MADiff: Offline Multi-agent Learning with Diffusion Models [94.5] 拡散モデル(DM)は,最近オフライン強化学習を含む様々なシナリオで大きな成功を収めている。
この問題に対処する新しい生成型マルチエージェント学習フレームワークであるMADiffを提案する。
本実験は,マルチエージェント学習タスクにおけるベースラインアルゴリズムと比較して,MADiffの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:14:09 GMT)
Masked Autoencoding for Scalable and Generalizable Decision Making [93.8] MaskDPは、強化学習と行動クローンのためのシンプルでスケーラブルな自己教師付き事前学習手法である。
我々は,MaskDPモデルにより,単一ゴールや複数ゴール到達といった新しいBCタスクへのゼロショット転送能力が得られることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:16:38 GMT)
Solving Diffusion ODEs with Optimal Boundary Conditions for Better Image
Super-Resolution [92.9] 拡散モデルのランダム性は非効率性と不安定性をもたらすため、SR結果の品質を保証することは困難である。
本稿では,一連の拡散型SR手法の恩恵を受ける可能性を持つプラグアンドプレイサンプリング手法を提案する。
提案手法によりサンプリングされたSR結果の質は, より少ないステップで, 同じ事前学習拡散ベースSRモデルから, ランダム性のある現在の手法でサンプリングされた結果の質よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:46:25 GMT)
On the Dual Formulation of Boosting Algorithms [92.7] AdaBoost,LogitBoost,Soft-marginBoostのラグランジュ問題は、すべて一般化されたヒンジ損失エントロピーの双対問題であることを示す。
これらのブースティングアルゴリズムの2つの問題を見て、より良いマージン分布を維持するという観点から、ブースティングの成功を理解することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:50:26 GMT)
Beyond Positive Scaling: How Negation Impacts Scaling Trends of Language
Models [92.1] 否定を伴う質問からなるデータセットであるNeQAを紹介する。
このタスクは、逆スケーリング、U字型スケーリング、あるいは正のスケーリングを示すことができる。
タスク1は線形スケーリングであり、タスク2は緊急遷移点を持つシグモイド型スケーリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:07:17 GMT)
Masked World Models for Visual Control [90.1] 視覚表現学習と動的学習を分離する視覚モデルに基づくRLフレームワークを提案する。
提案手法は,様々な視覚ロボット作業における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:29:48 GMT)
DNA-GPT: Divergent N-Gram Analysis for Training-Free Detection of
GPT-Generated Text [87.8] ダイバージェントN-Gram解析(DNA-GPT)と呼ばれる新しいトレーニング不要検出手法を提案する。
元の部分と新しい部分の違いをN-gram解析により解析することにより,機械生成テキストと人文テキストの相違を顕著に示すことができる。
その結果, ゼロショットアプローチは, 人文とGPT生成テキストの区別において, 最先端の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:58:29 GMT)
Federated Conformal Predictors for Distributed Uncertainty
Quantification [83.5] コンフォーマル予測は、機械学習において厳密な不確実性定量化を提供するための一般的なパラダイムとして現れつつある。
本稿では,フェデレート・コンフォーマル・予測(FCP)フレームワークによく適合する,両部交換可能性の弱い概念を提案する。
いくつかのコンピュータビジョンおよび医用画像データセットにおいて、FCPは厳密な理論的保証と優れた経験的性能を享受していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:57:27 GMT)
Decker: Double Check with Heterogeneous Knowledge for Commonsense Fact
Verification [80.3] 異種知識をブリッジ可能な常識的事実検証モデルであるDeckerを提案する。
CSQA2.0とCREAKの2つのコモンセンス事実検証ベンチマークデータセットの実験結果から,Deckerの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:49:05 GMT)
A Practical Toolkit for Multilingual Question and Answer Generation [79.3] 我々は,マルチ言語QAGのオンラインサービスであるAutoQGと,モデル微調整,生成,評価のためのオールインワンPythonパッケージであるlmqgを紹介した。
また、事前訓練されたエンコーダ-デコーダ言語モデルのいくつかの変種を微調整した8言語でQAGモデルをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:42:37 GMT)
Benchmarking Diverse-Modal Entity Linking with Generative Models [78.9] 既存の EL データセットから様々なモード EL (DMEL) のベンチマークを構築した。
DMEL タスクにアプローチするため,マルチモーダルエンコーダ・デコーダのパラダイムに則って生成多モードモデル (GDMM) を提案する。
GDMMは、より強力なDMELベースラインを構築し、平均8.51F1スコアで最先端のタスク固有のELモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:38:46 GMT)
SwiftSage: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex
Interactive Tasks [75.6] 我々は、人間の認知の二重プロセス理論に触発された新しいエージェントフレームワークSwiftSageを紹介する。
フレームワークは、高速で直感的な思考を表すSwiftモジュールと、意図的な思考プロセスをエミュレートするSageモジュールの2つの主要なモジュールで構成されている。
ScienceWorldベンチマークの30タスクでは、SwiftSageはSayionCan、ReAct、Reflexといった他のメソッドよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:04:15 GMT)
Fast Offline Policy Optimization for Large Scale Recommendation [74.8] 我々は、カタログサイズと対数的にスケールするこれらのポリシー学習アルゴリズムの近似を導出する。
私たちの貢献は3つの新しいアイデアの組み合わせに基づいている。
我々の推定器は、単純なアプローチよりも桁違いに速いが、等しく良いポリシーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:44:41 GMT)
Robust Detection of Lead-Lag Relationships in Lagged Multi-Factor Models [73.3] データ固有のリード-ラグ関係を発見することで、重要な洞察を得ることができる。
階層化多要素モデルにおけるリードラグ関係のロバスト検出のためのクラスタリング駆動手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:38:39 GMT)
Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I:
Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human
Behaviors [72.6] 本論文の目的は、ADのすべてのセクションを包含し、最新の技術的マイルストーンを要約し、ADとIVの開発を迅速に理解するために、上級者を指導することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:06:47 GMT)
On Neural Networks as Infinite Tree-Structured Probabilistic Graphical
Models [69.3] 本稿では,ニューラルネットワークに対応する無限木構造PGMを構築することにより,革新的な解を提案する。
我々の研究は、DNNが前方伝播中に、この代替のPGM構造において正確であるPGMの近似を実行することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 21:32:28 GMT)
NeuralStagger: Accelerating Physics-constrained Neural PDE Solver with
Spatial-temporal Decomposition [67.5] 本稿では,NeuralStaggerと呼ばれる一般化手法を提案する。
元の学習タスクをいくつかの粗い解像度のサブタスクに分解する。
本稿では,2次元および3次元流体力学シミュレーションにおけるNeuralStaggerの適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:19:43 GMT)
Attention Schema in Neural Agents [66.4] 認知神経科学において、注意理論(AST)は、注意をASと区別する考え方を支持している。
ASTは、エージェントが自身のASを使用して他のエージェントの注意の状態を推測できると予測する。
我々は、注意とASが相互に相互作用する様々な方法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:40:34 GMT)
FACTUAL: A Benchmark for Faithful and Consistent Textual Scene Graph
Parsing [65.8] 画像キャプションをシーングラフに変換する既存のシーングラフは、しばしば2種類のエラーに悩まされる。
まず、生成されたシーングラフはキャプションや対応する画像の真の意味を捉えず、忠実さの欠如をもたらす。
第二に、生成されたシーングラフは一貫性が高く、同じセマンティクスは異なるアノテーションで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:38:31 GMT)
Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT
retinal imaging [65.5] 深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのスキャンで補正する。
実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:55:19 GMT)
Vcc: Scaling Transformers to 128K Tokens or More by Prioritizing
Important Tokens [65.4] 本稿では,超長周期の変換器の効率を,各層でより小さな表現に圧縮することで向上することを提案する。
我々のアルゴリズムは効率的であるだけでなく(4Kと16Kのベースラインに比べて3倍以上の効率向上を達成する)、多数のタスクで競合/ベターパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:17:13 GMT)
Learning to Speak from Text: Zero-Shot Multilingual Text-to-Speech with
Unsupervised Text Pretraining [65.3] 本稿では,対象言語に対するテキストのみのデータを用いたゼロショット多言語TS法を提案する。
テキストのみのデータを使用することで、低リソース言語向けのTSシステムの開発が可能になる。
評価の結果,文字誤り率が12%未満のゼロショットTSは,見当たらない言語では高い知能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:15:39 GMT)
Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes [64.4] 微調整言語モデル(LM)は、様々な下流タスクで成功したが、LMのサイズが大きくなるにつれて、バックプロパゲーションは大量のメモリを必要とする。
本稿では,メモリ効率の高いゼロソーダ(MeZO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:28:10 GMT)
MoDA: Modeling Deformable 3D Objects from Casual Videos [62.9] カジュアルビデオから変形可能な3Dオブジェクトをモデリングする際の課題に焦点をあてる。
最近の研究は、標準-観測変換を達成するために線形ブレンドスキン(LBS)に依存している。
ニューラル双対四元混合スキン(NeuDBS)を用いて3次元点変形を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:49:03 GMT)
Gloss-Free End-to-End Sign Language Translation [59.3] 我々はGloFE(Gloss-Free End-to-end手話翻訳フレームワーク)を設計する。
本手法は,信号の共通意味と対応する音声翻訳を利用して,光沢のない環境下でのSLTの性能を向上させる。
OpenASLやHow2Signなど,大規模データセットの最先端結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:43:18 GMT)
Enhancing Translation for Indigenous Languages: Experiments with
Multilingual Models [57.1] 本稿では,3つの方法のシステム記述について述べる。
M2M-100とmBART50という2つの多言語モデルと1つのバイリンガル(1対1)-ヘルシンキNLPスペイン語翻訳モデルを使いました。
アメリカから11の言語を実験し、使用したセットアップと、達成した成果を報告しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:10:40 GMT)
MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation [54.8] 我々はペルソナに基づく対話をマルチモーダル領域に拡張し、2つの主要な貢献をする。
まず,MPCHATという対話データセットを提案する。
第2に,マルチモーダル・ペルソナを組み込んだ多モーダル・ペルソナの対話タスクが,統計的に有意な性能向上をもたらすことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:46:42 GMT)
UniSumm and SummZoo: Unified Model and Diverse Benchmark for Few-Shot
Summarization [54.6] textscUniSummは、複数の要約タスクで事前訓練された、統合された数ショットの要約モデルである。
textscSummZooは、スクリーンショットの要約をよりよく評価するための新しいベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:28:00 GMT)
Auditing Fairness by Betting [53.6] 我々は,デプロイされた分類モデルと回帰モデルの公平性を評価するための,実用的で効率的で非パラメトリックな手法を提供する。
我々の手法は逐次的であり、入ってくるデータの継続的なモニタリングを可能にする。
いくつかのベンチマークフェアネスデータセットにおいて,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:14:11 GMT)
Parallel Corpus for Indigenous Language Translation: Spanish-Mazatec and
Spanish-Mixtec [51.4] 本稿では,機械翻訳(MT)タスクのための並列型スパニッシュ・マザテックとスパニッシュ・ミクテック・コーパスを提案する。
本研究では, トランスフォーマー, トランスファーラーニング, 微調整済み多言語MTモデルの3つのアプローチを用いて, 収集したコーパスのユーザビリティを評価した。
その結果,Mixtecのデータセットサイズ(9,799文),Mixtecの13,235文)が翻訳性能に影響を及ぼし,対象言語として使用する場合のネイティブ言語の性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:03:44 GMT)
Model Dementia: Generated Data Makes Models Forget [51.0] 大規模言語モデル(LLM)が存続し、オンラインテキストと画像のエコシステム全体に劇的な変化をもたらすだろう。
トレーニングにおけるモデル生成コンテンツの使用は、元のコンテンツ分布の尾部が消える結果のモデルに不可逆的な欠陥を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:10:41 GMT)
BLOOM+1: Adding Language Support to BLOOM for Zero-Shot Prompting [50.2] BLOOMモデルは広く公開されている多言語言語モデルであるが、事前訓練は46言語に限られていた。
既存の言語適応戦略をBLOOMに適用し、8つの新しい言語の性能向上を促すゼロショットをベンチマークする。
データ言語を十分に訓練すれば、多様な言語に適応できると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:48:38 GMT)
Unconstrained Dynamic Regret via Sparse Coding [47.4] オンライン凸最適化(OCO)を2つの問題構造の結合の下で検討した。
本稿では, スパースコーディングフレームワークを用いて, 適応的再帰境界を新たに実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:42:44 GMT)
USIM-DAL: Uncertainty-aware Statistical Image Modeling-based Dense
Active Learning for Super-resolution [47.4] デンス回帰(Dense regression)は、画像の超解像、エンハンスメント、深さ推定などのタスクのためのコンピュータビジョンで広く使われているアプローチである。
この問題に対処するために,能動学習を高密度回帰モデルに組み込むことを提案する。
アクティブな学習により、モデルはラベル付けのための最も有益なサンプルを選択し、全体的なアノテーションコストを削減し、パフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:33:43 GMT)
Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing [47.2] 新しいグラフ誘導バイアス変換器(GRIT)は、メッセージパッシングを使わずにグラフ誘導バイアスを組み込む。
GRITは、さまざまなグラフデータセットにまたがる最先端の実証的なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:26:27 GMT)
Zero- and Few-Shot Event Detection via Prompt-Based Meta Learning [45.3] ゼロおよび少数ショットイベント検出のためのメタ学習ベースのフレームワークであるMetaEventを提案する。
本フレームワークでは,クローゼをベースとしたプロンプトとトリガ対応ソフトを用いて,未知のイベントタイプに効率的に出力を投影する手法を提案する。
そのため、提案されたMetaEventは、事前の知識なしに、機能とイベントタイプをマッピングすることで、ゼロショットイベント検出を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:36:46 GMT)
Hierarchical Deep Counterfactual Regret Minimization [44.8] 本稿では,大規模な状態空間や深部ゲームツリーを含むタスクにおいて,学習効率を向上させる革新的な手法であるDeep CFRの最初の階層バージョンを紹介する。
この分野でのHDCFRの顕著な利点は、事前に定義された(人間的な)専門知識による学習の促進と、同様のタスクに適用可能な伝達可能なスキルの獲得を促進する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:05:41 GMT)
Towards Explainable Conversational Recommender Systems [44.3] 推薦システムにおける説明は、ユーザが推薦の合理性を理解するのに役立つ。
会話環境においては、複数のコンテキスト化された説明を生成する必要がある。
本稿では,従来のレコメンデーションシステムの概念と,レコメンデーションシステムの特徴に基づく10つの評価視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:36:08 GMT)
Data Minimization at Inference Time [44.2] 法律、採用、医療といった高い利害関係を持つドメインでは、学習モデルは推論に敏感なユーザーデータに依存することが多い。
本稿では,推定時刻の正確な予測にセンホール入力機能を使う必要があるかどうかを問う。
この論文は、パーソナライズされた環境では、個人が意思決定の正確さを損なうことなく、機能の小さなサブセットを公開する必要があることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:03:41 GMT)
NeRO: Neural Geometry and BRDF Reconstruction of Reflective Objects from
Multiview Images [44.1] 未知の環境で撮影された多視点画像から反射物体の形状とBRDFを再構成するニューラルネットワークNeROを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:40:07 GMT)
PuMer: Pruning and Merging Tokens for Efficient Vision Language Models [41.8] PuMerは、テキストインフォームされたPruningとModality-aware Merging戦略を使用して、入力画像とテキストのトークンを段階的に削減するフレームワークである。
PuMer推論はスループットを最大2倍にし、メモリフットプリントを50%以上削減し、精度を1%以下に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:16:27 GMT)
Deep learning-based approach to reveal tumor mutational burden status
from whole slide images across multiple cancer types [41.6] 腫瘍突然変異負担(TMB)は、免疫療法の潜在的なゲノムバイオマーカーである。
ゲノムシークエンシングによって検出されたTMBは、低リソース環境での臨床透過性を欠いている。
本研究では,日常的に使用されているスライド画像からTMB状態を検出するための大規模ディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:36:11 GMT)
Pruning at Initialization -- A Sketching Perspective [41.1] 初期化時にスパースマスクを見つけることは、効率的な行列乗算のために導入されたスケッチ問題と等価であることを示す。
我々は、スパースネットワークの探索がデータ独立であるかもしれないという過去の経験的証拠を理論的に正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:22:25 GMT)
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws [41.0] 科学機械学習(SciML)における最近の研究は、偏微分方程式(PDE)情報を学習プロセスに組み込むことに重点を置いている。
数値PDEでは、後者の問題クラスはボリューム要素のタイプや保存制約の制御を必要とする。
本稿では,保全制約を汎用SciMLアーキテクチャに組み込むフレームワークであるProbConservを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:05:04 GMT)
From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking
the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models [40.9] 言語モデル(LM)は、ニュース、ディスカッションフォーラム、書籍、オンライン百科事典など、さまざまなデータソースで事前訓練されている。
我々は、このようなコーパス、社会的、経済的軸に沿って訓練されたLMの政治的偏見を測定するための新しい方法を開発し、政治的偏見を生かしたLMの上に配置する。
我々はヘイトスピーチと誤情報検出に焦点をあて、社会的(社会的、経済的)バイアスが社会的指向のタスクの公平性に及ぼす影響を事前学習する際の効果を実証的に定量化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:43:51 GMT)
WeCheck: Strong Factual Consistency Checker via Weakly Supervised
Learning [40.6] 本稿では,複数のリソースを集約して,正確かつ効率的な実測値(WeCheck)をトレーニングする,弱教師付きフレームワークを提案する。
様々なタスクに関する総合的な実験は、平均してTRUEベンチマークにおける従来の最先端手法よりも3.4%の絶対的な改善を実現するWeCheckの強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:42:23 GMT)
Modeling Dynamic Environments with Scene Graph memory [40.2] 本稿では,部分的に観測可能な動的グラフ上でのリンク予測という,新しいタイプのリンク予測問題を提案する。
私たちのグラフは、部屋とオブジェクトがノードであり、それらの関係がエッジにエンコードされるシーンの表現です。
エージェントの蓄積した観測結果をキャプチャする新しい状態表現 -- SGM (Scene Graph Memory) を提案する。
家庭で一般的に見られるセマンティックなパターンに従って,多様な動的グラフを生成する新しいベンチマークであるDynamic House Simulatorで,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:39:38 GMT)
Contexts can be Cheap: Solving Stochastic Contextual Bandits with Linear
Bandit Algorithms [39.7] 我々は,意思決定者がコンテキストを提供するコンテキスト線形帯域問題に対処する。
文脈問題を線形バンディット問題として解くことができることを示す。
この結果から,文脈的線形包帯に対して$O(dsqrtTlog T)$高確率残差が生じることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:24:29 GMT)
Exploring Better Text Image Translation with Multimodal Codebook [39.1] テキスト画像翻訳(TIT)は、画像に埋め込まれたソーステキストをターゲット翻訳に変換することを目的としている。
本研究ではまず,中国語のTITデータセットOCRMT30Kに注釈を付け,その後の研究に便宜を提供する。
そこで本研究では,画像と関連するテキストを関連付けることができるマルチモーダルコードブックを用いたTITモデルを提案する。
本稿では,テキスト機械翻訳,画像テキストアライメント,TITタスクを含む多段階学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:41:18 GMT)
Learning from Children: Improving Image-Caption Pretraining via
Curriculum [39.0] 子どもの言語学習を扱う認知科学研究からインスピレーションを得て,カリキュラム学習フレームワークを提案する。
学習は、キャプションごとに1つの概念を含む、分かりやすいイメージキャプションペアから始まる。
新しいフェーズごとに、キャプションごとに1つずつ概念を追加することで、難易度が徐々に高まっていく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:59:54 GMT)
HyperFormer: Learning Expressive Sparse Feature Representations via
Hypergraph Transformer [38.2] グラフ学習の観点から,特徴スパースデータを用いた表現学習の課題に取り組む。
具体的には、ハイパーグラフを用いて異なるインスタンスのスパース特徴をモデル化する。
構築されたハイパーグラフにメッセージを渡すことで、学習された特徴表現は、異なるインスタンス間の相関だけでなく、特徴間の相関もキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:35:23 GMT)
MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization [37.8] 本稿では,過去10年間の市議会会議のベンチマークデータセットであるMacheeBankを紹介する。
我々は,会議ビデオリンク,テキスト,参照要約,アジェンダ,その他のメタデータなどのコレクションを作成し,より優れた会議要約技術の開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:09:25 GMT)
Prompt Federated Learning for Weather Forecasting: Toward Foundation
Models on Meteorological Data [37.5] 地球規模の気候問題に対処するためには、大規模な気象データに基づいて総合的な気象予報を行うための共同プラットフォームを開発する必要がある。
本稿では,複雑な気象データを理解し,天気予報を行う領域にまたがる基礎モデルを構築した。
低リソースセンサの通信と計算の制約を満たすために,新しいプロンプト学習機構が採用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:11:48 GMT)
Tubes Among Us: Analog Attack on Automatic Speaker Identification [37.4] そこで本研究では,人間は費用と監督をほとんど必要とせず,直接的にアナログ対逆例を生成可能であることを示す。
実生活におけるセキュリティクリティカルな設定での使用に疑問が呈されるなど,他の音響バイオメトリックなタスクにも及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 21:51:00 GMT)
Make Transformer Great Again for Time Series Forecasting: Channel
Aligned Robust Dual Transformer [36.1] 近年の研究では、時系列予測のためのディープラーニング手法、特にTransformerの強大な力を実証している。
NLPとCVで成功したにもかかわらず、多くの研究でTransformerは時系列予測よりも効果が低いことが判明した。
本研究では,時系列予測におけるTransformerの重要な欠点に対処する特別なTransformer(略してCARD)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:43:45 GMT)
Toward Explainable and Fine-Grained 3D Grounding through Referring
Textual Phrases [35.2] 3DPAGタスクは, 対象オブジェクトを3Dシーンでローカライズすることを目的として, 全てのフレーズ関連オブジェクトを明示的に識別し, 文脈的フレーズに従って推論を行う。
データセットをタップすることで、従来の3DVGメソッドを粒度の細かいフレーズ認識シナリオに拡張できます。
その結果,Nr3D,Sr3D,ScanReferの3.9%,3.5%,4.6%の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:03:34 GMT)
Augmentation-Adapted Retriever Improves Generalization of Language
Models as Generic Plug-In [34.5] 検索の強化は、知識集約的なタスクにおいて言語モデル(LM)を補助し、外部情報を提供する。
本稿では、既知のソースLMから得られるLMの好みを学習する拡張適応レトリバー(AAR)を提案する。
我々のAARは、250M-T5から175B InstructGPTの範囲で、より大きな目標LMのゼロショット一般化を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:26:52 GMT)
Two Heads are Better than One: Towards Better Adversarial Robustness by
Combining Transduction and Rejection [34.1] トランスダクティブ・セッティングにおけるトラマーの分類器・検出技法の新たな応用により、ロバストな一般化のためのサンプル・複雑度が大幅に向上することを示す。
理論的構成は計算的に非効率であるが、選択モデルを学ぶための効率的なトランスダクティブアルゴリズムを特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:06:17 GMT)
No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and
Transitions [33.6] 対戦型マルコフ決定プロセスのための既存のオンライン学習アルゴリズムは、T$ラウンドのインタラクションの後、後悔して$O(sqrtT)を達成します。
これは、対向遷移関数が非回帰学習を不可能にすることが示されているためである。
我々は、$widetildeO(sqrtT + CtextsfP)$ regretというアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:10:17 GMT)
PFNs Are Flexible Models for Real-World Bayesian Optimization [33.4] ベイズ最適化のためのフレキシブルサロゲートとしてPFN(Presideed Data Fitted Networks)を用いる。
PFNは、効率的にサンプリングできる任意の事前分布の後方予測分布(PPD)を近似するように訓練された神経プロセスである。
我々は、オプティマの位置に関するヒントを許可するなど、先行情報にさらなる情報を組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:35:01 GMT)
Dynamic Prompting: A Unified Framework for Prompt Tuning [33.2] 本稿では、特定のタスクやインスタンスに基づいて、異なるプロンプトの要因を動的に決定する統合動的プロンプト(DP)チューニング戦略を提案する。
実験結果は、幅広いタスクにわたる動的プロンプトチューニングによって達成された顕著なパフォーマンス改善を裏付けるものである。
我々は、全データ、少数ショット、マルチタスクのシナリオの下で、我々のアプローチの普遍的な適用性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:29:27 GMT)
Bridging the Granularity Gap for Acoustic Modeling [32.5] トランスフォーマーは音声のデファクトスタンダードになっているが、きめ細かいフレームレベルの特徴に基づくモデリングは依然としてオープンな課題である。
より完全な意味情報を含む粗粒度単位に徐々に音響特徴を圧縮するtextitProgressive Down-Sampling (PDS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:52:52 GMT)
A Diffusion Model for Event Skeleton Generation [32.3] イベントスケルトン生成は、一時的な複合イベントスキーマ誘導タスクにおける重要なステップである。
既存の手法はこのタスクをグラフ生成の観点から効果的に処理する。
これらの問題に対処する新しい拡散事象グラフモデル(DEGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:19:21 GMT)
Augmenting Large Language Model Translators via Translation Memories [32.3] 翻訳メモリ(TM)をプロンプトとして使用することは、機械翻訳モデルのコンテキスト内学習において有望なアプローチである。
我々は、TMで大きな言語モデル(LLM)をプロンプトし、より優れたトランスレータを実現するための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:47:09 GMT)
Instance-based Max-margin for Practical Few-shot Recognition [32.3] IbM2は、数ショット学習のための新しいインスタンスベースのマックスマージン法である。
本稿では,IbM2がベースライン法に比べてほぼ常に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:55:13 GMT)
The Implicit Regularization of Dynamical Stability in Stochastic
Gradient Descent [32.3] 動的安定レンズによる勾配降下(SGD)の暗黙的正則化について検討する。
2層ReLUネットワークと対角線ネットワークの一般化特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:54:21 GMT)
MEMEX: Detecting Explanatory Evidence for Memes via Knowledge-Enriched
Contextualization [31.2] 本稿では,ミームと関連する文書を与えられた新しいタスクMEMEXを提案し,ミームの背景を簡潔に説明するコンテキストを掘り下げることを目的とする。
MCCをベンチマークするために,共通感覚に富んだミーム表現を用いたマルチモーダル・ニューラル・フレームワークであるMIMEと,ミームとコンテキスト間の相互モーダルなセマンティック依存関係を捉える階層的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:09:46 GMT)
Collaborative Multi-Agent Video Fast-Forwarding [30.8] 分散および集中型設定における協調的マルチエージェントビデオ高速転送フレームワークを2つ開発する。
これらのフレームワークでは、各エージェントは、複数の戦略に基づいて、調整可能なペースで、ビデオフレームを選択的に処理またはスキップすることができる。
文献の他のアプローチと比較して、フレームワークは重要なフレームのカバレッジを向上し、各エージェントで処理されるフレームの数を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:12:19 GMT)
AnaMeta: A Table Understanding Dataset of Field Metadata Knowledge
Shared by Multi-dimensional Data Analysis Tasks [30.6] AnaMetaデータセットは、4種類の一般的なフィールドメタデータに対して、導出された監視ラベルを持つ467kテーブルの集合である。
ベンチマークとしてメタデータを推測するための幅広いモデルを評価する。
ダウンストリーム解析タスクにフィールドメタデータを組み込むための4つのインタフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:27:42 GMT)
Towards Better Entity Linking with Multi-View Enhanced Distillation [30.6] 本稿では,エンティティリンクのためのマルチビュー拡張蒸留(MVD)フレームワークを提案する。
MVDは、エンティティ内の複数の細粒度および参照関連部分の知識を、クロスエンコーダからデュアルエンコーダへ効果的に転送することができる。
実験により,提案手法はいくつかのエンティティリンクベンチマークにおいて最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:15:28 GMT)
Reinforcement Learning With Reward Machines in Stochastic Games [27.1] ゲーム用報酬機(QRM-SG)を用いたQラーニングアルゴリズムを開発した。
QRM-SGで学んだQ-函数がナッシュ平衡においてQ-函数に収束することを証明する。
3つのケーススタディは、QRM-SGが最良の応答戦略を効果的に学習できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:32:30 GMT)
Is Centralized Training with Decentralized Execution Framework
Centralized Enough for MARL? [27.0] 分散実行によるトレーニングは、協調的マルチエージェント強化学習のための一般的なフレームワークである。
マルチエージェント強化学習のためのCADP(Advising and Decentralized Pruning)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:15:24 GMT)
Measuring Your ASTE Models in The Wild: A Diversified Multi-domain
Dataset For Aspect Sentiment Triplet Extraction [27.0] DMASTEと呼ばれる新しいデータセットを導入し、実際のシナリオに適合するように手動で注釈付けします。
データセットには、さまざまな長さ、多様な表現、より多くのアスペクトタイプ、既存のデータセットよりも多くのドメインが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:21:32 GMT)
CrossGET: Cross-Guided Ensemble of Tokens for Accelerating
Vision-Language Transformers [26.9] 本稿では,textbfCross-textbfGuided textbfEnsemble of textbfTokens (textbfCrossGET) をバイソン言語トランスフォーマーアクセラレーションフレームワークとして提案する。
textitCrossGETは、クロスモーダルなガイド付きトークンマッチングとアンサンブルを組み込んで、トークンを効果的にマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:07:21 GMT)
Dual-Path Style Learning for End-to-End Noise-Robust Speech Recognition [26.8] 音声強調(SE)は、ASRの雑音を低減するためにフロントエンドとして導入されるが、重要な音声情報も抑制する。
エンドツーエンドノイズロスト音声認識(DPSL-ASR)のためのデュアルパス型学習手法を提案する。
実験の結果,提案手法はIFF-Netベースラインよりも10.6%,8.6%の相対単語誤り率(WER)の低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:24:51 GMT)
On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object
Detectors [26.7] 対象検出器の対向ロバスト性を高めるためには,逆向きに事前学習したバックボーンネットワークを用いることが不可欠である。
本稿では,逆さまに事前学習したバックボーンを持つ物体検出器の高速逆方向微調整のための簡易かつ効果的なレシピを提案する。
我々の実験結果は新たなマイルストーンを樹立し、対向的に堅牢な物体検出の理解を深めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:26:23 GMT)
Feature Expansion for Graph Neural Networks [26.7] グラフニューラルネットワークを決定された特徴空間とトレーニング可能な重みに分解する。
理論的には、特徴空間は繰り返しの集合によって線形に相関する傾向がある。
これらの知見により,1)特徴部分空間の平坦化,2)特徴空間の拡張のための構造主成分を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:26:04 GMT)
Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era [26.6] テキスト・トゥ・3Dの最初の包括的調査を行う。
ユークリッドデータと非ユークリッドデータの両方を含む3次元データ表現を導入する。
本稿では,アバター生成,テクスチャ生成,形状変換,シーン生成など,様々な用途でテキスト・ツー・3D技術がどのように利用されているかを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:26:37 GMT)
AdaptGear: Accelerating GNN Training via Adaptive Subgraph-Level Kernels
on GPUs [26.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造や機能から探索および学習するための強力なツールである。
先行研究では、GNNを加速するために入力グラフの空間性を探究する提案がなされており、これは全グラフレベルまたはブロックレベルの空間性フォーマットを使用している。
スパーシティのメリットとカーネルの実行効率のバランスが取れないことを示します。
本稿では,GNNのパフォーマンスを最適化する課題に対処する,AdaptGearと呼ばれる新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:22:12 GMT)
Modeling Dynamic Heterogeneous Graph and Node Importance for Future
Citation Prediction [26.4] 論文の今後の引用傾向を予測するための動的ヘテロジニアスグラフとノード重要度ネットワーク(DGNI)学習フレームワークを提案する。
まず、学術ネットワーク全体の動的進化傾向を捉えるために、動的ヘテロジニアスネットワーク埋め込みモジュールが提供される。
各論文のノード重要度を明らかにするために,グローバルな一貫性関係を捉えるために,ノード重要度埋め込みモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:53:26 GMT)
Moral Machine or Tyranny of the Majority? [25.3] Moral Machineプロジェクトでは、自動運転車に関する"Trolley Problems"に対する回答をクラウドソーシングした。
Noothigattu et al. は、各個人の好みを近似した線形関数を推論し、これらの線形モデルを集団全体の平均パラメータによって集約することを提案した。
本稿では,この平均化メカニズムについて検討し,戦略的効果の有無の公平性に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:49:11 GMT)
A Unified Framework for Slot based Response Generation in a Multimodal
Dialogue System [25.2] 自然言語理解(NLU)と自然言語生成(NLG)は、すべての会話システムにおいて重要な要素である。
発話から必要なスロット値を抽出できるエンドツーエンドフレームワークを提案する。
事前学習したダイアロGPTを用いたマルチモーダル階層エンコーダを用いて、両方のタスクに対してより強力なコンテキストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:06:03 GMT)
Self-Supervised Learning of Action Affordances as Interaction Modes [25.2] 本研究は,音声オブジェクトとの有用な相互作用の事前の教師なし学習に取り組む。
インタラクトモードを学習するために、シミュレータの奥行きセンサーへのアクセスのみを前提としています。
我々のモデルは、人間のインタラクションのほとんどのモードをカバーし、既存の手頃な学習方法よりも優れており、トレーニング中に見たことのないオブジェクトに一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:58:11 GMT)
What indeed can GPT models do in chemistry? A comprehensive benchmark on
eight tasks [24.7] 自然言語処理タスクにおいて強力な能力を持つ大規模言語モデル(LLM)が出現し、科学、金融、ソフトウェア工学など様々な分野に急速に適用されてきた。
本稿では,命名予測,2特性予測,3収率予測,4反応予測,5)逆合成(生成物からの反応物の予測),6)テキストベース分子設計,7)分子キャプション,8)試薬選択を含む8つの実用化学タスクを含むベンチマークを確立する。
3つのGPTモデル(GPT-4, GPT-3.5, Davinci-003)を化学タスク毎に0で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:17:33 GMT)
Diffeomorphic Deformation via Sliced Wasserstein Distance Optimization
for Cortical Surface Reconstruction [23.7] この計量は、セットベースのアプローチを一般化する確率測度として表されるメッシュ上のワッサーシュタイン距離をスライスして定義される。
我々は、入力表面をターゲット形状に変形させるために、ニューラルネットワークの常微分方程式(ODE)を用いて、表面上の点の軌跡をモデル化する。
大脳皮質表面の再構成実験は、複数のデータセットやメトリクスにおいて、我々のアプローチが他の競合する手法を上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:10:19 GMT)
Weaker Than You Think: A Critical Look atWeakly Supervised Learning [23.4] 弱い教師付き学習は、低リソース環境で機械学習モデルをトレーニングするための一般的なアプローチである。
本稿では、これらのアプローチのセットアップを再検討し、これらのアプローチがもたらす利点が大幅に過大評価されていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:46:50 GMT)
REC-MV: REconstructing 3D Dynamic Cloth from Monocular Videos [23.3] モノクロ映像から開放された境界でダイナミックな3D衣料表面を再構築することは重要な問題である。
本稿では,暗黙的特徴曲線と暗黙的符号距離場を協調的に最適化する,REC-MVと呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は既存の手法より優れ, 高品質な動的衣料表面を創出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:01:54 GMT)
Statistically Significant Concept-based Explanation of Image Classifiers
via Model Knockoffs [22.6] 概念に基づく説明は、非関連概念を予測タスクにとって重要であると誤解する偽陽性を引き起こす可能性がある。
深層学習モデルを用いて画像概念を学習し,Knockoffサンプルを用いて予測のための重要な概念を選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:40:05 GMT)
Online Learning in Multi-unit Auctions [21.9] 均一な価格で複数ユニットのオークションを繰り返し検討する。
このオークションの特性をオフラインとオンラインの両方で分析する。
ここでは、$(K+1)$-stの価格形式が入札者間の共謀の影響を受けやすいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:00:49 GMT)
Translatotron 3: Speech to Speech Translation with Monolingual Data [21.4] トランスラトトロン3(Translatotron 3)は、音声から音声への直接翻訳モデルを、完全に教師なしの方法でのみモノリンガルな音声テキストデータセットから訓練するための新しいアプローチである。
スペイン語と英語の音声音声翻訳における実験結果から,Translatotron 3はベースラインカスケードシステムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 18:30:54 GMT)
Synthesizing a Progression of Subtasks for Block-Based Visual
Programming Tasks [21.3] 本稿では,その複雑さの観点から,高品質で十分な空間を持つサブタスクの進行を生成する新しい合成アルゴリズムを提案する。
本稿では,Karelプログラミング環境における課題解決のためのAIエージェントの有効性向上のための合成アルゴリズムの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:24:36 GMT)
Federated Empirical Risk Minimization via Second-Order Method [18.5] 連合学習環境下での一般的な経験的リスク最小化問題を解決するためのインテリアポイント法(IPM)を提案する。
IPMの各イテレーションの通信複雑性は$tildeO(d3/2)$であり、$d$はデータセットの次元(つまり、多くの機能)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:23:14 GMT)
Learning Optimal Policy for Simultaneous Machine Translation via Binary
Search [17.8] 同時機械翻訳(SiMT)は、原文を読みながら翻訳を出力し始める。
ポリシーは、各ターゲットトークンの翻訳中に読み込まれるソーストークンの数を決定する。
本稿では,二分探索により最適ポリシーをオンラインで構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:27:40 GMT)
Decom--CAM: Tell Me What You See, In Details! Feature-Level
Interpretation via Decomposition Class Activation Map [17.7] クラスアクティベーションマップ(CAM)は、オブジェクトの位置をハイライトすることで深層モデルの予測を解釈するために広く使われている。
本稿では,分解クラス活性化マップ(Decom-CAM)と呼ばれる2段階の解釈可能性を提案する。
実験の結果,提案したDecom-CAMは最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:33:01 GMT)
Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation
Handling in Open Worlds [17.0] 本稿では,オープンワールドなタスク計画と状況処理のための新しいフレームワークであるCOWPを紹介する。
COWPは、タスク指向のコモンセンス知識によって、動作の前提条件や効果を含む、ロボットの行動知識を動的に増強する。
実験結果から,本手法は,サービスタスクの成功率における文献の競争基準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） (Sat, 27 May 2023 22:30:15 GMT)
CIF-PT: Bridging Speech and Text Representations for Spoken Language
Understanding via Continuous Integrate-and-Fire Pre-Training [16.4] 我々はCIF-PT(Continuous Integrate-and-Fire Pre-Training)と呼ばれる新しい事前学習パラダイムを提案する。
音声とテキストの表現をブリッジするために、CIF(Continuous Integration-and-fire)という、シンプルだが効果的なフレーム・ツー・トーケンアライメントに依存している。
CIF-PTは、意図分類とスロットフィリングのタスクにおいて、最先端モデルの精度を1.94%、SLU-F1の2.71%で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:39:13 GMT)
Fine-tuning Happens in Tiny Subspaces: Exploring Intrinsic Task-specific
Subspaces of Pre-trained Language Models [16.3] 事前訓練された言語モデル(PLM)は過度にパラメータ化され、かなりの冗長性を持つことが知られている。
本稿では,タスク固有の部分空間の発見という新たな視点から,再パラメータ化と微調整の問題を考察する。
鍵となる発見は、PLMは少数の自由パラメータを持つ部分空間で効果的に微調整できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:16:26 GMT)
Ethical Considerations Towards Protestware [16.2] オープンソースサードパーティライブラリを使用する際の大きな欠点は、悪意のある攻撃を起こすリスクである。
近年では、メンテナがオープンソースライブラリを抗議ウェアにするなど、これらの脅威が新たな形を取っている。
本稿では、開発者がオープンソースソフトウェアを抗議ウェアにすることを検討するシナリオについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:59:48 GMT)
Learning Capacity: A Measure of the Effective Dimensionality of a Model [16.2] モデルの有効次元の尺度である「学習能力」を定義する。
学習能力は、典型的なデータセットでトレーニングされた多くのディープネットワークのパラメータのごく一部であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:27:27 GMT)
Toward Understanding Generative Data Augmentation [16.2] 生成データの増大は、発散項の順序が$o(maxleft( log(m)beta_m, 1 / sqrtm)right)$である場合、より高速に学習できることを示す。
いずれの場合も、生成データの増大は学習速度の速さを損なうものではないが、列車セットが小さい場合、一定のレベルで学習保証を改善することができることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:46:08 GMT)
Matching-based Data Valuation for Generative Model [16.0] 生成モデルに対する最初のモデルに依存しないアプローチである生成モデル評価器(GMValuator)を紹介する。
GMValuatorは、ディープラーニングモデルのためのトレーニング不要でポストホックなデータバリュエーション戦略を提供する最初の作品だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:30:31 GMT)
Characterizing Out-of-Distribution Error via Optimal Transport [15.9] ラベルなしでOODデータ上でモデルの性能を予測する方法は、機械学習の安全性にとって重要である。
最適輸送理論を利用してモデル性能を推定する新しい手法を提案する。
提案手法は既存の最先端手法よりも最大3倍低い予測誤差で大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:08:15 GMT)
Continually Updating Generative Retrieval on Dynamic Corpora [15.3] 本稿では,検索手法の一般化可能性の定量化を目的としたSTREAMINGIRという新しいベンチマークを提案する。
本研究では,バイエンコーダの詳細な比較評価を行い,性能の点で生成的検索を行う。
本研究は, 実用的な動的環境における生成的検索の新たな可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:05:00 GMT)
Improving Generalization in Language Model-Based Text-to-SQL Semantic
Parsing: Two Simple Semantic Boundary-Based Techniques [14.6] LMトークン化器が生成するトークンの意味的境界を保存するためのトークン前処理手法を提案する。
シーケンスレベルでは、入力と出力の間に整列したコンポーネントの境界を示すために特別なトークンを使うことを提案する。
2つのテキストからセマンティック・パーシング・データセットによる実験結果から,トークン前処理は単純ではあるが,両タイプの一般化におけるLM性能を大幅に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） (Sat, 27 May 2023 06:09:03 GMT)
Pre-trained transformer for adversarial purification [14.3] ディープ・ニューラル・ネットワークは 脆弱で 敵の攻撃に敏感です
最近の研究は、通常、敵対的な訓練や大量のクリーンデータの知識の活用によって、堅牢性を強化している。
凍結したオリジナルのサービスモデルに対する特定の攻撃に対して迅速に防御する新しいシナリオであるRaPiDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:00:51 GMT)
HyFL: A Hybrid Framework For Private Federated Learning [14.3] 大規模分散機械学習の効率的なアプローチとしてフェデレートラーニング(FL)が登場している。
最近の研究は、機密情報の潜在的な開示を含むFLの脆弱性を強調している。
大規模デプロイメントを容易にしながら、データとグローバルモデルのプライバシを実現するハイブリッドフレームワークであるHyFLを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:44:21 GMT)
ColibriUAV: An Ultra-Fast, Energy-Efficient Neuromorphic Edge Processing
UAV-Platform with Event-Based and Frame-Based Cameras [14.2] ColibriUAVはUAVプラットフォームで、フレームベースとイベントベースの両方のカメラインタフェースを備えている。
Krakenは、DVSカメラからのイベントデータとRGBカメラからのフレームデータの両方を効率的に処理することができる。
本稿では,ニューロモルフィックおよびイベントベースUAVサブシステムのエンドツーエンドレイテンシと電力効率をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:08:22 GMT)
Beyond the Universal Law of Robustness: Sharper Laws for Random Features
and Neural Tangent Kernels [14.2] 本稿では、ランダム特徴とニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の2つの設定における経験的リスク最小化に焦点を当てた。
ランダムな特徴に対して、モデルが任意のパラメータ化の度合いに対してロバストであることは、普遍的ロバスト性法則から生じる必要条件が満たされている場合でも証明する。
本研究の結果は, 合成および標準原型データセットの数値的証拠によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:24:49 GMT)
On the special role of class-selective neurons in early training [14.1] 訓練開始後数回でクラス選択性ニューロンが出現し,その後急速に後退するが完全ではない。
単一ニューロンアブレーション実験により、この訓練の初期段階において、クラス選択性ニューロンがネットワーク機能にとって重要であることが示された。
トレーニングの初期段階において、クラス選択性ニューロンの存在がネットワークのトレーニングの成功に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:22:34 GMT)
Complementary and Integrative Health Lexicon (CIHLex) and Entity
Recognition in the Literature [14.0] 完全補完・統合健康(CIH)レキシコン(CIHLex)を構築した。
我々は,CIH のエンティティ認識に Bi Representations from Transformers (BERT) や GPT-3.5 Turbo などの高度な自然言語処理(NLP)モデルを適用した。
BlueBERTのマクロ平均F1スコアは0.90で、他のモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:21:36 GMT)
GMSF: Global Matching Scene Flow [13.6] 我々は点雲からのシーンフロー推定の課題に取り組む。
ソースとターゲットポイントクラウドが与えられた場合、目的はソースポイントクラウドの各ポイントからターゲットへの変換を推定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:04:21 GMT)
Kernel-SSL: Kernel KL Divergence for Self-supervised Learning [13.4] 我々は、既存の多くの非競合学習手法を再現カーネルヒルベルト空間(RKHS)で理解する。
平均埋め込みを直接最適化する新しい損失関数 Kernel-SSL を提案する。
実験では、Kernel-SSLはImageNetデータセットにおいて、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:04:25 GMT)
Maximizing Neutrality in News Ordering [13.0] ニュース記事の発注がオーディエンス認知に与える影響について検討する。
本稿では,サクラニュース注文の検出とニューズ注文における中立性の最大化について紹介する。
実世界における桜の摘み込みの可能性を実証した実験結果と証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:43:02 GMT)
Modularized Zero-shot VQA with Pre-trained Models [12.6] 本稿では,質問をサブ推論ステップに明示的に分解し,高度に解釈可能なモジュール化されたゼロショットネットワークを提案する。
ゼロショット設定下での2つのVQAベンチマーク実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:00:14 GMT)
Text-to-image Editing by Image Information Removal [12.5] 原画像から色関連およびテクスチャ関連情報を選択的に消去する画像情報除去モジュール(IIR)を用いたテキスト画像編集モデルを提案する。
提案手法は,COCOの先行技術よりも,アノテータの方が約35%好適な編集可能性-忠実トレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:48:05 GMT)
Adaptive action supervision in reinforcement learning from real-world
multi-agent demonstrations [12.5] マルチエージェントシナリオにおける実世界の実演からRLにおける適応的行動監視手法を提案する。
実験では,未知のソースとターゲット環境の異なるダイナミックスを用いて,チェイス・アンド・エスケープとフットボールのタスクを用いて,本手法がベースラインと比較して一般化能力と一般化能力のバランスを保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:56:14 GMT)
Scalable Primal-Dual Actor-Critic Method for Safe Multi-Agent RL with
General Utilities [12.1] 安全マルチエージェント強化学習について検討し、エージェントはそれぞれの安全制約を満たしつつ、局所的な目的の総和をまとめて最大化しようとする。
我々のアルゴリズムは、$mathcalOleft(T-2/3right)$のレートで1次定常点(FOSP)に収束する。
サンプルベースの設定では、高い確率で、我々のアルゴリズムは、$epsilon$-FOSPを達成するために$widetildemathcalOleft(epsilon-3.5right)$サンプルが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:08:35 GMT)
Variance-Dependent Best Arm Identification [12.1] マルチアームバンディットゲームにおける最適な腕を特定する問題について検討する。
武器の報酬のギャップと分散を探索する適応アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは2つの対数項に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:30:09 GMT)
FishEye8K: A Benchmark and Dataset for Fisheye Camera Object Detection [12.1] 魚眼カメラの交通監視のために準備された、既存のオープンデータセットはありません。
本稿では,道路物体検出タスクのためのFishEye8Kベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットは、台湾の日中市で18台の魚眼カメラを使って、22の動画で8000枚の画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:26:25 GMT)
FERMAT: An Alternative to Accuracy for Numerical Reasoning [11.9] 数値推論は、既存のデータセットの単一スコアを用いて測定される。
我々は、FERMATと呼ばれる、英語の数値推論のための多視点評価セットを導入する。
FerMATは、数理解、数学的操作、訓練依存など、様々な重要な数値推論の側面でモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:00:45 GMT)
Exploring Self-Attention Mechanisms for Speech Separation [11.2] 本稿では,音声分離のための奥行き変換器について検討する。
SepFormerに関するこれまでの知見は、より難しいノイズとノイズの残響データセットの結果を提供することで拡張します。
最後に,音声分離において,Linformers,Lonformers,ReFormersなどの効率的な自己認識機構の利用を初めて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:44:21 GMT)
CGELBank Annotation Manual v1.0 [11.0] CGELBankは、ケンブリッジ・グラマー・オブ・イングリッシュ(Cambridge Grammar of the English)から派生した英語の構文形式に基づくツリーバンクおよび関連ツールである。
この文書はCGELBankアノテーションスキームの特異性を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:01:53 GMT)
Quantum collapse and exponential growth of out-of-time-ordered
correlator in anisotropic [11.0] 本研究では, 初期状態の初期における時間外秩序相関器(OTOC)の指数的成長が, 異方性量子Rabiモデルのカオス領域と安定領域の両方を中心としていることを示す。
我々は、OTOCの指数的成長を量子崩壊に起因し、量子系におけるOTOCの指数的成長をもたらす新しいメカニズムを提供する。
その結果,線形エンタングルメントエントロピーとロシミットエコーはOTOCと比較して,異方性量子Rabiモデルにおける量子カオスの信号の診断に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:23:37 GMT)
On Computing Universal Plans for Partially Observable Multi-Agent Path
Finding [10.8] 汎用計画問題としてマルチエージェントルーティング問題を定式化することは有益である,と我々は主張する。
ASP-MAUPF (Answer Set Programming for Multi-Agent Universal Plan Finding) と呼ばれるシステムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:46:27 GMT)
A Two-Stage Decoder for Efficient ICD Coding [10.6] ICD符号の予測のための2段階復号機構を提案する。
まず、まず親コードを予測し、その子コードを前回の予測に基づいて予測する。
公開MIMIC-IIIデータセット実験により,本モデルが単一モデル設定で良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:25:13 GMT)
PowerGAN: A Machine Learning Approach for Power Side-Channel Attack on
Compute-in-Memory Accelerators [10.6] 本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いた機械学習による攻撃手法を実証し、データ再構成を強化する。
その結果,攻撃手法はアナログCIM加速器の電力リークによるユーザ入力の再構築に有効であることが示唆された。
本研究は、アナログCIMアクセラレーターにおける潜在的なセキュリティ脆弱性を強調し、そのようなシステムにおけるユーザプライバシを侵害するためにGANを使用することに対する認識を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 18:06:54 GMT)
Modeling Adversarial Attack on Pre-trained Language Models as Sequential
Decision Making [10.4] 敵攻撃タスクは、事前訓練された言語モデル(PLM)が小さな摂動に弱いことを発見した。
本稿では, PLM に対する逆攻撃タスクを逐次決定問題としてモデル化する。
そこで本稿では,SDM-Attack と呼ばれる敵を発生させる適切な逐次攻撃経路を見つけるための強化学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:33:53 GMT)
An Investigation into the Effects of Pre-training Data Distributions for
Pathology Report Classification [10.4] 我々は,5つの変圧器事前学習モデルについて,同じサイズだが事前学習コーパスが異なる評価を行った。
混合ドメインモデルとドメイン固有モデルは、微調整時により高速な特徴の曖昧さを示す。
以上の結果から, 一般自然言語とドメイン固有コーパスを事前学習に用いたことは, 病理報告分類の補完的目的に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:15:48 GMT)
Towards Consistent Video Editing with Text-to-Image Diffusion Models [10.3] 既存の作品には、ビデオ編集のための高度なテキスト・ツー・イメージ(TTI)拡散モデルがある。
これらの手法は、テキストプロンプトと時間的シーケンスとの不満足な一貫性の結果を生み出す可能性がある。
我々は,textbfEnhancing vtextbfIdeo textbfEditing constextbfIstency of TTI-based frameworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:03:36 GMT)
Semantic Embedded Deep Neural Network: A Generic Approach to Boost
Multi-Label Image Classification Performance [10.3] 本稿では,空間認識のセマンティックな特徴を応用するために,汎用的なセマンティック埋め込み型ディープニューラルネットワークを提案する。
Avg.relative Improvement of 15.27% in terms of AUC score across all labels than the baseline approach。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:01:35 GMT)
Inferring Causal Effects Under Heterogeneous Peer Influence [10.1] ネットワークにおける因果推論は、ユニットの結果がピアの治療や結果に影響された場合に発生する干渉を考慮に入れなければならない。
本稿では、異質なピアの影響が存在する場合の個々の因果効果を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:57:26 GMT)
A Solvable Model for Discrete Time Crystal Enforced by Nonsymmorphic
Dynamical Symmetry [9.8] 非対称性の動的対称性によって強制される離散時間結晶のクラスを提案する。
時間依存シュリンガー方程式の正確な解は、系が自発的に周期拡張を示すことを示す。
本研究は,多体相互作用を導入した場合においても低調波応答が安定であることを示し,熱力学的限界におけるDTC相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:51:29 GMT)
Zeroth-Order Alternating Gradient Descent Ascent Algorithms for a Class
of Nonconvex-Nonconcave Minimax Problems [9.8] NC-PLミニマックス問題の解法として,ゼロ階交互勾配降下法(ZO-AGDA)アルゴリズムを提案する。
我々の知る限りでは、NC-PLミニマックス問題を解くための複雑さを保証した最初の2つのゼロ階アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:50:40 GMT)
Inseq: An Interpretability Toolkit for Sequence Generation Models [9.7] Inseqは、シーケンス生成モデルの解釈可能性解析へのアクセスを民主化するPythonライブラリである。
Inseqはモデルの内部情報の直感的で最適化された抽出を可能にする。
機械翻訳モデルにおいて、性別バイアスを強調するために採用する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:41:37 GMT)
Posthoc Interpretation via Quantization [9.5] 本稿では,量子化によるポストホック解釈 (Posthoc Interpretation via Quantization, PIQ) と呼ばれる新しい手法を導入する。
本手法はベクトル量子化を用いて分類器の表現を離散クラス固有の潜在空間に変換する。
我々のモデル定式化は、事前訓練されたアノテーションモデルの監督を組み込むことで、学習の概念を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:26:23 GMT)
Query-Policy Misalignment in Preference-Based Reinforcement Learning [9.5] 報酬モデル全体の品質を改善するために選択された一見有意義なクエリは、実際にはRLエージェントの関心と一致しない可能性があることを示す。
この問題は、ほぼ政治上のクエリと、特別に設計されたハイブリッド体験リプレイを通じて、効果的に対処できることが示される。
提案手法は,人間のフィードバックとRLサンプルの効率の両面で有意な向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:55:17 GMT)
Detecting Edit Failures In Large Language Models: An Improved
Specificity Benchmark [9.5] 既存のCounterFactベンチマークを動的コンポーネントを含むように拡張し、ベンチマークのCounterFact+をダブします。
この改良されたベンチマークを用いて、最近のモデル編集技術の評価を行い、それらが低特異性に悩まされていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:08:04 GMT)
PAC-Bayesian Offline Contextual Bandits With Guarantees [9.3] 本稿では,文脈的バンディットにおける非政治的学習に対する新たな原則的アプローチを提案する。
本稿では,新しい一般化境界を提案し,それらを最適化するトラクタブルアルゴリズムを提案する。
得られたバウンダリが競合他社よりも厳格であることを証明するとともに,ログポリシをオフラインで改善するために直接最適化することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:30:17 GMT)
On the Noise Sensitivity of the Randomized SVD [9.0] ランダム化特異値分解(R-SVD)は、大きな行列の部分的なSVDを効率的に計算するためのスケッチベースアルゴリズムである。
我々はR-SVDを低ランク信号と雑音測定モデルで解析する。
R-SVDによって生成される特異値は、BBPのような相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:15:17 GMT)
Radar Enlighten the Dark: Enhancing Low-Visibility Perception for
Automated Vehicles with Camera-Radar Fusion [8.9] 低視認性条件に対処するために,トランスフォーマーを用いた新しい3次元オブジェクト検出モデル"REDFormer"を提案する。
我々のモデルは、分類と検出精度で最先端(SOTA)モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:47:39 GMT)
Choosing the Right Weights: Balancing Value, Strategy, and Noise in
Recommender Systems [8.9] ユーザとコンテンツプロデューサの両方の観点から、最適なウェイト選択を解析する。
ユーザにとって、より価値に富んだ、ノイズの少ない振る舞いの重み付けは、より有用性をもたらす。
生産者にとって、より価値に富み、戦略を損なう行動の重み付けは、より高い福祉をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:37:58 GMT)
Fair Clustering via Hierarchical Fair-Dirichlet Process [8.9] クラスタリングにおける公正性の一般的な概念は、クラスタを均衡させ、すなわち、保護された属性の各レベルは、各クラスタにほぼ等しく表現されなければならない。
本稿では,適切な目的関数の最適化にほぼ専念した既存の文献を補完する,公正クラスタリングのモデルに基づく新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:16:55 GMT)
Double-Weighting for Covariate Shift Adaptation [8.8] 教師付き学習はしばしば、$mathrmp_texttr(x)$の限界分布が異なるがラベル条件が一致するような共変量シフトによって影響を受ける。
トレーニングとテストの両方のサンプルを重み付けすることで、そのような制限を回避するミニマックスリスク分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:05:19 GMT)
A Self-Supervised Learning-based Approach to Clustering Multivariate
Time-Series Data with Missing Values (SLAC-Time): An Application to TBI
Phenotyping [8.5] 自己教師型学習に基づく多変量時系列データのクラスタリング手法を提案する(SLAC-Time)。
SLAC-TimeはTransformerベースのクラスタリング手法で、ラベルのないデータを活用するためのプロキシタスクとして時系列予測を使用する。
実験により、SLAC-Timeは、シルエット係数、カリンスキー・ハラバスツ指数、ダン指数、デイビース・ボルディン指数の点で、ベースラインのK平均クラスタリングアルゴリズムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:21:49 GMT)
FoPro-KD: Fourier Prompted Effective Knowledge Distillation for
Long-Tailed Medical Image Recognition [8.5] FoPro-KDは、フリーズされた公開トレーニング済みモデルから学んだ周波数パターンのパワーを解放する新しいアプローチである。
FoPro-KDは、長い尾の医用画像分類ベンチマークで大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:01:21 GMT)
A Comprehensive Study on Dataset Distillation: Performance, Privacy,
Robustness and Fairness [8.4] 我々は,現在最先端のデータセット蒸留法を評価するために,広範囲な実験を行っている。
私たちは、プライバシーリスクがまだ残っていることを示すために、メンバーシップ推論攻撃をうまく利用しています。
この研究は、データセットの蒸留評価のための大規模なベンチマークフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:04:02 GMT)
Chronosymbolic Learning: Efficient CHC Solving with Symbolic Reasoning
and Inductive Learning [8.1] シンボリック情報と数値データポイントを統一し、CHCシステムを効率的に解くための、シンプルで効果的なフレームワーク「Chronosymbolic Learning」を開発した。
これは288のベンチマークからなるデータセット上で、非線型整数演算を持つ多くのインスタンスを含む最先端のCHCソルバより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:31:00 GMT)
Low-energy hole subband dispersions in a cylindrical Ge nanowire: the
effects of the nanowire growth direction [8.0] ルッティンガー・コーンハミルトニアンにおける球面近似 $gamma_s= (2gamma_2+3gamma_3)/5$ の有効性を検討した。
我々は, 擬縮退摂動理論を用いて, 円筒状Geナノワイヤ内の実孔サブバンド分散を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:31:13 GMT)
Selection by Prediction with Conformal p-values [7.9] 本研究では,未観測結果がユーザ指定値を超える候補を選択するためのスクリーニング手順について検討する。
本研究では,任意の予測モデルをラップして候補のサブセットを生成する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:24:14 GMT)
A Model-Based Method for Minimizing CVaR and Beyond [7.8] CVaR(Conditional Value-at-Risk)目標の最小化のために, Prox-linear 法の変種を開発した。
CVaRは最悪のケースのパフォーマンスを最小化することに焦点を当てたリスク尺度であり、損失の最上位量の平均として定義される。
機械学習では、そのようなリスク尺度はより堅牢なモデルをトレーニングするのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:38:53 GMT)
Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View
Synthesis [7.7] ニューラルレイディアンス特徴場(NRFF)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
NRFFは、NeRFデータセットとNSVFデータセットの両方でPSNRの1dB以上のレンダリング結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:21:49 GMT)
Observation Denoising in CYRUS Soccer Simulation 2D Team For RoboCup
2023 [7.7] 本稿では,RoboCup 2021のチャンピオンであるCYRUSサッカーシミュレーション2Dチームの最新の研究について述べる。
長寿命メモリネットワーク(LSTM)とディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した私たちの認知的アイデアについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:46:33 GMT)
Provably Fast Finite Particle Variants of SVGD via Virtual Particle
Stochastic Approximation [7.6] Steinational Gradient Descent (SVGD) は、相互作用する粒子系をターゲット分布からおよそサンプルにシミュレートする一般的な変分推論である。
我々は,確率測度空間における人口制限SVGDダイナミクスの新たな近似法を開発した。
VP-SVGD と GB-SVGD によって出力される$n$ 粒子は、バッチサイズ$K$ の$T$ ステップで実行され、ターゲットに対する Kernel Stein の差分が最大$Oleft(tfracd) であるような分布から得られるサンプルと同程度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:21:28 GMT)
Counterfactual Formulation of Patient-Specific Root Causes of Disease [7.6] 根の疾患の原因は、診断の可能性を高める根の頂点に直感的に対応している。
以前の研究では、パールズ・ラダー・オブ・コーセーション(英語版)の第2ランにしか登らない介入主義者のアカウントを使用して、患者固有の疾患の根本原因を定義していた。
固定された事実データのみに基づく臨床的直観に一致する対実的定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:24:27 GMT)
Assumption Generation for the Verification of Learning-Enabled
Autonomous Systems [7.6] 本稿では,システムレベルの安全性特性の形式的検証のための前提保証型構成手法を提案する。
本稿では,自律飛行領域から得られたケーススタディについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:30:27 GMT)
Curvilinear object segmentation in medical images based on ODoS filter
and deep learning network [7.3] 本稿では,スティック(ODoS)フィルタの指向微分と深層学習ネットワークに基づく曲線構造セグメンテーションフレームワークを提案する。
提案したモデルでは、いくつかの最先端手法と比較して驚くべき結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:46:57 GMT)
Unsupervised Selective Rationalization with Noise Injection [7.2] 教師なし選択的合理化は、2つの共同訓練されたコンポーネント、有理生成器と予測器をチェーンすることで、予測と共に有理性を生成する。
本稿では,生成器と予測器との間にノイズを注入することにより,有理数生成を効果的に抑制する新しい訓練手法を提案する。
新しいベンチマークを含め、さまざまなタスクにおける最先端技術に対する合理的な妥当性とタスク精度の大幅な改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:34:36 GMT)
Zero-TPrune: Zero-Shot Token Pruning through Leveraging of the Attention
Graph in Pre-Trained Transformers [7.2] Token pruningは、Transformerモデルをエッジにデプロイする、新たなソリューションである。
ほとんどのトークンプルーニング法は、プルーニングの前後で計算的に拡張可能な微調整プロセスを必要とする。
トークンプルーニングにおけるトークンの重要性と類似性を両立する最初のゼロショット手法であるZero-TPruneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:08:51 GMT)
A Zero-/Few-Shot Anomaly Classification and Segmentation Method for CVPR
2023 VAND Workshop Challenge Tracks 1&2: 1st Place on Zero-shot AD and 4th
Place on Few-shot AD [7.1] 本稿では,視覚異常・ノベルティ検出(VAND)2023チャレンジのZero/Few-shot Trackに対する解決策を提案する。
提案手法はゼロショットトラックにおいて,特にセグメンテーションにおいて優れていた。
数ショットのトラックでは、F1の分類スコアが全参加チームの中で第1位となり、総合4位を確保しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:24:43 GMT)
WavePF: A Novel Fusion Approach based on Wavelet-guided Pooling for
Infrared and Visible Images [7.1] ウェーブレット誘導プール法(ウェーブプール法)に基づく新しい融合ネットワークをWavePFと呼ぶ。
具体的には、ウェーブプールに基づくエンコーダは、複数スケールの画像とソース画像の詳細な特徴を同時に抽出するように設計されている。
実験により,複数の画像融合ベンチマークにおいて,最先端の核融合性能よりも優れた核融合性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:47:14 GMT)
LE2Fusion: A novel local edge enhancement module for infrared and
visible image fusion [7.1] 複雑な照明条件下では、局所領域のエッジ情報に注意を払うアルゴリズムはほとんどない。
本稿では, LE2Fusion と呼ばれる局所的なエッジ拡張に基づく融合ネットワークを提案する。
実験により,提案手法は,公開データセット上での最先端の融合手法よりも優れた核融合性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:37:02 GMT)
Spectroscopy of momentum state lattices [7.0] 本研究では, 走査型トンネル顕微鏡に類似した合成格子中のエネルギースペクトルの探索手法について検討する。
この手法はホフシュタッターモデルのトポロジカルバンドとフラクタルエネルギースペクトルの探索を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:03:14 GMT)
Toward Cost-effective Adaptive Random Testing: An Approximate Nearest
Neighbor Approach [6.8] Adaptive Random Testing (ART)は、ランダムテスト(RT)のテスト効率(障害検出機能を含む)を高める
多くのARTアルゴリズムは、FSCS(Fixed-Size-Candidate-Set ART)やRRT(Restricted Random Testing)など、異なる基準で研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:37:13 GMT)
Deep Learning based Fingerprint Presentation Attack Detection: A
Comprehensive Survey [6.7] 指紋認証には指紋提示検出(FPAD)法が不可欠である。
ディープラーニングベースのFPADは、過去10年間で素晴らしいパフォーマンスを達成した。
既存の深層学習FPADについて,接触型,非接触型,スマートフォンベースのアプローチに分類して説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:37:41 GMT)
Patch-Mix Contrastive Learning with Audio Spectrogram Transformer on
Respiratory Sound Classification [6.7] 本稿では,潜在空間における混合表現を識別するために,新規かつ効果的なパッチ・ミクス・コントラスト学習を提案する。
提案手法はICBHIデータセット上での最先端性能を実現し,4.08%の改善により先行先行スコアを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:13:32 GMT)
Computing a partition function of a generalized pattern-based energy
over a semiring [6.0] 制約言語 $Gamma$ は述語の特徴関数 0,1$ の値を持つ。
一般化されたパターンベースポテンシャルの最小化は $mathcal O(|V|cdot |D|2 cdot |overlineGammacap|2 )$ time で実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:53:10 GMT)
Improved belief propagation decoding algorithm based on decoupling
representation of Pauli operators for quantum LDPC codes [5.9] 本稿では,量子低密度パリティチェック符号に対する部分的に分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬復号アルゴリズムを提案する。
部分分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬アルゴリズムの復号精度は、純Yノイズチャネルと非分極ノイズチャネルにおいて著しく向上する。
完全に分離された信念伝播アルゴリズムの印象的な性能は、工学における量子エラー訂正符号の実現を促進するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:59:42 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image
Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [5.5] 本稿では,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)とMICCAI(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)2023を併用して,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)の確立について紹介する。
この課題の主な目的は、複数の利用可能な画像が提供される際に、MRIの欠落を現実的に生成できる画像合成手法を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:39:56 GMT)
Grounding Characters and Places in Narrative Texts [5.3] 本稿では,新しい空間関係分類タスクを提案する。
タスクの目的は、テキストのウィンドウ内のすべての文字と位置のコメンデーションに対して、空間的関係カテゴリを割り当てることである。
これらの関係を予測するために、コンテキスト埋め込みを機能として使用するモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:31:41 GMT)
A Framework For Refining Text Classification and Object Recognition from
Academic Articles [5.2] 現在の学術論文のデータマイニング手法はルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを採用している。
我々は,機械学習とルールベースのスキームハイブリッドであるテクストブロックリファインメントフレームワーク(TBRF)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:59:49 GMT)
An Investigation of Evaluation Metrics for Automated Medical Note
Generation [5.1] 医療談話から臨床メモの自動生成のための評価方法と指標について検討した。
自動計測値と手動判定値の相関性を検討するために,システムと参照事実を比較して,自動メモ・要約の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:34:58 GMT)
How good is Good-Turing for Markov samples? [5.0] GT の収束は$(Psim x)n$ の収束に依存することを示す。
数値的には$lambdasim x$ と $pi_x$ の関係を$x$ で均一に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:05:07 GMT)
The contextual lasso: Sparse linear models via deep neural networks [4.9] 本研究では,空間的特徴の関数として空間的パターンと係数が変化するような説明的特徴に疎線形モデルに適合する新しい統計的推定器を開発する。
実データと合成データに関する広範な実験は、学習されたモデルは、非常に透明であり、通常のラッソよりもスペーサーであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:42:06 GMT)
Probing reaction channels via reinforcement learning [4.5] 化学反応経路に沿って反応と生成物を結合する重要な構成を同定するための強化学習に基づく手法を提案する。
これらの構成から複数の軌道を撮影することで、遷移経路のアンサンブルに集中する構成のアンサンブルを生成することができる。
結果として得られる解は、コミッタ関数 (committor function) と呼ばれ、反応の力学情報を符号化し、反応速度を評価するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:22:32 GMT)
Inter Subject Emotion Recognition Using Spatio-Temporal Features From
EEG Signal [4.3] この研究は、脳波信号から感情を独立して分類する、簡単に実装できる感情認識モデルに関するものである。
このモデルは、感情を分類するために、CNNの正規層、深さ層、分離可能な畳み込み層の組み合わせである。
精度は73.04%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 07:43:19 GMT)
Estimating Causal Effects using a Multi-task Deep Ensemble [4.3] Causal Multi-task Deep Ensemble (CMDE)は、研究人口から共有情報とグループ固有の情報の両方を学ぶ新しいフレームワークである。
提案手法は各種のデータセットやタスクにまたがって評価され,CMDEはこれらのタスクの大部分において最先端の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:31:52 GMT)
SGD with a Constant Large Learning Rate Can Converge to Local Maxima [4.0] 我々は、勾配降下が奇妙で望ましくない振る舞いを示す可能性があることを示す最悪の最適化問題を構築する。
具体的には、SGDが局所的な最大値に収束するようにランドスケープとデータ分布を構築する。
本結果は,ミニバッチサンプリング,離散時間更新ルール,現実的な景観を同時に解析することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:03:16 GMT)
Super-Resolution of License Plate Images Using Attention Modules and
Sub-Pixel Convolution Layers [3.9] 監視画像における構造的特徴およびテクスチャ的特徴の検出を強化するために,Single-Image Super-Resolution (SISR) アプローチを導入する。
提案手法は,サブピクセルの畳み込み層と,光学的文字認識(OCR)モデルを用いて特徴抽出を行うロス関数を含む。
以上の結果から, これらの低解像度合成画像の再構成手法は, 定量化と定性化の両面で, 既存の画像よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:17:19 GMT)
Rethinking PRL: A Multiscale Progressively Residual Learning Network for
Inverse Halftoning [3.6] 逆ハーフトニングは古典的な画像復元作業であり、バイレベルピクセルのみでハーフトーン画像から連続トーン画像を復元することを目的としている。
本稿では,UNetアーキテクチャを持ち,マルチスケールな入力画像を取得する,エンドツーエンドのマルチスケール・残留学習ネットワーク(MSPRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:37:33 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Approach based on the Hadamard Transform for
the Convolutional Layer [3.5] 本稿では,ハイブリッド量子古典計算のための新しいアダマール変換に基づくニューラルネットワーク層を提案する。
この考えは HT の畳み込み定理に基づいており、2つのベクトル間の二進畳み込みは HT 表現の要素ワイド乗法と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:11:48 GMT)
Multi-modal Machine Learning for Vehicle Rating Predictions Using Image,
Text, and Parametric Data [3.5] 正確な車両評価予測のためのマルチモーダル学習モデルを提案する。
モデルはパラメトリック仕様、テキスト記述、車両の画像から特徴を同時に学習する。
マルチモーダルモデルの説明力は, 非モーダルモデルよりも4%～12%高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:20:16 GMT)
Financial misstatement detection: a realistic evaluation [3.4] 「この仕事は、文献では、財務報告の誤記検知としてしばしば言及される。」
タスクのための新しい現実的な評価フレームワークを提案する。
評価プロセスがシステム性能に大きく影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:19:13 GMT)
Edge to Cloud Tools: A Multivocal Literature Review [3.4] この研究は、エッジ・ツー・クラウドツールに関する知識をマージすることを目的としており、この分野における現在の研究状況の概要を提供する。
1073の初等研究から40のツールを解析し,MLR(Multivocal Literature Review)を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:42:59 GMT)
How Good is Automatic Segmentation as a Multimodal Discourse Annotation
Aid? [3.4] 我々は,協調問題解決のための支援として,異なる発話分割手法の質を評価する。
また, 音素発声は, 自動分節音声と最小の対応を保ち, 異なる分節音声を用いた分節音声も一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:06:15 GMT)
Deep learning-based quantum algorithms for solving nonlinear partial
differential equations [3.3] 偏微分方程式は自然科学や関連する分野によく現れる。
本研究では,高次元非線形偏微分方程式を解くための古典的深層学習法の拡張の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:17:07 GMT)
Few-shot Medical Image Segmentation via Cross-Reference Transformer [3.3] Few-shot segmentation(FSS)は、少数のラベル付きサンプルから新しいカテゴリを学習することで、これらの課題に対処する可能性がある。
そこで本研究では,クロス参照変換器を用いた画像分割ネットワークを提案する。
実験の結果,CTデータセットとMRIデータセットの両方で良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:14:06 GMT)
Understanding Emotion Valence is a Joint Deep Learning Task [3.1] マルチタスク学習手法を用いて、価値とECの自然な相互依存性について検討する。
生成的アーキテクチャ(GPT-2)と識別的アーキテクチャ(BERT)の性能をそれぞれ比較,評価した。
その結果、両方のタスクを実行する単一のモデルが達成され、トレーニングや推論時にリソースを節約できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:07:18 GMT)
Source Free Domain Adaptation of a DNN for SSVEP-based Brain-Computer
Interfaces [3.1] 本稿では、定常視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)スペルに対するソースフリードメイン適応法を提案する。
提案手法は,ベンチマークおよびBETAデータセット上で201.15ビット/分,145.02ビット/分ITRを印加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:02:46 GMT)
Approximation-Generalization Trade-offs under (Approximate) Group
Equivariance [3.0] グループ同変ニューラルネットワークは、タンパク質や薬物の設計など、様々な分野や応用において印象的な性能を示している。
タスク固有の対称性を捉えるモデルが一般化にどう貢献するかを示す。
モデル対称性がデータ対称性と一致しない場合のモデルミス特定に関するより一般的な問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:53:37 GMT)
Stochastic Optimization under Distributional Drift [3.0] 予測と高い確率の両方で有効な境界に焦点をあて、平均化を繰り返すアルゴリズムに対して非漸近収束保証を提供する。
勾配法の追従効率がステップ崩壊スケジュールから大きく向上する低ドリフト・ツー・ノイズ方式を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:47:22 GMT)
Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks [2.8] 本研究では,部分積分微分方程式の下での物理情報ネットワークのトレーニング問題に対する解を提案する。
これらの積分を偏りのない推定値に置き換えることで、偏りのある損失関数や解が導かれることを示す。
また,提案手法が提案されたことにより,多数のサンプルから推定した値に匹敵する精度で精度の高い解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 06:46:08 GMT)
Conditional expectation with regularization for missing data imputation [2.7] 欠落したデータは、医学、スポーツ、ファイナンスなど、さまざまな領域のデータセットで頻繁に発生する。
正規化による損失値の条件分布に基づくインプット(DIMV)という新しいアルゴリズムを提案する。
DIMVは、完全に観察された特徴からの情報をベースとして、エントリが不足している特徴の条件分布を決定することで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:39:42 GMT)
Multi-label Video Classification for Underwater Ship Inspection [2.5] 本稿では,ディープラーニングとコンピュータビジョンを用いた自動映像解析システムを提案する。
提案手法は有望な結果を示し,水中ビデオ船体検査における今後の研究・開発のためのベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:38:54 GMT)
Pentagon-Match (PMatch): Identification of View-Invariant Planar Feature
for Local Feature Matching-Based Homography Estimation [2.2] コンピュータビジョンにおいて、画像間の正確な点対応を見つけることは、画像縫合、画像検索、視覚的位置決めなど、多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
これらの研究の多くは、RANSACのようなサンプリング手法が使われる前に局所的な特徴のマッチングに焦点を合わせ、初期マッチング結果の検証を行う。
ペンタゴン・マッチ (Pentagon-Match, PMatch) は、ペンタゴンをランダムにサンプリングし、初期一致したキーポイントの正当性を検証するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:41:23 GMT)
Structured model selection via $\ell_1-\ell_2$ optimization [1.9] 構造化力学系を同定する学習手法を開発した。
候補関数の集合が有界系を成すとき、その回復は安定で有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:51:26 GMT)
Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution [1.8] Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。
Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。
PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:33:43 GMT)
CCDWT-GAN: Generative Adversarial Networks Based on Color Channel Using
Discrete Wavelet Transform for Document Image Binarization [1.6] 本稿では、RGB(赤、緑、青)チャネル分割画像上の離散ウェーブレット変換(DWT)を利用するGAN(Generative Adversarial Network)であるCCDWT-GANを提案する。
提案手法は,画像前処理,画像強調,画像バイナライゼーションの3段階からなる。
実験の結果、CCDWT-GANは複数のベンチマークデータセットで上位2つの性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:55:56 GMT)
Optimization for truss design using Bayesian optimization [1.5] トラスの形状は、積載量を決定する上で支配的な要素である。
与えられたパラメータ空間において、我々のゴールは、負荷を持つ容量を最大化し、誘起ストレスに屈しない船体のパラメータを見つけることである。
設計評価のための計算コストの高い設計解析ツールである有限要素解析に頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:28:27 GMT)
Vision Transformers for Small Histological Datasets Learned through
Knowledge Distillation [1.5] 視覚変換器(ViT)は、診断アルゴリズムを実行する前に、人工物を検出して排除することができる。
堅牢で一般化されたViTを開発するための簡単な方法は、巨大なデータセットでそれらをトレーニングすることだ。
気泡検出タスクにおけるViTの分類性能を向上させるための生徒-教師のレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:09:03 GMT)
Unsupervised Reward Shaping for a Robotic Sequential Picking Task from
Visual Observations in a Logistics Scenario [1.5] 我々は、シーケンシャルなピック・アンド・プレイス・タスクとしてモデル化された、ロジスティクス分野の典型的なアンロード問題に焦点を当てる。
現代の機械学習技術は、古典的なシステムよりもうまく機能している。
我々は、新しい教師なしリワード整形アルゴリズムを提案し、理論的に動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:29:17 GMT)
COVID-19 Detection from Respiratory Sounds with Hierarchical Spectrogram
Transformers [1.4] 本研究は、新型コロナウイルス患者の音声記録や呼吸音の健全な制御を区別する新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は, 呼吸音のスペクトル表現に新しい階層型スペクトログラム変換器 (HST) を利用する。
HSTは、スペクトログラム内のローカルウィンドウ上の自己注意機構を具現化し、モデルステージ上でウィンドウサイズを徐々に成長させ、ローカルからグローバルなコンテキストをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:25:56 GMT)
Python Wrapper for Simulating Multi-Fidelity Optimization on HPO
Benchmarks without Any Wait [1.4] 我々は,実際の実験と評価順序を一致させるために,各作業者に待機を強制するPythonラッパーを開発した。
実装により待ち時間を0.01秒に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:28:54 GMT)
ISAACS: Iterative Soft Adversarial Actor-Critic for Safety [1.3] この研究は、ロボットシステムのための堅牢な安全維持コントローラのスケーラブルな合成を可能にする新しいアプローチを導入する。
安全を追求するフォールバックポリシーは、モデルエラーの最悪のケースの実現を促進するために、敵の「混乱」エージェントと共同で訓練される。
学習した制御ポリシーは本質的に安全性を保証するものではないが、リアルタイムの安全フィルタを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:37:50 GMT)
Are 3D Face Shapes Expressive Enough for Recognising Continuous Emotions
and Action Unit Intensities? [1.2] この研究は、パラメトリックな3次元顔形状アライメントモデルに基づく有望な代替手段に焦点を当てている。
我々は,最近の3次元顔アライメントモデルであるExpNet, 3DDFA-V2, DECA, EMOCAをベンチマークした。
AUs 4, 6, 10, 12, 25の3次元顔の特徴はAUs4, 6, 10, 12, 25の2次元顔の特徴と同等であるが,AUs全体の特徴ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:45:16 GMT)
Nonlocal coherence harvesting from quantum vacuum [1.2] 量子真空から粒子検出器に収穫される非局所コヒーレンスを解析する。
我々は、非局所コヒーレンスの収穫達成可能な分離範囲が量子絡み合いよりも大きいことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:39:10 GMT)
Analysis over vision-based models for pedestrian action anticipation [1.1] 本稿では,歩行者のコンテキストのイメージを入力機能として利用することに焦点を当てる。
標準CNNおよびTransformerモジュールを利用する複数の紙モデルアーキテクチャを提案する。
本稿では,歩行者行動予測の文脈における視覚に基づくトランスフォーマーモデルの説明可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:30:32 GMT)
Trustworthy Deep Learning for Medical Image Segmentation [1.0] 深層学習に基づくセグメンテーション法の主な制限は、画像取得プロトコルにおける可変性に対する堅牢性の欠如である。
多くの場合、手動による医用画像のセグメンテーションは高度に熟練したラッカーを必要とし、時間を要する。
この論文は、これらの制限を緩和する新しい数学的および最適化手法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:12:53 GMT)
Cheating off your neighbors: Improving activity recognition through
corroboration [1.0] 本研究では,周囲の個人からの洞察を取り入れて,個人の行動の予測精度を高めるアプローチを提案する。
講演の出席、会議の開催、オフィスでの勤務、一緒に食事をするといった活動を含む58時間以上のデータを持つ20人の参加者から、実世界のデータセットを収集しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:03:15 GMT)
Why Does Zero-Shot Cross-Lingual Generation Fail? An Explanation and a
Solution [0.9] 細調整プロセスは言語不変表現を学習し、分類タスクには有益であるが、生成タスクには有害であることを示す。
3つの意味的に多様な生成タスクの実験により,提案手法は事故翻訳問題を68%削減し,ROUGE-Lスコアを平均1.5改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 02:04:19 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Cardiac Segmentation: Towards
Structure Mutual Information Maximization [0.9] 教師なし領域適応アプローチは、様々な医用画像分割タスクに成功している。
UDA-VAE++は、コンパクトな損失関数を下限とする心臓セグメンテーションのための教師なしドメイン適応フレームワークである。
我々のモデルは、過去の最先端の質的、定量的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:42:45 GMT)
Visual Acuity Prediction on Real-Life Patient Data Using a Machine
Learning Based Multistage System [0.9] 眼科領域では、硝子体手術療法(IVOM)は、加齢に伴う黄斑変性(AMD)に関連する疾患に対して広く用いられる治療法である。
視力(VA)の予測と実生活環境下での劣化の早期検出は、不均一データや不完全データにより困難である。
本稿では,ドイツの最大医療病院の眼科領域の異なるITシステムを融合した研究対応型データコーパスを開発するためのワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 11:58:45 GMT)
A Comprehensive Overview and Comparative Analysis on Deep Learning
Models: CNN, RNN, LSTM, GRU [0.8] 機械学習(ML)と人工知能(AI)の強力なサブセットとして、ディープラーニング(DL)が登場した
その影響は、音声認識、ヘルスケア、自動運転車、サイバーセキュリティ、予測分析など、さまざまな分野に及んでいる。
我々は、CNN、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、生成モデル、深層強化学習(DRL)、深層移動学習など、さまざまなディープラーニングモデルの総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:23:21 GMT)
Detection time of Dirac particles in one space dimension [0.8] 一次元空間の間隔内の源点から発散する粒子を、到着時刻を登録する間隔の端点にある検出器を通り抜ける。
波動関数によって運動が導かれる粒子の境界における到着時間は、明確に定義され曖昧である。
我々は、各検出器における最初の到着時刻の分布に関する明示的な公式を導出し、非局所性に関する問題の研究に使用できることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 04:43:04 GMT)
Direct and indirect evidence of compression of word lengths. Zipf's law
of abbreviation revisited [0.5] Zipfの省略法則は、より頻繁な単語が短くなる傾向にあり、言語普遍の最も堅固な候補の1つである。
特に14の言語族に属する46の言語において、この法が音声(単語の長さが時間で測定されている場合)にも当てはまるという証拠を提供する。
圧縮の直接的証拠の必要性から,単語の長さが体系的に低いことを示すランダムベースラインの簡単な公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:36:57 GMT)
Deep Variational Lesion-Deficit Mapping [0.4] 本稿では,病変欠損モデル比較のための包括的枠組みを提案する。
また,本モデルでは,すべてのシミュレーションシナリオにおいて,確立された手法よりもかなり優れていることを示す。
我々の分析は、このアプローチの広く採用されていることを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:49:35 GMT)
Dynamic User Segmentation and Usage Profiling [0.1] このような分類的ビッグデータのクラスタリング戦略を提案する。
提案手法を実装し,大規模で高次元の楽曲プレイリストデータセットに適用し,性能検証を行った。
機能領域におけるクラスタ間オーバーラップが最小限に抑えられた、同様のサイズのユーザクラスタを達成したことで、結果は素晴らしいものになりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:09:56 GMT)
Message in a Bottle -- An Update to the Golden Record [0.0] 本研究では,人類の物語をカプセル化したコミュニケーション手法の評価と設計に科学的手法を用いる。
このメッセージは、現代人類社会の普遍的かつ文脈的理解を提供するために構成される。
この空間とタイムカプセルを組み立てる際、私たちは人類を祝い、保存するために現在の世代を活性化し、統合することを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:20:33 GMT)
Wooden Sleeper Deterioration Detection for Rural Railway Prognostics
Using Unsupervised Deeper FCDDs [0.0] 本研究では, 鉄道部品の欠陥に対する深いFCDDを用いた一級損傷分類を自動化するための識別器パイプラインを考案した。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深部骨のアブレーション研究も行った。
曇りの日当たりの後方から鉄道線路の映像取得データセットを用いた鉄道検査への適用を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 08:17:15 GMT)
Using VGG16 Algorithms for classification of lung cancer in CT scans
Image [0.0] VGG16と呼ばれる深層学習アルゴリズムは、がんの結節の診断と分類を支援するために開発された。
VGG16は悪性、良性、健康な患者のがんの医療像を分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 18:50:12 GMT)
The positively charged carbon vacancy defect as a near-infrared emitter
in 4H-SiC [0.0] 我々は, 4H多型炭化ケイ素 (4H-SiC) の正電荷炭素空孔欠陥をテクティタブ初期計算により再検討した。
励起状態は、4H-SiCにおける炭素空孔のいわゆるhサイト構成に対して光学的に活性であり、ゼロフォノン線は0.65mathrmeV$である。
我々はこの欠陥をIR-B領域における異方性常磁性近赤外放射体として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:27:03 GMT)
The Interpretability of LSTM Models for Predicting Oil Company Stocks:
impacts of correlated features [0.0] 本研究では,石油会社の在庫予測のための長期記憶モデル(LSTM)の解釈可能性に及ぼす相関特性の影響について検討した。
本研究の目的は、原油価格、金価格、米ドルといった市場に影響を与える複数の要因を考慮し、株価予測の精度を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 15:58:01 GMT)
Statistical post-processing of visibility ensemble forecasts [0.0] 局所的,半局所的,局所的に訓練された比例確率対数回帰(POLR)と多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワーク分類器の予測性能について検討した。
気候学的な予測は生のアンサンブルを広いマージンで上回るが、後処理により予測スキルが大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 18:54:41 GMT)
Some Primal-Dual Theory for Subgradient Methods for Strongly Convex
Optimization [0.0] 我々は、強く凸するが、潜在的に非滑らかな非Lipschitz最適化のための段階的手法を考える。
本稿では,古典的下位段階法,近位下位段階法,スイッチング下位段階法に対する等価な2値記述について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 01:56:09 GMT)
Scalable Transformer for PDE Surrogate Modeling [0.0] 本稿では, 軸因子化カーネル積分に基づくFactFormer(FactFormer)を提案する。
提案モデルでは,64×64グリッド上で256×256の2次元コルモゴロフ流と3次元煙浮力のシミュレーションを精度と効率良く行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:23:00 GMT)
Restoration of the non-Hermitian bulk-boundary correspondence via
topological amplification [0.0] 非エルミート格子ハミルトンは、境界条件に対する特別な種類のエネルギーギャップと極端な感度を示す。
NH皮膚効果により、エッジとバルク状態の分離が曖昧になる。
NHハミルトニアンの最もパラダイム的なクラスに対するバルク境界対応を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:21:44 GMT)
Quantum Random Number Generator Based on LED [0.0] 量子乱数生成器は、量子力学の固有確率の性質に基づいて乱数を生成する。
本稿では,LEDにおける自発放射のゆらぎに基づいて乱数を生成する組込みQRNGの設計と製造を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:23:51 GMT)
Predicting Survey Response with Quotation-based Modeling: A Case Study
on Favorability towards the United States [0.0] そこで我々は,機械学習を用いて探索応答を推定する先駆的手法を提案する。
我々は、さまざまな国籍の個人から引用された膨大なコーパスを活用して、彼らの好意のレベルを抽出する。
自然言語処理技術と機械学習アルゴリズムを組み合わせて,質問応答の予測モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 23:16:51 GMT)
PotatoPestNet: A CTInceptionV3-RS-Based Neural Network for Accurate
Identification of Potato Pests [0.0] 本稿では,PotatoPestNet AIを用いた自動ポテト害虫識別システムを提案する。
我々は5つのカスタマイズされた事前学習モデルを用いることで、トランスファー学習のパワーを生かした。
モデルのうち、ランダム検索によって最適化されたCustomized Tuned Inception V3モデルは優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:38:16 GMT)
Partially topological phase in a quantum loop gas model with tension and
pressure [0.0] 摂動に対するトポロジカル秩序の堅牢性を高めることは、トポロジカル量子コンピューティングの主要な目標の1つである。
本稿では,かごめ格子上のフラストレーションのあるトーリックコードについて考察し,摂動強度の増大は系のトポロジ的秩序を低下させるが,完全には破壊できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:51:05 GMT)
MLOps: A Step Forward to Enterprise Machine Learning [0.0] この研究は、MLOps、そのメリット、困難、進化、および重要な基盤技術に関する詳細なレビューを提示する。
MLOpsワークフローは、モデルとデータ探索とデプロイメントの両方に必要なさまざまなツールとともに、詳細に説明されている。
この記事では、さまざまな成熟度の高い自動パイプラインを使用して、MLプロジェクトのエンドツーエンド生産にも光を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 20:44:14 GMT)
Influence of higher order electron-phonon interaction terms on the
thermal properties of 2D Dirac crystals [0.0] 短波長フォノンを考慮した2次元ディラック結晶におけるフォノン散乱速度とe-ph熱伝導率の正確な式を示す。
電子とフォノンの崩壊を含むEP-E*P*相互作用を二階のe-ph相互作用に組み込むことの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 22:28:16 GMT)
Identifying Chern numbers of superconductors from local measurements [0.0] 本研究では,2次元(2次元)カイラル超伝導体と絶縁体のトポロジ的状態の分類を行う頑健な機械学習プロトコルを提案する。
このプロトコルは,2次元超伝導体の位相的位相を時間反転対称性の破れで同定する,30年近くにわたって立っていた問題を克服するために有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:34:50 GMT)
Homotopy-based training of NeuralODEs for accurate dynamics discovery [0.0] 我々は,同期とホモトピー最適化に基づくニューラルノードの新しいトレーニング手法を開発した。
モデルダイナミクスとトレーニングデータとを同期させることで、もともと不規則なロスランドスケープを味わうことを示す。
本手法は,トレーニングエポックの半数以下を必要としながら,競争力やより良いトレーニング損失を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:22:22 GMT)
GIMM: InfoMin-Max for Automated Graph Contrastive Learning [0.0] グラフコントラスト学習(GCL)は教師なしグラフ表現学習において大きな可能性を示す。
自動化されたデータ拡張を伴う多くのGCL手法は、不十分な情報のリスクに直面している。
自動グラフコントラスト学習(GIMM)のためのInfoMin-Maxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:24:22 GMT)
From Zero to Hero: Harnessing Transformers for Biomedical Named Entity
Recognition in Zero- and Few-shot Contexts [0.0] 本稿では,生物医学領域におけるゼロショットNERと少数ショットNERの手法を提案する。
我々は、ゼロショットNERが35.44%、ワンショットNERが50.10%、10ショットNERが69.94%、100ショットNERが79.51%の平均スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 19:52:16 GMT)
Emergence of a phonological bias in ChatGPT [0.0] 私はChatGPTが人間の言語処理の目印となる音韻的バイアスを示すことを実証する。
ChatGPTは母音上の子音を使って単語を識別する傾向がある。
これは、英語やスペイン語のような子音と母音の相対的な分布が異なる言語で観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 09:19:54 GMT)
Dynamics of quasiholes and quasiparticles at the edges of small lattices [0.0] 円筒境界条件と低粒子密度を有する小さな格子におけるボゾン分数量子ホール系の力学について検討した。
正電位(準ホール)の場合,密度分布のカイラル運動が観測され,頑健であることが数値的に示される。
その結果, 粒子密度が低い小さな格子では, 準粒子は動的過程に強く影響し, 準粒子は動的に頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:36:58 GMT)
Does the Brain Infer Invariance Transformations from Graph Symmetries? [0.0] 知覚的変化の下での自然物体の不変性は、シナプス接続のグラフの対称性によって脳内でコード化される可能性がある。
このグラフは、生物学的に妥当なプロセスにおいて、異なる知覚的モダリティをまたいだ教師なしの学習を通じて確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 17:47:01 GMT)
Demonstration of geometric diabatic control of quantum states [0.0] ダイアモンド中のスピン状態間の完全なトンネルを、駆動場の2次スイープにより、幾何学的ダイアバティック制御を示す。
我々の研究は、凝縮物質物理学、量子計算、核磁気共鳴など、様々なシステムにおける量子制御の基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 10:07:46 GMT)
Data Science in an Agent-Based Simulation World [0.0] 本稿ではエージェント・ベース・シミュレーション(ABS)を用いたデータサイエンス教材を提案する。
この教材を用いることで、学習者はデータ科学者が行う典型的なタスクをステップバイステップでシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:16:03 GMT)
Cavity Quantum Electrodynamics with Hyperbolic van der Waals Materials [0.0] 極性極性ファンデルワールス結晶からなる平面キャビティでカプセル化された2次元電子材料を提案する。
具体的構成として, ナノメートルの六方晶窒化ホウ素層は, 二層グラフェンの単一電子サイクロトロン共鳴において超強結合状態に到達できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:32:55 GMT)
BASED: Benchmarking, Analysis, and Structural Estimation of Deblurring [0.0] 我々はビームスプリッタを用いた新しいモーションブルーデータセットを作成する。
我々は、メートル法開発を支援するために、2つの大きな主観的比較を行う。
結果、GTフレームは必要とせず、ぼかしの主観的人間の知覚とよく相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:47:25 GMT)
Automatic Roof Type Classification Through Machine Learning for Regional
Wind Risk Assessment [0.0] 屋根型は風の脆弱性モデリングにおいて最も重要な建築特性の1つである。
CNN(Convolutional Neural Network)は、ビルレベルの衛星画像を用いて屋根のタイプを分類するために訓練された。
このモデルはその後、ニューハノーバー郡とマイアミ・デイド郡の161,772戸の住宅の屋根のタイプを予測するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 00:36:30 GMT)
Asymmetry and tighter uncertainty relations for R\'enyi entropies via
quantum-classical decompositions of resource measures [0.0] 量子可観測物の分散とエントロピーは、本質的に量子的および古典的な寄与に分解されることが知られている。
ここでは、不確実性のような資源の量子古典分解を構成する一般的な方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 03:23:38 GMT)
ArPanEmo: An Open-Source Dataset for Fine-Grained Emotion Recognition in
Arabic Online Content during COVID-19 Pandemic [0.0] 本稿では,アラビア語におけるオンライン投稿の微粒な感情認識のための新しいデータセットであるArPanEmoデータセットを提案する。
データセットは、10の感情カテゴリまたは中立性のために手動でラベル付けされた11,128のオンライン投稿で構成されており、Fleissのカッパは0.71である。
特定のアラビア語方言をターゲットとし、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに関連する話題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 21:04:26 GMT)
Anisotropic exciton polariton pairs as a platform for PT-symmetric
non-Hermitian physics [0.0] 非エルミートPT対称系は古典的領域の光学系において便利に実現できる。
マイクロキャビティ・エクシトン・ポラリトン系は本質的に量子状態において非エルミート系である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:09:57 GMT)
Adversarial Attack On Yolov5 For Traffic And Road Sign Detection [0.0] 本稿では, YOLOv5 Object Detectionアルゴリズムに対して, 一般的な敵攻撃を実装し, 検討する。
その結果, YOLOv5はこれらの攻撃の影響を受けやすく, 摂動の規模が大きくなるにつれて誤分類率が増加することがわかった。
本研究は,交通・交通システムにおける物体検出アルゴリズムの安全性と信頼性に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 12:45:32 GMT)
A Zero-Threshold Polariton-Raman Laser [0.0] 我々は、ストロークシフトポラリトンラマンモードが光学的微小キャビティ内の異方性励起子-ポラリトンバンドの1つ内で調整されると、ゼロしきい値のラマンレーザーが得られることを示した。
さらに、単一モードのマイクロキャビティにおけるラマン活性異方性励起子偏光子がPT対称非エルミート量子系を実現するためのプラットフォームを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 13:28:16 GMT)
A Theory of Quantum Instruments [0.0] 最近まで、量子計器はヒルベルト空間上の状態の集合からそれ自身への完全に正の演算値の測度として定義されていた。
ここ数年、この定義は、入力および出力ヒルベルト空間と呼ばれる異なるヒルベルト空間からの状態の集合の間のそのような測度に一般化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 21:38:50 GMT)
A Telecare System for Use in Traditional Persian Medicine [0.0] ペルシャ医学(英語版)(PM)は、手首の温度/湿度と脈動を使って患者の健康状態と気質を決定する。
本研究では,PMに基づくパルス信号計測と温度検出システムを提案する。
収集されたデータは、薬剤の解釈と処方薬の処方のために遠隔医療システムを介して医師に送信することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 05:20:01 GMT)
A Match Made in Heaven: A Multi-task Framework for Hyperbole and
Metaphor Detection [0.0] ハイパボラとメタファーは日々のコミュニケーションで一般的である。
メタファーやハイパーボアを自動的に検出するための既存のアプローチは、これらの言語現象を独立して研究してきた。
ハイパーボラとメタファを同時に検出するマルチタスク深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 14:17:59 GMT)
A Comparative Analysis of Portfolio Optimization Using Mean-Variance,
Hierarchical Risk Parity, and Reinforcement Learning Approaches on the Indian
Stock Market [0.0] 本稿では,3つのポートフォリオ最適化手法の性能の比較分析を行う。
ポートフォリオは、いくつかの株価データに基づいてトレーニングされ、テストされ、そのパフォーマンスは、年次リターン、年次リスク、シャープ比率で比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 May 2023 16:38:18 GMT)