Class-Distribution-Aware Pseudo Labeling for Semi-Supervised Multi-Label
Learning [97.9] Pseudo-labelingは、ラベルなしデータを利用するための人気で効果的なアプローチとして登場した。
本稿では,クラスアウェアの擬似ラベル処理を行うCAP(Class-Aware Pseudo-Labeling)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:18:28 GMT)
Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for
Faithful Logical Reasoning [94.2] 大規模言語モデル(LLM)は人間のような推論能力を示しているが、それでも複雑な論理的問題に悩まされている。
本稿では,論理問題の解法を改善するために,LLMとシンボリック推論を統合した新しいフレームワークであるLogic-LMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 22:25:38 GMT)
"What do others think?": Task-Oriented Conversational Modeling with
Subjective Knowledge [93.5] タスク指向対話(TOD)システムは、ユーザが特定の目標を達成するのを支援する対話システムを構築することを目的としている。
従来のTODは、応答を生成するために、ドメイン固有のAPI/DBや外部の事実知識に依存しています。
主観的知識に基づくTOD(SK-TOD)の新しい課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:43:26 GMT)
Scene Graph as Pivoting: Inference-time Image-free Unsupervised
Multimodal Machine Translation with Visual Scene Hallucination [88.7] 本研究では,より現実的なマルチモーダル機械翻訳(UMMT)について検討する。
視覚・言語シーングラフ(SG)を用いて,入力画像とテキストを表現し,その微細な視覚言語特徴が意味論の全体的理解を確実にする。
教師なし翻訳学習には,SG-pivotingに基づく学習目的がいくつか導入されている。
提案手法は,タスクとセットアップにおいて,BLEUスコアの有意な向上により,最良性能のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:17:20 GMT)
ToKen: Task Decomposition and Knowledge Infusion for Few-Shot Hate
Speech Detection [85.7] この問題を数ショットの学習タスクとみなし、タスクを「構成」部分に分解することで大きな成果を上げている。
さらに、推論データセット(例えばAtomic 2020)から知識を注入することで、パフォーマンスはさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:11:44 GMT)
On the Trade-off of Intra-/Inter-class Diversity for Supervised
Pre-training [83.8] 教師付き事前学習データセットのクラス内多様性(クラス毎のサンプル数)とクラス間多様性(クラス数)とのトレードオフの影響について検討した。
トレーニング前のデータセットのサイズが固定された場合、最高のダウンストリームのパフォーマンスは、クラス内/クラス間の多様性のバランスがとれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:23:50 GMT)
Dynamic Transformers Provide a False Sense of Efficiency [75.4] マルチエグジットモデルは、計算の節約を早期出口から得るため、効率と精度をトレードオフする。
本稿では,マルチエグジットモデルの効率を抑えるために特別に最適化された,シンプルで効果的なアタック・フレームワークであるITAを提案する。
GLUEベンチマークの実験により、Pameは様々なマルチエクイットモデルの効率向上を平均80%削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:41:48 GMT)
Re-visiting Automated Topic Model Evaluation with Large Language Models [74.6] より大きな言語モデルは、結果のトピックを適切に評価する。
次に,大規模言語モデルを用いてトピックの最適な数を自動的に決定できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:42:00 GMT)
BiBench: Benchmarking and Analyzing Network Binarization [72.6] ネットワークバイナライゼーションは、異常な計算とメモリ節約を提供する最も有望な圧縮手法の1つとして出現する。
精度劣化や効率制限といった双項化の一般的な課題は、その属性が完全には理解されていないことを示唆している。
ネットワークバイナライゼーションのための深度解析を用いた厳密に設計されたベンチマークであるBiBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:04:19 GMT)
CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and
Generation [72.2] 大きな言語モデル (LLM) は膨大なソースコードで事前訓練されており、コードインテリジェンスにおいて顕著な進歩を遂げている。
CodeT5+は、コンポーネントモジュールを柔軟に組み合わせて、幅広い下流のコードタスクに適合させることができるコードのためのエンコーダ-デコーダLLMのファミリーである。
我々は、ゼロショット、微調整、命令調整を含む20以上のコード関連ベンチマークでCodeT5+を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:27:15 GMT)
A request for clarity over the End of Sequence token in the
Self-Critical Sequence Training [69.4] 本研究は,問題自体の認識を広げることによって問題を解決することを提案する。
特に、私たちは、SacreEOSというライブラリの助けを借りて、シンプルで情報的な署名を共有するために、将来的なワークスを招待します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:01:47 GMT)
Application of Text Analytics in Public Service Co-Creation: Literature
Review and Research Framework [68.8] 従来の公共サービスのトップダウン開発に代わるものとして、公共サービスの共創がある。
共同創造は、より優れた公共サービスを作成し、公開価値を達成することを目的として、ステークホルダー間のコラボレーションを促進する。
本研究では,テキストデータにテキスト分析(TA)技術を適用することで,公共サービスの共同作成を支援するための既存の研究について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:34:17 GMT)
AnyPredict: Foundation Model for Tabular Prediction [62.4] ファンデーションモデルは、大量のデータに基づいて事前訓練され、多くのダウンストリームタスクでうまく機能する。
本稿では,表層予測基盤モデル(AnyPredict)の大規模トレーニングデータ構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:37:09 GMT)
Modeling the Q-Diversity in a Min-max Play Game for Robust Optimization [61.4] 群分布的ロバスト最適化(群 DRO)は、事前定義された群に対する最悪の損失を最小限にすることができる。
グループDROフレームワークをQ-Diversityを提案して再構築する。
インタラクティブなトレーニングモードによって特徴付けられるQ-Diversityは、アノテーションからグループ識別を緩和し、直接パラメータ化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:02:27 GMT)
Brain encoding models based on multimodal transformers can transfer
across language and vision [60.7] 我々は、マルチモーダルトランスフォーマーの表現を用いて、fMRI応答を物語や映画に転送できるエンコーディングモデルを訓練した。
1つのモードに対する脳の反応に基づいて訓練された符号化モデルは、他のモードに対する脳の反応をうまく予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:38:44 GMT)
PromptNER: A Prompting Method for Few-shot Named Entity Recognition via
k Nearest Neighbor Search [56.8] 本稿では,近距離探索による数発NERの新規プロンプト法であるPromptNERを提案する。
我々は、エンティティカテゴリ情報を含むプロンプトを使用してラベルのプロトタイプを構築する。
Few-NERDデータセットとCrossNERデータセットの広範な実験により,本モデルが最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:47:59 GMT)
Executive Voiced Laughter and Social Approval: An Explorative Machine
Learning Study [56.0] 経営コミュニケーションにおける音声笑いとその社会的承認への影響について検討した。
本研究は,経営コミュニケーション,戦略的リーダーシップ,社会的評価のネクサスにおける研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:08:55 GMT)
SimOAP: Improve Coherence and Consistency in Persona-based Dialogue
Generation via Over-sampling and Post-evaluation [54.7] 大規模コーパスで訓練された言語モデルは、オープンドメイン対話において驚くほど流動的な結果を生み出すことができる。
ペルソナに基づく対話生成タスクでは、一貫性と一貫性が言語モデルにとって大きな課題である。
オーバーサンプリングとポスト評価という2段階のSimOAP戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:30:01 GMT)
Instrumental Variable Learning for Chest X-ray Classification [52.7] 本稿では,素因果関係を排除し,正確な因果表現を得るための解釈可能な機器変数(IV)学習フレームワークを提案する。
提案手法の性能はMIMIC-CXR,NIH ChestX-ray 14,CheXpertデータセットを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:12:23 GMT)
Can Public Large Language Models Help Private Cross-device Federated
Learning? [51.8] 言語モデルのプライベート・フェデレーション・ラーニング(FL)について検討する。
提案手法は,プライベートなデータ分布に近い公開データをサンプリングするための理論的基盤を持つ新しい分布マッチングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:55:58 GMT)
Embracing Compact and Robust Architectures for Multi-Exposure Image
Fusion [50.6] 本稿では,堅牢なマルチ露光画像融合のための自己アライメントとディテールリプレクションモジュールを含む探索型パラダイムを提案する。
シーンリライティングと変形可能な畳み込みを利用して、カメラの動きに拘わらず、画像を正確に調整することができる。
我々は、様々な競争方式と比較して最先端の性能を実現し、一般的なシナリオと不整合シナリオに対するPSNRの4.02%と29.34%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:01:52 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Task-Incremental Continual
Learning with Adaptive Classification Criterion [50.0] 本稿では,継続的学習のための適応型分類基準を用いた教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
実験により, CFLは最先端の性能を達成し, 分類基準に比べて克服する能力が強いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 19:22:40 GMT)
Chest X-ray Image Classification: A Causal Perspective [49.9] 本稿では,CXR分類問題に対処する因果的アプローチを提案し,構造因果モデル(SCM)を構築し,CXR分類に有効な視覚情報を選択するためにバックドア調整を用いる。
実験の結果,提案手法はオープンソースNIH ChestX-ray14の分類性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:17:44 GMT)
ASR data augmentation in low-resource settings using cross-lingual
multi-speaker TTS and cross-lingual voice conversion [49.6] 提案手法は,モデル学習中に1つの話者のみを用いて音声合成と音声変換を行い,ASRシステムの改善を可能にする。
対象言語における1つの実話者のみを用いてデータ拡張法を用いて、有望なASRトレーニング結果を得ることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:59:28 GMT)
Movie101: A New Movie Understanding Benchmark [47.2] 大規模な中国の映画ベンチマーク「Movie101」を構築した。
映画ナレーション評価のためのMNScore(Movie Narration Score)と呼ばれる新しい指標を提案する。
両タスクにおいて,提案手法は外部知識をうまく活用し,慎重に設計したベースラインよりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:43:51 GMT)
Few-Shot Dialogue Summarization via Skeleton-Assisted Prompt Transfer [46.5] Skeleton-Assisted Prompt Transferは、対話状態追跡から対話要約へのプロンプト転送を改善する。
本稿では,アノテーションやドメイン知識を必要としない摂動型プローブを用いた新しい手法を提案する。
In-deepth analysis is demonstrated the effective of our method in help a cross-task knowledge transfer in few-shot dialogue summarization。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:32:48 GMT)
Anticipating Next Active Objects for Egocentric Videos [45.6] 本稿では,エゴセントリックなビデオクリップに対して,次のアクティブオブジェクトの位置を将来予測する問題に対処する。
本稿では,自己中心型クリップ内の次のアクティブオブジェクトを識別し,特定するためのトランスフォーマーベースの自己認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 19:17:51 GMT)
Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings from AI Feedback [43.6] 教師付きコントラスト学習は、人間のフィードバックラベルとより正確なサンプルペアを生成することができる。
提案手法は,大規模な事前学習言語モデルからのAIフィードバックを利用して,詳細なサンプル類似度スコアを持つサンプルペアを構築する。
実験結果から,本手法はいくつかの意味的テキスト類似性タスクにおいて,最先端の性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:39:29 GMT)
Communicating Natural Programs to Humans and Machines [43.0] ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、エージェントが柔軟に新しい問題を解決する能力をテストする手続き的なタスクのセットである。
人間は汎用言語で容易に命令を生成・解釈するが、コンピュータシステムは狭いドメイン固有言語に分解される。
我々は、収集した命令を「自然プログラム」として分析し、それらがコンピュータプログラムに似ているが、2つの点で異なることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:19:06 GMT)
PMC-LLaMA: Further Finetuning LLaMA on Medical Papers [40.5] PMC-LLaMAは、合計480万のバイオメディカル学術論文に基づいて、オープンソースの言語モデルを微調整することによって取得される。
予備評価は,PubMedQA,MedMCQA,USMLEの3つのバイオメディカルQAデータセットを用いて行った。
モデルとコードはオンラインデモとともに公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:32:51 GMT)
MotifRetro: Exploring the Combinability-Consistency Trade-offs in
retrosynthesis via Dynamic Motif Editing [40.3] 本稿では,レトロシンセシス予測のための動的モチーフ編集フレームワークを提案する。
トレードオフ空間全体を探索し、グラフベースのモデルを統一することができる。
我々は,USPTO-50K実験を行い,トレードオフがモデル性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:08:44 GMT)
Lifelong Language Pretraining with Distribution-Specialized Experts [39.9] Lifelong Learningの目的は、情報システムが時間にわたって連続したデータストリームから学習できるようにすることだ。
モデルキャパシティを動的に追加するMoEアーキテクチャであるLifelong-MoEを提案する。
既存の生涯学習アプローチと比較して、Lifelong-MoEは、19の下流のNLPタスクにおいて、より優れた数ショットのパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:15:19 GMT)
PTGB: Pre-Train Graph Neural Networks for Brain Network Analysis [39.2] 臨床結果に関係なく,脳内ネットワーク構造をキャプチャするGNN事前学習フレームワークPTGBを提案する。
PTGBは,(1)脳ネットワークに特化して設計された教師なし事前学習技術で,タスク固有のラベルを持たない大規模データセットからの学習を可能にすること,(2)異なるROIシステムを持つデータセット間の知識伝達を容易にするデータ駆動型パーセルレーションアトラスマッピングパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:07:47 GMT)
Improved Differentially Private Regression via Gradient Boosting [38.1] 勾配向上に基づく線形回帰法を新たに提案する。
包括的な実験に加えて、この振る舞いを説明する理論的洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:25:11 GMT)
Revisiting the Architectures like Pointer Networks to Efficiently
Improve the Next Word Distribution, Summarization Factuality, and Beyond [38.0] 本稿では,ポインタネットワークを簡素化し,単語ごとのリランカを高速化することで,いくつかのソフトマックス代替案を提案する。
GPT-2では,提案手法はソフトマックスの混合よりも有意に効率的かつ効率的である。
T5-Smallに基づく最良の方法は、CNN/DMおよびXSUMデータセットにおいてファクトCCスコアを2ポイント改善し、ブックサム段落レベルのデータセットではMAUVEスコアを30%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:52:24 GMT)
Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Deign via Knowledge
Refinement [37.9] 低品質残基を精製する知識認識モジュールを提案する。
また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。
以上の結果から,我々の知識設計法は従来のPiFold法よりも約9%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:49:36 GMT)
Cross-Gate MLP with Protein Complex Invariant Embedding is A One-Shot
Antibody Designer [37.9] 抗体の特異性は、その相補性決定領域(CDR)によって決定される
従来の研究では、複雑な技術を使ってCDRを生成するが、不適切な幾何学的モデリングに悩まされている。
本稿では,CDRの1次元配列と3次元構造を1ショットで共設計できるテクスタイスシンプルで効果的なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:30:02 GMT)
UP5: Unbiased Foundation Model for Fairness-aware Recommendation [37.9] 本稿では,非現実的Fair-Prompting技術に基づく新しいUnbiased P5(UP5)基盤モデルを提案する。
MovieLens-1M と Insurance の2つの実世界のデータセットで実験が行われた。
その結果、マッチングベースとシーケンシャルベースのフェアネスアウェアレコメンデーションモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:32:59 GMT)
ACA-Net: Towards Lightweight Speaker Verification using Asymmetric Cross
Attention [37.8] 我々は,話者検証(SV)のための軽量でグローバルなコンテキスト対応話者埋め込み抽出器であるACA-Netを提案する。
ACA-Netは、時間次元上のプールに固定関数を適用する既存のSVモデルとは異なり、時間変動に適応する効率的なグローバル特徴抽出器として機能する。
WSJ0-1talker を用いた実験により,ACA-Net は,パラメータの1/5しか使用せず,EER の相対的改善率が5% 向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:56:00 GMT)
Uniform-in-Time Wasserstein Stability Bounds for (Noisy) Stochastic
Gradient Descent [36.1] この10年で、異なる損失関数に適用された異なるアルゴリズムに対する安定性の増大が見られた。
本稿では,最適化アルゴリズムの安定性を証明するための統一的なガイドラインを導入する。
私たちのアプローチは柔軟で、他の一般的な学習クラスにも容易に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:49:58 GMT)
Make Transformer Great Again for Time Series Forecasting: Channel
Aligned Robust Dual Transformer [36.1] 近年の研究では、時系列予測のためのディープラーニング手法、特にTransformerの強大な力を実証している。
NLPとCVで成功したにもかかわらず、多くの研究でTransformerは時系列予測よりも効果が低いことが判明した。
本研究では,時系列予測におけるTransformerの重要な欠点に対処する特別なTransformer(略してCARD)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:16:31 GMT)
Learning Deep Time-index Models for Time Series Forecasting [35.8] DeepTimeは、詳細なタイムインデックスモデルを学習するためのメタ最適化フレームワークである。
提案手法は最先端手法と競合する結果が得られ,高い効率性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:09:22 GMT)
Revisiting Entropy Rate Constancy in Text [35.6] 均一な情報密度仮説は、人間がほぼ均等に情報を発話や談話に分配する傾向があることを示している。
我々は、ニューラル言語モデルによるGenzel & Charniak(2002)の主張を再評価し、エントロピー速度の不安定性を支持する明確な証拠を見出すことに失敗した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:48:31 GMT)
Prefix Propagation: Parameter-Efficient Tuning for Long Sequences [35.2] 従来の隠蔽状態に対してプレフィックスを条件づける,単純かつ効果的な手法であるプレフィックスプロパゲーションを提案する。
我々は,長期文書作成作業におけるプレフィックス・プロパゲーションがプレフィックス・チューニングより優れていることを実証的に示す。
我々の知る限りでは、この研究は長文言語タスクのためのパラメータ効率の学習に最初に焦点をあてるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:07:06 GMT)
Multi-CLS BERT: An Efficient Alternative to Traditional Ensembling [34.9] BERTモデルの組み立ては精度を大幅に向上させるが、計算とメモリフットプリントのコストがかかる。
CLSに基づく予測タスクのための新しいアンサンブル手法であるMulti-BERTを提案する。
GLUEとSuperGLUEの実験では、Multi-BERTは全体的な精度と信頼性の両方を確実に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:47:18 GMT)
Patton: Language Model Pretraining on Text-Rich Networks [33.9] 我々はテキストリッチネットワークのためのTexT-Rich NetwOrkフレームワークPattonのPretrAiningを提案する。
Pattonには2つの事前トレーニング戦略が含まれている。
学術分野と電子商取引分野の5つのデータセットで、下流4つのタスクを実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 19:17:10 GMT)
PhotoMat: A Material Generator Learned from Single Flash Photos [31.8] 既存の材料生成モデルは、合成データにのみ訓練されている。
私たちは、携帯電話カメラとフラッシュで撮影したサンプルの実際の写真に特化して訓練された、最初の素材ジェネレータPhotoMatを提案する。
生成した材料は、従来の合成データで訓練された材料ジェネレータよりも視覚的品質がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 22:27:41 GMT)
Autoregressive Modeling with Lookahead Attention [31.3] 本稿では,過去の複数継続を補間することにより,次のトーケン分布を推定するトランスフォーマーベースの自己回帰アーキテクチャについて考察する。
このアーキテクチャは、ボードゲームプレイヤーのような古典的なAIシステムから洞察を引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 19:29:47 GMT)
Probabilistic Modeling: Proving the Lottery Ticket Hypothesis in Spiking
Neural Network [30.9] Lottery Ticket hypothesis (LTH) は、ランダムにdの大きいニューラルネットワークは小さなサブネットワークを含んでいると述べている。
LTHはプルーニングネットワークのための新しいパスを開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:27:34 GMT)
DAMO-StreamNet: Optimizing Streaming Perception in Autonomous Driving [27.1] 本稿では,ストリーミング知覚のための最適化されたフレームワークであるDAMO-StreamNetを提案する。
このフレームワークは、最近のYOLOシリーズの進歩と、空間的および時間的知覚機構の包括的分析を組み合わせたものである。
実験の結果,DAMO-StreamNetは既存の最先端手法を超え,37.8%(正規サイズ600,960)と43.3%(大規模サイズ1200,1920)のsAPを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:37:07 GMT)
What Makes for Good Visual Tokenizers for Large Language Models? [26.5] 優れた視覚的トークン化を実現するための適切な事前学習手法について検討し,LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)について検討した。
支配的手法(DeiT, CLIP, MAE, DINO)で事前訓練した視覚トークン化剤について検討する。
GVT(Good Visual Tokenizer)を備えたMLLMは,複数スケールで強力な視覚理解能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:11:26 GMT)
Self-Distillation with Meta Learning for Knowledge Graph Completion [26.3] 知識グラフ補完のためのメタラーニングを用いた自己蒸留フレームワークを提案する。
本稿ではまず,大規模ソースモデルから小さなプルーニングモデルを得るための動的プルーニング手法を提案する。
そこで我々は,ソースモデルからプルーンドモデルへの包括的知識を蒸留するための一段階のメタ自己蒸留法を提案する。
特に,1回の反復でソースモデルと一緒に訓練されたプルーンドモデルの性能を利用して,ソースモデルの知識伝達能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:12:25 GMT)
ESCOXLM-R: Multilingual Taxonomy-driven Pre-training for the Job Market
Domain [26.0] XLM-RをベースとしたESCOXLM-Rという言語モデルを導入し,欧州技能・能力・資格・職業分類のドメイン適応型事前学習を行った。
本研究では,ESCOXLM-Rを6つのシークエンスラベリングと4つの言語における3つの分類タスクで評価し,9つのデータセットのうち6つで最先端の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:50:20 GMT)
On Strategies in Synthesis Over Finite Traces [25.9] モデルチェックでは、2種類のトランスデューサが根本的に異なる。
本研究では,非終端トランスデューサのモデル検査は終端トランスデューサのモデル検査よりも明らかに困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 12:55:12 GMT)
Dynamic Gradient Balancing for Enhanced Adversarial Attacks on
Multi-Task Models [24.9] マルチタスク学習(MTL)は、マルチタスクモデルと呼ばれる単一の機械学習モデルを作成し、複数のタスクを同時に実行する。
マルチタスクモデルにはいくつかの重要なセキュリティ研究課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:07:43 GMT)
Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning
by Large Language Models [23.8] 大規模言語モデル(LLM)の推論ステップを生成するために、手作業でステップバイステップの推論デモを作成することができる。
Zero-shot-CoTs は LLM への入力プロンプトとして "Let's Think by Step" でターゲット問題文をプロンプトする。
提案したゼロショットのプロンプトが全データセットでゼロショットCoTをはるかに上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:47:31 GMT)
Unified Embedding: Battle-Tested Feature Representations for Web-Scale
ML Systems [23.6] 高品質な機能埋め込みを効率よく効果的に学習することは、Webスケールの機械学習システムの性能にとって重要である。
この作業では、シンプルだが効果的に機能するフレームワークであるFeature Multiplexingを導入し、1つの表現空間を多くの異なる分類的特徴にまたがって使用する。
機能構成の簡略化,動的データ分散への適応性の向上,最新のハードウェアとの互換性の3つの大きなメリットを生かした,Unified Embeddingと呼ばれる高度に実践的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:35:40 GMT)
Abstraction of Nondeterministic Situation Calculus Action Theories --
Extended Version [23.2] 非決定論的領域で動作するエージェントの動作を抽象化するための一般的なフレームワークを開発する。
我々は抽象的かつ具体的な非決定論的基本作用論を持っていると仮定する。
エージェントが目標/完了タスクを抽象レベルで達成するための(強いFOND)計画/戦略を持っている場合、具体レベルでは非決定論的抽象アクションを常に実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:42:38 GMT)
Learn to Compose Syntactic and Semantic Representations Appropriately
for Compositional Generalization [23.0] 近年の研究では、シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルが合成一般化(CG)タスクの解決に限られていることが示されている。
本稿では,Seq2Seqモデルの拡張であるCompose Syntactic and Semantic Representationsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:16:59 GMT)
Stochastic Nonsmooth Convex Optimization with Heavy-Tailed Noises:
High-Probability Bound, In-Expectation Rate and Initial Distance Adaptation [22.8] 重尾雑音系では、勾配と真の速度の差は有限の$p-thモーメントを持つと仮定される。
本稿では,重み付き雑音を用いた非平滑凸最適化の包括的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:12:11 GMT)
GFDC: A Granule Fusion Density-Based Clustering with Evidential
Reasoning [22.5] 密度に基づくクラスタリングアルゴリズムは任意の形状のクラスタを検出できるため、広く適用されている。
本稿では,GFDCを用いた粒界融合密度クラスタリングを提案する。
サンプルの局所密度と大域密度は、まずスパース度測定によって測定される。
次に、情報グラニュラーを高密度および低密度領域に生成し、大きな密度差を持つクラスタの処理を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:27:31 GMT)
Pointwise Mutual Information Based Metric and Decoding Strategy for
Faithful Generation in Document Grounded Dialogs [22.5] 既存のメトリクスは、生成されたレスポンスとドキュメントの内容の類似度を測定します。
本稿では,生成した応答とソース文書間のPMI(Conditional Point-wise Mutual Information)を利用する新しいメトリクスを提案する。
PMIは、文書が生成した応答に影響を与える範囲を定量化する。
我々はこのアイデアに基づいて、より忠実な応答を予測するために、PMIを応答生成プロセスに組み込む新しい復号手法を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 13:34:34 GMT)
Boosting Human-Object Interaction Detection with Text-to-Image Diffusion
Model [22.3] 本稿では,事前学習したテキスト画像拡散モデルに基づく新しいHOI検出方式であるDiffHOIを紹介する。
HOIデータセットのギャップを埋めるために、クラスバランス、大規模、高多様性の合成データセットであるSynHOIを提案する。
実験により、DiffHOIは通常の検出(41.50 mAP)とゼロショット検出において、最先端の技術を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:59:23 GMT)
DisCo: Distilled Student Models Co-training for Semi-supervised Text
Mining [21.1] DisCoは、大規模なPLMから生成された小学生モデルのコホートを微調整するための半教師付き学習フレームワークである。
DisCoは、複数の小学生モデルを最適化するために、新しいコトレーニング技術を使用している。
本研究では,DisCoがベースラインPLMの7.6倍,推論速度が4.8倍の学生モデルを作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:23:16 GMT)
Teaching What You Should Teach: A Data-Based Distillation Method [20.6] 知識蒸留フレームワークに「教えるべきものを教える」戦略を導入する。
本稿では,より効率的かつ合理的な蒸留を支援するために,望まれる増補サンプルを探索するデータベース蒸留手法"TST"を提案する。
具体的には,教師の強みと生徒の弱みを補うことを支援する,優先バイアス付きニューラルネットワークベースのデータ拡張モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:55:10 GMT)
Sentence Embedder Guided Utterance Encoder (SEGUE) for Spoken Language
Understanding [20.3] 我々は,テキスト文埋め込み器からwav2vec 2.0に直接蒸留する簡単な方法を用いて事前学習を行う。
そこで本手法は,微調整条件下でのSLUタスク性能を向上させることができることを確認した。
しかし、このモデルは、アプローチの強みと弱みを強調するタスクにおいて、さらに悪化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 23:55:55 GMT)
Online Learning Under A Separable Stochastic Approximation Framework [20.3] 分離可能な近似フレームワークを用いて,機械学習モデルのクラスに対するオンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,他の一般的な学習アルゴリズムと比較して,より堅牢でテスト性能が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:03:51 GMT)
Lifting the Curse of Capacity Gap in Distilling Language Models [19.4] 我々は,学生に余分なパラメータを課す最小限の専門家(MiniMoE)の混合を提案するが,追加の推論計算はほとんど導入しない。
圧縮レートが$sim$50$times$で、MiniMoEは教師の$sim$95% GLUEスコアを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:30:55 GMT)
LogiCoT: Logical Chain-of-Thought Instruction-Tuning Data Collection
with GPT-4 [19.3] Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) は印象的な連鎖推論能力を示す。
本稿では,GPT-4を用いたロジカル・チェーン・オブ・ソート推論のための新しい命令チューニングデータセットであるLogiCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:23:09 GMT)
The Scope of ChatGPT in Software Engineering: A Thorough Investigation [19.3] ChatGPTは、ソフトウェアエンジニアリングを変革する大きな可能性を実証する。
しかし、ChatGPTの解釈可能性の欠如は、ChatGPTの解釈可能性の欠如を懸念している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:43:49 GMT)
Dividing and Conquering a BlackBox to a Mixture of Interpretable Models:
Route, Interpret, Repeat [19.0] ブラックボックスモデルは柔軟だが説明が難しいが、解釈可能なモデルは本質的に説明可能である。
本稿では,ブラックボックスのポストホックな説明と解釈可能なモデルの構築の区別を曖昧にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:36:18 GMT)
Do We Need an Encoder-Decoder to Model Dynamical Systems on Networks? [18.9] 埋め込みは観察によく適合するが、同時に誤った動的挙動を持つモデルを誘導することを示す。
2つの加法的ベクトル場成分をパラメトリした単純な埋め込み自由な代替法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 12:41:47 GMT)
XRBench: An Extended Reality (XR) Machine Learning Benchmark Suite for
the Metaverse [18.1] メタバースユースケースをサポートするために拡張現実(XR)のようなアプリケーション分野では、リアルタイムマルチタスクマルチモデル(MTMM)ワークロードが出現している。
これらのワークロードは、ユーザインタラクションと計算に複雑な機械学習(ML)アクティビティを組み合わせる。
これらのワークロードには、固有の困難と制約がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:16:23 GMT)
Text-Video Retrieval with Disentangled Conceptualization and Set-to-Set
Alignment [17.4] 本研究では,人間の概念化と推論の過程をシミュレートするために,Distangled Conceptualization and Set-to-set Alignment (DiCoSA)を提案する。
絡み合った概念化のために、粗い特徴を意味論的概念に関連する複数の潜在要因に分割する。
セット・ツー・セットのアライメントにおいて、視覚概念の集合がテキスト概念の集合に対応する場合、セマンティック概念を集約する適応プーリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:48:47 GMT)
Joint Speech Translation and Named Entity Recognition [17.3] 重要なタスクは、上記のエンティティに関する情報で出力を豊かにすることです。
本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)とエンティティリンクシステムとを併用したマルチタスクモデルを提案する。
実験の結果,NERタスクのカスケード(0.4-1.0 F1)は翻訳品質の劣化を伴わずに有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:33:35 GMT)
Self-supervised representations in speech-based depression detection [17.3] 本稿では,自己教師付き学習(SSL)を事前学習した基礎モデルを用いて,音声による自動抑うつ検出(SDD)における訓練データの空間性を扱うことを提案する。
事前訓練された基礎モデルの異なる層から派生したSSL表現をSDD向けに初めて提示する。
次に、基礎モデルの微調整により、自動音声認識(ASR)と感情認識からSDDへの知識伝達を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:41:13 GMT)
Stability, Generalization and Privacy: Precise Analysis for Random and
NTK Features [16.8] 本稿では,強力なブラックボックス攻撃群に対するディープラーニングモデルの安全性について検討する。
本分析では, この安全性を, (i) 個々のトレーニングサンプルに対するモデルの安定性, (ii) 攻撃者クエリと元のデータとの間の特徴的整合性という2つの異なる用語で定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:27:41 GMT)
DiffCap: Exploring Continuous Diffusion on Image Captioning [16.6] 画像キャプションに連続拡散を適用する新しいDiffCapを提案する。
提案手法は, 離散トークンを自然な方法で変換し, 連続拡散を適用して抽出した画像特徴を融合させる。
COCOデータセットを用いた実験では,従来の非自己回帰実験と同等の結果を得るために,より単純な構造を用いていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:02:10 GMT)
Prompt ChatGPT In MNER: Improved multimodal named entity recognition
method based on auxiliary refining knowledge from ChatGPT [16.6] 本稿では,Pmpt ChatGPT In MNER (PGIM) という概念的にシンプルなフレームワークを提案する。
我々はChatGPTを暗黙の知識エンジンとして活用し、補助知識を取得し、MNERタスクにおけるモデルの性能を高める。
我々のPGIMは、2つの古典的MNERデータセット上で既存の最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:24:38 GMT)
Can NLP Models Correctly Reason Over Contexts that Break the Common
Assumptions? [15.0] 我々は,NLPモデルが一般的な仮定を破る文脈を正しく推論する能力について検討する。
一般的な仮定に従うコンテキストでかなりうまく機能する一方で、モデルはこれらの仮定を破るコンテキストに対して正しく推論するのに苦労しています。
具体的には、パフォーマンスギャップは20%の絶対点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:20:37 GMT)
Model Debiasing via Gradient-based Explanation on Representation [14.6] 本稿では,デリケートな属性やプロキシな属性に関して,デバイアスを行う新しいフェアネスフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、過去の最先端のアプローチよりも、構造化されていないデータセットと構造化されたデータセットの公平性と正確なトレードオフを達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:57:57 GMT)
EE-TTS: Emphatic Expressive TTS with Linguistic Information [14.6] 強調音声と言語情報を用いて表現音声を合成するEmphatic Expressive TTS(EE-TTS)を提案する。
EE-TTSはテキストから適切な強調位置を識別できる強調予測器を含んでいる。
実験の結果、EE-TTSは、表現性と自然性において、MOSの改善0.49と0.67でベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:58:56 GMT)
Neutral Atom Quantum Computing Hardware: Performance and End-User
Perspective [14.5] 我々は、状態準備、qubit-to-qubit接続、ゲート忠実性、ネイティブゲート命令セット、個々のqubit安定性に影響を及ぼす物理量子ビットアーキテクチャに焦点を当てる。
最後に、中性原子ベースの量子コンピュータの特殊な性質にどの応用が適しているかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:12:02 GMT)
Learning Horn Envelopes via Queries from Large Language Models [14.1] 本稿では,Angluinの正確な学習モデルに基づいて,学習したニューラルネットワークから知識を抽出する手法について検討する。
我々は、アングルインの古典的なアルゴリズムでホーン理論を学習し、ニューラルネットワークから学習するために必要な変化を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:01:33 GMT)
STDLens: Model Hijacking-Resilient Federated Learning for Object
Detection [13.9] Federated Learning (FL)は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出モデルをクライアントの分散集団でトレーニングするための協調学習フレームワークとして人気を集めている。
その利点にもかかわらず、FLはモデルハイジャックに弱い。
本稿では,このような攻撃に対してFLを保護するための原則的アプローチであるSTDLensを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:18:24 GMT)
Interactive Model Expansion in an Observable Environment [13.6] 本研究では,検索開始時にユーザによって環境に関する関連情報が不明な問題の種類について検討する。
完全かつ適切な解の存在を保証するのに十分な検証事実を持つ部分解を正式に定義する。
本研究では,(1)仮解において暗黙的な仮説を検証しなければならないこと,2)検索に有用な情報をもたらすこと,の2つによってユーザを支援する対話型システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:22:32 GMT)
A Scalable Neural Network for DSIC Affine Maximizer Auction Design [13.4] AMenuNetは、入札者およびアイテム表現からAMAパラメータを構成するスケーラブルなニューラルネットワークである。
我々は、AMenuNetがコンテキストおよび非コンテキストのマルチイテムオークションにおいて、強いベースラインよりも優れていることを示すための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:42:00 GMT)
OpenFE: Automated Feature Generation with Expert-level Performance [13.0] 私たちは、機械学習の専門家に対して競争力のある結果を提供する自動機能生成ツールOpenFEを紹介します。
OpenFEは、2つのコンポーネントで高い効率と精度を実現している。1)候補機能のインクリメンタルな性能を正確に評価する新しい特徴増強法、2)粗い方法で特徴刈りを行う2段階のプルーニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:43:25 GMT)
Normalizing flow sampling with Langevin dynamics in the latent space [12.9] 正規化フロー(NF)は、連続生成器を使用して、単純な潜伏分布(例えばガウス分布)をトレーニングデータセットに関連する経験的対象分布にマッピングする。
標準NFは可微分写像を実装しているため、複雑な分布を対象とする場合、病理学的挙動に悩まされることがある。
本稿では,マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:31:35 GMT)
SAMM (Segment Any Medical Model): A 3D Slicer Integration to SAM [12.7] Segment Anything Model (SAM)は、最も大きなセグメンテーションデータセットでトレーニングされた新しいイメージセグメンテーションツールである。
3次元スライダにおけるSAMの拡張であるSegment Any Medical Model (SAMM)を紹介する。
SAMMは完全なサイクルの0.6秒のレイテンシを実現し、ほぼリアルタイムで画像マスクを推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 02:13:31 GMT)
CORAL: Contextual Response Retrievability Loss Function for Training
Dialog Generation Models [12.7] コーラルはダイアログ生成タスクの強化学習ビューに基づく新規な損失関数である。
コンテキストと応答の両方を考慮して、生成された応答に対する人間の好みを推定する。
RLトレーニングの高サンプリング複雑性や大規模な行動空間といった課題を克服するため,混合政治学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 13:50:54 GMT)
Eigenvalue and Generalized Eigenvalue Problems: Tutorial [12.3] 本論文は固有値問題と一般化固有値問題に関するチュートリアルである。
まず、固有値問題、固有分解(スペクトル分解)、一般化固有値問題を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:09:17 GMT)
Safely Learning Dynamical Systems [12.2] 我々は,次の軌道の始点を逐次決定することで,力学系を安全に学習することの意味を定式化する。
軌道を安全に収集し、初期不確実性集合と整合した非線形力学のモデルに適合させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:35:29 GMT)
DAC: Detector-Agnostic Spatial Covariances for Deep Local Features [12.1] 現在の深部視覚特徴検出器は検出された特徴の空間的不確かさをモデル化していない。
本稿では,事前訓練したディープ特徴検出器に接続可能な2つのポストホック共分散推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:43:09 GMT)
Bridging Active Exploration and Uncertainty-Aware Deployment Using
Probabilistic Ensemble Neural Network Dynamics [11.9] 本稿では,活発な探索と不確実性を考慮した展開を橋渡しするモデルベース強化学習フレームワークを提案する。
探索と展開の対立する2つのタスクは、最先端のサンプリングベースのMPCによって最適化されている。
自動運転車と車輪付きロボットの両方で実験を行い、探索と展開の両方に有望な結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:20:12 GMT)
Transformation-Invariant Network for Few-Shot Object Detection in Remote
Sensing Images [11.4] FSOD(Few-shot Object Detection)は、トレーニングのために大量のラベル付きデータを頼りにしている。
リモートセンシング画像におけるオブジェクトのスケールと向きのバリエーションは、既存のFSOD法に重大な課題をもたらす。
特徴ピラミッドネットワークの統合と,クエリ機能向上のためのプロトタイプ機能の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:38:31 GMT)
DexPBT: Scaling up Dexterous Manipulation for Hand-Arm Systems with
Population Based Training [10.8] マルチフィンガーハンドエンドエフェクタを備えた模擬片腕または2腕ロボットを用いて,デキスタスな物体操作を学習する。
我々は、深層強化学習の探索能力を大幅に増幅できる分散型人口ベーストレーニング(PBT)アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:25:27 GMT)
Natural Language Specification of Reinforcement Learning Policies
through Differentiable Decision Trees [10.4] 人間-AIポリシー仕様は、人間がロボットの強化学習ポリシーを協調的に温めるための、我々が定義した新しい手順である。
我々は,自律エージェントの行動の初期化と解釈を可能にする,新しい協調フレームワークを開発した。
提案手法は,ドメイン探索コストを増大させることなく,未経験の自然言語仕様を利用することで,RLエージェントをウォームスタートさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:13:00 GMT)
Human labeling errors and their impact on ConvNets for satellite image
scene classification [10.2] 畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)は衛星画像シーンの分類に成功している。
人間のラベル付きトレーニングデータセットは、ConvNetsが正確な分類を行うために不可欠である。
本研究は,32人の参加者から実世界のラベルを収集し,その誤りが3つのConvNetに与える影響を調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:58:35 GMT)
Towards Adversarially Robust Recommendation from Adaptive Fraudster
Detection [9.8] GNNベースのレコメンデータシステムであるGraphRfiが提案され、注入された偽ユーザの影響を効果的に緩和することを示した。
我々は、GraphRfiが不正検出コンポーネントの教師付き性質のため、攻撃に対して脆弱なままであることを示す。
特に,GNNベースとMFベースの両方のレコメンデーターシステムに対して,強力な毒殺攻撃であるMetaCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:30:21 GMT)
Quantum bandit with amplitude amplification exploration in an
adversarial environment [9.6] 本稿では,学習適応型オフロード問題に対する量子インスパイアされた帯域幅学習手法を提案する。
量子理論における振幅増幅と崩壊によって引き起こされる新しい行動更新戦略と新しい確率的行動選択が採用されている。
提案アルゴリズムは、設計したマッピングにより、好ましくない動作に対する学習重量調整を改善するために一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:57:19 GMT)
Stability and Generalization of $\ell_p$-Regularized Stochastic Learning
for GCN [9.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフデータ上のグラフニューラルネットワークの変種の中で最も一般的な表現の1つである。
本稿では,一般的な$ell_p$-regularized $ (1pleq 2)$ Learningアルゴリズムを用いて,GCNの滑らかさと疎さのトレードオフを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:49:29 GMT)
Deep Multiple Instance Learning with Distance-Aware Self-Attention [9.4] 距離認識型自己注意型MILモデル(DAS-MIL)を提案する。
離散的な自己注意のための既存の相対的な位置表現とは異なり、我々の手法は注意重みの計算に連続的な距離依存項を導入する。
MNISTをベースとしたカスタムMILデータセットと,CAMELYON16で利用可能な癌転移検出データセットであるCAMELYON16を用いて,本モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 12:45:27 GMT)
The Case Against Explainability [9.0] 法律における理性評価の役割を満足させるために,エンドユーザー説明責任の欠如を示す。
エンドユーザの説明責任は第4の機能に優れており、これは重大なリスクを生じさせる。
この研究は、規制当局と機械学習の実践者たちに、エンドユーザー説明可能性の幅広い追求を再考するよう呼びかける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:56:19 GMT)
Learning to Rank the Importance of Nodes in Road Networks Based on
Multi-Graph Fusion [9.0] 本稿では,道路網のリッチな特徴を統合したグラフ学習に基づくノードランキング手法(MGL2Rank)を提案する。
シェニアン市の地方道路網のシミュレーション実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 13:46:44 GMT)
Understanding Model Averaging in Federated Learning on Heterogeneous
Data [8.4] 損失/エラーの景観を可視化し,モデル平均化の幾何学的性質について検討する。
我々は,グローバルモデルの予測誤差を,クライアントモデルに関連する5つの要因に分解する。
これらの知見に触発されて、予測誤差を低減するために、グローバルモデルに反復移動平均化(IMA)を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:57:14 GMT)
Privacy in Multimodal Federated Human Activity Recognition [8.3] 本研究は, ユーザ, 環境, センサレベルでのHAR(Federated Human Activity Recognition)におけるプライバシの影響について検討する。
HARにおけるFLの性能は、FLシステムのプライバシレベルに依存していることを示す。
本研究では,HARにおける受動的センシング手法の倫理的活用には,このようなプライバシが不可欠であるため,クライアントが一般FLモデルとグループレベルのモデルの両方をモダリティ毎に相互に訓練するシステムを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:57:47 GMT)
Glot500: Scaling Multilingual Corpora and Language Models to 500
Languages [8.2] Glot500-mは511言語をカバーするNLPモデルである。
この取り組みの重要な部分は、これら511言語をカバーするコーパスであるGlot500-cの収集とクリーン化である。
これらの言語にまたがる5つのタスクについてGlot500-mを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 12:26:41 GMT)
Identification and multiply robust estimation in causal mediation
analysis with treatment noncompliance [8.1] 本研究は, 排除制限を伴わない治療非コンプライアンスの有無で, 因果仲裁を評価するための半パラメトリックな枠組みについて考察する。
本研究では, 主媒介効果推定のための効率的な影響関数を導出し, 推定のための乗算ロバストな推定器のセットを動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 22:41:33 GMT)
The Theory Behind Overfitting, Cross Validation, Regularization,
Bagging, and Boosting: Tutorial [8.1] まず、確率変数と分類・予測モデルの両方の平均二乗誤差、分散、共分散、バイアスを定義する。
次に、トレーニングと検証/テストの両方のインスタンスに対して、モデルの真と一般化のエラーを定式化する。
正規化の例として、尾根およびラッソ回帰の理論、重量減衰、入射・重みへのノイズ注入、早期停止について説明する。
ブースティング、特にAdaBoostが導入され、加法モデルと最大マージンモデルの両方として説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:03:38 GMT)
MINT: Multiplier-less Integer Quantization for Spiking Neural Networks [8.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の重みと膜電位に対する新しい一様量子化手法を提案する。
MINT量子化は、重みと膜電位の間の量子化スケールを共有し、乗算器や浮動小数点演算ユニットを必要としない。
実験により,提案手法が他の最先端SNN量子化処理と一致した精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:23:40 GMT)
Evolutionary Algorithms in the Light of SGD: Limit Equivalence, Minima
Flatness, and Transfer Learning [7.3] 我々は、自然進化のためのGillespie-Orr変異ランドスケープモデルにインスパイアされた進化的アルゴリズムのクラス(EA)が、正式にはグラディエント・Descent(SGD)と等価であることを示す。
次に,ANNがほぼ最適あるいは伝達学習環境で訓練された場合,同値性はミューチュアルランドスケープモデルからSGDへの洞察の伝達にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 22:26:44 GMT)
Contextualizing Argument Quality Assessment with Relevant Knowledge [7.2] 本稿では,関連知識による文脈化に基づく議論品質評価手法であるSPARKを提案する。
我々は、大きな言語モデルを利用してフィードバックを提供したり、隠れた仮定を推測したり、同様の品質の議論を提供したり、あるいは反論をしたりする4つの拡張を考案する。
ドメイン内設定とゼロショット設定の両方の実験では、SPARKは複数のメトリクスで一貫してベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:04:58 GMT)
Tweetorial Hooks: Generative AI Tools to Motivate Science on Social
Media [6.9] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,複雑な科学的トピックのフックを書くプロセスの足場を構築する手法を提案する。
評価の結果、システムは認知負荷を低減し、より良いフックを書くのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:47:40 GMT)
Shaken, and Stirred: Long-Range Dependencies Enable Robust Outlier
Detection with PixelCNN++ [6.7] PixelCNN++のバイアスは、主にローカル依存に基づく予測から生じる。
低レベルのバイアスを緩和し、長距離依存関係の寄与を分離する。
5つのグレースケールと6つの自然画像データセットを用いて、我々のアプローチを広範囲にテストし、それらが最先端の異常検出を達成または超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:14:06 GMT)
CodeCompose: A Large-Scale Industrial Deployment of AI-assisted Code
Authoring [6.5] 我々は、Metaで開発およびデプロイされたAI支援コードオーサリングツールであるCodeComposeを紹介する。
大規模産業環境でそのようなツールをデプロイする際に生じるユーザエクスペリエンスやメトリクスに関して、ユニークな課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:45:15 GMT)
Dual-Diffusion: Dual Conditional Denoising Diffusion Probabilistic
Models for Blind Super-Resolution Reconstruction in RSIs [6.3] 条件付きデノゲーション拡散確率モデル(DDPM)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案する。
本研究では,カーネル推定の進展と再構築の進展という2つの側面から,条件付き分散確率モデル(DDPM)を導入する。
我々は、LR画像からHR画像へのマッピングを学習するためのDDPMベースの再構成器を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:18:38 GMT)
Collaborative Development of NLP models [6.2] 我々は,NLPモデルとのマルチユーザインタラクションを実現するフレームワークであるCoDevを紹介する。
CoDevは、ユーザーが大規模言語モデルを使って概念を運用するのを助ける。
次に、大きな言語モデルを使って、ローカルとグローバルの意見が一致しない概念境界内のインスタンスを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:55:39 GMT)
Distribution-Free Model-Agnostic Regression Calibration via
Nonparametric Methods [6.2] 予測モデルの量子化を特徴付けるための個別キャリブレーションの目的について考察する。
既存の方法はほとんどなく、個々のキャリブレーションに関して統計的な保証が欠如している。
基礎となる予測モデルに依存しない単純な非パラメトリックキャリブレーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:31:51 GMT)
Locksynth: Deriving Synchronization Code for Concurrent Data Structures
with ASP [6.1] 並列データ構造に対する破壊的な更新に必要な同期を自動的に導出するツールである Locksynth を提案する。
Locksynthは、抽象同期コードの導出に関するこれまでの作業の実装として機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:28:20 GMT)
Inferring Attracting Basins of Power System with Machine Learning [5.8] 本稿では,典型的な電力系統の誘引流域を推定するために,新しい機械学習手法,すなわち平衡貯水池計算を提案する。
トレーニングされた機械は、大規模でランダムな摂動に応答してシステムが機能状態に戻るかどうかを正確に予測できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:42:29 GMT)
DADIN: Domain Adversarial Deep Interest Network for Cross Domain
Recommender Systems [5.8] クロスドメインCTR予測モデルが提案され、データ疎度、ユーザ-イテム相互作用の長い尾分布、アイテムやユーザのコールドスタートといった問題を克服している。
ドメイン間推薦タスクをドメイン適応問題に変換するために,ディープラーニングクロスドメインCTR予測モデルであるDomain Adversarial Deep Interest Network (DADIN)を提案する。
DADINのArea Under Curve(AUC)は、Huaweiデータセットの最も競争力のあるベースラインよりも0.08%高く、Amazonデータセットの競合他社よりも0.71%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:56:29 GMT)
Quantification before Selection: Active Dynamics Preference for Robust
Reinforcement Learning [5.7] 本稿では,サンプルシステムパラメータの情報量と密度を定量化するActive Dynamics Preference(ADP)を提案する。
トレーニング環境とテスト環境の異なる4つのロボット移動タスクにおいて,我々のアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:17:07 GMT)
Automated Identification of Eviction Status from Electronic Health
Record Notes [5.6] 本研究では,電子カルテから退避状態を自動的に検出する自然言語処理システムを開発した。
我々は,他の最先端モデルよりも優れていることを示す新しいモデルKIRESHを開発した。
我々は、米国退役軍人の住宅安全対策を支援するため、防犯監視システムとしてKIRESH-PromptをVHAに配備する計画である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:03:57 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image
Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [5.5] 脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)のセットアップについて報告する。
BraSynは、医療画像コンピューティングとコンピュータ支援インターベンション(MICCAI)2023と連携して組織されている。
この課題の目的は、欠落したMRIモダリティを現実的に合成する画像合成手法をベンチマークすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:13:29 GMT)
Open-Ended Diverse Solution Discovery with Regulated Behavior Patterns
for Cross-Domain Adaptation [5.1] 多様な行動特性を持つ政策は、様々な相違のある下流環境に一般化することができる。
このような方針は、現実世界のシステムのような現実的なシナリオにおける展開中に破滅的な被害をもたらす可能性がある。
本稿では,規制行動を用いた多彩な政策を訓練し,望ましいパターンを発見することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:23:42 GMT)
Nearly Optimal Algorithms for Testing and Learning Quantum Junta
Channels [5.1] 我々は、$n$-qubitから$n$-qubitの量子チャネルが$n$-qubitの少なくとも$k$で非自明に作用する、量子$k$-juntaチャネルのテストと学習の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 05:21:16 GMT)
ComedicSpeech: Text To Speech For Stand-up Comedies in Low-Resource
Scenarios [5.1] 低リソースシナリオにおけるスタンドアップコメディ合成に適したTSシステムであるComeddicSpeechを開発した。
我々はプロソディエンコーダによる韻律表現を抽出し、それを柔軟な方法でTSモデルに条件付けする。
ComedicSpeechは,各コメディアンに対して10分間のトレーニングデータのみを用いて,ベースラインよりも表現性がよいことを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:24:45 GMT)
Analogy in Contact: Modeling Maltese Plural Inflection [4.8] マルタ特異名詞の音韻論と語源が形態過程を予測する程度を定量化する。
結果は、音韻学的圧力が予測力を持つマルタ・レキシコンの組織を形成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:16:57 GMT)
Learning to Initialize: Can Meta Learning Improve Cross-task
Generalization in Prompt Tuning? [4.7] タスク毎に追加のトークン列の埋め込みをチューニングするプロンプトチューニング(PT)は、数ショット学習において顕著なパフォーマンスを示している。
我々はメタプロンプト・チューニング(MPT)について研究し、メタ学習が(可能であれば)クロスタスクの一般化にどう役立つかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 23:48:41 GMT)
Comparative Analysis of Deep Learning Models for Brand Logo
Classification in Real-World Scenarios [4.6] 本報告では,ブランドロゴ分類のためのディープラーニングモデルについて,実世界のシナリオで総合的に検討する。
データセットには10の有名ブランドのロゴの3,717枚のラベルが付けられている。
ViTモデルであるDaViTは99.60%の精度を達成し、DenseNet29は366.62 FPSの速度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:24:06 GMT)
A Framework for Provably Stable and Consistent Training of Deep
Feedforward Networks [4.2] 本稿では、教師付き(分類と回帰)および教師なし(強化学習)シナリオにおいて、ディープニューラルネットワークを訓練するための新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、標準降下勾配と勾配クリッピング法を組み合わせたものである。
理論的および実験を通して、我々のアルゴリズム更新はばらつきが低く、トレーニング損失はスムーズな方法で減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:18:06 GMT)
Superexponential behaviors of out-of-time ordered correlators and
Loschmidt echo in a non-Hermitian interacting system [4.1] 多体相互作用効果下での量子カオスと量子スクランブルのダイナミクスについて検討する。
我々の発見は、近くの2つの量子状態が急速に分岐していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:33:14 GMT)
Technical outlier detection via convolutional variational autoencoder
for the ADMANI breast mammogram dataset [3.9] 我々は、深部生成ニューラルネットワークである畳み込み変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて、外れ値を検出する。
CVAEはあらゆる種類の異常値を検出することが期待されているが、検出性能は異なる種類の異常値によって異なる。
インプラント,ペースメーカー,心臓ループレコーダー,不均一X線撮影,非定型病変/石灰化,不適切な露出パラメータ,不適切な配置の7種類の技術的異常点を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:08:42 GMT)
Improving D2p Grover's algorithm to reach performance upper bound under
phase noise [3.8] グローバーのアルゴリズムは正しい解を出力する成功確率を持つ。
決定論的グローバーのアルゴリズムの成功確率はノイズの多い環境で減少する。
我々は,改良されたD2pプロトコルの位相雑音よりも成功確率が高い決定論的Groverのアルゴリズムを設計することは不可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 23:49:31 GMT)
Off-Policy Average Reward Actor-Critic with Deterministic Policy Search [3.6] 我々は、平均報酬性能基準に対して、オン・ポリティとオフ・ポリティズム的政策勾配定理の両方を提示する。
また,ARO-DDPG(Average Reward Off-Policy Deep Deterministic Policy Gradient)アルゴリズムを提案する。
提案したARO-DDPGの平均報酬性能を比較し,MuJoCo環境上での最先端の平均報酬評価アルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:13:06 GMT)
Loss Spike in Training Neural Networks [3.4] ニューラルネットワークトレーニング中に観察される損失スパイクのメカニズムについて検討した。
この作業では、$lambda_mathrmmax$ flatness と generalization のリンクを再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:57:15 GMT)
Game-Theoretical Analysis of Reviewer Rewards in Peer-Review Journal
Systems: Analysis and Experimental Evaluation using Deep Reinforcement
Learning [2.5] 本稿では,Voucherをベースとしたリビューア報酬システムについて,2人プレイヤゲームとして概念化する。
我々は,このバイアスを緩和する目的で,代替報酬システムを提案し,数学的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 04:13:35 GMT)
GELU Activation Function in Deep Learning: A Comprehensive Mathematical
Analysis and Performance [2.5] GELU活性化関数の可微分性, 有界性, 定常性, 滑らか性について検討した。
GELUは,他のアクティベーション機能と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:22:43 GMT)
Classical Purcell factors and spontaneous emission decay rates in a
linear gain medium [2.2] フォトニック・ゴールデン・ルールは、原子の自然放出速度が投射された状態の局所密度に依存することを予測している。
我々は、この広く使われている自発放出率を修正するために古典的な光マター理論を提案する。
虚空洞限界における量子化準正規モードの観点から、古典的対応を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:41:43 GMT)
A Novel Framework for Improving the Breakdown Point of Robust Regression
Algorithms [2.0] 本稿では,頑健な回帰アルゴリズムの分解点を改善するための効果的なフレームワークを提案する。
反復局所探索(CORALS)を用いた一貫した頑健な回帰アルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:59:33 GMT)
Deep Learning Hydrodynamic Forecasting for Flooded Region Assessment in
Near-Real-Time (DL Hydro-FRAN) [1.9] 本研究では,複数のディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャが流体流動モデルの最適化に適しているかを検討する。
2次元HEC-RAS流体力学モデルを用いて, 低解像度の都市環境下で数回の急激な洪水現象をシミュレーションした。
以上の結果から,DNNは洪水モデルを大幅に最適化し,ほぼリアルタイムに洪水を予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:06:50 GMT)
Model-based adaptation for sample efficient transfer in reinforcement
learning control of parameter-varying systems [1.9] 我々はモデルに基づく制御のアイデアを活用し、強化学習アルゴリズムのサンプル効率問題に対処する。
また,本手法は強化学習のみでの微調整よりもサンプリング効率が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:11:09 GMT)
Deep Visual-Genetic Biometrics for Taxonomic Classification of Rare
Species [1.8] 本稿では、ドメイン間の関連性を暗黙的に符号化して性能を向上させることを目的とした、協調した視覚的遺伝的推論空間を提案する。
30k以上のプランクティック・フォアミニファー貝殻の顕微鏡像に応用して,この概念の有効性を実験的に実証した。
視覚的遺伝子アライメントは、最も稀な種の視覚のみの認識に大いに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:38:20 GMT)
Identifiability of interaction kernels in mean-field equations of
interacting particles [1.8] 本研究では,相互作用する粒子やエージェントの平均場方程式における相互作用核の同定可能性について検討した。
1つはデータ適応測度で重み付けされ、もう1つはルベーグ測度で表される。
我々の数値実証では、重み付き$L2$空間が非重み付き$L2$空間よりも好ましいことが示され、より正確な正規化推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:02:19 GMT)
Vocabulary for Universal Approximation: A Linguistic Perspective of
Mapping Compositions [1.5] V=phi_i: mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd to mathbbRd
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:50:34 GMT)
Accurate Knowledge Distillation with n-best Reranking [1.5] 我々は,教師モデルのトップ1仮説とトップn-best仮説を検討するために,n-bestの再評価によるシーケンスレベルの知識蒸留(Kim and Rush, 2016)の拡張を提案する。
提案手法は,学生モデルのトレーニングにおいて,より正確な擬似ラベルを提供するために,公開可能な大規模事前学習モデルを含む多種多様なモデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:53:03 GMT)
On First-Order Meta-Reinforcement Learning with Moreau Envelopes [1.5] Meta-Reinforcement Learning (MRL)は、新しい環境タスクに迅速に適応できるトレーニングエージェントのための有望なフレームワークである。
メタ強化学習(MEMRL)を共同で学習する新しいモロー封筒サロゲート正規化器を提案する。
勾配に基づくマルチタスクナビゲーション問題に対するMEMRLの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:46:55 GMT)
Bayesian Opponent Modeling in Multiplayer Imperfect-Information Games [1.5] マルチプレイヤー不完全情報ゲームにおける対戦相手モデルへのアプローチを提案する。
我々は,3人プレイヤのクーンポーカーにおいて,種々の実敵と正確なナッシュ均衡戦略に対する実験を行う。
我々のアルゴリズムは、正確なナッシュ均衡戦略を含む全てのエージェントを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:08:30 GMT)
Joining the Conversation: Towards Language Acquisition for Ad Hoc Team
Play [1.4] 本稿では,アドホックチームプレイ問題の特定の形態として,協調言語獲得の問題を提案し,考察する。
本稿では, 話者の意図と聞き手の意味を, 言語利用者チーム間のコミュニケーションの観察から推定する確率論的モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:59:27 GMT)
A Measure of Explanatory Effectiveness [1.4] 我々は,2プレイヤー協調ゲームの観点から,AIシステムを説明する問題を提起する。
この措置は、説明の自動化評価の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:52:30 GMT)
Taming Resource Heterogeneity In Distributed ML Training With Dynamic
Batching [1.0] 分散モデルトレーニングの現在の技術は、クラスタが一定のリソース可用性を持つサーバで構成されていることを主に前提としている。
本研究では、分散データ並列学習のための動的手法を開発し、各作業者のミニバッチサイズを可用性とスループットに基づいて調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:33:06 GMT)
Side-channel-secure quantum key distribution [1.0] 完全現実的な条件下では、サイドチャネルセキュア(SCS)量子鍵分布(QKD)を示す。
我々の結果は、測定デバイスに依存しないだけでなく、不完全な(そして不安定な)ソースデバイスにも有効である。
また,鍵レートを最大1～2桁向上できるSCSプロトコルの改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 13:16:52 GMT)
On recoverability from failures in dual voting [0.9] 本稿では、E2E-Vの正式な保証とVVPRに基づく監査の簡易さを組み合わせた二重投票における選挙からの回復を提案する。
我々はマルチポーリングブースの選挙に焦点をあて、そのようなプロトコルの回復可能性の概念を正式に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:20:41 GMT)
Efficient Multimodal Neural Networks for Trigger-less Voice Assistants [0.8] 本稿では,スマートウォッチ用ニューラルネットワークを用いたマルチモーダルフュージョンシステムを提案する。
このシステムは、音声とジェスチャーデータの時間的相関をよりよく理解し、正確な呼び出しにつながる。
軽量で、スマートウォッチなどの低消費電力デバイスにデプロイ可能で、起動時間も速い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 02:52:02 GMT)
A Survey of Explainable AI and Proposal for a Discipline of Explanation
Engineering [0.8] 我々は、XAIの既存のアプローチについて論じ、最もポピュラーな手法の分類を構築した。
金融、自動運転、ヘルスケア、製造業の4つの主要分野において、これらおよびその他のXAI技術のいくつかの応用について検討する。
最終的には、AIシステムに説明責任を設計するための体系的なアプローチを含む、有望な規律である“説明工学(Explanation Engineering)”を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:55:27 GMT)
Deep Dynamic Factor Models [0.5] ディープ・ダイナミック・ファクター・モデル(D$2$FM)と呼ばれる新しいディープ・ニューラルネットワーク・フレームワークは、利用可能な情報をエンコードすることができる。
設計上、モデルの潜在状態は依然として標準因子モデルとして解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:37:33 GMT)
Less Bacon More Threshold [0.4] 我々は、ゲートを回路から削除することで、ベーコン・ソー符号に純粋にしきい値を与える。
得られた回路は、より大きなBacon-Shor符号で使用される回路のサブセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:27:47 GMT)
Annealing Self-Distillation Rectification Improves Adversarial Training [0.3] 我々は、ロバストモデルの特徴を分析し、ロバストモデルがよりスムーズでよく校正された出力を生成する傾向があることを特定する。
より優れた誘導機構としてソフトラベルを生成するアニーリング自己蒸留法を提案する。
我々は、広範囲な実験とデータセット間の強力なパフォーマンスを通して、ADRの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:35:43 GMT)
Paragraph-level Citation Recommendation based on Topic Sentences as
Queries [0.3] 引用推薦モデルは、著者が論文執筆プロセスの様々な段階で関連記事を見つけるのに役立つかもしれない。
ほとんどの研究は、初期記述段階に適した一般的なレコメンデーションを生成するグローバルCRや、最終記述段階に適した特定のレコメンデーションを生成するローカルCRに対処している。
本稿では,2つのアプローチの中間地点として段落レベルのCRの課題を提案し,段落の話題文を入力として,段落内で引用する推奨文を出力で作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 13:28:22 GMT)
Frequency-tunable magnetic field sensing using continuous-wave optically
detected magnetic resonance with nitrogen-vacancy centers in diamond [0.2] CW-ODMRに基づく周波数可変磁界センサの提案と実演を行う。
本手法の感度は従来の方法と同等かそれ以上と推定される。
我々のCW-ODMRに基づく周波数可変磁界センサは、ダイヤモンドデバイスにおける新しい応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 08:48:46 GMT)
SEntFiN 1.0: Entity-Aware Sentiment Analysis for Financial News [0.0] SentFiN 1.0は10,753のニュースヘッドラインとエンティティ・センチメント・アノテーションを備えた人為的注釈付きデータセットです。
本稿では,表現に基づくアプローチではなく,特徴に基づくアプローチを用いて,エンティティ関連感情の抽出を可能にするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:20:39 GMT)
VNHSGE: VietNamese High School Graduation Examination Dataset for Large
Language Models [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の評価専用に開発されたVNHSGEデータセットを紹介する。
このデータセットはベトナム国立高校卒業試験とそれに相当する9つの被験者を対象としている。
300の文学エッセイが含まれており、様々な話題について19,000以上の質問がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:13:08 GMT)
Tight lower bounds on the time it takes to generate a geometric phase [0.0] 所定のアハロノフ・アンダン幾何学位相を生成するのに必要な時間に3つの厳密な境界を導出する。
この導出は、古典的なマンデルスタム・タムとマルゴラス・レヴィチンの量子速度制限の幾何学的特徴に基づく最近の結果に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:01:48 GMT)
Tensor Products and Hyperdimensional Computing [0.0] 我々は、ベクトル記号アーキテクチャ(VSA)と超次元計算(HDC)の一般設定にいくつかの結果を一般化し、拡張する。
テンソル積表現を中心表現として、一意的な性質のスイートとして確立する。
これらは、最も汎用的で表現力のある表現であり、エラーのないアンバインドと検出を持つ最も圧縮された表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 23:01:30 GMT)
Stationarity of quantum statistical ensembles at first-order phase
transition points [0.0] 有限マクロ系の一階相転移点における量子統計アンサンブルのダイナミクスについて検討する。
本研究は, 圧縮アンサンブルの力学的観点からの有効性を実証し, 非平衡統計物理学への扉を開くことを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 12:26:25 GMT)
Spread Complexity in free fermion models [0.0] 本研究では,3スピン相互作用Isingモデル,XYスピンチェーン,Su-Schrieffer-Heegerモデルにおいて,拡散複雑性とクエンチ処理の統計について検討した。
我々はFloquet演算子を用いて、パラメータの時間依存周期駆動の存在下での3つのモデルすべてを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:28:39 GMT)
Scrambling and operator entanglement in local non-Hermitian quantum
systems [0.0] 我々は、パラダイム的局所量子スピンチェーンモデルの非エルミート変種における情報スクランブルと量子カオスについて研究する。
我々は、閉かつオープンな量子システムに関する以前の研究から、監視量子力学の新しい領域まで、演算子絡み合いに基づく診断を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 01:35:38 GMT)
Real-time Evolution of Multicellularity with Artificial Gene Regulation [0.0] 本稿では, 物理的2次元生態系における自然選択により進化する'プロトゾーン様'細胞を用いたリアルタイムシミュレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:39:07 GMT)
Quantum without Quantum [0.0] ニュートン重力ポテンシャルの非認識特性は、N体根平均平方長の乗算により、物理的効果を説明するために量子波関数の冗長性を示唆するスケール不変性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 18:40:25 GMT)
Quantum simulation of lattice gauge theories via deterministic duality
transformations assisted by measurements [0.0] 格子ゲージ理論は、ガウス法則違反とリアルタイム力学の複雑さのために制限される可能性が高い。
本稿では,クラスタ状態のようなエンタングルを用いたKramers-Wannierトランスフォメーションを用いて格子ゲージ理論のダイナミクスをシミュレートする。
ボゾン/フェルミオン問題に結合した低次元純粋ゲージ理論とゲージ理論の明確な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:28:02 GMT)
Patterns of Convergence and Bound Constraint Violation in Differential
Evolution on SBOX-COST Benchmarking Suite [0.0] 本研究では,境界制約ハンドリング法(BCHM)が差分進化(DE)に特有の探索過程に及ぼす影響について検討する。
実験解析はSBOX-COSTベンチマークテストスイート上で行われ、問題領域に制約を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:04:06 GMT)
Park visitation and walkshed demographics in the United States [0.0] 本研究では,公園の歩行者群集の人口構成を年次訪問予測に活用する能力について検討した。
以上の結果から,公園の遊歩道の人口構成は,来園予測にはほとんど役に立たないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:39:07 GMT)
On the $\mathcal{P}\mathcal{T}$-symmetric parametric amplifier [0.0] 一般時間依存型PT対称パラメトリック発振器について理論的に検討した。
我々は、TDパラメトリック増幅器の2つの空間的に分離された基底状態からなる系のウィグナー分布の時間変化をデモした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 19:45:22 GMT)
Model for 1/f Flux noise in Superconducting Aluminum Devices: Impact of
External Magnetic Fields [0.0] 超伝導量子干渉デバイス(SQUID)およびアルミニウム製の関連回路は1/omega$フラックスノイズを1/omega$表示する。
10-100$Gの範囲の外部磁場はノイズを1つのローレンツアンが最大で$omega=0$に変化させた。
モデルは、外部磁場の応用により、量子ビットにおけるフラックスノイズの影響を低減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:07:45 GMT)
Meta Neural Coordination [0.0] メタラーニングは、新しい変化する環境に適応するために、他の学習アルゴリズムから学習できるアルゴリズムを開発することを目的としている。
従来のディープニューラルネットワークの予測の不確かさは、世界の部分的な予測可能性を強調している。
生物学的にインスパイアされたマシンインテリジェンスを構築するために必要な潜在的な進歩について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 06:06:44 GMT)
Mechanical Property Design of Bio-compatible Mg alloys using
Machine-Learning Algorithms [0.0] マグネシウム合金は, 生体適合性, 腐食速度の制御, 硬さと密度の点で天然骨との類似性から, 一時的な生体適合剤として魅力的な選択肢である。
しかし、機械的強度の低いため、心臓血管ステントや骨代替品としての使用は妨げられる。
本研究では, 生体適合性マグネシウム合金の降伏強度(YS)を91%の精度で予測する機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 02:18:39 GMT)
Low-Earth Satellite Orbit Determination Using Deep Convolutional
Networks with Satellite Imagery [0.0] 地上局との接触をなくした衛星の軌道を決定するために、衛星自体が撮影した地球画像に依存する新しいコンピュータビジョンベースのアプローチの有効性を実証する。
我々は,芸術的アプローチの現在の状況に対して,一桁以上の大きな改善を経験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:38:05 GMT)
Leveraging Language Representation for Material Recommendation, Ranking,
and Exploration [0.0] 本稿では,言語モデルから派生した自然言語埋め込みを,構成的特徴と構造的特徴の表現として利用する材料発見フレームワークを提案する。
この枠組みを熱電学に適用することにより, 試作構造物の多種多様な推薦を行い, 未検討の高性能材料空間を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:35:30 GMT)
Introduction to Loop Quantum Gravity: Rovelli's lectures on LQG [0.0] この書き起こしは、ビデオバージョンへの(できれば役に立つ)統合を意図している。
コースを通して、Rovelli氏が提示したように、トピックの順序と時系列構造について報告しました。
どんな間違いも事前に謝罪するし、みんなに楽しめればいいのに!
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 15:44:40 GMT)
Improving the estimation of the environment parameters via a two-qubit
scheme [0.0] 2つのキュービットを使用する場合、単一のキュービットのみを使用する場合と比較して、環境パラメーターの推定を大幅に改善できることが示される。
超音速環境では、推定の精度を桁違いに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 20:36:28 GMT)
Hedges in Bidirectional Translations of Publicity-Oriented Documents [0.0] ヘッジは、オリジナル英語や英訳英語のように、英語の政治文書に頻繁に現れる傾向がある。
また, ヘッジ装置の経時的増加も観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 09:19:39 GMT)
GraVAC: Adaptive Compression for Communication-Efficient Distributed DL
Training [0.0] 分散データ並列(DDP)トレーニングは、複数のデバイスがデータのサブセットをトレーニングし、アップデートを集約してグローバルに共有するモデルを生成することにより、アプリケーション全体のスループットを向上させる。
GraVACは、モデル進捗を評価し、圧縮に関連する情報損失を評価することで、トレーニング全体を通して圧縮係数を動的に調整するフレームワークである。
静的圧縮係数を使用するのとは対照的に、GraVACはResNet101、VGG16、LSTMのエンドツーエンドのトレーニング時間をそれぞれ4.32x、1.95x、6.67x削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:25:17 GMT)
Generalized uncertainty relation between thermodynamic variables in
quantum thermodynamics [0.0] 量子系では、強い結合状態において、システムと環境の間の相互作用の強さは無視できない。
熱力学的不確実性は,全ての結合状態において有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 07:33:47 GMT)
Experimental results from applying GPT-4 to an unpublished formal
language [0.0] 最先端のシステムであるGPT-4は、未発表の形式システムのための簡潔な自然言語仕様を備えていた。
システムは全てのタスクを成功させ、広範なドメイン知識を示し、有用な新しい構文と意味論を発明し、一般化と推論能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:00:08 GMT)
Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control [0.0] 将来のAI能力の範囲と範囲は、依然として重要な不確実性である。
AIの不透明な意思決定プロセスの統合と監視の程度には懸念がある。
本研究では、AIリスクをモデル化し、代替先分析のためのテンプレートを提供する階層的な複雑なシステムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 14:10:56 GMT)
Entanglement-assisted quantum communication with simple measurements [0.0] デンスコーディングは、絡み合いがキュービット通信をいかに促進するかを示す基礎的な例である。
測定により、強い、時には最適な絡み合い支援量子ビット通信プロトコルが実現可能であることを示す。
以上の結果から,量子通信の強化における絡み合いの力は,シンプルでスケーラブルな光学実験で得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 11:01:05 GMT)
Cutoff phenomenon and entropic uncertainty for random quantum circuits [0.0] 系の状態が定常状態にどれだけ早く収束するかは、科学の基本的な問題の一つである。
有限群上のマルコフ連鎖やランダムウォークは、定常分布への非漸近収束を示すことが知られている。
ランダムな量子回路が量子状態をハール測度ランダムな量子状態にいかに早く変換できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:33:48 GMT)
Contrastive inverse regression for dimension reduction [0.0] コントラッシブ・リバース・レグレッション (CIR) と呼ばれる, コントラッシブ・セッティングに特化して設計されたディメンション・リダクション法を提案する。
CIRは、非標準損失関数を持つスティーフェル多様体上で定義される最適化問題を導入する。
勾配勾配勾配に基づくアルゴリズムを用いて,CIRの局所最適収束を証明し,高次元データに対する競合手法よりも優れた性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:44:11 GMT)
CDJUR-BR -- A Golden Collection of Legal Document from Brazilian Justice
with Fine-Grained Named Entities [0.0] ブラジル司法の黄金コレクション(CDJUR-BR)の開発について述べる。
CDJUR-BRは、法律文書に専門家が注釈を付けた細かな名前のエンティティのセットについて検討している。
BERTモデルに基づくNERをCDJUR-BRでトレーニングし,CDJUR-BRの有病率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 00:48:52 GMT)
Bloch-Wave Interferometry of Driven Quasiparticles in Bulk GaAs [0.0] 強いテラヘルツ (THz) レーザーで駆動されるフッ化ガリウム (GaAs) から放出されるサイドバンドの偏光は、ブロッホ波のミッチェルソン型干渉計からの干渉図と見なすことができる。
簡単な解析モデルを導入し、ブロッホ波によって蓄積される量子力学的相の差を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 17:34:22 GMT)
Bi-VLGM : Bi-Level Class-Severity-Aware Vision-Language Graph Matching
for Text Guided Medical Image Segmentation [0.0] テキストガイド型医用画像分割のためのBi-VLGM(Bi-Severity-aware Vision-Language Graph Matching)を提案する。
局所的な(グローバル)特徴とクラス(重大性)特徴の関係を利用して、セグメンテーションモデルは、クラス認識および重大性認識情報を選択的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 16:50:45 GMT)
Autonomous GIS: the next-generation AI-powered GIS [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の自然言語を強く理解している。
AIを活用した地理情報システム(GIS)として自律GIS(AutoGIS)を導入する。
我々は,Python 環境で GPT-4 API を用いた LLM-Geo と呼ばれるプロトタイプシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 21:49:30 GMT)
A Few-shot Approach to Resume Information Extraction via Prompts [0.0] 本稿では,情報抽出を再開するために即時学習を適用する。
手作業でテンプレートを作成し、テキストを再開するように調整します。
本報告では,特定のアプリケーションに対して,言語処理を行うためのルールであるMKV(Manual Knowledgeable Verbalizer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 03:18:19 GMT)
(Machine) Learning to Be Like Thee? For Algorithm Education, Not
Training [0.0] 本稿では機械学習(ML)アルゴリズムを教育しなければならないことを論じる。
MLで訓練されたアルゴリズム 道徳的な決定は、人間社会においてユビキタスである。
この論文は、社会的責任のためのMLと児童教育の類推から、責任と持続可能なAI設計のための明確な方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 20 May 2023 10:05:06 GMT)