Linear Partial Monitoring for Sequential Decision-Making: Algorithms,
Regret Bounds and Applications [112.1] 部分的なモニタリングは、シーケンシャルな意思決定のための表現力のあるフレームワークである。
本稿では,部分的モニタリングをシンプルかつ統一的に分析し,そのモデルをさらに文脈的かつカーネル化された設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:58:25 GMT)
NICER-SLAM: Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM [111.8] NICER-SLAMは、カメラポーズと階層的なニューラル暗黙マップ表現を同時に最適化するRGB SLAMシステムである。
近年のRGB-D SLAMシステムと競合する高密度マッピング,追跡,新しいビュー合成において,高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:06:34 GMT)
Layered State Discovery for Incremental Autonomous Exploration [106.4] Layered Autonomous Exploration (LAE) は、$tildemathcalO(LSrightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightar row_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)のサンプル複雑性を達成するAXの新しいアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:58:12 GMT)
Sparse random Hamiltonians are quantumly easy [105.7] 量子コンピュータの候補は、量子システムの低温特性をシミュレートすることである。
本稿は、ほとんどのランダムハミルトニアンに対して、最大混合状態は十分に良い試行状態であることを示す。
位相推定は、基底エネルギーに近いエネルギーの状態を効率的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:57:36 GMT)
PLACES: Prompting Language Models for Social Conversation Synthesis [103.9] 我々は、プロンプトを用いてソーシャルな会話データセットを合成するために、専門家による会話の小さなセットをコンテキスト内例として使用します。
人工会話の徹底的な評価を,人間による会話と比較して行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:48:16 GMT)
Ten Lessons We Have Learned in the New "Sparseland": A Short Handbook
for Sparse Neural Network Researchers [100.7] この記事は、SNN(Sparse Neural Network)研究コミュニティがますます繁栄する中で、"共通善(common good)"を提供することを目的としている。
SNNの10のQ&Aは、密度対スパース、非構造化スパース対構造スパース、プルーニング対スパーストレーニング、密度対スパーストレーニング、静的なスパースネス対動的スパースネス、事前トレーニング/デューストレーニングと後トレーニングのスパースネスを含む、多くの重要な側面から要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:14:50 GMT)
Long Horizon Temperature Scaling [97.4] LHTS(Long Horizon Temperature Scaling)は、温度スケールの関節分布をサンプリングするための新しい手法である。
温度依存性のLHTS目標を導出し,温度パラメータを制御可能な単一モデルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:59:32 GMT)
Domain Re-Modulation for Few-Shot Generative Domain Adaptation [85.4] 数ショット生成領域適応(GDA)の課題について検討する。
GDAは、訓練済みのジェネレータを1つまたは数個の参照イメージを使用して、あるドメインから新しいドメインに転送する。
そこで本研究では,DoRM(Domain Re-Modulation)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:37:01 GMT)
AniPixel: Towards Animatable Pixel-Aligned Human Avatar [77.3] AniPixelは、アニマタブルで一般化可能なヒトアバター再構成法である。
本研究では, 骨格変形に基づく神経スキンフィールドを提案し, 標的-カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カ
実験では、AniPixelは最先端の手法よりも優れた新しいポーズのアニメーション結果を提供しながら、同等の斬新なビューをレンダリングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 11:04:14 GMT)
Eliciting User Preferences for Personalized Multi-Objective Decision
Making through Comparative Feedback [70.4] 目的に対して異なるユーザの好みに対応する多目的意思決定フレームワークを提案する。
我々のモデルは、ベクトル値の報酬関数を持つマルコフ決定プロセスで構成され、各ユーザが未知の選好ベクトルを持つ。
少数の比較クエリを用いて,ユーザに対してほぼ最適なポリシを求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:58:19 GMT)
Deep Class-Incremental Learning: A Survey [68.2] 常に変化する世界で、新しいクラスが時々現れます。
新しいクラスのインスタンスでモデルを直接トレーニングする場合、モデルは破滅的に以前のモデルの特徴を忘れる傾向があります。
ベンチマーク画像分類タスクにおける16の手法の厳密で統一的な評価を行い、異なるアルゴリズムの特徴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:59:05 GMT)
Knowledge-enhanced Neural Machine Reasoning: A Review [67.5] 既存の知識強化手法を2つの主要なカテゴリと4つのサブカテゴリに分類する新しい分類法を導入する。
我々は、現在のアプリケーションドメインを解明し、将来的な研究の展望について洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:42:46 GMT)
Effective Data Augmentation With Diffusion Models [65.1] 現在の拡張ではタスク関連高レベルのセマンティック属性の多様性が得られない。
我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルによりパラメータ化された画像・画像変換によるデータ拡張の多様性の欠如に対処する。
実世界の雑草認識タスクにおいて,画像分類タスクを数ショットで評価し,テスト領域における精度の向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:42:28 GMT)
Mitigating Algorithmic Bias with Limited Annotations [65.1] 機密属性が公開されていない場合、バイアスを軽減するために、トレーニングデータの小さな部分を手動でアノテートする必要がある。
本稿では,アルゴリズムバイアスの影響を最大限に排除するために,限定アノテーションを誘導する対話型フレームワークであるアクティブペナライゼーション・オブ・差別(APOD)を提案する。
APODは完全なアノテートバイアス緩和と同等のパフォーマンスを示しており、機密情報が制限された場合、APODが現実世界のアプリケーションに利益をもたらすことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:03:44 GMT)
Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [63.0] 本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。
我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:40:20 GMT)
Temporal Robustness against Data Poisoning [58.7] データ中毒は、敵が悪意あるデータを挿入して、機械学習アルゴリズムの動作を操作するトレーニングデータを削除したケースを考慮に入れている。
データ中毒の伝統的な脅威モデルでは、1つの測定値、有毒なサンプルの数が中心になっている。
データ中毒の時間的脅威モデルを提案し,攻撃開始期間と攻撃継続期間をそれぞれ測定する2つの新しい指標である耳線と持続期間を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:59:19 GMT)
Near-Minimax-Optimal Risk-Sensitive Reinforcement Learning with CVaR [58.4] 本研究は,リスク許容度が$tau$のCVaR(Conditional Value at Risk)の目的に着目し,リスクに敏感な強化学習(RL)について検討する。
ミニマックスCVaRの後悔率は$Omega(sqrttau-1AK)$で、$A$はアクションの数、$K$はエピソード数である。
我々は,このアルゴリズムが連続性仮定の下で$widetilde O(tau-1sqrtSAK)$の最適後悔を達成し,一般に近似することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:22:31 GMT)
FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector [58.2] 既存のBEVベースの3D検出器は、訓練と推論を高速化するためにスパース・コンボリューション(SPConv)を好む。
我々は,ファストピラース(FastPillars)と呼ばれる産業的観点から高い性能を有する柱型3D検出器を提案する。
私たちのFastPillarsは、デバイス上のスピードと性能の両方に関して、最先端の3D検出器を上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:33:14 GMT)
Optimal Stochastic Non-smooth Non-convex Optimization through
Online-to-Non-convex Conversion [56.9] 本稿では,新しい解析手法を用いて,未知の非平滑な目的を最適化するアルゴリズムを提案する。
決定論的二階スムーズな目的のために、先進的な楽観的なオンライン学習技術を適用することで、新しい$O(delta0.5)All$が最適または最もよく知られた結果の回復を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:09:20 GMT)
Breaking the Curse of Multiagents in a Large State Space: RL in Markov
Games with Independent Linear Function Approximation [56.7] そこで本稿では,大規模状態空間と多数のエージェントを用いた強化学習のための新しいモデルである独立線形マルコフゲームを提案する。
我々は,各エージェントの関数クラスの複雑性にのみ対応して,サンプル境界複雑性を持つ相関平衡 (CCE) とマルコフ相関平衡 (CE) を学習するための新しいアルゴリズムを設計する。
提案アルゴリズムは,1)複数のエージェントによる非定常性に対処するためのポリシーリプレイと,機能近似の利用,2)マルコフ均衡の学習とマルコフゲームにおける探索の分離という,2つの重要な技術革新に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:47:48 GMT)
Hard Prompts Made Easy: Gradient-Based Discrete Optimization for Prompt
Tuning and Discovery [55.9] 本稿では,効率的な勾配に基づく最適化により,ハードテキストのプロンプトを頑健に最適化する手法について述べる。
本手法は,テキスト・ツー・イメージ・アプリケーションとテキスト・ツー・テキストアプリケーションの両方に対して,ハードテキスト・ベースのプロンプトを自動生成する。
テキストからテキストへの設定では、分類のためのLMのチューニングに有効なハードプロンプトを自動的に発見できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:40:18 GMT)
Leveraging Demonstrations to Improve Online Learning: Quality Matters [55.0] 改善の度合いは実演データの品質に左右されることが示されている。
ベイズの法則を通したコヒーレントな方法で実演データを利用する情報TSアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 08:49:12 GMT)
HumanMAC: Masked Motion Completion for Human Motion Prediction [54.4] 提案するフレームワークは,最適化に1つの損失しか必要とせず,エンドツーエンドでトレーニングされる,有望なアルゴリズム特性を享受する。
異なるカテゴリーの動作を効果的に切り替えることができ、これは現実的なタスクにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:34:59 GMT)
Auditing Gender Presentation Differences in Text-to-Image Models [54.2] 我々は、テキスト・ツー・イメージ・モデルにおいて、ジェンダーがどのように異なる形で提示されるかを研究する。
入力テキスト中の性指標を探索することにより、プレゼンテーション中心属性の周波数差を定量化する。
このような違いを推定する自動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:52:22 GMT)
On the Theories Behind Hard Negative Sampling for Recommendation [51.6] ハードネガティブサンプリング(HNS)を効果的に活用するための2つの洞察に富んだガイドラインを提供する。
パーソナライズされたランク付け(BPR)学習者におけるHNSの利用は、一方通行部分AUC(OPAUC)の最適化と等価であることを示す。
これらの分析は、初めてトップKレコメンデーションパフォーマンスを最適化するHNSの理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:57:03 GMT)
AV-NeRF: Learning Neural Fields for Real-World Audio-Visual Scene
Synthesis [49.6] 本稿では,実世界における新しい映像シーン合成について述べる。
まず,従来の音声伝搬の知識をNeRFに統合した音響認識型音声生成モジュールを提案する。
また,音源に対する視聴方向を表す座標変換モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:38:18 GMT)
LUT-NN: Towards Unified Neural Network Inference by Table Lookup [48.3] 我々は,テーブルルックアップによるディープニューラルネットワーク(DNN)推論の強化に向けた最初の試みであるLUT-NNを提案する。
各レイヤの特徴的類似性に基づいて、LUT-NNはトレーニングデータから各レイヤの典型的な特徴であるセントロイド(Centroid)を学習することができる。
LUT-NNは、実際の複雑なデータセット上でオリジナルのモデルと同等の精度(5%の差)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:51:10 GMT)
FFHR: Fully and Flexible Hyperbolic Representation for Knowledge Graph
Completion [45.5] 双曲空間におけるいくつかの重要な操作は、まだ良い定義を欠いているため、既存の方法では双曲空間の利点を十分に活用できない。
我々は,近年のユークリッド対応の進歩を双曲空間に転送できるtextbfFully と textbfFlexible textbfHyperbolic textbfRepresentation フレームワーク (textbfFFHR) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:50:28 GMT)
What Matters In The Structured Pruning of Generative Language Models? [44.9] GPT-3のような自動回帰型大規模言語モデルは膨大な計算資源を必要とする。
伝統的に、資源使用量を減らすために構造化プルーニング法が用いられている。
我々は,緑化モデルにおけるニューロンの特異性を改善するため,GUM(Globally Unique Movement)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:05:55 GMT)
Entity-Aware Dual Co-Attention Network for Fake News Detection [44.7] 本稿では、ニュースコンテンツ、ソーシャルメディアの返信、外部知識を考慮した偽ニュース検出のためのデュアルコアテンションネットワーク(Dual-CAN)を提案する。
提案したDual-CANは,2つのベンチマークデータセットにおいて,現在の代表モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:00:40 GMT)
Less is More: Understanding Word-level Textual Adversarial Attack via
n-gram Frequency Descend [44.6] 既存の単語レベルの攻撃は、$n$-gramの周波数降下を持つ例を生成する傾向が強い。
我々は,$n$-gramの周波数情報のみに依存するモデルに依存しない,勾配のないAE生成手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 08:12:45 GMT)
How Reliable is Your Regression Model's Uncertainty Under Real-World
Distribution Shifts? [43.5] 本研究では,異なるタイプの分散シフトを伴う8つの画像ベース回帰データセットのベンチマークを提案する。
分散シフトがない場合、メソッドは十分に校正されているが、ベンチマークデータセットの多くに非常に自信が持たれていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:54:39 GMT)
Riemannian Flow Matching on General Geometries [43.3] マニフォールド上の連続正規化フローをトレーニングするための,シンプルかつ強力なフレームワークを提案する。
単純な測地では完全にシミュレーション不要であり、発散は不要であり、対象ベクトル場は一般測地でも閉形式で計算される。
提案手法は,実世界の非ユークリッドデータセット上での最先端性能を実現し,一般測地におけるトラクタブルトレーニングを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:21:24 GMT)
Averaged Method of Multipliers for Bi-Level Optimization without
Lower-Level Strong Convexity [43.1] 単ループ二値乗算器 (sl-BAMM) を両レベル最適化 (BLO) のために提案する。
我々は, sl-BAMMのKKT定常点への非漸近収束解析を行い, 解析の利点は強い勾配有界性仮定の欠如にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 11:29:05 GMT)
3D Neural Embedding Likelihood for Robust Sim-to-Real Transfer in
Inverse Graphics [42.7] 逆グラフィックスによる3Dシーン認識における中心的な課題は、3Dグラフィックと実世界のデータのギャップを強くモデル化することである。
本稿では,RGB-D画像に対する新しい3次元ニューラルネットワーク(3DNEL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:48:35 GMT)
Towards Skilled Population Curriculum for Multi-Agent Reinforcement
Learning [42.5] 我々は,カリキュラム学習をマルチエージェント協調に適応させる新しいカリキュラム学習フレームワーク,SPC(Skilled Population Curriculum)を導入する。
具体的には,集団不変のコミュニケーションと階層的スキルセットを学生に提供し,異なるタスクからさまざまなエージェントで協調と行動スキルを学習できるようにする。
また、このマルチエージェント自動カリキュラム教育問題の本質的非定常性を解析し、それに対応する後悔境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:30:52 GMT)
Improving CT Image Segmentation Accuracy Using StyleGAN Driven Data
Augmentation [42.0] 本稿では,公開可能な大規模医療データセットをセグメント化するためのStyleGANによるアプローチを提案する。
スタイル転送はトレーニングデータセットを拡張し、新しい解剖学的音声画像を生成するために使用される。
次に、拡張データセットを使用してU-Netセグメンテーションネットワークをトレーニングし、セグメンテーション精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:34:10 GMT)
Efficient XAI Techniques: A Taxonomic Survey [40.7] 我々は、XAI加速の既存の手法を、非アモルト化および効率的なアモルト化法にレビューする。
我々は、トレーニングフェーズ、デプロイメントフェーズ、およびユースケースの観点から、効率的なXAIパイプラインの制限を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:15:38 GMT)
Decentralized Inexact Proximal Gradient Method With Network-Independent
Stepsizes for Convex Composite Optimization [39.4] 本稿では,非方向および接続ネットワーク上での分散凸複合最適化について考察する。
CTA(Combine-Then-Adapt)に基づく新しい分散アルゴリズムは、非協調的なネットワーク非依存の定数ステップサイズの下で提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:50:38 GMT)
High-Resolution GAN Inversion for Degraded Images in Large Diverse
Datasets [39.2] 本稿では,StyleGAN-XLの強力な生成能力を利用した新しいGANインバージョンフレームワークを提案する。
StyleGAN-XLによる逆問題を軽減するために、Clustering & Regularize Inversion (CRI)を提案する。
我々は、複雑な自然画像の複数の復元作業(例えば、塗装、着色、超解像)において、CRI方式を検証し、定量的および定性的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 11:24:11 GMT)
Augmenting Zero-Shot Dense Retrievers with Plug-in Mixture-of-Memories [38.9] 本研究では,終末検索タスクから派生した潜在ラベルで拡張成分を学習する共同学習機構を開発する。
我々は、強力なT5ベースのレトリバーをMoMAで強化することにより、ゼロショットの高密度検索設定でモデルをインスタンス化する。
我々のモデルであるMoMAは、標準BEIRベンチマークに含まれる18のタスクに対して、強いゼロショット検索精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:59:31 GMT)
To Be Forgotten or To Be Fair: Unveiling Fairness Implications of
Machine Unlearning Methods [38.1] 本研究は,機械の非学習手法について,その妥当性を明らかにするための最初の研究である。
非一様データ削除では、SISAはORTRやAmnesiacMLよりも公正性が高いが、初期トレーニングと均一データ削除は必ずしも3つのメソッドの公平性に影響を与えるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:48:29 GMT)
Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A
Variance-Reduction Perspective [37.9] 医用画像セグメンテーションにおける階層化グループサンプリング理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。
まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、非常に限られたラベルを持つ医療画像分割作業において、特定の分散還元技術が特に有用であることを示す。
ラベル設定の異なる3つのベンチマークデータセットに対して,我々の手法を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:05:05 GMT)
OPORP: One Permutation + One Random Projection [37.7] ベクトルが訓練されたモデルから生成される埋め込みベース検索(EBR)アプリケーションでは、$D=256sim 1024$が一般的である。
本稿では,数値スケッチ型データ構造の変種を用いて,データ削減・圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:45:34 GMT)
Uncoupled Learning of Differential Stackelberg Equilibria with
Commitments [36.1] 我々は,各プレイヤーの学習更新が相手の行動の観察にのみ依存する未結合の学習過程を示す。
この過程は, 従来と類似した条件下で局所的なスタックルバーグ平衡に収束することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:46:54 GMT)
Automatic Sleep Stage Classification with Cross-modal Self-supervised
Features from Deep Brain Signals [35.1] 深層脳記録に基づく睡眠段階分類は、患者に対してより正確な治療を提供する大きな可能性を持っている。
人工睡眠装置を用いた睡眠段階分類に適用可能なクロスモーダル・トランスファー学習法を提案した。
パーキンソン病12例の脳深部記録データを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:21:33 GMT)
Natural Language Processing for Policymaking [34.9] 自然言語処理(NLP)は、テキストをポリシー作成に必要な重要な情報に解析するために計算ツールを使用する。
テキスト分類,トピックモデリング,イベント抽出,テキストスケーリングなど,NLPの一般的な手法を紹介する。
我々はNLPを政策立案に使用する際の潜在的な制限と倫理的懸念を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:34:39 GMT)
Population-size-Aware Policy Optimization for Mean-Field Games [34.8] エージェントの最適なポリシーは,平均フィールドゲームにおけるエージェント数(人口規模)とともにどのように進化するかを検討する。
本稿では,2つの自然な選択肢(拡張とハイパーネットワーク)を統一し,性能を大幅に向上させる,人口規模対応政策最適化(PAPO)を提案する。
PAPOは3つの要素から構成される:i) 集団サイズの本来の値を等価な符号化に変換する集団サイズ符号化、i) トレーニング崩壊を避けるためのハイパーネットワーク、i) 集団サイズで条件付けられた各ゲームに対して異なるポリシーを生成するためのハイパーネットワーク、iii) 生成されたポリシーへの追加入力として人口サイズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:16:00 GMT)
Leveraging User-Triggered Supervision in Contextual Bandits [34.6] 本研究では,コンテキスト的帯域幅(CB)問題について検討する。
我々は,そのバイアスの性質に頑健でありながら,そのような信号を利用する新しい枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:42:27 GMT)
Online Reinforcement Learning with Uncertain Episode Lengths [31.6] 本稿では,各エピソードの長さが分布から引き出されるとき,エピソード強化学習の一般的な枠組みについて考察する。
この新たな一般割引による後悔の最小化は、不確実な長さの後悔と等価であることを示す。
また, エピソード長の不確かさが不明な場合でも, 同様の後悔境界が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:12:49 GMT)
A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds [31.5] PAC-ベイジアン一般化境界を導出するための統一的枠組みを提案する。
私たちの境界は任意の時効値(すなわち、時間ユニフォーム)であり、すべての停止時間を保持することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:11:59 GMT)
Sketchy: Memory-efficient Adaptive Regularization with Frequent
Directions [30.8] ディープラーニング(DL)学習タスクにおけるKronecker-factored gradient covariance matrixのスペクトルは、小さなリード固有空間に集中している。
本稿では,行列プレコンディショナを維持するためのメモリと計算要求を低減させる汎用的手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 21:50:06 GMT)
An Informative Path Planning Framework for Active Learning in UAV-based
Semantic Mapping [30.7] 無人航空機(UAV)は、航空地図や一般的な監視作業に不可欠である。
ディープラーニングの最近の進歩は、画像の自動セマンティックセグメンテーションを可能にした。
モデル再学習のための情報的訓練画像を自律的に取得するための,UAVのための新しい汎用的計画フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:41:21 GMT)
Exact Inference in High-order Structured Prediction [30.6] 我々は,高次推論問題の研究に生成モデルアプローチを適用した。
ラベルの正確なリカバリのための2段階凸最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:42:57 GMT)
Standing Between Past and Future: Spatio-Temporal Modeling for
Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking [30.4] 本稿では,エンドツーエンドのマルチカメラ3Dマルチオブジェクト追跡フレームワークを提案する。
我々はこれを"Past-and-Future reasoning for Tracking"(PFTrack)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:46:34 GMT)
Act for Your Duties but Maintain Your Rights [30.2] 我々は、知的エージェントは権利、すなわちエージェント自身が果たすことができるタスクも備えるべきであると主張する。
代理人は、その職務のために行動しながら、これらの権利を維持することができるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:44:47 GMT)
The Effect of Metadata on Scientific Literature Tagging: A Cross-Field
Cross-Model Study [30.0] メタデータが19分野にわたる科学文献のタグ付けに与える影響を体系的に研究した。
全分野にわたるメタデータの効果のユビキタスなパターンを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:34:41 GMT)
UDApter -- Efficient Domain Adaptation Using Adapters [29.7] 教師なし領域適応をより効率的にするための2つの手法を提案する。
最初のメソッドは、UDAを2段階のプロセスに分解する。
私たちは、完全なモデルパラメータのごく一部を微調整することで、自然言語推論タスクの0.85% F1以内です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:04:17 GMT)
Look around and learn: self-improving object detection by exploration [29.2] 対象検出器は、トレーニングデータに新しい環境条件が不十分に表現されている場合、しばしば性能低下を経験する。
本稿では,既存の物体検出装置を探索し,新たな環境下で画像を取得しながら自動的に微調整する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:26:45 GMT)
OSRT: Omnidirectional Image Super-Resolution with Distortion-aware
Transformer [28.5] 従来手法では、等方射影(ERP)画像上の画像超解像(SR)を用いてこの問題を解こうとしていた。
そこで本研究では,実際の画像処理を模倣し,より現実的な低分解能試料を合成する魚眼下サンプルを提案する。
また、疑似ERP画像を平易な画像から合成する便利なデータ拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:19:59 GMT)
Fine-grained Affordance Annotation for Egocentric Hand-Object
Interaction Videos [27.9] 物価は、人間の運動能力と物体の物理的性質に基づく行動可能性に関する情報を提供する。
本稿では,これらの課題に対処するための効果的なアノテーション手法を提案する。
我々はEPIC-KITCHENSデータセットにこのスキームを適用して新しいアノテーションを提供し、アベイランス認識、ハンドオブジェクト相互作用ホットスポット予測、アベイランスのクロスドメイン評価などのタスクでアノテーションをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:05:00 GMT)
A Privacy-Preserving Hybrid Federated Learning Framework for Financial
Crime Detection [27.3] 本稿では,金融犯罪検知のためのセキュアでプライバシーに配慮した学習と推論を提供するハイブリッド・フェデレーション学習システムを提案する。
提案するフレームワークの検知性能とプライバシ保護能力を評価するために,広範な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:12:48 GMT)
Interpolation for Robust Learning: Data Augmentation on Geodesics [27.1] そこで本研究では,トレーニングデータ配信を通して,モデルの性能に合わせたロバスト性について検討し,促進することを提案する。
具体的には、人口分布を接続する測地線上の最悪のワッサーシュタインバリセンタを見つけることにより、データを増強する。
サブポピュレーション分布を接続する連続測地路上でのスムーズな性能のモデルを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:41:11 GMT)
Koopman Operator Learning: Sharp Spectral Rates and Spurious Eigenvalues [26.9] 2つのアルゴリズムにより推定されるクープマン固有値と固有関数に対する漸近学習境界を示す。
時間反転不変なマルコフ連鎖に注目し、クープマン作用素が自己共役であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:05:57 GMT)
Delving Deep into Simplicity Bias for Long-Tailed Image Recognition [26.4] 単純性バイアス(Simplicity Bias、SB)は、深層ニューラルネットワークが単純な予測パターンに依存しているが、教師付きタスクに適用した場合に複雑な特徴を無視する現象である。
本研究では,長尾画像認識におけるSBについて検討し,SBに苦しむ尾クラスがより重篤であることを示す。
不均衡データに適した自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:29:38 GMT)
DivBO: Diversity-aware CASH for Ensemble Learning [26.2] 本稿では,多様性の明示的な探索をCASH問題に注入するダイバーシティ対応フレームワークであるDivBOを提案する。
本フレームワークでは,2つの未知の構成のペアワイドな多様性を予測するために,ダイバーシティサロゲート(ダイバーシティサロゲート)を提案する。
そこで,DivBOは10種類の比較手法の検証とテスト誤差の両面で,平均ランク(1.82と1.73)を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:53:21 GMT)
Approximate message passing from random initialization with applications
to $\mathbb{Z}_{2}$ synchronization [25.5] 本稿では,未知のランク1行列を先行構造情報で再構成する問題について考察する。
我々は,このモデルでアポキシマトメッセージパッシング(AMP)の非同化的特徴を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:58:08 GMT)
Eliminating Prior Bias for Semantic Image Editing via Dual-Cycle
Diffusion [25.4] 本稿では,画像編集の指針として非バイアスマスクを生成するDual-Cycle Diffusionモデルを提案する。
提案手法の有効性を実証し,D-CLIPスコアを0.272から0.283に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:57:45 GMT)
CHiLS: Zero-Shot Image Classification with Hierarchical Label Sets [24.9] オープン語彙モデル(例えばCLIP)はゼロショット分類において強い性能を示している。
暗黙的な意味的階層を持つデータセットに対する階層的ラベルセット(CHiLS)を用いた分類を提案する。
CHiLSは既存のCLIPパイプラインで簡単に実装でき、追加のトレーニングコストを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:39:13 GMT)
ZipLM: Hardware-Aware Structured Pruning of Language Models [24.8] ZipLMは大規模言語モデルのための新しい構造化圧縮手法である。
最先端の圧縮-vs-精度結果を提供する。
任意のターゲットハードウェア上で(達成可能な)ターゲットスピードアップのセットにマッチすることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:55:28 GMT)
What do Language Models know about word senses? Zero-Shot WSD with
Language Models and Domain Inventories [23.6] 我々は,言語モデルが推論時間における感覚間の識別能力の程度を調査することを目的としている。
我々は、単語感覚とドメインの関係を利用して、単語センスの曖昧さ(WSD)をテキスト・エンターテイメント問題として位置づける。
以上の結果から,本手法は実効性があり,教師付きシステムに近いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:55:07 GMT)
Self-Supervised Unseen Object Instance Segmentation via Long-Term Robot
Interaction [23.6] 本研究では,オブジェクトとの長期的なインタラクションを活用することで,オブジェクトのインスタンス分割を現実の世界で改善するための新しいロボットシステムを提案する。
本システムは,ロボットのプッシュ動作の後,オブジェクトのセグメント化の決定に反する。
システムによって収集された実世界データを用いて合成データに基づいて訓練されたセグメンテーションネットワークを微調整することで,システムの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:11:29 GMT)
Exploring the Benefits of Training Expert Language Models over
Instruction Tuning [22.8] 我々は,1つのタスクだけを微調整した専門家LMが,300以上のタスクで訓練されたMT LMよりも優れた性能を発揮することを,予期せぬ発見を報告した。
この発見は、単にタスクの数を拡大するだけでMT LMがより強くなるという、これまで信じられていた信念に疑問を投げかけている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:24:30 GMT)
Boosting Zero-shot Classification with Synthetic Data Diversity via
Stable Diffusion [22.2] 合成データセットの多様性は、合成データと実データの間の領域ギャップよりも重要であることを示す。
多様性を向上させるためのトリックのテキストタグを提案し、視覚言語モデルであるCLIPに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:13:53 GMT)
Learning Discretized Neural Networks under Ricci Flow [22.2] 離散ニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングプロセスにおいて、微分不可能な離散関数によって生じる無限あるいはゼロの勾配に悩まされる。
線形近傍ユークリッド(LNE)における計量の摂動として近似勾配の摂動を考えるために双対性理論を導入する。
Ricci-DeTurckフローの下では、LNE計量の動的安定性と収束を$L2$-norm摂動で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:51:53 GMT)
Reinforcing User Retention in a Billion Scale Short Video Recommender
System [21.7] 短いビデオプラットフォームは、興味深いコンテンツをユーザーに推薦することで、急速にユーザー成長を遂げた。
この勧告の目的は、ユーザ保持の最適化であり、DAU(Daily Active Users)の成長を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:12:02 GMT)
Mismatched estimation of non-symmetric rank-one matrices corrupted by
structured noise [21.4] 本研究では,非対称な回転不変雑音によって劣化したランク1信号と特異値の一般分布を推定するベイズ統計学者の性能について検討する。
我々は、ミスマッチしたベイズ推定器の誤差に対する正確な解析式を導出し、また、近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムの解析も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:56:19 GMT)
Understanding Why ViT Trains Badly on Small Datasets: An Intuitive
Perspective [20.9] 私たちは、小さなデータセットでトレーニングした場合、ViTはResNet-18よりも精度が低いことを示す。
我々は、小さなデータセットでトレーニングされたViTの表現は、大規模なデータセットでトレーニングされたViTとは大きく異なると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:56:21 GMT)
Aligning Multi-Sequence CMR Towards Fully Automated Myocardial Pathology
Segmentation [20.7] 心筋梗塞のリスク階層化と治療計画にMyoPSが重要である
非整合MS-CMR画像のためのMyoPSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:41:40 GMT)
Multi-Task Recommendations with Reinforcement Learning [20.6] マルチタスク学習(MTL)は、Recommender System(RS)アプリケーションで大きな成功を収めた。
本稿では,動的重みを用いた推薦タスクの損失を組み合わせ,強化学習(RL)強化MTLフレームワークであるRMTLを提案する。
2つの実世界の公開データセットの実験は、最先端のMTLベースのレコメンデーションモデルに対する高いAUCによるRMTLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:11:17 GMT)
Concept Algebra for Text-Controlled Vision Models [20.6] 我々は、モデルがトレーニングされたデータ生成プロセスに暗黙的な潜在概念の観点から「ユーザが意図したもの」の形式化を導入する。
次に、これらの制限を克服する概念代数学を開発するために形式主義を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:43:48 GMT)
Toward a Theory of Causation for Interpreting Neural Code Models [20.5] 本稿では,Nuural Language Models of Code(NCM)に特化したポストホック解釈可能性方法論である$do_code$を紹介する。
本稿では,プログラミング言語におけるモデル動作の説明を基礎として,素早い相関の影響を軽減することを目的とした,具体的なインスタンス化を提案する。
このケーススタディの結果から,NCMはコード構文の変化に敏感であり,他のプログラミング言語と比べ,バイアスの少ないコードのブロックに関連するトークンを統計的に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:56:58 GMT)
SDYN-GANs: Adversarial Learning Methods for Multistep Generative Models
for General Order Stochastic Dynamics [20.3] 我々は,安定な$m$ステップの数値軌道に基づく生成モデルクラスを用いたGAN(Generative Adversarial Networks)を構築した。
物理的システムをモデリングして、力の法則、減衰係数、ノイズ関連パラメータを学習する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:28:09 GMT)
Diverse Probabilistic Trajectory Forecasting with Admissibility
Constraints [20.0] 本稿では,多様な軌跡の構造化予測手法を提案する。
これら2つの新しいコンポーネントをゲーティング操作と組み合わせて、予測が多様かつ乾燥可能な領域内にあることを保証します。
我々は、nuScenes駆動データセットについて、複合アプローチの妥当性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:36:27 GMT)
Mining Effective Features Using Quantum Entropy for Humor Recognition [19.2] 過去数年間に、様々な方法で、音の認識が広範に研究されてきた。
本稿では,不整合理論にインスパイアされたジョークを2つの構成要素(セットアップとパンチライン)に分けることができる。
構成のセマンティックな不確かさとパンチラインを表すために密度行列を使用し、量子エントロピーの助けを借りてQE-不確実性とQE-不連続性を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:09:09 GMT)
What Do We Mean When We Talk about Trust in Social Media? A Systematic
Review [18.6] ソーシャルメディアへの信頼は複雑な概念であり、ソーシャルメディアのコンテンツ、ユーザー、プラットフォームを信頼することの先行性と意味について矛盾する証拠がある。
我々はこの分野のテーマと課題を特定するために体系的なレビューを行った。
ソーシャルメディアにおける信頼がどう定義され、概念化され、測定されるか、ソーシャルメディアにおける信頼傾向の要約、ソーシャルメディアにおける信頼が行動や態度にどのように影響するか、そして将来の仕事の方向性を理解することに貢献した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:45:43 GMT)
Efficiently Upgrading Multilingual Machine Translation Models to Support
More Languages [18.6] マルチリンガル機械翻訳(MMT)モデルは、サイズとサポート言語の数が増え続けている。
データがより多くの言語で利用可能になるにつれて、計算を節約するために既存のモデルを再利用し、アップグレードするのは自然なことです。
しかし、新しい言語を追加するには、埋め込みの再利用を複雑にする語彙を更新する必要がある。
我々は,新しい言語を効果的に学習し,破滅的な忘れを和らげる3つの手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:20:13 GMT)
AMFPMC -- An improved method of detecting multiple types of drug-drug
interactions using only known drug-drug interactions [18.0] 逆薬の相互作用は、主に医療事故の予防可能な原因である。
実験室での薬物相互作用の検出は、薬物が医療行為に使用される前に必要不可欠である。
機械学習技術は、薬物と薬物の相互作用を予測する効率的で正確な手段を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:57:54 GMT)
Learning to Count Isomorphisms with Graph Neural Networks [16.5] グラフ上の部分グラフ同型カウントは重要な問題である。
本稿では,グラフアイソモーフィズムカウントのための新しいグラフニューラルネットワークであるCount-GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:32:11 GMT)
Multi-organ segmentation: a progressive exploration of learning
paradigms under scarce annotation [16.3] ディープラーニングベースのアプローチは急速に進化し、マルチ組織セグメンテーションの顕著な進歩を目の当たりにした。
しかし、複数の臓器の適切な大きさの微粒化アノテートデータセットを得ることは非常に困難で高価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:09:19 GMT)
Bringing the State-of-the-Art to Customers: A Neural Agent Assistant
Framework for Customer Service Support [16.0] カスタマーサービスサポートの改善を支援するエージェントアシスタントの構築には、業界ユーザとその顧客からのインプットが必要である。
学術と産業の専門知識を組み合わせて、ギャップを埋め、タスク/ドメイン固有のエージェントアシスタントを構築します。
本研究は,NLPモデルの発展を促進するために,協調的なプロセスが重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:11:06 GMT)
A Survey on Arabic Named Entity Recognition: Past, Recent Advances, and
Future Trends [15.3] 我々はアラビア語 NER の発展に関する総合的なレビューを行う。
伝統的なアラビアのNERシステムは、機能工学とドメイン固有のルールの設計に重点を置いている。
事前訓練された言語モデルの成長に伴い、アラビア語のNERはより良いパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:56:52 GMT)
Fair Diffusion: Instructing Text-to-Image Generation Models on Fairness [15.1] 生成テキストから画像への展開後のバイアスを軽減するために,Fair Diffusionと呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には、人間の指示に基づいて、任意の方向にバイアスをシフトさせることで、例えば、アイデンティティグループに対して任意に新しい比率が得られることを示す。
この制御を導入することで、データフィルタリングや追加のトレーニングを必要とせず、公平さで生成イメージモデルを指示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:25:28 GMT)
Ensemble Value Functions for Efficient Exploration in Multi-Agent
Reinforcement Learning [15.0] マルチエージェント探索(EMAX)のためのアンサンブル値関数を提案する。
EMAXは各エージェントの値関数のアンサンブルを訓練し、探索と非定常性の鍵となる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:51:20 GMT)
Mind the Gap! Bridging Explainable Artificial Intelligence and Human
Understanding with Luhmann's Functional Theory of Communication [14.7] 我々は、説明可能な人工知能の課題を強調するために、社会システム理論を適用した。
本稿では,問題理解におけるシステム理論的アプローチの可能性と,説明可能な人工知能の限界を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:31:02 GMT)
Unsupervised Deep Learning for IoT Time Series [14.4] 我々は,IoT時系列の教師なしディープラーニング,すなわち教師なし異常検出とクラスタリングについて検討する。
また、この領域におけるアプリケーションシナリオ、パブリックデータセット、既存の課題、今後の研究方向性についても論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:33:07 GMT)
Optimizing Audio Recommendations for the Long-Term: A Reinforcement
Learning Perspective [14.2] 本研究では,数週間ないし数ヶ月にわたって発生する結果に対して,レコメンデータシステムを最適化する問題について検討する。
我々は,数億のリスナーに対してパーソナライズされたレコメンデーションを行うポッドキャストレコメンデーションシステムにアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:17:25 GMT)
Online Misinformation Video Detection: A Survey [14.0] 本調査は誤報映像検出研究の進歩を示す。
まず、信号、意味、意図を含む3つのレベルから誤情報映像を分析し、特徴付ける。
代表的なデータセットや広く使われているツールなど、既存のリソースを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:03:55 GMT)
Ethical Considerations for Collecting Human-Centric Image Datasets [13.9] 人間中心の画像データセットはコンピュータビジョン技術の発展に不可欠である。
最近の調査は、プライバシーと偏見に関する重要な倫理的問題を予見している。
我々は、より倫理的なイメージデータを集めるための重要な倫理的考察と実践的な勧告を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:33:00 GMT)
Robustness Implies Fairness in Casual Algorithmic Recourse [13.9] アルゴリズムリコースは、決定が重大な結果をもたらす状況において、ブラックボックス決定プロセスの内部動作を明らかにすることを目的としている。
効果的な治療を確実にするためには、提案された介入は低コストであるだけでなく、堅牢で公平でなければならない。
本研究では,因果的アルゴリズムによる会話における個人的公正性と敵対的ロバスト性の概念について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:40:56 GMT)
Capturing Topic Framing via Masked Language Modeling [13.8] マスク付きトークン予測により,問題の差分フレーミングをモデル化する枠組みを提案する。
筆者らのフレームワークは,信頼性の高い5つの多様かつ政治的に分極されたトピックの差分フレーミングを捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:23:14 GMT)
Cluster-Level Contrastive Learning for Emotion Recognition in
Conversations [13.6] 会話における感情認識の鍵となる課題は、意味的に類似した感情を区別することである。
SCL(Supervised Contrastive Learning, Supervised Contrastive Learning)は、分類的感情ラベルを高次元意味空間における教師信号やコントラストとして利用する。
本稿では,SCLの高次元空間を3次元の影響表現空間に還元する低次元クラスタレベルコントラスト学習(SCCL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:49:20 GMT)
Hebbian and Gradient-based Plasticity Enables Robust Memory and Rapid
Learning in RNNs [13.3] シナプスの可塑性は記憶の形成と学習において重要な役割を担っているという証拠がある。
リカレントニューラルネットワークに塑性規則を付与し、進行中の経験に応じてパラメータを適応できるようにします。
本モデルでは, 逐次的, 連想的メモリタスクにおける有望な結果を示し, 記憶を堅牢に形成, 維持する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:42:42 GMT)
Toward Face Biometric De-identification using Adversarial Examples [13.0] 顔認識は、特にソーシャルメディアにおけるインターネットユーザーのプライバシーを脅かしている。
本稿では、個人画像の識別に2つの広く知られている逆法を用いることの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:17:41 GMT)
Undersampling and Cumulative Class Re-decision Methods to Improve
Detection of Agitation in People with Dementia [12.5] 鎮静は認知症(PwD)患者の最も多い症状の1つで、自分自身と介護者の安全を危険にさらすことができる。
前回の研究では、参加者17名から600日間のマルチモーダルウェアラブルセンサデータを収集し、1分間の窓での動揺を予測する機械学習モデルを開発した。
本稿では,まず,不均衡を解消するために異なるアンダーサンプリング手法を実装し,通常の動作データの20%だけが競合的動揺検出モデルの訓練に適しているという結論に至った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:14:00 GMT)
Linear optimal partial transport embedding [12.4] 最適トランスポート(OT)は、機械学習、統計処理、信号処理など様々な分野で応用されている。
我々は,OTおよびHK上の(局所的な)線形化手法をOPT問題に拡張したリニア部分輸送(LOPT)埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:28:56 GMT)
Transformer-based Models for Long-Form Document Matching: Challenges and
Empirical Analysis [12.3] 単純なニューラルネットワークは、より複雑なBERTベースのモデルよりも優れていることを示す。
単純なモデルは、文書の長さやテキストの摂動のバリエーションに対して、より堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 21:51:05 GMT)
Phase Transitions in the Detection of Correlated Databases [12.0] 本稿では,2つのガウスデータベースの相関関係を$mathsfXinmathbbRntimes d$と$mathsfYntimes d$で検出する問題について検討する。
この問題は、ソーシャルメディア、計算生物学などの分析に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:39:44 GMT)
A statistical approach to topological entanglement: Boltzmann machine
representation of higher-order irreducible correlation [11.6] 高次相関の量子アナログは、0温度の物質のトポロジカル秩序状態における位相的絡み合いである。
本研究では,この2つを同じ情報理論の枠組みで統一する統計的解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:49:21 GMT)
Continual Learning of Language Models [11.6] 既存の研究では、ドメインコーパスを使用してLMをドメインに適応させるために、さらに事前トレーニングを行うことで、ドメインのエンドタスク性能が向上することが示されている。
本稿では,未ラベルのドメインコーパスを連続してDAP訓練してこれらのドメインに適応させ,エンドタスク性能を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:57:55 GMT)
Quantum Recurrent Neural Networks for Sequential Learning [11.1] 近いうちに量子優位性のあるアプリケーションを見つけるために,新しい種類の量子リカレントニューラルネットワーク(QRNN)を提案する。
我々のQRNNは、量子デバイスのコヒーレント時間に関してアルゴリズムの要求を大幅に削減できる、停滞した方法でQRBを積み重ねることによって構築されます。
数値実験により,我々のQRNNは古典的RNNと最先端QNNモデルに対する予測(分類)精度が向上し,逐次学習が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:04:39 GMT)
SimCon Loss with Multiple Views for Text Supervised Semantic
Segmentation [10.7] Webデータから画像テキストのアライメントに頼ることによって、画像のセグメンテーションを純粋に行うことは、データのノイズによる準最適パフォーマンスにつながる可能性がある。
そこで本研究では,モダナル内類似性を考慮に入れた新たな損失関数SimConを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:36:35 GMT)
Local Neural Descriptor Fields: Locally Conditioned Object
Representations for Manipulation [10.7] 限られた数のデモンストレーションから得られたオブジェクト操作スキルを一般化する手法を提案する。
我々のアプローチであるLocal Neural Descriptor Fields (L-NDF) は、物体の局所幾何学に定義されたニューラル記述子を利用する。
シミュレーションと現実世界の両方において、新しいポーズで新しいオブジェクトを操作するためのアプローチの有効性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:37:19 GMT)
S4R: Self-Supervised Semantic Scene Reconstruction from RGB-D Scans [10.2] 本稿では,数枚のRGB-D画像からの幾何学的完備化,彩色化,意味マッピングを両立させる,エンドツーエンドのトレーニング可能なソリューションを提案する。
実世界の3Dスキャンの完成とセマンティックセマンティックセグメンテーションに対処するため,本手法は我々の知る限り,最初の自己管理手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:47:52 GMT)
Solving (Max) 3-SAT via Quadratic Unconstrained Binary Optimization [10.2] 任意の3SATインスタンスを擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)に変換する新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、現在の最先端技術よりもカップリングが少なく、物理量子ビットも少なく、結果として解の質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:38:29 GMT)
Sparse GEMINI for Joint Discriminative Clustering and Feature Selection [10.1] GEMINIと呼ばれる相互情報の幾何を考慮した一般化を最大化しようとする識別クラスタリングモデルを導入する。
このアルゴリズムは特徴部分集合探索の負担を回避し、高次元データや大量のサンプルに容易に拡張できる。
本稿では,Sparse GEMINIの合成データセットおよび大規模データセットにおける性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:52:04 GMT)
MACOptions: Multi-Agent Learning with Centralized Controller and Options
Framework [10.1] 集中型コントローラによるマルチエージェントの計画の実装を計画している。
ランダムポリシー、Qラーニング、およびオプションフレームワークによるQラーニングの3つのアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:32:53 GMT)
Persuading a Behavioral Agent: Approximately Best Responding and
Learning [9.1] 本研究では,受信機が送信者の信号処理方式にほぼ最もよく対応できるベイズ説得モデルの緩和について検討する。
自然な仮定の下では,送信側は,予測ユーティリティが最適ユーティリティとほぼ同等に優れたことを保証した信号処理方式を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:12:46 GMT)
Towards Better Time Series Contrastive Learning: A Dynamic Bad Pair
Mining Approach [8.9] 比較学習を通して学習した時系列表現の質を損なう2種類の悪い正のペアについて検討する。
本稿では,悪い正のペアを確実に識別し,抑制する動的バッドペアマイニング(DBPM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,DBPMは悪いペアの負の影響を効果的に軽減し,最先端手法の性能向上のためのプラグインとして容易に利用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:02:05 GMT)
PAMI: partition input and aggregate outputs for model interpretation [8.7] 本研究では、深層学習モデルが局所的な特徴を集約してモデル予測を行うという観察に基づいて、PAMIと呼ばれるシンプルで効果的な可視化フレームワークを提案する。
基本的な考え方は、入力の大多数を隠蔽し、元のモデル予測に対する保存された入力部の相対的な寄与として対応するモデル出力を使用することである。
複数のタスクに対する大規模な実験により,提案手法は,クラス固有の入力領域をより正確に見つけるために,既存の可視化手法よりも優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 08:48:34 GMT)
Genetic Programming Based Symbolic Regression for Analytical Solutions
to Differential Equations [8.7] 本稿では,微分方程式の解析解の発見のための機械学習手法を提案する。
数値近似とは対照的に,真の解析解を復元する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 00:23:07 GMT)
Towards causally linking architectural parametrizations to algorithmic
bias in neural networks [8.2] トレーニングデータセットバイアスは、ニューラルネットワークのアルゴリズムバイアスを説明する際に最も精査された要因である。
本研究では、CNNの1層であっても、CNNハイパーパラメータ(畳み込みカーネルサイズ)を変更することで、学習した特徴(周波数内容)の基本的な特性を変えるだけでなく、データサブグループ(レース/ジェンダー人口)間で、この変化が著しく変化することを示す。
我々のフレームワークは実験的であり、ネットワークの複数のバージョンは特定のハイパーパラメータへの介入で訓練され、その結果、この選択がパフォーマンスバイアスに与える影響を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:55:09 GMT)
Explainable Action Prediction through Self-Supervision on Scene Graphs [8.0] この研究は、自律運転のための高レベル情報の蒸留表現としてシーングラフを探索する。
代表的および分離性の高い埋め込みを推論するための自己超越パイプラインを提案する。
ROADデータセット上のシステムと、完全に教師されたアプローチを比較検討し、トレーニング体制の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:05:02 GMT)
Provably Efficient Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning with
General Function Approximation and Single-Policy Concentrability [8.0] ゴール条件強化学習(ゴール条件強化学習、GCRL)とは、様々な目標を達成するための汎用スキルの学習である。
本稿では,一般関数近似を用いた新しい確率効率アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは統計的に効率的で、計算的に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:04:55 GMT)
IB-UQ: Information bottleneck based uncertainty quantification for
neural function regression and neural operator learning [8.0] 科学機械学習タスクのための情報ボトルネック(IB-UQ)による不確実性定量化のための新しいフレームワークが確立されている。
提案モデルはノイズの多いデータに基づいて訓練し,信頼性の高い不確実性推定を行うことができる。
提案するIB-UQフレームワークの機能について,いくつかの代表例を通して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:56:42 GMT)
How to Trust Your Diffusion Model: A Convex Optimization Approach to
Conformal Risk Control [7.9] 本稿では、画像から画像への回帰タスクに着目し、リスク制御予測セット(RCPS)の手順を一般化する。
提案手法は, 平均間隔長を最大化しつつ, 多次元リスク制御を可能にする新しい凸最適化手法に依存している。
本研究は,腹部の自然像とCTスキャンの2つの実世界の画像記述問題に対するアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:01:16 GMT)
Towards Robust Inductive Graph Incremental Learning via Experience
Replay [7.7] 本稿では,SEA-ER(Structure-Aware-Evolution Experience Replay)と呼ばれる新しい体験再生フレームワークを提案する。
本フレームワークは,グラフの進化におけるノード予測問題のデータ依存性を,その有効性を支持する理論的保証とともに効果的に解決する。
提案するフレームワークは、いくつかのベンチマークデータセット上で、現在最先端のGNN体験の再生方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:36:08 GMT)
Model-free Quantum Gate Design and Calibration using Deep Reinforcement
Learning [7.7] モデルレス量子制御のための深層強化学習を用いた新しいトレーニングフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,制御プロセスの終了時の測定のみに依存し,最適制御ポリシーを見つける能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:01:14 GMT)
On the Ideal Number of Groups for Isometric Gradient Propagation [7.6] 群正規化は層正規化とインスタンス正規化の一般化である。
本研究では,グループ数を設定するための合理的な手法について論じる。
提案するグループ数は理論的に基礎があり、アーキテクチャを意識しており、すべてのレイヤに対して適切な価値を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:56:09 GMT)
This Intestine Does Not Exist: Multiscale Residual Variational
Autoencoder for Realistic Wireless Capsule Endoscopy Image Generation [7.4] 新規な変分オートエンコーダアーキテクチャ,すなわち "This Intestine Don Not Exist" (TIDE) を提案する。
提案アーキテクチャは,マルチスケールな特徴抽出畳み込みブロックと残差接続を備え,高品質で多様なデータセットの生成を可能にする。
利用可能なデータセットの増大を指向した現在のアプローチとは対照的に,本研究では,TIDEを用いて実際のWCEデータセットを完全に置換できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:50:25 GMT)
Can gamification reduce the burden of self-reporting in mHealth
applications? Feasibility study using machine learning from smartwatch data
to estimate cognitive load [7.2] デジタル治療の有効性は、患者がモバイルアプリケーションを通じて精神的および身体的状態を自己報告することを要求することで測定できる。
この問題に対処するため,本稿では,ゲーミフィケーションが自己報告の認知的負担に与える影響について検討する。
我々のアプローチは、スマートウォッチから得られる光胸腔造影( Photoplethymography)信号の分析を通じて、認知的負担を評価するシステムを作成することである。
各質問に費やされる平均時間はゲーミフィケーション調査で5.5であり、非ゲーミフィケーション版では6秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:21:51 GMT)
Formalising and Learning a Quantum Model of Concepts [7.2] 量子論に基づく概念のための新しいモデリングフレームワークを提案する。
形状,色,サイズ,位置といった領域の概念は,単純な形状のイメージからどのように学習できるかを示す。
概念は概念分類を行うために訓練されたハイブリッド古典量子ネットワークによって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:29:40 GMT)
Scaling Self-Supervised End-to-End Driving with Multi-View Attention
Learning [7.1] 本稿では,自己監督型模倣学習によって訓練された新たなエンド・ツー・エンド・モデルを提案する。
自己教師付きトレーニングデータだけで、私たちのモデルは、CARLAのNocrashメトリクスでほぼ専門的なパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:14:45 GMT)
Towards Lightweight Cross-domain Sequential Recommendation via External
Attention-enhanced Graph Convolution Network [7.1] クロスドメインシークエンシャルレコメンデーション(CSR)は、複数のドメインからのインタラクションをモデル化することで、重複したユーザの振る舞いパターンの進化を描いている。
上記の課題,すなわちLEA-GCNを解決するために,軽量な外部注意強化GCNベースのフレームワークを導入する。
フレームワークの構造をさらに緩和し、ユーザ固有のシーケンシャルパターンを集約するために、新しい二重チャネル外部注意(EA)コンポーネントを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:06:29 GMT)
Climate Intervention Analysis using AI Model Guided by Statistical
Physics Principles [6.8] 変動散逸理論(FDT)として知られる統計物理学の原理を応用した新しい解法を提案する。
利用することで,地球系モデルによって生成された大規模なデータセットに符号化された情報を抽出することができる。
我々のモデルであるAiBEDOは、地球および地域表面の気候に対する放射摂動の複雑なマルチタイム効果を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:09:10 GMT)
Revisiting Pre-training in Audio-Visual Learning [6.5] 事前学習したモデルが2つの音声視覚学習シナリオに与える影響について検討する。
対象タスクに対する事前学習モデルのキャパシティをよりよく活用するために,Adaptive Batchnorm Re-initialization (ABRi)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:34:14 GMT)
Two Losses Are Better Than One: Faster Optimization Using a Cheaper
Proxy [6.2] 本稿では,関連関数をプロキシとして利用することにより,目的物を計算困難勾配で最小化するアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$delta$-smooth目的の勾配降下に一致する速度で収束を保証する。
我々のアルゴリズムは機械学習に多くの可能性があり、合成データ、物理シミュレータ、混合公開データ、プライベートデータなどを活用するための原則化された手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:50:49 GMT)
Efficient Parametric Approximations of Neural Network Function Space
Distance [6.1] モデルパラメータとトレーニングデータの重要な特性をコンパクトに要約して、データセット全体を保存または/または反復することなく後で使用できるようにすることが、しばしば有用である。
我々は,FSD(Function Space Distance)をトレーニングセット上で推定することを検討する。
本稿では、線形化活性化TRick (LAFTR) を提案し、ReLUニューラルネットワークに対するFSDの効率的な近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:09:23 GMT)
Structured Generative Models for Scene Understanding [6.0] 本稿では,シーン理解にEmphstructured Generative Model(SGM)を用いることを論じる。
SGMのアプローチは、それが構成的かつ生成的であり、解釈可能性をもたらすという利点がある。
SGMの最も難しい問題は、オブジェクト、照明とカメラパラメータ、および1つまたは複数の画像からなる入力からのシーン相互関連性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:23:52 GMT)
Scalable Gaussian process regression enables accurate prediction of
protein and small molecule properties with uncertainty quantitation [5.6] 我々はGPモデルと高速畳み込みカーネルに適合する効率的でスケーラブルなアプローチを開発した。
xGPRと呼ばれるオープンソースのPythonライブラリを構築することで、これらの改善を実現しています。
xGPRは一般に、タンパク質や小分子の重要な性質を予測する上で、畳み込みニューラルネットワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:06:02 GMT)
PatchDCT: Patch Refinement for High Quality Instance Segmentation [5.1] そこで我々は,DCTベクタからデコードされたマスクを複数のパッチに分割し,設計した分類器と回帰器で各パッチを洗練する,PatchDCTというシンプルで斬新な手法を提案する。
COCO実験の結果,COCO,LVIS,CityscapesのMask-RCNNよりも2.0%,3.2%,4.5%,3.4%,5.3%,7.0%のAP改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:14:04 GMT)
OTRE: Where Optimal Transport Guided Unpaired Image-to-Image Translation
Meets Regularization by Enhancing [5.0] 正確な診断と自動解析のために、最適な網膜画像品質が義務付けられている。
そこで本研究では,低品質の網膜CFPを高画質のCFPにマッピングするための画像対画像変換手法を提案する。
統合されたフレームワークOTREを3つの公開網膜画像データセット上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:31:32 GMT)
Multi-Source Diffusion Models for Simultaneous Music Generation and
Separation [4.5] 私たちは、音楽ソース分離のための標準データセットであるSlakh2100でモデルをトレーニングします。
我々の手法は、生成タスクと分離タスクの両方を処理できる単一のモデルの最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:26:18 GMT)
Object-Centric Scene Representations using Active Inference [4.3] シーンとその成分オブジェクトを生の知覚データから表現することは、ロボットが環境と対話できるコア機能である。
本稿では,エージェントがオブジェクトカテゴリを推論できる階層型オブジェクト中心生成モデルを活用する,シーン理解のための新しいアプローチを提案する。
また,アクティブな視覚エージェントの動作を評価するために,対象対象の視点を考慮し,最適な視点を見出す必要がある新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:45:19 GMT)
Learning Translation Quality Evaluation on Low Resource Languages from
Large Language Models [4.2] 人間のアノテータを必要とせずに,Large Language Models (LLM) から知識を抽出して学習指標を改善する方法を示す。
本研究では,低リソース言語上でのBLEURTライクなモデルの性能を改良できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:35:35 GMT)
A Deep Learning-based in silico Framework for Optimization on Retinal
Prosthetic Stimulation [3.9] シリコン網膜インプラントモデルパルス2パーセプションによってシミュレーションされた知覚を最適化するニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
パイプラインは、トレーニング可能なエンコーダ、トレーニング済み網膜インプラントモデル、トレーニング済み評価器から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:32:05 GMT)
VertXNet: An Ensemble Method for Vertebrae Segmentation and
Identification of Spinal X-Ray [3.7] VertXNetは脊椎X線画像に脊椎を自動的に分類しラベル付けするためのアンサンブルパイプラインである。
2つの最先端(SOTA)セグメンテーションモデル(特にU-NetとMask R-CNN)を組み合わせることで、X線脊椎画像における脊椎の自動セグメンテーションとラベル付けを行う。
提案したパイプラインを3つの脊髄X線データセット(内部2点,公開1点)で評価し,放射線医が注釈した椎骨との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:01:32 GMT)
Novel Fundus Image Preprocessing for Retcam Images to Improve Deep
Learning Classification of Retinopathy of Prematurity [3.7] 未熟児網膜症(英: Retinopathy of Prematurity、ROP)は、目の網膜に損傷があるため失明する眼疾患である。
本稿では,事前学習フレームワークを用いた新しい基礎前処理手法を提案する。
我々は、プラス病の97.65%、ステージの89.44%、トレーニングデータセットに制限のあるゾーンの90.24%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:25:20 GMT)
Deep-OSG: A deep learning approach for approximating a family of
operators in semigroup to model unknown autonomous systems [3.6] 本稿では,進化演算子を近似し,未知の自律力学系をモデル化するための新しい深層学習手法を提案する。
これは前作(T. Qin, K. Wu, D. Xiu, J. Comput. Phys., 395:620-635, 2019)の続編で、固定時間ステップで単一進化演算子を学習することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:04:52 GMT)
3D Vessel Segmentation with Limited Guidance of 2D Structure-agnostic
Vessel Annotations [3.6] 教師付き深層学習は、自動3次元血管分割において優れた能力を示している。
高価な3Dマニュアルアノテーションへの依存とアノテーションの再利用能力の制限は、教師付きモデルの臨床応用を妨げる。
本稿では,公共の2次元血管アノテーションによる限られた誘導の下での3次元血管分割のための新しい3次元形状誘導型局所識別モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:26:00 GMT)
Optimal wire cutting with classical communication [3.6] 回路間の古典的通信が不要な切断ワイヤの最適コストは,それぞれ$O(16n)$と$O(4n)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:19:58 GMT)
AI and Core Electoral Processes: Mapping the Horizons [3.4] 我々は,AI活用の可能性を秘めた,中核的な選挙プロセスにおける5つの代表的な道について検討する。
これら5つの道は、有権者リストの維持、投票ブースの位置の決定、投票ブース保護プロセス、投票者認証、選挙のビデオ監視である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:06:24 GMT)
Transfer learning for process design with reinforcement learning [3.3] 本稿では、厳密なシミュレーション手法と組み合わせて、RLを用いたプロセス設計にトランスファーラーニングを活用することを提案する。
トランスファーラーニング(transfer learning)とは、ある問題を解きながら得られた知識を記憶し、異なるターゲットドメインでこの情報を再利用する機械学習から確立されたアプローチである。
その結果,移動学習により,DWSIMで実現可能なフローシートを経済的に設計することが可能となり,収益率8%のフローシートが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:31:14 GMT)
Adaptive Aggregation for Safety-Critical Control [3.2] 安全クリティカル制御のためのアダプティブアグリゲーションフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、いくつかのベースラインと比較してデータ効率が良く、安全性違反が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:53:33 GMT)
Reducing SO(3) Convolutions to SO(2) for Efficient Equivariant GNNs [3.2] 等変畳み込みは高次テンソルを使用すると計算複雑性が著しく増加する。
本稿では,同変畳み込みに対する我々の新しいアプローチを利用したグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:16:13 GMT)
Towards a Deeper Understanding of Concept Bottleneck Models Through
End-to-End Explanation [3.0] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) はまず、このベクトルを用いて最終分類を予測する前に、人間の定義した概念のベクトルに生の入力(s)をマッピングする。
そうすることで、モデルの出力の説明を生成し、概念に対応する入力特徴を可視化するときに、人間の解釈をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:43:43 GMT)
An End-to-End Two-Phase Deep Learning-Based workflow to Segment Man-made
Objects Around Reservoirs [2.8] 我々は,貯水池周辺の人工物セグメンテーションのためのDLと画像処理技術に基づく新しい手法を開発した。
ブラジルの8つの貯水池の収集したGoogle Earth(GE)画像を用いて、2年間にわたって提案されたワークフローを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:22:14 GMT)
A Bayesian Optimization approach for calibrating large-scale
activity-based transport models [2.7] 複雑なアプリケーションに対処する能力により、輸送におけるエージェントベースおよびアクティビティベースモデリングが増加している。
本稿では,改良されたランダムフォレストの形で代理モデルを組み込んだベイズ最適化手法を提案する。
提案手法はエストニアのタリン市のケーススタディにおいて, 477の行動パラメータからなるキャリブレーションモデルを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:09:41 GMT)
Learning Manner of Execution from Partial Corrections [2.7] エージェントがどのコンテキストで使用するアクションの実行方法を学ぶモデルを示す。
学習者は、教師のフィードバックの言葉によって示される概念を欠いたドメインモデルから始める。
我々は,コヒーレンスのセマンティクスを通じて,教師のフィードバックの活用に必要なシンボルグラウンドを行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:25:58 GMT)
Reliable Natural Language Understanding with Large Language Models and
Answer Set Programming [2.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクを解くためにテキストのパターンを利用することができるが、推論を必要とする問題では不足している。
LLMとAnswer Set Programming(ASP)を組み合わせたフレームワークSTARを提案する。
目標指向のASPは、この知識を確実に推論するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:37:21 GMT)
Dynamical characterization of topological phases beyond the minimal
models [2.5] 最小モデルを超えたハミルトン多様体をもつ位相位相の特徴づけについて考察する。
反通勤の条件は、すべてのバンドの位相を制御し、共通のバンド反転曲面を保持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:06:20 GMT)
Utility-based Perturbed Gradient Descent: An Optimizer for Continual
Learning [2.4] 本稿では, オンライン表現学習アルゴリズムとして, 実用性に基づく摂動勾配 Descent (UPGD) を提案する。
UPGDは有用重量や特徴を忘れることから保護する。
実験の結果,UPGDは破滅的忘れを軽減し,可塑性を損なうことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:14:48 GMT)
Algorithmically Designed Artificial Neural Networks (ADANNs): Higher
order deep operator learning for parametric partial differential equations [2.1] パラメトリック偏微分方程式(PDE)を近似的に解くための新しいディープラーニング手法を提案する。
特に、特定の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)アーキテクチャを設計するための新しい戦略を導入する。
パラメトリックPDEの場合のADANN手法を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:39:20 GMT)
Recent advances in the Self-Referencing Embedding Strings (SELFIES)
library [2.0] 文字列に基づく分子表現は、化学情報学の応用において重要な役割を果たす。
SMILESのような伝統的な文字列ベースの表現は、生成モデルによって生成される場合、しばしば構文的および意味的誤りを引き起こす。
SELF-referencIng Embedded Strings (SELFIES) が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:24:08 GMT)
Identification of Power System Oscillation Modes using Blind Source
Separation based on Copula Statistic [1.9] 再生可能エネルギー資源が大量に浸透する電力システムのダイナミクスは、より非線形になってきている。
適切な予防的または矯正的制御行動を開始するために障害を受けるとき、振動の動的モードを正確に識別することが重要である。
モーダル解析においてこれらの非線形力学に対処するために,コプラ統計に基づく高次ブラインドソース同定(HOBI)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:38:05 GMT)
MMA-RNN: A Multi-level Multi-task Attention-based Recurrent Neural
Network for Discrimination and Localization of Atrial Fibrillation [1.8] 本稿では,多段階マルチタスク・アテンションに基づくリカレントニューラルネットワークを提案する。
このモデルは、情報インタラクションを強化し、エラーの蓄積を減らすためのエンドツーエンドフレームワークとして設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:59:55 GMT)
AutoWS: Automated Weak Supervision Framework for Text Classification [1.7] 本稿では、ドメインエキスパートへの依存を減らしつつ、弱い監督プロセスの効率を高めるための新しい枠組みを提案する。
本手法では,ラベルクラス毎にラベル付きサンプルの小さなセットが必要であり,多数のラベル付きデータにノイズ付きラベルを割り当てるラベル付き関数のセットを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:12:05 GMT)
Rabi-error and Blockade-error-resilient All-Geometric Rydberg Quantum
Gates [1.6] 我々は,2量子Rydbergゲートのラビ制御誤差とブロッキング誤差に対するロバスト性を改善する。
提案手法は,中性原子系上でのブロックドエラー耐性量子計算と同様に,系統的制御誤差(Rabiエラー)への有望な経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 06:01:59 GMT)
Federated Learning with Regularized Client Participation [1.4] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが協力して機械学習タスクを解決する分散機械学習アプローチである。
FLの主な課題の1つは、多くのクライアントがトレーニングプロセスに関与しているときに発生する部分的な参加の問題である。
本稿では,新しい手法を提案し,新しいクライアント参加方式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 18:26:07 GMT)
Sub-to-super-Poissonian photon statistics in cathodoluminescence of
color center ensembles in isolated diamond crystals [1.4] ダイヤモンド中の不純物空孔中心は、多目的な量子的性質を持つ新しい種類の堅牢な光子源を提供する。
特定のタイプの励起は、ダイヤモンド結晶内の色中心アンサンブルの発光特性に影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:47:03 GMT)
Convergence rates for momentum stochastic gradient descent with noise of
machine learning type [1.4] 我々は、降下スキーム(MSGD)の運動量と、その連続的インタイム(continuous-in-time)の運動量を考える。
対象関数に対する目的関数値のほぼ指数収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:59:08 GMT)
Characterizing Financial Market Coverage using Artificial Intelligence [1.4] 我々は、OpenAIの音声テキストモデルであるWhisperを利用して、BloombergとYahoo Financeの市場カバレッジビデオのテキストコーパスを作成します。
我々は、自然言語処理を用いて、市場カバレッジから言語使用に関する洞察を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:03:33 GMT)
A conceptual model for leaving the data-centric approach in machine
learning [1.2] 機械学習モデルに外部制約を含む方法が提案されている。
本稿では,これらのアプローチを共通言語で統一する概念的高レベルモデルについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:06:48 GMT)
Med-NCA: Robust and Lightweight Segmentation with Neural Cellular
Automata [1.2] 我々は,高解像度画像分割のためのエンドツーエンドNCAトレーニングパイプラインであるMed-NCAを提案する。
我々の方法は2段階のプロセスに従っており、グローバルな知識はまずダウンスケール画像を通して細胞間で伝達される。
提案するMed-NCAは,海馬と前立腺のセグメンテーションにおいて,古典的UNetを2%,Diceを3%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:58:08 GMT)
Federated Variational Inference Methods for Structured Latent Variable
Models [1.0] フェデレートされた学習方法は、異なるソースにまたがるデータを使用してモデルトレーニングを行うが、同時にデータが元のソースを離れることはない。
上記の問題に対して、一般的な、しかしエレガントな解決法を提示します。
このアプローチは、ベイズ機械学習で広く使われている構造的変動推論をフェデレートされた設定に適用することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 08:35:04 GMT)
KENGIC: KEyword-driven and N-Gram Graph based Image Captioning [1.0] キーワード駆動とN-gramグラフを用いた画像キャプション(KENGIC)
モデルは、与えられたテキストコーパスにあるように、重なり合うn-gramを通してノードを接続することで、有向グラフを形成するように設計されている。
このアプローチの分析は、ペア環境で訓練された現在のトップ実行キャプションジェネレータの背後にある生成プロセスにも光を当てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:48:55 GMT)
Random-coefficient pure states versus statistical mixtures [1.0] ランダム係数純状態 (Random-Coefficient Pure State, RCPS) の概念はヒルベルト空間の形式主義の中に導入されている。
本稿ではまず,導入に必要な実験状況について述べる。
RCPSと統計演算子rhoのリンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:42:41 GMT)
Nuclear shell-model simulation in digital quantum computers [0.9] 核シェルモデル(英: Nuclear shell model)は、原子核の構造を研究する主要な多体モデルの一つである。
粒子の数が増加するにつれて、ベースサイズでの指数スケーリングによって妨げられる。
我々は、この制限を回避する核基底状態を見つけるためのシェルモデル量子回路設計戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:48:19 GMT)
Towards a User Privacy-Aware Mobile Gaming App Installation Prediction
Model [0.9] 本研究では,モバイルゲームアプリのインストールを需要側プラットフォームの観点から予測するプロセスについて検討する。
プライバシ保護とモデルパフォーマンスのトレードオフについて検討する。
プライバシーを意識したモデルは依然として重要な能力を保っていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:14:59 GMT)
GraphGUIDE: interpretable and controllable conditional graph generation
with discrete Bernoulli diffusion [0.9] 拡散モデルは、現実的なオブジェクトを生成する際に最先端のパフォーマンスを達成する。
近年の研究は、薬物様分子のグラフ表現を含むグラフ上での拡散も定義できることを示した。
拡散モデルを用いたグラフ生成のための新しいフレームワークであるGraphGUIDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:58:29 GMT)
A Scalable and Efficient Iterative Method for Copying Machine Learning
Classifiers [0.8] 本稿では,機械学習モデルのコピーのトレーニングや維持に必要な計算資源を大幅に削減する,新しいシーケンシャルなアプローチを提案する。
シーケンシャルアプローチの有効性は、合成データセットと実世界のデータセットによる実験を通じて実証され、正確性を維持したり改善したりしながら、時間とリソースの大幅な削減を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:33:37 GMT)
Quantifying high-dimensional spatial entanglement with a
single-photon-sensitive time-stamping camera [0.8] 単一光子感度のタイムスタンピングカメラを用いて,高次元空間の絡み合いを定量化する。
我々は,高次元の絡み合いに基づく実用的な量子情報処理プロトコルの開発に向けた道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 21:00:30 GMT)
An entity-guided text summarization framework with relational
heterogeneous graph neural network [0.8] テキスト要約における2つの重要な課題は、テキスト以外の知識を利用することと、テキストにおける横断的関係を利用することである。
本稿では、GNNとKGを結合して要約を行うために、テキストで述べたエンティティを活用することにより、2つの問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 02:27:21 GMT)
Catch Me If You Can: Improving Adversaries in Cyber-Security With
Q-Learning Algorithms [0.7] 攻撃者は攻撃を偽装し、複数の行動からなる攻撃を発射するが、検出は困難である。
本研究では,攻撃エージェントと環境のモデルを提案し,その性能をQ-Learning,Naive Q-Learning,DoubleQ-Learningを用いて評価する。
その結果、DoubleQ-Learningエージェントは、その目標を70%のインタラクションで達成することで、最高の全体的なパフォーマンス率を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 21:57:59 GMT)
Encoding-Independent Optimization Problem Formulation for Quantum
Computing [0.7] 本稿では,量子コンピューティングにおける最適化問題の符号化とハードウェアに依存しない定式化について述べる。
これらのスピンハミルトニアンを構築するための建設キットとして機能する一般的なビルディングブロックを同定する。
問題定式化の提示された自由度は、異なるハードウェアプラットフォームに対して最適なスピンハミルトニアンを調整するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:01:02 GMT)
CDANs: Temporal Causal Discovery from Autocorrelated and Non-Stationary
Time Series Data [0.3] 本研究では,非定常時系列データに対する制約に基づく新たな因果探索手法を提案する。
提案手法では,時間とともに変化するモジュールの変化とともに,タグ付きおよび同時/同時因果関係を識別する。
提案手法は,自己相関および非定常時系列データにおける因果関係の検出とモジュールの変更に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:13:48 GMT)
Quantum thermalization and thermal entanglement in the open quantum Rabi
model [0.3] オープン量子ラビモデル(QRM)における量子熱化と熱絡みの研究
個別の熱浴の場合、QRMは、2つの熱浴が同じ温度であるか、または2つの熱浴のうちの1つにのみ結合されている場合にのみ加熱することができる。
この研究は、非平衡超強結合光マター系における量子効果の研究への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:21:51 GMT)
CALaMo: a Constructionist Assessment of Language Models [0.3] 本稿では,構築者アプローチを用いたニューラル言語モデルの言語能力評価のための新しい枠組みを提案する。
使用法に基づくモデルは、ニューラルネットワークの根底にある哲学に沿うだけでなく、言語学者が分析において決定要因として意味を維持することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:56:48 GMT)
Exploitation and exploration in text evolution. Quantifying planning and
translation flows during writing [0.1] 執筆過程において,計画(探索)と翻訳(探索)のサブサイクルを定量化する手法を導入する。
このデータセットは、革新的なバージョニングソフトウェアを通じて、テキストの構築におけるすべてのステップを記録できる一連のワークショップから生まれました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:52:33 GMT)
Who wants what and how: a Mapping Function for Explainable Artificial
Intelligence [0.0] 本研究の目的は、既存のXAI研究のレビューを行い、XAI手法の分類を提示することである。
この研究は、XAIユーザを適切な方法で接続し、現在のXAIアプローチと望ましい特性を関連付けることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:06:38 GMT)
WaveTrain: A Python Package for Numerical Quantum Mechanics of
Chain-Like Systems Based on Tensor Trains [0.0] WaveTrain(ウェーブトレイン)は、直近近傍(NN)相互作用のみを持つ鎖状量子系の数値シミュレーションのためのオープンソースソフトウェアである。
PythonのテンソルトレインツールボックスScikit-tt上に構築されており、TTフォーマットの効率的な構築方法とストレージスキームを提供する。
WaveTrainは、周期的境界条件を持つか、非周期的境界条件を持つ、あらゆる種類の連鎖型量子システムに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 19:33:42 GMT)
Visual Watermark Removal Based on Deep Learning [0.0] 視覚的透かし除去のための深層学習手法を提案する。
U構造の強い画像翻訳性能に触発されて、AdvancedUnetと呼ばれるエンドツーエンドのディープニューラルネットワークモデルが提案され、同時に視覚的な透かしを抽出して除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:18:47 GMT)
Using t-distributed stochastic neighbor embedding for visualization and
segmentation of 3D point clouds of plants [0.0] t-SNEは植物の3次元点雲を2次元空間に埋め込んで植物を特徴づけることが提案されている。
t-SNEのパープレキシティパラメータは、様々な組織レベルで植物構造の2次元レンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:55:15 GMT)
Transport effects in non-Hermitian nonreciprocal systems: General
approach [0.0] 非エルミート非往復系における輸送効果の条件を特定するための統一解析フレームワークを提案する。
特定の密結合モデルに対して、関連する輸送条件とそのシグネチャは、一般の観点から解析的に抽出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:57:53 GMT)
Towards Understanding the Effects of Evolving the MCTS UCT Selection
Policy [0.0] 樹上信頼境界 (UCT) はモンテカルロ木探索 (MCTS) で広く使われている。
我々は,UDTの進化がマルチモーダルおよび偽装シナリオにおいてどのように有用かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:50:55 GMT)
Towards Meaningful Anomaly Detection: The Effect of Counterfactual
Explanations on the Investigation of Anomalies in Multivariate Time Series [0.0] 検出された異常の中には、例えば、計画されたマシンのシャットダウンのような稀な事象があるが、実際には興味のある事象ではない。
本稿では,異常検出の説明を提供することで,この異常検出を支援することを提案する。
ニューヨーク市のタクシー乗りの記録をテストベッドとして利用して行動実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:27:26 GMT)
The Laureates of the Nobel Prize in Physics 2022. Some personal memories [0.0] 2022年ノーベル賞受賞者のアラン・オースペスト、ジョン・クリューザー、アントン・ゼイリンガーの個人的な記憶が要約され、それらの作品の重要性は歴史的に説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:28:50 GMT)
Tetris-inspired detector with neural network for radiation mapping [0.0] 本稿では,テトリスにインスパイアされた検出器画素と,放射マッピングのための機械学習を用いたフレームワークを提案する。
画素間パディングを用いて、画素とニューラルネットワークのコントラストを増大させ、検出器の読み取りを分析することで、最大4ピクセルの検出器が高解像度の指向性マッピングを実現することができる。
非正方形テトリス型検出器は、従来の格子型検出器よりも性能を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:17:18 GMT)
Single-shot measurements of phonon number states using the Autler-Townes
effect [0.0] 数基底における運動状態を測定する方法を提案する。
この手法は、少なくとも3つの非退化エネルギーレベルを持つ系に適用することができる。
Autler-Townes分割がフォノン数分布の測定にどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:04:11 GMT)
Single Phonon Detection for Dark Matter via Quantum Evaporation and
Sensing of $^3$Helium [0.0] 本研究では, スピンコヒーレンス追跡による脱離現象の検出のために, フォノン支援型量子蒸発法と量子センサを組み合わせたアプローチを提案する。
提案するダークマターセンサの目的は, keV/c$2$の質量範囲でダークマター粒子を検出するために, 希少な相互作用において, パラメータ空間をエネルギー移動に拡張することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 00:38:44 GMT)
Simulating the impact of cognitive biases on the mobility transition [0.0] 本稿では,気候変動への適応の欠如を説明する様々な認知バイアスについて考察する。
我々のアプローチは、ユーザがバイアスを理解するために遊べるシンプルなインタラクティブシミュレータを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:06:26 GMT)
Secure Quantum Remote Sensing Without Entanglement [0.0] 我々は、単純さと実用性という点で有利なエンタングルメントフリーな代替手段を提案し、個々のキュービットのみを伝送する。
提案手法の性能を低域と高域の両方で実証し,様々な攻撃に対する測定精度とセキュリティの両面において量子的優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:21:56 GMT)
Relativity and decoherence of spacetime superpositions [0.0] 量子重力の理論では、時空幾何学の半古典状態の量子重ね合わせが存在する。
本稿では,このような「時空状態の量子重ね合わせ」を記述するための枠組みを紹介する。
重畳振幅が座標変換によって異なる状態の場合、一つの固定された背景上で動的にシナリオを再表現することは常に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:10:52 GMT)
Regulating trusted autonomous systems in Australia [0.0] オーストラリアは、特に鉱業において、自律システム技術のリーダーである。
本稿は, オーストラリア, 海洋, 大気, 陸域における自律システムの利用状況について述べる。
オーストラリアの規制アプローチはよりアジャイルで期待できるものになる必要がある、と氏は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:26:17 GMT)
Regulating ChatGPT and other Large Generative AI Models [0.0] 本稿では、信頼に値するAI規制に関する現在の議論の中で、大規模な生成AIモデルについて検討する。
LGAIM設定でAIバリューチェーンをキャプチャする新しい用語が提案されている。
我々は,LGAIMが社会全体の利益のために信頼され,デプロイされることを保証するための4つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:50:31 GMT)
Real-Word Error Correction with Trigrams: Correcting Multiple Errors in
a Sentence [0.0] 本稿では,文中の複数単語の誤りを検出し,訂正することに焦点を当てた新しいバリエーションを提案する。
We test our approach on the Wall Street Journal corpus and show that it developed of Hirst and Budanitsky's WordNet based method and Wilcox-O'Hearn, Hirst, and Budanitsky's fixed windows size method。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:52:14 GMT)
Quantum speed limit of Jaynes-Cummings model with detuning for arbitrary
initial states [0.0] 任意の初期状態をデチューニングしたJaynes-Cummingsモデルの量子速度限界(QSL)について検討した。
マルコフ系においても、デチューニングパラメータの増大は量子スピードアップに繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 11:02:01 GMT)
Quantum simulation of weak-field light-matter interactions [0.0] 光と物質の相互作用のシミュレーションは、材料の光学的および光電子的性質を理解するために重要である。
制御可能なボゾン自由度を持つプラットフォーム上での光-物質相互作用をシミュレーションするための量子シミュレーションフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 20:01:08 GMT)
Quantum dynamics of coupled excitons and phonons in chain-like systems:
tensor train approaches and higher-order propagators [0.0] 量子力学ハミルトニアンの低ランクテンソルトレイン表現に効率的なSLIM表現を用いる。
伝搬スキームの1つのクラスは、ハミルトニアンをインターリーブされた最も近い隣り合う相互作用の2つの群に分割することに基づいている。
特に,第4次吉田ネリ,第8次カハンリシンプレクティック・コンプレックスは極めて正確な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:28:53 GMT)
Qualitative quantum simulation of resonant tunneling and localization
with the shallow quantum circuits [0.0] 回路ベースの量子コンピュータでは、量子ゲートによって駆動される離散時間進化によって計算が行われる。
浅部量子回路は連続時間進化限界における典型的な量子現象を定性的に観測するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:21:38 GMT)
Pole Estimation and Optical Navigation using Circle of Latitude
Projections [0.0] 帯状大気を持つ天体の回転画像は、緯度円(CoL)として十分にモデル化された特徴を含むことができる。
この研究は、スピン小惑星の極方向と共分散を決定するためにCoLプロジェクションがどのように用いられるかを示す。
固体球体としてモデル化された既知の惑星の場合、宇宙船のローカライゼーションに類似したCoLプロジェクションがどの程度用いられるかが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:13:52 GMT)
Operational approach to bilocality with joint probability distributions [0.0] 準確率分布と準確率過程を併用した双局所性に対する操作的アプローチを示す。
また、局所的相関と局所的相関の微妙な相互作用を強調し、N-局所性を研究するために容易に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:24:36 GMT)
On-the-fly Tailoring towards a Rational Ansatz Design for Digital
Quantum Simulations [0.0] 量子デバイスで物理的に実現可能な低深さ量子回路を開発することが不可欠である。
我々は,最適なアンサッツを動的に調整できるアンサッツ構成プロトコルを開発した。
アンザッツの構成は、エネルギーソートと演算子の可換性事前スクリーニングによって並列量子アーキテクチャで実行される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 11:22:01 GMT)
On the relationship between multivariate splines and infinitely-wide
neural networks [0.0] 関連する函数空間はユークリッド球面上のソボレフ空間であり、微分のノルムに明示的に有界であることを示す。
このランダムな特徴展開は、理論と実践の両方において、通常のランダムなフーリエ特徴よりも数値的に良く振る舞う。
特に1次元において、関連するレバレッジスコアを比較して、2つのランダム展開を比較し、ニューラルネットワーク拡張のためのより良いスケーリングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 13:29:06 GMT)
Multi-dimensional Fourier series with quantum circuits [0.0] 任意の多次元フーリエ級数に適合する異なる量子戦略について検討する。
本研究は,古典的データを用いた多機能量子機械学習アルゴリズムの研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:51:37 GMT)
Membership Inference Attacks against Diffusion Models [0.0] 拡散モデルは近年、革新的な生成モデルとして注目されている。
本研究では,拡散モデルがメンバシップ推論攻撃に耐性があるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 05:20:20 GMT)
Machine learning benchmarks for the classification of equivalent circuit
models from solid-state electrochemical impedance spectra [0.0] 本稿では,BatteryDEVハッカソンで開発された機械学習手法について紹介する。
ライブラリは、Nyquist表現の画像を用いて畳み込みニューラルネットワークを実現するが、精度は低い。
残る課題は、ラベルには不確実性と人間の偏見が含まれており、トレーニングされたモデルのパフォーマンスに支えられていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:08:35 GMT)
Local quantum overlapping tomography [0.0] マルチボディシステムの完全な量子状態を再構築するには、システムサイズとともに指数関数的に成長する多数のパラメータを推定する必要がある。
パラダイム的な例は、与えられたサイズに制限された全ての状態を決定することを目的としているシナリオである。
重なり合うトモグラフィーは、各縮小状態の独立トモグラフィーを実行する際に得られるものよりもはるかに小さな積の測定値でこの問題に対処するための構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:33:50 GMT)
Learning to cooperatively estimate road surface friction [0.0] 道路断面の舗装面の摩擦を推定するシステムを提案する。
我々は、最近この区間を通過した車両のデータに基づいて、コンセンサス(コンセンサス)の見積もりに到達した。
コストを抑えるために、私たちは標準の自動車センサーにのみ依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:14:39 GMT)
Learning bias corrections for climate models using deep neural operators [0.0] 我々は、Deep Operator Network(DeepONet)に基づく代理モデルにバイアス補正処理を置き換える。
The accuracy of the DeepONet model were test against the nudging tend from the E3SMv2 model。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 00:21:00 GMT)
Lack of symmetry restoration after a quantum quench: an entanglement
asymmetry study [0.0] 我々は、傾いたN'eel状態から始まるXXスピン鎖の量子クエンチを、ポストクエンチハミルトニアンの$U(1)$対称性を明示的に破ると考える。
驚くほど驚くことに、$U(1)$対称性は、全てを破る非アーベル的な電荷の集合が活性化されるため、大きくは復元されない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 09:12:45 GMT)
Information geometry and Bose-Einstein condensation [0.0] 情報幾何学(IG)と熱力学の関連性において、IGによって与えられる曲率が相転移で分岐するという長い予想である。
ボース=アインシュタイン(BE)気体のIGに関する最近の研究は、BE凝縮が予想される不純物接近単位の極限において、曲率が0に収束するよりは分岐しない、というこの予想に異議を唱えている。
閉じ込められた気体の場合、N$が増加するにつれて、曲率の値はN$に比例して減少し、曲率の最大値が通常定義された臨界温度に近づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:22:39 GMT)
Histopathological Cancer Detection Using Hybrid Quantum Computing [0.0] 本稿では、医療分野における量子機械学習の効果的な応用について述べる。
Resnet18による1000枚の画像では、Hybrid Quantum and Classical (HQC) は88.0パーセントのクラシックよりわずかに精度が88.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 03:02:33 GMT)
Hartree-Fock & Density Functional Theory [0.0] 以下は、Vrije Universityversiteit Amsterdamでの1年目のマスター化学の量子化学のコースで使用された講義ノートである。
スケジュールはHFで2週間、DFTで2週間だ。
講義ノートには演習も含まれています。2013年に書き始めており、毎年改善の時間を見つけようとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 12:17:25 GMT)
From Utilitarian to Rawlsian Designs for Algorithmic Fairness [0.0] 善の2つの(おそらく)矛盾する概念を補間する客観関数のクラスを提示する。
我々は最適解を計算し、有効性の概念と善のラウルシアン概念の間のトレードオフを構築する」。
「この研究は「公正の適切な度合い」が、誘導的実用主義とルールシアン・グッドの空間に対するデザイナーの嗜好によってもたらされることを示唆している。」
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 16:28:10 GMT)
Fluctuations and stability of a fast driven Otto cycle [0.0] 高速駆動オットーサイクルによって実現された熱機械の力学について検討する。
系のコヒーレンスは熱力学電流に依存する変動に強く影響している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 08:00:53 GMT)
Exploring quantum mechanical advantage for reservoir computing [0.0] 量子貯水池の量子特性と線形短期記憶性能の関連性を確立する。
貯水池における高い絡み合いは,より複雑な貯水池力学の前提条件であることがわかった。
本稿では,物理量子貯水池の性能に及ぼすデファスティングの影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:07:28 GMT)
Emergent Causality & the Foundation of Consciousness [0.0] 演算子がない場合、介入は変数で表現できる。
このことは、自分自身のアイデンティティと意図をどう考えるかを説明するものだ、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:41:23 GMT)
Eigen-informed NeuralODEs: Dealing with stability and convergence issues
of NeuralODEs [0.0] 本稿では,固有値に基づくODE特性の知識をニューラルネットワークの学習目的に付加する手法を提案する。
提案したトレーニングプロセスは、局所的なミニマム、不安定性、スパースなデータサンプルに対してはるかに堅牢であることを示し、トレーニング収束とパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:45:39 GMT)
Dynamical purification and the emergence of quantum state designs from
the projected ensemble [0.0] 多体系における量子熱化は、局所サブシステムの普遍形式へのアプローチによって定義される。
投影されたアンサンブルは、最大エントロピーで均一にランダムなアンサンブルの振る舞いを模倣することができる。
時空双対力学における動的浄化の欠如は、全てのモーメントに対する正確な状態設計を同時に得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:53:50 GMT)
Discrete Chiral Symmetry and Mass Shift in Lattice Hamiltonian Approach
to Schwinger Model [0.0] 我々は、シュウィンガーモデルの格子定式化を、スタッガードフェルミオンを持つコグト・ススキンド・ハミルトンアプローチを用いて再検討する。
例えば$theta$-angle の $pi$ のシフトは連続極限への収束率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 23:02:25 GMT)
Decoherence of Nuclear Spins in the Proximity of Nitrogen Vacancy
Centers in Diamond [0.0] 固体中の核スピンは量子情報処理のための有望なプラットフォームである。
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心近傍における核脱コヒーレンス過程について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 04:58:38 GMT)
Data augmentation for machine learning of chemical process flowsheets [0.0] 提案するデータ拡張により,人工知能に基づくプロセス設計モデルの性能が向上することを示す。
本研究では,フローシートデータの増大により,フローシート自動補完モデルの予測不確かさが14.7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 10:35:24 GMT)
Comment on WKB series of all orders [0.0] WKB近似における全順序に対する一次元二点固有値問題に対するダンハム展開について検討した。
拡張における全微分である任意の奇数項に対する明示的な形式が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 14:59:59 GMT)
Comment on "Geometry of the quantum set on no-signaling faces" [0.0] 著者らはRef. [1] において、ほぼ量子の相関の集合は、相関の量子集合の境界上の2つの点を再現できないと主張している。
両点がほぼ量子によって実際に再現されるという解析的証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:22:12 GMT)
Argon milling induced decoherence mechanisms in superconducting quantum
circuits [0.0] 我々は、ニオブとアルミニウム超伝導共振器をクビットの表面制限挙動のプロキシとして用いて、コヒーレンス限界の可能性のあるアルゴンミリングの過程について検討した。
ニオブマイクロ波共振器は表面アルゴンミリング後の品質係数が大幅に低下するのに対して,アルミニウム共振器は同じ工程に耐性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 15:06:38 GMT)
Appropriate Reliance on AI Advice: Conceptualization and the Effect of
Explanations [0.0] 我々は、AIアドバイスの説明を提供することの効果を分析する研究モデルを開発する。
200人の参加者による実験で、これらの説明が適切な信頼度(AoR)にどのように影響するかを実証した。
我々の研究は、依存行動の分析とAIアドバイザの目的設計のための基本的な概念に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 07:47:43 GMT)
Applying BERT and ChatGPT for Sentiment Analysis of Lyme Disease in
Scientific Literature [0.0] 本章では, ニキビ病テキストの領域において, 自然言語処理(NLP)技術を用いた感性分析を行うための実践的ガイドを提示する。
本研究の目的は、慢性的な疾患の徴候を取り巻く言論におけるバイアスの存在をいかに評価するかを実証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 01:15:05 GMT)
Analyzing the Performance of Deep Encoder-Decoder Networks as Surrogates
for a Diffusion Equation [0.0] 本研究では,エンコーダ・デコーダ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を定常拡散解法の代用として利用することを検討した。
その結果,トレーニングセットのサイズが大きくなると,性能変動や全体的な誤差の低減に大きく影響することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 22:53:19 GMT)
An Expert System to Diagnose Spinal Disorders [0.0] 従来の侵襲的アプローチは脊髄疾患の診断に活用される唯一の手段であった。
我々は,ハイブリッド推論アルゴリズムと包括的統合知識に基づくエキスパートシステムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Feb 2023 17:28:24 GMT)