Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

MolXPT: Wrapping Molecules with Text for Generative Pre-training [141.1]
MolXPTは、テキストでラップされたSMILESで事前訓練されたテキストと分子の統一言語モデルである。 MolXPT は MoleculeNet 上での分子特性予測の強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:35:46 GMT)
Detect Any Shadow: Segment Anything for Video Shadow Detection [128.2]
Segment Any Model (SAM) は、影を背景として分類する傾向がある。本稿では,影検出のためのSAMの微調整法を提案する。また、長時間の注意機構と組み合わせて、その能力をビデオシャドウ検出に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:39:10 GMT)
DIONYSUS: A Pre-trained Model for Low-Resource Dialogue Summarization [127.7]
DIONYSUSは、任意の新しいドメインでの対話を要約するための訓練済みエンコーダデコーダモデルである。実験の結果,DIONYSUSは6つのデータセット上で既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:29:01 GMT)
Pedestrian Trajectory Forecasting Using Deep Ensembles Under Sensing Uncertainty [125.4]
エンコーダ・デコーダをベースとした深層アンサンブルネットワークは,認識と予測の不確実性の両方を同時に捕捉する。全体として、深層アンサンブルはより堅牢な予測を提供し、上流の不確実性の考慮により、モデルの推定精度をさらに高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:27:48 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。これは畳み込みニューラルネットワークのリプシッツ正則化に非常に効果的であり、並行アプローチに対する競合的な結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:08:14 GMT)
Compositional Generalization without Trees using Multiset Tagging and Latent Permutations [121.4]
まず、各入力トークンに複数の出力トークンをタグ付けします。次に、新しいパラメータ化法と置換予測法を用いて、トークンを出力シーケンスに配置する。我々のモデルは、事前訓練されたセq2seqモデルと、現実的なセマンティック解析タスクに関する先行研究より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:09:35 GMT)
On the Copying Problem of Unsupervised NMT: A Training Schedule with a Language Discriminator Loss [120.2]
unsupervised neural machine translation (UNMT)は多くの言語で成功している。コピー問題、すなわち、入力文の一部を翻訳として直接コピーする問題は、遠い言語対に共通している。本稿では,言語識別器の損失を取り入れた,シンプルだが効果的な訓練スケジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:14:23 GMT)
VGSE: Visually-Grounded Semantic Embeddings for Zero-Shot Learning [113.5]
ゼロショット学習のための識別的視覚特性を含むセマンティック埋め込みを発見することを提案する。本モデルでは,画像の集合を視覚的類似性に応じて局所的な画像領域の集合に視覚的に分割する。視覚的に接地されたセマンティック埋め込みは、様々なZSLモデルにまたがる単語埋め込みよりも、大きなマージンで性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:10:13 GMT)
Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind [110.1]
ミンスキーの「心の社会」とシュミットフーバーの「思考の学習」は、大規模なマルチモーダルニューラルネットワーク(NN)の多様な社会に刺激を与えた。最近のNNベースの心の社会の実装は、大きな言語モデル(LLM)と、自然言語インタフェースを介してコミュニケーションする他のNNベースの専門家で構成されている。これらの自然言語に基づく心の社会(NLSOMs)では、新しいエージェント(全員が同じ普遍的なシンボル言語を介して通信する)がモジュール化された方法で簡単に追加される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:21:25 GMT)
Backpack Language Models [108.7]
Backpacksは、強力なモデリング性能と、解釈可能性と制御のためのインターフェースを組み合わせた、新しいニューラルアーキテクチャである。学習のあと、感覚ベクトルが特殊化され、それぞれが単語の異なる側面を符号化することがわかった。本稿では,感覚ベクトルに介入し,制御可能なテキスト生成とデバイアスを行うシンプルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:26:23 GMT)
Understanding Factual Errors in Summarization: Errors, Summarizers, Datasets, Error Detectors [105.1]
本研究では、既存の9つのデータセットから事実性エラーアノテーションを集約し、基礎となる要約モデルに従ってそれらを階層化する。本稿では,この階層化ベンチマークにおいて,最近のChatGPTベースの指標を含む最先端の事実性指標の性能を比較し,その性能が様々な種類の要約モデルで大きく異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:21:51 GMT)
A Study on Knowledge Distillation from Weak Teacher for Scaling Up Pre-trained Language Models [104.6]
弱教師 (DWT) による蒸留は、より小さく弱い教師モデルからより大きな学生モデルへ知識を伝達し、その性能を向上させる方法である。本研究では,視覚領域や伝統的な知識蒸留と異なり,DWTを最適化するための3つの重要な要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:24:49 GMT)
Performance Optimization for Variable Bitwidth Federated Learning in Wireless Networks [103.2]
本稿では,モデル量子化による統合学習(FL)における無線通信と計算効率の向上について考察する。提案したビット幅FL方式では,エッジデバイスは局所FLモデルパラメータの量子化バージョンを調整し,コーディネートサーバに送信し,それらを量子化されたグローバルモデルに集約し,デバイスを同期させる。 FLトレーニングプロセスはマルコフ決定プロセスとして記述でき、反復よりも行動選択を最適化するためのモデルベース強化学習(RL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:09:24 GMT)
Paxion: Patching Action Knowledge in Video-Language Foundation Models [101.9]
行動知識は、行動のテキスト的、視覚的、時間的側面を理解することを含む。最近のビデオ言語モデルの様々なベンチマークタスクにおける印象的なパフォーマンスは、アクション知識の驚くべき不足(ほぼランダムなパフォーマンス)を明らかにしている。本稿では,DVDM(Dis discriminative Video Dynamics Modeling)の新たな目的とともに,新しいフレームワークPaxionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:14:50 GMT)
On Calibrating Diffusion Probabilistic Models [100.9]
拡散確率モデル(DPM)は様々な生成タスクにおいて有望な結果を得た。そこで本研究では,任意の事前学習DPMを校正する簡単な方法を提案する。キャリブレーション法は1回だけ行い, 得られたモデルをサンプリングに繰り返し使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:55:29 GMT)
DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language Descriptions [100.5]
本稿では,研究思想の自然言語記述を簡潔に記述したデータセットを推薦するタスクを紹介する。このタスクを運用するために、我々は、より大規模な自動構築トレーニングセットと、より小さな専門家によるアノテート評価セットからなるDataFinderデータセットを構築します。本稿では,機械学習技術を用いたテキストベースのデータセット推薦システムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:22:36 GMT)
When Do Graph Neural Networks Help with Node Classification: Investigating the Homophily Principle on Node Distinguishability [98.7]
ホモフィリ原理は、ノードベースのニューラルネットワークによるノード分類タスクよりもグラフネットワーク(GNN)のパフォーマンス上の優位性の主要な理由であると考えられている。最近の研究は、ホモフィリーがなくても、同じクラスのノードが類似した近隣パターンを共有する限り、GNNの利点は依然として存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:57:46 GMT)
Does Federated Learning Really Need Backpropagation? [96.6]
フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントがローカルデータを共有せずにサーバモデルをまとめて訓練する一般的な原則である。我々は、バックプロパゲーションを複数のフォワードプロセスに置き換えて勾配を推定する、BAFFLEと呼ばれる、バックプロパゲーションフリーなフェデレーション学習を開発する。 BAFFLEは、1)メモリ効率が高く、アップロード帯域幅に適しており、2)推論のみのハードウェア最適化とモデル量子化やプルーニングと互換性があり、3)信頼できる実行環境に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:05:38 GMT)
Emergent Agentic Transformer from Chain of Hindsight Experience [96.6]
簡単なトランスフォーマーベースモデルが時間差と模倣学習に基づくアプローチの両方と競合することを示す。単純なトランスフォーマーベースのモデルが時間差と模倣学習ベースのアプローチの両方で競合するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:43:02 GMT)
Entity-to-Text based Data Augmentation for various Named Entity Recognition Tasks [96.5]
本稿では,Entity-to-Textベースの新しいデータ拡張手法であるEnTDAを提案する。テキスト生成過程における多様性を高めるために,多様性ビーム探索を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:14:43 GMT)
How To Not Train Your Dragon: Training-free Embodied Object Goal Navigation with Semantic Frontiers [94.5]
Embodied AIにおけるオブジェクトゴールナビゲーション問題に対処するためのトレーニング不要のソリューションを提案する。本手法は,古典的な視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(V-SLAM)フレームワークに基づく,構造化されたシーン表現を構築する。本手法は,言語先行情報とシーン統計に基づいてシーングラフのセマンティクスを伝搬し,幾何学的フロンティアに意味知識を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:38:33 GMT)
I2D2: Inductive Knowledge Distillation with NeuroLogic and Self-Imitation [89.4]
本稿では,ジェネリック生成の課題に着目し,コモンセンス知識の生成モデルについて検討する。我々は,西欧の記号的知識蒸留を緩やかに追従する新しいコモンセンス蒸留フレームワークであるI2D2を紹介する。我々の研究はジェネリックの新たなコーパス、Gen-A-tomicに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:14:27 GMT)
Grounding Language Models to Images for Multimodal Inputs and Outputs [89.3]
本稿では,事前学習したテキストのみの言語モデルを視覚領域に最適化する効率的な手法を提案する。任意にインターリーブされた画像とテキストデータを処理し、検索した画像とインターリーブされたテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:03:30 GMT)
Generating Images with Multimodal Language Models [89.3]
本稿では,凍結したテキストのみの大規模言語モデルを,事前学習した画像エンコーダとデコーダモデルで融合する手法を提案する。本モデルでは,画像検索,新しい画像生成,マルチモーダル対話など,多モーダルな機能群を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:22:03 GMT)
MARLlib: A Scalable Multi-agent Reinforcement Learning Library [89.0]
マルチエージェント問題を解くための総合アルゴリズムライブラリであるMARLlibを提案する。エージェントレベルの分散データフローの新しい設計により、MARLlibは数十のアルゴリズムを高度に構成可能な統合スタイルで統一する。 MARLlibは使いやすいAPIと完全に分離された構成システムを提供し、エンドユーザが学習プロセスを操作できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:06:11 GMT)
Beyond Chain-of-Thought, Effective Graph-of-Thought Reasoning in Large Language Models [87.9]
本稿では,人間の思考過程をチェーンとしてだけでなく,グラフとしてモデル化するグラフ・オブ・ソート(GoT)推論を提案する。我々のアプローチは、人間の思考の連続的でない性質を捉え、思考プロセスのより現実的なモデリングを可能にします。 GoTは、2億5000万以上のバックボーンモデルパラメータを持つにもかかわらず、700万以上のパラメータを持つMultimodal-CoT(large)に匹敵する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:15:09 GMT)
Learning from Multi-Perception Features for Real-Word Image Super-resolution [87.7]
入力画像の複数の知覚的特徴を利用する新しいSR手法MPF-Netを提案する。本稿では,MPFEモジュールを組み込んで,多様な知覚情報を抽出する手法を提案する。また、モデルの学習能力を向上する対照的な正規化項(CR)も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:35:49 GMT)
I$^2$SB: Image-to-Image Schr\"odinger Bridge [87.4]
Image-to-Image Schr"odinger Bridge (I$2$SB) は条件拡散モデルの新しいクラスである。 I$2$SB は、2つの与えられた分布間の非線形拡散過程を直接学習する。 I$2$SBは、より解釈可能な生成過程を持つ標準条件拡散モデルを超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:55:08 GMT)
Masked Jigsaw Puzzle: A Versatile Position Embedding for Vision Transformers [87.0]
位置埋め込み(PE)は多くの視覚タスクにおいて視覚変換器(ViT)の性能を向上させることが示されている。 PEは、入力パッチの空間情報が露出しているため、プライバシー漏洩のリスクが高い可能性がある。これらの問題に対処するために,Masked Jigsaw Puzzle (MJP) 位置埋め込み法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:42:21 GMT)
Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems with GFlowNets [84.6]
GFlowNetsは、複合非正規化密度を逐次サンプリングする強力な機械として登場した。本稿では,異なる問題に対してマルコフ決定プロセス(MDP)を設計し,条件付きGFlowNetを学習して解空間からサンプルを作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:13:09 GMT)
Unsupervised Melody-Guided Lyrics Generation [84.2]
メロディと歌詞の一致したデータを学習することなく、楽しく聴ける歌詞を生成することを提案する。メロディと歌詞間の重要なアライメントを活用し、与えられたメロディを制約にコンパイルし、生成プロセスを導く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:56:58 GMT)
MixCE: Training Autoregressive Language Models by Mixing Forward and Reverse Cross-Entropies [84.1]
自己回帰言語モデルは、データ分布Pに対するモデル分布Qのクロスエントロピーを最小化することにより訓練される。我々は,前と逆のクロスエントロピーを混合する目的であるMixCEを用いた学習を提案する。その結果,複雑な復号化戦略を使わずに,より優れた生成テキストが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:14:51 GMT)
DOC: Improving Long Story Coherence With Detailed Outline Control [84.0]
複数単語のストーリーを自動的に生成する際の長距離プロットコヒーレンスを改善するためのフレームワークを提案する。詳細 Outline Control (DOC) は2つの補完的なコンポーネントで構成されている。自動生成ストーリーの人間による評価では、DOCはプロットのコヒーレンス、アウトラインの関連性、興味深い点において、強力なRe3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） (Fri, 26 May 2023 22:53:56 GMT)
Zero-shot Visual Question Answering with Language Model Feedback [83.7]
知識に基づく視覚的質問応答(VQA)のための言語モデル指導型キャプションアプローチ LAMOC を提案する。提案手法では,予備学習言語モデル (PLM) である回答予測モデルの文脈として,キャプションモデルによって生成されたキャプションを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:04:20 GMT)
REV: Information-Theoretic Evaluation of Free-Text Rationales [83.2]
理想的な計量は、入力やラベルに提供されない理性において一意に提供される新しい情報に焦点を当てるべきである、と我々は主張する。本稿では,REV (Rationale Evaluation with Conditional V-information) と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:02:32 GMT)
Fact-driven Logical Reasoning for Machine Reading Comprehension [82.6]
私たちは、常識と一時的な知識のヒントの両方を階層的にカバーする動機があります。具体的には,文の背骨成分を抽出し,知識単位の一般的な定式化を提案する。次に、事実単位の上にスーパーグラフを構築し、文レベル(事実群間の関係)と実体レベルの相互作用の利点を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:42:15 GMT)
SimMTM: A Simple Pre-Training Framework for Masked Time-Series Modeling [82.6]
SimMTM は Masked Time-Series Modeling のための単純な事前トレーニングフレームワークである。 SimMTMは、多様体の外にある複数の隣人の重み付けによるマスク付き時間点の復元を行う。 SimMTMは、最も先進的な時系列事前学習法と比較して、最先端の微調整性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:29:09 GMT)
GDA: Generative Data Augmentation Techniques for Relation Extraction Tasks [81.5]
本稿では,意味的一貫性と構文構造を両立させるために2つの相補的モジュールを用いるGDAという,関係テキスト専用の拡張手法を提案する。低リソース環境下での3つのデータセットによる実験結果から,GDAはエム2.0%のF1改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:21:01 GMT)
Chain-of-Skills: A Configurable Model for Open-domain Question Answering [79.9]
検索モデルは、現実世界の知識集約的なタスクに欠かせない要素である。最近の研究はカスタマイズされたメソッドに焦点を合わせ、モデルの転送可能性とスケーラビリティを制限している。本稿では,各モジュールがデータセット間で再利用可能なキースキルに対応するモジュールレトリバーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:19:58 GMT)
An Empirical Comparison of LM-based Question and Answer Generation Methods [79.3]
質問と回答の生成(QAG)は、コンテキストが与えられた質問と回答のペアのセットを生成することで構成される。本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス言語モデル(LM)を微調整する3つの異なるQAG手法を用いて,ベースラインを確立する。実験により、学習時間と推論時間の両方で計算的に軽量なエンドツーエンドQAGモデルが一般に堅牢であり、他のより複雑なアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:59:53 GMT)
BEV-IO: Enhancing Bird's-Eye-View 3D Detection with Instance Occupancy [78.4]
我々は,BEV表現をインスタンス占有情報で拡張する新しい3次元検出パラダイムであるBEV-IOを提案する。 BEV-IOは、パラメータや計算オーバーヘッドの無視できる増加しか加えず、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:16:12 GMT)
Multiview Identifiers Enhanced Generative Retrieval [78.4]
生成検索は、検索対象の通路の識別子文字列を生成する。本稿では,パスの内容に基づいて生成される新しいタイプの識別子,合成識別子を提案する。提案手法は生成的検索において最善を尽くし,その有効性とロバスト性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:50:21 GMT)
Neural networks trained with SGD learn distributions of increasing complexity [78.3]
勾配降下法を用いてトレーニングされたニューラルネットワークは、まず低次入力統計を用いて入力を分類する。その後、トレーニング中にのみ高次の統計を利用する。本稿では,DSBと他の単純度バイアスとの関係について論じ,学習における普遍性の原理にその意味を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:11:17 GMT)
Visually-augmented pretrained language models for NLP tasks without images [77.7]
既存のソリューションはしばしば視覚的知識増強のために明示的なイメージに依存している。我々は、新しいtextbfVisually-textbfAugmented fine-tuningアプローチを提案する。我々のアプローチは、BERT、RoBERTa、BART、T5を異なるスケールで継続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:09:49 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） (Fri, 26 May 2023 17:10:14 GMT)
JECC: Commonsense Reasoning Tasks Derived from Interactive Fictions [75.4]
本稿では,人間のインタラクティブ・フィクション(IF)ゲームプレイ・ウォークスルーに基づく新しいコモンセンス推論データセットを提案する。本データセットは,事実知識ではなく,機能的コモンセンス知識ルールの評価に重点を置いている。実験の結果、導入したデータセットは、以前の機械読影モデルと新しい大規模言語モデルに難題であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:40:19 GMT)
UniHCP: A Unified Model for Human-Centric Perceptions [75.4]
我々は、人間中心知覚のための統一モデル(UniHCP)を提案する。 UniHCPは、単純なエンドツーエンドで広範囲の人間中心のタスクをプレーンビジョントランスフォーマーアーキテクチャと統合する。 33の人間中心のデータセットで大規模な共同トレーニングを行うことで、UniHCPは直接評価によって強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:05:14 GMT)
FIREBALL: A Dataset of Dungeons and Dragons Actual-Play with Structured Game State Information [75.2]
本研究では,Discord上の実D&Dゲームプレイから25,000近いセッションを,真のゲーム状態情報とともに格納した大規模データセットFIREBALLを提案する。我々は,FIREBALLがAvrae状態情報を用いて自然言語生成(NLG)を改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:12:15 GMT)
Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation [73.7]
本稿では,事前学習型言語モデル(PLM)を視覚的に拡張した自然言語gEnerationのために学習する手法を提案する。拡散モデルを用いて、入力テキストに条件付き高品質な画像を合成する。段落全体に対して1つの画像のみを生成するのではなく、各文に対して合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:59:45 GMT)
From Dogwhistles to Bullhorns: Unveiling Coded Rhetoric with Language Models [73.3]
本研究は,イヌヒストルの大規模数値計算による研究である。我々は、ドッグウィストルの類型学を開発し、300以上のドッグウィストルの過去最大の用語集をキュレートし、歴史的なアメリカの政治家の演説でそれらの使用法を分析した。犬毛を含む有害なコンテンツは毒性の検出を回避し,このような符号化された言語のオンラインリスクを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:00:57 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） (Fri, 26 May 2023 12:23:25 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足までの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） (Fri, 26 May 2023 17:43:07 GMT)
Tackling Ambiguity with Images: Improved Multimodal Machine Translation and Contrastive Evaluation [72.7]
本稿では,ニューラルアダプターとガイド付き自己注意機構を用いた,強いテキストのみのMTモデルに基づく新しいMT手法を提案する。また,不明瞭な文とその翻訳が可能なコントラスト型多モーダル翻訳評価セットであるCoMMuTEについても紹介する。提案手法は, 標準英語-フランス語, 英語-ドイツ語, 英語-チェコ語のベンチマークにおいて, 強いテキストのみのモデルと比較して, 競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:52:39 GMT)
TAGPRIME: A Unified Framework for Relational Structure Extraction [71.9]
TAGPRIMEは、与えられた条件に関する情報を入力テキストに追加するシーケンスタグ付けモデルである。事前学習された言語モデルにおける自己認識機構により、プライミングワードは、出力された文脈化された表現に、与えられた条件に関するより多くの情報を含む。 5つの異なる言語にまたがる10のデータセットをカバーする3つのタスクに関する大規模な実験と分析は、TAGPRIMEの汎用性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:31:50 GMT)
MoralDial: A Framework to Train and Evaluate Moral Dialogue Systems via Moral Discussions [71.3]
ユーザの価値観に合わせた道徳的対話システムは、会話のエンゲージメントとユーザ接続を高めることができる。道徳的対話システムを訓練・評価するための枠組みであるMoralDialを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:27:14 GMT)
KNSE: A Knowledge-aware Natural Language Inference Framework for Dialogue Symptom Status Recognition [69.8]
症状状態認識(SSR)のための新しいフレームワークKNSEを提案する。対話ウィンドウ内の各症状について、まず、症状の状態に関する症状と仮説に関する知識を生成し、(前提、知識、仮説)三重項を形成する。次にBERTモデルを使用して三重項を符号化し、さらに発話アグリゲーション、自己アテンション、横断アテンション、GRUなどのモジュールで処理して症状状態を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:23:26 GMT)
A Hybrid Neural Coding Approach for Pattern Recognition with Spiking Neural Networks [68.8]
しかし、生物にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)の現在の研究のほとんどは、同質なニューラルネットワーク方式に基づいている。我々は、神経科学で発見された複数のニューラルコーディングスキームを統合するハイブリッドなニューラルコーディングフレームワークを提唱した。提案手法は,最先端SNNと同等の精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:52:12 GMT)
Laplace-Approximated Neural Additive Models: Improving Interpretability with Bayesian Inference [66.5]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くの分野で成功しているが、ブラックボックスの性質は解釈可能性を妨げる。これは、ニューラルネットワークを付加的なサブネットワークに分割する神経付加モデル(NAM)によって対処される。本稿では,ベイズ的視点から加法構造にアプローチし,実用的なラプラス近似を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:19:15 GMT)
An Efficient Membership Inference Attack for the Diffusion Model by Proximal Initialization [66.2]
本稿では,効率的なクエリベースのメンバシップ推論攻撃(MIA)を提案する。実験結果から,提案手法は離散時間と連続時間の両方の拡散モデル上で,2つのクエリで競合性能を達成できることが示唆された。我々の知る限り、本研究はテキスト音声タスクにおけるMIAへの拡散モデルのロバスト性について初めて研究するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:38:48 GMT)
Training Socially Aligned Language Models in Simulated Human Society [65.5]
AIシステムにおける社会的アライメントは、確立された社会的価値に応じてこれらのモデルが振舞うことを保証することを目的としている。現在の言語モデル(LM)は、トレーニングコーパスを独立して厳格に複製するように訓練されている。本研究は,シミュレートされた社会的相互作用からLMを学習することのできる,新しい学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:17:36 GMT)
The Whole Truth and Nothing But the Truth: Faithful and Controllable Dialogue Response Generation with Dataflow Transduction and Constrained Decoding [65.3]
本稿では,ニューラルネットワークモデリングとルールベース生成の強みを組み合わせた対話応答生成のためのハイブリッドアーキテクチャについて述べる。本実験により, 本システムは, 流布性, 妥当性, 真理性の評価において, ルールベースおよび学習的アプローチの両方に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:27:03 GMT)
Characterizing and Measuring Linguistic Dataset Drift [65.3]
本稿では,語彙,構造,意味的ドリフトという3次元の言語データセットドリフトを提案する。これらの次元は、内容語頻度の発散、統語的発散、および単語周波数で捉えない意味の変化に対応している。ドリフトメトリクスは、ドメイン外モデルの精度を予測する上で、以前のメトリクスよりも効果的であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:50:51 GMT)
Hallucinated Adversarial Control for Conservative Offline Policy Evaluation [64.9]
本研究では,環境相互作用のオフラインデータセットが与えられた場合,政策のパフォーマンスを低く抑えることを目的とした,保守的非政治評価(COPE)の課題について検討する。本稿では,遷移力学の不確実性を考慮した学習モデルに基づくHAMBOを紹介する。結果のCOPE推定値が妥当な下界であることを証明し、正則性条件下では、真に期待された戻り値への収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:52:30 GMT)
UnitY: Two-pass Direct Speech-to-speech Translation with Discrete Units [64.6]
本稿では,まずテキスト表現を生成し,離散音響単位を予測する2パス直接S2STアーキテクチャであるUnitYを提案する。第1パスデコーダのサブワード予測によりモデル性能を向上させる。提案手法は,第2パスのスペクトルを予測しても性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:07:54 GMT)
On Evaluating Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models [63.8]
大規模視覚言語モデル(VLM)のロバスト性を,最も現実的で高リスクな環境で評価する。特に,CLIP や BLIP などの事前学習モデルに対して,まず攻撃対象のサンプルを作成する。これらのVLM上のブラックボックスクエリは、ターゲットの回避の効果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） (Fri, 26 May 2023 13:49:44 GMT)
Gradient Correction beyond Gradient Descent [63.3]
勾配補正は明らかに、ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、最も重要な側面である。勾配補正を行うためのフレームワーク(textbfGCGD)を導入する。実験結果から, 勾配補正フレームワークは, トレーニングエポックスを$sim$20%削減し, ネットワーク性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:15:06 GMT)
The Curious Price of Distributional Robustness in Reinforcement Learning with a Generative Model [63.1]
本稿では,強化学習(RL)におけるモデルロバスト性を検討した。我々は,デプロイ環境が,名目MDPに規定された不確実性に陥る場合に,最悪の場合のパフォーマンスを最適化する政策を学習することを目的とした,分布的に堅牢なマルコフ決定プロセス(RMDP)の枠組みを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:32:03 GMT)
PIP: Parse-Instructed Prefix for Syntactically Controlled Paraphrase Generation [61.1]
Parse-Instructed Prefix (PIP) は、大規模な事前学習言語モデルをチューニングするためのプレフィックスチューニングの新しい適応である。このタスクの従来の微調整手法とは対照的に、PIPは学習可能なパラメータの10倍少ない計算効率の代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:42:38 GMT)
Free Lunch: Robust Cross-Lingual Transfer via Model Checkpoint Averaging [60.8]
超多言語言語モデルはゼロショット (ZS-XLT) と少数ショット (FS-XLT) の言語間転送において強い性能を示している。本稿では,タスクの微調整中に異なるチェックポイント(モデルスナップショット)を平均化する,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:24:32 GMT)
Towards Open-World Product Attribute Mining: A Lightly-Supervised Approach [60.5]
電子商取引製品における属性マイニングのための新しいタスク設定を提案する。我々は、既存の種型の属性語彙を拡張し、また、新しい属性タイプを自動的に発見することを目的としている。提案手法は,既存型の属性を最大12倍まで拡張し,新しいタイプの39%の値を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:51:31 GMT)
Inverse Dynamics Pretraining Learns Good Representations for Multitask Imitation [60.3]
このようなパラダイムを模倣学習でどのように行うべきかを評価する。本稿では,事前学習コーパスがマルチタスクのデモンストレーションから成り立つ環境について考察する。逆動力学モデリングはこの設定に適していると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:40:46 GMT)
Disambiguated Attention Embedding for Multi-Instance Partial-Label Learning [60.2]
多くの実世界のタスクでは、関連するオブジェクトは、候補ラベルセットに関連付けられたマルチインスタンスバッグとして表現することができる。大腸癌分類のための実世界のMIPLデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:25:17 GMT)
ParaAMR: A Large-Scale Syntactically Diverse Paraphrase Dataset by AMR Back-Translation [59.9]
ParaAMRは、抽象的な表現のバックトランスレーションによって生成される、大規模な構文的に多様なパラフレーズデータセットである。そこで本研究では,ParaAMRを用いて文の埋め込み学習,構文的に制御されたパラフレーズ生成,数ショット学習のためのデータ拡張という,3つのNLPタスクを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:27:33 GMT)
Language Agnostic Multilingual Information Retrieval with Contrastive Learning [59.3]
本稿では,多言語情報検索システムの学習方法を提案する。並列コーパスと非並列コーパスを利用して、事前訓練された多言語言語モデルを改善する。我々のモデルは少数のパラレル文でもうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:51:05 GMT)
Leaving the Nest: Going Beyond Local Loss Functions for Predict-Then-Optimize [59.0]
本手法は,文献から得られた4つの領域において,最先端の成果が得られることを示す。提案手法は, 局所性仮定が破られた場合, 既存手法よりも200%近く性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:17:45 GMT)
Multimedia Generative Script Learning for Task Planning [58.7]
我々は,テキストと視覚の両モードの履歴状態を追跡することによって,次のステップを生成するために,マルチメディア生成スクリプト学習という新しいタスクを提案する。視覚状態の追跡が可能で、目に見えないタスクに対して帰納的であり、個々のステップで多様であるスクリプトを生成することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:57:22 GMT)
MULTIGAIN 2.0: MDP controller synthesis for multiple mean-payoff, LTL and steady-state constraints [58.7]
我々は、コントローラ合成ツールMultiGainのメジャー拡張であるMultiGAIN 2.0を提案する。この新バージョンはMultiGainの多目的能力を拡張し、確率システムのコントローラの形式的検証と合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:59:51 GMT)
Linear Object Detection in Document Images using Multiple Object Tracking [58.7]
線形オブジェクトは文書構造に関する実質的な情報を伝達する。多くのアプローチはベクトル表現を復元できるが、1994年に導入された1つのクローズドソース技術のみである。複数オブジェクト追跡を用いた文書画像中の線形オブジェクトの正確なインスタンスセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:22:03 GMT)
Python Code Generation by Asking Clarification Questions [57.6]
本稿では,この課題に対して,より斬新で現実的なセットアップを導入する。我々は、自然言語記述の過小評価は、明確化を問うことで解決できると仮定する。我々は、生成した合成明確化質問と回答を含む自然言語記述とコードのペアを含む、CodeClarQAという新しいデータセットを収集し、導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:03:08 GMT)
Bridging the Domain Gaps in Context Representations for k-Nearest Neighbor Neural Machine Translation [57.5]
$k$-Nearestの隣人機械翻訳($k$NN-MT)は、新しい翻訳ドメインに非パラメトリックに適応する能力によって注目を集めている。本稿では,元のデータストアを再構築することで,$k$NN-MTのデータストア検索を高速化する手法を提案する。提案手法は,$k$NN-MTのデータストア検索と翻訳品質を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:04:42 GMT)
Detoxifying Text with MaRCo: Controllable Revision with Experts and Anti-Experts [57.4]
本稿では,制御可能な生成法とテキスト書き直し法を組み合わせた解毒アルゴリズムMARCoを紹介する。 MaRCoは、毒性のないLMと毒性のあるLMの下の可能性を利用して、マスクすべき候補単語を見つけ、置換する可能性がある。我々は,いくつかの微妙な毒性とマイクロアグレスデータセットについて評価し,自動測定値の基準値を上回るだけでなく,MARCoの書き直しは人間による評価で2.1ドル以上好まれることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:26:06 GMT)
Set-based Neural Network Encoding [57.2]
一般化性能予測のためのニューラルネットワーク重み符号化手法を提案する。我々のアプローチは、混合アーキテクチャのモデル動物園でニューラルネットワークを符号化することができる。ニューラルネットワークの一般化性能予測には,クロスデータセットとクロスアーキテクチャという2つの新しいタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:34:28 GMT)
Hardware-Efficient Transformer Training via Piecewise Affine Operations [57.0]
本稿では,浮動小数点数のビット表現を整数として加えることで実現した,安価なアフィン近似に置き換える。変換器は、視覚と言語の両方のタスクに対して、結果の修正された行列乗法で、ほとんど、あるいは全く性能に影響を与えずに訓練できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:28:28 GMT)
AdaPlanner: Adaptive Planning from Feedback with Language Models [56.4]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、シーケンシャルな意思決定タスクの自律的エージェントとして機能する可能性を実証している。本研究では,LLMエージェントが環境フィードバックに応じて自己生成計画を適応的に改善することのできるクローズドループアプローチであるAdaPlannerを提案する。幻覚を緩和するために,様々なタスク,環境,エージェント機能にまたがる計画生成を容易にするコードスタイルのLCMプロンプト構造を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:52:27 GMT)
DiffusionNAG: Task-guided Neural Architecture Generation with Diffusion Models [55.6]
本稿では,DiffusionNAGと呼ばれる拡散モデルに基づく,伝達可能なタスク誘導型ニューラルアーキテクチャ生成(NAG)フレームワークを提案する。本研究では,DiffusionNAGがアーキテクチャ生成品質における最先端のNAGモデルと,計算コストを大幅に削減した4つのコンピュータビジョンデータセット上でのNAS手法を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:58:18 GMT)
Meta-prediction Model for Distillation-Aware NAS on Unseen Datasets [55.2]
Distillation-Aware Neural Architecture Search (DaNAS) は、最適な学生アーキテクチャを探すことを目的としている。本稿では,あるアーキテクチャの最終的な性能をデータセット上で予測できる,蒸留対応のメタ精度予測モデルDaSSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:00:35 GMT)
RankCSE: Unsupervised Sentence Representations Learning via Learning to Rank [54.9]
本稿では,教師なし文表現学習のための新しい手法であるRangCSEを提案する。コントラスト学習を伴うランキング一貫性とランキング蒸留を統一された枠組みに組み込む。セマンティックテキスト類似性(STS)と転送タスク(TR)の両方について、広範な実験が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:27:07 GMT)
Personality Understanding of Fictional Characters during Book Reading [54.4]
この問題に対する最初のラベル付きデータセットPersoNetを提示する。当社の新たなアノテーション戦略では,オリジナル書籍のプロキシとして,オンライン読書アプリからユーザノートを注釈付けします。実験と人間の研究は、データセットの構築が効率的かつ正確であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:35:51 GMT)
Diagnostic Spatio-temporal Transformer with Faithful Encoding [54.0]
本稿では,データ生成プロセスが複合時間(ST)依存性を持つ場合の異常診断の課題について述べる。我々は、ST依存を時系列分類の副産物として学習する、教師付き依存発見として問題を定式化する。既存のST変圧器で使用される時間的位置符号化は、高周波数(短時間スケール)の周波数をキャプチャする重大な制限を有することを示す。また、空間的および時間的方向の両方で容易に消費可能な診断情報を提供する新しいST依存性発見フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:31:23 GMT)
Learning In-context Learning for Named Entity Recognition [54.0]
実世界のアプリケーションにおける名前付きエンティティ認識は、エンティティタイプの多様性、新しいエンティティタイプの出現、高品質なアノテーションの欠如に悩まされている。本稿では,PLMにテキスト内NER機能を効果的に注入可能な,テキスト内学習に基づくNERアプローチを提案する。提案手法は,テキスト内NER能力をPLMに効果的に注入し,PLM+fine-tuningよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:44:00 GMT)
Large Language Models as Tool Makers [53.8]
我々は,LLMが独自の再利用可能なツールを作成する,LLMs As Tool Makers (LATM) と呼ばれるクローズドループフレームワークを提案する。 1) ツール作成: LLMは与えられたタスクのためのツールを作成するツールメーカーとして機能し、そこでツールはPythonユーティリティ関数として実装されます。我々は,Big-Benchタスクを含む様々な複雑な推論タスクに対するアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:50:11 GMT)
Modulate Your Spectrum in Self-Supervised Learning [53.7]
ホワイトニング損失は、自己教師付き学習(SSL)における特徴崩壊を回避する理論的保証を提供するフォワードパス中に、埋め込みのスペクトルを所望の分布にマッピングするスペクトル変換(ST)フレームワークを提案する。我々は、トレース損失(INTL)を伴うIterNormと呼ばれるSTの新しいインスタンスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:59:48 GMT)
BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks [53.3]
バイオメディカル・ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランス (BiomedGPT) モデルを導入する。我々の実験は、バイオメディカルデータの拡張的かつ包括的表現をBiomedGPTが提供できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:14:43 GMT)
Automating the Analysis of Institutional Design in International Agreements [52.8]
開発ツールは、法的文書の収集、機関文法による注釈付け、グラフ解析による正式な制度設計の探索などの技術を利用している。 2003年、ユネスコ無形文化財保護条約(UNESCO Convention for the Safeguarding of the Intangible Cultural Heritage)が採択された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:57:11 GMT)
UMSE: Unified Multi-scenario Summarization Evaluation [52.6]
要約品質評価は、テキスト要約における非自明なタスクである。統一多シナリオ要約評価モデル(UMSE)を提案する。 UMSEは3つの評価シナリオで使用できる能力に係わる最初の統合要約評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:54:44 GMT)
TranSFormer: Slow-Fast Transformer for Machine Translation [52.1]
本稿では,TrantextbfSFormerと呼ばれる2ストリーム学習モデルを提案する。我々のTranSFormerは、複数の機械翻訳ベンチマークにおいて、BLEUの一貫性のある改善(BLEU点よりも大きい)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:37:38 GMT)
L-CAD: Language-based Colorization with Any-level Descriptions [51.8]
我々は,任意のレベルの記述で言語ベースの色付けを行う統一モデルを提案する。我々は、その頑健な言語理解と豊かな色優先のために、事前訓練されたモダリティ生成モデルを活用する。提案した新しいサンプリング戦略により,多様な複雑なシナリオにおいて,インスタンス認識のカラー化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:37:53 GMT)
Towards Robust Low-Resource Fine-Tuning with Multi-View Compressed Representations [51.8]
事前訓練された言語モデル(PLM)の微調整は、低リソースのシナリオで過度に適合する傾向がある。オーバーフィッティングを減らすために,PLMの隠れ表現を利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:47:18 GMT)
Conjunct Resolution in the Face of Verbal Omissions [51.2]
本稿では,テキスト上で直接動作する接続分解タスクを提案し,コーディネーション構造に欠けている要素を復元するために,分割・言い換えパラダイムを利用する。クラウドソースアノテーションによる自然に発生する動詞の省略例を10万件以上を含む,大規模なデータセットをキュレートする。我々は、このタスクのために様々な神経ベースラインをトレーニングし、最良の手法が適切なパフォーマンスを得る一方で、改善のための十分なスペースを残していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:44:02 GMT)
Generalization Guarantees of Gradient Descent for Multi-Layer Neural Networks [50.9]
多層NNに対する勾配降下(GD)の総合的安定性と一般化解析を行う。 2層NNと3層NNの両方において、GDアルゴリズムに対するO(1/sqrtn)$の過剰リスク率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:51:38 GMT)
A Simulation Environment and Reinforcement Learning Method for Waste Reduction [50.5]
本稿では, 流通の観点から, 食料品店の在庫を消耗品で補充する際の問題点を考察する。目的は、ごみを最小化しながら販売を最大化することであり、衣料品の実際の消費について不確実性がある。我々は, エージェントの行動に合わせた行動を示す新しい強化学習タスクとして, 在庫再備の枠組みを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:10:13 GMT)
DisfluencyFixer: A tool to enhance Language Learning through Speech To Speech Disfluency Correction [50.5]
DisfluencyFixerは、英語とヒンディー語で音声から音声への拡散補正を行うツールである。提案システムでは,入力音声からの拡散を除去し,出力として流速音声を返却する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:13:38 GMT)
SelfClean: A Self-Supervised Data Cleaning Strategy [50.4]
最も一般的に使用されるコンピュータビジョン用のベンチマークデータセットは、無関係な画像、ほぼ重複、ラベルエラーを含む。これは、一般的にデータセットが小さく、利害関係が高く、アノテーションプロセスが高価でエラーを起こしやすい、医学におけるコンピュータビジョンにおいて特に深刻な関心事である。本稿では,自己スーパービジョンで学習した潜在空間を利用した画像データセットの整理手法であるSelfCleanを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:57:04 GMT)
Impossible Distillation: from Low-Quality Model to High-Quality Dataset & Model for Summarization and Paraphrasing [49.4]
本稿では,市販の言語モデルから直接タスク固有のデータセットを抽出するフレームワークを提案する。我々は175Bパラメータ GPT-3 を上回り、桁違いに小さいモデルを蒸留することができる。提案手法の副産物として,3.4M文要約とパラフレーズを含む高品質なデータセットであるDIMSUM+を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:19:24 GMT)
Rotational Optimizers: Simple & Robust DNN Training [48.3]
回転変分は, トレーニング中の平衡値に一致させるために, 期待される角の更新サイズを強制することを示す。これにより、平衡への収束に対応する過渡位相を除去することで、トレーニングダイナミクスを単純化する。回転は学習率のウォームアップの必要性を減らし、正規化の不十分なネットワークの最適化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:14:01 GMT)
Ghost Noise for Regularizing Deep Neural Networks [48.3]
バッチ正規化(BN)は、最適化プロセスを安定化し、ディープニューラルネットワークのテスト性能を改善するために広く用いられている。本稿では, GBN のノイズを再現する Ghost Noise Injection (GNI) という新たな正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:53:35 GMT)
Heterogeneous Value Evaluation for Large Language Models [48.1]
異種価値システムを用いた自動アライメント評価であるA2EHVを提案する。当社のアプローチは,目標値を満たす行動を実行するエージェントの能力を表す,価値合理性の概念を軸にしている。我々は、大きなモデルが、強い個人的価値を持つモデルに比べて中立的な値を調整する傾向にあることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:34:20 GMT)
Distributional Reinforcement Learning with Dual Expectile-Quantile Regression [47.8]
本稿では, 先行研究の欠点を解決し, 期待値と量子値の相補的性質を活用できる2つの期待値量子化手法を提案する。提案手法は, MuJoCo の連続制御ベンチマークにおいて,Quantile-based と expectile-based のベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:30:05 GMT)
Are Fairy Tales Fair? Analyzing Gender Bias in Temporal Narrative Event Chains of Children's Fairy Tales [46.7]
社会的バイアスやステレオタイプは、私たちの物語における彼らの存在を通じて、私たちの文化に埋め込まれています。そこで本稿では,各キャラクタに対して,物語の時間的動詞に基づくイベントチェーンを自動的に抽出する計算パイプラインを提案する。また、従来のステレオタイプと整合するカテゴリを含むことで、バイアス分析を容易にする動詞ベースのイベントアノテーションスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:29:37 GMT)
NormMark: A Weakly Supervised Markov Model for Socio-cultural Norm Discovery [46.2]
既存の標準認識手法は、対話の表面レベルの特徴にのみ焦点をあてる傾向にある。確率的生成マルコフモデルであるNormMarkを提案する。提案手法は,GPT3を含む最先端の手法よりも高いF1スコアが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:03:37 GMT)
A Reminder of its Brittleness: Language Reward Shaping May Hinder Learning for Instruction Following Agents [46.0]
言語報酬形成(Language reward shaping、LRS)は、補足学習において、スパース報酬に向けた進歩を表す行動に報酬を与えるために用いられる。我々は,LSSの明らかな成功は不安定であり,事前の陽性所見はRLの基線が弱いことに起因すると論じる。我々は、RS報酬を用いて訓練されたエージェントが純粋なRLエージェントよりも緩やかに収まるという理論的および実証的な証拠を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:28:03 GMT)
ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs [45.9]
臨床応用におけるコンピュータ支援診断とLarge Language Models(LLMs)の統合の可能性は有望である。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。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:53:58 GMT)
c-TPE: Tree-structured Parzen Estimator with Inequality Constraints for Expensive Hyperparameter Optimization [45.7]
本稿では,この制約に対処するための制約付きTPE (c-TPE) を提案する。提案するエクステンションは,既存の取得関数とオリジナルのTPEの単純な組み合わせに留まらず,パフォーマンスの低下の原因となる問題に対処する修正も含んでいる。実験では,C-TPEは,不等式制約のある81のHPOに対して,統計的に有意な既存の手法の中で,最高の平均ランク性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:44:26 GMT)
HUB: Guiding Learned Optimizers with Continuous Prompt Tuning [45.7]
学習はメタ学習の重要な要素である。スケーラブルな学習の最近の進歩は、様々なタスクにおいて手作業よりも優れたパフォーマンスを示している。本稿では,スケーラブルな学習における一般化問題に対処するため,ハイブリッド更新ベース(HUB)最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:08:20 GMT)
Theoretical and Practical Perspectives on what Influence Functions Do [45.4]
インフルエンス関数(IF)は、トレーニングデータのレンズを通してモデル予測を説明する技術として見なされている。近年の実証研究により,既存のIF推定手法は脱落・脱落・抑制効果の低下を予測できることが示された。ほとんどの仮定はうまく処理できるが、パラメータの発散はIFの予測力に明確な制限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:26:36 GMT)
Option-Aware Adversarial Inverse Reinforcement Learning for Robotic Control [44.8]
階層的模倣学習 (Hierarchical Imitation Learning, HIL) は, 長期作業における複雑度の高い動作を, 専門家による実証から再現するために提案されている。逆逆強化学習に基づく新しいHILアルゴリズムを開発した。また,目的をエンド・ツー・エンドで学習するための変分オートエンコーダフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:19:00 GMT)
TADA: Task-Agnostic Dialect Adapters for English [44.4]
大きな言語モデルは、標準アメリカ英語(SAE)以外の英語方言の話者よりも高いレートで失敗する本研究では,非SAE方言をアダプティブを用いて調整し,それをSAEのタスク固有アダプタと組み合わせることで,タスク非依存の方言適応のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:45:03 GMT)
DAMP: Doubly Aligned Multilingual Parser for Task-Oriented Dialogue [44.3]
コンストラシティブアライメントの事前学習により,英語のパフォーマンスと転送効率が向上することを示す。我々のDAMP(Douubly Aligned Aligned Parsing)は,spanglish,Hinglish,Multilingual Task Oriented Parsingベンチマークにおいて,mBERT転送性能を3倍,6倍,81倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:48:06 GMT)
SPEECH: Structured Prediction with Energy-Based Event-Centric Hyperspheres [44.0]
イベント中心の構造化予測では、イベントの構造化出力を予測する。エネルギーベースイベント中心超球面(SPEECH)を用いた構造予測を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:58:13 GMT)
Digital Twin-Based 3D Map Management for Edge-Assisted Mobile Augmented Reality [43.9]
エッジ支援型モバイル拡張現実(MAR)のためのディジタルツイン(DT)を用いた3次元マップ管理手法を提案する。まず、その後のカメラフレームの予測に基づいて、3Dマップ管理をエミュレートするMAR装置用のDTを作成する。次に、実データとエミュレートデータの両方から収集したデータを利用して、3Dマップを管理するモデルベース強化学習(MBRL)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:38:45 GMT)
NeuManifold: Neural Watertight Manifold Reconstruction with Efficient and High-Quality Rendering Support [43.5]
マルチビュー入力画像から高品質な水密多様体メッシュを生成する手法を提案する。提案手法は両世界の利点を組み合わせ, ニューラルネットワークから得られる幾何学と, よりコンパクトな神経テクスチャ表現を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:59:21 GMT)
SQL-PaLM: Improved Large Language ModelAdaptation for Text-to-SQL [42.1]
本稿では,LLMに基づくテキスト・ツー・スーツ・モデルを提案する。実行ベースの自己整合性プロンプトアプローチに基づくSQL-PaLMはほとんどないが、まずは、微調整で従来の最先端技術を上回るパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:39:05 GMT)
Multi-VALUE: A Framework for Cross-Dialectal English NLP [41.9]
マルチディレクト (Multi-Dilect) は、50の英語方言にまたがる制御可能なルールベースの翻訳システムである。ストレステストは、非標準方言の先行モデルに対する顕著な性能格差を示す。私たちはチカノやインド英語のネイティブスピーカーと提携して、人気のあるCoQAタスクの新しいゴールドスタンダード版をリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:27:33 GMT)
Measurement incompatibility is strictly stronger than disturbance [41.7]
ハイゼンベルクは、測定はそれらが行動しているシステムの状態を不可逆的に変化させ、その後の測定に不可逆的な障害を引き起こすと主張した。不和合性は確かに乱れの十分な条件であり、他方では、逆含みの反例であるおもちゃ理論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:47:00 GMT)
SKED: Sketch-guided Text-based 3D Editing [41.4]
我々は,NeRFで表される3次元形状を編集する技術であるSKEDを提案する。我々の手法は、異なる視点からの2つのガイドスケッチを使用して、既存のニューラルネットワークを変化させる。本稿では,ベースインスタンスの密度と放射率を保ちつつ,所望の編集を生成する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:33:41 GMT)
Attention Paper: How Generative AI Reshapes Digital Shadow Industry? [41.4]
黒と影のインターネット産業は、デジタルリスク管理(DRM)を通じて特定および管理できる潜在的なリスクを生じさせる本稿では、生成AI技術によって引き起こされる新しい黒と影の技法を探求し、次世代DRMシステムを構築するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:03:50 GMT)
CLIP3Dstyler: Language Guided 3D Arbitrary Neural Style Transfer [41.4]
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） (Fri, 26 May 2023 03:23:20 GMT)
Optimizing NOTEARS Objectives via Topological Swaps [41.2]
本稿では,候補アルゴリズムの集合に有効な手法を提案する。内部レベルでは、対象が与えられた場合、オフ・ザ・アート制約を利用する。提案手法は,他のアルゴリズムのスコアを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:49:37 GMT)
Self-Supervised Reinforcement Learning that Transfers using Random Features [41.0]
本研究では,タスク間の行動の伝達を,報酬の異なる自己指導型強化学習手法を提案する。我々の手法は、報奨ラベルなしでオフラインデータセットでトレーニングできるが、新しいタスクに素早くデプロイできるという自己教師型である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:37:06 GMT)
B2T Connection: Serving Stability and Performance in Deep Transformers [40.4]
最近のトランスフォーマーは、ディープトランスフォーマーを備えたPost-LNでは、トレーニングが不安定で、役に立たないモデルになるため、Pre-LNになる傾向にある。 Post-LNは比較的浅いトランスフォーマーにおいて、Pre-LNよりも一貫して優れたパフォーマンスを実現している。本稿では,Post-LNの簡易な修正により,高い安定性と効果的なトレーニングを両立できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:16:22 GMT)
PromptNER: Prompt Locating and Typing for Named Entity Recognition [39.8]
本稿では,位置スロットとタイプスロットを備えたデュアルスロットマルチプロンプトテンプレートを設計し,位置決めとタイピングを高速化する。複数のプロンプトを同時にモデルに入力し、そのモデルがスロット上の並列予測によってすべてのエンティティを抽出する。実験結果から,提案手法は特にクロスドメイン・ショット・セッティングにおいて,大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:16:11 GMT)
Downstream Datasets Make Surprisingly Good Pretraining Corpora [39.8]
本稿では,事前学習と微調整の両方に同じ(下流)トレーニングデータを用いる,自己事前学習に関する大規模研究を紹介する。 ELECTRAモデルとRoBERTaモデルと10の異なる下流分類データセットに対処する実験では,BookWikiコーパスで事前学習を行う自己学習のライバルが標準であることがわかった。以上の結果から, 事前学習に起因する性能向上は, 主に事前学習対象自体が引き起こすものであり, 外部事前学習データの大量使用に起因しているとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:46:47 GMT)
Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models [39.4]
Three Towers (3T) は、事前訓練された画像分類器を組み込むことで、視覚言語モデルのコントラスト学習を改善するフレキシブルな方法である。検索タスクにおいて,3T は LiT と CLIP スタイルの from-scratch ベースラインよりも一貫して改善されていることを示す。分類において、3Tはオフスクラッチベースラインよりも確実に改善され、JFTで事前訓練されたモデルではLiTと比較して性能は劣るが、ImageNet-21kとPlaces365の事前訓練ではLiTより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:59:16 GMT)
Improved Visual Story Generation with Adaptive Context Modeling [39.0]
本稿では,適応型コンテキストモデリングによる先行システムを改善するための簡易な手法を提案する。我々は, PororoSV と FlintstonesSV のデータセットを用いたモデルの評価を行い,本手法が物語の可視化と継続シナリオの両面において最先端の FID スコアを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:43:42 GMT)
PED-ANOVA: Efficiently Quantifying Hyperparameter Importance in Arbitrary Subspaces [38.7]
本稿ではPearson divergence(PED)を用いてHPIのクローズドフォーム計算を実現するアルゴリズムを提案する。 PED-ANOVAと呼ばれるこの新しいアルゴリズムは、異なる部分空間において重要なHPを識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:41:21 GMT)
Multimodal Recommendation Dialog with Subjective Preference: A New Challenge and Benchmark [38.6]
本稿では,SURE (Multimodal Recommendation Dialog with SUbjective Preference)を提案する。データは、品質と多様性を保証するために、人間のアノテーションで2つのフェーズで構築されます。 SUREは、営業専門家が提案する主観的嗜好と推奨行為によく言及されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:43:46 GMT)
Reveal the Unknown: Out-of-Knowledge-Base Mention Discovery with Entity Linking [38.5]
NIL エンティティとマッチングすることで、対応するKB エンティティを持たない参照を識別できるBERT ベースの Entity Linking (EL) 手法を提案する。 5つのデータセットの結果は、既存のメソッドよりもBLINKoutの方がKB外参照を識別できるという利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:56:52 GMT)
AMPERE: AMR-Aware Prefix for Generation-Based Event Argument Extraction Model [38.4]
イベント引数抽出(EAE)は、あるイベントに対するイベント引数とその特定の役割を特定する。世代ベースAEモデルの最近の進歩は、分類ベースモデルよりも優れた性能と一般化性を示している。生成モデルのすべての層に対してAMR対応プレフィックスを生成するAMPEREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:38:25 GMT)
Automated Summarization of Stack Overflow Posts [38.3]
本稿では,Stack Overflow後要約のためのASSORTというディープラーニングフレームワークを提案する。 ASSORT_SとASSORT_ISという2つの補完的な学習方法を備えており、SOポスト要約のためのラベル付きトレーニングデータの欠如に対処する。 ASSORT_SとASSORT_ISはF1スコアでそれぞれ6つの既存手法を13%、7%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:02:03 GMT)
Schema-Guided User Satisfaction Modeling for Task-Oriented Dialogues [38.3]
本稿では,スキーマ誘導型ユーザ満足度モデリングフレームワークであるSG-USMを提案する。タスク属性に関するユーザの嗜好が、ユーザの満足度を予測するシステムによって達成される程度を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:19:30 GMT)
Coarse-to-Fine: a Hierarchical Diffusion Model for Molecule Generation in 3D [38.2]
既存の方法は通常、原子分解能の分子を生成し、環のような固有の局所構造を無視する。フラグメントに基づく分子生成は有望な戦略であるが、3D非自己回帰世代に適応することは容易ではない。本稿では,この問題を解決するために,階層的拡散モデル(HierDiff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:02:39 GMT)
On the Efficacy of Differentially Private Few-shot Image Classification [38.1]
数発のDP画像分類モデルの精度と脆弱性がどう影響を受けるかを示す。 FLAIRベンチマークに挑戦する上での最先端のパフォーマンスを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:43:01 GMT)
Submodular Minimax Optimization: Finding Effective Sets [37.8]
本稿では,全ての応答に対して有効となる集合を求める問題である,部分モジュラー最小最適化の特性について述べる。また、ダウンストリーム機械学習アプリケーションに対して、minimaxサブモジュール最適化が堅牢なソリューションを提供する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:17:20 GMT)
Mean-Field Control based Approximation of Multi-Agent Reinforcement Learning in Presence of a Non-decomposable Shared Global State [37.6]
平均場制御(MFC)は、大規模マルチエージェント強化学習(MARL)問題を解決するための強力な近似ツールである。ここでは、エージェントが共通のグローバル状態を共有するMARL設定であっても、MFCは優れた近似ツールとして適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:10:50 GMT)
Speeding Up Multi-Objective Hyperparameter Optimization by Task Similarity-Based Meta-Learning for the Tree-Structured Parzen Estimator [37.6]
本稿では,タスク間のトップドメインの重複によって定義されるタスク類似性を用いて,TPEの取得機能をメタラーニング設定に拡張する。実験では,表付きHPOベンチマークでMO-TPEを高速化し,最先端の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:46:37 GMT)
Can Language Models Be Specific? How? [37.3]
本稿では,プレトレーニング言語モデル (PLM) の言語がどの程度具体的であるかを評価することを提案する。例えば "Toronto is located in [MASK]" を仮定すると,カナダの代わりにオンタリオ州など,より具体的な回答が PLM によって満たされるかどうかを検証したい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:12:06 GMT)
Exploring Diverse In-Context Configurations for Image Captioning [37.2]
Vision-Languageドメインの研究者たちは、最も単純な方法、すなわちランダムサンプリングを使って、テキスト内の画像とテキストのペアを設定する。画像選択のための4つの戦略と、キャプション代入のための4つの戦略を考案し、画像キャプションのためのインテキスト画像-テキストペアを設定した。我々の総合的な実験は2つの反直感的だが価値ある洞察を与え、マルチモーダル・シナジーによるビジョン・ランゲージ・イン・コンテクスト学習の特徴を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:17:45 GMT)
Contrastive Novelty-Augmented Learning: Anticipating Outliers with Large Language Models [37.0]
本稿では,新しいクラスを代表するOOD例を生成する2段階の手法であるContrastive Novelty-Augmented Learning(CoNAL)を紹介し,その信頼性を低下させる訓練を行う。 CoNALで訓練すると、分類器は従来の手法よりも平均2.3%の精度で新しいクラスの例を検出し、排除する能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:20:44 GMT)
NormBank: A Knowledge Bank of Situational Social Norms [36.9]
我々は155万の状況規範の知識銀行であるNormBankを紹介します。このリソースは、インタラクティブで補助的で協調的なAIシステムのための柔軟な規範的推論の基礎として設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:09:11 GMT)
ControlVideo: Adding Conditional Control for One Shot Text-to-Video Editing [36.5]
そこで本研究では,テキスト駆動ビデオ編集の新しい手法であるControlVideoを提案する。 ControlVideoは、特定のテキストに一致したビデオの忠実度と時間的一貫性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:13:55 GMT)
GeoVLN: Learning Geometry-Enhanced Visual Representation with Slot Attention for Vision-and-Language Navigation [36.3]
我々は,ロバストなビジュアル・アンド・ランゲージナビゲーションのためのスロットアテンションに基づく幾何学的視覚表現を学習するGeoVLNを提案する。我々はV&L BERTを用いて言語情報と視覚情報の両方を組み込んだクロスモーダル表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:15:22 GMT)
Reading Between the Lines: Modeling User Behavior and Costs in AI-Assisted Programming [36.3]
GitHub Copilotは、何百万人ものプログラマが毎日使っているコード推奨システムです。 Copilotと対話する際の共通プログラマ活動の分類であるCUPSを開発した。私たちの洞察は、プログラマがCopilotとどのように相互作用し、新しいインターフェース設計とメトリクスを動機付けるかを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:27:59 GMT)
LANISTR: Multimodal Learning from Structured and Unstructured Data [36.1]
我々は,LANguage, Image, STRucturedデータから学習する新しいアテンションベースのフレームワークLANISTRを提案する。類似性に基づくマルチモーダルマスキング損失を有する新しいマルチモーダル融合モジュールを提案する。 2つのデータセットにおいて、LANISTRは6.47%(AUROC)と17.69%(精度)の絶対的な改善を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:50:09 GMT)
Self-Edit: Fault-Aware Code Editor for Code Generation [36.0]
大規模言語モデル(LLM)は、競合するプログラミングタスクのコードを生成する素晴らしい能力を示している。競合するプログラミングタスクにおけるコード品質を改善するために,Self-Editという生成・編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:00:47 GMT)
Few-shot Fine-tuning vs. In-context Learning: A Fair Comparison and Evaluation [35.7]
数ショットの微調整とコンテキスト内学習の一般化と,データセットへの挑戦を比較した。この結果から,微調整言語モデルがドメイン外をうまく一般化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:55:17 GMT)
Chain-of-Thought Hub: A Continuous Effort to Measure Large Language Models' Reasoning Performance [35.4]
Chain-of-Thought Hubは、大規模な言語モデルの多段階推論機能に関するオープンソースの評価スイートである。提案するChain-of-Thought Hubは,大規模言語モデルの多段階推論機能に関するオープンソース評価スイートである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:46:42 GMT)
Query Enhanced Knowledge-Intensive Conversation via Unsupervised Joint Modeling [35.3]
本稿では,知識集約型会話,すなわちQKConvに対する教師なしクエリ強化手法を提案する。 QKConvは共同トレーニングによって最適化され、複数の候補クエリを探索し、対応する選択された知識を活用することで応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:02:13 GMT)
SOC: Semantic-Assisted Object Cluster for Referring Video Object Segmentation [35.1]
本稿では,映像レベルの視覚言語的アライメントを高めることによって,映像オブジェクトセグメンテーション(RVOS)について述べる。本稿では,映像コンテンツとテキストガイダンスを集約したセマンティック支援オブジェクトクラスタ(SOC)を提案する。我々は、人気のあるRVOSベンチマークで広範な実験を行い、我々の手法は、すべてのベンチマークにおける最先端の競合よりも顕著なマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:13:44 GMT)
Scissorhands: Exploiting the Persistence of Importance Hypothesis for LLM KV Cache Compression at Test Time [35.0]
大規模言語モデル(LLM)は、エキサイティングなAIアプリケーションに新たな波を巻き起こした。デプロイメントにおける重要なメモリボトルネックのひとつは、コンテキストウィンドウにある。固定予算でKVキャッシュのメモリ使用量を維持するシステムであるScisorhandsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:39:58 GMT)
Simulator-Based Self-Supervision for Learned 3D Tomography Reconstruction [34.9]
従来の機械学習アプローチでは、トレーニングのために別のアルゴリズムで計算された参照再構成が必要となる。我々は、ノイズの多い2次元X線データのみを用いて、完全に自己教師された方法でモデルを訓練する。以上の結果から,既存の再建技術よりも視覚的忠実度が高く,PSNRが優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:27:25 GMT)
Annotating and Detecting Fine-grained Factual Errors for Dialogue Summarization [34.9]
本稿では,DIASUMFACTというファクトエラーアノテーションを用いた最初のデータセットを提案する。文レベルのマルチラベル分類問題として,ファクト・ファクト・エラー検出を定義する。事前学習したエンコーダ-デコーダモデルを用いた候補ランキングによる教師なしモデルENDERANKERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:18:33 GMT)
High-Fidelity Image Compression with Score-based Generative Models [34.7]
本稿では,拡散が与えられたビットレートにおける知覚品質を著しく向上させることができることを示す。これは、MSEをターゲットにしたオートエンコーダと、さらにスコアベースのデコーダを組み合わせた、単純だが理論的に動機付けられた2段階のアプローチによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:16:16 GMT)
A Neural State-Space Model Approach to Efficient Speech Separation [34.4]
ニューラル状態空間モデル(SSM)に基づく新しい効率的な音声分離フレームワークであるS4Mを紹介する。 SSM手法を音声分離タスクに拡張するために、まず入力混合物を異なる解像度のマルチスケール表現に分解する。実験の結果,S4Mは他の分離バックボーンとSI-SDRiの相容れない性能を示した。我々のS4M-tinyモデル(1.8Mパラメータ)は、9.2の乗算演算(MAC)しか持たない雑音条件下で、注意に基づくセプフォーマ(26.0Mパラメータ)を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:47:11 GMT)
Stability-penalty-adaptive Follow-the-regularized-leader: Sparsity, Game-dependency, and Best-of-both-worlds [34.4]
FTRL(Follow-the-Regularized-Leader)は、最近、バンドイット問題における様々なタイプの適応性を得るための最も有望なアプローチの1つとして登場した。我々は、FTRLのためのSPA学習率と呼ばれる、汎用的な適応学習率を開発する。この学習速度は、アルゴリズムの安定性とペナルティに応じて共同で後悔をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:20:48 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） (Fri, 26 May 2023 12:22:24 GMT)
Study of Subjective and Objective Quality Assessment of Mobile Cloud Gaming Videos [34.2]
本稿では,モバイル・クラウド・ゲーム・ビデオ品質評価(MCG-VQA)の多種多様なゲーム・ビデオに対する大規模主観的研究の結果について述べる。 LIVE-Meta Mobile Cloud Gaming (LIVE-Meta-MCG) という新しいデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:08:17 GMT)
Unleashing the Potential of Unsupervised Deep Outlier Detection through Automated Training Stopping [34.0]
外乱検出(OD)は広く応用されているため、継続的な研究の関心を集めている。本稿では,トレーニング中のモデル性能を内部的に評価するために,損失エントロピーと呼ばれる新しい指標を提案する。私たちのアプローチは、ラベルを必要とせず、トレーニング中に最適なトレーニングを確実に特定できる最初の方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:39:36 GMT)
CODET: A Benchmark for Contrastive Dialectal Evaluation of Machine Translation [33.8]
ニューラルマシン翻訳(NMT)システムは、ソース側の言語的バリエーションを扱う場合に、限られた堅牢性を示す。データセットは、9つの異なる言語と852の異なるバリエーションを含む、対照的な弁証法ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:24:00 GMT)
Tree-Based Diffusion Schr\"odinger Bridge with Applications to Wasserstein Barycenters [33.5]
本研究では,Diffusion Schr"odinger Bridge(DSB)アルゴリズムの拡張であるTreeDSB(TreeDSB)を開発した。我々の方法論の顕著なユースケースは、星型ツリー上のmOT問題の解として再キャストできるワッサーシュタインのバリセンタを計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:50:47 GMT)
Code-Switched Text Synthesis in Unseen Language Pairs [33.4]
既存のコードスイッチングのためのテキスト合成の取り組みは、主にターゲット言語ペアでコードスイッチングされたテキストのトレーニングを必要とする。 GLOSSは、事前訓練された多言語機械翻訳モデルの上に構築されたモデルである。 GLOSSは、言語ペアの幅広い範囲にわたって、コード変更されたテキストを一般化し、合成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:22:35 GMT)
A Unified Approach for Maximizing Continuous DR-submodular Functions [33.1]
本稿では,連続DR-部分モジュラ函数の最大化のための統一的アプローチを提案する。このアプローチには、単調関数と非単調関数の両方に対して、フランク=ウルフ型がオフラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:38:17 GMT)
Attributing Image Generative Models using Latent Fingerprints [33.0]
生成モデルにより、自然から取られたものと区別できないコンテンツの作成が可能になった。リスク軽減戦略の1つは、指紋認証による生成モデルの属性付けである。本稿では,指紋としての潜在意味論の活用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:25:19 GMT)
A Systematic Study of Knowledge Distillation for Natural Language Generation with Pseudo-Target Training [32.9]
我々は,小学生が大きな教師モデルを模倣することを学ぶ,知識蒸留(KD)技術に注目した。我々は,現実的な仮定の下で,様々なNLGタスクに対するタスク固有KD手法の体系的研究を行う。教師と学生の両方が生成する複数のPTに対して単語レベルKDを適用するジョイント・ティーチング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:11:11 GMT)
SongRewriter: A Chinese Song Rewriting System with Controllable Content and Rhyme Scheme [32.6]
メロディ構成の知識を必要とせずにユーザを支援する制御可能な中国語歌詞生成・編集システムを提案する。このシステムはランダム化されたマルチレベルマスキング戦略によって訓練され、完全に新しい歌詞を生成したり、いくつかの断片を編集するための統一モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:53:26 GMT)
Graph Neural Convection-Diffusion with Heterophily [32.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ学習タスクで有望な結果を示している。しかし、それらはしばしばホモフィリー(英語版)を仮定し、ヘテロ親和グラフ上での性能が低下する可能性がある。本稿では,ノード上の情報の流れをモデル化してヘテロフィリの原理を取り入れた新しいGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:47:03 GMT)
Maximal Initial Learning Rates in Deep ReLU Networks [32.2]
最大初等学習率$etaast$を導入する。定幅完全接続型ReLUネットワークでは,学習後の最大学習率とは,$etaast$が異なる動作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:39:33 GMT)
Sentence-Incremental Neural Coreference Resolution [32.1]
本稿では,シフト・リデュース法で参照境界をマークした後,段階的にクラスタを構築できる文増分ニューラルコア参照解決システムを提案する。本システムは,(1)文書長の2次複雑さを高い計算コストで引き起こす最先端の非インクリメンタルモデル,(2)段階的に動作するが代名詞を超えて一般化しないメモリネットワークベースモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:00:25 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） (Fri, 26 May 2023 14:28:26 GMT)
BIG-C: a Multimodal Multi-Purpose Dataset for Bemba [30.1]
データセットは、画像に基づいてベンバ話者間のマルチターン対話で構成され、翻訳され、英語に翻訳される。 92,000以上の発話/文があり、対応する書き起こしと英訳を伴う180時間以上の音声データである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:49:55 GMT)
A Mechanism for Sample-Efficient In-Context Learning for Sparse Retrieval Tasks [29.8]
事前学習プロセスと下流タスクに対して,適切な仮定でトランスフォーマーモデルがICLを実行可能であることを示す。本手法は, トランス機構を用いて実装可能であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:49:43 GMT)
FCNet: A Convolutional Neural Network for Arbitrary-Length Exposure Estimation [29.7]
我々は、不正確な露光に苦しむ任意の長さ(うち1つを含む)の画像シーケンスに取り組むことが可能な統合畳み込みニューラルネットワークを開発した。具体的には,画像列を融合補正する新しいFCNetを提案する。ベンチマークデータセットを用いた実験により, FCNetは任意の長さの露光推定に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:10:40 GMT)
Federated Learning for Semantic Parsing: Task Formulation, Evaluation Setup, New Algorithms [29.6]
複数のクライアントは、セマンティック解析データを共有せずに、1つのグローバルモデルを協調的にトレーニングする。 Lorarは、各ラウンド中のトレーニング損失の削減に基づいて、グローバルモデル更新に対する各クライアントのコントリビューションを調整する。より小さなデータセットを持つクライアントは、より大きなパフォーマンス向上を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:25:49 GMT)
RQUGE: Reference-Free Metric for Evaluating Question Generation by Answering the Question [29.2]
そこで我々は,その文脈に与えられた質問に対する回答可能性に基づいて,新しい尺度RQUGEを提案する。我々は,RQUGEが基準質問に頼らずに,人間の判断と高い相関関係を持つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:28:20 GMT)
Physics-Guided Discovery of Highly Nonlinear Parametric Partial Differential Equations [29.2]
科学データに適合する偏微分方程式(PDE)は、説明可能なメカニズムで物理法則を表現することができる。本稿では,観測知識を符号化し,基本的な物理原理と法則を取り入れた物理誘導学習法を提案する。実験の結果,提案手法はデータノイズに対してより頑健であり,推定誤差を大きなマージンで低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:17:43 GMT)
Error Bounds for Flow Matching Methods [28.9]
フローマッチング法は、2つの任意の確率分布間のフローを近似する。近似誤差に$L2$の値とデータ分布に一定の規則性を仮定し, 完全に決定論的サンプリングを用いたフローマッチング手順の誤差境界を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:13:53 GMT)
Channel and Gradient-Importance Aware Device Scheduling for Over-the-Air Federated Learning [28.4]
フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、プライバシ保護のための分散トレーニングスキームである。チャネルノイズ歪みの負の影響を緩和するために,PO-FL というオーバー・ザ・エア FL のための機器スケジューリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:04:59 GMT)
End-to-End Full-Atom Antibody Design [28.2]
現在の学習ベースの手法には2つの大きな欠陥があり、それらが最適でないかリソース集約的である。 E(3) 抗体設計のためのエンド・ツー・エンドフル原子モデルである動的マルチチャネル等価型graAph Network (dyMEAN) を提案する。 1D配列と3D構造は、完全な原子を考える際に、可変サイズのタンパク質残基を処理できる適応型マルチチャネルエンコーダによって更新される。 CDR-H3設計、複雑な構造予測、親和性最適化の実験は、我々のエンドツーエンドフレームワークとフル原子モデリングの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:10:02 GMT)
Expand, Rerank, and Retrieve: Query Reranking for Open-Domain Question Answering [28.1]
EARはまず、クエリ拡張モデルを適用して、さまざまなクエリセットを生成した後、クエリリランカを使用して、より優れた検索結果につながるクエリを選択する。クエリ拡張モデルとレトリバーの接続により、EARは従来のスパース検索手法BM25を大幅に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:41:03 GMT)
AIBugHunter: A Practical Tool for Predicting, Classifying and Repairing Software Vulnerabilities [27.9]
AIBugHunterは、C/C++言語用のMLベースのソフトウェア脆弱性分析ツールで、Visual Studio Codeに統合されている。本稿では,新たな多目的最適化(MOO)に基づく脆弱性分類手法と,AIBugHunterが脆弱性タイプを正確に識別し,重症度を推定するためのトランスフォーマーに基づく評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:21:53 GMT)
Co-training with High-Confidence Pseudo Labels for Semi-supervised Medical Image Segmentation [27.8]
高信頼度擬似ラベルを用いた半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションのための不確実性誘導協調平均教師(UCMT)を提案する。 UCMTは, モデル不一致を奨励し, サブネットワーク間の協調訓練を行うコラボレーティブ平均教師 (CMT) と, CMTの不確実性マップに従って入力画像を操作するための不確実性誘導領域混合 (UMIX) と, CMTによる高信頼な擬似ラベルの作成を容易にすることからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:14:45 GMT)
Towards Visualization Thumbnail Designs that Entice Reading Data-driven Articles [27.3]
異なるチャートコンポーネントが、読者の注意を引き付け、可視化サムネイルの読者理解性を高める上で、異なる役割を担っていることがわかった。私たちの仕事は、データストーリーの魅力的なサムネイルを設計するための構造化されたガイダンスを提供するための第一歩と見なすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:00:49 GMT)
Uncertainty Guided Label Denoising for Document-level Distant Relation Extraction [27.0]
文書レベルの関係抽出(DocRE)は、文書内のエンティティ間の複雑な意味関係を推論することを目的としている。最近の研究は、DSデータのノイズを低減するために、プレデノジングモデルによって生成された擬似ラベルを活用している。疑似ラベルを信頼できるかどうかを判定するために不確実性推定技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:23:43 GMT)
Levin Tree Search with Context Models [26.8]
Levin Tree Search (LTS)は、ポリシー(アクション上の確率分布)を利用する検索アルゴリズムである。ニューラルネットワークは、オンライン圧縮文献(LTS+CM)から派生したパラメータ化コンテキストモデルに代用可能であることを示す。 LTS+CMがルービックキューブを数百の展開で解く政策を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:00:12 GMT)
PeaCoK: Persona Commonsense Knowledge for Consistent and Engaging Narratives [26.7]
我々は,100万個の人格情報を含む大規模ペルソナ常識知識グラフPeaCoKを構築した。分析の結果、PeaCoKには、より一貫性があり魅力的な物語を生成する下流システムを支援する、豊かで正確な世界ペルソナ推論が含まれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:45:23 GMT)
Pre-trained Language Models Can be Fully Zero-Shot Learners [26.6]
完全ゼロショット言語理解のための非パラメトリックプロンプト PLM (NPPrompt) を提案する。 NPPromptは事前訓練された言語モデルのみを使用し、さらなる微調整のためにラベル付きデータや追加の生コーパスを必要としない。 NPPromptは,従来の多種多様なNLPタスクにおける複数ショットとゼロショットの学習手法と比較して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:05:50 GMT)
Boosting Zero-shot Cross-lingual Retrieval by Training on Artificially Code-Switched Data [26.4]
問合せや文書が言語によって異なる場合,ゼロショットローダの有効性は低下する。そこで我々は,人工的なコード切替データに基づいてランキングモデルを訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:16:42 GMT)
Mitigating Adversarial Attacks by Distributing Different Copies to Different Users [26.3]
悪意のあるバイヤーが別のバイヤーを攻撃しようとする場合、モデルが複数のバイヤーに分散されるシナリオを考察する。本稿では,モデルのパラメータを直接修正するフレキシブルパラメータ書き換え手法を提案する。実験により、高い分類精度を維持しながら、書き換えは攻撃を著しく軽減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:36:55 GMT)
Twitter's Algorithm: Amplifying Anger, Animosity, and Affective Polarization [26.1]
内部アクセスなしでTwitterのアルゴリズムで制御された実験を行う。アクティブなTwitterユーザーの大規模なグループでは、(a)パーソナライズされたアルゴリズムが示すツイートを同時に収集し、(b)フォローしている人から最新のツイートが表示されると、ユーザーが見たツイートを同時に収集する。以上の結果から,アルゴリズムは感情的内容,特に怒りやグループ外敵意を表すツイートを増幅することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:57:30 GMT)
Towards Summary Candidates Fusion [26.1]
サムマフュージョンと呼ばれる第2段階抽象要約における新しいパラダイムを提案する。いくつかの要約候補を融合させ、新しい抽象的な第2段階の要約を生成する。本手法は,複数の要約データセットでよく機能し,融解サマリーのROUGEスコアと定性の両方を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:39:07 GMT)
SummaReranker: A Multi-Task Mixture-of-Experts Re-ranking Framework for Abstractive Summarization [26.1]
要約候補の集合上で再ランク付けを行う第2段階モデルを直接訓練することは可能であることを示す。我々のMix-of-experts SummaRerankerは、より良い候補を選択することを学び、ベースモデルの性能を一貫して改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:48:29 GMT)
Selective Mixup Helps with Distribution Shifts, But Not (Only) because of Mixup [26.1]
本研究では,ペアの非ランダム選択がトレーニング分布に影響を及ぼし,混合とは無関係な手段による一般化が向上することを示す。選択混合法と再サンプリング法という2つの手法の間に新しい等価性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:56:22 GMT)
Detecting Errors in Numerical Data via any Regression Model [26.0]
ノイズは多くの数値データセットを悩ませ、データ中の記録された値が真の基礎となる値と一致しない可能性がある。ここでは,数値列に沿ってデータ値の誤りを推定する。本稿では,この列の値の予測に適した幻想回帰器を利用するモデルに依存しない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:15:26 GMT)
Neural Architecture Search for Parameter-Efficient Fine-tuning of Large Pre-trained Language Models [25.3]
本研究では,構造的および非構造的プルーニングによるPETアーキテクチャの学習に有効なNAS手法を提案する。本稿では,本アルゴリズムの有効性を実証するGLUE実験を行い,PET設計選択が実際の性能に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:01:07 GMT)
Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem [25.2]
近年,クラスごとのサンプルサイズが大きめに歪められている長期データにおける認識問題の重要性が高まっている。古典的正規化技術と2段階トレーニングを組み合わせた重みバランスが提案されている。本研究では,各訓練段階における神経崩壊とコーン効果に着目した解析を行い,フィッシャーの識別率の増加に分解できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:45:19 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） (Fri, 26 May 2023 02:32:18 GMT)
Structured Latent Variable Models for Articulated Object Interaction [25.0]
本研究では,ロボットがドアの開閉映像からドアの低次元表現を学習するシナリオについて検討する。この表現は、ドア関連のパラメータを推測し、ドアとの相互作用の結果を予測するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:22:35 GMT)
Multilingual LLMs are Better Cross-lingual In-context Learners with Alignment [24.7]
インコンテキスト学習(ICL)は、大規模言語モデルが勾配更新なしでいくつかのラベル付きサンプルに条件付きテストラベルを推測できるようになり、展開される。言語間テキスト分類のためのICLの詳細な分析を行う。我々は新しいプロンプト・コンストラクション・ストラテジ--クロスランガルなインコンテキスト・ソース・ターゲットアライメント(X-InSTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:13:55 GMT)
Zero-Shot Rumor Detection with Propagation Structure via Prompt Learning [24.7]
従来の研究では、アノテートされたリソースが不足しているため、少数言語で提示される噂は見つからないことが判明した。本稿では,異なるドメインで発生する噂や,異なる言語で提示される噂を検出するための,素早い学習に基づく新しいフレームワークを提案する。提案手法は最先端手法よりも優れた性能を実現し,早期に噂を検出する能力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:33:53 GMT)
A Copositive Framework for Analysis of Hybrid Ising-Classical Algorithms [24.6]
本稿では,Isingソルバを用いた混合二項二次プログラムの解法におけるハイブリッドアルゴリズムの形式解析について述べる。本稿では,ハイブリッド量子古典的切削平面アルゴリズムを用いてこの問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:41:15 GMT)
A Closer Look at In-Context Learning under Distribution Shifts [24.6]
線形回帰の単純かつ基本的なタスクのレンズから、文脈内学習の一般性と限界をよりよく理解することを目的としている。変圧器とセットベース分布の両方が, 正規最小二乗(OLS)の性能をより密にエミュレートし, 文脈内学習による分布評価を行うことがわかった。トランスフォーマーはまた、セットベースの分散がフェーターとなる、軽微な分散シフトに対するレジリエンスも向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:47:21 GMT)
Sequence Modeling is a Robust Contender for Offline Reinforcement Learning [24.6]
オフラインRLの3つの主要なパラダイムは、Q-Learning、Imitation Learning、Sequence Modelingである。一般的なD4RLおよびロボミミックベンチマークにおける代表アルゴリズムの性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:48:31 GMT)
LLMs and the Abstraction and Reasoning Corpus: Successes, Failures, and the Importance of Object-based Representations [24.4]
GPT-4 は 1D-ARC や単純な ARC サブセットのような非言語領域で完全に「推論」できないことを示す。本稿では,外部ツールから得られるオブジェクトベース表現を提案する。これにより,解決されたARCタスクのパフォーマンスがほぼ倍増し,より簡単な1D-ARC上でのほぼ完璧なスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:32:17 GMT)
ZeroQuant-V2: Exploring Post-training Quantization in LLMs from Comprehensive Study to Low Rank Compensation [24.3]
学習後量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)におけるメモリ消費と計算コストを緩和する有望な手法として登場した。我々は、PTQが重量のみ、活性化のみ、および重量と活性化の量子化に与える影響を調査し、これらの要因を包括的に分析する。モデルサイズが最小限に抑えられたモデル品質回復を実現するために,Loll-Rank Compensation (LoRC) という最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:17:06 GMT)
Leveraging characteristics of the output probability distribution for identifying adversarial audio examples [24.3]
敵攻撃は、機械学習に基づく自動音声認識(ASR)システムに対するセキュリティ上の脅威を表す。本稿では,各段階における出力トークン上の確率分布を予測するASRシステムに適用可能な逆例検出戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:59:28 GMT)
Exploring Energy-based Language Models with Different Architectures and Training Methods for Speech Recognition [24.0]
エネルギーベース言語モデル(ELM)は、自然文の非正規化分布をパラメータ化する。本稿では,エネルギ関数の異なるアーキテクチャと異なるトレーニング手法について検討し,音声認識におけるEMMの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:55:34 GMT)
Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models [23.8]
大規模言語モデル(LLM)の推論ステップを生成するために、手作業でステップバイステップの推論デモを作成することができる。 Zero-shot-CoTs は LLM への入力プロンプトとして "Let's Think by Step" でターゲット問題文をプロンプトする。提案したゼロショットのプロンプトが全データセットでゼロショットCoTをはるかに上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:06:48 GMT)
AlignScore: Evaluating Factual Consistency with a Unified Alignment Function [23.6]
多くのテキスト生成アプリケーションは、生成したテキストが実際に入力情報と整合していることを要求する。これまでの研究は、自然言語推論(NLI)や質問応答(QA)といった特定の機能に依存する様々なメトリクスを開発してきた。本稿では,多種多様な事実整合性シナリオに適用可能な,新たな総合的指標であるAlignScoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:41:59 GMT)
MultiTool-CoT: GPT-3 Can Use Multiple External Tools with Chain of Thought Prompting [23.6]
推論過程において,計算機や知識検索などの外部ツールを組み込んだMultiTool-CoTを提案する。 NumGLUEのタスク2データセットにMultiTool-CoTを適用し,数値推論とドメイン固有知識の両方を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:00:58 GMT)
Language Models Can Improve Event Prediction by Few-Shot Abductive Reasoning [23.4]
我々は,大言語モデルがイベントシーケンスモデルを支援するために帰納的推論を行う,モデリングおよび予測フレームワークを設計する。我々は、我々のフレームワークが最先端のイベントシーケンスモデルを大幅に上回ることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:32:29 GMT)
Building One-class Detector for Anything: Open-vocabulary Zero-shot OOD Detection Using Text-image Models [23.3]
ゼロショット方式でテキスト画像事前学習モデルを利用する新しい1クラスオープンセットOOD検出器を提案する。提案手法は,ドメイン内でないものを検出し,多様なOODを検出する柔軟性を提供する。本手法は,すべてのベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:58:56 GMT)
A Simple and Effective Framework for Strict Zero-Shot Hierarchical Classification [23.1]
大規模言語モデル(LLM)は、特にゼロまたは少数ショット設定において、ベンチマークタスクで強力なパフォーマンスを達成した。階層的なデータセットに対して,より示唆的なロングテール予測タスクを提案する。本手法は,リソース集約的なプロセスである更新を一切必要とせず,複数のデータセットにまたがる高いパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:57:52 GMT)
Personalized Federated Learning: A Unified Framework and Universal Optimization Techniques [22.9]
本稿では,多数の既存FL目標に対して適用可能な一般化計算を提案する。我々は,多種多様なパーソナライズされたFLモデルに適用可能な包括的最適化理論を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:05:44 GMT)
A Model-Based Solution to the Offline Multi-Agent Reinforcement Learning Coordination Problem [22.9]
既存のMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)メソッドはオンラインであり、現実のアプリケーションでは実用的ではない。本稿では,合成相互作用データを生成し,エージェントが戦略に収束することを可能にするモデルに基づく手法を提案する。 MOMA-PPO (Model-based Offline Multi-Agent Proximal Policy Optimization) は、オフラインマルチエージェントの MuJoCo タスクに挑戦する上で、一般的な学習方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:43:16 GMT)
Slide, Constrain, Parse, Repeat: Synchronous SlidingWindows for Document AMR Parsing [22.7]
本研究では,Structured-BARTの拡張により,文書レベルのAMRのオラクルと解析を開発する。我々の遷移オラクルは、スライド窓を用いても、金のクロスセグメントリンクのわずか8%しか失われていないことを示す。提案システムは,Multi-Sentence AMR 3.0コーパス上での文書レベルのAMR解析タスクに対して,最先端パイプライン方式と同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:38:08 GMT)
CAILA: Concept-Aware Intra-Layer Adapters for Compositional Zero-Shot Learning [22.4]
本研究では,新しい属性オブジェクト合成の認識を目的とした合成ゼロショット学習(CZSL)の課題について検討する。本稿では,CLIPエンコーダ層に,大規模言語モデル間で有効であることが証明されたパラメータ効率向上手法であるアダプタを挿入する。提案手法はCAILA(Concept-Aware intra-Layer Adapters)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:02:57 GMT)
Accelerating Diffusion Models for Inverse Problems through Shortcut Sampling [22.1]
Shortcut Sampling for Diffusion (SSD)は、逆問題を解決するための新しいパイプラインである。 SSDは、計測画像yと復元された画像xをブリッジする遷移状態である"Embryo"を見つける。現状のゼロショット法と比較して,本手法は30個のNFEで競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:20:36 GMT)
Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain Activities [21.9]
2相fMRI表現学習フレームワークを提案する。第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。第2フェーズでは、イメージオートエンコーダからのガイダンスで視覚的再構成に最も有用な神経活性化パターンに参加するように、特徴学習者に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:16:23 GMT)
NeuroX Library for Neuron Analysis of Deep NLP Models [21.7]
本稿では,自然言語処理モデルのニューロン解析を行うオープンソースツールキットNeuroXを提案する。 NeuroXは、統一されたAPIの下で様々な解釈方法を実装し、データ処理と評価のためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:32:56 GMT)
An Investigation of Noise in Morphological Inflection [21.4]
本研究は, パイプライン内で発生するノイズの種類を, 真の教師なし形態素パラダイムの完成のために検討する。異なる種類のノイズが複数の最先端インフレクションモデルに与える影響を比較した。本稿では,文字レベルのマスク付き言語モデリング(CMLM)の事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:14:34 GMT)
Explanation-based Finetuning Makes Models More Robust to Spurious Cues [21.3]
大きな言語モデル(LLM)は非常に強力で、ラベルとタスクとは無関係な機能の間に相関関係を学習することがある。本稿では,LLMの素早い相関性への依存を軽減するための一般的なアプローチとして,説明ベースファインタニングを提案する。我々は、その解答をサポートする自由テキスト説明を新たに生成するように、モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:24:01 GMT)
COMCAT: Towards Efficient Compression and Customization of Attention-Based Vision Models [21.1]
本稿では、視覚変換器を圧縮し、コンパクトな注意に基づく視覚モデルを得るためのツールセットを充実させる効率的な方法を提案する。 ImageNet上でDeiT-smallモデルとDeiT-baseモデルを圧縮する場合,提案手法はパラメータが少なくても0.45%,0.76%高いトップ1精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:50:00 GMT)
Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model [21.1]
協調トレーニングの一般的なパラダイムであるフェデレートラーニングは、プライバシ攻撃に弱い。この作業は、シャッフルモデルのプライバシー増幅効果を活用することで、パーソナライズされたローカルプライバシの下でのモデルプライバシを強化するために構築される。私たちの知る限りでは、シャッフルがパーソナライズされたローカルプライバシに与える影響は、初めて考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:04:43 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） (Fri, 26 May 2023 09:59:49 GMT)
Image Quality Is Not All You Want: Task-Driven Lens Design for Image Classification [21.0]
設計した画像分類レンズ(TaskLens'')は従来の画像駆動型レンズよりも精度が高いことを示した。本稿では,特に物理的次元やコストが厳しく制約された場合に,TaskLensが大きなポテンシャルを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:20:56 GMT)
Feature Adaptation for Sparse Linear Regression [20.9]
スパース線形回帰は高次元統計学における中心的な問題である。少数の近似依存を許容するアルゴリズムを提供する。我々のフレームワークは、疎線形回帰のためのより広範な機能適応のフレームワークに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:53:13 GMT)
To Revise or Not to Revise: Learning to Detect Improvable Claims for Argumentative Writing Support [20.9]
特定の修正が必要な議論的クレームを特定するための主な課題について検討する。本稿では,リビジョン距離に基づく新しいサンプリング戦略を提案する。文脈情報とドメイン知識を用いることで、予測結果をさらに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:19:54 GMT)
A Hierarchical Approach to Population Training for Human-AI Collaboration [20.9]
階層型強化学習(HRL)に基づくヒューマンAIコラボレーション手法を提案する。本手法は,2人のプレイヤーによるオーバークッキングゲーム環境において,異なるプレイスタイルとスキルレベルを持つ新しいパートナに動的に適応できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:53:12 GMT)
S4M: Generating Radiology Reports by A Single Model for Multiple Body Parts [20.8]
本稿では,2つの補助的な先行するレポート生成モデルの学習を容易にするためのS4Mフレームワークを提案する。我々は、パブリックデータセット(e, IU-Xray)と5つのプライベートデータセットからなる統合データセットの実験を行い、6つのボディ部分をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:12:35 GMT)
GRAtt-VIS: Gated Residual Attention for Auto Rectifying Video Instance Segmentation [20.7]
ビデオインスタンス(VIS)の最近のトレンドは、複雑で長いビデオシーケンスをモデル化するオンライン手法に依存している。表現の劣化と雑音の蓄積は重大な課題となる。 textbfVideo textbfInstance textbfSegmentation に対して textbfGated textbfResidual textbfAttention を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:10:24 GMT)
GOATS: Goal Sampling Adaptation for Scooping with Curriculum Reinforcement Learning [20.7]
まず、目標条件付き強化学習を用いて、ロボットウォータースクーピングの問題を定式化する。本稿では,カリキュラム強化学習法であるGoal Smpling Adaptation for Scooping (GOATS)を紹介する。提案手法は, ノイズの多い実ロボットのウォータースクーピングシナリオに効率よく適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:23:11 GMT)
Playing repeated games with Large Language Models [20.6]
行動ゲーム理論を用いて,大規模言語モデルの協調行動と協調行動を研究する。以上の結果から, LLMは一般にこのようなタスクでよく機能し, 持続的な動作シグネチャも発見できることがわかった。これらの結果はLLMの社会的行動に対する理解を深め、マシンの行動ゲーム理論の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:17:59 GMT)
NLG Evaluation Metrics Beyond Correlation Analysis: An Empirical Metric Preference Checklist [20.4]
Perplexity、BLEU、BERTScoreといったタスクに依存しないメトリクスは費用対効果が高く、多様なNLGタスクに適応できる。ヒューマンアライメントメトリクス(CTC、CtrlEval、UniEval)は、望ましい人間的な品質をトレーニング目的として取り入れることで、相関レベルを改善する。テキスト要約および制御生成タスクにおいて,システムレベルの性能を識別する上で,自動メトリクスが人間よりも優れたガイダンスを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:30:35 GMT)
Behavior Estimation from Multi-Source Data for Offline Reinforcement Learning [20.1]
行動推定は、トレーニングデータを生成するポリシーを推定することを目的としている。この研究は、データを複数のソースから収集するシナリオについて考察する。本研究は広範囲な評価により,行動不特定性の存在と,提案モデルの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:05:38 GMT)
Learning and Leveraging Verifiers to Improve Planning Capabilities of Pre-trained Language Models [20.1]
得られた計画の事前条件に違反するため,微調整されたベースラインの性能は依然として劣っていることを実証的に実証した。微調整LDMの計画能力を向上させるため,特定の状態において動作が有効か無効かを分類できる検証器を訓練する。生成器と検証器から多種多様なサンプリングを行うことで、Blocksworldドメインでの成功率が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:36:55 GMT)
Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying Phrase Representations [20.0]
ほとんどの弱教師付きエンティティ認識モデルは、専門家によって提供されるドメイン固有の辞書に依存している。高被覆擬似辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。 5つのNERベンチマークデータセットの平均F1スコア4.7で、HighGENが前のベストモデルより優れていたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:31:53 GMT)
Future-conditioned Unsupervised Pretraining for Decision Transformer [19.9]
我々は、教師なしRL事前学習のための概念的にシンプルなアプローチとして、事前学習型決定変換器(PDT)を提案する。 PDTは、訓練中の行動を予測するために、将来の軌跡情報を特権的な文脈として活用する。オフラインデータから多様な振る舞いを抽出し、オンラインの微調整によってハイリターン動作を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:05:08 GMT)
Maskomaly:Zero-Shot Mask Anomaly Segmentation [19.9]
Maskomaly と呼ばれる異常セグメンテーションのためのフレームワークを提案する。マスクベースのセマンティックセグメンテーションネットワーク上に構築され、単純な推論時間後処理ステップを追加する。 SMIYC、RoadAnomaly、StreetHazardsの手法の上位結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:28:09 GMT)
With a Little Push, NLI Models can Robustly and Efficiently Predict Faithfulness [19.8]
条件付き言語モデルは、入力によってサポートされない不誠実な出力を生成します。我々は、タスク適応型データ拡張と堅牢な推論手順を組み合わせることで、純粋なNLIモデルの方がより複雑なメトリクスより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:00:04 GMT)
Learning to Quantize Vulnerability Patterns and Match to Locate Statement-Level Vulnerabilities [19.7]
さまざまな脆弱性パターンを表す量子化されたベクトルで構成される脆弱性コードブックが学習される。推論の間、コードブックは、すべての学習パターンにマッチし、潜在的な脆弱性の存在を予測するために反復される。提案手法は188,000以上のC/C++関数からなる実世界のデータセットに対して広範に評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:13:31 GMT)
Large language models improve Alzheimer's disease diagnosis using multi-modality data [19.5]
患者情報、遺伝データ、医薬品情報、認知検査、記憶検査などの非画像データも、診断において非常に重要な役割を担っている。我々は、現在非常に人気のある訓練済みの大規模言語モデル(LLM)を使用して、非画像データを利用するモデルの能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:42:19 GMT)
Improved Instruction Ordering in Recipe-Grounded Conversation [19.5]
指導対話の課題について検討し,調理領域に焦点をあてる。レシピ・グラウンド・ダイアログシステムの主な課題は、正しい順序で指示を与える方法である。本稿では,ユーザインテント検出とインストラクション状態追跡という,2つの補助的なサブタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:57:11 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer Learning [19.4]
一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:23:48 GMT)
Acting as Inverse Inverse Planning [19.3]
このようなツールに新しい計算フレームワークを提供する。聴衆をシミュレートするために、認知科学から確立された原則を借りる。我々は,ストーリーテリングを,逆プランナーの推論を操作する行動を選択するタスクである「逆プランニング*逆プランニング」として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:26:36 GMT)
Gender, Smoking History and Age Prediction from Laryngeal Images [19.1]
我々は、患者人口統計情報を予測し、検出モデルの性能を向上させるために、ディープラーニングモデルを用いた最初の取り組みを行った。性別、喫煙履歴、年齢の総合的正確度はそれぞれ85.5%、65.2%、75.9%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:16:47 GMT)
Evaluating Open-Domain Dialogues in Latent Space with Next Sentence Prediction and Mutual Information [18.9]
オープンドメイン対話のための新しい学習ベース自動評価指標(CMN)を提案する。条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)をNext Sentence Prediction(NSP)の対象とし,相互情報(MI)を用いて潜在空間におけるテキストの意味的類似性をモデル化する。 2つのオープンドメイン対話データセットの実験結果は、幅広いベースラインと比較して、我々の手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:21:54 GMT)
Sharp Bounds for Generalized Causal Sensitivity Analysis [18.6]
観測不能なコンバウンディング下での因果感度解析のための統一的な枠組みを提案する。これには、(条件付き)平均治療効果、媒介分析および経路分析に対する効果、分布効果が含まれる。我々の(条件付き)平均治療効果の限界は、因果感受性分析の最近の最適結果と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:44:32 GMT)
Policy Synthesis and Reinforcement Learning for Discounted LTL [18.6]
本研究では,未知の遷移確率を持つ決定過程における政策における割引合成の利用について検討する。すべての割引要因が同一である場合に、報酬機を介して割引済の割引を割引済の報酬に還元する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:32:38 GMT)
Adversarial Attacks on Online Learning to Rank with Click Feedback [18.6]
オンライン学習のランク付けは、学習エージェントがアイテムの順序付きリストを選択し、ユーザクリックでフィードバックを受け取る、シーケンシャルな意思決定問題である。本稿では,OLTRの複数変種に対する攻撃戦略について検討する。本稿では,汎用クリックモデルに基づく任意のアルゴリズムに対する一般的な攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:28:26 GMT)
Manifold Regularization for Memory-Efficient Training of Deep Neural Networks [18.6]
本稿では,従来のニューラルネットワークを学習する過程において,メモリ効率の向上を実現するためのフレームワークを提案する。フレームワークの使用により、従来の学習技術と比較して絶対的性能と経験的一般化誤差が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:40:15 GMT)
Exploiting Abstract Meaning Representation for Open-Domain Question Answering [18.0]
抽象的意味表現(AMR)グラフを用いて、複雑な意味情報を理解するモデルを支援する。また,Natural Questions (NQ) と TriviaQA (TQ) の結果から,GST法が性能を著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:00:16 GMT)
Inferring the Future by Imagining the Past [18.0]
人間はしばしば、知的エージェントの単一のスナップショット画像から過去と未来の複雑な出来事を推測することができる。このような推論を行うためのモンテカルロアルゴリズムを提供する。提案アルゴリズムは,従来の手法では拡張できない様々な領域において,人間の直観と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:38:09 GMT)
A Tale of Two Approximations: Tightening Over-Approximation for DNN Robustness Verification via Under-Approximation [17.9]
本稿では、活性化関数の過小評価領域を利用して、過剰近似を厳密に定義する新しい双対近似手法を提案する。以上の結果から,DualAppは,信頼性の高いロバスト性比が100%から1000%,認証下限が平均10.64%(最大66.53%)で,最先端のアプローチを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:58:30 GMT)
Songs Across Borders: Singable and Controllable Neural Lyric Translation [17.9]
本稿では,歌詞翻訳を制約付き翻訳問題に形式化し,歌声品質のギャップを埋める。我々は,理論指導と実践的手法を翻訳学文献から即時駆動型NMTアプローチに変換する。我々のモデルは長さの正確さ、韻律の正確さ、単語境界のリコールで99.85%、99.00%、95.52%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:50:17 GMT)
RAMP: Retrieval and Attribute-Marking Enhanced Prompting for Attribute-Controlled Translation [17.9]
属性制御翻訳(ACT)は機械翻訳のサブタスクであり、翻訳出力のスタイリスティックまたは言語的属性を制御する。本稿では,大規模な多言語言語モデルを活用し,少数ショットおよびゼロショット設定でACTを実行するRetrieval and Attribute-Marking enhanced Prompting (RAMP)を提案する。 RAMPは、意味的類似性検索コンポーネントを組み込むことで、標準プロンプトアプローチよりも生成精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:56:53 GMT)
X-IQE: eXplainable Image Quality Evaluation for Text-to-Image Generation with Visual Large Language Models [17.7]
本稿では,X-IQEと呼ばれる新しい画像品質評価手法を提案する。 X-IQEは、視覚的大言語モデル(LLM)を使用して、テキストによる説明を生成することによって、テキストから画像への生成方法を評価する。実際の画像と生成された画像を区別し、テキスト画像のアライメントを評価し、モデルトレーニングや微調整を必要とせずに画像の美学を評価する機能など、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:01:54 GMT)
FedEBA+: Towards Fair and Effective Federated Learning via Entropy-Based Model [17.5]
我々は,グローバルモデルの性能を同時に向上しつつ,公平性を向上する新しいFLアルゴリズムであるFedEBA+を提案する。 We show that FedeBA+ are out of other SOTA fairness FL method in both fairness and global model performance。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:53:48 GMT)
Hybrid Energy Based Model in the Feature Space for Out-of-Distribution Detection [17.4]
本稿では,ハイブリッドエネルギーベースモデル(EBM)を用いたポストホックOOD検出法であるHEATモデルを提案する。 Heatは、CIFAR-10/CIFAR-100ベンチマークと大規模イメージネットベンチマークで、最先端のOOD検出結果を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:21:39 GMT)
GVdoc: Graph-based Visual Document Classification [17.4]
グラフに基づく文書分類モデルであるGVdocを提案する。提案手法では,そのレイアウトに基づいて文書グラフを生成し,グラフニューラルネットワークを用いてノードとグラフの埋め込みを学習する。パラメータが少なくても、我々のモデルは分布外データ上で最先端のモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:23:20 GMT)
DKAF: KB Arbitration for Learning Task-Oriented Dialog Systems with Dialog-KB Inconsistencies [17.2]
タスク指向対話(TOD)エージェントは、しばしば外部知識ベース(KB)に応答する。 TODエージェントを学習するための既存のアプローチは、トレーニング中に個々のダイアログのKBスナップショットが利用可能であると仮定する。本稿では,ダイアログ毎のKBスナップショットを予測することにより,ダイアログKBの不整合を低減するダイアログKB調停フレームワーク(DKAF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:36:23 GMT)
Automatic Tuning of Loss Trade-offs without Hyper-parameter Search in End-to-End Zero-Shot Speech Synthesis [17.2]
ゼロショットTSとVCの手法は、訓練中に見つからない音声を生成できるという実用性から注目を集めている。提案手法は,VITSモデルデコーダを完全な再構成能力に誘導することで,探索なしでこの最適性を見出す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では、ゼロショットTSやVCのベースラインに比べて優れたパフォーマンスを示し、最先端の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） (Fri, 26 May 2023 07:39:26 GMT)
Improving Knowledge Distillation via Regularizing Feature Norm and Direction [17.0]
知識蒸留(KD)は、大きな訓練されたモデル(例えば教師)を利用して、同じタスクのために同じデータセット上で小さな学生モデルを訓練する。教師の特徴を知識として扱うこと、知識蒸留訓練の学生は、その特徴を教師の特徴と整合させることによって、例えば、ロジット間のKL偏差を最小化し、中間特徴間のL2距離を最小化する。教師に対する生徒の特徴の整合性の向上は教師の知識をよりよく蒸留すると考えるのは自然なことだが、単にこの整合性を強制することは生徒のパフォーマンスに直接寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:05:19 GMT)
Investigating how ReLU-networks encode symmetries [16.6]
ネットワークの等式がすべての層が等式であることを示すかどうかを考察する。等変で訓練されたCNNは階層的に等変を示すと推測する。 2つの異なるネットワークをマージするよりも、ネットワークとグループ変換されたバージョンをマージすることが通常容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:23:20 GMT)
Alleviating Exposure Bias in Diffusion Models through Sampling with Shifted Time Steps [16.6]
拡散確率モデル (DDPM) は高品質な画像の合成において顕著な有効性を示した。時間シフトサンプリングという推論手法を提案する。我々のフレームワークは既存のサンプリングアルゴリズムとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:17:35 GMT)
SD-Conv: Towards the Parameter-Efficiency of Dynamic Convolution [16.6]
動的畳み込みは、無視可能なFLOPの増加による効率の良いCNNの性能向上を実現する。我々はこれら2つのパスを自然に統合する新しいフレームワーク textbfSparse Dynamic Convolution (textscSD-Conv) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:26:12 GMT)
Implicit Regularization Leads to Benign Overfitting for Sparse Linear Regression [16.6]
ディープラーニングでは、しばしばトレーニングプロセスは補間子(トレーニング損失0のソリューション)を見つけるが、テスト損失は依然として低い。良性オーバーフィッティングの一般的なメカニズムは暗黙の正則化であり、そこでは、トレーニングプロセスが補間子にさらなる特性をもたらす。勾配勾配勾配による新モデルの訓練は, ほぼ最適試験損失を伴う補間器に導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:27:21 GMT)
Decoupled Rationalization with Asymmetric Learning Rates: A Flexible Lipschitz Restraint [16.5]
自己説明的合理化モデルは、一般的に、生成者が入力テキストから最も人間的な知性のある断片を論理として選択する協調ゲームによって構成され、次に選択された合理性に基づいて予測を行う予測器が続く。そのような協調ゲームは、予測者がまだ十分に訓練されていないジェネレータによって生成される非形式的ピースに過度に適合する退化問題を生じさせ、それからジェネレータを無意味なピースを選択する傾向にある準最適モデルに収束させる。我々は、自然かつ柔軟にリプシッツ定数を抑制できるDRという、単純で効果的な手法を実証的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:59:42 GMT)
Integrating Listwise Ranking into Pairwise-based Image-Text Retrieval [16.4]
Image-Text Retrieval (ITR)は基本的にランキング問題である。目的は、候補者の画像を、大きくて小さいものまで、関連性でランク付けすることである。本稿では、リストワイズランキングを従来のペアワイズITRに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:18:52 GMT)
Towards Open-World Segmentation of Parts [16.1]
本稿では,クラスに依存しない部分分割タスクを提案する。パートクラスなしでトレーニングされたモデルは、トレーニング時に見えない部分のローカライズとオブジェクトへのセグメンテーションを改善することができる、と私たちは主張する。当社のアプローチでは,オープンワールドのパートセグメンテーションに向けた重要なステップとして,注目すべきかつ一貫した成果をあげています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:34:58 GMT)
Do GPTs Produce Less Literal Translations? [15.9]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語生成や理解タスクに対処できる汎用言語モデルとして登場した。 GPTからの英語(E-X)からの翻訳はリテラルが低い傾向にあり、機械翻訳の品質指標に類似またはより良いスコアが示されることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:38:31 GMT)
Bidirectional Semi-supervised Dual-branch CNN for Robust 3D Reconstruction of Stereo Endoscopic Images via Adaptive Cross and Parallel Supervisions [15.9]
そこで本研究では,教師と生徒の両方の役割を兼ね備えた,2人の学習者との双方向学習手法を提案する。具体的には、アダプティブ・クロス・スーパービジョン(ACS)とアダプティブ・パラレル・スーパービジョン(APS)の2つの自己スーパービジョンを紹介する。学習知識は分岐方向(ACSにおける分散誘導)と平行方向(APSにおける分散誘導)の2方向に沿って流れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:33:12 GMT)
CRoSS: Diffusion Model Makes Controllable, Robust and Secure Image Steganography [15.7]
制御可能・ロバスト・セキュア画像ステガノグラフィー(CRoSS)という新しい画像ステガノグラフィーフレームワークを提案する。 CRoSSは、カバーベース画像ステガノグラフィー法と比較して、制御性、堅牢性、セキュリティにおいて大きな利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:52:57 GMT)
Robust Nonparametric Regression under Poisoning Attack [15.7]
敵攻撃者は、$N$のトレーニングデータセットから最大$q$のサンプル値を変更することができる。初期解法はハマー損失最小化に基づくM推定器である。最後の見積もりは、任意の$q$に対してほぼ最小値であり、最大$ln N$ factorまでである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:33:17 GMT)
Instance-Aware Image Completion [15.6]
我々はImCompleteと呼ばれる新しい画像補完モデルを提案する。 ImCompleteはまず、見えるインスタンスと行方不明領域の位置を考慮に入れたトランスフォーマーアーキテクチャを採用する。その後、ImCompleteは行方不明領域内のセマンティックセマンティクスマスクを完了し、ピクセルレベルのセマンティクスと構造的ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:06:06 GMT)
Neural Task Synthesis for Visual Programming [15.6]
視覚的プログラミング領域のコンテキストにおいて、与えられた仕様のプログラミングタスクを自動的に生成できるニューラルモデルを設計することを模索する。そこで我々は,NeurTaskSynというニューラルシンボリックな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:08:18 GMT)
A Framework for Incentivized Collaborative Learning [15.4]
我々は、協調学習のインセンティブとなる一般的なフレームワークであるICLを提案する。連合学習,支援学習,マルチアームバンディットの特定の症例に対するICLの広範な適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:00:59 GMT)
'Tax-free' 3DMM Conditional Face Generation [15.3]
3DMM条件付き顔生成は、そのよく定義された制御性により、牽引力を高めている。 DiscoFaceGANや3D-FM GANといった以前の作品では、非条件のStyleGANに比べてFIDの差が顕著であった。本稿では、3DMM条件付き顔GANと無条件スタイルGANとの間の品質税を効果的に除去する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:42:28 GMT)
SR-OOD: Out-of-Distribution Detection via Sample Repairing [15.3]
深層生成モデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルを、信頼性の高いイン・ディストリビューションとして分類することができる。本研究では,この現象は再構成作業によるものであり,生成モデルが低レベルな特徴に過度に注目しすぎ,意味情報に過度に焦点を絞るおそれがある,という仮説を提案する。我々は、サンプル修復を利用したOOD検出フレームワークSR-OODを導入し、生成モデルにアイデンティティマップ以上の学習を促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:35:20 GMT)
18 Million Links in Commit Messages: Purpose, Evolution, and Decay [15.2]
以前の"960万のソースコードコメントリンク"に関する研究は、リンクは崩壊しやすく、時代遅れになり、双方向のトレーサビリティが欠如していることを示している。 23,110GitHubリポジトリのコミットから18,201,165のリンクを大規模に調査し、同じ運命を辿ったかどうかを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:32:52 GMT)
CB2: Collaborative Natural Language Interaction Research Platform [14.9]
CB2は、タスク指向のシナリオで協調的な自然言語インタラクションを研究するためのマルチエージェントプラットフォームである。これには、3Dゲーム環境、トレーニングされたモデルを人間のエージェントに提供するように設計されたバックエンドサーバ、スケーラブルな研究を可能にするさまざまなツールとプロセスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:35:47 GMT)
Entailment as Robust Self-Learner [14.9]
我々は、複数の異なるNLUタスクを文脈的エンターテイメントとして定式化するプロンプト戦略を設計する。自己学習における擬似ラベル品質向上のための簡易擬似ラベル編集(SimPLE)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:41:23 GMT)
Commonsense Knowledge Graph Completion Via Contrastive Pretraining and Node Clustering [14.9]
本稿では,Contrastive PretrainingとNode Clusteringに基づくCSKG補完フレームワークを提案する。 CN-100K と ATOMIC の2つの CSKG 補完ベンチマークにおけるCPNC のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:24:32 GMT)
NavGPT: Explicit Reasoning in Vision-and-Language Navigation with Large Language Models [14.8]
我々は,複雑なエンボディシーンにおけるGPTモデルの推論能力を明らかにするために,NavGPTを導入した。 NavGPTは、視覚的な観察、ナビゲーション履歴、将来の探索可能な方向のテキスト記述を入力として、エージェントの現在の状態を推論する。本研究では,NavGPTが経路に沿った観察や行動から高品質なナビゲーション命令を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:41:06 GMT)
Randomized Positional Encodings Boost Length Generalization of Transformers [14.8]
トランスフォーマーは、一定のコンテキスト長のタスクに対して印象的な一般化機能を持つ。文字列の重複のような一見単純なタスクであっても、任意の長さの列に一般化できない。この問題を克服できる位置エンコーディングの新たなファミリーを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:47:52 GMT)
EVOTER: Evolution of Transparent Explainable Rule-sets [14.3]
本稿では,まずモデルが透明で説明しやすいアプローチを提唱する。このアプローチは、いくつかの予測/分類と処方/政治検索ドメインで評価される。ブラックボックスモデルと同様に機能する有意義なルールセットを発見することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:45:10 GMT)
Differentiable Random Partition Models [14.2]
本稿では,分割を推論する新しい2段階の手法を提案する。我々の手法は、サブセット当たりの要素数を推定し、第二に、これらのサブセットを学習順序で満たすことによって機能する。 3つの異なる挑戦実験における汎用的アプローチの汎用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:45:10 GMT)
Im-Promptu: In-Context Composition from Image Prompts [14.0]
視覚刺激の構成可能な要素に対して,類似推論がコンテキスト内合成を可能にするか否かを検討する。我々はIm-Promptuを使って、ベクトル表現、パッチ表現、オブジェクトスロットなど、さまざまなレベルの構成性のエージェントを訓練する。本実験は,学習された構成規則を未知の領域に拡張する非構成的表現を用いて,外挿能力と構成性の程度とのトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:10:11 GMT)
Single-Model Attribution via Final-Layer Inversion [14.0]
最終層逆転と異常検出に基づくオープンワールド設定における単一モデル属性に対する新しいアプローチを提案する。得られた最終層インバージョンを凸ラッソ最適化問題に還元し,理論的に健全で計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:06:38 GMT)
Summarizing Stream Data for Memory-Restricted Online Continual Learning [13.9]
本稿では,ストリームデータ(SSD)の知識をより情報的なサンプルに要約することを提案する。 SSDは、非常に制限されたメモリバッファの下でシーケンシャルなCIFAR-100に対して、3%以上の精度向上を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:31:51 GMT)
Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constrained Language Planning [13.9]
日常生活において、人間はゴール指向のスクリプトの形でステップバイステップの指示に従うことで、アクションを計画することが多い。従来、言語モデル(LM)を利用してステレオタイプ的活動の抽象的な目標を計画してきたが、より具体的な目標を多面的制約(multi-facet constraints)で検討した。本稿では,制約付き言語計画の課題を初めて定義する。本稿では,この課題における大規模言語モデル (LLM) の改善を目的とした過剰な代用フィルタ手法を提案し,新しい制約付き言語計画データセットであるCoScriptを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:17:17 GMT)
Bayesian Kernelized Tensor Factorization as Surrogate for Bayesian Optimization [13.9]
カーネル最適化(BO)は主にガウス過程(GP)をキーサロゲートモデルとして用いている。本稿では,BOにおける新しい代理モデルとしてベイズ因子化(BKTF)を提案する。 BKTFは、不確実量化を伴う複素関数を特徴づけるための柔軟で効果的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:33:50 GMT)
XGrad: Boosting Gradient-Based Optimizers With Weight Prediction [13.6]
本稿では,一般的な勾配に基づくDNNに重み予測を導入する,一般的なディープラーニング学習フレームワークを提案する。特に、各ミニバッチトレーニングの前に、使用した更新ルールに従って将来の重みを予測し、前方パスと後方パスの両方に適用する。実験結果から,XGradはモデルのトレーニング時に元のモデルよりも精度が高いことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:34:00 GMT)
You Can Have Your Data and Balance It Too: Towards Balanced and Efficient Multilingual Models [13.6]
本稿では,教師の知識蒸留に基づく新しい多言語学習手法を提案する。この設定では、言語に最適化された単言語教師モデルを利用する。教師たちは、バランスの取れた(サブサンプル化された)データとともに、教師の知識を1人の多言語学生に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:31:38 GMT)
OpenVIS: Open-vocabulary Video Instance Segmentation [13.4]
Open-vocabulary video instance segmentation (OpenVIS) という新しいコンピュータビジョンタスクを提案し,検討する。 OpenVISは、対応するテキスト記述に従って、ビデオ内の任意のオブジェクトを同時に分割、検出、追跡することを目的としている。本稿では,高品質なクラス非依存のオブジェクトマスクを提案するための2段階パイプラインを提案し,それに対応するカテゴリを事前学習したVLMを用いて予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:25:59 GMT)
Experiencer-Specific Emotion and Appraisal Prediction [13.3]
NLPにおける感情分類は、文章や段落などの感情をテキストに割り当てる。イベントの経験に焦点を合わせ、各イベントに感情(もしあれば)を割り当てます。経験者の感情と評価のモデルが経験者に依存しないベースラインより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:29:38 GMT)
CVB: A Video Dataset of Cattle Visual Behaviors [13.2]
牛の行動認識のための既存のデータセットは、ほとんど小さく、明確に定義されたラベルがないか、非現実的な制御環境で収集される。キャトル・ビジュアル・ビヘイビアス (CVB) と呼ばれる新しいデータセットを導入し、502本のビデオクリップを15秒毎に撮影し、自然の照明条件で撮影し、11種類の視覚的に知覚できる牛の行動に注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:44:11 GMT)
HowkGPT: Investigating the Detection of ChatGPT-generated University Student Homework through Context-Aware Perplexity Analysis [13.1]
HowkGPTは学術的な課題と付随するメタデータのデータセットの上に構築されている。生徒とChatGPTが生成する応答の難易度スコアを計算する。さらに、カテゴリ固有のしきい値を定義することで分析を洗練させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:07:25 GMT)
Differentially private low-dimensional representation of high-dimensional data [13.1]
本研究では,高次元データセットから低次元合成データを効率的に生成する微分プライベートアルゴリズムを提案する。アルゴリズムの重要なステップは、ほぼ最適精度を持つプライベートプライマリコンポーネント分析(PCA)手順である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:50:55 GMT)
D-CALM: A Dynamic Clustering-based Active Learning Approach for Mitigating Bias [13.0]
本稿では,クラスタリングとアノテーションを動的に調整する適応型クラスタリングに基づく能動的学習アルゴリズムD-CALMを提案する。感情,ヘイトスピーチ,ダイアログ行為,書籍型検出など,多種多様なテキスト分類タスクのための8つのデータセットの実験により,提案アルゴリズムがベースラインALアプローチを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:17:43 GMT)
Algorithm Selection for Deep Active Learning with Imbalanced Datasets [12.9]
アクティブな学習は、ディープネットワークのトレーニングに必要なラベル付きサンプルの数を減らすことを目的としている。アクティブな学習戦略が与えられたアプリケーションでうまく機能するか、どれが最善であるかを事前に知るのは難しい。深層能動学習のための適応型アルゴリズム選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:22:19 GMT)
Don't Forget Your ABC's: Evaluating the State-of-the-Art in Chat-Oriented Dialogue Systems [12.9]
人間のコンピュータチャットの次元的評価は、チャット品質のいくつかの異なる側面を確実に測定することができる。提案手法は, 従来のチャット方式よりも, チャットの次元評価に適していることを示す。次に、検証された方法と既存の方法を用いて、最近の文献から4つのオープンドメインチャットモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:31:57 GMT)
Learning Interpretable Models of Aircraft Handling Behaviour by Reinforcement Learning from Human Feedback [12.9]
我々は、模擬飛行軌道に対するペアワイズ選好を用いて、報酬木と呼ばれる解釈可能なルールベースモデルを学習する。我々はRLエージェントを訓練し、報奨木を目的とする高品質なハンドリング行動を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:37:59 GMT)
Satlas: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding [12.5]
リモートセンシングデータセットとベンチマークであるSatlasを紹介します。本研究では,サトラスにおける8つのベースラインと提案手法を評価し,改善の余地があることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:51:10 GMT)
Can large language models generate salient negative statements? [12.5]
本研究では,大規模言語モデルによる実世界の実体に関する健全な(興味深い)ネガティブなステートメントを生成する能力について検討する。我々はゼロショットとkショットの制約のないプローブを用いてLSMを探索し、従来の否定生成法と比較した。異なる領域の被写体に関する生成したリストの正しさと正当性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:13:59 GMT)
Nichelle and Nancy: The Influence of Demographic Attributes and Tokenization Length on First Name Biases [12.5]
我々は、名前(人種、民族、性別)と名前のトークン化長の人口統計特性が、社会的常識推論モデルの行動に体系的に影響を及ぼす要因であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:57:42 GMT)
Emotion Experiencer Recognition as a Prerequisite for Experiencer-Specific Emotion Analysis [12.4]
テキストにおける経験者検出は難題であり、精度は.82、リコールは.56(F1 =.66)であることを示す。これは、感情経験者検出と感情/評価認識を共同でモデル化する将来の仕事のモチベーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:33:28 GMT)
Applying Interdisciplinary Frameworks to Understand Algorithmic Decision-Making [12.4]
我々は,「アルゴリズム意思決定」システムの説明は,すでに学習科学で使われている実践を取り入れることで利益を得ることができると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:41:56 GMT)
Teamwork Is Not Always Good: An Empirical Study of Classifier Drift in Class-incremental Information Extraction [12.4]
授業増分学習は,学習前の授業を忘れることなく,データストリームから新しいクラスを継続的に学習できる学習システムを開発することを目的としている。本稿では,分類器内のドリフトがいかにして忘れてしまうかを詳しく検討し,それに伴い,ドリフトを緩和するための4つの単純かつ(超)効果的な解法について述べる。我々の解は、常に44.7%の絶対Fスコアゲインを持つ従来の最先端のアプローチよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:57:43 GMT)
Gender Lost In Translation: How Bridging The Gap Between Languages Affects Gender Bias in Zero-Shot Multilingual Translation [12.4]
並列データが利用できない言語間のギャップを埋めることは、多言語NTTの性別バイアスに影響を与える。本研究では, 言語に依存しない隠蔽表現が, ジェンダーの保存能力に及ぼす影響について検討した。言語に依存しない表現は、ゼロショットモデルの男性バイアスを緩和し、ブリッジ言語におけるジェンダーインフレクションのレベルが増加し、話者関連性合意に対するより公平なジェンダー保存に関するゼロショット翻訳を超越することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:51:50 GMT)
GLOBE-CE: A Translation-Based Approach for Global Counterfactual Explanations [12.3]
Global & Efficient Counterfactual Explanations (GLOBE-CE)は、現在の最先端技術に関連する信頼性とスケーラビリティの問題に取り組む柔軟なフレームワークである。分類的特徴翻訳を数学的に解析し,その手法を応用した。公開データセットとユーザスタディによる実験的評価は、GLOBE-CEが現在の最先端よりも大幅にパフォーマンスが向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:26:59 GMT)
Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting [12.3]
多くの既存のモデルは、エラープロセスが時間に依存しないことを仮定して問題を単純化する。本稿では,確率予測の精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:36:59 GMT)
VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection [12.3]
未知のインスタンスを検出するための3D幾何認識フレームワークであるVoxDetを紹介した。 VoxDetは強力な3Dボクセル表現と信頼性の高いボクセルマッチング機構を完全に活用している。 3次元ボクセル表現は幾何学を符号化しているので、まず相対回転を推定し、整列したボクセルを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:25:13 GMT)
Metaphor Detection via Explicit Basic Meanings Modelling [12.1]
本稿では,トレーニングセットからのリテラルアノテーションに基づいて,単語の基本的意味をモデル化するメタファ検出手法を提案する。実験の結果,本手法はF1スコアにおいて,最先端の手法よりも1.0%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:25:05 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） (Fri, 26 May 2023 07:22:24 GMT)
Trust-Aware Resilient Control and Coordination of Connected and Automated Vehicles [12.0]
我々は、対立地域におけるCAVの協調ネットワークのセキュリティに取り組む。敵の目的を達成するために使用できる攻撃のクラスは、シビル攻撃である。本稿では,信頼フレームワークを用いた攻撃検出・軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:57:51 GMT)
Confidence-Based Feature Imputation for Graphs with Partially Known Features [12.0]
本稿では,各チャネルの特徴に割り当てられるノードの特徴に対して,チャネルの信頼性という新しい概念を導入する。そこで我々は,未知のノードと最も近い既知のノードとの間のチャネル幅の短い経路距離を用いて疑似信頼度を設計する。疑似自信に基づいて,チャネルワイドなノード間拡散とノードワイドなチャネル間伝播を行う特徴計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:23:24 GMT)
DynaShare: Task and Instance Conditioned Parameter Sharing for Multi-Task Learning [12.0]
マルチタスク学習のための新しいパラメータ共有手法を提案する。本稿では,タスクと入力インスタンスの両方に基づいて,ネットワークのどの部分をアクティブにするかを動的に決定する。提案手法は,個別入力インスタンスの粗い層選択とゲーティングユニットのためのタスク固有のポリシーからなる階層的ゲーティングポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:43:21 GMT)
Large Language Models Can be Lazy Learners: Analyze Shortcuts in In-Context Learning [11.9]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、コンテキスト内学習に大きな可能性を示している。本稿では,ショートカットやプロンプト内のスプリアス相関に対するLDMsの依存度について検討する。より大規模なモデルでは、推論中にプロンプトでショートカットを利用する可能性が高くなるという驚くべき発見が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:56:30 GMT)
UNSAT Solver Synthesis via Monte Carlo Forest Search [11.7]
木MDPにおける学習ポリシーのための強化学習(RL)アルゴリズムであるモンテカルロ森林探索(MCFS)を紹介する。そのような問題の例としては、SAT公式の不満足性の証明、SAT公式の解の数を数えることがある。我々は,満足度(SAT)問題を解決するためにDPLL分岐ポリシーを学習するMCFSアルゴリズムであるKnuth Synthesisをダブした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:02:42 GMT)
Sharpened Lazy Incremental Quasi-Newton Method [11.7]
この研究は、両方の世界の長所を達成するシャープニング・ラジー・インクリメンタル・クアシ・ニュートン(SLIQN)法(英語版)(Sharpened Lazy Incremental Quasi-Newton, SLIQN)を提唱している。提案されたインクリメンタルなバージョンには、古典的なBFGSアップデートとエレディなBFGSアップデートの両方を取り入れたハイブリッドなアップデート戦略が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:06:24 GMT)
RFiD: Towards Rational Fusion-in-Decoder for Open-Domain Question Answering [11.6]
Open-Domain Question Answering (ODQA) システムは、複数の節を同時に参照することで回答を生成できるリーダーモデルを必要とする。この問題に対処するためにRational Fusion-in-Decoder(RFiD)モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:51:25 GMT)
Accelerating Value Iteration with Anchoring [11.4]
価値反復(VI)は現代の強化学習の理論と実践の基礎となっている。ベルマン整合性演算子と最適性演算子の両方に対して、最初の加速 VI を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:32:21 GMT)
Counterfactual reasoning: Testing language models' understanding of hypothetical scenarios [11.4]
事前学習された5つの言語モデルからの対実予測を探索する。私たちは、モデルが反現実的なシナリオにおいて、現実世界の知識を一貫してオーバーライドできることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:42:57 GMT)
Gender Neutralization for an Inclusive Machine Translation: from Theoretical Foundations to Open Challenges [11.4]
我々は,ジェンダー・ニュートラル・トランスフォーメーション(GNT)をジェンダー・インクリシティーの一形態として検討し,マシン・トランスフォーメーション(MT)モデルによって達成される目標について検討する。具体的には、ジェンダー関連言語移行問題を表す言語対である、英語からイタリア語への翻訳に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:27:18 GMT)
Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey [11.4]
大規模な言語モデル(LLM)がどの程度推論できるのかは、まだ明らかになっていない。本稿では,LLMにおける推論に関する知識の現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:59:33 GMT)
5G Network on Wings: A Deep Reinforcement Learning Approach to the UAV-based Integrated Access and Backhaul [11.2]
無人航空機(UAV)ベースの航空ネットワークは、高速で柔軟で信頼性の高い無線通信のための有望な代替手段を提供する。本稿では,静的環境と動的環境の両方において,複数のUAV-BSを制御する方法について検討する。複数のUAV-BSの3次元配置を協調的に最適化するために,深部強化学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:20:10 GMT)
Combining Global and Local Merges in Logic-based Entity Resolution [11.2]
Laceは集合体解決のためのフレームワークである。論理ルールと制約は、同じエンティティを表すエンティティ参照のペアを特定するために使用されます。これらのエンティティ参照のすべての発生は等しいと見なされ、マージ可能である。これは、Laceを局所的な値のマージで拡張し、結果の形式主義の計算的性質を探求する動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:38:36 GMT)
Incorporating Distributions of Discourse Structure for Long Document Abstractive Summarization [11.2]
本稿では,修辞関係のタイプと不確実性を包括的に組み込んだ新しい要約モデルであるRSTformerを紹介する。文書レベルの修辞構造に根ざしたRTTアテンション機構は,最近開発されたLongformerフレームワークの拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:51:47 GMT)
Restormer-Plus for Real World Image Deraining: the Runner-up Solution to the GT-RAIN Challenge (CVPR 2023 UG2+ Track 3) [11.1]
Restormer-PlusはGT-RAIN Challengeに提出された。構造類似度(SSIM)では4位である。大会の主催者から公式には準優勝の解決策として評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:32:10 GMT)
Towards Safe, Explainable, and Regulated Autonomous Driving [11.0]
本稿では、自律制御、説明可能なAI(XAI)、規制コンプライアンスを統合するフレームワークを提案する。フレームワークの目標を達成するのに役立つ、関連するXAIアプローチについて説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:28:30 GMT)
Towards More Realistic Evaluation for Neural Test Oracle Generation [11.0]
単体テストはソフトウェアの品質を守り、改善するのに役立ちますが、作成とメンテナンスにはかなりの時間と労力が必要です。最近の研究では、ニューラルモデルを利用してテストオラクル、すなわちニューラルテストオラクル生成(NTOG)を生成することが提案されている。これらの設定は、既存のNTOGアプローチのパフォーマンスの理解を誤解させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:56:57 GMT)
Stability of implicit neural networks for long-term forecasting in dynamical systems [10.7]
我々は,このネットワークの予測における安定性を保証するためのスキームの安定性定義に基づく理論を開発する。実験の結果, 安定性が検証され, 2つの輸送PDEの長期予測結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:58:48 GMT)
Certifiably Robust Reinforcement Learning through Model-Based Abstract Interpretation [10.7]
本稿では,機械チェック可能な正逆性証明を備えた強化学習フレームワークを提案する。連続状態と動作空間を有する4つのMuJoCo環境上でCAROLを実験的に評価した。 CAROLは、最先端のロバストなRLアルゴリズムのポリシーと対照的に、 (i) 証明されたパフォーマンスの低いバウンドを著しく強化し、 (ii) 経験的な敵攻撃下での同等のパフォーマンスを示すポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:40:01 GMT)
Fast and Minimax Optimal Estimation of Low-Rank Matrices via Non-Convex Gradient Descent [10.7]
雑音測定から低ランク行列を推定する問題は、極小誤差を達成するという特定の目的を持っている。本稿では,最小限の最適性を確実に保ちながら,収束の遅い問題を修復するアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムを用いて医用イメージングアプリケーションと,それ以前のアプローチについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:32:07 GMT)
Hierarchical Verbalizer for Few-Shot Hierarchical Text Classification [10.6]
階層的テキスト分類(HTC)は、低リソースまたは少数ショットの設定を考慮すると、パフォーマンスが低下する。本稿では,HTC を単一あるいは複数ラベルの分類問題として扱う多言語フレームワークである階層型動詞化器 (HierVerb) を提案する。このように、HierVerbはラベル階層の知識を動詞化子に融合させ、グラフエンコーダを通じて階層を注入する者よりも著しく優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:41:49 GMT)
GC-Flow: A Graph-Based Flow Network for Effective Clustering [10.4]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフデータの半教師付き分類のために、クラス後部$p(y|mathbfx)$を直接モデル化する固有モデルである。この作業では、GCN層を置き換える正規化フローを設計し、クラス条件付き可能性$p(mathbfx|y)$とクラス前の$p(y)$の両方をモデル化する表現モデルを作成します。結果のニューラルネットワークであるGC-Flowは、装備中にグラフ畳み込み操作を保持する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:11:38 GMT)
Finite Time Regret Bounds for Minimum Variance Control of Autoregressive Systems with Exogenous Inputs [10.3]
多くの適応型コントローラが経験した重要な課題は、学習の初期段階における経験的パフォーマンスの低下である。本稿では,探索に探索入力を利用するCertainty Equivalence (CE)適応制御器の修正版を提案する。ガウス下雑音の場合、T$の時間ステップとClog2の時間ステップの後の後悔に基づいて$C log T$と$Clog2 T$を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:29:33 GMT)
TFDet: Target-aware Fusion for RGB-T Pedestrian Detection [10.3]
TFDet と呼ばれる多スペクトル歩行者検出のための新しい目標認識融合戦略を提案する。我々の融合戦略は、歩行者関連の特徴を強調しつつ、無関係な特徴を抑える。TFDetは、KAISTとLLVIPベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:09:48 GMT)
vFedSec: Efficient Secure Aggregation for Vertical Federated Learning via Secure Layer [10.3]
vFedSecは、最先端のセキュリティモジュールをセキュアなアグリゲーションに使用して、垂直FLを安全かつ効率的にトレーニングするための革新的なSecure Layerを備えた、新しい設計である。提案手法は,広く採用されている同型暗号(HE)法と比較して9.1e2 3.8e4の高速化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:17:36 GMT)
Functional Flow Matching [10.2]
本稿では,最近導入されたフローマッチングモデルを一般化した関数空間生成モデルを提案する。本手法は確率やシミュレーションに頼らず,関数空間の設定に適している。我々は,FFM法が最近提案した関数空間生成モデルより優れていることを示す,合成および実世界のベンチマーク実験を通じて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:07:47 GMT)
AI-based analysis of super-resolution microscopy: Biological discovery in the absence of ground truth [10.1]
機械学習による超高解像度データの分析は、新しい生物学の発見に大きな可能性を秘めている。弱教師付き学習パラダイムの超解像顕微鏡への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:31:53 GMT)
Decision Diagram-Based Branch-and-Bound with Caching for Dominance and Suboptimality Detection [10.1]
本稿では動的プログラミングモデルの構造を利用して探索を高速化する新しい要素を提案する。鍵となる考え方は、同じ動的プログラミング状態に対応するノードの反復的な探索を防ぐことである。実験により、バリアーによって引き起こされたプルーニングにより、アルゴリズムによって拡張されたノードの数を大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:51:22 GMT)
Inter-connection: Effective Connection between Pre-trained Encoder and Decoder for Speech Translation [10.1]
本稿では,音声事前学習モデルの各層から情報を集約する相互接続機構を提案する。この機構は, 音声事前学習モデルが凍結した場合に, パラメータを2K増加させることで, en-de, en-ja, en-zhでBLEUを約2ポイント増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:01:29 GMT)
Do We Really Need a Large Number of Visual Prompts? [10.0]
視覚変換器アーキテクチャの微調整性能と自己注意操作に及ぼすプロンプト数の影響を解析する。本稿では,少数のプロンプトを用いて性能劣化を防止することを目的とした,PC(Prompt Condensation)技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:31:57 GMT)
Duality in Multi-View Restricted Kernel Machines [10.0]
本稿では,既存の制限されたカーネル・マシン・メソッドを1つのプリミティブ・デュアル・マルチビュー・フレームワークに組み合わせた統一設定を提案する。フレームワークの一次表現と双対表現を導出し、理論的な観点から異なるトレーニングと推論アルゴリズムを関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:37:19 GMT)
Explainable Activity Recognition for Smart Home Systems [9.9]
我々は、説明可能な活動認識フレームワークを開発するために、説明可能な人工知能(XAI)技術からの洞察に基づいて構築する。以上の結果から,XAI アプローチ SHAP は 92% の成功率を持つことが明らかとなった。サンプルシナリオの83%では、ユーザは単純なアクティビティラベルよりも自然言語の説明を好む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:21:50 GMT)
Efficient Detection of LLM-generated Texts with a Bayesian Surrogate Model [9.9]
ベイジアンサロゲートモデルを導入し、ベイジアン不確実性に基づいて典型的なサンプルを選択し、典型的なサンプルから他のサンプルへのスコアを補間する。実験結果から,提案手法はクエリコストの低い既存手法よりも有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:23:10 GMT)
Reinforcement Learning with Simple Sequence Priors [9.9]
圧縮可能な動作列でタスクを解くことを学習するRLアルゴリズムを提案する。得られたRLアルゴリズムは学習を高速化し、最先端のモデルフリーアプローチよりも高いリターンが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:18:14 GMT)
Flow Matching for Scalable Simulation-Based Inference [9.8]
流れマッチング後推定 (FMPE) は連続正規化フローを用いたシミュレーションベース推論 (SBI) の手法である。 FMPEは,確立されたSBIベンチマーク上での競合性能を示し,その改善されたスケーラビリティを挑戦的な科学的問題で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:00:01 GMT)
Hyperbolic Uncertainty Aware Semantic Segmentation [9.6]
双曲的不確かさ損失(HyperUL)は,双曲的距離を通したトレーニングにおいて,双曲的空間において,誤分類された高不確かさ画素を動的に強調する。提案したHyperULはモデル非依存であり、様々なニューラルネットワークアーキテクチャに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:41:20 GMT)
Causal Component Analysis [9.6]
因果成分分析(CauCA)と呼ばれる中間問題を導入する。 CauCAは独立成分分析(ICA)の一般化と見なすことができる CauCA と ICA 設定における広範囲な合成実験により,その効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:34:35 GMT)
Sharing Leaky-Integrate-and-Fire Neurons for Memory-Efficient Spiking Neural Networks [9.6]
Leaky-Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンの非線形活性化は、スパイクの時間的ダイナミクスを捉えるために膜電圧を保持するために追加のメモリを必要とする。本稿では,LIFニューロンを異なる層とチャネルで共有する,シンプルで効果的なLIF-Netを提案する。 EfficientLIF-Netは、標準的なSNNと同等の精度を実現し、LIFニューロンの4.3倍の前方メモリ効率と21.9倍の後方メモリ効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:55:26 GMT)
ElectrodeNet -- A Deep Learning Based Sound Coding Strategy for Cochlear Implants [9.5]
ElectrodeNetは人工内耳(CI)のための深層学習に基づく音声符号化戦略拡張ElectronNet-CS戦略は、さらにチャネル選択(CS)を取り入れている。 The Fast Fourier Transformed bins and channel envelopes obtained from the processing of clean speech by the ACE strategy。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:06:04 GMT)
Distributed Stochastic Optimization under a General Variance Condition [9.2]
分散最適化問題の解法として,従来のフェデレーション平均化アルゴリズム(FedAvg)を再検討する。収束条件の下では、ほぼ確実に静止点が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:42:48 GMT)
Visualizing Self-Regulated Learner Profiles in Dashboards: Design Insights from Teachers [9.2]
学生の自己統制学習(SRL)行動を監視するダッシュボードであるFlippEDの設計と実装を行う。 10人の大学教員を対象としたセミ構造化インタビューにおいて,ツールのユーザビリティと動作性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:03:11 GMT)
S-Graphs+: Real-time Localization and Mapping leveraging Hierarchical Representations [9.1]
S-Graphs+は,(1)ロボットのポーズを推定したポーズ層,(2)壁面を表す壁層,(3)壁面の集合を含む部屋層,(4)部屋を所定の階内に集める床層を含む,新しい4層係数グラフである。上記のグラフは、ロボットのポーズとそのマップの堅牢で正確な推定値を得るために、リアルタイムで最適化され、同時に環境の高レベル情報を構築し、活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:50:32 GMT)
Bilevel Optimization without Lower-level Strong Convexity from the Hyper-Objective Perspective [9.0]
一般凸下層関数の超対象は、評価や最適化に難渋しうることを示す。勾配支配条件下では、超対象の近似定常点を求めるために、不正確なグラディエント・フリー・メソッド(IGFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:59:55 GMT)
Robustness of Multi-Source MT to Transcription Errors [9.0]
多言語シナリオでは、同じ内容が同時解釈、ダビング、サブティチングを通じて様々な言語で利用することができる。 10時間のESICコーパスでは、原英語におけるASRの誤りと、ドイツ語とチェコ語への同時解釈が相互に独立していることが示されている。この結果から,マルチソースニューラルマシン翻訳はリアルタイム同時翻訳において有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:54:16 GMT)
ReX: A Framework for Incorporating Temporal Information in Model-Agnostic Local Explanation Techniques [9.0]
可変長入力を処理するモデルに様々な説明手法を適用するためのフレームワークであるReXを提案する。 LIME と Anchors の2つの一般的な説明手法にアプローチをインスタンス化する。評価の結果,本手法は説明の忠実さと理解可能性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:29:56 GMT)
Improved Sales Forecasting using Trend and Seasonality Decomposition with LightGBM [9.0]
時系列上での傾向と季節成分のユニークな影響を示すための新しい尺度を提案する。実験の結果,提案手法は精度を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:49:42 GMT)
On Isotropy, Contextualization and Learning Dynamics of Contrastive-based Sentence Representation Learning [9.0]
コントラスト学習が文レベルの意味論の学習になぜ役立つのかはよく理解されていない。コントラスト学習は異方性をもたらし,文内類似度が高いことを示す。として形式化したものが意味論的意味のあるトークンに対して緩和されていることもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:40:57 GMT)
Optimal Control of Logically Constrained Partially Observable and Multi-Agent Markov Decision Processes [8.9]
まず、部分的に観測可能なマルコフ決定過程に対する最適制御理論を導入する。累積報酬を最大化するポリシを合成するための構造化手法を提供する。次に、論理的に制約されたマルチエージェント設定のための最適制御フレームワークを設計するために、このアプローチを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:40:54 GMT)
Multi-mode fiber reservoir computing overcomes shallow neural networks classifiers [8.9]
我々は、マルチモード光ファイバをランダムなハードウェアプロジェクタにリキャストし、入力データセットをスペックルイメージセットに変換する。このハードウェアは、ファイバデータに基づいてトレーニングされた場合、損失景観の平坦な領域で動作し、これはディープニューラルネットワークの現在の理論と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:40:26 GMT)
A Slingshot Approach to Learning in Monotone Games [8.8]
ノイズの存在下でも収束が持続する新しい枠組みを提案する。この枠組みに基づくアルゴリズムは, より高速な収束を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:02:54 GMT)
Electric field measurement and application based on Rydberg atoms [8.8]
主な内容は、Rydberg原子の性質、Rydberg原子を用いた測定、および異なるバンドにおける電場測定の実験的進歩である。 Rydberg原子測定の開発は、特に従来のマイクロ波受信機と比較して、Rydberg原子センシングの利点に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:35:47 GMT)
Selective Communication for Cooperative Perception in End-to-End Autonomous Driving [8.7]
協調認識のための新しい選択的コミュニケーションアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, 従来研究されてきた安全クリティカル運転シナリオシミュレーションにおいて, ランダム選択法よりも高い成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:13:17 GMT)
Balanced Supervised Contrastive Learning for Few-Shot Class-Incremental Learning [8.4]
我々は,FSCILネットワークの各コアコンポーネントに対して,効果的な手法を統合する,シンプルで強力な学習手法を開発した。特徴抽出学習において、我々のゴールは、現在の表示可能クラスと見えないクラスと過去のクラスの両方に利益をもたらす、バランスのとれた汎用表現を得ることである。提案手法は,CUB200,CIFAR100,MiniImagenetデータセットにおいて,新しいタスク学習の優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:17:24 GMT)
Are Deep Neural Networks Adequate Behavioural Models of Human Visual Perception? [8.4]
ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、コンピュータビジョンに革命をもたらした機械学習アルゴリズムである。統計ツールと計算モデルとを区別することが重要であると論じる。我々は視覚科学においてDNNを取り巻く多くの神話を排除した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:31:06 GMT)
Glot500: Scaling Multilingual Corpora and Language Models to 500 Languages [8.3]
Glot500-mは水平スケールのLarge Language Models (LLMs) で、主に低リソース言語511をカバーする。この取り組みの重要な部分は、これら511言語をカバーするコーパスであるGlot500-cの収集とクリーン化である。我々は、XLM-Rベースラインと比較して、高リソース言語と低リソース言語の両方で大幅に改善されていることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:30:08 GMT)
Representation Online Matters: Practical End-to-End Diversification in Search and Recommender Systems [8.3]
本稿では,検索結果とレコメンデーションの表現を改善するために,エンドツーエンドの多様化を導入する。 Pinterestプラットフォーム上でスケーラブルな多様化メカニズムを開発し、実験し、展開します。当社のアプローチは,ユーティリティメトリクスに対する肯定的な影響とユーザ満足度の向上を伴って,多様性指標を大幅に改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:00:08 GMT)
Formal Modelling for Multi-Robot Systems Under Uncertainty [8.2]
我々は不確実性下でのマルチロボットシステムのフォーマリズムのモデル化についてレビューする。計画、強化学習、モデルチェック、シミュレーションにどのように使用できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:23:35 GMT)
Last-Iterate Convergence with Full and Noisy Feedback in Two-Player Zero-Sum Games [8.0]
M2WUは突然変異項を反復的に適応することで正確なナッシュ平衡に収束することを示す。我々は,M2WUがMWUやOMWUよりも利用性と収束率が高いことを実証的に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:50:50 GMT)
Automated Verification of Correctness for Masked Arithmetic Programs [7.9]
標数 2 のガロア場上のマスク付き算術プログラムの問題について検討する。本稿では,ランダムなテストとSMTによる問題解決を支援する,項書き換えに基づく自動手法を提案する。このアプローチを新しいツールであるFISCHERとして実装し、様々なベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:55:46 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。高速道路のようなシナリオで、ラベル付き車両噴霧データを含むSemanticSprayデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:19:49 GMT)
Evaluation of Question Generation Needs More References [7.9]
我々は、より堅牢なQG評価のために、基準質問を言い換えることを提案する。 GPT-3のような大規模言語モデルを用いて,意味論的・統語論的に多様な質問を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:40:56 GMT)
Convex Risk Bounded Continuous-Time Trajectory Planning and Tube Design in Uncertain Nonconvex Environments [7.9]
リスクプランニングを保証した連続時間トラジェクトリを探す方法を提案する。リスク境界計画の概念を活用して、リスクをポイントのセットに変換するのです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:21:44 GMT)
Resolving Indirect Referring Expressions for Entity Selection [7.7]
自然表現を用いて実体を選択した場合の参照分解能の問題に対処する。このような言語を頑健に理解することは、ダイアログ、レコメンデーション、検索システムにおいて自然性を改善する大きな可能性を秘めている。私たちは、42Kエンティティペアと式(ペア内の1つのエンティティを参照)からなる新しいパブリックデータセットであるAltEntities(Alternative Entities)を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:17:15 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning without Introducing New Latency [7.6]
隠れ表現の代わりに事前学習パラメータに直接アダプタを適用する新しいアダプタ技術を導入する。提案手法は,性能と記憶効率の両面で新たな最先端性を実現し,完全微調整のパラメータは0.03%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:44:42 GMT)
External Language Model Integration for Factorized Neural Transducers [7.6]
外部言語モデルを用いた因子化ニューラルトランスデューサ(FNT)の適応法を提案する。その結果, 各シナリオにおける語彙順応と, 1つのエンティティリッチシナリオにおける最大60%のWERRの加算ゲインで平均18%のWERRが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:30:21 GMT)
Black-box language model explanation by context length probing [7.5]
本稿では、因果言語モデルのための新しい説明手法である文脈長探索について述べる。この技術はモデルに依存しず、トークンレベルの確率の計算以上のモデル内部へのアクセスに依存しない。事前学習された大規模言語モデルに文脈長探索を適用し、初期分析と洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:32:25 GMT)
GreenPLM: Cross-Lingual Transfer of Monolingual Pre-Trained Language Models at Almost No Cost [7.5]
本研究では,両言語レキシコンを用いて事前学習した言語モデルを直接他の言語に翻訳するGreenPLMというフレームワークを提案する。このアプローチを18言語のBERTモデルで検証し、このフレームワークが、トレーニングコストの高い他のフレームワークに匹敵するものであることを示す。 7つのテスト言語のうち6つで、このフレームワークは、トレーニング前の最大200倍の労力で、元のモノリンガル言語モデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:28:36 GMT)
Local Search, Semantics, and Genetic Programming: a Global Analysis [7.5]
Geometric Semantic Geometric Programming (GSGP) は、遺伝的プログラミング(GP)の変種の一つである。本稿では GSM-LS と GSGP-reg のオーバーフィッティングを制限する複数の可能性を探る。その結果、トレーニングデータと見当たらないデータの両方において、標準GSGPを一貫して上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:13:03 GMT)
Higher Order Gauge Equivariant CNNs on Riemannian Manifolds and Applications [7.3]
我々はゲージ同変畳み込み(GEVNet)と呼ばれるゲージ同変畳み込みの高次一般化を導入する。これにより、空間的に拡張された非線形相互作用を、大域的等距離と等値性を維持しながら、与えられた場内でモデル化することができる。神経画像データ実験では、結果として生じる2部構造を用いて、拡散磁気共鳴画像(dMRI)からLewy Body Disease(DLB)、Alzheimer's Disease(AD)、Parkinson's Disease(PD)を自動判別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:02:31 GMT)
Mitigating Catastrophic Forgetting in Long Short-Term Memory Networks [7.3]
シーケンシャルデータに対する継続的な学習は多くの機械学習(ML)デプロイメントにおいて重要である。 LSTMネットワークは破滅的な忘れ込みに悩まされており、複数のタスクを継続的に学習する能力に制限がある。 LSTMネットワークにおける破滅的な忘れは、2つの斬新で容易に実装可能な方法で克服できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:17:18 GMT)
Visual Information Matters for ASR Error Correction [7.3]
キャプションをプロンプトとして使用することで、視覚情報を効果的に利用し、ワードエラー率(WER)の最大1.2%で最先端の手法を超えることができる。本論文は,1) 視覚情報を組み込んでECを支援するための方法として, ゲート融合とイメージキャプションを併用する簡易かつ効果的な手法,2) 大規模ベンチマークデータセット,すなわち Visual-ASR-EC を提供する。実験結果から,字幕をプロンプトとして使用すれば,単語誤り率(WER)が最大1.2%向上し,視覚情報を効果的に活用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:37:06 GMT)
Extremely weakly-supervised blood vessel segmentation with physiologically based synthesis and domain adaptation [7.1]
腎機能の正確な解析とモデリングには、腎血管の正確なセグメンテーションが必要である。ディープラーニングに基づく手法は、自動血管セグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを示している。人工腎血管を生理的にシミュレートし,無ラベルスキャンで生成モデルを訓練する。本モデルは,ラット腎の3次元微小CTスキャンと2次元網膜画像における概念実証実験の両方において,血管を直接スキャンし,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:01:49 GMT)
ReConPatch : Contrastive Patch Representation Learning for Industrial Anomaly Detection [7.0]
本稿では,事前学習モデルに付随する線形変調を訓練することにより,異常検出のための識別機能を構築するReConPatchを紹介する。本手法は,MVTec ADデータセットに対して,最先端の異常検出性能(99.72%)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:59:36 GMT)
A Study of Documentation for Software Architecture [7.0]
私たちは65人の参加者に、ソフトウェアアーキテクチャの理解に関する質問に答えるように頼みました。アクティビティの適用と作成を必要とする質問に対する回答は、システムのソースコードの使用と統計的に大きく関連している。本研究の結果は,建築文書の形式が重要であるという仮説と矛盾するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:14:53 GMT)
Understanding cirrus clouds using explainable machine learning [6.9]
円雲は地球の気候の鍵となる変調物質である。この研究は3年間の衛星データと再分析データを用いて、サイラスドライバと雲の性質の関係を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:08:02 GMT)
Stereotypes and Smut: The (Mis)representation of Non-cisgender Identities by Text-to-Image Models [6.9]
マルチモーダルモデルが男女同一性をどのように扱うかを検討する。特定の非シスジェンダーのアイデンティティは、人間より少なく、ステレオタイプで、性的にも、一貫して(ミス)表現されている。これらの改善は、影響のあるコミュニティによって変革が導かれる未来への道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:28:49 GMT)
Diable: Efficient Dialogue State Tracking as Operations on Tables [6.9]
対話状態追跡(DST)のためのシーケンス・ツー・シーケンスシステムは、全対話履歴を入力として使用し、現在の状態を全てのスロットを持つリストとして表現し、各対話ターンでスクラッチから全状態を生成する。このアプローチは、特にスロットの数が大きく、会話が長い場合、非効率である。そこで我々は,効率的なDSTシステムの設計と実装を簡略化し,大規模言語モデルのプラグインや再生を容易にする新しいタスク形式であるDiableを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:26:12 GMT)
Unsupervised Embedding Quality Evaluation [6.7]
SSLモデルは、他のドメインに転送された時に正常に動作するかどうか、しばしば不明である。安定した方法でデータを線形に分離することがいかに容易か、定量化できますか? 本稿では,高次元幾何学的構造を自己教師型学習で理解するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:06:44 GMT)
Controlling Learned Effects to Reduce Spurious Correlations in Text Classifiers [6.7]
本稿では,特徴の学習効果をモデルで予測し,特徴がラベルに与える影響を推定するアルゴリズムを提案する。毒性とIMDBレビューデータセットについて、提案アルゴリズムは、突発的な相関を最小化し、マイノリティグループを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:15:54 GMT)
Quantum Speedup for the Maximum Cut Problem [6.6]
古典的なグラフに対して2次スピードアップを施した任意のグラフ$G$に対する最大カット問題を解く量子アルゴリズムを提案する。 NP完全問題に対するオラクル関連量子アルゴリズムについて,本アルゴリズムを最適とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:31:25 GMT)
Finspector: A Human-Centered Visual Inspection Tool for Exploring and Comparing Biases among Foundation Models [6.5]
Finspectorは、言語モデルによって生成されたログライクなスコアを通じて、さまざまなカテゴリのバイアスを検出するように設計された、人間中心の視覚検査ツールである。このツールの目標は、視覚分析を使って潜在的なバイアスを容易に特定できるようにすることで、最終的には学術的、産業的にも、これらのモデルのより公平で単純な展開に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:53:15 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） (Fri, 26 May 2023 17:19:52 GMT)
Environmental Claim Detection [6.3]
本稿では,環境クレーム検出の課題を紹介する。専門家による注釈付きデータセットと、このデータセットでトレーニングされたモデルをリリースします。 2015年のパリ協定以降、環境要求件数は着実に増加していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:25:47 GMT)
NLP Reproducibility For All: Understanding Experiences of Beginners [6.2]
導入NLP講習会で93名の学生を対象に調査を行い,最近のNLP論文の結果を再現した。プログラムのスキルと研究論文の理解が,演習の完了に費やした労力に限られた影響を与えていることがわかった。我々は,NLP研究者が研究成果をオープンソース化する上で,これらのシンプルな側面に細心の注意を払うことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:08:54 GMT)
STEEL: Singularity-aware Reinforcement Learning [6.1]
バッチ強化学習(RL)は、事前収集されたデータを利用して最適なポリシーを見つけることを目的としている。無限水平マルコフ決定過程の設定において絶対連続性を必要としない新しいバッチRLアルゴリズムを提案する。悲観主義の考え方を利用して、いくつかの穏やかな条件下で、提案したアルゴリズムに対する有限サンプル後悔保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:28:45 GMT)
Enhancing Human Capabilities through Symbiotic Artificial Intelligence with Shared Sensory Experiences [6.0]
我々は、共生人工知能と共有感覚体験(SAISSE)と呼ばれる人間とAIの相互作用における新しい概念を紹介する。 SAISSEは、共有感覚体験を通じて、AIシステムと人間のユーザ間の相互に有益な関係を確立することを目的としている。本稿では,AIシステムとユーザの両方の長期的な成長と開発のためのメモリストレージユニットの導入について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:13:59 GMT)
Large Language Models Are Partially Primed in Pronoun Interpretation [6.0]
大規模言語モデル (LLM) は, 刺激や実際の心理言語実験の手順を用いて, 人間のような参照バイアスを呈するかどうかを検討する。最近の精神言語学的研究は、人間が参照パターンに最近露出することで参照バイアスに適応することを示唆している。 InstructGPTは,局所談話における参照パターンの頻度に応じて,その韻律的解釈に適応することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:30:48 GMT)
Variational sparse inverse Cholesky approximation for latent Gaussian processes via double Kullback-Leibler minimization [6.0]
後肢の変分近似とSIC制限したKulback-Leibler-Optimal近似を併用した。この設定のために、我々の変分近似は反復毎の多対数時間で勾配降下によって計算できる。本稿では,DKLGP(Double-Kullback-Leibler-Optimal Gaussian-process approximation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:48:13 GMT)
SERENGETI: Massively Multilingual Language Models for Africa [5.9]
SERENGETIは517のアフリカの言語と言語を包含する多言語言語モデルである。我々は、20のデータセットにまたがる8つの自然言語理解タスクに関する新しいモデルを評価し、4-23のアフリカの言語をカバーする4mPLMと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:20:04 GMT)
Adaptive PD Control using Deep Reinforcement Learning for Local-Remote Teleoperation with Stochastic Time Delays [5.9]
ローカルリモートシステムは、ロボットが危険な環境で複雑なタスクを実行できる。時間遅延はシステムのパフォーマンスと安定性を損なう可能性がある。本稿では,時間遅れ制御問題に対処するため,強化学習を用いた適応制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:34:45 GMT)
Honey, I Shrunk the Language: Language Model Behavior at Reduced Scale [5.8]
マスク付き言語モデリング(MLM)を用いた事前学習の利点を1.25Mパラメータのモデルで示す。スケール法則を100Mパラメータのモデルに拡張し,ダウンスケーリング効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:22:10 GMT)
An Analytic End-to-End Deep Learning Algorithm based on Collaborative Learning [5.7]
本稿では, 完全連結ニューラルネットワーク(FNN)の終端深層学習におけるスムーズなアクティベーション機能を持つ収束解析について述べる。提案手法は,潜在的な解答の問題を回避するとともに,解答の問題も容易には起こらない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:09:03 GMT)
Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces [5.7]
作業負荷仕様を標準化するためのオープングラフスキーマであるChakraを提案する。例えば、生成AIモデルを使用して、何千ものChakra ETの潜在統計特性を学習し、これらのモデルを使用してChakra ETを合成します。私たちのゴールは、将来のAIシステムの共同設計を推進するために、業界全体のアジャイルベンチマークとツールの活発なエコシステムを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:22:27 GMT)
A Data-centric Framework for Improving Domain-specific Machine Reading Comprehension Datasets [5.7]
低品質のデータは、高スループットアプリケーションで下流の問題を引き起こす可能性がある。データ中心のアプローチでは、データセットの品質向上とモデルパフォーマンスの向上が重視される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:43:19 GMT)
Newer is not always better: Rethinking transferability metrics, their peculiarities, stability and performance [5.7]
小さなカスタマイズされたデータセット上で、大規模で事前訓練された画像と言語モデルの微調整が人気を集めている。共分散推定における統計的問題により,Hスコアの性能が低下することが示唆された。そこで我々は,そのような設定における相対的精度に対する相関性能を補正し,評価することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:45:37 GMT)
CREST: A Joint Framework for Rationalization and Counterfactual Text Generation [5.6]
我々は選択的合理化と対実テキスト生成のためのフレームワークであるCREST(ContRastive Edits with Sparse raTionalization)を紹介する。 CRESTは、従来の方法よりも自然な有効な偽物を生成する。 CRESTのカウンターファクトを利用して選択的論理を規則化する新たな損失関数は、モデルの堅牢性と合理性の両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:34:58 GMT)
On Feasibility of Server-side Backdoor Attacks on Split Learning [5.6]
Split Learningは、複数の参加者(クライアント)がデータセットをプライベートに保ちながら、共有モデルのトレーニングを可能にする、共同学習設計である。近年の研究では、協調学習モデルは、モデル推論やバックドア攻撃のようなセキュリティやプライバシ攻撃に弱いことが示されている。本稿では,分割学習に対する新たなバックドア攻撃を行い,その有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:27:20 GMT)
CONA: A novel CONtext-Aware instruction paradigm for communication using large language model [5.5]
本稿では,生成事前学習型トランスフォーマ(GPT)モデルを用いた,効果的な知識伝達のためのコンテキスト認識型命令パラダイムを提案する。 ConAは、LLM(Large Language Models)の機能を活用するように設計されたフレキシブルなフレームワークである。我々は,GPT4を用いた様々な分野の教材とともに,様々なオーディエンスの役割について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:53:18 GMT)
PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation [5.5]
PALRは、ユーザ履歴の振る舞い(クリック、購入、評価など)と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせることで、ユーザの好むアイテムを生成することを目的としている。我々のソリューションは、様々なシーケンシャルなレコメンデーションタスクにおいて最先端のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:39:16 GMT)
Improving Position Encoding of Transformers for Multivariate Time Series Classification [5.5]
本稿では,時間絶対位置という時系列データ専用の絶対位置符号化手法を提案する。次に,TAPE/eRPEとConvTranという名前の畳み込み型入力符号化を組み合わせた新しい時系列分類(MTSC)モデルを提案し,時系列データの位置とデータ埋め込みを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:30:04 GMT)
Unsupervised Summarization Re-ranking [5.5]
本稿では,教師なしモデルと教師なしモデルのパフォーマンスギャップを埋めることを目的として,教師なしモデルで要約候補を再ランクする手法を提案する。提案手法では,教師なしPEGを最大7.27%,ChatGPTを最大6.86%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:26:23 GMT)
AaKOS: Aspect-adaptive Knowledge-based Opinion Summarization [5.4]
インターネット上の情報の急速な増加は、様々な活動、製品、サービスに関する圧倒的な意見やコメントにつながっている。これにより、ユーザが意思決定を行うときに利用可能なすべての情報を処理するのが難しく、時間がかかります。本稿では,製品レビューのためのアスペクト適応型知識ベースオピニオン要約モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:44:35 GMT)
Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions [5.4]
本研究では, フレキシブルで解釈可能な非パラメトリックモデル群を用いて, アンケート応答率を予測することの問題点を考察する。この研究は、米国国勢調査局(US Census Bureau)の有名なROAMアプリケーションによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:10:01 GMT)
Dramatic Conversation Disentanglement [5.3]
本稿では,映画やテレビシリーズにおける会話の絡み合いを研究するための新しいデータセットを提案する。我々は、社会言語学、社会学、映画研究における理論的研究を用いて、劇的なテキストの会話スレッドを運用する。予想に反して,過去40年間で平均スレッド長は著しく減少せず,女性であるアクターが演じるキャラクターは,発話時間に比して,より新しい会話スレッドを創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:39:49 GMT)
Discovering Novel Actions in an Open World with Object-Grounded Visual Commonsense Reasoning [5.3]
本稿では,大規模知識ベースに蓄積された記号的知識を用いて,自己中心型ビデオのアクティビティを推論する,ALGOと呼ばれるニューロシンボリック・フレームワークを提案する。 ALGOをゼロショット設定に拡張し,マルチモーダル基礎モデルとの競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:21:30 GMT)
Efficient Decoding of Compositional Structure in Holistic Representations [5.3]
本稿では,検索タスクへのアプローチに使用できる復号化手法の概要について述べる。次に、外部ノイズや記憶要素を精度の低いものに含めるなど、いくつかの設定で検討した手法を評価する。スパース符号化および圧縮されたセンシング文献からの復号技術は、合成された分散表現から情報を復号するのにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:26:19 GMT)
Towards Certification of Machine Learning-Based Distributed Systems [5.2]
機械学習(ML)は、複雑な分散システムの運用を促進するためにますます使われている。この記事では、現在の認定制度の課題と欠陥について分析する。 MLベースの分散システムのための最初の認証方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:06:28 GMT)
A Categorical Representation Language and Computational System for Knowledge-Based Planning [5.2]
本研究では,計画中の世界国家を表現・変容するための代替手法を提案する。提案した表現は,$mathsfC$-sets と double-pushout rewriting (DPO) のカテゴリー論的概念に基づいて,世界状態に関する構造化知識を効果的に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:01:57 GMT)
A dynamic programming algorithm for span-based nested named-entity recognition in O(n^2) [5.2]
探索空間に補足的構造制約を加えることで、ネストされたNERは2次時間複雑性を持ち、これは非ネストの場合と同じ複雑さを持つことを示す。提案アルゴリズムは、3つの標準英語ベンチマークの大部分をカバーし、同等の実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:19:34 GMT)
Motion-Based Sign Language Video Summarization using Curvature and Torsion [5.2]
ビデオの各フレームから抽出した3次元手の動きに基づいて,新たな情報伝達関数を提案する。提案した3次元特徴は,(1)地平線アノテーションを用いた客観的な測定,(2)人間による理解の評価,(3)光沢分類,および得られた結果に対して,手話ビデオの応用で実験的に評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:30:23 GMT)
DeepSI: Interactive Deep Learning for Semantic Interaction [5.2]
本稿では,深層学習をループ内対話型感触パイプラインに統合するフレームワークを提案する。ディープラーニングは生データから意味のある表現を抽出し、意味的相互作用推論を改善する。意味的相互作用を利用して深層学習表現を微調整し、意味的相互作用推論を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:05:57 GMT)
Fast refacing of MR images with a generative neural network lowers re-identification risk and preserves volumetric consistency [5.0]
本稿では,3次元条件生成対向ネットワークに基づく3次元T1重み付きスキャンのための顔の匿名化手法を提案する。提案手法は顔生成に9秒を要し, 顔の変形後の一貫した後処理結果の復元に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:34:14 GMT)
Peeking inside Sparse Neural Networks using Multi-Partite Graph Representations [5.0]
現代のディープニューラルネットワーク(DNN)は計算資源を犠牲にして非常に高い性能を実現している。ネットワークパラメータ数を減らしながら性能を維持できる効率的なDNNから、いくつかの手法が提案されている。本稿では,既存のプルーニングアルゴリズムとアルゴリズムカテゴリの違いと,トポロジと性能の関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:45:58 GMT)
Exploiting Large Neuroimaging Datasets to Create Connectome-Constrained Approaches for more Robust, Efficient, and Adaptable Artificial Intelligence [5.0]
我々は、脳の地図を含む大きなニューロイメージングデータセットを利用するパイプラインを構想する。我々は,繰り返しるサブサーキットやモチーフの発見手法を開発した。第3に、チームはフルーツフライコネクトームのメモリ形成の回路を分析し、新しい生成的リプレイアプローチの設計を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:04:53 GMT)
Can You Solve Closest String Faster than Exhaustive Search? [5.0]
与えられた集合を表すのに最適な文字列を見つけるという根本的な問題を研究する。本稿では,最も近い文字列問題は,自明な網羅的探索アルゴリズムよりも高速なアルゴリズムを許容するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:30:16 GMT)
Live American Sign Language Letter Classification with Convolutional Neural Networks [4.9]
このプロジェクトは、特にライブビデオフィードの範囲内で、画像中のASL文字を認識できるニューラルネットワークの構築を中心にしている。畳み込みネットワークとVGG16転送学習アプローチが異なるバックグラウンド設定で一般化できなかった場合、最初のテスト結果は期待に届かなかった。その後、トレーニング済みの手関節検出モデルが採用され、生成された関節位置が完全に接続されたニューラルネットワークに入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:29:33 GMT)
InPars-v2: Large Language Models as Efficient Dataset Generators for Information Retrieval [4.9]
InPars-v2は、オープンソースのLLMと強力なリランカを使用して、トレーニング用に合成クエリ-ドキュメントペアを選択するデータセットジェネレータである。 InPars-v2データに微調整されたmonoT5リランカを伴い、単純なBM25検索パイプラインがBEIRベンチマークで新しい最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:16:38 GMT)
Surrogate Modeling of Car Drag Coefficient with Depth and Normal Renderings [4.9]
本稿では,3次元カードラッグの予測の有効性を検証するために,新しい2次元3次元形状表現法を提案する。我々はドラッグ係数でラベル付けされた9,070個の高品質な3Dカーメッシュの多様なデータセットを構築した。実験により,車種別0.84以上のR2$値のドラッグ係数を精度良く,効率的に評価できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:33:12 GMT)
StyleHumanCLIP: Text-guided Garment Manipulation for StyleGAN-Human [4.8]
本論文は、フルボディの人体画像における衣服編集のためのスタイルGANのテキスト誘導制御に取り組む。本稿では,注意に基づく潜在コードマッパーを用いたテキスト誘導フルボディ画像合成のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:21:56 GMT)
Convergence of alternating minimisation algorithms for dictionary learning [4.6]
辞書学習のための2つの交互最小化アルゴリズムの収束に十分な条件を導出する。我々は、生成辞書に少なくとも1/log(K)$の距離で、あるいは、初期化の各要素が1つの生成要素のみを指していることを保証する特別な構造を持つような、よく知られた初期化が与えられた場合、どちらのアルゴリズムも生成辞書への幾何収束率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:47:06 GMT)
Quantum Similarity Testing with Convolutional Neural Networks [4.5]
制約データと雑音データを用いて未知の連続変数状態を比較する機械学習アルゴリズムを開発した。我々のアプローチは、低次元状態表現に基づいて量子状態の類似性を評価する畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:17:17 GMT)
Understanding Sparse Feature Updates in Deep Networks using Iterative Linearisation [4.5]
より大規模で深いネットワークが一般化する理由を調べるために,反復線形化学習法を導出する。様々なケースにおいて、反復線形化トレーニングが標準トレーニングと同等に実行されることを示す。また、優れたパフォーマンスには機能学習が不可欠であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:32:41 GMT)
Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating Functions: A Probabilistic Programming Approach [4.3]
本稿では、離散的かつ連続的なサンプリング、離散的な観察、アフィン関数、(確率的な)分岐、イベントの条件付けをサポートする確率的プログラミング言語を提案する。我々の推論法は証明可能であり、完全に自動化され、自動微分(特にテイラー)を用いるが、計算機代数は不要である。実験の結果,実世界の実例では近似モンテカルロ法と競合するが,近似誤差は避けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:09:59 GMT)
Fourier-DeepONet: Fourier-enhanced deep operator networks for full waveform inversion with improved accuracy, generalizability, and robustness [4.2]
フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は、非最適化問題を解くことにより、波形データから地下構造情報を推測する。そこで我々は、FWIの周波数や音源の位置を含む情報源を一般化したニューラルネットワーク(Fourier-DeepONet)を開発した。実験により,既存のデータ駆動型FWIと比較して,Fourier-DeepONetはより高精度な地下構造予測を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:17:28 GMT)
Negative-prompt Inversion: Fast Image Inversion for Editing with Text-guided Diffusion Models [4.2]
本稿では,最適化を伴わない前方伝播のみで等価な再構成を実現する手法である負のプロンプト逆変換を提案する。提案手法の再現性は既存手法に匹敵するものであり,512ピクセルの解像度でインバージョン可能であることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:41:08 GMT)
A Decentralized Spike-based Learning Framework for Sequential Capture in Discrete Perimeter Defense Problem [4.1]
本稿では,離散防衛問題(d-MTA)のための分散スパイク学習フレームワークを提案する。その後、問題はマルチラベルの学習問題に変換され、ディフェンダーが周辺を保護するために訪れなければならないセグメントのラベルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:50:49 GMT)
Generalizable Pose Estimation Using Implicit Scene Representations [4.1]
6-DoFのポーズ推定は、ロボット操作パイプラインの重要なコンポーネントである。本稿では,異なるポーズで表現できる十分な情報を含むモデルを用いたポーズ推定の一般化能力について論じる。最終評価では,既存手法と比較して推論性能と速度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:42:52 GMT)
Error Analysis and Correction for Weighted A*'s Suboptimality (Extended Version) [4.1]
重み付きA* (wA*) は計画問題や探索問題の解法として広く用いられているアルゴリズムである。 W は wA* の解の真の部分最適性からかけ離れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:56:36 GMT)
Leveraging Domain Knowledge for Inclusive and Bias-aware Humanitarian Response Entry Classification [3.8]
我々は人道的データ分析のための効果的かつ倫理的なシステムの提供を目指している。人道分析フレームワークに適応した新しいアーキテクチャを導入する。我々はまた、測定とバイアスの体系的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:15:05 GMT)
Actor-Critic or Critic-Actor? A Tale of Two Time Scales [3.8]
収束の証明を提供し、この2つを関数近似および無関数近似と経験的に比較する。提案アルゴリズムは,精度と計算労力の両面で,アクタ・アクタに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:23:39 GMT)
Improving Stability in Decision Tree Models [3.8]
我々は、現実世界の医療応用のレンズを通して、決定ツリーモデルの安定化に向けて一歩前進する。決定木に新たな距離測定基準を導入し,木質の安定性を判定する。本稿では,安定な決定木を訓練するための新しい手法を提案し,決定木モデルに固有のトレードオフの存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:00:19 GMT)
Explaining Deep Learning for ECG Analysis: Building Blocks for Auditing and Knowledge Discovery [3.7]
深層ニューラルネットワークは、心電図データを解析するのにますます人気になっている。これらのモデルのブラックボックスの性質による透明性の欠如は、一般的な懸念である。この問題に対処するためには、説明可能なAI(XAI)メソッドを用いることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:52:08 GMT)
Tokenization Impacts Multilingual Language Modeling: Assessing Vocabulary Allocation and Overlap Across Languages [3.7]
サブワードトークン化器で観測される語彙表現と語彙重複の質を評価するための新しい基準を提案する。以上の結果から,言語間の語彙の重複は,特定の下流課題に支障を来す可能性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:06:49 GMT)
Closing the Gap in High-Risk Pregnancy Care Using Machine Learning and Human-AI Collaboration [3.7]
我々は、出生前、周産期、および出生後の有害事象のリスクを低減するために、高リスク妊娠(HRP)プログラムに焦点をあてる。そこで本研究では,妊娠57日前の妊娠をコードベースモデルよりも早く識別する妊娠識別アルゴリズムを提案する。次に、AUROCの0.760に達する影響のある妊娠合併症を予測するモデルを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:08:49 GMT)
Score-balanced Loss for Multi-aspect Pronunciation Assessment [3.7]
不均一なデータに起因する問題に対処するため,新たな損失関数であるスコアバランス損失を提案する。再重み付け手法として、予測スコアがマイノリティクラスの場合、より高いコストを割り当てる。本手法は,いくつかの面において不均衡なスコアを持つ音声強調762データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:21:37 GMT)
Prompt- and Trait Relation-aware Cross-prompt Essay Trait Scoring [3.7]
自動エッセイスコアリング(AES)は、与えられたプロンプトのために書かれたエッセイをスコアリングすることを目的とする。既存のAESシステムの多くは、トレーニングで使用されるのと同じプロンプトのエッセイを格付けし、総合的なスコアのみを割り当てている。本稿では,プロンプトとトレーサの関係を意識したエッセイ・エッセイ・トレーサ・スコアラというロバストなモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:11:19 GMT)
Hierarchical Pronunciation Assessment with Multi-Aspect Attention [3.7]
マルチアスペクト注意(HiPAMA)モデルを用いた階層的発音評価を提案する。 HiPAMAは言語構造を直接捉えるための粒度レベルを階層的に表現し、多視点の注意を喚起する。実験結果の顕著な改善は,HiPAMAの堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:06:53 GMT)
Investigation of Proper Orthogonal Decomposition for Echo State Networks [3.6]
エコー状態ネットワーク(英語: Echo State Networks, ESN)は、時系列および非線形力学系を表現するための有望な結果をもたらすリカレントニューラルネットワークの一種である。多くの状態は、時間ステップの計算をよりコストが高くするだけでなく、堅牢性の問題を引き起こす可能性がある。この問題を回避するための1つの方法は、適切な直交分解(POD)とその変種(POD-DEIM)のようなモデル秩序化戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:41:25 GMT)
Model-Based Simulation for Optimising Smart Reply [3.6]
スマートリプライ(SR)システムは、応答をタイプする代わりに選択できる一連のリプライをユーザに提示する。これまでの研究は、反応の集合を明示的に学習するのではなく、主にポストホック化に重点を置いてきた。そこで本研究では,モデルに基づくシミュレーションを用いて高値応答集合を探索する新しい手法SimSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:04:33 GMT)
Pulse shape discrimination based on the Tempotron: a powerful classifier on GPU [3.5]
研究はGPUアクセラレーションを用いて実験を行い、CPUベースのモデルと比較して500倍以上のスピードアップを実現した。実験の結果,テンポトロンは高い識別精度を達成できる強力な分類器であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:24:33 GMT)
Labeling Chaos to Learning Harmony: Federated Learning with Noisy Labels [3.5]
Federated Learning(FL)は分散機械学習のパラダイムで、分散化されたプライベートデータセットからモデルを学ぶことができる。 FL訓練段階間でラベルノイズに対処するフレームワークであるFedLNを提案する。各種の視覚・音声データセットに対する評価は,従来のラベルノイズレベル60%の手法に比べて平均22%改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:08:35 GMT)
Scalar Invariant Networks with Zero Bias [3.4]
ゼロバイアスニューラルネットワークは、実用的な画像分類タスクにおいて、バイアス付きネットワークと同等に動作可能であることを示す。ゼロバイアスニューラルネットワークがゼロ画像の予測に有効であることを示す。ゼロバイアスニューラルネットワークの堅牢性と公正性は、信頼できる倫理的AIへの有望な道のりを示すかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:34:25 GMT)
Counterfactuals of Counterfactuals: a back-translation-inspired approach to analyse counterfactual editors [3.4]
我々は、反事実的、対照的な説明の分析に焦点をあてる。本稿では,新しい逆翻訳に基づく評価手法を提案する。本研究では, 予測モデルと説明モデルの両方の振る舞いについて, 反事実を反復的に説明者に与えることで, 価値ある洞察を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:04:28 GMT)
Hidden Schema Networks [3.4]
帰納的バイアスや明示的関係構造を通じて、新しいニューラルネットワークモデルを導入する。このモデルは文を記号列にエンコードするが、これは偏りのあるランダム・ウォーカーが訪れたノードに対応する。このモデルにより,ランダムなトークン列のデータセットから基底構造グラフを抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:06:36 GMT)
Argumentation Schemes for Blockchain Deanonymization [3.2]
我々は暗号通貨の匿名化に関する法的推論のための議論手法を開発する。実世界の例を通して,提案手法の適用性を実証する。究極的には、法的な実践で私たちのスキームを使用することで、ブロックチェーン調査の明らかな価値を固めることが可能である、と私たちは考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:37:55 GMT)
Quantum work extraction efficiency for noisy quantum batteries: the role of coherence [3.2]
本研究では, 自己放電, 熱化, 復調効果を模倣した各種ノイズモデルの解析を行った。この文脈では、入力量子コヒーレンスによりノイズ量子電池の記憶性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:32:53 GMT)
The Shrinkage-Delinkage Trade-off: An Analysis of Factorized Gaussian Approximations for Variational Inference [3.2]
変分推論の不確かさを測る2つの一般的な方法を考える(VI) 我々は、$q$は常に成分的分散と$p$のエントロピーの両方を過小評価していることを証明している。特に,問題の大きさが大きくなるにつれて,各成分のエントロピーギャップは消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:58:48 GMT)
Universal Weak Coreset [3.2]
弱コアセットは点の部分集合の対$(J,S)$であり、そこでは点集合の要約として$S$が作用し、ポテンシャル中心の集合として$J$が作用する。我々は、制約付きクラスタリング設定のために、ユニバーサル弱コアセットと呼ばれるこのフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:51:16 GMT)
Sources of Uncertainty in Machine Learning -- A Statisticians' View [3.1]
本論文は,機械学習に関連する2種類の不確実性について定式化することを目的とする。機械学習における統計的概念と不確実性の間の類似性を引き合いに出し、データの役割とその不確実性への影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:44:19 GMT)
CNN Feature Map Augmentation for Single-Source Domain Generalization [3.1]
ドメイン・ジェネリゼーション(DG)はここ数年で大きな注目を集めている。 DGの目標は、トレーニング中に見られるものと異なるデータ分散を提示した場合に、引き続き正常に機能するモデルを作成することだ。単一ソースDG画像分類設定における畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの代替正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:48:17 GMT)
Neural modeling of magnetic tape recorders [3.1]
オープンリールやカセットテープレコーダーのような磁気記録媒体の音は今日の音の実践者たちに追われている。本稿では,ニューラルネットワークを用いて文字をデジタルエミュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:15:11 GMT)
Depth Degeneracy in Neural Networks: Vanishing Angles in Fully Connected ReLU Networks on Initialization [3.0]
ディープ・ニューラル・ネットワークはまだ理論的には解明されていません本稿では,層数の関数としてのReLUニューラルネットワークに対する2つの入力間の角度の進化について検討する。モンテカルロ実験を用いて理論的結果を検証し, 有限ネットワークの挙動を正確に近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:07:07 GMT)
Adversarial Multi-task Learning for End-to-end Metaphor Detection [3.0]
本稿では,メタファー検出に基本的な知識を伝達する,新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。我々は,MD と BSD のデータ分布を同一の機能空間で整列させるために,敵対的トレーニングを活用している。本手法は完全にエンドツーエンドであり,MDにおけるデータ不足問題を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:28:00 GMT)
Green Runner: A tool for efficient model selection from model repositories [3.0]
GreenRunnerGPTは、特定のユースケースに基づいてディープラーニングモデルを選択する新しいツールである。品質指標の重み付けを提案し、リソース利用を最適化するために、大きな言語モデルを採用している。我々は、GreenRunnerGPTが、無駄な計算をすることなく、ターゲットユースケースに適したモデルを識別できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:00:37 GMT)
Bandit Submodular Maximization for Multi-Robot Coordination in Unpredictable and Partially Observable Environments [3.0]
帯域フィードバックと追従後悔を伴う最初の部分モジュラコーディネートアルゴリズムを導入する。盗賊のフィードバックはロボットが後ろ向きに計算できる能力だ彼らの選択した行動の効果だけ後悔の追跡はアルゴリズムの最適化の亜最適性であり、先駆的な未来を完全に知る最適な時間変化アクションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:22:54 GMT)
Coping with low data availability for social media crisis message categorisation [3.0]
この論文は、緊急対応のための危機メッセージの分類において、データ可用性の低い課題に対処することに焦点を当てている。これはまず、過去の危機イベントから注釈付きデータから分類モデルを学ぶことを含む、この問題の解決策としてドメイン適応を提示する。モデルが過去の複数のイベントに対してトレーニングされ、進行中の複数のイベントに適応する多対多適応では、マルチタスク学習アプローチが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:08:24 GMT)
Automatic Construction of Parallel Algorithm Portfolios for Multi-objective Optimization [3.0]
並列ポートフォリオアルゴリズム(PAP)は,複数のMOEAを独立に動作させ,その利点を最大限に活用する。 PAPのマニュアル構築は非自明で面倒であるため、我々は高性能なPAPを自動構築することを提案する。自動構築されたMOEA/PAPは、人間の専門家が設計した最先端のMOEAと競合する可能性さえも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:53:41 GMT)
Communication-Efficient Reinforcement Learning in Swarm Robotic Networks for Maze Exploration [3.0]
コミュニケーションは、Swarmロボットの協調の成功の鍵である。本稿では,Swarmロボットをコーディネートする通信効率の高い分散協調強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:56:00 GMT)
Scalable Modular Synthetic Data Generation for Advancing Aerial Autonomy [2.9]
本稿では,自律飛行に適したスケーラブルなAerial Synthetic Data Augmentation (ASDA) フレームワークを提案する。 ASDAは、シーンとデータ拡張を自動的に実行する2つのスクリプト可能なパイプラインを備えた中央データ収集エンジンを拡張している。多様なデータセットを自動生成する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:30:58 GMT)
Robotic vectorial field alignment for spin-based quantum sensors [2.9]
ロボットがNV中心の量子磁気センサを感知できることが示される。我々の研究は、制約された環境で多くの量子自由度を統合する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:36:24 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Focus on Pediatrics (CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs) [2.9]
中枢神経系の小児腫瘍は、小児におけるがん関連死の最も一般的な原因である。小児の高次グリオーマの生存率は20%未満である。 BraTS-PEDs 2023チャレンジは、小児脳グリオーマのためのボリュームセグメンテーションアルゴリズムの開発に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:40:11 GMT)
On convex conceptual regions in deep network representations [2.8]
機械学習型潜在空間における概念領域の凸性の概念について検討する。凸性は基本的な再パラメータ化に対して堅牢であることを示す。近似凸性は、複数のアプリケーション領域における神経表現において広く見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:33:03 GMT)
A New Aligned Simple German Corpus [2.8]
単純ドイツ語のための文列単言語コーパスを新たに提案する。自動文アライメント手法を用いてアライメントした複数の文書アライメントソースを含んでいる。文のアライメントの質は、F1スコアで測定されたように、以前の作業を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:11:23 GMT)
Combining Gamification and Intelligent Tutoring Systems in a Serious Game for Engineering Education [2.8]
本稿では,本ゲームに統合されたパーソナライズされた学習システムの開発から,現在進行中の結果について述べる。コンピュータインテリジェンスを用いて,ゲーム内行動から収集したデータに基づいて,Webカメラ画像から感情状態を推定することにより,学生に適応的に支援を行う。本研究では,個人化された学習システムを用いてプレイした学生の事前試験結果を通じて,システムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:24:19 GMT)
Nonperturbative electromagnetic nonlinearities, n-photon reflectors, and Fock-state lasers based on deep-strong coupling of light and matter [2.7]
光と物質は、結合が素エネルギーよりも強い状態において相互作用することができる。この状態における光と物質間の相互作用が、いかに電磁的非線形性を引き起こすかを示す。この非線形性は、レーザーまたはメーザーに統合された新しいタイプの利得媒体の基礎を形成し、大きなフォック状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:14:12 GMT)
GeoTMI:Predicting quantum chemical property with easy-to-obtain geometry via positional denoising [2.6]
そこで本研究では,簡易なジオメトリを用いて特性を正確に予測する手法であるGeoTMIを提案する。その結果,GeoTMIの有効性とロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:01:25 GMT)
Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative Review [2.6]
本研究では,単一ラベルと複数ラベルのテキスト分類のための手法をレビューし,比較する。その結果、最近提案されたグラフベースおよび階層ベースの手法は、事前学習された言語モデルよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:59:37 GMT)
Towards a Common Understanding of Contributing Factors for Cross-Lingual Transfer in Multilingual Language Models: A Review [2.6]
事前訓練された多言語言語モデル(MLLM)は、異なる言語間で知識を伝達する強力な能力を示している。その出現について独特で分かりやすい説明を得ることは困難である。このレビューは、まず、将来の研究のための整合した基準点を提供し、次に、MLLMの言語間能力を活用するためのより良いインフォームドおよびより効率的な方法のガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:31:12 GMT)
Generalization Error without Independence: Denoising, Linear Regression, and Transfer Learning [2.6]
I.I.D.ではなく、低ランクな構造を持つデータを見てみよう。本稿では,デノナイジング問題の一般化誤差に関する解析式について述べる。我々は、実データに対する理論結果の全てを検証し、相対平均2乗誤差は約1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:41:40 GMT)
Non-Elitist Evolutionary Multi-Objective Optimisation: Proof-of-Principle Results [2.5]
エリティズムは、古い人口と新しく生成された解決策から最良の解決策を保存して新しい人口を構築するもので、1990年代後半以来、人口の更新のデフォルトの手段となっている。我々は、単にエリート主義を捨てることによって、MOEAの人口更新を行うために反対の視点を採っている。予備実験の結果、NE-MOEAはよく知られたエリート主義者のMOEAと競合できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:24:09 GMT)
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Adversarial Generative Models [2.5]
We developed generalization bounds for model based on the Wasserstein distance and the total variation distance。我々の結果はワッサースタイン GAN とエネルギーベース GAN に自然に適用され、これらの2つの領域に新たなトレーニング目標が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:54:29 GMT)
Physical Deep Reinforcement Learning: Safety and Unknown Unknowns [2.4]
Phy-DRLは、物理モデルによる安全クリティカルな自律システムのための深層強化学習フレームワークである。同時設計により、Phy-DRLは、1)未知の未知の障害を許容し、2)数学的に証明可能な安全性と安定性を保証し、3)ベルマン方程式と報酬に関する物理的な知識を厳密に遵守することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:20:02 GMT)
Towards Cognitive Bots: Architectural Research Challenges [2.4]
複数の仮想デジタルプラットフォームで動作するソフトウェアボットは、プラットフォームの能力を理解し、人間のユーザのように振る舞う必要がある。現在のボットは、複雑なビジネス情報システム内の人間の行動レベルに到達するには程遠い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:51:49 GMT)
Lightweight Parameter Pruning for Energy-Efficient Deep Learning: A Binarized Gating Module Approach [2.3]
プルーニングスキームは、静的プルーニングのための反復的なトレーニングと微調整、動的プルーニンググラフの繰り返し計算によって、余分なオーバーヘッドを生み出す。本稿では,より軽量なサブネットワークを学習するためのパラメータ解析手法を提案する。 CIFAR-10 と CIFAR-100 では,分類精度を1% 削減したディープネットワークの接続を50% 削減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:29:59 GMT)
Domain Aligned Prefix Averaging for Domain Generalization in Abstractive Summarization [2.3]
本稿では,ドメイン一般化のための軽量な平均化手法であるDomain Aligned Prefix Averagingを提案する。生成した要約と対応する文書との類似性は、平均的なソースプレフィックスに必要な重みを計算するために使用される。 4つの異なる要約領域で評価すると、DAPAはベースラインに対して同等またはより良いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:02:38 GMT)
Zero is Not Hero Yet: Benchmarking Zero-Shot Performance of LLMs for Financial Tasks [2.3]
最近、ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショットで多くの自然言語処理タスクで素晴らしいパフォーマンスを示している。ゼロショットモードにおけるChatGPTとオープンソースのジェネレーティブLLMの性能を,注釈付きデータに微調整したRoBERTaと比較した。以上の結果から,ChatGPTはラベル付きデータなしでも良好に動作し,微調整モデルでは性能が良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:13:01 GMT)
FSD: Fully-Specialized Detector via Neural Architecture Search [2.1]
まず、バックボーンとタスク固有ヘッドに理想的なネットワーク構造を探索することにより、主に神経構造探索モデルを含む完全特殊化検出器(FSD)を設計するための完全自動パイプラインを提案し、検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:41:20 GMT)
Image background assessment as a novel technique for insect microhabitat identification [2.1]
気候変動、都市化、農業は、昆虫が生息地を占める方法を変えつつある。昆虫の微小生物利用に関する伝統的な研究は、機械学習に基づく昆虫画像解析によって補うことができる。オーストラリア全土に分布する3種の昆虫(ドローンハエ、ヨーロッパ産ハチ、ヨーロッパ産ハチ)の微小生息地を分析した。我々はハエとミツバチを天然のマイクロ生息地で発見し、都市内の自然保護区の必要性を確認しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:14:26 GMT)
Lagrangian Flow Networks for Conservation Laws [2.1]
流体密度と速度を連続的に空間と時間でモデル化するLagrangian Flow Networks (LFlows)を紹介した。合成密度モデリングタスクにおける予測精度は, 2次元および3次元の競合モデルと比較して向上した。我々は,疎気象レーダーによる鳥の移動をモデル化する現実的な応用を結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:58:27 GMT)
ChatGPT: A Study on its Utility for Ubiquitous Software Engineering Tasks [2.1]
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) - OpenAIが2022年11月30日に立ち上げた。本研究では,ChatGPTが一般的なソフトウェアエンジニアリングタスクにどのように役立つかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:29:06 GMT)
The inflation hierarchy and the polarization hierarchy are complete for the quantum bilocal scenario [2.0]
量子インフレーション階層は、可換な局所性の観測可能なモデルにおいて、バイローカライズシナリオに対して完備であることを示す。また、ツィレルソンによる観測の双局所バージョン、すなわち有限次元では可換可観測モデルと局所性のテンソル積モデルが一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:34:56 GMT)
A Multi-Resolution Physics-Informed Recurrent Neural Network: Formulation and Application to Musculoskeletal Systems [2.0]
本研究は筋骨格運動(MSK)の同時予測のための物理インフォームド・リカレントニューラルネットワーク(MR PI-RNN)を提案する。提案手法は、高速ウェーブレット変換を用いて、混合周波数入力sEMGを分解し、ジョイントモーション信号をネスト多重解像度信号に出力する。このフレームワークはまた、被験者の運動学データと生理的に整合した筋肉パラメータを識別することも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:51:39 GMT)
Identifying human values from goal models: An industrial case study [2.0]
要件エンジニアリングにおける人的価値の無視は、ソフトウェアの取り込みと継続的な使用に負の影響をもたらす。我々の研究は、感情目標と様々な利害関係者の役割を結びつけ、人間の価値のシュワルツ理論に基づいてそれらの価値を特定することによって、要求工学における先行研究を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:44:09 GMT)
Model-Independent Learning of Quantum Phases of Matter with Quantum Convolutional Neural Networks [1.9]
量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、物質ギャップ量子相の分類器として導入されている。位相保存摂動下で変化しない順序パラメータを見つけるために,QCNNを訓練するためのモデルに依存しないプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:46:36 GMT)
BanglaBook: A Large-scale Bangla Dataset for Sentiment Analysis from Book Reviews [1.9]
本稿では,バングラ書評の大規模データセットについて,肯定,否定,中立の3つのカテゴリに分類される158,065のサンプルからなる。我々は、SVM、LSTM、Bangla-BERTなどのベースラインを確立するために、さまざまな機械学習モデルを使用します。この結果から,手作業で作成する機能に依存したモデルよりも,事前訓練したモデルに対して,かなりの性能上の利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:33:44 GMT)
Local SGD Accelerates Convergence by Exploiting Second Order Information of the Loss Function [1.8]
局所統計勾配勾配(L-SGD)は分散機械学習手法において非常に有効であることが証明されている。本稿では,L-SGDの強みを理解するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:18:28 GMT)
PlaNeRF: SVD Unsupervised 3D Plane Regularization for NeRF Large-Scale Scene Reconstruction [1.7]
ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は2次元画像から3次元シーンを再構成し、新しいビュー・シンセサイザー(NVS)のためのカメラポーズを可能にする NeRFはオーバーフィットからトレーニングの視点に苦しむことが多く、ジオメトリーの再構築は不十分である。本稿では,RGB画像とセマンティックマップのみを用いて,NeRFの3次元構造を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:26:46 GMT)
Learning Causal Graphs via Monotone Triangular Transport Maps [1.7]
最適輸送(OT)を用いたデータからの因果構造学習の問題点について検討する。構造方程式やノイズ分布を仮定せずにマルコフ同値まで因果発見するアルゴリズムを提案する。提案手法と人工と実世界の両方のデータセットにおける技術状況を比較した実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:24:17 GMT)
Evaluating OpenAI's Whisper ASR for Punctuation Prediction and Topic Modeling of life histories of the Museum of the Person [1.6]
この章は、ポルトガル語の句読点予測のためのウィスパーのパフォーマンスに関する最初の研究を提示する。本研究では,人の生活史を語り,保存することを目的とした仮想博物館「人博物館」のビデオによる実験結果について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:09:55 GMT)
QuACK: Accelerating Gradient-Based Quantum Optimization with Koopman Operator Learning [1.6]
我々は、非線形力学の予測に成功したことで知られるクープマン作用素理論と、量子最適化における自然勾配法とのギャップを埋める。本稿では、量子コンピュータ上での勾配ダイナミクスの効率的な予測に交互アルゴリズムを活用する新しいフレームワークQuACKを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:02:10 GMT)
SSSegmenation: An Open Source Supervised Semantic Segmentation Toolbox Based on PyTorch [1.5]
SSSegmenationはPyTorchをベースとしたオープンソースの教師付きセマンティックイメージセグメンテーションツールボックスである。 MMSセグメンテーションによって動機付けられているが、依存関係が少ないため使いやすく、同等のトレーニングとテストのセットアップでセグメンテーションのパフォーマンスが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:02:42 GMT)
GenQ: Automated Question Generation to Support Caregivers While Reading Stories with Children [1.4]
個人的,文化的,文脈的要因を介し,このデータセット内での質問応答のバリエーションについて検討する。我々は,このデータからテンプレートを自動的に抽出して,ラテン系介護者の質問を表すオープンエンド質問を生成するシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:42:21 GMT)
Speed limits on correlations in bipartite quantum systems [1.4]
動的過程下で進化する量子系のエンタングルメント、ベル-CHSH相関、量子相互情報などの相関の速度制限を導出する。私たちが導いた速度制限のいくつかは実際に達成可能であり、したがってこれらの境界は厳密であると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:29:40 GMT)
Semantic segmentation of sparse irregular point clouds for leaf/wood discrimination [1.4]
本稿では,点幾何学のみを利用するPointnet ++アーキテクチャに基づくニューラルネットワークモデルを提案する。我々のモデルは、UAVポイントクラウドにおける最先端の代替品よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:19:17 GMT)
Tree-Structured Parzen Estimator: Understanding Its Algorithm Components and Their Roles for Better Empirical Performance [1.4]
木構造型Parzen estimator (TPE) は最近のパラメータチューニングフレームワークで広く利用されている。その人気にもかかわらず、制御パラメーターとアルゴリズム直観の役割は今のところ議論されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:09:07 GMT)
Emergent representations in networks trained with the Forward-Forward algorithm [1.4]
最近導入されたフォワードフォワードアルゴリズムは、バックプロパゲーションの従来のフォワードパスとバックプロパゲーションパスを2つのフォワードパスに置き換えている。本研究では,Forward-Forwardアルゴリズムを用いて得られた内部表現が,頑健なカテゴリ固有アンサンブルにまとめられることを示す。その結果, 後進パスを用いた場合においても, フォワードフォワードが提案する学習手順は, 大脳皮質のモデリング学習において, バックプロパゲーションよりも優れている可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:39:46 GMT)
Transitioning towards fit-for-purpose Public Health Surveillance Systems [1.3]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、公衆衛生インフラのいくつかの弱点を露呈している。検査と接触追跡の拡大は、感染した個人を特定し隔離するための鍵となっている。遠隔医療や仮想相談などのデジタル技術は需要が急増している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:04:41 GMT)
An Improved Model Ensembled of Different Hyper-parameter Tuned Machine Learning Algorithms for Fetal Health Prediction [1.3]
本研究では,胎児の健康状態を予測するために,Support Vector MachineとExtraTreesのアンサンブルと呼ばれる頑健なアンサンブルモデルを提案する。提案したETSEモデルは、100%精度、100%リコール、100%F1スコア、99.66%精度で他のモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:40:44 GMT)
Random-Access Neural Compression of Material Textures [1.3]
材料テクスチャに特化して設計された新しいニューラル圧縮手法を提案する。我々は低圧縮でさらに2つの詳細レベル、すなわち16倍のテクセルをアンロックする。本手法では,ランダムアクセスによるオンデマンドリアルタイム圧縮が可能で,ディスクやメモリ上での圧縮が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:16:22 GMT)
Boundary-Aware Uncertainty for Feature Attribution Explainers [1.3]
本稿では,不確実性を考慮した決定境界認識と説明関数近似の不確実性を組み合わせた統一的不確実性推定法を提案する。提案するカーネルの類似性は,決定境界の複雑さによって増大することを示す。複数のデータセットに対する実験結果から,GPECの不確実性推定は既存手法と比較して説明の理解を改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:16:31 GMT)
Contouring by Unit Vector Field Regression [1.2]
本研究では,学習単位ベクトル場に沿って歩くことで輪郭を記述するための,簡単なディープラーニングに基づく手法を提案する。脊髄MRIで仙腸関節(SIJ)を規定する作業において,開放輪郭のユニークな症例に対するパイプラインの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:32:22 GMT)
Aggregating Capacity in FL through Successive Layer Training for Computationally-Constrained Devices [1.2]
フェデレートラーニング(FL)は通常、リソース制約されたエッジデバイス上で実行される。 FLトレーニングプロセスはそのような制約に合わせて調整されるべきである。本研究では,FLモデルのパラメータをデバイス上で連続的に凍結・訓練する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:04:06 GMT)
FineMorphs: Affine-diffeomorphic sequences for regression [1.1]
モデル状態は学習中に滑らかなベクトル場によって生成される微分同相によって最適に「再形」される。アフィン変換とベクトル場は最適制御設定内で最適化される。このモデルは次元を自然に減らし(あるいは増大させる)、最適なベクトル場を通して大きなデータセットに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:54:18 GMT)
Synthesizing Rolling Bearing Fault Samples in New Conditions: A framework based on a modified CGAN [1.1]
多くの産業において, 故障診断と条件モニタリングは, 運用コストの削減とダウンタイムの削減に不可欠である。本稿では, 条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)に基づく新しいアルゴリズムを, 実際の故障条件の正常データと故障データに基づいて訓練する。提案手法は実世界のベアリングデータセット上で検証され, 異なる条件下で故障データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:09:55 GMT)
DiME: Maximizing Mutual Information by a Difference of Matrix-Based Entropies [0.9]
データから推定できる相互情報に類似した特性を持つ情報理論量を導入する。行列ベースのエントロピー(DiME)の違いは、確率変数間の相互情報の再現に関わる問題によく適していることを示す。本稿では,遅延因子の絡み合いや多視点表現学習問題など,DMEのユースケースを例に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:16:22 GMT)
Spinor matterwave control with nanosecond spin-dependent kicks [0.8]
量子技術は超微細ラマン遷移を持つ原子の物質波の迅速な制御に依存している。これらの遷移は非補償の動的相とコヒーレントスピンの発散を伴う。これらの制限を克服するために、断熱パルスシーケンスをプログラムする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:09:57 GMT)
Scientific Fact-Checking: A Survey of Resources and Approaches [0.8]
科学的事実チェック(英: scientific fact-checking)とは、科学的知識に根ざした主張の検証に関するタスクのバリエーションである。この課題は、オンラインプラットフォーム上での科学的・健康的な議論の重要性が高まり、大きな注目を集めている。本稿では,この新興分野における既存研究の総合的な調査とその関連課題について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:12:15 GMT)
On the Generalization Capacities of Neural Controlled Differential Equations [0.8]
本稿では,不規則にサンプリングされた時系列のサンプルから結果を予測することを目標とする教師付き学習環境について考察する。この枠組みでは、時系列は観測されない連続経路の離散化であり、結果は未知のベクトル場を持つ制御微分方程式を通してこの経路に依存する。近似バイアスは、浅いニューラルネットワークによる生成モデルを定義するリプシッツ関数の近似誤差と直接関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:02:32 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） (Fri, 26 May 2023 06:51:22 GMT)
Dual Bayesian ResNet: A Deep Learning Approach to Heart Murmur Detection [0.8]
我々は、George B. Moody PhysioNet Challenge 2022へのPathToMyHeartの貢献について紹介する。最初のモデルはDual Bayesian ResNet(DBRes)で、各患者の記録は重なり合うログメルスペクトログラムに分割される。第2のモデルは、XGBoost.DBResを使用して、人口統計データや信号機能と統合されたDBReの出力である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:24:24 GMT)
Efficient Adiabatic Preparation of Tensor Network States [0.8]
有限格子における少数体親ハミルトニアンの独特な基底状態であるテンソルネットワーク状態を作成するための特定の断熱経路を提案し,研究する。この経路は有限系のギャップを保証し、効率的な数値シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:39:16 GMT)
A Knowledge Engineering Primer [0.8]
このプライマーの目的は、知識工学の主題を簡潔で合成的な方法で導入し、その領域に関する読者の直感を発達させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:39:25 GMT)
Knowledge Extraction with Interval Temporal Logic Decision Trees [0.7]
時系列から時間決定木を抽出するテンポラルC4.5を導入する。本稿では,実験結果の集合を公開データセットの集合上で後者と議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:15:56 GMT)
Learning from synthetic data generated with GRADE [0.7]
本稿では,ロボット工学研究のための現実的なアニメーション動的環境(GRADE)を作成するためのフレームワークを提案する。 GRADEは、完全なシミュレーション制御、ROS統合、現実物理学をサポートし、高い視覚的忠実度画像と地上真実データを生成するエンジン内にある。合成データのみを用いてトレーニングしても、同一のアプリケーション領域における実世界の画像によく当てはまることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:26:06 GMT)
Rarely a problem? Language models exhibit inverse scaling in their predictions following few-type quantifiers [0.6]
言語モデルにおいて特に課題となる「おもちゃのような2人の子供」のような「2つの」型の量化器に焦点をあてる。人間の2つの神経言語実験から、異なる大きさの22個の自己回帰トランスフォーマーモデルまで、960の英語文刺激を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:18:15 GMT)
Sharpend Cosine Similarity based Neural Network for Hyperspectral Image Classification [0.5]
ハイパースペクトル画像分類(HSIC)は、高いクラス間類似度と変動性、ネスト領域、重なり合いのため難しい課題である。 2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は有効なネットワークとして登場したが、3D CNNは正確な分類のため、より良い代替手段である。本稿では,HSICのためのニューラルネットワークにおける畳み込みの代替として,SCS(Sharpened Cosine similarity)の概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:04:00 GMT)
Detecting DeFi Securities Violations from Token Smart Contract Code [0.4]
DeFi(Decentralized Finance)は、さまざまなブロックチェーン上のスマートコントラクトを通じて構築および配信される金融製品とサービスのシステムである。本研究の目的は、トークンのスマートコントラクトコードに基づいて、証券違反の可能性のあるDeFiプロジェクトを特定できるかどうかを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:07:44 GMT)
Powerful Primitives in the Bounded Quantum Storage Model [0.4]
有界量子ストレージモデルは、量子メモリのみに制限された計算上の敵に対するセキュリティを実現することを目的としている。我々は、以下の強力なプリミティブに対して、このモデルで情報理論の安全な構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:16:57 GMT)
Inductive detection of Influence Operations via Graph Learning [0.3]
影響操作は世論を操作するための大規模な取り組みである。これらの活動の迅速検出と破壊は、健康的な公衆の会話にとって重要である。創発的なAI技術は、電流検出方法を回避する新しい操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:03:51 GMT)
Multi-Objective Genetic Algorithm for Multi-View Feature Selection [0.3]
多視点データに対する従来の特徴選択手法の限界を克服する新しい遺伝的アルゴリズム戦略を提案する。提案手法は多視点多目的特徴選択遺伝的アルゴリズム (MMFS-GA) と呼ばれ、ビュー内およびビュー間における特徴の最適なサブセットを同時に選択する。合成データと実データを含む3つのベンチマークデータセットに対する評価結果から,最良基準法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:25:20 GMT)
Soft Alignment Objectives for Robust Adaptation of Language Generation [0.3]
ドメイン適応により、生成言語モデルは、アプリケーションのドメインシフトによって引き起こされる特定の欠陥に対処できる。ドメイン内のデータに対するさらなるトレーニングによる従来の適応は、モデルが他のドメインに一般化する能力を急速に弱める。この研究は、予測トークンと参照とのセマンティックな類似性に基づいて構築された、新しいトレーニング目標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:40:15 GMT)
Distinguishing Human Generated Text From ChatGPT Generated Text Using Machine Learning [0.3]
本稿では,人間のテキストからChatGPT配信されたテキストを識別する機械学習ベースのソリューションを提案する。我々は、提案したモデルをKaggleデータセット上でテストし、そのうち5,204のテキストが人間によって書かれ、ニュースやソーシャルメディアから収集された1万のテキストからなる。 GPT-3.5で生成されたコーパスでは,提案アルゴリズムの精度は77%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:27:43 GMT)
sustain.AI: a Recommender System to analyze Sustainability Reports [0.2]
sustainAIは、監査人や金融投資家を支援する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,ドイツの新しいサステナビリティレポートデータセットを2つ評価し,高いレコメンデーション性能を継続的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:49:33 GMT)
A Crosslingual Investigation of Conceptualization in 1335 Languages [0.2]
本稿では,1,335言語間の概念化の相違について,並列コーパスにおける概念の整合性について検討する。本稿では,ソース言語の概念とターゲット言語文字列の集合との間に二部方向のアライメントグラフを作成する手法であるConceptualizerを提案する。 1つの概念(bird')に対する全言語にわたる詳細な言語分析と32のスワデシュ概念に対する金標準データの評価において、概念化器はアライメント精度が良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:29:24 GMT)
Horizontal Scaling of Transaction-Creating Machines [0.1]
ブロックチェーンにおけるトランザクション生成の水平スケーリングには,4つのアプローチを提案する。提案されている4つのアプローチのうち2つは、トランザクション生成を水平にスケール可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:49:09 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） (Fri, 26 May 2023 08:47:50 GMT)
RT-kNNS Unbound: Using RT Cores to Accelerate Unrestricted Neighbor Search [0.1]
RTを高速化した最初の隣接探索であるTrueKNNを提案する。我々のアプローチは、既存のアプローチよりも桁違いに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:40:25 GMT)
STL: Surprisingly Tricky Logic (for System Validation) [0.0]
検証正当性を決定する上では,仕様書の真正性,形式的手法に精通した被験者の親密性,教育水準が重要な要因であることが判明した。参加者は肯定バイアスを示し、有効仕様の精度は大幅に向上したが、無効仕様の精度は著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:01:26 GMT)
mldr.resampling: Efficient Reference Implementations of Multilabel Resampling Algorithms [0.0]
mldr.resamplingは、11のマルチラベル再サンプリングメソッドのリファレンス実装を提供するソフトウェアパッケージである。再サンプリングアルゴリズムは,マルチラベルシナリオにおける不均衡学習に対処する上で有用な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:29:53 GMT)
Worldwide AI Ethics: a review of 200 guidelines and recommendations for AI governance [0.0]
過去10年間で、いくつかの組織が、規範的な意味で標準化を意図した文書を作成し、最近のAI開発へのガイダンスを促進してきました。我々は、過去の研究者による作業の拡大と、これらの文書の内容と性質をよりよく視覚化するためのツールの開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:29:04 GMT)
Vecchia Gaussian Process Ensembles on Internal Representations of Deep Neural Networks [0.0]
レグレッションタスクでは、標準ガウス過程(GP)は自然な不確実性定量化を提供し、ディープニューラルネットワーク(DNN)は表現学習に優れる。本稿では,DNNの隠れ層の出力に基づいて構築されたGPのアンサンブルからなるハイブリッド手法で,これらの2つの手法を組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:19:26 GMT)
Validating phase-space methods with tensor networks in two-dimensional spin models with power-law interactions [0.0]
我々は、様々な実験プラットフォームで実装可能なXXZモデルと相互作用する2次元パワーローのダイナミクスを評価する。システム内の相関の尺度としてスピンスクイーズを計算し、離散トランカド・ウィグナー近似(DTWA)を用いた半古典位相空間計算と比較する。これらのシステムでは, 相対的に資源集約的なテンソルネットワーク表現にもかかわらず, システムサイズとの絡み合いのスケーリングを効率よく, 正確に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:15:24 GMT)
Universal consistency of the $k$-NN rule in metric spaces and Nagata dimension. II [0.0]
近辺学習規則の$k$は、結びつきのない空間において強い普遍的整合性を示す。特に、$k$-NN 則は、長田の意味でのシグマ有限次元でないハイゼンベルク群において一貫したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:01:47 GMT)
Universal approximation with complex-valued deep narrow neural networks [0.0]
より狭い複素数値ネットワークは、その活性化関数が正則でもなく、反正則でもなく、$mathbbR$-affineでもない場合に限り普遍であることを示す。しかしながら、許容活性化関数の豊富な部分クラスに対して、幅が$n+m+4$ sufficesであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:22:14 GMT)
Universal Approximation and the Topological Neural Network [0.0]
トポロジカルニューラルネットワーク(TNN)は、通常の有限次元空間の代わりにチコノフ位相空間からデータを取得する。また、ボレル測度をデータとする分布ニューラルネットワーク(DNN)も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:28:10 GMT)
Thermodynamics of learning physical phenomena [0.0]
熱力学が学習過程にどのように役立つかを概観する。同時に、ある現象が記述されるスケールなどの側面の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:08:22 GMT)
Thermally driven quantum refrigerator autonomously resets superconducting qubit [0.0]
超伝導回路から形成される有用な量子吸収冷凍機を実証する。利用可能な浴槽で実現可能な温度よりも低い温度に、トランスモンキュービットをリセットするために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:55:31 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） (Fri, 26 May 2023 09:54:16 GMT)
The Multimarginal Optimal Transport Formulation of Adversarial Multiclass Classification [0.0]
多クラス分類における逆学習問題の幾何学的構造について述べる。この結果の直接的な計算的意味は、バリセンタ問題とその双対、あるいはMOT問題とその双対を解くことにより、最適なロバストな分類規則を回復できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:56:01 GMT)
Subsystem Trace-Distances of Two Random States [0.0]
カオス量子系における二状態判別について検討する。有限数$N$の量子ビットに対する対応するクロスオーバーを解析的に計算する。我々は,多体カオスに対するモデルの正確な対角化に対する予測を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 23:18:35 GMT)
Stability of the many-body scars in fermionic spin-1/2 models [0.0]
スピン-1/2フェルミオン系における多体傷の安定性について, 関連物質における最も典型的な摂動条件下で検討した。傷跡のいくつかは、特定の摂動には全く敏感でないことがわかりました。小システムや小摂動では、多体の傷跡によって示されるさらなる安定性を識別し、記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:00:03 GMT)
Spacetime codes of Clifford circuits [0.0]
スキームはクリフォード回路のすべての可能な結果ビット列の集合が線形符号であることの観測に基づいている。結果コードから、時空コードに対応する安定化器コードを構築します。結果と時空の符号を構成するための効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:40:45 GMT)
Solving the One-Dimensional Time-Independent Schr\"odinger Equation with High Accuracy: The LagrangeMesh Mathematica Package [0.0]
本稿では,MathematicaにおけるLMMの数値実装であるLagrangeMeshパッケージを紹介する。このパッケージはスペクトルの高速なホームコンピュータを可能にし、量子力学において大規模なシステムを研究するための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:32:28 GMT)
Single-photon source over the terahertz regime [0.0]
本稿では,テラヘルツ(THz)体制下で動作する単一光子のチューニング可能なソースを提案する。このスキームは入射可視光子を光レーザーで単一極性量子エミッタを駆動することで量子THz放射に変換する。提案手法の実装は,最新のフォトニクス技術で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:45:50 GMT)
Simulation of quantum optics by coherent state decomposition [0.0]
本稿では,量子光学を有限ランクに分解し,量子光学をシミュレーションする枠組みを提案する。これにより、線形光学演算が自由であるようなリソース理論を定義できる(つまり、ランクを増やさない)。これは2つの独立したコントリビューション、単光子加算数、およびスクイージング量によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:14:27 GMT)
Simulating quantum computation with magic states: how many "bits" for "it"? [0.0]
確率関数からの繰り返しサンプリングにより、マジック状態を用いた量子計算のための古典的シミュレーション法が最近導入された。シミュレーション手順が追跡しなければならない古典的データの量を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 22:15:29 GMT)
Shape-based pose estimation for automatic standard views of the knee [0.0]
本稿では,自動ラテラルと標準ビューの分類を可能にする完全なフレームワークを提案する。ポーズ回帰パイプラインに意味情報を組み込むのに適した形状表現を提案する。 3528系と1386系実X線によるシステムの性能評価実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:03:47 GMT)
Sequential measurements and the Kochen-Specker arguments [0.0]
ペレス=メルミン正方形は、作用素に付随する観測可能値が逐次的にのみ測定できるが、同時には測定できないとき、値が定まる非コンテキストの隠れ変数モデルを認めることが示される。すなわち、シーケンシャルな測定は、連続した測定の間に隠れた状態を更新する非コンテキスト的なモデルを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:14:51 GMT)
Robust Lane Detection through Self Pre-training with Masked Sequential Autoencoders and Fine-tuning with Customized PolyLoss [0.0]
車線検出は、自動走行の基礎となる車両のローカライゼーションに不可欠である。本稿では、エンドツーエンドニューラルネットワークモデルのための自己学習マスク付きシーケンシャルオートエンコーダと、カスタマイズされたPolyLossによる微調整のパイプラインを提案する。実験の結果,提案したパイプラインでは,車線検出モデルの性能は最先端以上のものとなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:36:08 GMT)
Response to "The digital pound: a new form of money for households and businesses" [0.0]
この文書は、イングランド銀行とHM財務省が発行したコンサルテーション・ペーパーに対する反応である。コンサルテーション・ペーパー(Consultation Paper)は、イギリスにおける中央銀行のデジタル通貨(CBDC)の小売利用に関する文書である。本文書の第3節で直接、協議の質問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:44:27 GMT)
Representing Piecewise Linear Functions by Functions with Small Arity [0.0]
すべてのピースワイズ線型函数に対して、少なくとも$n+1$引数を持つ$max$-函数の線型結合が存在することを示す。また、ピースワイズ線型関数 $max(0, x_1, ldots, x_n)$ が、$n+1$ Affine-linear arguments 以下の最大値の線型結合として表現できないことも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:48:37 GMT)
Relaxation of Multitime Statistics in Quantum Systems [0.0]
十分に長い時間にわたって、ほとんどのマルチタイム観測可能量は、非平衡過程と平衡過程を区別できないことを示す。我々の結果は、非マルコビアン性やその他の非平衡過程のマルチタイム特性も等しくなるというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:53:04 GMT)
Quantum-embeddable stochastic matrices [0.0]
古典的埋め込み可能性問題の量子バージョンについて検討する。より大きな遷移行列の集合は、メモリレスモデルによって説明できることを示す。また、古典的あるいは量子的メモリレス力学によって説明できないランダム過程のゼロではない測度も特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:00:02 GMT)
Quantum state testing beyond the polarizing regime and quantum triangular discrimination [0.0]
我々は、$chi2$の発散の対称版である三角微分の量子アナログを導入する。また、量子三角偏差と量子Jensen-Shannon発散の量子状態試験問題についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:20:50 GMT)
Quantum simulations of time-dependent Hamiltonians beyond the quasi-static approximation [0.0]
時間依存量子系のアナログ量子シミュレーションへの既存のアプローチは、シミュレーションされるシステムの時間依存性に対する摂動的補正に依存している。我々は、この摂動的アプローチに対する制限を克服し、駆動ハバード系におけるチャーン絶縁体の量子相転移を通じて、Lambda-systemとquenchの教育的な例を用いて、達成可能な量子シミュレーションの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:12:19 GMT)
Quantum logical controlled-NOT gate in a lithium niobate-on-insulator photonic quantum walk [0.0]
2量子制御NOTゲートをニオブ酸リチウムイオン絶縁体導波路のアレイで実験的に実証した。ゲートを用いて重畳状態に制御光子を準備することにより9245pm0.002$忠実度で絡み合った量子ビットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:48:45 GMT)
Quantum field theoretical framework for the electromagnetic response of graphene and dispersion relations with implications to the Casimir effect [0.0]
グラフェンの空間的非局所応答関数は、オンザ質量殻波とオフザ質量殻波の両方の領域で考慮される。逆誘電率については、二重極の存在による分散関係に生じる追加項の形式が見出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:24:47 GMT)
Quantum evolution with random phase scattering [0.0]
非相互作用フェルミオンのd次元気体中のフェルミオン-ホール対の量子進化を考察する。フェルミオンとホールを再結合する確率は、初期空間分離距離と指数関数的に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:44:17 GMT)
Quantum approximate optimization algorithm for qudit systems [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について考察する。本稿では、QAOAを用いて様々な整数最適化問題を定式化する方法を説明する。最大$kのカラー化問題にマッピングした充電最適化問題の数値計算結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:02:20 GMT)
Quantum Spread Complexity in Neutrino Oscillations [0.0]
我々は、ニュートリノ振動を研究するための代替手段として、量子複雑性形式(quantum complexity formalism)を用いる。特に、量子拡散複雑性はニュートリノセクターにおける電荷-パリティ対称性の違反に関する追加情報を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:34:31 GMT)
Quantum Merlin-Arthur proof systems for synthesizing quantum states [0.0]
クラスNP合成における状態合成法について検討した。状態QCMAは完全性の下で閉じていることを示す。我々の証明技術は、Gily'en, Su, Low, Wiebeによって導入された量子値変換に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:30:10 GMT)
Quantum Kernel Mixtures for Probabilistic Deep Learning [0.0]
本稿では,確率的深層学習(PDL)と量子カーネルの混在に対する新しいアプローチを提案する。このフレームワークは密度推定、推論、サンプリングのための微分可能なモデルの構築を可能にする。密度推定、識別学習、生成モデリングなど、幅広い機械学習タスクをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:59:58 GMT)
Quantum Description of Free Electron Laser Radiation and Nonlinear Amplitude Equations [0.0]
量子FEL力学を記述する相対論的量子力学モデルが開発されている。このモデルは、空間電荷ポテンシャルのポアソン方程式と放射場の横成分の波動方程式に結合したクライン=ゴードン方程式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 09:24:30 GMT)
Pruning Distorted Images in MNIST Handwritten Digits [0.0]
手書き文字を認識できる2段階の深層学習手法を提案する。最初の段階では、トレーニングセット内で歪んだ桁を識別する単純なニューラルネットワークを作成します。第2段階では、これらの識別された画像をトレーニングデータセットから除外し、フィルタデータセットを使用してモデルを再トレーニングする。実験の結果,提案手法の有効性を実証し,テストデータセットの精度を99.5%以上とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:44:35 GMT)
Protecting Hilbert space fragmentation through quantum Zeno dynamics [0.0]
量子情報の熱化防止における量子ゼノダイナミクスの実験的実現可能性を示す。我々の研究は、量子情報の熱化に対する保護における量子ゼノダイナミクスの実験的に実現可能な生存可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:54:54 GMT)
Production of lattice gauge-Higgs topological states in measurement-only quantum circuit [0.0]
我々は、ハミルトン力学は測定専用回路(MoC)によってシミュレートできると推測する。ハミルトニアンの項とそれらのパラメータ(係数)の比に基づいて、安定化器と呼ばれる測定作用素の選択のための導出原理を提案する。誘導原理によって構成されたMoCは、ゲージ・ヒッグス・ハミルトニアンの基底状態と非常によく似た位相図を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:32:06 GMT)
Probing scrambling and operator size distributions using random mixed states and local measurements [0.0]
我々は、スクランブルを実験的に探究するために、測定プロトコルの代替ツールボックスを提出した。本研究では,演算子分布の確率生成関数を効率的に探索する方法を示す。プロトコルの初期状態を操作することで,分散の個々の要素を直接取得して,システムサイズを小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:52:36 GMT)
ProGroTrack: Deep Learning-Assisted Tracking of Intracellular Protein Growth Dynamics [0.0]
本稿では、You Only Look Once(YOLO)アルゴリズムとByteTrackアルゴリズムを組み合わせて細胞内タンパク質ナノ構造を追跡する新しいアプローチであるProGroTrackを提案する。 YOLOv5モデルとYOLOv8モデルの総合評価を行い、データセット上でのYOLOv5の優れた性能を明らかにした。検出能力をさらに最適化するために、モデル改善のための半教師付き学習を導入し、その結果、すべてのメトリクスのパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:15:38 GMT)
Predicting Angular-Momentum Waves Based on Yang-Mills Equation [0.0]
ヤン=ミルズ理論は物理学で最もエレガントな理論の一つである。電磁場はヤン=ミルズ方程式の最も単純な古典解である。ヤン・ミルズ方程式の量子解は、SU(2)角運動波を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:58:08 GMT)
Potential scatterings in $L^2$ space: (1) non-orthogonality of stationary states [0.0]
有界状態にある異なるエネルギーの固有状態の直交性は重要な役割を果たすが、散乱状態では疑わしい。摂動的および変動的手法は、正規化された初期状態と最終状態の遷移確率を求めるための実行可能な方法として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:56:12 GMT)
Potential scattering in $L^2$ space: (2) Rigorous scattering probability of wave packets [0.0]
実験装置におけるポテンシャル散乱は、初期状態と最終状態の正規化状態の完全な集合を用いて定式化される。定常状態の非直交性に起因する標準手法における様々な曖昧さを解消する。前方散乱における干渉を明らかにする一貫した散乱確率が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:23:50 GMT)
People and Places of Historical Europe: Bootstrapping Annotation Pipeline and a New Corpus of Named Entities in Late Medieval Texts [0.0]
我々はチェコ語、ラテン語、ドイツ語を中心に書かれた中世後期の憲章から3.6万文の新しいNERコーパスを開発する。我々は、既知の歴史人物や場所のリストと、未注釈の歴史的テキストのコーパスから始めることができ、情報検索技術を用いて、NER注釈コーパスを自動的にブートストラップできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:05:01 GMT)
Optical coupling control of isolated mechanical resonators [0.0]
標準的な光学的相互作用の下で、2組のメカニカルモードと光学モードを記述するハミルトニアンモデルを提案する。このパラメータ範囲と外部光駆動下での量子モデルは、全ての関連するモードに対するパラメトリック相互作用モデルに近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:32:01 GMT)
Optical control of collective states in 1D ordered atomic chains beyond the linear regime [0.0]
V字型構成のN3レベル原子からなる1次元(1D)鎖を用いて,その限界をバイパスするプロトコルについて検討する。二重励起状態は超放射能状態から準放射能状態へコヒーレントに移動でき、そのエンタングルメントの光学的特性の解明への道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:43:31 GMT)
On the Computational Power of Decoder-Only Transformer Language Models [0.0]
デコーダのみの変換器アーキテクチャは、合理的な仮定の下でチューリング完全であることを示す。理論的解析から, チューリング普遍性が保持するために必要な条件として, 単語埋め込みの空間性と圧縮性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:35:43 GMT)
On solutions of the distributional Bellman equation [0.0]
一般分布ベルマン方程式とそれらの解の存在と特異性、および戻り分布のテール特性について考察する。分布型ベルマン方程式の任意の解は、多変量アフィン分布方程式に対する解の辺法則のベクトルとして得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:54:28 GMT)
Nine tips for ecologists using machine learning [0.0]
我々は、多くの生態学的研究が、生態状態や生物実体などのクラスにデータを割り当てることを目的としているため、分類問題に焦点をあてる。 9つのヒントのそれぞれは、マシンラーニングモデルの開発における一般的なエラー、トラップ、あるいは課題を特定し、生態学的研究での使用を促進するための推奨を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:38:55 GMT)
NASimEmu: Network Attack Simulator & Emulator for Training Agents Generalizing to Novel Scenarios [0.0]
NASimEmuは、浸透試験エージェントをトレーニングするための新しいフレームワークである。シミュレータとエミュレータに共有インターフェースを提供する。フレームワークを使って、新しい、構造的に異なるシナリオに移行する一般的なエージェントをトレーニングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:19:09 GMT)
Multi-Fidelity Covariance Estimation in the Log-Euclidean Geometry [0.0]
対称正定値多様体の対数ユークリッド幾何学を利用する共分散行列の多値推定器を導入する。固定予算が与えられた推定器の平均二乗誤差を最小化する最適サンプル割り当て方式を開発した。物理アプリケーションからのデータによるアプローチの評価は、ベンチマークと比較すると、より正確なメトリック学習と1桁以上のスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:34:07 GMT)
Mixed Hierarchy Network for Image Restoration [0.0]
画像復元における品質とシステムの複雑さのバランスをとることができる混合階層ネットワークを提案する。我々のモデルはまずエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて文脈情報を学習し,次に空間的詳細を保存する高分解能分岐と組み合わせる。その結果、MHNetという名前の密接な相互接続階層アーキテクチャは、いくつかのイメージ復元タスクにおいて、強力なパフォーマンス向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 07:54:32 GMT)
Measures of contextuality in cyclic systems and the negative probabilities measure CNT3 [0.0]
確率変数の一般システムに対して、文脈性に関するいくつかの原則的尺度が提案されている。循環系のクラスにおいて、これらの測度は比例比例であることを示す。この証明は、循環系の相互関係に関連するすべての文脈性尺度の記述を完成させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:49:35 GMT)
Making the cut: two methods for breaking down a quantum algorithm [0.0]
現在、ノイズの多い小規模量子ハードウェアの時代において、計算上の優位性に達する可能性のある量子アルゴリズムを見つけることは、依然として大きな課題である。我々は、量子アルゴリズムを低い(クエリ)深さのラウンドに分解する2つの方法を特定し、特徴付ける。最初の問題では並列化が最高のパフォーマンスを提供するのに対し、2番目はより良い選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:16:29 GMT)
Logarithmic Negativity and Spectrum in Free Fermionic Systems for Well-separated Intervals [0.0]
密度行列の固有値はいずれも負ではなく、より小さな虚数的値が生まれ、非ゼロ対数的負性へと繋がる。さらなる状況下で対数否定性を計算することができるが、結果はFermiレベルと格子間隔の単位の間隔の大きさの非滑らか性に依存して、非ユニバーサルであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:05:32 GMT)
Localization properties in disordered quantum many-body dynamics under continuous measurement [0.0]
量子多体系における連続監視力学の局在特性について検討する。ランダムな量子軌跡間の忠実度を計算することにより、障害と測定値が互いに異なる動的特性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:53:58 GMT)
Local Convergence of Gradient Methods for Min-Max Games under Partial Curvature [0.0]
2つのプレイヤーゼロサム微分可能なゲームに対する勾配法の局所的ナッシュ平衡の収束について検討する。偏曲のおかげで、円錐粒子法 -- 重みを最適化し、混合戦略をサポートする -- は、固定支持法よりも一般的に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 21:43:56 GMT)
Levitated Optomechanics with Meta-Atoms [0.0]
我々は,ミエ共鳴を支えるメタ原子をトラップすることで,レビテーションオプティメニクスのさらなる制御を導入する。真空中におけるシリコンナノ粒子の光学浮揚と地中冷却は実験的に実現可能であるだけでなく,性能も向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:28:26 GMT)
Krylov complexity and chaos in quantum mechanics [0.0]
演算子と状態に対するクリロフ複雑性を数値的に評価する。ランツォス係数の分散と古典的なリャプノフ指数との明確な相関を見いだす。私たちの仕事は、Krylov複雑性と古典的/量子的カオスの間にしっかりとした橋渡しを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:32:45 GMT)
Justification vs. Transparency: Why and How Visual Explanations in a Scientific Literature Recommender System [0.0]
我々は,「なぜ」と「どのように説明しやすさのタイプ」と「正当化」と「透明性」の「説明目標」の関係を識別する。本研究は,説明の難易度の種類の選択が,説明の目的とユーザタイプに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:40:46 GMT)
Is deep learning a useful tool for the pure mathematician? [0.0]
純粋数学者がディープラーニングのツールを研究で使う際に期待するものを、個人的および非公式に説明します。純粋数学者がディープラーニングのツールを研究で使うとき、何を期待しているかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 02:18:26 GMT)
Interplay between lattice gauge theory and subsystem codes [0.0]
本研究では,量子情報システムとゲージ理論モデルとの相互作用をサブシステムコードの観点から拡張する。特定の開境界条件を持つ(2+1)次元のZ$格子ヒッグスモデルが、サブシステムコードの一種であることを示す。混合異常は境界零モードの存在を規定しており、これはヒッグスと閉じ込め相における対称性で保護された位相秩序の直接的な結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:40:12 GMT)
Inspecting the use of SLMs for the control of photonic quantum states [0.0]
シリコン(LCoS)ディスプレイ上の液晶に対して,実験的な不確実性の中で仮定が許容可能であることを示す。これは、ツイン光子源に基づく量子状態のコヒーレント制御にこの種のディスプレイを用いる場合、特に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:49:23 GMT)
Improving few-shot learning-based protein engineering with evolutionary sampling [0.0]
本稿では,高価なウェットラボテストサイクルを加速することを目的とした,新規なタンパク質設計のための数発の学習手法を提案する。提案手法は, 所望のタンパク質機能に対する個別のフィットネスランドスケープを生成する半教師ありトランスファー学習法と, 新たな進化的モンテカルロ連鎖サンプリングアルゴリズムとから構成される。予測された高適合性遺伝子アクチベーターを実験的にスクリーニングすることにより,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:53:37 GMT)
Improving accuracy of GPT-3/4 results on biomedical data using a retrieval-augmented language model [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において大きな進歩を遂げている。集中型コーパスでのLLMのトレーニングは、計算上の課題を提起する。別のアプローチとして、特定のドメインでテストされた検索拡張(RetA)メソッドを使用する方法がある。 OpenAIのGPT-3, GPT-4, BingのPrometheus, および独自のRetAモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:33:05 GMT)
Highly over-parameterized classifiers generalize since bad solutions are rare [0.0]
ある条件下では、エプシロンよりも大きい真の誤差を持つ「悪い」大域最小値の分数は、訓練データ n の個数で指数関数的にゼロになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:49:52 GMT)
Hardware-efficient entangled measurements for variational quantum algorithms [0.0]
変分アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスを使用して、実用的な問題を解決するために使用できる。ハードウェア効率のよいエンタングルド計測(HEEM)を提案する。この戦略により,NISQデバイスにおける分子ハミルトニアンの回路数を削減することにより,分子ハミルトニアンの評価が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:00:48 GMT)
Graph Optimization Perspective for Low-Depth Trotter-Suzuki Decomposition [0.0]
ハミルトンシミュレーションは、量子アルゴリズムとシミュレーションの大規模なクラスにおいて重要なモジュールである。時間進化ユニタリを実現する最も顕著な方法の1つは、トロッター・鈴木分解である。本稿では,標準クリフォード+RZゲートセットを仮定して,低深度分解を生成する新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:56:18 GMT)
Geometric deep learning approach to knot theory [0.0]
グラフに結び目を取り、グラフニューラルネットワークを使用する関手を構築することにより、結び目データに幾何学的深層学習を用いる新しい手法を提案する。このアプローチでは、いくつかの結び目不変量を予測しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:42:21 GMT)
Generalizing Adam To Manifolds For Efficiently Training Transformers [0.0]
アダムはニューラルネットワークのトレーニングに使われているが、解釈が難しいことで知られている。ニューラルネットワークの最適化に関係した多様体の特別な構造を利用する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:14:05 GMT)
Fast MLE Computation for the Dirichlet Multinomial [0.0]
本稿では,データセットを1回だけ通過するだけで実行時間を大幅に短縮する修正を提案する。本稿では,提案アルゴリズムの性能を理論的かつ実証的に解析し,オープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:25:51 GMT)
Exact Generalization Guarantees for (Regularized) Wasserstein Distributionally Robust Models [0.0]
ワッサーシュタインの分布的ロバストな推定器は、不確実性の下での予測と意思決定の強力なモデルとして登場した。これらの一般化保証は、実際にモデルの一般的なクラスを保ち、次元性の呪いに苦しむことなく、テスト時の分布シフトをカバーできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:35:57 GMT)
Evaluating generation of chaotic time series by convolutional generative adversarial networks [0.0]
我々は,カオス時系列を生成するために,深層畳み込みネットワークからなる生成的敵ネットワークを訓練した。誤差分布解析の結果、大きな誤差は低いが無視できない速度で現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:30:51 GMT)
Error Estimation for Single-Image Human Body Mesh Reconstruction [0.0]
人間のポーズと形状推定法は、予測されたポーズが正しくない場合は表現できない。これらの手法が人間とロボットの相互作用のシナリオで使用される場合、これは重大な結果をもたらす。本稿では,OpenPose と SPIN からの情報を組み合わせて,最も信頼性の低い予測メッシュ上の領域をハイライトする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 20:18:42 GMT)
Error Bounds for Learning with Vector-Valued Random Features [0.0]
本稿では,ベクトル値ランダム特徴量(RF)を用いた学習の包括的誤り解析を提供する。この理論は、完全な無限次元入力出力設定におけるRFリッジ回帰のために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:00:08 GMT)
Energetic cost for speedy synchronization in non-Hermitian quantum dynamics [0.0]
連続変数系における有限時間同期に必要な熱力学的資源は広くなる。古典的極限と比較して、量子同期はエルミート項と反エルミート項の非可換性によって遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:02:10 GMT)
Distillation Policy Optimization [0.0]
評価と制御の両面から2つのデータソースを交互に作成するアクタ批判型学習フレームワークを提案する。バックボーンでは、統一利便推定器(UAE)や学習ベースラインなどの分散低減機構により、長期ノイズと瞬時ノイズの両方を緩和することができる。実験結果から,本手法を将来性のある新しい学習パラダイムとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:16:32 GMT)
Discussion of Features for Acoustic Anomaly Detection under Industrial Disturbing Noise in an End-of-Line Test of Geared Motors [0.0]
本研究の目的は,運動終端試験における異常検出に使用される特徴の頑健性について検討することである。典型的な断層と音響障害のあるデータセットを音響アレイで記録する。ほとんどの障害は回避できるが、ハンマーや空気圧の使用はしばしば問題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:26:56 GMT)
Direct-Laser-Written Polymer Nanowire Waveguides for Broadband Single Photon Collection from Epitaxial Quantum Dots into a Gaussian-like Mode [0.0]
ナノフォトニックジオメトリーに埋め込まれた単一エピタキシャル量子ドット(QD)は、量子光発生の最先端技術である。直流レーザーライティング (DLW) を用いて, QD含有GaAs層に1μm径のポリマーナノワイヤ (PNWs) を接触型および垂直型で作製し, この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:14:37 GMT)
Detection and Classification of Bipartite and Multipartite Entangled States [0.0]
この論文は、二部量子系や多部量子系の検出と分類のための方法の定式化に基づいている。エンタングルメントの定量化のために,SPA-PT法に基づくエンタングルメントの新しい尺度を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:31:18 GMT)
DeepSeaNet: Improving Underwater Object Detection using EfficientDet [0.0]
このプロジェクトでは、注釈付き水中データセット上で様々な物体検出モデルを実装し、評価する。このデータセットは、Limfjorden水中で捕獲された魚、カニ、ヒトデ、その他の水生動物の注釈画像からなる。 I compare the results of YOLOv3 (31.10% mean Average Precision (mAP)), YOLOv4 (83.72% mAP), YOLOv5 (97.6%), YOLOv8 (98.20%), EfficientDet (98.56% mAP) and Detectron2 (95.20% mAP) on the same dataset。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:41:35 GMT)
Data-Driven Games in Computational Mechanics [0.0]
ストレスとストレインプレイヤが異なる目的を追求するソリッドメカニクスのためのデータ駆動手法を定式化する。ストレスプレーヤの目的は、材料データセットとの相違を最小限に抑えることであり、ストレインプレーヤの目的は、機械的状態の許容性を確保することである。過去に提案された協調型データ駆動ゲームとは異なり、新しい非協調型データ駆動ゲームは、データから有効物質法を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:17:22 GMT)
Data Owner Benefit-Driven Design of People Analytics [0.0]
People Analysis (PA)は、従業員の行動分析のためのツールである。同等の法律が適用されるヨーロッパでは、データがPAで処理される前に、従業員の同意が必要である。本稿では, アピール戦略としてのメリットを考察し, PAにメリットを取り入れるための4つの設計原則を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:33:13 GMT)
CyPhERS: A Cyber-Physical Event Reasoning System providing real-time situational awareness for attack and fault response [0.0]
本稿では,サイバー物理イベント推論システムであるCyPhERSを紹介し,実演する。 CyPhERSは、CPSにおける潜在的に重要な事象の発生、位置、物理的影響、根本原因に関連するリアルタイム情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 13:21:37 GMT)
Correlation-boosted quantum engine: A proof-of-principle demonstration [0.0]
我々は,標準カルノット限界を超える効率を達成できる非古典的相関型SWAPヒートエンジンの設計と実装を行う。促進された効率は、エントロピー生成と量子相関の消費の間のトレードオフから生じる。本研究では,クラウド量子プロセッサ上で熱エンジンを効果的に調整することにより,エンジン効率向上の実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:19:52 GMT)
Comparing Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional LSTM Deep Neural Networks for power consumption prediction [0.0]
本研究の目的は,2つのディープラーニングモデル,すなわちLong Short-Term Memory (LSTM) と双方向LSTMの比較である。データセットは異なるコンテキストとスケールで選択され、モデルの堅牢性の評価を目的としていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 00:12:50 GMT)
Collapse of dark states in Tavis-Cummings model [0.0]
ハミルトニアンTCは、この場合の断熱定理が適用できないにもかかわらず、徐々に変形する。自由光子の放出確率は小さいが、ハミルトニアンの変形の滑らかさには依存しない。この純粋に量子効果は、原子一重項を用いた実用的な操作において考慮されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 18:36:56 GMT)
Clustering Method for Time-Series Images Using Quantum-Inspired Computing Technology [0.0]
時系列クラスタリングは、クラスタに関する事前の知識がなければ、時系列データの強力なデータマイニング技術として機能する。本研究では,アニーリングマシンを利用した新しい時系列クラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 05:58:14 GMT)
Causal structure in the presence of sectorial constraints, with application to the quantum switch [0.0]
既存の量子因果構造の研究は、興味のあるシステム上で任意の操作を実行できると仮定している。我々は、量子因果モデリングの枠組みを、システムがセクター的制約に悩まされるような状況にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:54:31 GMT)
Calibration of Transformer-based Models for Identifying Stress and Depression in Social Media [0.0]
本研究はソーシャルメディアにおける抑うつ・ストレス検出の課題における最初の研究であり,トランスフォーマーモデルに余分な言語情報を注入する。提案手法では,BERT(MentalBERT)モデルに入力として付与される複合埋め込みを生成するために,マルチモーダル適応ゲートを用いる。提案手法を3つの公開データセットで検証し,言語機能とトランスフォーマーモデルの統合が性能の急上昇を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 10:19:04 GMT)
Benchmarking state-of-the-art gradient boosting algorithms for classification [0.0]
この研究は、分類の文脈における勾配増強の利用について考察する。オリジナルのGBMアルゴリズムや選択された最先端の勾配向上フレームワークを含む4つの一般的な実装を比較した。有効性、信頼性、使いやすさの適切なバランスを示す勾配促進変種を示す試みが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 17:06:15 GMT)
Behavioral Patterns in a Disease Spreading Simulation [0.0]
ブタ農場のネットワークにおける病気の拡散をシミュレートする実験ゲームを用いて、体験からの学習が1000ドル以上のプレイヤーのリスク回避にどのように影響するかを測定する。その結果, リスク耐性群は, リスク回避群よりも感染の可能性が50%以上高いことがわかった。このシミュレートされた設定におけるプレイヤーの行動戦略は、望ましくないバイオセキュリティ関連リスク回避の選好を特定する早期警告信号として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 03:08:21 GMT)
Automatic Program Instrumentation for Automatic Verification (Extended Technical Report) [0.0]
帰納的検証とソフトウェアモデルチェックでは、特定の仕様言語構造を扱うことが問題となる。本稿では,様々なアドホックなアプローチを仮定する統一検証パラダイムとして,インスツルメンテーションを提案する。我々は,プログラムのアグリゲーションによる検証に適したMonoCeraツールにアプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:55:35 GMT)
Assessing Confidence with Assurance 2.0 [0.0]
信頼は単一の属性や測定に還元できない、と我々は主張する。ポジティブ・パースペクティブ(Positive Perspectives)は、事件の証拠と全体論が一体化して肯定的な声明を下す程度を考察する。否定的な視点は、典型的には敗者として表されるこの事件に対する疑念と挑戦を記録している。 Residual Doubts: 世界は不確実であり、すべての潜在的な敗者を解決することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 06:27:51 GMT)
Anomalous loss behavior in a single-component Fermi gas close to a $p$-Wave Feshbach resonance [0.0]
単成分フェルミガス中の3体損失について, フェシュバッハ共鳴による検討を行った。損失挙動は1より小さい弾性-非弾性衝突速度に対して$n3$と異常な$n2$の密度依存性を示す。これらの知見は、フェルミオンリチウム原子の基底状態における超低温気体の原子損失とエネルギー進化を理解することに特に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 12:44:05 GMT)
Anisotropic signatures in the spin-boson model [0.0]
ナノスケール系の熱平衡特性は、環境への非無視的な結合に起因する標準的なマクロスコピック予測から逸脱する。異方性3次元材料に対しては、古典スピンベクトルの平衡状態に対する平均力補正を導出する。いくつかのカップリング対称性は、0温度でスピン配向遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:19:21 GMT)
An intrinsic causality principle in histories-based quantum theory: a proposal [0.0]
我々は、ヒストリーに基づく量子論は時空では非局所的であると主張する。 RCは、自然界でどの相関が生じるのか、どの相関が起こらないのかについてはほとんど語られません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:13:53 GMT)
An end-to-end strategy for recovering a free-form potential from a snapshot of stellar coordinates [0.0]
恒星の位置と速度のスナップショットから自由形解析電位を復元するためのエンドツーエンド戦略を提案する。まず、ニューラルネットワークの形で重力ポテンシャルとその基礎となるダークマター分布の無知マップを自動微分を用いて捉える方法を示す。さらに、このニューラルネットワークを物理的に意味のある表現へと開放するために、補完的な記号的回帰アプローチがいかに用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:53:53 GMT)
Achieving acceleration despite very noisy gradients [0.0]
我々はネステロフの加速勾配降下アルゴリズムの一般化を提案する。 AGNESは、勾配推定における信号と雑音の比がどれほど小さくても、加速収束率を達成する。我々は,AGNESがCNNのトレーニングにおいて,運動量とネステロフの手法により勾配勾配よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 01:57:53 GMT)
Accounting for Quantum Effects in Atomistic Spin Dynamics [0.0]
我々は、量子効果を原子論的スピンダイナミクスシミュレーションに効果的に組み込む2つの方法を提案する。 1つ目は、古典的なスピン系の運動方程式を有効温度で解くことで、量子スピン系の磁気挙動をシミュレートすることができる。 2つ目のアプローチは、古典的なスピンが量子的なパワースペクトルを持つ環境と相互作用する半古典的なモデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:45:57 GMT)
AGI labs need an internal audit function [0.0]
論文は、人工知能(AGI)を構築することの明確な目標を持つ組織には、内部監査機能が必要であると主張している。 AGIラボが内部監査チームを立ち上げる方法の青写真を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 15:48:05 GMT)
A solvable model for graph state decoherence dynamics [0.0]
我々は、N量子ビットの置換不変グラフ状態の連続散逸ダイナミクスに対して、正確に解けるおもちゃモデルを提案する。このような状態は、多くの量子情報処理のセットアップにおける基本的なリソースであるN-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger状態(GHZ)と局所的に等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 19:43:57 GMT)
A novel application for real-time arrhythmia detection using YOLOv8 [0.0]
本稿では,最新のYou-Only-Look-Once (YOLO)v8アルゴリズムを用いた不整脈検出のための新しい応用を提案する。カスタムのYOLOv8モデルはMIT-BIHデータセットで微調整され、不整脈をリアルタイムで検出し、継続的な監視を可能にした。その結果,NVIDIA Tesla V100では,mAP@50の0.961で0.002秒の心拍を検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 08:27:09 GMT)
A mathematical analysis of the adiabatic Dyson equation from time-dependent density functional theory [0.0]
線形応答時間依存密度汎関数理論において中心的な役割を果たす密度密度応答関数(DDRF)に対するダイソン方程式を解析する。ダイソン方程式の解に対する表現公式を、カシダ行列の作用素版の観点から導出する。適切なコンパクト性条件を満たす断熱近似に対して、初期密度密度応答関数の準同型連続の最大領域とダイソン方程式の解は同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 14:27:33 GMT)
A Robust Probabilistic Approach to Stochastic Subspace Identification [0.0]
非定型的な観察は、運用モード解析アルゴリズムに問題をもたらす。現在、SSIでこのような異常を処理できる単純なメカニズムは存在しない。本稿では、まず、サブスペース識別の新しい確率的定式化(Prob-SSI)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 11:26:49 GMT)
A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs [0.0]
オフライン環境下での連続状態と観測空間を持つ部分観測可能マルコフ決定過程(POMDP)の整合化のためのポリシー勾配法を提案する。まず、オフラインデータを用いて、POMDPの履歴依存ポリシー勾配を非パラメトリックに推定するために、新しい識別結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 16:48:05 GMT)
A Gauge Field Theory of Coherent Matter Waves [0.0]
場の量子化は、光子に双対なゲージボソンであるマクソンに繋がる。物質とゲージ場演算子の固有状態は、物質-波動場のコヒーレント状態を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 26 May 2023 04:17:38 GMT)