LLMs as Factual Reasoners: Insights from Existing Benchmarks and Beyond [135.8] そこで我々は,SummEditsと呼ばれる10ドメインのベンチマークで不整合検出ベンチマークを作成し,実装する新しいプロトコルを提案する。
ほとんどのLLMはSummEditsで苦労しており、パフォーマンスはランダムに近い。
最も優れたモデルであるGPT-4は、推定された人間のパフォーマンスよりも8%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:50:06 GMT)
FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long
Form Text Generation [130.4] FActScoreは、世代を一連の原子事実に分解し、信頼できる知識ソースによって支持される原子事実の割合を計算する新しい評価手法である。
我々は、最先端の商用LMが生み出した人々のFActScoreを得るために、広範囲にわたる人的評価を行う。
また、検索と強力な言語モデルを用いてFActScoreを2%未満のエラー率で推定する自動モデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:06:00 GMT)
Video Prediction Models as Rewards for Reinforcement Learning [127.5] VIPERは、事前訓練されたビデオ予測モデルを、強化学習のためのアクションフリー報酬信号として活用するアルゴリズムである。
当社の作業は、ラベルなしビデオからのスケーラブルな報酬仕様の出発点だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:33 GMT)
Diffusion Hyperfeatures: Searching Through Time and Space for Semantic
Correspondence [126.1] Diffusion Hyperfeaturesは、マルチスケールおよびマルチタイムステップの機能マップをピクセル単位の機能記述子に統合するためのフレームワークである。
提案手法は,SPair-71k実画像ベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:58:05 GMT)
HOP, UNION, GENERATE: Explainable Multi-hop Reasoning without Rationale
Supervision [118.1] 本研究は、合理的な監督なしに説明可能なマルチホップQAシステムを訓練するための原則的確率論的アプローチを提案する。
提案手法は,集合としての有理を明示的にモデル化し,文書と文間の相互作用を文書内で捉えることによって,マルチホップ推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:53:49 GMT)
Slovo: Russian Sign Language Dataset [117.5] 本稿では,クラウドソーシングプラットフォームを用いたロシア手話(RSL)ビデオデータセットであるSlovoについて述べる。
データセットには20,000のFullHDレコードが含まれており、194人の署名者が受信した1000クラスのRSLジェスチャーに分割されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:00:42 GMT)
Prompted Opinion Summarization with GPT-3.5 [116.0] GPT-3.5モデルは人体評価において非常に高い性能を示す。
我々は,標準評価指標がこれを反映していないことを論じ,忠実性,事実性,汎用性を重視した3つの新しい指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:19:47 GMT)
Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models [115.0] Large Language Models (LLMs) は textitRetrieve-then-Read パイプラインの強力な textitReader を動作させる。
この研究は、新しいフレームワーク、textitRewrite-Retrieve-Readを導入し、クエリ書き換えの観点から検索拡張メソッドを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:27:50 GMT)
On Learning to Summarize with Large Language Models as References [113.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)をゴールドスタンダード・オラクルの参照とみなす,テキスト要約モデルの新たな学習パラダイムについて検討する。
要約品質評価器としてLLMを用いたコントラスト学習に基づく新しい学習手法を提案する。
CNN/DailyMailデータセットを用いた実験により,提案手法によって訓練されたより小さな要約モデルにより,基準LLMと同等以上の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:56:04 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） (Tue, 23 May 2023 12:51:30 GMT)
On the Risk of Misinformation Pollution with Large Language Models [110.7] 本稿では,現代大規模言語モデル (LLM) の誤用の可能性について検討する。
本研究は, LLMが効果的な誤情報発生器として機能し, DOQAシステムの性能が著しく低下することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:10:26 GMT)
Vera: A General-Purpose Plausibility Estimation Model for Commonsense
Statements [109.9] 本稿では,コモンセンス知識に基づく宣言文の妥当性を推定する汎用モデルであるVeraを紹介する。
19のQAデータセットと2つの大規模ナレッジベースから生成された7Mのコモンセンスステートメントに基づいてトレーニングされた。
Vera は LM 生成したコモンセンス知識のフィルタリングに優れており,ChatGPT などのモデルが生成する誤ったコモンセンス文を実環境で検出するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:25:26 GMT)
Property-Guided Generative Modelling for Robust Model-Based Design with
Imbalanced Data [108.4] 本稿では,プロパティ値によって遅延空間が明示的に構造化されたプロパティ誘導変分自動エンコーダ(PGVAE)を提案する。
PGVAEを用いたPGVAEでは,データセットの不均衡が著しいにもかかわらず,特性が向上したシーケンスが頑健に見つかることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:47:32 GMT)
Improving Heterogeneous Model Reuse by Density Estimation [106.0] 本稿では,異なる参加者の個人データを用いてモデルを学習することを目的とした多人数学習について検討する。
モデルの再利用は、各パーティーのためにローカルモデルがトレーニングされていると仮定して、マルチパーティの学習にとって有望なソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:46:54 GMT)
WebCPM: Interactive Web Search for Chinese Long-form Question Answering [104.7] LFQA(Long-form Question answering)は、複雑でオープンな質問に、段落長の詳細な回答で答えることを目的としている。
中国初のLFQAデータセットであるWebCPMを紹介する。
高品質な質問応答対5,500件,支援事実14,315件,Web検索121,330件を収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:15:10 GMT)
EDIS: Entity-Driven Image Search over Multimodal Web Content [100.6] textbfEntity-textbfDriven textbfImage textbfSearch (EDIS)は、ニュース領域におけるクロスモーダル画像検索のためのデータセットである。
EDISは、実際の検索エンジンの結果から100万のWebイメージとキュレートされたデータセットで構成され、各イメージはテキスト記述と組み合わせられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:59:19 GMT)
Neural Novel Actor: Learning a Generalized Animatable Neural
Representation for Human Actors [98.2] 本稿では,複数の人物の多視点画像のスパース集合から,汎用的アニマタブルなニューラル表現を学習するための新しい手法を提案する。
学習された表現は、カメラのスパースセットから任意の人の新しいビューイメージを合成し、さらにユーザのポーズ制御でアニメーション化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:56:49 GMT)
Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations [95.8] 表現性の定義を定式化し、逆攻撃とIPP境界の単純な凸結合によって満足できることを示す。
CC-IBP と MTL-IBP と名づけられたアルゴリズムは,様々な設定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） (Tue, 23 May 2023 12:20:29 GMT)
Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent
Debate [95.1] 複数の言語モデルインスタンスが共通の最終回答に到達するために、複数のラウンドで個別の応答と推論プロセスを提案し、議論する言語応答を改善するための補完的なアプローチを提案する。
以上の結果から,本手法は様々なタスクにおける数学的・戦略的推論を著しく向上させることが示唆された。
我々のアプローチは、既存のブラックボックスモデルに直接適用され、調査するすべてのタスクに対して、同じ手順とプロンプトを使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:55:11 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） (Tue, 23 May 2023 03:44:58 GMT)
i-Code Studio: A Configurable and Composable Framework for Integrative
AI [93.7] 統合AIのためのフレキシブルで構成可能なフレームワークであるi-Code Studioを提案する。
i-Code Studioは、複雑なマルチモーダルタスクを実行するために、微調整なしで複数の事前訓練されたモデルを編成する。
i-Code Studioは、ビデオからテキストへの検索、音声から音声への翻訳、視覚的質問応答など、さまざまなゼロショットマルチモーダルタスクに関する印象的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:45:55 GMT)
Enhancing Chat Language Models by Scaling High-quality Instructional
Conversations [92.0] まず,UltraChatという,体系的に設計され,多様で,情報的,大規模な会話データセットを提供する。
我々の目標は、人間がAIアシスタントで持つであろう対話の幅を捉えることです。
我々はLLaMAモデルを微調整し、強力な対話モデルであるUltraLLaMAを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:49:14 GMT)
The Best Defense is a Good Offense: Adversarial Augmentation against
Adversarial Attacks [91.6] A5$は、手元の入力に対する攻撃が失敗することを保証するために防御的摂動を構築するためのフレームワークである。
我々は,地上の真理ラベルを無視するロバスト化ネットワークを用いて,実機での防御強化を効果的に示す。
また、A5$を適用して、確実に堅牢な物理オブジェクトを作成する方法も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:07:58 GMT)
Revisiting Machine Translation for Cross-lingual Classification [91.4] この分野のほとんどの研究は、機械翻訳コンポーネントではなく多言語モデルに焦点を当てている。
より強力なMTシステムを用いて、原文のトレーニングと機械翻訳テキストの推論のミスマッチを緩和することにより、翻訳テストは以前想定していたよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:56:10 GMT)
Prompting Language-Informed Distribution for Compositional Zero-Shot
Learning [90.7] 合成ゼロショット学習(CZSL)タスクは、目に見えない合成概念を認識することを目的としている。
CLIPのような大規模トレーニング済みのビジュアル言語モデルの迅速なチューニングのおかげで、最近の文献では、従来の視覚ベースの手法よりもはるかに優れたCZSL性能を示している。
本稿では,CZSLタスクに対して,言語インフォームド分布(PLID)を誘導するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:00:22 GMT)
Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [89.7] 本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)の物体幻覚に関する最初の体系的研究である。
LVLMは、記述中の対象画像と矛盾しないオブジェクトを生成する傾向がある。
対象の幻覚を評価するために,POPEと呼ばれるポーリングに基づくクエリ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:05:11 GMT)
3D Open-vocabulary Segmentation with Foundation Models [88.6] 学習済み基礎モデルCLIPとDINOのオープン語彙多様知識とオブジェクト推論能力を活用することで,3次元オープン語彙セグメンテーションの課題に取り組む。
具体的には,CLIPからのオープンボキャブラリ知識とテキスト知識をニューラルラディアンス場(NeRF)に蒸留し,2次元特徴をビュー一貫性の3Dセグメンテーションに効果的に持ち上げる。
我々の手法は、セグメンテーションアノテーションで訓練された完全教師付きモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:16:49 GMT)
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model
Pre-training [88.5] 言語モデル事前学習の膨大なコストを考えると、アルゴリズムの非自明な改善により、トレーニングの時間とコストが大幅に削減される。
アダムとその変種は長年、最先端であり、より洗練された2階目(ヘッセン系)の反復は、しばしばステップ毎のオーバーヘッドを引き起こす。
直交ヘシアンをプレコンディショナーとして利用する単純な2階スケーラブルアルゴリズムであるSophiaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:21 GMT)
Perception Test: A Diagnostic Benchmark for Multimodal Video Models [88.1] 本稿では,事前学習したマルチモーダルモデルの知覚と推論能力を評価するために,新しいマルチモーダルビデオベンチマークを提案する。
知覚テストは、スキル(記憶、抽象化、物理学、セマンティックス)と、ビデオ、オーディオ、テキストモダリティ間の推論(記述的、説明的、予測的、反ファクト的)のタイプに焦点を当てている。
このベンチマークは、ゼロショット/少数ショットまたは限定的な微調整方式で、転送機能の事前訓練されたモデルを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:54:37 GMT)
MIPI 2023 Challenge on Nighttime Flare Removal: Methods and Results [88.1] 我々は、MIPI 2023でナイトタイムフレア除去トラックを要約し、レビューする。
120人が登録され、11チームが最終テストフェーズで結果を提出した。
この課題で開発されたソリューションは、夜間フレア除去における最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:34:49 GMT)
Probing Brain Context-Sensitivity with Masked-Attention Generation [87.3] 我々は、GPT-2変換器を用いて、一定量の文脈情報をキャプチャする単語埋め込みを生成する。
そして、自然主義的なテキストを聴く人間のfMRI脳活動を予測することができるかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:36:21 GMT)
MultiRobustBench: Benchmarking Robustness Against Multiple Attacks [86.7] 機械学習(ML)モデルに対するマルチアタックを検討するための,最初の統一フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、テストタイムの敵について異なるレベルの学習者の知識をモデル化することができる。
9種類の攻撃に対して16種類の防御モデルの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:54:29 GMT)
Mitigating Language Model Hallucination with Interactive
Question-Knowledge Alignment [86.2] MixAlignは、ユーザと知識ベースの両方と対話して、ユーザの質問が格納された情報とどのように関連しているかを明確にするためのフレームワークである。
実験結果から,最先端手法よりも顕著な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:22:50 GMT)
Robust Instruction Optimization for Large Language Models with
Distribution Shifts [85.1] そこで本研究では,目に見えないデータ群の性能向上を図るための,より堅牢な命令を導出するフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:30:43 GMT)
Skill-Based Few-Shot Selection for In-Context Learning [85.0] Skill-KNNは、文脈内学習のためのスキルベースの少ショット選択手法である。
モデルはトレーニングや微調整を必要とせず、頻繁に銀行を拡大したり変更したりするのに適している。
4つのドメイン間セマンティックパーシングタスクと4つのバックボーンモデルによる実験結果から、Skill-KNNは既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:28:29 GMT)
Multi-object Video Generation from Single Frame Layouts [84.6] 本研究では,グローバルシーンを局所オブジェクトに合成するビデオ生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、画像生成手法からの非自明な適応であり、この分野では新しくなっています。
本モデルは広範に使用されている2つのビデオ認識ベンチマークで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:52:48 GMT)
An Open Dataset and Model for Language Identification [84.2] マクロ平均F1スコア0.93、偽陽性率0.033を201言語で達成するLIDモデルを提案する。
モデルとデータセットの両方を研究コミュニティに公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:43:42 GMT)
How to Solve Few-Shot Abusive Content Detection Using the Data We
Actually Have [83.9] この作業では、すでに持っているデータセットを活用し、虐待的な言語検出に関連する幅広いタスクをカバーしています。
まず、マルチタスク方式でモデルをトレーニングし、ターゲット要件に数発の適応を実行する。
我々の実験は、既存のデータセットとターゲットタスクのほんの数ショットだけを活用することで、モデルの性能をモノリンガルだけでなく言語間でも改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:04:12 GMT)
When Does Monolingual Data Help Multilingual Translation: The Role of
Domain and Model Scale [83.7] 自動符号化(DAE)と逆翻訳(BT)が機械翻訳(MMT)に与える影響について検討する。
モノリンガルデータは一般的にMTMに役立つが、モデルは驚くほどドメインミスマッチ、特により小さなモデルスケールでは不安定である。
スケールが大きくなるにつれて、DAEは並列のみのベースラインを90Mで過小評価することから、BTのパフォーマンスを1.6Bで収束させ、低リソースでそれを上回るものへと移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:48:42 GMT)
INSTRUCTSCORE: Towards Explainable Text Generation Evaluation with
Automatic Feedback [83.2] テキスト生成のためのオープンソースの説明可能な評価指標であるINSTRUCTSCOREを提案する。
GPT4の明示的な人的指導と暗黙的な知識の両方を活用することで、評価指標を作成するためにLLAMAモデルを微調整する。
WMT22 Zh-En翻訳タスクにおけるINSTRUCTSCOREの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:27:22 GMT)
ZET-Speech: Zero-shot adaptive Emotion-controllable Text-to-Speech
Synthesis with Diffusion and Style-based Models [83.1] ZET-Speech はゼロショット適応型 TTS モデルである。
ユーザは、短い中性音声セグメントとターゲットの感情ラベルのみを使用して、任意の話者の感情音声を合成することができる。
実験の結果,ZET-Speechは自然音声と感情音声の合成に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:52:00 GMT)
A Video Is Worth 4096 Tokens: Verbalize Story Videos To Understand Them
In Zero Shot [83.0] 本稿では,自然言語による記述を生成するために,物語ビデオの言語化を提案する。
次に、生成したストーリーに対して、オリジナルのビデオとは対照的に、ビデオ理解タスクを実行する。
本手法は,映像理解のための教師付きベースラインよりもはるかに優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:58:13 GMT)
Making the Implicit Explicit: Implicit Content as a First Class Citizen
in NLP [81.2] 言語を表現し、LLMを指示して、発話を論理的かつ妥当な推論に分解する。
我々の手法のバリエーションは、文埋め込みベンチマークの最先端の改善、計算政治学の実体的応用、新しい構成発見プロセスに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:45:20 GMT)
Dynosaur: A Dynamic Growth Paradigm for Instruction-Tuning Data Curation [80.9] インストラクションチューニングデータキュレーションのための動的成長パラダイムであるDynosaurを提案する。
ダイノサウルスにはいくつかの利点がある: 1) 発生コストの低減(800Kの命令チューニングデータを生成するための12ドル未満)、2) 命令チューニングデータの良質な品質、3) 動的に成長する能力。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:56:26 GMT)
Text-guided 3D Human Generation from 2D Collections [80.9] 本稿では,テクスト誘導型3Dヒューマンジェネレーション(texttT3H)について紹介する。
CCHは、抽出されたファッションセマンティクスを用いたヒューズ合成ヒトのレンダリングに、クロスモーダルアテンションを採用する。
我々はDeepFashionとSHHQで、上着と下着の形状、生地、色を多彩なファッション特性で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:50:15 GMT)
Improving Self-training for Cross-lingual Named Entity Recognition with
Contrastive and Prototype Learning [80.1] 言語横断的な実体認識において、自己学習は言語的ギャップを埋めるために一般的に用いられる。
本研究では,表現学習と擬似ラベル改善を組み合わせることで,言語間NERの自己学習を改善することを目的とする。
提案手法,すなわちContProtoは主に,(1)コントラスト型自己学習と(2)プロトタイプベース擬似ラベルの2つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:52:16 GMT)
Differentially-Private Hierarchical Clustering with Provable
Approximation Guarantees [79.6] 階層クラスタリングのための微分プライベート近似アルゴリズムについて検討する。
例えば、$epsilon$-DPアルゴリズムは入力データセットに対して$O(|V|2/epsilon)$-additiveエラーを示さなければならない。
本稿では,ブロックを正確に復元する1+o(1)$近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:10:20 GMT)
ChatCoT: Tool-Augmented Chain-of-Thought Reasoning on\\ Chat-based Large
Language Models [79.5] ChatCoTはチャットベースのLLMのためのツール拡張チェーン推論フレームワークである。
各ターンで、LSMはツールと対話するか、推論を実行することができる。
%我々の考えは、複雑な問題をいくつかのサブプロブレムに分解し、これらのサブプロブレムを外部ツールの助けを借りて解決することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:54:33 GMT)
DiGress: Discrete Denoising diffusion for graph generation [79.1] DiGressは、分類ノードとエッジ属性を持つグラフを生成するための離散化拡散モデルである。
分子と非分子のデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、最大3倍の妥当性が向上する。
また、1.3Mの薬物様分子を含む大規模なGuacaMolデータセットにスケールする最初のモデルでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:32:08 GMT)
LLM-grounded Diffusion: Enhancing Prompt Understanding of Text-to-Image
Diffusion Models with Large Language Models [79.0] 既訓練の大規模言語モデルを用いて,推論能力の向上を図った拡散モデルを提案する。
本手法は自然にダイアログベースのシーン仕様を許容し,基礎となる拡散モデルで十分にサポートされていない言語でプロンプトを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:59:06 GMT)
PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Actions Over
Long Documents [78.3] 長い文書に対する推論を改善するためのフレームワークであるPEARLを提案する。
PEARLの各ステージは、最小限の人間の入力でゼロショットまたは少数ショットのプロンプトによって実装される。
PEARLをQuALITYデータセットの挑戦的なサブセットで評価し、長い物語テキストに対して複雑な推論を必要とする質問を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:06:04 GMT)
Not All Image Regions Matter: Masked Vector Quantization for
Autoregressive Image Generation [78.1] 既存の自己回帰モデルは、まず画像再構成のための潜伏空間のコードブックを学習し、学習したコードブックに基づいて自己回帰的に画像生成を完了する2段階生成パラダイムに従っている。
そこで本研究では,Masked Quantization VAE (MQ-VAE) Stackモデルを用いた2段階フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:15:53 GMT)
Zemi: Learning Zero-Shot Semi-Parametric Language Models from Multiple
Tasks [77.9] ゼロショットセミパラメトリック言語モデルである$textZemi$を紹介します。
私たちは、新しいセミパラメトリックマルチタスクによるトレーニングパラダイムで、textZemi$をトレーニングします。
具体的には、大規模タスクに依存しない未ラベルコーパスからの検索により、マルチタスクトレーニングとゼロショット評価を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:49:44 GMT)
Prompting and Evaluating Large Language Models for Proactive Dialogues:
Clarification, Target-guided, and Non-collaboration [77.9] 本研究は, 明瞭化, 目標誘導, 非協調対話の3つの側面に焦点をあてる。
LLMの能動性を高めるために,プロアクティブ・チェーン・オブ・ソート・プロンプト方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:49:35 GMT)
RetICL: Sequential Retrieval of In-Context Examples with Reinforcement
Learning [77.3] In-Context Learning (RetICL) のための検索式を提案する。
我々は、マルコフ決定プロセスとして逐次サンプル選択の問題を定義し、LSTMを用いてサンプルレトリバーモデルを設計し、近似ポリシー最適化を用いてそれを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:15:56 GMT)
GENEVA: Benchmarking Generalizability for Event Argument Extraction with
Hundreds of Event Types and Argument Roles [77.1] Event Argument extract (EAE)は、新しいイベントやドメインに対応するためのモデルの一般化性の改善に重点を置いている。
ACEやEREといった標準的なベンチマークデータセットは、40のイベントタイプと25のエンティティ中心の引数ロールをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:33:32 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） (Tue, 23 May 2023 04:48:46 GMT)
Pre-training Multi-task Contrastive Learning Models for Scientific
Literature Understanding [75.7] 事前学習言語モデル(LM)は、科学文献理解タスクにおいて有効であることを示す。
文献理解タスク間の共通知識共有を容易にするために,マルチタスクのコントラスト学習フレームワークであるSciMultを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:47:22 GMT)
Decoupled Kullback-Leibler Divergence Loss [75.3] Kullback-Leibler (KL) 分割損失は、DKL (Dupled Kullback-Leibler) 分割損失と同値である。
クラス内整合性正規化のためのグローバル情報をDKLに導入する。
提案手法は両タスクの最先端性能を実現し,実用的メリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:17:45 GMT)
One-stop Training of Multiple Capacity Models for Multilingual Machine
Translation [74.9] 2つの複合モデルアーキテクチャと2段階共同訓練アルゴリズム(TSJT)からなるワンストップトレーニングフレームワークを提案する。
当社のアプローチでは,異なるフレキシブルキャパシティモデルからの監視を同時に統合することで,より高速で効率的な収束を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:44:09 GMT)
Optimizing Non-Autoregressive Transformers with Contrastive Learning [74.8] 非自己回帰変換器(NAT)は、逐次順序ではなく全ての単語を同時に予測することにより、自動回帰変換器(AT)の推論遅延を低減する。
本稿では,データ分布ではなく,モデル分布からのサンプリングによるモダリティ学習の容易化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:20:13 GMT)
Windscreen Optical Quality for AI Algorithms: Refractive Power and MTF
not Sufficient [74.3] 自動車の大量生産プロセスは、ウインドスクリーンの光学的品質を意味のある方法で特徴づける計測システムを必要とする。
本稿では, 産業で確立された主測度である屈折力が, ウインドスクリーンの関連する光学特性を捉えることができないことを実証する。
本稿では,ウインドスクリーンの光学的品質を決定するための新しい概念を提案し,この光学的品質とAIアルゴリズムの性能を関連付けるためにシミュレーションを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:41:04 GMT)
Mode Approximation Makes Good Multimodal Prompts [73.7] 我々はこれらの課題を克服するために、クロスモーダル転送(Aurora)のための優雅なプロンプトフレームワークを提案する。
既存のアーキテクチャの冗長性を考慮すると、まずモード近似を用いて0.1Mのトレーニング可能なパラメータを生成し、マルチモーダルプロンプトチューニングを実装する。
6つのクロスモーダルベンチマークの徹底的な評価は、最先端のベンチマークを上回るだけでなく、完全な微調整アプローチ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） (Tue, 23 May 2023 19:11:33 GMT)
News Summarization and Evaluation in the Era of GPT-3 [73.5] GPT-3は,大規模な要約データセット上で訓練された微調整モデルと比較する。
我々は,GPT-3サマリーが圧倒的に好まれるだけでなく,タスク記述のみを用いることで,現実性に乏しいようなデータセット固有の問題に悩まされることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:52:18 GMT)
Efficient Automatic Machine Learning via Design Graphs [72.9] 最適なモデル設計を探索する効率的なサンプルベース手法であるFALCONを提案する。
FALCONは,1)グラフニューラルネットワーク(GNN)を介してデザイングラフ上でメッセージパッシングを行うタスク非依存モジュール,2)既知のモデル性能情報のラベル伝搬を行うタスク固有モジュールを特徴とする。
FALCONは,30個の探索ノードのみを用いて,各タスクに対して良好な性能を持つ設計を効率的に得ることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:53:04 GMT)
Dissecting Transformer Length Extrapolation via the Lens of Receptive
Field Analysis [72.7] 我々は、相対的な位置埋め込み設計であるALiBiを受容場解析のレンズで識別する。
バニラ正弦波位置埋め込みを修正してbftextを作成する。これはパラメータフリーな相対的位置埋め込み設計であり、真の長さ情報はトレーニングシーケンスよりも長くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:18:09 GMT)
Topic-driven Distant Supervision Framework for Macro-level Discourse
Parsing [72.1] テキストの内部修辞構造を解析する作業は、自然言語処理において難しい問題である。
近年のニューラルモデルの発展にもかかわらず、トレーニングのための大規模で高品質なコーパスの欠如は大きな障害となっている。
近年の研究では、遠方の監督を用いてこの制限を克服しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:13:51 GMT)
EcoTTA: Memory-Efficient Continual Test-time Adaptation via
Self-distilled Regularization [71.7] TTAは主にメモリ制限のあるエッジデバイス上で実行される。
長期的な適応は、しばしば破滅的な忘れとエラーの蓄積につながる。
本稿では,凍結したオリジナルネットワークを対象ドメインに適応させる軽量なメタネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:33:02 GMT)
ZeroFlow: Fast Zero Label Scene Flow via Distillation [71.3] シーンフロー推定は、時間的に連続する点雲間の3次元運動場を記述するタスクである。
State-of-the-artメソッドは、強い事前とテスト時間最適化技術を使用するが、大規模な点雲には数十秒の順序を必要とする。
本研究では,ラベルなし最適化手法を用いて擬似ラベルを生成し,フィードフォワードモデルを監督する簡易蒸留フレームワークであるScene Flow via Distillationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:07:19 GMT)
Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models [70.8] モデルがすべてのサブプロブレムに正しく答えられる頻度を計測するが、全体の解は生成しない。
提案手法では,最初の質問に答える前に,モデルが自らを明示的に問う(そして答える)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:57:12 GMT)
Faster Video Moment Retrieval with Point-Level Supervision [70.5] Video Moment Retrieval (VMR)は、自然言語クエリでトリミングされていないビデオから最も関連性の高いイベントを取得することを目的としている。
既存のVMRメソッドには2つの欠陥がある。
CFMR(Cheaper and Faster Moment Retrieval)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:53:50 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） (Tue, 23 May 2023 07:48:15 GMT)
All Roads Lead to Rome? Exploring the Invariance of Transformers'
Representations [69.3] 本稿では, ビジェクション仮説を学習するために, 非可逆ニューラルネットワーク BERT-INN に基づくモデルを提案する。
BERT-INNの利点は理論上も広範な実験を通じても明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:30:43 GMT)
Stateful Memory-Augmented Transformers for Efficient Dialogue Modeling [69.3] 本稿では、既存のトレーニング済みエンコーダデコーダモデルと互換性のある新しいメモリ拡張トランスを提案する。
事前訓練された変換器と共に別々のメモリモジュールを組み込むことで、モデルはメモリ状態と現在の入力コンテキストの間で情報を効果的に交換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:59:06 GMT)
WinDB: HMD-free and Distortion-free Panoptic Video Fixation Learning [69.0] 本稿では,Windows with a Dynamic Blurring (WinDB) Fixation collection approach for panoptic videoを紹介する。
WinDBアプローチを使用して、225以上のカテゴリをカバーする300のパノプティクスクリップを含む、PanopticVideo-300データセットを新たにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:25:22 GMT)
Object Segmentation by Mining Cross-Modal Semantics [68.9] マルチモーダル特徴の融合と復号を導くために,クロスモーダル・セマンティックスをマイニングする手法を提案する。
具体的には,(1)全周減衰核融合(AF),(2)粗大デコーダ(CFD),(3)多層自己超越からなる新しいネットワークXMSNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:02:04 GMT)
Latent Positional Information is in the Self-Attention Variance of
Transformer Language Models Without Positional Embeddings [68.6] 凍結変圧器言語モデルでは,自己意図の分散を縮小することにより,強い位置情報を符号化する。
本研究は, 位置埋め込みを廃止する決定を正当化し, トランスフォーマー言語モデルのより効率的な事前学習を容易にすることに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:03:40 GMT)
Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion
Models [68.3] Video-ControlNetは、制御可能なテキスト・ツー・ビデオ(T2V)拡散モデルである。
エッジや深度マップなどの一連の制御信号に条件付けされたビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:03:19 GMT)
Do All Languages Cost the Same? Tokenization in the Era of Commercial
Language Models [68.3] APIベンダは、使用量に基づいてユーザを課金する。具体的には、基盤となる言語モデルによって処理されたトークンの数や生成されるトークンの数に基づいて。
しかし、トークンを構成するのは、異なる言語で同じ情報を伝達するのに必要なトークンの数に大きなばらつきに依存するトレーニングデータとモデルである。
我々は, OpenAI の言語モデル API のコストと有用性について,22言語で多言語ベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:46:45 GMT)
Slimmable Networks for Contrastive Self-supervised Learning [67.2] 自己教師付き学習は、大規模なモデルを事前訓練する上で大きな進歩を遂げるが、小さなモデルでは苦労する。
追加の教師を必要とせずに、事前訓練された小型モデルを得るための一段階のソリューションを提案する。
スリム化可能なネットワークは、完全なネットワークと、様々なネットワークを得るために一度にトレーニングできるいくつかの重み共有サブネットワークから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:20:31 GMT)
CLIP4STR: A Simple Baseline for Scene Text Recognition with Pre-trained
Vision-Language Model [67.2] CLIP4STRは,CLIPの画像エンコーダとテキストエンコーダ上に構築された,シンプルで効果的なシーンテキスト認識手法である。
CLIP4STRは11のSTRベンチマークで新しい最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:51:20 GMT)
Query Structure Modeling for Inductive Logical Reasoning Over Knowledge
Graphs [67.0] KGに対する帰納的論理的推論のための構造モデル付きテキスト符号化フレームワークを提案する。
線形化されたクエリ構造とエンティティを、事前訓練された言語モデルを使ってエンコードして、回答を見つける。
2つの帰納的論理推論データセットと3つの帰納的推論データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:25:29 GMT)
DAPR: A Benchmark on Document-Aware Passage Retrieval [67.0] 我々は,このタスクを文書認識パス検索 (DAPR) と呼ぶ。
実験では、最先端のニューラルパスレトリバーを、異なるアプローチで文書レベルのコンテキストで拡張する。
総合的に最良であるハイブリッド検索システムは、DAPRタスクを極端に改善するだけで、ドキュメント検索タスクを著しく改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:39:57 GMT)
Deep Patch Visual Odometry [66.8] ディープパッチ・ビジュアル・オドメトリー(DPVO)はモノクル・ビジュアル・オドメトリー(VO)のための新しいディープラーニングシステムである
DPVOは、時間にわたってイメージパッチを追跡するように設計された、新しいリカレントネットワークアーキテクチャを使用している。
標準ベンチマークでは、DPVOは、学習に基づく最先端のVOシステムを含む、これまでのすべての作業より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:29 GMT)
Predictive World Models from Real-World Partial Observations [66.8] 本研究では,現実の道路環境に対する確率論的予測世界モデル学習のためのフレームワークを提案する。
従来の手法では、学習のための基礎的真理として完全状態を必要とするが、HVAEが部分的に観察された状態のみから完全状態を予測することを学べる新しい逐次訓練法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:33:46 GMT)
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs [66.6] 我々は,48GBのGPU上で65Bパラメータモデルを微調整するのに十分なメモリ使用量を削減する,効率的な微調整手法QLoRAを提案する。
QLoRAは凍結した4ビット量子化事前学習言語モデルを通して低ランクアダプタ(LoRA)に逆伝搬する
最高のモデルファミリであるGuanacoは、Vicunaベンチマークでリリースされたすべてのモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:50:33 GMT)
Two Failures of Self-Consistency in the Multi-Step Reasoning of LLMs [66.4] 自己整合性は、有効な多段階推論の重要な基準であると主張する。
GPT-3モデルの4つのサイズは, 4つのタスクにおいて, 両タイプの整合性が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:25:59 GMT)
S-CLIP: Semi-supervised Vision-Language Pre-training using Few
Specialist Captions [66.1] 対照的な言語画像事前学習(CLIP)のような視覚言語モデルは、自然画像領域において顕著な結果を示した。
S-CLIPはCLIPを訓練するための半教師付き学習手法であり、追加の未ペア画像を利用する。
S-CLIPは、ゼロショット分類でCLIPを10%改善し、リモートセンシングベンチマークで画像テキスト検索で4%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:18:11 GMT)
Physics of Language Models: Part 1, Context-Free Grammar [66.1] 我々は、GPTのような生成言語モデルを研究する実験を設計し、文脈自由文法(CFG)を学ぶ。
CFGはプッシュダウンオートマトンと同じくらい難しいため、文字列が規則を満たすかどうかを検証するためには、動的プログラミングが必要である。
非常に難しいCFGであっても、事前学習したトランスフォーマーは、ほぼ完璧な精度と驚くべき$textitdiversity$で文を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:28:16 GMT)
CompoundPiece: Evaluating and Improving Decompounding Performance of
Language Models [65.7] 複合語を構成語に分割する作業である「分解」を体系的に研究する。
We introduced a dataset of 255k compound and non-compound words across 56 various languages obtained from Wiktionary。
分割のための専用モデルを訓練するための新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:32:27 GMT)
Understanding and Mitigating Spurious Correlations in Text
Classification [65.6] ディープラーニングモデルは、トレーニングセットに存在する急激な相関を利用する傾向があるが、一般には当てはまらない。
そこで本稿では,言語モデルがどのように突発的相関を利用するかを説明するために,近隣分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:55:50 GMT)
Sociocultural Norm Similarities and Differences via Situational
Alignment and Explainable Textual Entailment [65.3] 本研究では,中国文化とアメリカ文化にまたがる社会規範の発見と比較のための新しいアプローチを提案する。
我々は、中国とアメリカの文化の社会状況に合わせて、3,069の社会的規範の高品質なデータセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:43:47 GMT)
Evaluating and Modeling Attribution for Cross-Lingual Question Answering [64.9] この研究は、言語間質問応答の属性を初めて研究したものである。
我々は、5つの言語でデータを収集し、最先端の言語間QAシステムの属性レベルを評価する。
回答のかなりの部分は、検索されたどのパスにも帰属しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:57:46 GMT)
DiffProtect: Generate Adversarial Examples with Diffusion Models for
Facial Privacy Protection [64.8] DiffProtectは最先端の方法よりも自然に見える暗号化画像を生成する。
例えば、CelebA-HQとFFHQのデータセットで24.5%と25.1%の絶対的な改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:45:49 GMT)
Formal Controller Synthesis for Markov Jump Linear Systems with
Uncertain Dynamics [64.7] マルコフジャンプ線形系に対する制御器の合成法を提案する。
本手法は,MJLSの離散(モードジャンピング)と連続(確率線形)の両方の挙動を捉える有限状態抽象化に基づいている。
本手法を複数の現実的なベンチマーク問題,特に温度制御と航空機の配送問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:43:07 GMT)
G-Eval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment [64.0] 本稿では,大規模言語モデルにチェーン・オブ・シント(CoT)を組み込んだフレームワークであるG-Evalと,NLG出力の品質評価のためのフォームフィリングパラダイムを提案する。
GPT-4 をバックボーンモデルとした G-Eval は,要約タスクにおいて,0.514 と人間とのスピアマン相関を達成し,従来手法の差を大きく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:12:16 GMT)
Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions
with Large Language Model [63.7] Instruct2Actは、ロボット操作タスクのシーケンシャルアクションにマルチモーダル命令をマッピングするフレームワークである。
我々のアプローチは、様々な命令のモダリティや入力タイプを調節する上で、調整可能で柔軟なものである。
我々のゼロショット法は、いくつかのタスクにおいて、最先端の学習ベースのポリシーよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:24:17 GMT)
Unbiasing time-dependent Variational Monte Carlo by projected quantum
evolution [63.0] 量子系を古典的にシミュレートするためのモンテカルロ変分法(英語版)の精度とサンプルの複雑さを解析する。
時間依存変分モンテカルロ(tVMC)が最もよく用いられるスキームは、体系的な統計的バイアスによって影響を受けることを証明している。
本稿では,各段階における最適化問題の解法に基づく異なるスキームが,そのような問題から解放されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:38:10 GMT)
ZeroSCROLLS: A Zero-Shot Benchmark for Long Text Understanding [62.8] 我々は、長いテキスト上での自然言語理解のためのゼロショットベンチマークであるZeroSCROLLSを紹介する。
SCROLLSベンチマークから6つのタスクを適応させ、新しい2つの情報拡散タスクを含む4つのデータセットを追加します。
ZeroSCROLLSを用いて,オープンソースモデルとクローズド言語モデルの両方を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:15:31 GMT)
$\mu$PLAN: Summarizing using a Content Plan as Cross-Lingual Bridge [62.0] $mu$PLANは、中間計画ステップを言語間ブリッジとして使用する、言語間要約のアプローチである。
我々は,4言語間の言語間ペアを用いたXWikisデータセット上での方法論の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:25:21 GMT)
Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized
Literature-based Discovery [61.7] 文学に基づく発見(LBD)は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。
我々は、引用と知識グラフの関係のヘテロジニアスなネットワークからインスピレーションの検索を利用した新しい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） (Tue, 23 May 2023 17:12:08 GMT)
Label Words are Anchors: An Information Flow Perspective for
Understanding In-Context Learning [61.1] 大規模言語モデル(LLM)の有望な能力としてインコンテキスト学習(ICL)が出現する
本稿では,情報フローレンズを用いたICLの動作機構について検討する。
本稿では,ICL性能向上のためのアンカー再重み付け手法,推論の高速化のための実演圧縮手法,GPT2-XLにおけるICLエラーの診断のための解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:26:20 GMT)
Pulling Target to Source: A New Perspective on Domain Adaptive Semantic
Segmentation [60.8] ドメイン適応セマンティックセグメンテーションは、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としています。
我々はT2S-DAを提案し、T2S-DAはドメイン適応のためのソースにターゲットを引っ張る形式として解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:09:09 GMT)
NeRFVS: Neural Radiance Fields for Free View Synthesis via Geometry
Scaffolds [60.1] 室内における自由ナビゲーションを可能にする新しいニューラル放射場(NeRF)法であるNeRFVSを提案する。
NeRFは、トレーニングビューと大きく異なる新規ビューに苦しむ一方で、入力ビューと同様の新規ビューの画像のレンダリングにおいて、印象的なパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:49:17 GMT)
Enhancing Black-Box Few-Shot Text Classification with Prompt-Based Data
Augmentation [59.4] 大規模言語モデルの勾配にアクセスすることなく、少数ショットのテキスト分類を最適化する方法を示す。
我々のアプローチはBT-Classifierと呼ばれ、最先端のブラックボックス学習者よりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:54:34 GMT)
CREATOR: Disentangling Abstract and Concrete Reasonings of Large
Language Models through Tool Creation [59.3] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクのためのツールとして外部APIを活用する上で大きな進歩を見せている。
我々は、LCMがドキュメンテーションやコード実現を通じて独自のツールを作れるようにするためのフレームワークCREATORを提案する。
我々は、MATHとTabMWPの2つの確立されたベンチマークでCREATORを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:51:52 GMT)
ISP: Multi-Layered Garment Draping with Implicit Sewing Patterns [59.0] 多層衣料を扱うパラメトリックな衣服表現モデルを提案する。
それらの2次元形状は、符号付き距離関数と2次元から3次元のマッピングによって定義される。
個々の2Dパネルを編集することで、衣服の形状やテクスチャを素早く編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:23:48 GMT)
TVTSv2: Learning Out-of-the-box Spatiotemporal Visual Representations at
Scale [59.0] 言語指導の観点から,その劣化要因を分析した。
本稿では,テキストエンコーダの一般化能力を維持するために,教師なし事前学習戦略を提案する。
最大10億のパラメータを持つTVTSv2と呼ばれる一連のモデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:44:56 GMT)
mPMR: A Multilingual Pre-trained Machine Reader at Scale [58.7] Multilingual Pre-trained Machine Reader (mPMR)は、MRC(Multilingual Machine Read Comprehension)スタイルの事前学習のための新しい手法である。
mPMRは、自然言語理解(NLU)を実行するために、多言語事前学習言語モデル(mPLM)をガイドすることを目的としている。
mPMRはまた、言語間スパン抽出とシーケンス分類に対処するための統一的な解決器も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:40:36 GMT)
Contracting Skeletal Kinematics for Human-Related Video Anomaly
Detection [58.7] COSKADは、人間の骨格の動きをグラフ畳み込みネットワークによって符号化する新しいモデルである。
ビデオ異常検出のために、SKeletal埋め込みを最小体積の潜在超球面に抽出する。
すべての変種は、最新のUBnormalデータセットで最先端のデータセットを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:50:31 GMT)
KRLS: Improving End-to-End Response Generation in Task Oriented Dialog
with Reinforced Keywords Learning [58.7] 我々は、強化学習を利用するが、時間を要する自己回帰生成を避ける新しい学習アルゴリズム、キーワード強化学習とNext-word Smpling(KRLS)を提案する。
実験の結果、KRLSアルゴリズムは、MultiWoZベンチマークデータセットのインフォメーション、成功、組み合わせスコアに対して最先端のパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:09:31 GMT)
On the Size and Approximation Error of Distilled Sets [57.6] カーネル・インジェクション・ポイント(Kernel Inducing Points)などのデータセット蒸留のカーネル・リッジ回帰に基づく手法について理論的に考察する。
我々は、RFF空間におけるその解が元のデータの解と一致するように、元の入力空間に小さな一組のインスタンスが存在することを証明した。
KRR溶液は、全入力データに最適化されたKRR溶液に対して近似を与えるこの蒸留されたインスタンスセットを用いて生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:37:43 GMT)
USB: A Unified Summarization Benchmark Across Tasks and Domains [57.5] 要約の多次元的理解を必要とする8つのタスクからなるベンチマークを導入する。
このベンチマークで様々な手法を比較し、複数のタスクにおいて、中程度の大きさの微調整されたモデルが、より大きな数発の言語モデルよりも一貫して優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:39:54 GMT)
TheoremQA: A Theorem-driven Question Answering dataset [57.4] GPT-4のこれらの問題を解決する能力は非並列であり、Program-of-Thoughts Promptingの精度は51%である。
TheoremQAは、350の定理をカバーする800の高品質な質問を含むドメインの専門家によってキュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:35:20 GMT)
Adaptive Face Recognition Using Adversarial Information Network [57.3] 顔認識モデルは、トレーニングデータがテストデータと異なる場合、しばしば退化する。
本稿では,新たな敵情報ネットワーク(AIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:14:11 GMT)
Interpretable Automatic Fine-grained Inconsistency Detection in Text
Summarization [56.9] 本研究の目的は, 要約中の事実誤りの微粒化を予測し, 微粒化不整合検出の課題を提案することである。
要約における現実的不整合の検査方法に触発され,解析可能な微粒不整合検出モデルであるFinGrainFactを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:11:47 GMT)
Automated Code generation for Information Technology Tasks in YAML
through Large Language Models [56.3] 私たちは、IT自動化の生産性向上を目的とした、自然言語のto-YAMLコード生成ツールであるWisdomを紹介します。
YAMLのための2つの新しいパフォーマンス指標を開発し、この領域の特徴を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:45:42 GMT)
Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese [56.0] 我々は中国語で画像とテキストのペアの大規模なデータセットを構築し、ほとんどのデータは公開データセットから取得する。
77～958万のパラメータにまたがる,複数サイズの中国製CLIPモデルを5種類開発している。
実験の結果,中国のCLIPはMUGE,Flickr30K-CN,COCO-CNの最先端性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:28:21 GMT)
Let's Think Frame by Frame: Evaluating Video Chain of Thought with Video
Infilling and Prediction [55.8] ビデオコンテンツは、生成的AI研究では不足している。
最近の言語モデル(LLM)は、視覚的モダリティの能力と統合されつつある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:26:42 GMT)
Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models [55.4] 拡散モデルを用いて現実的な雑音を合成する新しい手法を提案する。
このアプローチにより、モデルを訓練するための大量の高品質なデータを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:56:01 GMT)
Using In-Context Learning to Improve Dialogue Safety [55.2] チャットボットからの応答のバイアスや毒性を低減するための検索手法について検討する。
コンテキスト内学習を使用して、モデルをより安全な世代に向けて操る。
本手法は,トレーニングを必要とせず,強いベースラインと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:37:06 GMT)
Uncertainty Quantification over Graph with Conformalized Graph Neural
Networks [55.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データに基づく強力な機械学習予測モデルである。
GNNには厳密な不確実性見積が欠如しており、エラーのコストが重要な設定での信頼性の高いデプロイメントが制限されている。
本稿では,共形予測(CP)をグラフベースモデルに拡張した共形GNN(CF-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:38:23 GMT)
Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on
Self-Chat Data [55.1] ChatGPTのようなチャットモデルは印象的な機能を示しており、多くのドメインで急速に採用されている。
本稿では,ChatGPTを利用して,高品質なマルチターンチャットコーパスを自動生成するパイプラインを提案する。
我々は,オープンソースの大規模言語モデルであるLLaMAを強化するために,パラメータ効率のチューニングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:40:03 GMT)
Prompt-Based Monte-Carlo Tree Search for Goal-Oriented Dialogue Policy
Planning [54.7] GDP-Zero は Open-Loop MCTS を用いて,モデルトレーニングなしで目標指向の対話ポリシ計画を実行するアプローチである。
我々は、目標指向タスクPersuasionForGood上でGDP-Zeroを評価し、そのレスポンスがChatGPTよりも59.32%の確率で望ましいことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:07:03 GMT)
mmT5: Modular Multilingual Pre-Training Solves Source Language
Hallucinations [54.4] mmT5はモジュール型多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルである。
言語固有の情報を言語に依存しない情報から切り離す。
mT5と比較して、mT5はゼロショット設定で正しい言語でテキストを生成する率を7%から99%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:38:01 GMT)
SAD: Segment Any RGBD [54.2] Segment Anything Model (SAM)は、2D RGB画像の任意の部分のセグメント化の有効性を実証している。
本稿では,画像から直接幾何学情報を抽出するSegment Any RGBD (SAD) モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:26:56 GMT)
IfQA: A Dataset for Open-domain Question Answering under Counterfactual
Presuppositions [54.2] 本稿では,QA(FifQA)と呼ばれる,最初の大規模対実的オープンドメイン質問応答(QA)ベンチマークを紹介する。
IfQAデータセットには3,800以上の質問が含まれている。
IfQAベンチマークによって引き起こされるユニークな課題は、検索と対実的推論の両方に関して、オープンドメインのQA研究を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:43:19 GMT)
Learning In-context Learning for Named Entity Recognition [54.0] 実世界のアプリケーションにおける名前付きエンティティ認識は、エンティティタイプの多様性、新しいエンティティタイプの出現、高品質なアノテーションの欠如に悩まされている。
本稿では,PLMにテキスト内NER機能を効果的に注入可能な,テキスト内学習に基づくNERアプローチを提案する。
提案手法は,テキスト内NER能力をPLMに効果的に注入し,PLM+fine-tuningよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:22:02 GMT)
Detecting automatically the layout of clinical documents to enhance the
performances of downstream natural language processing [53.8] 我々は,臨床用PDF文書を処理し,臨床用テキストのみを抽出するアルゴリズムを設計した。
このアルゴリズムは、PDFを使った最初のテキスト抽出と、続いてボディテキスト、左書き、フッタなどのカテゴリに分類される。
それぞれのセクションのテキストから興味ある医学的概念を抽出し,医療的パフォーマンスを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:38:33 GMT)
Self-Polish: Enhance Reasoning in Large Language Models via Problem
Refinement [53.7] 本稿では,モデルの問題解決プロセスを容易にする新しい手法であるSelf-Polish(SP)を提案する。
SPは、無関係な情報を排除し、論理構造を再構成し、局所条件を新しいものに並列に整理するようにモデルに教える。
提案手法の有効性を明らかにするため,5つのベンチマークで徹底的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:58:30 GMT)
Entanglement Distribution in Quantum Repeater with Purification and
Optimized Buffer Time [53.6] バッファ時間に最適化された量子リピータを用いた絡み合い分布について検討する。
終端ノードにおけるメモリ数の増加は、メモリ当たりの絡み合いの分布率を高めることを観察する。
しかし、不完全な操作を考慮すると、メモリ単位の絡み合いが記憶数の増加とともに減少するという驚くべき観察がなされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:23:34 GMT)
ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on
Social Media [53.5] ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。
この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。
我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:40:07 GMT)
Using Textual Interface to Align External Knowledge for End-to-End
Task-Oriented Dialogue Systems [53.4] 本稿では,外部知識の整合化と冗長なプロセスの排除にテキストインタフェースを用いた新しいパラダイムを提案する。
我々は、MultiWOZ-Remakeを用いて、MultiWOZデータベース用に構築されたインタラクティブテキストインタフェースを含む、我々のパラダイムを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:48:21 GMT)
Multi-View Knowledge Distillation from Crowd Annotations for
Out-of-Domain Generalization [53.2] 本稿では,既存の手法による分布を集約することで,クラウドアノテーションからソフトラベルを取得する新しい手法を提案する。
これらのアグリゲーション手法は、ドメイン外テストセット上の4つのNLPタスクにおいて、最も一貫したパフォーマンスをもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:44:24 GMT)
Principled Paraphrase Generation with Parallel Corpora [52.8] ラウンドトリップ機械翻訳によって引き起こされる暗黙の類似性関数を形式化する。
一つのあいまいな翻訳を共有する非パラフレーズ対に感受性があることが示される。
この問題を緩和する別の類似度指標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:42:36 GMT)
Difference-Masking: Choosing What to Mask in Continued Pretraining [52.7] 差分マスキングは、継続事前トレーニング中に何をマスクするかを自動的に選択するアプローチである。
差分マスキングは,4つの言語およびマルチモーダルビデオタスクにおける事前学習設定の継続に対して,ベースラインよりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:31:02 GMT)
Empowering LLM-based Machine Translation with Cultural Awareness [52.4] 伝統的なニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムは、しばしば文化的に特定の情報を含む文の翻訳に失敗する。
最近のインコンテキスト学習では、機械翻訳を行うために、軽量なプロンプトを使用して、大規模言語モデル(LLM)をガイドしている。
我々は、文化的に関連のある並列コーパスを構築するための新しいデータキュレーションパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:56:33 GMT)
MathDial: A Dialogue Tutoring Dataset with Rich Pedagogical Properties
Grounded in Math Reasoning Problems [52.3] そこで本研究では,学生の誤りを表わすために,実際の教師と大規模言語モデル(LLM)をペアリングすることで,このような対話を半合成的に生成するフレームワークを提案する。
我々のデータセットは、学生に問題を探らせるために、センスメイキングの質問を用いた指導に重点を置いて、豊かな教育的特性を示す。
NLPのこの社会的に重要な分野の研究を促進するために、我々のデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:44:56 GMT)
RaSa: Relation and Sensitivity Aware Representation Learning for
Text-based Person Search [51.1] 関係性と感性を考慮した表現学習法(RaSa)を提案する。
RaSaにはリレーショナル・アウェア・ラーニング(RA)と感性・アウェア・ラーニング(SA)という2つの新しいタスクが含まれている。
実験によると、RaSaは既存の最先端メソッドを6.94%、4.45%、および15.35%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:53:57 GMT)
Explanation Selection Using Unlabeled Data for Chain-of-Thought
Prompting [50.8] 本稿では,ブラックボックス方式で説明拡散プロンプトを最適化する方法の課題に対処する。
そこで我々はまず,各事例の候補説明セットを,Left-one-outスキームを用いてプロンプトで生成する。
次に、2段階のフレームワークを使用して、新しいサンプルのログ可能性と精度の2つのプロキシメトリクスに従って、各コンテキスト内の例に対する説明を分離して評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:20:47 GMT)
Demonstration of quantum-digital payments [50.6] 量子光は、本質的に忘れられない量子暗号を生成することにより、日々のデジタル決済を実践的に確保できることを示す。
想定されるシナリオは、短期技術で実用的であり、現実の量子可能なセキュリティの新たな時代を告げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:20:14 GMT)
Spatial-temporal Prompt Learning for Federated Weather Forecasting [50.4] フェデレート気象予報は、異なる国や地域の参加者間で気象データを分析するための有望な協調学習フレームワークである。
本稿では,多くの分散型低リソースセンサを異なる場所に配置するフェデレート環境での気象データをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:59:20 GMT)
DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation [50.3] 本稿では,視覚言語推論における最初のワンショットソリューションを提案する。
DePlotと名付けられたモダリティ変換モジュールは、プロットやチャートのイメージを線形化されたテーブルに変換する。
次に、DePlotの出力を直接使用して、事前訓練された大きな言語モデルをプロンプトすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:28:39 GMT)
BigVideo: A Large-scale Video Subtitle Translation Dataset for
Multimodal Machine Translation [50.2] 本稿では,大規模ビデオ字幕翻訳データセットであるBigVideoについて述べる。
BigVideoは10倍以上の大きさで、450万の文対と9,981時間のビデオで構成されている。
テキストやビデオ間で共有される共通意味をモデル化するために,クロスモーダルエンコーダにコントラスト学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:53:36 GMT)
SAM-RL: Sensing-Aware Model-Based Reinforcement Learning via
Differentiable Physics-Based Simulation and Rendering [49.8] 本稿では,SAM-RL と呼ばれる感性認識モデルに基づく強化学習システムを提案する。
SAM-RLは、センサーを意識した学習パイプラインによって、ロボットがタスクプロセスを監視するための情報的視点を選択することを可能にする。
我々は,ロボット組立,ツール操作,変形可能なオブジェクト操作という3つの操作タスクを達成するための実世界の実験に,我々のフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:56:30 GMT)
Message Intercommunication for Inductive Relation Reasoning [49.7] 我々はMINESと呼ばれる新しい帰納的関係推論モデルを開発した。
隣り合う部分グラフにメッセージ通信機構を導入する。
我々の実験は、MINESが既存の最先端モデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:51:46 GMT)
A vertical gate-defined double quantum dot in a strained germanium
double quantum well [48.8] シリコン-ゲルマニウムヘテロ構造におけるゲート定義量子ドットは、量子計算とシミュレーションのための魅力的なプラットフォームとなっている。
ひずみゲルマニウム二重量子井戸におけるゲート定義垂直2重量子ドットの動作を実証する。
課題と機会を議論し、量子コンピューティングと量子シミュレーションの潜在的な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:42:36 GMT)
Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle [48.2] 本稿では,EquiVSetと呼ばれる,原則的かつ実用的な最大度学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,OSオラクル下での学習セット関数のデシラタに適合する。
これらの高度なアーキテクチャのエレガントな組み合わせのおかげで、3つの実世界のアプリケーションに関する実証的研究は、EquiVSetがベースラインを大きなマージンで上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:16:35 GMT)
RECKONING: Reasoning through Dynamic Knowledge Encoding [48.2] 言語モデルは、文脈の一部として提供される知識について推論することで、質問に答えることができることを示す。
これらの状況では、モデルは質問に答えるために必要な知識を区別することができない。
我々は、与えられた文脈知識をモデルのパラメータに折り畳み、より堅牢に推論するようにモデルに教えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:20:59 GMT)
DeltaScore: Story Evaluation with Perturbations [48.1] 本稿では,微粒なストーリーの側面を評価するために摂動を利用するDeltascoreを提案する。
私たちの中核的な仮説は、ストーリーが特定の側面でうまく機能すればするほど、特定の摂動の影響を受けてしまう、ということです。
影響を測定するために,大規模な事前学習言語モデルを用いて,事前摂動と後摂動の等差を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:27:35 GMT)
BA-SOT: Boundary-Aware Serialized Output Training for Multi-Talker ASR [47.9] 話者の頻繁な変化は、話者の変化を予測するのを難しくする。
境界対応型直列出力訓練(BA-SOT)を提案する。
オリジナルのSOTと比較して、BA-SOTはCER/UD-CERを5.1%/14.0%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:08:13 GMT)
Semantic-aware Transmission Scheduling: a Monotonicity-driven Deep
Reinforcement Learning Approach [47.3] 6G時代のサイバー物理システムでは、アプリケーションレベルの性能を保証するためにセマンティック通信が必要である。
本稿では,まず,最適なセマンティック・アウェア・スケジューリング・ポリシーの基本的特性について検討する。
そこで我々は,理論ガイドラインを活用することにより,高度な深層強化学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:45:22 GMT)
Counterfactual Augmentation for Multimodal Learning Under Presentation
Bias [47.3] 機械学習システムでは、ユーザとモデル間のフィードバックループが将来のユーザの振る舞いをバイアスし、ラベルのプレゼンテーションバイアスを引き起こす。
生成した反事実ラベルを用いてプレゼンテーションバイアスを補正する新しい因果的手法である反事実拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:09:47 GMT)
Language Models with Rationality [47.1] 大規模言語モデル(LLM)は質問応答(QA)に熟練している
彼らの答えと、彼らが世界に対して持つであろう他の「信条」の依存関係は、典型的には未定であり、矛盾しているかもしれない。
我々のゴールは、そのような依存関係を解明し、それら間の矛盾を減らし、一貫した信念のネットワークから引き出された、忠実でシステムに信頼された推論の連鎖によって答えが支えられるようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:04:25 GMT)
A New Comprehensive Benchmark for Semi-supervised Video Anomaly
Detection and Anticipation [46.7] 我々は,43のシーン,28の異常イベント,16時間の動画を含む新しい包括的データセットNWPU Campusを提案する。
このデータセットは、最大数のシーンとクラスの異常、最長持続時間、シーン依存の異常を考慮に入れた唯一の部分を持つ、最も大きな半教師付きVADデータセットである。
本稿では,異常事象を同時に検出・予測できる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:20:12 GMT)
IdEALS: Idiomatic Expressions for Advancement of Language Skills [46.4] 本稿では,学生書記における慣用的表現の活用の課題について検討する。
そこで本研究では,実世界のデータを用いて,広範囲なトレーニングセットと専門家アノテートテストセットをキュレートし,さまざまなアプローチを評価し,その性能を人的専門家と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:11:41 GMT)
Semi-device independent nonlocality certification for near-term quantum
networks [46.4] ベル試験は量子ネットワークにおける絡み合いを検証する最も厳密な方法である。
当事者間の合図がなければ、ベルの不平等の違反はもはや使用できない。
本稿では,実験的確率分布における相関の影響を数値的に補正する半デバイス独立プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:39:08 GMT)
PointGPT: Auto-regressively Generative Pre-training from Point Clouds [45.5] 我々はGPTの概念を点雲に拡張する新しいアプローチであるPointGPTを提案する。
具体的には、変圧器モデルの事前訓練に対して、ポイントクラウド自動回帰生成タスクを提案する。
提案手法は,ModelNet40データセットで94.9%,ScanObjectNNデータセットで93.4%の分類精度を達成し,他のトランスフォーマーモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:38:26 GMT)
Can Language Models Understand Physical Concepts? [45.3] 言語モデルは、インタラクティブで具体化された世界において、次第に汎用的なインターフェースとなる。
LMが人間の世界で物理的概念を理解できるかは、まだ明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:36:55 GMT)
Instruct-Align: Teaching Novel Languages with to LLMs through
Alignment-based Cross-Lingual Instruction [45.1] Instruct-Align a.k.a (IA)$1$フレームワークを提案する。
BLOOMZ-560Mにおける予備的な結果から、(IA)$1$は、限られた並列データしか持たない新しい言語を効果的に学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:51:34 GMT)
Option-Aware Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Robotic
Control [44.8] 階層的模倣学習 (Hierarchical Imitation Learning, HIL) は, 長期作業における複雑度の高い動作を, 専門家による実証から再現するために提案されている。
逆逆強化学習に基づく新しいHILアルゴリズムを開発した。
また,目的をエンド・ツー・エンドで学習するための変分オートエンコーダフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:35:48 GMT)
SPEECH: Structured Prediction with Energy-Based Event-Centric
Hyperspheres [44.0] イベント中心の構造化予測では、イベントの構造化出力を予測する。
エネルギーベースイベント中心超球面(SPEECH)を用いた構造予測を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:28:09 GMT)
Continual Dialogue State Tracking via Example-Guided Question Answering [43.8] そこで本研究では,対話状態の追跡を具体化した質問応答タスクのバンドルとして提案する。
我々のアプローチは、サービス固有の記憶を緩和し、与えられた質問や例を文脈化するためのモデルを教える。
類似の対話状態変化のあるターンを識別するために訓練された検索者によって検索されたコンテキスト内例から学習することで,600万のパラメータしか持たないモデルが大きな向上を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:15:43 GMT)
Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought [43.6] MCR(Multi-Chain Reasoning)は,大規模言語モデルに対して,複数の思考連鎖に対するメタ推論を促す手法である。
MCRは、異なる推論連鎖を調べ、それら間で情報を混合し、説明を生成し、答えを予測する際に最も関係のある事実を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:15:25 GMT)
Enhancing Detail Preservation for Customized Text-to-Image Generation: A
Regularization-Free Approach [43.5] 正規化を使わずにカスタマイズされたテキスト・画像生成のための新しいフレームワークを提案する。
提案したフレームワークでは,1つのGPU上で30分以内に大規模テキスト・画像生成モデルをカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:14:53 GMT)
Learning a Single Convolutional Layer Model for Low Light Image
Enhancement [43.4] 低照度画像強調(LLIE)は、光照射不足による画像の照度向上を目的としている。
粗く強化された結果として,グローバルな低照度化を実現する単一畳み込み層モデル(SCLM)を提案する。
実験結果から,提案手法は客観的指標と主観的視覚効果の両方において,最先端のLLIE法に対して良好に機能することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:12:00 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） (Tue, 23 May 2023 06:32:55 GMT)
LogicLLM: Exploring Self-supervised Logic-enhanced Training for Large
Language Models [43.3] 本稿では,自己指導型ポストトレーニングによる論理的知識の活用の可能性について検討する。
我々はMERItの自己回帰的目的変数を考案し、パラメータサイズが30億から13億の2つのLLM系列、すなわちFLAN-T5とLLaMAと統合する。
2つの挑戦的な論理的推論ベンチマークの結果は、LogicLLMの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:13:10 GMT)
Improving Language Models via Plug-and-Play Retrieval Feedback [42.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクで顕著なパフォーマンスを示す。
彼らはしばしば誤った情報や幻覚的な情報を生成し、現実のシナリオにおける現実的な適用を妨げます。
ReFeedは,プラグイン・アンド・プレイフレームワークにおける自動検索フィードバックを提供することにより,LLMの強化を目的とした新しいパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:29:44 GMT)
Regex-augmented Domain Transfer Topic Classification based on a
Pre-trained Language Model: An application in Financial Domain [42.5] 本稿では,微調整過程におけるドメイン知識の特徴として,正規表現パターンの利用について論じる。
実シナリオ生成データを用いた実験により,本手法が下流のテキスト分類タスクを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:26:32 GMT)
Automatic Model Selection with Large Language Models for Reasoning [41.9] Chain-of-ThoughtとProgram-Aided Language Modelsは、それぞれ独自の長所と短所を持つ2つの異なる推論方法を表している。
本研究では,異なる問題に対して異なるモデルを用いて,大言語モデル(LLM)を用いてモデル選択を行うことにより,両世界の長所を結合できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:57:59 GMT)
Masked Path Modeling for Vision-and-Language Navigation [41.8] ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)エージェントは、自然言語の指示に従うことで現実世界の環境をナビゲートするように訓練されている。
以前のアプローチでは、トレーニング中に追加の監督を導入することでこの問題に対処しようと試みていた。
本稿では,下流ナビゲーションタスクに自己コンパイルデータを用いてエージェントを事前訓練する,マスク付きパスモデリング(MPM)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:20:20 GMT)
Posterior and Computational Uncertainty in Gaussian Processes [41.5] ガウスのプロセスはデータセットのサイズとともに違法にスケールする。
多くの近似法が開発されており、必然的に近似誤差を導入している。
この余分な不確実性の原因は、計算が限られているため、近似後部を使用すると完全に無視される。
本研究では,観測された有限個のデータと有限個の計算量の両方から生じる組合せ不確実性を一貫した推定を行う手法の開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:36:25 GMT)
ChatGPT-EDSS: Empathetic Dialogue Speech Synthesis Trained from
ChatGPT-derived Context Word Embeddings [41.5] そこで我々は,ChatGPTを用いた情緒的対話音声合成(EDSS)手法であるChatGPT-EDSSを提案する。
まずチャット履歴をChatGPTに提供し、チャットの各行の意図、感情、話し方を表す3つの単語を生成する。
実験の結果,本手法は感情ラベルやニューラルネットワークに基づくコンテキスト埋め込みを用いた手法と相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:19:37 GMT)
CALLS: Japanese Empathetic Dialogue Speech Corpus of Complaint Handling
and Attentive Listening in Customer Center [41.5] 本稿では,顧客センターでの通話を共感的音声対話の新たな領域とみなす日本語コーパスCALLSを紹介する。
既存のSTUDIESコーパスは、教師と学校の学生の間の共感的な対話のみをカバーしている。
情緒的対話音声合成(EDSS)の適用範囲を拡大するため,STUDIES教師と同じ女性話者を含むコーパスを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:04:50 GMT)
SKED: Sketch-guided Text-based 3D Editing [41.4] 我々は,NeRFで表される3次元形状を編集する技術であるSKEDを提案する。
我々の手法は、異なる視点からの2つのガイドスケッチを使用して、既存のニューラルネットワークを変化させる。
本稿では,ベースインスタンスの密度と放射率を保ちつつ,所望の編集を生成する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:23:55 GMT)
Statistical Indistinguishability of Learning Algorithms [41.2] 分布のトータル変分(TV)距離のレンズによる学習規則の結果の類似性について検討する。
学習ルールは、2つのトレーニングデータセット上で実行される出力の後方分布間のテレビ距離が小さい場合、テレビの区別不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:49:56 GMT)
Continual Learning on Dynamic Graphs via Parameter Isolation [41.0] 動的グラフの連続学習のための分離GNN(PI-GNN)を提案する。
最適化によって影響のないパターンに対応するパラメータを見つけ、それらが書き換えられるのを防ぐために凍結する。
8つの実世界のデータセットの実験は、PI-GNNの有効性を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:49:19 GMT)
Learning Action Changes by Measuring Verb-Adverb Textual Relationships [40.6] 映像中の動作に適応した変化を示す副詞を予測することを目的としている。
我々は,副詞の予測とアントロニム分類に関する最先端の結果を得た。
そこで我々は,異なる動作を行うと意味のある視覚的変化を示す一連のアクションを,指導的レシピビデオに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:53:13 GMT)
Towards A Unified View of Sparse Feed-Forward Network in Pretraining
Large Language Model [40.5] 大規模かつスパースなフィードフォワードネットワーク(S-FFN)は、トランスフォーマーモデルのサイズをスケールアップし、大きな言語モデルを事前訓練するための効率的なアプローチであることが示されている。
我々は,S-FFNの2つの主要な設計選択であるメモリブロック(または専門家)サイズとメモリブロック選択法を,スパース・ニューラルメモリの一般的な概念的枠組みの下で分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:28:37 GMT)
VIP5: Towards Multimodal Foundation Models for Recommendation [40.5] Computer Vision、Natural Language Processing、Recommender Systems(RecSys)は、伝統的に独立して開発された3つの著名なAIアプリケーションである。
Web上でのマルチモーダルデータの可用性の向上に伴い,ユーザへのレコメンデーションを行う上で,さまざまなモダリティを検討する必要性が高まっている。
P5レコメンデーションパラダイム(VIP5)に基づく視覚的・テキスト的モダリティを考慮したマルチモーダル基礎モデルの開発を提案する。
これにより、ビジョン、言語、パーソナライズ情報を共有アーキテクチャで処理し、レコメンデーションを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:43:46 GMT)
A Dive into SAM Prior in Image Restoration [40.0] 画像復元(IR)の目的は、その劣化した低品質(LQ)観測から高品質(HQ)イメージを復元することである。
本稿では,既存のIRネットワークにセマンティックプリエントを組み込む軽量SAMプリエントチューニング(SPT)ユニットを提案する。
我々の手法で唯一訓練可能なモジュールとして、SPTユニットは効率とスケーラビリティの両方を改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:31:06 GMT)
Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [39.8] 本稿では,中国ガオカオ検定の質問を大規模言語モデル評価のためのテストサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチマーク(ガオカオベンチ)を紹介する。
評価結果をできるだけ人間に合わせるために,ゼロショットプロンプトに基づく手法を設計し,モデルの精度とスコアリング率を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:02:11 GMT)
Better Zero-Shot Reasoning with Self-Adaptive Prompting [39.5] 現代の大規模言語モデル(LLM)は、しばしば人間に似たステップ・バイ・ステップの推論を通じて、洗練されたタスクにおいて印象的な能力を示してきた。
本稿では,LCMの新しいプロンプト設計手法である一貫性に基づく自己適応型プロンプト(COSP)を提案する。
COSPは、ゼロショットベースラインに比べて最大15%の性能向上を示し、様々な推論タスクにおいて、数ショットベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:27:16 GMT)
VisorGPT: Learning Visual Prior via Generative Pre-Training [39.4] この作業は、視覚的事前学習を明確にし、サンプリングのカスタマイズを可能にすることを目的としている。
言語モデリングの進歩に触発されて、私たちはVisorGPTと呼ばれるジェネレーティブ・プレトレーニングを通してビジュアル・プレトレーニングを学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:45:23 GMT)
Calibrating a Deep Neural Network with Its Predecessors [39.3] ネットワークの早期停止の限界について検討し,各ブロックを考慮したオーバーフィッティング問題を解析する。
キャリブレーションを改善するために,新しい正規化手法である先行組合せ探索(PCS)を提案する。
PCSは、複数のデータセットとアーキテクチャ上で最先端のキャリブレーション性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:24:56 GMT)
Multilingual Simplification of Medical Texts [39.3] 4つの言語で医療領域のための文章整列型多言語テキスト単純化データセットであるMultiCochraneを紹介する。
これらの言語にまたがる微調整およびゼロショットモデルの評価を行い,人間による評価と分析を行った。
モデルは、実行可能な単純化されたテキストを生成することができるが、このデータセットが扱う可能性のある、卓越した課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:57:41 GMT)
Detecting and Mitigating Hallucinations in Multilingual Summarisation [39.2] 幻覚は抽象的な要約のためのニューラルネットワークの信頼性に重大な課題をもたらす。
我々は、非英語要約の忠実度を評価する新しい計量mFACTを開発した。
そこで我々は,言語間移動による幻覚を減らすための,シンプルだが効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:59:25 GMT)
Expanding the Deployment Envelope of Behavior Prediction via Adaptive
Meta-Learning [39.2] 自動運転車は世界中の主要都市で商業的に運用され始めている。
その進歩にもかかわらず、予測システムの大半は、よく探索された地理的領域に特化している。
本稿では,行動予測モデルを新しい環境に適用するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:37:16 GMT)
Question Answering as Programming for Solving Time-Sensitive Questions [39.1] 質問回答タスクをプログラミング(QAaP)として再編成するために、LLM(Large Language Models)を適用しようとしています。
現代のLLMは自然言語の理解とプログラミングの両方において優れた能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:35:16 GMT)
Deep-Learning-Aided Alternating Least Squares for Tensor CP
Decomposition and Its Application to Massive MIMO Channel Estimation [39.0] 高精度かつ低レイテンシなチャネル推定を実現するために、良質かつ高速なCP分解アルゴリズムが望まれる。
CP最小二乗 (CPalS) は、CP分解を計算するためのワークホースアルゴリズムである。
本稿では,アルゴリズムの高速化と精度向上のために,ディープラーニング支援型CPALS (DL-CPALS) 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:17:13 GMT)
SyNDock: N Rigid Protein Docking via Learnable Group Synchronization [38.9] SyNDockは、正確な多量体を数秒で迅速に組み立てる自動化フレームワークである。
SyNDockは、グローバルトランスフォーメーションを学習する問題として、多量体タンパク質ドッキングを定式化している。
性能は4.5%向上し、速度は100万倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:57:18 GMT)
Goal-Driven Explainable Clustering via Language Descriptions [38.6] 我々は新しいタスク定式化"Goal-Driven Clustering with Explanations"(GoalEx)を提案する。
GoalExは、ゴールと説明の両方を自由形式の言語記述として表現している。
階層的にGoalExを適用して,より微細なクラスタのツリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:05:50 GMT)
Unlearnable Examples Give a False Sense of Security: Piercing through
Unexploitable Data with Learnable Examples [38.0] textitunlearnable example (UE) は、近年、説得力のある保護として提案されている。
我々は、保護を取り除いたUEであるtextitlearnable unauthorized example (LE)を紹介した。
LEは、教師なしUEと教師なしUEの両方に対して最先端のカウンタパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:27:30 GMT)
FOCUS: Effective Embedding Initialization for Specializing Pretrained
Multilingual Models on a Single Language [37.9] FOCUSは、新たに追加されたトークンを、事前訓練された新しい語彙の重複におけるトークンの組み合わせとして表現している。
FOCUSの実装はGitHubで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:21:53 GMT)
Connecting the Dots: What Graph-Based Text Representations Work Best for
Text Classification using Graph Neural Networks? [37.9] 本研究は,テキスト分類のためのグラフベーステキスト表現手法の実証的研究である。
いくつかのGNNアーキテクチャとBERTを5つのデータセットで比較し、短いドキュメントと長いドキュメントを含む。
その結果, (i) グラフ性能はテキスト入力機能やドメインと高い関係があること, (i) 優れた性能にもかかわらず, BERT は短いテキストを扱う場合の収束が困難であること, (iii) グラフ手法は特に長い文書にとって有益であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:31:24 GMT)
OPORP: One Permutation + One Random Projection [37.7] OPORPは、データ縮小/圧縮を達成するために、count-sketch'型のデータ構造の一種を使用する。
1つの重要なステップは、$k$サンプルを$l$標準に正規化することだ。
OPORPでは、(i)正規化と(ii)固定長ビンニングスキームの2つの重要なステップが、コサイン類似性を推定する精度を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:03:53 GMT)
PhotoMat: A Material Generator Learned from Single Flash Photos [37.4] 既存の材料生成モデルは、合成データにのみ訓練されている。
私たちは、携帯電話カメラとフラッシュで撮影したサンプルの実際の写真に特化して訓練された、最初の素材ジェネレータPhotoMatを提案する。
生成した材料は、従来の合成データで訓練された材料ジェネレータよりも視覚的品質がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:26:27 GMT)
Faster federated optimization under second-order similarity [36.7] フェデレーション・ラーニング(FL)は、複数のクライアントが協調してネットワーク上でモデルを学習しようとする機械学習のサブフィールドである。
2階関数類似性条件と強い凸性の下で有限サムフェデレーション最適化を考える。
SVRPとCatalyzed SVRPの2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:04:17 GMT)
WaveDM: Wavelet-Based Diffusion Models for Image Restoration [36.6] 本稿では,効率的な条件サンプリング(ECS)戦略を備えたWavelet-based Diffusion Model (WaveDM)を提案する。
WaveDMは、ウェーブレット変換後の劣化画像のウェーブレットスペクトルに条件付きウェーブレット領域におけるクリーン画像の分布を学習する。
ECSは、初期サンプリング期間における決定論的暗黙サンプリングと同じ手順に従い、クリーンイメージを直接予測するために停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:41:04 GMT)
Domain-Expanded ASTE: Rethinking Generalization in Aspect Sentiment
Triplet Extraction [36.3] ドメイン内、ドメイン外、ドメイン間設定に対処するドメイン拡張ベンチマークを提案する。
ホテルと化粧品レビューに基づく2つの新しいドメインに対して4000以上のデータサンプルを注釈付けすることで、新しいベンチマークをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:01:49 GMT)
SciRepEval: A Multi-Format Benchmark for Scientific Document
Representations [36.2] SciRepEvalは、科学文書表現のトレーニングと評価のための最初の総合的なベンチマークである。
これには25の挑戦的で現実的なタスクが含まれており、うち11は新しいもので、分類、回帰、ランキング、検索の4つのフォーマットにまたがっている。
現状のモデルがタスク形式全体の一般化にどのように苦労しているかを示し、単純なマルチタスクトレーニングではそれらを改善することができないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:34:56 GMT)
UNIMO-3: Multi-granularity Interaction for Vision-Language
Representation Learning [35.9] マルチモーダルな層間相互作用と層間相互作用を同時に学習する能力を持つ UNIMO-3 モデルを提案する。
我々のモデルは,様々な下流タスクにおける最先端性能を実現し,効果的な層間学習がマルチモーダル表現の能力を向上することを証明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:11:34 GMT)
QTSumm: A New Benchmark for Query-Focused Table Summarization [35.6] QTSummは、さまざまなトピックに関する2,437のテーブル上に、5,625の人間アノテーション付きクエリサマリーペアで構成されている。
本稿では,QTSummデータセット上の最先端モデル(テキスト生成,テーブル・ツー・テキスト生成,大規模言語モデル)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:43:51 GMT)
MatCha: Enhancing Visual Language Pretraining with Math Reasoning and
Chart Derendering [35.4] 視覚言語モデルの能力を高めるために,MatCha (Math reasoning and Chart derendering pretraining)を提案する。
最近提案された画像からテキストまでのビジュアル言語モデルであるPix2Structから、MatChaの事前学習を行う。
PlotQAやChartQAのような標準ベンチマークでは、MatChaモデルは最先端のメソッドを最大20%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:21:27 GMT)
Active Learning Principles for In-Context Learning with Large Language
Models [35.1] 本稿では,アクティブ・ラーニング・アルゴリズムが,文脈内学習における効果的な実演選択手法としてどのように機能するかを検討する。
ALによる文脈内サンプル選択は,不確実性の低い高品質な事例を優先し,試験例と類似性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:16:04 GMT)
To Copy Rather Than Memorize: A Vertical Learning Paradigm for Knowledge
Graph Completion [35.1] 我々は、より正確な予測のために、埋め込みモデルを拡張し、関連する事実のトリプルからターゲット情報を明示的にコピーできるようにする。
また、より効率的な最適化のための新しい相対距離ベース負サンプリング手法(ReD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:53:20 GMT)
Efficient Open Domain Multi-Hop Question Answering with Few-Shot Data
Synthesis [34.9] オープンドメインのマルチホップ質問応答のためのほとんどショット学習は、大言語モデル(LLM)に依存している。
本研究では,10種類未満の質問応答ペアで,より小さな言語モデルを改善することができるマルチホップ質問応答のためのデータ合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:57:31 GMT)
Self-Critique Prompting with Large Language Models for Inductive
Instructions [34.5] 本稿では,インダクティブインストラクション(INDust)を用いて,大規模言語モデルがこれらの命令に抵抗できるかどうかを評価するベンチマークを提案する。
INDustには、Fact-Checking Instructions、False Premisesに基づく質問、False Premisesに基づくCreative Instructionsという3つのカテゴリの15K命令が含まれている。
いくつかの強力な LLM に関する実験により,現在の LLM は INDUSt によって誤認されやすいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:38:20 GMT)
ChipGPT: How far are we from natural language hardware design [34.2] この研究は、自然言語仕様からハードウェアロジック設計を生成するLLMを探索する自動設計環境の実証を試みる。
LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:54:02 GMT)
Parts of Speech-Grounded Subspaces in Vision-Language Models [34.1] 本稿では,CLIPの視覚-言語空間における異なる視覚的モダリティの表現を分離することを提案する。
音声の特定の部分に対応する変動を捉える部分空間を学習し、他の部分への変動を最小化する。
提案手法は,視覚的外観に対応するサブ空間の学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:32:19 GMT)
Why semantics matters: A deep study on semantic particle-filtering
localization in a LiDAR semantic pole-map [34.0] 本研究は,極状構造を持つ自動運転車の正確な地図を作成することを目的としている。
我々は新しいマスクレンジトランスネットワークにおける極様構造のセマンティクスを利用する。
車両の局所化のためのセマンティック粒子フィルタの局所化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:09:22 GMT)
LIMIT: Language Identification, Misidentification, and Translation using
Hierarchical Models in 350+ Languages [33.8] 入力テキスト/オーディオの言語を知ることは、タグ付け、計算、翻訳システムなど、ほぼすべての自然言語処理(NLP)ツールを使用するための第一歩である。
世界の7000の言語のほとんどは、現在のシステムではサポートされていない。
350以上の言語と方言で50K以上の並列児童話のコーパスをコンパイルすることで、データのボトルネックに取り組むための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:15:43 GMT)
Eye-tracked Virtual Reality: A Comprehensive Survey on Methods and
Privacy Challenges [33.5] この調査は、仮想現実(VR)における視線追跡と、それらの可能性のプライバシーへの影響に焦点を当てている。
われわれは2012年から2022年にかけて、視線追跡、VR、プライバシー分野における主要な研究を最初に取り上げている。
我々は、視線に基づく認証と、個人のプライバシーと視線追跡データをVRで保存するための計算方法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:02:38 GMT)
Flexible Grammar-Based Constrained Decoding for Language Models [33.4] 本稿では,形式的な文法制約を伴って復号化のステップを強化することを提案する。
ビームサーチでは、文法生成規則に準拠した有効なトークン継続のみを考慮する。
我々は,多くのNLPタスクの出力を形式言語として表現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:54:37 GMT)
Selective Pre-training for Private Fine-tuning [33.4] 本研究では,データセットのサブセットである$D_textpub$で事前学習を行うことによって,公開ディストリビューションをプライベートディストリビューションに近づけることが,事前学習後の伝達学習能力を最大化するための重要な要素であることを示す。
我々のフレームワークはまた、慎重に事前学習し、プライベートな微調整を行うことで、より小さなモデルがより大規模なモデルの性能と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:36:58 GMT)
Continual Learning with Strong Experience Replay [33.1] SER(Strong Experience Replay)を用いたCL法を提案する。
SERは、メモリバッファから過去の経験を蒸留する以外に、現在のトレーニングデータに模倣された将来の経験を利用する。
複数の画像分類データセットによる実験結果から,SER法が最先端の手法をはるかに上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:42:54 GMT)
Global Structure Knowledge-Guided Relation Extraction Method for
Visually-Rich Document [33.0] 既存の手法は通常、エンティティの特徴に基づいて、各エンティティペアの関係を独立して予測する。
本稿では,エンティティペア間の依存関係を反復的にキャプチャするGlObal Structureの知識誘導関係抽出フレームワークを提案する。
GOSEは従来の手法を標準の微調整設定で上回るだけでなく、言語間学習において有望な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:18:47 GMT)
ReWOO: Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented
Language Models [33.0] 本稿では,外部観測から推論プロセスを取り除き,トークン消費量を大幅に削減するモジュラーパラダイムReWOOを提案する。
マルチステップ推論ベンチマークであるHotpotQAにおいて,ReWOOは5倍のトークン効率と4%の精度向上を実現している。
本稿では,175B GPT3.5から7B LLaMAへの推論能力をオフロードし,真に効率的でスケーラブルなALMシステムの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:16:48 GMT)
Coarse-to-Fine Contrastive Learning in Image-Text-Graph Space for
Improved Vision-Language Compositionality [32.7] 対照的に訓練された視覚言語モデルは、視覚と言語表現学習において顕著な進歩を遂げた。
近年の研究では、対象、属性、関係性に対して構成的推論を行う能力に厳しい制限が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:28:38 GMT)
Conditional Diffusion Based on Discrete Graph Structures for Molecular
Graph Generation [32.7] 分子グラフ生成のための離散グラフ構造(CDGS)に基づく条件拡散モデルを提案する。
具体的には、微分方程式(SDE)を用いて、グラフ構造と固有の特徴の両方に対して前方グラフ拡散過程を構築する。
本稿では,中間グラフ状態からグローバルコンテキストと局所ノードエッジ依存性を抽出する,特殊なハイブリッドグラフノイズ予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:41:57 GMT)
Human Choice Prediction in Language-based Non-Cooperative Games:
Simulation-based Off-Policy Evaluation [32.4] 我々は,言語に基づく説得ゲームにおける非政治的評価の問題に取り組む。
そこで本研究では,人間とロボットのインタラクションデータを組み合わせた新しい手法を提案する。
本結果は,費用対効果と拡張性を有するソリューションとして,実際の相互作用とシミュレーションの混合の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:58:21 GMT)
Knowledge of Knowledge: Exploring Known-Unknowns Uncertainty with Large
Language Models [31.6] 本稿では,Large Language Models (LLM) の知識の理解と不確実性評価の文脈における能力について検討する。
本研究では,不確実性の原因を解明する新たな分類手法を提案する。
我々は,未知の問合せと未知の問合せの間の不確実性を表現するために,モデルの精度を測定する意味評価手法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:59:21 GMT)
Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models [31.4] 本稿では,NLP(Natural Language Planning)という,一連の新しいタスクからなるベンチマークを提案する。
現在、ChatGPTのようなLLMには複雑な計画能力がないことが分かっています。
本稿では,凝縮した記号空間表現を持つ複雑な環境を表現するCoS(Chain-of-Symbol Prompting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:03:14 GMT)
DUBLIN -- Document Understanding By Language-Image Network [31.2] 本稿では,文書画像の空間情報と意味情報を利用する3つの新しい目的を用いて,Webページ上で事前学習を行うDUBLINを提案する。
DUBLIN は Web データセット上で 77.75 の EM と 84.25 の F1 を達成した最初のピクセルベースモデルであることを示す。
また,本モデルでは,DocVQAおよびAI2Dデータセットにおいて,現行の画素ベースSOTAモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:34:09 GMT)
PromptClass: Weakly-Supervised Text Classification with Prompting
Enhanced Noise-Robust Self-Training [31.0] 本稿では,(1)ゼロショットプロンプトを用いた擬似ラベル取得モジュールによる文脈的テキスト理解に基づく擬似ラベル取得,(2)識別器を反復的に訓練し,擬似ラベルを更新する難聴自己学習モジュールの2つのモジュールからなるPromptClassを提案する。
大規模な実験によると、PromptClassは4つのベンチマークデータセットで既存の強力なベースラインよりも全体的なパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:19:14 GMT)
Out-of-Distribution Generalization in Text Classification: Past,
Present, and Future [30.6] 自然言語処理(NLP)における機械学習(ML)システムは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データへの一般化において重大な課題に直面している。
このことは、NLPモデルの堅牢性とその高い精度に関する重要な疑問を提起する。
本稿では,近年の進歩,方法,評価について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:26:11 GMT)
Challenges in Context-Aware Neural Machine Translation [30.4] コンテキスト対応ニューラルマシン翻訳は、会話依存を解決するために、文レベルのコンテキストを超えた情報を活用する。
十分な直感にもかかわらず、ほとんどの文脈対応翻訳モデルは、文レベルシステムよりもわずかに改善されている。
本稿では,パラパラグラフ(パラパラグラフ)翻訳という,文書レベルの翻訳のより現実的な設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:08:18 GMT)
Online Open-set Semi-supervised Object Detection via Semi-supervised
Outlier Filtering [30.3] 本稿では、ラベルのないデータからより価値のあるインスタンスをマイニングすることで、パフォーマンスと効率を向上させる新しいエンドツーエンドオンラインフレームワークを提案する。
提案手法は,部分的にラベル付けされたCOCOデータセットと完全にラベル付けされたCOCOデータセット,大規模オープンセットの未ラベルデータセットであるOpenImagesなど,いくつかのベンチマークで有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:15:02 GMT)
Prototype Adaption and Projection for Few- and Zero-shot 3D Point Cloud
Semantic Segmentation [30.2] 本研究は, 少数ショットとゼロショットの3Dポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションの課題に対処する。
提案手法は,S3DISベンチマークとScanNetベンチマークの2方向1ショット設定により,最先端のアルゴリズムを約7.90%,14.82%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:58:05 GMT)
EASE: An Easily-Customized Annotation System Powered by Efficiency
Enhancement Mechanisms [30.0] EASEは、効率向上機構を利用した、カスタマイズが容易なシステムである。
sysnameは、カスタマイズされたインターフェイスを構築するためのモジュール型のアノテーションユニットを提供する。
この結果から,NLP研究者の多様なニーズを満たすことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:38:37 GMT)
S\={a}mayik: A Benchmark and Dataset for English-Sanskrit Translation [30.0] 4つの異なるコーパスから42,000以上のパラレル英語とサンスクリット語の文のデータセットをリリースする。
また、サンスクリット語訳のための既存の多言語事前学習モデルから適応したベンチマークもリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:32:24 GMT)
Variational Bayesian Framework for Advanced Image Generation with
Domain-Related Variables [29.8] 先進条件生成問題に対する統一ベイズ的枠組みを提案する。
本稿では,複数の画像翻訳および編集作業が可能な変分ベイズ画像翻訳ネットワーク(VBITN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:47:23 GMT)
Deep Generative Model for Simultaneous Range Error Mitigation and
Environment Identification [29.8] 本稿では,環境の同時検出のためのDGM(Deep Generative Model)を提案する。
一般的なUltraワイドバンドデータセットの実験では、レンジエラー軽減、異なる環境へのスケーラビリティ、および同時環境識別における新しい能力の優れた性能が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:16:22 GMT)
Deep GEM-Based Network for Weakly Supervised UWB Ranging Error
Mitigation [29.8] 本稿では,UWB範囲の誤差軽減のための弱監督に基づく学習フレームワークを提案する。
具体的には, 予測最大化(GEM)アルゴリズムを応用して, 精度の高いUWBレンジの誤差軽減を実現する深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:26:50 GMT)
A Semi-Supervised Learning Approach for Ranging Error Mitigation Based
on UWB Waveform [29.8] UWBレンジ誤差軽減のための変分ベイズに基づく半教師付き学習手法を提案する。
本手法はラベル付きデータとラベルなしデータの両方からの知識を効率的に蓄積することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:08:42 GMT)
A Deep Learning Approach for Generating Soft Range Information from RF
Data [29.8] ソフトレンジ情報(SRI)は、高精度なローカライゼーションのための有望な代替手段を提供する。
RF計測から正確なSRIを生成するための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:33:52 GMT)
Rethinking Speech Recognition with A Multimodal Perspective via Acoustic
and Semantic Cooperative Decoding [29.8] ASRのための音響・意味的協調デコーダ(ASCD)を提案する。
音響的特徴と意味的特徴を2つの異なる段階で処理するバニラデコーダとは異なり、ASCDはそれらを協調的に統合する。
音響情報と意味情報の両方を協調的に活用することにより,ASCDは性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:25:44 GMT)
Reparo: Loss-Resilient Generative Codec for Video Conferencing [29.8] 生成型ディープラーニングモデルを用いて、損失耐性のあるビデオ会議を作成するためのReparoというフレームワークを提案する。
私たちのアプローチは、フレームやフレームの一部が失われたときに、行方不明の情報を生成することです。
Reparoは、(PSNRによって測定された)ビデオ品質とビデオフリーズの両方の観点から、最先端のFECベースのビデオ会議より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:58:09 GMT)
Image Manipulation via Multi-Hop Instructions -- A New Dataset and
Weakly-Supervised Neuro-Symbolic Approach [29.6] 私たちは自然言語による画像操作に興味があります。
NeuroSIMと呼ばれるシステムでは,多目的シーン上で複雑なマルチホップ推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:10 GMT)
Dynamics-Adaptive Continual Reinforcement Learning via Progressive
Contextualization [29.6] 動的環境におけるCRL(Continuous reinforcement Learning)の鍵となる課題は、環境が生涯にわたって変化するにつれて、RLエージェントの挙動を迅速に適応させることである。
DaCoRLは、進行的文脈化を用いた文脈条件付きポリシーを学習する。
DaCoRLは、安定性、全体的な性能、一般化能力の観点から、既存の方法よりも一貫した優位性を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:03:10 GMT)
Flare-Aware Cross-modal Enhancement Network for Multi-spectral Vehicle
Re-identification [29.5] 厳しい環境下では、RGBとNIRモダリティの非ネイティブな手がかりは、車両のランプや日光からの強いフレアによってしばしば失われる。
フレア崩壊したRGBとNIRの特徴をフレア免疫熱赤外スペクトルから誘導して適応的に復元するフレア・アウェア・クロスモーダル・エンハンスメント・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:04:24 GMT)
Personalized Predictive ASR for Latency Reduction in Voice Assistants [29.2] 本稿では,部分的に観測された発話から全発話を予測し,予測された発話に基づいて応答をプリフェッチする予測自動音声認識を提案する。
内部音声アシスタントデータセットと公共SLURPデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:05:43 GMT)
Error Detection for Text-to-SQL Semantic Parsing [29.0] テキストからセマンティック解析のためのニューラルネットワークに依存しない誤り検出モデルを構築することを提案する。
提案モデルは,事前訓練された言語モデルに基づくもので,グラフニューラルネットワークによって学習された構造的特徴によって拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:44:22 GMT)
Towards Zero-shot Relation Extraction in Web Mining: A Multimodal
Approach with Relative XML Path [28.9] ウェブマイニングにおけるゼロショット関係抽出のための新しい手法であるReXMinerを提案する。
ReXMinerはDocument Object Model(DOM)ツリーの最も短い相対パスをエンコードする。
また、異なるWebページ間で同じテキストノードの発生をカウントすることで、各テキストノードの人気も反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:16:52 GMT)
NCHO: Unsupervised Learning for Neural 3D Composition of Humans and
Objects [28.6] 実世界の3Dスキャンから人間と物体の合成生成モデルを学ぶための枠組みを提案する。
本手法では, 対象物を分解し, 自然に非教師的手法で生成的人間モデルに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:52 GMT)
BiasX: "Thinking Slow" in Toxic Content Moderation with Explanations of
Implied Social Biases [28.5] BiasXは、文の暗黙の社会的バイアスを自由テキストで説明することで、コンテンツモデレーションのセットアップを強化するフレームワークである。
被験者は, 有害物質(非毒性物質)を的確に同定する際の説明から, 有意な利益を享受できることが示唆された。
以上の結果から, より思慮深い毒性抑制を促すために, 自由テキストの説明を用いることが期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:45:18 GMT)
LLM-Eval: Unified Multi-Dimensional Automatic Evaluation for Open-Domain
Conversations with Large Language Models [28.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン会話のための多次元自動評価手法を提案する。
単一のモデルコールにおける会話品質の多次元を網羅する統合評価スキーマを利用する単一プロンプトベースの評価手法を設計する。
各種ベンチマークデータセットを用いたLCM-Evalの性能評価を行い,その有効性,効率,適応性について,最先端評価法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:57:09 GMT)
Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks [28.3] 我々は,GPT-4を演算タスクの範囲で大幅に上回る微調整LLaMAモデルであるGoatを紹介する。
特に、ゼロショットのGoat-7Bは、数発のPaLM-540Bで達成された精度を上回ります。
驚いたことに、Goatは、監督された微調整のみを通して、多数の加算と減算に対してほぼ完璧な精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:20:30 GMT)
Generalized Expectation Maximization Framework for Blind Image Super
Resolution [28.1] 視覚障害者のためのエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
提案手法は,一般予測最大化(GEM)アルゴリズムに学習手法を統合し,最大推定(MLE)からHR画像を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:01:58 GMT)
A Study on the Efficiency and Generalization of Light Hybrid Retrievers [28.1] インデクシング効率の高い高密度レトリバー(DrBoost)を活用し、さらにDrBoostのメモリを削減するLITEレトリバーを導入する。
我々のハイブリッド-LITEレトリバーは、BM25とDPRのハイブリッドレトリバーの98.0%性能を維持しながら、13Xメモリを節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:45:30 GMT)
Deduction under Perturbed Evidence: Probing Student Simulation
Capabilities of Large Language Models [27.9] 我々は、最も先進的なGPTモデルでさえ、操作された事実を推論するのに苦労していることを示す。
実世界のアプリケーションにおけるLLMの性能を理解するために,本研究は実践的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:26:03 GMT)
Modeling Empathic Similarity in Personal Narratives [27.7] EmpathicStoriesは、私たちの共感的類似性の特徴を付加した1500の個人ストーリーと、共感的類似性スコアを付加した2000のストーリーのデータセットである。
ストーリーペアの共感的類似性を計算するためにモデルを微調整し、これは自動相関と検索メトリクスにおける意味的類似性モデルより優れていることを示す。
私たちの研究は、人間同士のつながりと共感を促進するために共感を意識したモデルを使うことに強い意味を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:00:45 GMT)
Interpretation of Time-Series Deep Models: A Survey [27.6] 本稿では,バックプロパゲーション,摂動,近似に基づく時系列モデルに対する多種多様なポストホック解釈手法を提案する。
また、人間の理解可能な情報がモデル内で設計される新しい解釈のカテゴリである、本質的に解釈可能なモデルにも焦点をあてたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:43:26 GMT)
MOTRv3: Release-Fetch Supervision for End-to-End Multi-Object Tracking [27.5] 開発したリリース・フェッチ管理戦略を用いてラベル割り当てプロセスのバランスをとるMOTRv3を提案する。
また, 擬似ラベル蒸留法とトラック群認知法という2つの手法は, 検出・関連性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:40:13 GMT)
AADiff: Audio-Aligned Video Synthesis with Text-to-Image Diffusion [27.5] 本稿では,時間的ダイナミクスを制御するために音声信号を利用する新しいT2Vフレームワークを提案する。
音声による局所的な編集と信号の平滑化を提案し,ビデオ合成におけるデシラタの相反する2つのデシラタのバランスを良くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:59:30 GMT)
On Structural Expressive Power of Graph Transformers [26.8] 一般化グラフ同型テストアルゴリズムである textbfSEG-WL test (textbfStructural textbfEncoding enhanced textbfWeisfeiler-textbfLehman test) を導入する。
構造符号化の設計により,グラフ変換器の表現力がどのように決定されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:12:21 GMT)
Understanding Programs by Exploiting (Fuzzing) Test Cases [26.8] プログラムのより深い意味理解を実現するために,入力と出力/振る舞いの関係を学習に取り入れることを提案する。
コードの大部分の実行をトリガーするのに十分な入力を得るために,ファズテストを採用し,ファズチューニングを提案する。
提案手法の有効性は,コードクローン検出とコード分類を含む2つのプログラム理解タスクにおいて検証され,最先端技術よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:51:46 GMT)
Explaining Image Classification with Visual Debates [26.8] 本稿では,特定の予測を行うための連続画像分類器の推論の理解と説明のための新しい議論フレームワークを提案する。
我々の枠組みは、対戦相手が見逃した推論の道筋を拾い上げることで、競技者が様々な議論を行うよう促す。
我々は、幾何学的SHAPEおよびMNISTデータセット上で、視覚的議論を実証し、評価する(実用的な実現)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:58:18 GMT)
Understanding Spoken Language Development of Children with ASD Using
Pre-trained Speech Embeddings [26.7] 自然言語サンプル(NLS)分析は,従来の手法を補完する有望な手法として注目されている。
本稿では,子どもの音声言語発達の自動評価を支援するために,音声処理技術の応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:39:49 GMT)
miCSE: Mutual Information Contrastive Learning for Low-shot Sentence
Embeddings [26.7] miCSEは相互情報に基づくコントラスト学習フレームワークである。
これは、数発の文の埋め込みにおいて最先端の技術を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:35:15 GMT)
Exploring Chain-of-Thought Style Prompting for Text-to-SQL [26.7] 大規模言語モデル(LLM)を用いたインコンテキスト学習は、幅広いタスクにおいて、より優れた数ショットのパフォーマンスのため、注目を集めている。
テキストからテキストへのパースにコンテキスト内学習を使おうとする試みのほとんどは、教師付きメソッドに遅れを取っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:32:36 GMT)
What Makes for Good Visual Tokenizers for Large Language Models? [26.5] 優れた視覚的トークン化を実現するための適切な事前学習手法について検討し,LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)について検討した。
支配的手法(DeiT, CLIP, MAE, DINO)で事前訓練した視覚トークン化剤について検討する。
GVT(Good Visual Tokenizer)を備えたMLLMは,複数スケールで強力な視覚理解能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:35:35 GMT)
Counterspeeches up my sleeve! Intent Distribution Learning and
Persistent Fusion for Intent-Conditioned Counterspeech Generation [26.5] 本稿では,意図条件付き対音声生成について検討する。
IntentCONANは,5つのインテントに条件付き6831カウンタスピーチを持つ,多種多様な意図特異的カウンタースピーチデータセットである。
本稿では,意図条件付き音声生成のための2段階フレームワークであるQUARCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:45:17 GMT)
From Model-Based to Data-Driven Simulation: Challenges and Trends in
Autonomous Driving [26.4] シミュレーションのさまざまな側面や種類に関して,課題の概要を述べる。
我々は、認識、行動、およびコンテンツリアリズムに関する側面と、シミュレーションの領域における一般的なハードルをカバーしている。
中でも,モデルベースシミュレーションの代替として,データ駆動型,生成的アプローチ,高忠実度データ合成の傾向が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:39:23 GMT)
Pixel Representations for Multilingual Translation and Data-efficient
Cross-lingual Transfer [26.3] 画素表現を用いた多言語機械翻訳モデルの訓練方法を示す。
画素表現の様々な特性を分析し、それらがどのような利点をもたらすかをよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:26:50 GMT)
TalkUp: A Novel Dataset Paving the Way for Understanding Empowering
Language [26.2] この研究は、エンパワーメント言語の最初の計算的探索である。
我々はまず、エンパワーメント検出を新たな課題として定義し、言語学と社会文学に基礎を置いている。
そして、エンパワーメントをラベル付けした新しい投稿のデータセットをクラウドソースし、これらの投稿が読者に権限を与えている理由と、ポスターと読者の間の社会的関係を公開します。
予備分析の結果、TalkUpと呼ばれるこのデータセットは、エンパワーメントと非エンパワーメント言語をキャプチャする言語モデルのトレーニングに使用することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:55:34 GMT)
DetectLLM: Leveraging Log Rank Information for Zero-Shot Detection of
Machine-Generated Text [26.0] ログランク情報を利用して、機械生成テキストを検出する新しいゼロショット手法を2つ導入する。
ひとつは高速で効率のよい DetectLLM-LRR で、もうひとつは DetectLLM-NPR と呼ばれ、より正確だが摂動が必要なため遅い。
3つのデータセットと7つの言語モデルによる実験により,提案手法は3.9点,1.75点のAUROC点を絶対的に改善することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:18:30 GMT)
Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining [25.8] マルチモーダルな設定で視覚的実体を文脈化するための2つの事前学習手法を提案する。
言語化されたシーングラフを用いて、視覚関係のトリプレットを構造化キャプションに変換し、それらを画像の付加的なビューとして扱う。
マスク付き関係予測では、視覚的にマスクされたコンテキストからの関連エンティティをさらに奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:27:12 GMT)
Rethinking the Role of Token Retrieval in Multi-Vector Retrieval [25.7] ColBERT (Khattab and Zaharia, 2020) のようなマルチベクトル検索モデルは、クエリとドキュメント間のトークンレベルの相互作用を可能にする。
提案するXTR, ConteXtualized Token Retrieverは, 単純かつ斬新で客観的な関数を導入し, まず最も重要な文書トークンを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:13:52 GMT)
On the Optimal Batch Size for Byzantine-Robust Distributed Learning [25.6] Byzantine-Robust Distributed Learning (BRDL)では、コンピュータ装置が異常な故障や悪意のある攻撃のために異常に振る舞う可能性がある。
既存のBRDL法は、計算のばらつきが大きいため、モデルの精度が大幅に低下する。
正規化運動量を持つByzantine-Robust勾配勾配勾配法という新しいBRDL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:23:47 GMT)
Large Language Models are Frame-level Directors for Zero-shot
Text-to-Video Generation [25.4] 本稿では,単一のユーザプロンプトからフレーム単位の記述を生成するDirecT2Vという新しいフレームワークを提案する。
時間的一貫性を維持し,オブジェクトの崩壊を防止するために,新しい値マッピング法とデュアルソフトマックスフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:57:09 GMT)
Arukikata Travelogue Dataset with Geographic Entity Mention,
Coreference, and Link Annotation [25.3] 本研究では,地理的な関係性を考慮した文書レベルのジオパーシングに着目した。
本稿では,文書レベルのジオパーシングシステムを評価するために設計された日本語旅行用データセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:07:42 GMT)
Anchor Prediction: Automatic Refinement of Internet Links [25.3] 本稿では,アンカー予測の課題を紹介する。
目標は、リンクされたターゲットWebページの特定の部分を特定することであり、ソースリンクのコンテキストに最も関係している。
AuthorAnchorsデータセットは、自然にアンカーされたリンクの34Kのコレクションです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:58:21 GMT)
Target-Agnostic Gender-Aware Contrastive Learning for Mitigating Bias in
Multilingual Machine Translation [25.0] ジェンダーバイアスは機械翻訳において重要な問題であり、バイアス軽減技術の研究が進行中である。
本稿では,この問題に対する新たな視点に基づく新たな緩和手法を提案する。
本手法は,翻訳性能を損なうことなく,性別の精度を広いマージンで向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:53:39 GMT)
Asking Clarification Questions to Handle Ambiguity in Open-Domain QA [24.9] 本稿では,ユーザの反応がユーザの意図に最も合致する解釈を識別する上で有効であることを示す。
最初に,5,654の曖昧な質問からなるデータセットであるCAMBIGNQを提示する。
次にタスクのパイプラインを定義し、適切な評価指標を設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:20:01 GMT)
Towards credible visual model interpretation with path attribution [24.9] path attributionフレームワークは、その公理的な性質から、ポストホックモデルの解釈ツールの中でも際立っている。
近年の進歩は、このフレームワークがいまだに反直感的な結果に悩まされていることを示している。
本研究では,視覚モデル解釈が経路属性の公理的特性を無効化できる状況を回避するためのスキームを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:23:08 GMT)
Aligning Large Language Models through Synthetic Feedback [24.7] そこで本研究では,人的労力をほとんど必要とせず,あらかじめ整列されたLLMに依存しないアライメント学習の枠組みを提案する。
得られたモデルであるAligned Language Model with Synthetic Training dataset (ALMoST)は、Alpaca、Dlly、OpenAssistantなど、オープンソースモデルよりも優れている。
我々の7Bサイズモデルは、GPT-4を平均75%の勝利率で判定し、A/Bテストで12-13Bモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:41:16 GMT)
Sequence Modeling is a Robust Contender for Offline Reinforcement
Learning [24.6] オフラインRLの3つの主要なパラダイムは、Q-Learning、Imitation Learning、Sequence Modelingである。
一般的なD4RLおよびロボミミックベンチマークにおける代表アルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:19:14 GMT)
Acquiring Frame Element Knowledge with Deep Metric Learning for Semantic
Frame Induction [24.5] 本稿では,ディープラーニングを意味的フレーム帰納タスクに適用する手法を提案する。
事前訓練された言語モデルは、フレーム要素の役割を区別するのに適するように微調整される。
FrameNetの実験結果から,本手法は既存手法よりも大幅に性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:02:28 GMT)
An Improved Variational Approximate Posterior for the Deep Wishart
Process [24.4] ディープカーネルプロセスは、最近導入されたディープベイズモデルのクラスである。
それらは正の半定値行列上の分布からグラム行列をサンプリングすることによって動作する。
さらに,行と列の線形結合が可能であるように分布を一般化することで,予測性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:26:29 GMT)
Improving speech translation by fusing speech and text [24.3] 異なるモダリティである音声とテキストの相補的な長所を利用する。
textbfFuse-textbfSpeech-textbfText (textbfFST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:13:48 GMT)
ReSee: Responding through Seeing Fine-grained Visual Knowledge in
Open-domain Dialogue [24.3] 視覚的知識をよりきめ細かな粒度に分割することで多モーダル対話を構築するための新しいパラダイムを提供する。
拡張視覚情報の精度と多様性を高めるため、インターネットや大規模な画像データセットからそれらを検索する。
テキストと視覚知識を活用することで、ReSeeは現実世界の視覚概念による情報応答を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:08:56 GMT)
On double-descent in uncertainty quantification in overparametrized
models [24.1] 不確かさの定量化は、信頼性と信頼性のある機械学習における中心的な課題である。
最適正規化推定器のキャリブレーション曲線において, 分類精度とキャリブレーションのトレードオフを示す。
これは経験的ベイズ法とは対照的であり、高次一般化誤差と過度パラメトリゼーションにもかかわらず、我々の設定では十分に校正されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:16:13 GMT)
Temporal Contrastive Learning for Spiking Neural Networks [24.0] 生物学的にインスパイアされたニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費と時間的情報処理能力のためにかなりの注目を集めている。
本稿では、時間領域情報にコントラスト的監督を組み込むことにより、低レイテンシで高性能なSNNを得る新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:31:46 GMT)
Large Language Models are Better Reasoners with Self-Verification [23.9] 思考の連鎖(CoT)はいくつかの自然言語処理タスクにおいて強い推論能力を示している。
CoT の LLM は多段階のプロンプトと多段階の予測を必要とし、個々のミスに非常に敏感であり、エラーの蓄積に脆弱である。
また,LLMにも同様な自己検証能力があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:39:09 GMT)
Few-shot Unified Question Answering: Tuning Models or Prompts? [23.9] 本稿では,低リソース環境下での統一QAのためのチューニング,モデル,プロンプトの2つのパラダイムの可能性について検討する。
この研究は、数ショットの環境で統合されたQAのための迅速なチューニングの利点と制限に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:14:38 GMT)
Co-Learning Empirical Games and World Models [23.8] 実証ゲームは世界モデルをゲーム力学のより広範な考察へと導く。
世界モデルは経験的なゲームをガイドし、計画を通じて新しい戦略を効率的に発見する。
新しいアルゴリズムであるDyna-PSROは、経験ゲームと世界モデルの共同学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:37:21 GMT)
Physics-Assisted Reduced-Order Modeling for Identifying Dominant
Features of Transonic Buffet [23.7] トランスニック・ビュッフェ(Transonic buffet)は、衝撃波と分離境界層の間の相互作用から生じる流動不安定現象である。
本稿では,超音速バッファの主な特徴を識別する物理支援変分オートエンコーダ(PAVAE)を提案する。
提案手法は,特徴抽出,フロー再構成,バフェット予測の利点を統一的なフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:40:26 GMT)
On the Maximum Hessian Eigenvalue and Generalization [23.4] より大きい学習率では全てのバッチサイズに対してlambda_max$が削減されるが、より大きなバッチサイズでは一般化のメリットがなくなることがある。
バッチ正規化は、常により小さな$lambda_max$を生成するわけではないが、しかしながら、一般化の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:04:12 GMT)
Triggering Boundary Phase Transitions through Bulk Measurements in 2D
Cluster States [23.3] バルク測定対象の無限2次元クラスター状態の境界における位相図について検討する。
以上の結果から, システムの境界線は, 計測角度でボリューム・ローの絡み合いを示すことがわかった。
これらの結果から, 2次元系の境界の位相図は標準1次元系よりも複雑であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:46:32 GMT)
REC-MV: REconstructing 3D Dynamic Cloth from Monocular Videos [23.3] モノクロ映像から開放された境界でダイナミックな3D衣料表面を再構築することは重要な問題である。
本稿では,暗黙的特徴曲線と暗黙的符号距離場を協調的に最適化する,REC-MVと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は既存の手法より優れ, 高品質な動的衣料表面を創出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:53:10 GMT)
Sources of Hallucination by Large Language Models on Inference Tasks [23.2] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語推論 (NLI) が可能なと主張している。
モデルでは,NLIテストサンプルを,その仮説がトレーニングテキストで検証された場合に関連付けるものとして,誤ってラベル付けしていることを示す。
第2に,LLMは単語の相対周波数を用いてコーパスベースの記憶を更に活用することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:24:44 GMT)
Can Self-Supervised Neural Networks Pre-Trained on Human Speech
distinguish Animal Callers? [23.0] 自己教師付き学習(SSL)モデルは、入力から埋め込み空間へ重要な情報を抽出するために、その音響領域とは独立して与えられた信号の固有の構造のみを使用する。
本稿では,人間の音声から学習したSSLニューラル表現の相互伝達性について検討し,生体音響信号の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:06:14 GMT)
Mithridates: Boosting Natural Resistance to Backdoor Learning [22.8] モデルの入力の小さな、悪意に富んだサブセットは、モデルに"バックドアタスク"を学習させる可能性がある。
パイプラインの変更なしに、複数の種類のバックドアアタックに対するモデルの正確性と抵抗のバランスをとる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:44:58 GMT)
Effortless Integration of Memory Management into Open-Domain
Conversation Systems [22.6] メモリ管理機能を組み込んだBlenderBot3を提案する。
メモリ管理を訓練したマルチタスクであるBlenderBot3-M3は、F1スコアの点でBlenderBot3よりも4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:56:17 GMT)
When Does Aggregating Multiple Skills with Multi-Task Learning Work? A
Case Study in Financial NLP [22.6] マルチタスク学習(MTL)は、複数のタスクからデータと知識を活用することにより、よりよいモデルを実現することを目的としている。
以上の結果から,MTLの成功の鍵は,スキル多様性,タスク間の関連性,集約サイズと共有能力の選択にあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:37:14 GMT)
Non-parametric, Nearest-neighbor-assisted Fine-tuning for Neural Machine
Translation [22.6] 非パラメトリック k-nearest-neighborアルゴリズムは、最近、言語モデルや機械翻訳デコーダなどの生成モデルを支援するために普及している。
このような非パラメトリックモデルが、kNN予測の統計を取り入れることで、微調整段階における機械翻訳モデルを改善することができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:44:06 GMT)
Automated Metrics for Medical Multi-Document Summarization Disagree with
Human Evaluations [22.6] 自動要約評価指標が生成した要約の語彙的特徴とどのように相関するかを分析する。
自動測定を行うだけでなく、人間によって評価された品質の側面を捉えることができず、多くの場合、これらの測定によって生成されるシステムランキングは、人間のアノテーションによるランキングと反相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:00:59 GMT)
Coherence requirements for quantum communication from hybrid circuit
dynamics [22.4] 量子状態のコヒーレントな重ね合わせは 量子情報処理の重要な資源です
我々は、監視された量子力学と量子誤り訂正符号を含む広い環境で量子情報を伝えるためのコヒーレンス要件を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:18:54 GMT)
From Characters to Words: Hierarchical Pre-trained Language Model for
Open-vocabulary Language Understanding [22.4] 自然言語理解のための現在の最先端モデルは、原文を離散トークンに変換するための前処理ステップを必要とする。
トークン化として知られるこのプロセスは、事前に構築された単語またはサブワード形態素の語彙に依存している。
階層的な2段階のアプローチを採用する新しいオープン語彙言語モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:22:20 GMT)
Understanding Text-driven Motion Synthesis with Keyframe Collaboration
via Diffusion Models [22.4] アニメーターを用いたテキスト駆動モーション合成のための条件拡散モデルDiffKFCを提案する。
我々は,HumanML3DとKITのテキスト・トゥ・モーション・データセット上で,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:41:29 GMT)
The secret of immersion: actor driven camera movement generation for
auto-cinematography [22.3] 空間的, 感情的, 審美的観点から, 撮影没入感に寄与する具体成分の分析を行った。
本稿では,3次元仮想環境においてアクター駆動型カメラの動きを生成できるGANベースのカメラ制御システムを提案する。
実験結果から,提案するカメラ制御システムは没入型撮影映像を効率よく提供できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:31:59 GMT)
On the Transferability of Whisper-based Representations for
"In-the-Wild" Cross-Task Downstream Speech Applications [22.3] Whisperは、ASRの弱い教師付きデータに基づいて、トランスフォーマーベースのモデルを提案し、訓練した。
SUPERBベンチマークにおいて、他の4つの音声タスクに対する表現の転送可能性を示す。
また,環境騒音や室内残響によって発話が損なわれる作業におけるWhisper表現の堅牢性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:02:55 GMT)
Beyond Words: A Comprehensive Survey of Sentence Representations [22.3] 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） (Tue, 23 May 2023 15:33:07 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） (Tue, 23 May 2023 09:26:37 GMT)
DetGPT: Detect What You Need via Reasoning [22.3] 我々は、推論に基づくオブジェクト検出と呼ばれる、オブジェクト検出のための新しいパラダイムを導入する。
特定のオブジェクト名に依存する従来のオブジェクト検出方法とは異なり,本手法では自然言語命令を用いてシステムと対話することが可能である。
提案手法はDetGPTと呼ばれ,最先端のマルチモーダルモデルとオープンボキャブラリオブジェクト検出器を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:37:28 GMT)
Improving the Gap in Visual Speech Recognition Between Normal and Silent
Speech Based on Metric Learning [22.1] 本稿では,視覚音声認識(VSR)における正常音声と無声音声のパフォーマンスギャップに対処する新しい距離学習手法を提案する。
本稿では,通常の音声とサイレント音声の共有リテラルコンテンツを活用し,ビセムに基づく計量学習手法を提案する。
本手法は,限られた訓練データであってもサイレントVSRの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:20:46 GMT)
DiffHand: End-to-End Hand Mesh Reconstruction via Diffusion Models [22.1] DiffHandは、手メッシュ再構成をデノナイズした拡散プロセスとして活用する最初の拡散ベースのフレームワークである。
そこで我々は, ノイズの多い手メッシュを徐々に洗練させ, 画像自体に基づいて, 高い確率でメッシュを選択するようにデノナイズ拡散過程を再構成する。
本手法は,Freihandテストセットで5.8mm PA-MPJPE,DexYCBテストセットで4.98mm PA-MPJPEを達成し,最先端の手メッシュ再構築手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:44:03 GMT)
A Classical Architecture For Digital Quantum Computers [22.0] ボトルネックのスケーリング デジタル量子コンピュータの作成は、量子計算と古典的コンポーネントの両方の課題を引き起こす。
我々は,古典的なアーキテクチャを提示し,後者の課題の包括的リストに一度に対処し,それをエンドツーエンドシステムで完全に実装する。
我々のアーキテクチャは、大規模量子プロセッサのスケーラブルで高精度な制御を可能にし、量子ハードウェアの進化する要求に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:44:06 GMT)
Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs
and Transfer Learning [21.9] 光胸腺撮影(PPG)信号は、LED技術を用いて血液量の変化を測定するため、ウェアラブルデバイスでは一様である。
これらのシグナルは、身体の循環系に関する洞察を与え、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。
本稿では,アフィン変換に不変なグラフ理論とコンピュータビジョンアルゴリズムを統合したPSG信号処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:41:52 GMT)
Evaluating a Learned Admission-Prediction Model as a Replacement for
Standardized Tests in College Admissions [21.7] 大学入学事務所は歴史的に、審査のために大規模な応募者プールを実行可能なサブセットに編成するために標準化されたテストスコアに依存してきた。
サブセット生成における標準化テストの役割を置き換えるための機械学習ベースのアプローチを検討する。
過去の入試データに基づいてトレーニングされた予測モデルはSATモデルよりも優れており、最終入試クラスの人口構成と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:18:51 GMT)
Dual Focal Loss for Calibration [21.7] 二重ロジットに着目した新たな損失関数を提案する。
これら2つのロジット間のギャップを最大化することにより、提案した二重焦点損失は、過信と過信のバランスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:19:16 GMT)
A Simple Method for Unsupervised Bilingual Lexicon Induction for
Data-Imbalanced, Closely Related Language Pairs [21.6] 本稿では,低リソース言語と関連する中～高リソース言語に対して,教師なしBLIの簡易かつ高速な手法を提案する。
文献における最先端の手法は,これらの設定においてほぼゼロに近い性能を示すことを示す。
Indic 方言連続語の5言語に対して,初めてバイリンガル語彙を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:49:21 GMT)
Separating form and meaning: Using self-consistency to quantify task
understanding across multiple senses [21.3] 大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいパラダイムを提案する。
モデルの正確性ではなく,モデル自体によって生成される複数の感覚の一貫性を評価することで,理解度を測定する。
我々のアプローチは、英語以外の言語で静的評価コーパスを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:12:45 GMT)
Navigating Prompt Complexity for Zero-Shot Classification: A Study of
Large Language Models in Computational Social Science [21.1] 本稿では,ChatGPTとOpenAssistantの2つの公開言語モデルのゼロショット性能を評価する。
その結果,異なるプロンプト戦略が分類精度に大きく影響し,F1スコアが10%を超えることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:48:21 GMT)
MM-SHAP: A Performance-agnostic Metric for Measuring Multimodal
Contributions in Vision and Language Models & Tasks [20.9] 視覚と言語モデルは、各モダリティにおける関連情報に焦点をあてるのではなく、個々のモダリティにおける不正な指標を利用する。
MM-SHAPは,シェープリー値に基づく性能非依存のマルチモーダリティスコアである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:36:12 GMT)
Training Priors Predict Text-To-Image Model Performance [20.9] 本稿では,Stablediffusion 2.1 text-to-imageモデルで直感性を直接検証する。
これらのプロンプトのバックボーンを形成するSVOトリアードを見ると、トレーニングデータにSVOトリアードが現れる頻度が高ければ多いほど、モデルがそのトリアードに整列した画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:54:26 GMT)
Can NLI Provide Proper Indirect Supervision for Low-resource Biomedical
Relation Extraction? [20.9] 生医学的関係抽出(RE)における2つの重要な障害は、アノテーションの不足と、明示的に定義されたラベルのないインスタンスの出現である。
バイオメディカルREを多クラス分類タスクとして扱う既存のアプローチでは、低リソース環境での一般化が不十分な場合が多い。
バイオメディカルREを自然言語推論の定式化として間接的な監督によって変換するNBRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:22:07 GMT)
Learn from Mistakes through Cooperative Interaction with Study Assistant [20.6] SALAMはモデルに依存しないフレームワークで、一般的なフィードバックを提供することに重点を置いており、どんなベースモデルにも適応できる。
SALAMを2つの挑戦的ベンチマークで評価したところ、様々なベースラインに対して顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:51:08 GMT)
Mixup-Privacy: A simple yet effective approach for privacy-preserving
segmentation [20.5] マルチ中心医療画像の解析を可能にするクライアントサーバ画像分割システムを提案する。
このアプローチでは、クライアントは、参照画像と混合することにより、患者イメージを保護します。
その結果,本手法のセグメンテーション精度は生画像に基づいて訓練されたシステムに匹敵し,計算オーバーヘッドが少なく,他のプライバシ保護手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:14:58 GMT)
PaD: Program-aided Distillation Specializes Large Models in Reasoning [20.3] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を蒸留して推論タスクの専門的な小モデルを得るプログラム支援蒸留(PaD)を提案する。
PaDでは、プログラム支援推論による特殊モデルを強化し、自動エラーチェックによる欠陥推論ステップの克服を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:11:56 GMT)
DIVA: A Dirichlet Process Based Incremental Deep Clustering Algorithm
via Variational Auto-Encoder [20.2] 本稿では,ガウスの無限混合を先行として利用する非パラメトリックディープクラスタリングフレームワークを提案する。
このフレームワークをDirichlet ProcessベースのインクリメンタルディープクラスタリングフレームワークであるDIVAと名付けます。
我々のフレームワークは最先端のベースラインより優れており、動的に変化する特徴を持つ複雑なデータの分類において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:44:12 GMT)
Preserving Knowledge Invariance: Rethinking Robustness Evaluation of
Open Information Extraction [20.2] 実世界におけるオープン情報抽出モデルの評価をシミュレートする最初のベンチマークを示す。
我々は、それぞれの例が知識不変のcliqueである大規模なテストベッドを設計し、注釈付けする。
さらにロバスト性計量を解明することにより、その性能が全体の傾きに対して一貫して正確であるならば、モデルはロバストであると判断される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:05:09 GMT)
Unsafe Diffusion: On the Generation of Unsafe Images and Hateful Memes
From Text-To-Image Models [20.1] Stable DiffusionやDALLE$cdot$2といった最先端のテキスト・トゥ・イメージモデルは、人々が視覚コンテンツを生成する方法に革命をもたらしている。
テキスト・ツー・イメージ・モデルから、安全でない画像の生成と憎しみに満ちたミームをデミスティフィケートすることに注力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:48:16 GMT)
Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying
Phrase Representations [20.0] ほとんどの弱教師付きエンティティ認識モデルは、専門家によって提供されるドメイン固有の辞書に依存している。
高被覆擬似辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。
5つのNERベンチマークデータセットの平均F1スコア4.7で、HighGENが前のベストモデルより優れていたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:08:39 GMT)
OlaGPT: Empowering LLMs With Human-like Problem-Solving Abilities [19.8] 本稿では,OlaGPTと呼ばれる新しいインテリジェントなフレームワークを紹介する。
OlaGPTは認知アーキテクチャの枠組みを慎重に研究し、人間の認知の特定の側面をシミュレートすることを提案する。
このフレームワークは、注意、記憶、推論、学習、および対応するスケジューリングと意思決定メカニズムを含む、異なる認知モジュールの近似を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:36:51 GMT)
Full Resolution Repetition Counting [19.7] トリミングされていないビデオが与えられた場合、反復的なアクションカウントは、クラスに依存しないアクションの反復回数を見積もることを目的としている。
ダウンサンプリングは最近の最先端の手法で一般的に使われ、いくつかの繰り返しサンプルを無視する。
本稿では,オフラインの特徴抽出と時間的畳み込みネットワークを組み合わせることで,時間的分解の視点から繰り返しの動作を理解することを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:45:56 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） (Tue, 23 May 2023 09:41:31 GMT)
Towards Asking Clarification Questions for Information Seeking on
Task-Oriented Dialogues [19.4] タスク指向情報探索におけるユーザの情報ニーズとユーザのプロファイルを明らかにするために,MAS2Sという新しいマルチアタテンションSeq2Seqネットワークを提案する。
また,タスク指向情報探索のための既存のデータセットを拡張して,対話を求めるタスク指向情報約100万を含むデータ集合に導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:56:04 GMT)
Detecting Propaganda Techniques in Code-Switched Social Media Text [19.4] コードスイッチトテキストにおけるプロパガンダのテクニックを検出するための新しいタスクを提案する。
我々は、20のプロパガンダ技術で注釈付けされた、英語とローマ・ウルドゥー語の間の1030のテキストのコーパスを作成した。
コードとデータセットはhttps://github.com/mbzuai-nlp/propaganda-codeswitched-textで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:37:26 GMT)
TeCS: A Dataset and Benchmark for Tense Consistency of Machine
Translation [19.4] フランス語と英語の552発話を含む並列時制テストセットを提案する。
また、対応するベンチマーク、時制予測精度も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:51:48 GMT)
Accelerated Coordinate Encoding: Learning to Relocalize in Minutes using
RGB and Poses [19.4] 学習に基づく再ローカライズシステムは,5分以内で同じ精度を達成できることを示す。
我々の手法は最先端のシーン座標の回帰よりも300倍高速にマッピングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:38:01 GMT)
GiPH: Generalizable Placement Learning for Adaptive Heterogeneous
Computing [19.4] そこで我々は,動的デバイスクラスタに一般化するポリシを学習するGiPHという新しい学習手法を提案する。
GiPHは他の検索ベースの配置ポリシーよりも最大3倍速く、完了時間の最大30.5%で配置を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:02:21 GMT)
When to Pre-Train Graph Neural Networks? From Data Generation
Perspective! [19.2] グラフ事前トレーニングは、ラベルのないグラフデータから転送可能な知識を取得し、下流のパフォーマンスを改善することを目的としている。
本稿では,事前学習のタイミングを問う汎用フレームワークW2PGNNを提案する。
W2PGNNは、グラフ事前トレーニングモデルの適用範囲、事前トレーニングの実現可能性、下流のパフォーマンスを高めるために事前トレーニングデータを選択する支援の3つの幅広いアプリケーションを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:39:10 GMT)
What Else Do I Need to Know? The Effect of Background Information on
Users' Reliance on AI Systems [19.0] 我々は、AI予測を評価するのに十分な情報がない状態で、ユーザーがAIシステムとどのように相互作用するかを研究する。
我々の研究は、ユーザーが正確性を評価するのに必要な十分な情報がない場合でも、AI予測に頼っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:57:12 GMT)
LLM-empowered Chatbots for Psychiatrist and Patient Simulation:
Application and Evaluation [19.0] この研究は、精神科医と患者シミュレーションのためのチャットボットにおけるChatGPTの可能性を探究することに焦点を当てている。
我々は精神科医と協力して目的を特定し、現実世界のシナリオと密接に整合する対話システムを反復的に開発する。
評価実験では、実際の精神科医や患者を雇い、チャットボットと診断会話を行い、評価のための評価を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:25:01 GMT)
NORM: Knowledge Distillation via N-to-One Representation Matching [19.0] 本稿では,2つの線形層からなる簡易な特徴変換 (FT) モジュールに依存する2段階の知識蒸留法を提案する。
教師ネットワークが学習した無傷情報を保存するため、我々のFTモジュールは学生ネットワークの最後の畳み込み層にのみ挿入される。
拡張された生徒表現を、教師と同じ数の特徴チャネルを持つN個の非重複特徴セグメントに順次分割することにより、教師表現を同時に近似させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:15:45 GMT)
Offline Experience Replay for Continual Offline Reinforcement Learning [18.7] エージェントには、事前にコンパイルされたオフラインデータセットのシーケンスを通じて、新たなスキルを継続的に学習することが望ましい。
本稿では、エージェントが一連のオフライン強化学習タスクを学習する、新しい設定である連続オフライン強化学習(CORL)を定式化する。
本稿では,リプレイバッファを構築するためのモデルベースエクスペリエンス選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:16:44 GMT)
How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain,
and Cross-domain Settings [18.7] 文脈内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、テキスト・ツー・タスクにおいて顕著な能力を示した。
従来の研究は、様々な実証-検索戦略と中間的推論を取り入れたLCMを性能向上に役立ててきた。
本研究は, 各種環境における急速施工の影響について検討し, 今後の課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:24:02 GMT)
The CoT Collection: Improving Zero-shot and Few-shot Learning of
Language Models via Chain-of-Thought Fine-Tuning [18.6] CoT CollectionによるFlan-T5(3Bと11B)の微調整により,3Bと11BのLMが非表示タスクでCoTをより良く動作できることが示されている。
また、CoTを用いた命令チューニングにより、LMがより強力な数発学習能力を保持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:14:59 GMT)
APPLS: A Meta-evaluation Testbed for Plain Language Summarization [18.5] 平易な言語要約(PLS)には複数の相互関連言語変換が含まれる。
PLSのためのメトリクスは明示的に設計されておらず、他のテキスト生成評価指標の適合性はまだ不明である。
本稿では,PLSの既存の指標を評価するための,詳細なメタ評価テストベッドであるAPPLSを提案する。
PLSにおけるテキストの単純化を評価するための新しい指標であるPOMMEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:19 GMT)
TinyML Design Contest for Life-Threatening Ventricular Arrhythmia
Detection [18.4] TDC'22は、AI/MLアルゴリズムの革新と実装を必要とする現実世界の医療問題に焦点を当てている。
本稿ではまず,医療問題,データセット,評価手順について述べる。
さらに、主要なチームによって開発されたデザインを実証し、議論すると同時に、代表的な結果も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:31:15 GMT)
GlyphDraw: Seamlessly Rendering Text with Intricate Spatial Structures
in Text-to-Image Generation [18.4] GlyphDrawは、画像生成モデルに特定の言語に対して、テキストにコヒーレントに埋め込まれた画像を生成する能力を持たせることを目的とした、一般的な学習フレームワークである。
提案手法は,プロンプトのように正確な言語文字を生成するだけでなく,生成したテキストを背景にシームレスにブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:07:00 GMT)
SE-Bridge: Speech Enhancement with Consistent Brownian Bridge [18.4] 音声強調(SE)の新しい手法であるSE-Bridgeを提案する。
提案手法は,同一のPF-ODE軌道上の任意の音声状態が同一の初期状態に対応することを保証する一貫性モデルに基づく。
Brownian Bridgeプロセスを統合することで、モデルは敵の訓練なしに高信頼度音声サンプルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:06:36 GMT)
Mitigating Test-Time Bias for Fair Image Retrieval [18.3] 我々は、中立なテキストクエリにより、公平で偏りのない画像検索結果を生成するという課題に対処する。
本稿では,事前学習した視覚言語モデルから出力を後処理する簡単な手法であるポストホックバイアス緩和手法を提案する。
提案手法は,テキストによる画像検索結果において,既存の様々なバイアス軽減手法と比較して,最も低いバイアスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:31:16 GMT)
Variational Inference with Coverage Guarantees [18.3] コンフォーマル化補正ニューラル変分推論(CANVI)を提案する。
CANVIは各候補に基づいて共形予測器を構築し、予測効率と呼ばれる計量を用いて予測器を比較し、最も効率的な予測器を返す。
我々は,CANVIが生成する領域の予測効率の低い境界を証明し,その近似に基づいて,後部近似の品質と予測領域の予測効率の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:24:04 GMT)
NeuralMatrix: Moving Entire Neural Networks to General Matrix
Multiplication for Efficient Inference [18.3] 本稿では,1つの一般行列乗算(GEMM)アクセラレータ上で,多元性深層ニューラルネットワーク(DNN)の計算を可能にする新しいフレームワークを提案する。
提案手法は、アプリケーション固有の加速レベルを達成しつつASICベースの加速器の特異性制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:03:51 GMT)
Deep Transductive Transfer Learning for Automatic Target Recognition [18.1] 自動目標認識のための非ペア化トランスダクティブ・トランスダクティブ・ラーニング・フレームワークを提案する。
我々は、CycleGANモデルを用いて、中波長赤外線画像(MWIR)を可視(VIS)領域画像(またはMWIR領域に可視)に転送する。
提案したトランスダクティブCycleGANは, DSIAC ATRデータセットの可視領域車両の分類において, 71.56%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:10:49 GMT)
Schema-Driven Information Extraction from Heterogeneous Tables [18.1] 我々は、機械学習論文、化学表、Webページという3つの分野のテーブルからなるベンチマークを開発する。
提案するインストラクテ(Instructe)は,命令調整 LLM に基づくテーブル抽出手法である。
よりコンパクトなテーブル抽出モデルを蒸留し,抽出コストを最小化し,API依存を低減できる可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:58:10 GMT)
Pre-training Language Models for Comparative Reasoning [18.0] 本稿では,テキストに対する比較推論能力を高めるための,事前学習型言語モデルのための新しいフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、テキストベースのエンティティ比較のためのスケーラブルなデータ収集方法である。
この研究は、テキストに対する比較推論のための最初の統合ベンチマークもリリースしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:28:42 GMT)
Images in Language Space: Exploring the Suitability of Large Language
Models for Vision & Language Tasks [18.0] 大規模言語モデルは、ゼロショットまたは少数ショット学習パラダイムを使用して、様々な言語タスクで堅牢なパフォーマンスを示す。
入力としてイメージを付加的に処理できるマルチモーダルモデルは、言語のみのモデルでサイズと一般性に追いつかない。
異なる言語モデルを用いて言語モデルに視覚情報をアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:50:36 GMT)
Exploring Contrast Consistency of Open-Domain Question Answering Systems
on Minimally Edited Questions [18.0] DPRトレーニングを改善するために,データ拡張によるクエリ側のコントラスト損失を導入する。
コントラストセットの実験では、標準テストセットの精度を犠牲にすることなく、DPRのコントラスト一貫性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:07:04 GMT)
Exploring Large Language Models for Classical Philology [17.9] 我々は古代ギリシア語のための4つの言語モデルを作成し、2つの次元に沿って異なる。
補題化を含む形態的および構文的タスクに関する全てのモデルを評価する。
その結果、私たちのモデルはSoTAよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:21:02 GMT)
Deep Reinforcement Learning-based Multi-objective Path Planning on the
Off-road Terrain Environment for Ground Vehicles [17.8] 深部強化学習に基づく2.5D多目的経路計画法(DMOP)を提案する。
DMOPは,(1)高分解能2.5Dマップを小型地図に変換し,(2)訓練された深部Qネットワークを用いて小型地図上で所望の経路を探索し,(3)高分解能マップへの計画された経路を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:53:35 GMT)
Brain Structure-Function Fusing Representation Learning using
Adversarial Decomposed-VAE for Analyzing MCI [17.8] fMRI画像から融合表現を学習するために,新しい脳構造関数Fusing-Representation Learning (BSFL)モデルを提案する。
提案モデルは,軽度認知障害(MCI)の予測と解析において,他の競合手法よりも優れた性能を実現する。
このモデルは、統合された脳ネットワークを再構築し、MCIの変性過程中に異常な接続を予測するための潜在的なツールとなるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:19:02 GMT)
The Evolution of Distributed Systems for Graph Neural Networks and their
Origin in Graph Processing and Deep Learning: A Survey [17.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、新たな研究分野である。
GNNはレコメンデーションシステム、コンピュータビジョン、自然言語処理、生物学、化学など様々な分野に適用できる。
我々は,大規模GNNソリューションの重要な手法と手法を要約し,分類することで,このギャップを埋めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:22:33 GMT)
CGCE: A Chinese Generative Chat Evaluation Benchmark for General and
Financial Domains [17.6] 一般及び金融分野に焦点をあてて,中国の世代チャット評価ベンチマークを紹介する。
CGCEベンチマークは、一般的なドメインの200の質問と金融ドメインの150の専門的な質問を含む、さまざまなタスクを網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:54:15 GMT)
Adversarial Neon Beam: A Light-based Physical Attack to DNNs [17.6] 本研究では、対向ネオンビーム(AdvNB)と呼ばれる新しい光による攻撃を導入する。
このアプローチは,有効性,ステルス性,堅牢性という,3つの重要な基準に基づいて評価される。
一般的なネオンビームを摂動として使用することにより、提案した攻撃のステルス性を高め、物理的サンプルをより自然に見せることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:42:50 GMT)
Dancing Between Success and Failure: Edit-level Simplification
Evaluation using SALSA [17.5] 編集ベースのヒューマンアノテーションフレームワークであるSALSAを紹介する。
我々は、成功と失敗の全範囲をカバーする、言語的に基礎付けられた20の編集タイプを開発する。
LENS-SALSAは,文品質と単語品質を同時に予測するために訓練された,参照不要な自動単純化指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:30:49 GMT)
Towards Responsible AI in the Era of ChatGPT: A Reference Architecture
for Designing Foundation Model-based AI Systems [17.5] ファウンデーションモデルが、将来のAIシステムの基本的な構成要素として機能する傾向が強まっている。
AIシステムに基礎モデルを組み込むことは、ブラックボックスの性質と急速に進歩する超知能のため、責任あるAIに関する重要な懸念を提起する。
本稿では,基本モデルに基づくAIシステムを設計するための,パターン指向の責務型AI設計参照アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:10:07 GMT)
Evaluating Factual Consistency of Summaries with Large Language Models [17.3] 大規模言語モデル(LLM)の直接的推進による要約の事実整合性の評価について検討する。
実験により, LLM のプロンプトは, 全ての設定において, 過去の最良事実性システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:48:32 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Medical Image Analysis: The Missed
Opportunity [17.3] 我々は総合的な評価を行う。
多様な医用画像解析タスクのためのPEFT(Efficient Fine-Tuning)技術
特定のシナリオでは最大22%の性能向上を示し,医療用テキスト・画像生成におけるPEFTの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:45:26 GMT)
Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models [16.9] 本稿では,大規模言語モデルを異なるタスクに適応させる新しい手法であるActive-Promptを提案する。
不確実性に基づくアクティブラーニングの関連問題からアイデアを借用することにより、不確実性を特徴づける指標をいくつか導入する。
実験により,提案手法の優位性を実証し,8つの複雑な推論タスクの最先端化を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:43:28 GMT)
Fourier Neural Operators for Arbitrary Resolution Climate Data
Downscaling [16.9] 本稿では,フーリエニューラル演算子に基づくダウンスケーリング手法を提案する。
提案手法は, 最先端の畳み込みモデルおよび生成的対向性ダウンスケーリングモデルより有意に優れていることを示す。
全体として、我々の研究は物理過程のシミュレーションと低解像度出力のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:25:08 GMT)
L-SA: Learning Under-Explored Targets in Multi-Target Reinforcement
Learning [16.9] 適応サンプリングとアクティブクエリを含むL-SA(Adaptive Smpling and Active querying)フレームワークを提案する。
L-SAフレームワークでは、動的サンプリングが成功率が最も高いターゲットを動的にサンプリングする。
適応サンプリングとアクティブクエリの循環的関係は,探索対象の標本の豊かさを効果的に向上させることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:51:51 GMT)
Causal Intervention for Abstractive Related Work Generation [16.8] 関連作業生成のためのCaM(Causal Intervention Module)を提案する。
まず、因果グラフを用いて、関連作業生成における文順、文書関係、遷移内容の関係をモデル化する。
次に,通常の条件付き確率の導出とCaMによる因果効果の同定にdo-calculusを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:48:30 GMT)
Hierarchical Prompting Assists Large Language Model on Web Navigation [16.8] 大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定において複雑な観察を処理するのに苦労する。
この問題を緩和するための単純な階層的プロンプトアプローチを提案する。
提案手法は,タスク成功率を6.2%向上させることで,従来の最先端のプロンプト機構よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:10:39 GMT)
Towards Legally Enforceable Hate Speech Detection for Public Forums [16.7] 本稿では,法的定義を中心にヘイトスピーチを強制的に検出するための新しいタスクを提案する。
法律の専門家による11の可能な定義に違反したデータセットを拡大する。
次に、いくつかの大きな言語モデルに関する結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:34:41 GMT)
Decoupled Rationalization with Asymmetric Learning Rates: A Flexible
Lipshitz Restraint [16.5] 自己説明的合理化モデルは、一般的に、生成者が入力テキストから最も人間的な知性のある断片を論理として選択する協調ゲームによって構成され、次に選択された合理性に基づいて予測を行う予測器が続く。
そのような協調ゲームは、予測者がまだ十分に訓練されていないジェネレータによって生成される非形式的ピースに過度に適合する退化問題を生じさせ、それからジェネレータを無意味なピースを選択する傾向にある準最適モデルに収束させる。
我々は、自然かつ柔軟にリプシッツ定数を抑制できるDRという、単純で効果的な手法を実証的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:01:13 GMT)
Generating Data for Symbolic Language with Large Language Models [16.5] 自然言語処理のためのデータを生成するために,大規模言語モデル (LLM) が開発された。
本稿では,LLMを利用して様々なアノテーション抽出記号言語データを生成するSymGenを提案する。
課題モデルのトレーニングでは,人間の実演だけで生成されたデータは,人間の注釈付きデータの10倍以上の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:44:00 GMT)
Negative Feedback Training: A Novel Concept to Improve Robustness of
NVCiM DNN Accelerators [16.5] 非揮発性メモリ(NVM)デバイスを用いたCiM(Compute-in-Memory)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の高速化に極めて有望かつ効率的なアプローチを示す
本稿では,DNNモデルの性能向上のために,マルチエグジット機構を負のフィードバックとして活用する新たなトレーニング手法を提案する。
本手法は, デバイス変動に対するロバスト性に対処する上で, 12.49%の大幅な改善を達成し, 最先端技術を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:56:26 GMT)
Validating Multimedia Content Moderation Software via Semantic Fusion [16.3] 本稿では,マルチメディアコンテンツモデレーションソフトウェアの検証方法として,セマンティックフュージョンを紹介する。
5種類の商用コンテンツモデレーションソフトウェアと2種類の最先端モデルを3種類の有毒コンテンツに対してテストするためにDUOを使用している。
その結果,モード化ソフトウェアのテストでは,最大100%エラー検出率(EFR)が達成されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:44:15 GMT)
Clustering Indices based Automatic Classification Model Selection [16.1] そこで本研究では,候補モデルクラスから自動分類モデル選択を行う手法を提案する。
データセットクラスタリング指標を計算し、学習した回帰器を用いて予測された分類性能を直接予測する。
また,モデル選択法に基づくデータ分類のためのエンドツーエンド自動MLシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:52:37 GMT)
In Search of Projectively Equivariant Networks [16.1] 本稿では,プロジェクティブ同変ニューラルネットワークを構築する方法を提案する。
線形層からネットワークを構築する場合,我々のアプローチが最も一般的に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:14:31 GMT)
Towards Graph-hop Retrieval and Reasoning in Complex Question Answering
over Textual Database [15.8] Graph-Hopは、複雑な質問応答における新しいマルチチェーンとマルチホップ検索および推論パラダイムである。
我々はReasonGraphQAと呼ばれる新しいベンチマークを構築し、複雑な問題に対して明確できめ細かいエビデンスグラフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:28:42 GMT)
Synthesizing Diverse Human Motions in 3D Indoor Scenes [15.8] 本研究では,現実的な方法で環境をナビゲートし,物体と対話できる仮想人間を用いた3次元屋内シーンの撮影手法を提案する。
既存のアプローチは、3Dシーンでさまざまな人間の動きをキャプチャする高品質なトレーニングシーケンスに依存している。
本稿では,強力な生成運動モデルの潜伏変数を予測するポリシネットワークを学習するための強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:59:44 GMT)
Decentralized Federated Learning through Proxy Model Sharing [15.7] 本稿では,ProxyFLと呼ばれる分散化フェデレーション学習のための通信効率向上手法を提案する。
我々は、ProxyFLが通信オーバーヘッドをはるかに少なくし、より強力なプライバシーを持つ既存の選択肢よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:18:27 GMT)
Bulk-Switching Memristor-based Compute-In-Memory Module for Deep Neural
Network Training [15.7] 本稿では,memristor-based Compute-in-Memory (CIM)モジュールの混合精度トレーニング手法を提案する。
提案方式は、完全に統合されたアナログCIMモジュールとデジタルサブシステムからなるシステムオンチップ(SoC)を用いて実装される。
より大規模なモデルのトレーニングの有効性は、現実的なハードウェアパラメータを用いて評価され、アナログCIMモジュールが、完全精度のソフトウェアトレーニングモデルに匹敵する精度で、効率的な混合精度トレーニングを可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:03:08 GMT)
Adversarial Laser Spot: Robust and Covert Physical-World Attack to DNNs [15.6] 逆レーザースポット(AdvLS)と呼ばれる光による物理的攻撃を提案する。
遺伝的アルゴリズムによってレーザースポットの物理パラメータを最適化し、物理的攻撃を行う。
昼間に物理的攻撃を行う最初の光ベースの物理的攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:39:05 GMT)
Memory-Efficient Fine-Tuning of Compressed Large Language Models via
sub-4-bit Integer Quantization [15.6] 本稿では,モデル圧縮と推論を容易にする新しい量子化対応PEFT手法PEQAを提案する。
PEQAは、最初は、各完全連結層のパラメータ行列が、低ビット整数とスカラーベクトルの行列に量子化される。
これは、PEQAのスケーラビリティ、タスク固有の適応性能、命令に従う能力を示す、最大65億ドルのパラメータからなる大きな言語モデルを使用して行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:20:01 GMT)
Robustness of Learning from Task Instructions [15.5] 従来の教師付き学習は、主に個々のタスクに取り組み、タスク固有の大きな例のトレーニングを必要とする。
新しいタスクに迅速かつ容易に一般化できるシステムを構築するために、タスク命令を監督の新たなトレンドとして採用している。
本研究は,新しいタスクの指示が (i) 操作された場合, (ii) 言い換えられた場合, (iii) 異なるレベルの簡潔さからシステムロバスト性を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:39:39 GMT)
EfficientSpeech: An On-Device Text to Speech Model [15.1] State of the Art (SOTA) Neural Text to Speech (TTS)モデルでは、自然な音声合成音声を生成することができる。
本研究では,ARM CPU上で音声をリアルタイムに合成するEfficientSpeechという,効率的なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:28:41 GMT)
Disentangled Variational Autoencoder for Emotion Recognition in
Conversations [14.9] 会話(ERC)における感情認識のためのVAD-VAE(VAD-VAE)を提案する。
VAD-VAEは3つをアンタングルし、Valence-Arousal-Dominance(VAD)を潜在空間から表現する。
実験により、VAD-VAEは2つのデータセット上で最先端のモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:50:06 GMT)
Is Information Extraction Solved by ChatGPT? An Analysis of Performance,
Evaluation Criteria, Robustness and Errors [14.9] 最初にChatGPTのパフォーマンスを、ゼロショット、少数ショット、チェーンオブ思考のシナリオの下で14のIEサブタスクを持つ17のデータセットで評価した。
次に、14のIEサブタスクにおけるChatGPTのロバスト性を分析し、1)ChatGPTが無効な応答をほとんど出力しないこと、2)ChatGPTの性能に関係のないコンテキストと長期ターゲットタイプが大きな影響を与えること、3)ChatGPTはREタスクにおける主観的対象関係をうまく理解できないこと、を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:17:43 GMT)
Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language
Models [14.9] 我々は、アラビア語でテキストを扱い、生成する際に、言語モデルが西洋文化に対する顕著な偏見に悩まされていることを示す。
実験の結果,アラビア語の単言語モデルと多言語モデルの両方が8つの異なる文化面において西洋文化に対する偏見を示すことが明らかとなった。
これらの知見は、現在の言語モデルの文化的関連性に関する懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:27:51 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） (Tue, 23 May 2023 13:01:53 GMT)
Mind the Gap! Bridging Explainable Artificial Intelligence and Human
Understanding with Luhmann's Functional Theory of Communication [14.7] 我々は、説明可能な人工知能の課題を強調するために、社会システム理論を適用した。
本稿では,問題理解におけるシステム理論的アプローチの可能性と,説明可能な人工知能の限界を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:24:09 GMT)
Leveraging BEV Representation for 360-degree Visual Place Recognition [14.5] 本稿では,360度視覚位置認識(VPR)におけるBird's Eye View表現の利点について検討する。
本稿では,特徴抽出,特徴集約,視覚-LiDAR融合におけるBEV表現を利用した新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は,2つのデータセットのアブレーションおよび比較研究において評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:29:42 GMT)
TransCoder: Towards Unified Transferable Code Representation Learning
Inspired by Human Skills [14.4] 本稿では,コード表現学習のためのTransCoderについて述べる。
我々は、メタラーナーとして調整可能なプレフィックスエンコーダを用いて、クロスタスクおよびクロス言語変換可能な知識をキャプチャする。
本手法は, 各種コード関連タスクの性能向上と相互強化の促進に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:59:22 GMT)
ConGraT: Self-Supervised Contrastive Pretraining for Joint Graph and
Text Embeddings [14.2] ConGraTは、親グラフ内のテキストとノードの別々の表現を共同で学習する一般的な自己教師型手法である。
提案手法では,グラフノードとテキストに対して2つの別個のエンコーダを使用して,それらの表現を共通の潜在空間内で整列するように訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:53:30 GMT)
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural networks in
fixed dimension [14.2] 推定器の滑らかさは次元ではなく、過度に適合する鍵であることが示される。
既存の矛盾結果を非補間モデルや他のカーネルに一般化する。
無限幅ネットワークがReLUアクティベーションに優越しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:56:29 GMT)
Improved Convergence of Score-Based Diffusion Models via
Prediction-Correction [14.2] 我々は、ワッサーシュタイン距離において、有限時間だけフォワードプロセスを実行する必要がある収束保証を提供する。
我々の境界は、入力次元と目標分布の準ガウスノルムに緩やかな対数依存を示し、データに最小限の仮定を持ち、スコア近似における$L2$損失を制御する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:29:09 GMT)
Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model [14.2] 我々はSparse4Dの強化版を提案し、時間融合モジュールを改善した。
Sparse4Dは、時間的特徴の高度に効率的な変換を可能にし、スパース特徴のフレーム単位での伝達のみでの時間的融合を容易にする。
提案手法であるSparse4Dv2により,スパース認識アルゴリズムの性能が向上し,nuScenes 3D 検出ベンチマークの最先端結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:53:58 GMT)
Jailbreaking ChatGPT via Prompt Engineering: An Empirical Study [14.1] 大規模言語モデル(LLM)は、大きな可能性を示しているが、コンテンツ制約や潜在的な誤用に関連する課題ももたらしている。
本研究は, 1 つの重要な研究課題について,(1) 脱獄性 LLM を回避できる異なるプロンプトの種類数,(2) 脱獄性 LLM 制約を回避するための脱獄性プロンプトの有効性,(3) 脱獄性プロンプトに対する ChatGPT のレジリエンスについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:33:38 GMT)
Simulating News Recommendation Ecosystem for Fun and Profit [14.0] SimuLineは、ニュースレコメンデーションエコシステムの進化を識別するシミュレーションプラットフォームである。
ライフサイクル理論の観点から各進化相の特徴を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:25:37 GMT)
Exploring Train and Test-Time Augmentations for Audio-Language Learning [13.9] PairMixは,音声の自動字幕化や音声テキスト検索タスクにおいて,ベースラインよりも優れる。
また,テスト時間に対するマルチレベルテスト時間拡張(Multi-TTA)を提案する。
音声テキスト検索では,提案手法も性能改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:54:31 GMT)
Improving the Accuracy-Robustness Trade-Off of Classifiers via Adaptive
Smoothing [13.9] 本稿では、標準分類器の出力確率と、標準ネットワークがクリーンな精度に最適化され、一般にはロバストでないロバストモデルとを混合することにより、この精度-ロバスト性トレードオフを著しく軽減できることを示す。
逆入力検出器を混合ネットワークに適応させ、2つのベースモデルの混合を適応的に調整し、ロバスト性を達成するための精度の低下を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:48:21 GMT)
Robust Representation Learning with Reliable Pseudo-labels Generation
via Self-Adaptive Optimal Transport for Short Text Clustering [13.8] 不均衡でノイズの多いデータに対する堅牢性を改善するために,ロバスト短文クラスタリングモデルを提案する。
データ中のノイズに対する頑健性を改善するために,クラスワイドおよびインスタンスワイドのコントラスト学習を導入する。
8つの短いテキストクラスタリングデータセットに関する実証研究は、RSTCが最先端のモデルを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:43:40 GMT)
Multi-Granularity Prompts for Topic Shift Detection in Dialogue [13.7] 対話トピックシフト検出の目標は、会話中の現在のトピックが変更されたか、変更する必要があるかを特定することである。
従来の研究は、事前訓練されたモデルを用いて発話を符号化するトピックシフトの検出に重点を置いていた。
我々は,複数粒度での対話,すなわちラベル,ターン,トピックから話題情報を抽出するために,プロンプトベースのアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:35:49 GMT)
Multi-Granularity Detector for Vulnerability Fixes [13.7] 脆弱性修正のためのMiDa(Multi-Granularity Detector for Vulnerability Fixes)を提案する。
MiDasはコミットレベル、ファイルレベル、ハンクレベル、ラインレベルに対応して、コード変更の粒度ごとに異なるニューラルネットワークを構築する。
MiDasは、現在の最先端のベースラインをAUCで4.9%、JavaとPythonベースのデータセットで13.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:06:28 GMT)
In-context Example Selection for Machine Translation Using Multiple
Features [13.6] 本稿では, 異なる特徴を組み合わせ, サンプル選択に影響を及ぼすフレームワークを提案する。
翻訳品質を最大化するために、複数の特徴に基づいてサンプルを選択する回帰関数を学習する。
提案手法を用いることで,BM25検索ベースラインに対する平均2.5 COMET点の精度が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:26:17 GMT)
Towards Massively Multi-domain Multilingual Readability Assessment [13.5] 自動可読性評価のための多言語データセットReadMe++を提案する。
アラビア語、英語、ヒンディー語で6,330文の注釈付きデータセットを64の異なるテキスト領域から収集する。
実験により, ReadMe++ を用いて微調整したモデルにより, 強い言語間移動能力と未知の領域への一般化が実現された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:37:30 GMT)
Words as Gatekeepers: Measuring Discipline-specific Terms and Meanings
in Scholarly Publications [13.4] テキストから学術用語を測定するための解釈可能なアプローチを開発し,検証する。
我々は、単語知覚誘導を用いて、広い範囲にまたがって異なる意味を持つ単語を識別する。
単語感覚は、語型と平行してジャゴンの相補的かつユニークなビューを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:24:54 GMT)
Reducing Sensitivity on Speaker Names for Text Generation from Dialogues [13.4] 対話を通して一貫して話者名を変更することは、対話からテキストを生成するための意味やそれに対応する出力に影響を与えるべきではない。
対話処理タスクのバックボーンとして機能する事前訓練された言語モデルは、ニュアンスに敏感であることが示されている。
本稿では,話者名に対するモデルの感度を定量的に測定し,話者名に対する感度を下げるための多くの既知の手法を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:53:33 GMT)
Language Model Self-improvement by Reinforcement Learning Contemplation [13.2] 本稿では,LanguageModel Self-Improvement by Reinforcement Learning Contemplation (SIRLC) という,教師なしの新しい手法を提案する。
学生として、モデルはラベルのない質問に対する回答を生成し、教師として、生成されたテキストを評価し、それに応じてスコアを割り当てる。
我々は,SIRLCを推論問題,テキスト生成,機械翻訳など,様々なNLPタスクに適用できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:25:52 GMT)
Trend-Based SAC Beam Control Method with Zero-Shot in Superconducting
Linear Accelerator [13.1] 強靭性を有するトレンドベースソフトアクター・クリティック(TBSAC)ビーム制御法を提案する。
提案手法の有効性を検証するため,中国超重元素加速器施設(CAFe II)と軽粒子注入器(LPI)の2つの典型的なビーム制御タスクを行った。
軌道修正作業はCAFe IIの3つの低温加群で行われ、調整に必要な時間は人間の要求の10分の1に短縮され、修正された軌道のRMS値はいずれも1mm未満であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:39:27 GMT)
What's the Situation with Intelligent Mesh Generation: A Survey and
Perspectives [13.1] Intelligent Mesh Generation(IMG)は、機械学習技術を利用してメッシュを生成する、新しくて有望な研究分野である。
比較的幼少期であったにもかかわらず、ICGはメッシュ生成技術の適応性と実用性を著しく向上させてきた。
本稿は,現在のIMGの状況について,体系的かつ徹底的な調査を行うことによって,このギャップを埋める試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:37:48 GMT)
Do Not Train It: A Linear Neural Architecture Search of Graph Neural
Networks [13.0] ニューラルアーキテクチャコーディング(NAC)という新しいNAS-GNN法を開発した。
当社のアプローチでは,最先端のパフォーマンスを実現しています。そのパフォーマンスは,強いベースラインよりも200倍高速で,18.8%の精度で実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:44:04 GMT)
Better Low-Resource Entity Recognition Through Translation and
Annotation Fusion [12.9] 我々は、低リソースの言語テキストを高リソースの言語に翻訳してアノテーションを提供する、Translation-and-fusionフレームワークを紹介した。
このフレームワークをベースとしたTransFusionは、低リソース言語で堅牢な予測を行うために、高リソース言語からの予測を融合するよう訓練されたモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:23:22 GMT)
Learning Remote Sensing Object Detection with Single Point Supervision [12.8] Pointly Supervised Object Detection (PSOD) は、ボックスレベルの監視対象検出と比較してラベリングコストが低いため、かなりの関心を集めている。
本稿では,RSオブジェクト検出を単一点監視で実現するための最初の試みを行い,RS画像に合わせたPSODフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:06:04 GMT)
MaskCL: Semantic Mask-Driven Contrastive Learning for Unsupervised
Person Re-Identification with Clothes Change [12.4] RGBプロンプトによって単に駆動されるため、短期的な人身保護法は衣服に依存しないパターンを知覚することができない。
そこで我々は,シルエットマスクをコントラスト学習フレームワークに組み込んだセマンティックマスク駆動のコントラスト学習手法を提案する。
我々のアプローチは、教師なしのリID競合より明確なマージンで優れており、教師付きベースラインの狭さを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:02:36 GMT)
Discriminative Entropy Clustering and its Relation to K-means and SVM [12.3] 教師なしエントロピーに基づく損失に基づく最近の自己ラベル手法は、ディープクラスタリングにおける技術の現状を表している。
SVMベースのクラスタリングと類似性を示し、明示的なマージンとエントロピークラスタリングをリンクできるようにします。
我々の新しい損失はこの問題に対処し、多くの標準ベンチマークにおける技術状況を改善する新しいEMアルゴリズムに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:25:10 GMT)
Source-Free Domain Adaptation for RGB-D Semantic Segmentation with
Vision Transformers [12.2] 色情報と深度データを組み合わせたマルチモーダルフレームワークが 関心を集めています
MultImodal Source-Free Information fusion Transformerは,深度情報をセグメント化モジュールに注入する深度対応フレームワークである。
我々のフレームワークは、また、ソースフリーセマンティックセグメンテーションに視覚変換器を使った最初のアプローチであり、標準戦略に対する顕著な性能改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:20:47 GMT)
Multilingual Large Language Models Are Not (Yet) Code-Switchers [12.2] 本稿では、感情分析、機械翻訳、単語レベルの言語識別の3つのタスクにおける多言語大言語モデル(LLM)の性能について検討する。
その結果, ゼロ/フェーショットプロンプトを用いた場合, 特定のタスクにおいて有望な結果を示す多言語LLMでは, より小型のモデルに比べて, 性能が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:50:48 GMT)
An Empirical Study on the Robustness of the Segment Anything Model (SAM) [12.1] Segment Anything Model (SAM) は一般的な画像分割の基礎モデルである。
本研究では,多様な実環境下でSAMの包括的ロバストネス調査を行う。
実験結果からSAMの性能は摂動画像下では一般的に低下することが示された。
プロンプトのテクニックをカスタマイズし、各データセットのユニークな特徴に基づいてドメイン知識を活用することで、モデルの摂動に対するレジリエンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:50:07 GMT)
In-sample Curriculum Learning by Sequence Completion for Natural
Language Generation [12.1] カリキュラム学習は、簡単なサンプルから難しいサンプルまで、機械学習モデルをトレーニングすることで、複数のドメインで有望な改善を示している。
そこで本研究では,自然言語生成タスクのインサンプルカリキュラム学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:40:14 GMT)
Attentive Continuous Generative Self-training for Unsupervised Domain
Adaptive Medical Image Translation [12.1] 本研究では,連続的な値予測と回帰目標を用いた領域適応型画像翻訳のための自己学習フレームワークを開発した。
我々は,T1-重み付きMR-屈折異方性変換を含む2つの対象間翻訳タスクの枠組みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:57:44 GMT)
R2H: Building Multimodal Navigation Helpers that Respond to Help [12.1] 本稿では、ヘルプに応答可能なマルチモーダルナビゲーションヘルパーを構築するための新しいベンチマークであるRespond to Help (R2H)を提案する。
R2Hは主に,(1)対話履歴に基づく情報発信能力を評価する対話履歴応答(RDH),(2)対話中応答(RdI)の2つのタスクを含む。
タスク指向のマルチモーダル応答生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:12:09 GMT)
Linear Cross-Lingual Mapping of Sentence Embeddings [11.9] 文の意味論は、一つの単語の意味論よりもはるかに曖昧さで定義され、他の言語への翻訳によって保存される。
多言語文の埋め込みが文の意味を表現するつもりであれば、2つの文の埋め込みの類似性は翻訳に関して不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:10:37 GMT)
Cascaded Beam Search: Plug-and-Play Terminology-Forcing For Neural
Machine Translation [11.9] 本稿では,用語制約付き翻訳のためのプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
学習を必要としない用語強制アプローチであるカスケードビームサーチを提案する。
我々は,WMT21用語翻訳タスクの上位提案に対抗して,提案手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:48:02 GMT)
Exploring Representational Disparities Between Multilingual and
Bilingual Translation Models [11.9] 多言語モデルの言語ペアは、バイリンガルモデルよりもパフォーマンスが悪くなることがある。
多言語デコーダ表現における異方性の多くは、言語固有の情報モデリングによるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:46:18 GMT)
SAD: Semi-Supervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs [11.8] 異常検出は、良性例の大多数と大きく異なる異常例を区別することを目的としている。
グラフニューラルネットワークは、異常検出問題に取り組むことで、ますます人気が高まっている。
動的グラフ上での異常検出のためのエンドツーエンドフレームワークである半教師付き異常検出(SAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:05:34 GMT)
Putting Natural in Natural Language Processing [11.7] NLPの分野は、音声言語よりも文字処理に重点を置いている。
近年の深層学習の進歩は,音声処理と主流NLPの手法に顕著な収束をもたらしている。
真に自然言語処理は、他の言語科学とのより良い統合につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:15:00 GMT)
Device-independent randomness based on a tight upper bound of the
maximal quantum value of chained inequality [11.7] 連鎖ベルの不等式に対する最大量子値の厳密な上限を任意の数の測定値で導出する。
厳密な上界に基づいて、ヴェルナー状態に関してデバイス独立ランダム性に関する下界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:10:03 GMT)
Ties Matter: Modifying Kendall's Tau for Modern Metric Meta-Evaluation [11.6] 既存のケンドールのタウの変種は、関係の扱いから生じる弱点があることが示される。
本稿では,関係を正確に予測するためのメトリクスクレジットと,相関を自動でスコアに導入する最適化手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:54:57 GMT)
Single-Pass Pivot Algorithm for Correlation Clustering. Keep it simple! [11.5] 相関クラスタリングのためのPivotアルゴリズムの単純なシングルパス半ストリーミング変種は、O(n/epsilon)ワードのメモリを用いた3+epsilon-近似を与える。
この論文の主な貢献の1つは、アルゴリズムとその分析が非常に単純であり、また、アルゴリズムの実装も容易であることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:15:56 GMT)
Cost-aware learning of relevant contextual variables within Bayesian
optimization [11.5] 本稿では,コストを考慮したモデル選択BOタスクとして,感性分析駆動型コンテキストBO(SADCBO)を紹介する。
我々は,特定の入力点における後代代理モデルの感度解析により,文脈変数の妥当性を学習する。
提案したSADCBOを, 合成実験における代替品に対して実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:45:03 GMT)
How Old is GPT?: The HumBEL Framework for Evaluating Language Models
using Human Demographic Dat [11.4] 我々は、事前学習言語モデル(LM)を人間のサブ人口と比較し、どのように測定するかを検討する。
私たちのフレームワークは、コード、データ、およびpythonパッケージを介して公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:15:24 GMT)
MemeCap: A Dataset for Captioning and Interpreting Memes [11.2] 我々はミームキャプションのタスクを提示し、新しいデータセットMemeCapをリリースする。
我々のデータセットには、6.3Kミームと、ミーム、ミームキャプション、リテラルイメージキャプション、ビジュアルメタファを含む投稿のタイトルが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:41:18 GMT)
Deep Pipeline Embeddings for AutoML [11.2] AutoMLは、最小限の人間の専門知識で機械学習システムを自動デプロイすることで、AIを民主化するための有望な方向である。
既存のパイプライン最適化テクニックでは、パイプラインステージ/コンポーネント間の深いインタラクションを探索できない。
本稿では,機械学習パイプラインのコンポーネント間のディープインタラクションをキャプチャするニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:40:38 GMT)
AdaMS: Deep Metric Learning with Adaptive Margin and Adaptive Scale for
Acoustic Word Discrimination [11.1] トレーニングの間、マージンとスケールは適応的に調整可能であるべきだ、と我々は主張する。
本手法はウォール・ストリート・ジャーナルのデータセットで評価され,単語識別処理における性能評価結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:42:56 GMT)
Are Large Language Models Robust Zero-shot Coreference Resolvers? [10.8] 我々は、命令調整言語モデルの評価により、コア参照解決のためのゼロショット学習の実現可能性を評価する。
ゼロショットプロンプトは、現在の教師なしコア参照システムより優れていることを示す。
さらなる研究により、命令調整されたLMの幅広い領域、言語、期間にわたる堅牢なゼロショット一般化能力が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:38:28 GMT)
Disincentivizing Polarization in Social Networks [10.8] 本稿では,フィルタバブルを回避するコンテンツキュレーションとパーソナライゼーションのモデルを提案する。
推奨を最適化するためのアルゴリズム保証を提供する。
実世界の嗜好データを用いて、我々のモデルでは、利用者は小さなユーティリティ損失のみで多様化の重荷を共有していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:47:31 GMT)
NAIL: Lexical Retrieval Indices with Efficient Non-Autoregressive
Decoders [10.7] 語彙化スコアリング機能を持つTransformerクロスアテンションモデルのゲインを最大86%取得する方法を提案する。
本稿では,最近のエンコーダデコーダやデコーダのみの大規模言語モデルと互換性のあるモデルアーキテクチャとしてNAILを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:09:52 GMT)
Deep Learning with Kernels through RKHM and the Perron-Frobenius
Operator [10.6] 再生カーネル Hilbert $C*$-module (RKHM) は、複製カーネル Hilbert 空間 (RKHS) を$C*$-algebra を用いて一般化したものである。
我々は、この設定で有界な新しいラデマッハ一般化を導出し、ペロン・フロベニウス作用素による良性過剰適合の理論的解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:38:41 GMT)
Transfer Causal Learning: Causal Effect Estimation with Knowledge
Transfer [10.5] 知識伝達の助けを借りて因果効果推定精度を向上させる新しい問題について検討した。
我々は$ell_$-TCLと呼ばれる一般的なフレームワークを提案し、これはニュアンスパラメータ推定のために$ell_$正規化TLを組み込んでいる。
我々は、GLMと最近のニューラルネットワークベースのアプローチの両方を$ell_$-TCLに組み込むことで、広範な数値シミュレーションにより、この経験的利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:46:08 GMT)
Granger Causal Chain Discovery for Sepsis-Associated Derangements via
Continuous-Time Hawkes Processes [10.4] 拡張性のある2相勾配法を開発し,最大サロゲート形状推定値を求める。
本手法はアトランタのグレーディ病院に入院した患者のデータに拡張され,GCグラフでは敗血症に先行するいくつかの高度に解釈可能なGC鎖を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:38:53 GMT)
GriTS: Grid table similarity metric for table structure recognition [10.3] 我々はグリッドテーブル類似度(GriTS)と呼ばれるテーブル構造認識(TSR)評価のための新しい尺度を提案する。
従来の測度とは異なり、GriTSは予測テーブルの正しさを、その自然な形で行列として直接評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:47:12 GMT)
Aligning benchmark datasets for table structure recognition [10.3] テーブル構造認識(TSR)のためのベンチマークデータセットは、それらが一貫していることを保証するために慎重に処理する必要がある。
本研究では,これらのベンチマークをx$removing errorと不整合に合わせることで,性能が大幅に向上することを示す。
全体として、我々の作業はベンチマーク処理のパフォーマンスや、潜在的に他のタスクにも重大な影響があると信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:57:24 GMT)
Sequence-Level Knowledge Distillation for Class-Incremental End-to-End
Spoken Language Understanding [10.2] 継続学習環境に適用した音声言語理解の課題に対処する。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・トランスモデルの忘れを軽減するための3つの知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:24:07 GMT)
WYWEB: A NLP Evaluation Benchmark For Classical Chinese [10.1] 古典中国語における9つのNLPタスクからなるWYWEB評価ベンチマークを紹介する。
我々は、このベンチマークで苦労している既存の事前学習言語モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:15:11 GMT)
Cross-Attention is Not Enough: Incongruity-Aware Multimodal Sentiment
Analysis and Emotion Recognition [10.0] 我々は,一方のモダリティが他方のモダリティにどのように影響するかを,横断的注意で分析する。
モーダル間不整合は、モーダル間注意による潜在レベルに存在することが判明した。
本稿では,モダリティゲーティングを用いた階層型クロスモーダルトランスを用いた軽量モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:24:15 GMT)
VDD: Varied Drone Dataset for Semantic Segmentation [9.9] 400の高解像度画像からなる大規模で高密度なラベル付きデータセットを提供する。
我々はCNNとTransformerのバックボーンを組み合わせた新しいDeepLabTモデルを開発した。
実験の結果,DeepLabTはVDDや他のドローンのデータセットで良好に動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:16:14 GMT)
LLM-powered Data Augmentation for Enhanced Crosslingual Performance [9.9] 本稿では,コモンセンス推論データセットにおけるデータ拡張に大規模言語モデルを活用する可能性を検討することを目的とする。
私たちは、XCOPA、XWinograd、XStoryClozeの3つのデータセットを増強するために、Dlly-v2、StableVicuna、ChatGPT、GPT-4などのLCMを使用します。
我々は、英語とターゲット言語で生成されたデータとトレーニングのパフォーマンスを比較し、英語で生成されたデータを対象言語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:33:27 GMT)
Debiasing should be Good and Bad: Measuring the Consistency of Debiasing
Techniques in Language Models [9.9] デバイアス法は言語モデル(LM)の傾向を緩和し、時々有害なテキストや不適切なテキストを出力する。
本稿では,望ましい結果を得るだけでなく,そのメカニズムや仕様と整合性を持つメソッドを識別する標準化されたプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、見過ごされる可能性のあるデバイアス手法の一般化可能性と解釈可能性に関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:45:54 GMT)
Local geometry and quantum geometric tensor of mixed states [9.9] 我々は、純量子状態の幾何学を密度行列とその精製を通じて混合量子状態に一般化する。
混合状態のゲージ不変QGTが導出され、実部と虚部はそれぞれビュール計量とウルマン形式である。
ベリー曲率に比例する純粋状態 QGT の虚部とは対照的に、ウルマン形式は通常の物理過程に対して同一に消える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:08:26 GMT)
A Mathematical Runtime Analysis of the Non-dominated Sorting Genetic
Algorithm III (NSGA-III) [9.9] NSGA-II (Non-Maninated Sorting Genetic Algorithm II) は、実世界の応用において最も顕著な多目的進化アルゴリズムである。
NSGA-IIIは2つ以上の目的をうまく扱うことを目的としたNSGA-IIの改良である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:27:59 GMT)
"Is the Pope Catholic?" Applying Chain-of-Thought Reasoning to
Understanding Conversational Implicatures [9.8] 本稿では, Grice's Four Maxims をチェーン・オブ・シークレット・プロンプトを通じてモデルに組み込むことで, その性能を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:49:50 GMT)
Did we personalize? Assessing personalization by an online reinforcement
learning algorithm using resampling [9.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、デジタルヘルスにおける治療のシーケンスをパーソナライズし、ユーザーがより健康的な行動を採用するのを支援するために用いられる。
オンラインRLは、各ユーザの履歴応答に基づいて学習するので、この問題に対して有望なデータ駆動型アプローチである。
我々は,RLアルゴリズムが実世界の展開に最適化された介入に含まれるべきかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:05:45 GMT)
Accessing Higher Dimensions for Unsupervised Word Translation [9.6] 教師なしの単語翻訳は、以前考えられていたよりも簡単かつ堅牢に実現できる。
我々は,高次元の共起数あるいはそれより低次元の近似を利用する方法であるコオクマップを提案する。
本結果は,低次元ベクトルの必要性と優越性に関する仮定に挑戦するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:19:30 GMT)
Improving Stability and Performance of Spiking Neural Networks through
Enhancing Temporal Consistency [9.5] スパイクニューラルネットワークは、脳のような情報処理能力のために大きな注目を集めている。
現在のトレーニングアルゴリズムは、様々なタイミングで出力分布の違いを無視する傾向にある。
我々は,異なるタイミングで出力の時間的一貫性を高める手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:50:07 GMT)
Stability and Generalization of $\ell_p$-Regularized Stochastic Learning
for GCN [9.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフデータ上のグラフニューラルネットワークの変種の中で最も一般的な表現の1つである。
本稿では,一般的な$ell_p$-regularized $ (1pleq 2)$ Learningアルゴリズムを用いて,GCNの滑らかさと疎さのトレードオフを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:03:52 GMT)
Leveraging Uncertainty Quantification for Picking Robust First Break
Times [9.5] ベイジアンニューラルネットワークに基づく最初のブレークピッキングのための新しいフレームワークを提案する。
多くの実験において,提案手法は決定論的DNNモデルよりも精度とロバスト性が高いことが評価された。
また、測定の不確実性が有意義であることも確認し、人間の意思決定への参照を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:13:09 GMT)
Graph Meets LLM: A Novel Approach to Collaborative Filtering for Robust
Conversational Understanding [9.5] 本稿では、我々の「協調クエリ書き換え」アプローチについて述べる。
ユーザ履歴に見当たらない新しいユーザインタラクションの書き直しに重点を置いている。
微調整されたDolly-V2生成から得られたユーザインデックスは、目に見えないユーザインタラクションのカバレッジを大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:15:29 GMT)
An Investigation of the Combination of Rehearsal and Knowledge
Distillation in Continual Learning for Spoken Language Understanding [9.4] 本稿では,言語理解のためのリハーサルと知識蒸留の併用を,クラス増分学習シナリオ下で検討する。
ネットワーク内の異なるレベルにおける複数のKD組み合わせについて報告し、特徴レベルと予測レベルのKDの組み合わせが最良の結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:04:47 GMT)
Towards Understanding the Dynamics of Gaussian--Stein Variational
Gradient Descent [9.1] Stein Variational Gradient Descent (SVGD) は、非パラメトリック粒子に基づく決定論的サンプリングアルゴリズムである。
双線型カーネルを介してガウス分布の族に投影されるガウス-SVGDのダイナミクスについて検討する。
本稿では密度ベースおよび粒子ベースによるGaussian-SVGDの実装を提案し、GVIの最近のアルゴリズムは、異なる視点から提案され、我々の統合フレームワークの特別なケースとして現れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:55:47 GMT)
Revealing User Familiarity Bias in Task-Oriented Dialogue via
Interactive Evaluation [9.0] 我々は,現実的なシナリオに対して,TODシステムがいかに脆弱であるかを明らかにするために,インタラクティブなユーザスタディを実施している。
我々の研究は、オープンゴール設定での会話がシステムの破滅的な失敗につながることを明らかにした。
我々は,システムの能力を超えても,システムがユーザの要求を処理するふりをする,新たな“予測”行動を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:24:53 GMT)
Robust Explanations for Deep Neural Networks via Pseudo Neural Tangent
Kernel Surrogate Models [8.9] 正規化ニューラルタンジェントカーネル(pNTK)は、埋め込みベースや影響ベースの代替よりも、ニューラルネットワーク決定関数とより相関していることを示す。
pNTKベースのカーネルは、研究対象のカーネルの中で最も適切なサロゲート特徴空間である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:51:53 GMT)
XRoute Environment: A Novel Reinforcement Learning Environment for
Routing [8.8] 我々は,新しい強化学習環境であるXRoute Environmentを紹介した。
エージェントは、高度なエンドツーエンドのルーティングフレームワークでネットを選択してルーティングするように訓練される。
結果として生じる環境は難しく、使いやすく、カスタマイズし、追加のシナリオを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:46:25 GMT)
A Survey of Explainable Graph Neural Networks: Taxonomy and Evaluation
Metrics [8.8] 本稿では,説明可能なグラフニューラルネットワークに着目し,説明可能な手法を用いて分類する。
我々は,GNNの解説に共通する性能指標を提供し,今後の研究の方向性を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:32:23 GMT)
Online Convex Optimization with Unbounded Memory [8.8] 我々は,過去の意思決定に対する長期的依存を捉えたOCOフレームワークの一般化を紹介する。
ポリシーの後悔に対して$O(sqrtH_p T)$上界とマッチング(Worst-case)下界を証明します。
我々は、このフレームワークの広範な適用性を、後悔境界の導出に利用し、既存の後悔境界の導出を改善し、単純化することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:19:26 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） (Tue, 23 May 2023 01:18:39 GMT)
Cross-source Point Cloud Registration: Challenges, Progress and
Prospects [8.6] オープンソースポイントクラウド(CSPC)の登録は、3Dセンサー技術の急速な開発背景から注目を集めている。
CSPCは様々な種類の3Dセンサー(KinectやLiDARなど)から作られています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:03:23 GMT)
mPLM-Sim: Unveiling Better Cross-Lingual Similarity and Transfer in
Multilingual Pretrained Language Models [8.6] マルチ並列コーパスを用いてmPLMから言語間の類似性を誘導する新しい言語類似度尺度mPLM-Simを提案する。
本研究は,mPLM-Simが,レキシコ,系譜系,地理的スプラックバンドなどの言語類似性尺度と適度に高い相関を示すことを示す。
さらに,mPLM-Simが低レベル構文タスクと高レベル意味タスクの両方で実験を行うことで,ゼロショットの言語間移動に有効であるかどうかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:44:26 GMT)
On the robust learning mixtures of linear regressions [8.5] 線形回帰の頑健な学習混合の問題を考える。
準多項式時間アルゴリズムは、ある程度の分離条件下で得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:50:56 GMT)
Optimal Preconditioning and Fisher Adaptive Langevin Sampling [8.5] 我々は,アルゴリズムの実行時に発生する勾配履歴から事前条件を学習する,計算効率の良い適応MCMCスキームを導出する。
いくつかの実験において,提案アルゴリズムは高次元において非常に頑健であり,他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:07:44 GMT)
Eliminating Spurious Correlations from Pre-trained Models via Data
Mixing [8.5] 本稿では,事前学習したモデルから刺激的な相関を除去する,シンプルで効率的な手法を提案する。
我々の手法のキーとなる考え方は、スプリアス属性を持つ小さな例のセットを活用し、データミキシングによってすべてのクラス間でスプリアス属性のバランスをとることである。
提案手法の有効性を理論的に検証し,様々な視覚およびNLPタスクに対して,その最先端性能を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:49:45 GMT)
Mitigating Label Noise through Data Ambiguation [8.5] 表現力の高い大型モデルは、誤ったラベルを記憶する傾向があるため、一般化性能を損なう。
本稿では,対象情報の「曖昧化」により,両手法の欠点に対処することを提案する。
より正確には、いわゆる超集合学習の枠組みを利用して、信頼度閾値に基づいて設定値の目標を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:29:08 GMT)
Practical Phase-Coding Side-Channel-Secure Quantum Key Distribution [8.5] 位相符号化サイドチャネルセキュアチャネル(PC-SCS)プロトコルと呼ばれる新しいQKDプロトコルを提案する。
新しいプロトコルのコヒーレント攻撃に対する有限鍵セキュリティ解析が与えられる。
PC-SCSプロトコルにより300kmの伝送距離を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:34:47 GMT)
Integrated Object Deformation and Contact Patch Estimation from
Visuo-Tactile Feedback [8.4] 本稿では,ビジュオ触覚フィードバックからオブジェクトの変形と接触パッチを共同でモデル化する表現を提案する。
我々は,NDCFを学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,シミュレーションデータを用いて学習する。
我々は,学習したNDCFが微調整を必要とせず,直接現実世界に転送されることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:53:24 GMT)
Balancing Explainability-Accuracy of Complex Models [8.4] 我々は,コリレーションの影響に基づき,複雑なモデルに対する新しいアプローチを提案する。
独立機能と依存機能の両方のシナリオに対するアプローチを提案する。
従属特徴に対する提案手法の複雑さの上限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:20:38 GMT)
GUARD: A Safe Reinforcement Learning Benchmark [8.2] 一般化SAfe強化学習開発ベンチマーク
GUARDは、さまざまなRLエージェント、タスク、安全制約仕様を備えた一般化されたベンチマークである。
本稿では,GUARDを用いた各種タスク設定における最先端安全RLアルゴリズムの比較を行い,今後の作業が構築できるベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:40:29 GMT)
Layer-wise Adaptive Step-Sizes for Stochastic First-Order Methods for
Deep Learning [8.2] 深層学習における一階最適化のための新しい階層ごとの適応的なステップサイズ手順を提案する。
提案手法は,ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるヘシアン対角ブロックに含まれる層次曲率情報を用いて,各層に対する適応的なステップサイズ(LR)を算出する。
数値実験により、SGDの運動量とAdamWと、提案した層ごとのステップサイズを組み合わせることで、効率的なLRスケジュールを選択できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:12:55 GMT)
Simulating the Integration of Urban Air Mobility into Existing
Transportation Systems: A Survey [8.1] 都市空気移動(UAM)は、大都市圏の交通に革命をもたらす可能性がある。
都市交通におけるUAM研究の現状をシミュレーション手法を用いて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:22:41 GMT)
Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review [8.1] 本稿では、合成データ生成に機械学習モデルを利用した既存の研究を体系的にレビューする。
コンピュータビジョン,音声,自然言語,医療,ビジネスなど,さまざまな観点からの合成データ生成作業について論じる。
我々は、この新興分野における課題と機会を特定し、今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:41:55 GMT)
One-step differentiation of iterative algorithms [7.9] 本稿では, 自動微分法としての一段階微分法, あるいはジャコビアンフリーバックプロパゲーションについて検討する。
両レベル最適化の結果とともに, 具体例を用いた完全理論的近似解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:32:37 GMT)
Beyond Shared Vocabulary: Increasing Representational Word Similarities
across Languages for Multilingual Machine Translation [7.9] 多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)における共通語彙の使用
本稿では,最初の問題を緩和するため,埋め込み構築のための再パラメータ化手法を提案する。
具体的には、単語同値クラスによる単語レベルの情報伝達経路を定義し、言語間の単語埋め込みを融合するためにグラフネットワークに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:11:00 GMT)
MasakhaPOS: Part-of-Speech Tagging for Typologically Diverse African
Languages [7.9] 原型的に多様性のある20のアフリカ諸言語を対象としたPOSデータセットとして最大であるMashokhaPOSを提案する。
本稿では,これらの言語に対して,UD(UniversalDependency)ガイドラインを用いてPOSを注釈付けする際の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:15:33 GMT)
Model Stealing Attack against Multi-Exit Networks [7.8] 本稿では,モデル関数と出力戦略の両方を抽出する最初のモデル盗難攻撃を提案する。
我々はベイズ的変化点検出法を用いて、対象モデルの出力戦略を分析し、性能損失と戦略損失を用いて代替モデルのトレーニングを指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:24:39 GMT)
On Context Distribution Shift in Task Representation Learning for
Offline Meta RL [7.8] 我々は、文脈に基づくOMRL、特にOMRLのタスク表現学習の課題に焦点を当てる。
この問題を解決するために、堅牢なタスクコンテキストエンコーダをトレーニングするためのハードサンプリングベースの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:14:57 GMT)
Cross3DVG: Baseline and Dataset for Cross-Dataset 3D Visual Grounding on
Different RGB-D Scans [7.7] そこで我々は,3Dシーンにおけるクロスデータセット視覚接地のための新しいタスクであるCross3DVGを提案する。
我々は,3Dオブジェクトの63万以上の多種多様な記述を含む大規模3次元視覚的グラウンドデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:52:49 GMT)
Deep Learning based Forecasting: a case study from the online fashion
industry [7.7] 本稿では,この予測問題に対するデータとモデリング手法の詳細と実験結果について述べる。
本稿では,この予測問題に対するデータとモデリング手法の詳細と実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:30:35 GMT)
Conditional Mutual Information for Disentangled Representations in
Reinforcement Learning [7.7] 強化学習環境は、特徴間の素早い相関でトレーニングデータを生成することができる。
アンタングル表現はロバスト性を改善することができるが、特徴間の相互情報を最小化する既存のアンタングル化技術は独立した特徴を必要とする。
相関特徴を持つ高次元観測の非交叉表現を学習するRLアルゴリズムの補助的タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:56:19 GMT)
Testing Directed Acyclic Graph via Structural, Supervised and Generative
Adversarial Learning [7.6] 有向非巡回グラフ(DAG)の新しい仮説テスト法を提案する。
非常に柔軟なニューラルネットワーク学習者に基づいてテストを構築します。
シミュレーションと脳接続ネットワーク解析による実験の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:48:37 GMT)
Link Prediction without Graph Neural Networks [7.4] リンク予測は多くのグラフアプリケーションにおいて基本的なタスクである。
グラフニューラルネットワーク(GNN)がリンク予測の主要なフレームワークとなっている。
グラフ学習による属性情報によって強化されたグラフにトポロジ中心のフレームワークを適用する新しいフレームワークであるGelatoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:59:21 GMT)
Adversarial Ensemble Training by Jointly Learning Label Dependencies and
Member Models [7.4] 本稿では,ラベル依存性とメンバーモデルとを協調的に学習する,新たな対戦型エンサンブルトレーニング手法を提案する。
提案手法は,学習したラベル依存を,メンバーモデル間での表層的多様性に適応的に活用する。
我々は,最先端の手法と比較して,ブラックボックス攻撃に対する堅牢性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:35:34 GMT)
WebIE: Faithful and Robust Information Extraction on the Web [7.4] We present WebIE, a first large-scale, entity-linked closed IE dataset with 1.6M sentences。
WebIEには否定的な例、すなわち事実の3倍の文が含まれており、ウェブ上のデータをよく反映している。
生成IEモデルのドメイン内, ドメイン内, ドメイン内, ゼロショットの言語間性能を評価し, WebIE で訓練されたモデルの方がより汎用性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:37:53 GMT)
Compositional Text-to-Image Synthesis with Attention Map Control of
Diffusion Models [7.2] 近年のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,テキスト・プロンプトを条件とした高品質な画像の生成に優れた性能を示す。
これらのモデルは、構成能力に制限があるため、生成した画像とテキスト記述とを意味的に整合させることができない。
本稿では,これら3つの問題に対処するために,予測オブジェクトボックスに基づく新しいアテンションマスク制御戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:49:22 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） (Tue, 23 May 2023 04:32:46 GMT)
Layer-adaptive Structured Pruning Guided by Latency [7.2] 構造化プルーニングはネットワークアーキテクチャを単純化し、推論速度を改善する。
本研究では,大域的重要度スコアSP-LAMPを非構造的プルーニングから構造的プルーニングに導出することで,大域的重要度スコアSP-LAMPを提案する。
CIFAR10におけるResNet56の実験結果から,我々のアルゴリズムは代替手法に比べて低レイテンシを実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:18:37 GMT)
Evaluation of African American Language Bias in Natural Language
Generation [7.1] ホワイト・メインストリーム・イングリッシュ(WME)と比較して,LLMがアフリカ系アメリカ人言語(AAL)をいかに理解しているかを評価する。
提案するコントリビューションには,(1)2つの言語生成タスクにおける6つの事前訓練された大規模言語モデルの評価,(2)WMEにおける人間アノテーションによる複数の文脈からのAALテキストの新たなデータセット,(3)AAL特徴の理解の欠如に関するバイアスと傾向の同定を示唆するモデルパフォーマンスギャップの文書化などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:34:37 GMT)
PFGE: Parsimonious Fast Geometric Ensembling of DNNs [7.0] 本稿では,高性能深層ニューラルネットワークの軽量アンサンブルを用いたPFGE( parsimonious FGE)を提案する。
以上の結果から,PFGE 5xのメモリ効率は従来の手法に比べて向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:53:32 GMT)
Constrained Reinforcement Learning for Dynamic Material Handling [6.9] 動的材料ハンドリングのための自動誘導車両のスケジューリングを目指している。
いくつかの実世界のシナリオに触発され、未知の新しいタスクと予期せぬ車両の故障は、我々の問題における動的事象と見なされる。
我々は、その問題を、重大性と利用可能な車両を累積的かつ即時的な制約として考慮した、制約付きマルコフ決定プロセスとして定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:48:54 GMT)
Topological edge state transfer via topological adiabatic passage [6.8] 結合強度とクビット周波数を変調することにより、トポロジカルクビットチェーンに沿ってスピンアップ状態が輸送可能であることを示す。
本稿では,この手法を用いて1量子Fock状態から2量子Bell状態への状態伝達プロセスを一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:10:30 GMT)
Can Large Language Models Infer and Disagree Like Humans? [6.7] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクを解く上での優れた成果を示している。
本稿では,2つの異なる手法を用いて,LLM分布の性能とアライメントを評価する。
LLMはNLIタスクを解く能力に限界を示し、同時に人間の不一致分布を捉えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:55:34 GMT)
Patch-Mix Contrastive Learning with Audio Spectrogram Transformer on
Respiratory Sound Classification [6.7] 本稿では,潜在空間における混合表現を識別するために,新規かつ効果的なパッチ・ミクス・コントラスト学習を提案する。
提案手法はICBHIデータセット上での最先端性能を実現し,4.08%の改善により先行先行スコアを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:04:07 GMT)
Proximal Policy Gradient Arborescence for Quality Diversity
Reinforcement Learning [6.7] 品質多様性強化学習(QD-RL)は、新しい強化学習のクラスである。
提案アルゴリズムは,挑戦的ヒューマノイド領域のベースラインよりも4倍向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:05:59 GMT)
Enhancing Generation through Summarization Duality and Explicit Outline
Control [6.7] 本稿では,2段階の要約型アウトライン管理型生成フレームワークを提案する。
このフレームワークは、要約タスクの二重特性を活用して、アウトライン予測を改善する。
生成したアウトラインをより効果的に活用するための新しい明示的アウトライン制御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:33:52 GMT)
GO-LDA: Generalised Optimal Linear Discriminant Analysis [6.6] 線形判別分析はパターン認識やデータ解析の研究、実践において有用なツールである。
多クラスLDAに対する一般化固有解析解は、直交判別方向を導出したり、それに沿った投影データの識別を最大化したりしないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:11:05 GMT)
Detecting and Mitigating Indirect Stereotypes in Word Embeddings [6.4] 有害なステレオタイプを含む単語の使用における社会的バイアスは、一般的な単語埋め込み法によってしばしば学習される。
分散単語埋め込みにおける間接バイアスを軽減するため, BIRM (Biased Indirect Relationship Modification) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:23:49 GMT)
FITNESS: A Causal De-correlation Approach for Mitigating Bias in Machine
Learning Software [6.4] バイアスデータセットは不公平で潜在的に有害な結果をもたらす可能性がある。
本稿では,感性特徴とラベルの因果関係を関連づけたバイアス緩和手法を提案する。
我々のキーとなる考え方は、因果関係の観点からそのような効果を非相関化することで、モデルが繊細な特徴に基づいて予測することを避けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:24:43 GMT)
Are you cloud-certified? Preparing Computing Undergraduates for Cloud
Certification with Experiential Learning [6.3] クラウド認定を受けるための学部生を準備するために、経験的学習を伴うコースを設計した経験を報告します。
大学プロジェクトベースの経験的学習フレームワークを採用し、業界パートナと協業する。
経験的学習による設計前後の知見を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:12:38 GMT)
QEBVerif: Quantization Error Bound Verification of Neural Networks [6.3] 量子化は、エッジデバイスにディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするための有望なテクニックとして広く見なされている。
既存の検証方法は、個々のニューラルネットワーク(DNNまたはQNN)または部分量子化のための量子化エラーにフォーカスする。
本稿では、重みとアクティベーションテンソルの両方を量子化する量子化誤差境界検証手法QEBVerifを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:06:13 GMT)
Benchmarking ChatGPT-4 on ACR Radiation Oncology In-Training (TXIT) Exam
and Red Journal Gray Zone Cases: Potentials and Challenges for AI-Assisted
Medical Education and Decision Making in Radiation Oncology [6.2] The 38th American College of Radiology (ACR) radiation oncology in-training (TXIT) test and the 2022 Red Journal gray zone cases。
TXIT試験では、ChatGPT-3.5とChatGPT-4はそれぞれ63.65%と74.57%のスコアを獲得し、最新のChatGPT-4モデルの利点を強調している。
ChatGPT-4は、診断、予後、毒性において良好に機能するが、ブラキセラピーやドシメトリーに関連する分野では能力に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:58:53 GMT)
DF2M: An Explainable Deep Bayesian Nonparametric Model for
High-Dimensional Functional Time Series [6.1] 本稿では,高次元関数時系列解析のためのベイズ非パラメトリックモデルであるDeep Functional Factor Model (DF2M)を提案する。
DF2Mは、ファクタモデルを構築し、カーネル関数にディープニューラルネットワークを組み込むことで、ニューラルネットワークを使用するための説明可能な方法を提供する。
4つの実世界のデータセットによる実証的な結果は、DF2Mがより良い説明可能性と優れた予測精度を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:59:13 GMT)
Hierarchical Adaptive Voxel-guided Sampling for Real-time Applications
in Large-scale Point Clouds [6.1] 本稿では,線形複雑化と高並列化を実現した階層型適応型ボクセル誘導点サンプリング器を提案する。
提案手法は,100倍以上の速度で,最も強力なFPSと競合する性能を実現する。
我々のサンプルは既存のモデルに簡単に統合でき、最小限の労力でランタイムを20$sim$80%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:45:49 GMT)
MIANet: Aggregating Unbiased Instance and General Information for
Few-Shot Semantic Segmentation [6.1] 既存の少数ショットセグメンテーション手法はメタラーニング戦略に基づいて,サポートセットからインスタンス知識を抽出する。
本稿では,多情報集約ネットワーク(MIANet)を提案する。
PASCAL-5iとCOCO-20iの実験により、MIANetは優れた性能を示し、新しい最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:36:27 GMT)
Cross-lingual Knowledge Transfer and Iterative Pseudo-labeling for
Low-Resource Speech Recognition with Transducers [6.0] 言語間知識伝達と反復的擬似ラベル化は、ASRシステムの精度向上に成功していることを示す2つの手法である。
そこで本研究では,ハイブリッドシステムで作成したテキストを用いてトレーニングしたTransducerシステムが,単語誤り率の18%の削減を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:50:35 GMT)
Prompt position really matters in few-shot and zero-shot NLU tasks [6.0] 我々は、自然言語理解タスクにおいて、迅速な位置選択の日時まで、最も包括的な分析を行う。
先行研究で用いられるプロンプト位置は、ゼロショット設定と少数ショット設定の両方において、しばしば準最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:45:45 GMT)
A Laplacian Pyramid Based Generative H&E Stain Augmentation Network [5.8] Generative Stain Augmentation Network (G-SAN)は、GANベースのフレームワークで、シミュレーションされた染色のバリエーションでセルイメージのコレクションを増強する。
G-SAN強化トレーニングデータを使用することで、平均15.7%のF1スコアの改善、7.3%の汎光学品質向上が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:43:18 GMT)
SMAP: A Novel Heterogeneous Information Framework for Scenario-based
Optimal Model Assignment [5.8] Scenario and Model Associative Percepts (SMAP)と呼ばれる新しいフレームワークを開発した。
SMAPは、様々な種類の情報を統合して、適切なデータセットをインテリジェントに選択し、特定のシナリオに対して最適なモデルを割り当てる。
一致した異種情報を記憶し、重複を防止すべく、モニーモニックセンターという新しい記憶機構を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:01:26 GMT)
Run Like a Girl! Sports-Related Gender Bias in Language and Vision [5.8] ジェンダーバイアスを2つの言語とビジョンのデータセットで分析する。
両者のデータセットは女性を過小評価しており、女性の視認を促進する。
これらの命名データに基づいて訓練された計算モデルはバイアスを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:52:11 GMT)
Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using
Standardized Execution Traces [5.7] 作業負荷仕様を標準化するためのオープングラフスキーマであるChakraを提案する。
例えば、生成AIモデルを使用して、何千ものChakra ETの潜在統計特性を学習し、これらのモデルを使用してChakra ETを合成します。
私たちのゴールは、将来のAIシステムの共同設計を推進するために、業界全体のアジャイルベンチマークとツールの活発なエコシステムを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:45:45 GMT)
The Limits to Learning a Diffusion Model [5.7] 本稿では,単純な拡散モデルの推定のために,最初のサンプル複雑性の低い境界を与える。
拡散のかなり遅くまでそのようなモデルを学ぶことを期待できないことを示す。
結果は,正確な予測の課題を定式化し,付加的なデータソースの導入の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:46:11 GMT)
CPNet: Exploiting CLIP-based Attention Condenser and Probability Map
Guidance for High-fidelity Talking Face Generation [5.7] CLIPベースのAttention and Probability Map Guided Network (CPNet)は,高忠実度顔画像の推測のために微妙に設計されている。
確率空間の整合性を保証し,ランドマークの曖昧さを抑えるために,顔のランドマークの密度マップを創造的に提案する。
広く使用されているベンチマークデータセットの実験は、画像とリップシンクの品質の観点から、CPNetの最先端性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:40:43 GMT)
Towards Early Prediction of Human iPSC Reprogramming Success [5.6] 本報告では, 再生細胞療法の根源として, ヒト誘導多能性幹細胞(iPSCs)の再プログラミングが成功するための早期自動予測の進歩について述べる。
iPSC再プログラミングの極小成功率は0.01%ドルから0.1%ドルであり、安定なiPSCラインを生成するのに労働集約的、時間消費的、極端に高価である。
熟成の初期段階において、どの細胞が最適なiPSCラインとして成立するかを確実に予測できる能力は、パーソナライズド医療に対する実用的で費用対効果の高いアプローチとして、画期的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:26:35 GMT)
Transformer-based Vulnerability Detection in Code at EditTime:
Zero-shot, Few-shot, or Fine-tuning? [5.6] 脆弱性のあるコードパターンの大規模データセットにディープラーニングを活用する実用的なシステムを提案する。
美術品の脆弱性検出モデルと比較すると,我々の手法は工芸品の状態を10%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:21:55 GMT)
Sequential Graph Neural Networks for Source Code Vulnerability
Identification [5.6] 我々は,C/C++ソースコードの脆弱性データセットを適切にキュレートし,モデルの開発を支援する。
また,多数のコード意味表現を学習するための連続グラフニューラルネットワーク(SEGNN)という,グラフニューラルネットワークに基づく学習フレームワークを提案する。
グラフ分類設定における2つのデータセットと4つのベースライン手法による評価は、最先端の結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:25:51 GMT)
Diverse Perspectives Can Mitigate Political Bias in Crowdsourced Content
Moderation [5.5] ソーシャルメディア企業は、プラットフォーム上の政治コンテンツを取り巻くコンテンツモデレーションポリシーの定義と強化に不満を抱いている。
このタスクにおいて、人間のラベルがどの程度うまく機能するか、あるいは、バイアスがこのプロセスに影響を及ぼすかどうかは不明だ。
集団労働者による政治内容の特定の実現可能性と実践性を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:10:43 GMT)
Domain Generalization Deep Graph Transformation [5.5] あるモードから別のモードへのグラフ遷移を予測するグラフ変換は、重要かつ一般的な問題である。
本稿では、エンコーダとデコーダを用いて、入力モードと出力モードの両方のトポロジを符号化するマルチインプット、マルチアウトプット、ハイパーネットワークベースのグラフニューラルネットワーク(MultiHyperGNN)を提案する。
総合的な実験により、MultiHyperGNNは予測タスクとドメインタスクの両方で競合するモデルよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:42:08 GMT)
Addressing Data Distribution Shifts in Online Machine Learning Powered
Smart City Applications Using Augmented Test-Time Adaptation [5.4] データ分散シフトは、機械学習によるスマートシティアプリケーションにおいて一般的な問題である。
本稿では,テスト時間適応を体系的なアクティブな微調整層で実現することを提案する。
提案手法は従来のテスト時間適応を2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:10:55 GMT)
Longformer: Longitudinal Transformer for Alzheimer's Disease
Classification with Structural MRIs [5.4] 本稿では,各時点のsMRI上で空間的に注意機構を実行するトランスフォーマーネットワークであるLongformerを提案する。
我々のLongformerは、ADデータセットを用いてアルツハイマー病(AD)の異なる段階を分離する2つのバイナリ分類タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:53:29 GMT)
Spectral Normalized Dual Contrastive Regularization for Image-to-Image
Translation [5.3] 二重コントラスト正規化とスペクトル正規化に基づく新しい未ペアI2I翻訳フレームワークを提案する。
本研究では,SN-DCRの有効性を評価するための総合的な実験を行い,本手法が複数のタスクにおいてSOTAを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:05:54 GMT)
Latent Combinational Game Design [5.3] 本稿では,あるゲームセットを所望の組合せでブレンドしたプレイ可能なゲームを生成するための,深層生成潜在変数モデルを提案する。
以上の手法は,入力ゲームと特定の組み合わせを混合したプレイ可能なゲーム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） (Tue, 23 May 2023 14:27:48 GMT)
Asymptotic Inference for Multi-Stage Stationary Treatment Policy with
High Dimensional Features [5.2] 多段階定常処理ポリシでは、同じ決定関数をステージ上で使用して、治療代行確率を規定する。
本稿では,値関数に対する逆確率重み付き推定器を拡張して評価する。
次に、政策推定器の一段階の改善を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:19:11 GMT)
Understanding compositional data augmentation in automatic morphological
inflection [5.2] 本研究は,データ拡張戦略StemCorruptの理論的側面に光を当てる。
我々の分析によると、StemCorruptは基礎となるデータ分布に根本的な変化をもたらす。
モーフォロジカルな交互化のような非連結性を含む言語は、高い予測の不確実性を持つ合成例の恩恵を少なくすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:02:54 GMT)
From Random Search to Bandit Learning in Metric Measure Spaces [5.2] 本稿ではランダム探索に関する理論的考察を行う。
基礎となる関数の風景を記述したエンフスキャッタリング次元の概念を導入する。
ランダムサーチの原理に基づいて,リプシッツのブリストイットに対して,BLiN-MOSと呼ばれるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:02:15 GMT)
QFA2SR: Query-Free Adversarial Transfer Attacks to Speaker Recognition
Systems [5.2] 話者認識システム(SRS)に対する現在の敵攻撃は、ターゲットのSRSに対して、ホワイトボックスアクセスまたは重いブラックボックスクエリを必要とする。
対向音声の転送可能性を活用することにより,QFA2SRを提案する。
QFA2SRは、それぞれ60%、46%、ターゲット転送性70%の広帯域音声アシスタントに対して、空中起動時に非常に効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:20:13 GMT)
Enhancing Transformer Backbone for Egocentric Video Action Segmentation [5.1] 本稿では,アクションセグメンテーションのための最先端トランスフォーマを強化するための2つの新しいアイデアを提案する。
本稿では,局所的・グローバル的・局所的両方の文脈における階層的表現を適応的に捉えるための,二重拡張型アテンション機構を提案する。
また、最先端のビジュアル言語表現学習技術を用いて、トランスフォーマーのよりリッチでコンパクトな特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:38:40 GMT)
Impact of Light and Shadow on Robustness of Deep Neural Networks [5.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出など、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
近年の研究では、敵攻撃として知られる入力データの故意な操作に直面した先進的なDNNの脆弱性が明らかにされている。
我々は,イメージネットのサブセット内に,各画像に対して24種類の輝度レベルを組み込んだ輝度変化データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:30:56 GMT)
RET-LLM: Towards a General Read-Write Memory for Large Language Models [5.0] RET-LLMは、大規模な言語モデルに一般的な読み書きメモリユニットを装備する新しいフレームワークである。
デビッドソンのセマンティクス理論に触発され、三重項の形で知識を抽出し保存する。
本フレームワークは,時間に基づく質問応答タスクの処理において,堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:53:38 GMT)
Optimizing Long-term Value for Auction-Based Recommender Systems via
On-Policy Reinforcement Learning [5.0] オークションベースのレコメンデーターシステムはオンライン広告プラットフォームで広く使われているが、通常、すぐに期待されるリターン指標に基づいてレコメンデーションスロットを割り当てるように最適化されている。
オークションベースのレコメンデーションシステムにおいて,長期リターン指標の最適化に強化学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:04:38 GMT)
Assessing Linguistic Generalisation in Language Models: A Dataset for
Brazilian Portuguese [4.9] ブラジルポルトガル語で開発されたモデルで符号化された言語情報を検査する本質的な評価課題を提案する。
これらのタスクは、異なる言語モデルが文法構造やマルチワード表現に関連する情報を一般化する方法を評価するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:49:14 GMT)
Birth-death dynamics for sampling: Global convergence, approximations
and their asymptotics [4.9] 純粋死動力学に基づく実用的な数値システムを構築した。
核化されたダイナミクスは有限時間間隔で収束し、純粋な勾配死ダイナミクスは0に縮まる。
最後に、Gibs測度に対する核化されたダイナミクスの状態の収束に関する長時間の結果を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:28:58 GMT)
AC2C: Adaptively Controlled Two-Hop Communication for Multi-Agent
Reinforcement Learning [4.9] 本稿では,AC2C(Adaptive Controlled Two-Hop Communication)と呼ばれる新しい通信プロトコルを提案する。
AC2Cは、エージェント間の長距離情報交換によるパフォーマンス向上を可能にするために、適応的な2ホップ通信戦略を採用している。
本稿では,3つの協調型マルチエージェントタスクにおけるAC2Cの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:59:56 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、ヘイトスピーチ検出など、いくつかのタスクを実行する上で大きな可能性を最近示した。
本研究では,ChatGPTモデルの長所と短所を,11言語にわたるヘッジ音声の粒度レベルで評価することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:39:44 GMT)
Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and
Machines? [4.8] 2022年、ブーティンらによる「多様性対認識可能性」スコアリングの枠組みを適用した。
ワンショット拡散モデルが人間と機械のギャップを埋め始めたことは明らかです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:30:27 GMT)
ChatGPT, Can You Generate Solutions for my Coding Exercises? An
Evaluation on its Effectiveness in an undergraduate Java Programming Course [4.8] ChatGPTは大規模でディープラーニング駆動の自然言語処理モデルである。
評価にはChatGPTが生成する80種類のプログラミング演習のソリューションの分析が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:38:37 GMT)
Conversational Recommendation as Retrieval: A Simple, Strong Baseline [4.7] 会話レコメンデーションシステム(CRS)は,自然言語会話を通じて適切な項目をユーザに推薦することを目的としている。
ほとんどのCRSアプローチは、これらの会話によって提供されるシグナルを効果的に利用しない。
CRS項目推薦タスクに対して、代替情報検索(IR)スタイルのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:21:31 GMT)
ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.7] OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。
25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。
われわれはChatGPTとGPT-4のプロンプト処理を自動化し,49k以上の応答を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:33:05 GMT)
Leveraging Open Information Extraction for Improving Few-Shot Trigger
Detection Domain Transfer [4.6] イベント検出は、ウィキペディアやニュースなど、多くの領域において重要な情報抽出タスクである。
ドメイン間の結合トリガによるトリガ検出における負の転送の問題に対処する。
マルチタスクトレーニングによって注入された関係が、異なるドメインのトリガ間の仲介役として機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:27:35 GMT)
Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds via Cross-modal
Distillation and Super-Voxel Clustering [4.5] 我々は、ポイントクラウドの完全な教師なしセマンティックセマンティックセグメンテーションの最初の試みを行う。
本稿では,上記の問題に対処する2つのステップからなる新しいフレームワークであるPointDCを提案する。
PointDCは、従来の最先端の教師なし手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:03:38 GMT)
Grounding and Distinguishing Conceptual Vocabulary Through Similarity
Learning in Embodied Simulations [4.5] そこで本研究では,具体的シミュレーションによって収集されたエージェント体験を用いて,文脈化された単語ベクトルをオブジェクト表現にグラウンド化する手法を提案する。
類似性学習を用いて、相互作用するオブジェクトの特性に基づいて、異なるオブジェクトタイプの比較を行い、オブジェクトの振る舞いに関連する共通の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:22:00 GMT)
Adversarial Infrared Blocks: A Black-box Attack to Thermal Infrared
Detectors at Multiple Angles in Physical World [4.5] 逆赤外ブロック(AdvIB)と呼ばれる新しい物理的攻撃を提案する。
逆赤外ブロックの物理パラメータを最適化することにより、様々な角度から熱画像システムに対するステルスブラックボックス攻撃を実行することができる。
ステルスネスでは, 衣服の内部に赤外線ブロックを装着し, ステルスネスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:18:44 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） (Tue, 23 May 2023 06:59:16 GMT)
Data-Dependent Bounds for Online Portfolio Selection Without
Lipschitzness and Smoothness [4.4] 我々は,非Lipschitz,非滑らかな損失を伴って,オンライン凸最適化のためのデータ依存境界の最初の例を紹介する。
最悪事例におけるサブ線形後悔率を示すアルゴリズムを提案するとともに、データが「容易」である場合の対数的後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:16:01 GMT)
Complementing GPT-3 with Few-Shot Sequence-to-Sequence Semantic Parsing
over Wikidata [4.3] 本稿では,Wikidataの高品質な質問応答ベンチマークであるWikiWebQuestionsを紹介する。
この新しいベンチマークでは、SPARQLアノテーションを使用した現実世界の人間データを使用して、大規模言語モデルとのより正確な比較を可能にしている。
GPT-3とセマンティクスを組み合わせて検証結果と有意な推測を組み合わせ,有効解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:20:43 GMT)
Human Body Pose Estimation for Gait Identification: A Comprehensive
Survey of Datasets and Models [4.2] 個人識別は特にセキュリティ領域において大きな注目を集めている問題である。
顔画像、シルエット画像、ウェアラブルセンサーの利用など、人物識別に対処するいくつかのレビュー研究がある。
従来のアプローチの課題を克服しながら、骨格に基づく人物識別が人気を博しているが、既存の調査では歩行識別に対する骨格に基づくアプローチの包括的なレビューが欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:30:00 GMT)
Supervised Feature Compression based on Counterfactual Analysis [4.2] 本研究は,事前学習したブラックボックスモデルの重要な決定境界を検出するために,非現実的説明を活用することを目的としている。
離散化されたデータセットを使用して、ブラックボックスモデルに似た最適な決定木をトレーニングすることができるが、解釈可能でコンパクトである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:19:04 GMT)
On Robustness of Finetuned Transformer-based NLP Models [4.1] 汎用言語理解評価(GLUE)ベンチマークにおいて,3つの言語モデル (BERT, GPT-2, T5) と8つのテキスト摂動の頑健さについて検討した。
モデルは大きな堅牢性を示すが、名詞や動詞、変化する文字が最も影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:25:18 GMT)
Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning [4.0] 効率的なマルチスケールアテンション(EMA)モジュールを提案する。
チャネルごとの情報保持と計算オーバーヘッドの低減に重点を置いている。
我々は画像分類と物体検出タスクについて広範囲にわたるアブレーション研究と実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:35:47 GMT)
Adversarial Color Projection: A Projector-based Physical Attack to DNNs [3.9] 逆色投影(AdvCP)と呼ばれるブラックボックスプロジェクタによる物理的攻撃を提案する。
ImageNetのサブセットで97.60%の攻撃成功率を達成する一方、物理的な環境では100%の攻撃成功率を得る。
先進DNNを攻撃した場合, 実験結果から, 攻撃成功率85%以上が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:56:41 GMT)
SE(3) symmetry lets graph neural networks learn arterial velocity
estimation from small datasets [3.9] 冠動脈血行動態は診断,予後,治療計画に有用なバイオマーカーの基礎となる可能性がある。
速度場は典型的には、計算流体力学(CFD)を用いて患者固有の3次元動脈モデルから得られる。
我々は,3次元速度場を推定する効率的なブラックボックスサロゲート法としてグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:59:03 GMT)
AxomiyaBERTa: A Phonologically-aware Transformer Model for Assamese [3.8] 本稿では,東インドの形態学的に豊かな低リソース言語であるAssameseのための新しいBERTモデルであるAxomiyaBERTaを紹介する。
AxomiyaBERTa はマスク言語モデリング(MLM)タスクでのみ訓練される。
AxomiyaBERTaは、ECB+コーパスの翻訳版における新たなクロスドキュメント・コア参照タスクなど、より困難なタスクに音声信号を活用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:19:21 GMT)
WikiChat: A Few-Shot LLM-Based Chatbot Grounded with Wikipedia [3.7] 本稿では,ウィキチャットについて紹介する。これは,ウィキペディアのライブ情報に基づく,数発のLarge Language Modelsベースのチャットボットである。
LLMベースのチャットボットの現実性と会話性を分析するために,新しいハイブリッドヒューマン・アンド・LLM評価手法を提案する。
WikiChatは、その主張の事実的正確性において、すべてのベースラインを上回り、自然な、関連性のない、情報的応答を提供するという点で、GPT-3.5と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:37:36 GMT)
How to Choose How to Choose Your Chatbot: A Massively Multi-System
MultiReference Data Set for Dialog Metric Evaluation [3.7] 我々はMMSMR(Massively Multi-System Multi Reference dataset)をリリースし、ダイアログのメトリクスと評価の今後の取り組みを可能にする。
我々は、単一参照評価セットを拡張して8参照ダイアログデータセットを作成し、リリースする。
次に、1750のシステムをトレーニングし、新しいテストセットとDailyDialogデータセットで評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:33:43 GMT)
Streaming Video Temporal Action Segmentation In Real Time [3.5] 本稿では,リアルタイムの時間的動作分割タスクをリアルタイムにストリーミングするマルチモーダリティモデルを提案する。
我々のモデルは、最先端モデル計算の40%未満の時間で人間の動作をリアルタイムにセグメントし、全映像モデルの精度の90%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:40:37 GMT)
An Accelerated Pipeline for Multi-label Renal Pathology Image
Segmentation at the Whole Slide Image Level [3.5] 繰り返し計算処理を削減し,GPUを用いて予測を高速化するために,Omni-Segパイプラインの強化版を提案する。
提案手法の革新的なコントリビューションは2つある: 1) エンドツーエンドのスライドワイドマルチタスクセグメンテーション用にDockerがリリースされ、(2) パイプラインをGPU上にデプロイして予測を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:07:53 GMT)
On the relevance of APIs facing fairwashed audits [3.5] 最近の法律では、規制当局が法律へのコンプライアンスを評価するためのAPIの提供をAIプラットフォームに要求している。
調査によると、プラットフォームはフェアウォッシングによってAPIの回答を操作できる。
本稿では,プラットフォームスクレイピングとAPIの併用によるメリットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:06:22 GMT)
Optimal Learning via Moderate Deviations Theory [3.4] 我々は、中等度偏差原理に基づくアプローチを用いて、高精度な信頼区間の体系的構築を開発する。
提案した信頼区間は,指数的精度,最小性,整合性,誤評価確率,結果整合性(UMA)特性の基準を満たすという意味で統計的に最適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:57:57 GMT)
CongFu: Conditional Graph Fusion for Drug Synergy Prediction [3.3] CongFuは、薬物のシナジーを予測するために設計された条件付きグラフ融合層である。
12のベンチマークデータセット中11の最先端の結果を達成している。
テストされていない薬物ペアの薬物相乗効果を予測するという課題に対処することで、CongFuは薬物の組み合わせを最適化し、パーソナライズされた医薬品を推進するための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:46:17 GMT)
Automated Claustrum Segmentation in Human Brain MRI Using Deep Learning [3.3] 本稿では,T1強調MRIにおけるクラスラム分割のための多視点Deep Learningに基づくアプローチを提案する。
両手指節アノテーションを基準基準とした181名を対象に,提案手法の訓練と評価を行った。
クロスバリデーション実験では、中央値のボリュームの類似性、堅牢なハウスドルフ距離、Diceスコアはそれぞれ93.3%、 1.41mm、71.8%となり、ヒトのラジオ内信頼性と同等または優れたセグメンテーション性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:11:00 GMT)
Probing in Context: Toward Building Robust Classifiers via Probing Large
Language Models [3.2] 本稿では,テキスト内探索(in-context probing)という,コンテキスト内学習の代替手法を提案する。
インコンテキスト学習と同様に、入力の表現を命令で文脈化するが、出力予測を復号する代わりに、ラベルを予測するために文脈化表現を探索する。
テキスト内探索は命令の変更に対してはるかに堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:43:04 GMT)
GenSpectrum Chat: Data Exploration in Public Health Using Large Language
Models [3.0] 新型コロナウイルスのパンデミックは、疫学的データを容易にアクセスし、探索可能にすることの重要性を強調した。
我々は、GPT-4を基盤となる大規模言語モデル(LLM)として、SARS-CoV-2ゲノムシークエンシングデータを調べる「GenSpectrum Chat」を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:43:43 GMT)
UGIF: UI Grounded Instruction Following [3.0] スマートフォンユーザーは、共通のタスクを実行するためにメニューをナビゲートすることが難しいことが多い。
現在、ステップバイステップのインストラクションを持つヘルプドキュメントは、ユーザを助けるために手作業で書かれています。
UGIF-DataSetは,スマートフォン上でステップバイステップのタスク完了を実現するための,多言語でマルチモーダルなUI基盤データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:08:10 GMT)
Machine Learning for Quantum-Enhanced Gravitational-Wave Observatories [2.7] 我々は、レーザー干渉計重力波観測所の3回目の観測中に、機械学習を用いてスクイーズレベルを予測する。
これらの技術の発展は、重力波検出器における圧縮状態注入の最適化に向けた今後の取り組みの基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:47:16 GMT)
Exploring Semantic Variations in GAN Latent Spaces via Matrix
Factorization [2.6] そこで本研究では,PCAに基づく最先端手法であるGANSpaceで学習した画像操作について検討する。
生成した画像の品質は、GANのサイズに敏感であるが、その複雑さにかかわらず、基本的な制御方向は、潜在空間で観察できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:23:37 GMT)
Distributing circuits over heterogeneous, modular quantum computing
network architectures [2.6] 我々は、ベル状態を介して疎結合な量子コンピューティングモジュールの異種ネットワークを考える。
これらの接続間の操作は計算ボトルネックを構成する。
本稿では,所定の量子回路を,上記型のネットワーク上で実装可能な1つの回路に変換するためのいくつかの手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:14:53 GMT)
Contrastive Language-Image Pretrained Models are Zero-Shot Human
Scanpath Predictors [2.5] CapMIT1003は、キャプションタスク中に収集されたキャプションとクリックコンテンツ画像のデータベースである。
NevaClipは、視覚スキャンパスを予測する新しいゼロショット手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:17:32 GMT)
Weighted Intersection over Union (wIoU): A New Evaluation Metric for
Image Segmentation [2.4] 意味的セグメンテーションのための重み付け分割(wIoU)と呼ばれる新しい評価尺度を提案する。
まず、境界距離マップから生成される重みマップを構築し、境界重み係数に基づいて各画素の重み付け評価を可能にする。
我々は,33シーンのデータセット上でwIoUの有効性を検証し,その柔軟性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:35:47 GMT)
Industry Practices for Challenging Autonomous Driving Systems with
Critical Scenarios [2.4] 安全と信頼性のために自律走行システムのテストは非常に複雑である。
重要なシナリオを特定するための方法やツールがいくつか提案されている。
アプローチの選択、実装、制限といった業界のプラクティスはよく理解されていません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:13:11 GMT)
Federated Variational Inference: Towards Improved Personalization and
Generalization [2.4] 我々は、ステートレスなクロスデバイス・フェデレーション学習環境におけるパーソナライズと一般化について研究する。
まず階層的生成モデルを提案し,ベイズ推論を用いて定式化する。
次に、変分推論を用いてこの過程を近似し、モデルを効率的に訓練する。
我々は,FEMNISTとCIFAR-100画像分類のモデルを評価し,FedVIが両タスクの最先端性に勝っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:28:07 GMT)
ChemGymRL: An Interactive Framework for Reinforcement Learning for
Digital Chemistry [2.4] 本稿では,化学発見にRL(Reinforcement Learning)を応用するための模擬実験室を提供する。
RLは、かなりデータ集約型であるため、実世界での行動をとる訓練エージェントは、実現不可能であり、危険である可能性がある。
我々は、標準のOpen AI Gymテンプレートに基づいて、高度にカスタマイズ可能でオープンソースのRL環境であるChemGymRLを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:56:17 GMT)
Basis Function Encoding of Numerical Features in Factorization Machines
for Improved Accuracy [2.3] FM変種に数値的特徴を組み込む体系的・理論的に最適化された方法を提案する。
提案手法は,選択した関数の集合にまたがる数値特徴の分数化関数を学習するモデルであることを示す。
本手法は,高速な学習と推論を保存し,FMモデルの計算グラフのわずかな修正しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:10:17 GMT)
Handling Realistic Label Noise in BERT Text Classification [2.3] 実ラベルノイズはランダムではなく、入力特徴や他のアノテータ固有の要因と相関することが多い。
これらのノイズの存在がBERT分類性能を著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:30:31 GMT)
A fine-grained comparison of pragmatic language understanding in humans
and language models [2.2] 言語モデルと人間を7つの現実的な現象で比較する。
最大のモデルでは精度が高く,人間の誤りパターンと一致していることがわかった。
モデルと人間が同様の言語的手がかりに敏感であるという予備的な証拠がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:35:34 GMT)
Know Your Self-supervised Learning: A Survey on Image-based Generative
and Discriminative Training [2.2] 自然言語処理(NLP)を目的とした自己教師型学習(SSL)は、大きな成功を収めている。
3年以内に、画像に焦点をあてた生成的で差別的なSSLのための100ドル以上のユニークな汎用フレームワークが提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:54:09 GMT)
Self-Supervised Gaussian Regularization of Deep Classifiers for
Mahalanobis-Distance-Based Uncertainty Estimation [2.2] 本稿では,マハラノビス距離に基づく不確実性予測のための軽量で高速かつ高性能な正規化手法を提案する。
微生物分類における実生活コンピュータビジョン利用事例への本手法の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:18:47 GMT)
Abstractive Text Summarization Using the BRIO Training Paradigm [2.1] 本稿では,事前学習した言語モデルを微調整することで抽象要約を改善する手法を提案する。
VieSumと呼ばれるベトナム語のためのテキスト要約データセットを構築します。
我々は、CNNDMとVieSumデータセット上でBRIOパラダイムで訓練された抽象的な要約モデルを用いて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:09:53 GMT)
Open system approach to Neutrino oscillations in a quantum walk
framework [2.0] オープン量子系の観点からニュートリノ振動をシミュレーションする問題について検討する。
還元コイン状態の力学とニュートリノ現象学の関連性を確立する。
また,同じ枠組みにおける異なるフレーバー間の絡み合いの尺度として線形エントロピーの挙動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:51:08 GMT)
Ethics in conversation: Building an ethics assurance case for autonomous
AI-enabled voice agents in healthcare [1.9] 原則に基づく倫理保証議論パターンは、AI倫理のランドスケープにおける1つの提案である。
本稿では,AIベースの遠隔医療システムであるDoraの利用に対して,この倫理保証フレームワークを適用した事例研究の中間的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:04:59 GMT)
Covariate balancing using the integral probability metric for causal
inference [1.9] 本稿では,2つの確率測度間の距離である積分確率測度(IPM)について検討する。
モデルを正確に指定することなく,対応する推定器の整合性を証明した。
提案手法は, 有限標本に対して, 既存の重み付け法よりも大きなマージンを有する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:06:45 GMT)
Multi-Echo Denoising in Adverse Weather [1.9] 逆天候は光検出・測光(LiDAR)データにノイズを引き起こすことがある。
目的は、興味の対象を表すエコーを選択し、他のエコーを捨てることである。
本稿では,新しい自己教師型深層学習法と特徴類似性正規化法を提案し,その性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:40:28 GMT)
Challenges and Trends in User Trust Discourse in AI [1.8] 発見は、ユーザの信頼と、そのコンピュータ科学への影響を理解するための明確さの欠如を示している。
AIの採用と評価における信頼のギャップや誤解を避けるために、これらの概念を明確にする、と氏は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:40:39 GMT)
Encoding a magic state with beyond break-even fidelity [1.8] 我々は、フォールトトレラント論理ゲートの普遍的なセットを完成させるために、マジックステートを蒸留する。
蒸留工程の良質な入力状態を符号化することにより、魔法の状態を生成するための資源コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:19:53 GMT)
Unraveling ChatGPT: A Critical Analysis of AI-Generated Goal-Oriented
Dialogues and Annotations [1.8] 大規模な事前訓練された言語モデルは、プロンプトを通じて高品質なテキストを生成するという前例のない能力を示した。
本稿では,これらのモデルが目標指向対話を生成・注釈する可能性を探究し,その品質を評価するための詳細な分析を行う。
広範囲な人間による評価に基づいて、生成した対話やアノテーションの質が、人間が生成したものと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:31:01 GMT)
Wave function Ansatz (but Periodic) Networks and the Homogeneous
Electron Gas [1.8] 均一電子ガスの基底状態波動関数を変動的に検出するニューラルネットワークAnsatzを設計する。
7,14,19電子のスピン偏極相と常磁性相を幅広い密度で研究した。
この貢献により、ニューラルネットワークモデルは、周期的な電子システムに対して、柔軟で高精度なAns"atzeとして確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:07:21 GMT)
Make a Choice! Knowledge Base Question Answering with In-Context
Learning [1.8] 知識ベースに対する質問応答(KBQA)は、与えられた知識ベース(KB)でファクトイドな質問に答えることを目的としている。
KBの大規模化のため、注釈付きデータはKB内のすべてのファクトスキーマをカバーすることは不可能である。
ICL ベースの多重選択による KBQA 手法に LLM の少数ショット機能を組み込んだフレームワークである McL-KBQA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:56:03 GMT)
Robust engineering of maximally entangled states by identical particle
interferometry [1.7] 同一のフェルミオン量子ビットの最大エンタングル状態のロバストな準備法を提案する。
このプロトコルは外部のアクティブなノイズチャネルを利用してシステムを既知の状態にリセットする。
この結果は、量子化技術で活用可能なノイズ保護絡みの実行可能な戦略に関するさらなる洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:29:20 GMT)
Evaluating OpenAI's Whisper ASR for Punctuation Prediction and Topic
Modeling of life histories of the Museum of the Person [1.6] この章は、ポルトガル語の句読点予測のためのウィスパーのパフォーマンスに関する最初の研究を提示する。
本研究では,人の生活史を語り,保存することを目的とした仮想博物館「人博物館」のビデオによる実験結果について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:37:29 GMT)
Understanding and Improving Optimization in Predictive Coding Networks [1.6] 推論学習アルゴリズム(IL)は、バックプロパゲーション(BP)に代わる有望で、生物学的に証明可能な代替品である
ILは計算的に要求され、Adamのようなメモリ集約がなければ、ILはローカルのミニマに収束する可能性がある。
ILはBPよりも早く損失を減少させることができるが、これらのスピードアップやロバスト性の原因は不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 00:32:26 GMT)
A mean-field games laboratory for generative modeling [1.5] 生成モデルの説明,拡張,設計のための数学的枠組みとして,平均場ゲーム(MFG)の汎用性を実証する。
粒子動力学とコスト関数の異なる選択により生成モデルの3つのクラスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:30:19 GMT)
Training Transitive and Commutative Multimodal Transformers with LoReTTa [1.5] 本稿では,この課題に対処するため,LoReTTa (mOdalities with a tRansitive and commutativE pre-Training sTrAtegy)を提案する。
我々の自己監督型フレームワークは、因果マスクモデリングと規則の可換性と推移性を組み合わせて、異なるモダリティの内および間を移行する。
LoReTTaで事前訓練された変換器は、未確認対(A, C)と三重項(A, B, C)を含む任意のモダリティ結合を推論時に処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:58:55 GMT)
Goodness of fit by Neyman-Pearson testing [1.5] この考え方の実践的実装(NPLM)は高エネルギー物理学の文脈で開発されている。
NPLMは、予想される分布からのデータのわずかな離脱に敏感であり、他人に目が見えない状態で特定の種類の異常を検出するには偏りがない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:01:45 GMT)
Augmented Random Search for Multi-Objective Bayesian Optimization of
Neural Networks [1.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)の圧縮に多目的最適化アプローチを用いることができる
本稿では,RL(Augmented Random Search Reinforcement Learning)エージェントを用いて学習した,競合するパラメトリックポリシーのアンサンブルに基づく新しい解法を提案する。
提案手法は, DNNの予測精度, 所定のターゲットシステムにおけるメモリ消費量, 計算複雑性の相違点を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:31:52 GMT)
Evaluating end-to-end entity linking on domain-specific knowledge bases:
Learning about ancient technologies from museum collections [1.4] 我々は,7,510対の注釈付き1700以上のテキストからなるデータセットを収集した。
このデータセットを用いて、市販のソリューションを詳細に評価し、このデータ上で最近のエンドツーエンドのELモデルを微調整する。
我々の微調整モデルは、このドメインで現在利用可能な他のアプローチよりも大幅に優れており、このモデルの概念実証のユースケースを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:53:58 GMT)
Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model [1.3] 我々は,環境の因果構造を事前に知ることなく,因果世界モデルを学ぶ。
このモデルは行動の影響を捉え、因果連鎖を通して行動の長期的影響を解釈する。
我々のモデルは、説明可能性を改善しながら正確であり、モデルベースの学習に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:08:33 GMT)
SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from
Diffusion Models [1.2] DPM(Diffusion Probabilistic Models)として知られる強力な生成モデルのクラスが注目されている。
高速であるにもかかわらず、そのような解法は通常、利用可能なSDE解法によって達成される最適な品質に達しない。
我々は,数百のNFEを必要とせず,最適品質に達する指数自由解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:19:54 GMT)
Support Vector Machine Guided Reproducing Kernel Particle Method for
Image-Based Modeling of Microstructures [1.2] 提案手法は,SVM(Support Vector Machine)分類によって導かれる。
界面修正再生カーネル粒子法(IM-RKPM)は材料界面の弱い不連続性を適切に近似するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:00:09 GMT)
Real-Time Idling Vehicles Detection Using Combined Audio-Visual Deep
Learning [1.2] リアルタイム動的車両アイドリング検出アルゴリズムを提案する。
提案手法は、アイドリング車両を検出するためのマルチセンサ、オーディオ視覚、機械学習ワークフローに依存している。
我々はソルトレイクシティの病院の退院地点でリアルタイムでシステムをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:35:43 GMT)
Quasiparticle dynamics in epitaxial Al-InAs planar Josephson junctions [1.2] 準粒子効果(QP)は超伝導量子回路のコヒーレンスと忠実性において重要な役割を果たす。
超伝導量子干渉装置に組み込まれたエピタキシャルAl-InAsジョセフソン接合のAndreev境界状態からのQPのトラップとクリアについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:11:26 GMT)
Standardised convolutional filtering for radiomics [1.1] Image Biomarker Standardisation Initiative (IBSI)は、放射線医学研究におけるバイオマーカーの標準化を目的としている。
我々はこれまで169の一般的な特徴の基準値を確立し、標準の放射能画像処理手法を作成し、放射能研究の報告ガイドラインを開発した。
ここでは、放射能における畳み込みフィルタの利用と定量的画像解析に関する参照マニュアルの完全なバージョンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:29:04 GMT)
Towards clinical translation of deep-learning based classification of
DSA image sequences for stroke treatment [1.1] デジタルサブトラクション血管造影シークエンスにおけるトロンバス検出のための機械学習に基づく自動分類の可能性が実証された。
自動血栓分類のためのオープンソースツールについて検討し, 選択した3症例について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:23:38 GMT)
FlowChroma -- A Deep Recurrent Neural Network for Video Colorization [1.0] フレーム間の色合いを最小限に抑える自動ビデオカラー化フレームワークを開発した。
ビデオのカラー化における色一貫性向上のために、繰り返しニューラルネットワークをうまく利用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:41:53 GMT)
ChatGPT as your Personal Data Scientist [1.0] 本稿では,ChatGPTを用いた対話型データサイエンスフレームワークについて紹介する。
データビジュアライゼーション、タスクの定式化、予測エンジニアリング、結果概要と勧告の4つのダイアログ状態を中心に、私たちのモデルが中心になっています。
要約して,会話データ科学の新たな概念が実現可能であることを証明するとともに,複雑なタスクを解く上でLLMが有効であることを示すエンド・ツー・エンド・エンド・システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:00:16 GMT)
Reanalyzing L2 Preposition Learning with Bayesian Mixed Effects and a
Pretrained Language Model [0.9] ベイジアンモデルとニューラルモデルの両方を用いて、中国語学習者の英単語に対する理解度を測定する2つのテストに対して、中国語学習者の反応のデータセットを識別する。
その結果, 学生の能力, 課題タイプ, 刺激文間の重要な相互作用が新たに明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:00:08 GMT)
An Explainable-AI approach for Diagnosis of COVID-19 using MALDI-ToF
Mass Spectrometry [0.9] 重症急性呼吸器症候群2型(SARS-CoV-2)は世界的なパンデミックを引き起こし、世界経済に大きな影響を与えた。
近年では、現在の金標準リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)結果と高い一致を示す複数の代替プラットフォームが公表されている。
これらの新しい方法は鼻咽頭(NP)スワブを除去し、複雑な試薬の必要性を排除し、RT-PCRテスト試薬の供給の負担を軽減する。
本研究では,人工知能を用いたAIテスト手法を設計し,実験結果の信頼性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:56:27 GMT)
A Novel Sampling Scheme for Text- and Image-Conditional Image Synthesis
in Quantized Latent Spaces [0.7] トレーニングパラダイムとサンプリングプロセスの両方を包含するテキスト・画像生成の合理化手法を提案する。
本手法は, 極めて単純であるが, サンプリングをほとんど行わず, 審美的に満足な画像が得られる。
既存の作業に匹敵する結果を得るために,本手法の有効性を示すために,1ビリオンパラメータのテキスト条件モデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:33:55 GMT)
Sustainable Edge Intelligence Through Energy-Aware Early Exiting [0.7] EHエッジインテリジェンスシステムにおいて,エネルギー適応型動的早期退避(EE)を提案する。
提案手法は, サンプルごとの最適計算量を決定する, エネルギー対応のEEポリシーを導出する。
その結果, エネルギーに依存しない政策と比較して, 精度は25%, サービスレートは35%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:17:44 GMT)
Automated spacing measurement of formwork system members with 3D point
cloud data [0.7] 現在、フォームワークシステムメンバー間の間隔を測定する方法は、主に手動測定ツールを使って行われています。
本研究では,3Dポイントクラウドデータを用いて,フォームワークシステムメンバー間の間隔を計測するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:17:31 GMT)
Embrace Opportunities and Face Challenges: Using ChatGPT in
Undergraduate Students' Collaborative Interdisciplinary Learning [0.7] ChatGPTは世界中の学生や教育者から広く注目を集めており、Hu(2023年)のオンラインレポートでは、史上最速の成長を遂げた消費者向けアプリケーションであるとしている。
高等教育におけるChatGPTの使用に関する議論は多いが、協調学際学習への影響に関する実証的研究は稀である。
2週間にわたり、130人の大学生(STEMおよび非STEM)を対象に、ChatGPTの有無にかかわらずデジタルリテラシーを学ぶための準実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:14:49 GMT)
survAIval: Survival Analysis with the Eyes of AI [0.6] 本研究では,自動運転シミュレータと2人の人間ドライバーを用いて,自動運転のためのトレーニングデータを強化する新しい手法を提案する。
本研究は,これらのコーナーケースをトレーニング中に取り入れることで,テスト中のコーナーケースの認識が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:20:31 GMT)
Snow Mountain: Dataset of Audio Recordings of The Bible in Low Resource
Languages [0.6] 我々は、低リソースの北インドの言語で聖書の音声録音をオープンライセンスでフォーマットしたデータセットをリリースする。
我々は、複数の実験分割を設定し、このデータを用いて将来の研究のベースラインとなる2つの競合ASRモデルを訓練し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:58:35 GMT)
Does ChatGPT have Theory of Mind? [0.6] 心の理論 (ToM) は人間の思考と意思決定を理解する能力である。
本稿では,最近のChatGPT伝統における大規模言語モデル(Large Language Models)がToMをどの程度持っているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:55:21 GMT)
Algorithms as Social-Ecological-Technological Systems: an Environmental
Justice Lens on Algorithmic Audits [0.5] 本稿では,社会・生態システムと密接に結びついているアルゴリズムシステムを再構成する。
環境正義指向型アルゴリズム監査のための第一種方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:20:26 GMT)
Adversarial Machine Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and
Legal Implications [0.5] 2022年7月、ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging TechnologyとStanford Cyber Policy CenterのGeopolitics, Technology, and Governanceプログラムが、人工知能システムの脆弱性と従来型のソフトウェア脆弱性との関係を調べる専門家のワークショップを開催した。
議論されたトピックは、AI脆弱性が標準的なサイバーセキュリティプロセスの下でどのように扱われるか、現在の障壁がAI脆弱性に関する情報の正確な共有を妨げていること、AIシステムに対する敵対的攻撃に関連する法的問題、政府支援がAI脆弱性の管理と緩和を改善する可能性のある潜在的な領域である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:27:53 GMT)
SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and
Mixed Variables Gaussian Processes [0.4] Surrogate Modeling Toolbox (SMT)は、Surrogateモデリングメソッドのコレクションを提供するオープンソースのPythonパッケージである。
SMT 2.0には、混合変数サロゲートモデルと階層変数を扱う機能が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:27:56 GMT)
REGARD: Rules of EngaGement for Automated cybeR Defense to aid in
Intrusion Response [0.4] AICA(Automated Intelligent Cyberdefense Agents)は、IDS(Part Intrusion Detection Systems)およびIRS(Part Intrusion Response Systems)である。
我々は,人手による指示に従って,管理システムを保護するために,管理システムを保護するためのルール・オブ・エンゲージメント・ディフェンス(REGARD)システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:52:02 GMT)
PCOAST: A Pauli-based Quantum Circuit Optimization Framework [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） (Tue, 23 May 2023 18:22:38 GMT)
Evolution: A Unified Formula for Feature Operators from a High-level
Perspective [0.4] ハイレベルな視点から様々な特徴演算子の本質を探求する。
進化(Evolution)と呼ばれる異なる特徴演算子に対して、明確で具体的な統一公式を1つ挙げる。
我々は、これらの特徴作用素の伝統的な公式から進化への等価な変換を数学的に推論し、統一性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:55:37 GMT)
Tuning atom-field interaction via phase shaping [0.4] コヒーレント電磁場はその振幅、周波数、位相によって記述することができる。
超伝導人工原子に担持したマイクロ波の位相整形を半無限1次元伝送線路で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:06:29 GMT)
Enhancing Accuracy and Robustness through Adversarial Training in Class
Incremental Continual Learning [0.3] ディープラーニングモデルに対する敵対的攻撃は致命的なセキュリティ問題である。
CICLは敵攻撃に対する防御法としてよく知られている。
本稿では,経験リプレイを用いた手法に適用可能な外部支援訓練(EAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:37:18 GMT)
Discrete Prompt Optimization via Constrained Generation for Zero-shot
Re-ranker [0.3] 大規模言語モデル (LLM) はゼロショットリランカとして, 優れた結果が得られる。
LLMはプロンプトに大きく依存しており、ゼロショットリランカのプロンプトの影響と最適化はまだ検討されていない。
本稿では,新しい離散的プロンプト最適化手法であるConstrained Prompt Generation(Co-Prompt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:35:33 GMT)
A Trip Towards Fairness: Bias and De-Biasing in Large Language Models [0.2] トランスフォーマーベースのLanguage Modelsの人気が高まり、新しい機械学習アプリケーションへの扉が開かれた。
本稿では,様々なパラメータや事前学習データにおいて,有望な言語モデルが生み出すバイアスについて検討する。
本稿では,下流タスクの性能を維持する頑健なデバイアスモデルを生成するデバイアス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:35:37 GMT)
TornadoQSim: An Open-source High-Performance and Modular Quantum Circuit
Simulation Framework [0.2] 本稿では,Javaで実装されたオープンソースの量子回路シミュレーションフレームワークであるTornadoQSimを紹介する。
提案するフレームワークは,ユーザ定義のシミュレーションバックエンドを収容するために,モジュール化され,容易に拡張できるように設計されている。
TornadoQSimはTornadoVMを使用して、シミュレーションバックエンドの一部を異種ハードウェアに自動的にコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:41:24 GMT)
Producing a Standard Dataset of Speed Climbing Training Videos Using
Deep Learning Techniques [0.2] この論文は、複数のカメラでスピードクライミングトレーニングセッションを記録するための方法論を提示する。
アノテーション付きデータは、ディープラーニング技術を用いて分析され、スピードクライミングトレーニングビデオの標準データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:27:17 GMT)
Software supply chain: review of attacks, risk assessment strategies and
security controls [0.1] ソフトウェア製品は、ソフトウェアサプライチェーンを配布ベクタとして使用することによって組織を標的とするサイバー攻撃の源泉である。
我々は、分析された攻撃の最新の傾向を提供することで、最も一般的なソフトウェアサプライチェーン攻撃を分析します。
本研究では、分析されたサイバー攻撃やリスクを現実のセキュリティインシデントやアタックと結びつけて軽減するユニークなセキュリティ制御を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:25:39 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） (Tue, 23 May 2023 00:50:15 GMT)
Proper Scoring Rules for Survival Analysis [0.1] 生存分析のための4つの厳密なスコアリングルールの拡張について検討した。
これらの拡張は、確率分布の推定の離散化から生じる特定の条件下では適切であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:21:42 GMT)
Metrics Matter in Surgical Phase Recognition [0.0] 本稿では,Colec80ベンチマークにおける位相認識アルゴリズムの評価における共通偏差について要約する。
評価の詳細への注意は、外科的位相認識タスクにおいて、より一貫性があり、同等の結果を得るのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:40:12 GMT)
mAedesID: Android Application for Aedes Mosquito Species Identification
using Convolutional Neural Network [0.0] Aedes 蚊ベクターの拡散を減らしてデング病を抑えることが重要である。
コミュニティの意識は、エイデスのプログラムを確実に制御し、コミュニティに活発な参加を促すために、厳しい役割を担っている。
深層学習畳み込みニューラルネットワーク (CNN) アルゴリズムを用いて, Aedes の蚊種を特定するモバイルアプリケーション mAedesID を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:18:06 GMT)
Variational quantum algorithms on cat qubits [0.0] 現在のハードウェアは、制御不能なノイズに悩まされ、1つの計算の期待結果を変更できる。
我々は、本質的にビットフリップに耐性を持つ技術である猫クビットについて検討する。
VQAで定式化できる2種類の問題をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:09:00 GMT)
Unsupervised Spiking Neural Network Model of Prefrontal Cortex to study
Task Switching with Synaptic deficiency [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた前頭前皮質(PFC)の計算モデルを構築した。
本研究では,SNNが生物学的に妥当な値に近いパラメータを持ち,教師なしのスパイクタイミング依存塑性(STDP)学習規則を用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 05:59:54 GMT)
Unique Steady-State Squeezing in a Driven Quantum Rabi Model [0.0] スクイージングは多くの量子技術や量子物理学の理解に不可欠である。
ここでは、クローズドかつオープンな量子ラビとディックモデルで生成される定常スクイーズの理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:34:12 GMT)
Ultrafast Measurement of Energy-Time Entanglement with an Optical Kerr
Shutter [0.0] 光カーシャッターを単一モードファイバに実装し、エネルギー-時間交絡光子対のサブピコ秒相関をマッピングする。
測定は、時間帯域不等式違反による絡み合いの検証に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:02:20 GMT)
Translate your gibberish: black-box adversarial attack on machine
translation systems [0.0] 我々は、ロシア語から英語への翻訳作業において、最先端の機械翻訳ツールを騙すための簡単なアプローチを提示する。
Google、DeepL、Yandexなど多くのオンライン翻訳ツールが、非意味な逆入力クエリに対して間違ったあるいは攻撃的な翻訳を生成する可能性があることを示す。
この脆弱性は、新しい言語を理解することを妨げ、単に機械翻訳システムを使用する際のユーザエクスペリエンスを悪化させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:19:54 GMT)
Transferring Learning Trajectories of Neural Networks [0.0] 深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングには計算コストがかかる。
我々は、与えられた学習軌跡を1つの初期パラメータから別のパラメータへ"転送する"という問題を定式化する。
直接学習する前に、転送されたパラメータが非自明な精度を達成することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:46:32 GMT)
Tower of quantum scars in a partially many-body localized system [0.0] 我々は、親ハミルトン派を見つけるための既知の方法を適用することで、傷跡の塔を司る無秩序なハミルトン派をいかに見つけられるかを示す。
局所化は初期状態の創傷回復を安定化させ,創傷部分空間の内側と外側の両方で支持することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:09:22 GMT)
Towards Fleet-wide Sharing of Wind Turbine Condition Information through
Privacy-preserving Federated Learning [0.0] テラバイトのデータは、風力タービンメーカーが毎日収集している。
製造業者は、ビジネス戦略上の理由から、艦隊のタービンデータのプライバシーを好む。
風力タービンにデータを残してデータプライバシを保存する分散フェデレーション機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:09:25 GMT)
Theory of high-energy correlated multiphoton x-ray diffraction for
synchrotron radiation sources [0.0] 非相対論的極限における多光子回折現象の理論的定式化について述べる。
近似の階層と制限ケースの体系的解析を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:14:57 GMT)
The state of scientific PDF accessibility in repositories: A survey in
Switzerland [0.0] 本調査は,スイスのオンラインリポジトリにおけるPDF文書の質を分析した。
視覚障害者に対するアクセシビリティについて検討した。
調査には複数のスイス大学リポジトリの管理者や責任者へのインタビューも含まれていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:13:35 GMT)
Symmetry Resolved Entanglement Entropy in Hyperbolic de Sitter Space [0.0] ド・ジッター空間上の双曲チャートにおける2つの対称因果非連結領域を考える。
絡み合いは相関を測定するので、2つの因果非連結領域間の絡み合いの研究は、ド・ジッター空間における長距離相関に関する情報を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:20:31 GMT)
Subsampling Error in Stochastic Gradient Langevin Diffusions [0.0] 勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)はベイズ分布の近似に用いられる。
我々は,SGLDiffの後部と限界分布の間のワッサーシュタイン距離が平均待ち時間の分断力によって上界されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:03:40 GMT)
Stochastic approximation analysis of dynamical quantum critical
phenomena in long-range transverse-field Ising chain [0.0] 量子モンテカルロ法と最適計算複雑性スケーリングと最適化を組み合わせることにより、長距離横フィールドイジングモデルの量子相転移を探索する。
長距離相互作用の崩壊速度を計算し、力学臨界指数と他の指数を平均場、非ユニバーサル、イジング普遍性系で正確に計算する。
我々のシミュレーションでは、臨界特性はL$の異なる一連のシミュレーションからのみ抽出され、標準的な有限サイズスケーリング手法と比較して計算コストが大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:46:16 GMT)
Stochastic PDE representation of random fields for large-scale Gaussian
process regression and statistical finite element analysis [0.0] 統計的有限要素解析 (statFEM) とガウス過程 (GP) の幾何学的複素領域への回帰のためのスケーラブルなフレームワークを開発する。
前者の性質はヘルムホルツ型SPDEのパラメータとおそらく分数次数によって支配される。
提案手法の汎用性を,1次元および2次元のポアソンおよび薄殻の例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:59:31 GMT)
Stabilization of Discrete Time-Crystaline Response on a Superconducting
Quantum Computer by increasing the Interaction Range [0.0] 量子プロセッサネイティブゲートの普遍性を利用することで、物理的に切断された量子ビット間のカップリングの実装が可能になることを示す。
相互作用範囲が増加するにつれて, 離散フロケット時間結晶応答の予熱安定化をベンチマークする。
本手法は, 可変相互作用範囲を持つ系の研究を可能にし, 長距離相互作用量子系の物理を探求する新たな機会を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:00:12 GMT)
Site-Selective Enhancement of Superconducting Nanowire Single-Photon
Detectors via Local Helium Ion Irradiation [0.0] 我々は、局所ヘリウムイオン照射を用いて、同一チップ上の個々のデバイスの単光子検出効率、スイッチング電流、臨界温度を調整した。
12nmの高吸収性SNSPDでは, 照射後の検出効率は0.05,%から$(55.3 pm 1.1),%に向上した。
2600フレンスまで照射した超伝導薄膜特性のスケーリング調査により, 耐食性の増加, 高フレンスに対する臨界温度の低下が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:51:13 GMT)
Shallow quantum circuits for efficient preparation of Slater
determinants and correlated states on a quantum computer [0.0] フェルミオンアンザッツ状態調製は、量子化学や凝縮物質への応用のための変分量子固有解法のような多くの量子アルゴリズムにおける臨界サブルーチンである。
量子機械学習のために開発されたデータローディング回路に着想を得て、より浅くスケーラブルな$mathcalO(d log2N)$ 2-qubitゲート深度回路を提供する代替パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 02:40:49 GMT)
Self-Supervision is All You Need for Solving Rubik's Cube [0.0] この研究は、ルービックキューブで表される、あらかじめ定義されたゴールで問題を解決するためのシンプルで効率的なディープラーニング手法を導入する。
このような問題に対して、目標状態から分岐するランダムスクランブル上でディープニューラルネットワークをトレーニングすることは、ほぼ最適解を達成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:55:46 GMT)
Reviewing Evolution of Learning Functions and Semantic Information
Measures for Understanding Deep Learning [0.0] 本稿ではまず,意味情報測度と学習機能の進化史を概観する。
著者のセマンティック情報G理論をR(G)関数で簡単に紹介する(GはSeMIを表す)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:32:49 GMT)
Research on Multi-Agent Communication and Collaborative Decision-Making
Based on Deep Reinforcement Learning [0.0] 本論文は,マルチエージェント・プロキシ・ポリシー最適化アルゴリズムに基づくマルチエージェントの協調的意思決定について考察する。
異なるエージェントは、エージェント間の情報交換を通じて局所的な観測によって引き起こされる非定常性を緩和することができる。
実験結果から,マルチエージェント環境の非定常性を改善する効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:20:14 GMT)
Regularization of Soft Actor-Critic Algorithms with Automatic
Temperature Adjustment [0.0] 本研究は,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)アルゴリズムを自動温度調整で正規化するための包括的解析を行う。
政策評価、政策改善、温度調整を改定し、特定の修正に対処し、より明示的な方法で原理論の明確性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:11:40 GMT)
Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information [0.0] マルチタスク学習と比較して,より低い計算量での一般化を実現するためのバックグラウンドクラスを提案する。
提案手法をいくつかのデータセットに適用し,計算量を大幅に削減して一般化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:31:27 GMT)
Reducing the number of single-photon detectors in quantum key
distribution networks by time multiplexing [0.0] 検出器時間多重化(DTM)を用いて,マルチパーティ量子鍵分布ネットワークに必要な単一光子検出器の数を2倍に削減する方法を実証する。
我々は、絡み合いに基づく時間ビンプロトコルのためのDTMスキームを実装し、我々のQKDネットワークにおけるDTMと無関係のQKD結果とを4人のユーザで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:36:42 GMT)
Recent Advancements in Deep Learning Applications and Methods for
Autonomous Navigation: A Comprehensive Review [0.0] レビュー記事は、主要な機能を扱うために使用される、最近のAIベースのテクニックをすべて調査する試みである。
Paperは、自律的なナビゲーションとディープラーニングのギャップを埋めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:47:18 GMT)
Rate Reduction of Blind Quantum Data Compression with Local
Approximations Based on Unstable Structure of Quantum States [0.0] 本稿では,有限局所近似を用いたデータ圧縮タスク,ブラインド量子データ圧縮のための新しいプロトコルを提案する。
ブラインドデータ圧縮の速度は、近似が小さくても近似に影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:16:10 GMT)
Randomness-free Test of Non-classicality: a Proof of Concept [0.0] デバイスに依存しない方法でそのような非古典的なリソースを認証する既存のスキームは、シードランダム性を必要とする。
本研究では、シードランダム性のない量子相関と非射影測定の両方のための半デバイス独立認証手法を提案し、実験的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:36:50 GMT)
RLBoost: Boosting Supervised Models using Deep Reinforcement Learning [0.0] RLBoostは、深層強化学習戦略を用いて、特定のデータセットを評価し、新しいデータの品質を推定できるモデルを得るアルゴリズムである。
論文の結果から, このモデルでは, LOO, DataShapley, DVRLなどの最先端アルゴリズムよりも, より優れた, より安定した結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:38:33 GMT)
Quantum statistical mechanics of the Sachdev-Ye-Kitaev model and charged
black holes [0.0] 準粒子励起が期待できない量子多体系の最初の例は、ウィルソン・フィッシャー共形場理論である。
準粒子の欠如は、ランダムな相互作用を持つフェルミオンのSachdev-Ye-Kitaevモデルの圧縮可能な金属状態に確立することができる。
我々は、SYKモデルの熱力学特性を概説し、低エネルギー超対称性を持たない荷電ブラックホールの状態の低エネルギー密度の普遍構造をいかに理解したかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:12:50 GMT)
Quantum Kolmogorov complexity and quantum correlations in
deterministic-control quantum Turing machines [0.0] 我々は、決定論的制御量子チューリングマシン(dcq-TM)モデルを拡張し、混合状態入力と出力を統合する。
我々は dcq-TM で正確に近似できる状態として dcq-computable state を定義する。
この概念は機械独立であり、dcq計算可能な状態の集合は計算可能な古典表現を持つ状態と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:07:58 GMT)
Quantum Interference by Vortex Supercurrents [0.0] 有限幅超伝導メソスコピックリングで測定された磁気抵抗振動のパラボラ背景の起源を入力・出力スタブとパターン付きフィルムで解析した。
渦の開始は、リングと2重連結なトポロジーと渦格子の両方によって誘導される秩序パラメータの成分の干渉により、完全な磁気抵抗ダイナミクスを解釈することができるように、メソスコピック環の超伝導状態のトポロジーを変化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:27:14 GMT)
Process-To-Text: A Framework for the Quantitative Description of
Processes in Natural Language [0.0] 本稿では、プロセスの記述的説明の自動生成のためのProcess-To-Text(P2T)フレームワークを提案する。
P2Tは、プロセスから時間的および構造的な情報を抽出するためのプロセスマイニング、不確実な用語をモデル化するためのファジィ言語プロトタイプ、説明を構築するための自然言語生成という3つのAIパラダイムを統合している。
心臓科領域における実際のユースケースが提示され、専門家に話しかける自然言語の説明を提供するためのP2Tの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:14:34 GMT)
Private Statistical Estimation of Many Quantiles [0.0] 分布とi.d.サンプルへのアクセスが与えられた場合、特定の点における累積分布関数(量子関数)の逆関数の推定について検討する。
本研究は, 差分プライバシー下での多くの統計的定量値の推定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:31:58 GMT)
Pretty good state transfer among large sets of vertices [0.0] 量子ビットのネットワーク上の連続時間量子ウォーク(英語版)において、かなり良い状態移動(英語版)は、2つの頂点間の状態移動が任意に1に近くなる現象である。
グラフの族を構築して、集合の任意の2つの頂点間の状態移動がかなり良いことを許容する頂点の集合のサイズに制限がないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:24:14 GMT)
Predicting Survey Response with Quotation-based Modeling: A Case Study
on Favorability towards the United States [0.0] そこで我々は,機械学習を用いて探索応答を推定する先駆的手法を提案する。
我々は、さまざまな国籍の個人から引用された膨大なコーパスを活用して、彼らの好意のレベルを抽出する。
自然言語処理技術と機械学習アルゴリズムを組み合わせて,質問応答の予測モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:11:01 GMT)
Possible connections between relativity theory and a version of quantum
theory based on conceptual variables [0.0] 量子論への別のアプローチについて述べ、彼のアプローチを特殊相対性理論と一般相対性理論に結びつける仮の試みについて論じる。
重要な概念であるゲージ群と、いくつかの物理系に接続された情報/エントロピーが触れられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:40:34 GMT)
Polyglot or Not? Measuring Multilingual Encyclopedic Knowledge Retrieval
from Foundation Language Models [0.0] 幅広い言語にまたがる百科事典の知識を検索する基礎モデルの有効性を評価する。
20の異なる言語で303kの事実関連を含む新しいデータセットを作成します。
多言語設定で5つの基礎モデルをベンチマークし、英語のみの設定で20モデルの多種多様なセットをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 04:31:39 GMT)
Point2SSM: Learning Morphological Variations of Anatomies from Point
Cloud [0.0] 本稿では,新しい教師なし学習手法であるPoint2SSMを紹介する。
SSMは、骨や臓器の集団レベルの形態変化を分析するために臨床研究において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:36:24 GMT)
Perspective on electromagnetically induced transparency vs Autler-Townes
splitting [0.0] 電磁誘導透過性とオートラー・タウン分割は、異なるが関連する2つの効果である。
歴史的・概念的な線に沿ったこれらの現象の類似点と相違点について論じる。
著者は、2つの異なるように見える現象の間に連続的な遷移をもたらす能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:59:24 GMT)
ParticleWNN: a Novel Neural Networks Framework for Solving Partial
Differential Equations [0.0] The novel deep learning-based framework called Particle Weak-form based Neural Networks (ParticleWNN) is developed for solve PDEs in the weak form。
このフレームワークは高次元および複雑な領域の問題を解くのに特に望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:51:03 GMT)
Parameter-Efficient Language Model Tuning with Active Learning in
Low-Resource Settings [0.0] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、効果的な微調整技術に対する需要が急増している。
ラベルの複雑さを最小限にすることでラベルのコストを削減するために設計されたアルゴリズムであるアクティブラーニング(AL)は、ラベルのボトルネックに直面する可能性を示している。
パラメータ効率のよい微調整(PEFT)のために設計されたアダプタモジュールは、低リソース設定において顕著な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:27:20 GMT)
Paradox with Phase-Coupled Interferometers [0.0] 一対の干渉計は、それぞれから1つの経路が重なり合うように結合することができ、この重なり合う領域で粒子が交わると消滅する。
位相結合型干渉計は、奇異に二重な方法で消滅結合型干渉計と同一のパラドックスを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:56:48 GMT)
Numerical solution of the incompressible Navier-Stokes equations for
chemical mixers via quantum-inspired Tensor Train Finite Element Method [0.0] 我々は,列車有限要素法(FEM)と,産業列車によるナビエ・ストークス方程式の解法に関する明示的な数値スキームを開発した。
我々は,T字型ミキサーの液体混合シミュレーションにおいて,このような非自明な測地におけるテンソル法を用いて本手法を初めて行った。
さらに,より複雑な問題を解くために,この手法を量子コンピュータに拡張する可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:22:04 GMT)
Non-Markovian cost function for quantum error mitigation with Dirac
Gamma matrices representation [0.0] 我々は,NISQデバイスに対して,量子状態進化の非マルコフモデルと対応するQEMコスト関数を導入する。
入力状態の異なる2ビット動作におけるアイデンティティとSWAPゲート操作に対する出力量子状態の変動を評価する。
この結果から,量子システムと環境との結合強度が増大するにつれて,QEMコスト関数も増大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:38:09 GMT)
Narrative XL: A Large-scale Dataset For Long-Term Memory Models [0.0] 書籍のシーンレベルの要約に基づいて,理解された質問を読み取るデータセットを作成する。
データを3つの小規模実験で検証する。
自動的な方法でデータセットをさらに拡張するために使用できるコードを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:55:32 GMT)
NISQ-compatible approximate quantum algorithm for unconstrained and
constrained discrete optimization [0.0] 本稿では,振幅符号化を用いたハードウェア効率の高い回路に対する近似勾配型量子アルゴリズムを提案する。
目的関数にペナルティ項を加えることなく, 単純な線形制約を回路に直接組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:17:57 GMT)
NESS: Node Embeddings from Static SubGraphs [0.0] 本稿では,グラフオートエンコーダ(GAE)を用いて静的サブグラフ(NESS)からノード埋め込みをトランスダクティブに学習するフレームワークを提案する。
NESSは2つの主要なアイデアに基づいている。 i) トレーニンググラフをデータ前処理中にランダムなエッジ分割を使用して、重複しないエッジを持つ複数の静的でスパースなサブグラフに分割する。
我々はNESSがリンク予測タスクに対して、グラフ全体またはサブグラフのいずれかを使用する現在の自動符号化手法と比較して、より良いノード表現を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:21:14 GMT)
Many topological regions on the Bloch sphere of the spin-1/2 double
kicked top [0.0] フロケットトポロジカルシステムは、従来のトポロジカルシステムでは一般的ではない特徴を示すことが示されている。
これはスピン1/2自由度に結合された量子ダブルキックローターにおいて明らかに強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:47:15 GMT)
Liouville Space Neural Network Representation of Density Matrices [0.0] 本稿では、リウヴィル空間の密度行列を直接表現する制限ボルツマンマシンの拡張について述べる。
これにより平均場理論に現れる状態のコンパクト表現が可能になる。
我々は,2種類の散逸的逆場イジングモデルに対して,我々のアプローチをベンチマークし,他の最先端のアプローチと競合できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:21:08 GMT)
Latest Trends in Artificial Intelligence Technology: A Scoping Review [0.0] 本研究では、PRISMAフレームワークに続く最先端の人工知能技術のスコーピングレビューを行う。
目標は、人工知能技術研究のさまざまな領域で使われている最も高度な技術を見つけることであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:32:54 GMT)
KidneyRegNet: A Deep Learning Method for 3DCT-2DUS Kidney Registration
during Breathing [0.0] この研究は、3D CTと2D U/S腎スキャンのための新しいディープ・レジストレーション・パイプラインを提案した。
特徴ネットワークと3D-2D CNNベースの登録ネットワークで構成されている。
実験は132のU/S配列、39の多相CT、210の公開単相CT画像、25のCTおよびU/Sシーケンスで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:23:05 GMT)
Kernel Stein Discrepancy thinning: a theoretical perspective of
pathologies and a practical fix with regularization [0.0] Stein Thinning は (Riabiz et al., 2022) によって提案された Markov chain Monte Carlo (MCMC) の後処理出力に対する有望なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:26:44 GMT)
Isolating noise and amplifying signal with quantum Cheshire cat [0.0] いわゆる量子チェシャー・キャット(Quantum Cheshire cat)は、「キャット」と同定された物体が物体の性質から分離される現象である。
我々は,この現象に類似した思考実験を,干渉計測装置を用いて提案する。
解離は信号の増幅に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:07:36 GMT)
Is a Prestigious Job the same as a Prestigious Country? A Case Study on
Multilingual Sentence Embeddings and European Countries [0.0] 我々は、多言語文表現がヨーロッパ諸国をどのように捉えているか、そしてそれがヨーロッパ諸言語でどのように異なるかを研究する。
埋め込みにおける最も顕著な国の特徴は、GDPDの経済的な強さである。
1つのモデル: 蒸留された普遍文は、職業的名声と起源の国との結びつきを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:24:42 GMT)
Inverse square Levy walk emerging universally in goal-oriented tasks [0.0] 本研究では,逆正方形レヴィウォーク(コーシーウォーク)を生成するモデルを提案する。
コーシーウォーキングがゴール指向のタスクで普遍的に現れることを実証する。
運動量を最小限に抑える制約の存在や欠如は、ブラウンとレヴィの歩行の違いを引き起こす要因であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:18:07 GMT)
Information Theoretic Significance of Projective Measurements [0.0] 射影測定における情報理論的意義は, 即時的に顕著であることを示す。
射影測定は、抽出されたフィッシャー情報が可能な限り集中している量子測度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:33:40 GMT)
Improving few-shot learning-based protein engineering with evolutionary
sampling [0.0] 本稿では,高価なウェットラボテストサイクルを加速することを目的とした,新規なタンパク質設計のための数発の学習手法を提案する。
提案手法は, 所望のタンパク質機能に対する個別のフィットネスランドスケープを生成する半教師ありトランスファー学習法と, 新たな進化的モンテカルロ連鎖サンプリングアルゴリズムとから構成される。
予測された高適合性遺伝子アクチベーターを実験的にスクリーニングすることにより,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 23:07:53 GMT)
Implementation of Lenia as a Reaction-Diffusion System [0.0] この論文は、最近開発されたLeniaと呼ばれるセルラーオートマトンに展開する。
我々は、レニアの変種であるレニアが微分方程式によって包括的に成り立つことを示した。
この定式化は、カーネルベースのチューリングモデル(KTモデル)と数学的に等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:53:40 GMT)
Impact of Scaled Image on Robustness of Deep Neural Networks [0.0] 生画像のスケーリングはアウト・オブ・ディストリビューションデータを生成するため、ネットワークを騙すための敵攻撃の可能性がある。
本研究では,ImageNet Challengeデータセットのサブセットを複数でスケーリングすることで,Scaling-DistortionデータセットのImageNet-CSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:46:32 GMT)
Impact of Colour Variation on Robustness of Deep Neural Networks [0.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出といったコンピュータビジョンアプリケーションの最先端のパフォーマンスを示している。
最近の進歩は、入力データ、すなわち敵攻撃における手動のデジタル摂動に対する脆弱性を示している。
本研究では,イメージネットのサブセットにRGB色を27種類の組み合わせで変形させることにより,色差データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:43:28 GMT)
ISP meets Deep Learning: A Survey on Deep Learning Methods for Image
Signal Processing [0.0] カメラのイメージシグナルプロセッサ(ISP)全体は、カラーフィルタアレイ(CFA)センサーからデータを変換する複数のプロセスに依存している。
ディープラーニング(Deep Learning)は、その一部、あるいはひとつのニューラルネットワークを使ってISP全体を置き換えるためのソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:17:39 GMT)
Highlighting relations between Wave-particle duality, Uncertainty
principle, Phase space and Microstates [0.0] 本研究の目的は、歴史的・哲学的・科学的観点から波動-粒子二重性の概念を分析することである。
位相空間とマイクロステートの概念は、波動粒子の双対性が発見されるずっと前から古典物理学において既に導入されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:29:18 GMT)
Hedges in Bidirectional Translations of Publicity-Oriented Documents [0.0] ヘッジは、オリジナル英語や英訳英語のように、英語の政治文書に頻繁に現れる傾向がある。
また, ヘッジ装置の経時的増加も観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:42:06 GMT)
Gauge dependence of the Aharonov-Bohm phase in quantum electrodynamics
framework [0.0] Aharonov-Bohm (AB) 相は通常、ソレノイドのような外部電流源によって生成される電磁ベクトルポテンシャルの線積分と関連付けられる。
荷電粒子と外部電流の相互作用によるAB効果を説明する最近の試みは、量子光子の交換によるものであり、AB相のシフトは荷電粒子と外部電流源との相互作用エネルギーの変化に比例すると仮定されている。
この主張を批判的に検証し、このアプローチによって得られた位相が実際にゲージ依存であり、非閉経路の観測可能でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:24:02 GMT)
From Ergodicity to Many-Body Localization in a One-Dimensional
Interacting Non-Hermitian Stark System [0.0] 時間-逆対称性を持つ非相互ホッピングを持つ1次元相互作用するスタークモデルを考える。
我々は、非エルミートスタークMBLが堅牢であることを示し、障害誘発MBLと多くの類似点を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:09:36 GMT)
Forward and hybrid path-integral methods in photoelectron holography:
sub-barrier corrections, initial sampling and momentum mapping [0.0] フルクーロン歪みを持つ強磁場経路積分法を構築し, ハイブリッドフォワード境界法の結果と対比する。
これらの方法は超高速光電子ホログラフィーに応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:11:07 GMT)
Fair Oversampling Technique using Heterogeneous Clusters [0.0] クラス不均衡とグループ(例えば、人種、性別、年齢)の不均衡は、機械学習分類器の公平性と有用性の間のトレードオフを妨げる2つの理由として認識される。
既存の手法は、公平なオーバーサンプリング手法を提案することによって、クラス不均衡とグループ不均衡に関する問題を共同で解決してきた。
クラス不均衡に対処する一般的なオーバーサンプリング技術とは異なり、フェアオーバーサンプリング技術はグループ不均衡にも対処できるため、上記のトレードオフを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:51:18 GMT)
FLAIR #2: textural and temporal information for semantic segmentation
from multi-source optical imagery [0.0] このデータセットには、土地被覆のマッピングを目的としたセマンティックセグメンテーションタスクに利用される、2つの非常に異なるタイプのデータが含まれている。
データ融合ワークフローは、超高空間分解能(VHR)単時間時空間画像の微細空間情報とテクスチャ情報と、コペルニクス・センチネル2衛星画像の高空間分解能(HR)時系列の時間的およびスペクトル的富化の活用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:47:19 GMT)
Experimental quantum channel discrimination using metastable states of a
trapped ion [0.0] 3つの量子チャネルは、連続した単一チャネルクエリを使って明確に区別できない。
本研究では,6次元の$textD_5/2$状態空間を量子情報処理に用いる手法を開発した。
我々は,古典的無線通信における位相シフト鍵と振幅シフト鍵データ符号化の量子チャネルアナログを識別するためのプロトコルを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:22:44 GMT)
Evaluation of the MACE Force Field Architecture: from Medicinal
Chemistry to Materials Science [0.0] MACEは、アモルファス炭素や一般的な小さな分子有機化学から、大きな分子や液体水に至るまで、幅広いシステムにおいて代替品よりも優れた性能を示す。
MACEは非常にデータ効率が高く、50個のランダムに選択された基準構成でトレーニングした場合、実験分子振動スペクトルを再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:01:25 GMT)
Error-Mitigated Quantum Routing on Noisy Devices [0.0] 我々は、ZNE(Zero-Noise Extrapolation)とPEC(Probabilistic Error Cancellation)という、2つの有望な量子エラー軽減手法を実験的に展開する。
また、これらの2つの誤差緩和手法の連結によるルーティング性能についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:08:01 GMT)
Error Basis and Quantum Channel [0.0] 私たちは$M_n(mathbbC)$のNEBを使って$Lin(M_n(mathbbC))$のNEBを構築することができます。
M_n(mathbbC)$ 上の任意の線型写像は、基底分解において $n2times n2$ 係数行列に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:23:56 GMT)
Ensemble Learning Model on Artificial Neural Network-Backpropagation
(ANN-BP) Architecture for Coal Pillar Stability Classification [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク-バックプロパゲーション(ANN-BP)とディープ・アンサンブル・ラーニング(Deep Ensemble Learning)の柱安定性分類への応用について述べる。
ANN-BPは、その活性化機能によって区別される柱安定性の分類に3つのタイプがある。
各モデルには、柱幅、鉱床高さ、ボルト幅、深さから床まで、比率の5つの入力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:40:35 GMT)
Enriched string-net models and their excitations [0.0] ウォーカー・ワングモデルの境界線は通勤プロジェクターモデルの構築に使われてきた。
本稿ではこの2次元境界モデルの厳密な扱いについて述べる。
また,TQFT法を用いて,ウォーカー・ワンバルクの3次元バルク点励起をM "uger center" で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 13:45:33 GMT)
Enhanced efficiency in quantum Otto engine via additional magnetic field
and effective negative temperature [0.0] 4ストロークの量子オットーエンジンは、2つの熱貯水池の間で実行されると性能が良くなる。
x,y)面の磁場とともに、z方向の磁場も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:04:10 GMT)
Effects of Temperature Fluctuations on Charge Noise in Quantum Dot
Qubits [0.0] シリコン量子ドット量子ビットは、非常に有望であるが、1/アルファスペクトルの電荷ノイズに悩まされている。
1/falpha$スペクトルの1/falpha lesssim 1を低周波まで下げた場合、温度変動の持続時間は、そのノイズが測定される最低周波の逆数と同等でなければならない。
2DEGサブバスにおける温度変動は、量子ドットにおける1/f様電荷ノイズの実験的な測定と整合する非物理的に長い時間を必要とすると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:45:07 GMT)
Effective quantum electrodynamics: One-dimensional model of the
relativistic hydrogen-like atom [0.0] 相対論的水素様原子の1次元有効量子電磁力学モデルを考える。
本研究は、原子と分子の量子化学有効QED理論の発展に向けたステップとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:55:01 GMT)
Control of a simulated MRI scanner with deep reinforcement learning [0.0] 仮想MRIスキャナの制御には深部強化学習(DRL)を用いる。
我々は,この問題を,部分的に再構成された等級画像を用いて画像ファントムの形状を効率的に再構成することを目的としたゲームとして捉えた。
その結果,DRLは仮想MRIスキャナーを誘導して有用な信号を生成し,それらの信号を解釈してファントムの形状を決定するという2つの重要なタスクを完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:02:36 GMT)
Connecting the Hamiltonian structure to the QAOA energy and Fourier
landscape structure [0.0] 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)におけるハミルトニアンの構成と,対応するコストランドスケープ特性との関係の理解を深めることを目的とする。
QAOAは変分量子アルゴリズム(VQA)の顕著な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:56:33 GMT)
Concept-aware Training Improves In-context Learning Ability of Language
Models [0.0] トランスフォーマーファミリーの最近の言語モデル(LM)の多くは、いわゆるインコンテキスト学習(ICL)能力を示している。
テキスト内情報をよりよく活用できるLMを作成する手法を提案する。
概念認識トレーニングのデータサンプリングはモデルの推論能力を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:44:52 GMT)
Complete spectral characterization of biphotons by simultaneously
determining its frequency sum and difference in a single quantum
interferometer [0.0] 我々は,NOON状態干渉計(NOONI)とHong-Ou-Mandel干渉計(HOMI)を組み合わせた新しい量子干渉計を提案する。
周波数和と差分の両方で両光子のスペクトル相関情報を同時に得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:40:10 GMT)
Comment on "Weak values and the past of a quantum particle" [0.0] 最近の論文で、Hance、Rarity、Ladymanは弱い値と量子粒子の過去を結びつける最近の提案を批判した。
彼らの結論は、彼らが議論した粒子の過去へのアプローチを理解するという概念的誤りから従うと私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:50:41 GMT)
Co-propagation of 6 Tb/s (60*100Gb/s) DWDM & QKD channels with ~17 dBm
aggregated WDM power over 50 km standard single mode fiber [0.0] 我々は、DWDMデータチャネルの総出力が17dBmのQKD系の量子チャネル(1310nm)の50kmを超えるSSMFの共伝播について報告する(1550nmの範囲)。
共伝播効率を評価する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 06:53:10 GMT)
Bipartite entanglement detection by local generalized measurements [0.0] 局所的な測定による絡み検出は、遠く離れた観測者によって実施される可能性があるが、量子鍵分布や量子通信への応用には特に関心がある。
本稿では, 相関行列と分布の連接確率に基づく任意の次元二部交絡検出のための十分条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 16:40:48 GMT)
Beyond MP2 initialization for unitary coupled cluster quantum circuits [0.0] ユニタリ結合クラスタ(UCC)アンサッツは、高精度な結果を達成するための有望なツールである。
我々は,効率的なスパース波動関数回路ソルバを用いることで,UCCシミュレーションの最先端を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:01:39 GMT)
Better speech synthesis through scaling [0.0] 近年、自己回帰変換器とDDPMの応用により、画像生成の分野が革新されている。
本稿では,画像生成領域の進歩を音声合成に適用する方法について述べる。
結果としてTorToiseは、表現力のあるマルチボイス音声合成システムになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 21:41:54 GMT)
Automatic Stack Velocity Picking Using an Unsupervised Ensemble Learning
Method [0.0] ラベル付きデータへの依存と選択精度のバランスをとるために,Unsupervised Ensemble Learning (UEL) アプローチを提案する。
UELは、近くの速度スペクトルやその他の既知の情報源からのデータを利用して、効率的で合理的な速度ポイントを選定する。
UELは従来のクラスタリングベースの手法や広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)手法よりも信頼性が高く正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:43:24 GMT)
Approach to Data Science with Multiscale Information Theory [0.0] データサイエンスは、大規模で複雑なデータセットから貴重な洞察を抽出する上で重要な役割を果たす、多分野の分野である。
データサイエンスの世界では、情報理論(IT)と統計力学(SM)の2つの基本的な要素がある。
本稿では,このデータサイエンスの枠組みを粒子からなる大規模かつ複雑な機械システムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 01:08:50 GMT)
Anti-unification and Generalization: A Survey [0.0] 反統一(英: anti-unification, AU)は、帰納的推論に使用される一般化の基本的な操作である。
我々は、AU研究とその応用に関する第1回調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 09:11:13 GMT)
Anonymous estimation of intensity distribution of magnetic fields with
quantum sensing network [0.0] 本研究では,対象フィールドの個々の値を知ることなく,異なる場所で対象フィールドの統計量を推定するプロトコルを提案する。
私たちの結果は、セキュリティが組み込まれた量子センシングネットワークを使用するための重要なステップです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:43:41 GMT)
An Autoencoder-based Snow Drought Index [0.0] SnoDRI(Snow Drought Response Index, SnoDRI)は, 降雪の干ばつの発生を識別し, 定量化するために用いられる新しい指標である。
各種積雪変数の最先端MLアルゴリズムを用いて,本指数を算出した。
我々は1981年から2021年までの太平洋地域での再解析データ(NLDAS-2)を用いて,新しい降雪量指数の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 03:41:45 GMT)
Affect as a proxy for literary mood [0.0] 感情的な単語の埋め込みを利用して、異なるテキストセグメントの感情分布を調べる。
また、テキストのセマンティックシフトとドメインを考慮に入れ、感情のレキシコンを強化するための、シンプルで効率的かつ効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 08:09:23 GMT)
Adversarial Zoom Lens: A Novel Physical-World Attack to DNNs [0.0] 本稿では,Adrial Zoom Lens (AdvZL) と呼ばれる新しい物理対向攻撃手法を実演する。
AdvZLはズームレンズを使って物理世界の画像をズームイン/アウトし、ターゲットの物体の特性を変えることなくDNNを騙す。
デジタル環境では,AdvZLに基づくデータセットを構築し,DNNに対する等スケール拡大画像の対角性を検証する。
物理環境では、ズームレンズを操作して対象物体の内外をズームインし、対向サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:41:03 GMT)
Adversarial Color Film: Effective Physical-World Attack to DNNs [0.0] 我々は、AdvCF(Adversarial Color Film)と呼ばれるカメラによる物理的攻撃を提案する。
実験により,デジタル環境と物理環境の両方において提案手法の有効性が示された。
我々は、将来のビジョンベースのシステムに対するAdvCFの脅威を考察し、カメラベースの物理的攻撃に対する有望な精神性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 12:29:21 GMT)
Adversarial Catoptric Light: An Effective, Stealthy and Robust
Physical-World Attack to DNNs [0.0] 本研究では, 自然現象である陰極光を用いて, 対向性摂動を発生させる新しい物理的攻撃, 対向性陰極光(AdvCL)を紹介する。
提案手法は, 有効性, ステルス性, 堅牢性の3つの側面で評価する。
攻撃成功率は83.5%で、ベースラインを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 14:05:08 GMT)
Adiabatic driving and geometric phases in classical systems [0.0] 古典可積分系の断熱駆動と幾何位相の概念をクープマン・ヴォン・ノイマン形式主義の下で研究する。
量子式を用いて古典的固有状態間の断熱的ユニタリフローを生成する古典的断熱ゲージポテンシャルを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 20:32:57 GMT)
A smooth basis for atomistic machine learning [0.0] 興味の原子を取り巻く球内におけるラプラシアン固有値問題の解から得られる基底について検討する。
これにより、球面内の与えられた大きさの最も滑らかな基底が生成される。
与えられたデータセットのベースの品質に関する教師なしの指標をいくつか検討し、ラプラシア固有状態基底が、広く使用されているベースセットよりもはるかに優れた性能を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 18:22:43 GMT)
A multimodal method based on cross-attention and convolution for
postoperative infection diagnosis [0.0] 術後感染診断は重篤な合併症であり,高い診断上の課題となっている。
X線検査は、疑わしいPJI患者の画像検査である。
本研究では,自己教師型マスク付きオートエンコーダ事前学習戦略とマルチモーダル核融合診断ネットワークMED-NVCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:08:56 GMT)
A generalized model of the noise spectrum of a two-level fluctuator in
the presence of an electron subbath [0.0] その結果,Ahn の低温度域では,S(omega) プロット e-C/T3/8$ の雑音パワースペクトルが数桁異なることがわかった。
また、2つのモデルから得られる数値結果を比較すると、S(omega)$の値がAhnの値と数桁の温度で異なることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 17:59:59 GMT)
A comparison between traditional and Serverless technologies in a
microservices setting [0.0] 本研究では、異なる技術を使用して、同じマイクロサービスアプリケーションの9つのプロトタイプを実装します。
私たちはAmazon Web Servicesを使い、より伝統的なデプロイメント環境(Kubernetes)を使用するアプリケーションから始めます。
サーバレスアーキテクチャへの移行は、AWS ECS Fargate、AWS、DynamoDBDBなど、さまざまなテクノロジの使用による影響(コストとパフォーマンスの両方)を組み合わせて、分析することによって行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:56:28 GMT)
A Study on Deep CNN Structures for Defect Detection From Laser
Ultrasonic Visualization Testing Images [0.0] 本稿では,LUVT画像における欠陥の自動検出と局所化のためのディープニューラルネットワークを提案する。
SUS304平板の実世界データを用いた数値実験により,提案手法は汎用物体検出モデルよりも有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 11:16:41 GMT)
A Prelimanary Exploration on component based software engineering [0.0] コンポーネントベースのソフトウェア開発(CBD)は、ソフトウェア開発を加速し、コストとタイムラインを節約し、テスト要件を最小化し、品質とアウトプットを向上するために、ソフトウェア産業が採用する方法論である。
本稿では,コンポーネントベースのソフトウェア工学の概念について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 10:07:59 GMT)
A Perspectival Mirror of the Elephant: Investigating Language Bias on
Google, ChatGPT, Wikipedia, and YouTube [0.0] Googleとその最も顕著なリターンは、複雑なトピックの検索言語に結びついた、狭い文化的ステレオタイプを反映している。
本稿では,言語バイアスのエビデンスと分析を行い,その社会的意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 07:14:46 GMT)
A Menagerie of Symmetry Testing Quantum Algorithms [0.0] 離散有限群から対称性の概念を生成する方法と、これが連続群に一般化される方法を示す。
我々は、ハミルトニアンが群に対して対称性を示すかどうかをテストすることができる量子アルゴリズムを提案する。
各アルゴリズムの受理確率は、テスト中の状態の最大対称忠実度に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 22:55:02 GMT)
A Block-Coordinate Approach of Multi-level Optimization with an
Application to Physics-Informed Neural Networks [0.0] 非線形最適化問題の解法として多レベルアルゴリズムを提案し,その評価複雑性を解析する。
物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) を用いた偏微分方程式の解に適用し, 提案手法がより良い解法と計算量を大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 19:12:02 GMT)
A Better Way to Do Masked Language Model Scoring [0.0] 自己回帰言語モデルの下で与えられた文のログ類似度を推定するのは簡単である。
マスキング言語モデルでは、文のログ類似度を推定する直接的な方法はない。
適応されたメトリック(PLL-word-l2r)は、元のメトリックとすべての単語内トークンがマスクされたメトリックの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 23 May 2023 15:12:33 GMT)