Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

UniControl: A Unified Diffusion Model for Controllable Visual Generation In the Wild [179.5]
制御可能なコンディション・トゥ・イメージ(C2I)タスクのための新しい生成基盤モデルUniControlを紹介する。 UniControlは、任意の言語プロンプトを許容しながら、特定のフレームワーク内で幅広いC2Iタスクを統合する。 9つのユニークなC2Iタスクで訓練されたUniControlは、印象的なゼロショット生成能力を誇示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:41:34 GMT)
MolXPT: Wrapping Molecules with Text for Generative Pre-training [141.1]
MolXPTは、テキストでラップされたSMILESで事前訓練されたテキストと分子の統一言語モデルである。 MolXPT は MoleculeNet 上での分子特性予測の強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:58:19 GMT)
Stochastic Approximation Approaches to Group Distributionally Robust Optimization [115.0]
群分散ロバスト最適化(GDRO)は凸凸凹サドル点問題である。オンライン学習は、各ラウンドに必要なサンプル数を$m$から$$に減らし、同じサンプルの複雑さを維持するために使用される。我々は、分布依存収束率を導出できる重み付きGDROの新しい定式化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:46:31 GMT)
TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters [113.4]
textbfTextDiffuserを導入し、背景に忠実な視覚的魅力のあるテキストで画像を生成することに焦点を当てた。 TextDiffuserは、まず、Transformerモデルがテキストプロンプトから抽出されたキーワードのレイアウトを生成し、次に拡散モデルがテキストプロンプトと生成されたレイアウトに条件付けされた画像を生成する。我々は,OCRアノテーションとtextbfMARIO-10M を用いて,テキスト認識,検出,文字レベルのセグメンテーションアノテーションを備えた1000万の画像テキストペアを含む,最初の大規模テキストイメージデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:16:19 GMT)
LIMA: Less Is More for Alignment [112.9]
65B パラメータ LLaMa 言語モデル LIMA のトレーニングを行う。 LIMAは、非常に強力なパフォーマンスを示し、少数の例から特定のレスポンスフォーマットに従うことを学ぶ。制御されたヒトの研究では、LIMAからの反応は43%の症例において、GPT-4に等しいか、厳格に好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:45:22 GMT)
On the Off-Target Problem of Zero-Shot Multilingual Neural Machine Translation [104.9]
識別対象言語信号の符号化に失敗すると、オフターゲットとなり、語彙距離が近くなることが判明した。多言語語彙構築のための言語認識語彙共有(LAVS)を提案する。我々は11言語で多言語機械翻訳ベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:43:31 GMT)
ULIP-2: Towards Scalable Multimodal Pre-training for 3D Understanding [103.6]
本研究では,3次元オブジェクトの汎用言語を自動生成するトリオモーダル事前学習フレームワークを開発した。 3Dアノテーションを一切必要とせず、従って大規模なデータセットにスケーラブルである。 ModelNet40では、下流のゼロショット分類が大幅に改善されている。現実世界のScanObjectNNベンチマークでは、91.5%の精度で、パラメータはわずか1.4万である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:43:03 GMT)
Few-shot Partial Multi-view Learning [103.3]
本稿では,複数ショット部分的多視点学習という新しい課題を提案する。それは、低データ体制におけるビューミス問題によるネガティブな影響を克服することに焦点を当てている。提案手法を評価するため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:25:25 GMT)
Reasoning Implicit Sentiment with Chain-of-Thought Prompting [102.6]
暗黙的な感情分析(ISA)では、意見の手がかりは暗黙的で曖昧な方法で得られます。本稿では,ISA の人間的推論過程を模倣する三脚推論 (THOR) CoT フレームワークを提案する。我々のTHOR+Flan-T5は、監督設定で最先端(SoTA)を6%以上押し上げます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:38:32 GMT)
Paxion: Patching Action Knowledge in Video-Language Foundation Models [101.9]
行動知識は、行動のテキスト的、視覚的、時間的側面を理解することを含む。最近のビデオ言語モデルの様々なベンチマークタスクにおける印象的なパフォーマンスは、アクション知識の驚くべき不足(ほぼランダムなパフォーマンス)を明らかにしている。本稿では,DVDM(Dis discriminative Video Dynamics Modeling)の新たな目的とともに,新しいフレームワークPaxionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:53:59 GMT)
ConsistentNeRF: Enhancing Neural Radiance Fields with 3D Consistency for Sparse View Synthesis [99.1]
本研究では,深度情報を利用して画素間のマルチビューとシングルビューの3D整合性を調整する手法であるConsistentNeRFを提案する。提案手法は,PSNRが94%,SSIMが31%,LPIPSが31%,疎視条件下でのモデル性能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） (Thu, 18 May 2023 15:18:01 GMT)
The Web Can Be Your Oyster for Improving Large Language Models [98.7]
大規模言語モデル(LLM)は、大量の世界の知識を符号化する。我々はLLMを検索エンジンを用いて大規模ウェブで拡張することを検討する。ウェブ上に拡張されたLLM UNIWEBを提案する。これは16の知識集約的なタスクに対して、統一されたテキスト・テキスト・フォーマットで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:20:32 GMT)
Advancing Incremental Few-shot Semantic Segmentation via Semantic-guided Relation Alignment and Adaptation [98.5]
増分的な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスは、セマンティクスセマンティクスモデルを新しいクラスに漸進的に拡張することを目的としている。このタスクは、データ不均衡のため、ベースクラスと新しいクラスの間で深刻な意味認識の問題に直面します。本稿では,従来の意味情報のガイダンスを完全に考慮した意味誘導型関係調整適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:40:52 GMT)
Collaborative Generative AI: Integrating GPT-k for Efficient Editing in Text-to-Image Generation [90.1]
GPT-kのような大規模言語モデルを利用してテキスト・画像生成の迅速な編集プロセスを改善する可能性について検討する。我々は、人間とGPT-kの共通編集を比較し、T2Iを誘導する際のGPT-kの性能を評価し、このプロセスに影響を与える可能性のある要因を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:53:58 GMT)
Pre-training Tensor-Train Networks Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuits [83.8]
変分量子回路(VQC)は、ノイズの多い量子デバイス上で量子ニューラルネットワークを実装するための有望なアプローチである。近年の研究では、VQCのテンソルトレインネットワーク(TTN)、すなわちTTN-VQCがVQCの表現と一般化能力を改善することが示されている。本稿では, TTN-VQCアーキテクチャをベースとした学習手法であるPre+TTN-VQCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:08:18 GMT)
Distilling Reasoning Capabilities into Smaller Language Models [83.7]
思考の連鎖(CoT)のようなステップバイステップの推論アプローチは、大規模言語モデルにおける推論能力の誘導に非常に効果的であることが証明されている。しかし、CoTアプローチの成功は基本的にモデルのサイズに結びついており、CoTを機能させるためには数十億のパラメータスケールモデルが必要であることが多い。本研究では,大規模モデルのCoT推論能力を段階的に活用し,これらの能力をより小さなモデルに蒸留する知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:44:51 GMT)
REV: Information-Theoretic Evaluation of Free-Text Rationales [83.2]
理想的な計量は、入力やラベルに提供されない理性において一意に提供される新しい情報に焦点を当てるべきである、と我々は主張する。本稿では,REV (Rationale Evaluation with Conditional V-information) と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:01:32 GMT)
Adapt and Align to Improve Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval [83.0]
スケッチに基づく画像検索のクロスドメイン性は困難である。重要な課題に対処する効果的なAdaptとAlignのアプローチを提案する。ゼロショットシナリオにおける画像テキスト基盤モデル(例えばCLIP)の最近の進歩に触発されて、学習したイメージの埋め込みを、より意味的なテキスト埋め込みと明確に整合させ、見知らぬクラスから見つからないクラスへの所望の知識伝達を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:06:01 GMT)
Discourse Centric Evaluation of Machine Translation with a Densely Annotated Parallel Corpus [82.1]
本稿では,江らが導入した大規模並列コーパスBWBに基づいて,リッチな談話アノテーションを用いた新しいデータセットを提案する。ソース言語とターゲット言語の談話構造と類似点と相違点について検討する。我々はMT出力が人間の翻訳と基本的に異なることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:36:41 GMT)
ClarifyDelphi: Reinforced Clarification Questions with Defeasibility Rewards for Social and Moral Situations [81.7]
本稿では,ClarifyDelphiという対話型システムについて紹介する。我々は、潜在的な答えが道徳的判断の多様化に繋がる質問が最も有益であると仮定する。私たちの研究は究極的には、道徳的認知の柔軟性を研究してきた認知科学の研究にインスピレーションを受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:46:43 GMT)
VisionLLM: Large Language Model is also an Open-Ended Decoder for Vision-Centric Tasks [81.3]
VisionLLMは視覚中心のタスクのためのフレームワークで、柔軟に定義され、言語命令を使って管理できる。検出固有モデルと同等の精度で,COCO上で60%以上のmAPを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:59:42 GMT)
RoomDreamer: Text-Driven 3D Indoor Scene Synthesis with Coherent Geometry and Texture [80.1]
本稿では、強力な自然言語を利用して異なるスタイルの部屋を合成する「RoomDreamer」を提案する。本研究は,入力シーン構造に整合した形状とテクスチャを同時に合成することの課題に対処する。提案手法を検証するため,スマートフォンでスキャンした屋内シーンを大規模な実験に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:57:57 GMT)
On the Blind Spots of Model-Based Evaluation Metrics for Text Generation [79.0]
テキスト生成評価指標のロバスト性分析に有用であるが,しばしば無視される手法を探索する。我々は、幅広い潜在的な誤差を設計、合成し、それらが測定値の余計な低下をもたらすかどうかを確認する。私たちの実験では、既存のメトリクスの興味深い不感、バイアス、あるいは抜け穴が明らかになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:46:57 GMT)
Self-supervised Fine-tuning for Improved Content Representations by Speaker-invariant Clustering [78.3]
話者不変クラスタリング(Spin)を自己教師付き学習手法として提案する。 Spinは、単一のGPU上で45分間の微調整で、スピーカー情報を切り離し、コンテンツ表現を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:59:36 GMT)
Discriminative Diffusion Models as Few-shot Vision and Language Learners [78.3]
本稿では,事前学習したテキストと画像の拡散モデルを数ショットの識別学習者に変換する新しい手法,DSDを提案する。本手法では, 安定拡散モデルの相互注意スコアを用いて, 視覚情報とテキスト情報の相互影響を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:41:36 GMT)
Unrolled Compressed Blind-Deconvolution [77.9]
sparse multi channel blind deconvolution (S-MBD) はレーダー/ソナー/超音波イメージングなどの多くの工学的応用で頻繁に発生する。そこで本研究では,受信した全信号に対して,はるかに少ない測定値からブラインドリカバリを可能にする圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:12:13 GMT)
Tuned Contrastive Learning [77.7]
そこで我々は,TCL(Tuned Contrastive Learning)損失という,新しい対照的な損失関数を提案する。 TCLはバッチ内で複数の正と複数の負に一般化する。我々の損失関数は、教師付き設定と自己教師付き設定の両方において、SOTAメソッド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） (Thu, 18 May 2023 03:26:37 GMT)
Audio-Visual Person-of-Interest DeepFake Detection [77.0]
本研究の目的は、現実世界で遭遇する様々な操作方法やシナリオに対処できるディープフェイク検出器を提案することである。我々は、対照的な学習パラダイムを活用して、各アイデンティティに対して最も識別しやすい、移動面と音声セグメントの埋め込みを学習する。本手法は,シングルモダリティ(オーディオのみ,ビデオのみ)とマルチモダリティ(オーディオビデオ)の両方を検出でき,低品質・低画質ビデオに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:56:42 GMT)
Efficient Prompting via Dynamic In-Context Learning [76.8]
ブラックボックスジェネリストモデルを用いた効率的なプロンプト法であるDynaICLを提案する。 DynaICLは入力複雑性と計算予算に応じてコンテキスト内の例を動的に割り当てる。 DynaICLは、各入力に同じテキスト内サンプルを割り当てる一般的な慣行と比較して、最大46%のトークン予算を節約している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:58:31 GMT)
From Clozing to Comprehending: Retrofitting Pre-trained Masked Language Model to Pre-trained Machine Reader [76.3]
Pre-trained Machine Reader (PMR) は、ラベル付きデータを取得することなく、MLMを事前学習機械読解(MRC)モデルに適合させる新しい手法である。提案したPMRを構築するために,多量の汎用および高品質なMRCスタイルのトレーニングデータを構築した。 PMRは、MRCの定式化における様々な抽出および分類タスクに対処するための統一モデルとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:36:32 GMT)
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold [75.3]
DragGANはGAN(Generative Adversarial Network)を制御する新しい方法である DragGANを使えば、ピクセルの行き先を正確に制御して、動物、車、人間、風景などのさまざまなカテゴリのポーズ、形状、表現、レイアウトを操作することができる。定性的かつ定量的な比較は、画像操作や点追跡のタスクにおいて、以前のアプローチよりもDragGANの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:41:25 GMT)
Unlimiformer: Long-Range Transformers with Unlimited Length Input [74.5]
Unlimiformerは、既存のトレーニング済みエンコーダ-デコーダ変換器をラップする一般的なアプローチである。クロスアテンション計算をkNN(k-nearest-neighbor)インデックスにオフロードする。 Unlimiformerは、BookSumデータセットから500kのトークン長の入力を、テスト時に入力トランケーションなしで処理できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:21:24 GMT)
Generalized Planning in PDDL Domains with Pretrained Large Language Models [73.8]
PDDLドメインを考慮し、GPT-4を用いてPythonプログラムを合成する。 7つのPDDLドメインでこのアプローチを評価し、4つのアブレーションと4つのベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:48:20 GMT)
ML-SUPERB: Multilingual Speech Universal PERformance Benchmark [73.7]
音声処理Universal PERformance Benchmark (SUPERB) は、音声処理タスクにおける自己監督学習(SSL)モデルの性能をベンチマークするためのリーダーボードである。本稿では,言語認識と言語識別の両方を考慮した多言語SUPERBを提案する。 SUPERBベンチマークと同様、音声SSLモデルはFBANKよりも性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:01:27 GMT)
Selecting Learnable Training Samples is All DETRs Need in Crowded Pedestrian Detection [73.0]
混雑した歩行者検出では, サンプル選択法が不適切であるため, DETRの性能は相変わらず不満足である。制約誘導ラベル割り当てスキーム(CGLA)からなる群集歩行者のサンプル選択を提案する。実験の結果,提案したSSCPは推論のオーバーヘッドを発生させることなく,ベースラインを効果的に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:28:01 GMT)
Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding [72.7]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成能力に優れた自然言語処理(NLP)を備えています。それらのパフォーマンスは、関連するデータへの限られた露出のために専門的な知識を必要とするドメイン固有のタスクに最適であるかもしれない。本稿では,LLMに関連知識にアクセスするための知識誘導モジュールを組み込んだ新しいPKGフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:14:08 GMT)
LLMScore: Unveiling the Power of Large Language Models in Text-to-Image Synthesis Evaluation [72.3]
既存のテキスト対画像合成の自動評価は、画像とテキストのマッチングスコアしか提供できない。マルチグラニュラリティ合成による評価スコアを提供する新しいフレームワークであるLLMScoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:57:57 GMT)
On the Intersection of Context-Free and Regular Languages [71.6]
我々はBar-Hillel構造を一般化し、$varepsilon$-arcsで有限状態オートマトンを扱う。我々の構成が入力オートマトンと文法の両方の構造を符号化し、元の構成のサイズを維持した文法につながることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:57:42 GMT)
ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimited Modalities [71.2]
ONE-PEACEは、4Bパラメータを持つ高モデルで、視覚、オーディオ、言語モダリティ間の表現をシームレスに整列し統合することができる。 ONE-PEACEのアーキテクチャは、モダリティアダプタ、共有自己アテンション層、およびモダリティFFNからなる。スケーラビリティに優しいアーキテクチャと事前トレーニングタスクにより、ONE-PEACEは無制限のモダリティに拡張する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:59:06 GMT)
Comparing Biases and the Impact of Multilingual Training across Multiple Languages [70.8]
ダウンストリーム感情分析タスクにおいて,イタリア語,中国語,英語,ヘブライ語,スペイン語のバイアス分析を行う。我々は、既存の感情バイアスのテンプレートを、人種、宗教、国籍、性別の4つの属性で、イタリア語、中国語、ヘブライ語、スペイン語に適応させる。以上の結果から,各言語の文化に支配的な集団の嗜好など,バイアス表現の類似性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:15:07 GMT)
Simple Tests of Quantumness Also Certify Qubits [70.0]
量子性の検定は、古典的検証者が証明者が古典的でないことを(のみ)証明できるプロトコルである。我々は、あるテンプレートに従う量子性のテストを行い、(Kalai et al., 2022)のような最近の提案を捉えた。すなわち、同じプロトコルは、証明可能なランダム性や古典的な量子計算のデリゲートといったアプリケーションの中心にあるビルディングブロックであるqubitの認定に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:50:51 GMT)
"I'm fully who I am": Towards Centering Transgender and Non-Binary Voices to Measure Biases in Open Language Generation [69.3]
トランスジェンダーとノンバイナリ(TGNB)の個人は、日常生活から差別や排除を不当に経験している。我々は、オープン言語生成(OLG)において、TGNB人による疎外化を取り巻く社会的現実がいかに貢献し、持続するかを評価する。我々は,TGNB指向のコミュニティ内で,現実のテキストからキュレートされたテンプレートベースのテキストからなるTANGOデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:50:23 GMT)
MILO: Model-Agnostic Subset Selection Framework for Efficient Model Training and Tuning [68.1]
モデル学習からサブセット選択を分離するモデルに依存しないサブセット選択フレームワークMILOを提案する。実験結果から、MILOはモデルを3ドル(約3,300円)でトレーニングし、ハイパーパラメータを20ドル(約2,300円)でチューニングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:36:25 GMT)
Tight Cram\'{e}r-Rao type bounds for multiparameter quantum metrology through conic programming [68.0]
最適な精度で不整合パラメータを推定できる実用的な測定戦略が最重要である。ここでは、最適精度で非相関な測定方法を見つけるための具体的な方法を示す。従来の計算可能境界と最終的な精度境界との間には厳密なギャップがあることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:08:01 GMT)
Adaptive Riemannian Metrics on SPD Manifolds [67.5]
対称正定値行列(SPD)は、データの構造的相関を符号化する本質的な能力のため、機械学習において広く注目を集めている。既存の固定計量テンソルは、SPD行列学習、特にSPDニューラルネットワークの準最適性能をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:09:34 GMT)
Learning Differentially Private Probabilistic Models for Privacy-Preserving Image Generation [67.5]
差分プライバシー保証付き高解像度画像を生成するために,差分プライベート確率モデルの学習を提案する。我々のアプローチは、目立った視覚的品質とデータユーティリティで256x256までの画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:51:17 GMT)
Towards an Accurate and Secure Detector against Adversarial Perturbations [67.0]
敵の摂動に対するディープニューラルネットワークの脆弱性は、コンピュータビジョンコミュニティで広く認識されている。現在のアルゴリズムは、通常、自然・人工データの識別的分解を通じて、敵対的なパターンを検出する。本研究では,秘密鍵を用いた空間周波数判別分解に基づく,高精度かつセキュアな対向検波器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:18:59 GMT)
Weakly-Supervised Visual-Textual Grounding with Semantic Prior Refinement [66.6]
画像-文ペアのみを用いて、弱い教師付き視覚-テクスチュアルグラウンドは、各エンティティの言及の領域-フレーズ対応を学習することを目的としている。本稿では,2つの主モジュールの出力を組み合わせて予測を行うセマンティック・プライオリファインメント・モデル(SPRM)を提案する。このアプローチでは、Flickr30k EntitiesとReferItの2つの一般的なデータセットに対する最先端の結果が9.6%の絶対的な改善で示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:25:07 GMT)
Tram: A Token-level Retrieval-augmented Mechanism for Source Code Summarization [65.5]
新たなトレンドは、ニューラルモデルと外部知識を組み合わせることだ。本稿では,バニラニューラルネットワークがより優れたコード要約を生成するのを支援するために,デコーダ側のトークンレベル検索強化機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:02:04 GMT)
H2RBox-v2: Incorporating Symmetry for Boosting Horizontal Box Supervised Oriented Object Detection [65.4]
本稿では,H2RBox-v2を提案する。我々の知る限り、H2RBox-v2は指向オブジェクト検出のための最初の対称性を意識した自己監督パラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:35:10 GMT)
Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions with Large Language Model [63.7]
Instruct2Actは、ロボット操作タスクのシーケンシャルアクションにマルチモーダル命令をマッピングするフレームワークである。我々のアプローチは、様々な命令のモダリティや入力タイプを調節する上で、調整可能で柔軟なものである。我々のゼロショット法は、いくつかのタスクにおいて、最先端の学習ベースのポリシーよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:59:49 GMT)
Unified Model Learning for Various Neural Machine Translation [63.3]
既存の機械翻訳(NMT)研究は主にデータセット固有のモデルの開発に焦点を当てている。我々は,NMT(UMLNMT)のための統一モデル学習モデル(Unified Model Learning for NMT)を提案する。 OurNMTは、データセット固有のモデルよりも大幅に改善され、モデルデプロイメントコストが大幅に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:53:14 GMT)
LoViT: Long Video Transformer for Surgical Phase Recognition [59.1]
短時間・長期の時間情報を融合する2段階のLong Video Transformer(LoViT)を提案する。このアプローチは、Colec80とAutoLaparoデータセットの最先端メソッドを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:42:44 GMT)
Parameter-Efficient Learning for Text-to-Speech Accent Adaptation [58.4]
本稿では、テキスト音声(TTS)のための低リソースアクセント適応を開発するためのパラメータ効率学習(PEL)を提案する。冷凍前訓練TSモデルからの資源効率適応は、元のトレーニング可能なパラメータの1.2%から0.8%しか使用していない。実験結果から,提案手法はパラメータ効率の高いデコーダの微調整により,自然度と競合できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:02:59 GMT)
VideoFactory: Swap Attention in Spatiotemporal Diffusions for Text-to-Video Generation [58.0]
VideoFactoryはハイデフィニション(1376x768)、ワイドスクリーン(16:9)の動画を透かしなしで制作できる。本研究では,空間的知覚と時間的知覚の相互作用を強化する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:06:15 GMT)
Controllable Mind Visual Diffusion Model [57.9]
脳信号の可視化は、人間の視覚システムとコンピュータビジョンモデルの間の重要なインターフェースとして機能する活発な研究領域として登場した。我々は、制御可能なマインドビジュアルモデル拡散(CMVDM)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 CMVDMは属性アライメントとアシスタントネットワークを用いてfMRIデータから意味情報とシルエット情報を抽出する。そして、制御モデルを利用して抽出した情報を画像合成に活用し、セマンティクスやシルエットの観点から視覚刺激によく似た画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:16:54 GMT)
Ultra-High Resolution Segmentation with Ultra-Rich Context: A Novel Benchmark [57.6]
URURデータセットには、サイズ5,120x5,120の3,008枚の画像、63都市からの幅広い複雑なシーン、豊富なコンテキストが含まれている。また、UHRセグメンテーションのためのより効率的で効果的なフレームワークであるWSDNetを、特に超リッチなコンテキストで提案する。いくつかのUHRデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:54:13 GMT)
PeerDA: Data Augmentation via Modeling Peer Relation for Span Identification Tasks [57.5]
Span Identificationは、テキスト入力から特定のテキストスパンを識別し、それらを事前に定義されたカテゴリに分類することを目的としている。本論文は,2つのスパンが同一カテゴリのインスタンスであり,類似した特徴を持つことを示す,ピア(PR)関係を初めて探求する。 PR関係のスパンペアをトレーニング用拡張データとして用いるピアデータ拡張(PeerDA)手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:11:08 GMT)
A Unified Framework for Integrating Semantic Communication and AI-Generated Content in Metaverse [57.3]
統合セマンティックコミュニケーションとAI生成コンテンツ(ISGC)は近年多くの注目を集めている。 ISGCはユーザ入力から意味情報を転送し、デジタルコンテンツを生成し、Metaverse用のグラフィックをレンダリングする。最適化されたリソース割り当てのための統合ゲインを含む,ISGCの2つの主要なメリットをキャプチャする統合フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:02:36 GMT)
Expanding the Role of Affective Phenomena in Multimodal Interaction Research [57.1]
マルチモーダルインタラクション, 感情計算, 自然言語処理において, 選ばれたカンファレンスから16,000以上の論文を調査した。本論文では,感情関連論文910を同定し,情緒現象の役割について分析した。我々は、人間の社会的行動や認知状態の機械的理解を高めるために、AIシステムによって感情と感情の予測がどのように使用されるかについて、限られた研究結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:08:39 GMT)
Multi-spectral Class Center Network for Face Manipulation Detection and Localization [57.0]
本稿では、ピクセルレベルのアノテーションを導入してFaceForensics++データセットを再構築し、改ざんした領域をローカライズするための広範なベンチマークを構築する。次に,顔の操作検出と局所化のために,MSCCNet(Multi-Spectral Class Center Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:09:20 GMT)
When Search Meets Recommendation: Learning Disentangled Search Representation for Recommendation [57.0]
シークエンシャルレコメンデーション(SESRec)のための検索強化フレームワークを提案する。 SESRec は、S&R の振る舞いにおいて類似および異種表現を分離する。産業用と公共用両方のデータセットの実験では、SESRecが最先端のモデルより一貫して優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:04:50 GMT)
CLUSTSEG: Clustering for Universal Segmentation [56.6]
CLUSTSEGは画像セグメンテーションのための一般的なトランスフォーマーベースのフレームワークである。これは、統合されたニューラルクラスタリングスキームを通じて、異なるイメージセグメンテーションタスク(スーパーピクセル、セマンティック、インスタンス、パノプティクス)に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:34:53 GMT)
RMSSinger: Realistic-Music-Score based Singing Voice Synthesis [56.5]
RMS-SVSは、異なる音符タイプでリアル音楽のスコアを与えられた高品質な歌声を生成することを目的としている。 RMS-SVS方式であるRMSSingerを提案する。 RMSSingerでは,時間を要する音素の持続時間アノテーションと複雑な音素レベルのメルノートアライメントを避けるために,単語レベルのモデリングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:57:51 GMT)
Slowly decaying zero mode in a weakly non-integrable boundary impurity model [55.4]
この研究は不純物モデル(TFIMは境界積分可能性の破断相互作用によって摂動される)を考える。十分に大きな横磁場に対して、TFIMの秩序相ではゼロモードは崩壊する。崩壊のおもちゃモデルがクリロフ空間で構築され、フェルミの黄金律がこのおもちゃモデルからどのように回収されるかが強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:18:13 GMT)
Query Performance Prediction: From Ad-hoc to Conversational Search [55.4]
クエリパフォーマンス予測(QPP)は、情報検索における中核的なタスクである。アドホック検索におけるQPPの有効性と有用性について検討した。その可能性にもかかわらず、会話検索のためのQPPはほとんど研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:37:01 GMT)
Robust and efficient verification of measurement-based quantum computation [54.9]
本稿では,ブラインド計測に基づく量子計算の信頼性と効率性を検証するためのプロトコルを提案する。我々のプロトコルは局所的なパウリ測定しか必要とせず、現在の技術で容易に実現できる。特に,本プロトコルは,スケーリングの振る舞いを重要度で指数関数的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:24:45 GMT)
Structural Pruning for Diffusion Models [54.9]
Diff-Pruningは、既存のものから軽量拡散モデルの学習に適した効率的な圧縮手法である。我々の経験的評価は,提案手法の2つの利点を浮き彫りにしている。 FLOPを10%から20%程度減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:38:21 GMT)
SimOAP: Improve Coherence and Consistency in Persona-based Dialogue Generation via Over-sampling and Post-evaluation [54.7]
大規模コーパスで訓練された言語モデルは、オープンドメイン対話において驚くほど流動的な結果を生み出すことができる。ペルソナに基づく対話生成タスクでは、一貫性と一貫性が言語モデルにとって大きな課題である。オーバーサンプリングとポスト評価という2段階のSimOAP戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:23:00 GMT)
BERM: Training the Balanced and Extractable Representation for Matching to Improve Generalization Ability of Dense Retrieval [54.7]
本稿では,BERMと呼ばれるマッチング信号の取得により,高密度検索の一般化を改善する手法を提案する。センス検索は、ドメイン内のラベル付きデータセットでトレーニングされた場合、第1段階の検索プロセスにおいて有望であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:43:09 GMT)
Riemannian Multiclass Logistics Regression for SPD Neural Networks [54.4]
対称正定値行列(SPD)を学習するためのディープニューラルネットワークは、機械学習において注目を集めている。既存のSPDネットワークの多くは、固有分類器ではなく、近似空間上の伝統的なユークリッド分類器を使用している。双曲型ニューラルネットワーク(HNN)の成功に触発されて,SPDネットワークのためのリーマン型マルチクラスロジスティクスレグレッション(RMLR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:12:22 GMT)
AugESC: Dialogue Augmentation with Large Language Models for Emotional Support Conversation [54.3]
クラウドソースによる対話コーパスは通常、データキュレーションのコストがかかるため、スケールやトピックのカバレッジが制限される。本研究では,感情支援会話(ESC)における対話強化のための大規模言語モデルを活用する。クラウドソースされたESConvコーパスのスケールとトピックカバレッジを大きく拡張した,ESCタスク用の拡張データセットであるAugESCを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:25:49 GMT)
AutoTriggER: Label-Efficient and Robust Named Entity Recognition with Auxiliary Trigger Extraction [54.2]
我々は,エンティティトリガの自動生成と活用によるNER性能向上のための新しいフレームワークを提案する。筆者らのフレームワークは,ポストホックな説明を活用して合理的な知識を生成し,埋め込み手法を用いてモデルの事前知識を強化する。 AutoTriggERは強力なラベル効率を示し、目に見えないエンティティを一般化し、RoBERTa-CRFベースラインを平均0.5F1ポイント上回る性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:04:10 GMT)
Learning In-context Learning for Named Entity Recognition [54.0]
実世界のアプリケーションにおける名前付きエンティティ認識は、エンティティタイプの多様性、新しいエンティティタイプの出現、高品質なアノテーションの欠如に悩まされている。本稿では,PLMにテキスト内NER機能を効果的に注入可能な,テキスト内学習に基づくNERアプローチを提案する。提案手法は,テキスト内NER能力をPLMに効果的に注入し,PLM+fine-tuningよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:31:34 GMT)
Re-thinking Data Availablity Attacks Against Deep Neural Networks [53.6]
本稿では、未学習例の概念を再検討し、既存のロバストな誤り最小化ノイズが不正確な最適化目標であることを示す。本稿では,計算時間要件の低減による保護性能の向上を図った新しい最適化パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:03:51 GMT)
Improving Recommendation System Serendipity Through Lexicase Selection [53.6]
本稿では,レコメンデーションシステムにおけるエコーチャンバーとホモフィリーの存在を測定するための新しいセレンディピティー指標を提案する。そこで我々は,レキシケース選択と呼ばれる親選択アルゴリズムを採用することにより,よく知られたレコメンデーション手法の多様性保存性の向上を試みる。以上の結果から,レキシケースの選択とランキングの混合は,パーソナライゼーション,カバレッジ,セレンディピティー・ベンチマークにおいて,純粋にランク付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:37:38 GMT)
DC-MBR: Distributional Cooling for Minimum Bayesian Risk Decoding [53.3]
最小ベイズリスク復号(MBR)は、ニューラルネットワーク翻訳において有望な復号アルゴリズムとして現れる。ラベルの平滑化はビームサーチによる良好な改善と各種タスクの汎用性の向上をもたらすため,MBRはラベルの平滑化に優れる。トークンレベルの分布とシーケンスレベルの分布にラベルスムージングの不整合が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:06:50 GMT)
OpenShape: Scaling Up 3D Shape Representation Towards Open-World Understanding [53.2]
我々は,テキスト,画像,点雲のマルチモーダルな共同表現を学習するOpenShapeを紹介する。複数の3Dデータセットをアンサンブルすることで、トレーニングデータをスケールアップし、ノイズの多いテキスト記述を自動的にフィルタリングし、強化するためのいくつかの戦略を提案する。ゼロショット3D分類ベンチマークでOpenShapeを評価し,オープンワールド認識の優れた能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:07:19 GMT)
Semantically Aligned Task Decomposition in Multi-Agent Reinforcement Learning [53.1]
我々は,MARL(SAMA)における意味的アライズされたタスク分解という,新しい「不整合」意思決定手法を提案する。 SAMAは、潜在的な目標を示唆し、適切な目標分解とサブゴールアロケーションを提供するとともに、自己回帰に基づくリプランニングを提供する、チェーン・オブ・シントによる事前訓練された言語モデルを促進する。 SAMAは, 最先端のASG法と比較して, 試料効率に有意な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:37:54 GMT)
UNFUSED: UNsupervised Finetuning Using SElf supervised Distillation [53.1]
音声分類に自己教師付き学習を活用する新しい手法UnFuSeDを提案する。エンコーダを用いて、実際の微調整ステップの前に、教師なしの微調整のための擬似ラベルを生成する。 UnFuSeDはLAPEベンチマークで最先端の結果を達成し、すべてのベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:28:01 GMT)
SLICER: Learning universal audio representations using low-resource self-supervised pre-training [53.1]
ラベルなし音声データに事前学習エンコーダを組み込むための自己指導型学習手法を提案する。我々の主な目的は、多種多様な音声および非音声タスクにまたがる一般化が可能な音声表現を学習することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:31:48 GMT)
MAST: Multiscale Audio Spectrogram Transformers [53.1]
音声分類のためのマルチスケール音声スペクトログラム変換器(MAST)について,マルチスケール特徴階層の概念をAST(Audio Spectrogram Transformer)に適用した。実際に、MASTはLAPEベンチマークの8つの音声および非音声タスクで平均3.4%の精度でASTを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:35:55 GMT)
Inspecting the Geographical Representativeness of Images from Text-to-Image Models [52.8]
本研究では,27カ国540人の参加者からなるクラウドソーシング調査を用いて,生成された画像の地理的代表性を測定した。国名のない故意に特定されていない入力に対して、生成された画像は、主にアメリカの周囲を反映しており、その後インドが続く。多くの国でのスコアは依然として低いままで、将来のモデルがより地理的に包括的である必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:08:11 GMT)
BioAug: Conditional Generation based Data Augmentation for Low-Resource Biomedical NER [52.8]
低リソースBioNERのための新しいデータ拡張フレームワークであるBioAugを紹介する。 BioAugは、選択的マスキングと知識増強に基づく新しいテキスト再構築タスクを解決するために訓練されている。 5つのベンチマークBioNERデータセットに対するBioAugの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:04:38 GMT)
Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data [52.8]
ニューラルネットワークを用いた位相分解波面再構成のための新しい手法を提案する。提案手法は,一次元格子を用いた合成的かつ高精度な訓練データを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:30:26 GMT)
Deep Temporal Graph Clustering [52.6]
本稿では,深部グラフクラスタリングのための一般的なフレームワークを提案する。ディープクラスタリング手法を調整し、時間グラフの相互作用シーケンスに基づくバッチ処理パターンに適合する。我々のフレームワークは、既存の時間グラフ学習手法の性能を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:17:50 GMT)
Assessor360: Multi-sequence Network for Blind Omnidirectional Image Quality Assessment [50.8]
Blind Omnidirectional Image Quality Assessment (BOIQA)は、全方位画像(ODI)の人間の知覚品質を客観的に評価することを目的としている。 ODIの品質評価は、既存のBOIQAパイプラインがオブザーバのブラウジングプロセスのモデリングを欠いているという事実によって著しく妨げられている。 Assessor360と呼ばれるBOIQAのための新しいマルチシーケンスネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:55:28 GMT)
Towards Generalizable Data Protection With Transferable Unlearnable Examples [50.6]
本稿では、転送不可能な例を生成することによって、新しい一般化可能なデータ保護手法を提案する。私たちの知る限りでは、これはデータ分散の観点からデータのプライバシを調べる最初のソリューションです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:17:01 GMT)
Seq-HGNN: Learning Sequential Node Representation on Heterogeneous Graph [50.3]
本稿では,シーケンシャルノード表現,すなわちSeq-HGNNを用いた新しい異種グラフニューラルネットワークを提案する。 Heterogeneous Graph Benchmark (HGB) と Open Graph Benchmark (OGB) の4つの広く使われているデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:27:18 GMT)
Incremental Causal Graph Learning for Online Unsupervised Root Cause Analysis [49.9]
ルート原因分析(RCA)は、システム監視データを分析することにより、システム障害/障害の根本原因を特定することができる。従来の研究は主にオフラインのRCAアルゴリズムの開発に重点を置いており、しばしば手動でRCAプロセスを開始する必要がある。我々は、RCAプロセスを自動的に起動し、RCAモデルを漸進的に更新できる新しいオンラインRCAフレームワークであるCORALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:27:48 GMT)
3D Registration with Maximal Cliques [49.4]
最大傾斜角(MAC)を用いた3次元登録法を提案する。重要な洞察は、以前の最大斜めの制約を緩めることである。 U3M, 3DMatch, 3DLoMatch, KITTIの実験によりMACは登録精度を効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:15:44 GMT)
A privacy-preserving publicly verifiable quantum random number generator [48.8]
本稿では,ランダムビットのプライバシを損なうことなく,第三者が統計的テストを行うことのできる絡み合いベースのプロトコルの実装について報告する。コンピューティングパワーの制限は、エンドユーザーによるそのような検証の能力を制限する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:13:48 GMT)
Learning Correspondence Uncertainty via Differentiable Nonlinear Least Squares [47.8]
特徴対応から相対ポーズ推定を行う際の不確実性を考慮した,微分可能な非線形最小二乗フレームワークを提案する。我々は、KITTIおよびEuRoC実世界のデータセットと同様に、我々の合成に対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:35:23 GMT)
Vision-Language Pre-training with Object Contrastive Learning for 3D Scene Understanding [47.5]
3次元視覚言語下流タスクを柔軟に伝達するために,視覚言語事前学習フレームワークを提案する。本稿では,セマンティック3次元シーン理解における3つの共通課題について検討し,事前学習モデルに対する重要な洞察を導出する。実験は3つの3次元視覚言語タスクにおけるフレームワークの優れた性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:25:40 GMT)
Counterfactual Debiasing for Generating Factually Consistent Text Summaries [46.9]
我々は,抽象的なテキスト要約のための因果グラフを構築し,事実的矛盾の本質的な原因を同定する。本稿では,これらのバイアスの因果的影響を,非現実的推定によって緩和する,CoFactSumという脱バイアスフレームワークを提案する。広く使われている2つの要約データセットの実験は、CoFactSumの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:15:45 GMT)
DisenBooth: Identity-Preserving Disentangled Tuning for Subject-Driven Text-to-Image Generation [46.7]
主観駆動型テキスト・ツー・イメージ生成のためのID保存型アンタングル型チューニングフレームワークであるDisenBoothを提案する。提案するフレームワークは,ID保存埋め込みを用いた主観的テキスト・画像生成のベースラインモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:36:08 GMT)
ALIM: Adjusting Label Importance Mechanism for Noisy Partial Label Learning [46.5]
雑音部分ラベル学習は、弱教師付き学習の重要な分野である。既存の研究のほとんどは、ノイズのあるサンプルを検出し、各ノイズのあるサンプルの基幹構造を推定しようと試みている。我々は,ALIM(Adjusting Labeling Mechanism)と呼ばれる,理論的な保証を伴う雑音に対する新しい枠組みを提案する。これは、初期候補セットとモデル出力をトレードオフすることで、検出エラーの負の影響を低減することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:07:54 GMT)
Cross-modality Data Augmentation for End-to-End Sign Language Translation [46.4]
エンドツーエンド手話翻訳(SLT)は、手話動画を中間表現なしで直接音声言語テキストに変換することを目的としている。本稿では,強力な光沢からテキストへの翻訳機能をエンドツーエンドの手話翻訳に変換するための,新しいクロスモダリティデータ拡張(XmDA)フレームワークを提案する。 XmDAは、クロスモダリティ混合とクロスモダリティ知識蒸留という2つの重要な構成要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:34:18 GMT)
Bayesian Reparameterization of Reward-Conditioned Reinforcement Learning with Energy-based Models [46.2]
現在の報酬条件強化学習アプローチは基本的に限定的であることを示す。ベイズの定理に触発されたRCRLの帰納バイアスの新たな組を提案する。 BR-RCRL は Gym-Mujoco および Atari のオフライン RL ベンチマークで最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:23:08 GMT)
Multi-resolution Spatiotemporal Enhanced Transformer Denoising with Functional Diffusive GANs for Constructing Brain Effective Connectivity in MCI analysis [46.0]
効果的な接続性は、脳領域間の因果パターンを記述することができる。これらのパターンは、病態のメカニズムを明らかにし、早期診断と認知疾患に対する効果的な薬物開発を促進する可能性がある。本稿では,機能的磁気共鳴画像(fMRI)を軽度認知障害(MCI)解析に有効な接続性に変換するために,新しいマルチレゾリューションStemporal Enhanced Transformer Denoising Networkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:54:56 GMT)
MonoTDP: Twin Depth Perception for Monocular 3D Object Detection in Adverse Scenes [46.0]
本論文は,モノTDP(MonoTDP)と呼ばれる悪シーンにおける2つの深度を知覚するモノクル3次元検出モデルを提案する。まず、制御不能な気象条件を扱うモデルを支援するための適応学習戦略を導入し、様々な劣化要因による劣化を著しく抑制する。そこで本研究では, シーン深度と物体深度を同時に推定する新たな2つの深度認識モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:42:02 GMT)
Causal Document-Grounded Dialogue Pre-training [45.9]
百万レベルのDocGD事前学習コーパスを構築するための因果完全データセット構築戦略を提案する。 3つのベンチマークデータセットの実験により、我々の因果前トレーニングは、完全な教師付き、低リソース、少数ショット、ゼロショット設定の下で、かなり、一貫した改善を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:39:25 GMT)
GETMusic: Generating Any Music Tracks with a Unified Representation and Diffusion Framework [45.9]
シンボリック・ミュージック・ジェネレーションは、スクラッチからターゲットのインストゥルメンタル・トラックを生成したり、ユーザーが提供するソース・トラックに基づいて音符を作成することを目的としている。本稿では、GETScoreという新しい音楽表現を含むGETMusicという統一表現・拡散フレームワークを提案する。 6曲の楽器トラックを含む音楽生成実験を行い,合計665曲を合成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:53:23 GMT)
VRA: Variational Rectified Activation for Out-of-distribution Detection [45.8]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンな世界で信頼性の高い機械学習システムを構築する上で重要である。 ReActはモデル過信に対処する典型的な効果的な手法であり、高いアクティベーションを減らし、流通とOODのギャップを増大させる。本稿では,これらの抑制と増幅操作を一括関数を用いてシミュレートする「変分整定活性化(VRA)'」という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:05:22 GMT)
A Comparative Study on E-Branchformer vs Conformer in Speech Recognition, Translation, and Understanding Tasks [45.0]
Conformerは畳み込み拡張トランスフォーマーであり、音声処理のためのデファクトエンコーダアーキテクチャとなっている。最近、E-Branchformerと呼ばれる新しいエンコーダが、ASRベンチマークでConformerを上回っている。この研究は、E-Branchformer と Conformer を比較し、様々なタイプのエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:00:48 GMT)
Federated Recommendation with Additive Personalization [44.3]
付加的パーソナライゼーション(FedRAP)を用いたフェデレーションレコメンデーションを提案する。 FedRAPは、FLを介してアイテムのグローバルなビューと、各ユーザのローカルなパーソナライズされたビューを学習する。複数のベンチマークでFL設定で最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:29:40 GMT)
Optimal No-regret Learning in Repeated First-price Auctions [44.1]
オンライン学習を反復した初価オークションで研究する。我々は,ほぼ最適の$widetildeO(sqrtT)$ regret boundを達成するための最初の学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:55:39 GMT)
Smoothing the Landscape Boosts the Signal for SGD: Optimal Sample Complexity for Learning Single Index Models [43.8]
1つのインデックスモデル $sigma(wstar cdot x)$ を、$d$次元の等方的ガウス分布に関して学習するタスクに焦点を当てる。スムーズな損失のオンラインSGDは、$n gtrsim dkstar/2$サンプルで$wstar$を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:10:11 GMT)
Multilingual Event Extraction from Historical Newspaper Adverts [43.0]
本稿では,歴史文献の新たな領域からのイベント抽出の課題について述べる。我々は,近代植民地時代の新聞広告からなる,英語,フランス語,オランダ語に新しい多言語データセットを導入する。注記データが少ない場合でも,問題を抽出的QAタスクとして定式化することにより,驚くほど優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:40:41 GMT)
Less Can Be More: Unsupervised Graph Pruning for Large-scale Dynamic Graphs [42.9]
動的グラフ上での教師なしグラフプルーニングの問題を提案し,検討する。提案するSTEPフレームワークは,入力動的グラフから潜在的に冗長なエッジを取り除くことを学習する。実世界の3つのデータセットに対する我々の結果は、GNNの有効性、堅牢性、効率性を改善する利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:23:53 GMT)
Accurate and Reliable Confidence Estimation Based on Non-Autoregressive End-to-End Speech Recognition System [42.6]
従来のエンドツーエンド(E2E)ベースの信頼度推定モデル(CEM)は、入力書き起こしと等しい長さのスコアシーケンスを予測する。本稿では,新しい非自己回帰型E2E ASRモデル - Paraformer に基づく正確かつ信頼性の高い信頼度推定を実現するために,CIF-Aligned confidence Estimation Model (CA-CEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:34:50 GMT)
Modulating Pretrained Diffusion Models for Multimodal Image Synthesis [42.1]
マルチモーダルコンディショニングモジュール(MCM)は、サンプリング中に拡散ネットワークの予測を変調するために訓練される。 MCMは、画像の空間的レイアウトに対するユーザ制御を可能にし、画像生成プロセスに対するコントロールを増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:30:48 GMT)
Whisper-KDQ: A Lightweight Whisper via Guided Knowledge Distillation and Quantization for Efficient ASR [41.9]
Whisperのような事前訓練された音声認識モデルでは、音声認識タスクの性能が大幅に向上した。予測を高速化し,性能を維持しながらモデルサイズの削減を図るため,大規模な事前学習モデルWhisperのための新しい知識蒸留と定量化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:00:09 GMT)
Take a Break in the Middle: Investigating Subgoals towards Hierarchical Script Generation [41.8]
目標指向のスクリプト生成は、与えられた目標を達成するためのステップのリストを生成する新しいタスクである。本稿では,認知理論の観点からタスクを拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:10:06 GMT)
Adjusting Logit in Gaussian Form for Long-Tailed Visual Recognition [41.4]
特徴量の観点から、長い尾の視覚認識の問題について検討する。 2つの新しいロジット調整法が提案され,計算オーバーヘッドの少ないモデル性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:06:06 GMT)
Unsupervised Pansharpening via Low-rank Diffusion Model [41.0]
パンシャーペニング(英: Pansharpening)は、高分解能パンクロマトグラフィー(PAN)画像と低分解能マルチスペクトル(LRMS)画像を融合する過程である。既存のディープラーニングベースのパンシャーピング手法のほとんどは、一般化能力が乏しい。本稿では,拡散モデルと低ランク行列分解法を組み合わせることにより,教師なしパンシュハーペン法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:38:29 GMT)
Universal Domain Adaptation from Foundation Models [40.9]
基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。基礎モデルでは,ソースデータだけでモデルをトレーニングするベースライン手法の性能が大幅に向上することを示す。提案手法は,CLIPモデル上での極めて単純なデータ蒸留手法であり,UniDAベンチマーク全体のベースラインに対する一貫した改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:28:29 GMT)
Taxonomy Completion with Probabilistic Scorer via Box Embedding [40.7]
TaxBoxは、分類学の概念をボックス埋め込みにマッピングする、分類学の完成のための新しいフレームワークである。 TaxBoxは概念のアタッチメントと挿入のために2つの確率的スコアラを採用しており、擬似リーブを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:34:58 GMT)
DrugChat: Towards Enabling ChatGPT-Like Capabilities on Drug Molecule Graphs [40.6]
薬物分子グラフ上でChatGPTライクな機能を実現するための最初の試みは、プロトタイプシステムであるD薬チャットを開発することである。 DrugChatはChatGPTと同様の働きをする。ユーザーは複合分子グラフをアップロードし、この化合物について様々な質問をする。TarmChatは、これらの質問にマルチターンで対話的な方法で答える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:22:33 GMT)
Weakly-Supervised Concealed Object Segmentation with SAM-based Pseudo Labeling and Multi-scale Feature Grouping [40.1]
Wakly-Supervised Concealed Object (WSCOS) は、周囲の環境とうまく融合したオブジェクトを分割することを目的としている。内在的な類似性のため、背景から隠された物体を区別することは困難である。これら2つの課題に対処する新しいWSCOS手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:31:34 GMT)
Manifold-Aware Self-Training for Unsupervised Domain Adaptation on Regressing 6D Object Pose [40.0]
視覚的回帰における合成データと実データのドメインギャップは、グローバルな特徴アライメントと局所的な改善によって橋渡しされる。提案手法は明示的な自己教師付き多様体正規化を取り入れ,領域間の一貫した累積的対象依存性を明らかにする。暗黙的ニューラルファンクションを学習して、最も近いクラスビンへの相対的な方向と目標の距離を推定し、ターゲット分類予測を洗練することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:42:41 GMT)
DGPO: Discovering Multiple Strategies with Diversity-Guided Policy Optimization [40.0]
与えられたタスクを解決するための複数の戦略を探索するオンラインアルゴリズムを提案する。以前の作業とは異なり、単一の実行でトレーニングされた共有ポリシネットワークでこれを実現する。実験結果から,本手法は多種多様な強化学習課題における多様な戦略を効果的に発見できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:48:45 GMT)
Solving Quantum-Inspired Perfect Matching Problems via Tutte's Theorem-Based Hybrid Boolean Constraints [40.0]
量子コンピューティングで発生するハイブリッドブール制約の新しい応用について検討する。この問題は、エッジカラーグラフにおける制約付き完全マッチングに関連している。本稿では,ハイブリッド制約による制約マッチング問題の直接符号化が不十分であり,特殊な手法が依然として必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:46:09 GMT)
Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [39.6]
本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:58:27 GMT)
A Hierarchical Encoding-Decoding Scheme for Abstractive Multi-document Summarization [39.1]
事前訓練された言語モデル(PLM)は、抽象的な単一文書要約において素晴らしい成果を上げている。しかし、このような利点は、文書間の相互作用がより複雑である、ミューティ文書要約(MDS)に容易に拡張することはできない。本稿では,MDSタスクのマルチドキュメントインタラクションを容易にするために,PLMをより活用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:01:11 GMT)
SpeechGPT: Empowering Large Language Models with Intrinsic Cross-Modal Conversational Abilities [39.1]
SpeechGPTは、固有のクロスモーダルな会話能力を持つ大きな言語モデルである。我々は、モダリティ適応事前訓練、クロスモーダル命令微調整、チェーン・オブ・モダリティ命令微調整を含む3段階の訓練戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:23:25 GMT)
Provable Multi-instance Deep AUC Maximization with Stochastic Pooling [39.0]
本稿では,マルチインスタンス学習(MIL)における深層AUC(DAM)の新たな応用について考察する。単一のクラスラベルは、インスタンスのバッグに割り当てられる(例えば、患者のためのスキャンの複数の2Dスライスなど)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:01:45 GMT)
Going Denser with Open-Vocabulary Part Segmentation [38.4]
開語彙オブジェクトとその部分セグメンテーションの両方を予測することができる検出器を提案する。まず、部分レベル、オブジェクトレベル、画像レベルのデータのジョイント上で検出器を訓練し、言語と画像間の多粒度アライメントを構築する。第二に、新しいオブジェクトを、ベースオブジェクトとの密接なセマンティック対応によって、そのパーツにパースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:59:10 GMT)
ProgSG: Cross-Modality Representation Learning for Programs in Electronic Design Automation [38.0]
高レベル合成(HLS)により、開発者はCとC++のソフトウェアコード形式で高レベルな記述をコンパイルできる。 HLSツールは相変わらず、プラグマで表されるマイクロアーキテクチャの決定を必要とする。本稿では,ソースコードシーケンスのモダリティとグラフのモダリティを深く,きめ細かな方法で相互に相互作用させることができるProgSGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:44:18 GMT)
Use of Speech Impairment Severity for Dysarthric Speech Recognition [37.9]
本稿では, 難易度と話者識別性を両立させる新しい手法を提案する。 UASpeechの実験では、最先端のハイブリッドDNN、E2E Conformer、事前訓練されたWav2vec 2.0 ASRシステムに音声障害の重大度を組み込むことが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:42:59 GMT)
The Blessing of Heterogeneity in Federated Q-learning: Linear Speedup and Beyond [37.1]
本稿では,ローカルデータだけで訓練されたローカルQ推定値を周期的に集約することで,最適なQ関数を学習するフェデレーションQ-ラーニングについて考察する。フェデレートされたQ-ラーニングの同期型と非同期型の両方に対して,複雑性の保証を行う。本稿では,より頻繁に訪れる状態-作用対に重みを与える,新しい重要平均化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:18:59 GMT)
Feature-Balanced Loss for Long-Tailed Visual Recognition [37.0]
深層ニューラルネットワークは、トレーニングデータが長期化されている場合、しばしばパフォーマンス劣化に悩まされる。本稿では,特徴空間から長鎖問題に対処し,特徴バランス損失を提案する。複数の人気のあるロングテール認識ベンチマークの実験は、特徴バランスの取れた損失が最先端の手法と比較して優れた性能向上を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:30:22 GMT)
Subjective and Objective Quality Assessment for in-the-Wild Computer Graphics Images [36.8]
我々は6000のCGI(CGIQA-6k)からなる大規模CGIQAデータベースを構築した。本稿では, 歪みと美的品質表現を両立させて, 効果的な深層学習に基づくno-reference (NR) IQAモデルを提案する。実験の結果,提案手法は構築したCGIQA-6kデータベース上で,最先端のNR IQA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:19:16 GMT)
Prompting the Hidden Talent of Web-Scale Speech Models for Zero-Shot Task Generalization [36.3]
本稿では,最近提案されたWebスケール音声モデルのWhisperの創発的能力について検討する。タスク固有のプロンプトを、別の大規模モデルを活用するか、あるいはデフォルトのプロンプトで特別なトークンを操作するだけで設計する。実験の結果,提案手法は3つのゼロショットタスクで10%から45%向上し,SotAの教師付きモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:32:58 GMT)
Extracting Low-/High- Frequency Knowledge from Graph Neural Networks and Injecting it into MLPs: An Effective GNN-to-MLP Distillation Framework [36.2]
完全周波数GNN-to-MLP (FFG2M) 蒸留フレームワークを提案する。我々は、GNNが学んだ知識をスペクトル領域の低周波成分と高周波成分に分解する。既存のGNN-to-MLP蒸留における入水可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:57:06 GMT)
Prediction with Incomplete Data under Agnostic Mask Distribution Shift [35.9]
分布シフトが存在する場合,不完全なデータによる予測について検討する。我々は各マスクに対して、不変な最適予測器が存在するという観測を活用している。本稿では,StableMissと呼ばれる新しい予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:06:06 GMT)
PMC-VQA: Visual Instruction Tuning for Medical Visual Question Answering [35.6]
医用視覚質問応答(MedVQA)の問題点に焦点をあてる。本稿では,事前学習した視覚エンコーダの視覚情報を大規模言語モデルに整列させることにより,医用視覚理解のための生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:08:10 GMT)
Learning from Aggregated Data: Curated Bags versus Random Bags [35.4]
我々は、個々のラベルではなく、集約されたデータラベルで機械学習モデルをトレーニングする可能性を探る。キュレートしたバッグ設定では,性能の劣化を伴わずに勾配に基づく学習が可能であることを示す。ランダムなバッグ設定では、バッグのサイズと達成可能なエラー率との間のトレードオフがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:13:26 GMT)
A Survey on Time-Series Pre-Trained Models [35.0]
時系列マイニング (TSM) は, 実用化において大きな可能性を秘めている。大量のラベル付きデータに依存するディープラーニングモデルは、TSMにうまく活用されている。近年,事前学習モデルが時系列領域において徐々に注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:27:46 GMT)
FunASR: A Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit [34.7]
FunASRは、学術研究と産業応用のギャップを埋めるために設計されたオープンソースの音声認識ツールキットである。 FunASRは、大規模産業コーパスでトレーニングされたモデルと、それらをアプリケーションにデプロイする機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:45:09 GMT)
Preference or Intent? Double Disentangled Collaborative Filtering [34.6]
従来の協調フィルタリング手法では、意図と好みの要素は、通常モデリングプロセスで絡み合わされる。個人化されたレコメンデーションのための2次元表現学習手法であるDouble Disentangled Collaborative Filtering (DDCF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:13:41 GMT)
SODA: A Natural Language Processing Package to Extract Social Determinants of Health for Cancer Studies [34.2]
我々は,がん患者の健康決定因子(SDoH)を抽出するために,事前学習したトランスフォーマーモデルを用いたオープンソースパッケージSODA(Social DeterminAnts)の開発を目指している。 SDoHの分類と属性を同定し,一般がんコホートを用いたSDoHコーパスを開発した。 SDoHを抽出するために4つのトランスフォーマーベースNLPモデルを比較し,オピオイドを処方した患者のコホートとNLPモデルの一般化性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:39:20 GMT)
A Study on Transformer Configuration and Training Objective [33.7]
マスク付きオートエンコーダトレーニングにおいて,より深く狭いトランスフォーマー構成を用いるBambooを提案する。 ImageNetでは、そのような単純な構成変更により、再設計されたモデルは87.1%のトップ-1精度を達成する。言語タスクでは、再設計されたモデルがBERTより優れ、デフォルト設定は平均1.1ポイント向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:08:10 GMT)
Trading Syntax Trees for Wordpieces: Target-oriented Opinion Words Extraction with Wordpieces and Aspect Enhancement [33.7]
State-of-the-the-the-art target-oriented opinion word extract (TOWE)モデルは、通常、単語レベルで動作するBERTベースのテキストエンコーダを使用する。これらの手法は、GCN(Graph Convolutional Network)で限られたゲインを実現し、BERTワードピースの使用が困難である。この作業は、メソッドのアーキテクチャからGCNコンポーネントを完全に取り除き、BERTワードピースの構文木を交換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:22:00 GMT)
On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with General Function Approximation [33.6]
平均フィールド制御(MFC)と平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習の統計的効率を一般関数近似を用いて検討する。平均場モデルに基づくエルダー次元 (MBED) と呼ばれる新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:00:04 GMT)
Content-based Unrestricted Adversarial Attack [33.6]
本稿では,コンテンツベース非制限攻撃という新たな非制限攻撃フレームワークを提案する。自然像を表す低次元多様体を利用することで、像を多様体上に写像し、その逆方向に沿って最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:57:43 GMT)
Progressive Learning of 3D Reconstruction Network from 2D GAN Data [33.4]
本稿では,高品質なテクスチャ3Dモデルを単一画像から再構成する手法を提案する。提案手法は,高額なアノテーションを持つデータセット,マルチビュー画像とそのカメラパラメータに依存している。提案手法は,GAN生成したマルチビュー画像や,高価なアノテーションを付加した実画像において,従来の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:45:51 GMT)
Wide-Area Geolocalization with a Limited Field of View Camera [33.3]
GPSの補足または置換であるクロスビュージオローカライゼーションは、地上カメラから撮影した画像と衛星や航空機から撮影した画像とをマッチングすることにより、検索エリア内のエージェントをローカライズする。 ReWAGは、オドメトリーと90度のFOVカメラだけで、GPSを付加した環境で、移動体エージェントをグローバルにローカライズできるニューラルネットワークとパーティクルフィルタシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:41:01 GMT)
SpikeCP: Delay-Adaptive Reliable Spiking Neural Networks via Conformal Prediction [33.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、内部イベント駆動型ニューラルネットワークを通じて時系列データを処理する。入力シーケンス全体を処理すると、決定が生成される。本稿では,新しい遅延適応型SNNベースの推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:11:04 GMT)
Language Models Meet World Models: Embodied Experiences Enhance Language Models [33.2]
大規模言語モデル(LM)は、物理的環境における単純な推論と計画にしばしば苦労する。我々は、世界モデルでそれらを微調整することで、LMを強化する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:35:38 GMT)
TG-VQA: Ternary Game of Video Question Answering [33.2]
ビデオ質問応答は、その中のアライメントセマンティクスを推論することで、ビデオコンテンツに関する質問に答えることを目的としている。本研究では,特定のインタラクション戦略を持つ複数のプレイヤー間の複雑な関係をシミュレートするゲーム理論を革新的に活用する。具体的には,ビデオQA固有のインタラクション戦略を慎重に設計し,ラベルに重きを置くことなく,微粒な視覚言語アライメントラベルを数学的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:27:06 GMT)
Ranking-Enhanced Unsupervised Sentence Representation Learning [32.9]
文の意味は入力文と類似した最寄りの文によって決定されることを示す。本稿では,新しい教師なし文エンコーダRancEncoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:50:22 GMT)
Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT [32.6]
我々は,OpenAI の ChatGPT と ChatGPT によって強化された New Bing のプライバシー上の脅威について検討した。我々は、当社の主張を裏付ける広範な実験を行い、LLMのプライバシーへの影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:11:40 GMT)
Annotation-free Audio-Visual Segmentation [32.3]
本稿では,Audio-Visualタスクのための人工データを生成するためのスケーラブルでアノテーションのないパイプラインを提案する。既存の画像セグメンテーションとオーディオデータセットを利用して、カテゴリラベル、画像-マスクペア、オーディオサンプル間のリンクを描画する。このアーキテクチャにより、モデルは音声信号の誘導により、音を鳴らす物体を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:52:45 GMT)
Exploiting Biased Models to De-bias Text: A Gender-Fair Rewriting Model [32.2]
我々は、精巧な手作りのルールを必要とせずに、ドイツ語の書き直しモデルを訓練する。このモデルのアウトプットは、人間の評価研究で示されているように、ジェンダーフェアネスを増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:35:28 GMT)
Assessing Hidden Risks of LLMs: An Empirical Study on Robustness, Consistency, and Credibility [31.4]
我々は、ChatGPT、LLaMA、OPTを含む、主流の大規模言語モデル(LLM)に100万以上のクエリを実行します。入力が極端に汚染された場合でも、ChatGPTは正しい答えを得ることができる。そこで本研究では,LCMによる評価において,そのようなデータの有効性を大まかに決定する新たな指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:56:29 GMT)
Convergence Analysis of Over-the-Air FL with Compression and Power Control via Clipping [31.0]
通常のクリッピングに基づくAirFLの開発に2つの貢献をしている。まず、一般的なスムーズな学習目的に適用可能なAirFLClipの収束バウンダリを提供する。第2に,AirFL-Clip-Compを拡張して,Top-kスカラー化と線形圧縮を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:30:27 GMT)
Improving Toponym Resolution with Better Candidate Generation, Transformer-based Reranking, and Two-Stage Resolution [30.9]
ジオコーディング(Geocoding)は、テキスト中の位置参照を地理空間意味論を符号化する構造化データに変換するタスクである。我々はジオコーディングのための新しいアーキテクチャGeoNormを提案する。提案手法は,複数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） (Thu, 18 May 2023 21:52:48 GMT)
Diffusion-Based Speech Enhancement with Joint Generative and Predictive Decoders [30.8]
2つの拡散型音声強調モジュールを統合する統合システムを提案する。このシステムは生成情報と予測情報をエンコードし、生成情報と予測デコーダの両方を適用する。 Voice-Bankデータセットの実験では、拡散スコア推定は予測情報から恩恵を受け、デコーディングを高速化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:10:49 GMT)
Domain-Agnostic Molecular Generation with Self-feedback [30.7]
MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。 MolGenは1億以上の分子SELFIESを再構成することで、本質的な構造的および文法的な洞察を得る。 MolGenは、よく知られた分子生成ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:56:50 GMT)
CHBias: Bias Evaluation and Mitigation of Chinese Conversational Language Models [30.4]
中国語会話言語モデルのバイアス評価と緩和のための新しい中国語データセットCHBiasを導入する。我々は、CHBiasを用いて、CDial-GPTとEVA2.0の2つの中国語会話モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:58:30 GMT)
Lyapunov-Driven Deep Reinforcement Learning for Edge Inference Empowered by Reconfigurable Intelligent Surfaces [30.2]
本稿では,ワイヤレスエッジにおけるエネルギー効率,低レイテンシ,高精度な推論のための新しいアルゴリズムを提案する。本稿では,新しいデータを一連のデバイスで連続的に生成・収集し,動的キューシステムを通じて処理するシナリオについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:46:42 GMT)
Boost Vision Transformer with GPU-Friendly Sparsity and Quantization [30.0]
本稿では,GPUに親しみやすい2:4の微細構造空間と量子化を最大限に活用する圧縮方式を徹底的に設計する。実験結果によると、GPUSQ-ViT方式は、モデルサイズが6.4-12.7倍、FLOPが30.3-62倍のビジョントランスフォーマーモデルを減らし、最先端の圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:55:48 GMT)
Reinforcement Learning with History-Dependent Dynamic Contexts [29.8]
歴史に依存した環境のための新しい強化学習フレームワークである動的文脈マルコフ決定プロセス(DCMDP)を紹介する。本モデルでは,ロジスティックDCMDPに着目した特別事例を考察し,文脈遷移を決定するためにアグリゲーション関数を活用することにより,履歴長への指数的依存を断ち切る。理論的な結果に触発されたロジスティックDCMDPの実用的モデルベースアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:08:52 GMT)
Massively Parallel Reweighted Wake-Sleep [29.4]
Re-weighted wake-sleep (RWS) は、ベイズ推論を非常に一般的なモデルのクラスで実行するための機械学習手法である。近年の研究では、有効な重み付けに必要なサンプルの数は潜伏変数の数で指数関数的であることが示されている。標準の「グローバル」RWSよりも大幅に改善され、全関節から$K$のサンプルが引き出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:03:56 GMT)
XFormer: Fast and Accurate Monocular 3D Body Capture [29.4]
本稿では,モノクロ画像のみを入力とするコンシューマCPU上でのリアルタイム性能を実現する,新しいヒューマンメッシュ・モーションキャプチャ手法であるXFormerを提案する。 XFormerは(単一のCPUコア上では30fps以上)高速に動作します。 HRNetバックボーンにより、XFormerはHumm3.6および3DPWデータセット上で最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:45:26 GMT)
Adversarial Amendment is the Only Force Capable of Transforming an Enemy into a Friend [29.2]
敵対的攻撃は、誤解を招く行動のため、ニューラルネットワークに対する大きな脅威と見なされることが多い。本稿では, 敵攻撃を応用して, 正しい修正を行えば, ニューラルモデルを改善するという, 逆の視点を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:13:02 GMT)
Counterfactual Prediction Under Outcome Measurement Error [29.1]
本研究では、過去の意思決定方針から結果測定誤差、治療効果、選択バイアスによって導入されたモデル信頼性に対する交差脅威について検討する。我々は,これらの課題の複合効果を補正するリスク最小化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:52:09 GMT)
Self-supervised Neural Factor Analysis for Disentangling Utterance-level Speech Representations [29.1]
wav2vecやHuBERTのような自己教師付き学習(SSL)音声モデルは、音声認識における最先端の性能を実証している。この問題は,不整合表現の欠如と発話レベルの学習目標が原因である。我々のモデルは、SUPERBベンチマークの全ての発話レベル非意味タスクにおいて、ラベル付きデータのわずか20%で、現在の最高のモデルであるWavLMより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:22:09 GMT)
CLEME: Debiasing Multi-reference Evaluation for Grammatical Error Correction [28.6]
マルチ参照設定において文法誤り訂正(GEC)システムを評価するために,チャンクレベルマルチ参照評価(CLEME)を提案する。まず、CLEMEはソース、仮説、およびすべての参照の一貫性のあるバウンダリを持つチャンクシーケンスを構築し、一貫性のない編集バウンダリによるバイアスを取り除く。提案手法は,コーパスレベルの設定と文レベルの設定の両方において,複数の参照セット上で,既存の参照ベースGCC指標を一貫して,実質的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:57:17 GMT)
Large Language Models can be Guided to Evade AI-Generated Text Detection [28.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて例外的なパフォーマンスを示している。これらのモデルの潜在的な誤用に対処することが不可欠であり、これは盗作やスパムなどの有害な結果につながる可能性がある。そこで我々は,このようなプロンプトを自動生成する新しい代用型In-Context例最適化法(SICO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:03:25 GMT)
Data Redaction from Conditional Generative Models [28.3]
我々は、すでに訓練済みの条件生成モデルをポスト編集して、高い確率で、望ましくない内容をもたらすような条件を再現する方法について研究する。我々は,テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるリアクション・プロンプトと音声のリアクション・プロンプトについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:58:53 GMT)
Generalized Neural Closure Models with Interpretability [28.3]
我々は、統合された神経部分遅延微分方程式の新規で汎用的な方法論を開発した。マルコフ型および非マルコフ型ニューラルネットワーク(NN)の閉包パラメータ化を用いて, 偏微分方程式(PDE)における既存/低忠実度力学モデルを直接拡張する。本研究では, 非線形波動, 衝撃波, 海洋酸性化モデルに基づく4つの実験セットを用いて, 新しい一般化ニューラルクロージャモデル(gnCMs)の枠組みを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:15:22 GMT)
Optimistic Natural Policy Gradient: a Simple Efficient Policy Optimization Framework for Online RL [28.2]
本稿では,オンラインRLのための最適化NPGという,シンプルな効率的なポリシー最適化フレームワークを提案する。 $d$次元線形 MDP の場合、Optimistic NPG は計算効率が良く、$tildeO(d2/varepsilon3)$サンプル内で $varepsilon$-Optimal Policy を学ぶ。また、ポリシー最適化アルゴリズムの最先端の結果を$d$の係数で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:19:26 GMT)
The Geometry of Neural Nets' Parameter Spaces Under Reparametrization [28.1]
我々は、リーマン幾何学の観点から、リパラメトリゼーションの下でのニューラルネットの不変性について研究する。本稿では,ミニマムの平坦度,最適化,および確率密度について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:29:56 GMT)
The Disharmony between BN and ReLU Causes Gradient Explosion, but is Offset by the Correlation between Activations [27.8]
バッチ正規化とReLUライクなアクティベーション機能を利用するディープニューラルネットワークは、時間勾配の爆発によって引き起こされる高勾配のため、トレーニングの初期段階で不安定な状態に陥る。本研究では, 理論的にも実験的にも勾配爆発の発生と緩和を解析し, 運動の相関がトレーニング中も勾配爆発が持続するのを防ぐ重要な役割を担っていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:10:34 GMT)
A Generalist Dynamics Model for Control [27.3]
制御のための動的モデル (TDM) としてのトランスフォーマーシーケンスモデルについて検討する。ベースラインモデルと比較すると,TDMは単一環境学習環境において良好に機能することがわかった。 TDMは、目に見えない環境に強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:14:49 GMT)
Uncertainty Guided Label Denoising for Document-level Distant Relation Extraction [27.0]
文書レベルの関係抽出(DocRE)は、文書内のエンティティ間の複雑な意味関係を推論することを目的としている。最近の研究は、DSデータのノイズを低減するために、プレデノジングモデルによって生成された擬似ラベルを活用している。疑似ラベルを信頼できるかどうかを判定するために不確実性推定技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:15:56 GMT)
NoisywikiHow: A Benchmark for Learning with Real-world Noisy Labels in Natural Language Processing [26.7]
実世界の大規模なデータセットには、必然的にラベルノイズが伴う。ディープモデルはノイズの多いラベルに徐々に適合し、一般化性能を低下させる。ラベルノイズの影響を軽減するため,雑音ラベル法(LNL)による学習は,より優れた一般化性能を実現するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:01:04 GMT)
Generating Multiple 4D Expression Transitions by Learning Face Landmark Trajectories [26.6]
現実の世界では、人々はより複雑な表現を示し、ある表現から別の表現に切り替える。本稿では,異なる表現間の遷移を生成し,長さと合成された4次元表現を合成する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:25:05 GMT)
DarkBERT: A Language Model for the Dark Side of the Internet [26.3]
我々はDark Webデータに基づいて事前訓練された言語モデルであるDarkBERTを紹介する。ダークウェブの極端な語彙的・構造的多様性に対処するために、DarkBERTのトレーニングに使用されるテキストデータをフィルタリングし、コンパイルするために要するステップについて述べる。評価の結果,DarkBERTは現在の言語モデルより優れており,今後のダークウェブ研究に有用な情報源となる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:02:29 GMT)
Segment Anything Model for Medical Images? [26.2]
Segment Anything Model (SAM) は一般的な画像分割のための最初の基礎モデルである。 16のモダリティ、68のオブジェクト、553Kのスライスを持つ大規模な医療セグメントデータセットを構築しました。大規模な実験では、SAMは特定の対象やモダリティにおいて顕著な性能を示すが、不完全なことや、他の状況では完全に失敗することさえある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:50:22 GMT)
CIM: Constrained Intrinsic Motivation for Sparse-Reward Continuous Control [25.8]
内因性モチベーション(intrinsicmotive)は、外因性報酬(extrinsic rewards)の不足や不足を伴う強化学習タスクを解決するための有望な手法である。固有のモチベーションを実装するには2つの技術的課題がある。本稿では,制約付き内在的目標を構築するために,容易に達成可能なタスク前処理を活用するための制約付き内在的モチベーション(CIM)を提案する。我々はCIM手法が最先端手法よりも性能とサンプル効率を大幅に向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:55:33 GMT)
Is ChatGPT a Good Causal Reasoner? A Comprehensive Evaluation [25.6]
われわれはChatGPTの因果推論能力を総合的に評価した。実験の結果,ChatGPTは因果的推論に優れず,因果的インタプリタとして優れていた。 ChatGPTは、おそらく自然言語における因果関係と非因果関係の報告バイアスのため、因果推論に深刻な幻覚を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:44:26 GMT)
The XAI Alignment Problem: Rethinking How Should We Evaluate Human-Centered AI Explainability Techniques [25.4]
可視性は、機械の説明が人間の説明といかに妥当かを測定する。 XAIアルゴリズムは機械の説明を規則化し、人間の説明と全く同じ内容を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:44:47 GMT)
LMEye: An Interactive Perception Network for Large Language Models [25.2]
Interactive Perception Network (IPN) は、Large Language Models (LLM) のプレイ・アンド・プラグモジュールである。 IPNは単純な視覚マッピングネットワークで構成されており、LCMのイメージの基本的な認識を提供する。 LLMは、人間の問い合わせを理解し、リクエストベースの視覚情報対話モジュールに対応する要求を配信し、インターリーブされたマルチモーダル情報に基づいて応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:28:58 GMT)
Transformer-based Variable-rate Image Compression with Region-of-interest Control [24.8]
本稿では,変換器を用いた学習画像圧縮システムを提案する。関心の領域機能をサポートしながら、単一のモデルで可変レート圧縮を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:40:34 GMT)
SlotDiffusion: Object-Centric Generative Modeling with Diffusion Models [24.5]
SlotDiffusion - 画像データとビデオデータの両方に設計されたオブジェクト中心の潜在拡散モデル(LDM)を紹介する。 LDMの強力なモデリング能力のおかげで、SlotDiffusionは教師なしオブジェクトセグメンテーションと視覚生成において、以前のスロットモデルを上回っている。学習対象の特徴は、既存のオブジェクト中心のダイナミックスモデルによって利用することができ、ビデオ予測品質と下流時間推論タスクを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:56:20 GMT)
Mastering Symbolic Operations: Augmenting Language Models with Compiled Neural Networks [23.9]
決定論的シンボリック推論や規則に基づくタスクを扱うための言語モデル(LM)の習熟度は依然として限られている。 LMのアーキテクチャに重みを特別に設計したコンパイルニューラルネットワーク(CoNN)を組み込む方法について検討する。 CNNモジュールをLMに組み込むことで“Neural”と呼ぶこの手法は,ルール集約的な課題を効果的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:48:43 GMT)
Event Voxel Set Transformer for Spatiotemporal Representation Learning on Event Streams [23.9]
イベントカメラは、視覚情報をスパースおよび非同期イベントストリームとして表現するニューロモルフィック視覚センサである。本研究では,イベントストリーム上での表現学習のためのイベントVoxel Set Transformer (EVSTr) という新しい注意認識モデルを開発した。オブジェクト分類と行動認識という2つのイベントベース認識タスクにおいて,提案したモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:48:25 GMT)
Rate-Adaptive Coding Mechanism for Semantic Communications With Multi-Modal Data [23.6]
本稿では,従来のチャネルエンコーダ/デコーダを組み込んだ分散マルチモーダルセマンティック通信フレームワークを提案する。様々な種類のマルチモーダルなセマンティックタスクに対して、一般的なレート適応型符号化機構を確立する。シミュレーションの結果,提案手法は従来のコミュニケーションシステムと既存のセマンティック通信システムより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:31:37 GMT)
Measuring and Mitigating Local Instability in Deep Neural Networks [23.3]
モデルが同じデータ上で再トレーニングされた場合でも,トレーニングプロセスにおける原理性の結果,モデルがどう変化するかを検討する。自然言語理解(NLU)タスクでは,クエリのかなりの部分の予測が不安定であることがわかった。局所的な安定性を推定する新たなデータ中心手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:34:15 GMT)
The noise level in linear regression with dependent data [23.3]
従属データ(beta$-mixing)を用いてランダム設計線形回帰の上限を導出する。定値要因まで、我々の分析は中央極限定理によって予測される分散項を正しく復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:55:52 GMT)
Transforming Human-Centered AI Collaboration: Redefining Embodied Agents Capabilities through Interactive Grounded Language Instructions [23.3]
人間の知能の適応性は目覚ましいもので、新しいタスクやマルチモーダル環境に迅速に適応することができる。研究コミュニティはインタラクティブな「身体的エージェント」の開発を積極的に進めているこれらのエージェントは、コミュニケーションが壊れたり、指示が不明確であったりした場合に、迅速にフィードバックをリクエストする能力を持っていなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:51:33 GMT)
CPL-NoViD: Context-Aware Prompt-based Learning for Norm Violation Detection in Online Communities [23.2]
我々は,ノルム振動検出のための文脈認識型プロンプト学習(CPL-NoViD)を紹介する。 CPL-NoViDは、自然言語のプロンプトを通じてコンテキストを組み込むことでベースラインを上回ります。標準違反検出における新たな最先端技術を確立し、既存のベンチマークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:33:01 GMT)
Scaling Up Dynamic Graph Representation Learning via Spiking Neural Networks [23.0]
時間グラフの時間的および構造的パターンを効率的に捉えるために,スケーラブルなフレームワークであるSpikeNetを提案する。 RNNの代替として、SNNは明らかにグラフ力学をニューロンのスパイクトレインとしてモデル化している。 SpikeNetは、パラメータや計算オーバーヘッドが大幅に少ない大きな時間グラフに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:57:10 GMT)
ReGen: Zero-Shot Text Classification via Training Data Generation with Progressive Dense Retrieval [22.9]
一般ドメインの未ラベルコーパスからトレーニングデータを作成するための検索強化フレームワークを提案する。 9つのデータセットの実験では、REGENは最強のベースラインに対して4.3%のゲインを達成し、大きなNLGモデルを使用したベースラインと比較して約70%の時間を節約している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:30:09 GMT)
Parallel Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-Shot Object Detection [22.8]
本稿では,高速かつ高精度な単発物体検出のための並列残差二フュージョン特徴ピラミッドネットワーク(PRB-FPN)を提案する。提案するネットワークは,UAVDT17およびMS COCO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） (Thu, 18 May 2023 15:33:06 GMT)
Generating Counterfactual Hard Negative Samples for Graph Contrastive Learning [22.2]
グラフコントラスト学習は教師なしグラフ表現学習の強力なツールである。最近の研究は、通常、正のサンプルと同一のトレーニングバッチから、または外部の無関係なグラフから、負のサンプルをサンプリングする。我々は、textbfCounterfactual Mechanism を利用して、TextbfContrastive Learning のための人工的硬質負のサンプルを生成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:41:42 GMT)
Gradient-based Intra-attention Pruning on Pre-trained Language Models [21.4]
本稿では,GRAIN (Gradient-based intra-attention pruning) を用いた構造化プルーニング手法を提案する。 GRAINは、アテンション内構造を検査し、プーンし、構造探索空間を大きく拡張し、より柔軟なモデルを可能にする。 GLUE、SQuAD、CoNLL 2003の実験では、GRAINは特に高頻度で他の手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:41:38 GMT)
MVPSNet: Fast Generalizable Multi-view Photometric Stereo [21.1]
我々は多視点測光ステレオ(MVPS)の高速で一般化可能な解を提案する。 MVPSNetは、複数の照明条件下で撮影された同じビューからの画像を効果的に組み合わせて、ステレオマッチングのためのシェーディングキューから幾何学的特徴を抽出する機能抽出ネットワークである。従来のマルチビューステレオメソッドがフェールするテクスチャレス領域においても,これらの特徴をLAFM(Light Aggregated Feature Map)と呼ぶことで特徴マッチングに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:57:29 GMT)
Scribble-Supervised Target Extraction Method Based on Inner Structure-Constraint for Remote Sensing Images [20.8]
リモートセンシング画像のターゲット抽出におけるスクリブルアノテーションに基づく弱教師付き学習が注目されている。本研究では,2つの内部構造制約,変形整合性損失とトレーニング可能なアクティブな輪郭損失と,エンコーダ・デコーダネットワークの最適化を監督するスクリブル制約を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:49:07 GMT)
Epsilon Sampling Rocks: Investigating Sampling Strategies for Minimum Bayes Risk Decoding for Machine Translation [20.7]
最小ベイズリスク復号法における候補リスト生成のためのサンプリング手法の違いが性能に与える影響を示す。それらの限界に対する洞察に基づいて、最近提案されたエプシロンサンプリングアプローチを実験し、エプシロンよりも小さい確率で全てのトークンを掘り起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:24:56 GMT)
Silver Syntax Pre-training for Cross-Domain Relation Extraction [20.6]
関係抽出(RE)は、特に現実的な領域外評価を考える場合、依然として困難な課題である。高品質な(手動で注釈付けされた)データを取得するのは非常に高価であり、新しいドメインごとに現実的に繰り返すことはできない。関連するタスクからのデータに対する中間的なトレーニングステップは、多くのNLPタスクで有用であることが示されているが、このセットアップには追加のアノテートデータが必要であるため、しばしば利用できない。本稿では,REのための中間的事前学習について検討する。構文構造と意味的REとの親和性を利用して,2つのエンティティ間の最も短い依存性パスにあることで,REと密接に関連する構文関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:49:19 GMT)
Multi-CrossRE A Multi-Lingual Multi-Domain Dataset for Relation Extraction [20.6]
Multi-CrossREは関係抽出(RE)のための最も広い多言語データセットである英語に加えて26の言語があり、6つのテキストドメインをカバーしている。裏書きされたデータの結果は、オリジナルのCrossREのものと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:01:33 GMT)
Making More of Little Data: Improving Low-Resource Automatic Speech Recognition Using Data Augmentation [20.5]
この研究は4つのタイプ学的に多様なマイノリティ言語または言語変種(西ゲルマン語:Gronings, West-Frisian, Malayo-Polynesian: Besemah, Nasal)に焦点を当てている。これら4言語すべてに対して、利用可能な人書きデータでトレーニングされたASRシステムを転写に使用し、元のデータと組み合わせて新しいASRシステムを訓練する自己学習システムの使用について検討する。自己学習アプローチを用いることで、24分でトレーニングされたASRシステムと比較して、改善された性能(相対的なWER削減率)が20.5%に達することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:20:38 GMT)
NLG Evaluation Metrics Beyond Correlation Analysis: An Empirical Metric Preference Checklist [20.4]
我々は,人間の評価側面を文脈や目的として用いたかどうかに基づいて,NLG自動メトリクスを解析する。マルチアスペクト・ヒューマン・アライメント・メトリック(UniEval)は、必ずしも単一アスペクト・ヒューマン・アライメント・メトリックよりも支配的ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:20:19 GMT)
Graph Convolutional Neural Networks with Diverse Negative Samples via Decomposed Determinant Point Processes [19.6]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はグラフ表現学習において大きな成功を収めている。本稿では, 様々な負のサンプルを得るために, 品質多様性の分解を決定点過程に用いた。本稿では,計算効率を向上させるための最短パスベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:03:56 GMT)
Emergent Communication with Attention [19.5]
我々はこの直感を,参照ゲームにおける話者とリスナーエージェントの相互注意機構として実装する。以上の結果から,注目はより人間的な創発的言語を開発する上で有望なメカニズムであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:31:45 GMT)
Learning Restoration is Not Enough: Transfering Identical Mapping for Single-Image Shadow Removal [19.4]
最先端のシャドウ除去方法は、収集されたシャドウとシャドウフリーの画像ペアでディープニューラルネットワークを訓練する。 2つのタスクは互換性が低く、これらの2つのタスクの共有重み付けを使用することで、モデルが1つのタスクに最適化される可能性がある。本稿では,これら2つのタスクを個別に処理し,同一のマッピング結果を利用して,影の復元を反復的に導くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:36:23 GMT)
Unsupervised Domain-agnostic Fake News Detection using Multi-modal Weak Signals [19.2]
本研究は,4つのモダリティで利用可能な知識をニュースレコードに埋め込んだ,教師なしフェイクニュース検出のための効果的なフレームワークを提案する。また,既存のニュースデータセットの潜伏バイアスを最小限に抑えたニュースデータセット構築手法を提案する。 LUND-COVIDを使って提案した教師なしフレームワークをトレーニングし、大規模データセットの可能性を活用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:49:31 GMT)
Vision-language models boost food composition compilation [19.2]
我々は,食品組成プロファイルを正確に推定するために,フロント・オブ・パッケージ・ラベリングと製品画像を用いた視覚言語AIモデル UMDFood-VL を開発した。このモデルは、様々な栄養価推定において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を大きく上回った。この性能は、他の食品や栄養関連データに一般化する光を放ち、他の食品応用の進化を触媒した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:18:12 GMT)
AdaTask: A Task-aware Adaptive Learning Rate Approach to Multi-task Learning [19.2]
このパラメータ上の各タスクの総更新によって、パラメータのタスク支配度を測定する。本稿では,各タスクの強調勾配と学習率を分離するタスクワイド適応学習率アプローチであるAdaTaskを提案する。コンピュータビジョンとレコメンダシステムMTLデータセットの実験は、AdaTaskが支配的なタスクのパフォーマンスを大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:59:28 GMT)
CaRE: Finding Root Causes of Configuration Issues in Highly-Configurable Robots [19.1]
CaREは機能障害の根本原因を因果レンズで診断する方法である。観察された機能障害の根本原因の発見と診断された根本原因の検証により, CaREの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:01:20 GMT)
Probabilistic Symmetry for Multi-Agent Dynamics [18.9]
本稿では,多エージェント軌道の確率論的予測のための新しい動的モデルである確率的同変連続共進化(PECCO)を提案する。 PECCOは、非同変ベースラインに比べて精度とキャリブレーションが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:29:18 GMT)
Meta-Auxiliary Network for 3D GAN Inversion [18.8]
本稿では,新たに開発された3D GANをジェネレータとして利用しながら,新しいメタ補助フレームワークを提案する。最初の段階では、オフザシェルフインバージョン技術を用いて、入力画像を編集可能な潜在コードに変換する。補助的ネットワークは、与えられた画像を入力としてジェネレータパラメータを洗練し、畳み込み層の重み付けとボリュームレンダリングのサンプリング位置のオフセットを予測する。第2段階では、入力された画像に補助ネットワークを高速に適応させるメタラーニングを行い、その後、メタラーニングされた補助ネットワークを介して最終再構成画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:26:27 GMT)
Architecture-agnostic Iterative Black-box Certified Defense against Adversarial Patches [18.6]
敵のパッチ攻撃はコンピュータビジョンシステムに脅威をもたらす最先端の認証されたディフェンスは、あらゆるモデルアーキテクチャと互換性がある。 IBCDと呼ばれる2段階の反復ブラックボックス認証防衛手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:43:04 GMT)
JoIN: Joint GANs Inversion for Intrinsic Image Decomposition [18.4]
我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)のバンクを用いて,不測の逆画像問題を解決することを提案する。提案手法は,複雑な画像分布をキャプチャするGANの実証的な成功に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:09:32 GMT)
MetaGAD: Learning to Meta Transfer for Few-shot Graph Anomaly Detection [18.4]
本稿では,グラフ異常検出のためのラベル付きノードとラベル付きノードの知識をメタトランスファーするMetaGADを提案する。 6つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:04:51 GMT)
Balancing Test Accuracy and Security in Computerized Adaptive Testing [18.1]
双方向最適化ベースのCAT(BOBCAT)は、データ駆動型質問選択アルゴリズムを学習するフレームワークである。高い質問の露出とテストの重複率に悩まされ、テストのセキュリティに影響を及ぼす可能性がある。 C-BOBCATは、2つの実世界のアダルトテストデータセットに対する広範な実験を通じて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:32:51 GMT)
TEPrompt: Task Enlightenment Prompt Learning for Implicit Discourse Relation Recognition [18.0]
TEPromptと呼ばれるタスク啓蒙促進学習モデルを提案し,IDRRに関連する3つのタスクから学習特徴を抽出する。学習段階において、我々は3つの素早い学習課題を共通の議論表現で共同で訓練する。テスト段階では、DRR出力と融合した特徴を最終IDRR決定とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:38:06 GMT)
Adversarial Scratches: Deployable Attacks to CNN Classifiers [17.7]
我々は、画像の傷の形を取る新しいL0ブラックボックス攻撃であるAdversarial Scratchesを提示する。その結果、我々の攻撃は、他のデプロイ可能な最先端の手法よりも高い騙し率を達成することがよくある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:55:02 GMT)
Copula Conformal Prediction for Multi-step Time Series Forecasting [17.5]
時系列予測のためのCopula Conformal Predictionアルゴリズム,CopulaCPTSを提案する。我々は,CopulaCPTSが既存の手法よりも多段階予測タスクに対して,よりキャリブレーションと鋭い信頼区間を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:33:02 GMT)
Progress and Prospects for Fairness in Healthcare and Medical Image Analysis [17.5]
機械学習対応医療画像分析(MedIA)の公平性には、さらなる努力が必要である。まず、フェアネスの定義を議論し、医用画像のバイアス源を分析した。我々は,MedIAの公平性を評価するために利用可能な,公開医療画像データセットのコレクションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:22:40 GMT)
A Framework for Designing Foundation Model based Systems [17.5]
本稿では,基礎モデルと設計オプションの特徴を分類・比較する基礎モデルベースシステムの分類法を提案する。我々の分類学は、基礎モデル事前学習と微調整、基礎モデルベースシステムのアーキテクチャ設計、責任AI・バイ・デザインの3つのカテゴリから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:16:40 GMT)
Cause-Effect Inference in Location-Scale Noise Models: Maximum Likelihood vs. Independence Testing [17.4]
因果発見の根本的な問題は因果推論であり、2つの確率変数間の正しい因果方向を学習する。最近導入されたヘテロセダスティックな位置スケールノイズ汎関数モデル(LSNM)は、表現力と識別可能性の保証を組み合わせたものである。雑音分布が正しく特定された場合,LSNMモデル選択が最先端の精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:11:03 GMT)
DiffUTE: Universal Text Editing Diffusion Model [17.2]
汎用的な自己教師型テキスト編集拡散モデル(DiffUTE)を提案する。それは、その現実的な外観を維持しながら、ソースイメージ内の単語を別の単語に置き換えたり、修正したりすることを目的としている。提案手法は印象的な性能を実現し,高忠実度画像の編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:06:01 GMT)
TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models [17.2]
本稿では,多種多様なモデル生成要約を注釈付けして合成データを生成する方法であるTrueTeacherを紹介する。以前の作業とは異なり、TrueTeacherは人間が書いた要約に頼らず、本質的に多言語である。我々はTrueTeacherを用いて1.4万のサンプルを作成した大規模な合成データセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:58:35 GMT)
Exploring Numerical Priors for Low-Rank Tensor Completion with Generalized CP Decomposition [17.1]
本研究はGCDTC(Generalized CP Decomposition Completion)と呼ばれる新しい方法論の枠組みの構築を試みる。この新たなフレームワークでは、低ランクテンソル完備化にCP分解の一般化形式を適用する。実世界のデータに関する一連の実験は、SPTCが現在の最先端手法よりも完成精度に優れた結果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, 18 May 2023 04:50:21 GMT)
Federated learning for secure development of AI models for Parkinson's disease detection using speech from different languages [16.7]
本稿では,ドイツ,スペイン,チェコの3つの実世界の言語コーパスからの音声信号を用いたPD検出にフェデレートラーニング(FL)を用いる。その結果, FLモデルでは, 全局所モデルよりも診断精度が高いが, 集中的に組み合わせたトレーニングセットでは, モデルとは全く異なる性能が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:04:55 GMT)
a unified front-end framework for english text-to-speech synthesis [16.7]
フロントエンドは英語のテキスト音声システムにおいて重要なコンポーネントである。フロントエンドは通常、テキスト正規化(TN)モジュール、韻律語韻律句(PWPP)モジュール、G2Pモジュールで構成される。本稿では、英語のTSフロントエンドモジュール間の依存関係をキャプチャする統合フロントエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:57:54 GMT)
Instance Smoothed Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding [16.6]
特徴空間における埋め込みの境界を円滑にするためのIS-CSEを提案する。我々は,標準的な意味テキスト類似性(STS)タスクについて評価し,平均78.30%,79.47%,77.73%,79.42%のスピアマン相関を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:31:51 GMT)
Investigating and Designing for Trust in AI-powered Code Generation Tools [16.6]
私たちは、AIコード生成ツールを適切に信頼する上での彼らの課題を理解するために、開発者にインタビューした。我々は,開発者の信頼構築プロセスを支援する設計概念を探索する設計調査を行った。これらの結果から,AIを利用したコード生成ツールの信頼性設計に関する設計勧告が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:23:51 GMT)
A Federated Learning-based Industrial Health Prognostics for Heterogeneous Edge Devices using Matched Feature Extraction [16.3]
本稿では,特徴類似性マッチングパラメータアグリゲーションアルゴリズムを用いたFL型健康予後モデルを提案する。提案手法は, 健康状態推定と生活寿命推定において, 44.5%, 39.3%の精度向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:03:58 GMT)
HFLIC: Human Friendly Perceptual Learned Image Compression with Reinforced Transform [16.2]
現在の学習ベースの画像圧縮法は、人間に優しい圧縮を犠牲にし、長い復号時間を必要とすることが多い。本稿では、既存の画像圧縮モデルのバックボーンネットワークとロス関数の強化を提案し、人間の知覚と効率の改善に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:52:49 GMT)
Revisiting Long-term Time Series Forecasting: An Investigation on Linear Mapping [16.1]
単一の線形層は、他の複雑なアーキテクチャと比較して競争力のある予測性能を達成することができる。 RevIN(Reversible normalization)とCI(Channel Independent)は、全体的な予測パフォーマンスを改善する上で重要な役割を担います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:39:46 GMT)
On the Universal Approximation Property of Deep Fully Convolutional Neural Networks [15.7]
我々は, 深い残差完全畳み込みネットワークとその連続層ネットワークが, 一定のチャネル幅で対称関数の普遍近似を実現できることを証明した。これらの要件は、チャネルが少なく、カーネルが少ないネットワークが普遍的な近似器にならないという意味で必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:40:10 GMT)
Ditto: A Simple and Efficient Approach to Improve Sentence Embeddings [15.7]
事前訓練された言語モデルからの文の埋め込みは、非形式的な単語に対するバイアスに悩まされる。モデルに基づく重要度推定で単語を重み付けする,シンプルで効率的な非教師付きアプローチであるDiagonal Attention Pooling (Ditto)を提案する。本稿では,Dittoが異方性問題を緩和し,意味的テキスト類似性タスクの事前学習モデルを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:56:40 GMT)
Segment Any Anomaly without Training via Hybrid Prompt Regularization [15.4]
ハイブリットプロンプト正規化を伴うゼロショット異常セグメンテーションのための新しいフレームワーク、すなわちセグメンツ・アノマリー+(SAA+)を提案する。提案したSAA+モデルは,VasA,MVTec-AD,MTD,KSDD2など,いくつかの異常セグメンテーションベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:52:06 GMT)
The Role of Semantic Parsing in Understanding Procedural Text [15.3]
我々は、意味解析知識の2つの源として、深い意味論(TRIPS)と意味論的役割のラベル付けを考える。本稿では,記号解析に基づく手続き推論フレームワーク PROPOLIS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:41:52 GMT)
Smart Policy Control for Securing Federated Learning Management System [15.2]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習技術として認識されている。現在のFLアーキテクチャでは、トレーニングプロセスの監査はできない。現在のアーキテクチャで利用可能なグローバルモデル検証機能は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:54:47 GMT)
Point-Gap Bound States in Non-Hermitian Systems [15.1]
1次元非エルミート系における不純物誘起境界状態について検討する。不純物ポテンシャルと境界状態エネルギーの正確な関係を確立することにより、境界状態を生成するために必要な最小不純物ポテンシャルを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:09 GMT)
Chainlet Orbits: Topological Address Embedding for the Bitcoin Blockchain [15.1]
匿名性のある取引を可能にするBitcoinのような暗号通貨の台頭は、さまざまな不正行為の急増につながっている。トランザクションにおけるそのトポロジ的特性を活用して,Bitcoinアドレスを埋め込む,Chainlet Orbitsという効果的なソリューションを導入する。当社のアプローチでは,Bitcoinトランザクションネットワーク上で,解釈可能かつ説明可能なマシンラーニングモデルを,ほとんどの日において15分以内で使用することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:16:59 GMT)
GeNAS: Neural Architecture Search with Better Generalization [14.9]
最近のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)アプローチは、対象データに対して優れたネットワークを見つけるために、検証損失または精度に依存している。そこで本研究では,より一般化した探索型アーキテクチャのためのニューラルアーキテクチャ探索手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:24:16 GMT)
Sharing Lifelong Reinforcement Learning Knowledge via Modulating Masks [14.9]
生涯学習エージェントは、生涯にわたって複数のタスクを逐次学習することを目的としている。特定のパラメータ分離アプローチである変調マスクは、最近、教師付き学習と強化学習の両方において有望であることが示されている。マスクを変調するパラメータ分離機構は,生涯学習者の分散システムにおけるエージェント間の知識交換に特に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:19:19 GMT)
TAPIR: Learning Adaptive Revision for Incremental Natural Language Understanding with a Two-Pass Model [14.8]
インクリメンタル処理のための最近のニューラルネットワークベースのアプローチは、主にRNNまたはTransformerを使用する。より長い入力プレフィックスを繰り返し通過する再起動/インクリメンタルインターフェースは、部分的な出力を得るために使用でき、更新する機能を提供する。本稿では、AdaPtIve Revision(TAPIR)の2パスモデルを提案し、適応的な修正ポリシーを学ぶための漸進的な監視信号を得る方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:58:19 GMT)
Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs [14.7]
経口的気管挿管(TI)は内視鏡を用いて必要であり、鼻腔の代わりに気管を喉頭に挿入するのに役立つ。咽頭臓器の実在は、限られたオープンソースデータと患者のプライバシーのためにアクセスできないことが多い。 IoU-Ranking Blend-ArtFlow (IRB-AF) と呼ばれるドメイン適応型Sim-to-Realフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:25:23 GMT)
PTQD: Accurate Post-Training Quantization for Diffusion Models [14.6]
拡散モデルの学習後の量子化は、モデルのサイズを大幅に減らし、サンプリングプロセスを加速することができる。既存の学習後量子化手法を低ビット拡散モデルに直接適用することは、生成されたサンプルの品質を著しく損なう可能性がある。本稿では,量子化復調過程における量子化雑音と拡散摂動雑音の統一的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:28:42 GMT)
CCT5: A Code-Change-Oriented Pre-Trained Model [14.2]
我々は、ソフトウェアメンテナンスにおける開発者のサポートを改善するために、コード変更用に特別に設計されたモデルを事前訓練することを提案する。まず、1.5M以上のコード変更とコミットメッセージのペアデータを含む大規模なデータセットを収集します。トレーニング済みのモデルであるCCT5を、コードの変更とコードレビュープロセスに特有の2つのタスクによって引き起こされる3つの広範囲に分散したタスクで微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:55:37 GMT)
IDO-VFI: Identifying Dynamics via Optical Flow Guidance for Video Frame Interpolation with Events [14.1]
イベントカメラは、フレーム間のダイナミクスを極めて高い時間分解能で捉えるのに最適である。 IDO-VFIというイベント・アンド・フレームベースのビデオフレーム方式を提案する。提案手法は,Vimeo90Kデータセット上での計算時間と計算労力をそれぞれ10%と17%削減しつつ,高品質な性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:06:39 GMT)
Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constrained Language Planning [13.9]
日常生活において、人間はゴール指向のスクリプトの形でステップバイステップの指示に従うことで、アクションを計画することが多い。従来、言語モデル(LM)を利用してステレオタイプ的活動の抽象的な目標を計画してきたが、より具体的な目標を多面的制約(multi-facet constraints)で検討した。本稿では,制約付き言語計画の課題を初めて定義する。本稿では,この課題における大規模言語モデル (LLM) の改善を目的とした過剰な代用フィルタ手法を提案し,新しい制約付き言語計画データセットであるCoScriptを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:00:29 GMT)
Deanthropomorphising NLP: Can a Language Model Be Conscious? [13.7]
近年の主張では、Transformerモデルアーキテクチャに基づく事前訓練された言語モデルであるLaMDAはセンシティブである。もし確認できれば、自然言語処理(NLP)コミュニティに深刻な影響をもたらすだろう。我々は、そのような言語モデルは、知覚的または意識的には不可能であり、特にLaMDAは、それを資格する他の類似したモデルよりも進歩していないという立場を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:53:56 GMT)
Discounted Thompson Sampling for Non-Stationary Bandit Problems [13.7]
NS-MAB(Non-stationary multi-armed bandit)問題も最近注目されている。非定常条件の両方に対処するため,ガウシアン先行値を用いたディスカウントトンプソンサンプリング(DS-TS)を提案する。我々のアルゴリズムは、トンプソンサンプリングに割引係数を組み込むことにより、変化に順応的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:29:52 GMT)
Generalized Multiple Intent Conditioned Slot Filling [13.6]
プリエントスロットフィリングメソッドは、メッセージ内で各インテントタイプが1回以上発生できないと仮定する。本研究では,メッセージ中のユニークな意図の制約を取り除き,スロットフィリングを一般化する。私たちはDBpediaと既存のスロットフィリングデータセットを組み合わせることで、事前トレーニングデータセットを作成します。両方のトレーニングデータセットのパフォーマンスが向上し、トレーニング中に見えないインテントタイプにモデルを一般化できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:04:52 GMT)
Zero-Day Backdoor Attack against Text-to-Image Diffusion Models via Personalization [13.6]
本稿では,個人化によるバックドア攻撃に対するテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの潜在的な脆弱性について検討する。本研究は,テキスト・インバージョンとDreamBoothによるパーソナライズ手法の2つのファミリーで普及しているゼロデイバックドア脆弱性に焦点を当てた。 Textual InversionとDreamBoothの即時処理を研究することで、未確認トークンの扱い方によって、バックドア攻撃を考案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:28:47 GMT)
List Online Classification [13.4]
学習者が複数のラベルのリストを用いて予測できるマルチクラスオンライン予測について検討する。我々は、このモデルにおける学習可能性について、$b$-ary Littlestone 次元を用いて特徴づける。私たちの研究の一環として、ラベルのリストを使って予測するために、LittlestoneのSOAやRosenblattのPerceptronのような古典的なアルゴリズムを適用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:12:40 GMT)
Non-deterministic approximation operators: ultimate operators, semi-equilibrium semantics and aggregates (full version) [13.2]
非決定論的AFTにはさらに3つの貢献をしている。非決定論的作用素の究極の近似を定義し,研究する。本稿では,解法論理プログラムの特性を集約した解法論理プログラムに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:59:12 GMT)
MedBLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training from 3D Medical Images and Texts [13.1]
電子カルテにおける画像スキャンとテキスト記述に基づくコンピュータ支援診断(CAD)のための視覚言語事前学習モデルを開発した。目的を達成するために,軽量CADシステムMedBLIPを提案する。 5つの公的アルツハイマー病(AD)データセットから3万枚以上の画像データを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:19:33 GMT)
FedMR: Federated Learning via Model Recombination [12.6]
Federated Learning(FL)は、クライアント間でのグローバルモデルトレーニングを、生データを妥協することなく実現します。我々はFedMR(Federated Model Recombination)という新しい効果的なFLパラダイムを提案する。従来のFedAvgベースの方法とは異なり、FedMRのクラウドサーバは、収集されたローカルモデルの各レイヤをシャッフルし、それらを再結合して、クライアントでのローカルトレーニングのための新しいモデルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:58:24 GMT)
PPDONet: Deep Operator Networks for Fast Prediction of Steady-State Solutions in Disk-Planet Systems [12.4]
本研究では,原始惑星系円盤における円盤-平面相互作用の解をリアルタイムに予測するツールを開発した。当社のツールは,非線形演算子を学習可能なニューラルネットワークのクラスであるDeep Operator Networks(DeepONets)に基づいています。我々のツールは、ラップトップ上で1秒未満で1つのシステムにおけるディスクプラネタリー相互作用の結果を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:53:35 GMT)
Exploring the Carbon Footprint of Hugging Face's ML Models: A Repository Mining Study [12.2]
本論文は,Hugging Face上での1,417のMLモデルおよび関連するデータセットの炭素フットプリントの測定を解析することを目的とする。この研究には、炭素排出量に関するHugging Face Hub APIに関する最初のリポジトリマイニング研究が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:52:58 GMT)
Learning Activation Functions for Sparse Neural Networks [12.2]
スパースニューラルネットワーク(SNN)は、密度の高いニューラルネットワークと同じようなパフォーマンスを示す可能性がある。しかし、SNNによる精度低下、特に高い刈り込み比は、重要な配置条件において問題となる可能性がある。スパースネットワークのためのアクティベーション関数をチューニングする新しい方法を学ぶことに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:30:29 GMT)
Integrating Item Relevance in Training Loss for Sequential Recommender Systems [12.2]
シーケンシャル・レコメンダ・システム(Sequential Recommender Systems, SRS)は、ユーザの履歴から学び、次に対話しそうなアイテムを予測する一般的なタイプのレコメンダシステムである。本稿では,複数項目を考慮に入れた新しい評価プロトコルを提案し,複数項目のSRSをトレーニングし,ノイズに対してより堅牢にするための新しい関連性認識損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:06:00 GMT)
Hawkes Process Based on Controlled Differential Equations [11.9]
制御微分方程式(HP-CDE)に基づくホークス過程の概念を提案する。実世界の4つのデータセットを用いた実験では,提案手法は非自明なマージンで既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:34:39 GMT)
EC-NAS: Energy Consumption Aware Tabular Benchmarks for Neural Architecture Search [11.8]
ディープラーニングモデルの選択、トレーニング、デプロイによるエネルギー消費は、ここ数年も増加を続けています。この研究の目標は、低消費電力の計算リソースで簡単にトレーニングできるエネルギー効率のよいディープラーニングモデルの設計を支援することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:21:49 GMT)
ZeroPrompt: Streaming Acoustic Encoders are Zero-Shot Masked LMs [11.8]
我々はZeroPromptとそれに対応するPrompt-and-Refine戦略を示し、ストリーミングASRモデルのToken Display Time(TDT)を減少させる。 ZeroPromptの中核となる考え方は、推論中に各チャンクへのコンテントをゼロにすることだ。我々は、理論上、実験上、WERが等しい第1トーケン表示時間(TDT-F)で350$700ms、最終トーケン表示時間(TDT-L)で100$400msの削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:08:33 GMT)
A unified framework for information-theoretic generalization bounds [11.8]
本稿では,学習アルゴリズムにおける情報理論の一般化境界を導出するための一般的な手法を提案する。主な技術的ツールは、測度の変化と、$L_psi_p$ Orlicz空間におけるヤングの不等式の緩和に基づく確率的デコリレーション補題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:36:20 GMT)
Double Robust Semi-Supervised Inference for the Mean: Selection Bias under MAR Labeling with Decaying Overlap [11.8]
近年,半教師付き推論 (SS) が注目されている。 SS文献の多くは、L と U が等しく分布していると暗黙的に仮定している。選択バイアスを許容するランダム(MAR)型ラベリングの欠落は、確率スコア(PS)の減衰特性によって必然的に悪化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:10:21 GMT)
Learning to Generalize for Cross-domain QA [11.6]
本稿では,提案手法と線形探索,微調整を併用した新しい手法を提案する。本手法は, 生成モデルと識別モデルの両方の一般化能力の向上に有効であることが理論的, 実験的に証明されている。提案手法は,任意の事前学習モデルに容易に統合可能であり,探索済みのクロスドメインQAタスクに対して有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:46:20 GMT)
Neural Bee Colony Optimization: A Case Study in Public Transit Network Design [11.5]
我々は、個々のトランジットルートの単発計画を実行するためにニューラルネットワークポリシーをトレーニングし、修正されたBee Colony Optimization(BCO)メタヒューリスティックアルゴリズムにいくつかのサブヒューリスティックの1つとして組み込む。実験の結果,このハイブリッドアルゴリズムは,学習ポリシーを最大20%,BCOアルゴリズムを最大53%,現実的な問題を最大53%上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:48:46 GMT)
Unifying Molecular and Textual Representations via Multi-task Language Modelling [11.5]
化学・自然言語の両領域で幅広いタスクを解くことができる,最初のマルチドメインマルチタスク言語モデルを提案する。我々のモデルは、単一のドメインやタスク固有のモデルに対して、高価な事前トレーニングを必要とせずに、化学と自然言語を同時に扱うことができる。我々の研究は、そのようなモデルが物理科学の発見を堅牢かつ効率的に加速できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:37:00 GMT)
Constrained Environment Optimization for Prioritized Multi-Agent Navigation [11.5]
本稿では,システムレベルの最適化問題において,環境を決定変数として考えることを目的とする。本稿では,非優先順位付け・優先度付けされた環境最適化の新たな問題を提案する。完全性を確保しつつ環境が変化しうる条件を, 形式的証明を通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:55:06 GMT)
Aligning Instruction Tasks Unlocks Large Language Models as Zero-Shot Relation Extractors [11.3]
大規模命令追従データセット上での細調整大型言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクの性能を大幅に向上させる。しかし、先進的な命令調整 LLM でさえ、関係抽出(RE)において小さな LM を上回りません。本稿では,REを質問応答(QA)と整合させるフレームワークであるQA4REを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:48:03 GMT)
Catch-Up Distillation: You Only Need to Train Once for Accelerating Sampling [11.3]
Catch-Up Distillation (CUD)は、速度推定モデルの現在のモーメント出力を以前のモーメント出力でキャッチアップする'ことを奨励する。我々は,CIFAR-10,MNIST,ImageNet-64について,徹底的なアブレーションと比較実験を行った。本研究では, ワンセッショントレーニングによる15ステップのサンプリングにより2.80のFIDを得るとともに, 追加トレーニングによる1ステップのサンプリングにより3.37の新たな最先端FIDを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:23:12 GMT)
How does the task complexity of masked pretraining objectives affect downstream performance? [11.0]
Masked Language Modeling (MLM) は、広く使われている自己学習の目的である。マスキングスキームの目的は、下流のタスクよりも優れています。複雑性の欠如が劣化に不可欠な役割を担っていると仮定して、我々はどれだけの複雑さを実行する必要があるかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:11:57 GMT)
Flatness-Aware Prompt Selection Improves Accuracy and Sample Efficiency [10.7]
本稿では,言語プロンプトの期待される有用性を定量化する新しい指標であるプロンプト平坦性を導入する。既存の指標と即時平坦性を組み合わせることで、性能とサンプル効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:17:57 GMT)
Symmetry Classification of Typical Quantum Entanglement [10.7]
典型的な量子状態の絡み合いエントロピー、またはページ曲線は、量子多体系や量子重力において重要な役割を果たす。我々の研究は、量子物理学における対称性と絡み合いの相互作用を解明し、対称性に富んだ量子カオスのキャラクタリゼーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:43:45 GMT)
PDP: Parameter-free Differentiable Pruning is All You Need [10.7]
そこで本研究では,効率的な列車時プルーニング手法を提案する。 differentiable Pruning (PDP) - モデルのサイズ、精度、トレーニングコストの最先端性を提供する。微分可能ではあるが、PDPの単純さと効率は、最先端のランダム/構造化/チャネルプルーニング結果を提供するのに十分な普遍性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:57:10 GMT)
Statically Detecting Buffer Overflow in Cross-language Android Applications Written in Java and C/C++ [10.6]
バッファオーバーフローを検出するために,Java と C/C++ 間のデータフロー解析を行う手法を提案する。これはJavaとC/C++で記述されたプロジェクトでデータフローを自動的に解析するツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:08:50 GMT)
Understanding how Differentially Private Generative Models Spend their Privacy Budget [10.6]
我々は,DP生成モデルがプライバシ予算を列や列に分散する方法について分析する。グラフィカルモデルではプライバシの予算を水平に分散する一方で,データ量の増加によりモノトニックに最適化されたタスクのパフォーマンスが向上することを示す。深層生成モデルはイテレーション毎に予算を費やすため、その振る舞いはさまざまなデータセット次元で予測できないが、より多くの機能でトレーニングされた場合、パフォーマンスが向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:14:42 GMT)
Sampling, Diffusions, and Stochastic Localization [10.4]
拡散は高次元分布からサンプリングする手法として成功している。ローカライゼーション(英: localization)は、マルコフ連鎖と高次元における他の機能的不等式を混合することを証明する手法である。そこで,[EAMS2022] に局所化のアルゴリズムを導入し,特定の統計力学モデルからアルゴリズムを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:01:40 GMT)
A Virtual Reality Teleoperation Interface for Industrial Robot Manipulators [10.3]
市販のバーチャルリアリティインタフェースを用いて産業用ロボットマニピュレータを遠隔操作する問題に対処する。産業プラットフォームでは、ロボットアームのVR制御に標準的プラクティスを適用することが難しいことが分かっています。そこで我々は,産業用ロボットアームをVRインタフェースで効果的に遠隔操作できるように,命令信号処理の簡易なフィルタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:26:23 GMT)
Efficient Vertical Federated Learning with Secure Aggregation [10.3]
本稿では,安全アグリゲーションのための最先端セキュリティモジュールを用いて,垂直FLを安全かつ効率的に訓練するための新しい設計を提案する。我々は,同相暗号 (HE) と比較して9.1e2 3.8e4 の高速化を図りながら,本手法がトレーニング性能に影響を及ぼさないことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:08:36 GMT)
Towards Collaborative Plan Acquisition through Theory of Mind Modeling in Situated Dialogue [10.2]
共同作業は、各パートナによる部分的なタスク知識と不完全な初期計画から始まることが多い。本稿では,人間とエージェントが互いに学び,コミュニケーションを取ろうとする,協調的な計画獲得に向けた一歩を踏み出した。エージェントが自分とパートナーのタスク知識の不足を、知覚と対話の豊富な履歴に基づいて予測するための新しい問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:42:04 GMT)
Deep Learning Methods for Extracting Metaphorical Names of Flowers and Plants [10.1]
識別モデルはGPT-3.5モデルよりも優れており,最も優れたパフォーマーは92.2349%のF1スコアを隠喩花と植物名識別タスクで報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:22:29 GMT)
BELLA: Black box model Explanations by Local Linear Approximations [10.1]
我々は、回帰ブラックボックスモデルの個々の予測を説明するために、決定論的モデルに依存しないポストホックアプローチであるBELLAを提案する。 BELLAは特徴空間で訓練された線形モデルという形で説明を提供する。 BELLAは事実と反事実の両方を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:22:23 GMT)
Learning Functional Transduction [9.9]
そこで本研究では,トランスダクティブ回帰の原理を勾配降下によりメタ学習し,より効率的なインコンテキスト・ニューラル近似器を構築できることを示す。我々は、データが少ない外部要因の影響を受け、複雑な物理システムをモデル化するためのメタ学習型トランスダクティブアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:34:02 GMT)
Think Outside the Code: Brainstorming Boosts Large Language Models in Code Generation [9.9]
本稿では,コード生成のためのBrainstormフレームワークを紹介する。ブレインストーミングのステップを利用して、問題に関するさまざまな思考を生成し、選択する。 Brainstormは、LLMが競合レベルのプログラミング問題を解決する能力を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:32:54 GMT)
Estimation Beyond Data Reweighting: Kernel Method of Moments [9.8]
モーメントのカーネル法(KMM)と呼ばれる最大平均誤差に基づく経験的確率推定器を提供する。条件付きモーメント制限タスクにおいて,本手法が競合性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:52:43 GMT)
Requirements Engineering Framework for Human-centered Artificial Intelligence Software Systems [9.6]
我々は、人間中心AIガイドラインとユーザーサーベイに基づいて、人間中心AIベースのソフトウェアに対する要件収集を支援する新しいフレームワークを提案する。本フレームワークは,仮想現実(VR)ユーザを対象とした360度ビデオの品質向上に必要な要件を抽出し,モデル化するために,ケーススタディに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:46:56 GMT)
A Lexical-aware Non-autoregressive Transformer-based ASR Model [9.5]
本稿では,音響エンコーダ,音声テキスト共有エンコーダ,音声テキスト共有デコーダで構成される,語彙対応非自己回帰トランスフォーマベース(LA-NAT)ASRフレームワークを提案する。 LA-NATは,語彙情報をASRモデルに認識させることを目的としており,学習した言語知識を活用することにより,より良い結果が得られることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:50:47 GMT)
Combining Adversaries with Anti-adversaries in Training [9.4]
敵対的トレーニングは、ディープニューラルネットワークの堅牢性を改善する効果的なテクニックである。本研究では, 対人訓練が深層学習モデルに及ぼす影響を, 公平性, 堅牢性, 一般化の観点から検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:39:45 GMT)
mLongT5: A Multilingual and Efficient Text-To-Text Transformer for Longer Sequences [9.3]
このモデルはLongT5のアーキテクチャに基づいており、mT5の事前トレーニングに使用される多言語データセットとUL2の事前トレーニングタスクを活用している。このモデルを多言語要約および質問応答タスクで評価し,mBARTやM-BERTのような既存の多言語モデルと比較して,mLongT5の性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:22:53 GMT)
Minimum-Risk Recalibration of Classifiers [9.3]
平均二乗誤差分解の枠組みにおいて,最小リスク再校正の概念を導入する。校正分類器の転送には,スクラッチから再校正するのに比べて,ターゲットサンプルが著しく少ないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:27:02 GMT)
CDIDN: A Registration Model with High Deformation Impedance Capability for Long-Term Tracking of Pulmonary Lesion Dynamics [9.3]
本稿では,医療用CT画像の登録問題について,新しい視点から検討する。我々はCascade-Dilation Inter-Layer Differential Network (CDIDN)と呼ばれる新しい登録モデルを提案する。高い変形能力(DIC)と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:05:55 GMT)
Efficient Fraud Detection Using Deep Boosting Decision Trees [8.9]
不正検出とは、複雑なデータから潜在的に不正な活動を特定し、監視し、防止することである。 AIの最近の発展と成功、特に機械学習は、不正に対処する新しいデータ駆動型方法を提供する。ディープブーピング決定木(DBDT)は、勾配ブースティングとニューラルネットワークに基づく不正検出の新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:19:24 GMT)
DeepEdit: Deep Editable Learning for Interactive Segmentation of 3D Medical Images [8.8]
DeepEditは、医用画像ボリュームアノテーションのためのディープラーニングベースの方法である。自動および半自動セグメンテーション、クリックベースのリファインメントが可能である。前立腺・前立腺病変に対する PROSTATEx データセットと腹部CT 分割のための BTCV (Multi-Atlas Labeling Beyond the Cranial Vault) データセットを用いて,DeepEdit の価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:26:16 GMT)
Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation [8.6]
NP-hard/complete問題をニューラルネットワークで解くことは、古典的なアルゴリズムを超越することを目的とした挑戦的な研究分野である。トラベリングセールスマン問題(TSP)は、このようなアプローチをしばしば対象とする顕著な問題である。本稿では、最近のニューラルネットワーク推論の進歩を活用して、TSP問題の学習を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:59:02 GMT)
QPGesture: Quantization-Based and Phase-Guided Motion Matching for Natural Speech-Driven Gesture Generation [8.6]
音声によるジェスチャー生成は、人間の動きのランダムなジッタのため、非常に困難である。本稿では,新しい量子化に基づく位相誘導型モーションマッチングフレームワークを提案する。本手法は,音声によるジェスチャー生成における近年の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:31:25 GMT)
DiSProD: Differentiable Symbolic Propagation of Distributions for Planning [8.4]
本稿では、連続状態と行動空間における確率的遷移を持つ環境向けに開発されたオンラインプランナーであるDiSProDを紹介する。 DiSProDは、独立性の仮定と分布の近似伝播を用いて、与えられたポリシーで条件付けられた将来の軌跡の分布をキャプチャするシンボリックグラフを構築する。ロボットシステムの離散的計画とリアルタイム制御において、DiSProDと最先端のプランナーとの比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:47:34 GMT)
SDC-UDA: Volumetric Unsupervised Domain Adaptation Framework for Slice-Direction Continuous Cross-Modality Medical Image Segmentation [8.3]
SDC-UDAは,スライス指向連続型医療画像セグメンテーションのためのフレームワークである。これは、スライス内およびスライス間自己強調画像翻訳、不確実性に制約された擬似ラベルの精細化、容積的自己訓練を組み合わせたものである。我々は,SDC-UDAを複数の一般公開医療画像セグメンテーションデータセットで検証し,最先端セグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:44:27 GMT)
BlindHarmony: "Blind" Harmonization for MR Images via Flow model [8.2]
ブラインドハーモナイゼーション(Blind Harmonization)とは、見えない領域のMRIイメージを調和させる新しい概念である。 BlindHarmonyは、シミュレーションと実データを用いて評価され、従来の手法と比較された。 BlindHarmonyは両方のデータセットで顕著なパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:04:24 GMT)
Functional sufficient dimension reduction through information maximization with application to classification [8.1]
2つの新しい機能的十分次元還元法 (FSDR) が, 相互情報と正方損失の相互情報に基づいて提案されている。この2つの手法は,シミュレーションと実データ解析による既存のFSDR法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:18:48 GMT)
Real-Time Variational Method for Learning Neural Trajectory and its Dynamics [7.9]
本稿では,指数関数型家族変動カルマンフィルタ(eVKF)について紹介する。我々は、カルマンフィルタの予測ステップに対する閉形式変分類似を導出し、他のオンライン変分法と比較してELBO上の有意な厳密な境界を導出する。我々は,本手法を実世界の合成・実世界のデータで検証し,特に競争性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:52:46 GMT)
MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory [7.8]
本稿では,大規模言語モデルに適した新しいメモリ機構であるMemoryBankを提案する。 MemoryBankは、モデルが関連するメモリを呼び出し、継続的なメモリ更新を通じて継続的に進化し、過去のインタラクションから情報を合成することで、ユーザの個性に適応することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:23:32 GMT)
Temporal Aware Mixed Attention-based Convolution and Transformer Network (MACTN) for EEG Emotion Recognition [7.8]
局所的・大域的時間的情報を共同でモデル化するための階層型ハイブリッドモデルであるMACTNを提案する。 MACTNは、既存の方法と比較して、優れた分類精度とF1スコアを一貫して達成する。この手法の初期のバージョンは同じアイデアを共有しており、2022年のワールド・ロボット・コンテストで感情的BCIコンペティションの最終大会で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:04:50 GMT)
On the Optimization Landscape of Dynamic Output Feedback: A Case Study for Linear Quadratic Regulator [7.7]
ポリシー勾配アルゴリズムの収束は、根底にある最適制御問題の最適化状況に依存する。線形二次規制のための動的出力フィードバックポリシー(dLQR)のより困難な場合について検討する。我々の中核的な成果の1つは、観測可能な場合の dLQR の定常点の特異性であり、動的コントローラを解くための最適性証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:56:13 GMT)
HMSN: Hyperbolic Self-Supervised Learning by Clustering with Ideal Prototypes [7.7]
プロトタイプに基づくクラスタリング手法の自己教師付き表現学習には,双曲表現空間を用いる。我々はMasked Siamese Networksを拡張し、双曲空間のPoincar'eボールモデルで操作する。従来の手法とは異なり、エンコーダネットワークの出力における双曲空間に投影し、双曲投影ヘッドを利用して、下流タスクに使用される表現が双曲的であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:38:40 GMT)
Semi-verified PAC Learning from the Crowd [7.6]
本研究では,クラウドソース型PAC学習におけるしきい値関数の問題点について検討する。本稿では,Charikar等の半検証モデルを用いて,PACが基礎となる仮説クラスを大量のラベルクエリで学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:19:30 GMT)
DRew: Dynamically Rewired Message Passing with Delay [7.5]
グラフの段階的な密度化を保証するために,レイヤ依存のリウィリングを行うフレームワークを提案する。また,各層と相互距離に依存するノード間の接続をスキップする遅延機構を提案する。いくつかの長距離タスクに対するアプローチを検証するとともに,グラフトランスフォーマーやマルチホップMPNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:41:56 GMT)
Bayesian Risk-Averse Q-Learning with Streaming Observations [7.3]
我々は,学習エージェントが模擬学習環境から学習する,堅牢な強化学習問題を考える。エージェントの制御外にある実環境からの観測が定期的に到着する。実環境からのストリーミング観測でBRMDPを解くための多段階ベイズリスク逆Q-ラーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:48:50 GMT)
Comparing Foundation Models using Data Kernels [7.3]
基礎モデルの埋め込み空間幾何学を直接比較するための方法論を提案する。提案手法はランダムグラフ理論に基づいており, 埋め込み類似性の有効な仮説検証を可能にする。本稿では, 距離関数を付加したモデルの多様体が, 下流の指標と強く相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:19:27 GMT)
A quantum XOR oblivious transfer protocol compatible with classical partially homomorphic encryption [7.1]
理想の XOT では、アリスはボブの第1ビットか第2ビットか、またはその排他的な情報を得るかを選ぶが、ボブは自分の選択について何も学ばない。本研究では、古典的な入力に対してXOTの機能を実装した量子プロトコルを提案し、アリスの入力に対する完全なセキュリティを持つが、ボブの入力に対する部分セキュリティのみを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:55:48 GMT)
StawGAN: Structural-Aware Generative Adversarial Networks for Infrared Image Translation [7.1]
本稿では,単に色を着色することなく,ターゲット生成の品質向上に焦点をあてた新しいモデルを提案する。我々は、RGB-IRペア画像を含むDroneVeichleデータセットの空中画像上で、我々のモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:22:33 GMT)
A Parameter-Efficient Learning Approach to Arabic Dialect Identification with Pre-Trained General-Purpose Speech Model [7.1]
我々は、アラビア方言識別(ADI)のためのGSMを条件にトークンレベルのラベルマッピングを開発する。我々は,バニラ微調整により,ADI-17データセット上で最先端の精度を実現する。本研究は、小さなデータセットを用いてアラビア方言を識別する方法を示し、オープンソースコードと事前訓練されたモデルで制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:15:53 GMT)
Flux-Tunable Hybridization in a Double Quantum Dot Interferometer [7.0]
2つの量子ドットからなるループに実装された2つの電子レベルとフラックスの間のトンネル結合のチューニング。その結果、フラックスによって調整されたトンネル結合を持つキュービットのパリティ読み出しの実現可能性と限界が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:31:29 GMT)
Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis [7.0]
本稿では,オンライン学習環境における機械学習モデルに対する敵対的攻撃事例について検討する。攻撃強度が臨界しきい値を超えると,学習者の精度が不連続に変化することが証明される。以上の結果から,特にデータストリームを小さなバッチで処理した場合,強欲な攻撃は極めて効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:26:03 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [7.0]
脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)のセットアップについて報告する。 BraSynは、医療画像コンピューティングとコンピュータ支援インターベンション(MICCAI)2023と連携して組織されている。この課題の目的は、欠落したMRIモダリティを現実的に合成する画像合成手法をベンチマークすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:40:01 GMT)
Speech Separation based on Contrastive Learning and Deep Modularization [6.9]
本稿では,コントラスト学習を用いてフレームの表現を確立し,下流の深いモジュール化タスクにおいて学習された表現を使用する。そこで我々は,与えられた話者に属するフレーム間の距離を最小化するために,自己教師型学習を実装した。学習した表現は、下流の深いモジュール化タスクで、話者のアイデンティティに基づいたクラスタフレームに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:19:05 GMT)
Are Large Language Models Fit For Guided Reading? [6.9]
本稿では,大規模言語モデルが教育指導読解に参加する能力について考察する。入力テキストから意味のある質問を生成し、多様な質問を生成し、学生が再読むべきテキストの一部を推薦する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:03:55 GMT)
EfficientSCI: Densely Connected Network with Space-time Factorization for Large-scale Video Snapshot Compressive Imaging [6.8]
圧縮率の高いUHDカラービデオは,PSNRが32dB以上である単一エンドツーエンドのディープラーニングモデルを用いて,スナップショット2次元計測から再構成可能であることを示す。提案手法は,従来のSOTAアルゴリズムよりも性能が優れ,リアルタイム性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:13:09 GMT)
PersonaLLM: Investigating the Ability of GPT-3.5 to Express Personality Traits and Gender Differences [6.8]
本研究では,大きな言語モデル(LLM)が,ビッグファイブの性格タイプやジェンダーの役割を割り当てた場合に,一貫したパーソナライズされた特徴を持つコンテンツを生成できるかどうかを検討する。われわれは320のLDMペルソナ(32のビッグファイブパーソナタイプで5人の女性と5人の男性)を作成し、44の古典的なビッグファイブインベントリ(BFI)を完成させ、その子供時代について800ワードの物語を書いた。その結果、LLMペルソナの自己申告したBFIスコアは、割り当てられた性格タイプと一致しており、5つの特徴全てに大きな効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:56:20 GMT)
Constructing a personalized AI assistant for shear wall layout using Stable Diffusion [6.7]
本稿では,安定拡散に基づくせん断壁レイアウトのためのパーソナライズされたAIアシスタントを提案する。テストによって優れた生成結果が得られることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:12:07 GMT)
Unbiased Gradient Boosting Decision Tree with Unbiased Feature Importance [6.7]
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)のスプリット探索アルゴリズムは、多くの潜在的な分割を持つ機能に対するバイアスとして批判されている。 GBDT における偏差の微粒化解析を行い,各分割の利得推定における系統的偏差が 1) に起因していることを示す。我々は,非バイアス利得(unbiased gain)について,非バイアス利得(unbiased gain)について,非バイアス利得(out-of-bag)サンプルを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:17:46 GMT)
MALM: Mask Augmentation based Local Matching for Food-Recipe Retrieval [6.6]
本稿では,マスク拡張型局所マッチングネットワーク(MALM)を提案する。 Recipe1Mデータセットによる実験結果から,本手法は最先端(SOTA)手法より明らかに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:25:50 GMT)
Optimization of body configuration and joint-driven attitude stabilization for transformable spacecrafts under solar radiation pressure [6.6]
本稿では、太陽放射圧(SRP)下での変換可能な宇宙船の新しい姿勢制御技術について述べる。そのうちの1つは任意のSRP力とトルクを得るための関節角最適化であり、もう1つは関節角アクチュエータによって駆動される運動量減衰制御である。本論文は、使い捨て推進剤を使わずに、トランスフォーマブル宇宙船の高制御冗長性を最大限に活用することに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:57:53 GMT)
On the Noise Stability and Robustness of Adversarially Trained Networks on NVM Crossbars [6.5]
我々は,NVMクロスバー型アナログハードウェアの対角的トレーニングと本質的ロバスト性を融合して,ロバストなディープニューラルネットワーク(DNN)の設計について検討する。この結果から, ハードウェアの非理想性と, 最適ロバスト性と性能のために$epsilon_train$を慎重に校正する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:42:49 GMT)
Assembling Kitaev honeycomb spin liquids from arrays of 1D symmetry protected topological phases [6.4]
キタエフ・ハニカムモデルは、保存量が多いため、正確には解ける。本研究では, 1次元クラスター状態様対称性保護位相の異常なエッジモードが, 北エフモデルの変種に対する自然な構築ブロックを提供することを示す。本手法は, スピン軌道結合型モット絶縁体において, 北エブミツバチのスピン液体を実現するための新たな経路を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:02 GMT)
A Variational Approach to Unique Determinedness in Pure-state Tomography [6.4]
本研究では,量子状態トモグラフィーにおける一意決定性(UD)の新たな変分法を提案する。我々は、UDと非UD測定方式の区別を可能にするために、特別に定義された損失関数を最小限に抑える効果的なアルゴリズムを提唱した。我々は、純状態 (UDP) と全状態 (UDA) の量子ビット系における一意的に決定されたアライメントを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:49:11 GMT)
RobustFair: Adversarial Evaluation through Fairness Confusion Directed Gradient Search [6.4]
本稿では,DNNの精度向上のための高調波評価手法であるRobustFairを提案する。頑丈さや公平さの欠陥を同時に特定することで、頑健さと個々人の公正さの評価を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:07:29 GMT)
Mode Connectivity in Auction Design [6.1]
オークションデザインはアルゴリズムゲーム理論における基本的な問題である。微分経済学における最近の研究は、ニューラルネットワークが既知の最適なオークション機構を効率的に学習できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:36:07 GMT)
AMII: Adaptive Multimodal Inter-personal and Intra-personal Model for Adapted Behavior Synthesis [6.0]
ソーシャル・インタラクティブ・エージェント(Socially Interactive Agents, SIAs)は、人間のマルチモーダル行動と同様の振る舞いを示す物理的または仮想的なエンボディエージェントである。ユーザと対話し、話者やリスナーとして行動しながら、SIAに対して適応的な顔ジェスチャーを合成する新しいアプローチであるAMIIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:22:07 GMT)
A Subabdominal MRI Image Segmentation Algorithm Based on Multi-Scale Feature Pyramid Network and Dual Attention Mechanism [6.0]
マルチスケールのピラミッドネットワークとデュアルアテンション機構に基づいてMRI画像を提案する。 1)拡張畳み込みとマルチスケールの機能ピラミッドネットワークをエンコーディングに使用して,セマンティックギャップを回避する。腹腔下MRI画像データセットを用いた実験により,提案手法は他の方法よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:56:46 GMT)
Coordinated Transformer with Position \& Sample-aware Central Loss for Anatomical Landmark Detection [6.0]
熱マップに基づく解剖学的ランドマーク検出はまだ2つの未解決課題に直面している。我々は新しい位置認識とサンプル認識中心損失を提案する。構造情報の無視という課題に対処するために,CoorTransformerと呼ばれる協調変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:05:01 GMT)
Enhancing Speech Articulation Analysis using a Geometric Transformation of the X-ray Microbeam Dataset [5.9]
音声明瞭度の測定精度を向上する新しい幾何変換を提案する。当科の貢献は, 咽頭前方線に対する口蓋跡の延長であり, 舌体収縮測定の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:34:17 GMT)
Evidence of Meaning in Language Models Trained on Programs [5.9]
我々は,テキスト上で次のトークン予測を行うためにのみ訓練された言語モデルが意味を学習できることを示す。まず、プログラムのコーパス上でTransformerモデルをトレーニングし、指定したプログラムを完了すると、トレーニングされたモデルの隠れた状態を探索する。プローブの精度と、仕様を実装するプログラムを生成するモデルの能力との間には、強く統計的に有意な相関関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:58:08 GMT)
Ethical ChatGPT: Concerns, Challenges, and Commandments [5.6]
本稿では、ChatGPTに関する特定の倫理的懸念を強調し、ChatGPTを様々なアプリケーションで使用する際の重要な課題を明らかにする。 ChatGPTの実践的なコマンドも提案されており、アプリケーションにChatGPTを適用する場合のチェックリストガイドラインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:04:13 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning with Layer Pruning on Free-Text Sequence-to-Sequence modeling [5.6]
本稿では,LoRAと構造化層プルーニングを統合したフレームワークを提案する。当社のフレームワークは,GPUメモリ使用量の50%削減と,トレーニングフェーズの100%高速化を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:45:01 GMT)
Qubit-Efficient Randomized Quantum Algorithms for Linear Algebra [5.5]
本稿では,行列関数からのサンプリング作業のためのランダム化量子アルゴリズムのクラスを提案する。量子ビットの使用は純粋にアルゴリズムであり、量子データ構造には追加の量子ビットは必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:18:59 GMT)
Difference of Submodular Minimization via DC Programming [5.5]
2つのサブモジュール(DS)関数の差を最小化することは、様々な機械学習問題に自然に発生する。 DC問題に対する古典的アルゴリズムはDCアルゴリズム (DCA) と呼ばれる。 DS最小化に対応するDCプログラムに適用したDCAの変種とその完全形(CDCA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:39:02 GMT)
Q-SHED: Distributed Optimization at the Edge via Hessian Eigenvectors Quantization [5.4]
ニュートン型(NT)法は、DO問題における堅牢な収束率の実現要因として提唱されている。インクリメンタルなヘッセン固有ベクトル量子化に基づく新しいビット割り当て方式を特徴とする、DOのための元のNTアルゴリズムであるQ-SHEDを提案する。 Q-SHEDはコンバージェンスに必要な通信ラウンド数を最大60%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:15:03 GMT)
Epicurus at SemEval-2023 Task 4: Improving Prediction of Human Values behind Arguments by Leveraging Their Definitions [5.3]
本稿では,SemEval-2023 Task 4における議論の背景にある人間の価値の同定実験について述べる。人間の価値は、正確な定義を必要とする主観的な概念であるため、モデルトレーニング中に人間の価値の定義を取り入れることで、より良い予測性能が得られるという仮説を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:43:55 GMT)
Energy-Consumption Advantage of Quantum Computation [5.3]
ブラックボックスオラクルを用いた計算モデルを用いて,量子計算と古典計算のエネルギー消費について検討する。量子計算がシモン問題に対する古典計算よりも指数的なエネルギー消費の優位性を達成することを厳密に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:00 GMT)
Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs [5.2]
観測データから因果効果を推定することは経験科学の基本的な課題である。フロントドア調整(英語: Front-door adjust)とは、観測されたメディエーターを用いて、観測されていないコンバウンドの存在下でも因果関係を識別する技術である。最近、Jeong、Tian、Barenboimは、フロントドア基準を満たす集合を見つけるための最初のアルゴリズムを発表した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:54:01 GMT)
Patterns in Docker Compose Multi-Container Orchestration [5.2]
この作業は、Docker Composeをオーケストレーションツールとして使用する成功したプロジェクトのデータセットをキュレートする。次に、Docker Compose構成の質的、定量的分析に従事します。データと分析の収集により、デプロイメントとオーケストレーションの繰り返しパターンの識別と命名が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:32:58 GMT)
LDM3D: Latent Diffusion Model for 3D [5.2]
本研究では,与えられたテキストプロンプトから画像と深度マップデータを生成する3D(LDM3D)の潜時拡散モデルを提案する。また、生成したRGB画像と深度マップを用いて、没入的でインタラクティブな360度ビュー体験を作成するDepthFusionというアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:15:06 GMT)
The dressed molecules theory for the quasi-two-dimensional quantum anomaly [5.2]
着飾った分子理論は、最近の実験システムにおける呼吸モードの2次元量子異常を記述するために用いられる。我々は、アキシャル励起状態とフェシュバッハ分子状態を特徴づけるために、着飾った分子状態を用いる。擬似低次元量子系における共形異常を理解するためには、2次元フェルミオンの着衣分子理論の確立が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:17:28 GMT)
Actor-Critic Methods using Physics-Informed Neural Networks: Control of a 1D PDE Model for Fluid-Cooled Battery Packs [5.1]
本稿では,冷却液を用いた電池パックの温度制御のためのアクタ・クリティカルなアルゴリズムを提案する。実験の結果、HJB方程式を用いて価値ネットワークを更新し、PPOと同一のポリシーネットワークを更新するハイブリッド政治手法が、このPDEシステムの制御において最良の結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:21:38 GMT)
Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review [5.1]
人工ニューラルネットワークにおける脳にインスパイアされた学習表現について概説する。これらのネットワークの能力を高めるために, シナプス可塑性などの生物学的に妥当な機構の統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:34:29 GMT)
NODE-ImgNet: a PDE-informed effective and robust model for image denoising [5.0]
本稿では,ニューラル常微分方程式(NODE)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ブロックを組み合わせたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 NODE-ImgNetは本質的にPDEモデルであり、動的システムはPDEの明示的な仕様なしで暗黙的に学習される。提案モデルでは,ガウス雑音に悩まされる灰色や色画像,および実雑音画像など,様々なシナリオにおいて一貫した有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:41:14 GMT)
Deep Metric Tensor Regularized Policy Gradient [5.0]
政策勾配アルゴリズムは、深層強化学習技術の重要なファミリーである。我々は,政策勾配に関するヘッセン情報を適切に活用し,制御することで,政策勾配アルゴリズムの性能を著しく向上させることができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:50:00 GMT)
Quiver: Supporting GPUs for Low-Latency, High-Throughput GNN Serving with Workload Awareness [4.8]
Quiverは、低レイテンシと高スループットを備えた分散GPUベースのGNNサービスシステムである。最新のGNN手法と比較して,Quiverは8倍のスループットで最大35倍のレイテンシを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:34:23 GMT)
FACE: Evaluating Natural Language Generation with Fourier Analysis of Cross-Entropy [4.8]
モデル生成言語と人文言語との類似度を測定するための指標であるFACEを提案する。オープン・エンド・ジェネレーション・タスクに基づいて、FACEが人-モデルギャップを効果的に識別できることが判明した。 FACEは計算効率が高く、直感的な解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:31:50 GMT)
mdctGAN: Taming transformer-based GAN for speech super-resolution with Modified DCT spectra [4.7]
音声超解像(SSR)は、高分解能(HR)音声を対応する低分解能(LR)音声から復元することを目的としている。近年のSSR法は、位相再構成の重要性を無視して、等級スペクトルの再構成に重点を置いている。修正離散コサイン変換(MDCT)に基づく新しいSSRフレームワークであるmdctGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:49:46 GMT)
The star-shaped space of solutions of the spherical negative perceptron [4.7]
複素連結構造において低エネルギー構成の集合が見いだせることを示す。解析学的に、幅広い力学に魅力的な解のサブセットが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:21:04 GMT)
Interpretable neural architecture search and transfer learning for understanding sequence dependent enzymatic reactions [4.6]
Elektrumは、生化学系の力学を決定するためのディープラーニングフレームワークである。 KINNは中間層として深い畳み込みニューラルネットワークに挿入される。我々はEektrumを用いてCRISPR-Cas9のオフターゲット編集確率を予測し、最先端のパフォーマンスを実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:49:42 GMT)
Multi-layer Perceptron Trainability Explained via Variability [4.6]
ニューラルネットワークの可変性は,データ空間におけるランドスケープパターンの豊かさを表す。変動性はアクティベーションの数と正の相関を示し、「勾配への崩壊」と呼ばれる現象と負の相関を示す。小さなスタイリングされたモデル問題の実験では、可変性は実際に正確にトレーニング可能性を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:42:33 GMT)
Spiking Generative Adversarial Network with Attention Scoring Decoding [4.6]
スパイクニューラルネットワークは、脳のような処理に近づいた近似を提供する。我々は複雑な画像を扱うことができるスパイク生成対向ネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:01:44 GMT)
SPCXR: Self-supervised Pretraining using Chest X-rays Towards a Domain Specific Foundation Model [4.4]
胸部X線(CXR)は肺疾患の診断と予後のための画像モダリティとして広く用いられている。そこで我々は,グループメイドの自己教師型フレームワークを用いて,CXRからの一般的な表現を学習する,新たな自己教師型パラダイムを提案する。事前訓練されたモデルは、コビッド19、肺炎の検出、一般的な健康スクリーニングといったドメイン固有のタスクのために微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:59:07 GMT)
Non-Hermitian Topological Phases: Principles and Prospects [4.3]
非エルミート相の特徴の根底にある鍵となる原理を述べる。例外点、複素エネルギーギャップ、非エルミート対称性の分類について議論する。また、障害の役割、線形応答フレームワークの提示、および非エルミート系のホール輸送特性の解析についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:56:06 GMT)
In Defense of Pure 16-bit Floating-Point Neural Networks [4.1]
純粋な16ビット浮動小数点ニューラルネットワークは、混合精度と32ビットのニューラルネットワークと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成することができる。その結果、純粋な16ビット浮動小数点ニューラルネットワークは、混合精度と32ビットのニューラルネットワークと同等またはそれ以上の性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:09:45 GMT)
Prevention is better than cure: a case study of the abnormalities detection in the chest [4.0]
データ不均衡の一連の単純なテストが、データ取得およびアノテーションプロセスの欠陥を露呈する様子を示す。データ収集段階でのエラーは、モデルを正しく検証することを困難にします。予測モデルのライフサイクル全体を通して、データの監視とモデルのバランス(フェアネス)について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:28:00 GMT)
Eyettention: An Attention-based Dual-Sequence Model for Predicting Human Scanpaths during Reading [4.0]
我々は、単語列と時間列の固定を同時に処理する最初の二重系列モデルであるEyettentionを開発する。スキャンパスの予測において、Eyettentionは最先端のモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:24:03 GMT)
Towards the Automatic Generation of Conversational Interfaces to Facilitate the Exploration of Tabular Data [4.0]
タブラルデータは、構造化されたデータをオンラインで公開し、交換する最も一般的なフォーマットである。データソースの探索を容易にするための対話インタフェースを提案する。私たちのチャットボットは手作業で作成されるのではなく、データソース自体から自動的に生成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:23:40 GMT)
Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding [4.0]
Transformersのような大規模な自己回帰モデルからの推論は遅く、Kトークンの復号化はモデルのKシリアル実行を伴います。本研究では,複数のトークンを並列に計算することで,自動回帰モデルから高速にサンプリングするアルゴリズムである投機的復号化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:28:20 GMT)
In the Name of Fairness: Assessing the Bias in Clinical Record De-identification [3.9]
本研究は, 大規模実験分析により, 臨床ノートに記載された名前の非識別システムのバイアスについて検討した。以上の結果から,ほとんどの手法では,人口分布の大部分が統計的に有意な性能差があることが判明した。特定されたギャップを緩和するために,臨床状況と多様な名前の微調整による簡易かつ方法に依存しない解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:47:00 GMT)
Attention! Dynamic Epistemic Logic Models of (In)attentive Agents [3.7]
本稿では,原子式の部分集合に注意を払う一般化を提案する。その後、何も起こらないと仮定する代わりに、特定の真理値にデフォルトとなる不注意なエージェントを説明するためにフレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:41:27 GMT)
NollySenti: Leveraging Transfer Learning and Machine Translation for Nigerian Movie Sentiment Classification [3.6]
アフリカには2000以上の先住民族の言語があるが、データセットが不足しているため、NLPの研究では不足している。私たちは、ナイジェリアで広く話されている5つの言語(英語、ハウサ語、イグボ語、ナイジェリア・ピジン語、ヨルバ語)のノリーウッド映画レビューに基づいて、新しいデータセット、NollySentiを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:38:36 GMT)
Massively Scalable Inverse Reinforcement Learning in Google Maps [3.6]
本稿では,既存の業務を一般化し,その計画的地平を通した重要な業績トレードオフの制御を可能にするReceding Inverse Planning(RHIP)を紹介する。我々の結果は、旅行時間を超えた要因が重要な役割を果たす、より持続可能な交通手段に対する重要な利点を示している。我々は、キーコンポーネントの廃止、最先端の固有値解法に対する否定的な結果、そして将来の機会を特定することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:14:28 GMT)
From Data-Fitting to Discovery: Interpreting the Neural Dynamics of Motor Control through Reinforcement Learning [3.6]
足の移動を行う仮想ロボットの構造的神経活動について検討した。歩行訓練されたエンボディードエージェントは、タングリングを避けるスムーズなダイナミックスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:52:27 GMT)
GAP: A Graph-aware Language Model Framework for Knowledge Graph-to-Text Generation [3.6]
KG-to-text生成の最近の改善は、微調整タスクの性能を高めるために設計された補助的な事前訓練タスクによるものである。ここでは、既存の事前学習言語モデルにグラフ認識要素を融合させることで、最先端のモデルより優れ、追加の事前学習タスクによって課されるギャップを埋めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:36:32 GMT)
Augmented Message Passing Stein Variational Gradient Descent [3.6]
収束過程における有限粒子の等方性特性について検討する。すべての粒子は特定の範囲内で粒子中心の周りに集まる傾向にある。提案アルゴリズムは, 種々のベンチマーク問題における分散崩壊問題を克服し, 良好な精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:13:04 GMT)
Deep PackGen: A Deep Reinforcement Learning Framework for Adversarial Network Packet Generation [3.6]
人工知能(AI)と機械学習(ML)アルゴリズムの最近の進歩は、サイバーセキュリティ運用センター(ディフェンダー)のセキュリティ姿勢を高めている。近年の研究では、フローベースとパケットベースの特徴の摂動がMLモデルを欺くことが報告されているが、これらのアプローチには限界がある。我々のフレームワークであるDeep PackGenは、逆パケットを生成するために深層強化学習を採用し、文献におけるアプローチの限界を克服することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:32:32 GMT)
Lightweight Online Learning for Sets of Related Problems in Automated Reasoning [3.5]
自己駆動型戦略学習(Self-Driven Strategy Learning、sdsl)は、自動推論タスクのための軽量なオンライン学習方法論である。 Sdslは、以前の問題を解決しながら、データセットの形式で情報を自動的に収集する。学習したデータを用いて、学習したデータに機械学習モデルを適用することで、後の問題の解法戦略を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:23:10 GMT)
Emergent glassy behavior in a kagome Rydberg atom array [3.5]
我々は,カゴメ格子Rydberg原子アレイの現実的ハミルトニアン上での大規模量子モンテカルロシミュレーション結果を示す。本システムには本態性障害はないが, 興味深いことに, 静的および動的特性の解析により, 発色ガラスの挙動が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:54:49 GMT)
Counterfactuals for Design: A Model-Agnostic Method For Design Recommendations [3.5]
MCD (Multi-Objective Counterfactuals for Design) は, 設計問題の非現実的最適化手法である。本論文は2次元テストケースを用いてMDDの中核機能を実証し,次に自転車設計の3つのケーススタディを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:10:58 GMT)
Analysis of Library Dependency Networks of Package Managers Used in iOS Development [3.5]
Swiftエコシステムのライブラリ依存ネットワークは、CocoaPods、Carthage、Swift Package Manager(PM)のライブラリを含んでいる。 CocoaPodsは、最大のライブラリセットを持つパッケージマネージャであるが、他のパッケージマネージャとの違いは、期待ほど大きくはない。 Swift PMはますます人気を集めており、結果として他の2つのパッケージマネージャの成長が徐々に鈍化している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:14:19 GMT)
Sparse joint shift in multinomial classification [3.4]
ラベル観察なしでターゲットデータセットにSJSを適用すると、ラベルの有効な予測とクラスの事前確率の推定が生成される可能性がある。機能セットから機能セットのより大きなセットへのSJSの伝達に関する新しい結果を示す。 SJSの特性を推定するために提案したアルゴリズムの矛盾を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:47:55 GMT)
Support for Stock Trend Prediction Using Transformers and Sentiment Analysis [3.1]
技術ストックデータと感情分析を用いて、長時間のウィンドウ上で正確なストックトレンド予測を行うトランスフォーマーモデルを開発した。本稿では,日次技術ストックデータと,約3年にわたるトップニュース見出しデータを含む新しいデータセットについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:26:39 GMT)
Accelerated Primal-Dual Methods for Convex-Strongly-Concave Saddle Point Problems [3.0]
本研究では,主関数の線形近似を用いたサドル点問題(SPP)に対するPD法について検討した。凸強凹 SPP に対して,LPD 法は主関数のリプシッツ定数に最適値に依存することが観察された。この問題を解決するために, 加速度勾配Descent とLPD法を組み合わせることで, 単ループ線形化Primal-Dual (ALPD) 法を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:37:07 GMT)
DClEVerNet: Deep Combinatorial Learning for Efficient EV Charging Scheduling in Large-scale Networked Facilities [3.0]
電気自動車(EV)は配電ネットワークを著しくストレスし、性能を劣化させ、安定性を損なう可能性がある。現代の電力網は、EV充電スケジューリングをスケーラブルで効率的な方法で最適化できる、コーディネートまたはスマートな充電戦略を必要とする。ネットワークの利用可能な電力容量とステーションの占有限度を考慮しつつ、EV利用者の総福祉利益を最大化する時間結合二元最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:03:47 GMT)
Ergodicity Breaking Under Confinement in Cold-Atom Quantum Simulators [2.9]
スピン$1/2$量子リンクは、トポロジカル$theta$-angleを持つ1+1$D量子電磁力学の定式化を考える。閉じ込めと、量子多体散乱とヒルベルト空間の断片化というエルゴディディディティ破滅のパラダイムの相互作用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:07:42 GMT)
Learning low-dimensional dynamics from whole-brain data improves task capture [2.8]
逐次変分オートエンコーダ(SVAE)を用いたニューラルダイナミクスの低次元近似学習手法を提案する。本手法は,従来の手法よりも精度の高い認知過程を予測できるスムーズなダイナミクスを見出す。我々は、モータ、ワーキングメモリ、リレーショナル処理タスクを含む様々なタスクfMRIデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:43:13 GMT)
3D reconstruction from 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, 18 May 2023 01:23:40 GMT)
Unified machine learning: Open-set learning with augmented category by exploiting unlabelled data (Open-LACU) [2.6]
本研究では,Open-LACU(Open-LACU)による拡張カテゴリによるオープンセット学習を提案する。我々は、Margin Generative Adversarial Networks (Margin-GANs) の最先端OSR手法をいくつかのOpen-LACU構成に適応させる。本稿では,リモートセンシングにおけるセマンティックセグメンテーションの応用,放射線学における物体検出,およびコークス分析による疾患の識別について論じることにより,オープン・LACU政策の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:02:42 GMT)
STREAMLINE: Streaming Active Learning for Realistic Multi-Distributional Settings [2.6]
STREAMLINEは、シナリオ駆動スライス不均衡を緩和する新しいストリーミングアクティブラーニングフレームワークである。画像分類とオブジェクト検出タスクのための実世界のストリーミングシナリオ上でSTREAMLINEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:01:45 GMT)
From the Lab to the Wild: Affect Modeling via Privileged Information [2.6]
制御された実験室環境で訓練されたモデル(生体内)を、制御されていない現実世界の設定(生体内)に確実に移行するにはどうすればよいか? 厳密な情報は、実験室で利用可能な複数のモダリティでモデルをトレーニングし、大きなパフォーマンス低下なしには、野生で運用できないモダリティを無視します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:31:33 GMT)
SensorX2car: Sensors-to-car calibration for autonomous driving in road scenarios [2.6]
本稿では,画像特徴,3次元LiDAR点,カメラ/INS分解ポーズ,レーダ速度の4つのセンサに対して,より一般的なキャリブレーション手法を提案する。我々は、通常運転中のセンサから車への回転を数分で調整する4つの手法を設計し、SensorX2carというツールボックスを構築した。われわれの知る限りでは、SensorX2carは最初のオープンソースのセンサー・ツー・カー・キャリブレーション・ツールボックスだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:29:23 GMT)
Measurement-Device-Independent Quantum Secret Sharing [2.6]
量子秘密共有は、量子通信とセキュアなマルチパーティ計算において重要な役割を果たす。本稿では, ディーラーと各シェアラー間の空間距離を2倍にし, 量子伝送を実現するための新しい計測デバイス非依存型量子秘密共有プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:55:29 GMT)
Learning hard distributions with quantum-enhanced Variational Autoencoders [2.5]
量子相関を用いて古典的VAEの忠実度を向上させる量子強化型VAE(QeVAE)を提案する。経験的に、QeVAEは量子状態のいくつかのクラスにおいて古典的モデルよりも優れていることを示す。我々の研究は、量子生成学習アルゴリズムの新しい応用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:05:03 GMT)
Clifford Group Equivariant Neural Networks [2.5]
Clifford Group Equivariant Neural Networksは$mathrmE(n)$-equivariant Networkを構築するための新しいアプローチである。私たちは、特に単一のコア実装から、いくつかの異なるタスクにおける最先端のパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:35:35 GMT)
Neural Integral Equations [2.5]
本稿では、未知の積分演算子をIEソルバからデータから学習する手法であるNeural Integral Equations (NIE)を紹介する。また、意図的ニューラル積分方程式(ANIE)を導入し、積分を自己認識に置き換え、拡張性、キャパシティを改善し、解釈可能なモデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:45:20 GMT)
A Compound Gaussian Network for Solving Linear Inverse Problems [2.4]
本稿では,線形逆問題に対する2つの新しいアプローチを提案する。 1つ目は、正規化された最小二乗目的関数を最小化する反復アルゴリズムである。 2つ目は、反復アルゴリズムの「アンロール」または「アンフォールディング」に対応するディープニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:05:09 GMT)
Ranking the locations and predicting future crime occurrence by retrieving news from different Bangla online newspapers [2.4]
我々は、特定の場所の安全性について、人々に近似を与えるアプローチを考え出した。私たちのアプローチは、犯罪データをクロールするために、さまざまなオンラインバングラ新聞に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:19:26 GMT)
Black-Box Targeted Reward Poisoning Attack Against Online Deep Reinforcement Learning [2.4]
トレーニング期間中の報酬中毒によるオンライン深層学習に対する最初のブラックボックス攻撃を提案する。我々の攻撃は未知のアルゴリズムによって学習された未知のダイナミクスを持つ一般的な環境に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:37:29 GMT)
Bounding the quantum value of compiled nonlocal games: from CHSH to BQP verification [2.3]
Kalaiらは、非ローカルゲームに適用されるブラックボックス暗号コンパイル手順を定義した。単一プロデューサプロトコルの量子値の完全な理解に向けて前進する。我々は,BQPに対して単一プロプライエタリな古典的検証プロトコルを提供し,CHSH剛性解析を用いてその健全性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:09:30 GMT)
Large-Scale Text Analysis Using Generative Language Models: A Case Study in Discovering Public Value Expressions in AI Patents [2.2]
本稿では,生成言語モデル(GPT-4)を用いて,大規模テキスト解析のためのラベルと論理式を生成する手法を提案する。 InnovationQ+に送信された高度なBooleanクエリを用いて、154,934件の特許文書からなるデータベースを収集する。我々は、これらのAI特許文中の公開価値表現を識別し、ラベル付けするためのフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:34:47 GMT)
Automatic Design Method of Building Pipeline Layout Based on Deep Reinforcement Learning [2.2]
現在、パイプラインレイアウトはエンジニアによって手動で設計されている。深部強化学習(DRL)に基づくパイプラインの3次元レイアウト生成手法を提案する。その結果、DRLモデルは従来のアルゴリズムよりもはるかに短い時間で、空間内のパイプラインレイアウトタスクを完了できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:01:58 GMT)
Fabrication of Al/AlOx/Al junctions with high uniformity and stability on sapphire substrates [2.2]
ジョセフソン接合は、スケーラブルな超伝導量子コンピュータ回路のような量子デバイスにとって不可欠である。本研究では,サファイア基板上でのAl/AlOx/Al接合が0.0169～0.04mm2であった。これらの接合部の室温抵抗(RN)の標準偏差は15mm×15mmチップの1.7%以上、2インチウエハの2.66%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:24:57 GMT)
DEIR: Efficient and Robust Exploration through Discriminative-Model-Based Episodic Intrinsic Rewards [2.1]
探索は強化学習(RL)の基本的側面であり,その有効性はRLアルゴリズムの性能決定要因である。近年の研究では、観察における新規性から推定される本質的な報酬による探索を奨励する効果が示されている。条件付き相互情報項による本質的な報酬を理論的に導出する新手法であるDEIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:42:27 GMT)
Dirichlet Diffusion Score Model for Biological Sequence Generation [2.1]
拡散生成モデルは、多くのアプリケーションでかなりの成功を収めた。定常分布がディリクレ分布である確率単純空間で定義される拡散過程を導入する。これにより、離散データのモデリングには連続空間での拡散が自然になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:24:31 GMT)
Modified Gauss-Newton Algorithms under Noise [2.0]
Gauss-Newton や proxlinear のアルゴリズムは、大規模な統計的設定における勾配降下と比較して、対照的な結果をもたらす可能性がある。本稿では, この2種類のアルゴリズムの対比性能を, 統計的手法を用いて理論的に検証し, 構造化予測を含む学習問題について実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:10:42 GMT)
ARBEx: Attentive Feature Extraction with Reliability Balancing for Robust Facial Expression Learning [2.0]
ARBExはVision Transformerによって駆動される新しい注意的特徴抽出フレームワークである。ラベル分布とマルチヘッド自己保持機構を備えた埋め込み空間において学習可能なアンカーポイントを用いて、弱い予測に対する性能を最適化する。我々の戦略は、様々な文脈で実施された広範な実験により、現在の最先端の方法論よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:06:07 GMT)
Comparison of neural closure models for discretised PDEs [1.9]
2つの既存の定理は、その短期的正確性に基づいて、神経閉鎖モデルの長期的正確性についての洞察を与える新しい方法で解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:06:30 GMT)
Few-Shot Learning Enables Population-Scale Analysis of Leaf Traits in Populus trichocarpa [1.9]
この研究は、(i)最小のトレーニングデータを必要とする高速で正確な画像ベースの特徴抽出のための方法と、(ii)68種類の葉の表現型を含む新しい集団規模のデータセットを、ドメイン科学者や機械学習研究者向けに植物表現型コミュニティに提供するように設計されている。数発の学習コード、データ、結果はすべて公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:10:54 GMT)
On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions [1.9]
研究コミュニティの注意を守りたいと考える15の課題について述べる。課題は、個性、測定品質、データセット、パフォーマンス評価、モデリングの選択、倫理と公正といったトピックによって構成される。より有効で信頼性の高いTPC研究を刺激したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:52:50 GMT)
Free Lunch for Privacy Preserving Distributed Graph Learning [1.8]
分散グラフ学習とグラフベース機械学習のための新しいプライバシ参照フレームワークを提案する。本フレームワークは,生データの本来の構造特性を保ちながら,実際の特徴を必要とせずに,特徴と距離を学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:41:21 GMT)
FastFit: Towards Real-Time Iterative Neural Vocoder by Replacing U-Net Encoder With Multiple STFTs [1.8]
FastFitは、U-Netエンコーダを複数の短時間フーリエ変換(STFT)に置き換える新しいニューラルボコーダアーキテクチャである。我々は,FastFitが高音質を維持しつつ,ベースラインベースボコーダの生成速度を約2倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:05:17 GMT)
Small noise analysis for Tikhonov and RKHS regularizations [1.8]
我々は、TikhonovとRKHSの正規化におけるノルムの効果を評価するための小さなノイズ分析フレームワークを構築した。この枠組みは, 低雑音域における正規化推定器の収束率について検討し, 従来のL2正則化器の潜在的な不安定性を明らかにする。驚くべき洞察は、これらの分数RKHSによる過度な平滑化は、常に最適な収束率をもたらすということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:50:33 GMT)
Blockchain-enabled Parametric Solar Energy Insurance via Remote Sensing [1.8]
パラメトリックソーラーエネルギー保険は、太陽エネルギーの不足に対する財政補助金の機会を提供する。我々は、最先端のゼロ知識証明(zk-SNARK)を利用して、プライバシー保護ブロックチェーンベースのソーラーエネルギー保険プラットフォームを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:46:39 GMT)
Noise-adapted recovery circuits for quantum error correction [1.7]
一般のノイズ適応リカバリマップに対して量子回路を提示するが、これはしばしばペッツマップと呼ばれる。また、符号化された状態と復元された状態との間の忠実度を直接推定できる回路を提案する。ノイズ適応リカバリ回路の有効性は,IBM量子プロセッサ上での理想的,ノイズの多いシミュレーションによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:29:49 GMT)
Improved Synthesis of Toffoli-Hadamard Circuits [1.7]
Kliuchnikovが2013年にClifford+$T$回路に対して導入した手法はトフォリ・ハダード回路に容易に適用可能であることを示す。また、同様のコスト改善の代替合成法を提案するが、その応用は3キュービット未満の回路に限られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:02:20 GMT)
Recent Trends in Unsupervised Summarization [1.6]
教師なしの要約は、ラベル付きデータセットを必要とせずにモデルを要約する訓練を可能にする強力なテクニックである。このサーベイは、教師なし要約に使用される様々な手法とモデルをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:44 GMT)
Simulating Gaussian Boson Sampling with Tensor Networks in the Heisenberg picture [1.6]
本論文では,ハイゼンベルク図におけるテンソルネットワークの時間発展に基づくボソンサンプリングの確率分布の計算法を提案する。本研究は,本手法の有効性と量子コンピューティング研究を進展させる可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:00 GMT)
Student-friendly Knowledge Distillation [1.5]
そこで我々は,教師による知識表現の簡易化を目的として,学生に優しい知識蒸留(SKD)を提案する。 SKDは、軟化処理と学習簡略化器とを含む。 CIFAR-100とImageNetのデータセットを用いた実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:44:30 GMT)
Optimality and complexity of classification by random projection [1.5]
分類器の一般化誤差は、分類器が選択される関数の集合の複雑さに関連している。このタイプの分類器は、任意の精度を近似する可能性が高いため、非常に柔軟であることを示す。特に、クラス条件密度の完全な知識が与えられたとき、これらの低複素度分類器の誤差は k と n が無限大になるときの最適(ベイズ)誤差に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:51:02 GMT)
Evaluation Metrics for CNNs Compression [1.4]
我々は、異なるニューラルネットワーク圧縮技術の評価指標についてレビューする。対象分類,オブジェクト検出,エッジデバイスに着目した3つのケーススタディを用いてレビューした指標をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:04:38 GMT)
Benchmarking Deep Learning Frameworks for Automated Diagnosis of Ocular Toxoplasmosis: A Comprehensive Approach to Classification and Segmentation [1.4]
眼トキソプラズマ症(Ocular Toxoplasmosis,OT)は、眼疾患を引き起こすT. gondiiによって引き起こされる一般的な眼感染症である。本研究は、DL技術を活用し、安価で自動化され、使いやすく、正確な診断方法を開発しようとしている将来の研究者のためのガイドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:42:15 GMT)
Mixed boundary conditions and Double-trace like deformations in Celestial holography and Wedge-like holography [1.3]
平面空間の共次元2次元ホログラフィー、天体ホログラフィー、ウェッジのようなホログラフィーにおける平坦な時空における境界条件の変形を考察する。従来の天体ホログラフィー法では散乱の初期および最終バルク状態に境界条件を課した。後者のウェッジ様ホログラフィでは、光円錐の零無限遠点上のノイマン/ディリクレ境界条件について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:42:05 GMT)
Multilayer hypergraph clustering using the aggregate similarity matrix [1.3]
ハイパーグラフブロックモデル(HSBM)の多層版におけるコミュニティリカバリ問題について考察する。本研究では、半定値プログラミング(SDP)アプローチを調査し、正確な回復を保証するモデルパラメータに関する情報理論条件を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:58:41 GMT)
X-IQE: eXplainable Image Quality Evaluation for Text-to-Image Generation with Visual Large Language Models [1.2]
本稿では,X-IQEと呼ばれる新しい画像品質評価手法を提案する。 X-IQEは、視覚的大言語モデル(LLM)を使用して、テキストによる説明を生成することによって、テキストから画像への生成方法を評価する。実際の画像と生成された画像を区別し、テキスト画像のアライメントを評価し、モデルトレーニングや微調整を必要とせずに画像の美学を評価する機能など、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:56:44 GMT)
3rd Place Solution to Meta AI Video Similarity Challenge [1.1]
本稿では,Meta AI Video similarity Challenge (VSC2022)における3位ソリューションについて述べる。提案手法は既存の画像コピー検出技術に基づいており,映像データの性質を活かすためのいくつかの戦略を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:37:24 GMT)
A benchmark for computational analysis of animal behavior, using animal-borne tags [1.1]
動物由来のセンサー(バイオログ)は、運動と環境のデータ群を記録できる。この領域で異なる機械学習技術を比較するための標準は存在しない。本稿では,行動アノテーション,標準化されたモデリングタスク,評価指標を備えたデータセットの集合であるBio-logger Ethogram Benchmark(BEBE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:20:45 GMT)
Analyzing the factors affecting usefulness of Self-Supervised Pre-trained Representations for Speech Recognition [1.1]
高レベルの音声表現を学習するための自己教師付き学習(SSL)は、音声認識システムを構築するための一般的なアプローチである。ドメイン、言語、データセットサイズ、および上流のトレーニング済みSSLデータに対するその他の側面が、最終性能の低リソースのASRタスクに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:24:47 GMT)
Benchmarking a boson sampler with Hamming nets [1.1]
本稿では,未知の散乱行列を持つボソンサンプリング器をベンチマークする機械学習ベースのプロトコルを提案する。現在実験で利用可能なボソンサンプリング装置のキャラクタリゼーションに,本フレームワークを直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:07:02 GMT)
Physics Inspired Approaches Towards Understanding Gaussian Processes [1.0]
本稿では,GPモデルにおける損失状況の解析に物理手法を用いて貢献する。マターン核に対する$nu$-continuityを示し、損失ランドスケープにおける臨界点におけるカタストロフィ理論の側面を概説する。また、GPアンサンブルの効果を評価するための事前手法を提案し、損失景観の物理的特性に基づく様々な投票手法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:39:07 GMT)
Writing your own book: A method for going from closed to open book QA to improve robustness and performance of smaller LLMs [0.9]
本稿では,質問応答における大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための2つの新しい手法を提案する。 Tree-Searchは、与えられたプロンプトのためにLLMから多様な情報を抽出するために作成されたサンプリング技術である。自己コンテキスト化QAは、Tree-Searchを活用して、プロンプトに関連する幅広い情報を使用して、モデルが独自のコンテキストを作成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:47:06 GMT)
SuSana Distancia is all you need: Enforcing class separability in metric learning via two novel distance-based loss functions for few-shot image classification [0.9]
本稿では,少数のデータ間のクラス内距離とクラス間距離を調べることで,埋め込みベクトルの重要性を考慮に入れた2つの損失関数を提案する。以上の結果から,miniImagenNetベンチマークの精度は,他のメトリクスベースの数ショット学習手法に比べて2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:41:34 GMT)
Gated Deeper Models are Effective Factor Learners [0.9]
2048次元空間においてより有意義な因子を生成する5層ディープニューラルネットワークを提案する。我々は、最近の3年間の記録で、中国市場から2000種以上の株を評価。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:07:47 GMT)
Topological and conventional nano-photonic waveguides for chiral integrated quantum optics [0.9]
集積量子フォトニクスにおけるキラリティは、量子非線形効果を持つスケーラブルな量子技術を実現するための有望な経路として現れてきた。本研究では, トポロジカル光導波路におけるキラルカップリングについて, 実験的, 理論的, 数値的解析を組み合わせた総合的研究を行った。本研究は,トポロジカルフォトニック量子回路におけるキラル光-マター相互作用の程度と特性に関する重要な知見を提供し,定量的に予測された量子非線形効果をチップ上で実現するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:09:56 GMT)
A method for the ethical analysis of brain-inspired AI [0.8]
本稿では、脳にインスパイアされたAIの開発と利用によって提起された概念的、技術的、倫理的問題について考察する。本研究の目的は,脳にインスパイアされたAIから生じる倫理的問題を特定し,対処するための手法を導入することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:56:27 GMT)
Statistical Foundations of Prior-Data Fitted Networks [0.8]
近年,機械学習の新しいパラダイムとしてPFNが提案されている。本稿では,PFNの理論的基盤を確立し,その挙動を制御している統計的メカニズムを照らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:34:21 GMT)
A Simple Generative Model of Logical Reasoning and Statistical Learning [0.7]
統計的学習と論理的推論は、AIの2つの主要な分野であり、人間のようなマシンインテリジェンスに統一されることが期待されている。本稿では、論理的推論と統計的学習の単純なベイズモデルを提案する。我々は、形式論理におけるその満足度の観点から、データがどのように象徴的知識を引き起こすかをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:34:51 GMT)
Vaxformer: Antigenicity-controlled Transformer for Vaccine Design Against SARS-CoV-2 [0.7]
本研究では,Vaxformerと呼ばれる新しい条件付きタンパク質言語モデルアーキテクチャを提案する。 Vaxformerは天然の抗原性制御型SARS-CoV-2スパイクタンパク質を産生するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:36:57 GMT)
PETAL: Physics Emulation Through Averaged Linearizations for Solving Inverse Problems [0.6]
逆問題では、オブザーバブルが与えられた関心のシグナルを回復するタスクが記述される。本稿では,様々な基準点を囲む前方モデルの線形化をモデル自体に組み込む,単純な学習重み付き平均モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:50:54 GMT)
PyDTS: A Python Package for Discrete-Time Survival (Regularized) Regression with Competing Risks [0.6]
PyDTSは、離散時間生存データのための半パラメトリック競合リスクモデルをシミュレーション、推定、評価するためのパッケージである。シミュレーション研究はパッケージの柔軟性と正確性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:11:17 GMT)
Posterior Inference on Infinitely Wide Bayesian Neural Networks under Weights with Unbounded Variance [0.5]
隠れた層を持つベイズニューラルネットワークの無限幅スケーリング限界がガウス過程であることが知られている。我々の貢献は、Emphconditionally Gaussian表現を用いて、後部推論の解釈可能で計算的に効率的な手順である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:55:00 GMT)
gLaSDI: Parametric Physics-informed Greedy Latent Space Dynamics Identification [0.5]
物理インフォームド・グレディ・ラテント・スペース・ダイナミクス同定法(gLa)を提案する。インタラクティブなトレーニングアルゴリズムがオートエンコーダとローカルDIモデルに採用され、単純な潜在空間のダイナミクスを識別できる。提案手法の有効性は, 様々な非線形力学問題をモデル化することによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:37:48 GMT)
What Symptoms and How Long? An Interpretable AI Approach for Depression Detection in Social Media [0.5]
うつ病は最も一般的で深刻な精神疾患であり、重大な財政的・社会的影響をもたらす。本研究は,ソーシャルメディアにおける抑うつ検出のための新しい解釈可能な深層学習モデルを用いて,現存する文献に寄与する。提案手法は,うつ病とその症状を検出するためにソーシャルメディアプラットフォームに実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:15:04 GMT)
Nondeterministic Stacks in Neural Networks [0.5]
我々は、非決定論的プッシュダウンオートマトンを効率的にシミュレートする微分可能なデータ構造を開発する。これにより、任意の文脈自由言語に対する形式的認識能力が向上することを示す。また,非決定論的スタックを付加したRNNでは,驚くほど強力な動作が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:56:21 GMT)
Towards Intersectional Moderation: An Alternative Model of Moderation Built on Care and Power [0.4]
代替モデレーションモデルを用いたコミュニティであるr/AskHistoriansのモデレーターと共同でエスノグラフィを行う。 r/AskHistorianの別のモデレーションモデルに関する3つの象徴的な議論に焦点をあてる。私は、デザイナが意思決定プロセスをサポートするべきであり、政策立案者は社会技術システムの影響を考慮すべきだと論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:27:52 GMT)
The Inventory is Dark and Full of Misinformation: Understanding the Abuse of Ad Inventory Pooling in the Ad-Tech Supply Chain [0.4]
広告技術により、パブリッシャーは複雑なサプライチェーンを通じて何百万もの需要パートナーに広告インベントリを販売できる。われわれは、広告技術サイトがいかに透明性基準を覆し、広告在庫を無関係のサイトにまとめてブランドの安全を回避しているかを初めて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:43:57 GMT)
Skin Lesion Diagnosis Using Convolutional Neural Networks [0.3]
本研究の目的は,様々な分野から画像分類のための最先端技術を収集し,この問題に対処することである。モデルは8012画像のデータセットを用いて訓練され、その性能は2003画像を用いて評価された。このモデルは、手作りの機能抽出を必要とせずに、イメージからラベルに直接、エンドツーエンドでトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:15:08 GMT)
PALBERT: Teaching ALBERT to Ponder [0.3]
本稿では,新しい決定論的Q-exit基準と再検討されたモデルアーキテクチャを用いて,PenderNetの改良を提案する。提案した変更は,オリジナルのPenderNetアーキテクチャの大幅な改善とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:55:37 GMT)
Democratized Diffusion Language Model [0.3]
本稿では,Categorical Data (CDCD) フレームワークに基づく,民主化拡散言語モデル(DDLM)を提案する。 C4データセットを用いたDDLMの簡易なトレーニング手順を提案し、訓練されたモデルの振る舞いを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:56:05 GMT)
Ahead-of-Time P-Tuning [0.3]
Ahead-of-Time (AoT) P-Tuningは、事前学習言語モデル(LM)のためのパラメータ効率の良い微調整法である我々は,RoBERTaモデルとDeBERTaモデルを用いて,GLUEおよびSuperGLUEベンチマークデータセットのAoT P-Tuningを評価する。提案手法は, 1 つのバックボーン LM を用いてマルチタスクの推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:24:53 GMT)
Towards Power-Efficient Design of Myoelectric Controller based on Evolutionary Computation [0.2]
筋電図認識は様々な用途における制御戦略の設計において重要な側面の1つである。本研究は,教師あり学習フレームワークを考慮したエネルギー効率の高いEMGベースのコントローラの設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:56:04 GMT)
Businesses in high-income zip codes often saw sharper visit reductions during the COVID-19 pandemic [0.2]
富裕層向けのジップコードを持つ企業は、ロックダウン期間外への訪問を、貧乏層よりも大幅に減らしたことを示している。訪問が販売に転換する程度に、パンデミック後のリカバリ努力は救済資金を優先すべきであり、減少する訪問に関する損失を念頭に置いておくべきだ、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:29:27 GMT)
Mediapipe and CNNs for Real-Time ASL Gesture Recognition [0.2]
本稿では,アメリカ手話(ASL)の動きをリアルタイムに識別するシステムについて述べる。提案手法は,特徴抽出のためのMediapipeライブラリと,ASLジェスチャー分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:32:38 GMT)
Parallel development of social preferences in fish and machines [0.1]
実世界では、高次元学習システムが高次元感覚入力と相互作用するとき、社会的嗜好が出現する。ソーシャルグルーピングの深い理解には、感覚入力から直接学習する具体的モデルが必要である。人工ニューラルネットワーク(ANN)を構築し、それらのANNを仮想魚体に具現化し、実際の魚の飼育状態を模倣した仮想魚槽に人工魚を飼育した。人工魚が2つの中核学習機構(強化学習と好奇心駆動学習)を持つと、人工魚は魚のような社会的嗜好を発達させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:32:59 GMT)
Comparing Machines and Children: Using Developmental Psychology Experiments to Assess the Strengths and Weaknesses of LaMDA Responses [0.1]
我々は,Googleの大規模言語モデルであるLaMDAの能力を評価するために,古典的な開発実験を適用した。社会的理解に関する実験において,LaMDAは子どもと同様の適切な反応を産み出すことがわかった。一方、初期の対象と行動理解、心の理論、特に因果推論タスクに対するLaMDAの反応は、幼児のそれとは大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:15:43 GMT)
Experiences in Building a Composable and Functional API for Runtime SPIR-V Code Generation [0.1]
Beehive SPIR-V Toolkitは、SPIR-Vバイナリモジュールを動的に構築するためのJava構成可能で機能的なライブラリを自動的に生成できるフレームワークである。このフレームワークは、新しいSPIR-Vリリースをメンテナンスが容易な方法で適合するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:22:23 GMT)
Your diffusion model secretly knows the dimension of the data manifold [0.0]
拡散モデルは、様々なレベルの汚損に対する目標分布のノイズ崩壊バージョンにおけるログ密度の勾配を近似する。データを高次元の周囲空間に埋め込まれた多様体の周りに集中させると、腐敗のレベルが低下するにつれて、スコア関数は多様体へ向けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:26:38 GMT)
Visual Question Answering: A Survey on Techniques and Common Trends in Recent Literature [0.0]
VQA(Visual Question Answering)は、研究の新たな関心領域である。本研究では,近年のいくつかの研究成果について考察し,その分析と比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:20:11 GMT)
Variational Quantum Algorithms for Simulation of Lindblad Dynamics [0.0]
時間発展型マルコフ開量子系と量子可観測器に対するリンドブラッドマスター方程式とその共役をシミュレートする変動型ハイブリッド古典量子アルゴリズムを提案する。我々は、解のユニタリおよび非ユニタリダイナミクスを効率的に捕捉する低深さ変動量子回路を設計し、最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:39:17 GMT)
Variational Diffusion Auto-encoder: Latent Space Extraction from Pre-trained Diffusion Models [0.0]
可変オートエンコーダ(VAE)は、生成された画像の品質の問題に直面し、しばしば目立った曖昧さを示す。この問題は、条件付きデータ分布を近似する非現実的な仮定である $p(textbfx | textbfz)$ が等方ガウス的であることに由来する。本稿では,エンコーダを最適化することにより,既存の拡散モデルから潜在空間を抽出し,限界データのログ化を最大化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:44:12 GMT)
Universal Approximation Properties for an ODENet and a ResNet: Mathematical Analysis and Numerical Experiments [0.0]
ODENetのクラスとResNetのクラスに対する普遍近似特性(UAP)を証明する。これを用いてODENetの学習アルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:22:34 GMT)
Uncertainty Quantification in Deep Neural Networks through Statistical Inference on Latent Space [0.0]
ネットワークに供給されたデータポイントの潜在空間表現を利用して予測精度を評価するアルゴリズムを開発した。一般的に使われている手法が大半が過信である合成データセットについて述べる。対照的に,本手法は,不正確な予測を行うようなアウト・オブ・ディストリビューション・データ・ポイントを検出できるため,アウトレーヤの自動検出に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:52:06 GMT)
Ultrastrong magnetic light-matter interaction with cavity mode engineering [0.0]
超小型モードボリュームと超高品質率の共振器を試作する手法を提案する。材料や製造物によって制限される最小品質の劣化を最小限に抑えることで、任意に小さなモードのボリュームを実現することができることを示す。これらの方法は、量子コンピューティングにおける高協調性マイクロ波-スピンカップリングや、コンパクト電子常磁性共鳴センサーからダークマターサーチのような基礎科学への新たな応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:18:13 GMT)
Two-tone modulated cavity electromagnonics [0.0]
2トン変調空洞電磁石は、マクロなマグノン量子状態を作ることができる。超感度マグノンベースのセンシングは、マグノンと光子の工学的バックアクション回避相互作用によって実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:20:02 GMT)
Two Biexciton Types Coexisting in Coupled Quantum Dot Molecules [0.0]
本研究では,異なる構成の豊かな景観を表わすビエキシトニック種の特徴について検討した。 2つの異なるビエクシトン種の共存と相互作用を明らかにする。結合量子ドット分子における多重励起状態の理解は、可変単光子または多重光子量子エミッタの合理的設計を支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:13:05 GMT)
Thermal light in confined dimensions for "laser" cooling with unfiltered sunlight [0.0]
我々は、未濾過の日光を5800,mathrmK$で冷却することで、閉じ込められたイオンを運動場状態に冷却する方法を示す。イオンに供給するための単一モードファイバ内の熱光の統計学をどのように扱うかを示し、準1次元に埋め込まれた黒体スペクトルがいかに強く変化するかを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:14:51 GMT)
The generalized Hierarchical Gaussian Filter [0.0]
認知神経科学において、認知と学習の生成モデルは、精神障害の概念を伝えるために用いられる。我々は、HGFの基盤となる生成モデルの空間を、状態値間の非線形階層的結合の形式を含むように拡張する。我々の開発は、経験的データ分析のための階層ベイズモデルの高度に柔軟な実装を可能にし、オープンソースソフトウェアとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:55:31 GMT)
The Water Health Open Knowledge Graph [0.0]
WHOW-KG(英: WHOW-KG)は、水消費、汚染、感染症率、薬物分布に関するデータをモデル化する意味知識グラフである。 WHOW-KGはEUが出資するWHOW(Water Health Knowledge Open)プロジェクトの文脈で開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:43:00 GMT)
The Point to Which Soft Actor-Critic Converges [0.0]
極限において、それらが同じ解に収束することを証明する。同じ正当性は、KL発散のような他の正則化器にも適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:57:23 GMT)
The Neverending Story of the Eternal Wormhole and the Noisy Sycamore [0.0]
Daniel JafferisらによるNatureの論文 "Traversable wormhole dynamics on a quantum processor" Ian Hacking(イアン・ハック)の思い出における実験について、いくつかの哲学的課題について検討する。私はこの論文を、学習されたハミルトンの文脈におけるこの最近の発展に関する哲学的なコメントで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:52:33 GMT)
Taxonomy of AISecOps Threat Modeling for Cloud Based Medical Chatbots [0.0]
この研究は、STRIDE脅威モデリングフレームワークを適用して、医療チャットボットの各コンポーネントにかかわる脅威をモデル化することに焦点を当てている。この脅威モデリングフレームワークは、センシティブなデータ共有を伴う医療チャットボットに合わせたものだ。また、金融サービス、公共セクター、政府セクターなど、セキュリティやコンプライアンスに関わる他のセクターで使われるチャットボットにも適用される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:30:24 GMT)
Spatial Exciton Localization at Interfaces of Metal Nanoparticles and Atomically Thin Semiconductors [0.0]
金属ナノ粒子からなるナノ構造と遷移金属ジアルコゲナイドの単層構造との相互作用を解析的に研究した。複合系では,プラズモン誘発電位における衣服の励起子の中心-質量運動を制御できる有効固有値方程式を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:37:37 GMT)
Solving probability puzzles with logic toolkit [0.0]
提案手法は方程式FOLにおける確率論的パズルの定式化である。ここでは5つの確率論的パズルと、min FOLを翻訳し、それに対応する解釈モデルを見出すことで、それらをどのように解決できるかを例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:35:46 GMT)
Solar Active Region Magnetogram Image Dataset for Studies of Space Weather [0.0]
このデータセットには3つのソースからのデータが含まれており、太陽活動領域のSDOヘリオサイスミックおよび磁気画像(HMI)マグネティックグラムを提供する。このデータセットは、磁気構造、時間の経過とともに進化し、太陽フレアとの関係に関する画像解析や太陽物理学の研究に有用である。このデータセットは、太陽フレア予測研究のベンチマークデータセットとして機能する、太陽活動領域の一定サイズの画像の、最小限の処理されたユーザーデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:54:56 GMT)
Simulation of a Variational Quantum Perceptron using Grover's Algorithm [0.0]
本稿では,量子変動回路とGroverアルゴリズムを組み合わせた新しい量子パーセプトロンを提案する。提案する量子モデルQVP-GがQVPよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:34:14 GMT)
Searching for Scalar Ultralight Dark Matter with Optical Fibers [0.0]
我々は、光ファイバーをスカラー超光暗黒物質(UDM)検出器とみなす。本研究では,10-17 - 10-13$ eV/$c2$の範囲で粒子質量を有するスカラーUDMの探索にファイバー式干渉計を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:23:09 GMT)
SPENSER: Towards a NeuroEvolutionary Approach for Convolutional Spiking Neural Networks [0.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのエネルギー効率と生物学的妥当性から近年関心を集めている。 SNNの最良の学習アルゴリズムについては合意がない。本稿では,DENSERに基づくSNN生成フレームワークであるSPENSERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:06:37 GMT)
Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts [0.0]
機械学習モデルは、データの分散シフトに適応するために漸進的に構築される。自己相似性(self-similarity)という概念を用いて、このモデルは、機械学習モデルの2つの基本的な構成要素のみを使用する。このモデルでは、悪条件下での堅牢なパフォーマンスが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:01:15 GMT)
Robust Quantum Controllers: Quantum Information -- Thermodynamic Hidden Force Control in Intelligent Robotics based on Quantum Soft Computing [0.0]
ハイブリッドインテリジェントコントローラの信頼性は、不完全な知識ベースを自己組織化する能力を提供することによって向上する。古典的コンピュータ上で量子アルゴリズムをモデル化するためのSW&HWプラットフォームとスーパーコンピュータアクセラレータのサポートツールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:37:56 GMT)
Revealing Incommensurability between Device-Independent Randomness, Nonlocality, and Entanglement using Hardy and Hardy-type Relations [0.0]
我々は,Hardy と Cabello-Li-Li (CLL) の非局所性関係を用いて,非独立にランダム性認定装置を定量化する。ハーディ非局所性については、ハーディパラメータの特定の非ゼロ値で表される与えられた非局所性に対して、ハーディ認識可能なランダムネスの量は一意ではないことが明らかになった。一方、所定の量のCLL非局所性に対して、証明可能なランダム性はCHSH非局所性と同様、一意である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:23:52 GMT)
Quantum gravity and the measurement problem in quantum mechanics [0.0]
量子力学における測定問題は、重力が無視される状況において、ほとんど完全に議論されている。我々は、量子重力の理解における最近の発展について論じ、それらが問題を著しく変えたと主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 01:11:04 GMT)
Quantifying the robustness of deep multispectral segmentation models against natural perturbations and data poisoning [0.0]
対向攻撃と自然摂動を受けるマルチスペクトル(RGBおよび近赤外線)画像分割モデルの性能とロバスト性を特徴付ける。 RGBモデルとマルチスペクトルモデルの両方が、入力アーキテクチャや融合アーキテクチャに関わらず、データ中毒攻撃に対して脆弱であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:43:33 GMT)
Protecting quantum modes in optical fibres [0.0]
本稿では,ファイバーの偏光符号化を離散化だけでなく,連続可変状態でも利用できる新しい方式を提案する。ヘリカルにねじれたフォトニック結晶繊維の例では、適切な非直交モードを用いることで、偏光保存ファイバが完全なポアンカー球上でこれらのモードを完全にスクランブルしないことを実験的に証明する。これにより、非直交モードにおける量子励起のより効率的な測定が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:02 GMT)
Proposal for room-temperature quantum repeaters with nitrogen-vacancy centers and optomechanics [0.0]
環境条件下で動作可能な量子リピータアーキテクチャです窒素空孔中心に基づく非低温スピン光子界面は室温でも優れたスピンコヒーレンス時間を有する。オプトロメカニクスは、フォノン関連のデコヒーレンスを回避し、放出された光子が通信バンドに入ることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:38:54 GMT)
Programmable multi-photon quantum interference in a single spatial mode [0.0]
単一空間モードにおける時間ビン符号化に基づくマルチフォトン処理のための資源効率の高いアーキテクチャについて述べる。 16モードで最大8個の光子の干渉を観測するために、効率的な量子ドット単一光子源と高速プログラム可能な時間ビン干渉計を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:46:38 GMT)
Prevalence and Major Risk Factors of Non-communicable Diseases: A Machine Learning based Cross-Sectional Study [0.0]
最も頻度の高いNCDは心血管疾患(CVD)であり,全症例の83.56%にみられた。慢性呼吸器疾患は中高年者よりも中高年者の方が多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:23:47 GMT)
Preparation of cavity Fock state superpositions by reinforcement learning exploiting measurement back-action [0.0]
ボゾンおよび一般空洞量子状態の生成は通常、望ましい目標状態に到達するためにオープンループ制御を使用する。この研究では、測定に基づくフィードバックアプローチを用いて、弱い測定の非線形性をコヒーレントな駆動と共に利用し、これらの状態を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:39:25 GMT)
Performance improvement of a fractional quantum Stirling heat engine [0.0]
分数量子力学を量子スターリング熱エンジンのサイクルに組み込む。分数パラメータが再生と効率に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:28:41 GMT)
Participatory Budgeting With Multiple Degrees of Projects And Ranged Approval Votes [0.0]
PB(Indivisible Participatory budgeting)フレームワークでは、プロジェクト群に分散する限られた予算があります。各投票者は、プロジェクトに必要なコストを上下に制限することで、各プロジェクトに対するさまざまなコストを承認する。 PBルールの結果はプロジェクトのサブセットを選択し、それに対応するコストを指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:39:56 GMT)
PINNs error estimates for nonlinear equations in $\mathbb{R}$-smooth Banach spaces [0.0]
PINNの誤差推定を許容するPDEの演算式クラスについて述べる。 Lp$空間に対して、PINNの残差境界のツールであるブランブル・ヒルベルト型補題を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:51:00 GMT)
Operator relaxation and the optimal depth of classical shadows [0.0]
浅い影を通してパウリ作用素の期待値を学ぶ際のサンプル複雑性について研究する。」シャドウノルムは、ランダム化回路の下での作用素のハイゼンベルク時間発展の特性で表されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:09:22 GMT)
Online Resource Allocation in Episodic Markov Decision Processes [0.0]
エピソードな有限水平マルコフ決定過程において、オンラインリソース割り当て問題として問題を定式化する。資源配分のためのオンライン二重ミラー降下アルゴリズムは、真に実現可能な集合を推定する不確実性と誤りを扱う。我々は、報酬と資源消費関数の下で、オンラインミラー降下アルゴリズムの期待された後悔は、$O(rho-1H3/2SsqrtAT)$、$rhoin(0,1)$が予算パラメータであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 06:28:34 GMT)
On the consistency of relative facts [0.0]
ローレンスらは「相対的な事実は存在しない」ことを示すための議論を提示した。ここでは、主張に反して、これらの議論が相対的な事実の理論の整合性に矛盾しない理由を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 12:56:52 GMT)
Numerical solution of the incompressible Navier-Stokes equations for chemical mixers via quantum-inspired Tensor Train Finite Element Method [0.0]
我々は,列車有限要素法(FEM)と,産業列車によるナビエ・ストークス方程式の解法に関する明示的な数値スキームを開発した。我々は,T字型ミキサーの液体混合シミュレーションにおいて,このような非自明な測地におけるテンソル法を用いて本手法を初めて行った。さらに,より複雑な問題を解くために,この手法を量子コンピュータに拡張する可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:54:56 GMT)
Numeric Magnitude Comparison Effects in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストで広まる数値を差分表現しない。本研究では,LLMが行動レンズからどれだけの数の数値を捉えているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:50:44 GMT)
Neuromorphic Bayesian Optimization in Lava [0.0]
オープンソースのLava Software Frameworkへのコントリビューションとして、Lava Bayesian Optimization (LavaBO)を紹介します。 LavaBOは、異種できめ細かな並列なインメモリニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャと互換性のあるBOシステムを開発するための最初のステップである。バックプロパゲーションや進化学習を通じて、最先端のスパイクニューラルネットワークを訓練するといった複数の問題に対して、LavaBOシステムのアルゴリズム性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:54:23 GMT)
Neural Network Entropy (NNetEn): Entropy-Based EEG Signal and Chaotic Time Series Classification, Python Package for NNetEn Calculation [0.0]
エントロピー測度は時系列分類問題に有効な特徴である。システムのカオス力学を特徴づけるためには,新しいエントロピー推定法が必要である。ニューラルネットワークエントロピー(NNetEn)の概念は,ニューラルネットワークの貯水池に記録された時系列のエントロピーに関連する特別なデータセットの分類に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:57:24 GMT)
Networking quantum networks with minimum cost aggregation [0.0]
量子インターネットは、分散量子センシングおよび大規模量子コンピュータネットワークを達成するための約束を持っている。本稿では、任意のトポロジで量子ネットワークを集約する方法に関する実践的なレシピを提案する。このレシピは、自己組織化された量子ネットワークのための量子インターネットプロトコルを設計する基礎を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:35:17 GMT)
Multi-Focus Image Fusion Based on Spatial Frequency(SF) and Consistency Verification(CV) in DCT Domain [0.0]
無線視覚センサネットワーク(WVSN)は、より正確な出力画像を作成するためにマルチフォーカス画像融合を使用する。本稿では、離散コサイン変換(DCT)標準を用いて、WVSNのマルチフォーカス画像を融合するアルゴリズムを提案する。その結果,出力画像の視覚的品質が向上し,他のDCT技術よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:09:32 GMT)
Multi-Fidelity Machine Learning for Excited State Energies of Molecules [0.0]
高速な学習データのみに基づいて構築された機械学習モデルと同一の精度を達成できることが示されている。これらのベンチマークテスト計算で得られた数値利得は30以上であったが、精度の高いデータでは間違いなくはるかに高い値となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:21:22 GMT)
MiraBest: A Dataset of Morphologically Classified Radio Galaxies for Machine Learning [0.0]
NVSSとFIRSTの1256個の無線ルードAGNのバッチデータセットであるMiraBestデータセットについて述べる。我々は、データセットの構築、サンプルの選択、および前処理の基礎となる原則の概要と、文献で使用される他のデータセットとの比較について概説する。 MiraBestデータセットを利用する既存のアプリケーションはレビューされ、2100ソースの拡張データセットは、MiraBestと他の無線ルードAGNカタログとの交差マッチングによって作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:52:43 GMT)
Masked Autoencoders Are Articulatory Learners [0.0]
調音記録は声道に沿って異なる調音器の位置と動きを追跡する。 XRMB調音記録は、マイクロビームによって追跡できる複数の調音器にペレットを配置する。録音のかなりの部分は誤トラックされており、これまでは使用不可能であった。本研究では,Musked Autoencoders を用いた深層学習に基づく学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 07:38:34 GMT)
Magnetic catalysis in weakly interacting hyperbolic Dirac materials [0.0]
ゼロエネルギー近傍の状態の無限密度を発生させることで強磁場の応用が、極小の$V$であってもCDWオーダーの凝縮を引き起こすことを示す。双曲型ディラック材料で囲まれた全フラックスによるCDWオーダーのスケーリングを,幅広い(特に亜臨界)$V$に対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:59:32 GMT)
Machine Learning Recommendation System For Health Insurance Decision Making In Nigeria [0.0]
ナイジェリアでは健康保険の取得が貧弱になっている。適切な健康保険計画を見つけ、選択するためのレコメンデーションツールは、医療保険へのアクセス障壁を減らすのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:54:23 GMT)
Long-distance continuous-variable quantum key distribution with feasible physical noiseless linear amplifiers [0.0]
ノイズレス線形増幅器(NLA)は、長距離連続量子鍵分布を実現する強力なツールを提供する。現実的な物理NLAによって実装されたNLA支援CVQKDプロトコルに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:43:54 GMT)
Less is More! A slim architecture for optimal language translation [0.0]
ソフトマックスアテンションメカニズムは、人工知能研究の分野で注目に値する発展を遂げている。アーキテクチャサイズを増大させることなく性能を向上させるシグモノイドゲーティング機構であるKgVを提案する。提案手法により,性能が大幅に向上し,メモリコストも大幅に低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:09:52 GMT)
Lattice Experiments using Fermionic Operators and the Variational Eigensolver in a Quantum Computer [0.0]
この研究はIBMの16量子ビットグアダルーペ量子プロセッサにおける一連の実験について述べる。雑音に耐性のある変分量子固有解法(QVE)を設計することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:31:44 GMT)
Krylov Complexity in Free and Interacting Scalar Field Theories with Bounded Power Spectrum [0.0]
我々は、自由かつ相互作用する巨大なスカラー量子場理論におけるKrylov複雑性として知られる作用素成長の概念を研究する。連続運動量空間における質量,摂動相互作用による一ループ自己エネルギー,有限紫外遮断の影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:23:28 GMT)
Introduction to gravitational redshift of quantum photons propagating in curved spacetime [0.0]
伝搬方向に沿って集束された光子に対するスペクトルに対する重力の影響について考察した。ユニタリ変換は、有限帯域を持つ現実的な光子に対して構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:32:22 GMT)
Information-Ordered Bottlenecks for Adaptive Semantic Compression [0.0]
確率で順序付けられた変数に適応的にデータを圧縮するニューラルネットワーク層を提案する。 IOBは与えられたアーキテクチャに対してほぼ最適に圧縮でき、意味論的に意味のある方法で符号化信号を割り当てることができることを示す。 IOBを用いて世界次元を推定するための新しい理論を導入し、複雑な合成データのSOTA次元推定を復元することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:00 GMT)
Impact of non-Markovian evolution on characterizations of quantum thermodynamics [0.0]
エルゴトロピーやパワーなどの量子熱力学の顕著な特性に対する非マルコフ進化の影響について検討する。非マルコフ振幅減衰進化を示すボソニック浴におけるクビットの単純な非マルコフモデルを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:21:01 GMT)
How Deep Learning Sees the World: A Survey on Adversarial Attacks & Defenses [0.0]
本稿では、攻撃能力によってグループ化された最新の敵攻撃と、防御戦略によってクラスタ化された現代の防御をコンパイルする。また、視覚変換器に関する新たな進歩を提示し、敵対的設定の文脈で使用されるデータセットとメトリクスを要約し、異なる攻撃下での最先端の結果を比較し、オープンな問題の特定で終了する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:33:28 GMT)
High-quality superconducting {\alpha}-Ta film sputtered on heated silicon substrate [0.0]
α-Taフィルムは、長いコヒーレンス時間でマルチキュービットを製造するための有望なプラットフォームである。ここでは,低損失超伝導TiNxバッファ層を有するSi(100)上にスパッタ成長したα-Ta膜について報告する。 500 oCで成長したα-Ta膜の臨界温度(Tc)と残留抵抗率(RRR)は室温で成長したα-Ta膜よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:25:11 GMT)
High-dimensional Asymptotics of Denoising Autoencoders [0.0]
重み付けされた2層非線形オートエンコーダとスキップ接続を用いてガウス混合体からデータをデノベートする問題に対処する。平均二乗検定誤差を判定するためのクローズドフォーム式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:35:11 GMT)
Grover Speedup from Many Forms of the Zeno Effect [0.0]
我々は、他のゼノ効果の現示が、物理的に現実的なモデルにおいて最適なスピードアップをサポートすることを示す。我々はこれらのアルゴリズムを3つのファミリーに分類し、スピードアップがどのように得られるかの構造化された理解を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:40:32 GMT)
FLIGHT Mode On: A Feather-Light Network for Low-Light Image Enhancement [0.0]
低照度画像強調(LLIE)は、望まれる画像の知識が不足しているため、不適切な逆問題である。本稿では,ニューラルネットワークブロックのシーケンスを用いたFLIGHT-Netという新しい手法を提案する。当社の高効率ニューラルネットワークアーキテクチャは,25Kパラメータのみによる最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:37:39 GMT)
Exploring Tradeoffs in Spiking Neural Networks [0.0]
Spiking Neural Networks(SNN)は、低消費電力コンピューティングのための従来のDeep Neural Networksに代わる有望な代替品として登場した。スパイク制約の緩和は、より高速な収束、類似の空間性、同等の予測遅延、TTFS SNNと比較してノイズに対するロバスト性の向上といったメリットを享受しつつ、より高いパフォーマンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:48:06 GMT)
Explaining V1 Properties with a Biologically Constrained Deep Learning Architecture [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、生物学的特異性の欠如にもかかわらず、腹側視覚の流れの有望なモデルとして登場した。中心周囲のアンタゴニズム,局所受容場,チューニング正規化,皮質拡大をシミュレートするアーキテクチャコンポーネントの統合により,モデル-V1アライメントの大幅な改善が示された。我々は,これまでにないV1の説明に寄与するアーキテクチャ要素の集合を体系的に確立し,NeuroAIの分野における重要な進歩を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 19:48:05 GMT)
Expected Gradients of Maxout Networks and Consequences to Parameter Initialization [0.0]
本稿では,最大化ネットワークの入力とパラメータに対する勾配について検討し,アーキテクチャやパラメータ分布に依存するモーメントの境界値を求める。深層完全接続ネットワークと畳み込みネットワークの実験により、この戦略が深層最大化ネットワークのSGDとAdamトレーニングを改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 15:08:17 GMT)
Evidence Networks: simple losses for fast, amortized, neural Bayesian model comparison [0.0]
Evidence Networksは、最先端のメソッドがフェールした場合にベイズモデルの比較を可能にする。リークパリティオード電力変換を導入し、新しいl-POP-Exponential'損失関数を導出する。 Evidence Networks はパラメータ空間の次元性に明示的に依存しており、後続確率密度関数の複雑さと軽度にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:14:53 GMT)
EventNet-ITA: Italian Frame Parsing for Events [0.0]
本稿では,イタリア語のイベントフレームを付加した大規模マルチドメインコーパスであるEventNet-ITAを紹介する。 EventNet-ITAの主な貢献は、研究コミュニティにテキストイベントマイニングのリソースと、イタリアにおけるフレームパーシングの斬新で広範なツールを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:41:56 GMT)
Dynamic Term Structure Models with Nonlinearities using Gaussian Processes [0.0]
本稿では,ガウス型DTSMの一般化されたモデリング構成を提案する。我々は,モデル非線形性に先立ってガウス過程を導入する,独自の連続モンテカルロ推定および予測スキームを構築した。実際の経済活動とは異なり、コアインフレーションの場合、線形モデルと比較すると、非線形モデルの適用は、考慮された成熟度全体にわたる経済的価値の統計的に有意な上昇をもたらすことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:24:17 GMT)
Cumulative differences between paired samples [0.0]
単純な、最も一般的なペアのサンプルは、2つの集団からの観測から成り立っている。共変量の同じ値の観察された応答のペア(各集団からの1つ)は「整合対」として知られている。累積的アプローチは完全に非パラメトリックで一意的に定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 22:11:54 GMT)
Computational thematics: Comparing algorithms for clustering the genres of literary fiction [0.0]
本稿では,テキスト間のセマンティックな類似点を教師なし学習するアルゴリズムについて比較する。アルゴリズムの組み合わせには、事前にタグ付けされた4つのジャンルに属する本のコーパスをまとめるタスクが与えられる。このクラスタリングは、"グラウンド・真理"ジャンルのラベルに対して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:32:03 GMT)
Complexity of spin configurations dynamics due to unitary evolution and periodic projective measurements [0.0]
周期的射影測定を受ける多体量子系のハミルトン力学について検討する。主成分分析を行うことでそれらの力学を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:21:37 GMT)
Collective Reasoning for Safe Autonomous Systems [0.0]
我々は,集合的知性に頼って自律システムの信頼性を高めるという考え方を紹介する。我々は、共同で安全、信頼性、優れた意思決定を達成するために、集合的推論のための設計規則を定義し、定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 20:37:32 GMT)
Coevolution of Camouflage [0.0]
自然界のカモフラージュは捕食者と獲物との競争から生じているようである。この研究は、その敵対関係の抽象的なモデルをシミュレートする。それは、進化する捕食者の視覚と競合する、獲物のカモフラージュパターンの進化を通して、クリーププシスを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 23:43:32 GMT)
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment Heterogeneity [0.0]
政策反復(PI)は、強化学習(RL)の多くのアルゴリズムに影響を与えた。本稿では,Approximate PI (API) のフェデレーションバージョンについて検討し,そのエラー境界を導出する。追加の近似誤差を軽減するために,クライアント選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 13:48:20 GMT)
Classification of Orbits in Poincar\'e Maps using Machine Learning [0.0]
ポインカープロットはプラズマ物理学者によってトカマクの数値シミュレーションにおいて磁場に閉じ込められたプラズマの挙動を理解するために用いられる。プロットは複数の軌道で構成され、それぞれがトーラスの周りを回る異なるフィールド線によって生成される。本稿では,この問題の解決における2つの大きな課題を克服する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 03:17:24 GMT)
Classical shadows based on locally-entangled measurements [0.0]
我々は、$n$-qubitの絡み合った基底のランダム化測定に基づいて古典的なシャドウプロトコルを研究する。絡み合った測定によって,パウリ予想値の学習において,非自明で潜在的に有利なトレードオフが可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:48:59 GMT)
Classical Optical Analogue of Quantum Discord [0.0]
本稿では,古典的な光を用いた量子不協和音の古典的なアナログを生成するための概念実証を示す。このような古典的な量子不協和のアナログは、量子情報技術の理解と発展に関するさらなる洞察を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 21:05:52 GMT)
Clarifying System 1 & 2 through the Common Model of Cognition [0.0]
認識の共通モデルを用いてシステム1とシステム2を接地する。本研究の目的は,その基盤となるメカニズム,誤解の持続,メタ認知への示唆を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:25:03 GMT)
Characteristic Function of the Tsallis $q$-Gaussian and Its Applications in Measurement and Metrology [0.0]
ツァリス$q$-ガウス分布は標準ガウス分布の強力な一般化である。本稿では,独立な$q$-ガウス確率変数の線形結合の特性について述べる。これは不確実性解析のためのモンテカルロ法に代わる計算手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:18:46 GMT)
Certified Robust Neural Networks: Generalization and Corruption Resistance [0.0]
敵対的トレーニングは、現在のニューラルネットワークの小さなデータ摂動に対する問題への感受性を低減することを目的としている。オーバーフィッティングは、標準的な訓練にほとんど欠席しているにもかかわらず、敵の訓練において大きな関心事である。得られた総合的ロバスト(HR)トレーニングがSOTA性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:28:52 GMT)
CS-TRD: a Cross Sections Tree Ring Detection method [0.0]
この方法は、木の成長環に対応するエッジの検出、処理、接続に基づいている。この手法は完全に自動化され、UruDendroデータセットのFスコアは89%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 08:43:57 GMT)
Blackout Diffusion: Generative Diffusion Models in Discrete-State Spaces [0.0]
前方拡散過程における任意の離散状態マルコフ過程の理論的定式化を開発する。例えばBlackout Diffusion'は、ノイズからではなく、空のイメージからサンプルを生成することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:24:12 GMT)
BEEMA: Braille Adapted Enhanced PIN Entry Mechanism using Arrow keys [0.0]
視覚障害者のコンピュータユーザーは、デジタルプラットフォームの機密性やプライバシーの問題に悩まされる。本稿では,視覚障害者を支援するメカニズムであるBEEMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 02:03:17 GMT)
Average Pure-State Entanglement Entropy in Spin 1/2 Systems with SU(2) Symmetry [0.0]
非アーベルSU(2)対称性がランダムな純状態の平均絡み合いエントロピーに与える影響を明らかにする。絡み合いエントロピーは、係数s_Aがスピン密度j=2J/Lに依存する主体積法則項を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 18:00:00 GMT)
Autonomous sputter synthesis of thin film nitrides with composition controlled by Bayesian optimization of optical plasma emission [0.0]
制御された組成を有する薄膜のスパッタ成膜のための自律型装置の設計と実装について報告する。我々は, 蛍光X線で測定したフィルム組成を, 共スパッタ中に観測された発光線の線形関数としてモデル化した。 OESに通知されたベイズ制御アルゴリズムは、スパッタリングパワーの空間をナビゲートし、ユーザ定義の組成で映画を製作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:09:21 GMT)
At-Admission Prediction of Mortality and Pulmonary Embolism in COVID-19 Patients Using Statistical and Machine Learning Methods: An International Cohort Study [0.0]
新型コロナウイルス患者の肺塞栓症予測ツールの開発は極めて重要である。本稿では,PEの発生と入場時の死亡を予測する機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 14:55:27 GMT)
Assessing Exoplanet Habitability through Data-driven Approaches: A Comprehensive Literature Review [0.0]
レビューは、太陽系外惑星研究における新たなトレンドと進歩を照らすことを目的としている。太陽系外惑星の検出、分類、可視化の相互作用に焦点を当てる。太陽系外惑星研究で使用される機械学習アプローチの幅広いスペクトルを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 17:18:15 GMT)
Ambient Technology & Intelligence [0.0]
10億人以上が障害者であると推定されており、この数字は世界の人口の約15%に相当する。慢性的な健康状態の悪化などにより、障害者の数は増加傾向にある。障害者が日常生活を営むのを手伝うためにいくつかの医療施設が建設され、地域社会から離れてはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:55:41 GMT)
Advancing Full-Text Search Lemmatization Techniques with Paradigm Retrieval from OpenCorpora [0.0]
我々は全文検索の補題化を増幅する画期的な手法を公表する。我々の主な目的は、単語の主形または補題の抽出を合理化することである。本稿では,レムマ検索の高速化と精度向上を図るため,コンパクトな辞書記憶方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 10:07:50 GMT)
Adiabatic preparation of fractional Chern insulators from an effective thin-torus limit [0.0]
量子シミュレーターにおける断熱処理の出発点として,分数チャーン絶縁体(FCI)の準一次元(薄いトーラス,TT)限界を探索する。ホッピング誘起TT制限はFCI状態を自明な電荷密度波(CDW)基底状態と断熱的に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 11:50:20 GMT)
AIwriting: Relations Between Image Generation and Digital Writing [0.0]
2022年、GPT-3のようなAIテキスト生成システムとDALL-E 2のようなAIテキスト・画像生成システムは飛躍的に飛躍した。このパネルでは、電子文学の著者や理論家のグループが、これらのシステムによって提示される人間の創造性のための新しいオプポー・ツニティについて検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 09:23:05 GMT)
A proof of imitation of Wasserstein inverse reinforcement learning for multi-objective optimization [0.0]
ワッサースタイン逆強化学習により、学習者の報酬値が、多目的最適化のための有限反復で専門家の報酬値を模倣できることを示す。また、ワッサーシュタイン逆強化学習により、学習者の最適解が、語彙順で多目的最適化のためのエキスパートの最適解を模倣できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:37:07 GMT)
A proof of convergence of inverse reinforcement learning for multi-objective optimization [0.0]
射影次数法による多目的最適化のためのワッサーシュタイン逆強化学習の収束性を示す。また,勾配降下による逆強化学習の収束と,射影下降法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 00:25:23 GMT)
A Model without Higgs Potential for Quantum Simulation of Radiative Mass-Enhancement in SUSY Breaking [0.0]
超対称性量子力学のフェルミオン状態やボゾン状態における質量増強の量子シミュレーションモデルについて検討する。このモデルは非常に単純であり、超対称性(SUSY)が自発的に破られたときに起こる質量増強の量子シミュレーションとして実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 05:16:58 GMT)
A Framework Based on Symbolic Regression Coupled with eXtended Physics-Informed Neural Networks for Gray-Box Learning of Equations of Motion from Data [0.0]
データから直接非線形方程式の未知の部分を明らかにするためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。このフレームワークは、時空の領域分解であるeXtended Physics-Informed Neural Networks (X-PINN)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 04:46:49 GMT)
A Comparative Study of Face Detection Algorithms for Masked Face Detection [0.0]
最近注目を集めている顔検出問題のサブクラスは、顔検出を禁止している。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの出現から3年が経過した今、既存の顔検出アルゴリズムがマスクされた顔にどれだけ効果があるかという証拠は、まだ全くない。この記事では、まず、マスクされた顔問題のために作られた最先端の顔検出器と検出器の簡単なレビューと、既存のマスクされた顔データセットのレビューを紹介する。マスク付き顔検出における顔検出装置の性能評価と比較を行い,その要因について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 18 May 2023 16:03:37 GMT)