Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

PaLI-X: On Scaling up a Multilingual Vision and Language Model [167.0]
マルチ言語ビジョンと言語モデルであるPaLI-Xをスケールアップする際のトレーニングレシピと結果を示す。我々のモデルは、多種多様な複雑なタスクにおいて、新しいレベルのパフォーマンスを達成する。複雑なカウントや多言語オブジェクト検出といった,トレーニングミックスに明示的に含まれないタスクの出現を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:58:38 GMT)
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model [140.4]
我々は、人間の好みに合わせて教師なし言語モデル(LM)を微調整するアルゴリズムを開発した。我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:57:46 GMT)
Adaptive Information Bottleneck Guided Joint Source and Channel Coding for Image Transmission [132.7]
画像伝送には適応情報ボトルネック(IB)誘導ジョイントソースとチャネル符号化(AIB-JSCC)が提案されている。 AIB-JSCCの目的は、画像再構成品質を改善しながら伝送速度を下げることである。実験の結果,AIB-JSCCは送信データ量を大幅に削減し,再現性を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:53:04 GMT)
Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation [128.5]
数発のセグメンテーションのための確率的潜在変数フレームワークである注意型プロトタイプ推論(API)を提案する。我々は各オブジェクトカテゴリのプロトタイプを表現するためにグローバル潜在変数を定義し、確率分布としてモデル化する。我々は4つのベンチマークで広範な実験を行い、提案手法は最先端のプロトタイプベースの手法よりも、少なくとも競争力があり、しばしば優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:01:22 GMT)
GridFormer: Residual Dense Transformer with Grid Structure for Image Restoration in Adverse Weather Conditions [123.0]
我々はGridFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 GridFormerは、悪天候下でのイメージ復元のバックボーンとして機能する。このフレームワークは5つの多様な画像復元タスクに対して最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:03:53 GMT)
Geometric Graph Filters and Neural Networks: Limit Properties and Discriminability Trade-offs [122.1]
本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) と多様体ニューラルネットワーク (MNN) の関係について検討する。これらのグラフ上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークが連続多様体上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:27:17 GMT)
Diffusion Model is an Effective Planner and Data Synthesizer for Multi-Task Reinforcement Learning [115.7]
Multi-Task Diffusion Model (textscMTDiff) は、トランスフォーマーのバックボーンを組み込んだ拡散に基づく手法であり、生成計画とデータ合成のための素早い学習を行う。生成計画において、textscMTDiffはMeta-World上の50のタスクとMaze2D上の8のマップで最先端のアルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:20:38 GMT)
Towards Constituting Mathematical Structures for Learning to Optimize [101.8]
近年,機械学習を利用してデータから最適化アルゴリズムを自動学習する技術が注目されている。ジェネリックL2Oアプローチは反復更新ルールをパラメータ化し、ブラックボックスネットワークとして更新方向を学ぶ。一般的なアプローチは広く適用できるが、学習されたモデルは過度に適合し、配布外テストセットにうまく一般化できない。本稿では, 分布外問題に対して広く適用でき, 一般化された, 数学に着想を得た構造を持つ新しいL2Oモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:37:28 GMT)
Training Trajectories of Language Models Across Scales [99.4]
言語モデルのスケールアップは、前例のないパフォーマンス向上につながった。異なるサイズの言語モデルは事前学習中にどのように学習するか? より大きな言語モデルはなぜ望ましい振る舞いを示すのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:25:22 GMT)
SPRING: GPT-4 Out-performs RL Algorithms by Studying Papers and Reasoning [99.2]
我々は,ゲーム本来の学術論文を読み取るための新しいアプローチ,SPRINGを提案し,大言語モデル(LLM)を通してゲームの説明とプレイの知識を利用する。実験では,クラフトオープンワールド環境の設定下で,異なる形態のプロンプトによって引き起こされる文脈内「推論」の品質について検討した。我々の実験は、LLMが一貫したチェーン・オブ・シークレットによって誘導されると、洗練された高レベル軌道の完成に大きな可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:49:23 GMT)
Proposal-Based Multiple Instance Learning for Weakly-Supervised Temporal Action Localization [98.7]
微弱に監督された時間的行動ローカライゼーションは、トレーニング中にビデオレベルのカテゴリラベルのみを持つ未トリミングビデオのアクションをローカライズし、認識することを目的としている。本稿では,提案手法をベースとしたP-MIL(Multiple Instance Learning)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:48:04 GMT)
DiffRate : Differentiable Compression Rate for Efficient Vision Transformers [98.3]
Token圧縮は、プルーニング(ドロップ)やトークンのマージによって、大規模な視覚変換器(ViTなど)を高速化することを目的としている。 DiffRate(ディフレート)は、先行技術にはないいくつかの魅力的な特性を持つ新しいトークン圧縮手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:15:19 GMT)
Provable and Practical: Efficient Exploration in Reinforcement Learning via Langevin Monte Carlo [98.1]
我々は、強化学習のためのトンプソンサンプリングに基づくスケーラブルで効果的な探索戦略を提案する。代わりに、Langevin Monte Carlo を用いて、Q 関数をその後部分布から直接サンプリングする。提案手法は,Atari57スイートからのいくつかの挑戦的な探索課題において,最先端の深部RLアルゴリズムと比較して,より優れた,あるいは類似した結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:11:28 GMT)
A Category-theoretical Meta-analysis of Definitions of Disentanglement [97.3]
データの変化の要因を識別することは、機械学習の基本的な概念である。本稿では,既存の乱れの定義をメタ分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:26:17 GMT)
Gaussian Process Probes (GPP) for Uncertainty-Aware Probing [96.6]
モデルによって表現される概念に関する不確実性を探索し、測定するための統一的でシンプルなフレームワークを導入する。実験の結果,(1)ごく少数の例でも,モデルの概念表現を探索し,(2)認識の不確実性(プローブがどの程度確実か)と解離不確実性(モデルがファジィか)を正確に測定し,(3)これらの不確実性尺度と古典的手法を用いて分布データの検出を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:00:16 GMT)
From Adversarial Arms Race to Model-centric Evaluation: Motivating a Unified Automatic Robustness Evaluation Framework [91.9]
テキストの敵対攻撃は、セマンティック保存されているが、入力に誤解を招く摂動を加えることでモデルの弱点を発見することができる。既存のロバストネス評価の実践は、包括的評価、非現実的評価プロトコル、無効な対人サンプルの問題を示す可能性がある。我々は、敵攻撃の利点を活用するために、モデル中心の評価にシフトする統合された自動ロバストネス評価フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:55:20 GMT)
Reinforcement Learning with Human Feedback: Learning Dynamic Choices via Pessimism [91.5]
人間のフィードバックを用いたオフライン強化学習(RLHF)について検討する。我々は、人間の選択によって引き起こされる一連の軌道から、人間の根底にある報酬とMDPの最適政策を学習することを目指している。 RLHFは、大きな状態空間だが人間のフィードバックが限られていること、人間の決定の有界な合理性、政治外の分散シフトなど、さまざまな理由から挑戦されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:18:39 GMT)
FORFIS: A forest fire firefighting simulation tool for education and research [90.4]
本稿では,Python で実装された森林火災消火シミュレーションツール FORFIS について述べる。私たちのツールは underv3 ライセンスを公開しており、GUI と出力機能が追加されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:14:38 GMT)
Faithfulness Tests for Natural Language Explanations [87.0]
ニューラルモデルの説明は、その予測のためのモデルの意思決定プロセスを明らかにすることを目的としている。近年の研究では,サリエンシマップやファクトファクトファクトダクトなどの説明を行う手法が誤解を招く可能性があることが示されている。本研究は,自然言語の説明の忠実さを評価する上での課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:40:37 GMT)
Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality [86.6]
3つの代表的な構成課題におけるトランスフォーマーモデルの限界について検討する。これらのタスクは、問題をサブステップに分割し、これらのステップを正確な答えに合成する必要があります。実験の結果,多段階合成推論を線形化部分グラフマッチングに還元することにより,変換器が構成課題を解くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:24:14 GMT)
Robust Lipschitz Bandits to Adversarial Corruptions [82.2]
リプシッツ・バンディット(英: Lipschitz bandit)は、計量空間上で定義された連続アーム集合を扱うバンディットの変種である。本稿では,敵対的腐敗の存在下でのリプシッツ・バンディットの新たな問題を紹介する。我々の研究は、両タイプの敵の下でサブ線形後悔を達成できるロバストなリプシッツ・バンディットアルゴリズムの最初のラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:16:59 GMT)
Learning to Program with Natural Language [82.0]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な基本自然言語タスクにおいて顕著な性能を示している。本稿では,タスクプロシージャを記述するために,自然言語を新しい言語として用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:12:18 GMT)
Taming AI Bots: Controllability of Neural States in Large Language Models [81.2]
まず、分析に適する「意味の形式的定義」を導入する。そして、大きな言語モデル(LLM)が視覚的に訓練される意味のあるデータ」を特徴付ける。意味の空間に制限された場合、AIボットは制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:58:33 GMT)
One Objective to Rule Them All: A Maximization Objective Fusing Estimation and Planning for Exploration [80.9]
我々はtextttMEX というオンライン強化学習(オンラインRL)フレームワークを提案する。 textttMEXは、自動的に探索エクスプロイトのバランスをとりながら、見積もりと計画コンポーネントを統合する。様々な MuJoCo 環境では,ベースラインを安定的なマージンで上回り,十分な報酬を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:25:26 GMT)
Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning [80.9]
マルチタスク誘導ファインタニング(MTF)は、大きな言語モデルがゼロショット設定で新しいタスクに一般化するのに役立つことが示されている。 MTFを事前訓練された多言語BLOOMおよびmT5モデルファミリーに適用し、BLOOMZおよびmT0と呼ばれる微調整された変種を生成する。英語のプロンプトを用いた英語タスクにおける多言語多言語モデルの微調整により、非英語言語へのタスク一般化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:40:37 GMT)
On the Variance, Admissibility, and Stability of Empirical Risk Minimization [80.3]
2乗損失を持つ経験的リスク最小化(ERM)は、極小最適誤差率に達する可能性がある。軽微な仮定では、ERMの準最適性はばらつきよりも大きなバイアスによるものでなければならない。また、我々の推定は、非ドンスカー類に対するCaponnetto と Rakhlin (2006) の主な結果を補完する ERM の安定性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:25:48 GMT)
Contextual Object Detection with Multimodal Large Language Models [78.3]
本稿では,コンテキストオブジェクト検出の新たな研究課題について紹介する。言語クローゼテスト,視覚キャプション,質問応答の3つの代表的なシナリオについて検討した。本稿では、視覚的コンテキストのエンドツーエンドの微分可能なモデリングが可能な統合マルチモーダルモデルContextDETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:50:33 GMT)
Learning Conditional Attributes for Compositional Zero-Shot Learning [78.2]
合成ゼロショット学習(CZSL)は、新しい合成概念を認識するためにモデルを訓練することを目的としている。課題の1つは、異なる物体、例えば「濡れたリンゴ」と「濡れた猫」の属性をモデル化することである。我々は、属性が認識対象と入力画像に条件付けされていることを議論し、条件付き属性の埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:04:05 GMT)
Hierarchical Imitation Learning with Vector Quantized Models [77.7]
我々は,専門家の軌跡におけるサブゴールの同定に強化学習を用いることを提案する。同定されたサブゴールに対するベクトル量子化生成モデルを構築し,サブゴールレベルの計画を行う。実験では、このアルゴリズムは複雑な長い水平決定問題の解法に優れ、最先端のアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:44:30 GMT)
Vector-based Representation is the Key: A Study on Disentanglement and Compositional Generalization [77.6]
良質な概念認識と斬新な概念構成を両立させることが可能であることを示す。本研究では,スカラーベース・アンタングル化作業のベクトルベース化を図り,両機能を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:05:15 GMT)
Double-scale theory [77.3]
二重スケール理論と呼ばれる量子力学の新しい解釈を提案する。実験室参照フレームに2つの波動関数が同時に存在することに基づく。外波関数は、量子系の質量の中心を操縦する場に対応する。内部波動関数はエドウィン・シュル「オーディンガー」によって提唱された解釈に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:28:31 GMT)
Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport [75.3]
本稿では,部分 OT マップの極限として ET マップを近似するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,おもちゃの例や未完成画像から画像への翻訳タスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:33:40 GMT)
Do Large Language Models Know What They Don't Know? [74.7]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れた知識を持つ。膨大な知識にもかかわらず、LLMはそれらが適合し理解できる情報の量によって制限されている。本研究の目的は,LLMの自己理解能力を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:30:13 GMT)
Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models [74.1]
我々は,高次元PDEの効率的かつ高精度な解法に向けて,Latent Spectral Models (LSM) を提案する。数値解析において古典スペクトル法に着想を得て,潜時空間におけるPDEを解くために,ニューラルスペクトルブロックを設計する。 LSMは、一貫した最先端を実現し、7つのベンチマークで平均11.5%の相対的な利益を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:30:47 GMT)
Alignment-free HDR Deghosting with Semantics Consistent Transformer [73.0]
高ダイナミックレンジイメージングは、複数の低ダイナミックレンジ入力から情報を取得し、リアルな出力を生成することを目的としている。既存の手法では、前景やカメラの動きによって引き起こされる入力フレーム間の空間的ずれに焦点を当てることが多い。本研究では,SCTNet(Semantics Consistent Transformer)を用いたアライメントフリーネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:03:23 GMT)
CamoDiffusion: Camouflaged Object Detection via Conditional Diffusion Models [72.9]
カモフラーゲ型物体検出(COD)は、カモフラーゲ型物体とその周囲の類似性が高いため、コンピュータビジョンにおいて難しい課題である。本研究では,CODを拡散モデルを利用した条件付きマスク生成タスクとして扱う新しいパラダイムを提案する。カモ拡散(CamoDiffusion)と呼ばれる本手法では,拡散モデルのデノナイズプロセスを用いてマスクの雑音を反復的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:49:44 GMT)
Make-An-Audio 2: Temporal-Enhanced Text-to-Audio Generation [72.8]
大規模な拡散モデルは、テキスト・トゥ・オーディオ(T2A)合成タスクで成功している。意味的不一致や時間的一貫性の低下といった共通の問題に悩まされることが多い。我々は,Make-an-Audioの成功に基づいて,潜伏拡散に基づくT2A法であるMake-an-Audio 2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:41:28 GMT)
Deep Equilibrium Models Meet Federated Learning [71.6]
本研究では,従来の深層学習ネットワークの代わりにDeep Equilibrium(DEQ)モデルを用いて,フェデレートラーニング(FL)問題について検討する。我々は、DECモデルをフェデレート学習フレームワークに組み込むことで、FLのいくつかのオープンな問題に自然に対処できると主張している。我々の知る限りでは、この研究は、DECモデルとフェデレーションラーニングの関連性を確立する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:51:40 GMT)
Enhanced Chart Understanding in Vision and Language Task via Cross-modal Pre-training on Plot Table Pairs [71.6]
本稿では、プロットテーブルペア上でのクロスモーダル事前学習を通じて、チャート画像からテーブル情報を解釈する方法を学ぶV+LモデルであるChartT5を紹介する。具体的には,MHP(Masked Header Prediction)とMVP(Masked Value Prediction)の2つの新しい事前学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:29:03 GMT)
HARFLOW3D: A Latency-Oriented 3D-CNN Accelerator Toolflow for HAR on FPGA Devices [71.5]
本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワークをFPGAにマッピングするための,新しいストリーミングアーキテクチャベースのツールフローを提案する。 HARFLOW3Dツールフローは、ONNXフォーマットで3D CNNを入力し、FPGAの特性を記述する。ツールフローが幅広いモデルやデバイスをサポートする能力は、様々な3D CNNとFPGAシステムペアに関する数多くの実験を通して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:23:45 GMT)
Quick Adaptive Ternary Segmentation: An Efficient Decoding Procedure For Hidden Markov Models [70.3]
ノイズの多い観測から元の信号(すなわち隠れ鎖)を復号することは、ほぼすべてのHMMに基づくデータ分析の主要な目標の1つである。本稿では,多対数計算複雑性において隠れた列を復号化するための分法であるQuick Adaptive Ternary(QATS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:37:48 GMT)
E-NER: Evidential Deep Learning for Trustworthy Named Entity Recognition [69.9]
ほとんどの名前付きエンティティ認識(NER)システムは、モデル不確実性を定量化する必要性を無視して、モデルパフォーマンスの改善に重点を置いている。 Evidential Deep Learning (EDL) は、最近、分類タスクの予測不確実性を明示的にモデル化するための有望な解決策として提案されている。本稿では、従来のEDLに2つの不確実性誘導損失条件を導入し、一連の不確実性誘導訓練戦略を導入することにより、E-NERという信頼性の高いNERフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:36:16 GMT)
Syntax and Semantics Meet in the "Middle": Probing the Syntax-Semantics Interface of LMs Through Agentivity [68.8]
このような相互作用を探索するためのケーススタディとして,作用性のセマンティックな概念を提示する。英動詞のサブセットの固有の言語特性を利用して,新しい評価データセットを作成した。全体として GPT-3 text-davinci-003 は全ての実験で非常によく機能し、他の全ての実験モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:24:01 GMT)
A Closer Look at Few-shot Classification Again [68.4]
トレーニングフェーズと適応フェーズで構成されている。トレーニングアルゴリズムと適応アルゴリズムが完全に絡み合っていることを実証的に証明する。各フェーズのメタアナリシスは、いくつかの興味深い洞察を示し、いくつかのショット分類の重要な側面をよりよく理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:57:41 GMT)
Disentangling Light Fields for Super-Resolution and Disparity Estimation [67.5]
光フィールド(LF)カメラは光線の強度と方向の両方を記録し、3Dシーンを4DLF画像にエンコードする。空間的・角的な情報は様々な相違で高度に絡み合っているため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がLF画像を処理することは困難である。本稿では,この結合した情報をLF画像処理のために切り離すための汎用メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:34:58 GMT)
Test-Time Adaptation with CLIP Reward for Zero-Shot Generalization in Vision-Language Models [67.2]
テスト時間適応(TTA)メソッドはエントロピーの最小化によって自己をブートストラップする。このような過度な適合を回避し、タスク目標とモデルを整合させるため、フィードバック付きTTAを提案する。我々は、画像分類、画像テキスト検索、画像キャプションなど様々なタスクにおいて、テスト期間中にVLモデルに対するフィードバックを提供するために、CLIPを報酬モデルとして採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:03:59 GMT)
Introduction to Online Nonstochastic Control [65.2]
オンラインの非確率制御では、コスト関数と仮定された力学モデルからの摂動の両方が敵によって選択される。目標は、ベンチマーククラスの政策から見て、最高の政策に対して低い後悔を得ることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:46:48 GMT)
Automatic Intrinsic Reward Shaping for Exploration in Deep Reinforcement Learning [64.8]
本稿では、強化学習(RL)における探索を強化するため、知的かつ適応的に高品質な固有報酬を提供する自動固有リワード整形法を提案する。我々は,多様な固有報酬手法の効率的かつ信頼性の高い実装を実現するために,固有報酬ツールキットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:20:43 GMT)
Learning Strong Graph Neural Networks with Weak Information [64.6]
我々は、弱い情報(GLWI)を用いたグラフ学習問題に対する原則的アプローチを開発する。非完全構造を持つ入力グラフ上で長距離情報伝搬を行うデュアルチャネルGNNフレームワークであるD$2$PTを提案するが、グローバルな意味的類似性を符号化するグローバルグラフも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:51:09 GMT)
Reasoning with Language Model Prompting: A Survey [63.2]
推論は複雑な問題解決に不可欠な能力であり、様々な現実世界のアプリケーションに対するバックエンドサポートを提供することができる。本稿では,言語モデルによる推論に関する最先端の研究を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:00:05 GMT)
Forgotten Knowledge: Examining the Citational Amnesia in NLP [63.1]
論文を引用するのにどれくらいの時間がかかったのか、どのようにして変化したのか、そしてこの引用的注意/記憶に相関する要因は何か。引用論文の約62%が出版直前の5年間のものであり,約17%が10年以上前のものであることを示す。 1990年から2014年にかけて、引用論文の中央値と年齢の多様性は着実に増加してきたが、その後傾向が逆転し、現在のNLP論文は、時間的引用の多様性が極端に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:30:34 GMT)
Measurement incompatibility is strictly stronger than disturbance [63.0]
この議論は、非互換な測定の存在、すなわち共同で実行できない測定の存在を正当化するために進められた。不和合性は確かに乱れの十分な条件であることを示す説得力のある議論であるが、一方で、逆含みの反例であるおもちゃ理論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:15:36 GMT)
Code Prompting: a Neural Symbolic Method for Complex Reasoning in Large Language Models [61.9]
コードプロンプト(code prompting)は、ゼロショットバージョンと少数ショットバージョンの両方を持ち、中間ステップとしてコードをトリガーするニューラルシンボルプロンプトである。我々は,記号的推論と算術的推論を含む7つの広く使用されているベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:14:09 GMT)
Outline, Then Details: Syntactically Guided Coarse-To-Fine Code Generation [61.5]
ChainCoderは、Pythonコードを段階的に生成するプログラム合成言語モデルである。自然言語記述と構文的に整合したI/Oデータサンプルを共同で符号化するために、カスタマイズされたトランスフォーマーアーキテクチャを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:29:16 GMT)
HyperReel: High-Fidelity 6-DoF Video with Ray-Conditioned Sampling [60.9]
提案するHyperReelは,新しい6-DoFビデオ表現である。 The two core components of HyperReel is a ray-conditioned sample prediction network which allow a high-fidelity, high frame rate rendering at high resolution and (2) compact and memory- efficient dynamic volume representation。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:35:21 GMT)
How to Query Human Feedback Efficiently in RL? [60.0]
強化学習とヒューマンフィードバック(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)は、RLエージェントが、軌道上のペアワイドな嗜好に基づくフィードバックを用いてタスクを最適化することを学ぶパラダイムである。本研究では,隠れた報酬関数の正確な学習を可能にする探索軌道取得のための効率的なサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:00:09 GMT)
Which Features are Learnt by Contrastive Learning? On the Role of Simplicity Bias in Class Collapse and Feature Suppression [60.0]
コントラスト学習(CL)は,ラベル管理の有無に関わらず,表現学習の強力な技術として登場した。 CLによって学習される特徴を判定する,理論的に厳密な最初の統合フレームワークを提供する。本稿では,2つの理論的動機付けされた解として,埋め込み次元の増大とデータ拡張の質の向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:40:01 GMT)
BigTrans: Augmenting Large Language Models with Multilingual Translation Capability over 100 Languages [58.9]
我々は,LLaMAを20言語のみに適応させ,100言語以上の多言語翻訳機能で拡張するBigTransを提案する。 BigTransは,LLaMA-13B上に構築されており,3つのステップで最適化されている。まず,大規模な中国語モノリンガルデータを用いてLLaMAのトレーニングを継続する。次に,102の自然言語をカバーする大規模並列データセットを用いてモデルをトレーニングする。第3に,基礎モデルを多言語翻訳命令で指導し,BigTransモデルに導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:07:52 GMT)
InfoOT: Information Maximizing Optimal Transport [58.7]
InfoOTは最適な輸送の情報理論の拡張である。幾何学的距離を最小化しながら、ドメイン間の相互情報を最大化する。この定式化は、外れ値に対して堅牢な新しい射影法をもたらし、目に見えないサンプルに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:28:29 GMT)
Improving Textless Spoken Language Understanding with Discrete Units as Intermediate Target [58.6]
Spoken Language Understanding (SLU) は、音声音声から意味情報を抽出することを目的としたタスクである。本研究では,テキストレスSLUの性能向上のための中間ガイダンスとして離散単位を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:00:24 GMT)
Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for Reinforcement Learning [57.7]
本稿では,Wild 動画を多用した事前学習型世界モデルの問題について検討する。コンテキストと動的の両方を明示的にモデル化するContextualized World Models(ContextWM)を導入する。実験の結果,ContextWMを組み込んだ動画事前学習は,モデルベース強化学習のサンプル効率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） (Mon, 29 May 2023 14:29:12 GMT)
Self Information Update for Large Language Models through Mitigating Exposure Bias [57.6]
本研究では,LLMにおける新たな自己情報更新タスクについて検討する。 LLMの露光バイアスが原因で, 連続的な微調整のナイーブな方法が問題となる可能性が示唆された。トレーニング損失に関連事実の選択を組み込むことにより、露光バイアスを軽減する効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:48:37 GMT)
Can GPT-4 Perform Neural Architecture Search? [57.0]
ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)におけるGPT-4の可能性について検討する。提案手法である textbfGPT-4 textbfEnhanced textbfNeural archtextbfItecttextbfUre textbfSearch (GENIUS) 我々は、いくつかのベンチマークでGENIUSを評価し、既存のNAS技術と比較し、その効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:05:34 GMT)
Diff-Instruct: A Universal Approach for Transferring Knowledge From Pre-trained Diffusion Models [56.9]
本稿では,任意の生成モデルの学習を指導するDiff-Instructというフレームワークを提案する。 Diff-Instructは、最先端の単一ステップ拡散モデルであることを示す。 GANモデルの精製実験により、Diff-InstructはGANモデルの事前訓練されたジェネレータを一貫して改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:22:57 GMT)
Photoswap: Personalized Subject Swapping in Images [56.3]
Photowapは参照画像から対象の視覚概念を学習し、事前訓練された拡散モデルを用いて対象画像に置き換える。 Photowapは、被験者のスワップ、背景保存、全体的な品質において、人間の評価におけるベースラインの手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:56:13 GMT)
Autoencoding Conditional Neural Processes for Representation Learning [55.8]
条件付きニューラルプロセス(CNP)は、観測から学習するフレキシブルで効率的なモデルのファミリーである。 CNPはどのピクセルを観察したいのか? 我々は、CNP学習と同時にこの状況を予測するために、補正された変分フレームワークである部分画素空間変分自動符号化(PPS-VAE)を構築した。視覚データセットの集合上でPSS-VAEを評価し、CNPを適合させてコンテキストポイントを学習できるだけでなく、それらの空間配置と値が、それらに含まれる情報に対して強い信号を与えることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:10:18 GMT)
Explicit Visual Prompting for Universal Foreground Segmentations [55.5]
我々は,タスク固有の設計を伴わずに,複数の前景セグメンテーションタスクを統一したフレームワークを提案する。我々は、広く使われている事前学習からインスピレーションを得て、NLPのチューニングプロトコルを高速化する。本手法は,事前学習したモデルを凍結し,いくつかのパラメータを用いてタスク固有の知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:05:01 GMT)
Label Distributionally Robust Losses for Multi-class Classification: Consistency, Robustness and Adaptivity [55.3]
多クラス分類のためのラベル分布ロバスト(LDR)損失という損失関数群について検討した。我々の貢献は、多クラス分類のためのLDR損失のトップ$kの一貫性を確立することによって、一貫性と堅牢性の両方を含んでいる。本稿では,各インスタンスのクラスラベルの雑音度に個別化温度パラメータを自動的に適応させる適応型LDR損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:27:33 GMT)
Visually-Aware Audio Captioning With Adaptive Audio-Visual Attention [54.4]
曖昧な音を正確に認識する方法は、音声キャプションにとって大きな課題である。本稿では,視覚情報を利用して不明瞭な音の物体の記述を支援する視覚認識型音声キャプションを提案する。提案手法は,機械翻訳メトリクスの最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:53:01 GMT)
PAL: Persona-Augmented Emotional Support Conversation Generation [54.1]
メンタルヘルス支援のための人的資源が不足しているため、サポートのために会話エージェントを採用する必要性が高まっている。近年の研究では、感情支援のための対話モデルの有効性が実証されている。本研究では,探索者のペルソナを動的に推論・モデル化する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:59:14 GMT)
Few-Shot Rotation-Invariant Aerial Image Semantic Segmentation [53.5]
空中画像のセグメンテーションは、クエリーされた空中画像のオブジェクトを正確に解析する難しい作業である。著者らは,FRINet(FriNet)の新規な数発回転不変空中セマンティックセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。実験により、FRINetは数発の空中セマンティックセグメンテーションベンチマークで最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:28:34 GMT)
Geometric Clifford Algebra Networks [53.5]
本稿では,動的システムのモデリングのためのGeometric Clifford Algebra Networks (GCANs)を提案する。 GCANは幾何学的(クリフォード)代数を用いた対称性群変換に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:51:59 GMT)
VA-learning as a more efficient alternative to Q-learning [53.4]
本稿では,ブートストラップを用いたベネフィット関数と値関数を直接学習するVA学習について紹介する。 VAラーニングは政治から学び、Qラーニングと同様の理論的な保証を享受する。優位関数と値関数の直接学習により、VA学習はQ学習よりもサンプル効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:44:47 GMT)
Concept Decomposition for Visual Exploration and Inspiration [53.1]
本稿では,視覚概念を階層木構造に符号化した異なる視覚的側面に分解する手法を提案する。我々は、概念分解と生成のために、大きな視覚言語モデルとそのリッチな潜在空間を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:56:56 GMT)
Crafting Training Degradation Distribution for the Accuracy-Generalization Trade-off [53.0]
そこで本研究では,少数の参照画像を用いたクラフトトレーニング劣化分布の新しい手法を提案する。提案手法は,実世界のアプリケーションにおける一般化能力を保ちながら,テスト画像の性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:22:48 GMT)
A Corpus for Sentence-level Subjectivity Detection on English News Articles [52.6]
文レベルで主観性検出のための新しいコーパスを提案する。我々は,タスクのための新しいアノテーションガイドラインを開発し,それらを英語で新しいコーパスの作成に適用する。この新たなリソースは、英語および他の言語で主観性検出のためのモデルを開発するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:54:50 GMT)
LAMASSU: A Streaming Language-Agnostic Multilingual Speech Recognition and Translation Model Using Neural Transducers [52.2]
自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)はどちらもモデル構造としてニューラルトランスデューサを使用することができる。ニューラルトランスデューサを用いた多言語音声認識および翻訳モデルであるLAMASSUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:49:31 GMT)
Coeditor: Leveraging Contextual Changes for Multi-round Code Auto-editing [51.2]
本研究では,複数ラウンドのコードの自動編集設定について検討し,その内部の最近の変更に基づいて,コード領域への編集を予測することを目的とした。当社のモデルであるCoeditorは、コード編集タスク用に特別に設計された機能強化を備えた、微調整のCodeT5モデルです。トレーニングと評価のために1650のオープンソースのPythonプロジェクトのコミット履歴からコード編集データセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:57:36 GMT)
TaleCrafter: Interactive Story Visualization with Multiple Characters [50.3]
本稿では,ジェネリック・インタラクティブ・ストーリー・ビジュアライゼーションシステムを提案する。複数の新しい文字を扱うことができ、レイアウトと局所構造の編集をサポートする。システムは、ストーリー・ツー・プロンプト・ジェネレーション(S2P)、テキスト・ツー・ジェネレーション(T2L)、制御可能なテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション(C-T2I)、画像・トゥ・ビデオ・アニメーション(I2V)の4つの相互接続コンポーネントからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:11:39 GMT)
DoMo-AC: Doubly Multi-step Off-policy Actor-Critic Algorithm [48.6]
本稿では,多段階政策改善と政策評価を組み合わせた新しいオラクルアルゴリズムDoMo-VIを提案する。次に,DoMo-VIアルゴリズムの現実的なインスタンス化である2段階のオフポリチック・アクター・クリティック(DoMo-AC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:36:51 GMT)
A Critical Evaluation of Evaluations for Long-form Question Answering [48.5]
LFQA(Long-form Question answering)は、幅広い質問に答えることができるが、その柔軟性は評価に大きな課題をもたらす。本研究は,人的・自動的な評価の実践を網羅した,長文回答の評価を初めて対象とした研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:54:24 GMT)
Lego-MT: Towards Detachable Models in Massively Multilingual Machine Translation [48.4]
そこで我々は,Lego-MTを効果的に分離可能なモデルとして構築する,新しい効率的なトレーニングレシピを提案する。実験の結果、1.2BパラメータのLego-MTでは平均3.2spBLEUが得られた。提案したトレーニングレシピは、従来のマルチウェイトレーニング方法よりも28.2$times$のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:39:44 GMT)
Conditional Score Guidance for Text-Driven Image-to-Image Translation [48.2]
本稿では,事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルに基づく,テキスト駆動型画像・画像変換のための新しいアルゴリズムを提案する。本手法は,ソース画像の関心領域を選択的に編集することで,対象画像を生成することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:48:34 GMT)
The Benefits of Being Distributional: Small-Loss Bounds for Reinforcement Learning [47.9]
コスト分布の学習は, 文脈的帯域幅において, 少なからぬ後悔の束縛につながることを示す。オンラインのRLとオフラインのRLでは,意思決定の手段が必要な場合にのみ,学習ディストリビューションの理論的メリットを初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:30:15 GMT)
Collaborative Learning via Prediction Consensus [47.8]
我々は,協力者の専門知識を活用することで,各エージェントの目標が自身のモデルを改善するための協調学習環境を考える。本研究では, 擬似ラベル付き無ラベル補助データを利用した蒸留法を提案する。我々は,協調方式がグローバルな分布に関して,個々のモデルの性能を大幅に向上させることができることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:12:03 GMT)
Contrastive Learning Based Recursive Dynamic Multi-Scale Network for Image Deraining [47.8]
雨のストリークは撮影画像の可視性を著しく低下させる。既存のディープラーニングベースの画像デライニング手法では、手作業で構築されたネットワークを使用して、雨の降った画像から明確な画像への直接投影を学習する。本稿では,雨天画像と澄んだ画像との相関関係を考察した,対照的な学習に基づく画像デライニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:51:41 GMT)
Network-Aided Intelligent Traffic Steering in 6G O-RAN: A Multi-Layer Optimization Framework [47.6]
オープンRAN(O-RAN)におけるインテリジェントステアリングアプリケーションを実現するために,フロースプリット分布,渋滞制御,スケジューリング(JFCS)を共同で最適化する。 i) 適切な無線ユニットへのトラフィックを効率よく、適応的に誘導する新しいJFCSフレームワークを提案し、i) 強化学習、内近似、二項探索に基づく低複雑さアルゴリズムを開発し、異なる時間スケールでJFCS問題を効果的に解決し、iv) 厳密な理論的性能結果を分析し、遅延とユーティリティ最適化のトレードオフを改善するためのスケーリング係数が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:54:42 GMT)
Sion's Minimax Theorem in Geodesic Metric Spaces and a Riemannian Extragradient Algorithm [47.0]
本稿では,難解な問題を理解するための一歩を踏み出した。最初の結果は、測地空間のバージョンのクラス Sion の minimax 問題である。 2つ目の結果は、測地的に完備な複雑性の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:45:03 GMT)
InstructEdit: Improving Automatic Masks for Diffusion-based Image Editing With User Instructions [46.9]
InstructEdit というフレームワークを提案し,ユーザ命令に基づいてきめ細かい編集を行う。本手法は, より微細な編集アプリケーションにおいて, 従来の編集方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:24:58 GMT)
Large Language Models are not Fair Evaluators [46.8]
我々は、大規模言語モデルを採用する際の評価パラダイムにおいて、体系的なバイアスを明らかにする。候補回答の品質ランキングは簡単にハックできる。簡単なキャリブレーション手法を2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:41:03 GMT)
Data Augmentation for Low-Resource Keyphrase Generation [46.5]
キーフレーズ生成(英: Keyphrase generation)とは、任意の記事の内容をいくつかの有能なフレーズ(またはキーフレーズ)に要約するタスクである。タスクの既存の作業は主に、取得が簡単ではない大規模なアノテートデータセットに依存しています。我々は、純粋にリソース制約のあるドメインにおいて、キーフレーズの生成に対処するためのデータ拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:20:34 GMT)
View-to-Label: Multi-View Consistency for Self-Supervised 3D Object Detection [46.1]
本稿では,RGBシーケンスのみから,自己監督型3Dオブジェクト検出を行う手法を提案する。 KITTI 3Dデータセットを用いた実験では,最先端の自己管理手法と同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:30:39 GMT)
Factored-NeuS: Reconstructing Surfaces, Illumination, and Materials of Possibly Glossy Objects [46.0]
提案する多視点画像からシーンの表面, 材料, 照明を復元する手法を開発した。追加のデータは必要ないし、光沢のあるオブジェクトや明るい照明も扱える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:44:19 GMT)
CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family [45.7]
我々は、新しい$textbfC$urtextbfRI$culumベースの$textbfS$equential neural decoder for $textbfP$olar codes (CRISP)を紹介する。 CRISPは、Polar(32,16)およびPolar(64,22)符号に対して、ほぼ最適の信頼性性能が得られることを示す。 CRISPはPolaization-Adjusted-Convolutional (PAC) コードに容易に拡張でき、既存のSCデコーダは信頼性が著しく低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:55:11 GMT)
Fingerprinting Generative Adversarial Networks [45.6]
Generative Adversarial Networks (GAN) は様々なアプリケーションシナリオで広く利用されている。 GANの知的財産権保護のための最初の指紋認証方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:43:47 GMT)
Assess and Summarize: Improve Outage Understanding with Large Language Models [45.4]
我々は,このタスクにおいて技術者を支援する新しいアプローチ(Oasisと呼ばれる)を提示し,実証的に検証する。 Oasisは自動的に障害の影響範囲を評価でき、人間の読みやすい要約を生成することができる。その結果、Oasisは機能停止を効果的かつ効率的に要約し、Microsoftに最初のプロトタイプをデプロイさせることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:36:19 GMT)
Membership Inference Attacks against Language Models via Neighbourhood Comparison [45.1]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習モデルのトレーニングデータにデータサンプルが存在するかどうかを予測することを目的としている。近年の研究では、類似データに基づいてトレーニングされた参照モデルとモデルスコアを比較した参照ベースの攻撃は、MIAの性能を大幅に向上することを示した。より現実的なシナリオでそれらの性能を調査し、参照モデルのトレーニングに使用されるデータ分布に関して非常に脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:06:03 GMT)
GyroFlow+: Gyroscope-Guided Unsupervised Deep Homography and Optical Flow Learning [43.9]
既存のホモグラフィーと光学フロー法は、挑戦的なシーンでは誤っている。我々はジャイロスコープをホモグラフィと光フロー学習に融合させる教師なし学習手法を提案する。本手法は,レギュラーシーンと挑戦シーンの両方において最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:46:42 GMT)
Gen-L-Video: Multi-Text to Long Video Generation via Temporal Co-Denoising [43.4]
本研究では,複数テキスト条件付き長編ビデオの生成と編集にテキスト駆動能力を拡張する可能性について検討する。我々は,市販のビデオ拡散モデルの拡張が可能なGen-L-Videoという新しいパラダイムを導入する。実験結果から,本手法は映像拡散モデルの生成・編集能力を著しく拡張することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:38:18 GMT)
The ACROBAT 2022 Challenge: Automatic Registration Of Breast Cancer Tissue [42.9]
ACROBATの課題は、1,152人の乳癌患者の4,212人のWSIを含む、これまでで最大のWSI登録データセットに基づいていた。異なるWSI特性の影響の調査を含む,8つのWSI登録アルゴリズムの性能を比較した。これらの結果は、WSI登録における現状を確立し、方法の選択と開発について研究者を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:53:12 GMT)
QAMPARI: An Open-domain Question Answering Benchmark for Questions with Many Answers from Multiple Paragraphs [42.8]
本稿では,質問応答がエンティティのリストであるODQAベンチマークであるQAMPARIを紹介する。我々は、(a)ウィキペディアの知識グラフと表から複数の回答で質問を生成することによりQAMPARIを作成し、(b)ウィキペディアの段落で裏付ける証拠と自動的に回答をペアリングし、(c)質問を手動で言い換え、各回答を検証することで、QAMPARIを作成する。我々は、検索・読解系からODQAモデルを訓練し、QAMPARIは経路検索と解答生成の両方の観点から困難であり、F1スコアが32.8に達することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:16:41 GMT)
Continual Task Allocation in Meta-Policy Network via Sparse Prompting [42.4]
タスクの連続を継続的に学習することで、一般化可能なメタ政治の訓練方法を示す。スパース・プロンプティング(CoTASP)による連続タスク割当(Continual Task Allocation)"で対処する。実験では、CoTASPは過去のタスクの経験を保存または再生することなく、有望な可塑性-安定性トレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:36:32 GMT)
Augmentation Invariant Discrete Representation for Generative Spoken Language Modeling [41.7]
生成言語モデリングのための頑健な離散音声表現を効果的かつ効率的に学習する手法を提案する。提案手法は、音声信号に一連の信号変換を適用し、反復的な擬似ラベル方式を用いてモデルを最適化することに基づく。さらに、スペイン語とフランス語の翻訳を考慮し、音声から音声への翻訳作業における手法の評価を行い、提案手法が評価基準よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:50:29 GMT)
Efficient Sequence Transduction by Jointly Predicting Tokens and Durations [41.5]
シーケンス・ツー・シーケンスタスクのためのToken-and-Duration Transducer (TDT)アーキテクチャ。 TDTはトークンとその期間を共同で予測することで、従来のRNN-Transducerアーキテクチャを拡張している。推測中、TDTモデルは予測期間出力によって導かれる入力フレームをスキップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:08:11 GMT)
Unleashing the Power of Randomization in Auditing Differentially Private ML [41.1]
ランダム化されたデータセットを扱うために、差分プライバシーの定義を拡張したLifted Differential Privacy (LiDP)を導入する。次に、データセットで$K$カナリアでトレーニングされたモデルと$K - 1$カナリアでトレーニングされたモデルを区別してLiDPを監査する。第三に、実証的な高次相関に適応することにより、複数のテスト統計を利用する新しい信頼区間を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:53:40 GMT)
Attention Mechanisms in Medical Image Segmentation: A Survey [41.1]
本稿では,注意機構の基本原理とその医用画像分割への応用を体系的に検討する。医用画像のセグメンテーションに関する300以上の記事を調査し,その注意機構,非変圧器の注意,変圧器の注意に基づいて2つのグループに分けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:00:54 GMT)
Provable Multi-instance Deep AUC Maximization with Stochastic Pooling [39.5]
本稿では,マルチインスタンス学習(MIL)における深層AUC(DAM)の新たな応用について考察する。単一のクラスラベルは、インスタンスのバッグに割り当てられる(例えば、患者のためのスキャンの複数の2Dスライスなど)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:57:27 GMT)
Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models [39.4]
Three Towers (3T) は、事前訓練された画像分類器を組み込むことで、視覚言語モデルのコントラスト学習を改善するフレキシブルな方法である。検索タスクにおいて,3T は LiT と CLIP スタイルの from-scratch ベースラインよりも一貫して改善されていることを示す。分類において、3Tはオフスクラッチベースラインよりも確実に改善され、JFTで事前訓練されたモデルではLiTと比較して性能は劣るが、ImageNet-21kとPlaces365の事前訓練ではLiTより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:48:00 GMT)
LLM-QAT: Data-Free Quantization Aware Training for Large Language Models [38.8]
本研究では,事前学習モデルにより生成した世代を利用したデータフリー蒸留法を提案する。重みとアクティベーションの定量化に加えて、スループット向上に重要なKVキャッシュの定量化も行います。我々は7B,13B,30BのLLaMAモデルを4ビット以下の量子化レベルで実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:22:11 GMT)
GripRank: Bridging the Gap between Retrieval and Generation via the Generative Knowledge Improved Passage Ranking [38.6]
本稿では,GripRank(GripRank)アプローチを提案する。 GPEは、候補パスが適切な回答を生成できる確率を測定するために使用される生成言語モデルである。我々は3つの知識集約型言語タスクにまたがる4つのデータセットの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:15:53 GMT)
Revisiting Discriminative vs. Generative Classifiers: Theory and Implications [38.0]
本論文はベイズの統計的効率に着想を得たものである。マルチクラス$mathcalH$-consistency bound frameworkと明示的なロジスティック損失境界を示す。様々な事前訓練されたディープビジョンモデルの実験は、データの数が増加するにつれて、ナイーブベイズは常に速く収束することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:50:13 GMT)
Data Level Lottery Ticket Hypothesis for Vision Transformers [37.7]
従来の入賞券は既存の方法では視力変換器(ViT)の重量レベルでは見つからないことを示す。我々は、ViTの入力依存にインスパイアされた画像パッチからなるデータを入力するために、ViTのLTHを一般化する。我々は、このサブセットを、入力データのかなりの量の情報を表す、エムの入賞チケットにパッチを当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:26:50 GMT)
ProcessGPT: Transforming Business Process Management with Generative Artificial Intelligence [37.6]
Generative Pre-trained Transformer (GPT)は、自然言語処理(NLP)を通じて人間のようなテキストを生成することができる最先端の機械学習モデルである。 ProcessGPTは、ビジネスプロセスデータの大規模なデータセット上で、生成事前訓練されたトランスフォーマーモデルをトレーニングすることによって設計することができる。このモデルは、NLPや機械学習技術と統合して、プロセス改善のための洞察とレコメンデーションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:27:46 GMT)
Mix-of-Show: Decentralized Low-Rank Adaptation for Multi-Concept Customization of Diffusion Models [36.3]
低ランク適応(LoRA)を用いた新しい概念に対して、公共の大規模テキスト・画像拡散モデルを簡単にカスタマイズできる。複数のカスタマイズされた概念を共同でサポートするために複数の概念LoRAを利用することは、課題である。我々は、分散化されたマルチコンセプトカスタマイズの課題に対処するMix-of-Showと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:58:16 GMT)
IconShop: Text-Guided Vector Icon Synthesis with Autoregressive Transformers [36.0]
自動回帰変換器を用いたテキスト誘導ベクトルアイコン合成法であるIconShopを導入する。 IconShopは、既存の画像ベースや言語ベースの方法よりも優れたアイコン合成機能を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:26:12 GMT)
Strategyproof Decision-Making in Panel Data Settings and Beyond [35.8]
主成分が各単位の結果を観察する前介入期間が存在するような設定を考察する。この古典的な設定とは異なり、パネルデータを生成するユニットは戦略的であり、例えば、より望ましい介入を受けるために、ユニットは事前介入の結果を変更することができる。プリンシパルの目標は、戦略的な介入政策、すなわち、その潜在的な戦略にもかかわらず、正しい介入にユニットを割り当てる政策を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:23:21 GMT)
Dual control variate for faster black-box variational inference [35.8]
ブラックボックス変分推論は勾配推定において高いばらつきに悩まされる。両音源の共振を低減できる新しい「二重」制御バリアイトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:02:38 GMT)
PMC-VQA: Visual Instruction Tuning for Medical Visual Question Answering [35.6]
医用視覚質問応答(MedVQA)の問題点に焦点をあてる。本稿では,事前学習した視覚エンコーダの視覚情報を大規模言語モデルに整列させることにより,医用視覚理解のための生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:23:21 GMT)
Hierarchical Neural Memory Network for Low Latency Event Processing [35.3]
本稿では,イベントベース高密度予測タスクのための低レイテンシニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々は、異なるレートで動作するスタック化された潜在記憶を用いて、時間的階層を構築することで、これを実現する。提案手法は既存の手法よりも精度とレイテンシが優れている3つの事象ベース密集予測タスクについて広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:29:16 GMT)
Improved Projection-free Online Continuous Submodular Maximization [35.3]
単調かつ連続DR-サブモジュラー報酬関数を用いたオンライン学習の問題点について検討する。従来の研究では、$O(T)$グラデーション評価を用いたMono-Frank-Wolfe (Mono-FW)と呼ばれる効率的なプロジェクションフリーアルゴリズムが提案されている。同じ計算量を維持しつつ, 後悔を$O(T3/4)$に抑える改良されたプロジェクションフリーアルゴリズム(POBGA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:54:31 GMT)
Continual Contrastive Finetuning Improves Low-Resource Relation Extraction [34.8]
関係抽出は低リソースのシナリオやドメインでは特に困難である。近年の文献は自己教師型学習によって低リソースREに取り組みつつある。コントラスト学習の一貫した目的を用いたREモデルの事前学習と微調整を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:20:25 GMT)
Controlling Styles in Neural Machine Translation with Activation Prompt [34.5]
ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のスタイル制御は,ユーザエクスペリエンスの向上に不可欠であるため,広く注目を集めている。本稿では,NMTのスタイル制御のための新しいベンチマークとアプローチを提案する。本稿では,スタイルアクティベーションプロンプト (StyleAP) という手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:59:07 GMT)
Convergence of AdaGrad for Non-convex Objectives: Simple Proofs and Relaxed Assumptions [33.5]
新しい補助関数$xi$は、AdaGradsイテレーションの数値と分母の間の相関を扱う複雑さを取り除くのに役立つ。 AdaGradは,学習率がしきい値より低い限り,$(L_0)$smooth条件下での収束に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:33:04 GMT)
ConvXAI: Delivering Heterogeneous AI Explanations via Conversations to Support Human-AI Scientific Writing [33.5]
本稿では,複数のXAIタイプを組み込んだ対話型XAIシステムであるConvXAIについて紹介する。我々はドメイン固有言語を設計し、本質的な会話型XAIモジュールを実装し、一般化のための会話型共通XAI APIをリリースする。 21名のユーザを対象にした2つの内的調査の結果,ConvXAIは人間の理解と文章の質の向上,生産性と文質の面での筆記プロセスの改善に有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:08:51 GMT)
Privileged Knowledge Distillation for Sim-to-Real Policy Generalization [33.3]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は近年, ロボット制御において顕著な成功を収めている。ほとんどのRLメソッドは、特権知識が容易に利用できるシミュレーション環境で動作する。現実のシナリオでは、ロボットエージェントは通常、ローカル状態にのみ依存してアクションを選択する。既存の方法は、特権知識への依存を徐々に減らしたり、2段階の政策模倣を行うことによって、このギャップに対処する。本研究では,Historical Information Bottleneck (HIB) と呼ばれる単一段階の特権的知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:51:00 GMT)
On the Efficacy of Generalization Error Prediction Scoring Functions [33.2]
一般化誤差予測器(GEP)は,サンプルレベルのスコアからデータセットレベルの誤差推定を導出することにより,未知分布のモデル性能を予測することを目的としている。機構選択に依存しない一般的なスコアリング関数(自信,局所多様体の滑らかさ,モデル適合性)の有効性を厳密に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:23:44 GMT)
Marked Personas: Using Natural Language Prompts to Measure Stereotypes in Language Models [33.2]
大規模言語モデル(LLM)におけるステレオタイプを測定するプロンプトベースの手法であるMarked Personasを提案する。 GPT-3.5 と GPT-4 が生成する描写は、同じプロンプトを用いた人間による描写よりも、人種的ステレオタイプの割合が高いことが判明した。交叉レンズは、トロピズムやマイノリティ化された女性のセクシュアル化など、疎遠化されたグループの描写を支配しているトロープを露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:29:22 GMT)
REx: Data-Free Residual Quantization Error Expansion [32.9]
ディープニューラルネットワーク(DNN)はコンピュータビジョンや自然言語処理においてユビキタスであるが、高い推論コストに悩まされている。プライバシの権利に関する懸念が高まる中、私たちはデータフリーな方法に注力しています。本稿では,残差展開とグループ間隔,アンサンブル近似を併用した並列化手法RExを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:10:33 GMT)
Compact Real-time Radiance Fields with Neural Codebook [32.9]
本稿では,圧縮手法の観点から,コンパクトな放射場を追求する枠組みを提案する。グリッドモデルに現れる固有の特性を利用することで、モデルの複雑さを著しく低減するために、一様でない圧縮ステムを開発する。我々のアプローチは、競争力のあるレンダリング品質を持つグリッドモデルのストレージを40ドル以上削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:49:20 GMT)
Neural Fourier Transform: A General Approach to Equivariant Representation Learning [32.6]
本稿では,その集団がデータに対してどのように振る舞うかを明確に知ることなく,その集団の潜在線形作用を学習する一般的な枠組みを提案する。等式学習においてユビキタスに仮定された線形同変関数の存在は,データ空間上の群不変カーネルの存在と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:06:53 GMT)
What's Behind the Mask: Understanding Masked Graph Modeling for Graph Autoencoders [32.4]
MaskGAEはグラフ構造化データのための自己教師型学習フレームワークである。 MGMは原則化されたプリテキストタスクであり、エッジの一部を隠蔽し、部分的に可視で、マスキングされていないグラフ構造で欠落した部分を再構築しようとする。我々は,GAEとコントラスト学習の密接な関係を確立し,MGMがGAEの自己教師型学習方式を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:00:30 GMT)
Networked Time Series Imputation via Position-aware Graph Enhanced Variational Autoencoders [32.0]
我々は,変分オートエンコーダ(VAE)を利用して,ノード時系列の特徴とグラフ構造の両方に欠落する値を予測するPoGeVonという新しいモデルを設計する。実験の結果,ベースライン上でのモデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:11:34 GMT)
DeepMAD: Mathematical Architecture Design for Deep Convolutional Neural Network [31.9]
近年の研究では、純粋CNNモデルは注意深く調整した場合、ViTモデルと同じくらい優れた性能が得られることが示されている。高性能CNNモデルの設計にはDeepMAD(Deep CNN)という新しいフレームワークが提案されている。 DeepMADの優位性は、複数の大規模コンピュータビジョンベンチマークデータセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:27:38 GMT)
Brainformers: Trading Simplicity for Efficiency [31.8]
我々はBrainformerという名前の複雑なブロックを開発し、多様なレイヤで構成されています。 Brainformerは、最先端の高密度でスパースなTransformerよりも一貫して優れています。トークンあたり80億のアクティベートパラメータを持つBrainformerモデルは、2倍高速なトレーニング収束と5倍高速なステップタイムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:42:01 GMT)
Transformer Language Models Handle Word Frequency in Prediction Head [31.1]
本研究では,予測ヘッドの内部動作について検討し,特にバイアスパラメータに着目した。 BERT モデルと GPT-2 モデルを用いた実験により,単語予測ヘッドのバイアスがコーパス内の単語周波数を反映する能力に重要な役割を果たすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:59:15 GMT)
Jigsaw: Learning to Assemble Multiple Fractured Objects [31.0]
Jigsawは物理的に壊れた3Dオブジェクトを複数の部品から組み立てるための新しいフレームワークです。本フレームワークは,(1) 破面と原点を分離するための面分割,(2) 破面点間の対応を見つけるための多部マッチング,(3) 破面のグローバルなポーズを復元するためのロバストなグローバルアライメントの3つの構成要素から構成される。我々はBreaking Badデータセット上でJigsawを評価し、最先端の手法と比較して優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:33:43 GMT)
Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models [30.9]
Pileデータセットのテキスト埋め込みに基づく大規模分散近接インデックスを構築した。言語モデルに対するクエリが与えられた場合、システムはクエリの隣人を検索し、それらの隣人に対応するテキストデータに基づいてモデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:03:28 GMT)
Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts [30.8]
マルチスケールテキスト検出の課題を解決するために,MPUトレーニングフレームワークを提案する。 MPU法は、長いAI生成テキストの検出性能を向上し、言語モデル検出器の短絡検出を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:25:00 GMT)
CD-GraB: Coordinating Distributed Example Orders for Provably Accelerated Training [30.4]
本稿では,分散環境に順応する置換型例の利点を変換するために,CD-GraB(Coordinated Distributed GraB)を提案する。無視可能なオーバーヘッドでは、CD-GraBは集中型GraBよりも直線的な収束速度の向上を示し、ベースラインを経験的に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:36:53 GMT)
Beyond Confidence: Reliable Models Should Also Consider Atypicality [30.3]
サンプルやクラスが非典型的であるかとモデルの予測の信頼性との関係について検討する。非定型入力や非定型クラスの予測は、より過信であり、精度が低いことを示す。モデルの信頼性だけでなく,不確かさの定量化や性能向上にも非定型性を用いるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:37:09 GMT)
InterFormer: Interactive Local and Global Features Fusion for Automatic Speech Recognition [30.2]
局所的・大域的特徴は自動音声認識(ASR)に不可欠である本稿では,対話型ローカル・グローバル機能融合のためのInterFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:28:27 GMT)
4D ASR: Joint modeling of CTC, Attention, Transducer, and Mask-Predict decoders [29.8]
本稿では,CTC,アテンション,RNN-T,マスク予測の4デコーダ共同モデリング(4D)を提案する。 4つのデコーダは、アプリケーションシナリオに応じて簡単に切り替えられるように、共同でトレーニングされている。実験の結果,提案したモデルが一貫してWERを減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:16:56 GMT)
Unsupervised Layer-wise Score Aggregation for Textual OOD Detection [29.3]
我々はOOD検出性能がタスクや層出力によって大きく異なることを観察した。本稿では,データ駆動型教師なし手法を提案する。クラス数の多い分類タスクを含めることで、古典的なOODベンチマークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:31:57 GMT)
Perimeter Control Using Deep Reinforcement Learning: A Model-free Approach towards Homogeneous Flow Rate Optimization [28.9]
周辺制御は、交通密度が臨界値以下であることを保証するため、地域間の移動フローを制御することにより、保護領域内の交通効率を高く維持する。既存のアプローチは、ネットワーク伝送モデル(NTM)とマクロ基礎図(MFD)に依存するかによって、モデルベースまたはモデルフリーに分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:22:08 GMT)
Representation Of Lexical Stylistic Features In Language Models' Embedding Space [28.6]
事前訓練された言語モデルでは,複雑性,形式性,具体性といった語彙的スタイリスティックな概念が識別可能であることを示す。 5つのデータセットで実験を行い、静的な埋め込みがこれらの特徴を単語やフレーズのレベルでより正確にエンコードすることを発見した。単語レベルでの文脈化表現の低い性能は、ベクトル空間の異方性に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:44:26 GMT)
NCHO: Unsupervised Learning for Neural 3D Composition of Humans and Objects [28.6]
実世界の3Dスキャンから人間と物体の合成生成モデルを学ぶための枠組みを提案する。本手法では, 対象物を分解し, 自然に非教師的手法で生成的人間モデルに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:51:25 GMT)
Global Convergence Rate Analysis of Nonsmooth Nonconvex-Nonconcave Minimax Optimization [28.6]
本稿では,$mathcalO(epsilonmax2theta,1)$,PLDAの新しい分析フレームワークを提案する。 PLDA は [0,1/2] の $theta が最適の $mathcalO(epsilonmax2theta,1)$ を軽度の仮定で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:22:21 GMT)
Alteration-free and Model-agnostic Origin Attribution of Generated Images [28.3]
画像生成モデルの誤用が懸念されている。特定の画像が特定のモデルによって生成されたかどうかを推測することにより、画像の起源を分析する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:35:37 GMT)
Off-Policy RL Algorithms Can be Sample-Efficient for Continuous Control via Sample Multiple Reuse [28.3]
固定されたサンプルバッチを複数回更新することで、外部のRLエージェントをトレーニングすることを提案する。我々は,本手法のサンプル多重再利用(SMR)を命名し,SMRを用いたQ-ラーニングの特性を示す。 SMRは、評価されたタスクのほとんどにわたって、ベースメソッドのサンプル効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:25:22 GMT)
Exploring Effectiveness of GPT-3 in Grammatical Error Correction: A Study on Performance and Controllability in Prompt-Based Methods [27.9]
GPT-3のような大規模事前学習型言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。本稿では,文法的誤り訂正タスクにおける GPT-3 を用いたプロンプトベース手法の性能と制御性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:31:29 GMT)
ChatGPT-powered Conversational Drug Editing Using Retrieval and Domain Feedback [27.3]
ChatDrugは、対話型大言語モデル(LLM)を用いた薬物編集の体系的調査を容易にするフレームワークである。実験によって、ChatDrugは、39の薬物編集タスクのうち33のタスクにおいて、小さな分子、ペプチド、タンパク質を含む最高のパフォーマンスに達することが実証された。また、ChatDrugは、ドメイン固有の視点から洞察に富んだ説明を提供し、解釈可能性を高め、情報的な意思決定を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:43:24 GMT)
Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking Neural Networks [27.3]
雑音性スパイクニューラルネットワーク(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL) 本研究はニューラルネット(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:17:05 GMT)
Semantic Role Labeling Guided Out-of-distribution Detection [26.8]
本稿では,新しい教師なしOOD検出手法,すなわちSemantic Role Labeling Guided Out-of-distriion Detection (SRLOOD)を提案する。 SRLOODは、文の異なる引数からきめ細かい局所的特徴表現を導出した意味的役割ラベル付け(SRL)を分離し、抽出し、学習する。また,SRLの抽出した役割を予測することにより,グローバルな特徴学習を強化するために,新たな自己教師型アプローチも導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:34:14 GMT)
Escaping mediocrity: how two-layer networks learn hard single-index models with SGD [26.7]
本研究では、2層ニューラルネットワークがグラディエントDescence(SGD)の下で単一インデックスターゲット関数を学習する際のサンプルの複雑さについて検討する。高次元の文脈と様々な幅のプレファクタに関する正確な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:40:56 GMT)
ANPL: Compiling Natural Programs with Interactive Decomposition [25.9]
本稿では,ユーザ固有のタスクを分解可能なプログラミングシステムANPLを紹介する。 ANPLプログラムでは、ユーザは、生成されたプログラムのデータフローを指定するスケッチを直接操作することができる。私たちは、最先端のAIシステムでは困難な、ユニークなタスクのセットであるARC(Abstraction and Reasoning Corpus)にANPLをデプロイします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:19:40 GMT)
Exploring Weight Balancing on Long-Tailed Recognition Problem [25.2]
近年,クラスごとのサンプルサイズが大きめに歪められている長期データにおける認識問題の重要性が高まっている。古典的正規化技術と2段階トレーニングを組み合わせた重みバランスが提案されている。本研究では,各訓練段階における神経崩壊とコーン効果に着目した解析を行い,フィッシャーの識別率の増加に分解できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:21:26 GMT)
Reducing Communication for Split Learning by Randomized Top-k Sparsification [25.0]
スプリットラーニングは垂直的フェデレートラーニング(VFL)の簡単な解法である分割学習における複数のコミュニケーション削減手法について検討し,カット層サイズ削減,トップkスペーサー化,量子化,L1正規化などを検討した。提案するランダム化トップkスペーシフィケーションは,同じ圧縮レベルでのモデル性能の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:02:05 GMT)
Deep Progressive Feature Aggregation Network for High Dynamic Range Imaging [24.9]
本研究では,動的シーンにおけるHDR画像の画質向上のための高度な特徴集約ネットワークを提案する。提案手法は,高対応特徴を暗黙的にサンプリングし,それらを粗い方法で集約してアライメントする。実験の結果,提案手法は異なるシーン下での最先端性能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:28:46 GMT)
BITE: Textual Backdoor Attacks with Iterative Trigger Injection [24.8]
バックドア攻撃はNLPシステムにとって新たな脅威となっている。有害なトレーニングデータを提供することで、敵は被害者モデルに"バックドア"を埋め込むことができる。ターゲットラベルと「トリガーワード」のセットとの間に強い相関関係を確立するため、トレーニングデータを害するバックドアアタックであるBITEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:59:49 GMT)
VAST: A Vision-Audio-Subtitle-Text Omni-Modality Foundation Model and Dataset [24.7]
本稿では,VAST-27Mという大規模モダリティビデオキャプションデータセットを自動生成する手法を提案する。まず、2700万のオープンドメインのビデオクリップを収集し、視覚とオーディオキャプタを別々に訓練して、視覚とオーディオキャプタを生成します。既成のLarge Language Model (LLM) を用いて生成されたキャプションと,字幕と指導プロンプトを総称モダリティキャプションに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:34:50 GMT)
ME-GAN: Learning Panoptic Electrocardio Representations for Multi-view ECG Synthesis Conditioned on Heart Diseases [24.5]
本稿では,ME-GAN と呼ばれる多視点心電図合成のための疾患認識型生成対向ネットワークを提案する。心臓疾患の心電図は特定の波形に局所化されることが多いため,適切な場所に病情報を正確に注入する「ミックスアップ正規化」を提案する。総合的な実験により,ME-GANは多視点ECG信号合成において信頼性の高いモルビッド表現を用いて良好に機能することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:22:35 GMT)
Alternating Local Enumeration (TnALE): Solving Tensor Network Structure Search with Fewer Evaluations [24.4]
局所列挙法により各構造関連変数を交互に更新する新しいアルゴリズムであるTnALEを提案する。我々は、TnALEが最先端のアルゴリズムよりもはるかに少ない評価で、事実上優れたTNランクと置換を見つけることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:28:26 GMT)
Doubly Smoothed GDA: Global Convergent Algorithm for Constrained Nonconvex-Nonconcave Minimax Optimization [24.3]
非コンケーブなミニマックス最適化は、機械学習に広く応用されているため、この10年で大きな注目を集めている。ほとんどの既存のアルゴリズムは、グローバルに収束することを保証できない。一つの指数を持つ一方のクルディ・ロジャシエヴィチ条件の下では、原始凸/凸双対関数を持つゲームを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:46:37 GMT)
Exploring Energy-based Language Models with Different Architectures and Training Methods for Speech Recognition [24.0]
エネルギーベース言語モデル(ELM)は、自然文の非正規化分布をパラメータ化する。本稿では,エネルギ関数の異なるアーキテクチャと異なるトレーニング手法について検討し,音声認識におけるEMMの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:38:21 GMT)
Multi-Modal Face Stylization with a Generative Prior [23.9]
MMFSはStyleGANの強みを活用することでマルチモーダル顔スタイリングをサポートする。 2段階のトレーニング戦略を導入し、最初の段階でエンコーダをトレーニングし、特徴マップをStyleGANと整列させる。第2段階では、ネットワーク全体が、スタイル化された顔生成のための芸術的データで微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:01:31 GMT)
Statistically Optimal K-means Clustering via Nonnegative Low-rank Semidefinite Programming [23.9]
K$-meansクラスタリングは、大規模なデータセットのパターンを識別する機械学習手法として広く使用されている。本稿では,非負の低ランク因数分解問題を解くことでNMFライクなアルゴリズムについて述べる。提案アルゴリズムは,既存の最先端技術と比較して,誤クラスタリング誤差を著しく小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:39:55 GMT)
Adapting Learned Sparse Retrieval for Long Documents [23.8]
学習されたスパース検索(LSR)は、クエリとドキュメントを語彙に整合したスパース重みベクトルに変換するニューラルネットワークのファミリーである。 SpladeのようなLSRアプローチは短いパスでうまく機能するが、どれだけ長いドキュメントを扱うかは定かではない。我々は,LSRを長い文書に適用するための既存の集約手法について検討し,LSRが長い文書を扱うためには近位スコアリングが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:50:16 GMT)
Towards a Better Understanding of Representation Dynamics under TD-learning [23.7]
TD-learningは、価値予測のための基礎強化学習(RL)アルゴリズムである。エンドツーエンドのTD学習は、時間とともにどのように表現に影響を与えるのか? まず、環境が可逆である場合、エンドツーエンドのTD学習が時間とともに値近似誤差を厳密に減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:34:40 GMT)
Do Language Models Know When They're Hallucinating References? [23.6]
State-of-the-art Language Model (LM)は「幻覚」のあるテキストを生成することで有名である外部リソースを照会することなく,ブラックボックスクエリのみを用いて,同一のLMを用いて多くのファブリケーションを識別できることが判明した。 GPTシリーズのLMは、独立したセッションでクエリされた際、幻覚された参照の異なる作者を幻覚させるが、実際の参照の作者を一貫して識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:12:03 GMT)
RAPHAEL: Text-to-Image Generation via Large Mixture of Diffusion Paths [23.5]
我々はRAPHAELと呼ばれるテキスト条件画像拡散モデルを導入し,芸術的画像を生成する。 RAPHAELは、日本の漫画、リアリズム、サイバーパンク、インクイラストレーションなど、さまざまなスタイルの画像を切り替える際の優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:59:41 GMT)
AI-based Radio and Computing Resource Allocation and Path Planning in NOMA NTNs: AoI Minimization under CSI Uncertainty [23.3]
高高度プラットフォーム(HAP)と無人航空機(UAV)からなる階層型空中コンピューティングフレームワークを開発する。タスクスケジューリングは平均AoIを大幅に削減する。電力割り当ては全ユーザに対して全送信電力を使用する場合と比較して平均AoIに限界効果があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:55:11 GMT)
Text-to-Audio Generation using Instruction-Tuned LLM and Latent Diffusion Model [23.1]
大型言語モデル(LLM)は、命令やチェーン・オブ・シンクベースの微調整など、多くの興味深い特性を実現する。我々は、テキスト・トゥ・オーディオ(TTA)生成のためのテキストエンコーダとして、命令調整型LLM Flan-T5を採用する。我々のアプローチであるTANGOは、ほとんどのメトリクスで最先端のAudioLDMより優れており、AudioCapsテストセットで他と同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:09:08 GMT)
Deeply Coupled Cross-Modal Prompt Learning [23.0]
CLIPに基づくDeeply coupled Cross-modal Prompt Learning (DCP)法を提案する。 DCPは、CMPA(Cross-Modal Prompt Attention)メカニズムにより、視覚と言語の間の相互作用を柔軟に許容する。徹底した実験的分析は、非常に数ショットの一般化と、十分に実行されたDCPの説得力のあるドメイン容量を明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:26:52 GMT)
Personalized Algorithmic Recourse with Preference Elicitation [22.9]
PEARは、エンドユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされたアルゴリズムの講義を提供する。 PEARは、ベイジアン選好引用からの洞察に基づいて、ターゲットユーザに対して選択セットクエリを尋ねることで、アクションのコストを反復的に見積もる。実世界のデータセットに対する実証的な評価は、PEARがいかに高品質なパーソナライズされたリコースをほんの数イテレーションで生成するかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:04:34 GMT)
Feature Likelihood Score: Evaluating Generalization of Generative Models Using Samples [22.5]
Feature Likelihood Score (FLS) は、密度推定を用いて、生成モデルの包括的なトリコトミック評価を提供するパラメトリックサンプルベースのスコアである。我々は、以前に提案されたメトリクスが失敗する特定の過度な問題に対して、FLSが特定できることを実証的に示す。また、さまざまな画像データセットやモデルクラスにおいて、FLSを広範囲に評価し、FIDのような過去のメトリクスの直感と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:59:56 GMT)
Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning [22.3]
本稿では,専門家支援ベイズ最適化や履歴伝達制御など,外部知識に基づくチューニング性能向上のための一般化された伝達学習を提案する。 Roverは1万1千の現実世界のSpark SQLタスクのメモリコストの50.1%を20イテレーションで節約し、そのうち76.2%が60%以上のメモリ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:08:49 GMT)
Evaluating 3D Shape Analysis Methods for Robustness to Rotation Invariance [22.3]
本稿では,最近の3次元形状記述子のSO(3)回転に対する堅牢性について解析する。物体が異なる方向で行われる3次元屋内シーンのデータベースを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:39:31 GMT)
MetaLR: Meta-tuning of Learning Rates for Transfer Learning in Medical Imaging [22.2]
転送学習は、限られた医療データに基づいて、ディープニューラルネットワーク(DNN)をうまく一般化するための強力な方法である。本研究では,メタ学習に基づくLRチューナであるMetaLRを提案する。様々な医学応用に関する大規模な実験により、MetaLRは従来のSOTA(State-of-the-art)ファインチューニング戦略よりも優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:35:58 GMT)
Learning Two-Layer Neural Networks, One (Giant) Step at a Time [22.2]
浅層ニューラルネットワークのトレーニング力学について検討する。本研究では,多数のバッチ勾配勾配ステップが特徴学習を容易にする条件について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:43:44 GMT)
GlyphControl: Glyph Conditional Control for Visual Text Generation [22.0]
視覚テキストを生成するためのGlyphControlという斬新で効率的な手法を提案する。 glyph命令を組み込むことで、ユーザは生成されたテキストの内容、場所、サイズをカスタマイズできる。生成した視覚テキストのOCR測定値とCLIPスコアを測定し,本手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:27:59 GMT)
Fooling thermal infrared pedestrian detectors in real world using small bulbs [21.8]
本研究では,基板上に小さな電球を配置した物理攻撃法を提案する。私たちの目標は、赤外線歩行者検出器が現実世界の歩行者を検知できないようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:39:53 GMT)
AI Audit: A Card Game to Reflect on Everyday AI Systems [21.8]
K-12AIリテラシーの重要な要素は、AIシステムの倫理的および社会的意味について学習者に教育することである。ゲームベースの学習手法をAIリテラシーに適用する作業はほとんどない。我々は,「AI Audit」という,中高生向けの競技カードゲームを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:41:47 GMT)
Intra-Source Style Augmentation for Improved Domain Generalization [21.6]
セマンティックセグメンテーションにおける領域一般化を改善するために,イントラソーススタイル拡張(ISSA)手法を提案する。 ISSAはモデルに依存しず、CNNやTransformerで簡単に適用できる。また、Cityscapes から Dark Z"urich の最近の最先端ソリューション RobustNet を $3%$ mIoU で改善するなど、他の領域の一般化手法を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:19:55 GMT)
Graph Exploration Matters: Improving both individual-level and system-level diversity in WeChat Feed Recommender [21.0]
個人レベルの多様性とシステムレベルの多様性はどちらも産業レコメンデーターシステムにとって重要である。 WeChat AppのTop Storiesで、数億人のユーザが使用するシステムの実装とデプロイを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:25:32 GMT)
Shortest Edit Path Crossover: A Theory-driven Solution to the Permutation Problem in Evolutionary Neural Architecture Search [20.9]
人口ベースサーチは、ブラックボックスニューラルネットワークサーチ(NAS)の強化学習(Reinforcement Learning, RL)に代わる可能性として浮上している。ブラックボックスNASにおける変異,クロスオーバー,RLの挙動に関する最初の理論的解析を行った。グラフ空間における最短編集パス(SEP)に基づく新しいクロスオーバー演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:30:28 GMT)
SSL4EO-S12: A Large-Scale Multi-Modal, Multi-Temporal Dataset for Self-Supervised Learning in Earth Observation [20.9]
自己教師による事前訓練は、人間のアノテーションなしで表現力のある表現を生成する可能性を秘めている。我々は、グローバル、マルチモーダル、マルチシーズンの衛星画像コーパスを組み立てるために、ラベルのないRSデータセットSSL4EO-S12を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:57:01 GMT)
Forward and Inverse Approximation Theory for Linear Temporal Convolutional Networks [20.9]
我々は近似率推定(ジャクソン型結果)と逆近似定理(ベルンシュタイン型結果)を証明する。我々は、時間的畳み込みアーキテクチャによって効率的に捕捉できるシーケンシャルな関係のタイプを包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:08:04 GMT)
Approximation theory of transformer networks for sequence modeling [20.9]
まず、変圧器仮説空間に対する普遍近似定理を証明する。次に、明示的な近似率の推定を証明できる新しい正則性の概念を同定する。この推定は変換器の重要な構造特性を明らかにし、変換器が近似に適応する配列関係のタイプを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:56:36 GMT)
Rethinking Counterfactual Data Augmentation Under Confounding [20.9]
機械学習モデルのトレーニングデータにおけるバイアスを緩和する手段として、ファクトファクトデータ拡張が登場している。提案手法は, 逆ファクト的データ拡張に基づいて, 合流バイアスが下流の分類器に与える影響を解析し, 解に対する因果的視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:20:23 GMT)
The Gradient Convergence Bound of Federated Multi-Agent Reinforcement Learning with Efficient Communication [20.9]
連立学習パラダイムにおける協調的意思決定のための独立強化学習(IRL)の検討 FLはエージェントとリモート中央サーバ間の過剰な通信オーバーヘッドを生成する。本稿では,システムの実用性向上のための2つの高度な最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:53:01 GMT)
An Emergency Disposal Decision-making Method with Human--Machine Collaboration [20.8]
現代の運用環境では、すべての業務計画が機器の故障や資源不足などの緊急イベントの影響を受けている。意思決定を支援するために無人のシステムを使用することは、解決効率を向上させることができるが、その決定は解釈できない。本稿では,タスクフィルタリングとタスクスケジューリングという2つのフェーズを用いて,計画外のイベントを解決するための協調的ヒューマンマシン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:53:20 GMT)
ReSup: Reliable Label Noise Suppression for Facial Expression Recognition [20.7]
本稿では、ReSupと呼ばれるより信頼性の高いノイズラベル抑圧手法を提案する。最適な分布モデリングを実現するために、ReSupは全てのサンプルの類似度分布をモデル化する。ノイズ決定結果の信頼性をさらに高めるため、ReSupは2つのネットワークを使ってノイズ抑制を共同で実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:02:06 GMT)
Efficient and Degree-Guided Graph Generation via Discrete Diffusion Modeling [20.6]
拡散に基づく生成グラフモデルは高品質の小さなグラフを生成するのに有効であることが証明されている。しかし、グラフ統計を推奨する何千ものノードを含む巨大なグラフを生成するには、よりスケーラブルである必要がある。本稿では,大きなグラフを持つ生成タスクに対処する新しい拡散型生成グラフモデルであるEDGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:01:36 GMT)
Local Convergence of Gradient Descent-Ascent for Training Generative Adversarial Networks [20.4]
本稿では,GANをカーネルベース判別器で訓練するための勾配降下度(GDA)の局所的ダイナミクスについて検討する。システムがいつ収束するか、振動するか、あるいは分岐するかを示す相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:40:43 GMT)
RL + Model-based Control: Using On-demand Optimal Control to Learn Versatile Legged Locomotion [20.3]
モデルベース最適制御と強化学習(RL)を統合した動的で頑健な足歩行のための多目的制御法を提案する。我々のアプローチは、有限水平最適制御問題を解くことで、オンデマンドで発生する参照動作を模倣するRLポリシーを訓練することである。本手法は, 多様な四脚歩行パターンを生成し, 予期せぬ外乱に対する安定性を維持することができる制御ポリシーをうまく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:33:55 GMT)
LaFTer: Label-Free Tuning of Zero-shot Classifier using Language and Unlabeled Image Collections [20.1]
大規模事前訓練型ビジョン・アンド・ランゲージ(VL)モデルでは、ゼロショット視覚分類において新しい最先端(SOTA)が設定されている。初めて、ラベルなしで、ペア化されたVLデータなしで、このギャップを減らせる方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:56:35 GMT)
Red teaming ChatGPT via Jailbreaking: Bias, Robustness, Reliability and Toxicity [19.9]
大規模言語モデル(LLM)は社会的偏見と毒性を示し、無責任から生じる倫理的および社会的危険を呈する。複数のサンプルデータセット上でChatGPTを実証的にベンチマークする。既存のベンチマークでは、かなりの数の倫理的リスクに対処できないことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:46:54 GMT)
Physics-Informed Computer Vision: A Review and Perspectives [19.9]
機械学習フレームワークにおける物理情報の取り込みは、多くのアプリケーションドメインを開放し、変換している。本稿では,物理法則によるコンピュータビジョンタスクの定式化とアプローチに関する体系的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:55:11 GMT)
A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets [19.5]
本稿では,ChatGPTの性能を多種多様な学術データセット上で徹底的に評価する。具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:37:21 GMT)
MMD Aggregated Two-Sample Test [19.5]
平均最大離散性(MMD)に基づく2つの新しい非パラメトリック2サンプルカーネルテストを提案する。まず、固定化されたカーネルに対して、置換またはワイルドブートストラップを用いてMDDテストを構築し、テストしきい値を決定するために2つの一般的な数値処理を行う。本研究では,この実験が非漸近的にレベルを制御し,反復対数項までソボレフ球の最小値を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:11:09 GMT)
Federated Learning of Gboard Language Models with Differential Privacy [19.4]
我々は、Google Keyboard(Gboard)において、フェデレートラーニング(FL)とディファレンシャルプライバシ(DP)で言語モデル(LM)を訓練する。本稿では,DP-Follow-the-Regularized-Leader (DP-FTRL)citepkairouz21bアルゴリズムを適用し,クライアントデバイスの一様サンプリングを必要とせず,有意義に形式的なDP保証を実現する。私たちは、Gboardの次のワード予測ニューラルネットワークLMがDP保証されていることを、喜んで発表します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:54:22 GMT)
On the Correspondence Between Monotonic Max-Sum GNNs and Datalog [19.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくデータ変換の研究最大および総和集約関数を持つGNNのサブクラスをカバーするモノトニックマックスサムGNNの表現性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:13:38 GMT)
SANE: The phases of gradient descent through Sharpness Adjusted Number of Effective parameters [19.1]
ネットワークトレーニング中にヘッセン行列を考える。シャープネス調整された有効パラメータ(SANE)は、大きな学習率に対して堅牢であることを示す。我々は、大きな学習率で「ロス盆地」にまたがるエビデンスとヘッセンシフトを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:29:31 GMT)
SPAC-Net: Synthetic Pose-aware Animal ControlNet for Enhanced Pose Estimation [19.0]
我々は、SPAC-Net(Synthetic Pose-aware Animal ControlNet)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)ベースのデータ生成パイプラインが生成した可塑性ポーズデータを利用して,実データに近いポーズラベルを持つ合成データを生成する。さらに、動物と背景のHED境界を別々に検出し、生成したデータの精度と安定性を向上させるBi-ControlNet構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:56:42 GMT)
ADAPTERMIX: Exploring the Efficacy of Mixture of Adapters for Low-Resource TTS Adaptation [18.8]
本研究では,異なる話者の独特の特徴を学習するために「アダプタの混合」手法を提案する。提案手法は,話者選好試験において5%の顕著な改善がみられ,ベースラインよりも優れていた。これはパラメータ効率のよい話者適応において重要な成果であり、この種の最初のモデルの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:39:01 GMT)
Massively Multilingual Lexical Specialization of Multilingual Transformers [18.8]
本稿では,2つの標準言語間語彙タスクにおいて,多言語レキシカル特殊化が著しく向上することを示す。我々は,語彙制約のない言語への多言語語彙の特殊化によって一般化できることを示唆し,特殊化に欠かせない言語に対するゲインを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:59:07 GMT)
Policy Synthesis and Reinforcement Learning for Discounted LTL [18.6]
本研究では,未知の遷移確率を持つ決定過程における政策における割引合成の利用について検討する。すべての割引要因が同一である場合に、報酬機を介して割引済の割引を割引済の報酬に還元する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:43:19 GMT)
How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities [18.5]
本稿では LLM と DL ベースの APR モデルの Java 脆弱性修復機能について検討し比較した。結果として、より大きな脆弱性修復トレーニングデータを作成するなど、Javaの自動脆弱性修正を強化するイノベーションが求められている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:50:27 GMT)
3DTeethSeg'22: 3D Teeth Scan Segmentation and Labeling Challenge [18.5]
3DTeethSeg'22チャレンジは、2022年のMICCAI(International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)と共同で実施された。 900人の患者から1800件のスキャンを行ったデータセットを作成し, それぞれの歯にヒトと機械のハイブリッドアルゴリズムを用いて個別にアノテートした。本研究では,3DTeethSeg'22チャレンジの評価結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:49:58 GMT)
Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels [18.3]
本稿では,難解な複合テスト問題に対するカーネルベースの仮説テストを提案する。実験では,最小距離推定器を用いて,最大平均誤差とカーネルのStein誤差を推定した。主な結果として、パラメータを推定し、正しいテストレベルを維持しながら、同じデータ上でテストを実行することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:27:19 GMT)
When Fairness Meets Privacy: Fair Classification with Semi-Private Sensitive Attributes [18.2]
半私的な環境での公平な分類の新規かつ実践的な問題について検討する。センシティブな属性のほとんどはプライベートであり、クリーンな属性はごくわずかである。半原始的環境下での公正な予測を実現するための新しいフレームワークであるFairSPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:57:52 GMT)
Anchor Sampling for Federated Learning with Partial Client Participation [17.8]
本稿では,フェデラルクライアント参加のためのフェデラルラーニング(Federated Learning,FedAMD)を提案する。中心となるアイデアはアンカーサンプリングであり、部分的な参加者をアンカーグループとマイナーグループに分離する。 2つのグループの結果を統合することで、FedAMDはトレーニングプロセスを加速し、モデルの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） (Mon, 29 May 2023 01:35:56 GMT)
Analysis of the (1+1) EA on LeadingOnes with Constraints [17.8]
進化的アルゴリズムが古典的LeadingOnes問題の制約されたバージョンをどのように最適化するかを検討する。その結果,アルゴリズムの挙動は一様制約の制約境界に大きく依存していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:40:52 GMT)
Automatic Detection, Validation and Repair of Race Conditions in Interrupt-Driven Embedded Software [17.6]
我々は、割り込み駆動組込みソフトウェアにおける競合条件を検出し、検証し、修復する自動化フレームワークであるSDRacerを提案する。 C言語で書かれた9つの実世界の組込みプログラム上でSDRacerを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:22:00 GMT)
Patcher: Patch Transformers with Mixture of Experts for Precise Medical Image Segmentation [17.5]
医用画像セグメンテーションのためのエンコーダ・デコーダ・ビジョントランスフォーマーアーキテクチャPacherを提案する。通常のVision Transformersとは異なり、イメージを大きなパッチに分割するPacherブロックを使用している。トランスフォーマーは、大きなパッチ内の小さなパッチに適用され、各ピクセルの受信フィールドが制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:52:49 GMT)
3D Model-based Zero-Shot Pose Estimation Pipeline [17.4]
本稿では,物体の3次元モデルを利用した完全ゼロショットポーズ推定パイプラインを提案する。最初のステップでは、テキスト記述の代わりに3Dモデルに基づいてゼロショットのインスタンスセグメンテーションを実行する新しい方法がある。 2番目のステップでは、階層的な幾何構造マッチング機構を用いてゼロショットポーズ推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:54:04 GMT)
Aligning Optimization Trajectories with Diffusion Models for Constrained Design Generation [17.2]
本稿では,拡散モデルのサンプリング軌跡と従来の物理法に基づく最適化軌跡との整合性を示す学習フレームワークを提案する。提案手法では,高コストプリプロセッシングや外部サロゲートモデル,ラベル付きデータの追加を必要とせずに,実用的で高性能な設計を2段階で生成することができる。この結果から, TAは分布内構成における最先端の深層生成モデルより優れ, 推論計算コストを半減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:16:07 GMT)
DeCoR: Defy Knowledge Forgetting by Predicting Earlier Audio Codes [17.0]
生涯音声の特徴抽出は、新しい音のクラスを漸進的に学習する。新しいデータにのみモデルを最適化することは、これまで学習されたタスクを壊滅的に忘れてしまう可能性がある。本稿では,DeCoRと呼ばれる連続的な音声表現学習における新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:25:03 GMT)
SlimFit: Memory-Efficient Fine-Tuning of Transformer-based Models Using Training Dynamics [16.9]
BERTやViTのようなトランスフォーマーベースのモデルは、異なる自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)タスクで最先端の結果を得た。これらのモデルは、微調整過程において非常にメモリ集約的である。我々はSlimFitと呼ばれる新しいツールを導入し、これらのモデルのメモリ要求を動的に解析することで削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:50:52 GMT)
lilGym: Natural Language Visual Reasoning with Reinforcement Learning [16.8]
LilGymは、視覚環境における言語条件強化学習のための新しいベンチマークである。 LilGymは、高度に構成された2,661の自然言語文に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:44:36 GMT)
Lightweight, Pre-trained Transformers for Remote Sensing Timeseries [16.7]
リモートセンシングデータに対する現在の自己教師付き学習アプローチは、自然画像に適用された技術から大きなインスピレーションを得ている。リモートセンシングデータに特化して設計したモデルと自己教師型トレーニング技術により,より小型かつ高性能なモデルが得られることを示す。本稿では,リモートセンシング画素時系列データに基づくトランスモデルであるPretrained Remote Sensing Transformer(Presto)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:21:32 GMT)
A Hybrid Framework of Reinforcement Learning and Convex Optimization for UAV-Based Autonomous Metaverse Data Collection [16.7]
本稿では,UAVが基地局(BS)のカバー範囲を広げて道路側ユニット(RSU)で生成したメタバースデータを収集する,UAV支援型メタバースネットワークについて考察する。データ収集効率を改善するため、リソース割り当てとトラジェクトリ制御をシステムモデルに統合する。提案するUAV支援Metaverseネットワークシステムモデルに基づいて,時間系列最適化問題を協調的に解くために,強化学習と凸最適化を備えたハイブリッドフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:49:20 GMT)
Semi-supervised learning for continuous emotional intensity controllable speech synthesis with disentangled representations [16.5]
半教師付き学習を用いて感情の連続的な強度を制御する新しい手法を提案する。実験の結果,提案手法は制御性と自然性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:40:05 GMT)
Out-of-Distributed Semantic Pruning for Robust Semi-Supervised Learning [16.4]
我々は,OODセマンティック・プルーニング(OSP)と呼ばれる統合フレームワークを提案する。 OSPは、ID分類の精度を13.7%、TinyImageNetデータセットのOOD検出のAUROCの5.9%に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:37:07 GMT)
Coherent Soft Imitation Learning [16.4]
模倣学習法は、政策の行動クローニング(BC)や報酬の逆強化学習(IRL)を通じて専門家から学ぶ。この研究は、BCとIRLの両方の強度を捉える模倣法に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:51:12 GMT)
Likelihood Adjusted Semidefinite Programs for Clustering Heterogeneous Data [16.2]
クラスタリングは広くデプロイされた学習ツールである。 iLA-SDPはEMよりも感度が低く、高次元データでは安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:15:59 GMT)
propnet: Propagating 2D Annotation to 3D Segmentation for Gastric Tumors on CT Scans [16.1]
本研究は,3次元腫瘍セグメンテーションの課題に対処するために,人間の誘導した知識とユニークなモジュールを利用したモデルを提案する。 98件の患者スキャンと30件のバリデーションを行い,手作業によるアノテーション(約0.803)との相当な一致を実現し,効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:24:02 GMT)
SketchFFusion: Sketch-guided image editing with diffusion model [16.1]
スケッチ誘導画像編集は、ユーザが提供するスケッチ情報に基づいて、画像の局所的な微調整を実現することを目的としている。本稿では,画像の主輪郭を保存し,実際のスケッチスタイルに忠実に適合するスケッチ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:37:05 GMT)
Controllable Text-to-Image Generation with GPT-4 [15.6]
我々は,GPT-4によって生成されたプログラムスケッチを用いて,拡散に基づくテキスト-画像パイプラインをガイドする制御-GPTを導入する。 Control-GPTはGPT-4に問い合わせてTikZコードを書き、生成されたスケッチは拡散モデルのテキスト命令と共に参照として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:56:47 GMT)
Ask an Expert: Leveraging Language Models to Improve Strategic Reasoning in Goal-Oriented Dialogue Models [15.5]
モデルに各ターンで相談可能な"エキスパート"へのアクセスをトレーニングする"エキスパートを尋ねる"フレームワークを提案する。アドバイスは専門家との構造化された対話を通じて提供され、コンテキストと対話履歴が与えられた場合、モデルを選択的に利用(または無視)するために最適化される。この枠組みを、専門家の会話の構造を、現場の実践者に教えられた推論戦略を反映した事前に特定されたプロンプトによって概説する精神保健支援領域において評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:19:35 GMT)
Auditing Visualizations: Transparency Methods Struggle to Detect Anomalous Behavior [15.4]
モデルビジュアライゼーションはモデルの振る舞いを反映できるのか? 可視化が異常に訓練されたモデルと通常のモデルに異なる視覚化を割り当てるかどうかを検証する。可視化のための新しい評価フレームワークを導入することで、より信頼性の高いモデルの透明性手法を開発するための道を開いたのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:50:51 GMT)
TD-GEM: Text-Driven Garment Editing Mapper [15.1]
ファッションアイテムをアンタングルに編集するためのテキスト駆動型ガーメント編集マッパー(TD-GEM)を提案する。次に、最適化に基づくContrasive Language- Image Pre-trainingを用いて、ファッションイメージの潜在表現をガイドする。我々のTD-GEMは、テキストプロンプトで表現された対象属性に従って、正確に画像を操作します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:31:54 GMT)
Active Velocity Estimation using Light Curtains via Self-Supervised Multi-Armed Bandits [15.1]
環境を安全に自律的にナビゲートするには、ロボットがどこに障害物があるのか、どのように動くのかを正確に見積もる必要がある。高価な3Dセンサーを使わずに、より安価で高速で高解像度の代替品である、プログラマブルなライトカーテンを使おう。我々は,光カーテンによる部分的測定を用いて,粒子フィルタと占有格子に基づく確率的手法を適用し,シーン内の3次元点の位置と速度を明示的に推定する。本稿では,将来の光カーテン配置を用いて,現在の速度推定値の精度を評価する,自己監督型報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:19:38 GMT)
NavGPT: Explicit Reasoning in Vision-and-Language Navigation with Large Language Models [14.8]
我々は,複雑なエンボディシーンにおけるGPTモデルの推論能力を明らかにするために,NavGPTを導入した。 NavGPTは、視覚的な観察、ナビゲーション履歴、将来の探索可能な方向のテキスト記述を入力として、エージェントの現在の状態を推論する。本研究では,NavGPTが経路に沿った観察や行動から高品質なナビゲーション命令を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:49:00 GMT)
Prompt Learning to Mitigate Catastrophic Forgetting in Cross-lingual Transfer for Open-domain Dialogue Generation [14.7]
限られたデータを持つ非英語言語に対するオープンドメイン対話生成の文脈において,FS-XLTとマルチタスク学習(MTL)について検討した。予備実験では,FS-XLT と MTL の両言語で破滅的忘れを観察した。本稿では,多言語事前学習型言語モデルの多言語性を維持するための,シンプルで効果的なプロンプト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:04:00 GMT)
Exploring the Compositional Generalization in Context Dependent Text-to-SQL Parsing [14.6]
この研究は、文脈に依存したテクスト・トゥ・ザ・セサリオにおける作曲の一般化に関する最初の調査である。実験によると、現在のモデルはすべて、提案されたベンチマークで苦労している。テキスト・トゥ・ザ・セナリオの合成一般化を改善するために,textttp-align という手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:36:56 GMT)
STSyn: Speeding Up Local SGD with Straggler-Tolerant Synchronization [14.5]
ローカル同期は、作業者が同じローカル更新を完了するのを待つため、遅くてトラグラーな作業員のために、ランダムな遅延をアイドルしている作業員に悩まされる。本稿では,トラグラーを緩和し,通信効率を向上させるため,STSynと呼ばれる新しいローカルSGDシステム戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:58:57 GMT)
Text-Only Image Captioning with Multi-Context Data Generation [14.5]
Text-only Image Captioning (TIC) は、画像の正確な記述が可能なテキストのみに基づくモデルを構築することを目的としたアプローチである。単純な記述から生成された画像が、通常、1つまたは限られた文脈で単一の視点を示すという課題を特定した。本稿では,マルチコンテキストデータ生成を導入してこの問題に対処する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:18:59 GMT)
Utilising the CLT Structure in Stochastic Gradient based Sampling : Improved Analysis and Faster Algorithms [14.2]
粒子ダイナミック(IPD)に対するグラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス(SGLD)やランダムバッチ法(RBM)などのサンプリングアルゴリズムの近似を考察する。近似によって生じる雑音は中央極限定理(CLT)によりほぼガウス的であるが、ブラウン運動はまさにガウス的である。この構造を利用して拡散過程内の近似誤差を吸収し、これらのアルゴリズムの収束保証を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:30:31 GMT)
Contextualized End-to-End Speech Recognition with Contextual Phrase Prediction Network [14.1]
本稿では,注目に基づくディープバイアス手法のための文脈的フレーズ予測ネットワークを提案する。このネットワークは、文脈埋め込みを用いて発話中の文脈句を予測し、バイアス損失を計算し、文脈化されたモデルの訓練を支援する。提案手法は,様々なエンドツーエンド音声認識モデルにおいて,単語誤り率 (WER) の低減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:21:48 GMT)
Rethinking Annotation: Can Language Learners Contribute? [13.9]
本稿では,言語学習者がベンチマークデータセットにアノテーションを貢献できるかどうかを検討する。我々は、英語、韓国語、インドネシア語という3つの言語と、感情分析、自然言語推論、名前付きエンティティ認識、機械読解の4つのNLPタスクをターゲットにしている。言語学習者、特に中級または上級の言語習熟度を持つ者は、追加資源の助けを借りてかなり正確なラベルを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:39:17 GMT)
GBG++: A Fast and Stable Granular Ball Generation Method for Classification [13.7]
グラニュラーボールコンピューティングは効率的で堅牢でスケーラブルな学習方法である。既存のGBG法の安定性と効率をさらに改善する必要がある。まず, 高速かつ安定なGBG (GBG++) 手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:00:19 GMT)
Contextual Knowledge Learning For Dialogue Generation [13.7]
モデルトレーニングの不可欠な部分として,文脈と知識の重み付けに対する新しいアプローチを提案する。我々は、文脈と知識のための潜在ベクトルを含む文脈知識学習プロセスを通じて、モデルトレーニングをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:54:10 GMT)
SanskritShala: A Neural Sanskrit NLP Toolkit with Web-Based Interface for Pedagogical and Annotation Purposes [13.6]
ニューラルサンスクリット自然言語処理(NLP)ツールキットであるSanskritShalaを提案する。本システムでは,全タスクで利用可能なベンチマークデータセットについて,最先端のパフォーマンスを報告している。 SanskritShalaはWebベースのアプリケーションとしてデプロイされ、ユーザが入力に対してリアルタイムに分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:36:21 GMT)
HyperConformer: Multi-head HyperMixer for Efficient Speech Recognition [13.4]
最先端のASRシステムは、局所的およびグローバルな相互作用を別々にモデル化することで、有望な結果を得た。ここでは、線形複雑性を示す注意の代替となるHyperMixerを、音声認識のためのConformerアーキテクチャに拡張することで、この問題に対処する。特に、マルチヘッドのHyperConformerは、Conformerよりも効率的でありながら、同等または高い認識性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:53:04 GMT)
UMD: Unsupervised Model Detection for X2X Backdoor Attacks [13.2]
バックドア(トロイジャン)攻撃はディープニューラルネットワークに対する一般的な脅威であり、トリガーバックドアに埋め込まれた1つ以上のソースクラスのサンプルは、敵のターゲットクラスに誤って分類される。本稿では,X2Xのバックドア攻撃を,敵対的(ソース,ターゲット)クラスペアの共役推論によって効果的に検出する教師なしモデル検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:06:05 GMT)
Fundamental Limitations of Alignment in Large Language Models [13.2]
本研究では,大規模言語モデルにおけるアライメントの特性と限界を明らかにするため,振る舞い予測境界 (BEB) と呼ばれる理論的手法を提案する。モデルによって提示される確率が有限である任意の挙動に対して、この挙動を出力するためにモデルを引き起こすプロンプトが存在することを証明している。この結果から,LLMのアライメントにおける基本的な制限が明らかになり,AIの安全性を確保するための信頼性の高いメカニズムの策定の必要性が最前線に浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:31:12 GMT)
One-Time Universal Hashing Quantum Digital Signatures without Perfect Keys [13.1]
情報漏洩が制限された不完全な量子鍵は,セキュリティを損なうことなく,デジタル署名や認証に利用できることを示す。本研究は,データ後処理の遅延を著しく低減し,任意の量子鍵生成プロトコルと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:45:43 GMT)
On Diffusion Modeling for Anomaly Detection [12.7]
本稿では,非教師付きおよび半教師付き異常検出のための拡散モデルの違いについて検討する。拡散確率モデル (DDPM) は, 異常検出ベンチマークの性能は高いが, 計算コストは高い。 DDPMの異常検出への応用を単純化することにより、拡散時間確率モデル(DTPM)と呼ばれる別のアプローチが自然に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:19:45 GMT)
Many-body Approximation for Non-negative Tensors [12.7]
我々は、多体近似と呼ばれる非負のテンソルを分解する別の方法を提案する。従来の分解法では、表現において低ランクを前提としており、大域的な最適化と目標ランクの選択が困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:53:28 GMT)
Mining Negative Temporal Contexts For False Positive Suppression In Real-Time Ultrasound Lesion Detection [12.5]
汎用リアルタイム物体検出モデルは、超音波ビデオに適用した場合に明らかな偽陽性(FP)を誤って報告することができる。本稿では、逆光流の誘導により、負の時間的文脈(NTC)を含む以前のフレームからコンテキストを抽出することを提案する。抽出した文脈を集約することにより、NTCを利用してFPを抑えることができる。提案するUltraDetは,従来の最先端技術よりも大幅に向上し,リアルタイム推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:53:54 GMT)
Quantum variational embedding for ground-state energy problems: sum of squares and cluster selection [12.2]
量子多体問題に対して下から基底状態エネルギーを近似した2乗SDP階層を導入する。本稿では,クラスタ選択を最適化し,計算予算内に留まりながらSDP緩和を緩和するための効率的な戦略を提案する。我々の研究の副産物として、量子絡み合いは多体ハミルトニアンの基盤となるグラフを捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:19:03 GMT)
Chupa: Carving 3D Clothed Humans from Skinned Shape Priors using 2D Diffusion Probabilistic Models [12.1]
拡散モデルを用いてリアルな人間のデジタルアバターを生成する3D生成パイプラインを提案する。われわれの手法であるChupaは、知覚的品質とアイデンティティの多様性を向上したリアルな3D人間を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:38:33 GMT)
BRIGHT: Bi-level Feature Representation of Image Collections using Groups of Hash Tables [12.0]
我々の表現は、画像の不連続なキーを符号化するオートエンコーダによって学習される。キーコードとハッシュテーブルは、明確に定義された勾配流とともに継続的に訓練されます。キーコード空間にLDMを適用することで、LSUN-Churchおよびヒューマン・フェイス・データセットの画像合成における最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:34:40 GMT)
Confidence-Based Feature Imputation for Graphs with Partially Known Features [12.0]
本稿では,各チャネルの特徴に割り当てられるノードの特徴に対して,チャネルの信頼性という新しい概念を導入する。そこで我々は,未知のノードと最も近い既知のノードとの間のチャネル幅の短い経路距離を用いて疑似信頼度を設計する。疑似自信に基づいて,チャネルワイドなノード間拡散とノードワイドなチャネル間伝播を行う特徴計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:58:13 GMT)
In-Context Operator Learning with Prompts for Differential Equation Problems [11.7]
本稿では、新しいニューラルネットワークベースのアプローチ、すなわちIn-Context Operator Networks (ICON)を紹介する。 ICONは、トリガーされたデータから演算子を同時に学習し、推論段階で新しい質問に適用する。数値計算の結果,多変量微分方程式問題に対する数発の演算子学習器としてのニューラルネットワークの機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:53:03 GMT)
Self-distillation Augmented Masked Autoencoders for Histopathological Image Classification [11.6]
自己教師付き学習(SSL)を生成パラダイムから構築するマスク付きオートエンコーダ(MAE)は、おそらくより適切な事前トレーニングである。新しいSD-MAEモデルが提案され, 自己蒸留型MAEが実現された。実験により、SD-MAEは他のSSLメソッドと比較して高い競合性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:14:39 GMT)
A Method for Studying Semantic Construal in Grammatical Constructions with Interpretable Contextual Embedding Spaces [11.6]
本研究では,大言語モデルを用いた文法構成における意味論的コンストラクトについて検討する。対象位置にある単語は、対象位置にある単語と全く同じ単語よりも、より有効なものとして解釈されることを示す。本手法は, 特定のレキセムから抽象化された, テンポラティクスレベルでの構文構成の分布的意味を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:30:38 GMT)
Towards a Robust Framework for NeRF Evaluation [11.3]
ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)パイプラインからニューラルレンダリングネットワークを分離する新しいテストフレームワークを提案する。次に, 明示的放射場表現に基づくNeRFの訓練と評価を行い, パラメトリック評価を行う。我々のアプローチは、NeRF法の比較客観的評価フレームワークを作成する可能性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:30:26 GMT)
Towards a Unifying Model of Rationality in Multiagent Systems [11.3]
マルチエージェントシステムは、これらのエージェントが互いに協力するのと同じくらい効果的に、他のエージェント(人間を含む)と協力する必要がある。本稿では,個々に合理的な学習者であり,相互に協力できる社会的知的エージェントの汎用モデルを提案する。我々は、異なる形態の後悔のために、社会的にインテリジェントなエージェントを構築する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:18:43 GMT)
Representation Learning on Hyper-Relational and Numeric Knowledge Graphs with Transformers [11.3]
ハイパーリレーショナル知識グラフ(英語版)が最近研究され、三重項が一組の等化子と関連付けられている。我々はHyNTという名前の統一フレームワークを提案し、三重項または等化子に数値リテラルを含むハイパーリレーショナル知識グラフの表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:23:31 GMT)
Improved Probabilistic Image-Text Representations [11.3]
基本的な視覚言語(VL)タスクである画像テキストマッチング(ITM)タスクは、多重性や不完全なアノテーションから生じる固有の曖昧さに悩まされている。本稿では,PCME++(PCME++)を改良した確率的クロスモーダル埋め込みを提案する。 MS-COCO Caption と CxC と ECCV Caption の2つの拡張ベンチマークによる実験結果から,PCME++ の有効性を最先端 ITM 法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:02:09 GMT)
Combining Global and Local Merges in Logic-based Entity Resolution [11.2]
Laceは集合体解決のためのフレームワークである。論理ルールと制約は、同じエンティティを表すエンティティ参照のペアを特定するために使用されます。これらのエンティティ参照のすべての発生は等しいと見なされ、マージ可能である。これは、Laceを局所的な値のマージで拡張し、結果の形式主義の計算的性質を探求する動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:30:23 GMT)
LAMBADA: Backward Chaining for Automated Reasoning in Natural Language [11.1]
LAMBADAと呼ばれる逆チェインアルゴリズムは、推論を4つのサブモジュールに分解する。 LAMBADAは最先端のフォワード推論手法よりも精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:23:29 GMT)
Volume Feature Rendering for Fast Neural Radiance Field Reconstruction [11.1]
ニューラルレイディアンス場(NeRF)は、異なる位置と視点から撮影された多視点画像から現実的な新しいビューを合成することができる。 NeRFのレンダリングパイプラインでは、ニューラルネットワークはシーンを独立して表現したり、期待される色や密度のポイントのクエリ可能な特徴ベクトルを変換するために使用される。提案手法では,まず,まず線の特徴ベクトルを描画し,次にニューラルネットワークにより最終画素色に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:58:27 GMT)
The minimax risk in testing the histogram of discrete distributions for uniformity under missing ball alternatives [10.9]
本論では,多くのカテゴリから一様分布に至るまでの項目の離散的なサンプルの適合性をテストすることの問題点を考察する。サンプルの数と次元の数が無限に近づくにつれて、$epsilon が 0$ になるときのミニマックスリスクを鋭く特徴づける。様々な問題パラメータに関する実証的研究は、この推定が有限標本において正確であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:26:42 GMT)
Leveraging Training Data in Few-Shot Prompting for Numerical Reasoning [10.9]
思考の連鎖(CoT)は、多くの自然言語処理タスクで有効であることが証明されている。本研究では, 動的プログラム・プロンプトとプログラム蒸留という, 数発のプロンプトシナリオにおいて, トレーニングデータを活用するための2つの手法について検討する。 3つの標準数学語問題(MWP)データセットに関する実験により,これらの手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:01:40 GMT)
Promises and Perils of Mining Software Package Ecosystem Data [10.8]
サードパーティのパッケージは、依存関係間の迷路を伴う大規模なソフトウェアパッケージエコシステムの出現につながっている。パッケージエコシステムのインフラストラクチャとダイナミクスを理解することで、コード再利用の改善、自動更新、脆弱性の回避といったアプローチが生まれました。この章では、ソフトウェア工学研究者が利用可能なソフトウェアパッケージエコシステムに関連する豊富なデータをマイニングする約束と危険性についてレビューします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:09:48 GMT)
Improving Confidence in Evolutionary Mine Scheduling via Uncertainty Discounting [10.6]
不確実性を考慮した最適スケジュール決定のための新しいアプローチを提案する。この経済的な枠組みにおける不確実性の扱いは、以前使用が困難だった変動モデルを実用的な洞察に還元する。我々はMaptekの鉱山計画ソフトウェアEvolutionを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:43:09 GMT)
GazeGNN: A Gaze-Guided Graph Neural Network for Disease Classification [10.4]
医用スキャンから疾患分類を行うための新しいGNNであるGazeGNNを提案する。リアルタイム, リアルタイム, エンド・ツー・エンドの病気分類アルゴリズムを初めて開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:01:54 GMT)
FMM-X3D: FPGA-based modeling and mapping of X3D for Human Action Recognition [10.4]
本稿では,人間行動認識の最先端モデルであるX3DをFPGAデバイスにマッピングする問題に対処する。提案するツールフローは,FPGAデバイスの利用可能なリソースとオフチップメモリ特性を考慮した最適化ストリームベースハードウェアシステムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:17:51 GMT)
Towards minimizing efforts for Morphing Attacks -- Deep embeddings for morphing pair selection and improved Morphing Attack Detection [10.3]
顔埋め込みは、大規模なモルフィング攻撃生成のための画像の選択と、潜在的なモルフィング攻撃を検出する2つの目的がある。顔の埋め込み類似性に基づいて個人をペアリングする事前選択アルゴリズムを用いる。モーフィング・アタックを検出する能力の観点から、2つの最先端の顔認識システムからの埋め込みを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:00:40 GMT)
STaSy: Score-based Tabular data Synthesis [10.3]
Score-based Tabular data synthesis (STaSy) という新しいモデルを提案する。私たちのトレーニング戦略には、セルフペースの学習技術と微調整戦略が含まれています。実験では,タスク依存評価や多様性の観点から,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:37:50 GMT)
On the Optimal Recovery of Graph Signals [10.1]
グラフ信号処理問題に対して最適あるいはほぼ最適な正規化パラメータを演算する。本結果は,グラフに基づく学習における古典的最適化手法の新しい解釈を提供する。半合成グラフ信号処理データセットの数値実験における本手法の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:54:51 GMT)
Sequential Condition Evolved Interaction Knowledge Graph for Traditional Chinese Medicine Recommendation [10.0]
伝統的な中国医学(TCM)は、病気の多様性を治療するために天然のハーブを利用する豊富な歴史を持っている。既存のTCM推奨アプローチは、患者の状態の変化を見落とし、症状と処方薬の間の潜在的なパターンのみを探索する。本稿では,患者の症状の動態を考慮し,モデルを逐次処方薬製造問題として扱う新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:13:39 GMT)
The Rise of AI Language Pathologists: Exploring Two-level Prompt Learning for Few-shot Weakly-supervised Whole Slide Image Classification [10.0]
本稿では,FSWCと表記される病的全スライド画像(WSI)分類における弱教師あり学習の概念を紹介する。大規模言語モデル GPT-4 の即時学習と活用に基づく解法を提案する。提案手法では,GPT-4を質問応答モードで活用し,インスタンスレベルとバッグレベルの両方で言語事前知識を取得し,インスタンスレベルとバッグレベルの言語プロンプトに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:35:44 GMT)
Counterpart Fairness -- Addressing Systematic between-group Differences in Fairness Evaluation [9.8]
フェアネス評価が「オレンジ」と「アプルズ」とを比較することを防止する。本稿では,機械学習モデルの公正度を評価するために,対向型統計公正度指数(Counterpart-Fairness,CFair)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:41:12 GMT)
Can We Trust Explainable AI Methods on ASR? An Evaluation on Phoneme Recognition [9.8]
深層学習に基づく音声認識(ASR)を説明するためにXAI技術を使うことに関心が持たれている。画像分類領域である局所解釈可能なモデル非依存表現(LIME)からTIMITに基づく音素認識タスクの訓練モデルに適用する。本稿では、時間分割音声セグメントに基づくLIMEの変種を見つけ、最も信頼性の高い説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:04:13 GMT)
A Novel Noise Injection-based Training Scheme for Better Model Robustness [9.7]
ノイズインジェクションに基づく手法は、人工ニューラルネットワークの堅牢性を向上させることができることが示されている。本研究では,より優れたモデルロバスト性を実現するための新しいノイズ注入型トレーニング手法を提案する。実験結果から,提案手法は対向的ロバスト性において性能が向上し,元の精度では若干性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:43:44 GMT)
Learning Linear Groups in Neural Networks [9.7]
ニューラルネットワークの重み空間に作用する線形群を学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャであるLinear Group Networks(LGNs)を提案する。 LGNは、データ内の隠された対称性の監督や知識なしにグループを学習する。線形群構造はデータ分布と検討課題の両方に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:29:11 GMT)
W-procer: Weighted Prototypical Contrastive Learning for Medical Few-Shot Named Entity Recognition [9.6]
Weighted Prototypeal Contrastive Learning for Medical Few Shot Named Entity Regniation (W-PROCER)を提案する。当社のアプローチは主に,プロトタイプベースの契約損失と重み付けネットワークの構築を中心に展開している。提案するW-PROCERフレームワークは,3つのベンチマークデータセットにおいて,強いベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:17:52 GMT)
Private Federated Learning Without a Trusted Server: Optimal Algorithms for Convex Losses [9.4]
シリコン間記録レベル差分プライバシー(ISRL-DP) シリコン間記録レベル差分プライバシー(ISRL-DP)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:03:57 GMT)
OverFlow: Putting flows on top of neural transducers for better TTS [9.3]
ニューラルHMMは、最近テキストから音声へのシーケンスモデリングのために提案されたニューラルトランスデューサの一種である。本稿では,ニューラルHMM TTSと正規化流を組み合わせた音声音響の非ガウス分布を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:23:44 GMT)
Medical Dialogue Generation via Dual Flow Modeling [9.3]
医療対話システム(MDS)は、患者に診断や処方薬などの医療サービスを提供することを目的としている。これまでの研究は主に、上記医療機関を重要な対話履歴情報として抽出することでこの問題に対処した。本研究は, 医療機関と医師の対話行動の推移を各ターンで捉えることも重要であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:23:34 GMT)
Bringing regularized optimal transport to lightspeed: a splitting method adapted for GPUs [9.3]
正規化された最適輸送のための効率的なアルゴリズムを提案する。従来の手法とは対照的に、ダグラス・ラフフォード分割法を用いて、幅広い正規化器を扱える効率的な解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:04:55 GMT)
Benchmarking Actor-Critic Deep Reinforcement Learning Algorithms for Robotics Control with Action Constraints [9.3]
本研究では,行動制約付き強化学習(RL)アルゴリズムの評価のためのベンチマークを提案する。複数のロボット制御環境にまたがる既存のアルゴリズムとその新しい変種を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:39:12 GMT)
Multi-Scale Attention for Audio Question Answering [9.3]
AQA (Audio Question answering) は、シーン理解を探索するために広く使用されるプロキシタスクである。既存の手法は主に視覚的質問応答タスクの構造を単純なパターンで音声に拡張する。本稿では,非同期ハイブリッドアテンションモジュールとマルチスケールウィンドウアテンションモジュールからなるマルチスケールウィンドウアテンションフュージョンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:06:58 GMT)
Bilevel Optimization without Lower-Level Strong Convexity from the Hyper-Objective Perspective [9.0]
一般凸下層関数の超対象は、評価や最適化に難渋しうることを示す。勾配支配条件下では、超対象の近似定常点を求めるために、不正確なグラディエント・フリー・メソッド(IGFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:07:24 GMT)
Sampling Ex-Post Group-Fair Rankings [9.0]
上記の分布からランダムなグループフェアランキングをサンプリングするアルゴリズムを2つ提案する。我々の問題定式化は、暗黙のバイアス、不完全関連情報、あるいは順序付けのみのランク付けが可能である場合にも有効である。我々は、我々のアルゴリズムが、現実のデータセット上での公正さとランキングユーティリティの最近のベースラインと好適に比較できるという実証的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:11:49 GMT)
ORCA: A Challenging Benchmark for Arabic Language Understanding [8.9]
ORCAはアラビア語理解評価のための公開ベンチマークである。アラビア語NLUの現在の進歩を測定するため、ORCAを用いて18の多言語モデルとアラビア語モデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:27:37 GMT)
TreeMAN: Tree-enhanced Multimodal Attention Network for ICD Coding [8.9]
我々は,ICDコード予測のためのツリー拡張型マルチモーダルアテンションネットワーク(TreeMAN)を提案する。提案手法は,従来のICD符号化手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:37:26 GMT)
Insights from the Design Space Exploration of Flow-Guided Nanoscale Localization [8.9]
Terahertz(THz)をベースとした無線通信機能を備えたナノデバイスは、ヒトの血流内におけるフロー誘導局在のプライマーを提供する。フロー誘導型ローカライゼーションはまだ初歩的な段階であり、この問題を対象とする研究はごくわずかである。我々は,一組の異種性能指標を用いて,最先端のフロー誘導型ローカライズ手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:47:51 GMT)
Conditional Support Alignment for Domain Adaptation with Label Shift [8.8]
アンラベルド・ドメイン適応(アンラベルド・ドメイン・アダプティブ、Unlabelled Domain adapt、UDA)とは、学習モデルを、ソース・ドメインのラベル付きサンプルと対象ドメインの教師なしサンプルに基づいて訓練するドメイン適応フレームワークである。本稿では,対象領域の特徴表現分布に対する条件対称的サポートのばらつきを最小限に抑えることを目的とした,新しい条件逆サポートアライメント(CASA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:20:18 GMT)
Vec2Gloss: definition modeling leveraging contextualized vectors with Wordnet gloss [8.7]
対象単語の文脈的埋め込みから光沢を生成するVec2Gloss'モデルを提案する。この研究で得られた光沢は、中国語のWordnetの体系的な光沢パターンによって実現されている。以上の結果から,提案したVec2Glossモデルが文脈的埋め込みの語彙-意味的応用に新たな視点を開きつつあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:37:37 GMT)
Implicit Transfer Operator Learning: Multiple Time-Resolution Surrogates for Molecular Dynamics [8.7]
シミュレーションプロセスのサロゲートを複数の時間分解能で学習するフレームワークであるImplict Transfer Operator (ITO) Learningを提案する。また、全原子分子動力学を定量的にモデル化できる粗粒CG-SE3-ITOモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:19:41 GMT)
RN-Net: Reservoir Nodes-Enabled Neuromorphic Vision Sensing Network [8.7]
イベントベースのカメラは、生物学的視覚系のスパイクと非同期スパイク表現にインスパイアされている。本稿では,局所的および大域的貯水池の動的時間エンコーディングと統合された単純な畳み込み層に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 RN-Netはこれまでに報告されたDV128 Gestureの99.2%の最高精度を達成しており、DVS Lipデータセットの67.5%の最高精度の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:15:38 GMT)
Generalized Disparate Impact for Configurable Fairness Solutions in ML [8.6]
Herschfeld-Gebelein-Renyi(HGR)指標は有用であるが,いくつかの限界がある。 1)意味論の観点でHGRを補完する、2)完全に解釈可能で透明である、3)有限サンプルに対して堅牢である、(4)特定の応用に適合する堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:57:38 GMT)
Improving Generalization for Multimodal Fake News Detection [8.6]
最先端のアプローチは通常、小さなサイズのデータセットや特定のトピックの限定セットでトレーニングされる。本稿では,マルチモーダルフェイクニュース検出のために,最先端のマルチモーダルトランスを採用した3つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:32:22 GMT)
Convergence Analysis of Mean Shift [8.6]
平均シフトはカーネル密度推定(KDE)のモードを求める本研究では,MSアルゴリズムによって生成されたモード推定シーケンスの収束保証と収束率の評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:36:27 GMT)
Practical Phase-Coding Side-Channel-Secure Quantum Key Distribution [8.5]
位相符号化サイドチャネルセキュアチャネル(PC-SCS)プロトコルと呼ばれる新しいQKDプロトコルを提案する。新しいプロトコルのコヒーレント攻撃に対する有限鍵セキュリティ解析が与えられる。 PC-SCSプロトコルにより300kmの伝送距離を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:05:31 GMT)
FastMESH: Fast Surface Reconstruction by Hexagonal Mesh-based Neural Rendering [8.3]
我々は、光線とメッシュの交差点でのみサンプルをサンプリングするFastMESHという、効果的なメッシュベースのニューラルネットワークレンダリング手法を提案する。提案手法は, 再建と新規なビュー合成の両面において, 最先端の成果を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:43:14 GMT)
Recommending Bug Assignment Approaches for Individual Bug Reports: An Empirical Investigation [8.2]
バグレポートに対処できる潜在的な開発者を自動的に推薦する複数のアプローチが提案されている。これらのアプローチは一般的に、あらゆるソフトウェアプロジェクトに提出されたバグレポートに対して機能するように設計されています。 2つのオープンソースシステムから2,249件のバグレポートに適用した3つのバグ割り当て手法を用いて,この推測を検証する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:02:56 GMT)
Generative Adversarial Networks based Skin Lesion Segmentation [8.1]
EGANは、正確な病変マスクを生成する、教師なしの生成ネットワークである。 Dice係数、Jaccard類似度、精度は90.1%、83.6%、94.5%である。これは、Dice Coefficientの2%増加、Jaccard Indexの1%増加、精度の1%増加を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:51:31 GMT)
Partially Personalized Federated Learning: Breaking the Curse of Data Heterogeneity [8.1]
我々は,個人化の柔軟性とグローバルトレーニングの協調性とのバランスを崩す,フェデレートラーニング(FL)の部分的にパーソナライズされた定式化を提案する。フレームワークでは、変数をグローバルパラメータに分割し、すべてのクライアント間で共有し、個々のローカルパラメータをプライベートにしておく。パラメータの適切な分割の下では、各クライアントがデータを完璧に適合させるグローバルパラメータを見つけ、得られた問題をオーバーパーソナライズされたものとして参照することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:54:50 GMT)
GCondNet: A Novel Method for Improving Neural Networks on Small High-Dimensional Tabular Data [7.9]
GCondNetは、データに存在する暗黙構造を利用して、ニューラルネットワークを強化する一般的なアプローチである。 GCondNetはデータの高次元性を利用して、基礎となる予測ネットワークの性能を向上させる。我々は,GCondNetが14の標準および最先端の手法より優れている実世界の9つのデータセットに対して,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:28:17 GMT)
Towards Efficient Deep Hashing Retrieval: Condensing Your Data via Feature-Embedding Matching [7.9]
最先端の深層ハッシュ検索モデルのトレーニングに要する費用は増加している。最先端のデータセット蒸留法は、すべての深層ハッシュ検索法に拡張できない。合成集合と実集合との特徴埋め込みをマッチングすることにより,これらの制約に対処する効率的な凝縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:23:55 GMT)
On the Privacy-Robustness-Utility Trilemma in Distributed Learning [7.8]
本稿では,少数の対向マシンに対してロバスト性を保証するアルゴリズムによって得られた誤差を,まず厳密に解析する。私たちの分析は、プライバシ、堅牢性、ユーティリティの基本的なトレードオフを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:27:23 GMT)
Action valuation of on- and off-ball soccer players based on multi-agent deep reinforcement learning [7.7]
マルチエージェント深部強化学習に基づく1つの総合的な枠組みを用いて,オンタイムおよびオフボール選手のアクションを評価する手法を提案する。本手法では,識別やラベル付けが困難なゲームを通して,複数のプレイヤーが連続的に動き続けるかを評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:14:36 GMT)
Symbolic Quantum Simulation with Quasimodo [7.6]
本稿では,量子回路のシンボリックシミュレーションのためのオープンソースPythonライブラリであるQuasimodoを紹介する。クアシモドは量子回路のシミュレーションを可能にし、量子回路の出力特性をチェックする。他のシンボリックなデータ構造をサポートするために簡単に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:20:00 GMT)
Trompt: Towards a Better Deep Neural Network for Tabular Data [7.6]
本稿では,言語モデルの素早い学習に触発された新しいアーキテクチャであるTromptを提案する。実験結果は、Trumptが最先端のディープニューラルネットワークより優れており、ツリーベースモデルに匹敵することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:51:18 GMT)
Cross-Entropy Estimators for Sequential Experiment Design with Reinforcement Learning [7.6]
強化学習は、実験のシーケンスを設計するための改善された設計ポリシーを学ぶことができる。現在の手法は、期待される情報ゲインのコントラスト推定器に依存している。本稿では,関節モデル分布のクロスエントロピーに基づく下界推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:35:52 GMT)
LM-CPPF: Paraphrasing-Guided Data Augmentation for Contrastive Prompt-Based Few-Shot Fine-Tuning [7.5]
本稿では,言語モデルの微調整手法であるLM-CPPFを提案する。複数のテキスト分類ベンチマーク実験により, この拡張法が他の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:59:51 GMT)
Diverse Gaussian Noise Consistency Regularization for Robustness and Uncertainty Calibration [7.3]
深層ニューラルネットワークは、列車と試験分布が一致したときに高い予測精度を達成する。この設定から逸脱し、深刻なパフォーマンス劣化を引き起こす、さまざまな種類の汚職が発生する。本稿では,画像分類器の多種多様な汚損下での堅牢性向上のための多種多様なガウス雑音整合正則化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:06:24 GMT)
Superiority of GNN over NN in generalizing bandlimited functions [7.1]
グラフ情報の統合機能を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)は,データ解析に広く利用されている。本稿では,その分類課題に対するGNNの表現力について検討する。その結果、GNNアーキテクチャを用いた帯域制限関数を$epsilon$-approximateするために必要な重みの数は、よく知られたものよりもはるかに少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:40:20 GMT)
Full High-Dimensional Intelligible Learning In 2-D Lossless Visualization Space [7.0]
本研究では,2次元可視化空間(2次元ML)における機械学習分類タスクの新しい手法について検討する。これは、抽象的なn次元空間でn次元データを処理する必要のない、完全な機械学習アプローチであることが示されている。 2次元空間におけるn-Dパターンの発見を可能にし、n-Dデータのグラフ表現を用いてn-D情報を失うことなく2次元空間におけるn-Dパターンの発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:21:56 GMT)
Explainable Machine Learning for Categorical and Mixed Data with Lossless Visualization [7.0]
本研究では、混合データ型を分類し、機械学習におけるそれらの重要な役割を分析する。混合データ上での視覚的データ探索による混合データ上でのMLアルゴリズムのすべての内部操作の解釈可能性を高めるツールキットを提案する。カテゴリーデータを用いた説明可能なルール生成のための新しい逐次ルール生成(SRG)アルゴリズムを提案し,複数の計算実験で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 00:41:32 GMT)
Nearest Neighbor Sampling of Point Sets using Rays [7.0]
ユークリッド空間に埋め込まれた点集合の分布のサンプリング・圧縮・解析のための新しい枠組みを提案する。我々のアプローチは、レイセンススケッチと呼ばれるテンソルを構築することを含んでおり、これは光線に沿った点の基底幾何学から最も近い隣人を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:16:24 GMT)
$U(N)$ gauge theory in the strong coupling limit on a quantum annealer [6.9]
強い結合状態における格子QCDは整数値を持つ双対変数で定式化することができる。それは、Wormアルゴリズムを通じて、穏やかな有限温度と有限密度に対して効率的にシミュレートすることができる。 D-Wave量子アニールの研究に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:16:30 GMT)
Black Box Adversarial Prompting for Foundation Models [6.8]
我々は、非構造化画像とテキスト生成のための逆プロンプトを生成するブラックボックスフレームワークを開発する。これらのプロンプトは、特定のオブジェクトの画像を生成したり、高いパープレキシティテキストを生成するなど、生成プロセスに特定の振る舞いを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:06:45 GMT)
Distribution-aware Fairness Test Generation [6.8]
分布を考慮したフェアネステスト手法(DistroFair)を提案する。 DistroFairは、画像の集合内のオブジェクトの分布(例えば、番号/向き)を自動的に学習する。次に、3つのセマンティック保存画像突然変異を用いて、画像中のオブジェクトを体系的にOODに変異させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:05:58 GMT)
Entanglement dynamics in U(1) symmetric hybrid quantum automaton circuits [6.7]
量子オートマトン(QA)回路のU(1)対称性の存在下での絡み合いのダイナミクスについて検討する。 QA回路の特長により、古典的なビット列モデルによる絡み合いのダイナミクスが理解される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:09:40 GMT)
Efficient Relation-aware Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks via Tensor Decomposition [6.6]
本稿では,テンソル分解を集約関数に組み込んだ一般知識グラフを提案する。我々のモデルでは、近傍の実体は低ランクテンソルの射影行列を用いて変換される。本稿では,CP分解を用いたコアテンソルの低ランク推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:10:36 GMT)
Check-COVID: Fact-Checking COVID-19 News Claims with Scientific Evidence [6.4]
Check-COVIDには、専門家が記載した1,504件のニュース記事と、科学雑誌の記事や検証ラベルの文章レベルの証拠が組み合わさっている。抽出された(ジャーナリストによる)クレームと合成された(注釈による)クレームの両方を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:39:22 GMT)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal Approximation [6.4]
この臨界幅を持つリーク型ReLU NNは、コンパクトドメインの$K$上の$Lp$関数に対してUAPが得られることを示す。本稿では,関数クラス $C(K,mathbbRd_y)$ に対する統一 UAP について検討し,リーク-ReLU NN の正確な最小幅を $w_min=max(d_x+1,d_y)+1_d_y=d_x+1$ とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:51:16 GMT)
Hyperspectral Image Super-Resolution via Dual-domain Network Based on Hybrid Convolution [6.4]
本稿ではハイブリッド畳み込み(SRDNet)に基づく新しいHSI超解像アルゴリズムを提案する。スペクトル間自己相似性を捉えるため、空間領域に自己注意学習機構(HSL)を考案する。 HSIの知覚品質をさらに向上するため、周波数領域のモデルを最適化するために周波数損失(HFL)を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:56:28 GMT)
The Leximin Approach for a Sequence of Collective Decisions [6.4]
ラウンドロビン,最大ナッシュ福祉,レキシミンの3つのメカニズムの公正性を解析した。オフライン環境では、3つのメカニズムが比例的あるいは近似的な結果を見つからないことを示す。オンライン環境では、比例性や緩和を保証することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:28:27 GMT)
Pandemic Culture Wars: Partisan Asymmetries in the Moral Language of COVID-19 Discussions [6.3]
われわれは、新型コロナウイルス、ロックダウン、マスク、教育、ワクチンの5つの問題に焦点を当てている。我々は、モラル言語を分析し、政治的イデオロギーを推測するために最先端の計算手法を用いる。本研究は,モラル言語のイデオロギー的相違と動的相違を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:04:05 GMT)
Transfer of quantum states and stationary quantum correlations in a hybrid optomechanical network [6.2]
ハイブリッド光学ネットワークにおける量子状態の動的転送と定常同期の効果について検討する。 Schr"odinger's catの高忠実度移動とキャビティモード間の圧縮状態が可能であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:58:04 GMT)
ChatGPT4PCG Competition: Character-like Level Generation for Science Birds [6.2]
本稿では2023年のIEEE Conference on GamesでChatGPT4PCGコンペティションを開催する。大会の目的は、参加者がChatGPTがScience Birdsレベルを生成する効果的なプロンプトを作成することである。生成されたレベルの品質は、その安定性と与えられたキャラクタとの類似性によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:32:04 GMT)
Chatbots to ChatGPT in a Cybersecurity Space: Evolution, Vulnerabilities, Attacks, Challenges, and Future Recommendations [6.1]
OpenAIはインターネット上でChatGPTのブリザードを開発し、5日以内に100万人を突破した。人気が高まり、ChatGPTはサイバーセキュリティの脅威と脆弱性を経験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:26:44 GMT)
Detecting Inspiring Content on Social Media [6.0]
この研究は、機械学習を通じてインスピレーションを研究する最初のものである。ソーシャルメディアデータからインスパイアされたコンテンツを自動的に検出することを目的としている。インスパイアされた5,800とインスパイアされていない5,800のデータセットを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:08:16 GMT)
Reversible Deep Neural Network Watermarking:Matching the Floating-point Weights [5.8]
可逆データ隠蔽(RDH)は、DNNの著作権保護にとってより魅力的なものと思われる。本稿では、非可逆量子化指数変調(QIM)を改善したRDHに基づく静的DNN透かし法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:39:17 GMT)
Controllable Path of Destruction [5.8]
Path of Destruction (PoD) は反復ジェネレータを学習するための自己教師型手法である。生成したアーティファクトの側面をデザイナが制御できるように,PoD法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:29:29 GMT)
Global-QSGD: Practical Floatless Quantization for Distributed Learning with Theoretical Guarantees [5.8]
我々は,グローバルスケールに基づく分散トレーニングを加速するために,量子化演算子の新たなファミリーであるGlobal-QSGDを紹介する。 Global-QSGDは理論上は厳格なAllreduce互換圧縮機構であり、証明可能なスピードアップを実現する。このより広いクラスは、非バイアス圧縮機の標準解析を可能にし、一般的な最適化アルゴリズムの収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:32:15 GMT)
Parity Calibration [5.8]
本稿では,時間軸の増減イベントの予測を目標とするパリティキャリブレーション(パリティキャリブレーション)の概念を紹介する。このような戦略が理論的予測不可能と実践性能の低下につながることを示す。提案手法は, 疫学, 気象予報, 核融合におけるモデルベース制御における実世界の事例研究に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:27:42 GMT)
Generalized equivalences between subsampling and ridge regularization [5.8]
サブサンプリングとリッジ正規化アンサンブルリッジ推定器間の構造的およびリスク等価性を証明した。我々の同値性の間接的な意味は、最適に調整されたリッジ回帰がデータアスペクト比において単調なリスクを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:05:51 GMT)
Generalization Ability of Wide Residual Networks [5.7]
本稿では,ReLU アクティベーション関数を持つ $mathbbSd-1$ 上での広域残差ネットワークの一般化能力について検討する。幅$mrightarrowinfty$のように、残余ネットワークカーネルは、残余ニューラルネットワークカーネル(RNTK)に均一に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:01:13 GMT)
Predictive Context-Awareness for Full-Immersive Multiuser Virtual Reality with Redirected Walking [5.4]
将来のVRシステムはミリ波(mmWave)周波数で動作する無線ネットワークインフラをサポートする必要がある。本稿では,送信機と受信機側ビームフォーミングとビームステアリングを最適化するために,予測文脈認識の利用を提案する。長短短期記憶(LSTM)ネットワークは横方向の動きを予測する上で有望な精度を特徴とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:41:43 GMT)
Multi-Granularity Archaeological Dating of Chinese Bronze Dings Based on a Knowledge-Guided Relation Graph [5.4]
現在の考古学は、青銅年代測定を行うための訓練された専門家に依存している。先進的な深層学習技術と考古学的知識を統合するための学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:59:19 GMT)
Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure [5.3]
分子関係学習における分布シフトに頑健なCMRLを提案する。まず、分子科学の分野知識に基づいて因果関係を仮定し、変数間の関係を明らかにする構造因果モデル(SCM)を構築する。本モデルは, 因果的部分構造から学習し, 化学反応と突発的に相関する短絡的部分構造の共役効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:02:10 GMT)
SHARP: Sparsity and Hidden Activation RePlay for Neuro-Inspired Continual Learning [5.3]
継続学習(CL)は、人間の学習と同様、ディープニューラルネットワーク(DNN)が知識を漸進的に蓄積できるようにすることを目的としている。本稿では,スパース動的接続とアクティベーション再生を利用した,効率的な神経誘発CL法であるSHARPを提案する。 5つのデータセットに対する実験により、SHARPはクラスインクリメンタル学習において最先端のリプレイ手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:51:55 GMT)
Reason to explain: Interactive contrastive explanations (REASONX) [5.2]
制約論理プログラミング(CLP)に基づく説明ツールREASONXについて述べる。 REASONXは、背景知識によって拡張できる対話的な対照的な説明を提供する。実例と論証的決定ルールを計算し、最も近い論証的な例を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:13:46 GMT)
Understanding the Helpfulness of Stale Bot for Pull-based Development: An Empirical Study of 20 Large Open-Source Projects [5.1]
StalebotはGitHubによって導入され、このようなアクティブでないPRを自動的に追跡、追跡、クローズする。 20の大規模で人気のあるオープンソースプロジェクトについて、実証的研究を行いました。 Staleボットは、未解決のPRのバックログを扱うのに役立ちます。しかし、Staleボットは、プロジェクトが採用後にアクティブなコントリビュータの数が大幅に減少しているため、コントリビュータに悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:25:06 GMT)
A Transfer Learning and Explainable Solution to Detect mpox from Smartphones images [5.0]
ムポックス感染症(英語: Mpox infection)は、皮膚の発疹や噴火の出現であり、人々に医療アドバイスを求めるよう促す可能性がある。皮膚病変の側面に基づいて事前スクリーニングを行うのに役立つ技術は、画像分類に機械学習を使用することである。本研究では,皮膚病変画像からmpoxを検出するためのDeep Learningの採用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:14:05 GMT)
Deterministic topological quantum gates for Majorana qubits without ancillary modes [5.0]
マヨラナ量子ビット上にクリフォード量子ゲートを実装するための測定に基づくスキームを提案する。我々のスキームは、隣接するMajorana qubit を利用してシングルキュービットゲートが実行可能であるという厳密な証明に基づいている。幾何学的可視化を構築することにより、2量子クリフォードゲートを実現するための4段階の最小測定シーケンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:33:15 GMT)
Can You Solve Closest String Faster than Exhaustive Search? [5.0]
与えられた集合を表すのに最適な文字列を見つけるという根本的な問題を研究する。本稿では,最も近い文字列問題は,自明な網羅的探索アルゴリズムよりも高速なアルゴリズムを許容するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:24:43 GMT)
Bandwidth Optimal Pipeline Schedule for Collective Communication [4.9]
我々は,任意のネットワークトポロジ上で,帯域幅の最適な全ゲザ/リデューサ・スキャッタを生成するために,強ゲザ時間アルゴリズムを提案する。パイプラインは、与えられたトポロジ上で最高の帯域幅を達成するスケジュールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:04:56 GMT)
Doing the right thing for the right reason: Evaluating artificial moral cognition by probing cost insensitivity [4.9]
我々は道徳の1つの側面を考察する:正しい理由のために正しいことをする」本稿では,人間にも適用可能な人工的道徳認知の行動に基づく分析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:41:52 GMT)
Machine learning based iterative learning control for non-repetitive time-varying systems [4.9]
反復学習制御(ILC)を用いて、繰り返し時間変化パラメータを持つTVSの繰り返し追跡タスクを実現する。機械学習(ML)に基づく名義モデル更新機構を提案し、現在の試験情報のみを用いて各ICCトライアルで名義モデルを更新する。また、所望の集約性能を達成するため、MLおよびICCアルゴリズム内でパラメータをチューニングする方法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:04:31 GMT)
Transferring Visual Attributes from Natural Language to Verified Image Generation [4.8]
本稿では,自然なプロンプトを視覚的プロンプトに変換する自然言語・検証画像生成手法(NL2VI)を提案する。 T2Iモデルは視覚的プロンプトのための画像を生成し、VQAアルゴリズムで検証する。実験により、自然なプロンプトと画像生成を一致させることで、生成した画像の一貫性を最大11%向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:34:31 GMT)
Ensemble Multi-Quantiles: Adaptively Flexible Distribution Prediction for Uncertainty Quantification [4.7]
本稿では,機械学習における不確実性を定量化するために,分布予測の新しい,簡潔かつ効果的な手法を提案する。これは回帰タスクにおいて$mathbbP(mathbfy|mathbfX=x)$の適応的に柔軟な分布予測を組み込む。 UCIデータセットからの大規模な回帰タスクでは、EMQが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:24:24 GMT)
NaturalFinger: Generating Natural Fingerprint with Generative Adversarial Networks [4.5]
本稿では,GANを用いた自然な指紋を生成するNaturalFingerを提案する。提案手法はFingerBenchデータセット(154モデル)で0.91ARUC値を達成し,最適ベースライン(MetaV)を17%以上越えた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:17:03 GMT)
Are Random Decompositions all we need in High Dimensional Bayesian Optimisation? [4.3]
グローバルに保持されていない局所的な分解に対して,データ駆動による分解学習者が容易に誤認できることが判明した。木をベースとした無作為分解サンプリング装置は、ブラックボックスとそのサロゲート間の最大情報ゲインと機能ミスマッチを効果的にトレードオフする理論的保証を示す。これらの結果は、(ほぼ)プラグ・アンド・プレイの実装が容易な乱分解上信頼結合アルゴリズム(RDUCB)の開発を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:59:15 GMT)
Beyond the Meta: Leveraging Game Design Parameters for Patch-Agnostic Esport Analytics [4.3]
スポーツゲームは世界のゲーム市場の相当な割合を占めており、ゲームの中では最速の成長セグメントである。伝統的なスポーツと比較して、エスポートのタイトルは、メカニックやルールの観点から急速に変化する。本稿では,ゲームデザイン(パッチノートなど)から情報を抽出し,クラスタリング手法を用いて文字表現の新たな形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:05:20 GMT)
Generating Driving Scenes with Diffusion [4.3]
我々は、拡散と物体検出の新たな組み合わせを用いて、エージェントの離散的有界箱の現実的かつ物理的に妥当な配置を作成する。我々のシーン生成モデルは、米国内の異なる地域に対応できることを示し、各地域の複雑さを捉えるシナリオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:03:46 GMT)
Domain Aligned Prefix Averaging for Domain Generalization in Abstractive Summarization [4.0]
本稿では,ドメイン一般化のための軽量な平均化手法であるDomain Aligned Prefix Averagingを提案する。生成した要約と対応する文書との類似性は、平均的なソースプレフィックスに必要な重みを計算するために使用される。 4つの異なる要約領域で評価すると、DAPAはベースラインに対して同等またはより良いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:19:48 GMT)
From `Snippet-lects' to Doculects and Dialects: Leveraging Neural Representations of Speech for Placing Audio Signals in a Language Landscape [4.0]
XLSR-53は音声の多言語モデルであり、音声からベクトル表現を構築する。我々は、最大プーリングを使用して、神経表現を「スニペットレクト」から「ドキュレクト」に集約する。 11のコーパス間の類似度測定は、同一言語の方言として知られているものの間に最も近い関係をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:37:06 GMT)
The Digital Divide in Process Safety: Quantitative Risk Analysis of Human-AI Collaboration [4.0]
i) プロセス安全性におけるAIとは何か (ii) プロセス安全性におけるAIと人間の違いは何か (iii) プロセス安全性においてAIと人間はどのように協力するのか? 人間の信頼性の重要性は、通常AIの信頼性を高めるためにではなく、デジタル時代において強調されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:39:48 GMT)
Stabilizer Approximation III: Maximum Cut [3.9]
我々は, 安定化器形式をカット問題に適用し, 新たなグリーディ構成を得る。これは、エッジ・コントラクションと異なるエッジ・コントラクションアプローチのエレガントな合成であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:42:33 GMT)
TotalDefMeme: A Multi-Attribute Meme dataset on Total Defence in Singapore [3.7]
トータル・ディフェンス(Total Defense)は、軍事防衛と民間防衛の概念を統合し拡張する防衛政策である。本研究では,シンガポールのトータル・ディフェンス・ポリシーに対する大衆の感情を捉えた大規模マルチモーダル・マルチアトリビュート・ミーム・データセットであるTotalDefMemeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:43:37 GMT)
Fourier Analysis on Robustness of Graph Convolutional Neural Networks for Skeleton-based Action Recognition [3.5]
骨格に基づく行動認識のためのグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の堅牢性と脆弱性について検討する。我々は,敵対的攻撃や共通の腐敗に対して,敵対的訓練を受けたGCNの堅牢性を検討するために,ジョイントフーリエ変換を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:04:04 GMT)
Scalar Invariant Networks with Zero Bias [3.4]
ゼロバイアスニューラルネットワークは、実用的な画像分類タスクにおいて、バイアス付きネットワークと同等に動作可能であることを示す。ゼロバイアスニューラルネットワークがゼロ画像の予測に有効であることを示す。ゼロバイアスニューラルネットワークの堅牢性と公正性は、信頼できる倫理的AIへの有望な道のりを示すかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:20:11 GMT)
Lower-vs-Higher Order Non-classicality of Photon-added Bell-type Entangled Coherent States [3.4]
マンデルの$Q_ml$, antibunching $d_hl-1$, Subpoissioning photon statistics $D_h(l-1)$, Squeezing $S(l)$ for the states。また、第4のあるいは最後の基準である$S(l)$は、下位の順序と上位の階に対して非古典性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:38:53 GMT)
General expansion of natural power of linear combination of Bosonic operators in normal order [3.4]
ボゾン作用素の線型結合の自然パワーを正規順序で一般化する。この結果は、量子力学における多体系の研究に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:26:45 GMT)
Contextual Bandits with Budgeted Information Reveal [3.4]
コンテキストバンディットアルゴリズムは、パーソナライズされた治療を推奨するために、デジタルヘルスで一般的に使用される。治療の有効性を確保するため、患者は直接の利益のない行動を取るよう要求されることが多い。本稿では,この問題に対処するための新しい最適化と学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:18:28 GMT)
Test Case Generation for Drivability Requirements of an Automotive Cruise Controller: An Experience with an Industrial Simulator [3.3]
自動車ソフトウェア開発では,機能要件と乾燥性要件の両方の違反を検出するために,システムをテストする必要がある。本稿では,自動検索ベースのソフトウェアテスティングフレームワークの有用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:58:49 GMT)
The Misuse of AUC: What High Impact Risk Assessment Gets Wrong [3.2]
モデル性能指標としてのAUCの現在の使用と理解は、その測定方法の使い方を誤解していると論じる。 AUCを含む現在のモデル検証プラクティスは、堅牢ではなく、しばしば無効である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:41:00 GMT)
A Bayesian sparse factor model with adaptive posterior concentration [3.2]
本研究では,高次元スパース因子モデルに対する新しいベイズ推定法を提案する。新規性は、空間レベルと因子次元の間の一定の依存性を導入することである。後部分布が真の因子次元に集中していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:41:32 GMT)
Combining Particle and Tensor-network Methods for Partial Differential Equations via Sketching [3.2]
テンソルネットワークを用いた高次元偏微分方程式の解法を提案する。粒子シミュレーションを組み合わせて解を更新し、新しい解をテンソルネットワークとして再推定する。 2つの特定のシナリオに適用することで、アプローチの汎用性と柔軟性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:06:50 GMT)
Understanding Multi-phase Optimization Dynamics and Rich Nonlinear Behaviors of ReLU Networks [3.1]
線形可分データに基づく勾配流による2層ReLUネットワークの学習過程の理論的評価を行う。学習過程全体から4つの段階が明らかになり,学習の簡略化と複雑化の傾向が示された。特定の非線形挙動は、初期、サドルプラトー力学、凝縮エスケープ、複雑化に伴う活性化パターンの変化など、理論的に正確に識別することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:30:02 GMT)
Generalization Error Bounds for Deep Neural Networks Trained by SGD [3.1]
勾配降下(SGD)により訓練された深度に対する一般化誤差境界を導出する。境界は、トレーニング軌跡に沿った損失に明示的に依存する。その結果、ニューラルネットワークとネットワークハイパースの変化により、境界は非空洞で堅牢であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:05:47 GMT)
Early Stage Convergence and Global Convergence of Training Mildly Parameterized Neural Networks [3.1]
トレーニングの初期段階において,損失はかなりの量減少し,この減少は急速に進行することを示す。我々は、ニューロンの活性化パターンを顕微鏡で解析し、勾配のより強力な下界を導出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:39:13 GMT)
Convergence of denoising diffusion models under the manifold hypothesis [3.1]
デノイング拡散モデル(Denoising diffusion model)は、画像および音声合成における最先端性能を示す最近の生成モデルのクラスである。本稿では、拡散モデルに対するより一般的な設定での最初の収束結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:12:13 GMT)
A Rainbow in Deep Network Black Boxes [2.8]
トレーニングされた深層ニューラルネットワークの確率モデルとしてレインボーネットワークを導入する。モデルは、重量分布が学習されるランダムな特徴写像をカスケードする。レインボーネットワークは、白いランダムな特徴を持つ線形次元還元と非線形高次元埋め込みを交互に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:09:26 GMT)
RE-centric Recommendations for the Development of Trustworthy(er) Autonomous Systems [2.7]
EU AI Act(AIA)ガイドラインを遵守し、AIシステムの開発と実装は、間もなくEU内で必須となる。実践者は、AIシステム開発中に倫理を運用するための実行可能な指示を欠いている。異なる倫理的ガイドラインの文献レビューでは、対処された原則とそれらを記述するために使用される用語の矛盾が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:57:07 GMT)
TReR: A Lightweight Transformer Re-Ranking Approach for 3D LiDAR Place Recognition [2.7]
3D LiDARに基づくローカライズ手法では, 検索に基づく位置認識を用いて, 効率よく再訪場所を見つけることができる。この研究は、情報検索の観点からこの問題に取り組み、ファーストレトリーブ・then-re-levelパラダイムを採用する。提案手法は,場所認識モデルに依存せず,グローバルな記述子のみに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:10:38 GMT)
Object recognition in atmospheric turbulence scenes [2.7]
乱流環境におけるオブジェクトの型を検知・分類するための歪み特徴を学習する新しいフレームワークを提案する。具体的には、変形可能な畳み込みを利用して空間変位を処理する。提案手法は平均精度(mAP)が30%を超えるベンチマークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:55:03 GMT)
Intelligent gradient amplification for deep neural networks [2.6]
特に、ディープラーニングモデルは、モデルの深さが増加するにつれて、より大きなトレーニング時間を必要とします。いくつかの解は独立してこれらの問題に対処するが、統合された解を特定するための最小限の努力があった。本研究では,定式化手法を用いて,ディープラーニングモデルのどの層を勾配増幅に適用するかをインテリジェントに決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:38:09 GMT)
Leveraging generative adversarial networks to create realistic scanning transmission electron microscopy images [2.6]
機械学習は、自律的なデータ収集と処理を通じて材料研究に革命をもたらす可能性がある。我々は,実空間周波数情報を用いたシミュレーションデータを増大させるために,相互空間判別器を備えたサイクル生成逆数ネットワーク(CycleGAN)を用いる。完全な畳み込みネットワーク(FCN)をトレーニングして、450万個の原子データセット内の単一原子欠陥を同定することで、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:49:31 GMT)
Fashion Object Detection for Tops & Bottoms [2.5]
本論文は、人とのノイズの多い画像を撮影し、下着や上着の領域を具体的に検出するパイプラインを提案する。我々のソリューションは、フルボディ対ハーフボディなどの画像中の人間の部分を見つけることができるモデルを実装している。その結果,Mask RCNNソリューションはロバストで,不明瞭なアパレル/ファッションデータで十分に利用でき,スケーラブルであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:57:02 GMT)
Learning Large Causal Structures from Inverse Covariance Matrix via Matrix Decomposition [2.4]
観測データから因果構造を学ぶことは、変数の数が大きい場合の基本的かつ非常に複雑な問題である。我々は$mathcalO$-ICID(Oracle逆共分散行列からの独立保存分解)という手法を提案する。我々は、$mathcalO$-ICIDが、ノイズ分散の知識の下で真の有向非巡回グラフ(DAG)を同定する効率的な方法を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:58:11 GMT)
MT-SLVR: Multi-Task Self-Supervised Learning for Transformation In(Variant) Representations [2.3]
本稿では,パラメータ効率のよいマルチタスク型自己教師型フレームワーク(MT-SLVR)を提案する。我々は,様々な音声領域から抽出された数ショットの分類タスクに対するアプローチを評価し,分類性能の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:10:50 GMT)
Black-Box Anomaly Attribution [2.2]
ブラックボックスの機械学習モデルが真の観察から逸脱したとき、その逸脱の背後にある理由について何を言えるだろうか? これは、ビジネスまたは産業用AIアプリケーションのエンドユーザがよく問う、基本的でユビキタスな質問である。「新たな可能性に基づく帰属の枠組みを「可能性補償」と呼ぶ。」
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:42:32 GMT)
Short Answer Grading Using One-shot Prompting and Text Similarity Scoring Model [2.1]
分析スコアと全体スコアの両方を提供する自動短解階調モデルを開発した。このモデルの精度と2次重み付きカッパは、ASAGデータセットのサブセットである0.67と0.71であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:05:29 GMT)
A Self-Supervised Approach for Cluster Assessment of High-Dimensional Data [2.1]
複雑な画像データセットにおけるクラスタ構造評価のためのディープラーニングベースのフレームワークを提案する。まず,自己教師型ディープニューラルネットワークを用いて,複雑なデータに対する代表的埋め込みを生成する。次に、これらの低次元埋め込みをVAT/iVATアルゴリズムに供給し、基礎となるクラスタ構造を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:32:39 GMT)
Datasets for Portuguese Legal Semantic Textual Similarity: Comparing weak supervision and an annotation process approaches [1.9]
ブラジルの司法評議会は、デジタル化の文書化とプロセスに関する正式なガイダンスを決議469/2022に制定した。この記事では、法的ドメインからの4つのデータセットをコントリビュートする。2つはドキュメントとメタデータを持つが、ラベル付けされていない。基礎的真理ラベルの分析は、ドメインの専門家にとってもドメインテキストのセマンティック分析が困難であることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:27:10 GMT)
Generative Diffusion for 3D Turbulent Flows [1.9]
任意の3次元測地における強制乱流の最初の生成モデルを提案する。本研究では, 乱流の予測不可能性を回避し, 高品質なサンプルを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:20:28 GMT)
Motif-Backdoor: Rethinking the Backdoor Attack on Graph Neural Networks via Motifs [1.9]
強力な表現能力を持つグラフニューラルネットワーク(GNN)は、生物学的遺伝子予測やソーシャルレコメンデーションなど、さまざまな領域に広く適用されている。近年の研究では、GNNがバックドア攻撃に対して脆弱であること、すなわち悪意あるトレーニングサンプルで訓練されたモデルは、パッチされたサンプルによって容易に騙される。提案された研究の多くは、計算負担の少ないランダムに生成されたサブグラフ(例: erdHos-r'enyi backdoor)または勾配に基づく生成サブグラフ(例: gradient-based generative subgraph)を使用してバックドア攻撃を起動する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:39:30 GMT)
Evaluating and Detecting ChatGPT's Responses on Abstractive Summarization [1.6]
OpenAIが開発したChatGPTは、言語モデルのファミリに最近追加されたものだ。自動メトリクスと視覚障害者による抽象要約におけるChatGPTの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:58:48 GMT)
CommonAccent: Exploring Large Acoustic Pretrained Models for Accent Classification Based on Common Voice [1.6]
我々は、共通音声7.0(英語)と共通音声11.0(イタリア語、ドイツ語、スペイン語)に基づくアクセント分類のためのSpeechBrainツールキットに合わせたレシピを導入する。我々は、95%の精度で英語アクセント分類のための新しい最先端技術を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:53:35 GMT)
Quantum chi-squared tomography and mutual information testing [1.5]
ランク-$r$次元-$d$状態の量子状態トモグラフィーでは、$widetildeO(r.5d1.5/epsilon) leq widetildeO(d2/epsilon)$ copy suffice for accuracy $epsilon$ to the (Bures) $chi2$-divergence を示す。また、古典的な相互情報テストのサンプルの複雑さを$widetildeO(d3/epsilon)$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:00:02 GMT)
Detecting hidden confounding in observational data using multiple environments [1.5]
本論では, 隠れた接尾辞が存在する場合にのみ欠落する, 検証可能な条件不一致の理論について述べる。ほとんどの場合、提案手法は隠れた共起の存在を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:40:09 GMT)
Training Transitive and Commutative Multimodal Transformers with LoReTTa [1.5]
本稿では,この課題に対処するため,LoReTTa (mOdalities with a tRansitive and commutativE pre-Training sTrAtegy)を提案する。我々の自己監督型フレームワークは、因果マスクモデリングと規則の可換性と推移性を組み合わせて、異なるモダリティの内および間を移行する。 LoReTTaで事前訓練された変換器は、未確認対(A, C)と三重項(A, B, C)を含む任意のモダリティ結合を推論時に処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:37:21 GMT)
Deep Predictive Coding with Bi-directional Propagation for Classification and Reconstruction [1.4]
本稿では,DBPC(Deep Bi-directional Predictive Coding)と呼ばれる新しい学習アルゴリズムを提案する。 DBPCにより、開発ネットワークは同じ重みを使って、分類と再構築を同時に行うことができる。 MNISTデータセットとFashionMNISTデータセットを用いて,DBPCの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:17:13 GMT)
Intrinsic nonlinear thermal Hall transport of magnons: A Quantum kinetic theory approach [1.4]
我々は、量子メートル法から生じる固有非線形ボソン熱電流の存在を実証する。非線形ドリュードおよび非線形異常ホールの寄与とは対照的に、固有の非線形熱伝導度は散乱時間スケールとは独立である。本研究は, バンド形状による非線形熱輸送の意義と, 量子マグノニクスによる固有非線形熱ホール応答の動機付け実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:46:09 GMT)
Human Body Shape Classification Based on a Single Image [1.4]
一つの画像から人体形状を分類する手法を提案する。提案手法は, 分類の結果, 3次元ボディレクリエーションを必要としない。結果として得られる体形分類は、様々な下流タスクで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:47:43 GMT)
Safety of autonomous vehicles: A survey on Model-based vs. AI-based approaches [1.4]
AVの全体制御アーキテクチャを定義するための関連手法と概念について検討する。このレビュープロセスを通じて、モデルベースの方法とAIベースのアプローチのいずれかを使用する研究を強調することを意図している。本稿では,安全性検証技術と安全フレームワークの標準化・一般化という,AVの安全性を保証するための手法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:05:32 GMT)
PubChemQC B3LYP/6-31G*//PM6 dataset: the Electronic Structures of 86 Million Molecules using B3LYP/6-31G* calculations [1.1]
このデータセットは、必須化合物から最大1000分子までの幅広い分子を含んでいる。電子特性はB3LYP/6-31G*法とPM6法を用いて計算した。データセットはCreative Commonsライセンスで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:14:47 GMT)
Topological fracton quantum phase transitions by tuning exact tensor network states [1.1]
物質のギャップフラクトン相はトポロジカル秩序の概念を一般化する。我々は、X-立方体フラクトンモデルを研究するために、正確な3次元量子テンソル-ネットワークアプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:08:42 GMT)
Solar Irradiance Anticipative Transformer [1.1]
本稿では,短期太陽放射予測のための予測変換器モデルを提案する。また,本モデルでは,画像の特徴のみへの適応を効果的に学習し,照度を予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:38:12 GMT)
Identifying shifts in multi-modal travel patterns during special events using mobile data: Celebrating Vappu in Helsinki [1.0]
本研究の目的は,ヘルシンキの公共交通用モバイルアプリケーションとBluetoothビーコンから収集した,ユニークな包括的データセットを活用することで,モビリティパターンに光を当てることである。ヘルシンキ大都市圏のVappu festivities(5月1日)に注目する。民間車よりも公共交通機関が好まれる傾向があり、イベントに参加するために長い距離を歩けるように準備されていることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:32:49 GMT)
Synfeal: A Data-Driven Simulator for End-to-End Camera Localization [1.0]
実世界の現実的な3次元再構成に基づいて,大規模な局所化データセットを合成するフレームワークを提案する。我々のフレームワークであるSynfealは、リアルな3Dテクスチャメッシュを介して仮想カメラを移動させることで、RGB画像を合成するオープンソースのデータ駆動シミュレータである。結果は、Synfealが生成したデータセットに対するカメラローカライゼーションアルゴリズムのトレーニングが、最先端の手法によって生成されたデータセットと比較して、より良い結果をもたらすことを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:29:02 GMT)
Time delay multi-feature correlation analysis to extract subtle dependencies from EEG signals [0.9]
脳波(EEG)信号は、非常に複雑な脳活動の結果である。この隠れた力学のいくつかの詳細は、例えば、結合分布$rho_Delta t$のような様々な時間遅延によってシフトした電極対の信号を通してアクセスすることができる(lag $Delta t)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:42:46 GMT)
Hardware-aware Training Techniques for Improving Robustness of Ex-Situ Neural Network Transfer onto Passive TiO2 ReRAM Crossbars [0.9]
ドロップアウト, 再パラメータ化トリック, TiO2クロスバー変数の正規化といった手法を応用したトレーニング手法を提案する。提案手法を用いてトレーニングされたニューラルネットワークでは、テストセットのデータポイントの79.5%を95%以上の精度で分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:55:02 GMT)
On the Generalization Capacities of Neural Controlled Differential Equations [0.8]
本稿では,不規則にサンプリングされた時系列のサンプルから結果を予測することを目標とする教師付き学習環境について考察する。この枠組みでは、時系列は観測されない連続経路の離散化であり、結果は未知のベクトル場を持つ制御微分方程式を通してこの経路に依存する。近似バイアスは、浅いニューラルネットワークによる生成モデルを定義するリプシッツ関数の近似誤差と直接関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:15:14 GMT)
Distinct Floquet topological classifications from color-decorated frequency lattices with space-time symmetries [0.8]
静的ハミルトニアン$H_F$の下では、一様ループと分光的進化を用いたフロケ系の非自明位相を考える。我々は、力学時空対称性$M$と反対称性$A$$$G$の共存から、$H_F$で生じる異常位相零モードを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:01:35 GMT)
Retraining-free Customized ASR for Enharmonic Words Based on a Named-Entity-Aware Model and Phoneme Similarity Estimation [0.7]
本稿では,E2E-ASRモデルと音素類似度推定に基づくE2E-ASRの学習自由度向上手法を提案する。実験の結果,提案手法は従来のE2E-ASRモデルと比較して平均35.7%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:10:13 GMT)
RLAD: Reinforcement Learning from Pixels for Autonomous Driving in Urban Environments [0.7]
本稿では,都市AD領域に適用された最初のRLfP(Reinforcement Learning from Pixels)手法であるRLADを提案する。実験の結果,RLADはNoCrashベンチマークにおいて,最先端のRLfP手法を著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:14:56 GMT)
Pix2Repair: Implicit Shape Restoration from Images [0.7]
Pix2Repairは、壊れた物体の画像を入力として、自動的に3Dプリント可能な復元形状を生成する。本稿では, 幾何学的ブレークスとブレーキング・バッドデータセットからの人工骨折の修復と, ファンタスティック・ブレークスデータセットからの文化的遺産について述べる。提案手法は, チャンファー距離, 地移動器距離, 正規整合性, パーセンテージの回復率の観点から, 形状修復に適応した形状修復法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:48:09 GMT)
ContrastNER: Contrastive-based Prompt Tuning for Few-shot NER [0.7]
本稿では、離散トークンと連続トークンの両方をプロンプトに用い、コントラストNERというプロンプトベースのNERフレームワークを提案し、コントラスト学習アプローチを用いて連続プロンプトの学習とエンティティタイプ予測を行う。実験結果から,ContrastNERは,高リソース環境での最先端NER手法の競合性能と,低リソース環境での最先端NERモデルよりも優れた性能を示し,迅速な工学設計や言語化設計を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:24:42 GMT)
Relict landslide detection using Deep-Learning architectures for image segmentation in rainforest areas: A new framework [0.6]
地すべりの半自動検出のための新しいCNNフレームワークを提案する。合計42種類のCNNがテストされている。提案手法の予測はより正確で, より正確な地すべり検出が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:07:08 GMT)
Alfred: A System for Prompted Weak Supervision [0.6]
Alfredは、プログラムによる弱い監督(PWS)のための最初のシステムであり、プロンプトによって機械学習のためのトレーニングデータを生成する。弱い監督ソースが専門家によってコード化されている典型的なPWSシステムとは対照的に、Alfredは自然言語のプロンプトを通じて、ユーザーが主題の専門知識をエンコードすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:16:42 GMT)
Universal Mechanical Polycomputation in Granular Matter [0.6]
2つの異なる周波数で1つの粒が2つの異なるNANDゲートとして同時に作用する材料の発展を示す。南門は論理的な操作をそれらから構築できるので興味がある。これは汎用的で計算量の多い機械計算機への一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:39:10 GMT)
Exploiting Explainability to Design Adversarial Attacks and Evaluate Attack Resilience in Hate-Speech Detection Models [0.5]
本稿では,様々なヘイト音声検出モデルで表される対向的頑健性について分析する。 TextAttackツールを利用することで、テキストに対するターゲット攻撃を考案し、実行します。この研究は、より堅牢で信頼性の高いヘイトスピーチ検出システムを構築するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:59:40 GMT)
Explainability in Simplicial Map Neural Networks [0.4]
単純なマップニューラルネットワーク(SMNN)は、興味深い特性を持つトポロジベースのニューラルネットワークである。本稿では,与えられたデータセットのサポートサブセットとハイパースフィアへの投影に基づく手法に基づくSMNNトレーニング手順を提案する。また,本論文では,SMNNの説明可能性についても初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:40:30 GMT)
Convolutional neural network based on sparse graph attention mechanism for MRI super-resolution [0.3]
深層学習技術を用いた医用画像超解像(SR)再構成は、病変解析を強化し、診断効率と精度を向上させるために医師を支援する。既存のディープラーニングベースのSR手法は、これらのモデルの表現能力を本質的に制限する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。画像特徴抽出に複数の畳み込み演算子特徴抽出モジュール(MCO)を用いるAネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:14:22 GMT)
Reconstructing the Mind's Eye: fMRI-to-Image with Contrastive Learning and Diffusion Priors [0.3]
MindEyeは、脳の活動から観察された画像を検索して再構成するための、fMRI-to-imageアプローチである。我々は,MindEyeが修復作業と検索作業の両方において最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:49:00 GMT)
Polynomial-time classical sampling of high-temperature quantum Gibbs states [0.2]
量子多体系をシミュレートする計算複雑性は、粒子の数とともに指数関数的にスケールする。本稿では,高温量子ギブス状態からのサンプルを計算(生成物)ベースで検出する古典的アルゴリズムを提案する。以上の結果から,ギブス状態における測定に基づく量子計算は,十分に低温でのみ指数速度を向上できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:00:00 GMT)
PD-MORL: Preference-Driven Multi-Objective Reinforcement Learning Algorithm [0.2]
本稿では,連続ロボット作業にスケーラブルな選好空間全体をカバーするために,単一のユニバーサルネットワークをトレーニングする新しいMORLアルゴリズムを提案する。 PD-MORLは、連続制御タスクに挑戦するために最大25%大きなハイパーボリュームを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:29:13 GMT)
Extrinsic Factors Affecting the Accuracy of Biomedical NER [0.2]
バイオメディカル・ネーム・エンティティ・認識(NER)は、臨床テキスト中の構造化情報を特定することを目的とした批判的タスクである。バイオメディカル領域のNERは、限られたデータ可用性のために困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:29:49 GMT)
minOffense: Inter-Agreement Hate Terms for Stable Rules, Concepts, Transitivities, and Lattices [0.2]
どのヘイト用語がヘイトスピーチの分類に最も貢献するかを理解することは困難である。本稿では,Hate Terms(HTs)の関係を定量的に測定し,質的に可視化する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:47:36 GMT)
Zeeman dependence of the quasiparticle scattering rate and ARPES in copper oxides and related materials [0.0]
化学ポテンシャルは$omega_H$で増加する。温度と最大$omega_H$で線形な特性準粒子散乱速度を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:33:44 GMT)
Writing user personas with Large Language Models: Testing phase 6 of a Thematic Analysis of semi-structured interviews [0.0]
本論文の目的は,大規模言語モデル(より正確には GPT3.5-Turbo)を用いて,半構造化インタビューの主題解析(TA)を満足して行うことができるかを確立することである。本論文は,本モデルが基本的ユーザペルソナをテーマから派生した許容品質で構築し,そのモデルがユーザペルソナのアイデア生成に役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:09:14 GMT)
Voluminous yet Vacuous? Semantic Capital in an Age of Large Language Models [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語処理の領域において変換力として出現し、人間のようなテキストを生成する力を持つ。本稿では、これらのモデルの進化、能力、限界について考察し、それらが引き起こす倫理的懸念を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:26:28 GMT)
VCVW-3D: A Virtual Construction Vehicles and Workers Dataset with 3D Annotations [0.0]
本稿では,VCVW-3Dという3Dアノテーションを用いた仮想データセットの作成とリリースを行う。このデータセットの特徴は、マルチシーン、マルチカテゴリ、マルチビューポイント、マルチアノテーション、両眼視である。典型的な2Dおよびモノラルな3Dオブジェクト検出モデルは、VCVW-3Dデータセットでトレーニングされ、評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:42:10 GMT)
Using contradictions improves question answering systems [0.0]
本研究は,自然言語推論(NLI)における矛盾点を用いた質問応答(QA)について検討する。矛盾を組み込んだシステムは、特定のデータセット上のエンテーメントのみのシステムよりもわずかに優れていることがわかった。これは、安全が問題となる医学や科学などの分野におけるQAシステムの展開に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:14:06 GMT)
Universality of graph homomorphism games and the quantum coloring problem [0.0]
グラフ上の$mathcalG$と$$$-coloringゲームの間の弱い$*$等価性を証明します。ゲームのグラフについて、$X(mathcalG)$ は $mathcalG$ と同値であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:28:28 GMT)
Universal approximation with complex-valued deep narrow neural networks [0.0]
より狭い複素数値ネットワークは、その活性化関数が正則でもなく、反正則でもなく、$mathbbR$-affineでもない場合に限り普遍であることを示す。しかしながら、許容活性化関数の豊富な部分クラスに対して、幅が$n+m+4$ sufficesであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:20:47 GMT)
Understanding Predictive Coding as an Adaptive Trust-Region Method [0.0]
我々は,2次情報を用いた適応信頼領域(TR)アルゴリズムとしてPCの理論を開発する。我々は,PCの学習力学を,BPの損失勾配方向とPC推論のTR方向との補間と解釈できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:25:55 GMT)
Uncertainty relations in terms of generalized entropies derived from information diagrams [0.0]
エントロピーと偶然の指数の不等式は、古典情報理論における研究の長年の方向性を形成する。本稿では,情報図から得られたエントロピー的不確実性関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:41:28 GMT)
Typical bipartite steerability and generalized local quantum measurements [0.0]
近年,Alice と Bob の両部操舵性に関する相関行列に基づく十分条件が提案されている。この十分条件は特異なスケーリング特性を示す。結果は、Alice qubit から Bob の任意の次元量子系へのバイパルタイトステアビリティの決定を減少させる、最近提案された手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:48:12 GMT)
Two dimensional momentum state lattices [0.0]
過去10年間の運動量状態格子(MSL)の発展を基盤として、我々はこの手法の高次元への単純な拡張を紹介した。 MSLは、チューニング可能な障害、ゲージ場、非ハーミティリティ、その他の特徴を持つタイトバインディングモデルの実現を可能にした。このモデルへの直接的拡張については、高次元における新しい輸送現象や局所化現象の探索を可能にする、障害や非ハーモニティの導入など、多くの論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:57:56 GMT)
Truncated Affinity Maximization: One-class Homophily Modeling for Graph Anomaly Detection [0.0]
グラフ異常検出のための新しい教師なし異常スコアリング尺度(GAD)を導入する。ローカルノード親和性は、隣接するノードにより大きな異常スコアを割り当てる。本稿では,隣接ノードに対する局所親和性を最大化することにより,適切なノード表現を学習するTruncated Affinity Maximization (TAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:39:16 GMT)
Tristochastic operations and convolutions of quantum states [0.0]
我々は、(トリ)確率テンソルによって決定される二元演算における結合性、可換性、中性要素の存在、および逆問題について研究する。同じ大きさの2つの任意の密度行列に対して定義される確率ベクトルの畳み込みの量子アナログを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:37:36 GMT)
The role of open data in the transformation to Society 5.0: a resource or a tool for SDG-compliant Smart Living? [0.0]
オープンネスの現在の傾向は、オープンネスの原則はデータだけでなく、研究、教育、ソフトウェア、標準、ハードウェアなどにも従わなければならないことを示唆している。この章は、人間中心のスマートソサエティ、スマートシティ、スマートリビングの促進におけるオープン性の役割を特定しようとするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:43:15 GMT)
The mechanism underlying successful deep learning [0.0]
本稿では,Deep Learning(DL)の基盤となるメカニズムを定量化するための3段階の効率的な手法を提案する。まず、ディープラーニングアーキテクチャを成功率(SR)にトレーニングする。次に、最初の数個のCLの重みが固定され、出力に接続された新しいFC層のみが訓練され、その結果、SRは層とともに進行する。最後に、訓練されたFC重量は、単一のフィルターから現れるものを除いて沈黙される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:28:43 GMT)
The Point to Which Soft Actor-Critic Converges [0.0]
極限において、それらが同じ解に収束することを証明する。同じ正当性は、KL発散のような他の正則化器にも適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:08:23 GMT)
The Effects of Political Martyrdom on Election Results: The Assassination of Abe [0.0]
安倍首相の暗殺が2022年の衆議院議員選挙に与える影響について検討する。我々は感情分析と感情検出と、200万以上のツイートのトピックモデリングを併用し、過去の選挙サイクルにおけるツイートと比較した。われわれの調査結果は、Twitterの感情が短期的な出来事に負の影響を受けており、ソーシャルメディアの注目が減っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:33:08 GMT)
Synthetic Aperture Radar Image Segmentation with Quantum Annealing [0.0]
画像処理において、画像セグメント化(英: image segmentation)とは、デジタル画像を複数の画像セグメントに分割する過程である。現在、MDFとしてモデル化された画像の最適部分集合を見つけることはNPハードであるようである。本稿では,セグメントの最適集合を得るために,量子アニール型古典最適化期待最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:34:30 GMT)
Synchronized Bell protocol for detecting non-locality between modes of light [0.0]
ベルプロトコルにおける2モードの光状態における非局所性検出の可能性について論じる。変位の位相が未知の場合,非局所性は検出できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:02:51 GMT)
Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings [0.0]
教師付き学習の生成モデルにおける正しい損失関数は、仮説空間$mathcalH$の予測子の要素と管理者演算子の相違を正確に測定する必要がある。マルコフ核の空間上の平均二乗誤差の最小値として、正規条件付き確率測度 $mu_mathcalY|mathcalX$ のキャラクタリゼーションを提案する。回帰モデルの学習可能性に対処するCucker-Smaleによる結果から、条件付き確率推定問題の設定にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:48:10 GMT)
Strictly local Union-Find [0.0]
Union-Findデコーダは、フォールトトレラント量子コンピューティングの最も優れた候補の1つである。この厳密な(部分的な)局所性が現実的であることを示すのはこれが初めてである。我々は、厳密な局所的な実現と長距離リンクによる拡張を比較する。後者は、もちろん高速であるが、ローカルな非同期ロジックは、その違いをほとんど否定する可能性があることに注意する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:06:02 GMT)
State preparation in quantum algorithms for fragment-based quantum chemistry [0.0]
量子アルゴリズムの状態準備は、量子化学において高い精度を達成するために不可欠である。量子位相推定(QPE)と直接初期化(DI)の2つの状態準備法を比較した。一方、QPEはより大きなフラグメントに対してより効率的であるのに対して、DIでは小さなフラグメントに対してリソースが少なくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:25:15 GMT)
Space-Time-Matter: Some Notes on the Localization Problem in Relativistic Quantum Theory [0.0]
この研究は相対論的量子論における正のエネルギー仮定の意味についていくつかの光を当てることを目的としている。相対論的波動方程式の解の正のエネルギー特性は、自由時間進化を超えた状態変換に関して非常に脆弱であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:29:26 GMT)
Simplifying a classical-quantum algorithm interpolation with quantum singular value transformations [0.0]
本稿では,量子特異値変換の枠組みにおいて,$alpha$-QPEのスケーリングが自然かつ簡潔に導出可能であることを示す。符号関数の近似が良くなるほど、符号を正確に決定する必要があるサンプルは少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:52:48 GMT)
Shallow unitary decompositions of quantum Fredkin and Toffoli gates for connectivity-aware equivalent circuit averaging [0.0]
制御されたSWAPと制御されたNOTゲートは、FredkinとToffoliによる可逆的古典計算の提案の中心である。論理的に等価なCNOTカウンタ最適化回路をトッフォリゲートとフレドキンゲートに対して全線および線形量子ビット接続下で提供する。これらの分解が量子コンピュータにどのように応用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:46:19 GMT)
Self-supervised phase unwrapping in fringe projection profilometry [0.0]
単カメラ遠近射影プロファイロメトリーのための新しい自己監督型位相アンラッピング法を提案する。訓練されたネットワークは、64周期の1フェーズマップから絶対縁順を検索し、深さ精度でDF-TPUアプローチをオーバーパフォーマンスすることができる。実験により, 提案手法が実際の動きのぼやけ, 孤立物体, 低反射率, 位相不連続の場面で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:48:01 GMT)
Search-Based Regular Expression Inference on a GPU [0.0]
正規表現推論(REI)は教師付き機械学習とプログラム合成の問題である。正規表現のコストメトリックと、入力として文字列の正と負の例を取る。本稿では,任意のアルファベットに対するREIの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 19:37:15 GMT)
Robust Methods for High-Dimensional Linear Learning [0.0]
統計的に頑健で計算効率の良い線形学習法を高次元バッチ設定で提案する。バニラスパース、グループスパース、低ランク行列回復など、いくつかのアプリケーションでフレームワークをインスタンス化する。バニラ $s$-sparsity の場合、重いテールと $eta$-corruption の下で $slog (d)/n$ レートに達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:22:21 GMT)
Relative asymptotic oscillations of the out-of-time-ordered correlator as a quantum chaos indicator [0.0]
本稿では, 時間外順序付き相関器の標準偏差平均比の値が, システムの量子カオス性の尺度として有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:55:48 GMT)
Re-imagining health and well-being in low resource African settings using an augmented AI system and a 3D digital twin [0.0]
我々は、AIシステムとデジタルツインの新興動向をレビューし、初期のAIシステムアーキテクチャを提案する。我々は、AIシステムとデジタル双生児にとって重要な研究課題として、科学的知識発見、継続的な学習、実用的相互運用、インタラクティブな説明と意思決定を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:17:58 GMT)
Quantum-Squeezing-Induced Point-Gap Topology and Skin Effect [0.0]
理論的には1次元二次ボゾン系におけるスケズリング誘起点ギャップトポロジーと,その対称性で保護された$mathbbZ$スキン効果を同時に予測する。我々の研究は、量子スクイーズを導入して非ブロックなトポロジカル物理学を豊かにすることに対する基本的な関心であり、対称性に保護されたセンサーの工学的応用の可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:26:26 GMT)
Quantum skyrmion Hall effect [0.0]
実空間におけるトーラス幾何学に対する(2+1)$次元の磁気電荷の問題を考察する。我々はこれらの電荷の輸送に伴うホール伝導率を、無視できないギャップレス励起の場合に計算する。磁気量子ホール効果に対応する整数値の位相不変量 $mathcalQ$ に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:21:38 GMT)
Quantum Brachistochrone for the Majorana Particle [0.0]
本稿では,実験結果に関する状況の概要と,時間的最適制御とユニタリ変換の方法論を簡潔に概観する。この手法はマヨラナ粒子に適用され、4次元保存則の導出に用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:21:00 GMT)
Quafu-RL: The Cloud Quantum Computers based Quantum Reinforcement Learning [0.0]
本研究は,BAQIS Quafu量子コンピューティングクラウド上で,少なくとも136量子ビットを備えた実デバイス上で,ベンチマーク量子強化問題を実行するための第一歩である。実験の結果,Reinforcement Learning (RL) エージェントはトレーニング段階と推論段階の両方でわずかに緩和された目標を達成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:13:50 GMT)
Quafu-Qcover: Explore Combinatorial Optimization Problems on Cloud-based Quantum Computers [0.0]
最適化問題のために設計されたオープンソースクラウドベースのソフトウェアパッケージであるQuafu-Qcoverを紹介する。 QcoverはQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を使用して最適化問題を解決するための標準化された完全なワークフローを提供する。 Qcoverには、QAOA回路をQuafuクラウド量子コンピュータ上で実行可能な物理回路に変換する特別なコンパイラが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:39:14 GMT)
Polynomial computational complexity of matrix elements of finite-rank-generated single-particle operators in products of finite bosonic states [0.0]
A$ が有限ランク行列である行列の永久計算は行列サイズで多くの演算を必要とすることが知られている。この結果は行列の恒常的な一般化に拡張する: 境界数のボソンを持つ多くの同一のボゾン状態の積の期待値である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:23:00 GMT)
Physical computation and compositionality [0.0]
物理コンピューティングは、情報がどのように様々な物理デバイスによって処理されるかを理解し制御することを目的とした一連の研究を開始した。近年の研究では、より適切な物理コンピューティングの概念を彫り出すのに使える形式主義が提案されている。本稿では、カテゴリー理論のいくつかの基本的な構成を通して、そのような結果を非常に自然な方法でキャプチャする枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:34:19 GMT)
Perceived Trustworthiness of Natural Language Generators [0.0]
本稿は,異なるユーザが自然言語生成ツールをどのように認識し,採用しているかを理解することの課題に対処する。また、自然言語生成ツールの利点と限界についても論じている。この論文は、異なるユーザー特性が、機械生成テキストの品質と全体的な信頼性に対する信念をいかに形作るかに光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:09:58 GMT)
Pedestrian detection with high-resolution event camera [0.0]
イベントカメラ(DVS)は、上記の問題に対処するための、潜在的に興味深い技術である。本稿では,歩行者検出作業における深層学習によるイベントデータ処理の2つの方法の比較を行う。ビデオフレーム,畳み込みニューラルネットワーク,非同期スパース畳み込みニューラルネットワークの形式で表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:57:59 GMT)
Optimizing the growth conditions of Al mirrors for superconducting nanowire single-photon detectors [0.0]
薄膜(200nm以下)スパッタアルミ(Al)薄膜の成長条件について検討した。蒸着速度, 温度, パワーなど, 様々なスパッタリングパラメータをチューニングする。超伝導単光子検出器を多層ヘテロ構造に集積させることにより, 堆積膜の品質を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:39:24 GMT)
On the existence of solutions to adversarial training in multiclass classification [0.0]
多クラス分類における敵対的訓練の問題の3つのモデルにおいて,ボレル可測なロバスト分類器の存在を証明した。結果のまとめとして、二項分類設定における不可逆的対数訓練問題に対するボレル可測解の存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:19:45 GMT)
On the Nature and Types of Anomalies: A Review of Deviations in Data [0.0]
この研究は、データ異常の最初の理論的原理とドメインに依存しないタイプポロジーを提供する。異常の概念とその表現を具体的に定義するために、タイプロジーは5次元を使用する。これらの基本次元とデータ中心次元は自然に3つの広い群、9つの基本タイプ、63の異常のサブタイプをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 08:21:47 GMT)
Nonreciprocal heat flux via synthetic fields in linear quantum systems [0.0]
我々は,N結合型量子共振器と応用合成電場との熱伝達について検討した。その結果, 合成場は全熱流束の非相反性を誘導し, 純熱流束の整合を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:11:26 GMT)
Non-equilibrium dynamics of dipolar polarons [0.0]
縮合体の双極子の性質と不純物の性質が異方性緩和ダイナミクスをもたらすことを示す。より関連するのは、冷原子配置において、クエンチダイナミクスは双極子異方性とトラップ幾何学の相互作用によって強く影響を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:23:41 GMT)
Neural Network Reduction with Guided Regularizers [0.0]
正規化技術はニューラルネットワーク(NN)のスペーサー化に有効であるガイド正規化」は訓練中のNNユニットの重量を他のものよりも優先する。提案手法は,性能を保ちながらNNを刈り取るのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:55:39 GMT)
Monocular 2D Camera-based Proximity Monitoring for Human-Machine Collision Warning on Construction Sites [0.0]
機械事故は建設現場の被害の主な原因の1つである。人間と機械の衝突を避けるための労働者の近さをモニタリングすることは、建設安全管理に大きな関心を喚起した。本研究では、通常の2Dカメラのみを用いた近接監視のための新しいフレームワークを提案し、リアルタイムの人間と機械の衝突警告を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:47:27 GMT)
Metaheuristic conditional neural network for harvesting skyrmionic metastable states [0.0]
本稿では,高剛性のポテンシャルエネルギー表面における物理的に興味深い準安定状態の同定を目的とした,ニューラルネットワークに基づく条件付き手法を提案する。スピンテクスチャを1〜13ドルの範囲のトポロジカルチャージ$Q$で識別し解析する。 20K付近の温度では200,ps以上の寿命が予測され、これらのテクスチャが崩壊すると新しいトポロジカルスピンテクスチャが形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 14:13:15 GMT)
Meta-Regression Analysis of Errors in Short-Term Electricity Load Forecasting [0.0]
本稿では,短期電力負荷予測の精度に影響を与える要因を考察するメタ回帰分析(MRA)を提案する。 59の研究で公表された421の予測モデルから得られたデータを利用する。 LSTMアプローチとニューラルネットワークと他のアプローチの組み合わせが最高の予測方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:26:51 GMT)
Mathematical Structure of Syntactic Merge [0.0]
マージ演算はホップ代数(英語版)(Hopf algebra)の用語で数学的に記述することができ、この形式主義は再正規化の物理学で生じるものと類似している。このメルジュの数学的定式化は、言語学で経験的に観察された現象が単純な数学的議論から正当化されるので、説明力に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:50:32 GMT)
Many-body magic via Pauli-Markov chains -- from criticality to gauge theories [0.0]
マルコフ連鎖によるパウリ弦の統計的探索に基づいて,量子系における多体マジックを測定する手法を提案する。このようなパウリ-マルコフ連鎖のサンプリングは、どこからサンプリングするかの分割に関して、十分な柔軟性を与えることを示した。我々は,魔術が閉じ込め・分解遷移を識別できるという決定的な証拠を提供し,比較的穏やかなボリュームでも重要なスケーリング挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:14:47 GMT)
Majorana Loop Models for Measurement-Only Quantum Circuits [0.0]
ランダム量子回路における射影測定は、豊富な絡み合い位相をもたらし、非ユニタリ量子力学の領域を拡張する。ここでは,1次元の計測専用量子回路と2次元のループモデルの統計力学の関連について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:45:11 GMT)
Leveraging Evolutionary Changes for Software Process Quality [0.0]
現実世界のソフトウェアアプリケーションは、常に進化し続けなければならない。ソフトウェア品質管理の従来の手法には、ソフトウェアの品質モデルと継続的コード検査ツールが含まれる。しかし、開発プロセスの品質と結果のソフトウェア製品との間には、強い相関関係と因果関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:57:14 GMT)
Learning Interpolations between Boltzmann Densities [0.0]
サンプルがない場合に使用可能な連続正規化フローのトレーニング目標を提案する。時間依存ベクトル場 $V_t$ は、密度のファミリ $p_t$ に沿ってサンプルを輸送する。提案した学習目標とガウス混合物の逆KL偏差と量子力学粒子のボルツマン密度を二重ポテンシャルで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:19:48 GMT)
Kupczynski's Contextual Locally Causal Probabilistic Models are constrained by Bell's theorem [0.0]
Kupczynski は、ベルの定理は測定器を記述する文脈に依存したパラメータを正しく考慮すれば回避できると主張した。これは事実ではないことを示す。たとえ彼が示唆しているような文脈性を考慮していても、ベル-CHSHの不等式は導出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:00:30 GMT)
Key Rate Analysis of a 3-State Twin-Field Quantum Key Distribution Protocol in the Finite-key Regime [0.0]
シークレットキーレート(英: Secret Key Rate)は、2つのパーティ間でシークレットキーの一部となる送信当たりのビット数である。 Bunandarらによる作業は、セミ定値プログラミングを使って非対称プロトコルの秘密鍵レートの低いバウンダリを生成するコードを生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:43:57 GMT)
Inverse square Levy walk emerging universally in goal-oriented tasks [0.0]
本研究では,逆正方形レヴィウォーク(コーシーウォーク)を生成するモデルを提案する。コーシーウォーキングがゴール指向のタスクで普遍的に現れることを実証する。運動量を最小限に抑える制約の存在や欠如は、ブラウンとレヴィの歩行の違いを引き起こす要因であるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:30:12 GMT)
Information loss, mixing and emergent type III$_1$ factors [0.0]
2点函数(時間のクラスタリング)の崩壊が可観測代数の性質の重要な手がかりとなることを示す。情報損失問題は、I型代数では混合作用素が存在しないという主張の特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:30:27 GMT)
Improving BIM Authoring Process Reproducibility with Enhanced BIM Logging [0.0]
著者らはRevit C# APIを使ってロガーと再生アルゴリズムを開発した。改良されたBIMログは、ル・コルビュジエが設計したVilla Savoyeのケーススタディにより評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:52:23 GMT)
Identification of stormwater control strategies and their associated uncertainties using Bayesian Optimization [0.0]
本稿では,ベイズ最適化に基づく地下水制御戦略の同定とそれに伴う不確実性を推定する手法を提案する。本研究では,実環境における実環境における実効性制御戦略の同定における本手法の有効性について検討した。我々の知る限り、これは特定された制御行動に関連する不確かさを定量化する初めての防潮法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:41:35 GMT)
HGT: A Hierarchical GCN-Based Transformer for Multimodal Periprosthetic Joint Infection Diagnosis Using CT Images and Text [0.0]
補綴関節感染症(PJI)は重篤な合併症である。現在,CT画像とPJIの数値テキストデータを組み合わせた統一診断基準が確立されていない。本研究では,ディープラーニングとマルチモーダル技術に基づく診断手法であるHGTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:25:57 GMT)
Graph Rewriting for Graph Neural Networks [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード、エッジ、属性、グラフプロパティの推論をサポートする。グラフ書き換えは、複雑なグラフ変換をモデル化するためのグラフの規則に基づく操作を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:48:19 GMT)
Global Layers: Non-IID Tabular Federated Learning [0.0]
この研究は、Global Layers (GL) という、共同分布が$P(X,Y)$ shiftの存在下で堅牢な、新しい部分モデルパーソナライズ手法を提示する。私たちの知る限りでは、GLはクライアント排他的な機能とクラスの両方をサポートすることができる最初の方法です。実験結果から、GLはFedAvg(Federated Averaging)やローカルのみのトレーニングよりも優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:57:17 GMT)
Game of Tones: Faculty detection of GPT-4 generated content in university assessments [0.0]
本研究では,Open AIのGene-Trained Transformerの使用に対する大学評価の堅牢性について検討する。人工知能(AI)検出ツールによって支援された場合、学術スタッフがその使用を検出する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:31:58 GMT)
Free-fall non-universality in quantum theory [0.0]
我々は、波動関数拡散が自由落下の普遍性を規定するアインシュタイン同値原理を具現化することによって示す。原子間干渉法で測定可能なE"otv"osパラメータを用いて、自由落下非均一性の定量的推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:20:44 GMT)
Frame representations of qudit quantum mechanics [0.0]
Weyl と Wigner 関数の一般バージョンにつながるアルゴリズムを提案する。これは正則な基底ではなく、特定のタイトなフレームを使うことに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:47:15 GMT)
Forensic Video Steganalysis in Spatial Domain by Noise Residual Convolutional Neural Network [0.0]
本研究は, 画像ステガナシスに対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアプローチを評価する。ビデオステガノグラフィーデータセットを作成し、CNNを訓練して空間領域で法医学的ステガノリシスを行う。我々はノイズ残差畳み込みニューラルネットワークを用いて埋め込み秘密を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:17:20 GMT)
FIGO: Enhanced Fingerprint Identification Approach Using GAN and One Shot Learning Techniques [0.0]
本稿では,生成逆数ネットワークとワンショット学習技術に基づく指紋識別手法を提案する。まず,低画質の指紋画像を,指紋強調層に直接画素を向けて高レベルの指紋画像に変換するPix2Pixモデルを提案する。第2に,指紋識別プロセスにおいて,各指紋を他の指紋と区別するために,ワンショット学習アプローチを用いた完全自動指紋特徴抽出モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 03:21:23 GMT)
Extension of exactly-solvable Hamiltonians using symmetries of Lie algebras [0.0]
我々は、モデストサイズのリー代数を構成する作用素の線型結合がリー代数対称性の行列式によって置換可能であることを示す。新しい可解ハミルトニアン類は、対称性の中間回路の測定結果に依存するゲートを持つ量子回路を用いて効率的に測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 17:19:56 GMT)
Exhaustive Symbolic Regression [0.0]
Exhaustive Symbolic Regression (ESR) は、好みを一つの目的に組み合わせるための厳密な方法である。宇宙のクロノメーターのカタログと、超新星のパンテオン+サンプルに応用して、ハッブル速度を学習する。コードと完全な方程式セットを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:17:33 GMT)
Dynamics of an Exciton-phonon Triangle under Photoirradiation [0.0]
三角系における光フォノンと結合した励起子のダイナミクスを数値的に研究する。キラルスピン状態とエキシトンキラル状態の類似性について論じる。励起子の光制御について論じ、光照射が励起子の状態のスイッチングを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 16:18:12 GMT)
Disappearing frameworks explained [0.0]
消滅するフレームワークは、Webアプリケーション開発の領域において、新たなトピックとしての意味を示している。この短い本の目的は、消滅するフレームワークを素早く紹介し、Webアプリケーション開発の領域における新しいトピックとしての意味を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 07:21:38 GMT)
Despertando o Interesse de Mulheres para os Cursos em STEM [0.0]
Em'ilias - Armaccao em Bits Projectが学校のワークショップを開催している。コンピュータ分野における若者と専門家の交流を促進するためにポッドキャストが作成されている。 Spotifyによると、ポッドキャストのオーディエンスは女性53%、男性44%、未特定3%で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:34:31 GMT)
DelBugV: Delta-Debugging Neural Network Verifiers [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ボード全体の多様なシステムにおいて重要なコンポーネントになりつつある。彼らの成功にもかかわらず、しばしば悲惨な結果となり、これがそれらを正式に検証することに大きな関心を惹き付けている。本稿では,DNN検証器上でデルタデバッギングを自動的に行うDelBugVという新しいツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:42:03 GMT)
DMS: Differentiable Mean Shift for Dataset Agnostic Task Specific Clustering Using Side Information [0.0]
我々は、サイド情報から直接データをクラスタリングすることを学ぶ新しいアプローチを提案する。クラスタの数、その中心、あるいは類似性に関するあらゆる種類の距離メートル法を知る必要はありません。本手法は,特定のタスクのニーズに応じて,同じデータポイントを様々な方法で分割することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 13:45:49 GMT)
Construction numbers: How to build a graph? [0.0]
部分順序の線型拡大の数を数えることは、約50年前にスタンレーによって検討された。経路、周期、星、二重星、完全グラフに対するそのようなシーケンスの数は見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 18:36:39 GMT)
Conditional Diffusion Models for Semantic 3D Medical Image Synthesis [0.0]
本稿では,3次元医用画像合成のための拡散モデルを用いた革新的なソリューションであるMed-DDPMを紹介する。データ不足、一貫性のない取得方法、プライバシー上の懸念など、医療画像における一般的な問題に対処する。拡散モデルを利用することで、MDD-DDPMは高分解能なセマンティック3次元医用画像合成の領域において重要な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:14:38 GMT)
Compressed Empirical Measures (in finite dimensions) [0.0]
有限次元再生カーネルヒルベルト空間の文脈における経験的測度の圧縮手法について検討する。そのようなコアセットがどれだけ大きいかを制御する重要な量は、経験的測度の周りにある最大のボールの大きさである。無限次元のRKHSの構成は圧縮が貧弱であり、無限次元のRKHSに移動しようとする際に直面する困難を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:50:44 GMT)
Comprehensive scheme for identifying defects in solid-state quantum systems [0.0]
固体量子エミッタは、光学量子技術に必要なコンポーネントの1つである。六方晶窒化ホウ素中の量子エミッタの完全な光学指紋の計算を実証する。本稿では, 特定の量子アプリケーションにおけるエミッタの適合性を予測するために本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:28:27 GMT)
Classical and semi-classical limits in phase space [0.0]
半古典力学の別の見解はシュル・オーディンガーの方程式への近似の形で導かれる。これは古典力学のクープマン・フォン・ノイマン(KvN)の定式化の導出である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 22:48:45 GMT)
Chirped Fractional Stimulated Raman Adiabatic Passage [0.0]
我々はSTIRAPを新しい条件下で研究し、最大コヒーレンスを持つ重ね合わせ状態を生成することが知られているF-STIRAPに着目した。両構成,STIRAP,F-STIRAPでは,高いコントラスト,拡張スペクトル選択性,拡張スペクトルパラメータを目標としたパルスチャープ処理を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 23:06:48 GMT)
Byte-Level Grammatical Error Correction Using Synthetic and Curated Corpora [0.0]
文法的誤り訂正(英: Grammatical error correction, GEC)とは、文字のタイプミス、スペル、句読点、文法的問題を訂正する作業である。バイトレベルのモデルにより、サブワードアプローチよりも高い補正品質が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:35:40 GMT)
Building Accurate Low Latency ASR for Streaming Voice Search [0.0]
本研究は,大規模音声検索のためのLSTM,アテンション,CTCに基づくストリーミングASRモデルの開発に重点を置いている。本研究では,バニラLSTMトレーニングの各種修正について検討し,ストリーミング機能を維持しながらシステムの精度を向上する。本稿では,共同ASRとEOS検出が可能なエンド・ツー・エンドモデルの簡単なトレーニングと推論戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:24:14 GMT)
Baselines for Identifying Watermarked Large Language Models [0.0]
我々は,広く利用されている,公開されている,クローズドソースの大規模言語モデル(LLM)において,透かし方式の存在と使用を識別することの課題について考察する。本稿では,LLMにおける透かしを識別するためのベースラインアルゴリズムを紹介し,透かしと無印のLLMによって生成された出力トークンとロジットの分布を解析することに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 04:26:16 GMT)
Autonomous GIS: the next-generation AI-powered GIS [0.0]
AIを活用した地理情報システム(GIS)として自律GISを導入する。我々は,Python 環境で GPT-4 API を用いた LLM-Geo と呼ばれるプロトタイプシステムを開発した。あらゆるケーススタディにおいて、LLM-Geoは集計された数、グラフ、マップを含む正確な結果を返すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 15:45:49 GMT)
Automated verification of countermeasure against detector-control attack in quantum key distribution [0.0]
量子鍵分布における単一光子検出器を制御する攻撃は、秘密鍵を盗聴することができる。これらの攻撃に対して、検知器の脆弱性をチェックする自動テストベンチを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 21:08:08 GMT)
Applications of Machine Learning in Chemical and Biological Oceanography [0.0]
本稿では, 化学・生物海洋学分野における機械学習の利用について概説する。グローバルな固定窒素濃度、部分二酸化炭素圧、その他の化学的性質の予測において、MLの適用は有望なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 05:59:36 GMT)
An Improved Data Augmentation Scheme for Model Predictive Control Policy Approximation [0.0]
MPCポリシー近似のための感度に基づくデータ拡張フレームワークを提案する。不正確なサンプルで設定したトレーニングデータセットの増大による誤差は、近隣の規模で増大した。本稿では,ユーザの定義した精度のレベルを強制する予測器・相関器のステップに基づく改良されたデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 09:53:54 GMT)
Alg{\i}lanan Stres Testinin Makine \"O\u{g}renmesi ile Analiz Edilmesi [0.0]
テストは14の質問で構成され、それぞれ0から4の尺度でスコアされ、合計スコアは0-56である。このテストはまた、自己効力感とストレス/不快感の2つのサブファクターを特定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 10:39:43 GMT)
Algebra of Hyperbolic Band Theory under Magnetic Field [0.0]
磁場下で双曲的バンド理論に関連する代数を初めて探求する。双曲的ブロッホ状態に対する磁気境界条件を付与することにより、双曲的ブロッホ状態を構築し、そのエネルギースペクトルを調べる。我々の理論は、ユークリッド格子/空間上で定義されるバンド理論に付随する従来の代数の一般拡張であり、一般双曲格子/リーマン曲面上のバンド理論の一般拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 20:05:43 GMT)
Advantages of Asynchronous Measurement-Device-Independent Quantum Key Distribution in Intercity Networks [0.0]
非同期MDI-QKDは、50kmから480kmの範囲でMDIのセキュリティに最も高い鍵レートを与えることができる。ファイバ距離は50 kmと100 kmで、それぞれ6.02 Mbpsと2.29 Mbpsであり、リアルタイムのワンタイムパッドビデオ暗号化を容易にするのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 01:40:14 GMT)
Abstractive Summarization as Augmentation for Document-Level Event Detection [0.0]
文書レベルのイベント検出における浅層モデルと深層モデルのパフォーマンスギャップを,抽象的なテキスト要約を拡張手法として用いて橋渡しする。テキスト生成には、ビームサーチ、トップkサンプリング、トップpサンプリング、コントラスト検索の4つの復号法を用いる。以上の結果から,文書タイトルを使用すると,線形SVMとRoBERTaのマクロF1スコアが2.04%,3.19%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 11:28:26 GMT)
A simple formulation of no-cloning and no-hiding that admits efficient and robust verification [0.0]
不和合性は古典理論とは別の量子論の特徴である。ノーハイディング定理(英: no-hiding theorem)は、ブラックホール情報パラドックス(英語版)の文脈で生じる別の例である。量子論の基本的特徴のどちらも、効率的な検証が可能な単一形式で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 06:41:02 GMT)
A rigid, low-loss fiber-optic coupler for cryogenic photonics [0.0]
極低温におけるテレコム波長光の結合効率50%以上を有するメカニカルリグライダーについて述べる。本手法は, 低温環境下での機械的振動に対するアライメントのない高感度フォトニックデバイス測定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 02:26:35 GMT)
A noise based novel strategy for faster SNN training [0.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、消費電力の低さと強力なバイオプロファイザビリティによって注目を集めている。人工知能ニューラルネットワーク(ANN)-SNN変換とスパイクベースのバックプロパゲーション(BP)の2つの主要な手法には、それぞれ長所と短所がある。本稿では,2つの手法の利点を組み合わせた新しいSNNトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 29 May 2023 12:26:59 GMT)