Scaling Vision Transformers to 22 Billion Parameters [140.7] Vision Transformers (ViT) は画像とビデオのモデリングに同じアーキテクチャを導入したが、まだほぼ同じ程度に拡張されていない。
本稿では,22Bパラメータ ViT (ViT-22B) の高効率かつ安定なトレーニング法を提案する。
ViT-22Bは、視界における"LLMライクな"スケーリングの可能性を示し、そこに到達するための重要なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:58:21 GMT)
BEST: BERT Pre-Training for Sign Language Recognition with Coupling
Tokenization [135.7] 我々は、BERTの事前学習の成功を活用し、手話認識(SLR)モデルを肥大化させるために、ドメイン固有の統計モデルを構築している。
手と体が手話表現の優位性を考えると、それらを三重奏単位として整理し、トランスフォーマーのバックボーンに供給する。
劣化した入力シーケンスからマスク三重項ユニットを再構成して事前学習を行う。
意味的ジェスチャー/身体状態を表すポーズ三重奏ユニットから離散擬似ラベルを適応的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:23:44 GMT)
Project and Probe: Sample-Efficient Domain Adaptation by Interpolating
Orthogonal Features [119.2] 多様な特徴集合を学習し,対象分布に適応する,軽量でサンプル効率のよい手法を提案する。
複数の分散シフト設定を持つ4つのデータセットに対する実験により、Pro$2$は、限られたターゲットデータが与えられた場合、パフォーマンスを5～15%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:58:03 GMT)
Selective In-Context Data Augmentation for Intent Detection using
Pointwise V-Information [100.0] PLMとPVI(pointwise V-information)に基づく新しい手法を導入し,モデル学習におけるデータポイントの有用性を計測する。
提案手法はまず,学習データの小さなシード上でPLMを微調整し,与えられた意図に対応する発話を新たに生成する。
そこで本手法は,大規模言語モデルの表現力を活用し,多様な学習データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:37:49 GMT)
Oracle-Efficient Smoothed Online Learning for Piecewise Continuous
Decision Making [91.9] この研究は、複雑性という新しい概念、一般化ブラケット数を導入し、空間の大きさに対する敵の制約を結婚させる。
次に、オンライン予測や断片的連続関数の計画など、関心のあるいくつかの問題で境界をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:45:52 GMT)
Making Substitute Models More Bayesian Can Enhance Transferability of
Adversarial Examples [89.9] ディープニューラルネットワークにおける敵の例の転送可能性は多くのブラックボックス攻撃の欠如である。
我々は、望ましい転送可能性を達成するためにベイズモデルを攻撃することを提唱する。
我々の手法は近年の最先端を大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:08:13 GMT)
The Wisdom of Hindsight Makes Language Models Better Instruction
Followers [84.9] 強化学習は、人間のフィードバックによる指示に合うように、大きな言語モデルを微調整することに成功している。
そこで本稿では,本論文で提案するアプローチとして,原文を緩和することでフィードバックを指導に変換する手法と,教師付き手法によるアライメント向上のためのモデルをトレーニングする手法を提案する。
言語モデルと命令を整合させる新しいアルゴリズムであるHIR(Hindsight Instruction Relabeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:16:38 GMT)
PointWavelet: Learning in Spectral Domain for 3D Point Cloud Analysis [82.9] 学習可能なグラフウェーブレット変換を用いてスペクトル領域の局所グラフを探索する新しい手法であるPointWaveletを導入する。
具体的には、まずグラフウェーブレット変換を導入し、マルチスケールのスペクトルグラフ畳み込みを行い、効率的な局所構造表現を学習する。
時間を要するスペクトル分解を避けるため、学習可能なグラフウェーブレット変換を考案し、全体のトレーニングプロセスを大幅に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:07:26 GMT)
CodeBERTScore: Evaluating Code Generation with Pretrained Models of Code [79.0] コード生成のための自動評価指標であるCodeBERTScoreを提案する。
BLEUとして正確なトークンマッチングを測定する代わりに、CodeBERTScoreは、生成されたコードと参照コードにおける各トークン間のソフトな類似度スコアを計算する。
CodeBERTScoreは、既存のすべてのメトリクスよりも、人間の好みと機能の正しさとの相関性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:12:05 GMT)
Combat AI With AI: Counteract Machine-Generated Fake Restaurant Reviews
on Social Media [77.3] Yelpが検証した高品質なYelpレビューを活用して,OpenAI GPTレビュー作成者から偽レビューを生成することを提案する。
本モデルを用いて,非エリートレビューを予測し,レビューやユーザ,レストランの特徴,書き込みスタイルなど,さまざまな側面のパターンを識別する。
ソーシャルメディアプラットフォームは、疑わしいレビューをフィルタリングするために検出システムを実装するが、マシン生成の偽レビューによって継続的に挑戦されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:40:10 GMT)
Monte Carlo Neural Operator for Learning PDEs via Probabilistic
Representation [73.6] ニューラルネットワークは、偏微分方程式(PDE)系の解写像を近似するためにディープニューラルネットワークを使用する。
We developed a new loss function based on the Feynman-Kac formula and called the developed Neural operator Monte-Carlo Neural Operator (MCNO)
解析の結果,MCNOは複雑な空間条件や時間的ステップを扱う上で,他の教師なし手法と比較して有利であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:05:19 GMT)
Minimax Instrumental Variable Regression and $L_2$ Convergence
Guarantees without Identification or Closedness [71.4] インストゥルメンタル変数(IV)回帰の非パラメトリック推定について検討した。
固定IV解に収束できる新しいペナル化ミニマックス推定器を提案する。
ラックス条件下での推定値に対して強い$L$誤差率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:08:49 GMT)
Diagnosing failures of fairness transfer across distribution shift in
real-world medical settings [60.4] 分散シフト下でのモデルフェアネスの変化の診断と緩和は、医療環境における機械学習の安全な展開の重要な構成要素である。
この知識は、文献でしばしば想定されるよりも現実のシフトがより複雑である事例を含む、公平性伝達の失敗の診断に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:24:03 GMT)
Unified Functional Hashing in Automatic Machine Learning [58.8] 高速に統一された関数型ハッシュを用いることで,大きな効率向上が得られることを示す。
私たちのハッシュは"機能的"であり、表現やコードが異なる場合でも同等の候補を識別します。
ニューラルアーキテクチャ検索やアルゴリズム発見など、複数のAutoMLドメインで劇的な改善がなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:50:37 GMT)
Semi-decentralized Federated Ego Graph Learning for Recommendation [58.2] デバイス上でのレコメンデーションのための半分散型フェデレーションエゴグラフ学習フレームワークであるSemiDFEGLを提案する。
提案するフレームワークはモデルに依存しないため、既存のグラフニューラルネットワークベースのレコメンデーションメソッドやプライバシ保護技術とシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:57:45 GMT)
AV-data2vec: Self-supervised Learning of Audio-Visual Speech
Representations with Contextualized Target Representations [57.4] AV-data2vecを導入し、文脈化表現の予測に基づいて音声・視覚表現を構築する。
LRS3の結果は、AV-data2vecがほとんどの設定で既存のメソッドよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:55:52 GMT)
Discovering Sparse Representations of Lie Groups with Machine Learning [55.4] 本手法はローレンツ群の生成元の正準表現を再現することを示す。
このアプローチは完全に一般であり、任意のリー群に対する無限小生成元を見つけるのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:12:05 GMT)
Realistic Conversational Question Answering with Answer Selection based
on Calibrated Confidence and Uncertainty Measurement [54.6] 対話型質問回答モデル(ConvQA)は,会話中に複数回発生した質問文と過去の質問文のペアを用いて質問に回答することを目的としている。
本稿では,会話履歴における不正確な回答を,ConvQAモデルから推定された信頼度と不確実性に基づいてフィルタリングすることを提案する。
我々は2つの標準ConvQAデータセット上で、回答選択に基づくリアルな会話質問回答モデルの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:42:07 GMT)
The LuViRA Dataset: Measurement Description [53.4] このデータセットには、Lund University Vision、Radio、Audio(LuViRA)データセットという、視覚、オーディオ、ラジオセンサーが含まれている。
このデータセットの主な目的は、ローカライゼーションタスクに最もよく使用されるセンサーを融合させる研究を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:12:40 GMT)
Towards Fully Passive Plug and Play Time-Bin Quantum Key Distribution
over Multi-Mode Channels [52.8] 遠隔量子時間ビン干渉計の位相安定化は、量子通信ネットワークにおける大きな課題である。
参照フレーム独立時間ビン量子鍵分布を用いた新しい解法を実証する。
15mのマルチモード光ファイバーチャネル上では,0.06bit/coincidence以上の持続的キーレートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:53:21 GMT)
DOMINO: Domain-aware Loss for Deep Learning Calibration [49.5] 本稿では,ディープラーニングモデルの校正のためのドメイン認識損失関数を提案する。
提案した損失関数は、与えられた対象領域内のクラス間の類似性に基づいてクラスワイズペナルティを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:47:46 GMT)
Debiasing Recommendation by Learning Identifiable Latent Confounders [49.2] コンバウンディングバイアスは、ユーザの露出とフィードバックの両方に影響を与える未測定変数の存在によって生じる。
既存の手法では,(1) 未測定変数について不確定な仮定を行うか,(2) 潜伏した共同創設者を直接ユーザの露出から推測する。
本稿では、上記の非識別問題の解決にプロキシ変数の集合を利用する新しい方法、すなわち、識別可能なデコノウ(iDCF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:10:26 GMT)
Cloud on-demand emulation of quantum dynamics with tensor networks [48.8] プログラム可能なアナログ量子処理ユニット(QPU)を模擬したテンソルネットワークに基づくエミュレータを導入する。
ソフトウェアパッケージは、HPCクラスタ上でジョブを実行し、それらをQPUデバイスにディスパッチするための共通インターフェースを提供するクラウドプラットフォームに完全に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:08:05 GMT)
Confidence-based Reliable Learning under Dual Noises [46.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。
しかし、オープンワールドから収集されたデータはノイズによって必然的に汚染され、学習されたモデルの有効性を著しく損なう可能性がある。
データノイズ下でDNNを確実に訓練する様々な試みがなされているが、ラベルに存在するノイズと画像に存在するノイズを別々に考慮している。
この作業は、ジョイント(イメージ、ラベル)ノイズの下での信頼性学習のための、最初の統一されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:50:34 GMT)
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models [43.8] 本研究では,事前学習した大規模拡散モデルを制御するニューラルネットワーク構造であるControlNetを提案する。
ControlNetは、エンドツーエンドでタスク固有の条件を学習し、トレーニングデータセットが小さい場合でも、学習は堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 23:12:37 GMT)
A Survey on Causal Reinforcement Learning [41.6] 本稿では、CRL(Causal Reinforcement Learning)の作業のレビュー、CRL手法のレビュー、RLへの因果性から潜在的な機能について検討する。
特に,既存のCRLアプローチを,因果関係に基づく情報が事前に与えられるか否かに応じて2つのカテゴリに分けた。
我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)、部分観測マルコフ決定プロセス(POMDP)、マルチアーム帯域(MAB)、動的治療レジーム(DTR)など、様々なモデルの形式化の観点から、各カテゴリを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:25:08 GMT)
Robust Knowledge Transfer in Tiered Reinforcement Learning [39.7] Tiered Reinforcement Learning 設定は並列トランスファー学習フレームワークである。
目標は、低層(ソース)タスクから高層(ターゲット)タスクに知識を移し、後者の探索リスクを減らすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:25:42 GMT)
Toward Degree Bias in Embedding-Based Knowledge Graph Completion [37.3] 偏差は、低次ノードの表現不足を学習することでグラフアルゴリズムに影響を与える可能性がある。
本稿では,埋め込み型知識グラフにおける次数バイアスの存在を検証し,次数バイアスの要因を同定する。
そこで我々は,そのバイアスを軽減するために合成三重項を生成する新しいデータ拡張手法であるKG-Mixupを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:14:45 GMT)
Fast Gumbel-Max Sketch and its Applications [35.8] 我々はFastGMを提案し、これは時間複雑性を$O(kn+)$から$O(kln k + n+)$に還元する。
FastGMは、精度を犠牲にしたり追加費用を発生させることなく、最先端の手法よりも桁違いに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:09:47 GMT)
Feature Decomposition for Reducing Negative Transfer: A Novel Multi-task
Learning Method for Recommender System [35.2] 特徴分解ネットワーク(FDN)と呼ばれる新しいマルチタスク学習手法を提案する。
提案するFDNの鍵となる考え方は,特徴をタスク固有機能とタスク共有機能に明示的に分解することで,特徴冗長性の現象を小さくすることである。
実験結果から,提案するFDN法は最先端(SOTA)法よりも顕著なマージンで優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:08:37 GMT)
Digital Twin-Aided Learning for Managing Reconfigurable Intelligent
Surface-Assisted, Uplink, User-Centric Cell-Free Systems [34.8] 本稿では、デジタルツイン(DT)の助けを借りて、新しい、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援、アップリンク、ユーザ中心のセルフリー(UCCF)システムを提案する。
具体的には、アクセスポイントとユーザアソシエーション(AUA)、電力制御、RISビームフォーミングを共同で最適化することで、総和率を最大化する新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:14:47 GMT)
Analyzing Multimodal Objectives Through the Lens of Generative Diffusion
Guidance [34.3] 我々は,分類器誘導拡散モデルが,分類器が提供する意味的信号を反映した画像を生成するという事実を活用する。
具体的には, コントラスト, マッチング, キャプションの損失を意味的信号の観点から比較し, 解析だけでなく, 生成指導の質も向上する単純なベースラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:17:20 GMT)
CrossCodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of Source Code
Models [33.8] クロスタスクの一般化は強力な研究と応用価値である。
既存の216のコード関連タスクを含む大規模ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:57:49 GMT)
PDSum: Prototype-driven Continuous Summarization of Evolving
Multi-document Sets Stream [33.7] 我々は,新たな要約問題であるマルチドキュメントセットストリーム要約(EMDS)を提案する。
本稿では,プロトタイプ駆動連続要約のアイデアを取り入れた新しい教師なしアルゴリズムPDSumを紹介する。
PDSumは、各マルチドキュメントセットの軽量プロトタイプを構築し、それを利用して、新しいドキュメントに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 23:43:46 GMT)
Event Temporal Relation Extraction with Bayesian Translational Model [32.8] 本稿では,時間的関係表現を潜在変数としてモデル化する学習ベース手法であるBayesian-Transを紹介する。
従来のニューラルアプローチと比較して,提案手法はパラメータの後方分布を直接推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 00:11:19 GMT)
Semi-supervised Large-scale Fiber Detection in Material Images with
Synthetic Data [32.1] 本稿では,合成データを用いた大規模楕円形繊維検出のための半教師付き深層学習法を提案する。
提案手法には,新たな関心領域(RoI)楕円学習と対称性制約付き新規なRoIランキングが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 23:06:04 GMT)
Long-Tailed Partial Label Learning via Dynamic Rebalancing [30.2] 実世界のデータは通常、ラベルの曖昧さと重い不均衡を兼ね備えている。
LTメソッドは、利用できないクラス分布の上に構築され、長い尾のコンテキストにおいて性能に大きく影響される。
本稿では,クラス分布に関する事前知識を仮定することなく,ReCORDSと呼ばれる動的再バランス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:43:53 GMT)
EVC: Towards Real-Time Neural Image Compression with Mask Decay [29.8] ニューラル画像圧縮は、RD性能のために最先端の伝統的なコーデック(H.266/VVC)を上回っている。
入力画像が768x512の30FPSで動作可能で,RD性能のVVCよりも優れた高効率単一モデル可変ビットレートコーデック(EVC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:02:29 GMT)
A Second-Order Method for Stochastic Bandit Convex Optimisation [28.9] 制約のないゼロ階凸包帯に対する単純かつ効率的なアルゴリズムを提案する。
1 + r/d)[d1.5 sqrtn + d3] polylog(n, d, r)$ ここで$n$は地平線、$d$は次元、$r$は損失の最小値を含む既知の球の半径である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:49:58 GMT)
TTN: A Domain-Shift Aware Batch Normalization in Test-Time Adaptation [28.6] 最近の試験時間適応法は, 逐次バッチ正規化(TBN)に大きく依存している
テストバッチ統計を利用するTBNを採用することで、ドメインシフトによるパフォーマンス劣化が軽減される。
本稿では,各BN層のドメインシフト感度に応じて,CBNとTBNの重要度を調整し,統計を補間する新しいテスト時正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:25:29 GMT)
POSGen: Personalized Opening Sentence Generation for Online Insurance
Sales [26.8] POSGenは、オンライン保険販売専用のパーソナライズされた公開文生成スキームである。
会話トピックレコメンデーションを強化するために、補助的なオンラインユーザ行動から学んだユーザ埋め込みを転送する。
総保険料は2ヶ月のグローバルテストで2.33倍に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 01:40:03 GMT)
GCNet: Probing Self-Similarity Learning for Generalized Counting Network [24.1] 一般カウントネットワーク(GCNet)は、画像全体の適応的な例を認識するために開発された。
GCNetは、慎重に設計された自己相似学習戦略を通じてそれらを適応的にキャプチャすることができる。
既存の例によるメソッドと同等に動作し、クラウド固有のデータセット上で、驚くべきクロスデータセットの汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:31:37 GMT)
Span-based Named Entity Recognition by Generating and Compressing
Information [23.4] 我々は,2種類のIBモデルを一つのシステムに統合し,名前付きエンティティ認識を強化することを提案する。
5つの異なるコーパスの実験は、生成モデルと情報圧縮モデルの両方を共同で訓練することで、ベースラインスパンベースのNERシステムの性能を向上させることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:40:51 GMT)
Leveraging Inpainting for Single-Image Shadow Removal [22.6] 本研究では,画像インペイントデータセットにおける影除去ネットワークの事前学習により,影の残差を著しく低減できることを示す。
単純エンコーダ・デコーダネットワークは、10%のシャドウとシャドウフリーの画像ペアで、最先端の手法で競合する復元品質を得る。
影の除去と画像の塗装を活かすために,影誘導塗装作業として影の除去を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:21:07 GMT)
Causal Inference out of Control: Estimating the Steerability of
Consumption [22.4] 我々は、消費のステアビリティ(steerability of consumption)と呼ぶ一般的な因果推論問題を導入する。
このアプローチの目新しいところは、時間の経過とともに消費のダイナミクスを明示的にモデル化することです。
結果は、制御理論と因果推論の実りある相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 00:27:48 GMT)
Incremental Satisfiability Modulo Theory for Verification of Deep Neural
Networks [22.0] 本稿ではReluplexフレームワークに基づく漸進的満足度変調理論(SMT)を提案する。
我々は,DeepIncと呼ばれる漸進的な解法としてアルゴリズムを実装し,実験結果から,ほとんどの場合,DeepIncの方が効率的であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:31:28 GMT)
On Penalty-based Bilevel Gradient Descent Method [21.5] 我々はペナルティ法のレンズを通して二段階問題に取り組む。
ペナルティに基づく二段階勾配勾配法(PBGD)アルゴリズムを提案する。
実験では提案したPBGDアルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:30:19 GMT)
A Song of Ice and Fire: Analyzing Textual Autotelic Agents in
ScienceWorld [21.3] 行動の多様性を自律的に発見できるオープンエンドエージェントの構築は、人工知能の長年の目標のひとつだ。
最近の研究で特定された言語は、特に、社会的仲間からの抽象的なゴールサンプリングとガイダンスを可能にするため、独学学習の重要な側面を持っている。
我々は、社会的仲間のフィードバックから選択性の重要性を示す。その経験は、稀な目標の例を過度にサンプリングする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 13:49:50 GMT)
Towards Minimax Optimality of Model-based Robust Reinforcement Learning [21.2] EmphRobust discounted Markov Decision Processes (RMDPs) における$epsilon$-optimal Policy のサンプル複雑性について検討した。
この問題は、非ロバストの場合において広く研究されており、$tildemathcalO(fracH4mid S mid2mid A midepsilon2)$サンプルが$epsilon$-Optimal Policyを提供し、最小限最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:50:40 GMT)
Translating Natural Language to Planning Goals with Large-Language
Models [19.7] 近年の大規模言語モデル(LLM)は,様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。
我々の中心的な問題は、LLMが自然言語で指定された目標を構造化された計画言語に翻訳できるかどうかである。
GPT 3.5 変種に対する実験結果から,LCM は計画よりも翻訳に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:17:52 GMT)
DRGCN: Dynamic Evolving Initial Residual for Deep Graph Convolutional
Networks [19.5] 我々はDRGCN(Residual Graph Convolutional Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
実験結果から, 深部GCNの過密化問題を効果的に解消できることが示唆された。
我々のモデルはOpen Graph Benchmark (OGB) の大規模ogbn-arxivデータセット上で新しいSOTA結果に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:57:12 GMT)
DNArch: Learning Convolutional Neural Architectures by Backpropagation [19.4] 我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重みと構造をバックプロパゲーションによって共同で学習する手法であるDNArchを提案する。
特に、DNArchでは、(i)各層における畳み込みカーネルのサイズ、(ii)各層におけるチャネルの数、(iii)ダウンサンプリングレイヤの位置と値、(iv)ネットワークの深さを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:56:49 GMT)
Invisible Users: Uncovering End-Users' Requirements for Explainable AI
via Explanation Forms and Goals [19.3] 非技術者のエンドユーザは、最先端の説明可能な人工知能(XAI)技術のサイレントで目に見えないユーザです。
それらのAI説明可能性に対する要求と要求は、XAI技術の設計と評価には組み込まれていない。
これにより、XAI技術は、医療、刑事司法、金融、自動運転システムといった、高額な応用において非効率または有害である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:35:57 GMT)
The Role of Codeword-to-Class Assignments in Error-Correcting Codes: An
Empirical Study [18.3] 誤り訂正符号(ECC)の性能において,コードワードからクラスへの代入が重要な役割を担っていることを示す。
具体的には、類似したコードワードが類似クラスに割り当てられる類似性保存代入について検討する。
類似性を保存する代入によって、既定のコードブックは問題依存となり、他の望ましいコードブックのプロパティを変更することはなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:48:51 GMT)
Key Design Choices for Double-Transfer in Source-Free Unsupervised
Domain Adaptation [18.2] 本稿では、SF-UDA(Source-Free Unsupervised Domain Adaptation)における主要な設計選択の詳細な分析を行う。
正規化アプローチ、事前学習戦略、バックボーンアーキテクチャを最も重要な要素として挙げる。
SF-UDAは、標準ベンチマークやバックボーンアーキテクチャよりも競争力があり、データと計算コストのごく一部でUDAと同等の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:00:37 GMT)
Fast Learnings of Coupled Nonnegative Tensor Decomposition Using Optimal
Gradient and Low-rank Approximation [17.8] 交互近位勾配法により最適化された非負のCANDECOMP/PARAFAC分解アルゴリズムを提案する。
提案した lraCoNCPD-APG アルゴリズムは,分解品質を損なうことなく,計算負荷を大幅に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:49:36 GMT)
Artificial Intelligence System for Detection and Screening of Cardiac
Abnormalities using Electrocardiogram Images [17.6] 本稿では,実際の心電図画像から心疾患(CA)を検出し,スクリーニングするAIシステムを提案する。
このシステムは、世界中の複数の地域および人口から52,357人の患者の大規模なデータセットで評価された。
本研究は,CA検出およびスクリーニングのための精度,客観的,使いやすさ,高速,低コストなAIシステムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:54:33 GMT)
Predicting Out-of-Distribution Error with Confidence Optimal Transport [17.6] そこで本研究では,未知の分布におけるモデルの性能を付加アノテーションなしで予測する簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法である信頼度最適輸送(COT)は,対象領域におけるモデルの性能を頑健に推定する。
その単純さにもかかわらず,提案手法は3つのベンチマークデータセットに対して最先端の結果を達成し,既存の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:27:13 GMT)
Reinforcement Learning from Multiple Sensors via Joint Representations [17.4] 本稿では,すべてのセンサ情報を単一の一貫した表現に融合させるために,リカレントステートスペースモデルを提案する。
共同表現は画像表現とプロプレセプションのポストホックな組み合わせに比べて性能が有意に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:57:20 GMT)
Plan-then-Seam: Towards Efficient Table-to-Text Generation [17.2] 本稿では,1つのネットワークに並列に出力を生成する完全非自己回帰型テーブル・トゥ・テキストモデル(Plan-then-Seam, PTS)を提案する。
PTSは推論時間の3.05.6倍の高速化を実現し、50%のパラメータを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:43:15 GMT)
ShapeWordNet: An Interpretable Shapelet Neural Network for Physiological
Signal Classification [16.8] 生理的信号分類タスクに適した,より効果的で解釈可能なスキームを提案する。
時系列シェープレットを利用して、顕著な局所パターンを抽出し、解釈可能なシーケンスの離散化を行う。
本研究では,本手法をShapeWordNetと命名し,実世界の3つのデータセットに対する広範な実験を行い,その有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:30:31 GMT)
Achieving Linear Speedup in Non-IID Federated Bilevel Learning [16.6] 我々はFedMBOという新しいフェデレーションバイレベルアルゴリズムを提案する。
We show that FedMBO achieve a convergence rate of $mathcalObig(frac1sqrtnK+frac1K+fracsqrtnK3/2big)$ on non-i.d.datasets。
これは、i.d.d.federated bilevel optimizationに対する最初の理論的線形スピードアップ結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:28:00 GMT)
Dual Memory Units with Uncertainty Regulation for Weakly Supervised
Video Anomaly Detection [16.0] ビデオとセグメントレベルのラベル指向の既存のアプローチは、主に異常データの表現の抽出に重点を置いている。
本研究では、正規データの表現と異常データの識別特徴の両方を学習するために、不確実性制御デュアルメモリユニット(UR-DMU)モデルを提案する。
我々の手法は、最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:39:40 GMT)
Generalized Video Anomaly Event Detection: Systematic Taxonomy and
Comparison of Deep Models [15.4] Video Anomaly Event Detection (VAED)は、インテリジェント監視システムの中核技術である。
深層学習の浸透に伴い、最近のVAEDの進歩は様々な経路を分岐させ、大きな成功を収めた。
本総説ではVAEDの概念を,教師なしビデオ異常検出から一般化ビデオ異常事象検出(GVAED)まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:11:37 GMT)
A Practical Mixed Precision Algorithm for Post-Training Quantization [15.4] 混合精度量子化は、均一な量子化よりも優れた性能効率トレードオフを見つけるための有望な解である。
簡単な学習後混合精度アルゴリズムを提案する。
我々は,同質のビット幅等価値よりも精度と効率のトレードオフが良い混合精度ネットワーク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） (Fri, 10 Feb 2023 17:47:54 GMT)
PFGM++: Unlocking the Potential of Physics-Inspired Generative Models [14.7] PFGM++と呼ばれる物理に着想を得た新しい生成モデルを導入する。
これらのモデルは、$N+D$次元空間に経路を埋め込むことにより、$N$次元データの生成軌道を実現する。
有限$D$のモデルは、従来の最先端拡散モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:45:02 GMT)
Towards Bridging the Gaps between the Right to Explanation and the Right
to be Forgotten [14.6] 説明の権利は、個人がアルゴリズム上の決定に対して実行可能な説明を要求することを可能にする。
忘れられる権利は、組織のすべてのデータベースやモデルからデータを削除するよう要求する権利を与える。
両原理間の緊張を解決するための最初のアルゴリズム的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:24:50 GMT)
Deep Learning on Implicit Neural Representations of Shapes [14.6] Inlicit Neural Representations (INR) は、様々な信号を継続的にエンコードする強力なツールとして登場した。
本稿では,入力INRに対して,単一の推論パスでコンパクトな潜在表現を計算可能なフレームワークであるinr2vecを提案する。
Inr2vecは入力INRによって表現される3次元形状を効果的に埋め込み、どのようにして生成された埋め込みをディープラーニングパイプラインに供給できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:55:49 GMT)
Distillation of encoder-decoder transformers for sequence labelling [14.6] 本稿では,特に蒸留に適したシーケンスタグ付けのための幻覚フリーフレームワークを提案する。
複数のシーケンスラベリングデータセットにまたがる新しい最先端性能の実証結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:00:00 GMT)
Adversarial Transformer Language Models for Contextual Commonsense
Inference [14.1] コモンセンス推論はコヒーレントなコモンセンスアサーションを生成するタスクである。
課題のいくつかは、推測された事実のトピックに対する制御可能性の欠如、トレーニング中の常識知識の欠如である。
我々は、上記の課題に対処する技術を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:21:13 GMT)
GTR-CTRL: Instrument and Genre Conditioning for Guitar-Focused Music
Generation with Transformers [14.0] ギタータブ音楽生成にはDadaGPデータセット,GuitarProでは26万曲以上のコーパス,トークンフォーマットなどを用いています。
所望の楽器やジャンルに基づいてギタータブを生成するために,Transformer-XLディープラーニングモデルを条件付ける手法を提案する。
その結果、GTR-CTRL法は、無条件モデルよりもギター中心のシンボリック・ミュージック・ジェネレーションの柔軟性と制御性が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:43:03 GMT)
Two-level approximation of transmons in quantum quench experiments [13.9] 量子クエンチ(Quantum quench)は、量子多体系の非平衡力学の研究における典型的なプロトコルである。
超伝導トランスモン量子ビットを用いた最近の実験では、有名なスピンとハードコアBose-Hubbardモデルが用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:53:02 GMT)
Language-Aware Multilingual Machine Translation with Self-Supervised
Learning [13.3] 多言語機械翻訳(MMT)は言語間変換の利点があるが、マルチタスク最適化の問題である。
自己教師付き学習アプローチは,MTタスクの補完タスクとして翻訳性能を向上させることで,有望であることを示す。
本稿では,エンコーダとデコーダの両方に単一言語データを同時に記述することで,MTタスクと協調学習を行う,新しい単純なSSLタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 01:34:24 GMT)
XFL: A High Performace, Lightweighted Federated Learning Framework [13.2] 本稿では,産業レベルの連邦学習プロジェクトであるXFLを紹介する。
XFLは、複数のデバイス上で協調的にAIモデルのトレーニングをサポートする。
XFLは豊富なアルゴリズムライブラリを提供し、多数のプレビルドされ、セキュアで、優れたフェデレーション付き学習アルゴリズムを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 06:25:00 GMT)
Near-Optimal Experimental Design Under the Budget Constraint in Online
Platforms [13.2] A/Bテスト(英: A/B testing)は、オンラインプラットフォームにおけるアルゴリズムのパフォーマンスを因果的に比較する、ゴールドスタンダードの手法である。
我々は,購入者が限られた予算を持つ2面プラットフォームを記述するモデルを開発した。
最小のバイアスと最小の分散を保証できる最適な実験設計を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 01:24:52 GMT)
RAFaRe: Learning Robust and Accurate Non-parametric 3D Face
Reconstruction from Pseudo 2D&3D Pairs [13.1] 単視3次元顔再構成(SVFR)のための頑健で正確な非パラメトリック手法を提案する。
大規模な擬似2D&3Dデータセットは、まず詳細な3D顔をレンダリングし、野生の画像の顔と描画された顔とを交換することによって作成される。
本モデルは,FaceScape-wild/labおよびMICCベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:40:26 GMT)
Adjacent-level Feature Cross-Fusion with 3D CNN for Remote Sensing Image
Change Detection [12.9] 本稿では, AFCF3D-Net という名前の3次元畳み込みを伴う近接レベル特徴融合ネットワークを提案する。
提案したAFCF3D-Netは、3つの挑戦的なリモートセンシング変更検出データセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:21:01 GMT)
A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for
Medical Images [12.9] 本稿では,自然画像と医用画像への適応に基づいて,最先端のコントラストSSLアルゴリズムについて検討する。
医療分野における対照的なSSLの適用における最近の進歩、現在の制限、今後の方向性について議論することで締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:12:11 GMT)
Unified Vision-Language Representation Modeling for E-Commerce
Same-Style Products Retrieval [12.6] 電子商取引プラットフォームでは,同種の商品検索が重要な役割を担っている。
電子商取引同型商品検索のための統合視覚言語モデリング手法を提案する。
クロスモーダルな製品間検索、スタイル転送、ユーザ対話型検索が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:24:23 GMT)
Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research [12.6] 非決定性のいくつかの源は測定ノイズとみなすことができる。
研究結果の無視を強制するためにノイズを取り除く傾向は、実装レベルでは非決定論的である。
本稿では,データ特性との相互作用を含む分散の源泉を,機械学習評価の重要度と信頼性の分析に組み入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:45:09 GMT)
Cross-Layer Retrospective Retrieving via Layer Attention [12.4] 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。
MRLAはResNet-50で1.6%のTop-1精度を向上し,0.16Mパラメータと0.07BFLOPを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:08:25 GMT)
On the Interventional Kullback-Leibler Divergence [11.6] 因果モデル間の構造的差異と分布的差異を定量化するために、Interventional Kullback-Leibler divergenceを導入する。
本稿では,介入対象に対する十分な条件を提案し,モデルが確実に一致または一致しない観察変数のサブセットを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:03:29 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） (Fri, 10 Feb 2023 03:49:34 GMT)
CCDN: Checkerboard Corner Detection Network for Robust Camera
Calibration [10.6] チェッカーボードコーナー検出ネットワークといくつかの後処理技術。
ネットワークモデルは、損失関数と学習率を改善した完全な畳み込みネットワークである。
偽陽性を除去するために,最大応答,非最大抑制,クラスタリングに関連するしきい値を含む3つの後処理手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 07:47:44 GMT)
CUDA: Curriculum of Data Augmentation for Long-Tailed Recognition [10.4] クラス不均衡問題は現実世界のタスクで頻繁に発生する。
この問題を軽減するために、多くのアプローチがトレーニングサンプルの再重み付けや再サンプリングによって、各クラス間でバランスをとることを目標にしている。
これらの再バランス手法は、マイノリティクラスの影響を増大させ、モデルの出力に対する多数派クラスの影響を減少させる。
多数サンプルの特徴によって少数サンプルの表現を増大させる手法が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:30:22 GMT)
Tackling Bias in the Dice Similarity Coefficient: Introducing nDSC for
White Matter Lesion Segmentation [10.2] Dice similarity Coefficient (DSC) は、予測されたセグメンテーションと接地トラスマスクとの合意を比較するための一般的な選択である。
DSC測定値は, 接地トラスにおける正のクラスの発生率に偏りがあることが示されている。
本研究は、最近提案された二分節タスクのための正規化DSCの詳細な解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:48:13 GMT)
Forward Learning with Top-Down Feedback: Empirical and Analytical
Characterization [10.0] フォワードオンリー」アルゴリズムは、後方通過を避けながらニューラルネットワークを訓練する。
PEPITAはトップダウンフィードバック接続を持つフォワードフォワードと等価であることを示す。
トップダウンフィードバックを用いた"フォワードオンリー"アルゴリズムにウェイトミラーリングアルゴリズムを適用するための戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:56:53 GMT)
Toward Human-Centered Responsible Artificial Intelligence: A Review of
CHI Research and Industry Toolkits [10.0] HCR-AI(Human-Centered Responsible AI)における研究状況のボトムアップマッピングを提案する。
HCR-AIの現在の研究は、説明可能性、公正性、プライバシ、セキュリティに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:47:33 GMT)
Deep Seam Prediction for Image Stitching Based on Selection Consistency
Loss [9.8] 本研究では,高効率のシーム品質を実現するために,深層学習に基づくシーム予測手法(DSeam)を提案する。
我々の知る限り、DSeamは画像縫合のための最初の深層学習に基づくシーム予測法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:56:01 GMT)
ControversialQA: Exploring Controversy in Question Answering [9.4] 本稿では,ユーザ認識によるコンテンツ論争を規定する質問応答データセットについて紹介する。
質問には10万近い質問が含まれており、各質問には最高の回答と最も議論を呼んだ回答がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:39:29 GMT)
Exploiting Neighborhood Structural Features for Change Detection [9.1] 近傍構造相関を用いた新しい変化検出法を提案する。
2つのデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性とロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:28:39 GMT)
Self-Supervised Learning-Based Cervical Cytology Diagnostics in Low-Data
Regime and Low-Resource Setting [9.0] パパニコラオ検体をスクリーニングすると、頸部がんによる死亡が効果的に減少する。
訓練された細胞病理学者の欠如は、低リソース環境においてその普及を妨げている。
資源に制約のある国に適したデジタル画像を分析するための深層学習は魅力的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:46:48 GMT)
Building Intelligence in the Mechanical Domain -- Harvesting the
Reservoir Computing Power in Origami to Achieve Information Perception Tasks [8.3] 紙をベースとしたシンプルな三浦織の認知能力を実験的に検討し,異なる情報知覚タスクを実現する。
折り紙貯水池はペイロードの重量と位置を推定するのに十分な計算能力を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 21:41:38 GMT)
Data-Driven Stochastic Motion Evaluation and Optimization with Image by
Spatially-Aligned Temporal Encoding [8.1] 本稿では,長動きに対する確率的動き予測法を提案し,その動きが与えられた画像で観測された初期状態からタスクを達成できるように予測する。
本手法は空間的に時間的エンコーディングによって画像特徴領域に画像と動きデータをシームレスに統合する。
提案手法の有効性は, 同様のSOTA法を用いた様々な実験で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:06:00 GMT)
OppLoD: the Opponency based Looming Detector, Model Extension of Looming
Sensitivity from LGMD to LPLC2 [8.1] 織機検出は昆虫の衝突防止システムにおいて重要な役割を担っている。
ラジアル対向運動(ROM:radial-opponent-motion)である拡張と混同し易いため、重要な視覚運動キューは長い間無視されてきた。
ショウジョウバエのROM感受性ニューロンであるLPLC2の発見に関する最近の研究は、焦点、外向運動の刺激にのみ反応するため、その超選択性を明らかにしている。
本稿では,画像速度に基づく略奪検出装置であるロブラ・ジャイアント・ムーブメント・ディテクター(LGMD)をROM感度で拡張する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:53:12 GMT)
Example-Based Sampling with Diffusion Models [7.9] 画像生成のための拡散モデルは、例から点集合を生成する方法を学ぶのに適している。
拡散モデルを用いて既存のサンプルを模した2次元点集合を観測点集合から生成する方法を提案する。
我々は、我々のアプローチの微分可能性を用いて、特性を強制する点集合を最適化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:35:17 GMT)
Satellite Anomaly Detection Using Variance Based Genetic Ensemble of
Neural Networks [7.8] 複数のリカレントニューラルネットワーク(RNN)からの予測の効率的なアンサンブルを用いる。
予測のために、各RNNモデルに対して最適な構造を構築する遺伝的アルゴリズム(GA)によって、各RNNを導出する。
本稿では,BNNの近似版としてモンテカルロ(MC)ドロップアウトを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:09:00 GMT)
Feature Affinity Assisted Knowledge Distillation and Quantization of
Deep Neural Networks on Label-Free Data [7.8] 深層ニューラルネットワーク(DNN)の量子化学習を改善するための機能親和性(FA)支援知識蒸留(KD)法を提案する。
FA損失は、従来のKDで最終回答を与えるのではなく、生徒にソリューションの中間ステップを教える役割を担っている。
その結果、量子化された学生ネットワークは、ラベル付き地上データよりも強い監督を受けていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 01:00:49 GMT)
Context Understanding in Computer Vision: A Survey [7.6] コンテキスト情報は、多くのコンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を果たす。
オブジェクトの背景の色や形状などの出現コンテキスト情報は、シーン内のオブジェクトの認識精度を向上させることができる。
セマンティックコンテキスト(例えば、空の机上のキーボードとデスクトップコンピュータの隣のキーボード)は精度を改善し、無関係なイベントを除外する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:01:21 GMT)
Cyclic and Randomized Stepsizes Invoke Heavier Tails in SGD [7.4] 我々は、ランダムなステップ化、循環的なステップ化、定数なステップ化を特別なケースとして含む、学習のためのマルコフ的ステップ化の一般的なクラスを考える。
この結果から, 周期的およびランダムな段階化の利点に対する新たな理解が得られた。
線形回帰実験に関する我々の理論を解説し、マルコフのステップ化がさらに重いテールを達成できる深層学習実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 21:40:37 GMT)
Cross-Corpora Spoken Language Identification with Domain Diversification
and Generalization [7.3] 本研究は、低リソース音声言語識別問題に対するクロスコーパス一般化問題に対処する。
本稿では,異なる音声データ拡張手法を用いて,限られた訓練データを多様化する領域の多様化を提案する。
また,拡張手法を擬似ドメインとして考慮した領域一般化の考え方も紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:21:42 GMT)
FairPy: A Toolkit for Evaluation of Social Biases and their Mitigation
in Large Language Models [7.3] 大規模な事前訓練された言語モデルは、人種、性別等に基づく社会集団に対する偏見を示すことが研究で示されている。
様々な研究者がこれらのバイアスを定量化し識別するための数学的ツールを提案している。
本稿では,人種,性別,民族,年齢など,さまざまなバイアスの包括的定量的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:54:10 GMT)
Building cross-language corpora for human understanding of privacy
policies [7.2] この研究は、国語と参照学習言語で同等のクロス言語を構築するための方法論を提供する。
本稿では,プライバシポリシにおける技術的用語の理解に関する最初の研究の1つとして,英語とイタリア語を比較した方法論の応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:16:55 GMT)
Privacy Against Agnostic Inference Attack in Vertical Federated Learning [7.2] 2つのパーティが機械学習(ML)モデルのトレーニングに協力します。
ある当事者は、トレーニングフェーズでサンプルの真理ラベルを持っている。
もう1つはパッシブパーティと呼ばれ、これらのサンプルに対応する機能セットのみを共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 23:19:30 GMT)
Piecewise-Stationary Multi-Objective Multi-Armed Bandit with Application
to Joint Communications and Sensing [7.1] 本稿では,この問題を解決するために,変化検出を用いた汎用上信頼境界(UCB)に基づくアルゴリズムを提案する。
また,統合通信・センシングシステムにおけるエネルギー効率のよい波形設計問題を玩具の例として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:10:14 GMT)
Towards Text-based Human Search and Approach with an Intelligent Robot
Dog [6.2] 我々は、TEXシステム(SOCRATES)に基づく人間に接近するロボットのためのSOCraticモデルを提案する。
本稿では,まず,言語領域の大規模事前学習モデルを接続して,下流課題を解決するヒューマンサーチソクラティックモデルを提案する。
そこで本研究では,人間に接近するターゲット音響ロボットの動きを生成するためのハイブリッド学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:35:24 GMT)
Q-Match: Self-supervised Learning by Matching Distributions Induced by a
Queue [6.2] 提案アルゴリズムであるQ-Matchを導入し,下流クラスに関する知識を必要とせずに,生徒と教師の分布を推定可能であることを示す。
本手法は, ダウンストリームトレーニングに必要なラベルと事前学習に必要なラベルなしデータの量の両方を指標として, サンプリング効率が高く, ラベル付きデータとラベルなしデータの双方のサイズによく対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:59:05 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） (Fri, 10 Feb 2023 15:21:56 GMT)
Matching Correlated Inhomogeneous Random Graphs using the $k$-core
Estimator [5.7] 我々は、両グラフの大きな共通部分グラフを誘導する対応を出力するいわゆるemph$k$-core推定器について検討する。
相関ブロックモデル,Chung-Lu幾何グラフ,および相関ランダムグラフの精度と部分的回復に関する新たな結果を導出するために,我々の一般的な枠組みを専門化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:21:35 GMT)
Controlling Large Language Models to Generate Secure and Vulnerable Code [5.3] 大規模言語モデル(LM)は、オープンソースプログラムの膨大なコーパスに事前訓練され、プログラムタスクの解決に応用されている。
しかし、LMの基本的な制限は、事前訓練や推論中にセキュリティや脆弱性を認識できないことである。
この作業はコード生成と呼ばれる新しい問題を定式化し、LMがセキュアまたは脆弱なコードを生成するかどうかをユーザが制御できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:28:55 GMT)
Efficient and Accurate Learning of Mixtures of Plackett-Luce Models [5.2] Plackett-Luce (PL) の混合モデルは理論的および実用的両方の研究領域である。
証明可能な精度で初期推定を行うアルゴリズムと、真のログ類似関数を効率的に最大化するEMアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:00:40 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） (Fri, 10 Feb 2023 03:28:20 GMT)
Long-Context Language Decision Transformers and Exponential Tilt for
Interactive Text Environments [4.3] Long-Context Language Decision Transformer (LLDT)は、長い変換言語モデルと決定変換(DT)に基づくフレームワークである。
LLDTはDTを3成分で拡張する:(1) エージェントを高い目標に向けて誘導するための指数的傾き、(2) 従来のリターン・ツー・ゴーよりもはるかに優れた結果をもたらす新しいゴール条件付け法(全ての将来の報酬の仮定)。
LLDTは,Enchanterなど,最も難易度の高いJerrichoゲームにおいて,多種多様なエージェントの中で最高のスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:50:58 GMT)
Low Entropy Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning [4.2] マルチエージェント通信におけるメッセージエントロピーを低減するための擬似勾配降下方式を提案する。
提案手法は, 協調性能を損なうことなく, メッセージのエントロピーを最大90%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:24:20 GMT)
A survey on facial image deblurring [3.7] 顔画像がぼやけていると、顔認識などのハイレベルな視覚タスクに大きな影響を与えます。
本稿では,最近発表された顔画像の難読化手法について概説し,その大部分はディープラーニングに基づくものである。
本稿では,データセットとメトリクスにおける古典的手法の性能を示すとともに,モデルに基づく手法と学習に基づく手法の違いについて,簡単な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:24:56 GMT)
LCDnet: A Lightweight Crowd Density Estimation Model for Real-time Video
Surveillance [3.7] リアルタイムビデオ監視のための軽量集団密度推定モデル(LCDnet)を提案する。
評価の結果,LCDnetは推論時間とメモリ要求を著しく低減しつつ,合理的に良好な精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:52:14 GMT)
Fully-Dynamic Approximate Decision Trees With Worst-Case Update Time
Guarantees [3.6] ラベル付き例の挿入と削除の任意の順序に近似的な決定木を保持する最初のアルゴリズムを与える。
我々は$O!left(fracd, f(n)n operatornamenamepolyfrachepsilonright)$ Operations per updateを使って$epsilon$-approximate treeを維持する決定論的アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:14:35 GMT)
Two-step counterfactual generation for OOD examples [3.3] 我々は,OOD のデファクトの概念を導入し,異なる OOD カテゴリ間で反復的に移動する摂動データポイントについて紹介する。
そこで本稿では,このようなデファクト生成手法を提案し,その合成およびベンチマークデータへの適用について検討し,様々な指標を用いたベンチマーク手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:53:38 GMT)
Chiral Fibonacci spin liquid in a $\mathbb{Z}_3$ Kitaev model [3.2] 隣り合う相互作用を持つハニカム格子上での$mathbbZ_3$ Kitaevモデルについて検討する。
強磁性等方性結合により、このモデルがキラルフィボナッチスピン液体を実現する証拠が発見された。
我々は、Rydberg atom array におけるこのモデルの実験的実現についてコメントすることで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:34:04 GMT)
Parameter Transfer for Quantum Approximate Optimization of Weighted
MaxCut [2.8] 与えられたQAOA深度に対して、QAOAパラメータの1つの「典型的」ベクトルを、重み付きMaxCutインスタンスに転送することに成功した。
この移動は、近似比がわずか2.0ポイントの中央値の減少につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:51:03 GMT)
Learning cooperative behaviours in adversarial multi-agent systems [2.4] この作業は、RoboSumoと呼ばれる既存の仮想マルチエージェントプラットフォームを拡張して、TripleSumoを作成する。
我々は、2人のエージェント、すなわち「バグ」と「アント」が組んで別のエージェント「スパイダー」をアリーナから追い出さなければならないシナリオを調査する。
この目標を達成するため、新たに加わったエージェント「バグ」は「アント」とスパイダー」の対戦中に訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:12:29 GMT)
Is multi-modal vision supervision beneficial to language? [2.2] ビジョン(イメージとビデオ)事前トレーニングは、マルチモーダルタスクで最先端の結果を得た最近の一般的なパラダイムである。
我々は,これらのモデルのスタンドアロンテキストエンコーダの言語表現性能と,視覚監督を通して学習したテキストエンコーダの言語表現性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:22:44 GMT)
Text recognition on images using pre-trained CNN [2.2] 認識はChars74Kデータセットを使用してトレーニングされ、最高のモデル結果はIIIT-5K-Datasetのサンプルでテストされる。
検証データには97.94%、テストデータには98.16%、IIIT-5K-Datasetには95.62%の精度がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:09:51 GMT)
Machine Learning Techniques for Predicting the Short-Term Outcome of
Resective Surgery in Lesional-Drug Resistance Epilepsy [1.8] 7つのディフフェレント分類アルゴリズムを用いてデータを解析した。
線形カーネルを持つサポートベクターマシン(SVM)の精度は76.1%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 13:04:47 GMT)
Brain Effective Connectome based on fMRI and DTI Data: Bayesian Causal
Learning and Assessment [1.6] 現在のEC発見法は、fMRIデータの短いサンプルサイズと時間分解能に制約されている。
我々は,EC発見の最も信頼性が高く正確な方法として,ベイズカジュアルな2つの発見フレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:47:06 GMT)
AIOSA: An approach to the automatic identification of obstructive sleep
apnea events based on deep learning [1.5] OSASは、死亡率の上昇、神経障害の悪化、リハビリテーション後の機能低下、高血圧の発症率の上昇と関連している。
OSAS診断のための金標準検査はPSG (Polysomnography) である。
生波形データの時間分解能を低減できる畳み込み型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:21:47 GMT)
Exploiting Sparsity in Pruned Neural Networks to Optimize Large Model
Training [1.5] 並列深層学習のための2つの一般的なアルゴリズムにおいて,スパースワークを利用してメモリ利用と通信を最適化する手法を提案する。
我々は、並列ディープラーニングのための高度にスケーラブルなフレームワークであるAxoNNにアプローチを統合し、通信時間とメモリ使用量の削減を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:22:25 GMT)
Virtually increasing the measurement frequency of LIDAR sensor utilizing
a single RGB camera [1.4] 本研究は、モノカメラを用いてLIDARのフレームレートを実質的に向上させることを示唆している。
実測値と精度および類似性の観点から,大規模な公開データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:43:35 GMT)
Discovering Sparse Hysteresis Models for Piezoelectric Materials: A
Data-Driven Study and Perspectives into Modelling Magnetic Hysteresis [1.4] 本稿では, スパース・レグレッション法を用いて圧電材料をモデル化する手法を提案する。
提案したアプローチは、従来の回帰ベースのニューラルネットワーク手法と比較され、その効率性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:21:36 GMT)
Maximally entangled Rydberg-atom pairs via Landau-Zener sweeps [1.3] 我々は,Landau-Zenerスイープによる最大絡み合ったRydberg原子対の形成を解析した。
我々の研究は、Landau Zener sweepsを通して、Rydberg原子の配列において、最大に絡み合った状態、量子ゲート、エキゾチックな量子物質を生成する新しい方法を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:22:56 GMT)
Predicting Desirable Revisions of Evidence and Reasoning in
Argumentative Writing [1.1] 我々は,学生の議論的文章における望ましい証拠と望ましい推論の修正を分類するモデルを開発する。
本研究は,改訂のエッセイコンテキストと,改訂前の学生のフィードバックを用いて,パフォーマンスを改善するための2つの方法を検討する。
その結果,フィードバック情報を用いたモデルがベースラインモデルよりも改善する一方で,コンテキストを利用したモデルが望ましいリビジョンを特定する上で最も有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:59:59 GMT)
PATCorrect: Non-autoregressive Phoneme-augmented Transformer for ASR
Error Correction [1.0] 転写品質を改善するために,非自己回帰(NAR)誤り訂正手法を提案する。
提案手法は,音素エンコーダによるトランスフォーマーモデルのテキストエンコーディングを強化し,発音情報を埋め込む。
我々の手法は、様々な上流ASRシステムにおいて、英語コーパスにおける最先端のNAR誤り訂正法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 04:05:24 GMT)
CEN-HDR: Computationally Efficient neural Network for real-time High
Dynamic Range imaging [0.9] リアルタイムHDRイメージングのための光注意機構とサブピクセル畳み込み操作に基づく計算効率の良いニューラルネットを提案する。
提案手法は,最先端のソリューションよりも高速でありながら,画像品質の競争力のある結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:32:18 GMT)
Optimal Single Qubit Tomography: Realization of Locally Optimal
Measurements on a Quantum Computer [0.6] これらの測定を超伝導量子コンピュータに実装する。
我々の実験は理論的な限界を飽和させるのに十分低い誤差を生じる。
シミュレーションの結果,事前知識の相違による任意の量子状態のキャラクタリゼーションにおける手法の堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:44:58 GMT)
Attention-based Domain Adaption Forecasting of Streamflow in Data Sparse
Regions [0.4] データスパース領域に対する注目型領域適応型ストリームフロー予測器を提案する。
提案手法は,データリッチソース領域の流体学的特性を利用して,24時間リードタイムストリームフロー予測を効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:14:20 GMT)
Fault-tolerant quantum simulation of materials using Bloch orbitals [0.4] 我々は、対称性に適応した原子中心軌道から構築されたブロッホ軌道を用いて量子シミュレーションの手法を拡張した。
我々は、既知のテンソル因子化と新しいブロッホ軌道形テンソルハイパーコントラクションを用いた量子ビット符号化を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:18:27 GMT)
Short-Term Aggregated Residential Load Forecasting using BiLSTM and
CNN-BiLSTM [0.3] 短期的な住宅負荷予測が注目の的となっている。
最近、この問題に対処するためにディープニューラルネットワークが活用されている。
本稿では、双方向長短期メモリ(BiLSTM)と畳み込みニューラルネットワークに基づくBiLSTMの機能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 03:11:02 GMT)
Hessian Based Smoothing Splines for Manifold Learning [0.2] 多様体学習における多次元平滑化スプラインアルゴリズムを提案する。
平らな多様体のソボレフ空間上の二次形式に、薄板スプラインの曲げエネルギーペナルティを一般化する。
解の存在と一意性は、ヒルベルト空間を再現する理論を適用することによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 02:49:05 GMT)
Alloprof: a new French question-answer education dataset and its use in
an information retrieval case study [0.1] ケベックに本拠を置くヘルプサイトであるAlloprofから,フランスの新たな公開質問回答データセットを紹介した。
このデータセットは、29の349の質問と10人の368人の学生の様々な学年における説明を含んでいる。
関連する文書を予測するため、事前訓練されたBERTモデルを用いたアーキテクチャを微調整し、評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:23:27 GMT)
Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models [0.1] 心の理論 (ToM) は、人間の社会的相互作用、コミュニケーション、共感、自己意識、道徳の中心である。
以上の結果から,2022年以前のモデルでは,ToM課題の解決が事実上不可能であることが示唆された。
これらのことから,ToMライクな能力は言語モデルの言語能力向上の副産物として自然に現れる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:01:49 GMT)
Unraveling of quantum effects in bosonic Josephson junctions: a
dynamical multi-configuration atomic coherent states approach [0.0] 平均場を超える量子効果は容易に発見できることが示される。
プラズマ振動の場合、2つの時間依存基底状態の使用は、既に良好な定性的な一致を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:10:20 GMT)
Types of quantum turbulence [0.0] 本稿では, 量子流体, 特に超流動ヘリウムおよび原子凝縮物における乱流の幾何学的および動的特性について述べる。
スペクトル特性,時間減衰,および関連する古典流との比較から,3種類の量子乱流を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:40:38 GMT)
The paraxial approximation in quantum optics I: Henochromatic modes of a
scalar field [0.0] 本稿では, 単一粒子の量子状態と, 狭く衝突した古典的放射のビームの異なるモードとの関連性について検討する。
スダルシャン、サイモン、ムクンダが以前に導入した「ヘノクロマティック」量子状態へのビームモードのマッピングは、数学的に正確な意味でユニタリであるという点で、類似したマッピングの大規模なクラスの中でユニークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:20:38 GMT)
The out-of-sample $R^2$: estimation and inference [0.0] 2つの予測モデルの比較として、アウト・オブ・サンプルの$R2$を定義する。
我々は、$hatR2$の標準誤差を提供するために、データ分割推定の不確実性に関する最近の理論的進歩を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:29:57 GMT)
Step by Step Loss Goes Very Far: Multi-Step Quantization for Adversarial
Text Attacks [0.0] 本稿では,変圧器に基づく言語モデルに対する新たな勾配に基づく攻撃法を提案する。
本アルゴリズムは,連続したテキスト表現と離散的なテキスト表現の対立損失のギャップを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 08:50:51 GMT)
Shrinking the Inductive Programming Search Space with Instruction
Subsets [0.0] 本稿では,Zoea分散インダクティブプログラミングシステムにおける探索空間分割を支援するために構築された,新しいプログラミング言語命令共起モデルを提案する。
探索空間の異なる部分のアプローチを用いることで、並列に探索することができる。
必要となるサブセットの数は、それらを生成するために使用されるコードの量と線形に増加せず、管理可能なサブセットの数が、目に見えないコードの高い割合をカバーするのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:51:35 GMT)
Shortcuts to Adiabaticity in Krylov Space [0.0] 反断熱項の方程式は、クリロフ基底を導入することによって解決されることを示す。
クリロフ基底は、力学が展開する極小作用素部分空間にまたがる。
クリャロフ基底の膨張が反断熱項における多体相互作用をどのように組み込むかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:00:02 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） (Fri, 10 Feb 2023 15:38:27 GMT)
Quantum metrology with critical driven-dissipative collective spin
system [0.0] 我々は、圧縮された集団スピン崩壊の影響下で、N$スピン1/2粒子のコヒーレントに駆動されたアンサンブルからなる量子プローブを提案する。
散逸相転移によりパラメータ推定の感度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:33:39 GMT)
Predicting the cardinality of a reduced Gr\"obner basis [0.0] 我々は、アンザッツニューラルネットワークモデルを用いて、二項イデアルの「オブナーベース」の複雑さの鍵となるメトリクスを予測する。
この研究は、Gr"オブザーバ計算によるニューラルネットワークによる予測が簡単なプロセスではない理由を説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:33:58 GMT)
On the paraxial approximation in quantum optics II: Henochromatic modes
of a Maxwell field [0.0] 本論文はその結果をマクスウェル場にまで拡張する。
この議論における主要な新しい技術要素は、結果として生じる単一光子状態において偏光と空間自由度が絡み合うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:23:41 GMT)
On the importance of data encoding in quantum Boltzmann methods [0.0] 文献でよく議論されている符号化では、衝突またはストリーミングステップが一元化できないことを示す。
速度を符号化するために使用される量子ビットの数は、シミュレーションしたい時間ステップの数に依存する、新しい符号化法を提案する。
我々の符号化法は、現在知られている唯一の量子ボルツマン解法として利用できる知識を最大限に活用するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:05:33 GMT)
On the Convergence of Stochastic Gradient Descent for Linear Inverse
Problems in Banach Spaces [0.0] 勾配降下(SGD)は機械学習において最も成功した最適化手法の1つとして確立されている。
一般バナッハ空間における線形逆問題に対するSGDの新しい収束解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:00:49 GMT)
On Achieving Privacy-Preserving State-of-the-Art Edge Intelligence [0.0] エッジコンピューティングにおける推論は、エッジインテリジェンスと呼ばれ、プロセス中に機密データ機密性や知的財産権が明らかにされていないことを保証するためのソリューションを必要とする。
本稿では,プライバシー保護のための既存のDNN推論技術との互換性を,エッジコンピューティングのセットアップの特徴と組み合わせて評価する。
次に、DNNの秘密共有に向けた研究におけるモデル圧縮手法の将来的な役割について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:34:42 GMT)
Numerical Methods For PDEs Over Manifolds Using Spectral Physics
Informed Neural Networks [0.0] 本稿では, スペクトル法と整合性を持つ物理情報ニューラルネットワークを用いて, 多様体上のPDEを解く手法を提案する。
ネットワークは、初期状態、タイムスタンプ、および多様体上のポイントの入力サンプルとして入力され、与えられた時間とポイントで解の値を出力するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:33:32 GMT)
Non-Markovian approach to quantum state fluctuations in noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) devices [0.0] イオントラップを用いたNISQ装置の理論的予測と実験結果との間には強い相関関係が認められた。
同一性および制御NOT(CNOT)ゲート演算の両方に対する出力量子状態変動を、2量子演算で異なる入力状態に対して解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:10:27 GMT)
Machine Learning Based Approach to Recommend MITRE ATT&CK Framework for
Software Requirements and Design Specifications [0.0] セキュアなソフトウェアを開発するためには、ソフトウェアリポジトリをマイニングすることで、ソフトウェア開発者は攻撃者のように考える必要がある。
本稿では,機械学習アルゴリズムを用いて要求をMITRE ATT&CKデータベースにマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:15:45 GMT)
Leveraging Diversity in Software Engineering Education through Community
Engaged Learning and a Supportive Network [0.0] INSPIRE: STEM for Social Impact(STEM for Social Impact)は、コンピュータ科学と工学の不足したグループから学生を動機付け、支援することを目的としたプログラムである。
プログラムの24人の学生は、学問分野、性別、民族、技術と教育経験のレベルといった様々な背景から生まれた。
私たちの経験から、プレッシャーの問題を解決するために、実際の顧客と多様なチームで仕事をすることで、能力、関連性、自律性が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 22:33:05 GMT)
LAPTNet-FPN: Multi-scale LiDAR-aided Projective Transform Network for
Real Time Semantic Grid Prediction [0.0] 複数のセンサからの情報を融合することにより、ロバスト性を高め、タスクの計算負荷を低減できる。
当社のマルチスケールLiDAR支援型パースペクティブトランスフォーメーションネットワークは、ポイントクラウドで利用可能な情報を用いて、画像特徴の投影をトップビュー表現に導く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:34:28 GMT)
Industrial and Medical Anomaly Detection Through Cycle-Consistent
Adversarial Networks [0.0] 実世界の画像に対する新たな異常検出(AD)手法を提案する。
提案手法では,Cycle-Generative Adversarial Networks (Cycle-GANs) を用いて正規翻訳を行う。
その結果、あらゆる種類の異常に対して、精度の高い性能と優れた一般化が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 10:25:12 GMT)
Incorporating Expert Opinion on Observable Quantities into Statistical
Models -- A General Framework [0.0] 観測可能な量に関する情報を取り除き、専門家はそれらに慣れ親しんだ量について意味のある情報を提供することができる。
我々は、観測量について専門家の意見に合致する事前を規定しない。
損失関数を用いてモデルパラメータを更新することで後部を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:55:31 GMT)
Gravitational Harmonium: Gravitationally Induced Entanglement in a
Harmonic Trap [0.0] この系の重力誘起絡み合いの非相対論的量子力学的解析を行う。
本研究は、量子場理論を用いてこのシステムをモデル化したその後の研究の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:00:04 GMT)
Graph Neural Networks Go Forward-Forward [0.0] グラフフォワード・フォワード法の拡張であるグラフフォワード・フォワード法(GFF)を提案する。
提案手法はメッセージパッシング方式であり,バックプロパゲーションよりも生物学的に妥当な学習方式を提供する。
11の標準グラフ特性予測タスクの実験を行い、GFFがバックプロパゲーションの効果的な代替手段を提供する方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:45:36 GMT)
Gauge-invariant absorption of light from a coherent superposition of
states [0.0] 過渡吸収理論はヤンゲージ理論のエネルギー作用素を用いて動機付けられる。
結合状態と連続状態の両方を同時に結合する相互作用は、水素原子とネオン原子の時間依存シュリンガー方程式を解くことによってシミュレートされる。
非共鳴遷移はエネルギーと相の非対称性の源であり、一方連続体への共鳴遷移は状態のコヒーレント重ね合わせからの光の吸収に対称的に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:03:44 GMT)
Gauge-equivariant neural networks as preconditioners in lattice QCD [0.0] 同じゲージアンサンブルの異なるゲージ構成に対して、モデルが最小限の再訓練を必要とすることを示す。
また,コミュニケーション回避などの重要なパラダイムが,このフレームワークで簡単に実装可能であることも実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:34:54 GMT)
From Group-Differences to Single-Subject Probability: Conformal
Prediction-based Uncertainty Estimation for Brain-Age Modeling [0.0] 脳年齢差は、障害全体にわたる脳変化の最も調査された危険マーカーの1つである。
我々は不確実性を考慮したディープニューラルネットワークと共形予測理論を組み合わせる。
我々はN=16,794人の被験者のサンプルで、最先端の大規模脳老化モデルとして低い誤差または同等の誤差を示す。
我々のモデルから得られた加速脳老化の確率は、アルツハイマー病、双極性障害、および大うつ病と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:05:09 GMT)
Evaluation of Data Augmentation and Loss Functions in Semantic Image
Segmentation for Drilling Tool Wear Detection [0.0] 切削挿入の顕微鏡画像上に展開するU-Netに基づくセマンティックイメージセグメンテーションパイプラインを提案する。
摩耗領域は2つの異なるタイプで区別され、結果として多クラス分類の問題が生じる。
最高のパフォーマンスモデルはバイナリモデルであり、適度な拡張とIoUベースの損失関数を持つデータに基づいてトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:21:41 GMT)
Enhancing Quantum Algorithms for Maximum Cut via Integer Programming [0.0] 整数最適化のための量子および古典的手法のポテンシャルを統合するための一歩を踏み出した。
重み付きグラフ上での最大カット問題に対する量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
最大100ノードの物理により動機付けられたインスタンスに対して,実量子ハードウェアによる多数の計算結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 20:12:53 GMT)
End-to-end Semantic Object Detection with Cross-Modal Alignment [0.0] 提案文のアライメントはコントラスト学習を用いて行われ、テキストクエリとのセマンティックアライメントを反映した各提案のスコアを生成する。
領域提案ネットワーク(RPN)はオブジェクト提案を生成するために使用され、エンドツーエンドのトレーニングプロセスにより、セマンティックイメージ検索の効率的かつ効果的なソリューションが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:06:18 GMT)
Enabling Multi-programming Mechanism for Quantum Computing in the NISQ
Era [0.0] NISQデバイスにはいくつかの物理的制限と避けられないノイズ量子演算がある。
小さな回路のみが量子マシン上で実行され、信頼性の高い結果が得られる。
本稿では,量子ハードウェア上で複数の量子回路を同時に実行するためのQuantum Multi-gramming Compiler (QuMC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 09:53:55 GMT)
Element-Wise Attention Layers: an option for optimization [0.0] 配列乗算を用いることで,Dot-Product Attentionを要素ワイズに適応させる新しいアテンション機構を提案する。
結果は、このメカニズムにより、Fashion MNISTデータセットのVGGライクなデータセットの92%の精度が得られ、パラメータの数を97%削減できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:50:34 GMT)
Efficient Use of Quantum Linear System Algorithms in Interior Point
Methods for Linear Optimization [0.0] 線形最適化問題を解くために、非現実的な量子内点法を開発した。
また、量子ソルバの過度な時間なしで、反復リファインメントによって正確な解を得る方法についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 19:25:33 GMT)
Effects of noise on the overparametrization of quantum neural networks [0.0] ノイズがQFIMの既定ゼロ固有値を「オン」できることを示す。
その結果,ハードウェアノイズが存在する場合,現在のQNN容量測定値が未定義であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 05:33:52 GMT)
Deep Imputation of Missing Values in Time Series Health Data: A Review
with Benchmarking [0.0] 本研究は,5つの時系列健康データセットと6つの実験条件にまたがって,最先端の深層計算手法をベンチマークするために,データ中心のアプローチをとる。
計算性能は、データ型、個々の変数統計、値レートの欠如、型に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:03:36 GMT)
Cross-polarization extinction enhancement and spin-orbit coupling of
light for quantum-dot cavity-QED spectroscopy [0.0] 本研究では, 単一モードフィルタとスピン軌道結合効果を組み合わせたフレネル反射複屈折法により, 偏光消滅の3次改善が可能であることを示す。
次に, 複屈折光マイクロキャビティ内における共振励起半導体量子ドットのクロス偏極消滅促進法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 16:19:50 GMT)
Conceptual Views on Tree Ensemble Classifiers [0.0] ランダムフォレストと関連するツリーベースの手法は、テーブルベースのデータから教師付き学習に人気がある。
並列化の容易さとは別に 分類性能も優れています
この不利を補うために統計手法が用いられることが多いが、局所的な説明、特にグローバルな説明の能力は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 14:33:21 GMT)
CGA-PoseNet: Camera Pose Regression via a 1D-Up Approach to Conformal
Geometric Algebra [0.0] CGA-PoseNetは,CGA(Conformal Geometric Algebra)の1D-Upアプローチを用いて,1つの数学的対象であるモータによる回転と変換をカメラポーズの回帰として表現する。
より簡単な問題定式化により,高精度なカメラポーズの回帰を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 12:27:48 GMT)
Bayesian Optimization of ESG Financial Investments [0.0] ESG (Economic, Social and Governance) の基準は金融においてより重要になっている。
本稿では,数理モデリングとESGとファイナンスを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 15:17:36 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） (Fri, 10 Feb 2023 13:19:55 GMT)
An Appropriate Probability Model for the Bell Experiment [0.0] ベルの不等式は、遠方の絡み合った粒子の対の測定結果に制約を与える。
ベルの矛盾は、ベルの不等式がこれらの量子実験の計算結果と矛盾していることを示している。
本稿ではベル実験に適した確率モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 11:08:23 GMT)
Achieving acceleration despite very noisy gradients [0.0] 本稿では,最小化のための加速を実現する新しい運動量に基づく一階最適化法(AGNES)を提案する。
我々はノイズを、下層の勾配の大きさに比例する分散を持つものとしてモデル化する。
本手法は,MNISTおよびCIFAR-10上でのCNNのトレーニングにおいて,競合性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 21:32:47 GMT)
A function space perspective on stochastic shape evolution [0.0] 本稿では,ソボレフ空間における関数としての形状の記述に基づく新しい形状モデルを提案する。
ノイズの基準フレームとして明示的な正規直交基底を用いると、モデルはノイズのパラメータ化とは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 17:10:32 GMT)
A deep convolutional neural network for salt-and-pepper noise removal
using selective convolutional blocks [0.0] グレースケールおよびカラー画像におけるSAPノイズを抑制するための深層CNNモデルSeConvNetを提案する。
SeConvNetは、様々な共通のデータセットに関する広範な実験を用いて、最先端のSAP復調手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 18:51:19 GMT)
A SWAT-based Reinforcement Learning Framework for Crop Management [0.0] 土壌・水質評価ツール(SWAT)の力学を利用した強化学習(RL)環境を導入する。
これにより、フル成長の季節に配備されるはずの時間と資源が大幅に節約される。
我々は,標準的な農業慣行や最先端のRLアルゴリズムに通知された経営戦略に従って,様々な意思決定エージェントを開発・ベンチマークすることで,フレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 00:24:22 GMT)
A Graph-Based Modeling Framework for Tracing Hydrological Pollutant
Transport in Surface Waters [0.0] 本稿では,水系,河川,流域を横断する汚染物質輸送と運命を理解するためのグラフモデリングフレームワークを提案する。
グラフ表現は、接続性をキャプチャし、上流の汚染物質源を特定するための直感的なアプローチを提供する。
我々のツールは、ステークホルダーが効果的な汚染防止・軽減のプラクティスを設計するのを助けようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 10 Feb 2023 00:30:38 GMT)