Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Generate then Select: Open-ended Visual Question Answering Guided by World Knowledge [155.8]
Open-ended Visual Question Answering (VQA)タスクでは、視覚と自然言語の入力をAIモデルが共同で推論する必要がある。 GPT-3のような事前訓練された言語モデル(PLM)がこのタスクに適用され、強力な世界知識源であることが示されている。我々は,世界的知識によって導かれるジェネレータ選択戦略をデプロイする新しいVQAパイプラインであるRASOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:34:13 GMT)
An Empirical Study of End-to-End Video-Language Transformers with Masked Visual Modeling [152.8]
Masked Visual Modeling (MVM) は視覚前トレーニングに有効であることが最近証明されている。 VidL学習におけるMVMの可能性について,系統的に検討した。我々は、MVMで事前トレーニングされたVIOLETv2が、13のVidLベンチマークで顕著な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:56:20 GMT)
Scaling Data-Constrained Language Models [151.9]
データ制約付きシステムにおける言語モデルのスケーリングについて検討する。固定された計算予算に対する制約付きデータでは、反復するデータの最大4つのエポックなトレーニングは、ユニークなデータに比べて損失に対する無視可能な変化をもたらす。本稿では,繰り返しトークンと過剰パラメータの値の減少を考慮に入れた計算最適性のスケーリング法則を提案し,実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:51:41 GMT)
SPTS v2: Single-Point Scene Text Spotting [147.0]
トレーニングシーンのテキストスポッティングモデルは、非常に低コストの単一点アノテーションで実現できることを示す。実験により, シーンテキストスポッティングの最適設定として, 非点, 矩形境界ボックス, 多角形境界ボックスが有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:59:43 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） (Tue, 30 May 2023 01:28:07 GMT)
Video Prediction Models as Rewards for Reinforcement Learning [127.5]
VIPERは、事前訓練されたビデオ予測モデルを、強化学習のためのアクションフリー報酬信号として活用するアルゴリズムである。当社の作業は、ラベルなしビデオからのスケーラブルな報酬仕様の出発点だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:38:44 GMT)
Task Arithmetic in the Tangent Space: Improved Editing of Pre-Trained Models [113.9]
重みの絡み合いがタスク算術を効果的にするための重要な要素であることを示す。それらの接空間における微調整モデルを線形化することにより、重みの絡み合いを増幅することを示した。これにより、タスク演算ベンチマークや多種多様なモデルで大幅にパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:05:07 GMT)
Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal Transformer [112.1]
風力発電は、再生可能、汚染のないその他の利点により、世界中の注目を集めている。正確な風力発電予測(WPF)は、電力系統の運用における電力変動を効果的に低減することができる。既存の手法は主に短期的な予測のために設計されており、効果的な時空間的特徴増強が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:03:15 GMT)
What and How does In-Context Learning Learn? Bayesian Model Averaging, Parameterization, and Generalization [111.3]
本稿では,インテクスト学習(ICL)の総合的研究を行う。 We take a Bayesian view and demonstrate that ICL demonstratedly implements the Bayesian model averaging algorithm。以上の結果から,ICLの後悔,近似,一般化に基づく変換器とそのICL能力の統一的理解が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:23:47 GMT)
One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings [105.8]
INSTRUCTORはタスク命令のテキスト埋め込みを計算するための新しい方法である。すべてのテキスト入力はユースケースを説明する指示と共に埋め込まれる。 InSTRUCTORを70の埋め込み評価タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:22:50 GMT)
StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation [103.9]
高品質な3Dアバターを製作するための新しい手法を提案する。データ生成には事前学習した画像テキスト拡散モデルとGANベースの3次元生成ネットワークを用いて訓練を行う。提案手法は、生産されたアバターの視覚的品質と多様性の観点から、現在の最先端手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:09:21 GMT)
Sharp high-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation [99.5]
本研究では,2つの広く利用されている政策評価アルゴリズムに対して,最適線形係数の予め定義された推定誤差を保証するために必要なサンプル複素量について検討する。高確率収束保証に縛られた最初のサンプル複雑性を確立し、許容レベルへの最適依存を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:58:39 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） (Tue, 30 May 2023 03:33:27 GMT)
MiniSUPERB: Lightweight Benchmark for Self-supervised Speech Models [98.9]
自己教師付き学習(SSL)は、音声処理における一般的な研究トピックである。 SuperBは、多くの音声タスクにおけるSSL音声モデルの性能を評価するために提案された。我々は,SUPERBに匹敵する結果のSSL音声モデルを効率的に評価するベンチマークであるMiniSUPERBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:07:33 GMT)
PanoGen: Text-Conditioned Panoramic Environment Generation for Vision-and-Language Navigation [96.8]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが3D環境をナビゲートするために言語命令に従う必要がある。 VLNの主な課題のひとつは、トレーニング環境の可用性が限定されていることだ。パノジェネレーション(PanoGen)は、テキストに条件付けされた多様なパノラマ環境を無限に生成できる生成方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:39:54 GMT)
Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models [96.6]
Blockwise Parallel Transformer (BPT)は、メモリコストを最小限に抑えるために、自己アテンションとフィードフォワードネットワーク融合のブロックワイズ計算を使用する。 BPTは、バニラ変換器の最大32倍、従来のメモリ効率の2倍から4倍のトレーニングシーケンスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:25:51 GMT)
Extractive is not Faithful: An Investigation of Broad Unfaithfulness Problems in Extractive Summarization [91.9]
本研究は,抽出要約に現れる5種類の広い不信問題を持つ類型論を定義する。我々は16の多様な抽出システムによって生成された1600の英語の要約の中から、これらの問題をラベル付けするよう人間に求めている。これらの問題を自動検出するために,要約のための既存の5つの信頼度評価指標は,人間の判断と相関が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:06:11 GMT)
Superposition de calques monochromes d'opacit\'es variables [91.4]
モノクローム層の$x$ of opacity $0le o_xle1 $ on another monochrome layer of opacity 1 に対して、標準式で与えられる結果は$$smallPileft(bf C_varphiright)=1+sum_n=12left (2-n-(-1)no_chi(varphi+1)right)left(chi(n+varphi-1)-o_chi(n+varphi-1)right)$$$$である。最終的には非常に単純な定理を導出し、一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:33:36 GMT)
Still no evidence for an effect of the proportion of non-native speakers on language complexity -- A response to Kauhanen, Einhaus & Walkden (2023) [91.4]
Kauhanen, Einhaus & Walkden氏は、私の論文の1つで示された結果を批判している。どちらの批判点も明確に述べられ、私の論文で分析されていることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:42:08 GMT)
Multipartite entanglement theory with entanglement-nonincreasing operations [91.4]
我々は、局所的な操作や古典的なコミュニケーションの標準的な枠組みを超えて、マルチパーティシステムにおける絡み合いの資源理論を拡張した。この調整された枠組みでは、多粒子状態間の変換速度は、それぞれの量子状態の二粒子エンタングルメントエントロピーによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:53:56 GMT)
Conditions for graviton emission in the recombination of a delocalized mass [91.4]
既知のゲダンケンの実験では、非局在化質量は再結合され、それによって引き起こされる重力場は別の(距離のある)粒子によって探される。ここでは、非局在化粒子に着目し、重力放出の条件(質量、分離、組換え時間)を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:49:59 GMT)
NaturalSpeech 2: Latent Diffusion Models are Natural and Zero-Shot Speech and Singing Synthesizers [90.8]
残差ベクトル化器を備えたニューラルオーディオ予測器を応用して量子化潜在ベクトルを得るTSシステムであるNaturalSpeech 2を開発した。本研究では,NaturalSpeech 2を44K時間の音声・歌唱データを持つ大規模データセットに拡張し,未知話者の音声品質を評価する。 NaturalSpeech 2は、0ショット設定で、韻律/音節の類似性、合成、音声品質の点で、従来のTSシステムよりはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:09:10 GMT)
Are Sample-Efficient NLP Models More Robust? [90.5]
サンプル効率(所定のID精度に到達するために必要なデータ量)とロバスト性(OOD評価モデルの評価方法)の関係について検討する。高いサンプル効率は、いくつかのモデリング介入やタスクにおいて、より平均的なOODロバスト性にのみ相関するが、それ以外は相関しない。これらの結果から,サンプル効率向上のための汎用手法は,データセットとタスクに依存した汎用的なOODロバスト性向上をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:33:26 GMT)
Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors [89.8]
実世界の時系列は、深い予測モデルに主要な課題をもたらす固有の非定常性によって特徴づけられる。我々は、基礎となる時間変動力学を根本的に考慮する現代のクープマン理論を用いて、非定常時系列に取り組む。階層的力学を学習する積み重ね可能なブロックからなる新しいクープマン予測器としてクーパを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:40:27 GMT)
AnoOnly: Semi-Supervised Anomaly Detection without Loss on Normal Data [87.2]
我々は AnoOnly (Anomaly Only) と呼ばれる新しいフレームワークを開発する。厳格な損失監視を利用する既存のSSADメソッドとは異なり、AnoOnlyはそれを停止し、通常のデータに対する弱い監視形式を導入している。既存のSSADメソッドに統合されると、提案されたAnoOnlyは、さまざまなモデルやデータセットにわたる顕著なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:19:25 GMT)
SWiPE: A Dataset for Document-Level Simplification of Wikipedia Pages [87.1]
我々は、SWiPEデータセットを導入し、英語のウィキペディア(EW)記事から単純なウィキペディア(SEW)記事への文書レベルの編集プロセスを再構築する。我々はウィキペディアの編集者と協力して5000のEW-SEWドキュメントペアを注釈付けし、提案された19のカテゴリで4万以上の編集をラベル付けしています。 SWiPEで訓練されたモデルは、不要な編集を減らしながら、より複雑な編集を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:52:42 GMT)
ProSpect: Expanded Conditioning for the Personalization of Attribute-aware Image Generation [87.1]
本稿では,拡張テキスト条件空間であるPrompt Spectrum Space P*と,ProSpectと呼ばれる新しい画像表現手法を提案する。 ProSpectは、ステージごとのプロンプトからエンコードされた逆テキストトークンの埋め込みの集合としてイメージを表す。 ProSpectは、画像/テキスト誘導材料/スタイル転送/編集など、さまざまなパーソナライズされた画像生成アプリケーションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:48:22 GMT)
Towards Accurate Data-free Quantization for Diffusion Models [86.4]
本稿では,効率的な画像生成のための拡散モデル(ADP-DM)の高精度なデータフリーポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。提案手法は, 拡散モデルの学習後の量子化を, 同様の計算コストで, 非常に大きなマージンで高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:00:35 GMT)
Do Question Answering Modeling Improvements Hold Across Benchmarks? [84.5]
20種類の多種多様なモデリング手法を用いて32のQAベンチマークの一致を計測する。何年にもわたってコミュニティは少数のベンチマークに力を入れてきたが、研究対象のモデリングの改善は広く続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:50:47 GMT)
Unsupervised Melody-to-Lyric Generation [84.2]
本稿では,メロディ・歌詞データを学習することなく高品質な歌詞を生成する手法を提案する。我々は、メロディと歌詞のセグメンテーションとリズムアライメントを利用して、与えられたメロディをデコード制約にコンパイルする。我々のモデルは、強いベースラインよりもオントピー的、歌いやすく、知性があり、一貫性のある高品質な歌詞を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:20:25 GMT)
Beyond One-Model-Fits-All: A Survey of Domain Specialization for Large Language Models [83.2]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。 LLMドメイン特定化手法を分類する系統分類法を提案する。また、特殊なLSMの利点を享受できる重要なアプリケーション領域の包括的分類も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:00:30 GMT)
Open-VCLIP: Transforming CLIP to an Open-vocabulary Video Model via Interpolated Weight Optimization [82.8]
我々は、CLIPを強力なゼロショットビデオ分類器に変換する、シンプルで効果的なアプローチであるOpen-VCLIPを紹介する。我々は,Open-VCLIPのトレーニングが,履歴データゼロの連続学習と等価であることを示す。特に、UCF、HMDB、Kinetics-600データセットで87.9%、58.3%、81.1%のゼロショット精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:38:23 GMT)
Are Large Kernels Better Teachers than Transformers for ConvNets? [82.5]
本稿では,最近出現した大規模カーネル畳み込みニューラルネットワーク(ConvNets)の新たな魅力を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:05:23 GMT)
Universality and Limitations of Prompt Tuning [82.4]
トランスフォーマーアーキテクチャにおけるソフトプロンプトチューニングの役割を理解するための最初のステップの1つを取り上げる。連続値関数に対する有限深度事前学習型変圧器を用いて、普遍性と制限のレンズからの即時チューニングを解析する。この結果は、リプシッツ関数の集合における任意の列列列関数を近似するプロンプトを持つ強変換器の存在を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:47:07 GMT)
I Cast Detect Thoughts: Learning to Converse and Guide with Intents and Theory-of-Mind in Dungeons and Dragons [82.3]
ダンジョンズとドラゴンズにおける目標駆動型環境における教師と学生の自然言語相互作用について検討した。我々のアプローチは,(1)ダンジョンマスターがプレイヤーを目標に向かって誘導する意図,(2)DMが意図を表現しているプレイヤーへの指示発声,(3)プレイヤーの指導に対する反応を未来へと一変させる理論・オブ・ミンド(ToM)モデルに分解・モデル化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:09:37 GMT)
Dynamic Sparsity Is Channel-Level Sparsity Learner [82.3]
本稿では,チャネル対応動的スパース(Chase)を,アドホックな操作を伴わずに,エンドツーエンドのトレーニングプロセスとして提案する。 Chaseは、イメージネット上のResNet-50と精度を損なうことなく、一般的なGPUデバイスで1.7Xの推論スループットを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:33:45 GMT)
ClarifyDelphi: Reinforced Clarification Questions with Defeasibility Rewards for Social and Moral Situations [81.7]
本稿では,ClarifyDelphiという対話型システムについて紹介する。我々は、潜在的な答えが道徳的判断の多様化に繋がる質問が最も有益であると仮定する。私たちの研究は究極的には、道徳的認知の柔軟性を研究してきた認知科学の研究にインスピレーションを受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:59:41 GMT)
Examining risks of racial biases in NLP tools for child protective services [78.8]
児童保護サービス(CPS)に焦点をあてる。この設定で確立された人種的偏見を考えると、NLPの展開は人種格差を増大させる可能性がある。我々は、NERモデルにおける一貫したアルゴリズムの不公平性、コア参照解決モデルにおけるアルゴリズムの不公平性、およびリスク予測における人種バイアスの悪化の証拠を文書化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:00:47 GMT)
Tuned Contrastive Learning [77.7]
そこで本研究では,TCL(Tuned Contrastive Learning)損失という,新たなコントラスト損失関数を提案する。 TCLはバッチ内の複数の正と負に一般化し、ハードな正とハードな負の勾配応答を調整および改善するためのパラメータを提供する。我々は、TCLを自己教師付き設定に拡張する方法を示し、それを様々なSOTA自己教師型学習手法と経験的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:00:37 GMT)
Make-A-Voice: Unified Voice Synthesis With Discrete Representation [77.4]
Make-A-Voiceは、個別表現から音声信号を合成・操作するための統合されたフレームワークである。我々は,Make-A-Voiceは,競合するベースラインモデルと比較して,音質とスタイルの類似性が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:59:26 GMT)
Ambient Diffusion: Learning Clean Distributions from Corrupted Data [77.3]
本稿では,高度に破損したサンプルのみを用いて未知の分布を学習できる拡散型フレームワークを提案する。このアプローチのもうひとつのメリットは、個々のトレーニングサンプルを記憶しにくい生成モデルをトレーニングできることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:43:33 GMT)
Shuffle SGD is Always Better than SGD: Improved Analysis of SGD with Arbitrary Data Orders [75.6]
グラディエントDescent(SGD)アルゴリズムは、ランダムリシャッフル(RR)とシングルシャッフル(SS)を用いて、ニューラルネットワークで広く使われている。分析の結果,ランダム単一シャッフルのSGDは古典的訓練よりも常に高速か,少なくとも良好であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:47:27 GMT)
Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's Disease using Time-series Data from Smartphones [75.2]
本稿では,パーキンソン病患者のmPowerデータセットを用いて薬剤状態を予測する方法を提案する。提案手法は,3つの薬物状態を客観的に予測する上で有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:35:01 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） (Tue, 30 May 2023 15:14:06 GMT)
The Magic of IF: Investigating Causal Reasoning Abilities in Large Language Models of Code [74.4]
因果関係を特定する能力である因果推論は、人間の思考において重要である。コードプロンプト付きコード-LLMは因果推論において著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:02:58 GMT)
Precision-Recall Divergence Optimization for Generative Modeling with GANs and Normalizing Flows [73.9]
本研究では,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークや正規化フローなどの生成モデルのための新しいトレーニング手法を開発した。我々は、mboxem PR-divergencesと呼ぶ家族からのユニークな$f$-divergenceを最小化することに対応していることを示す。当社のアプローチは,ImageNetなどのデータセットでテストした場合の精度とリコールの両面で,BigGANのような既存の最先端モデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:07:17 GMT)
Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.7]
大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:05:11 GMT)
Multi-modal Queried Object Detection in the Wild [72.9]
MQ-Detは、現実世界のオブジェクト検出のための効率的なアーキテクチャと事前学習戦略設計である。既存の言語クエリのみの検出器に視覚クエリを組み込む。 MQ-Detのシンプルで効果的なアーキテクチャとトレーニング戦略設計は、ほとんどの言語でクエリされたオブジェクト検出器と互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:24:38 GMT)
Grokking of Hierarchical Structure in Vanilla Transformers [72.5]
トランスフォーマー言語モデルでは,極端に長い訓練期間を経て階層的に一般化できることが示される。中間深度モデルは、非常に深い変圧器と非常に浅い変圧器の両方よりも良く一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:34:13 GMT)
Benign Overfitting in Deep Neural Networks under Lazy Training [72.3]
データ分布が適切に分離された場合、DNNは分類のためのベイズ最適テスト誤差を達成できることを示す。よりスムーズな関数との補間により、より一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:37:44 GMT)
Towards Weakly-Supervised Hate Speech Classification Across Datasets [72.1]
そこで本研究では,テキスト分類モデルの有効性について検討した。また,HS分類モデルの一般化性の低さの原因について,詳細な定量的,定性的な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:59:41 GMT)
Speed-Oblivious Online Scheduling: Knowing (Precise) Speeds is not Necessary [71.5]
我々は、無関係な(異種な)マシン上でのオンラインスケジューリングを、高速な環境で検討する。透かしアルゴリズムと非透かしアルゴリズムでは,強い可視性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:44:13 GMT)
CONE: An Efficient COarse-to-fiNE Alignment Framework for Long Video Temporal Grounding [70.8]
本稿では,長時間ビデオの時間的グラウンドリング(VTG)の新たな課題に取り組む。短いビデオと比較すると、長いビデオは需要が高いが探索は少ない。本研究では,効率的なCarse-to-fiNEアライメントフレームワークであるCONEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:03:34 GMT)
KrADagrad: Kronecker Approximation-Domination Gradient Preconditioned Stochastic Optimization [69.5]
第2の順序付けにより、パラメータのステップサイズと方向を変更でき、損失曲率に適応できる。最近、シャンプーはこれらの要求を減らすためにクローネッカーファクター付きプレコンディショナーを導入した。不条件行列の逆行列根を取る。これは64ビットの精度が必要で、ハードウェアの制約が強い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:15:45 GMT)
"I'm fully who I am": Towards Centering Transgender and Non-Binary Voices to Measure Biases in Open Language Generation [69.3]
トランスジェンダーとノンバイナリ(TGNB)の個人は、日常生活から差別や排除を不当に経験している。我々は、オープン言語生成(OLG)において、TGNB人による疎外化を取り巻く社会的現実がいかに貢献し、持続するかを評価する。我々は,TGNB指向のコミュニティ内で,現実のテキストからキュレートされたテンプレートベースのテキストからなるTANGOデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:21:34 GMT)
Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers [68.8]
我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:00:05 GMT)
How does GPT-2 compute greater-than?: Interpreting mathematical abilities in a pre-trained language model [68.8]
我々は、GPT-2小の数学的能力を説明するために、機械的解釈可能性技術を用いている。我々は, GPT-2 small の最終多層パーセプトロンは, 開始年よりも終末年の確率を増大させることを示した。以上の結果から,GPT-2は複雑だが汎用的な機構で計算可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:33:09 GMT)
Chatbots put to the test in math and logic problems: A preliminary comparison and assessment of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard [68.8]
曖昧さがなく、プレーンテキストのみで完全に記述され、ユニークな、明確に定義された正しい回答を持つ、30の質問を使用します。回答は記録され、議論され、その強みと弱点を強調します。その結果,ChatGPT-4はChatGPT-3.5より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:18:05 GMT)
infoVerse: A Universal Framework for Dataset Characterization with Multidimensional Meta-information [68.8]
infoVerseは、データセットの特徴付けのための普遍的なフレームワークである。 infoVerseは、様々なモデル駆動メタ情報を統合することで、データセットの多次元特性をキャプチャする。実世界の3つのアプリケーション(データプルーニング、アクティブラーニング、データアノテーション)において、infoVerse空間で選択されたサンプルは、強いベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:12:48 GMT)
Context-Preserving Two-Stage Video Domain Translation for Portrait Stylization [68.1]
本稿では,時間的コヒーレントなスタイリングビデオを生成するためのモデルを強制する客観的機能を備えた新しい2段階ビデオ翻訳フレームワークを提案する。我々のモデルは1フレームあたり0.011秒のレイテンシでリアルタイムに動作し、パラメータは5.6Mしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:46:25 GMT)
Unsupervised Object-Centric Voxelization for Dynamic Scene Understanding [68.1]
ニューラルレンダリングフレームワークでオブジェクト中心の容積表現を学習する逆グラフィックスアプローチであるDynaVolを提案する。 DynaVolは、異なるオブジェクトに属する各空間位置の確率を明示する時間変化の3Dボクセルグリッドを維持している。ボリューム機能を最適化するために、完全に微分可能なニューラルネットワークにそれらを埋め込み、オブジェクト中心のグローバルな特徴に結合し、シーン再構築のために合成NeRFを駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:34:06 GMT)
Edge-MoE: Memory-Efficient Multi-Task Vision Transformer Architecture with Task-level Sparsity via Mixture-of-Experts [66.7]
M$3$ViTは、Mix-of-experts (MoE)を導入した最新のマルチタスクViTモデルである。 MoEは精度の向上と80%以上の削減計算を実現しているが、FPGAに効率的なデプロイを行う上での課題は残されている。 Edge-MoEと呼ばれる私たちの研究は、アーキテクチャの革新の集合を伴って、マルチタスクのViTのための最初のエンドツーエンドFPGAアクセラレータを導入するという課題を解決します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:24:03 GMT)
A Heat Diffusion Perspective on Geodesic Preserving Dimensionality Reduction [66.2]
熱測地線埋め込みと呼ばれるより一般的な熱カーネルベースの多様体埋め込み法を提案する。その結果,本手法は,地中真理多様体距離の保存において,既存の技術よりも優れていることがわかった。また,連続体とクラスタ構造を併用した単一セルRNAシークエンシングデータセットに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:58:50 GMT)
Joint Bayesian Inference of Graphical Structure and Parameters with a Single Generative Flow Network [65.9]
本稿では,ベイジアンネットワークの構造上の結合後部を近似する手法を提案する。サンプリングポリシが2フェーズプロセスに従う単一のGFlowNetを使用します。パラメータは後部分布に含まれるため、これは局所確率モデルに対してより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:16:44 GMT)
Computational Doob's h-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions [65.7]
本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。提案手法は、最先端粒子フィルタよりも桁違いに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:10:40 GMT)
Where's the Point? Self-Supervised Multilingual Punctuation-Agnostic Sentence Segmentation [65.7]
85言語を対象とした多言語句読解文セグメンテーション法を提案する。提案手法は,従来の最良文分割ツールを平均6.1%F1ポイントで上回っている。 MTモデルの訓練に使用するセグメンテーションと文のセグメンテーションを一致させる手法を用いて,平均2.3BLEU点の改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:49:42 GMT)
Learning without Forgetting for Vision-Language Models [65.5]
CIL(Class-Incremental Learning)あるいは継続的学習(Continuous Learning)は、現実世界において望ましい能力である。 VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、一般化可能な表現を学習する上で有望な能力を示している。本稿では,VLM を忘れずに学習できる ProjectiOn Fusion (PROOF) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:59:32 GMT)
Bayesian Decision Trees Inspired from Evolutionary Algorithms [64.8]
我々は、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)を本質的に並列なアルゴリズムであるシーケンシャルモンテカルロ(SMC)に置き換えることを提案する。実験により、SMCと進化的アルゴリズム(EA)を組み合わせることで、MCMCの100倍のイテレーションでより正確な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:17:35 GMT)
Real-time gravitational-wave science with neural posterior estimation [64.7]
ディープラーニングを用いた高速重力波パラメータ推定のための前例のない精度を示す。 LIGO-Virgo Gravitational-Wave Transient Catalogから8つの重力波事象を解析した。標準推論符号と非常に密接な定量的な一致を見いだすが、推定時間がO(day)から1イベントあたり1分に短縮される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:05:17 GMT)
Towards single integrated spoofing-aware speaker verification embeddings [63.4]
本研究は,1つの統合スプーフィング対応話者検証埋め込みを開発することを目的とする。単一のSASV埋め込みの劣った性能は、不十分なトレーニングデータから得られると分析する。実験では、SASV2022チャレンジの評価プロトコルにおいて、SASV-EERが1.06%に達するという劇的な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:15:39 GMT)
Adapting Multi-Lingual ASR Models for Handling Multiple Talkers [63.2]
最先端の大規模音声モデル(USM)は、複数のドメインや言語にまたがる適切な自動音声認識(ASR)性能を示す。マルチストーカーASRに対するUSMの適応手法を提案する。まず,マルチストーカーASRと発話タイムスタンプ予測を共同で行うシリアライズ出力訓練の強化版を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:05:52 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） (Tue, 30 May 2023 14:12:17 GMT)
Learning Instance-Specific Augmentations by Capturing Local Invariances [62.7]
InstaAugは、データから入力固有の拡張を自動的に学習する方法である。 InstaAugは、幅広い変換クラスに対して意味のある入力依存の強化を学ぶことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:25:51 GMT)
MHSCNet: A Multimodal Hierarchical Shot-aware Convolutional Network for Video Summarization [61.7]
本稿では,MHSCNetと呼ばれるマルチモーダル階層型ショット・アウェア・畳み込みネットワークを提案する。学習したショット認識表現に基づいて、MHSCNetは、ビデオのローカルおよびグローバルビューにおけるフレームレベルの重要度スコアを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:10:02 GMT)
Translation-Enhanced Multilingual Text-to-Image Generation [61.4]
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション(TTI)の研究は、現在でも主に英語に焦点を当てている。そこで本研究では,多言語TTIとニューラルマシン翻訳(NMT)のブートストラップmTTIシステムへの応用について検討する。我々は,mTTIフレームワーク内で多言語テキスト知識を重み付け,統合する新しいパラメータ効率アプローチであるEnsemble Adapter (EnsAd)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:03:52 GMT)
Neural Importance Sampling for Rapid and Reliable Gravitational-Wave Inference [59.0]
まず、ニューラルネットワークを用いてベイズ後部への高速な提案を行い、その基礎となる可能性と事前に基づいて重み付けを行う。本発明は,(1)ネットワーク不正確性のない修正後部,(2)提案案の評価と故障事例の同定のための性能診断(サンプル効率),(3)ベイズ証拠の偏りのない推定を提供する。 LIGOとVirgoで観測された42個のブラックホールをSEOBNRv4PHMとIMRPhenomHMXP波形モデルで解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:21:07 GMT)
Knowledge Graph-Augmented Language Models for Knowledge-Grounded Dialogue Generation [58.7]
我々は、知識グラフ(KGs)を用いた文脈関連および知識基底対話を生成するためのフレームワークであるSUbgraph Retrieval-augmented GEneration (SURGE)を提案する。我々のフレームワークはまずKGから関連するサブグラフを取得し、その後、検索したサブグラフによって条件付けられた単語の埋め込みを摂動することで、事実間の一貫性を強制する。我々は,OpendialKGとKOMODISデータセットのSURGEフレームワークを検証し,KGの知識を忠実に反映した高品質な対話を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:36:45 GMT)
Are You Copying My Model? Protecting the Copyright of Large Language Models for EaaS via Backdoor Watermark [58.6]
企業は大規模な言語モデル(LLM)に基づいたEmbeddding as a Service(E)の提供を開始した。 Eはモデル抽出攻撃に弱いため、LLMの所有者に重大な損失をもたらす可能性がある。埋め込みにバックドアを埋め込むEmbMarkerという埋め込み透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:06:30 GMT)
When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories [58.3]
本稿では,事実知識を記憶する上でのLMの強みと限界を理解することを目的とする。 LMは、あまり一般的でない事実知識に苦しむと同時に、長期にわたる事実知識の記憶力向上に失敗する。我々は、必要時にのみ非パラメトリックメモリを検索する、強力かつ効率的な検索拡張LMの簡易かつ効果的な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:27:40 GMT)
Parameter-Efficient Low-Resource Dialogue State Tracking by Prompt Tuning [57.0]
対話状態追跡(DST)は,ユーザの信念を追跡するための対話管理において重要なステップである。既存の処理は、DSTタスクに取り組むために、すべての言語モデル(LM)パラメータを微調整する。本稿では,ソフトプロンプトトークンの埋め込みによるタスク特性の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:23:15 GMT)
Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate [56.2]
複数のエージェントが"tit for tat"の状態で議論を表現するマルチエージェント議論(MAD)フレームワークを提案し、審査員が議論プロセスを管理して最終解を得る。我々のフレームワークは、深い熟考を必要とするタスクに役立ちそうなLSMにおける散発的思考を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:25:45 GMT)
Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models [55.4]
拡散モデルを用いて現実的な雑音を合成する新しい手法を提案する。このアプローチにより、モデルを訓練するための大量の高品質なデータを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:09:37 GMT)
FRAMM: Fair Ranking with Missing Modalities for Clinical Trial Site Selection [55.3]
本稿では, 試行サイト選択作業に焦点をあて, 公正な試行サイト選択のための深層強化学習フレームワークであるFRAMMを提案する。我々は、公正なトライアルサイトの選択に影響を与える2つの現実的な課題に対処することに重点を置いている。データモダリティは、多くの潜在的なトライアルサイトでは不十分であり、サイトのセレクションは、入試と多様性の両方を同時に最適化する必要がある。 FRAMMは2016年から2021年までの4,392の臨床試験で評価し,FRAMMが入学のみの設定において最上位のベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:44:14 GMT)
Most Neural Networks Are Almost Learnable [54.0]
固定された$epsilon>0$とdeep $i$に対して、深さ$i$のランダムなXavierネットワークを学習するポリ時間アルゴリズムが存在することを示す。このアルゴリズムは時間とサンプルの複雑さが$(bard)mathrmpoly(epsilon-1)$であり、$bar d$はネットワークのサイズである。シグモイドやReLU様の活性化の場合、境界は$(bard)mathrmpolylog(eps)に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:56:32 GMT)
PreQuant: A Task-agnostic Quantization Approach for Pre-trained Language Models [52.1]
ファインチューニングのフレームワークPreQuantに先立って,新しい量子化を提案する。 PreQuantは様々な量子化戦略と互換性があり、インダクションされた量子化誤差を修正するために、アウタリア対応の微調整が組み込まれている。 BERT,RoBERTa,T5を用いたGLUEベンチマークにおけるPreQuantの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:41:33 GMT)
Why Target Networks Stabilise Temporal Difference Methods [52.1]
そこで本研究では, 厳密な規則性条件と目標ネットワーク更新頻度の調整により, 収束が保証されることを示す。我々は,TD更新のヤコビアンにおいて,ターゲットネットワークの利用が条件の悪さの影響を軽減することができると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:20:03 GMT)
An AMR-based Link Prediction Approach for Document-level Event Argument Extraction [51.8]
文書レベルのイベント調停抽出(文書レベルEAE)のための抽象的意味表現(AMR)を導入した最近の研究動向本研究では,AEをAMRグラフ上のリンク予測問題として再検討する。本稿では,より少ない情報量のサブグラフやエッジタイプを圧縮し,スパン情報を統合し,同じ文書内の事象をハイライトする新たなグラフ構造であるTalored AMR Graph(TAG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:07:48 GMT)
Approximation and Estimation Ability of Transformers for Sequence-to-Sequence Functions with Infinite Dimensional Input [50.8]
無限次元入力を持つシーケンス・ツー・シーケンス関数として変換器の近似と推定能力について検討する。我々の理論的結果は、高次元データに対する変換器の実用的成功を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:44:49 GMT)
Scale-aware Super-resolution Network with Dual Affinity Learning for Lesion Segmentation from Medical Images [50.8]
低解像度医用画像から様々な大きさの病変を適応的に分割する,スケールアウェアな超解像ネットワークを提案する。提案するネットワークは,他の最先端手法と比較して一貫した改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:25:55 GMT)
AlphaBlock: Embodied Finetuning for Vision-Language Reasoning in Robot Manipulation [50.7]
本稿では,ロボット操作タスクにおける高レベル認知能力を学習するための新しいフレームワークを提案する。得られたデータセットAlphaBlockは、多段階のテキストプランとペア観測による35の包括的なハイレベルタスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:54:20 GMT)
Millikelvin measurements of permittivity and loss tangent of lithium niobate [50.6]
ニオブ酸リチウム(Lithium niobate)は電子光学材料であり、マイクロ波信号処理、通信、量子センシング、量子コンピューティングに多くの応用がある。ニオブ酸リチウムのミリケルビン温度における複素電磁誘電率の評価について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:54:49 GMT)
Real-World Image Variation by Aligning Diffusion Inversion Chain [50.6]
本稿では,1枚の画像から画像の変分を生成するために,リアルワールド画像変分(Real-world Image Variation by ALignment)と呼ばれる新しいパイプラインを提案する。我々のパイプラインは、画像生成プロセスとソース画像の反転チェーンを整列させることにより、画像の変動の生成品質を向上させる。提案手法は, 意味条件の類似性や知覚的品質に関して, 既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:09:47 GMT)
Cones 2: Customizable Image Synthesis with Multiple Subjects [50.5]
本研究では,特定の対象を効率的に表現する方法と,異なる対象を適切に構成する方法について検討する。クロスアテンションマップ内のアクティベーションを修正することにより、レイアウトはイメージ内の異なる被写体の位置を指定して分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:00:06 GMT)
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey [50.2]
近年の深層学習の急速な発展は,産業用画像異常検出(IAD)のマイルストーンとなった本稿では,ディープラーニングによる画像異常検出手法の総合的なレビューを行う。画像異常検出のオープニング課題をいくつか取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:38:51 GMT)
PaintSeg: Training-free Segmentation via Painting [50.2]
PaintSegは、トレーニングなしでオブジェクトをセグメンテーションするための新しい教師なしのメソッドである。前者は前景をマスキングして背景を埋め、後者は前景の欠落部分を回復しながら背景をマスキングする。実験の結果、PaintSegは、粗いマスクプロンプト、ボックスプロンプト、ポイントプロンプトセグメンテーションタスクにおいて、既存のアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:43:42 GMT)
Shuo Wen Jie Zi: Rethinking Dictionaries and Glyphs for Chinese Language Pre-training [50.1]
辞書知識と漢字の構造を持つ中国語PLMの意味理解能力を高める新しい学習パラダイムであるCDBERTを紹介する。我々はCDBERTの2つの中核モジュールを Shuowen と Jiezi と名付け、そこで Shuowen は中国語辞書から最も適切な意味を取り出す過程を指す。本パラダイムは,従来の中国語PLMのタスク間における一貫した改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:48:36 GMT)
Deep Graph Neural Networks via Flexible Subgraph Aggregation [50.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習し、近隣情報を集約することでノードの表現を学ぶ。本稿では,サブグラフアグリゲーションの観点から,GNNの表現力を評価する。サブグラフアグリゲーションの異なるホップをより柔軟に活用できるサンプリングベースノードレベル残余モジュール(SNR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:17:42 GMT)
How Fragile is Relation Extraction under Entity Replacements? [49.6]
関係抽出(RE)は、テキストコンテキストからエンティティ名間の関係を抽出することを目的としている。既存の研究によると、REはエンティティ名パターンをモデル化し、テキストコンテキストを無視しながらRE予測を行う。これは、REモデルはエンティティの置換に対して堅牢か?」という疑問を提起する動機になります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:25:53 GMT)
Multi-VALUE: A Framework for Cross-Dialectal English NLP [49.6]
マルチディレクト (Multi-Dilect) は、50の英語方言にまたがる制御可能なルールベースの翻訳システムである。ストレステストは、非標準方言の先行モデルに対する顕著な性能格差を示す。私たちはチカノやインド英語のネイティブスピーカーと提携して、人気のあるCoQAタスクの新しいゴールドスタンダード版をリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:35:29 GMT)
What Can We Learn from Unlearnable Datasets? [49.4]
学習不可能なデータセットは、ディープニューラルネットワークの一般化を防ぐことによって、データのプライバシを保護する可能性がある。学習不可能なデータセットでトレーニングされたニューラルネットワークは、一般化には役に立たない単純なルールであるショートカットのみを学ぶと広く信じられている。対照的に、ネットワークは、高いテストパフォーマンスのために置き換えられる有用な機能を学ぶことができ、画像のプライバシが保存されていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:41:35 GMT)
SheetCopilot: Bringing Software Productivity to the Next Level through Large Language Models [49.3]
本研究では,スプレッドシートの要求を満たすために自然言語処理と制御を行うスプレッドシートコパイロットエージェントを提案する。 221のスプレッドシート制御タスクを含む代表データセットをキュレートし,完全自動評価パイプラインを構築した。当社の SheetCopilot は1世代で44.3% のタスクを正しく完了し、強力なコード生成ベースラインを広いマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:59:30 GMT)
TaleCrafter: Interactive Story Visualization with Multiple Characters [49.1]
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） (Tue, 30 May 2023 08:54:42 GMT)
Proximal Point Imitation Learning [48.5]
我々は、無限地平線模倣学習のための厳密な効率保証を備えた新しいアルゴリズムを開発した。我々は、最適化、特に近点法(PPM)と双対平滑化から古典的ツールを活用する。線形関数とニューラルネットワーク関数の近似の双方に対して、説得力のある経験的性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:13:58 GMT)
Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs [48.1]
テキストから効率のよいタスクをベースとした大規模データベースのための大規模なベンチマークであるBirdを紹介します。データベースの値に重点を置いていると、汚いデータベースコンテンツに対する新たな課題が浮き彫りになる。最も効果的なテキストから効率のよいモデルであるChatGPTでさえ、実行精度はわずか40.08%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:34:57 GMT)
VSTAR: A Video-grounded Dialogue Dataset for Situated Semantic Understanding with Scene and Topic Transitions [47.9]
ビデオ地上対話理解は、機械が位置するセマンティクスを知覚し、解析し、理性を必要とする難しい問題である。 395のテレビシリーズをベースとした大規模ビデオ地上対話理解データセットであるビデオ地上Scene&Topic AwaRe対話データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:40:37 GMT)
BA-SOT: Boundary-Aware Serialized Output Training for Multi-Talker ASR [47.9]
話者の頻繁な変化は、話者の変化を予測するのを難しくする。境界対応型直列出力訓練(BA-SOT)を提案する。オリジナルのSOTと比較して、BA-SOTはCER/UD-CERを5.1%/14.0%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:45:08 GMT)
Functional-Group-Based Diffusion for Pocket-Specific Molecule Generation and Elaboration [47.7]
ポケット特異的分子生成とエラボレーションのための機能群に基づく拡散モデルD3FGを提案する。 D3FGは分子を、剛体として定義される官能基と質量点としてのリンカーの2つのカテゴリに分解する。実験では, より現実的な3次元構造, タンパク質標的に対する競合親和性, 薬物特性の良好な分子を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:41:20 GMT)
Solving Robust MDPs through No-Regret Dynamics [47.5]
強化学習(Reinforcement Learning)は、エージェントがさまざまな状況をナビゲートするための強力なフレームワークである。政策訓練法を改善するために,アルゴリズムをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:52:16 GMT)
C2-CRS: Coarse-to-Fine Contrastive Learning for Conversational Recommender System [47.2]
本稿では,会話レコメンデータシステムのためのデータセマンティックフュージョンを改善するための,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。提案手法では,まず異なるデータ信号から多粒度意味単位を抽出し,次に,関連した多形意味単位を粗い方法で整列させる。 2つの公開CRSデータセットを用いた実験により,提案手法の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:37:40 GMT)
Hybrid Representation Learning via Epistemic Graph [46.9]
ハイブリッド学習を実現するために,新しいエピステミックグラフ層(EGLayer)を開発した。我々のEGLayerは3つの主要な部分から構成される: (a) 学習した深い特徴を通して原型グラフを確立するための局所グラフモジュール、 (b) 局所グラフから有用な情報を集約するクエリ集約モデル、 (c) 局所およびグローバル隣接行列間の線形一貫性を制限する新しい相関損失関数。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:10:15 GMT)
Iterative Forward Tuning Boosts In-context Learning in Language Models [46.8]
大規模言語モデル (LLM) は、ICL(In-context Learning) の能力を示す。本稿では、トランスフォーマーの注意と勾配降下に基づく最適化の二重形式を利用して、LCMにおけるICL向上のための2段階のフレームワークを提案する。本手法は,精度と効率の両面で,標準ICLよりもかなり優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:47:19 GMT)
MIMO Is All You Need : A Strong Multi-In-Multi-Out Baseline for Video Prediction [46.7]
SISO(Single-In-Single-Out)アーキテクチャに基づいて,既存のビデオ予測手法がモデルを構築する。あるいは、将来のフレームを1ショットで出力するMulti-In-Multi-Out (MIMO)アーキテクチャは、自然に再帰を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:55:09 GMT)
Teaching Structured Vision&Language Concepts to Vision&Language Models [46.3]
SVLC(Structured Vision&Language Concepts)の概念について紹介する。 SVLCは、オブジェクト属性、関係、および、テキストに存在し、画像で見える状態を含む。本稿では,VLモデルのSVLC理解を高めるための,よりエレガントなデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:08:43 GMT)
FERN: Leveraging Graph Attention Networks for Failure Evaluation and Robust Network Design [46.3]
我々は、スケーラブルな故障評価とロバストネットワーク設計のための学習ベースのフレームワークFERNを開発した。 FERNは、リッチな問題入力をグラフとして表現し、グラフから特徴抽出を注意深く実行することによって、ローカルとグローバルの両方のビューをキャプチャする。複数のロバストなネットワーク設計問題を,それぞれ80倍,200倍,10倍以上スピードアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:56:25 GMT)
Less Likely Brainstorming: Using Language Models to Generate Alternative Hypotheses [45.7]
我々は、人間が関連性があると思われるが、起こりそうにないアウトプットを生成するためにモデルに要求する新しいタスク「非インブレインストーミング」を導入する。目標として仮説の可能性が低いトレーニングのベースラインアプローチは、人間がほぼ半分の確率または無関係であると評価するアウトプットを生成する。そこで本研究では,新たなコントラスト学習手法を用いたテキスト生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:05:34 GMT)
Guided Attention for Next Active Object @ EGO4D STA Challenge [45.6]
高速ネットワークに適用したガイドアテンションを使って、StillFastの上にモデルを構築します。 EGO4D短期オブジェクトインタラクション予測チャレンジの課題テストセットにおいて,本モデルにより検証セットの性能が向上し,SOTA(State-of-the-art)結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:17:45 GMT)
KoSBi: A Dataset for Mitigating Social Bias Risks Towards Safer Large Language Model Application [45.4]
大規模言語モデル(LLM)は、自然テキスト生成能力だけでなく、現実世界のデータから異なる人口集団に対する社会的偏見も学習する。既存の研究や資源は、言語や文化の違いから、韓国では容易には適用できない。我々は,韓国における34k対の文脈と文からなる新しい社会的バイアスデータセット KO SB I を15のカテゴリーで72の人口集団をカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:42:07 GMT)
Dynamical Linear Bandits [45.3]
多くの実世界のシーケンシャルな意思決定問題において、アクションはすぐにフィードバックを反映せず、その効果を長い時間枠で広げる。これまでの研究は、遅延や集約されたフィードバックの可能性について、Multi-Armed Banditフレームワークを調査してきた。本稿では,隠れ状態に特徴付けられる線形帯域の拡張である動的線形帯域(DLB)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:17:22 GMT)
Contrastive Energy Prediction for Exact Energy-Guided Diffusion Sampling in Offline Reinforcement Learning [44.9]
本稿では、誘導が(正規化されていない)エネルギー関数によって定義される一般的な設定について考察する。この設定の主な課題は、拡散サンプリング手順中の中間ガイダンスが未知であり、推定が難しいことである。本稿では,中間ガイダンスの正確な定式化と,CEP(Contrative Energy Prediction)と呼ばれる新たなトレーニング目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:15:39 GMT)
Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large Language Models [44.7]
Grammar promptingは、特定の出力例を生成するのに十分最小限の特殊な文法で、各デモ例を増強する。実験により、文法のプロンプトにより、LLMは様々なDSL生成タスクで競争力を発揮することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:26:01 GMT)
Complex Query Answering on Eventuality Knowledge Graph with Implicit Logical Constraints [44.7]
我々は、EVentuality中心のKGに基づいて、ニューラルネットワークを利用して複雑な論理的クエリに応答する新しいフレームワークを提案する。複合事象性クエリ・アンサーリング(CEQA)は、時間的順序と事象の発生を規定する暗黙の論理的制約を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:29:24 GMT)
A diamond nanophotonic interface with an optically accessible deterministic electronuclear spin register [44.6]
スピン1/2117ドルSn原子核を有するスズ空孔中心を包む繊維充填ナノフォトニックダイヤモンド導波路について述べる。電子スピンと核スピンの相互作用により、シグネチャ452(4) MHz超微細分裂が起こる。これは自然光線幅を16倍に超え、直接光原子スピン初期化を可能にする。スピンゲート単光子非線形性を11%のコントラストで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:30:07 GMT)
Improving Deep Representation Learning via Auxiliary Learnable Target Coding [44.6]
本稿では,深層表現学習の補助的正規化として,新たな学習対象符号化を提案する。具体的には、より差別的な表現を促進するために、マージンベースの三重項損失と、提案した目標符号上の相関整合損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:38:54 GMT)
Pyramid Fusion Transformer for Semantic Segmentation [44.6]
マルチスケール特徴量を持つマスク毎のセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマベースピラミッドフュージョントランス (PFT) を提案する。広く使われている3つのセマンティックセグメンテーションデータセット上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:27:46 GMT)
Nested Diffusion Processes for Anytime Image Generation [44.5]
そこで本研究では,任意の時間に任意の時間に停止した場合に,リアルタイム拡散に基づく画像生成手法を提案する。定性的かつ定量的に,本手法の中間生成品質が元の拡散モデルよりもはるかに高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:28:43 GMT)
Blockwise Stochastic Variance-Reduced Methods with Parallel Speedup for Multi-Block Bilevel Optimization [43.7]
非定常多重ブロック双レベル最適化問題には$mgg 1$低レベル問題があり、機械学習において重要な応用がある。 a)標準BO問題の最先端の複雑さを1ブロックに合わせること,(b)サンプルブロックごとのサンプルをサンプリングして並列高速化すること,(c)高次元ヘッセン行列推定器の逆計算を避けること,の3つの特性を実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:10:11 GMT)
Empower Large Language Model to Perform Better on Industrial Domain-Specific Question Answering [43.7]
大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインタスクにおいて大きな成果を上げている。しかし、実際の産業ドメイン固有のシナリオにおけるパフォーマンスは、特定の知識がないため平均的です。私たちは、Microsoft製品と顧客が遭遇するIT技術的問題に関するMSQA(QA)データセットのベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:03:04 GMT)
FedDisco: Federated Learning with Discrepancy-Aware Collaboration [41.8]
離散性を考慮した協調学習(FedDisco)による新しいアグリゲーション手法を提案する。当社のFedDiscoはいくつかの最先端の手法より優れており、多くの既存手法に簡単に組み込んでパフォーマンスをさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:20:51 GMT)
On Correlated Knowledge Distillation for Monitoring Human Pose with Radios [41.7]
我々は,無線周波数(RF)センシング技術と相関知識蒸留(CKD)理論を結合させることにより,新しいアイデアの実現可能性を検討するための簡易な実験ベッドを提案し,開発する。提案したCKDフレームワークは,ロバストな"Teacher"モデルからパラメータ化された"Student"モデルへの知識の伝達とヒューズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:14:05 GMT)
ShuffleMix: Improving Representations via Channel-Wise Shuffle of Interpolated Hidden States [41.6]
本稿では,ShuffleMix-Shuffle of Mixed hidden featuresを紹介する。われわれのShuffleMix法は,特徴混在管理のためにランダムに選択された単純な線形シャッフル特徴チャネルを好んでいる。直接競合と比較して、提案されたShuffleMixはより優れた一般化を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:53:34 GMT)
GPT4Tools: Teaching Large Language Model to Use Tools via Self-instruction [41.4]
GPT4Tools は LLaMA や OPT などのオープンソース LLM のツール使用を可能にするための自己インストラクトに基づいている。先進的な教師に様々なマルチモーダルな文脈で指示追従データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:27:21 GMT)
ZegOT: Zero-shot Segmentation Through Optimal Transport of Text Prompts [41.1]
本稿では,ZegOT法によるZero-shotセグメンテーションを提案する。 MPOTは、複数のテキストプロンプトと凍結したイメージエンコーダ隠されたレイヤの視覚的特徴マップの間の最適なマッピングを学ぶように設計されている。提案手法は,既存のゼロショットセマンティック・ザ・アート(ZS3)アプローチに対して,最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:46:57 GMT)
Generating with Confidence: Uncertainty Quantification for Black-box Large Language Models [40.3]
自然言語生成(NLG)に特化した大規模言語モデル(LLM)が,最近,有望な機能を示すようになった。我々は、いくつかの信頼/不確実性指標を提案し、それを$textitelect NLG$に適用する。以上の結果から,LLM応答の質を推定する上で,平均的セマンティック分散の簡易かつ効果的な測定法が有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:31:26 GMT)
Privacy-Preserving Decentralized Inference with Graph Neural Networks in Wireless Networks [40.0]
無線ネットワークにおけるグラフニューラルネットワークによる分散推論のプライバシの解析と強化を行う。具体的には、ローカルな差分プライバシーを指標として採用し、新しいプライバシー保護シグナルを設計する。また、このオーバー・ザ・エア技術を採用し、プライバシー保護の利点を理論的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:13:07 GMT)
Toward Real-World Light Field Super-Resolution [39.9]
我々は,Lytro ILLUMカメラを用いて,室内および屋外の様々なシーンの低解像度と高解像度の2つの光場をキャプチャした,世界初の実世界の光場SRデータセットLytroZoomを紹介する。また,Omni-Frequency Projection Network (OFPNet)を提案する。実験によると、LytroZoomでトレーニングされたモデルは、合成データセットでトレーニングされたモデルよりも優れており、多様なコンテンツやデバイスに一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:46:50 GMT)
XInsight: eXplainable Data Analysis Through The Lens of Causality [39.8]
この研究は、eXplainable Data Analysis (XDA)と呼ばれる、透過的で説明可能なデータ分析の視点を促進する。 XInsightは、因果的意味論と非因果的意味論の質的、定量的な説明を伴うデータ分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:28:59 GMT)
VisorGPT: Learning Visual Prior via Generative Pre-Training [39.4]
視覚データのさまざまなものやものは、特定の特性を持ち、深層ニューラルネットワークによって学習され、視覚的先行として暗黙的に表現される。我々は、VisorGPTと呼ばれるジェネレーティブ・プレトレーニングを通じて、ビジュアル・プレトレーニングを学ぶことを提案する。境界ボックス、人間のポーズ、インスタンスマスクなどのオブジェクトの視覚的位置を識別することで、VisorGPTは可能性を通じて視覚的事前をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:12:41 GMT)
Learning from Children: Improving Image-Caption Pretraining via Curriculum [39.0]
子どもの言語学習を扱う認知科学研究からインスピレーションを得て,カリキュラム学習フレームワークを提案する。学習は、キャプションごとに1つの概念を含む、分かりやすいイメージキャプションペアから始まる。新しいフェーズごとに、キャプションごとに1つずつ概念を追加することで、難易度が徐々に高まっていく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:43:50 GMT)
Bilevel Optimization with a Lower-level Contraction: Optimal Sample Complexity without Warm-Start [38.6]
目的関数の反復が上層問題であり、下層問題は滑らかな写像の固定点を見つけることである。いくつかの最近の研究で、下層の問題を温めるアルゴリズムが提案されている。ウォームスタートなしでは、最適なサンプルの複雑さを順番に(ほぼ)達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:23:30 GMT)
On the Choice of Perception Loss Function for Learned Video Compression [38.6]
出力が平均二乗誤差(MSE)歪み損失および認識損失を受ける場合の因果的,低レイテンシ,逐次的ビデオ圧縮について検討した。認識損失関数(PLF)の選択は,特に低ビットレートにおいて,再建に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:24:40 GMT)
Depth Super-Resolution from Explicit and Implicit High-Frequency Features [38.5]
本稿では,多段深度超解像ネットワークを提案する。高分解能深度マップを明示的かつ暗黙的な高周波特徴から徐々に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:36:59 GMT)
Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Design via Knowledge Refinement [37.9]
低品質残基を精製する知識認識モジュールを提案する。また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。以上の結果から,我々の知識設計法は従来のPiFold法よりも約9%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:52:03 GMT)
DisCLIP: Open-Vocabulary Referring Expression Generation [37.8]
大規模ビジュアル・セマンティック・モデルであるCLIPを用いてLCMを誘導し、画像中のターゲット概念の文脈記述を生成する。本研究では、シーン内の記述対象を正確に識別する受信機モデルの能力を評価することにより、生成されたテキストの品質を測定する。本結果は,事前学習した視覚意味論モデルを用いて,高品質な文脈記述を生成する可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:13:17 GMT)
Prediction Error-based Classification for Class-Incremental Learning [37.3]
予測誤差に基づく分類(PEC)を導入する PECは、そのクラスのデータに基づいて、凍結ランダムニューラルネットワークの出力を複製するために訓練されたモデルの予測誤差を測定して、クラススコアを算出する。 PECは、サンプル効率、チューニングの容易さ、データを一度に1つのクラスに提示しても有効性など、いくつかの実用的な利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:43:35 GMT)
Long-Term Rhythmic Video Soundtracker [37.1]
我々は、長期条件波形を合成する新しいフレームワーク、LORIS(Long-Term Rhythmic Video Soundtracker)を提案する。モデルの適用性をダンスからフロアエクササイズやフィギュアスケートといった複数のスポーツシナリオに拡張する。我々のモデルは、最先端の音楽的品質とリズム対応を備えた長期的なサウンドトラックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:04:25 GMT)
AdANNS: A Framework for Adaptive Semantic Search [37.0]
Webスケールの検索システムは、エンコーダを学習し、与えられたクエリを埋め込む。テールクエリとデータポイントを正確にキャプチャするために、学習された表現は通常、厳密で高次元のベクトルである。本稿では,Matryoshka Representationsの柔軟性を明確に活用する新しいANNS設計フレームワークであるAdANNSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:05:47 GMT)
BiSLS/SPS: Auto-tune Step Sizes for Stable Bi-level Optimization [37.0]
既存のアルゴリズムは、ハイパーグラディエントを計算する際に近似誤差の影響を受け得る2つの結合学習率を含んでいる。線形探索(SLS)とポリアクステップサイズ(SPS)という適応的なステップサイズ法を用いて,上層と下層の両方の学習率の計算を行う。 SGDとAdamの両バージョンで利用できる新しいアルゴリズムは、最小限のチューニングで大きな学習率を見つけ、対応するバニラBOアルゴリズムよりも高速に収束させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:37:50 GMT)
Zero-Shot Batch-Level Anomaly Detection [37.0]
多くの安全クリティカルなアプリケーションドメインでは、異常検出が重要な役割を果たす。異常検出器を正常なデータ分布でドリフトに適応させることの課題は、ゼロショットAD技術の開発に繋がった。ゼロショットバッチレベルのADに対して,適応中心表現(Adaptive Centered Representation, ACR)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:34:01 GMT)
No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and Transitions [36.9]
対戦型マルコフ決定プロセスのための既存のオンライン学習アルゴリズムは、T$ラウンドのインタラクションの後、後悔して$O(sqrtT)を達成します。これは、対向遷移関数が非回帰学習を不可能にすることが示されているためである。我々は、$widetildeO(sqrtT + CtextsfP)$ regretというアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:36:32 GMT)
One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale [36.6]
本論文では,マルチモーダルデータの集合に関連するすべての分布を1つのモデルに適合させる統合拡散フレームワーク(UniDiffuser)を提案する。統一的な視点に触発されたUniDiffuserは、元の拡散モデルに最小限の変更を加えながら、全ての分布を同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:42:56 GMT)
Graph Neural Processes for Spatio-Temporal Extrapolation [36.0]
グラフ内の周囲のコンテキストから対象地点のデータを生成する補間時間プロセスのタスクについて検討する。既存の手法では、ニューラルネットワークのような学習に精通したモデルや、ガウスのような統計的アプローチが使用されている。本稿では,これらの機能を同時に制御するニューラル潜在変数モデルであるスポースグラフニューラル・プロセス(STGNP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:55:37 GMT)
Analogy-Forming Transformers for Few-Shot 3D Parsing [35.9]
Analogical Networksはドメイン知識を明示的にエンコードするモデルである。モデルでは3次元オブジェクトシーンを類似の推論で分割する。我々はAnalogical Networksが最先端の3Dセグメンテーション変換器と競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:09:23 GMT)
BrainIB: Interpretable Brain Network-based Psychiatric Diagnosis with Graph Information Bottleneck [35.8]
機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析のための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークBrainIBを提案する。 BrainIBは、脳内の最も情報に富むエッジ(つまり、部分グラフ)を識別し、目に見えないデータにうまく一般化することができる。我々は2つのマルチサイト大規模データセット上での8つの一般的な脳ネットワーク分類手法に対するBrainIBの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:58:06 GMT)
Few-shot Fine-tuning vs. In-context Learning: A Fair Comparison and Evaluation [35.7]
数ショットの微調整とコンテキスト内学習の一般化と,データセットへの挑戦を比較した。この結果から,微調整言語モデルがドメイン外をうまく一般化できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:34:49 GMT)
Strategic Reasoning with Language Models [35.6]
戦略的推論は、エージェントが様々な状況において他のエージェントと協力し、コミュニケーションし、競合することを可能にする。既存の戦略ゲームに対するアプローチは、広範なトレーニングに依存しており、再訓練なしに新しいシナリオやゲームに一般化しない戦略を生み出している。本稿では,AIエージェントの戦略的推論を可能にするために,事前訓練された大規模言語モデルと数発の連鎖例を用いたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:09:19 GMT)
Joint Optimization of Class-Specific Training- and Test-Time Data Augmentation in Segmentation [35.4]
本稿では,医用画像セグメンテーションのための有効で汎用的なデータ拡張フレームワークを提案する。我々は、学習データと検証データの分布を整合させるために、計算効率が高く、データ効率のよい勾配に基づくメタラーニング手法を採用する。本稿では,DeepMedic と nnU-Net の2つの最先端セグメンテーションモデルを用いた4つの医用画像セグメンテーション課題に対する提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:48:45 GMT)
Subequivariant Graph Reinforcement Learning in 3D Environments [34.9]
本稿では,3次元環境における変分グラフRL(Subequivariant Graph RL)という,形態に依存しないRLの新たなセットアップを提案する。具体的には、まず3D空間でより実用的で挑戦的なベンチマークを新たに導入する。拡張状態-作用空間上のポリシーを最適化するために,幾何対称性を注入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:34:57 GMT)
Adversarial Attacks on Online Learning to Rank with Stochastic Click Models [34.7]
本稿では,オンライン学習に対する敵対的攻撃のランク付けに関する最初の研究を提案する。敵の目標は、オンライン学習がアルゴリズムをランク付けしてランキングリストの上位にターゲット項目を置くことを誤解し、サブ線形攻撃コストで時間水平線をT$に設定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:05:49 GMT)
Multi-task Representation Learning for Pure Exploration in Linear Bandits [34.7]
線形包帯(RepBAI-LB)におけるベストアーム識別のためのマルチタスク表現学習と文脈線形包帯(RepBPI-CLB)におけるベストポリシー識別について検討する。これら2つの問題において、全てのタスクが共通の低次元線形表現を共有しており、我々のゴールは、この機能を活用して全てのタスクの最高のアーム(政治)識別プロセスを加速することである。タスク間の共通表現を学習することで、我々のサンプルの複雑さはタスクを独立して解決するネイティブアプローチよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:13:48 GMT)
Saliency Cards: A Framework to Characterize and Compare Saliency Methods [34.4]
Saliencyメソッドは、各入力機能がモデルの出力に対してどれだけ重要かを計算する。既存のアプローチでは、多様なユーザニーズを考慮しない唾液度メソッドに対して、普遍的なデシラタを仮定している。サリエンシカード(Saliency Card)は、サリエンシメソッドの動作とパフォーマンスに関する構造化されたドキュメントである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:17:18 GMT)
AMatFormer: Efficient Feature Matching via Anchor Matching Transformer [34.1]
本稿では,特徴マッチング問題に対する効率的なアンカーマッチング変換器 (AMatFormer) を提案する。 AMatFormerには2つの主な側面がある。まず、主にアンカー機能に対して自己/クロスアテンションを実行し、これらのアンカー機能をメッセージボトルネックとして活用する。いくつかのベンチマークの実験では、提案したAMatFormerマッチング手法の有効性と効率が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:54:10 GMT)
Node Embedding from Neural Hamiltonian Orbits in Graph Neural Networks [33.9]
本稿では、時間とともにハミルトニアン軌道としてノード特徴の埋め込み更新をモデル化する。提案したノード埋め込み戦略は,任意のグラフデータセットの基盤となる幾何を広範にチューニングすることなく,自動的に学習することができる。数値実験により,提案手法は,GNNを埋め込んだ最先端グラフノードよりも,グラフデータセットの種類が異なることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:53:40 GMT)
Graph Reasoning for Question Answering with Triplet Retrieval [33.5]
知識グラフ(KGs)から最も関連性の高い三つ子を抽出する簡便で効果的な方法を提案する。我々の手法は最先端の精度を4.6%まで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:46:28 GMT)
History Repeats: Overcoming Catastrophic Forgetting For Event-Centric Temporal Knowledge Graph Completion [33.4]
時間知識グラフ(TKG)の完成モデルは、トレーニング中にグラフ全体にアクセスすることに依存する。 TKGデータは、イベントが展開するにつれて徐々に受信され、時間とともに動的に非定常なデータ分布につながる。本稿では,任意のTKG完了法に適用可能な一般的な連続トレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:21:36 GMT)
NetHack is Hard to Hack [32.8]
NeurIPS 2021 NetHack Challengeでは、シンボリックエージェントは中央値のゲームスコアにおいて、ニューラルネットワークのアプローチを4倍以上に上回りました。我々はNetHackのニューラルポリシー学習について広範な研究を行っている。従来の完全なニューラルポリシーを127%のオフライン設定、25%のオンライン設定を中央値のゲームスコアで上回る最先端のニューラルエージェントを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:30:17 GMT)
Jointly Reparametrized Multi-Layer Adaptation for Efficient and Private Tuning [32.7]
本稿では,複数のトランス層にタスク固有のパラメータを導入する新しい言語トランスフォーマー微調整手法を提案する。 GLUEタスクの完全な微調整性能の5%以内で、タスク毎のパラメータは4,100にも満たない。本手法は,プライバシ制約のトレーニングにおいて,最近のいくつかのファインタニング手法と比較して,最適あるいは同等のユーティリティを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:55:06 GMT)
Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems [32.3]
AnoFusionは、マイクロサービスシステムに対する教師なしの障害検出アプローチである。異種マルチモーダルデータの相関を学習し、グラフ注意ネットワーク(GAT)とGRU(Gated Recurrent Unit)を統合する。これはそれぞれ0.857と0.922のF1スコアを達成し、最先端の故障検出手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:39:42 GMT)
Graph Neural Convection-Diffusion with Heterophily [32.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ学習タスクで有望な結果を示している。しかし、それらはしばしばホモフィリー(英語版)を仮定し、ヘテロ親和グラフ上での性能が低下する可能性がある。本稿では,ノード上の情報の流れをモデル化してヘテロフィリの原理を取り入れた新しいGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:25:39 GMT)
Faster Rates of Convergence to Stationary Points in Differentially Private Optimization [31.5]
リプシッツの定常点と滑らかな関数を$(varepsilon,delta)$-differential privacy(DP)で近似する問題について検討する。点 $widehatw$ は関数 $mathbbRdrightarrowmathbbR$ if $|nabla F(widehatw)|leq alpha$ の $alpha$-stationary point と呼ばれる。我々は$tildeObig(big[)を見つける新しい効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:45:31 GMT)
Training Normalizing Flows from Dependent Data [31.4]
データポイント間の依存関係を取り入れたフローの正規化の可能性が示唆された。本研究では, 観測データ間の依存関係の尊重が, 合成データと実世界のデータの両方に対する経験的結果を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:21:59 GMT)
Confidence-Guided Semi-supervised Learning in Land Cover Classification [31.3]
高信頼度擬似ラベルを活用するために,信頼性誘導型半教師付き学習(CGSSL)アプローチを開発した。提案した半教師付き学習手法は,土地被覆分類の性能を著しく向上させる。さらに、ベンチマークのPotsdamランドカバーデータセットのラベル付きイメージの完全なセットで、完全な教師付き学習よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:15:10 GMT)
GPT4GEO: How a Language Model Sees the World's Geography [31.2]
GPT-4が実際的な地理的知識を獲得した程度について検討する。この知識は、地理的データを含むアプリケーションにとって特に重要である。我々は、GPT-4が世界について知っていることの幅広い特徴付けを提供し、潜在的に驚くべき能力と制限の両方を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:28:04 GMT)
What is Essential for Unseen Goal Generalization of Offline Goal-conditioned RL? [31.2]
オフラインのゴール条件付きRL(GCRL)は、完全にオフラインのデータセットから汎用エージェントをトレーニングする方法を提供する。我々は、新しいオフラインGCRL法、Generalizable Offline goAl-condiTioned RL(GOAT)を提案する。 9つの独立した同一分散(IID)タスクと17のOODタスクを含む新しいベンチマークでは、GOATは現在の最先端メソッドを大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:26:32 GMT)
Document-Level Multi-Event Extraction with Event Proxy Nodes and Hausdorff Distance Minimization [31.1]
文書レベルのマルチイベント抽出は、所定の文書から構造情報を自動的に抽出することを目的としている。本稿では,イベントプロキシノードとハウスドルフ距離最小化を用いた文書レベルのマルチイベント抽出手法を提案する。本モデルでは,F1スコアにおける従来手法よりも,トレーニング時間が少ない2つのデータセットの方が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:33:05 GMT)
Pre-training for Speech Translation: CTC Meets Optimal Transport [29.8]
本研究では,コネクショニスト時間分類(CTC)の損失が設計によるモダリティギャップを減少させることを示す。本稿では,CTCと最適輸送を組み合わせた新しい事前学習手法を提案する。本手法では,2つのエンコーダ,1つは音響入力用,もう1つはテキスト入力用で構成され,ワッサーシュタイン空間において互いに近接した表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:06:22 GMT)
Can We Evaluate Domain Adaptation Models Without Target-Domain Labels? A Metric for Unsupervised Evaluation of Domain Adaptation [29.4]
教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル豊富なソースドメインでトレーニングされたモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応させる。本稿では,これらの問題に対処するため,textitTransfer Scoreと呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:36:40 GMT)
TransHP: Image Classification with Hierarchical Prompting [29.3]
本稿では階層画像分類(HIC)タスクの階層的プロンプト機構について検討する。我々は、人間の視覚認識をよく模倣していると考えている。つまり、人類は祖先クラスを、子孫クラス間の微妙な違いに焦点をあてるプロンプトとして使うかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:04:01 GMT)
Best of Both Distortion Worlds [29.2]
我々は、$m$の代替案よりも$n$のエージェントの順序的選好を入力として行う投票規則を設計する問題について検討する。投票規則への入力は、各エージェントの最も好まれる選択肢から最も好まれる選択肢のランク付けである。両世界におけるほぼ最適歪み保証を同時に達成する新しい投票規則を設計することで,両世界のベストを達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:24:01 GMT)
Competing for Shareable Arms in Multi-Player Multi-Armed Bandits [29.1]
本稿では,プレイヤーが自尊心を持ち,自己報酬を最大化することを目的とした,新しいマルチプレイヤーマルチアームバンディット(MPMAB)について検討する。本稿では, 平均的アロケーション (SMAA) を用いた新たなセルフリッシュMPMABを提案する。我々は,一人の利己的なプレイヤーが,逸脱によって報酬を著しく増加させることはできず,また,他のプレイヤーの報酬に有害な影響も与えないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:59:56 GMT)
ContraSim -- A Similarity Measure Based on Contrastive Learning [28.9]
コントラスト学習に基づく新しい類似度尺度であるContraSimを開発した。 ContraSimは、類似した例と異なる例の両方を用いてパラメータ化された尺度を学習する。いずれの場合も、ContraSimは以前の類似度測定よりもはるかに精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:47:33 GMT)
ScoNe: Benchmarking Negation Reasoning in Language Models With Fine-Tuning and In-Context Learning [28.9]
我々は、ScoNe-NLIを用いて、微調整および文脈内学習戦略を評価する。 In-context Learningでは、インストラクトGPTモデルをテストし、ほとんどの迅速な戦略が成功していないことを確認する。短い物語に否定的推論を埋め込んだ文補完テストセットであるScoNe-NLGでScoNeを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:43:11 GMT)
Elongated Physiological Structure Segmentation via Spatial and Scale Uncertainty-aware Network [28.9]
本研究では,空間的・大規模不確実性認識ネットワーク(SSU-Net)を提案する。実験の結果,SSU-Netは角膜内皮細胞と網膜血管の分節機能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:57:31 GMT)
Analyzing the Performance of GPT-3.5 and GPT-4 in Grammatical Error Correction [28.6]
GPT-3とGPT-4モデルは強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を発揮する。 GPT-3.5 モデル (text-davinci-003) と GPT-4 モデル (gpt-4-0314) の機能を GEC ベンチマークで検証した。 BEA-2019およびJFLEGデータセットにおける最良プロンプトの性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:27:29 GMT)
How Does Information Bottleneck Help Deep Learning? [28.6]
深層学習における情報ボトルネックの利点を正当化するために,我々は最初の厳密な学習理論を提供する。我々の理論は、情報ボトルネックの制御が、ディープラーニングにおける一般化エラーを制御する一つの方法であることを証明している。本稿では,情報ボトルネックのレンズによる現在および将来の手法の理論的基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:28:25 GMT)
MS-DETR: Natural Language Video Localization with Sampling Moment-Moment Interaction [28.2]
クエリが与えられた場合、自然言語ビデオローカライゼーション(NLVL)のタスクは、クエリにセマンティックにマッチする未編集ビデオに時間的モーメントをローカライズすることである。本稿では,提案を生成する提案ベースソリューション(すなわち,候補モーメント)を採用し,その上で最適な提案を選択する。提案したモーメントサンプリングDETR (MS-DETR) は,候補モーメントとクエリ間の相互モーダル相互作用のモデル化に加えて,モーメントサンプリングDETR (MS-DETR) の効率的なモーメント-モーメント関係モデリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:06:35 GMT)
End-to-End Full-Atom Antibody Design [28.2]
現在の学習ベースの手法には2つの大きな欠陥があり、それらが最適でないかリソース集約的である。 E(3) 抗体設計のためのエンド・ツー・エンドフル原子モデルである動的マルチチャネル等価型graAph Network (dyMEAN) を提案する。 1D配列と3D構造は、完全な原子を考える際に、可変サイズのタンパク質残基を処理できる適応型マルチチャネルエンコーダによって更新される。 CDR-H3設計、複雑な構造予測、親和性最適化の実験は、我々のエンドツーエンドフレームワークとフル原子モデリングの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:45:42 GMT)
Investigating model performance in language identification: beyond simple error statistics [28.1]
言語開発の専門家は、流動的で会話的なスピーチから言語を自動的に識別するツールを必要としている。本研究では,言語特性の異なる個々の録音や音声単位に対して,多くの言語識別システムがどの程度機能するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:32:53 GMT)
Neural Sign Reenactor: Deep Photorealistic Sign Language Retargeting [28.0]
本稿では,ある人物の表情,頭部ポーズ,身体の動きを,対象映像の他者へ伝達するニューラルレンダリングパイプラインを提案する。本手法は手話匿名化,手話生成(合成モジュール),および他の全身活動の再現に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:07:26 GMT)
A Match Made in Heaven: A Multi-task Framework for Hyperbole and Metaphor Detection [27.9]
ハイパボラとメタファーは日々のコミュニケーションで一般的である。メタファーやハイパーボアを自動的に検出するための既存のアプローチは、これらの言語現象を独立して研究してきた。ハイパーボラとメタファを同時に検出するマルチタスク深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:35:35 GMT)
GraphCleaner: Detecting Mislabelled Samples in Popular Graph Learning Benchmarks [27.4]
本稿では,グラフデータセット中の不正なノードを検出し,修正するためのポストホック手法であるGraphCleanerを提案する。実データケーススタディでは、GraphCleanerは、人気のあるグラフベンチマークであるPubMed、Cora、CiteSeer、OGB-arxivで、本当の、あるいはこれまで未知のミスラベルを検出する。 PubMedデータのうち、少なくとも6.91%は不正または曖昧であり、単に不正データを削除するだけで、評価性能は86.71%から89.11%に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:48:59 GMT)
Concise Answers to Complex Questions: Summarization of Long-form Answers [27.2]
我々は,最先端モデルから生成された要約された回答と,新たに提案した抽出・デコンテクライズ手法について,ユーザスタディを行った。複雑で暗黙的な解答は圧縮が困難であるのに対し、少なくとも1つのシステムによって、大量の長文解答を適切に要約できることがわかった。要約作業において,非コンテクスト化によって抽出された要約の質が向上し,その可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:59:33 GMT)
IDToolkit: A Toolkit for Benchmarking and Developing Inverse Design Algorithms in Nanophotonics [27.1]
ナノフォトニックデバイスの逆設計のためのベンチマークを提案する。ベンチマーク環境はオープンソースシミュレータで実装されている。その結果,既存手法の長所と短所が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:19:33 GMT)
Sharp Spectral Rates for Koopman Operator Learning [26.9]
クープマン固有値と固有関数に対する非漸近学習境界を示す。我々の結果は、突発的固有値の出現に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:58:48 GMT)
A Unified Audio-Visual Learning Framework for Localization, Separation, and Recognition [26.8]
本研究では,統合型音声視覚学習フレームワーク(OneAVM)を提案する。 OneAVMは、共有オーディオ視覚エンコーダと3つの目標でトレーニングされたタスク固有のデコーダで構成される。 MUSIC、VGG-Instruments、VGG-Music、VGGSoundデータセットの実験では、3つのタスクすべてに対してOneAVMの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:53:12 GMT)
Fault Identification of Rotating Machinery Based on Dynamic Feature Reconstruction Signal Graph [26.6]
本稿では,エンドツーエンドの故障診断モデルにおいて重要な役割を担う動的特徴再構成信号グラフ法を提案する。軸受の公開データプラットフォームとロボット研削実験用プラットフォームの実験結果から, 本手法は, ノイズ強度の異なる既存手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:24:41 GMT)
Few-Shot Continual Learning for Conditional Generative Adversarial Networks [26.6]
条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)のための新しい連続学習手法を提案する。我々の測度は、完全にcGANの判別器に基づいており、ターゲットと最もよく似た既存のモードを識別することができる。そこで我々はまず, cGAN のジェネレータを用いてラベル付きデータサンプルを生成し, 生成したデータをメモリで再生しながら, ターゲットモードの cGAN モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:50:45 GMT)
Scalable Performance Analysis for Vision-Language Models [26.5]
統合視覚言語モデルは、様々なタスクセットに対して優れたパフォーマンスを示している。本稿では、すでにアノテーション付きベンチマークに依存する、よりスケーラブルなソリューションを紹介します。従来,CLIPは単語の袋のように振る舞い,名詞や動詞でより良く振る舞うことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:40:08 GMT)
Are Diffusion Models Vulnerable to Membership Inference Attacks? [26.4]
拡散に基づく生成モデルは、画像合成に大きな可能性を示しているが、それらが引き起こすセキュリティとプライバシのリスクに関する研究が不足している。共通プライバシー問題であるMIAに対する拡散モデルの脆弱性について検討する。ステップワイズ・エラー比較メンバーシップ推論(SecMI)は,各時刻における前処理後推定のマッチングを評価することで,メンバーシップを推測するクエリベースのMIAである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:42:23 GMT)
Trustworthy Sensor Fusion against Inaudible Command Attacks in Advanced Driver-Assistance System [26.1]
不明瞭な音声コマンド攻撃は、自律運転システムで音声コマンドが利用可能になると重大な脅威となる。深層学習に基づくマルチモーダル融合の防衛効果に関する研究音声コマンド攻撃に対するインテリジェントセキュリティシステムとして,Multimodal Fusion Framework(MFF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:57:51 GMT)
Inverse Approximation Theory for Nonlinear Recurrent Neural Networks [26.0]
RNNを用いた非線形列列列関係の近似に対する逆近似定理を証明した。ハードタン/タンアクティベーションを持つRNNによって安定に近似できる非線形シーケンス関係は、指数関数的に減衰するメモリ構造を持つ必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:34:28 GMT)
SimFBO: Towards Simple, Flexible and Communication-efficient Federated Bilevel Learning [26.0]
Federated Bilevel Optimization (FBO)は、機械学習とエッジコンピューティングにおいて、最近大きな可能性を示している。我々は,サブループなしで実装が容易な,シンプルで柔軟なFBOフレームワークSimFBOを提案する。我々は,SimFBOとShroFBOが,部分的なクライアント参加とクライアントサンプリングを置き換えることなく,線形収束高速化を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:30:30 GMT)
ArtGPT-4: Artistic Vision-Language Understanding with Adapter-enhanced MiniGPT-4 [25.7]
MiniGPT-4は、新しい事前学習モデルと革新的なトレーニング戦略を活用することで、GPT-4に匹敵する視覚言語理解を実現する。 ArtGPT-4は、わずか2時間でTesla A100デバイスを使用して、200GBのデータのみを使用して画像テキストペアで訓練された。このモデルは、芸術的なフレアでイメージを描き、美的なHTML/CSSのWebページを含む視覚的なコードを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:51:28 GMT)
NUNO: A General Framework for Learning Parametric PDEs with Non-Uniform Data [25.5]
非統一データを用いた効率的な演算子学習のためのNon-Uniform Operator (NUNO) フレームワークを提案する。非一様データを一様格子に変換し,誤差を効果的に制御し,非一様データの速度と精度を並列化する。私たちのフレームワークでは、エラー率を最大60%削減し、トレーニング速度を2倍から30倍に向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:34:10 GMT)
Seeing Seeds Beyond Weeds: Green Teaming Generative AI for Beneficial Uses [25.4]
GPTやDALL-Eのような大規模な生成AIモデル(GM)は、一般的な広義の目的のためにコンテンツを生成するように訓練されている。 GMがコンテンツをフィルタリングすると、有害なものとともに有益なユースケースを防ぎます。近年, 有害なコンテンツを生成するために, GMコンテントフィルタをバイパスする方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:52:33 GMT)
Hybrid Driven Learning for Channel Estimation in Intelligent Reflecting Surface Aided Millimeter Wave Communications [25.3]
ミリ波(mmWave)およびテラヘルツ(THz)システムにおいて、カバー範囲とキャパシティ向上の両方を達成するために、インテリジェント反射面(IRS)が提案されている。ハイブリッドアーキテクチャを用いたマルチユーザマルチインプット・シングルアウトプット(MISO)システムにおけるアップリンク広帯域チャネル推定の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:03:37 GMT)
How Powerful are Shallow Neural Networks with Bandlimited Random Weights? [25.1]
制限深度2バンドランダムニューラルネットワークの表現力について検討する。ランダムネットは、隠れた層パラメータがランダムな帯域幅で凍結されるニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:58:29 GMT)
Voxel2Hemodynamics: An End-to-end Deep Learning Method for Predicting Coronary Artery Hemodynamics [24.9]
局所血行動態は冠動脈狭窄の機能的意義を決定する上で重要な役割を担っている。 CCTA画像から冠状動脈血行動態を予測できるエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:12:52 GMT)
EmotionGesture: Audio-Driven Diverse Emotional Co-Speech 3D Gesture Generation [24.5]
EmotionGestureは,音声からの感情的な3Dジェスチャーを鮮明かつ多様に表現するための新しいフレームワークである。音声のリズミカルビートに感情が絡み合うことを考えると、まずEmotion-Beat Mining Module (EBM) を開発する。そこで本研究では,初期ポーズから将来のジェスチャーを生成するために,初期ポーズに基づく時空間プロンプタ(STP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:47:29 GMT)
Understanding INT4 Quantization for Transformer Models: Latency Speedup, Composability, and Failure Cases [24.3]
W4A4量子化は、エンコーダのみのモデルとエンコーダデコーダのみのモデルに対して、無視可能な精度劣化を起こさないが、デコーダのみのモデルでは相当な精度低下を引き起こすことを示す。我々は、異なる量子化戦略をサポートする高度に最適化されたエンドツーエンドのW4A4エンコーダ推論パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:32:11 GMT)
Align, Perturb and Decouple: Toward Better Leverage of Difference Information for RSI Change Detection [24.2]
変化検出は、リモートセンシング画像(RSI)解析において広く採用されている手法である。そこで我々は,アライメント,摂動,デカップリングといった差分情報を完全に活用するための一連の操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:39:53 GMT)
DiffMatch: Diffusion Model for Dense Matching [24.2]
ペア画像間の密接な対応を確立する目的は、データ項と先行項の2つの項からなる。我々はDiffMatchを提案する。DiffMatchは、データと事前条件の両方を明示的にモデル化する新しい条件付き拡散ベースのフレームワークである。実験の結果,既存の手法に比べて,提案手法の大幅な性能向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:58:24 GMT)
Data-Centric AI: Deep Generative Differentiable Feature Selection via Discrete Subsetting as Continuous Embedding Space Optimization [24.0]
本稿では,連続的な埋め込み空間最適化としての離散的特徴部分集合を新たに提案する。我々は、トレーニングデータジェネレータとしての強化、多彩なピアのアンサンブル、一般化のための探索的特徴セレクタ知識など、新しい技術的洞察を開発する。実験の結果,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:37:05 GMT)
D\"aRF: Boosting Radiance Fields from Sparse Inputs with Monocular Depth Adaptation [24.0]
我々は,少数の実世界の画像を用いて,強靭なNeRF再構成を実現する,D"aRF"と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、視界と視界の両面において、NeRF表現に先立って、MDEネットワークの強力な幾何学を課している。さらに、パッチワイドスケールシフトフィッティングと幾何蒸留により、単分子深さのあいまいさを克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:46:41 GMT)
Preserving Pre-trained Features Helps Calibrate Fine-tuned Language Models [23.9]
大規模事前学習型言語モデル(PLM)は、微調整により自然言語理解(NLU)タスクに強い性能を示す。しかし、微調整されたモデルは、特にドメイン外設定において、過度に自信過剰な予測に悩まされている。本研究では,PLMがマスキング言語モデリングタスクにおいて,ドメインシフトの下で頑健な予測信頼度を有することを実証する。事前学習した特徴の保存は、微調整言語モデルの校正を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:35:31 GMT)
Solving Projected Model Counting by Utilizing Treewidth and its Limits [23.8]
予測モデルカウント(PMC)を解く新しいアルゴリズムを提案する。いわゆる「ツリー幅」が最も顕著な構造パラメータの1つであるという観測から着想を得て,本アルゴリズムは入力インスタンスの一次グラフの小さなツリー幅を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:02:07 GMT)
Collaborative Multi-Agent Heterogeneous Multi-Armed Bandits [23.7]
我々は、N$エージェントからなる新しい協調設定について研究し、各エージェントがM$M$のマルチアームバンディットの1つを学習している。エージェント間の協調を容易にするアルゴリズムを2つのシナリオで開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:35:49 GMT)
PointNu-Net: Keypoint-assisted Convolutional Neural Network for Simultaneous Multi-tissue Histology Nuclei Segmentation and Classification [23.5]
ヘマトキシリンおよびエオシン染色組織学データから核を同時に検出し,分画し,分類する新しい手法を考案し,その設計を行った。本研究は,19種類の組織にまたがる核分割と分類のための提案手法の優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:11:04 GMT)
GPT-3-driven pedagogical agents for training children's curious question-asking skills [23.3]
本研究では,この課題を自然文で LLM に説明するための "prompt-based" 手法を用いて,その内容の生成について検討する。我々は,1) 「クローズド」キューを提案する手作りコンテンツ,2) 同じタイプのキューを提案するGPT-3生成コンテンツ,3) 「オープン」キューを提案するGPT-3生成コンテンツ,の3つを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:34:12 GMT)
KEYword based Sampling (KEYS) for Large Language Models [23.2]
キーワードは、言語生成において人間にとって非常に重要な役割を果たす。本稿では,本手法がQ/Aタスクにおいて最もよく使われる復号法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:35:04 GMT)
Dynamic Clustering Transformer Network for Point Cloud Segmentation [23.1]
動的クラスタリングトランスネットワーク(DCTNet)と呼ばれる新しい3Dポイントクラウド表現ネットワークを提案する。エンコーダ-デコーダアーキテクチャがあり、ローカルとグローバルの両方の機能学習が可能である。提案手法は,オブジェクトベースデータセット(ShapeNet),都市ナビゲーションデータセット(Toronto-3D),マルチスペクトルLiDARデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:11:05 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。そして、11の画像分類データセットの総合的な数ショット学習実験を行い、ドメインシフトへの適応も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:12:01 GMT)
Voice Conversion With Just Nearest Neighbors [22.8]
任意の音声変換は、ターゲット話者のわずかな例を参照として、ソース音声をターゲット音声に変換することを目的としている。我々はk-nearest neighbors voice conversion (kNN-VC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:19:07 GMT)
Dissecting Chain-of-Thought: A Study on Compositional In-Context Learning of MLPs [22.7]
CoT(Chain-of-Thought)は、言語モデルが複雑な推論タスクを単純なステップに分解することで処理できるようにする手法である。本研究では,CoTがコンテクスト内変換能力に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:02:00 GMT)
Analyzing the Sample Complexity of Self-Supervised Image Reconstruction Methods [22.7]
クリーンな画像とノイズ測定のペアによるディープニューラルネットワークの監視トレーニングは、多くの画像再構成タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。様々な自己監督手法は、クリーンな画像なしでノイズ測定のみに基づくトレーニングを可能にする。我々は,MRIの自己監督的認知と加速を実証的に研究し,必要な追加サンプル数の観点から自己監督的訓練のコストを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:42:04 GMT)
Document Understanding Dataset and Evaluation (DUDE) [22.7]
文書理解データセットと評価(DUDE)は、視覚に富む文書(VRD)の理解において、研究の進展が止まったことを改善しようとしている。我々は,様々な起源と日付の多産業,多ドメイン,多ページVRDに基づく,質問の種類,回答,文書レイアウトに関する新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:06:57 GMT)
MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures [22.6]
レージアンス・フィールズ(NeRF)は、新しい視点から3Dシーンの画像を合成する素晴らしい能力を実証した。広くデプロイされたグラフィックスハードウェアの能力にマッチしない、レイマーチングに基づく特殊なレンダリングアルゴリズムに依存している。本稿では,テクスチャ化されたポリゴンをベースとした新しいNeRF表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:49:00 GMT)
From Characters to Words: Hierarchical Pre-trained Language Model for Open-vocabulary Language Understanding [22.4]
自然言語理解のための現在の最先端モデルは、原文を離散トークンに変換するための前処理ステップを必要とする。トークン化として知られるこのプロセスは、事前に構築された単語またはサブワード形態素の語彙に依存している。階層的な2段階のアプローチを採用する新しいオープン語彙言語モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:36:13 GMT)
Pareto Regret Analyses in Multi-objective Multi-armed Bandit [22.2]
多目的多武装バンディットの最適性について検討する。我々は,多目的多目的バンディット設定の事前情報と不要情報の両方を仮定する新しいアルゴリズムを提案する。アルゴリズムは、対数設定において最適であり、同時に設定において対数係数までほぼ最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:02:47 GMT)
RLang: A Declarative Language for Describing Partial World Knowledge to Reinforcement Learning Agents [21.9]
ドメイン知識をRLエージェントに伝達するドメイン固有言語であるRLangを紹介する。我々はRLangの正確な構文と意味を定義し、RLangプログラムをアルゴリズムに依存しないテクスチャの世界モデルとポリシーに基盤付けるマルコフを提供する。本稿では、RLangプログラムの例を示し、異なるRLメソッドが結果の知識をどのように活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:07:56 GMT)
Abstract-to-Executable Trajectory Translation for One-Shot Task Generalization [21.7]
本稿では,計画生成と計画実行を分離し,ワンショットタスクの一般化を実現することを提案する。提案手法は,2組の抽象環境を構築し,抽象トラジェクトリを生成し,抽象から実行可能なトラジェクトリトランスレータによって元のタスクを解くという,複雑な長期タスクを3つのステップで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:44:17 GMT)
Contrastive Shapelet Learning for Unsupervised Multivariate Time Series Representation Learning [21.4]
教師なし表現学習(URL)は、アクセス不能なラベルを使わずに、多くの下流タスクの一般化可能な表現を学習する能力を持つ。本稿では,一般的なコントラスト学習パラダイムを通じて時系列固有のシェープレットに基づく表現を学習し,新しいURLフレームワークを提案する。統一型シェープレットベースのエンコーダと,マルチグレードコントラストとマルチスケールアライメントを備えた新しい学習目標が,目的達成のために特に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:31:57 GMT)
Moccasin: Efficient Tensor Rematerialization for Neural Networks [21.3]
我々はtextscMoccasin という新しい制約プログラミングの定式化を開発し,O(n)$ の整数変数しか持たない。本稿では,特に大規模グラフにおいて,我々のアプローチが最近の研究よりも桁違いに高速であることを示す数値的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:12:29 GMT)
Deep Clustering with Incomplete Noisy Pairwise Annotations: A Geometric Regularization Approach [21.3]
この研究は、最近出現したDCCのロジスティック損失関数を深く研究し、その理論的性質を特徴づける。幾何学的因子分析に基づく新しい損失関数は、ノイズのあるアノテーションに対抗して提案される。アノテーションの混乱があっても、データメンバーシップは$textitprovably$で識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:06:03 GMT)
ConES: Concept Embedding Search for Parameter Efficient Tuning Large Vision Language Models [21.2]
本稿では,迅速な埋め込みを最適化してConES(Concept Embedding Search)アプローチを提案する。テキストエンコーダをドロップすることで、学習プロセスを大幅に高速化することができます。我々のアプローチは、様々なダウンストリームタスクにおいて、即時チューニングとテキストの反転メソッドを破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:45:49 GMT)
Learning Control by Iterative Inversion [21.1]
本稿では,入力-出力対を持たない逆関数を学習するアルゴリズムを提案する。反復的逆転は、関数のかなり厳密な条件下で、学習を正しく行うことができることを証明している。報酬に基づく手法と比較して,多様な動作を模倣する性能が向上したことを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:04:34 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning with Base Skill Priors under Unstructured Data [21.1]
言語条件付きロボット操作は、複雑なタスクを理解し実行することができるロボットを開発することを目的としている。基本スキルの事前知識と非構造化データに基づく模倣学習を組み合わせた汎用的言語条件付き手法を提案する。ゼロショット設定を用いてシミュレーション環境と実環境の両方におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:40:38 GMT)
Diffusion-Stego: Training-free Diffusion Generative Steganography via Message Projection [21.1]
生成ステガノグラフィー(Generative steganography)は、生成した画像に秘密のメッセージを隠蔽するプロセスである。画像生成における他の生成モデルよりも優れた拡散モデルに基づく生成ステガノグラフィー手法であるDiffusion-Stegoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:07:07 GMT)
E-PANNs: Sound Recognition Using Efficient Pre-trained Audio Neural Networks [20.9]
PANNsモデルの計算複雑性とメモリ要求の低減方法を示す。 E-PANNsモデルのコードはオープンソースライセンスでリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:08:55 GMT)
Optimal Convergence Rate for Exact Policy Mirror Descent in Discounted Markov Decision Processes [20.6]
Policy Mirror Descentは、強化学習における様々な新しい基本的な手法を網羅するアルゴリズムのファミリーである。不正確な政策評価を伴う政策反復の不安定性により、不規則なPMDは、目的関数を正規化することなく、PIの政策改善ステップをアルゴリズム的に規則化する。我々は,適応的なステップサイズの下で,非正規化PSDアルゴリズムの一般ファミリーによって,PIの次元自由な$gamma$-rateが達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:30:52 GMT)
On Riemannian Projection-free Online Learning [20.4]
プロジェクション操作は、オンライン勾配降下(OGD)のような最適化アルゴリズムにおける重要な要素である。これは高次元の設定における計算上の制限や、不条件の制約セットを扱う際に悩まされる。本稿では, 曲面領域上での空間的凸最適化において, 線形後悔の保証を得る手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:22:09 GMT)
Asymptotic Characterisation of Robust Empirical Risk Minimisation Performance in the Presence of Outliers [20.1]
経験的リスク最小化のパフォーマンスの正確性を提供する。ここでは,アウトレーヤを持つ類似データセットに対する一般化誤差と,元の非汚染関数の推定誤差の2つの指標に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:18:39 GMT)
Towards Selection of Text-to-speech Data to Augment ASR Training [20.1]
ニューラルネットワークをトレーニングして、合成データの実際の音声との類似性を計測する。音声認識性能を高めるためには, 実音声とはかなりの相似性を持つ合成サンプルを組み込むことが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:24:28 GMT)
Self-Training Guided Disentangled Adaptation for Cross-Domain Remote Sensing Image Semantic Segmentation [20.1]
本稿では,クロスドメインRS画像セマンティックセグメンテーションタスクのための自己学習ガイド型不整合適応ネットワーク(ST-DASegNet)を提案する。まず,ソースとターゲットの両方のイメージに対して,ソーススタイルとターゲットスタイルの特徴をそれぞれ抽出するために,ソース学生のバックボーンとターゲット学生のバックボーンを提案する。次に、ユニバーサルな特徴を抽出し、ソーススタイルとターゲットスタイルの特徴の異なる特徴を浄化するために、ドメイン非絡み合いモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:42:34 GMT)
On the Tightness of the Moment Accountant for DP-SGD [20.0]
DP-SGD is $(epsilonleq 1/2,delta=1/N)$-DP if $sigma=sqrt2(epsilon +ln (1/delta)/epsilon$ with $T$ at least $approx 2k2/epsilon$ and $(2/e)2k2-1/2geq ln(N)$。我が家
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:19:24 GMT)
One-Line-of-Code Data Mollification Improves Optimization of Likelihood-based Generative Models [20.0]
LikelihoodベースのGMは、単一のモデル評価によって新しいデータを生成する可能性があるため、魅力的である。彼らは通常、最先端のスコアベース拡散モデル(DM)と比較して低いサンプル品質を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:58:47 GMT)
When Does Adaptivity Help for Quantum State Learning? [19.9]
非コヒーレントな測定を使用するプロトコルには$Omega(d3/epsilon2)$コピーが必要である。不整合の測定に最適である$tildeO(d3/gamma)$コピーのみを用いて、不整合で$gamma$-closeの状態を$rho$に出力する適応アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:20:09 GMT)
Optimal Transport for Change Detection on LiDAR Point Clouds [19.7]
空気中LiDARデータポイント間の教師なし変更検出は,取得システムからの空間的支持とノイズのアンマッチが困難である。本稿では,2つの時間的支援による3次元LiDAR点の移動の計算に基づく教師なしアプローチを提案する。本手法では,教師なしの階層分類が可能であり,従来の最先端の教師なし手法よりも有意な差で性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:56:28 GMT)
Intriguing Properties of Quantization at Scale [19.6]
創発的性質は、より小さなモデルに存在するのではなく、より大きなモデルで観察される振る舞いを記述する用語として広く採用されている。最近の研究は、量子化によって引き起こされるトレードオフもまた創発的な性質であり、6Bパラメーター以上のモデルの性能の急激な低下を示唆している。この研究では、"量子化の崖は単にスケールの要因であるのでしょうか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:58:49 GMT)
Semi-supervised Pathological Image Segmentation via Cross Distillation of Multiple Attentions [19.2]
我々は,CDMA(Cross Distillation of Multiple Attentions)に基づく新しい半教師付き学習(SSL)手法を提案する。提案したCDMAは,公開DigestPathデータセット上の8つの最先端SSL手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:23:07 GMT)
Delayed Bandits: When Do Intermediate Observations Help? [19.1]
我々は,フィードバックの遅れと中間観察を伴って,$Kの武器付きバンディットについて検討した。状態と損失のマッピングの体制が問題の複雑さを決定づけていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:52:23 GMT)
Together We Make Sense -- Learning Meta-Sense Embeddings from Pretrained Static Sense Embeddings [19.1]
そこで本研究では,メタセンスの埋め込み手法として,メタセンスの埋め込みを周辺保存する手法を提案する。提案手法は,単語感覚の異なる集合を包含するソースセンス埋め込みを組み合わせることができる。 Word Sense Disambiguation (WSD) と Word-in-Context (WiC) のタスクに対する実験結果から,提案したメタセンス埋め込み手法は競争力のあるベースラインを一貫して上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:53:44 GMT)
Compositional diversity in visual concept learning [18.9]
人間は構成性を活用して、新しい概念を効率的に学習し、親しみのある部分がどのように結合して新しい物体を形成するかを理解する。そこで本研究では,豊かな関係構造を持つ「異星人」の分類・生成方法について考察する。我々は,候補となる視覚図を生成するための最適なプログラムを探索するベイズプログラム誘導モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:30:50 GMT)
Evaluating Open-Domain Dialogues in Latent Space with Next Sentence Prediction and Mutual Information [18.9]
オープンドメイン対話のための新しい学習ベース自動評価指標(CMN)を提案する。条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)をNext Sentence Prediction(NSP)の対象とし,相互情報(MI)を用いて潜在空間におけるテキストの意味的類似性をモデル化する。 2つのオープンドメイン対話データセットの実験結果は、幅広いベースラインと比較して、我々の手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:25:13 GMT)
A Graph is Worth 1-bit Spikes: When Graph Contrastive Learning Meets Spiking Neural Networks [18.8]
SpikeGCLは、グラフのバイナライズされた1ビット表現を学ぶための新しいフレームワークである。 SpikeGCLが完全精度に匹敵するものであることを示すための理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:03:11 GMT)
Which Invariance Should We Transfer? A Causal Minimax Learning Approach [18.7]
本稿では、因果的観点からの包括的ミニマックス分析について述べる。最小の最悪のリスクを持つサブセットを探索する効率的なアルゴリズムを提案する。本手法の有効性と有効性は, 合成データとアルツハイマー病の診断で実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:37:27 GMT)
On the Global Convergence of Risk-Averse Policy Gradient Methods with Expected Conditional Risk Measures [18.5]
リスクに敏感な強化学習(RL)は、不確実な結果のリスクを制御する一般的なツールとなっている。我々は、対応するリスク-逆勾配アルゴリズムのグローバル収束と反復複雑性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:14:20 GMT)
Mitigating Spurious Correlations in Multi-modal Models during Fine-tuning [18.5]
モデル一般化を低下させたり、間違った理由でモデルが正しいことを導いたという豪華な相関は、現実世界のデプロイメントにおいて大きな堅牢性に関する懸念の1つです。本稿では,特定の関心領域の微調整において,刺激的な相関に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:19:20 GMT)
Compression with Bayesian Implicit Neural Representations [18.4]
本稿では,データに変分ニューラルネットワークをオーバーフィッティングし,相対エントロピー符号化を用いて近似後重みサンプルを圧縮し,量子化やエントロピー符号化を行う。実験により,本手法は単純さを維持しつつ,画像および音声の圧縮に強い性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:29:52 GMT)
Information Theoretical Importance Sampling Clustering [18.2]
多くのクラスタリング手法の現在の仮定は、トレーニングデータと将来のデータが同じ分布から取られるというものである。我々は,クラスタリング問題(itisC)に対する情報理論的重要度サンプリングに基づくアプローチを提案する。合成データセットの実験結果と実世界の負荷予測問題により,提案モデルの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:03:38 GMT)
Bigger, Better, Faster: Human-level Atari with human-level efficiency [18.0]
我々は,Atari 100Kベンチマークで超人的性能を実現する,BBFと呼ばれる値ベースのRLエージェントを提案する。我々は、これらの設計選択を広範囲に分析し、将来の作業に対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:23:25 GMT)
Identifying Spurious Biases Early in Training through the Lens of Simplicity Bias [18.0]
興味深いことに、勾配降下の単純さバイアスを利用して、訓練の早い段階で、突発的な相関を識別できることが示される。本研究では,SPAREを提案する。このSPAREは,訓練の初期段階において,大集団をスプリアス相関で分離し,重要サンプリングを用いてスプリアス相関を緩和する。 SPAREは最先端手法よりも最大5.6%高いグループ精度を達成でき、しかも最大12倍高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:51:36 GMT)
LambdaUNet: 2.5D Stroke Lesion Segmentation of Diffusion-weighted MR Images [17.5]
虚血性脳梗塞の診断と治療には拡散強調(DW)MRIが不可欠である。 DWIはリッチな3D情報を含んでいるが、通常の3Dや2D画像として扱うことはできない。 DWIのような不連続な2.5Dデータをセグメント化するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:00:51 GMT)
LENS: A Learnable Evaluation Metric for Text Simplification [17.5]
テキスト単純化のための学習可能な評価指標であるLENSを提案する。また、ランクとレートについても紹介します。これは、リストワイドで複数のモデルから単純化を評価する人間の評価フレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:20:15 GMT)
Out-of-Distributed Semantic Pruning for Robust Semi-Supervised Learning [17.4]
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） (Tue, 30 May 2023 03:33:31 GMT)
Fourier Neural Operators for Arbitrary Resolution Climate Data Downscaling [16.9]
本稿では,フーリエニューラル演算子に基づくダウンスケーリング手法を提案する。提案手法は, 最先端の畳み込みモデルおよび生成的対向性ダウンスケーリングモデルより有意に優れていることを示す。全体として、我々の研究は物理過程のシミュレーションと低解像度出力のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:03:25 GMT)
Wave to Syntax: Probing spoken language models for syntax [16.6]
音声言語の自己教師型および視覚的基盤モデルにおける構文の符号化に着目する。我々は、構文がネットワークの中間層で最も顕著に捉えられ、より多くのパラメータを持つモデルでより明確に表現されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:43:18 GMT)
Rethinking Rendering in Generalizable Neural Surface Reconstruction: A Learning-based Solution [16.6]
レコンストラクションTRansformer (ReTR) は、トランスフォーマーアーキテクチャをレンダリングプロセスに活用する新しいフレームワークである。色空間ではなく高次元の特徴空間内で操作することで、ReTRはソースビューの投影色に対する感度を緩和する。我々は,提案手法が現在の最先端手法よりも優れていることを示すとともに,様々なデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:25:23 GMT)
AlteredAvatar: Stylizing Dynamic 3D Avatars with Fast Style Adaptation [16.5]
AlteredAvatarは、動的3Dアバターを新しいスタイルの任意のテキスト記述に迅速に適応できる手法である。我々は,AlteredAvatarが,様々な新しいビューや表情の一貫性を維持しつつ,速度,柔軟性,品質のバランスを良好に維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:32:12 GMT)
Template-free Articulated Neural Point Clouds for Reposable View Synthesis [16.4]
本研究では,マルチビュー映像から動的NeRFと関連する骨格モデルを共同で学習する新しい手法を提案する。我々のフォワードウォーピングアプローチは、新しいビューやポーズを合成する際に、最先端の視覚的忠実度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:28:08 GMT)
Sequential Predictive Conformal Inference for Time Series [16.4]
逐次データ(例えば時系列)に対する分布自由共形予測アルゴリズムを提案する。具体的には,時系列データは交換不可能であり,既存の共形予測アルゴリズムでは適用できない性質を具体的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:02:26 GMT)
Who Would be Interested in Services? An Entity Graph Learning System for User Targeting [16.4]
我々は、説明可能なユーザターゲティング機能を提供するために、エンティティグラフ学習(EGL)システムを設計する。オンラインの段階では、オフラインのステージからエンティティグラフに基づいてリアルタイムでユーザーターゲティングを行うことができる。大規模なオフライン実験とオンラインA/Bテストは、提案したEGLシステムの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:24:50 GMT)
Wide & deep learning for spatial & intensity adaptive image restoration [16.3]
本稿では,広義の多フレーム画像復元ネットワーク(DparNet)を提案する。劣化前のパラメータ行列は、劣化した画像から直接学習される。 DparNetの広範かつ深いアーキテクチャにより、学習したパラメータは最終的な復元結果を直接修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:24:09 GMT)
Reducing the Prior Mismatch of Stochastic Differential Equations for Diffusion-based Speech Enhancement [16.1]
ブラウン橋を基礎とした前方プロセスを提案する。このようなプロセスが,従来の拡散過程と比較してミスマッチの低減につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:05:55 GMT)
Evaluating Unsupervised Denoising Requires Unsupervised Metrics [16.1]
教師なしのディープラーニング手法は、合成ノイズに基づくベンチマークで印象的な性能を示した。これらの手法を教師なしの方法で評価するメトリクスは存在しない。教師なし平均二乗誤差(MSE)と教師なしピーク信号-雑音比(PSNR)の2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:24:41 GMT)
Sit Back and Relax: Learning to Drive Incrementally in All Weather Conditions [16.0]
自律走行シナリオでは、現在の物体検出モデルは、晴れた天候でテストした場合に強い性能を示す。天気予報ネットワークのアフィンパラメータのみを異なる気象条件に適応させるために, DILAM(Domain-Incremental Learning through Activation Matching)を提案する。私たちのメモリバンクは非常に軽量で、アフィンパラメータは典型的な物体検出器の2%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:37:41 GMT)
Sensitivity of Slot-Based Object-Centric Models to their Number of Slots [16.0]
スロットベースの手法のK$に対する感度と、それがデータ内のオブジェクトへの学習対応に与える影響について検討する。トレーニング中、特にK$の誤った選択は、望ましい対象分解を得られない。目的関数の選択とインスタンスレベルのアノテーションの導入によって、この振る舞いを適度に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:44:12 GMT)
Hierarchical Graph Generation with $K^2$-trees [16.0]
K2$-tree表現を利用した新しいグラフ生成手法を提案する。私たちのモチベーションは、グラフ固有の階層構造を同時にキャプチャしながら、コンパクトな生成を可能にする$K2$-treesの能力に起因しています。グラフ生成の優位性を確認するため,本アルゴリズムを4つの一般および2つの分子グラフデータセット上で広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:36:37 GMT)
Does CLIP Know My Face? [16.0]
マルチモーダルモデル,特にCLIPのような視覚言語モデルのプライバシを評価する新しい手法を提案する。提案したIDIA攻撃(IDIA)は、同一人物の画像でモデルをクエリすることで、個人がトレーニングデータに含まれるかどうかを明らかにする。我々の結果は、大規模モデルにおけるより強力なプライバシー保護の必要性を強調し、IDIAは、トレーニングに不正なデータの使用を証明し、プライバシー法を強制するために使用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:42:28 GMT)
Do GPTs Produce Less Literal Translations? [15.9]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語生成や理解タスクに対処できる汎用言語モデルとして登場した。 GPTからの英語(E-X)からの翻訳はリテラルが低い傾向にあり、機械翻訳の品質指標に類似またはより良いスコアが示されることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:08:25 GMT)
DyGen: Learning from Noisy Labels via Dynamics-Enhanced Generative Modeling [15.8]
ノイズの多いラベルを持つ微調整言語モデルでは、モデルがラベルノイズに容易に適合し、性能が低下する。ノイズラベルから学習するほとんどの既存の方法は、静的入力機能を使ってノイズを除去する。埋め込み空間における動的パターンを用いて雑音ラベル予測を改善するDynamics-Enhanced Generative Model (DyGen)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:19:41 GMT)
Evaluating context-invariance in unsupervised speech representations [15.7]
現在のベンチマークでは文脈不変性は測定されていない。我々は文脈不変性を測定するZeroSpeech ABXベンチマークの新バージョンを開発する。表現の文脈依存性は単語レベルの表現の安定性の予測であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:35:03 GMT)
Video ControlNet: Towards Temporally Consistent Synthetic-to-Real Video Translation Using Conditional Image Diffusion Models [15.6]
長さの異なるビデオにおいて、時間的に一貫した合成-現実的ビデオ翻訳を実現するための効率的かつ効果的な手法を提案する。提案手法は,市販の条件付き画像拡散モデルを利用して,複数の合成-実画像生成を並列に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:39:00 GMT)
Tighter Bounds on the Expressivity of Transformer Encoders [15.5]
固定精度変圧器エンコーダの上位境界と変圧器エンコーダの下位境界とを同時に有する量子化器を数える一階述語論理の変種を同定する。これにより、トランスフォーマーエンコーダが認識する言語の正確なキャラクタリゼーションに、これまでよりもずっと近いものになります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:34:53 GMT)
Reduced Precision Floating-Point Optimization for Deep Neural Network On-Device Learning on MicroControllers [15.4]
本稿では,MCUクラスデバイス上でのオンデバイス学習(ODL)プリミティブに対して,新しい精度最適化手法を提案する。我々のアプローチは、シングルコアMCUのための既存のODLソフトウェアフレームワークよりも2桁以上高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:14:16 GMT)
Does Conceptual Representation Require Embodiment? Insights From Large Language Models [15.3]
GPT-3.5とGPT-4は感情やサリエンスなどの抽象的な次元において人間と強く相関していた。 GPT-4は、足/脚、口/ズボン、胴体などの概念知識の運動面を完全に捉えるのに苦労している。本研究は, 造形言語と認知における具体的経験の潜在的影響を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:06:28 GMT)
Revisiting Random Forests in a Comparative Evaluation of Graph Convolutional Neural Network Variants for Traffic Prediction [15.2]
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)が交通予測の文献において主流となっている。本稿では,GCNN予測モデルの成功要素を分類し,その性能に及ぼす因子化,注意機構,体重共有の影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:50:51 GMT)
Leveraging Semantic Information for Efficient Self-Supervised Emotion Recognition with Audio-Textual Distilled Models [15.2]
本稿では,HuBERTをSSLモデルの例として捉え,各レイヤの関連性を分析して音声感情認識を行う。浅い層は覚醒的認識においてより重要であり,深い層は原子価にとってより重要であることを示す。本稿では,大規模なSSLモデルのトレーニング可能なパラメータの20%しか持たないオーディオテキスト蒸留SSLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:29:33 GMT)
Synaptic Weight Distributions Depend on the Geometry of Plasticity [15.0]
シナプスの重みの分布はシナプスの可塑性の幾何学に依存することを示す。異なるシナプス幾何学の実験的なテストが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:16:23 GMT)
CB2: Collaborative Natural Language Interaction Research Platform [14.9]
CB2は、タスク指向のシナリオで協調的な自然言語インタラクションを研究するためのマルチエージェントプラットフォームである。これには、3Dゲーム環境、トレーニングされたモデルを人間のエージェントに提供するように設計されたバックエンドサーバ、スケーラブルな研究を可能にするさまざまなツールとプロセスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:45:39 GMT)
Neural Network-based CUSUM for Online Change-point Detection [14.9]
オンライン変更点検出のためのニューラルネットワークCUSUM(NN-CUSUM)を提案する。トレーニングされたニューラルネットワークが変化点検出を行うことができる場合の一般的な理論的条件を示す。 NN-CUSUMの強い性能は、高次元データにおける変化点の検出において実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:30:42 GMT)
Multi-source adversarial transfer learning for ultrasound image segmentation with limited similarity [14.7]
逆転写学習の考え方は、特定のソースとターゲットドメインのペア間の共通特徴を適応的に抽出するために用いられる。単一のソースドメインにおける知識不足を軽減するため、複数のソースドメインからの知識を融合するために、マルチソース転送学習が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:31:53 GMT)
HQDec: Self-Supervised Monocular Depth Estimation Based on a High-Quality Decoder [14.7]
シーン深度を復元する高品質デコーダ(HQDec)を提案する。コードとモデルはhrefhttps://github.com/fwucas/HQDecHQDec.comで公開される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:03:11 GMT)
Non-perturbative dynamics of correlated disordered flat-band system [14.4]
相関障害が存在する場合の平面格子上でのガウス波パケットの時間発展の数値計算法を開発した。量子マスター方程式による解析結果との共鳴的な一致は、フラットバンドが分散バンドと交差する際の減衰と脱落の過程について見出される。所定相関でランダムなオンサイトエネルギーを生成する方法として,フラットバンドと分散バンドの結合方程式と想像誤差関数を導出する手法を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:47:42 GMT)
SceneScape: Text-Driven Consistent Scene Generation [14.3]
本稿では,事前学習したテキスト・ツー・イメージモデルと事前学習した単眼深度予測モデルを組み合わせることで,このような動画をオンライン形式で生成する新しいフレームワークを提案する。 3次元の整合性を達成するための重要な課題に対処するため、オンラインテストタイムトレーニングを展開、現在のフレームの予測深度マップが合成シーンと幾何的に整合するように促す。限定的な領域のみに適用できる以前の作品とは対照的に,本手法では,宇宙船や洞窟,あるいは氷の城の歩行など,多様な場面を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:52:45 GMT)
Fair Classification via Domain Adaptation: A Dual Adversarial Learning Approach [14.3]
公平な分類のための領域適応を探求する新しい問題について検討する。対象ドメインの公平な分類のために、ソースドメインからセンシティブな属性を適応させ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） (Tue, 30 May 2023 20:07:38 GMT)
GAN-MPC: Training Model Predictive Controllers with Parameterized Cost Functions using Demonstrations from Non-identical Experts [14.3]
本稿では,ジェンセン-シャノン間におけるデモンストレータの状態-軌道分布のばらつきを最小限に抑えるために,GAN(Generative Adversarial Network)を提案する。我々はDeepMind Controlスイートの様々なシミュレーションロボットタスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:15:30 GMT)
Trade-off Between Efficiency and Consistency for Removal-based Explanations [14.2]
我々は、解釈可能性、効率性、一貫性が同時に保持できないと仮定するインポッシブル・トリニティ定理を確立する。理想的な説明の達成がいまだ解明されていないことを認識し,不整合性と非効率性を評価する指標として解釈誤差の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:28:46 GMT)
Robust Quantitative Susceptibility Mapping via Approximate Message Passing with Parameter Estimation [14.2]
本稿では,パラメータ推定を組み込んだ定量的感受性マッピング(QSM)の確率的ベイズ的手法を提案する。 Sim2Snr1データセットでは、AMP-PEは最低のNRMSE、DFCM、最高のSSIMを達成した。生体内データセットでは、AMP-PEは頑健であり、推定パラメータを用いて感受性マップの復元に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:37:57 GMT)
Pointwise Representational Similarity [14.2]
ポイントワイド正規化カーネルアライメント (Pointwise Normalized Kernel Alignment, PNKA) は、個々の入力が2つの表現空間でどのように表現されるかを測定する尺度である。我々は、(a)誤分類される可能性のある入力例、(b)レイヤ内の(個別の)ニューロンによって符号化された概念、(c)学習された表現に対する公平な介入の効果をより深く理解するために、PNKAをどのように活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:40:08 GMT)
Semantically-informed Hierarchical Event Modeling [14.0]
本稿では,2つの階層的な半教師付きイベントモデリングフレームワークを提案する。提案手法は,各層が前の層を圧縮・抽象化する,構造化潜在変数の複数の層から構成される。我々は,従来の最先端アプローチを最大8.5%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） (Tue, 30 May 2023 17:47:55 GMT)
Hyperbolic Diffusion Embedding and Distance for Hierarchical Representation Learning [14.0]
本稿では,階層的なデータ埋め込みと距離の新たな手法を提案する。本手法は, 拡散幾何学, 多様体学習への中心的アプローチ, 双曲幾何学の組み合わせに依存する。理論的には、埋め込みと距離が根底にある階層構造を回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:49:39 GMT)
Table Detection for Visually Rich Document Images [14.0]
表検出(TD)は、視覚的にリッチな文書理解のための基本的な課題である。 IoUに基づく損失関数は、予測結果に対する情報損失の程度を直接反映することはできない。我々は、IoUを、予測結果の情報損失を測定するために前者を用いる、基礎的真理カバレッジ項と予測カバレッジ項に分離することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:25:16 GMT)
EvalRS 2023. Well-Rounded Recommender Systems For Real-World Deployments [14.0]
EvalRSは、業界や学界の実践者を集結させ、レコメンダシステムの丸い評価に関する議論を促進することを目的としている。このワークショップは、CIKMでの昨年のワークショップの成功に基づいていますが、より広いスコープとインタラクティブなフォーマットを備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:23:23 GMT)
Likelihood-Based Diffusion Language Models [13.9]
自己回帰型言語モデルと拡散型言語モデルとのギャップを埋める第一歩を踏み出す。我々は、アルゴリズムの改善、法則のスケーリング、計算量の増加を通じて、この目標を追求する。我々はGPT-2 124Mをベンチマークデータセットで上回る大きな拡散言語モデルであるPlaid 1Bをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:43:31 GMT)
SAVE: Spectral-Shift-Aware Adaptation of Image Diffusion Models for Text-guided Video Editing [13.7]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはテキスト・プロンプトに条件付けされた高品質な画像の合成において顕著な成功を収めた。最近の手法では、非常に多くのテキストビデオペア上でT2Vモデルをトレーニングするか、あるいはテキストビデオペア上でT2Iモデルを独立して適用することで、成功を再現しようと試みている。パラメータ自体ではなくパラメータ空間のスペクトルシフトを微調整する新しいスペクトルシフト対応フレームワークであるSAVEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:00:31 GMT)
RelationMatch: Matching In-batch Relationships for Semi-supervised Learning [13.4]
本稿では,行列クロスエントロピー(MCE)損失関数とのバッチ内関係を利用したRelationMatchを提案する。 STL-10データセットでは,40ラベルのみを用いて,FlexMatchよりも精度が15.21%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:55:06 GMT)
Kernel-SSL: Kernel KL Divergence for Self-Supervised Learning [13.4]
我々は、既存の多くの非競合学習手法を再現カーネルヒルベルト空間(RKHS)で理解する。平均埋め込みを直接最適化する新しい損失関数 Kernel-SSL を提案する。実験では、Kernel-SSLはImageNetデータセットにおいて、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:00:30 GMT)
Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph [13.4]
標準InfoNCE損失と対照的な学習は、類似性グラフ上のスペクトルクラスタリングと等価であることを示す。理論的な知見により、いくつかの視覚データセット上で標準のガウスカーネルよりも優れた新しいカーネル関数を組み込んだカーネル混合損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:40:17 GMT)
Contextual Vision Transformers for Robust Representation Learning [13.1]
本稿では、グループ化された構造画像に対して、ロバストな特徴表現を生成するためのContextViT(Contextual Vision Transformers)を提案する。 ContextViTは、グループ固有の情報をエンコードするための余分なコンテキストトークンを導入し、モデルがグループ固有の共変構造を説明できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:31:26 GMT)
On the Impact of Operators and Populations within Evolutionary Algorithms for the Dynamic Weighted Traveling Salesperson Problem [13.0]
動的環境におけるノード重み付け販売員問題(W-TSP)について検討する。問題の動的設定では、時間とともにTSPツアーの一部として収集されるアイテムが変更される。最初の実験では,このような変化がツアーの最適化に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:39:49 GMT)
Dimensionality Reduction for General KDE Mode Finding [12.8]
我々は、$mathitP = MathitNP$ でない限り、カーネル密度推定のモードを見つけるための時間アルゴリズムがないことを示す。また,ボックスカーネルに対して,カーネル密度推定のモードを見つけるための時間アルゴリズムが存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:39:59 GMT)
Controlled Text Generation with Hidden Representation Transformations [12.6]
CHRTは、特定の属性(毒性など)に関連するテキストを生成するために、大きな言語モデルを操縦するコントラスト学習フレームワークを使ってこれらの変換を学習し、それを組み合わせてマルチ属性制御を実現します。 CHRTは、解毒、ポジティブな感情のステアリング、テキストの単純化といったタスクにおいて、すべてのベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:21:17 GMT)
Hierarchical Multi-Instance Multi-Label Learning for Detecting Propaganda Techniques [12.5]
本稿では,記事中の全スパンを同時に分類するシンプルなRoBERTaモデルを提案する。決定木の各ノードに補助的な分類子を追加することで階層的なラベル依存を組み込む。我々のモデルは、クロスバリデーション設定で共有タスク勝利チームからモデルに対して2.47%のマイクロF1を絶対的に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:23:19 GMT)
BLEU Meets COMET: Combining Lexical and Neural Metrics Towards Robust Machine Translation Evaluation [12.4]
文レベルの特徴や単語レベルのタグなど,トレーニング中に追加情報を使用することで,トレーニングされた指標が,特定の問題のある現象で翻訳をペナルティ化する能力を向上させることを示す。文レベルの特徴や単語レベルのタグなど,トレーニング中に追加情報を使用することで,トレーニングされた指標が,特定の問題のある現象で翻訳をペナルティ化する能力を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:50:46 GMT)
Event-Centric Query Expansion in Web Search [12.3]
イベント中心クエリ拡張(英: Event-Centric Query Expansion, EQE)は、大量の潜在的なイベントを迅速かつ正確に抽出する新しいQEシステムである。このシステムはTencent QQ Browser Searchにデプロイされ、数億人のユーザーに提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:19:53 GMT)
VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection [12.3]
未知のインスタンスを検出するための3D幾何認識フレームワークであるVoxDetを紹介した。 VoxDetは強力な3Dボクセル表現と信頼性の高いボクセルマッチング機構を完全に活用している。 3次元ボクセル表現は幾何学を符号化しているので、まず相対回転を推定し、整列したボクセルを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:10:58 GMT)
Policy Gradient Algorithms for Robust MDPs with Non-Rectangular Uncertainty Sets [12.2]
非矩形不確実集合を持つロバストな無限水平マルコフ決定過程に対するポリシー勾配アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは局所最適化を回避できるが,不確かさを考慮に入れたアルゴリズムでは実現できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:02:25 GMT)
Budget-Aware Graph Convolutional Network Design using Probabilistic Magnitude Pruning [12.2]
我々は確率的マグニチュード・プルーニング(PMP)と呼ばれる新しい軽量グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の設計を考案した。本手法は,学習したネットワークの重み分布と事前分布とを整合させることにより,変動的かつ進行する。骨格に基づく認識の困難な課題に対して行われた実験は、我々の軽量GCNのかなりの増加を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:12:13 GMT)
Probabilistic Computation with Emerging Covariance: towards efficient uncertainty quantification [12.0]
堅牢で解釈可能でセキュアな人工知能システムを構築するには、ある程度の不確実性を定量化し表現する必要がある。確率計算は、その固有の複雑さのために大きな課題を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:55:29 GMT)
Bayesian Complementary Kernelized Learning for Multidimensional Spatiotemporal Data [11.8]
補足型並列学習(BCKL)のための新しい統計フレームワークを提案する。 BCKLは、正確な後部平均値と高品質の不確実性推定を提供することで優れた性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:29:54 GMT)
Energy-time Entanglement Coexisting with Fiber Optical Communication at Telecom C-band [11.7]
同じファイバーリンク内の量子光と古典光の共存は量子通信の開発に非常に望ましい通信網Cバンドにおけるエネルギー時間エンタングルメントに基づくQKDと光通信の共存を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:41:06 GMT)
On Enhancing Expressive Power via Compositions of Single Fixed-Size ReLU Network [11.7]
1つの固定サイズReLUネットワークの繰り返し構成が驚くほどの表現力を示すことを示す。この結果から, 動的系を経由した連続深度ネットワークは, 動的関数が時間非依存であっても, 膨大な近似能力を有することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:01:05 GMT)
IB-UQ: Information bottleneck based uncertainty quantification for neural function regression and neural operator learning [11.6]
本稿では,科学的機械学習タスクのための情報ボトルネック(IB-UQ)による不確実性定量化のための新しいフレームワークを提案する。我々は,入力データの信頼度に応じて,入力を潜在表現に符号化する信頼認識エンコーダによってボトルネックを埋め込む。また,外挿不確かさの質を高めるために,データ拡張に基づく情報ボトルネック目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:40:54 GMT)
Topological Singularity Detection at Multiple Scales [11.4]
実世界のデータは、間違った発見につながる可能性のある異なる非次元構造を示す。本研究では,局所固有次元を定量化し,複数の尺度に沿った点の「多様体性」を評価するためのユークリディシティスコアを得る枠組みを開発する。本手法は複素空間の特異点を同定すると同時に,画像データの特異構造と局所的幾何学的複雑さを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:25:35 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） (Tue, 30 May 2023 01:14:33 GMT)
LANCE: Stress-testing Visual Models by Generating Language-guided Counterfactual Images [11.3]
言語誘導型対実テスト画像(LANCE)を生成することにより、訓練された視覚モデルをストレステストする自動アルゴリズムを提案する。提案手法は,大規模言語モデリングとテキストベースの画像編集の最近の進歩を利用して,モデル重みを変更することなく,多種多様で現実的で挑戦的なテスト画像の集合を用いてIIDテストセットを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:09:16 GMT)
Incremental Learning for Heterogeneous Structure Segmentation in Brain Tumor MRI [11.3]
本稿では,従来のタスクと新しいタスクを分離するために,バランスの取れた剛性と可塑性分岐を有する分散型二重フローモジュールを提案する。標的領域を連続的に変化させる脳腫瘍セグメンテーションタスクの枠組みについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:39:03 GMT)
Towards Visual Saliency Explanations of Face Recognition [11.3]
本稿では,顔認識のための新しい説明枠組みを提案する。まず、深いFRモデルによる決定に焦点を当てた、唾液度に基づく説明法の新しい定義を提供することから始める。相関に基づく新しいRISEアルゴリズム (CorrRISE) が提案され、任意の対の顔画像の類似領域と相似領域の両方を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:11:30 GMT)
Catch-Up Distillation: You Only Need to Train Once for Accelerating Sampling [11.3]
本稿では, 速度推定モデルの現在のモーメント出力を前回のモーメント出力と一致させる「キャッチアップ蒸留(CUD)」を提案する。具体的には、CUDは、元の正規微分方程式(ODE)訓練目標を調整し、現在のモーメント出力を、基底真理ラベルと前のモーメント出力の両方に整合させる。 CUDの有効性を示すため、我々はCIFAR-10、MNIST、ImageNet-64で徹底的なアブレーションと比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:40:27 GMT)
Plug-in Performative Optimization [11.3]
本研究は, 性能予測におけるエンフェミス特定モデルの利用について検討する。プラグイン性能最適化は, モデルに依存しない手法よりもはるかに効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:09:31 GMT)
Debiased Automatic Speech Recognition for Dysarthric Speech via Sample Reweighting with Sample Affinity Test [11.2]
試料親和性試験(Re-SAT)による試料再加重法を提案する。 Re-SATは、与えられたデータサンプルの脱バイアス有用度を測定し、その後、有用度に基づくサンプル再重み付けの脱バイアスによってバイアスを緩和する。その結果,Re-SATは健常者音声のパフォーマンス劣化を伴わない変形性難聴者音声のASR改善に寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:16:37 GMT)
CTSN: Predicting Cloth Deformation for Skeleton-based Characters with a Two-stream Skinning Network [11.1]
本研究では,2ストリームネットワークを用いた骨格型文字の布の変形を予測できる新しい学習手法を提案する。我々のアプローチで処理される文字は人間に限らず、魚やペットのような非人間的対象の骨格に基づく他の表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:48:47 GMT)
Stable Anisotropic Regularization [10.9]
等方性は大規模言語モデル(LLM)にとって望ましい性質であると考えられている I-STARは、IsoScore$star$を使用し、IsoScore$star$は、ミニバッチ計算において微分可能かつ安定である最初の正確な等方性の測定値である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:57:45 GMT)
User Driven Functionality Deletion for Mobile Apps [10.8]
機能を増やしてソフトウェアを進化させるのは理解が難しく、使うのが難しくなります。機能が多すぎると、使いやすさ、保守性、リソース消費に簡単に影響を与えます。以前の研究によると、機能の削除は一般的であり、時にはユーザレビューによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:56:54 GMT)
NicePIM: Design Space Exploration for Processing-In-Memory DNN Accelerators with 3D-Stacked-DRAM [10.8]
NicePIMはDRAM-PIMシステムのハードウェア構成を効率的に最適化できる。レイテンシとエネルギーコストを平均で37%と28%削減した高品質なDNNマッピングスキームを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:58:13 GMT)
Quantifying Overfitting: Evaluating Neural Network Performance through Analysis of Null Space [10.7]
ニューラルネットワークの最後の層におけるヌル空間を分析し、トレーニングデータへのアクセスやそれらのデータの正確性に関する知識を必要とせずに、オーバーフィッティングを定量化する。私たちの研究は、トレーニングデータへのアクセスやトレーニングサンプルに関する知識を必要とせずに、オーバーフィッティングを定量化する最初の試みです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:31:24 GMT)
SFCNeXt: a simple fully convolutional network for effective brain age estimation with small sample size [10.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、T1強調磁気共鳴画像(T1 MRI)から健康脳の時系列年齢を予測するように設計されている。脳年齢推定のための最近のDNNモデルは、通常、多段階の特徴改善のための大規模なサンプルサイズと複雑なネットワーク構造に依存しすぎている。本稿では、偏りのある小型コホートにおける脳年齢推定のための簡易完全畳み込みネットワーク(SFCNeXt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:11:38 GMT)
PAC-Bayesian Soft Actor-Critic Learning [10.5]
アクター批判アルゴリズムは2つの関数近似器を通して強化学習(RL)と政策評価と改善の両目標に対処する。我々は,このボトルネックに,Soft Actor-Critic (SAC) アルゴリズムの批判的トレーニング目標として,既存の確率的近似(PAC)ベイズ境界を初めて採用することによって対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:12:00 GMT)
On Hierarchical Multi-Resolution Graph Generative Models [10.4]
複数の解像度でコミュニティ構造を生成する新しい手法を提案する。生成された構造は、階層のそれぞれのレベルでのトレーニングデータ分布に適合する。提案手法は,複数のグラフデータセットにおける生成的性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:11:24 GMT)
Weakly-supervised forced alignment of disfluent speech using phoneme-level modeling [10.3]
重み付き有限状態変換器を用いたアライメントグラフの構成法を提案する。提案手法は, 強制アライメントのための音声不一致の動詞的書き起こしの必要性を軽減する。 TIMITテストセットとUCLASSデータセットの劣化バージョンについて評価したところ,大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:57:36 GMT)
Robust Reinforcement Learning Objectives for Sequential Recommender Systems [10.2]
注意に基づくシーケンシャルレコメンデーション手法は,過去のインタラクションからユーザの動的関心を正確に捉えることによって,有望な結果を示した。近年, これらのモデルに強化学習(RL)を統合する研究が進められている。 RLアルゴリズムを採用することで、政治外のトレーニング、拡張可能なアクションスペースの導入、十分な報酬信号を備えたデータセットの不足といった課題が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:09:08 GMT)
Graph-based Time Series Clustering for End-to-End Hierarchical Forecasting [10.2]
時系列間の既存の関係は、効果的な予測モデルを学ぶ際の帰納的バイアスとして利用することができる。本稿では,時系列予測のためのディープラーニングの文脈において,関係性および階層的帰納バイアスを統一するグラフベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:27:25 GMT)
DiffSketching: Sketch Control Image Synthesis with Diffusion Models [10.2]
スケッチ・ツー・イメージ合成のためのディープラーニングモデルは、視覚的な詳細なしに歪んだ入力スケッチを克服する必要がある。我々のモデルは、クロスドメイン制約を通じてスケッチにマッチし、画像合成をより正確に導くために分類器を使用する。我々のモデルは、生成品質と人的評価の点でGANベースの手法に勝ることができ、大規模なスケッチ画像データセットに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:59:23 GMT)
Maximum Entropy on Erroneous Predictions (MEEP): Improving model calibration for medical image segmentation [10.2]
本稿では,分割ネットワークのトレーニング戦略であるMEEPを紹介する。脳の磁気共鳴画像(MRI)における白質高強度病変と、心臓MRIにおける心房細動の2つの課題について、提案手法をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:01:09 GMT)
Concentration Phenomenon for Random Dynamical Systems: An Operator Theoretic Approach [10.1]
本稿では, 所定の観測値に対する濃度現象を定式化する。可観測関数/報酬関数が非有界であるとしても、ある意味では非有界であることが判明した。 for some $q>2$, $|er|_q. 濃度現象におけるエンプレバーシビリティの役割はデミスト化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:20:33 GMT)
When Does Optimizing a Proper Loss Yield Calibration? [10.0]
局所最適性を持つ任意の予測器が滑らかなキャリブレーションを満たすことを示す。また,局所最適度とキャリブレーション誤差の関連性も両立していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:53:34 GMT)
Auto-tune: PAC-Bayes Optimization over Prior and Posterior for Neural Networks [9.9]
PAC-Bayesトレーニングフレームワークはほぼチューニング不要で、追加の正規化を必要としない。提案アルゴリズムは、深層ニューラルネットワークにおける最先端性能を達成するためのPACトレーニングの顕著な可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:31:25 GMT)
Group equivariant neural posterior estimation [9.8]
群同変神経後部推定(GNPE)は、データの「目的」を自己整合的に標準化することに基づいている。我々は,GNPEが3桁の精度で推論時間を短縮し,最先端の精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:52:04 GMT)
Learning Weakly Supervised Audio-Visual Violence Detection in Hyperbolic Space [9.8]
HyperVDは、モデル識別を改善するために、双曲空間にスニペットの埋め込みを学ぶ新しいフレームワークである。我々のフレームワークはマルチモーダル核融合のためのデトゥール核融合モジュールで構成されている。この空間でスニペット表現を学習することで、このフレームワークは暴力的な出来事と通常の出来事のセマンティックな差異を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:18:56 GMT)
Cross Encoding as Augmentation: Towards Effective Educational Text Classification [9.8]
本稿では,教育用テキスト分類における効果的な学習を支援する新しい検索手法CEAAを提案する。主な貢献は次の通りである: 1) 質問応答データセットからの移動学習を活用し、2) 単純だが効果的なデータ拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:19:30 GMT)
Did we personalize? Assessing personalization by an online reinforcement learning algorithm using resampling [9.7]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、デジタルヘルスにおける治療のシーケンスをパーソナライズし、ユーザーがより健康的な行動を採用するのを支援するために用いられる。オンラインRLは、各ユーザの履歴応答に基づいて学習するので、この問題に対して有望なデータ駆動型アプローチである。我々は,RLアルゴリズムが実世界の展開に最適化された介入に含まれるべきかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:02:10 GMT)
Diversity Enhanced Table-to-Text Generation via Type Control [9.7]
本稿では,型制御テーブル・ツー・テキスト生成モデルを用いて,文の固有性,その論理型に基づく,単純かつ効果的な多様性向上手法を提案する。提案手法は, 生成した文の種類を効果的に制御し, 品質, 事実, 多様性のトレードオフの両面において, 最強のベースラインよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:00:51 GMT)
Back to Patterns: Efficient Japanese Morphological Analysis with Feature-Sequence Trie [9.5]
本研究は,最も高速なパターンベースNLP法について,可能な限り高精度に再検討する。提案手法は,形態素辞書と注釈付きデータから信頼性のあるパターンを誘導する。 2つの標準データセットの実験結果から,本手法が学習ベースラインに匹敵する精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:00:30 GMT)
WL meet VC [9.5]
本稿では,Vapnik-Chervonenkis(VC)次元理論のレンズによるグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現力について検討する。我々は、GNNのVC次元と1text-mathsfWL$およびGNNのVC次元によって生成される色数を用いて、GNNのVC次元の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:17:30 GMT)
Mask-FPAN: Semi-Supervised Face Parsing in the Wild With De-Occlusion and UV GAN [9.4]
Mask-FPANは、隠蔽された顔を半教師付きの方法で解析することを学ぶ新しいフレームワークである。 UV GANと組み合わせた3次元顔モデルにより、2次元顔解析の堅牢性が向上する。顔解析作業のために、FaceOcc-MaskHQとCelebAMaskOcc-HQという2つの新しいデータセットを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:07:58 GMT)
Generating Behaviorally Diverse Policies with Latent Diffusion Models [9.3]
本稿では,拡散モデルを用いて,政策パラメータ上の1つの生成モデルにアーカイブを蒸留する。提案手法は,元の報酬の98%,オリジナルカバレッジの89%を回収しながら,圧縮比が13倍となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:22:37 GMT)
An Efficient Paradigm for Feasibility Guarantees in Legged Locomotion [9.3]
実現可能な質量中心(CoM)と身体軌道を効率的に設計できるパラダイムを提案する。本稿では,関節トルクと運動的限界の両方の満足度とともに動的バランスを保証する改良可能な領域の一般的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:38:42 GMT)
Exploring the Promise and Limits of Real-Time Recurrent Learning [9.2]
シーケンス処理リカレントニューラルネットワーク(RNN)のためのリアルタイムリカレント学習(RTRL)は、時間によるバックプロパゲーション(BPTT)よりもある種の概念上の利点を提供する DMLab-30, ProcGen, Atari-2600環境のいくつかのサブセットにおいて, RTRLとポリシー勾配を組み合わせたアクタ批判手法を検証した。本システムは,10BフレームでトレーニングしたIMPALAおよびR2D2ベースラインに比較して,1.2B未満の環境フレームでトレーニングした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:59:21 GMT)
Expand-and-Cluster: Exact Parameter Recovery of Neural Networks [9.1]
本稿では,ニューラルネットワーク(ANN)の入力出力マッピングを探索し,隠れたパラメータを復元する手法を提案する。クラスタリングフェーズでは、拡張された学生の体重がクラスタ化され、過剰な方法でニューロンの構造化プルーニングが可能になる。因子4の過剰化は、最小数のニューロンを確実に同定し、元のネットワークパラメータを検索するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:24:25 GMT)
Towards Understanding the Dynamics of Gaussian-Stein Variational Gradient Descent [9.1]
Stein Variational Gradient Descent (SVGD) は、非パラメトリック粒子に基づく決定論的サンプリングアルゴリズムである。双線型カーネルを介してガウス分布の族に投影されるガウス-SVGDのダイナミクスについて検討する。本稿では密度ベースおよび粒子ベースによるGaussian-SVGDの実装を提案し、GVIの最近のアルゴリズムは、異なる視点から提案され、我々の統合フレームワークの特別なケースとして現れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:11:33 GMT)
Adaptive Conditional Quantile Neural Processes [9.1]
条件量子ニューラルプロセス(CQNP)は、ニューラルプロセスファミリーの新たなメンバーである。本稿では,情報量推定に焦点をあてることから学習する量子レグレッションの拡張を提案する。実データと合成データセットによる実験は、予測性能を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:19:19 GMT)
Graph Neural Networks for Contextual ASR with the Tree-Constrained Pointer Generator [9.1]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)符号化を用いたエンドツーエンドのコンテキストASRを実現するための革新的な手法を提案する。 GNNエンコーディングは、各ツリーノードでのASR復号処理において、将来のワードピースのルックアヘッドを促進する。 Librispeech と AMI corpus を用いて,視覚的な文脈的 ASR パイプラインに従ってシステム性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:20:58 GMT)
Clip21: Error Feedback for Gradient Clipping [9.0]
我々はClip21を設計し、分散メソッドに対する最初の有効で実用的なフィードバックメカニズムを設計する。提案手法は, 競合手法よりも高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:41:42 GMT)
Graph-based Multi-ODE Neural Networks for Spatio-Temporal Traffic Forecasting [8.8]
長距離交通予測は、交通ネットワークで観測される複雑な時間的相関のため、依然として困難な課題である。本稿では,GRAM-ODE(Graph-based Multi-ODE Neural Networks)と呼ばれるアーキテクチャを提案する。実世界の6つのデータセットを用いて行った大規模な実験は、最先端のベースラインと比較して、GRAM-ODEの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:10:42 GMT)
FedGen: Generalizable Federated Learning for Sequential Data [8.8]
多くの実世界の分散環境では、バイアスとデータサンプリングの問題により、急激な相関が存在する。我々はFedGenという汎用的なフェデレーション学習フレームワークを提案し、クライアントが素早い特徴と不変な特徴を識別および識別できるようにする。 FedGenは、より優れた一般化を実現し、現在のフェデレーション学習手法の精度を24%以上上回るモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:47:03 GMT)
MAGNet: Motif-Agnostic Generation of Molecules from Shapes [8.7]
MAGNetは、原子と結合の型を割り当てる前に抽象的な形状を生成するグラフベースのモデルである。 MAGNetの表現性の向上は、よりトポロジカルな構造を持つ分子に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:29:34 GMT)
Efficient Training of Energy-Based Models Using Jarzynski Equality [8.5]
エネルギーベースモデル(英: Energy-based model、EBM)は、統計物理学にインスパイアされた生成モデルである。モデルパラメータに対する勾配の計算には、モデルの分布をサンプリングする必要がある。ここでは、ジャジンスキーの等式に基づく非平衡熱力学の結果を用いて、この計算を効率的に行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:07:52 GMT)
SelfzCoT: a Self-Prompt Zero-shot CoT from Semantic-level to Code-level for a Better Utilization of LLMs [8.5]
提案されたSelfzCoTの精度は、GSM8Kを40.50%から82.34%に改善した。改良されたゼロショットCoT (MzCoT) も推論タスクにおいて顕著な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:18:16 GMT)
DualVAE: Controlling Colours of Generated and Real Images [8.4]
色と幾何学の非交叉表現を学習して制御するハイブリッド表現モデルであるDualVAEを紹介する。我々は、DualVAEが、多様なデータセットのコレクションにおいて、VQ-GANよりも2倍近いFID画像を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:04:30 GMT)
A Federated Channel Modeling System using Generative Neural Networks [8.4]
本研究では,無人航空機におけるミリ波無線ネットワークにおける空対地チャネル推定のためのデータ駆動方式を提案する。我々は、チャネル推定にフェデレートラーニング(FL)を用い、低高度プラットフォームと地上端末との間の空対地経路損失を予測する。提案モデルの有効性を評価するため,Kullback-Leibler divergence (KL) と,モデルが生成した合成データ分布と実際のデータ分布とのワッサーシュタイン距離を用いて,その性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:50:22 GMT)
Decomposed Human Motion Prior for Video Pose Estimation via Adversarial Training [8.4]
本稿では, ニューラルネットワークが先行知識から容易に学習できるように, 関節運動の前に全体運動を分解することを提案する。また,新たな正規化損失を利用して,前もって導入された動きの正確さと滑らかさのバランスをとる。提案手法は従来の3DPW法と比較して, PA-MPJPEが9%, 加速度誤差が29%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:53:34 GMT)
Occ-BEV: Multi-Camera Unified Pre-training via 3D Scene Reconstruction [8.1]
我々はOcc-BEVと呼ばれる新しいマルチカメラ統合事前学習フレームワークを提案する。 3Dデコーダは、バードアイビューの機能を活用して3D幾何学の占有率を予測するように設計されている。 Occ-BEVは、マルチカメラ3Dオブジェクト検出やセマンティックシーン補完といった重要なタスクにおいて有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:23:06 GMT)
Transformer-based Planning for Symbolic Regression [8.1]
記号回帰は、その値に基づいて関数の数学的表現を見つけることを伴う。 SRの最近の進歩は、列として方程式を生成するための事前訓練されたトランスフォーマーモデルの有効性を実証している。我々は,モンテカルロ木探索をトランスフォーマーデコーディングプロセスに組み込んだ,トランスフォーマーに基づく回帰計画戦略であるTPSRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:39:11 GMT)
Mention Annotations Alone Enable Efficient Domain Adaptation for Coreference Resolution [8.1]
注釈付けだけでは、注釈付けが完全なコア参照チェーンの約2倍の速さであることを示す。提案手法はアノテーション効率を向上し,アノテータ時間の増加を伴わずにF1の平均値が7～14%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:07:45 GMT)
Centralised rehearsal of decentralised cooperation: Multi-agent reinforcement learning for the scalable coordination of residential energy flexibility [8.0]
ディープマルチエージェント強化学習は、住宅エネルギーの柔軟性のスケーラブルでプライバシー保護の調整を可能にする。本手法では,実行前に調整をリハーサルするために,一元的だが要因的批判を用いた深層多エージェントアクター批判手法を採用する。その結果、調整は、最小限の情報と通信インフラの要件、日々の活動への干渉なし、プライバシー保護など、大規模に達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:17:09 GMT)
Mind the Gap: Modelling Difference Between Censored and Uncensored Electric Vehicle Charging Demand [8.0]
デンマークのコペンハーゲンにある自動車のGPSトラジェクトリを用いて、充電ステーションの占有状況と競合するサービスが需要を規制する方法について検討した。市の一部の地域では検閲が最大61%の時間で発生していることがわかった。本研究は,本研究から得られた充電需要を実需要を推定し,検閲対応モデルが実需要の予測および不確実性評価に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:20:46 GMT)
Enhancing Vascular Analysis with Distance Visualizations: An Overview and Implementation [8.0]
近年,血管構造の表現における表現的表面可視化の利用が注目されている。本研究は, 従来の論文を拡張し, 3次元容器表面の距離情報を符号化するための共通技術について, 徹底的に検討する。 16の異なる視覚化のためのUnity環境と詳細な実装手順が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:40:45 GMT)
Polarity is all you need to learn and transfer faster [7.9]
ナチュラルインテリジェンス(NI)は、いくつかのサンプルで素早く学習する。人工知能(AI)は通常、禁止された数のトレーニングサンプルと計算能力で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:26:34 GMT)
Task-Equivariant Graph Few-shot Learning [7.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、少数ショットノード分類として知られる、限られた数のラベル付きノードでノードを分類できることが重要である。本稿では,新しいアプローチであるタスク・平等グラフ数ショット学習(TEG)フレームワークを提案する。我々のTEGフレームワークは、限られた数のトレーニングメタタスクを使用して、移行可能なタスク適応戦略を学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:47:28 GMT)
LayoutMask: Enhance Text-Layout Interaction in Multi-modal Pre-training for Document Understanding [7.8]
本稿では,新しいマルチモーダル事前学習モデルLayoutMaskを提案する。統一されたモデルにおいて、テキストとレイアウトのモダリティ間の相互作用を強化することができる。様々なVrDU問題に対して最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:56:07 GMT)
Some Fundamental Aspects about Lipschitz Continuity of Neural Network Functions [7.7]
リプシッツ連続性は任意の予測モデルの重要な機能特性である。ニューラルネットワークによって実現された関数のリプシッツ挙動を調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:13:20 GMT)
Data-Efficient Contrastive Self-supervised Learning: Most Beneficial Examples for Supervised Learning Contribute the Least [7.7]
自己教師付き学習(SSL)は、ラベルなしのトレーニングデータの大規模なプールから高品質な表現を学ぶ。データセットが大きくなるにつれて、そのような表現の学習に最も寄与する例を特定することが重要になる。対照的なSSLに最も貢献する例は、他の例と最もよく似た拡張であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:25:47 GMT)
Graph Neural Network for spatiotemporal data: methods and applications [7.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、互いに依存したデータを理解する強力なツールとして登場した。本稿では、時間領域におけるGNNの技術と応用について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:27:17 GMT)
Differentiable Clustering with Perturbed Spanning Forests [7.5]
そこで本研究では,いくつかの連結成分を持つスパンジング林の変種であるミニマルウェイト・スパンニング・フォレストを基盤とした異種クラスタリング手法を提案する。線形プログラムの解の摂動に頼り、スムースで効率的な勾配計算を行う。ノイズの多いデータセットや挑戦的ジオメトリなど,難易度の高い設定でも,本手法は良好に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:29:43 GMT)
New metrics and search algorithms for weighted causal DAGs [7.4]
ノード依存コストの適応的介入による因果グラフ発見について検討する。検索アルゴリズムの最悪の介入コストをキャプチャする新しいベンチマークを定義する。本研究では,様々な条件下で対数近似を実現する適応探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:17:26 GMT)
Runtime Analyses of Multi-Objective Evolutionary Algorithms in the Presence of Noise [7.4]
対象関数にノイズが存在する場合の古典的ベンチマークの最初の解析を行う。ビット単位の先行ノイズが$p le alpha/n$, $alpha$ a suitable constant であることを示す。すべての解が各イテレーションで再評価されると、ノイズレート$p = omega(log(n)/n2)$がスーパーポリノミカルランタイムにつながることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:45:51 GMT)
Research on Multilingual News Clustering Based on Cross-Language Word Embeddings [7.4]
中国語と英語の両方で文レベルのバイリンガルテキストを表現できる知識蒸留を用いて言語間モデルを訓練する。我々は、ニュースコンテキストにシングルパスクラスタリングアルゴリズムを適用し、より適用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:24:55 GMT)
Multi-armed bandits for resource efficient, online optimization of language model pre-training: the use case of dynamic masking [7.4]
我々はトランスフォーマーベース言語モデル(TLM)の資源効率向上のためのフレームワークの評価を行った。本稿では,TLM事前学習型ハイパーパラメータの逐次選択のためのマルチアームバンディットフレームワークを提案する。 GP-TSは、効率よく最適化されたTLM事前学習のためのインタラクティブなフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:23:41 GMT)
Which Models have Perceptually-Aligned Gradients? An Explanation via Off-Manifold Robustness [7.4]
知覚的に整列した勾配(PAG)は、堅牢なコンピュータビジョンモデルに初歩的な生成能力をもたらす。このことは、モデルがオンマンフォールドであるよりも、データ多様体よりもロバストでなければならないことを述べています。ベイズ最適モデルが非多様体のロバスト性を満たすことを示し、勾配ノルム正規化、雑音増強、ランダム化平滑化により訓練されたロバストモデルに対して実験的に同じことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:06:02 GMT)
A generalized framework to predict continuous scores from medical ordinal labels [7.2]
モデル開発中に個別の順序ラベルのみを用いて連続的な値付き変数を正確に予測するフレームワークを提案する。その結果, 3つの臨床予測課題において, トレーニングラベルの順序関係を考慮したモデルが, 従来のマルチクラス分類モデルよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:00:49 GMT)
Which Design Decisions in AI-enabled Mobile Applications Contribute to Greener AI? [7.2]
このレポートは、AI対応アプリケーションの性能に対する設計決定の影響を定量化する実証的研究を行う計画で構成されている。我々は、複数の画像分類とテキスト分類問題を解決するために、モバイルアプリケーションに画像ベースニューラルネットワークと言語ベースニューラルネットワークの両方を実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:42:13 GMT)
A quantum XOR oblivious transfer protocol compatible with classical partially homomorphic encryption [7.1]
XOR oblivious Transfer (XOT) は暗号プリミティブであり、1-out-of--2 oblivious transferよりも弱いが、セキュアな2要素計算には普遍的である。本稿ではまず,古典的な入力に対してXOTの機能を実装した量子プロトコルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:21:14 GMT)
BPF Algorithms for Multiple Source-Translation Computed Tomography Reconstruction [7.1]
近年,Multiple Source Translation CT (mSTCT) と呼ばれる新しいスキャニングモードを導入し,マイクロCTシステムの視野(FOV)を効果的に拡大した。本稿では,低音源サンプリング比で高解像度画像の再構成を可能にする,mSTCT再構成,後方投影フィルタ (BPF) のため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） (Tue, 30 May 2023 09:20:09 GMT)
The Fragility of Optimized Bandit Algorithms [7.0]
帯域幅アルゴリズムの最適設計に関する文献の多くは、期待される後悔の脆弱さに基づいている。最適化された UCB アルゴリズムは,不特定性に対して所望の堅牢性を確保するために修正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:41:29 GMT)
Topological edge state transfer via topological adiabatic passage [6.8]
結合強度とクビット周波数を変調することにより、トポロジカルクビットチェーンに沿ってスピンアップ状態が輸送可能であることを示す。本稿では,この手法を用いて1量子Fock状態から2量子Bell状態への状態伝達プロセスを一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:02:39 GMT)
Testing for the Markov Property in Time Series via Deep Conditional Generative Learning [6.8]
本研究では,高次元時系列におけるマルコフ特性の非パラメトリックテストを提案する。テストは型Iを誤って制御し、出力が近づいていることを示します。非パラメトリック推定を用いるが、パラメトリック収束率を達成する2つの頑健なテスト統計を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:32:00 GMT)
Implications of Distance over Redistricting Maps: Central and Outlier Maps [6.8]
代表制民主主義では、選挙区を代表を選出する選挙区の集合に分割するために、再分権地図が選択される。有効な再限定写像は、コンパクトで連続であり、ほぼ同じ人口であるような制約の集合を満たさなければならない。この事実は地図の再区画化の難しさを招き、党派議会が不公平に好む地図を選ぶことで、おそらくはゲリマンダーにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:08:01 GMT)
Backtracking Counterfactuals [6.7]
我々は、構造因果モデル(SCM)フレームワークの中で、代替的な対実的推論方式を探求し、定式化する。人間によるバックトラックの証拠が豊富にあるにもかかわらず、本研究は私たちの知識の最高の部分を占めており、バックトラックのカウンターファクトリーの最初の一般的な説明とアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:58:04 GMT)
Bottleneck Structure in Learned Features: Low-Dimension vs Regularity Tradeoff [6.6]
入力の低次元表現の学習には,大深度$L$と$L_2$-regularizationのDNNが偏りがあることが示されている。また,学習率が大きく,学習機能の規則性も制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:06:26 GMT)
Cooperative Thresholded Lasso for Sparse Linear Bandit [6.5]
本稿では,マルチエージェント・スパース文脈線形帯域問題に対処する新しい手法を提案する。疎線形帯域における行単位の分散データに対処する最初のアルゴリズムである。後悔を最小限に抑えるために効率的な特徴抽出が重要となる高次元マルチエージェント問題に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:05:44 GMT)
Machine learning with tree tensor networks, CP rank constraints, and tensor dropout [6.4]
CPランク制約付きツリーテンソルネットワーク(TTN)とドロップアウトテンソルが機械学習でどのように使用できるかを示す。分岐比$b=4$の低ランクTTN分類器は、低計算コストでテストセット精度90.3%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:22:24 GMT)
Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition [6.4]
センサを用いた人間行動認識のための教師なし統計特徴誘導拡散モデルを提案する。提案手法は,ラベル付きデータに頼らずに時系列センサデータを生成することを目的としている。平均,標準偏差,Zスコア,歪などの統計情報に拡散モデルを適用し,多種多様な合成センサデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:12:59 GMT)
Forward-Forward Training of an Optical Neural Network [6.3]
光ファイバにおける多重モード非線形波動伝搬を利用した実験を行い, 光学系を用いたFFAアプローチの実現可能性を示す。その結果、FFAで訓練された多層NNアーキテクチャに光変換を組み込むことにより、性能が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:15:57 GMT)
Breaking Rate-Distance Limitation of Measurement-Device-Independent Quantum Secret Sharing [6.3]
現在、量子秘密共有のほとんどの進歩は速度依存性に悩まされており、鍵レートは限られている。本稿では、キーレートと送信距離を改良した測定デバイス非依存の量子秘密共有プロトコルについて報告する。他のプロトコルと比較して、我々の研究は秘密鍵レートを2桁以上改善し、送信距離が長い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:02:19 GMT)
Policy Optimization for Continuous Reinforcement Learning [6.2]
連続時間と空間の設定における強化学習(RL)について検討する。我々は、職業時間(特に割引対象)の概念を発展させる。性能差と局所近似式を効果的に導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:59:04 GMT)
Student Usage of Q&A Forums: Signs of Discomfort? [6.2]
本稿では,CS1コースにおける学生のQ&Aフォーラムの利用状況について検討する。 CS1コースで収集したフォーラムデータを2年連続で分析した。熱意に満ちた学生のコホートは少ないものの,ほとんどの学生はフォーラムで積極的に読書や投稿をしていないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:47:38 GMT)
Saliency Map Verbalization: Comparing Feature Importance Representations from Model-free and Instruction-based Methods [6.0]
サージェンシマップは、重要な入力特徴を特定することによって、ニューラルネットワークの予測を説明することができる。我々は,サリエンシマップを自然言語に翻訳する未調査課題を定式化する。本研究では,従来の特徴強調表現と比較した2つの新手法(検索ベースおよび命令ベース言語化)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:34:05 GMT)
A Stutter Seldom Comes Alone -- Cross-Corpus Stuttering Detection as a Multi-label Problem [6.0]
本稿では,多言語およびクロスコーパスの終端スタブリング検出を多ラベル問題として検討する。注意に基づく分類とマルチタスク学習を併用したwav2vec 2.0システムの評価を行った。実験結果と誤差解析により,クロスコーパスおよび多言語データに基づいて学習したマルチラベルスタブリング検出システムが競合する結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:42:20 GMT)
Fighting Bias with Bias: Promoting Model Robustness by Amplifying Dataset Biases [6.0]
最近の研究は、トレーニングセットからバイアスのあるサンプルをフィルタリングすることで、頑健でバイアスのないモデルを開発することを試みた。このようなフィルタリングは、バイアスを克服するモデルの真の能力を曖昧にする可能性がある、と私たちは主張する。バイアス増幅トレーニングセットとバイアス防止テストセットで定義された評価フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:10:42 GMT)
Prompting Is Programming: A Query Language for Large Language Models [5.8]
我々はLMP(Language Model Programming)という新しいアイデアを提示する。 LMPは、純粋なテキストプロンプトからテキストプロンプトとスクリプティングの直感的な組み合わせまで、言語モデルを一般化する。 LMQLは、さまざまな最先端のプロンプトメソッドを直感的にキャプチャできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:56:41 GMT)
Wasserstein PAC-Bayes Learning: Exploiting Optimisation Guarantees to Explain Generalisation [5.8]
我々は、通常のKLに置き換わるワッサーシュタイン距離を持つ新しいPAC-Bayes境界を開発する。我々は、その最適化特性を利用して、emphBures-Wasserstein SGD に対する一般化境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:04:12 GMT)
Honey, I Shrunk the Language: Language Model Behavior at Reduced Scale [5.8]
マスク付き言語モデリング(MLM)を用いた事前学習の利点を1.25Mパラメータのモデルで示す。スケール法則を100Mパラメータのモデルに拡張し,ダウンスケーリング効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:37:32 GMT)
STT4SG-350: A Speech Corpus for All Swiss German Dialect Regions [5.7]
本稿では,STT4SG-350(Speech-to-Text for Swiss German)について述べる。データは、話者が標準ドイツ語の文を表示するWebアプリを使って収集され、スイスドイツ語に翻訳され、記録される。全ての方言地域から343時間のスピーチがあり、現在までスイスドイツ人にとって最大の公的なスピーチコーパスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:49:38 GMT)
Emergent Infrared Conformal Dynamics in Strongly Interacting Quantum Gases [5.6]
コンフォーマル力学は、相互作用がスケール対称に調整されたときに量子気体に現れる。一次元の調和に閉じ込められたフェルミ気体において、共形力学が赤外限界にどのように現れるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:22:43 GMT)
LayerDiffusion: Layered Controlled Image Editing with Diffusion Models [5.6]
LayerDiffusionはセマンティックベースの階層制御画像編集手法である。我々は、大規模テキスト・画像モデルを活用し、階層化された制御最適化戦略を採用する。実験により,高コヒーレント画像の生成における本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:26:41 GMT)
Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit [5.6]
我々は、ロシア政府から英語を話す聴衆に唱えられたロシアの国営メディアの物語を調査する。我々はまず,ロシアのプロパガンダサイト10ヶ所で発行された多言語モデルMPNetを用いて,文レベルの話題分析を行う。 MPNetとセマンティック検索アルゴリズムを用いて、これらのサブレディットのコメントをロシアのウェブサイトから抽出したトピックの集合にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:45:34 GMT)
Criteria Tell You More than Ratings: Criteria Preference-Aware Light Graph Convolution for Effective Multi-Criteria Recommendation [5.5]
我々は,GNN支援MCレコメンデータシステムを設計するための最初の試みを行う。具体的には,光グラフ畳み込みCPA-LGC法を考案した。この目的のために、まず、MC評価を拡張二部グラフに変換するMC拡張グラフを構築する。次に、CPA-LGCは、基準優先意識の能力を強化するために、新しく特徴付けられた埋め込みを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:27:36 GMT)
Deep Operator Learning Lessens the Curse of Dimensionality for PDEs [5.5]
本稿では, DNN を用いたバナッハ空間上のリプシッツ演算子学習の一般化誤差と様々な PDE 解演算子への応用を推定する。データ分布や演算子構造を軽度に仮定すると、深層演算子学習はPDEの離散化分解能に緩やかに依存する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:07:59 GMT)
High-Performance Inference Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [5.4]
骨格に基づく人間の行動認識のための2つの新しいグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を提案する。 HPI-GCN-RPとHPI-GCN-OPは、競合モデルの性能で高い推論速度を達成する。その結果,HPI-GCN-OPは同じ精度でHD-GCNの4.5倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:30:24 GMT)
Towards Machine Learning and Inference for Resource-constrained MCUs [5.3]
マイクロコントローラ(MCU)のための,バッテリフリー機械学習(ML)推論とモデルパーソナライズパイプラインを提案する。一例として,海洋における魚の画像認識を行った。その結果,MCU上でのバッテリフリーML推論の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:39:32 GMT)
FakeSwarm: Improving Fake News Detection with Swarming Characteristics [5.2]
本稿では,偽ニュースの群れ特性を利用した偽ニュース識別システムであるFakeSwarmを紹介する。偽ニュース識別にSwarm機能を組み込むことの有効性を実証し,f1スコアと精度を97%以上とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:39:11 GMT)
Convolutional Neural Operators for robust and accurate learning of PDEs [5.1]
本稿では、入力や出力として関数を処理する畳み込みニューラルネットワークの新しい適応法を提案する。結果として生じるアーキテクチャは、畳み込みニューラル演算子(CNO)と呼ばれ、その基盤となる連続性を維持するために特別に設計されている。 CNOは、多種多様なPDEとおそらくはマルチスケールのソリューションを含む、新しいベンチマークスイートでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:34:20 GMT)
SO(2)-Equivariant Downwash Models for Close Proximity Flight [5.0]
近接飛行するマルチローターはプロペラダウンウォッシュを介して互いに空力覚醒効果を誘導する。我々は、ダウンウォッシュ場に存在する潜伏幾何学(例えば対称性)を活用して、経験豊富な発生力のモデルを正確かつ効率的に学習する。我々の幾何認識モデルは、モデルが3分の1の大きさで、トレーニングデータの3分の1にアクセスできる場合でも、同等のベースラインよりも改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:27:47 GMT)
Incentivizing honest performative predictions with proper scoring rules [4.9]
その予測が下された後に専門家の信念を正確に反映していれば、予測は固定点であると言える。二項予測に対して、専門家の予測が結果に与える影響が限定されている場合、最適なレポートが任意に固定点に近づくスコアリングルールを定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:20:13 GMT)
ParaDime: A Framework for Parametric Dimensionality Reduction [4.9]
ParaDimeは、パラメトリック次元還元(DR)のためのフレームワークであるこれは、メートル法MDS、t-SNE、UMAPのようなDR技術のパラメトリックバージョンを統一する。ユーザーはDRプロセスのあらゆる側面を完全にカスタマイズできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:33:32 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Glioma Segmentation in Sub-Saharan Africa Patient Population (BraTS-Africa) [4.8]
グリオーマは最も致命的なタイプのがんであり、診断から2年足らずで生存する。 BraTS-Africa Challengeは、SSAの脳MRIグリオーマを世界的な取り組みに含めるユニークな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:20:38 GMT)
Efficient Direct-Connect Topologies for Collective Communications [4.8]
ノードのレイテンシと帯域幅のトレードオフに最適化された直接接続トポロジを構築するためのアルゴリズムフレームワークを提供する。派生したトポロジとスケジュールは、既存のアプローチよりも大きなパフォーマンス上のメリットをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:07:56 GMT)
HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks [4.7]
本稿では,グラフの階層的な性質を捉える新しいグラフ生成ネットワークを提案する。各階層レベルで、このモデルは平行にコミュニティを生成し、続いてコミュニティ間のクロスエッジを予測する。実験的な研究により、提案された生成モデルはグラフの局所的特性と大域的性質の両方を効果的に捉えることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:04:12 GMT)
Evaluating geospatial context information for travel mode detection [4.7]
本研究では,移動モード検出のための地理空間的コンテキスト情報の寄与を評価するための分析パイプラインを提案する。本報告では,鉄道や道路網との距離など,インフラネットワークとの関係を記述した特徴が,モデルの予測に大きく寄与している。最終的に、地理空間のコンテキストが、異なる移動モードの識別に異なる貢献をしていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:49:16 GMT)
Non-convex Bayesian Learning via Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo [4.7]
人工知能(AI)の台頭は、非トリップと不確実性のための現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の効率性を重視している。本論文ではモンテカルロ利用問題を扱うためのツールを提案する。また,基礎となる正規方程式(ODE)システムに対する2つの動的重要度サンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:25:11 GMT)
Semi-Asynchronous Federated Edge Learning Mechanism via Over-the-air Computation [4.6]
FEELシステムのトレーニング効率を向上させるために,AirCompスキーム(PAOTA)を用いた半非同期アグリゲーションFEEL機構を提案する。提案アルゴリズムは, 理想的な局所SGDに近い収束性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 03:48:21 GMT)
IcSDE+ -- An Indicator for Constrained Multi-Objective Optimization [4.5]
IcSDE+と呼ばれる効果的な単一人口指標に基づくCMOEAを提案する。 IcSDE+は制約違反(c)、シフトベース密度推定(SDE)、目的の和(+)の効率的な融合である IcSDE+によるCMOEAの性能は、異なる特徴を持つ6つのベンチマークスイート上の9つの最先端のCMOEAと比較して好意的に比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:19:01 GMT)
Multi-Source Diffusion Models for Simultaneous Music Generation and Separation [4.5]
私たちは、音楽ソース分離のための標準データセットであるSlakh2100でモデルをトレーニングします。我々の手法は、生成タスクと分離タスクの両方を処理できる単一のモデルの最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:21:55 GMT)
Empirical Sufficiency Lower Bounds for Language Modeling with Locally-Bootstrapped Semantic Structures [4.3]
語彙レベルでの意味構造の簡潔な二進ベクトル表現を設計する。より優れたベースライン性能を達成するために、インクリメンタルタグがいかに優れているかを詳細に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:09:48 GMT)
Hybrid variational quantum eigensolvers: merging computational models [4.2]
変分量子固有解法(VQEs)は、量子コンピュータ上で物理モデルをシミュレートするための非常に成功した手法である。近年、量子コンピューティングの計測に基づくアプローチに拡張され、この計算モデルの強みと利点がVQEにもたらされた。本研究では,VQEの設計と統合のフロンティアを,測定ベース要素をゲートベースパラダイムにブレンドすることで,ハイブリッドVQEを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:45:54 GMT)
Dynamic resonance fluorescence in solid-state cavity quantum electrodynamics [4.1]
本報告では, モロー・トリップレットを越える動的共鳴蛍光スペクトルの直接観測と系統的研究について報告する。我々の研究は、2レベル系の動的駆動を伴う様々なエキゾチックな光量子状態の生成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:19:17 GMT)
Integrating Prior Knowledge in Contrastive Learning with Kernel [4.1]
我々は、カーネル理論を用いて、(i)事前知識の統合を可能にし、(i)元のInfoNCE損失における負の正の結合を取り除くという、分離均一性(decoupled uniformity)と呼ばれる新しい損失を提案する。教師なしの環境では、CLは自然画像と医用画像の両方で表現を改善するために生成モデルから恩恵を受けることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:13:06 GMT)
Client: Cross-variable Linear Integrated Enhanced Transformer for Multivariate Long-Term Time Series Forecasting [4.0]
クライアント(Client)は,従来のトランスフォーマーベースモデルと線形モデルの両方に勝る高度なモデルである。クライアントは、従来の線形モデルとTransformerベースのモデルとを分離した、非線形性とクロス変数の依存関係を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:31:22 GMT)
Adapting Fairness Interventions to Missing Values [3.9]
実世界のデータにおける値の欠落は、アルゴリズムの公正性に顕著でユニークな課題をもたらす。最初のデータがインプットされ、次に、そのインプットされたデータが分類に使用されるような、欠落した値を扱うための標準的な手順は、識別を悪化させる。我々は,値の欠落を伴う公平な分類のためのスケーラブルで適応的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:50:48 GMT)
Embedding Inequalities for Barron-type Spaces [3.9]
Barron 空間 $mathcalB_s(Omega)$ とスペクトル Barron 空間 $mathcalF_s(Omega)$ を導入する。 2種類のバロン空間の間の関係は、まだ明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:45:51 GMT)
Fast global convergence of gradient descent for low-rank matrix approximation [3.9]
我々は、特に小さなランダム値で達成された場合、勾配降下の急速な大域収束を証明した。我々は,非対称行列近似問題に対処するために解析を拡張し,リトラクションフリーな固有空間計算法の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:55:34 GMT)
Leveraging Domain Knowledge for Inclusive and Bias-aware Humanitarian Response Entry Classification [3.8]
我々は人道的データ分析のための効果的かつ倫理的なシステムの提供を目指している。人道分析フレームワークに適応した新しいアーキテクチャを導入する。我々はまた、測定とバイアスの体系的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:16:33 GMT)
A Dual Semantic-Aware Recurrent Global-Adaptive Network For Vision-and-Language Navigation [3.8]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが言語と視覚の手がかりを使用してターゲット領域を特定することを必要とする現実的だが困難なタスクである。本研究は、上記の問題に対処するため、DSRG(Dual semantic-aware Recurrent Global-Adaptive Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:33:12 GMT)
Universal Communication Efficient Quantum Threshold Secret Sharing Schemes [3.8]
通信複雑性の低いより一般的な$((k,n))$量子秘密共有スキームを提案する。我々のスキームは、コンバインダーがあらゆる当事者と接触し、通信効率で秘密を回復できるという意味で普遍的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:44:01 GMT)
Theory of Communication Efficient Quantum Secret Sharing [3.8]
$((k,n))$量子しきい値秘密共有(QTS)スキームは、量子秘密を$n$パーティ間で共有するための量子暗号プロトコルである。これらのスキームは、回復のために$dgeq k$partyにアクセスすることで、通信の複雑さを低減する。秘密裏に各キューディットを回収するために$k$ quditsを必要とする標準的なQTSスキームとは対照的に、これらのスキームは$fracdd-k+1$ for $d>k$の通信コストが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:35:02 GMT)
Perturbation-Assisted Sample Synthesis: A Novel Approach for Uncertainty Quantification [3.7]
摂動支援サンプル合成(PASS)は複雑なデータから信頼できる結論を生成する。 PASSを基盤として,摂動支援推論(PAI)と呼ばれる生成推論フレームワークを提案する。ピボット推論では、PAIは、限られたデータであってもシミュレーションのようにピボットの分布を知ることなく正確な結論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:01:36 GMT)
Learning Robust Kernel Ensembles with Kernel Average Pooling [3.7]
本稿では,階層活性化テンソルのカーネル次元に沿って平均フィルタを適用するニューラルネットワーク構築ブロックであるKernel Average Pooling(KAP)を紹介する。類似機能を持つカーネルのアンサンブルは、KAPを装備した畳み込みニューラルネットワークにおいて自然に出現し、バックプロパゲーションで訓練されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:49:24 GMT)
Multi-source adversarial transfer learning based on similar source domains with local features [3.6]
場合によっては、全体的な類似したソースドメインを提供することは不可能であり、類似したローカル機能を持つソースドメインのみを提供することができる。本稿では,ソースドメインと局所的特徴類似性に基づくマルチソース逆変換学習手法を提案する。ソースドメインとターゲットドメインが局所的類似性しか持たない転送シナリオに対して,設計した転送学習が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:29:07 GMT)
A Computational Account Of Self-Supervised Visual Learning From Egocentric Object Play [3.5]
本研究では,異なる視点を同一視する学習信号が,頑健な視覚学習を支援する方法について検討する。物体の異なる物理的視点から学習した表現は、下流画像の分類精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:42:03 GMT)
AdapterEM: Pre-trained Language Model Adaptation for Generalized Entity Matching using Adapter-tuning [3.5]
本稿では,アダプタをベースとした微調整PrLMのためのパラメータ効率のパラダイムを提案する。提案手法は,フルスケールのPrLMファインチューニングとプロンプトチューニングのベースラインに匹敵する,あるいは優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:03:23 GMT)
GPT Models in Construction Industry: Opportunities, Limitations, and a Use Case Validation [3.4]
本研究は,建設業におけるGPTモデルの評価を目的とした。その結果,プロジェクトライフサイクル全体を通してGPTモデルの可能性が明らかになった。 GPTモデルを活用する上での課題が強調され、材料選択と最適化のためのユースケースプロトタイプが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:50:51 GMT)
A Recipe for Efficient SBIR Models: Combining Relative Triplet Loss with Batch Normalization and Knowledge Distillation [3.4]
SBIR(Sketch-Based Image Retrieval)は、マルチメディア検索において重要なタスクであり、指定されたスケッチクエリにマッチした画像の集合を検索することを目的としている。我々は, アンカーの類似性に基づく損失重み付けにより, 制限を克服する適応三重項損失である相対三重項損失(RTL)を導入する。本稿では, 知識蒸留による精度の限界損失を抑えて, 小型モデルを効率的に訓練するための簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:41:04 GMT)
Mining Themes in Clinical Notes to Identify Phenotypes and to Predict Length of Stay in Patients admitted with Heart Failure [3.4]
心不全 (Heart failure) は、心臓が血液や酸素を汲み上げず体内の他の臓器を支えられない場合に起こる症候群である。心不全が疑われた患者の診断基準および処置報告の下位テーマを特定すれば、心不全に関連する臨床的表現型が明らかになる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:30:40 GMT)
V1T: large-scale mouse V1 response prediction using a Vision Transformer [3.2]
動物間における視覚的・行動的表現の共有を学習するビジョントランスフォーマーに基づく新しいアーキテクチャであるV1Tを紹介する。マウスの一次視覚野から記録された2つの大きなデータセットを用いて、我々のモデルを評価し、予測性能を12.7%以上向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:57:11 GMT)
GradSkip: Communication-Accelerated Local Gradient Methods with Better Computational Complexity [3.2]
本研究では,クライアントが通信に先立って複数の局所勾配型訓練を行えるようにすることで,通信コストの低減を目的とした分散最適化アルゴリズムのクラスについて検討する。我々は、GradSkipという名前が同じ仮定の下で線形に収束する修正法を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:49:36 GMT)
Few-shot Classification with Shrinkage Exemplars [3.2]
プロトタイプは、数ショット学習のためのカテゴリの内部構造を表現するために広く使われている。少人数の分類のために,Shrinkage Exemplar Networks (SENet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:12:39 GMT)
The Role of Global and Local Context in Named Entity Recognition [3.2]
本稿では,グローバルな文書コンテキストの影響と,その地域コンテキストとの関係について考察する。グローバルな文書コンテキストを正しく取得することは、ローカルなコンテキストのみを活用することよりも、パフォーマンスに大きな影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:26:33 GMT)
Dissecting the Effects of SGD Noise in Distinct Regimes of Deep Learning [3.0]
勾配降下のノイズはディープニューラルネットワークの一般化に影響を及ぼす。我々は,SGDノイズは訓練体制によって有害か,あるいは有用かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:21:35 GMT)
Get Out of the Nest! Drivers of Social Influence in the #TwitterMigration to Mastodon [2.9]
Elon Muskの買収後のTwitterユーザからMastodonへのマイグレーションは、集合行動を研究するユニークな機会である。移行した約75,000人の利用者のソーシャルネットワークと公開会話を分析した。移動の時間的痕跡は、社会的影響の現象と相容れないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:19:02 GMT)
Adversarial Adaptive Sampling: Unify PINN and Optimal Transport for the Approximation of PDEs [2.9]
ニューラルネットワークモデルにより与えられた近似解とトレーニングセットのランダムサンプルを同時に最適化する新しいminmax式を提案する。鍵となる考え方は、深層生成モデルを用いてトレーニングセット内のランダムサンプルを調整し、近似されたPDE解によって誘導される残差が滑らかなプロファイルを維持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:59:18 GMT)
Improving trapped-ion-qubit memories via code-mediated error-channel balancing [2.9]
劣化誤りの誤り訂正を組み込むことにより,ノイズバイアス付きトラップイオン量子ビットメモリを大幅に改善できることを示す。我々のプロトコルは、非常に低い忠実度を持つ単一のグローバルエンタングリング位相ゲートで実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:00:12 GMT)
HiFA: High-fidelity Text-to-3D with Advanced Diffusion Guidance [2.8]
本稿では,事前拡散を用いた最適化損失の補正を提案する。 3次元幾何表現を改善するために、NeRFレンダリング画像に補助深度監督を適用し、NeRFの密度場を正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:56:58 GMT)
ELSA: Efficient Label Shift Adaptation through the Lens of Semiparametric Models [2.7]
ラベルシフトのコンテキスト下では、ラベルの限界分布はトレーニングとテストデータセットによって異なる。本稿では,影響関数の幾何学に基づくラベルシフト適応のためのモーメントマッチングフレームワークを提案する。このような枠組みの下では、 underlineEfficient underlineLabel underlineShift underline Adaptation (ELSA) という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:31:44 GMT)
Independent Component Alignment for Multi-Task Learning [2.5]
マルチタスク学習(MTL)では、複数のタスクに共同で取り組むために単一のモデルを訓練する。 MTL最適化の安定性基準として線形勾配系の条件数を用いる。本稿では,提案基準に基づく新しいMTL最適化手法であるAligned-MTLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:56:36 GMT)
Predicting protein stability changes under multiple amino acid substitutions using equivariant graph neural networks [2.5]
本稿では,最先端のディープラーニング(DL)タンパク質安定性予測モデルの改良を提案する。これは、E(3)-同変グラフニューラルネットワーク(EGNN)を用いて、原子環境(AE)埋め込みと残差レベルスコアリングタスクの両方で達成された。この手順の即時的な成果を実演し、現状の欠点を議論し、将来的な戦略を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:48:06 GMT)
Men Also Do Laundry: Multi-Attribute Bias Amplification [2.5]
コンピュータビジョンシステムは再生だけでなく、有害な社会的バイアスを増幅している。マルチ属性バイアス増幅という新しい指標を提案する。提案手法は,COCOおよびImsituデータセットにおける性別バイアス増幅の分析を通じて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:38:36 GMT)
Learning Off-Road Terrain Traversability with Self-Supervisions Only [2.4]
オフロード環境における自律走行の様々な条件下で、地形の走行可能性の推定は信頼性と正確性を有するべきである。本稿では,手動ラベルを使わずに自己スーパービジョンのみを利用する画像からトラバーサビリティを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:51:27 GMT)
Intent-aligned AI systems deplete human agency: the need for agency foundations research in AI safety [2.4]
人間の意図の一致は、安全なAIシステムには不十分である、と我々は主張する。我々は、人類の長期的機関の保存がより堅牢な標準であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:14:01 GMT)
Rank-adaptive spectral pruning of convolutional layers during training [2.3]
本稿では,畳み込みをテンソルタッカー形式に分解し,学習中の畳み込みカーネルのタッカーランクを適応的に推定する低パラメトリックトレーニング手法を提案する。本研究では,全ベースライン性能を確実に近似し,損失降下を保証できるロバストなトレーニングアルゴリズムを得る。提案手法はトレーニングコストを大幅に削減し,高い性能を達成し,全ベースラインに匹敵する性能を達成し,一貫して競合する低ランクアプローチよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:20:51 GMT)
Towards metropolitan free-space quantum networks [2.3]
我々は、大都市圏における実用的で効率的な代替手段として、絡み合いに基づく自由空間量子ネットワークを例に挙げる。代表的1.7km自由空間リンクでは、アドホック展開性を示し、5.7kbps、真昼直射2.5kbpsの安全な鍵レートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:09:27 GMT)
dotears: Scalable, consistent DAG estimation using observational and interventional data [2.2]
$texttdotears$[doo-tairs]は、継続的最適化を通じて単一の因果構造を推論するスケーラブルな構造学習フレームワークである。我々は、$texttdotears$は、軽度の仮定の下で真DAGの証明可能な一貫した推定量であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:03:39 GMT)
Generalization Bounds for Magnitude-Based Pruning via Sparse Matrix Sketching [2.1]
我々は、エラーが1つ、プルーニングによって引き起こされる近似、および2つのプルーニングモデルにおけるパラメータの数に依存するAroraなどの上に構築する。破断された推定値は、高い確率で未破断された関数に近づき、第一基準を改善する。我々は,MNISTおよびCIFAR10データセット上のReLU活性化フィードフォワードネットワークにおける新しい手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:00:06 GMT)
An Accelerated Stochastic Algorithm for Solving the Optimal Transport Problem [2.1]
線形制約付き最適化問題を解くために,分散低減アルゴリズム (PDASGD) を用いた一次2次元加速勾配降下法を提案する。 PDASGDは最もよく知られた計算複雑性を享受しており、$widetildemathcalO(n2/epsilon)$、$n$は原子の数、$epsilon>0$は精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:15:35 GMT)
Audio classification using ML methods [2.1]
コードでは、オーディオファイルから特徴を抽出し、教師付き学習を用いて分類する方法を古典と金属の2つのジャンルに分類する。使用するアルゴリズムはLogisticRegression、異なるカーネル(線形、シグミド、rbf、ポリ)を使用したSVC、KNeighborsClassifier、DecisionTreeClassifierである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:42:13 GMT)
Efficient median of means estimator [2.0]
基底分布に対する最小の仮定の下で、ほぼ最適定数で準ガウス偏差境界を達成する手段推定器の一般的な中央値の修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:43:54 GMT)
Asymptotic normality of robust risk minimizers [2.0]
本稿では,古典的経験的リスクのロバストな類似と見なせるアルゴリズムの特性について検討する。幅広いパラメトリック問題に対して、適切に定義されたリスクのロバストプロキシの最小化は、同じ速度で真のリスクの最小化に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:32:14 GMT)
It begins with a boundary: A geometric view on probabilistically robust learning [2.0]
我々はそのような方法の1つの新鮮で幾何学的な見方を取る --確率論的ロバスト学習(PRL) 本稿では, PRLの理解のための幾何学的枠組みを提案し, 元の定式化における微妙な欠陥を識別する。我々は,新しい緩和法と物性を用いた解の存在を証明し,導入したペリメータの局所的限界を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:24:30 GMT)
What does it take to catch a Chinchilla? Verifying Rules on Large-Scale Neural Network Training via Compute Monitoring [2.0]
この研究は、大規模NNトレーニングに使用されるコンピューティングハードウェアを監視することによって、これを実現するための1つのメカニズムを分析する。このフレームワークの主な目標は、合意されたルールに違反したトレーニングを実行するために、アクターが大量の特殊なMLチップを使用していないことを、政府に高い信頼を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:17:11 GMT)
Identifying quantum change points for Hamiltonians [2.0]
量子系における変化点検出の最適性能について,ハミルトニアンが特定の時間で突然変化したときの最適性能について検討する。そのような問題に対する解析解を見つけるのは非常に困難であることが多いが、ハミルトン変点問題の最大成功確率は解析的に決定され、単純な形式を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:11:39 GMT)
Disentangling and Operationalizing AI Fairness at LinkedIn [2.0]
本稿では、LinkedInのAIフェアネスフレームワークの同等のAI処理コンポーネントに焦点を当てる。サポートする原則を共有し、ケーススタディを通じてアプリケーションを説明する。この論文は、AIフェアネスを大規模に運用するためのアプローチを共有するために、他の大手テック企業も参加することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:58:33 GMT)
Temporally Layered Architecture for Efficient Continuous Control [1.9]
エネルギー消費を最小限に抑えた時間適応制御のための時間階層アーキテクチャ(TLA)を提案する。我々の設計は、環境の要求に応じて異なる時間スケールで行動を実行する人間の脳の省エネ機構に依拠している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:59:06 GMT)
Structured model selection via $\ell_1-\ell_2$ optimization [1.9]
構造化力学系を同定する学習手法を開発した。候補関数の集合が有界系を成すとき、その回復は安定で有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:54:10 GMT)
Fast Dynamic 1D Simulation of Divertor Plasmas with Neural PDE Surrogates [1.9]
ダイバータプラズマの管理は、ダイバータターゲットの熱と粒子フラックスの制約により、原子炉スケールトカマク装置の動作に不可欠である。我々は、古典的数値法で生成した解を用いて訓練された、データ駆動型ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルである、ニューラルPDEサロゲートを用いた高速シミュレータの欠如に対処する。我々は,上流密度ランプによって誘導されるダイナミックスで現実的なTCVダイバータプラズマをシミュレートし,高速な過渡現象への探索的展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:20:14 GMT)
Coin Sampling: Gradient-Based Bayesian Inference without Learning Rates [1.9]
コインベッティングに基づくスケーラブルなベイズ推論のための新しい粒子ベースの手法について紹介する。学習率を調整する必要のない他のParVIアルゴリズムに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:35:52 GMT)
Breeding Machine Translations: Evolutionary approach to survive and thrive in the world of automated evaluation [1.9]
本稿では,機械翻訳(MT)システムによって生成されるn-bestリストを遺伝的アルゴリズム(GA)で修正する手法を提案する。本手法はMTの品質向上と評価指標の弱点の同定に革新的な手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:00:25 GMT)
Discrete outcome quantum sensor networks [1.9]
量子状態判別の手法を用いて量子センサネットワークをモデル化する。絡み合った初期状態は検出確率を向上させることができるが、この利点は検出器の数が増えるにつれて減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:33:07 GMT)
Calliffusion: Chinese Calligraphy Generation and Style Transfer with Diffusion Modeling [1.9]
拡散モデルを用いて高品質な漢字書体を生成するシステムであるCaliffusionを提案する。我々のモデルアーキテクチャはDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)に基づいている
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:34:45 GMT)
A Tale of Two Laws of Semantic Change: Predicting Synonym Changes with Distributional Semantic Models [1.9]
歴史的言語文学には、同義語がどのように進化するかという2つの対立する、明らかに反対の仮説がある。本稿では,各単語対に対する微分法則 (LD) と並列変化法則 (LPC) の相互関係を検出するための第一歩を踏み出した。次に、分布意味論モデルを用いた問題に対する様々な計算手法を提案し、近年の語彙意味論的変化検出に関する文献にその基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:50:29 GMT)
InDL: A New Datasets and Benchmark for In-Diagram Logic Interpreting based on Visual Illusion [1.8]
本稿では,深層学習モデルの論理解釈能力を評価するための新しい手法を提案する。これらのモデルを厳格にテストし、ベンチマークするために設計された、ユニークなデータセットであるInDLを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:12:15 GMT)
Winding real and order-parameter spaces via lump solitons of spinor BEC on sphere [1.8]
エネルギー汎関数を最小化する非線形結合方程式に対するいくつかのランプ-ソリトン解を提案する。巻数が異なるランプソリトンのエネルギーは、異なる巻数を持つランプの共存と、高い巻数を持つランプソリトンを複数の下巻数に分解する利点の欠如を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:49:09 GMT)
The Alternating-Time \mu-Calculus With Disjunctive Explicit Strategies [1.8]
同時ゲーム構造におけるエージェントの連立の戦略能力について検討する。論理の重要な要素は、あるエージェントの連立が与えられた目標を強制するための共同戦略を持つことを示す経路定量化器である。我々は, ATLES を固定点演算子と戦略解離で拡張し, 明示的な戦略で時相の $mu$-calculus に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:16:59 GMT)
PlaNeRF: SVD Unsupervised 3D Plane Regularization for NeRF Large-Scale Scene Reconstruction [1.7]
ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は2次元画像から3次元シーンを再構成し、新しいビュー・シンセサイザー(NVS)のためのカメラポーズを可能にする NeRFはオーバーフィットからトレーニングの視点に苦しむことが多く、ジオメトリーの再構築は不十分である。本稿では,RGB画像とセマンティックマップのみを用いて,NeRFの3次元構造を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:21:06 GMT)
Unit Scaling: Out-of-the-Box Low-Precision Training [1.7]
単位スケーリングは、低精度の数値形式の使用を単純化するディープラーニングモデルを設計するためのパラダイムである。 FP16や最近提案されたFP8フォーマットでのトレーニングは、大幅な効率向上をもたらすが、アウト・オブ・ザ・ボックスのトレーニングには十分な範囲を欠く可能性がある。単位スケーリングは、全てのウェイト、アクティベーション、および初期化時の勾配の単位分散を求める、数値をモデル化するための原則化されたアプローチを導入することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:05:40 GMT)
Predicting Rare Events by Shrinking Towards Proportional Odds [1.6]
先行段階のより豊富なデータは、希少事象の確率の推定を改善するために活用される可能性がある。順序回帰に対する比例オッズモデルの緩和であるPRESTOを提案する。 PRESTO が決定境界重みを不規則に推定することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:50:08 GMT)
Consistent Text Categorization using Data Augmentation in e-Commerce [1.6]
一貫性のあるテキスト分類のための新しいフレームワークを提案する。私たちの目標は、本番レベルのパフォーマンスを維持しながら、モデルの一貫性を改善することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:47:25 GMT)
DEPLAIN: A German Parallel Corpus with Intralingual Translations into Plain Language for Sentence and Document Simplification [1.5]
そこで本論文では, パラレル, プロライティング, 手作業による手作業による簡易化のデータセットであるDeplainについて述べる。 Deplain を用いてトランスフォーマーベースの seq2seq テキスト簡易化モデルを訓練することで,有望な結果が得られることを示す。コーパス、ドイツ語の適応したアライメント方法、ウェブ収穫機、そしてここで訓練されたモデルを利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:07:46 GMT)
Design and implementation of intelligent packet filtering in IoT microcontroller-based devices [1.5]
IoT(Internet of Things)デバイスは,新たなアプリケーションやサービスを実現する上で,ますます普及し,不可欠なコンポーネントとなっている。 IoTデバイスを悪意のある攻撃から守るためには、堅牢なサイバーセキュリティ対策の確立が不可欠だ。我々は、機械学習(ML)アルゴリズムを用いてIoTデバイスにパケットを分類する低リソースパケットフィルタであるT800を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:03:36 GMT)
GenQ: Automated Question Generation to Support Caregivers While Reading Stories with Children [1.4]
個人的,文化的,文脈的要因を介し,このデータセット内での質問応答のバリエーションについて検討する。我々は,このデータからテンプレートを自動的に抽出して,ラテン系介護者の質問を表すオープンエンド質問を生成するシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:57:48 GMT)
Scene restoration from scaffold occlusion using deep learning-based methods [1.3]
本研究では,足場閉塞から建設シーンを復元するための画素レベルのセグメンテーションと画像インペインティングを組み合わせた新しい2段階手法を提案する。ラベル付きデータ不足に対処するため,ラベル付きデータのみに基づく低コストなデータ合成手法を開発した。合成試験データを用いた実験により, 足場セグメンテーションと82%以上の構造的類似性に対して, 92%の平均交叉が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:53:25 GMT)
Realizing all-to-all couplings among detachable quantum modules using a microwave quantum state router [1.2]
本稿では、ジョセフソン接合に基づく3波混合を中心にしたマイクロ波量子状態ルータを提案する。我々は,4つの通信モード間のコヒーレント交換を,平均全iSWAP時間は764nsであり,平均推定モジュール間交換忠実度は0.969であり,モードコヒーレンスによって制限されていることを示す。我々のルータモジュールアーキテクチャは、超伝導量子ビットとキャビティのフレキシブルで非マウント可能な大規模量子ネットワークを実現する大きな可能性を持つモジュラー量子コンピュータのプロトタイプとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:56:32 GMT)
Resource-Efficient Fine-Tuning Strategies for Automatic MOS Prediction in Text-to-Speech for Low-Resource Languages [1.2]
我々は、オープンアクセスデータセットBVCCとSOMOSを用いて、wav2vec 2.0に基づくMOS予測モデルを訓練する。低リソース言語(LRL)ウェスト・フリジアンのニューラルネットワークを用いたテストでは、SOMOSを微調整する前にBVCCで事前トレーニングを行うことで、微調整とゼロショット予測の両方に最適な精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:19:56 GMT)
Variational quantum simulation of long-range interacting systems [1.2]
変分量子アルゴリズムは、短期量子シミュレーションにおいて最も有望なアプローチである。長距離相互作用系の基底状態のディジタルシミュレーションのための変分量子アルゴリズムについて検討する。相互作用がより長距離化するにつれて、変動アルゴリズムはより効率的になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:20:36 GMT)
Uncovering multifunctional mechano-intelligence in and through phononic metastructures harnessing physical reservoir computing [1.2]
近年の自律システムの進歩は、機械的領域、いわゆるメカノ・インテリジェンス(MI)において、次世代の適応構造や材料がより内蔵されたインテリジェンスを持つことへの強い需要を引き起こしている。本稿では,物理貯水池計算フレームワークを用いた統合多機能MIの実現に必要な基盤を構築するための新しいアプローチを提案する。すなわち、コンピュータのパワーと知性、すなわち知覚、意思決定、指揮といった様々な要素を機械的領域で直接具現化するために、インテリジェンスを達成するためにアドオンのデジタルコンピュータや巨大なエレクトロニクスにのみ依存する従来の適応型構造から前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:31:44 GMT)
CauF-VAE: Causal Disentangled Representation Learning with VAE and Causal Flows [1.1]
遠方表現学習は、各次元が1つの基礎となる生成因子に対応するデータの低次元表現を学習することを目的としている。まず、生成因子の真の因果構造をフローに組み込んだ、因果流と呼ばれる自己回帰流の変種を提案する。我々は因果フローに基づく新たなVAEモデルCauF-VAE(Causal Flows Variational Autoencoders)を設計し、因果不整合表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:20:52 GMT)
Mixed Membership Distribution-Free Model [1.1]
重なり合う重み付きネットワークにおいて、ノードが複数のコミュニティに属し、エッジ重みが有限実数となるようなコミュニティ検出の問題を考える。このような複雑なネットワークをモデル化するために,MMDF(Mixed Memberity Distribution-free)モデルを提案する。このモデルでは,収束率を理論的に保証した効率的なスペクトルアルゴリズムを用いて,コミュニティメンバーシップを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:16:23 GMT)
Community detection for weighted bipartite networks [1.1]
citerohe2016coは、ネットワーク研究における二部グラフデータのコミュニティ構造を検出するツールとして、co-Blockmodel (ScBM)を提案した。ここでは、重み付き二部ネットワークをモデル化するために、ScBMの分布制限を解放することにより、二部分布自由モデルを導入する。我々のモデルは、隣接行列の生成要素に関する特定の分布を必要としないが、期待される隣接行列上のブロック構造のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:39:39 GMT)
Explaining Hate Speech Classification with Model Agnostic Methods [1.0]
本研究の目的は、ヘイトスピーチ予測と、その決定を支援するためにシステムによって生成された説明とのギャップを埋めることである。これは、まずテキストの分類を予測し、その後、ポストホック、モデル非依存、代理的解釈可能性アプローチを提供することによって達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:52:56 GMT)
COVID-19 Detection from Mass Spectra of Exhaled Breath [1.0]
SARS-CoV-2ウイルスは2020年から2023年にかけて世界的な緊急事態を引き起こし、約700万人の死者を出した。吸入呼吸中のイオンを測定するために,プロプライエタリ質量分析計を用いた高速で非侵襲的な検出システムを提案する。感染した患者は, たとえ無症状であっても, ナノテクノロジー技術で検出できる肺から排出される空気の特徴を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:01:53 GMT)
Learning-Based Automatic Synthesis of Software Code and Configuration [1.0]
大規模な自動ソフトウェア生成と構成は非常に複雑で難しい作業です。まず,入力出力仕様で自動的にソフトウェアを合成することを提案する。 2つ目の課題として,異なる入力ファイルから大規模ソフトウェアの構成を合成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:05:23 GMT)
DHRL-FNMR: An Intelligent Multicast Routing Approach Based on Deep Hierarchical Reinforcement Learning in SDN [0.8]
Software-Defined Networking (SDN) における最適マルチキャストツリー問題はNPハード最適化問題である。上記の問題を回避するために,階層的強化学習に基づくインテリジェントマルチキャストルーティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:40:40 GMT)
Improving Graph Generation by Restricting Graph Bandwidth [0.8]
ディープグラフ生成モデリングは、実世界のグラフを特徴付ける複雑なマルチスケール構造の分布を学習できることが証明されている。既存の方法の主な制限の1つは、その大きな出力空間である。本稿では,既存のグラフ生成モデルの出力空間を大幅に削減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:56:34 GMT)
Responsible Composition and Optimization of Integration Processes under Correctness Preserving Guarantees [0.7]
エンタープライズアプリケーション統合(Enterprise Application Integration)は、異種アプリケーションを接続する問題を扱う。我々はそれらの特徴に基づいて積分パターンの構成を定式化する。モデル複雑性の低減に役立つ最適化戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:40:18 GMT)
Sensitivity Analysis of RF+clust for Leave-one-problem-out Performance Prediction [0.7]
LOPO(Left-one-problem-out)パフォーマンス予測では、機械学習(ML)モデルを使用して、アルゴリズムのパフォーマンスを一連のトレーニング問題から、これまで見つからなかった問題に推定する。近年の研究では、テスト問題に類似したトレーニング問題に対するアルゴリズムの性能の重み付け平均による標準ランダムフォレスト(RF)性能回帰モデルの拡張が提案されている。ここでは、性能回帰のための特徴の重要性を考慮し、距離ベース重みを調整することにより、RF+クラストアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:31:31 GMT)
RINGER: Rapid Conformer Generation for Macrocycles with Sequence-Conditioned Internal Coordinate Diffusion [0.7]
RINGERは、マクロサイクル構造をシーケンス条件で生成するための拡散型トランスフォーマーモデルである。本稿では,RINGERが計算コストのごく一部で高品質かつ多様なジオメトリを生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:39:18 GMT)
Incorporating Domain Knowledge in Deep Neural Networks for Discrete Choice Models [0.6]
本稿では,DCMにおけるデータ駆動型アプローチの可能性を拡張するフレームワークを提案する。これには、必要な関係を表す擬似データサンプルと、その実現度を測定する損失関数が含まれる。ケーススタディは、このフレームワークの個別選択分析の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:53:55 GMT)
Fine-Grained is Too Coarse: A Novel Data-Centric Approach for Efficient Scene Graph Generation [0.6]
本稿では,関連性の生成を優先するSGG(Efficient Scene Graph Generation)の課題を紹介する。我々は、人気のあるVisual Genomeデータセットのアノテーションに基づいて、新しいデータセットVG150をキュレートする。我々のアプローチは簡単に複製でき、他のScene Graph Generationデータセットの品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:55:49 GMT)
Quantum Natural Language Processing based Sentiment Analysis using lambeq Toolkit [0.6]
量子自然言語処理(Quantum Natural Language Processing, QNLP)は、NLPタスクに量子的優位性を提供する可能性のある、若く徐々に発展してきた技術である。感情分析にQNLPを最初に応用し、3種類のシミュレーションで完全テストセット精度を実現し、ノイズの多い量子デバイス上で実行された実験に対して適切な精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:54:02 GMT)
A Universal Quantum Technology Education Program [0.5]
本稿では,量子ハードウェアとソフトウェアスキルのバランスを考慮した,新しいユニバーサル量子技術修士課程を提案する。提案カリキュラムは、スタートアップが直面するPhDの採用圧力を減らし、量子教育エコシステムに革命をもたらす可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:00:15 GMT)
Phase Correction using Deep Learning for Satellite-to-Ground CV-QKD [0.5]
本稿では、畳み込みニューラルネットワークへの入力としてRPからの強度測定のみを用いて、RLOの位相補正を推定する新しい手法を提案する。衛星と地上のチャネルを通した安全でない鍵レートを提供するために必要な位相補正精度は、我々の強度のみの測定によって達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:21:27 GMT)
Low Precision Quantization-aware Training in Spiking Neural Networks with Differentiable Quantization Function [0.5]
この研究は、量子化されたニューラルネットワークの最近の進歩とスパイクニューラルネットワークのギャップを埋めることを目的としている。これは、シグモイド関数の線形結合として表される量子化関数の性能に関する広範な研究を示す。提案した量子化関数は、4つの人気のあるベンチマーク上での最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:42:05 GMT)
Pathology Synthesis of 3D-Consistent Cardiac MR Images using 2D VAEs and GANs [0.5]
本稿では,教師付きディープラーニング(DL)トレーニングの適用のためのラベル付きデータを生成する手法を提案する。画像合成はラベル変形とラベルから画像への変換からなる。心臓MRI画像のデータベースを多様化・拡張する手法として,このようなアプローチが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:37:11 GMT)
Intrinsic shape analysis in archaeology: A case study on ancient sundials [0.5]
本稿では, 類似の遺構形状のアンサンブルから考古学的知見を抽出するための新しい数学的アプローチについて検討する。ファインダコレクションのすべての形状情報を考慮し、識別が難しい形状パターンを識別することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:45:44 GMT)
Comparing and combining some popular NER approaches on Biomedical tasks [0.5]
バイオメディカルNERの4つの課題:genia、NCBI-Disease、LivingNER(スペイン語)、SocialDisNER(スペイン語)の比較を行った。 SpanPredモデルは、LivingNERとSocialDisNERの最先端のパフォーマンスを示し、それぞれ1.3と0.6のF1を改善している。我々は、SEQとSpanPredの予測を組み合わせて学習するシステムを実装し、すべての4つのデータセットに対して、常に高いリコールと高いF1を与えるシステムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:29:30 GMT)
Bottom-Up Grounding in the Probabilistic Logic Programming System Fusemate [0.5]
フーセメイトの推論エンジンは、グラウンディング成分と確率的推論のための可変除去方法とを含む。我々の実験は、確率論的論理プログラミングシステムと比較して、競争力や性能を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:30:44 GMT)
Composite Biased Rotations for Precise Raman Control of Spinor Matterwaves [0.5]
合成偏光回転を最適化することで, ナノ秒内でのスピン波の精密制御が可能となる。本手法は光パルス原子干渉計の技術的ギャップを埋め、中程度のレーザーパワーで高速ラマンスピノル物質波制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:30:45 GMT)
LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit Posts [0.4]
ソーシャルメディアは、自然言語処理(NLP)を通して潜在精神状態を推測する潜在的な情報源である心理学理論に関する既存の文献は、孤独が対人的リスク要因の主な結果であることを示している。ソーシャルメディア投稿における一意性検出を、説明可能な二項分類問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:21:24 GMT)
Mid-circuit qubit measurement and rearrangement in a $^{171}$Yb atomic array [0.4]
測定に基づく量子誤差補正は、プロセッサ内の量子ビット(アンシラ)のサブセットの状態を決定する能力に依存する。我々は,将来の運用に適した状態において,アシラ量子ビットを保持する中回路計測へのスケーラブルで高忠実なアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:29:22 GMT)
atTRACTive: Semi-automatic white matter tract segmentation using active learning [0.4]
監視された機械学習モデルは、このタスクを自動で解決する最先端の技術に到達した。半自動エントロピーに基づく能動的学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:00:15 GMT)
Conceptual Design Generation Using Large Language Models [0.3]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストプロンプトから一見創造的な出力を生成することができる。本稿では LLM を利用して,12 個の設計問題の集合に対するソリューションを生成し,それらをクラウドソーシングされたソリューションのベースラインと比較する。専門家による評価から, LLM生成ソリューションは平均実現可能性と有用性が高いことが示唆された。我々は、素早いエンジニアリングで実験を行い、数発の学習を利用することで、クラウドソースのソリューションとよりよく似たソリューションを生み出すことができることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:32:39 GMT)
DENTEX: An Abnormal Tooth Detection with Dental Enumeration and Diagnosis Benchmark for Panoramic X-rays [0.3]
パノラマX線チャレンジ(DENTEX)の歯科治療と診断は、2023年の医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入国際会議(MICCAI)と連携して進められている。完全注釈付きデータに基づいて参加者アルゴリズムの評価結果を示す。この注釈付きデータセットの提供は、この課題の結果と共に、歯科医療の分野でAIを活用したツールを作成するための基礎となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:15:50 GMT)
Learning Perturbations to Explain Time Series Predictions [0.2]
本研究の目的は,マスクだけでなく,関連する摂動も学習することで予測を説明することである。これらの摂動の学習が時系列データにおけるこれらの説明の質を著しく向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:33:50 GMT)
How Generative Models Improve LOS Estimation in 6G Non-Terrestrial Networks [0.2]
LOS(Line-Of-Sight)は、衛星間と衛星間の両方のセグメントリンクに対して必要である。本稿では,地球外6GネットワークにおけるLOS推定のための合成データ生成に生成モデルを用いるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:36:43 GMT)
mldr.resampling: Efficient Reference Implementations of Multilabel Resampling Algorithms [0.0]
mldr.resamplingは、11のマルチラベル再サンプリングメソッドのリファレンス実装を提供するソフトウェアパッケージである。再サンプリングアルゴリズムは,マルチラベルシナリオにおける不均衡学習に対処する上で有用な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:23:26 GMT)
Wrapped Cauchy Distributed Angular Softmax for Long-Tailed Visual Recognition [0.0]
本稿では,データワイドガウス型カーネルを特徴表現と重みの角度相関に組み込んだソフトマックス関数を提案する。筆者らの理論的解析により, 包むコーシー分布は混合分布の近似においてガウス分布より優れていることが明らかになった。実験により,これらのパラメータにおけるラベル認識の挙動を確認し,WCDASが他の最先端のソフトマックス法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:12:24 GMT)
World Knowledge in Multiple Choice Reading Comprehension [0.0]
複数の選択読解システムでは、コンテキストパスにアクセスすることなく、平均的にランダムに答えることが可能である。本稿では,この観察をテストデザイナのツールとして活用し,特定の質問に対して「世界知識」の使用が許容可能であることを確かめる。 2つの指標が述べられている: パスフリーなシステムが世界知識を用いて質問を識別できるかどうかを測定するオプションの数と、与えられた質問に対する文脈の重要性を測定する文脈的相互情報である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:37:15 GMT)
Work extraction from unknown quantum sources [0.0]
量子物理学において、エルゴトロピーは巡回ハミルトニアン制御の下で抽出可能な仕事の量を測定する。ここでは、源が生成する量子状態について何も知られていないときに適用できるエルゴトロピーという新しい概念を導出する。この場合、抽出された作業はボルツマンと観測エントロピーによって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:30:04 GMT)
Witnessing environment dimension through temporal correlations [0.0]
キュービットシステムとキュービット環境を含むシーケンスに対する非自明な境界を計算する。この結果から,開量子系力学における多時間確率分布の有界性を決定する数値的抽出可能な手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:18:22 GMT)
Wigner function for quantum field theory via spacetime tiling [0.0]
本稿では、UVとIR特性を持つボゾン量子場理論に対するウィグナー関数の構成について述べる。この構成は、曲線化された時空における場の「共変離散化」の形式と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:08:19 GMT)
When entanglement harvesting is not really harvesting [0.0]
我々は,2つの検出器が因果接触している場合に,絡み合う収穫プロトコルを再検討する。 2つの検出器がフィールドを介して通信できる場合、検出器はフィールド経由の通信チャネルを介してのみ絡み合っていることを示す。対照的に、大規模なスカラー場では、通信と真の収穫の両方が、検出器が因果的に接続されているときに、二部体の絡み合いに等しく寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:39:47 GMT)
Visual Exploratory Data Analysis of the Covid-19 Pandemic in Nigeria: Two Years after the Outbreak [0.0]
本稿は、過去2年間のトレンドを視覚的に示すとともに、データ分析ツールやテクニックの強力な能力を示すことを目的としている。このデータセットは、2020年2月28日から2022年7月19日までに記録されたナイジェリア疾病管理センター(NCDC)のものだ。今回の研究は、ナイジェリアでのウイルスの進行状況とこれまでの知見を示すことで、Covid-19研究に関する現在の文献に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:29:23 GMT)
Vision Transformers for Mobile Applications: A Short Survey [0.0]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は多くのコンピュータビジョンタスクで最先端のパフォーマンスを実証している。大規模なViTをデプロイすることは、多くのモバイルデバイスにとってリソースを消費し、不可能である。モバイルアプリケーション用に特別に設計されたいくつかのViTを調べ、トランスフォーマーのアーキテクチャを変更するか、CNNとトランスフォーマーの組み合わせを中心に構築されていることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:12:08 GMT)
Variational Quantum Algorithm based circuit that implements the Toffoli gate with multi inputs [0.0]
本研究では,単一キュービットゲートとCNOTのみを含む多入力トフォリゲートの回路図を求める。マルチインプット・トフォリゲートの実装に使用できる2つの変分量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:10:08 GMT)
Validating phase-space methods with tensor networks in two-dimensional spin models with power-law interactions [0.0]
我々は、様々な実験プラットフォームで実装可能なXXZモデルと相互作用する2次元パワーローのダイナミクスを評価する。システム内の相関の尺度としてスピンスクイーズを計算し、離散トランカド・ウィグナー近似(DTWA)を用いた半古典位相空間計算と比較する。これらのシステムでは, 相対的に資源集約的なテンソルネットワーク表現にもかかわらず, システムサイズとの絡み合いのスケーリングを効率よく, 正確に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:04:02 GMT)
VVC Extension Scheme for Object Detection Using Contrast Reduction [0.0]
Versatile Video Coding (VVC) を用いたオブジェクト検出のためのビデオ符号化の拡張方式を提案する。提案方式では,元の画像のサイズとコントラストを小さくし,VVCエンコーダで符号化して高圧縮性能を実現する。実験結果から,提案手法はオブジェクト検出精度の点で,通常のVVCよりも優れた符号化性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:29:04 GMT)
Utilizing Social Media Attributes for Enhanced Keyword Detection: An IDF-LDA Model Applied to Sina Weibo [0.0]
ソーシャルメディアにおけるキーワード検出問題に対処する新しい手法を提案する。我々のモデルは、逆文書頻度(IDF)と遅延ディリクレ割当(LDA)モデルを組み合わせて、ソーシャルメディアデータの異なる属性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:35:39 GMT)
Utilization of Multinomial Naive Bayes Algorithm and Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF Vectorizer) in Checking the Credibility of News Tweet in the Philippines [0.0]
本稿では,ニュース記事の特徴抽出として,地中真理に基づくアノテーションとTF-IDFを利用する。モデルの精度は99.46%、88.98%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:41:15 GMT)
Using Data Analytics to Derive Business Intelligence: A Case Study [0.0]
ビッグデータ分析はすでに、意味のあるビジネス上の決定を下すためのイノベーションの最前線にある。ビジネスインテリジェンスと分析は、今日のIT世界で大きなトレンドになっている。本稿では,架空の自転車共有企業の履歴データを通じてビジネスインテリジェンスを導出するデータ分析過程を実証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:21:12 GMT)
Universal Quantum Computation in Globally Driven Rydberg Atom Arrays [0.0]
量子ビットの局所的なアドレス付けを必要とせず,大域的な運転に依存した量子計算モデルを開発した。回路は原子の(静的な)トラップ位置に印字され、アルゴリズムは大域的共鳴レーザーパルスによって実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:06:30 GMT)
Universal Approximation Property of Hamiltonian Deep Neural Networks [0.0]
我々はHDNNのフローの一部がコンパクト領域上の任意の連続関数を任意に近似できることを示した。この結果はHDNNの実用化のための確かな理論基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:35:42 GMT)
Unified Information Dynamic Analysis of Quantum Decision-Making and Search Algorithms: Computational Intelligence Measure [0.0]
量子アルゴリズム(QA)の進化を情報理論の観点から検討する。 Deutsch-Jozsa, Shor, Groverアルゴリズムにおける古典的および量子的情報フローの解析が用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:04:39 GMT)
TrueDeep: A systematic approach of crack detection with less data [0.0]
ドメイン知識をディープラーニングアーキテクチャと組み合わせることで、少ないデータで同様のパフォーマンスを実現することができることを示す。我々のアルゴリズムは、全データの23%で開発され、テストデータ上でも同様の性能を持ち、複数の盲点データセット上では大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:51:58 GMT)
Training a HyperDimensional Computing Classifier using a Threshold on its Confidence [0.0]
本稿では,HDCモデルで正しく分類されたサンプルだけでなく,信頼性の低いサンプルも考慮して,HDCのトレーニング手順を拡張することを提案する。提案手法は,UCIHAR,CTG,ISOLET,HANDのデータセットを用いて,ベースラインと比較して連続的に性能が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:03:54 GMT)
Towards Explainable and Language-Agnostic LLMs: Symbolic Reverse Engineering of Language at Scale [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)における多くの保持された信念をアンデニア・ブリーで変えたマイルストーンを達成した。我々は、記号的な設定で言語のボトムアップリバースエンジニアリングを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:15:40 GMT)
Time-dependent theory of scattering a particle on a one-dimensional $\delta$-potential [0.0]
1次元の$delta$-potential上でスピンレス粒子を散乱する時間依存理論が提示される。波動作用素は、連続スペクトルに付随する全空間$mathcalH_ac$ではなく、シュワルツ空間$mathcalS$で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:13:16 GMT)
The quantum maxima for the basic graphs of exclusivity are not reachable in Bell scenarios [0.0]
任意の奇数のホールに対して、量子極大を達成する確率はベルのシナリオでは達成できないことを証明している。このことは、確率代入が量子的かどうかという問題がなぜ決定可能であるかという問題に光を当てる。これはまた、特定のシナリオに言及せずに定義された確率の量子集合の原理を特定することから始めると、量子相関の原理の同定がより簡単になる理由を理解するのにも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:33:17 GMT)
The Struggle for Existence: Time, Memory and Bloat [0.0]
生物学的システムの研究のための遺伝プログラムの暗黙的、内在的、進化的最適化をテストする。新たなソリューションは最適化プロセスの創造性を確認し、中立なコードを実験的にテストするユニークな機会を提供する。この暗黙的、遺伝的、空間的にプログラムされたエージェントの使用は、新規で、生物学的システムと整合性があり、適合性や新規な解を見つけるのに効果的で効率的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:00:56 GMT)
The Role Of Social Media On Selected Businesses In Nigeria In The Era Of Covid-19 Pandemic [0.0]
本研究は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴うナイジェリアのセレクト中小企業におけるソーシャルメディアの役割について検討した。この研究は、労働・貿易組合が、ビジネス取引を行う際に、ソーシャルメディアの継続的な利用の恩恵について、企業オーナーに感銘を与え、奨励することを推奨した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:46:07 GMT)
Taylorformer: Probabilistic Predictions for Time Series and other Processes [0.0]
Taylorformer氏は、予測にTaylorシリーズベースの近似をどのように、いつ使うかを学ぶ。その2つの重要な構成要素は、1)Taylorラッパーで、予測にTaylorシリーズベースの近似をどのように、いつ使うかを学ぶこと、2)ガウス過程の平均予測がコンテキストデータの線形な滑らか化にどのように影響するかに触発された予測を行うMHA-Xアテンションブロックである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:50:24 GMT)
Sub-Planck structures and sensitivity of the superposed photon-added or photon-subtracted squeezed-vacuum states [0.0]
コンパス状態のウィグナー関数はプランクスケールよりもはるかに小さい次元の位相空間構造を発達させる。現代の実験と関係のあるコンパスのような状態を導入する。我々の状態は、外部の摂動に対して前例のない解決を提供し、量子センシング用途に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:58:33 GMT)
Stochastic Gradient Langevin Dynamics Based on Quantized Optimization [0.0]
非目的関数に対する量子化最適化に基づく代替的な降下学習方程式を提案する。本稿では,バニラニューラル畳み込みニューラル(CNN)モデルにおける提案手法の有効性と各種データセット間のアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:55:59 GMT)
Socialbots and the Challenges of Cyberspace Awareness [0.0]
本稿では,サイバー空間における状況意識の発達機構と,ソーシャルボットが既存のサイバー状況意識のパラダイムにもたらすガバナンス問題について考察する。我々は,サイバースペース認識を,シンタクティック,セマンティック,オペラティック次元の社会技術的現象として概念化している。この論文は、サイバー空間における状況認識の考え方に寄与し、サイバー脅威環境における社会的で広まりつつある自動化に取り組む上での課題を特徴づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:24:58 GMT)
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds [0.0]
点雲は3Dオブジェクトの汎用表現であり、科学や工学に広く応用されている。いくつかのアプリケーションドメインは、化学や材料モデリングなど、正確に物理的な制約を組み込む必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:26:43 GMT)
Simulation-Aided Deep Learning for Laser Ultrasonic Visualization Testing [0.0]
シミュレーションにより人工LUVT画像を生成し,シミュレーションしたLUVT画像にスタイル転送を適用するデータ拡張手法を提案する。実験の結果, 形状変換によるシミュレーション画像に基づくデータ拡張の有効性は, 欠陥の予測性能を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:19:12 GMT)
Shapley Based Residual Decomposition for Instance Analysis [0.0]
機能ではなくデータインスタンスに対する回帰の残余を分解するという考え方を紹介します。これにより、各インスタンスがモデルと相互に与える影響を判断することができ、それによって、関心のあるインスタンスを識別するモデルに依存しない方法が実現されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:07:41 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） (Tue, 30 May 2023 06:49:24 GMT)
Sedentariness in quantum walks [0.0]
セジタリーである強いコスペクショナル頂点を含むグラフが無限に存在することを証明している。グラフの積のセデンタリティについての結果を導き、完全なグラフと星のカルテシアン力のような新しいセデンタリー族を構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:47:25 GMT)
Scalable evaluation of incoherent infidelity in quantum devices [0.0]
不整合不整合を不整合誤差の尺度として導入する。この方法は、時間依存マルコフ雑音を受ける一般的な量子進化に適用できる。多くの回路や量子ゲート上で平均化された誤差ではなく、ターゲット回路に対する誤差量化器を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:03:42 GMT)
Runtime Analysis of Quality Diversity Algorithms [0.0]
品質粒度(QD)は進化計算の一分野であり、近年関心が高まりつつある。本稿では,擬似ブール最適化の文脈において,特徴空間の個数に関する簡単なQDアルゴリズムについて検討する。この結果から,QD は予測された時間で最小の分布木となることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:56:05 GMT)
Robust Oscillator-Mediated Phase Gates Driven by Low-Intensity Pulses [0.0]
低強度パルスによる分散ゲートの高速化を実現する手法を提案する。本手法は, 正弦波媒質と相互作用する量子ビットを持つ任意の量子プラットフォームに適用可能である。また, 現在又は近未来の実験装置では, 不確実性10～3ドル, あるいは10～4ドルという絡み合いゲートが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:28:01 GMT)
Recognizing People by Body Shape Using Deep Networks of Images and Words [0.0]
距離や視点の変化による生体形状を生体計測として検討する。本稿では,標準対象分類網と言語記述に基づく表現を組み合わせたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:03:12 GMT)
Reaction-limited quantum reaction-diffusion dynamics [0.0]
フェルミオン粒子が一次元格子上にコヒーレントにホップする系の量子非平衡力学を考察する。時間依存型一般化ギブスアンサンブル法を利用して、これらのシステムにおいて量子コヒーレンスと破壊干渉が重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:12:37 GMT)
Radiative tunneling and plasmon-phonon interaction in InP nanowire solar cell [0.0]
観測された放射トンネルと電界に支配的な電気輸送との関係は、特徴的なトンネルエネルギーによって確立される。プラズモン-フォノン相互作用は太陽電池の性能において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:19:37 GMT)
Quantum scrambling via accessible tripartite information [0.0]
量子情報スクランブル(QIS)は一般に、情報の局所的非検索可能性として理解されている。アクセス可能な相互情報を利用することで,これらの問題を克服できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:02:09 GMT)
Quantum propagator for a general time-dependent quadratic Hamiltonian: Application to interacting oscillators in external fields [0.0]
一般時間依存の二次ハミルトニアンに対する量子プロパゲータが見つかる。外部の古典音源の欠如と存在下での調和鎖に沿った状態と励起伝播について検討し、考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:17:04 GMT)
Quantum catalysis in cavity QED [0.0]
触媒は、多くの科学分野、特に化学や生物学において重要な役割を担っている。我々は、原子が光学キャビティと相互作用するパラダイム量子光学装置で触媒過程を示す。本稿では, この触媒過程の機構, 特に相関と量子コヒーレンスの主な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:00:05 GMT)
Quantum State Characterization Using Measurement Configurations Inspired by Homodyne Detection [0.0]
量子情報処理において、興味のある状態は十分に分離されたモードであり、測定毎に1つの関連するLOモードを持つパルス構成に対応する。ビームスプリッタ(BS)の後、光子を1つまたは両方に計り、未知の光状態について何が学べるかを理論的に検討する。 BSが全ての整合モードで同一に作用すると、光子数毎にLO条件に一致するモードにおいて未知の光学状態の内容を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:20:59 GMT)
Quantum Description of Free Electron Laser Radiation and Nonlinear Amplitude Equations [0.0]
量子FEL力学を記述する相対論的量子力学モデルが開発されている。このモデルは、空間電荷ポテンシャルのポアソン方程式と放射場の横成分の波動方程式に結合したクライン=ゴードン方程式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:10:48 GMT)
Quantum Convolutional Neural Networks for Multi-Channel Supervised Learning [0.0]
本稿では,畳み込みカーネルとして使用するハードウェア適応型量子回路について述べる。提案する量子ニューラルネットワークは,マルチチャネルデータを含む分類タスクにおいて,既存のQCNNよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:48:12 GMT)
Quantum Chaos and Coherence: Random Parametric Quantum Channels [0.0]
半古典的限界から脱コヒーレンスと量子カオスの相互作用について検討する。本研究では, 密度行列の対角線外要素の崩壊により, 相関穴におけるレベル反発の出現が抑制されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:00:06 GMT)
Quality analysis for precision metrology based on joint weak measurements without discarding readout data [0.0]
一般に、JWMスキームの気象学的精度は総FIで示される精度には達しないが、すべての読み出しは破棄することなく収集される。また, 減音処理により技術的騒音を除去できないことを示すため, 技術的騒音の影響も分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:26:11 GMT)
PyPOTS: A Python Toolbox for Data Mining on Partially-Observed Time Series [0.0]
PyPOTSは、部分的に保存された時系列のデータマイニングと分析に特化した、オープンソースのPythonライブラリである。これは、計算、分類、クラスタリング、予測の4つのタスクに分類される多様なアルゴリズムに容易にアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:57:05 GMT)
Prompt-based Tuning of Transformer Models for Multi-Center Medical Image Segmentation [0.0]
本稿では,新しい医療センターのデータに事前訓練されたトランスフォーマーベースセグメンテーションモデルを適用するための,新しい微調整戦略を提案する。我々の戦略は、新しいセンターデータに基づいて最小限のトレーニングを行い、微調整済みモデルの計算コストと時間コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:26:52 GMT)
Predictive and diagnosis models of stroke from hemodynamic signal monitoring [0.0]
機械学習技術を用いて,血行動態データから正確な診断・予測モデルの開発に成功した。これらのモデルは、30分間のモニタリングで脳卒中サブタイプを診断し、最初の3時間のモニタリングで出口を予測し、わずか15分で脳卒中再発を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:32:04 GMT)
Predicting Heart Disease and Reducing Survey Time Using Machine Learning Algorithms [0.0]
疾病予防管理センター(CDC)は毎年40万人以上の参加者から健康に関する電話調査を行っている。本研究の目的は、アメリカにおけるCDCの心臓疾患調査の正確性を調べるために、サポートベクターマシンやロジスティック回帰などの機械学習技術を活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:15:21 GMT)
Pedestrian Intention Classifier using ID3 Modelled Decision Trees for IoT Edge Devices [0.0]
本稿では,2次元のフレーム内の任意の歩行者の意図を論理状態に分類するアルゴリズムを提案する。これにより、比較的レイテンシの高いディープラーニングアルゴリズムを使用する必要がなくなる。平均テスト精度は83.56%で信頼性は0.0042で、平均レイテンシは48ミリ秒であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:56:02 GMT)
Parity-time-symmetric two-qubit system: entanglement and sensing [0.0]
本研究では,Ising型相互作用を持つパリティ時間(PT)対称2量子ビット系における例外点効果と量子センシングについて検討した。エンタングルメントは対応するエルミート系よりも高速に生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:51:49 GMT)
Parameter Estimation with Reluctant Quantum Walks: a Maximum Likelihood approach [0.0]
コインアクションが提示され、実際のパラメータ$theta$が推定される。 k$ の場合、その確率は $d/k$ の比で決定された変位で鋭くピークとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:54:07 GMT)
Parallelized Acquisition for Active Learning using Monte Carlo Sampling [0.0]
近年,ガウス過程(GP)回帰に基づく後部エミュレータの使用が注目されている。ほぼ恥ずかしい並列シーケンシャルサンプリング器を用いて, 後頭部のモンテカルロサンプルを生成する方法を示す。得られたほぼ分類されたモンテカルロサンプルは、逐次条件付き取得関数値に従ってランク付けされた候補のバッチを生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:57:34 GMT)
Optimal Lossless Dynamic Quantum Huffman Block Encoding [0.0]
我々の適応は、一方のブロックを他方のブロックにエンコードするために適用されるブロックエンコーディングを与える。また、すべてのブロックで更新されるため、動的エンコーディングでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:07:45 GMT)
On the Stepwise Nature of Self-Supervised Learning [0.0]
本稿では, 自己教師あり学習法を組み込んだ共同学習の学習過程について, 簡単な図面を提示する。これらの手法は, 離散的, 分離されたステップの列において, 1次元の高次元埋め込みを同時に学習する。我々の理論は、カーネル回帰を教師付き学習のモデルと考えることができるように、カーネルPCAは自己教師付き学習の有用なモデルとして機能する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） (Tue, 30 May 2023 17:25:42 GMT)
On the Origin of Time's Arrow in Quantum Mechanics [0.0]
時間矢印は量子力学的進化によって生成されることを示す。極限$cal N rightarrow infty$ では、矢は時間の歯によって固定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 19:36:56 GMT)
On the Computational Power of Decoder-Only Transformer Language Models [0.0]
デコーダのみの変換器アーキテクチャは、合理的な仮定の下でチューリング完全であることを示す。理論的解析から, チューリング普遍性が保持するために必要な条件として, 単語埋め込みの空間性と圧縮性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:58:24 GMT)
On numerical solutions of the time-dependent Schr\"odinger equation [0.0]
Schr"odinger方程式の数値解を得るための明示的なアプローチを示す。その明示的な性質から、アルゴリズムはより多くの空間次元を持つシステムに容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:22:09 GMT)
OWAdapt: An adaptive loss function for deep learning using OWA operators [0.0]
分類タスクにおけるディープラーニング性能を向上させるファジィ適応損失関数を提案する。本稿では,ファジィ論理のパワーを活用して分類精度を向上させる手法を提案する。本手法は、標準的なクロスエントロピーや焦点損失など、他の一般的な損失関数よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:34:48 GMT)
Nonequilibrium critical dynamics of the bi-dimensional $\pm J$ Ising model [0.0]
pm J$ Ising モデルは単純なフラストレーションのスピンモデルであり、交換結合は独立に確率$p$の離散値 $-J$ と確率$-p$の $+J$ を取る。ここでは、2次元の$pm J$ Isingモデルの非平衡臨界挙動を、異なる初期状態から、常磁性強磁性(PF)遷移線上の臨界点$T_c(p)$へのクエンチ後に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:25:38 GMT)
Multitask learning for recognizing stress and depression in social media [0.0]
本稿では,抑うつとストレスを主課題として用いた2つのマルチタスク学習フレームワークを提案する。具体的には、うつ病のデータセットと5つのドメインの10のサブレディットからのストレスの多いポストを含むストレスの多いデータセットを使用します。最初のアプローチでは、各投稿は共有BERTレイヤを通過し、両方のタスクによって更新される。次に、2つの別々のBERTエンコーダレイヤが利用され、各タスクによって個別に更新される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:04:01 GMT)
Multi-View Clustering from the Perspective of Mutual Information [0.0]
Informative Multi-View Clustering (IMVC) と呼ばれる情報理論に基づく新しいモデルを提案する。 IMVCは、多視点データに隠された共通かつビュー固有の情報を抽出し、クラスタリング指向の包括的な表現を構築する。本研究では,6つのベンチマークデータセットについて広範な実験を行い,IMVCが他の手法よりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 02:34:45 GMT)
Multi-Unitary Complex Hadamard Matrices [0.0]
実および複素アダマール行列の集合を追加の対称性制約で解析する。そのような行列は、量子多体理論、テンソルネットワーク、多部量子絡み合いの分類にいくつかの応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:11:18 GMT)
Mid-circuit operations using the omg-architecture in neutral atom arrays [0.0]
我々は48個の中性原子配列に中間回路演算を実装した。 $171$Yb に存在する $textitomg$ アーキテクチャを制御する新しい方法が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:56:10 GMT)
Microwave-to-optical conversion in a room-temperature $^{87}$Rb vapor with frequency-division multiplexing control [0.0]
マイクロ波信号を室温87ドルRb原子を用いて波長可変550(30)MHz帯の光周波数にマッピングするコヒーレントマイクロ波-光変換の実験実験を行った。周波数分割能力、マルチチャネル変換、周波数チャネルの振幅制御により、中性原子系は周波数ビン量子ビットで符号化された量子情報に有効な量子プロセッサとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:09:50 GMT)
Madelung transform and variational asymptotics in Born-Oppenheimer molecular dynamics [0.0]
ボルン・オッペンハイマー分子動力学(BOMD)は、数学解析において強力な手法を用いて広く研究されている。本稿ではハミルトンの変分原理とオイラー・ポアンカーの対称性による還元という観点から幾何学的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:12:58 GMT)
Machine Learning Approach for Cancer Entities Association and Classification [0.0]
この研究は、非自明な2つのNLP、自然言語処理機能、エンティティ認識、テキスト分類を用いて、生物医学文献から知識を発見する。名前付きエンティティ認識(NER)は、ユーザフレンドリーなインターフェースと組み込み辞書のサポートにより、構造化されていないテキストから、がんに関連する事前定義されたエンティティを認識し、抽出する。テキスト分類は、テキストに対する洞察を探求し、データの分類、クエリ、記事のスクリーニングを簡単にするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:36:12 GMT)
Long-distance measurement-device-independent quantum key distribution using entangled states between continuous and discrete variables [0.0]
HEは既存のCVおよびDV測定デバイスに依存しない量子鍵分布プロトコルの実験的制限を取り除くことができることを示す。 HE状態を用いることで、MDI-QKDは300kmの標準通信ファイバーで、鍵レートは既存のプロトコルよりも桁違いに高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:01:44 GMT)
Learning Interpolations between Boltzmann Densities [0.0]
サンプルの欠如による流れの連続正規化のための学習目標を提案する。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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 07:40:03 GMT)
Large-scale Ridesharing DARP Instances Based on Real Travel Demand [0.0]
最先端のDARPソリューションのベンチマークは、小さな人工インスタンスや時代遅れの非パブリックインスタンスに限られている。我々は,実世界のデータに基づく大規模需要インスタンスを包括的に作成する手法を開発した。その結果,全測定値の面積に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:51:11 GMT)
Lamb shift as a witness for quantum noninertial effects [0.0]
純粋な非慣性ラムシフトは、循環する原子の角周波数によって決定される量によって原子共鳴から最大になることを示す。我々は、非慣性寄与が加速度$sim 1014mathrmm/s2$で検出できると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:16:25 GMT)
LNO: Laplace Neural Operator for Solving Differential Equations [0.0]
入力空間を分解するためにLaplace変換を利用するLaplace Neural operator (LNO)を導入する。 LNOは入力と出力空間の間の極-残差関係を取り入れ、より高い解釈可能性を実現する。 LNOは、無限次元空間間の関数をマッピングするニューラル演算子を学習するための、有望な新しいアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:17:49 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） (Tue, 30 May 2023 14:08:46 GMT)
Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition Aggregation Network and A New Benchmark [0.0]
本稿では,分解機構の潜在的なパワーを活用するために,FDAN(Feature Decomposition Aggregation Network)を提案する。特に,特徴分解ブロック(FDB)を設計し,詳細と基本特徴マップの学習可能な分離を実現する。また、SRITM-4K(SRITM-4K)という共同SR-ITMのための大規模データセットも収集し、堅牢なモデルトレーニングと評価のための汎用シナリオを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:14:37 GMT)
Integrability and complexity in quantum spin chains [0.0]
可積分系は、汎用系の進化よりも定量的な意味で単純であるべきである。我々は、与えられた量子ハミルトニアンの固有ベクトルの観点から特定の行列を構成することによって、この種の接続を提供する。この接続が量子スピン鎖の具体的な例でどのように機能するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:28:53 GMT)
Instrumental genesis through interdisciplinary collaboration -- reflections on the emergence of a visualisation framework for video annotation data [0.0]
本稿では,視覚的表現の時間的ダイナミクス解析のための可視化フレームワークの開発について述べる。コンピュータサイエンス学者と人文科学学者の協調とコミュニケーションのプロセスを通して記述される。本稿では,オープンソースソフトウェアAdveneで生成したインタラクティブインタフェースとして,可視化の反復的開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:21:46 GMT)
Instability of multi-mode systems with quadratic Hamiltonians [0.0]
量子二次系が動的に不安定であることと、ハミルトニアンが双曲型であることは同値である。 2モードおよび3モードの光学系の安定性を解析する。この結果は、オプトメカニカルシステムにおける乗算可能性の存在を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:05:40 GMT)
Improving accuracy of GPT-3/4 results on biomedical data using a retrieval-augmented language model [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において大きな進歩を遂げている。集中型コーパスでのLLMのトレーニングは、計算上の課題を提起する。別のアプローチとして、特定のドメインでテストされた検索拡張(RetA)メソッドを使用する方法がある。 OpenAIのGPT-3, GPT-4, BingのPrometheus, および独自のRetAモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:37:45 GMT)
Improving Performance in Combinatorial Optimization Problems with Inequality Constraints: An Evaluation of the Unbalanced Penalization Method on D-Wave Advantage [0.0]
非バランスなペナル化と呼ばれる新しい手法が、スラック変数の使用を避けるために提案されている。本研究は、旅行セールスマン問題(TSP)に対するD-Wave Advantage上の実量子ハードウェアを用いた不均衡ペナル化法をテストする。その結果、不均衡なペナル化法はスラック変数を用いた解よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:40:50 GMT)
Improved entanglement indicators for quantum optical fields [0.0]
4モードの光学場に対する分離性条件のより良いバージョンを示す。我々の条件はばらつきを伴い、それらの使用は物理的に直感的である。本稿では,このような状態を生成するための実践的な実験手法を提案し,その条件を他の絡み合い指標と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 05:45:00 GMT)
Implementing Jastrow--Gutzwiller operators on a quantum computer using the cascaded variational quantum eigensolver algorithm [0.0]
Jastrow--Gutzwiller演算子は、量子状態に多体相関を加える。本稿では、カスケード型変分量子固有解法アルゴリズムを用いて、ジャストロウ-グッツウィラー作用素の新たな実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:10:44 GMT)
Implementation of a framework for deploying AI inference engines in FPGAs [0.0]
目標は、最大限のフレームレートを確保しながら、最大レイテンシを実験のニーズに制限することである。 FPGAにおけるDSPとメモリリソースの両方の使用を最適化するためには、量子化により実装されたネットワークの精度を下げる能力が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 23:37:51 GMT)
Impact of Charge Conversion on NV-Center Relaxometry [0.0]
我々は520,$nmの励起レーザとマイクロ波励起を組み合わせたナノダイヤモンド中のNVアンサンブルの緩和測定を行った。飽和度以下のレーザー強度でも電荷変換は観察され、高い強度では電荷変換はスピン緩和よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:44:41 GMT)
Higher-order Process Matrix Tomography of a passively-stable Quantum SWITCH [0.0]
量子SWITCHは高次量子演算の例である。より高次の量子演算は完全に実験的に特徴づけられていない。我々は、能動光学素子を用いて、受動的に安定な新しい量子SWITCHを作成し、時間ビン符号化量子ビットを決定論的に生成し、操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:00:03 GMT)
Hair and Scalp Disease Detection using Machine Learning and Image Processing [0.0]
約8000万人のアメリカ人が、老化、ストレス、薬物、遺伝性化粧などによる毛髪の喪失に悩まされている。深層学習による髪の喪失と頭皮関連疾患 (alopecia, psoriasis, folliculitis) の予測に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:40:10 GMT)
Grover Speedup from Many Forms of the Zeno Effect [0.0]
我々は、他のゼノ効果の現示が、物理的に現実的なモデルにおいて最適なスピードアップをサポートすることを示す。我々はこれらのアルゴリズムを3つのファミリーに分類し、スピードアップがどのように得られるかの構造化された理解を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:17:24 GMT)
Group Invariant Global Pooling [0.0]
群不変グローバルプール(英: Group Invariant Global Pooling、GIGP)は、大きな不変関数のクラスを表現するのに十分な表現力を持つ不変プール層である。プールプロセス群を軌道対応にすることで、この不変凝集法により性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 16:56:24 GMT)
Geometry-Aware Latent Representation Learning for Modeling Disease Progression of Barrett's Esophagus [0.0]
Barrett's Esophagus(BE)は食道腺癌(EAC)の唯一の前駆体である変分オートエンコーダ(VAE)による教師なし表現学習は、将来性を示す。 VAEは入力データを有用な特徴しか持たない低次元多様体にマッピングする。 $mathcalS$-VAEは、バニラVAEよりも優れたリコンストラクション損失、表現分類精度、高品質な生成画像でパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:54:25 GMT)
Generalized Autoregressive Score Trees and Forests [0.0]
本稿では,GASモデルから,決定木やランダム林を用いてパラメータを局所化することにより,予測を改善する手法を提案する。ストックリターンのボラティリティと密度予測への応用において、最適GASツリーモデルはレバレッジ効果と分散リスクプレミアム効果を明らかにする。ストックボンド依存の研究では, 最適なGAS森林予測において, 飛行から品質への影響を示す証拠が得られ, 高周波取引継続時間の解析により, 体積変動効果が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:41:52 GMT)
Fuzzy spacetime: fundamental limits of quantum-optical holographic bulk reconstruction [0.0]
我々はケンプの「短距離物理学は統計学の貧弱さに対応している」という考え方を実現する。運用計測プロトコルから生じる時空の「ファジィ」はホログラフィックの双対解釈を与えることができる。ホログラフィック解釈は、将来の無限遠の普遍性のために原理的にもメートル法再構成を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:17:42 GMT)
From dual-unitary to biunitary: a 2-categorical model for exactly-solvable many-body quantum dynamics [0.0]
Prosen氏は最近、"dual-unitary interaction round-a-face"と呼ばれる代替モデルについて説明した。これら2つの既存モデルを同時に一般化する2カテゴリのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:08:26 GMT)
Fermionization of a Few-Body Bose System Immersed into a Bose-Einstein Condensate [0.0]
準1次元2成分量子ガス中における最近導入された自己ピン遷移(Phys. Lett. 128, 053401 (2022))について検討する。物質波の逆作用の結果、無限種種内反発の限界におけるフェルミオン化は、自己ピン状態への1次相転移によって起こる。このシステムはまた、種間相互作用が種内反発を克服できる場合、没入成分に対する追加の超状態を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 09:40:51 GMT)
Feel Old Yet? Updating Mode of Transportation Distributions from Travel Surveys using Data Fusion with Mobile Phone Data [0.0]
交通システムは典型的には従来のデータソースに依存し、時代遅れのトラベラーデータを提供する。本研究では,携帯電話データを地理空間情報のコスト効率の高いリッチな情報源として活用する手法を提案する。チリのサンティアゴでは,2012年から2020年の間に交通パターンが大きく変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 22:09:03 GMT)
Fast quantum transfer mediated by topological domain walls [0.0]
指数依存を欠くマルチドメインSSHチェーンとクロイツはしごにおける転送プロトコルを提案する。また,Creutzはしごの局所化特性の活用方法についても検討する。これにより、全接続可能な1Dネットワークが提供され、量子情報の目的に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:01:37 GMT)
Exploring Disordered Quantum Spin Models with a Multi-Layer Multi-Configurational Approach [0.0]
我々は、複数の乱れたスピンモデルの基底状態を評価するために、多層マルチコンフィグレーション時間依存Hartree (ML-MCTDH) と呼ばれる数値手法を用いる。 1次元と2次元の空間次元で結果を示すために,本手法の固有の柔軟性を活用し,長期的相互作用と障害を含む挑戦的なセットアップを扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:30:16 GMT)
Experimental hierarchy of two-qubit quantum correlations without state tomography [0.0]
ワーナー状態(英: Werner state)は、ホワイトノイズによって影響を受ける一重項ベル状態であり、状態のプロトタイプの例である。ノイズの量を制御することにより、量子絡み合い、ステアリング、ベル非局所性の階層を明らかにすることができる。実験により、一般化されたヴェルナー状態のこれらの量子相関の階層構造を明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 06:08:33 GMT)
Evaluating the feasibility of using Generative Models to generate Chest X-Ray Data [0.0]
人工胸部X線画像作成のための生成モデルの有用性について検討した。我々は,ケストX線14データセットを実験に利用し,モデルの性能評価を行った。その結果,生成した画像は視覚的に説得力があり,分類モデルの精度向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:36:30 GMT)
Equation of State and Thermometry of the 2D SU($N$) Fermi-Hubbard Model [0.0]
我々はFermi-Hubbard Model(FHM)の状態方程式(EoS)を2次元の1層2乗光学格子で特徴づける。我々は,N = 3, 4$および6の相互作用強度と温度の関数として,密度と部位占有確率を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 12:01:21 GMT)
Epilepsy Seizure Detection: Anatomy and Analysis [0.0]
発作追跡システムはてんかんの治療のモニタリングと評価に不可欠である。今日ではてんかん治療にケアタカー発作日記が用いられているが、臨床的な発作モニタリングでは発作を見逃す可能性がある。簡単なリアルタイムk-Nearest-Neighbors(kNN)機械学習に基づく汎用的で安価な非侵襲的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:15:05 GMT)
Entanglement partners and monogamy in de Sitter universes [0.0]
ド・ジッター宇宙における量子場によって定義される局所空間モードの絡み合いについて検討する。導入モードは、局所モードが割り当てられた2つの領域間の分離が宇宙の地平線よりも大きくなるときに、非絡み合いを示す。両分割モードとパートナーモードの間の外部の絡み合いが両分割モードの絡み合いを抑制することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 00:03:21 GMT)
Efficient stabilizer entropies for quantum computers [0.0]
我々はTsallis-$n$SEを量子コンピュータの非安定化性の効率的な尺度として紹介する。我々の結果は、量子コンピュータによる非安定化器の探索を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:55:04 GMT)
Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD Detection, Calibration, and Accuracy [0.0]
本研究は,サリエンシマップを活用することで,アンサンブルメンバー間の多様性を促進する新しいアプローチを提案する。本手法は,複数分類およびOOD検出タスクにおいて従来のアンサンブル手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:23:59 GMT)
Defocus Deblur Microscopy via Head-to-Tail Cross-scale Fusion [0.0]
カスケード残留傾きのないマルチスケールU-Net構造を開発した。従来の粗大なモデルとは対照的に,我々のモデルは大規模相互作用を強化する。提案手法は,既存モデルと比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:33:11 GMT)
Decision Support to Crowdsourcing for Annotation and Transcription of Ancient Documents: The RECITAL Workshop [0.0]
我々は,Com'edie-Franc CaiseとCom'edie-Italienneについてより深く学ぶことを目指している。我々は、未公開かつ未公開のリソースを大量に採用しており、フランスのビブリオテケ国立図書館で利用可能な、63の日替りレジスタの27,544ページを保有しています。クラウドソーシングプラットフォームであるRECITALを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:23:02 GMT)
Davinci the Dualist: the mind-body divide in large language models and in human learners [0.0]
我々は,ダヴィンチにおける心身分離を探索する。これは,自然のコア知識を欠いた大規模言語モデル(LLM)である。ダヴィンチは依然としてデュアル主義に傾き、このバイアスは学習者の帰納的ポテンシャルとともに体系的に増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:00:50 GMT)
Data and Knowledge for Overtaking Scenarios in Autonomous Driving [0.0]
オーバーテイク・エクササイズは、運転において最も重要な行動の1つである。文献で利用できる作業量にもかかわらず、ほんの少しの操作しか処理できない。この研究は、この領域に寄与し、新たな合成データセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:27:05 GMT)
Dark web activity classification using deep learning [0.0]
記事では、ダークウェブ上の不正行為を特定し、管理する必要性を強調している。ダークウェブは、麻薬密売、武器販売、マネーロンダリングなど、様々な違法行為のための悪名高い繁殖地である。筆者らは,暗黒ウェブ上での不正行為に関連する画像の識別と抽出に深層学習を活用する新しい検索エンジンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:39:32 GMT)
Convolutional Monge Mapping Normalization for learning on biosignals [0.0]
我々は、CMMN(Convolutional Monge Mapping Normalization)と呼ばれる新しい手法を提案する。 CMMNは、そのパワースペクトル密度(PSD)をトレーニングデータに基づいて推定されるワッサーシュタインバリセンタに適応させるために、信号をフィルタリングする。睡眠脳波データに関する数値実験により、CMMNはニューラルネットワークアーキテクチャから独立して、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:24:01 GMT)
Combining Matrix Product States and Noisy Quantum Computers for Quantum Simulation [0.0]
マトリックス生成状態(MPS)は、量子多体系を研究するための強力なツールであることが証明されている。 MPSは1Dシステムの基底状態を効率的に見つけることができるが、その能力は力学をシミュレートする際に制限される。我々は,古典的な知識をMPSの形で利用することで,限られた量子資源をよりよく活用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 17:21:52 GMT)
Class Conditional Gaussians for Continual Learning [0.0]
表現のシフトに対処することは、継続的な学習における主要な問題の一つである。本稿では,この問題を解決するための経験的ベイズ的手法であるDeepCCGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:40:39 GMT)
Chiral fermion in the Hamiltonian lattice gauge theory [0.0]
格子ゲージ理論のハミルトン形式論におけるカイラルフェルミオンについて議論する。ウィルソンフェルミオンは1次元のカイラルフェルミオンであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:52:05 GMT)
Channel capacity of relativistic quantum communication with rapid interaction [0.0]
グローバルな双曲型時空における古典的および量子的情報の伝達を非摂動的に研究する。両検出器がデルタカップリングを介して相互作用すると、チャネル容量が非摂動的に構築された量子チャネルに匹敵するように検出器を調整・調整できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 18:26:57 GMT)
Casimir-Lifshitz force between graphene-based structures out of thermal equilibrium [0.0]
異なる温度で保持されるグラフェン系並列構造間の非平衡カシミール・リフシッツ力について検討した。グラフェン伝導度は、カシミール・リフシッツ力のその場での調整を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:25:11 GMT)
Bloch Oscillations, Landau-Zener Transition, and Topological Phase Evolution in a Pendula Array [0.0]
本研究では,1次元のペンデュラアレイの動的挙動について検討した。電荷量子粒子のトポロジカルなSu-Schrieffer-Heegerモデルと、外部電場におけるホッピング速度の交互な格子上にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 20:01:52 GMT)
BenCoref: A Multi-Domain Dataset of Nominal Phrases and Pronominal Reference Annotations [0.0]
我々は、4つの異なるドメインから収集されたBengaliテキストのコア参照アノテーションを含む新しいデータセットBenCorefを紹介した。この比較的小さなデータセットには、48,569トークン内に502の参照クラスタを形成する5200の参照アノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:42:48 GMT)
An Evaluation of Lightweight Deep Learning Techniques in Medical Imaging for High Precision COVID-19 Diagnostics [0.0]
決定支援システムは、画像の物理的検査に固有の課題を緩和する。ほとんどのディープラーニングアルゴリズムは、リソース制約のあるデバイスの実装には適していない。本稿では,MobileNetV2モデルを用いた新型コロナウイルス検出のための軽量深層学習手法の開発と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 13:14:03 GMT)
An Annotated Dataset for Explainable Interpersonal Risk Factors of Mental Disturbance in Social Media Posts [0.0]
ソーシャルメディア上での精神障害に影響を及ぼす人為的リスクファクター(IRF)の分類と説明を伴う注釈付きデータセットの構築とリリースを行う。我々は,TBeとPBuのパターンをユーザの歴史的ソーシャルメディアプロファイルの感情スペクトルで検出することにより,将来的な研究方向のベースラインモデルを構築し,リアルタイムなパーソナライズされたAIモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 04:08:40 GMT)
Amplified Nanoscale Detection of Labelled Molecules via Surface Electrons on Diamond [0.0]
本稿では, ダイヤモンド表面上の窒素空孔中心とダングリングボンドを利用して, マクロ分子上にタグ付けされた2つの電子標的間の結合を測定する方法を提案する。この提案は、生物物理学や生化学といった異なる分野において、基礎研究と技術革新のための新たな道を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:18:15 GMT)
Altering level shifts and spontaneous decay rates of distant atoms \\ using partially-transparent asymmetric mirror interfaces [0.0]
3次元では、原子レベルのシフトと自然崩壊率を変化させる双極子-双極子相互作用は、発光光の波長に匹敵する距離でしか持続しない。陰性指標のメタマテリアルを含まない部分透明な非対称インタフェースの助けを借りて実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:22:37 GMT)
Aligning a medium-size GPT model in English to a small closed domain in Spanish [0.0]
本稿では、もともと英語で訓練された中規模のGPTモデルを、スペイン語の小さな閉領域に整合させる手法を提案する。また、ある質問に対する回答が適切かどうかをスコア付けして判断できる別のニューラルネットワークのトレーニングと実装も必要でした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 21:48:49 GMT)
Adaptive Selection of the Optimal Strategy to Improve Precision and Power in Randomized Trials [0.0]
精度を最大化するために、どの変数とどの形式で調整アプローチを選択するかを示す。このアプローチは、(nullの下で)Type-Iエラー制御を維持し、精度を大幅に向上させる。実データに適用すると、全体およびサブグループ内で有意義な効率改善が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:02:39 GMT)
Adaptation of Tongue Ultrasound-Based Silent Speech Interfaces Using Spatial Transformer Networks [0.0]
我々は、入力画像上でアフィン変換を行うことのできる空間変換器ネットワーク(STN)モジュールを用いて、ディープネットワークを拡張した。 STNはネットワークの約10%を占めるが,本実験ではSTNモジュールのみを適応させることで,平均88%のMSE削減が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 15:41:47 GMT)
A telecom band single-photon source using a grafted carbon nanotube coupled to a fiber Fabry-Perot cavity in the Purcell regime [0.0]
カーボンナノチューブにグラフトした有機色中心への再構成可能な高Q繊維微小空洞の結合について報告する。ファイバ結合単光子出力率を1275nmで最大20MHzまで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 08:22:40 GMT)
A Study on the Impact of Gender, Employment Status and Academic Discipline on Cyber Hygiene: A Case Study of University of Nigeria, Nsukka [0.0]
本研究はナイジェリア大学ヌスッカ校(UNN)の大学生と従業員の知識とコンプライアンスに関する考察である。学生や従業員のサイバー衛生文化における性別、雇用状況、学術的規律などの人口動態の関係を検証しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 14:03:25 GMT)
A Probabilistic Rotation Representation for Symmetric Shapes With an Efficiently Computable Bingham Loss Function [0.0]
ビンガム分布に対して高速に計算可能で実装が容易なNLL損失関数を導入する。損失関数は対象物の対称特性を点雲から捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 11:26:18 GMT)
A Multilingual Evaluation of NER Robustness to Adversarial Inputs [0.0]
言語モデルの敵対的評価は典型的には英語のみに焦点をあてる。本稿では,入力中の小さな摂動に対する頑健性の観点から,名前付きエンティティ認識(NER)の多言語評価を行った。既存のNERモデルに適応するために,新たなNERモデルをトレーニングするための強化トレーニングデータとして,生成した逆数データセットの一部を用いて既存のNERモデルを改善することが可能か,あるいは微調整データとして検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 10:50:49 GMT)
A Data-driven Latent Semantic Analysis for Automatic Text Summarization using LDA Topic Modelling [0.0]
本研究では、トピックモデリングを行うために使用されるLDA(Latent Dirichlet Allocation)アプローチを提案する。可視化は主要なトピックを概観し、個々のトピックに対する深い意味を許容し、帰結させる。その結果,処理文書中の話題の出現確率を考慮し,純粋にランク付けされた用語が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 30 May 2023 01:13:18 GMT)