BadLabel: A Robust Perspective on Evaluating and Enhancing Label-noise
Learning [122.2] 我々はBadLabelと呼ばれる新しいラベルノイズタイプを導入し、既存のLNLアルゴリズムの性能を大幅に劣化させることができる。
BadLabelは、標準分類に対するラベルフライング攻撃に基づいて開発されている。
そこで本稿では, 各エポックにおいてラベルを逆向きに摂動させ, クリーンかつノイズの多いラベルの損失値を再び識別可能にする頑健なLNL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:26:23 GMT)
Emergent Modularity in Pre-trained Transformers [111.3] モジュラリティの主な特徴は、ニューロンの機能的特殊化と機能に基づくニューロングループ化である。
事前学習中にモジュラリティがどのように出現するかを調べた結果,モジュール構造が早期に安定していることが判明した。
このことはトランスフォーマーがまずモジュラ構造を構築し、次にきめ細かいニューロン関数を学ぶことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:02:32 GMT)
PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model [110.1] PaLI(Pathways Language and Image Model)は、このアプローチを言語と視覚の合同モデリングに拡張するモデルである。
我々は、100以上の言語で10B画像とテキストを含む新しい画像テキストトレーニングセットに基づいて、事前学習タスクの多言語混合を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:46:10 GMT)
Plug-and-Play Knowledge Injection for Pre-trained Language Models [103.8] 外部知識を注入することで、様々な下流NLPタスクにおける事前学習言語モデル(PLM)の性能を向上させることができる。
下流タスクのための新しい知識注入方法や知識ベースを展開するには、大規模な再訓練が必要である。
既存の下流モデルを用いて知識注入の柔軟性と効率を改善する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:58:00 GMT)
Joint Generator-Ranker Learning for Natural Language Generation [99.2] JGRは、ジェネレータとローダを単一のフレームワークに統合する、新しいジョイントトレーニングアルゴリズムである。
ジェネレータとランク装置を反復的に更新することにより、JGRは学習を効果的に調和させ、共同で品質を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:51:09 GMT)
Stochastic Bridges as Effective Regularizers for Parameter-Efficient
Tuning [98.3] 中間状態の正則化(ランニングコスト)としてブリッジを使用するPETの正則化を提案する。
潜在能力と能力を考えると、より洗練された正則化器はPET用に設計できると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:22:44 GMT)
Learning to Learn from APIs: Black-Box Data-Free Meta-Learning [95.4] データフリーなメタラーニング(DFML)は、トレーニングデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルの集合からメタラーニングすることで、新しいタスクの効率的な学習を可能にすることを目的としている。
既存のDFMLの作業は、(i)ホワイトボックスと(ii)小規模事前訓練モデルからしかメタ学習できない。
ブラックボックスAPIの集合から単一のモデルへ,より一般的なメタ知識を伝達するための,バイレベルデータフリーなメタ知識蒸留(BiDf-MKD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:00:12 GMT)
Plug-and-Play Document Modules for Pre-trained Models [93.0] PTM用文書プラグイン(PlugD)として,各文書をプラグイン・アンド・プレイ用文書モジュールとして表現することを提案する。
ダウンストリームタスクのためにドキュメントプラグインをバックボーンPTMに挿入することで、ドキュメントを一度エンコードして複数のタスクを処理することができます。
典型的な4つのNLPタスクの8つのデータセットの実験では、PlugDによって、さまざまなシナリオにまたがって、複数のドキュメントをエンコードすることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:01:40 GMT)
MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation [91.4] 自然言語生成のためのマルチタスク型事前学習(MVP)を提案する。
大規模な自然言語生成コーパスであるMVPCorpusを、17ドルのデータセットから11ドルの多様なNLGタスクから収集しています。
我々のMVPモデルは、比較的小さなPLM上での最近の命令チューニングを利用する実践と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:41:31 GMT)
Point-PC: Point Cloud Completion Guided by Prior Knowledge via Causal
Inference [88.9] ポイントクラウドの完成は、部分的な観測からスキャナーによって捕獲された生のポイントクラウドを回復することを目的としている。
多くのアプローチでは、欠落した部分がグローバルな特徴によって直接予測される部分完全パラダイムを使用している。
本稿では,メモリネットワークを用いて前方形状を検索する,ポイントPCと呼ばれる新しいクラウド補完手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:33:35 GMT)
Distill Gold from Massive Ores: Efficient Dataset Distillation via
Critical Samples Selection [87.1] 我々は,情報理論を参考に,データセットの蒸留問題をモデル化する。
我々は最も価値の高いサンプルを利用する方法のファミリーを提案する。
新しい戦略は、トレーニングコストを大幅に削減し、様々な既存の蒸留アルゴリズムを、より大きく、より多様化したデータセットに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:53:41 GMT)
VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts [82.0] ロボット操作タスクの幅広い範囲をマルチモーダルプロンプトで表現できることを示す。
我々は,数千の手続き的に生成されたテーブルトップタスクからなる新しいシミュレーションベンチマークを開発した。
我々は、これらのプロンプトを処理し、自動回帰的に運動動作を出力するトランスフォーマーベースのロボットエージェントVIMAを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:32:38 GMT)
NeurOCS: Neural NOCS Supervision for Monocular 3D Object Localization [80.3] 入力として3Dボックスをインスタンスマスクとして使用するNeurOCSを提案する。
われわれのアプローチは、実際の運転シーンから直接カテゴリレベルの形状を学習する際の洞察に依存している。
我々は、オブジェクト中心の視点からオブジェクト座標をより効果的に学習するための重要な設計選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:18:41 GMT)
Backdoor Attacks Against Incremental Learners: An Empirical Evaluation
Study [79.3] 本稿では,11人の典型的なインクリメンタル学習者の3つの学習シナリオに対する中毒ベースのバックドア攻撃に対する高い脆弱性を実証的に明らかにする。
アクティベーションクラスタリングに基づく防御機構は,潜在的なセキュリティリスクを軽減するためのトリガーパターンの検出に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:17:48 GMT)
Generating EDU Extracts for Plan-Guided Summary Re-Ranking [77.8] 要約候補を生成して1つの要約を返す2段階のアプローチでは、標準的な単一ステップアプローチよりもROUGEスコアを改善することができる。
これらの問題に対処する再ランク付け候補を生成するための新しい手法を設計する。
広く使われている単一文書ニュース記事コーパスにおいて,以前に公表された手法よりも大きな関連性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:22:04 GMT)
Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A
Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach [76.5] 本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。
次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:56:56 GMT)
SQuARe: A Large-Scale Dataset of Sensitive Questions and Acceptable
Responses Created Through Human-Machine Collaboration [75.6] このデータセットは、韓国の大規模データセットで、49kの機密性があり、42kの許容範囲と46kの非許容応答がある。
データセットは、実際のニュースの見出しに基づいて、HyperCLOVAを人道的に活用して構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:51:20 GMT)
Using Caterpillar to Nibble Small-Scale Images [74.2] 本稿では,局所性の帰納バイアスを生かしたShifted-Pillars-Concatenation (SPC) の新たなモジュールを提案する。
ピラーズ・シフト(Pillars-Shift)は、画像内のすべての柱を異なる方向に移動してコピーを生成するもので、ピラーズ・コンカライゼーション(Pillars-Concatenation)は、シフトしたコピーの離散シフト地区からローカル情報をキャプチャする。
実験では、人気のある小規模データセットに強力なスケーラビリティと優れたパフォーマンスを示し、ImageNet-1Kと最近の最先端メソッドとの競合性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:19:36 GMT)
Knowledge-Augmented Reasoning Distillation for Small Language Models in
Knowledge-Intensive Tasks [74.0] KARD(Knowledge-Augmented Reasoning Distillation)は、外部知識ベースから得られる知識を付加した理性を生成するための、小さなLMを微調整する新しい手法である。
KARDは、知識集約型推論データセットにおいて、小さなT5モデルとFlan-T5モデルの性能を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:00:00 GMT)
Rethinking Masked Language Modeling for Chinese Spelling Correction [70.9] 言語モデルと誤りモデルという2つの異なるモデルによる共同決定として,中国語のスペル補正(CSC)について検討する。
細調整されたBERTは、言語モデルに不適合なままエラーモデルに過度に適合する傾向にあり、その結果、分布外エラーパターンへの一般化が不十分であることがわかった。
微調整中に入力シーケンスから20%の非エラートークンをランダムにマスキングする非常に単純な戦略は、エラーモデルを犠牲にすることなく、はるかに優れた言語モデルを学ぶのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:19:12 GMT)
An Extensible Plug-and-Play Method for Multi-Aspect Controllable Text
Generation [70.8] 複数の側面で生成されたテキストを制御するマルチアスペクト制御可能なテキスト生成が注目されている。
干渉に対する理論的な下界を提供し、プレフィックスが挿入される層の数に応じて干渉が増加することを経験的に見出した。
トレーニング可能なゲートを用いてプレフィックスの介入を正規化し、増大する干渉を抑制することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:12:48 GMT)
Cross-Domain Policy Adaptation via Value-Guided Data Filtering [70.3] 動的ミスマッチで異なるドメインにまたがるポリシーを一般化することは、強化学習において重要な課題となる。
本稿では、ペア化された値ターゲットの近接に基づいて、ソースドメインからの遷移を選択的に共有するバリューガイドデータフィルタリング(VGDF)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:08:40 GMT)
Feature-Learning Networks Are Consistent Across Widths At Realistic
Scales [69.7] 様々なアーキテクチャやデータセットにわたる特徴学習ニューラルネットワークのダイナミクスに対する幅の影響について検討する。
トレーニングの初期、オンラインデータでトレーニングされた広範なニューラルネットワークは、損失曲線が同じであるだけでなく、トレーニング全体を通じてポイントワイドなテスト予測に一致している。
しかし、より狭いネットワークのアンサンブルは、単一のワイドネットワークよりも性能が劣っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:09:32 GMT)
Learning to Jump: Thinning and Thickening Latent Counts for Generative
Modeling [69.6] ジャンプの学習は、様々な種類のデータの生成モデリングのための一般的なレシピである。
ジャンプの学習が、デノゼの学習と相容れないパフォーマンスを期待される場合と、より良いパフォーマンスを期待される場合を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:38:28 GMT)
WinDB: HMD-free and Distortion-free Panoptic Video Fixation Learning [69.0] 本稿では,Windows with a Dynamic Blurring (WinDB) Fixation collection approach for panoptic videoを紹介する。
WinDBアプローチを使用して、225以上のカテゴリをカバーする300のパノプティクスクリップを含む、PanopticVideo-300データセットを新たにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:14:14 GMT)
Efficient Quantum Work Reservoirs at the Nanoscale [68.8] 単発体制における可逆性について検討する。
マルチレベル作業貯水池がランダウアーの境界を達成し,エントロピーをゼロにすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:52:33 GMT)
Unsupervised Object-Centric Voxelization for Dynamic Scene Understanding [68.1] 動的シーンの時間変化表現を学習するための逆ニューラルネットワークレンダリングフレームワークDynaVolを提案する。
時間依存の3Dグリッドを維持しており、動的かつ柔軟に空間位置を異なるエンティティに結合する。
我々はDynaVolの2段階のトレーニング手法を提案し、複数のオブジェクト、多様なダイナミクス、現実世界のテクスチャを持つ様々なベンチマークでその有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:15:30 GMT)
On the Value of Myopic Behavior in Policy Reuse [67.4] 未知のシナリオで学習戦略を活用することは、人間の知性の基本である。
本稿では,Selectivemyopic bEhavior Control(SMEC)というフレームワークを提案する。
SMECは、事前ポリシーの共有可能な短期的行動とタスクポリシーの長期的行動を適応的に集約し、協調的な決定につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 03:59:37 GMT)
Investigating Pre-trained Audio Encoders in the Low-Resource Condition [66.9] 低リソース環境下で3つの最先端エンコーダ(Wav2vec2,WavLM,Whisper)を用いて総合的な実験を行う。
本稿では,タスク性能,収束速度,エンコーダの表現特性に関する定量的,定性的な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:15:19 GMT)
DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained
Diffusion [66.2] 本稿では,データセットからのインスタンスのバッチを進化状態にエンコードするエネルギー制約拡散モデルを提案する。
任意のインスタンス対間の対拡散強度に対する閉形式最適推定を示唆する厳密な理論を提供する。
各種タスクにおいて優れた性能を有する汎用エンコーダバックボーンとして,本モデルの適用性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:19:49 GMT)
Reward Collapse in Aligning Large Language Models [65.0] 著者らは,ランキングに基づくアプローチがテキストの報酬分布をもたらす経験的観察である「テクストトレワード崩壊現象」について検討した。
実験結果から,提案手法により,報酬モデルのトレーニングにおいて,報酬の崩壊が著しく軽減されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:12:00 GMT)
DiffProtect: Generate Adversarial Examples with Diffusion Models for
Facial Privacy Protection [64.8] DiffProtectは最先端の方法よりも自然に見える暗号化画像を生成する。
例えば、CelebA-HQとFFHQのデータセットで24.5%と25.1%の絶対的な改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:23:25 GMT)
More than Classification: A Unified Framework for Event Temporal
Relation Extraction [61.4] イベント時間関係抽出(ETRE)は通常、マルチラベル分類タスクとして定式化される。
イベントの開始点と終了点を使ってすべての関係を解釈できることを観察する。
本稿では,時間関係を時間点の論理的表現に変換するイベント時間関係抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:09:08 GMT)
Whitening-based Contrastive Learning of Sentence Embeddings [61.4] 文埋め込み学習(WhitenedCSE)のためのホワイトニングに基づくコントラスト学習手法を提案する。
これら2つのアプローチは完全に冗長ではなく、実際には異なる一様性機構のために相補性を持っていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:58:10 GMT)
Learning Large Graph Property Prediction via Graph Segment Training [59.9] 本稿では,メモリフットプリントを一定にして大きなグラフ特性予測を学習できる汎用フレームワークを提案する。
バックプロパゲーションのためにサンプリングされていないセグメントに対する埋め込みを効率的に得るために,歴史的埋め込みテーブルを導入することにより,GSTパラダイムを洗練する。
実験の結果,GST-EFDはメモリ効率が良く,高速でありながら,通常の全グラフ学習システムよりもテスト精度が若干向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:27:59 GMT)
Dink-Net: Neural Clustering on Large Graphs [59.1] ディープグラフクラスタリング法 (Dink-Net) は, 拡張と縮小という概念を用いて提案される。
ノードを識別することにより、拡張によって劣化しても、表現は自己教師された方法で学習される。
クラスタリング分布は、提案したクラスタ拡張損失とクラスタ縮小損失を最小化することにより最適化される。
ランナアップと比較して、Dink-Net 9.62%は1100万ノードと16億エッジを持つogbn-papers100MデータセットでNMIの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:33:24 GMT)
Geometric phases along quantum trajectories [58.7] 観測量子系における幾何相の分布関数について検討する。
量子ジャンプを持たない1つの軌道に対して、位相の位相遷移はサイクル後に得られる。
同じパラメータに対して、密度行列は干渉を示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:14:47 GMT)
Just a Glimpse: Rethinking Temporal Information for Video Continual
Learning [58.7] 個別フレームと単一フレームに基づく効果的なビデオ連続学習のための新しい再生機構を提案する。
極端な記憶の制約の下では、ビデオの多様性は時間的情報よりも重要な役割を果たす。
提案手法は最先端性能を実現し,従来の最先端性能を最大21.49%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:14:25 GMT)
When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness and
Limitations of Parametric and Non-Parametric Memories [58.3] 本稿では,事実知識を記憶する上でのLMの強みと限界を理解することを目的とする。
LMは、あまり一般的でない事実知識に苦しむと同時に、長期にわたる事実知識の記憶力向上に失敗する。
我々は、必要時にのみ非パラメトリックメモリを検索する、強力かつ効率的な検索拡張LMの簡易かつ効果的な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:45:38 GMT)
RefBERT: A Two-Stage Pre-trained Framework for Automatic Rename
Refactoring [57.8] 本研究では,他のリネーム活動よりも難易度の高い変数名の自動改名について検討する。
変数名に対する名前変更のための2段階事前訓練フレームワークであるRefBERTを提案する。
RefBERTの変数名は既存の手法よりも正確で有意義であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:29:39 GMT)
Understanding Expertise through Demonstrations: A Maximum Likelihood
Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [56.8] オフライン逆強化学習(英: offline inverse reinforcement learning、IRL)は、専門家エージェントからの有限個のデモンストレーションセットにおいて観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を回復することを目的としている。
本稿では,二段階最適化問題の定式化を解くための新しいアルゴリズムフレームワークを提案し,関連する報酬推定器の性能の統計的および計算的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:46:37 GMT)
Visual Affordance Prediction for Guiding Robot Exploration [56.2] 我々は,ロボット探索を導くための視覚能力の学習手法を開発した。
VQ-VAEの潜伏埋め込み空間における条件分布の学習にはTransformerベースのモデルを用いる。
本稿では,ロボット操作における視覚的目標条件付きポリシー学習において,目標サンプリング分布として機能することで探索を導くために,トレーニングされた余裕モデルをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:53:09 GMT)
Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [55.4] 安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。
我々は,このアルゴリズムを,大規模かつ複雑な量子回路のスケールにおける雑音の偏りの単純なベンチマークとして用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:29:31 GMT)
Constrained Optimization via Exact Augmented Lagrangian and Randomized
Iterative Sketching [55.3] 等式制約付き非線形非IBS最適化問題に対する適応的不正確なニュートン法を開発した。
ベンチマーク非線形問題,LVMのデータによる制約付きロジスティック回帰,PDE制約問題において,本手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:33:37 GMT)
The Statistical Benefits of Quantile Temporal-Difference Learning for
Value Estimation [53.5] 我々は、分散強化学習アルゴリズムQTD(Quantile temporal-Difference Learning)を用いて分析する。
たとえ実践者が平均を超えるリターン分布に関心がなかったとしても、QTDは古典的なTD学習のような手法よりも優れたパフォーマンスを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:52:46 GMT)
On-the-Fly Feature Based Rapid Speaker Adaptation for Dysarthric and
Elderly Speech Recognition [53.2] 話者レベルのデータの共有化は、データ集約型モデルに基づく話者適応手法の実用的利用を制限する。
本稿では,2種類のデータ効率,特徴量に基づくオンザフライ話者適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:45:40 GMT)
A Three-regime Model of Network Pruning [47.9] 我々は、ニューラルネットワーク(NN)トレーニングのハイパーパラメータが刈り取り性能に与える影響をモデル化するために、温度のようなパラメータと負荷のようなパラメータを使用します。
プレプルーニングモデルにおける負荷様パラメータの値に依存すると、プレプルーニングモデルにおける温度様パラメータの値が増加するか、その後のプルーニング性能が向上または損なわれる可能性がある。
本モデルでは, 高温のダイコトモス効果は, ポストプランニングモデルにおいて, 異なるタイプの大域構造間の遷移と関係していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:09:25 GMT)
KoSBI: A Dataset for Mitigating Social Bias Risks Towards Safer Large
Language Model Application [45.4] 大規模言語モデル(LLM)は、自然テキスト生成能力だけでなく、現実世界のデータから異なる人口集団に対する社会的偏見も学習する。
既存の研究や資源は、言語や文化の違いから、韓国では容易には適用できない。
我々は,韓国における34k対の文脈と文からなる新しい社会的バイアスデータセット KO SB I を15のカテゴリーで72の人口集団をカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:07:16 GMT)
Range-Based Equal Error Rate for Spoof Localization [43.8] Spoofローカライゼーションは、部分的にスプーフされたオーディオ中のスプーフを見つけることを目的とした重要なタスクである。
等誤差率(EER)は、このような生体シナリオのパフォーマンスを測定するために広く使われている。
我々は、点ベースのEERを範囲ベースのEERにアップグレードし、古典的な点ベースのEERと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:46:54 GMT)
RASR2: The RWTH ASR Toolkit for Generic Sequence-to-sequence Speech
Recognition [43.1] C++で実装された研究指向の汎用S2SデコーダであるRASR2を提案する。
さまざまなS2Sモデル、言語モデル、ラベル単位/トポロジ、ニューラルネットワークアーキテクチャに対して、強力な柔軟性/互換性を提供する。
オープンおよびクローズドボキャブラリーの両方のシナリオに対して,検索モードや設定の充実したサポートを備えた汎用検索フレームワークをベースとした,効率的なデコーディングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:48:48 GMT)
GIMLET: A Unified Graph-Text Model for Instruction-Based Molecule
Zero-Shot Learning [41.8] 本研究は,ゼロショット環境下での分子関連タスクの実現に自然言語命令を用いることの実現可能性について検討する。
既存の分子テキストモデルは、命令の不十分な処理とグラフの限られた容量のために、この設定では性能が良くない。
グラフデータとテキストデータの両方の言語モデルを統合するGIMLETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:27:59 GMT)
Post Hoc Explanations of Language Models Can Improve Language Models [41.4] AMPLIFY(Post Hoc Explanations)を用いたインコンテキスト学習の活用によるモデル性能向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々は,各入力特徴がモデル予測に与える影響を抽出し,帰属スコア(説明)を出力するポストホック説明手法を活用する。
AMPLIFYは,幅広いタスクに対して約10～25%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:30:02 GMT)
KAFA: Rethinking Image Ad Understanding with Knowledge-Augmented Feature
Adaptation of Vision-Language Models [40.5] 我々は、事前学習された視覚言語モデル(VLM)のレンズによる画像広告理解に関する最初の実証的研究を行う。
本稿では,画像広告のマルチモーダル情報を効果的に融合する機能適応戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:49:01 GMT)
Training Private Models That Know What They Don't Know [40.2] いくつかの一般的な選択的予測手法は、差分的にプライベートな環境では効果がないことがわかった。
モデルユーティリティレベルを越えた選択予測性能を分離する新しい評価機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:20:07 GMT)
Amplification trojan network: Attack deep neural networks by amplifying
their inherent weakness [39.5] 近年の研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)が敵の例によって騙される可能性があることが判明している。
本研究では,特定の状況下ではノイズが非常に小さい場合には,DNNを騙すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:53:22 GMT)
VisorGPT: Learning Visual Prior via Generative Pre-Training [39.4] この作業は、視覚的事前学習を明確にし、サンプリングのカスタマイズを可能にすることを目的としている。
言語モデリングの進歩に触発されて、私たちはVisorGPTと呼ばれるジェネレーティブ・プレトレーニングを通してビジュアル・プレトレーニングを学ぶことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:34:43 GMT)
Modeling Instance Interactions for Joint Information Extraction with
Neural High-Order Conditional Random Field [39.1] 我々は、高次条件ランダムフィールドとして、共同IEを定式化する共同IEフレームワーク(CRFIE)を導入する。
具体的には,2つの要素と3つの要素を設計し,一対のインスタンスだけでなく三重項間の相互作用を直接モデル化する。
平均場変動推定法から展開した高次ニューラルデコーダを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:48:24 GMT)
mOKB6: A Multilingual Open Knowledge Base Completion Benchmark [38.9] 私たちは、ウィキペディアから6言語(英語を含む)の事実を含む、mOKB6と呼ばれる最初の多言語Open KBCデータセットを構築した。
我々は,タスクのためのいくつかのモデルを試行し,共有埋め込み空間と事実の翻訳の助けを借りて,言語を組み合わせるという一貫した利点を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:18:59 GMT)
Re-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment in the Wild [38.2] 教師なし環境で高レベルのコンテンツと低レベルの画像品質特徴を学習するために、2つの異なるエンコーダを訓練するためのMixture of Expertsアプローチを提案する。
本稿では,Re-IQAフレームワークから得られた高次・低次画像表現を,線形回帰モデルをトレーニングするために展開する。
本手法は,大規模画像品質評価データベース上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:09:03 GMT)
Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Design via Knowledge
Refinement [37.9] 低品質残基を精製する知識認識モジュールを提案する。
また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。
以上の結果から,我々の知識設計法は従来のPiFold法よりも約9%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 00:59:31 GMT)
HeterPS: Distributed Deep Learning With Reinforcement Learning Based
Scheduling in Heterogeneous Environments [37.6] ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングプロセスは、多くのスパースな特徴を持つ大規模な入力データを扱うのが一般的である。
Paddle-HeterPSは分散アーキテクチャとReinforcement Reinforcement (RL)ベースのスケジューリング手法で構成されている。
パドル・ヘターPSはスループット(14.5倍高い)と金銭的コスト(312.3%小さい)で最先端のアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:00:46 GMT)
The Computational Complexity of Single-Player Imperfect-Recall Games [37.6] 本研究では,不完全なリコールを伴う広義のゲーム,例えばスリーピングビューティー問題やAbsent Driverゲームについて検討する。
そのようなゲームに対して、2つの自然な平衡概念が、最適解の代替概念として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:41:25 GMT)
A Group Symmetric Stochastic Differential Equation Model for Molecule
Multi-modal Pretraining [36.5] 分子プレトレーニングは、AIベースの薬物発見のパフォーマンスを高めるために、急速にゴーツースキーマになっている。
本稿では,2次元トポロジーから3次元反射を生成するMoleculeSDEを提案する。
プレトレーニングベースライン17点と比較することにより,32のダウンストリームタスク中26点において,MoleculeSDEが最先端のパフォーマンスを持つ表現表現を学習できることを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:56:02 GMT)
An Open-Source Gloss-Based Baseline for Spoken to Signed Language
Translation [36.3] Gloss-to-pose変換は、3つの異なる符号付き言語のための辞書のデータを用いて発生する。
文を生成するために、テキスト・トゥ・グロス方式を最初に実行し、その結果のサインのポーズ表現を縫合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:57:20 GMT)
Semantic Segmentation with Bidirectional Language Models Improves
Long-form ASR [35.8] 音声中の意味論的完全文を分離し,長文音声の分節化手法を提案する。
これにより、ASRデコーダは、不要に遠くのコンテキストを処理できなくなり、同時に、現在の文内で関連するコンテキストが失われることを防止できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:31:45 GMT)
ConaCLIP: Exploring Distillation of Fully-Connected Knowledge
Interaction Graph for Lightweight Text-Image Retrieval [35.3] 本研究では, クロスモーダル予混合蒸留のための完全連結知識相互作用グラフ(Cona)手法を提案する。
その結果,コンナクリップSOTAはFlickr30KとMSCOCOのベンチマークで軽量な設定で動作することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:16:44 GMT)
Solving Math Word Problems via Cooperative Reasoning induced Language
Models [35.1] 我々は、数学語問題(MWP)を解決するための協調推論によるPLMを開発する。
提案手法では,ジェネレータが推論経路の生成に責任を持ち,検証器が評価の監督に使用される。
我々は,いくつかの数学的推論データセット上でのCoReフレームワークの評価を行い,最先端の手法よりも良好な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:29:14 GMT)
Optimizing Test-Time Query Representations for Dense Retrieval [34.6] TOURは、テスト時間検索の結果によってガイドされるクエリ表現を改善する。
我々は、クロスエンコーダのリランカを利用して、検索結果よりもきめ細かい擬似ラベルを提供する。
TOURは1.3-2.4倍高速で実行しながら、常に最大2.0%のダイレクトリランクを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:24:04 GMT)
DPHuBERT: Joint Distillation and Pruning of Self-Supervised Speech
Models [34.5] 自己教師付き学習(SSL)は多くの音声処理タスクで顕著な成功を収めてきたが、大きなモデルサイズと計算コストが配置を妨げている。
本稿では,共同蒸留とプルーニングに基づく音声SSLのタスク非依存圧縮手法であるDPHuBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:09:33 GMT)
GRD: A Generative Approach for Interpretable Reward Redistribution in
Reinforcement Learning [32.9] 強化学習における大きな課題は、将来の報酬にどの状態-作用ペアが責任を持つかを決定することである。
我々は、因果的観点から状態と行動の寄与を明示的にモデル化し、解釈可能な戻り分解をもたらすことを提案する。
提案手法は最先端の手法より優れていることを示すとともに,提案手法の解釈可能性をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:51:38 GMT)
Neural Machine Translation with Dynamic Graph Convolutional Decoder [32.5] 本稿では,グラフとシーケンス)構造入力から(グラフとシーケンス)出力への変換アーキテクチャを提案する。
我々は5つの広く知られている翻訳ベンチマークで広範な実験を行い、提案手法がベースラインや他の構文認識の変種よりも一貫した改善を実現することを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:58:07 GMT)
Mining Multi-Label Samples from Single Positive Labels [32.1] 条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)は、クラス条件生成タスクにおいて優れた結果を示している。
複数の条件を同時に制御するために、cGANは複数のラベルのトレーニングデータセットを必要とし、各データインスタンスに複数のラベルを割り当てることができる。
マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくS2Mサンプリングという新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:03:44 GMT)
Parsel: Algorithmic Reasoning with Language Models by Composing
Decompositions [31.1] Parselは、コードLLMによる複雑なアルゴリズムの自動実装と検証を可能にするフレームワークである。
Parselは、プログラム合成やロボット計画を含む階層的推論を必要とする領域にまたがって使用できることを示す。
ParselはHumanEvalの最先端パス@1のパフォーマンスを67%から85%に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:12:31 GMT)
Spot keywords from very noisy and mixed speech [30.8] 本稿では,雑音と混合音声から低エネルギーのキーワードを発見することをモデルに促す新しい混合訓練手法を提案する。
その結果、提案した混合訓練手法は有効であり、標準データ拡張および混合訓練より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:26:13 GMT)
WaveBound: Dynamic Error Bounds for Stable Time Series Forecasting [30.7] 時系列予測は、現実の応用において高い実用性のために重要な課題となっている。
最近のディープラーニングベースのアプローチは、時系列予測において顕著な成功を収めている。
深層ネットワークはいまだに不安定なトレーニングと過度な適合に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:55:32 GMT)
Robust Natural Language Understanding with Residual Attention Debiasing [28.5] 本稿では,意図しないバイアスを注意から軽減するエンド・ツー・エンド・デバイアス手法を提案する。
実験により、READはショートカットを除去したOODデータ上でのBERTベースのモデルの性能を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:25:04 GMT)
MGG: Accelerating Graph Neural Networks with Fine-grained intra-kernel
Communication-Computation Pipelining on Multi-GPU Platforms [28.3] マルチGPUプラットフォーム上でのフルグラフGNNを高速化するシステム設計であるMGGを提案する。
MGGの中核は、GPUカーネル内での微粒な計算通信オーバラップを容易にする、新しい動的ソフトウェアパイプラインである。
MGGは様々な設定で最先端のフルグラフGNNシステムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:50:37 GMT)
Mitigating Label Biases for In-context Learning [28.2] インコンテキスト学習(ICL)のための様々な設計設定は、モデルの予測をバイアスすることができる。
テキスト分類では,Vanilla-label バイアス,文脈-label バイアス,ドメイン-label バイアスの3種類のラベルバイアスの型を定義した。
本稿では,タスクコーパスからランダムなドメイン内単語を用いて,言語モデルのラベルバイアスを推定する単純なバイアス校正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:37:39 GMT)
Repeated Random Sampling for Minimizing the Time-to-Accuracy of Learning [28.0] ランダム・サブセットの繰り返しサンプリング(RS2)は、強力だが見落とされたランダムサンプリング戦略である。
我々は、ImageNetを含む4つのデータセットにわたる30の最先端データプルーニングとデータ蒸留法に対してRS2をテストする。
その結果,RS2は既存の手法に比べて時間と精度を著しく低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:38:13 GMT)
Road Planning for Slums via Deep Reinforcement Learning [27.0] 本研究では,スラム道路の自動配置のための深層強化学習手法を提案する。
本研究では,スラムのトポロジ的構造を捉えるための汎用グラフモデルを提案し,計画道路の場所を選択するための新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
我々のモデルは、スラム内の場所を最小限の建設コストで接続する道路計画を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:53:50 GMT)
OccCasNet: Occlusion-aware Cascade Cost Volume for Light Field Depth
Estimation [26.6] LF深度(分散度)推定のためのオクルージョン対応カスケードコストボリュームを提案する。
本手法では, サンプリング間隔を一定に保ちながら, サンプリング数を削減する。
提案手法は精度と効率のバランスが良く,まずMSEとQ25の指標でランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:31:27 GMT)
HyperTime: Hyperparameter Optimization for Combating Temporal
Distribution Shifts [26.2] 我々は、時系列検証セットに対する平均検証損失と最悪の検証損失に対して、レキソグラフィー優先順序を用いる。
本稿では,時間分布シフトを伴う複数の機械学習タスクにおいて,提案手法の強い経験的性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:41:23 GMT)
Characterizing Long-Tail Categories on Graphs [25.8] ロングテールデータ配信は、金融取引ネットワーク、eコマースネットワーク、コラボレーションネットワークなど、多くの現実世界のネットワークで一般的である。
マルチタスク学習方式で問題を定式化することにより,グラフ上の長い尾の分類のための最初の一般化を提案する。
理論的には, 長細分類の一般化性能は, 全タスクの損失範囲とタスクの総数に支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:31:33 GMT)
Fast and Accurate Dual-Way Streaming PARAFAC2 for Irregular Tensors --
Algorithm and Application [25.2] そこで我々はDashを提案する。Dashは、双方向ストリーミング環境で動作する、効率的かつ正確なPARAFAC2分解法である。
Dashは、新たに到着したデータに対する既存のPARAFAC2分解手法よりも14.0倍高速である。
また、サブプライム・モルトゲージ危機やCOVID-19など、現実世界のデータセットの異常を検出するための発見も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:56:47 GMT)
Perturbation Analysis of Neural Collapse [24.9] 分類のためのディープニューラルネットワークのトレーニングには、ゼロトレーニングエラー点を超えるトレーニング損失を最小限にすることが含まれる。
最近の研究は、全ての最小化器が正確な崩壊を示す理想化された制約のない特徴モデルを通して、この挙動を分析している。
本稿では,この現象を,予め定義された特徴行列の近傍に留まらせることで,よりリッチなモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:54:20 GMT)
Text-to-SQL Error Correction with Language Models of Code [24.7] 本稿では,テキストとコーパスの自動誤り訂正モデルの構築方法について検討する。
トークンレベルの編集は文脈外であり、時には曖昧であることに気付き、代わりに節レベルの編集モデルを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:32:26 GMT)
Joint Optimization of Ranking and Calibration with Contextualized Hybrid
Model [24.7] 本稿では,短時間でランキング・アンド・アビリティ(JRC)を最適化する手法を提案する。
JRCは、サンプルのロジット値を異なるラベルで対比することでランキング能力を向上し、ロジットサブトラクションの関数である予測確率を制約する。
JRCはAlibabaのディスプレイ広告プラットフォームにデプロイされており、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:06:13 GMT)
Decoupling Pseudo Label Disambiguation and Representation Learning for
Generalized Intent Discovery [24.5] 主な課題は、擬似ラベルの曖昧さと表現学習である。
本稿では、擬似ラベルの曖昧さと表現学習を分離するための分離されたプロトタイプ学習フレームワーク(DPL)を提案する。
3つのベンチマークデータセットの実験と分析により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:01:34 GMT)
Understanding Breast Cancer Survival: Using Causality and Language
Models on Multi-omics Data [23.9] 乳がんと診断された患者の生存にゲノムの摂動がどう影響するかを調べるために因果探索アルゴリズムを利用した。
本研究は, 因果発見アルゴリズムを用いた患者の生命予後に関する重要な要因を明らかにするものである。
結果は、バイオメディカル文献に基づいて訓練された言語モデルによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:07:46 GMT)
Knowledge Transfer from Pre-trained Language Models to Cif-based Speech
Recognizers via Hierarchical Distillation [22.7] 大規模事前学習型言語モデル(PLM)は、自然言語処理タスクにおいて大きな可能性を示している。
本稿では,CIFモデルに基づく階層的知識蒸留(HKD)を提案する。
従来のCIFモデルと比較すると,AISHELL-1とLibriSpeechのデータセットに対して15%と9%の相対誤差率削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:13:52 GMT)
A Meta-learning Framework for Tuning Parameters of Protection Mechanisms
in Trustworthy Federated Learning [22.5] 信頼できるフェデレートラーニング(TFL)は通常、プライバシを保証するために保護メカニズムを活用する。
プライバシリーク, ユーティリティ損失, 効率低下のトレードオフを最適化する保護機構を見つける問題として, TFLを定式化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:01:18 GMT)
Response Length Perception and Sequence Scheduling: An LLM-Empowered LLM
Inference Pipeline [22.1] 大規模言語モデル(LLM)はAIの分野に革命をもたらし、様々なタスクで前例のない能力を示している。
本稿では,LLMのパワーを利用する効率的なLLM推論パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:22:19 GMT)
MDF-Net for Abnormality Detection by Fusing X-Rays with Clinical Data [21.3] 本研究は,患者の臨床情報が深層学習(DL)分類器の性能に及ぼす影響について検討した。
患者の臨床データと胸部X線を同時に処理できる2つの融合法からなる新しいアーキテクチャを提案する。
その結果, 患者の臨床データをDLモデルに組み込むことで, 胸部X線像の病的局在を平均精度で12%改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:57:57 GMT)
Graph Analysis Using a GPU-based Parallel Algorithm: Quantum Clustering [20.5] 本稿では、グラフ構造に量子クラスタリングを適用する新しい方法を紹介する。
量子クラスタリング(Quantum Clustering, QC)は、ポテンシャル関数を構築してクラスター中心を決定する、新しい密度に基づく教師なし学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:20:47 GMT)
Nonparametric Decoding for Generative Retrieval [20.5] 既存の生成検索モデルに適用可能な非パラメトリックデコーディング(Npデコーディング)を提案する。
Npデコーディングはデータとパラメータの効率が良く、ゼロショット設定では高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:05:13 GMT)
k-NNN: Nearest Neighbors of Neighbors for Anomaly Detection [20.2] 異常検出は、標準から大きく逸脱した画像を特定することを目的としている。
埋め込み空間における特徴の様々な構造と重要性を考慮に入れた新しい演算子を提案する。
既存のアルゴリズムに最も近いコンポーネントをk-NNN演算子に置き換えるだけで、残りのアルゴリズムに手を加えずに、各アルゴリズムの処理結果を改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:39:51 GMT)
Do Vision-Language Pretrained Models Learn Composable Primitive
Concepts? [20.1] 多くの視覚言語(VL)モデルは、未ラベルの画像とインターネットからのキャプションペアで事前訓練されている。
基礎的真理の原始概念から、構成モデルが確実に学習可能であることを示す。
我々の研究は、最先端のVL事前訓練モデルが、きめ細かい視覚認識に非常に有用な原始概念を学習していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 03:37:47 GMT)
Optimal Transport for Change Detection on LiDAR Point Clouds [19.7] 本稿では,新築建物(ポジティブチェンジ)と解体建物(ネガティブチェンジ)の区別が可能な最適輸送に基づく基本的変更検出パイプラインを提案する。
我々は,M3C2とNicolas CourtyらによるこれまでのIGARSS 2016で提示した最適輸送方式よりも優れた性能を示すことで,変更検出のために利用可能な唯一のLiDARデータセットに対して,我々のアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:59:19 GMT)
Dynamic Context Pruning for Efficient and Interpretable Autoregressive
Transformers [19.0] 本稿では,モデル表現性を保ちながら文脈情報を動的に生成する手法を提案する。
本手法では,文脈からどの非形式的トークンをドロップできるかを学習可能なメカニズムを用いて決定する。
我々の参照実装は、推論スループットの増大とメモリの節約を最大2ドルまで達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:11:11 GMT)
Mitigating Inappropriateness in Image Generation: Can there be Value in
Reflecting the World's Ugliness? [18.7] 様々な生成テキスト・画像モデルに対して,大規模に不適切な変性を示す。
私たちは、人間の好みに合わせるために、世界の優美さのモデル表現を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:35:50 GMT)
Understanding the Impact of Adversarial Robustness on Accuracy Disparity [18.6] 対向ロバスト性の影響を2つの部分に分解する: 頑健性制約により全てのクラスで標準精度を低下させる固有の効果と、クラス不均衡比によって引き起こされる影響である。
以上の結果から,実世界のデータセットよりも非線形モデルに拡張できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:14:28 GMT)
Sample Complexity of Variance-reduced Distributionally Robust Q-learning [18.4] 本稿では,分散性に頑健なQ-ラーニングアルゴリズムと,分散性に欠けるロバストなポリシーを効果的に学習できる分散性のあるQ-ラーニングアルゴリズムを2つ提案する。
一連の数値実験により、分布シフトの処理におけるアルゴリズムの理論的発見と効率性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:40:46 GMT)
NOTABLE: Transferable Backdoor Attacks Against Prompt-based NLP Models [17.5] プロンプトベースの学習は、バックドア攻撃に弱い。
我々はNOTABLEと呼ばれるプロンプトベースモデルに対するトランスファー可能なバックドア攻撃を提案する。
Notableは、特定の単語にトリガーをバインドするアダプタを利用して、PLMのエンコーダにバックドアを注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:35:17 GMT)
SketchySGD: Reliable Stochastic Optimization via Randomized Curvature
Estimates [16.9] SketchySGDは、サブサンプルヘッセンに対するランダム化低ランク近似を用いることで、機械学習の既存の勾配法を改善する。
固定段数を持つSketchySGDが最適の周りの小さな球に線形に収束することを理論的に示す。
条件のない設定では、最小二乗問題に対してSketchySGDはSGDよりも高速に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:36:34 GMT)
A Modern Introduction to Online Learning [16.0] オンライン学習(オンライン学習)とは、最悪の場合における後悔の最小化の枠組みを指す。
凸損失を伴うオンライン学習のための一階と二階のアルゴリズムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 03:00:10 GMT)
Analyzing Geospatial Distribution in Blockchains [15.4] ブロックチェーンの分散化は、しばしば見過ごされるが、定量化可能な次元である、トランザクション処理の地理空間分布を分析します。
マイノリティ検証者はパフォーマンス要件を満たしない傾向があり、しばしばクラッシュの失敗と誤解される。
我々はコンセンサスプロトコルと容易に統合できるソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:35:01 GMT)
Naamapadam: A Large-Scale Named Entity Annotated Data for Indic
Languages [15.2] このデータセットには、3つの標準エンティティカテゴリから少なくとも100万のエンティティがアノテートされた400k以上の文が含まれている。
トレーニングデータセットは、Samanantar並列コーパスから自動的に作成される。
IndicNERは、Naamapadamトレーニングセットを微調整した多言語IndicBERTモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:26:45 GMT)
A Quantitative Review on Language Model Efficiency Research [14.9] 状態空間モデル(SSM)は、非アテンション機構を持つ長距離シーケンスをモデル化する能力を示した。
本稿では、効率的なトランスフォーマーに関する一連の論文とSSMに関する論文のメタ分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:25:20 GMT)
Analysis of ROC for Edge Detectors [14.5] 本稿では,BIPEDデータセットを用いた受信機動作特性(ROC)解析によるエッジ検出器の評価を行う。
ROC分析は特定のエッジフィルタに適しているが,ROC測定値を用いて精度を正確に測定する際の課題を提示する。
この問題に対処するために、これらのフィルタの性能を向上させるためのカスタマイズ技術を導入し、より正確な評価を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:47:54 GMT)
Learning a Structural Causal Model for Intuition Reasoning in
Conversation [13.7] NLP研究の重要な側面である推論は、一般的なモデルによって適切に対処されていない。
我々は、各発話がどのように情報チャネルを受信し、活性化するかを説明する会話認知モデル(CCM)を開発した。
変分推論を利用することで、暗黙的な原因の代用を探索し、その観測不可能性の問題に対処し、証拠の低い境界を通して発話の因果表現を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:54:09 GMT)
StEik: Stabilizing the Optimization of Neural Signed Distance Functions
and Finer Shape Representation [13.3] ネットワークの表現力が増加するにつれて、最適化は連続極限における偏微分方程式(PDE)に近づき、不安定となることを示す。
この不安定性は, 既設のネットワーク最適化において発現し, 再構成表面の不規則性や, あるいは局所最小値への収束に繋がることを示す。
アイコナル不安定性に反するが、過剰規則化を伴わない新しい正規化項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:27:15 GMT)
GPT-NAS: Evolutionary Neural Architecture Search with the Generative
Pre-Trained Model [13.3] この研究は、GPT(Generative Pre-Trained)モデルによってニューラルネットワークを最適化する、GPT-NASと呼ばれる新しいアーキテクチャ探索アルゴリズムを提案する。
GPT-NASでは、大規模コーパスで事前学習した生成モデルが、ニューラルネットワーク構築の基本法則を学習できると仮定する。
GPT-NAS法は7つの手動設計ニューラルアーキテクチャと競合NAS法によって提供される13のアーキテクチャを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:56:46 GMT)
Dense-ATOMIC: Towards Densely-connected ATOMIC with High Knowledge
Coverage and Massive Multi-hop Paths [13.2] 知識の豊富なDense-ATOMICと大規模マルチホップパスを構築した。
ATOMICの注釈付きサブグラフにおける自動的および人為的評価は、強いベースラインに対するRel-CSKGCの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:56:59 GMT)
ASR and Emotional Speech: A Word-Level Investigation of the Mutual
Impact of Speech and Emotion Recognition [12.4] 本研究では、感情コーパス上でのASR性能を分析し、感情音声におけるASR(Automatic Speech Recognition)の効果を分析する。
単語誤り率の増大を考慮したテキストベースの音声感情認識を行い,ASRがSERに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:26:58 GMT)
Communication Over Entanglement-Breaking Channels With Unreliable
Entanglement Assistance [12.4] 絡み合い支援は通信速度を大幅に向上させることができるが、その発生は容易に失敗する。
それまでの作業は、無力化と無力化による余剰率のトレードオフに関する公式を提供した。
エンタングルメント・ブレーキング・チャネルの完全な特徴を導き,エンタングルメント・アシストと非アシスト・コーディングの組み合わせが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:10:32 GMT)
Optimizing Airbnb Search Journey with Multi-task Learning [12.4] Airbnb検索ランキングの課題に対処する、新しいマルチタスクディープラーニングモデルアーキテクチャであるJourney Rankerを紹介します。
Journey Rankerは、中級ゲストアクションを、肯定的かつ否定的なマイルストーンとして活用し、ゲストをよりうまく予約に進める。
また、ゲスト状態や検索クエリなどのコンテキスト情報を使用して、ゲストとホストの好みのバランスを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:25:51 GMT)
Direction-oriented Multi-objective Learning: Simple and Provable
Stochastic Algorithms [12.3] 本稿では,方向近傍の共通降下方向を正規化することにより,新たな方向指向多目的問題を提案する。
マルチタスク型教師付き学習と強化学習の一連の課題において,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:13:59 GMT)
pvCNN: Privacy-Preserving and Verifiable Convolutional Neural Network
Testing [12.2] 本稿では,プライバシ保護と検証可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)テストのための新しいアプローチを提案する。
セキュリティと効率の両立を図るため、同型暗号化(HE)とゼロ知識簡潔な知識の非対話的議論(zk-SNARK)をCNNテストと適切に統合することで、3つの新しい取り組みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:02:26 GMT)
On the Robustness of Randomized Ensembles to Adversarial Perturbations [12.1] ランダム化アンサンブル分類器(REC)は従来のアンサンブル法に代わる魅力的な代替品として登場した。
近年の研究では、RECを構築するための既存の手法が、当初主張されていたよりも脆弱であることが示されている。
本稿では,ロバストなRECをトレーニングするための新しいブースティングアルゴリズム(BARRE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:29:12 GMT)
Cognitively Inspired Cross-Modal Data Generation Using Diffusion Models [12.0] 拡散モデルに基づくクロスモーダル生成法は、様々なモダリティをまたいだ条件生成を可能にするために、遅延空間の制御にガイダンスを使用する。
チャネルワイズ画像コンディショニングを用いたマルチモーダル拡散モデルトレーニングとサンプリング手法について検討し、トレーニング期間中に相互モーダル相関を学習し、脳内の学習過程をより良く模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:54:52 GMT)
Bridging Active Exploration and Uncertainty-Aware Deployment Using
Probabilistic Ensemble Neural Network Dynamics [11.9] 本稿では,活発な探索と不確実性を考慮した展開を橋渡しするモデルベース強化学習フレームワークを提案する。
探索と展開の対立する2つのタスクは、最先端のサンプリングベースのMPCによって最適化されている。
自動運転車と車輪付きロボットの両方で実験を行い、探索と展開の両方に有望な結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:29:34 GMT)
Fast Online Node Labeling for Very Large Graphs [11.7] 現在のメソッドは、$mathcalO(n3)$または$mathcalO(n2)$スペースの複雑さでグラフカーネルランタイムマトリックスを反転させるか、ランダムなスパンニングツリーを大量にサンプリングする。
本稿では,一連の研究によって導入されたテクスチトリン緩和技術に基づく改善を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:16:44 GMT)
Multinomial Logistic Regression: Asymptotic Normality on Null Covariates
in High-Dimensions [11.7] 本稿では,次元と試料サイズが同一の高次元状態における多相ロジスティックモデルにおける最大線量推定(MLE)の分布について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:33:41 GMT)
Swin Transformer coupling CNNs Makes Strong Contextual Encoders for VHR
Image Road Extraction [11.3] 本稿では,ResNetとSwinTransformerを組み合わせた2分岐ネットワークブロックConSwinを提案する。
提案手法は,マサチューセッツおよびCHN6-CUGデータセットの精度,IOU,F1インジケータにおいて,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:57:17 GMT)
Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks [11.2] PGRAと呼ばれるNKIタスクのための2段階のフレームワークを提案する。
第1段階ではタスク非依存のレトリバーを採用し、共有静的インデックスを構築し、効率的な候補証拠を選択する。
第2段階では、読者のタスク固有の関連性に応じて、最も近いエビデンスをリランクするプロンプト誘導型リランカを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:27:12 GMT)
Confidence-Guided Unsupervised Domain Adaptation for Cerebellum
Segmentation [11.2] 小脳の包括的高分解能アトラスの欠如は、正常な脳機能と疾患に対する小脳の関与の研究を妨げている。
本稿では、まずアレン脳小脳をBigBrainと視覚的類似性を共有する空間に転送する2段階のフレームワークを提案する。
次に、自信マップを用いた自己学習戦略を導入し、ノイズの多い擬似ラベルからモデル学習を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:32:35 GMT)
Bayesian inference and neural estimation of acoustic wave propagation [11.0] 本稿では,物理と機械学習を組み合わせて音響信号を解析する新しい枠組みを提案する。
この課題のために, スペクトル音響特性を推定するベイズ推定法, 前方および後方の物理的損失をニューラルネットワークに装備するニューラルネットワーク物理モデル, ベンチマークとして機能する非線形最小二乗法, の3つの手法が開発された。
このフレームワークの単純さと効率性は、シミュレーションデータ上で実証的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:14:46 GMT)
Efficient Storage of Fine-Tuned Models via Low-Rank Approximation of
Weight Residuals [10.8] 重量残差の低ランク特性を利用した微調整モデルの効率的な保存法を提案する。
実験の結果,様々なタスクやモダリティのパフォーマンスを保ちながらメモリフットプリントを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:10:22 GMT)
Neural Sculpting: Uncovering hierarchically modular task structure
through pruning and network analysis [10.4] 階層的なモジュラーニューラルネットワークは、学習効率、一般化、マルチタスク学習、転送可能性などの利点を提供する。
本稿では,繰り返し単位とエッジプルーニング(訓練中)に基づくアプローチと,モジュール検出と階層推論のためのネットワーク解析の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:12:32 GMT)
In-Context Analogical Reasoning with Pre-Trained Language Models [10.3] 我々は、AIシステムにおけるアナロジーを支援するために、直感的な言語ベースの抽象化の使用について検討する。
具体的には,大規模事前学習言語モデル(PLM)を視覚的Raven's Progressive Matrices(RPM)に適用する。
PLMはゼロショットリレーショナル推論に顕著な能力を示し、人間のパフォーマンスを超え、教師付き視覚ベースの手法に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:22:26 GMT)
Maximum Optimality Margin: A Unified Approach for Contextual Linear
Programming and Inverse Linear Programming [10.1] 我々は、下流最適化の最適条件によって機械学習損失関数が機能する最大最適マージンと呼ばれる問題に対する新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:22:25 GMT)
Inductive Link Prediction for Both New Nodes and New Relation Types via
Double Equivariance [10.0] 本稿では、二重交換可能性の概念とその関連する二重置換同変グラフニューラルネットワークを紹介する。
我々のニューラルアーキテクチャは、トレーニングノードとリレーションから任意に新しいテストノードとリレーションへと誘導的に一般化できるリレーションの構造的表現を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:50:23 GMT)
FuseCap: Leveraging Large Language Models to Fuse Visual Data into
Enriched Image Captions [9.5] FuseCapは、付加的な視覚情報でキャプションを豊かにする新しい方法である。
定量的および定性的な分析により,提案手法の有効性を検証した。
そこで本手法を用いて,キャプションモデルに基づくBLIPのトレーニングセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:16:03 GMT)
Learning to Backdoor Federated Learning [9.0] FL(Federated Learning)システムでは、悪意のある参加者がバックドアを集約されたモデルに簡単に埋め込むことができる。
一般的な強化学習に基づくバックドアアタックフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは適応性と柔軟性があり、最先端の防御の下でも強力な攻撃性能と耐久性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:57:20 GMT)
Controlled-NOT gate based on the Rydberg states of surface electrons [9.0] 表面電子(SE)は、量子計算と量子シミュレーションのための完璧な2次元プラットフォームを提供する。
2量子系は、SE の4レベル Rydberg 構造に符号化される。
状態伝達は中間レベルを持つ3レベル構造によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:08:50 GMT)
Adaptive Sparsity Level during Training for Efficient Time Series
Forecasting with Transformers [9.0] 我々はtextbfAdaptive textbfSparsity textbfLevel (textbfPALS) を用いたtextbfPruning を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:57:27 GMT)
Potential-based Credit Assignment for Cooperative RL-based Testing of
Autonomous Vehicles [8.8] 本稿では、自律走行車(AV)の挑戦的なテストケースを生成するための協調強化学習(RL)の概念を紹介する。
協調RLにおける重要な課題の1つは、交通シナリオにおいて相互作用する複数のエージェントに対する報酬の適切な割り当てが、全てのパラメータとタイミングを考慮すると、非自明であることが判明した信用割当問題である。
本稿では,クレジットアサインメント問題の解法として,デファクト分析にインスパイアされた新たな可能性に基づく報酬形成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:41:06 GMT)
Evolving Connectivity for Recurrent Spiking Neural Networks [8.8] リカレントニューラルネットワーク(RSNN)は、人工知能の進歩に大きな可能性を秘めている。
本稿では、RSNNをトレーニングするための推論のみの手法である、進化的接続性(EC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:08:25 GMT)
Learning from Long-Tailed Noisy Data with Sample Selection and Balanced
Loss [8.7] 本稿では,長い尾を持つ雑音データからサンプル選択と損失のバランスをとる頑健な学習法を提案する。
具体的には、ノイズのあるトレーニングデータをクリーンなラベル付きセットとサンプル選択付き未ラベルセットに分離し、半教師付きで深層ニューラルネットワークをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:39:46 GMT)
GAME-UP: Game-Aware Mode Enumeration and Understanding for Trajectory
Prediction [8.5] GAME-UPは,ゲーム理論の逆強化学習を活用し,マルチモーダル予測のカバレッジを向上させるための軌道予測フレームワークである。
実験結果から,予測器の精度はベースラインモデルに比べて2倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 00:41:29 GMT)
One Network, Many Masks: Towards More Parameter-Efficient Transfer
Learning [7.2] PROPETLは、単一のPETLモジュールをレイヤやタスク間で効率的に共有できる新しい方法である。
共有プロトタイプネットワークから異なるサブネットワークを選択するためにバイナリマスクを学習し、PETLモジュールとして異なるレイヤに適用する。
ProPETL は他の PETL 法よりも優れており,パラメータの約10% は後者で要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:27:14 GMT)
Conformal Prediction with Large Language Models for Multi-Choice
Question Answering [7.0] 共形予測からの不確実性推定は予測精度と密接に相関していることがわかった。
この研究は、安全クリティカルな状況において、より信頼性が高く信頼性の高い大規模言語モデルの活用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:26:10 GMT)
Parallel Coordinates for Discovery of Interpretable Machine Learning
Models [7.0] この研究は、並列座標における視覚的知識発見を用いて、解釈可能な機械学習の手法を前進させる。
提案したデータ分類アルゴリズムであるHyperでは,混合ハイパーブロックと純粋なハイパーブロックを用いることが提案されている。
エンドユーザーがハイパーブロックを見つけて観察する能力と、パターンを明確にするためのサイドバイサイドの可視化能力は、ハイパーブロック技術とハイパーアルゴリズムの大きな利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:57:46 GMT)
Targeted Data Generation: Finding and Fixing Model Weaknesses [7.0] 集約精度が高い場合でも、最先端のNLPモデルは特定のサブグループで体系的に失敗することが多い。
本稿では,挑戦的サブグループを自動的に識別するフレームワークTDGを提案する。
実験では、TDGは、最先端の感情分析と自然言語推論モデルのための挑戦的なサブグループの精度を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:36:50 GMT)
DPFormer: Learning Differentially Private Transformer on Long-Tailed
Data [6.8] Transformerは幅広いアプリケーションを持つ汎用的で効果的なアーキテクチャとして登場した。
高いユーティリティのTransformerモデルを、異なるプライバシ保証で効率的にトレーニングする方法は、依然として未解決の問題である。
本稿では,差分秘密変換器の学習における2つの重要な課題,すなわち,サンプルごとの勾配切り抜きや注意機構内の意図しない注意散らしによる計算オーバーヘッドについて述べる。
本稿では,これらの課題に対処するため,ファントムクリッピングとリアテンション機構を備えたDPFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:00:07 GMT)
Self-attention Dual Embedding for Graphs with Heterophily [6.8] 多くの実世界のグラフはヘテロ親和性があり、標準のGNNを用いた分類精度ははるかに低い。
ヘテロ親和性グラフとホモ親和性グラフの両方に有効である新しいGNNを設計する。
我々は,数千から数百万のノードを含む実世界のグラフ上でアルゴリズムを評価し,最先端の結果が得られたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:38:28 GMT)
Learning Heterogeneous Agent Cooperation via Multiagent League Training [6.8] 本研究ではヘテロジニアス・リーグ・トレーニング(HLT)と呼ばれる汎用強化学習アルゴリズムを提案する。
HLTは、エージェントがトレーニング中に調査したポリシーのプールを追跡し、将来のポリシー最適化を促進するために異質なポリシーの集合を集めている。
協力スキルのレベルが異なるチームメイトとのコラボレーションにおいて、エージェントの振る舞いの多様性を高めるために、ハイパーネットワークが導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:38:03 GMT)
Acceleration of stochastic gradient descent with momentum by averaging:
finite-sample rates and asymptotic normality [6.6] 運動量による勾配降下(SGDM)は多くの機械学習や統計応用で広く利用されている。
我々は,SGDMの有限サンプル収束速度を強い凸条件下で解析し,バッチサイズが大きい場合,ミニバッチSGDMは最小バッチSGDよりも高速に最適値の近傍に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:49:24 GMT)
FedVS: Straggler-Resilient and Privacy-Preserving Vertical Federated
Learning for Split Models [6.5] 本論文は,VFL分割における2つの大きな課題に対処することを目的としている。1) トレーニング中のクライアントの混在によるパフォーマンス劣化,2) クライアントがアップロードしたデータ埋め込みからのデータおよびモデルプライバシリーク。
我々はこれらの2つの課題に同時に対処するためにFedVSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:30:52 GMT)
Counter-Hypothetical Particle Filters for Single Object Pose Tracking [6.3] 標準確率と平行して用いられる対数-補数的確率関数を導入する。
Evidential Reasoning の可算性と不確実性の概念にインスパイアされた我々の反補足的可能性関数の追加は、各粒子に疑念のレベルを割り当てる。
剛体物体6次元ポーズトラッキングタスクにおける本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:42:35 GMT)
LLMs Can Understand Encrypted Prompt: Towards Privacy-Computing Friendly
Transformers [6.3] 本研究では,トランスアーキテクチャにおける計算量および通信量の多い演算子をプライバシ計算フレンドリな近似で置き換えることで,プライベートな推論コストを大幅に削減できることを示す。
我々のパイプラインは計算の5倍の高速化と通信オーバーヘッドの80%削減を実現し、ほぼ同じ精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:08:13 GMT)
Efficient Parametric Approximations of Neural Network Function Space
Distance [6.1] モデルパラメータとトレーニングデータの重要な特性をコンパクトに要約して、データセット全体を保存または/または反復することなく後で使用できるようにすることが、しばしば有用である。
我々は,FSD(Function Space Distance)をトレーニングセット上で推定することを検討する。
本稿では、線形化活性化TRick (LAFTR) を提案し、ReLUニューラルネットワークに対するFSDの効率的な近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:31:33 GMT)
Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse
Problems [6.1] 本稿では,拡散モデルに基づく後方サンプリング (DMPS) と呼ばれる教師なしサンプリング手法を提案する。
具体的には、1つの拡散モデル(DM)を暗黙の先行として用いて、後続サンプリングを行う際の根本的な難しさは、ノイズ摂動確率スコアが難易度であることである。
広汎な実験は、ノイズの高分解能、デノイング、デブロアリング、着色など、様々なノイズの線形逆問題に対して行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:45:20 GMT)
Define, Evaluate, and Improve Task-Oriented Cognitive Capabilities for
Instruction Generation Models [6.0] 最近の研究は、人間のために設計された心理学的テストを通して言語モデルの認知能力を研究する。
我々は、言語モデルがタスクを実行するために利用する人間のような認知能力であるタスク指向認知能力を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:34:54 GMT)
Visual Knowledge Discovery with General Line Coordinates [5.9] 本稿では, 視覚的知識発見手法として, 損失のない一般ラインコーディネート(General Line Coordinates, 一般ラインコーディネート)を提案する。
これらは以前に導入されたゼネラル・ライン・コーディネートとダイナミック・スキャッフィング・コーディネートの拡張である。
これらの非線形モデルとルールの正確性を保証するため、ラインコーディネート・リニアは最悪の検証分割を見つけるためのインタラクティブな視覚知識発見アルゴリズムも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:43:16 GMT)
Dynamical critical quantum sensing with a single parametrically-driven
nonlinear resonator [5.9] 量子系の臨界現象は、量子センシングの強化に有用である。
我々は、量子フィッシャー情報を計算し、臨界を許容するエンハンスメントを確認するシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:45:34 GMT)
MemeGraphs: Linking Memes to Knowledge Graphs [5.9] 本稿では,映像をオブジェクトとその視覚的関係で表現するシーングラフと,トランスフォーマーアーキテクチャを用いたミーム分類のための構造化表現として知識グラフを提案する。
提案手法を,ミームの学習(構造化)表現のみを用いるマルチモーダルモデルImgBERTと比較し,一貫した改善を観察する。
分析により、人間のアノテーションよりも多くのエンティティをリンクする自動手法が示され、自動的に生成されたグラフはミームのヘイトフルネス分類に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:17:30 GMT)
Quantum secure non-malleable-extractors [5.8] 我々はいくつかの明示的な量子安全な非可逆抽出器を構築した。
すべての量子安全な非可算抽出器は、Chattopadhyay, Goyal, Li による構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:38:46 GMT)
Short-term Temporal Dependency Detection under Heterogeneous Event
Dynamic with Hawkes Processes [5.8] イベントシーケンスデータは、相互に刺激的または抑制的なパターンを示す。
このような時間的依存の信頼性の検出は、科学的調査に不可欠である。
既存の手法では、標準MHP強度を一定のベースラインで直接あるいは非線形に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:49:26 GMT)
Breaking Language Barriers with a LEAP: Learning Strategies for Polyglot
LLMs [5.7] 大規模言語モデル(LLM)は、世界中の多くのドメインを変換する最前線にある。
本稿では,LLMの多言語性能向上のための命令的課題に取り組む。
ポリグロットランドスケープにおけるLLMの真のポテンシャルを解き放つ新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:48:38 GMT)
Determinantal Point Process Attention Over Grid Codes Supports Out of
Distribution Generalization [5.4] 一般化性能に寄与する可能性のある脳内処理の特性を同定する。
本稿では,標準タスク最適化エラーと DPP-A を併用した損失関数が,グリッド符号の繰り返しモチーフを活用可能であることを示す。
これは、哺乳類の脳の格子コードがどのように一般化性能に寄与するかの解釈の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:07:55 GMT)
Tri-level Joint Natural Language Understanding for Multi-turn
Conversational Datasets [5.3] 本稿では,新しい三段階共同自然言語理解手法,ドメインの追加,意味情報をすべてのレベル間で明示的に交換する手法を提案する。
我々は,2つのマルチターンデータセットを用いて,共同スロット充填とインテント検出を行った最初のモデルとして評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:59:58 GMT)
People Talking and AI Listening: How Stigmatizing Language in EHR Notes
Affect AI Performance [5.3] 本研究では,変圧器を用いた深層学習モデルと説明可能なAI(XAI)技術を用いた死亡予測における音声合成言語(SL)の影響について検討した。
以上の結果から,臨床医によるSLは,特に黒人患者において,AIのパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが明らかとなった。
SLの効果を緩和する作業効率の良い方法を探るため,臨床医の協調ネットワークを用いたSL生成のパターンについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:04:27 GMT)
On the Role of Noise in the Sample Complexity of Learning Recurrent
Neural Networks: Exponential Gaps for Long Sequences [5.1] 我々は,長さ$T$の列を分類するために,$w$ (unbounded) 重み付き雑音の多い多層シグモイドリカレントニューラルネットワークのクラスを考える。
我々の主な結果は、このクラスを学習するPACのサンプルの複雑さが$O(wlog(T/sigma))$でバウンドできることを示しています。
以上の結果から, ノイズと非ノイズのネットワークにおいて, サンプルの複雑性が$T$に依存している場合の指数的差が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:32:16 GMT)
Deep Learning and Symbolic Regression for Discovering Parametric
Equations [5.1] パラメトリックシステムにシンボリック回帰を拡張するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本稿では,様々な解析式,ODE,PDEに対して,係数の異なる手法を示す。
このアーキテクチャを畳み込みニューラルネットワークと統合し、様々なスプリングシステムの1次元画像を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:10:44 GMT)
The Life and Death of Software Ecosystems [5.0] 我々は、アトラクション(と減退)と生態系の死に関連する、健全な生態系に寄与する2つの側面を探求する。
機能し、生き残るためには、生態系は人々を惹きつけ、それらを船に乗せて維持する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:43:19 GMT)
Speech Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech by using Goodness
of Pronunciation with Uncertainty Quantification [4.9] 本稿では,不確実性定量化(UQ)を利用した変形性音声の自動明瞭度評価のための改良されたGoP(Goodness of Pronunciation)を提案する。
この問題を軽減するため, 1) 音素予測(エントロピー, マージン, マージン, マージン) の正規化, 2) スコアリング関数の変更によるGoP上でのUQ手法を用いた。
その結果、事前正規化マックスロジットのGoPは、英語のベースラインのGoPと比較して5.66%、3.91%、23.65%増加し、最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:48:36 GMT)
Incentivizing honest performative predictions with proper scoring rules [4.9] その予測が下された後に専門家の信念を正確に反映していれば、予測は固定点であると言える。
二項予測に対して、専門家の予測が結果に与える影響が限定されている場合、最適なレポートが任意に固定点に近づくスコアリングルールを定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 00:53:26 GMT)
Neural Operator Learning for Ultrasound Tomography Inversion [4.8] 我々は、フルウェーブ・ソルバを用いて、飛行時間(TOF)データと異種音速場のマッピングを学習する。
超音波断層撮影における演算子学習は,これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:43:17 GMT)
A machine learning approach to the prediction of heat-transfer
coefficients in micro-channels [4.7] 2相熱伝達係数(HTC)の正確な予測は、コンパクト熱交換器の最適設計と運転の鍵となる。
マルチ出力ガウスプロセス回帰 (GPR) を用いて, マイクロチャネル内のHTCを, 質量流量, 熱流束, システム圧力, チャネル径, 長さの関数として推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:48:01 GMT)
Towards Autonomous and Safe Last-mile Deliveries with AI-augmented
Self-driving Delivery Robots [4.7] ラストマイル・デリバリー(LMD)は、出荷プロセスの最も時間がかかり、コストがかかる段階として有名である。
本稿では,AIによる自律配送ロボットをベースとした,小規模都市コミュニティを対象とした顧客中心型安全意識型LMDシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:25:40 GMT)
Decoding the Underlying Meaning of Multimodal Hateful Memes [4.5] 本稿では,Hateful meme with Reasons dataset (HatReD)を紹介する。
HatReDは新しいマルチモーダルなヘイトフルなミームデータセットで、その基盤となるヘイトフルなコンテキスト的理由を注釈付けしている。
また、ヘイトフルミームを説明するための基本的な理由を自動的に生成することを目的とした、新しい条件生成タスクも定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:02:59 GMT)
Early Verification of Legal Compliance via Bounded Satisfiability
Checking [4.3] 計量一階時間論理(MFOTL)は、法的な性質を特定するためのリッチな形式主義を提供する。
MFOTLをベースとした早期システム開発における検証のためのソリューションは存在しない。
MFOTLの実用的,健全かつ完全満足度チェック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:29:19 GMT)
Vision Meets Definitions: Unsupervised Visual Word Sense Disambiguation
Incorporating Gloss Information [4.0] 本稿では,外部語彙知識ベース,特に感覚定義の光沢情報を用いた教師なしVWSD手法を提案する。
本研究では,解答の感覚情報が提供されない場合に,ベイズ推論を用いて感覚定義を取り入れることを提案する。
辞書外問題を改善するため,GPT-3を用いた文脈認識定義生成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:45:20 GMT)
Examining the Role and Limits of Batchnorm Optimization to Mitigate
Diverse Hardware-noise in In-memory Computing [3.9] アナログクロスバーのようなインメモリコンピューティング(IMC)プラットフォームは、低精度のディープニューラルネットワーク(DNN)を高い面積と計算効率で加速する上で、注目されている。
クロスバーの固有の非イデオロギーは、しばしば非決定的で非線形であり、デプロイされたDNNの性能を低下させる。
本研究は, アナログクロスバーのドット積操作における非イデアル性に起因する歪みについて検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:07:25 GMT)
Conditional score-based diffusion models for Bayesian inference in
infinite dimensions [3.9] 本研究では, 無限次元ベイズ線形逆問題における後続分布を, 償却条件付きSDMを用いて学習する手法を提案する。
条件付き設定へのSDMの拡張には,条件付スコアが非条件付スコアとは対照的に,短時間で爆発するため,注意が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:34:15 GMT)
Language Models are Pragmatic Speakers [3.7] 本稿では,有界プラグマティック話者と呼ばれる確率論的認知モデルについて定式化する。
特に,人間のフィードバックから強化学習を施した大規模言語モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:04:48 GMT)
ConvGenVisMo: Evaluation of Conversational Generative Vision Models [3.7] 本稿では,会話生成視覚モデル(CGVM)を評価するためのフレームワークであるConvGenVisMoを紹介する。
データセットと評価コードを含むすべてのConvGenVisMoアセットがGitHubで公開される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 17:59:26 GMT)
Kondo regime of the impurity spectral function and the current noise
spectrum in the double impurity Anderson model [3.5] 我々はDOEM理論を用いて、二重量子ドット(DQD)不純物系の近藤問題に対処する。
相互作用, フープ, および2点間の化学ポテンシャルの差がシステムの近藤効果に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:44:50 GMT)
Experimental test of the Rosenzweig-Porter model for the transition from
Poisson to Gaussian unitary ensemble statistics [3.5] 本稿では、積分可能な古典力学を持つ量子系の時間反転不変性(T)とカオス古典的相違性(英語版)を有する量子系への遷移に関する実験的研究について報告する。
平らな超伝導マイクロ波共振器で高精度な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:49:46 GMT)
Theme-driven Keyphrase Extraction to Analyze Social Media Discourse [3.2] 本稿では,ソーシャルメディアに適したテーマ駆動キーフレーズ抽出フレームワークを提案する。
テーマ駆動キーフレーズ抽出のための新しいデータ収集とキュレーションフレームワークを開発した。
MOUD-KeyphraseはRedditコミュニティから人間に注釈を付けたキーフレーズからなる最初のデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:06:35 GMT)
FACTIFY-5WQA: 5W Aspect-based Fact Verification through Question
Answering [3.0] 人間のファクトチェッカーは一般的に、検証の至上性のクレームを検証するためのいくつかの論理的なステップに従う。
アスペクトベースの(どの部分(s)が真で、どれが偽であるかを記述)説明可能なシステムを持つことが必要である。
本稿では,質問応答に基づく事実説明可能性のための5Wフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:33:06 GMT)
Reliable and Interpretable Drift Detection in Streams of Short Texts [2.5] データドリフトは、機械学習モデルの性能劣化につながる重要な要因の1つだ。
本稿では,大規模タスク指向対話システムにおけるモデルに依存しない変更点の検出と解釈のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:14:54 GMT)
On the impact of activation and normalization in obtaining isometric
embeddings at initialization [1.9] 層正規化は多層パーセプトロンのグラム行列を等方性に偏っていることを示す。
活性化関数のHermite展開を用いて、この速度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:45:11 GMT)
Pure Spectral Graph Embeddings: Reinterpreting Graph Convolution for
Top-N Recommendation [1.8] 本稿では,ユーザおよび項目表現学習プロセスにおけるグラフ畳み込みの効果について検討する。
本稿では,固有ベクトルを直接利用して,グラフ畳み込みによって得られる解を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） (Sun, 28 May 2023 05:34:50 GMT)
InDL: A New Datasets and Benchmark for In-Diagram Logic Interpreting
based on Visual Illusion [1.8] 本稿では,深層学習モデルの論理解釈能力を評価するための新しい手法を提案する。
これらのモデルを厳格にテストし、ベンチマークするために設計された、ユニークなデータセットであるInDLを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:01:32 GMT)
AI Coach Assist: An Automated Approach for Call Recommendation in
Contact Centers for Agent Coaching [1.8] 本稿では,NLP(Natural Language Processing)技術を用いたコールトランスクリプトの解析を行うAI Coach Assistを提案する。
システムは、現実世界のコンタクトセンターから収集された大規模なデータセットに基づいてトレーニングされ、評価された。
実験結果から,AIコーチ支援がコーチングプロセスを改善する可能性を示し,コンタクトセンターエージェントの性能向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 03:29:59 GMT)
Image Hash Minimization for Tamper Detection [1.8] 画像ハッシュを用いたタンパー検出は現代の非常に一般的な問題である。
既存の手法のほとんどは、改ざん面積が低い場合に改ざん検出の精度を欠いている。
本研究では,低改質領域の性能を向上しつつ,ハッシュ長を客観的に最小化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:04:26 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Mean Squared Error Regression with
Two-Layer Wide Neural Networks [1.4] 幅$n$浅いReLUネットワークをトレーニングする解は、トレーニングデータに適合する関数の$n-1/2$以内であることを示す。
また, トレーニング軌道はスムーズなスプラインの軌道によって捕捉され, 正規化強度は低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:24:01 GMT)
HaVQA: A Dataset for Visual Question Answering and Multimodal Research
in Hausa Language [1.3] HaVQAは、Hausa言語における視覚的質問応答タスクのための最初のマルチモーダルデータセットである。
データセットは、6,022の英問合せペアを手動で翻訳することで作成され、Visual Genomeデータセットから1,555のユニークな画像に関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:55:31 GMT)
Perturb Initial Features: Generalization of Neural Networks Under Sparse
Features for Semi-supervised Node Classification [1.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しいデータ拡張戦略を提案する。
初期特徴と超平面の両方を反転させることで、学習可能なパラメータをより正確に更新する訓練スペースを新たに作成する。
実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法はノード分類精度を46.5%向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:40:28 GMT)
Three-stage binarization of color document images based on discrete
wavelet transform and generative adversarial networks [1.3] 本稿では,劣化したカラー文書画像の強調とバイナライゼーションのために3段階の手法を提案する。
ステージ1では、画像強調を実現するために離散ウェーブレット変換(DWT)と生成逆数ネットワーク(GAN)を用いる。
ステージ2では、元の入力画像は4つの(赤、緑、青、グレー)シングルチャネル画像に分割され、それぞれが独立した敵ネットワークを訓練する。
Stage-3では、グローバルな特徴とローカルな特徴を組み合わせるために、Stage-2からの出力画像と元の入力画像を用いて文書ビンの独立敵ネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:56:50 GMT)
Entanglement harvesting for different gravitational wave burst profiles
with and without memory [1.1] 線形化重力における異なる重力波(GW)バーストプロファイルが2つの検出器間の収穫に与える影響について検討した。
これらの場合、絡み合いの収穫が可能であり、検出器間の距離の増大とともに減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:29:22 GMT)
General treatment of Gaussian trusted noise in continuous variable
quantum key distribution [1.0] 信頼されたデバイスシナリオでは、敵が検出器内の電子ノイズなどの不完全性にアクセスできないと仮定し、キーレートを著しく改善することが期待されている。
本稿では, ホモダイン/ヘテロダイン測定を用いた任意のプロトコルに対して, ガウス的信頼ノイズの効果を組み込む, 単純で一般的な処理法を開発する。
本手法では, ノイズのない検出器の損失を小さく抑えながら, ノイズのない検出器の結果と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:38:36 GMT)
Lexical Retrieval Hypothesis in Multimodal Context [0.7] 台湾初の多モーダル言語コーパス(MultiMoco)構築への取り組みについて紹介する。
コーパスに基づいて,レキシカル検索仮説(LRH)のケーススタディを行う。
台湾・マンダリンにおける8つの議会間干渉に関する詳細なアノテーションを用いて, 音声定数と非言語的特徴の共起について検討する。
本研究は,手の動きが語彙検索のファシリテーターとして機能する一方で,情報強調の目的も果たすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 08:17:07 GMT)
Prediction of the 2023 Turkish Presidential Election Results Using
Social Media Data [0.5] 我々は,従来の世論調査データとソーシャルメディアデータを組み合わせることで,トルコにおける2023年の選挙に参加する政党の投票シェアを予測することを目的とする。
私たちのアプローチは、コンテンツではなく、ソーシャルメディアのインタラクションの数を考慮したボリュームベースのアプローチです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:17:51 GMT)
A Synergistic Framework Leveraging Autoencoders and Generative
Adversarial Networks for the Synthesis of Computational Fluid Dynamics
Results in Aerofoil Aerodynamics [0.5] 本研究では,自動エンコーダとGANを組み合わせてCFD結果を生成する手法を提案する。
我々の革新的なフレームワークは、オートエンコーダの本質的な能力を利用して、エアロフォイルジオメトリーを圧縮された20長ベクトル表現にエンコードする。
条件付きGANネットワークは、このベクトルを正確な圧力分布プロットに変換し、固定風速、攻撃角、乱流レベル仕様を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:46:18 GMT)
Composite Biased Rotations for Precise Raman Control of Spinor
Matterwaves [0.5] 合成偏光回転を最適化することで, ナノ秒内でのスピン波の精密制御が可能となる。
本手法は光パルス原子干渉計の技術的ギャップを埋め、中程度のレーザーパワーで高速ラマンスピノル物質波制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:21:41 GMT)
Bayesian Decision Making to Localize Visual Queries in 2D [0.4] 提案手法は, ベースラインの地域提案ネットワーク (RPN) から, 視覚的作物と提案される境界ボックスとの類似度が高いために発生する偽陽性 (FP) の数を減らすことを目的としている。
提案手法は,従来の信念として用いられる高次元の類似性を決定するためにトランスフォーマーを用いる。
結果は,シムズヘッドの低次元の類似度と組み合わせて測定を行い,提案した境界箱との視覚的作物の最終的な類似度を決定するために,後部を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:38:53 GMT)
On Optimal Regularization Parameters via Bilevel Learning [0.2] 我々は、既存の理論よりも最適な正則化パラメータの正則性をよりよく特徴づける新しい条件を提供する。
数値計算の結果は, この新条件を, 小・大ともに検証し, 検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:34:07 GMT)
A Method for Detecting Murmurous Heart Sounds based on Self-similar
Properties [0.0] 心室とは、心臓を流れる血液の流れによって生じる非定型的な音である。
現在の心臓音の同定法は、心音信号の本質的な特性を探求することによって得られる知見を十分に活用していない。
本研究は,心臓音の自己相似性と複雑性特性に基づく,新しい識別的特徴セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:21:31 GMT)
Which Factors Predict the Chat Experience of a Natural Language
Generation Dialogue Service? [0.0] 自然言語生成ダイアログシステムにおけるチャット体験を予測するための概念モデルを評価する。
対話におけるユーザの好意性と一貫性,感情,類似性は,ユーザのチャット体験の肯定的な予測要因である。
アダプティブダイアログシステムは、収集したデータを用いて、モデル内の因子を推測し、これらの要因を通してユーザのチャット体験を予測し、プロンプトを調整することでそれを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 02:26:24 GMT)
Variational Quantum Algorithms for Gibbs State Preparation [0.0] 相互作用する量子多体系のギブス状態は、量子状態の熱力学的性質を探索するための重要な課題である。
変分量子アルゴリズム(VQA)はギブス状態の効率的な調製において最も有望であることを示す。
ギブス状態を作成するアルゴリズムを簡潔に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 12:47:29 GMT)
Universal shortcuts to adiabaticity of finite-time and weak processes [0.0] 有限時間および弱いプロセスの切替時間に対する断熱へのショートカットの表現を示す。
弱いプロセスの最適プロトコルの普遍解に基づいており、そこでは待ち時間の概念を用いて断熱的プロセスの拡張が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:27:18 GMT)
Transfer Learning for Power Outage Detection Task with Limited Training
Data [0.0] 停電の早期検出は、信頼性の高い配電システムの維持に不可欠である。
本研究では,限られたラベル付きデータによる障害検出における伝達学習と言語モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:36:35 GMT)
Towards a Technology-Driven Adaptive Decision Support System for
Integrated Pavement and Maintenance strategies (TDADSS-IPM): focus on risk
assessment framework for climate change adaptation [0.0] 本論文は,道路資産の温暖化現象に対する脆弱性に触発され,統合的舗装・保守活動のための技術駆動型適応決定支援システムの導入に向けたビジョン的な一歩を踏み出したものである。
このようなDSSの一環として、ベイジアン・リーフ・ネットワーク(BBN)を介してボトムアップリスク評価モデルが設定され、気象条件によるデンマークの道路の実態を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:33:15 GMT)
Towards Confidential Computing: A Secure Cloud Architecture for Big Data
Analytics and AI [0.0] クラウドコンピューティングは、ビッグデータ分析と人工知能のための実行可能なソリューションになっている。
バイオメディカルリサーチのような特定の分野におけるデータセキュリティは、クラウドに移行する際の大きな懸念事項である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:08:44 GMT)
The fate of the "vacuum point'' and of grey solitons in dispersive
quantum shock waves in a one-dimensional Bose gas [0.0] 平均場近似を超えた1次元ボースガス中の分散量子衝撃波について検討した。
真空点と灰色のソリトンの両方が平均場的アプローチを超えて現れなくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 06:39:06 GMT)
The Stochastic Toolbox User's Guide -- xSPDE3: extensible software for
stochastic ordinary and partial differential equations [0.0] xSPDEツールボックスは偏微分方程式と常微分方程式を扱う。
時間ステップやサンプリングエラー推定を含む統計平均を計算する。
ツールボックスにはグラフィカルな出力と$chi2$統計、重み付け、投影、フォワードバックの方程式がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 01:14:19 GMT)
Single-qubit gate teleportation provides a quantum advantage [0.0] ゲートテレポーテーション回路は、量子計算の優位性をもたらすと考えられる計算の最も基本的な例である。
単一量子Clifford-gate-teleportation回路であっても、このシミュレーション問題はファンインゲートが有界な定数深さの古典回路では解けない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:03:31 GMT)
Scalable and Weakly Supervised Bank Transaction Classification [0.0] 本稿では,弱い監督,自然言語処理,深層ニューラルネットワークトレーニングを用いて,銀行取引を分類することを目的とする。
データ前処理、トランザクションテキストの埋め込み、アンカー化、ラベル生成、識別ニューラルネットワークトレーニングを含む、効果的でスケーラブルなエンドツーエンドデータパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:12:12 GMT)
RuSentNE-2023: Evaluating Entity-Oriented Sentiment Analysis on Russian
News Texts [0.0] 本稿では,ロシアのニューステキストにおける感情分析を目的としたRuSentNE-2023の評価について述べる。
RuSentNE-2023の評価データセットは、リッチな感情関連アノテーションを持つロシアのニュースコーパスRuSentNEに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:04:15 GMT)
Relaxed Bell inequalities as a trade-off relation between measurement
dependence and hiddenness [0.0] ベルの不等式に反する量子相関は、任意の(測定独立な)局所隠れ変数理論では説明できない。
隠れ変数(隠れ度)の定量化を導入し、隠れ度と測定依存性の新たなトレードオフ関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 07:41:08 GMT)
Relative Probability on Finite Outcome Spaces: A Systematic Examination
of its Axiomatization, Properties, and Applications [0.0] この研究は、絶対測度ではなく相対測度としての確率の見方を提案する。
有限結果空間に焦点をあて、相対確率関数の要件を確立する3つの基本公理を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 01:20:32 GMT)
Reconstructing Sea Surface Temperature Images: A Masked Autoencoder
Approach for Cloud Masking and Reconstruction [0.0] この論文は、リモートセンシング技術によって生成された海面温度(SST)データの解析において、雲のマスキングを緩和する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,マスク付き画素の再構成にMasked Autoencodingを用いたVision Transformerを用いた教師なし機械学習アルゴリズムであるEnkiを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:46:18 GMT)
Real-time Object Detection: YOLOv1 Re-Implementation in PyTorch [0.0] 私はPyTorchフレームワークを使って実装するためにYOLO v1アーキテクチャを選択しました。
結果を改善するために、元のアーキテクチャを変更するために、さまざまなテクニックを試しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:17:31 GMT)
Reaction-diffusive dynamics of number-conserving dissipative quantum
state preparation [0.0] 中間長および時間スケールにおける粒子および孔密度モードの拡散状態の出現を示す。
また,このモードの拡散挙動を最長及び時間スケールで制限するプロセスも同定する。
興味深いことに、これらの過程はフィッシャー=コルモゴロフ=ペトロフスキー=ピスクノフ方程式によって支配される反応拡散力学に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:15:42 GMT)
Quantum scars in spin-1/2 isotropic Heisenberg clusters [0.0] 一方向に一様体が存在する場合、系のSU(2)対称性は、ほぼ全てのスペクトルが同じレベルの間隔を持つ多数の塔からなることを許す。
我々の発見は、有限サイズの量子スピンクラスターにおける熱化に無害な量子情報処理の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 01:57:45 GMT)
Quantum Gravitational Sensor for Space Debris [0.0] 外部移動物体からの重力勾配信号を記述するための3次元モデルを確立する。
次に,Stern-Gerlach セットアップに基づく物質波干渉計の感度について理論的に検討する。
我々は、地球近傍の天体や、衛星近傍の宇宙ゴミについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 14:58:35 GMT)
Programmable photonic time circuits for highly scalable universal
unitaries [0.0] 本稿では,時間サイクルに基づく計算を応用した,プログラマブルフォトニック時間回路の概念を提案する。
我々はSU(2)時間ゲートの系統的集合を用いて高忠実度で普遍的なU(N)演算を実演する。
これにより、産業レベルのPPC実装を大規模に統合する道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:56:58 GMT)
Predictability and Fairness in Load Aggregation with Deadband [0.0] 制御器の交流電流モデルとデッドバンドにおける損失の影響を考察する。
フィリポフ不変測度は予測可能性と公平性についての推論を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:50:05 GMT)
On Entanglement Measures: Discrete Phase Space and Inverter-Chain Link
Viewpoint [0.0] 本論文は, 絡み合い対策の複雑な対象の教育的治療として機能する。
任意の多部量子ビット系に対する生成の絡み合いの図式解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 19:54:02 GMT)
Multi-State RNA Design with Geometric Multi-Graph Neural Networks [0.0] gRNAdeは3D RNAのバックボーン構造を利用し、その設計におけるRNAコンフォメーションの多様性を考慮し、反映している。
大規模3次元RNA設計データセットを用いた単一状態アプローチによるネイティブシークエンスリカバリ改善のためのgRNAdeの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:44:27 GMT)
Molecular Electronic Structure Calculation via a Quantum Computer [0.0] 本研究では,H3+,OH-,HF,BH3などの分子の基底状態エネルギーを計算するために,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを実装した。
我々の研究におけるVQEから得られる基底状態エネルギーの精度は、以前報告した値よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:21:05 GMT)
LowDINO -- A Low Parameter Self Supervised Learning Model [0.0] 本研究は,小規模ネットワークが巨大ネットワークの特性を活用可能なニューラルネットワークアーキテクチャの設計の可能性を検討することを目的とする。
これまでの研究では、畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を使用することで、固有の帰納バイアスが得られることが示されている。
パラメータの数を減らすために、MobileViTブロックを使用してアテンションメカニズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:34:59 GMT)
Lighting and Rotation Invariant Real-time Vehicle Wheel Detector based
on YOLOv5 [0.0] 車いすは、照明と回転不変リアルタイム検出器のアプローチを示すために選ばれた例の1つである。
目的は、他の種類のリアルタイム物体検出器を開発するための基準として使用できる単純なアプローチを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:06:46 GMT)
Large Language Models, scientific knowledge and factuality: A systematic
analysis in antibiotic discovery [0.0] 本研究では,生物医学的背景知識と対話するための大規模言語モデルの可能性を検討する。
天然物からの生物医学的発見の文脈は、生物、関連する化学物質とその関連する抗生物質の性質の間の関係証拠を理解することを必要とする。
我々は,LLMがこれらの関係をエンコードし,表現する能力について体系的な評価を行い,その妥当性,迅速な調整,セマンティック・コヒーレンス,事実的知識,生成した応答の特異性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:46:21 GMT)
LR-Net: A Block-based Convolutional Neural Network for Low-Resolution
Image Classification [0.0] ノイズや低解像度の画像から低レベル特徴と大域特徴の両方を学習するためのブロックで構成された,新しい画像分類アーキテクチャを開発した。
ブロックの設計は,性能向上とパラメータサイズ削減のために,Residual ConnectionとInceptionモジュールの影響を強く受けていた。
我々は、提示されたアーキテクチャが既存の最先端畳み込みニューラルネットワークよりも高速で正確であることを示す詳細なテストを実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 20:59:42 GMT)
Kohn-Sham computation and the bivariate view of density functional
theory [0.0] 関数解析的視点は密度汎関数論の数学的側面に基づいて展開される。
KS マシンが解に収束する際の問題はここでは解決されない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:50:36 GMT)
JutePestDetect: An Intelligent Approach for Jute Pest Identification
Using Fine-Tuned Transfer Learning [0.0] アジアの一部の国では、Juteは害虫の寄生する傾向があり、一般的にバングラデシュ、インド、ミャンマー、中国などの国で識別される。
本研究では,早期にジュト害虫を同定するために,高性能かつレジリエントな転写学習(TL)に基づくJutePestDetectモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:51:35 GMT)
Josephson parametric amplifier with Chebyshev gain profile and high
saturation [0.0] 本稿では,3階Chebyshevプロトタイプに基づく帯域通過インピーダンスマッチングネットワークを用いたジョセフソンパラメトリック増幅器の設計を実証する。
我々は、8つの増幅器を4.6GHzで動作させ、1dB未満の利得と最大500MHzの帯域幅を持つ20dBの利得を示す。
我々は,Sycamoreプロセッサを用いて,飽和付近のシステム読み出し効率と信号-雑音比を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 22:04:08 GMT)
Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition
Aggregation Network and A New Benchmark [0.0] 本稿では,分解機構の潜在的なパワーを活用するために,FDAN(Feature Decomposition Aggregation Network)を提案する。
特に,特徴分解ブロック(FDB)を設計し,詳細と基本特徴マップの学習可能な分離を実現する。
また、SRITM-4K(SRITM-4K)という共同SR-ITMのための大規模データセットも収集し、堅牢なモデルトレーニングと評価のための汎用シナリオを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:41:31 GMT)
IoT Botnet Detection Using an Economic Deep Learning Model [0.0] 本稿では,IoTボットネット攻撃をさまざまな種類の攻撃とともに検出する経済的な深層学習モデルを提案する。
提案モデルは,実装予算を小さくし,訓練と検出の高速化を図ることで,最先端の検知モデルよりも高い精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 15:34:32 GMT)
Interactive Decision Tree Creation and Enhancement with Complete
Visualization for Explainable Modeling [0.0] 決定木(DT)は、多くのブラックボックスMLモデルを理解するために使用されるため、機械学習(ML)において必須である。
完全な視覚的決定木による作成と拡張のための2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 23:44:15 GMT)
How to solve Quantum Optimal Control Problems using Projection
Operator-based Newton Steps [0.0] Q-PRONTOは量子最適制御問題の解法である。
本稿では,各繰り返しの解推定を安定化させるレギュレータを導入することにより,先行バージョンの量子投影演算子を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 04:30:35 GMT)
Entangling capacity of operators [0.0] 複合量子システムに作用するユニタリ演算子$U$を与えられた場合、絡み合う容量は$U$?
この問題は幾何学的アプローチを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 05:34:48 GMT)
Entanglement gap in 1D long-range quantum spherical models [0.0] 一次元長範囲量子球面モデル(QSM)における絡み合いギャップの有限サイズスケーリングについて検討する。
熱力学的限界では、絡み合いギャップは常磁性相では有限であり、強磁性相では消滅することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 18:53:15 GMT)
Employing Explainable Artificial Intelligence (XAI) Methodologies to
Analyze the Correlation between Input Variables and Tensile Strength in
Additively Manufactured Samples [0.0] 本研究では, インフィルパーセンテージ, 層高さ, 押出温度, 印刷速度などの入力パラメータが, 添加物製造による引張強度に及ぼす影響について検討した。
我々は、初めて説明可能な人工知能(XAI)技術を導入し、データの分析とシステムの振る舞いに関する貴重な洞察を得ることを可能にした。
その結果, 浸透率と押出温度が引張強度に最も大きな影響を与えているのに対し, 層高と印刷速度の影響は比較的小さいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 21:44:25 GMT)
Development of Non-Linear Equations for Predicting Electrical
Conductivity in Silicates [0.0] 電気伝導度は電気アーク炉(EAF)の基本的重要性である
人工ニューラルネットワークによるAEFスラグの電気伝導率の予測に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 13:33:08 GMT)
Choose your Data Wisely: A Framework for Semantic Counterfactuals [0.0] 本稿では,知識グラフの反実的な説明を提供するフレームワークを提案する。
このような説明を計算するためのアルゴリズムを提供し、そのフレームワークをユーザスタディで定量的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 09:06:44 GMT)
Bayesian approach to Gaussian process regression with uncertain inputs [0.0] 本研究では,ガウス過程の回帰に入力データの可変性を統合するベイズ法を提案する。
この新しい回帰手法の有効性は、いくつかの数値的な例を通して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 11:41:15 GMT)
Augmenting Character Designers Creativity Using Generative Adversarial
Networks [0.0] GAN(Generative Adversarial Networks)は、さまざまな分野の研究者の注目を集めている。
しかし、近年のGANはリアリズムに重点を置いているが、超現実的な出力を生成することはいくつかの領域にとって優先事項ではない。
本稿では,異なるGANアーキテクチャと,新しいビジュアルキャラクタデータセットをスクラッチからトレーニングした場合のパフォーマンスを比較した。
また、転送学習やデータ拡張といった代替手法も検討し、計算資源の制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:52:03 GMT)
AnoRand: A Semi Supervised Deep Learning Anomaly Detection Method by
Random Labeling [0.0] 異常検出(英: Anomaly detection)またはより一般的には異常検出(英: outliers detection)は、理論的および応用機械学習において最も人気があり、課題の1つである。
我々は、ディープラーニングアーキテクチャとランダムな合成ラベル生成を組み合わせることで、textbfAnoRandと呼ばれる新しい半教師付き異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 10:53:34 GMT)
ASU-CNN: An Efficient Deep Architecture for Image Classification and
Feature Visualizations [0.0] 活性化関数はディープニューラルネットワークの能力を決定する上で決定的な役割を果たす。
本稿では,ASU-CNNと呼ばれる畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
ネットワークは、CIFAR-10の分類のためのトレーニングデータとテストデータの両方において有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 16:52:25 GMT)
A Machine-Designed Optical Lattice Atom Interferometer [0.0] 我々は、その周期の多くの段階で波動関数をイメージングし、再構成することで、原子を制御できる能力を示す。
加速度信号が印加され、その結果の性能が可能な限り最適に近いものとなる。
我々の機械設計の手法は、センサーをオンザフライで再構成可能とし、スケールアップすることで、最先端の慣性・重力センサーを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 28 May 2023 01:16:31 GMT)