Joint Feature and Differentiable $ k $-NN Graph Learning using Dirichlet
Energy [148.4] 特徴選択と識別可能な$k $-NNグラフ学習を同時に行うディープFS法を提案する。
我々はGumbel Softmax法とOptimal Transport理論を用いて、離散FSの結果を学習し、ニューラルネットワークで$ k $-NNグラフを学習する際の非微分可能性問題に対処する。
本モデルの有効性を,合成データセットと実世界のデータセットの両方で広範な実験により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:15:55 GMT)
PRODIGY: Enabling In-context Learning Over Graphs [112.2] コンテキスト内学習(In-context learning)とは、事前訓練されたモデルが、新しい多様な下流タスクに適応する能力である。
ProDIGYは,グラフ上でのコンテキスト内学習を可能にする最初の事前学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:16:30 GMT)
Knowledge Refinement via Interaction Between Search Engines and Large
Language Models [110.3] InteRは、検索エンジンと大規模言語モデル間の相互作用を通じて知識の洗練を促進する新しいフレームワークである。
InteRは、最先端手法と比較して総合的に優れたゼロショット検索性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:58:50 GMT)
InstructVid2Vid: Controllable Video Editing with Natural Language
Instructions [106.7] 人間の言語命令で動画を編集するエンドツーエンド拡散方式,すなわち $textbfInstructVid2Vid$ を提案する。
提案手法では,自然言語命令に基づく入力ビデオの編集を,例ごとの微調整や逆変換を行なわずに行うことができる。
実験によると、InstructVid2Vidは高品質で時間的に整合したビデオを生成し、編集、背景の変更、スタイル転送など様々な編集を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:28:13 GMT)
PINA: Leveraging Side Information in eXtreme Multi-label Classification
via Predicted Instance Neighborhood Aggregation [105.5] eXtreme Multi-label Classification(XMC)問題は、非常に大きなラベル空間から関連するラベルを見つけることを目指している。
一般XMC問題に対するデータ強化手法であるPINA(Predicted Instance Neighborhood Aggregation)を提案する。
ラベルと入力インスタンスを機能のないインジケータと独立したエントリとして扱う既存のほとんどのXMCフレームワークとは異なり、PINAはラベルメタデータとトレーニングインスタンス間の相関関係から情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:00:40 GMT)
i-Code V2: An Autoregressive Generation Framework over Vision, Language,
and Speech Data [101.5] i-Code V2は、視覚、言語、音声データの組み合わせから自然言語を生成することができる最初のモデルである。
システムは、デュアルモダリティとシングルモダリティのデータセットの大規模なコレクション上で、エンドツーエンドで事前訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:25:44 GMT)
SepIt: Approaching a Single Channel Speech Separation Bound [99.2] 我々は、異なる話者の推定を反復的に改善するディープニューラルネットワーク、SepItを導入する。
幅広い実験において、SepItは2, 3, 5, 10人の話者に対して最先端のニューラルネットワークより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:32:04 GMT)
Model-Generated Pretraining Signals Improves Zero-Shot Generalization of
Text-to-Text Transformers [98.3] 本稿では,T5などのテキスト変換器のゼロショット一般化におけるモデル生成信号の有効性について検討する。
我々は新しいモデルMETRO-T0を開発し、ELECTRA-Style事前学習戦略を用いて事前訓練を行い、次にNLPタスクの混合を即時微調整する。
その結果,METRO-T0の有効性は,パラメータのよりバランスの取れた寄与と,それらの能力の有効利用に起因していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:06:23 GMT)
EURO: ESPnet Unsupervised ASR Open-source Toolkit [92.6] 本稿では、教師なし自動音声認識(UASR)のためのエンドツーエンドオープンソースツールキットであるESPnet Unsupervised ASR Open-source Toolkit(EURO)について述べる。
EUROは、Wav2vec-Uが導入した最先端のUASR学習手法を採用し、自己教師付き音声表現と敵の訓練を活用している。
3つの主流な自己教師型モデルがこのツールキットの有効性を示し、TIMITとLibriSpeechデータセット上で最先端のUASR性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 00:56:05 GMT)
GPT Paternity Test: GPT Generated Text Detection with GPT Genetic
Inheritance [90.0] GPTパタニティテスト(GPT-Pat)を導入する。
原文と生成された再回答テキストとの類似性を比較することにより、本文が機械生成されているか否かを判定することができる。
提案手法は4つの一般化テストセットで平均94.57%の精度を達成し, 最先端のRoBERTa法を12.34%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:26:16 GMT)
EM Pre-training for Multi-party Dialogue Response Generation [86.3] 多人数対話では、応答発話の宛先を生成前に指定する必要がある。
本稿では,アドレナラベルを生成するための期待ステップを反復的に実行する期待最大化(EM)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:22:41 GMT)
Prompting Language Models for Linguistic Structure [73.1] 本稿では,言語構造予測タスクに対する構造化プロンプト手法を提案する。
提案手法は, 音声タグ付け, 名前付きエンティティ認識, 文チャンキングについて評価する。
PLMはタスクラベルの事前知識を事前学習コーパスに漏えいすることで有意な事前知識を含むが、構造化プロンプトは任意のラベルで言語構造を復元することも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:52:45 GMT)
A Confidence-based Partial Label Learning Model for Crowd-Annotated
Named Entity Recognition [72.4] 名前付きエンティティ認識(NER)のための既存のモデルは、主に大規模ラベル付きデータセットに基づいている。
我々は,クラウドアノテートNERに対する先行信頼度(アノテータによる提案)と後続信頼度(モデルによる学習)を統合するために,信頼に基づく部分ラベル学習(CPLL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:31:23 GMT)
Bias-to-Text: Debiasing Unknown Visual Biases through Language
Interpretation [72.0] 本稿では,視覚モデルにおけるバイアスを識別・緩和するB2Tフレームワークを提案する。
視覚バイアスの言語記述は、新しいバイアスの発見と効果的なモデルバイアスの発見を可能にする説明可能な形式を提供する。
様々な画像分類・生成タスクにおけるフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:03:36 GMT)
Language Knowledge-Assisted Representation Learning for Skeleton-Based
Action Recognition [71.4] 人間が他人の行動を理解して認識する方法は、複雑な神経科学の問題である。
LA-GCNは、大規模言語モデル(LLM)知識アシストを用いたグラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:29:16 GMT)
Subject-driven Text-to-Image Generation via Apprenticeship Learning [71.2] 本研究では,テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレータのSuTIについて述べる。
SuTIは見習いの学習を利用しており、そこでは、多数の主題固有のエキスパートモデルによって生成されたデータから、単一の見習いモデルが学習される。
SuTIは、InstructPix2Pix、Textual Inversion、Imagic、Prompt2Prompt、Re-Imagen、DreamBoothといった既存のモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:18:00 GMT)
HoloDiffusion: Training a 3D Diffusion Model using 2D Images [71.1] 我々は,2次元画像のみを監督のために配置した,エンドツーエンドでトレーニング可能な新しい拡散装置を導入する。
我々の拡散モデルはスケーラブルで、頑健に訓練されており、既存の3次元生成モデルへのアプローチに対して、サンプルの品質と忠実さの点で競争力があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:38:07 GMT)
RAIN: RegulArization on Input and Network for Black-Box Domain
Adaptation [71.1] ソースのないドメイン適応は、ソースデータを公開することなく、ソース訓練されたモデルをターゲットドメインに転送する。
このパラダイムは、ソースモデルに対する敵対的な攻撃のため、データ漏洩のリスクがある。
そこで我々は,入力レベルとネットワークレベルの両方の正規化からブラックボックスドメインを適応させる新しい手法であるRAIN(RegulArization on Input and Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:24:49 GMT)
End-to-End Page-Level Assessment of Handwritten Text Recognition [69.6] HTRシステムは、文書のエンドツーエンドのページレベルの書き起こしに直面している。
標準メトリクスは、現れる可能性のある不整合を考慮していない。
本稿では、転写精度とROの良さを別々に検討する2つの評価法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:41:53 GMT)
Many or Few Samples? Comparing Transfer, Contrastive and Meta-Learning
in Encrypted Traffic Classification [68.2] 我々は、トランスファーラーニング、メタラーニング、コントラストラーニングを、参照機械学習(ML)ツリーベースおよびモノリシックDLモデルと比較する。
i) 大規模なデータセットを用いて,より一般的な表現を得られること,(ii) コントラスト学習が最良の手法であることを示している。
MLツリーベースでは大きなタスクは処理できないが、学習した表現を再利用することで、小さなタスクにも適合するが、DLメソッドはツリーベースモデルのパフォーマンスにも到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:20:49 GMT)
DreamWaltz: Make a Scene with Complex 3D Animatable Avatars [68.1] 本稿では,テキスト指導とパラメトリック人体を用いた複雑なアバターの生成とアニメーションを行う新しいフレームワークであるDreamWaltzを紹介する。
アニメーションでは、任意のポーズを正規のポーズ表現にマッピングできるアニマタブルで一般化可能なアバター表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:59:39 GMT)
Prompt Learning for Action Recognition [63.1] 我々は行動認識のための新しい一般学習手法、行動認識のためのプロンプト学習(PLAR)を提案する。
提案手法は,モデルが入力ビデオのアクションに関連する記述や指示に焦点を合わせることで,アクションラベルを予測できるように設計されている。
我々の定式化は、光学的フロー、大きな視覚モデル、学習可能なプロンプトなど、様々なプロンプトを用いて認識性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:51:09 GMT)
Horizon-Free and Variance-Dependent Reinforcement Learning for Latent
Markov Decision Processes [62.9] 我々は,後期マルコフ決定過程(LMDP)における強化学習(RL)の文脈を考慮した後悔の最小化について検討した。
我々は,モデル最適化と値最適化の両手法でインスタンス化できる,新しいモデルベースアルゴリズムフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:06:44 GMT)
Distinguish Before Answer: Generating Contrastive Explanation as
Knowledge for Commonsense Question Answering [61.5] 本稿では,概念中心のPrompt-bAsed Contrastive Explanation GenerationモデルであるCPACEを提案する。
CPACEは、得られたシンボル知識を、与えられた候補間の差異をよりよく区別するために、対照的な説明に変換する。
本稿では,CSQA,QASC,OBQAの3つの質問回答データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:07:23 GMT)
Learning Large Graph Property Prediction via Graph Segment Training [59.9] 本稿では,メモリフットプリントを一定にして大きなグラフ特性予測を学習できる汎用フレームワークを提案する。
バックプロパゲーションのためにサンプリングされていないセグメントに対する埋め込みを効率的に得るために,歴史的埋め込みテーブルを導入することにより,GSTパラダイムを洗練する。
実験の結果,GST-EFDはメモリ効率が良く,高速でありながら,通常の全グラフ学習システムよりもテスト精度が若干向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 02:53:25 GMT)
Teaching the Pre-trained Model to Generate Simple Texts for Text
Simplification [59.6] トレーニング前の段階では、ランダムなマスキングテキストが通常のテキストに分散しているため、モデルは単純なテキストを生成する能力を得ることができない。
簡単なテキストを生成するための事前学習モデルを学習するための,新たな事前学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:03:49 GMT)
Generalizable synthetic MRI with physics-informed convolutional networks [57.6] 物理インフォームド・ディープ・ラーニング(Deep Learning-based)法を開発し,複数の脳磁気共鳴画像(MRI)のコントラストを1つの5分間の取得から合成する。
我々は、任意のコントラストに一般化し、ニューロイメージングプロトコルを加速する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:16:20 GMT)
TheoremQA: A Theorem-driven Question Answering dataset [57.4] 我々は、AIモデルの能力を評価するために設計された最初の定理駆動型質問応答データセットであるTheoremQAを紹介する。
データセットは、350の定理をカバーする800の高品質な質問を含むドメインの専門家によってキュレートされる。
GPT-4のこれらの問題を解決する能力は非並列であり、Program-of-Thoughts Promptingの精度は51%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:51:35 GMT)
Wav2SQL: Direct Generalizable Speech-To-SQL Parsing [55.1] Speech-to-Spider (S2Spider) は、与えられたデータベースに対する音声質問をsqlクエリに変換することを目的としている。
ケースドシステム間の誤り合成を回避した,最初の直接音声-話者パーシングモデルWav2を提案する。
実験結果から,Wav2は誤差混成を回避し,ベースラインの精度を最大2.5%向上させることで最先端の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:26:46 GMT)
Understanding the Effect of Data Augmentation on Knowledge Distillation [51.5] 知識蒸留は、大規模教師モデルから小規模学生モデルへの知識伝達に十分なデータを必要とする。
同義語置換やk-アネレスト近傍といった古典的なデータ拡張技術は、最初は微調整のために設計されている。
我々の研究は、微調整と知識蒸留のデータの増大の好みの違いに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:02:55 GMT)
When are ensembles really effective? [49.4] 分類タスクにおいて,アンサンブルが顕著な性能向上をもたらす時期について検討する。
平均誤差率に対して不一致率が大きくなると,アンサンブルにより性能が大幅に向上することを示す。
アンサンブルが実現し、大きなパフォーマンス改善をもたらすことのない、実践的なシナリオを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:36:25 GMT)
Automated Few-shot Classification with Instruction-Finetuned Language
Models [49.2] 我々は、AuT-Fewが最先端の数ショット学習方法より優れていることを示す。
AuT-Few は RAFT few-shot ベンチマークにおいて,データセット間で最高のランク付け手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:50:27 GMT)
UniAdapter: Unified Parameter-Efficient Transfer Learning for
Cross-modal Modeling [49.1] 本論文では,UniAdapterを提案する。UniAdapterは,視覚言語モデルに対するパラメータ効率のよいクロスモーダル適応のための,ユニモーダルおよびマルチモーダルアダプタを統一する。
実験によると、UniAdapterは最先端技術を上回るだけでなく、完全な微調整戦略に勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:50:30 GMT)
Sharp Variance-Dependent Bounds in Reinforcement Learning: Best of Both
Worlds in Stochastic and Deterministic Environments [49.0] マルコフ決定過程(MDP)の分散依存的後悔境界について検討する。
環境の微細な分散特性を特徴付けるための2つの新しい環境規範を提案する。
モデルに基づく手法では、MVPアルゴリズムの変種を設計する。
特に、この境界は極小かつ決定論的 MDP に対して同時に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:44:06 GMT)
DialGuide: Aligning Dialogue Model Behavior with Developer Guidelines [48.8] 本稿では,自然言語規則を用いた対話モデル行動制御フレームワークであるDialGuideを紹介する。
我々のデータセットは,ニワトリと安全という2つの領域にまたがる,10,737の正と15,467の負の対話コンテキスト応答ギデリン三重項を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:38:01 GMT)
Investigating Glyph Phonetic Information for Chinese Spell Checking:
What Works and What's Next [48.1] 中国語スペルチェック(CSC)課題におけるグリフ音声情報の役割について論じる。
我々は,CSCモデルの一般化可能性をテストするための,新しい,より困難な,実践的な設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:55:37 GMT)
SHINE: Syntax-augmented Hierarchical Interactive Encoder for Zero-shot
Cross-lingual Information Extraction [47.9] 本研究では,構文拡張型階層型インタラクティブエンコーダ(SHINE)を提案する。
Shineは、特徴とコンテキスト情報の間の相補的な情報をインタラクティブにキャプチャすることができる。
3つのIEタスクと4つのベンチマークで7つの言語で実験を行い、提案手法の有効性と一般化能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:02:06 GMT)
DiffUCD:Unsupervised Hyperspectral Image Change Detection with Semantic
Correlation Diffusion Model [46.7] ハイパースペクトル画像変化検出(HSI-CD)はリモートセンシングにおいて重要な研究領域となっている。
意味相関拡散モデル(DiffUCD)を用いた新しい教師なしHSI-CDを提案する。
提案手法は,多数のサンプルを必要とする完全教師付き手法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:21:41 GMT)
Continually Improving Extractive QA via Human Feedback [46.2] 本研究では,人間のフィードバックによる抽出質問応答(QA)システムの改善を継続的に進める。
多様な設定の下で何千ものユーザインタラクションを含む実験を行い、時間とともにフィードバックからの学習の理解を広げます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:35:32 GMT)
Retrieving Texts based on Abstract Descriptions [44.8] 我々は,2つの研究領域 – 命令モデルと検索モデル – を接続することを目指している。
埋め込みベクトル上の類似性検索は、ベクトルをインデックス化し、クエリすることができるが、埋め込みに反映される類似性は多くのユースケースで準最適である。
そこで本研究では,近隣の標準探索で使用する場合の精度を大幅に向上する代替モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:14:31 GMT)
Multi-Head State Space Model for Speech Recognition [44.0] 状態空間モデル(SSM)は、最近、小規模シーケンスおよび言語モデリングタスクにおいて有望な結果を示した。
本稿では,特殊なゲーティング機構を備えたマルチヘッド状態空間(MH-SSM)アーキテクチャを提案する。
変圧器エンコーダにおけるマルチヘッドアテンションの代替として、この新モデルは、LibriSpeech音声認識コーパスにおいてトランスデューサを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:28:57 GMT)
Zero-shot Visual Relation Detection via Composite Visual Cues from Large
Language Models [44.0] 本稿では,ゼロショット視覚認識のための新しい手法であるRECODEを提案する。
各述語カテゴリを主題、対象、空間構成要素に分解する。
異なる視覚的手がかりは、異なる視点から類似した関係カテゴリの識別可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:40:48 GMT)
DICTDIS: Dictionary Constrained Disambiguation for Improved NMT [41.6] 我々は辞書から派生した複数の候補翻訳の曖昧さを解消する語彙制約付きNMTシステムであるdictdisを提案する。
我々は、規制、金融、工学を含む様々な分野において、英語・ヒンディー語・英語・ドイツ語文に関する広範な実験を通じて、dictdisの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:47:52 GMT)
Comparison of Multilingual Self-Supervised and Weakly-Supervised Speech
Pre-Training for Adaptation to Unseen Languages [40.4] 近年のXLS-RやWhisperのようなモデルでは、約100の言語から音声を事前学習することで、多言語音声技術がより使いやすくなっている。
事前学習中に見つからない言語にどのモデルを適応させるかを理解することを目的としている。
13の見知らぬ言語と18の見つからない言語で、両方のモデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:53:12 GMT)
Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [39.8] 本稿では,中国ガオカオ検定の質問を大規模言語モデル評価のためのテストサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチマーク(ガオカオベンチ)を紹介する。
評価結果をできるだけ人間に合わせるために,ゼロショットプロンプトに基づく手法を設計し,モデルの精度とスコアリング率を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:39:28 GMT)
Multilingual Simplification of Medical Texts [39.3] 4つの言語で医療領域のための文章整列型多言語テキスト単純化データセットであるMultiCochraneを紹介する。
これらの言語にまたがる微調整およびゼロショットモデルの評価を行い,人間による評価と分析を行った。
モデルは、実行可能な単純化されたテキストを生成することができるが、このデータセットが扱う可能性のある、卓越した課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:25:07 GMT)
HIINT: Historical, Intra- and Inter- personal Dynamics Modeling with
Cross-person Memory Transformer [38.9] クロスパーソンメモリトランスフォーマー(CPM-T)フレームワークは、感情力学を明示的にモデル化することができる。
CPM-Tフレームワークはメモリモジュールを維持し、会話ウィンドウ内のコンテキストを保存および更新する。
共同作業,ラップポート,人的信念予測の3つの公開データセットに対して,提案手法の有効性と一般化性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:43:35 GMT)
Quasi-Monte Carlo Graph Random Features [38.8] グラフランダム特徴量(GRF)の精度向上のための新しいメカニズムを提案する。
提案手法は, アルゴリズムのランダムウォークの長さ間の負の相関を, アンチセティック終端を付与することによって引き起こす。
これらの準モンテカルロ GRF の性質に関する強い理論的保証を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:12:02 GMT)
RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful
Representation from X-Ray Images [38.7] X線画像から有意な表現を学習するための領域誘導マスク画像モデリング(RGMIM)を提案する。
トレーニングセット全体を使用する場合、RGMIMは他の同等の方法よりも優れ、0.962肺疾患検出精度が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:36:59 GMT)
Bi-ViT: Pushing the Limit of Vision Transformer Quantization [38.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)量子化は、リソース制限されたデバイスに大規模なトレーニング済みネットワークをデプロイしやすくする有望な展望を提供する。
本研究では, 学習可能なスケーリング係数を導入して, 消失した勾配を再活性化し, 理論的, 実験的解析によりその効果を実証する。
そこで我々は,教師・学生の枠組みにおいて,障害のあるランキングを正すためのランキングアウェア蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:24:43 GMT)
FastComposer: Tuning-Free Multi-Subject Image Generation with Localized
Attention [37.6] 拡散モデルは、特にパーソナライズされた画像に対する被写体駆動生成において、テキスト・画像生成時に優れている。
FastComposerは、微調整なしで、効率的でパーソナライズされたマルチオブジェクトのテキスト・ツー・イメージ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:26:40 GMT)
PanoContext-Former: Panoramic Total Scene Understanding with a
Transformer [37.5] パノラマ画像は、周囲の環境についてより深く理解し、より総合的な認識を可能にする。
本稿では,室内環境の総合的理解に先立って深度を用いた新しい手法を提案する。
さらに,写真リアリスティックパノラマ,高忠実度深度画像,正確にアノテートされた部屋レイアウト,配向オブジェクト境界ボックスや形状など,シーン理解のための実世界のデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:20:57 GMT)
Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling [37.5] 提案手法は,LLAMASベンチマークにおける最先端性能を実現する。
また、TuSimpleとCUデータセットに対して、低レイテンシ (> 150 FPS) と小さなモデルサイズ (10M) の両方を維持しながら、良好な精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:23:27 GMT)
Towards Tracing Code Provenance with Code Watermarking [37.4] 我々は、ビット文字列を変数に隠蔽し、コードの自然的および操作的意味論を尊重する電子透かしシステムであるCodeMarkを提案する。
自然性のために、我々は、グラフニューラルネットワーク上のコンテキストにおいてよりコヒーレントな透かし変数を生成するためのコンテキスト透かし方式を導入する。
CodeMarkは、透かし要求のバランスが良く、SOTA透かしシステムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:53:12 GMT)
Measuring Intersectional Biases in Historical Documents [37.0] 植民地時代(18世紀から19世紀)にカリブ海で発行された歴史新聞におけるバイアスの連続性と変化について検討する。
私たちの分析は、性別、人種、およびそれらの交点の軸に沿って行われます。
単語埋め込みの安定性と、過去のデータセットとの互換性の間にはトレードオフがあることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:10:31 GMT)
Generalizable Memory-driven Transformer for Multivariate Long Sequence
Time-series Forecasting [36.8] M-LSTFモデルは、複数の時間的特徴の中と間の両方で時系列パターンを学習する必要がある。
M-LSTF問題を対象とした一般化可能なメモリ駆動変換器を提案する。
当社のアプローチは,様々なTransformerベースのモデルにシームレスにプラグインすることで,パフォーマンスを約30%向上させることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:30:56 GMT)
Optimal Privacy Preserving for Federated Learning in Mobile Edge
Computing [35.6] ユーザ差分プライバシ(DP)を維持するための有望なアプローチとして,無線ネットワーク上での定量化と意図的なノイズ付加によるフェデレーション学習(FL)がある。
本稿では,無線ネットワークとDP要件の制約下での収束率を最大化するために,量子化と二項機構パラメータと通信資源を協調的に最適化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:52:58 GMT)
Self-supervised Meta-Prompt Learning with Meta-Gradient Regularization
for Few-shot Generalization [35.2] 数ショット一般化のためのメタ段階正規化を用いた自己教師型メタプロンプト学習フレームワーク(SUPMER)
本稿では, 自己教師型メタプロンプト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:18:54 GMT)
M3KE: A Massive Multi-Level Multi-Subject Knowledge Evaluation Benchmark
for Chinese Large Language Models [35.2] M3KE(M3KE)は、多層多目的知識評価ベンチマークである。
中国語の大規模言語モデルによって得られた知識を測定するために開発された。
71のタスクから20,477の質問を集めました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:57:11 GMT)
Confidence-aware Personalized Federated Learning via Variational
Expectation Maximization [34.4] パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)のための新しいフレームワークを提案する。
PFLは、クライアント間で共有モデルをトレーニングする分散学習スキームである。
階層的モデリングと変分推論に基づくPFLの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） (Sun, 21 May 2023 20:12:27 GMT)
AutoPaint: A Self-Inpainting Method for Unsupervised Anomaly Detection [34.0] 健全な解剖学の詳細を学習し,高解像度画像の再構成を行うために,ロバストな塗装モデルを提案する。
また,腫瘍を自動的に検出し,その外観を健康な解剖学に置き換えるオートインペインティングパイプラインを提案し,そのセグメントに基づいて腫瘍の体積を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:45:38 GMT)
Learning Joint 2D & 3D Diffusion Models for Complete Molecule Generation [32.7] 本研究では, 原子型, 正式な電荷, 結合情報, および3次元座標を持つ分子を生成する結合2Dおよび3D拡散モデル(JODO)を提案する。
我々のモデルは、単一または複数の量子特性をターゲットにした逆分子設計のために拡張することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:49:53 GMT)
On the Limitations of Simulating Active Learning [32.3] アクティブラーニング(アクティブラーニング、英: Active Learning、AL)は、人間のアノテーションのための情報的未ラベルデータを反復的に選択する、ヒューマン・アンド・モデル・イン・ザ・ループのパラダイムである。
この障害に対する簡単な修正は、ラベル付きで公開されているデータセットをラベルなしデータのプールとして扱うことで、ALをシミュレートすることだ。
我々は、利用可能なラベル付きデータセット上でのALアルゴリズムの評価は、実データにおけるそれらの有効性に対して低いバウンドを与えるかもしれないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:52:13 GMT)
WOT-Class: Weakly Supervised Open-world Text Classification [31.8] 我々は、弱教師付きオープンワールドテキスト分類の新しい問題に取り組んでいる。
強い仮定を持ち上げる新しいフレームワーク WOT-Class を提案する。
7つの人気のあるテキスト分類データセットの実験は、WOT-Classが強いベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:51:24 GMT)
Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [30.5] 本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。
我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:51:03 GMT)
Barycentric-alignment and reconstruction loss minimization for domain
generalization [30.5] 本稿では,機械学習におけるドメイン一般化(DG)の理論と実践を推し進める。
本稿では,WBAE (Wasserstein Barycenter Auto-Encoder) という新しいDGアルゴリズムを提案する。
数値計算により,提案手法は複数のデータセット上で現在最先端のDGアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:44:51 GMT)
Self-Explainable Graph Neural Networks for Link Prediction [30.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)はリンク予測の最先端性能を達成した。
GNNは解釈性に乏しいため、重要なシナリオでは採用が制限される。
そこで我々は,このノードから他のノードへのリンクに対するペア固有の表現を学習するために,あるノードの様々なK$重要な隣人を見つけることができ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） (Sun, 21 May 2023 21:57:32 GMT)
Layer Collaboration in the Forward-Forward Algorithm [28.9] フォワードフォワードアルゴリズムにおける層間協調について検討する。
ネットワーク内の情報の流れを考慮した場合, フォワードアルゴリズムの現在のバージョンが最適であることを示す。
ネットワーク構造をよりよく活用するために,レイヤコラボレーションをサポートする改良版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:12:54 GMT)
On the Reuse Bias in Off-Policy Reinforcement Learning [28.3] Reuse Biasは、評価と最適化のためのリプレイバッファの再利用によって生じる、政治外の評価のバイアスである。
本稿では,リプレイバッファのデータによる現在の政策の非政治的評価と最適化が,目的を過大評価する結果となることを示す。
本稿では,新しいBIRIS(Bias-Regularized Importance Smpling)フレームワークと,Reuse Biasの悪影響を軽減する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） (Sun, 21 May 2023 12:40:07 GMT)
A PhD Student's Perspective on Research in NLP in the Era of Very Large
Language Models [28.0] 大規模言語モデルの最近の進歩は、多くの生成NLPアプリケーションのデプロイを可能にしている。
この文書は、NLP研究の方向性をまとめたもので、探索に豊富である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:06:30 GMT)
The Disharmony between BN and ReLU Causes Gradient Explosion, but is
Offset by the Correlation between Activations [27.8] バッチ正規化とReLUライクなアクティベーション機能を利用するディープニューラルネットワークは、時間勾配の爆発によって引き起こされる高勾配のため、トレーニングの初期段階で不安定な状態に陥る。
本研究では, 理論的にも実験的にも勾配爆発の発生と緩和を解析し, 運動の相関がトレーニング中も勾配爆発が持続するのを防ぐ重要な役割を担っていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 00:08:19 GMT)
Non-flat ABA is an Instance of Bipolar Argumentation [27.2] ABA(Assumption-based Argumentation)は、構造化された議論形式である。
ABAフレームワーク(ABAF)に課される一般的な制限は、それらがフラットであることである。
一般、おそらく非平坦なABAFからあらゆる抽象的議論形式への翻訳は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:18:08 GMT)
YOLOCS: Object Detection based on Dense Channel Compression for Feature
Spatial Solidification [27.1] 本稿では,Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Structure (DCFS) と非対称多層圧縮デカップリングヘッド (ADH) という,バックボーンとヘッドネットワークのための2つの革新的なモジュールを紹介する。
YOLOv5モデルに統合されると、これらの2つのモジュールは例外的な性能を示し、YOLOCSと呼ばれるモデルが修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:54:16 GMT)
Exploring and Exploiting Data Heterogeneity in Recommendation [27.0] レコメンデーションデータの不均一性は、レコメンデーションモデルの性能を制限し、サブポピュレーションのロバスト性を傷つけ、バイアスによってモデルを誤解させる可能性がある。
本研究は,推薦データにおける不均一性の2つの代表的なカテゴリの探索に焦点をあてる。
発見されていない不均一性は、複数のサブモデルで予測し、デビアをサポートするレコメンデーションシナリオにおいて2つの目的で利用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:01:14 GMT)
Self-supervised Predictive Coding Models Encode Speaker and Phonetic
Information in Orthogonal Subspaces [26.4] 自己教師型音声表現は、話者情報と音声情報をエンコードすることが知られている。
話者情報を符号化する部分空間を崩壊させる新しい話者正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:03:54 GMT)
OntoType: Ontology-Guided Zero-Shot Fine-Grained Entity Typing with Weak
Supervision from Pre-Trained Language Models [26.3] きめ細かいエンティティタイピング(FET)は、コンテキストに敏感できめ細かいセマンティックタイプでエンティティをテキストに割り当てる。
最近の研究は、事前訓練された言語モデル(PLM)を利用して、FETのためのリッチでコンテキスト対応の弱い監視を生成する。
オントロジーはセマンティクスに富んだ階層構造を提供し、複数のPLMモデルとヘッドワードが生成する最良の結果を選択するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 00:32:37 GMT)
Augmenting Autotelic Agents with Large Language Models [24.2] 言語モデル拡張オートテリックエージェント(LMA3)を導入する。
LMA3は多様で抽象的で人間に関連する目標の表現、生成、学習をサポートする。
LMA3エージェントはタスクに依存しないテキストベースの環境において,多種多様なスキルを習得する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:42:41 GMT)
M$^{6}$Doc: A Large-Scale Multi-Format, Multi-Type, Multi-Layout,
Multi-Language, Multi-Annotation Category Dataset for Modern Document Layout
Analysis [23.9] 本稿では,M6Doc$という大規模かつ多様な文書レイアウト解析データセットを紹介する。
本稿ではTransDLANetと呼ばれるトランスフォーマーを用いた文書レイアウト解析手法を提案する。
我々は,様々なレイアウト解析手法を用いてM6Doc$の総合評価を行い,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:22:39 GMT)
Discovering Causal Relations and Equations from Data [23.8] 本稿では、物理学の幅広い分野における因果関係と方程式発見に関する概念、方法、および関連する研究について概説する。
我々は、観察因果関係と方程式発見のための分類法を提供し、接続を指摘し、ケーススタディの完全なセットを示します。
興奮する時間は、複雑なシステムに対する理解を改善するための多くの課題と機会に先立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:22:50 GMT)
VAKTA-SETU: A Speech-to-Speech Machine Translation Service in Select
Indic Languages [23.8] 英語・ヒンディー語・英語・マラティー語・ヒンディー語・マラティー語対のための音声音声合成システム(SSMT)
自動音声認識(ASR)、拡散補正(DC)、機械翻訳(MT)、テキスト音声合成(TTS)モデルをカスケードしてSSMTシステムの開発を行う。
パイプラインのMT部分でも、英語、ヒンディー語、マラティー語を含む6つの翻訳方向すべてで、テキストからテキストへの機械翻訳(TTMT)サービスを作成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:23:54 GMT)
Spatio-temporal Diffusion Point Processes [23.7] パティオ・テンポラル・ポイント・プロセス(英: patio-temporal point process、STPP)は、時間と空間を伴うイベントの集合である。
結合分布のモデル化に失敗すると、与えられた事象の過去の時間的相互作用を特徴づける能力は限られる。
複雑な時空間の関節分布を学習する新しいパラメータ化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは最先端のベースラインを著しく上回り、平均50%以上の改善がなされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:53:00 GMT)
Fidelity estimator, randomized benchmarking and ZNE for quantum pulses [23.1] これまでの研究は、個々の要素の性能や最終的な忠実さを考慮せずにパルスプログラムを設計することに集中していた。
逆パルスを用いて量子パルスの性能を評価し,パルスプログラムの設計指導を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:12:20 GMT)
Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning [22.9] リフレクション(Reflexion)は、ウェイトを更新するのではなく、言語フィードバックによって言語エージェントを強化する新しいフレームワークである。
様々なタイプ(スカラー値または自由形式言語)とフィードバック信号のソース(外部または内部シミュレート)を組み込むのに十分な柔軟性がある。
例えば、ReflexionはHumanEvalのコーディングベンチマークで91%のパス@1精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:20:36 GMT)
Two Sides of One Coin: the Limits of Untuned SGD and the Power of
Adaptive Methods [22.1] 本研究では,未調整のSGDに対する適応的手法により,スムーズさと情報優位性で問題を緩和することを示す。
この結果から, 指数関数依存性が欠如している場合, 未修正SGDに対する適応手法の理論的正当性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:40:43 GMT)
Is Translation Helpful? An Empirical Analysis of Cross-Lingual Transfer
in Low-Resource Dialog Generation [22.0] 複数の言語で高品質なチャットボットを開発するためには、言語間移動が重要である。
本研究は,機械翻訳(MT)の活用に有用かどうかを考察する。
英語ダイアログコーパスを活用すれば、中国語の自然性、関連性、ドメイン間の移動性が向上することを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:07:04 GMT)
A Pilot Study on Dialogue-Level Dependency Parsing for Chinese [21.7] 850の対話と199,803の依存関係を含む高品質な人間注釈コーパスを開発する。
このようなタスクはアノテーションのコストが高いため、ゼロショットと少数ショットのシナリオを調査する。
既存のシンタクティックツリーバンクをベースとした信号ベースの手法により、目に見えないシンタクティック依存関係を非表示のツリーバンクに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:20:13 GMT)
Bandit Multi-linear DR-Submodular Maximization and Its Applications on
Adversarial Submodular Bandits [21.5] 分割マトロイド制約を持つ部分モジュラー帯域に対するサブ線形後悔アルゴリズムを提案する。
バンドイットの逐次部分モジュラーに対して、既存の研究はO(T2/3)$ regret を証明し、近似比は1/2$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:51:55 GMT)
Communication Efficient Federated Learning for Multilingual Neural
Machine Translation with Adapter [21.5] Federated Multilingual Neural Machine Translation (Fed-MNMT)は、限られた言語資源を持つ機関にとって有望なパラダイムとして登場した。
このアプローチにより、複数の機関がクライアントとして行動し、集中的なトレーニングのためにセンシティブなデータを収集するのではなく、モデル同期を通じて統一されたモデルをトレーニングできる。
しかし, 事前学習言語モデル (PLM) のサイズが大きくなるにつれ, 同期時のパラメータ伝達の通信コストは, 訓練速度のボトルネックとなっている。
PLMを凍結し,クライアント間でのみ軽量なアダプタモジュールを転送することで,この問題に対処する通信効率の高いFed-MNMTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:48:38 GMT)
Entanglement Phase Transitions in Disordered Non-Hermitian Systems [20.9] 近年の研究では、非エルミート皮膚効果による絡み合いエントロピーの領域内スケーリングにつながることが示されている。
本研究では,周期境界を持つ波多野・ネルソンモデルにおける障害誘起絡み合い相転移の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:34:05 GMT)
PiVe: Prompting with Iterative Verification Improving Graph-based
Generative Capability of LLMs [20.9] 大規模言語モデル(LLM)は、異なるドメインで様々な自然言語タスクを解く能力を示す。
本稿では,LLMのグラフベース生成能力を向上させるために,反復検証によるPrompting(PiVe)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:11:24 GMT)
Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models: A
Study on Prompt Design Strategies [20.2] In-context Learning (ICL) は、様々な自然言語処理タスクに対する新しいアプローチとして登場した。
本稿では,構造化知識源を利用した解答課題を問うために,この手法を拡張することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:44:25 GMT)
T-Person-GAN: Text-to-Person Image Generation with Identity-Consistency
and Manifold Mix-Up [19.7] テキストのみに条件付けされた高解像度の人物画像を生成するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
2つの新しいメカニズムで人物画像を生成するための効果的な生成モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:49:27 GMT)
Dynamic Transfer Learning across Graphs [18.1] 動的グラフ間の知識伝達性を改善するための新しい汎用フレームワークDyTransを提案する。
理論的結果から着想を得て,進化するドメインの時間情報をモデル化する新しい時間符号化モジュールを提案する。
様々な実世界のデータセットの実験は、動的ソースドメインから動的ターゲットドメインへの知識転送におけるDyTransの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:51:56 GMT)
Pruning Pre-trained Language Models with Principled Importance and
Self-regularization [18.1] 反復プルーニングは、事前訓練された言語モデルにおいて最も効果的な圧縮手法の1つである。
モデル予測を最新のチェックポイントで正規化する自己正規化手法を提案する。
自然言語理解,質問応答,名前付きエンティティ認識,および様々なトランスフォーマーベースのPLMを用いたデータ・テキスト生成に関する実験により,様々な空間レベルにおけるアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:15:12 GMT)
SHARP: An Adaptable, Energy-Efficient Accelerator for Recurrent Neural
Network [17.9] 本稿では,RNNの適応性を高めるためのインテリジェントタイル型機構を提案する。
シャープは、異なるRNNモデルとリソース予算を考慮して、平均で2倍、2.8倍、82倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:12:46 GMT)
Two Stage Contextual Word Filtering for Context bias in Unified
Streaming and Non-streaming Transducer [17.8] E2E ASRシステムでは、トレーニングデータに頻繁に現れるエンティティなどの単語を認識することは困難である。
従来の研究は、コンパクトで正確な文脈リストが性能を大幅に向上させることを示した。
本稿では,ストリーミングとストリーミングを併用したE2Eモデルに対して,高品質なコンテキストリストを得るための効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:11:38 GMT)
FedEBA+: Towards Fair and Effective Federated Learning via Entropy-Based
Model [17.5] 我々は,グローバルモデルの性能を同時に向上しつつ,公平性を高める新しいフェデレート学習アルゴリズムであるFedEBA+を提案する。
We show that FedeBA+ are out of other SOTA fairness FL method in both fairness and global model performance。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:10:42 GMT)
Modeling User Satisfaction Dynamics in Dialogue via Hawkes Process [17.5] 本稿では,ターン間のユーザ満足度をイベントシーケンスとして扱う新しい推定器を提案し,このシーケンスのダイナミクスを効果的にモデル化するためにホークスプロセスを用いる。
4つのベンチマーク対話データセットによる実験結果から、ASAPは最先端のベースライン推定器を大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:04:14 GMT)
A Framework for Designing Foundation Model based Systems [17.5] 本稿では,基礎モデルと設計オプションの特徴を分類・比較する基礎モデルベースシステムの分類法を提案する。
我々の分類学は、基礎モデル事前学習と微調整、基礎モデルベースシステムのアーキテクチャ設計、責任AI・バイ・デザインの3つのカテゴリから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:18:25 GMT)
Integer or Floating Point? New Outlooks for Low-Bit Quantization on
Large Language Models [17.1] 低ビット整数形式(例えばINT8/INT4)は、大規模言語モデル(LLM)の従来の選択肢である。
低ビット浮動小数点フォーマット(例えばFP8/FP4)は魅力的な代替手段であり、NVIDIAのH100 GPUのような最先端ハードウェアからサポートを受けている。
本稿では,階層的に最適なフォーマットを選択するMoFQ(Mixture of Formats Quantization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:28:37 GMT)
Appliance Detection Using Very Low-Frequency Smart Meter Time Series [17.0] 近年、スマートグリッドシステムの管理を改善するため、電力供給業者によってスマートメーターが広く採用されている。
これらのメーターは通常、非常に低い周波数(すべての30分)でエネルギー消費データを収集し、ユーティリティーがより正確に顧客に請求することを可能にする。
よりパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために、次のステップは、顧客が所有するアプライアンスを検出することです。
本稿では,超低周波スマートメータにおける多種多様な家電の有無の検出に応用した,最先端の時系列分類器の詳細な評価と比較について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:23:55 GMT)
From Statistical Relational to Neural Symbolic Artificial Intelligence:
a Survey [16.5] 本稿では,ニューラルシンボリック計算(NeSy)と統計的リレーショナル人工知能(StarAI)の2つの分野における学習と推論の統合について検討する。
NeSyはシンボリック推論とニューラルネットワークの統合を目標とし、StarAIはロジックとグラフィカルモデルの統合に注力している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:52:06 GMT)
AgroTIC: Bridging the gap between farmers, agronomists, and merchants
through smartphones and machine learning [16.1] アグロティック(Agrotic)は、農夫、農夫、商人のギャップを埋めるスマートフォンベースの農業用アプリケーションである。
コロンビアのサンタンデール県のキツネソウ栽培農家を対象に,アグロティック・アプリ(Agrotic app)の事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:07:51 GMT)
Unsupervised Discovery of Continuous Skills on a Sphere [15.9] 球面上の連続的スキルの発見(DISCS)と呼ばれる,無限の異なるスキルを学習するための新しい手法を提案する。
DISCSでは、スキルと状態の相互情報の最大化によってスキルが学習され、各スキルは球面上の連続的な値に対応する。
DISCSにおけるスキルの表現は連続的であるため、無限に多様なスキルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:29:41 GMT)
Synthesizing Diverse Human Motions in 3D Indoor Scenes [15.8] 本研究では,現実的な方法で環境をナビゲートし,物体と対話できる仮想人間を用いた3次元屋内シーンの撮影手法を提案する。
既存のアプローチは、3Dシーンでさまざまな人間の動きをキャプチャする高品質なトレーニングシーケンスに依存している。
本稿では,強力な生成運動モデルの潜伏変数を予測するポリシネットワークを学習するための強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:22:24 GMT)
Big Learning [15.7] ビッグデータは、大規模な完全/不完全トレーニングデータに固有の情報を活用する。
ビッグデータは、すべてのジョイント/コンディショナル/マージナルデータ機能を1つのユニバーサルモデルで提供することができる。
提案した大規模学習の有効性を検証するために,多種多様な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:05:46 GMT)
Pragmatics in Language Grounding: Phenomena, Tasks, and Modeling
Approaches [15.6] 人々は文字通りの言葉以上の意味を豊かにするためにコンテキストに大きく依存します。
人とうまく対話するためには、ユーザー向け人工知能システムは実用的スキルを身につける必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:34:39 GMT)
FAQ: Mitigating the Impact of Faults in the Weight Memory of DNN
Accelerators through Fault-Aware Quantization [15.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)加速器の永久欠陥は、チップ製造プロセスの製造収量に悪影響を及ぼす。
フォールト・アウェア・量子化(FAQ)法による永久断層効果の緩和
FAQは無視可能なオーバーヘッド、すなわち再トレーニングの1エポックの実行に必要な時間の5%以下を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:01:13 GMT)
M2LADS: A System for Generating MultiModal Learning Analytics Dashboards
in Open Education [15.3] M2LADSは、MOOCで記録されたマルチモーダルデータの、Webベースのダッシュボードの形での統合と可視化をサポートする。
EDBBプラットフォームに基づいて収集されたマルチモーダルデータは、生体信号と行動信号を含む。
M2LADSはMOOCとのインタラクションにおいて学習者の全体的経験を捉える機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:22:38 GMT)
VL-Fields: Towards Language-Grounded Neural Implicit Spatial
Representations [15.3] オープン語彙のセマンティッククエリを可能にする暗黙空間表現であるVisual-Language Fields (VL-Fields)を提案する。
我々のモデルは、言語駆動セグメンテーションモデルから情報を抽出することにより、視覚言語訓練された潜在特徴を持つシーンの幾何学を符号化し、融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:55:27 GMT)
Task-agnostic Distillation of Encoder-Decoder Language Models [14.8] MiniEnDはエンコーダ・デコーダ言語モデルのタスク非依存蒸留法である。
我々は,MiniEnDは一般的に有効であり,他の選択肢と比較して競争力があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:35:45 GMT)
A Symbolic Framework for Systematic Evaluation of Mathematical Reasoning
with Transformers [14.8] 我々は、複雑な数学的導出を生成するためのデータ生成法を考案し、構文、構造、意味論に関してそれらを体系的に摂動する。
次に、次の方程式予測に関する一般的な実験フレームワークをインスタンス化し、体系的な数学的推論とトランスフォーマーエンコーダの一般化を合計200Kの例で評価する。
実験の結果、摂動がパフォーマンスに大きく影響し、F1スコアが97%$から17%$以下に減少することが明らかとなり、推論は数学的作用素の深い理解とは無関係な表面レベルのパターンに支配されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:40:37 GMT)
Contrastive Learning with Logic-driven Data Augmentation for Logical
Reasoning over Text [14.3] 本稿では,論理等価データを生成するためのAMR-LE法を提案する。
我々のモデルは、ReClor、LogiQA、MNLI、MRPC、RTE、QNLI、QQPを含む7つの下流タスクでより良いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:16:26 GMT)
Memorization and Optimization in Deep Neural Networks with Minimum
Over-parameterization [14.2] Neural Tangent Kernel(NTK)は、ディープニューラルネットワークにおける記憶、最適化、一般化の保証を提供する強力なツールとして登場した。
NTKは、挑戦的なサブ線形設定においてよく条件付けされていることを示す。
我々の重要な技術的貢献は、ディープネットワークにおける最小のNTK固有値の低い境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:02:36 GMT)
iWarpGAN: Disentangling Identity and Style to Generate Synthetic Iris
Images [13.9] 我々はiWarpGANを提案するが、iWarpGANはアイリスのモダリティの文脈でアイデンティティとスタイルを歪めている。
iWarpGANは、変換されたIDコードと参照スタイルコードを組み合わせることで、クラス内およびクラス内の両方のバリエーションでアイリス画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:10:14 GMT)
A Dual-level Detection Method for Video Copy Detection [13.5] Meta AIはCVPR 2023でビデオ類似性チャレンジを開催し、テクノロジーを前進させる。
本稿では,ビデオ編集検出(VED)とフレームシーン検出(FSD)を併用したデュアルレベル検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:19:08 GMT)
Adaptive and Robust Multi-Task Learning [12.8] 異なるソースから収集した複数のデータセットを同時に解析することを目的としたマルチタスク学習問題について検討する。
本稿では,それらのタスク間の類似性を自動で活用する適応手法のファミリーを提案する。
我々は,これらの手法の統計的保証を鋭く導き,その頑健さを不利なタスクに対して証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:38:16 GMT)
Grace++: Loss-Resilient Real-Time Video Communication under High Network
Latency [12.4] リアルタイムビデオ通信システムGrace++について述べる。
Grace++では、そのパケットの空でないサブセットが受信される限り、ビデオフレームをデコードすることができる。
パケットが失われない場合のGrace++の品質はH.265よりも若干低いが、フレーム遅延の95%を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:50:44 GMT)
Classification Utility, Fairness, and Compactness via Tunable
Information Bottleneck and R\'enyi Measures [12.1] R'enyi Fair Information Bottleneck Method (RFIB) と呼ばれる新しいフェア表現学習手法を提案する。
このアプローチのキーとなる属性は、ほとんどの以前の作業とは対照的に、人口統計学的パーティと等化オッズの両方を公正な制約として考えることである。
RFIBは, 実用性, 公正性, 複合実用性/フェアネスの測定値において, 現在の最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:19:40 GMT)
Generative Pre-trained Transformer: A Comprehensive Review on Enabling
Technologies, Potential Applications, Emerging Challenges, and Future
Directions [12.0] Generative Pre-trained Transformer (GPT)は、自然言語処理の分野における顕著なブレークスルーである。
GPTは自然言語処理タスク用に設計されたディープニューラルネットワークであるTransformerアーキテクチャに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:12:02 GMT)
BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning based Fuzzer [11.8] 本稿では,BERT と Reinforcement Learning (RL) ベースのファザである BertRLFuzzer について紹介する。
BertRLFuzzerは次のように機能する: シード入力のリストが与えられた場合、ファザーは文法順守および攻撃誘発突然変異操作を行う。
BERTモデルとRLに基づく学習の組み合わせにより、BertRLFuzzerは効果的で適応的で、使いやすく、自動で、ファジィザとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:26:31 GMT)
GMD: Controllable Human Motion Synthesis via Guided Diffusion Models [11.8] 本稿では,空間的制約を運動生成プロセスに組み込む手法として,誘導運動拡散(GMD)を提案する。
GMDは、テキストベースのモーション生成における最先端の手法よりも大幅に改善され、空間的制約で合成された動きを制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:54:31 GMT)
[RE]VER: Learning Natural Language Representations for Verbalizing
Entities and Relations [11.4] 我々は実体と関係を理解することで世界を理解する。
人を理解するためには、まず自分が誰なのか、どのように他人と関係があるのかを知る必要がある。
本稿では, [REVER]: An Unified Model for Verbalizing Entities and Relationsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:54:30 GMT)
Catch-Up Distillation: You Only Need to Train Once for Accelerating
Sampling [11.3] 本稿では, 速度推定モデルの現在のモーメント出力を前回のモーメント出力と一致させる「キャッチアップ蒸留(CUD)」を提案する。
具体的には、CUDは、元の正規微分方程式(ODE)訓練目標を調整し、現在のモーメント出力を、基底真理ラベルと前のモーメント出力の両方に整合させる。
CUDの有効性を示すため、我々はCIFAR-10、MNIST、ImageNet-64で徹底的なアブレーションと比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:45:45 GMT)
Are Your Explanations Reliable? Investigating the Stability of LIME in
Explaining Textual Classification Models via Adversarial Perturbation [11.2] ローカルサロゲートモデルは、多様な種類のデータに対する複雑なブラックボックスモデルを説明するために人気が高まっている。
特定のアルゴリズムであるLIMEは、本質的に解釈可能な説明とモデルに依存しない振る舞いのために、機械学習の分野における使用を引き続き見なしている。
本稿では,テキストデータから生成したLIMEの説明の安定性について検討し,他のデータ型に対する以前の研究で示された不安定性の傾向を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:06:46 GMT)
Evaluating Open Question Answering Evaluation [11.0] 我々は,AIが生成する回答の精度を,オープンQA内の標準回答と関連づけて評価する新しいタスク,QA評価(QA-Eval)を導入する。
具体的には、人間の評価と高い相関を示す手法を調査し、それらをより信頼性の高いものとみなす。
この研究から生成されたデータセットは、より効果的な自動評価ツールの開発を促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:40:55 GMT)
Markov $\alpha$-Potential Games: Equilibrium Approximation and Regret
Analysis [10.7] 本稿ではマルコフゲームにおけるマルチエージェントインタラクションを研究するための新しいフレームワークを提案する。
マルコフ$alpha$-ポテンシャルゲームにおける定常ナッシュ均衡を近似する2つのアルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:27:31 GMT)
Temporal Network Creation Games [10.5] 時間グラフでは、ノードの固定セットがあり、それらの間の接続は特定の時間ステップでのみ利用可能である。
これにより、このようなグラフ上のアルゴリズム上の問題が多く発生し、特に時間スパンナーを見つける問題が顕著である。
我々は、均衡ネットワークの収束と存在、最良のエージェント戦略の発見の複雑さ、均衡の質に関する結果を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:28:56 GMT)
Pre-trained Mixed Integer Optimization through Multi-variable
Cardinality Branching [10.4] 事前学習機械学習モデル(PreMIO)を用いたオンライン混合最適化の高速化手法を提案する。
PreMIOの鍵となるコンポーネントは、データ駆動超平面で実現可能な領域を分割する多変数の濃度分岐手順である。
従来のベンチマークデータセットと実環境インスタンスの両方で数値実験を行い,その性能を最先端のMIPソルバに適用することによって,PreMIOの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:11:30 GMT)
Deep Learning Methods for Extracting Metaphorical Names of Flowers and
Plants [10.1] 識別モデルはGPT-3.5モデルよりも優れており,最も優れたパフォーマーは92.2349%のF1スコアを隠喩花と植物名識別タスクで報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:01:02 GMT)
Towards Globally Consistent Stochastic Human Motion Prediction via
Motion Diffusion [9.9] DiffMotionは拡散に基づく人間の動き予測フレームワークである。
人間の身体の運動構造と、世界的時間的に一貫した運動の性質の両方を考える。
ベンチマーク分析の結果,DiffMotionは従来の手法よりも精度と忠実度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:31:56 GMT)
Black-Hole Radiation Decoding is Quantum Cryptography [9.8] ブラックホール放射復号法と暗号プリミティブの硬さは, 存在量同値であることを示す。
これはセキュア暗号の存在を物理的に正当化するものであると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:39:58 GMT)
Beyond Statistical Similarity: Rethinking Metrics for Deep Generative
Models in Engineering Design [9.5] 本稿では,工学設計における深部生成モデル(DGM)の評価指標のレビューと実践的ガイドとして,その2つを考察する。
まず,機械学習理論に基づく深部生成モデルに対する古典的評価指標を要約する。
次に、深い生成モデルを評価するために使用できる設計固有のメトリクスのセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:07:06 GMT)
Deep Ranking Ensembles for Hyperparameter Optimization [9.5] 本稿では,メタ学習型ニューラルネットワークが構成性能のランク付けに最適化され,アンサンブルによる不確実性をモデル化する手法を提案する。
12のベースライン、16のHPO検索スペース、86のデータセット/タスクからなる大規模実験プロトコルにおいて、本手法がHPOの新たな最先端結果を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:31:47 GMT)
CNN-based Dendrite Core Detection from Microscopic Images of
Directionally Solidified Ni-base Alloys [9.4] デンドライトコアはデンドライトの中心点である。
現在の検出方法は、計算された中心点位置がバウンディングボックスの左上と右下角に基づいているため、このタスクではうまく動作しない。
本研究では,デンドライトコア検出問題をセグメント化タスクとして定式化し,デンドライトコアを直接検出する新しい検出方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:51:15 GMT)
Conditional Generative Modeling is All You Need for Marked Temporal
Point Processes [9.2] 本稿では,その統計的直観を時間的過程から抽出する新しい事象生成モデルを提案する。
我々は、イベントの履歴を入力として取り、高品質な後続イベントを生成する条件付きジェネレータを使用する。
この数値結果は,他の最先端のベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 21:13:10 GMT)
Federated Offline Policy Learning with Heterogeneous Observational Data [9.2] 異種データからの観測データにパーソナライズされた決定ポリシーを学習することの問題点を考察する。
本稿では,2つの堅牢なオフラインポリシ評価と学習戦略で訓練されたローカルポリシの集約に基づく,フェデレートされたポリシー学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:08:09 GMT)
Random Relabeling for Efficient Machine Unlearning [8.9] 個人が個人データと関連するデータプライバシ規則を撤回する権利は、機械学習に大きな課題をもたらす。
本研究では,逐次データ削除要求を効率的に処理するためのランダムな学習手法を提案する。
確率分布の類似性に基づく制約の少ない除去証明法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 02:37:26 GMT)
PaCaNet: A Study on CycleGAN with Transfer Learning for Diversifying
Fused Chinese Painting and Calligraphy [8.7] PaCaNetはCycleGANベースのパイプラインで、伝統的な中国絵画と書道の2つの異なる種類のアートを融合させる新しいアートワークを制作する。
われわれのアプローチは、中国語のヒエログリフ文字の起源に根ざした独特の美的体験を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:46:57 GMT)
BiasAsker: Measuring the Bias in Conversational AI System [8.7] 対話型AIシステムにおける社会的偏見を識別・測定する自動フレームワークであるBiasAskerを提案する。
合計841グループと8110のバイアス特性を含む包括的社会バイアスデータセットを構築した。
BiasAskerは、質問を自動的に生成し、2種類のバイアスを識別する存在測定に基づく新しい方法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:25:59 GMT)
On the Importance of Noise Scheduling for Diffusion Models [8.4] 拡散生成モデルにおけるノイズスケジューリング手法の効果について検討する。
この簡単なレシピは、ImageNet上の高解像度画像に対して、最先端のピクセルベースの拡散モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:07:55 GMT)
Feature Alignment and Uniformity for Test Time Adaptation [8.2] テスト時間適応は、分散テストドメインサンプルの受信時にディープニューラルネットワークを適用することを目的としている。
この設定では、モデルはトレーニングドメイン上のオンラインのラベルなしテストサンプルと事前トレーニングされたモデルにのみアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:42:08 GMT)
A Framework for Bidirectional Decoding: Case Study in Morphological
Inflection [7.9] 外部からシーケンスを復号するフレームワークを提案する。
各ステップで、モデルは左、右にトークンを生成するか、左と右のシーケンスを結合するかを選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:08:31 GMT)
Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach
Spaces [7.8] 学習ソリューションのスパシティは、機械学習において望ましい機能である。
ある再生カーネルバナッハ空間(RKBS)はスパース学習法に適した仮説空間である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:36:32 GMT)
MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory [7.7] 本稿では,大規模言語モデルに適した新しいメモリ機構であるMemoryBankを提案する。
MemoryBankは、モデルが関連するメモリを呼び出し、継続的なメモリ更新を通じて継続的に進化し、過去のインタラクションから情報を合成することで、ユーザの個性に適応することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:20:28 GMT)
Alignment of Density Maps in Wasserstein Distance [7.3] 本研究では,3次元物体を密度マップとして表現するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、剛性変換後の密度写像間の1-ワッサーシュタイン距離を最小化することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:13:43 GMT)
TCN AA: A Wi Fi based Temporal Convolution Network for Human to Human
Interaction Recognition with Augmentation and Attention [6.6] 本稿では,TN-AAと呼ばれる時間的畳み込みネットワークを利用した新しいアプローチを提案する。
提案手法は計算効率が高く,データサイズが3倍になった場合でも精度が向上する。
公開データセットに関する我々の実験は、我々のアプローチが既存の最先端の手法より優れており、最終的な精度は99.42%であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:37:32 GMT)
GeometricImageNet: Extending convolutional neural networks to vector and
tensor images [6.5] GeometricImageNetは、外部積、テンソルインデックスの縮小、テンソルインデックスの置換との畳み込みの一般化である。
数値実験により,GeometricImageNetはシミュレーション物理系に優れた一般化が得られた。
このツールは、例えば宇宙論や海洋力学など、科学と工学の機械学習にとって価値のあるものになるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:44:18 GMT)
SLaDe: A Portable Small Language Model Decompiler for Optimized
Assembler [6.5] 本稿では,実世界のコード上で訓練されたシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマをベースとした小型言語モデルデコンパイラであるSLaDeを提案する。
我々は,新しいトークンライザを開発し,高品質なコードを生成するために非ドロップアウトトレーニングを活用する。
2つのISAと2つの最適化レベルにおいて、AnghaBenchの4000以上の関数上でSLaDeを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:31:39 GMT)
Exploring How Generative Adversarial Networks Learn Phonological
Representations [6.1] GAN(Generative Adversarial Networks)は、音韻現象の表現を学習する。
我々は、フランス語と英語の母音において、GANがコントラスト的および非コントラスト的鼻音をエンコードする方法を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:37:21 GMT)
On the Efficacy and Noise-Robustness of Jointly Learned Speech Emotion
and Automatic Speech Recognition [6.0] 低リソース環境下でのASR-SER共同学習手法について検討する。
共同学習は、ASRワードエラー率(WER)とSER分類の精度をそれぞれ10.7%と2.3%改善することができる。
全体として、共同ASR-SERアプローチは独立したASRとSERアプローチよりも耐雑音性のあるモデルとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:52:21 GMT)
Reducing the instability of an optical lattice clock using multiple
atomic ensembles [5.4] 研究は原子数の増加、コヒーレントな尋問時間の延長、および標準量子限界を超えるエンタングルメントの導入に重点を置いている。
我々は、ストロンチウム(Sr)光格子時計において、個々の制御された原子アンサンブルに基づく位相推定手法を用いて、クロック不安定化のための代替手法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:49:59 GMT)
CoSINT: Designing a Collaborative Capture the Flag Competition to
Investigate Misinformation [5.2] コラボレーティブ・キャプチャ・ザ・フラッグ・コンペティション(CoCTF)と呼ばれる新しいインタラクション・スタイルを設計・評価する。
私たちはCoSINTを通じてこのインタラクションスタイルをインスタンス化しました。これは訓練を受けた群衆が専門家と協力してソーシャルメディアの誤情報を特定し調査することを可能にするプラットフォームです。
我々の混合手法評価は、CoSINTが競合やコラボレーションの相補的な強みを活用し、群衆が素早く偽情報を識別し、デバンクすることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 05:35:48 GMT)
LDM3D: Latent Diffusion Model for 3D [5.2] 本研究では,与えられたテキストプロンプトから画像と深度マップデータを生成する3D(LDM3D)の潜時拡散モデルを提案する。
また、生成したRGB画像と深度マップを用いて、没入的でインタラクティブな360度ビュー体験を作成するDepthFusionというアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:26:30 GMT)
Towards Optimal Energy Management Strategy for Hybrid Electric Vehicle
with Reinforcement Learning [5.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的制御戦略を学習するための効果的なソリューションであることが証明されている。
本稿では, FASTSim というオープンソースの車両シミュレーションツールと RL ベースの EMS を実装し, 統合する新しいフレームワークを提案する。
学習したRLベースのEMSは、異なるテスト駆動サイクルを用いて様々な車両モデル上で評価され、エネルギー効率の向上に有効であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:29:17 GMT)
On the Impossibility of General Parallel Fast-forwarding of Hamiltonian
Simulation [4.9] ハミルトンシミュレーションは量子コンピューティングの分野で最も重要な問題の1つである。
既存のシミュレーションアルゴリズムでは、進化時間$T$で少なくとも線形に実行する必要がある。
高速ハミルトニアンシミュレーションが並列性の力で達成できるかどうかは興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:30:00 GMT)
Quantum polar stabilizer codes based on polarization of pure quantum
channel don't work for quantum computing [4.8] 量子コンピューティングのための量子極安定化器符号を提案する。
残念ながら、シミュレーションの結果、古典的な極性符号化回路を直接量子に変換する量子極性安定符号は量子コンピューティングでは役に立たないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:47:47 GMT)
Target-Aware Spatio-Temporal Reasoning via Answering Questions in
Dynamics Audio-Visual Scenarios [4.7] 本稿では,これらの課題に対処するためのAVQAのための統合S-Temporal Grounding Networkを提案する。
提案手法は,ターゲット認識型空間的接地モジュール,トリモーダル整合性損失,および関節型視覚的時間的接地モジュールの2つの主成分を有する。
MUSIC-AVQAデータセットの実験結果は,既存の最先端手法よりも提案手法の有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:21:36 GMT)
Semi-Asynchronous Federated Edge Learning Mechanism via Over-the-air
Computation [4.6] FEELシステムのトレーニング効率を向上させるために,AirCompスキーム(PAOTA)を用いた半非同期アグリゲーションFEEL機構を提案する。
提案アルゴリズムは, 理想的な局所SGDに近い収束性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:58:18 GMT)
Understanding Multi-phase Optimization Dynamics and Rich Nonlinear
Behaviors of ReLU Networks [3.1] 線形可分データに基づく勾配流による2層ReLUネットワークの学習過程の理論的評価を行う。
学習過程全体から4つの段階が明らかになり,学習の簡略化と複雑化の傾向が示された。
特定の非線形挙動は、初期、サドルプラトー力学、凝縮エスケープ、複雑化に伴う活性化パターンの変化など、理論的に正確に識別することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:08:34 GMT)
One-Shot Federated Learning for LEO Constellations that Reduces
Convergence Time from Days to 90 Minutes [3.1] 低軌道 (LEO) の衛星コンステレーションは、多数の小さな衛星が宇宙を旅し、移動度が高い。
フェデレートラーニング(FL)は、生データを送信する必要がなくなり、帯域幅とプライバシに親しみやすいため、有望なアプローチである。
我々はLEOShotと呼ばれるLEO衛星に対して,学習過程全体を完了させるためには,単一の通信ラウンドしか必要としない新しい一発FLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:57:56 GMT)
Real-time Aerial Detection and Reasoning on Embedded-UAVs [3.1] 本稿では,UAVの組込みシステム上でのリアルタイム検出システムのための統合パイプラインアーキテクチャを提案する。
このネットワークのパイプラインは、空中歩行者検出と活動認識に関するドメイン固有の知識を活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:43:17 GMT)
Machine Translation by Projecting Text into the Same
Phonetic-Orthographic Space Using a Common Encoding [3.0] 本稿では,言語類似性を利用した共通多言語ラテン文字符号化(WX表記法)を提案する。
提案手法を類似言語対の実験により検証する。
また、遠距離とゼロショットの言語ペアで最大1BLEUポイントの改善も行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:46:33 GMT)
ToxBuster: In-game Chat Toxicity Buster with BERT [2.8] ToxBusterは、Rainbow Six SiegeとFor Honorの194万行のゲームチャットの比較的大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた、シンプルでスケーラブルなモデルである。
既存の最先端と比較して、ToxBusterの精度は82.95%(+7)、リコール率は83.56%(+57)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:53:26 GMT)
BreastSAM: A Study of Segment Anything Model for Breast Tumor Detection
in Ultrasound Images [2.8] 超音波画像における乳腺腫瘍のインタラクティブセグメンテーションのためのセグメンテーションモデル(SAM)について検討した。
ViT_h, ViT_l, ViT_bの3種類の事前学習モデルについて検討した。
本研究は悪性腫瘍と良性乳癌の分節化におけるモデルの性能の差について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:40:25 GMT)
Constrastive Language-Image Pretrained Models are Zero-Shot Human
Scanpath Predictors [2.5] CapMIT1003は、キャプションタスク中に収集されたキャプションとクリックコンテンツ画像のデータベースである。
NevaClipは、視覚スキャンパスを予測する新しいゼロショット手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:24:50 GMT)
From Patches to Objects: Exploiting Spatial Reasoning for Better Visual
Representations [2.4] 本研究では,空間的推論に基づく新しい予備的事前学習手法を提案する。
本提案手法は,識別的自己管理手法の補助的タスクとして空間推論を導入することで,より柔軟なコントラスト学習の定式化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 07:46:46 GMT)
Reclaiming the Digital Commons: A Public Data Trust for Training Data [2.4] 本稿では,基礎モデルのトレーニングデータに対する公的な信頼度制御を提案する。
この信頼は、インターネットをデジタルコモンズとして取り除き、商用モデル開発者に対して、デプロイメントからの収益のパーセンテージをライセンスするべきだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:17:19 GMT)
P-NOC: Adversarial CAM Generation for Weakly Supervised Semantic
Segmentation [2.0] 本稿では,2つの対向CAM生成ネットワークを段階的に改良し,ロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションを提案する。
実験の結果,本手法はベースラインの有効性を大幅に向上させ,Pascal VOC 2012 と MS COCO 2014 のデータセットに対して顕著な改善をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:46:28 GMT)
Bounded Projection Matrix Approximation with Applications to Community
Detection [1.9] 我々は,新たな微分可能凸ペナルティを導入し,乗算器の交互方向法(ADMM)を導出する。
数値実験により,アルゴリズムの競争相手に対する優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:55:10 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for Robust Supervisory Control of UAVs
Under Disturbances [1.9] 無人航空機(UAV)の監視強化学習制御手法を提案する。
我々は,既存の組込み制御と交差する監視制御アーキテクチャを定式化し,悪風の形での環境障害に対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 19:00:06 GMT)
EvoTorch: Scalable Evolutionary Computation in Python [1.9] EvoTorchは、高次元最適化問題を扱うように設計された進化計算ライブラリである。
EvoTorchはPyTorchライブラリをベースとしてシームレスに動作するため、ユーザはよく知られたAPIを使用して最適化問題を定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:21:03 GMT)
How to Capture Intersectional Fairness [1.7] 分類設定における交叉群フェアネスの問題に取り組む。
我々は$alpha$ Intersectional Fairness frameworkと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,いくつかのプロセス内フェアネスアプローチは,単純な制約のないアプローチよりも改善されていないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:15:12 GMT)
Quantum estimation of tripartite coupling in Spin-Magnon-Mechanical
Hybrid Systems [1.7] 窒素空洞中心とマイクロマグネットからなるハイブリッド装置における三部結合強度の推定について検討した。
3部結合強度の推定精度を高めるために、時間非依存パラメトリックドライブを利用することができる。
直接強度測定はコヒーレントドライブからの小さな測定障害に対して十分に頑健であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:31:26 GMT)
PCF-GAN: generating sequential data via the characteristic function of
measures on the path space [1.6] PCF-GANは、時系列分布の原理的表現としてパス特性関数(PCF)を識別器に組み込んだ新しいGANである。
我々は,PCF-GANが生成品質と復元品質の両方において,最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:05:03 GMT)
ChatGPT Is More Likely to Be Perceived as Male Than Female [1.4] その結果,ChatGPTは女性よりも男性である可能性が示唆された。
男性としてのChatGPTに対する既定の認識は、ChatGPTの女性のコーディング能力が強調されるときに逆転する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:57:12 GMT)
Perturb Initial Features: Generalization of Neural Networks Under Sparse
Features for Semi-supervised Node Classification [1.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しいデータ拡張戦略を提案する。
初期特徴と超平面の両方を反転させることで、学習可能なパラメータをより正確に更新する訓練スペースを新たに作成する。
実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法はノード分類精度を46.5%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:07:23 GMT)
High-speed Source-Device-Independent Quantum Random Number Generator on
a chip [1.0] 統合フォトニックチップを利用した高性能ソースデバイス非依存QRNGを提案する。
このプロトコルは、信頼できるQRNGに比べてセキュリティを高めるためにヘテロダイン受信機を利用する。
カスタム開発のPICをベースとした統合設計では、サイズと消費電力を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:27:36 GMT)
Gene Set Summarization using Large Language Models [0.9] 我々はGPTモデルを用いて遺伝子セット関数の要約を行う手法を開発した。
これらの手法は,遺伝子セットのGO項リストを,有用かつ生物学的に有効に作成できることを示す。
しかし、GPTベースのアプローチでは、信頼できるスコアやp値が得られず、統計的に重要でない項を返すこともしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 02:06:33 GMT)
Scattering off a junction [0.7] 我々は,多くの配線が交わる接合部から散乱が発生するような電位を持たない設定について検討する。
入射波が散乱すると、一方の部分が同じ線に沿って反射され、残りの部分が他の線に沿って伝達される。
ジャンクションを通したウェーブパレットの動きをシミュレートして解析結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 23:03:11 GMT)
A Deeper (Autoregressive) Approach to Non-Convergent Discourse Parsing [0.7] 本稿では,従来の対話音声以外の追加入力を必要としない非収束談話パーシングの統一モデルを提案する。
本モデルでは,ラベルのコロケーションを使わずに,ラベル毎に独自のアーキテクチャやモデルを訓練することなく,SOTAに匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 17:04:21 GMT)
Efficient Quantum Agnostic Improper Learning of Decision Trees [0.5] 我々は、インスタンス上の一様境界を持つ決定木を学習するためのポリアグノスティック(n,t,frac1varepsilon)$量子アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは、メンバーシップクエリなしで決定木を学習するための最初のアルゴリズム(古典的または量子的)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:10:00 GMT)
Explaining How Transformers Use Context to Build Predictions [0.2] 言語生成モデルは、以前の文脈に基づいて単語を生成する。
レイヤ全体にわたって、事前の言葉がモデルの判断にどのような影響を及ぼすかは、いまだに不明である。
本稿では,トランスフォーマーの説明可能性の最近の進歩を活用し,言語生成のためのモデル解析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:29:10 GMT)
Privacy-Preserving Taxi-Demand Prediction Using Federated Learning [0.1] タクシー需要予測におけるフェデレーション学習の利用を提案する。
提案システムは、統合データで訓練された単一モデルと比較して、1%の誤差で需要レベルを正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 01:29:34 GMT)
YOLOv3 with Spatial Pyramid Pooling for Object Detection with Unmanned
Aerial Vehicles [0.0] 我々は,背骨ダークネット53の端に空間ピラミッドポーリング層を追加することで,一段検出器YOLOv3の性能向上を目指す。
また, YOLOv3法の異なるバージョンについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 04:41:52 GMT)
Word differences in news media of lower and higher peace countries
revealed by natural language processing and machine learning [0.0] 言語は、紛争や平和に繋がる社会プロセスの原因と結果の両方である。
この研究は、既存の平和指標、機械学習、およびオンラインニュースメディアソースを使用して、低平和国と高平和国に最も関連がある単語を識別した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 18:43:25 GMT)
Temporal Fusion Transformers for Streamflow Prediction: Value of
Combining Attention with Recurrence [0.0] この研究は、繰り返しと注意を組み合わせることで、ストリームフロー予測を改善することができるという仮説をテストする。
我々はこれら2つの側面を組み合わせたTFT(Temporal Fusion Transformer)アーキテクチャを構築した。
その結果,TFT はストリームフロー予測のために LSTM と Transformer が設定した性能ベンチマークをはるかに上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:58:16 GMT)
Small-data global existence of solutions for the Pitaevskii model of
superfluidity [0.0] ピタエフスキーが1959年に提唱した超流動のマイクロスケールモデルについて検討し, ヘリウム4の超流動相と通常の流体相の相互作用動力学を記述する。
我々は,このシステムに対する解が,波動関数や速度が強く,密度が弱い,グローバルかつほぼグローバルな存在であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:19:40 GMT)
Predicting Stock Market Time-Series Data using CNN-LSTM Neural Network
Model [0.0] 企業の株式市場のパフォーマンスを予測することは、企業の株価が変化し続けるたびに常に一定ではないため、ほとんど難しい。
データのパターンと特徴を追跡するために、CNN-LSTM Neural Networkを作成できる。
CNN-LSTM NNモデルの精度は,リアルタイムの株式市場データによるトレーニングが許された場合でも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 08:00:23 GMT)
ParticleWNN: a Novel Neural Networks Framework for Solving Partial
Differential Equations [0.0] The novel deep learning-based framework called Particle Weak-form based Neural Networks (ParticleWNN) is developed for solve PDEs in the weak form。
このフレームワークは高次元および複雑な領域の問題を解くのに特に望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 11:22:48 GMT)
On the Operator Origins of Classical and Quantum Wave Functions [0.0] 非可換ポアソン、シンプレクティックおよび非可換微分構造に基づく作用素力学の定式化を導入する。
シュル・オーディンガー方程式はクープマン・ヴォン・ノイマン方程式から得られることを示す。
これはシュル・オーディンガー方程式も量子波動関数も基本構造ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:31:16 GMT)
Mol-PECO: a deep learning model to predict human olfactory perception
from molecular structures [0.0] 分子構造からの嗅覚知覚を予測するため,Moll-PECOと呼ばれる深層学習モデルを開発した。
8,503分子の包括的データセットにより、モル-PECOは118の匂い記述子において0.813のエリアアンダー・ザ・レシーバー・オペレーティング・キャラクタリスティック(AUROC)を直接達成する。
我々の研究は嗅覚とメカニズムの理解と解読を促進するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:44:02 GMT)
Model Analysis & Evaluation for Ambiguous Question Answering [0.0] 質問回答モデルは、しばしば矛盾する情報の断片を組み合わせた長文の回答を生成するために必要である。
この分野の最近の進歩は、流動的な応答を発生させる強力な能力を示しているが、いくつかの研究課題は未解決のままである。
これらの側面を徹底的に調査し、現在のアプローチの限界について貴重な洞察を提供することを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:20:20 GMT)
Mind the $\tilde{\mathcal{O}}$: Asymptotically Better, but Still
Impractical, Quantum Distributed Algorithms [0.0] 確率の高い分散計算の量子ConGEST-CLIQUEモデルに2つのアルゴリズムを提案する。
従来のCONGEST-CLIQUEモデルでは、既知のアルゴリズムよりもラウンドとメッセージの複雑さが低い。
Groverの検索アルゴリズムの分散バージョンを使用して三角形探索を高速化する既存のフレームワークは、スピードアップのコアにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 10:53:05 GMT)
Matrix Mechanics Mis-Prized: Max Born's Belated Nobelization [0.0] 1925年のハイゼンベルクのヘルゴランド論文から1954年のボルンのノーベル賞まで、行列力学とマックス・ボルンによる量子力学の定式化への貢献について検討する。
波動関数の重要性を重んじる理論の最近の解釈に照らして評価の過程が続いていることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 16:33:49 GMT)
Majorana Thermoelectrics and Refrigeration [0.0] 埋め込みマヨラナバウンド状態(MBS)を持つ2端子量子スピンハルヒートエンジンと量子冷蔵庫を解析した。
MBSの発生は競争力を高めるだけでなく、現代のナノスケールの量子熱エンジンや量子冷蔵庫の性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:59:37 GMT)
Machine Learning for Socially Responsible Portfolio Optimisation [0.0] 社会的責任を持つ投資家は、金融リターンとともに社会と環境の進歩を促すために投資ポートフォリオを構築する。
この研究は、社会的責任を持つ投資家のためのポートフォリオ最適化を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 06:28:53 GMT)
Infor-Coef: Information Bottleneck-based Dynamic Token Downsampling for
Compact and Efficient language model [0.0] 過剰なオーバーヘッドは、大きなレイテンシと計算コストにつながる。
本稿では,大規模言語モデルに対するモデルアクセレーション手法を提案する。
本モデルでは,BERTと比較して精度が8%未満の18倍FLOPの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:30:56 GMT)
Hystoc: Obtaining word confidences for fusion of end-to-end ASR systems [0.0] Hystocは仮説レベルのスコアから単語レベルの信頼を得るための単純な方法である。
我々はHystocがASR仮説の精度とよく相関する信頼を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:06:14 GMT)
Generalizable End-to-End Deep Learning Frameworks for Real-Time Attitude
Estimation Using 6DoF Inertial Measurement Units [0.0] 本稿では、6DoF IMU測定を用いた実時間慣性姿勢推定のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
加速度計とジャイロスコープを入力とする2つのディープラーニングモデルを提案する。
提案手法は, 精度とロバスト性の観点から, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 13:00:14 GMT)
GPT-3.5 vs GPT-4: Evaluating ChatGPT's Reasoning Performance in
Zero-shot Learning [0.0] GPT-4は、ほぼ全ての評価されたタスクにおいて、ゼロショット学習においてGPT-3.5を上回っている。
ゼロショット学習における両モデルの性能向上を目的とした,一連のプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 14:45:17 GMT)
Detection of Interacting Variables for Generalized Linear Models via
Neural Networks [0.0] 本稿では,一般化線形モデル(GLM)に付加されるべき相互作用を見つけるプロセスを自動化するアプローチを提案する。
提案手法はニューラルネットワークとモデル固有の相互作用検出法に依存しており,Friedman H-StatisticやSHAP値といった従来の手法よりも高速に計算することができる。
数値解析では,人工的に生成したデータとオープンソースデータに対するアプローチの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 12:10:54 GMT)
Deep Radar Inverse Sensor Models for Dynamic Occupancy Grid Maps [0.0] 本稿では,レーダー検出から極性測定格子へのマッピングを学習するために,深層学習に基づく逆センサモデル(ISM)を提案する。
私たちのアプローチは、視野の限られたレーダーから極性スキームで1フレームの計測グリッドを学習する最初の方法です。
これにより、ネットワークの再トレーニングや360度センサのカバレッジの必要なしに、1つ以上のレーダーセンサーを柔軟に使用することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:09:23 GMT)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal
Algorithms via Adversarial Learning [0.0] 対戦型学習アルゴリズムからオンライン二段階問題のオンラインアルゴリズムを開発する。
我々は、特別な場合における以前の境界を改善する、最先端の$O(sqrtT)$ regretを導出します。
また,本アルゴリズムはモデルパラメータ実現の逆汚職に対しても頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 20:30:22 GMT)
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment
Heterogeneity [0.0] 政策反復(PI)は、強化学習(RL)の多くのアルゴリズムに影響を与えた。
本稿では,Approximate PI (API) のフェデレーションバージョンについて検討し,そのエラー境界を導出する。
追加の近似誤差を軽減するために,クライアント選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:24:02 GMT)
Can Cencov meet Petz? [0.0] W*$-代数上の正規状態の観点から、古典的および量子的情報幾何学の最近の定式化を利用する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 15:17:33 GMT)
CNN-based Methods for Object Recognition with High-Resolution Tactile
Sensors [0.0] ロボットのエンドエフェクターに高解像度の触覚センサーを装着し、接触した物体を識別する。
CNNベースの2つのアプローチが圧力画像の分類に使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 09:54:12 GMT)
Anomaly Detection Using One-Class SVM for Logs of Juniper Router Devices [0.0] 異常なJuniperルータログには、通常と異なるログが含まれている。
1クラスSVMモデルは、Juniperルータデバイスのログに関する知識と理解を必要とする。
我々は、多くの実際のJuniperルータデバイスからログデータを収集し、私たちの知識に基づいてそれらを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 03:32:48 GMT)
A parametric distribution for exact post-selection inference with data
carving [0.0] ポスト選択推論(PoSI)は、仮説の生成とテストで同じデータソースを使用するとき、有効な信頼区間とp値を得る技術である。
データ彫刻はPoSIの変種であり、保持されたデータの一部を推論時に仮説生成データと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 21 May 2023 22:29:55 GMT)