45 GMT)
PLay: Parametrically Conditioned Layout Generation using Latent
Diffusion [18.1] 本研究では,ベクトル図形空間におけるパラメトリック条件付きレイアウトを生成する条件付き潜時拡散モデルPLayを構築した。
提案手法は,FIDやFD-VGを含む3つのデータセット,およびユーザテストにおいて,従来よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 04:22:27 GMT)
Learning the Effects of Physical Actions in a Multi-modal Environment [17.8] 大規模言語モデル(LLM)は、物理的コモンセンス情報を不十分に扱う。
本稿では,現実的な感覚入力のみから行動の結果を予測するマルチモーダルタスクを提案する。
マルチモーダルモデルでは、視覚情報で拡張した場合に、物理的なコモンセンスをキャプチャできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:49:52 GMT)
Incentives to Offer Algorithmic Recourse [17.7] 我々は、意思決定者に対して、一連の応募者にレコメンデーションを提供するインセンティブを分析します。
意思決定者は、極端な場合、すべての応募者に対してのみレコメンデーションを提供する。
一部の応募者は、意思決定者がリコースを提示できる場合、さらに悪化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 00:27:36 GMT)
Epsilon-Identifiability of Causal Quantities [17.6] 因果関係のいくつかの確率に対して, 部分的識別がまだ可能であることを示す。
特に,不特定因果効果と反事実確率が狭義に限定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 23:16:57 GMT)
Improved knowledge distillation by utilizing backward pass knowledge in
neural networks [17.4] 知識蒸留(KD)は、モデル圧縮において重要な技術の一つである。
本研究では,教師の後方パスから知識を抽出し,新たな補助訓練サンプルを作成する。
自然言語処理(NLP)と言語理解(Language understanding)の応用において,この手法がいかにうまく利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:07:38 GMT)
Fast Region of Interest Proposals on Maritime UAVs [17.2] 無人航空機は、大規模な捜索エリアを飛行して、物体や人々を自律的に捜索することで、海難救助任務を支援する。
組込みGPU上のビデオストリームに有意義な関心領域を求める問題を考察する。
本稿では,組込みGPU上でリアルタイムに動作し,領域提案を生成するエンドツーエンドのフレーム予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:58:10 GMT)
Probing Out-of-Distribution Robustness of Language Models with
Parameter-Efficient Transfer Learning Methods [17.1] 本研究では, PLMのサイズが大きくなるか, 移動方法が変化するにつれて, 分布外を検出する能力がどう変化するかを検討する。
我々は,3種類の意図分類タスクにおいて,細調整,アダプタ,LoRA,プレフィックスチューニングなどのPETL技術を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:27:40 GMT)
Certified Invertibility in Neural Networks via Mixed-Integer Programming [16.6] 敵攻撃では、小さな知覚不能な摂動がネットワークの出力を大きく変える可能性がある。
逆方向では、ネットワークの決定を変更せずに、大きな意味のある摂動が存在する可能性がある。
後者の現象を, (a) 離散時間力学系同定と (b) ニューラルネットワークの出力を他の出力に校正する2つの文脈で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:40:38 GMT)
Alignment with human representations supports robust few-shot learning [16.4] 人間のアライメントは、しばしば十分であるが必要ではないことを示し、モデルが限られたデータを有効に活用し、堅牢で、一般化する条件を示す。
以上の結果から,人間のアライメントはしばしば十分ではあるが必要ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:03:19 GMT)
Hierarchical Perception Adversarial Learning Framework for Compressed
Sensing MRI [16.4] アーティファクトのエイリアス化の課題に取り組むために,階層型認識逆学習フレームワーク(HP-ALF)を提案する。
HP-ALFは階層的なメカニズム(画像レベルの知覚とパッチレベルの知覚)で画像情報を知覚することができる。
3つのデータセットで検証した実験は、HP-ALFの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:54:44 GMT)
On the Feasibility of Machine Learning Augmented Magnetic Resonance for
Point-of-Care Identification of Disease [16.1] 多くの生命を脅かす病気の早期発見は臨床結果を改善し、医療費を削減できる。
疾患診断におけるMR画像の精度が高いにもかかわらず、Point-of-Care病の診断ツールとして使用されていない。
そこで本研究では,1) 疾患の特定精度を最大化するk空間のサブセットを同定し,2) 特定したk空間サブセットを用いて疾患を直接推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:32:27 GMT)
PECAN: A Deterministic Certified Defense Against Backdoor Attacks [15.4] PECANは,バックドア攻撃に対する効果的かつ認証されたアプローチである。
PECANを画像分類とマルウェア検出データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:25:43 GMT)
GPU-based Private Information Retrieval for On-Device Machine Learning
Inference [15.1] オンデバイス機械学習(ML)推論は、リモートサーバなしでユーザデバイス上でプライベートなユーザデータを使用できる。
本稿では,サーバからの埋め込みを効率よく,かつプライベートに検索するためのプライベート情報検索(PIR)を提案する。
単一のV100 GPU上のシステムでは、毎秒最大10万ドルのクエリを処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:24:07 GMT)
Harmonizing Flows: Unsupervised MR harmonization based on normalizing
flows [14.7] 本稿では,MR画像を調和させてソース領域の分布を模倣する正規化フローに基づく教師なしフレームワークを提案する。
浅層調和器ネットワークは、拡張バージョンからソースドメインのイメージを復元するために訓練される。
次に、正規化フローネットワークをトレーニングして、ソースドメインの分布を学習する。
テスト時には、正規化フローモデルで学習したソース領域の分布に出力画像が一致するようにハーモニザネットワークを変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:37:13 GMT)
TransNet: Transferable Neural Networks for Partial Differential
Equations [14.2] 既存の転送学習アプローチでは、その定式化や事前学習のためのソリューションのデータなど、ターゲットPDEの多くの情報を必要とする。
本稿では,PDE情報を用いることなく,純粋関数近似の観点から伝達可能なニューラル特徴空間を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:26:25 GMT)
Meta Temporal Point Processes [13.5] 時間点過程 (TPP) は、その実現が時間内の離散事象の連続である過程である。
TPPにおける最近の研究は、教師付き学習フレームワークにおけるニューラルネットワークを用いたプロセスをモデル化している。
我々は,各シーケンスを異なるタスクとして扱うメタ学習フレームワークにおいて,TPPを訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 23:21:07 GMT)
Algorithmic Stability of Heavy-Tailed SGD with General Loss Functions [13.4] ワッサースタイン降下(SGD)における重尾現象は、いくつかの経験的な観測が報告されている。
本稿では一般化関数と一般勾配関数のバウンダリを開発する。
彼らは最近、損失関数の一般性のおかげで、経験的な観測により多くの光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:57:35 GMT)
Event Causality Extraction with Event Argument Correlations [13.4] Event Causality extractは、プレーンテキストから因果関係のイベント因果関係のペアを抽出することを目的としている。
本稿では,ECE の時間内および時間内引数相関を捉えるための二重グリッドタギング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:48:31 GMT)
ThoughtSource: A central hub for large language model reasoning data [13.2] ThoughtSource(リンク)は、CoT(リンク)推論のためのメタデータおよびソフトウェアライブラリである。
ThoughtSourceの目標は、CoTの質的理解を促進することによって、将来の人工知能システムを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:45:53 GMT)
Mo\^usai: Text-to-Music Generation with Long-Context Latent Diffusion [12.9] 本稿では,テキスト条件音楽生成のための拡散モデルの可能性について検討する。
テキスト記述から48kHzで高品質なステレオ音楽の複数分間を生成できるカスケード潜時拡散法を開発した。
トレーニングされたモデルに加えて、この分野における今後の作業を促進するために、オープンソースライブラリのコレクションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:52:53 GMT)
Incorporating Knowledge into Document Summarization: an Application of
Prefix-Tuning on GPT-2 [12.7] 本稿では,訓練可能な連続プレフィックスプロンプトと個別プロンプトを組み合わせてモデル生成を支援するプレフィックスチューニングベースのアプローチを提案する。
生成した要約における事実保存の改善は、知識強調文書要約におけるプレフィックスチューニングに基づく手法の適用の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:05:12 GMT)
Deep Clustering Survival Machines with Interpretable Expert
Distributions [12.6] 本稿では,ディープクラスタリングサバイバルマシンと呼ばれるハイブリッドサバイバル解析手法を提案する。
個々のインスタンスに対する専門的分布の重み付けは,特徴を識別的に学習する。
この方法は、関連する専門家分布に従って、すべてのインスタンスの解釈可能なサブグループ化/クラスタ化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:27:18 GMT)
Practical Differentially Private Hyperparameter Tuning with Subsampling [12.4] そこで我々は,ランダムな探索サンプルの数がランダム化されるような,微分プライベート(DP)機械学習(ML)アルゴリズムの新たなクラスを提案する。
我々は,これらの手法のDP境界と計算複雑性の両方を,機密データのランダムな部分集合のみを用いて下げることに焦点をあてる。
本稿では,提案手法に対するR'enyi差分プライバシー解析を行い,プライバシー利用のトレードオフの改善につながることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:01:58 GMT)
I Prefer not to Say: Are Users Penalized for Protecting Personal Data? [12.4] 提案した情報のみによって正当化されるよりも,非合意ユーザの方が予測結果が有意に低いことが判明した。
保護条件下での損失最適性を証明したOFF(Optional Feature Fairness)を提案する。
我々は、さまざまな課題のある現実世界のタスク、モデル、データセットのOFを、複数のオプション機能で広範囲に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:41:44 GMT)
Optimally-Weighted Estimators of the Maximum Mean Discrepancy for
Likelihood-Free Inference [12.2] Likelihood-free推論手法は典型的にはシミュレーションデータと実データの間の距離を利用する。
最大平均誤差 (MMD) は、一般にルート$m$で推定され、$m$はシミュレーション標本の数である。
サンプルの複雑さを大幅に改善したMDDの新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:13:54 GMT)
Dual-View Selective Instance Segmentation Network for Unstained Live
Adherent Cells in Differential Interference Contrast Images [11.8] 接着細胞は低コントラスト構造、フェーディングエッジ、不規則な形態を有する。
DIC画像中の非定常付着細胞をセグメント化するための新しいディープラーニングアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、ベンチマークを23.6%上回る0.555のAP_segmを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:22:33 GMT)
Task-Agnostic Graph Neural Network Evaluation via Adversarial
Collaboration [11.7] GraphACは、対照的な自己監督を通じてGNNを評価するための概念的に新しく、原則的で、タスクに依存し、安定したフレームワークである。
安定なSSLのための手作り拡張の必要性を排除し、原則的かつ信頼性の高いGNN評価手法であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:33:11 GMT)
Skeleton-based Action Recognition through Contrasting Two-Stream
Spatial-Temporal Networks [11.7] 本稿では,空間的および時間的モジュールを並列に融合するContrastive GCN-Transformer Network(ConGT)を提案する。
我々は3つのベンチマークデータセットで実験を行い、このモデルが動作認識における最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:12:08 GMT)
Graph-Free Learning in Graph-Structured Data: A More Efficient and
Accurate Spatiotemporal Learning Perspective [11.3] 本稿では,グラフ時間学習における空間相関を捉えるための正規化のためのグラフ自由学習モジュールを提案する。
厳密な理論的な証明は、時間複雑性が提案されたグラフ畳み込み演算よりもはるかに優れていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:26:11 GMT)
Statistical whitening of neural populations with gain-modulating
interneurons [11.1] 本稿では,回路内の利得の変調により共同白化を実現する再帰型ネットワークアーキテクチャを提案する。
多次元入力の2階連立統計を規制するオンライン統計白化アルゴリズムを導出する。
我々は,ネットワークの動作が,利得が制約された場合の条件や騒音に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:13:41 GMT)
AdaBoost is not an Optimal Weak to Strong Learner [11.0] AdaBoostのサンプルの複雑さや他の古典的なバリエーションは、強学習者の所望の精度において、少なくとも1つの対数係数によって最適以下であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:37:51 GMT)
FRA: A novel Face Representation Augmentation algorithm for face
recognition [10.5] 多くの最先端のディープラーニングベース顔認識(FR)システムのトレーニングデータが少ないと、その性能が著しく低下する。
本稿では,顔データセットを拡大するためのFRAアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:54:58 GMT)
Causal Graph Discovery from Self and Mutually Exciting Time Series [10.4] 我々は,線形プログラムを解くことによって,非漸近的回復保証と定量的不確実性を開発する。
Sepsis Associated Derangements (SAD) による高度に解釈可能な因果DAGの回復におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 22:14:31 GMT)
Optical Flow Estimation in 360$^\circ$ Videos: Dataset, Model and
Application [10.0] 視覚的にも現実的な最初の360$$$of-viewビデオベンチマークデータセット、すなわちFLOW360を提案する。
本稿では,SLOF(Omnidirectional Flow)推定のための新しいSiamese表現学習フレームワークを提案する。
この学習手法は,自我中心のアクティビティ認識タスクにシアム学習スキームと全方位光フロー推定を拡張することによって,より効率的であることがさらに証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:50:09 GMT)
Solving Constrained Reinforcement Learning through Augmented State and
Reward Penalties [10.0] 主な課題は、ポリシーを使用して蓄積された期待されるコストを扱うことだ。
既存の手法は、政策全体に対するこのコスト制約を、局所的な決定に対する制約に変換する革新的な方法を開発した。
我々は、拡張状態空間と報酬ペナルティを有する制約付きRLに等価な制約のない定式化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:33:08 GMT)
Mixed Attention Network for Hyperspectral Image Denoising [9.7] 我々は,低レベル・高レベルの空間的有意な特徴の相互作用だけでなく,スペクトル間相関とスペクトル内相関を同時に検討する混合注意ネットワーク(MAN)を提案する。
我々のMANは、低コストのパラメータとランニング時間を維持しながら、シミュレートされた実雑音設定における既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 04:02:35 GMT)
DualCSG: Learning Dual CSG Trees for General and Compact CAD Modeling [9.5] 両枝と相補枝からなる新しいニューラルネットワークであるDualCSGを提案する。
我々のネットワークは、2次曲面プリミティブのコンパクトな組立により、与えられた3次元CAD形状を再構築するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:13:14 GMT)
Robust variance-regularized risk minimization with concomitant scaling [9.4] 潜在的に重みのある損失の下では、分散を正確に見積もることなく、損失平均と標準偏差の和を最小化する作業を考える。
分散のないロバスト平均推定手法を改良することにより、従来の機械学習で使用する標準勾配解法と簡単に組み合わせられる簡単な学習手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:13:00 GMT)
A Green(er) World for A.I [9.3] 本稿では、より持続可能でエネルギー効率が高く、エネルギーに配慮したエコシステムであるGreen A.I.の展望を概説する。
本稿では,様々な領域の鳥の視線を,潜在的な変化と改善のために提示する。
これらの点が、これらの問題とその潜在的な解決策について、さらなる議論と行動を引き起こすことを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 08:01:38 GMT)
Exploring the Effect of Multi-step Ascent in Sharpness-Aware
Minimization [9.3] シャープネス・アウェア・ミニマライゼーション(SAM)はフラット・ミニマを求めることで最先端の性能を示した。
本研究では,SAM最適化における昇降段数の影響を同定し,単段昇降段SAMと多段昇降段SAMが異なる損失景観を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:16:31 GMT)
Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations [9.2] 本稿では,汎用画像復元のための微分方程式(SDE)を提案する。
対応する逆時間SDEをシミュレートすることにより、低画質画像の起源を復元することができる。
提案手法は,画像のデレーニング,デブロアリング,デノイングの定量的比較において,高い競争性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:20:48 GMT)
Safe Posterior Sampling for Constrained MDPs with Bounded Constraint
Violation [8.8] 制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)は、多くのアプリケーションにおいてますます重要になっている複数の目的を持つシーケンシャルな意思決定のシナリオをモデル化する。
我々は,そのような仮定を必要とせず,しかも非常によく機能するSafe PSRL (posterior sample-based RL)アルゴリズムを提案する。
準線形$tildemathcal Oleft(H2.5 sqrt|mathcalS|2 |mathcalA|K right)$上界をベイズ賞の目的的後悔と、有界なイデアルとともに成立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:18:25 GMT)
Big portfolio selection by graph-based conditional moments method [8.4] 本研究では,数千株以上のポートフォリオ選択を行う新たなグラフベースの条件モーメント(GRACE)手法を提案する。
GRACE法は、係数増大時間グラフ畳み込みネットワークを介して条件量子とストックリターンの平均を学習する。
NASDAQとNYSEの株式市場への申請は、GRACE方式が競合他社よりもはるかに優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:17:46 GMT)
On the Importance of Noise Scheduling for Diffusion Models [8.4] 拡散生成モデルにおけるノイズスケジューリング手法の効果について検討する。
この簡単なレシピは、ImageNet上の高解像度画像に対して、最先端のピクセルベースの拡散モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:39:06 GMT)
PhysGraph: Physics-Based Integration Using Graph Neural Networks [8.4] 我々は,コンピュータゲーム,バーチャルリアリティ,バーチャルトライオンなど多くの応用がある粗い衣服形状の詳細な拡張に焦点を当てた。
我々の貢献は単純な観察に基づいており、従来のシミュレーション手法では計算コストが比較的安い。
このアイデアが、小さなメッシュパッチの基本的な内部力に基づいてトレーニング可能な、学習可能なモジュールにつながることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:47:10 GMT)
PCV: A Point Cloud-Based Network Verifier [8.2] 本稿では3Dポイントネットの状態をうまく処理できるポイントクラウドベースのネットワーク検証について述べる。
モデル精度と特性係数への影響を計算し、小さな摂動状態に対するPointNetネットワークのロバスト性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:58:54 GMT)
Aleatoric and Epistemic Discrimination in Classification [7.9] 機械学習モデルは、モデル開発時の選択とデータ固有のバイアスにより、特定の人口群で過小評価される可能性がある。
フェアネス制約下でのモデルの性能限界を決定することにより,アレータリック判別の定量化を行う。
我々は,モデルが公平性制約を課した精度と,アレタリック判別によって生じる限界とのギャップとして,てんかんの識別を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:38:20 GMT)
Even if Explanations: Prior Work, Desiderata & Benchmarks for
Semi-Factual XAI [7.9] 反事実的、半事実的なサブタイプは、AIではあまり注目されていない。
本稿では,この地域の歴史的・最近のブレークスルーを要約する文献を調査する。
半実のXAIのための重要なデシラタを定義し、過去のアルゴリズムのベンチマークテストを報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:58:12 GMT)
OccRob: Efficient SMT-Based Occlusion Robustness Verification of Deep
Neural Networks [7.8] Occlusionは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に対する一般的かつ容易に実現可能なセマンティック摂動である
DNNを騙していくつかのセグメントを隠蔽することで入力画像を誤分類し、おそらく深刻なエラーを引き起こす可能性がある。
DNNの既存のロバスト性検証アプローチは、非意味的な摂動に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:54:00 GMT)
Improved Differential-neural Cryptanalysis for Round-reduced Simeck32/64 [7.5] 我々は,Simeckのラウンド関数と互換性のあるインセプションニューラルネットワークを開発し,ニューラルネットワークの精度を向上させる。
DDTベースの区別器と比較すると、9ラウンドと10ラウンドの神経識別器の方が精度が良い。
拡張された15ラウンドと最初の16ラウンドと17ラウンドの攻撃はSimeck32/64で実施され、15ラウンドと16ラウンドの攻撃の成功率はほぼ100%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:00:09 GMT)
Side Auth: Synthesizing Virtual Sensors for Authentication [7.2] 本研究は,仮想センサを既存の回路から合成し,物理センサの計測値の認証を行うという一般的な問題を提起する。
一般的な概念を説明するために,カメラモーション側チャネルから仮想慣性測定ユニットを合成するための概念実証ケーススタディを提案する。
私たちの研究は、シリコンマスクの偽造攻撃に対して顔認識を保護するためにこの手法を適用した例も提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:34:51 GMT)
CellMix: A General Instance Relationship based Method for Data
Augmentation Towards Pathology Image Analysis [7.0] そこで我々は,新しい分散方式のインプレースシャッフル戦略を備えたCellMixフレームワークを提案する。
我々は,病理例の絶対的な関係を保ちながら,新たなサンプルを生成する。
この新たなインスタンス関係に基づく戦略は、病理画像解析のための一般的なデータ拡張に光を当てることができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:17:35 GMT)
Quantum Ridgelet Transform: Winning Lottery Ticket of Neural Networks
with Quantum Computation [6.9] 我々は,線形実行時の量子状態のリッジレット変換を量子計算の$O(D)$で実装した量子リッジレット変換(QRT)を開発した。
応用として、量子機械学習(QML)の基本サブルーチンとしてQRTを用いて、大きな浅層ニューラルネットワークのスパーストレーニング可能なサブネットワークを効率的に見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:00:00 GMT)
Scale-free non-Hermitian skin effect in a boundary-dissipated spin chain [6.9] PT対称非エルミート境界場を持つ開XXZスピン鎖について検討する。
相互作用によって引き起こされる非エルミタン皮膚効果は,座標Bethe ansatzを用いて見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:14:11 GMT)
Gender and Prestige Bias in Coronavirus News Reporting [6.6] 我々は、専門家がいつニュースで引用されるかを特定し、その名前と機関関係を抽出する。
男性は女性より3倍多く引用される。
我々はまた、ジャーナリストが高位の学術機関の専門家よりも、名声の低い機関の専門家に目を向ける学術的名声バイアスを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:18:09 GMT)
SOBER: Scalable Batch Bayesian Optimization and Quadrature using
Recombination Constraints [6.6] Batch Bayesian optimization (BO) は、目的関数を並列にクエリできる最適化を行うための、サンプル効率のよい方法であることが示されている。
本稿では、任意の取得関数、任意の入力空間、任意のカーネルを持つスケーラブルで多様化されたバッチBOを実現する新しいアルゴリズムSOBERを提案する。
薬物発見やシミュレーションに基づく推論を含む実世界のタスクにおいて,SOBERが実質的なパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:36:33 GMT)
Quantum-enhanced quantum Monte Carlo: an industrial view [6.3] 我々は,量子コンピュータを用いた古典的補助場量子モンテカルロ計算の高速化手法を最近開発した。
分子実験では,H4のエネルギー曲線とオゾンおよび一重項酸素の相対エネルギーを計算した。
物質科学の代表として,CuBr2由来の準1次元フェルミ・ハッバードモデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:45:12 GMT)
Inter-View Depth Consistency Testing in Depth Difference Subspace [6.2] マルチビュー深度画像は、自由視点テレビにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,深度差分空間における深度整合性試験法を提案する。
また,得られた一貫性情報を用いて仮想ビューの視覚的品質を向上させるビュー合成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:43:38 GMT)
Uplink Scheduling in Federated Learning: an Importance-Aware Approach
via Graph Representation Learning [5.9] フェデレートラーニング(FL)は、AIベースのサービス、アプリケーション、ネットワークプロシージャを6Gで分散トレーニングするための有望なフレームワークとして登場した。
6G無線FLシステムの性能と効率に影響を及ぼす大きな課題の1つは、リソース制約されたチャネル上でのユーザデバイスの大規模なスケジューリングである。
非教師付きグラフ表現学習(Unsupervised Graph Representation Learning, UGRL)を活用し, FLアプリケーションにおけるクライアントスケジューリングのための新しい, エネルギー効率, 重要度を考慮したメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:30:39 GMT)
Quantifying the performance of approximate teleportation and quantum
error correction via symmetric two-PPT-extendibility [5.2] 実際には、量子テレポーテーションの理想化は、最大絡み合った状態にアクセスすることに依存する。
本稿では,任意の資源状態を用いる場合の近似テレポーテーションの性能を定量化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:48:24 GMT)
Diffusion Denoising for Low-Dose-CT Model [5.0] 本研究では,条件付きサンプリングを用いたノイズフリーCT画像を生成するDDLMと呼ばれるDNOising Diffusion LDCTモデルを提案する。
LDCT画像を用いた実験では,他の最先端手法よりも少ない推論時間を用いてDDLMの同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:11:42 GMT)
Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and
Machines? [4.8] 2022年、ブーティンらによる「多様性対認識可能性」スコアリングの枠組みを適用した。
ワンショット拡散モデルが人間と機械のギャップを埋め始めたことは明らかです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:08:15 GMT)
Quantum Langevin theory for two coupled phase-conjugated electromagnetic
waves [4.8] 2つの位相共役光場の雑音に対する複素値非線形結合係数の影響はこれまでにも疑問視されていない。
量子ランゲヴィン方程式を用いて線形ゲイン・アンド・ロス、複素位相ミスマッチ、複素非線形結合係数の影響を光子対(光子対)生成に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:14:30 GMT)
Decentralized Online Bandit Optimization on Directed Graphs with Regret
Bounds [4.6] 我々は、分散化されたマルチプレイヤーゲームが$T$ラウンドでプレイされると考えている。
各ラウンドの終了までに、全てのプレイヤーは、それぞれの共同アクションに基づいて、ジョイント・バンディット・リワードを受け取る。
シングルプレイヤーのマルチアームバンディット問題にインスパイアされた学習アルゴリズムは,ラウンド数においてサブ線形の擬似回帰を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:58:04 GMT)
Quantum information entropy of heavy mesons in the presence of a
point-like defect [4.5] 重中間子の量子固有状態は、点状欠陥とコーネルポテンシャルによって捕捉される。
Bialynicki-Birula と Mycielski の関係を考慮すると、この欠陥がクォーコニウムの位置と運動量の不確実性にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:09:47 GMT)
Reading and Reasoning over Chart Images for Evidence-based Automated
Fact-Checking [4.5] 本稿では,新しいタスク,チャートベースのファクトチェックを提案し,チャートエビデンスに対するAFCの最初のモデルとしてChartBERTを紹介する。
我々は75の異なる視覚言語(VL)ベースラインを評価し、ChartBERTがVLモデルを上回る性能を示し、63.8%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:47:45 GMT)
Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular,
Polarized, and Toxic Interactions [4.4] ソーシャルメディアプラットフォームRedditにおける、政治的悪質や毒性の引き金となる偽情報の役割について検討する。
誤報記事に対するRedditのコメントは、本物のニュース記事に対するコメントよりも71.4%が有毒である可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:32:22 GMT)
HDPV-SLAM: Hybrid Depth-augmented Panoramic Visual SLAM for Mobile
Mapping System with Tilted LiDAR and Panoramic Visual Camera [4.2] 本稿では,Hybrid Depth-augmented Panoramic Visual SLAM (HDPV-SLAM) と呼ばれる新しい視覚同時局所化マッピングシステムを提案する。
パノラマカメラとタイトルのマルチビームLiDARスキャナーを用いて、正確で計量的にスケールした車両軌道を生成する。
RGB-D SLAMシステムの性能を制限する2つの問題を克服しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:25:28 GMT)
Joint Geometry and Attribute Upsampling of Point Clouds Using
Frequency-Selective Models with Overlapped Support [4.2] 本稿では,周波数選択型アップサンプリング(FSU)を提案する。
平面間誤差と平面-平面角類似性の観点から,提案したFSUの最適性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:20:06 GMT)
A Comparative Study of Pretrained Language Models for Long Clinical Text [4.2] 大規模臨床コーパスで事前訓練した2つのドメイン富化言語モデル, クリニカル・ロングフォーマーとクリニカル・ビッグバードを紹介した。
名前付きエンティティ認識、質問応答、自然言語推論、文書分類タスクを含む10のベースラインタスクを用いて、両方の言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:50:29 GMT)
Context Matters: A Strategy to Pre-train Language Model for Science
Education [4.1] BERTベースの言語モデルは、様々な言語関連タスクにおいて、従来のNLPモデルよりも大きな優位性を示している。
学生が使用する言語は、BERTのトレーニングソースであるジャーナルやウィキペディアの言語とは異なる。
本研究は,教育領域におけるドメイン固有データに対する継続事前学習の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 23:50:16 GMT)
Feasibility and Transferability of Transfer Learning: A Mathematical
Framework [4.0] 我々は、転送学習の一般的な手順のための数学的枠組みを初めて構築する。
また、トランスファー学習のトランスファー可能性を評価するために、トランスファーリスクという新しい概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 05:54:53 GMT)
Are Equivariant Equilibrium Approximators Beneficial? [3.9] 等変平衡近似器の利点と限界を理論的に特徴づける。
この利点のために、一般的なものよりもより優れた一般化性を示し、ペイオフ分布が置換不変である場合により良い近似を達成できることを示す。
限界については、均衡選択と社会福祉の観点から、それらの欠点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:11:41 GMT)
Direct Parameterization of Lipschitz-Bounded Deep Networks [3.9] 本稿では,Lipschitz境界が保証されたディープニューラルネットワーク(完全接続と畳み込みの両方)の新たなパラメータ化を提案する。
リプシッツ保証は半確定プログラム(SDP)による認証に基づく最も厳密な既知の境界と等価である
直接のパラメータ化、すなわち$mathbb RN$ からリプシッツ有界ネットワークの重み集合への滑らかな写像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 04:06:31 GMT)
Fine-tuning Neural-Operator architectures for training and
generalization [3.9] 本稿では,ニューラル演算子(NOs)と導出アーキテクチャの一般化について分析する。
我々はNOのレイアウトをTransformerに似たアーキテクチャに修正する。
結果として得られるネットワークは普遍性を保ち、見つからないデータや、NOと同じような数のパラメータを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:02:12 GMT)
PrecTime: A Deep Learning Architecture for Precise Time Series
Segmentation in Industrial Manufacturing Operations [3.7] 本稿では,PrecTimeと呼ばれる時系列セグメンテーションのための新しいシーケンス・ツー・シーケンス深層学習アーキテクチャを提案する。
PrecTimeは、複数のメトリクスに基づいて実装された5つの最先端のベースラインネットワークより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:47:27 GMT)
Vertex-based reachability analysis for verifying ReLU deep neural
networks [3.6] 本稿では,ReLUアクティベーションを用いたディープニューラルネットワーク検証のための3つの新しい到達性アルゴリズムを提案する。
ACAS Xu 問題に対する実験により,本研究で提案した Exact Polytope Network Mapping (EPNM) の到達性アルゴリズムが,文献の最先端結果を上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:46:03 GMT)
Exponential tail bounds and Large Deviation Principle for Heavy-Tailed
U-Statistics [3.6] 重み付き分布を持つ試料のU統計値の偏差について検討した。
文献における通常の LDP 結果にもかかわらず,本研究で検討するプロセスは,サンプルサイズよりもLDP の速度が遅い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:55:34 GMT)
Case-Based Reasoning with Language Models for Classification of Logical
Fallacies [3.5] 本稿では,論理的誤りの新たな事例を分類するケースベース推論手法を提案する。
本実験は,ケースベース推論が言語モデルの精度と一般化性を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:49:16 GMT)
HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN [3.5] 我々は、ハイパーネットワークのパラダイムを用いて、NeRFで表現された3Dオブジェクトを生成するHyperNeRFGANという生成モデルを提案する。
アーキテクチャは2D画像を生成するが、3D対応のNeRF表現を使用し、モデルに正しい3Dオブジェクトを生成するように強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:21:18 GMT)
Exploring Deep Reinforcement Learning for Holistic Smart Building
Control [3.5] 我々はOCTOPUSと呼ばれるシステムを開発し、データ駆動方式を用いてすべての建物のサブシステムの最適制御シーケンスを探索する。
OCTOPUSは、LEEDゴールド認定ビルにおける最先端のルールベースの手法と比較して14.26%と8.1%の省エネを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:03:21 GMT)
Theme-driven Keyphrase Extraction from Social Media on Opioid Recovery [3.2] ソーシャルメディアは、症状、治療、および個人的な経験に関する対話を行うためのスティグマのない方法となっている。
社会保健ポストのキーフレーズ抽出(KE)モデルは、公衆衛生の新たなトレンドを発見する上で不可欠である。
本稿では,新規なテーマ駆動型KEデータセットSuboxoPhraseと,臨床関連キーフレーズの抽出を目的とした定性的アノテーションスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:00:46 GMT)
Factual or Biased? Predicting Sentence-Level Factuality and Bias of News [3.1] 文レベルでの事実性や偏見を予測するために, 事実報告におけるフレーミングバイアスの効果について検討した。
まず、100のニュース記事から6,191の文章を3つの異なるアウトレットから作成するFactNewsという、大きな文レベルの注釈付きデータセットを手作業で作成した。
さらに,さまざまなメディアやドメインのニュース記事において,偏りや事実が表面的にどのように広がるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:56:24 GMT)
On classical simulation algorithms for noisy Boson Sampling [2.9] 本稿では, ボソンサンプリング実験の出力分布から, およそのサンプルを抽出する古典的アルゴリズムを提案する。
これは、Aharonov、Gao、Landau、Liu、Vaziraniの最近の成果にインスパイアされたもので、元々はKalai Kindlerによる観測である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 04:42:59 GMT)
Is TinyML Sustainable? Assessing the Environmental Impacts of Machine
Learning on Microcontrollers [2.8] 本稿では、TinyMLアプリケーションが重要な持続可能性課題に対処する可能性について論じる。
この新興技術のフットプリントは、TinyMLシステムの完全なライフサイクル分析を通じて評価される。
この分析から、TinyMLは、他のセクターの排出量を減らすアプリケーションを可能にすることによって、二酸化炭素排出量を相殺する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:23:10 GMT)
Exploring External Knowledge for Accurate modeling of Visual and
Language Problems [2.7] この論文は、多くの困難なタスクを含む視覚的および言語的理解に焦点を当てている。
これらの問題を解決する最先端の手法は通常、ソースデータとターゲットラベルの2つの部分のみを含む。
まず外部知識を抽出し,元のモデルと統合する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 02:01:50 GMT)
Unearthing InSights into Mars: unsupervised source separation with
limited data [2.6] 限られたデータを持つ領域に対する教師なしソース分離表現を提案する。
我々は、火星の地震計によって記録された既知の過渡的なデータを除去する実例を示す。
プロセスの非ガウス的特性をキャプチャする能力のため、ほんの数個のグリッチのないデータスニペットを使って、グリッチを分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:38:07 GMT)
BOMP-NAS: Bayesian Optimization Mixed Precision NAS [2.5] BOMP-NASは、設計コストをはるかに低くして、最先端のアートパフォーマンスを実現するニューラルネットワークを見つけることができる。
BOMP-NASは、最も近い関連する研究の6倍短い検索時間でこれらのニューラルネットワークを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:04:34 GMT)
Deep Learning Based Object Tracking in Walking Droplet and Granular
Intruder Experiments [2.0] 本研究では,歩行液滴および粒状侵入実験に関心のある物体の深層学習に基づく追跡について述べる。
我々は、最先端の物体検出モデルYOLOとハンガリーアルゴリズムを利用して、歩行者や侵入者の軌道をリアルタイムで正確に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:40:54 GMT)
Multi-dimensional concept discovery (MCD): A unifying framework with
completeness guarantees [1.9] 本稿では,概念レベルの完全性関係を満たす従来のアプローチの拡張として,多次元概念発見(MCD)を提案する。
より制約のある概念定義に対するMDDの優位性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:53:19 GMT)
Convolutional neural networks for valid and efficient causal inference [1.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は機械学習アプリケーションで成功している。
治療における平均因果効果の半パラメトリック推定におけるニュアンスモデルへのCNNの適用を検討する。
スウェーデン全人口を対象としたデータを用いて,早期退職が入院に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:16:55 GMT)
Identifying the Key Attributes in an Unlabeled Event Log for Automated
Process Discovery [1.5] プロセスマイニングは、履歴イベントログからプロセスモデルを発見し、分析する。
従来のアートメソッドでは、イベントログに隠されたケースID、アクティビティ、タイムスタンプの属性を、プロセスモデルを見つける手がかりとして使用しています。
このような手動による調査を避けるために,2段階の鍵識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:12:21 GMT)
Multilayer hypergraph clustering using the aggregate similarity matrix [1.3] ハイパーグラフブロックモデル(HSBM)の多層版におけるコミュニティリカバリ問題について考察する。
本研究では、半定値プログラミング(SDP)アプローチを調査し、正確な回復を保証するモデルパラメータに関する情報理論条件を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:15:46 GMT)
Robust Transformer with Locality Inductive Bias and Feature
Normalization [1.3] 視覚変換器は、アテンションベースのネットワークを用いて、様々なコンピュータビジョンタスクに対して最先端の結果をもたらすことが実証されている。
対向摂動に対する視覚変換器のロバスト性を調べるために,局所性iN局所性(LNL)変換器モデルを提案する。
LNLは、最先端の研究と比較して、クリーンで堅牢な精度で1.1%と35%の利得を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:39:16 GMT)
Conformal inference is (almost) free for neural networks trained with
early stopping [1.3] ホールドアウトデータに基づく早期停止は、ニューラルネットワークの過度な適合を緩和し、予測精度を高めるために設計された一般的な正規化技術である。
本稿では, 早期停止とコンフォメーションキャリブレーションを併用し, 同じ保持データを効率よく再利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:43:07 GMT)
Down the Rabbit Hole: Detecting Online Extremism, Radicalisation, and
Politicised Hate Speech [1.0] 本研究は,過激な内容を検出するためのテキスト・ネットワーク・ビジュアル・アプローチを初めて横断的に検討する。
我々は、コンセンサス駆動ERHの定義を特定し、特にオセアニア/オーストラリアにおける研究の欠如による解決策を提案する。
我々は、ERH鉱業研究者にとって重要な勧告と、より安全なサイバースペースを実現するための研究者、産業、政府のためのガイドラインによるロードマップの提案を締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 07:59:31 GMT)
Unravelling physics beyond the standard model with classical and quantum
anomaly detection [1.0] 現在の実験では、追加のBeyond Standard Model(BSM)理論の発展を導く新しい物理学の兆候は示されていない。
本稿では,ランダムなプロセスによる異常の人工的生成に基づいて,教師付き学習環境で異常検出を行う新しい手法を提案する。
さらに有望なことに、人工的な異常を識別するために訓練されたSVCを用いることで、現実的なBSMイベントを高精度に識別することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:43:43 GMT)
Multi-limb Split Learning for Tumor Classification on Vertically
Distributed Data [0.8] 本稿では,脳腫瘍分類のための分割学習と垂直分布を実装した。
両手法を用いて,電車とテストの精度をそれぞれ90%,テストの精度を70%以上向上することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 00:19:59 GMT)
A Memory Efficient Deep Reinforcement Learning Approach For Snake Game
Autonomous Agents [0.8] 本稿では,環境情報の追加を必要とせず,圧縮画像データに合理的に適合する改良DRL法を提案する。
我々は,Q-networkの変種である軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:26:48 GMT)
Targeted Attacks on Timeseries Forecasting [0.7] 本稿では,時系列予測モデルに対する指向性,振幅性,時間的標的攻撃の新たな定式化を提案する。
これらの攻撃は、出力予測の振幅と方向に特定の影響を与える。
実験結果から,時系列モデルに対する標的攻撃が有効であり,統計的類似性の観点からもより強力であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:09:42 GMT)
Learning the Dynamics of Sparsely Observed Interacting Systems [0.6] ターゲットと特徴時系列をリンクする未知の非パラメトリックシステムのダイナミクスを学習する問題に対処する。
符号のリッチな理論を活用することで、この非線形問題を高次元線形回帰として考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:48:28 GMT)
Biqubit Heisenberg spin chain correlations and entropic uncertainty [0.6] 2量子XXZ型ハイゼンベルクスピンチェーン系における量子相関とエントロピーの不確かさのダイナミクスについて検討する。
古典的および磁場の個々の応用と比較して、それらの同時適用は量子相関保存により適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 05:09:43 GMT)
Can We Use Probing to Better Understand Fine-tuning and Knowledge
Distillation of the BERT NLU? [0.6] BERTに基づく自然言語理解モデルの微調整および知識蒸留時に発生する現象について検討する。
私たちの究極の目的は、実践的な生産問題の理解を深めることでした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:56:29 GMT)
How to Make Users Adopt More Sustainable Cryptocurrencies: Evidence from
Nigeria [0.5] この研究は、ナイジェリアの暗号通貨利用者の感情を分析することで、消費者に焦点を当てたアプローチに従う。
自己報告は極めて知識に富んだものだが、ほとんどの参加者はBitcoinのエネルギー需要を著しく過小評価した。
Bitcoinのエネルギー需要を正確に評価した人は、そのエネルギー需要を誤算した人よりも、そのエネルギー需要をターゲットにした措置を支持する可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:00:11 GMT)
Neural Wasserstein Gradient Flows for Maximum Mean Discrepancies with
Riesz Kernels [0.2] 非滑らかなリース核を持つ最大平均差分関数(MMD)のワッサーシュタイン勾配流は、リッチな構造を示す。
本稿では,ヨルダン,キンデレーア,オットーの逆方向スキームを近似して,ワッサーシュタイン勾配流の計算法を提案する。
ダイラック測度から始まるワッサーシュタインスキームの解析式を提供し、時間ステップサイズがゼロになる傾向にあるときにそれらの収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:57:36 GMT)
Special Session: Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Computers --
How They Work, How They Fail, How to Test Them? [0.2] 量子コンピュータは量子優位性(quantum supremacy)または量子優位性(quantum advantage)を実証した。
NISQコンピュータは従来の電子回路よりもはるかに高いエラー率を示す。
本稿は, NISQコンピューティングの持つ可能性と課題を批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:22:21 GMT)
Work flux and efficiency at maximum power of a triply squeezed engine [0.0] 圧縮された貯留層と圧縮されたキャビティを有するコヒーレント熱エンジンの非平衡熱力学に及ぼす量子力学的スクイーズの影響について検討する。
量子コヒーレンスに関する古典的限界を超えたフラックス最適化の標準的な現象は、スクイージングの存在下で破壊される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:16:42 GMT)
Transfer Learning in Deep Learning Models for Building Load Forecasting:
Case of Limited Data [0.0] 本稿では,この問題を克服し,ディープラーニングモデルの性能を向上させるためのビルディング・ツー・ビルディング・トランスファー・ラーニング・フレームワークを提案する。
提案手法は,スクラッチからトレーニングを行う従来のディープラーニングと比較して,予測精度を56.8%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:16:08 GMT)
Time-frequency metrology with two single-photon states: phase space
picture and the Hong-Ou-Mandel interferometer [0.0] 我々は、時間周波数連続変数を標準フレームワークとして、個々の光子の部分空間における光の状態を記述する。
この設定に適応し、二次変数に対して既に広く研究されている位相空間像と気象特性の相互作用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:48:41 GMT)
The cost of coordination can exceed the benefit of collaboration in
performing complex tasks [0.0] ダイアドは徐々にパフォーマンスが向上するが、ほとんどの状況では個人に比べて集団的な利益を経験しない。
適切な訓練を受けたダイアドに新たな専門家を持つことで、精度が向上する。
個人が受けるトレーニングの程度、目の前のタスクの複雑さ、望ましいパフォーマンス指標がすべて、集団的な意思決定のメリットを測る上で考慮すべき重要な要素である、ということが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:04:22 GMT)
Semi-Supervised Machine Learning: a Homological Approach [0.0] 半教師付き機械学習の新しいアプローチの数学的基礎について述べる。
記号計算とコンピュータ代数を用いて、永続的ホモロジーの概念を適用し、新しい半教師付き学習法を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:16:45 GMT)
Semantic Network Model for Sign Language Comprehension [0.0] 概念間の意味的関係を表す意味ネットワークモデル(SNM)は知識表現の一形態として用いられる。
拡散活性化探索法は、一連のソースノードに重みまたは「アクティベーション」をラベル付けし、そのアクティベーションをソースノードにリンクされた他のノードに反復的に伝播または「スプレッディング」することで開始される。
提案手法はSNMにおける手話理解性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:43:02 GMT)
SLCNN: Sentence-Level Convolutional Neural Network for Text
Classification [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,テキスト分類のタスクにおいて顕著な成功を収めている。
CNNを用いたテキスト分類のための新しいベースラインモデルが研究されている。
結果から,提案したモデルの性能は,特に長いドキュメントにおいて向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:16:02 GMT)
Renaissance of Analogue Optical Computing [0.0] 我々は、光コンピューティングの歴史と発展、および現代のアナログコンピューティングプラットフォームとアーキテクチャについて論じる。
また、光学コンピューティングにおける技術開発の主な方向性と、その効率性の評価についても検討する。
本稿では,光コンピューティングの現状と応用の可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:58:22 GMT)
Real-time non-perturbative dynamics of jet production: quantum
entanglement and vacuum modification [0.0] 本研究では, 伝播噴流による真空キラル凝縮体の変化と, 分裂噴流間の量子的絡み合いについて検討した。
この結果から, 高速分離時の2つのジェットの破片生成物の間に強い絡み合いが生じ, 実験により検討できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:05:43 GMT)
Quantum coherence versus interferometric visibility in a biased
Mach-Zehnder interferometer [0.0] 平衡ビームスプリッターを持つマッハ・ツェンダー干渉計(MZI)は、量子波動-粒子双対性を研究するための原始的なセットアップである。
IVIは量子コヒーレンス(英語版)の挙動を反映しないため、WAQを定量化するのに十分でない場合もある。
我々は、偏光ビームスプリッタを用いた光学MZIの完全な量子シミュレーションを行うことで、理論的知見を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:13:07 GMT)
Polycraft World AI Lab (PAL): An Extensible Platform for Evaluating
Artificial Intelligence Agents [0.0] The Polycraft World AI Lab (PAL)は、Minecraft mod Polycraft WorldをベースとしたAPIを備えたタスクシミュレータである。
PALは、フレキシブルな方法でタスクを作成するだけでなく、評価中にタスクのあらゆる側面を操作することができる。
まとめると、AI研究者が利用する参入障壁が低く、多目的かつAI評価プラットフォームを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:08:04 GMT)
Particle-Number Threshold for Non-Abelian Geometric Phases [0.0] 我々は、量子状態の純粋に幾何学的な操作を行うシステムの能力を評価する粒子数しきい値(PNT)を導入する。
この閾値は、非アベリア幾何学的位相を生成するシステムのポテンシャルを完全に活用するのに必要となる最小の粒子数を与える。
我々は、線形および非線形量子光学に関するボソニック系について、我々の研究結果をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 21:38:55 GMT)
Optimally Band-Limited Noise Filtering for Single Qubit Gates [0.0] 単一量子ビット系における時間相関ノイズに対処するために最適化されたスムーズで実験的に実装可能な制御シーケンスを生成する量子制御プロトコルを提案する。
特に、最適雑音抑圧の仕組みを同定し、ノイズパワーが大きい周波数帯域に比例する最適制御帯域幅を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:27:01 GMT)
On the motion of an electron through vacuum fluctuations [0.0] 非相対論的電子の運動に対する電磁真空の影響について検討する。
還元密度行列のレベルに現れるデコヒーレンスは、実際の非可逆的コヒーレンス損失と一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:00:07 GMT)
No-signaling in Nonlinear Extensions of Quantum Mechanics [0.0] 量子力学の非線形拡張の展開は、超音速通信(シグナリング)のような非物理的特徴を除外する必要があるため、簡単ではない。
我々は、最も急なエントロピー上昇形式は、より広範な非有理な非線形進化方程式に属する有理な非有理拡張であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 06:22:27 GMT)
Neural Additive Models for Location Scale and Shape: A Framework for
Interpretable Neural Regression Beyond the Mean [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクにおいて非常に効果的であることが証明されており、高いレベルの予測力を必要とする問題に対するゴーツーメソッドとなっている。
この成功にもかかわらず、DNNの内部構造はしばしば透明ではなく、解釈や理解が難しい。
この解釈可能性の欠如は、近年、本質的に解釈可能なニューラルネットワークの研究の増加につながっている。
本研究では,従来のディープラーニングモデルの予測能力と分布回帰の固有の利点を組み合わせたモデルフレームワークであるNAMLSSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:06:13 GMT)
Mechanical cooling and squeezing using optimal control [0.0] 機械システムは、その位置の連続的な測定とフィードバックによって最適に制御することができる。
我々は、標準的な回転波近似を起こさずに、そのようなシステムの性能を予測するための完全なフォーマリズムを再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:10:22 GMT)
Magnomechanical backaction corrections due to coupling to higher order
Walker modes and Kerr nonlinearities [0.0] 磁石中のマグノンとフォノンの間の放射圧のような結合は、フォノン周波数と崩壊率を変化させることができる。
このような効果は、磁気圏の均一なマグノンモード(キッテルモード)をマイクロ波空洞に結合することで最近観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:59:59 GMT)
Machine Learning Approach and Extreme Value Theory to Correlated
Stochastic Time Series with Application to Tree Ring Data [0.0] 木輪の成長は, 建築や環境史の研究など, 様々な面で実装された。
本研究の目的は,ノッティンガムシャーで栽培されている9本の樹木の樹輪幅データを解析するために,MLアルゴリズムとエクストリーム値理論を用いることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:44:43 GMT)
Long-range quantum energy teleportation and distribution on a hyperbolic
quantum network [0.0] 双曲幾何学を用いた多数の遠隔ノードに局所エネルギーを分配する手法を提案する。
量子テレポーテーションを通じて局所的な量子情報を伝達することにより、理論的には地理的距離から独立して量子エネルギーテレポーテーションを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:56:31 GMT)
Kinetic inductive mechano-electric transduction for nano-scale force
sensing [0.0] 我々はキャビティオプティメカニクスの原理を用いて原子間力顕微鏡のための共鳴機械力センサを設計する。
このセンサーは、従来の静電容量結合と二重の、新しいタイプの電気機械結合に基づいている。
多周波ポンピングと測定手法を用いて, キャンチレバーの位相感度検出を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:46:09 GMT)
Investigating the use of ChatGPT for the scheduling of construction
projects [0.0] 本稿では,ChatGPTを用いて簡単な建設計画の構築スケジュールを生成する手法を提案する。
以上の結果から,ChatGPTは,提案するスコープの要件を満たす論理的アプローチに従って,一貫性のあるスケジュールを生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 12:05:44 GMT)
Invariance of success probability in Grover's quantum search under local
noise with memory [0.0] 我々はGroverの量子検索アルゴリズムが時間的相関のあるノイズの下で量子レジスタによって実行されることのロバスト性を分析する。
我々は、任意の時点におけるアルゴリズムの成功確率が変化しないような「良いノイズ」と呼ばれるユニタリな$U$'sの集合を導出する。
前者のケースではノイズの多いアルゴリズムの性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:22:48 GMT)
Interpreting learning in biological neural networks as zero-order
optimization method [0.0] 我々は脳を教師あり学習の統計的方法と見なしている。
主な貢献は、生物学的ニューラルネットワークにおける接続パラメータの局所的な更新規則をゼロ階最適化法に関連付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:30:25 GMT)
Incorporating Background Knowledge in Symbolic Regression using a
Computer Algebra System [0.0] シンボリック回帰(SR)は、与えられたデータセットに適合する解釈可能な簡潔な表現を生成することができる。
具体的には、従来の遺伝的アルゴリズム(GA)ベースのSR(PySR)とマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)ベースのベイズSRアーキテクチャへの制約の追加について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:59:25 GMT)
Improving deep learning precipitation nowcasting by using prior
knowledge [0.0] 深層学習法は, 予測誤差の観点から, 短時間の高分解能降水が支配的である。
我々は,PhyDNetモデルに先立ってより正確な物理モデルを導入するために,拡散拡散微分方程式をPhyCellに手動で設計する実験を行った。
結果は、PhyCellは意図したダイナミクスを学習できるが、PhyDNetのトレーニングは損失最適化によって駆動され、結果として同じ予測能力を持つモデルが得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:35:25 GMT)
Generalized Uncertainty Principle for Entangled States of Two Identical
Particles [0.0] 一般化不確実性原理(GUP)は通常、最小長の存在と関連付けられる。
本稿では, GUP の主な定式化に注目し, 修正 GUP によって誘導される位置の不確かさを最小限に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:46:27 GMT)
Gene Teams are on the Field: Evaluation of Variants in Gene-Networks
Using High Dimensional Modelling [0.0] 医学遺伝学では、それぞれの遺伝子変異はその臨床的重要性に関して独立した実体として評価される。
ほとんどの複雑な疾患では、特定の単一の変異が存在するのではなく、特定の遺伝子ネットワークにおける変異結合が優先される。
本稿では,遺伝子ネットワーク内のすべての変異を解析する高次元モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:02:23 GMT)
Gain-switched vcsel as a quantum entropy source: the problem of quantum
and classical noise [0.0] 本稿では、ゲインスイッチングVCSELにおける偏極交換による量子ノイズ抽出の問題点について考察する。
本稿では,古典的雑音の寄与を評価する方法と,後処理に必要な量子還元係数を計算する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:09:00 GMT)
From Classification Accuracy to Proper Scoring Rules: Elicitability of
Probabilistic Top List Predictions [0.0] 単クラス予測と予測分布のギャップを埋める新しいタイプの分類予測法を提案する。
提案した評価指標は,対称的固有スコアリングルールに基づいて,様々な種類の予測の比較を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:55:01 GMT)
FedHP: Heterogeneous Federated Learning with Privacy-preserving [0.0] フェデレーション学習は分散機械学習環境であり、パラメータを交換するだけで、クライアントがプライベートデータを共有せずにコラボレーティブなトレーニングを完了できるようにする。
本稿では,事前学習されたモデルをバックボーンとして,完全に接続されたレイヤをヘッドとして構成する,新しいフェデレーション学習手法を提案する。
勾配空間に基づくパラメータではなく、クラスの埋め込みベクトルを共有することで、クライアントはプライベートデータにより適応でき、サーバとクライアント間の通信においてより効率的になります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:32:17 GMT)
Everything is a quantum Ising model [0.0] この研究は、量子ビットの任意の$k$-局所ハミルトニアンが 4-状態 'Ising' モデルから得られることを示している。
大きな横フィールドをチューニングすると、4つの状態のうち2つの状態が投影され、元のqubitモデルが復元され、quditの一般化が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 18:59:02 GMT)
Deepfake Detection Analyzing Hybrid Dataset Utilizing CNN and SVM [0.0] 本稿では,2つの機械学習アルゴリズムを用いた新しいディープフェイク検出方式を提案する。
最近、Deepfakesはテクノロジーの進歩とともに上昇し、悪名高いオンラインユーザーが、自分の好きな人の顔をコンピューターで作り替えることを可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 01:00:39 GMT)
Deep reinforcement learning for preparation of thermal and prethermal
quantum states [0.0] 平衡状態は, 局所観測値の期待値の学習によってのみ効率的に生成可能であることを示す。
本手法は,量子ハードウェアにおける量子多体系の熱力学および統計的性質の研究への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:38:43 GMT)
Deep Residual Compensation Convolutional Network without Backpropagation [0.0] 数百の層でトレーニングされたPCANetライクなネットワークである残差補償畳み込みネットワークを導入する。
分類誤差を修正するため,各層に先行する各層の残余情報から得られた新しいラベルを学習する。
実験の結果、我々のディープネットワークは既存のPCANetのようなネットワークよりも優れており、従来の勾配モデルと競合していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:45:09 GMT)
Darboux transformations for Dunkl-Scriedinger equations with energy
dependent potential and position dependent mass [0.0] エネルギー依存ポテンシャルと位置依存質量を持つシュレーディンガー方程式に対する任意の次ダルブー変換を構成する。
我々の構成は、標準的なシュロディンガーの場合と方程式を相互に関連付ける点変換に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:50:03 GMT)
D\'etection d'Objets dans les documents num\'eris\'es par r\'eseaux de
neurones profonds [0.0] 本研究では,テキスト行の検出,動作分割,筆記支援など,文書レイアウト解析に関連する複数のタスクについて検討する。
2つの異なるアプローチに従う2つのディープニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 14:45:45 GMT)
Cross-Architectural Positive Pairs improve the effectiveness of
Self-Supervised Learning [0.0] Cross Architectural - Self Supervision (CASS)は、TransformerとCNNを同時に活用する、新しい自己教師型学習アプローチである。
CASSでトレーニングされたCNNとTransformerは、4つの多様なデータセットにまたがって平均3.8%のラベル付きデータを得た。
また、CASSは、既存の最先端の自己教師型学習アプローチよりも、バッチサイズやトレーニングエポックの変化に対して、はるかに堅牢であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 23:27:24 GMT)
Criticality of quantum energy teleportation at phase transition points
in quantum field theory [0.0] 伝送エネルギー量と理論の位相図との間には密接な関係があることが示される。
この結果は、量子通信と量子コンピューティングの観点から、場論の位相図に新しい意味を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 13:51:50 GMT)
CAPoW: Context-Aware AI-Assisted Proof of Work based DDoS Defense [0.0] 通信中に遅延を適応的に注入するコンテキスト対応のアンチDDoSフレームワークであるCAPoWを紹介する。
CAPoWでは、セキュリティ専門家が、AIシステムによって学習可能な関連する要求コンテキスト属性を定義することができる。
これらのコンテキスト属性には、IPアドレス、時間、フローレベル情報などのユーザリクエストに関する情報が含まれ、受信リクエストのコンテキストスコアを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:06:41 GMT)
Byte Pair Encoding for Symbolic Music [0.0] Byte Pair(BPE)がディープラーニングモデルの結果をどのように改善し、性能を向上するかを示す。
音楽生成と作曲の分類実験を行い,BPEが組込み学習に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 20:22:18 GMT)
Automatic Modulation Classification with Deep Neural Networks [0.0] その結果,拡張畳み込み,統計プール,圧縮・励起ユニットの組み合わせが最強性能分類器となることがわかった。
さらに、この最高の演奏者は、短い信号バースト、一般的な誤分類、異なる変調カテゴリーやモードでの演奏など、様々な基準で調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:16:06 GMT)
Adversarial Networks and Machine Learning for File Classification [0.0] 検査中のファイルの種類を正しく特定することは、法医学的な調査の重要な部分である。
本稿では、逆学習された機械学習ニューラルネットワークを用いてファイルの真の型を決定することを提案する。
半教師付き生成敵ネットワーク(SGAN)は,11種類のファイルの分類において97.6%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 19:40:03 GMT)
A stochastic approach to the quantum noise of a single-emitter nanolaser [0.0] 単一エミッタナノレーザーの強度量子ノイズを正確に計算することができる。
モデルは完全な量子シミュレーションと比較して検証される。
結果はレーザーにおける量子ノイズの基本的な性質に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 16:10:33 GMT)
A denoting diffusion model for fluid flow prediction [0.0] 本研究では,FluidDiff という非線形流体場予測のための新しい拡散生成モデルを提案する。
拡散過程を実行することにより、モデルは高次元力学系の複雑な表現を学習することができる。
ランゲヴィンサンプリングは、指定された初期条件下での流れ状態の予測を生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 11:30:40 GMT)
A critical look at deep neural network for dynamic system modeling [0.0] 本稿では,入力出力データを用いた動的システムのモデリングにおける(深度)ニューラルネットワークの能力に疑問を呈する。
線形時間不変(LTI)力学系の同定には、2つの代表的なニューラルネットワークモデルを比較する。
LTIシステムでは、LSTMとCFNNはノイズのないケースでも一貫したモデルを提供できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 09:03:05 GMT)
A Valid Self-Report is Never Late, Nor is it Early: On Considering the
"Right" Temporal Distance for Assessing Emotional Experience [0.0] 得られた情報の有効性について,刺激事象と経験を報告した瞬間との間の時間的距離の影響を強調した。
我々は,自己申告の妥当性を最大化する刺激の種類ごとに時間的距離の存在を擁護する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 15:28:31 GMT)
A Living Review of Quantum Computing for Plasma Physics [0.0] この文書の目的は、プラズマ物理学の実験的または理論的研究に量子コンピューティングアプローチを開発し応用する人々のために、定期的に最新の、そして完全な引用のリストを提供することである。
生きたドキュメントとして、最新の開発を統合するために可能な限り頻繁に更新されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 10:32:01 GMT)
A Deep Learning Method for Comparing Bayesian Hierarchical Models [0.0] 本稿では,任意の階層モデルに対してベイズモデルの比較を行う深層学習手法を提案する。
提案手法は,任意の実データアプリケーションに先立って,後続モデル確率の効率的な再推定と高速な性能検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 17:27:07 GMT)
A Comparison of Tiny-nerf versus Spatial Representations for 3d
Reconstruction [0.0] 我々は,小型NeRFと呼ばれるトレンドのニューラルネットワークレンダリングと,ロボット工学の地図として一般的に使用される他のボリューム表現との比較を行う。
実験により、小さなNeRFは他の表現の3倍のメモリスペースを必要とすることが示された。
処理時間の面では、小さなNeRFはモデルを計算するのに約6倍の時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Jan 2023 03:55:36 GMT)