Decoder-Only or Encoder-Decoder? Interpreting Language Model as a
Regularized Encoder-Decoder [75.0] seq2seqタスクは、与えられた入力ソースシーケンスに基づいてターゲットシーケンスを生成することを目的としている。
伝統的に、seq2seqタスクのほとんどはエンコーダによって解決され、ソースシーケンスとデコーダをエンコードしてターゲットテキストを生成する。
最近、デコーダのみの言語モデルをseq2seqタスクに直接適用する、多くの新しいアプローチが出現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:44:29 GMT)
High-Fidelity Clothed Avatar Reconstruction from a Single Image [73.2] 本研究では,1枚の画像から高忠実度布地アバター再構成を実現するための粗大な方法を提案する。
我々は暗黙のモデルを用いて、学習ベースの方法で人の標準空間の一般的な形状を学習する。
提案手法は, 提案空間における非剛性変形を最適化的に推定することにより, 表面の細部を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 04:01:04 GMT)
ZippyPoint: Fast Interest Point Detection, Description, and Matching
through Mixed Precision Discretization [71.9] 我々は,ネットワーク量子化技術を用いて推論を高速化し,計算限定プラットフォームでの利用を可能にする。
バイナリディスクリプタを用いた効率的な量子化ネットワークZippyPointは,ネットワーク実行速度,ディスクリプタマッチング速度,3Dモデルサイズを改善する。
これらの改善は、ホモグラフィー推定、視覚的ローカライゼーション、マップフリーな視覚的再ローカライゼーションのタスクで評価されるように、小さなパフォーマンス劣化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 18:58:44 GMT)
A Reinforcement Learning-assisted Genetic Programming Algorithm for Team
Formation Problem Considering Person-Job Matching [70.3] 解の質を高めるために強化学習支援遺伝的プログラミングアルゴリズム(RL-GP)を提案する。
効率的な学習を通じて得られる超ヒューリスティックなルールは、プロジェクトチームを形成する際の意思決定支援として利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:32:12 GMT)
Improving GAN Training via Feature Space Shrinkage [70.0] 本稿では,識別器の画像表現空間におけるトレーニングデータの領域を縮小するAdaptiveMixを提案する。
直接有界な特徴空間を考慮し, ハードサンプルを構築し, ハードサンプルと簡単なサンプル間の特徴距離を狭めることを提案する。
評価結果から,我々のAdaptiveMixはGANの訓練を容易にし,生成したサンプルの画像品質を効果的に向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 11:36:38 GMT)
Dynamics of molecular rotors in bulk superfluid helium [68.8] 超流動4mathrmHe$浴中におけるレーザー誘起ヘリウム二量体回転の実験的研究について報告する。
観測された温度依存性は、第2音波の放出を伴う量子浴の非平衡進化を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 01:22:19 GMT)
A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8] 我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。
我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:52:47 GMT)
Bayesian learning of Causal Structure and Mechanisms with GFlowNets and
Variational Bayes [68.3] 本研究では,変分ベイズ-DAG-GFlowNetを用いて因果モデルの構造と機構を学習する手法を提案する。
我々は,GFlowNetを用いたベイズ因果構造学習の手法を拡張し,線形ガウスモデルのパラメータを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 23:03:35 GMT)
Uncertainty-inspired Open Set Learning for Retinal Anomaly
Identification [67.1] トレーニング中に見つからないクラスからのサンプルを認識できないことは、網膜異常分類の現実的な実装における人工知能(AI)の大きな限界である。
そこで我々は,9つの共通網膜条件の基底像をトレーニングした,不確実性に着想を得たオープンセット(UIOS)モデルを提案する。
しきい値戦略を持つUIOSモデルは、それぞれ内部テストセット、外部テストセット、非典型テストセットのF1スコア99.55%、97.01%、91.91%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 10:47:41 GMT)
Stochastic Nonlinear Control via Finite-dimensional Spectral Dynamic
Embedding [67.0] 有限次元特徴近似の非線形ダイナミクスを利用するトラクタブル非線形制御アルゴリズムを提案する。
また,このアルゴリズムを実験的に検証し,振り子揺らぎ問題に対するクープマン法とiLQR法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 04:23:46 GMT)
Exploring Data Geometry for Continual Learning [64.4] 非定常データストリームのデータ幾何を探索することにより,新しい視点から連続学習を研究する。
提案手法は,新しいデータによって引き起こされる幾何構造に対応するために,基底空間の幾何学を動的に拡張する。
実験により,本手法はユークリッド空間で設計したベースライン法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:35:25 GMT)
MLPInit: Embarrassingly Simple GNN Training Acceleration with MLP
Initialization [51.8] 大きなグラフ上でグラフニューラルネットワーク(GNN)をトレーニングするのは複雑で、非常に時間がかかる。
我々は、PeerInitと呼ばれるGNNトレーニングアクセラレーションに対して、恥ずかしく単純だが非常に効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 05:54:15 GMT)
Unsupervised Story Discovery from Continuous News Streams via Scalable
Thematic Embedding [37.6] 関連ニュース記事のあるストーリーをリアルタイムで発見することは、高価な人間のアノテーションなしで巨大なニュースストリームを消化するのに役立ちます。
記事や物語を動的に表現するために,既訓練の文エンコーダを用いた新しいテーマ埋め込みを提案する。
実ニュースデータセットによる徹底的な評価は、USTORYがベースラインよりも高いストーリー発見性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:41:15 GMT)
POEM: Reconstructing Hand in a Point Embedded Multi-view Stereo [36.7] マルチビューステレオに埋め込まれた3Dポインツを動作させて手メッシュを再構築する,POEMという新しい手法を提案する。
そこで本手法は,複雑な3Dハンドメッシュを,1)多視点ステレオに埋め込まれた3Dポイントの集合で表現し,2)多視点画像から特徴を引き出す,3)手を取り囲む,という,シンプルで効果的なアイデアを念頭に置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:14:55 GMT)
InstructBio: A Large-scale Semi-supervised Learning Paradigm for
Biochemical Problems [36.4] InstructMolは、ラベルなし例をうまく活用するための半教師付き学習アルゴリズムである。
InstructBioは分子モデルの一般化能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 04:19:22 GMT)
Last-Layer Fairness Fine-tuning is Simple and Effective for Neural
Networks [36.2] プロセス内公正トレーニングは、ディープニューラルネットワークの一般的なトレーニング方法である。
近年の研究では、目的関数に公正性制約を加えることは、公正性基準に厳しい適合をもたらすことが示されている。
我々は、公正なニューラルネットワークを効率的かつ安価に訓練するための、シンプルで斬新なフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:49:15 GMT)
Large Language Models Still Can't Plan (A Benchmark for LLMs on Planning
and Reasoning about Change) [33.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を変革した。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語処理(NLP)の分野を変えつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:43:13 GMT)
A Theoretical Study of Inductive Biases in Contrastive Learning [33.0] モデルクラスから派生した帰納的バイアスの効果を取り入れた,自己指導型学習に関する最初の理論的分析を行った。
モデルが限られたキャパシティを持つ場合、コントラスト表現はモデルアーキテクチャと互換性のある特定のクラスタリング構造を復元することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 05:10:00 GMT)
GANHead: Towards Generative Animatable Neural Head Avatars [31.4] GANHeadは、明示的な表現パラメータのきめ細かい制御の利点を生かした、新しい生成ヘッドモデルである。
粗い幾何学、細かな詳細、標準空間の3つのネットワークによるテクスチャを表現している。
ヘッドアバター生成および生スキャンフィッティングにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 07:56:21 GMT)
GeoDE: a Geographically Diverse Evaluation Dataset for Object
Recognition [31.2] GeoDEは地理的に多様なデータセットであり、40のクラスと6つの世界領域から61,940の画像がある。
完全なデータセットとコードはhttps://geodiverse-data-collection.cs.princeton.edu/で公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:10:46 GMT)
Delving into Discrete Normalizing Flows on SO(3) Manifold for
Probabilistic Rotation Modeling [30.1] 我々はSO(3)多様体上の新しい正規化フローを提案する。
回転正規化フローは, 条件付きタスクと条件付きタスクの両方において, ベースラインを著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:52:02 GMT)
PVD-AL: Progressive Volume Distillation with Active Learning for
Efficient Conversion Between Different NeRF Architectures [29.9] PVD-AL (Progressive Volume Distillation with Active Learning) は, 任意の変換が可能な蒸留法である。
PVD-ALは各構造を2つの部分に分解し、より浅い体積表現からより深い体積表現への蒸留を徐々に行う。
3段階のアクティブラーニング技術は蒸留プロセス中に連続的なフィードバックを与え、高性能な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:59:18 GMT)
Continuous Pseudo-Labeling from the Start [29.5] 自己学習(ST)は、ラベルのないデータを活用することに成功し、自動音声認識(ASR)コミュニティに大きな関心を呼んだ。
ASRにおける学習過程において,PLの進化を動的に制御することで,これを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:44:04 GMT)
MASIL: Towards Maximum Separable Class Representation for Few Shot Class
Incremental Learning [27.7] FSCIL(Few Shot Class Incremental Learning)では,各段階的なセッションに対して,クラス毎の例が少ないことが,継続的な学習の現実的な設定である。
フレームワークMASILを最大分離型分類器の学習のためのステップとして提示する。
miniImageNet、CIFAR-100、CUB-200の実験結果は、MASILが全てのベンチマークより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:31:02 GMT)
Towards Automated Urban Planning: When Generative and ChatGPT-like AI
Meets Urban Planning [27.5] 都市計画と人工知能の2つの分野が生まれ、別々に開発された。
現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 02:19:59 GMT)
SAR2EO: A High-resolution Image Translation Framework with Denoising
Enhancement [25.7] 本稿では,低解像度画像から高解像度画像への変換を実現するためのフレームワークであるSAR2EOを提案する。
まず、高品質なEO画像を生成するために、粗大な発電機、マルチスケールの判別器、およびピクセル2pixHDモデルにおける対向損失を改善する。
次に,SAR画像のノイズを除去するデノナイジングモジュールを導入し,画像の構造情報を保存しながらノイズを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:39:51 GMT)
Prototypical quadruplet for few-shot class incremental learning [24.8] 改良されたコントラスト損失を用いて,より優れた埋め込み空間を同定し,分類ロバスト性を向上させる手法を提案する。
我々のアプローチは、新しいクラスで訓練された場合でも、埋め込み空間で以前獲得した知識を保っている。
提案手法の有効性は,新しいクラスでモデルを訓練した後,組込み空間がそのままであることを示すとともに,各セッションの精度で既存の最先端アルゴリズムより優れていることを示すことで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:16:05 GMT)
StillFast: An End-to-End Approach for Short-Term Object Interaction
Anticipation [23.6] 我々は,エゴセントリックな視点から,短期的な物体相互作用予測問題を考察した。
提案手法は静止画像と映像を同時に処理し,次のアクティブ物体を検出する。
本手法は,EGO4D短期オブジェクトインタラクション予測課題2022において,第1位にランクされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:01:37 GMT)
An Empirical Study and Improvement for Speech Emotion Recognition [22.3] マルチモーダル音声の感情認識は、音声とテキストから話者の感情を検出することを目的としている。
本研究では、音声とテキストのモダリティ情報を融合する方法という、シンプルながら重要な問題について考察する。
実験により,本手法はIEMOCAPデータセット上で得られた新しい最先端結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:24:06 GMT)
EMP-SSL: Towards Self-Supervised Learning in One Training Epoch [22.2] 効率的な自己教師型学習の鍵は,各画像インスタンスから得られる作物の数を増やすことである。
EMP-SSL(Extreme-Multi-Patch Self-Supervised-Learning)と呼ばれる簡易な自己教師型学習手法を導入する。
EMP-SSLは、ベースラインSSLメソッドと比較して、ドメイン外のデータセットへの転送性が大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 10:09:30 GMT)
A Recommender System Approach for Very Large-scale Multiobjective
Optimization [20.7] 決定変数の数が10万次元を超えるような、非常に大きな多目的最適化問題を定義する。
Recommender Systems (VMORS) を用いた大規模多目的最適化手法を提案する。
フレームワークでは、ソリューションはユーザと見なされ、さまざまな進化方向が推奨を待っているアイテムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:51:27 GMT)
SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning [20.0] パーソナライズのための既存のテキスト・画像拡散モデルにおける制約に対処する新しいアプローチを提案する。
本手法は, 重み行列の特異値の微調整を伴い, コンパクトかつ効率的なパラメータ空間を導出する。
また、マルチオブジェクト画像生成の質を高めるためのカット・ミクス・Unmixデータ拡張手法と、簡単なテキストベースの画像編集フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 22:18:19 GMT)
FlexMoE: Scaling Large-scale Sparse Pre-trained Model Training via
Dynamic Device Placement [19.6] Mixture-of-Experts (MoEs) は、様々なダウンストリームタスクにおいて、優れた事前トレーニングのスケーラビリティを示している。
MoEはデータライフサイクルにおける新たなデータ分析パラダイムになりつつある。
本稿では,動的データフローによる非効率性に対して系統的かつ透過的に対処する新しいDNNトレーニングフレームワークFlexMoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 07:34:26 GMT)
A Unified Characterization of Private Learnability via Graph Theory [19.3] 純粋かつ近似微分プライベート(DP)学習を特徴付ける統一的なフレームワークを提供する。
DP学習性の特徴を特徴づけるグラフ理論次元を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:25:08 GMT)
Towards Open-Scenario Semi-supervised Medical Image Classification [18.7] セミ教師付き学習(SSL)は、適切なラベル付きトレーニングデータを収集するコストを削減できるため、多くの注目を集めている。
従来のSSLは、ラベル付きデータとラベルなしデータが同じディストリビューションのものであるべきだという仮定に基づいて構築されている。
本研究では,未表示のラベル付きデータを利用した半教師付き医療画像分類のための統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:12:36 GMT)
Mitigating Spurious Correlations in Multi-modal Models during
Fine-tuning [18.5] モデル一般化を低下させたり、間違った理由でモデルが正しいことを導いたという豪華な相関は、現実世界のデプロイメントにおいて大きな堅牢性に関する懸念の1つです。
本稿では,特定の関心領域の微調整において,刺激的な相関に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 05:20:33 GMT)
Quantum algorithmic solutions to the shortest vector problem on
simulated coherent Ising machines [17.8] 量子コンピューティングは現代の暗号システムに脅威をもたらし、今後数十年にわたって予測される問題を引き起こすような状態へと進化する。
量子セキュアであるように設計された暗号システムの多くは、最短ベクトル問題と関連する問題に基づいている。
本稿では,擬似コヒーレントイジングマシン上での量子イジングモデルとして実装された最短ベクトル問題の2次非拘束二項最適化定式化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 17:34:10 GMT)
Correlative Information Maximization Based Biologically Plausible Neural
Networks for Correlated Source Separation [17.7] 本稿では,そのドメインに関する情報を利用して相関した潜伏源を抽出する生物学的にもっともらしいニューラルネットワークを提案する。
この最適化問題のオンライン定式化は、自然に局所的な学習規則を持つニューラルネットワークにつながる。
単純あるいはポリトープのソースドメインの選択は、断片的な線形活性化関数を持つネットワークをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 08:58:38 GMT)
MedGen3D: A Deep Generative Framework for Paired 3D Image and Mask
Generation [17.4] 我々は3次元医用画像とマスクをペアで生成できるフレームワークであるMedGen3Dを紹介する。
提案フレームワークは,合成画像とセグメンテーションマップの正確なアライメントを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:43:26 GMT)
ShapeCrafter: A Recursive Text-Conditioned 3D Shape Generation Model [16.4] テキスト条件付き3D形状を生成する既存の方法は、テキストプロンプト全体を消費し、単一のステップで3D形状を生成する。
初期フレーズに条件付き3次元形状分布を生成する手法を提案する。
結果から,本手法はテキスト記述と整合した形状を生成でき,さらに多くのフレーズが追加されるにつれて形が徐々に進化していくことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 17:08:55 GMT)
Fundamental limits and algorithms for sparse linear regression with
sublinear sparsity [16.3] 正規化相互情報の正確な表現と疎線形回帰の最小平均二乗誤差(MMSE)を確立する。
本稿では、線形レギュレータに対して、既存のよく知られたAMPアルゴリズムをサブ線形に修正する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:17:56 GMT)
Revisiting the Spatial and Temporal Modeling for Few-shot Action
Recognition [16.3] スロシュネット(SloshNet)は、数発のアクション認識のための空間的および時間的モデリングを、より細かく修正する新しいフレームワークである。
提案するSloshNetは,Something V2, Kinetics, UCF101, HMDB51の4つのアクション認識データセットに対して広範に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:29:05 GMT)
Experimenting with Emerging RISC-V Systems for Decentralised Machine
Learning [15.7] 分散機械学習(DML)は、集中的な入力データなしで協調的な機械学習を可能にする。
DMLスキームを基盤となる並列プログラミングライブラリにマップする。
我々は x86-64 と ARM プラットフォーム上で動作可能な DML スキームと RISC-V プラットフォームを作成して実験を行った。
副産物として、PyTorchフレームワークのRISC-V移植を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:30:42 GMT)
Evolving Reinforcement Learning Environment to Minimize Learner's
Achievable Reward: An Application on Hardening Active Directory Systems [15.4] 進化的多様性最適化を応用して,多様な環境を育成する。
特定のアプリケーションであるActive Directoryにフォーカスすることで、アプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:39:40 GMT)
EnforceSNN: Enabling Resilient and Energy-Efficient Spiking Neural
Network Inference considering Approximate DRAMs for Embedded Systems [15.1] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、教師なし設定下で高い精度と低い運用電力/エネルギーを達成する能力を示している。
本稿では、低電圧DRAMを用いたレジリエンスおよびエネルギー効率の高いSNN推論のためのソリューションを提供する新しい設計フレームワークであるEnforceSNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:15:11 GMT)
Efficient Quantum Circuit Cutting by Neglecting Basis Elements [14.9] カットを行うのに必要な古典的および量子的資源を削減するための簡単な削減手法を提案する。
我々は,回路シミュレータとIBM量子ハードウェアの実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:01:22 GMT)
Learning Energy-Based Representations of Quantum Many-Body States [14.8] 量子状態の理想的な表現は、システムの構造と対称性によって伝達される簡潔な特徴と、興味のある物理的観測可能性を予測する能力を組み合わせたものである。
本稿では、古典的スピン系の熱状態のモデル化に使用されるギブス分布から導かれる量子多体状態の生成エネルギーに基づく新しい表現を提案する。
これらの表現は,物理観測値の予測が可能な形式で,正確なアルゴリズムを用いてデータから効率的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:01:44 GMT)
Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of
Large Language Models [14.6] 本稿では,GPT シリーズから現在最先端の大規模言語モデルである ChatGPT と GPT-4 について調査する。
我々は,194件のarXivに関する論文を詳細に分析し,傾向分析,単語雲表現,分布解析を行った。
この結果から,ChatGPT/GPT-4研究への関心が高まった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:42:40 GMT)
RIDCP: Revitalizing Real Image Dehazing via High-Quality Codebook Priors [14.4] 既存のデハジングアプローチは、ペアの実際のデータと堅牢な事前処理が欠如しているため、現実のハジーなイメージを処理するのに苦労している。
よりリアルなヘイズデータを合成する観点から、実画像のデハジングのための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:12:24 GMT)
Efficient Multimodal Sampling via Tempered Distribution Flow [11.4] 我々はTemperFlowと呼ばれる新しいタイプのトランスポートベースサンプリング手法を開発した。
種々の実験により, 従来の手法と比較して, 新規サンプリング器の優れた性能が示された。
画像生成などの最新のディープラーニングタスクに応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:40:06 GMT)
Best Arm Identification with Fairness Constraints on Subpopulations [11.3] サブポピュレーション(BAICS)におけるフェアネス制約によるベストアーム識別の問題を定式化し,解析し,解決する。
BAICSの問題は、選択された腕が全てのサブ集団に公平でなければならないことである。
我々は、閉形式表現を用いて、標本複雑性の最も達成可能な下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 19:41:02 GMT)
RobCaps: Evaluating the Robustness of Capsule Networks against Affine
Transformations and Adversarial Attacks [11.3] Capsule Networks(CapsNets)は、画像分類タスクのための複数のオブジェクト間のポーズ関係を階層的に保存することができる。
本稿では、従来のコナールニューラルネットワーク(CNN)と比較して、CapsNetsの堅牢性に影響を与えるさまざまな要因を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:58:35 GMT)
Statistical and computational rates in high rank tensor estimation [11.2] 高次のテンソルデータセットは一般的にレコメンデーションシステム、ニューロイメージング、ソーシャルネットワークに現れる。
高階モデルと低階モデルの両方を組み込んだ生成潜在変数テンソルモデルを考える。
統計的-計算的ギャップは 3 以上の潜時変テンソルに対してのみ現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:34:26 GMT)
Detection and Physical Interaction with Deformable Linear Objects [10.7] 変形可能な線形オブジェクト(例えば、ケーブル、ロープ、スレッド)は、私たちの日常生活に一般的に現れます。
変形可能な線形オブジェクトをモデル化し追跡する手法はすでに成功している。
本研究では,地上および空中ロボットによるルーティングや操作などのタスクに本手法を用いることについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:18:38 GMT)
Predicting multiple sclerosis disease severity with multimodal deep
neural networks [10.6] 患者のMS病重症度を予測するための多モード深層学習フレームワークを構築するために,構造化ERHデータ,ニューロイメージングデータ,臨床ノートを活用するパイロット取り組みについて述べる。
提案したパイプラインは、単一モーダルデータを用いたモデルと比較して、受信者動作特性曲線(AUROC)の下での面積の最大25%増加を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:23:18 GMT)
Discrete Point-wise Attack Is Not Enough: Generalized Manifold
Adversarial Attack for Face Recognition [10.0] 我々は、より優れた攻撃性能を達成するために、GMAA(Generalized Manifold Adversarial Attack)の新たなパイプラインを導入する。
GMAAは攻撃対象を1から複数に拡大し、生成した敵の例に対して優れた一般化能力を促進する。
提案手法の有効性を実験的に検証し, GMAAは, より高度な一般化能力と視覚的品質を備えた, セマンティックな連続的対角空間を約束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 02:47:42 GMT)
Surrogate Lagrangian Relaxation: A Path To Retrain-free Deep Neural
Network Pruning [9.3] ネットワークプルーニングは、ディープニューラルネットワークの計算コストとモデルサイズの削減に広く用いられている手法である。
本稿では,サロゲートラグランジアン緩和に基づく体系的な重み付け最適化手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 22:48:30 GMT)
GPT4Rec: A Generative Framework for Personalized Recommendation and User
Interests Interpretation [8.3] GPT4Recは、検索エンジンにインスパイアされた、新しく柔軟な生成フレームワークである。
まず、ユーザの履歴にある項目のタイトルに関する仮説的な"検索クエリ"を生成し、これらのクエリを検索することで推奨項目を検索する。
我々のフレームワークは、2つの公開データセット上のRecall@Kにおいて、最先端のメソッドを75.7%と22.2%でパフォーマンスします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:30:08 GMT)
The Short Text Matching Model Enhanced with Knowledge via Contrastive
Learning [8.0] 本稿では,コントラスト学習と外部知識を組み合わせた短いテキストマッチングモデルを提案する。
ノイズを避けるため、原文の主文としてキーワードを用いて、知識ベースで対応する知識語を検索する。
設計モデルは,2つの公開可能な中国語テキストマッチングデータセット上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:24:05 GMT)
A Federated Learning Benchmark for Drug-Target Interaction [7.8] 本研究は,薬物-標的相互作用(DTI)領域におけるフェデレートラーニングの適用について提案する。
最高の非プライバシ保護代替手段と比較して、最大15%パフォーマンスが向上する。
他の領域とは異なり、DTIデータセットの非IIDデータ分布はFL性能を損なわないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:33:11 GMT)
Exploring the Connection between Robust and Generative Models [7.7] 入力空間の非対象対向点は、識別分類器内に隠された生成モデルの下にある可能性が非常に高い。
標的外攻撃は、自然データよりもさらに可能性が高く、攻撃強度が増加するにつれてその可能性が高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:04:26 GMT)
Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism [7.6] Wese-IoU(WIoU)と呼ばれる動的非単調FMを用いたIoUベースの損失を提案する。
この戦略は、高品質なアンカーボックスの競争性を低減し、低品質な例によって生じる有害な勾配を低減させる。
WIoUを最先端のリアルタイム検出器YOLOv7に適用すると、MS-COCOデータセット上のAP-75は53.03%から54.50%に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:58:40 GMT)
A Transformer-Based Substitute Recommendation Model Incorporating Weakly
Supervised Customer Behavior Data [7.4] 提案されたモデルは、6つの言語で11のマーケットプレースのための大規模なEコマースウェブサイトにデプロイされている。
提案モデルにより,オンラインA/B実験により,収益が19%向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:27:17 GMT)
Improving Performance Insensitivity of Large-scale Multiobjective
Optimization via Monte Carlo Tree Search [7.3] モンテカルロ木探索に基づく大規模多目的最適化問題の解法を提案する。
提案手法は,モンテカルロ木上に新たなノードを構築するための決定変数をサンプリングし,最適化と評価を行う。
実験により,大規模多目的最適化問題の解法として提案した設計の有効性と性能の低下が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 17:15:49 GMT)
NeBLa: Neural Beer-Lambert for 3D Reconstruction of Oral Structures from
Panoramic Radiographs [6.9] 実世界のPX画像から3次元口腔構造を推定する新しい枠組みを提案する。
我々の手法は、他の最先端の手法と比較してシミュレーションや実世界の画像に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:40:35 GMT)
Differentiable WORLD Synthesizer-based Neural Vocoder With Application
To End-To-End Audio Style Transfer [6.3] 本稿では,WORLDシンセサイザーを試作し,エンド・ツー・エンドのオーディオ・スタイル・トランスファー・タスクでの利用を実証する。
ベースライン微分可能シンセサイザーはモデルパラメータを持たないが、十分な品質合成が得られる。
別の微分可能なアプローチでは、ソーススペクトルの抽出を直接考慮し、自然性を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:46:15 GMT)
Audience Expansion for Multi-show Release Based on an Edge-prompted
Heterogeneous Graph Network [5.9] エッジプロンプト不均質グラフネットワークに基づく2段階のオーディエンス拡張スキームを提案する。
オフラインの段階では、グラフを構築するために、ユーザIDと番組の特定のサイド情報の組み合わせがノードとして選択される。
オンライン段階では、クリック/ビューユーザを含む後続データをシードとして使用して、類似ユーザを探す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:14:32 GMT)
Block-regularized 5$\times$2 Cross-validated McNemar's Test for
Comparing Two Classification Algorithms [5.7] クロスバリデーション法はHO法を複数回繰り返し,安定な推定を行う。
ブロック規則化された5$times$2 CV (BCV) は、他のCV法よりも優れていることを示す多くの先行研究で示されている。
提案した5$times$2 BCV McNemarのシミュレーションおよび実世界のデータセットにおける有意な型I誤差と有望なパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 11:35:19 GMT)
Generating a Graph Colouring Heuristic with Deep Q-Learning and Graph
Neural Networks [5.6] 本稿では,グラフカラー化の競争的構築を見つけるために,深層強化学習が有効かどうかを検討する。
提案手法であるReLColでは,深層Q-ラーニングとグラフニューラルネットワークを用いて特徴抽出を行う。
グラフカラー化問題のさらなる研究には,強化学習が有望な方向であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:41:01 GMT)
Information recoverability of noisy quantum states [5.5] ノイズの多い量子状態から情報を取り出す方法を研究するための体系的枠組みを導入する。
回復可能な古典情報の範囲を完全に特徴づける。
また、対応する最適プロトコルとともに半定値プログラミングによって効率よく計算可能な最小情報検索コストを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:08:03 GMT)
Effects of Algorithmic Trend Promotion: Evidence from Coordinated
Campaigns in Twitter's Trending Topics [5.5] トレンドトピックページに現れるハッシュタグが、そのハッシュタグで生成されたツイート数に与える影響について検討する。
統計学的に有意だが控えめなところは、トレンドトピックに特徴付けられるハッシュタグに戻ることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:22:36 GMT)
Non-asymptotic approximations of Gaussian neural networks via
second-order Poincar\'e inequalities [5.2] 我々は、ガウスニューラルネットワーク(NN)の非漸近的あるいは定量的ガウス近似を導入する。
我々の結果は、近似誤差の厳密な推定を最適なレートで提供する2階ガウスポアンカーの不等式の使用に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:52:10 GMT)
Infinitely wide limits for deep Stable neural networks: sub-linear,
linear and super-linear activation functions [5.2] 安定分布パラメータを持つディープスタブルNNの広帯域特性について検討する。
安定NNのスケーリングと,その無限に広い限界の安定性は,活性化関数の選択に依存する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:45:52 GMT)
Deep Anti-Regularized Ensembles provide reliable out-of-distribution
uncertainty quantification [4.8] 深層アンサンブルは、しばしばトレーニングドメインの外で過度に信頼された見積を返す。
トレーニングデータに適合する大きな重みを持つネットワークの集合は、これらの2つの目的を満たす可能性が高いことを示す。
提案手法の理論的枠組みを導出し,提案手法を「水充填問題」とみなすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:25:12 GMT)
A Simple Proof of the Mixing of Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm
under Smoothness and Isoperimetry [4.7] MALAは$Oleft(frac(LUpsilon)frac12psi_mu2 logleft(frac1epsilonright)right logleft(frac1epsilonright)rightで混合する。
MALAは$Oleft(frac(LUpsilon)frac12psi_mu2 logleft(frac1epsilonright)rightで混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:17:29 GMT)
Comparing Code Explanations Created by Students and Large Language
Models [4.5] コードについて推論し、その目的を説明することは、コンピュータ科学者にとって基本的なスキルである。
可能なすべてのインプットに対してコードがどのように振る舞うかを、高いレベルの抽象化で記述する能力は、コード記述スキルと強く相関する。
既存の教育的なアプローチは、要求に応じてコード説明を作成するなど、コードを説明する能力を足場に置いていますが、現在、大規模な教室ではうまくスケールしていません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:52:54 GMT)
Phase Diagram of Initial Condensation for Two-layer Neural Networks [4.4] 2層ニューラルネットワークの初期凝縮の位相図を示す。
私たちのフェーズダイアグラムは、ニューラルネットワークの動的構造を包括的に理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:12:27 GMT)
OFTER: An Online Pipeline for Time Series Forecasting [4.0] OFTERは、中規模の多変量時系列に適した時系列予測パイプラインである。
オンラインタスク用に特別に設計されており、解釈可能な出力を持ち、いくつかの最先端のアートベースラインを上回ります。
アルゴリズムの計算効率、オンラインの性質、低信号対雑音方式での運用能力により、OFTERは金融時系列問題に理想的なアプローチとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:18:03 GMT)
MC-MLP:Multiple Coordinate Frames in all-MLP Architecture for Vision [4.0] 深層学習では、マルチコーディネート・パーセプトロン(MLP)が再び研究者から注目を集めている。
本稿では,コンピュータビジョンのための一般的な座標型バックボーンについて紹介する。
MC-MLPでは,特徴のフレームによって,同じ意味情報が学習の難易度が異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 05:23:25 GMT)
Robust Deep Learning Models Against Semantic-Preserving Adversarial
Attack [3.7] ディープラーニングモデルは、小さな$l_p$-normの逆の摂動と、属性の観点からの自然な摂動によって騙される。
本稿では,SPA攻撃という新たな攻撃機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 08:28:36 GMT)
Mechanical photoluminescence excitation spectra of a strongly driven
spin-mechanical system [2.4] ダイヤモンドカンチレバーの平面外振動に窒素空孔(NV)中心が結合する駆動型スピン機械系の実験的研究を報告する。
光ルミネッセンス励起研究は、未解決のサイドバンド状態と強い共鳴機械駆動下では、NV光遷移の励起スペクトルが2つのスペクトル的に鋭いピークを持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 05:38:52 GMT)
tmn at SemEval-2023 Task 9: Multilingual Tweet Intimacy Detection using
XLM-T, Google Translate, and Ensemble Learning [2.3] 本稿では,SemEval-2023 Task 9: Multilingual Tweet Intimacy Analysisのために設計されたトランスフォーマーベースのシステムについて述べる。
このタスクの目的は、ツイートの親密さを1(全く親密ではない)から5(非常に親密)まで予測することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:50:16 GMT)
Deep Double Descent via Smooth Interpolation [2.1] 我々は、各トレーニングポイントに局所的な入力変数に対する損失ランドスケープw.r.t.を研究することにより、トレーニングデータの適合性の鋭さを定量化する。
以上の結果から,入力空間における損失のシャープネスは,モデル・アンド・エポシカルな2重降下に追随することが明らかとなった。
小さな補間モデルはクリーンデータとノイズデータの両方に強く適合するが、大きな補間モデルは既存の直観とは対照的にスムーズなロスランドスケープを表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:31:35 GMT)
US-GAN: On the importance of Ultimate Skip Connection for Facial
Expression Synthesis [1.7] GAN(Generative Adversarial Network)を用いた表情合成における究極のスキップ(US)接続の利点を実証する。
直接接続は、アーティファクトを抑えながら、入力から出力へアイデンティティ、顔、色の詳細を転送する。
これにより、符号化層、単一の残差ブロック、復号層、入力から出力への究極のスキップ接続で構成される軽量なUS-GANモデルが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 01:42:24 GMT)
Learning video embedding space with Natural Language Supervision [1.7] 本稿では,映像埋め込み空間を自然言語にマッピングする新しい手法を提案する。
本稿では,まず,事前学習したCNNを用いてビデオの各フレームから視覚的特徴を抽出し,次にCLIPモデルを用いて映像領域の視覚的特徴を符号化する2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 02:44:20 GMT)
Potential quantum advantage for simulation of fluid dynamics [1.6] 我々は,量子コンピューティングを用いて乱流を制御したナビエ・ストークス方程式をシミュレートするために,潜在的な量子指数的高速化を実現することができることを示す。
この研究は、非線形多スケール輸送現象をシミュレートする指数的な量子優位性が存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:51:21 GMT)
TSFool: Crafting Highly-imperceptible Adversarial Time Series through
Multi-objective Black-box Attack to Fool RNN Classifiers [1.5] TSFoolと呼ばれるブラックボックス法は、RNN分類器の高感度逆数時系列を作成するために提案されている。
我々は,クラス分布の観点から,敵対的サンプルの認識不能性を検討するために,カモフラージュ係数という新たなグローバル最適化手法を提案する。
TSFoolは攻撃成功率46.3%、摂動87.4%、カモフラージュ係数25.6%で、既存の手法を平均的に上回っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:36:27 GMT)
Deep Prototypical-Parts Ease Morphological Kidney Stone Identification
and are Competitively Robust to Photometric Perturbations [0.9] 腎結石サブタイプ当たりのプロトタイプ部分(PP)を学習し,出力分類を生成する。
我々の実装の平均精度は、最先端(SOTA)非解釈可能なDLモデルよりも1.5%低い。
本モデルでは, 対向訓練を伴わずに, 標準偏差の低い摂動画像を2.8%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 17:43:31 GMT)
A Barrier-Lyapunov Actor-Critic Reinforcement Learning Approach for Safe
and Stable Control [0.9] Barrier-Lyapunov Actor-Critic(BLAC)フレームワークは、前述のシステムの安全性と安定性の維持を支援する。
RLベースのコントローラが有効な制御信号を提供できない場合、追加のバックアップコントローラが導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:48:49 GMT)
Global Convergence of SGD On Two Layer Neural Nets [0.8] 我々は,SGDの適切な正規化された$elldinger-$empirical risk of depth $2$ netsのグローバルミニマへの証明可能な収束を示す。
我々は、適切な分布から初期重みのサンプリングとともに、重みに対する一定の量のフロベニウス正則化を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:33:08 GMT)
EduceLab-Scrolls: Verifiable Recovery of Text from Herculaneum Papyri
using X-ray CT [0.1] X線CT画像を用いたHerculaneum papyriの隠れテキストを明らかにするための完全なソフトウェアパイプラインを提案する。
EduceLab-Scrollsは、この問題に関する20年間の研究成果を表す包括的オープンデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:14:46 GMT)
Application of Self-Supervised Learning to MICA Model for Reconstructing
Imperfect 3D Facial Structures [0.1] 本稿では, 3次元プリント可能な出力を出力する, 欠陥のある顔構造を再生する革新的な方法を提案する。
本研究は, 傷跡を隠蔽し, 識別不能な傷跡を伴わない包括的顔面再建を実現するためのモデルの有用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:13:30 GMT)
WikiGoldSK: Annotated Dataset, Baselines and Few-Shot Learning
Experiments for Slovak Named Entity Recognition [0.0] WikiGoldSKは,スロバキアのNERデータセットを初めてラベル付けした人体である。
我々は、最先端の多言語事前学習言語モデルを評価することで、それをベンチマークする。
数ショットの実験を行い、標準データセットのトレーニングがより良い結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:37:52 GMT)
Who Increases Emergency Department Use? New Insights from the Oregon
Health Insurance Experiment [0.0] メディケイドはオレゴン州の実験から救急部門(ED)を増強した。
因果機械学習手法を用いて,メディケイドのED使用に対する有意義な異質な影響を見出した。
分布の右尾の参加者の約14%が小さなグループであり、全体の効果を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 11:02:39 GMT)
The role of cohomology in quantum computation with magic states [0.0] コホモロジー事実の網は、量子エラー補正、測定に基づく量子計算、対称性に保護された位相秩序、文脈性に関連する。
我々はこのウェブを魔法の状態で量子計算に拡張する。
このスキームでは、ある種の準確率関数の負性は量子性の指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 21:16:12 GMT)
The Contextuality-by-Default View of the Sheaf-Theoretic Approach to
Contextuality [0.0] シーフ-理論的文脈性(英: Sheaf-Theoretic Contextuality、STC)理論は、集合の多重重複部分集合が集合全体に課される大域構造からこの構造を引き継ぐことができるかどうかの非常に一般的な説明である。
STCがランダム変数のシステムに適用された場合、CbD(Contextuality-by-Default)理論の言語で再キャスト可能であることを示す。
複数の決定論的実現が可能な系を準確率的システムとして、ベイズ的先行が実現に割り当てられた系として考えることで解決できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 18:18:30 GMT)
SimbaML: Connecting Mechanistic Models and Machine Learning with
Augmented Data [0.0] SimbaMLは、通常の微分方程式に基づくモデルからリアルな合成データセットを生成するオープンソースツールである。
SimbaMLは、合成データから実世界のデータへの変換学習を便利に調査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:50:50 GMT)
SGIDN-LCD: An Appearance-based Loop Closure Detection Algorithm using
Superpixel Grids and Incremental Dynamic Nodes [0.0] ループクロージャ検出(LCD)は、視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムにおいて欠かせない要素である。
現在の外観に基づくLCD法は、高い計算コスト、視点分散、シーン内の動的オブジェクトなど、重大な課題に直面している。
本稿では,スーパーピクセルグリッド(SG)によるLCD手法であるSGIDN-LCDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 00:00:05 GMT)
REDf: A Renewable Energy Demand Forecasting Model for Smart Grids using
Long Short Term Memory Network [0.0] スマートパワーグリッドにおけるエネルギー需要予測のためのディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
我々は、長期記憶ネットワークを使用して、エネルギー需要データにおける複雑なパターンや依存関係をキャプチャします。
提案モデルでは,平均絶対誤差 1.4% でエネルギー需要を正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:30:59 GMT)
Quantum gate synthesis by small perturbation of a free particle in a box
with electric field [0.0] 量子ユニタリゲートは、時間と位置の異なる電場を持つ一次元の箱に荷電粒子を摂動させることにより実現される。
量子ゲートの磁気制御に関する数学的説明も提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:32:52 GMT)
Quantum dynamics as a pseudo-density matrix [0.0] 我々は、擬密度行列を量子状態に関連付けるために、量子チャネルの分解システムを利用する。
閉キュービット系の動的進化の場合、フィッツシモンズ、ジョーンズ、ヴェドラルの標準擬密度行列形式を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 08:28:09 GMT)
Quantum Zeno and anti-Zeno effects in the dynamics of non-degenerate
hyper-Raman processes coupled to two linear waveguides [0.0] 超ラマン過程における2つのプローブ導波路の存在は、量子ゼノ効果と反ゼノ効果の観点から研究されている。
この結果から,量子ゼノ(反ゼノ)効果は相整合(ミスマッチ)と関連していることが示された。
しかし、超ラマン過程に存在するボゾンモードにおける量子ゼノ効果と反バンチの関係は見つからなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 17:24:48 GMT)
Pump It Up: Predict Water Pump Status using Attentive Tabular Learning [0.0] タンザニアにおける水ポンプ修復状況を予測するため, 逐次注意深いニューラルネットワークであるTabNetを解析, 適用した。
このモデルは、ツリーベースのアルゴリズムとニューラルネットワークの貴重な利点を組み合わせることで、エンドツーエンドのトレーニング、モデルの解釈可能性、スパース機能の選択、効率的な学習を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:38:46 GMT)
Pulse area theorem in a single mode waveguide and its application to
photon echo and optical memory in Tm3+:Y3Al5O12 [0.0] 単一モード光導波路における2レベル原子の非均一に広いアンサンブルと相互作用する光パルスの領域定理を導出した。
ROSEプロトコルを光学的に薄い結晶であるTm3+:Y_3Al_5O_12$の単一モードレーザー導波路に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:52:24 GMT)
On the universal approximation property of radial basis function neural
networks [0.0] RBF(Radial Basis Function)ニューラルネットワークの新しいクラスについて検討し、スムーズな要因をシフトに置き換える。
我々は、これらのネットワークが$d$次元ユークリッド空間の任意のコンパクト部分集合上で連続多変量関数を近似できるという条件下で証明する。
有限個の固定セントロイドを持つRBFネットワークに対して、任意の精度で近似を保証する条件を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:54:20 GMT)
Nuclear Arms Control Verification and Lessons for AI Treaties [0.0] AIによるセキュリティリスクは、この技術が利用できるという国際的な合意を動機付けている。
この研究は、想定されるケースは核兵器の制御でうまく管理されたレベルに縮小されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 23:05:24 GMT)
Multi-code deep image prior based plug-and-play ADMM for image denoising
and CT reconstruction [0.0] 先行した深部画像と手作りの先行画像を組み合わせることで,解釈性や表現性に優れた性能が得られることがわかった。
画像復号化問題と高度に不良なCT再構成問題について,提案手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:10:19 GMT)
Multi-class Categorization of Reasons behind Mental Disturbance in Long
Texts [0.0] 我々はLongformerを用いて、自己報告されたテキストで精神疾患の背景にある因果指標を見つける問題に対処する。
実験によると、Longformerは62%のF1スコアを持つ公開データセットであるM-CAMSで、最先端の新たな結果を達成している。
我々の研究は、うつ病や自殺リスクの因果分析をソーシャルメディアデータ上で促進し、他の精神状態に適用する可能性を示していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 22:44:32 GMT)
Machine Learning-based Methods for Joint {Detection-Channel Estimation}
in OFDM Systems [0.0] OFDMシステムにおける共同検出チャネル推定のための機械学習(ML)に基づく2つの構造を提案し,広範囲に評価した。
ビットエラーレート(BER)性能と計算複雑性のトレードオフを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 19:30:23 GMT)
KeyDetect --Detection of anomalies and user based on Keystroke Dynamics [0.0] サイバー攻撃はクレジットカードの詳細や社会保障番号などの機密データに簡単にアクセスすることができる。
現在、サイバー攻撃を止めるために、2段階の検証方法から様々な方法が選択されている。
我々は,ユーザのキーストロークダイナミックス(タイピングパターン)を用いて真のユーザを認証する手法を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:00:07 GMT)
Interpretable Multi Labeled Bengali Toxic Comments Classification using
Deep Learning [0.0] 我々は16,073のインスタンスからなる手動ラベル付きデータセットを作成し,そのうち8,488がToxicである。
有毒なコメントは、ヴァルガー、ヘイト、宗教、脅威、トロル、侮辱の6つのカテゴリーのうちの1つ以上のものに対応する。
提案手法では,提案手法をLIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)フレームワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 19:28:26 GMT)
Increasing extractable work in small qubit landscapes [0.0] 我々は、エネルギー、熱、仕事、エントロピーの外部源やシンクを持たない量子系を研究する。
4つの量子ビットは、これらの制限された力学がサブシステムに対する抽出可能な作業の増加を可能にする最小限のシステムを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 16:51:56 GMT)
Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments: a discrete data driven
approach [0.0] 実験データから数学的モデルへの一方通行橋の構築は、議論を避けるための別の方法であると考える。
まず、アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン-ボーム実験により得られた4つの相関の値に制約を与えるベル型不等式を新たに証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 09:06:23 GMT)
DiscoVars: A New Data Analysis Perspective -- Application in Variable
Selection for Clustering [0.0] 基礎となる学習課題によらず,変数の重要度を決定するために,新しいデータ分析視点を提案する。
本稿では,データから重要な変数を選択するための新しい手法を提案する。
ユーザフレンドリーなインターフェース開発環境であるShinyアプリとして,当社のツールを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 10:57:19 GMT)
Direct Estimation of Parameters in ODE Models Using WENDy: Weak-form
Estimation of Nonlinear Dynamics [0.0] ODE の非線形システムに対するモデルパラメータを推定する Weak-form Estimation of Dynamics (WENDy) 手法を提案する。
WENDyは正確な推定値を計算し、大きな(生物学的に関係のある)測定ノイズに対して堅牢である。
個体群生物学,神経科学,生化学の共通モデルにおいて,WENDyを用いてパラメータを推定することにより,高いロバスト性と計算効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 07:46:30 GMT)
Deep Generative Modeling with Backward Stochastic Differential Equations [0.0] 本稿では、後方微分方程式の柔軟性と深部ニューラルネットワークのパワーを組み合わせた、BSDE-Genと呼ばれる新しい深部生成モデルを提案する。
生成モデリングプロセスにおける不確実性の取り込みにより、BSDE-Genは高次元データを生成するための効果的で自然なアプローチとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 15:37:38 GMT)
Connectivity Matters: Neural Network Pruning Through the Lens of
Effective Sparsity [0.0] ニューラル・ネットワーク・プルーニング(Neural Network pruning)は、高空間性体制への関心が高まり、実りある研究分野である。
ランダムに刈り取られたLeNet-300-100の効率的な圧縮は、直接の圧縮よりも桁違いに大きいことを示す。
我々は, 直接的, 疎性ではなく, 効果的に目的を達成するために, プルーニングアルゴリズムを低コストで拡張する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 01:04:39 GMT)
Connecting Fairness in Machine Learning with Public Health Equity [0.0] データとモデル設計のバイアスは、特定の保護されたグループの格差をもたらし、医療における既存の不平等を増幅します。
本研究は,MLフェアネスに関する基礎文献を要約し,データとモデルのバイアスを特定し緩和するための枠組みを提案する。
ケーススタディは、このフレームワークがこれらのバイアスを防ぎ、公衆衛生における公平で公平なMLモデルの必要性を強調するためにどのように使用できるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 10:21:49 GMT)
Coherently excited nonlocal quantum features using
polarization-frequency correlation between quantum erasers [0.0] 光子不明瞭性は、量子力学における波動-粒子双対性の観点から、謎の量子的特徴を理解するために不可欠である。
ここでは、ポアソン分散光子対の偏光周波数相関を用いたコヒーレント励起非局所相関に純粋コヒーレンス法を適用する。
対光子間のコヒーレンスを量子相関の基盤とする選択的な測定に基づく量子特性について,偶然検出の役割について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:38:24 GMT)
Challenges of Blockchain Applications in Digital Health: A Systematic
Review [0.0] この体系的な文献レビューは、デジタルヘルスにおけるブロックチェーンアプリケーションの課題を探求することを目的としている。
主な課題として、規制の遵守、エネルギー消費、ネットワーク効果、データ標準、ステークホルダーへのテクノロジのアクセシビリティなどが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:50:20 GMT)
Calibration of P-values for calibration and for deviation of a
subpopulation from the full population [0.0] 筆者らの最近の研究論文では,形式的意義試験を広範囲に校正することなく,グラフィカルな手法と要約統計量を提案する。
概略指標と手法は確率的予測のキャリブレーションを測定し、サブポピュレーションと全集団の反応の差を評価することができる。
本稿は、P値の校正方法を詳述するため、数十年にわたる作業のレビューと合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 20:50:51 GMT)
Bipol: A Novel Multi-Axes Bias Evaluation Metric with Explainability for
NLP [0.0] テキストデータの社会的バイアスを推定するための説明可能性を持つ新しい指標であるbipolを導入する。
この課題に取り組むためのステップとして、2段階のプロセスを含む新しいメトリクスを作成します。
私たちはバイアス検出のモデルをトレーニングするための大規模なデータセットを作成し、それを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 14:45:15 GMT)
Analysis of Sampling Strategies for Implicit 3D Reconstruction [0.0] 暗黙的な3次元再構成ネットワークのトレーニングプロセスでは,空間的クエリポイントのサンプリング戦略の選択がモデルの最終的な性能に影響を与える。
本研究では,サンプリング戦略とネットワーク最終性能の関係について,分類解析と実験比較により検討した。
また,クエリポイントのサンプリング戦略を改善するために,線形サンプリングと距離マスキングという2つの手法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 12:40:52 GMT)
A new transformation for embedded convolutional neural network approach
toward real-time servo motor overload fault-detection [0.0] DCサーボモーターの過負荷は、多くの企業が専門家を見つけるという問題に直面しているため、業界において大きな関心事である。
本稿では,人間の干渉を伴わないリアルタイム入力信号から障害を抽出する新しい変換法を用いて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた組込み人工知能アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 13:36:33 GMT)
A multifidelity approach to continual learning for physical systems [0.0] 本稿では,多要素深層ニューラルネットワークに基づく連続学習手法を提案する。
本手法は,既存のトレーニングデータセット上で,事前学習したモデルの出力と所望のモデルの出力との相関関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 03:07:43 GMT)
3D GANs and Latent Space: A comprehensive survey [0.0] 3D GANは、3D再構成、ポイントクラウド再構成、および3Dセマンティックシーン補完に使用される新しいタイプの生成モデルである。
雑音の分布の選択は、遅延空間を表すため重要である。
本研究は,潜伏空間と3D GANを探索し,複数のGAN変種と訓練方法を調べ,3D GAN訓練の改善に関する洞察を得るとともに,今後の研究の方向性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Apr 2023 06:36:07 GMT)