Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Preference Transformer: Modeling Human Preferences using Transformers for RL [165.3]
Preference Transformerは、トランスフォーマーを使用して人間の好みをモデル化するニューラルネットワークである。そこで,Preference Transformerは,従来のアプローチでは動作しないが,実際の人間の好みを使って様々な制御タスクを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:24:29 GMT)
A Meta-Learning Approach to Predicting Performance and Data Requirements [163.4]
本稿では,モデルが目標性能に達するために必要なサンプル数を推定する手法を提案する。モデル性能を推定するデファクト原理であるパワー法則が,小さなデータセットを使用する場合の誤差が大きいことが判明した。本稿では,2つのデータを異なる方法で処理するPPL法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:48:22 GMT)
Sparse MoE as the New Dropout: Scaling Dense and Self-Slimmable Transformers [107.4]
そこで我々は,SMoE-Dropoutというプラグイン・アンド・プレイ・トレーニング・フレームワークを提案する。 SMoE-Dropoutはランダムで固定されたルータネットワークで構成され、エキスパートを活性化し、トレーニングが進むにつれて、アクティベートされたエキスパート数を徐々に増加させる。本実験では,SMoE-Dropout の高密度トレーニングベースラインと等価パラメータ数との比較により,SMoE-Dropout の優れた性能と計算精度を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:12:51 GMT)
Consistency Models [89.7]
本稿では, 対人訓練を伴わずに, 高い品質が得られる新しい生成モデル群を提案する。一貫性モデルは、事前訓練された拡散モデルを蒸留する方法や、独立した生成モデルとして訓練することができる。スタンドアロンの生成モデルとして訓練された場合、一貫性モデルは標準ベンチマーク上で単段階の非逆生成モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:30:16 GMT)
Interactive Text Generation [87.9]
我々は,対話型テキスト生成タスクを導入し,実際のユーザを巻き込むことなく,対話型テキスト生成モデルのトレーニングを可能にする。我々は、Imitation Learningを用いてインタラクティブモデルをトレーニングし、競合する非インタラクティブな生成モデルに対する実験により、インタラクティブにトレーニングされたモデルは非インタラクティブなモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:57:17 GMT)
Dropout Reduces Underfitting [85.6]
本研究は,トレーニング開始時の不適合を軽減できることを示す。ドロップアウトは、ミニバッチ間の勾配の方向性のばらつきを低減し、データセット全体の勾配とミニバッチ勾配の整合を支援する。この結果は、ディープラーニングにおける正規化の理解に関するさらなる研究を奨励し、我々の手法は将来のニューラルネットワークトレーニングに有用なツールとなり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:15 GMT)
Computational Language Acquisition with Theory of Mind [84.2]
我々は、心の理論(ToM)を備えた言語学習エージェントを構築し、その学習過程への影響を測定する。重み付けされたToMリスナーコンポーネントを用いた学習話者は,画像参照ゲームの設定において,性能向上につながることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:46 GMT)
Semiparametric Language Models Are Scalable Continual Learners [83.7]
セミパラメトリック言語モデル(LM)は、新しいテキストデータから継続的に学習する上で有望であることを示す。 Selective Memorization(SeMem)と呼ばれるシンプルで直感的なアプローチを提案する。 SeMemは、モデルが苦労する可能性のある難しいサンプルのみを記憶している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:15:02 GMT)
GBMST: An Efficient Minimum Spanning Tree Clustering Based on Granular-Ball [78.9]
多粒度グラニュラバルと最小スパンニングツリー(MST)を組み合わせたクラスタリングアルゴリズムを提案する。粒度が粗い粒状ボールを構築し,さらに粒状ボールとMSTを用いて「大規模優先度」に基づくクラスタリング手法を実装した。いくつかのデータセットの実験結果は、アルゴリズムの威力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:04:35 GMT)
Semantic Attention Flow Fields for Dynamic Scene Decomposition [78.2]
SAFFは、カジュアルモノクラービデオの動的ニューラルボリューム再構成である。任意の時空ビューにおいて、背景から有意な前景オブジェクトを別々に識別する。 RGBや深度復元の品質に影響を与えずに,SAFFは動的シーンを分解できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:00:05 GMT)
Deep Neural Networks with Efficient Guaranteed Invariances [78.0]
我々は、性能改善の問題、特にディープニューラルネットワークのサンプル複雑性に対処する。群同変畳み込みは同変表現を得るための一般的なアプローチである。本稿では,各ストリームが異なる変換に不変なマルチストリームアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:44:45 GMT)
Control of the Radiative Heat Transfer in a Pair of Rotating Nanostructures [77.3]
一対の回転ナノ構造におけるエネルギーと角運動量の同時移動について検討する。ナノ構造体の回転により、それらの間の放射熱伝達は、回転のない転移に対して増大、減少、あるいは逆転することができることを示した。この研究は、一対の回転するナノ構造においてエネルギーと角運動量の同時移動から生じる直観的な現象を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:33:50 GMT)
3D generation on ImageNet [76.0]
3DGP: トレーニングデータに関するより一般的な仮定を持つ3D合成フレームワークを開発した。私たちのモデルは3つの新しいアイデアに基づいている。 SDIP Dogs 256x256, SDIP Elephants 256x256, LSUN Horses 256x256, ImageNet 256x256の4つのデータセットについて検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:06:57 GMT)
ESceme: Vision-and-Language Navigation with Episodic Scene Memory [75.3]
ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)は、現実世界のシーンで自然言語のナビゲーション指示に従う視覚エージェントをシミュレートする。本稿では,VLNにおける情景記憶(esceme)のメカニズムについて紹介する。短距離水平ナビゲーション(R2R)、長距離水平ナビゲーション(R4R)、ビジョン・アンド・ダイアログナビゲーション(CVDN)を含む3つのVLNタスクにおけるEScemeの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:42:07 GMT)
Google USM: Scaling Automatic Speech Recognition Beyond 100 Languages [75.1]
100以上の言語で自動音声認識(ASR)を行う単一大モデルであるUniversal Speech Model (USM)を導入する。これは300以上の言語にまたがる1200万時間 (M) の大規模なラベル付き多言語データセット上で、モデルのエンコーダを事前トレーニングすることで達成される。我々は,多言語事前学習とランダム投影量子化と音声-テキスト・モダリティマッチングを用いて,下流多言語ASRおよび音声-テキスト翻訳タスクの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:47:18 GMT)
Unsupervised Meta-Learning via Few-shot Pseudo-supervised Contrastive Learning [72.4]
本稿では,Pseudo-supervised Contrast (PsCo) という,シンプルだが効果的なメタ学習フレームワークを提案する。 PsCoは、さまざまなドメイン内およびクロスドメインのいくつかのショット分類ベンチマークの下で、既存の教師なしメタラーニングメソッドより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:10:13 GMT)
Learning to Grow Pretrained Models for Efficient Transformer Training [72.2]
そこでは、より小さなモデルのパラメータを線形にマッピングして、より大きなモデルを初期化する。言語と視覚のトランスフォーマーをまたいだ実験では、学習した線形成長演算子(LiGO)が、スクラッチから最大50%の計算コストを節約できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:21:18 GMT)
Improving GAN Training via Feature Space Shrinkage [70.0]
本稿では,識別器の画像表現空間におけるトレーニングデータの領域を縮小するAdaptiveMixを提案する。直接有界な特徴空間を考慮し, ハードサンプルを構築し, ハードサンプルと簡単なサンプル間の特徴距離を狭めることを提案する。評価結果から,我々のAdaptiveMixはGANの訓練を容易にし,生成したサンプルの画像品質を効果的に向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:22:24 GMT)
Simple Tests of Quantumness Also Certify Qubits [70.0]
量子性の検定は、古典的検証者が証明者が古典的でないことを(のみ)証明できるプロトコルである。我々は、あるテンプレートに従う量子性のテストを行い、(Kalai et al., 2022)のような最近の提案を捉えた。すなわち、同じプロトコルは、証明可能なランダム性や古典的な量子計算のデリゲートといったアプリケーションの中心にあるビルディングブロックであるqubitの認定に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:18:17 GMT)
Can BERT Refrain from Forgetting on Sequential Tasks? A Probing Study [68.8]
BERTのような事前学習型言語モデルでは,メモリリプレイが少なくても,逐次学習が可能であることが判明した。実験の結果,BERT は従来学習したタスクに対して,極めて疎らなリプレイや,さらにはリプレイを行なわずに,長期間にわたって高品質な表現を生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:03:43 GMT)
Jointly Visual- and Semantic-Aware Graph Memory Networks for Temporal Sentence Localization in Videos [67.1]
階層型ビジュアル・セマンティック・アウェア推論ネットワーク(HVSARN)を提案する。 HVSARNは、オブジェクトレベルからフレームレベルへの視覚的および意味論的クエリ推論を可能にする。 3つのデータセットの実験では、HVSARNが新しい最先端のパフォーマンスを達成することが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:00:22 GMT)
Optimal transfer protocol by incremental layer defrosting [66.8]
トランスファーラーニングは、限られた量のデータでモデルトレーニングを可能にする強力なツールである。最も単純な転送学習プロトコルは、データリッチなソースタスクで事前訓練されたネットワークの機能抽出層を凍結する。このプロトコルは、しばしば準最適であり、事前学習されたネットワークの小さな部分を凍結したままにしておくと、最大の性能向上が達成される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:32:11 GMT)
MixPHM: Redundancy-Aware Parameter-Efficient Tuning for Low-Resource Visual Question Answering [66.1]
MixPHMは、複数のPHM専門家によって実装された軽量モジュールである。我々の実験により、MixPHMは最先端のパラメータ効率の手法より優れており、完全な微調整を常に超越している唯一の方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:28:50 GMT)
Weakly-supervised HOI Detection via Prior-guided Bi-level Representation Learning [66.0]
ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、人間中心のシーン理解において重要な役割を担い、多くの視覚タスクの基本的なビルディングブロックとして機能する。 HOI検出のための汎用的でスケーラブルな戦略の1つは、画像レベルのアノテーションからのみ学習する弱い監視を使用することである。これは、不明瞭な人間と物体の関連、HOIを検出する大きな探索空間、非常にノイズの多い訓練信号によって本質的に困難である。画像レベルとHOIインスタンスレベルの両方で事前の知識を組み込むことができるCLIP誘導HOI表現を開発し、不正な人間とオブジェクトの関連性を実証するために自己学習機構を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:41:31 GMT)
MiShape: 3D Shape Modelling of Mitochondria in Microscopy [65.8]
ミトコンドリアに先立ってMiShapeと呼ばれる形状を学習することでギャップを埋める手法を提案する。 MiShapeはミトコンドリア形状の暗黙的な表現を用いて学習された生成モデルである。 2次元蛍光画像または2次元スライスの小さな3次元スタックが与えられた3次元形状再構成におけるMiShapeの表現力とその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:21:21 GMT)
ROCO: A Roundabout Traffic Conflict Dataset [65.6]
実世界のトラフィック競合データセットであるROCOを導入し分析する。データはミシガン州アンアーバーのセント・セントとW・エルズワースの交差点にある2車線のラウンドアラウンドで収集される。 2021年8月から2021年10月までの合計557回の交通事故と17回の交通事故が収集された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:26:07 GMT)
Hallucinated Adversarial Control for Conservative Offline Policy Evaluation [64.9]
本研究では,環境相互作用のオフラインデータセットが与えられた場合,政策のパフォーマンスを低く抑えることを目的とした,保守的非政治評価(COPE)の課題について検討する。本稿では,遷移力学の不確実性を考慮した学習モデルに基づくHAMBOを紹介する。結果のCOPE推定値が妥当な下界であることを証明し、正則性条件下では、真に期待された戻り値への収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:57:35 GMT)
STUNT: Few-shot Tabular Learning with Self-generated Tasks from Unlabeled Tables [64.1]
我々は,Unlabeled Tables (STUNT) からの自己生成タスクを作成した,数発のセミ教師付き学習のためのフレームワークを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、ランダムに選択された列をターゲットラベルとして扱うことで、多様なショットタスクを自己生成することです。次に、メタラーニング手法を用いて、構築されたタスクで一般化可能な知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:37:54 GMT)
AZTR: Aerial Video Action Recognition with Auto Zoom and Temporal Reasoning [63.6]
本稿では,空中映像の行動認識のための新しい手法を提案する。提案手法は,UAVを用いて撮影したビデオに対して設計されており,エッジやモバイルデバイス上でも動作可能である。我々は、カスタマイズされたオートズームを使用して、人間のターゲットを自動的に識別し、適切にスケールする学習ベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:24:19 GMT)
Provable Particle-based Primal-Dual Algorithm for Mixed Nash Equilibrium [62.8]
連続変数に対する一般の非凹極小問題を考察する。これを解決するために、混合ナッシュ平衡を求める際の関連する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:08:15 GMT)
ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit Detection & Emotional Reaction Intensity Estimation Challenges [62.4]
5th Affective Behavior Analysis in-the-Wild(ABAW)コンペティションは、IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference(CVPR)と共同で開催される各ABAWワークショップの一部である。今年のコンペティションでは、Aff-Wild2データベースの拡張バージョンとHume-Reactionデータセットの2つのコーパスが特徴です。後者のデータセットは、感情的刺激に対する個人の反応が7つの感情的表現強度に対して注釈付けされている聴覚的データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:58:15 GMT)
Image as Set of Points [60.3]
コンテキストクラスタ(CoC)は、イメージを非組織的なポイントの集合と見なし、単純化されたクラスタリングアルゴリズムによって特徴を抽出する。われわれのCoCは畳み込みと無注意で、空間的相互作用のためのクラスタリングアルゴリズムにのみ依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:56:39 GMT)
The Double-Edged Sword of Implicit Bias: Generalization vs. Robustness in ReLU Networks [59.0]
本稿では,ReLUネットワークにおける勾配流の暗黙的バイアスが一般化と対角的ロバスト性に与える影響について検討する。 2層ReLUネットワークでは、勾配流は一般化された解に偏りがあるが、敵の例には非常に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:14:35 GMT)
Benign Overfitting in Linear Classifiers and Leaky ReLU Networks from KKT Conditions for Margin Maximization [59.0]
ロジスティック損失の勾配流によって訓練された線形および漏洩ReLUは、KKT条件を満たすための暗黙の偏りを持つ。本研究では、線形分類器や2層リークReLUネットワークにおいて、これらの条件の満足度が良性オーバーフィットを意味するような設定を多数確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:24:26 GMT)
Deep Learning based Segmentation of Optical Coherence Tomographic Images of Human Saphenous Varicose Vein [58.7]
残差ブロックを付加したアトラス畳み込みを用いたU-Netモデルを用いて,人間の静脈の光学的コヒーレンス・トモグラフィー画像に対して,深層学習に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:24:13 GMT)
Leveraging Large Text Corpora for End-to-End Speech Summarization [58.7]
エンドツーエンド音声要約(End-to-end speech summarization, E2E SSum)は、音声から要約文を直接生成する技術である。本稿では,E2E SSumトレーニングにおいて,大量の外部テキスト要約データを活用する2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:19:49 GMT)
Learning machines for health and beyond [56.1]
発表後の予測モデルの保守とモニタリングは、安全で効果的な長期使用を保証するために不可欠である。機械学習技術は、利用可能なデータセットのパターンを探すために効果的に訓練されているため、複雑な実生活問題のモデルの性能はピークに達しない。むしろ、データは時間とともに変化し、新しいデモグラフィーで使用される新しい場所にモデルが転送されるときにも変化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:27:45 GMT)
Amplitude amplification-inspired QAOA: Improving the success probability for solving 3SAT [55.8]
振幅増幅アルゴリズムは、可変代入を満たすために非構造化探索に適用することができる。 Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)は、ノイズのある中間量子デバイスのための3SATを解くための有望な候補である。振幅増幅によるQAOAの変種を導入し、3SATの成功確率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:52:39 GMT)
X-Ray2EM: Uncertainty-Aware Cross-Modality Image Reconstruction from X-Ray to Electron Microscopy in Connectomics [55.7]
膜セグメンテーション品質を向上したEMライクな画像にX線画像を変換する不確実性を考慮した3D再構成モデルを提案する。これは、よりシンプルで、より高速で、より正確なX線ベースのコネクトロミクスパイプラインを開発する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:52:41 GMT)
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models [55.2]
ロボットが人からの指示に従うためには、人間の語彙の豊かな意味情報を繋げなければならない。我々は、事前学習された視覚言語モデルを利用して、オブジェクト識別情報を抽出するシンプルなアプローチを開発する。実際の移動マニピュレータにおける様々な実験において、MOOはゼロショットを様々な新しいオブジェクトカテゴリや環境に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:55:10 GMT)
Self-Improving Robots: End-to-End Autonomous Visuomotor Reinforcement Learning [54.6]
模倣と強化学習において、人間の監督コストは、ロボットが訓練できるデータの量を制限する。本研究では,自己改善型ロボットシステムのための新しい設計手法であるMEDAL++を提案する。ロボットは、タスクの実施と解除の両方を学ぶことで、自律的にタスクを練習し、同時にデモンストレーションから報酬関数を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:51:38 GMT)
X&Fuse: Fusing Visual Information in Text-to-Image Generation [53.3]
X&Fuseはテキストから画像を生成する際の視覚情報に基づく一般的な手法である。我々は3つの異なるテキスト・画像生成シナリオにおけるX&Fuseの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:33:33 GMT)
Less is More: Mitigate Spurious Correlations for Open-Domain Dialogue Response Generation Models by Causal Discovery [53.0]
本研究で得られたCGDIALOGコーパスに基づくオープンドメイン応答生成モデルのスプリアス相関に関する最初の研究を行った。因果探索アルゴリズムに着想を得て,反応生成モデルの学習と推論のための新しいモデル非依存手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:33:48 GMT)
Specformer: Spectral Graph Neural Networks Meet Transformers [51.6]
スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)は、スペクトル領域グラフ畳み込みを通じてグラフ表現を学習する。本稿では、全ての固有値の集合を効果的に符号化し、スペクトル領域で自己アテンションを行うSpecformerを紹介する。複数のSpecformerレイヤを積み重ねることで、強力なスペクトルGNNを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:36:23 GMT)
Quantum process tomography of continuous-variable gates using coherent states [49.3]
ボソニックモード超伝導回路におけるコヒーレント状態量子プロセストモグラフィ(csQPT)の使用を実証する。符号化量子ビット上の変位とSNAP演算を用いて構築した論理量子ゲートを特徴付けることにより,本手法の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:08:08 GMT)
Efficient Rate Optimal Regret for Adversarial Contextual MDPs Using Online Function Approximation [49.0]
我々は,敵対的文脈 MDP における後悔最小化のためのOMG-CMDP!アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは効率的であり(効率的なオンライン回帰オラクルを仮定する)、近似誤差に対して単純で堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:27:00 GMT)
FeatAug-DETR: Enriching One-to-Many Matching for DETRs with Feature Augmentation [48.9]
1対1のマッチングは、DETRのようなオブジェクト検出フレームワークにおいて重要な設計である。画像や画像の特徴を拡大する異なる視点から一対一マッチングを実現する2つの手法を提案する。提案手法の有効性を評価するため, 広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:48 GMT)
Zero-Shot Text-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation [48.6]
本稿では,ゼロショットテキスト駆動型ゲームキャラクタ自動生成を実現する新しいテキスト・ツー・パラメータ変換法(T2P)を提案する。本手法では,参照写真や数百のパラメータを手作業で編集することなく,任意のテキスト記述による鮮やかなゲーム内キャラクタを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:37:17 GMT)
Active Learning Enhances Classification of Histopathology Whole Slide Images with Attention-based Multiple Instance Learning [48.0]
我々は、注意に基づくMILをトレーニングし、データセット内の各画像に対する信頼度を算出し、専門家のアノテーションに対して最も不確実なWSIを選択する。新たな注意誘導損失により、各クラスにアノテートされた領域がほとんどない、トレーニングされたモデルの精度が向上する。将来的には、病理組織学における癌分類の臨床的に関連する文脈において、MILモデルのトレーニングに重要な貢献をする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:18:58 GMT)
CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network [47.3]
CoSynは、オンライン会話ツリー内の暗黙のヘイトスピーチを検出するための、ユーザと会話の合成ネットワークである。我々は、CoSynが8.15%から19.50%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインをすべて上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:30:43 GMT)
Validated respiratory drug deposition predictions from 2D and 3D medical images with statistical shape models and convolutional neural networks [47.2]
患者固有の沈着モデリングのための自動計算フレームワークを開発し,検証することを目的としている。 2次元胸部X線と3次元CT画像から3次元患者の呼吸動態を生成できる画像処理手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:47:07 GMT)
Why (and When) does Local SGD Generalize Better than SGD? [47.0]
ローカルSGDは、大規模トレーニングのための通信効率のよいSGDの亜種である。本稿では,微分方程式(SDE)近似に基づいて局所SGDがより一般化する理由(およびいつ)を理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:56:52 GMT)
DejaVu: Conditional Regenerative Learning to Enhance Dense Prediction [45.9]
我々は,高密度予測タスクの深部ネットワーク改善のために,条件付き画像再生をトレーニング中に追加の監督として利用する。 DejaVuは、高密度予測ネットワークに注目ベースの再生モジュールを組み込むように拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:56:36 GMT)
WiCE: Real-World Entailment for Claims in Wikipedia [45.6]
われわれは、Wikipediaの現実世界のクレームとエビデンスに基づく、テキストによるクレームの検証を中心にした、新たなデータセットを提案する。われわれは、ウィキペディアに1つ以上のウェブページを引用する文を集め、それらのページのコンテンツがそれらの文を含んでいるかどうかを注釈する。データセットの真のクレームは、検証の問題に挑戦することを示し、このデータセットに既存のアプローチをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:45:32 GMT)
ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion [45.5]
本稿では,ポイントクラウド補完のための自己管理型フレームワーク ACL-SPC を提案する。 ACL-SPCは1つの部分入力を受け取り、完全な点クラウドを出力しようとする。提案したACL-SPCを各種データセット上で評価し,部分点クラウドの完成をうまく学べることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:02:45 GMT)
GRAN: Ghost Residual Attention Network for Single Image Super Resolution [44.4]
本稿では,Ghost Residual Attention Block (GRAB) グループを導入し,標準的な畳み込み操作の欠点を克服する。 Ghost Moduleは、標準の畳み込みを置き換えるために線形操作を採用することで、本質的な機能の基盤となる情報を明らかにすることができる。ベンチマークデータセットを用いて行った実験は,定性的・定量的に,本手法の優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:01:19 GMT)
Quantum Key Distribution over 100 km underwater optical fiber assisted by a Fast-Gated Single-Photon Detector [44.1]
本研究では,シチリア (イタリア) とマルタの間の量子鍵分布リンクを実装した。標準の商用SPADの性能は、SiP (Fast-gated System in a Package) SPADの新しいプロトタイプで達成された結果と比較された。 SiP検出器は、20dBの損失を示すチャネル上の商用装置と比較して14倍のキーレートを達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:07:31 GMT)
Targeted Adversarial Attacks against Neural Machine Translation [44.0]
我々はNMTモデルに対する新たな敵攻撃を提案する。私たちの攻撃は、75%以上の文の翻訳にキーワードを挿入することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:43:30 GMT)
Mixture of Soft Prompts for Controllable Data Generation [44.0]
直接予測ではなく,データ拡張のためのツールとして,ソフトプロンプトの混合(MSP)を提案する。提案手法は, 強いベースラインと比較した場合の3つのベンチマークに対して, 最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:13:56 GMT)
Distillation from Heterogeneous Models for Top-K Recommendation [43.8]
HetCompは、教師の軌跡から一連の知識を伝達することで、学生モデルをガイドするフレームワークである。 HetCompは学生モデルの蒸留品質と一般化を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:23:50 GMT)
IoT Device Identification Based on Network Communication Analysis Using Deep Learning [43.1]
組織のネットワークに対する攻撃のリスクは、セキュリティの低いIoTデバイスの使用の増加によって増大している。この脅威に対処し、ネットワークを保護するために、組織は通常、ホワイトリストのIoTデバイスのみをネットワーク上で許可するセキュリティポリシを実装します。本研究では、ネットワーク上で許可されたIoTデバイスの自動識別のためのネットワーク通信にディープラーニングを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:44:58 GMT)
Meta-information-aware Dual-path Transformer for Differential Diagnosis of Multi-type Pancreatic Lesions in Multi-phase CT [41.2]
膵病変の分類と分節の可能性を活用するために, デュアルパストランスフォーマーを開発した。提案手法は, CNN-based segmentation path (S-path) と Transformer-based classification path (C-path) から構成される。以上の結果から,膵病変の完全分類の正確な分類と分類が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:34:28 GMT)
A Pathway Towards Responsible AI Generated Content [41.1]
我々は、AIGCの健全な開発と展開を妨げる3つの主要な懸念に焦点を当てている。目標は、潜在的なリスクや誤用に注意を向け、社会が障害を取り除くのを助け、AIGCのより倫理的で安全な展開を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:58:40 GMT)
Evaluating Parameter-Efficient Transfer Learning Approaches on SURE Benchmark for Speech Understanding [40.3]
ファインチューニングは、事前訓練されたモデルからのトランスファー学習のデフォルトアルゴリズムとして広く使われている。本稿では,様々な音声処理タスクに対するパラメータ効率学習のための音声不確定評価(SURE)ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:57:33 GMT)
BEL: A Bag Embedding Loss for Transformer enhances Multiple Instance Whole Slide Image Classification [39.5]
Bag Embedding Loss (BEL) は、同一クラスのバッグ埋め込み間の距離を最小化し、異なるクラス間の距離を最大化することにより、モデルに識別可能なバッグレベルの表現を学習させる。 BELでは、TransMILは両方のデータセットのベースラインモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:02:55 GMT)
Practical Network Acceleration with Tiny Sets: Hypothesis, Theory, and Algorithm [38.7]
そこで本研究では,小さなトレーニングセットのみを用いてネットワークを高速化するアルゴリズムを提案する。 22%のレイテンシ削減のために、ImageNet-1kでは、平均7パーセントのポイントで、従来の方法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:10:31 GMT)
CTRLStruct: Dialogue Structure Learning for Open-Domain Response Generation [38.6]
十分に構造化されたトピックフローは、バックグラウンド情報を活用し、将来のトピックを予測することで、制御可能で説明可能な応答を生成する。本稿では,話題レベルの対話クラスタを効果的に探索する対話構造学習のための新しいフレームワークを提案する。 2つの人気のあるオープンドメイン対話データセットの実験は、優れた対話モデルと比較して、我々のモデルはより一貫性のある応答を生成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:27:11 GMT)
Token Contrast for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [38.2]
画像レベルのラベルを用いた弱スーパービジョンセマンティックス(WSSS)は、通常、クラスアクティベーションマップ(CAM)を使用して擬似ラベルを生成する。この問題に対処するためにToken Contrast (ToCo)を提案する。 ToCoは他のシングルステージのライバルをはるかに上回り、最先端のマルチステージメソッドで同等のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:51:58 GMT)
Pay Less But Get More: A Dual-Attention-based Channel Estimation Network for Massive MIMO Systems with Low-Density Pilots [37.7]
低密度パイロットによる正確なチャネル推定を実現するために,デュアルアテンションに基づくチャネル推定ネットワーク(DACEN)を提案する。低密度パイロットを用いたDACENに基づく提案手法は,既存の手法よりも優れたチャネル推定性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:34:25 GMT)
Average of Pruning: Improving Performance and Stability of Out-of-Distribution Detection [37.4]
OOD検出の性能はトレーニング中の過度な適合と不安定性に悩まされている。モデル平均化とプルーニングからなるAoP(Average of Pruning)を提案し,不安定な挙動を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:34:38 GMT)
Navigates Like Me: Understanding How People Evaluate Human-Like AI in Video Games [37.0]
エージェントとベースラインAIエージェントが生成するナビゲーション行動の人間的類似性を比較したクラウドソースによる数百のアセスメントを収集する。提案するエージェントはチューリングテストに合格するが,ベースラインエージェントは合格しない。この研究は、ゴール指向のビデオゲームナビゲーションの文脈において、人間が人間的と考える特性に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:04 GMT)
The Ladder in Chaos: A Simple and Effective Improvement to General DRL Algorithms by Policy Path Trimming and Boosting [36.8]
典型的なDRLエージェントのポリシーネットワークは,学習過程においてどのように進化するかを検討する。ポリシー学習経路に沿って新しい時間的SVDを実行することにより、主パラメータ方向とマイナーパラメータ方向を識別する。本稿では,DRLアルゴリズムの汎用的なプラグイン改良として,PPTB(Policy Path Trimming and Boosting)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:20:46 GMT)
Learning From Yourself: A Self-Distillation Method for Fake Speech Detection [36.1]
偽音声検出(FSD)のための新しい自己蒸留法を提案する。これにより、モデルの複雑さを増大させることなく、FSDの性能を大幅に向上させることができる。 ASVspoof 2019 LAとPAデータセットの一連の実験結果は、提案手法の有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:52:22 GMT)
Disentangling Orthogonal Planes for Indoor Panoramic Room Layout Estimation with Cross-Scale Distortion Awareness [35.7]
複素シーンから平面を前分割することで1次元表現を解き放つことを提案する。床の境界と天井の境界の対称性を考えると,ソフトフリップ融合戦略も設計する。 4つの人気のあるベンチマークの実験は、既存のSoTAソリューションよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:10:23 GMT)
Choosing Public Datasets for Private Machine Learning via Gradient Subspace Distance [35.7]
差分的なプライベート勾配降下は、各反復にノイズを注入することで、モデルパラメータの数に応じてノイズの大きさが増加するモデルトレーニングを民営化する。近年の研究では、パブリックデータによって規定される部分空間に勾配を投影することにより、パブリックデータをプライベート機械学習に活用することでノイズを低減できることが示唆されている。我々は,公立と私設の例の勾配の低次元部分空間距離を測定することで,公開データセットを選択するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:36:28 GMT)
Hierarchical discriminative learning improves visual representations of biomedical microscopy [35.5]
HiDiscは、基礎となるがんの診断の特徴を暗黙的に学習するデータ駆動方式である。 HiDiscの事前訓練は、癌診断と遺伝的突然変異予測のための最先端の自己管理事前訓練方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:04:42 GMT)
FlowFormer++: Masked Cost Volume Autoencoding for Pretraining Optical Flow Estimation [35.1]
FlowFormerは、オプティカルフロー推定にトランスフォーマーアーキテクチャを導入し、最先端のパフォーマンスを実現する。 Masked Cost Volume Autoencoding (MCVA) を提案し、新しいMAE方式でコストボリュームエンコーダを事前学習することでFlowFormerを強化する。 FlowFormer++は、SintelとKITTI-2015ベンチマークの両方で公開されたメソッドの中で、第1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:28:07 GMT)
Understanding plasticity in neural networks [35.1]
可塑性は、ニューラルネットワークが新しい情報に反応して予測を素早く変更する能力である。深層ニューラルネットワークは、比較的単純な学習問題であっても、トレーニングの過程で可塑性を失うことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:47:51 GMT)
Conflict-Based Cross-View Consistency for Semi-Supervised Semantic Segmentation [35.0]
半教師付きセマンティックセグメンテーションは、大規模な完全注釈付きデータの要求を減らすことができる。現在の手法は、疑似ラベリングプロセスの確認バイアスに悩まされることが多い。本稿では,2分岐協調学習フレームワークに基づく新たなコンフリクトベースのクロスビュー整合性(CVC)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:02:16 GMT)
Understanding and Unifying Fourteen Attribution Methods with Taylor Interactions [34.9]
各入力変数の属性/重要/貢献スコアを最終出力に推定することにより、ディープニューラルネットワーク(DNN)を説明する様々な属性法が開発されている。これらの方法がなぜ効果的か、どのように関連しているのかについて、統一的な理論的理解がまだ残っていない。 14種類の帰属法で推定される帰属スコアは2種類の効果の重み付け和として再構成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:50:05 GMT)
LANDMARK: Language-guided Representation Enhancement Framework for Scene Graph Generation [34.4]
シーングラフ生成(SGG)は複雑な視覚的特徴とデータセットの長い問題の両方に悩まされる高度なタスクである。言語ビジョンの対話パターンから述語関連表現を学習するLANDMARK(LANguage-guided representationenhanceMent frAmewoRK)を提案する。このフレームワークはモデルに依存しず、既存のSGGモデルの性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:03:11 GMT)
Tight Risk Bounds for Gradient Descent on Separable Data [33.6]
分離線形分類に適用した非正規化勾配法の一般化特性について検討した。リスク低い境界は、この文脈で最初のものであり、与えられたテール崩壊率に対する上限の厳密性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:31:58 GMT)
Demystifying Causal Features on Adversarial Examples and Causal Inoculation for Robust Network by Adversarial Instrumental Variable Regression [32.7]
本稿では、因果的な観点から、敵の訓練を受けたネットワークにおける予期せぬ脆弱性を掘り下げる手法を提案する。展開することで,不偏環境下での敵予測の因果関係を推定する。その結果, 推定因果関係は, 正解率の正解率と高い相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:18:22 GMT)
Over-training with Mixup May Hurt Generalization [32.6]
今回,Mixupトレーニングの既往の現象を報告する。多くの標準データセットにおいて、Mixupトレーニングモデルの性能は、多くのエポックのトレーニング後に低下し始めます。理論的には、Mixupトレーニングは、不要なデータ依存ラベルノイズを合成データに導入する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:37:34 GMT)
Enhancing General Face Forgery Detection via Vision Transformer with Low-Rank Adaptation [31.8]
偽造の顔は偽ニュースや詐欺偽造などのセキュリティ上の懸念を訴える本稿では、視覚変換器(ViT)アーキテクチャに基づく、より一般的な偽顔検出モデルを設計する。提案手法は, クロスマニピュレーションとクロスデータセット評価の両方において, 最先端検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:26:04 GMT)
MuscleMap: Towards Video-based Activated Muscle Group Estimation [31.0]
ビデオによる活動筋群推定(AMGE)の新しい課題に取り組む筋マップ136は136の異なる活動と20のラベル付き筋群を持つ15Kビデオクリップを特徴とする。このデータセットは、スポーツおよびリハビリテーション医療における複数のビデオベースのアプリケーションに対するビスタを開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:12:53 GMT)
BPT: Binary Point Cloud Transformer for Place Recognition [30.7]
位置認識のための二元点雲変換器を提案する。 32ビットの完全精度モデルは、メモリ占有が少なく、より高速な二項化ビット演算が可能な1ビットモデルに還元することができる。いくつかの標準ベンチマーク実験により,提案手法は対応する完全精度変圧器モデルと同等の結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:15:59 GMT)
Node Embedding from Hamiltonian Information Propagation in Graph Neural Networks [30.4]
ハミルトン動的GNN(HDG)と呼ばれる新しいグラフ情報伝搬戦略を提案する。 HDGはハミルトン力学を用いてグラフ内のノード埋め込みを学習する。グラフデータセットの基盤となる幾何学をHDGが自動的に学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:40:40 GMT)
Transmission-Guided Bayesian Generative Model for Smoke Segmentation [29.7]
深層ニューラルネットワークは、その非厳密な形状と透明な外観のために、煙分断を過信する傾向にある。これは、正確な煙分別のための限られた訓練データによる知識レベルの不確かさと、地味のラベル付けの難しさを表すラベル付けレベルの不確実性の両方によって引き起こされる。本稿では,モデルパラメータの後方分布とその予測を同時に推定するベイズ生成モデルを提案する。また,1,400個の実画像と4,000個の合成画像からなる高品質な煙分画データセットSMOKE5Kを画素単位のアノテーションで提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:48:05 GMT)
Model-based Constrained MDP for Budget Allocation in Sequential Incentive Marketing [28.4]
逐次インセンティブマーケティングは、オンラインビジネスにとって顧客を獲得し、忠誠心を高め、売上を伸ばすための重要なアプローチである。予算制約下でのリターンを最大化するインセンティブを効果的に割り当てる方法については、文献ではあまり研究されていない。本稿では,2項探索とモデルベース計画を組み合わせた効率的な学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:10:45 GMT)
Denoising-based UNMT is more robust to word-order divergence than MASS-based UNMT [27.9]
自己教師付き事前学習によるUNMTアプローチが、言語ペア間の単語順序のばらつきに頑健であるかどうかを検討する。事前学習された2つのモデルと,同じ自己指導型事前学習目標を比較した。我々は,DAEに基づくUNMTアプローチが翻訳精度においてMASSより一貫して優れていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:11:58 GMT)
Task-Specific Context Decoupling for Object Detection [27.1]
排他的手法は通常、切り離された頭を使って各タスクの異なる特徴コンテキストを学習する。本稿では,2つのタスクに対する特徴符号化をさらに切り離した新しいタスク特化コームテキストデカップリング(TSCODE)を提案する。本手法は計算コストを抑えて1.0 AP以上の異なる検出器を安定的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:02:14 GMT)
On the Provable Advantage of Unsupervised Pretraining [26.1]
教師なし事前学習は、現代の大規模機械学習システムにおいて重要な要素である。本稿では、教師なし表現学習タスクを潜在変数モデルの抽象クラスで指定する汎用フレームワークについて検討する。軽度の'informative'条件下では、下流タスクに対して$tildemathcalO(sqrtmathcalC_Phi/m + sqrtmathcalC_Psi/n)$の過剰なリスクを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:42:05 GMT)
Delivering Arbitrary-Modal Semantic Segmentation [25.7]
任意のクロスモーダルセグメンテーションモデルCMNeXtを提案する。 CMNeXtは後続のRGB表現との融合のために任意のモダリティから有効情報を抽出する。 DeLiVERデータセットでは、クアッドモーダルCMNeXtはmIoUで66.30%まで上昇し、モノモーダルベースラインに比べて+9.10%上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:41:41 GMT)
Variance-reduced Clipping for Non-convex Optimization [24.8]
グラディエント・クリッピング(Gradient clipping)は、大規模言語モデリングのようなディープラーニングアプリケーションで用いられる技法である。最近の実験的訓練は、クリッピング時の客観的な軌跡を緩和する訓練において、かなり特別な行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:57:38 GMT)
Measuring axiomatic soundness of counterfactual image models [24.7]
本稿では,画像の反現実性を評価するための一般的な枠組みを提案する。我々は,反事実を入力変数とその親と反事実親の関数として定義する。本稿では、これらの指標を用いて、異なる近似反事実推論モデルの比較と選択を行う方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:59:07 GMT)
Distributed Learning Meets 6G: A Communication and Computing Perspective [24.6]
Federated Learning (FL) は、著名な無線アプリケーションで選択されるDLアーキテクチャとして登場した。実例として、FLフレームワークにMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を適用し、動的スペクトルアクセス(DSA)問題に適用する。 6GネットワークにDLアプローチを適用する際の最新の課題も強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:15:33 GMT)
Steering Graph Neural Networks with Pinning Control [24.0]
ラベル付きデータのプロトタイプ(クラスセンター)を活用することで表現学習を監督する制御原理を提案する。グラフ学習を離散的動的プロセスとして扱うことと、ラベル付きデータのプロトタイプを「望ましい」クラス表現として扱うことにより、自動制御理論からピンニング制御のアイデアを借用する。実験により,提案したPCGCNモデルにより,深部GNNや他の競合するヘテロフィリ指向手法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:50:23 GMT)
Boosting Distributed Full-graph GNN Training with Asynchronous One-bit Communication [23.9]
大規模なグラフ上でグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングすることは、高いメモリ要求と限られたGPUメモリとの競合のため、難しい。本稿では,GNNにおける1ビット量子化計算手法を用いた分散GNN学習フレームワークSylvieを提案する。詳細は、Sylvie氏は、送信したデータを定量化し、受信したデータを各レイヤの完全な精度の値に戻すための軽量な低ビットモジュールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:02:39 GMT)
UniDexGrasp: Universal Robotic Dexterous Grasping via Learning Diverse Proposal Generation and Goal-Conditioned Policy [23.4]
本研究では, テーブルトップ環境下での点雲観測から, 汎用ロボットデキスタラスの把握を学習する問題に対処する。並列グリップパーグリップで成功したパイプラインにインスパイアされ、タスクを1)提案(目的)生成と2)目標条件のグリップ実行の2つのステージに分割した。最終的なパイプラインは、数千のオブジェクトインスタンスに対して平均60%以上の成功率を示すことで、デクスタラスな把握のための普遍的な一般化を実現した最初のものになります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:23:18 GMT)
How to DP-fy ML: A Practical Guide to Machine Learning with Differential Privacy [22.9]
差分プライバシー(DP)は、データ匿名化に関する公式声明を作成するための金の標準となっている。 DPの採用は、DP保護が持つもの、プライバシーが目的とするもの、そしてMLモデルの優れたプライバシ・ユーティリティ・コンピューティングトレードオフを達成することの難しさに関する限られた実践的なガイダンスによって妨げられている。この研究は自己完結型のガイドであり、DP MLの分野を詳細に概観し、厳格なプライバシー保証を備えた最高のDP MLモデルを達成するための情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:53:38 GMT)
Neuro-Modulated Hebbian Learning for Fully Test-Time Adaptation [22.2]
完全なテスト時間適応は、推論段階における入力サンプルのシーケンシャル解析に基づいてネットワークモデルを適応することを目的としている。我々は,神経細胞の反応を局所的なシナプス変化の手順に基づいて調整する生物学的確率学習から着想を得た。我々は、オンライン適応のための教師なしかつ効果的なメカニズムを提供するソフトなヘビアン学習プロセスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:18:56 GMT)
Learning to Adapt to Online Streams with Distribution Shifts [22.2]
テスト時間適応(TTA)は、推論中にラベルのないテストデータを活用することにより、トレーニングセットとテストセットの間の分散ギャップを低減する手法である。この作業では、TTAをより実践的なシナリオに拡張し、テストデータは、時間とともに分散の変化を経験するオンラインストリームの形式で提供される。本稿では,メタトレーニング中にネットワークに分散シフトするオンラインストリームに適応するように教えるメタラーニング手法を提案する。その結果,トレーニングされたモデルはバッチサイズ制限にかかわらず,テスト中の分散シフトに連続的に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:36:10 GMT)
Reinforcement Learning Guided Multi-Objective Exam Paper Generation [21.9]
そこで本研究では,MOEPGと呼ばれる多目的文書生成フレームワークを提案する。難易度、試験スコアの配分、スキルカバレッジを含む3つの試験領域固有の目的を同時に最適化する。試験用紙生成シナリオの多重ジレンマにMOEPGが適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:55:52 GMT)
Stochastic Clustered Federated Learning [21.8]
本稿では,一般の非IID問題に対する新しいクラスタ化フェデレーション学習手法であるStoCFLを提案する。詳細は、StoCFLは、任意の割合のクライアント参加と新しく加入したクライアントをサポートする柔軟なCFLフレームワークを実装しています。その結果,StoCFLはクラスタ数の不明な場合でも,有望なクラスタ結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:39:16 GMT)
Decision-Oriented Learning with Differentiable Submodular Maximization for Vehicle Routing Problem [21.7]
文脈観測(入力)をサブモジュール関数(出力)のパラメータにマッピングする関数の学習問題について検討する。本稿では,タスク最適化を予測フェーズにおける微分可能な層として組み込んだフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:19:39 GMT)
Matching-based Term Semantics Pre-training for Spoken Patient Query Understanding [21.5]
Medical Slot Filling (MSF) タスクは、医療クエリを構造化情報に変換することを目的としている。十分な用語意味学習の欠如は、既存のアプローチを意味論的に同一だが口語的な表現を捉えるのを困難にしている。本稿では,意味的相互作用をモデル化するために,単語とクエリの両方を入力として利用する用語意味論事前学習ネットワーク(TSPMN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:17:38 GMT)
T-Cell Receptor Optimization with Reinforcement Learning and Mutation Policies for Precesion Immunotherapy [21.0]
T細胞受容体(TCR)は、T細胞の表面にあるタンパク質複合体であり、ペプチドに結合することができる。このプロセスはTCR認識と呼ばれ、免疫応答の重要なステップを構成する。本稿では、強化学習問題として最適化されたTCRの探索を定式化し、突然変異ポリシーを備えたフレームワークTCRPPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:25:14 GMT)
I2P-Rec: Recognizing Images on Large-scale Point Cloud Maps through Bird's Eye View Projections [20.7]
位置認識は、完全な自律性を達成するための、自動運転車にとって重要な技術である。クロスモーダルデータを同じモダリティに変換することで,I2P-Rec法を提案する。トレーニングデータの小さなセットだけで、I2P-RecはTop-1で90%以上のリコールレートを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:56:04 GMT)
Parameter Sharing with Network Pruning for Scalable Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [20.4]
本稿では,ニューラルネットワークに構造化プルーニングを適用して,新たなパラメータを導入することなく,共同政策の表現能力を高める方法を提案する。提案手法をいくつかのベンチマークタスクで評価し,提案手法が他のパラメータ共有手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:17:14 GMT)
Penalising the biases in norm regularisation enforces sparsity [20.1]
パラメータのノルムを制御することは、ニューラルネットワークを訓練するときによく一般化される。この研究は、函数を表すのに必要な最小パラメータのノルムが、その第二微分の総変分によって与えられることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:33:18 GMT)
Do Machine Learning Models Learn Common Sense? [20.1]
我々は,データ駆動モデルにおいて共通感覚を特徴付けるとともに,モデルが共通感覚を学習した範囲を定量化する。本稿では,モデルの学習データから共通感覚ルールを導出するために,統計的推論と論理ベースの手法を統合するフレームワークを提案する。テスト時にモデルを適応して、常識ルール違反を減らし、より一貫性のある予測を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:47:02 GMT)
A Vision for Semantically Enriched Data Science [19.6]
ドメイン知識の活用やデータセマンティクスといった重要な分野は、ほとんど自動化されていない分野です。データサイエンスの自動化のための新しいツールと組み合わせて、データに対する“セマンティック”な理解と推論を活用することが、一貫性と説明可能なデータ拡張と変換にどのように役立つか、私たちは考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:03:12 GMT)
Before and after China's new Data Laws: Privacy in Apps [19.5]
中国は近年、個人情報保護法(Personal Information Protection Law:PIPL)など、さまざまな新しいデータ保護法を導入している。本稿は、2020年初頭から、2021年末にかけての1つのバージョンである、634の中国iOSアプリのデータ収集について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:04:14 GMT)
LiteG2P: A fast, light and high accuracy model for grapheme-to-phoneme conversion [18.8]
Grapheme-to-phoneme (G2P) は文字を対応する発音に変換する役割を担っている。既存のメソッドはパフォーマンスが遅いか悪いかのいずれかで、アプリケーションのシナリオに制限がある。本稿では,高速で軽量で理論的に並列なLiteG2Pを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:16:21 GMT)
Dynamic fairness-aware recommendation through multi-agent social choice [18.8]
我々は、現実世界のアプリケーション設定における公平性、特にパーソナライズされたレコメンデーションの文脈において、より複雑で多面的であると主張している。本稿では,2段階の社会的選択問題として,推薦システムにおけるマルチステークホルダフェアネスを定式化するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:06:17 GMT)
Defending against Adversarial Audio via Diffusion Model [18.8]
対向音の例は、音響システムに異常な振る舞いを引き起こす可能性がある。近年,商業音響システムにおいて深層学習モデルが広く用いられている。市販拡散モデルを用いた音響システムのための対向浄化型ディフェンスパイプラインAudioPureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:15:47 GMT)
Distilling Multi-Level X-vector Knowledge for Small-footprint Speaker Verification [18.7]
我々は,知識蒸留を活用した小型の深層話者埋込み抽出に焦点をあてた。そこで本研究では,x-vectorモデル(教師ネットワーク)の様々なレベルからの埋め込みを組み合わせ,小学生ネットワークの訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:09:11 GMT)
Visual Atoms: Pre-training Vision Transformers with Sinusoidal Waves [18.5]
フォーミュラ駆動型教師あり学習は, 変圧器の事前学習に有効な方法であることが示されている。 VisualAtom-21kはViT-Baseの事前トレーニングに使用されており、ImageNet-1kの微調整時にトップ1の精度は83.7%に達した。静的データセットであるJFT-300Mとは異なり、合成データセットの品質は改善され続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:47:28 GMT)
Quantum Channel Certification with Incoherent Strategies [18.3]
チャネル認証の2つの極端なケースに対する最適な非一貫性戦略に焦点をあてる。ブラックボックスが固定ユニタリ演算子によって次元$d$か$varepsilon$-farで記述されるかどうかをトレースノルムでテストするには、ブラックボックスの使用を$Theta(d/varepsilon2)$要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:00:47 GMT)
Active Reward Learning from Multiple Teachers [17.1]
逆学習アルゴリズムは人間のフィードバックを利用して報酬関数を推論し、AIシステムのトレーニングに使用される。この人間のフィードバックはしばしば好みの比較であり、人間の教師はAI行動のいくつかのサンプルを比較し、その目的を最も達成したと考えるものを選択する。報酬学習は通常、すべてのフィードバックは1人の教師から来ると仮定するが、実際には、これらのシステムは複数の教師に十分なトレーニングデータを集めるよう問い合わせることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:26:53 GMT)
GHQ: Grouped Hybrid Q Learning for Heterogeneous Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning [17.1]
主に,Starcraft Multi-Agent Challenges (SMAC)環境におけるMARL問題について論じる。この問題に対処するために、GIGM(Grouped Individual-Global-Max Consistency)と新しいMARLアルゴリズム、Grouped Hybrid Q Learning(GHQ)を提案する。オリジナルおよび新しいヘテロジニアスマップの実験は、他の最先端のアルゴリズムと比較して、GHQの素晴らしい性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:45:49 GMT)
CADeSH: Collaborative Anomaly Detection for Smart Homes [17.1]
本稿では,2段階の協調的異常検出手法を提案する。最初はオートエンコーダを使用して、頻繁な(良性)と頻繁な(悪意のある)トラフィックフローを区別する。クラスタリングは、希少なフローのみを分析し、それを既知の('rare yet beign')または未知の(malicious')として分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:22:26 GMT)
Model agnostic methods meta-learn despite misspecifications [17.0]
この研究は、線形二層ネットワークアーキテクチャでANILを第一に順序付けした無限個のタスクの極限において、線形共有表現をうまく学習することを示した。共有表現の隠蔽次元に対して広い幅を持つことは、アルゴリズムの性能を損なうものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:13:37 GMT)
Teach a Robot to FISH: Versatile Imitation from One Minute of Demonstrations [16.8]
Fast Imitation of Skills from Humans (FISH)は、人間のデモの1分未満で、堅牢な視覚スキルを学習できる新しい模倣学習アプローチである。 FISHは、ロボットの動作とデモンストレーションの間の"マッチ"に対応する報酬を計算する。 FISHの平均成功率は93%であり、従来の最先端の手法よりも約3.8倍高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:57:38 GMT)
Alexa Arena: A User-Centric Interactive Platform for Embodied AI [16.6]
Alexa Arenaは、Embodied AI(EAI)研究のための、ユーザ中心のシミュレーションプラットフォームである。ユーザフレンドリなグラフィックスとコントロールメカニズムにより、Alexa Arenaはゲーム化されたロボットタスクの開発をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:22:00 GMT)
Population-based Evaluation in Repeated Rock-Paper-Scissors as a Benchmark for Multiagent Reinforcement Learning [16.2]
簡単なゲームRock, Paper, Scissorsの繰り返しプレイに基づくマルチエージェント学習のためのベンチマークを提案する。平均リターンとエクスプロイラビリティの両方に基づいて,エージェントの品質を測定するための指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:06:52 GMT)
Attention-based Graph Convolution Fusing Latent Structures and Multiple Features for Graph Neural Networks [16.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)のための注意に基づく空間グラフ畳み込み(AGC)を提案する。本研究では,高次元空間における構造情報を活用することにより,AGCの表現力を向上させる2つの手法を提案する。また、点群分類のためのGNNと、提案したAGCに基づいて点群内の点群を予測するためのGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:40:05 GMT)
Predicting Motion Plans for Articulating Everyday Objects [16.0]
本研究では,実シーンに置かれる物体をシミュレートするモーションシミュレータを開発した。次に、動き計画の高速かつ柔軟な表現であるSeqIK+$theta$を紹介する。我々は、SeqIK+$theta$を使用して、テスト時に新しいオブジェクトを記述するための動きプランを素早く予測するモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:45:02 GMT)
Large-Scale Domain-Specific Pretraining for Biomedical Vision-Language Processing [15.5]
中央のバイオメディカル研究論文から抽出した1500万個の図形対を用いている。我々のデータセット(PMC-15M)はMIMIC-CXRのような既存のバイオメディカル画像テキストデータセットよりも2桁大きい。我々は、検索から分類、視覚質問応答(VQA)まで、標準的なバイオメディカルイメージングタスクの実験とアブレーション研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:20:04 GMT)
Learning not to Regret [15.4]
後悔しないために一般的な学習を導入し、後悔の最小化をメタ学習する。得られたアルゴリズムは、任意の設定で後悔を最小限に抑え、選択されたゲームの分布に高速に収束するように(メタ)学習される。実験の結果,メタ学習アルゴリズムは過去の後悔最小化アルゴリズムよりもはるかに高速に収束することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:56:12 GMT)
Rethinking the Effect of Data Augmentation in Adversarial Contrastive Learning [15.3]
CIFAR-10データセット上で、DYNACLはAuto-Attackの下で最先端の自己ATロバスト性を8.84%向上できることを示す。また,DYNACLはバニラ指導による対人訓練を初めて上回りうることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:11:54 GMT)
Rethinking the Reasonability of the Test Set for Simultaneous Machine Translation [14.8]
同時機械翻訳(SimulMT)モデルは、原文の終了前に翻訳を開始する。一般的な全文翻訳テストセットは、ソース文全体のオフライン翻訳によって取得される。我々は,SiMuST-Cと表記されるMuST-C英語-中国語テストセットに基づいて,モノトニックテストセットを手動で注釈付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:06:44 GMT)
Transferring Models Trained on Natural Images to 3D MRI via Position Encoded Slice Models [14.4]
2D-Slice-CNNアーキテクチャは、すべてのMRIスライスを2Dエンコーダに埋め込む。トレーニング済みのモデルが2Dエンコーダとして機能できるという知見を得て、2DエンコーダをImageNetで初期化し、2つのニューロイメージングタスクでそれらを上回り、スクラッチからトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:52:31 GMT)
Quantum Phase Diagram of PT-Symmetry or Broken in a Non-Hermitian Photonic Structure [14.3]
両フォトニック構造における2つの例外線で束縛されたPT対称性とPT破壊機構を解析的に取得した。現実性を考慮した場合、弱利得条件下での定常状態が同定される。 PT壊れた双方向導波路系では、多光子状態は量子干渉によってオンデマンドで工学することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:40:57 GMT)
DeepSaDe: Learning Neural Networks that Guarantee Domain Constraint Satisfaction [14.1]
本稿では,ニューラルネットワークを訓練し,様々な制約を課し,その制約が全ての可能な予測によって満たされることを保証するアプローチを提案する。私たちのアプローチは、さまざまなドメイン制約を強制するのに十分な柔軟性があり、ニューラルネットワークでそれらを保証できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:40:50 GMT)
ArCL: Enhancing Contrastive Learning with Augmentation-Robust Representations [14.0]
我々は,自己教師付きコントラスト学習の伝達可能性を分析する理論的枠組みを開発する。対照的な学習は、その伝達可能性を制限するような、ドメイン不変の機能を学ぶのに失敗することを示す。これらの理論的知見に基づき、Augmentation-robust Contrastive Learning (ArCL) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:26:20 GMT)
Multi-Head Multi-Loss Model Calibration [13.8]
我々は,深層アンサンブルの訓練と推論に要する費用を省く,単純化されたアンサンブルの形式を導入する。具体的には、各頭部は、重み付きクロスエントロピー損失を最小限に抑えるために訓練されるが、重みは異なる枝によって異なる。その結果,2つの挑戦データセットにおいて精度を犠牲にすることなく,精度の高いキャリブレーションを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:32:32 GMT)
A Simple Construction of Quantum Public-Key Encryption from Quantum-Secure One-Way Functions [13.7]
量子PKEは任意の量子セキュア片方向関数から構築可能であることを示す。我々の構成は単純で、古典的な暗号文のみを使用し、CCAセキュリティの強い概念を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:45:16 GMT)
Geometric Visual Similarity Learning in 3D Medical Image Self-supervised Pre-training [13.1]
画像間の類似性を学ぶことは、3D医療画像の自己教師付き事前トレーニングに不可欠である。本稿では,新しい視覚類似学習パラダイムである幾何学的視覚類似学習を提案する。実験により,画像間類似性学習による事前学習により,より強力な内部シーン,シーン間,グローバルな局所移動能力が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:21:15 GMT)
Ternary Quantization: A Survey [12.9]
深層ニューラルネットワークモデルのデプロイには、推論時間、モデルサイズ、精度が不可欠である。 3次量子化の進化を概観し、既存の3次量子化法との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:38:51 GMT)
A Few-Shot Attention Recurrent Residual U-Net for Crack Segmentation [12.8]
道路ひび割れの自動セグメンテーションのための数発の学習パラダイムを提案する。このフレームワークは、リカレント残響モジュールとアテンションモジュール(R2AU-Net)を備えたU-Netアーキテクチャに基づいている。大規模な実験により、提案された数発のR2AU-Netフレームワークは、DiceとIoUのメトリクスで他の最先端ネットワークよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:16:17 GMT)
Determination of Molecular Energies via Quantum Imaginary Time Evolution in a Superconducting Qubit System [12.6]
超伝導量子ビット系における水素 (H2) および水素化リチウム (LiH) 分子の基底状態エネルギーをシミュレートする変動型量子想像時間進化法 (QITE) を実験的に実現した。実験結果はすべて4回の反復で収束し、高忠実度基底状態エネルギーが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:31:59 GMT)
DAVA: Disentangling Adversarial Variational Autoencoder [12.5]
本稿では,変分自動エンコーダの新しいトレーニング手法であるDAVAを紹介する。抽象的推論において, PIPEが下流モデルの性能を肯定的に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:08:23 GMT)
Towards Trustable Skin Cancer Diagnosis via Rewriting Model's Decision [12.3]
本稿では,モデルトレーニングプロセスにHuman-in-the-loopフレームワークを導入する。提案手法は, 共起因子を自動的に検出する。容易に得られる概念の模範を用いて、相反する概念を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:02:18 GMT)
Self-attention in Vision Transformers Performs Perceptual Grouping, Not Attention [11.8]
視覚変換器の注意機構は人間の視覚的注意と同様の効果を示す。その結果,色などの視覚的特徴の類似性から,自己注意モジュール群が刺激に現れることが示唆された。単トン検出実験において、これらのモデルが人間の視覚的注意に利用されるフィードフォワード視覚的サリエンス機構と類似した効果を示すかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:18:11 GMT)
OPE-SR: Orthogonal Position Encoding for Designing a Parameter-free Upsampling Module in Arbitrary-scale Image Super-Resolution [11.7]
インプリシット・ニューラル表現(INR)は、任意のスケールの画像超解像に対する一般的なアプローチである。我々は、任意のスケールの画像超解像のためにINRベースのアップサンプリングモジュールを置き換えるOPE-Upscaleモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:26:14 GMT)
AdvRain: Adversarial Raindrops to Attack Camera-based Smart Vision Systems [11.7]
物理的敵攻撃として知られる「印刷された敵攻撃」は、認識モデルを誤解させることに成功した。我々は,同じクラスの全てのオブジェクトに対して,カメラベースの認識システムを騙すことができるカメラベースの敵攻撃を提案する。 ImageNetとResnet34では、VGG19では平均モデルの精度が45%以上、40%以上低下しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:14:46 GMT)
Synthetic Misinformers: Generating and Combating Multimodal Misinformation [11.7]
マルチモーダル誤情報検出(MMD)は、画像と付随するテキストの組み合わせが誤読や誤字を検知する。提案したCLIPベースの名前付きエンティティスワッピングは,マルチモーダル精度で他のOOCやNEIミスコンバータを上回り,MDDモデルに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:59:01 GMT)
Helpful, Misleading or Confusing: How Humans Perceive Fundamental Building Blocks of Artificial Intelligence Explanations [11.7]
複雑な予測アルゴリズムから一歩引いて、単純な数学的モデルの説明可能性について検討する。我々は、人々が異なるモデル表現の理解性をどう知覚するかを評価することを目的とする。これにより、エンジニア、研究者、消費者、規制当局など多様なステークホルダーが基本的な概念の信頼性を判断できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:15:35 GMT)
Joint cortical registration of geometry and function using semi-supervised learning [11.6]
我々は,最適なアトラスを学習しながら,折り畳みパターンと関数マップを協調的に整列する学習ベースの皮質登録フレームワークJOSAを紹介する。 JOSAは既存手法よりも解剖学的・機能的ドメインの登録性能を大幅に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） (Thu, 2 Mar 2023 21:31:35 GMT)
APARATE: Adaptive Adversarial Patch for CNN-based Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation [11.5]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による実質的な性能向上を目撃した単眼深度推定(MDE) CNNは敵の攻撃に弱いため、安全クリティカルでセキュリティに敏感なシステムに深刻な懸念が生じる。本稿では,MDE を選択的に回避できる新しい適応型対向パッチ (APARATE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:31:53 GMT)
Iterative Assessment and Improvement of DNN Operational Accuracy [11.4]
DAIC (DNN Assessment and Improvement Cycle) は,オンライン擬似画像の「低コスト」とオフラインサンプリング技術「高コスト」を組み合わせた手法である。予備的な結果は、この2つのアプローチを組み合わせる利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:21:54 GMT)
MoSS: Monocular Shape Sensing for Continuum Robots [11.4]
本稿では,連続体型ロボットの形状センサに対する目と手の一眼的アプローチを提案する。 MoSSNetはステレオマッチングのコストを削減し、センサーハードウェアの要求を削減している。データ収集とテストには2段式の腱駆動連続体ロボットが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:14:32 GMT)
Robust Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarially Learned Continuous Noise Corruption [11.1]
異常検出は、予め確立された正常性から著しく逸脱した新しいサンプルを認識するタスクである。ディープオートエンコーダ(AE)は、異常検出タスクとして広く使用されているが、ヌルID関数への過度な適合に悩まされている。本稿では,適応学習連続雑音(ALCN)を効率よく生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:59:20 GMT)
Risk-aware Path Planning via Probabilistic Fusion of Traversability Prediction for Planetary Rovers on Heterogeneous Terrains [11.1]
提案手法は, 誤ったトラバーサビリティ予測を明示的に考慮した新しい経路計画アルゴリズムを提案する。提案手法は, 既存手法と比較して, 異質な地形上でより実現可能な経路を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:19:44 GMT)
Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification [10.9]
我々は,クラス不均衡な状況に頑健な半教師付きドメイン適応手法を開発した。高純度クラスタを得るために,ロバストなクラスタリングパイプラインを提案する。提案手法は, 高度にクラス不均衡な画像パッチを用いた実験において, 最先端の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:07:36 GMT)
Adopting the Multi-answer Questioning Task with an Auxiliary Metric for Extreme Multi-label Text Classification Utilizing the Label Hierarchy [10.9]
本稿では,過度なマルチラベル分類のための複数問合せタスクを採用する。本研究では,提案手法と評価基準を法域に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:40:31 GMT)
Hidden Gems: 4D Radar Scene Flow Learning Using Cross-Modal Supervision [10.2]
本研究では,4次元レーダを用いたクロスモーダル学習によるシーンフロー推定手法を提案する。われわれのアプローチは、現代の自動運転車におけるセンサーの冗長性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:54:29 GMT)
DeepSeer: Interactive RNN Explanation and Debugging via State Abstraction [10.1]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は自然言語処理(NLP)タスクで広く使われている。 DeepSeerは、RNNの振る舞いのグローバルとローカルの両方の説明を提供するインタラクティブシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:08:17 GMT)
DeepLens: Interactive Out-of-distribution Data Detection in NLP Models [10.1]
DeepLensは、ユーザーが大量のテキストコーパスでOODの問題を検知し、探索するのに役立つインタラクティブシステムである。ユーザはテキストクラスタリングの助けを借りて、DeepLensのさまざまなOODタイプを効率的に探索できる。被験者24名を対象にした調査では、DeepLensを使用する被験者はOODの問題を正確に2倍近い種類の問題を見つけることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:09:54 GMT)
Evolutionary Augmentation Policy Optimization for Self-supervised Learning [10.1]
自己教師付き学習(SSL)は、手動でラベル付けされたデータを必要としないディープニューラルネットワーク(DNN)の事前トレーニングのための機械学習アルゴリズムである。本稿では,自己教師付き学習アルゴリズムの性能向上に対する拡張演算子の貢献について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:16:53 GMT)
A Data Augmentation Method and the Embedding Mechanism for Detection and Classification of Pulmonary Nodules on Small Samples [10.0]
新しいデータ拡張方法と埋め込み機構の2つの戦略が導入された。肺結節検出のための拡張手法を用いた3DVNETモデルの結果,提案手法がGAN(Generative Adversarial Network)の枠組みに基づく手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:58:45 GMT)
Quantum enhanced radio detection and ranging with solid spins [10.0]
固体スピンを用いた量子増強ラジオ検出と測位を実証する。 RF磁気感度は、ナノスケール量子センシングとRFフォーカスに基づいて、3次から21$pT/sqrtHz$に改善される。結果は、量子強化レーダーと固体スピンとの通信を探索する道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:52:16 GMT)
Multi-Start Team Orienteering Problem for UAS Mission Re-Planning with Data-Efficient Deep Reinforcement Learning [9.9]
我々は、当初車両が補給所から離れた場所にあり、燃料の量が異なるミッション再計画問題について検討する。そこで我々は,各部分ツアーに対する自己注意と,部分ツアーと残りのノード間のエンコーダ・デコーダの注意を組み込んだポリシーネットワークを構築した。本稿では,複数の非重複サンプルのロールアウトに基づく局所的なミニバッチベースラインに,グリーディロールアウトベースラインを置き換えたREINFORCEアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:15:56 GMT)
Towards more precise automatic analysis: a comprehensive survey of deep learning-based multi-organ segmentation [9.7]
本論は, この分野における最新の研究を体系的にまとめたものである。完全かつ不完全なアノテーションの観点から,深層学習に基づく多臓器セグメンテーションに関する161の研究をコンパイルした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:02:03 GMT)
Charge states, triple points and quadruple points in an InAs nanowire triple quantum dot revealed by an integrated charge sensor [9.5]
量子ドット(QD)電荷センサと一体化したシリアルトリプル量子ドット(TQD)は、細いフィンガーゲート技術によりInAsナノワイヤから実現される。装置の複雑な電荷状態と興味深い性質は、少数電子状態において研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:54:07 GMT)
GlucoSynth: Generating Differentially-Private Synthetic Glucose Traces [9.5]
本稿では,Gluco Synthについて紹介する。Gluco Synthは,合成グルコーストレースを生成するための新しいプライバシー保護GANフレームワークである。差分プライバシーをフレームワークに統合し、強力な正式なプライバシー保証を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:08:31 GMT)
Reasoning-Based Software Testing [9.3]
推論ベースのソフトウェアテスト(RBST)は、テスト問題を因果推論タスクとして考える新しい方法です。我々は、因果推論は人間が宇宙を「スマートに」探索する過程をより自然にエミュレートしていると主張する。本論文で報告された予備結果は有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:27:21 GMT)
Predicting IPv4 Services Across All Ports [9.0]
GPSは、すべてのポートにまたがるインターネットサービスを効率的に発見するシステムである。全ポートの92.5%のサービスが131倍の帯域幅、204倍の精度でスキャンされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:30:01 GMT)
Real-Time Tube-Based Non-Gaussian Risk Bounded Motion Planning for Stochastic Nonlinear Systems in Uncertain Environments via Motion Primitives [8.8]
不確実な環境下での非線形システムの動作計画問題を考える。 [1]とは異なり、リアルタイムなオンライン動作計画アルゴリズムを提案する。総和二乗プログラミングを用いた決定論的リスクに対する管の安全性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:36:26 GMT)
Non-Gaussian Uncertainty Minimization Based Control of Stochastic Nonlinear Robotic Systems [8.8]
我々は、不確実性や乱れによる名目状態軌跡からのシステムの状態のずれを最小限に抑える状態フィードバックコントローラを設計する。我々はモーメントと特徴関数を用いて、ロボットシステムの非線形運動モデル全体にわたって不確実性を伝播する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:31:32 GMT)
BIFRNet: A Brain-Inspired Feature Restoration DNN for Partially Occluded Image Recognition [8.8]
本稿では,脳にインスパイアされた特徴回復ネットワーク(BIFRNet)を提案する。これは、画像の特徴を抽出する腹側視覚経路と、閉塞された画像領域と可視な画像領域を区別する背側視覚経路を模倣する。また、オブジェクトの事前知識を保存するのにナレッジモジュールを使用し、可視的特徴と事前知識に基づいて隠蔽された機能を復元するためにコンプリートモジュールを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:33:43 GMT)
Self-Supervised Few-Shot Learning for Ischemic Stroke Lesion Segmentation [8.7]
トレーニング中に1つの注記標本のみを用いて,虚血性病変の分節に対する数発のセグメンテーション法を提案する。我々はComputd Tomography Perfusion scanから生成されたカラーコードパラメトリックマップを利用する。注記1例につき平均Diceスコア0.58が虚血性病変の分節に対して達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:10:08 GMT)
Quantum Hamiltonian Descent [8.6]
QHD(Quantum Hamiltonian Descent)は、勾配降下アルゴリズムの真に量子的な存在である。 QHDは、デジタルおよびアナログ量子コンピュータの両方でシミュレート可能なハミルトン進化として記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:34:38 GMT)
ParaFormer: Parallel Attention Transformer for Efficient Feature Matching [8.6]
本稿ではParaFormerという新しい並列アテンションモデルを提案する。振幅と位相という概念を通じて特徴とキーポイントの位置を融合させ、平行して自己と横断性を統合する。ホモグラフィー推定、ポーズ推定、画像マッチングなど様々な応用実験により、ParaFormerが最先端の性能を達成することを示す。効率のよいParaFormer-Uは、既存のアテンションベースモデルの50%未満のFLOPで同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:29:16 GMT)
iSAGE: An Incremental Version of SAGE for Online Explanation on Data Streams [8.5]
動的学習環境に適したSAGEの直接インクリメンタル化としてiSAGEを提案する。条件付きデータ分布に基づいて特徴量除去をモデル化する効率的な近似法を提案する。我々は,確立されたデータセットとコンセプトドリフトストリームに基づいて,本手法を徹底的な実験分析で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:51:54 GMT)
ConTEXTual Net: A Multimodal Vision-Language Model for Segmentation of Pneumothorax [8.4]
気胸セグメンテーションの課題に対する視覚言語モデルを構築した。記述型言語は性能向上のためのセグメンテーションモデルに組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:36:19 GMT)
A Coarse to Fine Framework for Object Detection in High Resolution Image [8.3]
オブジェクト検出の現在のアプローチでは、高解像度画像における小さなオブジェクトや大規模な分散問題を検出することはめったにない。本稿では,オブジェクト検出の精度を,特に小さなオブジェクトや大規模分散シーンに対して向上させる,シンプルで効率的なアプローチを提案する。提案手法は,高分解能画像における物体の空間と情報を有効利用することにより,より効率的に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:04:33 GMT)
EdgeServe: An Execution Layer for Decentralized Prediction [8.0]
本稿では,分散予測が可能な機械学習システムであるEdgeServeを提案する。 1)マルチカメラオブジェクト追跡,(2)ネットワーク侵入検出,(3)人間の活動認識の3つの分散予測タスクについて,EdgeServeの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:55:46 GMT)
Language Variety Identification with True Labels [8.0]
本稿では,言語多様性を識別する最初の人間アノテーション付き多言語データセットであるDSL True Labels (-TL)を提案する。 DSL-TLは、ポルトガル語で12,900件、ポルトガル語で12,900件、スペイン語でアルゼンチン語でスペイン語とカスティーリャ語でスペイン語、英語でアメリカ英語とイギリス英語に分けられている。我々はこれらの言語品種を識別するために複数のモデルを訓練し、その結果を詳細に提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:51:58 GMT)
Learning to Detect Slip through Tactile Measures of the Contact Force Field and its Entropy [7.9]
本研究では,スリップをリアルタイムに検出する物理インフォームド・データ駆動方式を提案する。光学式触覚センサーであるGelSight Miniは、触覚を読み取るためのグリップに装着されている。その結果,最良分類アルゴリズムは平均99%の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:16:21 GMT)
SHAP-IQ: Unified Approximation of any-order Shapley Interactions [7.8]
ユニークなShapleyインタラクションインデックスを定義することは、オープンな研究課題である。公理の選択によって異なる3つの定義が提案されている。本稿では,シェープリー相互作用の効率的なサンプリングベース近似器であるSHAPley Interaction Quantification (SHAP-IQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:49:05 GMT)
Domain Adaptation of Reinforcement Learning Agents based on Network Service Proximity [7.7]
6Gネットワークの今後の採用により、新しいタイプのサービスが期待されている。特定のサービスタイプのニーズを管理するために訓練されたRLエージェントは、ドメイン適応なしで異なるサービスタイプを管理するのに理想的ではないかもしれない。我々は、最も近いサービスのRLエージェントが、ドメイン適応の明確に定義されたプロセスを通じて、新しいサービスタイプに迅速に適応することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:57:35 GMT)
Interpretable System Identification and Long-term Prediction on Time-Series Data [7.6]
本研究では,事前知識のない解釈可能なシステム同定手法を提案する。解釈可能なシステムを示し、計算コストを大幅に削減する。提案手法の性能試験には, 水分保持データ, 地球温度データ, 財務データを含む3つのデータセットを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:16:24 GMT)
Technical report: Graph Neural Networks go Grammatical [7.3]
本稿では,新しいGNN設計戦略を提案する。文脈自由文法 (CFG) に依存し、行列言語 MATLANG を生成する。我々の戦略を適用して、文法グラフニューラルネットワークG$2$N$2$を設計し、3WL GNNを最大6までのエッジレベルのサイクルでカウントでき、帯域通過フィルタに到達できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:27:54 GMT)
BenchDirect: A Directed Language Model for Compiler Benchmarks [7.2]
ソースコードの特徴表現内で指向できる最初のMLコンパイラベンチマークジェネレータであるBenchPressを開発した。アクティブラーニングを使用して、Grewe氏らによるCPU対GPUのデータセットに目に見えない機能を備えた新しいベンチマークを導入し、取得したパフォーマンスを50%改善しました。 3つの特徴空間では、Rodiniaベンチマークの機能をターゲットにして、GitHub、CLgen、CLSmith、SRCIROR mutatorからの人書きコードよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:17:24 GMT)
Evidence-empowered Transfer Learning for Alzheimer's Disease [6.5]
アルツハイマー病の診断にエビデンスを応用した転帰学習法を提案する。従来の手法とは異なり、AD関連補助タスク、すなわち形態変化予測を利用する。この補助課題において、診断モデルはMRIスキャンにおける形態的特徴から明らかかつ伝達可能な知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:37:56 GMT)
MLANet: Multi-Level Attention Network with Sub-instruction for Continuous Vision-and-Language Navigation [6.5]
Vision-and-Language Navigation (VLN) は、言語と視覚の監督を通じてのみ見えない環境でナビゲートするためのインテリジェントエージェントを開発することを目的としている。最近提案された連続的な設定(連続VLN)では、エージェントは自由な3D空間で動作しなければなりません。連続VLNの性能向上のために、我々はマルチレベル命令理解手順を設計し、新しいモデルであるマルチレベル注意ネットワーク(MLANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:26:14 GMT)
EPAM: A Predictive Energy Model for Mobile AI [6.5]
本稿では,異なるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルと処理源を考慮したモバイルAIアプリケーションに関する総合的研究を紹介する。 4つの処理源を用いて,全モデルのレイテンシ,エネルギー消費,メモリ使用量を測定した。私たちの研究は、CPU、GPU、NNAPIを使用して、異なるアプリケーション(ビジョンとノンビジョン)でモバイルAIがどのように振る舞うか、といった重要な洞察を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:11:23 GMT)
NLP Workbench: Efficient and Extensible Integration of State-of-the-art Text Mining Tools [6.2]
非専門家は、最先端のテキストマイニングモデルを用いて大規模コーパスのセマンティック理解を得ることができる。このプラットフォームは、最新のトレーニング済みモデルと、アカデミアのオープンソースシステムの上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:59:31 GMT)
Large Deviations for Accelerating Neural Networks Training [5.9]
LAD改良反復訓練(LIIT)は,大規模な逸脱原理を用いたANNのための新しい訓練手法である。 LIITアプローチでは、LAD異常スコアに基づくサンプリング戦略を用いて、MTS(Modified Training Sample)を生成し、反復的に更新する。 MTSサンプルは、各クラスにおける観察のほとんどを異常に含めることで、トレーニングデータをうまく表現するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:14:05 GMT)
Grid-Centric Traffic Scenario Perception for Autonomous Driving: A Comprehensive Review [5.6]
グリッド中心の知覚は、自律運転におけるオブジェクト中心の認識よりも一般的ではない。グリッド中心の知覚の複雑さと計算コストは高い。ディープラーニング技術とハードウェアは、グリッド中心の知覚の進化に新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:52:46 GMT)
Photovoltaic Panel Defect Detection Based on Ghost Convolution with BottleneckCSP and Tiny Target Prediction Head Incorporating YOLOv5 [5.6]
本稿では,Ghost convolution with BottleneckCSPとPVパネル欠陥検出のための小さなターゲット予測ヘッドを提案する。 BottleneckCSPモジュールは、小さなターゲット検出のための予測ヘッドを追加して、小さな欠陥ミスを軽減するために導入された。提案するPVパネル表面欠陥検出ネットワークは、mAPの性能を少なくとも27.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:06:35 GMT)
QAID: Question Answering Inspired Few-shot Intent Detection [5.5]
我々は、発話や意図の名前を質問や回答として扱うことにより、質問応答検索タスクとして意図検出を再構築する。数発のインテント検出ベンチマークの結果から,最先端の性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:35:15 GMT)
Automated Task-Time Interventions to Improve Teamwork using Imitation Learning [5.4]
私たちは、チームメンバー間の調整を改善するための自動化された介入アプローチTICを提示します。我々はまず、過去のタスク実行データからチームの振る舞いの生成モデルを学ぶ。次に、学習した生成モデルとチームのタスク目標(共有報酬)を使用して、実行時の介入をアルゴリズム的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:26:20 GMT)
High-throughput identification of spin-photon interfaces in silicon [5.4]
シリコンにおける1000以上の置換および間代電荷欠陥のうち、スピン光子界面を同定するために、第一原理の計算スクリーニングを用いる。それらの光学特性,スピン乗算性,生成エネルギーを考慮することにより,最も有望な欠陥を評価する。我々は、新しい3つの有望スピン光子インタフェースを、テレコムバンドの潜在的な明るい発光体として同定する: $rm Ti_i+$, $rm Fe_i0$, $rm Ru_i0$。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 21:35:17 GMT)
Improved Space Bounds for Learning with Experts [5.3]
スペース予算が$ndelta$ for $delta in (0,1)$であるなら、後悔すべき$tildeO(n2 T1/ (1+delta))$を達成するアルゴリズムを提供する。この改善は、我々のアルゴリズムの後悔が $tildeO_n(sqrtT)$ に近づくレシエーション $delta rightarrow 1$ において特に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:11:39 GMT)
Certified Randomness from Quantum Supremacy [5.3]
本稿では、暗号的に認証されたランダムビットを生成するような、短期量子デバイスのためのアプリケーションを提案する。提案プロトコルは,ランダム回路サンプリングに基づいて,既存の「量子超越性」実験を再利用する。我々のプロトコルの出力は、計算不能な敵に対しても予測不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:28:31 GMT)
quAssert: Automatic Generation of Quantum Assertions [5.3]
本稿では,量子回路の静的解析とランダムサンプリングに基づく量子アサーションの自動生成と配置を提案する。純粋古典状態、重ね合わせ状態、および絡み合った状態などの量子回路の特別な性質を統計的手法を用いて明らかにする。量子ベンチマークを用いた誤り検出において生成したアサーションの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:49:14 GMT)
Document Provenance and Authentication through Authorship Classification [5.3]
本稿では,単一文書と複数文書の分類のためのアンサンブルベースのテキスト処理フレームワークを提案する。提案するフレームワークには,最先端のテキスト分類アルゴリズムがいくつか組み込まれている。フレームワークは大規模なベンチマークデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:26:03 GMT)
Letz Translate: Low-Resource Machine Translation for Luxembourgish [4.9]
我々は、ドイツ語に基づく資源効率の高いモデルを構築し、多言語No Languageleft Behindモデルから知識を蒸留し、擬似翻訳を行う。我々の効率的なモデルは、最先端のNLLBモデルと比較して30%以上高速で、4%以下でしか動作しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:26:46 GMT)
Image Labels Are All You Need for Coarse Seagrass Segmentation [4.2]
海草の牧草地は重要な炭素シンクとして機能するが、正確に保存されている炭素量の推定には海草種の知識が必要である。過去の海草の検出と分類にはパッチレベルのラベルの完全な管理が必要であった。教師なしのコントラスト事前トレーニングと、バックグラウンドとシーグラスのパッチの分離に類似した特徴を持つアーキテクチャであるSeaFeatsを紹介した。 SeaFeatsとSeaCLIPのアンサンブルは極めて堅牢なパフォーマンスをもたらし、SeaCLIPは背景クラスを保守的に予測し、ぼやけたパッチや暗いパッチの誤ったシーグラスの誤分類を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:10:57 GMT)
Quantum friction in the presence of a perfectly conducting plate [4.0]
完全に導電されたプレートの近くで休んでいる中性であるが偏光性粒子は、プレートの表面に対して通常の力を感じ、粒子をプレートに向かって引っ張る傾向にある。これはよく知られたカシミール・ポルダー力であり、長い間理論上提案され、実験的に観察されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:54:30 GMT)
An Improved Classical Singular Value Transformation for Quantum Machine Learning [3.9]
量子機械学習(QML)は、量子コンピュータのキラー応用を生み出す大きな可能性を示している。本稿では,QSVTの性能を最小限のオーバーヘッドで一致させる古典的アルゴリズムを提案する。本研究は,レグレッションシステムのための [CGL+'20,SM'21,GST'22,CCH+'22,レコメンデーションシステムのための [Tan'19,CGL+'20,CCH+'22] など,特定の問題に特化したいくつかの論文を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:53:03 GMT)
Iterative Circuit Repair Against Formal Specifications [3.7]
線形時間時間論理(LTL)における形式仕様に対する逐次回路の修復のための深層学習手法を提案する。本稿では,形式仕様と回路のマルチモーダル表現学習のための階層変換器を提案する。提案する修復機構は,トランスフォーマーの仕様から回路の自動合成を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:05:10 GMT)
Building Dynamic Ontological Models for Place using Social Media Data from Twitter and Sina Weibo [3.7]
我々は、ソーシャルメディアデータ(Twitter、Weibo)を使用して、北京、中国、サンディエゴの2つの異なる地域で動的オントロジーモデルを構築しています。我々は、ジオタグ付きソーシャルメディアデータから地名の種類を特定し、ジオタグ付きポイントの半径のデフォルト探索を比較して分類する。また,各地名の意味を単語雲のポイントワイド・ミューチュアル・インフォメーション(PMI)スコアを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:33:47 GMT)
A Deep Neural Architecture for Harmonizing 3-D Input Data Analysis and Decision Making in Medical Imaging [3.6]
本稿では、ルーティングと機能アライメントステップを含むRACNetという新しいディープニューラルネットワークを提案する。 3次元画像入力の異なる入力長と単一のアノテーションを効果的に処理し、高精度な決定を提供する。さらに、トレーニングされたRACNetから潜時変数を抽出することで、ネットワークの決定に関するさらなる洞察を提供するアンカーのセットが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:40:50 GMT)
Indescribable Multi-modal Spatial Evaluator [3.6]
マルチモーダル画像登録は、2つの画像を異なる分布で空間的に整列する。本研究では,自己管理型マルチモデル空間評価器(IMSE)を開発した。 IMSEは2つの画像間の空間差を測定するための高精度なマルチモーダル空間評価器を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:23:23 GMT)
INO at Factify 2: Structure Coherence based Multi-Modal Fact Verification [3.5]
疑似ニュースを分類する構造コヒーレンスに基づくマルチモーダル事実検証手法を提案する。我々の重み付き平均F1スコアは0.8079に達し、FACTIFY2で2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:18:56 GMT)
Improved device-independent randomness expansion rates using two sided randomness [3.4]
デバイスに依存しないランダム性拡張プロトコルは、初期乱数列を取り、より長い乱数列を生成することを目的としている。両面のランダム性によって得られる改善の可能性を検討する。また、入力ランダム性を再利用する修正プロトコルについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:04:13 GMT)
Multi-Task Self-Supervised Time-Series Representation Learning [3.3]
時系列表現学習は、時間的ダイナミクスとスパースラベルを持つデータから表現を抽出することができる。自己教師型タスクの利点を組み合わせた時系列表現学習手法を提案する。本稿では,時系列分類,予測,異常検出という3つのダウンストリームタスクの枠組みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:44:06 GMT)
GeoLab: Geometry-based Tractography Parcellation of Superficial White Matter [3.3]
本稿では, 対象物から数百個の短い白色物質束を高速に分割する, 効率的な幾何学的解析法(GeoLab)を提案する。この方法は657個のバンドルからなるEBRAINSヨーロッパインフラのSWMアトラスのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:52:30 GMT)
FaceRNET: a Facial Expression Intensity Estimation Network [3.2]
本稿では,映像からの表情強度推定手法を提案する。 i) 各ビデオフレームから様々な感情記述子を抽出する表現抽出ネットワーク、(i)データ中の時間情報をキャプチャするRNN、(i)マスク層。このアプローチは、優れた結果をもたらすHume-Reactionデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:32:53 GMT)
UZH_CLyp at SemEval-2023 Task 9: Head-First Fine-Tuning and ChatGPT Data Generation for Cross-Lingual Learning in Tweet Intimacy Prediction [3.2]
本稿では,SemEval 2023 Task 9「Multilingual Tweet Intimacy Analysis」に対するUZH_CLypの提出について述べる。公式なピアソン相関回帰評価尺度により,全10言語で2番目に高い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:18:53 GMT)
Bayesian Deep Learning for Affordance Segmentation in images [3.2]
本稿では,画像の空き地を検出するための新しいベイズディープネットワークを提案する。空間レベルでの動脈およびてんかんの分布を定量化する。その結果,決定論的ネットワークの最先端性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:01:13 GMT)
Dodging the Sparse Double Descent [3.1]
筆者らは,この現象を回避し,一般化を改善する学習フレームワークを提案する。提案手法は,典型的な逆学習装置を用いた実験結果によって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:54:12 GMT)
Can we avoid Double Descent in Deep Neural Networks? [3.1]
二重降下は、ディープラーニングコミュニティの注目を集めている。これは、高一般化を維持するために最適なモデルのサイズについて深刻な疑問を提起する。本研究は, 学習問題の適切な条件付けにより, 二重降下現象は回避可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:40:17 GMT)
Implicit Neural Representations for Modeling of Abdominal Aortic Aneurysm Progression [3.1]
腹部大動脈瘤 (AAA) は腹部大動脈の進行性拡張であり,未治療の場合には致死性病変で破裂する。 AAAの進行をモデル化するための暗黙的神経表現(INR)に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:43:40 GMT)
Expert-Free Online Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning [3.0]
Expert-Free Online Transfer Learning (EF-OnTL) は、マルチエージェントシステムにおけるエキスパートフリーリアルタイム動的トランスファー学習を可能にするアルゴリズムである。 EF-OnTLはアドバイスベースのベースラインと比較すると、全体的なパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:21:03 GMT)
Linear combination of Hamiltonian simulation for non-unitary dynamics with optimal state preparation cost [3.0]
ハミルトンシミュレーション問題の線形結合として,非単位力学の一般クラスをシミュレーションする簡単な方法を提案する。また,全てのパラメータにほぼ最適に依存した複素吸収ポテンシャル法によるオープン量子力学シミュレーションの応用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:37:54 GMT)
Achieving metrological limits using ancilla-free quantum error-correcting codes [2.9]
既存の量子誤り訂正符号は、一般に同じ次元の1つのプローブと1つのノイズのないアンシラの間の絡み合いを利用する。ここでは、2種類のマルチプローブ量子誤り訂正符号を構築し、第1のものは無視可能な量のアンシラを使用し、第2のものはアンシラフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:51:02 GMT)
Hyperparameter Tuning and Model Evaluation in Causal Effect Estimation [2.8]
本稿では,因果効果推定のためのモデル評価の4つの異なる側面間の相互作用について検討する。ほとんどの因果推定器は、十分に調整された場合、ほぼ同等の性能であることがわかった。我々は,現在,最先端の手順で提供されていない最適性能を解き放つために,因果モデル評価に関するさらなる研究を求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:03:02 GMT)
An end-to-end SE(3)-equivariant segmentation network [2.7]
球面調和に基づく同変ボクセル畳み込みを用いたセグメンテーションネットワークを新たに提案する。 MRI脳腫瘍におけるセグメンテーション性能と健常な脳構造セグメンテーション課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:59:22 GMT)
MoSFPAD: An end-to-end Ensemble of MobileNet and Support Vector Classifier for Fingerprint Presentation Attack Detection [2.7]
本稿では,指紋攻撃を検知する新しいエンドツーエンドモデルを提案する。提案モデルでは,MobileNetを特徴抽出器として,Support Vectorを分類器として組み込んだ。提案モデルの性能を最先端の手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:27:48 GMT)
Resource-Constrained Station-Keeping for Helium Balloons using Reinforcement Learning [2.5]
高高度気球は、生態調査、大気モニタリング、通信中継に有用であることが証明されている。重量と電力の制約のため、成層圏を航行するためには代替的な推進モードを調査する必要がある。気球を固定位置で維持する制御スキームとして強化学習が提案されている
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:35:59 GMT)
A high-fidelity microwave beamsplitter with a parity-protected converter [2.5]
マイクロ波共振器間の高速で高忠実な操作は、ボゾン量子計算とシミュレーションにとって重要なツールである。魅力的なアプローチは、非線形コンバータを介してこれらの共振器を結合し、RF駆動でパラメトリックプロセスを作動させることである。我々は、駆動周波数と環境騒音のスペクトルを慎重に管理することに加えて、コンバータハミルトンの組込み対称性を活用することにより、不要な非線形相互作用を抑えることができることを示した。我々は、このビームスプリッタをキャビティのジョイント単一光子部分空間に特徴付け、ビームスプリッタゲートを実現するために光子損失イベントを検出し、後選択できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:30:01 GMT)
Bounding the quantum value of compiled nonlocal games: from CHSH to BQP verification [2.3]
本稿では、一般的な暗号の「コンパイル」手順を作成するためのステップを示す。この手順は、任意の絡み合った非ローカルゲームからシングルプロの対話プロトコルに変換することができる。暗号を使ってプローバー間の分離をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:20:59 GMT)
Deconstructing deep active inference [2.2]
アクティブ推論(英: Active Inference)とは、知覚、学習、意思決定の理論である。このアクティビティの目標は、より複雑なタスクを、深いアクティブ推論を使って解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:39:56 GMT)
Using simulation to quantify the performance of automotive perception systems [2.2]
本稿では,物体(自動車)検出のための画像システムの性能を評価するために,画像システムシミュレーションソフトウェアツールについて述べる。我々は,平均精度の測定によりシステム性能を定量化し,システム解像度とオブジェクト検出性能に関する傾向を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:28:35 GMT)
Multi-Source Soft Pseudo-Label Learning with Domain Similarity-based Weighting for Semantic Segmentation [2.1]
本稿では,複数のソースデータセットを用いたセマンティックセグメンテーションのためのドメイン適応トレーニング手法について述べる。複数のソースモデルから予測対象確率を統合することで,ソフトな擬似ラベル生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:20:36 GMT)
Random Pulse Sequences for Qubit Noise Spectroscopy [2.0]
クビットノイズスペクトロスコピーは、オープン量子系の実験的研究にとって重要なツールである。ここでは、スペクトル密度を素早く特徴づける別の方法について述べる。現実的な物理系, 自己集合量子ドット上でのランダムパルス列の性能のシミュレーションにより, ノイズスペクトルの抽出における桁違いの高速化が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 02:01:30 GMT)
Target Domain Data induces Negative Transfer in Mixed Domain Training with Disjoint Classes [1.9]
現実的なシナリオでは、ターゲットドメイン内で利用可能なトレーニングデータが限られた数のクラスに限られている場合が多い。対象ドメインと代理ドメインの間に不整合クラスが存在する場合、トレーニング中のターゲットドメインを含めると、大きな負の遷移が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:44:21 GMT)
Human Motion Diffusion as a Generative Prior [1.9]
この分野での主なギャップは、データの可用性の低いままである。本研究では, 事前学習した拡散モデルを用いて, このギャップを緩和できることを示す。我々は、前者は微調整、数秒間、さらにはゼロショット方式で効果的であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:09:27 GMT)
Quantum Engineering for Energy Applications [1.9]
太陽エネルギー、電池、核エネルギーの分野における量子工学の原則の展開について概観する。共有知識基盤は形成されており、これは私たちが「量子エネルギー科学」と呼ぶ新しい領域に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 23:48:11 GMT)
Learning Contact-based Navigation in Crowds [1.7]
本研究では,全方向移動ロボットの安全な接触を利用して,密集した社会環境をナビゲートする学習型モーションプランナと制御手法を提案する。私たちのナビゲーションスキームは、以前報告されたよりも高い密度の群衆を安全にナビゲートするためにコンタクトを利用することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:13:27 GMT)
Bayesian Posterior Perturbation Analysis with Integral Probability Metrics [1.7]
本稿では, ベイズ的手法のロバスト性について検討し, ポテンシャルの摂動と事前測度との関係で後方測度の安定性を解析した。最適輸送に生じる双対問題に類似した積分確率測定値の族を用いた新しい安定性結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:59:41 GMT)
A Notion of Feature Importance by Decorrelation and Detection of Trends by Random Forest Regression [1.7]
本稿では,よく研究されたGram-Schmidt decorrelation法に基づく特徴重要度の概念を導入する。本研究では,ランダムな森林回帰を用いてデータ中の傾向を推定する2つの推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:01:49 GMT)
Fine-grained Emotional Control of Text-To-Speech: Learning To Rank Inter- And Intra-Class Emotion Intensities [1.5]
State-of-the-art Text-To-Speech (TTS)モデルは高品質な音声を生成することができる。本稿では,クラス間距離とクラス内距離の両方を考慮した,きめ細かい制御可能な感情的TSを提案する。我々の実験は、制御性、感情、自然性の2つの最先端制御可能なTSモデルを超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:09:03 GMT)
BioImageLoader: Easy Handling of Bioimage Datasets for Machine Learning [1.5]
BioImageLoader(BIL)は、機械学習アプリケーションのためのバイオイメージデータセットを処理するピソンライブラリである。 BILは、多数の多様なバイオイメージを統一インターフェースでラップして、画像拡張を容易に実行し、バッチロードしようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:35:15 GMT)
Qompress: Efficient Compilation for Ququarts Exploiting Partial and Mixed Radix Operations for Communication Reduction [1.5]
2つの量子ビットを1つの4状態のクアンフクォートにエンコードする。我々は、キュービットとクォートの両方からなる任意の混合基数系上で、キュービットを効率的にルーティングするために、キュービットコンパイルスキームを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:19:26 GMT)
Open Problem: Optimal Best Arm Identification with Fixed Budget [1.4]
腕の識別や純粋な探査の問題はCOLTコミュニティで注目されている。本項では、固定予算設定におけるインスタンス依存複雑性に関する開問題と予想について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:07:08 GMT)
Creating Synthetic Datasets for Collaborative Filtering Recommender Systems using Generative Adversarial Networks [1.3]
機械学習における研究と教育には、必要なトレーニング、検証、テストタスクを処理するために、多様な、代表的でオープンなデータセットが必要です。この研究の多様性を養うためには、既存のデータセットを合成データセットで補強する必要がある。本稿では,協調フィルタリングデータセットを生成するGAN(Generative Adversarial Network)に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:23:27 GMT)
A complex-valued non-Gaussianity measure for quantum states of light [1.3]
ウィグナー関数とそのガウス対応の間の微分相対エントロピーを導入し、そのポテンシャルを非ガウス性測度として検討する。提案した位相空間に基づく非ガウス性測度は複素数値であり、その虚部はウィグナー関数の負体積の物理的意味を持つ。同時に、この測度の実部は余分な情報層を提供し、複素数値を非ガウス性の測度とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 00:37:52 GMT)
Pseudo Quantum Random Number Generator with Quantum Permutation Pad [1.2]
本稿では,量子置換パッド (QPP) と呼ばれる量子アルゴリズムを用いた擬似量子乱数生成器を提案する。 QPPパッド648ビットのパーミュレーションを用いて、pQRNGは擬似乱数生成のために107,776ビットのエントロピーを保持する。他のPRNGの決定論的PRNGまたはエントロピーブースターとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:42:23 GMT)
Physics-informed neural networks for solving forward and inverse problems in complex beam systems [1.2]
本稿では,複雑な構造系をシミュレートする物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた新しいフレームワークを提案する。その結果,PINNは,ビームシステムを含む工学構造や機械の問題を解決する上で有望な戦略であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:24:27 GMT)
Cardinality Estimation over Knowledge Graphs with Embeddings and Graph Neural Networks [1.1]
KG(Cardinality Estimation over Knowledge Graphs)は、クエリ最適化において重要である。本稿では,知識グラフ埋め込みとグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用して,結合クエリの濃度を正確に予測する新しい手法であるGNCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:39:13 GMT)
Scalability and Sample Efficiency Analysis of Graph Neural Networks for Power System State Estimation [1.0]
本稿では,因子グラフ上に印加されたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づいて,ファサー測定単位のみの状態推定器を徹底的に評価する。以上の結果から,GNNに基づく状態推定器は高精度で効率的なデータ利用が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:05:50 GMT)
Partitioning Quantum Chemistry Simulations with Clifford Circuits [1.0]
現在の量子コンピューティングハードウェアは、少数でノイズの多い量子ビットの可用性によって制限されている。量子回路の枠組みに留まりながら,古典的および近古典的処理の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:05:19 GMT)
Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product States [1.0]
我々は、滑らかな微分可能な確率分布を表現する方法と、新たに発見された量子状態の初期化技術を組み合わせる。我々は、最大20キュービットのイオン量子コンピュータにおいて、正規確率分布のクラスを符号化した量子状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:27:25 GMT)
Comparison of High-Dimensional Bayesian Optimization Algorithms on BBOB [0.8]
我々は,5つの最先端高次元BOアルゴリズムと,バニラとCMA-ESを10変数から60変数の範囲で比較した。本結果は, CMA-ESに対するBOの優位性を確認し, 限られた評価予算について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:14:15 GMT)
Neural Intrinsic Embedding for Non-rigid Point Cloud Matching [0.8]
非剛性クラウド登録のための弱教師付き学習フレームワークを提案する。私たちは、我々のフレームワークが最先端のベースラインと同等かそれ以上にパフォーマンスを示していることを実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:50:41 GMT)
Spatial Layout Consistency for 3D Semantic Segmentation [0.8]
本稿では,ALTMの点雲のボクセルに基づくセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現するための,新しいディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)手法を提案する。提案する深層学習手法であるセマンティック・ユーティリティ・ネットワーク(SUNet)は多次元・多次元ネットワークである。実験により,SuNetの空間的レイアウトの整合性とマルチレゾリューション機能アグリゲーションにより,性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:24:21 GMT)
Highly accurate decoder for topological color codes with simulated annealing [0.7]
量子誤り訂正符号の1つであるトポロジカルカラー符号は、すべてのクリフォードゲートを横方向に実装できるという点で、表面符号に対して有利である。そこで本研究では,シミュレートアニールを用いた色符号の高精度復号法を提案する。 4.8.8)格子上の数値シミュレーションでは,ビットフリップ雑音モデルに対する誤差閾値が10.36(5)%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:28:08 GMT)
Virtual quantum resource distillation [0.6]
蒸留または精製は、ノイズの多い環境での量子資源の実用的利用の中心である。仮想資源蒸留は蒸留の標準概念よりもかなり有利であることを示す。我々はコヒーレンス、絡み合い、魔法の蒸留への応用と量子テレポーテーションの明確な例を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:15:52 GMT)
Simultaneous prediction of hand gestures, handedness, and hand keypoints using thermal images [0.6]
赤外線カメラで捉えたサーマルデータを用いて手指のジェスチャー分類,手指検出,手指キーポイントの局所化を同時に行う手法を提案する。提案手法は,共有エンコーダデコーダ層を含む新しい深層マルチタスク学習アーキテクチャを用いて,各タスクに専用の3つのブランチを付加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:25:40 GMT)
Evolutionary Computation in Action: Hyperdimensional Deep Embedding Spaces of Gigapixel Pathology Images [0.6]
本稿では, 大規模多目的最適化(LSMOP)に基づくWSI表現の進化的アプローチを提案する。 The Cancer Genome Atlas(TC)画像を用いて,WSI表現,分類精度,特徴品質の観点から提案手法を検証した。提案した進化的アルゴリズムは、最先端の手法によって提供されるコードよりも8%高い精度でWSIを表現するための非常にコンパクトな特徴ベクトルを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:36:15 GMT)
Artificial Intelligence for Dementia Research Methods Optimization [0.5]
本稿では,認知症研究において最も頻繁に使用される機械学習アルゴリズムの概要を紹介する。本稿では, 再現性と解釈可能性の問題と, 認知症研究の臨床的応用性への影響について論じる。本稿では, 伝達学習, マルチタスク学習, 強化学習といった最先端の手法が, これらの課題を克服するためにどのように応用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:50:25 GMT)
Navigating the Metric Maze: A Taxonomy of Evaluation Metrics for Anomaly Detection in Time Series [0.5]
本稿では,時系列異常検出手法の評価に使用される指標について概説する。 20のメトリクスが分析され、詳細に議論され、特定のタスクに対するそれぞれのユニークな適合性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:58:06 GMT)
PyReason: Software for Open World Temporal Logic [0.4]
PyReasonは、一般的なアノテーション付きロジックに基づいたソフトウェアフレームワークである。有限時間にわたって推論をサポートし、開世界推論の能力を持つ。これは、グラフィカルな構造に対する推論の完全な説明可能なトレースを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:15:52 GMT)
Discrete-time Competing-Risks Regression with or without Penalization [0.4]
本稿では,競合イベントを用いた離散時間生存分析のための新しい推定手法を提案する。提案手法の利点を総合シミュレーション研究により説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:57:10 GMT)
Dataset Creation Pipeline for Camera-Based Heart Rate Estimation [0.3]
心拍数(Heart rate)は、様々な人間の生理的、心理的情報に対する直感を調査し得る最も重要な健康指標の1つである。従来の画像処理から複雑なディープラーニングモデルやアーキテクチャまで,様々なカメラベース心拍推定技術が開発されている。本稿では,顔領域の画像から心拍数推定のためのアルゴリズムや機械学習モデルを開発するためのデータ作成方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:28:29 GMT)
Embedding semiclassical periodic orbits into chaotic many-body Hamiltonians [0.2]
我々は、望まれる周期軌道を非可積分多体ハミルトニアンの族に埋め込むことができる一般的な構成を示す。変分多様体の外側の力学の「推論」を抑える用語を設計することにより、正確なスカーレッド力学をホストするフロケモデルのファミリを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:40:47 GMT)
Machine Learning-Based Detection of Parkinson's Disease From Resting-State EEG: A Multi-Center Study [0.1]
安静時脳波(rs-EEG)はパーキンソン病(PD)の診断に有効である。本研究では,異なるセンターで得られた4つのデータセットから,84 PDのRS-EEG記録と85 PDの非PD被験者をプールした。本稿では,プリプロセッシング,臨床的に検証された周波数帯域からのPSD特徴抽出,特徴選択によるエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:19:24 GMT)
Stability and Machine Learning Applications of Persistent Homology Using the Delaunay-Rips Complex [0.1]
Delaunay-Rips complex (DR) と呼ばれるユークリッド点雲データの永続的ホモロジーを計算するための単純な複素構造を定義し,実装し,研究する。 DRは、点雲のデラウネー三角法に現れる単純化のみを考慮することで、永続性計算における高速化を経験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:23 GMT)
Hardware efficient autonomous error correction with linear couplers in superconducting circuits [0.1]
大規模量子コンピュータは、情報のデコヒーレンスを防ぐために、必然的に量子エラー補正(QEC)を必要とする。本稿では,チューナブルカプラと2つの損失共振器を冷却源とするエンコーダとして2つのトランスモンを用いて,全ての単一キュービットエラーチャネルを自律的に補正または抑制する,Star codeと呼ばれる新しいAQEC方式を提案する。 Starコードは他の平面超伝導回路に適応することができ、より大きな量子コンピュータやエラー訂正符号に組み込むための単一の量子ビットに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:44:55 GMT)
Sequential minimum optimization algorithm with small sample size estimators [0.1]
逐次最小最適化は、機械学習のグローバル検索訓練アルゴリズムである。本手法をフォトニクス回路に適用することにより,偶然事象の頻度の低さがアルゴリズムの速度を低下させるという新たな課題が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:02:46 GMT)
iART: Learning from Demonstration for Assisted Robotic Therapy Using LSTM [0.0]
本稿では,セラピストの援助行動の模倣を目的とした,LSTMに基づく新しいロボット学習手法を提案する。 iARTは1つの軌道から任意の3次元形状への学習挙動を一般化できる軌道LfDルーチンを提示する。このシステムはわずか2分間のデモンストレーションしか必要とせず、平均精度は91.41%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:44:28 GMT)
Variational EP with Probabilistic Backpropagation for Bayesian Neural Networks [0.0]
本稿では,ネットワーク重みを階層的に表した2層ニューラルネットワークモデル構造を用いた非線形ロジスティック回帰手法を提案する。私は計算効率のよいアルゴリズムを導き出し、その複雑さは独立したスパースロジスティックモデルの集合と同様にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:09:47 GMT)
Unitary interaction geometries in few-body systems [0.0]
粒子-粒子相互作用の特定の部分集合のみが共鳴性を持つ少数体系を考える。ユニタリグラフが連結された身体系は、反発的な3体相互作用を含まない限り崩壊する。この予想は4体の場合だけでなく、いくつかの5体構成に対しても正しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:39:52 GMT)
Uniform Pessimistic Risk and Optimal Portfolio [0.0]
本稿では,一様悲観的リスクと計算アルゴリズムという統合された$alpha$-riskのバージョンを提案し,そのリスクに基づいて最適なポートフォリオを得る。株式市場が不安定な場合、提案された悲観的ポートフォリオが他のポートフォリオよりも堅牢なパフォーマンスを示すことが実証的に確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:41:15 GMT)
Tunneling from general Smith-Volterra-Cantor potential [0.0]
ステージ$G$のSVC($rho$)ポテンシャルは、オーダー$G$の超周期ポテンシャル(SPP)の特別なケースであることを示す。この系から非常に鋭い透過共鳴が起こり、鋭い透過フィルタの設計に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:15:06 GMT)
Training neural networks with structured noise improves classification and generalization [0.0]
ノイズの多いトレーニングデータに構造を追加することで、メモリ性能が大幅に向上することを示す。また、ノイズが最大値である場合、いわゆるアンラーニングルールは、トレーニング・ウィズ・ノイズ・アルゴリズムと一致することを証明した。最適な雑音データのためのサンプリング手法を提案し, 学習方法と学習方法の両方に優れるように実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:13:05 GMT)
Time-crystalline behavior in central-spin models with Heisenberg interactions [0.0]
ハイゼンベルク相互作用を持つ量子中心スピン系において時間-結晶挙動が生じることを示す。結果は、量子ドットや色中心における超微細結合電子核系を含むXXZ中心スピン系に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:25:31 GMT)
Thermoelectric efficiency in multi-terminal quantum thermal machines with steady-state density functional theory [0.0]
電子・熱輸送(iq-DFT)の記述のための定常密度汎関数理論について述べる。フレームワークの線形応答機構は、多体輸送係数と熱電効率の正確な表現へと導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:35:10 GMT)
The structure of the density-potential mapping. Part II: Including magnetic fields [0.0]
密度汎関数理論(DFT)のホヘンベルク・コーンの定理は、一体粒子密度だけで電子系の基底状態における完全な特徴づけの基礎として広く考えられている。我々は、磁場を含むDFTの異なる拡張におけるこの定理の状況を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:37:34 GMT)
The Impact of Data Persistence Bias on Social Media Studies [0.0]
データ永続化とそれが導入するバイアスを、議論を呼んでいるトピック、トレンドトピック、問題のフレーミングという3つのタイプのデータセットで分析します。議論の的になっているデータセットは、データ永続化に悩まされがちであり、再コンパイル時に政治的左派に傾いていることがわかりました。全体として、適切なユーザによって宣伝されたトピックは、データ永続性に悩まされる傾向にあることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:51:28 GMT)
Suppression of coherent errors in Cross-Resonance gates via recursive DRAG [0.0]
ゲートのエンタングリングに使われるユビキタスなアプローチは、超伝導量子ビットの全マイクロ波制御である。ここでは、クロス共振ゲートの忠実度を著しく向上させる解析スキームを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:30:17 GMT)
Subgap spectroscopy along hybrid nanowires by nm-thick tunnel barriers [0.0]
トンネル分光法は、マヨラナゼロモード(MZM)を探索する際に半導体超伝導ナノ構造のサブギャップスペクトルを調べるために広く用いられている。そこで我々は,これらの制限を克服するために,別のタイプのトンネルプローブを開発する。このような薄い孤立層では、トンネルプローブは金属鉛の影壁角堆積により、ハイブリッドナノワイヤの任意の位置で任意に定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:54:01 GMT)
Sparse-penalized deep neural networks estimator under weak dependence [0.0]
我々は、$psi$-weakly依存プロセスの非パラメトリック回帰と分類問題を考察する。スパースディープニューラルネットワークのペナル化推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:53:51 GMT)
Scenarios and branch points to future machine intelligence [0.0]
我々は、将来のマシンインテリジェンスに関する4つの主要な結果に対するシナリオと分岐点について議論する。本研究では,(1)自律性の制約,(2)自己構造の改善能力の制約,(3)熱力学的効率の制約,(4)物理的インフラの更新の制約,(5)相対的優位性の制約,(6)局所性に対する制約の6つを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:08:36 GMT)
STDepthFormer: Predicting Spatio-temporal Depth from Video with a Self-supervised Transformer Model [0.0]
ビデオ入力と空間的時間的注意ネットワークから,映像のフレーム列を同時に予測する自己教師型モデルを提案する。提案モデルでは,物体形状やテクスチャなどの事前のシーン知識を,単一画像深度推定法に類似した手法で活用する。マルチオブジェクト検出、セグメンテーション、トラッキングを含む複雑なモデルを必要とするのではなく、暗黙的にシーン内のオブジェクトの動きを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 12:22:51 GMT)
Rotational Frame Effects with Quantum Flux and Centrifugal Potential on Harmonic Oscillator problem in a Space-time with Screw Dislocation [0.0]
Aharonov-Bohmフラックス場に閉じ込められた回転フレームによって誘起される非慣性効果下での粒子の量子力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:51:13 GMT)
Resource efficient method for representation and measurement of constrained electronic structure states with a quantum computer [0.0]
分子の基底状態エネルギーの量子シミュレーションを改善する新しい手法を提案する。問題制約に違反する状態を除外するカスタムマッピングを生成する。特殊な測度スキームを用いて、ハミルトニアン問題の期待値を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:07:31 GMT)
Resonance fluorescence of noisy systems [0.0]
我々は、遷移エネルギーが雑音を受ける系の低励起限界における共鳴蛍光の理論を開発する。ノイズの異なるクラスが特性的にRFスペクトルに影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:00:35 GMT)
Reinforced Labels: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Point-feature Label Placement [0.0]
視覚化という別の領域に強化学習(RL)を導入しています。提案手法は,マルチエージェント深層強化学習(MADRL)を用いてラベル配置戦略を学習する。提案手法により訓練された戦略は,未学習エージェントのランダムな戦略よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:18:00 GMT)
Real-world data encryption with continuous-variable measurement device-independent quantum key distribution [0.0]
測定デバイス非依存(MDI)QKDは、検出器の脆弱性を排除し、この種の攻撃に対する解決策を提供する。本稿では,従来の通信チャネルと共存可能なCV MDI-QKDシステムの設計について紹介する。これは、新しいリレー構造、リアルタイム周波数・位相同期システム、よく設計されたディジタル信号処理パイプラインを使用することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:20:29 GMT)
Real-time hybrid quantum-classical computations for trapped-ions with Python control-flow [0.0]
我々はPythonのような解釈型プログラミング言語において,量子計算をリアルタイムに制御する手法を開発した。これにより、ハイブリッドアルゴリズムの実装をシンプルに保ち、既存のPythonライブラリのリッチな環境から恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:06:10 GMT)
RePAD2: Real-Time, Lightweight, and Adaptive Anomaly Detection for Open-Ended Time Series [0.0]
オープンエンド時系列(英語: open-ended time series)とは、終端のない時系列でインデックスされた一連のデータポイントを指す。リアルタイム時系列異常検出手法がいくつか導入されている。長期にわたってオープンエンドの時系列に適用された場合、システムリソースを浪費する可能性がある。本稿では,オープンエンド時系列に対する軽量リアルタイム異常検出手法であるRePAD2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:04:03 GMT)
QuickCent: a fast and frugal heuristic for harmonic centrality estimation on scale-free networks [0.0]
本稿では,ネットワーク集中度指数を近似する簡易かつ迅速な手法を提案する。私たちのアプローチはQuickCentと呼ばれ、いわゆる高速かつ軽快な推論にインスパイアされています。我々はQuickCentが精度で競争力のある見積もりをすることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 03:04:55 GMT)
Quantum microwave parametric interferometer [0.0]
マイクロ波系における非線形ジョセフソン干渉計の実験的検討を行った。我々の量子マイクロ波パラメトリック干渉計(QUMPI)は、超伝導フラックス駆動のジョセフソンパラメトリック増幅器と線形マイクロ波素子を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:34:18 GMT)
Quantum criticality of bandwidth-controlled Mott transition [0.0]
モット絶縁体の近くの金属状態は、様々な磁気、電荷秩序状態、高温超伝導を含む様々な量子相を示す。しかし、量子臨界性は、遷移が圧力などの物理的パラメータを通して帯域幅によって制御されるときによく理解されない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:48:11 GMT)
QBism, Where Next? [0.0]
本論文の目的は,QB主義の構造をできるだけ明確に把握することである。私たちは QBism のために 8 点に到達します. 我々は、モーリス・メルロー=ポンティの哲学がこの探求にどのように関係するかについての小さな議論で締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:03:51 GMT)
Q-Profile: Profiling Tool for Quantum Control Stacks applied to the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
本稿では、ホストCPUから制御スタックへの直接接続を利用することで、問題を回避できる量子制御スタックをプロファイリングするQ-Profileを提案する。その結果、受動量子ビットリセットと通信オーバヘッドにおける大きな実行ボトルネックが明らかになった。拡張によって、このツールは将来の量子加速のボトルネックを特定し、排除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:08:01 GMT)
Predicting Stock Price Movement as an Image Classification Problem [0.0]
画像分類問題と考えられる株の日内価格変動について検討する。 CNNベースのモデルを使用して、最初の取引時間とクローゼットの間の高レベルな関係を説得力のあるケースを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:47:14 GMT)
Practical Statistical Considerations for the Clinical Validation of AI/ML-enabled Medical Diagnostic Devices [0.0]
本稿では,AI/ML対応医療診断装置の評価における統計的側面について概説する。また、AI/ML対応医療機器の臨床的検証における様々な統計的課題に対処する上で、関連する学術的基準と注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:27:07 GMT)
PlaNet-Pick: Effective Cloth Flattening Based on Latent Dynamic Planning [0.0]
最近の研究は、観測のぼやけた再構築によるもので、潜水空間で直接計画することは困難である。そこで本研究では,PlaNetを布地平ら化領域に適用することで,その背景となる理由を考察する。更新されたPlaNet-Pickモデルでは,遅延MPCアルゴリズムを用いてシミュレーションにより最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:22:34 GMT)
Parametric Amplifier Matching Using Legendre Prototypes [0.0]
本稿では,レジェンダレスに基づくジョセフソンパラメトリックアンプマッチングネットワークについて述べる。これらのネットワークは、同様のパラメータを持つChebyshevネットワークよりも、リップルと緩やかなロールオフを示す。我々は,500MHz帯の5GHz帯で20dBゲインのプロトタイプJPAを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:08:08 GMT)
Optimizing the phase sensitivity of a Michelson interferometer with a two mode squeezed coherent input [0.0]
2モード圧縮コヒーレント状態入力を有するミシェルソン型干渉計について検討した。両腕の光子損失とノイズが非対称である場合,スキーズ角度の最適選択により位相感度の向上が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:54:50 GMT)
Optimization-Based Deep learning methods for Magnetic Resonance Imaging Reconstruction and Synthesis [0.0]
この論文は、高度な非滑らかな変動モデル(Magnetic Resonance Image)MRI再構成、効率的な学習可能な画像再構成アルゴリズム、およびMRI再構成と合成のためのディープラーニング方法を提供することを目的としている。第1部では、変動モデルのための近位勾配降下にインスパイアされたアーキテクチャを備えた、新規なディープニューラルネットワークを紹介している。第2部は、離散時間最適フレームワークにおけるキャリブレーションフリー高速pMRI再構成問題を解くことにより、第1部における予備作業の実質的な拡張である。第3部は、メタラーニングフレームワークにおいて、一般化可能な磁気共鳴イメージング(MRI)再構成法を開発することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:59:44 GMT)
Oblivious Transfer from Zero-Knowledge Proofs, or How to Achieve Round-Optimal Quantum Oblivious Transfer and Zero-Knowledge Proofs on Quantum States [0.0]
従来のZero-Knowledge(ZK)プロトコルを、構成可能な(量子)Obliivious Transfer(OT)プロトコルに変換する。ランダムオラクルモデルでセキュアな第1ラウンド最適(2-message)量子OTプロトコルを提供する。建設の中心には、受信した量子状態のプロパティを(過度に)情報を公開することなく証明できる新しい方法があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:38:15 GMT)
Nonlinear bosonic Maxwell's demon [0.0]
系のゆらぎを測定することで貴重な資源を抽出するというマクスウェルの悪魔の原理は、既に現代の量子物理学を刺激している。量子ボソニック・マクスウェルのデーモンを2段階のシステムに結合させ、この問題に直感的に対処する。いまだに超ポアソニアンであるが、共鳴的に他の2レベル系を熱状態よりも良く励起することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:46:49 GMT)
Model of level statistics for disordered interacting quantum many-body systems [0.0]
我々は、量子多体系の乱れのレベル統計を数値的に研究する。固有値$h$間の効果的な相互作用の範囲は、Thouless時間に関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:10:48 GMT)
Measurement-induced Floquet enriched topological order [0.0]
Floquet符号は2量子ビットの周期列を用いて位相順序を実現する。コードには、静止しているものと異なる時間的順序がある。この遷移は、変化する長さスケールによって特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:01:02 GMT)
Let's have a chat! A Conversation with ChatGPT: Technology, Applications, and Limitations [0.0]
Chat Generative Pre-trained Transformerは、ChatGPTとしてよく知られたもので、人間に似た文を生成し、一貫性のあるエッセイを書くことができる。医療、教育、研究など様々な分野におけるChatGPTの応用の可能性を強調した。有望な結果にもかかわらず、ChatGPTにはいくつかのプライバシーと倫理上の懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:27:43 GMT)
Lensing of Vacuum Entanglement near Schwarzschild Black Holes [0.0]
真空中においても重力レンズが自在に現れるか,すなわち真空中における絡み合いの分布をレンズ化することによって検討する。 3+1次元シュワルツシルト時空におけるBoulware, Hartle-Hawking, Unruh vacuaに対して, エンタングルメント収穫は, 因果近くでのレンズリングのような効果により著しく増幅されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:44:16 GMT)
Interpretable Transformer for Water Level Forecasting [0.0]
本稿では,変数間の事前知識に基づいて因果関係を利用する新しいトランスフォーマーを提案する。提案モデルでは,因果構造を多層ネットワークとして形式化し,空間的因果関係と時間的因果関係を考察する。実データ分析では、2016年から2021年までのハン川データセットを使用して、提案したモデルとディープラーニングモデルを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 01:54:58 GMT)
In all LikelihoodS: How to Reliably Select Pseudo-Labeled Data for Self-Training in Semi-Supervised Learning [0.0]
自己学習は、半教師あり学習においてシンプルだが効果的な方法である。本稿では,PSSをより堅牢にモデル化する手法を提案する。結果は、特にロバスト性 w.r.t. モデル選択がかなりの精度の向上をもたらすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:00:37 GMT)
High-dimensional analysis of double descent for linear regression with random projections [0.0]
ランダムな投影数が異なる線形回帰問題を考察し、固定された予測問題に対する二重降下曲線を確実に示す。まず、リッジ回帰推定器を考察し、非パラメトリック統計学の古典的概念を用いて先行結果を再解釈する。次に、最小ノルム最小二乗の一般化性能(バイアスと分散の観点から)の同値をランダムな射影に適合させ、二重降下現象の単純な表現を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:58:09 GMT)
Hierarchical cycle-tree packing model for $K$-core attack problem [0.0]
我々は、長い範囲の相関した$K$-coreプルーニングプロセスを静的パターンに変換する階層的サイクルツリーパッキングモデルを構築した。この研究のモデルは、他の不可逆な力学過程に対する最適初期条件を構築するために拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 06:47:33 GMT)
Flip-Chip Packaging of Fluxonium Qubits [0.0]
本報告では,フリップチップアーキテクチャでパッケージ化されたフラキソニウム量子ビットについて述べる。モジュラーアプローチにより、キュービットとコントロール/リードアウト要素間の接続性が改善される。この構成がフラキソニウム量子ビット性能を劣化させないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:42:20 GMT)
Feature Perturbation Augmentation for Reliable Evaluation of Importance Estimators [0.0]
ポストホック解釈可能性法は、ディープニューラルネットワークの内部動作をより解釈可能にしようとする。最も一般的な評価フレームワークの1つは、解釈可能性メソッドによって重要とみなされる機能を摂動させることである。モデルトレーニング中に摂動画像を生成し,付加する特徴摂動増強(FPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:05:46 GMT)
Fast universal control of a flux qubit via exponentially tunable wave-function overlap [0.0]
本稿では,この課題を解決するために,緩和対策の調整可能なレベルを享受するフラックス量子ビット変動を提案する。我々の量子ビット設計であるDSFQ(Double-shunted flux qubit)は、その3つの接合環幾何学を通して、一般的な二重井戸ポテンシャルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 09:33:40 GMT)
Experimental observation of phase transitions of a deformed Dicke model using a reconfigurable, biparametric electronic platform [0.0]
量子光学系におけるディッケモデルの無限サイズ限界を,外部ボソニック貯水池に結合するパリティ破断変形強度を用いて検討した。本稿では、最先端の2パラメータ電子プラットフォームを用いた変形ディックモデルの古典版を実験的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:54:03 GMT)
Evaluation of drain, a deep-learning approach to rain retrieval from gpm passive microwave radiometer [0.0]
受動マイクロ波放射計のデータによる雨の回収は、70年代後半に最初の防衛気象衛星計画が開始されて以来、課題となっている。深層学習はコンピュータビジョンの分野で著しく改善され、雨の回収問題に対処するための全く新しい方法を提供している。 U-netがこれらのデータに基づいてトレーニングされ、検索アルゴリズムが開発される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:04:47 GMT)
Error mitigation of entangled states using brainbox quantum autoencoders [0.0]
単一量子ビットボトルネックを持つ量子オートエンコーダ回路は、ノイズアンタングル状態の誤差を補正する能力を示している。ボトルネック、いわゆるブレインボックスにもう少し複雑な構造を導入することで、デノナイジングプロセスがより早く実行される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 10:30:52 GMT)
Energy-Conserving Coupled Trajectory Mixed Quantum Classical Dynamics [0.0]
我々は,エネルギー保存を回復するために,結合軌道項の積分力を再定義する改良アルゴリズムCTMQC-Eを提案する。タリーの拡張結合領域モデルにおける散乱の精度と網膜色調モデルにおける光異性化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:01:44 GMT)
Encoding of data sets and algorithms [0.0]
多くの高インパクトアプリケーションにおいて、機械学習アルゴリズムの出力品質を保証することが重要である。我々は、ある指標の観点から、どのモデルが互いに近いかを決定するために、数学的に厳密な理論を開始した。このグリッドに作用する所定のしきい値メートル法は、それぞれのアルゴリズムと関心のデータセットから、任意のアプリケーションに近接性(または統計的距離)を表現します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:29:27 GMT)
Emergent Order in Classical Data Representations on Ising Spin Models [0.0]
量子スピンハミルトニアンに関する古典的なデータは、二項分類のためのデータ型を識別するために使用される順序付きスピングラウンド状態を生成する。 2種類のデータを含む3つの別々のデータセットで符号化されたイジング・ハミルトンの基底状態を評価する。符号化されたイジング・ハミルトンの基底状態を用いて、あるデータクラスを予測する新しい手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:17:35 GMT)
Ego-Vehicle Action Recognition based on Semi-Supervised Contrastive Learning [0.0]
我々は,自走車行動に着目して,適切な映像間距離を定義することができることを示す。教師付き学習に基づく既存の方法は、事前に定義されたクラスに該当しないビデオを扱うことができない。半教師付きコントラスト学習に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 05:19:31 GMT)
Divergent absorption from spin-orbit interaction in distorted Landau levels [0.0]
放射状、不均一な1/r$-磁場を受ける2次元電子ガスに対するスピン軌道(およびダーウィン)相互作用の効果を解析的に議論する。吸収性スピン軌道スペクトルの数値計算により、理想的なInSb電子ガスは歪んだランダウの局在(原子)に支配される挙動を示す。これらの対称性に従属する離散リードベルグ様バンド構造の出現を解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:09:38 GMT)
Discrete-time quantum walk dispersion control through long-range correlations [0.0]
空間と時間の両方で長距離相関を示す不均一離散時間1次元量子ウォークの進化ダイナミクスについて検討する。量子コインの位相に符号化されたパワー-ロー相関障害は、量子ビット状態の幅広い拡散パターンを引き起こすことが示されている。分散制御は、1次元の離散時間量子ウォークにおいて、不均一な量子コイン演算子に割り当てられた長距離相関特性を適切に調整することで可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:07:13 GMT)
Designing a Fast and Flexible Quantum State Simulator [0.0]
本稿では,量子システムの進化のための高速かつ柔軟なシミュレータであるSpinozaの設計と実装について述べる。中心となる設計原理は、標的量子ビットに適用された単一量子ビットゲートが、目標量子ビットでのみ異なる測定結果に対応する振幅のペアの確率を保存するという事実である。パフォーマンスと保守性のために、SpinozaはRustで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:53:12 GMT)
Design-based conformal prediction [0.0]
コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、分布のない予測間隔や集合を生成するための仮定リーンなアプローチである。そこで本研究では, 共形予測が, 複合的なサンプルサーベイ設計から得られるデータにどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:15:31 GMT)
Deep-NFA: a Deep $\textit{a contrario}$ Framework for Small Object Detection [0.0]
我々は,小物体の予期せぬ性質を考慮するために,学習プロセスに$textita contrario$ decision criterionを導入する。我々のアドオンNFAモジュールは、それぞれ小目標と亀裂検出タスクの競合結果を得るだけでなく、より堅牢で解釈可能な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:48:02 GMT)
Data-efficient, Explainable and Safe Payload Manipulation: An Illustration of the Advantages of Physical Priors in Model-Predictive Control [0.0]
環境のダイナミクスに関する事前の知識は、説明可能性の向上と、安全性とデータ効率の両面での増大につながることを示す。実際のロボットシステムに基づくペイロード操作問題をモデル化し、環境のダイナミクスに関する事前知識を活用することにより、説明可能性の向上と安全性とデータ効率の向上につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:28:19 GMT)
Customer Churn Prediction Model using Explainable Machine Learning [0.0]
この論文の主な目的は、チャーンする可能性が最も高い潜在的な顧客を予測するのに役立つ、ユニークな顧客チャーン予測モデルを開発することである。各種木に基づく機械学習手法とアルゴリズムの性能評価と解析を行った。モデル説明可能性と透明性を改善するため,提案手法では,特徴の組合せについてシェープ値を計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 04:45:57 GMT)
Counterfactual Edits for Generative Evaluation [0.0]
本稿では,画素の代わりに概念に基づく合成結果の評価と説明のためのフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、どのオブジェクトや属性を挿入、削除、または置き換えるべきかを下記した知識ベースの偽物編集を利用する。局所的な編集を蓄積したグローバルな説明は、モデルが合計で生成できない概念を明らかにすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:10:18 GMT)
Converting the Suggested Upper Merged Ontology to Typed First-order Form [0.0]
本稿では,Suggested Upper Merged Ontology (SUMO) からTyped First-order Form (TFF) への変換について述べる。我々は、明示的に型付けされた論理を扱うのに必要な変換を詳述し、SUMOの型階層を、意図した意味論と整合した方法で数値に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:00:59 GMT)
Compensating for Sensing Failures via Delegation in Human-AI Hybrid Systems [0.0]
我々は、管理エージェントがいつ委任代行を行うかを特定することを任務とするハイブリッドな人間-AIチームについて考察する。我々は、環境コンテキストが知覚障害にどのように貢献するか、または悪化するかをモデル化する。本稿では,強化学習(RL)マネージャがコンテキストデリゲーションアソシエーションをいかに修正できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:27:01 GMT)
Co-learning Planning and Control Policies Using Differentiable Formal Task Constraints [0.0]
本稿では,信号時間論理に制約された階層的強化学習アルゴリズムを提案する。安定してポリシー更新を制限できることを示し、異なるレベルのポリシーを同時に学習できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:24:24 GMT)
Chemically Transferable Generative Backmapping of Coarse-Grained Proteins [0.0]
粗粒化(CG)は、原子の集合を特異なビーズとしてシミュレートすることでタンパク質力学のシミュレーションを加速する。バックマッピングは、失われた原子論的な詳細をCG表現から取り戻すという逆の操作である。この研究は、CGタンパク質表現のための高速で、転送可能で、信頼性の高い生成バックマッピングツールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:51:57 GMT)
Canonical mapping as a general-purpose object descriptor for robotic manipulation [0.0]
準ユニバーサルでフレキシブルなオブジェクト記述子としてカノニカルマッピングを提案する。本研究では,1つの事前学習された標準写像モデルから共通オブジェクト表現を導出できることを実証する。 2つのロボットアームを用いた多段階実験を行い、知覚アプローチの堅牢性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 15:09:25 GMT)
BikeDNA: A Tool for Bicycle Infrastructure Data & Network Assessment [0.0]
BikeDNAは、自転車のインフラデータの再現可能な品質評価のためのオープンソースツールである。 BikeDNAは、幅広いアプリケーションのための自転車インフラデータの品質評価をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:06:59 GMT)
Benchmarking Noisy Intermediate Scale Quantum Error Mitigation Strategies for Ground State Preparation of the HCl Molecule [0.0]
ノイズの多い量子ハードウェア上での完全な構成相互作用において、エネルギー誤差を1.6mHa以内に緩和する方法を示す。我々は、キュービットテーパリング、部分空間変動量子固有解法、測定誤差緩和、対称性検証、ゼロノイズ外挿法、二重状態浄化を用いる。我々は、これらの戦略を、27量子ビットのIBM Falconシリーズの量子プロセッサ群でベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 14:57:36 GMT)
Auxiliary Functions as Koopman Observables: Data-Driven Polynomial Optimization for Dynamical Systems [0.0]
本稿では,明示的なモデル発見を必要としないフレキシブルなデータ駆動型システム解析手法を提案する。この手法は、データからクープマン演算子を近似する確立した手法に根ざし、数値的に解ける半定プログラムとして実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 18:44:18 GMT)
Augmenting Medical Imaging: A Comprehensive Catalogue of 65 Techniques for Enhanced Data Analysis [0.0]
データ拡張は、トレーニングデータセットのサイズと多様性を高めるための有望で費用効果の高いテクニックとして現れています。医用画像撮影に用いたデータ拡張技術について,11種類の目的を同定し,65種類の異なる手法を収集し,詳細な調査を行った。今後、利用可能な技術のリストが拡大し、研究者が考慮すべき追加オプションが提供されることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 11:47:55 GMT)
Approximate analytical solutions of the Schr\"{o}dinger equation with Hulth\'{e}n potential in the global monopole spacetime [0.0]
位相欠陥を含む時空における電子の非相対論的量子力学について検討する。我々は、大域モノポールの存在下でのシュル・オーディンガー方程式を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 16:00:24 GMT)
Analyzing Effects of Fake Training Data on the Performance of Deep Learning Systems [0.0]
ディープラーニングモデルは、クラス不均衡や分散シフトに対する堅牢性の欠如など、さまざまな問題に悩まされることが多い。 GAN(Generative Adversarial Networks)の出現により、高品質な合成データを生成することが可能になった。本研究では, 各種合成データと原データとを混合した場合, アウト・オブ・ディストリビューションデータに対するモデルの堅牢性と, 予測の一般品質に影響を及ぼす影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 13:53:22 GMT)
Analytic spectrum of multi-frequency Raman generation with chirped pulses [0.0]
多周波ラマン発生は、高強度および可視波長の超短パルスを製造するための有望な方法である。複数のガウスレーザーパルスで励起されたラマン媒質によって放射されるスペクトルの解析的・摂動的表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 22:24:03 GMT)
An adaptive Bayesian quantum algorithm for phase estimation [0.0]
平均絶対誤差と平均二乗誤差の最適2次スケーリングを実現するためのコヒーレンスに基づく位相推定アルゴリズムを提案する。ノイズの存在下で、我々のアルゴリズムは理論的な下界に近づく誤差を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 19:00:01 GMT)
Algorithmic Randomness and Probabilistic Laws [0.0]
確率論的法則を特徴付けるためにアルゴリズム的ランダム性を用いる2つの方法を考える。 1つは生成可能性*法、もう1つは確率性*制約法である。どちらの概念も、確率的法則とそれに対応する可能な世界の集合との間にはより密接な関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 17:00:40 GMT)
Adiabatic quantum learning [0.0]
この研究は、断熱的量子進化に基づくいくつかの量子学習プロトコルを実行することを提案する。対照的に、ここで提案された断熱量子学習は、将来の断熱弱測定プロトコルと統合される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 07:27:29 GMT)
Active Learning and Bayesian Optimization: a Unified Perspective to Learn with a Goal [0.0]
ベイズ最適化とアクティブラーニングは、特定の学習目標を達成するための適応的なサンプリングスキームを実現する。ベイズ最適化とアクティブラーニングの統一的な視点を、サンプリングポリシーを駆動する原則間の相乗効果に基づいて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 20:22:40 GMT)
AI and the FCI: Can ChatGPT Project an Understanding of Introductory Physics? [0.0]
ChatGPTは、巨大な言語モデル上に構築された画期的なAIインターフェースで、巨大なテキストコーパスに基づいてトレーニングされた。第一学期大学物理学におけるChatGPTの利用状況について予備的分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Mar 2023 08:43:11 GMT)