RenderMe-360: A Large Digital Asset Library and Benchmarks Towards
High-fidelity Head Avatars [157.8] RenderMe-360は、頭部アバター研究の進歩を促進するための総合的な4次元人間の頭部データセットである。
そこには大量のデータ資産があり、合計で243万あまりのヘッドフレームと、500の異なるアイデンティティから8万件のビデオシーケンスがある。
データセットに基づいて、頭部アバター研究のための総合的なベンチマークを構築し、5つの主要なタスクで16の最先端の手法を実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:54:01 GMT)
Mitigating Data Imbalance and Representation Degeneration in
Multilingual Machine Translation [128.7] Bi-ACLは、MNMTモデルの性能を向上させるために、ターゲット側モノリンガルデータとバイリンガル辞書のみを使用するフレームワークである。
Bi-ACLは、長い尾の言語でも、高リソースの言語でも、より効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:31:08 GMT)
Spatiotemporal Attention-based Semantic Compression for Real-time Video
Recognition [118.0] 本稿では,各フレームにおけるフレームと画素の重要性を評価するために,時間的注意に基づくオートエンコーダ(STAE)アーキテクチャを提案する。
我々は3D-2D CNNを組み合わせた軽量デコーダを開発し、欠落した情報を再構成する。
実験の結果,VT_STAEはビデオデータセットH51を,5%の精度で104倍圧縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:47:27 GMT)
Task Arithmetic in the Tangent Space: Improved Editing of Pre-Trained
Models [113.9] 重みの絡み合いがタスク算術を効果的にするための重要な要素であることを示す。
それらの接空間における微調整モデルを線形化することにより、重みの絡み合いを増幅することを示した。
これにより、タスク演算ベンチマークや多種多様なモデルで大幅にパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:39:25 GMT)
HGFormer: Hierarchical Grouping Transformer for Domain Generalized
Semantic Segmentation [113.7] 本研究は領域一般化設定の下で意味的セグメンテーションを研究する。
本稿では,階層型グループ化変換器(HGFormer)を提案する。
実験により、HGFormerはピクセルごとの分類法やフラットグルーピング変換器よりも、より堅牢なセマンティックセグメンテーション結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:33:41 GMT)
VanillaNet: the Power of Minimalism in Deep Learning [110.7] VanillaNetは、設計におけるエレガンスを受け入れるニューラルネットワークアーキテクチャである。
それは固有の複雑さの課題を克服し、リソースに制約のある環境に理想的です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:27:27 GMT)
Search-in-the-Chain: Towards Accurate, Credible and Traceable Large
Language Models for Knowledge-intensive Tasks [108.2] 本稿では,情報検索 (IR) と大規模言語モデル (LLM) のインタラクションのための検索・イン・ザ・チェイン (SearChain) という新しいフレームワークを提案する。
まず、LLMはChain-of-Query(CoQ)と呼ばれるグローバルな推論チェーンを生成し、各ノードはIR指向のクエリとクエリへの応答で構成される。
第2に、IRは、CoQの各ノードの回答を検証し、IRが高い信頼を与えると、取得した情報と一致しない回答を補正する。
第3に、LLMはCoQにおける不足した知識をマークすることができ、IRはこの知識を提供することができる
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:08:31 GMT)
MacLaSa: Multi-Aspect Controllable Text Generation via Efficient
Sampling from Compact Latent Space [100.8] マルチアスペクト制御可能なテキスト生成は、複数の望ましい属性を同時に持つ流動文を生成することを目的としている。
マルチアスペクト制御のための新しいアプローチ、すなわちMacLaSaを導入し、複数の側面に対してコンパクトな潜在空間を推定する。
また,MacLaSaは,高い推論速度を維持しつつ,属性関連性やテキスト品質を高いベースラインで向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:30:35 GMT)
AlpacaFarm: A Simulation Framework for Methods that Learn from Human
Feedback [99.8] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令をうまく追従できるため、広く採用されている。
低コストでフィードバックから学習するための研究と開発を可能にするシミュレータを開発した。
実際の10k対のフィードバックに基づいて11のモデルをトレーニングし、評価し、AlpacaFarmでトレーニングされたモデルのランキングが、人間のデータでトレーニングされたモデルのランキングと一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:55:50 GMT)
Fact-Checking Complex Claims with Program-Guided Reasoning [99.7] Program-Guided Fact-Checking (ProgramFC)は、複雑なクレームを単純なサブタスクに分解する新しいファクトチェックモデルである。
まず,大規模言語モデルの文脈内学習能力を活用して推論プログラムを生成する。
我々は,各サブタスクを対応するサブタスクハンドラに委譲することでプログラムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:11:15 GMT)
The #DNN-Verification Problem: Counting Unsafe Inputs for Deep Neural
Networks [94.6] #DNN-Verification問題は、DNNの入力構成の数を数えることによって安全性に反する結果となる。
違反の正確な数を返す新しい手法を提案する。
安全クリティカルなベンチマークのセットに関する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:58:42 GMT)
Imprecise Label Learning: A Unified Framework for Learning with Various
Imprecise Label Configurations [93.8] Inrecise label learning (ILL) フレームワークを導入し、様々な不正確なラベル構成を扱う統一的なアプローチを提案する。
ILLは、部分ラベル学習、半教師付き学習、ノイズラベル学習、これらの設定の混合など、様々な状況にシームレスに適応できることを実証する。
我々の手法は、正確なラベルを得るのが高価で複雑であるタスクにおいて、機械学習モデルの性能を大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:50:28 GMT)
HaluEval: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark for Large
Language Models [92.4] 大型言語モデル(LLM)は幻覚を引き起こす傾向がある。
本稿では,Halucination Evaluation for Large Language Models (HaluEval)ベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:36:09 GMT)
Getting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Design [92.3] スケーリング法則は、最近、与えられた計算時間に最適なモデルサイズ(パラメータの数)を導出するために用いられる。
我々は、幅や深さなどの計算最適モデル形状を推測する手法を進化させ、改良し、視覚変換器でこれを実装した。
我々の形状最適化型視覚変換器SoViTは、同等の計算量で事前訓練されているにもかかわらず、サイズが2倍以上のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:39:28 GMT)
And/or trade-off in artificial neurons: impact on adversarial robustness [91.4] ネットワークに十分な数のOR様ニューロンが存在すると、分類の脆さと敵の攻撃に対する脆弱性が増加する。
そこで我々は,AND様ニューロンを定義し,ネットワーク内での割合を増大させる対策を提案する。
MNISTデータセットによる実験結果から,本手法はさらなる探索の方向として有望であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:37:24 GMT)
AudioToken: Adaptation of Text-Conditioned Diffusion Models for
Audio-to-Image Generation [89.6] そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのために訓練された潜時拡散モデルを用いて,音声記録に条件付き画像を生成する手法を提案する。
提案手法は,事前学習された音声符号化モデルを用いて,音声とテキストの表現の適応層とみなすことができる新しいトークンに音声を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:02:44 GMT)
Open-Domain Event Graph Induction for Mitigating Framing Bias [89.5] フレーミングバイアスの研究と特定は、信頼できるイベント理解への重要なステップである、と我々は主張する。
この問題に対処するために、ニュートラルイベントグラフ誘導という新しいタスクを提案する。
我々の課題は、オープンドメインにおいて最小限のフレーミングバイアスでそのような構造的知識を誘導することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:57:42 GMT)
Approximating a RUM from Distributions on k-Slates [88.3] 与えられた分布を平均で最もよく近似するRUMを求める一般化時間アルゴリズムを求める。
我々の理論的結果は、実世界のデータセットに効果的でスケール可能なものを得るという、実践的な結果も得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:43:34 GMT)
Textually Pretrained Speech Language Models [88.1] 本稿では、事前訓練されたテキスト言語モデルからウォームスタートを用いたSpeechLMの訓練方法であるTWISTを提案する。
我々は、TWISTがボード全体のコールドスタートSpeechLMより優れる自動評価と人的評価の両方を用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:12:16 GMT)
The defender's perspective on automatic speaker verification: An
overview [87.8] 自動話者検証(ASV)の信頼性は、スプーフィング攻撃の出現によって損なわれている。
本研究の目的は、これらの攻撃に対して使用される防御方法について、徹底的かつ体系的に概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:01:59 GMT)
The KITMUS Test: Evaluating Knowledge Integration from Multiple Sources
in Natural Language Understanding Systems [87.3] 我々は、データセット上で最先端のコア参照解決モデルを評価する。
いくつかのモデルは、事前訓練時間と推論時間の両方で観察された知識について、オンザフライで推論するのに苦労している。
それでも、最高のパフォーマンスモデルでさえ、推論時にのみ提示される知識を確実に統合するのは難しいようです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:17:52 GMT)
Album Storytelling with Iterative Story-aware Captioning and Large
Language Models [86.7] 私たちはアルバムを鮮明で一貫性のあるストーリーに変える方法を研究し、これは「アルバム・ストーリーテリング」と呼ぶタスクである。
近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩により、長いコヒーレントなテキストを生成することが可能になった。
我々は、物語全体をガイダンスとして、キャプションを洗練させるストーリー対応キャプションモデルを構築した。
このプロセスは、ストーリーが一貫性を維持しながら、最小限の事実エラーを含むまで反復的に繰り返される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:45:10 GMT)
Contextualized Semantic Distance between Highly Overlapped Texts [85.2] テキスト編集や意味的類似性評価といった自然言語処理タスクにおいて、ペア化されたテキストに重複が頻繁に発生する。
本稿では,マスク・アンド・予測戦略を用いてこの問題に対処することを目的とする。
本稿では,最も長い単語列の単語を隣接する単語とみなし,その位置の分布を予測するためにマスク付き言語モデリング(MLM)を用いる。
セマンティックテキスト類似性の実験では、NDDは様々な意味的差異、特に高い重なり合うペアテキストに対してより敏感であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:08:23 GMT)
Task-Aware Specialization for Efficient and Robust Dense Retrieval for
Open-Domain Question Answering [85.1] 我々は高密度検索のための新しいアーキテクチャであるタスクアウェアドメイン(TASER)を提案する。
TASERは単一のエンコーダで共有ブロックと特殊ブロックをインターリーブすることでパラメータ共有を可能にする。
実験の結果,TASERの精度はBM25を上回り,パラメータの約60%を2エンコーダ高密度検索器として用いることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:38:56 GMT)
Fast Monocular Scene Reconstruction with Global-Sparse Local-Dense Grids [84.9] 本稿では,スパルス・ボクセル・ブロック・グリッドにおける署名付き距離関数(SDF)を直接使用して,距離のない高速かつ正確なシーン再構成を実現することを提案する。
我々の世界規模で疎密で局所的なデータ構造は、表面の空間的空間性を利用して、キャッシュフレンドリーなクエリを可能にし、マルチモーダルデータへの直接拡張を可能にします。
実験により、我々のアプローチはトレーニングでは10倍、レンダリングでは100倍高速であり、最先端のニューラル暗黙法に匹敵する精度を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:50:19 GMT)
DiaASQ : A Benchmark of Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple
Analysis [84.8] 本稿では,対話における目標視差感の4倍を検出することを目的としたDiaASQを紹介する。
中国語と英語の両方で大規模なDiaASQデータセットを手作業で構築する。
我々は、タスクをベンチマークするニューラルネットワークを開発し、エンドツーエンドの4倍の予測を効果的に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:49:20 GMT)
FaDIn: Fast Discretized Inference for Hawkes Processes with General
Parametric Kernels [82.5] この研究は、有限なサポートを持つ一般パラメトリックカーネルを用いた時間点プロセス推論の効率的な解を提供する。
脳磁図(MEG)により記録された脳信号からの刺激誘発パターンの発生をモデル化し,その有効性を評価する。
その結果,提案手法により,最先端技術よりもパターン遅延の推定精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:19:38 GMT)
Extrapolating Multilingual Understanding Models as Multilingual
Generators [82.1] 本稿では,多言語理解モデルに統一モデルを得るための生成能力を付与する手法について検討する。
少数の新しいパラメータを持つ多言語ジェネレータにエンコーダを適用するために,textbfSemantic-textbfGuided textbfAlignment-then-Denoising (SGA)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:33:21 GMT)
Self-Evolution Learning for Mixup: Enhance Data Augmentation on Few-Shot
Text Classification Tasks [81.8] テキスト分類におけるデータ拡張のための自己進化学習(SE)に基づくミックスアップ手法を提案する。
モデル出力と原サンプルの1つのホットラベルを線形に補間して,新しい軟質なラベル混在を生成する,新しいインスタンス固有ラベル平滑化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:43:23 GMT)
Improved Compositional Generalization by Generating Demonstrations for
Meta-Learning [81.4] 従来未解決であった構成動作分割に対して,他の分割に対する性能の損失を伴わずに,大幅な性能向上を示す。
この場合、オラクル関数でさえも関連する実演を探すことは、メタラーニングを使用する際には十分な性能を得るには不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:58:54 GMT)
RecurrentGPT: Interactive Generation of (Arbitrarily) Long Text [81.3] 本稿では,RNNにおけるリカレンス機構の言語に基づくシミュララムであるRecurrentGPTを紹介する。
各時点において、RecurrentGPTはテキストの段落を生成し、言語ベースの長期記憶を更新する。
RecurrentGPTは、次世代のコンピュータ支援書き込みシステムに向けた最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:58:10 GMT)
Regularization and Variance-Weighted Regression Achieves Minimax
Optimality in Linear MDPs: Theory and Practice [79.5] ミラー降下値反復(MDVI)は、KL(Kulback-Leibler)とRL(Entropy-regularized reinforcement learning)の抽象化である。
MDVIを線形関数近似を用いて研究し,$varepsilon$-optimal policyを同定するために必要なサンプル複雑性について検討した。
我々は,無限水平線形MDPに対して,最小限のサンプル複雑性を実現する最初の理論的アルゴリズムである分散重み付き最小二乗法MDVIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:13:05 GMT)
Matcher: Segment Anything with One Shot Using All-Purpose Feature
Matching [78.9] 我々は,全目的特徴抽出モデルとクラス非依存セグメンテーションモデルを統合することで,任意のショットを1ショットで分割するMatcherを提案する。
提案したMatcher法は,様々なセグメンテーションタスクに対して,すべてトレーニングなしで,印象的な一般化性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:43 GMT)
Efficient Bilateral Cross-Modality Cluster Matching for Unsupervised
Visible-Infrared Person ReID [78.4] 本稿では, クラスタ間マッチングによるモダリティギャップを低減するための, クラスタマッチングに基づく新たな学習フレームワークを提案する。
このような監視信号の下では、クラスタレベルで特徴を協調的に整列させるために、モダリティ・特定・モダリティ・非依存(MSMA)コントラスト学習フレームワークが提案されている。
公開SYSU-MM01とRegDBデータセットの実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:27:46 GMT)
VLAB: Enhancing Video Language Pre-training by Feature Adapting and
Blending [78.1] CLIPのような大規模画像テキストコントラスト事前学習モデルは、高品質なマルチモーダル表現を効果的に学習することが実証されている。
本稿では,VLAB(VLAB: Video Language pre-training by feature generativeality and Blending)という新しいビデオテキスト事前学習手法を提案する。
VLABはCLIP表現をビデオ事前訓練タスクに転送し、幅広いビデオテキストタスクのための統合ビデオマルチモーダルモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:54:22 GMT)
Rethinking the Evaluation for Conversational Recommendation in the Era
of Large Language Models [78.1] 近年の大規模言語モデル(LLM)の成功は、より強力な対話レコメンデーションシステム(CRS)を開発する大きな可能性を示している。
本稿では,ChatGPTの会話レコメンデーションへの活用について検討し,既存の評価プロトコルが不十分であることを明らかにする。
LLMをベースとしたユーザシミュレータを用いた対話型評価手法iEvaLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:12:43 GMT)
LMGQS: A Large-scale Dataset for Query-focused Summarization [77.6] 我々は4つの一般的な要約ベンチマークを新しいQFSベンチマークデータセットであるLMGQSに変換する。
我々は最先端の要約モデルを用いてベースラインを確立する。
複数の既存のQFSベンチマークにおいて、最先端のゼロショットと教師付きパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:53:45 GMT)
A Frustratingly Simple Decoding Method for Neural Text Generation [76.4] 我々は、FSD(Frustratingly Simple Decoding)と呼ばれる、非常に単純で、超効率的で驚くほど効果的な復号法を導入する。
FSDの背景にある考え方は単純で、私たちは以前に生成されたテキストに基づいてアンチLMを構築し、このアンチLMを使用して、生成したものの将来の世代をペナルティ化する。
実験では、FSDは現在の標準法よりも優れていることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:28:47 GMT)
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning [75.9] 拡散モデルは、ログのような目的に近似して訓練される。
本稿では,多段階決定問題としてデノベーションを行うことによって,ポリシー勾配アルゴリズムのクラスを実現する方法を示す。
DDPOは、テキストから画像への拡散モデルを、プロンプトによって表現するのが難しい対象に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:57:41 GMT)
Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with
Neighbor-Guided Label Refinement [75.9] 教師なし学習 可視赤外人物再識別 (USL-VI-ReID) は、ラベルなしのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変の特徴を学習することを目的としている。
本稿では,生成したラベルを1つのモダリティからそれに対応するモダリティに同時に割り当てる,Dual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。
提案したDOTLA機構は、相互強化と相互モダリティデータアソシエーションの効率的な解を定式化することにより、不十分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:40:30 GMT)
InheritSumm: A General, Versatile and Compact Summarizer by Distilling
from GPT [75.3] InheritSummは、蒸留によりGPT-3.5から派生した汎用的でコンパクトな要約モデルである。
GPT-3.5と同様、ゼロショットやスプリットショットの設定でパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:52:32 GMT)
A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical
Distributions with Missing Data [72.0] 本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。
楕円分布と潜在的な欠落データを扱う特性を混合した新しいEMアルゴリズムについて検討した。
合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:36:23 GMT)
Logical Entity Representation in Knowledge-Graphs for Differentiable
Rule Learning [71.1] 本稿では,知識グラフ内のエンティティのコンテキスト情報をエンコードするための論理エンティティ・リプレゼンテーション(LERP)を提案する。
LERPは、エンティティの隣接部分グラフ上の確率論的論理関数のベクトルとして設計されている。
我々のモデルは知識グラフ補完において他のルール学習法よりも優れており、最先端のブラックボックス法に匹敵する、あるいは優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:59:22 GMT)
Improving Isochronous Machine Translation with Target Factors and
Auxiliary Counters [71.0] 本稿では,目標言語音素列と連続した継続時間を予測するために,変圧器モデルに目標因子を導入する。
また,本モデルでは,従来よりも翻訳品質と等時性の向上が図られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:36:04 GMT)
DiffusionNER: Boundary Diffusion for Named Entity Recognition [70.7] DiffusionNERは、エンティティ認識タスクをバウンダリデノナイズ拡散プロセスとして定義する。
提案された境界変性拡散過程は、進行的な微細化と物質の動的サンプリングを可能にする。
複数のフラットなNERデータセットとネストされたNERデータセットの実験では、DiffusionNERが従来の最先端モデルと同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成したことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:56:12 GMT)
VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models [70.3] 既存のビデオ理解モデルは、しばしばタスク固有であり、多様なタスクを扱う包括的な能力に欠ける。
我々は,事前学習したLLMのシーケンス推論機能を活用する,VideoLLMという新しいフレームワークを提案する。
VideoLLMは慎重に設計されたModality and Semantic Translatorを組み込んでおり、様々なモードからの入力を統一されたトークンシーケンスに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:51:22 GMT)
Interactive Natural Language Processing [67.9] 対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:18:29 GMT)
Policy Representation via Diffusion Probability Model for Reinforcement
Learning [67.6] 拡散確率モデルを用いて政策表現の理論的基礎を構築する。
本稿では,拡散政策の多様性を理解するための理論を提供する,拡散政策の収束保証について述べる。
本研究では,Diffusion POlicyを用いたモデルフリーオンラインRLの実装であるDIPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:23:41 GMT)
GNM: A General Navigation Model to Drive Any Robot [67.4] 視覚に基づくナビゲーションのための一般的な目標条件付きモデルは、多くの異なるが構造的に類似したロボットから得られたデータに基づいて訓練することができる。
ロボット間の効率的なデータ共有に必要な設計決定について分析する。
我々は、訓練されたGNMを、下四極子を含む様々な新しいロボットに展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:13:00 GMT)
A Diachronic Analysis of the NLP Research Paradigm Shift: When, How, and
Why? [67.0] 学術分野における研究トピックの進化を分析するための体系的枠組みを提案する。
本フレームワークは,自然言語処理(NLP)研究トピックの進化的傾向と根本原因を効果的に解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:08:00 GMT)
Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages [66.3] MMS(Massively Multilingual Speech)プロジェクトは、タスクに応じてサポート言語を10～40倍増やす。
主な材料は、一般に公開されている宗教文書の読解に基づく新しいデータセットである。
我々は,1,406言語,1,107言語用1つの多言語自動音声認識モデル,同一言語用音声合成モデル,4,017言語用言語識別モデルについて,事前学習したwav2vec 2.0モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:09:41 GMT)
Constructions of $k$-uniform states in heterogeneous systems [65.6] 一般の$k$に対して、異種系において$k$-一様状態を構成するための2つの一般的な方法を提案する。
我々は、各サブシステムの局所次元が素数となるような多くの新しい$k$一様状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:58:16 GMT)
Little Red Riding Hood Goes Around the Globe:Crosslingual Story Planning
and Generation with Large Language Models [65.5] 以前の研究は、主に英語に焦点を当てた単言語設定でのみストーリー生成の計画の有効性を実証してきた。
本稿では,言語横断型ストーリ生成の新たな課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:24:12 GMT)
Taxonomy Expansion for Named Entity Recognition [65.5] 名前付きエンティティ認識(NER)モデルをトレーニングするには、しばしばエンティティタイプの分類を修正する必要がある。
単純なアプローチは、既存のエンティティタイプと追加エンティティタイプの両方でデータセット全体をアノテートすることだ。
部分的ラベルモデル(PLM)と呼ばれる,注釈付きデータセットのみを用いる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:23:46 GMT)
Matching Game for Optimized Association in Quantum Communication
Networks [65.2] 本稿では,量子スイッチのためのスワップスタブルな要求-QSアソシエーションアルゴリズムを提案する。
サービスされた要求の割合で、ほぼ最適(5%)のパフォーマンスを達成する。
QCNのサイズが大きくなると、スケーラビリティが向上し、ほぼ最適性能を維持することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:39:18 GMT)
Attribute-Guided Encryption with Facial Texture Masking [64.8] 本稿では,顔認識システムからユーザを保護するために,顔テクスチャマスキングを用いた属性ガイド暗号化を提案する。
提案手法は,最先端の手法よりも自然な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:50:43 GMT)
Scaling laws for language encoding models in fMRI [64.7] 我々は、fMRIを用いて記録された脳の反応を予測するために、より大きなオープンソースモデルの方が優れているかどうかを検証した。
fMRIトレーニングセットのサイズを拡大する際にも同様の対数線形挙動が観察された。
これらの結果は、脳内の言語処理の極めて効果的なモデルが得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:05:44 GMT)
D$^2$TV: Dual Knowledge Distillation and Target-oriented Vision Modeling
for Many-to-Many Multimodal Summarization [63.3] many-to-many multimodal summarization (M$3$S) タスクは、どんな言語でも文書入力と対応する画像シーケンスで要約を生成することを目的としている。
本稿では,M$3$Sタスクのための二重知識蒸留と目標指向視覚モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:47:35 GMT)
Navya3DSeg -- Navya 3D Semantic Segmentation Dataset & split generation
for autonomous vehicles [63.2] 3Dセマンティックデータは、障害物検出やエゴ-車両の局所化といった中核的な認識タスクに有用である。
そこで我々は,大規模生産段階の運用領域に対応する多様なラベル空間を持つ新しいデータセットであるNavala 3D(Navya3DSeg)を提案する。
ラベルのない23のラベル付きシーケンスと25の補足シーケンスが含まれており、ポイントクラウド上の自己教師付きおよび半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークを探索するために設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:42:46 GMT)
MultiTabQA: Generating Tabular Answers\\ for Multi-Table Question
Answering [61.5] 実世界のクエリは本質的に複雑で、リレーショナルデータベースやWebページ内の複数のテーブルにまたがることが多い。
我々のモデルであるMultiTabQAは、複数のテーブル上の質問に答えるだけでなく、表形式の回答を生成するために一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:25:15 GMT)
Hang-Time HAR: A Benchmark Dataset for Basketball Activity Recognition
using Wrist-worn Inertial Sensors [61.2] 本稿では,手首に装着したセンサから身体活動認識手法を評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
データセットは、米国とドイツの2つのチームで記録され、計24人のプレーヤーが手首に慣性センサーを装着した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:25:29 GMT)
Boosting Long-tailed Object Detection via Step-wise Learning on
Smooth-tail Data [60.6] カテゴリの長い尾の分布がスムーズに減衰し、ヘッドクラスに対するバイアスを補正するスムーズなテールデータを構築する。
我々は,ヘッドクラス支配的なリプレイデータに基づいて,事前学習したモデルのクラスに依存しないモジュールを微調整する。
我々は、すべてのカテゴリの正確な検出を保証するため、トップクラスエキスパートモデルから知識を伝達しながら、テールクラス支配的なリプレイデータ上で統一モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:53:50 GMT)
DIVISION: Memory Efficient Training via Dual Activation Precision [60.2] 最先端の研究は、量子化ビット幅の探索とトレーニングを組み合わせることで、手順を複雑にし、透明性を損なう。
そこで本研究では,DNNトレーニングを簡易かつ効果的に圧縮する手法を提案する。
実験結果によると、DIVISIONは10倍以上のアクティベーションマップの圧縮や、モデルの精度を損なうことなく、競争訓練のスループットなど、最先端の手法よりも総合的な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:53:28 GMT)
Semantic Segmentation of Radar Detections using Convolutions on Point
Clouds [59.5] 本稿では,レーダ検出を点雲に展開する深層学習手法を提案する。
このアルゴリズムは、距離依存クラスタリングと入力点雲の事前処理により、レーダ固有の特性に適応する。
我々のネットワークは、レーダポイント雲のセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて、PointNet++に基づく最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:09:35 GMT)
GraphCare: Enhancing Healthcare Predictions with Open-World Personalized
Knowledge Graphs [59.4] EHRに基づく予測を改善するために,外部知識グラフを活用するオープンワールドフレームワークであるGraphCareを提案する。
本手法は,患者固有のKGを生成するために,大規模言語モデル(LLM)と外部生物医学的KGから知識を抽出する。
我々は、MIMIC-IIIとMIMIC-IVの2つの公開データセット上でGraphCareを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:35:43 GMT)
Gloss-Free End-to-End Sign Language Translation [59.3] 我々はGloFE(Gloss-Free End-to-end手話翻訳フレームワーク)を設計する。
本手法は,信号の共通意味と対応する音声翻訳を利用して,光沢のない環境下でのSLTの性能を向上させる。
OpenASLやHow2Signなど,大規模データセットの最先端結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:57:43 GMT)
Overhead-Free Blockage Detection and Precoding Through Physics-Based
Graph Neural Networks: LIDAR Data Meets Ray Tracing [58.7] 物理ベースグラフニューラルネットワーク(GNN)による光検出・測光(LIDAR)データの分類によりブロック検出を実現する
プリコーダ設計には、LIDARデータから得られた3D面にレイトレーシングを行うことにより、予備チャネル推定を行う。
数値シミュレーションにより、ブロック検出は95%精度で成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:32:54 GMT)
Text Classification via Large Language Models [58.3] テキスト分類に関わる複雑な言語現象に対処するために、Clue And Reasoning Prompting (CARP)を導入する。
注目すべきは、CARPが5つの広く使用されているテキスト分類ベンチマークのうち4つで新しいSOTAパフォーマンスを得ることだ。
さらに重要なのは、CARPが低リソースとドメイン適応のセットアップで素晴らしい能力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:46:13 GMT)
In-Context Learning of Large Language Models Explained as Kernel
Regression [57.9] 大規模言語モデル(LLM)は、伝達学習のパラダイムシフトを開始した。
本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルが事前学習後に文脈内学習を達成できる理由について検討する。
ICL中、LLMの注意と隠れた特徴は、カーネルの回帰の振る舞いと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:45:02 GMT)
Atomic and Subgraph-aware Bilateral Aggregation for Molecular
Representation Learning [57.7] 我々は、原子とサブグラフを意識したバイラテラルアグリゲーション(ASBA)と呼ばれる分子表現学習の新しいモデルを導入する。
ASBAは、両方の種類の情報を統合することで、以前の原子単位とサブグラフ単位のモデルの限界に対処する。
本手法は,分子特性予測のための表現をより包括的に学習する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 00:56:00 GMT)
LAMDA-SSL: Semi-Supervised Learning in Python [56.1] LAMDA-SSLはGitHubでオープンソース化されており、その詳細な使用法ドキュメントはhttps://ygzwqzd.github.io/LAMDA-SSL/で公開されている。
このドキュメントは、LAMDA-SSLツールキットとSSLアルゴリズムでユーザを慣れさせるコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:19:32 GMT)
Registering Neural Radiance Fields as 3D Density Images [55.6] 我々は,様々な場面でトレーニングやテストが可能な,普遍的な事前学習型ニューラルネットワークを提案する。
我々は,グローバルアプローチとして,NeRFモデルを効果的に登録できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:08:46 GMT)
DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.4] 我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。
GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。
また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:29:52 GMT)
Look-back Decoding for Open-Ended Text Generation [54.9] Look-backは、現在の復号化ステップと過去の復号化ステップの間の分布距離を追跡する改良された復号化アルゴリズムである。
文書の継続とストーリー生成に関する復号実験を行い、Look-backがより流動的で一貫性のあるテキストを生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:42:37 GMT)
Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [54.4] 拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。
本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。
人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:18:20 GMT)
If at First You Don't Succeed, Try, Try Again: Faithful Diffusion-based
Text-to-Image Generation by Selection [53.3] 拡散ベースのテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは、テキスト・プロンプトへの忠実さを欠く可能性がある。
大規模なT2I拡散モデルは通常想定されるよりも忠実であり、複雑なプロンプトに忠実な画像を生成することができることを示す。
本稿では,テキストプロンプトの候補画像を生成するパイプラインを導入し,自動スコアリングシステムにより最適な画像を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:41 GMT)
PECAN: Leveraging Policy Ensemble for Context-Aware Zero-Shot Human-AI
Coordination [53.0] 本研究では,集団におけるパートナーの多様性を高めるための政策アンサンブル手法を提案する。
そこで我々は,egoエージェントがパートナーの潜在的ポリシープリミティブを分析し,識別するためのコンテキスト認識手法を開発した。
このようにして、エゴエージェントは多様なパートナーとの共同作業において、より普遍的な協調行動を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:04:03 GMT)
Bio-inspired spike-based Hippocampus and Posterior Parietal Cortex
models for robot navigation and environment pseudo-mapping [52.8] 本研究はスパイクに基づくロボットナビゲーションと環境擬似マッピングシステムを提案する。
海馬は環境状態マップの表現を担い、PPCは局所的な意思決定を担当している。
これはバイオインスパイアされた海馬記憶に基づく動的学習を用いた環境擬似マッピングシステムの最初の実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:20:34 GMT)
Text-based Person Search without Parallel Image-Text Data [52.6] テキストベースの人物探索(TBPS)は,対象者の画像を与えられた自然言語記述に基づいて大きな画像ギャラリーから検索することを目的としている。
既存の手法は、並列画像テキストペアによるトレーニングモデルによって支配されており、収集には非常にコストがかかる。
本稿では,並列画像テキストデータなしでTBPSを探索する試みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:13:08 GMT)
Enhancing Cross-lingual Natural Language Inference by Soft Prompting
with Multilingual Verbalizer [52.5] 言語間自然言語推論は言語間言語理解の基本的な問題である。
我々は,XNLIのためのマルチリンガル・バーバリザ(SoftMV)を用いたソフト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） (Mon, 22 May 2023 06:31:29 GMT)
Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A
Preliminary Study on Writing Assistance [52.2] ChatGPTとGPT-4は学術界と産業界の両方からかなりの関心を集めている。
最近の研究は、数組の命令駆動データで微調整された後、最近提案されたLLM LLaMaは、幅広いタスクに対処する印象的な能力を示していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:56:44 GMT)
Towards Explainable In-the-Wild Video Quality Assessment: a Database and
a Language-Prompted Approach [52.1] われわれは、13次元の質関連因子に関する4,543本のビデオについて200万以上の意見を集めている。
具体的には,被験者に対して,各次元に対して正,負,ニューラル選択のラベル付けを依頼する。
我々は、視覚言語基盤モデルCLIPを改良し、重要な品質問題をよりよく捉えるための言語プロンプトVQAアプローチであるMaxVQAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:20:23 GMT)
SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Benchmark for Spoken Task-Oriented
Dialogue in Multiple Domains [51.9] SpokenWOZは音声TODのための大規模音声テキストデータセットである。
クロスターンスロットと推論スロットの検出は、音声言語現象に基づく新しい課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:47:51 GMT)
Learning Structured Components: Towards Modular and Interpretable
Multivariate Time Series Forecasting [51.2] 時空間パターンの各コンポーネントを個別にモデル化するモジュラーで解釈可能なフレームワークを開発した。
SCNNは、空間時間パターンの潜在構造を算術的に特徴づける、MSSの事前定義された生成プロセスで動作する。
SCNNが3つの実世界のデータセットの最先端モデルよりも優れた性能を達成できることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:39:44 GMT)
Deepfake Text Detection in the Wild [51.1] 近年の大規模言語モデルの発展により、人間のものと同等のレベルのテキスト生成が可能になった。
これらのモデルは、ニュース記事の執筆、ストーリー生成、科学的な執筆など、幅広いコンテンツにまたがる強力な能力を示している。
このような機能は、人間によるテキストと機械によるテキストのギャップをさらに狭め、ディープフェイクテキスト検出の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:13:29 GMT)
RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback
without tears [51.1] InstructGPTはいくつかの段階を通じてRLHFを実装しており、その中にはSupervised Fine-Tuning (SFT)、報酬モデルトレーニング、PPO (Proximal Policy Optimization) などがある。
本稿では、異なるサンプリングポリシーによって生成された応答をスコアリングし、ランキングの喪失によってそれらを人間の好みに合わせることを学習するRRHFという新しい学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:27:47 GMT)
Quantum Current and Holographic Categorical Symmetry [51.0] 量子電流は、任意の長距離にわたって対称性電荷を輸送できる対称作用素として定義される。
量子電流は、ドリンフェルト中心$Z_(mathcalC)$の物体と正確に一致する。
固定点モデルでは、凝縮された量子電流が$Z_(mathcalC)$でラグランジアン代数を形成し、境界バルク対応がリッチな設定で検証されることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:00:25 GMT)
SeqDiffuSeq: Text Diffusion with Encoder-Decoder Transformers [50.9] 本研究では,拡散モデルを用いてシーケンス・ツー・シーケンスのテキスト生成を行う。
シーケンス・ツー・シーケンス生成のためのテキスト拡散モデルであるSeqDiffuSeqを提案する。
実験結果は、テキストの品質と推論時間の観点から、シーケンス・ツー・シーケンス生成の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:31:46 GMT)
The Best of Both Worlds: Combining Human and Machine Translations for
Multilingual Semantic Parsing with Active Learning [50.3] 人文翻訳と機械翻訳の両方の長所を生かした能動的学習手法を提案する。
理想的な発話選択は、翻訳されたデータの誤りとバイアスを著しく低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:57:47 GMT)
Distributed Learning over Networks with Graph-Attention-Based
Personalization [49.9] 分散ディープラーニングのためのグラフベースパーソナライズアルゴリズム(GATTA)を提案する。
特に、各エージェントのパーソナライズされたモデルは、グローバルな部分とノード固有の部分で構成される。
グラフ内の各エージェントを1つのノードとして扱うことにより、ノード固有のパラメータを特徴として扱うことにより、グラフアテンション機構の利点を継承することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:48:30 GMT)
EntRED: Benchmarking Relation Extraction with Fewer Shortcuts [49.6] 本稿では,ショートカットを削減し,エンティティの多様性を高めるREベンチマークであるEntREDを紹介する。
因果推論(CI: ERIC)に基づくエンドツーエンドのエンティティ置換パイプラインを提案する。
私たちのEntREDは、REモデルがエンティティバイアスに頼るのではなく、テキストから正しい関係を抽出できるかどうかを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:53:32 GMT)
TaskWeb: Selecting Better Source Tasks for Multi-task NLP [49.6] ペアワイズタスク転送によるタスク関係の認識は、新しいターゲットタスクの学習に役立つ1つ以上のソースタスクの選択を改善する。
我々はTaskWebを使って、新しいターゲットを学習するためにソースタスクを使用する利点を推定し、マルチタスク学習に有用なトレーニングタスクのサブセットを選択する。
本手法は,ソースタスクの総合ランキングとトップk精度を,それぞれ12%,29%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:27:57 GMT)
Diffuse-Denoise-Count: Accurate Crowd-Counting with Diffusion Models [49.6] 我々は,JHU-CROWD++で最大6%,UCF-QNRFで最大7%の誤差を改善する新しい群集カウントパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:17:25 GMT)
Machine-Created Universal Language for Cross-lingual Transfer [48.8] 我々は,新しい中間言語として,MUL(Machine-created Universal Language)を提案する。
MULは、複数の自然言語からMULに翻訳するための普遍語彙とNL-MULトランスレータの集合からなる。
実験の結果,MUL への翻訳は多言語事前学習よりも優れた性能を示し,解析結果から MUL の解釈性は良好であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:41:09 GMT)
Interactive Data Synthesis for Systematic Vision Adaptation via
LLMs-AIGCs Collaboration [48.5] 本稿では,ChatGenImageというアノテーション付きデータ拡張の新しいパラダイムを提案する。
その中核となる考え方は、多様なモデルの補完的な強みを活用して、インタラクティブなデータ拡張のための高効率でユーザフレンドリなパイプラインを確立することである。
筆者らはChatGenImageフレームワークから得られた興味深い結果を提示し, 系統的視覚適応のための合成データの強力なポテンシャルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:53:36 GMT)
Towards Benchmarking and Assessing Visual Naturalness of Physical World
Adversarial Attacks [48.4] 物理的世界攻撃では、人間が容易に不自然な攻撃を検出し、除去できるため、自然性を評価することが非常に強調される。
本稿では,身体的世界攻撃の視覚的自然性を評価するための第一歩として,自律走行シナリオを第一試みとする。
モデル推論プロセスに人間の知識を組み込むことを目的としたDPA(Dual Prior Alignment)ネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:40:32 GMT)
Efficient Multimodal Transformer with Dual-Level Feature Restoration for
Robust Multimodal Sentiment Analysis [47.3] マルチモーダルセンシング分析(MSA)が近年注目を集めている。
著しい進歩にもかかわらず、堅牢なMSAへの道にはまだ2つの大きな課題がある。
デュアルレベル特徴回復 (EMT-DLFR) を用いた高効率マルチモーダル変圧器 (Efficient Multimodal Transformer) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:27:07 GMT)
Iterative Forward Tuning Boosts In-context Learning in Language Models [46.8] 大規模言語モデル (LLM) は、ICL(In-context Learning) の能力を示す。
本稿では、トランスフォーマーの注意と勾配降下に基づく最適化の二重形式を利用して、LCMにおけるICL向上のための2段階のフレームワークを提案する。
本手法は,精度と効率の両面で,標準ICLよりもかなり優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:18:17 GMT)
Cross-modality Data Augmentation for End-to-End Sign Language
Translation [46.4] エンドツーエンド手話翻訳(SLT)は、手話動画を中間表現なしで直接音声言語テキストに変換することを目的としている。
本稿では,強力な光沢からテキストへの翻訳機能をエンドツーエンドの手話翻訳に変換するための,新しいクロスモダリティデータ拡張(XmDA)フレームワークを提案する。
XmDAは、クロスモダリティ混合とクロスモダリティ知識蒸留という2つの重要な構成要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:41:13 GMT)
DADA: Dialect Adaptation via Dynamic Aggregation of Linguistic Rules [46.1] DADAは、多言語対応のSAE訓練モデルに対するモジュラーアプローチである。
DADAは単一タスクと命令言語モデルの両方に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:43:31 GMT)
LM-Switch: Lightweight Language Model Conditioning in Word Embedding
Space [45.6] 本稿では,ジェネレーティブ言語モデルコンディショニングのための理論的基礎と軽量でシンプルな手法であるLM-Switchを紹介する。
LM-Switchは多種多様なタスクをモデル化でき、最先端のベースラインと比較して同等あるいは優れたパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:52:04 GMT)
Enhancing Next Active Object-based Egocentric Action Anticipation with
Guided Attention [45.6] 個人ビデオにおける短期的行動予測(STA)は難しい課題である。
本稿では,オブジェクト間のガイド付きアテンション機構を適用した新しいアプローチを提案する。
提案手法であるGANOは,マルチモーダル,エンドツーエンド,シングルトランスベースのネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:56:10 GMT)
A Pretrainer's Guide to Training Data: Measuring the Effects of Data
Age, Domain Coverage, Quality, & Toxicity [45.6] この研究は、テキスト事前学習に関する文書化されていない直観を検証、定量化、公開するための最大の実験である。
以上の結果から,トレーニングデータをフィルタリングする一大ソリューションが存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:57:53 GMT)
SE(3) diffusion model with application to protein backbone generation [44.5] 複数のフレーム上でのSE(3)不変拡散モデルの理論的基礎を構築し、さらに新しいフレームワークであるFrameDiffを用いて、複数のフレーム上でSE(3)同変スコアを学習する。
我々のサンプルは、既知のタンパク質構造を越えて一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:51:32 GMT)
GSURE-Based Diffusion Model Training with Corrupted Data [44.5] 本稿では, 劣化データのみに基づく生成拡散モデルのための新しいトレーニング手法を提案する。
顔画像と磁気共鳴画像(MRI)の撮影技術について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:27:20 GMT)
Ultra-Fine Entity Typing with Prior Knowledge about Labels: A Simple
Clustering Based Strategy [44.4] 既存の手法の性能は, 簡単な手法で改善できることを示す。
トレーニング済みのラベル埋め込みを使用してラベルをセマンティックドメインにクラスタ化し、これらのドメインを追加の型として扱う。
さらに,ラベルクラスタを単純な後処理手法の一部として使用することで,さらなるパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:00:56 GMT)
CombLM: Adapting Black-Box Language Models through Small Fine-Tuned
Models [43.3] 言語モデル(LM)を新しいタスクやドメインに適用するための手法は、伝統的にモデルへのホワイトボックスアクセスを前提としてきた。
重み付けや中間的アクティベーションへのアクセスを前提に,大規模LMを新しい領域やタスクに適用するための軽量な手法を提案する。
提案手法は, 小型のホワイトボックスLMを微調整し, 小さなネットワークを介して, 確率レベルで大きなブラックボックスLMと組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:32:56 GMT)
VDT: An Empirical Study on Video Diffusion with Transformers [43.2] ビデオ拡散変換器(VDT)を導入し,拡散型ビデオ生成におけるトランスフォーマーの利用を開拓した。
モジュール化された時間的および空間的アテンションモジュールを備えたトランスフォーマーブロックを備えており、各コンポーネントを個別に最適化することができる。
VDTは時間的依存を捉えて時間的に一貫したビデオフレームを生成し、時間とともに3Dオブジェクトのダイナミクスをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:45 GMT)
Biomedical Named Entity Recognition via Dictionary-based Synonym
Generalization [43.1] 本研究では,入力テキストに含まれる生物医学的概念をスパンベース予測を用いて認識する,新しいSynGenフレームワークを提案する。
提案手法を広範囲のベンチマークで広範囲に評価し,SynGenが従来の辞書ベースモデルよりも顕著なマージンで優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:36:32 GMT)
SCITAB: A Challenging Benchmark for Compositional Reasoning and Claim
Verification on Scientific Tables [42.9] 科学表を用いた構成推論を必要とする1,225の科学的主張からなる新しいデータセットであるSCITABを紹介する。
SCITABの主張は、実際の科学的声明から導かれ、証拠は実際の事実チェックのシナリオを忠実に反映した表として提示される。
我々はSCITABに最先端のモデルを用いてベンチマークを作成し、その固有の難しさを明らかにし、既存のプロンプト手法の限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:13:50 GMT)
How Language Model Hallucinations Can Snowball [42.8] 言語モデルを用いた実践的な応用の大きなリスクは、誤った文を幻覚させる傾向があることである。
本稿では,ChatGPT と GPT-4 の3つのデータセットを構築した。
その結果,ChatGPTとGPT-4はそれぞれの誤りの67%と87%を識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:14:28 GMT)
Towards Unsupervised Recognition of Semantic Differences in Related
Documents [42.5] 意味的差異をトークンレベルの回帰タスクとして認識する。
マスク付き言語モデルに依存する3つの教師なしアプローチについて検討する。
その結果,単語アライメントと文レベルのコントラスト学習に基づくアプローチは,ゴールドラベルと強い相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:58:04 GMT)
Multi-User Reinforcement Learning with Low Rank Rewards [41.2] 我々の主な貢献は、N$ユーザ固有のMDPと協調して報酬を探索するアルゴリズムである。
N$が大きめでランクが一定であれば、MDPあたりのサンプルの複雑さは状態空間のサイズに対数的に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:09:52 GMT)
One-shot Empirical Privacy Estimation for Federated Learning [41.1] ワンショット」アプローチは、モデルパラメータに適合する単一トレーニング実行において、モデルのプライバシ損失の効率的な監査や推定を可能にする。
提案手法は,ガウス機構下でのプライバシー損失を正当に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:57:05 GMT)
Single Domain Dynamic Generalization for Iris Presentation Attack
Detection [41.1] アイリスプレゼンテーションの一般化はドメイン内の設定では大きな成功を収めたが、目に見えないドメインでは容易に分解できる。
本稿では,ドメイン不変性とドメイン固有性を利用した単一ドメイン動的一般化(SDDG)フレームワークを提案する。
提案手法は有効であり,LivDet-Iris 2017データセットの最先端性を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:54:13 GMT)
Gradient-Boosted Decision Tree for Listwise Context Model in Multimodal
Review Helpfulness Prediction [40.1] マルチモーダルレビュー ヘルプフルネス予測は、予測された有用度スコアに基づいて製品レビューをランク付けすることを目的としている。
本稿ではMRHPランキングの文脈を明確に把握するリストワイズアテンションネットワークを提案する。
また,製品レビューの表現を効果的に分割するスコア予測木として,勾配ブースト決定木を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:31:00 GMT)
Let GPT be a Math Tutor: Teaching Math Word Problem Solvers with
Customized Exercise Generation [39.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)からより小さく,より効率的な学生モデルへ,数学用語の問題解決能力を蒸留する新しい手法を提案する。
本手法は, 学生モデルの弱点を考察し, 教育科学の原則に沿った目標運動を生成することによって, 適切な学習体験を育成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:36:14 GMT)
Better Sampling of Negatives for Distantly Supervised Named Entity
Recognition [39.3] 本稿では, 正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正
提案手法は,4つの遠隔教師付きNERデータセットに対して一貫した性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:35:39 GMT)
On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and
data-driven analysis [38.9] 力学系の離散的形態対称性について検討する。
これらの対称性は、系の形態学における1つ以上の平面/対称性の軸の存在から生じる。
我々はこれらの対称性をデータ拡張と$G$-equivariant Neural Networkを用いて活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:49:35 GMT)
Exploring User Perspectives on ChatGPT: Applications, Perceptions, and
Implications for AI-Integrated Education [38.8] チャットGPTは、高等教育、K-12教育、実践的スキル学習の文脈でよく使われている。
アーリーアダプターは、ChatGPTを生徒の自己効力と学習意欲を高める可能性を秘めた革命的技術と見なす一方で、AIシステムへの過度な依存は表面的な学習習慣を促進し、生徒の社会的・批判的な思考スキルを損なう可能性があると懸念する者もいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:13:14 GMT)
LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities
and Future Opportunities [38.7] 本稿では,知識グラフの構築と推論のためのLarge Language Models (LLMs) の定量的,定性的評価について述べる。
エンティティ、関係、イベント抽出、リンク予測、質問応答を含む8つの異なるデータセットを使用します。
実験の結果, GPT-4はタスクの大部分でChatGPTより優れており,特定の推論および質問応答データセットにおいて細調整されたモデルよりも優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:56:44 GMT)
Meta-in-context learning in large language models [38.3] インコンテキストラーニング(In-context learning) — 多数のデモが提供された後にタスクで改善する能力 — は、彼らの成功の主要な貢献者のひとつだと見なされている。
私たちはこの現象をメタ・イン・コンテクスト・ラーニング(meta-in-context learning)と呼ぶ。
メタ・イン・コンテクスト学習は,期待されたタスクに対する大きな言語モデルの先行性を適応的に再認識することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:40:36 GMT)
Can We Edit Factual Knowledge by In-Context Learning? [38.2] In-context knowledge editing (IKE) は勾配に基づく手法と比較して競争的な成功率を達成する。
IKEは、類似の事実や無関係な事実に対する過度な編集を減らし、従来記憶されていた知識を忘れる知識を減らしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:07:58 GMT)
Change is Hard: A Closer Look at Subpopulation Shift [38.2] 本稿では,部分群における共通シフトを識別し,説明する統一的なフレームワークを提案する。
次に、ビジョン、言語、医療領域の12の現実世界のデータセットで評価された20の最先端アルゴリズムのベンチマークを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:55 GMT)
NAS-FM: Neural Architecture Search for Tunable and Interpretable Sound
Synthesis based on Frequency Modulation [38.0] 我々は、NAS(Neural Architecture Search)を採用して、差別化可能な周波数変調(FM)シンセサイザーを構築するNAS-FM'を提案する。
解釈可能な制御を持つチューナブルシンセサイザーは、事前の知識なしに音から自動的に開発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:46:10 GMT)
Fast Convergence in Learning Two-Layer Neural Networks with Separable
Data [37.9] 2層ニューラルネット上の正規化勾配勾配について検討した。
正規化GDを用いてトレーニング損失の線形収束率を大域的最適に導くことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:30:10 GMT)
SEAHORSE: A Multilingual, Multifaceted Dataset for Summarization
Evaluation [37.9] 本稿では,多言語・多面的要約評価のためのデータセットSEAHORSEを紹介する。
SEAHORSEは、理解性、反復性、文法、帰属性、主観、簡潔さの6つの品質次元に沿って、人間の評価を伴う96Kの要約で構成されている。
本稿では,SEAHORSEでトレーニングしたメトリクスが,ドメイン外メタ評価ベンチマークTRUEとmFACEで高い性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:25:07 GMT)
When the Majority is Wrong: Modeling Annotator Disagreement for
Subjective Tasks [37.8] ヘイトスピーチの検出における重要な問題は、ある声明が人口集団に対して攻撃的であるかどうかを決定することである。
我々は、潜在的に攻撃的なテキストに基づいて、個々のアノテータ評価を予測するモデルを構築した。
その結果、アノテータの評価は、その人口統計情報とオンラインコンテンツに関する意見を用いて予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:15:15 GMT)
Differential Privacy with Random Projections and Sign Random Projections [37.7] textbfiDP-SignRPは個人差分プライバシーの設定において極めて効果的である」
本研究では,TextbfiDP-SignRPが検索および機械学習アプリケーションに極めて有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:33:23 GMT)
Gated Stereo: Joint Depth Estimation from Gated and Wide-Baseline Active
Stereo Cues [37.6] Gated Stereoは能動ゲートステレオ画像で動作する高分解能かつ長距離深度推定技術である。
Gated Stereoはアクティブかつ高ダイナミックレンジのパッシブキャプチャを使用して、アクティブゲーティングからのタイム・オブ・フライインテンシティ・キューと並行して、マルチビューキューを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:03:20 GMT)
LLMs for Semi-Automated Data Science: Introducing CAAFE for
Context-Aware Automated Feature Engineering [37.5] データセットのセマンティックな特徴を生成するために、コンテキスト認識自動特徴工学(CAAFE)を導入する。
方法論的には単純だが、CAAFEは14のデータセットのうち11のパフォーマンスを改善している。
我々は,AutoMLシステムの範囲をセマンティックなAutoMLに拡張できるコンテキスト認識ソリューションの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:26:17 GMT)
CLIP-Fields: Weakly Supervised Semantic Fields for Robotic Memory [37.2] 様々なタスクに使用できる暗黙のシーンモデルであるCLIP-Fieldsを提案する。
このマッピングは、WebイメージとWebテキストのトレーニングされたモデルからのみ、監視によってトレーニングできることを示す。
また,CLIP-Fieldsをシーンメモリとして使用することで,ロボットは実環境においてセマンティックナビゲーションを行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:34:29 GMT)
Decomposed Prompting for Machine Translation Between Related Languages
using Large Language Models [36.9] 本稿では,翻訳過程を単語チャンク翻訳のシーケンスに分解する,数発のプロンプトの新たなアプローチを提案する。
我々のモデルはBLOOMモデルよりも優れており、調査対象言語全体で平均4.2 chrF++スコアが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:52:47 GMT)
A Simple Baseline for Video Restoration with Grouped Spatial-temporal
Shift [36.7] 本研究では,ビデオ復元のための簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、軽量で簡単な手法であるグループ化された時空間シフトに基づいている。
我々のフレームワークは従来の最先端手法よりも優れており、計算コストの4分の1以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:56:01 GMT)
Risk-aware Safe Control for Decentralized Multi-agent Systems via
Dynamic Responsibility Allocation [36.5] 我々は,個別のエージェントが他者との衝突を避けるためにどの程度の責任を負うべきかに関するガイダンスを提供する,リスク対応の分散制御フレームワークを提案する。
本研究では,移動不確実性下での衝突により発生する危険物質を特徴付けるために,新しい制御バリア関数(CBF)によるリスク測定を提案する。
ロボットの柔軟性を低いリスクで活用し、より高いリスクを持つ人の動きの柔軟性を向上させることで、集団安全性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:21:49 GMT)
Multi-behavior Self-supervised Learning for Recommendation [36.4] 本稿では,適応最適化手法とともに,MBSSL(Multi-Behavior Self-Supervised Learning)フレームワークを提案する。
具体的には、行動多重度と依存性をキャプチャする自己認識機構を組み込んだ行動認識型グラフニューラルネットワークを考案する。
5つの実世界のデータセットの実験は、MBSSLが10の最先端技術(SOTA)ベースライン上で得た一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:57:32 GMT)
Sequence-Based Plan Feasibility Prediction for Efficient Task and Motion
Planning [36.3] 本稿では,移動環境における移動操作問題を解決するための学習可能なタスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムのコアは,タスク計画,目標,初期状態を考慮したトランスフォーマーに基づく新しい学習手法であるPIGINetであり,タスク計画に関連する運動軌跡の発見確率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:49:42 GMT)
GLUE-X: Evaluating Natural Language Understanding Models from an
Out-of-distribution Generalization Perspective [36.2] 本稿では,NLPモデルにおけるOODロバスト性を評価するため,GLUE-Xという統一ベンチマークを作成するための最初の試みを示す。
GPT-3 や GPT-3.5 を含む 21 以上の PLM の古典的 NLP タスクに対して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:55:52 GMT)
Inspecting and Editing Knowledge Representations in Language Models [36.2] ニューラル言語モデル(英語版)(LM)は、テキストによって記述された世界に関する事実を表す。
本稿では,自然言語におけるステートメントを,LMの内部表現システムにおけるファクトエンコーディングにマッピングする方法であるREMEDIについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:53:20 GMT)
Chain of Knowledge: A Framework for Grounding Large Language Models with
Structured Knowledge Bases [36.0] チェーン・オブ・ナレッジ(Chain of Knowledge, CoK)は、知識基盤を構造化した大規模言語モデルを強化し、事実の正しさを改善し、幻覚を減らすフレームワークである。
我々のフレームワークは,知識集約型タスクにおける大規模言語モデルの事実的正しさを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:34:23 GMT)
Fairness of ChatGPT [35.8] 本研究は,ChatGPTを研究事例として,LLMの有効性と妥当性を体系的に評価することを目的とする。
われわれは、ChatGPTの教育、犯罪学、金融、医療などハイテイク分野における業績を評価することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:51:56 GMT)
NeRFuser: Large-Scale Scene Representation by NeRF Fusion [35.7] Neural Radiance Fields (NeRF)のような暗黙的な視覚表現の実用的な利点は、そのメモリ効率である。
既製のNeRFへのアクセスのみを前提としたNeRF登録とブレンディングのための新しいアーキテクチャであるNeRFuserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:05 GMT)
"According to ..." Prompting Language Models Improves Quoting from
Pre-Training Data [35.5] LLM(Large Language Models)は、実データに基づいて事前訓練されているにもかかわらず、幻覚と偽情報を生成する。
本稿では,従来観察されていたテキストに対してLLMを接地応答に誘導する手法を提案する。
基礎となるテキストコーパスにモデル生成回答が直接現れる範囲を計測する新しい評価指標(QUIP-Score)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:25:24 GMT)
Element-aware Summarization with Large Language Models: Expert-aligned
Evaluation and Chain-of-Thought Method [35.2] 自動要約は、ソースドキュメントのキーアイデアを含む簡潔な要約を生成する。
CNN/DailyMailやBBC XSumからの引用は、主に幻覚と情報冗長性の点で騒々しい。
本稿では,LCMを段階的に生成するためにSumCoT(Slide Chain-of-Thought)手法を提案する。
実験結果から, ROUGE-L では, 最先端の微調整 PLM とゼロショット LLM を+4.33/+4.77 で上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:54:35 GMT)
Measuring Inductive Biases of In-Context Learning with Underspecified
Demonstrations [35.2] In-context Learning(ICL)は、大規模言語モデルを新しいタスクに適用するための重要なパラダイムである。
特徴バイアスの観点からICLの誘導バイアスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:56:31 GMT)
Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities [35.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の言語に似たテキストを理解し、生成するための印象的な適性を示す。
高い能力を持つLDMを訓練する能力にもかかわらず、それらの関連性を維持し、エラーを修正するための方法論はいまだ解明されていない。
本稿では, LLMのモデル編集に関する問題, 方法, 機会を深く探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:00:00 GMT)
Bidirectional Transformer Reranker for Grammatical Error Correction [34.9] 本稿では,事前学習したseq2seqモデルにより生成された候補文の確率を再推定する双方向トランスフォーマー・リランカ(BTR)を提案する。
BTRはSeq2seqスタイルのトランスフォーマーアーキテクチャを保持するが、BERTスタイルの自己アテンション機構を使用して各トークンの確率を計算する。
実験結果から、事前訓練されたセク2セックモデルT5ベースから候補をランク付けすると、T5ベース上のBTRは、CoN上で65.47と71.27F0.5のスコアを得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:04:48 GMT)
A Benchmark on Extremely Weakly Supervised Text Classification:
Reconcile Seed Matching and Prompting Approaches [34.9] Etremely Weakly Supervised Text Classification (XWS-TC) は、人間による最小限の指導に基づくテキスト分類である。
しかし、XWS-TCには2つの主要なアプローチがある。
本稿では,2つのアプローチをフェアグラウンドで比較した最初のXWS-TCベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:18:23 GMT)
PoNet: Pooling Network for Efficient Token Mixing in Long Sequences [34.7] 本稿では,線形複雑度を持つ長列のトークン混合のための新しいPooling Network(PoNet)を提案する。
Long Range Arenaベンチマークでは、PoNetはTransformerを著しく上回り、競合する精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:07:17 GMT)
Building an Invisible Shield for Your Portrait against Deepfakes [34.7] 本稿では,画像のプロアクティブな保護を目的とした新しいフレームワーク,Integity Encryptorを提案する。
提案手法では,重要な顔属性と密接な関係を持つメッセージを,秘密に符号化する。
修正された顔属性は、デコードされたメッセージの比較を通じて、操作された画像を検出する手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:01:28 GMT)
Are Large Language Models Good Evaluators for Abstractive Summarization? [34.4] 「gpt-3.5-turbo」はデモや複雑なプロンプトチューニングを手動で選択することなく、要約評価に使用できる。
評価法は,2つの評価法と1つの評価法を比較した。
特定のプロンプトフォーマットは、他のフォーマットよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:58:13 GMT)
Effective Bilevel Optimization via Minimax Reformulation [34.2] ミニマックス問題としてバイレベル最適化の再構成を提案する。
穏やかな条件下では、これらの2つの問題が等価であることを示す。
提案手法は, 計算コストを大幅に削減しつつ, 最先端の2段階法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:41:33 GMT)
Comprehensive Visual Question Answering on Point Clouds through
Compositional Scene Manipulation [33.9] 大規模なVQA-3DデータセットであるCLEVR3Dを提案する。
本研究では,3次元シーングラフ構造を利用した質問エンジンを開発し,多様な推論問題を生成する。
より困難な設定が提案され、背景のバイアスを除去し、コンテキストを常識的なレイアウトから調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:55:52 GMT)
Rethinking Semi-supervised Learning with Language Models [33.7] 半教師付き学習(SSL)は、モデル性能を改善するために非ラベルデータを有効に活用することを目的とした一般的な設定である。
自己学習(ST)とタスク適応事前学習(TAPT)の2つの手法がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:07:35 GMT)
Evaluating and Enhancing Structural Understanding Capabilities of Large
Language Models on Tables via Input Designs [33.6] 大規模言語モデル (LLM) は、NL関連タスクを解決するための数ショットの推論器として魅力的になってきている。
我々は、LLMの構造理解能力(SUC)を評価するためのベンチマークを設計することで、これを理解しようとしている。
LLMの内部知識を用いた重要な値/範囲の同定など、効果的な構造的プロンプトのための自己拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:23:46 GMT)
Language Models Meet World Models: Embodied Experiences Enhance Language
Models [33.2] 大規模言語モデル(LM)は、物理的環境における単純な推論と計画にしばしば苦労する。
我々は、世界モデルでそれらを微調整することで、LMを強化する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:53:24 GMT)
Beyond Labels: Empowering Human with Natural Language Explanations
through a Novel Active-Learning Architecture [32.8] この研究は、低リソースシナリオにおけるラベルと説明の両方の人間のアノテーションをサポートし、削減するための、新しいアクティブラーニング(AL)アーキテクチャを提案する。
我々のALアーキテクチャは、予測モデルのための自然言語説明を明示的に生成し、現実世界における人間の意思決定を支援するための説明生成モデルを組み込んでいる。
自動ALシミュレーション評価は、我々のデータ選択戦略が従来のデータ多様性ベースの戦略より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:38:10 GMT)
Large language models effectively leverage document-level context for
literary translation, but critical errors persist [32.5] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い文レベルの翻訳データセット上での最先端技術と競合する。
我々は,Gpt-3.5 (text-davinci-003) LLM) を用いて文節全体を翻訳し,高品質な翻訳を行うという厳密な評価を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:00:51 GMT)
EnCore: Pre-Training Entity Encoders using Coreference Chains [32.4] 我々は、コア参照チェーンを追加の監視信号として使用することを提案する。
コントラスト損失を用いたエンティティエンコーダの事前訓練を行う。
その結果,提案した事前学習戦略により,細粒度エンティティタイピングの最先端性を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:11:59 GMT)
Towards Dialogue Systems with Agency in Human-AI Collaboration Tasks [32.2] 事象を積極的に形成する能力であるエージェンシーは、人間が他の人間とどのように相互作用し協力するかに不可欠である。
我々は,Bandura (2001) の社会的認知理論を基盤として,Areas が対話で表現される特徴の枠組みを構築した。
我々は、83人の人間と人間の協力的なインテリアデザインの会話のデータセットを収集し、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:17:14 GMT)
Type-to-Track: Retrieve Any Object via Prompt-based Tracking [32.0] 本稿では,Type-to-Trackと呼ばれるマルチオブジェクト追跡のための新しいパラダイムを提案する。
Type-to-Trackでは、自然言語の記述をタイプすることで、ビデオ内のオブジェクトを追跡することができる。
我々は、GroOTと呼ばれる、そのグラウンドド多重オブジェクト追跡タスクのための新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:25:27 GMT)
Keeping Up with the Language Models: Robustness-Bias Interplay in NLI
Data and Models [31.9] 我々は, LM生成語彙変動, 逆フィルタリング, 人間の検証を組み合わせることで, 既存のNLIのバイアスベンチマークを拡張した。
BBNLI-nextは平均して、最先端のNLIモデルの精度を95.3%から58.6%に下げる。
本稿では,抗ステレオタイプバイアスとモデル脆度を考慮したバイアス対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:02:45 GMT)
WavSpA: Wavelet Space Attention for Boosting Transformers' Long Sequence
Learning Ability [31.8] 近年の研究では、フーリエ空間における学習の注意がトランスフォーマーの長いシーケンス学習能力を向上させることが示されている。
ウェーブレット変換は、位置情報と周波数情報の両方を線形時間複雑度でキャプチャするので、よりよい選択であるべきだと我々は主張する。
学習可能なウェーブレット係数空間における注意学習を容易にするウェーブレット空間注意(WavSpA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:42:47 GMT)
Towards Speech Dialogue Translation Mediating Speakers of Different
Languages [31.4] 本稿では,文脈,すなわちモノリンガルコンテキストとバイリンガルコンテキストの2つの方法を提案する。
我々はWhisperとmBARTを用いてケースケード音声翻訳実験を行い、我々の設定においてバイリンガル文脈がより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:45:29 GMT)
Segment Anything Is Not Always Perfect: An Investigation of SAM on
Different Real-world Applications [31.3] 最近、Meta AI Researchは、前例のない大規模なセグメンテーションデータセット(SA-1B)で事前訓練された、一般的な、プロンプト可能なセグメンテーションモデル(SAM)にアプローチしている。
特に,自然画像,農業,製造業,リモートセンシング,医療などの分野において,SAMの性能に関する興味深い調査を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:22:40 GMT)
KNIFE: Distilling Reasoning Knowledge From Free-Text Rationales [31.3] 提案するKNIFEは,FTRから小さい (1B) LMに推論知識を効果的に蒸留できることを示す。
KNIFEは、教師LM(タスク入力とFTR)を微調整してタスク出力を予測し、FTRから教師の隠れた状態への推論知識を伝達する。
第二に、KNIFEは学生LM(タスク入力のみ)を微調整し、その隠れた状態が教師のものと一致するようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 00:19:21 GMT)
On Quantum Speedups for Nonconvex Optimization via Quantum Tunneling
Walks [31.2] 古典的アルゴリズムは、互いによく知っているものを効率的に打つことはできないが、Qは適切な初期状態が与えられたときにできる。
我々は、古典的アルゴリズムが互いによく知っているものを効果的に打つことができないような、特定の二重井戸の風景を構築するが、Qは適切な初期状態を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:56:11 GMT)
Urban GeoBIM construction by integrating semantic LiDAR point clouds
with as-designed BIM models [31.1] グローバルナビゲーション衛星システムと統合された光検出・測光(LiDAR)は、地理的に参照された空間情報を提供することができる。
グローバルナビゲーション衛星システムと統合された光検出・測光(LiDAR)は、地理的に参照された空間情報を提供することができる。
LiDARデータセットの全体セグメンテーション精度は最大90%に達し、BIMモデルの平均位置推定精度は極状物体が0.023m、建物が0.156mである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:21:06 GMT)
Materialistic: Selecting Similar Materials in Images [30.9] アーティスト・ちょうせんエリアと同じ素材を示す写真の領域を選択する方法を提案する。
提案手法は、シェーディング、スペックハイライト、キャストシャドーに対して堅牢であり、実際の画像の選択を可能にする。
本モデルでは,画像編集,動画内選択,類似した素材を用いたオブジェクト画像の検索など,一連の応用について実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:50:48 GMT)
Can ChatGPT Defend the Truth? Automatic Dialectical Evaluation Elicits
LLMs' Deficiencies in Reasoning [30.8] 本稿では,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の推論能力について,議論のような会話を通じて検証する。
当初、正しいステップバイステップのソリューションを生成できたとしても、ChatGPTはその真理に対する信念を維持できないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:47:31 GMT)
Gradient Descent Monotonically Decreases the Sharpness of Gradient Flow
Solutions in Scalar Networks and Beyond [30.5] ニューラルネットワークにグラディエントDescentを適用すると、損失はほぼ単調に減少する。
代わりに、勾配勾配が「安定のエッジ」に収束するにつれて損失は振動する(EoS)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:27:27 GMT)
DiffAVA: Personalized Text-to-Audio Generation with Visual Alignment [30.4] 本稿では,遅延拡散モデル,すなわちDiffAVAに基づく視覚アライメントを用いた,新規でパーソナライズされたテキスト・音声生成手法を提案する。
我々のDiffAVAは、ビデオ特徴から時間情報を集約するマルチヘッドアテンショントランスフォーマーと、テキスト埋め込みで時間的視覚表現を融合するデュアルマルチモーダル残差ネットワークを活用している。
AudioCapsデータセットの実験結果から、提案したDiffAVAは、視覚的に整列したテキスト・オーディオ生成において、競合する性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:37:27 GMT)
Examining the Inter-Consistency of Large Language Models: An In-depth
Analysis via Debate [30.4] 私たちは、公正な議論、ミスマッチした議論、ラウンドテーブルな議論という、現実世界のシナリオに沿った3段階の議論を行います。
より強い LLM が彼らの視点に固執することによって議論を支配する傾向にあるのに対し、弱い LLM は視点を変える傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:34:04 GMT)
Semantic Invariant Multi-view Clustering with Fully Incomplete
Information [29.7] 不完全な情報を持つマルチビュークラスタリングのためのセマンティック不変性学習(SMILE)という新しいフレームワークを提案する。
具体的には、異なるビューにまたがる不変なセマンティックな分布が存在することを発見し、SMILEはビュー間の不一致を緩和する。
我々の手法は、NoisyMNISTのクラスタリング精度を19.3%/23.2%から82.7%/69.0%に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:11:01 GMT)
Faster Differentially Private Convex Optimization via Second-Order
Methods [29.6] 微分プライベート(確率的)勾配勾配は、凸界と非凸界の両方におけるプライベート機械学習の成果である。
制約のないロジスティック回帰問題に対する実用的な2次アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:43:36 GMT)
Instant Representation Learning for Recommendation over Large Dynamic
Graphs [29.4] 動的多重多元グラフのための新しいグラフニューラルネットワークSUPAを提案する。
新しいエッジごとに、SUPAは影響のあるサブグラフをサンプリングし、2つの対話ノードの表現を更新し、その相互作用情報をサンプリングされたサブグラフに伝達する。
SuPAをオンラインでインクリメンタルにトレーニングするために、大規模な動的グラフのシングルパストレーニングのための効率的なワークフローであるInsLearnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:36:10 GMT)
Farewell to Aimless Large-scale Pretraining: Influential Subset
Selection for Language Model [29.4] 事前訓練された言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な成功を収めた。
しかし、最近、事前学習はより大きなモデルと大きなデータへと移行し、計算とエネルギーのコストが大幅に上昇した。
本研究では、エンドタスクの知識を明示的に活用し、事前学習コーパスの小さなサブセットを選択する言語モデルに対する影響サブセット選択(ISS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:18:58 GMT)
Making Language Models Better Tool Learners with Execution Feedback [29.3] ツールは、人間が世界を理解し、再形成するための重要なインターフェースとして機能する。
既存のツール学習手法は、ツールを無差別に活用するために言語モデルを誘導する。
ツール実行からのフィードバックを通じてモデルを継続的に学習することを可能にする2段階のエンドツーエンドフレームワークであるTool leaRning wIth exeCution fEedback (TRICE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:37:05 GMT)
AVeriTeC: A dataset for real-world claim verification with evidence from
the web [29.3] AVeriTeCは、50の異なる組織によるファクトチェックをカバーする4,568の現実世界のクレームの新しいデータセットである。
それぞれのクレームには、オンラインで利用可能な証拠によって支持される質問と回答のペアと、証拠がどのように組み合わさって判断を下すかを説明する文章の正当性が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:17:18 GMT)
Interpreting Transformer's Attention Dynamic Memory and Visualizing the
Semantic Information Flow of GPT [28.9] 近年の解釈可能性の進歩は、トランスフォーマーベース言語モデルの重みと隠れ状態を語彙に投影できることを示唆している。
本稿では,LMアテンションヘッドとメモリ値,モデルが与えられた入力を処理しながら動的に生成し,リコールするベクトルを解釈する。
対話型フローグラフとして生成事前学習変換器(GPT)の前方通過を可視化するツールを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:04:56 GMT)
Is Fine-tuning Needed? Pre-trained Language Models Are Near Perfect for
Out-of-Domain Detection [28.8] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、テキスト上の信頼できる予測にとって重要なタスクである。
事前訓練された言語モデルによる微調整は、OOD検出器を導出するための事実上の手順である。
距離に基づく検出手法を用いて、事前学習した言語モデルは、分布シフトがドメイン変更を伴う場合、ほぼ完璧なOOD検出器であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:42:44 GMT)
TOM: Learning Policy-Aware Models for Model-Based Reinforcement Learning
via Transition Occupancy Matching [28.7] モデル学習のための新しい「遷移占有マッチング」 (TOM) 手法を提案する。
TOMは、現在のポリシーが実際の環境と同じモデル内で遷移の分布を経験する程度に優れている。
TOMは、政策関連体験にモデル学習を集中させ、政策をより高いタスク報酬に迅速に進めることに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:06:09 GMT)
Modular Domain Adaptation for Conformer-Based Streaming ASR [28.4] 一つのモデルで全てのパラメータをドメイン固有に保ちながらマルチドメインデータを処理できるフレームワークを提案する。
ビデオキャプションデータのみに基づいてトレーニングしたストリーミングコンバータトランスデューサでは、MDAベースのモデルが、他のドメイン上のマルチドメインモデルと同様のパフォーマンスに達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） (Mon, 22 May 2023 18:49:35 GMT)
Nearest Neighbor Machine Translation is Meta-Optimizer on Output
Projection Layer [28.1] Nearest Neighbor Machine Translation (k$NN-MT)はドメイン適応タスクで大きな成功を収めた。
理論的および実証的研究を通じて,$k$NN-MTの包括的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:38:53 GMT)
Uncertainty and Structure in Neural Ordinary Differential Equations [28.1] ラプラス近似のような基礎的で軽量なベイズ深層学習技術がニューラルネットワークに適用可能であることを示す。
我々は、最近提案された2つのニューラルODEフレームワークにおいて、機械的知識と不確実性量子化がどのように相互作用するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:50:42 GMT)
Parallel Attention and Feed-Forward Net Design for Pre-training and
Inference on Transformers [27.9] 本稿ではトランスモデルのための並列注意とフィードフォワードネットデザイン(PAF)を紹介する。
PAFの設計により、各レイヤのFFNブロックは、そのレイヤのアテンションブロックと並行して実行される。
両ブロックを並列に実行することは理論的に可能であり、実際は1.5倍から2倍の速さで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:56:09 GMT)
BMB: Balanced Memory Bank for Imbalanced Semi-supervised Learning [27.9] 本稿では,長期認識のための半教師付きフレームワークであるBa balanced Memory Bank (BMB)を提案する。
BMBは、対応する擬似ラベルで歴史的な特徴をキャッシュし、メモリも注意深く維持して、そのデータがクラス再バランスしていることを保証する。
複数のデータセットで実験を行い、BMBが最先端のアプローチをクリアマージンで超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:52:11 GMT)
Limited Resource Allocation in a Non-Markovian World: The Case of
Maternal and Child Healthcare [27.8] 低リソース環境におけるスケジューリング介入の問題点を考察し,順応性やエンゲージメントを高めることを目的とする。
過去の研究は、この問題に対する数種類のRestless Multi-armed Bandit (RMAB) ベースのソリューションの開発に成功している。
我々のパートナーであるNGO ARMMAN の母体健康意識プログラムにおける実世界データに対する Markov の仮定から大きく逸脱した。
一般化された非マルコフ的RMAB設定に取り組むために、(i)各参加者の軌跡を時系列としてモデル化し、(ii)時系列予測モデルのパワーを利用して将来の状態を予測し、(iii)時間を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:26:29 GMT)
To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis [27.8] 大規模言語モデル(LLM)は、事前トレーニング中にトークンに悩まされていることで知られており、Web上の高品質なテキストデータは、LSMのスケーリング制限に近づいている。
本研究では,事前学習データの再学習の結果について検討し,モデルが過度に適合する可能性が示唆された。
第2に, マルチエポック劣化の原因となる要因について検討し, データセットのサイズ, モデルパラメータ, トレーニング目標など, 重要な要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:02:15 GMT)
Bridging the Gap Between End-to-end and Non-End-to-end Multi-Object
Tracking [27.7] 既存のエンドツーエンドのマルチオブジェクト追跡(e2e-MOT)手法は、非エンドツーエンドのトラッキング・バイ・検出手法を超えていない。
本稿では,e2e-MOT をシャドウ概念を用いた新しいラベル割り当てにより,簡便かつ効果的な方法である Co-MOT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:18:34 GMT)
Are Human Explanations Always Helpful? Towards Objective Evaluation of
Human Natural Language Explanations [27.6] 人間の注釈による説明の質は、その有用性に基づいて測定できるという考え方に基づいて構築する。
モデル性能の説明の有用性を考慮に入れた新しい指標を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:20:04 GMT)
RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era [27.3] 本稿では,トランスフォーマーの効率的な並列化学習とRNNの効率的な推論を組み合わせた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
提案手法は線形アテンション機構を利用して,トレーニング中に計算を並列化し,推論中に一定の計算量とメモリの複雑さを維持するトランスフォーマーあるいはRNNとしてモデルを定式化することができる。
我々の実験は、RWKVが同様の大きさのトランスフォーマーと同等に動作していることを示し、将来の作業がこのアーキテクチャを活用してより効率的なモデルを作成することができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:57:41 GMT)
Road Planning for Slums via Deep Reinforcement Learning [27.0] 本研究では,スラム道路の自動配置のための深層強化学習手法を提案する。
本研究では,スラムのトポロジ的構造を捉えるための汎用グラフモデルを提案し,計画道路の場所を選択するための新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
我々のモデルは、スラム内の場所を最小限の建設コストで接続する道路計画を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:18:28 GMT)
Contrast with Reconstruct: Contrastive 3D Representation Learning Guided
by Generative Pretraining [26.9] 本稿ではコントラストとReconstruct(ReCon)を融合したコントラストモデルを提案する。
Encoder-decoder スタイルの ReCon-block が提案されている。
ReConは、ScanObjectNNの91.26%の精度など、新しい最先端の3D表現学習を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:40:49 GMT)
You Only Look at One: Category-Level Object Representations for Pose
Estimation From a Single Example [26.9] 所望のカテゴリから1つのオブジェクトだけを検査してカテゴリレベルのポーズ推定を行う手法を提案する。
本稿では,RGBDセンサを搭載したロボットマニピュレータを用いて,新しい物体のオンライン6次元ポーズ推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:32:24 GMT)
Contrastive Predictive Autoencoders for Dynamic Point Cloud
Self-Supervised Learning [26.8] 我々は、より包括的な表現を協調的に学習するために、ポイントクラウドシーケンスに基づくコントラスト予測と再構成(CPR)を設計する。
我々は4点のクラウドシークエンスベンチマークで実験を行い、その結果を複数の実験環境下で報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:09:51 GMT)
Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment [26.6] 本稿では,最先端の大規模言語モデルであるChatGPTを用いて,学生の回答スコアリングと合理性生成の同時処理について検討する。
本稿では,ChatGPTからの誤り出力を自動的にフィルタし,残りのChtaGPT出力をノイズラベル付きデータとして利用する批評家モジュールを提案する。
実験の結果,ChatGPTより数桁小さいにもかかわらず,微調整された言語モデルでは,学生の回答スコアの精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:11:39 GMT)
CopyNE: Better Contextual ASR by Copying Named Entities [26.5] 本稿では,コピネ (CopyNE) と呼ばれる新しい手法を提案する。
AishellとST-cmdsデータセットの実験により、Copyneは文字誤り率(CER)と名前付きエンティティCER(NE-CER)の大幅な削減を実現していることが示された。
強力なWhisperベースラインと比較しても、CopyneはCERとNE-CERの顕著な削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:03:11 GMT)
Evaluating Model Performance in Medical Datasets Over Time [26.5] 本研究は,EMDOT(A Evaluation on Medical datasets Over Time)フレームワークを提案する。
バックテストの概念にインスパイアされたEMDOTは、実践者が各時点で実行できたかもしれないトレーニング手順をシミュレートする。
データセットによっては、すべての履歴データを使用するのが理想的な場合が多いのに対して、最新のデータのウィンドウを使用する場合、他のケースでは有利な場合があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:16:00 GMT)
G3Detector: General GPT-Generated Text Detector [26.5] 本研究では,多分野にわたる合成テキストの同定に長けた,予測できないが強力な検出手法を提案する。
我々の検出器は、様々なモデルアーキテクチャと復号化戦略で一様に優れた性能を示す。
また、強力な検出回避技術を用いて生成されたテキストを識別する機能も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:35:00 GMT)
Logical Reasoning for Natural Language Inference Using Generated Facts
as Atoms [26.3] 本稿では,各モデル決定に責任を負う入力の特定の情報を決定するための,モデルに依存しない論理的枠組みを提案する。
この手法は、予測能力を維持する解釈可能な自然言語推論(NLI)モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:45:50 GMT)
ImSimCSE: Improving Contrastive Learning for Sentence Embeddings from
Two Perspectives [25.6] 本稿では,2つの視点から文埋め込みのコントラスト学習を改善することを目的とする。
まず, 負対からの落音がモデルの性能に影響を及ぼすことを示す。
第二に、現状のソリューションのランクボトルネックを特徴劣化の指標にし、この問題に対処するための次元的に対照的な学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:24:46 GMT)
Improving Convergence and Generalization Using Parameter Symmetries [25.5] 異なる曲率を持つミニマへのテレポーティングは、一般化を改善し、ミニマの曲率と一般化能力の関連性についての洞察を提供する。
また、テレポーテーションを幅広い最適化アルゴリズムに統合し、最適化に基づくメタラーニングにより収束が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:35:42 GMT)
A Study of Generative Large Language Model for Medical Research and
Healthcare [25.4] 本研究は,200億のパラメータからなるGPT-3アーキテクチャを用いて,277億語と英語の混合テキストを用いた臨床生成LDMであるGatorTronGPTを開発した。
GatorTronGPTを用いて訓練された合成NLPモデルは、実際の臨床テキストを用いて訓練されたNLPモデルより優れたテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:37:24 GMT)
Bayesian Numerical Integration with Neural Networks [25.0] ベイジアン・スタイン・ネットワーク(Bayesian Stein Network)と呼ばれるベイジアン・ニューラルネットワークに基づく代替手法を提案する。
鍵となる要素は、スタイン演算子に基づくニューラルネットワークアーキテクチャと、ラプラス近似に基づくベイズ後部の近似である。
これは、人気のあるGenz関数のベンチマークにおける桁違いのスピードアップと、力学系のベイズ解析で生じる問題に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:19:09 GMT)
Text-to-SQL Error Correction with Language Models of Code [24.7] 本稿では,テキストとコーパスの自動誤り訂正モデルの構築方法について検討する。
トークンレベルの編集は文脈外であり、時には曖昧であることに気付き、代わりに節レベルの編集モデルを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:42:39 GMT)
READMem: Robust Embedding Association for a Diverse Memory in
Unconstrained Video Object Segmentation [24.1] 制約のないビデオを扱うためのsVOSメソッドのためのモジュラーフレームワークであるREADMemを提示する。
本稿では、メモリに格納された埋め込みと、更新プロセス中にクエリ埋め込みとを堅牢に関連付けることを提案する。
提案手法は,LV(Long-time Video dataset)において,短いシーケンスのパフォーマンスを損なうことなく,競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:31:16 GMT)
A Training and Inference Strategy Using Noisy and Enhanced Speech as
Target for Speech Enhancement without Clean Speech [24.0] 本稿では,拡張音声をターゲットとして用いるトレーニングと推論戦略を提案する。
NyTTの有効性の鍵は、ドメイン内ノイズと外ノイズの均一性にあるため、様々な学生モデルをリミックスして訓練する。
実験の結果,提案手法はいくつかのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:02:35 GMT)
Open-world Semi-supervised Generalized Relation Discovery Aligned in a
Real-world Setting [24.0] 我々は、OpenRE設定は現実世界のデータの特徴とより整合しているべきだと論じる。
KNoRDは、ラベルなしデータ内の既知のクラスや新しいクラスから、明示的で暗黙的に表現された関係を効果的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:12:57 GMT)
Is Synthetic Data From Diffusion Models Ready for Knowledge
Distillation? [24.0] 拡散モデルは近年,高忠実度フォトリアリスティック画像の生成において驚くべき性能を発揮している。
本研究では, 最先端拡散モデルから生成した合成画像が, 実画像にアクセスすることなく, 知識蒸留にどのように利用できるかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:02:31 GMT)
Exploring Energy-based Language Models with Different Architectures and
Training Methods for Speech Recognition [24.0] エネルギーベース言語モデル(ELM)は、自然文の非正規化分布をパラメータ化する。
本稿では,エネルギ関数の異なるアーキテクチャと異なるトレーニング手法について検討し,音声認識におけるEMMの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:28:48 GMT)
MUX-PLMs: Data Multiplexing for High-throughput Language Models [24.0] マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)アルゴリズムはスループットを多倍に向上させる有望なソリューションを提供する。
データ多重化を訓練した高スループット事前学習言語モデルであるMUX-PLMsを開発した。
我々の新しい多重化・非多重化モジュールは、巧妙に絡み合ったり、歪んだりすることで、高性能なスループットのMuxplmを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:29:28 GMT)
The neural dynamics of auditory word recognition and integration [23.8] 本稿では,この知覚過程をベイズ決定理論で定式化する単語認識の計算モデルを提案する。
我々は,このモデルを用いて,架空の物語を受動的に聴いた被験者が記録した頭皮脳波信号を説明する。
このモデルは、単語が素早く認識できるかどうかに応じて、単語の異なるニューラル処理を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:06:32 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting for Few-Shot Spoken Word
Classification Through Meta-Learning [23.8] モデルが新たな単語クラスに漸進的に導入されるような環境では,数発の音声単語分類の問題を考える。
モデルに依存しないメタラーニング(MAML)の拡張を提案する。
提案手法は,ショット数とクラス数が異なる実験において,OMLよりも一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:51:15 GMT)
Coswara: A respiratory sounds and symptoms dataset for remote screening
of SARS-CoV-2 infection [23.8] 本稿では,多種多様な呼吸音と豊富なメタデータを含むデータセットであるCosharaデータセットについて述べる。
呼吸音は, 呼吸, きず, 発声の変種に関連する9つの音カテゴリーを含む。
本稿では,データ収集手順,人口統計,症状,音声データ情報について要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:09:10 GMT)
U-TILISE: A Sequence-to-sequence Model for Cloud Removal in Optical
Satellite Time Series [23.7] 我々は,クラウドにマッピングされた入力シーケンスを,クラウドのない出力シーケンスにマッピングできるニューラルモデルを開発した。
本研究では,欧州全域で取得した衛星センチネル2時系列のデータセットを用いて,提案モデルの有効性を実験的に評価した。
標準ベースラインと比較して、PSNRは以前見られた場所で1.8dB、見えない場所では1.3dB増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:37:10 GMT)
Prompt-based methods may underestimate large language models' linguistic
generalizations [23.6] モデルによる英語の知識の測定方法として,メタ言語的プロンプトと直接確率測定を比較した。
LLMのメタ言語的判断は、表現から直接導出される量よりも劣っている。
以上の結果から, LLMが言語能力に欠けるという決定的な証拠として, メタリング主義的プロンプトに依存する否定的な結果が得られないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:33:17 GMT)
Learning Interpretable Style Embeddings via Prompting LLMs [23.6] スタイル表現学習はテキストで著者スタイルのコンテンツに依存しない表現を構築する。
現在のスタイル表現学習では、ニューラルネットワークを使ってスタイルをコンテンツから切り離し、スタイルベクトルを作成する。
我々は、多くのテキストでスタイメトリーを実行し、合成データセットを作成し、人間の解釈可能なスタイル表現を訓練するために、プロンプトを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:07:54 GMT)
UDAPDR: Unsupervised Domain Adaptation via LLM Prompting and
Distillation of Rerankers [23.6] 我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いて大量の合成クエリを安価に生成する手法を開発し,動機づける。
この手法は,2Kの合成クエリのみを微調整に用いる場合であっても,長テール領域でのゼロショット精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:22 GMT)
Towards Understanding Machine Learning Testing in Practise [23.5] 本稿では,Jupyterノートブックのマイニングによる機械学習パイプラインの可視化について検討する。
まず、より小さなノートのサンプルの質的研究を用いて、一般的な洞察と傾向を収集する。
そして、質的研究から得られた知識を使って、より大きなノートブックのサンプルを使って経験的な研究を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:43:42 GMT)
DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild Annotated Dermatology Images [23.5] 本稿では皮膚疾患パターンを3次元テクスチャメッシュにブレンドするDerm Synth3Dという新しいフレームワークを提案する。
筆者らの手法は,ブレンディングとレンダリングを制約するトップダウンのルールに固執し,線内取得を模倣した皮膚条件の2次元画像を生成する。
Derm Synth3Dは、さまざまな皮膚科のタスクのためのカスタムデータセットを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:14:30 GMT)
ByGPT5: End-to-End Style-conditioned Poetry Generation with Token-free
Language Models [23.4] そこで本研究では,韻律,韻律,韻律などの文体に規定された終末詩の生成について検討する。
我々は、新しいトークンフリーデコーダのみの言語モデルであるBYGPT5の事前トレーニングに成功した。
ByGPT5は,mT5,BYT5,GPT-2,ChatGPTなどの他のモデルよりも優れ,パラメータ効率が良く,人間に好適な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:15:06 GMT)
Asynchronous Multi-Model Federated Learning over Wireless Networks:
Theory, Modeling, and Optimization [23.1] 分散機械学習(ML)の鍵となる技術として、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
ほとんどの文献では、(i)単一タスク/モデルのためのMLモデルトレーニングを備えたシステム、(ii)モデルパラメータのアップリンク/ダウンリンク転送のための同期設定に焦点を当てている。
我々は,モデル性能とネットワークリソースの節約の観点から,FL下流を考慮したMA-FLを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:39:38 GMT)
Federated Cross Learning for Medical Image Segmentation [23.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、様々な臨床応用のために、異なる病院が所有する隔離された患者データを用いて、ディープラーニングモデルを協調的に訓練することができる。
FLの大きな問題は、独立して分散されていないデータ(非ID)を扱う際のパフォーマンス劣化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:05:06 GMT)
Improving Classifier Robustness through Active Generation of Pairwise
Counterfactuals [22.9] 本稿では,カウンターファクト・ジェネレーティブ・モデルを用いて多種多様なカウンターファクト・モデルを生成する新しいフレームワークを提案する。
少量の人間注釈付き対実データ(10%)で、学習ラベルを用いた対実データ拡張データセットを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:19:01 GMT)
LM vs LM: Detecting Factual Errors via Cross Examination [22.5] 言語モデル(LM)の事実性評価フレームワークを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、間違ったクレームがモデルが生成する他のクレームと矛盾する可能性があるということです。
我々は,最近の複数のLMが4つのベンチマークで行った事実的主張に対して,本手法を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:42:14 GMT)
BioDEX: Large-Scale Biomedical Adverse Drug Event Extraction for
Real-World Pharmacovigilance [22.4] バイオメディカルな有害薬物イベント抽出のための大規模資源であるBioDEXを紹介する。
本研究は,本論文からレポートのコア情報を予測する作業について考察する。
人間のパフォーマンスは72.0% F1と見積もっていますが、私たちの最高のモデルは62.3% F1です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:15:57 GMT)
First- and Second-Order Bounds for Adversarial Linear Contextual Bandits [22.4] 我々は,K$の腕に付随する損失関数を制限なく時間とともに変化させることができる,逆線形文脈帯域設定を考える。
V_T$ または $L_T*$ は$T$ よりもかなり小さい可能性があるため、環境が比較的良心的であれば、最悪の場合の後悔よりも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:37:57 GMT)
SPARSEFIT: Few-shot Prompting with Sparse Fine-tuning for Jointly
Generating Predictions and Natural Language Explanations [22.3] 我々は、離散的なプロンプトを利用して予測とNLEを共同生成するスパース数発の微調整戦略であるSparseFitを提案する。
我々は,モデル生成NLEの品質を評価するために,自動的および人為的評価を行い,モデルパラメータの6.8%のみを微調整することで,競争結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:06:41 GMT)
Knowledge-Retrieval Task-Oriented Dialog Systems with Semi-Supervision [22.2] 既存のタスク指向ダイアログ(TOD)システムは、スロットと値の観点からダイアログの状態を追跡し、データベースに問い合わせて応答を生成する。
現実のアプリケーションでは,ユーザの発話がノイズが多いため,対話状態を正確に追跡し,関連する知識を正しく確保することは困難である。
そこで本研究では,TODシステムにおける知識選択を高速化する検索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:29:20 GMT)
Small Language Models Improve Giants by Rewriting Their Outputs [22.2] 大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい数ショットの学習能力を示しているが、難しいタスクに関する微調整モデルに比べて、性能が劣ることが多い。
重みに頼らずにLLM出力を補正する手法を提案する。
実験により,小型のLMCorモデル (250M) でさえ,多種多様なタスクにおけるLLM (62B) の撮影性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:07:50 GMT)
Response Length Perception and Sequence Scheduling: An LLM-Empowered LLM
Inference Pipeline [22.1] 大規模言語モデル(LLM)はAIの分野に革命をもたらし、様々なタスクで前例のない能力を示している。
本稿では,LLMのパワーを利用する効率的なLLM推論パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:36:06 GMT)
Syntactic Substitutability as Unsupervised Dependency Syntax [22.1] テキスト上で学習した言語モデルの注意分布において,構文的依存関係が表現可能であるという仮説を考察する。
本稿では,これらの構造を理論的に推論する新しい手法を提案する。
提案手法は定性的かつ定量的な利得をもたらすことを示し,例えば,長期にわたる主観的合意タスクにおいて78.3%のリコールを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:08:28 GMT)
Target-Aware Generative Augmentations for Single-Shot Adaptation [21.8] 我々は、ソースドメインからターゲットドメインへのモデル適応のための新しいアプローチを提案する。
SiSTAは、単一ショットターゲットを用いてソースドメインから生成モデルを微調整し、その後、合成ターゲットデータをキュレートするための新しいサンプリング戦略を用いる。
顔検出や多クラス物体認識において,SiSTAは既存のベースラインよりも大幅に向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:46:26 GMT)
Deep Neural Collapse Is Provably Optimal for the Deep Unconstrained
Features Model [21.8] 深い制約のない特徴モデルにおいて、二分分類のための一意な大域的最適化は、ディープ・ニューラル・崩壊(DNC)に典型的なすべての特性を示すことを示す。
また, (i) 深部非拘束特徴モデルを勾配降下法により最適化することにより, 得られた解は我々の理論とよく一致し, (ii) 訓練されたネットワークはDNCに適した非拘束特徴を回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:51:28 GMT)
Capturing Conversion Rate Fluctuation during Sales Promotions: A Novel
Historical Data Reuse Approach [21.5] コンバージョン率(CVR)予測は、オンラインレコメンデータシステムにおける中核的なコンポーネントの1つである。
我々は、よく訓練されたCVR予測モデルが販売促進期間中に準最適に実行されることをよく観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:00:34 GMT)
Learning to Order for Inventory Systems with Lost Sales and Uncertain
Supplies [21.4] 我々は, 在庫管理システムを, 計画的地平線上でのリードタイム$L$とみなし, 供給は不確実であり, 注文量の関数である。
提案アルゴリズムは,O(L+sqrtT)$が$Lgeqlog(T)$である場合に,そのアルゴリズムのコストと,O(L+sqrtT)$に対する最適ポリシーとの相違(英語版)を生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:52:52 GMT)
CLASS Meet SPOCK: An Education Tutoring Chatbot based on Learning
Science Principles [21.0] 高性能知能学習システム(ITS)を開発するためのCLASS(Conversational Learning with Analytical Step-by-Step Strategies)という設計フレームワークを提案する。
CLASSフレームワークは、2つの重要な能力でITSを強化することを目的としている。
本稿では,CLASSフレームワークを用いて,大学レベルの入門生物学内容に着目した概念実証(SPOCK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:35:05 GMT)
Recovery Bounds on Class-Based Optimal Transport: A Sum-of-Norms
Regularization Framework [21.0] 本稿では,和ノルム正規化項を持つ凸OTプログラムを提案し,幾何学的仮定の下で基礎となるクラス構造を確実に復元する。
我々は,強い凸性がない場合でも,最適点の特異性について新たな議論を行う。
実験の結果,新しい正則化器はデータ中のクラス構造をよりよく保存するだけでなく,データ形状にさらなるロバスト性をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:00:53 GMT)
Causal-Based Supervision of Attention in Graph Neural Network: A Better
and Simpler Choice towards Powerful Attention [20.8] 本稿では,注意関数の学習プロセスに強力な監視信号を提供するために,因果関係のツールを利用する新しいフレームワークを提案する。
本手法は,任意の標準注目型GNNに対して,エンドツーエンドでプラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:13:51 GMT)
Appraising the Potential Uses and Harms of LLMs for Medical Systematic
Reviews [20.7] 大きな言語モデル(LLM)は長文を生成することができる。
LLMは、重要な情報を幻覚または省略することによって、不正確な(そして潜在的に誤解を招く)テキストを生成することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:17:51 GMT)
Towards Robust Personalized Dialogue Generation via Order-Insensitive
Representation Regularization [20.7] 本稿では,オーダ・インセンシティブ・ジェネレーション(ORIG)というモデルに依存しないフレームワークを提案する。
Persona-Chatデータセットの実験は,本手法の有効性と優位性を正当化するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:24:29 GMT)
Teaching Probabilistic Logical Reasoning to Transformers [20.6] 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルにおける確率論的論理則の利用について分析する。
我々は、不確実なテキスト規則よりも確率論的推論を評価するための新しいQAベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:08:20 GMT)
Relabel Minimal Training Subset to Flip a Prediction [20.4] モデルが訓練される前に、トレーニングデータの小さなサブセットを同定し、解放するための効率的な手順を提案する。
私たちの知る限りでは、この研究は、与えられた予測を覆すのに必要な最小限のトレーニングサブセットを特定し、緩和する問題に関する最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:10:43 GMT)
HDFormer: High-order Directed Transformer for 3D Human Pose Estimation [20.4] HDFormerは、Human3.6MとMPI-INF-3DHPデータセットの最先端(SOTA)モデルを大幅に上回っている。
HDFormerは、リアルタイムで正確な3Dポーズ推定を可能にする、幅広い現実世界の応用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:32:17 GMT)
X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating
Multi-Modalities as Foreign Languages [20.3] マルチモーダルをX2Lインタフェースで外国語に変換し、それらを大きな言語モデル(ChatGLM)に入力するX-LLMを提案する。
X-LLMは印象的なマルチモデルチャット能力を示し、時には見えない画像や命令に対するマルチモーダル GPT-4 の振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:37:02 GMT)
Retrieval-augmented Multi-label Text Classification [20.1] マルチラベルテキスト分類は、大きなラベルセットの設定において難しい課題である。
Retrieval augmentationは、分類モデルのサンプル効率を改善することを目的としている。
本手法は,法および生物医学領域の4つのデータセットに対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:16:23 GMT)
What You See is What You Read? Improving Text-Image Alignment Evaluation [20.1] テキスト画像の自動アライメント評価法について検討する。
まず、テキスト・ツー・イメージと画像・ツー・テキスト生成タスクから複数のデータセットにまたがるSeeeTRUEを紹介します。
質問生成モデルと視覚的質問応答モデルに基づくパイプラインを含むパイプラインと、マルチモーダル事前学習モデルの微調整によるエンドツーエンドの分類手法を用いて、アライメントを決定するための2つの自動手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:27:04 GMT)
A first look into the carbon footprint of federated learning [19.7] 本稿では,フェデレートラーニングにおける炭素フットプリントの体系的研究について述べる。
構成によっては、FLは集中型機械学習よりも最大2桁の炭素を放出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:07:08 GMT)
L2XGNN: Learning to Explain Graph Neural Networks [19.6] 説明可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)のためのフレームワークであるL2XGNNを提案する。
L2XGNNは、GNNのメッセージパッシング操作でのみ使用される説明サブグラフ(モチーフ)を選択するメカニズムを学習する。
L2XGNNは、グラフが予測するプロパティに責任を持つモチーフを識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:52:54 GMT)
Approximate degree lower bounds for oracle identification problems [19.0] 本稿では,特定のオラクル識別問題に対する近似次数下界を証明するためのフレームワークを提案する。
我々の下界は、大域関数と等値関数に対するランダムな通信上界によって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:22:25 GMT)
Chip-Chat: Challenges and Opportunities in Conversational Hardware
Design [18.9] AIは、マシンベースのエンドツーエンド翻訳の能力を実証した。
LLM(Large Language Models)は、様々なプログラミング言語でコードを生成することができると主張している。
これらの「チップ・チャット」は、私たちが世界で初めて完全にAIで書かれたHDLをテープアウトに導いたと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:13:33 GMT)
The CLIP Model is Secretly an Image-to-Prompt Converter [18.7] 本稿は,CLIPモデルが安定拡散で利用されるように,画像のテキストプロンプトへの即時変換機能を備えていることを実証する。
このような画像からプロンプトへの変換は、閉形式で計算される線形射影行列を利用することで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:52:12 GMT)
INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic
Learning and Search [18.6] 最先端論理合成アルゴリズムは、多数の論理最小化を持つ。
INVICTUSは、以前に見られた設計のトレーニングデータセットに基づいて、論理最小化のシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:50:42 GMT)
Sentence Representations via Gaussian Embedding [18.6] GaussCSEは文埋め込みのための対照的な学習フレームワークである。
文間の非対称関係と、包含関係を識別するための類似度尺度を扱うことができる。
実験の結果,ガウスCSEは自然言語推論タスクにおける従来の手法と同じ性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:51:38 GMT)
Tied-Augment: Controlling Representation Similarity Improves Data
Augmentation [18.4] 我々は、広範囲のアプリケーションでデータ拡張を改善するため、Tied-Augmentと呼ばれるフレームワークを提案する。
Tied-Augmentは、データ拡張(RandAugment、mixupなど)、最適化(SAMなど)、半教師付き学習(FixMatchなど)から最先端の手法を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:23:40 GMT)
SG-GAN: Fine Stereoscopic-Aware Generation for 3D Brain Point Cloud
Up-sampling from a Single Image [18.3] 高密度脳点雲を生成するために,SG-GANと呼ばれる新しいモデルを提案する。
このモデルは、視覚的品質、客観的測定、および分類における性能の点で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:42:12 GMT)
One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM [18.3] 数十億のトークンから事前トレーニングされた言語やCVモデルを時系列分析に利用しています。
以上の結果から,自然言語や画像を用いた事前学習モデルでは,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:22:14 GMT)
Encoding physics to learn reaction-diffusion processes [18.2] 物理構造を符号化するディープラーニングフレームワークが,PDEシステム体制に関する様々な問題に適用可能であることを示す。
物理を符号化する結果の学習パラダイムは、広範囲な数値実験により、高い精度、堅牢性、解釈可能性、一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:14:15 GMT)
Zero-Shot End-to-End Spoken Language Understanding via Cross-Modal
Selective Self-Training [18.1] 音声と音声のペアを使わずにエンドツーエンドの言語理解を学習するテクスツロショットE2E SLUを提案する。
CMSSTは3つのモード(音声、テキスト、セマンティクス)の結合空間にクラスタリングすることで不均衡に取り組み、選択ネットワークでラベルノイズを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:42:52 GMT)
Learning Easily Updated General Purpose Text Representations with
Adaptable Task-Specific Prefixes [18.1] ダウンストリームタスク毎にトレーニング済みの大きな言語モデルを微調整すると、計算負荷が発生する。
そこで本研究では,ソースタスクを用いてテキストの固定表現を学習するためのプレフィックスベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:31:03 GMT)
Differentially Private Medians and Interior Points for Non-Pathological
Data [18.0] 我々は、非常に穏やかなモーメント条件を満たす$mathbbR$上の任意の分布の中央値を推定する微分プライベートな推定器を構築する。
FOCS 2015) では, 有限標本の複雑さを伴う差分プライベートな推定器が存在しないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:30:20 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection with Rejection [18.0] 異常検知器は直観を用いて決定境界を学習するが、実際に検証することは困難である。
これに対抗する方法の1つは、検出器が高い不確実性のある例を拒否できるようにすることである。
これは、決定境界までの距離を捉え、低信頼の予測を拒否するために拒絶しきい値を設定する信頼度基準を用いる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:22:32 GMT)
Revisiting Data Augmentation in Model Compression: An Empirical and
Comprehensive Study [18.0] 本稿では,モデル圧縮におけるデータ拡張の利用について再検討する。
異なるサイズのモデルでは、大きさの異なるデータ拡張が好ましいことを示す。
事前訓練された大規模モデルの予測は、データ拡張の難しさを測定するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:05:06 GMT)
Enhancing Short-Term Wind Speed Forecasting using Graph Attention and
Frequency-Enhanced Mechanisms [17.9] GFST-WSFは、時間的特徴抽出のためのトランスフォーマーアーキテクチャと空間的特徴抽出のためのグラフ注意ネットワーク(GAT)を備える。
GATは風速局間の複雑な空間的依存関係を捉えるように設計されている。
地理的要因による隣接する風力発電所間の風速相関のモデル時間ラグ
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:49:13 GMT)
Learning Optimal Policy for Simultaneous Machine Translation via Binary
Search [17.8] 同時機械翻訳(SiMT)は、原文を読みながら翻訳を出力し始める。
ポリシーは、各ターゲットトークンの翻訳中に読み込まれるソーストークンの数を決定する。
本稿では,二分探索により最適ポリシーをオンラインで構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:03:06 GMT)
Squared Neural Families: A New Class of Tractable Density Models [17.8] Squared Neural Family (SNEFY) は確率分布の新しいクラスである。
SNEFYsは、多くの興味のある場合において、閉形式正規化定数を持つことを示す。
それらのユーティリティは、様々な密度推定および条件密度推定タスクについて説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:56:11 GMT)
Learning Subpocket Prototypes for Generalizable Structure-based Drug
Design [17.6] 深部生成モデルは、タンパク質ポケットに固定された3D分子の生成において顕著な成功を収めた。
既存の方法の多くは、タンパク質ポケットの分子生成を独立に考慮している。
本稿では, 汎用構造に基づく医薬品設計のための新しいドラッグGPS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:49:49 GMT)
Deep Spiking Neural Networks with High Representation Similarity Model
Visual Pathways of Macaque and Mouse [17.5] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、スパイクニューロンがスパイクの時系列で情報をエンコードしているため、生物学的に妥当なモデルである。
本研究では,視覚野を深部SNNで初めてモデル化し,また最先端の深部CNNとViTで比較した。
SNNのほぼ全ての類似度スコアは、平均6.6%のCNNよりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:03:46 GMT)
Parallelizing Optical Flow Estimation on an Ultra-Low Power RISC-V
Cluster for Nano-UAV Navigation [17.5] 光流量推定は無人航空機の自律航法と位置決めに不可欠である。
マイクロUAVとナノUAVでは、低電力および資源制約のマイクロコントローラユニット上で光の流れをリアルタイムに計算する。
本稿では,次世代マルチコア低消費電力RISC-Vマイクロコントローラを対象とした光フローの並列化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:13:28 GMT)
Text Generation with Speech Synthesis for ASR Data Augmentation [17.3] 大規模事前学習ニューラルネットワークを用いた音声認識(ASR)のためのテキスト拡張について検討する。
ニューラルモデルはWERの相対的な改善を9%-15%達成し,従来の手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:45:20 GMT)
Progressive Sub-Graph Clustering Algorithm for Semi-Supervised Domain
Adaptation Speaker Verification [17.3] マルチモデル投票と二重ガウスに基づく評価に基づく新しいプログレッシブサブグラフクラスタリングアルゴリズムを提案する。
破滅的なクラスタリング結果を防止するため、段階的にkを増大させ、二重ガウスに基づく評価アルゴリズムを用いる反復的手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:26:18 GMT)
Can ChatGPT Detect Intent? Evaluating Large Language Models for Spoken
Language Understanding [17.2] 大規模な事前訓練された言語モデルは、強力な言語理解能力を示している。
複数のベンチマークで異なるサイズのChatGPTやOPTなどのモデルを評価した。
しかし、スロットフィリングではモデルが悪化し、その性能はASR誤差に敏感であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:59:26 GMT)
Uncertainty-based Detection of Adversarial Attacks in Semantic
Segmentation [17.1] セグメンテーションにおける敵攻撃検出のための不確実性に基づく手法を提案する。
本研究は,複数種類の敵対的攻撃を対象とする摂動画像の検出能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:36:35 GMT)
How do languages influence each other? Studying cross-lingual data
sharing during LLM fine-tuning [16.8] 多言語大言語モデル(MLLM)は、多くの異なる言語からのデータに基づいて共同で訓練される。
言語がどの程度、どの条件下で、互いのデータに依存しているかは、まだ不明である。
MLLMは、細調整の初期段階から複数の言語からのデータに依存しており、細調整の進行に伴って、この依存度が徐々に増加することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:47:41 GMT)
Offline Primal-Dual Reinforcement Learning for Linear MDPs [16.8] オフライン強化学習(RL)は、他のポリシによって収集されたトランジションの固定データセットから、ほぼ最適なポリシを学ぶことを目的としている。
本稿では,RLの線形プログラミング定式化に基づく原始双対最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:45:23 GMT)
FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon
Complex Manipulation [16.7] 強化学習(RL)、模倣学習(IL)、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、様々なロボット操作タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
本稿では,ロボット操作の複雑で長期的タスクである実世界の家具組み立てに焦点をあてる。
再現可能な実世界の家具組み立てベンチマークであるFurnitureBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:29:00 GMT)
Optimality Principles in Spacecraft Neural Guidance and Control [16.6] 我々は、エンドツーエンドの神経誘導と制御アーキテクチャ(以下、G&CNetと呼ばれる)は、最適な原則に従って行動することの重荷をオンボードで転送できると主張している。
このようにして、センサー情報はリアルタイムで最適な計画に変換され、ミッションの自律性と堅牢性が向上する。
本稿では、惑星間移動、着陸、近接操作のシミュレーションにおいて、そのようなニューラルネットワークのトレーニングにおいて得られた主な成果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:48:58 GMT)
Beyond Words: A Comprehensive Survey of Sentence Representations [16.4] 文表現は自然言語処理アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとなっている。
彼らは文の意味と意味を捉え、機械が人間の言語を理解し、推論することを可能にする。
近年,文表現を学習する手法の開発において,顕著な進歩がみられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:31:15 GMT)
Beneath Surface Similarity: Large Language Models Make Reasonable
Scientific Analogies after Structure Abduction [16.3] 解析的推論により、一般的な関係構造に基づく親しみやすい概念に関連付けることで、新しい概念を理解することができる。
本稿ではまず,大規模言語モデル(LLM)の科学質問応答における類似性について検討する。
そこで我々は,認知心理学に基づく類推的構造推論課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:04:06 GMT)
FGAM:Fast Adversarial Malware Generation Method Based on Gradient Sign [16.2] 敵対的攻撃は、敵対的サンプルを生成することによって、ディープラーニングモデルを欺くことである。
本稿では,FGAM(Fast Generate Adversarial Malware)を提案する。
FGAMが生成したマルウェア偽装モデルの成功率は,既存手法と比較して約84%増加することが実験的に検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:58:34 GMT)
DUMB: A Benchmark for Smart Evaluation of Dutch Models [16.1] オランダのモデルベンチマークであるDUMBを紹介します。
ベンチマークには、低、中、高リソースタスクのためのさまざまなデータセットが含まれている。
RER(Relative Error Reduction)は、モデルのDUMB性能を強力なベースラインと比較する。
最高性能はDeBERTaV3(大型)、XLM-R(大型)、mDeBERTaV3(ベース)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:27:37 GMT)
Variance reduced Shapley value estimation for trustworthy data valuation [16.0] 階層化サンプリングを用いたよりロバストなデータ評価手法を提案する。
理論的には、層状化の方法、各層でどれだけのサンプルを採取するか、そしてVRDSの複雑さ分析の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:34:46 GMT)
Sensitive Data Detection with High-Throughput Machine Learning Models in
Electrical Health Records [16.0] 1996年健康保険ポータビリティ・アンド・アカウンタビリティ法(英: Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)は、厚生労働情報保護法(PHI)である。
この領域における課題の1つは、異なる分野にわたるデータにおけるPHIフィールドの不均一性である。
この可変性は、あるデータベースで動作しているルールベースの機密変数識別システムを別のデータベースでフェールさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 00:07:33 GMT)
Which Experiences Are Influential for Your Agent? Policy Iteration with
Turn-over Dropout [15.9] 本稿では,ターンオーバードロップアウトを利用して,経験の影響を効率的に推定する政策イテレーションとしてPI+ToDを提案する。
We demonstrate the efficiency of PI+ToD with experiment in MuJoCo environment。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:39:55 GMT)
Federated Transfer-Ordered-Personalized Learning for Driver Monitoring
Application [15.7] フェデレートラーニング(FL)は、自動車インターネット(IoV)上の運転監視アプリケーション(DMA)など、様々な分野に適用されている。
本稿では,FedTOP(Federated Transfer-ordered-personalized Learning)フレームワークを提案する。
この結果は、提案されたFedTOPが、高度に正確で、合理化され、プライバシー保護され、サイバーセキュリティ指向で、DMAのためのパーソナライズされたフレームワークとして使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:52:56 GMT)
Preconditioned Visual Language Inference with Weak Supervision [15.7] 人間は、シナリオごとに関連する文脈的前提条件を抽出することで、オブジェクトの余裕を推測することができる。
SOTA視覚言語モデル(VLM)がそのような前提条件を抽出し、それを用いてオブジェクトの可利用性を推定できるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:57:52 GMT)
ExplainCPE: A Free-text Explanation Benchmark of Chinese Pharmacist
Examination [15.4] 既存の説明データセットは主に英語の一般的な知識に関する質問である。
有理性QAデータセットの生成における言語バイアスと医療資源の欠如に対処するために, ExplainCPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:45:42 GMT)
Yes, this Way! Learning to Ground Referring Expressions into Actions
with Intra-episodic Feedback from Supportive Teachers [15.2] 本研究は,協調的な環境下でのエポゾディック内フィードバックを評価するための最初の研究である。
以上の結果から,エポゾディック内フィードバックにより,参加者はシーンの複雑さの側面を一般化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:01:15 GMT)
Generalizing Fairness using Multi-Task Learning without Demographic
Information [15.0] 対象タスクの公平性を改善するために、関連するタスクに人口統計データを利用する方法を示す。
マルチタスク設定に単一タスクのフェアネス損失を適用して、対象タスクを逸脱する際の関連タスクから人口統計ラベルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:22:51 GMT)
MGR: Multi-generator based Rationalization [14.7] 合理化は、ジェネレータと予測器を使用して、自己説明型NLPモデルを構築することである。
本稿では,この2つの問題を同時に解くために,MGRというシンプルで効果的な手法を提案する。
MGRは最先端手法と比較してF1スコアを最大20.9%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:38:49 GMT)
Semantic-guided context modeling for indoor scene recognition [14.7] SpaCoNetは、意味的セグメンテーションに基づくオブジェクトの空間的関係と共起を同時にモデル化する新しいアプローチである。
3つの公開データセットに対する実験結果から,提案手法の有効性と汎用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:04:22 GMT)
Representing Input Transformations by Low-Dimensional Parameter
Subspaces [14.7] 深層モデルには、回転、スケーリング、変換といった単純な入力変換に対する堅牢性がない。
本稿では,パラメータ化連続変換に最適なモデルウェイトを低次元線形部分空間に配置できるという構成部分空間仮説を提唱する。
我々の発見は、特に限られたストレージと計算資源がかかっている場合に、効率的なモデル再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:19:45 GMT)
Know your Enemy: Investigating Monte-Carlo Tree Search with Opponent
Models in Pommerman [14.7] 強化学習(Reinforcement Learning)と組み合わせて、モンテカルロ木探索(Monte-Carlo Tree Search)はChess、Shogi、Goといったゲームにおいて、人間のグランドマスターよりも優れていることを示した。
汎用マルチプレイヤーゲームからシングルプレイヤーゲームと2プレイヤーゲームに変換する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:39:20 GMT)
Entanglement Swapping in Quantum Switches: Protocol Design and Stability
Analysis [14.6] 量子スイッチは量子ネットワークにおいて重要なコンポーネントであり、エンタングルメントスワップにより、エンドノード間で最大に絡み合ったペアを分配する。
本研究では,量子スイッチにおけるエンタングルメントスワップ操作をスケジュールするプロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:13:08 GMT)
CM-MaskSD: Cross-Modality Masked Self-Distillation for Referring Image
Segmentation [14.6] 本稿では,CM-MaskSD という新しいクロスモーダルマスク型自己蒸留フレームワークを提案する。
提案手法は,CLIPモデルから画像テキストセマンティックアライメントの伝達知識を継承し,きめ細かいパッチワード特徴アライメントを実現する。
我々のフレームワークはパラメータフリーに近い方法でモデル性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:02:36 GMT)
Data-efficient Active Learning for Structured Prediction with Partial
Annotation and Self-Training [14.5] 本稿では,能動的学習を用いた構造化ラベル空間のアノテーションコストを削減できる実用的手法を提案する。
提案手法は部分アノテーションを利用して,アノテーションの最も情報性の高い部分構造のみを選択することで,ラベル付けコストを削減する。
我々はまた、自己学習を利用して、現在のモデルの自動予測を、注釈のないサブ構造のための擬似ラベルとして組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:58:42 GMT)
The Dimensions of Data Labor: A Road Map for Researchers, Activists, and
Policymakers to Empower Data Producers [14.4] データプロデューサは、取得したデータ、使用方法、あるいはそのメリットについてはほとんど言及していません。
このデータにアクセスし、処理する能力を持つ組織、例えばOpenAIやGoogleは、テクノロジーのランドスケープを形成する上で大きな力を持っている。
研究者,政策立案者,活動家がデータ生産者に力を与える機会を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:11:22 GMT)
DiffusionDB: A Large-scale Prompt Gallery Dataset for Text-to-Image
Generative Models [14.3] DiffusionDBは6.5TBの大規模なテキストと画像のプロンプトデータセットとしては初めてである。
我々は,プロンプトの構文的特徴と意味的特徴を分析する。
この人間の活動するデータセットの、前例のないスケールと多様性は、エキサイティングな研究機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:42:48 GMT)
Finding the Pillars of Strength for Multi-Head Attention [14.0] 最近の研究は、MHA(Multi-Head Attention)の問題を明らかにしている。
我々は,グループ・アテンション・ヘッドを用いた自己監督型グループ・制約によって訓練されたグループ・ヘッド・アテンションを提案する。
また、冗長なヘッドを除去するVoting-to-Stay法を提案し、より軽量なトランスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:44:44 GMT)
Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constrained
Language Planning [13.9] 日常生活において、人間はゴール指向のスクリプトの形でステップバイステップの指示に従うことで、アクションを計画することが多い。
従来、言語モデル(LM)を利用してステレオタイプ的活動の抽象的な目標を計画してきたが、より具体的な目標を多面的制約(multi-facet constraints)で検討した。
本稿では,制約付き言語計画の課題を初めて定義する。
本稿では,この課題における大規模言語モデル (LLM) の改善を目的とした過剰な代用フィルタ手法を提案し,新しい制約付き言語計画データセットであるCoScriptを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:47:33 GMT)
Rotation-Constrained Cross-View Feature Fusion for Multi-View
Appearance-based Gaze Estimation [13.8] 本研究は、一般化可能な多視点視線推定タスクと、この問題に対処するためのクロスビュー特徴融合法を提案する。
提案するネットワークは,相対回転を制約として,回転可能な特徴表現を抽出することを学ぶ。
この単純で効率的なアプローチは、計算コストを大幅に増大させることなく、目に見えないヘッドポーズ下での一般化性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:29:34 GMT)
Can LLMs facilitate interpretation of pre-trained language models? [13.8] 本稿では,事前学習した言語モデルの微粒な解釈分析を可能にするための注釈として,大規模な言語モデルChatGPTを提案する。
文脈化表現に階層的クラスタリングを適用することにより,事前学習言語モデル内の潜在概念を発見する。
以上の結果から,ChatGPTは人間のアノテーションよりも正確で意味的にリッチなアノテーションを生成することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:03:13 GMT)
Discounted Thompson Sampling for Non-Stationary Bandit Problems [13.7] NS-MAB(Non-stationary multi-armed bandit)問題も最近注目されている。
非定常条件の両方に対処するため,ガウシアン先行値を用いたディスカウントトンプソンサンプリング(DS-TS)を提案する。
我々のアルゴリズムは、トンプソンサンプリングに割引係数を組み込むことにより、変化に順応的に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:36:52 GMT)
On Learning the Tail Quantiles of Driving Behavior Distributions via
Quantile Regression and Flows [13.5] 本研究では,人間の運転行動確率分布の多様性とテール量子化を正確に把握する学習モデルの問題点を考察する。
この設定に2つの柔軟なフレームワークを適用します。
我々は,本手法を一段階予測および多段階シミュレーションロールアウトで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:09:04 GMT)
Language-Agnostic Bias Detection in Language Models [13.4] プレトレーニング言語モデル(PLM)はNLPの主要な構成要素であるが、強い社会的バイアスを含んでいる。
PLMのバイアス評価のための頑健な言語非依存手法であるLABDetを提案する。
歴史的・政治的文脈に整合した6つの言語において,一貫した民族性バイアスパターンがモノリンガル PLM にまたがっていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:58:01 GMT)
Breaking the Paradox of Explainable Deep Learning [13.3] 説明可能な線形モデルを生成するために,ディープ・ハイパーネットワークを訓練する新しい手法を提案する。
うちのモデルは、ブラックボックスのディープネットワークの精度を維持しつつ、設計による無料のランチ説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:41:17 GMT)
What's the Situation with Intelligent Mesh Generation: A Survey and
Perspectives [13.1] インテリジェントメッシュ生成(Intelligent Mesh Generation、IMG)は、機械学習によってメッシュを生成する技術である。
短い寿命の中で、ICGはメッシュ生成技術の一般化性と実用性を大きく拡張した。
最近の研究では、IMG手法に焦点を当てた調査が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:11:24 GMT)
Semantic-Promoted Debiasing and Background Disambiguation for Zero-Shot
Instance Segmentation [13.0] Zero-shotインスタンスセグメンテーションは、トレーニングサンプルを使わずに、目に見えないカテゴリのオブジェクトを検出し、正確にセグメンテーションすることを目的としている。
セマンティック・プロモート・デバイアスと背景曖昧化を併用したD$2$Zeroを提案する。
背景の曖昧さは、背景に対する新しいオブジェクトの誤認を避けるために、画像適応的な背景表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:00:01 GMT)
Open-world Semi-supervised Novel Class Discovery [12.9] オープンワールドのセミ教師付き新しいクラス発見手法であるOpenNCDを紹介した。
提案手法は, 相互強化された2つの部分から構成される。まず, 両レベルのコントラスト学習手法を導入し, プロトタイプのペアワイドな類似性を維持する。
提案手法は,特にクラスやラベルの少ないオープンワールドシナリオにおいて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:59:50 GMT)
CryptOpt: Verified Compilation with Randomized Program Search for
Cryptographic Primitives (full version) [12.8] 暗号は例外であり、多くのパフォーマンスクリティカルなルーチンがアセンブリで直接書かれてきた。
CryptOptは、GCCやClangが生成するものよりもはるかに高速なアセンブリコードに高レベルの暗号関数プログラムを専門とする、最初のコンパイルパイプラインである。
形式検証の面では、FiatOptフレームワーク(関数型プログラムをCライクなIRコードに変換する)に接続し、新たに公式に認証されたプログラム等価チェッカーで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 00:53:32 GMT)
Robust Image Ordinal Regression with Controllable Image Generation [12.8] 我々は、制御可能な画像生成に基づくCIGと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
私たちの基本的なアイデアは、カテゴリ境界に近い特定のラベルを持つ追加のトレーニングサンプルを生成することです。
我々は,新しいCIGアプローチの有効性を3つの異なる画像順序回帰シナリオで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:38:52 GMT)
Adaptive Chameleon or Stubborn Sloth: Unraveling the Behavior of Large
Language Models in Knowledge Conflicts [12.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の知識衝突時の行動に関する包括的かつ制御された最初の調査について述べる。
LLMは, パラメトリックメモリと矛盾しても, 外部の証拠に対して高い受容性を有することが判明した。
一方、LCMは、外部証拠がパラメトリックメモリと整合した情報を含む場合、強い確証バイアスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:57:41 GMT)
Cross-lingual Transfer Can Worsen Bias in Sentiment Analysis [12.8] 異言語間移動では性別や人種的偏見が輸入されるか検討する。
言語間移動を用いたシステムは通常、モノリンガルのシステムよりも偏りが強くなる。
また、人種バイアスはジェンダーバイアスよりもずっと多いことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:37:49 GMT)
Adaptive action supervision in reinforcement learning from real-world
multi-agent demonstrations [12.5] マルチエージェントシナリオにおける実世界の実演からRLにおける適応的行動監視手法を提案する。
実験では,未知のソースとターゲット環境の異なるダイナミックスを用いて,チェイス・アンド・エスケープとフットボールのタスクを用いて,本手法がベースラインと比較して一般化能力と一般化能力のバランスを保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:33:37 GMT)
ConvBoost: Boosting ConvNets for Sensor-based Activity Recognition [12.4] HAR(Human Activity Recognition)は、ユビキタスおよびウェアラブルコンピューティングにおける中核的な研究テーマの1つである。
期待された全体的な能力にもかかわらず、DLベースのHARは、非常に小さく、しばしば不十分なラベル付きサンプルデータのために、過度に適合する恐れがある。
本稿では,畳み込みネットワークに基づくHARのための新しい3層構造モデルアーキテクチャであるConvBoostを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:27:24 GMT)
3D Rotation and Translation for Hyperbolic Knowledge Graph Embedding [12.3] 本研究では,3H-TH(ハイパーボリック空間における3次元回転と変換)と呼ばれる関係パターンを同時に捉える新しいモデルを提案する。
実験結果から, このモデルでは, 低次元空間における既存の最先端モデルよりも精度, 階層性, その他の関係パターンが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:17:23 GMT)
A Regularized Conditional GAN for Posterior Sampling in Image Recovery
Problems [12.3] 画像復元問題では、画像が歪んだり、不完全であったり、あるいはノイズの破損した測定から再構成しようとする。
信号/測定ペアのトレーニングセットを前提として,後方サンプルを迅速かつ正確に生成する手法を設計する。
本手法は, マルチコイルMRIと大規模インペインティングアプリケーションの両方において, 最先端の後方試料を作製する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:30:51 GMT)
This Prompt is Measuring <MASK>: Evaluating Bias Evaluation in Language
Models [12.2] 言語モデルのバイアスを評価するためにプロンプトとテンプレートを使用する作業の本体を分析します。
我々は、バイアステストが測定する目的を捉える属性の分類を作成するために、測定モデリングフレームワークを設計する。
我々の分析は、フィールドが測定できる可能性のあるバイアスタイプの範囲を照らし、まだ調査されていないタイプを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:28:48 GMT)
MEAL: Stable and Active Learning for Few-Shot Prompting [12.1] ショットの分類は、いくつかのショットの異なるセットと異なる微調整ランの両方に高いばらつきがある。
そこで本研究では,新たなアンサンブル手法を提案し,実行可能性を大幅に低下させることを示す。
第2に、データ選択のための新しいアクティブラーニング(AL)基準を導入し、プロンプトベースラーニングに特化したALベースのアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:51:41 GMT)
AD-MERCS: Modeling Normality and Abnormality in Unsupervised Anomaly
Detection [12.1] 本稿では,AD-MERCSについて述べる。
AD-MERCSは、パターンが存在するインスタンス空間の複数の部分空間を特定し、これらのパターンから逸脱するインスタンスを特徴付ける条件を特定する。
実験により、この正規性と異常の両方のモデリングにより、幅広い種類の異常に対して異常検出器が動作できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:09:14 GMT)
GEST: the Graph of Events in Space and Time as a Common Representation
between Vision and Language [12.1] Graphs of Events in Space and Time (GEST)は、視覚と言語の両方の明示的な表現である。
GESTは、セマンティックで完全に説明可能な方法で、テキストとビデオの類似度を測定するために、私たちを後押しします。
また、よく理解されたコンテンツを提供する共通の表現からテキストやビデオを生成することもできます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:38:27 GMT)
Conformal Inference for Invariant Risk Minimization [12.0] 機械学習モデルの応用は、分布シフトの発生によって著しく阻害される可能性がある。
この問題を解決する一つの方法は、不変リスク最小化(IRM)のような不変学習を用いて不変表現を取得することである。
本稿では,不変表現に対する不確実性推定を記述するために,分布自由予測領域を得る手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:48:38 GMT)
clembench: Using Game Play to Evaluate Chat-Optimized Language Models as
Conversational Agents [11.9] 本稿では,Large Language Models (LLM) を制約されたゲームライクな設定に公開することにより,有意に評価できるかどうかを考察する。
概念実証として,現在のチャット最適化LDMがゲームプレイの指示に従うことができる範囲において,5つのインタラクション設定について検討する。
比較的単純な例のゲームであっても、測定値が飽和していないため、提案手法は診断値を持ち続けることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:56:10 GMT)
EnSiam: Self-Supervised Learning With Ensemble Representations [11.9] SimSiamは、対照的な自己教師型学習におけるよく知られた例である。
我々は,知識蒸留におけるコントラスト学習と教師・学生の枠組みの類似性に着目した。
アンサンブルに基づく知識蒸留法にヒントを得て, 提案手法であるEnSiamは, コントラスト学習法の改善を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:09:55 GMT)
Tokenized Graph Transformer with Neighborhood Augmentation for Node
Classification in Large Graphs [11.9] 本稿では,各ノードを一連のトークンを含むシーケンスとして扱う近傍集約グラフ変換器(NAGphormer)を提案する。
Hop2Tokenは、異なるホップから異なる表現に近隣の特徴を集約し、トークンベクトルのシーケンスを1つの入力として生成する。
さらに,Hop2Tokenの出力に基づいてNrAug(Neighborhood Augmentation)と呼ばれる新しいデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:29:42 GMT)
Improving Robustness in Knowledge Distillation Using Domain-Targeted
Data Augmentation [11.8] 言語モデルを用いて、ターゲットのアウト・オブ・ディストリビューション領域でデータを模倣するタスク固有の未ラベルデータを作成します。
ドメインをターゲットとした拡張は非常に効果的であり、アウト・オブ・ディストリビューション性能を評価する際には、従来の手法よりも優れています。
また,蒸留中の少数例を同定・アップサンプリングする方法である蒸留マイノリティアップサンプリング(DMU)についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:37:05 GMT)
Kanbun-LM: Reading and Translating Classical Chinese in Japanese Methods
by Language Models [11.8] 世界で最初の古典漢文データセットを構築した。
漢字の並べ替えや機械翻訳は漢文理解において重要な役割を担っている。
コードとデータセットはGitHubでリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:30:02 GMT)
Semi-Supervised Causal Inference: Generalizable and Double Robust
Inference for Average Treatment Effects under Selection Bias with Decaying
Overlap [11.8] 平均治療効果(ATE)推定は因果推論文学において重要な問題である。
我々は、観測結果(またはラベル)自体が欠落している可能性がある場合、高次元でのATE推定問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:37:12 GMT)
Handling the Alignment for Wake Word Detection: A Comparison Between
Alignment-Based, Alignment-Free and Hybrid Approaches [11.7] ウェイクワード検出は、ほとんどの知的な家庭や携帯機器に存在している。
これらのデバイスは、低コストの電力とコンピューティングで呼び出された時に"覚醒"する機能を提供する。
本稿では、一般的なフレーズに答えるウェイクワードシステムの開発におけるアライメントの役割を理解することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:44:21 GMT)
Baseband control of superconducting qubits with shared microwave drives [11.7] マイクロ波駆動の共有化と常時オン化のみによる超伝導量子ビットのベースバンドフラックス制御の可能性について理論的に検討する。
我々の戦略では、駆動と共振してキュービットを調整し、単一キュービットゲートを実現できる。
共有マイクロ波ドライブによるベースバンド制御は、大規模な超伝導量子プロセッサの構築に役立てられると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:26:20 GMT)
Torch-Choice: A PyTorch Package for Large-Scale Choice Modelling with
Python [11.6] $texttttorch-choice$はPythonとPyTorchを使ったフレキシブルで高速な選択モデリングのためのオープンソースライブラリである。
$textttChoiceDataset$は、データベースを柔軟かつメモリ効率よく管理するための、$textttChoiceDataset$データ構造を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:20:05 GMT)
UVOSAM: A Mask-free Paradigm for Unsupervised Video Object Segmentation
via Segment Anything Model [11.5] Segment Anything Model (SAM)は、画像セグメンテーションのための新しいプロンプト駆動パラダイムを導入し、これまで探索されていなかったさまざまな機能をアンロックした。
ビデオマスクラベルを必要とせずに、SAMを教師なしビデオオブジェクトセグメンテーションに活用するUVOSAMという新しいパラダイムを提案する。
実験の結果,UVOSAMは現在のマスク管理法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:03:29 GMT)
UniEX: An Effective and Efficient Framework for Unified Information
Extraction via a Span-extractive Perspective [11.5] 本稿では,任意のスキーマフォーマットと互換性のあるユニバーサル情報抽出(IE)のための新しいパラダイムを提案する。
提案手法では,テキストベースのIEタスクをトークンペア問題として変換し,すべての抽出対象を均一に分解する。
実験結果から,Unix は生成的ユニバーサル IE モデルよりも性能と推論速度が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:25:33 GMT)
Sparsity and Coefficient Permutation Based Two-Domain AMP for Image
Block Compressed Sensing [11.5] 画像ブロック圧縮センシングのための新しいスペーサ性および係数置換型AMP(SCP-AMP)法を提案する。
SCP-AMPは、視覚的知覚と客観的メトリクスの両方の観点から、他の最先端のBCSアルゴリズムよりも、より良い再構成精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:46:59 GMT)
Learning to Learn to Predict Performance Regressions in Production at
Meta [11.5] この記事では、MetaでMLベースの回帰予測パイプラインを調査、デプロイした際の経験について説明します。
本研究は, 回帰変化に対する良性の不均衡が大きな特徴である, 性能予測問題の本質的な難しさを示すものである。
また,性能予測のためのTransformerベースのアーキテクチャの適用性についても疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:55:27 GMT)
Should We Attend More or Less? Modulating Attention for Fairness [11.2] 社会的バイアスの伝播において,現在最先端のNLPモデルにおいて広く用いられている手法である注意の役割について検討する。
トレーニング後のモデルフェアネスを改善するために,注目度を変調する新しい手法を提案する。
本結果から,テキスト分類や生成タスクにおいて,公平性の増加と性能損失の最小化が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:54:21 GMT)
Debiased Automatic Speech Recognition for Dysarthric Speech via Sample
Reweighting with Sample Affinity Test [11.2] 試料親和性試験(Re-SAT)による試料再加重法を提案する。
Re-SATは、与えられたデータサンプルの脱バイアス有用度を測定し、その後、有用度に基づくサンプル再重み付けの脱バイアスによってバイアスを緩和する。
その結果,Re-SATは健常者音声のパフォーマンス劣化を伴わない変形性難聴者音声のASR改善に寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:09:27 GMT)
Envisioning an Inclusive Metaverse: Student Perspectives on Accessible
and Empowering Metaverse-Enabled Learning [11.1] メタバースの出現は、障害のある学生の学習のアクセシビリティを高める可能性から、革命的技術として広く見なされている。
我々は,米国と香港の障害のある56人の大学生を対象に,メタバース駆動型教育の将来についての見解と期待を理解するために,半構造化されたインタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:27:08 GMT)
Covert Communication over Classical-Quantum Channels [11.0] 固定有限サイズの入力アルファベットを持つ一般メモリレス古典量子チャネルにおける秘密通信について検討する。
平方根法則(SRL)は、$n$入力状態の積が用いられる場合、この設定で秘密通信を管理する。
また、送信前に通信相手が秘密に共有するJ_rm SRLsqrtn+o(sqrtn)$ bitsが必要であることも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:26:21 GMT)
Cycle Consistency-based Uncertainty Quantification of Neural Networks in
Inverse Imaging Problems [11.0] ディープニューラルネットワークの多くの応用には不確実性推定が不可欠である。
サイクル整合性に基づく逆問題に使用されるディープニューラルネットワークに対する不確実性定量化手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:23:18 GMT)
Challenging Decoder helps in Masked Auto-Encoder Pre-training for Dense
Passage Retrieval [10.9] Masked Auto-Encoder (MAE) 事前トレーニングアーキテクチャが最も有望である。
本稿では,デコーダの難易度を高めるために,ポイントワイド相互情報に基づく新しいトークン重要マスキング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:27:10 GMT)
Automatic Code Summarization via ChatGPT: How Far Are We? [10.7] CSN-Pythonと呼ばれる広く使われているPythonデータセット上でChatGPTを評価する。
BLEUとROUGE-Lでは、ChatGPTのコード要約性能は3つのSOTAモデルと比べて著しく劣っている。
この結果に基づき、ChatGPTベースのコード要約におけるいくつかのオープンな課題と機会を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:43:40 GMT)
Norm of Word Embedding Encodes Information Gain [10.6] 静的単語埋め込みの2乗ノルムは,単語が伝達する情報ゲインを符号化することを示す。
KLの発散と埋め込みの2乗ノルムの両方が、キーワード抽出などのタスクにおける単語の情報量に関する有用な指標となることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:44:22 GMT)
MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta
Learning [10.6] 本稿ではメタ学習に基づくメタアダプティブ(メタアダプティブ)を提案する。
特に、複数のソースタスクで初期モデルをトレーニングし、メタタスクとの類似性スコアを計算する。
そのため、MetaAdaptは、誤情報検出モデルに適応する方法を学び、ソースデータを利用してターゲットドメインのパフォーマンスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:00:38 GMT)
pytest-inline: An Inline Testing Tool for Python [10.3] pytest-inlineはPythonテストフレームワークpytestのプラグインである。
pytest-inlineは各インラインテストを実行し、ターゲットステートメントの出力が期待する出力と一致しない場合はフェールする。
pytest-inlineはpytest-devの組織に統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:58:44 GMT)
HighLight: Efficient and Flexible DNN Acceleration with Hierarchical
Structured Sparsity [9.9] 本稿では,階層的構造的疎度(HSS)について紹介し,複数の単純疎度パターンから階層的に構成することで,多様な疎度を表現できることを示す。
HSSは、単純なスパーシティパターンのみをサポートする必要があるため、基盤となるハードウェアを単純化する。
我々は,多種多彩度(高密度を含む)のDNNを加速すると同時に,高効率かつフレキシブルなアクセラレータHighLightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:54:10 GMT)
Automatic Spell Checker and Correction for Under-represented Spoken
Languages: Case Study on Wolof [9.8] 本稿では,アフリカにおける低表現言語であるWolofのためのスペルチェッカーと修正ツールを提案する。
提案するスペルチェッカーは, トリエデータ構造, 動的プログラミング, 重み付きレベンシュテイン距離の組み合わせを利用して, ミススペル語の提案を生成する。
Wolofのデータは限られていたが、スペルチェッカーのパフォーマンスは予測精度98.31%、提案精度93.33%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:03:20 GMT)
An Abstract Specification of VoxML as an Annotation Language [9.7] VoxMLは、自然言語表現をリアルタイム可視化にマッピングするために使用されるモデリング言語である。
本稿では、VoxMLを一般的な抽象用語でアノテーション言語として指定することを目的とする。
そして、視覚的に知覚できる人間とオブジェクトの相互作用を表現する言語データの注釈付けにどのように取り組んでいるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:47:59 GMT)
Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? [9.7] 最近の研究は、大規模言語モデルには創発的な能力、大規模モデルに存在しない能力があると主張している。
ここでは、創発的能力の別の説明として、ある特定のタスクとモデルファミリーに対して、創発的能力は、研究者の計量の選択により現れる。
特に、非線形または不連続なメトリクスは明らかに創発的な能力を生み出すが、線形または連続的なメトリクスは滑らかで連続的なモデル性能の変化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:56:25 GMT)
Improving Sequential Recommendation Models with an Enhanced Loss
Function [9.6] 逐次レコメンデーションモデルのための改良された損失関数を開発する。
2つの重要なオープンソースライブラリの実験を行う。
BERT4Recモデルの結果をBeautyデータセット上で再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:48:16 GMT)
Statistical Guarantees of Group-Invariant GANs [9.5] GAN(Group-invariant Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器を群対称性で固定したGANの一種である。
本研究では,グループ不変なGANのサンプル複雑性の低減を解析することにより,この改善を厳密に定量化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:13:12 GMT)
Sample Complexity of Probability Divergences under Group Symmetry [9.5] Wasserstein-1 計量とLipschitz-regularized $alpha$-divergences の場合、サンプルの複雑さの減少は、グループサイズの周囲次元依存性の力に比例する。
最大平均差分率(MMD)については、グループサイズだけでなく、カーネルの選択にも依存するため、サンプルの複雑さの改善はより曖昧である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:29:07 GMT)
Accurate Surface and Finite Temperature Bulk Properties of Lithium Metal
at Large Scales using Machine Learning Interaction Potentials [9.5] 我々は,DFTデータに基づく機械学習インタラクションポテンシャル(MLIP)を,実験結果とab-initio結果の再現における最先端の精度に訓練する。
DFTを用いて, 熱力学特性, フォノンスペクトル, 弾性定数の温度依存性, および各種表面特性を正確に予測する。
我々は、ミラー指数面に対する自己吸着エネルギーと最小表面拡散障壁に関連するベル・エバンス・ポラニ関係が存在することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:19:13 GMT)
MaNtLE: Model-agnostic Natural Language Explainer [9.4] モデルに依存しない自然言語説明器であるMaNtLEを導入し、複数の分類器の予測を解析する。
MaNtLEは、何千もの合成分類タスクでマルチタスクトレーニングを使用して、忠実な説明を生成する。
シミュレーションユーザスタディでは、平均して、MaNtLEの生成した説明は、LIMEやAnchorsの説明に比べて少なくとも11%忠実であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:58:06 GMT)
On The Empirical Effectiveness of Unrealistic Adversarial Hardening
Against Realistic Adversarial Attacks [9.2] 本研究では,非現実的対向例が実例からモデルを保護するのに有効かどうかを考察する。
その結果,非現実的な例が現実的な例と同等に有効である場合や,限られた改善しか得られない場合とでは,ユースケース間での相違が明らかとなった。
効果的硬化に使用できる非現実的な例を識別するパターンに光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:10:09 GMT)
Causality-Aided Trade-off Analysis for Machine Learning Fairness [9.0] 本稿では,機械学習パイプラインにおける公平度パラメータと他の重要な指標とのトレードオフを解析するための原理的手法として因果解析を用いる。
本稿では、正確な因果発見を容易にするためのドメイン固有最適化と、確立された因果推論手法に基づくトレードオフ解析のための統一されたインターフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:14:43 GMT)
Complexity of Gaussian boson sampling with tensor networks [8.9] N_textoutproptosqrtN$の生存光子のスケーリングにより,効率的なテンソルネットワークシミュレーションが可能であることを示す。
この結果は,$U(1)$対称性のテンソルネットワークアルゴリズムを用いて数値的に検証し,過去の課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:05:30 GMT)
Asteria-Pro: Enhancing Deep-Learning Based Binary Code Similarity
Detection by Incorporating Domain Knowledge [8.9] 本稿では,ドメイン知識に基づく事前フィルタリングと再分類モジュールを組み込んだ新しいディープラーニング強化アーキテクチャを提案する。
Asteria-Proは、高い精度で1,482の脆弱な関数を91.65%検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:01:35 GMT)
LeXFiles and LegalLAMA: Facilitating English Multinational Legal
Language Model Development [8.9] 法律指向事前学習言語モデル(PLM)の性能に関する詳細な分析を行う。
本研究は, 本来の目的, 獲得した知識, 法的言語理解能力の相互作用について検討する。
関連する法的トピックにおいて,提案性能は上流のパフォーマンスと強く相関していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:20:54 GMT)
Sampling-based Nystr\"om Approximation and Kernel Quadrature [8.7] 確率測度に付随する正定値核の「Nystr」近似を解析する。
まず、サンプリングと特異値分解による従来のNystr"om近似の誤差境界の改善を証明した。
次に、Nystr "om approximation において、非i.d.ランドマーク点に適用可能な理論的保証を持つ部分空間の洗練された選択を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:17:45 GMT)
Quantifying Association Capabilities of Large Language Models and Its
Implications on Privacy Leakage [8.5] 本稿では,言語モデルの関連性を考察し,その能力に影響を及ぼす要因を明らかにすることを目的とする。
我々の研究は、モデルがスケールアップするにつれて、エンティティ/インフォメーションを関連付ける能力が強化されることを明らかにし、特にターゲットペアがより短い共起距離またはより高い共起周波数を示す場合である。
正確に予測されたPIIの割合は比較的小さいが、LLMは適切なプロンプトが提供されると、メールアドレスや電話番号の特定のインスタンスを予測する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:30:35 GMT)
User-centric Heterogeneous-action Deep Reinforcement Learning for
Virtual Reality in the Metaverse over Wireless Networks [8.5] 本稿では,Metaverseサーバと複数のVRユーザで構成されるシステムについて考察する。
MetaverseのマルチユーザーVRシナリオでは、ユーザはFPS(Frames Per Second)の異なる特性と要求を持っている。
提案したユーザ中心型DRLアルゴリズムは、ユーザ中心型Critic with Heterogenous Actors (UCHA) と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:42:11 GMT)
Statistics of phase space localization measures and quantum chaos in the
kicked top model [8.4] 量子カオスは、最近の理論的および実験的研究におけるいくつかの重要な問題を理解する上で重要な役割を果たしている。
局在化の統計量を用いて,量子カオスの特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:27:22 GMT)
A Meta-learning based Generalizable Indoor Localization Model using
Channel State Information [8.3] 本稿では,データセットが制限された場合の一般化性の向上を目的としたメタ学習アルゴリズムTB-MAMLを提案する。
TB-MAMLに基づくローカライゼーションモデルと,他のメタ学習アルゴリズムを用いたローカライゼーションの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:54:59 GMT)
Bidding Strategies for Proportional Representation in Advertisement
Campaigns [8.3] 同一入札は、異なる種類の個人に対する不均一な競争のレベルが原因で、等質な結果が得られないことが示される。
プラットフォームメカニズムを変更しない変更を検討し、代わりに広告主が使用する入札戦略を変更します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:29:05 GMT)
A bioinspired three-stage model for camouflaged object detection [8.1] 本稿では,1回の繰り返しで粗い部分分割を可能にする3段階モデルを提案する。
本モデルでは, 3つのデコーダを用いて, サブサンプル特徴, 収穫特徴, および高解像度のオリジナル特徴を逐次処理する。
我々のネットワークは、不要な複雑さを伴わずに最先端のCNNベースのネットワークを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:01:48 GMT)
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head
Checkpoints [8.1] 本稿では,既存のマルチヘッド言語モデルのチェックポイントを MQA モデルにアップトレーニングする手法を提案する。
トレーニングされたGQAはMQAに匹敵する速度でマルチヘッドで品質を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:16:38 GMT)
EXACT: Extensive Attack for Split Learning [8.0] 我々は、スプリットラーニング(SL)に関連する潜在的なプライバシーリスクに関する洞察を提供する。
個人情報を再構築するための新しい攻撃手法EXACTを導入する。
以上の結果から,3つのデータセットにおいて,攻撃者の有効性が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:00:07 GMT)
Understanding accountability in algorithmic supply chains [8.0] アルゴリズムのアカウンタビリティに関する学術的および政策的な提案は、しばしば、社会技術的文脈においてアルゴリズムシステムを理解しようとする。
さらに、アルゴリズムシステムは、複数のアクターからなるサプライチェーン内で生成、デプロイ、使用されていく。
アルゴリズムのアカウンタビリティに関する議論では、サプライチェーンと、それがアルゴリズムシステムのガバナンスとカウンタビリティにもたらす困難さを考慮しなければなりません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:30:52 GMT)
Lion: Adversarial Distillation of Closed-Source Large Language Model [7.9] より効率的な知識伝達のための新しい逆蒸留フレームワークを提案する。
我々はChatGPTから70kのトレーニングデータを用いて7Bの学生モデルに知識を伝達することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:49:16 GMT)
The NTK approximation is valid for longer than you think [7.9] このモデルを$alpha = O(T)$ sufficesで再スケーリングすると、NTK近似はトレーニング時間$T$まで有効であることが示される。
我々の境界は固く、以前のChizatらによる2019年の限界を改善しており、これは$alpha = O(T2)$という大きな再スケーリング係数を必要とした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:34:10 GMT)
Learning Emotion Representations from Verbal and Nonverbal Communication [7.7] 本稿では,言語・非言語コミュニケーションから視覚的感情表現を抽出する最初の事前学習パラダイムであるEmotionCLIPを提案する。
EmotionCLIPは、感情誘導型コントラスト学習を用いて、主観的文脈エンコーディングと言語感情キューを通じて、非言語感情キューへの参加を誘導する。
EmotionCLIPは、感情理解におけるデータ不足の一般的な問題に対処し、関連する領域の進歩を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:36:55 GMT)
Continual Learning through Human-Robot Interaction -- Human Perceptions
of a Continual Learning Robot in Repeated Interactions [7.7] 物体認識のためのCLモデルとFetch移動マニピュレータロボットを統合するシステムを開発した。
300セッション(参加者5セッション)でシステムと対話する60人の参加者を対象に調査を行った。
本研究は, ロボットが学習対象を忘れた場合, 継続学習ロボットの信頼性, 能力, ユーザビリティに対する参加者の認識が, 複数のセッションで著しく低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:14:46 GMT)
Explicit Personalization and Local Training: Double Communication
Acceleration in Federated Learning [7.7] 通信コストを削減するための一般的な戦略は、連続する通信ラウンド間で複数の局所勾配降下ステップを実行することで構成されるローカルトレーニングである。
そこで我々は,明示的なパーソナライズとローカルトレーニングを効率的に統合する新しいアルゴリズムであるScafflixを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:58:01 GMT)
Exploring Speaker-Related Information in Spoken Language Understanding
for Better Speaker Diarization [7.7] 多人数会議におけるセマンティックコンテンツから話者関連情報を抽出する手法を提案する。
AISHELL-4とAliMeetingの2つのデータセットを用いた実験により,本手法は音響のみの話者ダイアリゼーションシステムよりも一貫した改善を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:14:19 GMT)
Gibbs free energies via isobaric-isothermal flows [7.6] イソバリック-等温アンサンブルからサンプルを採取するよう訓練された正規化フローに基づく機械学習モデルを提案する。
そこで本研究では,完全フレキシブル・トリクリニック・シミュレーションボックスと粒子座標の接合分布を近似し,所望の内部圧力を実現する。
我々は,立方晶および六角形氷相の単原子水上で実験を行い,Gibs自由エネルギーと観測可能な観測値との整合性について確立された基準値と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:05:34 GMT)
Robot Goes Fishing: Rapid, High-Resolution Biological Hotspot Mapping in
Coral Reefs with Vision-Guided Autonomous Underwater Vehicles [7.5] 生物学的ホットスポット検出は、サンゴ礁管理者が監視と介入のタスクのために限られた資源を優先するのに役立つ。
ここでは、自律型水中車両(AUV)とカメラ、そして視覚検出器とフォトグラムと組み合わせて、これらのホットスポットをマッピングし、識別する方法について検討する。
我々の知る限り、我々はAUVを使って視覚的に観察され、微細な生体ホットスポットマップを収集する最初の試みの1つを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:49:29 GMT)
Black-box language model explanation by context length probing [7.5] 本稿では、因果言語モデルのための新しい説明手法である文脈長探索について述べる。
この技術はモデルに依存しず、トークンレベルの確率の計算以上のモデル内部へのアクセスに依存しない。
事前学習された大規模言語モデルに文脈長探索を適用し、初期分析と洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:37:03 GMT)
Runtime Analyses of Multi-Objective Evolutionary Algorithms in the
Presence of Noise [7.4] 対象関数にノイズが存在する場合の古典的ベンチマークの最初の解析を行う。
ビット単位の先行ノイズが$p le alpha/n$, $alpha$ a suitable constant であることを示す。
すべての解が各イテレーションで再評価されると、ノイズレート$p = omega(log(n)/n2)$がスーパーポリノミカルランタイムにつながることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:50:19 GMT)
Friendly Neighbors: Contextualized Sequence-to-Sequence Link Prediction [7.3] 我々は知識グラフ(KG)におけるリンク予測(LP)のための単純なシーケンス・ツー・シーケンス・モデルであるKGT5-contextを提案する。
我々の研究は、KGのテキスト機能を利用した最近のLPモデルであるKGT5を拡張し、小さなモデルサイズを持ち、スケーラブルである。
優れた予測性能を得るために、KGT5は知識グラフ埋め込みモデルとのアンサンブルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:16:45 GMT)
Enhance Reasoning Ability of Visual-Language Models via Large Language
Models [7.3] 本稿では,大規模言語モデルの推論能力をゼロショットシナリオで視覚言語モデルに転送するTReEという手法を提案する。
TReEは観察、思考、再考の3段階を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:33:44 GMT)
Hi-ResNet: A High-Resolution Remote Sensing Network for Semantic
Segmentation [7.2] 高分解能リモートセンシング(HRS)セマンティックセマンティクスは、高分解能カバレッジ領域からキーオブジェクトを抽出する。
HRS画像内の同じカテゴリのオブジェクトは、多様な地理的環境におけるスケールと形状の顕著な違いを示す。
効率的なネットワーク構造を持つ高分解能リモートセンシングネットワーク(Hi-ResNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:58:25 GMT)
Systematic Literature Review on Application of Machine Learning in
Continuous Integration [7.2] 本研究では過去22年間の継続的統合(CI)の文脈における機械学習(ML)に基づく手法に関する文献の体系的レビューを行った。
この研究は、CIのためのMLベースのソリューションで使用されるテクニックを特定し、記述することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:07:36 GMT)
A quantum XOR oblivious transfer protocol compatible with classical
partially homomorphic encryption [7.1] XOR oblivious Transfer (XOT) は暗号プリミティブであり、明らかに1-out-of--2 transfer obliviousより弱い。
古典的な入力にXOTの機能を実装した量子プロトコルを提案する。
我々は、Aliceの入力に対してほぼ完璧なセキュリティを持つ主プロトコルを示すが、Bobの入力に対しては部分的なセキュリティのみを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:44:10 GMT)
Accelerating Graph Neural Networks via Edge Pruning for Power Allocation
in Wireless Networks [6.9] 本稿では,ニューラルネットワーク(GNN)に近接するしきい値アプローチを導入し,時間的複雑性を低減する。
送信電力を割り当ててネットワークスループットを最大化することを目的とした距離ベースおよび近傍ベースグラフニューラルネットワークを設計する。
以上の結果から,提案したGNNは,高い性能を維持しつつ,時間的複雑性を低減できるという利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:22:14 GMT)
When Computing Power Network Meets Distributed Machine Learning: An
Efficient Federated Split Learning Framework [6.9] CPN-FedSLはComputer Power Network (CPN)上のFederated Split Learning (FedSL)フレームワークである。
私たちは、基本的な設定と学習特性(例えば、レイテンシ、フロー、収束)をキャプチャする専用のモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:36:52 GMT)
The First Proven Performance Guarantees for the Non-Dominated Sorting
Genetic Algorithm II (NSGA-II) on a Combinatorial Optimization Problem [6.8] NSGA-II(Non-Maninated Sorting Genetic Algorithm-II)は、多目的最適化問題を解くアルゴリズムの1つである。
従来の最適化問題であるNP完全二目的最小スパンニングツリー問題に対して、初めて証明された性能保証を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:59:19 GMT)
uCTRL: Unbiased Contrastive Representation Learning via Alignment and
Uniformity for Collaborative Filtering [6.7] 協調フィルタリング(CF)モデルは、人気バイアスのあるレコメンデーションリストを得る傾向がある。
この問題を軽減するために,Unbiased ConTrastive Representation Learning (uCTRL)を提案する。
また,ユーザとアイテムの両方のバイアスを除去する新しいIPW推定手法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:55:38 GMT)
Multi-Agent Active Search using Detection and Location Uncertainty [6.6] アクティブ検索アルゴリズムは、検出の不確実性と位置不確実性という2つのタイプの不確実性とを競合しなければならない。
まず,ターゲット検出と位置不確実性の両方を共同で扱う推論手法を提案する。
次に、トンプソンサンプリングを用いて、分散マルチエージェント能動探索を可能にする意思決定アルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:09:36 GMT)
Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA [6.6] 本研究では,単語や画像の埋め込みの普遍的性質を明らかにするために,独立成分分析(ICA)を用いる。
ICAは、埋め込みの独立した意味成分を抽出し、各埋め込みを固有の解釈可能な軸の合成として表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:04:44 GMT)
On quantum backpropagation, information reuse, and cheating measurement
collapse [6.5] パラメータ化量子モデルは、古典的ニューラルネットワークと同じくらい効率的にトレーニングできることを示す。
本稿では,量子リソースのバックプロパゲーションスケーリングにマッチするシャドウトモグラフィの基礎を持つアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:00:02 GMT)
Adversarial Nibbler: A Data-Centric Challenge for Improving the Safety
of Text-to-Image Models [6.5] Adversarial Nibblerはデータ中心のチャレンジであり、DataPerfチャレンジスイートの一部として、KaggleとMLCommonsが組織し、サポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:02:40 GMT)
The Mollow triplets under few-photon excitation [6.3] キャビティ強化は,レーザー背景に共振散乱する磁場強度を上昇させることができることを示す。
我々はこの成功を、Purcell factorが10.9のQDマイクロピラーデバイスを用いて、エンハン飽和状態にまで拡張する。
数光子レベルへの励起を上昇させると、QD応答は飽和状態となり、モロー三重項と関連するカスケード単一光子放射が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:56:23 GMT)
End-to-End Entity Detection with Proposer and Regressor [6.3] ネストされた実体認識は ネストシナリオの存在に対して 広範囲に注意を払っている
本稿では,提案手法と回帰器を用いたエンドツーエンドのエンティティ検出手法を提案する。
WeboNER データセットでは GENIA データセットでは 80.74 ,WeiboNER データセットでは 72.38 という,最先端の F1 スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:10:01 GMT)
EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative
storytelling in games, television and graphic novels [6.2] 本稿では,ラベル付き発話を用いた英国英語の高品質音声データセットであるEMNSコーパスについて述べる。
EMNSは、より自然で表現力のある音声合成技術を支援するために、高品質でクリーンな記録を提供することにより、既存のデータセットを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:32:32 GMT)
Automatic Readability Assessment for Closely Related Languages [6.2] この研究は、相互の知性や言語関連度などの言語的側面が、低リソース環境でのARAをどのように改善できるかに焦点を当てる。
フィリピン・タガログ語・ビコル語・セブアーノ語の3言語で書かれた短い記事を収集し,読みやすさ評価モデルを構築した。
本研究は, 相互信頼度の高い言語にn-gram重み付けを適用した新たな機能であるCrossNGOの導入により, ARAモデルの性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:42:53 GMT)
Personalized incentives as feedback design in generalized Nash
equilibrium problems [6.1] 定常および時間変化の非単調なナッシュ平衡問題について検討する。
半分散Nash平衡探索アルゴリズムを設計する。
いくつかの企業が提供している配車サービスについては,サービスオーケストレーションとして検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:34:01 GMT)
Observation of many-body scarring in a Bose--Hubbard quantum simulator [6.0] 本研究では,Bose-Hubbard量子シミュレータにおいて,これまで知られていなかった初期条件から多体スカーリングを実現する。
我々はスカーリングが低エントロピー部分空間において多体系をトラップすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:48:26 GMT)
Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models [6.0] 本研究では,改良DDPMとWGAN-GPモデルを用いたWasserstein GANにより合成ECG信号を生成する。
各モデルによる生成したECG信号の等級、等級、等級、等級を定量的に評価し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:15:54 GMT)
POEM: Polarization of Embeddings for Domain-Invariant Representations [5.8] ドメインの一般化は、新しいドメイン上で一般化能力を持つモデルを訓練することを目的とした最も関連性の高いタスクの1つである。
既存のDGアプローチの多くは、ドメイン不変表現を見つけることによって、ドメイン間の相違を最小限に抑えるために、同じ哲学を共有している。
POEMと呼ばれる提案手法は,ドメイン不変およびドメイン固有表現を学習し,それらを分極することで,強力なDG能力を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:54:14 GMT)
Modulation Extraction for LFO-driven Audio Effects [5.7] 本稿では,複数のディジタルオーディオ効果,パラメータ設定,楽器構成にまたがって処理された音声から任意のLFO信号を抽出できるフレームワークを提案する。
本稿では,抽出モデルを単純な処理ネットワークと組み合わせることで,未知のアナログやデジタルLFO駆動音声効果の終端から終端までのブラックボックスモデルの訓練を可能にすることを示す。
コードを利用可能にし、訓練されたオーディオエフェクトモデルをリアルタイムVSTプラグインで提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:33:07 GMT)
Robots in the Garden: Artificial Intelligence and Adaptive Landscapes [5.6] 本稿では,都市農業の生態学研究室であるELUAを紹介する。
このプロジェクトは、人工知能を進化する都市生態系に組み込む方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:21:59 GMT)
Ambiguity Meets Uncertainty: Investigating Uncertainty Estimation for
Word Sense Disambiguation [5.6] 単語感覚の曖昧さ (WSD) は、その文脈から対象単語の適切な感覚を決定することを目的としている。
既存の教師付き手法は、WSDを分類タスクとして扱い、優れたパフォーマンスを実現した。
本稿では,WSD 向けに設計されたベンチマークにおける不確実性推定(UE)を広範囲に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:18:15 GMT)
Contextualising Implicit Representations for Semantic Tasks [5.5] 以前の研究では、リコンストラクションタスクにのみ訓練された暗黙の表現が、一般的に意味的なタスクには役に立たないエンコーディングを生成することが示されている。
本稿では,暗黙表現のエンコーディングを文脈化して,下流タスクで使用できるようにする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:58 GMT)
ChatGPT to Replace Crowdsourcing of Paraphrases for Intent
Classification: Higher Diversity and Comparable Model Robustness [5.5] ChatGPTで作成したパラフレーズはより多様性があり、より堅牢なモデルに導かれることを示す。
伝統的に、クラウドソーシングは、さまざまな人間の知性タスクに対するソリューションの獲得に使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:46:32 GMT)
Equilibrium and Learning in Fixed-Price Data Markets with Externality [5.4] 我々は、売り手が固定価格を投稿し、買い手は売り手から自由に購入できる現実世界のデータ市場をモデル化することを提案する。
このモデルの主要な構成要素は、競争上の優位性を持つデータを購入するために、負の外部性バイヤーが互いに誘導することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:07:25 GMT)
Handling Label Uncertainty on the Example of Automatic Detection of
Shepherd's Crook RCA in Coronary CT Angiography [5.4] 本稿では,残差畳み込み列を利用した1次元畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本研究では,このラベルの不確実性,すなわちグローバル/モデルワイドランダム代入,排除,ソフトラベル代入を扱うための対策について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:56:07 GMT)
Evaluating the Impact of Social Determinants on Health Prediction [5.3] 健康の社会的決定因子(SDOH)は、人の健康と幸福に重要な役割を果たす。
電子健康記録に基づくリスク予測モデルの多くは、包括的なSDOH機能群を含まない。
我々の研究は、公開のEHRデータベースMIMIC-IVをドキュメント化されたSDOH機能にリンクしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:27:51 GMT)
Vector Autoregressive Evolution for Dynamic Multi-Objective Optimisation [5.1] 動的多目的最適化(DMO)は、様々な環境において複数の目的を持つ最適化問題を扱う。
本稿では,DMOの環境変化に対応するために,ベクトル自己回帰(VAR)と環境対応ハイパーミューテーションからなるベクトル自己回帰進化(VARE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:24:25 GMT)
FEDORA: Flying Event Dataset fOr Reactive behAvior [5.0] イベント駆動ハードウェアは、リソース制約のある環境で複雑なビジョンタスクを実装するための有望な道として登場した。
本稿では,視覚に基づくタスクのための完全合成データセットであるFEDORAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:59:05 GMT)
It's Enough: Relaxing Diagonal Constraints in Linear Autoencoders for
Recommendation [4.9] 本稿では,線形オートエンコーダにおける2項の性質を理論的に理解することを目的とする。
本稿では,RLAE(Relaxed Linear AutoEncoder)とRDLAE(Relaxed Denoising Linear AutoEncoder)と呼ばれる,対角不等式制約を用いた単純なyet効率の線形オートエンコーダモデルを提案する。
実験の結果、我々のモデルは6つのベンチマークデータセット上で、最先端の線形モデルと非線形モデルに匹敵するか、優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:09:49 GMT)
Time Fairness in Online Knapsack Problems [4.8] オンラインのknapsack問題は、異なる値と重みのアイテムを、容量限定のknapsackにどのようにパックするかを問う。
我々は,オンラインのknapsack問題に対して,自然かつ実用的な時間フェアネスの概念を開発し,既存の最適アルゴリズムが,この基準の下では不十分であることを示す。
ランダム化は理論上は競争力と公正性を兼ね備えるほど強力であることを示すが、実際にはトレース駆動実験を用いてうまく動作しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:51:35 GMT)
Transforming Geospatial Ontologies by Homomorphisms [4.8] システムにマージするオントロジー(マージ)系は、商と埋め込みによって与えられるシステム準同型の下で変換される。
クラスタリング系準同型は商空間への全射として分解され、次いで埋め込みとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:32:15 GMT)
Evaluating ChatGPT's Performance for Multilingual and Emoji-based Hate
Speech Detection [4.8] ChatGPTのような大規模言語モデルは、最近ヘイトスピーチ検出など、いくつかのタスクを実行する大きな可能性を示している。
本研究は, ヘイトスピーチを11言語にわたる粒度レベルで検出する際のChatGPTモデルの弱点を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:36:58 GMT)
MAILEX: Email Event and Argument Extraction [4.7] 会話型メールスレッドからイベント抽出を行うための,最初のデータセットであるデータセットを提案する。
我々の研究は、将来このドメイン固有のイベント抽出タスクについてさらなる調査を行うことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:28:23 GMT)
Feasibility of Transfer Learning: A Mathematical Framework [4.5] それは、必要な数学的概念を確立し、伝達学習のための数学的枠組みを構築することから始まる。
そして、3段階の転送学習手順を最適化問題として特定・定式化し、実現可能性問題の解決を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:44:38 GMT)
Distract Your Attention: Multi-head Cross Attention Network for Facial
Expression Recognition [4.5] 本稿では,DAN(Distract your Attention Network)と呼ばれる新しい表情認識ネットワークを提案する。
本手法は2つの重要な観察結果に基づいており、複数のクラスが本質的に類似した顔の外観を共有しており、その違いは微妙である可能性がある。
特徴クラスタリングネットワーク(FCN)、マルチヘッドクロスアテンションネットワーク(MAN)、アテンションフュージョンネットワーク(AFN)の3つの主要コンポーネントでDANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:19:49 GMT)
NeSy4VRD: A Multifaceted Resource for Neurosymbolic AI Research using
Knowledge Graphs in Visual Relationship Detection [4.5] NeSy4VRDは、VRDデータセットの画像へのパブリックアクセスを再確立する。
広範に改訂され、品質改善されたVRDビジュアルリレーションシップアノテーションと組み合わせている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:28:25 GMT)
GPT-SW3: An Autoregressive Language Model for the Nordic Languages [4.4] 本稿は,北欧語における最初の大規模生成言語モデルであるGPT-SW3の開発過程を詳述する。
本論文は,より小規模な言語のための大規模生成モデルの開発に携わる研究者のガイドおよび参考となることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:47:48 GMT)
llm-japanese-dataset v0: Construction of Japanese Chat Dataset for Large
Language Models and its Methodology [4.4] 本研究では,約840万レコードからなる大規模言語モデル(LLM)をチューニングするための日本語チャットデータセットを構築した。
その結果,このデータセットはLLMにとって有益である可能性が示唆された。
しかし、英語以外の言語でLLMを構築することの難しさも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:59:33 GMT)
Testing of Deep Reinforcement Learning Agents with Surrogate Models [4.4] 近年,Deep Reinforcement Learning (DRL) が研究コミュニティから注目を集めている。
本稿では,このようなエージェントを探索的に検証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:21:39 GMT)
Exploring the Context Generalizability in Spatiotemporal Crowd Flow
Prediction: Benchmark and Guideline [4.4] 我々は,大規模クラウドフローデータ,コンテキストデータ,最先端予測モデルからなるベンチマークを構築した。
いくつかの都市群集流予測シナリオにおいて,異なる文脈特徴の一般化性とモデリング手法を定量的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:58:25 GMT)
RSA-INR: Riemannian Shape Autoencoding via 4D Implicit Neural
Representations [4.3] 形状変数モデリングのための深層学習モデルに、新しい形状の暗黙エンコーダを組み込む方法を示す。
また,LDDMMの形状整合と次元減少の定式化をディープラーニングがどのように解決し,一般化するかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:27:17 GMT)
Accelerating relaxation through Liouvillian exceptional point [4.2] 我々は、リウビリア例外点(LEP)によるマルコフ開量子系の緩和の高速化について検討する。
縮退は、リウヴィリア作用素のギャップを著しく増加させ、そのような系が定常に収束する際の時間スケールを決定する。
我々はこの手法を拡張し、閉じ込められたイオンのレーザー冷却を分析し、そこでは振動(フォノン)が電子状態と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:12:00 GMT)
Explicit Quantum Circuits for Block Encodings of Certain Sparse Matrices [4.2] 我々は、よく構造化された行列に対して、量子回路がいかに効率的に構築できるかを示す。
スパース戦略におけるこれらの量子回路の実装も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:00:08 GMT)
Interplay between finite thickness and chirality effects on the
Casimir-Lifshitz torque with nematic cholesteric liquid crystals [4.2] その結果, 厚みが大きいほど, トルクの角度依存性が大きくなることがわかった。
トルクの一般的な方向は、2つのコレステリックの配置がヘテロキラルかホモキラルかによって決まる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:15:16 GMT)
On Bias and Fairness in NLP: How to have a fairer text classification? [4.2] 過剰増幅バイアスは、テキスト分類の公平性に最も影響のあるバイアスである。
本研究は,本研究の成果に基づいて,より公平なテキスト分類モデルを構築するための実践的ガイドラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:44:00 GMT)
Cross-functional Analysis of Generalisation in Behavioural Learning [4.1] 本稿では,異なるレベルの次元をまたいだ一般化を考慮した行動学習の分析手法であるBluGAを紹介する。
集計スコアは、目に見えない機能(または過剰適合)への一般化を測定する
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:54:19 GMT)
TADA: Efficient Task-Agnostic Domain Adaptation for Transformers [3.9] 本研究では,タスクに依存しない新しいドメイン適応手法であるTADを紹介する。
TADA内では、トランスフォーマーエンコーダ用のドメイン認識型入力表現とトークン化器を学習するために埋め込みを再学習する。
メタ埋め込みと新しいメタトケナイザを用いて実験を行い、マルチドメインのユースケースでタスク毎に1つのモデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:53:59 GMT)
RISE: Leveraging Retrieval Techniques for Summarization Evaluation [3.9] 本稿では,情報検索技術を活用した要約評価手法RISEを提案する。
RISEは、まず二重エンコーダ検索設定を用いて検索タスクとして訓練され、その後、ゴールド参照要約なしで入力された文書から生成された要約を評価するために利用することができる。
我々は,SummEvalベンチマーク(Fabbri et al., 2021)の総合的な実験を行い, RISEが従来の要約評価手法と比較して人間評価と高い相関性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:53:58 GMT)
Design a Delicious Lunchbox in Style [3.8] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ合成のための空間的・チャネル的アテンションモジュールを備えた周期的生成対向ネットワークを提案する。
本研究では,事前訓練された注文回復モデルと生成的敵ネットワークを設計し,レイアウトと複合的ボックスランチの提示を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:16:12 GMT)
Revisiting pre-trained remote sensing model benchmarks: resizing and
normalization matters [3.8] 事前トレーニングで使用する前処理ステップに従うだけで、大幅なパフォーマンス向上が達成できることを示す。
ImageNetの事前学習は、衛星画像に基づくトランスファー学習タスクの競争ベースラインであり続けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:57:13 GMT)
Enhancing Small Medical Learners with Privacy-preserving Contextual
Prompting [3.8] 本稿では,大規模言語モデルの専門知識を活用して,プライバシ制限シナリオ下での医療タスクにおけるSLM性能を向上させる手法を提案する。
具体的には、医療データからキーワードを抽出し、LLMに医療知識集約的なコンテキストを生成することで、患者のプライバシ問題を緩和する。
本手法は,3つの医療知識集約タスクにおいて,数ショットとフルトレーニングの双方において,パフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:14:38 GMT)
ZS-MSTM: Zero-Shot Style Transfer for Gesture Animation driven by Text
and Speech using Adversarial Disentanglement of Multimodal Style Encoding [3.6] 韻律的特徴とテキストによって駆動されるジェスチャーを、異なる話者のスタイルで合成する機械学習手法を提案する。
本モデルでは,PATSデータベースからのマルチモーダルデータを用いたゼロショットマルチモーダル方式の転送を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:10:35 GMT)
A Rational Model of Dimension-reduced Human Categorization [3.6] 本稿では,確率的主成分の階層的混合に基づく分類の合理的モデルを提案する。
このモデルは人間の分類における次元バイアスを捉え、ゼロショット学習をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:49:21 GMT)
Measuring and Modeling Physical Intrinsic Motivation [3.5] 人間は対話的なエージェントであり、興味深い物理力学を持つ状況を探し出す。
私たちはまず、人間が様々な物理シナリオをいかに興味深いかの格付けを集めます。
そこで本研究では,本質的な動機づけの様々な仮説を実装し,人間の興味ある反応をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:52:08 GMT)
Lightweight Online Learning for Sets of Related Problems in Automated
Reasoning [3.5] $textitsdsl$はオフラインのトレーニングを必要とせず、以前の問題を解決しながらデータセットを自動的に構築する。
このデータに機械学習モデルが適合し、その後の問題の解法戦略を調整するのに使用される。
Kissat+$textitsdsl$の組み合わせは、より大きなバウンダリを認証し、他の最先端のバウンダリモデル検査手法よりも多くの反例を見出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:57:58 GMT)
Forecasting Irregularly Sampled Time Series using Graphs [3.5] 本稿では,GraFITiと呼ばれる不規則サンプリング時系列の予測にグラフを用いた新しいモデルを提案する。
GraFITiは予測精度を最大17%改善し、最先端の予測モデルと比較してランニング時間を最大5倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:25:24 GMT)
Diversity and Inclusion in Artificial Intelligence [3.5] 我々は、AIにおける多様性と包摂性を明確に定義し、この概念を進化的で総合的なエコシステムの中に位置づける。
私たちはこの定義と概念的フレーミングを使って、主にAI技術者、データサイエンティスト、プロジェクトリーダーを対象とした実践的なガイドラインを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 05:33:34 GMT)
Experimental test of the Rosenzweig-Porter model for the transition from
Poisson to Gaussian unitary ensemble statistics [3.5] 本稿では、積分可能な古典力学を持つ量子系の時間反転不変性(T)とカオス古典的相違性(英語版)を有する量子系への遷移に関する実験的研究について報告する。
平らな超伝導マイクロ波共振器で高精度な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:04:20 GMT)
Evaluating Pragmatic Abilities of Image Captioners on A3DS [3.4] 我々は,新しいオープンソース画像テキストデータセットAnnotated 3D Shapes (A3DS)を提案する。
マルチエージェント通信環境において,タスクニュートラル画像キャプタを微調整し,コントラストのあるキャプタを生成することにより,実用能力の評価を行う。
モデルが人間のようなパターンを発達させることを示す(特定の特徴に対するインフォーマティビティ、簡潔性、過剰なインフォーマティビティ)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:15:33 GMT)
Flover: A Temporal Fusion Framework for Efficient Autoregressive Model
Parallel Inference [3.3] Flavorは自己回帰モデルにおける効率的な推論のための時間融合フレームワークである。
NVIDIA Triton FasterTransformerが提供する最先端のソリューションと比較して,GPTモデルの最大11倍高速な推論を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:58:09 GMT)
FACTIFY3M: A Benchmark for Multimodal Fact Verification with
Explainability through 5W Question-Answering [3.3] FACTIFY 3Mは300万のサンプルのデータセットで、マルチモーダルなフェイクニュースデータセットを通じて事実検証の境界を押し上げる。
このデータセットは、5W質問回答という概念を通じて説明可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:29:47 GMT)
Evaluating Factual Consistency of Texts with Semantic Role Labeling [3.2] 本稿では,テキスト要約を念頭に設計した参照不要評価指標SRLScoreを紹介する。
最終事実度スコアは、調整可能なスコアリング機構により算出される。
英語の要約データセットにおける人間の判断との相関は、SRLScoreが最先端の手法と競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:59:42 GMT)
Stochastic Gradient Descent under Markovian Sampling Schemes [3.0] マルコフ型サンプリングスキームにのみアクセス可能なバニラ勾配トークン降下の変動について検討する。
我々は、基礎となるマルコフ連鎖で可能な最小限の制限的な仮定の下で収束率を得ることに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:34:45 GMT)
Bandit Submodular Maximization for Multi-Robot Coordination in
Unpredictable and Partially Observable Environments [3.0] 帯域フィードバックと追従後悔を伴う最初の部分モジュラコーディネートアルゴリズムを導入する。
盗賊のフィードバックは ロボットが 後ろ向きに計算できる能力だ 彼らの選択した行動の効果だけ
後悔の追跡はアルゴリズムの最適化の亜最適性であり、先駆的な未来を完全に知る最適な時間変化アクションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:44:54 GMT)
Developmental Curiosity and Social Interaction in Virtual Agents [2.9] 我々は、仮想幼児エージェントを作成し、外部の報酬を伴わずに、発達にインスパイアされた3D環境に配置する。
我々は、人間の探索を促進するために提案されたモチベーションに類似した本質的な報酬関数をテストする。
注意深い介護者の存在下で世界モデルを学ぶことは、幼児エージェントがシナリオを予測する方法を学ぶのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:17:07 GMT)
nnDetection for Intracranial Aneurysms Detection and Localization [2.8] 頭蓋内動脈瘤は一般的に発生し、生命を脅かす状態であり、人口の約3.2%に影響を及ぼす。
本研究では,脳動脈瘤の3次元座標を効果的に検出・ローカライズするために,3次元医用物体検出に特化して設計された自己設定フレームワークであるnnDetectionフレームワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:18:26 GMT)
Extending Conformal Prediction to Hidden Markov Models with Exact
Validity via de Finetti's Theorem for Markov Chains [2.8] 隠れマルコフモデル(HMM)フレームワークへの共形予測を一般化する。
提案手法の鍵となる考え方は、非交換可能なマルコフデータをHMMから交換可能なブロックに分割することである。
交換可能なブロックの置換は、HMMから観測されたマルコフデータのランダム化と見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:07:46 GMT)
Fairness in Multi-Agent Planning [2.7] 本稿では,多エージェント計画(MAP)によく知られた公平性スキームを適用する。
コストを意識したフェアプランを生成するための2つの新しいアプローチを導入している。
いくつかの標準MAPベンチマークの実証結果は、これらのアプローチが異なるベースラインよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:55:25 GMT)
MAGDiff: Covariate Data Set Shift Detection via Activation Graphs of
Deep Neural Networks [2.6] 我々は、任意のニューラルネットワーク分類器から抽出するMAGDiffと呼ばれる新しい表現群を提案する。
これらの表現は、トレーニング分布に属するサンプルと目標分布とのニューラルネットワークのアクティベーショングラフを比較して計算される。
本稿では,ネットワーク出力に依存した最先端のベースラインに対して,新しい表現が大幅な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:34:47 GMT)
Penalty-Based Imitation Learning With Cross Semantics Generation Sensor
Fusion for Autonomous Driving [2.6] そこで本研究では,擬似学習を用いたエンドツーエンドの自動運転ナビゲーションのための,機能レベルのマルチセンサ融合技術を提案する。
本稿では主にLidarとRGB情報の融合技術に焦点を当てる。
また,交通規則の遵守を強化するために,新たなペナルティに基づく模倣学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:16:45 GMT)
Stock and market index prediction using Informer network [2.5] Informerはより新しいネットワークであり、Transformerで改善され、計算の複雑さが小さく、予測長が長く、タイムスタンプがグローバルになった。
InformerとLSTM, Transformer, BERTを1分5分で比較するための3つの実験を設計した。
Informerは、市場予測における堅牢性とパフォーマンスが向上し、実際のトレーディングに正確に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:59:42 GMT)
A Fractional Graph Laplacian Approach to Oversmoothing [2.5] 非直交グラフから有向グラフへのオーバースムーシングの概念を一般化する。
非局所力学を記述した分数グラフ Laplacian Neural ODE を提案する。
グラフのディリクレエネルギーの収束に関して、我々の方法はより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:52:33 GMT)
Attentive Graph-based Text-aware Preference Modeling for Top-N
Recommendation [2.4] 我々はAttentive Graph-based Text-aware Recommendation Model (AGTM) という新しいモデルを提案する。
本研究では,項目テキストコンテンツと高次接続性の両方を効果的にモデル化し,トップNレコメンデーションをさらに改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:32:06 GMT)
Training an Ising Machine with Equilibrium Propagation [2.4] イジングマシンは結合スピンのイジングモデルのハードウェア実装である。
本研究では,Ising マシンを教師付きで訓練するための新しい手法を実証する。
私たちの発見は、AIのための有望なトレーニング可能なハードウェアプラットフォームとして、Ising Machineを確立しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:40:01 GMT)
Predicting municipalities in financial distress: a machine learning
approach enhanced by domain expertise [2.2] イタリアの自治体における財政難予測のための機械学習モデルの評価を行った。
その結果, 機械学習モデルと鑑定専門家の知識を組み合わせることで, 経済的苦難の早期発見に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:13:29 GMT)
Adaptive Gradient Prediction for DNN Training [2.2] ADA-GPは、勾配予測を適応的に使用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングを高速化する。
バックプロパゲート勾配を用いたDNNトレーニングと予測勾配を用いたDNNトレーニングを交互に行う。
平均速度は1.47倍で、ベースラインモデルと同等かそれ以上の精度で達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:10:44 GMT)
Consequences of Slow Neural Dynamics for Incremental Learning [2.1] 自然主義的データを用いたトレーニングでは、入力に時間的自己相関が存在することも示している。
時間的にスムーズなデータでトレーニングすると、ニューラルネットワークがフィードフォワードネットワークよりも効率的に分類できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:07:55 GMT)
Theory on variational high-dimensional tensor networks [2.0] ランダムな高次元ネットワーク状態の創発的統計特性とテンソルネットワークのトレーニング可能性について検討する。
変動高次元ネットワークが大域的損失関数のバレンプラトーに悩まされていることを証明した。
この結果は、将来の理論的研究と実践的応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:28:30 GMT)
The Mean Squared Error of the Ridgeless Least Squares Estimator under
General Assumptions on Regression Errors [2.0] 本論文は,尾根のない最小二乗推定器の平均二乗誤差を調べることによって,既存の文献から分離する。
その結果,サンプルサイズに比して重要なパラメータを多数含むことで,推定器の平均二乗誤差を効果的に低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:04:20 GMT)
PrOnto: Language Model Evaluations for 859 Languages [2.0] 本稿では,新約聖書翻訳を施した言語に対して,事前学習した言語モデル評価に適した評価データセット群を受信できる新しい評価データセット構築手法を提案する。
この手法は、英語OntoNotesのNew Testament部分にあるものと詩を一致させ、手動の注釈を必要とせず、英語からターゲット言語にアノテーションを投影する。
859年の新約聖書翻訳1051件に適用し公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 00:33:52 GMT)
ColMix -- A Simple Data Augmentation Framework to Improve Object
Detector Performance and Robustness in Aerial Images [2.0] セグメンテーションマスクを必要とせずに物体密度を増大させる,コラージュペーストと呼ばれる新しい拡張法を提案する。
コラージュペーストは、画像の破損など、特定の流通外シフトに対して脆弱であることがわかった。
PixMix Augmentation法とコラージュペーストを組み合わせるための2つの簡単な手法を導入し、組み合わせた手法をColMixと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:56:35 GMT)
Risk Scores, Label Bias, and Everything but the Kitchen Sink [1.9] リスクアセスメントアルゴリズムは、真の結果のプロキシを予測するために訓練された時に失敗することが多いことを示す。
このような「ラベルバイアス」では、プロキシとの相関や真の結果との相関が反対の符号を持つような特徴を排除すべきである。
例えば、警察の配置パターンにより、犯罪行動と地理は弱い相関関係にあり、犯罪記録の直接的な原因となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:21:56 GMT)
Observations on LLMs for Telecom Domain: Capabilities and Limitations [1.9] 通信領域の対話インタフェースにそのようなモデルを組み込む能力と限界を解析する。
本稿では,複数のユースケースに対して,そのようなモデルからの応答の比較分析を行う。
この評価は、ドメイン固有の要求に対して、カスタマイズされた対話インターフェースを構築することに従事するデータサイエンティストに有用な洞察を与えるだろうと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:04:16 GMT)
On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions [1.9] 研究コミュニティの注意を守りたいと考える15の課題について述べる。
課題は、個性、測定品質、データセット、パフォーマンス評価、モデリングの選択、倫理と公正といったトピックによって構成される。
より有効で信頼性の高いTPC研究を刺激したいと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:40:14 GMT)
An efficient deep learning model to categorize brain tumor using
reconstruction and fine-tuning [1.8] 脳腫瘍は最も致命的かつ壊滅的な疾患の1つであり、しばしば寿命が大幅に減少する。
脳腫瘍の正確な診断には,信頼性の高い深層学習(DL)モデルが必要である。
本研究では,脳腫瘍を効果的に分類するためのトランスファーラーニングに基づく新しいDLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:08:59 GMT)
Free Space Continuous Variable Quantum Key Distribution with Discrete
Phases [1.8] 連続変数 (CV) QKD は離散変数 (DV) QKD よりも多くの利点がある。
偏光ドリフトに対して頑健な自由空間における離散変調CVQKDプロトコルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:25:54 GMT)
Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution [1.8] Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。
Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。
PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:07:22 GMT)
Sensor Control for Information Gain in Dynamic, Sparse and Partially
Observed Environments [1.5] 本研究では,部分観測可能,動的,疎密なサンプル環境下での情報収集のための自律型センサ制御手法を提案する。
本研究は,(1)新しい情報獲得報酬を用いて,未開の非定常環境における探索を改善することで,DAN強化学習フレームワークを拡張した。
また、目的のRFスペクトル/フィールドからのサンプリングが限定された状況にまで拡張し、制限されたフィールドサンプリングから反復的に改善されたモデルを介してコントローラを微調整するオリジナルのRLアルゴリズムのモデルベースバージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:53:33 GMT)
A Case of Exponential Convergence Rates for SVM [1.5] 分類の一般化保証は、歴史的にVapnik-Chervonenkis理論によって提供されてきた。
SVM は,固い Tsybakov マージン条件を仮定しなくても指数収束率を示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:57:23 GMT)
LEAN: Light and Efficient Audio Classification Network [1.5] 音声分類のための軽量デバイス深層学習モデルLEANを提案する。
LEANは、ウェーブニアライメント(Wave realignment)と呼ばれる生波形ベースの時間的特徴抽出器と、ログメルベースの事前学習YAMNetから構成される。
トレーニング可能なウェーブエンコーダと事前学習されたYAMNetとクロスアテンションに基づく時間的アライメントを組み合わせることで、より少ないメモリフットプリントを持つ下流オーディオ分類タスクにおける競合性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:45:04 GMT)
Why current rain denoising models fail on CycleGAN created rain images
in autonomous driving [1.5] GAN(Generative Adversarial Network)を用いた一組のクリアウェザー条件画像に雨を人工的に付加する
この人工的な雨画像の生成は、10件中7件で、人間の被験者は生成された雨画像が本物だと信じていた。
第2のステップでは、このペア付きグッド/バッド気象画像データを使用して、主にCNN(Convolutional Neural Network)とVision Transformer(Vision Transformer)をベースとした2つの降雨モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:42:32 GMT)
DeepBern-Nets: Taming the Complexity of Certifying Neural Networks using
Bernstein Polynomial Activations and Precise Bound Propagation [1.5] 本稿では、ReLUアクティベーションの代わりにBernsteinsに基づく活性化関数を持つNNのクラスであるDeepBernsを紹介する。
我々は、DeepBern-Nets出力の厳密な境界を効率的に計算するBern-IBPと呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。
この作業は、さまざまなアプリケーションにわたるNN認証タスクを改善するための、有望な代替手段として、Bernsteinのアクティベーションを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:52:57 GMT)
On the Correspondence between Compositionality and Imitation in Emergent
Neural Communication [1.5] 我々の研究は、ディープ・ニューラル・エージェントがプレイするルイス・ゲームにおける構成性と模倣の関係を探求する。
教師付き学習は平均的な言語を作り出す傾向があり、強化学習はより構成的な言語に対する選択的な圧力をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:41:29 GMT)
Bright Channel Prior Attention for Multispectral Pedestrian Detection [1.4] 低照度環境下での歩行者検出を向上する新しい方法を提案する。
提案手法は,画像の強調と検出を統合されたフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:10:22 GMT)
Quantum Policy Gradient Algorithm with Optimized Action Decoding [1.4] 動作選択に必要な古典的後処理を最適化するための,新しい品質指標を提案する。
この手法により,5キュービットのハードウェアデバイス上で,フルトレーニングルーチンの実行に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:07:04 GMT)
Good Time to Ask: A Learning Framework for Asking for Help in Embodied
Visual Navigation [1.3] 本稿では,このような視覚的ナビゲーションタスクにおいて,エージェントが積極的に支援を求めることができる学習フレームワークを提案する。
フィードバックが常に利用できるとは限らないトレーニングカリキュラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:36:14 GMT)
Improving Metrics for Speech Translation [1.3] 本稿では,パラレルパラフレージング(textPara_textboth$)について紹介する。
提案手法が一般的なメトリクスに適用された場合,人間の品質知覚との相関性を大幅に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:01:38 GMT)
High-accuracy variational Monte Carlo for frustrated magnets with deep
neural networks [1.3] 非常に深い(4-16層型)ニューラルネットワークに基づく神経量子状態は、高フラストレーション量子マグネットにおける最先端の変動的アプローチより優れていることを示す。
我々は、宇宙グループ対称性を我々の「迷路」に課すことができるグループ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:37:50 GMT)
TinyissimoYOLO: A Quantized, Low-Memory Footprint, TinyML Object
Detection Network for Low Power Microcontrollers [1.3] 本稿では,TinyissimoYOLOと呼ばれる,高フレキシブル,量子化,メモリ効率,超軽量な物体検出ネットワークを提案する。
畳み込みニューラルネットワークの重みを格納するための0.5MB未満のメモリで、ミリワットの電力領域におけるマイクロコントローラのオブジェクト検出を可能にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:57:38 GMT)
NASA's Cold Atom Laboratory: Four Years of Quantum Science Operations in
Space [1.2] コールド原子研究所(Cold Atom Laboratory, CAL)は、国際宇宙ステーション(ISS)の微小重力環境で超低温気体を研究するための量子施設である。
我々は、CALの運用設定の概要、現在までのコントリビューションの概要、今後の数年間の計画アップグレードについて述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:47:34 GMT)
Nonparanormal Graph Quilting with Applications to Calcium Imaging [1.1] ガウス図形モデルに基づく非正規グラフクィルティングの2つの手法について検討する。
提案手法は, 既存のガウスグラフキルト法と比較して, より科学的に有意な機能的接続推定値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:16:01 GMT)
Quantum Rabi interferometry of motion and radiation [1.0] 任意の方向の位相空間変位を推定するためのハイブリッド振動子-量子干渉計構成を提案する。
このようなハイブリッドRabi干渉計を量子センシングに用いて、単一モード推定方式により得られるものよりも性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:33:37 GMT)
A comprehensive theoretical framework for the optimization of neural
networks classification performance with respect to weighted metrics [1.0] 多くの文脈において、ニューラルネットワークによって実行される予測の良さを評価するために、カスタマイズされた分類スコアと重み付けされた分類スコアが設計されている。
我々は、重み付けされた分類指標を形式化し、モデルにこれらの関心を最適化させる損失の構築を可能にする完全な設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:33:29 GMT)
Efficient Learning of Quantum States Prepared With Few Non-Clifford
Gates [1.0] 我々はクリフォードゲートと$O(log(n))$非クリフォードゲートで用意された量子状態を効率的に学習するアルゴリズムを与える。
具体的には、$n$-qubit state $lvert psi rangle$に対して、$mathsfpoly(n,2t,1/epsilon)$ time and copy of $lvert psi rangle$ sufficeを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:49:52 GMT)
Quantifying the effect of X-ray scattering for data generation in
real-time defect detection [0.9] リアルタイム検出は、X線画像を分析するために非常に正確で堅牢で高速なアルゴリズムを必要とする。
大量のラベル付きデータが利用可能であれば、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)はこれらの要件を満たす。
X線散乱は計算コストがかかることが知られており、この効果は生成されたX線画像の精度に大きな影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:29:43 GMT)
Mist: Towards Improved Adversarial Examples for Diffusion Models [0.9] 拡散モデル(DM)は、人工知能によって生成されたコンテンツ、特にアート作品の制作において大きな成功を収めた。
侵害者は、認可されていない人造絵画をDMで模倣することで利益を得ることができる。
近年の研究では、拡散モデルに対する様々な逆例が、これらの著作権侵害に対する効果的な手段である可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:43:34 GMT)
MMGP: a Mesh Morphing Gaussian Process-based machine learning method for
regression of physical problems under non-parameterized geometrical
variability [0.9] 本稿では,グラフニューラルネットワークに依存しない機械学習手法を提案する。
提案手法は, 形状を記述したパラメトリゼーションを知らずに, 大きなメッシュを容易に扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:50:15 GMT)
When SAM Meets Medical Images: An Investigation of Segment Anything
Model (SAM) on Multi-phase Liver Tumor Segmentation [0.8] Segment Anything Model (SAM) は重要なゼロショット画像セグメンテーションを実行する。
医療画像解析におけるSAMの有用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:58:59 GMT)
Quantum state manipulation and science of ultracold molecules [0.8] 広く使われている2つの冷却技術は、分子ガスを量子状態に持ち込んだ。
これらの進歩は、分子の内部状態と外部状態の両方を量子力学的に準備し、操作する能力をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:39:02 GMT)
Real-Time Decoding for Fault-Tolerant Quantum Computing: Progress,
Challenges and Outlook [0.8] リアルタイムデコーダの実装に直面する重要な課題をいくつか取り上げる。
今後の開発を展望し、リアルタイムデコード分野のロードマップを提供していく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:40:34 GMT)
Learning to Rank Utterances for Query-Focused Meeting Summarization [0.8] 発話のランク付けのためのランダージェネレータフレームワークを提案する。
発話のランク付け学習は,クエリに関連する発話を効果的に選択する上で有効であることを示す。
QMSumの実験結果から,提案モデルはパラメータが少ない既存の多段階モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:25:09 GMT)
Thermalization in Kitaev's quantum double models via Tensor Network
techniques [0.8] 2次元キタエフの量子二重モデルに付随するデイビーズ発生器は、熱力学限界において、消滅しないスペクトルギャップを有することを示す。
このことは、これらのモデルが自己修正量子記憶として役に立たないという信念を厳格に検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:34:53 GMT)
Neural Machine Translation for Code Generation [0.8] コード生成のためのNMTでは、入力で表現された制約を満たすソースコードを生成する。
本稿では,コード生成文献のNMTを調査し,これまで検討されてきた様々な手法のカタログ化を行う。
本稿では,既存手法の限界と今後の研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:43:12 GMT)
Highly accurate decoder for topological color codes with simulated
annealing [0.7] 量子誤り訂正符号の1つであるトポロジカルカラー符号は、すべてのクリフォードゲートを横方向に実装できるという点で、表面符号に対して有利である。
そこで本研究では,シミュレートアニールを用いた色符号の高精度復号法を提案する。
4.8.8)格子上の数値シミュレーションでは,ビットフリップ雑音モデルに対する誤差閾値が10.36(5)%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:07:40 GMT)
Label Smarter, Not Harder: CleverLabel for Faster Annotation of
Ambiguous Image Classification with Higher Quality [0.7] 私たちは1つのオプションとして提案誘導アノテーションを使用し、アノテーション間の一貫性を高めます。
本稿では,検証された提案誘導アノテーションと修復されたLABLを用いて,コスト効率の高いLabElingのためのCleverLabelを提案する。
クレバーラベルはラベリングコストを最大30.0%削減し、クルバック・リーバーの分岐率を最大29.8%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:12:25 GMT)
Unifying and benchmarking state-of-the-art quantum error mitigation
techniques [0.7] この研究では、多くの最先端のエラー軽減手法が、データ駆動型である共通の特徴を共有していることを認識している。
仮想蒸留(VD)は、異なる数の状態準備から生成される古典的なデータを考慮し、同様に見ることができることを示す。
具体的には、捕捉されたイオン量子コンピュータから得られた現実的なノイズモデルを用いて、NITEDをベンチマークし、他の最先端の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:07:08 GMT)
Can Peanuts Fall in Love with Distributional Semantics? [0.5] 最近の研究によると、N400振幅は分布情報だけで予測可能である。
状況モデルを通して説明される少なくとも一部の処理効果は、実際には明示的な状況モデルを必要としないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:51:20 GMT)
A sequentially generated variational quantum circuit with polynomial
complexity [0.5] 本研究では,1次元,2次元,3次元の量子多体問題に自然に適応する逐次生成回路アンサッツを提案する。
応用として、未知の純量子状態と混合量子状態の正確な再構成に我々のアンザッツが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:30:36 GMT)
PCOAST: A Pauli-based Quantum Circuit Optimization Framework (Extended
Version) [0.4] PCOASTは、パウリ弦の可換性に基づく量子回路最適化のためのフレームワークである。
本稿では,2つの主要な量子コンパイラであるQiskitとtketに対して,そのコンパイル性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:49:00 GMT)
CrowdWeb: A Visualization Tool for Mobility Patterns in Smart Cities [0.4] 現在の移動予測モデルの精度は25%未満である。
人間の移動パターンを可視化するWebプラットフォームを提案する。
我々はこのプラットフォームを拡張し、都市規模の観点から複数のユーザのモビリティを可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:30:00 GMT)
SCL(FOL) Can Simulate Non-Redundant Superposition Clause Learning [0.4] SCL(FOL)は等式のない一階述語論理の重ね合わせにより非冗長節の導出をシミュレートできることを示す。
重畳に基づく推論は、固定縮小順序付けに対して行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:12:39 GMT)
Optimization at the Interface of Unitary and Non-unitary Quantum
Operations in PCOAST [0.3] Pauliベースの回路最適化・分析・合成ツールチェーン(PCOAST)は、量子回路を最適化するためのフレームワークとして導入された。
本稿では,単元演算と非単元演算の場合にPCOASTグラフを最適化するサブルーチンの集合に着目した。
本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの例として,Intel Quantum SDKを用いたPCOAST最適化サブルーチンの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:53:14 GMT)
A Machine Learning Approach to Detect Dehydration in Afghan Children [0.3] アフガニスタンでは、脱水症により重度の低酸素症が子供の死亡に寄与する。
アフガニスタンの5歳未満の子どもの脱水症状の診断における機械学習技術の可能性を探る研究の証拠はない。
本研究は,アフガニスタン・デモグラフィック・アンド・ヘルス・サーベイ(ADHS)から得られた病気児のデータセットを用いた予測モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:36:21 GMT)
Cognitive network science reveals bias in GPT-3, ChatGPT, and GPT-4
mirroring math anxiety in high-school students [0.3] 本稿では,GPT-3,Chat-GPT,GPT-4といった最先端言語モデルによって提供される数学やSTEMの知覚について検討する。
以上の結果から,LSMは数学やSTEMの分野に対して全体的に負の知覚を持ち,数学が最も負の認識を受けていることが示唆された。
我々は,新しいバージョン(GPT-4)は,より豊かで複雑な知覚と,より古いバージョンやN=159人の高校生に比べて否定的な知覚が低いことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:06:51 GMT)
A study of conceptual language similarity: comparison and evaluation [0.3] 自然言語処理(NLP)に関する興味深い研究は、言語型学を取り入れ、言語多様性を橋渡しすることを目的としている。
最近の研究は、それらが基本的な概念をどのように表現するかに基づいて、言語類似性を定義する新しいアプローチを導入している。
本研究では,概念的類似性を詳細に研究し,二項分類タスクにおいて広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:28:02 GMT)
Critical phase and spin sharpening in SU(2)-symmetric monitored quantum
circuits [0.3] Su(2)-symmetric monitored quantum circuits について検討する。
ボリューム法則の絡み合った位相と臨界位相の遷移を見いだす。
我々は「スピン・シャーピング遷移」を数値的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:00:01 GMT)
Multi-modal Variational Autoencoders for normative modelling across
multiple imaging modalities [0.3] 本稿では,T1およびDTIデータ間の主観レベルずれを検出するための2つのマルチモーダルVAE規範モデルを提案する。
提案モデルでは, 疾患を検知し, 重症度を把握し, 患者の認知と相関する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:15:28 GMT)
Crosslingual Transfer Learning for Low-Resource Languages Based on
Multilingual Colexification Graphs [0.3] 比較言語学におけるコレキシフィケーション(英: Colexification)とは、2つ以上の異なる意味を持つ語彙形式の現象を指す。
本論文では,ColexNetとColexNet+という照合パターンから多言語グラフを構築する手法を提案する。
我々は,1,335言語にまたがる2,000以上の概念の照合パターンを,注釈のない並列コーパスから直接同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:20:23 GMT)
Multiclass classification for multidimensional functional data through
deep neural networks [0.2] 革新的なデータマイニング分類ツールとして,新しい機能深層ニューラルネットワーク(mfDNN)を導入する。
線形単位(ReLU)アクティベーション機能を持つ疎いディープニューラルネットワークアーキテクチャを考察し,マルチクラス分類設定におけるクロスエントロピー損失を最小化する。
シミュレーションデータと異なるアプリケーションドメインのベンチマークデータセットにおけるmfDNNの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:56:01 GMT)
Towards Robust and Accurate Myoelectric Controller Design based on
Multi-objective Optimization using Evolutionary Computation [0.2] 我々は、カーネル化されたSVM分類器を考慮し、エネルギー効率の良いEMGベースのコントローラを設計する手法を提案している。
EMGをベースとした制御器の最適化性能を達成するため,分類器設計の主な戦略は,システム全体の誤動作を低減することである。
エリート的多目的進化アルゴリズムの$-$は、非支配的なソート遺伝的アルゴリズムNSGA-II (Non-dominated sorting genetic algorithm II) であり、SVMのハイパーパラメータをチューニングするために使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:07:53 GMT)
Multilingual Holistic Bias: Extending Descriptors and Patterns to Unveil
Demographic Biases in Languages at Scale [0.2] この拡張は、20,459の文からなる。
我々のベンチマークは、人口動態の不均衡を明らかにすることを目的としており、それらに対する緩和を定量化するためのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:29:04 GMT)
Strategy Extraction in Single-Agent Games [0.2] 本研究では,行動戦略を用いた知識伝達を,人間の認知能力に左右される伝達可能な知識の形式として提案する。
提案手法は,Pacman, Bank Heist, Dungeon-crawling(ダンジョンクローリングゲーム)の3つの環境において有効な戦略を同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:28:59 GMT)
Partial Annotation Learning for Biomedical Entity Recognition [0.2] 部分的アノテーション学習法は, 実体アノテーションの欠如により, バイオメディカルコーパスから効果的に学習できることが示唆された。
提案手法は代替品よりも優れており,特にPubMedBERTタグをF1スコアで38%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:18:38 GMT)
Conservative Physics-Informed Neural Networks for Non-Conservative
Hyperbolic Conservation Laws Near Critical States [0.1] 深層学習アルゴリズムを用いて,GBL方程式を保守型と非保守型の両方で解く。
修正されたcPINNによって構築された解は、双曲保存法の理論解析によって構築された正確な解と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 08:19:00 GMT)
funLOCI: a local clustering algorithm for functional data [0.0] funLOCIは、分割階層クラスタリングに基づく3段階のアルゴリズムである。
大量のローカルクラスタを扱うために、結果の最小化のために余分なステップが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:51:58 GMT)
Unconditionally secure quantum bit commitment using modified double-slit
and unstable particles [0.0] 非条件でセキュアな量子ビットコミットメントのノーゴー定理の証明は普遍的でないモデルに基づいていることを示す。
不安定な粒子と修正された二重スリット構成を用いて、このようなプロトコルを構築し、無条件で安全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:36:25 GMT)
Uncertainty Relations in Pre- and Post-Selected Systems [0.0] 我々は、PPS(pre- and post-selected)システムにおける2つの非互換な可観測量に対する不確実性関係のようなRobertson-Heisenbergを導出する。
標準的な量子システムとは異なり、PSSシステムは、非可換な可観測物のための急激な量子状態(事前選択)を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:47:56 GMT)
Twisted-bilayer FeSe and the Fe-based superlattices [0.0] Fe-カルコゲナイド単層からなる超格子状ヘテロ構造のバンドに対するBM様連続体モデルを導出した。
層間モアレトンネルに対する対称性の導出は、$Gamma$と$M$高対称性の点の両方に対して提供される。
モデルをFeSeに適合させ、調整可能な相互作用強度を持つ正方形Hubbardモデルのシミュレーションのための実行可能なプラットフォームであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:09:31 GMT)
Towards generalizing deep-audio fake detection networks [0.0] 生成ニューラルネットワークは、高品質な合成音声を大規模に作成することができる。
我々は、目に見えないオーディオジェネレータに一般化する優れた軽量検出器を訓練する。
この分野の急速な進展を考慮し,新たなAvocodoおよびBigVGANネットワークから得られたサンプルについても考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:37:52 GMT)
Thermal Spacetime, Part I: Relativistic Bohmian Mechanics [0.0] クライン=ゴルドン方程式の正エネルギー解は、将来の管上の正則函数のヒルベルト空間を形成する。
この領域は、関連する古典粒子の延長位相空間として解釈され、余剰次元は時間であり、関連する正準アンサンブルの逆平衡温度に関連する新しい変数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:45:34 GMT)
The condensation of ideal Bose gas in a gravitational field in the
framework of Dunkl-statistic [0.0] 1次元重力場に閉じ込められた2次元および3次元ダンクルボソンガスの凝縮について検討した。
本研究では,Dunkl臨界温度$T_cD$,基底状態人口$fracN_0DN$,Dunkl平均エネルギーおよびDunkl固有熱関数の式を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:10:35 GMT)
The Integrated Forward-Forward Algorithm: Integrating Forward-Forward
and Shallow Backpropagation With Local Losses [0.0] 本稿では,FFAと浅部バックプロパゲーションの双方の強度を組み合わせた統合手法を提案する。
Integrated Forward-Forward Algorithmでニューラルネットワークをトレーニングすることは、ロバストネスのような有利な特徴を持つニューラルネットワークを生成する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:10:47 GMT)
The Grammar and Syntax Based Corpus Analysis Tool For The Ukrainian
Language [0.0] StyloMetrixは、英語、スペイン語、ドイツ語などの文法、スタイリスティック、構文パターンを分析するツールである。
我々は、StyloMetrixパイプラインを説明し、テキスト分類タスクのためにこのツールでいくつかの実験を行う。
また、パッケージの主な制限とメトリクスの評価手順についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:52:47 GMT)
Task-Optimized Adapters for an End-to-End Task-Oriented Dialogue System [0.0] 本稿では,タスク毎に個別に学習し,事前学習したネットワークの固定層に少数のパラメータを追加するタスク・ド・アダプタを用いたエンドツーエンドTODシステムを提案する。
提案手法はモデルに依存しない手法であり,プロンプトを使わずに入力データのみをプロンプトチューニングする必要がない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:10:57 GMT)
Syntactic Knowledge via Graph Attention with BERT in Machine Translation [0.0] 本稿では,機械翻訳(MT)シナリオにおけるBERT(SGB)を用いたグラフアテンションによる構文知識を提案する。
本実験では,ゴールド構文アノテーション文と品質推定(QE)モデルを用いて翻訳品質改善の解釈可能性を得る。
実験の結果,提案するSGBエンジンはBLEUスコアを犠牲にすることなく,MTタスクの翻訳品質を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:56:14 GMT)
Sweet-spot operation of a germanium hole spin qubit with highly
anisotropic noise sensitivity [0.0] クビット駆動とデコヒーレンスを弱体化させる機構と異方性について報告する。
低磁場でキュービットを動作させ、99.94 %の単一キュービットゲート密度を維持しながら、T*=9.2$mu$sの劣化時間を測定する。
この量子ビット駆動とデコヒーレンス機構の理解は、スケーラブルで高コヒーレントなホール量子ビットアレイの設計と運用の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:39:40 GMT)
Superfluid signatures in a dissipative quantum point contact [0.0] 強相互作用性フェルミオンリチウム原子の局所スピン依存粒子損失と量子点接触による超流動輸送を測定する。
我々は,高次多重アンドレーフ反射によって実現される特徴的な非酸素超流動輸送が,超流動ギャップを超えると,過剰なオーミック電流に遷移するのを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:44:20 GMT)
Statistical link between Bell nonlocality and uncertainty relations [0.0] ベルの非局所性と不確実性の関係は古典物理学とは異なる量子論の特徴である。
ここでは、アハロノフ・ヴァイドマン恒等式を用いて、これらの2つの量子文字間の統計的リンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:11:36 GMT)
Software-defined quantum network using a QKD-secured SDN controller and
encrypted messages [0.0] 我々はQKDノードにQKD SDN Controllerを統合するソフトウェア定義ネットワークアーキテクチャを提案し,実装する。
量子鍵を用いてSDNエージェントとの通信をセキュアにし、QKDキーの消費を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:21:33 GMT)
Sketch-and-Project Meets Newton Method: Global $\mathcal O(k^{-2})$
Convergence with Low-Rank Updates [0.0] 高速な$mathcal O(k-2)$大域収束率を持つスケッチ・アンド・プロジェクトニュートン法を提案する。
SGNは、スケッチ・アンド・プロジェクト方式の安価なイテレーションコスト、最先端の$mathcal O(k-2)$フルランクニュートン方式のグローバル収束率、減衰ニュートン方式のアルゴリズム単純さの3つを継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:51:40 GMT)
Sequential Transfer Learning to Decode Heard and Imagined Timbre from
fMRI Data [0.0] 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データを用いたトランスフォーマーのシーケンシャルトランスフォーメーション学習フレームワークを提案する。
第1フェーズでは、Next Thought Prediction上でスタック化されたエンコーダ変換アーキテクチャを事前訓練する。
第2フェーズでは、同じ音色を聴きながら、fMRIデータの2つのシーケンスが記録されたかどうかを予測する教師付きタスクにおいて、モデルを微調整し、新たなモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:58:26 GMT)
Sequence-to-Sequence Forecasting-aided State Estimation for Power
Systems [0.0] 本稿では,マルチステップの電力系統状態推定をリアルタイムに正確に予測するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)をモデルに組み込んで高い予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:46:37 GMT)
Self-Replication, Spontaneous Mutations, and Exponential Genetic Drift
in Neural Cellular Automata [0.0] 本稿では,ニューラルセルオートマタにおける自然発生,遺伝性突然変異,指数的遺伝的ドリフトと自己複製を示すパターンについて報告する。
変異や継承性について明示的に訓練されていないモデルにもかかわらず、子孫パターンは、たとえオートマトンが決定論的であっても、祖先パターンから指数関数的に逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:48:46 GMT)
SegAugment: Maximizing the Utility of Speech Translation Data with
Segmentation-based Augmentations [0.0] エンドツーエンドの音声翻訳は、利用可能なデータリソースの不足によって妨げられます。
この問題に対処するために,新たなデータ拡張戦略であるSegAugmentを提案する。
また,提案手法は文レベルデータセットの強化にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:29:28 GMT)
Robust excitation of C-band quantum dots for enhanced quantum
communication [0.0] 実験により、ポンプエネルギーとスペクトルデチューニングの変動が、量子セキュリティ通信速度をいかに改善するかを実証した。
これらの知見は、実用的な量子通信ネットワークにおけるQD単一光子源の一般的な実装に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:35:18 GMT)
Rethinking Data Augmentation for Tabular Data in Deep Learning [0.0] タブラルデータは機械学習(ML)で最も広く使われているデータ形式である
近年の文献では、トランスフォーマーベースのモデルによる自己教師型学習は、ツリーベースの手法よりも優れていることが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:02:40 GMT)
Response to "The digital pound: a new form of money for households and
businesses" [0.0] この文書には、イングランド銀行とHM財務省が発行した協議書への回答が含まれている。
本論文は、英国における小売利用における中央銀行デジタル通貨(CBDC)の導入について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:48:53 GMT)
Regularization Through Simultaneous Learning: A Case Study for Hop
Classification [0.0] ディープニューラルネットワークにおいて、オーバーフィッティングは依然として一般的な課題であり、最適化された現実世界のパフォーマンスにつながる。
本稿では,トランスファーラーニングとマルチタスクラーニングの原則に基づく新しい正規化手法である同時学習を提案する。
提案手法は,目的のデータセットと相乗効果の補助的データセットのパワーを利用して,高度に関連性の高い特徴の獲得を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:44:57 GMT)
Reflective Linguistic Programming (RLP): A Stepping Stone in
Socially-Aware AGI (SocialAGI) [0.0] 本稿では,自己認識と戦略的計画を重視した,会話型AIの独特なアプローチであるリフレクティブ言語プログラミング(RLP)を提案する。
RLPは、モデルに対して、事前に定義された性格特性、入ってくるメッセージに対する感情的な反応、計画された戦略をイントロスペクションすることを奨励し、コンテキスト的に豊かで、一貫性があり、活発な相互作用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:43:15 GMT)
Reduce&chop: Shallow circuits for deeper problems [0.0] 最先端の量子コンピュータは、量子ビット数と計算深度に制限のある回路しか確実に実行できない。
本研究は、より浅いデバイスを繰り返し使用することにより、より深い量子計算の性能をどの程度模倣できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:35:16 GMT)
Quantum state smoothing cannot be assumed classical even when the
filtering and retrofiltering are classical [0.0] 状態平滑化 (State smoothing) とは、ある時点の状態を推定する手法であり、その時点の前(過去)と後(未来)の両方で得られた情報に基づいて条件付けされる。
この手法には暗黙の仮定があることを示し、もし全ての情報がオブザーバーに知られていたら、真のシステム状態は対角基底状態の1つとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:25:41 GMT)
Quantum Text Classifier -- A Synchronistic Approach Towards Classical
and Quantum Machine Learning [0.0] 量子コンピューティングにおける機械学習パイプラインの実行可能性を示すために、方法とアルゴリズムが開発されている。
一般的なQML(Quantum Machine Learning)アルゴリズムとアプリケーションに関する作業が進行中です。
本稿では、機械学習の読者に対して、量子機械学習w.r.tテキスト分類を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:27:37 GMT)
Quantum Machine Learning for Malware Classification [0.0] 悪意のあるソフトウェア検出の文脈では、機械学習は新しいマルウェアに一般化するために広く使われている。
MLモデルは、これまで見たことのないマルウェアに対して、騙されたり、一般化の問題を抱える可能性があることが示されている。
我々は、量子機械学習アルゴリズムの2つのモデルを実装し、それらを悪意のあるファイルと良質なファイルからなるデータセットの分類のための古典的なモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:38:57 GMT)
Protocol for suppression of noise from stimulated multi-photon emissions
in concatenated entanglement swapping links and quantum repeaters [0.0] エンタングルメントスワップリンクにおけるベル状態測定(BSM)を交互に行うことで、刺激された多光子放射から多くのエラーを自動識別・破棄できることを示す。
提案プロトコルは,リピータチェーン長による多重光子誤差の2次的増大を完全に排除することを示した。
このプロトコルは、衛星支援の絡み合い分布リンクに利用でき、不均衡なチャネル損失の存在下でより堅牢なリンクを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:55:06 GMT)
Probing and control of guided exciton-polaritons in a 2D
semiconductor-integrated slab waveguide [0.0] ガイド付き2次元励起子偏光子(英語版)は、半導体中の励起子と非放射導波路モードとの強いカップリングにより、新しいオンチップ光学デバイスを開発するための魅力的なアプローチを提供する。
ここでは、高インデックス固体浸漬レンズによるエバネッセントカップリングを用いたWS$$O$_5$単層と統合されたTa$O$_5$スラブで導電性偏光子を探索および操作するための強力なアプローチを示す。
この結果から, 室温エキシトン偏光子を用いた集積光学の2次元半導体構造への展開が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:32:03 GMT)
Phased data augmentation for training PixelCNNs with VQ-VAE-2 and
limited data [0.0] そこで本研究では,PC-VQ2をスクラッチから限られたデータで学習するためのトレーニング戦略を提案する。
この戦略により、限られたデータを持つモデルでは、多様性に十分なデータを持つモデルと競合する画像を生成し、忠実さで性能を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:38:59 GMT)
Persistent homology-based descriptor for machine-learning potential of
amorphous structures [0.0] アモルファス材料の物性の高精度予測は、凝縮物質物理学において困難である。
これを実現するための有望な方法は機械学習ポテンシャルであり、これは計算に要求されるアブ・イニシアト計算に代わるものである。
永続ホモロジーの2次元表現である持続図(PD)に基づく新しい記述子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:11:59 GMT)
Parameter estimation from an Ornstein-Uhlenbeck process with measurement
noise [0.0] 熱雑音をハミルトンモンテカルロに匹敵する性能で効果的に分離できるアルゴリズムを提案する。
熱雑音と乗算雑音の比についての追加知識により, 2種類の雑音を正確に識別できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:28:57 GMT)
Out-of-equilibrium scaling behavior arising during round-trip protocols
across a quantum first-order transition [0.0] 量子一階遷移をゆっくりと駆動するラウンドトリッププロトコルにおける量子スピン鎖の非平衡ダイナミクスについて検討する。
このようなスケーリング関係は、駆動プロトコルが反転し、遷移が非平衡状態によって再びアプローチされるときに持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:55:15 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Additional Covering Distributions [0.0] 我々は,関数近似を用いて,ログ化されたデータセット,すなわちオフラインRLから最適ポリシーを学習する。
一般のMDPに対するサンプル効率のよいオフラインRLは、部分的カバレッジデータセットと弱い実現可能な関数クラスだけで実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:31:03 GMT)
Notes on the tangential Casimir force [0.0] 具体的なカシミール力の研究における3つの発展について論じる。
一般化は、多層磁性誘電体の全零点エネルギーの計算の助けを借りて容易に実現される。
2つ目は、誘電率の温度依存性を考慮して、実導体に対する接角力を再考するものである。
第3部では、等方性媒質からなる板からカシミールトルクを調査し、非帯電面のトルクを実現するための簡単な方法を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:45:47 GMT)
Neural-network-designed three-qubit gates robust against charge noise
and crosstalk in silicon [0.0] 我々は物理インフォームドニューラルネットワークを数値的に最適化し、トフォリ等価ゲートを生成する理論的に頑健な形状のパルスを生成する。
頑健なパルスは、非ローブストパルスの10倍のmVではなく、数mVの電圧における平均準静的なゆらぎに対して10〜3ドルの不完全性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:30:11 GMT)
Neural Cellular Automata Can Respond to Signals [0.0] NCAは信号に反応するように訓練できることを示す。
内部(ゲノムコード)信号と外部(環境)信号の2種類が使用される。
結果は、NAAは内部信号に基づいて複数の異なる形態に成長でき、外部信号に基づいて色を変えることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:26:46 GMT)
Network Participation and Accessibility of Proof-of-Stake (PoS)
Blockchains: A Cross-platform Comparative Analysis [0.0] 比較分析では、11のProof-of-Stake(PoS)コンセンサスベースのブロックチェーンネットワークを調べて、そのオープン性を評価した。
高い開度を持つネットワークには、SolanaとAvalancheが含まれ、BNB Chain、Klaytn、Polygonは低い開度で測定された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:31:27 GMT)
NUANCE: Near Ultrasound Attack On Networked Communication Environments [0.0] 本研究では, 近距離超音波トロイの木馬を用いたAmazon Alexa音声サービスにおける難聴攻撃ベクトルについて検討した。
この研究は、各攻撃ベクトルをMITRE ATT&CK行列から戦術またはテクニックにマッピングする。
実験では、攻撃の有効性を評価するために50個の近超音波を生成し、調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 23:32:11 GMT)
Multirotor Ensemble Model Predictive Control I: Simulation Experiments [0.0] アンサンブル表現されたガウス過程は、初期時間の最適利得を決定するために後方計算を行う。
端末制御と制御問題のためのEMPCを構築し、シミュレーション・同一双対研究の制御に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:32:17 GMT)
Multimodal Automated Fact-Checking: A Survey [0.0] 我々は、自動ファクトチェック(AFC)のためのフレームワークを概念化する。
実世界のファクトチェックで一般的な4つのモダリティ(テキスト、画像、オーディオ、ビデオ)に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:52:24 GMT)
Matrix Approach to Helicity States of Dirac Free Particles [0.0] 行列代数の観点からディラック方程式の自由波解を導出する。
スピンの概念と対応するヘリシティ状態は詳細に解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:56:54 GMT)
MFT: Long-Term Tracking of Every Pixel [0.0] 本稿では,高密度,高画素レベル,長期追跡のための新しい手法を提案する。
MFTはTAP-Vid-DAVISベンチマークで最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:02:46 GMT)
London quantum-secured metro network [0.0] ロンドンにおける3つのノード間の量子鍵分布と顧客アクセステールを用いたLondon Quantum-Secured Metro Networkについて述べる。
商用のeadyソリューションはBTネットワークに完全に統合されており、最初の顧客を乗せている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:44:10 GMT)
Linear optical logical Bell state measurements with optimal
loss-tolerance threshold [0.0] 量子しきい値定理は、量子情報を処理するハードウェア能力に厳しい制限を課す。
我々は、線形光学量子情報処理の異なる設定における損失耐性しきい値に対して、厳密で基本的な上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:49:25 GMT)
Leveraging Human Feedback to Scale Educational Datasets: Combining
Crowdworkers and Comparative Judgement [0.0] 本稿では,非専門的なクラウドワーカーを用いた2つの実験と,学生データ評価のための比較判断について報告する。
比較判定を用いることで,両タスク間の信頼性が大幅に向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:22:14 GMT)
Leaf Only SAM: A Segment Anything Pipeline for Zero-Shot Automated Leaf
Segmentation [0.0] 本稿では,ジャガイモの葉を選別する一連の加工工程とともに,セグメンテーションを併用する手法を提案する。
提案手法の利点は,結果の生成にトレーニングデータを必要としない点にある。
我々は,小型のジャガイモ葉データセットを微調整したMask R-CNNモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:53:21 GMT)
Latent Magic: An Investigation into Adversarial Examples Crafted in the
Semantic Latent Space [0.0] Deep Neural Networks(DNN)に対するアドリラルアタック(Adrial attack)は、"citegoodfellow"がDNNの脆弱性を目標にして以来、残酷なトピックとなっている。
以前の作業のほとんどは、$l_p$ノルム制約に従って、ピクセル空間の逆例を作成する。
本稿では、なぜ潜伏空間における敵の例を作れば、等しく効率的かつ重要なのかを直観的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:39:54 GMT)
Language Models for German Text Simplification: Overcoming Parallel Data
Scarcity through Style-specific Pre-training [0.0] データ不足を克服する2段階のアプローチを提案する。
まず、ドイツ語の特定のスタイルであるドイツ語 Easy Language のコーパス上で、言語モデルを微調整した。
言語モデルが Easy Language のスタイル特性に適応し,よりアクセシブルなテキストを出力することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:41:30 GMT)
Interferometric mass spectrometry [0.0] インターフェロメトリ質量分析法(Interf-MS)は、量子干渉を用いた新しい質量分離法である。
Interf-MSの潜在的な応用は、モバイルアプリケーションのためのコンパクトなデバイス、加速段階で壊れる感度の高い分子、イオン化が難しい中性試料である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:53:35 GMT)
Integrated microcavity optomechanics with a suspended photonic crystal
mirror above a distributed Bragg reflector [0.0] 本稿では(Al,Ga)Asヘテロ構造から作製したサブ波長長自由空間オプティメカニカルマイクロキャビティについて述べる。
懸濁したGaAsフォトニック結晶ミラーは、非常に反射性の高い機械共振器として機能している。
フォトニック結晶パラメータの変化による微小キャビティ共鳴の精密制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 21:57:06 GMT)
Improving Shape Awareness and Interpretability in Deep Networks Using
Geometric Moments [0.0] 画像分類のためのディープネットワークは、しばしばオブジェクトの形状よりもテクスチャ情報に依存している。
本稿では,幾何学的モーメントにインスパイアされたディープラーニングモデルを提案する。
標準画像分類データセットにおける本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:02:03 GMT)
How to wire a 1000-qubit trapped ion quantum computer [0.0] 小型量子コンピュータは通常、各キュービットを1つ以上の外部信号源に接続する。
このアプローチは、qubitチップのI/O制限のため、拡張性がない。
本稿では、イオントラップ量子コンピューティングチップのI/O要求を大幅に低減するWISEと呼ばれる制御アーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 07:01:57 GMT)
Gravity-induced accelerating expansion of excited-state Bose-Einstein
condensate [0.0] 本研究では, 外部重力場に対する励起状態BECの応答と, 空間拡大時の重力下での力学について検討する。
これらの効果は重力、空間、量子効果の間の相互作用によって生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:03:31 GMT)
Graph Optimization Perspective for Low-Depth Trotter-Suzuki
Decomposition [0.0] ハミルトンシミュレーションは、量子アルゴリズムとシミュレーションの大規模なクラスにおいて重要なモジュールである。
時間進化ユニタリを実現する最も顕著な方法の1つは、トロッター・鈴木分解である。
本稿では,標準クリフォード+RZゲートセットを仮定して,低深度分解を生成する新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:45:30 GMT)
Geometry effects in quantum dot families [0.0] We consider Schr"odinger operator in $L2(mathrmRnu),, nu=2,3$, with the interaction in the form on a array of potential Wells。
Gamma$ が直線の曲げあるいは変形であり、コンパクトの外側の直線であり、井戸が同じ弧状距離を持つことを証明している。
また、$Gamma$ が円であれば、主固有値は井戸が同じ角距離を持つ配置によって最大化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:17:31 GMT)
Generative AI: Implications and Applications for Education [0.0] 2022年11月のChatGPTの打ち上げは、一部の教育者の間でパニックを巻き起こし、他者からの資格ある熱意を喚起した。
Generative AIという抽象用語の下では、ChatGPTはコンピュータ生成テキスト、画像、その他のデジタルメディアを配信するための様々な技術の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:42:19 GMT)
General quantum measurements in relativistic quantum field theory [0.0] 単一粒子検出は、量子場理論における単純な測定モデルによって制限された方法で記述される。
場の自然な組み合わせから構築された時空におけるクラウス作用素を用いた一般的なアプローチは、単一粒子検出器の効率的なモデルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:37:03 GMT)
GNCformer Enhanced Self-attention for Automatic Speech Recognition [0.0] 頑健な特徴抽出のために、ESA(Enhanced Self-Attention)メカニズムが提案されている。
本稿では,自動音声認識(ASR)タスクのためのトランスフォーマーネットワークのエンコーダ層にESAを組み込み,新たに提案したモデルをGNCformerと呼ぶ。
GNCformerの有効性は、Aishell-1とHKUSTの2つのデータセットを用いて検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 06:26:05 GMT)
GATology for Linguistics: What Syntactic Dependencies It Knows [0.0] グラフ注意ネットワーク(英: Graph Attention Network, GAT)は、明示的な構文知識をモデル化し表現するための戦略の1つである。
GATが3つの言語の統語的知識を,注目の頭数と層数の関数として学習する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:34:12 GMT)
Further Decimating the Inductive Programming Search Space with
Instruction Digrams [0.0] 命令ダイアグラムを用いて,探索中の命令選択を制限できることが示される。
これにより、検索ベースの帰納的プログラミング技術を用いて生成できるプログラムのサイズが大幅に増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:58:18 GMT)
Fundamental connections between utility theories of wealth and
information theory [0.0] 我々は、経済科学から富の効用理論と情報理論量の間に基礎的なつながりを確立する。
我々は新しい条件付き R'enyi の発散を導入し、それらの性質のいくつかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:46:08 GMT)
Flying Adversarial Patches: Manipulating the Behavior of Deep
Learning-based Autonomous Multirotors [0.0] 敵攻撃は、トレーニング領域外の入力画像に適用した場合、ニューラルネットワークの驚くべき結果を利用する。
本研究では,他の飛行ロボットに画像が装着され,被害者のマルチロータの視野内に配置されるフライング対向パッチについて紹介する。
効果的な攻撃法として、入力画像における敵パッチとその位置を同時に最適化する3つの手法を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 09:35:21 GMT)
Federated Learning of Medical Concepts Embedding using BEHRT [0.0] 医療概念の埋め込み学習のための連合学習手法を提案する。
我々のアプローチは、EHRのディープニューラルネットワークモデルであるBEHRTのような埋め込みモデルに基づいている。
我々は、FLで訓練されたモデルと集中型データで訓練されたモデルのパフォーマンスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:05:39 GMT)
FOPPA: An Open Database of French Public Procurement Award Notices From
2010--2020 [0.0] DeCoMaPプロジェクトは、公的調達における不正を予測するためにデータを活用することを目的としている。
TEDから取得した1,380,965区画の記載があり、2010年から2020年までのフランスの期間をカバーしている。
学術的な環境で公共の調達を研究するだけでなく、公共政策の監視を容易にするために活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:02:37 GMT)
Even-odd effects in the $J_1-J_2$ SU($N$) Heisenberg spin chain [0.0] 完全ギャップ付き SU($N$) 普遍性結合は、すべての$N$に対して、臨界値である$J/J$の上に形成されていることを示す。
たとえ$N$であっても、位相は、モデルが Zigzag SU($N$) 2レッグスピンはしごと見なされるような大きな$J$レジームに円滑に補間する。
偶数の場合とは対照的に、奇数$N$を持つ$N$メル化位相は、非可換な有限程度しか持たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:36:36 GMT)
Evaluating Prompt-based Question Answering for Object Prediction in the
Open Research Knowledge Graph [0.0] 本研究は,テクスチャ学習用グラフオブジェクト予測のためのトランスフォーマーの即時学習導入に関する成果を報告する。
学術知識グラフのオブジェクトを予測するためにエンティティと関係抽出パイプラインを提案する他の研究から逸脱する。
i) 期待値当たり、(i) 新たなデータ領域でテストされた場合のトランスフォーマーモデル、(ii) モデルの迅速なトレーニングにより、緩和された評価設定で最大40%の性能向上が達成されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 10:35:18 GMT)
Estimating Discrete Total Curvature with Per Triangle Normal Variation [0.0] 離散曲面のすべての三角形における全曲率を測定するための新しい手法を提案する。
この方法は、ガウス写像の三角形全曲率とディリクレエネルギーの関係を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 02:52:29 GMT)
Error-Tolerant Exact Query Learning of Finite Set Partitions with
Same-Cluster Oracle [0.0] まず、学習分割と相関クラスタリングの新たな関連性を強調します。
この接続を使って、この問題に対してR'enyi-Ulamスタイルの分析フレームワークを構築し、最悪のクエリの複雑さに対して、上位と下位の境界を証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:33:21 GMT)
Entanglement Spectrum as a diagnostic of chirality of Topological Spin
Liquids: Analysis of an $\mathrm{SU}(3)$ PEPS [0.0] 有限サイズESにおける退化の分裂の研究から位相位相の極性を示す。
これは、2人の著者による PRB 106, 035138 (2022) のアプローチを拡張した、Li-Haldane "state-counting" よりも微細な診断である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:12:50 GMT)
Enhanced Meta Label Correction for Coping with Label Corruption [0.0] 本稿では,雑音ラベル問題を用いた学習のための拡張メタラベル補正手法を提案する。
TraditionalCは従来のアプローチより優れており、すべての標準ベンチマークで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 12:11:07 GMT)
Energy densities in quantum mechanics [0.0] 量子力学は、エネルギーと座標が通勤しないため、宇宙におけるエネルギー密度を定義するための準備の整ったレシピを提供しない。
まず、スピン=$frac12$粒子の基本的な相対論的記述から始める: ディラックの方程式。
局所保存された非相対論的エネルギー密度は、テレツキー・マルゲナウ・ヒル準確率によって定義される。
我々は、非相対論的極限において有限であり、残りのエネルギーから出現し、(別々に)局所的に保存される新しいスピン関連エネルギーの形式を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:57:50 GMT)
Efficient numerical description of the dynamics of interacting
multispecies quantum gases [0.0] 本稿では,Bose-Einsteinの多種混合の時間依存性ポテンシャルにおける進化ダイナミクスを記述したGross-Pitaevskii方程式の数値解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:22:18 GMT)
EINCASM: Emergent Intelligence in Neural Cellular Automaton Slime Molds [0.0] EINCASMは神経細胞オートマトンをNEATで進化させ、栄養とエネルギーコストに制約された細胞増殖を最大化する。
これらの生物は、物理的にシミュレートされた流体を利用して栄養素や化学的なシグナルを輸送し、複雑な環境に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:15:55 GMT)
Dynamics of Bright Soliton Under Cubic-Quartic Interactions in Quasi
One-Dimensional Geometry [0.0] BMF寄与を含む改良/拡張Gross-Pitaevskii(eGP)方程式について検討した。
本稿では, ソリトンが障害物を受ける中, eGP 方程式を用いたソリトン状態の変動解析に着目する。
その結果,異なるパラメータ領域におけるトンネル,部分トラップ,完全トラップの存在が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 04:09:15 GMT)
Dynamical phase and quantum heat at fractional frequencies [0.0] 連続駆動下の貯水池に量子ビットによって放出される電力は、周波数$f$の関数としてピークを示す。
この量子熱は、量子熱エンジンや冷凍機のような駆動熱デバイスの性能に重要な役割を果たすと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:01:56 GMT)
Disappearing Without a Trace: The Arrows of Time in Kent's Solution to
the Lorentzian Quantum Reality Problem [0.0] 私たちを取り巻く時間的非対称性を説明するための既存の提案は、時間進化に基づく物理へのアプローチの中に置かれています。
しかし、時間進化パラダイムを前提としない場合、時間的非対称性を説明する他の可能性もあります。
このアプローチには、電磁的非対称性、熱力学的非対称性、粗粒状非対称性、フォーク非対称性、レコード非対称性、宇宙的非対称性を説明するためのリソースがある可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:32:20 GMT)
Development of Non-Linear Equations for Predicting Electrical
Conductivity in Silicates [0.0] 電気伝導度は電気アーク炉(EAF)の基本的重要性である
人工ニューラルネットワークによるAEFスラグの電気伝導率の予測に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:20:57 GMT)
Detection of healthy and diseased crops in drone captured images using
Deep Learning [0.0] 病気によって引き起こされる植物の正常な状態の破壊は、しばしば本質的な植物活動に干渉する。
ドローン画像を用いた植物病の効率的な検出のための深層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） (Mon, 22 May 2023 21:15:12 GMT)
Designing Quantum Annealing Schedules using Bayesian Optimization [0.0] ベイジアン最適化は,標準プロトコルよりも数桁優れた忠実度をもたらすスケジュールを特定できることがわかった。
我々の手法は、ハード最適化問題に対するハイブリッド量子アルゴリズムの設計を改善するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:00:03 GMT)
Deep recurrent networks predicting the gap evolution in adiabatic
quantum computing [0.0] 断熱量子計算において、パラメータの関数としてのハミルトンのギャップの依存性は、計算の速度を最適化するために重要である。
本稿では,パラメータ空間がシステムサイズと線形にスケールする場合に,長期記憶ネットワークがギャップを予測することに成功していることを示す。
注目すべきは、このアーキテクチャがモデルの空間構造を扱うために畳み込みニューラルネットワークと組み合わされると、トレーニング中にニューラルネットワークで見られるものよりも大きなシステムサイズに対してギャップ進化を予測できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 19:43:37 GMT)
Deep Quantum Neural Networks are Gaussian Process [0.0] 1/d$展開を用いて閉形式関係における有限幅の影響を調べる枠組みを提案する。
量子ニューラルタンジェントカーネル(QNTK)を特徴とするGPとそのパラメータ空間の等価性について解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 03:07:43 GMT)
Correlation functions for realistic continuous quantum measurement [0.0] 本稿では,量子系を連続的に観測する際に測定した信号の$n$ポイント相関関数の正確な式を,自己完結型かつアクセス可能な導出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:43:50 GMT)
Contextuality in the Bundle Approach, n-Contextuality, and the Role of
Holonomy [0.0] 文脈性(Contextuality)は、たとえ局所的な合意があるとしても、モデル全体の一貫した記述を構築することができないと理解することができる。
バンドルアプローチでコンテキスト性を記述することができ、シナリオは単純複合体として表現される。
我々は,n-contextualityと呼ばれる階層を導入し,シナリオのトポロジに対するモデルの文脈的振る舞いの依存性を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 01:44:38 GMT)
Conformal Field Theories generated by Chern Insulators under Quantum
Decoherence [0.0] 純粋な状態自明な絶縁体と、デコヒーレンスの下でのチャーン絶縁体の混合状態密度行列との忠実性は、様々な2次元共形場理論(CFT)にマッピングできる
CFTの中心電荷は、よく知られた2d$ CFTの有限サイズスケーリングに類似した$mathcalF$の有限サイズスケーリングから抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 18:50:35 GMT)
Clifford group is not a semidirect product in dimensions $N$ divisible
by four [0.0] この論文は、量子$N$次元系のクリフォード群を射影的に扱う。
明らかにクリフォードゲートは、古典的なコンピュータでシミュレートできる最も単純な量子計算のみを許す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:07:40 GMT)
Circuits of space and time quantum channels [0.0] 双対ユニタリ性に強い反する場合でも、双対ユニタリ族に非偏在なノイズが正確に解けるモデルをもたらすことを示す。
空間方向と時間方向の両方でユニタリなチャネルは、特定の二元ゲートのアフィン結合として書けることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 14:57:28 GMT)
Can Large Language Models emulate an inductive Thematic Analysis of
semi-structured interviews? An exploration and provocation on the limits of
the approach and the model [0.0] 本稿では, GPT 3.5-Turboモデルを用いて, 帰納的テーマ解析のいくつかの側面をエミュレートした実験結果と考察を行った。
本論文の目的は, 定性解析における人間アナリストの代替ではなく, LLMデータ操作のいくつかの要素がある程度の定性研究を支援することができるかを知ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:16:07 GMT)
Breast Cancer Segmentation using Attention-based Convolutional Network
and Explainable AI [0.0] 乳がん(BC)は依然として重大な健康上の脅威であり、現在長期治療は行われていない。
早期発見は重要であるが、マンモグラフィーの解釈は高い偽陽性と陰性によって妨げられる。
この研究は、セグメンテーションのための注意に基づく畳み込みニューラルネットワークを示し、BCの検出と分類のスピードと精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:49:20 GMT)
Automated stance detection in complex topics and small languages: the
challenging case of immigration in polarizing news media [0.0] 本稿では,大規模言語モデルによる自動姿勢検出への適用性について検討する。
形態学的に複雑で、低資源の言語であり、社会文化的に複雑な話題である移民を含んでいる。
このケースでアプローチがうまくいけば、要求の少ないシナリオでも同じように、あるいはより良く実行されることが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:56:35 GMT)
Automated Feedback Generation for a Chemistry Database and Abstracting
Exercise [0.0] このデータセットには2年連続で207件の論文が含まれており、21の論文が一次文献からまとめられている。
モデルは利用可能なデータセット(約15,000のサンプル)を使用して事前トレーニングされ、送信されたデータセットの80%で微調整された。
学生が提出した文章は、背景、技法、観察の3つのクラスに特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:04:26 GMT)
An ASP Framework for the Refinement of Authorization and Obligation
Policies [0.0] 我々は、政策仕様のためのGerlfondとLoboのAOPL言語でエンコードできる権限と義務ポリシーに焦点を当てる。
本研究では、ある状態において実行される行為に対して、ポリシーに一貫性がない、不明確でない、曖昧な文を検知する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 16:23:11 GMT)
Aligning the Norwegian UD Treebank with Entity and Coreference
Information [0.0] 本稿では,ノルウェーの2つの書体であるボクマールとニノルスクについて,ユニバーサル依存(UD)ツリーバンクを基盤としたエンティティとコアのアノテートデータの統合について述べる。
コーパスは、textitNorwegian Named Entities (NorNE) と textitNorwegian Anaphora Resolution Corpus (NARC) である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 22:44:53 GMT)
Algebraic quantum field theory: objectives, methods, and results [0.0] 代数量子場理論は相対論的量子物理学の一般的な数学的枠組みである。
その枠組みでは、粒子の任意の配置上の真空から熱平衡状態や非平衡状態まで、理論の全体状態空間がカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:11:54 GMT)
Advancing Community Engaged Approaches to Identifying Structural Drivers
of Racial Bias in Health Diagnostic Algorithms [0.0] 最近、医療におけるバイアスと機械学習アルゴリズムの使用について多くの注目を集めている。
本稿では、データと医療の議論の中心となることの重要性と、医療と科学の経験を強調する。
地域社会のトラウマの集団記憶、医療不足による死亡、医療に対する否定的な経験は、治療と効果的なケアを経験する内因性ドライバーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:58:15 GMT)
Adiabatic ground state preparation of fermionic many-body systems from a
two-body perspective [0.0] 係数テンソルの固有分解に基づく新しいタイプの断熱経路を示す。
本研究では,直接経路から逸脱する手法が関連する対称性を適切に破壊し,水平交差を回避し,断熱的通過を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:13:53 GMT)
Adaptive variational quantum minimally entangled typical thermal states
for finite temperature simulations [0.0] 我々は、最小絡み合った典型的な熱状態(METTS)アルゴリズムの量子コンピューティングバージョンを記述し、ベンチマークする。
AVQMETTSと呼ばれるアルゴリズムは、コンパクトで問題固有の量子回路を動的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 20:10:53 GMT)
Accurate Computation of Relativistic Excitation Energies Using Quantum
Annealing [0.0] 量子アニールを用いた量子多体系における相対論的効果の計算の最初の結果を報告する。
実験におけるホウ素様イオンの微細構造分割における98.9%の平均精度は、D-Wave Advantageハードウェア上の量子アニールゾルバー (QAE) アルゴリズムを用いて達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:44:23 GMT)
A network community detection method with integration of data from
multiple layers and node attributes [0.0] 列がノードに対応し、列がデータ項目に対応しているデータマトリックスにおいて、ネットワークデータを単純な方法で表現する方法を提案する。
データ行列を圧縮するためには、非平方行列に対する正規分解法と呼ばれる拡張を提案する。
提案手法を,インターネットの自律システムグラフとワールドエアライングラフの2つの実ネットワークで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 13:15:36 GMT)
A Multiple Parameter Linear Scale-Space for one dimensional Signal
Classification [0.0] 多パラメータ線形スケール空間のためのカーネルの最大集合を構築し、一次元連続信号の分類と認識のための木を構築する。
カーネルの最大集合のいくつかの有用な性質が導出される。
新たなトポロジカルな木構築法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 17:14:45 GMT)
A Lindblad master equation capable of describing hybrid quantum systems
in the ultra-strong coupling regime [0.0] 任意の電磁(EM)環境における相互作用の任意の状態におけるハイブリッド量子系の力学を記述できるアプローチを示す。
我々は、任意の系の数モード量子化のために開発された従来の手法を、超強光物質結合の場合に拡張する。
簡単なモデルシステムでは現状のマスター方程式よりも優れており、既存のアプローチを適用できない現実的なナノプラズモニック・セットアップについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 15:59:53 GMT)
A Densely Interconnected Network for Deep Learning Accelerated MRI [0.0] カスケードなディープラーニング再構築フレームワーク(ベースラインモデル)を3つのアーキテクチャ修正を適用して修正した。
提案した密結合残留カスケードネットワーク (DIRCN) は, 4倍および8倍加速に対して8%と11%のSSIM改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 22 May 2023 11:54:09 GMT)