Minimalistic Predictions to Schedule Jobs with Online Precedence
Constraints [117.8] オンライン優先制約による非サーボ的スケジューリングについて検討する。
アルゴリズムは、任意のジョブ依存に偏りがなく、前任者がすべて完了した場合に限り、ジョブについて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:17:15 GMT)
A theory of continuous generative flow networks [104.9] 生成フローネットワーク(Generative Flow Networks, GFlowNets)は、非正規化されたターゲット分布からサンプルを抽出するように訓練されたアモータイズされた変分推論アルゴリズムである。
本稿では、既存の離散GFlowNetと、連続的あるいはハイブリッドな状態空間を持つGFlowNetを包含する一般化GFlowNetの理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:37:56 GMT)
REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models [101.6] 本稿では,検索強化言語モデリングフレームワークREPLUGを紹介する。
言語モデル(LM)をブラックボックスとして扱い、調整可能な検索モデルで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:18:09 GMT)
Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized
Extragradient Methods [98.9] 2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。
本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:46:39 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） (Mon, 30 Jan 2023 08:50:00 GMT)
Principled Reinforcement Learning with Human Feedback from Pairwise or
$K$-wise Comparisons [92.6] RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)の理論的枠組みを提供する。
学習した報酬モデルに基づいてポリシーをトレーニングする際、MLEは失敗し、悲観的なMLEは特定のカバレッジ仮定の下で性能を改善したポリシーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:10:09 GMT)
STAIR: Learning Sparse Text and Image Representation in Grounded Tokens [84.1] 疎結合なセマンティック表現を構築することは、密度の高いプレゼンテーションと同程度、あるいはそれ以上に強力であることを示す。
CLIPモデルを拡張してスパーステキストと画像表現(STAIR)を構築し、画像とテキストをスパーストークン空間にマッピングする。
CLIPモデルでは、+4.9%$と+4.3%$絶対リコール@1の改善で大幅にパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:21:30 GMT)
PromptMix: Text-to-image diffusion models enhance the performance of
lightweight networks [83.1] ディープラーニングタスクは、人間のオペレーターに時間がかかりすぎるアノテーションを必要とする。
本稿では,既存のデータセットのサイズを人工的に向上するPromptMixを紹介する。
PromptMixは軽量ネットワークの性能を最大26%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） (Mon, 30 Jan 2023 14:15:47 GMT)
Hierarchical Imitation Learning with Vector Quantized Models [77.7] 我々は,専門家の軌跡におけるサブゴールの同定に強化学習を用いることを提案する。
同定されたサブゴールに対するベクトル量子化生成モデルを構築し,サブゴールレベルの計画を行う。
実験では、このアルゴリズムは複雑な長い水平決定問題の解法に優れ、最先端のアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:04:39 GMT)
Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and
Pacing Dynamics [77.7] オンライン広告プラットフォームで競合するオートバイディングアルゴリズムのゲームについて検討する。
本稿では,全ての制約を満たすことを保証し,個人の後悔を解消する勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:59:30 GMT)
Extracting Training Data from Diffusion Models [77.1] 拡散モデルはトレーニングデータから個々の画像を記憶し,生成時に出力することを示す。
生成とフィルタのパイプラインを用いて、最先端のモデルから数千以上のトレーニング例を抽出する。
さまざまな設定で何百もの拡散モデルをトレーニングし、モデリングとデータ決定の違いがプライバシに与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:53:09 GMT)
Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport [75.3] 本稿では,部分 OT マップの極限として ET マップを近似するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,おもちゃの例や未完成画像から画像への翻訳タスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:28:23 GMT)
ESC: Exploration with Soft Commonsense Constraints for Zero-shot Object
Navigation [75.1] 我々は,新しいゼロショットオブジェクトナビゲーション手法であるExploration with Soft Commonsense constraints (ESC)を提案する。
ESCは、事前訓練されたモデルのコモンセンス知識を、ナビゲーション経験のないオープンワールドオブジェクトナビゲーションに転送する。
MP3D, HM3D, RoboTHORのベンチマーク実験により, ESC法はベースラインよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:37:32 GMT)
GALIP: Generative Adversarial CLIPs for Text-to-Image Synthesis [74.7] 本稿では,高品質,効率的,高速,かつ制御可能なテキスト・ツー・イメージ合成を実現するために,ジェネレーティブ・アドリラルCLIPを提案する。
本モデルは合成速度を120倍に向上し, GANからスムーズな潜伏空間を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:58:23 GMT)
Improved Regret for Efficient Online Reinforcement Learning with Linear
Function Approximation [69.1] 線形関数近似による強化学習と,コスト関数の逆変化について検討した。
本稿では,未知のダイナミクスと帯域幅フィードバックの一般設定に挑戦する,計算効率のよいポリシ最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:26:39 GMT)
SoftTreeMax: Exponential Variance Reduction in Policy Gradient via Tree
Search [68.7] 我々は,計画を考慮したソフトマックスの一般化であるSoftTreeMaxを紹介する。
この分散を緩和する上で,木の拡大政策が果たす役割を初めて示す。
我々の分化可能なツリーベースのポリシーは、従来の単一サンプルベースの勾配ではなく、各環境における木の葉のすべての勾配を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:03:14 GMT)
Emergence of Maps in the Memories of Blind Navigation Agents [68.4] 動物ナビゲーション研究は、生物が環境の空間的表現(地図)を構築、維持する、という仮説を定めている。
私たちはマシン、具体的には人工知能(AI)ナビゲーションエージェントが、暗黙の(あるいは「メンタル」な)マップを構築しているかどうか尋ねる。
動物ナビゲーションとは異なり、エージェントの知覚システムを司法的に設計し、学習パラダイムを制御して代替ナビゲーション機構を無効化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:09:39 GMT)
DepGraph: Towards Any Structural Pruning [68.4] 本稿では,レイヤ間の依存性と包括的にグループ化されたパラメータを明示的にモデル化する,汎用的で完全な依存性グラフ(DepGraph)を提案する。
本研究では,画像用ResNe(X)t,DenseNet,MobileNet,Vision Transformer,グラフ用GAT,3Dポイントクラウド用DGCNN,言語用LSTM,言語用LSTMなど,さまざまなアーキテクチャやタスクに関する手法を広く評価し,単純なL1ノルム基準を用いても,提案手法が常に満足度の高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:02:33 GMT)
On student-teacher deviations in distillation: does it pay to disobey? [65.5] 自給自足が働くためには、生徒が何らかの理由で教師から逸脱しなければならないことを示す。
トレーニングの初期力学における偏差は重要でないことが分かっています。
次に、実験における学生-教師の偏差の役割を理解するために、2つの並列理論的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:25:02 GMT)
Learning to Speak from Text: Zero-Shot Multilingual Text-to-Speech with
Unsupervised Text Pretraining [65.3] 本稿では,対象言語に対するテキストのみのデータを用いたゼロショット多言語TS法を提案する。
テキストのみのデータを使用することで、低リソース言語向けのTSシステムの開発が可能になる。
その結果, 文字誤り率が12%未満のゼロショットTSは, 不可視言語の場合, 高い知能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:53:50 GMT)
MILO: Model-Agnostic Subset Selection Framework for Efficient Model
Training and Tuning [65.2] モデル学習からサブセット選択を分離するモデルに依存しないサブセット選択フレームワークMILOを提案する。
実験結果から、MILOはモデルを3ドル(約3,300円)でトレーニングし、ハイパーパラメータを20ドル(約2,300円)でチューニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:59:30 GMT)
Make-An-Audio: Text-To-Audio Generation with Prompt-Enhanced Diffusion
Models [65.2] マルチモーダル生成モデリングは、テキスト・ツー・イメージとテキスト・ツー・ビデオ生成においてマイルストーンを生み出した。
高品質のテキストオーディオペアを備えた大規模データセットの欠如、長期連続的なオーディオデータのモデリングの複雑さ、という2つの主な理由から、オーディオへの適用は依然として遅れている。
本稿では,これらのギャップに対処する急激な拡散モデルを用いたMake-An-Audioを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:44:34 GMT)
GibbsDDRM: A Partially Collapsed Gibbs Sampler for Solving Blind Inverse
Problems with Denoising Diffusion Restoration [64.9] 本稿では,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)の拡張であるGibbsDDRMを提案する。
提案手法は問題に依存しないため,様々な逆問題に対して事前学習した拡散モデルを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 06:27:48 GMT)
EDSA-Ensemble: an Event Detection Sentiment Analysis Ensemble
Architecture [63.9] Sentiment Analysisを使って、イベントに属する各メッセージの極性やイベント全体を理解することで、オンラインソーシャルネットワークにおける重要なトレンドやダイナミクスに関する一般的な感情や個人の感情をよりよく理解することができます。
本研究では,ソーシャルメディアから現在起きているイベントの極性検出を改善するために,イベント検出と知覚分析を用いた新しいアンサンブルアーキテクチャEDSA-Ensembleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:56:08 GMT)
Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their
Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces [63.8] 対称性は、考慮できる事前情報の最も基本的な形態の1つである。
本研究では,非ユークリッド空間の非常に大きなクラス上に定常ガウス過程を構築するための構築的および実践的手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:27:12 GMT)
Hierarchical Programmatic Reinforcement Learning via Learning to Compose
Programs [58.9] 本稿では,プログラムの組込み空間を学習し,事前生成したプログラムデータセットから多様なプログラムをパラメータ化する手法を提案する。
励ましの結果にもかかわらず、LEAPSが生成できるプログラムポリシーはプログラムデータセットの分布によって制限される。
本稿では,学習プログラム埋め込み空間からサンプル化した一連のプログラムを構成するメタ政治の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:50:46 GMT)
Data-driven soiling detection in PV modules [58.7] 太陽光発電モジュールの土質比を推定する問題について検討した。
私たちのアルゴリズムの重要な利点は、ラベル付きデータでトレーニングする必要がない、土壌を推定することです。
実験により, 土質比を推定するための工法として, 現状を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:35:47 GMT)
Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning [56.8] GPT-3.5 (ge$ 175B) から T5 変種 (le$ 11B) までを蒸留できることを示す。
対象タスクに対するモデルの能力を専門化するモデル特殊化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:51:19 GMT)
Deep networks for system identification: a Survey [56.3] システム識別は、入力出力データから動的システムの数学的記述を学習する。
同定されたモデルの主な目的は、以前の観測から新しいデータを予測することである。
我々は、フィードフォワード、畳み込み、リカレントネットワークなどの文献で一般的に採用されているアーキテクチャについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:38:31 GMT)
Active Learning for Multilingual Semantic Parser [56.1] 多言語意味解析(AL-MSP)のための最初の能動的学習手法を提案する。
AL-MSPは翻訳対象の既存のデータセットからサブセットのみを選択する。
実験の結果,AL-MSPは理想的な選択法で翻訳コストを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:19:29 GMT)
On the Interaction between Node Fairness and Edge Privacy in Graph
Neural Networks [54.9] 本稿では,GNNの公平性とプライバシとの相互作用を初めて考察する。
ノードの個別の公平性が向上すると、エッジプライバシのリスクが増加することを実証的に確認する。
本稿では, 公正な再重み付けとプライバシに配慮したグラフ構造摂動モジュールをリトレーニング機構に実装することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:52:23 GMT)
Equivariant Architectures for Learning in Deep Weight Spaces [54.6] 重み空間の学習のための新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
入力として、事前訓練された不変量の重みとバイアスの連結をとる。
これらのレイヤを3つの基本的な操作で実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:50:33 GMT)
ForkMerge: Overcoming Negative Transfer in Multi-Task Learning [54.2] 複数のタスクを同時に学習すると、個別に学習するよりもパフォーマンスが悪くなります。
ForkMergeは、モデルを異なるタスク重みを持つ複数のブランチに定期的にフォークし、動的にマージして有害パラメータの更新をフィルタリングする。
一連のマルチタスク学習タスクにおいて、ForkMergeは最先端のメソッドよりも改善されたパフォーマンスを実現し、負の転送を回避している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:27:02 GMT)
Crawling the Internal Knowledge-Base of Language Models [54.0] 本稿では,言語モデルの内部知識ベースである「クローリング」の手順について述べる。
我々は、数十のシードエンティティから始まるグラフのクローリングに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:03:36 GMT)
Unlocking Slot Attention by Changing Optimal Transport Costs [53.7] MESHは、非正規化された最適輸送と正規化された最適輸送の速度を結合する断続モジュールである。
複数のオブジェクト中心学習ベンチマークでMESHを用いてスロットアテンションを評価し,各設定においてスロットアテンションよりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:59:21 GMT)
Advancing Radiograph Representation Learning with Masked Record Modeling [52.0] 我々は2つの相補的な目的として自己と報告の補完を定式化し、マスク付きレコードモデリング(MRM)に基づく統一的な枠組みを提案する。
MRMは、知識強化されたセマンティック表現を学ぶためのマルチタスクスキームに従って、マスクされた画像パッチとマスクされたレポートトークンを再構築する。
具体的には、MRMはラベル効率の良い微調整において優れた性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:33:32 GMT)
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey [50.2] 近年の深層学習の急速な発展は,産業用画像異常検出(IAD)のマイルストーンとなった
本稿では,ディープラーニングによる画像異常検出手法の総合的なレビューを行う。
画像異常検出のオープニング課題をいくつか取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 01:21:59 GMT)
Refined Regret for Adversarial MDPs with Linear Function Approximation [50.0] 我々は,損失関数が約1,300ドル以上のエピソードに対して任意に変化するような,敵対的決定過程(MDP)の学習を検討する。
本稿では,同じ設定で$tildemathcal O(K2/3)$に対する後悔を改善する2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:37:21 GMT)
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image
Encoders and Large Language Models [48.6] BLIP-2は視覚言語による事前学習のための汎用的で効率的な事前学習戦略である。
市販のフリーズイメージエンコーダとフリーズされた大型言語モデルから、ビジョン言語による事前トレーニングをブートストラップする。
BLIP-2は、既存の手法に比べてトレーニング可能なパラメータが大幅に少ないにもかかわらず、様々な視覚言語タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:56:51 GMT)
On Robustness of Prompt-based Semantic Parsing with Large Pre-trained
Language Model: An Empirical Study on Codex [48.6] 本稿では,大規模なプロンプトベース言語モデルであるコーデックスの対角的ロバスト性に関する最初の実証的研究について述べる。
この結果から, 最先端の言語モデル(SOTA)は, 慎重に構築された敵の例に対して脆弱であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:21:00 GMT)
LongEval: Guidelines for Human Evaluation of Faithfulness in Long-form
Summarization [48.0] LongEvalは、長文要約における人間の忠実性評価のためのガイドラインのセットである。
異なる領域における2つの長文要約データセットのアノテーション研究にLongEvalをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:31:48 GMT)
Looped Transformers as Programmable Computers [48.0] 本稿では,トランスフォーマーネットワークを,特定の重みでプログラミングし,ループに配置することで,ユニバーサルコンピュータとして利用するフレームワークを提案する。
我々の入力シーケンスは、データ読み書きのための命令とメモリからなるパンチカードとして機能する。
この変換器は、入力によって指示され、基本計算器、基本線形代数ライブラリ、およびバックプロパゲーションを用いたコンテキスト内学習アルゴリズムをエミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:57:31 GMT)
Protein Representation Learning via Knowledge Enhanced Primary Structure
Modeling [47.7] タンパク質表現学習のための知識探索型タンパク質自動エンコーダ(KeAP)を提案する。
KeAPはタンパク質表現学習のためのトークンレベルの知識グラフ探索を行う。
我々は、9つの下流アプリケーションにおいて、KeAPが従来よりも一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:33:15 GMT)
Near Optimal Private and Robust Linear Regression [47.3] 本稿では,2つのアルゴリズムを改良したDP-SGDアルゴリズムを提案する。
ラベル破壊の下では、これは$(varepsilon,delta)$-DPとロバスト性の両方を保証する最初の効率的な線形回帰アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:33:26 GMT)
Audio-Visual Segmentation with Semantics [45.6] オーディオ・ビジュアル・セグメンテーション(AVS)と呼ばれる新しい問題を提案する。
ゴールは、画像フレームの時点で音を生成するオブジェクトのピクセルレベルのマップを出力することである。
AVSBench という,可聴ビデオ中のオブジェクトの音声に対する画素単位のアノテーションを提供する,最初の音声-視覚的セグメンテーションベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:53:32 GMT)
AudioEar: Single-View Ear Reconstruction for Personalized Spatial Audio [44.5] 単一視点画像を用いて3次元人間の耳を再構成し,パーソナライズされた空間音声を実現することを提案する。
視覚と音響のギャップを埋めるために,再建された耳メッシュと市販の3D人体を一体化するためのパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:15:50 GMT)
Do We Really Need Graph Neural Networks for Traffic Forecasting? [44.3] 我々は,SimSTと題して,恥ずかしく単純だが極めて効果的なアプローチを提案する。
SimSTは2つの空間学習手法によりGNNの有効性を近似する。
我々は,SimSTの有効性を効率と有効性の観点から評価するために,5つの交通ベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 01:30:04 GMT)
Adaptive Computation with Elastic Input Sequence [42.6] 本稿では,適応テープトークンによるニューラルネットワークの動的計算を可能にする新しい戦略であるAdaTapeを提案する。
AdaTapeは、既存のアーキテクチャに動的リード・アンド・ライトテープを装着することで、弾性的な入力シーケンスを使用する。
AdaTapeは計算コストを抑えながら性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:57:24 GMT)
Shape-aware Text-driven Layered Video Editing [39.6] 形状変化に対処する形状認識型テキスト駆動ビデオ編集手法を提案する。
まず、入力と編集されたすべてのフレーム間の変形場を伝搬する。
次に、事前学習したテキスト条件拡散モデルを用いて、形状歪みを補正し、目に見えない領域を完成させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:41:58 GMT)
M3FAS: An Accurate and Robust MultiModal Mobile Face Anti-Spoofing
System [36.9] フェイスプレゼンテーションアタック(FPA)は、様々な悪意あるアプリケーションを通じて、公衆の懸念を高めている。
我々は、M3FASという、正確で堅牢なマルチモーダル・モバイル・フェイス・アンチ・スポーフィング・システムを考案し、上記の問題を克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:37:04 GMT)
SingSong: Generating musical accompaniments from singing [35.8] 入力ボーカルに付随する楽器音楽を生成するシステムであるSingSongについて述べる。
同じ音声入力と比較して、リスナーはSingSongが生成したインストゥルメンタルに対して重要な嗜好を表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:53:23 GMT)
Generalization on the Unseen, Logic Reasoning and Degree Curriculum [33.8] 本稿では,GOTU設定の一般化に着目した論理関数の学習について考察する。
我々は,(S)GDで訓練されたネットワークアーキテクチャがGOTUの下でどのように機能するかを検討する。
本稿では,トランスフォーマー,ランダム特徴モデル,対角線ネットワークなどを含むネットワークモデルのクラスについて,その見知らぬ部分でMin-degree-interpolator (MDI) を学習したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:44:05 GMT)
PointSmile: Point Self-supervised Learning via Curriculum Mutual
Information [33.7] 本稿では,クラウドオブジェクトの複製にまたがるカリキュラム相互情報(CMI)を最大化することで,再構成不要な自己教師型学習パラダイムを提案する。
PointSmileは、簡単なカリキュラムから始まり、そのカリキュラムの難しさを徐々に増す、人間のカリキュラム学習を模倣するように設計されている。
我々は、オブジェクト分類やセグメンテーションを含む下流タスクにおけるPointSmileの有効性とロバスト性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 09:18:54 GMT)
Improving Adversarial Transferability with Scheduled Step Size and Dual
Example [33.0] 反復型高速勾配符号法により生じる逆例の転送性は,反復数の増加に伴って低下傾向を示すことを示す。
本稿では,スケジューリングステップサイズとデュアルサンプル(SD)を用いて,良性サンプル近傍の対角情報を完全に活用する新しい戦略を提案する。
提案手法は,既存の対向攻撃手法と容易に統合でき,対向移動性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:13:46 GMT)
Rendering the Directional TSDF for Tracking and Multi-Sensor
Registration with Point-To-Plane Scale ICP [30.0] Directional Truncated Signed Distance Dense (DTSDF)は、通常のTSDFの拡張である。
DTSDFから深度と色を描画する手法を提案する。
提案手法は,マップ化されたシーンのトラッキング性能の向上と再使用性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:46:03 GMT)
The Fair Value of Data Under Heterogeneous Privacy Constraints [28.7] フェアネスの公理的定義を、祝福されたシェープリー値に類似して提案する。
第2の概念では、公正性はユーザ間でのみ定義され、潜在的公正性に制約されたメカニズム設計の問題につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:51:03 GMT)
Guiding Online Reinforcement Learning with Action-Free Offline
Pretraining [28.1] Action-Free Guide(AF-Guide)は、アクションフリーオフラインデータセットから知識を抽出することでオンライントレーニングをガイドする手法である。
AF-Guideは、アクションフリーオフラインデータセットの知識により、オンライントレーニングにおけるサンプル効率とパフォーマンス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） (Mon, 30 Jan 2023 13:30:56 GMT)
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic
Segmentation [27.8] 本研究では,モバイルセマンティックセグメンテーションのための圧縮強化Axial TransFormer(SeaFormer)を提案する。
モバイルフレンドリーなライバルとTransformerベースのライバルに勝って、パフォーマンスが良く、レイテンシも低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:34:16 GMT)
KG-BERTScore: Incorporating Knowledge Graph into BERTScore for
Reference-Free Machine Translation Evaluation [27.4] 本稿では,多言語知識グラフをBERTScoreに組み込んで,KG-BERTScoreというメトリクスを提案する。
我々の測定値であるKG-BERTScoreは、参照なし機械翻訳評価の最先端指標よりも、人間の判断との総合的な相関性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:12:15 GMT)
A Framework for Adapting Offline Algorithms to Solve Combinatorial
Multi-Armed Bandit Problems with Bandit Feedback [27.0] 離散オフライン近似アルゴリズムをサブ線形$alpha$-regretに適応するための一般的なフレームワークを提供する。
適応手順は、オフライン近似アルゴリズムの明示的な知識さえ必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:18:06 GMT)
Benchmarking Robustness to Adversarial Image Obfuscations [26.7] 悪意あるアクターは、機械学習モデルが正しい決定に達するのを防ぐために、イメージを侵害するポリシーを難なくすることができる。
ImageNetに基づくこのベンチマークは、悪意のあるアクターによって生成される難読化のタイプをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:36:44 GMT)
Robust Attributed Graph Alignment via Joint Structure Learning and
Optimal Transport [26.6] 本稿では,構造化学習と最適輸送アライメントを併用した教師なしグラフアライメントフレームワークSLOTAlignを提案する。
マルチビュー構造学習を取り入れて、グラフ表現能力を高め、グラフ間で継承された構造と特徴の不整合の影響を低減する。
提案したSLOTAlignは、7つの教師なしグラフアライメント法と5つの特殊なKGアライメント法よりも優れた性能と強いロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:41:36 GMT)
Deep learning numerical methods for high-dimensional fully nonlinear
PIDEs and coupled FBSDEs with jumps [26.3] 高次元放物型積分微分方程式(PIDE)を解くためのディープラーニングアルゴリズムを提案する。
ジャンプ拡散過程はブラウン運動と独立補償ポアソンランダム測度によって導出される。
この深層学習アルゴリズムの誤差推定を導出するために,マルコビアンの収束,オイラー時間離散化の誤差境界,および深層学習アルゴリズムのシミュレーション誤差について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:55:42 GMT)
Response-act Guided Reinforced Dialogue Generation for Mental Health
Counseling [25.5] 本稿では、メンタルヘルスカウンセリング会話のための対話行動誘導応答生成器READERについて述べる。
READERは変換器上に構築されており、次の発話に対する潜在的な対話行為d(t+1)を共同で予測し、適切な応答u(t+1)を生成する。
ベンチマークカウンセリング会話データセットであるHOPE上でREADERを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:53:35 GMT)
Zero-shot Clarifying Question Generation for Conversational Search [25.5] 本稿では,質問テンプレートとクエリファセットの両方を用いて,効果的かつ正確な質問生成を導く制約付き質問生成システムを提案する。
実験の結果,提案手法は既存のゼロショットベースラインよりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:43:02 GMT)
ERA-Solver: Error-Robust Adams Solver for Fast Sampling of Diffusion
Probabilistic Models [25.5] 拡散確率モデル(DDPM)の低サンプリング効率は、さらなる応用を制限する。
我々はエラーロストなAdamsソルバ(ERA-r)を構築する。
Cifar10, LSUN-Church, LSUN-Bedroomの実験では, 画像生成のためのERA-r 5.14, 9.42, 9.69 Fenchel Inception Distance(FID)を提案し, ネットワーク評価は10であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:32:47 GMT)
Active Sequential Two-Sample Testing [24.9] 2つのサンプルを生成する分布が同一かどうかを2サンプルテストで検証した。
サンプル測定(またはサンプル特徴)が安価にアクセスできるが、グループメンバーシップ(またはラベル)が高価である新しいシナリオにおいて、この2サンプルテストの問題を提起する。
そこで本研究では,サンプルラベルを逐次的にクエリして問題に対処する,最初のEmphactive two-sampleテストフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:23:49 GMT)
Tagging before Alignment: Integrating Multi-Modal Tags for Video-Text
Retrieval [23.4] 近年,映像テキスト検索のための視覚言語アライメント学習が注目されている。
本稿では,タグ付けによってマルチモーダル情報を明示的に統合し,タグをアンカーとして使用することにより,ビデオテキストのアライメントを向上する。
ビデオとテキストの相互作用を強化するために,映像,タグ,テキストのトリプルト入力による共同モーダルエンコーダを構築し,さらに2つの教師付きタスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 03:53:19 GMT)
Knowledge Transfer from Pre-trained Language Models to Cif-based Speech
Recognizers via Hierarchical Distillation [22.7] 本稿では,CIF(Continuous Integration-and-fire)に基づくASRモデルに基づく階層的知識蒸留法を提案する。
具体的には, PLM から ASR モデルへの知識を, 音響レベルでは対照的な損失を伴うクロスモーダル蒸留を適用し, 言語レベルでは回帰損失を伴う蒸留を適用して蒸留する。
AISHELL-1データセットでは、元のCIFモデルよりも15%の誤差率削減を実現し、最先端モデルに匹敵する性能(開発/テストでは3.8%/4.1%)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:44:55 GMT)
Anchor-Based Adversarially Robust Zero-Shot Learning Driven by Language [22.3] ゼロショット環境での対角的堅牢性を改善するために,言語駆動型アンカー型対角訓練戦略を提案する。
本手法は,攻撃条件のほとんどにおいて,従来の対角的かつ頑健な対角的一発的手法を超越して,ゼロショット対角的性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:34:43 GMT)
SMDP-Based Dynamic Batching for Efficient Inference on GPU-Based
Platforms [22.1] 本稿では、効率とレイテンシのバランスをとる動的グラフィックポリシーを提供することを目的とする。
提案されたソリューションは、消費電力とレイテンシのバランスをとる上で、顕著な柔軟性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:19:16 GMT)
On the Complexity of Enumerating Prime Implicants from Decision-DNNF
Circuits [21.4] 本稿では,決定分解可能な否定正規回路(dec-DNNF)で表されるブール関数の素命令を列挙する問題EnumIPについて考察する。
出力列挙問題のクラスであるOutputPと、より正確にはインクリメンタル時間列挙問題のクラスであるIncPのクラスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:23:45 GMT)
Adapting Step-size: A Unified Perspective to Analyze and Improve
Gradient-based Methods for Adversarial Attacks [21.2] 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） (Mon, 30 Jan 2023 01:48:21 GMT)
Incomplete Multi-view Clustering via Prototype-based Imputation [20.9] 不完全なマルチビュークラスタリング(IMvC)による2つの特徴の発見方法について検討する。
我々は、ビュー固有のプロトタイプを学習するために、デュアルアテンション層とデュアルコントラスト学習損失を利用する新しいデュアルストリームモデルを設計する。
ビューが欠落した場合,本モデルでは,欠落したビューのプロトタイプと,観察されたビューから受け継いだサンプル-プロトタイプ関係を用いてデータリカバリを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 03:52:24 GMT)
Exploring AI Ethics of ChatGPT: A Diagnostic Analysis [19.9] 大きな言語モデル(LLM)は要約ソフトウェアやコピーライターなどのビジネスに大きな影響を与えている。
観察の結果、LSMは社会的偏見と毒性を示し、無責任な結果の倫理的および社会的危険を生じさせる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:20:48 GMT)
A Bias-Variance-Privacy Trilemma for Statistical Estimation [19.5] 任意の分布に対して低バイアス,低分散,低プライバシ損失を同時に有するアルゴリズムは存在しないことを実証する。
分布が対称であると仮定した場合、近似差分プライバシーの下では、偏りのない平均推定が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:40:20 GMT)
Evaluating Neuron Interpretation Methods of NLP Models [19.3] 本稿では,ニューロン解析法と他の手法との整合性を評価する評価フレームワークを提案する。
本稿では,大きなニューロン解釈法の比較分析を行った。
これにより、20のコンセプトと3つの事前学習モデルを用いた新しい手法の評価が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:04:35 GMT)
RREx-BoT: Remote Referring Expressions with a Bag of Tricks [19.0] 本研究では,未観測環境における物体の探索に視覚言語スコアリングモデルを用いる方法を示す。
私たちは、我々のモデルを現実世界のTurtleBotプラットフォーム上でデモし、このアプローチの単純さと有用性を強調します。
本分析では,3次元座標と文脈の利用から,視覚言語モデルから大規模3次元検索空間への一般化に至るまで,この課題を達成する上で不可欠な「トリックの袋」を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:19:19 GMT)
Dynamical nuclear polarization for dissipation-induced entanglement in
NV centers [18.4] 本研究では,NV(Nitrogen-Vacancy)中心プラットフォーム上での2ビットエンタングルメントエンジンの実装を提案する。
量子ビットの役割は、2つのNV中心の電子スピン遷移によって行われ、双極子-双極子相互作用によって結合される。
散逸過程がデコヒーレンスよりもクビットバス力学を支配できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:25:13 GMT)
Half of an image is enough for quality assessment [17.7] 画像品質評価のための位置マスク変換器(IQA)を開発した。
画像の半分は画像の品質に自明に寄与するが、残りの半分は不可欠である。
このような観察は、CNNベースのIQAモデルにおいて、画像領域の半分が画像品質を支配することができるように一般化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:52:22 GMT)
Adversarially Slicing Generative Networks: Discriminator Slices Feature
for One-Dimensional Optimal Transport [17.1] GAN(Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器を極小目標で最適化することにより、ターゲットの確率分布を学習する。
本稿では,そのような最適化が,対象分布に近づいた勾配を持つ生成器を実際に提供するかどうかという問題に対処する。
逆スライシング生成ネットワーク(ASGN)と呼ばれる新しいGANトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:03:44 GMT)
Probing Out-of-Distribution Robustness of Language Models with
Parameter-Efficient Transfer Learning [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） (Mon, 30 Jan 2023 07:17:09 GMT)
The Secret of Metaphor on Expressing Stronger Emotion [16.4] 本研究は,メタファーがリテラルよりも強い感情を伝達する方法を探求する最初の研究である。
比喩のより具体的な性質は、感情表現において比喩が優越する理由の1つである。
さらに、リテラル言語はより具体的に表現することで、より強い感情を表現できるので、リテラル言語においても特異性は不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:36:02 GMT)
Importance Weighted Actor-Critic for Optimal Conservative Offline
Reinforcement Learning [15.9] A-Crabは複雑な環境でのオフライン強化学習のための新しいアルゴリズムである。
これは、疎外された重要度サンプリングフレームワークとアクター批判パラダイムを組み合わせたものである。
ミニマックス最適化問題を解くことなく実現した最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:53:53 GMT)
Alternating Updates for Efficient Transformers [15.4] 計算負担を伴わずにモデル容量を増大させる簡単な実装法であるAltUp(AltUp)を導入する。
各種変圧器モデルと言語タスクに関する実験により,多様なベンチマークの更新を交互に行う一貫した有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:06:05 GMT)
A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parametrization
and Linear Convergence [15.3] 一般パラメトリゼーションを自然に許容するミラー降下に基づくポリシー最適化のための新しいフレームワークを提案する。
本稿では,浅部ニューラルネットワークを用いたケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:21:48 GMT)
Pseudo 3D Perception Transformer with Multi-level Confidence
Optimization for Visual Commonsense Reasoning [15.0] Visual Commonsense Reasoning(VCR)を実行するフレームワークは、答えを選択する必要がある。
画像深度は、オブジェクトの擬似3次元(2D)位置を表すために導入された。
単語やオブジェクトからオブジェクトへの深度差によって誘導される注意機構を実現するために,深度対応トランスフォーマーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:43:28 GMT)
Causality-based CTR Prediction using Graph Neural Networks [14.9] 本稿では,グラフニューラルネットワークフレームワーク(Causal-GNN)における因果性に基づくCTR予測モデルを提案する。
オンライン広告のコンテキストにおいて、機能グラフ、ユーザグラフ、広告グラフの表現を統合する。
3つの公開データセットで実施された実験は、AUCとLoglossにおけるCausal-GNNの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:16:40 GMT)
Fine-Tuning Deteriorates General Textual Out-of-Distribution Detection
by Distorting Task-Agnostic Features [14.3] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力は、自然言語処理(NLP)モデルの安全なデプロイに不可欠である。
本研究は,意味的および非意味的変化を検出するための主流テキストOOD検出手法を評価するための第一歩である。
本稿では,タスク非依存およびタスク特化表現から得られた信頼スコアを統合する,GNOMEという単純なOODスコアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:01:13 GMT)
FractalAD: A simple industrial anomaly segmentation method using fractal
anomaly generation and backbone knowledge distillation [14.3] 本稿では FractalAD という産業用終端異常セグメンテーション手法を提案する。
このフラクタル異常発生法は、異常の完全な形態をサンプリングするために設計されている。
アブレーション試験の結果, フラクタル異常発生とバックボーン知識蒸留の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 09:03:10 GMT)
FedPass: Privacy-Preserving Vertical Federated Deep Learning with
Adaptive Obfuscation [14.0] 垂直連合学習(VFL)では、ラベル付き機能を持つアクティブパーティが受動的パーティの補助的機能を活用してモデル性能を向上させることができる。
VFLのトレーニング段階と推論段階のプライベートな特徴とラベルリークに関する懸念が広く研究されている。
本稿では, 適応難読化を利用して特徴とラベルを同時に保護する, 一般のプライバシー保護型垂直深層学習フレームワークであるFedPassを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:36:23 GMT)
Consistency Regularisation in Varying Contexts and Feature Perturbations
for Semi-Supervised Semantic Segmentation of Histology Images [14.0] この課題を軽減するために,一貫性に基づく半教師付き学習(SSL)アプローチを提案する。
SSLモデルは、コンテキストの変更や、限られたトレーニングデータのために一般化が不十分な特徴の摂動にも影響する可能性がある。
相互整合性トレーニングにより、エンコーダの特徴が異なる摂動に不変となり、予測信頼性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:21:57 GMT)
Quantifying Context Mixing in Transformers [14.0] 自己注意重みとその変換された変種は、トランスフォーマーモデルにおけるトークンとトークンの相互作用を分析するための主要な情報源となっている。
本稿では,トランスフォーマー用にカスタマイズされた新しいコンテキスト混合スコアであるValue Zeroingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:19:02 GMT)
Learning Control from Raw Position Measurements [13.8] VF-MC-PILCOというモデルベース強化学習(MBRL)アルゴリズムを提案する。
速度を直接測定できない機械システムに適用するために特別に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:50:37 GMT)
Online Loss Function Learning [13.8] ロス関数学習は、機械学習モデルの損失関数を設計するタスクを自動化することを目的としている。
基本モデルパラメータへの更新毎に,損失関数をオンラインに適応的に更新する新しい損失関数学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:22:46 GMT)
Single-Loop Switching Subgradient Methods for Non-Smooth Weakly Convex
Optimization with Non-Smooth Convex Constraints [13.8] 対象関数が弱凸で制約関数が凸である一般の非勾配制約最適化問題を考える。
ほぼ定常な点-点非滑らかな制約ループを求める際の複雑性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:13:14 GMT)
Designing an offline reinforcement learning objective from scratch [13.6] 本稿では,実際の政策実績と高い相関関係を持つオフライン政策のスコアリング指標を提案する。
我々は、相対的に高いリターンをもたらすアクションを模倣するポリシーに高いスコアを与えるスコアを設計するために、対照的な学習フレームワークを活用します。
我々のアルゴリズムは、他の教師付き学習手法に比べて、ポリシーネットワークのネットワーク容量がはるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:51:13 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） (Mon, 30 Jan 2023 05:14:51 GMT)
Mono-STAR: Mono-camera Scene-level Tracking and Reconstruction [13.3] 我々は,意味融合,高速モーショントラッキング,非剛性物体の変形,トポロジ的変化を同時にサポートする最初のリアルタイム3次元再構成システムであるMono-STARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:17:03 GMT)
Understanding Self-Distillation in the Presence of Label Noise [13.1] 自己蒸留(英: Self-distillation, SD)は、まず引用教師モデルを訓練し、次にその予測を用いてテクスリサマアーキテクチャーを用いて引用者モデルを訓練する過程である。
経験的に、SDはいくつかの設定でパフォーマンス向上をもたらすことが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:50:30 GMT)
Deep Monocular Hazard Detection for Safe Small Body Landing [12.9] 危険検出と回避は、将来ロボットによる小型ボディサンプルの回収と着陸ミッションの鍵となる技術である。
本研究では,単一の単眼画像から直接着地安全性を予測するために,深いセマンティックセグメンテーション技術を活用する新しい安全マッピングパラダイムを提案する。
本研究は,OSIRIS-RExミッションから得られたサンプルの実際のその場画像に対して,高精度かつ正確な安全マッピング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:40:46 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） (Mon, 30 Jan 2023 17:53:24 GMT)
CHeart: A Conditional Spatio-Temporal Generative Model for Cardiac
Anatomy [12.9] 心臓画像解析における2つの重要な疑問は、画像から心臓の解剖と運動を評価することである。
本研究では,心臓の4次元時間解剖と非画像的臨床因子との相互作用を記述する条件生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:36:12 GMT)
Edge-guided Multi-domain RGB-to-TIR image Translation for Training
Vision Tasks with Challenging Labels [12.7] 注釈付き熱赤外(TIR)画像データセットの不足は、TIR画像ベースのディープラーニングネットワークを妨害し、RGBと同等の性能を持つ。
本稿では,エッジ保存に着目したマルチドメインRGBからTIRへの変換モデルを提案する。
我々は、終点誤差を平均56.5%改善した深部TIR画像に基づく光フロー推定と物体検出の教師あり学習を可能にし、最高の物体検出mAPは23.9%とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 06:44:38 GMT)
LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain [12.3] 法的なNLP文献を調査し、LEXTREMEを作成する24言語を含む11のデータセットを選択した。
ベストベースライン(XLM-R大)は、両方のデータセットアグリゲーションが言語アグリゲーションスコア61.3を達成する。
これは、LEXTREMEが依然として非常に困難であり、改善の余地が十分にあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:05:08 GMT)
How Far Can It Go?: On Intrinsic Gender Bias Mitigation for Text
Classification [12.2] そこで,本研究では,本態性バイアス緩和戦略が下流テキスト分類タスクに与える影響について検討する。
それぞれの緩和技術は、固有のバイアス対策からバイアスを隠すことができるが、すべてではないことを示す。
我々は、本質的なバイアス軽減手法と、下流タスクに対する他の公平な介入を組み合わせることを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:05:48 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） (Mon, 30 Jan 2023 08:48:51 GMT)
Incorporating Recurrent Reinforcement Learning into Model Predictive
Control for Adaptive Control in Autonomous Driving [11.7] モデル予測制御(MPC)は、強力な制御技術として自律運転タスクに大きな注目を集めている。
本稿では,この問題を部分的に観測されたマルコフ決定過程(POMDP)として再検討する。
次に、最適かつ適応的な制御のために、リカレント強化学習(RRL)を通して、動的モデルのパラメータを継続的に適応させるリカレントポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:11:07 GMT)
Fast Resolution Agnostic Neural Techniques to Solve Partial Differential
Equations [11.7] 本稿では,PDEを数値的に近似する従来の手法と最近の機械学習に基づく手法を包括的に要約する。
我々は、PDEの解演算子を学習するための新しい高速アプローチ(1000x)であるニューラル演算子を中心として、いくつかの重要なアーキテクチャを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:29:33 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） (Mon, 30 Jan 2023 01:34:09 GMT)
Adversarial Attacks on Adversarial Bandits [10.9] 攻撃者は,任意の非相対的帯域幅アルゴリズムをミスリードして,準最適目標アームを選択することができることを示す。
この結果は、現実世界の盗賊ベースのシステムにおける重要なセキュリティ上の懸念を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:51:39 GMT)
Fairness and Accuracy under Domain Generalization [10.7] 機械学習アルゴリズムが特定の社会グループに偏っているのではないかという懸念が持ち上がっている。
MLモデルを公平にするための多くのアプローチが提案されているが、トレーニングとデプロイメントにおけるデータ分散が同一であるという仮定に依存しているのが一般的である。
本研究では,テスト時のデータのサンプル化が可能な領域一般化の下でのフェアネスと精度の両面について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:10:17 GMT)
Optimal Decision Tree Policies for Markov Decision Processes [10.6] マルコフ決定過程(MPD)におけるサイズ制限決定木の最適化について検討する。
これは、模倣学習の固有の欠点、すなわち、複雑なポリシーが、サイズ制限木を使って表現できないことによるものである。
一般的に、機械学習モデルの性能と解釈可能性の間にはトレードオフがあるが、OMDTは3の深さに制限され、しばしば最適限に近い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:51:02 GMT)
Approximating DTW with a convolutional neural network on EEG data [9.4] 動的時間ラッピング(DTW)の高速かつ微分可能な近似法を提案する。
提案手法は,計算効率が向上した他のDTW主近似と同等以上の精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:27:47 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） (Mon, 30 Jan 2023 17:49:30 GMT)
Distributed Stochastic Optimization under a General Variance Condition [9.2] 我々は、有界分散最適化問題の解法として、古典的なFedAvgアルゴリズムを再検討する。
定常点へのほぼ確実な収束も、この条件の下で確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 05:48:09 GMT)
Modelling the performance of delivery vehicles across urban
micro-regions to accelerate the transition to cargo-bike logistics [9.2] 都市部のバン配達の半分以上は、より速い速度、短い駐車時間、より効率的なルートのために、貨物用自転車に取って代わることができる。
都市部にまたがる様々な車両の相対的な配送性能をモデル化することで、機械学習は、オペレーターが貨物自転車を船体に加えることのビジネス的および環境的影響を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:47:01 GMT)
Accurate Gaze Estimation using an Active-gaze Morphable Model [9.2] 画像から直接視線方向を後退させるのではなく、3次元形状モデルを追加することで視線推定精度が向上することを示す。
我々はこれを幾何学的頂点モデルに当てはめ、アクティブ・ゲイズ3DMMを与える。
本手法は,地上の真理視原点にアクセスすることなく,地上の真理視原点とカメラパラメータのみを用いて学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:51:14 GMT)
Polynomial Preconditioning for Gradient Methods [9.1] 対称性によって生成される新しいプレコンディショナー群を提案する。
条件番号の証明可能な改善を施した一階最適化手法を提供する。
グラディエントおよびファストグラディエントメソッドにプレコンディショニングを組み込む方法を示し、それに対応するグローバルな複雑性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:55:38 GMT)
Complexity of Gaussian boson sampling with tensor networks [8.9] 我々は、最先端ハードウェアアクセラレーターによる計算時間を著しく短縮するカスタム構築アルゴリズムを開発した。
N_textoutproptosqrtN$は、効率と非効率の古典的シミュレーションの境界を示す入力光子の数において、生き残った光子の数をスケーリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:10:39 GMT)
On the Statistical Benefits of Temporal Difference Learning [8.8] アクションのデータセットと結果の長期的な報酬が与えられた場合、直接推定アプローチは値関数に適合する。
直感的な逆軌道プーリング係数は, 平均二乗誤差の減少率を完全に特徴付けることを示す。
2つの状態における値対号差の推定が劇的に改善できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:02:25 GMT)
PaCaNet: A Study on CycleGAN with Transfer Learning for Diversifying
Fused Chinese Painting and Calligraphy [8.7] そこで我々は,CycleGANをベースとしたPaCaNetを提案する。
単発学習を用いて、事前学習されたモデルの創造性を向上し、融合した画像の内容の多様化を図る。
われわれのアプローチは、中国語のヒエログリフ文字の起源に根ざした独特の美的体験を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:22:10 GMT)
Contextual Dynamic Prompting for Response Generation in Task-oriented
Dialog Systems [8.4] 応答生成はタスク指向対話システムにおいて重要なコンポーネントの1つである。
本稿では,対話コンテキストからプロンプトを学習するテキスト動的プロンプトを実現する手法を提案する。
文脈的動的プロンプトは,3つの絶対点で構造化されたテキスト合成スコア citemehri-etal 2019 を用いて応答生成を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:26:02 GMT)
On Second-Order Scoring Rules for Epistemic Uncertainty Quantification [8.3] 本研究では,2次学習者が不確実性を忠実に表現する動機となる損失関数が存在しないことを示す。
この結果を証明するための主要な数学的ツールとして,2次スコアリングルールの一般化概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:59:45 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） (Mon, 30 Jan 2023 16:07:57 GMT)
Curvature Filtrations for Graph Generative Model Evaluation [7.9] 曲線はグラフのそのような性質の一つを構成しており、最近はグラフの特徴付けに有用であることが証明され始めている。
我々は,グラフ曲率記述子とトポロジカルデータ解析の最先端手法を組み合わせて,グラフ生成モデルを評価するための頑健で表現力豊かな記述子を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:10:30 GMT)
Optimal Decision Trees For Interpretable Clustering with Constraints [7.8] 制約クラスタリング(Constrained clustering)は、制約として定式化された限られた量のラベル付きデータを使用する半教師付きタスクである。
本稿では、クラスタリング制約をサポートする解釈可能なクラスタリングのための新しいSATベースのフレームワークを提案する。
また,ユーザが提供する制約の解釈可能性と満足度とのトレードオフについて,新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 05:34:49 GMT)
"All of the White People Went First": How Video Conferencing
Consolidates Control and Exacerbates Workplace Bias [7.7] ビデオ会議(VC)は、職場会議においてますます一般的なメディアである。
本稿では,VCツールがミーティングにおけるバイアスの増加や軽減にどのように貢献するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:55:06 GMT)
Convolutional Neural Network-Based Automatic Classification of
Colorectal and Prostate Tumor Biopsies Using Multispectral Imagery: System
Development Study [7.6] 生検標本の多スペクトル画像から大腸癌と前立腺腫瘍を分類するためのCNNモデルを提案する。
その結果,前立腺および大腸のデータセットの平均検査精度は99.8%と99.5%と優れた成績を示した。
提案したCNNアーキテクチャは,大腸癌と前立腺癌を分類する上で,最も優れたシステムであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:28:25 GMT)
Planning Multiple Epidemic Interventions with Reinforcement Learning [7.5] 最適な計画は、寿命の最小限の損失、病気の重荷、経済的コストによる流行を抑制することである。
最適な計画を見つけることは、現実的な設定における難解な計算問題である。
我々は、最先端のアクター-批評家強化学習アルゴリズムを、全体的なコストを最小化する計画の探索に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:51:24 GMT)
Equivariant Differentially Private Deep Learning [7.5] 本稿では,DPトレーニングにステアブル同変畳み込みネットワークを導入し,より効率的な特徴量向上モデルを提案する。
我々のモデルは、CIFAR-10における現在のSOTA性能を、様々な$varepsilon$-valueで最大で9%の性能で上回ることができることを示した。
我々の結果は、パラメータを最適に活用し、コンピュータビジョンのためのプライベートと非プライベートのディープラーニングの間のプライバシーとユーティリティのギャップを埋める効率的なモデルアーキテクチャへの大きな一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:43:47 GMT)
Winning Solution of Real Robot Challenge III [7.4] 本稿では,Real Robot Challenge (RRC) 2022における実ロボットフェーズの勝利について紹介する。
今年の課題は、オフライン強化学習(RL)や模倣学習を用いて、巧妙な操作タスクを解決することである。
我々の実験では、専門家データセットから学習すると、標準的な行動クローン(BC)が最先端のオフラインRLアルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:55:02 GMT)
Falsification of Internal and External Validity in Observational Studies
via Conditional Moment Restrictions [6.9] RCTと観察研究の両方からのデータから、内部および外部の妥当性に関する仮定は、観測可能で検証可能な意味を持つ。
これらのCMRを因果効果、つまり「因果コントラスト」で表現することは、個別の反事実的手段とは対照的に、より信頼性の高いファルシフィケーションテストを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:16:16 GMT)
Efficient and Effective Methods for Mixed Precision Neural Network
Quantization for Faster, Energy-efficient Inference [6.7] ネットワークの精度を下げるための量子化は、ネットワークを単純化する強力な技術である。
ネットワークの各層は量子化に対する感度が異なる可能性があるため、混合精度量子化法は各層の精度を選択的に調整し、最小のタスク性能の低下を達成する。
レイヤの精度選択がタスク性能に与える影響を推定するために,2つの手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:26:33 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） (Mon, 30 Jan 2023 02:30:24 GMT)
Adaptive Machine Translation with Large Language Models [6.2] 実時間適応型機械翻訳を改善するために,テキスト内学習をいかに活用できるかを検討する。
英語-アラビア語(EN-AR)、英語-中国語(EN-ZH)、英語-フランス語(EN-FR)、英語-キニャルワンダ(EN-RW)、英語-スペイン語(EN-ES)の5言語にわたる実験を行った。
テキスト内学習の少ない翻訳品質は,エンコーダ・デコーダMTシステムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:17:15 GMT)
Variational sparse inverse Cholesky approximation for latent Gaussian
processes via double Kullback-Leibler minimization [6.0] スパース逆コレスキー因子を持つガウス分布の族に基づく変分近似を提案する。
我々は、この後方の変動近似と、SIC制限されたKullback-Leibler-Optimal近似を併用する。
この設定のために、我々の変分近似は反復毎の多対数時間で勾配降下によって計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:50:08 GMT)
Can Persistent Homology provide an efficient alternative for Evaluation
of Knowledge Graph Completion Methods? [5.9] 本稿では,知識グラフ (KG) 補完手法の高速化を目的とした新しい手法である $textitKnowledge $Persistence (mathcalKP$) を提案する。
$mathcalKP$は、トポロジ的データ解析のレンズを通してKG完備化法のトポロジを表現することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:30:50 GMT)
I-24 MOTION: An instrument for freeway traffic science [5.6] 州間高速道路24号線技術州間高速道路観測ネットワーク (I-24 MOTION) はテネシー州ナッシュビルに近い交通科学の新しい手段である。
I-24 MoTION は約4.2マイル I-24をシームレスにカバーする276極搭載の高解像度交通カメラで構成されている。
本稿では,楽器の設計と作成について述べるとともに,楽器から生成された最初の公開データセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:25:30 GMT)
A new realization of the long-range entanglement: fractality replacing
the topological order [5.6] 新しいコンクリート状態における短距離相関と非局所情報の共存を実証する。
我々の結果は、多体量子状態における長距離絡み合いの実現のための新しいパラダイムを明らかにするかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 06:45:37 GMT)
Contrastive Meta-Learning for Partially Observable Few-Shot Learning [5.4] 本稿では,部分的な観察から統一表現を学習することの問題点について考察する。
我々はこれを確率論的形式主義(probabilistic formalism)を通じてアプローチし、ビューが異なるコンポーネントで異なるレベルの不確実性を持つ表現にマップできるようにする。
我々のアプローチである部分観察エキスパートモデリング(POEM)は、部分観察からメタ学習した一貫した表現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:17:24 GMT)
Sifer: Overcoming simplicity bias in deep networks using a feature sieve [5.3] 本稿では,深層ネットワークにおける単純さバイアスに対処するための直接的,介入的手法を提案する。
ネットワークの下位層で容易に計算可能なスプリアス機能を自動的に識別し,抑制することを目的としている。
実世界のデバイアスのベンチマークでは,かなりの増加が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:11:13 GMT)
Doubly Optimal No-Regret Learning in Monotone Games [5.3] 本研究では,スムーズなモノトーンゲームのための2倍最適非線形学習アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは, (i) 最適$mathcalO(sqrtT)$後悔, (ii) 最適$mathcalO(frac1T)$最後の収束率をナッシュ平衡に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:55:53 GMT)
The Hidden Power of Pure 16-bit Floating-Point Neural Networks [4.6] ニューラルネットワークの精度を32ビットの精度から下げることは、長年、パフォーマンスに有害であると考えられてきた。
本稿では,32ビットネットワーク上での純粋16ビットニューラルネットワークの性能向上について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:01:45 GMT)
Risk-Averse Model Uncertainty for Distributionally Robust Safe
Reinforcement Learning [4.5] 多くの現実世界のドメインでは、不確実性が存在する場合、安全な意思決定が必要である。
我々は、コヒーレント歪みリスク対策を用いて、モデル不確実性に対するリスク-逆の視点を考察する。
我々の定式化は, 信頼性と安全性を保証し, 分散的に堅牢な強化学習問題と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:37:06 GMT)
Convergence of uncertainty estimates in Ensemble and Bayesian sparse
model discovery [4.4] ブートストラップに基づく逐次しきい値最小二乗推定器による雑音に対する精度と頑健性の観点から経験的成功を示す。
このブートストラップに基づくアンサンブル手法は,誤差率の指数収束率で,確率的に正しい可変選択を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:07:59 GMT)
Are Random Decompositions all we need in High Dimensional Bayesian
Optimisation? [4.3] グローバルに保持されていない局所的な分解に対して,データ駆動による分解学習者が容易に誤認できることが判明した。
木をベースとした無作為分解サンプリング装置は、ブラックボックスとそのサロゲート間の最大情報ゲインと機能ミスマッチを効果的にトレードオフする理論的保証を示す。
これらの結果は、(ほぼ)プラグ・アンド・プレイの実装が容易な乱分解上信頼結合アルゴリズム(RDUCB)の開発を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:54:46 GMT)
Learning the Kalman Filter with Fine-Grained Sample Complexity [4.3] 離散時間無限水平カルマンフィルタにおけるモデルフリーポリシー勾配法(PG法)の最初のエンドツーエンドのサンプル複雑性を開発する。
本研究の結果は, 統計的ノイズ等により状態測定が破損しうる線形力学系を制御するために, モデルフリーPG法の適用に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:41:18 GMT)
CSDN: Combing Shallow and Deep Networks for Accurate Real-time
Segmentation of High-definition Intravascular Ultrasound Images [4.1] 我々は60MHz高分解能IVUS画像の効率的な分割のための2ストリームフレームワークを提案する。
浅いネットワークと深いネットワーク、すなわちCSDNを組み合わせる。
上記の情報を別々に扱うことで、モデルを学習し、精度の高いリアルタイムセグメン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） (Mon, 30 Jan 2023 14:42:48 GMT)
DAFD: Domain Adaptation via Feature Disentanglement for Image
Classification [4.0] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに学習した知識を転送することで、ドメインシフトを減らす。
カテゴリ関連特徴を蒸留し,グローバルな特徴マップからカテゴリ関連特徴を除外することにより,UDAの特徴のゆがみを行う。
これにより、ドメインアライメントの困難が軽減され、ターゲットドメインの分類精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:51:44 GMT)
Regret Bounds for Markov Decision Processes with Recursive Optimized
Certainty Equivalents [3.9] 本稿では,新しいエピソード型リスク感応型強化学習法を提案する。
本研究では,値反復と高信頼度境界に基づく効率的な学習アルゴリズムを設計する。
我々の限界は,提案アルゴリズムが達成した後悔率は,エピソード数とアクション数に最適に依存することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 01:22:31 GMT)
GE-Blender: Graph-Based Knowledge Enhancement for Blender [3.9] 見えないエンティティは対話生成タスクに大きな影響を与える可能性がある。
我々は、エンティティノードを抽出してグラフを構築し、コンテキストの表現を強化する。
未確認のエンティティがグラフに存在しない問題を適用するために、名前付きエンティティタグ予測タスクを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:00:20 GMT)
On the Efficacy of Metrics to Describe Adversarial Attacks [3.9] 敵の防御は、敵の攻撃を許容する能力によって自然に評価される。
防御をテストするために、様々な敵攻撃が作成され、通常は回避能力とL0、L1、L2、Linfノルムの観点から記述される。
本研究は, 避難能力とLノルムが, 代表的な攻撃群に対する防御試験を行ったと主張する上で, 最も効果的な情報であるかどうかを問うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:15:40 GMT)
A Human Word Association based model for topic detection in social
networks [3.8] 本稿では,「心的能力の模倣」の概念を用いて,ソーシャルネットワークにおける話題検出フレームワークを提案する。
FA-CUPデータセットを用いて,本手法の性能評価を行った。
これはトピック検出の分野におけるベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:10:34 GMT)
Behavioural Reports of Multi-Stage Malware [3.6] このデータセットは、Windows 10仮想マシンで実行される数千のマルウェアサンプルに対するAPI呼び出しシーケンスを提供する。
このデータセットの作成と拡張のチュートリアルと、このデータセットを使用してマルウェアを分類する方法を示すベンチマークが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:51:02 GMT)
Communication Drives the Emergence of Language Universals in Neural
Agents: Evidence from the Word-order/Case-marking Trade-off [3.6] 言語学習と使用のより自然主義的な設定は、より人間的な結果をもたらす可能性がある。
提案するNeLLCom(Near-agent Language Learning and Communication framework)では,まず2組の会話エージェントと聞き取りエージェントが与えられたミニチュア言語を学習する。
我々はエージェントの学習バイアスをハードコーディングすることなく、新しいフレームワークでトレードオフを複製することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:22:33 GMT)
Finding the Law: Enhancing Statutory Article Retrieval via Graph Neural
Networks [3.6] 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いて法制構造を組み込んだグラフ拡張高密度法規検索(G-DSR)モデルを提案する。
実験の結果,本手法は,実世界のエキスパートアノテートされたSARデータセットにおいて,強力な検索ベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:59:09 GMT)
Federated Learning for Water Consumption Forecasting in Smart Cities [3.5] 水の消費は、世界の将来の課題の中で大きな関心事である。
ディープラーニングモデルは、スマートシティで大量の消費データを使用して訓練されている。
本稿では,スマートシティにおける水消費予測の新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:26:25 GMT)
Optimal Approximation Complexity of High-Dimensional Functions with
Neural Networks [3.2] 本稿では、ReLUと$x2$の両方を活性化関数として使用するニューラルネットワークの特性について検討する。
いくつかの文脈において、低局所次元を利用して次元の呪いを克服し、未知の低次元部分空間に最適な近似値を得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:29:19 GMT)
Improved machine learning algorithm for predicting ground state
properties [3.2] 幾何学的局所性を符号化した帰納バイアスを用いて基底状態特性を予測するための古典的機械学習(ML)アルゴリズムを提案する。
提案したMLモデルは,$mathcalO(log(n))$データのみから学習した後に,$n$-qubitの局所ハミルトンの基底状態特性を効率的に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:40:07 GMT)
Proxy-based Zero-Shot Entity Linking by Effective Candidate Retrieval [3.1] 本稿では, 逆正則化器とプロキシベースのメトリック学習損失のペアリングが, 候補探索段階における強負サンプリングの効率的な代替手段となることを示す。
特に、リコール@1メートル法で競合性能を示すため、高価な候補ランキングのステップを除外するオプションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:43:21 GMT)
Action Capsules: Human Skeleton Action Recognition [2.9] 以前のアクションカプセルは、骨格配列における関節の潜在的相関を考慮し、アクション関連キージョイントを識別する。
提案手法では,各動作に特有な一組の関節に注意を払い,その動作を認識するために時間的特徴が集約されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:28:34 GMT)
NeSyFOLD: A System for Generating Logic-based Explanations from
Convolutional Neural Networks [2.7] 本稿では,画像の分類を行う新しいニューロシンボリックシステムを提案する。
NeSyFOLDは論理に基づく分類の説明を提供する。
我々は,ルールの取得に決定木のようなアルゴリズムを用いるERICシステムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 05:08:05 GMT)
SSR-TA: Sequence to Sequence based expert recurrent recommendation for
ticket automation [2.6] 本稿では,チケットの適切な専門家を推薦するために,シーケンシャル・シーケンスベース翻訳モデルとリカレント・レコメンデーション・ネットワークを組み合わせることを提案する。
実世界の2つのデータセット上で,複数のベースラインをSSR-TAと比較する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:13:21 GMT)
Knowledge Distillation $\approx$ Label Smoothing: Fact or Fallacy? [2.4] いくつかの研究は、知識蒸留(KD)が正則化の一形態であることを示唆している。
本稿では,これらの2つの手法間の等価性について,訓練対象モデルの予測的不確実性を調べることによって検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:05:24 GMT)
Dynamics of a buffer-gas-loaded, deep optical trap for molecules [2.1] 本稿では, 深い光双極子トラップを装填したバッファガスを用いて, 低温下で小さな閉殻分子を光学的にトラップする手法について述べる。
10Kトラップの深さは、数百GW/cm2$の強度に達することができる1064nmの密集したキャビティで作られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:30:04 GMT)
Can an AI Win Ghana's National Science and Maths Quiz? An AI Grand
Challenge for Education [2.1] 我々は,ガーナの国立科学・数学クイズコンペティション(NSMQ)をケーススタディとして,NSMQ AI Grand Challenge for Educationを提案する。
提案した大きな課題は,“AIを構築して,ガーナのNSMQ(National Science and Maths Quiz)コンペに出場し,優勝する”ことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:28:33 GMT)
ChatGPT or Human? Detect and Explain. Explaining Decisions of Machine
Learning Model for Detecting Short ChatGPT-generated Text [2.0] 機械学習モデルを効果的に訓練することにより、本来の人間と一見人間(すなわちChatGPT生成)のテキストを正確に区別できるかどうかを検討する。
我々は、ChatGPT生成テキストと人文生成テキストを区別するために訓練されたモデルの背後にある理由を理解するために、説明可能な人工知能フレームワークを使用している。
本研究は,人間生成テキストとChatGPT生成テキストを比較した2つの実験を行い,短いオンラインレビューに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:06:08 GMT)
Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and
Opportunities [1.9] 我々は、衛星画像に見られるパターンや物体が共同創設者のバイアスに寄与する、非タブラルな設定で共同創設者の調整を研究する。
我々はこれらのツールを用いて、衛星画像からアフリカのコミュニティにおける反ポルノ介入の効果を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:29:21 GMT)
[Work in progress] Scalable, out-of-the box segmentation of individual
particles from mineral samples acquired with micro CT [1.9] 機能する近代社会には鉱物が不可欠だが、その供給は限られており、探索と抽出を最適化する必要がある。
現在のアプローチでは、粒子のバルクセグメンテーションとキャラクタリゼーションに基づいてこの分析を行い、粒子を分離するための初歩的な後処理技術に依存している。
そこで本研究では,エポキシマトリクスに埋没したミネラル試料から採取した大型マイクロCT画像から,個々の粒子を抽出するインスタンスセグメンテーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:43:46 GMT)
Quadratic Matrix Factorization with Applications to Manifold Learning [1.7] 本稿では,データセットの配置する曲線多様体を学習するための2次行列分解(QMF)フレームワークを提案する。
アルゴリズムでは,QMFを最適化し,その理論的収束特性を確立するための交代最小化アルゴリズムを提案する。
合成多様体学習データセットとMNIST手書きデータセットと低温電子顕微鏡データセットを含む2つの実データセットの実験は、提案手法が競合相手よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:09:00 GMT)
Temporal Consistency Loss for Physics-Informed Neural Networks [1.6] 本稿では,PINNの学習に使用される目的関数の平均2乗損失項をスケールする手法を提案する。
2次元および3次元のナビエ・ストークス方程式を考察し,速度場と圧力場にインフォームされた時空間データを用いてキネマティクスを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:10:19 GMT)
Magnetic field imaging by hBN quantum sensor nanoarray [1.6] 六方晶窒化ホウ素(hBN)におけるホウ素空孔(V$_textB-$)欠陥アレイを用いた高空間分解能磁場イメージングを実証した。
V$_textB-$(100nm)$2$のセンサスポットは、ヘリウムイオン顕微鏡を用いてナノスケールの精度で定期的に配置され、金線に密着している。
センサアレイは、回折限界を超える空間分解能で、ワイヤ内の電流によって誘導される磁場を可視化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 03:54:19 GMT)
Optimal Control of Quantum State Transfer under Control Constraints [1.5] リウヴィル・ヴォン・ノイマン方程式を満たす初期状態から所望の目標状態への量子状態変換の制御制約最適制御問題を考える。
新しいアプローチとして、関連する行列値力学に対するポントリャーギン最大原理(PMP)の形で最適条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:53:48 GMT)
Identifying Adversarially Attackable and Robust Samples [1.4] 本研究は, サンプル攻撃可能性とロバスト性の概念を導入することで, 敵攻撃に対する新たな視点を提案する。
敵対的攻撃は、ディープラーニングモデルの出力に大きな、望ましくない大きな変化を引き起こす入力に、小さな、知覚不能な摂動を挿入する。
本研究では,未確認対象モデルを対象としたデータセットにおいて,最も攻撃的かつ堅牢なサンプルを検出するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:58:14 GMT)
SpinQ: Compilation strategies for scalable spin-qubit architectures [1.4] $textitSpinQ$は、このクロスバーアーキテクチャ上で量子アルゴリズムをマッピングするスケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャのための、最初のネイティブコンパイルフレームワークである。
広範に定義された量子回路をコンパイルし、ゲートオーバヘッド、深さオーバヘッド、推定成功確率などの複数の指標に基づいて、奥行き分析を行った。
本稿では,アルゴリズムの成功率を向上し,他のスケーラブルなスピン量子ビットアーキテクチャのための量子回路マッピング技術をさらに研究する可能性のある,クロスバーアーキテクチャの新しいマッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:10:23 GMT)
Hierarchical learning, forecasting coherent spatio-temporal individual
and aggregated building loads [1.4] 構造的インフォームド機械学習回帰器と階層的和解分類に基づく新しい多次元階層予測手法を提案する。
本手法は2つの異なるケーススタディを用いて電気的負荷の予測を行う。
全体として、本論文は従来の階層的予測手法を拡張・統一し、新しい世代の予測回帰器への肥大なルートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:11:46 GMT)
Image Contrast Enhancement using Fuzzy Technique with Parameter
Determination using Metaheuristics [1.3] 我々は,ファジィシステムを進化させるために,遺伝的アルゴリズムとヒルクライミングを用いてきた。
この方法の2つの変種を複数の画像上でテストし、適合度において他よりも優れている2つの変種を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 06:09:07 GMT)
Operator Fusion in XLA: Analysis and Evaluation [1.2] XLAは最も一般的な機械学習(ML)コンパイラである。
XLAにおける核融合決定が実際どのように異なるかを示す。
最大10.56倍の高速化が可能なXLAカーネル融合戦略を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:03:33 GMT)
Representation biases in sentence transformers [1.2] 我々は,SOTA文変換器が強い名目参加型バイアスを有することを示す。
文のペア間のCのコサイン類似性は、名詞の参加者の集合の重なりによってより強く決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:35:23 GMT)
Robust Meta Learning for Image based tasks [1.2] よく一般化する機械学習モデルは、目に見えないテスト例で低いエラーを得る必要がある。
本稿では,画像ベースのテストタスクに対して,より堅牢なメタ学習手法を提案する。
実験では、我々のアルゴリズムはより優れた一般化性能を持つだけでなく、未知のテストタスクに対して堅牢であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:08:37 GMT)
Efficient learning of ground & thermal states within phases of matter [1.1] a) 与えられたギブス状態のパラメータ化と、この状態におけるリプシッツ観測値の期待値、および(b) 物質の熱的あるいは量子的な相における局所観測可能物の期待値の学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:39:51 GMT)
Threshold theorem in quantum annealing with deterministic analog control
errors [1.1] 時間依存ハミルトニアンにおける決定論的アナログ制御誤差が孤立量子力学に及ぼす影響について検討する。
時間進化における2つの状態間の距離に、決定論的アナログ制御誤差を伴わない上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:16:33 GMT)
Benchmarking optimality of time series classification methods in
distinguishing diffusions [1.1] ベンチマークは時系列分類(TSC)アルゴリズムの設計において重要な要素である。
本研究は, 確率比試験(LRT)による拡散過程の識別におけるTSCアルゴリズムの最適性を評価することを提案する。
拡散過程を持つLRTは、TSCアルゴリズムの最適性を体系的かつ効率的にベンチマークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:49:12 GMT)
Traffic Prediction in Cellular Networks using Graph Neural Networks [1.0] 携帯電話ネットワークにおける大きな課題の1つは、ユーザ数と通信サービスの利用率の動的変化である。
この過負荷問題に対処する解決策の1つは、一時的な基地局として機能するドローンの配備である。
ドローンはリソースに非常に制約があり、数分しか飛行できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 01:38:49 GMT)
Transferring Multiple Policies to Hotstart Reinforcement Learning in an
Air Compressor Management Problem [0.9] ポリシ・インターセクション(Policy Intersection)は、強化学習エージェントが圧縮機制御問題の新たな変種を高速に解くのを助けるためのポリシ・シェーピング手法である。
提案手法は,古いコントローラをロードすることで性能が向上し,長期的には性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:18:36 GMT)
What Is Fairness? Philosophical Considerations and Implications For
FairML [0.9] フェアネスを意識したML(fairML)における文献の成長は、自動意思決定(ADM)における機械学習(ML)に関連する不公平さを軽減することを意図している
公平性という一貫した概念を定式化し、哲学的考察をADMシステムにおけるMLモデルのトレーニングと評価のための形式的枠組みに変換することにより、このギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 09:34:39 GMT)
Exploring Image Augmentations for Siamese Representation Learning with
Chest X-Rays [0.9] 胸部X線異常検出のためのシームズネットワークを3つの大規模データセットで訓練し,評価した。
我々は、アウト・オブ・ディストリビューションデータと病気の両方によく一般化する堅牢な表現をもたらす拡張の集合を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 03:42:02 GMT)
Classical Verification of Quantum Computations in Linear Time [0.9] 複雑度$O(poly(kappa)|C|)$という,既存のプロトコルよりもはるかに高速なCVQCプロトコルを提供する。
我々のプロトコルは、ノイズの多いトラップドアの爪のない関数の存在を前提として、量子ランダムオラクルモデル [arXiv:1008.0931] において安全である。
また、$|+thetarangle=frac1sqrt2(|0rangle+eithetapi/4|1rangle)の状態に対する新しい古典的なチャネルリモート状態準備プロトコルも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:53:17 GMT)
Automatic Intersection Management in Mixed Traffic Using Reinforcement
Learning and Graph Neural Networks [0.6] 接続された自動運転は、都市交通効率を大幅に改善する可能性がある。
協調行動計画(cooperative behavior planning)は、複数の車両の動作を協調的に最適化するために用いられる。
本研究は,協調型マルチエージェント計画における強化学習とグラフに基づくシーン表現を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:21:18 GMT)
MRNet: Multiple-Input Receptive Field Network for Large-Scale Point
Cloud Segmentation [0.6] 本稿では,多入力のフィールド処理セマンティックセグメンテーションネットワークMRNetを提案する。
特に、入力受容場のサイズは、異なる大きさのオブジェクトの性能に大きな影響を及ぼす。
また,大規模クラウドデータセットSensatUrbanに,最先端のパフォーマンスを新たに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:20:13 GMT)
ContCommRTD: A Distributed Content-based Misinformation-aware Community
Detection System for Real-Time Disaster Reporting [0.5] 本稿では,危険関連事象とその進化について,ほぼリアルタイムに情報を提供する新しい分散システムを提案する。
我々の分散災害報告システムは、世界規模のツイート間の社会的関係を解析する。
フェイクニュースを検知する新たな深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:28:47 GMT)
Private Node Selection in Personalized Decentralized Learning [0.5] パーソナライズされた分散学習におけるプライバシー保護ノード選択のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,セキュアアグリゲーションを用いた推論攻撃のリスクを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:01:18 GMT)
Measurement-based ground state cooling of a trapped ion oscillator [0.5] 測定ベースの冷却は、まず最初に熱状態にある量子系を、ある種の測定によって基底状態に準備する方法である。
ここでは、捕捉された原子イオンに対する測定に基づく冷却技術の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:43:17 GMT)
A pseudo-fermion method for the exact description of fermionic
environments: from single-molecule electronics to Kondo resonance [0.4] 連続電子貯水池と相互作用する任意の系の強い相互作用をモデル化するための離散フェルミオン法を開発した。
非干渉単共振レベルに対しては、解析解と正確な階層式-運動方程式のアプローチに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:53:24 GMT)
Machine Learning with High-Cardinality Categorical Features in Actuarial
Applications [0.3] 心電図では, 心電図のカテゴリー的特徴が広範囲に分布する。
ワンホット符号化のような標準的な分類的符号化法はこれらの設定では不十分である。
本稿では, 線形混合モデルニューラルネット_(GLMMNet)を用いて, 高次心性カテゴリーの特徴をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:35:18 GMT)
A Comprehensive Investigation of Feature and Model Importance in Android
Malware Detection [0.2] 我々は16の代表的な過去の作品を再実装し、124,000のAndroidアプリケーションからなるバランスのとれた、関連性の高い最新のデータセットでそれらを評価した。
以上の結果から,静的特徴だけで96.8%の精度を達成できることが示唆された。
APIコールの利用とTCPネットワークのトラフィック機能から構築された、ランダムなフォレストとして最高のモデルを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:48:10 GMT)
Dynamic Storyboard Generation in an Engine-based Virtual Environment for
Video Production [0.2] VDS(Virtual Dynamic Storyboard)を導入し,仮想環境でのストーリーボード撮影を可能にする。
形式化されたストーリースクリプトとカメラスクリプトが入力として与えられたら、いくつかのキャラクターアニメーションとカメラムーブメント提案を生成する。
候補から高品質なダイナミックなストーリーボードをピックアップするために,プロのマニュアル作成データから学習したショット品質基準に基づいて,ショットランキング判別器を装備する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 06:37:35 GMT)
Identifying quantum many-body integrability and chaos using eigenstates
trace distances [0.2] 量子多体積分性とカオスの代替指標を提案する。
最寄りのサブシステムトレース距離による固有状態の統計に基づく。
これは、広範囲な数値シミュレーションを通じて、忠実な分類を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:03 GMT)
Regularized Weight Aggregation in Networked Federated Learning for
Glioblastoma Segmentation [0.2] 連合学習(FL)では、サーバのグローバルモデルには、重み付けのための効率的なメカニズムが必要である。
本稿では, 実効的で費用効率のよい正規化重み付け手法を提案し, 1ラウンドあたりの協力者を選別するための省力化手法を提案する。
提案手法は原理的であり, かつ, 不均一な非IIDコラボレータに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:26:42 GMT)
Factors that affect Camera based Self-Monitoring of Vitals in the Wild [0.1] 血圧 (BP) , 酸素飽和度 (SpO2) , 心拍数 (HR) の変動が統計的に有意であることを示す。
また、スマートフォンにおけるバイタルの自己監視のためのカメラベースのソリューションにおいて、この可変性の存在を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:38:43 GMT)
Bohm - de Broglie Cycles [0.1] デ・ブロイ=ボーム量子論において、粒子は波動関数に付随するフラックスによって決定される軌道を記述する。
これらの軌道は相対論的スピン1半粒子に対して研究されている。
選択されたエネルギーと運動量パラメータは、グラフェンの物理学で満たされる桁数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:38:04 GMT)
Decoherence by Optical Phonons in GaN Defect Single-Photon Emitters [0.0] 固体浸漬レンズと一体化したGaN SPEのZPLスペクトルの温度依存性について検討した。
弾性ラマン過程における光フォノンの吸収・放出によるデコヒーレンスにより線状および線幅の温度依存性が決定されるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 01:01:10 GMT)
YOLO-based Object Detection in Industry 4.0 Fischertechnik Model
Environment [0.0] 本稿では,Fischer 業界 4.0 アプリケーション間のプロセスフローを監視する YOLO アーキテクチャの適合性について概説する。
実世界の工場環境をシミュレートするため、さまざまな歪みを付加したリッチデータセットを作成し、画像品質を高度に向上し、場合によっては劣化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 12:29:03 GMT)
Wigner distribution of Sine Gordon and Kink solitons [0.0] 両ソリトンに対してシュロディンガー波動関数を評価することにより,キンクおよびシン=ゴルドンソリトンに対するウィグナー分布を導出した。
また、ウィグナー分布の導出した解析式から得られるソリトンに対する電荷、電流密度、量子速度制限についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:05:33 GMT)
Wave function network description and Kolmogorov complexity of quantum
many-body systems [0.0] 本稿では,ネットワーク理論に基づく波動関数スナップショットを記述する数学的枠組みである波動関数ネットワークを紹介する。
量子シミュレータの出力に対応するコルモゴロフ複雑性を抽出するプロトコルを導入することにより、これらの手法を量子科学に適用する可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:02 GMT)
V2N Service Scaling with Deep Reinforcement Learning [0.0] 我々は、エッジコンピューティングの垂直スケーリングにDeep Reinforcement Learning(DRL)を使用し、車両間通信をサポートする。
DDPGは既存のソリューションよりも優れており、アクティブCPUの平均数は23%減少し、長期報酬は24%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 23:13:18 GMT)
UzbekTagger: The rule-based POS tagger for Uzbek language [0.0] 本研究では,低リソースなウズベク語のための音声アノテートデータセットとタグツールを提案する。
データセットには12のタグが含まれており、ルールベースのPOSタグツールの開発に使用された。
提案されたデータセットは、Uzbekで公開された最初の種類のものだ。POS-taggerツールは、他の密接に関連するトルコ語言語のベースとして使用するためのピボットとしても使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:40:45 GMT)
Using n-aksaras to model Sanskrit and Sanskrit-adjacent texts [0.0] 本稿では,n-aksaras あるいは aksaras の連続配列を用いて,n-gram のサンスクリットテキストをトークン化する手法を提案する。
このモデルはサンスクリットに隣接したテキスト(例えば、サンスクリットのテキストに関するタミル語注釈など)でも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:17:06 GMT)
Uncovering the socioeconomic structure of spatial and social
interactions in cities [0.0] 我々は、チリの都市システムにおける空間的・社会的相互作用の社会経済構造を携帯電話データを用いて分析する。
我々は,同じ社会経済状態の人々が,類似の社会経済状態の人や場所と優先的に相互作用することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:52:13 GMT)
Ultimate Speed Limits to the Growth of Operator Complexity [0.0] クリロフ複雑性の成長に基本的かつ普遍的な極限を導入する。
この条件が飽和していることを示し、量子カオスのパラダイムモデルにその妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 09:37:19 GMT)
Trimer states with $\mathbb{Z}_3$ topological order in Rydberg atom
arrays [0.0] 格子の全てのトリマー被覆の等重量重ね合わせとして得られる量子状態について検討する。
これらの状態は、$mathbbZ_3$トポロジカルオーダーをホストしたり、$mathrmU(1) times mathrmU(1)$ローカル対称性を持つ隙間のない液体であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:30:59 GMT)
Towards the Linear Algebra Based Taxonomy of XAI Explanations [0.0] 説明可能な人工知能(XAI)の手法は、なぜ特定の予測や推定が行われたのかという疑問に答えるために開発された。
文学におけるXAIの提案は、主に人間エージェントの関与に関する説明の区別に焦点を絞ったものである。
本稿では,局所的な説明のための単純線形代数に基づく分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:21:27 GMT)
Towards Adversarial Realism and Robust Learning for IoT Intrusion
Detection and Classification [0.0] IoT(Internet of Things)は、重大なセキュリティ上の課題に直面している。
敵の攻撃による脅威の増大は、信頼できる防衛戦略の必要性を回復させる。
本研究は、敵のサイバー攻撃事例が現実的であるために必要な制約の種類について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:00:28 GMT)
Threat Modelling in Virtual Assistant Hub Devices Compared With User
Risk Perceptions (2021) [0.0] 本研究は,家庭内の仮想アシスタントハブのセキュリティに適用可能な,異なる脅威モデリング手法について検討する。
5つのアプローチ(STRIDE, CVSS, 攻撃木, LINDUNN GO, 定量的TMM)を比較した。
鍵となる知見は、STRIDEとLINDUNN GOの組み合わせが、厳しい業界の期限サイクルの圧力の下で脅威を解明するのに最適であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:36:04 GMT)
Thermal quantum correlations in two gravitational cat states [0.0] 熱浴が2匹の猫状態の間の弱磁場限界における重力相互作用によって引き起こされる量子相関に及ぼす影響を考察する。
特に、熱ゆらぎは、絡みが突然落ちると非絡み合いの量子相関を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:25:44 GMT)
The Optimal Choice of Hypothesis Is the Weakest, Not the Shortest [0.0] 1つの戦略は、情報を圧縮する能力と一般化する能力とを同一に、最も短いものを選択することである。
圧縮は性能を最大化するのに必要でも十分でもないことを示す。
これは弱点がはるかに優れたプロキシであることを示し、DeepmindのApperception Engineが効果的に一般化できる理由を説明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:29:40 GMT)
Team Plan Recognition: A Review of the State of the Art [0.0] 協調作業を行う人間のグループを支援する人工知能システムの開発の必要性が高まっている。
この記事では、チームプランの認識に関する文献をレビューし、それを実装するための最新のロジックベースのアプローチを調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:01:14 GMT)
Structure Learning and Parameter Estimation for Graphical Models via
Penalized Maximum Likelihood Methods [0.0] 論文では、静的なベイジアンネットワーク(BN)と、その名前が示すように時間成分を持つ連続時間ベイジアンネットワークという2つの異なるタイプのPGMについて考察する。
私たちは、PGMを学ぶための最初のステップである、真の構造を回復することに興味を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:26:13 GMT)
Standardized CycleGAN training for unsupervised stain adaptation in
invasive carcinoma classification for breast histopathology [0.0] 我々は、教師なし画像から画像への翻訳にCycleGANを用いて、ステンド翻訳戦略を実装した。
提案した2つのアプローチは、染色固有の分類モデルを構築するために、推論やトレーニングにCycleGANの翻訳を使用する。
最後の方法は、トレーニング中にそれらをステンドデータ拡張に使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:07:09 GMT)
Sample-Optimal Quantum Process Tomography with Non-Adaptive Incoherent
Measurements [0.0] Omega(d_textin3 d_textout3/varepsilon2)$コピーは、非コヒーレントな非適応測定を用いた戦略に必要であることを示す。
この下限はアシラ支援戦略にも適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:26:15 GMT)
RGB Arabic Alphabets Sign Language Dataset [0.0] このデータセットは、アラビア手話アルファベットの7,856の生のRGB画像と完全にラベル付けされたRGB画像からなる。
このデータセットは、実際のアラビア語手話分類モデルの開発に関心がある人を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:21:09 GMT)
Quantum electron transport controlled by cavity vacuum fields [0.0] 量子導体における空洞真空場との結合が電子輸送に与える影響を理論的に研究する。
本研究では, 空洞真空場が, 弾道系における電子伝導の増大や抑制にどのように寄与するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:01:34 GMT)
Quantum Boltzmann Machines: Applications in Quantitative Finance [0.0] D-Wave Advantage 4.1 quantum annealer to sample from quantum Boltzmann distributions and train quantum Boltzmann machines (QBMs)。
以上の結果から,Advantage 4.1を用いてトレーニングしたQBMは,シミュレーションを用いてトレーニングしたQBMよりもノイズが大きいことが示唆された。
将来の世代アニールが望まれる理論分布に近いサンプルを生成することができれば、QBMは古典的RBMを上回る可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 21:25:14 GMT)
Quantifying and maximizing the information flux in recurrent neural
networks [0.0] 弱い接続を持つネットワークでは、相互情報$I$は、ニューロンペア間の平均相関関係のルート平均2乗ピアソンの単調変換であることがわかった。
この結果は,短期記憶やパターンジェネレータとして機能するRNNの構築に有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:52:39 GMT)
Probabilistic deconstruction of a theory of gravity, Part I: flat space [0.0] アインシュタインの理論の方程式は、その過程の下での確率の量子進化の半古典的極限に現れることを示す。
特に、平坦なジャッキー・タイテルボイム重力では、アインシュタインの方程式によって解かれたコンパクト化された空間の面積はマルコフ過程の下で進化する確率密度として同定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:59:56 GMT)
Probabilistic Neural Data Fusion for Learning from an Arbitrary Number
of Multi-fidelity Data Sets [0.0] 本稿では,データ融合にニューラルネットワーク(NN)を用いる。
本稿では,MFモデリングを非線形多様体学習問題に変換するユニークなNNアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは、様々な情報源の不確実性を定量化しながら、高い予測力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:27:55 GMT)
Prediction of Customer Churn in Banking Industry [0.0] 本研究は、銀行業界における顧客の混乱を予測するための効率的なモデルを提案するため、6つの教師付き分類手法の性能を比較した。
2つの競合モデルとして、ANNとランダムフォレストについて、特徴選択、クラス不均衡、および外れ値の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:36:33 GMT)
Practical Quantum State Tomography for Gibbs states [0.0] 我々は、局所ハミルトンのギブス状態によって近似できる状態のトモグラフィーのために、適度な計算資源と量子資源を必要とするトモグラフィー手法を開発する。
横場イジングモデルのギブス状態における密度行列4から10キュービットの高忠実度再構成による本手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 22:18:28 GMT)
Over-8-dB squeezed light generation by a broadband waveguide optical
parametric amplifier toward fault-tolerant ultra-fast quantum computers [0.0] テラヘルツ順序広帯域導波路光パラメトリック増幅器(OPA)を用いた連続波8.3-dB励起光発生を実現した。
このブロードバンド高周波数光は、フォールトトレラントな超高速光量子コンピュータを実現する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:37:41 GMT)
On one photon scattering in non-relativistic qed [0.0] 我々は、非相対論的シードの枠組みにおける原子または分子による単一光子の散乱を考える。
我々は1つの光子散乱に対する散乱行列をリゾルダーの境界値として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:59:05 GMT)
Nonthermal radiation of evaporating black holes [0.0] ブラックホール (BH) の蒸発は、事象の地平線付近で絡み合った粒子-反粒子対の生成によって引き起こされる。
事象地平線内外を移動している光子間の絡み合いにより、BH中心付近の負のエネルギー光子の非一意吸収は放射能を変化させることを示した。
その結果、蒸発するBHの放射は熱ではなく、BHの内部に関する情報を持ち、蒸発中にエントロピーが保存される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:08:08 GMT)
Near-perfect Reachability of Variational Quantum Search with Depth-1
Ansatz [0.0] グローバーの探索アルゴリズムは、科学的な問題を解く際の劇的なスピードアップで有名である。
最近提案された変分量子探索(VQS)アルゴリズムは、最大26キュービットのGroverアルゴリズムよりも指数関数的な優位性を示している。
ここでは,Groverのアルゴリズムが要求する指数関数的に深い回路をマルチ制御NOTゲートに置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:07 GMT)
Multi-View Ensemble Learning With Missing Data: Computational Framework
and Evaluations using Novel Data from the Safe Autonomous Driving Domain [0.0] 並列畳み込みニューラルネットワーク間のレイトフュージョンアプローチは、最良配置の単一カメラモデルよりも優れていることを示す。
本稿では,欠落した情報を扱う手法を提案し,このレイトフュージョン手法の比較分析を付加手法に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 00:24:27 GMT)
Modular source for near-infrared quantum communication [0.0] iPOGNACスキームを利用したモジュラー設計に基づく量子鍵分布(QKD)のための状態のソースを提案する。
このソースは、サイドチャネルやいくつかの量子ハッキング攻撃など、他の州ソースのセキュリティ脆弱性に免疫がある。
我々の研究は、より高いセキュリティレベルで優れた性能を保証できる第2世代のQKD衛星の開発への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:41:04 GMT)
Minor embedding with Stuart-Landau oscillator networks [0.0] 我々は、全対全連結ネットワークにおけるスチュアート・ランダウ振動子ダイナミクスをシミュレートする戦略を実装し、これを完全グラフと呼ぶ。
この手法は、相互接続された要素の密接なグラフをスパースグラフに拡張する、三元構造の小さな埋め込みの上に構築される。
ケーススタディでは、小さな埋め込み手法によって完全なグラフ上のXYモデルをシミュレートすることができ、したがって厳密な幾何学的制約を回避できることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:45:57 GMT)
Measuring Electron Correlation. The Impact of Symmetry and Orbital
Transformations [0.0] 波動関数理論、密度汎関数理論、量子情報理論で用いられる強い相関の尺度を概観する。
私たちは、完全な構成ソリューションにおける支配的な重みに基づく、より伝統的なメトリクスにフォーカスします。
対称性の影響について論じ, 基準関数としての行列式, 構成状態関数, 構成関数の区別が有用であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:59:23 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） (Mon, 30 Jan 2023 14:07:37 GMT)
Magnetic sensitivity enhancement via polarimetric excitation and
detection of an ensemble of NV centers [0.0] 負電荷窒素空孔中心(NV)は、スピン依存的な光学特性を示す。
我々は,NV中心吸収・放出過程の偏極特性を利用して,NV中心のアンサンブルの磁気感度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:07:13 GMT)
MOSAIC, acomparison framework for machine learning models [0.0] MOSAICは、機械学習モデルのためのPythonプログラムである。
これにより、任意のネットワークアーキテクチャの実装とテストが簡単で、高速で、エラーの少ないものになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:29:24 GMT)
MED1stMR: Mixed Reality to Enhance Training of Medical First
Responder]{MED1stMR: Mixed Reality to Enhance the Training of Medical First
Responders for Challenging Contexts [0.0] MED1stMRは,触覚フィードバックを用いたMR(Mixed Reality)トレーニングの次世代開発を目的としている。
MR環境は、負傷者に対する環境の動的シミュレーションとハンズオンの練習を提供することで、現在のVRトレーニングを強化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:01:32 GMT)
Long Short-Term Memory Neural Network for Temperature Prediction in
Laser Powder Bed Additive Manufacturing [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いて印刷過程の温度勾配分布を予測する新しい手法を提案する。
この目的は、印刷工程中にプレート全体に生じる極端で不均一な温度分布を避けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:06:14 GMT)
Logarithmic, Fractal and Volume-Law Entanglement in a Kitaev chain with
long-range hopping and pairing [0.0] 長距離ホッピングおよびペアリング結合を持つ北エフ鎖の絡み合いエントロピーの挙動と距離の法則について検討した。
最も顕著なことは、強い長距離状態において、系基底状態が対数的、フラクタル的、または体積法的な絡み合いのスケーリングを持つことを発見したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:01:06 GMT)
Limitless stability for Graph Convolutional Networks [0.0] この研究は、グラフ畳み込みネットワークに対する厳密で斬新で広く適用可能な安定性保証と転送可能性境界を確立する。
グラフ畳み込みネットワークは、GSOがグラフラプラシアンであり、フィルタが無限大で正則である場合、グラフ粗粒化法の下で安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:38:49 GMT)
Learning Coordination Policies over Heterogeneous Graphs for Human-Robot
Teams via Recurrent Neural Schedule Propagation [0.0] HybridNetは、人間のロボットチームをスケジューリングするためのディープラーニングベースのフレームワークである。
マルチラウンド環境で混在するロボットチームのための仮想スケジューリング環境を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:42:06 GMT)
Lattice gauge theory and topological quantum error correction with
quantum deviations in the state preparation and error detection [0.0] トポロジカル・サーフェス・コードに着目し,マルチビット・エンタングルメント・ゲート上のノイズとコヒーレント・ノイズの両方に悩まされている場合について検討する。
我々は、このような避けられないコヒーレントエラーがエラー訂正性能に致命的な影響を及ぼす可能性があると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:12:41 GMT)
Laser cooling a membrane-in-the-middle system close to the quantum
ground state from room temperature [0.0] 室温から直接量子基底状態に近い超コヒーレントで軟質な機械共振器をレーザ冷却する。
我々は、コヒーレントと測定に基づく量子制御技術の強力な組み合わせを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:25:36 GMT)
Large Language Models as Fiduciaries: A Case Study Toward Robustly
Communicating With Artificial Intelligence Through Legal Standards [0.0] 法的基準は、本質的に曖昧で具体的でない目標の堅牢なコミュニケーションを促進する。
私たちの研究は、法律標準のAI理解をより広く評価するためのフレームワークに向けた最初のステップです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:25:18 GMT)
John Clark's Latin Verse Machine: 19th Century Computational Creativity [0.0] ジョン・クラークはヘキサメーターのラテン詩を生成するユーレカ機械の発明者だった。
彼は1832年から13年間、ランダムに2600万行以上のよく整形された詩を合成できる装置を実装するために働いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 15:21:58 GMT)
Interferometric imaging of amplitude and phase of spatial biphoton
states [0.0] 高次元双光子状態は量子応用に有望な資源である。
これらの状態のキャラクタリゼーションは時間がかかり、射影測定アプローチを採用するとスケーラビリティが低下する。
両光子デジタルホログラフィーはオフ軸デジタルホログラフィーと類似する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:38:47 GMT)
Improved quantum algorithms for linear and nonlinear differential
equations [0.0] 行列指数のノルムがリニアノードの量子アルゴリズムの実行時間をいかに特徴付けるかを示す。
エラーに対する指数関数的に優れた依存を得る。
このアルゴリズムは、負の対数ノルムを持つ場合、任意のスパース非可逆行列(散逸をモデル化する)を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:46:50 GMT)
Finite-group gauge theories on lattices as Hamiltonian systems with
constraints [0.0] 格子ゲージ理論は、有限ゲージ群を用いて$n $次元格子上で定義される。
古典的(連続的な)ゲージ(体)理論に類似した制約を持つハミルトニアン系として解釈する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 05:10:49 GMT)
Finite key performance of satellite quantum key distribution under
practical constraints [0.0] グローバルスケールの量子通信ネットワークは、量子信号の効率的な長距離分布を必要とする。
衛星は、より良質な逆2乗空間減衰と長い視線を利用して大陸間量子通信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:01 GMT)
Eye Image-based Algorithms to Estimate Percentage Closure of Eye and
Saccadic Ratio for Alertness Detection [0.0] そこで我々は,眼球運動の集中的閉鎖率とサッカディック比SRを画像ベースで測定する2つの新しいアルゴリズムを開発した。
グレースケールと近赤外線感度カメラと受動NIRイルミネーターの革新的な組み合わせは、既存の技術よりも高い精度を実現するのに役立つ。
実験結果から,SRとPERCLOSの双方を推定することにより,操作者の警戒度低下から疲労までの警戒度を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 11:50:59 GMT)
Exploring the Constructicon: Linguistic Analysis of a Computational CxG [0.0] 本稿では,まずコンストラクティコンを学習し,その内容を言語学的観点から分析する。
また, コンストラクタのトークンと型頻度は, レジスタや方言間の変動をモデル化するためにも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 03:51:08 GMT)
Exceptional Points in the Baxter-Fendley Free Parafermion Model [0.0] 自由パラフェルミオンは、アイデアを$Z(N)$-対称モデルに単純な一般化である。
1989年、バクスターはイジング連鎖を直接一般化する非エルミート的だが$PT$対称なモデルを発見した。
ここでは、自由スペクトルを定義する準エネルギーが縮退する、一連の例外点が現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 08:25:47 GMT)
Exact Continuum Representation of Long-range Interacting Systems and
Emerging Exotic Phases in Unconventional Superconductors [0.0] 我々は、モデルを連続的なアナログ、積分寄与、そしてミクロ構造を完全に解決する用語に分離する長距離相互作用格子の正確な表現を提唱した。
フーリエ空間における表現を用いて、長距離相互作用型非古典的超伝導体の重要な問題を解く。
相互作用はヒッグスモードの安定性を微調整するために利用でき、発振振幅の指数減衰から完全な安定化まで及ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:39:21 GMT)
Entanglement is better teleported than transmitted [0.0] 量子場による量子通信の目的のためには、場の絡み合いの源として見ることが不可欠であることを示す。
本稿では、AliceとBobが相互作用や収穫によって得られた絡み合いを量子テレポーテーションに基づくプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:02 GMT)
Ensemble dependence of information-theoretic contributions to the
entropy production [0.0] 正準状態の貯水池に結合した開放系のエントロピー生成は、2つの微視的な情報理論的寄与の和として表すことができる。
このような場合、エントロピー生成はシステムと浴場の相互情報の和として表せるが、それらの相対重みは貯水池の初期状態に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:03:31 GMT)
Energy conservation and fluctuation theorem are incompatible for quantum
work [0.0] 我々は、$mathfrakA$と$mathfrakB$が、状態の微分可能な関数である作業測定スキームと互換性がないことを証明している。
これはすべての既存のスキームをカバーし、$mathfrakA$と$mathfrakB$を共同で観測する理論的可能性を残している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 18:13:44 GMT)
Dynamic conditioning of two particle discrete-time quantum walks [0.0] 2つの光子の量子ウォークにおける粒子損失の影響について検討し、一方の光子の損失を条件に出力確率分布を再構成した。
分散特性を変化させることなく, 粒子の局所的損失が出力分布をどのように変化させるかを示す。
我々は、単一粒子再帰過程の2つのウォーカー一般化である量子文明問題を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:17:57 GMT)
Do entangled states correspond to entangled measurements under local
transformations? [0.0] 局所次元が 2, 4$ または 8$ のバイパーティイト状態の場合、全ての状態が基底に対応することを証明している。
4つの量子ビットのいくつかの状態では基底が見つからないため、全ての量子状態が対応する測度を持つわけではないという予想が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:53:12 GMT)
Dirac equation in curved spacetime: the role of local Fermi velocity [0.0] 局所フェルミ速度の存在下で, 曲線状ディラック材料中の荷電担体の動的方程式について検討した。
ナノスクロール円筒形状に対する後者の出現量の明示的パラメータ化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 14:53:24 GMT)
Darboux transformations for Dunkl-Schroedinger 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、標準的なシュレー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） (Mon, 30 Jan 2023 09:15:09 GMT)
Compression, Generalization and Learning [0.0] 圧縮関数は、観測セットを縮小されたサイズのサブセットにスリム化する写像である。
複数の応用において、1つの新しい観測によって圧縮された集合が変化するという条件は、この観測が余分な情報をもたらすと解釈される。
我々は、圧縮の変化の確率を制御できる新しい理論の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 10:27:45 GMT)
Complex Critical Points of Deep Linear Neural Networks [0.0] 単一のデータポイントでトレーニングされた単一の隠れレイヤを持つネットワークでは、損失関数の複雑な臨界点の数に改善されたバウンダリを与える。
任意の数の隠蔽層において、座標がゼロの複素臨界点が特定のパターンに出現し、1つの隠蔽層を持つネットワークに対して完全に分類されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 04:16:49 GMT)
Chebyshev distances associated to the second members of systems of
Max-product/Lukasiewicz Fuzzy relational equations [0.0] 我々は、$max$-product fuzzyリレーショナル方程式の系と$max$-Lukasiewicz fuzzyリレーショナル方程式の系の不整合について検討する。
我々は、$max$-product fuzzyリレーショナル方程式系の第2の部材と$max$-Lukasiewiczリレーショナルファジィ方程式系の第2の部材に関するチェビシェフ距離を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 09:18:20 GMT)
Channel-Dependent Population Transfer: A Framework for Analyzing Complex
Reaction Pathways [0.0] 非自明に連結された拡張系における量子粒子の輸送を解析するアプローチを提案する。
比較的単純なシステムであっても、輸送の背後に隠された豊かさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 07:44:54 GMT)
Breaking the Boundaries of Knowledge Space: Analyzing the Knowledge
Spanning on the Q&A Website through Word Embeddings [0.0] 本稿では,単語埋め込みモデルを用いた質問の魅力と,大規模オンライン知識市場から収集したデータに及ぼす知識の影響について検討する。
質問の魅力はしきい値まで上昇し、その後は肯定的な効果が逆転する。
今後の知識再結合研究におけるこれらの知見の理論的および実践的意義について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 02:27:13 GMT)
BSSAD: Towards A Novel Bayesian State-Space Approach for Anomaly
Detection in Multivariate Time Series [0.0] ベイジアン状態空間異常検出(BSSAD)と呼ばれる新しい,革新的な異常検出手法を提案する。
提案手法の設計は,ベイズ状態空間アルゴリズムの次の状態予測における強みと,繰り返しニューラルネットワークとオートエンコーダの有効性を組み合わせたものである。
特に,粒子フィルタとアンサンブルカルマンフィルタのベイズ状態空間モデルの利用に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:21:18 GMT)
ArchiSound: Audio Generation with Diffusion [0.0] 本研究では,音声生成のための拡散モデルの可能性について検討する。
重畳した1次元U-Netを用いたテキスト条件付き潜在音声拡散手法を提案する。
各モデルに対して、単一のコンシューマGPU上でリアルタイムにターゲットとする、合理的な推論速度の維持に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 20:23:26 GMT)
A quantum trajectory analysis of singular wave functions [0.0] シュル・オーディンガー方程式は、自由粒子に対しても自然に特異点へと発展する滑らかで有限な解を認めている。
この特異な振る舞いを再解釈するために、量子軌道の概念を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 19:00:01 GMT)
A deep-learning search for technosignatures of 820 nearby stars [0.0] 現在までに最も包括的なディープラーニングベースの技術署名検索を提示する。
サーチはロバート・C・バード・グリーンバンク望遠鏡で観測された820のユニークなターゲットで構成されている。
半教師なし方式で技術署名候補を識別するために,新しいβ畳み込み変分自動エンコーダを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 05:34:42 GMT)
A Simple Algorithm For Scaling Up Kernel Methods [0.0] ランダムな特徴量を無限個のランダムな特徴にスケールできる新しいランダムな特徴回帰アルゴリズムを提案する。
CIFAR-10データセット上で,本手法の性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 16:50:57 GMT)
A Machine Learning approach for correcting radial velocities using
physical observables [0.0] シミュレーションと実データを用いて、恒星の活動を自由なドップラーで測定するディープニューラルネットワーク手法の能力について検討する。
RV非依存的アプローチは、既知の物理的効果から急激なドップラー変動を大幅に低減できることを示す。
観測された変動率と補正の一致をよく観察するが,ノイズ低減はシミュレーションほど良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 13:25:00 GMT)
A Fully-Automated Framework Integrating Gaussian Process Regression and
Bayesian Optimization to Design Pin-Fins [0.0] 本稿では,低圧力損失を実現するインラインピン設計のためのベイズ最適化手法を提案する。
ピンフィン形状は2次元の破片方向の立方体スプラインを用いて定義される。
流れ中の圧力降下を計算する計算流体力学に基づくモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Jan 2023 17:52:08 GMT)
A Denoising Diffusion Model for Fluid Field 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） (Mon, 30 Jan 2023 10:34:10 GMT)