The Sample Complexity of Online Contract Design [121.0] オンライン環境での隠れアクションの主エージェント問題について検討する。
各ラウンドにおいて、主席は、各結果に基づいてエージェントへの支払いを指定する契約を投稿する。
エージェントは、自身のユーティリティを最大化する戦略的な行動選択を行うが、プリンシパルによって直接観察できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:18:55 GMT)
VATLM: Visual-Audio-Text Pre-Training with Unified Masked Prediction for
Speech Representation Learning [119.5] VATLM (Visual-Audio-Text Language Model) を用いたクロスモーダル表現学習フレームワークを提案する。
提案したVATLMは、モダリティに依存しない情報をモデル化するために、統一されたバックボーンネットワークを使用する。
これら3つのモダリティを1つの共有セマンティック空間に統合するために、VATLMは統一トークンのマスク付き予測タスクで最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:03:56 GMT)
Any-to-Any Generation via Composable Diffusion [111.9] Composable Diffusion (CoDi) は、出力モダリティの組み合わせを生成できる新しい生成モデルである。
CoDiは複数のモダリティを並列に生成することができ、その入力はテキストや画像のようなモダリティのサブセットに制限されない。
高度にカスタマイズ可能でフレキシブルなCoDiは、強力なジョイントモダリティ生成品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:38:32 GMT)
XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented
Languages [105.5] データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。
我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。
XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:00:03 GMT)
Implicitly normalized forecaster with clipping for linear and non-linear
heavy-tailed multi-armed bandits [105.5] Implicitly Normalized Forecaster (INF) は、敵対的マルチアームバンディット(MAB)問題に対する最適解であると考えられている。
重み付き設定のMAB問題に対するクリッピング(INFclip)を用いたINFの新バージョン"Implicitly Normalized Forecaster"を提案する。
INFclipは線形重み付きMAB問題に対して最適であり、非線形問題に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:11:39 GMT)
AR-Diffusion: Auto-Regressive Diffusion Model for Text Generation [102.5] 本稿では,自己回帰拡散(AR-Diffusion)を導入し,自然言語の固有な逐次特性について考察する。
AR拡散は、右のトークンの生成が左の生成されたトークンに依存することを保証します。
様々なテキスト生成タスクに関する一連の実験において、AR-Diffusionは既存の拡散言語モデルよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:08:36 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） (Fri, 19 May 2023 22:58:17 GMT)
Big Little Transformer Decoder [99.0] Big Little Decoder (BiLD) は、幅広いテキスト生成アプリケーションの推論効率と遅延を改善するフレームワークである。
NVIDIA T4 GPUでは、当社のフレームワークは最大2.12倍の高速化を実現し、生成品質の最小化を実現している。
私たちのフレームワークは完全にプラグアンドプレイで、トレーニングプロセスやモデルアーキテクチャの変更なしに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:12:40 GMT)
Enriching Disentanglement: Definitions to Metrics [97.3] 分散表現学習は、複雑なデータの変動の複数の要因を分離する難題である。
不整合表現の学習と評価のための様々な指標が提案されているが、これらの指標が真に何を定量化し、どのように比較するかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:22:23 GMT)
Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A
Discussion-based Approach [96.9] 本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。
提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:24:50 GMT)
Information Screening whilst Exploiting! Multimodal Relation Extraction
with Feature Denoising and Multimodal Topic Modeling [96.8] 既存のマルチモーダル関係抽出(MRE)研究は、内部情報過剰利用と外部情報過多という2つの共存課題に直面している。
内部情報スクリーニングと外部情報活用を同時に実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:56:57 GMT)
HELMA: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark for Large
Language Models [92.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ソースと矛盾する、あるいは事実知識によって検証できない、幻覚、すなわち内容を生成する傾向にある。
本稿では,HELMA(Halucination Evaluation for Large Language Models)ベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:36:27 GMT)
Online Learning in a Creator Economy [91.6] われわれはクリエーター経済を、ユーザー、プラットフォーム、コンテンツクリエーターの3人組ゲームとして研究している。
私たちは、リターンベースの契約とフィーチャーベースの契約の2つのファミリーを分析します。
滑らかな仮定の下では、リターンベースの契約とレコメンデーションポリシーの協調最適化が後悔をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:58:13 GMT)
Generating Visual Spatial Description via Holistic 3D Scene
Understanding [89.0] 視覚空間記述(VSD)は、画像内の対象物の空間的関係を記述するテキストを生成することを目的としている。
外部の3Dシーン抽出器を用いて,入力画像の3Dオブジェクトとシーン特徴を抽出する。
対象物の中心となる3次元空間シーングラフ(Go3D-S2G)を構築し,対象物の空間意味を総合的な3次元シーン内にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:53:56 GMT)
CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive
Critiquing [85.7] CRITICは、大規模な言語モデルに対して、ツールとのヒューマンインタラクションに似た方法で、自分たちのアウトプットの検証と修正を可能にする。
自由形式の質問応答、数学的プログラム合成、毒性低減を含む包括的評価は、CRITICがLLMの性能を一貫して向上することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:19:44 GMT)
Dynamic Regularized Sharpness Aware Minimization in Federated Learning:
Approaching Global Consistency and Smooth Landscape [85.6] フェデレートラーニング(FL)では、グローバルサーバの協調の下で、ローカルクライアントのクラスタがチェアリングされる。
クライアントは自身のオプティマに過度に適合する傾向にあり、グローバルな目標から非常に逸脱する。
tt Family FedSMOOは、グローバルな目的に対する局所的な最適性を保証するために動的正規化器を採用する。
理論解析により, tt Family FedSMOO は, 低境界一般化による高速$mathcalO (1/T)$収束率を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:47:44 GMT)
Inference-time Re-ranker Relevance Feedback for Neural Information
Retrieval [84.2] 検索と参照のフレームワークは、まずK(例えば100)候補を検索し、次により強力なクロスエンコーダモデルを使って上位の候補をランク付けする。
リランカは一般的に、レトリバーよりも優れた候補スコアを生成するが、トップKのみの検索に限られる。
本研究では、リランカを活用して、推論時間関連性フィードバックを検索者に提供することにより、検索を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:30:33 GMT)
CodeVIO: Visual-Inertial Odometry with Learned Optimizable Dense Depth [83.8] 本稿では,軽量で密結合の深い深度ネットワークと視覚慣性オドメトリーシステムを提案する。
我々は、初期深度予測の精度を高めるために、以前にVIOから切り離されたスパース特徴を持つネットワークを提供する。
本稿では,ネットワークとコードヤコビアンでのみGPUアクセラレーションを活用しながら,シングルスレッド実行でリアルタイムに動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:12:35 GMT)
Execution-Based Evaluation for Open-Domain Code Generation [82.0] ODEXは、Pythonコード生成データセットの最初のOpen-Domain Executionベースの自然言語(NL)である。
ODEXには79の多様なライブラリにまたがる945のNL-Codeペアと1,707の人間が書いたテストケースがある。
ODEXは英語、スペイン語、日本語、ロシア語の4つの自然言語をインテントとしてサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:27:46 GMT)
Efficient Cross-Lingual Transfer for Chinese Stable Diffusion with
Images as Pivots [80.3] 英語の安定拡散を中国語に伝達する簡易かつ効果的な方法であるIAPを提案する。
IAPは、CLIPの埋め込み空間における中国語、英語、視覚的意味論の接続を効率的に確立する。
実験結果から,本手法は,5%のトレーニングデータしか持たない強い中国拡散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） (Fri, 19 May 2023 09:20:27 GMT)
Attributable and Scalable Opinion Summarization [79.9] 我々は、頻繁なエンコーディングを復号することで抽象的な要約を生成し、同じ頻繁なエンコーディングに割り当てられた文を選択して抽出的な要約を生成する。
本手法は,要約プロセスの一部として要約を生成するために使用される文を同定するため,帰属的手法である。
なぜなら、アグリゲーションはトークンの長いシーケンスではなく、潜在空間で実行されるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:30:37 GMT)
TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time
Series [79.6] 時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:11:21 GMT)
One Model for All Domains: Collaborative Domain-Prefix Tuning for
Cross-Domain NER [79.4] クロスドメインNERは、実践シナリオにおける低リソースの問題に対処する上で難しいタスクである。
事前学習言語モデル(PLM)によるNERモデルと、リッチリソースドメインのデータとを主に取得し、ターゲットドメインに適応させる。
テキストからテキストへの生成 PLM に基づくクロスドメイン NER のための協調的ドメイン修正チューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:06:25 GMT)
MEGABYTE: Predicting Million-byte Sequences with Multiscale Transformers [78.9] Megabyteは、100万バイトを超えるシーケンスのエンドツーエンドで微分可能なモデリングを可能にするマルチスケールデコーダアーキテクチャである。
実験によると、Megabyteはバイトレベルのモデルで、長い文脈言語モデリングのサブワードモデルと競合することを可能にする。
その結果、トークン化のない自己回帰配列を大規模にモデル化できる可能性が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:09:11 GMT)
Foveate, Attribute, and Rationalize: Towards Physically Safe and
Trustworthy AI [76.3] 包括的不安全テキストは、日常的なシナリオから生じる可能性のある特定の関心領域であり、有害なテキストを検出するのが困難である。
安全の文脈において、信頼に値する合理的な生成のために外部知識を活用する新しいフレームワークであるFARMを提案する。
実験の結果,FARMはSafeTextデータセットの最先端結果を得ることができ,安全性の分類精度が5.9%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:19:18 GMT)
Understanding HTML with Large Language Models [73.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて例外的な性能を示している。
我々は,HTML 理解モデル (微調整 LLM ) と,その機能に関する3つのタスクの詳細な分析に貢献する。
本稿では,標準自然言語コーパスで事前訓練されたLLMが,HTML理解タスクに極めて適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:42:56 GMT)
Towards Accurate Image Coding: Improved Autoregressive Image Generation
with Dynamic Vector Quantization [73.5] 既存のベクトル量子化(VQ)ベースの自己回帰モデルは、2段階生成パラダイムに従う。
画像領域を可変長符号に符号化する動的量子化VAE(DQ-VAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:56:05 GMT)
IDQL: Implicit Q-Learning as an Actor-Critic Method with Diffusion
Policies [72.5] Implicit Q-learning(IQL)は、修正されたBellmanバックアップを通じてデータセットアクションのみを使用して、Q-関数をトレーニングする。
この訓練されたQ-関数で表される値が実際にどのポリシーで達成されるのかは不明である。
我々はImplicit Q-learning (IDQL)を導入し、一般のIQL批判とポリシー抽出手法を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:31:04 GMT)
RGCVAE: Relational Graph Conditioned Variational Autoencoder for
Molecule Design [70.6] ディープグラフ変分自動エンコーダは、この問題に対処可能な、最も強力な機械学習ツールの1つである。
i)新しい強力なグラフ同型ネットワークを利用した符号化ネットワーク,(ii)新しい確率的復号化コンポーネントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:23:48 GMT)
Decouple knowledge from paramters for plug-and-play language modeling [70.4] 差別化可能なプラグインメモリ(DPM)を備えた事前学習モデルPlugLMを導入する。
鍵となる直感は、編集可能でスケーラブルなキーバリューメモリで、知識ストレージをモデルパラメータから切り離すことである。
PlugLMは4つのドメインで平均3.95のF1改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:01:55 GMT)
How Does Generative Retrieval Scale to Millions of Passages? [69.0] 各種コーパス尺度における生成的検索手法の実証的研究を行った。
我々は8.8Mパスのコーパスで数百万のパスに生成検索をスケールし、モデルサイズを最大11Bパラメータまで評価する。
生成的検索は、小さなコーパス上の最先端のデュアルエンコーダと競合するが、数百万のパスへのスケーリングは依然として重要で未解決の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:33:38 GMT)
AutoTrial: Prompting Language Models for Clinical Trial Design [67.8] 本稿では,言語モデルを用いた臨床検査基準の設計を支援するAutoTrialという手法を提案する。
70K以上の臨床試験で、AutoTrialが高品質な基準テキストを生成することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:04:16 GMT)
Taxonomy Completion with Probabilistic Scorer via Box Embedding [65.8] 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） (Fri, 19 May 2023 07:48:49 GMT)
AutoCoreset: An Automatic Practical Coreset Construction Framework [65.4] コアセットは入力セットの小さな重み付き部分集合であり、損失関数によく似ている。
本稿では,ユーザからの入力データと所望のコスト関数のみを必要とするコアセット構築のための自動フレームワークを提案する。
この集合は有限であるが、コア集合は極めて一般であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:59:52 GMT)
Can Workers Meaningfully Consent to Workplace Wellbeing Technologies? [65.2] 本稿では、職場の福祉技術に同意する労働者が直面する課題を解き放つ。
我々は、労働者が「意味のない」同意に対して脆弱であることを示す。
参加者は、テクノロジーとテクノロジーを取り巻く政策や実践の変更を、意味のある同意を得るために望んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:12:57 GMT)
Scaling laws for language encoding models in fMRI [64.7] 我々は、fMRIを用いて記録された脳の反応を予測するために、より大きなオープンソースモデルの方が優れているかどうかを検証した。
fMRIトレーニングセットのサイズを拡大する際にも同様の対数線形挙動が観察された。
これらの結果は、脳内の言語処理の極めて効果的なモデルが得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:53:03 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Logistic Regression at the Edge of
Stability [61.9] 機械学習の最適化において、勾配降下(GD)はしばしば安定性の端(EoS)で動く
本稿では,EoS系における線形分離可能なデータに対するロジスティック回帰のための定数段差GDの収束と暗黙バイアスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:24:47 GMT)
Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling [61.0] 本稿では,ニューラルネットワーク生成構成に基づく遷移経路サンプリング手法を提案する。
本手法は遷移領域の熱力学と運動学の両方の解法を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:24:55 GMT)
Tune-Mode ConvBN Blocks For Efficient Transfer Learning [60.8] ConvBNブロックはTrain、Eval、Deployの3つのモードで操作できる。
本稿では,ConvBNブロックの安定性と効率のトレードオフに着目した。
EvalモードとDeployモードのギャップを埋める新しいTuneモードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:06:34 GMT)
Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks [60.5] 本稿では,事前予測分布の改善を学習するために,非ラベルデータを用いた自己教師付きベイズニューラルネットワークを提案する。
自己教師付き事前予測は,従来のBNNよりも画像意味を捕えやすいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:23:39 GMT)
What You Hear Is What You See: Audio Quality Metrics From Image Quality
Metrics [60.1] そこで本研究では,音声信号の評価に最先端画像知覚メトリクスを応用し,スペクトログラムとして表現することの実現可能性について検討する。
我々は、音響信号の特異性を考慮するために、精神音響学的に妥当なアーキテクチャを持つメトリクスの1つをカスタマイズする。
提案手法の有効性を音楽データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:43:57 GMT)
Enhancing Few-shot NER with Prompt Ordering based Data Augmentation [59.7] 本稿では,PODA(Prompt Ordering Based Data Augmentation)手法を提案する。
3つのパブリックNERデータセットの実験結果とさらなる分析により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:25:43 GMT)
Using 3D printed badges to improve student performance and reduce
dropout rates in STEM higher education [59.6] この貢献は、物理的なバッジと仮想的なバッジの使用によって、学生のパフォーマンスが向上し、ドロップアウト率が低下する、という仮説を立てている。
その結果,バッジの使用は生徒のパフォーマンスを向上し,ドロップアウト率を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:05:46 GMT)
Trustworthy, responsible, ethical AI in manufacturing and supply chains:
synthesis and emerging research questions [59.3] 製造の文脈において、責任、倫理、信頼できるAIの適用性について検討する。
次に、機械学習ライフサイクルのより広範な適応を使用して、実証的な例を用いて、各ステップが与えられたAIの信頼性に関する懸念にどのように影響するかを議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:43:06 GMT)
NLPeer: A Unified Resource for the Computational Study of Peer Review [58.7] NLPeer - 5万以上の論文と5つの異なる会場からの1万1千件のレビューレポートからなる、初めて倫理的にソースされたマルチドメインコーパス。
従来のピアレビューデータセットを拡張し、解析および構造化された論文表現、豊富なメタデータ、バージョニング情報を含む。
我々の研究は、NLPなどにおけるピアレビューの体系的、多面的、エビデンスに基づく研究への道のりをたどっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:03:27 GMT)
Hierarchical Compositional Representations for Few-shot Action
Recognition [58.1] 本稿では,新しい階層型合成表現(HCR)学習手法を提案する。
複雑なアクションを、慎重に設計された階層的クラスタリングによって、いくつかのサブアクションに分割する。
また、輸送問題において、サブアクション表現の観点から、ビデオサンプル間の類似度を測定するために、アースモーバー距離(Earth Mover's Distance)を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:46:57 GMT)
Easy-to-Hard Learning for Information Extraction [57.8] 情報抽出システムは、構造化されていないテキストから構造化された情報を自動的に抽出することを目的としている。
本稿では,3段階,すなわち易解な段階,難解な段階,主段階の3段階からなる統合型易解学習フレームワークを提案する。
学習プロセスを複数の段階に分割することで,一般のIEタスク知識の獲得と一般化能力の向上が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:27:02 GMT)
Learning for Open-World Calibration with Graph Neural Networks [57.7] 本研究では,クラスタリングにコンパクト化対策を取り入れたオープンワールド認識のためのしきい値校正問題に取り組む。
提案手法は, (i) 高次元視覚埋め込み空間における近傍画像間の表現構造は, オープンワールドへの移動性を促進するために活用できる, 強い自己相似性を有する。
そこで我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)を中心とした統一フレームワークを設計し,擬似ラベルと表現のコンパクトさを示すvMF濃度を共同で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:52:48 GMT)
Trustworthy Transparency by Design [57.7] 本稿では,ユーザ信頼とエクスペリエンスに関する研究を取り入れた,ソフトウェア設計のための透明性フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、その設計に透明性を取り入れたソフトウェアの開発を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:33:21 GMT)
GSB: Group Superposition Binarization for Vision Transformer with
Limited Training Samples [57.4] ViTは通常、比較的限られた数のトレーニングサンプルで深刻なオーバーフィッティング問題に悩まされる。
本稿では,これらの問題に対処するため,GSB(Group Superposition Binarization)と呼ばれる新しいモデルバイナライゼーション手法を提案する。
限られた数のトレーニングサンプルを持つ3つのデータセットの実験は、提案したGSBモデルが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:45:29 GMT)
Towards Long-Tailed 3D Detection [56.8] 本研究では,Long-Tailed 3D Detection (LT3D) の課題について検討した。
各クラスの平均APは5%改善し,レアクラスのAPは劇的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:19:23 GMT)
Object-centric and memory-guided normality reconstruction for video
anomaly detection [56.6] 本稿では,ビデオ監視における異常検出問題に対処する。
異常事象の固有な規則性と不均一性のため、問題は正規性モデリング戦略と見なされる。
我々のモデルは、トレーニング中に異常なサンプルを見ることなく、オブジェクト中心の正規パターンを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:21:10 GMT)
PS-FedGAN: An Efficient Federated Learning Framework Based on Partially
Shared Generative Adversarial Networks For Data Privacy [56.3] 分散計算のための効果的な学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
本研究は,部分的なGANモデル共有のみを必要とする新しいFLフレームワークを提案する。
PS-FedGANと名付けられたこの新しいフレームワークは、異種データ分散に対処するためのGANリリースおよびトレーニングメカニズムを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:39:40 GMT)
Complex Claim Verification with Evidence Retrieved in the Wild [55.3] Webから生の証拠を取り出すことによって,実世界のクレームをチェックするための,最初の完全自動化パイプラインを提示する。
私たちのパイプラインには,クレーム分解,生文書検索,きめ細かい証拠検索,クレーム中心の要約,正確性判定という5つのコンポーネントが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:49:19 GMT)
Distributionally Robust Bayesian Optimization with $\phi$-divergences [55.1] 我々は,$phi$-divergences におけるデータシフトに対するロバストさを,Total Variation や既存のKullback-Leibler の発散など,多くの一般的な選択を仮定する。
この設定におけるDRO-BO問題は有限次元最適化問題と等価であり、連続的な文脈でも証明可能な部分線型後悔境界で容易に実装できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:07:25 GMT)
Speech-Text Dialog Pre-training for Spoken Dialog Understanding with
Explicit Cross-Modal Alignment [54.9] ExpliCiT cRoss-Modal Alignment (SPECTRA) を用いた音声対話理解のための音声テキスト対話事前学習を提案する。
SPECTRAは、最初の音声テキストダイアログ事前学習モデルである。
4つの下流音声テキストタスクの実験結果から,音声テキストアライメント学習におけるSPECTRAの優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:37:56 GMT)
LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models [54.9] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な能力を示している。
タスク非依存であり、元のトレーニングデータセットへの依存を最小限に抑えるという2つの制約の範囲内でLLMの圧縮に取り組む。
LLM-Prunerという名前のこの手法は、非臨界結合構造を選択的に除去する構造プルーニングを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:10:53 GMT)
AttriCLIP: A Non-Incremental Learner for Incremental Knowledge Learning [54.7] 連続学習は、モデルが逐次到着したデータから段階的に知識を学習できるようにすることを目的としている。
本稿では,新しいクラスやタスクの知識を段階的に抽出する,AttriCLIPという非インクリメンタル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:39:17 GMT)
Real-time 6K Image Rescaling with Rate-distortion Optimization [53.6] リアルタイム6Kレート歪み認識画像再スケーリングのための新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、HR画像をエンコーダによってJPEG LRサムネイルに埋め込む。
そして、効率的な周波数認識復号器は、LR1から高忠実度HR画像をリアルタイムに再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:34:17 GMT)
ChatGPT for Us: Preserving Data Privacy in ChatGPT via Dialogue Text
Ambiguation to Expand Mental Health Care Delivery [52.7] ChatGPTは人間のような対話を生成する能力で人気を集めている。
データに敏感なドメインは、プライバシとデータ所有に関する懸念から、ChatGPTを使用する際の課題に直面している。
ユーザのプライバシーを守るためのテキスト曖昧化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:09:52 GMT)
Executing your Commands via Motion Diffusion in Latent Space [51.6] 本研究では,動作遅延に基づく拡散モデル(MLD)を提案し,条件付き入力に対応する鮮明な動き列を生成する。
我々のMDDは、広範囲な人体運動生成タスクにおいて、最先端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） (Fri, 19 May 2023 08:14:04 GMT)
Not All Semantics are Created Equal: Contrastive Self-supervised
Learning with Automatic Temperature Individualization [51.4] 分散ロバスト最適化(DRO)に着想を得た新しい頑健なコントラスト損失を提案する。
提案アルゴリズムは,各サンプルに対して適切な$tau$を自動で学習することを示す。
提案手法は, 単モーダル・バイモーダル・データセットにおいて, 従来の強いベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:25:56 GMT)
Towards Better Gradient Consistency for Neural Signed Distance Functions
via Level Set Alignment [50.9] レベルセットの並列性によって示される場の勾配一貫性が、推論精度に影響を及ぼす重要な要因であることを示す。
そこで本研究では,次数集合の並列性を評価するためのレベルセットアライメント損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:28:05 GMT)
T-former: An Efficient Transformer for Image Inpainting [50.4] トランスフォーマーと呼ばれる注目に基づくネットワークアーキテクチャのクラスは、自然言語処理の分野で大きなパフォーマンスを示している。
本稿では,Taylorの展開に応じて,解像度に線形に関連付けられた新たな注意を設計し,この注意に基づいて,画像インペイントのためのネットワークである$T$-formerを設計する。
いくつかのベンチマークデータセットの実験により,提案手法は比較的少ないパラメータ数と計算複雑性を維持しつつ,最先端の精度を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:11:54 GMT)
Analyzing and Reducing the Performance Gap in Cross-Lingual Transfer
with Fine-tuning Slow and Fast [50.2] 既存の研究では、1つの(ソース)言語で微調整された多言語事前学習言語モデルが、非ソース言語の下流タスクでもうまく機能していることが示されている。
本稿では、微調整プロセスを分析し、パフォーマンスギャップがいつ変化するかを分析し、ネットワークの重みが全体のパフォーマンスに最も影響するかを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:04:21 GMT)
Let's Sample Step by Step: Adaptive-Consistency for Efficient Reasoning
with LLMs [49.5] 既存の自己整合性技術は、常に質問毎に一定の数のサンプルを描画する。
コスト効率のよいモデルに依存しない手法であるAdaptive-Consistencyを導入し,各質問のサンプル数を動的に調整する。
13のデータセットと2つのLCMを用いた実験により、Adaptive-Consistencyはサンプル予算を最大6.0倍削減し、平均精度は0.1%未満であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:49:25 GMT)
CCGen: Explainable Complementary Concept Generation in E-Commerce [49.4] CCGenは、クエリ提案やアイテムレコメンデーションといった様々なアプリケーション、特にeコマースドメインに有用である。
言語モデルをトレーニングし、2段階のトレーニング戦略で概念のランク付けリストを生成する。
また,大規模な教師モデルから抽出した説明を組み込むことで,モデルに説明を生成する方法も教える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:16:04 GMT)
Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling [49.4] 半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。
本稿では,疑似ラベル作成における不確実性の役割を理論的に検討する。
CSA(Confident Sinkhorn Allocation)を提案し、信頼度の高いサンプルのみへの最適な輸送を通して最適な擬似ラベル割り当てを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:32:56 GMT)
Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making [49.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の自己最適化を促進するために,イントロスペクティブティップス(Introspective Tips)を採用している。
本手法は,少数ショットとゼロショットの両方の学習状況において,エージェントの性能を向上させる。
TextWorldにおける100以上のゲームに関する実験は、我々のアプローチの優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:20:37 GMT)
Few-Shot Learning with Visual Distribution Calibration and Cross-Modal
Distribution Alignment [47.5] 事前訓練された視覚言語モデルは、数ショット学習に関する多くの研究にインスピレーションを与えている。
少数の訓練画像だけで、視覚的特徴分布は画像のクラス非関連情報によって容易に妨げられる。
本稿では,画像の空間的注意マップを生成するSelective Attackモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:45:17 GMT)
Zero-Shot Text Classification via Self-Supervised Tuning [47.0] ゼロショットテキスト分類タスクを解決するための自己教師付き学習に基づく新しいパラダイムを提案する。
自己教師付きチューニングという,ラベルのないデータで言語モデルをチューニングする。
我々のモデルは10タスク中7タスクで最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:47:33 GMT)
Towards Efficient and Comprehensive Urban Spatial-Temporal Prediction: A
Unified Library and Performance Benchmark [46.3] 本稿では,都市空間時空間予測のレビューを行い,原子ファイルと呼ばれる空間時空間データの統一記憶形式を提案する。
我々はまた、研究者に信頼性のある実験ツールと便利な開発フレームワークを提供するオープンソースライブラリであるLibCityを提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:40:36 GMT)
RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by
Reversing Chain-of-Thought [46.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット(CoT)プロンプトを組み込むことで、算術的推論タスクにおいて有望な性能を達成した。
既存の手法では、粗いフィードバックを使って事実整合性を改善する。
RCoT(Reversing Chain-of-Thought)は,現実の不整合を自動的に検出・修正し,LLMの推論能力を向上させる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:02:52 GMT)
LLM Itself Can Read and Generate CXR Images [45.8] 本稿では,事前学習した大規模言語モデルを微調整し,テキストなどの画像を読み書きする手法を提案する。
本稿では,視覚領域と言語領域の複雑な情報の翻訳が重要である領域として,X線画像とレポート生成タスクを胸部に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:44:39 GMT)
Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models [45.7] 本稿では,プログレッシブ・ヒント・プロンプト(PHP)と呼ばれる新しいプロンプト手法を提案する。
事前に生成された回答をヒントとして使用することで、ユーザとLLM(Large Language Models)間の自動多元的対話を可能にする。
我々は7つのベンチマークで広範囲かつ包括的な実験を行った。その結果、PHPは高い効率を保ちながら精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:05:39 GMT)
PointGPT: Auto-regressively Generative Pre-training from Point Clouds [45.5] 我々はGPTの概念を点雲に拡張する新しいアプローチであるPointGPTを提案する。
具体的には、変圧器モデルの事前訓練に対して、ポイントクラウド自動回帰生成タスクを提案する。
提案手法は,ModelNet40データセットで94.9%,ScanObjectNNデータセットで93.4%の分類精度を達成し,他のトランスフォーマーモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:39:04 GMT)
Mitigating Backdoor Poisoning Attacks through the Lens of Spurious
Correlation [45.0] バックドアは、特定のテキストトリガーとターゲットラベルでトレーニングインスタンスを作成できる。
本稿では, 裏口毒による攻撃が, 単純なテキスト特徴と分類ラベルとの間に急激な相関を示すことを示唆する。
実験により、悪意のあるトリガーはターゲットラベルと高い相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:18:20 GMT)
Causes and Cures for Interference in Multilingual Translation [45.0] この研究は、多言語機械翻訳における干渉に寄与する主な要因を特定する。
利用可能なトレーニングデータに関して、モデルが非常に小さい場合を中心に、かなりの干渉が発生することを観察する。
データ中の各言語ペアの比率を制御するためにサンプリング温度をチューニングすることは、干渉の量を調整する鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:26:50 GMT)
On the Fairness Impacts of Private Ensembles Models [44.2] Private Aggregation of Teacher Ensembles (PATE)は、プライベートモデルの作成を可能にする機械学習フレームワークである。
本稿は、PATEの使用が不公平な結果をもたらすかどうかを考察し、個人間での精度格差につながることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:43:53 GMT)
The probability flow ODE is provably fast [43.9] 本稿では、スコアベース生成モデルにおける確率フローODEの実装(補正ステップを含む)について、最初の収束保証を提供する。
本分析は,SDEに基づく実装の保証を得た最近の結果を踏まえて実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:33:05 GMT)
Riemannian Local Mechanism for SPD Neural Networks [43.8] 我々は,SPDネットワークにおける局所的幾何情報の保存を確実にすることが最重要であると論じている。
まず、ユークリッドの深層ネットワークにおけるローカル情報を取得するためによく使われる畳み込み演算子を分析した。
この分析に基づいて、SPD多様体の局所情報を定義し、局所幾何学をマイニングするためのマルチスケールサブマニフォールドブロックを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:40:57 GMT)
DMDD: A Large-Scale Dataset for Dataset Mentions Detection [43.8] 本稿では,このタスクで利用可能な最大公用コーパスであるデータセット参照検出データセット(DMDD)を紹介する。
DMDDはDMDDのメインコーパスで構成され、449,000以上のデータセットを持つ31,219の科学論文からなり、インテキストスパンの形式に弱い注釈が付けられている。
DMDD上での各種モデルの性能を解析することにより,データセット参照検出におけるオープンな問題を特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:18:00 GMT)
Empower Large Language Model to Perform Better on Industrial
Domain-Specific Question Answering [43.7] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインタスクにおいて大きな成果を上げている。
しかし、実際の産業ドメイン固有のシナリオにおけるパフォーマンスは、特定の知識がないため平均的です。
私たちは、Microsoft製品と顧客が遭遇するIT技術的問題に関するMSQA(QA)データセットのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:23:25 GMT)
OPT-R: Exploring the Role of Explanations in Finetuning and Prompting
for Reasoning Skills of Large Language Models [41.7] 我々はLarge Language Models(LLMs)の推論能力について徹底的な調査を行っている。
本研究は,Open Pretrained Transformers (OPT) の3つの異なるサイズを微調整する。
次に、SUPER-NATURALINSTRUCTIONSベンチマークから引き出された57の領域外タスクについて、全てのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:58:22 GMT)
An Ensemble Semi-Supervised Adaptive Resonance Theory Model with
Explanation Capability for Pattern Classification [41.4] 本稿では,教師付き非教師付き適応共振理論(ART)を用いた新たなSSLモデルを提案する。
SSL-ARTの主な利点は、オンライン学習と冗長なプロトタイプノード数の削減である。
WESSL-ARTと呼ばれるアンサンブルSSL-ARTモデルを形成するために、重み付き投票方式が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:20:44 GMT)
Remembering What Is Important: A Factorised Multi-Head Retrieval and
Auxiliary Memory Stabilisation Scheme for Human Motion Prediction [41.3] 本稿では、歴史的知識のモデリングを改善するために、革新的な補助メモリ駆動のディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。
我々は、観察されたポーズシーケンスから、主観的、タスク固有、その他の補助情報を切り離し、これらの分解された特徴を利用してメモリを問い合わせる。
2つの新たな損失関数を導入し、メモリ内容の安定性を確保しつつ補助記憶内の多様性を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:44:58 GMT)
The Waymo Open Sim Agents Challenge [41.1] 我々は、自動運転車ソフトウェア開発における課題として、オープンシムエージェントチャレンジ(WOSAC)を定義した。
この課題の目標は、自律運転のための行動モデルの評価と訓練に使用できる現実的なシミュレータの設計を刺激することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:12:08 GMT)
Long-tailed Visual Recognition via Gaussian Clouded Logit Adjustment [41.0] 我々は,長い尾を持つデータに対するバニラトレーニングが,エントロピー損失を伴って,インスタンスに富んだヘッドクラスが,テールクラスの空間分布を著しく抑制することを示した。
もともとのクロスエントロピー損失は、ロジット差が増加するにつれてソフトマックス形式の勾配が急速にゼロに近づくため、勾配を短周期で伝播させるだけである。
バランスの取れたデータのトレーニングには適さないが、長い尾のデータのサンプルの有効性を調整するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:11:06 GMT)
Fast-StrucTexT: An Efficient Hourglass Transformer with Modality-guided
Dynamic Token Merge for Document Understanding [40.3] 一般的な効率的な変換器は、直接モデル文書に適合させることが困難である。
Fast-StrucTexTは、時間ガラストランスアーキテクチャを備えたStrucTexTアルゴリズムに基づく効率的なマルチモーダルフレームワークである。
提案モデルでは,最先端の手法よりも約1.9倍高速な推論時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:42:35 GMT)
DiffuSIA: A Spiral Interaction Architecture for Encoder-Decoder Text
Diffusion [40.2] エンコーダ-デコーダテキスト拡散(DiffuSIA)のためのスパイラル相互作用アーキテクチャを提案する。
DiffuSIAは、パラフレーズ、テキスト単純化、質問生成、オープンドメイン対話生成を含む4つのテキスト生成タスクで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:30:11 GMT)
A Topic-aware Summarization Framework with Different Modal Side
Information [40.1] 本稿では,様々な側面情報を柔軟に組み込んだ一般的な要約フレームワークを提案する。
まず,文書と各種の側情報から潜在トピックを共同で発見する,統合されたトピックエンコーダを提案する。
その結果,我々のモデルは,3つの公開単一モーダルまたはマルチモーダルベンチマークの要約データセットに対して,強いベースラインをはるかに超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:09:45 GMT)
Multimodal Web Navigation with Instruction-Finetuned Foundation Models [39.6] 視覚言語基礎モデルを用いたWebエージェントのためのデータ駆動オフライントレーニングについて検討する。
本稿では,WebページのスクリーンショットとHTMLページの両方を観察する命令追従型マルチモーダルエージェントWebGUMを提案する。
我々は,このレシピによってエージェントの視覚認識能力,HTML理解能力,多段階推論能力が向上することが実証的に実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:44:34 GMT)
A Weak Supervision Approach for Few-Shot Aspect Based Sentiment [39.3] 豊富なラベルのないデータに対する弱みの監視は、感情分析タスクにおける数ショットのパフォーマンスを改善するために利用することができる。
ノイズの多いABSAデータセットを構築するパイプライン手法を提案し,それを用いて事前学習されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルをABSAタスクに適用する。
提案手法は, 数ショット学習シナリオにおいて, 大幅な改良(15.84%) を示しながら, 完全な微調整性能を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:53:54 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） (Fri, 19 May 2023 14:41:16 GMT)
Post Hoc Explanations of Language Models Can Improve Language Models [38.4] AMPLIFY(Post Hoc Explanations)を用いたインコンテキスト学習の活用によるモデル性能向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々は,各入力特徴がモデル予測に与える影響を抽出し,帰属スコア(説明)を出力するポストホック説明手法を活用する。
AMPLIFYは,幅広いタスクに対して約10～25%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:46:04 GMT)
Differentiable Model Selection for Ensemble Learning [38.0] 本稿では、機械学習と最適化を統合した微分可能なモデル選択のための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、個々の事前学習されたモデルの出力を組み合わせて、特定の入力サンプルに対して適切なアンサンブルメンバーを選択する戦略であるアンサンブル学習用に調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:59:33 GMT)
Ego-Only: Egocentric Action Detection without Exocentric Transferring [37.9] Ego-Onlyは,エゴセントリックな(ファーストパーソナリティー)ビデオに対して,最先端のアクション検出を可能にする最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:23:48 GMT)
ERNIE-Code: Beyond English-Centric Cross-lingual Pretraining for
Programming Languages [37.6] 同じプログラミング言語(PL)を扱うソフトウェアエンジニアは、異なる自然言語(NL)を話し、その逆も話す。
近年の研究では、コンピュータプログラムにおける生成前訓練の有効性が実証されているが、それらは常に英語中心である。
ERNIE-Codeは116個のNLと6個のPLのための統合事前学習言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:14:30 GMT)
Do Models Really Learn to Follow Instructions? An Empirical Study of
Instruction Tuning [37.0] 命令チューニング(IT)に関する最近の研究は、目に見えないタスクに対してゼロショットの一般化性で大きな成果を上げている。
我々は、モデルトレーニングと変更した命令と元の命令とを比較して、モデルがどのようにITのインストラクションを利用するかを分析する。
本実験により,単純化されたタスク定義や妄想的な例に基づいてトレーニングしたモデルが,元の命令や例に基づいてトレーニングしたモデルと同等の性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:00:47 GMT)
Cross-Lingual Supervision improves Large Language Models Pre-training [36.9] 自己教師型言語モデリング目標と教師型機械翻訳目標の混合による事前学習により,文脈内学習能力のよいモデルが得られることを示す。
事前学習は非常に資源集約的なプロセスであり、2つの目標間の最良の混合比のグリッド探索は違法にコストがかかるため、事前学習時に学習するためのシンプルで効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:14:07 GMT)
Non-stationary Projection-free Online Learning with Dynamic and Adaptive
Regret Guarantees [36.7] 本研究では,非定常プロジェクションフリーオンライン学習について検討し,動的後悔と適応的後悔を選択して評価を行った。
我々の結果は、プロジェクションフリーオンライン学習における最初の一般的な動的後悔境界であり、既存の$mathcalO(T3/4)$static regretを復元することができる。
本稿では,$tildemathcalO(tau3/4)$ アダプティブリフレッシュバウンドを長さ$tauの任意の間隔で達成するためのプロジェクションフリーな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:02:10 GMT)
QUEST: A Retrieval Dataset of Entity-Seeking Queries with Implicit Set
Operations [36.7] QUESTは、暗黙のセット操作を備えた3357の自然言語クエリのデータセットである。
データセットは、クエリで言及された複数の制約と、ドキュメントの対応するエビデンスにマッチするようにモデルに挑戦する。
我々は,現代の検索システムを分析し,それらがこのようなクエリに苦しむ場合が多いことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:19:32 GMT)
Know What I don't Know: Handling Ambiguous and Unanswerable Questions
for Text-to-SQL [36.5] 既存のtext-to-Yourself は任意のユーザ質問に対して "plausible" クエリを生成する。
本稿では,不明瞭かつ解決不可能な例を自動的に生成する,シンプルで効果的な生成手法を提案する。
実験結果から,実例と生成例の両方において,本モデルが最も優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:27:31 GMT)
A Unified Prompt-Guided In-Context Inpainting Framework for
Reference-based Image Manipulations [36.0] テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは、一貫したテキスト・プロンプトに基づいて高忠実度画像を生成するという印象的な結果を得た。
それまでのアプローチでは、制御モジュールの追加や、収束するまで各タスクに特化して生成モデルを微調整することで、これを達成してきた。
本稿では,大規模なT2Iモデルを用いて参照誘導画像操作を再構成し,解決する,統一されたPrompt-Guided In-Contextインパインティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:29:42 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） (Fri, 19 May 2023 04:30:00 GMT)
The Curse of Unrolling: Rate of Differentiating Through Optimization [35.6] 未分化は反復解法を用いて解を近似し、計算経路を通して解を微分する。
我々は,(1)高速収束につながる大きな学習率を選択することができるが,アルゴリズムが任意に長いバーンインフェーズを持つことを受け入れるか,あるいは(2)即時収束につながるより少ない学習率を選択するかのどちらかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:14:19 GMT)
Schema-adaptable Knowledge Graph Construction [35.1] 従来の知識グラフ構築(KGC)アプローチは、通常、事前定義されたスキーマの閉じたセットで静的情報抽出パラダイムに従う。
動的に変化するスキーマグラフに基づいてエンティティ、リレーション、イベントを継続的に抽出することを目的としたスキーマ適応型KGCと呼ばれる新しいタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:59:33 GMT)
Large Language Models can be Guided to Evade AI-Generated Text Detection [35.0] 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） (Fri, 19 May 2023 11:25:01 GMT)
Optimal Transport for Unsupervised Hallucination Detection in Neural
Machine Translation [34.8] ニューラルネットワーク翻訳(NMT)は、現実世界の機械翻訳アプリケーションにおいてデファクトスタンダードとなっている。
NMTモデルは、ユーザーの信頼を著しく損なう幻覚として知られる深刻な病的翻訳を予測不能に生成することができる。
我々は、注意に基づくNMTモデルで使用可能な、完全に教師なしのプラグイン検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:36:12 GMT)
Goal-Oriented Communications in Federated Learning via Feedback on
Risk-Averse Participation [34.7] クライアント選択の問題をフェデレートラーニング(FL)設定で扱う。
参加者のリスク・アバース特性を取り入れ、通信効率の高いオンデバイス性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:20:37 GMT)
DSFNet: Dual Space Fusion Network for Occlusion-Robust 3D Dense Face
Alignment [34.2] 最先端の3DMMベースの手法は、モデルの係数を直接回帰する。
本稿では,画像とモデル空間予測の両方の利点を組み合わせた融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:43:37 GMT)
Chain-of-thought prompting for responding to in-depth dialogue questions
with LLM [33.5] 大型言語モデル(LLM)を直接推進する代わりに、このシナリオにおいてチェーン・オブ・シークレット・プロンプトがどのように役立つかを探求する。
まず、英語と中国語の両方で6つの対話または質問応答データセットのベンチマークを構築した。
テストクエリの代わりに中間推論のセマンティックな類似性を用いた新しいデモ選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:27:43 GMT)
SFP: Spurious Feature-targeted Pruning for Out-of-Distribution
Generalization [33.4] 本研究では,不均一な部分構造を自動探索するために,SFPと呼ばれる新しいSpurious Feature-targeted Model Pruningフレームワークを提案する。
SFP は構造ベースおよび非構造ベース OOD 一般化 SOTA をそれぞれ4.72% と 23.35% に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:46:36 GMT)
Blank-regularized CTC for Frame Skipping in Neural Transducer [33.1] 本稿では,CTCにおける非ブランクシンボルの自己ループを制約することにより,ブランクを明示的に促進する2つの新しい正規化手法を提案する。
LibriSpeech corpus の実験により,提案手法は,性能を犠牲にすることなく,ニューラルトランスデューサの推論を4倍高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:56:09 GMT)
Graph Propagation Transformer for Graph Representation Learning [32.8] グラフ伝搬注意(GPA)と呼ばれる新しい注意機構を提案する。
ノード・ツー・ノード、ノード・ツー・エッジ、エッジ・ツー・ノードという3つの方法で、ノードとエッジ間で明示的に情報を渡す。
提案手法は,多くの最先端のトランスフォーマーベースグラフモデルよりも優れた性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:42:58 GMT)
DUB: Discrete Unit Back-translation for Speech Translation [32.7] 我々は2つの質問に答えるために、離散単位逆変換(DUB)を提案する: 直接STにおける連続的な特徴よりも、離散単位による音声を表現する方がよいか?
DUBでは、バックトランスレーション技術が直接STに適用され、MuST-C En-De/Fr/Es上で平均5.5BLEUを得る。
低リソースの言語シナリオでは,大規模な外部データに依存する既存手法と同等の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:48:16 GMT)
Towards the Practical Utility of Federated Learning in the Medical
Domain [32.2] そこで我々は,3つの代表的な医学データセットに対する実験的ベンチマークと実験的設定を提案する。
クライアント間のデータ不均一性に対処するために設計された6つのFLアルゴリズムと、2つの代表FLアルゴリズムの強度を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを評価する。
単純なFLアルゴリズムはより洗練されたアルゴリズムよりも優れているが、ハイブリッドアルゴリズムは優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:01:34 GMT)
Wall-Collision Effect on Optically-Polarized Atoms in Small and Hot
Vapor Cells [31.9] 原子の蒸気細胞では、原子は内部の表面と衝突し、スピンが壁上でランダムになる。
この壁脱分極効果は拡散性があり、高温下ではより小さな蒸気電池でより顕著になる。
本研究では,光励起アルカリ金属原子の極性化を150ドルのセシウスに加熱したミリサイズのセルで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:04:34 GMT)
Characterizing tradeoffs between teaching via language and
demonstrations in multi-agent systems [31.5] 我々はニューラルネットワークエージェントを訓練し、接地されたコミュニケーションタスクで言語や実演を通して教える。
実演による授業は、最も簡単な設定ではより効果的であるが、タスクの難易度が増大するにつれて、言語の方がより効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:27:29 GMT)
PastNet: Introducing Physical Inductive Biases for Spatio-temporal Video
Prediction [31.4] 我々は、高品質な予測を生成するために、PassNetと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
PastNetの中核はフーリエ領域のスペクトル畳み込み演算子にある。
複素時間信号の処理中に局所的な特徴を識別するために,固有次元の推定値を持つメモリバンクを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:16:50 GMT)
RxnScribe: A Sequence Generation Model for Reaction Diagram Parsing [31.0] RxnScribeは、様々なスタイルの反応図を解析する機械学習モデルである。
我々はRxnScribeを1,378図のデータセットでトレーニングし、クロスバリデーションで評価し、80.0%のソフトマッチF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:37:28 GMT)
ID and OOD Performance Are Sometimes Inversely Correlated on Real-world
Datasets [30.8] コンピュータビジョンとNLPにおけるモデルの分布内(ID)と分布外(OOD)の性能を比較した。
いくつかの研究は、頻繁な正の相関を報告し、驚くべきことに、必要なトレードオフを示す逆相関を観測することはない。
本稿では,実世界のデータにおいて,IDとOOD性能の逆相関が生じることを複数のデータセットで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:24:53 GMT)
Learning Global-aware Kernel for Image Harmonization [30.6] 画像調和は、背景を基準として前景画素を適応的に調整することで、合成画像の視覚的不整合問題を解決することを目的としている。
既存の手法では、前景と背景の間の局所的な色変換や領域マッチングが採用されている。
本稿では,長距離バックグラウンド参照を包括的に考慮した地域調和のための,GKNet(Global-Aware Kernel Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:49:02 GMT)
A Survey of Federated Evaluation in Federated Learning [30.6] 従来の機械学習では、すべてのデータサンプルがサーバによって中央管理されているため、モデル評価を行うのは簡単ではない。
これは、クライアントがデータプライバシを保存するために元のデータを公開しないためです。
統合評価は、クライアントの選択、インセンティブメカニズムの設計、悪意のある攻撃検出などにおいて重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:43:38 GMT)
Diving into the Inter-Consistency of Large Language Models: An
Insightful Analysis through Debate [30.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、印象的なゼロショットまたは少数ショットのコモンセンス推論性能を示す。
本稿では,多種多様かつ高精度な意思決定プロセスにおいて重要な2つ以上のLCM間の整合性問題について検討する。
我々は、3段階の議論:公正な議論、不一致な議論、ラウンドテーブルな議論。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:15:33 GMT)
Meta-learning for heterogeneous treatment effect estimation with
closed-form solvers [30.3] 本稿では,いくつかの観測データから条件平均処理効果(CATE)を推定するメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,複数のタスクからCATEを推定する方法を学習し,未知のタスクの知識を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:07:38 GMT)
Psychologically-informed chain-of-thought prompts for metaphor
understanding in large language models [30.0] 我々はチェーン・オブ・シント・プロンプトを使って確率モデルから大きな言語モデルに構造を導入する。
我々のプロンプトは、メタファーの適切なパラフレーズを選択するために、言語モデルに潜伏変数を推論し、それらの関係を推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:17:24 GMT)
A New Benchmark of Aphasia Speech Recognition and Detection Based on
E-Branchformer and Multi-task Learning [29.9] 本稿では,最新の音声認識技術を用いた失語症音声認識のための新しいベンチマークを提案する。
CTC/Attentionアーキテクチャに基づく2つのマルチタスク学習手法を導入し、両方のタスクを同時に実行する。
当システムでは,中等度失語症患者に対して,最先端の話者レベル検出精度(97.3%)と相対的なWER低下率(1%)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:10:36 GMT)
Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for
Decentralized Learning via Finite-time Convergence [29.6] 高速なコンセンサス率と最小の最大度を組み合わせた新しいトポロジーを提案する。
Base-$(k + 1)$ Graph は指数グラフよりも高速収束率と通信効率の高い分散 SGD (DSGD) を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:08:07 GMT)
Group fairness without demographics using social networks [29.1] グループフェアネス(英: Group Fairness)は、人種、性別、障害などのセンシティブな属性に基づいて、個人の好ましくない扱いを防止するための一般的なアプローチである。
そこで本稿では, センシティブな属性に依存しないフェアネスの「グループフリー」尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:45:55 GMT)
A Scalable Test Problem Generator for Sequential Transfer Optimization [27.9] 逐次転送最適化は、データベースに格納された事前解決された最適化タスクを活用することで、パフォーマンスを向上させることを目的としている。
アルゴリズム設計の進歩にもかかわらず、STOの試験問題は十分に設計されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:43:25 GMT)
Enhancing the Performance of Transformer-based Spiking Neural Networks
by SNN-optimized Downsampling with Precise Gradient Backpropagation [27.5] 最先端の深層SNN(SpikformerやSpikeformerなど)は、勾配のバックプロパゲーションに関連する重要な課題に悩まされている。
本稿では,SNN最適化ダウンサンプリングであるConvBN-Maxing-LIF(CML)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:50:16 GMT)
Explicit Planning Helps Language Models in Logical Reasoning [27.3] 言語モデルを用いて多段階論理推論を行う新しいシステムを提案する。
本システムでは,明示的な計画手法を推論手順に組み込む。
我々はまた、計画プロセスがアストレイに導かれるのを防ぐ訓練戦略も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:12:04 GMT)
Balancing Utility and Fairness in Submodular Maximization (Technical
Report) [27.2] 実用性と公正性のバランスをとるために, BSM (Biemph Maxim Submodularization) と呼ばれる新しい問題を提案する。
BSMは、有効関数を最大化するために固定サイズを見つける必要があり、フェアネス関数の値は閾値以下ではない。
提案手法は,BSMインスタンスを他のサブモジュール最適化問題インスタンスに変換することによって得られる近似係数の異なる2つの手法からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:45:57 GMT)
Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of
experience [26.7] 思考の連鎖推論が言語モデルでどのように有用であるかを考察する。
我々は中間変数による推論が推論を改善する「推論ギャップ」が存在することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:13:17 GMT)
Clinical Camel: An Open-Source Expert-Level Medical Language Model with
Dialogue-Based Knowledge Encoding [26.6] 大きな言語モデル(LLM)は、医療分野で大きな可能性を秘めているが、データプライバシ、規制コンプライアンス、モデルの安定性に関する懸念は、その普及を妨げている。
対話型知識を提案する。
(DBKE)モデルは、暗黙の知識ベースをモデル化し、会話のリコールに備え、会話能力を増強する。
本稿では、DBKEの有効性を示すために、オープンソースで医療に焦点を当てた会話モデルであるクリニカル・カメルについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:07:09 GMT)
Moment Matching Denoising Gibbs Sampling [26.5] エネルギーベースモデル(EBM)は、複雑なデータ分散をモデル化するための汎用的なフレームワークを提供する。
スケーラブルなEMMトレーニングのための広く使われているDenoising Score Matching (DSM) 法は、矛盾の問題に悩まされている。
モーメントマッチングを用いた効率的なサンプリングフレームワーク(pseudo)-Gibbsサンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:58:25 GMT)
Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data [26.3] 我々は、広く採用されている位相領域を含むよりリッチなデータ構造の上に構築された統一的な深層学習フレームワークを提案する。
具体的には、新しいタイプのトポロジカルドメインであるコンプレックスを導入する。
我々は、主に注意に基づくCCNNに焦点を当てた、メッセージパッシング複合ニューラルネットワーク(CCNN)のクラスを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:13:16 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） (Fri, 19 May 2023 02:30:36 GMT)
V2X-Boosted Federated Learning for Cooperative Intelligent
Transportation Systems with Contextual Client Selection [25.7] フェデレートラーニング(FL)は、分散システムでモデルのトレーニングを行い、生のデータの代わりにモデルパラメータを交換することで、プライバシの制約を克服する。
本稿では,V2X (Vine-to-Everything) メッセージを用いて,予測通信遅延に基づいてクライアントを選択するコンテキストクライアント選択パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:09:33 GMT)
Text2NeRF: Text-Driven 3D Scene Generation with Neural Radiance Fields [25.2] テキストプロンプトから多種多様な3Dシーンを生成できるText2NeRFを提案する。
そこで我々は,NeRFを3次元表現として採用し,事前学習したテキスト・画像拡散モデルを活用する。
本手法では,追加のトレーニングデータを必要としないが,入力としてシーンを自然言語で記述するのみである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:58:04 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） (Fri, 19 May 2023 05:42:57 GMT)
What Comes Next? Evaluating Uncertainty in Neural Text Generators
Against Human Production Variability [25.0] 我々は,4つの自然言語生成(NLG)タスクにおいて,人間の生産が語彙的に,構文的に,意味的に変化する範囲を特徴付ける。
次に、生成系の予測確率分布と復号化アルゴリズムによって形成される出力文字列の空間を調べ、その不確実性を探索する。
我々は、NLGモデルと復号化戦略を分析し、複数のサンプルを持つジェネレータを探索することで、モデルの不確実性表現を理解するのに必要な詳細レベルが提供されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:41:55 GMT)
Differentially Private Adapters for Parameter Efficient Acoustic
Modeling [24.7] 従来の適応方式に雑音の多い教師と学生のアンサンブルを導入する。
凍結事前学習音響モデルの層間に残留アダプタを挿入する。
我々の解は、RAを用いてトレーニング可能なパラメータの数を97.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:36:43 GMT)
Shattering the Agent-Environment Interface for Fine-Tuning Inclusive
Language Models [24.1] 本研究では、事前学習された言語モデルが、それ自体がポリシー、報酬関数、遷移関数である、という新しい視点を採用する。
即ち、報酬学習と言語モデルの微調整は、さらに下流のポリシー最適化を必要とせずに、共同で直接行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:21:15 GMT)
Quadratic Memory is Necessary for Optimal Query Complexity in Convex
Optimization: Center-of-Mass is Pareto-Optimal [23.9] 本研究では,1次凸最適化に最適なオラクル複雑性を実現するためには,二次記憶が必要であることを示す。
単位球上の1ドルのLipschitz凸関数を1/d4$精度で最小化するためには、少なくともd2-delta$ビットのメモリを使用する決定論的一階述語アルゴリズムは$tildeOmega(d1+delta/3)$クエリを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:24:24 GMT)
LaMP: When Large Language Models Meet Personalization [23.9] 本稿では、自然言語理解・生成の現状におけるパーソナライズの重要性を強調する。
パーソナライズされたアウトプットを生成するための言語モデルのトレーニングと評価のための新しいベンチマークであるLaMPベンチマークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:34:59 GMT)
Enhancing Vision-Language Pre-Training with Jointly Learned Questioner
and Dense Captioner [23.5] 我々は,JADE(Joint QA and DC GEneration)と呼ばれる新しい手法を提案する。
トレーニング済みのマルチモーダルモデルと、簡単に拡張可能な画像テキストペアを使用して、大規模なVQAと高密度キャプションデータセットの自動生成とフィルタリングを行う。
実験により,マルチタスク方式で事前学習を行う場合,CC3M-QA-DCは様々な下流タスクにおいて,様々なバックボーンを用いて性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:54:40 GMT)
Constructing Dreams using Generative AI [23.3] ジェネレーティブAIツールは、若者のための新しい、そしてアクセス可能なメディア作成形式を導入します。
彼らは、偽メディアの生成、データ保護、プライバシー、AI生成アートの所有権に関する倫理的懸念を提起している。
我々は,学生が想像する未来のアイデンティティを表現して生成的AI学習を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:56:12 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） (Fri, 19 May 2023 01:45:10 GMT)
Reducing Sequence Length by Predicting Edit Operations with Large
Language Models [23.1] 本稿では,ローカルシーケンス変換タスクのソースコードに対する編集操作のセットを予測することを提案する。
我々は、ソーステキストと変更トークンで編集操作を表現し、ターゲットシーケンスの長さを削減できる。
実験の結果,提案手法は4つのタスクにおいて,ベースラインに匹敵する性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:51:05 GMT)
Is GPT-3 all you need for Visual Question Answering in Cultural
Heritage? [22.9] 本稿では,実行時に記述シートを生成する視覚質問応答手法を提案する。
本稿では, キャプション指標を用いて生成した記述の質を分析し, GPT-3による記述生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:56:11 GMT)
Recouple Event Field via Probabilistic Bias for Event Extraction [22.6] Event extractは、イベントのトリガと引数をイベント参照から識別し、分類することを目的としている。
既存の PLM ベースの手法は、トリガー/引数フィールドの情報を無視している。
本稿では,確率的再結合モデル拡張イベント抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:55:37 GMT)
Q-malizing flow and infinitesimal density ratio estimation [22.1] 連続正規化フローは、生成タスクで広く使われている。
P$から任意の$Q$に転送できるフローモデルは、様々なアプリケーション関心事である。
実験試料からP$からQ$への非可逆輸送を訓練し,輸送コストを最小化して正規化するニューラル-ODEモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:48:21 GMT)
ToolkenGPT: Augmenting Frozen Language Models with Massive Tools via
Tool Embeddings [22.0] 大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、複雑な問題を解決するための有望なアプローチとして現れている。
最近のインコンテキスト学習パラダイムはこれらの問題を緩和するが、制限されたコンテキスト長はいくつかのデモのみを可能にする。
我々は、両者の利点を組み合わせた代替アプローチである$textbfToolkenGPT$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:54:21 GMT)
Benchmarking White Blood Cell Classification Under Domain Shift [21.6] CNNベースのモデルは、同様の撮像条件下で訓練およびテストを行う際に高い精度を達成する。
しかし、異なる条件下でのテストでは、パフォーマンスが大幅に低下する。
我々は、それを緩和できる別の正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:52:34 GMT)
Evaluating task understanding through multilingual consistency: A
ChatGPT case study [21.3] 大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいパラダイムを提案する。
モデルの正確性ではなく,モデル自体によって生成される複数の感覚の一貫性を評価することで,理解度を測定する。
我々のアプローチは、英語以外の言語で静的評価コーパスを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:23:51 GMT)
Syllable Discovery and Cross-Lingual Generalization in a Visually
Grounded, Self-Supervised Speech Mode [21.3] 自己教師型音声モデルの学習において, 音節単位を捉えた表現が出現することを示す。
我々のモデルは、訓練された言語(英語)上で、最先端のシラバス的セグメンテーション法よりも優れているだけでなく、ゼロショット方式でエストニア語に一般化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:19:04 GMT)
Probably Approximately Correct Federated Learning [20.9] Federated Learning(FL)は、プライバシ、ユーティリティ、効率性を主柱とする、新たな分散学習パラダイムである。
既存の研究は、無限小のプライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率性を同時に達成することはありそうにないことを示している。
FLアルゴリズムの設計において、最適なトレードオフソリューションを見つける方法が重要な考慮事項である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:00:13 GMT)
Appraising the Potential Uses and Harms of LLMs for Medical Systematic
Reviews [20.7] 大きな言語モデル(LLM)は長文を生成することができる。
LLMは、重要な情報を幻覚または省略することによって、不正確な(そして潜在的に誤解を招く)テキストを生成することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:09:19 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） (Fri, 19 May 2023 02:15:41 GMT)
Evolutionary Diversity Optimisation in Constructing Satisfying
Assignments [20.4] 本稿では,EDOの文脈におけるブール充足可能性問題(SAT)について検討する。
SATは計算機科学において非常に重要であり、KPやTSPといったEDO文献で研究されている他の問題とは異なる。
本稿では,SAT解の集合間の多様性を明示的に最大化するために,よく知られたSATソルバを用いた進化的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:26:10 GMT)
A One-Class Classifier for the Detection of GAN Manipulated
Multi-Spectral Satellite Images [20.4] 本稿では,Vector Quantized Variational Autoencoder 2 (VQ-VAE2) 機能に基づく一級分類器を提案する。
VQ-VAE 2 ベースの分類器は、プリスタン画像のみに基づいて訓練されているため、訓練中に使用されていないアーキテクチャにより、異なるドメインに属する画像を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:30:50 GMT)
MD3: The Multi-Dialect Dataset of Dialogues [20.1] 本稿では,インド,ナイジェリア,米国から英語を表現した会話音声のデータセットを紹介する。
データセットには、20時間以上のオーディオと、20万以上の正書法で書き起こされたトークンが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:14:10 GMT)
Spikingformer: Spike-driven Residual Learning for Transformer-based
Spiking Neural Network [19.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工ニューラルネットワークに代わる有望なエネルギー効率の代替手段を提供する。
SNNは、残余接続の構造によって引き起こされる非スパイク計算に悩まされる。
我々は、純粋なトランスをベースとしたスパイクニューラルネットワークであるSpkingformerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:37:37 GMT)
Deep Learning Approaches to Lexical Simplification: A Survey [19.1] レキシカルシンプリフィケーション(Lexical Simplification、LS)は、複合語を文中の単純な単語に置き換える作業である。
LS は Text Simplification (TS) の語彙的構成要素である
近年のディープラーニングの進歩は、LSに新たな関心を喚起している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:56:22 GMT)
Robust Counterfactual Explanations for Neural Networks With
Probabilistic Guarantees [19.0] 微分可能なモデルに対する潜在的なモデル変化に対する反ファクトのロバスト性を定量化するために、emphStabilityと呼ぶ尺度を提案する。
我々の主な貢献は、十分に高いエンプスタビリティの反ファクトが、高い確率で自然に発生するモデルが変化した後も有効であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:48:05 GMT)
Exploring the Viability of Synthetic Query Generation for Relevance
Prediction [18.8] 本研究は,QGen のアプローチを不確実性予測に活用する方法について検討する。
既存のQGenアプローチの新たな欠点 - 関連性の異なるグレードを区別できないことなど - を特定します。
異なる関連性に関する知識を取り入れたラベル粒度のQGenモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:03:36 GMT)
How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain,
and Cross-domain Settings [18.7] 文脈内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、テキスト・ツー・タスクにおいて顕著な能力を示した。
従来の研究は、様々な実証-検索戦略と中間的推論を取り入れたLCMを性能向上に役立ててきた。
本研究は, 各種環境における急速施工の影響について検討し, 今後の課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:43:58 GMT)
Alignment between Initial State and Mixer Improves QAOA Performance for
Constrained Portfolio Optimization [18.6] 量子交互演算子アンサッツ(QAOA)は、最適化のための有望な量子アルゴリズムである。
本研究は,QAOA初期状態を選択するタスクに対して,アダバティックアルゴリズムからの直観が適用されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:35:04 GMT)
Online Influence Maximization under Decreasing Cascade Model [18.5] カスケード減少モデル(DC)に基づくオンラインインフルエンス(OIM)について検討する。
DCでは、影響の試行が成功する確率は、以前の失敗で減少する。
提案手法は, ICモデル上での最先端の作業と同じ順序で, 遺残境界を達成できるDC-UCBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:38:36 GMT)
Few-shot 3D Shape Generation [18.5] 本研究では,大領域で事前学習した生成モデルを限定データを用いて対象領域に適応させることにより,少数の3次元形状生成を実現するための最初の試みを行う。
提案手法では,ターゲット形状分布を学習するためのトレーニングデータとして,数発のターゲットサンプルのシルエットしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:30:10 GMT)
A Measure-Theoretic Axiomatisation of Causality [18.4] 我々は、コルモゴロフの確率の測度理論的公理化を因果関係の公理化への出発点とすることを好んで論じる。
提案するフレームワークは測度理論に厳格に根ざしているが,既存のフレームワークの長期的制限にも光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:15:48 GMT)
AI's Regimes of Representation: A Community-centered Study of
Text-to-Image Models in South Asia [18.3] 我々は、生産的なAIが、世界の力や地域の力の不平等によって形作られた南アジアの文化を見るために、外部の人が目を向けてどのように再現できるかを示す。
我々は,T2Iモデルの開発に責任を負うための授業を蒸留し,具体的な経路を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:35:20 GMT)
Surgical-VQLA: Transformer with Gated Vision-Language Embedding for
Visual Question Localized-Answering in Robotic Surgery [18.2] 本研究では,ロボット支援型手術シーンと記録映像からのアクティビティ理解を容易にするための手術質問応答システムを開発した。
既存のVQA手法の多くは、視覚的特徴を抽出し、答え生成のための質問の埋め込みテキストと融合するために、オブジェクト検出器と領域ベースの特徴抽出器を必要とする。
そこで我々は,ロボット手術における視覚的質問の局所化-回答(Surgical-VQLA)を提案し,回答予測中に特定の手術領域を局所化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:13:47 GMT)
Pseudo-Label Training and Model Inertia in Neural Machine Translation [18.0] ニューラルマシン翻訳(NMT)モデルは、小さな入力変更に敏感であり、リトレーニングやインクリメンタルモデル更新間で大きな変動を示す可能性がある。
本研究は,NMT(Pseudo-label Training, PLT)において, フォワード翻訳や自己学習の関連技術に共通する頻繁な手法について研究する。
品質の影響はよく文書化されていますが、あまり知られていない効果が浮かび上がっています。PLはモデルの安定性を高めて、モデルの更新や入力の摂動をモデル化します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:45:19 GMT)
TreePrompt: Learning to Compose Tree Prompts for Explainable Visual
Grounding [18.0] 本稿では,ツリープロンプトと呼ばれる説明可能な機能を備えた新しいプロンプト構築パラダイムを提案する。
具体的には、まず複雑な文を木に分解し、それは人間の推論と一致する。
このステップバイステップのプロンプト構築プロセスのおかげで、各中間プロンプト(つまりツリーノード)は推論プロセスを理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:52:22 GMT)
Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated
Learning via Data Generation and Parameter Distortion [18.0] フェデレートラーニング(FL)は、参加者がプライベートデータ情報を開示することなく、強化されたユーティリティでグローバルモデルを構築することを可能にする。
適切な保護機構が採用され、テクストプライティを維持し、高いモデルテクストティリティを維持するための要件を満たす必要がある。
保護機構の主な技術はパラメータの歪みとデータ生成であり、汎用的で広範囲に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:49:08 GMT)
From Alignment to Entailment: A Unified Textual Entailment Framework for
Entity Alignment [17.7] 既存のメソッドは通常、エンティティのトリプルを埋め込みとしてエンコードし、埋め込みの整列を学ぶ。
我々は両トリプルを統一されたテキストシーケンスに変換し、EAタスクを双方向のテキストエンタテインメントタスクとしてモデル化する。
提案手法は,エンティティ間の2種類の情報の統合相関パターンを捕捉し,元のエンティティ情報間のきめ細かい相互作用を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:06:50 GMT)
S$^3$HQA: A Three-Stage Approach for Multi-hop Text-Table Hybrid
Question Answering [17.6] 既存のモデルは、主にいくつかの欠陥があるレトリバー・リーダー・フレームワークを採用している。
本稿では3段階のTextTableQAフレームワークS3HQAを提案する。
完全なデータセットでトレーニングすると、私たちのアプローチはすべてのベースラインメソッドを上回り、HybridQAのリーダボードにランクインします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:01:48 GMT)
Unsupervised ASR via Cross-Lingual Pseudo-Labeling [17.5] 未ペア音声とテキストのみを使用して、$textitunsupervised$自動音声認識システムを訓練することが可能である。
文字レベルの音響モデル(AM)を他の言語から使い、新しい言語で$textitunsupervised$ AMをブートストラップできることを示す。
例えば、英語AMからスワヒリへの移動は18%のWERを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:59:20 GMT)
Self-QA: Unsupervised Knowledge Guided Language Model Alignment [17.4] 本稿では,従来の命令シードの実践を,膨大な量の教師なし知識で置き換えるセルフQAを紹介する。
提案手法の有効性は, 各種ドメインの教師なしコーパスを用いて実験を行い, 提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:26:26 GMT)
Smart Pressure e-Mat for Human Sleeping Posture and Dynamic Activity
Recognition [17.4] 本稿では,人体監視用圧抵抗材料ヴェロスタットを用いたスマート・プレッシャ・e-mat (SPeM) システムを提案する。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、圧力画像ストリームに適合し、トレーニングし、対応する人間の行動を認識するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:06:08 GMT)
Towards Computational Architecture of Liberty: A Comprehensive Survey on
Deep Learning for Generating Virtual Architecture in the Metaverse [17.4] ディープラーニングを利用した3次元形状生成技術は,コンピュータビジョンとアーキテクチャ設計の両方から注目されている。
本調査は,3次元オブジェクト生成への最新のアプローチと深層生成モデルの比較に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:47:20 GMT)
Contextualized Word Vector-based Methods for Discovering Semantic
Differences with No Training nor Word Alignment [17.2] 2つのコーパスに現れる単語の意味的差異を検出する手法を提案する。
キーとなる考え方は、意味のカバレッジはその平均語ベクトルのノルムに反映されるということである。
これらの利点は、原住民や非先住民のイングランドのコーパスや、歴史的コーパスにも見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:27:17 GMT)
Towards understanding neural collapse in supervised contrastive learning
with the information bottleneck method [17.0] ニューラル崩壊(Neural collapse)とは、パフォーマンスプレートを超えてトレーニングされたディープニューラルネットワークの最終層におけるアクティベーションの幾何学である。
分類問題の最適IB解に近づくと、神経崩壊は特に良い一般化をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:41:17 GMT)
Enhancing Personalized Dialogue Generation with Contrastive Latent
Variables: Combining Sparse and Dense Persona [16.9] 既存のパーソナライズされた対話エージェントは、スパースまたは密集したペルソナ記述と対話履歴という3つのリソースからペルソナプロファイルをモデル化する。
3つのリソースの利点を組み合わせて、より豊かで正確なペルソナを得る。
中国語と英語のデータセットに対する実験結果は、パーソナライゼーションにおけるモデルの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:24:27 GMT)
Viewing Knowledge Transfer in Multilingual Machine Translation Through a
Representational Lens [16.8] 本稿では,言語間の表現的類似度を測定するRepresentational Transfer potential (RTP)を紹介する。
RTPは正と負の両方の転送(干渉)を計測できることを示し、RTPは翻訳品質の変化と強く相関していることを示した。
我々は,言語間で表現をより不変にするための補助的類似性損失を用いた新しい学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:36:48 GMT)
Deep Single Image Deraining using An Asymetric Cycle Generative and
Adversarial Framework [16.6] 単体画像デライニングのための新しいACGF(Asymetric Cycle Generative and Adrial framework)を提案する。
ACGFは合成雨像と実際の雨像の両方を訓練し、同時に雨の流れと霧の特徴を捉えている。
基準降雨量と降雨量のデータセットによる実験では、ACGFは最先端のデラライニング法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:59:07 GMT)
MParrotTTS: Multilingual Multi-speaker Text to Speech Synthesis in Low
Resource Setting [16.4] MParrotTTSは、TTS合成モデルである。
最小限の教師付きデータを持つ新しい言語に適応し、自己教師付きバックボーンのトレーニング中に見えない言語に一般化する。
音声の自然度と話者類似度を並列・言語間合成における6言語について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:43:36 GMT)
Recycle-and-Distill: Universal Compression Strategy for
Transformer-based Speech SSL Models with Attention Map Reusing and Masking
Distillation [16.2] HuBERTのようなトランスフォーマーベースの音声自己教師学習(SSL)モデルは、様々な音声処理タスクにおいて驚くべきパフォーマンスを示す。
音声SSLモデルの膨大なパラメータは、アカデミックや小規模企業で広く使用されるために、よりコンパクトなモデルに圧縮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:07:43 GMT)
Denial-of-Service or Fine-Grained Control: Towards Flexible Model
Poisoning Attacks on Federated Learning [16.0] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、敵がグローバルアグリゲーションの結果を腐敗させ、DoS(DoS)を否定する有害な攻撃に対して脆弱である。
本稿では,多目的攻撃目標を達成するフレキシブル・モデル・ポジショニング・アタック(FMPA)を提案する。
実験の結果、FMPAは世界の精度を著しく低下させ、最先端の6つの攻撃よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:52:12 GMT)
AlignAtt: Using Attention-based Audio-Translation Alignments as a Guide
for Simultaneous Speech Translation [15.9] 本稿では,アテンション情報を利用してソース・ターゲットアライメントを生成する同時音声翻訳(SimulST)のための新しいポリシーを提案する。
AlignAttは、オフライン学習モデルに適用された従来のSimulSTポリシーよりも2点のBLEUと8言語で0.5から0.8のレイテンシ削減率で優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:31:42 GMT)
Sim-to-Real Segmentation in Robot-assisted Transoral Tracheal Intubation [15.8] この作業では、Open Framework Architectureフレームワークによって生成された仮想データセットを導入し、実際の内視鏡画像の可用性の制限を克服する。
また,画像ブレンディング戦略を用いた咽頭臓器画像分割のための領域適応型Sim-to-Real法を提案する。
実験結果は,ドメイン適応モデルを用いた提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:08:15 GMT)
ALT: An Automatic System for Long Tail Scenario Modeling [15.8] この問題に対処するために,ALTという自動システムを提案する。
各種自動機械学習関連技術を活用するなど,我々のシステムで使用されるアルゴリズムを改善するために,いくつかの取り組みがなされている。
システムを構築するには、システムの観点から多くの最適化が行われ、本質的なモジュールは武装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:35:39 GMT)
InstructIE: A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset [15.3] Instruction-based IE と呼ばれる新しい情報抽出タスクを導入する。
本課題は,情報抽出のための特定の指示やガイドラインに従うようシステムに求めることである。
中国語ウィキペディアの270,000の弱教師付きデータからなるInstructIEというデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:51:11 GMT)
Plug-and-Play Medical Dialogue System [15.2] 大規模言語モデル(LLM)による適切な対話行動を容易にするプラグイン・アンド・プレイ医療対話システムを提案する。
PGモジュールは、グローバルとローカルの両方の観点から対話情報をキャプチャするように設計されている。
RRモジュールは細調整されたSLMを応答フィルタとして組み込み、LLMが生成する適切な応答を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:18:24 GMT)
Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis [15.2] 制御可能な画像合成に拡散モデルを適用するための新しい手法,すなわち遅延制約を提案する。
我々は,外部条件と拡散モデルの内部表現との相関関係を確立するために,軽量な条件アダプタを訓練する。
提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:40:01 GMT)
SeeGULL: A Stereotype Benchmark with Broad Geo-Cultural Coverage
Leveraging Generative Models [15.1] SeeGULLは英語の広い範囲のステレオタイプデータセットである。
6大陸にまたがる8つの異なる地政学的領域にまたがる178か国にまたがるアイデンティティグループに関するステレオタイプを含んでいる。
また、異なるステレオタイプに対するきめ細かい攻撃性スコアも含み、そのグローバルな格差を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:30:19 GMT)
GraphFC: Customs Fraud Detection with Label Scarcity [15.1] 人員が限られているため、税関は限られた数の宣言を手動で検査することしかできない。
現在の税関詐欺検出のアプローチは、この現実世界の設定にはあまり適していない。
本研究では,モデルに依存しない,ドメイン固有の,半教師付きグラフニューラルネットワークに基づく税関不正検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:47:12 GMT)
XuanYuan 2.0: A Large Chinese Financial Chat Model with Hundreds of
Billions Parameters [14.8] XuanYuan 2.0は、BLOOM-176Bアーキテクチャ上に構築された中国最大のチャットモデルである。
本稿では,破滅的な忘れ方に対するハイブリッドチューニングという新たなトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:01:20 GMT)
CM-MaskSD: Cross-Modality Masked Self-Distillation for Referring Image
Segmentation [14.6] 本稿では,CM-MaskSD という新しいクロスモーダルマスク型自己蒸留フレームワークを提案する。
提案手法は,CLIPモデルから画像テキストセマンティックアライメントの伝達知識を継承し,きめ細かいパッチワード特徴アライメントを実現する。
我々のフレームワークはパラメータフリーに近い方法で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） (Fri, 19 May 2023 07:17:27 GMT)
Video Killed the HD-Map: Predicting Driving Behavior Directly From Drone
Images [14.5] 行動駆動モデルは、道路状況情報を利用して、制御された全てのエージェントの軌道を共同で予測することを学ぶ。
近年の研究では、これらのモデルがトレーニングに利用できる人間のデータ量を増やすことで大きな恩恵を受けることが示されている。
本稿では,最小限のアノテーションを必要とするドローンバードビュー画像に基づく地図表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:48:01 GMT)
Controlling the Extraction of Memorized Data from Large Language Models
via Prompt-Tuning [14.2] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータのかなりの部分を記憶することが知られている。
本稿では, LLMにおける暗記コンテンツの抽出速度を制御するために, プロンプトチューニングを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:45:29 GMT)
Phonetic and Prosody-aware Self-supervised Learning Approach for
Non-native Fluency Scoring [13.8] 音声と韻律の特徴を解析することにより、音声の流速/拡散を評価することができる。
ディープ・ニューラル・ネットワークは一般に、流感に関連した特徴を人間のスコアにマッピングするように訓練されている。
本稿では,流音評価のための音声と韻律の認識を考慮した自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:39:41 GMT)
DiffUTE: Universal Text Editing Diffusion Model [13.8] 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） (Fri, 19 May 2023 01:07:30 GMT)
Bias Beyond English: Counterfactual Tests for Bias in Sentiment Analysis
in Four Languages [13.7] 感性分析システムは、多くの製品や数百の言語で使われている。
性別と人種の偏見は英語のSAシステムではよく研究されているが、他の言語では調査されていない。
ジェンダーと人種・移民の偏見を4言語で評価する対物評価コーパスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:38:53 GMT)
Recurrent Feature Propagation and Edge Skip-Connections for Automatic
Abdominal Organ Segmentation [13.5] 本稿では,エンコーダ,エッジ検出器,エッジスキップ接続付きデコーダ,繰り返し特徴伝搬ヘッドを含む,エンドツーエンドの4つの主要コンポーネントを訓練した3Dネットワークを提案する。
実験の結果,提案したネットワークはいくつかの最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:25:57 GMT)
BOLT: Fast Energy-based Controlled Text Generation with Tunable Biases [13.5] 本稿では,言語モデルの出力ロジットを直接調整するために,調整可能なバイアスに依存するBOLTを提案する。
感情制御では、BOLTは競争基準の7倍の速さで、人間の審査員によると74.4%の評価サンプルに精通している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:02:55 GMT)
StereoVAE: A lightweight stereo matching system through embedded GPUs [13.3] 組込みGPUによるステレオマッチングのための軽量システムを提案する。
これにより、ステレオマッチングにおける精度と処理速度のトレードオフを解消し、組込みシステムはリアルタイム処理を確実にしながらマッチング精度をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:08:39 GMT)
Tester-Learners for Halfspaces: Universal Algorithms [13.1] 広範に構造化された分布に対して普遍的に成功するハーフ空間に対して、最初のテスタ・ラーナーを与える。
学習者はラベル付きディストリビューションでエラー$mathrmopt + epsilon$を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:52:06 GMT)
STOAT: Structured Data to Analytical Text With Controls [12.9] 本稿では, 数値推論, 常識推論, 時間的推論, 表知識, 実体知識の順に, 制御可能な表からテキスト生成に焦点をあてる。
本稿では,ベクトル量子化を用いたテーブルと推論を意識したSTOATモデルを提案する。
解析文タスクに対するiToTToおよびInfotabsにおけるPARENT測定値の10.19%,1.13%の改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:03:09 GMT)
Generalized Iterative Formula for Bell Inequalities [12.6] この研究は、$(n+1)$-partite Bellの不等式を$n$-partiteに分解することで着想を得た。
一般化された反復公式を示し、$n$-partite から非自明な $(n+1)$-partite を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:41:30 GMT)
FactKG: Fact Verification via Reasoning on Knowledge Graphs [12.5] 我々は、知識グラフの推論によるFact Verificationという新しいデータセットを紹介した。
1-hop, Conjunction, Existence, Multi-hop, Negationの5種類の推論を持つ108kの自然言語クレームで構成されている。
本稿では,FactKGをベースラインとして解析する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:50:52 GMT)
ReDirTrans: Latent-to-Latent Translation for Gaze and Head Redirection [12.5] 学習に基づく視線推定法は、正確な視線アノテーションを用いた大量の訓練データを必要とする。
本稿では,視線方向のリダイレクトを行うために,ReDirTransと呼ばれる携帯型ネットワークを提案する。
また、データセット拡張としてリダイレクトされたサンプルを用いて、下流学習に基づく視線推定タスクの改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:13:26 GMT)
Chupa: Carving 3D Clothed Humans from Skinned Shape Priors using 2D
Diffusion Probabilistic Models [12.1] 拡散モデルを用いてリアルな人間のデジタルアバターを生成する3D生成パイプラインを提案する。
われわれの手法であるChupaは、知覚的品質とアイデンティティの多様性を向上したリアルな3D人間を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:59:18 GMT)
Efficient and Deterministic Search Strategy Based on Residual
Projections for Point Cloud Registration [11.8] 現在の3D特徴マッチングアプローチは、通常、多くの外乱対応をもたらし、外乱登録技術は不可欠である。
残射影に基づく新しいポーズデカップリング戦略を導入し、生の問題を3つの2-DOF回転探索サブプロブレムに効果的に分解する。
本手法は,同時ポーズと対応登録の困難な問題に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:52:40 GMT)
Generalized Precision Matrix for Scalable Estimation of Nonparametric
Markov Networks [11.8] マルコフネットワークは、確率変数の集合の中で条件独立構造またはマルコフ特性を特徴づける。
本研究では,すべてのデータ型に対する一般分布における条件独立構造を特徴付ける。
また,変数間の一般関数関係を許容し,マルコフネットワーク構造学習アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:53:10 GMT)
Monte-Carlo Search for an Equilibrium in Dec-POMDPs [11.7] 分散化された部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(Dec-POMDP)は、協調エージェントのグループに対する個々のコントローラの問題を形式化する。
ナッシュ均衡(各エージェント政策が、他のエージェントにとって最良の反応)を求めることは、よりアクセスしやすくなっている。
提案手法は,Dec-POMDPの生成モデル(シミュレータ)のみが利用可能である場合に適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:47:46 GMT)
DAP: A Dynamic Adversarial Patch for Evading Person Detectors [11.5] GANを使わずに自然主義的逆パッチを生成するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,実世界のシナリオにおいて高い攻撃効率とロバスト性を保ちながら,自然的に見える動的適応パッチ(DAP)を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:52:42 GMT)
UniEX: An Effective and Efficient Framework for Unified Information
Extraction via a Span-extractive Perspective [11.5] 本稿では,任意のスキーマフォーマットと互換性のあるユニバーサル情報抽出(IE)のための新しいパラダイムを提案する。
提案手法では,テキストベースのIEタスクをトークンペア問題として変換し,すべての抽出対象を均一に分解する。
実験結果から,Unix は生成的ユニバーサル IE モデルよりも性能と推論速度が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:08:16 GMT)
Federated Learning via Decentralized Dataset Distillation in
Resource-Constrained Edge Environments [11.5] 連合学習では、すべてのネットワーク化されたクライアントがモデルトレーニングに協力的に貢献する。
モデルのサイズが大きくなると、トレーニングされた部分モデルを共有することさえも、深刻な通信ボトルネックにつながることが多い。
我々は,データセット蒸留インスタンスを統合することで,ワンショット通信のみを必要とするフェデレート学習フレームワークであるFedD3を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:30:25 GMT)
LATTE: Label-efficient Incident Phenotyping from Longitudinal Electronic
Health Records [11.4] 本稿では, LAbel-efficienT incidenT phEnotypingアルゴリズムを提案する。
LATTEは2型糖尿病の発症、心不全、多発性硬化症の発症と再発の3つの分析に基づいて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:28:51 GMT)
Three-way Imbalanced Learning based on Fuzzy Twin SVM [11.2] 3方向決定(3WD)は、不確実なデータを扱うためのグラニュラーコンピューティングの強力なツールである。
本稿では,機械学習における標準バイナリ分類モデルであるSVMに三方向決定を関連付ける。
新たな三方向ファジィサポートベクター(TWFTSVM)と三方向ファジィサポートベクター(TWFTSVM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:38:29 GMT)
PubGraph: A Large-Scale Scientific Knowledge Graph [11.2] PubGraphは、大規模な知識グラフの形式を取り入れた、科学的進歩を研究するための新しいリソースである。
PubGraphはWikidata、OpenAlex、Semantic Scholarなど、さまざまなソースからのデータを包括的に統合している。
知識グラフ補完のコアタスクとしてPubGraphから抽出した大規模ベンチマークを複数作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:56:47 GMT)
Efficient NLP Model Finetuning via Multistage Data Filtering [11.1] ターゲットモデルのトレーニングと合わせて,トレーニングサンプルをストリーミング形式でフィルタすることにしました。
1)後方トレーニングパスをスキップするためのトレーニング損失閾値を自動的に決定し,(2)前方トレーニングパスをスキップするためのメタ予測器を実行する。
本手法では,必要なトレーニング例を最大5.3$times$に,トレーニング時間を最大6.8$times$に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:40:55 GMT)
Terraforming -- Environment Manipulation during Disruptions for
Multi-Agent Pickup and Delivery [11.0] 自動倉庫では、在庫ポッドを指定されたワークステーションに移動させ、密集したポッドで形成された狭い通路を航行することで、移動ロボットのチームがパッケージングプロセスを満たす。
この問題は一般にMAPD(Multi-Agent Pickup and Delivery)問題としてモデル化され、固定グラフ上のエージェントに対する衝突のない経路を繰り返し計画することで解決される。
既存のアプローチでは、エージェントは現在のタスクに対応するポッドのみを動かすことができるという仮定が制限されているが、他のポッドは静止障害である(全てのポッドが可動しているにもかかわらず)。
この行動は、ポッド操作を介して追加の回廊を開くことで避けられる必要のない長い経路をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:19:24 GMT)
A Survey of Safety and Trustworthiness of Large Language Models through
the Lens of Verification and Validation [10.4] 大規模言語モデル(LLM)は、エンドユーザーと人間レベルの会話を行う能力のために、AIの新たな熱波を爆発させた。
この調査は、産業応用における安全性と信頼性に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:41:12 GMT)
An Approach to Multiple Comparison Benchmark Evaluations that is Stable
Under Manipulation of the Comparate Set [10.4] ベンチマーク比較の結果を示す新しい手法として,MCM(Multiple Comparison Matrix)を提案する。
MCMはペアワイズ比較を優先し、既存のアプローチで実験結果を操作する手段を阻害する。
MCMはPythonで実装されており、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:58:55 GMT)
TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on
Processing-in-Memory Systems [9.6] 三角関数,双曲関数,指数,対数,平方根などに対する CORDIC および LUT に基づく手法を提供するライブラリである emphTransPimLib について述べる。
UPMEM PIMアーキテクチャのためのTransPimLibの実装を開発し、性能と精度の観点からTransPimLibの手法を徹底的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:16:57 GMT)
On the Complexity of Counterfactual Reasoning [9.6] 本研究は, 完全特定SCM上での協調的・介入的推論に比較して, 対実的推論は困難ではないことを示す。
我々は、結果を2つ以上の世界を考える必要がある一般的な反事実的推論にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:19:11 GMT)
Dive into the Power of Neuronal Heterogeneity [9.5] 進化戦略(ES)を用いて、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を最適化し、ランダムネットワークにおける異種ニューロンのより堅牢な最適化を実現するためのバックプロパゲーションベースの手法が直面する課題を示す。
膜時間定数は神経異質性において重要な役割を担っており、その分布は生物学的実験で観察されたものと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:32:29 GMT)
An Experimental Evaluation of Machine Learning Training on a Real
Processing-in-Memory System [9.3] 機械学習(ML)アルゴリズムのトレーニングは、計算集約的なプロセスであり、しばしばメモリバウンドである。
メモリ内の処理能力を備えたメモリ中心のコンピューティングシステムは、このデータ移動ボトルネックを軽減することができる。
実世界の汎用PIMアーキテクチャ上で,いくつかの代表的古典的MLアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:08:58 GMT)
Learning Diverse Risk Preferences in Population-based Self-play [9.2] 現在のセルフプレイアルゴリズムはエージェントを最適化し、現在のコピーや歴史的なコピーに対して期待される勝利率を最大化する。
我々は,不確実性に直面したエージェントが多様なリスク嗜好を持つという観点から,多様性を導入する。
本手法は,競技ゲームにおいて,同等あるいは優れた性能を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:56:02 GMT)
A Novel Tensor Factorization-Based Method with Robustness to Inaccurate
Rank Estimation [9.1] 本稿では,2つの低ランク制約を持つテンソルノルムを提案する。
結果のテンソル完成モデルが不正確なランク推定による性能劣化を効果的に回避できることが理論的に証明されている。
これに基づいて、最適化アルゴリズムの各イテレーションの総コストは$mathcalO(n3log n + kn3)$から$mathcalO(n4)$に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:26:18 GMT)
Minimizing CNOT-count in quantum circuit of the extended Shor's
algorithm for ECDLP [8.9] イオントラップ量子コンピュータを用いて、改良された量子回路を用いてECDLPのクラックの可能性を分析する。
我々は、素体上の楕円曲線上の離散対数を計算するために、Shorのアルゴリズムを拡張するための正確な量子回路を与える。
イオントラップ量子コンピュータ上でのShorアルゴリズムの動作時間と実現可能性をCNOT数に応じて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:41:13 GMT)
DC: Depth Control on Quantum Classical Circuit [8.8] 本論文では,古典的量子回路深さ制御(DC)を提案し,評価した。
DCは、与えられた古典回路をセグメントに分割し、深さを制限し、信頼性の高い出力とマッピングコストを低減させる。
DCによる試行は、量子古典回路の信頼性のある出力を一貫してレンダリングしていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:48:01 GMT)
DELTA: Diverse Client Sampling for Fasting Federated Learning [8.8] フェデレーテッド・ラーニング(FL)では、コミュニケーションの負担を効率的に軽減するために、部分的なクライアント参加が広く採用されている。
既存のサンプリング手法はバイアスを受けるか、より高速な収束のためにさらに最適化することができる。
DELTAは,これらの問題を緩和するための非バイアスサンプリング方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:37:05 GMT)
Prompting with Pseudo-Code Instructions [8.8] 擬似コード命令を用いることで、より良い結果が得られることを示す。
コードコメントやドキュストリング,擬似コードでエンコードされた構造的ヒントなどが,すべてパフォーマンス向上に寄与していることを示す詳細なアブレーション研究も含んでいます。
我々の知る限りでは、我々の研究は、擬似コードプロンプトが事前訓練されたLMの性能向上にどのように役立つかを初めて示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:25:01 GMT)
Enhancing Short-Term Wind Speed Forecasting using Graph Attention and
Frequency-Enhanced Mechanisms [8.8] GFST-WSFは、時間的特徴抽出のためのトランスフォーマーアーキテクチャと空間的特徴抽出のためのグラフ注意ネットワーク(GAT)を備える。
GATは風速局間の複雑な空間的依存関係を捉えるように設計されている。
地理的要因による隣接する風力発電所間の風速相関のモデル時間ラグ
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:50:58 GMT)
HalOmi: A Manually Annotated Benchmark for Multilingual Hallucination
and Omission Detection in Machine Translation [8.7] 機械翻訳における幻覚は、入力とは無関係な情報を含む翻訳である。
我々のデータセットは、文中および単語レベルでの欠落だけでなく、部分的および完全幻覚の異なるレベルをカバーする。
幻覚と排便検出の従来の手法を再検討し,単一言語対に基づく結論は大規模評価には不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:33:50 GMT)
Polar Ducks and Where to Find Them: Enhancing Entity Linking with Duck
Typing and Polar Box Embeddings [8.6] DUCKは、エンティティ表現の空間に構造情報を注入するアプローチである。
知識グラフ内の他のエンティティとの関連性に基づいてエンティティの型を定義する。
関係に対応するボックス内に配置することで,類似型のエンティティをクラスタリングするモデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:42:16 GMT)
Image2SSM: Reimagining Statistical Shape Models from Images with Radial
Basis Functions [8.5] 統計的形状モデリングのための新しい深層学習手法であるImage2SSMを提案する。
Image2SSMは、画像から直接形状の放射基底関数(RBF)に基づく表現を学習する。
解剖学的形状のアンサンブルの統計的ランドマークに基づく形状モデルを構築することにより、生物学的構造の個体群を特徴付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:08:10 GMT)
SelfzCoT: a Self-Prompt Zero-shot CoT from Semantic-level to Code-level
for a Better Utilization of LLMs [8.5] 提案されたSelfzCoTの精度は、GSM8Kを40.50%から82.34%に改善した。
改良されたゼロショットCoT (MzCoT) も推論タスクにおいて顕著な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:30:17 GMT)
The Inside Story: Towards Better Understanding of Machine Translation
Neural Evaluation Metrics [8.4] 我々は、いくつかの神経説明可能性法を開発し比較し、最先端の微調整ニューラルネットワークメトリクスの解釈の有効性を実証する。
本研究は,これらのメトリクスが,翻訳誤りに直接起因するトークンレベルの情報を活用することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:42:17 GMT)
A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond [7.9] 幅広いデータに基づいて訓練された基礎モデルと呼ばれる、一般的なモデルのクラスを設計することは緊急である。
最近提案されたセグメンテーションモデル(SAM)は、セグメンテーションの境界を破る大きな進歩を遂げた。
本稿では,SAMを含む基礎モデルの背景と用語,およびSAMと同種の最先端手法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:33:03 GMT)
DeepVATS: Deep Visual Analytics for Time Series [7.8] 私たちは、Deep Visual Analyticsの分野を時系列データにもたらすオープンソースのツールであるDeepVATSを紹介します。
DeepVATSは、自己監督的な方法で、時系列のパッチを再構築するマスク付き時系列自動エンコーダを訓練する。
本稿では,DeepVATSの有効性を検証する結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:31:39 GMT)
ST-GIN: An Uncertainty Quantification Approach in Traffic Data
Imputation with Spatio-temporal Graph Attention and Bidirectional Recurrent
United Neural Networks [7.4] 本稿では、欠落したデータを計算するための革新的な深層学習手法を提案する。
グラフアテンションアーキテクチャを用いて、交通データに存在する空間的相関をキャプチャする。
双方向ニューラルネットワークを用いて時間情報を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:21:32 GMT)
Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern [7.2] 行/列交換可能な行列における共形入力予測の解問題について検討する。
この問題に対処する2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:44:34 GMT)
Engineering subharmonic responses beyond prethermalization via Floquet
scar states [7.1] 一般化されたPXPモデルにおいて、スカー状態を介してサブハーモニック応答を設計する新しい手法を提案する。
このようなフロケスカー状態の魅力的な特徴の1つは、離散時間結晶相に類似したサブハーモニック応答を支持できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:40:00 GMT)
Anticorrelated Noise Injection for Improved Generalization [7.0] 勾配降下(GD)に人工ノイズを注入することで、機械学習モデルの性能を向上させることが一般的である。
しかし、これが最適かどうか、あるいは他の種類のノイズがより良い一般化性能を提供できるかどうかは不明である。
我々は,抗相関性摂動(Anti-PGD)を持つGDが,GDと標準(非相関性)PGDよりもはるかに良く一般化することを示す,様々な目的関数を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:26:04 GMT)
Deep Discriminative to Kernel Generative Networks for Calibrated
Inference [6.9] 本稿では,深層識別ネットワークをカーネル生成ネットワークに変換する手法を提案する。
我々は、生成モデルが対応するクラス条件密度の一貫した推定子である条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:15:28 GMT)
Sequential image recovery using joint hierarchical Bayesian learning [6.9] 本稿では,階層型ベイズ学習に基づく連続画像の連成復元手法を提案する。
本手法は,他の画像から「ボーリング」することで,各画像の欠落情報を復元する。
いくつかの予備的な結果は、シーケンシャルデブロアリングと磁気共鳴イメージングにその可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:04:48 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） (Fri, 19 May 2023 10:47:56 GMT)
Graphologue: Exploring Large Language Model Responses with Interactive
Diagrams [6.8] 大規模言語モデル(LLM)は、アクセスの容易さと、様々なアプリケーションに現れる前例のない知性により、最近人気が高まっている。
しかし、LLMはテキストベースメディアと線形会話構造が不十分なため、複雑な情報タスクをサポートするのに重大な制限を課している。
本稿では,LLMからのテキストベースの応答をグラフィカルな図形に変換する対話型システムであるGraphologueについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:53:25 GMT)
Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity [6.6] ダイナミックスパーストレーニング(DST)法は、スパースニューラルネットワークトレーニングにおいて最先端の結果を達成する。
本研究では,一定のファンイン制約を課すことで,構造的N:M空間のバラツキを学習するためのスパース・ツー・スパースDST法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:11:49 GMT)
Deep Image Compression Using Scene Text Quality Assessment [6.4] 一般的な方法による高い圧縮速度は、画像が劣化し、読めないテキストになる可能性がある。
圧縮画像のテキスト品質を評価するためのシーンテキスト品質評価モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:26:43 GMT)
MEGA: Multilingual Evaluation of Generative AI [6.1] 生成AIモデルは、多くの自然言語処理タスクにおいて印象的なパフォーマンスを持つ。
ジェネレーティブ・Large Language Models (LLMs) に関するほとんどの研究は英語に限られている。
これらのモデルが、他の言語を理解して生成する能力がどの程度あるかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:20:59 GMT)
PASTS: Progress-Aware Spatio-Temporal Transformer Speaker For
Vision-and-Language Navigation [6.1] ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)は、重要な、しかし困難なクロスモーダル・ナビゲーションタスクである。
VLNの性能を高める強力な手法の1つは、データ拡張のための擬似命令を提供する独立話者モデルを使用することである。
本稿では,ネットワークのコアとしてトランスフォーマーを用いるPASTSモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:25:56 GMT)
Learning Sequence Descriptor based on Spatiotemporal Attention for
Visual Place Recognition [6.1] 本稿では、時間情報を効果的に融合し、識別的記述子を生成するシーケンシャルな記述子抽出法を提案する。
具体的には、同じフレーム上の類似した特徴が互いに一致し、空間構造を学習し、異なるフレームの同じ局所領域が時間とともに局所的な特徴変化を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:39:10 GMT)
Generalizing to new calorimeter geometries with Geometry-Aware
Autoregressive Models (GAAMs) for fast calorimeter simulation [6.0] 生成モデルはより高速なサンプル生産を提供することができるが、現在は特定の検出器測地の性能を最適化するためにかなりの努力が必要である。
そこで我々は,測度応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自己回帰モデルを構築した。
幾何認識モデルは、生成されたキー量と真の分布の間のワッサーシュタイン距離のような指標において、ベースラインの無意識モデルよりも50%優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:54:49 GMT)
Visualizing Linguistic Diversity of Text Datasets Synthesized by Large
Language Models [6.0] LinguisticLensは,データセットの構文的多様性を理解し解析するための,新たなインタラクティブな可視化ツールである。
テキストデータセットの階層的な可視化をサポートしており、ユーザーは概要を素早くスキャンし、個々の例を検査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:53:45 GMT)
Sensecape: Enabling Multilevel Exploration and Sensemaking with Large
Language Models [6.0] Sensecapeは,大規模言語モデル(LLM)を用いた複雑な情報処理を支援するインタラクティブシステムである。
ユーザーは多レベルの抽象化を通じて情報の複雑さを管理し、餌食とセンスメイキングをシームレスに切り替えることができる。
Sensecapeはユーザーに対して、より多くのトピックを探索し、知識を階層的に構造化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:31:59 GMT)
On Statistical Properties of Sharpness-Aware Minimization: Provable
Guarantees [5.9] シャープネス・アウェアの最小化 (SAM) が一般化する理由について, 新たな理論的説明を行う。
SAMはシャープな問題と非シャープな問題の両方に特に適している。
本研究は,ディープニューラルネットワークを用いた数値実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:02:43 GMT)
Universal defects statistics with strong long-range interactions [5.8] 長距離系における欠陥発生のメカニズムは、古典的等価性を持たない純粋に量子過程である。
この発見は、Rydbergガスや閉じ込められたイオンを含む様々な実験プラットフォームで検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:55:35 GMT)
MIDI-Draw: Sketching to Control Melody Generation [5.8] 本稿では,旋律輪郭による音階入力表現を抽象化するメロディ描画システムについて述べる。
目的は、音符がメロディカルにどのように適合するかを事前に知ることなく、ユーザーが音楽の意図を表現できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:31:33 GMT)
Comfort Foods and Community Connectedness: Investigating Diet Change
during COVID-19 Using YouTube Videos on Twitter [5.8] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック・ロックダウン(パンデミック・ロックダウン)は、何百万人もの人々の習慣を大きく変えた。
われわれは、ダイエット、運動、フィットネスに関するツイートに埋め込まれたYouTubeビデオを使って、パンデミックのロックダウンがダイエットと栄養に与える影響を調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:51:25 GMT)
A Subabdominal MRI Image Segmentation Algorithm Based on Multi-Scale
Feature Pyramid Network and Dual Attention Mechanism [5.6] 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） (Fri, 19 May 2023 01:23:21 GMT)
The Deep Promotion Time Cure Model [5.6] 本稿では,深層ニューラルネットワークフレームワークに組み込まれたフレキシブルサバイバルモデルに基づいて,治療率の有無を予測する新しい手法を提案する。
シミュレーションにより,本手法の有用性と計算効率を実証し,米国住宅ローンのポートフォリオに応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:22:55 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） (Fri, 19 May 2023 01:29:08 GMT)
Understanding Differences in News Article Interaction Patterns on
Facebook: Public vs. Private Sharing with Varying Bias and Reliability [5.6] ソーシャルメディアプラットフォームにおけるニュースの拡散は、偏見と信頼できない情報が公衆の会話に与える影響に関する懸念につながっている。
本研究では、Facebook上のニュース記事の公開とプライベートの共有における相互作用パターンの差異について検討し、バイアスや信頼性の異なる記事に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:01:36 GMT)
MultiTurnCleanup: A Benchmark for Multi-Turn Spoken Conversational
Transcript Cleanup [5.5] 本研究は,会話音声の書き起こしに革新的なマルチトゥルンクリーンアップタスクを提案する。
我々は、高品質なデータセットを収集し、広範囲なデータ分析を提供するために、データラベリングスキーマを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:50:02 GMT)
Embracing Limited and Imperfect Data: A Review on Plant Stress
Recognition Using Deep Learning [5.5] 植物ストレス認識は、近年、深層学習の出現とともに顕著な改善が見られた。
現実世界のアプリケーションにおける現在のディープラーニングベースの手法は、主に制限された不完全なデータに悩まされる可能性がある。
我々は、この制限された不完全なデータを受け入れることの重要性を強調し、関連する理解を高めたと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:58:09 GMT)
Energy-frugal and Interpretable AI Hardware Design using Learning
Automata [5.5] Tsetlin Machineと呼ばれる新しい機械学習アルゴリズムが提案されている。
本稿では,エネルギーフルーガルな人工知能ハードウェア設計手法について検討する。
本研究は, 資源配分が, 頑健かつ解釈可能な学習を達成しつつ, 決定的なエネルギー削減をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:11:18 GMT)
Empowering Sentence Encoders with Prompting and Label Retrieval for
Zero-shot Text Classification [5.5] 我々のフレームワークであるRaLPは、文エンコーダでラベル候補をエンコードし、入力テキスト埋め込みと最もよく似たラベルを割り当てる。
RaLPは、様々なクローズドセット分類とマルチチョイスQAデータセットに基づいて、はるかに大きなベースラインよりも、競争力や強いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:37:33 GMT)
Domain Generalization Deep Graph Transformation [5.5] あるモードから別のモードへのグラフ遷移を予測するグラフ変換は、重要かつ一般的な問題である。
本稿では、エンコーダとデコーダを用いて、入力モードと出力モードの両方のトポロジを符号化するマルチインプット、マルチアウトプット、ハイパーネットワークベースのグラフニューラルネットワーク(MultiHyperGNN)を提案する。
総合的な実験により、MultiHyperGNNは予測タスクとドメインタスクの両方で競合するモデルよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:33:22 GMT)
UniFLG: Unified Facial Landmark Generator from Text or Speech [5.4] 本稿では,話し顔生成のための統一顔ランドマーク生成器 (UniFLG) を提案する。
提案システムは、エンドツーエンドのテキスト音声を利用して、ランドマークデコーダにフィードし、顔のランドマークを生成する。
提案システムは,顔画像データや音声データなしに,話者の音声から顔のランドマークを生成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:43:32 GMT)
PORTRAIT: a hybrid aPproach tO cReate extractive ground-TRuth summAry
for dIsaster evenT [5.4] 災害要約アプローチは、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームで災害イベント中に投稿された重要な情報の概要を提供する。
そこで本研究では,提案手法を部分的に自動化するハイブリッド(半自動)手法を提案する。
本研究では,既存の直観的アプローチ,半自動アプローチ,および PortraIT による地中真実の定量的,定性的な比較により,5つの災害事象に対する PortraIT の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:07:52 GMT)
IKDSumm: Incorporating Key-phrases into BERT for extractive Disaster
Tweet Summarization [5.3] 災害固有のつぶやき要約フレームワークIKDSummを提案する。
IKDSummは、そのツイートのキーフレーズを通じて、災害に関連する各ツイートから重要かつ重要な情報を識別する。
これらのキーワードを使って、ツイートの要約を自動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:05:55 GMT)
From Random Search to Bandit Learning in Metric Measure Spaces [5.2] 本稿ではランダム探索に関する理論的考察を行う。
基礎となる関数の風景を記述したエンフスキャッタリング次元の概念を導入する。
BLiN-MOSと呼ばれるアルゴリズムを導入し、ボレル測度を具現化した距離空間を2倍にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:18:49 GMT)
Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic
Interpretability [5.2] Brain-Inspired Modular Trainingは、ニューラルネットワークをよりモジュール的で解釈可能なものにする方法である。
BIMTは、ニューロンを幾何学的空間に埋め込み、各ニューロン接続の長さに比例して損失関数を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:19:26 GMT)
Enhancing Transformer Backbone for Egocentric Video Action Segmentation [5.1] 本稿では,アクションセグメンテーションのための最先端トランスフォーマを強化するための2つの新しいアイデアを提案する。
本稿では,局所的・グローバル的・局所的両方の文脈における階層的表現を適応的に捉えるための,二重拡張型アテンション機構を提案する。
我々は、最先端のビジュアル言語表現学習技術を用いて、トランスフォーマーのよりリッチでコンパクトな特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:00:08 GMT)
A resource-efficient quantum-classical hybrid algorithm for energy gap
evaluation [4.9] ハミルトン H の固有値あるいはエネルギーギャップを推定することは、量子多体系を研究する上で不可欠である。
モンテカルロ法とリアルタイムハミルトニアンシミュレーションを用いたハイブリッドな非偏差量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:35:28 GMT)
Sensing of inspiration events from speech: comparison of deep learning
and linguistic methods [4.9] 呼吸器の胸部ベルトセンサーは、呼吸率やその他の呼吸の健康パラメータを測定するために用いられる。
VRB(Virtual Respiratory Belt)アルゴリズムは,音声からベルトセンサ波形を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:06:16 GMT)
SurgMAE: Masked Autoencoders for Long Surgical Video Analysis [4.9] マスク付きオートエンコーダ(MAE)は視覚変換器(ViT)の自己監督パラダイムに注目された
本稿では,外科的ビデオ領域における転送可能な表現をMAEが学習できるかどうかを最初に検討する。
本稿では,MAE用高テンポラルトークンをサンプリングするマスキング戦略を備えた新しいアーキテクチャであるSurgMAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:12:50 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） (Fri, 19 May 2023 07:26:43 GMT)
A Lightweight and Gradient-Stable Nerual Layer [4.6] 本研究では,世帯重み付けと絶対値活性化に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
$d$-neuronsと$d$の出力を持つ完全接続層と比較して、Han層はパラメータの数とそれに対応する複雑さを$O(d2)$から$O(d)$に減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:33:36 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） (Fri, 19 May 2023 08:08:42 GMT)
Analysis of Utterance Embeddings and Clustering Methods Related to
Intent Induction for Task-Oriented Dialogue [4.4] 本研究では,タスク指向のダイアログスキーマの設計における課題を克服するための教師なしアプローチについて検討する。
意図の自動誘導には,(1)インテントラベリングのためのクラスタリングアルゴリズム,(2)ユーザ発話の埋め込み空間の2つの因果関係を仮定する。
クラスタリングによる事前学習したMiniLMは,NMI,ARI,F1,精度,インテント誘導タスクにおけるサンプルカバレッジを著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:48:03 GMT)
Reinforcement Learning with Function Approximation: From Linear to
Nonlinear [4.3] 本稿では,線形あるいは非線形近似設定における強化学習アルゴリズムの誤差解析に関する最近の結果についてレビューする。
近似誤差に関する諸特性について考察し、遷移確率と報酬関数に関する具体的条件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:01:39 GMT)
CCT-Code: Cross-Consistency Training for Multilingual Clone Detection
and Code Search [4.2] 我々は、多言語クローン検出問題を定式化し、CodeForcesの送信データセットから生成された新しいベンチマークデータセットであるXCDを提示する。
我々は、異なるプログラミング言語のソースコード上で、言語モデルをトレーニングするために、クロス一貫性トレーニング(CCT)と呼ばれる新しいトレーニング手順を提案する。
結果として得られたCCT-LMモデルは、POJ-104クローン検出ベンチマークで95.67%のMAPとAdvTestコード検索ベンチマークで47.18%のMRRで既存のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:09:49 GMT)
Neural Foundations of Mental Simulation: Future Prediction of Latent
Representations on Dynamic Scenes [4.1] 我々は、目標駆動型モデリングアプローチと高密度神経生理学的データと人間の行動的読み出しを組み合わせることで、この問題を阻害する。
具体的には,豊かで倫理的に関連のある環境の将来の状態を予測するために,知覚認知ネットワークのいくつかのクラスを構築し,評価する。
これらのモデルクラス間での強い差別化は、さまざまな環境内と環境内の両方で、神経的および行動的データを予測できる能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:56:06 GMT)
Unsupervised Scientific Abstract Segmentation with Normalized Mutual
Information [4.1] 抽象的セグメンテーションのための正規化相互情報(NMI)を実証的に検討する。
非構造的抽象化では、GreedyCASは全ての評価指標で最高の性能を発揮する。
NMIと評価指標との強い相関は,NMIが抽象的セグメンテーションに有効であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:53:45 GMT)
An End-to-end Pipeline for 3D Slide-wise Multi-stain Renal Pathology
Registration [4.1] 針生検シリアルセクション上のエンドツーエンドの3Dスライドワイド登録パイプラインをマルチステアパラダイムでDockerに提供します。
我々はMap3DパイプラインがマルチステインWSIからセクション登録可能であることを証明した。
針生検組織サンプルにもMap3Dパイプラインが適用可能であることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:30:52 GMT)
Higher-order quantum transformations of Hamiltonian dynamics [4.0] ハミルトン力学の高次変換を実現する量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは任意の局所シードハミルトンの線形変換を効率的にシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:09:55 GMT)
Curve Your Enthusiasm: Concurvity Regularization in Differentiable
Generalized Additive Models [4.0] GAM(Generalized Additive Models)はその解釈可能性のために最近人気が回復した。
我々は,GAMの解釈可能性の低下がいかに深刻かを示す。
線形変換しない特徴変数の相互相関をペナルティ化した,概念的には単純だが効果的な正則化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:55:49 GMT)
Scalable Heteronuclear Architecture of Neutral Atoms Based on EIT [3.9] 量子情報処理のためのアルカリ金属中性原子配列におけるCNOTゲートの並列実装のためのスケーラブルなヘテロ核アーキテクチャを提案する。
実験可能な条件に対して$mathcalF=95%$の並列実装CNOTゲートの忠実度を実現するために,システムパラメータを数値的に最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:22:27 GMT)
EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active
orthosis device [3.8] 本稿では,脳波(EEG)と筋電図(EMG)の記録を含むデータセットについて述べる。
支持運動は肘関節運動(右腕の屈曲と伸展)であった。
整形術が被験者の腕を活発に動かしている間に、いくつかの誤りが短期間に意図的に導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:42:28 GMT)
Searching by Code: a New SearchBySnippet Dataset and SnippeR Retrieval
Model for Searching by Code Snippets [3.8] コードスニペットをクエリとして使用し、バグフィックス命令とコードサンプルによる回答を探すことは、既存のアプローチではカバーされていない自然なユースケースである、と私たちは主張する。
本稿では,新しい単一エンコーダモデルSnippeRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:09:30 GMT)
Predicting Good Quantum Circuit Compilation Options [3.6] 本稿では,量子回路のコンパイルオプションの最適組み合わせを予測するフレームワークを提案する。
95%以上の回路では、トップ3内のコンパイルオプションの組み合わせが決定される。
結果として得られた方法論は、この領域における機械学習のさらなる応用の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:12:32 GMT)
A quality assurance framework for real-time monitoring of deep learning
segmentation models in radiotherapy [3.6] この研究は、品質保証フレームワークを確立するために、心臓のサブ構造セグメンテーションを例として用いている。
心電図(CT)画像と241例の心電図を用いたベンチマークデータセットを収集した。
訓練されたDenoising Autoencoder(DAE)と2つの手動特徴を利用して画像領域シフト検出器を開発した。
Dice similarity coefficient (DSC) を用いて患者ごとのセグメンテーション精度を予測するための回帰モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:51:05 GMT)
MedLens: Improve mortality prediction via medical signs selecting and
regression interpolation [3.6] 我々はMEDLENSを開発し,統計による自動バイタルメディカルサイン選択手法と,高損失率時系列に対するフレキシブルアプローチを提案する。
精度は0.96%のAUC-ROCと0.81%のAUC-PRを達成しており、これは以前のベンチマークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:28:02 GMT)
Interpretable Word Sense Representations via Definition Generation: The
Case of Semantic Change Analysis [3.5] 本稿では,文脈化された単語の用法を解釈可能な単語と単語感覚表現として自動生成する自然言語定義を提案する。
得られた感覚ラベルが、意味変化分析に既存のアプローチをより解釈可能なものにする方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:36:21 GMT)
Entanglement generation and detection in split exciton-polariton
condensates [3.5] 本研究では,2つの空間的に分離されたボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)の定常状態における絡みを発生・検出する方法を提案する。
理論的には、対数否定的基準といくつかの相関に基づく基準をモデル化し、実験的に達成可能なパラメータの下に絡み合いが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:45:30 GMT)
The Mori-Zwanzig formulation of deep learning [3.3] 我々は,可逆統計力学の森・ズワンジグ形式に基づく新しいディープラーニングの定式化を開発する。
新しい方程式は、ディープニューラルネットワークの新しい効果的なパラメータ化を開発する出発点として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:49:12 GMT)
Top-Ranked Cycle Flux Network Analysis of Molecular Photocells [3.3] 本稿では, 分子接合太陽電池の性能を評価するために, ネットワーク解析のランク付けサイクルのランク付け手法を提案する。
非放射損失過程は光セルの最大電力効率を阻害し、それ以外はカーゾン・アルボーン限界を超える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:15:00 GMT)
Are Transformers More Robust? Towards Exact Robustness Verification for
Transformers [3.2] 本稿では,トランスフォーマーのロバスト性問題について検討する。
具体的には,Sparsemaxベースのトランスフォーマーに着目し,その最大ロバスト性をMIQCP(Mixed Quadratically Constrained Programming)問題に還元する。
次に、Sparsemaxベースのトランスフォーマーのロバスト性を従来のMLP(Multi-Layer-Perceptron)NNと比較するために、Land Departureを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:54:49 GMT)
Eye-SpatialNet: Spatial Information Extraction from Ophthalmology Notes [3.2] 眼科領域の詳細な空間情報と文脈情報をラベル付けした600個の眼科メモの注釈付きコーパスを導入する。
我々は,これまで提案してきたフレームセマンティクスに基づく空間表現スキーマRad-SpatialNetを拡張し,眼科テキストで空間言語を表現する。
詳細な情報を抽出することは、眼科の応用や、疾患の進行とスクリーニングを目的とした研究に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:08:45 GMT)
SIDAR: Synthetic Image Dataset for Alignment & Restoration [3.0] エンドツーエンドのディープラーニングモデルのトレーニングと評価に十分なデータを提供するデータセットが不足している。
提案したデータ拡張は,3次元レンダリングを用いてデータの不足を克服するのに役立つ。
得られたデータセットは、画像アライメントとアーティファクト削除を含むさまざまなタスクのトレーニングと評価セットとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:32:06 GMT)
When SAM Meets Shadow Detection [2.9] 我々は、探索されていない一般的なタスク、すなわちシャドウ検出に基づいて、任意のモデル(SAM)をセグメント化しようとします。
実験の結果,特に精巧なモデルと比較した場合,SAMを用いた影検出の性能は良好ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:26:08 GMT)
Is TinyML Sustainable? Assessing the Environmental Impacts of Machine
Learning on Microcontrollers [2.8] Tiny Machine Learning(TinyML)は,持続可能なコンピューティングプラクティスを通じて,環境問題に対処する機会を提供する。
本稿では、これらのTinyMLアプリケーションが、重要な持続可能性課題に対処する可能性と、この新興技術の環境フットプリントについて論じる。
TinyMLシステムは、他のセクターの排出量を減らすアプリケーションを可能にすることで、二酸化炭素排出量を相殺する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:54:49 GMT)
Justices for Information Bottleneck Theory [2.6] この研究は、情報ボトルネック(IB)理論に対する批判の高まりに対するタイムリーな反応である。
IB理論の特殊かつ局所的な最適事例として,最大符号化率低減法を再解釈する補助関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:07:22 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） (Fri, 19 May 2023 13:10:52 GMT)
Logic-Based Benders Decomposition in Answer Set Programming for Chronic
Outpatients Scheduling [2.4] Answer Set Programming (ASP)では、ユーザーは宣言的に問題を定義でき、効率的な解法でそれを解決できる。
他の研究領域では、論理ベースのベンダー分解(LBBD)が有効であることが証明された。
本稿では, 医療分野の応用を事例として, LBBD を ASP に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:34:47 GMT)
Categorical Foundations of Explainable AI [2.4] 本稿では、カテゴリー理論の十分に資金提供された形式主義を用いて、鍵となるXAI概念とプロセスの数学的に厳密な定義を初めて提示する。
i)既存の学習スキームとアーキテクチャをモデル化し、(ii)「説明」という用語を正式に定義し、(iii)「XAI」の理論的基盤を確立し、(iv)「説明方法」の見落としている側面を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:23:14 GMT)
PANNA 2.0: Efficient neural network interatomic potentials and new
architectures [2.3] PANNAは、局所的な原子記述子と多層パーセプトロンに基づくニューラルネットワーク間ポテンシャルの生成のためのコードである。
PANNAの新リリースには、ネットワークトレーニングのカスタマイズと監視のためのツールの改善、GPUサポートの改善、長距離静電相互作用を含むための新しいアーキテクチャが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:41:59 GMT)
Modeling Temporal Data as Continuous Functions with Stochastic Process
Diffusion [2.3] 時間データは、基礎となる関数の離散化測定と見なすことができる。
このようなデータの生成モデルを構築するには、そのデータを管理するプロセスをモデル化する必要があります。
本稿では,関数空間における微分拡散モデルを定義することで解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:34:58 GMT)
OPTWIN: Drift identification with optimal sub-windows [2.3] コンセプトドリフトは、時間とともにやってくるデータストリームの統計的特性において、予期せぬ変化である。
OPTimal WINdow"の概念ドリフト検出器は、OLアルゴリズムのエラーを追跡するために、入ってくるデータストリーム上のイベントのスライディングウィンドウを使用する。
実験により、OPTWINは統計的に重要な方法でベースラインのF1スコアを超えることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:01:07 GMT)
ReSeTOX: Re-learning attention weights for toxicity mitigation in
machine translation [2.2] ReSetoXは、再トレーニングを必要とせずに有毒な言語の導入を緩和する。
実験の結果, ReSeTOXは著明な57%の毒性低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:46:08 GMT)
Some Might Say All You Need Is Sum [2.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性は、採用する集約関数に依存する。
我々は,Mean や Max GNN によって正確に計算できる基本関数が任意の Sum GNN によって近似できないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:34:37 GMT)
Distributional Multi-Objective Decision Making [2.2] 本稿では,政策の回帰分布に関する新たな支配基準を,直接的に導入する。
本稿では,分布非支配集合を学習し,その集合を凸分布非支配集合に還元するためのプランニング演算子をさらに貢献する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:12:57 GMT)
Application of Knowledge Distillation to Multi-task Speech
Representation Learning [2.1] 音声表現学習モデルは多数のパラメータを使用し、最小のバージョンは95万のパラメータを持つ。
本稿では,知識蒸留の音声表現学習モデルへの適用と微調整について検討する。
その結果,0.1%の精度と0.9%の誤り率低下に悩まされる一方,モデルサイズが75%近く減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:16:53 GMT)
Rankability and Linear Ordering Problem: New Probabilistic Insight and
Algorithms [2.1] 線形順序付け問題(LOP)は、Mオブジェクトをペア比較から順序付けするものである。
我々はスレーター指数を一般化するスレータースペクトルの概念を導入する。
我々は、Mの適度な値に対して管理可能な複雑性O(M3 2M)のスペクトルを求めるアルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:39:12 GMT)
Security of differential phase shifted QKD against explicit individual
attacks [2.0] 個別攻撃に対する3とnのパルス差動位相シフト量子鍵分布プロトコルのセキュリティを特徴付ける。
明示的な攻撃戦略を持たない理論的な下限から離れて、我々はこれらの位相ベースのプロトコルの安全性を実践的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:56:26 GMT)
Salient Conditional Diffusion for Defending Against Backdoor Attacks [2.0] Sancdifiは、バックドア攻撃に対する最先端の防御である。
バックドア攻撃によるデータ中のトリガーを拡散させるのは非常に効果的である。
クリーンなデータに適用すると、正常な機能を確実に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:36:30 GMT)
Leveraging static quantum many-body scars into period-doubled responses [1.9] 本稿では,量子多体傷を負うハミルトニアンを周期的に駆動することで周期二重応答を生成する手法を提案する。
我々の結果は、周期的な駆動下での時間結晶的な挙動を得るために利用することができる量子多体傷を包含するモデルのクラスを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:12:22 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） (Fri, 19 May 2023 05:06:44 GMT)
Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution [1.8] Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。
Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。
PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:19:38 GMT)
Self-Agreement: A Framework for Fine-tuning Language Models to Find
Agreement among Diverse Opinions [1.7] 自己集約(Self-Agreement)は、合意を自律的に見つけるための、大規模言語モデルを微調整するための新しいフレームワークである。
提案手法では,生成事前学習型トランスフォーマー3を用いて,質問データセットの各質問に対して複数の意見を生成する。
変換器ベースモデル(BERT)からの双方向エンコーダ表現は、一致スコアが最も高いものを選択する。
注目すべきは、我々のSelf-Agreementフレームワークによって微調整された事前学習LLMは、パラメータの1/25しか持たないGPT-3に匹敵する性能を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:27:16 GMT)
Towards More Transparent and Accurate Cancer Diagnosis with an
Unsupervised CAE Approach [1.7] CBMIR(Content-Based Medical Image Retrieval)を利用したデジタル病理診断
UCBMIRは従来のがん診断ワークフローを再現し、WSIベースの診断結論における病理医を支援するための信頼性の高い方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:04:16 GMT)
Persian Typographical Error Type Detection using Many-to-Many Deep
Neural Networks on Algorithmically-Generated Misspellings [1.7] タイポグラフィーによるペルシャの誤り型検出は比較的研究されている。
我々はFarsTypoという,340万の時系列順と音声タグ付き単語を含む公開データセットを提示する。
また,単語と文字の埋め込みを用いたトークン分類を行うための,多対多の深度ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:05:39 GMT)
Equilibration of Isolated Systems: investigating the role of
coarse-graining on the initial state magnetization [1.6] 特に、エネルギーの分解能の欠如で準備された初期状態は平衡する。
初期状態の磁化における分解能の欠如や粗粒化の影響について検討する。
本研究は,量子系の平衡力学における初期状態準備の重要な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:05:53 GMT)
Quantum channel decomposition with pre- and post-selection [1.6] 本稿では,特定の量子状態に対する入力と出力条件を持つターゲットユニタリに対するチャネル分解法を提案する。
選択不要のシナリオよりもはるかに小さくなる可能性がある分解チャネルの必要数を明確に決定する。
本手法を量子線形解法アルゴリズムに適用し,提案手法の有効性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:48:21 GMT)
A multi-centre polyp detection and segmentation dataset for
generalisability assessment [1.6] このデータセットは、3762個のアノテートされたポリプラベルを持つ単一フレームとシーケンスデータの両方を含む。
本論文は,データ構築とアノテーション戦略,品質保証,技術検証に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:10:09 GMT)
Brain Captioning: Decoding human brain activity into images and text [1.5] 本稿では,脳活動を意味のある画像やキャプションにデコードする革新的な手法を提案する。
提案手法は,最先端画像キャプションモデルを活用し,ユニークな画像再構成パイプラインを組み込んだものである。
生成したキャプションと画像の両方の定量的指標を用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:57:19 GMT)
Layer-Neighbor Sampling -- Defusing Neighborhood Explosion in GNNs [1.5] LABOR(Layer-neighBOR sample)と呼ばれる新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。
近隣サンプリング(NS)の直接代替として設計された。
既存のレイヤサンプリングアプローチよりも高速に収束し、NSと比較して最大112倍のバッチサイズを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:02:58 GMT)
A Plug-and-Play Defensive Perturbation for Copyright Protection of
DNN-based Applications [1.4] DNNベースのアプリケーション(スタイル転送)に対する防御的摂動に基づくプラグアンドプレイ見えない著作権保護手法を提案する。
我々は,著作権情報を設計した著作権エンコーダで防御的摂動に投影し,保護対象の画像に追加する。
そして,発明した著作権復号器を用いて,符号化された著作権画像から著作権情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:28:22 GMT)
TaLU: A Hybrid Activation Function Combining Tanh and Rectified Linear
Unit to Enhance Neural Networks [1.3] TaLUはTanhとReLUを組み合わせた活性化機能である。
MNIST と CIFAR-10 の深層学習モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:28:10 GMT)
Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model [1.3] 我々は,環境の因果構造を事前に知ることなく,因果世界モデルを学ぶ。
このモデルは行動の影響を捉え、因果連鎖を通して行動の長期的影響を解釈する。
我々のモデルは、説明可能性を改善しながら正確であり、モデルベースの学習に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:46:16 GMT)
Secondary Use of Clinical Problem List Entries for Neural Network-Based
Disease Code Assignment [1.3] 国際疾患分類(ICD-10)を用いた50文字長大臨床問題リストの自動符号化の検討
fastTextベースラインは、マクロ平均F1スコアの0.83に到達し、その後、マクロ平均F1スコアの0.84に文字レベルLSTMが続いた。
ニューラルネットワークのアクティベーション分析と、偽陽性と偽陰性の調査により、一貫性のない手動コーディングが主な制限因子として明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:41:04 GMT)
Sequential Memory with Temporal Predictive Coding [1.3] 我々は、時間予測符号化(tPC)と呼ばれる、シーケンシャルメモリのための新しいPCベースモデルを提案する。
我々のtPCモデルは、生物学的に妥当なニューラル実装を用いて、シーケンシャルな入力を正確に記憶し、取得できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:03:31 GMT)
OL-Transformer: A Fast and Universal Surrogate Simulator for Optical
Multilayer Thin Film Structures [1.3] 本稿では,巨大構造物の普遍的サロゲートシミュレータとして機能するOpto-Layer Transformerを提案する。
我々のモデルは、最大1025ドルの異なる多層構造に対して正確な反射スペクトルと透過スペクトルを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:05:07 GMT)
Productive Crop Field Detection: A New Dataset and Deep Learning
Benchmark Results [1.2] 精密農業において、生産的作物畑の検出は、農家が作業性能を評価するための必須の慣行である。
従来の研究では、先進的な機械学習アルゴリズムを用いて、作物畑を検出する様々な方法が研究されている。
本稿では,マシン操作とSentinel-2画像を組み合わせた高品質なデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:30:59 GMT)
Inventing painting styles through natural inspiration [1.2] 本研究では,自然画像のみに基づいて学習したモデルを用いて,絵画スタイルを作成する2つの手法を提案する。
第1の手順では、創造的な表現を達成するために、芸術媒体からの帰納バイアスを用いる。
第2の手順では、新たなスタイルを作るためのインスピレーションとして、追加の自然なイメージを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:59:23 GMT)
North S\'{a}mi Dialect Identification with Self-supervised Speech Models [1.2] 北サミ語(NS)は4つの主要な方言の変種を包含しているが、その音韻論、形態学、語彙に違いがある。
MFCCや韻律的特徴を含む広範囲な音響的特徴を, 4種類のNS変種の自動検出のために検討した。
その結果, NS方言は状態言語の影響を受け, 4方言は分離可能であり, 高い分類精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:53:12 GMT)
JOINEDTrans: Prior Guided Multi-task Transformer for Joint Optic
Disc/Cup Segmentation and Fovea Detection [1.1] 本稿では,JOINEDTrans という名前のジョイントOD/OCセグメンテーションと卵胞検出のための先行ガイド付きマルチタスクトランスフレームワークを提案する。
血管分割作業で予め訓練したエンコーダを用いて,血管,OD/OC,卵胞の位置関係を効果的に活用する。
ジョイントセグメンテーション及び検出モジュールを介して、ジョイントOD/OC粗いセグメンテーションとフォベアヒートマップの局在を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:10:43 GMT)
Learning Continually on a Sequence of Graphs -- The Dynamical System Way [1.1] 連続学習(英: Continual Learning, CL)とは、一連の相互関連タスクを回帰的あるいは分類的な意味で定義したタスクで学習する分野である。
本研究では,新しいタスク(一般化)を学習する行為と,以前に学習したタスク(フォーゲッティング)を記憶する2人プレイヤゲームを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:00:54 GMT)
Phantom -- A RL-driven multi-agent framework to model complex systems [1.0] Phantomは複雑なマルチエージェントシステムのエージェントベースのモデリングのためのRL駆動のフレームワークである。
MARL互換の方法でABM仕様を簡素化するツールを提供することを目標としている。
これらの特徴,その設計根拠,およびフレームワークを活用した2つの新しい環境について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:02:55 GMT)
Where does a computer vision model make mistakes? Using interactive
visualizations to find where and how CV models can improve [1.0] ビデオから得られる画像のCV分類と検出モデルを作成するシステムであるSpriteを用いて、2つのインタラクティブな可視化を設計・評価する。
我々は、これらの可視化が、学習ループの一部として、モデルが苦労している場所を識別(評価)し(計画)し、トレーニング対象のモデルを改善するのにどのように役立つかを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:43:00 GMT)
Summarizing Strategy Card Game AI Competition [1.0] 本稿では,5年間のAIコンペティションを,小さな集合カードゲーム(CCG)であるLOCM(Legends of Code and Magic)に基づいて締めくくる。
LOCMはゲームツリー探索アルゴリズム、ニューラルネットワーク、評価関数、CGデッキ構築などの分野に関する多くの出版物で使用されている。
COG 2022エディションは最後のバージョンと発表されたが、ゲームは引き続き利用可能であり、オンラインのリーダーボードアリーナでプレイすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:49:36 GMT)
TELeR: A General Taxonomy of LLM Prompts for Benchmarking Complex Tasks [1.0] 本稿では,多様な複雑なタスクを実行するために,特定の特性を持つプロンプトを設計するための一般的な分類法を提案する。
この分類学により、将来のベンチマーク研究は、研究の一部として使われるプロンプトの特定のカテゴリを報告できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:59:34 GMT)
What Happens When We Fuzz? Investigating OSS-Fuzz Bug History [1.0] 我々は2022年3月12日までにOSS-Fuzzが公表した44,102件の問題を分析した。
コードを含むバグの発生時期を推定するために,バグ貢献のコミットを特定し,検出から修正までのタイムラインを測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:15:36 GMT)
Towards Code Generation from BDD Test Case Specifications: A Vision [0.9] 本稿では、人気のあるAngularフレームワークの入力として仕様を生成するための新しいアプローチを紹介する。
私たちのアプローチは、ソフトウェアの品質を高めながら、Webアプリケーションに必要な開発時間を劇的に短縮することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:54:52 GMT)
Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative
Learning for Large Models [0.8] FMとFederated Learning(FL)の利点を組み合わせた新しいアプローチであるFederated Foundation Models(FFMs)の概念を導入する。
我々は,FMの寿命にFLを組み込むことの潜在的なメリットと課題について論じ,事前学習,微調整,応用について論じる。
各種下流タスクにおけるFFMと従来のFMの性能を比較した実験と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 03:51:59 GMT)
A Generic Performance Model for Deep Learning in a Distributed
Environment [0.8] 本稿では,アプリケーション実行時間の汎用表現を用いた分散環境におけるアプリケーションの汎用性能モデルを提案する。
提案手法を3つのディープラーニングフレームワーク(MXnetとPytorch)で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:30:34 GMT)
Generating coherent comic with rich story using ChatGPT and Stable
Diffusion [0.8] 過去の研究は、ニューラルネットワークを使うことで、演奏者の音楽スタイルを維持しながら未完成の音楽作品を拡張することができることを示した。
私たちは現在、アーティストのアートスタイルを維持しながら、面白いストーリーラインでコミックを生成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:04:56 GMT)
Pitfalls in Experiments with DNN4SE: An Analysis of the State of the
Practice [0.8] 我々は、ソフトウェアエンジニアリングのプレミア会場で発行された55の論文に現れるディープニューラルネットワークに依存する技術を用いて、194の実験を行い、マッピング研究を実施します。
以上の結果から,ACMアーティファクトバッジを受信した者を含む実験の大部分が,その信頼性に疑問を呈する根本的な限界があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:55:48 GMT)
Generative Sliced MMD Flows with Riesz Kernels [0.7] 最大平均誤差(MMD)フローは大規模計算において高い計算コストを被る。
Riesz カーネルの MMD フローが $K(x,y) = - |x-y|r$, $r in (0,2)$ であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:33:57 GMT)
Understanding the World to Solve Social Dilemmas Using Multi-Agent
Reinforcement Learning [0.7] マルチエージェント強化学習環境で世界モデルを学ぶ自己関心有理エージェントの行動について検討する。
シミュレーションの結果,社会的ジレンマが生じるシナリオを扱う場合,世界モデルによって支えられたエージェントのグループは,他のテストされたエージェントよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:31:26 GMT)
Continuity of quantum entropic quantities via almost convexity [0.7] ほぼ局所的なアフィン法(ALAFF)を用いて、導出エントロピー量に対する様々な連続性境界を証明した。
我々は、量子情報理論におけるこれらの連続性境界の様々な文脈におけるいくつかの応用を示すことで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:03:48 GMT)
Fermionic matter-wave quantum optics with cold-atom impurity models [0.7] 簡単なフェルミオン不純物モデルについて検討し、量子光学におけるいくつかのパラダイム現象のフェルミオン類似性について議論する。
単一不純物の場合、特に不純物スクリーニングクラウドに関連する創発的長さスケールの実際の空間シグネチャに焦点を当て、興味深い基底状態の特徴を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:39:27 GMT)
Fire and Smoke Digital Twin -- A computational framework for modeling
fire incident outcomes [0.6] 火と燃焼が粒子状物質(PM2.5)の主な原因であり、世界中の町や都市で大気の質を測る重要な指標である。
この研究は、米国の20以上の都市から報告された火災をライブで追跡するプラットフォームを開発し、その煙道やその範囲内の地域の大気質への影響を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:43:06 GMT)
Complexity of Neural Network Training and ETR: Extensions with
Effectively Continuous Functions [0.5] 本稿では,様々なアクティベーション機能によって定義されるニューラルネットワークのトレーニングの複雑さについて検討する。
我々は,シグモイドの活性化関数や他の効果的な連続関数に関して,問題の複雑さを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:17:00 GMT)
Trustworthy Federated Learning: A Survey [0.5] 人工知能(AI)分野において、フェデレートラーニング(FL)が大きな進歩を遂げている。
我々は、Trustworthy FLの現状を概観し、既存のソリューションとTrustworthyに関連する明確に定義された柱を探求する。
本稿では,解釈可能性,公正性,セキュリティとプライバシの3つの柱を含む分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:11:26 GMT)
Transfer operators on graphs: Spectral clustering and beyond [0.4] 直交グラフのスペクトルクラスタリングは、クープマン作用素の固有関数の観点から解釈できることを示す。
一般化された転送演算子に基づく有向グラフの新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:52:08 GMT)
Testing System Intelligence [0.2] 私たちは、置換テストに合格するインテリジェントシステムの構築には、現在のAIの範囲外にある一連の技術的な問題が含まれる、と論じています。
我々は,人間と機械のスキルの相補性に基づく代替テストが,多種多様な知能概念につながることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:46:32 GMT)
PyTorch Hyperparameter Tuning -- A Tutorial for spotPython [0.2] このチュートリアルには、実験を実行し、ハイパーパラメータをチューニングするためのPythonライブラリであるRay Tuneとの簡単な比較が含まれている。
spotPythonはRay Tuneよりも柔軟で透明でありながら、同じような、あるいはさらに優れた結果が得られることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:47:50 GMT)
Survival Probability of Unstable States in Coupled-Channels --
nonexponential decay of "threshold-cusp" [0.2] 不安定な状態の生存確率、初期状態の時間依存性、結合チャネルでの生存確率。
一様化を用いた二チャンネル生存確率の正確な一般表現を導出する。
閾値カスプ」の崩壊は、結合チャネルでのみ見られる新しいタイプの不安定モードであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:20:10 GMT)
Survey of Automatic Plankton Image Recognition: Challenges, Existing
Solutions and Future Perspectives [0.2] プランクトン生物は水生生態系の重要な要素であり、環境の変化に迅速に反応する。
現代のプランクトンイメージング装置は、高頻度でサンプリングするために利用することができ、プランクトン集団を研究する新しい可能性を可能にしている。
しかし、データの手動分析はコストがかかり、時間がかかり、専門家がベースとなっているため、大規模なアプリケーションには適さない。
大量の研究が行われたにも拘わらず、自動的な手法は運用に広く採用されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:20:00 GMT)
Enhancing strontium clock atom interferometry using quantum optimal
control [0.1] ストロンチウムクロック干渉計のQOCパルスについて検討し,基本2乗パルスに対する優位性を実証した。
これにより、Srクロック干渉計における大きな運動量移動のスケールが向上し、科学的な目標を達成するための道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:42:26 GMT)
Where are we heading with NISQ? [0.0] 2017年、ジョン・プレススキル(John Preskill)は、NISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum)コンピュータを大規模なエラー修正故障耐性量子コンピュータ(FTQC)への中間ステップとして定義した。
本稿は, NISQアルゴリズムの空間, 忠実度, 時間的資源について検討し, NISQ要求と現実, 将来の量子ハードウェア機能との矛盾点を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:55:05 GMT)
Waveguide QED with M\"ossbauer Nuclei [0.0] 埋め込みM"オスバウアー核を持つ薄膜ナノ構造は、X線量子光学応用に成功している。
ここでは理論上、ハードなX線が前方の入射で結合される新しい幾何学について述べる。
一次元導波路における場-核相互作用のグリーン関数形式に基づく一般モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:53:00 GMT)
Visualization for Recommendation Explainability: A Survey and New
Perspectives [0.0] 本研究では,4次元のレコメンデータシステムにおける説明に関する文献を体系的にレビューする。
我々は,レコメンデーションシステムにおいて,説明的視覚化を設計するための一連のガイドラインを導出する。
本研究の目的は、視覚的に説明可能なレコメンデーション研究の可能性について、研究者や実践者がより深く理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:42:00 GMT)
Vision-based DRL Autonomous Driving Agent with Sim2Real Transfer [0.0] 本稿では,車線維持と車線追従を同時に行うことができるビジョンベース深部強化学習(DRL)エージェントを提案する。
私たちの知る限りでは、Sim2Real転送機能を備えたビジョンベースカーと車線維持エージェントは、この種のものとしては初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:58:12 GMT)
Very-high- and ultrahigh- frequency electric field detection using high
angular momentum Rydberg states [0.0] 超高周波(UHF)に対する超高周波(VHF)の共鳴検出
主量子数 $n=45$ から $70$ に対する測度スペクトルと量子欠陥理論の予測との間にはよく一致している。
システムの基本感度限界を推定するために、5段階のマスター方程式解を組み込んだデータと数値モデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:42:44 GMT)
Unsupervised Change Point Detection for heterogeneous sensor signals [0.0] 各種データソースへの適用における柔軟性から,教師なしの手法を専ら検討する。
提案手法は,アルゴリズムを比較するためのいくつかの基準に基づいて導入し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:49:44 GMT)
Transfer Learning for Estimation of Pendubot Angular Position Using Deep
Neural Networks [0.0] 撮像画像からペンデュボット角位置を推定するために、機械学習に基づくアプローチが導入された。
この課題に対処するために、ディープニューラルネットワークベースのアルゴリズムが導入された。
提案手法は,シャープ画像とぼやけた画像に対して,それぞれ0.02度と0.06度の平均的な絶対誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:09:13 GMT)
Time-dependent theory of scattering a particle on a one-dimensional
$\delta$-potential [0.0] 1次元の$delta$-potential上のスピンレス粒子の散乱に関する時間依存理論が開発されている。
波動作用素は連続スペクトルの全体状態空間ではなく、散乱空間$mathcalS$で求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:54:01 GMT)
Time-based Repair for Asynchronous Wait Flaky Tests in Web Testing [0.0] 非同期待ち行列は、Webアプリケーションで最も多い原因の一つだ。
本稿では,非同期待ちフレキテストのための時間ベースの自動修復手法TRafを提案する。
我々の分析では、TRafは開発者による修正よりも、テストのフレキネスを解決するのに待ち時間が短いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:04:51 GMT)
The Vector-Model Wavefunction: spatial description and wavepacket
formation of quantum-mechanical angular momenta [0.0] 量子力学において、空間波動関数は粒子の位置や運動量の分布を記述するが、角運動量$j$ではない。
空間波動関数 $j_m (phi,theta,chi)$ が量子力学的角運動量の有用な記述を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:24:53 GMT)
Survey on software ISP methods based on Deep Learning [0.0] カメラのイメージシグナルプロセッサ(ISP)全体は、カラーフィルタアレイ(CFA)センサーからデータを変換する複数のプロセスに依存している。
ディープラーニング(Deep Learning)は、その一部、あるいはひとつのニューラルネットワークを使ってISP全体を置き換えるためのソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:37:27 GMT)
Superluminal tunneling times without superluminal signaling: Fading of
the MacColl-Hartman effect at early times [0.0] MacColl-Hartman効果として知られる量子トンネルの興味深い特徴は、粒子が効果的な超光速で障壁を横切ることができるという数値的な観察の結果である。
トンネルは確実ではないため、この効果を使って光よりも早く信号を送信しようとすると、多くの粒子を送る必要がある。
N粒子を用いて1ビット送信する平均時間は1粒子のトンネル時間分布の早期末尾によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:47:59 GMT)
Spacetime geometry of acoustics and electromagnetism [0.0] 音響と電磁界は、動的ポテンシャル場の観点から測定可能な場を表す。
これらの従来のポテンシャル表現に基づくスピン角運動量の標準場理論解析は、最近の実験と矛盾する。
我々は、時空の完全な幾何学的構造を用いて真空波伝搬によって強制される本質的な対称性を尊重する両方の理論の拡張を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:01:28 GMT)
Slow thermalization and subdiffusion in $U(1)$ conserving Floquet random
circuits [0.0] 本研究では,Har random $U(1)$ charge conserving dynamicsを用いて,Floquetユニタリ回路の一群について検討する。
この最小限のモデルでは、数値的にアクセス可能なシステムサイズにおいて、堅牢な熱化は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:27:29 GMT)
Single-photon source over the terahertz regime [0.0] 本稿では,テラヘルツ(THz)体制下で動作する単一光子のチューニング可能なソースを提案する。
このスキームは入射可視光子を光レーザーで単一極性量子エミッタを駆動することで量子THz放射に変換する。
提案手法の実装は,最新のフォトニクス技術で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:41:06 GMT)
Self-Reinforcement Attention Mechanism For Tabular Learning [0.0] 自己強化注意(Self-Reinforcement Attention, SRA)は、重みベクトルとしての特徴の関連性を提供する新しい注意機構である。
合成および実世界の不均衡データを用いた結果,提案したSRAブロックは,ベースラインモデルとエンドツーエンドの組み合わせに有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:06:36 GMT)
Response: Kupczynski Contextual Locally Causal Probabilistic Models are
constrained by Bell theorem [0.0] 我々の文脈モデルでは、統計的独立は破られ、ベル・セオレムによって拘束されない。
いくつかのベルテストでは、遠クリックの2つの時系列は、ゼロでない結果のペアを含む有限サンプルに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:09:01 GMT)
Regularization of Soft Actor-Critic Algorithms with Automatic
Temperature Adjustment [0.0] 本研究は,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)アルゴリズムを自動温度調整で正規化するための包括的解析を行う。
政策評価、政策改善、温度調整を改定し、特定の修正に対処し、より明示的な方法で原理論の明確性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:13:42 GMT)
Radial power-like potentials: from the Bohr-Sommerfeld $S$-state
energies to the exact ones [0.0] $d$次元ラジアルSchr"odinger方程式の$S$状態に対するB-S量子化条件を提案する。
提案したB-S条件の正しさは、様々な次元に対して$d$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:51:02 GMT)
RGB-D And Thermal Sensor Fusion: A Systematic Literature Review [0.0] これまでにRGB-Dと熱モダリティを融合させる体系的な評価は行われていない。
本稿では,RGB-Dとサーマルカメラデータの融合に使用される最新技術と従来手法の両面について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:50:13 GMT)
Quantum transduction of superconducting qubit in electro-optomechanical
and electro-optomagnonical system [0.0] 超伝導量子ビットの光光子への量子トランスダクションについて,電磁気・電磁気系における検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:14:21 GMT)
Quantum sensing for particle physics [0.0] 量子センシングは、基礎物理学を探索するための急速に成長するアプローチである。
新しいセンサー技術には原子干渉計、光学デバイス、そして絡み合いを含む原子時計と原子時計が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:34:19 GMT)
Quantum Simulations of SO(5) Many-Fermion Systems using Qudits [0.0] 相互作用するフェルミオン系をシミュレートする際の量子コンピュータと量子キューディットのアレイの有用性について検討する。
キューディットを使うことの利点は、特に必要な量子リソースを下げることにある。
それまで認識されていなかった符号問題は、高エネルギー励起を進化させる時間におけるトロタライズ誤差から特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:00:29 GMT)
Quantifying quantum chaos through microcanonical distributions of
entanglement [0.0] 量子カオス」システムの特徴的な特徴は、固有スペクトルと固有状態がランダム行列理論(RMT)によって記述された普遍統計的性質を示すことである。
我々は、Kulback-Leibler分散を用いた量子カオスの定量的な測定基準を導入し、中間スペクトル固有状態のエンタングルメントエントロピー(EE)のマイクロカノニカル分布と、純粋なランダム状態(適切な制約を伴う)によって生成された参照RTT分布を比較した。
局所的に構成されたフロケ乱数回路と多体ハミルトニアンの正準族、混合場イジングモデル(MFIM)でこの測定値を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:00:05 GMT)
Precursor recommendation for inorganic synthesis by machine learning
materials similarity from scientific literature [0.0] 我々は、29,900個の固体合成レシピの知識ベースを使用して、新規なターゲット物質の合成を推奨する前駆体を自動的に学習する。
データ駆動型アプローチは材料の化学的類似性を学習し、類似材料の前駆的な合成手順に新しいターゲットの合成を言及する。
我々のアプローチは、何十年もの合成データを数学的形式で捉え、レコメンデーションエンジンや自律的な研究室での使用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 23:15:16 GMT)
Positivity Preserving Density Matrix Minimization at Finite Temperatures
via Square Root [0.0] 有限温度における電子構造問題に対するフェルミ・ディラック密度行列の計算法を提案する。
我々は、グランドカノニカル(定数化学ポテンシャル)とカノニカル(定数電子数)のアンサンブルの両方を考慮する。
収束に必要なステップの数は系内の原子の数とは無関係であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:13:59 GMT)
Points2Sound: From mono to binaural audio using 3D point cloud scenes [0.0] 我々は3Dポイントクラウドシーンを用いたモノラルオーディオからバージョンを生成するマルチモーダルディープラーニングモデルであるPoints2Soundを提案する。
その結果,3次元視覚情報により,合成作業のための多モード深層学習モデルを導出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:54:02 GMT)
Physics-constrained deep learning postprocessing of temperature and
humidity [0.0] 深層学習に基づく後処理モデルにおける物理的整合性を実現することを提案する。
熱力学状態方程式を強制するためにニューラルネットワークを制約することは、物理的に一貫性のある予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:13:39 GMT)
Photo-zSNthesis: Converting Type Ia Supernova Lightcurves to Redshift
Estimates via Deep Learning [0.0] 光度測定により、数万個のIa型超新星(SNe Ia)が発見される
我々は、マルチバンド超新星光曲線から完全な赤方偏移確率分布を予測する畳み込みニューラルネットワークに基づく光-zSNthesisを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:59:00 GMT)
Petz recovery maps: Geometrical aspects and an analysis for qudit
channels [0.0] 量子ビットの場合のペッツ写像の幾何学的側面を解析する。
状態に依存しないフレームワークを開発することで、分析をquditチャネルに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:14:36 GMT)
Page curves and typical entanglement in linear optics [0.0] ランダムな線形光ユニタリにより進化した一組の圧縮モード内での絡み合いについて検討する。
我々はR'enyi-2エントロピーで測定されたエンタングルメントの典型性について様々な結果を示す。
我々の主目的は、平均とエントロピーの分散によって従う対称性特性を利用して、ユニタリ平均化を劇的に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:59:17 GMT)
Optimization of Tensor Network Codes with Reinforcement Learning [0.0] テンソル・ネットワーク・コード・ジオメトリに強化学習を適用し、最適な安定化器・コードを見つける方法を示す。
プロジェクティブ・シミュレーション・フレームワークを用いて、我々の強化学習エージェントは、常に最良のコードを見つけ出す。
エージェントは、1000回の試行後に10%$の周波数で最適なコードを見つけるなど、ランダム検索を一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:44:59 GMT)
Online Decision Making for Trading Wind Energy [0.0] 我々は、電力市場における風力エネルギーの取引のための新しいアルゴリズムを提案し、開発する。
我々は、勾配降下アルゴリズムのコンポーネントワイド適応版と、機能駆動型ニュースモデルの最近の進歩を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:13:59 GMT)
Notes on Quantum Computation and Information [0.0] 本稿では、量子ゲート、回路、アルゴリズム、定理、誤り訂正、QISKITプログラムの収集、興味のある読者のための演習など、量子コンピューティングと情報の基本について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:50:50 GMT)
Neural operator for structural simulation and bridge health monitoring [0.0] 本研究では,VINO (Vehicle-bridge Interaction Neural Operator) を橋梁構造物のディジタルツインとして用いることを提案する。
VINOは構造応答場と損傷場のマッピングを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 05:16:02 GMT)
Multiple scattering expansion for dielectric media: Casimir effect [0.0] 任意の形状の物体間のカシミール相互作用と材料組成の多重散乱記述を導入する。
このアプローチのパワーを実証する最初の応用例もある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:02:40 GMT)
Multi-Objective Optimization Using the R2 Utility [0.0] 本稿では,多目的最適化問題を集合上定義された単目的最適化問題に再キャストする方法を示す。
この新しい問題に対する目的関数の適切なクラスは、スカラー化された最適化問題に対する重み付き積分として定義されるR2ユーティリティ関数である。
このユーティリティ関数は単調かつ部分モジュラーな集合関数であり、グリーディ最適化アルゴリズムを用いて効果的に最適化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:01:35 GMT)
Migration Reframed? A multilingual analysis on the stance shift in
Europe during the Ukrainian crisis [0.0] 我々は、ヨーロッパと選択されたヨーロッパ諸国における移住関連メディアの報道と関連するソーシャルメディアの相互作用を分析した。
分析されたすべてのケースは、ウクライナでの戦争開始前後に顕著な時間的スタンスの変化を示している。
それでも、このシフトの規模と安定性には、明らかに全国的な違いがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:44:59 GMT)
Memory as a Mass-based Graph: Towards a Conceptual Framework for the
Simulation Model of Human Memory in AI [0.0] 本稿では,各原子命題が真理として,知的存在に対して重要であることを示す,ノードに質量に基づく値を持つエッジ重み付きグラフを提案する。
動的に発達し、変化し、連続するフェーズでは、環境からの収集された入力に応じて、エッジのノードの質量と重量を変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:42:16 GMT)
Measuring Magic via Multifractal Flatness [0.0] 普遍量子コンピューティングは、非安定化器(魔法)量子状態を必要とする。
量子状態が安定化器であることは、クリフォード軌道に属する全ての状態が平坦な確率分布を持つ場合に限る。
マルチフラクタル平坦性は実験的かつ計算的に実現可能な非安定化性証明を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:32:59 GMT)
Marginalized Beam Search Algorithms for Hierarchical HMMs [0.0] 測定列から状態列を推定することは、生体情報学と自然言語処理の基本的な問題である。
本稿では,これらの制限を克服する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
ビタビアルゴリズムよりも高い性能で、最も可能性の高い外部状態列を近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:39:55 GMT)
Low Overhead Quantum Bus with Coupling beyond the Nearest Neighbor via
Mediated Effective Capacitance [0.0] 補助量子ビットの量子バスを介して論理量子ビットとして振る舞うトランモンの連鎖を結合する手法を提案する。
論理量子ビットは互いに直接結合するわけではないが、遠方修正された補助アレイに周波数を近づけることで結合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:06:36 GMT)
JetSeg: Efficient Real-Time Semantic Segmentation Model for Low-Power
GPU-Embedded Systems [0.0] 本稿では,JetSegと呼ばれるリアルタイムセマンティックセグメンテーションのための効率的なモデルを提案する。
JetSegはJetNetと呼ばれるエンコーダと改良されたRegSegデコーダで構成されている。
提案手法は,46.70Mパラメータと5.14%のGFLOPを削減し,最先端のリアルタイムエンコーダデコーダモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:07:26 GMT)
Incomplete Multi-view Clustering via Diffusion Completion [0.0] 本稿では,不完全なマルチビュークラスタリングフレームワークに組み込まれている不完全なビューを復元する拡散補完法を提案する。
観測可能なビュー情報に基づいて、拡散モデルを用いて、行方不明のビューを復元する。
提案手法は,最先端の手法と比較して,クラスタリング性能が優れている一方で,欠落したビューの回復に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:39:24 GMT)
Improving Multimodal Joint Variational Autoencoders through Normalizing
Flows and Correlation Analysis [0.0] 一方向後部はディープ・カノニカル・相関解析(英語版)の埋め込みで条件付けされている。
また、正規化フローを使用して、単調な後部を豊かにし、より多様なデータ生成を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:15:34 GMT)
Improving Fairness in AI Models on Electronic Health Records: The Case
for Federated Learning Methods [0.0] 我々は、医療機関が連合学習パラダイムを通じて協力することで、バイアスの懸念を軽減する1つの可能なアプローチを示す。
本稿では,様々な公正度尺度に適合する,対向的偏りを伴う包括的FL手法とフェアアグリゲーション手法を提案する。
本手法は, 判定性能(精度)に最低限の影響を伴って, 有望な公平性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:03:49 GMT)
Generalized quantum geometric tensor for excited states using the path
integral approach [0.0] 量子幾何学テンソルは物理系のパラメータ空間幾何学を符号化する。
まず、基底状態と励起状態の両方を扱うことができる経路積分形式論における量子幾何学的テンソルの定式化を提供する。
次に、量子幾何テンソルを一般化して、システムパラメータと位相空間座標のバリエーションを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:50:46 GMT)
Fluctuation theorems for genuine quantum mechanical regimes [0.0] 作用系が量子領域に入ることを許されたとき、揺らぎ定理を解くための補正を探す。
いくつかの特定の過程に対して、量子および古典的な統計アリーナ内のいくつかのゆらぎ定理を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:01:29 GMT)
Flexible and Inherently Comprehensible Knowledge Representation for
Data-Efficient Learning and Trustworthy Human-Machine Teaming in
Manufacturing Environments [0.0] 人工知能エージェントの信頼性は、産業生産環境における人間と機械の協調の受容に不可欠である。
我々はエージェントの知識を表現するために、G"ardenforsの認知的にインスピレーションを受けた概念空間フレームワークを利用している。
ファジィカテゴリのメンバシップを決定し、インスタンスを解釈可能に分類するために、シンプルな典型モデルがその上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:18:23 GMT)
Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Optimal
Expectation Value Measurements of Dense Operators [0.0] 任意のキュービットに作用するパウリ弦の完全集合を、可換族全体の最小集合に分割するアルゴリズムを示す。
計算の高速化は、量子ビットワイドな通勤グルーピングに対して$(2/3)m$の理論的極限に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:39:33 GMT)
Extending Memory for Language Modelling [0.0] 無限に長いシーケンスから学習するためにLong Term Memory Network (LTM)を導入する。
LTMは現在の入力に優先順位を与え、高いインパクトを与える。
我々はLTMを長期記憶を必要とする他の言語モデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:30:19 GMT)
Exact and efficient Lanczos method on a quantum computer [0.0] 量子コンピュータ上でブロック符号化を用いてクリロフ空間を正確に構築するアルゴリズムを提案する。
この構成は、クリロフ空間がランツォス法と同一であるという意味では正確なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:33:48 GMT)
Evaluation of medium-large Language Models at zero-shot closed book
generative question answering [0.0] 論文は、少なくとも60億のパラメータを持つが1000億未満と定義されている中型ランゲージモデル(MLM)に焦点を当てている。
本研究は,外部文書検索を行なわずに詳細な回答をモデルに求めるゼロショット質問応答について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:33:19 GMT)
Evaluating LeNet Algorithms in Classification Lung Cancer from
Iraq-Oncology Teaching Hospital/National Center for Cancer Diseases [0.0] 深層学習モデルであるLeNetは肺腫瘍の検出に用いられている。
提案システムはイラク・オンコロジー教育病院・国立がん疾患センターで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:23:08 GMT)
Equivalent noise properties of scalable continuous-variable cluster
states [0.0] Gottesman-Kitaev-Preskill(GKP)量子ビットと組み合わせた光連続可変クラスター状態(CVCS)は、フォールトトレラント量子計算を可能にする。
従来の研究では、特定のCVCSであるクアッドレール格子(QRL)は、他のものよりもGKPゲートエラー率が低いと結論付けられていた。
本研究では,他の多くのCVCSがQRLの操作等価性を同定することにより,このレベルの性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:17:45 GMT)
Energy-efficient memcapacitive physical reservoir computing system for
temporal data processing [0.0] 貯留層コンピューティングは、時間データを処理するための非常に効率的な機械学習フレームワークである。
ここでは, 揮発性生体膜を用いた膜キャパシタを用いて, 短期シナプス可塑性機能を貯水池として密に再現する。
本システムは,2次非線形回帰タスクにおいて,音声桁分類の精度98%,正規化平均平方誤差0.0012を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 22:36:20 GMT)
Efficient quantum linear solver algorithm with detailed running costs [0.0] 量子信号処理に基づくフィルタリング手法を用いて,アイデアダイアバティックな量子コンピューティングを組み合わせた量子線形解法アルゴリズムを提案する。
我々のプロトコルは、初期実装において、最先端技術に対する量子線形解決器のコストを桁違いに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:07:32 GMT)
Efficient information distribution [0.0] 局所的な区別不能な状態は、空間的に分離された当事者間で情報を分配するのに有用である。
本研究では, 局所的に区別できない状態集合が, 完全な情報抽出を目的とした場合, 絡み合った状態の数が少なくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:03:28 GMT)
Dynamical symmetry of a semiconfined harmonic oscillator model with a
position-dependent effective mass [0.0] 我々はこの代数の3つの基底要素を発見した。
これらの基底元を通して定義される代数は、$mathfraksuleft (1,1 right)$ Heisenberg-Lie algebra である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:30:04 GMT)
Duality between amplitude and derivative coupled particle detectors in
the limit of large energy gaps [0.0] 本研究では,スカラー場の振幅に結合した粒子検出器モデルの双対性を示す。
モデルの結果は、検出器の隙間で再スケーリングする1対1の方式で、互いにマッピングできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:09:42 GMT)
Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD
Detection, Calibration, and Accuracy [0.0] 本研究は,サリエンシマップを活用することで,アンサンブルメンバー間の多様性を促進する新しいアプローチを提案する。
本手法は,複数分類およびOOD検出タスクにおいて従来のアンサンブル手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:47:51 GMT)
Deriving density-matrix functionals for excited states [0.0] まず,ハバードモデルの構成ブロックを構成する対称ハバード二量体について検討し,レヴィ・リーブ制約探索を実行する。
ボゴリューボフ系における任意の対の相互作用に対する同質ボース気体の普遍関数を導出するための3つの概念的異なるアプローチを実証する。
どちらの系においても、函数の勾配は函数の領域の境界で反発的に分岐し、最近発見されたボース=アインシュタイン凝縮力を励起状態へと拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:23:53 GMT)
Deep reinforcement learning for irrigation scheduling using
high-dimensional sensor feedback [0.0] 本フレームワークの有効性は, オーストラリアの生産地で栽培された水稲のケーススタディを用いて実証した。
このフレームワークは一般的なものであり、現実的な問題のある広範囲の収穫システムに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 01:12:06 GMT)
Deep Neural Networks Generalization and Fine-Tuning for 12-lead ECG
Classification [0.0] 本稿では,さまざまなデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングすることで,データセットに関わらず,心臓病の予測精度を向上させる手法を提案する。
大規模なデータセット上でネットワークをトレーニングし、それを別のソースから小さなデータセットで微調整することで、1つの小さなデータセットでのみトレーニングされたネットワークのパフォーマンスが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:49:04 GMT)
Correlation measures of a quantum state and information characteristics
of a quantum channel [0.0] 両部量子状態の基本相関測度と量子チャネルの基本情報特性の相互関係を考察する。
無限双極子系における(最適化されていない、最適化されていない)量子不協和の性質について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:48:19 GMT)
Constructing Word-Context-Coupled Space Aligned with Associative
Knowledge Relations for Interpretable Language Modeling [0.0] 事前訓練された言語モデルにおけるディープニューラルネットワークのブラックボックス構造は、言語モデリングプロセスの解釈可能性を大幅に制限する。
解釈不能なニューラル表現と解釈不能な統計論理のアライメント処理を導入することで,ワードコンテキスト結合空間(W2CSpace)を提案する。
我々の言語モデルは,関連する最先端手法と比較して,優れた性能と信頼性の高い解釈能力を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:26:02 GMT)
Conditional Online Learning for Keyword Spotting [0.0] 本研究では,新しいデータが利用可能になると,SGDを介してキーワードスポッターをデバイス上で更新する,シンプルだが効果的なオンライン連続学習手法について検討する。
実験により, オンライン学習の簡単な実装と比較して, トレーニング分布から引き出された小さなホールドアウトセットにおいて, 条件付きモデル更新により, 破滅的な忘れが軽減されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 15:46:31 GMT)
Concrete Quantum Channels and Algebraic Structure of Abstract Quantum
Channels [0.0] 正線型近似のコロフスキーの古典的な定理を用いたトエプリッツ/ブロックトエプリッツ行列の前条件が知られている。
プレコンディショナーを実装する写像は完全に正の写像であることが観察され、この構造は非可換な設定でコロフスキー型定理の抽象的な定式化に繋がった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 06:45:41 GMT)
Complexity of Feed-Forward Neural Networks from the Perspective of
Functional Equivalence [0.0] 本稿では,機能的等価性の概念を考察し,フィードフォワードニューラルネットワークの複雑さについて検討する。
我々は、置換不変性を利用して、フィードフォワードニューラルネットワークのクラスに束縛された新しい被覆数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 04:01:27 GMT)
Comparing Software Developers with ChatGPT: An Empirical Investigation [0.0] 本稿では,ChatGPTのようなソフトウェア技術者やAIシステムのパフォーマンスを,さまざまな評価指標で比較した実証的研究を行う。
この論文は、さまざまな評価基準を考慮して、ソフトウェアエンジニアとAIベースのソリューションの包括的な比較が、人間と機械のコラボレーションを促進する上で重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:25:54 GMT)
Cold damping of levitated optically coupled nanoparticles [0.0] 近年, 真空中を光学的に浮遊させる単一粒子の運動制御法が急速に発展している。
光学結合力によって結合された一対のナノ粒子に対して,同じ手法が適用可能であることを示す。
5×10-3 mbarの圧力で,これらの常温モードの低温減衰を,独立に,同時に,ケルビン以下の温度に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 16:46:10 GMT)
Cinematic Mindscapes: High-quality Video Reconstruction from Brain
Activity [0.0] 我々は,Mind-Videoを用いて,任意のフレームレートで高品質な映像を再構成可能であることを示す。
また,我々のモデルは,確立された生理的過程を反映し,生物学的に妥当かつ解釈可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:44:25 GMT)
Chemellia: An Ecosystem for Atomistic Scientific Machine Learning [0.0] Chemelliaは、Juliaプログラミング言語における原子論的機械学習のためのオープンソースのフレームワークである。
Chemelliaは、既存のインターフェースを利用し、可能な限り車輪の再発明を避けるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:37:37 GMT)
Can Schroedingerist Wavefunction Physics Explain Brownian Motion? [0.0] アインシュタインが1905年に分析した、水滴内の花粉のブラウン運動は、原子の現実の最も説得力のある実証の1つとなった。
1926年、シュレーディンガーは古典的な粒子を波動関数に置き換えた。
シュレーディンジェリストの波動関数物理学はパーリンの観測を説明できるのか。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 19:50:00 GMT)
CNN-based fully automatic mitral valve extraction using CT images and
existence probability maps [0.0] 本稿では,CT画像から僧帽弁形状を自動抽出する手法を提案する。
原画像とU-Netで推定される僧帽弁領域の存在確率マップを入力として、DenseNetに基づいて僧帽弁形状を抽出する。
提案手法における形状抽出誤差の平均誤差は0.88mmであり, 確率マップが存在しない手法と比較して0.32mmの改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 00:17:00 GMT)
Boosting Crop Classification by Hierarchically Fusing Satellite,
Rotational, and Contextual Data [0.0] 本研究では,複数年にわたる精度向上とロバスト性向上のためのモデルにマルチモーダル情報を融合する新しい手法を提案する。
このアプローチを評価するため、フランスとオランダで740万の農業パーセルの注釈付きデータセットを新たにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 21:42:53 GMT)
Bayesian approach to Gaussian process regression with uncertain inputs [0.0] 本研究では,ガウス過程の回帰に入力データの可変性を統合するベイズ法を提案する。
この新しい回帰手法の有効性は、いくつかの数値的な例を通して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 10:53:08 GMT)
Artificial intelligence moral agent as Adam Smith's impartial spectator [0.0] アダム・スミス(Adam Smith)は道徳哲学のバージョンを開発した。
我々は、内的精神プロセスを強化し、公平なオブザーバーの役割を担う外部非人間ベースの代替ツールを使用することの可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:36:08 GMT)
Arrow of time and quantum physics [0.0] 時間の(不可逆の)矢印は、どの系にも固有のものである。
時間の半群作用は、ミンコフスキー空間における時空変換群の作用に一貫して拡張することができる。
時間による状態の量子情報の喪失が決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 14:42:51 GMT)
Amplitude and phase noise in Two-membrane cavity optomechanics [0.0] 2つのレーザー場によって駆動されるFabry-Perot空洞と、その内部に部分的に反射するSiN膜が2つあると考える。
本稿では,レーザーにおける振幅と位相雑音の影響について述べる。
システムに注入した雑音の強度を校正し,理論モデルの妥当性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 11:12:33 GMT)
Algorithmic failure as a humanities methodology: machine learning's
mispredictions identify rich cases for qualitative analysis [0.0] 私は単純な機械学習アルゴリズムを訓練し、架空のキャラクターの情報だけを使ってアクションがアクティブか受動的かを予測する。
この結果は、失敗予測は質的分析のリッチケースを特定するために生産的に使用できるという、Munkらの理論を支持する。
さらに、この手法がどのような種類のデータに役立ち、どの種類の機械学習が最も生成性が高いかを理解するために、さらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 13:24:32 GMT)
Algebraic Reduction of Hidden Markov Models [0.0] 与えられた出力プロセスの単一時間分布を正確に再現するモデルを返す2つのアルゴリズムを提案する。
この還元法は、観測された出力の構造だけでなく、初期状態も利用している。
最適アルゴリズムはHMM(すなわちHMM)のクラスのために導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 09:43:26 GMT)
Active Learning in Symbolic Regression with Physical Constraints [0.0] 進化的記号回帰(SR)は記号方程式をデータに適合させ、簡潔な解釈可能なモデルを与える。
本研究では,身体的制約のあるアクティブな学習環境において,どのデータを収集すべきかをSRを用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 02:27:57 GMT)
Accelerating Convergence in Global Non-Convex Optimization with
Reversible Diffusion [0.0] ランゲヴィン・ダイナミクスは、グローバルな非最適化実験で広く用いられている。
提案手法は,速度と離散化誤差のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 07:49:40 GMT)
Absence of barren plateaus and scaling of gradients in the energy
optimization of isometric tensor network states [0.0] 広いハミルトン系を持つ量子多体系のエネルギー問題を考える。
バレン高原は、エネルギー勾配の平均振幅が、システムサイズの増加とともに指数関数的に減少するシナリオに対応する。
行列積状態,木ネットワーク,マルチスケールエンタングル化再正規化アンサッツに対する変分最適化問題には不規則な高原が存在しないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 18:54:55 GMT)
A Survey on the Role of Artificial Intelligence in the Prediction and
Diagnosis of Schizophrenia [0.0] この調査は、統合失調症の検出と予測にディープラーニングを使うことに焦点を当てた論文をレビューすることを目的としている。
選択した検索戦略により、2019年から2022年までの10の出版物を評価しました。
全ての研究は80%以上の予測を達成した。
統合失調症に対する人工知能(AI)と機械学習(ML)の分野では、大きな進歩がなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:21:02 GMT)
A Sequence-to-Sequence Approach for Arabic Pronoun Resolution [0.0] 本稿では,アラビア代名詞解決のためのシーケンス・ツー・シーケンス学習手法を提案する。
提案手法はAnATArデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 08:53:41 GMT)
A Path to Holistic Privacy in Stream Processing Systems [0.0] 我々は,SPSとIoTの交差点から生じるプライバシー問題について,系統的に考察する。
SPSにおける全体的プライバシ保護の実現に向けた重要な研究課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 12:37:08 GMT)
A Family of Quantum Codes with Exotic Transversal Gates [0.0] 二進イコサヘドラル群 $2I$ は、ある帰納的不変量とともに、最も効率的なシングルキュービット普遍ゲート集合を形成する。
実現するためには、ゲート群が 2I$ の量子符号を構築する必要があるが、そのような符号は明示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:49:14 GMT)
A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond [0.0] YOLOは、ロボット工学、無人運転車、およびビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイムオブジェクト検出システムとなっている。
本稿では, YOLOの進化を総合的に分析し, 元のYOLOからYOLOv8, YOLO-NASまでの各イテレーションにおけるイノベーションとコントリビューションについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 17:07:27 GMT)
"Sch\"one neue Lieferkettenwelt": Workers' Voice und Arbeitsstandards in
Zeiten algorithmischer Vorhersage [0.0] 我々は、主要な企業がこれらの課題に対処するために使用している新しいアプローチについて議論する。
アルゴリズム予測のための技術的・文化的条件について述べる。
我々は、どのようにして、どのようにして、どのようにして、アルゴリズムによる予測が使えるかのシナリオを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 May 2023 20:01:26 GMT)