UniControl: A Unified Diffusion Model for Controllable Visual Generation
In the Wild [179.5] 制御可能なコンディション・トゥ・イメージ(C2I)タスクのための新しい生成基盤モデルUniControlを紹介する。
UniControlは、任意の言語プロンプトを許容しながら、特定のフレームワーク内で幅広いC2Iタスクを統合する。
9つのユニークなC2Iタスクで訓練されたUniControlは、印象的なゼロショット生成能力を誇示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:41:25 GMT)
The False Promise of Imitating Proprietary LLMs [158.7] より弱い言語モデルを安価に改善するための新しい方法は、より強力なモデルからの出力に対してそれを微調整することである。
このアプローチは、より弱いオープンソースモデルを使用して、プロプライエタリなモデルの機能を安価に模倣することを目指している。
まず、様々なベースモデルサイズを用いてChatGPTを模倣する一連のLMを微調整する。
次に、群衆レーダと標準NLPベンチマークを用いてモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:00:12 GMT)
Scaling Data-Constrained Language Models [151.9] データ制約付きシステムにおける言語モデルのスケーリングについて検討する。
固定された計算予算に対する制約付きデータでは、反復するデータの最大4つのエポックなトレーニングは、ユニークなデータに比べて損失に対する無視可能な変化をもたらす。
本稿では,繰り返しトークンと過剰パラメータの値の減少を考慮に入れた計算最適性のスケーリング法則を提案し,実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:18:55 GMT)
CMD: Self-supervised 3D Action Representation Learning with Cross-modal
Mutual Distillation [130.1] 3D行動認識では、骨格のモダリティの間に豊富な相補的な情報が存在する。
本稿では,CMD(Cross-modal Mutual Distillation)フレームワークを提案する。
提案手法は,既存の自己管理手法より優れ,新しい記録を多数設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:19:43 GMT)
E2EAI: End-to-End Deep Learning Framework for Active Investing [123.5] 本稿では, ファクタ選択, ファクタ組み合わせ, 株式選択, ポートフォリオ構築を通じて, ファクター投資のほぼ全過程をカバーするE2Eを提案する。
実際の株式市場データの実験は、アクティブ投資におけるエンドツーエンドのディープ・リーン・フレームワークの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:27:07 GMT)
Efficient Bound of Lipschitz Constant for Convolutional Layers by Gram
Iteration [122.5] 循環行列理論を用いて畳み込み層のスペクトルノルムに対して、精密で高速で微分可能な上界を導入する。
提案手法は, 精度, 計算コスト, スケーラビリティの観点から, 他の最先端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） (Thu, 25 May 2023 15:32:21 GMT)
Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image
Restoration [120.4] 本研究では,画像復元のためのグローバル,地域,地域領域における画像階層を効率的に,かつ明示的にモデル化する機構を提案する。
そこで本研究では, 空間と時間的複雑性のバランスが良く, 固定されたストライプ自己注意を提案する。
そこで我々はGlobal, Regional, Local Rangeにおける画像階層を明示的にモデル化するGRLと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:44:44 GMT)
Project and Probe: Sample-Efficient Domain Adaptation by Interpolating
Orthogonal Features [119.2] 多様な特徴の集合を学習し,これらの特徴を補間することによって対象分布に適応する,軽量でサンプル効率のよい手法を提案する。
複数の分散シフト設定を持つ4つのデータセットに対する実験により、Pro$2$は、限られたターゲットデータが与えられた場合、パフォーマンスを5～15%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:12:52 GMT)
First Order Methods with Markovian Noise: from Acceleration to
Variational Inequalities [114.7] 本稿では,一階変分法の理論解析のための統一的アプローチを提案する。
提案手法は非線形勾配問題とモンテカルロの強い問題の両方をカバーする。
凸法最適化問題の場合、オラクルに強く一致するような境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:11:31 GMT)
Nonparametric Masked Language Modeling [113.7] 既存の言語モデル(LM)は、有限語彙上のソフトマックスでトークンを予測する。
NPMは,このソフトマックスを参照コーパス内の各フレーズの非パラメトリック分布に置き換える最初の非パラメトリックマスク付き言語モデルである。
NPMは、コントラスト目的と全コーパス検索に対するバッチ内近似で効率的に訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:18:35 GMT)
Mastering the Unsupervised Reinforcement Learning Benchmark from Pixels [112.6] 強化学習アルゴリズムは成功するが、エージェントと環境の間の大量の相互作用を必要とする。
本稿では,教師なしモデルベースRLを用いてエージェントを事前学習する手法を提案する。
我々はReal-Word RLベンチマークにおいて、適応中の環境摂動に対する抵抗性を示唆し、堅牢な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:50:57 GMT)
Collaborative World Models: An Online-Offline Transfer RL Approach [112.6] オフライン環境下での視覚的RLの性能を向上させるために,コラボレーティブ・ワールド・モデル(CoWorld)と呼ばれる伝達学習手法を提案する。
実験によると、CoWorldはDeepMind ControlとMeta-Worldのオフライン視覚制御タスクにおいて、既存のメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:31:38 GMT)
DPOK: Reinforcement Learning for Fine-tuning Text-to-Image Diffusion
Models [106.2] 我々は、オンライン強化学習を用いて、テキスト・ツー・イメージモデルを微調整する。
拡散モデルに焦点をあて、微調整タスクをRL問題として定義し、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルを更新する。
我々のアプローチはDPOKと呼ばれ、政策最適化とKL正規化を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:35:38 GMT)
A theory of continuous generative flow networks [104.9] 生成フローネットワーク(Generative Flow Networks, GFlowNets)は、非正規化されたターゲット分布からサンプルを抽出するように訓練されたアモータイズされた変分推論アルゴリズムである。
本稿では、既存の離散GFlowNetと、連続的あるいはハイブリッドな状態空間を持つGFlowNetを包含する一般化GFlowNetの理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:44:58 GMT)
Ghost in the Minecraft: Generally Capable Agents for Open-World
Enviroments via Large Language Models with Text-based Knowledge and Memory [97.9] Ghost in the Minecraft (GITM) は、LLM(Large Language Models)とテキストベースの知識と記憶を統合する新しいフレームワークである。
我々は、構造化されたアクションのセットを開発し、LSMを活用してエージェントが実行するアクションプランを生成する。
LLMをベースとしたエージェントは、従来の手法を著しく上回り、成功率+47.5%という顕著な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:49 GMT)
Information Screening whilst Exploiting! Multimodal Relation Extraction
with Feature Denoising and Multimodal Topic Modeling [96.8] 既存のマルチモーダル関係抽出(MRE)研究は、内部情報過剰利用と外部情報過多という2つの共存課題に直面している。
内部情報スクリーニングと外部情報活用を同時に実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:08:21 GMT)
Imitating Task and Motion Planning with Visuomotor Transformers [94.6] タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、多様なデモンストレーションの大規模なデータセットを自律的に生成できる。
本研究では,TAMPスーパーバイザが生成する大規模データセットと,それらに適合するフレキシブルトランスフォーマーモデルの組み合わせが,ロボット操作の強力なパラダイムであることを示す。
我々は,TAMPエージェントを模倣して大規模ビジュモータトランスフォーマーポリシーを訓練する OPTIMUS という新しい模倣学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:58:14 GMT)
Learning Safety Constraints from Demonstrations with Unknown Rewards [94.6] 制約付きマルコフ決定過程(CMDP)において共有制約を推論する新しい手法であるCoCoRL(Convex Constraint Learning for Reinforcement Learning)を提案する。
CoCoRLは安全な運転行動につながる制約を学び、異なるタスクや環境に転送できる。
対照的に、逆強化学習(IRL)に基づく代替手法は、性能が悪く、安全でないポリシーを学ぶことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:18:46 GMT)
Prompt-Free Diffusion: Taking "Text" out of Text-to-Image Diffusion
Models [94.3] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)の研究はこの1年で爆発的に成長した。
テキストプロンプトエンジニアリングと、カスタマイズされた結果のための高品質なテキストプロンプトの検索は、科学よりも芸術的だ。
本稿では,事前学習したT2I拡散モデルから"Text"を抽出し,ユーザの負担を軽減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:30:07 GMT)
DICE: Data-Efficient Clinical Event Extraction with Generative Models [93.5] 臨床領域のイベント抽出は、未調査の研究領域である。
臨床イベント抽出のための堅牢でデータ効率の良い生成モデルであるDICEを紹介する。
臨床およびニュース領域イベント抽出におけるDICEの最先端性能について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:04:05 GMT)
Language-Guided 3D Object Detection in Point Cloud for Autonomous
Driving [91.9] 我々は,LiDARグラウンディングと呼ばれるマルチモーダルな視覚的グラウンドニングタスクを提案する。
言語特徴を持つLiDARベースの物体検出器を共同で学習し、検出器から直接対象領域を予測する。
私たちの研究は、LiDARベースの接地作業に関する深い洞察を提供しており、自動運転コミュニティにとって有望な方向性を示すものと期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:22:10 GMT)
VioLA: Unified Codec Language Models for Speech Recognition, Synthesis,
and Translation [91.4] VioLAは1つの自動回帰トランスフォーマーデコーダのみのネットワークで、音声とテキストを含む様々なモーダルタスクを統合する。
まず、オフラインのニューラルエンコーダを用いて、全ての発話を個別のトークンに変換する。
さらに,タスクID(TID)と言語ID(LID)をモデルに統合し,異なる言語やタスクを扱うモデリング能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:39:47 GMT)
ByzSecAgg: A Byzantine-Resistant Secure Aggregation Scheme for Federated
Learning Based on Coded Computing and Vector Commitment [90.6] 本稿では,ビザンツの攻撃やプライバシー侵害に対して保護されたフェデレーション学習のための効果的なセキュアアグリゲーション手法を提案する。
提案手法はベクトルコミットメント法も用いて, コミットサイズは一定である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:43:24 GMT)
Cross-Lingual Knowledge Distillation for Answer Sentence Selection in
Low-Resource Languages [90.4] 低リソース言語のためのAS2モデルの学習方法として、英語の強力なAS2教師からCLKD(Cross-Lingual Knowledge Distillation)を提案する。
提案手法を評価するために,1)Xtr-WikiQA,(9言語用ウィキQAデータセット,2)TyDi-AS2,8言語にまたがる70万以上の質問を持つ多言語AS2データセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:56:04 GMT)
Socratic Pretraining: Question-Driven Pretraining for Controllable
Summarization [89.0] ソクラティック事前訓練は、要約タスクにおける制御性を改善するために設計された、質問駆動で教師なし事前訓練の目的である。
以上の結果から,Socraticプレトレーニングはタスク固有のラベル付きデータ要件を半分に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:37:14 GMT)
Multimodal Relation Extraction with Cross-Modal Retrieval and Synthesis [89.0] 本研究は,対象物,文,画像全体に基づいて,テキストおよび視覚的証拠を検索することを提案する。
我々は,オブジェクトレベル,画像レベル,文レベル情報を合成し,同一性と異なるモダリティ間の推論を改善する新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:26:13 GMT)
Generating Visual Spatial Description via Holistic 3D Scene
Understanding [89.0] 視覚空間記述(VSD)は、画像内の対象物の空間的関係を記述するテキストを生成することを目的としている。
外部の3Dシーン抽出器を用いて,入力画像の3Dオブジェクトとシーン特徴を抽出する。
対象物の中心となる3次元空間シーングラフ(Go3D-S2G)を構築し,対象物の空間意味を総合的な3次元シーン内にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:20:46 GMT)
Scene Graph as Pivoting: Inference-time Image-free Unsupervised
Multimodal Machine Translation with Visual Scene Hallucination [88.7] 本研究では,より現実的なマルチモーダル機械翻訳(UMMT)について検討する。
視覚・言語シーングラフ(SG)を用いて,入力画像とテキストを表現し,その微細な視覚言語特徴が意味論の全体的理解を確実にする。
教師なし翻訳学習には,SG-pivotingに基づく学習目的がいくつか導入されている。
提案手法は,タスクとセットアップにおいて,BLEUスコアの有意な向上により,最良性能のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:24:34 GMT)
READIN: A Chinese Multi-Task Benchmark with Realistic and Diverse Input
Noises [87.7] 我々は、Realistic and Diverse Input Noisesを用いた中国のマルチタスクベンチマークREADINを構築した。
READINには4つの多様なタスクとアノテータが含まれており、Pinyin入力と音声入力という2つの一般的な中国語入力方式で元のテストデータを再入力するよう要求する。
我々は、強化された事前訓練された言語モデルと、堅牢なトレーニング手法を用いて実験を行い、これらのモデルがREADINに顕著な性能低下を被ることがしばしば見いだされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:04:08 GMT)
ProSpect: Expanded Conditioning for the Personalization of
Attribute-aware Image Generation [87.1] 本稿では,拡張テキスト条件空間であるPrompt Spectrum Space P*と,ProSpectと呼ばれる新しい画像表現手法を提案する。
ProSpectは、ステージごとのプロンプトからエンコードされた逆テキストトークンの埋め込みの集合としてイメージを表す。
ProSpectは、画像/テキスト誘導材料/スタイル転送/編集など、さまざまなパーソナライズされた画像生成アプリケーションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:32:01 GMT)
How Do In-Context Examples Affect Compositional Generalization? [86.6] 本稿では,コンテクスト内構成一般化を検証するためのテストスイートであるCoFeを提案する。
構成一般化性能は、文脈内例の選択によって容易に影響を受けることが判明した。
我々の系統実験は、文脈内サンプルは、テストケースと構造的に似ており、互いに異なっており、個別に単純であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:34:40 GMT)
Adaptive Parameterization of Deep Learning Models for Federated Learning [85.8] Federated Learningは、分散形式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方法を提供する。
トレーニング中にモデルパラメータや勾配を定期的に交換する必要があるため、通信オーバーヘッドが発生する。
本稿では,フェデレートラーニングのための並列適応器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:55:39 GMT)
Camera-Incremental Object Re-Identification with Identity Knowledge
Evolution [82.6] オブジェクト再識別(ReID)は、多くのギャラリーイメージから、すべてのカメラビューにまたがるアイデンティティを関連付け、収集することにより、プローブオブジェクトを検索することを目的としている。
ReIDアルゴリズムを現実のシナリオにデプロイする場合、ストレージ、プライバシー制約、カメラの動的変更といった側面は、その一般化性と適用性を低下させる。
カメラデータセットの受信ストリームからReIDモードを継続的に最適化することにより、カメラインクリメンタルオブジェクト再識別(CIOR)と呼ばれる新しいReIDタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:15:29 GMT)
Parallel Sampling of Diffusion Models [81.9] 拡散モデルは強力な生成モデルであるが、サンプリングが遅い。
そこで本研究では,複数のステップを並列にdenoisingすることで,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化するParaDiGMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:42 GMT)
All Points Matter: Entropy-Regularized Distribution Alignment for
Weakly-supervised 3D Segmentation [81.7] 擬似ラベルは、弱い教師付き3Dセグメンテーションタスクに広く使われており、学習に使えるのはスパース・グラウンド・トラス・ラベルのみである。
本稿では,生成した擬似ラベルを正規化し,擬似ラベルとモデル予測とのギャップを効果的に狭めるための新しい学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:19:31 GMT)
High-Similarity-Pass Attention for Single Image Super-Resolution [81.6] 非局所的注意(NLA)分野における最近の進歩は、自己相似性に基づく単一画像超解像(SISR)への新たな関心につながっている。
高相似性パスアテンション(HSPA)を得るための簡潔で効果的なソフトしきい値設定操作を導入する。
HSPAの有効性を実証するため,我々はHSPAN(Deep High-Similarity-pass attention network)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:24:14 GMT)
VisionLLM: Large Language Model is also an Open-Ended Decoder for
Vision-Centric Tasks [81.3] VisionLLMは視覚中心のタスクのためのフレームワークで、柔軟に定義され、言語命令を使って管理できる。
検出固有モデルと同等の精度で,COCO上で60%以上のmAPを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:02:07 GMT)
Learning Better Masking for Better Language Model Pre-training [80.3] Masked Language Modelingは、事前学習言語モデル(PrLM)の目的を認知するために広く使われている。
PrLMは、固定マスキング比を適用し、トレーニング全体を通して異なる内容が同じ確率でマスクされるランダム-トークンマスキング戦略を採用するのが一般的である。
本研究では,異なるトレーニング段階におけるマスキング率とマスキング内容の調整を適応的に行う2つのマスク手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:05:53 GMT)
Grounded Affordance from Exocentric View [79.6] Affordance Groundingは、オブジェクトの"アクションの可能性"領域を見つけることを目的としている。
対話的な余裕の多様性のため、異なる個人の独特さは多様な相互作用をもたらす。
人間は様々な外心中心の相互作用を不変の自我中心の余裕に変える能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:47:29 GMT)
Diversify Your Vision Datasets with Automatic Diffusion-Based
Augmentation [78.8] ALIA(Automated Language-Guided Image Augmentation)は、大規模ビジョンと言語モデルを用いてデータセットのドメインの自然言語記述を自動的に生成する手法である。
データ整合性を維持するために、オリジナルのデータセットでトレーニングされたモデルは、最小限の画像編集とクラス関連情報を破損したデータをフィルタリングする。
分類と検出のためのきめ細かい散在したデータセットでは、ALIAは従来のデータ拡張とテキストから画像への生成データを最大15%超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:43:05 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） (Thu, 25 May 2023 04:33:42 GMT)
Revisiting Non-Autoregressive Translation at Scale [76.9] スケーリングが非自己回帰翻訳(NAT)行動に与える影響を系統的に研究する。
我々は、NATモデルの一般的な弱さを緩和し、結果として翻訳性能が向上することを示した。
我々は、スケールされたデータセット上でスケールされたNATモデルを検証することで、新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:22:47 GMT)
Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions [76.4] Self-Instructは、事前訓練された言語モデルの命令フォロー機能を改善するためのフレームワークである。
私たちのパイプラインは、言語モデルから命令、入力、および出力のサンプルを生成し、その後、元のモデルを微調整するためにそれらを使用する前に、無効または類似のサンプルをフィルタします。
さらなる評価のために、新規タスクのエキスパートによる指示のセットをキュレートし、GPT3とセルフインストラクトのチューニングが既存の公開インストラクションデータセットを大きなマージンで向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:50:07 GMT)
Image is First-order Norm+Linear Autoregressive [75.6] 本稿では、FINOLAと呼ばれる1次ノルム+線形自己回帰過程として、すべての画像が理解可能であることを明らかにする。
256$times$256の画像を16$times$16の特徴写像まで自動回帰を用いて圧縮ベクトルから再構成できることを実証した。
また、簡単なマスク付き予測手法を用いて、FINOLAの自己教師型学習への応用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:50 GMT)
Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models [75.1] VoyagerはMinecraft初の生涯学習エージェントだ。
常に世界を探索し、多様なスキルを身につけ、人間の介入なしに新しい発見を行う。
Voyagerは、Minecraftの新しい世界で学んだスキルライブラリを利用して、新しいタスクをゼロから解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:46:38 GMT)
T2TD: Text-3D Generation Model based on Prior Knowledge Guidance [74.3] 本稿では,3次元生成モデルの性能向上のための先行知識として,関連した形状やテキスト情報を導入した新しいテキスト3D生成モデル(T2TD)を提案する。
提案手法は,3次元モデル生成精度を大幅に向上し,text2shapeデータセット上でSOTA法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:05:52 GMT)
GAT: Guided Adversarial Training with Pareto-optimal Auxiliary Tasks [73.9] 本稿では,限られた訓練データの下で補助的なタスクを活用する新しい対人訓練手法を提案する。
本手法は, 対戦学習の最小値最適化において, シングルタスクモデルをマルチタスクモデルに拡張する。
我々は、ガイド付きマルチタスク学習が、モデルロバスト性の境界をさらに推し進めるために、実践的で有望な方法であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:01:05 GMT)
NeuroExplainer: Fine-Grained Attention Decoding to Uncover Cortical
Development Patterns of Preterm Infants [73.9] 我々はNeuroExplainerと呼ばれる説明可能な幾何学的深層ネットワークを提案する。
NeuroExplainerは、早産に伴う幼児の皮質発達パターンの解明に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:04:57 GMT)
CommonScenes: Generating Commonsense 3D Indoor Scenes with Scene Graphs [73.4] シーングラフを対応する制御可能な3Dシーンに変換する完全生成モデルであるCommonScenesを提案する。
パイプラインは2つのブランチで構成されており、1つは変分オートエンコーダでシーン全体のレイアウトを予測し、もう1つは互換性のある形状を生成する。
生成されたシーンは、入力シーングラフを編集し、拡散モデルのノイズをサンプリングすることで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:39:13 GMT)
Diffusion-Based Adversarial Sample Generation for Improved Stealthiness
and Controllability [72.9] そこで本研究では,現実的な対向サンプルを生成するための拡散型射影勾配 Descent (Diff-PGD) という新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、デジタルアタック、物理世界アタック、スタイルベースのアタックなど、特定のタスクに簡単にカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:51:23 GMT)
PAD-Net: An Efficient Framework for Dynamic Networks [72.9] 動的ネットワークを実装する際の一般的な実践は、与えられた静的レイヤを完全な動的レイヤに変換することである。
我々は、冗長な動的パラメータを静的なパラメータに変換するために、部分的に動的ネットワーク、すなわちPAD-Netを提案する。
提案手法は,2つの典型的な動的アーキテクチャを用いた大規模実験によって包括的に支持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:53:20 GMT)
UNITE: A Unified Benchmark for Text-to-SQL Evaluation [72.7] textbfText-to- domain textbfE (UNITE) のための textbfUNIfied ベンチマークを導入する。
公開されているテキストからデータセットで構成されており、12以上のドメインからの自然言語に関する質問が含まれている。
広く使われているスパイダーベンチマーク citeyu-etal-2018-spider と比較して、$sim$120K の追加例を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:19:52 GMT)
POPE: 6-DoF Promptable Pose Estimation of Any Object, in Any Scene, with
One Reference [72.3] Promptable Object Pose Estimation (POPE) と呼ばれるオブジェクトポーズ推定のための一般的なパラダイムを提案する。
POPEは、任意のシーンの任意の対象オブジェクトに対してゼロショット6DoFオブジェクトのポーズ推定を可能にし、サポートビューは単一の参照のみを採用する。
総合的な実験結果から、POPEはゼロショット設定で非競合なロバストな性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:19:17 GMT)
RefGPT: Reference -> Truthful & Customized Dialogues Generation by GPTs
and for GPTs [71.8] ChatGPTのような一般的なチャットモデルは、高品質な命令データでLLM(Large Language Models)をチューニングすることで、幅広いNLPタスクを解決するための印象的な能力を得た。
しかし、人間による高品質なデータ収集、特にマルチターン対話は高価であり、ほとんどの人にとっては実現不可能である。
本稿では,モデル幻覚による事実の誤りを気にすることなく,膨大な真実とカスタマイズされた対話を生成するためのRefGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:20:51 GMT)
Interpretable Mixture of Experts [71.6] Interpretable Mixture of Experts (IME)は本質的に解釈可能なモデリングフレームワークである。
IMEは単一の解釈可能なモデルよりも正確であることが示され、既存の最先端のDeep Neural Networks(DNN)と正確に比較できる。
IMEの説明は、ユーザスタディを通じて一般的に使われているポストホックな説明法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:43:07 GMT)
Betray Oneself: A Novel Audio DeepFake Detection Model via
Mono-to-Stereo Conversion [71.0] Audio Deepfake Detection (ADD)は、テキスト音声(TTS)、音声変換(VC)、再生などによって生成された偽音声を検出することを目的としている。
M2S-ADDと呼ばれる新しいADDモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:54:29 GMT)
HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging
Face [70.7] 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、相互作用、推論において例外的な能力を持つ。
我々は、LLMを活用して機械学習コミュニティのさまざまなAIモデルを接続し、AIタスクを解決するフレームワークであるHuggingGPTを紹介する。
ChatGPTの強力な言語能力とHugging Faceの豊富なAIモデルを活用することで、HuggingGPTはさまざまなモダリティとドメインで多数の高度なAIタスクをカバーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:50:20 GMT)
Improving Zero-shot Generalization and Robustness of Multi-modal Models [70.1] CLIPやLiTのようなマルチモーダルな画像テキストモデルは、画像分類ベンチマークで顕著な性能を示している。
本研究は,この性能差の原因を考察し,テキストプロンプトの曖昧さによる障害事例の多くが原因であることを示す。
本稿では,WordNet階層を用いて,不確実な画像の精度を向上させるための簡易かつ効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:14:50 GMT)
End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [70.1] 本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。
我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:58:46 GMT)
Securing Deep Generative Models with Universal Adversarial Signature [69.5] 深い生成モデルは、その潜在的な誤用のために社会に脅威をもたらす。
本稿では,任意の事前学習型生成モデルに普遍的逆数シグネチャを注入することを提案する。
提案手法は, FFHQ と ImageNet のデータセット上で, 様々な最先端生成モデルを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:01 GMT)
Multi-lingual and Multi-cultural Figurative Language Understanding [69.5] 図形言語は人間のコミュニケーションに浸透するが、NLPでは比較的過小評価されている。
Hindi, Indonesian, Javanese, Kannada, Sundanese, Swahili, Yorubaの7つの多様な言語に関するデータセットを作成しました。
我々のデータセットから,各言語は,同じ領域から派生した言語間で最も高い重なり合いを持つ,図形表現の文化的・地域的概念に依存していることが明らかとなった。
全ての言語は、事前学習データと微調整データの可用性を反映した性能の変化により、英語と比較して大きな欠陥がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:30:31 GMT)
Dimensionality Reduced Training by Pruning and Freezing Parts of a Deep
Neural Network, a Survey [69.4] 最先端のディープラーニングモデルには、何十億にも達するパラメータカウントがある。そのようなモデルのトレーニング、保存、転送は、エネルギーと時間を要するため、コストがかかる。
モデル圧縮は、ストレージと転送コストを低減し、フォワードおよび/または後方パスでの計算数を減少させることで、トレーニングをより効率的にすることができる。
この研究は、トレーニング全体を通してディープラーニングモデルでトレーニングされた重量を減らす方法に関する調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:59:41 GMT)
A Task-guided, Implicitly-searched and Meta-initialized Deep Model for
Image Fusion [69.1] 本稿では,課題の多い現実シナリオにおいて,画像融合問題に対処するためのタスク誘導,インプリシト検索,メタ一般化(TIM)深層モデルを提案する。
具体的には、画像融合の教師なし学習プロセスを導くために、下流タスクからの情報を組み込む制約付き戦略を提案する。
このフレームワーク内に暗黙の探索スキームを設計し、高速な融合モデルのためのコンパクトなアーキテクチャを自動で発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:54:08 GMT)
On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum
computer [68.8] DPPは1970年代の量子光学のモデルとしてマッキによって導入された。
ほとんどのアプリケーションはDPPからのサンプリングを必要としており、その量子起源を考えると、古典的なコンピュータでDPPをサンプリングするのは古典的なものよりも簡単かどうか疑問に思うのが自然である。
バニラサンプリングは、各コスト$mathcalO(N3)$と$mathcalO(Nr2)$の2つのステップから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:43:11 GMT)
Contrastive Training of Complex-Valued Autoencoders for Object Discovery [68.5] アーキテクチャの変更と、最先端の同期モデルを大幅に改善する新しいコントラスト学習手法を導入する。
マルチオブジェクトカラーデータセットにおいて、教師なしの方法でオブジェクトを発見できる同期ベースモデルのクラスを初めて取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:57:57 GMT)
Disentangling Light Fields for Super-Resolution and Disparity Estimation [67.5] 光フィールド(LF)カメラは光線の強度と方向の両方を記録し、3Dシーンを4DLF画像にエンコードする。
空間的・角的な情報は様々な相違で高度に絡み合っているため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がLF画像を処理することは困難である。
本稿では,この結合した情報をLF画像処理のために切り離すための汎用メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:08:28 GMT)
SupeRGB-D: Zero-shot Instance Segmentation in Cluttered Indoor
Environments [67.3] 本研究では,RGB-Dデータからゼロショットのインスタンスセグメンテーション(ZSIS)を探索し,意味的カテゴリに依存しない方法で未知のオブジェクトを識別する。
本稿では,注釈付きオブジェクトを用いて画素のオブジェクト性」を学習し,乱雑な屋内環境における未知のオブジェクトカテゴリに一般化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:25:24 GMT)
Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas [67.1] 我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナが持つ可能性のある応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。
提案課題は,モデルにパーソナライズを導入するだけでなく,各応答の感情極性と強度も予測する。
これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推測が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:01:00 GMT)
Learning Better with Less: Effective Augmentation for Sample-Efficient
Visual Reinforcement Learning [66.4] データ拡張(DA)は、ビジュアル強化学習(RL)アルゴリズムのサンプル効率を高める重要な手法である。
サンプル効率のよい視覚的RLを実現する上で, DAのどの属性が有効かは明らかになっていない。
本研究は,DAの属性が有効性に与える影響を評価するための総合的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:46:20 GMT)
Incomplete Multimodal Learning for Complex Brain Disorders Prediction [66.0] 本稿では,変換器と生成対向ネットワークを用いた不完全なマルチモーダルデータ統合手法を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブコホートを用いたマルチモーダルイメージングによる認知変性と疾患予後の予測に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:29:16 GMT)
Preventing Verbatim Memorization in Language Models Gives a False Sense
of Privacy [65.8] 我々は、動詞の暗記の定義があまりに制限的であり、より微妙な暗記の形式を捉えることができないと論じる。
具体的には,Bloomフィルタに基づく効率的なディフェンスを設計し,実装し,全ての動詞の暗記を完全に防止する。
我々は、潜在的な代替定義について議論し、なぜ記憶の定義がニューラルネットワークモデルにとって難しいが決定的なオープンな問題であるのかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:45:33 GMT)
Effective Data Augmentation With Diffusion Models [65.1] 我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルによりパラメータ化された画像・画像変換によるデータ拡張の多様性の欠如に対処する。
本手法は,市販の拡散モデルを用いて画像のセマンティクスを編集し,いくつかのラベル付き例から新しい視覚概念に一般化する。
本手法は,実世界の雑草認識タスクと数ショット画像分類タスクにおいて評価し,テスト領域における精度の向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:54:38 GMT)
$\omega$PAP Spaces: Reasoning Denotationally About Higher-Order,
Recursive Probabilistic and Differentiable Programs [64.3] $omega$PAP 空間は表現的微分可能および確率的プログラミング言語についての推論のための空間である。
我々の意味論は、最も実践的な確率的で微分可能なプログラムに意味を割り当てるのに十分である。
確率プログラムのトレース密度関数のほぼすべての微分可能性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:19:58 GMT)
Detecting Adversarial Data by Probing Multiple Perturbations Using
Expected Perturbation Score [62.5] 逆方向検出は、自然分布と逆方向分布の差に基づいて、与えられたサンプルが逆方向であるかどうかを判定することを目的としている。
本研究では,様々な摂動後の標本の予測スコアであるEPS(pre expected perturbation score)を提案する。
EPSに基づく最大平均誤差(MMD)を,試験試料と自然試料との差を測定する指標として開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:14:58 GMT)
Recurrent Vision Transformers for Object Detection with Event Cameras [62.3] 本稿では,イベントカメラを用いた物体検出のための新しいバックボーンであるリカレントビジョントランス (RVT) を提案する。
RVTは、イベントベースのオブジェクト検出で最先端のパフォーマンスに到達するために、ゼロからトレーニングすることができる。
私たちの研究は、イベントベースのビジョンを超えた研究に役立ち得る効果的なデザイン選択に、新たな洞察をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:17:11 GMT)
How to escape sharp minima [61.0] この研究は、平らなミニマを見つける方法に関するアルゴリズム的な問題を定式化し研究する。
一般的なコスト関数に対して、近似平坦な局所最小値を求める勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
コスト関数がトレーニングデータよりも経験的リスクであるような環境では、シャープネス認識最小化と呼ばれる最近提案された実用的なアルゴリズムにインスパイアされたより高速なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:12:33 GMT)
Uni-ControlNet: All-in-One Control to Text-to-Image Diffusion Models [61.0] Uni-ControlNetは、異なるローカルコントロールとグローバルコントロールの同時利用を可能にする新しいアプローチである。
微調整のコストとモデルサイズを削減し、現実のデプロイメントにもっと適しています。
Uni-ControlNetは、制御性、生成品質、構成性の観点から、既存のメソッドよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:58 GMT)
An Experimental Investigation into the Evaluation of Explainability
Methods [60.5] この研究は、9つの最先端XAI法と3つのダミー法(例えば、ランダム・サリエンシ・マップ)に適用された14の異なるメトリクスを比較した。
実験の結果、これらの指標のどれが高い相関関係を示し、潜在的な冗長性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:07:07 GMT)
Which Features are Learnt by Contrastive Learning? On the Role of
Simplicity Bias in Class Collapse and Feature Suppression [60.0] コントラスト学習(CL)は,ラベル管理の有無に関わらず,表現学習の強力な技術として登場した。
CLによって学習される特徴を判定する,理論的に厳密な最初の統合フレームワークを提供する。
本稿では,2つの理論的動機付けされた解として,埋め込み次元の増大とデータ拡張の質の向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:37:22 GMT)
Give Me More Details: Improving Fact-Checking with Latent Retrieval [59.8] 証拠は、自動化された事実チェックにおいて重要な役割を果たす。
既存のファクトチェックシステムは、エビデンス文が与えられたと仮定するか、検索エンジンが返した検索スニペットを使用する。
資料から得られた全文を証拠として組み込んで,2つの豊富なデータセットを導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:01:19 GMT)
Contextual information integration for stance detection via
cross-attention [59.7] スタンス検出は、著者の目標に対する姿勢を特定することを扱う。
既存のスタンス検出モデルの多くは、関連するコンテキスト情報を考慮していないため、制限されている。
文脈情報をテキストとして統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:47:37 GMT)
High-dimensional quantum correlation measurements with an adaptively
gated hybrid single-photon camera [58.7] 本研究では,高空間分解能センサと高時間分解能検出器を組み合わせた適応ゲート型ハイブリッド高分解能カメラ(HIC)を提案する。
空間分解能は9メガピクセル近く、時間分解能はナノ秒に近いため、このシステムは以前は実現不可能だった量子光学実験の実現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:59:27 GMT)
Phase-controlled improvement of coherence time in coupled
superconducting cavities [58.4] 2つのキャビティを直接あるいは位相可変結合チャネルを介して結合することにより、局所体のコヒーレンス時間が素体のキャビティのコヒーレンス時間を超えることが分かる。
実験では、位相可変ケーブルを介して超伝導電波空洞を結合させることにより、空洞コヒーレンス時間における2つの改善の要因を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:15:27 GMT)
Landmark Attention: Random-Access Infinite Context Length for
Transformers [57.2] ランダムアクセスの柔軟性を維持しつつ、完全なコンテキストへのアクセスを可能にする新しいアプローチを提案する。
本手法では,入力の各ブロックをランドマークトークンで表現し,関連するブロックを選択するために注目度をトレーニングする。
提案手法は,特殊なデータ構造とシステムのメモリ階層とシームレスに統合され,任意の長さのコンテキストを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:53:42 GMT)
Zero-Shot Classification by Logical Reasoning on Natural Language
Explanations [56.4] 我々はCLOREフレームワークを提案する(説明の論理的推論による分類)。
CLOREは、説明を論理構造にパースし、入力のthess構造に沿って明示的に理由付け、分類スコアを生成する。
また、我々のフレームワークは視覚的モダリティのゼロショット分類にまで拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:01:12 GMT)
VanillaKD: Revisit the Power of Vanilla Knowledge Distillation from
Small Scale to Large Scale [56.0] より強力なデータ拡張技術を採用し、より大きなデータセットを使用することで、バニラKDと他の細心の注意を払って設計されたKDとのギャップを直接削減できることを示す。
より複雑なスキームにおけるバニラKDとその変種の研究は、より強力な訓練戦略と異なるモデル能力を含む、バニラKDはエレガントに単純だが、大規模なシナリオでは驚くべきほど効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:50:08 GMT)
Code4Struct: Code Generation for Few-Shot Event Structure Prediction [55.1] 我々は,構造化予測タスクに対処するために,テキストから構造への変換機能を活用するCode4Structを提案する。
我々は、テキストをコードを使ってクラスオブジェクトとして表現できるイベント引数構造に変換するものとして、イベント引数抽出(EAE)を定式化する。
Code4Structは4,202インスタンスでトレーニングされた教師付きモデルに匹敵し、20ショットデータで29.5%の絶対F1でトレーニングされた現在のSOTA(State-of-the-art)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:48:44 GMT)
State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.7] グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。
グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。
ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:03:59 GMT)
Online Learning under Budget and ROI Constraints and Applications to
Bidding in Non-Truthful Auctions [54.3] 意思決定者がコストのかかる意思決定をしなければならないオンライン学習問題について検討する。
実践的妥当性の様々なメカニズムにおいて最適な入札を行うためのフレームワークのインスタンス化方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:56:53 GMT)
An Analysis of Quantile Temporal-Difference Learning [54.0] 量子時間差学習(QTD)は、強化学習の大規模応用において重要な要素であることが証明されている。
古典的なTD学習とは異なり、QTD更新は縮小写像を近似せず、非常に非線形であり、複数の固定点を持つ。
本稿では,確率 1 の動的プログラミング手順の関連ファミリの固定点への収束の証明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:37:30 GMT)
Most Neural Networks Are Almost Learnable [54.0] 固定された$epsilon>0$とdeep $i$に対して、深さ$i$のランダムなXavierネットワークを学習するポリ時間アルゴリズムが存在することを示す。
このアルゴリズムは時間とサンプルの複雑さが$(bard)mathrmpoly(epsilon-1)$であり、$bar d$はネットワークのサイズである。
シグモイドやReLU様の活性化の場合、境界は$(bard)mathrmpolylog(eps)に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:27:42 GMT)
Break-A-Scene: Extracting Multiple Concepts from a Single Image [53.9] テキストシーン分解の課題を紹介する。
本稿では,対象概念の存在を示すマスクを用いた入力画像の拡張を提案する。
次に、新しい2段階のカスタマイズプロセスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:04 GMT)
Dynamic Enhancement Network for Partial Multi-modality Person
Re-identification [52.7] 複数のモーダルの表現能力を維持しつつ、任意のモダリティを欠くことができる新しい動的拡張ネットワーク(DENet)を設計する。
欠落状態は変更可能であるため、動的拡張モジュールを設計し、欠落状態に応じて動的にモダリティ特性を適応的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:22:01 GMT)
Data Topology-Dependent Upper Bounds of Neural Network Widths [52.6] まず、3層ニューラルネットワークがコンパクトな集合上のインジケータ関数を近似するように設計可能であることを示す。
その後、これは単純複体へと拡張され、その位相構造に基づいて幅の上界が導かれる。
トポロジカルアプローチを用いて3層ReLUネットワークの普遍近似特性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:17:15 GMT)
NaSGEC: a Multi-Domain Chinese Grammatical Error Correction Dataset from
Native Speaker Texts [51.6] 複数のドメインからのネイティブ話者テキストに対する中国語文法誤り訂正(CGEC)の研究を容易にする新しいデータセットであるNaSGECを紹介する。
対象ドメインを広げるために,3つの母国ドメイン,すなわちソーシャルメディア,科学文献,試験から12,500の文に対する複数の参照を注釈付けする。
我々は,最先端CGECモデルと異なるトレーニングデータを用いて,NaSGECのベンチマーク結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:05:52 GMT)
BLOOM+1: Adding Language Support to BLOOM for Zero-Shot Prompting [50.2] BLOOMモデルは広く公開されている多言語言語モデルであるが、事前訓練は46言語に限られていた。
既存の言語適応戦略をBLOOMに適用し、8つの新しい言語の性能向上を促すゼロショットをベンチマークする。
データ言語を十分に訓練すれば、多様な言語に適応できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:50:40 GMT)
DiffusionShield: A Watermark for Copyright Protection against Generative
Diffusion Models [50.1] DiffusionShieldは、所有権情報を認識不能な透かしにエンコードし、画像に注入することで、GDMによる著作権侵害から画像を保護する。
DiffusionShieldは透かしの均一性と共同最適化法により、元の画像の歪みが低く、透かし検出性能が高く、長文を埋め込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:59:28 GMT)
MonoTDP: Twin Depth Perception for Monocular 3D Object Detection in
Adverse Scenes [49.2] 本論文は,モノTDP(MonoTDP)と呼ばれる悪シーンにおける2つの深度を知覚するモノクル3次元検出モデルを提案する。
まず、制御不能な気象条件を扱うモデルを支援するための適応学習戦略を導入し、様々な劣化要因による劣化を著しく抑制する。
そこで本研究では, シーン深度と物体深度を同時に推定する新たな2つの深度認識モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:12:02 GMT)
The Benefits of Being Distributional: Small-Loss Bounds for
Reinforcement Learning [47.9] コスト分布の学習は, 文脈的帯域幅において, 少なからぬ後悔の束縛につながることを示す。
オンラインのRLとオフラインのRLでは,意思決定の手段が必要な場合にのみ,学習ディストリビューションの理論的メリットを初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:19:43 GMT)
FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy [47.8] 本稿では,FairDPについて紹介する。FairDPは,差分プライバシー(DP)と公正性を同時に確保するためのメカニズムである。
FairDPは、グループ固有のクリッピング用語を使用して、DPの異なる影響を評価し、バウンドする、独立した個別グループのためのモデルによって運営される。
トレーニングプロセスを通じて、このメカニズムはグループモデルからの知識を統合し、下流タスクのプライバシ、ユーティリティ、公正性のバランスをとる包括的なモデルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:07:20 GMT)
Towards Label Position Bias in Graph Neural Networks [47.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付きノード分類タスクの強力なツールとして登場した。
最近の研究では、ノードの特徴とグラフトポロジの両方から生じるGNNの様々なバイアスが明らかになっている。
本研究では,ラベル付きノードに近いノードの方が性能がよいことを示す,ラベル位置バイアスという新たなバイアスを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:06:42 GMT)
Sharpness-Aware Minimization Leads to Low-Rank Features [47.1] シャープネス認識最小化(SAM)は、ニューラルネットワークのトレーニング損失を最小限に抑える手法である。
SAMはニューラルネットワークの異なる層で発生する特徴ランクを減少させる。
我々はこの効果を理論的に確認し、深層ネットワークでも起こりうることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:46:53 GMT)
Zero-Shot Text Classification via Self-Supervised Tuning [47.0] ゼロショットテキスト分類タスクを解決するための自己教師付き学習に基づく新しいパラダイムを提案する。
自己教師付きチューニングという,ラベルのないデータで言語モデルをチューニングする。
我々のモデルは10タスク中7タスクで最先端のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:10:04 GMT)
MIMO Is All You Need : A Strong Multi-In-Multi-Out Baseline for Video
Prediction [46.7] SISO(Single-In-Single-Out)アーキテクチャに基づいて,既存のビデオ予測手法がモデルを構築する。
あるいは、将来のフレームを1ショットで出力するMulti-In-Multi-Out (MIMO)アーキテクチャは、自然に再帰を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:24:16 GMT)
On the Robustness of Segment Anything [46.7] 我々は, SAMの試験時間ロバスト性について, 敵のシナリオと共通の腐敗下で検討することを目的としている。
SAMは、ぼやけた汚職を除いて、様々な汚職に対して顕著な堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:28:30 GMT)
PDE+: Enhancing Generalization via PDE with Adaptive Distributional
Diffusion [46.4] 現在の手法は、主にデータ駆動パラダイムに基づいており、モデル非滑らか性による限定的な一般化に直面する可能性がある。
本稿では、ニューラルネットワークの基盤となる機能を直接拡張することを目的として、部分微分方程式の観点から一般化について検討する。
PDE+ (textbfPDE with textbfAdaptive textbfDistributional textbfDiffusion) は、各サンプルを意味論的に類似した入力をカバーする分布に拡散させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:23:26 GMT)
ProlificDreamer: High-Fidelity and Diverse Text-to-3D Generation with
Variational Score Distillation [46.3] テキスト・ツー・3D 生成における問題の説明と対処を目的として, 変分スコア蒸留法 (VSD) を提案する。
ProlificDreamerと呼ばれる我々の全体的なアプローチは、高解像度(512times512$)と、リッチな構造と複雑な効果を持つ高忠実なNeRFを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:19:18 GMT)
ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs [45.9] 本稿では,多様な領域の医用画像を扱う,汎用的で信頼性の高い対話型CADシステムChatCAD+を提案する。
ChatCAD+は、信頼できる医療ウェブサイトから得た現在の情報を利用して、正確な医療アドバイスを提供する。
リアルタイム診断レポートをエミュレートするテンプレート検索システムを搭載しており、既存の臨床アプリケーションへのシームレスな統合を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:03:31 GMT)
Minimizing Trajectory Curvature of ODE-based Generative Models [45.9] 拡散モデル、整流モデル、流れマッチングなどの最近の生成モデルは、生成過程を固定前進過程の時間反転として定義する。
我々は, ODE/SDEシミュレーションを使わずに生成軌道の曲率を最小化するために, 前進過程を効率的に訓練する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:33:13 GMT)
IMBERT: Making BERT Immune to Insertion-based Backdoor Attacks [45.8] バックドア攻撃は、機械学習モデルに対する汚いセキュリティ脅威だ。
IMBERTは、被害者モデルから得られた勾配または自己注意スコアを用いて、バックドア攻撃に対する自己防衛を行う。
我々の実証研究は、IMBERTが挿入されたトリガーの98.5%を効果的に識別できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:08:57 GMT)
Knowledge Diffusion for Distillation [45.7] 知識蒸留(KD)における教師と学生の表現ギャップ
これらの手法の本質は、ノイズ情報を捨て、その特徴の貴重な情報を蒸留することである。
DiffKDと呼ばれる新しいKD手法を提案し、拡散モデルを用いて特徴を明示的に識別し一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:49:34 GMT)
Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations [45.7] 文法的誤り訂正システムは、言語誤りを検出し、修正することで、文字によるコミュニケーションを改善する。
言語学習者が、なぜGCCシステムが何らかの修正を行うのかをよりよく理解するために、エラーの原因(証拠語)とそれに対応するエラータイプが2つの重要な要因である。
本稿では,エビデンスワードと文法的誤り型を付加した大規模なデータセットEXPECTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:00:49 GMT)
Guided Attention for Next Active Object @ EGO4D STA Challenge [45.6] 高速ネットワークに適用したガイドアテンションを使って、StillFastの上にモデルを構築します。
EGO4D短期オブジェクトインタラクション予測チャレンジの課題テストセットにおいて,本モデルにより検証セットの性能が向上し,SOTA(State-of-the-art)結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:56:30 GMT)
IDEA: Invariant Causal Defense for Graph Adversarial Robustness [44.6] 本稿では,敵対的攻撃(IDEA)に対する不変因果解法を提案する。
本手法は,ラベルの強い予測可能性と攻撃間の不変な予測可能性を有する因果的特徴を学習し,グラフの対角的堅牢性を実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:16:00 GMT)
Revisiting Generalized p-Laplacian Regularized Framelet GCNs:
Convergence, Energy Dynamic and Training with Non-Linear Diffusion [44.6] 本研究は,グラフp-ラプラシアン系フレームレットネットワーク(pL-UFG)の包括的理論的解析である。
まず、フレームレットの畳み込み後に統合されたp-ラプラシア系暗黙の層を収束解析することから始める。
pL-UFGの一般化されたディリクレエネルギーを探索することにより、ディリクレエネルギーがゼロではないことを証明し、過度に滑らかな問題を避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:36:34 GMT)
Multi-Head State Space Model for Speech Recognition [44.0] 状態空間モデル(SSM)は、最近、小規模シーケンスおよび言語モデリングタスクにおいて有望な結果を示した。
本稿では,特殊なゲーティング機構を備えたマルチヘッド状態空間(MH-SSM)アーキテクチャを提案する。
変圧器エンコーダにおけるマルチヘッドアテンションの代替として、この新モデルは、LibriSpeech音声認識コーパスにおいてトランスデューサを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:55:58 GMT)
Rethink Diversity in Deep Learning Testing [43.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、異常な能力を示し、現代のソフトウェアシステムにおいて不可欠な部分である。
また、敵の攻撃や不公平といった様々な脆弱性に悩まされている。
したがって、深層学習(DL)システムをテストすることは、これらの脆弱性を検出し、軽減するための重要なタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:13:51 GMT)
PandaGPT: One Model To Instruction-Follow Them All [43.5] PandaGPTは、視覚的および聴覚的指示追従機能を備えた大型LANguage MoDelsをエミュレートするアプローチである。
PandaGPTは、詳細な画像記述生成、ビデオにインスパイアされたストーリーの執筆、音声に関する質問に答えるといった複雑なタスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:16:07 GMT)
Riemannian Flow Matching on General Geometries [43.3] マニフォールド上の連続正規化フローをトレーニングするための,シンプルかつ強力なフレームワークを提案する。
単純な幾何学ではシミュレーションが不要であり、発散は不要であり、その対象ベクトル場を閉形式で計算する。
我々は,非自明な曲率と境界を持つ三角形メッシュを含む一般測地におけるトラクタブルトレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:28:42 GMT)
Meta Adaptive Task Sampling for Few-Domain Generalization [43.2] FDG(Few-domain Generalization)は、新規タスクのごく少数のドメインから一般化可能なモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,メタ適応タスクサンプリング(MATS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:44:09 GMT)
PEARL: Preprocessing Enhanced Adversarial Robust Learning of Image
Deraining for Semantic Segmentation [42.9] 本稿では,異なる種類の分解因子を同時に扱うことにより,意味的セグメンテーションタスクの堅牢性を向上させるための最初の試みを示す。
本手法は,画像デラインモデルにセグメンテーションモデルのロバスト性を移すことにより,雨害と逆流の両面を効果的に処理する。
PEARLフレームワークのトレーニングに先立って,補助鏡攻撃(AMA)を設計し,肯定的な情報を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:44:17 GMT)
Unified Modeling of Multi-Talker Overlapped Speech Recognition and
Diarization with a Sidecar Separator [42.9] 複数話者の重複した音声は,音声認識とダイアリゼーションにおいて重要な課題となる。
本稿では,単一話者の自動音声認識システムをマルチ話者に変換するコスト効率のよい手法を提案する。
ダイアリゼーションブランチをSidecarに組み込むことで、ASRとダイアリゼーションの両方を統一的にモデル化し、768のパラメータのみを無視できるオーバーヘッドでダイアリゼーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:18:37 GMT)
Accurate and Reliable Confidence Estimation Based on Non-Autoregressive
End-to-End Speech Recognition System [42.6] 従来のエンドツーエンド(E2E)ベースの信頼度推定モデル(CEM)は、入力書き起こしと等しい長さのスコアシーケンスを予測する。
本稿では,新しい非自己回帰型E2E ASRモデル - Paraformer に基づく正確かつ信頼性の高い信頼度推定を実現するために,CIF-Aligned confidence Estimation Model (CA-CEM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:26:35 GMT)
A Drop of Ink Makes a Million Think: The Spread of False Information in
Large Language Models [42.4] 大規模言語モデル (LLM) において, 偽情報がどのように拡散し, 関連する応答に影響を及ぼすかを検討する。
偽情報は、その直接的な影響を超えて、世界的な有害な影響を及ぼす。
現在の LLM は権威バイアスの影響を受けやすい、すなわち LLM は信頼に値するスタイルで提示された偽情報に従う傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:59:33 GMT)
Efficient Neural Music Generation [42.4] 本稿では,最先端品質の音楽オーディオを生成するLM誘導拡散モデルであるMeLoDy(音楽用M,LM用L,拡散用D)を提案する。
MeLoDyは、マンティックモデリングのためにMusicLMから最高レベルのLMを継承し、新しいデュアルパス拡散(DPD)モデルとオーディオVAE-GANを適用して、条件付きセマンティックトークンを波形に効率的に復号する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:02:35 GMT)
A New Benchmark: On the Utility of Synthetic Data with Blender for Bare
Supervised Learning and Downstream Domain Adaptation [42.2] コンピュータビジョンにおけるディープラーニングは、大規模ラベル付きトレーニングデータの価格で大きな成功を収めた。
制御不能なデータ収集プロセスは、望ましくない重複が存在する可能性のある非IIDトレーニングおよびテストデータを生成する。
これを回避するために、ドメインランダム化による3Dレンダリングによる合成データを生成する方法がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:42:33 GMT)
Lattice-Free Sequence Discriminative Training for Phoneme-Based Neural
Transducers [42.2] 格子フリーの最大相互情報,格子フリーのセグメントレベル最小ベイズリスク,格子フリーの最小ベイズリスクの3つの学習目標を提案する。
N-bestリストを用いた基準と比較すると、格子フリーな手法はトレーニング中の仮説生成の復号ステップを排除し、より効率的なトレーニングをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:54:35 GMT)
Candidate Set Re-ranking for Composed Image Retrieval with Dual
Multi-modal Encoder [42.0] 合成画像検索は、参照画像とテキストペアからなる所定のマルチモーダルユーザクエリに最もよく一致する画像を見つけることを目的としている。
既存の方法では、コーパス全体へのイメージ埋め込みをプリコンプリートし、これらを、テスト時にクエリテキストによって修正された参照イメージ埋め込みと比較する。
両スキームの利点を2段階モデルで組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:56:24 GMT)
A Score-Based Model for Learning Neural Wavefunctions [41.8] スコアベースニューラルネットワークを用いて量子多体基底状態の物性を得るための新しいフレームワークを提供する。
我々の新しいフレームワークは明示的な確率分布を必要とせず、ランゲヴィン力学によるサンプリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:44:27 GMT)
Eclipse: Disambiguating Illumination and Materials using Unintended
Shadows [41.6] 拡散物体からでも、精密な材料や照明を回収できることが示される。
カメラマンが被写体に投げつけたような、意図しない影を悪用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:52 GMT)
Measuring Gender Bias in West Slavic Language Models [41.5] チェコ語、ポーランド語、スロバキア語で最初のテンプレートベースのデータセットを導入し、男性、女性、非バイナリー対象に対する性別バイアスを測定した。
生成した単語の毒性と性差を定量化することにより、西スラヴ語モデルで符号化された性別バイアスを測定する。
これらの言語モデルは、被験者の性別に依存する有害な完成物を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:51:47 GMT)
Don't Retrain, Just Rewrite: Countering Adversarial Perturbations by
Rewriting Text [40.5] 我々は、敵入力をインターセプトし、非敵入力に書き換えるモデルATINTERを提案する。
実験の結果,ATINTERは既存の防御手法よりも優れた敵の堅牢性を提供するのに有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:42:51 GMT)
CSS: A Large-scale Cross-schema Chinese Text-to-SQL Medical Dataset [40.4] そこで本研究では,大規模なCrosS- Chinese text-to-hugging データセットについて述べる。
CSSは当初、2つのデータベースにまたがる4,340対の質問ペアで構成されていた。
異なる医療システムにモデルを一般化するために、19の新しいデータベースと29,280のサンプルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:44:44 GMT)
Gradient-Boosted Decision Tree for Listwise Context Model in Multimodal
Review Helpfulness Prediction [40.1] マルチモーダルレビュー ヘルプフルネス予測は、予測された有用度スコアに基づいて製品レビューをランク付けすることを目的としている。
本稿ではMRHPランキングの文脈を明確に把握するリストワイズアテンションネットワークを提案する。
また,製品レビューの表現を効果的に分割するスコア予測木として,勾配ブースト決定木を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:51:43 GMT)
Multijugate Dual Learning for Low-Resource Task-Oriented Dialogue System [40.1] 低リソースシナリオにおけるデータ利用効率は、不確実な発話および決定論的対話状態のマイニングアライメント情報によって向上することができる。
タスク指向対話における二元学習を革新的に実装し、異種データの相関性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:38:05 GMT)
Referred by Multi-Modality: A Unified Temporal Transformer for Video
Object Segmentation [40.0] ビデオオブジェクトセグメンテーションの参照のためのマルチモーダル統一時間変換器を提案する。
MUTRは、初めて統合されたフレームワークにより、DETRスタイルのトランスフォーマーを採用し、テキストまたはオーディオ参照によって指定されたビデオオブジェクトをセグメント化することができる。
変換器以降の高レベルの時間的相互作用に対して,異なるオブジェクト埋め込みのためのフレーム間特徴通信を行い,ビデオに沿って追跡するためのオブジェクトワイズ対応の改善に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:47 GMT)
Trans-Dimensional Generative Modeling via Jump Diffusion Models [39.3] 本稿では,様々な次元のデータを自然に扱う生成モデルの新たなクラスを提案する。
まず、時間反転生成過程を生成する次元を導出する前に、前方ノイズ発生過程を破壊する次元を定義する。
時間反転生成過程に対する学習近似をシミュレーションし、様々な次元のデータをサンプリングする効果的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:15:00 GMT)
CLIP3Dstyler: Language Guided 3D Arbitrary Neural Style Transfer [39.1] 言語誘導型任意型ニューラルスタイル転送法(CLIP3Dstyler)を提案する。
従来の2D手法であるCLIPStylerと比較して、3Dシーンをスタイリングし、モデルを再訓練することなく新しいシーンに一般化することができる。
我々は,テキスト誘導型3次元シーン転送におけるモデルの有効性を示すため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:30:13 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） (Thu, 25 May 2023 01:27:47 GMT)
DeepFreight: Integrating Deep Reinforcement Learning and Mixed Integer
Programming for Multi-transfer Truck Freight Delivery [38.0] DeepFreightは、マルチトランスファー貨物配送のためのモデルフリーのディープ強化学習ベースのアルゴリズムである。
提案システムは非常にスケーラブルで,低納車時間と燃料消費を維持しつつ,100%の納車成功を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:28:11 GMT)
DoWG Unleashed: An Efficient Universal Parameter-Free Gradient Descent
Method [38.0] 本稿では,パラメータフリー勾配に基づく新しいアルゴリズムDoWG(Distance over Weighted Gradients)を提案する。
我々は、DWGが最適に効率的であることを証明し、凸最適化における調整勾配勾配の収束率をパラメータを調整せずに対数係数に一致させ、普遍的であることを示した。
我々の知る限り、DoWGは、バックトラック検索手順を必要としない最初のパラメータフリーで効率的で普遍的なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:40:43 GMT)
Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Deign via Knowledge
Refinement [37.9] 低品質残基を精製する知識認識モジュールを提案する。
また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。
以上の結果から,我々の知識設計法は従来のPiFold法よりも約9%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:49:57 GMT)
Frame-Event Alignment and Fusion Network for High Frame Rate Tracking [37.4] 既存のRGBベースのトラッカーのほとんどは、毎秒約30フレームの低フレームレートベンチマークをターゲットにしている。
マルチモーダリティアライメントと融合モジュールからなるエンドツーエンドネットワークを提案する。
FE240hzデータセットを用いることで,240Hzまでのフレーム速度の追跡が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:34:24 GMT)
Towards Parameter-Efficient Integration of Pre-Trained Language Models
In Temporal Video Grounding [37.2] 本稿では,TVG(Temporal Video Grounding)の課題について検討する。
TVGは、未トリミングビデオと自然言語による文クエリを前提として、ビデオ内のアクションインスタンスの時間的境界を認識し、決定することを目的としている。
最近の研究は、より高価なトレーニングを犠牲にして、大規模な事前学習言語モデル(PLM)によるクエリ入力を改善することで、この課題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:50:45 GMT)
Do Models Really Learn to Follow Instructions? An Empirical Study of
Instruction Tuning [37.0] 命令チューニング(IT)に関する最近の研究は、目に見えないタスクに対してゼロショットの一般化性で大きな成果を上げている。
我々は、モデルトレーニングと変更した命令と元の命令とを比較して、モデルがどのようにITのインストラクションを利用するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:07:07 GMT)
Transformative Effects of ChatGPT on Modern Education: Emerging Era of
AI Chatbots [36.8] ChatGPTは、大量のデータの分析に基づいて、一貫性と有用な応答を提供するためにリリースされた。
予備評価の結果,ChatGPTは財務,コーディング,数学など各分野において異なる性能を示した。
不正確なデータや偽データを生成する可能性など、その使用には明らかな欠点がある。
ChatGPTを教育のツールとして使用すれば、学術的規制と評価のプラクティスを更新する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:35:57 GMT)
Script Normalization for Unconventional Writing of Under-Resourced
Languages in Bilingual Communities [36.6] ソーシャルメディアは言語的に表現されていないコミュニティに、彼らの母国語でコンテンツを制作する素晴らしい機会を与えてきた。
本稿では、主にペルソ・アラビア文字で書かれたいくつかの言語に対するスクリプト正規化の問題に対処する。
各種ノイズレベルの合成データと変圧器モデルを用いて, この問題を効果的に再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:18:42 GMT)
Cross-domain Compositing with Pretrained Diffusion Models [35.0] 我々は,背景シーンから抽出した文脈情報で注入対象を注入する局所的反復的精錬方式を採用する。
本手法では,アノテーションやトレーニングを必要とせず,高品質で現実的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:30:04 GMT)
On the Identifiability of Markov Switching Models [34.2] マルコフスイッチングモデルの同定可能性について,最新の結果から潜時連続変数モデルへの拡張に向けた第一歩として検討する。
本実験は, 状態依存因果発見と高次元時系列分割へのアプローチの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:53:18 GMT)
Overcoming Catastrophic Forgetting in Massively Multilingual Continual
Learning [34.0] 最大51の言語を含む多言語連続学習フレームワークにおいて、破滅的な忘れ方や、これを最小限に抑える方法について検討する。
本稿では,学習率スケジューリング手法であるLR ADJUSTについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:06:34 GMT)
HypLiLoc: Towards Effective LiDAR Pose Regression with Hyperbolic Fusion [33.8] 我々は、LiDARポーズ回帰の新しいモデルであるHypLiLocを提案する。
2つの分岐したバックボーンを用いて3次元特徴と2次元投影特徴を抽出する。
実験結果から,HypLiLocは屋外および屋内の両方のデータセットで最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:10:38 GMT)
Mixture-of-Expert Conformer for Streaming Multilingual ASR [33.1] 本稿では,マルチランガル・コンバータによるマルチランガル・コンバータを提案する。
提案したMoE層は、専門家の数が増加するにつれて、一定の数のパラメータを活性化することで効率的な推論を提供する。
提案したモデルを12言語で評価し,ベースラインよりも平均11.9%の相対的な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:16:32 GMT)
Learn to Not Link: Exploring NIL Prediction in Entity Linking [32.3] NIL予測問題に着目したエンティティリンクデータセットNELを提案する。
NELは曖昧な実体を種として取り、ウィキペディアのコーパスで関連する言及コンテキストを収集し、NILにリンクする参照の存在を保証する。
我々は、広く使われているバイエンコーダとクロスエンコーダのエンティティリンクモデルを用いて一連の実験を行い、トレーニングデータにおけるNILの言及は、NIL予測の精度に大きな影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:12:33 GMT)
NAP: Neural 3D Articulation Prior [31.9] 本研究では,3次元合成対象モデルを合成する最初の3次元深部生成モデルであるNeural 3D Articulation Prior (NAP)を提案する。
そこで我々はまず,新しい調音木/グラフパラメタライゼーションを設計し,この表現に対して拡散減衰確率モデルを適用した。
分布が互いに影響を及ぼすような幾何構造と運動構造の両方を捉えるために,逆拡散過程を学習するためのグラフアテンション認知ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:35 GMT)
Banana: Banach Fixed-Point Network for Pointcloud Segmentation with
Inter-Part Equivariance [31.9] 本稿では、構成による部分的等式を持つ同変セグメンテーションのためのバナハ不動点ネットワークであるバナナについて述べる。
我々の重要な洞察は、ポイント・パートの割り当てラベルとパー・パートのSE(3)-等分散が同時に共進化する固定点問題を反復的に解決することである。
我々の定式化は自然に部分間等式を厳密に定義し、部分間配置に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:32 GMT)
Initialization-Dependent Sample Complexity of Linear Predictors and
Neural Networks [31.7] 本研究では,スカラー値の線形予測器の設定を考えると,サンプルの複雑さの挙動が驚くほど異なることを示す。
これはまた、フィードフォワードニューラルネットワークのための新しいサンプル複雑性境界をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:09:11 GMT)
Medical Face Masks and Emotion Recognition from the Body: Insights from
a Deep Learning Perspective [31.6] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療用マスクを着用せざるを得なくなった。
本稿では,顔の閉塞が感情認識能力に及ぼす影響について,洞察力のある研究を行った。
テンポラルセグメンツネットワークフレームワークに基づくディープラーニングモデルを用いて、マスク効果を完全に克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:53:08 GMT)
Action Sensitivity Learning for Temporal Action Localization [31.5] 本稿では,時間的行動ローカライゼーションの課題に取り組むために,行動感性学習フレームワーク(ASL)を提案する。
まず、クラスレベルでのアクション感度とインスタンスレベルでのアクション感度を学習するための軽量なアクション感度評価器を導入する。
各フレームの動作感度に基づいて、アクション認識フレームを正のペアとしてサンプリングし、アクション非関連フレームを除去する機能を強化するために、アクション感性コントラスト損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:19:14 GMT)
Assessing Hidden Risks of LLMs: An Empirical Study on Robustness,
Consistency, and Credibility [31.4] 我々は、ChatGPT、LLaMA、OPTを含む、主流の大規模言語モデル(LLM)に100万以上のクエリを実行します。
入力が極端に汚染された場合でも、ChatGPTは正しい答えを得ることができる。
そこで本研究では,LCMによる評価において,そのようなデータの有効性を大まかに決定する新たな指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:01:59 GMT)
Strategic Classification under Unknown Personalized Manipulation [31.4] 戦略的分類における基本的なミス境界とサンプルの複雑さについて検討する。
例えば、大学入学を決定する分類器が与えられた場合、学生候補者はGPAを改善するためにより簡単な授業を受けようとすることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:07:29 GMT)
EgoHumans: An Egocentric 3D Multi-Human Benchmark [31.3] EgoHumansは、エゴセントリックな人間の3Dポーズ推定と追跡の最先端化を図るために、新しいマルチビューマルチヒューマンビデオベンチマークである。
本研究では,エゴセントリックなマルチヒューマン・ベンチマークを構築するために,新しい3Dキャプチャ・セットアップを提案する。
コンシューマグレードのウェアラブルカメラ搭載メガネを、エゴセントリックな視点に活用することで、サッカーやフェンシング、バレーボールなど、ダイナミックなアクティビティを捉えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:37:36 GMT)
MEMEX: Detecting Explanatory Evidence for Memes via Knowledge-Enriched
Contextualization [31.2] 本稿では,ミームと関連する文書を与えられた新しいタスクMEMEXを提案し,ミームの背景を簡潔に説明するコンテキストを掘り下げることを目的とする。
MCCをベンチマークするために,共通感覚に富んだミーム表現を用いたマルチモーダル・ニューラル・フレームワークであるMIMEと,ミームとコンテキスト間の相互モーダルなセマンティック依存関係を捉える階層的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:19:35 GMT)
Scan and Snap: Understanding Training Dynamics and Token Composition in
1-layer Transformer [31.2] トランスフォーマーアーキテクチャは、複数の研究領域で顕著な性能を示している。
我々は、次のトークン予測タスクのためのSGDトレーニングダイナミクスを解析する。
自己注意が自己識別型スキャンアルゴリズムとして機能することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:59:13 GMT)
Perturbation-based Self-supervised Attention for Attention Bias in Text
Classification [31.1] 本稿では,摂動に基づく自己監督型アテンションアプローチを提案し,注意学習の指導を行う。
文中のすべての単語に、その意味や予測を変えることなく、可能な限り多くのノイズを加えます。
3つのテキスト分類タスクの実験結果から,本手法は現在の注目モデルの性能を大幅に向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:18:18 GMT)
SimHaze: game engine simulated data for real-world dehazing [31.1] 本稿では,コンピュータグラフィックスを活用してクリーンなペア画像を生成する方法を提案する。
現代のゲームエンジンを用いて, クリープクリーンな画像とその精密な深度マップをレンダリングし, 高品質なヘイズ画像を合成してデハジングモデルの訓練を行う。
我々は、SimHaze単独でのトレーニングによって、最新のデハージングモデルが、以前のデハージングデータセットと比較して大幅にパフォーマンスを向上できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:26:43 GMT)
On Representing Mixed-Integer Linear Programs by Graph Neural Networks [31.0] 混合整数線形プログラミング(MILP)は一般にNPハードであるが, 実用的MILPは過去20年間で約100倍の高速化を実現している。
しかし、全てのGNNが平等に扱うような、実現不可能で実現不可能なMILPが存在する。
我々は、MILPを展開可能なものに制限したり、ランダムな特徴を加えることで、MILPの実現可能性、最適目標値、最適解を所定の精度で確実に予測できるGNNが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:01:43 GMT)
On Representing Linear Programs by Graph Neural Networks [31.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は最適化問題に適した機械学習モデルであると考えられている。
本稿では,線形プログラム(LP)問題にGNNを適用する理論的基礎を確立する。
適切に構築されたGNNは、幅広いクラスにおける各LPに対して、実現可能性、有界性、最適解を確実に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:00:12 GMT)
Denoising Bottleneck with Mutual Information Maximization for Video
Multimodal Fusion [30.6] ビデオマルチモーダル融合は、ビデオにマルチモーダル信号を統合することを目的としている。
ビデオはより長いマルチモーダルシーケンスを持ち、より冗長性とノイズが視覚とオーディオのモダリティに富んでいる。
本稿では,微細なビデオ融合のためのボトルネック融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:48:40 GMT)
Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [30.5] 本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。
我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:28:59 GMT)
Multi-query Vehicle Re-identification: Viewpoint-conditioned Network,
Unified Dataset and New Metric [30.3] マルチクエリー車両Re-IDと呼ばれる,より現実的でアクセスしやすいタスクを提案する。
我々は、異なる車両視点からの補完情報を適応的に組み合わせた、新しい視点条件付きネットワーク(VCNet)を設計する。
次に、実生活の交通監視システムから6142台のカメラで撮影された、統一されたベンチマークデータセットを作成します。
第3に,クロスシーン認識能力を測定する平均クロスシーン精度(mCSP)と呼ばれる新しい評価指標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:22:03 GMT)
ReactFace: Multiple Appropriate Facial Reaction Generation in Dyadic
Interactions [29.9] ダイアドインタラクションでは、同じ話者の行動に反応する異なる反応が適切である可能性があるため、リスナーの表情反応を予測することは困難である。
本稿では,話者の行動から適切な顔反応分布を学習するReactFaceという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:55:53 GMT)
Graph-Based Model-Agnostic Data Subsampling for Recommendation Systems [29.7] データサブサンプリングはリコメンデーションシステムのトレーニングを高速化するために広く使われている。
ほとんどのサブサンプリング手法はモデルベースであり、データの重要性を測定するために事前訓練されたパイロットモデルを必要とすることが多い。
本稿では,グラフで表される入力データ構造のみを探索し,モデルに依存しないデータサブサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:00:15 GMT)
OASum: Large-Scale Open Domain Aspect-based Summarization [29.5] 我々は、ウィキペディア.orgのクラウドソーシングの知識を活用し、OASumという高品質で大規模なアスペクトベースの要約データセットを自動生成する。
OASumには370万以上のインスタンスがあり、200万のWikipediaページで約100万の異なる側面がある。
特定のドメインにおけるデータの不足を克服するために、我々は7つの下流データセットでゼロショット、少数ショット、微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:29:45 GMT)
Memory-Based Meta-Learning on Non-Stationary Distributions [29.4] メモリベースのメタラーニングはベイズ最適予測器を近似する手法である。
本稿では,Transformer,LSTM,RNNなどのメモリベースニューラルネットワークを用いて,ベイズ最適化アルゴリズムを正確に近似することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:53:32 GMT)
DDDM-VC: Decoupled Denoising Diffusion Models with Disentangled
Representation and Prior Mixup for Verified Robust Voice Conversion [29.2] 拡散に基づく生成モデルは近年,強力な生成性能を示した。
生成モデルの各属性の特定のスタイルを制御することは依然として困難である。
本稿では,各属性の表現スタイルを生成モデルで制御可能な非結合拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:59:03 GMT)
Ground(less) Truth: A Causal Framework for Proxy Labels in
Human-Algorithm Decision-Making [29.1] 人間のAI意思決定タスクにおけるプロキシラベルの有効性に影響を与える5つの変数バイアス源を同定する。
各バイアス間の関係を乱すための因果的枠組みを開発する。
今後の研究において、ターゲット変数バイアスに対処する機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:40:56 GMT)
On the Planning Abilities of Large Language Models -- A Critical
Investigation [29.0] 我々は,コモンセンス計画タスクにおける自律的な計画作成におけるLCMの有効性を評価することを目的とする。
外部検証器は、生成した計画に対するフィードバックを提供するのに役立ち、より優れた計画生成のためにLLMをバックプロンプトすることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:32:23 GMT)
Few-shot Event Detection: An Empirical Study and a Unified View [28.9] イベント検出(ED)は広く研究されているが、これは顕著な相違をもたらす。
本稿では,EDモデルの統一的なビューと,より優れた統一されたベースラインについて,徹底的な実証研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:50:30 GMT)
Collaborative Semantic Aggregation and Calibration for Federated Domain
Generalization [28.6] DGは、未知のターゲットドメインに適切に一般化できるモデルとして、複数の既知のソースドメインから学習することを目的としている。
本稿では、ソースデータセットをローカルにしかアクセスできないフェデレーションドメイン一般化の問題に取り組む。
データフリーなセマンティックアグリゲーションは、分離されたドメイン層でトレーニングされたモデルを層ごとに融合することで実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:34:15 GMT)
Disentangled Generation Network for Enlarged License Plate Recognition
and A Unified Dataset [28.2] 本稿では,DGNetに基づくタスクレベル・アンタングル生成フレームワークを提案する。
本研究ではまず,拡張されたナンバープレート認識問題に対処し,9342の画像を含むデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:03:01 GMT)
Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in
Open-World Environments [28.1] 本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するフェアネス連続学習手法を提案する。
The fairness objective, a new fairness continual learning framework based on class distributions。
連続学習における重要な課題に対処するために, 新たにプロトタイプなコントラストクラスタリング損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:16:07 GMT)
Uncovering and Categorizing Social Biases in Text-to-SQL [28.1] 大規模な事前訓練された言語モデルは、異なる人口層に対する社会的偏見を持つと認められている。
既存のText-to-モデルは、SpiderやWikiといったクリーンで中立なデータセットでトレーニングされている。
この研究は、テキスト・ツー・モデルで社会的バイアスを発見し、分類することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:08:56 GMT)
Investigating the Role of Feed-Forward Networks in Transformers Using
Parallel Attention and Feed-Forward Net Design [27.9] 本稿では,Parallel AttentionとFeed-Forward Net Designアーキテクチャを用いて,トランスフォーマモデルにおけるFeed-Forward Networks (FFN) の役割について検討する。
これらの仮定を実証的に検証するために、我々は2つの大きな言語モデル(RoBERTa-largeとbert-large-uncased)のPAF変種を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:01:13 GMT)
Quantitatively Measuring and Contrastively Exploring Heterogeneity for
Domain Generalization [27.7] ドメイン一般化タスクのための異種性に基づく二段階コントラスト学習(HTCL)を提案する。
第一段階では、最も異質な分割パターンをコントラストメトリックで生成する。
第2段階では、ドメインやクラスによって示唆される安定した関係を持つペアを再構築することで、実践的なコントラスト学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:42:43 GMT)
pFedSim: Similarity-Aware Model Aggregation Towards Personalized
Federated Learning [27.7] モデルトレーニング中にデータのプライバシを保護するために、フェデレーション学習(FL)パラダイムが出現する。
FLの最大の課題の1つは、IID以外の(同一で、独立に分散されていない)データにある。
本稿では,モデル類似性に基づく新しいpFedSimアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:25:55 GMT)
MERGE: Fast Private Text Generation [27.6] トランスフォーマーに基づく言語モデルのための高速なプライベートテキスト生成フレームワークであるMERGEを提案する。
MERGEは、ワード埋め込みとして出力隠蔽状態を再利用し、埋め込みをバイパスし、トランスフォーマーモジュール内の線形操作を再編成し、フォワードプロシージャを高速化する。
実験の結果、MERGEはシーケンス長512で26.5倍のスピードアップを達成でき、80%の通信バイトを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:27:19 GMT)
CrossSum: Beyond English-Centric Cross-Lingual Summarization for 1,500+
Language Pairs [27.6] CrossSumは1500以上の言語対の1,68万記事要約サンプルからなる大規模言語間要約データセットである。
我々は、多言語抽象要約データセットからのクロス言語検索により、異なる言語で記述された並列記事の整列により、クロスサムを作成する。
対象言語における記事の要約が可能な言語間要約モデルを効果的に学習する多段階データサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:18:59 GMT)
Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking
Neural Networks [27.3] 雑音性スパイクニューラルネットワーク(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)
本研究はニューラルネット(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:21:26 GMT)
Towards Automatic Neural Architecture Search within General
Super-Networks [27.2] 第3世代Noth-Train-Once(OTOv3)を提案する。
OTOv3はおそらく、一般的なスーパーネットワークを訓練し、単発で高性能なサブネットワークを事前訓練や微調整なしで製造する最初の自動化システムである。
我々は、ベンチマークデータセット上でのRegNet、StackedUnets、SuperResNet、DARTSなど、さまざまなスーパーネットワークにおけるOTOv3の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:41:40 GMT)
Custom-Edit: Text-Guided Image Editing with Customized Diffusion Models [26.9] テキスト間拡散モデルでは、ユーザが提供するテキストプロンプトに基づいて、多種多様な高忠実な画像を生成することができる。
カスタム編集を提案し、(i)いくつかの参照画像で拡散モデルをカスタマイズし、(ii)テキスト誘導編集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:46:28 GMT)
Impact of Adversarial Training on Robustness and Generalizability of
Language Models [26.9] この研究は、言語モデルにおける敵対的訓練に対する異なるアプローチの深い比較を提供する。
以上の結果から,データ拡張の事前トレーニングや,入力空間の摂動によるトレーニングにより,より堅牢性を達成できることが示唆された。
学習モデルのニューロンの言語的相関解析により、改良された一般化は「より専門化された」ニューロンによるものであることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:17:29 GMT)
What about em? How Commercial Machine Translation Fails to Handle
(Neo-)Pronouns [26.3] 単語代名詞の翻訳は、例えば非バイナリな個人など、余分に分類されたグループに対して区別することができる。
3つの商用機械翻訳システムが3人称代名詞の翻訳方法を検討する。
我々の誤り分析は、性中立代名詞の存在が文法的・意味的な翻訳誤りにつながることをしばしば示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:34:09 GMT)
FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance
Tradeoffs [26.2] 本稿では,2つの視点からエネルギーと性能のトレードオフに到達するための検出器を設計し,ベースラインとして機能することを目的とする。
我々は、textitFemtoDetという低エネルギー成分を用いて、エネルギーによって駆動される平衡検出器を提案する。
新たな構成に加えて,畳み込みとトレーニング戦略最適化を考慮し,FemtoDetをさらに改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:57:28 GMT)
Lightweight network towards real-time image denoising on mobile devices [26.1] 深層畳み込みニューラルネットワークは、画像復調タスクにおいて大きな進歩を遂げている。
複雑なアーキテクチャと計算コストにより、モバイルデバイスへのデプロイが妨げられる。
モバイルフレンドリーなデノベーションネットワークであるMFDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:23:27 GMT)
Visually grounded few-shot word acquisition with fewer shots [26.1] そこで本研究では,少数の単語イメージ対から新しい単語とその視覚的描写を取得するモデルを提案する。
我々は、単語と画像の類似性を決定するために、単語と画像の注意機構を使用する。
この新しいモデルでは、既存のどのアプローチよりも少ないショットでより良いパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:05:54 GMT)
Towards Open Temporal Graph Neural Networks [26.0] 本稿では,OTGNetと呼ばれるオープン時間グラフに対する汎用的,原則的学習手法を提案する。
ノードの知識は、クラス関連とクラス非依存に切り離すことができると仮定する。
また,重要な部分グラフ構造と多様な部分グラフ構造を効果的に選択するための戦略を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:01:11 GMT)
HAAV: Hierarchical Aggregation of Augmented Views for Image Captioning [25.7] 本稿では,エンコーディングを入力画像の拡張ビューとみなす。
画像キャプションモデルは、共有エンコーダと独立して各ビューをエンコードする。
我々は,MS-COCOでは+5.6%,Flickr30kでは+12.9%の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:50:17 GMT)
Federated Neural Compression Under Heterogeneous Data [25.6] 本稿では,両特性を包含する分散ソースモデルを提案するとともに,クライアントが共有する解析および合成変換を用いた圧縮機アーキテクチャを提案する。
パーソナライズされたフェデレーション学習手法にインスパイアされ、各クライアントにパーソナライズされたエントロピーモデルを採用する。
これにより、グローバルな潜伏空間がクライアント間で学習され、クライアントの潜伏分布に適応するパーソナライズされたエントロピーモデルが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:32:41 GMT)
Learning Occupancy for Monocular 3D Object Detection [25.6] モノクローナル3次元検出のための占有度学習法であるtextbfOccupancy M3D を提案する。
フラストムと3D空間の占有を直接学習し、より差別的で情報的な3D特徴や表現をもたらす。
KITTIとオープンデータセットの実験により,提案手法が新たな最先端技術を実現し,他の手法をはるかに上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:03:46 GMT)
SING: A Plug-and-Play DNN Learning Technique [25.6] 我々は,Adam(W)の安定性とロバスト性を向上させるプラグアンドプレイ技術であるSING(StabIlized and Normalized Gradient)を提案する。
SINGは実装が簡単で、最小限の計算オーバーヘッドを持ち、Adam(W)に供給される勾配の層単位での標準化しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:39:45 GMT)
Online and Streaming Algorithms for Constrained $k$-Submodular
Maximization [25.2] 制約付き$k$-submodularは、広告アロケーション、インフルエンス、パーソナライズされたレコメンデーションなど、多くの個別の最適化問題をキャプチャする一般的なフレームワークである。
本研究では,モノトーンと一般(おそらく非モノトーン)の両方の目的に制約された$k$サブモジュールのシングルパスストリーミングとオンラインアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:53:17 GMT)
Language Models Implement Simple Word2Vec-style Vector Arithmetic [25.1] 言語モデル(LM)に対する主要な批判は、その調査性である。
本稿では,その大きさと複雑さにもかかわらず,従来の単語埋め込みに慣れ親しんだ計算機構を利用する場合があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:04:01 GMT)
ConvGQR: Generative Query Reformulation for Conversational Search [25.0] ConvGQRは、生成事前訓練された言語モデルに基づいて会話クエリを再構成する新しいフレームワークである。
本稿では,クエリ再構成と検索の両方を最適化する知識注入機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:45:06 GMT)
Vector-Valued Variation Spaces and Width Bounds for DNNs: Insights on
Weight Decay Regularization [24.9] 損失項の最小化と勾配勾配勾配による2乗重みの和を訓練するディープニューラルネットワーク(DNN)は、重量減衰を伴うトレーニングの一般的なアプローチに対応する。
マルチアウトプット(ベクトル値)ReLUニューラルネットワークの重み付けによるトレーニングによって学習される関数の種類を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:32:10 GMT)
Healing Unsafe Dialogue Responses with Weak Supervision Signals [24.7] 非教師付き擬似ラベルサンプリング手法であるTEMPは、潜在的な安全な応答を自動的に割り当てる。
TEMP法では,複数のクラスタに応答し,複数のラベルを適応的にシャープなサンプリング戦略でサンプリングする。
chitchatとタスク指向対話の実験では、TEMPは監督信号の弱い最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:15:53 GMT)
Bayesian Inversion for Nonlinear Imaging Models using Deep Generative
Priors [24.5] 非線形逆問題クラスに対するメトロポリス調整ランゲヴィンアルゴリズムに基づくトラクタブル後方サンプリング手法を開発した。
本稿では,2つの非線形画像モダリティ-位相検索と光回折トモグラフィーに応用することで,この枠組みの利点を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:34:17 GMT)
ChatBridge: Bridging Modalities with Large Language Model as a Language
Catalyst [24.5] ChatBridgeは、様々なモダリティ間のギャップを埋めるために、言語の表現能力を活用する、新しいマルチモーダル言語モデルである。
ChatBridgeのコード、データ、モデルはすべてオープンソースになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:34:08 GMT)
Symbolic Regression via Control Variable Genetic Programming [24.4] 多くの独立変数に対するシンボリック回帰のための制御変数遺伝プログラミング(CVGP)を提案する。
CVGPは、カスタマイズされた実験設計によりシンボル表現の発見を高速化する。
CVGPをインクリメンタル・ビルディング・アプローチとして示し,表現のクラスを学習する際,探索空間を指数関数的に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:11:14 GMT)
Understanding the Capabilities of Large Language Models for Automated
Planning [24.4] この研究は、複雑な計画問題の解決におけるLLMの能力に光を当てようとしている。
この文脈で LLM を使用するための最も効果的なアプローチに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:21:09 GMT)
Generalizable Low-Resource Activity Recognition with Diverse and
Discriminative Representation Learning [24.4] HAR(Human Activity Recognition)は、人間のセンサーの読み取りから動作パターンを特定することに焦点を当てた時系列分類タスクである。
一般化可能な低リソースHARのためのDDLearn(Diverse and Discriminative Expression Learning)という新しい手法を提案する。
平均精度は9.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:24:22 GMT)
DEnsity: Open-domain Dialogue Evaluation Metric using Density Estimation [24.2] ニューラル分類器から得られる特徴空間の密度推定を利用して応答を評価するDernityを提案する。
我々の測定基準は、人間の会話の分布にどれだけ反応が現れるかを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:40:59 GMT)
Demystifying Oversmoothing in Attention-Based Graph Neural Networks [24.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるオーバースムーシング(Oversmoothing in Graph Neural Networks)とは、ネットワーク深度の増加がノードの均質表現につながる現象である。
これまでの研究により、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は指数関数的に表現力を失うことが判明した。
グラフアテンション機構が過剰なスムースを緩和できるかどうかはまだ議論の余地がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:31:59 GMT)
Role-Play with Large Language Models [24.0] ロールプレイは、実際に欠落している言語モデルに人間の特性を記述することなく、よく知られた民間心理学用語を描き出すことができる。
対話エージェント行動の2つの重要なケースは、この方法で対処される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:36:52 GMT)
DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection [23.9] グラフ異常検出(GAD)はその実用性と理論的価値から最近ホットな研究スポットとなっている。
本稿では,金融分野における実世界の動的グラフであるDGraphについて述べる。
約3Mノード、4Mダイナミックエッジ、1Mグランドトゥルースノードを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:00:07 GMT)
A quantum Poisson solver implementable on NISQ devices (improved
version) [23.7] 簡単なRy回転に基づく一次元ポアソン方程式を解くためのコンパクト量子アルゴリズムを提案する。
解誤差はポアソン方程式の有限差分近似からのみ生じる。
我々の量子ポアソン解法(QPS)は、方程式の線形系の次元の対数論である1ビットと2ビットのゲートにおいて3nと4n3のゲート複素性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:52:37 GMT)
DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild Annotated Dermatology Images [23.5] 本稿では皮膚疾患パターンを3次元テクスチャメッシュにブレンドするDerm Synth3Dという新しいフレームワークを提案する。
筆者らの手法は,ブレンディングとレンダリングを制約するトップダウンのルールに固執し,線内取得を模倣した皮膚条件の2次元画像を生成する。
Derm Synth3Dは、さまざまな皮膚科のタスクのためのカスタムデータセットを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:12:47 GMT)
Dynamic Data Augmentation via MCTS for Prostate MRI Segmentation [23.3] 本稿ではDDAug(Dynamic Data Augmentation)を提案する。
DDAug計算は、様々な拡張を表現する階層木構造を開発する。
我々の手法は、現在の最先端データ拡張戦略より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:44:43 GMT)
Counterfactual Probing for the influence of affect and specificity on
Intergroup Bias [23.3] 2つの実用的特徴(特異性と影響)が異なるグループ間文脈で系統的に異なるかどうかを検討する。
予備分析では、グループ間関係ラベルによるツイートの特異性と影響の質素な相関を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:19:39 GMT)
TransWorldNG: Traffic Simulation via Foundation Model [23.2] データ駆動型アルゴリズムとグラフコンピューティング技術を用いて,実データからトラフィックダイナミクスを学習する交通シミュレータTransWordNGを提案する。
その結果,TransWorldNGは従来のシミュレータよりも現実的なトラフィックパターンを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:49:30 GMT)
SOM-CPC: Unsupervised Contrastive Learning with Self-Organizing Maps for
Structured Representations of High-Rate Time Series [23.1] 我々は,高次元情報を保存しながら,組織化された2次元多様体内のデータを可視化するモデルSOM-CPCを提案する。
我々は,SOM-CPCがDLベースの特徴抽出のような強力なベースラインよりも優れている,合成データと実生活データ(生理データとオーディオ記録)の両方について示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:06:08 GMT)
KeyPosS: Plug-and-Play Facial Landmark Detection through GPS-Inspired
True-Range Multilateration [22.5] KeyPoint Positioning System (KeyPosS) は画期的な顔のランドマーク検出フレームワークである。
KeyPosSは、当初GPSシステムで使われていた技術であるTrue-range Multilaterationアルゴリズムを初めて採用した。
KeyPosSは低解像度設定でリードメソッドを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:30:21 GMT)
Making Vision Transformers Truly Shift-Equivariant [22.3] ビジョントランスフォーマー (ViT) はコンピュータビジョンタスクのディープネットアーキテクチャの1つとなっている。
トークン化,自己アテンション,パッチマージ,位置エンコーディングなど,各モジュールに対する新しい設計を導入する。
4つの確立されたモデル上で、真にシフト等価なViTを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:40 GMT)
A theory of representation learning gives a deep generalisation of
kernel methods [22.3] 我々は、新しい無限幅制限、ベイズ表現学習限界を開発する。
有限幅モデルにおける表現学習ミラーリングを示す。
次に、この制限と目的を、カーネルメソッドの柔軟な、より深い一般化として使用できる可能性を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:46:00 GMT)
On the Impact of Knowledge Distillation for Model Interpretability [22.2] 知識蒸留(KD)は、解釈可能性とモデルの精度を高める。
本研究は,教師から生徒モデルへ伝達されるクラス類似性情報に対する解釈可能性の向上に寄与する。
本研究により, 大規模モデルによるKDモデルは, 様々な分野において, より信頼性の高い利用が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:35:11 GMT)
Mask Attack Detection Using Vascular-weighted Motion-robust rPPG Signals [21.9] R-based face anti-spoofing method は、しばしばビデオシーケンスの不安定な顔アライメントによる性能劣化に悩まされる。
SIFTキーポイントと顔ランドマークの両方を用いて, 顔の鮮明かつ正確に画素レベルで整列するランドマークアンコール顔縫合法を提案する。
Gated Recurrent Unit (GRU) を備えた軽量なEfficientNetは、分類のための空間的特徴と時間的特徴の両方を抽出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:22:17 GMT)
Reversible Graph Neural Network-based Reaction Distribution Learning for
Multiple Appropriate Facial Reactions Generation [21.8] 本稿では,最初の複数顔反応生成フレームワークを提案する。
顔の反応生成問題を1対1のマッピング問題として再定式化する。
実験の結果,提案手法は既存のモデルよりも,より適切で現実的で,同期的な顔反応を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:41:49 GMT)
Look Ma, No Hands! Agent-Environment Factorization of Egocentric Videos [21.5] エージェント(人間の手)と環境を分離するシーンの因子的表現を抽出することを提案する。
本実験は,エゴセントリックビデオの塗装品質向上におけるVIDMの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:55:59 GMT)
Implicit bias of SGD in $L_{2}$-regularized linear DNNs: One-way jumps
from high to low rank [21.4] 行列補完のようなタスクでは、トレーニングデータに適合する最小限のランクで局所最小値に収束することが目標である。
SGDでは、常に上位から下位にジャンプする確率があるが、後退する確率はゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:17:32 GMT)
From Latent Graph to Latent Topology Inference: Differentiable Cell
Complex Module [21.4] Differentiable Cell Complex Module (DCM) は、下流タスクを改善するために複合体内の細胞確率を計算する新しい学習可能な関数である。
DCMをセル複雑なメッセージパッシングネットワーク層と統合し、エンドツーエンドでトレーニングする方法を示す。
本モデルは, ホモ親和性およびヘテロ親和性のあるグラフデータセットを用いて実験を行い, その他の最先端技術よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:33:19 GMT)
Non-Log-Concave and Nonsmooth Sampling via Langevin Monte Carlo
Algorithms [21.1] マルチモーダル性により低次元でもしばしば困難となるガウス混合などの非対数圏分布からの近似サンプリング問題について検討する。
我々はマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を用いてこの課題を実行することに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:28:26 GMT)
Deep Neural Networks in Video Human Action Recognition: A Review [21.0] 映像行動認識はコンピュータビジョンの最も基本的なタスクの1つである。
ディープニューラルネットワークは、RGB、RGB-D、光学フローフォーマットなどの画像のようなピクセルレベルの情報を認識するために構築されている。
本稿では,深層ニューラルネットワークの性能が,特徴学習および抽出タスクにおけるほとんどの技術を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:54:41 GMT)
Diversity-Aware Coherence Loss for Improving Neural Topic Models [21.0] 本稿では,コーパスレベルのコヒーレンススコアの学習を促す新しい多様性を考慮したコヒーレンス損失を提案する。
複数のデータセットに対する実験結果から,本手法はニューラルトピックモデルの性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:01:56 GMT)
Interactive Segment Anything NeRF with Feature Imitation [21.0] 我々は,NeRFを用いたゼロショットセマンティックセグメンテーションを実現するために,オフザシェルフ認識モデルのバックボーン特徴を模倣することを提案する。
本フレームワークは,意味的特徴を直接描画し,認識モデルからデコーダのみを適用することによって,セグメンテーションプロセスを再構築する。
さらに,学習したセマンティクスを抽出したメッシュ表面に投影することで,リアルタイムインタラクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:44:51 GMT)
FollowNet: A Comprehensive Benchmark for Car-Following Behavior Modeling [20.8] 自動車追従行動モデリングのための公開ベンチマークデータセットを構築した。
ベンチマークは、5つの公共運転データセットから抽出された80K以上のカーフォローイベントで構成されている。
以上の結果から, DDPGに基づくモデルでは, 間隔の低いMSEと競合する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:59:26 GMT)
Near-Perfect Logical Magic State Preparation on a Superconducting
Quantum Processor [20.7] 表面コードに基づくフォールトトレラント量子コンピューティングは、実用的な大規模量子コンピュータの魅力的な候補として浮上している。
回転曲面符号の任意の論理状態準備のためのハードウェア効率が高くスケーラブルなプロトコルを提案する。
textitZuchongzhi 2.1 超伝導量子プロセッサ上で実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:10:59 GMT)
RobustLoc: Robust Camera Pose Regression in Challenging Driving
Environments [20.6] 本稿では, ニューラル微分方程式から摂動に対する頑健さを導出するRobustLocを提案する。
我々のモデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて多視点画像から特徴マップを抽出する。
実験により、RobustLocは現在の最先端カメラの回帰モデルを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:17:09 GMT)
Random Utterance Concatenation Based Data Augmentation for Improving
Short-video Speech Recognition [20.6] エンドツーエンド自動音声認識(ASR)フレームワークの制限の1つは、列車-テスト発話長が一致しない場合、その性能が損なわれることである。
短ビデオASRタスクにおける列車試験発話長ミスマッチ問題を軽減するために,オンザフライランダム発話結合に基づくデータ拡張手法を提案する。
15言語の平均単語誤り率を5.72%削減し、様々な発話長に対する堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:32:24 GMT)
Generating Synergistic Formulaic Alpha Collections via Reinforcement
Learning [20.6] 我々は、相乗的なアルファの集合のマイニングを優先する新しいアルファマイニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、これまでのアプローチよりも高いリターンを達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:41:07 GMT)
The Dangers of trusting Stochastic Parrots: Faithfulness and Trust in
Open-domain Conversational Question Answering [20.4] 語彙アライメントなど,ある種の高度な言語対話行動を示すタスクベースシステムは,実際より好まれ,信頼されている。
この結果から,不誠実な応答を提供しながらユーザの入力を傍受することで,信頼に値するシステムの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:54:13 GMT)
Towards Language-guided Interactive 3D Generation: LLMs as Layout
Interpreter with Generative Feedback [20.2] 大きな言語モデル(LLM)は、印象的な推論、会話、ゼロショット生成能力を示している。
本稿では,LLMを3次元レイアウトインタプリタとして統合した言語誘導型対話型3D生成システムLI3Dを提案する。
また,大規模言語と視覚アシスタントのLLaVAを導入し,視覚的側面から生成的なフィードバックを提供することにより,生成したコンテンツの視覚的品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:43:39 GMT)
Explore More Guidance: A Task-aware Instruction Network for Sign
Language Translation Enhanced with Data Augmentation [20.1] 手話認識と翻訳は、まず認識モジュールを使用して手話ビデオからグルースを生成する。
本研究では,手話翻訳のためのタスク認識型命令ネットワークTIN-SLTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:21:56 GMT)
Human-in-the-loop Evaluation for Early Misinformation Detection: A Case
Study of COVID-19 Treatments [20.0] 本稿では,新たな誤情報主張を事実チェックし,それをサポートするソーシャルメディアメッセージを特定するための,ループ内人間評価フレームワークを提案する。
提案手法は,レビューのために集計・ランク付けされたチェック価値のあるクレームを抽出する。
スタンス分類器は、新しい偽情報主張を支持するツイートを識別するために使用され、それらが関連するポリシーに違反しているかどうかを判断するためにさらにレビューされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:44:41 GMT)
Power Laws for Hyperparameter Optimization [19.9] 本稿では, ニューラルネットワークモデルを用いて, ゆるいスケーリングパターンに従う予測を行う手法を提案する。
提案手法は,すべてのベンチマークにおいて,すべての競合相手と比較して,最高のリアルタイム結果を得ることによって,最良の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:35:10 GMT)
Condensed Prototype Replay for Class Incremental Learning [19.7] インクリメンタルラーニング(IL)は、新しいタスクを学ぶ際に古いタスクを破滅的に忘れることに悩まされる。
近年の研究では、セチロイド類のみをプロトタイプとして保存し、ガウスノイズを付加して再生のための合成データを生成する。
本稿では,メモリコストのかかる模範的手法を初めて上回りうる,一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組一組
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:16:28 GMT)
On the Tool Manipulation Capability of Open-source Large Language Models [19.7] オープンソース LLM を強化して,ツール操作においてクローズド LLM API をリードする上での競争力を示すことができることを示す。
当社の技術は,オープンソースLLMを最大90%の成功率で向上させ,8つのツールベンチタスクのうち4つでOpenAI GPT-4と競合する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:10:20 GMT)
RAFT: Reward rAnked FineTuning for Generative Foundation Model Alignment [19.6] 生成基礎モデルは、広範囲の教師なしのトレーニングデータから生じる暗黙のバイアスに影響を受けやすい。
我々は、生成モデルをより効率的に整合させるように設計された新しいフレームワーク、Reward rAnked FineTuningを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:27:31 GMT)
A Survey on ChatGPT: AI-Generated Contents, Challenges, and Solutions [19.5] AIGCは、生成可能な大規模なAIアルゴリズムを使用して、人間が高速で低コストで、大規模で高品質で、人間に似たコンテンツを作成するのを支援する。
本稿では,作業原則,セキュリティとプライバシの脅威,最先端のソリューション,AIGCパラダイムの今後の課題について,詳細な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:09:11 GMT)
Learning Robust Statistics for Simulation-based Inference under Model
Misspecification [19.5] 本稿では,シミュレーションに基づく推論手法の異なるクラスにまたがって機能するモデル不特定性を扱うための,最初の一般的なアプローチを提案する。
提案手法は,モデルが適切に特定された場合の精度を保ちながら,不特定シナリオにおいて頑健な推論をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:06:26 GMT)
`Why didn't you allocate this task to them?' Negotiation-Aware
Explicable Task Allocation and Contrastive Explanation Generation [19.3] 交渉をシミュレートする中央人工知能タスク割り当て(AITA)を提案する。
チームメンバーが提案されたアロケーションに不満を抱いている場合、そのアロケーションに反事実を使って疑問を呈することができる。
提案手法を用いて提案したアロケーションは, 多数派に公平に見え, 反事実が生じると, 説明が容易に理解され, 納得できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:00:57 GMT)
Towards Higher Pareto Frontier in Multilingual Machine Translation [19.3] 多言語コーパスの長期分布は困難である。
パレート最適化(Pareto optimization)、すなわち、一部の言語の最適化は、他の言語のパフォーマンスを劣化させるコストがかかる可能性がある。
新たなトレーニングフレームワークを提案する。
Pareto Mutual Distillation (Pareto-MD)
Paretoはトレードオフではなく、外向きのフロンティアだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:01:33 GMT)
Progress and Prospects for Fairness in Healthcare and Medical Image
Analysis [19.1] 機械学習対応医療画像分析(MedIA)の公平性には、さらなる努力が必要である。
まず、フェアネスの定義を議論し、医用画像のバイアス源を分析した。
我々は,MedIAの公平性を評価するために利用可能な,公開医療画像データセットのコレクションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:14:59 GMT)
When are Post-hoc Conceptual Explanations Identifiable? [18.9] 人間の概念ラベルが利用できない場合、概念発見手法は解釈可能な概念のための訓練された埋め込み空間を探索する。
我々は、概念発見は特定可能であり、多くの既知の概念を確実に回収し、説明の信頼性を保証するべきであると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:10:42 GMT)
Rectifying Group Irregularities in Explanations for Distribution Shift [18.8] GSE(Group-Aware Shift Explanations)は、最悪のグループ最適化を活用して、グループ不規則を是正することで解釈可能な説明を生成する。
人口統計学や階層的サブポピュレーションなどのグループ構造をGSEが維持するだけでなく、その結果の妥当性やロバスト性も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:57:46 GMT)
Inverse Protein Folding Using Deep Bayesian Optimization [18.8] 逆タンパク質の折り畳みは、タンパク質の設計の「トップダウン」において重要な問題として表面化されている。
本稿では「深み」や「ラテント空間」の最近の進歩を応用した最適化問題として、生成した逆折りたたみを改良する問題を提起する。
本手法は, TMスコアとRMSDを用いて, 目的の背骨構造に対する構造誤差を大幅に低減したタンパク質配列を連続的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:15:25 GMT)
EDM3: Event Detection as Multi-task Text Generation [18.8] イベント検出(英: Event detection)とは、テキスト中の事象を識別することである。
本稿では3つの生成タスクを定式化するイベント検出の新しい手法であるEDM3を提案する。
EDM3はイベント検出とそのサブタスクを同時に実行するために活用できる伝達可能な知識の学習を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:25:16 GMT)
IndicTrans2: Towards High-Quality and Accessible Machine Translation
Models for all 22 Scheduled Indian Languages [18.7] インドは10億人以上の人々が話す4つの主要言語族の言語と共に豊かな言語風景を持っている。
これらの言語のうち22はインド憲法に記載されている(予定言語として参照)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:57:43 GMT)
Unifying GANs and Score-Based Diffusion as Generative Particle Models [18.7] 本稿では,粒子生成モデルと逆生成モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。
これは、ジェネレータが任意の生成モデルに追加されることを示唆している。
フレームワークの潜在的な応用の概念の証明として、これらのオリジナルのモデルの有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:20:10 GMT)
InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis [18.7] InstructABSA, Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) をABSAサブタスクの指導学習パラダイムを用いて提案する。
提案手法は,各トレーニングサンプルに対して正,負,中立の例を導入し,ABSAサブタスクのモデル(Tk-インストラクト)をチューニングし,大幅な性能改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:13:10 GMT)
INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic
Learning and Search [18.6] 最先端論理合成アルゴリズムは、多数の論理最小化を持つ。
INVICTUSは、以前に見られた設計のトレーニングデータセットに基づいて、論理最小化のシーケンスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:31:44 GMT)
MPE4G: Multimodal Pretrained Encoder for Co-Speech Gesture Generation [18.3] 音声合成のためのマルチモーダル事前学習エンコーダを用いた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,全ての入力モダリティが与えられた時だけでなく,入力モダリティの欠如やノイズが生じた時にも,リアルなコ音声ジェスチャーを描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:42:58 GMT)
The Influence of Learning Rule on Representation Dynamics in Wide Neural
Networks [18.3] 我々は、フィードバックアライメント(FA)、ダイレクトフィードバックアライメント(DFA)、エラー変調ヘビアン学習(Hebb)で訓練された無限幅の深い勾配ネットワークを解析する。
これらの学習規則のそれぞれに対して、無限幅での出力関数の進化は、時間変化の有効なニューラルネットワークカーネル(eNTK)によって制御されることを示す。
遅延訓練限界では、このeNTKは静的であり、進化しないが、リッチ平均場状態では、このカーネルの進化は動的平均場理論(DMFT)と自己整合的に決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:28:03 GMT)
Dynamics of Finite Width Kernel and Prediction Fluctuations in Mean
Field Neural Networks [18.3] 広義だが有限な特徴学習ニューラルネットワークにおける有限幅効果のダイナミクスを解析する。
我々の結果は、特徴学習の強みにおいて非摂動的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:58:36 GMT)
One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM [18.3] 自然言語や画像の事前学習モデルでは,すべてのメイン時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることを示す。
この結果から,自然言語や画像を用いた事前学習モデルでは,すべての時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:06:53 GMT)
Everyone's Preference Changes Differently: Weighted Multi-Interest
Retrieval Model [18.1] MIPモデル(Multi-Interest Preference)は、ユーザのシーケンシャルエンゲージメントをより効果的に利用することで、ユーザにとってマルチエンゲージメントを生み出すアプローチである。
本手法の有効性を実証するため,様々な産業規模のデータセットを用いて大規模な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:15:24 GMT)
Are Diffusion Models Vision-And-Language Reasoners? [18.1] 我々は、DiffusionITMと呼ばれる新しい手法を用いて、任意の画像テキストマッチング(ITM)タスクに対する拡散ベースモデルを変換する。
GDBench(Generative-Discriminative Evaluation Benchmark)ベンチマークを7つの複雑な視覚・言語タスク、バイアス評価、詳細な分析で導入する。
安定拡散+拡散ITMは多くのタスクで競争力があり、CLIPよりもCLEVRやWinogroundのようなコンポジションタスクで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:02:22 GMT)
Masked and Permuted Implicit Context Learning for Scene Text Recognition [17.9] Scene Recognition (STR) は、テキストスタイル、形状、背景の変化のために難しいタスクである。
既存の手法は、文脈情報を暗黙的に学習するために、置換言語モデリング(MLM)やマスキング言語モデリング(MLM)に依存している。
本研究では,PLMを統一し,単一の復号化アーキテクチャに組み込む,STRのためのMasked and Permuted Implicit Context Learning Networkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:31:02 GMT)
UniTRec: A Unified Text-to-Text Transformer and Joint Contrastive
Learning Framework for Text-based Recommendation [17.9] 先行研究により、事前学習言語モデル(PLM)は、テキストベースのレコメンデーションの性能を高めることが示されている。
ユーザ履歴の2レベルコンテキストをモデル化するために,ローカル・グローバル・アテンション・トランスフォーマー・エンコーダの統一化を提案する。
我々のフレームワークであるUniTRecは、テキストベースの推薦を共同で強化するために、識別的マッチングスコアと候補テキストの難易度という対照的な目的を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:11:31 GMT)
TLNets: Transformation Learning Networks for long-range time-series
prediction [17.8] 本稿では,変換に基づくネットワークアーキテクチャ設計のための新しい計画を提案する。
上記の構成ブロックに基づいて,FT-Matrix,FT-SVD,FT-Conv,Conv-SVDの4つの学習モデルを開発した。
上記のトランスフォーメーション学習ネットワーク(TLNet)は、複数のベースラインモデルと比較して、広範囲にテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:27:45 GMT)
Learning Optimal Policy for Simultaneous Machine Translation via Binary
Search [17.8] 同時機械翻訳(SiMT)は、原文を読みながら翻訳を出力し始める。
ポリシーは、各ターゲットトークンの翻訳中に読み込まれるソーストークンの数を決定する。
本稿では,二分探索により最適ポリシーをオンラインで構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:55:22 GMT)
DiffCLIP: Leveraging Stable Diffusion for Language Grounded 3D
Classification [17.8] 本稿では、視覚枝の領域ギャップを最小限に抑えるために、制御ネットとの安定拡散を取り入れた新しい事前学習フレームワークであるDiffCLIPを提案する。
ModelNet10、ModelNet40、ScanObjectNNデータセットの実験は、DiffCLIPが3D理解に強力な能力を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:55:38 GMT)
Learning Directed Graphical Models with Optimal Transport [17.6] 最適輸送レンズによるパラメータ学習問題に対する新たな視点を提供する。
我々は、理論的な枠組みを開発し、我々のアプローチの柔軟性と汎用性を示す広範な実証的な証拠でそれを支援する。
実験を通して,本手法は地中構造パラメータを復元するだけでなく,下流アプリケーション上でも競争力を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:54:36 GMT)
FedCL: Federated Multi-Phase Curriculum Learning to Synchronously
Correlate User Heterogeneity [17.5] Federated Learning(FL)は、機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される分散学習手法である。
FLでは、グローバルモデルがローカルデータにアクセスすることなく、ローカルモデルのパラメータを反復的に収集する。
本稿では,FLにおけるユーザ不均一性の課題に対処するための,アクティブかつ同期的な相関手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:32:48 GMT)
SyreaNet: A Physically Guided Underwater Image Enhancement Framework
Integrating Synthetic and Real Images [17.5] 水中画像強調(UIE)は高レベルの視覚関連水中作業に不可欠である。
合成データと実データの両方を統合するUIEのためのフレームワーク textitSyreaNet を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:21:33 GMT)
Multi-View Imputation and Cross-Attention Network Based on Incomplete
Longitudinal and Multimodal Data for Conversion Prediction of Mild Cognitive
Impairment [17.4] 軽度認知障害のある患者がアルツハイマー病に転換するかどうかを予測することは重要な臨床的課題である。
病状進行情報を取得するために 訓練中だけ 経時的データを組み込まなければならない
データインプットとMCI変換予測を統合するため,マルチビュー・インプット・クロスアテンション・ネットワーク (MCNet) が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:57:38 GMT)
ZeroAvatar: Zero-shot 3D Avatar Generation from a Single Image [17.3] 最適化プロセスに先立って3次元人体を明示的に導入する手法であるZeroAvatarを提案する。
我々は,ZeroAvatarが最適化に基づく3次元アバター生成の堅牢性と3次元一貫性を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:23:20 GMT)
Pay More Attention to Relation Exploration for Knowledge Base Question
Answering [17.3] 本稿では,知識ベースにおける関係を利用してエンティティ表現を強化する新しいフレームワークRE-KBQAを提案する。
CWQではF1スコアが40.5から46.3に、WebQSPでは62.8から68.5に5.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:15:28 GMT)
TruFor: Leveraging all-round clues for trustworthy image forgery
detection and localization [17.3] TruForは、さまざまなイメージ操作方法に適用可能な、法医学的なフレームワークである。
変換器をベースとした融合アーキテクチャにより,高レベルのトレースと低レベルのトレースの両方を抽出する。
当社の手法は,安価なフェイクとディープフェイク操作の両方を確実に検出し,ローカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:59:59 GMT)
Robust Category-Level 3D Pose Estimation from Synthetic Data [17.2] CADモデルから生成されたオブジェクトポーズ推定のための新しい合成データセットであるSyntheticP3Dを紹介する。
逆レンダリングによるポーズ推定を行うニューラルネットワークモデルをトレーニングするための新しいアプローチ(CC3D)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:56:03 GMT)
On the Learnability of Multilabel Ranking [17.1] バッチおよびオンライン設定の両方において、複数ラベルランキング問題の学習性の特徴付けを行う。
学習可能性に基づく2つの等級のランキング損失を与えるが、これらは実際に使用される損失のほとんどを捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:41:34 GMT)
On Proper Learnability between Average- and Worst-case Robustness [17.1] Montasserらによれば、有限VC次元は正反対に堅牢なPAC学習には不十分である。
我々は、VCクラスが適切なPAC学習が可能な、ロバストな損失緩和のファミリーを与える。
最悪ケースのロバストな損失を、既存かつ自然に緩和するためには、有限VC次元は適切な学習には不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:48:50 GMT)
Detecting Dataset Drift and Non-IID Sampling via k-Nearest Neighbors [16.8] データの独立性及び特定分散性(IID)を前提とした仮定違反を, 直接統計的に検出する手法を提案する。
考慮された特定の違反形態は、現実世界のアプリケーションに共通している。
我々のアプローチは、より多くの種類のデータに適用可能であり、また、実際に広範囲のIID違反を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:05:09 GMT)
Domain-Adaptive Full-Face Gaze Estimation via Novel-View-Synthesis and
Feature Disentanglement [16.8] 本稿では、教師なしドメイン適応のためのトレーニングデータ合成と視線推定モデルからなる効果的なモデルトレーニングパイプラインを提案する。
提案したデータ合成は、単一画像の3D再構成を利用して、3次元の顔形状データセットを必要とせずに、ソース領域から頭部ポーズの範囲を広げる。
単分子再構成合成学習データのみを用いたモデルでは,大きなラベル範囲を持つ実データに対して比較可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:15:03 GMT)
Prototype-Based Interpretability for Legal Citation Prediction [16.7] 我々は、前例と立法規定の両方に関して、弁護士の思考過程と平行してタスクを設計する。
最初の実験結果から,法の専門家のフィードバックを得て,対象の引用予測を洗練する。
我々は,弁護士が使用する決定パラメータに固執しながら,高い性能を達成し,解釈可能性を高めるためのプロトタイプアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:40:58 GMT)
Exponential Smoothing for Off-Policy Learning [16.3] 逆相対性スコアリング(IPS)のための両側PAC-Bayes一般化を導出する。
バウンダリは、トラクタブルで、スケーラブルで、解釈可能で、学習証明書を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:18:45 GMT)
SPEED: Experimental Design for Policy Evaluation in Linear
Heteroscedastic Bandits [16.3] 線形帯域における政策評価のための最適データ収集の問題について検討する。
まず,重み付き最小二乗推定値に対して,重み付き線形帯域設定で最適設計を定式化する。
次に、この定式化を使用して、データ収集中にアクション毎のサンプルの最適な割り当てを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:30:13 GMT)
Multi-scale Efficient Graph-Transformer for Whole Slide Image
Classification [16.2] 本稿では,WSI分類のためのマルチスケール能率グラフ変換器(MEGT)フレームワークを提案する。
MEGTの鍵となる考え方は、低解像度で高解像度のパッチ埋め込みを処理するために、2つの独立したグラフベースのトランスフォーマー(EGT)ブランチを採用することである。
本稿では,特徴融合中の異なる解像度パッチ間のセマンティックギャップを軽減するための新しいMFFMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:34:14 GMT)
A Small Gain Analysis of Single Timescale Actor Critic [16.1] 本研究では,比例的なステップサイズを用いたアクター・批評家版と,アクター・ステップ毎の静止分布からの1つのサンプルによる1つの批評家更新について検討する。
本研究では,本手法が定常点を見つけるのに有効であることが証明され,結果として得られたサンプルの複雑さがアクター批判手法の精度を向上させることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:20 GMT)
Bhasha-Abhijnaanam: Native-script and romanized Language Identification
for 22 Indic languages [16.0] 原文とローマ字の両方で、インド憲法に記載されている22の言語でデータセットとモデルを作成します。
まず、ネイティブスクリプトの言語識別テストセットであるBhasha-Abhijnaanamと、ロマライズされたテキストを作成する。
IndicLIDもトレーニングしています。ネイティブとローマン化されたスクリプトの両方で、上記のすべての言語用の言語識別子です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:53:23 GMT)
Self-supervised On-device Federated Learning from Unlabeled Streams [15.9] 我々はSOFedと呼ばれるコアセット選択機能を備えた自己教師型オンデバイスフェデレーション学習フレームワークを提案し,コアセットを自動的に選択する。
視覚表現学習における提案手法の有効性と意義について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:13:10 GMT)
How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models via
Probabilistic Circuits [15.9] リンク予測のための最も成功した知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、エネルギーベースモデルとして解釈できる。
この研究は、これらのKGEのスコア関数を回路として再解釈する。
我々の解釈では、リンク予測のパフォーマンスがほとんど、あるいは全く失われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:30:27 GMT)
Characterizing Out-of-Distribution Error via Optimal Transport [15.9] ラベルなしでOODデータ上でモデルの性能を予測する方法は、機械学習の安全性にとって重要である。
最適輸送理論を利用してモデル性能を推定する新しい手法を提案する。
提案手法は既存の最先端手法よりも最大3倍低い予測誤差で大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:37:13 GMT)
Unsupervised Discovery of Continuous Skills on a Sphere [15.9] 球面上の連続的スキルの発見(DISCS)と呼ばれる,無限の異なるスキルを学習するための新しい手法を提案する。
DISCSでは、スキルと状態の相互情報の最大化によってスキルが学習され、各スキルは球面上の連続的な値に対応する。
DISCSにおけるスキルの表現は連続的であるため、無限に多様なスキルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:02:29 GMT)
GFairHint: Improving Individual Fairness for Graph Neural Networks via
Fairness Hint [15.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)のアルゴリズムフェアネスは注目されている。
本稿では,GNNにおける個々人の公平性を促進する新しい手法GFairHintを提案する。
GFairHintは、データセットとさまざまなバックボーンモデルの組み合わせで、最も公正な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:03:22 GMT)
A Robust Classifier Under Missing-Not-At-Random Sample Selection Bias [15.6] 統計学において、グリーンの手法は、このタイプのサンプル選択を予測モデルとしてロジスティック回帰を用いて定式化する。
元のトレーニングセットを変更することでグリーンの手法を改善するアルゴリズムであるBiasCorrを提案する。
グリーン法よりもバイアスの偏りを解析し,BiasCorrの改良を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:39:51 GMT)
Decomposing the Enigma: Subgoal-based Demonstration Learning for Formal
Theorem Proving [15.6] 大型言語モデル(LLMs)は、形式定理証明の領域における興味深い探索の道を示す。
本稿では,2つの要素からなるサブゴール型実演学習フレームワークを提案する。
検証精度は38.9%から44.3%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:35:52 GMT)
Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments [15.3] 平均因果効果の測定は、新しい治療法をテストする一般的な方法である。
対物分布における「マスク」平均効果
本稿では, 対物分布全体を捉える条件付き生成モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:45:53 GMT)
Distributed TD(0) with Almost No Communication [15.3] 線形関数近似を用いた時間差分学習の非漸近解析法を提案する。
分散過程の収束時間がTD(0)の収束時間よりもN$の係数である線形時間高速化現象のバージョンを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:00:46 GMT)
VL-Fields: Towards Language-Grounded Neural Implicit Spatial
Representations [15.3] オープン語彙のセマンティッククエリを可能にする暗黙空間表現であるVisual-Language Fields (VL-Fields)を提案する。
我々のモデルは、言語駆動セグメンテーションモデルから情報を抽出することにより、視覚言語訓練された潜在特徴を持つシーンの幾何学を符号化し、融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:38:52 GMT)
Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis [15.2] 制御可能な画像合成に拡散モデルを適用するための新しい手法,すなわち遅延制約を提案する。
我々は,外部条件と拡散モデルの内部表現との相関関係を確立するために,軽量な条件アダプタを訓練する。
提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:56:22 GMT)
CMOT: Cross-modal Mixup via Optimal Transport for Speech Translation [15.1] エンドツーエンドの音声翻訳(ST)は、クロスモーダルなタスクである。
既存の手法は、しばしば機械翻訳(MT)から知識を伝達しようとする
本稿では,モダリティギャップを克服するために,最適輸送CMOTを用いたクロスモーダル混成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:55:41 GMT)
Revisiting non-English Text Simplification: A Unified Multilingual
Benchmark [14.9] 本稿では,12言語に170万以上の複雑な文対を含む27のリソースの集合であるMultiSimベンチマークを紹介する。
事前学習した多言語言語モデルを用いたMultiSimを用いた実験により,非英語環境での多言語学習によるエキサイティングな性能向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:03:29 GMT)
Batch Model Consolidation: A Multi-Task Model Consolidation Framework [14.7] 連続学習(CL)では、以前に学習したタスクの大幅な性能劣化を伴わずに、連続的にタスクのストリームを学習するモデルが求められている。
我々は,複数のエージェントがタスクの範囲に露出する条件下で,より現実的なCLをサポートするために,バッチモデル統合(textbfBMC$)を提案する。
提案手法は次の最良CL手法を70%向上させ,71タスクの終了時に性能を維持できる唯一の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:33:56 GMT)
Multi-Task Attentive Residual Networks for Argument Mining [14.6] 本稿では,注目度,マルチタスク学習,アンサンブルを利用した残差アーキテクチャを提案する。
本稿では,ユーザ生成コメント,科学論文,説得エッセイの5つのコーパスについて実験的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:46:54 GMT)
AUC Optimization from Multiple Unlabeled Datasets [14.5] U$m$-AUCは、U$m$データを多ラベルAUC最適化問題に変換するAUC最適化手法である。
提案したU$m$-AUCは理論的および実験的に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:43:42 GMT)
Sample Efficient Reinforcement Learning in Mixed Systems through
Augmented Samples and Its Applications to Queueing Networks [14.0] 本稿では,2種類の状態を持つシステムに関わる強化学習問題のクラスについて考察する。
拡張データサンプルを生成することで学習を高速化するサンプル効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:29:11 GMT)
Online Dynamic Acknowledgement with Learned Predictions [13.8] オンラインの動的認知問題を再考する。
問題の目標は、総要求遅延と承認コストを最小化することです。
このエレガントなモデルは、承認コストとリクエストで経験した待ち時間のトレードオフを研究します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:05:47 GMT)
Distributed Trust Through the Lens of Software Architecture [13.7] 本稿では,複数の分野における分散信頼の概念について考察する。
信頼の再分配/シフトと、分散信頼技術によって実現されるシステムやアプリケーションにおける関連するトレードオフを見るには、システム/ソフトウェアアーキテクチャの観点から考える必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:53:18 GMT)
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Kernel Machines [13.6] グラフにおける半教師付きノード分類のためのディープグラフ畳み込みカーネルマシン(GCKM)を提案する。
両変数の効率的なエンドツーエンドトレーニングアルゴリズムを導出する。
我々のアプローチは、ホモフレンドリーでヘテロフレンドリーなベンチマークデータセットのための最先端のグラフニューラルネットワークと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:43:00 GMT)
Learning across Data Owners with Joint Differential Privacy [13.5] データ所有者は、共同微分プライバシーと呼ばれるプライバシー概念の下で、機械学習モデルを協調的に訓練する環境について検討する。
この設定では、各データ所有者のためにトレーニングされたモデルは、プライバシを考慮していない$j$のデータと、異なるプライバシを保証する他の所有者のデータを使用します。
本稿では,DP-SGDの変種であるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:11:40 GMT)
A Similarity Alignment Model for Video Copy Segment Matching [13.5] Meta AIはCVPR 2023でビデオ類似性チャレンジを開催し、テクノロジーを前進させる。
ビデオコピーセグメントマッチングのための類似度アライメントモデルを提案する。
SAMは他の競合他社よりも優れたパフォーマンスを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:08:51 GMT)
Performative Recommendation: Diversifying Content via Strategic
Incentives [13.5] 学習が戦略的コンテンツクリエーターにインセンティブを与え、多様なコンテンツを作る方法を示します。
われわれのアプローチは、コンテンツに対する戦略的変化を予想する、新しい形式の正規化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:30:59 GMT)
Jointprop: Joint Semi-supervised Learning for Entity and Relation
Extraction with Heterogeneous Graph-based Propagation [13.4] 共同半教師付きエンティティと関係抽出のための不均一グラフに基づく伝搬フレームワークであるJointpropを提案する。
我々は、エンティティと関係候補から統一されたスパンベースのヘテロジニアスグラフを構築し、信頼度スコアに基づいてクラスラベルを伝搬する。
我々はNERおよびREタスクにおける最先端の半教師付きアプローチよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:07:04 GMT)
SAMoSSA: Multivariate Singular Spectrum Analysis with Stochastic
Autoregressive Noise [13.4] 本稿では,決定論的および定常的要素を含む多段階学習アルゴリズムの理論的基盤を提案する。
本稿では,提案アルゴリズムSAMoSSAの有限サンプル予測整合性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:45:33 GMT)
StereoVAE: A lightweight stereo matching system through embedded GPUs [13.3] 組込みGPUによるステレオマッチングのための軽量システムを提案する。
これにより、ステレオマッチングにおける精度と処理速度のトレードオフを解消し、組込みシステムはリアルタイム処理を確実にしながらマッチング精度をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:24:43 GMT)
Coding for the Gaussian Channel in the Finite Blocklength Regime Using a
CNN-Autoencoder [13.3] 低レイテンシ通信をサポートするには短いコードが必要だが、フレームエラー確率(FEP)の消滅には長いコードが必要である。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークオートエンコーダ(CNN-AE)の理論的最大到達率へのアプローチの可能性について検討する。
数値計算の結果,CNN-AEはベンチマーク・スキームを上回り,理論上の最大値に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:13:31 GMT)
RewriteLM: An Instruction-Tuned Large Language Model for Text Rewriting [13.2] OpenRewriteEvalは、自然言語命令によって表現される多種多様な書き換えタイプをカバーする、新しいベンチマークである。
本稿では,長文書き直しのための命令調整型大規模言語モデルであるRewriteLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:26:26 GMT)
Are We There Yet? Product Quantization and its Hardware Acceleration [13.2] 製品量子化(PQ)はディープニューラルネットワーク(DNN)に成功している
異なるPQ設定が階層的再構成誤差とエンドツーエンドモデル精度に与える影響について検討する。
我々は、PQモデルの実行速度と効率を評価するために、最初のカスタムハードウェアアクセラレータを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:27:01 GMT)
Comparison of Pedestrian Prediction Models from Trajectory and
Appearance Data for Autonomous Driving [13.1] 歩行者の動きを予測できる能力は、自動運転車にとって重要な能力である。
都市環境では、歩行者は道路エリアに入り、運転のリスクが高い。
本研究は,歩行者予測のための軌跡のみと外観に基づく手法の比較評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:24:38 GMT)
Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests [13.0] カーネルの最大平均誤差(MMD)に基づくフレームワークを提案する。
提案手法は,分散正規化MDD統計量の最大化を図った,所定のサイズを持つ変数群を求める。
我々は混合整数プログラミングの定式化を提案し、性能保証を伴う正確な近似アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:23:48 GMT)
CN-Celeb-AV: A Multi-Genre Audio-Visual Dataset for Person Recognition [13.0] 本稿では,CN-Celeb-AVという,野生で収集された多世代AVPRデータセットを提案する。
このデータセットには、パブリックメディアから1,136人の420万以上のビデオセグメントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:31:37 GMT)
Cross-view Action Recognition Understanding From Exocentric to
Egocentric Perspective [12.9] 本稿では,アクション認識のための新しいクロスビュー学習手法を提案する。
まず,トランスフォーマーの自己注意機構に幾何学的制約を導入する。
そこで本稿では, 自己意識のメカニズムを学習し, 知識を視点間で伝達するために, 自己意識を学習するために, 未確認のクロスビューデータに基づいて学習した, 新たな自己意識の喪失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:14:49 GMT)
A Scalable, Fast and Programmable Neural Decoder for Fault-Tolerant
Quantum Computation Using Surface Codes [12.7] 量子誤り訂正符号(Quantum error-correcting codes, QECCs)は、量子アルゴリズムの実行の大きな障害である量子ノイズの負の効果を排除できる。
回転曲面符号(RSC)に対するFTQECの要件を満たすスケーラブルで高速でプログラム可能なニューラルデコーディングシステムを提案する。
本システムでは,197 nsのデコード遅延を極端に低くし,その精度はMWPMに近い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:23:32 GMT)
GrowSP: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds [12.6] そこで本研究では,3次元シーンの各点における複雑なセマンティッククラスを識別するために,GrowSPと呼ばれる教師なしの最初の手法を提案する。
提案手法は,(1)入力点雲から点ごとの特徴を学習する特徴抽出器,(2)スーパーポイントのサイズを徐々に拡大するスーパーポイントコンストラクタ,(3)スーパーポイントを意味的要素にグループ化するセマンティックプリミティブクラスタリングモジュールからなる。
提案手法を複数のデータセット上で広範囲に評価し,教師なしベースラインに対して優れた性能を示し,従来の完全教師付きポイントネットにアプローチした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:11:21 GMT)
Do You Hear The People Sing? Key Point Analysis via Iterative Clustering
and Abstractive Summarisation [12.5] 議論の要約は有望だが、現在未調査の分野である。
キーポイント分析の主な課題の1つは、高品質なキーポイント候補を見つけることである。
キーポイントの評価は 自動的に生成された要約が 役に立つことを保証するのに 不可欠です
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:43:29 GMT)
A new operator extension of strong subadditivity of quantum entropy [12.5] 弱単調性は、任意の三部格子密度行列に対して$S(rho_AB) - S(rho_A) + S(rho_BC) - S(rho_C)geq 0$ であると主張する。
演算子不等式を証明し、状態 $rho_ABC$ に対して期待値を取ると、弱単調性不等式に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:24:15 GMT)
ASR and Emotional Speech: A Word-Level Investigation of the Mutual
Impact of Speech and Emotion Recognition [12.4] 本研究では、感情コーパス上でのASR性能を分析し、感情音声におけるASR(Automatic Speech Recognition)の効果を分析する。
単語誤り率の増大を考慮したテキストベースの音声感情認識を行い,ASRがSERに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:56:09 GMT)
HyperMixer: An MLP-based Low Cost Alternative to Transformers [12.4] 本稿では,ハイパーネットを用いたトークン混合を動的に生成する,シンプルな変種HyperMixerを提案する。
Transformersとは対照的に、HyperMixerは処理時間、トレーニングデータ、ハイパーチューニングといった面で、これらの結果を大幅に低コストで達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:22:15 GMT)
FAVAS: Federated AVeraging with ASynchronous clients [12.2] 本稿では,資源制約環境下でのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングのための新しい非同期フェデレート学習フレームワークであるFAVASを提案する。
我々はFAVASの収束保証をスムーズで非拘束な環境で提供する。
実験結果から,FAVASアルゴリズムは重要なベンチマークにおいて,現在の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:30:17 GMT)
Ordered and Binary Speaker Embedding [12.2] 本稿では,ネストしたドロップアウトにより埋め込みベクトルの次元をソートし,バーヌーイサンプリングによりソートされたベクトルをバイナリコードに変換する順序付きバイナリ埋め込み手法を提案する。
結果として順序付けられたバイナリコードには、階層的クラスタリング、メモリ使用量の削減、高速検索など、いくつかの重要なメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:21:00 GMT)
Contrastive Learning of Sociopragmatic Meaning in Social Media [12.2] 本稿では,幅広い社会実践的タスクに伝達可能なタスク非依存表現を学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ドメイン内データとドメイン外データの両方において、他の対照的な学習フレームワークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:33:47 GMT)
Svarah: Evaluating English ASR Systems on Indian Accents [12.2] Svarahは、インド全65カ所の117人の話者から9.6時間の英語音声が書き起こされたベンチマークです。
スバラ語は、読み上げ音声と自発的会話データの両方を含み、歴史、文化、観光など様々な領域をカバーし、多様な語彙を保証する。
我々は,Svarah上での6つのオープンソースASRモデルと2つの商用ASRシステムを評価し,インドアクセントを改善するための明確な範囲があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:20:29 GMT)
Failure Detection for Motion Prediction of Autonomous Driving: An
Uncertainty Perspective [12.2] 運動予測は安全で効率的な自動運転に不可欠である。
複雑な人工知能モデルの説明不可能性と不確実性は予測不可能な失敗につながる可能性がある。
不確実性の観点からの動作予測のための故障検出の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:06:33 GMT)
Integrating Item Relevance in Training Loss for Sequential Recommender
Systems [12.2] シーケンシャル・レコメンダ・システム(Sequential Recommender Systems, SRS)は、ユーザの履歴から学び、次に対話しそうなアイテムを予測する一般的なタイプのレコメンダシステムである。
本稿では,複数項目を考慮に入れた新しい評価プロトコルを提案し,複数項目のSRSをトレーニングし,ノイズに対してより堅牢にするための新しい関連性認識損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:10:17 GMT)
Theoretical Guarantees of Learning Ensembling Strategies with
Applications to Time Series Forecasting [12.0] クロスバリデード性能に基づく(有限あるいは有限次元の)積み重ね一般化の族から最高の積み重ね一般化を選択すると、オラクルの最高値よりも「はるかに悪い」結果が得られないことを示す。
理論的解析から着想を得て,確率的予測の文脈において,階層化された一般化の特定のファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:01:02 GMT)
BUCA: A Binary Classification Approach to Unsupervised Commonsense
Question Answering [12.0] 非教師付きコモンセンス推論(UCR)は、コモンセンス推論データセットの構築が高価であるため、ますます人気が高まっている。
本稿では、下流の複数選択質問応答タスクを、その妥当性に応じて全ての候補回答をランク付けすることで、より単純な二分分類タスクに変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:59:47 GMT)
An $\varepsilon$-Best-Arm Identification Algorithm for Fixed-Confidence
and Beyond [12.0] 本稿では,バンディットの腕識別のための新しいサンプリングルールであるEB-TC$varepsilon$を提案する。
EB-TC$varepsilon$に対して3種類の理論的保証を提供する。
EB-TC$varepsilon$が既存のアルゴリズムと比較して好適に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:19:11 GMT)
Collective Knowledge Graph Completion with Mutual Knowledge Distillation [11.9] 我々は,異なるKGからの集合的知識の最大化に焦点をあてるマルチKG完備化の問題について検討する。
CKGC-CKDと呼ばれる,個々のKGと大きな融合KGの両方で,関係対応グラフ畳み込みネットワークエンコーダモデルを用いる新しい手法を提案する。
複数言語データセットによる実験結果から,本手法はKGCタスクにおけるすべての最先端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） (Thu, 25 May 2023 09:49:40 GMT)
PROTO: Iterative Policy Regularized Offline-to-Online Reinforcement
Learning [11.7] オフライン・オンライン強化学習(RL)は、サンプル効率と政策性能の向上を約束する。
既存の手法は、最適以下の性能、適応性の制限、不満足な計算効率に悩まされている。
本稿では,標準RL目標を反復的に進化する正規化項で拡張する新しいフレームワーク PROTO を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:40:32 GMT)
Fast Online Node Labeling for Very Large Graphs [11.7] 現在のメソッドは、$mathcalO(n3)$または$mathcalO(n2)$スペースの複雑さでグラフカーネルランタイムマトリックスを反転させるか、ランダムなスパンニングツリーを大量にサンプリングする。
本稿では,一連の研究によって導入されたテクスチトリン緩和技術に基づく改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:13:08 GMT)
Double Descent of Discrepancy: A Task-, Data-, and Model-Agnostic
Phenomenon [11.6] 2つの同一トレーニングニューラルネットワークについて検討し、トレーニングデータセット上の出力の差が「二重降下」現象を示すことを発見した。
我々は,新しい早期停止基準を提案し,データ品質評価のための新しい手法を開発した。
その結果,現象駆動型アプローチは理論的理解と実践的応用の両方において深層学習研究に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:13:19 GMT)
A natural NISQ model of quantum self-attention mechanism [11.6] SAM(Self-attention mechanism)は、様々な応用において顕著な成功を収めている。
量子ニューラルネットワーク(QNN)は,新しい学習モデルとして開発されている。
我々はQNNにSAMを実装する全く自然な方法を提案し、量子自己認識機構(QSAM)を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:09:17 GMT)
Optimization and Interpretability of Graph Attention Networks for Small
Sparse Graph Structures in Automotive Applications [11.6] 本研究は、注意機構の理解を深め、因果的重要性を特定するための解釈可能性を分析することを目的とする。
自動車アプリケーションにとって、グラフ注意ネットワーク(GAT)は、機能埋め込み中にトラフィックシナリオのリレーショナル情報を含む、顕著に使用されるアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:55:59 GMT)
ADLER -- An efficient Hessian-based strategy for adaptive learning rate [11.5] 局所二次近似の最小化に基づく適応的なSGD学習率戦略を提供する。
また,新しい近似法とガウス・ニュートン近似法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:01:38 GMT)
Cross-Shape Attention for Part Segmentation of 3D Point Clouds [11.4] 本稿では,形状のポイントワイド特徴と他の形状との相互作用を可能にするために,断面アテンション機構を提案する。
このメカニズムは点間の相互作用の度合いを評価し、また形状間の特徴伝播を仲介する。
我々のアプローチは、人気の高いPartNetデータセットに最先端の結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:40:43 GMT)
A New Policy Iteration Algorithm For Reinforcement Learning in Zero-Sum
Markov Games [11.3] ゲームに対するナイーブなポリシー反復の単純な変種が収束し、指数関数的に速く収束することを示す。
政策反復を示唆するために提案する唯一の追加は、政策改善フェーズにおけるルックアヘッドの使用です。
また,リニアマルコフゲームにおいて,ルックアヘッドが効率的に実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:39:22 GMT)
Confronting Ambiguity in 6D Object Pose Estimation via Score-Based
Diffusion on SE(3) [11.3] 単一のRGB画像から6Dオブジェクトのポーズを推定することは大きな課題である。
本稿では,$SE(3)$群に適用した新しいスコアベース拡散法を提案する。
広汎な評価は、その方法があいまいさに対処し、視点によって引き起こされるあいまいさを緩和する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:09:32 GMT)
Fascinating Supervisory Signals and Where to Find Them: Deep Anomaly
Detection with Scale Learning [11.2] 我々は、データラベルとして特性-スケール-を導入することで、データのための新しいデータ駆動監視を考案する。
スケールは変換された表現にアタッチされたラベルとして機能し、ニューラルネットワークのトレーニングに十分なラベル付きデータを提供する。
本稿では,大規模学習に基づく異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:48:00 GMT)
Zero-shot Generation of Training Data with Denoising Diffusion
Probabilistic Model for Handwritten Chinese Character Recognition [11.2] 中国語には8万種類以上あるが、ほとんど使われていない。
高性能な手書き文字認識システムを構築するためには,文字カテゴリ毎に多数のトレーニングサンプルを収集する必要がある。
フォントライブラリから生成した漢字グリフ画像を手書き文字に変換する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:13:37 GMT)
Whats New? Identifying the Unfolding of New Events in Narratives [11.1] 本稿では,イベントの情報状況(IS)を調査し,物語におけるテクトライトニューイベントの自動識別という,新たな課題を提案する。
我々は、事象を主題、述語、対象の三重項として定義する。
我々は,人間の注釈を用いて,新しい出来事を文レベルで表現した物語の公開コーパスを注釈した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:24:53 GMT)
Stecformer: Spatio-temporal Encoding Cascaded Transformer for
Multivariate Long-term Time Series Forecasting [11.0] 本稿では,特徴抽出とターゲット予測の観点から,問題の完全な解決法を提案する。
抽出のために,半適応グラフを含む効率的な時間的符号化抽出器を設計し,十分な時間的情報を取得する。
予測のために、異なる間隔間の相関を強化するためにカスケードデ予測器(CDP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:00:46 GMT)
On Computing Universal Plans for Partially Observable Multi-Agent Path
Finding [10.8] 汎用計画問題としてマルチエージェントルーティング問題を定式化することは有益である,と我々は主張する。
ASP-MAUPF (Answer Set Programming for Multi-Agent Universal Plan Finding) と呼ばれるシステムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:06:48 GMT)
ISimDL: Importance Sampling-Driven Acceleration of Fault Injection
Simulations for Evaluating the Robustness of Deep Learning [10.8] 我々は,重要なサンプリングに基づく障害シナリオを生成するために,ニューロンの感度を利用する新しい手法であるISimDLを提案する。
実験の結果, ランダムな一様サンプリングよりも臨界断層を選択する場合, 重要サンプリングは最大15倍の精度で, 100個未満の故障でその精度に達することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:54:27 GMT)
Modeling Task Relationships in Multi-variate Soft Sensor with Balanced
Mixture-of-Experts [10.7] この作業は、専門家(MMoE)モジュールとタスク勾配バランス(TGB)モジュールのマルチゲート混合で構成されている。
MoEモジュールはタスクの関係を表現することを目的としており、TGBモジュールはタスク間の勾配を動的にバランスさせる。
典型的な硫黄回収装置の実験は、BMoEがタスク関係をモデル化し、訓練過程を効果的にバランスさせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:32:03 GMT)
TabGSL: Graph Structure Learning for Tabular Data Prediction [10.7] 本稿では,グラフ構造学習(Tabular Graph Structure Learning, TabGSL)という新しい手法を提案する。
30のベンチマークデータセットで実施された実験では、TabGSLがツリーベースモデルと最近のディープラーニングベースモデルの両方を著しく上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:33:48 GMT)
RC-BEVFusion: A Plug-In Module for Radar-Camera Bird's Eye View Feature
Fusion [10.7] 本稿では,BEV平面上のモジュラーレーダカメラ融合ネットワークであるRC-BEVFusionを紹介する。
nuScenes検出スコアは最大28%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:26:04 GMT)
pNLP-Mixer: an Efficient all-MLP Architecture for Language [10.6] オンデバイスNLPのためのpNLP-Mixerモデルは、新しいプロジェクション層により高い重量効率を実現する。
MTOPとMultiATISの2つの多言語意味解析データセットに対して,pNLP-Mixerモデルの評価を行った。
私たちのモデルは、MTOPで最大7.8%のマージンで、2倍の大きさの小さなモデルの最先端を一貫して打ち負かしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:48:32 GMT)
Using Persuasive Writing Strategies to Explain and Detect Health
Misinformation [10.6] 本稿では,多くの一般的な筆記法を取り入れた新しいアノテーション手法を提案する。
テキスト分類にRoBERTaモデルを用いるのは,NLPの性能が高いためである。
言語モデルに基づくベースラインを複数開発し,説得的戦略ラベル予測の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:38:52 GMT)
Sim-Suction: Learning a Suction Grasp Policy for Cluttered Environments
Using a Synthetic Benchmark [10.4] Sim-Suctionは、動的なカメラ視点を持つモバイル操作プラットフォームのための堅牢なオブジェクト認識型吸引把握ポリシーである。
Sim-Suction-Datasetは、500の乱雑な環境と320万の注釈付き吸引グリップポーズで構成されている。
Sim-Suction-Pointnetは、Sim-Suction-Datasetからポイントワイズを学習することにより、ロバストな6次元吸引グリップポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:31:08 GMT)
When can Regression-Adjusted Control Variates Help? Rare Events, Sobolev
Embedding and Minimax Optimality [10.2] 機械学習に基づく推定器を用いてモンテカルロサンプリングの分散を緩和できることが示される。
希少かつ極端な事象が存在する場合、モンテカルロアルゴリズムの切り詰められたバージョンは、最小値の最適速度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:09:55 GMT)
Metrics for quantifying isotropy in high dimensional unsupervised
clustering tasks in a materials context [10.2] クラスタリングは機械学習では一般的なタスクだが、乱れのないデータのクラスタは定量化が難しい。
異なる表現、クラスタリングアルゴリズム、あるいはデータ変換が結果のクラスタに与える影響を確認することは、これらのデータの次元性のために困難である。
本稿では,既存の導出に基づく新しいインプラントを含むクラスターの等方性測定の徹底的な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:36:38 GMT)
Self-aware and Cross-sample Prototypical Learning for Semi-supervised
Medical Image Segmentation [10.2] 整合性学習は半教師付き医療画像セグメンテーションにおいて重要な役割を担っている。
これにより、注釈なしデータの豊富さを生かしながら、限られた注釈付きデータの有効利用が可能になる。
一貫性学習における予測の多様性を高めるために,自己認識型・クロスサンプル型学習法(SCP-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:22:04 GMT)
Cross-supervised Dual Classifiers for Semi-supervised Medical Image
Segmentation [10.2] 半教師付き医用画像分割は、大規模医用画像解析に有望な解決策を提供する。
本稿では、二重分類器(DC-Net)に基づくクロス教師あり学習フレームワークを提案する。
LAとPancreas-CTデータセットの実験は、DC-Netが半教師付きセグメンテーションの他の最先端手法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） (Thu, 25 May 2023 16:23:39 GMT)
Trend-Based SAC Beam Control Method with Zero-Shot in Superconducting
Linear Accelerator [10.2] 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） (Thu, 25 May 2023 07:05:28 GMT)
AI Techniques in the Microservices Life-Cycle: A Survey [10.1] マイクロサービスシステムでは、機能性は疎結合の小さなサービスによって提供され、それぞれが特定のビジネス機能に重点を置いています。
アーキテクチャスタイルに従ってシステムを構築することは、主に、どのようにデプロイされ、調整されるかについて、多くの課題をもたらします。
本稿では,人工知能の分野における技術が,これらの課題にどのように取り組んできたかについての調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:24:37 GMT)
Combinatorial Bandits for Maximum Value Reward Function under Max
Value-Index Feedback [9.8] 本稿では,最大値報酬関数に対する最大値と指数フィードバックに基づくマルチアームバンディット問題を考察する。
有限なサポートを持つ任意の分布にしたがって、アーム結果を持つ問題インスタンスに対して、アルゴリズムを提案し、後悔の束縛を与える。
我々のアルゴリズムは、$O(((k/Delta)log(T))$ distribution-dependent と $tildeO(sqrtT)$ distribution-independent regret を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:02:12 GMT)
Bi-fidelity Variational Auto-encoder for Uncertainty Quantification [9.6] 本稿では,QoIの低忠実度(LF)および高忠実度(HF)サンプルからQoIに関連する不確かさを推定するために,変分オートエンコーダ(BF-VAE)の2次元定式化を提案する。
限られたHFデータが存在する場合のHFログの変動的下界を最大化する有効なアルゴリズムを提案する。
HFデータのみを用いて訓練したVAEと比較して,BF-VAEの精度は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:22:33 GMT)
Improved Algorithms for Allen's Interval Algebra by Dynamic Programming
with Sublinear Partitioning [9.6] アレンの区間代数は質的時間的推論において最もよく知られた計算の1つである。
NPハードな定性推論問題を解くための新しい枠組みを提案する。
我々はアレンの区間代数に対して$O*((fraccnlogn)n)$の大きな改善を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:45:12 GMT)
A Fast Algorithm for Consistency Checking Partially Ordered Time [9.6] イベントシステムの(おそらく不完全な)記述が一貫したものであるかどうかを判断する問題を考える。
この問題の古典的な複雑さは完全に解決されているが、POTの微細な複雑さについてはほとんど分かっていない。
ランタイムを$O*((0.26n)n)$でバウンドしたより高速なアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:36:49 GMT)
Dynamic Inter-treatment Information Sharing for Heterogeneous Treatment
Effects Estimation [9.6] 既存の不均一な処理効果学習者(条件平均処理効果(CATE)学習者)は、エンドツーエンドの処理間情報共有のための一般的なメカニズムを欠いている。
本稿では,治療グループ間の動的エンドツーエンド情報共有を容易にするCATE学習者の学習を支援するための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:23:15 GMT)
Learning to Act through Evolution of Neural Diversity in Random Neural
Networks [9.4] ほとんどの人工ニューラルネットワーク(ANN)では、神経計算は通常すべてのニューロン間で共有される活性化関数に抽象化される。
本稿では,複雑な計算を行うことができる多様なニューロンの集合を実現するために,神経中心パラメータの最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:33:04 GMT)
CALIME: Causality-Aware Local Interpretable Model-Agnostic Explanations [9.3] 本稿では,XAI手法に因果知識を統合することで,信頼性を高め,ユーザが説明の質を評価することを支援することに焦点を当てる。
本稿では、入力インスタンスの周辺で生成されたデータに因果関係を明示的にエンコードして説明する、広く使われている局所的およびモデルに依存しない説明器の新たな拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:14:08 GMT)
Extracting Text Representations for Terms and Phrases in Technical
Domains [9.3] そこで本研究では,大容量の事前学習組込み行列を再構築する目的で,小文字モデルを用いたテキスト符号化手法を提案する。
このアプローチでトレーニングされたモデルは、技術領域における文エンコーダの品質に適合するだけでなく、5倍小さく、最大10倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:59:36 GMT)
Asking Before Action: Gather Information in Embodied Decision Making
with Language Models [9.2] 本研究では,Large Language Models (LLMs) が不慣れな環境にデプロイした場合,必要な情報を効率的に収集する上で,課題に直面していることを示す。
Askingtextit Before Action (ABA) は、自然言語を用いて外部ソースを積極的にクエリする手法である。
提案手法を具体化意思決定ベンチマークであるALFWorldで実証的に評価し,本手法がベースラインLLMエージェントを40ドル以上超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:05:08 GMT)
Double-descent curves in neural networks: a new perspective using
Gaussian processes [9.2] ニューラルネットワークの二重輝線曲線は、一般化誤差が最初にパラメータの増加とともに下降し、最適数のパラメータに達した後に成長する現象を記述している。
本稿では,ニューラルネットワークガウス過程カーネルのスペクトルの幅依存性として,経験的特徴共分散行列のスペクトル分布を特徴付けるために,ランダム行列理論の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:08:48 GMT)
Interpretable Machine Learning based on Functional ANOVA Framework:
Algorithms and Comparisons [9.1] 機械学習(ML)の初期は、最高の予測性能を達成するための複雑なアルゴリズムの開発に重点が置かれていた。
近年、研究者は予測性能の小さな向上に挑戦し、本質的に解釈可能なアルゴリズムを開発した。
本稿では,ESMなどの木を用いたGAMI-Lin-Tという新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:40:52 GMT)
Efficient and secure quantum network coding based on quantum full
homomorphic encryption [9.1] 量子完全同型暗号プロトコルは$d$次元の普遍量子ゲートを用いて構築される。
提案プロトコルは,$d$次元量子システムにおける情報転送を可能にするだけでなく,暗号化フェーズでは1つの量子ゲートと長さ2のキーのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:17:15 GMT)
An Empirical Study on Workflows and Security Policies in Popular GitHub
Repositories [9.0] オープンソースプロジェクトでは、誰でもコントリビュートできるので、アクティブな継続的インテグレーションと継続的デリバリ(CI/CD)パイプラインを持つことが重要です。
これらのプロジェクトの多くはGitHubにホストされており、メンテナが自動セキュリティポリシを作成することができる。
私たちはスター数に基づいてGitHubとセキュリティポリシーを何千もの人気のあるリポジトリで測定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:52:23 GMT)
Nonparametric Identification and Estimation of Earnings Dynamics using a
Hidden Markov Model: Evidence from the PSID [9.0] 本稿では,収益持続性の複雑な性質を明らかにするために,隠れマルコフモデルを提案する。
その結果, 非線形持続性, 条件付きスキューネス, 条件付きカルトシスが認められた。
また,2～8年間の地平線におけるARCH効果の存在が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:47:19 GMT)
Demystifying Fraudulent Transactions and Illicit Nodes in the Bitcoin
Network for Financial Forensics [9.0] 本稿では,Bitcoinネットワークにおける不正検出に対する総合的な応用データサイエンス手法を提案する。
まず、Elliptic++データセットをコントリビュートし、Ellipticトランザクションデータセットを拡張して、822万のBitcoinウォレットアドレス(ノード)を含むようにします。
第2に、多様な機械学習アルゴリズムを用いて、4つのグラフすべてに対して不正検出タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:36:54 GMT)
Practical and Matching Gradient Variance Bounds for Black-Box
Variational Bayesian Inference [8.9] BBVI は勾配降下文学で用いられる$ABC$条件に対応する整合性を満たすことを示す。
また,平均場パラメタライゼーションのばらつきは,次元依存性が良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:49:26 GMT)
Evaluating and reducing the distance between synthetic and real speech
distributions [8.9] 現代のテキスト音声合成システムは、自然な音声を生成することができるが、自然な音声データに見られる完全な多様性を再現することはできない。
発話レベルの統計量を用いて,実音声と合成音声の距離を定量化する。
最適システムは分布距離を10%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:41:57 GMT)
Topological Phases with Average Symmetries: the Decohered, the
Disordered, and the Intrinsic [8.8] 混合量子状態のトポロジカル位相は、開放量子系のデコヒーレンスや不完全な結晶性固体の障害に由来するもので、近年大きな関心を集めている。
一般対称性群に適用可能な平均対称性保護位相の体系的分類と特性について述べる。
我々は、乱れたボゾン系における平均対称性リッチトポロジカル(ASET)オーダーの理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:04:22 GMT)
Detecting the Severity of Major Depressive Disorder from Speech: A Novel
HARD-Training Methodology [8.8] メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、社会経済的コストの高い世界的メンタルヘルス問題である。
したがって、MDDの予測と自動検出は社会に大きな影響を与える可能性がある。
RADAR-MDDは、音声やその他のデジタルバイオマーカーを収集する観察コホート研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:24:04 GMT)
LLMMaps -- A Visual Metaphor for Stratified Evaluation of Large Language
Models [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクにおいて印象的な能力を示した。
LLMは幻覚を起こす傾向があり、モデルがその反応において誤った情報や誤った情報を公開する。
ユーザによるQ&Aデータセットに対するLLMの性能評価を可能にする新しい可視化手法として,LLMMapsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:16:53 GMT)
Neural Machine Translation for Mathematical Formulae [8.6] 我々は、あいまいな表現言語とあいまいなコンテンツ言語の間の数学的公式のニューラルネットワーク翻訳の問題に取り組む。
畳み込みシーケンス・ツー・シーケンス・ネットワークはそれぞれ95.1%と90.7%の正確な一致を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:15:06 GMT)
Automatic Extraction of Time-windowed ROS Computation Graphs from ROS
Bag Files [8.6] ロボットシステムは異なる環境刺激に反応し、そのようなシステムを制御するソフトウェアを動的に再構成する可能性がある。
このような再構成は、性能とエネルギー効率の観点から、ロボットシステムの実行時特性に大きな影響を与える可能性がある。
ROS emphrosbagパッケージにより、開発者はロボットミッションの実行に関連するタイムスタンプデータを記録および保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:14:30 GMT)
CUEING: A pioneer work of encoding human gaze for autonomous driving [8.4] 本研究では、既存のヒトの視線データセットを浄化する適応的手法と、頑健な畳み込み自己注意の視線予測モデルを提案する。
我々の測定値によると、我々のクリーニング手法はモデルのパフォーマンスを7.38%向上し、元のデータセットでトレーニングされたものと比較して最大8.24%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:44:50 GMT)
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization:
When and How Much? [8.4] 通信圧縮は、圧縮された勾配とモデルパラメータを伝達することで通信オーバーヘッドを軽減することができる。
しかし、圧縮は情報歪みを導入し、収束を遅くし、より多くの通信ラウンドを発生させ、望ましいソリューションを実現する。
本稿では, 圧縮方式として広く用いられている非バイアス圧縮が, 通信コストを削減できる条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:51:23 GMT)
Game-based Platforms for Artificial Intelligence Research [8.2] 本稿では,人工知能研究のためのゲームベースのプラットフォームについてレビューする。
これらのプラットフォームの発展によって引き起こされる研究動向を論じ、展望を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:17:51 GMT)
Global and Local Hierarchy-aware Contrastive Framework for Implicit
Discourse Relation Recognition [8.1] 暗黙的談話関係認識(IDRR)は談話分析において難しい課題である。
近年の手法では、感覚の階層的情報全体を談話関係表現に統合する傾向にある。
本稿では,2種類の階層をモデル化する新しいGlObal and Local Hierarchy-aware Contrastive Framework(GOLF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:41:43 GMT)
Morphological Inflection: A Reality Check [8.1] 形態的インフレクションは、実用的および認知的応用の両方において、サブワードNLPにおいて一般的なタスクである。
この高い性能と高い可変性の原因について検討する。
今後のユースケースを反映した新たなデータサンプリングと評価戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:27:29 GMT)
The Impact of a Continuous Integration Service on the Delivery Time of
Merged Pull Requests [8.1] 私たちは、CIサービス(TravisCI)を採用することで、統合されたPRを提供する時間を短縮できるかどうか調査する。
当社の結果から,CIサービスの採用がマージPRのデリバリを迅速化するとは限らないことが分かる。
CIが提供する自動化と開発者の自信の向上は、CIサービスを採用する上で重要なメリットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:59:35 GMT)
Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with
factorial variational autoencoders [8.1] 教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通して記録された未知のソース信号のセットを解き放つことを伴う。
この問題は本質的に不適切であり、時系列データで情報源が示す様々な時間スケールに悩まされている。
既存のメソッドは通常、選択されたウィンドウサイズに依存し、マルチスケールソースを扱う能力を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:49:38 GMT)
Union Subgraph Neural Networks [8.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのアプリケーション領域でグラフ表現学習に広く使われている。
本稿では,新しいタイプのサブ構造から抽出した近接接続情報を注入することにより,GNNの強化を図る。
グラフレベルとノードレベルの両方のタスクに関する17のベンチマークの実験は、UnionSNNが最先端のベースライン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） (Thu, 25 May 2023 05:52:43 GMT)
EXACT: Extensive Attack for Split Learning [8.0] 我々は、スプリットラーニング(SL)に関連する潜在的なプライバシーリスクに関する洞察を提供する。
個人情報を再構築するための新しい攻撃手法EXACTを導入する。
以上の結果から,3つのデータセットにおいて,攻撃者の有効性が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:54:58 GMT)
AdvFunMatch: When Consistent Teaching Meets Adversarial Robustness [7.9] 本稿では,AdvFunMatch (AdvFunMatch) という簡易かつ効果的な手法を提案する。
トレーニングデータの$ellp$-normボール内のすべてのデータポイントの分布を、一貫した教育に従って一致させることを目的としている。
実験結果から,AdvFunMatchはクリーンさとロバストさの両面から学生モデルを効果的に生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:46:26 GMT)
Energy-based Detection of Adverse Weather Effects in LiDAR Data [7.9] 本稿では,LiDARデータにおける悪天候の影響を検知するための新しい手法を提案する。
提案手法では,低エネルギースコアを不整点,高エネルギースコアを不整点に関連付ける。
悪天候下でのLiDAR知覚の研究領域の拡大を支援するため、SemanticSprayデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:03:36 GMT)
Learning to Grow Artificial Hippocampi in Vision Transformers for
Resilient Lifelong Learning [7.9] 本稿では,視覚変換器(ViT)におけるArtiHippoの学習方法を提案する。
実験では、提案手法は、挑戦的なVisual Domain Decathlon(VDD)ベンチマークと最近提案された5-Datasetベンチマークでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:24:05 GMT)
Using LLM-assisted Annotation for Corpus Linguistics: A Case Study of
Local Grammar Analysis [7.8] 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解において強力な能力を示している。
本研究では,テキストの自動アノテーションによるコーパスに基づく言語研究を支援するLLMの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:57:05 GMT)
Waiting, Banning, and Embracing: An Empirical Analysis of Adapting
Policies for Generative AI in Higher Education [7.6] 本研究の目的は、大学がAIツールの使用に関する政策を確立する方法を理解することである。
2022年の世界大学ランキングで上位500大学を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:01:56 GMT)
An AI-Ready Multiplex Staining Dataset for Reproducible and Accurate
Characterization of Tumor Immune Microenvironment [7.6] 頭頸部扁平上皮癌8例の保存および共同登録されたデジタル画像を含む,AI対応の計算病理データセットを新たに導入した。
腫瘍部位は,まずmIF法で染色し,次いでmIHC法で保存した。
これは、これらの2つの染色方法の等価性を実証し、いくつかのユースケースを可能にする最初の公開データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:42:23 GMT)
Differentiable Clustering with Perturbed Spanning Forests [7.5] そこで本研究では,いくつかの連結成分を持つスパンジング林の変種であるミニマルウェイト・スパンニング・フォレストを基盤とした異種クラスタリング手法を提案する。
線形プログラムの解の摂動に頼り、スムースで効率的な勾配計算を行う。
ノイズの多いデータセットや挑戦的ジオメトリなど,難易度の高い設定でも,本手法は良好に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:56:29 GMT)
Federated Composite Saddle Point Optimization [7.5] FLパラダイムの下でのサドル点最適化と合成目的の両方を包含する外段原始双対アルゴリズムであるFederated Dual Extrapolation (FeDualEx)を提案する。
収束解析と経験的評価の両方がFeDualExの有効性を示した。
FeDualExのシーケンシャルバージョンであっても、私たちの知る限り、以前の文献では見つからない複合サドル点設定のレートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:43:29 GMT)
Markov Decision Process with an External Temporal Process [7.3] 本研究では,マルコフ決定過程(MDP)を外的時間的プロセスの影響下で研究する。
本稿では,この問題を解決するためのポリシー反復アルゴリズムを提案し,その性能を理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:38:53 GMT)
Zero-shot Approach to Overcome Perturbation Sensitivity of Prompts [7.2] 近年の研究では、自然言語のプロンプトが、二項文レベルの感情分類タスクにおいて、事前学習された言語モデルによって学習された知識を活用できることが示されている。
本研究の目的は、ゼロショット設定で与えられたタスクに対する高品質なプロンプトを見つけることである。
本研究は,二分文レベルの感情分類タスクにおいて,最上位のプロンプトが高品質で,基本プロンプトと少数ショット学習を用いて生成したプロンプトを著しく上回っていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:36:43 GMT)
ORRN: An ODE-based Recursive Registration Network for Deformable
Respiratory Motion Estimation with Lung 4DCT Images [7.2] 変形可能な画像登録(DIR)は、医療データにおける変形の定量化に重要な役割を果たす。
近年のDeep Learning法では,医用画像の登録に有望な精度とスピードアップが示されている。
本稿では,正規微分方程式(ODE)に基づく再帰画像登録ネットワークORRNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:56:19 GMT)
Hierarchical Path-planning from Speech Instructions with Spatial
Concept-based Topometric Semantic Mapping [7.0] 人間の音声による目的地への移動は、現実世界で動作する自律移動ロボットにとって不可欠である。
位置接続を組み込んだマルチモーダル空間概念を用いた階層的経路計画法SpCoTMHPを提案する。
WN-SPLを0.589倍、計算時間を7.14秒短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:10:17 GMT)
BookGPT: A General Framework for Book Recommendation Empowered by Large
Language Model [7.0] 本稿では、ChatGPTをモデリング対象とし、LLM技術を典型的な書籍リソース理解・レコメンデーションシナリオに組み込んだ上で、それを実践する。
本稿では,ChatGPTをベースとした書籍推薦システム(BookGPT)を構築することにより,書評推薦,ユーザ評価推薦,書籍要約推薦の3つの典型的な課題に対する推薦モデルにChatGPTを適用しようとする。
同時に、本推薦タスクと既存の古典的レコメンデーションモデルに対する異なる評価手法に基づいて、本推薦におけるブックGPTの利点とデメリットについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:45:22 GMT)
Learning DAGs from Data with Few Root Causes [6.9] 線形構造方程式モデル(SEM)により生成されたデータから有向非巡回グラフ(DAG)を学習するための新しい視点とアルゴリズムを提案する。
根本原因がほとんどないデータに対して,従来のDAG学習法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:05:36 GMT)
Lost in the Shuffle: Testing Power in the Presence of Errorful Network
Vertex Labels [6.9] ネットワークに不整合/ラベルシャッフルの頂点が存在する場合の2サンプルグラフ仮説テストにおけるパワー低下について考察する。
テストパワーの損失は、ブロックモデルとランダムドット積グラフモデルの両方において、多数のシミュレーションと実験によってさらに強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:46:22 GMT)
Counterfactual Explainer Framework for Deep Reinforcement Learning
Models Using Policy Distillation [6.8] 本稿では,ブラックボックスDRLによる意思決定を説明するために,新たなCF(Counterfactual)説明フレームワークを提案する。
本分析は,DRLの深い基盤となる様々な決定に対して,提案手法が妥当かつ有意義に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:30:48 GMT)
A Diffusion Probabilistic Prior for Low-Dose CT Image Denoising [6.8] 低線量CT画像は医用画像処理において重要である。
拡散確率モデルに基づく低用量CT画像のデノナイズのための新しい教師なし手法を提案する。
提案手法は広範に用いられている低用量CT画像復調ベンチマークで評価し, 定量的および視覚的性能の両面で, 教師付き低用量CT画像復調法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:38:52 GMT)
Knowledge Distillation with Deep Supervision [6.8] 本研究では,教師モデルのクラス予測と特徴マップをフル活用し,浅層学習モデルの指導を監督する深層学習知識蒸留(DSKD)を提案する。
DSKDでは、各浅い層の学習過程を適応的にバランスさせ、学生のパフォーマンスをさらに向上するため、損失に基づく重み付け戦略が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:07:50 GMT)
Explainability Techniques for Chemical Language Models [6.7] 本稿では,深層学習モデルによる予測に対して,個々の原子の重要性を考慮に入れた説明可能なAI手法を提案する。
本手法は, 化学入力文字列に対する関連情報を逆伝搬し, 個々の原子の重要性を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:52:54 GMT)
Asymmetry-enhanced phase sensing via asymmetric entangled coherent
states [6.5] 2つの局所振幅が異なる値を持つ非対称な2モード絡み合ったコヒーレント状態(ECS)を用いた量子位相検出について検討した。
我々は,非対称性が位相推定の精度を大幅に向上させることができる非対称性強調位相センシングの現象を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:55:55 GMT)
Unifying gradient regularization for Heterogeneous Graph Neural Networks [6.3] 本稿では,Grug と呼ばれる新しい勾配正規化手法を提案する。
Grugはグラフトポロジとノード特徴を統合した統一的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:47:42 GMT)
EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative
storytelling in games, television and graphic novels [6.2] Emotive Narrative Storytelling (EMNS) コーパスは、会話の感情的品質を高めるために作られたユニークな音声データセットである。
女性スピーカーがラベル付き発声を届ける2.3時間の録音で構成されている。
8つの行動的感情状態を含み、表現力レベルと単語強調ラベルによる自然言語記述とともに0.68%のばらつきで均等に分布している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:17:24 GMT)
Automatic Readability Assessment for Closely Related Languages [6.2] この研究は、相互の知性や言語関連度などの言語的側面が、低リソース環境でのARAをどのように改善できるかに焦点を当てる。
フィリピン・タガログ語・ビコル語・セブアーノ語の3言語で書かれた短い記事を収集し,読みやすさ評価モデルを構築した。
本研究は, 相互信頼度の高い言語にn-gram重み付けを適用した新たな機能であるCrossNGOの導入により, ARAモデルの性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:41:50 GMT)
Robust Ante-hoc Graph Explainer using Bilevel Optimization [6.2] RAGE(Robust Ante-hoc Graph Explainer)は、幅広い種類のグラフニューラルネットワークの説明を見つけるように設計されている。
グラフ分類と回帰に基づく実験により、RAGEの説明は既存のポストホック法やアンテホック法よりも堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:50:38 GMT)
Adversarial Attacks on Leakage Detectors in Water Distribution Networks [6.1] 配水ネットワークにおける機械学習に基づく漏洩検知器に対する敵攻撃の分類法を提案する。
最も敏感な点問題の数学的形式化に基づいて、解を見つけるために3つの異なるアルゴリズムアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:05:18 GMT)
QCM-SGM+: Improved Quantized Compressed Sensing With Score-Based
Generative Models [6.1] 実際に圧縮センシング(CS)において、得られた測定値は通常、伝送または記憶に先立って限られたビット数に量子化を必要とする。
一般行列を効果的に扱えるQCS-SGMの先進版であるQCS-SGM+を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:20:23 GMT)
Extending Explainable Boosting Machines to Scientific Image Data [6.0] 説明可能なブースティングマシン(EBM)は、非常に優れたモデルと同等のパフォーマンスを解釈し、達成することができる。
冷原子ソリトン画像データにESMを適用し,その際に初めて画像データに対するEMMを実演する。
提案手法は,画像に対する他の最先端の説明可能性手法よりも優れた説明を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:07:43 GMT)
On the Efficacy and Noise-Robustness of Jointly Learned Speech Emotion
and Automatic Speech Recognition [6.0] 低リソース環境下でのASR-SER共同学習手法について検討する。
共同学習は、ASRワードエラー率(WER)とSER分類の精度をそれぞれ10.7%と2.3%改善することができる。
全体として、共同ASR-SERアプローチは独立したASRとSERアプローチよりも耐雑音性のあるモデルとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:33:54 GMT)
Privacy-aware Gaussian Process Regression [5.8] 提案手法は,データ所有者がプライバシ上の懸念から構築した高忠実度教師あり学習モデルを共有することを望まない場合に利用することができる。
提案手法の鍵となる考え方は,ガウス過程モデルの予測分散が予め定義されたプライバシーレベルに達するまで,データに合成ノイズを加えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:44:31 GMT)
Imaging stars with quantum error correction [5.8] 遠方の望遠鏡で受信した星光を保護・撮像するために,量子誤り訂正符号を用いたフレームワークを提案する。
小さな量子誤り訂正符号でさえ、ノイズに対してかなりの保護を与えることができる。
提案手法は,従来の技術で実現可能な以上の画像分解能を向上できる,短期量子デバイスへの応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:59:24 GMT)
Passive learning of active causal strategies in agents and language
models [5.8] 純粋受動的学習は、エージェントが因果構造を決定・使用するための一般化可能な戦略を学習できることを示す。
専門家データに対する模倣によって訓練されたエージェントは、実際に、トレーニングデータに存在しない因果関係を推論し、使用するためにテスト時に一般化できることを示す。
説明は受動的学習者が完全に確立されたトレーニングデータからアウト・オブ・ディストリビューションを一般化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:39:46 GMT)
Bayesian Analysis for Over-parameterized Linear Model without Sparsity [5.7] 本稿では,データ共分散行列の固有ベクトルに先行依存するベイズ的手法を提案するが,パラメータの空間性は引き起こさない。
また, 導出した後続分布の縮約速度も提供し, 後続分布のガウス近似の切り詰めた近似法を開発した。
結果は、データのスペクトルを処理し、非スパースな高次元を推定できるベイズ的手法が可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:07:47 GMT)
Deeply-Learned Generalized Linear Models with Missing Data [5.7] 我々は、深く学習された一般化線形モデルの文脈において、欠測データの形式的処理を行う。
我々は、無視できないパターンと無視できないパターンの両方を柔軟に説明できる新しいアーキテクチャ、textitdlglmを提案する。
UCI Machine Learning Repositoryのバンクマーケティングデータセットのケーススタディで締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:40:38 GMT)
Linear Bandits with Memory: from Rotting to Rising [5.6] 推奨における飽和効果のような非定常現象は、主に有限個の腕を持つ包帯を用いてモデル化されている。
固定サイズウィンドウにおける学習者の過去の行動の影響を受けない,非定常線形バンディットモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:53:34 GMT)
Anomaly Detection in Satellite Videos using Diffusion Models [5.4] 衛星データによる極端事象のリアルタイム検出は,災害管理に不可欠である。
動きの速い異常を捉えるために運動成分を必要としない拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:17:39 GMT)
Detecting Heart Disease from Multi-View Ultrasound Images via Supervised
Attention Multiple Instance Learning [5.4] 大動脈狭窄症 (Aortic stenosis, AS) は変性弁の状態であり、かなりの死亡率と死亡率を引き起こす。
AS検出に対する従来のアプローチでは、画像間の非フレキシブル平均に依存するため、精度が不十分であった。
2つの重要な方法論的革新とともに、新しいエンドツーエンドのMILアプローチに貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:22:12 GMT)
On Correlation Detection and Alignment Recovery of Gaussian Databases [5.3] 相関検出は仮説テストの問題であり、ヌル仮説ではデータベースは独立であり、代替仮説では相関する。
我々は,タイプIとタイプIIの誤差確率のバウンダリを開発し,解析された検出器が最近提案した検出器よりも優れた性能を示すことを示す。
データベースが相関として受け入れられると、アルゴリズムは与えられたデータベース間の部分的なアライメントを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:02:58 GMT)
Towards Total Online Unsupervised Anomaly Detection and Localization in
Industrial Vision [5.3] オンライン学習に基づく画像異常検出手法は,産業用オンラインストリーミングデータとより互換性があるが,注目されることは稀である。
本稿では,オンライン画像異常検出のための学習メモリであるLeMOの完全オンライン学習画像異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:58:42 GMT)
Nonlinear Bipartite Output Regulation with Application to Turing Pattern [5.2] 非線形分散オブザーバを協調競合相互作用を持つ非線形エクソシステムに対して提案し,この問題に対処する。
実践的な応用として、オブザーバに基づく非線形マルチエージェントシステムのクラスに対して、リーダー追従二部構成のコンセンサス問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:03:21 GMT)
Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the
State-of-the-Art [5.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、過去10年間に自然言語処理(NLP)に大きな恩恵をもたらしてきた。
長文解析の要求は、短いテキストの要求とは大きく異なり、長い文書にNLPをアップロードした文書のサイズは、研究の重要な領域である。
本稿では,その領域における現状を概観し,関連するニューラルネットワーク構築ブロックを概説し,文書分類,要約,感性分析における言及利用の2つの主要なNLPタスクに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:13:44 GMT)
Dependency Update Strategies and Package Characteristics [5.1] 本研究は,パッケージ特性と依存者が選択した依存関係更新戦略との関係について検討する。
我々は112,000 npm以上のパッケージを調査し、19の特性を用いて、各パッケージの共通依存関係更新戦略を特定する予測モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:58:21 GMT)
Radio astronomical images object detection and segmentation: A benchmark
on deep learning methods [5.1] 本研究では,電波干渉計による天体画像に適用した,最も肯定的な深層学習手法の性能について検討し,自動音源検出の課題を解決する。
目標は、予測性能と計算効率の観点から既存の技術の概要を、彼らの研究に機械学習を使いたいと考える天体物理学コミュニティの科学者に提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:12:07 GMT)
Dynamic Context Pruning for Efficient and Interpretable Autoregressive
Transformers [5.1] 本稿では,モデル表現性を保ちながら文脈情報を動的に生成する手法を提案する。
本手法では,文脈からどの非形式的トークンをドロップできるかを学習可能なメカニズムを用いて決定する。
我々の参照実装は、推論スループットの増大とメモリの節約を最大2ドルまで達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:39:41 GMT)
Towards Large-scale Single-shot Millimeter-wave Imaging for Low-cost
Security Inspection [5.1] 安全検査のための有望な技術としてミリ波イメージング(MMW)が登場している。
近年の進歩にもかかわらず、要求される大規模アンテナアレイの高コストは、MMWイメージングの実用化を妨げている。
スパースアンテナアレイを用いた大規模単発MMWイメージングフレームワークについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:00:29 GMT)
Label Agnostic Pre-training for Zero-shot Text Classification [4.9] 現実世界の応用では、与えられたテキストを記述するための無限ラベル空間が存在する。
我々は2つの新しいシンプルで効果的な事前学習戦略、ImplicitとExplicitの事前学習を導入する。
これらのメソッドは、タスクレベルの理解を構築するためにモデルを条件付けすることを目的として、列車時のモデルにアスペクトレベルの理解を注入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:55:32 GMT)
An Evaluation on Practical Batch Bayesian Sampling Algorithms for Online
Adaptive Traffic Experimentation [4.9] 本稿では,ベイジアンバッチバンドレートアルゴリズム(NB-TS,WB-TS,NB-TTTS,WB-TTTS)の導出と評価を行う。
4つのベイズサンプリングアルゴリズムに関する総合的な評価は、信頼性、感度、そして試験手法の後悔をカバーしている。
評価の結果, (a) 同等のベストアームを持つ偽陽性インフレが存在する一方で, 文献ではほとんど議論されていないこと, (b) 偽陽性を制御するために, 後続の最適確率の収束と中性後部再形成の関係が発見されたこと, (d) NB-TS は, 精度と堅牢性を除いて, 後悔の試行を最小化すること, (e) WB-TTTS は有望であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:38:01 GMT)
Utility-Probability Duality of Neural Networks [4.9] 本稿では,ディープラーニングにおける標準教師あり学習手順に対するユーティリティに基づく代替的説明を提案する。
基本的な考え方は、学習したニューラルネットワークを確率モデルではなく、順序付きユーティリティ関数として解釈することである。
ソフトマックス出力を持つ全てのニューラルネットワークに対して、最大推定値のSGD学習ダイナミクスを反復過程と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:25:24 GMT)
Stochastic Modified Equations and Dynamics of Dropout Algorithm [4.8] ドロップアウトはニューラルネットワークのトレーニングにおいて広く利用されている正規化技術である。
その基盤となるメカニズムと優れた能力を達成するための影響は、いまだに理解されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:42:25 GMT)
Fix-A-Step: Semi-supervised Learning from Uncurated Unlabeled Data [4.8] 医用画像のような実際の応用では、ラベルなしのデータは緊急に収集され、その結果、未処理となる。
我々は、未修正の未ラベルの画像を潜在的に有益であるとみなすプロシージャであるFix-A-Stepを紹介した。
Heart2Heartと呼ばれる新しい医療用SSLベンチマークで、Fix-A-Stepは353,500個の未処理の超音波画像から学習し、病院全体に一般化された利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:23:40 GMT)
Non-adversarial training of Neural SDEs with signature kernel scores [4.7] 不規則な時系列生成のための最先端性能は、これらのモデルをGANとして逆向きに訓練することで既に得られている。
本稿では,シグネチャカーネルに基づくパス空間のスコアリングルールを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:31:18 GMT)
Sharpness-Aware Minimization Revisited: Weighted Sharpness as a
Regularization Term [4.7] 正規化項としてシャープネスを組み込んだWSAMという,より一般的な手法を提案する。
PACとBayes-PACの併用による一般化を実証する。
その結果、WSAMは、バニラやSAMとその変種と比較して、より改良された一般化を達成するか、少なくとも高い競争力を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:00:34 GMT)
On Architectural Compression of Text-to-Image Diffusion Models [4.6] 本研究は,ブロック除去知識蒸留SDM(BK-SDM)の導入による汎用T2I合成のための古典的アーキテクチャ圧縮のパワーを強調した。
1つのA100 GPU上で0.22MLAIONペア(フルトレーニングペアの0.1%以下)で蒸留ベースの事前トレーニングを行う。
我々のコンパクトモデルでは、転送された知識の恩恵を受け、ゼロショットMS-COCOベンチマークでより大きなマルチビリオンパラメータモデルと競合する結果を得ることで、元のSDMを模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:28:28 GMT)
Improved Multi-Scale Grid Rendering of Point Clouds for Radar Object
Detection Networks [4.5] 不規則点雲データから密度の強い格子構造への転送は、しばしば情報の喪失と関連している。
グリッドレンダリングの負の効果を軽減することを目的とした,新しいアーキテクチャであるマルチスケールKPPillarsBEVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:26:42 GMT)
Text-to-Motion Retrieval: Towards Joint Understanding of Human Motion
Data and Natural Language [4.5] 本研究では,特定の自然記述に基づいて関連動作を検索することを目的とした,新たなテキスト・ツー・モーション検索タスクを提案する。
テキスト対画像/ビデオマッチングの最近の進歩に触発されて、広く採用されている2つのメトリック学習損失関数を実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:32:41 GMT)
Digital Holographic Imaging via Direct Quantum Wavefunction
Reconstruction [4.5] 弱値に基づく直接波動関数再構成によりホログラフィー画像の実現が可能となる。
波動関数ホログラフィーイメージングは量子情報科学において重要な応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:49:37 GMT)
Chameleon: Adapting to Peer Images for Planting Durable Backdoors in
Federated Learning [4.4] FLバックドアの耐久性と良性画像と有毒画像の関係について検討した。
そこで我々は,より耐久性の高いバックドアに向けて,その効果をさらに増幅するために,コントラスト学習を利用する新たな攻撃であるChameleonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:45:30 GMT)
Impact of Log Parsing on Log-based Anomaly Detection [4.4] 本稿では,ログ解析が異常検出精度に与える影響に関する総合的研究について報告する。
広く想定されているにもかかわらず、ログ解析精度と異常検出精度との間には強い相関関係はない。
本研究は,ログ解析結果の識別可能性を示す特性として,既存の理論結果について実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:53:02 GMT)
Strategic Data Sharing between Competitors [4.3] このデータ共有トレードオフを分析するための一般的なフレームワークを紹介します。
経済理論から従来の市場モデルに基づくフレームワークのインスタンス化について検討する。
以上の結果から,市場環境がデータ共有インセンティブに大きく影響していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:34:12 GMT)
Privacy Protectability: An Information-theoretical Approach [4.1] 本稿では,ビデオストリームをどの程度保護できるかを特徴付けるために,新たなメートル法であるテクストプライバシー保護法を提案する。
プライバシ保護性の定義は情報理論に根ざし,メトリックを推定する効率的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:06:55 GMT)
Claim-Dissector: An Interpretable Fact-Checking System with Joint
Re-ranking and Veracity Prediction [4.1] 本稿では,ファクトチェックと分析のための新しい潜在変数モデルであるCrim-Dissectorを提案する。
検証可能な方法で、証拠ごとの関連性確率とその最終的な妥当性確率への寄与を解き明かす。
その解釈可能な性質にもかかわらず、私たちのシステムはFEVERデータセットの最先端と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:44:09 GMT)
A Diagnosis Algorithms for a Rotary Indexing Machine [4.0] 本稿では,RIM が処理する製品に着目した製品視点に基づく診断アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、製品が機械を通り抜けるステップを辿り、故障時に起こりうる原因を診断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:03:10 GMT)
Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation,
Detection and Mitigation [4.0] 大規模な言語モデル(より大きなLM)は、幻覚された内容のテキストを生成することに感受性がある。
自己矛盾(Self-contradiction)とは、LMが同じ文脈内で2つの矛盾した文を生成することであり、幻覚の重要な形態である。
本稿では,最先端の命令調整型LMの自己コントラクションに関する包括的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:43:46 GMT)
Alert of the Second Decision-maker: An Introduction to Human-AI Conflict [4.0] 人間と人工知能(AI)は、同期して働くときに観察、解釈、行動の衝突を持つことがある。
本稿では,人間とAIの対立概念,原因,測定方法,リスク評価を体系的に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:15:55 GMT)
Sequential Underspecified Instrument Selection for Cause-Effect
Estimation [3.9] 自然科学では、高次元の治療法の因果効果を推し進めるが、限られた数の実験しか行えない。
測定された部分空間への処理効果の投射を確実に回復できることを示す。
次に、各実験ラウンドにおいて最も情報性の高い機器を反復的に提案するアルゴリズムで、組み合わせた推定器を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:57:01 GMT)
HARD: Hard Augmentations for Robust Distillation [3.8] 本稿では,ロバスト蒸留法(HARD)の高度化による知識蒸留の改善を提案する。
HARDは、教師と生徒が同意しない合成データポイントを生成する。
学習の強化により,ドメイン内およびドメイン外評価におけるKD性能が大幅に向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:57:46 GMT)
EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active
orthosis device [3.8] 本稿では,脳波(EEG)と筋電図(EMG)の記録を含むデータセットについて述べる。
支持運動は肘関節運動(右腕の屈曲と伸展)であった。
整形術が被験者の腕を活発に動かしている間に、いくつかの誤りが短期間に意図的に導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:33:50 GMT)
NexToU: Efficient Topology-Aware U-Net for Medical Image Segmentation [3.8] CNNとTransformerの派生型は、主要な医療画像セグメンテーションバックボーンとして登場した。
医用画像分割のための新しいハイブリッドアーキテクチャであるNexToUを提案する。
我々の手法は、他の最先端(SOTA)アーキテクチャよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:18:57 GMT)
MTCue: Learning Zero-Shot Control of Extra-Textual Attributes by
Leveraging Unstructured Context in Neural Machine Translation [3.7] これは、すべてのコンテキスト(離散変数を含む)をテキストとして解釈する新しいニューラルネットワーク翻訳(NMT)フレームワークである。
MTCueはコンテキストの抽象的な表現を学び、異なるデータ設定間で転送可能性を実現する。
MTCueは英語のテキストの翻訳において「タグ付け」ベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:06:08 GMT)
Pro-f-quiz: increasing the PROductivity of Feedback through activating
QUIZzes [3.6] 2年間で236人の学生が参加し、オンラインクイズを通じてフィードバックが伝達される「Pro-f-quiz」という実験を実施しました。
その結果, 学生の約85%は, 従来からのフィードバック伝達よりも, 作業に対して集中的に反映していると回答している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:37:40 GMT)
Representation Transfer Learning via Multiple Pre-trained models for
Linear Regression [3.6] サンプルが少ないデータ領域(ターゲット)で線形回帰モデルを学習する問題を考察する。
学習を支援するために、私たちは、潜在的に異なるデータドメインでトレーニングされた事前訓練された回帰モデルセットを提供しています。
対象モデルを構築するための表現伝達に基づく学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:35:24 GMT)
Concept-Centric Transformers: Concept Transformers with Object-Centric
Concept Learning for Interpretability [3.5] 概念変換器(CT)は、トランスフォーマーの注意機構を低レベルの入力特徴からより抽象的で中間レベルの潜在概念へと一般化する。
本稿では,新しい概念抽出モジュールを統合することで,より堅牢な説明と性能を提供する概念中心変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:37:39 GMT)
Incentivizing Honesty among Competitors in Collaborative Learning and
Optimization [3.2] 協調学習技術は、単一のエンティティのデータでトレーニングされたモデルよりも優れた機械学習モデルを可能にする可能性がある。
多くの場合、このような協調的なスキームの潜在的な参加者は、下流のタスクで競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:28:41 GMT)
DP-SGD Without Clipping: The Lipschitz Neural Network Way [3.2] ディファレンシャル・プライベート(DP)ディープ・ニューラル・ニューラルネットワーク(DNN)の訓練
パラメータに関して各層のリプシッツ定数をバウンドすることで、これらのネットワークのDPトレーニングが保証される。
この分析により、上述した感度を大規模に計算できるだけでなく、固定されたプライバシー保証に対する勾配-雑音比の最大化にも繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:05:46 GMT)
Non-Fermi Liquids from Dipolar Symmetry Breaking [3.1] 各種空間次元のフェルミオンモデルにおける双極子対称性の対称性破断相の性質について検討する。
双極子凝縮物のゴールドストーンモードは分散フェルミオンと強く結合し、低エネルギーで非フェルミ液体を自然に生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:48:33 GMT)
Response Generation in Longitudinal Dialogues: Which Knowledge
Representation Helps? [3.1] 縦対話(LD)は人間と機械の対話システムにおいて最も難しいタイプの対話である。
LDにおける応答生成の課題について検討する。
LDのデータセットを用いて2つのPLM、GePpeTtoとiT5を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:13:53 GMT)
Generalizability of Deep Adult Lung Segmentation Models to the Pediatric
Population: A Retrospective Study [3.1] 胸部X線(CXRs)の肺分画は心肺疾患の診断の特異性を改善する重要な前提条件である。
現在の肺分画の深層学習モデルはCXRデータセットを用いて訓練され評価され、X線投影は成体から主に捉えられる。
肺の形状は幼少期から成人期にかけて大きく異なることが報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:06:33 GMT)
Multilingual Text-to-Speech Synthesis for Turkic Languages Using
Transliteration [3.0] 本研究の目的は,低リソースのトルコ語10言語を対象とした多言語テキスト音声合成システムの構築である。
ゼロショット学習のシナリオを特に対象とし、ある言語のデータを用いて訓練されたTSモデルを他の未知言語のための音声合成に適用する。
Tacotron 2 アーキテクチャに基づくエンドツーエンド TTS システムは、カザフ語で利用可能なデータのみを用いて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:57:54 GMT)
A graphon-signal analysis of graph neural networks [2.9] 本稿では,グラフトン解析からいわゆるグラフトン信号解析への拡張に基づく,メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)の解析手法を提案する。
我々は、MPNNがグラフ-信号距離空間上のリプシッツ連続函数であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:27:35 GMT)
Two-timescale Extragradient for Finding Local Minimax Points [2.9] ミニマックス問題の解法として, 2時間スケールのエクストラグラディエントが有効であることを示す。
局所極小点の2階必要条件を満たす点に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:52:26 GMT)
Scalable Multi-robot Motion Planning for Congested Environments With
Topological Guidance [2.8] マルチロボットモーションプランニング(MRMP)は、連続状態空間におけるロボットの衝突のない経路を見つける問題である。
我々は、トポロジカルガイダンスによって提供される改善された効率を活用するために、既存のシングルロボットモーションプランニング手法を拡張した。
提案手法は,多くの狭い経路を持つ複雑な環境における経路を効率的に計画する能力を示し,既存の方法の最大25倍の大きさのロボットチームに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:19:21 GMT)
Gaussian Processes with State-Dependent Noise for Stochastic Control [2.8] 力学系の残留モデル不確実性はガウス過程(GP)を用いて学習される
2つのGPは相互依存しており、反復アルゴリズムを用いて共同で学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:36:57 GMT)
Persistent Laplacian-enhanced Algorithm for Scarcely Labeled Data
Classification [2.8] 永続ラプラシア拡張グラフMBO (PL-MBO) と呼ばれる半教師付き手法を提案する。
PL-MBOは、永続スペクトルグラフ理論と古典的なメリマン・バーンス=オッシャースキームを統合する。
データ分類における提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:49:40 GMT)
Type Prediction With Program Decomposition and Fill-in-the-Type Training [2.8] 大規模な言語モデルを活用する型予測のための検索ベースのアプローチであるOpenTauを構築した。
TypeScriptの型予測のための新しいデータセットで作業を評価し、ファイルタイプチェックの47.4%(14.5%の絶対的改善)とファイル毎の3.3型のエラー率を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:16:09 GMT)
Archetypal Analysis++: Rethinking the Initialization Strategy [2.8] アーチティパル解析は凸性制約を持つ行列分解法である。
本稿では,アーキティパル解析の確率論的初期化戦略であるアーキティパル解析++ (AA++) を提案する。
AA++は、最も頻繁に使われるものを含め、ほぼ常にすべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:29:56 GMT)
Sample and Predict Your Latent: Modality-free Sequential Disentanglement
via Contrastive Estimation [2.8] 外部信号のないコントラスト推定に基づく自己教師付きシーケンシャル・アンタングルメント・フレームワークを提案する。
実際に,データのセマンティックに類似し,異種なビューに対して,統一的で効率的かつ容易にサンプリングできる手法を提案する。
提案手法は,既存の手法と比較して最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:50:30 GMT)
Proximity-encirclement of exceptional points in a multimode
optomechanical system [2.6] 2階の例外点(EP)を動的に囲むことはキラル状態伝達を示すが、複数の高階のEPを動的に囲む研究はほとんどない。
我々は,高次非エルミート系の閉路進化を理解するために,多モードオプティメカルシステムにおけるEPの近接包囲について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:13:36 GMT)
Market Making with Deep Reinforcement Learning from Limit Order Books [2.6] 本稿では,リミットオーダーブック(LOB)データを用いた市場形成のためのRLエージェントを提案する。
特徴抽出には畳み込みフィルタとアテンション機構(Attn-LOB)を用いたニューラルネットワークを利用する。
MMタスクのための新しい連続行動空間とハイブリッド報酬関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:05:19 GMT)
Emotions in Requirements Engineering: A Systematic Mapping Study [2.5] 要件エンジニアリング(RE)の目的は、ソフトウェアシステムのステークホルダーの期待と要求が確実に満たされるようにすることだ。
感情的なニーズは、システムの使用時にエンドユーザがどのように感じるべきかを表す感情的な要件として捉えられます。
この研究は、文献を感情的な要求に基づいて探索し、マッピングする必要性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:24:36 GMT)
Fate of entanglement in one-dimensional fermion liquid with coherent
particle loss [2.5] 隣接格子粒子損失を有する一次元フェルミオン系の動的特性について検討した。
本研究は,短期量子デバイスとオープンシステムの量子シミュレーションに有用な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:22:45 GMT)
Deep importance sampling using tensor trains with application to a
priori and a posteriori rare event estimation [2.5] 本研究では,高次元問題における希少事象確率推定に適した重要度サンプリング手法を提案する。
次数保存変換の合成による参照分布のプッシュフォワードとして、一般的な重要サンプリング問題における最適重要性分布を近似する。
正方形テンソル-トレイン分解は、密度近似による秩序保存された高次元変換を構築するためのスケーラブルなアンザッツを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:03:33 GMT)
UMat: Uncertainty-Aware Single Image High Resolution Material Capture [2.4] 本研究では, 物体の単一拡散像から正規性, 特異性, 粗さを復元する学習手法を提案する。
本手法は材料デジタル化における不確実性をモデル化する問題に最初に対処する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:04 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） (Thu, 25 May 2023 21:07:53 GMT)
Optimized protocols for bidirectional quantum transduction [2.3] 量子トランスデューサは、量子ネットワークにおける物理プラットフォームのハイブリッドインターフェースを介して量子信号を変換する。
本稿では,双方向シナリオにおける量子トランスデューサの性能を特徴付けるために,レート領域を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:49:16 GMT)
Analysis and tuning of a three-term DMC [2.3] ほとんどの MPC (Model Predictive Control) アルゴリズムは2項QP (quadratic programming) を用いており、第1項は出力エラーの重み付きノルムであり、第2項は入力インクリメントである。
本研究では,3項QPを用いたDMC(Dynamic Matrix Control)アルゴリズムについて検討し,第3項が出力インクリメントの重み付きノルムである。
3 項 DMC は 2 項 DMC よりも高い性能と堅牢性が得られることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:35:11 GMT)
LLHR: Low Latency and High Reliability CNN Distributed Inference for
Resource-Constrained UAV Swarms [2.3] 無人航空機(UAV)は、監視、捜索および救助活動、環境監視など、多くの重要な応用において優れた性能を示している。
有望な解決策の1つは、利用可能なリソースに基づいてUAV間で分散可能なサブタスクに推論要求を分割することである。
システムモデルでは,高い信頼性と低レイテンシを保証する最適な送信電力の探索を目的として,リアルタイム要求を処理している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:47:16 GMT)
UpMax: User partitioning for MaxSAT [2.2] パーティショニングは、不満に基づくMaxSATアルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与える。
本稿では,分割処理をMaxSATの解法から切り離すUpMaxという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:50:00 GMT)
You Don't Have to Be Perfect to Be Amazing: Unveil the Utility of
Synthetic Images [2.1] 我々は、忠実さ、多様性、プライバシー、実用性など、総合的な合成画像評価ツールを確立した。
100k以上の胸部X線画像とその合成コピーを分析し、合成画像の忠実度、多様性、プライバシーの間に必然的なトレードオフがあることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:47:04 GMT)
Abstractive Summary Generation for the Urdu Language [2.0] 我々は、自己認識機構を利用して入力テキストを符号化し、要約を生成するトランスフォーマーベースのモデルを用いる。
実験の結果,我々のモデルは文法的に正し,意味的に意味のある要約を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:55:42 GMT)
Patient Outcome Predictions Improve Operations at a Large Hospital
Network [1.9] 米国の大手病院ネットワークは、すべての入院患者の短期的および長期的成果を予測するため、学者やコンサルタントと協力している。
我々は,次の24時間/48時間放電の可能性を予測し,集中治療単位転送,終末期死亡,退院処分の確率を予測する機械学習モデルを開発した。
私たちは、毎朝データを抽出して予測を更新する自動パイプラインと、ユーザフレンドリなソフトウェアと、これらの患者レベルの予測を伝えるためのカラーコードアラートシステムを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:49:27 GMT)
Introducing Explicit Gaze Constraints to Face Swapping [1.9] 顔交換は、一方の顔のアイデンティティと他方の顔の非外観属性を組み合わせることで、合成顔を生成する。
顔全体を考慮した画像に基づく損失測定は、知覚的に重要で空間的に小さい眼領域を効果的に捉えていない。
本稿では、視線予測を利用してトレーニング中に顔スワップモデルに通知し、既存の方法と比較する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:12:08 GMT)
Neural Characteristic Activation Value Analysis for Improved ReLU
Network Feature Learning [1.8] 特徴アクティベーションセットとReLUネットワークにおける学習特徴との間に明確な関係を描いている。
特徴学習を改善するために,ReLUネットワークをパラメータ化するための幾何学的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:19:13 GMT)
ChatGPT for PLC/DCS Control Logic Generation [1.8] 生成AIを提供する大規模言語モデル(LLM)は、ソースコードの作成、要約、最適化、文書化においてソフトウェアエンジニアをサポートするために人気を集めている。
LLMがプログラミングタスクで典型的な制御プログラム言語を使用して制御エンジニアをどのようにサポートできるかは、まだ分かっていない。
10のカテゴリで100個のLCMプロンプトを作成し、自然言語からPLCとDCSの制御ロジック生成を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:46:53 GMT)
Abnormal Trading Detection in the NFT Market [1.7] NFT最大のマーケットプレースであるOpenSeaの取引額は2023年2月に3470億ドルに達した。
NFT市場はほとんど規制がなく、マネーロンダリング、詐欺、洗浄取引に関して大きな懸念がある。
本稿は,他のトレーダーを誤解させる可能性のある洗剤取引など,一般的な不正行為を明らかにする試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:12:14 GMT)
Online learning of long range dependencies [1.7] 本稿では、1つの推論パスのメモリと計算要求を2倍にする高性能なオンライン学習アルゴリズムを提案する。
合成メモリ問題と挑戦的な長距離アリーナベンチマークスイートの実験により,我々のアルゴリズムが競合的に動作していることが判明した。
この長距離依存を学習する能力は、脳内の学習に対する新たな視点を与え、ニューロモルフィックコンピューティングにおける有望な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:37:01 GMT)
High-Speed and Energy-Efficient Non-Volatile Silicon Photonic Memory
Based on Heterogeneously Integrated Memresonator [1.7] 本稿では,不揮発性メモリを用いた位相シフト器として,シリコンフォトニックマイクロリング共振器と不均一に統合されたメムリゾネータ,あるいはメムリゾネータを初めて導入する。
これらの装置は、保持時間12時間、電圧5V未満のスイッチング、1000回のスイッチングサイクルの持続を可能にする。
また、これらのメムレンソネータは電圧パルスを300psまで短くし、記録的な低いスイッチングエネルギーは0.15pJである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:06:02 GMT)
Optical and electronic properties of a two-dimensional quantum ring
under rotating effects [1.6] この研究は、回転するフレームにおける荷電粒子の非相対論的量子運動に関する研究を示す。
この系を記述するために運動方程式と対応する半径方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:49:17 GMT)
C-MCTS: Safe Planning with Monte Carlo Tree Search [1.6] 安全評論家を用いてコストを見積もるアルゴリズムであるConstrained MCTSを提案する。
C-MCTSはコスト制約を満たすが、制約境界に近づき、以前の作業よりも高い報酬を達成する。
プランナーと現実世界のモデルミスマッチでは、我々のアプローチは以前の作業よりもコスト違反の影響を受けにくいことが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:08:30 GMT)
Large Reconfigurable Quantum Circuits with SPAD Arrays and Multimode
Fibers [1.6] 集積光学は、調整可能なフォトニック回路のための自然なプラットフォームを提供するが、高次元と高接続性が関与する場合、課題に直面している。
本稿では,光子の空間モードに対する高次元線形変換を,マルチモードファイバのモード混合とともに波面形状を用いて実装する。
量子技術に対する我々のアプローチの適合性を証明するために、可変複素線型ネットワークにおいて2光子干渉を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:07:38 GMT)
Correcting non-independent and non-identically distributed errors with
surface codes [1.6] 我々はクリフォード共役法により既知の雑音構造に適応した位相曲面符号の特性を開発し,検討する。
局所的に一様でない単一ビット雑音に調整された曲面符号とスケーラブルな整合デコーダを併用すると、エラー閾値の増加とサブ閾値故障率の指数的抑制が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:09:40 GMT)
Data Assimilation Networks [1.6] データ同化は、システムの数学的表現とノイズの観測を組み合わせることで、力学系の状態を予測することを目的としている。
本稿では,再帰的エルマンネットワークとデータ同化アルゴリズムを一般化した完全データ駆動型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
本アーキテクチャは, 明示的な正規化手法を使わずに, システム状態の確率密度関数の解析と伝播の両面において, EnKF に匹敵する性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:52:42 GMT)
Unsupervised machine learning framework for discriminating major
variants of concern during COVID-19 [1.5] 新型コロナウイルスの感染拡大は、ウイルスの突然変異率の高さから急速に進展した。
デルタやオミクロンのような一部のウイルスは、ウイルスの性質が変化し、感染や死亡率に繋がった。
教師なしの機械学習手法は、非ラベルデータの圧縮、キャラクタリゼーション、可視化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:28:28 GMT)
Optimized Custom Dataset for Efficient Detection of Underwater Trash [1.5] 本報告では, 海底破砕物に対するカスタムデータセットの開発と効率的な検出手法を提案する。
データセットは多様な水中環境を含み、デブリのインスタンスの正確なラベル付けのためのアノテーションが組み込まれている。
このカスタムデータセットの主な目的は、最先端のディープラーニングアーキテクチャを活用することで、リッターインスタンスの多様性を高め、深海環境における検出精度を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:28:04 GMT)
How many samples are needed to leverage smoothness? [1.5] 統計学習における中心となる原理は、対象関数の滑らかさが次元性の呪いを破ることができることである。
本稿では,古典的学習理論を超越して描かれることが多い定数や推移的体制の役割について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:55:06 GMT)
ANALOGICAL -- A Novel Benchmark for Long Text Analogy Evaluation in
Large Language Models [1.5] ANALOGICALは、大規模言語モデルを本質的に評価する新しいベンチマークである。
以上の結果から, LLM が類型分類に進出する際, 類型分類を識別することがますます困難になっていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:38:17 GMT)
Reliable identification of selection mechanisms in language change [1.4] 我々は,最近導入された手法をコーパスデータに適用し,歴史的言語変化の特定の事例における選択の強さを定量化する。
本手法は,従来適用されてきた類似手法よりも信頼性が高く,解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:20:15 GMT)
Exploring spontaneous symmetry breaking through fractonic superfluids
with conserved higher moments [1.4] フラクトニック超流体(英: Fractonic superfluid)は、ボソンが移動性の制約を受ける物質のエキゾチックな相である。
本稿では,このような系における自発対称性の破れの理論に関するエキサイティングな展開を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:33:39 GMT)
Constrained Probabilistic Mask Learning for Task-specific Undersampled
MRI Reconstruction [1.4] アンダーサンプリング(アンダーサンプリング)は、磁気共鳴イメージング(MRI)において、k空間内のデータ点数をサブサンプリングする一般的な方法である。
本研究では,タスク固有のパターンとドメイン固有のパターンを導出するアンダーサンプリングマスクを学習する。
本稿では,マスク最適化のための完全確率的,微分可能,汎用的,モデルフリーなフレームワークであるProMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:42:04 GMT)
Transformer models: an introduction and catalog [1.4] 本論文の目的は,最もポピュラーなTransformerモデルのカタログと分類を提供することである。
私たちのカタログには、自己教師付き学習(BERTやGPT3など)でトレーニングされたモデルと、さらにヒューマン・イン・ザ・ループでトレーニングされたモデルが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:42:23 GMT)
Undetectable Watermarks for Language Models [1.3] 本稿では,言語モデルに対する検出不能な透かしの概念を紹介する。
透かしは秘密鍵の知識でのみ検出できます
一方向関数の存在に基づいて検出不能な透かしを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:57:16 GMT)
A Data-driven Pricing Scheme for Optimal Routing through Artificial
Currencies [1.3] モビリティシステムは、利己的なユーザの制御不能な振る舞いのために、高価格のアナーキーに悩まされることが多い。
本稿では,繰り返しゲーム設定において,人工通貨料金を自動的に適用するためのデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:04:53 GMT)
Quantifying the Intrinsic Usefulness of Attributional Explanations for
Graph Neural Networks with Artificial Simulatability Studies [1.3] 人工的なシミュラビリティの研究をグラフニューラルネットワークの領域に拡張する。
コストのかかる人為的な試行の代わりに、説明監督可能なグラフニューラルネットワークを使用して、シミュラビリティーの研究を行います。
関連する説明は、グラフニューラルネットワークのサンプル効率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） (Thu, 25 May 2023 11:59:42 GMT)
Small Total-Cost Constraints in Contextual Bandits with Knapsacks, with
Application to Fairness [1.3] 我々は,各ラウンドにおいてスカラー報酬が得られ,ベクトル値のコストがかかる問題であるknapsacks[CBwK]のコンテキスト的帯域幅問題を考える。
予測段階更新に基づく二元的戦略を導入し,多元対数項まで$sqrtT$の総コスト制約を扱えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:41:35 GMT)
Embeddings between Barron spaces with higher order activation functions [1.2] 活性化関数の異なるバロン空間間の埋め込みについて検討する。
特定の関心の活性化関数は、$operatornameRePU_s(x)=max(0,x)s$によって与えられる整流電力単位(operatornameRePU$)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:31:59 GMT)
Observation of the Fermionic Joule-Thomson Effect [1.2] 理想気体および一元気体中の量子ジュール・トムソン効果(JT)の観測を報告する。
状態方程式が$Upropto PV$の関係を満たすスケール不変系の場合、この希少化は特定のエンタルピーを保存する。
理想的なフェルミ気体中でのJT加熱は、パウリのブロッキングから生じる反動的な量子統計力の結果、より高い量子縮退力で強くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:59:51 GMT)
Frustum VoxNet for 3D object detection from RGB-D or Depth images [1.1] RGB-Dまたは深度のみの点群からの新しい3次元物体検出システムについて述べる。
我々のシステムはまず2Dで物体を検知する(RGBでも擬似RGBでも)。
我々のシステムの主な新規性は、酸化するフラストラムのどの部分(3D提案)を決定づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:56:37 GMT)
Surface-Based Retrieval Reduces Perplexity of Retrieval-Augmented
Language Models [1.1] 本研究では,現状のRetroモデルについて検討し,その性能向上が表面レベルの類似性によってよりよく説明できることを示した。
これに触発されて、私たちはRetroのセマンティック検索をBM25に基づく表面レベルの手法に置き換え、パープレキシティの大幅な低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:56:26 GMT)
AD-NEV: A Scalable Multi-level Neuroevolution Framework for Multivariate
Anomaly Detection [1.0] 異常検出ツールと手法は、現代のサイバー物理および障害予測システムにおいて重要な機能を示す。
与えられたデータセットのモデル最適化は、面倒で時間のかかるプロセスである。
スケーラブルな多レベル最適化ニューロエボリューションフレームワークであるAnomaly Detection Neuroevolution (AD-NEv)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:52:38 GMT)
Training Data Extraction From Pre-trained Language Models: A Survey [1.0] プレトレーニング言語モデル(PLM)の展開が拡大するにつれて、トレーニングデータの悪意ある抽出の可能性に対するセキュリティ上の懸念が強まっている。
本研究は, PLMからのトレーニングデータ抽出に関する総合的な調査を初めて行ったものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:23:29 GMT)
Investigating the fast spectral diffusion of a quantum emitter in hBN
using resonant excitation and photon correlations [1.0] 共振器型レーザー励起と2次光子相関の組み合わせにより,高速なダイナミックスにアクセスできることを示す。
本研究では,2次元材料窒化ホウ素中の電子ビームによって生じる色中心の高速スペクトル拡散を実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:27:00 GMT)
Learning-Based Automatic Synthesis of Software Code and Configuration [1.0] 大規模な自動ソフトウェア生成と構成は非常に複雑で難しい作業です。
まず,入力出力仕様で自動的にソフトウェアを合成することを提案する。
2つ目の課題として,異なる入力ファイルから大規模ソフトウェアの構成を合成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:41:30 GMT)
Solving anharmonic oscillator with null states: Hamiltonian bootstrap
and Dyson-Schwinger equations [0.9] ディラックのはしご作用素の不調和一般化について検討する。
ラグランジュ形式論において、零状態の存在はダイソン・シュウィンガー方程式の不確定性を効果的に排除できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:31:00 GMT)
Hybrid Approach for Solving Real-World Bin Packing Problem Instances
Using Quantum Annealers [0.8] 実世界の3次元Bin Packing Problems(Q4RealBPP)を解くためのハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。
Q4RealBPPは、3dBPPの現実指向のインスタンスの解決を許可しており、産業や物流部門でよく評価されている制限について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:07:46 GMT)
Gene Set Summarization using Large Language Models [0.8] 我々はGPTモデルを用いて遺伝子セット関数の要約を行う手法を開発した。
これらの手法は,遺伝子セットのGO項リストを,有用かつ生物学的に有効に作成できることを示す。
しかし、GPTベースのアプローチでは、信頼できるスコアやp値が得られず、統計的に重要でない項を返すこともしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:10:13 GMT)
Comparative Study of Pre-Trained BERT Models for Code-Mixed
Hindi-English Data [0.8] コードミックス(Code Mixed)とは、複数の言語を同一のテキストで使用すること。
本研究では、低リソースのヒンディー語-英語のコード混合言語に焦点を当てる。
我々は,HingBERTに基づくモデルを用いて,各データセットの最先端結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:10:28 GMT)
Quality Inference in Federated Learning with Secure Aggregation [0.8] 安全なアグリゲーションを適用した場合でも,品質情報を推測し,特定の参加者に関連付けることができることを示す。
本研究では,誤動作の検出,トレーニング性能の安定化,参加者の個人的貢献度の測定に,推定品質情報を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:57:35 GMT)
Human-Machine Comparison for Cross-Race Face Verification: Race Bias at
the Upper Limits of Performance? [0.7] 顔認識アルゴリズムは、一部のケースでは人間よりも精度が高いが、人間と機械はどちらも人種ベースの精度の違いを示している。
我々は「クロスレース」顔認証の挑戦的なテストを構築し、人間と最先端の顔認識システム2つを比較した。
我々は,黒と白の2つの顔画像間の身元確認のための最先端のシステムが一般人口を上回ることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:41:13 GMT)
Empirical Optimal Transport between Conditional Distributions [0.7] 本稿では,共通変数に条件付き分布間の最適輸送(OT)の問題について考察する。
我々は,特定のカーネルMDD(Maximum Mean Discrepancy)ベースの正規化器を用いて,条件付き輸送計画の限界が与えられた関節標本から指定された条件に近いことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:01:57 GMT)
Learning logical Pauli noise in quantum error correction [0.7] 我々は、安定化器量子誤差補正の文脈における量子コンピュータの特性評価に焦点をあてる。
任意の安定化符号、サブシステム符号、データシンドローム符号に対して、パウリノイズによって引き起こされる論理的エラーチャネルを最小条件下でのシンドロームデータから推定できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:46:23 GMT)
A ZX-Calculus Approach to Concatenated Graph Codes [0.7] 本稿では,ZX-calculusの強力なグラフィカル言語を用いて,グラフコードの連結について検討する。
解析の結果,同じ内部符号の符号化量子ビットが直接接続されていない場合にのみ,得られたコードはグラフコードのままであることが判明した。
本研究は, 量子誤差補正の分野を前進させるZX計算の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:01:31 GMT)
EnergyAnalyzer: Using Static WCET Analysis Techniques to Estimate the
Energy Consumption of Embedded Applications [0.6] EnergyAnalyzerは、組み込みソフトウェアのエネルギー消費を推定するためのコードレベルの静的解析ツールである。
これは、エネルギー特性が第一級市民である組み込みアプリケーションを開発するためのツールチェーンを提供することを目的とした、TeamPlayと呼ばれるより大きなプロジェクトの一部として開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:30:19 GMT)
A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based
Variants [0.6] 近年、様々なコンピュータビジョンアプリケーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、ビジョントランスフォーマーが普及している。
これらのビジョントランスフォーマーは、画像内のグローバルな関係に焦点を合わせる能力が大きいが、一般化が不十分になる可能性があるためである。
この調査は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れた性能を達成するためのハイブリッドビジョントランスフォーマーの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:42:19 GMT)
Bayesian Reinforcement Learning for Automatic Voltage Control under
Cyber-Induced Uncertainty [0.5] 本研究では,電力系統制御問題に対するベイズ強化学習(BRL)手法を提案する。
サイバー攻撃環境における不確実性の下での持続的な電圧制御に焦点を当てている。
BRL技術は、様々なRL技術における探索と利用のしきい値を自動的に見つけるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:58:08 GMT)
A Universal Quantum Technology Education Program [0.5] 本稿では,量子ハードウェアとソフトウェアスキルのバランスを考慮した,新しいユニバーサル量子技術修士課程を提案する。
提案カリキュラムは、スタートアップが直面するPhDの採用圧力を減らし、量子教育エコシステムに革命をもたらす可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:57:14 GMT)
LFTK: Handcrafted Features in Computational Linguistics [0.5] 過去の文献に基づく220以上の人気手工芸品を収集・分類した。
いくつかのタスク固有のデータセットについて相関分析を行い、各特徴の潜在的なユースケースを報告する。
体系的に拡張可能な多言語ハンドクラフト言語特徴抽出システムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:20:27 GMT)
Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking
and Machine Learning Regression Approach [0.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な健康危機を引き起こし、治療薬の早期発見の必要性が高まっている。
本研究では、Zincデータベースを用いて、FDAが承認した5903薬を新型コロナウイルス治療薬として再服用するための世界承認薬をスクリーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:34:39 GMT)
TASTY: A Transformer based Approach to Space and Time complexity [0.5] コードベース言語モデル(LM)は、ソフトウェア工学の分野で非常に有望な結果を示している。
複数の言語にまたがるコードスニペットのラベル付きデータセットを作成します。
私たちは、コードから空間の複雑さを見つけるのにLMを使うことを提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:57:21 GMT)
Bayesian inference with finitely wide neural networks [0.5] 確率的ニューラルネットワークから出力の有限集合をモデル化するために,微分形式の非ガウス分布を提案する。
ベイズ回帰課題における非ガウス的後部分布を導出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:48:22 GMT)
On Influence Functions, Classification Influence, Relative Influence,
Memorization and Generalization [0.4] 我々は、それらが関与する計算を単純化する観点から、影響関数について研究する。
影響値の符号は、トレーニングポイントが記憶するかどうかを示すことができる。
我々は,大規模機械学習システムにおいても,影響関数を実用的なものにすることができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:26:36 GMT)
Understanding Idea Creation in Collaborative Discourse through Networks:
The Joint Attention-Interaction-Creation (AIC) Framework [0.4] The Joint Attention-Interaction-Creation (AIC) framework captures important dynamics in collaborative discourse。
このフレームワークは、自然言語処理技術にインフォームドされ、社会意味ネットワーク分析にインスパイアされた、ネットワーク化されたレンズから開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:18:19 GMT)
Intensity interferometry for holography with quantum and classical light [0.4] 我々は信号ビームを基準と組み合わせ、時間タグ付き単一光子カメラを用いてその強度の相互相関を測定する。
これらの相関は、信号波面を強度と位相の両方で再構成する干渉パターンを示す。
信号と参照は位相安定である必要はないため、この技術は自己発光やリモートオブジェクトのホログラムを生成するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:39:25 GMT)
MaxViT-UNet: Multi-Axis Attention for Medical Image Segmentation [0.4] We present MaxViT-UNet, an-Decoder based hybrid vision transformer for medical image segmentation。
MaxViTブロックをベースとしたハイブリッドデコーダは,各デコード段階での畳み込みと自己保持機構のパワーを利用するように設計されている。
我々のMaxViT-UNetは以前のCNNのみ(UNet)とTransformerのみ(Swin-UNet)の技法をそれぞれ2.36%と5.31%で上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:33:46 GMT)
Private Meeting Summarization Without Performance Loss [0.3] 差分プライバシー制約下での要約に直面する問題について検討する。
差分プライバシは、見当たらないミーティングタイプで評価するとパフォーマンスが向上することがわかった。
実際の業務シナリオでは, 会議のまとめ方式が多種多様な会議タイプに遭遇するので, この観察により, 安全な会議のまとめがより実現可能であるように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:48:50 GMT)
Fulling-Davies-Unruh effect for accelerated two-level single and
entangled atomic systems [0.3] 空き空間内および空き空間内における一様加速2レベル原子と絡み合った原子系の遷移速度について検討した。
2つの原子系について、この系は当初、純粋な絡み合った状態に準備されているとみなす。
極端に絡み合った超ラジカル初期状態には遷移は起こらない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:46:53 GMT)
sustain.AI: a Recommender System to analyze Sustainability Reports [0.2] $textsustain.AI$は、持続可能性レポートのためのインテリジェントでコンテキスト対応のレコメンデーションシステムである。
我々は,ドイツの2つの新しい持続可能性レポートデータセットについて,そのモデルを評価する。
$textsustain.AI$はhttps://sustain.ki.nrw/.comで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:09:21 GMT)
Fake News Detection and Behavioral Analysis: Case of COVID-19 [0.2] パンデミックに関する偽ニュースの拡散による「情報デミック」が世界的な問題となっている。
読者は偽ニュースを本当のニュースと間違える可能性があり、その結果、本物の情報にアクセスできなくなる。
ソーシャルメディアの投稿で偽のニュースデータを正確に識別することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:42:08 GMT)
Linguistic Properties of Truthful Response [0.2] 我々はGPT-3モデルに焦点をあて、応答の言語的プロファイルがモデルサイズ全体にわたって類似していることを見出した。
我々は、文の真偽を分類するために、モデル応答のスタイリスティックな構成要素にのみ依存する学習支援ベクトルマシンにより、この発見を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:17:39 GMT)
Fine-Grained Complexity Analysis of Multi-Agent Path Finding on 2D Grids [0.2] エージェントを2つのチームに分けた2色MAPFがNPハードのままであることを示す。
フロータイムの目的のために,エージェントの移動数に基づいてトラクタビリティフロンティアを確立する。
この結果は最適解の構造に新たな光を当て、一般的な問題のアルゴリズム設計を導くのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:56:24 GMT)
Sequential Integrated Gradients: a simple but effective method for
explaining language models [0.2] SIG(Sequential Integrated Gradients)と呼ばれる言語モデルを記述する新しい手法を提案する。
SIGは、文中の各単語の重要性を計算し、他のすべての単語を固定し、ベースラインと興味のある単語の間にのみ生成する。
我々はSIGが言語モデルを説明するのに非常に効果的な方法であることを証明した様々なモデルとデータセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:44:11 GMT)
Leveraging object detection for the identification of lung cancer [0.2] YOLOv5モデルは、がん性肺病変を検出するアルゴリズムの訓練に使用された。
訓練されたYOLOv5モデルは、肺癌の病変を同定し、高い精度とリコール率を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:53:18 GMT)
GenerateCT: Text-Guided 3D Chest CT Generation [0.1] 我々は,テキスト条件計算トモグラフィ(CT)生成のための最初の手法であるGenerateCTを紹介する。
GenerateCTは、トレーニング済みの大規模言語モデル、トランスフォーマーベースのテキストコンディショナリ3D胸部CT生成アーキテクチャ、テキストコンディショナリ空間超解像拡散モデルから構成される。
実験により,GenerateCTは医療用テキストプロンプトと整合した現実的,高解像度,高忠実な3D胸部CTボリュームを生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:16:39 GMT)
Automated extraction of capacitive coupling for quantum dot systems [0.1] ゲート定義量子ドット(QD)は量子コンピューティングプラットフォームとして魅力的な特性を持つ。
短期的なデバイスは、QDデバイスのチューニングと操作の間、考慮すべき様々な不完全性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:56:05 GMT)
GHz configurable photon pair generation from a silicon nonlinear
interferometer [0.1] シリコン導波路非線形干渉計における損失キャリア劣化変調器を用いて光子対生成を1GHzで変調する。
非線形干渉計の超感度は、駆動レーザの変調に比べて消費電力を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:13:36 GMT)
Simulating first-order phase transition with hierarchical autoregressive
networks [0.0] 階層型自己回帰ニューラルネットワーク(HAN)ネットワークサンプリングアルゴリズムを2次元の$Q$状態ポッツモデルに適用する。
本稿では,一階相転移近傍のアプローチの性能を定量化し,Wolffクラスタアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:11:56 GMT)
clustering an african hairstyle dataset using pca and k-means [0.0] 本稿では,アフリカ女性画像の分類にk-meansを用いる手法を提案する。
アフリカの女性は、美容基準の勧告、個人の好み、または髪型の最新トレンドに頼り、その髪型を決定する。
潜在的な顔クラスタを特定するために、Haarcascadeは特徴ベースのトレーニングに使われ、K平均クラスタリングは画像分類に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:13:29 GMT)
Your diffusion model secretly knows the dimension of the data manifold [0.0] 拡散モデルは、様々なレベルの汚損に対する目標分布のノイズ崩壊バージョンにおけるログ密度の勾配を近似する。
データを高次元の周囲空間に埋め込まれた多様体の周りに集中させると、腐敗のレベルが低下するにつれて、スコア関数は多様体へ向けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:03:25 GMT)
Vortex spin in a superfluid [0.0] 一般相対性理論は、時空の曲率によって平行輸送粒子上のスピン回転が誘導されることを予測している。
二次元超流動ボース-アインシュタイン凝縮体に埋め込まれた量子渦を考える。
このような渦は重力場にスピンを持つ荷電粒子のように動的に振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:56:13 GMT)
Vision-based UAV Detection in Complex Backgrounds and Rainy Conditions [0.0] 無人航空機(UAV)を多くの用途で採用する際の危険性や誤用が懸念されている。
これには、潜在的なプライバシー侵害、安全に関する問題、およびセキュリティ脅威が含まれる。
難易度条件下でのUAV検出の課題に対して,視覚に基づく物体検出技術の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:54:33 GMT)
Versatile Energy-Based Probabilistic Models for High Energy Physics [0.0] 大型ハドロン衝突型加速器における高エネルギー物理事象に対する多目的エネルギーベース確率モデルを構築した。
このフレームワークは強力な生成モデルの上に構築され、高次粒子間相互作用を記述する。
物理シミュレーションのための強力なパラメータ化イベントジェネレータとして機能し、スプリアス相関のない一般的な異常信号検出器である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:31:36 GMT)
Using neural networks to model Main Belt Asteroid albedos as a function
of their proper orbital elements [0.0] 小惑星族ポータルから得られる適切な元素の関数として小惑星アルベドをモデル化する。
可視と赤外の両方の幾何学的アルベドは、ベルト内の小惑星の位置と大きく相関していることが判明した。
このモデルを用いて50万個の小惑星のアルベドを予測し、小惑星族ポータルで適切な元素を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:00:15 GMT)
Tuning photon-mediated interactions in a multimode cavity: from
supersolid to insulating droplets hosting phononic excitations [0.0] 本研究では, ボースガスをリングキャビティの長手モードに結合させることにより, フォノン様格子励起を伴う超固体および液滴状態について検討した。
接触衝突と調整可能な空洞を介する相互作用の相互作用は、豊かな位相図に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:58:55 GMT)
Tuning Models of Code with Compiler-Generated Reinforcement Learning
Feedback [0.0] コードで事前トレーニングされた大きな言語モデルは、基本的な言語レベルの不変性に違反する可能性があるため、下流タスクのパフォーマンスが低下する。
RLCFと呼ばれるアプローチによってこの問題に対処し、コードコンパイラからのフィードバックを使って、事前訓練されたLLMをさらに訓練する。
実験の結果、LCFはLCMが生成したプログラムが実行可能であり、テスト時に適切な出力を生成する確率を著しく高めることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:09:08 GMT)
Transport regimes for exciton-polaritons in disordered microcavities [0.0] 弱い障害と強い障害の限界における弾道的・拡散的輸送体制の出現を示す。
これら2つの状態間の交差を規定する輸送パラメータは,光物質結合を特徴付けるパラメータに強く依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:43:24 GMT)
Towards a Capability Assessment Model for the Comprehension and Adoption
of AI in Organisations [0.0] 本稿では,5レベルAI能力評価モデル(AI-CAM)と関連するAI能力マトリックス(AI-CM)について述べる。
AI-CAMは、組織におけるAIの最適な利用を達成するために、5つの能力成熟度レベルに必要な中核的な能力(ビジネス、データ、技術、組織、AIスキル、リスク、倫理的考慮)をカバーします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:43:54 GMT)
Topological photonics: fundamental concepts, recent developments, and
future directions [0.0] トポロジカルフォトニクスは、古典的および量子フォトニクスアーキテクチャの開発のための新しいパラダイムとして登場しつつある。
本稿では,トポロジカルフォトニクスの基本概念について,直観的かつ簡潔に概観する。
フォトニクスシステムにおけるトポロジカルな考え方の実装について,現状と今後の方向性,および今後の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:21:06 GMT)
Topological gap protocol based machine learning optimization of Majorana
hybrid wires [0.0] 超伝導-ナノワイヤハイブリッド構造のマヨラナゼロモードは、位相的に保護された量子ビットの候補となる。
現在、マヨラナワイヤーの障害は、トポロジカルフェーズを破壊できるため、大きな課題である。
我々は,マヨラナワイヤに近接するゲートアレイの機械学習最適化について検討し,さらに強い障害を確実に補償することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:37:13 GMT)
Time delay statistics for chaotic cavities with absorption [0.0] 量子カオス系における時間遅延統計に対する半古典的アプローチを提案する。
時間遅延演算子のシュルモーメントに対して3種類の式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:18:44 GMT)
Theory of Edge Effects and Conductance for Applications in
Graphene-based Nanoantennas [0.0] 我々は、グラフェンのエッジ効果の理論を開発し、テラヘルツ、赤外、可視域のナノアンテナに応用した。
表面コンダクタンスの空間的挙動は、シートの長さと電気化学的ポテンシャルに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:47:56 GMT)
The spatiotemporal doubled density operator: a unified framework for
analyzing spatial and temporal quantum processes [0.0] この研究は、時空における量子過程を研究するための包括的なフレームワークとして、二重密度演算子を提示する。
プロセスのすべての物理的情報を効果的にキャプチャし、空間的および時間的ケースの両方に一様性を示す測定規則とボルン規則を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 01:55:47 GMT)
The Representation Jensen-Shannon Divergence [0.0] 統計的分岐は、機械学習における複数の用途を見つける確率分布の違いを定量化する。
本稿では、カーネルヒルベルト空間の共分散演算子に基づく新しい発散であるJensen-Shannon Divergenceの表現を提案する。
この量はJensen-Shannon分散の低い境界であることを示し、それを推定するための変分的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:44:36 GMT)
The Power of Linear Recurrent Neural Networks [0.0] 線形に活性化されたリカレントニューラルネットワーク(LRNN)が,関数値によって与えられる任意の時間依存関数 f(t) を近似できることを示す。
LRNNは、最小限のユニット数でMSOタスクのこれまでの最先端を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:38:08 GMT)
The Evolution of the Bell Notion of Beable: from Bohr to Primitive
Ontology [0.0] ジョン・S・ベルは、量子力学の曖昧な定式化の必要性を強調するために、可観測の標準的な概念とは対照的に可観測の概念を導入した。
まずはボーアの量子力学観を思い起こさせるが、同時にベルはコペンハーゲン解釈に対する批判的な道具として好意的に採用している。
私は、ベルのビーブル理論の2つの定式化の区別が、ビーブルの理論と原始オントロジーの細部との複雑な関係をVis-a-visすると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:55:15 GMT)
Testing Human Ability To Detect Deepfake Images of Human Faces [0.0] 2020年、AIの専門家をコンサルティングするワークショップは、ディープフェイクを最も深刻なAI脅威と位置づけた。
本研究の目的は,人間の顔の深部像を識別する能力を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:07:19 GMT)
Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean
embeddings [0.0] 教師付き学習の生成モデルにおける正しい損失関数は、仮説空間の要素と監督演算子の相違を正確に測定する必要がある。
回帰モデルの学習可能性に関するCucker-Smaleによる結果の一般化を条件付き確率推定問題の設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:24:18 GMT)
Stochastic metrology and the empirical distribution [0.0] 一般的なプロセスから導かれる時系列におけるパラメータ推定の問題について検討し,任意の相関関係を示す。
我々は、一般的な定常過程から離散時間マルコフ連鎖、連続時間古典的マスター方程式に至るまで、様々なシナリオのフィッシャー情報を得るための実用的な公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:22:34 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） (Thu, 25 May 2023 21:18:34 GMT)
Spatial adiabatic passage of ultracold atoms in optical tweezers [0.0] 3つのマイクロ光学トラップ間の粒子移動のためのSAPの実装について報告する。
我々は,2つの外側トラップ間の原子の円滑な移動を観察し,中心トラップの個体数の減少を伴って観察した。
本研究は,光ツイーザアレイプラットフォームにおける高度な制御・操作方式の新たな可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:35:30 GMT)
Sliding Window Sum Algorithms for Deep Neural Networks [0.0] スライディングウィンドウ和は文字列インデックス、ハッシュ、時系列解析に広く使われている。
我々は,ウィンドウサイズ$w$とプロセッサ数Pに対して,O(P/w)の高速化を実現する汎用ベクトル化スライディング和アルゴリズムのファミリを開発した。
我々は、スライディング和畳み込みカーネルが、CPU上で一般的に使われているGEMMカーネルよりも効率的であることを示し、GPUカーネルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:37:40 GMT)
Simplifying errors by symmetry and randomisation [0.0] 本稿では、量子回路の並列化により、より複雑なエラーチャネルを生成する一連の方法を提案する。
結果として生じるエラーは、その対称性とランダム化の結果、単純化される。
例としては超伝導量子ハードウェアと数値シミュレーションを用いた実験がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:42:22 GMT)
Signatures of dynamically dressed states [0.0] 本稿では、単一量子2レベル系の完全共鳴蛍光スペクトルの初めての実験的観察を行う。
我々は、その数の増加と励起パルス強度によるスペクトル偏差が理論によって予測されるように、複数の新興側バンドを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:14:26 GMT)
Service Composition in the ChatGPT Era [0.0] この論文は、ChatGPTのようなシステムが自動サービス構成の分野をどのようにサポートするのかを推測する。
サービス指向コンポジションの分野でそのようなツールを活用するために,新たな研究領域を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:04:57 GMT)
Scalable and Flexible Classical Shadow Tomography with Tensor Networks [0.0] 有限深部局所クリフォードランダムユニタリ回路で実装した汎用ランダム化計測に対して,スケーラブルな古典的シャドウトモグラフィー手法を提案する。
この方法では、サンプリング効率が良くゲートオーバーヘッドが最小限である浅い量子回路上で、古典的なシャドウトモグラフィーを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:13:41 GMT)
SELFormer: Molecular Representation Learning via SELFIES Language Models [0.0] 本研究では,トランスアーキテクチャに基づく化学言語モデルであるSELFormerを提案する。
SELFormerは200万の薬物類似化合物で事前訓練され、様々な分子特性予測タスクのために微調整されている。
性能評価の結果,SELFormerはグラフ学習に基づくアプローチやSMILESに基づく化学言語モデルなど,競合するすべての手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:14:14 GMT)
RoLA: A Real-Time Online Lightweight Anomaly Detection System for
Multivariate Time Series [0.0] RoLAは、マルチ変数時系列のリアルタイムオンライン軽量異常検知システムである。
分割・分散戦略、並列処理、および多数ルールに基づいて、RoLAは多数ルールに基づいた異常をリアルタイムに検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:32:45 GMT)
Repetitive readout and real-time control of nuclear spin qubits in
$^{171}$Yb atoms [0.0] 原子配列中の核スピン量子ビットの高忠実度反復射影測定を実証する。
平均的な0.98(1)の読み出しサバイバルは、暗黒状態への非共鳴散乱によって制限される。
これらの機能は、原子配列を持つ適応量子回路への重要なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:19:55 GMT)
Reimagining Demand-Side Management with Mean Field Learning [0.0] 本稿では,DSMの新しい手法,特に所望の消費信号に従うために大量の電気機器を制御する問題を提案する。
我々は,凸関数とリプシッツ関数の理論的保証を提供する新しいアルゴリズムMD-MFCを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:37:32 GMT)
Regularization Through Simultaneous Learning: A Case Study for Hop
Classification [0.0] ディープニューラルネットワークにおいて、オーバーフィッティングは依然として一般的な課題であり、最適化された現実世界のパフォーマンスにつながる。
本稿では,トランスファーラーニングとマルチタスクラーニングの原則に基づく新しい正規化手法である同時学習を提案する。
提案手法は,目的のデータセットと相乗効果の補助的データセットのパワーを利用して,高度に関連性の高い特徴の獲得を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 03:34:47 GMT)
Reducing Rydberg state dc polarizability by microwave dressing [0.0] セシウム原子Rydberg状態のdc偏光率の減少をマイクロ波電場ドレッシングを用いた77K環境下で実証した。
その結果、表面近傍に存在する様々なdc磁場に対するリドバーグ共鳴の安定化に寄与し、ハイブリッドリドバーグ原子 - 超伝導共振器量子ゲートの開発が進展する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:08:29 GMT)
Quantum and classical contributions to entropy production in fermionic
and bosonic Gaussian systems [0.0] エントロピー生成は、系の自由度と熱環境の間の相関関係の生成に関連している。
フェルミオンの場合、エントロピー生成はパリティ選択則によりほとんど量子的であることを示す。
ボソニック系では、ガウス測度によってはるかに多くの相関がアクセス可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:37:46 GMT)
Quantum Random Number Generator Based on LED [0.0] 量子乱数生成器は、量子力学の固有確率の性質に基づいて乱数を生成する。
本稿では,LEDにおける自発放射のゆらぎに基づいて乱数を生成する組込みQRNGの設計と製造を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:31:32 GMT)
Quantum 3.0: Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond [0.0] 量子学習パラダイムは、経験を通して特定のタスクに対するコンピュータシステムの操作性と機能を改善するために、量子力学と情報処理の概念的要素をどのように活用するかという問題に対処する。
物理、統計、情報処理の交差点に位置し、データサイエンス、機械学習、人工知能の次のフロンティアである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 19:59:56 GMT)
Quantifying environment non-classicality in dissipative open quantum
dynamics [0.0] 本研究では,従来の騒音変動の影響から環境作用がどの程度離れているかを定量的に評価する尺度を提案する。
これは、初期貯水池状態とシステム環境全体ハミルトニアンの間の可換性の欠如に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:11:06 GMT)
Q-learning Decision Transformer: Leveraging Dynamic Programming for
Conditional Sequence Modelling in Offline RL [0.0] 決定変換器(DT)は条件付きポリシーアプローチと変圧器アーキテクチャを組み合わせたものである。
DTには縫合能力がない -- オフラインのRLが最適なポリシを学ぶ上で重要な能力の1つだ。
DTの欠点に対処するQ-learning Decision Transformer (QDT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:36:02 GMT)
Plug-and-play measurement of chromatic dispersion by means of two-photon
interferometry [0.0] 2光子干渉計は、前例のない精度と精度で光学材料をプローブする絡み合いの可能性を示している。
本稿では,透過媒質中の速度の周波数依存性を測定するための新しい量子ベース手法について報告する。
この技術は、エネルギー時間に絡み合った光子を用いて、自由進化系で記録された2光子縁の可視性からCD値に容易にアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:22:26 GMT)
Pair-Variational Autoencoders (PairVAE) for Linking and
Cross-Reconstruction of Characterization Data from Complementary Structural
Characterization Techniques [0.0] 材料研究において、構造的特徴付けは、合成された材料の全体的形態的ビューを得るために、しばしば複数の相補的技術を必要とする。
複数のテクニックからペア構造的特徴付けデータに基づいてトレーニングできる機械学習モデルを持つことは、モデルが他方からひとつの特徴付けデータを生成するのに有用である。
本稿では,Small Angle X-Ray Scattering(SAXS)のデータとSEM(Small Angle X-Ray Scattering)の画像を表示する機械学習ワークフローであるPairVAEについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:45:36 GMT)
Packaging code for reproducible research in the public sector [0.0] jtstatsプロジェクトは、大規模で複雑なデータセットをインポート、処理、視覚化するためのRとPythonパッケージで構成されている。
Jtstatsは、パブリックセクター内外において、ドメイン固有のパッケージが再現可能な研究を可能にする方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:07:24 GMT)
PINNslope: seismic data interpolation and local slope estimation with
physics informed neural networks [0.0] 余剰地震データの補間は、地震処理ワークフローにおける重要なステップである。
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて地震データを補間する手法を提案する。
局所斜面を推定する第2のネットワークを導入し,同時にエイリアスデータを補間することにより,一次ネットワークの全体の再構築能力と収束挙動が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:29:28 GMT)
Optical control of collective states in 1D ordered atomic chains beyond
the linear regime [0.0] 近年の取り組みでは、サブラジアントまたは超ラジアントの集合状態をサポートすることのできる大量の冷媒原子によるキャビティの置換が提案されている。
実際には、サブラジアント状態は放射線から切り離され、ほとんどの応用にとってハードルとなっている。
理論的には、この制限を1次元(1D)鎖で回避するプロトコルを、V字型の構成でN個の三層原子からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:56:31 GMT)
On-shell equation of the Lorentzian classicalized holographic tensor
network [0.0] バルク時空における粒子の存在下でのローレンツ作用から相対論的オンシェル方程式を導出した。
具体的には, 宇宙空間における別の質量粒子の殻内固有加速特性を, 原質量粒子によって誘導される重力加速度特性として導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:47:28 GMT)
On the representations of Bell's operators in Quantum Mechanics [0.0] ヒルベルト空間の次元が 2 より大きいとき、ベル作用素はユニタリに同値な表現を示す。
この特徴は系のヒルベルト空間のモード間のペアリング機構に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:58:44 GMT)
Not wacky vs. definitely wacky: A study of scalar adverbs in pretrained
language models [0.0] BERT、RoBERTa、GPT-3といった現代の事前訓練された言語モデルは、古典的な静的単語の埋め込みよりも論理的なタスクでより良いパフォーマンスを期待している。
本稿では,BERT,RoBERTa,GPT-2,GPT-3が,これらの共通語に対する一般人的な知識を示す範囲について検討する。
論理的な意味のいくつかの側面を捉えているにもかかわらず、モデルは人間のパフォーマンスにかなり劣っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:56:26 GMT)
Nonlocality of Deep Thermalization [0.0] 深部熱化管理におけるトポロジーの役割について検討する。
深部熱化は、周期的または開境界条件のいずれかの存在下で指数関数的に迅速に達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:42:10 GMT)
Non-Hermitian Floquet Topological Matter -- A Review [0.0] 非エルミート・フロケ位相は、非エルミート・ハミルトニアンによって記述された系に現れる。
本総説では, 非エルミートフロケトポロジカル物質を1次元と2次元にまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:22:23 GMT)
Neural incomplete factorization: learning preconditioners for the
conjugate gradient method [0.0] 我々は,大規模線形方程式系を解くための新しいデータ駆動手法を開発した。
グラフニューラルネットワークを用いて、特定の問題領域に合わせた効果的なプレコンディショナを生成する。
以上の結果から,NeuralIFが最も一般的な汎用プレコンディショナーよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 11:45:46 GMT)
Near Optimal Adversarial Attack on UCB Bandits [0.0] 報酬が敵の腐敗の対象となるマルチアームバンディット問題について検討する。
本稿では, UCBアルゴリズムを用いた学習者に対して, ラウンド数である$widehatO(sqrtlog T)$の累積コストで, 最適でないターゲットアームを$T - o(T)$倍に引き出すための新たな攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:20:59 GMT)
NODDLE: Node2vec based deep learning model for link prediction [0.0] 我々はNODDLE(NOde2vec anD Deep Learning mEthodの統合)を提案する。
実験結果から, この手法は, 従来のソーシャル・ネットワーク・データセットの手法よりも優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:43:52 GMT)
Multi-State RNA Design with Geometric Multi-Graph Neural Networks [0.0] gRNAdeは3D RNAのバックボーン構造を利用し、その設計におけるRNAコンフォメーションの多様性を考慮し、反映している。
大規模3次元RNA設計データセットを用いた単一状態アプローチによるネイティブシークエンスリカバリ改善のためのgRNAdeの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:53:11 GMT)
Measurement disturbance and conservation laws in quantum mechanics [0.0] 我々は、正確な、または非摂動測定が可能な、必要な条件を示す新しい定量的境界を提供する。
Wigner-Araki-Yanase (WAY) 定理のかなりの一般化が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:11:16 GMT)
Maximizing Neutrality in News Ordering [0.0] ニュース記事の発注がオーディエンス認知に与える影響について検討する。
本稿では,サクラニュース注文の検出とニューズ注文における中立性の最大化について紹介する。
実世界における桜の摘み込みの可能性を実証した実験結果と証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:06:13 GMT)
Mapping ChatGPT in Mainstream Media: Early Quantitative Insights through
Sentiment Analysis and Word Frequency Analysis [0.0] 本稿では,テキストマイニングとNLPによる初期傾向と感情の定量的分析を行う。
感情分析の結果,ChatGPTと人工知能は主流メディアでは否定的よりも肯定的であった。
本稿では,その支配の行列におけるビッグデータとビッグデータのパワー構造と共謀に関する批判的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:10:51 GMT)
Lucy-SKG: Learning to Play Rocket League Efficiently Using Deep
Reinforcement Learning [0.0] 本稿では,Rocket Leagueをサンプル効率でプレイする方法を学習した強化学習ベースのモデルであるLucy-SKGを紹介する。
コントリビューションには、報酬分析と可視化ライブラリの開発、新しいパラメータ化可能な報酬形状関数、補助的ニューラルネットワークなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:33:17 GMT)
Linear Ultrastrong Optomechanical Interaction [0.0] 超強結合系における光-物質相互作用は、2モードのスクイーズでエキゾチックな基底状態を生成するために用いられる。
線形結合系で動作し,最大結合値が$g_x/Omega_x=0.55pm 0.02$に達する空洞光学系について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:32:36 GMT)
Lieb-Schultz-Mattis Theorem in Open Quantum Systems [0.0] リーブ・シュルツ・マティス定理(LSM)を開量子系に拡張する。
我々は、対称性のみに基づいて、リウヴィリアンの定常状態とスペクトルギャップを制限する一般定理を確立する。
LSM制約は、リウヴィリアの散逸形因子の量子異常で表されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:52:35 GMT)
Learning t-doped stabilizer states [0.0] 非クリフォードゲートの有限個のtをドープしたクリフォード回路を用いて,計算ベース状態から得られる学習状態を対象とした学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは複雑さのリソースである$O(exp(t)poly(n))$を必要とし、指数関数的に小さな失敗の確率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:33:51 GMT)
Learning and accurate generation of stochastic dynamics based on
multi-model Generative Adversarial Networks [0.0] Generative Adversarial Networks (GANs) は、テキストや画像生成など、物理学から遠く離れた分野において大きな可能性を示している。
ここでは、格子上のプロセスを学ぶためにGANを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:41:02 GMT)
Is the Aharonov-Bohm phase shift for a non-closed path a measurable
quantity ? [0.0] Aharonov-Bohm (AB) 効果は、荷電粒子の波動関数の複素位相上でソレノイドによって生じるベクトルポテンシャルの局所作用として理解される。
一部の研究者は、AB効果がソレノイドの内部に閉じ込められた磁場の非局所的な作用によって引き起こされると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 02:10:43 GMT)
Information loss, mixing and emergent type III$_1$ factors [0.0] 2点函数(時間のクラスタリング)の崩壊が可観測代数の性質の重要な手がかりとなることを示す。
情報損失問題は、I型代数では混合作用素が存在しないという主張の特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:06:59 GMT)
Improving Customer Experience in Call Centers with Intelligent
Customer-Agent Pairing [0.0] 顧客エクスペリエンスは、利益を上げる組織や企業にとって重要な役割を担います。
カスタマーエクスペリエンスを改善する一つの方法は、コールセンターの機能を最適化することだ。
顧客とエージェントのペアリング問題を機械学習問題として定式化する。
提案手法はルールベース手法と比較して約215%の大幅な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 08:00:14 GMT)
Image Classification of Stroke Blood Clot Origin using Deep
Convolutional Neural Networks and Visual Transformers [0.0] 米国では、毎年70万人以上の患者が虚血性脳梗塞に遭遇している。
このアプローチでは、4つのディープニューラルネットワークアーキテクチャと単純なアンサンブル手法が使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:46:12 GMT)
Higher-Form Subsystem Symmetry Breaking: Subdimensional Criticality and
Fracton Phase Transitions [0.0] サブシステム対称性は、物質の非伝統的な量子相の強力な組織原理として登場した。
我々は、X-キューブモデルを含む慣れ親しんだフラクトン相からのある種の遷移が、サブシステム対称性の自発的な破れの観点から理解できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 04:13:40 GMT)
Hierarchical forecasting for aggregated curves with an application to
day-ahead electricity price auctions [0.0] すべての集合曲線が固有の階層構造を持つという事実を利用する。
階層的和解法は予測精度の向上に有効である。
この結果から,階層的整合法は,集約曲線の予測精度の向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:10:54 GMT)
Hidden variables, free choice, context-independence, and all that [0.0] 本稿では,相互排他的文脈を持つ確率変数のシステムを記述するために,隠れ変数モデル (HVM) を体系的に記述する。
2つのHVMは不可能であり、可能なすべてのシステムに適用できる。
しかしながら、これらの2つの概念の結合は、乱れのないシステムや任意のシステムの構成に適用されるときの非文脈性を記述するファルシブルなHVMを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:06:54 GMT)
Generative Adversarial Reduced Order Modelling [0.0] 本稿ではGAROMについて述べる。GAN(Generative Adversarial Network)に基づくリダクション・オーダー・モデリング(ROM)の新しいアプローチである。
GANはデータ配布を学習し、よりリアルなデータを生成する可能性がある。
本研究では,パラメータ微分方程式の解を学習可能なデータ駆動生成逆数モデルを導入することにより,GANとROMの枠組みを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:23:33 GMT)
Generalized Balancing Weights via Deep Neural Networks [0.0] 観測データから因果効果を推定することは、多くの領域において中心的な問題である。
離散的および連続的な介入の任意の混合による因果効果を推定するために、一般化バランスウェイト、ニューラルバランスウェイト(NBW)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:05:58 GMT)
Finite temperature dynamical quantum phase transition in a non-Hermitian
system [0.0] 混合状態動的量子相転移(MSDQPT)の文脈における非常温性と有限温度の相互作用について検討する。
その結果,MSDQPTは相のギャップ構造によらず常に存在することがわかった。
驚くべきことに、ゼロ温度での巻数での半整数ジャンプは、隙間のない位相において有限温度で洗い流される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:24:35 GMT)
Feature space reduction method for ultrahigh-dimensional, multiclass
data: Random forest-based multiround screening (RFMS) [0.0] このような状況下で効果的に適用可能な,ランダム森林を用いたマルチラウンドスクリーニング(RFMS)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,特徴空間を小さなサブセットに分割し,一連の部分モデル構築を実行する。
RFMSのベンチマークには、BiometricBlenderとして知られる合成バイオメトリック特徴空間ジェネレータが使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:16:26 GMT)
Extending the Computational Reach of a Superconducting Qutrit Processor [0.0] キュディ回路における任意のマルコフ雑音を調整・緩和する手法を提案する。
超伝導トランスモンクォートプロセッサ上でこれらの手法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:23:05 GMT)
Explaining V1 Properties with a Biologically Constrained Deep Learning
Architecture [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、生物学的特異性の欠如にもかかわらず、腹側視覚の流れの有望なモデルとして登場した。
中心周囲のアンタゴニズム,局所受容場,チューニング正規化,皮質拡大をシミュレートするアーキテクチャコンポーネントの統合により,モデル-V1アライメントの大幅な改善が示された。
我々は,これまでにないV1の説明に寄与するアーキテクチャ要素の集合を体系的に確立し,NeuroAIの分野における重要な進歩を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 20:40:28 GMT)
Entanglement properties of a quantum-dot biexciton cascade in a chiral
nanophotonic waveguide [0.0] 本研究では,2光子絡み状態の収束による絡み合いの程度を,現実的な実験的不完全性の存在下でモデル化する。
この分析は、この手法が集積ナノフォトニクス系における絡み合いを決定論的に生成するための有望なプラットフォームを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:23:31 GMT)
Ensemble Synthetic EHR Generation for Increasing Subpopulation Model's
Performance [0.0] 生成モデルを利用した新しいアンサンブルフレームワークを提案する。
我々は、各SPに対してGANベースの合成データ生成装置を訓練し、各SPトレーニングセットに合成サンプルを組み込む。
提案手法は,表現不足のSPに対するモデル性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:22:12 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） (Thu, 25 May 2023 09:22:03 GMT)
Enhancing Quantum Algorithms for Quadratic Unconstrained Binary
Optimization via Integer Programming [0.0] 本研究では,最適化のための量子および古典的手法の可能性を統合する。
線形緩和により問題のサイズを小さくし、最小サイズの量子マシンで問題を処理できるようにした。
実量子ハードウェアの計算結果を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:21:25 GMT)
Emergence of a phonological bias in ChatGPT [0.0] 私はChatGPTが人間の言語処理の目印となる音韻的バイアスを示すことを実証する。
ChatGPTは母音上の子音を使って単語を識別する傾向がある。
これは、英語やスペイン語のような子音と母音の相対的な分布が異なる言語で観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:57:43 GMT)
Effects of experimental impairments on the security of
continuous-variable quantum key distribution [0.0] 量子鍵分配(Quantum Key Distribution, QKD)は、2つのパーティ間のセキュアな通信を可能にする最先端通信方式である。
CV-QKDはQKDに対する有望なアプローチであり、従来の離散変数システムに対していくつかの利点がある。
その可能性にもかかわらず、CV-QKDシステムは光学および電子部品の障害に対して非常に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 10:37:33 GMT)
Effective Rationality for Local Unitary Invariants of Mixed States of
Two Qubits [0.0] 2つの量子ビットの混合状態に対する有理局所ユニタリ不変量の場を計算する。
我々は、この場が有理的であることを証明している(すなわち、純粋に超越的)。
また、2つの量子ビットの対称混合状態の局所ユニタリ不変量についても同様のことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:35:34 GMT)
Distinguishing erbium dopants in Y$_2$O$_3$ by site symmetry: \textit{
ab initio} theory of two spin-photon interfaces [0.0] エルビウム(Er)をドープしたイットリア(Y$O$_3$)の欠陥形成と電子構造に関する第一原理的研究を示す。
これは、量子情報科学におけるスピン光子インターフェースの新たな材料であり、標準的な通信波長でのErドーパントからの細い光線幅の放出によるものである。
我々は、中性、負、正の電荷を持つErドーパントの生成エネルギーを計算し、その構成が実験と一致して最も安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:42:27 GMT)
Detecting quantum critical points at finite temperature via quantum
teleportation [0.0] 量子テレポーテーションプロトコルは,量子相転移(QPT)を有限温度で研究するための強力なツールであることを示す。
温度 T における貯水池との平衡における無限スピン-1/2鎖(XXZモデル)からのスピンの対を、Alice と Bob がテレポーテーションプロトコルを実装するために使う資源とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:04:25 GMT)
Dendritic Integration Based Quadratic Neural Networks Outperform
Traditional Aritificial Ones [0.0] 最近の知見から,デンドライトはシナプス入力の2次積分規則に従うことが示唆された。
DIQNN(Ddendritic Integration-based Quadratic Neural Network)と呼ばれる新しいANNモデルを提案する。
このモデルは、様々な分類タスクにおいて、従来のANNよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:06:49 GMT)
Demonstration of the excited-state search on the D-wave quantum annealer [0.0] D波プロセッサを用いた励起状態探索を実演する。
2量子イジングモデルをハミルトニアン問題として採用し、励起状態の準備に成功した。
我々の結果は、励起状態を使用する量子アニールの新しい応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:12:11 GMT)
Deep Radar Inverse Sensor Models for Dynamic Occupancy Grid Maps [0.0] 本稿では,レーダー検出から極性測定格子へのマッピングを学習するために,深層学習に基づく逆センサモデル(ISM)を提案する。
私たちのアプローチは、視野の限られたレーダーから極性スキームで1フレームの計測グリッドを学習する最初の方法です。
これにより、ネットワークの再トレーニングや360度センサのカバレッジの必要なしに、1つ以上のレーダーセンサーを柔軟に使用することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:09:05 GMT)
Cross-validation for change-point regression: pitfalls and solutions [0.0] その結果,2乗誤差損失を伴うクロスバリデーションの問題はより深刻であり,変更点数の体系的過小評価や過大評価につながる可能性が示唆された。
本稿では,これらの問題を解決するための2つの簡単なアプローチを提案する。
これらの条件は,不正確な変更点数で供給された場合,その性能に関する新たな結果を用いて最適分割を満足することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:43:09 GMT)
Context-Aware Attention Layers coupled with Optimal Transport Domain
Adaptation methods for recognizing dementia from spontaneous speech [0.0] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知症の主要な原因である複雑な神経認知疾患である。
そこで本研究では,AD患者検出のための新しい手法を提案する。
ADReSS Challengeデータセットで行った実験は、既存の研究イニシアチブに対して導入したアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:18:09 GMT)
Comparing Software Developers with ChatGPT: An Empirical Investigation [0.0] 本稿では,ChatGPTのようなソフトウェア技術者やAIシステムのパフォーマンスを,さまざまな評価指標で比較した実証的研究を行う。
この論文は、さまざまな評価基準を考慮して、ソフトウェアエンジニアとAIベースのソリューションの包括的な比較が、人間と機械のコラボレーションを促進する上で重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 14:58:39 GMT)
Colloquium: Advances in automation of quantum dot devices control [0.0] 量子ドットの配列 (QD) はスケーラブルで結合された量子ビットシステムを実現するための有望な候補システムである。
所望のQD位置と電荷をゲート電圧にマッピングすることは、古典的な制御の問題となる。
近年,スクリプトベースのアルゴリズムと機械学習(ML)技術を組み合わせたデバイス制御を自動化する取り組みが盛んに行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:52:24 GMT)
Coherence Filtration under Strictly Incoherent Operations [0.0] このタスクの目的は、与えられた状態$rho$を、最大コヒーレントな状態との忠実度が厳密な非コヒーレントな操作を使用することで最大である別の状態$rhoprime$に変換することである。
R(rho|Deltarho):=minuplambda|rholequplambdaDeltarho$は$R(rho|Deltarho)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:44:42 GMT)
CENSUS-HWR: a large training dataset for offline handwriting recognition [0.0] CENSUS-HWRは、1,812,014のグレースケールの画像で完全な英語の手書き文字からなる新しいデータセットである。
このデータセットは、ディープラーニングアルゴリズムのベンチマークとして手書きモデルを提供することを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:31:39 GMT)
Boundary Strong Zero Modes [0.0] 強いゼロモードは、無限の温度で情報を保存できるエッジローカライズされた自由度である。
我々は、強零モードの概念を二つのシステムの境界まで拡張し、これらの境界の強零モードの安定性のための統一的な枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:00:00 GMT)
Boosting Crop Classification by Hierarchically Fusing Satellite,
Rotational, and Contextual Data [0.0] 本研究では,複数年にわたる精度向上とロバスト性向上のためのモデルにマルチモーダル情報を融合する新しい手法を提案する。
このアプローチを評価するため、フランスとオランダで740万の農業パーセルの注釈付きデータセットを新たにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:47:58 GMT)
Bias, Consistency, and Partisanship in U.S. Asylum Cases: A Machine
Learning Analysis of Extraneous Factors in Immigration Court Decisions [0.0] 本稿では,移民裁判所における個人的およびシステム的バイアスを測定するための,新たな2段階スコアシステムを提案する。
パルチザンは1990年代初頭に増加したが、世紀の変わり目には台頭した。
我々の貢献は、米国の亡命決定プロセスにおける体系的な不平等を露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 21:03:12 GMT)
Bespoke Pulse Design for Robust Rapid Two-Qubit Gates with Trapped Ions [0.0] 量子マスター方程式(QME)による線形捕捉イオン鎖内のラマンビームをアドレスとする2量子ゲート
QMEは、単一イオン2光子有効ラビ周波数、オートラー・タウンズおよび振動型ブロッホ・シーガートエネルギーシフト、オフ共鳴遷移、ラマンとレイリー散乱、レーザーパワー変動、運動加熱、クロスカーフォノンカップリング、レーザー、非対称アドレッシングビームを適合パラメータなしで組み込んでいる。
我々の堅牢な量子制御は、長いイオン鎖の高速な高品質な2ビットゲートを提供し、イオンを閉じ込めたスケーラブルな量子コンピューティングを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 07:52:16 GMT)
Bandit Algorithm Driven by a Classical Random Walk and a Quantum Walk [0.0] 量子ウォーク(QW)は古典的ランダムウォーク(RW)が持たない性質を持つ。
本稿では,マルチアームバンド(MAB)問題に対するRWおよびQWに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:37:19 GMT)
Autonomous sputter synthesis of thin film nitrides with composition
controlled by Bayesian optimization of optical plasma emission [0.0] 制御された組成を有する薄膜のスパッタ成膜のための自律型装置の設計と実装について報告する。
我々は, 蛍光X線で測定したフィルム組成を, 共スパッタ中に観測された発光線の線形関数としてモデル化した。
OESに通知されたベイズ制御アルゴリズムは、スパッタリングパワーの空間をナビゲートし、ユーザ定義の組成で映画を製作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 13:37:37 GMT)
Assessing the Spatial Structure of the Association between Attendance at
Preschool and Childrens Developmental Vulnerabilities in Queensland Australia [0.0] 本研究は,就学初年度の子どもの発達に及ぼす就学前出席の影響について考察する。
オーストラリア・アーリー・ディベロップメント・センサス (Australian Early Development Census) が収集したデータから、幼児の就学率が高い地域は、少なくとも1つの発達障害を持つ子供の比率が低い傾向が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 05:52:05 GMT)
Approximating Energy Market Clearing and Bidding With Model-Based
Reinforcement Learning [0.0] マルチエージェント強化学習(MARL)は,エネルギー市場参加者の期待行動を予測するための,有望な新しいアプローチである。
我々は、学習したOPF近似と明示的な市場ルールの形で、エネルギー市場を基本的MARLアルゴリズムにモデル化する。
実験により, このモデルではトレーニング時間を1桁程度削減できるが, ナッシュ平衡の近似はわずかに悪化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:57:33 GMT)
Approaching Collateral Optimization for NISQ and Quantum-Inspired
Computing [0.0] 担保最適化(Collateral optimization)とは、債務又は担保取引を満たすための金融資産の体系的な配分を指す。
一般的な目的の1つは、特定のトランザクションや取引ポートフォリオに関連するリスクを軽減するのに必要な担保コストを最小限にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 18:01:04 GMT)
An alternative foundation of quantum mechanics [0.0] 本稿では,量子論への新たなアプローチを提案する。
このアプローチで必要とされる群と変換は、アクセス可能な変数が有限次元である場合に明示的に構成できることが示されている。
量子状態ベクトルは、ある物理的に有意な作用素の固有ベクトルであるベクトルに制限されることが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 06:46:12 GMT)
Aligning the Norwegian UD Treebank with Entity and Coreference
Information [0.0] 本稿では,ノルウェーの2つの書体であるボクマールとニノルスクについて,ユニバーサル依存(UD)ツリーバンクを基盤としたエンティティとコアのアノテートデータの統合について述べる。
調整および変換されたコーパスはノルウェー名称エンティティ(NorNE)とノルウェーアナフォラ解決コーパス(NARC)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 22:36:36 GMT)
Algorithmic Pluralism: A Structural Approach Towards Equal Opportunity [0.0] 平等な機会という考え方は幅広い意見の一致を享受するが、機会が平等であるということの意味について多くの人は意見が一致しない。
Joseph Fishkin氏によるより構造的なアプローチは、誰がどの機会を割り当てるかを決定する、より広範な決定のネットワークに焦点を当てている。
これらのボトルネックの深刻さと正当性を評価することで、フィッシュキンは平等な機会が構造的な方法で侵害されているかどうかを評価する質的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:10:50 GMT)
AAAI 2022 Fall Symposium: System-1 and System-2 realized within the
Common Model of Cognition [0.0] 認知の共通モデルにSystem-1とSystem-2を配置する。
その結果, System-1 と 2 の特徴的な特徴と考えられるものは,その代わりに認知特性のスペクトルを形成することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:43:22 GMT)
A random copositive matrix is completely positive with positive
probability [0.0] $ntimes n$ symmetric matrix $A$ が共正であるとは、二次形式 $xTAx$ が非負のorthant 上で非負であることを言う。
ブレーカーマンの真の代数幾何学にインスパイアされた技法と凸幾何学の道具を用いて証明された主な結果は、n$が無限大に進むと、2つの円錐の体積半径の比が厳密な正であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 16:30:58 GMT)
A Unified Graph-Theoretic Framework for Free-Fermion Solvability [0.0] 量子スピン系は、フラストレーショングラフが爪なしであれば、相互作用しないフェルミオンによって正確な記述を持つことを示す。
爪のないフラストレーショングラフを持つすべてのモデルに対して、サイクル対称性のクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 00:21:35 GMT)
A Semi-Automated Corner Case Detection and Evaluation Pipeline [0.0] 知覚システムは、ディープニューラルネットワークをトレーニングするために大きなデータセットを必要とする。
これらのデータセットのどの部分がコーナーケースを記述しているかを知ることは、ネットワークのトレーニングやテストにおいて有利である。
本稿では,集合的知識記述を拡張KI Absicherungオントロジーに変換するパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 12:06:43 GMT)
A Quantum Active Particle [0.0] 量子活性粒子は、非平衡活性軌道のアンサンブルから引き出された経路に沿ってランダムに変位した外部磁場によって駆動されることを示す。
原則として、そのような量子活性粒子の運動は、時間依存の光学トラップを含む超低温原子で観測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 15:04:36 GMT)
A Methodology and Software Architecture to Support
Explainability-by-Design [0.0] 本稿では,意思決定システムの設計における説明能力を含む積極的尺度を特徴とする説明可能性設計手法について述べる。
方法論は, (A)説明要求分析, (B)説明技術設計, (C)説明検証の3段階からなる。
提案手法は,1文あたり2時間程度の開発時間で抽出可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 23:15:35 GMT)
A Guide Through the Zoo of Biased SGD [0.0] SGD(Gradient Descent)は、現代の機械学習において最も重要なアルゴリズムである。
我々は、すべての以前の仮定よりも確実に弱い新しい仮定の集合を示す。
偏りのある推定器が偏りのない推定器より優れている場合や、偏りのないバージョンが使えない場合を例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 17:50:28 GMT)
A Continuous Convolutional Trainable Filter for Modelling Unstructured
Data [0.0] トレーニング可能な畳み込みフィルタの連続バージョンを提案する。
実験の結果,連続フィルタは最先端の離散フィルタに匹敵する精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:08:40 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） (Thu, 25 May 2023 06:48:38 GMT)
$\boldsymbol{\alpha_{>}(\epsilon) = \alpha_{<}(\epsilon)}$ For The
Margolus-Levitin Quantum Speed Limit Bound [0.0] 私は$alpha_>(epsilon)$が実際に$alpha_(epsilon)$に等しいことを示す。
また、計算における数値安定性の問題として$alpha_>(epsilon)$を指摘します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 May 2023 09:42:19 GMT)