Re-ViLM: Retrieval-Augmented Visual Language Model for Zero and Few-Shot
Image Captioning [112.3] 本稿では,Flamingo上に構築されたRetrieval-augmented Visual Language Model,Re-ViLMを紹介する。
外部データベースに特定の知識を明示的に格納することで、モデルパラメータの数を減らすことができる。
Re-ViLMは画像・テキスト生成タスクの性能を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:57:56 GMT)
Bag of Tricks for Training Data Extraction from Language Models [98.4] トレーニングデータ抽出は、プライバシー漏洩を評価する潜在的なツールとして機能する。
本稿では,公開データセットを用いたトレーニングデータ抽出手法の検証とベンチマークを行う。
実験結果から,これまで見過ごされていたいくつかのトリックが,トレーニングデータ抽出の成功に不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:46:42 GMT)
Deep Intra-Image Contrastive Learning for Weakly Supervised One-Step
Person Search [98.3] 本稿では,シームズネットワークを用いた画像内コントラスト学習について述べる。
本手法は,弱教師付きワンステップ人物探索手法の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:45:20 GMT)
Better Diffusion Models Further Improve Adversarial Training [97.4] 拡散確率モデル (DDPM) によって生成されたデータは, 対人訓練を改善することが認識されている。
本稿では,効率のよい最新の拡散モデルを用いて,肯定的な回答を与える。
我々の逆向きに訓練されたモデルは、生成されたデータのみを使用してRobustBench上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:46:42 GMT)
UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of
Diffusion Models [88.8] 拡散確率モデル(DPM)は高分解能画像合成において非常に有望な能力を示した。
そこで我々は,DPMの高速サンプリングのためのUniPCと呼ばれる統合予測器・相関器フレームワークを提案する。
我々のUniPCは、CIFAR10(unconditional)で3.87 FID、ImageNet 256$times$256(conditional)で7.51 FIDを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:48 GMT)
MEGANE: Morphable Eyeglass and Avatar Network [83.7] 眼鏡の3次元合成可能な形状モデルを提案する。
曲面幾何学と体積表現を組み合わせたハイブリッド表現を用いる。
我々のアプローチは、顔と眼鏡の間の影を鋳造するなど、グローバルな光輸送効果をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:49 GMT)
Decentralized Riemannian Algorithm for Nonconvex Minimax Problems [82.5] ニューラルネットワークのためのミニマックスアルゴリズムは、多くの問題を解決するために開発された。
本稿では,2種類のミニマックスアルゴリズムを提案する。
そこで我々は, DRSGDAを提案し, 本手法が勾配を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:08:23 GMT)
A Text-guided Protein Design Framework [79.0] ProteinDTは、タンパク質設計のためのテキスト記述を利用するマルチモーダルフレームワークである。
筆者らは,(1)タンパク質特性予測ベンチマークの6つ中4つにおいて連続的に優れた性能を示すこと,(2)テキスト誘導タンパク質生成の90%以上の精度を示すこと,(3)ゼロショットテキスト誘導タンパク質編集の有望な結果を示すこと,の3つの側面から,ProteinDTの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:59:16 GMT)
Polynomial Neural Fields for Subband Decomposition and Manipulation [78.2] 我々はニューラルフィールド(PNF)と呼ばれる新しい種類のニューラルフィールドを提案する。
PNFの鍵となる利点は、信号がニューラルネットワークの利点を失うことなく、操作可能なコンポーネントと解釈可能なコンポーネントの合成として表現できることである。
本研究では,Fourier PNFがテクスチャ転送やスケール空間といった信号操作の応用を可能にすることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:04 GMT)
MAPS: A Noise-Robust Progressive Learning Approach for Source-Free
Domain Adaptive Keypoint Detection [77.0] クロスドメインキーポイント検出方法は、常に適応中にソースデータにアクセスする必要がある。
本稿では、ターゲット領域に十分に訓練されたソースモデルのみを提供する、ソースフリーなドメイン適応キーポイント検出について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:06:08 GMT)
Differentially Private Deep Q-Learning for Pattern Privacy Preservation
in MEC Offloading [76.1] 攻撃者は、エッジサーバ(ES)のキュー情報とユーザの使用パターンを推測するために、オフロードの決定を盗み取ることができる。
パターンプライバシ(PP)を維持しつつ,レイテンシ,ESのエネルギー消費,タスク削減率を両立させるオフロード戦略を提案する。
そこで我々はDP-DQOアルゴリズムを開発し,PP問題にノイズを注入することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:50:18 GMT)
Weakly Supervised Anomaly Detection: A Survey [75.3] 異常検出(AD)は、さまざまなアプリケーションによる機械学習において重要なタスクである。
弱教師付き異常検出法(WSAD)の総合的な調査を行った。
各設定に対して、正式な定義、鍵アルゴリズム、潜在的な将来の方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:27:21 GMT)
Bridging the Sim2Real gap with CARE: Supervised Detection Adaptation
with Conditional Alignment and Reweighting [72.8] 条件整合と再重み付けによる条件付きドメイン翻訳(CARE)を提案する。
本稿では,提案アルゴリズムの解析的正当性を示し,標準ベンチマーク上での競合手法よりも強い利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:39:28 GMT)
A Novel Approach for Auto-Formulation of Optimization Problems [66.9] Natural Language for Optimization (NL4Opt) NeurIPS 2022コンペティションでは、最適化ソルバのアクセシビリティとユーザビリティの改善に重点を置いている。
本稿では,チームのソリューションについて述べる。
提案手法は,サブタスク1のF1スコアとサブタスク2の0.867の精度を達成し,それぞれ第4位,第3位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:57:06 GMT)
A Prototype-Oriented Clustering for Domain Shift with Source Privacy [66.7] 本稿では,PCD(Prototype-oriented Clustering with Distillation)を導入し,既存の手法の性能と適用性を向上させる。
PCDはまず、プロトタイプとデータの分布を整列することで、ソースクラスタリングモデルを構築する。
その後、ソースモデルが提供するクラスタラベルを通じてターゲットモデルに知識を蒸留し、同時にターゲットデータをクラスタ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:36:04 GMT)
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools [62.0] 言語モデル(LM)は、特に大規模において、いくつかの例やテキスト命令から新しいタスクを解く素晴らしい能力を示す。
LMは、シンプルなAPIを通じて外部ツールの使用を自覚し、両方の世界のベストを達成できることを示します。
Toolformerは、どのAPIを呼び出すか、いつ呼び出すか、どの引数を渡すか、結果を将来のトークン予測に最もうまく組み込む方法を訓練したモデルです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:49:57 GMT)
Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of
Instruction Manuals [60.6] Read and Rewardは、Atariゲーム開発者がリリースしたマニュアルを読むことで、Atariゲーム上のRLアルゴリズムを高速化する。
A2Cはアタリ環境での4つのゲームの改善に成功し、スキーのSOTAエージェント57と比べてトレーニングフレームは1000倍少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:47:03 GMT)
ChemVise: Maximizing Out-of-Distribution Chemical Detection with the
Novel Application of Zero-Shot Learning [60.0] 本研究は,簡単な学習セットから複雑な露光の学習近似を提案する。
合成センサ応答に対するこのアプローチは, 分布外の化学分析物の検出を驚くほど改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 20:19:57 GMT)
The Josephson junction as a quantum engine [58.8] クーパー対は、ジョゼフソン接合(JJ)の超伝導電極を開系とし、アンドレフ散乱によって電子の外部浴に結合する。
浴槽間の不平衡はJJに適用される直流バイアスを生成する。
また, 周波数$omega = 2 e V / hbar$でJJの電気双極子を平均電圧$V$で自己発振する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:51:39 GMT)
Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits [58.1] 変分量子回路は、よく知られたバレンプラトーの呪いに悩まされる。
変動量子回路のコスト関数とその分散を効率よく計算する方法を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:05:18 GMT)
ERNIE-Music: Text-to-Waveform Music Generation with Diffusion Models [54.9] 拡散モデルを用いて任意のテキストを受信できる最初のテキスト-波形音楽生成モデルを提案する。
インターネットからテキストと音楽のペアのデータセットを収集します。
波形領域で生成された音楽は、多様性、品質、およびテキスト・音楽の関連性において、これまでの作品よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:27:09 GMT)
Explanation Selection Using Unlabeled Data for In-Context Learning [50.8] 本稿では,ブラックボックス方式で説明拡散プロンプトを最適化する方法の課題に対処する。
そこで我々はまず,各事例の候補説明セットを,Left-one-outスキームを用いてプロンプトで生成する。
次に、2段階のフレームワークを使用し、プロキシメトリクスに従って各コンテキスト内の例に対する説明を分離して評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:02:34 GMT)
In-N-Out: Face Video Inversion and Editing with Volumetric Decomposition [49.9] 3D対応のGANは、クリエイティブなコンテンツ編集のための新しい機能を提供する。
これらの方法は、潜伏コードの最適化・予測を行い、セマンティックな編集を行うことで、画像やビデオを再構成することができる。
我々は、顔ビデオのOODオブジェクトを明示的にモデル化することでこの問題に対処する。
中心となる考え方は、2つのニューラルフィールドを使って顔を表現することであり、1つは分布内、もう1つは分布外データであり、それらを再構成するために組み立てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:56 GMT)
Global Constraints with Prompting for Zero-Shot Event Argument
Classification [49.8] 我々は、アノテーションやタスク固有のトレーニングを使わずに、イベント引数の分類に取り組むよう促すことで、グローバルな制約を利用することを提案する。
事前訓練された言語モデルは、新しいパスをスコアし、最初の予測を行う。
私たちの新しいプロンプトテンプレートは、手作業なしで、すべてのイベントや引数タイプに簡単に適応できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:39:29 GMT)
MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention [47.8] 変換器上に構築されたMixFormerと呼ばれる,コンパクトなトラッキングフレームワークを提案する。
特徴抽出と目標情報統合を同時に行うための混合注意モジュール(MAM)を提案する。
私たちのMixFormerトラッカーは、7つのトラッキングベンチマークで最先端のパフォーマンスを設定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:15:41 GMT)
RelightableHands: Efficient Neural Relighting of Articulated Hand Models [46.6] 我々は、新しい照明下でリアルタイムにアニメーションできる高忠実度パーソナライズドハンドをレンダリングするための、最初のニューラルリライティング手法を提案する。
本手法では,教師が1点当たりの外観を,ライトステージで撮影した画像から学習する。
教師モデルによって表現されたイメージをトレーニングデータとして利用することにより,学生モデルは自然照度下での外観を直接リアルタイムで予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:48 GMT)
Adap-tau: Adaptively Modulating Embedding Magnitude for Recommendation [45.5] 本稿では,適応性,パーソナライズ,効率,モデルに依存しない4つの望ましい特性を満たす温度に対するAdap-$tau$の適応戦略を提案する。
実世界の4つのデータセットにおける印象的なパフォーマンス向上(平均9%)を実証的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:09:53 GMT)
Cooperative Open-ended Learning Framework for Zero-shot Coordination [39.4] 本研究では,協調ゲームにおけるオープンエンド目標を2人のプレイヤーと組み合わせて構築し,各戦略の協調能力を評価し,評価する枠組みを提案する。
アルゴリズムの学習過程の解析により,協調的不整合性を効果的に克服できることが示唆された。
本手法は,異なるレベルのパートナーとコーディネートする場合に,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:37:04 GMT)
Variational Benchmarks for Quantum Many-Body Problems [38.9] 変動エネルギーとその分散から得られる変分精度の指標であるVスコアを導入する。
これまでの多体量子系の変分計算において、最も広範囲に計算されたデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 20:21:17 GMT)
Knowledge is a Region in Weight Space for Fine-tuned Language Models [37.6] 異なるモデルの重み空間と下層の損失景観が相互に相互に相互に相互に相互に関連しているかを検討する。
同じデータセット上で微調整された言語モデルが、重み空間において厳密なクラスタを形成することを示す。
また、モデル間の領域を横断するトラバースは、ファインチューニングによって見つかるモデルよりも、比較可能またはそれ以上に優れた新しいモデルに達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:18 GMT)
Mixed-order self-paced curriculum learning for universal lesion
detection [36.2] 自己評価カリキュラム学習(SCL)は,コンピュータビジョンや自然言語処理などにおいて,その大きな可能性を実証している。
オンラインデータの難易度推定に基づいて、簡単なサンプリングを実装している。
ほとんどのSCL手法は、初期のトレーニング段階でデータの難易度を推定し、ハードのサンプルを重み付けするロスベースの戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:52:44 GMT)
A Large-Scale Multilingual Study of Visual Constraints on Linguistic
Selection of Descriptions [35.8] 本研究では,4言語と5つの言語特性(動詞の推移性や数字の使用など)を網羅し,視覚が言語選択をいかに制限するかを多言語的に検討する。
そこで本研究では,既存の画像コーパスをネイティブ話者によるキャプションで活用し,600k画像と3Mキャプションからなる9コーパスに適用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:57:58 GMT)
Optimistic Online Mirror Descent for Bridging Stochastic and Adversarial
Online Convex Optimization [35.7] 本稿では,SEAモデルに対する楽観的オンラインミラー降下(OMD)の理論的保証について検討する。
凸関数と滑らか関数に対して同じ$mathcalO(sqrtsigma_1:T2+sqrtSigma_1:T2)$ regret bound, without the convexity requirements of individual function。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:42:11 GMT)
The Monge Gap: A Regularizer to Learn All Transport Maps [34.8] ブレニエの定理は、地価が二乗ユークリッド距離であるとき、$mathcalP(Rd)$で連続測度を変形させるベストの写像は凸函数の勾配でなければならないというものである。
数学的優雅さにもかかわらず、ICNNにOTマップを組み込むことは多くの課題を提起する。
我々は、OTマップを推定するアプローチを根本的に異なるアプローチで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:56:11 GMT)
Multi-task Representation Learning for Pure Exploration in Linear
Bandits [34.7] 線形包帯(RepBAI-LB)におけるベストアーム識別のためのマルチタスク表現学習と文脈線形包帯(RepBPI-CLB)におけるベストポリシー識別について検討する。
これら2つの問題において、全てのタスクが共通の低次元線形表現を共有しており、我々のゴールは、この機能を活用して全てのタスクの最高のアーム(政治)識別プロセスを加速することである。
タスク間の共通表現を学習することで、我々のサンプルの複雑さはタスクを独立して解決するネイティブアプローチよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:14:48 GMT)
The Sample Complexity of Approximate Rejection Sampling with
Applications to Smoothed Online Learning [33.7] n$ の関数としての最適総変分距離が $tildeTheta(fracDf'(n))$ によって与えられることを示す。
次に、スムーズなオンライン学習という非常に異なる分野のアプリケーションを検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:20:14 GMT)
The Edge of Orthogonality: A Simple View of What Makes BYOL Tick [33.4] BYOLやSimSiamのような自己予測的教師なし学習手法は印象的な結果を示している。
解析を支援するために,新たに4種類のEmphclosed-form predictor変種BYOLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:05:17 GMT)
Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from
Diffusion Models via Adversarial Examples [32.7] 拡散モデル(DM)は、生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現し、AI for Artの波を加速させる。
本稿では、人間の視覚によく似たイメージ$x'$を作成できるが、DMでは認識できない画像$x'$を作成することができることを示す。
本稿では,DMの逆例を生成するアルゴリズムであるAdvDMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:36:39 GMT)
Toward Extremely Lightweight Distracted Driver Recognition With
Distillation-Based Neural Architecture Search and Knowledge Transfer [31.4] 交通事故は、注意を運転から遠ざける不注意なドライバーによって引き起こされる。
多くの研究者が、ダッシュカムから逸脱した運転を認識するためにCNNベースのアルゴリズムを開発した。
現在のモデルにはパラメータが多すぎるため、車載コンピューティングでは不可能である。
本研究は, この問題を解決するための知識蒸留に基づく新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:39:59 GMT)
Quantum Potential Games, Replicator Dynamics, and the Separability
Problem [29.8] この研究は、量子ポテンシャルゲームと、このクラスのゲームに対する学習アルゴリズムを導入している。
我々は、量子ポテンシャルゲームと量子分離性の間の接続を確立し、学習力学を最良の分離可能な状態問題のアルゴリズムとして再解釈できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:27:32 GMT)
Is This Loss Informative? Speeding Up Textual Inversion with
Deterministic Objective Evaluation [28.9] 新たな研究領域の1つは、より小さなデータセットや新しいビジュアル概念に大規模なテキスト・ツー・イメージ・モデルの迅速な適応である。
そこで本研究では,テキストのインバージョンを高速化するためのトレーニングダイナミクスについて検討する。
93概念に対する潜在拡散モデルと安定拡散モデルの両方に関する実験により,本手法の競合性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:49:13 GMT)
Outlier-Robust Gromov Wasserstein for Graph Data [28.6] 我々は、Gromov Wasserstein (GW) 距離のRGWと呼ばれる新しい頑健なバージョンを導入する。
RGWは、$varphi$-divergence に基づくあいまいさ集合の中で楽観的に摂動する限界制約を特徴とする。
我々は,実世界のグラフ学習におけるRGWの有効性を理論的に検証し,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:57:29 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） (Thu, 9 Feb 2023 10:45:41 GMT)
An End-to-End Framework for Marketing Effectiveness Optimization under
Budget Constraint [25.9] 予算制約下でのビジネス目標を直接最適化する新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
我々の中核となる考え方は、マーケティング目標を表現し、勾配推定技術を用いて効率的に最適化する正規化器を構築することである。
提案手法は現在,ショートビデオプラットフォーム上で数億人のユーザに対して,マーケティング予算を配分するためにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:39:34 GMT)
Few-Shot Table-to-Text Generation with Prompt Planning and Knowledge
Memorization [25.5] 数ショット設定でテーブル・ツー・テキスト生成をターゲットとするPromptMizeという新しいフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークの設計は、プロンプトプランナーと知識アダプタの2つの側面で構成されています。
本モデルは,人的・自動的な評価によって判断される品質を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:04:11 GMT)
Privacy-Preserving Representation Learning for Text-Attributed Networks
with Simplicial Complexes [24.8] simplicial Complex (RT4SC) のためのテキスト属性を用いた学習ネットワーク表現について, simplicial Neural Network (SNN) を用いて検討する。
SNNの表現出力に対する2つの潜在的攻撃について検討する。
本稿では,SNNからセキュアな表現出力を学習するための乗算器のプライバシー保護決定性差分的個人交互方向法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 00:32:06 GMT)
Learning to Simulate Daily Activities via Modeling Dynamic Human Needs [24.8] 生成的逆転模倣学習に基づく知識駆動型シミュレーションフレームワークを提案する。
我々の中核となる考え方は、シミュレーションモデルにおける活動生成を駆動する基盤となるメカニズムとして、人間の要求の進化をモデル化することである。
我々のフレームワークは、データの忠実さと実用性の観点から、最先端のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:30:55 GMT)
Robust Question Answering against Distribution Shifts with Test-Time
Adaptation: An Empirical Study [24.3] テストデータがトレーニングデータと比較して分布シフトがある場合、デプロイされた質問応答(QA)モデルは容易に失敗する。
デプロイ後のモデルを改善するために,テスト時間適応(TTA)を評価した。
また,オンライン模倣学習(OIL)と呼ばれる新しいTTA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:10:53 GMT)
ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills [24.2] 我々は、一般化可能な操作スキルのための次世代のSAPIEN ManiSkillベンチマークであるManiSkill2を紹介する。
ManiSkill2には、2000以上のオブジェクトモデルと4M以上のデモフレームを備えた20の操作タスクファミリが含まれている。
幅広いアルゴリズムをサポートする統一インターフェースと評価プロトコルを定義する。
高速な視覚入力学習アルゴリズムにより、CNNベースのポリシーでサンプルを約2000 FPSで収集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:24:01 GMT)
Quadratic Memory is Necessary for Optimal Query Complexity in Convex
Optimization: Center-of-Mass is Pareto-Optimal [23.9] 本研究では,1次凸最適化に最適なオラクル複雑性を実現するためには,二次記憶が必要であることを示す。
単位球上の1ドルのLipschitz凸関数を1/d4$精度で最小化するためには、少なくともd2-delta$ビットのメモリを使用する決定論的一階述語アルゴリズムは$tildeOmega(d1+delta/3)$クエリを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 22:37:27 GMT)
Fully Bayesian Autoencoders with Latent Sparse Gaussian Processes [23.7] オートエンコーダとその変種は表現学習と生成モデリングにおいて最も広く使われているモデルの一つである。
ベイジアンオートエンコーダの潜在空間に完全スパースガウスプロセス先行を課す新しいスパースガウスプロセスベイジアンオートエンコーダモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:57:51 GMT)
Hyperparameter Search Is All You Need For Training-Agnostic Backdoor
Robustness [22.8] トレーニングデータのごく一部をコンパイルするには、攻撃者からのリソースがほとんど必要ないが、これらの攻撃に対する防御は難しい。
トレーニングデータの漏洩したサブセットのサイズを推定するために,学習が容易なプリミティブ・サブタスクを提案する。
トレーニングパイプラインを変更することなく、ハイパーパラメータ検索を活用してモデルの正確性とロバスト性のバランスをとる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 23:34:17 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） (Thu, 9 Feb 2023 04:55:39 GMT)
Real-Time Visual Feedback to Guide Benchmark Creation: A
Human-and-Metric-in-the-Loop Workflow [22.5] NLPのための新しいベンチマーク作成パラダイムであるVAIDAを提案する。
VAIDAは、ベンチマークの慣用性に対処する未調査の顔である、クラウドワーカーを導くことに焦点を当てている。
VAIDAは, クラウドワーカーやアナリストの努力, フラストレーション, 精神的, 時間的要求を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:43:10 GMT)
Data Quality-aware Mixed-precision Quantization via Hybrid Reinforcement
Learning [22.3] 混合精度量子化は、実際のトレーニングの前に、主にモデルビット幅設定を事前に決定する。
DQMQと呼ばれる新しいデータ品質対応混合精度量子化フレームワークを提案し、異なるデータ品質に量子化ビット幅を動的に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:14:00 GMT)
Diverse Human Motion Prediction Guided by Multi-Level Spatial-Temporal
Anchors [21.9] 本稿では,サンプルの精度と多様性を促進するために,ランダムなサンプルコードと,決定論的に学習可能なコンポーネントであるアンカーを分離する,単純かつ効果的なアプローチを提案する。
原則として、時空間アンカーベースサンプリング(STARS)は、異なる動き予測器に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:58:07 GMT)
From Zero-Shot to Few-Shot Learning: A Step of Embedding-Aware
Generative Models [21.6] 埋め込み認識生成モデル(EAGM)は、意味的空間と視覚的埋め込み空間の間にジェネレータを構築することにより、ゼロショット学習(ZSL)におけるデータ不足問題に対処する。
我々は、一歩後退し、埋め込み認識生成パラダイムを再考する時が来たと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:31:21 GMT)
Offsite-Tuning: Transfer Learning without Full Model [21.5] Offsite-tuningは、プライバシ保護と効率的な転送学習フレームワークである。
オフサイトチューニングは、フルモデルファインチューニングと同等の精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:55 GMT)
On Sampling with Approximate Transport Maps [21.4] 輸送地図は、非自明な測地による分布のサンプリングを容易にし、それらを扱いやすい分布に変換する。
このアプローチのポテンシャルは、ターゲットに向かって参照分布をプッシュするようにトレーニングされたディープニューラルネットワークでパラメータ化されたマップである正規化フロー(NF)の開発によって高まっている。
NF型サンプリング器は先日,フローから引き出された (i) モンテカルロ法または (ii) フローベース再パラメータ化法をブレンドした(マルコフ連鎖)モンテカルロ法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:52:52 GMT)
Gaussian Mask Convolution for Convolutional Neural Networks [21.3] スクエア畳み込みは畳み込みニューラルネットワークのデフォルトユニットである。
有効受容場(ERF)は、各ピクセルが出力に寄与する程度を示す。
本研究では,ガウスマスク畳み込みカーネル(GMConv)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:17:17 GMT)
An Investigation into Pre-Training Object-Centric Representations for
Reinforcement Learning [21.2] 教師なしオブジェクト中心表現(OCR)学習は近年,視覚表現の新しいパラダイムとして注目されている。
本稿では,OCR事前学習による画像による強化学習の有効性を実証実験により検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:11:21 GMT)
Generating a Structured Summary of Numerous Academic Papers: Dataset and
Method [20.9] 本稿では,各トピックに関する多数の学術論文の包括的な要約を生成するための,最初の大規模データセットであるBigSurveyを提案する。
我々は,7万件以上の調査論文から対象要約を収集し,その430万件の参考論文の要約を入力文書として活用する。
数十の入力文書から多種多様な内容を整理するために,カテゴリベースアライメント・スパース・トランスフォーマー (CAST) と呼ばれる要約手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:42:07 GMT)
Zero-Knowledge Zero-Shot Learning for Novel Visual Category Discovery [20.4] ゼロ知識ゼロショット学習(ZK-ZSL)という新しい問題設定を提案する。
ZK-ZSLは、新しいクラスの事前の知識を前提とせず、目に見えないサンプルを分類することを目的としている。
提案手法は,4つのベンチマークデータセットにおいて,分類とセマンティックリカバリにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:40:50 GMT)
SparseProp: Efficient Sparse Backpropagation for Faster Training of
Neural Networks [20.2] トレーニング中のニューラルネットワークの重みが不足している場合に特化して、バックプロパゲーションアルゴリズムの新たな効率的なバージョンを提供する。
我々のアルゴリズムは、任意の(非構造的な)スパーシリティと共通層タイプに適用されるため、一般的なものである。
我々は、すでに分離されたネットワークを用いたトランスファーラーニングや、スパースネットワークをスクラッチからトレーニングすることで、エンドツーエンドのランタイム実験で高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:54:05 GMT)
Simulation-to-reality UAV Fault Diagnosis with Deep Learning [20.2] そこで本研究では,四重項の故障診断におけるシミュレーションと現実のギャップに対処する深層学習モデルを提案する。
提案手法はプロペラ断層の検出において96%の精度を実現する。
これは4段プロペラのシミュレーション・トゥ・リアル故障診断のための信頼性と効率のよい最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 02:37:48 GMT)
Learning by Asking for Embodied Visual Navigation and Task Completion [20.0] 本稿では,タスク完了のための追加情報を動的に取得するために,いつ,どの質問をするかを学習するELBA(Embodied Learning-By-Asking)モデルを提案する。
実験結果から,ELBAは質問応答能力のないベースラインモデルに比べ,タスク性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:59:41 GMT)
Lorentz Equivariant Model for Knowledge-Enhanced Collaborative Filtering [19.6] 我々は,知識グラフ(KG)から事前補助情報を導入し,ユーザ・テムグラフを支援する。
我々は、厳密なローレンツ群同変知識強化協調フィルタリングモデル(LECF)を提案する。
LECFは最先端の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, 9 Feb 2023 10:20:23 GMT)
Spatial Functa: Scaling Functa to ImageNet Classification and Generation [18.9] 本稿では,ニューラルフィールドをデータとみなすフレームワークである*functa*を提案し,このニューラルネットワークのデータセット上で直接ディープラーニングを行うことを提案する。
CIFAR-10のような中程度に複雑なデータセットにスケールアップする場合,提案するフレームワークは制限に直面している。
次に、空間的に配置されたニューラルネットワークの潜在表現を用いて、これらの制限を克服する *spatial functa* を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:43:24 GMT)
Importance Sampling Deterministic Annealing for Clustering [18.2] クラスタリング問題に対する重要サンプリングに基づく決定論的アニール法(ISDA)を提案する。
合成データセットの実験結果と実世界の負荷予測問題により提案したISDAが検証された。
ファジィc-meansは対数歪みを伴うISDAの特殊な症例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:18:53 GMT)
MTS-Mixers: Multivariate Time Series Forecasting via Factorized Temporal
and Channel Mixing [18.1] 本稿では,時系列予測の性能に対する注意機構の寄与と欠陥について検討する。
MTS-Mixersを提案する。これは2つの分解されたモジュールを用いて時間的およびチャネル的依存関係をキャプチャする。
いくつかの実世界のデータセットによる実験結果から、MTS-Mixersは既存のTransformerベースのモデルよりも高い効率で性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:52:49 GMT)
Feature Likelihood Score: Evaluating Generalization of Generative Models
Using Samples [17.3] Feature Likelihood Score (FLS) は、密度推定を用いて生成されたサンプルの品質/多様性を測定するパラメトリックなサンプルベースのスコアである。
我々は、以前提案されたメトリクスが失敗しても、FLSが特定の過度な問題ケースを特定する能力を実証的に実証する。
その結果, FLSはFIDなどの従来の指標の直感と一致し, 生成モデルのより総合的な評価が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:57:27 GMT)
NeuKron: Constant-Size Lossy Compression of Sparse Reorderable Matrices
and Tensors [16.9] スパースリオーダー可能な行列を定数サイズ空間に圧縮するためのNeuKronを提案する。
NeuKronは一定数のパラメータを持つリカレントニューラルネットワークを用いてKronecker製品を一般化する。
我々は、NeuKronが(a)コンパクトであることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:17:34 GMT)
SF-SGL: Solver-Free Spectral Graph Learning from Linear Measurements [16.3] 線形測定による抵抗ネットワーク学習のためのスペクトルグラフ密度化フレームワーク(SGL)
グラフの多重レベルスペクトル近似を利用するソルバフリー法(SF-SGL)。
ベクトルレスパワー/熱的整合性検証のためのEDAアルゴリズム
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 00:33:19 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） (Thu, 9 Feb 2023 04:35:10 GMT)
Efficient Attention via Control Variates [16.1] ランダム特徴に基づくアテンション(RFA)は、線形実行時と空間の複雑さによるソフトマックスアテンションの効率的な近似である。
RFAと従来のソフトマックス・アテンションの近似ギャップを特徴付けるために, 従来のRFAの進歩に基づいて構築した。
我々のモデルは、視覚と言語の両方のタスクにおいて、最先端の効果的な注意機構より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:16:20 GMT)
Symbolic Metamodels for Interpreting Black-boxes Using Primitive
Functions [15.7] ブラックボックス機械学習モデルを解釈する1つのアプローチは、単純な解釈可能な関数を使ってモデルのグローバルな近似を見つけることである。
本研究では,解釈可能なメタモデルを見つけるための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:30:43 GMT)
GFM: Building Geospatial Foundation Models via Continual Pretraining [15.3] 地理空間基盤モデル構築のための持続可能なアプローチについて検討する。
まず,地理空間領域内においても,事前学習データの選択が重要であることがわかった。
第二に、地理空間基盤モデルを構築する際に、ImageNet-22kのような多様なデータセットで利用できる事前訓練されたモデルを無視すべきでない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:39:02 GMT)
Leveraging supplementary text data to kick-start automatic speech
recognition system development with limited transcriptions [15.0] 最近の研究では、10分間の書き起こしだけで自動音声認識モデル(ASR)を微調整できる可能性が示唆されている。
我々は,ASR復号化を可能語に制約する辞書を作成するために,異なる量のテキストデータを使用することについて検討する。
すべての言語に対して,レキシコンのみを用いることで,ASRの性能は向上しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 23:30:49 GMT)
Delay Sensitive Hierarchical Federated Learning with Stochastic Local
Updates [15.0] クライアントとパラメータサーバ間の通信遅延が存在する場合の局所平均化について検討した。
ローカル平均ラウンドの数は、同期時間$S$というウォールクロック時間に結び付けられ、その後、LPSはGPSと共有することでモデルを同期させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:54:02 GMT)
Information Theoretic Lower Bounds for Information Theoretic Upper
Bounds [14.5] コンベックス最適化の文脈における出力モデルと経験的一般化の関係について検討する。
本研究は,真のリスク最小化には相互情報が必要であることを明らかにする。
既存の情報理論の一般化境界は、SGDや正規化などのアルゴリズムの能力を捉えるのに不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 20:42:36 GMT)
Communication-Efficient Federated Hypergradient Computation via
Aggregated Iterative Differentiation [14.5] AggITDは実装が簡単で、通信コストを大幅に削減する。
提案アルゴリズムは,既存の近似暗黙差分法(AID)に基づく手法と同一のサンプル複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 23:07:34 GMT)
One-shot Visual Imitation via Attributed Waypoints and Demonstration
Augmentation [14.4] 一発の視覚的模倣では、エージェントは1つの視覚的デモンストレーションだけを与えられた新しいタスクのインスタンスを解決しなければならない。
分析の結果, DAgger問題の原因は, 純粋なオフライントレーニング, オブジェクトとのインタラクションにおける最終センチメートル誤差, 実際のタスクではなくタスクコンテキストに不適合であることがわかった。
我々のモデルは、最近の2つのベンチマークで100%と48%の成功率を獲得し、それぞれ90%と20%の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:56:37 GMT)
Quantum Multi-Agent Actor-Critic Networks for Cooperative Mobile Access
in Multi-UAV Systems [12.9] 本稿では,複数の無人航空機(UAV)を用いたロバストな移動体アクセスシステムを構築するための量子マルチエージェントアクタクリティカルネットワーク(QMACN)を提案する。
提案するQMACNアルゴリズムは,このような問題に対処するために,量子批評家と複数のアクタネットワークを構築する。
データ集約型シミュレーションの結果,提案したQMACNアルゴリズムが既存のアルゴリズムより優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:31:57 GMT)
Learning to Select Pivotal Samples for Meta Re-weighting [12.7] 本研究では,大規模で不完全なトレーニングセットからこのようなメタサンプルを識別する方法を学習し,その後,クリーン化し,性能を最適化するために利用する。
学習フレームワークにおける2つのクラスタリング手法,Representation-based clustering method (RBC) と Gradient-based clustering method (GBC) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:04:40 GMT)
Differentially Private Optimization for Smooth Nonconvex ERM [12.6] 我々は、方向(予測)降下を移動させ、非ERM解に対して近似した2階探索解を求める、単純な微分プライベート最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 23:22:48 GMT)
Improved local models and new Bell inequalities via Frank-Wolfe
algorithms [12.6] パーティーごとの2つの結果を持つベルのシナリオでは、局所ポリトープの会員問題の2つの側面をアルゴリズム的に検討する。
我々は、Frank-Wolfeアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムの最近の発展を活用し、既存の手法の収束率を大幅に向上させる。
本研究は, 振動率を持つ全射影測定のための最初の局所モデルについて, 絡み合い閾値よりも顕著に高い値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:02:49 GMT)
Cross-Layer Retrospective Retrieving via Layer Attention [12.4] 自己注意は、クエリアクティベートされた情報を取得することによって、相互依存の学習に優れる。
我々はMRLA(Multi-head Recurrent Layer attention)と呼ばれる多層アテンション機構を考案した。
MRLAは、現在のレイヤのクエリ表現を以前のすべてのレイヤに送信し、異なるレベルの受信フィールドからクエリ関連情報を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:37:53 GMT)
rMultiNet: An R Package For Multilayer Networks Analysis [12.2] 本稿では,マルチレイヤネットワークデータを解析するためのRパッケージrMultiNetを提案する。
最近の文献では、混合多層ブロックモデル(MMSBM)と混合多層ラテント空間モデル(MMLSM)の2つの一般的なフレームワークを提供している。
また,ノードとレイヤの埋め込みを明らかにし,さらにクラスタリングなどのデータ解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:49:02 GMT)
Federated Minimax Optimization with Client Heterogeneity [11.6] ミニマックス計算は、GANのような先進的な近代的応用に注目が集まっている。
そこで我々は,ローカルSGDAのような設定や既存手法を前提とした汎用のミニマックスフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:23:38 GMT)
A data variation robust learning model based on importance sampling [11.3] 本稿では,分散逸脱の制約下での損失の最悪のケースを最小限に抑える学習問題に対して,重要サンプリングに基づくデータ変動ロバスト損失(ISloss)を提案する。
提案手法は, 分布変化が大きい場合, 頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:50:06 GMT)
Scaling Goal-based Exploration via Pruning Proto-goals [11.0] 強化学習における最も厄介な課題の1つは、広大な領域に拡大する探索である。
ゴール指向で目的を持った行動は、これを克服できるが、良いゴールスペースに依存している。
提案手法は,人間設計者が広いが有意義な原ゴール空間を指定できるように,中間領域を明示的に求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:22:09 GMT)
Self-Supervised Node Representation Learning via Node-to-Neighbourhood
Alignment [10.9] 自己教師付きノード表現学習は、教師付きノードと競合する未ラベルグラフからノード表現を学ぶことを目的としている。
本研究では,ノードとその周辺領域の隠蔽表現を整列させることにより,単純なyet効率の自己教師付きノード表現学習を提案する。
我々は,グラフ構造化データセットの集合に対して,ノード分類性能が期待できるノード表現を,小規模から大規模に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:21:18 GMT)
Tree Learning: Optimal Algorithms and Sample Complexity [10.6] 任意の分布から抽出したラベル付きサンプルから,データの階層木表現を学習する問題について検討する。
本稿では,この問題に対する最適なサンプル境界を,学習やオンライン学習など,いくつかの学習環境において提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:35:17 GMT)
Robot Synesthesia: A Sound and Emotion Guided AI Painter [10.4] 本稿では,ロボット合成と呼ばれるロボット塗装プロセスの指導に音声と音声を用いたアプローチを提案する。
一般音に対しては,模擬絵画を符号化し,同じ潜在空間に入力音を符号化する。音声では,音声をその書き起こしテキストと音声のトーンに分離する。テキストを用いて内容を制御する一方で,そのトーンからの感情を推定し,絵のムードを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:53:44 GMT)
Real-world Machine Learning Systems: A survey from a Data-Oriented
Architecture Perspective [10.3] 機械学習の手法を実生活に展開することは、システム全体のライフサイクルにまたがる課題を引き起こす。
データ指向アーキテクチャ(DOA、Data-Oriented Architecture)は、これらの課題を緩和する可能性を持つ、新興のソフトウェアエンジニアリングパラダイムである。
概念としてのDOAはまだ普及しておらず、実際にどのように実現できるかについての共通理解は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:57:02 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of Nonstationary Bandit Learning [10.1] 非定常的バンディット学習問題では、意思決定者は継続的に情報を収集し、環境の潜伏状態が発展するにつれて行動選択を適応させなければならない。
我々は、最適なアクションシーケンスをプロセスとみなし、達成可能なパフォーマンスを分析するために情報理論的なアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:57:44 GMT)
Detecting Contextomized Quotes in News Headlines by Contrastive Learning [9.9] 引用マークに囲われた直接的な引用は、強い視覚的魅力を持ち、信頼できる引用の兆候である。
残念なことに、このジャーナリズムの実践は厳密には続かず、見出しの引用は「文脈化」されることが多い。
このような引用は、話者の意図を変える方法で文脈から単語を使い、ボディテキストに意味的に一致する引用がないようにする。
ドメイン駆動の正と負のサンプルに基づいて、ニュース引用の埋め込みを表現する、対照的な学習フレームワークQuoteCSEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:04:11 GMT)
Quantum Advantage from One-Way Functions [9.8] IV-PoQは、検証器と量子証明器の間の対話プロトコルである。
悪意のある証明者に対してのみ必要となる補助入力IV-PoQ(AI-IV-PoQ)を定義する。
また、最悪のケースハード仮定に基づく量子優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:31:48 GMT)
Lightweight Transformers for Clinical Natural Language Processing [9.5] 本研究は,臨床テキスト処理のためのコンパクト言語モデルの開発に焦点をあてる。
知識蒸留と連続学習を用いた多種多様な軽量臨床用変圧器を開発した。
評価はいくつかの標準データセットにまたがって行われ、幅広い臨床テキストマイニングタスクをカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:07:31 GMT)
Quantum Channel Modelling by Statistical Quantum Signal Processing [9.2] 統計的信号処理法により量子信号をモデル化することに興味がある。
本稿では,確率変数の観点からチャネル方程式を用いて,統計的に量子信号と雑音モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:02:13 GMT)
Towards Fairer and More Efficient Federated Learning via
Multidimensional Personalized Edge Models [9.1] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを維持しながら、大規模で地理的に分散したエッジデータをトレーニングする。
複数の次元からFLの不均一性を除去するカスタム・フェデレート・ラーニング(CFL)システムを提案する。
CFLは、各クライアント用に特別に設計されたグローバルモデルからパーソナライズされたモデルを調整し、オンライントレーニングされたモデル検索ヘルパーと、新しい集約アルゴリズムを共同でガイドした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:55:19 GMT)
Massively Multilingual Language Models for Cross Lingual Fact Extraction
from Low Resource Indian Languages [9.0] クロスリンガル情報抽出は、低資源のインド語テキストから英語のトリプルの形で事実情報を抽出することを目的としている。
我々は,F1総合スコア77.46のエンドツーエンド生成アプローチを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:29:56 GMT)
Modeling and Forecasting COVID-19 Cases using Latent Subpopulations [8.7] 新型コロナウイルス感染者数を時間とともにモデル化する2つの新しい方法を提案する。
メソッド#1は辞書ベースのアプローチであり、多くの事前定義されたサブポピュレーションモデルから始まる。
メソッド#2はM$の混合可能な曲線であり、M$、使用するサブポピュレーションの数である$M$は、ユーザによって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:33:41 GMT)
Learning Mixtures of Markov Chains with Quality Guarantees [8.5] 現代のアプリケーションの多くは、多くのユーザ・トレイルを生成しています。
この問題を数学的にモデル化する1つのアプローチはマルコフ連鎖の混合である。
最近、Gupta, Kumar and Vassilvitski [GKV16] は、n状態のL鎖の混合物を完全に回収できるアルゴリズムを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:55:17 GMT)
Trading Information between Latents in Hierarchical Variational
Autoencoders [8.1] 変分オートエンコーダ(VAE)はもともと確率的生成モデルとして動機付けられ、ベイズ推定を近似的に行う。
$beta$-VAEsの提案はこの解釈を破り、VAEを生成モデリング以上のアプリケーションドメインに一般化する。
推論モデルの一般的なクラスを特定し、各レイヤからのコントリビューションにレートを分割し、独立に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:56:11 GMT)
Hubbard-Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection [8.0] 深部展開(DU)は顕著な検出性能を有する。
提案した検出器はハバード-ストラットノビッチ (HS) 変換に基づいており、DUはトレーニング可能なHS検出器 (THS) と呼ばれる。
トレーニング可能なパラメータは$O(1)$で、トレーニングと実行のコストは1イテレーションあたり$O(n2)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:51:25 GMT)
Distributed Learning with Curious and Adversarial Machines [7.8] 本稿では,少数の対向マシンに対してロバスト性を保証するアルゴリズムによって得られた誤差を,まず厳密に解析する。
驚いたことに、このトレードオフのコストは、古典的なプライバシーとユーティリティのトレードオフのコストに比べれば限界がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:24:18 GMT)
A General Mobile Manipulator Automation Framework for Flexible
Manufacturing in Hostile Industrial Environments [7.0] 我々は提案手法をMMPA (Mobile Manipulator Process Automation with One-shot teaching) と呼ぶ。
提案するMMPAフレームワークは,ロボット学習の指導段階において,データ(移動体基地の位置,環境情報,エンドエフェクタ経路)を収集する2つの段階から構成される。
自動化段階では、ロボットは正確な駐車を必要とせず、指定された場所へ移動する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:17:38 GMT)
Learning Complex Teamwork Tasks using a Sub-task Curriculum [6.9] 本稿では,よりシンプルなマルチエージェント・サブタスクのエキスパートによるカリキュラムを利用するアプローチを提案する。
カリキュラムの各サブタスクでは、チーム全体のサブセットが、サブタスク固有のポリシーを取得するように訓練されています。
サブチームはマージされ、ターゲットタスクに転送される。そこでは、より複雑なターゲットタスクを解決するために、そのポリシーをまとめて調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:24:56 GMT)
IB-RAR: Information Bottleneck as Regularizer for Adversarial Robustness [6.9] 実験結果から,本手法は逆行訓練と自然に組み合わせることができ,新しい逆行訓練の精度を一貫して向上させることができることがわかった。
また,提案手法は,クロスエントロピー損失のみのトレーニングなど,無防備な手法に対して優れたロバスト性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:50:46 GMT)
Zero-Shot Learning for Requirements Classification: An Exploratory Study [6.9] 要件工学(RE)研究者は、さまざまなREタスクに対して機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アプローチを実験している。
今日のML-DLアプローチのほとんどは、教師付き学習技術に基づいており、アノテーション付きデータセットを使用してトレーニングする必要がある。
本稿では,ZSL (Unsupervised Zero-Shot Learning) 技術を用いて要求分類を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:05:01 GMT)
On Fairness and Stability: Is Estimator Variance a Friend or a Foe? [6.8] 分散度におけるグループワイドパリティに基づく新しいパフォーマンス指標群を提案する。
フェアネス分析による不確実性定量化手法を再現したオープンソースライブラリを開発し,リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:35:36 GMT)
Offline Learning of Closed-Loop Deep Brain Stimulation Controllers for
Parkinson Disease Treatment [6.6] パーキンソン病(PD)による運動負荷に対する脳深部刺激(DBS)の期待
米国食品医薬品局(FDA)が承認したDBSデバイスは、一定の振幅で連続DBS(cDBS)刺激を届けることができる。
このエネルギー非効率な操作は、デバイスのバッテリ寿命を短縮し、動的に活動に適応できず、重大な副作用を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 01:36:10 GMT)
Partial Optimality in Cubic Correlation Clustering [6.4] 最適性の証明はNPハードであり、問題文の複雑さによって事実上妨げられている。
ここでは、完備グラフと立方体目的関数の特殊ケースに対する部分最適条件の確立に焦点をあてる。
さらに、これらの条件をテストするアルゴリズムを定義し、その効果を2つのデータセット上で数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:25:52 GMT)
Rehabilitating Homeless: Dataset and Key Insights [6.1] 本稿では,ホームレス者のデータ駆動リハビリテーションに関する知見とともに,ホームレスの大規模匿名化データセットを提案する。
これは、リハビリを求める何千人ものホームレスの人々の豊富な情報を含む、私たちが知る最初のデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:21:27 GMT)
New directions in the applications of rough path theory [6.0] 本稿は、粗い経路理論の機械学習への応用における最近の進歩について、簡潔に概説する。
制御された微分方程式(CDE)は、ストリームと物理制御系との相互作用を記述するための重要な数学的モデルとして議論される。
シグネチャとして知られる反復積分の集まりは、このような相互作用によって生成される応答の記述に自然に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:57:58 GMT)
Auditing Recommender Systems -- Putting the DSA into practice with a
risk-scenario-based approach [5.9] 欧州連合のデジタルサービス法は、アルゴリズムシステムをより透明性を高め、デューディリジェンス義務に従うようプラットフォームに要求している。
これらの要件は、オンラインプラットフォームによって引き起こされるシステム的リスクを軽減するための重要な立法ステップとなっている。
しかし、DSAは、実行可能な監査プロセスを運用するための具体的なガイドラインを欠いている。
このヴォイドは、監査を利用して彼らのプラクティスを正当化し、責任を無視するプラットフォームである「オーディット・ウォッシング」の普及を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:48:37 GMT)
What are the mechanisms underlying metacognitive learning? [5.8] 我々は、この能力は試行錯誤(メタ認知強化学習)から学ぶと仮定する。
ここでは、基礎となる学習メカニズムのモデルを体系化し、より洗練された追加メカニズムで強化する。
以上の結果から,認知戦略の空間における勾配上昇は,観察された定性的現象のほとんどを説明することができることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:49:10 GMT)
Principled and Efficient Motif Finding for Structure Learning in Lifted
Graphical Models [5.3] 構造学習は、ニューロシンボリックAIと統計リレーショナル学習の分野の中心となるAIの中核的な問題である。
昇降型グラフィカルモデルにおける構造モチーフのマイニングのための第一原理的アプローチを提案する。
我々は,最先端構造学習の手法を,精度で最大6%,実行時の最大80%で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:21:55 GMT)
Auto-Learning: An Adversarial Process of Two Pre-trained Models for
Natural Language Generation [5.2] 新しい逆プロセス学習法はAuto-Learningと呼ばれ、任意の自然言語生成モデルの性能を向上させることができる。
オートラーニングは8つのモデルで10の自然言語処理タスクを安定的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:44:00 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） (Thu, 9 Feb 2023 02:15:34 GMT)
A Comparison of Decision Forest Inference Platforms from A Database
Perspective [4.9] 決定森林は、クレジットカード詐欺の検出、ランキング、ビジネスインテリジェンスなど、多くの産業シナリオで使われている最も一般的な機械学習手法の1つである。
ONNX、AmazonのTreeLite、GoogleのDecision Forest、MicrosoftのHummingBird、Nvidia FIL、Leavesなど、多くのフレームワークが開発され、決定森林の推測に費やされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:07:50 GMT)
Doniach phase diagram for Kondo lattice model on the square and
triangular lattices [4.8] 正方格子および三角形格子上のドニハ位相図を同じ理論的枠組みで研究する。
幾何学的なフラストレーションによって生じるポテンシャルエネルギーは、Ruderman-Kittel-Kasuya-Yosida (RKKY)結合に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:27:39 GMT)
GCI: A (G)raph (C)oncept (I)nterpretation Framework [4.5] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)から発見された概念とそれに対応する人間の解釈とのアライメントを定量的に測定するために用いられるGCI: a (G)raph (C)oncept (I)nterpretationフレームワークについて述べる。
我々は,GCIの4つの応用を実証する: (i)概念抽出器の定量的評価, (ii)概念抽出器と人間の解釈との整合性の測定, (iii)最終課題に対する解釈の完全性の測定, (iv)分子特性予測へのGCIの実践的応用。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:02:45 GMT)
Detecting entanglement in quantum many-body systems via permutation
moments [4.4] 置換モーメントに基づく多部交絡基準を設計するためのフレームワークを提案する。
これらの基準は、長距離$XY$ Hamiltonianを持つマルチキュービットIsingモデルにおいて強い検出能力を示す。
我々のフレームワークは、量子多体系のより複雑な絡み合い構造を検出するために一般化することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:24:25 GMT)
Robust and Scalable Bayesian Online Changepoint Detection [4.4] 本稿では、変更点検出のためのオンラインで、確実に堅牢でスケーラブルなベイズ的手法を提案する。
結果のアルゴリズムは正確で、単純な代数で更新でき、最も近い競合より10倍以上高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:49:20 GMT)
Circuit knitting with classical communication [4.2] サブ回路上で動作する非局所ゲートの準確率シミュレーションに基づく回路編み法について検討する。
我々は、2つの回路部品を接続する非局所CNOTゲートを含む回路に対して、古典的な情報交換が許された場合、シミュレーションオーバーヘッドを$O(9n)$から$O(4n)$に減らすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:02:57 GMT)
WF-UNet: Weather Fusion UNet for Precipitation Nowcasting [4.2] ヨーロッパ西部の降水量計におけるUNetコアモデルの利用とその拡張について, 最大3時間前に検討した。
我々は2016年1月から2021年12月までの6年間の降水と風のレーダー画像を収集しました。
WF-UNetは、それぞれ22%、8%、6%の低いMSEを1,2,3時間で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:00:52 GMT)
AutoNMT: A Framework to Streamline the Research of Seq2Seq Models [4.1] AutoNMTはSeq-to-seqモデルの研究を合理化するためのフレームワークである。
ユーザーは自身のモデルまたはFairseqやOpenNMTのような既存のSeq-to-seqツールキットを使用することができる。
このライブラリにはSeq-to-seqツールキットが付属しており、ユーザーは非標準タスクを簡単にカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 23:42:30 GMT)
Dimension reduction and redundancy removal through successive Schmidt
decompositions [4.1] 逐次シュミット分解によって得られるテンソル積を用いて行列とベクトルの近似について検討する。
均一, ポアソン, 指数, あるいはこれらの分布に類似した分布を持つデータは, 数項のみを用いて近似できることを示す。
また、量子ハミルトニアンを単純化するためにこの方法を用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:47:51 GMT)
Decision Diagrams for Quantum Computing [3.7] コンピューティングパワーのアドバンテージは、設計自動化とソフトウェア開発コミュニティで対処すべき課題である。
本稿では, 決定図の基礎を概観し, 量子回路シミュレーションの課題における適用性, 誤りの有無, および量子回路の検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:04:47 GMT)
Generalization in Graph Neural Networks: Improved PAC-Bayesian Bounds on
Graph Diffusion [3.6] 本稿では,グラフニューラルネットワークの特徴拡散行列の最大特異値でスケールする一般化境界について述べる。
これらの境界は実世界のグラフの以前の境界よりも数値的にはるかに小さい。
ヘッセン語を用いた雑音摂動に対するグラフニューラルネットワークの安定性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:54:17 GMT)
DeepCAM: A Fully CAM-based Inference Accelerator with Variable Hash
Lengths for Energy-efficient Deep Neural Networks [3.6] 本稿では、畳み込みニューラルネットワークの計算時間ボトルネックを軽減するために、2つの重要なイノベーションに基づいて構築された推論アクセラレータであるDeepCAMを提案する。
最初の革新はユークリッド空間の計算上に構築された近似ドット積で、加算と乗算を単純なビット演算に置き換えることができる。
第2のイノベーションは、ビットワイズ演算を実行し、より少ない計算時間でCNNを高速化する動的サイズアドレスメモリベース(CAM)アクセラレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:54:42 GMT)
Enhancing E-Commerce Recommendation using Pre-Trained Language Model and
Fine-Tuning [3.6] 本稿では,事前学習した言語モデルを推薦アルゴリズムに組み込むことがeコマースデータセットに与える影響について検討する。
PLMとドメイン固有微調整の適用により,複合モデルの予測能力が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:20:52 GMT)
AdaptSim: Task-Driven Simulation Adaptation for Sim-to-Real Transfer [3.2] AdaptSimはsim-to-real転送のための新しいタスク駆動適応フレームワークである。
ターゲット(現実)環境でのタスクパフォーマンスの最適化を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:10:57 GMT)
Domain Generalization by Functional Regression [3.2] 本稿では,機能回帰問題としての領域一般化について考察する。
我々の概念は、入力の辺分布から入力の対応する条件分布への線形演算子を学習するための新しいアルゴリズムに導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:07:21 GMT)
Data Augmentation for Robust Character Detection in Fantasy Novels [3.2] 簡単なデータ拡張手法を適用することで、より高いリコールを達成するためのモデルをトレーニングできることを示す。
この精度の低下は、モデルにより局所的な文脈を与えることによって緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:47:03 GMT)
Global Performance Disparities Between English-Language Accents in
Automatic Speech Recognition [3.1] 過去の研究では、人種集団の機能と話者の国籍として、差別的自動音声認識(ASR)のパフォーマンスを特定してきた。
本稿では, 原産地の地政学的配向の関数としてのバイアスを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 04:38:51 GMT)
Plan-Based Derivation of General Functional Structures in Product Design [3.0] 本稿では,人工知能に基づく後の解に特に適した関数の分解のための新しい手法を提案する。
計画問題では、論理ベースの解法を用いて設計プロセスに有用な関数構造を計算できる。
これらのアルゴリズムは2つの異なる応用例を用いて評価され、一般関数分解の伝達性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:31:29 GMT)
3D reconstruction of spherical images: A review of techniques,
applications, and prospects [2.6] 3次元再構成は、現代のフォトグラムシステムにおいてますます重要な役割を担っている。
プロ用および消費者向けの球面カメラの急速な進化と広範囲な利用により、球面画像は都市と屋内のシーンの3Dモデリングに大きな可能性を示している。
本研究は,データ取得,特徴検出とマッチング,画像配向,密マッチングの観点から,球面画像の3次元再構成技術の現状を詳細に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:45:27 GMT)
Constrained Empirical Risk Minimization: Theory and Practice [2.5] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) などのパラメータ化された関数集合に対する制約の厳格化を可能にするフレームワークを提案する。
我々は、幾何学的深層学習で使用される同変ネットワークの範囲外にある制約に焦点を当てる。
このフレームワークの主な例として、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のフィルタをウェーブレットに制限し、これらのウェーブレットネットワークを医療領域における輪郭予測のタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:11:58 GMT)
Geometry of Score Based Generative Models [2.4] 幾何学的観点からScoreベースの生成モデル(拡散生成モデルとも呼ばれる)を考察する。
確率測度の空間における雑音の追加とノイズ発生の前後過程がワッサーシュタイン勾配流であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 02:39:11 GMT)
Machine Learning Capability: A standardized metric using case difficulty
with applications to individualized deployment of supervised machine learning [2.2] モデル評価は教師付き機械学習分類解析において重要な要素である。
アイテム応答理論(IRT)と機械学習を用いたコンピュータ適応テスト(CAT)は、最終分類結果とは無関係にデータセットをベンチマークすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 00:38:42 GMT)
T-count and T-depth of any multi-qubit unitary [1.9] 我々はクリフォード+Tゲートセット上の任意の$n$-qubit$ngeq 1$)ユニタリ$W$2ntimes 2n$のTカウントを決定するための証明可能なアルゴリズムを設計する。
我々のアルゴリズムは、任意のマルチキュービットユニタリの(最小限の)T-深さを決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:59:05 GMT)
Optimized Hybrid Focal Margin Loss for Crack Segmentation [1.8] 過度なクラス不均衡に対処し, ひび割れ分断に対する過度な適合を防止するために, 新たなハイブリッド焦点損失を提案する。
実験の結果,DeepCrack-DBでは0.43,PanelCrackデータセットでは0.44,ひび割れのIoUが有意に増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 01:26:38 GMT)
Unsupervised ore/waste classification on open-cut mine faces using
close-range hyperspectral data [1.8] 地雷面のスペクトルの教師なしマッピングのためのパイプラインを提案する。
提案したパイプラインは、鉱山の表面にミネラルをマッピングする統一システムにおいて、教師なしと自己教師付きのアルゴリズムを結合する。
マッピング機能の一貫性は、2つの異なる時間で取得されたデータを用いて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:03:03 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） (Thu, 9 Feb 2023 01:29:04 GMT)
Scalable fast benchmarking for individual quantum gates with local
twirling [1.8] 本稿では,局所的なツイリングゲートのみを用いたキャラクタサイクルベンチマークプロトコルとキャラクタ平均ベンチマークプロトコルを提案する。
我々は,5量子ビット量子誤り訂正符号化回路であるクリフォードゲート(制御値$(TX)$)とクリフォードゲート(5量子ビット量子誤り訂正符号化回路)のプロトコルを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:34:30 GMT)
Lithium Metal Battery Quality Control via Transformer-CNN Segmentation [1.8] デンドライト形態を観察する非破壊的手法は、しばしばコンピュータ化されたX線トモグラフィー(XCT)を用いて断面ビューを提供する。
電池内部の3次元構造を検索するためには,XCT画像の定量的解析に画像セグメンテーションが不可欠である。
本研究では,XCTデータからデンドライトをセグメント化可能なトランスフォーマーベースニューラルネットワーク(T-Net)モデルを用いた新しいバイナリセマンティックセマンティックセマンティックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:25:24 GMT)
A Biomedical Knowledge Graph for Biomarker Discovery in Cancer [1.8] ドメイン固有知識グラフ(ドメイン特化知識グラフ、英: Domain-specific knowledge graph、KG)は、特定の主語・母語領域の明示的な概念化である。
KGは、がん関連の知識と複数のソースからの事実を統合することで構築される。
我々は、いくつかのクエリといくつかのQAの例を列挙し、KGに基づいた知識を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:17:57 GMT)
Contour Completion using Deep Structural Priors [1.7] 本稿では、不連結な輪郭を完備化し、断片化された線と曲線を接続するフレームワークを提案する。
本稿では,輪郭のどの領域が除去されているかを知る必要のないモデルを提案する。
我々の研究は、深い構造的前提を用いて輪郭完成を達成するための堅牢なフレームワークを構築し、そのようなモデルをどのように実装するかを広範囲に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 05:45:33 GMT)
Explaining with Greater Support: Weighted Column Sampling Optimization
for q-Consistent Summary-Explanations [1.6] $q$-consistent summary-explanationは、一貫性をわずかに低くするコストで、より大きなサポートを達成することを目的としている。
問題は、$q$-consistent summary-explanation (MSqC) の最大サポート問題は、元のMS問題よりもずっと複雑である。
解の時間効率を改善するために,重み付きカラムサンプリング法(WCS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:40:30 GMT)
Gaussian Process-Gated Hierarchical Mixtures of Experts [1.6] 本稿では,ゲートやエキスパート構築に使用される専門家(GPHME)のプロセス付き階層混合物を提案する。
ゲーティングモデルが入力に線形である他の専門家の混合とは異なり、我々のモデルのゲーティング関数はガウス過程で構築された内部ノードである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:39:20 GMT)
Correcting Real-Word Spelling Errors: A New Hybrid Approach [1.5] 実単語誤りを検出し,訂正するために,統計的・統語的知識に依存した新しいハイブリッド手法を提案する。
このモデルは、WordNetベースのHirstとBudanitskyのメソッドやWilcox-O'HearnとHirstの固定ウィンドウサイズメソッドなど、他のモデルよりも実用的であることが証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:03:11 GMT)
Hyperspectral Image Compression Using Implicit Neural Representation [1.5] 本稿では,暗黙的ニューラル表現を用いたハイパースペクトル画像圧縮法を提案する。
提案手法はJPEG,JPEG2000,PCA-DCTよりも低速で圧縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:51:20 GMT)
RayNet: A Simulation Platform for Developing Reinforcement
Learning-Driven Network Protocols [1.5] RayNetは、学習ベースのネットワークプロトコルを開発するためのスケーラブルで適応可能なシミュレーションフレームワークである。
RayNetは、完全にプログラム可能なネットワークシミュレータであるOMNeT++と、分散強化学習のためのスケーラブルなトレーニングプラットフォームであるRay/RLlibを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:27:14 GMT)
A Constant-per-Iteration Likelihood Ratio Test for Online Changepoint
Detection for Exponential Family Models [1.4] FOCuSはガウスデータにおける平均値の変化を検出するために導入され、その値が1回あたりのコストを$O(log T)$に下げる。
アルゴリズムの最大化ステップを適応的に実行し、これらの可能性のある場所の小さな部分集合に対してテスト統計を最大化するだけでよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:24:12 GMT)
Improving the Generalizability of Collaborative Dialogue Analysis with
Multi-Feature Embeddings [1.4] 本稿では,多機能埋め込み(MFeEmb)を導入し,対話シーケンスに基づいてトレーニングされた競合予測モデルの一般化性を向上させる。
MFeEmbは、語彙的、対話的、感情的な特徴を取り入れることで、対話からテキスト、構造的、意味的な情報を活用する。
本稿では、1つのタスク領域からの談話に基づいてモデルを訓練し、異なるドメインでのチームパフォーマンスを予測するドメイン適応問題に対するMFeEmbの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:58:32 GMT)
Global and Preference-based Optimization with Mixed Variables using
Piecewise Affine Surrogates [1.3] 本稿では,PWASと呼ばれる新しい代理型グローバル最適化アルゴリズムを提案する。
混合整数線形計画法 (MILP) を用いて, 実現可能な領域を効率的に探索する2種類の探索関数を提案する。
また、PWASpと呼ばれるアルゴリズムの嗜好に基づくバージョンも提供し、サンプル間のペア比較しか取得できない場合に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:04:35 GMT)
A Transformer-based Response Evaluator for Open-Domain Spoken
Conversation [1.0] 本研究では,Alexa Prize SocialBotであるAthenaシステムにおける応答選択について検討する。
オープンドメイン対話における既製の応答ランキング法をいくつか比較する。
我々は、Recall@1の70.79%のAthena-RRが、Athena-Heuristicとオフザシェルフランクの全てを大きなマージンで上回っていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:38:07 GMT)
Flexible, Model-Agnostic Method for Materials Data Extraction from Text
Using General Purpose Language Models [0.8] 研究論文の全文から資料データを抽出し,モデストサイズのデータベースの開発に適した簡易な手法を提案する。
この方法は完全に自動化されているが、1つの人間支援ステップを除いては、通常はわずか数時間の人的労働を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:56:37 GMT)
Coupling enhancement and symmetrization of single-photon optomechanics
in open quantum systems [0.8] 対称光学における最適相互輸送について検討する。
この研究は、現在の実験プラットフォームによる単一光子光学効果の研究の道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:01:15 GMT)
Can QBism exist without Q? Morphophoric measurements in generalised
probabilistic theories [0.8] 形態素測定に基づく理論は、量子力学の基礎となるQBのアプローチの主な特徴を保っていることを示す。
特に、SIC-POVM向けに設計されたQBismの原始方程式(Urgleichung')を、GPTのモルフォリックなケースに拡張する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 22:21:17 GMT)
Efficient Propagation of Uncertainty via Reordering Monte Carlo Samples [0.7] 不確実性伝播は、入力変数の不確実性に基づいてモデル出力の不確実性を決定する技術である。
本研究は,全ての試料が平均的に有用であるにもかかわらず,他の試料よりも有用であるとする仮説を考察する。
本稿では、MCサンプルを適応的に並べ替える手法を導入し、UPプロセスの計算コストの削減をもたらす方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:28:15 GMT)
Intelligent Proactive Fault Tolerance at the Edge through Resource Usage
Prediction [0.7] リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いたエッジリソース利用予測を利用した知的能動的フォールトトレランス(IPFT)手法を提案する。
本稿では,処理能力の欠如により許容範囲で品質・オブ・サービス(QoS)を提供するインフラの欠如に関連するプロセスフォールトに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 00:42:34 GMT)
Hierarchical Generative Adversarial Imitation Learning with Mid-level
Input Generation for Autonomous Driving on Urban Environments [0.6] エンドツーエンドのアプローチでは、ポリシーは車両のカメラからの高次元画像をステアリングやスロットルのような低レベルのアクションにマッピングする必要がある。
本研究では,車両の自律走行をエンドツーエンドアプローチで解くため,hGAILアーキテクチャを提案する。
提案したhGAILは,2つの主モジュールからなる階層型逆数イミテーション学習アーキテクチャで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:21:29 GMT)
Contestable Camera Cars: A Speculative Design Exploration of Public AI
That Is Open and Responsive to Dispute [0.6] 競争性は、システムが紛争に反応するようにし、自律性と尊厳に対する人権を尊重する手段である。
カメラカーの例として,公立都市型AIシステムの設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:38:51 GMT)
The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning [0.5] 業界におけるディープラーニングアプリケーションでは、手動でラベル付けされたデータには、ある種のノイズの多いデータがあります。
本稿では,人間のラベル付けにおける参照としてモデル予測を考慮し,ノイズデータを探し出し,ノイズデータを再ラベルする簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 01:09:57 GMT)
An Expressive Ansatz for Low-Depth Quantum Optimisation [0.5] 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate optimization algorithm, QAOA)は、最適化問題を解くために用いられるハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
QAOAは短期量子ハードウェアに実装できるが、ゲートノイズ、量子ビット接続の制限、状態準備・測定エラーなどの物理的制限は回路深さを制限し性能を低下させる。
この研究は、より古典的なパラメータをアンサッツに割り当て、低深度回路の性能を向上させるQAOAの修正版であるeXpressive QAOA (XQAOA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:47:06 GMT)
Liver Segmentation in Time-resolved C-arm CT Volumes Reconstructed from
Dynamic Perfusion Scans using Time Separation Technique [0.4] 時間分離法 (TST) は, C-arm cone-beam Computed Tomography (CBCT) の拡散データをモデル化するのに有効である。
近年,TST再建作業において,ターボリフト学習の性能が向上している。
本研究では,TST再構成から推定したTRV(Time-Resolved Volume)に基づいて,ターボリフト学習のマルチスケール注意UNetを第3段階で訓練することにより,その可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:57:09 GMT)
Semiconductor-on-diamond cavities for spin optomechanics [0.4] 我々は, アンダーカットを必要とせず, フォニックモードとフォトニックモードを共局在化する半導体・オン・ダイアモンドプラットフォームを開発した。
このプラットフォームにより、ダイヤモンド基板上での量子ビットのスピン結合が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 22:54:02 GMT)
Weakly Supervised Human Skin Segmentation using Guidance Attention
Mechanisms [0.0] 本稿では,単一の画像に対して頑健なデータ駆動型皮膚分割法を提案する。
提案手法は2つの注意モジュール,Body Attention と Skin Attention を組み込み,コンテキスト情報を用いてセグメンテーション結果を改善する。
本研究の結果から,提案手法はベンチマークデータセット上での最先端の手法に匹敵する,あるいは性能に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:20:49 GMT)
Universal approach for quantum interfaces with atomic arrays [0.0] 我々は,原子線プラットフォームを光物質界面として評価するための汎用的なアプローチを開発した。
我々のアプローチは、原子アレイ問題から集合双極子と相互作用する光の一般的な1次元モデルへのマッピングに基づいている。
量子メモリと絡み合いを決定づける光物質結合の効率は、1次元散乱問題の共振反射率によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:50:51 GMT)
To Perceive or Not to Perceive: Lightweight Stacked Hourglass Network [0.0] モデルの性能を最小限に抑えた重畳時間ガラスネットワークの軽量化を設計する。
軽量の2段式時計は、深く分離可能な畳み込みを備えたチャンネルの数を減らしている。
最終モデルは、パラメータ数が79%減少し、MAddsも同様の低下で、性能が限界低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:04:43 GMT)
Thermodynamic AI and the fluctuation frontier [0.0] 多くの人工知能(AI)アルゴリズムは物理学にインスパイアされ、ゆらぎを用いる。
ソフトウェアとハードウェアが分離不能になる新しい計算パラダイムを提案する。
離散的かつ連続的な熱力学AIハードウェアのための各ビルディングブロックとして、ビット(sビット)とモード(sモード)を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:18:36 GMT)
The minimal length: a cut-off in disguise? [0.0] 最小長のパラダイムは、低エネルギーでの量子重力の可能性を示唆している。
この修正は、位置表現に共役する空間におけるカットオフと等価であることを示す。
波動数空間における後続境界と最小長スケールとの直接的な関係を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:03:31 GMT)
Superresolution picks entanglement over coherence [0.0] エンタングルメントが超解像の質に及ぼす影響について検討し,コヒーレンスと比較した。
驚くべきことに、コヒーレンスとは対照的に、絡み合いの量が増加するにつれて超解像測定精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:32:55 GMT)
Strong laser physics, non-classical light states and quantum information
science [0.0] 強いレーザー物理学、量子光学、量子情報科学のつながりは近年発展してきた。
我々は、レーザー-マッター相互作用の完全量子化記述の最近の進歩について報告する。
また、強いレーザー場を用いた非古典的な光工学の今後の方向性や、超高速・量子情報科学への応用の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:20:19 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） (Thu, 9 Feb 2023 17:58:16 GMT)
REIN: A Comprehensive Benchmark Framework for Data Cleaning Methods in
ML Pipelines [0.0] 我々は,データクリーニング手法が各種機械学習モデルに与える影響を徹底的に調査するために,REIN1と呼ばれるベンチマークを導入する。
ベンチマークを通じて、MLパイプラインにおいて、データのクリーニングが必要なステップである場所や場所など、重要な研究課題に対する回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:37:39 GMT)
Quantum simulation costs for Suzuki-Trotter decomposition of quantum
many-body lattice models [0.0] 我々は、システムの時間進化を正確にシミュレートするために必要なトロッターステップの数に関する境界を計算するために、モデルに依存しない定式化を開発する。
トロッター深度の比較はまずハバードモデルに有利に思われるが,モデルパラメータの慎重な検討は,t-Jモデルにかなり有利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:32:43 GMT)
Quantum information processing with superconducting circuits: a
perspective [0.0] 主な問題は、量子最適化と材料科学の有用な応用において、どのように量子優位を達成するかである。
変分量子アルゴリズムの最適化と電子構造決定への応用に関する最近の研究
競争力のある量子システムへのスケールアップ方法に関する現在の作業とアイデア。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:49:56 GMT)
Pure non-Markovian evolutions [0.0] 非マルコフ力学は情報逆流によって特徴づけられる。
すべての非マルコフ的進化は、ノイズ非マルコフ的(NNM)と純粋非マルコフ的(PNM)の2つのクラスに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:00:02 GMT)
Prethermalization in one-dimensional quantum many-body systems with
confinement [0.0] 制限された相関拡散と遅い絡み合い成長を持つ非定常非平衡相は、限定励起を持つ系に現れることが提案されている。
ここでは、閉じ込められた系では、量子クエンチ後の熱化ダイナミクスは、よく分離された時間スケールを持つ複数のステージを示すことを示す。
議論された予熱力学は、励起が制限された一次元多体系に直接関係している
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:47:41 GMT)
Optimal Semiclassical Regularity of Projection Operators and Strong Weyl
Law [0.0] 射影作用素は、スレーター行列式に付随する1つの粒子密度作用素として自然に現れる。
射影作用素が位相空間の特徴関数に収束することを証明する。
これは、シューテンノルムにおける可換作用素のサイズに関する半古典的不連続であると解釈することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:05:17 GMT)
Novel Design of Quantum Circuits for Representation of Grayscale Images [0.0] 計算問題に対するソリューションの実現可能性、および様々な情報の表現により、量子コンピューティングは近い将来、古典的なコンピュータを置き換えることができる。
そのような課題の1つは、量子コンピュータにおけるデジタル画像の表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:12:11 GMT)
Nonlinear Random Matrices and Applications to the Sum of Squares
Hierarchy [0.0] 非線形ランダム行列の理論における新しいツールを開発する。
平均ケース問題における正方形階層のサム性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 06:52:03 GMT)
Non-Hermitian fermions with effective mass [0.0] PT対称性を持つシュル「オーディンガー」のような理論を求めるとき、複素ポテンシャルを仮定するのは適切である。
PT対称性を持つシュル「オーディンガー」のような理論を求めるとき、複素ポテンシャルを仮定するのは適切である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:45:01 GMT)
Noisy Qudit vs Multiple Qubits : Conditions on Gate Efficiency [0.0] 我々はquditと$n$-qubitシステムのスケーリングについて比較研究する。
リンドブラッド形式における雑音に対する平均ゲート不整合(AGI)の1次応答を計算した。
特定のキューディットプラットフォームは、最先端のキュービットプラットフォームと競合するゲート効率を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:16:32 GMT)
NLP-based Decision Support System for Examination of Eligibility
Criteria from Securities Prospectuses at the German Central Bank [0.0] ドイツ中央銀行(中央銀行)はPDF形式でスキャンされた数百の先入観を受信し、その適性を決定するために手作業で処理する必要がある。
この退屈で時間を要するプロセスは、現代的なNLPモデルアーキテクチャを利用することで(半自動で)実現できることがわかりました。
提案する意思決定支援システムは、人間の理解可能な説明を伴う文書レベルの適格基準を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:00:58 GMT)
Mixed formulation of physics-informed neural networks for
thermo-mechanically coupled systems and heterogeneous domains [0.0] 著者らは、多くの工学的問題に関して、一階微分に基づく損失関数を設計すると、はるかに精度が向上することを示した。
特に, 熱力学的に結合した定常方程式系に着目し, 先端材料の微細構造設計に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 21:56:59 GMT)
Metric walk in matrix formalism across $\eta$-pseudo-unitary groups in
the S-matrix framework [0.0] 擬単項回路は、S-行列理論においてサイレントに再帰する。
本稿では、S-行列をT-行列にマッピングする演算に対する行列および図式表現を提案する。
部分的逆転後の物理的制約を保ったデフォルメトリとデフォルメトリの表現を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 14:55:20 GMT)
Magnetic square lattice with vertex coupling of a preferred orientation [0.0] 磁場中の正方形格子グラフを解析する。
2つの効果がどのように競合するかを示し、高エネルギーでは磁場が支配する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 12:31:53 GMT)
Lower semicontinuity of the relative entropy disturbance and its
corollaries [0.0] 量子演算の作用による量子相対エントロピーの減少は、一対の引数の低い半連続関数であることが証明された。
特に、量子相対エントロピーの局所的な不連続性は、量子演算の作用下では増加しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:57:00 GMT)
Light and Accurate: Neural Architecture Search via Two Constant Shared
Weights Initialisations [0.0] 本稿では,NAS-Bench-101,NAS-Bench-201,NAS-Bench-NLPベンチマークデータセットにおいて,列車セットの精度と高い相関性を示すゼロコスト指標を提案する。
提案手法は既存のNASアルゴリズムに簡単に組み込むことができ,1つのネットワークを評価するのに1秒程度の時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 02:25:38 GMT)
Introduction To Gaussian Process Regression In Bayesian Inverse
Problems, With New ResultsOn Experimental Design For Weighted Error Measures [0.0] この研究は、特に逆問題に対する代理モデルを構築する文脈において、ガウス過程回帰の導入として機能する。
本研究は, 正の後方分布と近似の後方分布との誤差が, 正の後方分布の重み付けした$L2$-normで測定された真と近似の近さの誤差によって有界となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:25:39 GMT)
Hybridization of K-means with improved firefly algorithm for automatic
clustering in high dimension [0.0] 最適なクラスタ数を求めるため,PCAを用いてSilhouette法とElbow法を実装した。
Fireflyアルゴリズムでは、全個体群は自動的にサブ集団に分割され、収束速度を減少させ、局所的なミニマにトラップされる。
本研究は,自動クラスタリングのためのK-meansとODFAモデルを組み合わせた改良型ホタルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:43:10 GMT)
High-fidelity Interpretable Inverse Rig: An Accurate and Sparse Solution
Optimizing the Quartic Blendshape Model [0.0] 本研究では,現実的な人間の顔アニメーションにおける逆リグ問題を解くことで,任意の精度のブレンドシェープリグモデルに適合する手法を提案する。
提案手法は,最先端手法に匹敵するメッシュエラーの解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 18:15:08 GMT)
Graph-theoretic approach to Bell experiments with low detection
efficiency [0.0] 本稿では,局所量子システムの低次元および比較的低次元の$d$を必要とするベル試験を同定する手法を提案する。
ここで紹介されるツールは、高次元のループホールフリーベル試験と、長距離でのループホールフリーベル非局所性の開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:40:55 GMT)
Gentlest ascent dynamics on manifolds defined by adaptively sampled
point-clouds [0.0] 力学系のサドル点を見つけることは、分子系の稀な事象の研究のような実践的な応用において重要な問題である。
GADは、力学系のサドル点を見つけようとする多くのアルゴリズムの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 03:40:18 GMT)
Gaze-based intention estimation: principles, methodologies, and
applications in HRI [0.0] 本総説は,視覚運動制御に関する心理学文献の知見と,視線に基づく意図認識の関連応用の線引きをめざしたものである。
人-ロボットインタラクションにおける視線追跡と視線モデルを用いた意図認識について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:44:13 GMT)
Estimating Driver Personality Traits from On-Road Driving Data [0.0] 本研究の目的は,認知機能,心理的運転スタイル,作業負荷感などのドライバの心理的特徴を推定するモデルを開発することである。
提案手法は道路情報に着目し,運転行動から観測される時系列データの様々な期間をキャプチャする。
本モデルでは,Pearson相関係数を0.579ドル,0.557ドルとすることで,運転者の認知機能,すなわちTrace Making TestバージョンBとUseful Field of Viewテストスコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 20:46:46 GMT)
Entanglement detection in arbitrary dimensional bipartite quantum
systems through partial realigned moments [0.0] 任意の次元量子状態における二部構造絡み検出のための分離性基準を提案する。
提案手法は, 共用枠組みを用いて, 蒸留可能な状態と有界な絡み合った状態の両方を検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:44:46 GMT)
Enhanced Efficiency at Maximum Power in a Fock-Darwin Model Quantum Dot
Engine [0.0] パラボラトラップの強度のチューニングは 提案されたサイクルのパフォーマンスに影響を与える。
最大出力電力における効率がカーゾン=アルボーン効率を超えるパラメータ領域が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:02:18 GMT)
Elementary Proof of QAOA Convergence [0.0] 量子交互作用素 Ansatz (QAOA) に対する厳密な収束の証明を提供する。
この証明は量子断熱アルゴリズムとQAOAの接続を追従することを含み、自然に位相分離器とミキサーのキーワードの洗練された定義を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 22:57:59 GMT)
Drawing Attention to Detail: Pose Alignment through Self-Attention for
Fine-Grained Object Classification [0.0] 本稿では,エンド・ツー・エンドの注意に基づくアライメント・モジュールを提案する。
グラフマッチングコンポーネントを自己認識機構で置き換える。
注目モジュールは、グローバルな損失に貢献する前に、互いに参加しながら部品の最適配置を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:47:47 GMT)
Does AI-Assisted Fact-Checking Disproportionately Benefit Majority
Groups Online? [0.0] 我々は,AI開発パイプラインの複数の段階にわたる多彩な表現が,AI支援事実チェックのメリットの分布に与える影響について検討する。
Topic-Aware, Community-Impacted Twitterシミュレータを用いて, ネットワーク内の情報伝達をシミュレートする。
本研究は,チェック・レジデンスモデルトレーニングデータのサンプリングとラベル付けのための代表的手法と平等主義的手法の両方が,多数派コミュニティにネットワーク全体の利益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, 9 Feb 2023 17:18:31 GMT)
Discovering interpretable Lagrangian of dynamical systems from data [0.0] 表現学習の最近のトレンドは、データからラグランジアンを学習することである。
本稿では,データから解釈可能なラグランジアンの発見を自動化するための,新しいデータ駆動型機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 01:57:05 GMT)
Demonstration of deterministic SWAP gate between superconducting and
frequency-encoded microwave-photon qubits [0.0] 超伝導原子とマイクロ波光子量子ビットの間にSWAPゲートを示す。
原子と光子量子ビット間の双方向量子状態移動を確認した。
現在の原子光子ゲートはゲート型のその場調整性を備えており、分散量子計算における様々な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:27:16 GMT)
Deep learning of many-body observables and quantum information
scrambling [0.0] 物理オブザーバブルの力学を学習する際のデータ駆動型ディープニューラルネットワークの能力が、量子情報のスクランブルとどのように相関するかを考察する。
ニューラルネットワークを用いて、モデルのパラメータからランダム量子回路における可観測物の進化へのマッピングを求める。
特定のタイプのリカレントニューラルネットワークは、局所的およびスクランブルされた状態の両方でトレーニングされたシステムサイズと時間ウィンドウ内での予測を一般化する上で非常に強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:14:10 GMT)
Complex Network for Complex Problems: A comparative study of CNN and
Complex-valued CNN [0.0] 複素値畳み込みニューラルネットワーク(CV-CNN)は、複素値入力データの代数構造を保存することができる。
CV-CNNは、トレーニング可能なパラメータの実際の数の観点から、実数値CNNの2倍のトレーニング可能なパラメータを持つ。
本稿では,CNN,CNNx2(CNNの2倍のトレーニングパラメータを持つCNN),CV-CNNの比較検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 11:51:46 GMT)
Classification of BCI-EEG based on augmented covariance matrix [0.0] 本稿では,運動画像分類の改善を目的とした自己回帰モデルから抽出した拡張共分散に基づく新しいフレームワークを提案する。
私たちはMOABBフレームワークを使って、いくつかのデータセットといくつかの主題でアプローチを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:04:25 GMT)
ChatGPT and Other Large Language Models as Evolutionary Engines for
Online Interactive Collaborative Game Design [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と人間とコンピュータの相互作用の風景を変えて、科学の世界を嵐によって捉えてきた。
本稿では,対話的進化と大規模言語モデルを組み合わせた協調設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:44:43 GMT)
Characterising Polariton States in Non-Dispersive Regime of Circuit
Quantum Electrodynamics [0.0] 非分散系における超伝導トランスモン共振器の試作と測定を行った。
偏光子状態の異なる駆動力と周波数の遷移に関する実験的研究を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:31:12 GMT)
CQnet: convex-geometric interpretation and constraining neural-network
trajectories [0.0] 本稿では,凸分割実現可能性問題の解法として,CQアルゴリズムに起源を持つニューラルネットワークCQnetを紹介する。
CQnetは、サンプルまたはデータ固有の学習および決定論的制約に対応する。
最小限の仮定で安定性・非拡張性の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 07:38:09 GMT)
Breaking the limits of purification: Postselection enhances heat-bath
algorithmic cooling [0.0] 量子技術は純粋な状態を必要とし、しばしば極端な冷却によって生成される。
熱バスアルゴリズム冷却は理論上最適な冷却技術である。
単一バイナリアウトカム測定の利点を生かして,このヒッヘルト最適手法を克服する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 00:27:28 GMT)
Better by you, better than me, chatgpt3 as writing assistance in
students essays [0.0] 本研究は,ChatGPT-3を筆記補助具として使用するか否かを,学生のエッセイの筆記成績と比較した。
影響を受けるエッセイの予測者はいずれも、グループ、執筆期間、モジュール、GPAである。
実験グループでは、AIはより潜在的なAI生成テキストを認識した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:04:18 GMT)
Benchmarks for Automated Commonsense Reasoning: A Survey [0.0] AIシステムの常識知識と常識推論能力をテストするために、100以上のベンチマークが開発されている。
本稿では,AIコモンセンスベンチマークの開発と利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:34:30 GMT)
Bell inequalities for nonlocality depth [0.0] 3つ以上の粒子を考慮すると、量子相関はいわゆるハイブリッド局所隠れ変数モデルによって生成される相関よりも強くなる。
4粒子および5粒子系における様々なハイブリッドシナリオを特徴付けるためにベルの不等式を網羅的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 19:52:15 GMT)
Augmenting NLP data to counter Annotation Artifacts for NLI Tasks [0.0] 大規模な事前トレーニングされたNLPモデルは、ベンチマークデータセット上で高いパフォーマンスを達成するが、基礎となるタスクを実際に"解決"することはない。
モデルの性能の限界を理解するために、まずコントラストと逆例を用いてこの現象を探求する。
次に、このバイアスを修正し、その有効性を測定するためのデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 15:34:53 GMT)
Aperiodicity in Quantum Wang Tilings [0.0] タイリングと周期性の概念を導入し、それらの古典的概念を直接拡張する。
二次元の場合、これらの一般化された概念の同値性を示し、古典的な場合のよく知られた同値性を拡張する。
また、量子的タイル集合は非周期的であるが、その基礎となる古典的タイル集合はそうではないことを証明し、量子的干渉が周期的パターンを抑圧できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 08:55:43 GMT)
Analysis of business process automation as linear time-invariant system
network [0.0] ビジネス・プロセス(BP)生産を信号として検討した。
この手法は線形時間不変系(LTI)としてBPワークフローを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 17:18:47 GMT)
Analysing the SEDs of protoplanetary disks with machine learning [0.0] 1つの放射転送モデルでは、計算に数分を要する。
SED生成プロセスをエミュレートするために、ニューラルネットワーク(NN)を作成しました。
NNは1ms以内のSEDを約5%の不確実性で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 13:32:47 GMT)
A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination [0.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは私たちの生活、特に人々の交流に大きな影響を与えました。
Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。
われわれは、Twitterから集めたデータを用いて、イランのコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 09:08:19 GMT)
A Characterization of Perfect Strategies for Mirror Games [0.0] ミラーゲームとユニバーサルゲーム代数を関連付け、*-表現を用いて量子可換作用素戦略を記述する。
ミラーゲームが完全な通勤操作戦略を持たないことを証明するために、非可換Gr"オブナーベースと半定値プログラミングに基づくアルゴリズムが与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 10:49:06 GMT)
A Benchmark on Uncertainty Quantification for Deep Learning Prognostics [0.0] 診断学的な深層学習のための不確実性定量化の分野における最新の発展のいくつかを評価する。
これには、ベイズニューラルネットワーク(BNN)の最先端の変分推論アルゴリズムや、モンテカルロ・ドロップアウト(MCD)、ディープアンサンブル(DE)、ヘテロセダスティックニューラルネットワーク(HNN)などの一般的な代替品が含まれる。
この手法の性能は、NASA NCMAPSSの航空機エンジン用データセットのサブセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Feb 2023 16:12:47 GMT)