Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

A Quality Index Metric and Method for Online Self-Assessment of Autonomous Vehicles Sensory Perception [164.9]
本稿では,検出品質指標(DQI)と呼ばれる新しい評価指標を提案し,カメラを用いた物体検出アルゴリズムの性能を評価する。我々は,提案したDQI評価指標を予測するために,原画像画素とスーパーピクセルを入力として利用するスーパーピクセルベースのアテンションネットワーク(SPA-NET)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:45:39 GMT)
Robust and Versatile Bipedal Jumping Control through Reinforcement Learning [141.6]
この研究は、トルク制御された二足歩行ロボットが実世界で頑丈で多目的なダイナミックジャンプを行えるようにすることで、二足歩行ロボットの機敏さの限界を推し進めることを目的としている。本稿では,ロボットが様々な場所や方向へジャンプするなど,さまざまなジャンプタスクを達成するための強化学習フレームワークを提案する。我々は,ロボットの長期入出力(I/O)履歴を符号化し,短期I/O履歴への直接アクセスを可能にする新しいポリシー構造を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:03:22 GMT)
Prompt Algebra for Task Composition [132.0]
素早いチューニングを伴うビジュアル言語モデルを基本分類器として検討する。合成分類器の性能向上のための制約付きプロンプトチューニングを提案する。 UTZapposでは、最高のベースモデルに対する分類精度を平均8.45%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:20:54 GMT)
On the Identifiability and Estimation of Causal Location-Scale Noise Models [122.7]
位置スケール・異方性雑音モデル(LSNM)のクラスについて検討する。症例によっては, 因果方向が同定可能であることが示唆された。我々は,LSNMの2つの推定器を提案し,その1つは(非線形)特徴写像に基づく推定器と,1つはニューラルネットワークに基づく推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:50:54 GMT)
Retrosynthetic Planning with Dual Value Networks [120.6]
我々は、PDVN(Planning with Dual Value Networks)と呼ばれる新しいオンライントレーニングアルゴリズムを提案する。 PDVNは計画段階と更新段階を交互に行い、分子の合成性とコストを予測する。広く使われているUSPTOデータセットでは、PDVNアルゴリズムが既存のマルチステッププランナの探索成功率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:38:02 GMT)
Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning [117.9]
好みのある言語モデルを調整することは、自然言語生成において重要な問題である。本研究では,複数世代間での嗜好を利用して,模倣学習におけるペアワイズ推論学習を可変長LM生成の両方に拡張するフレームワークを開発する。実験において,本手法は2つの異なるLMタスクに対して競合的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:00:07 GMT)
Train Offline, Test Online: A Real Robot Learning Benchmark [113.2]
Train Offline, Test Online (TOTO)は、リモートユーザに対して、共通タスクのメソッドを評価するための共有ロボティックハードウェアへのアクセスを提供する。本研究は、TOTOにおける5つの事前訓練された視覚表現と4つのオフラインポリシー学習ベースラインを比較し、遠隔で5つの機関に貢献した。ハードウェアやデータ収集を必要とせずに、いくつかのメソッドと簡単に直接比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:42:08 GMT)
Continual Vision-Language Representation Learning with Off-Diagonal Information [112.4]
CLIPのようなマルチモーダルなコントラスト学習フレームワークは通常、トレーニングに大量の画像テキストサンプルを必要とする。本稿では,ストリーミングデータを用いた連続CLIPトレーニングの実現可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:22:00 GMT)
Instruct-NeRF2NeRF: Editing 3D Scenes with Instructions [109.5]
テキストインストラクションを用いたNeRFシーンの編集手法を提案する。シーンのNeRFと再構成に使用される画像の収集を前提として,画像条件の拡散モデル(InstructPix2Pix)を用いてシーンを最適化しながら入力画像を反復的に編集する。提案手法は,大規模で現実的なシーンの編集が可能であり,従来よりもリアルで目標とした編集を実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:17:38 GMT)
Diffusion Self-Guidance for Controllable Image Generation [106.6]
自己誘導(Self-guidance)は、拡散モデルの内部表現を導くことによって、生成された画像に対するより深い制御を提供する。課題の画像操作を行うために、簡単なプロパティセットをいかに構成できるかを示す。また,実画像の編集に自己指導が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:56 GMT)
Differentiable Tree Operations Promote Compositional Generalization [106.6]
微分可能ツリーマシン(DTM)アーキテクチャは、インタプリタと外部メモリとエージェントを統合し、ツリー操作をシーケンシャルに選択することを学ぶ。 DTMは100%、Transformer、Tree Transformer、LSTM、Tree2Tree LSTMといった既存のベースラインは30%以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:46:34 GMT)
On the Off-Target Problem of Zero-Shot Multilingual Neural Machine Translation [104.9]
識別対象言語信号の符号化に失敗すると、オフターゲットとなり、語彙距離が近くなることが判明した。多言語語彙構築のための言語認識語彙共有(LAVS)を提案する。我々は11言語で多言語機械翻訳ベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:08:58 GMT)
Heterogeneous Value Evaluation for Large Language Models [98.6]
異種価値システムを用いた自動アライメント評価であるA2EHVを提案する。当社のアプローチは,目標値を満たす行動を実行するエージェントの能力を表す,価値合理性の概念を軸にしている。我々は、大きなモデルが、強い個人的価値を持つモデルに比べて中立的な値を調整する傾向にあることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:00:50 GMT)
Bag of Tricks for Training Data Extraction from Language Models [98.4]
公開データセットを用いてトレーニングデータ抽出を改善するための手法とベンチマーク手法について検討する。実験結果から,これまで見過ごされていたいくつかのトリックが,トレーニングデータ抽出の成功に不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:14:55 GMT)
Ghost in the Minecraft: Generally Capable Agents for Open-World Environments via Large Language Models with Text-based Knowledge and Memory [97.9]
Ghost in the Minecraft (GITM) は、LLM(Large Language Models)とテキストベースの知識と記憶を統合する新しいフレームワークである。我々は、構造化されたアクションのセットを開発し、LSMを活用してエージェントが実行するアクションプランを生成する。 LLMをベースとしたエージェントは、従来の手法を著しく上回り、成功率+47.5%という顕著な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:18:01 GMT)
Class Anchor Margin Loss for Content-Based Image Retrieval [97.8]
距離学習パラダイムに該当する新しいレペラ・トラクタ損失を提案するが、ペアを生成する必要がなく、直接L2メトリックに最適化する。 CBIRタスクにおいて,畳み込みアーキテクチャと変圧器アーキテクチャの両方を用いて,少数ショットおよびフルセットトレーニングの文脈で提案した目的を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:53:10 GMT)
Better Diffusion Models Further Improve Adversarial Training [97.4]
拡散確率モデル (DDPM) によって生成されたデータは, 対人訓練を改善することが認識されている。本稿では,効率のよい最新の拡散モデルを用いて,肯定的な回答を与える。我々の逆向きに訓練されたモデルは、生成されたデータのみを使用してRobustBench上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:23:16 GMT)
Vocabulary-free Image Classification [96.8]
VIC(Vocabulary-free Image Classification)と呼ばれる新しいタスクを定式化する。 VICは、既知の語彙を必要とせずに、制約のない言語によって引き起こされる意味空間に存在するクラスを入力画像に割り当てることを目的としている。 CaSEDは、事前訓練された視覚言語モデルと外部視覚言語データベースを利用して、VICをトレーニング不要に対処する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:19:43 GMT)
Prompt-Free Diffusion: Taking "Text" out of Text-to-Image Diffusion Models [94.3]
テキスト・トゥ・イメージ(T2I)の研究はこの1年で爆発的に成長した。テキストプロンプトエンジニアリングと、カスタマイズされた結果のための高品質なテキストプロンプトの検索は、科学よりも芸術的だ。本稿では,事前学習したT2I拡散モデルから"Text"を抽出し,ユーザの負担を軽減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:27:42 GMT)
Best Arm Identification for Stochastic Rising Bandits [93.1]
Rising Bandits (SRBs) は、選択肢の期待される報酬が選択されるたびに増加する、シーケンシャルな意思決定の問題をモデル化する。本稿では,SRBの固定予算ベストアーム識別(BAI)問題に焦点をあてる。提案手法は,UCBライクなアプローチを取り入れたR-UCBEと,連続的なリジェクション手順を用いたR-SRという2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:22:29 GMT)
Principled Reinforcement Learning with Human Feedback from Pairwise or $K$-wise Comparisons [92.6]
RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)の理論的枠組みを提供する。学習した報酬モデルに基づいてポリシーをトレーニングする際、MLEは失敗し、悲観的なMLEは特定のカバレッジ仮定の下で性能を改善したポリシーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:05:21 GMT)
Reconstructing Graph Diffusion History from a Single Snapshot [91.9]
A single SnapsHot (DASH) から拡散履歴を再構築するための新しいバリセンターの定式化を提案する。本研究では,拡散パラメータ推定のNP硬度により,拡散パラメータの推定誤差が避けられないことを証明する。また、DITTO(Diffusion hitting Times with Optimal proposal)という効果的な解法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:39:32 GMT)
Grounding Language Models to Images for Multimodal Inputs and Outputs [89.3]
本稿では,事前学習したテキストのみの言語モデルを視覚領域に最適化する効率的な手法を提案する。任意にインターリーブされた画像とテキストデータを処理し、検索した画像とインターリーブされたテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:09:28 GMT)
Quick Dense Retrievers Consume KALE: Post Training Kullback Leibler Alignment of Embeddings for Asymmetrical dual encoders [89.3]
我々は,高密度検索手法の推論効率を高めるための効率的かつ正確な手法であるKulback Leibler Alignment of Embeddings (KALE)を紹介した。 KALEは、バイエンコーダトレーニング後の従来の知識蒸留を拡張し、完全なリトレーニングやインデックス生成なしに効率的なクエリエンコーダ圧縮を可能にする。 KALEと非対称トレーニングを用いることで、3倍高速な推論を持つにもかかわらず、DistilBERTの性能を超えるモデルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:08:03 GMT)
Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality [88.6]
3つの代表的な構成課題におけるトランスフォーマーモデルの限界について検討する。これらのタスクは、問題をサブステップに分割し、これらのステップを正確な答えに合成する必要があります。実験の結果,多段階合成推論を線形化部分グラフマッチングに還元することにより,変換器が構成課題を解くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:50:32 GMT)
Improving and Benchmarking Offline Reinforcement Learning Algorithms [87.7]
この作業は、低レベルの選択とデータセットによって引き起こされるギャップを埋めることを目的としている。 3つの代表アルゴリズムを用いて20の実装選択を実証的に検討する。 CRR+とCQL+の2つの変種がD4RL上で新たな最先端を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:58:46 GMT)
UniDiff: Advancing Vision-Language Models with Generative and Discriminative Learning [86.9]
本稿では、画像テキストコントラスト学習(ITC)、テキスト条件付き画像合成学習(IS)、相互意味整合性モデリング(RSC)を統合した統合マルチモーダルモデルUniDiffを提案する。 UniDiffはマルチモーダル理解と生成タスクの両方において汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:39:38 GMT)
Learning Transformer Programs [85.5]
設計によって機械的に解釈可能なトランスフォーマーの訓練手順を導入する。人書きプログラムをTransformerにコンパイルする代わりに、勾配に基づく最適化を用いてトレーニングできる改良されたTransformerを設計する。 Transformer Programsは適切なソリューションを自動的に見つけ、同等のサイズの標準のTransformerと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:27:01 GMT)
LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day [85.2]
本稿では,バイオメディカルイメージのオープンな研究課題に答えられる視覚言語対話アシスタントを訓練するための費用効率のよいアプローチを提案する。モデルはまず、フィギュア・キャプションのペアを使ってバイオメディカル・ボキャブラリをアライメントし、その後、オープンエンドの会話意味論を習得する。これにより、バイオメディジンのための大規模言語と視覚アシスタントを15時間以内で(8つのA100で)訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:50:07 GMT)
A Law of Robustness beyond Isoperimetry [84.3]
我々は、任意の分布上でニューラルネットワークパラメータを補間する頑健性の低い$Omega(sqrtn/p)$を証明した。次に、$n=mathrmpoly(d)$のとき、スムーズなデータに対する過度なパラメータ化の利点を示す。我々は、$n=exp(omega(d))$ のとき、$O(1)$-Lipschitz の頑健な補間関数の存在を否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:21:23 GMT)
Segment Anything in 3D with NeRFs [84.1]
本稿では,Segment Anything Model (SAM) を一般化して3次元オブジェクトをセグメント化する。我々は、マルチビュー2D画像を3D空間に接続する安価なオフザシェルフとして、Neural Radiance Field(NeRF)を使用している。実験では,SA3Dが様々な場面に適応し,数分で3Dセグメンテーションを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:58:46 GMT)
How to Estimate Model Transferability of Pre-Trained Speech Models? [84.1]
本稿では,事前学習した音声モデルの伝達可能性を評価するためのスコアベースアセスメントフレームワークを提案する。ベイズ確率推定と最適輸送という2つの表現理論を利用して、PSM候補のランクスコアを生成する。本フレームワークは,候補モデルやレイヤを実際に微調整することなく,転送可能性スコアを効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:52:26 GMT)
Federated Conformal Predictors for Distributed Uncertainty Quantification [83.5]
コンフォーマル予測は、機械学習において厳密な不確実性定量化を提供するための一般的なパラダイムとして現れつつある。本稿では,共形予測を連邦学習環境に拡張する。本稿では、FL設定に適した部分交換可能性の弱い概念を提案し、それをフェデレート・コンフォーマル予測フレームワークの開発に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:30:15 GMT)
Divide, Conquer, and Combine: Mixture of Semantic-Independent Experts for Zero-Shot Dialogue State Tracking [83.4]
対話状態追跡(DST)のためのゼロショット転送学習は、ドメイン内のデータを収集するコストを伴わずに、様々なタスク指向の対話ドメインを扱うのに役立つ。既存の研究は主に一般化を強化するために、一般的なデータまたはモデルレベルの拡張方法を研究する。我々は、見られているデータのセマンティクスを明示的に切り離す、単純で効果的な「分割、征服、結合」ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:21:20 GMT)
Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting: An Empirical Study of What Matters [82.8]
CoT(Chain-of-Thought)の促進により,大規模言語モデル(LLM)の多段階推論能力が劇的に向上する無効な実演でもCoT推論が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:38:00 GMT)
Diverse and Faithful Knowledge-Grounded Dialogue Generation via Sequential Posterior Inference [82.3]
本稿では,知識の選択と対話生成が可能な,逐次後推論(Sequential Posterior Inference, SPI)と呼ばれるエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。他の方法とは異なり、SPIは推論ネットワークを必要とせず、後部分布の単純な幾何学を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:23:13 GMT)
AvatarStudio: Text-driven Editing of 3D Dynamic Human Head Avatars [80.8]
本研究では,動的なフルヘッドアバターの外観を編集するテキストベースのAvatarStudioを提案する。提案手法は,ニューラルフィールド(NeRF)を用いて人間の頭部のダイナミックなパフォーマンスを捉え,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いてこの表現を編集する。提案手法は,全頭部を標準空間で編集し,事前学習した変形ネットワークを介して残時間ステップに伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:06:01 GMT)
A Systematic Literature Review on the Impact of Formatting Elements on Code Legibility [80.6]
体系的な文献レビューを行い,人間中心研究を含む15の論文を同定した。ラクダ型では, 症例に有意差を認め, ヘビに有意な有意な有意差を認めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:02:22 GMT)
Adapting Pre-trained Language Models to Vision-Language Tasks via Dynamic Visual Prompting [80.5]
事前学習型言語モデル (PLM) はマルチメディア研究においてその役割を担っている。本稿では,視覚言語推論タスクのスタンドアロンモデルとしてのPLMの探索に焦点をあてる。ダイナミックビジュアル・プロンプティング(DVP)と呼ばれるPLMのための新しいトランスファー学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:19:28 GMT)
Rotating Features for Object Discovery [80.1]
本稿では,複雑な特徴を高次元に一般化した回転特徴と,分散表現からオブジェクトを抽出する新たな評価手法を提案する。これらの進歩により、分散オブジェクト中心の表現を単純な玩具から現実世界のデータに拡張することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:16:26 GMT)
Cocktail: Mixing Multi-Modality Controls for Text-Conditional Image Generation [79.9]
テキスト条件拡散モデルは多種多様な内容の高忠実度画像を生成することができる。しかし、言語表現はしばしば、想定された目的像の曖昧な記述を示す。様々なモダリティを1つの埋め込みに混ぜるパイプラインであるCocktailを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:55:32 GMT)
A Survey on Large Language Models for Recommendation [79.2]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:22:17 GMT)
Multi-Dimensional Evaluation of Text Summarization with In-Context Learning [79.0]
本稿では,テキスト内学習を用いた多次元評価器として,大規模言語モデルの有効性について検討する。実験の結果,テキスト要約作業において,文脈内学習に基づく評価手法が学習評価フレームワークと競合していることが判明した。次に、テキスト内サンプルの選択や数などの要因がパフォーマンスに与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:27:49 GMT)
GENEVA: Benchmarking Generalizability for Event Argument Extraction with Hundreds of Event Types and Argument Roles [77.1]
Event Argument extract (EAE)は、新しいイベントやドメインに対応するためのモデルの一般化性の改善に重点を置いている。 ACEやEREといった標準的なベンチマークデータセットは、40のイベントタイプと25のエンティティ中心の引数ロールをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:14:24 GMT)
Exploring Open-Vocabulary Semantic Segmentation without Human Labels [76.2]
我々は、既存の事前学習された視覚言語モデル(VL)を利用して意味的セグメンテーションモデルを訓練するZeroSegを提案する。 ZeroSegは、VLモデルで学んだ視覚概念をセグメントトークンの集合に蒸留することでこれを克服し、それぞれが対象画像の局所化領域を要約する。提案手法は,他のゼロショットセグメンテーション法と比較して,同じトレーニングデータを用いた場合と比較して,最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:47:06 GMT)
OTW: Optimal Transport Warping for Time Series [75.7]
動的時間温暖化(DTW)は時系列間の距離を測定するための実用的な選択肢となっている。最適アライメント行列を正確に計算する必要がある場合、それは避けられない二次時間複雑性に悩まされる。我々は、OTW(Optimal Transport Warping)と呼ばれる、最適輸送フレームワークに基づく時系列データのための新しいメトリクスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:45:00 GMT)
SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seconds [75.5]
テキストから画像への拡散モデルは、プロのアーティストや写真家の作品に匹敵する自然言語の記述から素晴らしい画像を作り出すことができる。これらのモデルは大規模で、複雑なネットワークアーキテクチャと数十のデノベーションイテレーションを持ち、計算コストが高く、実行が遅い。モバイル端末上でテキストから画像への拡散モデルの実行を2ドル以下でアンロックする汎用的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:25 GMT)
Did You Read the Instructions? Rethinking the Effectiveness of Task Definitions in Instruction Learning [74.7]
教科学習におけるタスク定義の役割を体系的に研究する。タスク出力を記述する内容を削除すると,モデルの性能が大幅に低下することがわかった。本稿では,モデルのタスク命令の活用を支援するための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:11:24 GMT)
DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection [73.7]
既存のディープフェイク検出方法は、目に見えない、または劣化したサンプルに対してうまく一般化できない。高レベルのセマンティクスは、一般化可能な偽造検出に必要なレシピである。 DeepFake-Adapterは、DeepFake検出のためのパラメータ効率の高い最初のチューニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:23:22 GMT)
CommonScenes: Generating Commonsense 3D Indoor Scenes with Scene Graphs [73.4]
シーングラフを対応する制御可能な3Dシーンに変換する完全生成モデルであるCommonScenesを提案する。パイプラインは2つのブランチで構成されており、1つは変分オートエンコーダでシーン全体のレイアウトを予測し、もう1つは互換性のある形状を生成する。生成されたシーンは、入力シーングラフを編集し、拡散モデルのノイズをサンプリングすることで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:46:36 GMT)
Boosting Text-to-Image Diffusion Models with Fine-Grained Semantic Rewards [72.8]
本研究では,テキストから画像への拡散モデルにおけるテキストと画像のアライメントを改善するためにFineRewardsを提案する。キャプション報酬は、合成画像中のすべての重要な内容を表す対応する詳細なキャプションを生成する。 Semantic Segment Anything (SAM) は、生成されたイメージをカテゴリラベル付きのローカルな部分に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:07:46 GMT)
Minding Language Models' (Lack of) Theory of Mind: A Plug-and-Play Multi-Character Belief Tracker [72.1]
ToMは,読解における文字の信念状態を調べるためのプラグアンドプレイ方式である。 ToMは、教師付きベースラインと比較して、配電性能が堅牢でありながら、ゼロオーダー設定でのオフ・ザ・シェルフニューラルネットワーク理論の考え方を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:24:35 GMT)
NeuroGF: A Neural Representation for Fast Geodesic Distance and Path Queries [71.4]
本稿では,ニューラル暗黙関数を用いた3次元メッシュモデル上での測地線表現の試みについて述べる。具体的には、与えられたメッシュの全対測地線を表現するために学習されたニューロ測地場(NeuroGF)を紹介する。 NeuroGFは、単一ソースのオールデスティネーション(SSAD)とポイント・ツー・ポイントの測地学を解く上で、非常に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:32:21 GMT)
ShaRP: Shape-Regularized Multidimensional Projections [71.3]
本稿では,生成した散布板の視覚的シグネチャをユーザが明示的に制御できる新しいプロジェクション技術,ShaRPを提案する。 ShaRPは次元とデータセットサイズによく対応し、任意の定量的データセットを汎用的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:16:58 GMT)
BeamSearchQA: Large Language Models are Strong Zero-Shot QA Solver [71.1]
本研究では,BeamSearchQAと呼ばれる質問応答パイプラインを提案する。提案手法では, 大規模言語モデルを用いて, 元の質問に対する質問を反復的に生成する。我々は、広く使われているオープンドメインNQおよびWebQデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:53:11 GMT)
Speaking Multiple Languages Affects the Moral Bias of Language Models [70.9]
事前訓練された多言語言語モデル(PMLM)は、複数の言語からのデータや言語間転送を扱う際に一般的に用いられる。モデルは英語から道徳的規範を捉え、他の言語に強制するか? 我々の実験は、事実、PMLMが道徳的バイアスを符号化していることを示しているが、これらは必ずしも人間の意見の文化的相違や共通点に対応しているわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:41:34 GMT)
Prediction of Post-Operative Renal and Pulmonary Complication Using Transformers [69.8]
術後急性腎不全,肺合併症,院内死亡の予測におけるトランスフォーマーモデルの有用性について検討した。以上の結果から,トランスフォーマーモデルにより術後合併症の予測や従来の機械学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:08:05 GMT)
Reconstruction Distortion of Learned Image Compression with Imperceptible Perturbations [69.3]
本稿では,学習画像圧縮(lic)の再構成品質を効果的に劣化させる攻撃手法を提案する。我々は,Frobeniusノルムに基づく損失関数を導入して,元の画像と再構成された逆例との差を最大化することによって,逆例を生成する。様々なlicモデルを用いてKodakデータセット上で実験を行った結果,有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:21:05 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。オープン・ランゲージ・ジェネレーションにおいて,経験豊富なTGNB人物の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からキュレートされたテンプレートベースの実世界のテキストのデータセットであるTANGOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:42:13 GMT)
Bridging the Gap: A Survey on Integrating (Human) Feedback for Natural Language Generation [68.9]
この調査は、人間のフィードバックを利用して自然言語生成を改善した最近の研究の概要を提供することを目的としている。まず、フィードバックの形式化を包括的に導入し、この形式化に続いて既存の分類学研究を特定・整理する。第二に、フィードバックを形式や目的によってどのように記述するかを議論し、フィードバック(トレーニングやデコード)を直接使用したり、フィードバックモデルをトレーニングしたりするための2つのアプローチについて取り上げる。第3に、AIフィードバックの生まれたばかりの分野の概要を紹介します。これは、大きな言語モデルを利用して、一連の原則に基づいて判断し、必要最小限にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:24:53 GMT)
Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation [68.5]
頑健な要約システムは、入力中の特定の単語の選択やノイズに関わらず、文書のギストをキャプチャできるべきである。まず,単語レベルの同義語置換や雑音を含む摂動に対する要約モデルの頑健性について検討する。 SummAttackerを提案する。これは言語モデルに基づく対数サンプルを生成するための効率的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:04:17 GMT)
A Closer Look at Few-shot Classification Again [68.4]
トレーニングフェーズと適応フェーズで構成されている。トレーニングアルゴリズムと適応アルゴリズムが完全に絡み合っていることを実証的に証明する。各フェーズのメタアナリシスは、いくつかの興味深い洞察を示し、いくつかのショット分類の重要な側面をよりよく理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:43:31 GMT)
The Hidden Language of Diffusion Models [68.4]
我々は、入力テキストプロンプトを小さな解釈可能な要素の集合に分解することで、テキストから画像モデルへの概念表現の理解に挑戦する。これは、モデルの語彙からトークンのまばらな重み付けの組み合わせである擬似トークンを学ぶことで達成される。この分解は、概念の表現における非自明で驚くべき構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:57:08 GMT)
On the Equivalence of Consistency-Type Models: Consistency Models, Consistent Diffusion Models, and Fokker-Planck Regularization [68.1]
本稿では,異なる目的に対する拡散モデルの拡張を目的とした,最近の3つの一貫性の概念間の理論的関連性を提案する。私たちの洞察は、一貫性型モデルのためのより包括的で包括的なフレームワークの可能性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:57:40 GMT)
Near-optimal fitting of ellipsoids to random points [68.1]
楕円体をランダムな点に合わせるという基本的な問題は、低ランク行列分解、独立成分分析、主成分分析に関係している。我々はこの予想を、ある$n = Omega(, d2/mathrmpolylog(d))$ に対する適合楕円体を構成することで対数的因子まで解決する。我々の証明は、ある非標準確率行列の便利な分解を用いて、サンダーソン等最小二乗構成の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:16:33 GMT)
Anomaly Detection with Variance Stabilized Density Estimation [68.0]
密度推定に基づく異常検出スキームは、通常、低密度領域に存在する異常をモデル化する。修正された密度推定問題を提案し,その異常検出の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:52:58 GMT)
When does Privileged Information Explain Away Label Noise? [67.0]
ラベルノイズを除去する際のPIの特性の違いによる役割について検討する。ネットワークがノイズの多いデータとクリーンなデータを容易に区別できる場合、PIが最も役立ちます。本稿では,最新のPI手法のいくつかの改良を提案し,ラベルノイズに対処する手段としてのPIの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:00:42 GMT)
FACTUAL: A Benchmark for Faithful and Consistent Textual Scene Graph Parsing [66.7]
画像キャプションをシーングラフに変換する既存のシーングラフは、しばしば2種類のエラーに悩まされる。まず、生成されたシーングラフはキャプションや対応する画像の真の意味を捉えず、忠実さの欠如をもたらす。第二に、生成されたシーングラフは一貫性が高く、同じセマンティクスは異なるアノテーションで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:56:26 GMT)
Attention Schema in Neural Agents [66.4]
認知神経科学において、注意理論(AST)は、注意をASと区別する考え方を支持している。 ASTは、エージェントが自身のASを使用して他のエージェントの注意の状態を推測できると予測する。我々は、注意とASが相互に相互作用する様々な方法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:09:23 GMT)
Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles [65.5]
本稿では、この追加のバルクは不要であると論じる。強いビジュアル・プレテキスト・タスク(MAE)で事前トレーニングを行うことで、最先端の多段階視覚変換器から全てのベル・アンド・ウィストルを除去することができる。 Hieraは、非常に単純な階層型視覚変換器で、従来のモデルよりも正確です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:58 GMT)
Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models [65.5]
ビームサーチやガンベルトップkサンプリングのような手法は、ビームの各要素に対して異なる出力を保証できるが、並列化は容易ではない。本稿では,大言語モデルによって暗黙的に定義された算術符号書に従ってサンプリングを行うフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:18:51 GMT)
How Many Answers Should I Give? An Empirical Study of Multi-Answer Reading Comprehension [64.8]
我々は、一般的に見られるマルチアンサーMRCインスタンスを分類するために分類を設計する。我々は、現在のマルチ・アンサー・MCCモデルのパラダイムが、異なるタイプのマルチ・アンサー・インスタンスをどのように扱うかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:22:21 GMT)
Exploring Anisotropy and Outliers in Multilingual Language Models for Cross-Lingual Semantic Sentence Similarity [64.2]
これまでの研究によると、文脈言語モデルによって出力される表現は静的な型埋め込みよりも異方性が高い。これは単言語モデルと多言語モデルの両方に当てはまるように思われるが、多言語コンテキストでの作業はあまり行われていない。複数の事前訓練された多言語言語モデルにおける外乱次元とその異方性との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:01:48 GMT)
Sonicverse: A Multisensory Simulation Platform for Embodied Household Agents that See and Hear [63.9]
Sonicverseは、オーディオ・ビジュアル・シミュレーションを統合したマルチセンサー・シミュレーション・プラットフォームである。音声と視覚の知覚を必要とするAIタスクを具現化する。 Sonicverseで訓練されたエージェントは、現実世界の環境で音声視覚ナビゲーションをうまく実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:24:01 GMT)
Rethinking Local Perception in Lightweight Vision Transformer [63.7]
本稿では,コンテキスト認識型局所拡張を利用した軽量な視覚変換器であるCloFormerを紹介する。 CloFormer氏は、バニラ畳み込み演算子でよく使用されるグローバル共有ウェイトと、注目されているトークン固有のコンテキスト認識ウェイトとの関係について検討している。提案したAttnConvでは、共有ウェイトを使用してローカル情報を集約し、ローカル機能を強化するために慎重に設計されたコンテキスト対応ウェイトをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:42:15 GMT)
Lightweight Vision Transformer with Bidirectional Interaction [63.7]
本研究では,視覚変換器の局所的・グローバル的情報をモデル化するためのFASA機構を提案する。 FASAに基づいて、我々はFAT(Fully Adaptive Transformer)ファミリーという軽量なビジョンバックボーンのファミリーを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:56:41 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） (Thu, 1 Jun 2023 11:18:36 GMT)
Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.3]
本研究では,因果関係を高次元関数から推定する因果表現学習について検討した。我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:51:58 GMT)
A Transformer-based representation-learning model with unified processing of multimodal input for clinical diagnostics [63.1]
本稿では,マルチモーダル入力を統一的に処理する臨床診断支援として,トランスフォーマーを用いた表現学習モデルについて報告する。統一モデルは, 肺疾患の同定において, 画像のみのモデル, 非統一型マルチモーダル診断モデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:23:47 GMT)
Fed-GLOSS-DP: Federated, Global Learning using Synthetic Sets with Record Level Differential Privacy [62.5]
Fed-GLOSS-DPは、フェデレーション学習のための新しいプライバシー保護アプローチである。我々の定式化は、クライアントから受信した合成サンプルを活用することで、グローバルな最適化を可能にします。プライバシーの懸念が高まりつつある中で、私たちのアプローチがレコードレベルの差分プライバシーとシームレスに機能することを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:27:19 GMT)
Sharper Bounds for $\ell_p$ Sensitivity Sampling [62.4]
大規模な機械学習において、ランダムサンプリングは、サンプルの小さな代表部分集合によってデータセットを近似する一般的な方法である。本研究では,$ell_p$部分空間埋め込みに対して$pne$q 2$に対する感度サンプリングの最初の境界を示す。我々の感度サンプリングの結果は、より小さな$ell_pの感度を持つ広範囲の構造化行列に対して、最もよく知られたサンプルの複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:27:28 GMT)
Unleash the Potential of 3D Point Cloud Modeling with A Calibrated Local Geometry-driven Distance Metric [62.4]
そこで我々は,Callibated Local Geometry Distance (CLGD) と呼ばれる新しい距離測定法を提案する。 CLGDは、基準点の集合によってキャリブレーションされ誘導される基礎となる3次元表面の差を計算する。一般的な指標として、CLGDは3Dポイントのクラウドモデリングを前進させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:16:20 GMT)
Non-stationary Reinforcement Learning under General Function Approximation [60.4]
まず,非定常MDPに対する動的ベルマンエルダー次元(DBE)と呼ばれる新しい複雑性指標を提案する。提案する複雑性指標に基づいて,SW-OPEAと呼ばれる新しい信頼度セットに基づくモデルフリーアルゴリズムを提案する。 SW-OPEAは,変動予算がそれほど大きくない限り,有効に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:19:37 GMT)
PV2TEA: Patching Visual Modality to Textual-Established Information Extraction [59.8]
我々は、その視覚的モダリティをテキスト化された属性情報抽出器にパッチする。 PV2TEAは3つのバイアス低減方式を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャである。実世界のeコマースデータセットに関する実証的な結果は、絶対値11.74%(相対値20.97%)のF1の増加を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:39:45 GMT)
Controllable Motion Diffusion Model [59.5]
制御可能な運動拡散モデル(COMODO)の枠組みを提案する。我々のフレームワークは自動回帰運動拡散モデル(A-MDM)から始まり、ステップごとに動きのシーケンスを生成する。そこで本研究では,A-MDMモデル上での強化学習に基づく制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:48:34 GMT)
Joint Adaptive Representations for Image-Language Learning [59.4]
画像言語学習のためのレシピを提案し、より大きくて高価なものよりも優れたモデルを作成し、しばしば桁違いに大きなデータセットで訓練する。我々の重要な発見は、適応的かつ反復的にマルチモーダルな特徴を融合させる、コンパクトな視覚と言語表現の連成学習である。たった4000万のトレーニング例と39のGFLOPで、私たちの軽量モデルは、2～20倍以上のFLOPの最先端モデルで、さらに大きなデータセットを使用して、1B近くのトレーニング例で何倍もパフォーマンスを上げています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:41:06 GMT)
A Survey on Fairness-aware Recommender Systems [59.2]
本稿では,様々なレコメンデーションシナリオにおいてフェアネスの概念を提示し,現在の進歩を包括的に分類し,レコメンデーションシステムのさまざまな段階におけるフェアネスを促進するための典型的な手法を紹介する。次に、フェアネスを意識したレコメンデーションシステムが実業界における産業応用に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:08:22 GMT)
Real-time high-resolution CO$_2$ geological storage prediction using nested Fourier neural operators [58.7]
炭素捕獲貯蔵(CCS)は、地球規模の脱炭酸に不可欠な役割を担っている。 CCS展開のスケールアップには, 貯留層圧力上昇とガス配管マイグレーションの高精度かつ高精度なモデリングが必要である。我々は,高分解能な3D CO2ストレージモデリングのための機械学習フレームワークであるNested Fourier Neural Operator (FNO)を,盆地スケールで導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:16:26 GMT)
Fermonic anyons: entanglement and quantum computation from a resource-theoretic perspective [58.7]
我々は、フェルミオン性エノンの分離性を定義し、研究するための資源理論フレームワークを開発する。フェミオンアニオンセパビリティの概念と、それを保存するユニタリ演算は、マッチゲート回路のフリーリソースにマッピング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:25:19 GMT)
On the Possibilities of AI-Generated Text Detection [57.3]
人間と機械が生成したテキストの分布が全く同じでない限り、AIが生成したテキストをほぼ常に検出できるという証拠を提供する。我々は、AIが生成するテキスト検出の正確なサンプル境界の複雑さを導出し、それを検出するのにどれだけのサンプルが必要であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:19:54 GMT)
What if We Enrich day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting with Spatio-Temporal Context? [56.9]
太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:54:39 GMT)
Tight Exponential Analysis for Smoothing the Max-Relative Entropy and for Quantum Privacy Amplification [56.6]
最大相対エントロピーとその滑らかなバージョンは、量子情報理論の基本的な道具である。我々は、精製された距離に基づいて最大相対エントロピーを滑らかにする量子状態の小さな変化の崩壊の正確な指数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:33:41 GMT)
Robust T-Loss for Medical Image Segmentation [56.5]
本稿では,医用画像分割のための新しいロバストな損失関数T-Lossを提案する。提案した損失は、Student-t分布の負のログ類似度に基づいており、データ内の外れ値の処理を効果的に行うことができる。実験の結果,T-Lossは2つの医療データセットのダイススコアにおいて従来の損失関数よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:49:40 GMT)
A Survey on In-context Learning [56.4]
In-context Learning (ICL)は自然言語処理のための新しいパラダイムであるまず、ICLの形式的定義を示し、関連する研究との相関を明らかにする。そこで我々は,訓練戦略,実証設計戦略,関連する分析など,高度な手法を整理し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:23:40 GMT)
Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing [56.4]
本研究では, コンセンサス空間を対象とし, 非コンセンサス空間ではなく, 新規なコントラスト正規化を提案する。我々の負は,1)ハズーな画像から,2)既存の手法による対応する復元から,より低い制約を提供することができる。このユニットは、直交的なコントラスト正規化とともに、C2PNetというデハジングネットワークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:36:30 GMT)
Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are Invisible and Robust [55.9]
生成モデルのアウトプットを透かしは、著作権をトレースし、AI生成コンテンツによる潜在的な害を防ぐ重要なテクニックである。本稿では,拡散モデル出力を頑健にフィンガープリントするTree-Ring Watermarkingという新しい手法を提案する。私たちの透かしは画像空間に意味的に隠れており、現在デプロイされている透かしよりもはるかに堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:01:59 GMT)
Hard Prompts Made Easy: Gradient-Based Discrete Optimization for Prompt Tuning and Discovery [55.9]
本稿では,効率的な勾配に基づく最適化により,ハードテキストのプロンプトを頑健に最適化する手法について述べる。本手法は,テキスト・ツー・イメージ・アプリケーションとテキスト・ツー・テキストアプリケーションの両方に対して,ハードテキスト・ベースのプロンプトを自動生成する。テキストからテキストへの設定では、分類のためのLMのチューニングに有効なハードプロンプトを自動的に発見できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:26:45 GMT)
OpenPI-C: A Better Benchmark and Stronger Baseline for Open-Vocabulary State Tracking [55.6]
OpenPIは、オープン語彙状態トラッキング用に注釈付けされた唯一のデータセットである。手順レベル,ステップレベル,状態変化レベルの3つの問題を分類する。評価指標として,クラスタベースの計量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:48:20 GMT)
Beam Tree Recursive Cells [55.0]
本稿では,遅延構造誘導のためのビームサーチによる再帰ニューラルネットワーク(RvNN)の拡張を目的としたビームツリー再帰セル(BT-Cell)を提案する。提案したモデルは, 合成データと実データの両方において, 異なる分配分割で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:42:16 GMT)
Are Layout-Infused Language Models Robust to Layout Distribution Shifts? A Case Study with Scientific Documents [54.7]
近年の研究では、レイアウト機能を言語モデル(LM)に注入することで、科学論文などの視覚に富んだ文書の処理が改善されている。レイアウトを注入したLMがレイアウト分布シフトに対して堅牢であるかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:01:33 GMT)
Canary in a Coalmine: Better Membership Inference with Ensembled Adversarial Queries [53.2]
私たちは、差別的で多様なクエリを最適化するために、逆ツールを使用します。我々の改善は既存の方法よりもはるかに正確な会員推定を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:30:35 GMT)
Reflection Invariance Learning for Few-shot Semantic Segmentation [53.2]
Few-shot semantic segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーション付きサポートイメージを持つクエリイメージにおいて、目に見えないクラスのオブジェクトをセグメントすることを目的としている。本稿では,マルチビューマッチング方式でリフレクション不変性をマイニングするための,新しい数ショットセグメンテーションフレームワークを提案する。 PASCAL-$5textiti$とCOCO-$20textiti$データセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:14:58 GMT)
Crafting Training Degradation Distribution for the Accuracy-Generalization Trade-off in Real-World Super-Resolution [53.0]
そこで本研究では,少数の参照画像を用いたクラフトトレーニング劣化分布の新しい手法を提案する。提案手法は,実世界のアプリケーションにおける一般化能力を保ちながら,テスト画像の性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:17:58 GMT)
Symmetric Uncertainty-Aware Feature Transmission for Depth Super-Resolution [52.6]
カラー誘導DSRのためのSymmetric Uncertainty-aware Feature Transmission (SUFT)を提案する。本手法は最先端の手法と比較して優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:35:59 GMT)
Uncertainty-Aware Unlikelihood Learning Improves Generative Aspect Sentiment Quad Prediction [52.1]
トークンレベルの生成を制御するテンプレートに依存しない手法を提案する。具体的には、事前訓練された言語モデルのビルトイン不確実性を理解するために、モンテカルロのドロップアウトを導入する。さらに,不確実性を認識した誤りトークンを抑制するために,差分学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:49:06 GMT)
Exposing Attention Glitches with Flip-Flop Language Modeling [52.0]
この研究は、大きな言語モデルにおける注意点の現象を特定し、分析する。ニューラルネットワークモデルの外挿挙動を探索するために設計された,合成ベンチマークのファミリであるフリップフロップ言語モデリング(FFLM)を導入する。その結果,Transformer FFLM は散発的推論誤差の長い尾に悩まされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:44:35 GMT)
LazyGNN: Large-Scale Graph Neural Networks via Lazy Propagation [51.6]
グラフ表現学習においてより効率的なモデルであるLazyGNNを実現するために,より深いモデルではなく,より浅いモデルによってグラフの長距離依存性をキャプチャすることを提案する。 LazyGNNは、ミニバッチのLazyGNNの開発を通じてさらに加速するために、既存のスケーラブルなアプローチ(サンプリング方法など)と互換性がある。総合的な実験は、大規模なベンチマークで優れた予測性能とスケーラビリティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:49:33 GMT)
The ObjectFolder Benchmark: Multisensory Learning with Neural and Real Objects [51.2]
マルチセンサーなオブジェクト中心学習のための10のタスクからなるベンチマークスイートであるObject Benchmarkを紹介した。また,100個の実世界の家庭用オブジェクトに対するマルチセンサー計測を含む,オブジェクトリアルデータセットについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:51:22 GMT)
Can Large Pre-trained Models Help Vision Models on Perception Tasks? [51.2]
本稿では,大規模な事前学習モデルから抽出した知識を利用して,CNN や ViT などのモデルが拡張表現を学習するのを支援する新しい学習パラダイムを提案する。我々は、詳細な記述を事前訓練されたエンコーダに入力し、画像の内容をエンコードするリッチなセマンティック情報でテキスト埋め込みを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:02:45 GMT)
SenteCon: Leveraging Lexicons to Learn Human-Interpretable Language Representations [51.1]
SenteConは、深層言語表現に人間の解釈可能性を導入する方法である。 SenteConは、下流タスクにおける予測性能にほとんど、あるいは全くコストをかからない高レベルな解釈性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:55:25 GMT)
Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration [50.6]
決定指向対話と呼ばれるタスクのクラスについて説明する。そこでは、AIアシスタントが自然言語を介して1つ以上の人間と協力し、複雑な意思決定を支援する必要がある。日常的な意思決定に直面する3つの領域を定式化し,(1)レビュアーの会議論文への課題の選択,(2)都市における複数段階の旅程の計画,(3)友人集団の旅行計画の交渉を行う。各タスクに対して、エージェントが到達した最終決定の質に基づいて報酬を受け取る対話環境を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:49:10 GMT)
Scalable Optimal Margin Distribution Machine [50.3]
ODM(Optimal margin Distribution Machine)は、新しいマージン理論に根ざした新しい統計学習フレームワークである。本稿では,従来のODMトレーニング手法に比べて10倍近い高速化を実現するスケーラブルなODMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:18:19 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） (Thu, 1 Jun 2023 00:54:55 GMT)
End-to-end Knowledge Retrieval with Multi-modal Queries [50.0]
ReMuQは、テキストと画像のクエリからコンテンツを統合することで、大規模なコーパスから知識を取得するシステムを必要とする。本稿では,入力テキストや画像を直接処理し,関連する知識をエンドツーエンドで検索する検索モデルReViz'を提案する。ゼロショット設定下での2つのデータセットの検索において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:04:12 GMT)
Refined Regret for Adversarial MDPs with Linear Function Approximation [50.0]
我々は,損失関数が約1,300ドル以上のエピソードに対して任意に変化するような,敵対的決定過程(MDP)の学習を検討する。本稿では,同じ設定で$tildemathcal O(K2/3)$に対する後悔を改善する2つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:43:47 GMT)
Disentangled Causal Graph Learning forOnline Unsupervised Root Cause Analysis [49.9]
ルート原因分析(RCA)は、システム監視データを分析することにより、システム障害/障害の根本原因を特定することができる。従来の研究は主にオフラインのRCAアルゴリズムの開発に重点を置いており、しばしば手動でRCAプロセスを開始する必要がある。我々は、RCAプロセスを自動的に起動し、RCAモデルを漸進的に更新できる新しいオンラインRCAフレームワークであるCORALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:59:12 GMT)
BOtied: Multi-objective Bayesian optimization with tied multivariate ranks [49.9]
非支配解と最高多変量階との自然な関係を示し、これは合同累積分布関数(CDF)の最外層線と一致する。我々はCDFインジケータに基づくBOtiedと呼ばれる取得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:50:06 GMT)
Active Reinforcement Learning under Limited Visual Observability [49.0]
本研究では,具体的エージェントが同時にタスクのアクションポリシーを学習し,視覚的観察も制御するアクティブ強化学習(Active-RL)について検討する。運動と感覚のポリシーを個別にモデル化するフレームワークであるSUGARLを提案するが、本質的な感性報酬を用いて共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:05 GMT)
The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only [48.5]
適切にフィルタリングされ、分離されたWebデータだけで、強力なモデルに繋がることを示す。 RefinedWebデータセットから600億のトークンの抽出と、それに基づいてトレーニングされた1.3/7.5Bパラメータ言語モデルをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:03:56 GMT)
DiffRoom: Diffusion-based High-Quality 3D Room Reconstruction and Generation [48.4]
DiffRoomは,高品位な室内3次元再現・生成の課題に対処するための新しいフレームワークである。 KinectFusionのインクリメンタルアライメントとローカルSDFの融合に着想を得て,拡散型TSDF融合法を提案する。学習を容易にするために,カリキュラム拡散学習パラダイムを導入し,学習の収束過程を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:19:23 GMT)
Accelerated Fingerprint Enhancement: A GPU-Optimized Mixed Architecture Approach [47.9]
本論文は,Unet混在アーキテクチャを中心に設計された潜伏指紋強調への予備的アプローチを示す。 Resnet-101ネットワークとUnetエンコーダの能力を組み合わせることで、潜在的に強力なコンポジットを作ることを目指している。このアプローチの革新的な要素の1つは、GPU計算用に特別に設計された新しいFingerprint Enhancement Gabor層である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:19:32 GMT)
Word separation in continuous sign language using isolated signs and post-processing [47.4]
連続手話認識のための2段階モデルを提案する。第1段階では、CNN、SVD、LSTMの組み合わせを含む予測モデルが、孤立した標識で訓練される。第2段階では、モデルの最初の部分から得られたソフトマックス出力に後処理アルゴリズムを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:43:13 GMT)
ACLM: A Selective-Denoising based Generative Data Augmentation Approach for Low-Resource Complex NER [47.3]
本稿では、条件付き言語モデルファインチューニングのためのACLM注意マップ対応キーワード選択について述べる。 ACLMは、既存のNERデータ拡張技術が抱える問題であるコンテキストエンティリティミスマッチ問題を緩和する。本稿では,ACLMがモノリンガル,クロスリンガル,多言語複合NERに対して質的かつ定量的に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:33:04 GMT)
Feature-based Learning for Diverse and Privacy-Preserving Counterfactual Explanations [46.9]
解釈可能な機械学習は複雑なブラックボックスシステムの推論過程を理解しようとする。優れたアプローチの1つは、ユーザが結果を変更するために何ができるかを示唆する、反ファクト的な説明を通じてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:08:00 GMT)
Chaos persists in large-scale multi-agent learning despite adaptive learning rates [46.7]
適応学習率を用いても,大集団の混雑ゲームではカオスが持続することを示す。我々のアプローチは、動力学の基本的な性質を研究することによって、従来の3つのテクニックであるLi-Yorkeを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:57:11 GMT)
A Multi-dimensional Deep Structured State Space Approach to Speech Enhancement Using Small-footprint Models [45.9]
我々は、時間(T)および時間周波数(TF)ドメインにおける複数のS4ベースのディープアーキテクチャを探索する。提案されたTFドメインS4ベースのモデルのサイズは78.6%小さいが、PESQスコア3.15のデータ拡張で競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:19:57 GMT)
Dipolar quantum solids emerging in a Hubbard quantum simulator [45.8]
我々は,光学格子における長距離双極子相互作用を用いて,新しい相関量子相を実現できることを示す。この研究は、長距離および異方性相互作用を持つ幅広い格子モデルの量子シミュレーションへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:49:20 GMT)
Joint Latent Topic Discovery and Expectation Modeling for Financial Markets [45.8]
金融市場分析のための画期的な枠組みを提示する。このアプローチは、投資家の期待を共同でモデル化し、潜伏する株価関係を自動的に掘り下げる最初の方法だ。私たちのモデルは年率10%を超えるリターンを継続的に達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:36:51 GMT)
Dense and Aligned Captions (DAC) Promote Compositional Reasoning in VL Models [45.4]
視覚と言語(VL)モデルは、画像とテキストの表現空間を整列する効果的な方法を提供する。一般的なVLモデルで学習されたアライメントされた画像テキスト空間は、いまだにいわゆるオブジェクトバイアスに悩まされている」。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:16:02 GMT)
Faster Causal Attention Over Large Sequences Through Sparse Flash Attention [45.2]
FlashAttentionを拡張して、大量の注目空間パターンに対応します。変換言語モデルのトレーニング速度を、それぞれ$2.0times$と$3.3times$で、それぞれ$8k$と$16k$のシーケンスで増加します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:33:59 GMT)
Transformers learn to implement preconditioned gradient descent for in-context learning [45.0]
変換器の複数の層が勾配降下繰り返しをシミュレートするのに十分であることを示す。トランスフォーマーは、ランダムな問題インスタンスをトレーニングすることで、そのようなアルゴリズムを実装することを学べますか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:35:57 GMT)
EEL: Efficiently Encoding Lattices for Reranking [44.8]
生成した出力の格子を効率的にエンコードするためにTransformerを使用します。このアプローチをトークン駆動リランカ(TFR)の新しいクラスと組み合わせる。以上の結果から,ダウンストリームメトリクスの性能は,従来の手法に比べて大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:45:32 GMT)
Object pop-up: Can we infer 3D objects and their poses from human interactions alone? [44.7]
ユーザが機能を模倣しているだけであっても、一般的な3Dヒューマンポイントクラウドは、観測されていないオブジェクトをポップアップさせるのに十分であることを示す。提案手法の質的,定量的な検証を行い,XR/VRへの適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:08:15 GMT)
Example-based Motion Synthesis via Generative Motion Matching [44.2]
我々は、単一または少数のサンプルシーケンスから可能な限り多くの多様な動きを「マイニング」する生成モデルGenMMを提案する。 GenMMは、トレーニングのない性質と、よく知られたMotion Matching法の優れた品質を継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:19:33 GMT)
Bypass Temporal Classification: Weakly Supervised Automatic Speech Recognition with Imperfect Transcripts [44.2]
本稿では,不完全な学習データを用いた音声認識モデル(ASR)を構築するための新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、特に不正確に転写された音声コーパスを扱う場合、ASRシステムの堅牢性と精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:56:19 GMT)
Topic-Guided Sampling For Data-Efficient Multi-Domain Stance Detection [44.1]
スタンス検出は、著者が関心の対象に対して表現する姿勢を特定することに関わる。このタスクは、ソーシャルメディアの意見の特定から法的主張の立場の検出まで、さまざまな領域にまたがる。本稿では、トピック誘導型多様性サンプリング手法と、スタンスを微調整するために使用される対照的な目的について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:00:39 GMT)
In or Out? Fixing ImageNet Out-of-Distribution Detection Evaluation [43.9]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション・タスクとは無関係な入力を識別する問題である。現在使用されているテストOODデータセットの大部分は、オープンセット認識(OSR)文学からのデータセットを含む、深刻な問題を抱えている。我々はNINCOに新しいテストOODデータセットを導入し、各サンプルをIDフリーにチェックし、OOD検出器の強度と障害モードの詳細な分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:48:10 GMT)
Understanding Augmentation-based Self-Supervised Representation Learning via RKHS Approximation [43.6]
優れたデータ拡張は、自己教師型表現学習の実証的な成功につながる重要な要因の1つです。最近の研究は、自己教師付き学習とグラフラプラシアン作用素のトップ固有空間の近似との接続を構築している。我々はこの知見を用いて、拡張に基づく事前学習の統計的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:18:55 GMT)
StyleDrop: Text-to-Image Generation in Any Style [43.4]
StyleDropは、テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いて特定のスタイルを忠実に追従する画像の合成を可能にする方法である。トレーニング可能なパラメータをごくわずかに微調整し、反復的なトレーニングを通じて品質を改善することで、新しいスタイルを効率的に学習する。広範な研究により、スタイルチューニングの作業において、StyleDropはMuseに実装され、他の手法よりも確実に優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:51 GMT)
Integrated Sensing-Communication-Computation for Edge Artificial Intelligence [42.6]
統合センシング通信計算(I SCC)は,資源利用の向上に最重要課題である。本稿では、エッジ学習タスクとエッジAI推論タスクをアプリケーション層と物理層の両方で行うための各種のISCCスキームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:35:20 GMT)
StableRep: Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners [42.0]
合成画像の自己教師的手法を訓練することで、実際の画像と一致したり、打ち負かしたりすることができることを示す。本研究では,StableRepと呼ばれるマルチ陽性のコントラスト学習手法を開発した。合成画像だけで、StableRepで学んだ表現は、SimCLRとCLIPで学んだ表現のパフォーマンスを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:51 GMT)
A Survey on Causal Reinforcement Learning [41.6]
本稿では、CRL(Causal Reinforcement Learning)の作業のレビュー、CRL手法のレビュー、RLへの因果性から潜在的な機能について検討する。特に,既存のCRLアプローチを,因果関係に基づく情報が事前に与えられるか否かに応じて2つのカテゴリに分けた。我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)、部分観測マルコフ決定プロセス(POMDP)、マルチアーム帯域(MAB)、動的治療レジーム(DTR)など、様々なモデルの形式化の観点から、各カテゴリを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:43:50 GMT)
Joint Learning of Label and Environment Causal Independence for Graph Out-of-Distribution Generalization [40.9]
本稿では,ラベルと環境情報を完全に活用するために,ラベルと環境の因果独立(LECI)を導入することを提案する。 LECIは、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、従来の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:33:30 GMT)
Interactive Segmentation for COVID-19 Infection Quantification on Longitudinal CT scans [40.7]
病状進行と治療に対する反応を正確に評価するためには,複数の時点にまたがる患者のCTスキャンの連続的セグメンテーションが不可欠である。既存の医用画像の自動および対話的セグメンテーションモデルでは、単一の時点からのデータのみを使用する(静的)。本稿では,過去の情報をすべて活用し,フォローアップスキャンのセグメンテーションを改良する,インタラクティブセグメンテーションのための新しい単一ネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:55:54 GMT)
N-best T5: Robust ASR Error Correction using Multiple Input Hypotheses and Constrained Decoding Space [40.4]
本稿では,T5モデルから微調整を行い,モデル入力としてASR N-best Listを利用する,新しいN-best T5モデルを提案する。事前学習された言語モデルから知識を伝達し、ASR復号化空間からより豊かな情報を得ることにより、提案手法は強力な Conformer-Transducer ベースラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:56:35 GMT)
Adapting an Unadaptable ASR System [40.4]
我々は、最近リリースされたOpenAI Whisper ASRを、適応手法を評価するための大規模ASRシステムの例と考えている。モデルへのアクセスを必要としないため、誤り訂正に基づくアプローチが採用されている。次に、2つの異なる次元におけるシステムの一般化能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:54:11 GMT)
"Let's not Quote out of Context": Unified Vision-Language Pretraining for Context Assisted Image Captioning [40.0]
我々は,One For All(OFA)モデルに基づく新しい統合ビジョンランゲージ(VL)モデルを提案する。我々のアプローチは、既存のアプローチの文脈に依存しない(画像とテキストは独立して扱われる)性質を克服することを目的としています。本システムは,ベンチマークニュース画像キャプションデータセットにおいて,最大8.34CIDErのスコアを向上し,最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:34:25 GMT)
Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses [40.0]
機械学習のセキュリティコミュニティは、過去10年にわたって、回避攻撃のための無数の防御を開発してきた。このコミュニティの根底にある疑問は: この防衛は、誰のために防御されるのか? 機械学習のセキュリティ手法の公正性に関する実証的な結果を通じて、この問題に答えることのできる単純なパリティ指標と分析のためのフレームワークについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:17:29 GMT)
DISCO: Distilling Phrasal Counterfactuals with Large Language Models [39.9]
対実的に強化されたデータで訓練されたモデルは、タスクの因果構造の表現を学習する。高品質のカウンターファクトデータはほとんどのタスクに乏しく、大規模に生成するのは容易ではない。 DISCOは,大規模に高品質な対実データを自動的に生成する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:28:06 GMT)
Intriguing Properties of Text-guided Diffusion Models [39.6]
テキスト誘導拡散モデル(TDM)は広く応用されているが、予期せず失敗することがある。本研究は,TDMの障害モードについて,より詳細に研究し,理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:00 GMT)
Cooperative Hardware-Prompt Learning for Snapshot Compressive Imaging [39.5]
スナップショット圧縮画像は、現実世界のハイパースペクトル信号を取得するための有望な技術として出現する。光学エンコーダを用いて2次元計測を圧縮的に生成し、3次元ハイパースペクトルデータを深部再構成ネットワークをトレーニングすることで検索する。既存の再構成モデルは、ハードウェアの摂動や置換に弱い単一ハードウェアインスタンスでトレーニングされ、物理的な構成に過度に適合する問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:21:28 GMT)
We never go out of Style: Motion Disentanglement by Subspace Decomposition of Latent Space [38.5]
本稿では,事前学習画像GANモデルを用いて映像中の動きを分解する新しい手法を提案する。広範に使われているスタイルベースGANモデルの潜在空間において、非交叉運動部分空間が発見される。顔と車のデータセット上での運動部分空間の絡み合い特性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:18:57 GMT)
AGILE3D: Attention Guided Interactive Multi-object 3D Segmentation [38.5]
我々は,複数の3Dオブジェクトの同時セグメンテーションをサポートする,効率的で注目度の高いモデルAGILE3Dを紹介する。ユーザクリックをクエリとして、異なるクリック位置とクリック間と3Dポイントクラウド機能の間のコンテキスト関係を表現するために、クロスアテンションを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:10 GMT)
MammalNet: A Large-scale Video Benchmark for Mammal Recognition and Behavior Understanding [38.4]
MammalNetは、哺乳類の分類誘導アノテーションとその共通の行動を含む大規模な動物行動データセットである。計539時間の18Kビデオが含まれており、これは現存する最大の動物行動データセットの10倍の大きさだ。 MammalNet上では,標準動物と行動認識,合成低ショット動物と行動認識,行動検出の3つのベンチマークを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:45:33 GMT)
Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online Adaptation [38.4]
最初に、オフラインのメタRLにおいて、オフラインデータセットとオンライン適応の間のトランジッション・リワードの分散シフトというユニークな課題を特徴付ける。我々は、不確実性定量化を伴うIn-Distribution Online Adaptation(IDAQ)と呼ばれる新しい適応フレームワークを提案する。 IDAQは、与えられた不確実性を利用して分配コンテキストを生成し、新しいタスクに対処するための効果的なタスク信念推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:31:25 GMT)
ReviewerGPT? An Exploratory Study on Using Large Language Models for Paper Reviewing [37.2]
大規模言語モデル(LLM)の3つの課題について検討する。 13の短いコンピュータサイエンス論文をそれぞれ意図的に挿入した誤りで作成し、LSMにこれらの論文の正しさを確認するよう依頼する。 119のチェックリストの質問、紙のペア、LLMの精度は86.6%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:45:53 GMT)
LIV: Language-Image Representations and Rewards for Robotic Control [37.1]
テキストアノテーションを用いたアクションフリービデオから視覚言語表現と報酬学習の統一的な目的について述べる。我々はLIVを用いて、EpicKitchenのような大規模な人間のビデオデータセットから制御中心の視覚言語表現を事前学習する。本研究は,統合されたコンパクトなLIVフレームワークにおける共同視覚言語表現と報酬学習の利点を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:52:23 GMT)
Federated Graph Learning for Low Probability of Detection in Wireless Ad-Hoc Networks [36.8]
無線ネットワークのプライバシーとセキュリティを高める手段として,LPD (low probability of detection) が最近登場した。本稿では,グラフニューラルネットワークに基づくプライバシ保護分散フレームワークについて検討し,無線アドホックネットワーク全体の検出性を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:56:02 GMT)
Oscillation-free Quantization for Low-bit Vision Transformers [36.6]
重み振動は量子化対応トレーニングの好ましくない副作用である。本稿では,一般的な学習可能スケール法と比較して量子化を改善する3つの手法を提案する。当社のアルゴリズムはImageNetの精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:54:05 GMT)
Revisit Weakly-Supervised Audio-Visual Video Parsing from the Language Perspective [36.6]
本稿では,音声・視覚的モダリティのすべての事象を特定し,特定することを目的とした,弱教師付き音声・視覚的ビデオ解析タスク(AVVP)に焦点を当てる。 AVVPを言語の観点から扱うことを考える。なぜなら言語は固定ラベルを超えて各セグメントにどのように様々なイベントが現れるかを自由に記述できるからである。我々の単純で効果的なアプローチは、最先端の手法を大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:12:22 GMT)
A general-purpose single-photon-based quantum computing platform [36.6]
本報告では,単一光子を用いたユーザ可読な汎用量子コンピューティングのプロトタイプについて報告する。再構成可能なチップ上に、普遍線形光ネットワークを供給する高効率量子ドット単光子源を備える。我々は、計測ベースの量子コンピューティングに向けた重要なマイルストーンである3光子エンタングルメント生成について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:35:55 GMT)
Make-Your-Video: Customized Video Generation Using Textual and Structural Guidance [36.3]
近年のテキスト・ビデオ合成の進歩は、プロンプトのみを用いてこれを実現する可能性を明らかにしている。本稿では,テキストをコンテキスト記述や動き構造として利用して,カスタマイズされた映像生成について検討する。提案手法はMake-Your-Videoと呼ばれ,遅延拡散モデルを用いた共同条件映像生成を伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:43:27 GMT)
Improving Offline RL by Blending Heuristics [35.5]
Heuristic Blending (HUBL) は、値ブートストラップに基づく幅広いオフラインアルゴリズムのための単純なパフォーマンス改善手法である。このアイデアは、最適化された報酬と割引係数でオフラインデータセットを緩和することで、容易に実装できることを示す。我々は、HUBLが4つの最先端ブートストラップベースのオフラインRLアルゴリズムのポリシー品質を一貫して改善することを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:36:06 GMT)
Intelligent Grimm -- Open-ended Visual Storytelling via Latent Diffusion Models [35.4]
我々は,オープンエンドなビジュアルストーリーテリングと表現された,与えられたストーリーラインに基づいて一連の一貫性のある画像列を生成するタスクに焦点をあてる。本研究では,テキストプロンプトと先行フレームの両方を条件にすることで,現在のフレームを生成することができる自動回帰画像生成装置であるStoryGenを構築した。ビデオや電子書籍など,さまざまなオンラインソースをソーシングして,ペア画像とテキストのサンプルを収集し,StorySalonという,多様なデータセットを構築するためのデータ処理パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:58:50 GMT)
GPA-Net:No-Reference Point Cloud Quality Assessment with Multi-task Graph Convolutional Network [35.4]
グラフ畳み込みPCQAネットワーク(GPA-Net)と呼ばれる新しい非参照PCQAメトリックを提案する。 PCQAに有効な特徴を抽出するために,構造とテクスチャの摂動を注意深く捉えた新しいグラフ畳み込みカーネル,すなわちGPAConvを提案する。 2つの独立したデータベースの実験結果から、GPA-Netは最先端の非参照PCQAメトリクスと比較して最高のパフォーマンスを達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:42:23 GMT)
The Law of Parsimony in Gradient Descent for Learning Deep Linear Networks [34.9]
我々は、データが低次元構造を持つ場合、学習力学において驚くべき「パシモニーの法則」を明らかにする。この学習力学の単純さは、効率的なトレーニングとディープネットワークのより良い理解の両方に重大な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:24:53 GMT)
Super-CLEVR: A Virtual Benchmark to Diagnose Domain Robustness in Visual Reasoning [34.7]
VQAドメインシフトの異なる要因を分離可能な仮想ベンチマークであるSuper-CLEVRを導入する。視覚的複雑性、質問冗長性、概念分布、概念構成性という4つの要因が考慮されている。制御されたデータを用いて,テストデータがトレーニングデータと異なる状況下で,Super-CLEVRによりVQAメソッドをテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:57:12 GMT)
DeSAM: Decoupling Segment Anything Model for Generalizable Medical Image Segmentation [34.6]
Segment Anything Model (SAM) は、医用画像セグメンテーションのクロスドメインロバスト性を改善する可能性を示している。 DeSAMはSAMのマスクデコーダを変更してマスク生成を分離し、事前訓練された重量を利用して埋め込みを促す。その結果,DeSAMは従来の最先端領域一般化法と比較して平均8.96%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:49:11 GMT)
Coneheads: Hierarchy Aware Attention [34.3]
ドット製品への注目の代替として,コーンアテンションを導入します。コーンアテンションは双曲錐によって定義される階層の中で、それらの最も低い共通の祖先の深さによって2つの点を関連付ける。ドット製品注意やその他のベースラインよりもタスクレベルのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:53:14 GMT)
An Effective Meaningful Way to Evaluate Survival Models [34.2]
実際には、テストセットには検閲された個人が含まれています。本稿では,現実的な半合成サバイバルデータセットを生成するための,新しい効果的なアプローチを提案する。提案手法では,モデルの性能に基づいて精度の高いランク付けが可能であり,しばしば真のMAEと密接に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:22:46 GMT)
Rethinking Model Evaluation as Narrowing the Socio-Technical Gap [34.1]
モデル評価の実践は、この均質化によってもたらされる課題や責任に対処するために、重要なタスクを負わなければならない、と我々は主張する。我々は,現実世界の社会要求に基づく評価手法を開発し,多様な評価手法を取り入れるようコミュニティに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:01:43 GMT)
Zero and Few-shot Semantic Parsing with Ambiguous Inputs [33.6]
言語あいまいさを解析するためのフレームワーク、データセット、および課題であるAmPを紹介する。テンプレートを定義し、十分に文書化された5つの言語的曖昧さのデータを生成します。我々は,AmPを用いて,複数ショットのセマンティックパーシングシステムがあいまいさをどう扱うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:46:36 GMT)
Quad-Net: Quad-domain Network for CT Metal Artifact Reduction [33.5]
金属インプラントやその他の高密度物体はCT画像に重篤なストリーキングアーティファクトを導入している。ここでは、最先端のデュアルドメインディープネットワークアプローチをクワッドドメインに拡張する。提案するMAR用クアッドドメインネットワークは、Quad-Netと呼ばれ、計算コストをほとんど必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:52:26 GMT)
Why Did the Chicken Cross the Road? Rephrasing and Analyzing Ambiguous Questions in VQA [33.1]
あいまいな質問を解決することが、彼らに答える上で鍵となる。あいまいな例のデータセットを作成し、それらが対処する基礎的な質問によって回答をグループ化し、各グループに対する質問を言い換えてあいまいさを減らします。そして、自動的および人的評価により、よりあいまいな質問を生成する英語の質問生成モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:19:23 GMT)
How Generative Spoken Language Modeling Encodes Noisy Speech: Investigation from Phonetics to Syntactics [33.1]
生成音声言語モデリング(GSLM)は、音声分析と合成のための音素ではなく、データから派生した学習シンボルを使用する。本稿では,GSLMの音声・音声レベルにおける符号化と復号化の有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:07:19 GMT)
Teacher Agent: A Non-Knowledge Distillation Method for Rehearsal-based Video Incremental Learning [33.0]
教師モデルの出力を置き換えるために,安定かつ正確なソフトラベルを生成することができる教師エージェントを提案する。本手法は, エピソード記憶におけるサンプル数を4倍にすると, 関節訓練の成績を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:54:56 GMT)
Robust Backdoor Attack with Visible, Semantic, Sample-Specific, and Compatible Triggers [32.9]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、特定のトリガーパターンに晒された場合の特定の振る舞いを示すように操作することができる。最近の研究は、視覚的なステルス性を確保するために、バックドア攻撃の目に見えないトリガーを設計することに焦点を当てている。可視性, セマンティック性, サンプル特異性, 適合性トリガー(VSSCトリガー)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:42:06 GMT)
Towards Foundation Models for Scientific Machine Learning: Characterizing Scaling and Transfer Behavior [32.7]
我々は、科学機械学習(SciML)の応用において、事前学習をどのように利用できるかを研究する。これらのモデルを微調整すると、モデルのサイズが大きくなるにつれてパフォーマンスが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:32:59 GMT)
AD-PT: Autonomous Driving Pre-Training with Large-scale Point Cloud Dataset [32.3]
知覚モデルが大規模なクラウドデータセットから学ぶことは、Autonomous Driving (AD)コミュニティの長期的なビジョンである。我々は、ポイントクラウド事前トレーニングタスクを半教師付き問題として定式化し、少数のラベル付きおよび大規模ラベルなしのポイントクラウドデータを活用する。我々は、異なるベースラインモデルの下で、nuScenesやKITTIを含む一連の下流認識ベンチマークにおいて、大幅な性能向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:32:52 GMT)
The Implicit Regularization of Dynamical Stability in Stochastic Gradient Descent [32.3]
動的安定レンズによる勾配降下(SGD)の暗黙的正則化について検討する。 2層ReLUネットワークと対角線ネットワークの一般化特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:54:48 GMT)
GRES: Generalized Referring Expression Segmentation [32.1]
一般化参照式(Generalized Referring Expression, GRES)と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。 GRESは、任意の数のターゲットオブジェクトを参照することができる。我々は,マルチターゲット,ノーターゲット,シングルターゲット表現を含むgRefCOCOと呼ばれる,最初の大規模GRESデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:57:32 GMT)
Efficient Bi-Level Optimization for Recommendation Denoising [32.0]
暗黙のフィードバックは高いノイズを持ち、推奨品質を著しく損なう。両レベルの最適化問題としてデノナイズをモデル化する。内部最適化は、推奨のための効果的なモデルと重量決定を導くことを目的としている。重み発生器を用いて重みの保存と1ステップの勾配マッチングに基づく損失を回避し、計算時間を著しく短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:32:39 GMT)
Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [31.6]
拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:08:28 GMT)
Doubly Robust Self-Training [30.8]
本稿では,新しい半教師付きアルゴリズムである二重頑健な自己学習を導入する。通常の自己学習ベースラインよりも2倍頑健な損失の優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:57:16 GMT)
DSGD-CECA: Decentralized SGD with Communication-Optimal Exact Consensus Algorithm [30.7]
Decentralized Gradient Descent(SGD)は、複数のエージェントが協調的に同時にモデルをトレーニングすることを可能にする、新たなニューラルネットワークトレーニングアプローチである。本稿では,Underline Decentralized UnderlineSGD with UnderlineCommunication-Optimal UnderlineExact UnderlineAlgorithm (DSGD-CECA)を提案する。我々の証明は,ゴシップ重量行列の新たに発見された性質とDSGと組み合わせた新しいアプローチに基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:29:52 GMT)
Achieving Fairness in Multi-Agent Markov Decision Processes Using Reinforcement Learning [30.6]
有限水平エピソードMDPにおける公平性を実現するための強化学習手法を提案する。このようなアプローチは、エピソード数の観点から、サブ線形後悔を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:43:53 GMT)
On Dynamic Programming Decompositions of Static Risk Measures in Markov Decision Processes [29.7]
本研究では, 条件値-at-Risk (CVaR) とエントロピー-値-at-Risk (EVaR) の分解が, 離散化レベルに関係なく本質的に最適であることを示す。リスク・アバースアルゴリズムはハイテイク環境で利用されており,その正しさがより重要になるため,本研究の成果は重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:45:20 GMT)
4DSR-GCN: 4D Video Point Cloud Upsampling using Graph Convolutional Networks [29.6]
圧縮後の3次元ビデオポイント雲のアップスケーリングと復元のための新しいソリューションを提案する。我々のモデルは、動的エッジ畳み込みとグラフ注意ネットワークを組み合わせた、特別に設計されたグラフ畳み込みネットワーク(GCN)で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:43:16 GMT)
Inserting Anybody in Diffusion Models via Celeb Basis [29.5]
本研究では,個別個人を事前学習した拡散モデルにシームレスに統合するパーソナライズ手法を提案する。そこで我々はまず,事前学習した大文字エンコーダの埋め込み空間から,明確に定義されたセレブベースを解析・構築する。提案したセレブベースを活用することで、カスタマイズされたモデルの新たなアイデンティティは、従来のパーソナライズ手法よりも優れた概念の組み合わせ能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:30:24 GMT)
Speech inpainting: Context-based speech synthesis guided by video [29.2]
本稿では,音声セグメントにおける音声合成の課題である音声-視覚音声の塗装問題に焦点をあてる。本稿では,視覚的手がかりを生かし,劣化した音声の内容に関する情報を提供する音声-視覚変換器を用いた深層学習モデルを提案する。また,音声認識のための大規模音声・視覚変換器であるAV-HuBERTで抽出した視覚的特徴が,音声合成にどのように適しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:40:47 GMT)
Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: a Theoretical Perspective [28.5]
CoT(Chain-of-Thought prompting)は,大規模言語モデル(LLM)の性能を劇的に向上させる我々は、CoT を用いた LLM が、動的プログラミング(Dynamic Programming)として知られる、一般的な意思決定問題のクラスを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:35:00 GMT)
How to Unleash the Power of Large Language Models for Few-shot Relation Extraction? [28.4]
本稿では,GPT-3.5による数ショット関係抽出のための主要な手法,文脈内学習とデータ生成について検討する。テキスト内学習は,従来の素早い学習手法と同等のパフォーマンスを達成でき,大規模言語モデルによるデータ生成は,従来のソリューションを推し進めて,最先端の複数ショットの新たな結果が得られることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:51:58 GMT)
Building Rearticulable Models for Arbitrary 3D Objects from 4D Point Clouds [28.3]
任意の数の部品を含む日常的な人工物に対して再計算可能なモデルを構築する。本手法では, 異なる対象部位, どの部位が他の部位に接続されているか, および各部位を接続する接合部の性質を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:21 GMT)
Learning Disentangled Prompts for Compositional Image Synthesis [28.0]
本研究では,事前学習した画像生成モデルに1つの画像から新しいスタイルや概念を教え,新しい画像を合成する問題について検討する。いくつかの画像から意味(クラス)とドメイン(スタイル)の非絡み合ったプロンプトを学習する新規なソースクラス蒸留ビジュアルプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:56:37 GMT)
STEVE-1: A Generative Model for Text-to-Behavior in Minecraft [27.6]
本研究は、MinecraftのSTEVE-1と呼ばれる命令調整ビデオ事前学習モデルを導入する。 STEVE-1は、事前訓練されたVPTモデルをMineCLIPの潜伏空間のコマンドに従うように適応させ、テキストから潜伏コードを予測するために事前訓練する。 VPTやMineCLIPのような事前訓練されたモデルを活用することで、STEVE-1はトレーニングに60ドルしかかからず、マインクラフトで様々な短距離のオープンエンドテキストやビジュアルインストラクションをフォローできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:39:41 GMT)
GaitGS: Temporal Feature Learning in Granularity and Span Dimension for Gait Recognition [27.3]
本稿では,次元の時間的特徴を同時に集約するGaitGSという新しいフレームワークを提案する。本手法は, CASIA-B, GREW, OU-Mデータセットにおいて, 92.9% (+0.5%), 52.0% (+1.4%), 97.5% (+0.8%) のランク1の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:21:32 GMT)
Distributional Offline Policy Evaluation with Predictive Error Guarantees [27.3]
本研究では,ポリシから生成されていないオフラインデータセットを用いて,ポリシの戻り値の分布を推定する問題について検討する。 We propose a algorithm called Fitted Likelihood Estimation (FLE) which do a sequence of Maximum Likelihood Estimation (MLE)。多次元報酬設定では、拡散モデルを持つFLEは、テストポリシの戻りの複雑な分布を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:18:24 GMT)
On Tilted Losses in Machine Learning: Theory and Applications [26.9]
指数傾き(英: Exponential tilting)は、統計学、確率、情報理論、最適化などの分野で一般的に用いられる技法である。本研究では、指数傾斜を用いて個人損失の影響を柔軟に調整するEMMへの簡単な拡張について検討する。フレームワークはEMMを一貫して上回り、最先端の、問題固有のアプローチと競合するパフォーマンスを提供できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:30:40 GMT)
EMOTE: An Explainable architecture for Modelling the Other Through Empathy [26.9]
エージェントのアクション値関数をモデル化するシンプルなアーキテクチャを設計する。我々は、他のエージェントの観察状態を変換する「イマジネーションネットワーク」を学習する。これは、人間の解釈可能な「共感状態」を生成し、学習エージェントに提示されると、他のエージェントを模倣する振る舞いを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:27:08 GMT)
Confidence Intervals for Error Rates in Matching Tasks: Critical Review and Recommendations [26.7]
本稿では,1対1の顔認証などのタスクにおいて,誤り率に対する信頼区間を構築する手法について検討する。本研究は,一致したタスクにおける誤り率に対する信頼区間を構築するためのベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:23:37 GMT)
Towards Bias Correction of FedAvg over Nonuniform and Time-Varying Communications [26.6]
Federated Learning(FL)は、パラメータサーバ(PS)とクライアントのコレクションが協調して、グローバルな目的を通じてモデルをトレーニングする分散学習フレームワークである。チャネル条件が時間とともに変化している場合、FedFederated Postponedグローバルモデルは、ゴシップ型情報混合エラーを延期しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:52:03 GMT)
Revisiting Hate Speech Benchmarks: From Data Curation to System Deployment [26.5]
GOTHateは、Twitterからヘイトスピーチを検出するために約51万の投稿をクラウドソースした大規模クラウドソースデータセットである。最近の10のベースラインでベンチマークを行い、内因性信号の追加がヘイトスピーチ検出タスクをどのように強化するかを検討する。我々のHEN-mBERTは多言語混合実験モデルであり、潜在内因性信号で言語的部分空間を豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:36:52 GMT)
Multi-Dataset Co-Training with Sharpness-Aware Optimization for Audio Anti-spoofing [26.3]
State-of-the-art spoofing countermeasure(CM)モデルは特定のデータセットでよく機能するが、異なるデータセットで評価すると一般化が欠如する。我々は,大規模な事前学習モデルと競合する,コンパクトだが十分に一般化されたCMモデルの開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:50:06 GMT)
Inference and Sampling of Point Processes from Diffusion Excursions [26.1]
本稿では,潜伏拡散過程の状態の観点から,到着時刻の観測を記述した点過程構築を提案する。伊藤の探索理論の発展に基づき,潜伏拡散過程から導かれる点過程を推定・サンプリングする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:56:23 GMT)
Pursuing Equilibrium of Medical Resources via Data Empowerment in Parallel Healthcare System [26.0]
並列医療システムには、医療指向オペレーティングシステム(MOOS)、医療指向シナリオエンジニアリング(MOSE)、医療指向大規模モデル(MOLM)がある。 1)MOOSにおけるデジタル医師とロボット医師の供給量の増加,(2)MOSEにおける前向きな診断と治療による個人的および潜在的要求の特定,(3)MOLMにおける大規模モデルによる需給整合の改善により,並列医療システムにおける需給関係のバランスがとれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:17:02 GMT)
Contrastive Learning MRI Reconstruction [25.6]
部分的取得したスキャンを持つMRIデータセットに対して,コントラスト学習潜時空間表現を提案する。この潜伏空間は, MR画像再構成の高速化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:29:58 GMT)
Large-Batch, Neural Multi-Objective Bayesian Optimization [25.6]
データ集約的な問題に対処するための新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。本手法は,ベイズニューラルネットワークによる代理モデルの構築に有効である。さらに,提案手法は,よく知られた,容易にデプロイ可能なNSGA-IIに基づく,スケーラブルで不確実性を考慮した買収戦略を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:10:57 GMT)
Pedestrian Crossing Action Recognition and Trajectory Prediction with 3D Human Keypoints [25.6]
歩行者の横断行動認識と軌道予測のための新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。生のセンサデータから抽出した3D人間のキーポイントを用いて、人間のポーズや活動に関する豊富な情報をキャプチャする。提案手法は,幅広い評価指標を用いて最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:27:48 GMT)
White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction [25.5]
数学的に完全に解釈可能な,ホワイトボックストランスフォーマーのようなディープネットワークアーキテクチャのファミリーを示す。実験の結果、これらのネットワークは実際に設計した目的を最適化することを学習していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:28:44 GMT)
Large Language Models are Frame-level Directors for Zero-shot Text-to-Video Generation [25.4]
本稿では,単一のユーザプロンプトからフレーム単位の記述を生成するDirecT2Vという新しいフレームワークを提案する。時間的一貫性を維持し,オブジェクトの崩壊を防止するために,新しい値マッピング法とデュアルソフトマックスフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:14:59 GMT)
Explicit Feature Interaction-aware Uplift Network for Online Marketing [25.3]
アップリフトモデリングは、異なる治療が異なるユーザーを動機づける程度を正確に捉えることを目的としています。本稿では,これらの2つの問題に対処するために,明示的な機能インタラクション対応アップリフトネットワーク(EFIN)を提案する。我々のEFINは、大規模なオンライン金融プラットフォームのクレジットカード支払いシナリオに展開され、大幅な改善がなされました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:26:11 GMT)
Effective Structured Prompting by Meta-Learning and Representative Verbalizer [25.1]
効果的な構造化プロンプトのためのメタプロンプターを提案する。本稿では,特徴埋め込みから直接ラベル埋め込みを構築する新しいソフトな動詞変換器(RepVerb)を提案する。実験の結果,MetaPrompterは最近の最先端技術よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:44:33 GMT)
SpotTarget: Rethinking the Effect of Target Edges for Link Prediction in Graph Neural Networks [24.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類やリンク予測など,さまざまなタスクにおいて有望な結果を示している。リンク予測のためのメッセージパッシングにおいて,3つの共通の落とし穴を特定した。本稿では,効率的なGNNトレーニングフレームワークであるSpotTargetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:56:04 GMT)
MEWL: Few-shot multimodal word learning with referential uncertainty [24.9]
本研究では,マチンエ語学習ベンチマークを導入し,接地された視覚シーンにおいて,機械が単語の意味を学習する方法を評価する。 MEWLは、単語学習における人間のコア認知ツールキットをカバーしている。マルチモーダルエージェントと非モーダルエージェントのパフォーマンスを比較分析して評価することにより,人・機械語学習における急激な違いに気づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:54:31 GMT)
Dissecting Arbitrary-scale Super-resolution Capability from Pre-trained Diffusion Generative Models [24.8]
拡散に基づく生成モデル(DGM)は、高品質な視覚コンテンツを合成する際の非並列的な性能を達成している。これらの課題に対する最近の解決策は、しばしばアーキテクチャ固有のDGMをゼロから訓練するか、または事前訓練されたDGMに対して反復的な微調整と蒸留を必要とする。我々はDiff-SRを提案する。Diff-SRは、事前訓練されたDGMのみをベースとした最初のASSRの試みであり、追加の訓練は行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:20:06 GMT)
The SSL Interplay: Augmentations, Inductive Bias, and Generalization [24.8]
自己教師付き学習は、教師なしの生データから表現を学習する強力なフレームワークとして登場した。しかし実際には、エンジニアはトレーニング中にチューニングの不安定性や表現の崩壊といった問題に直面している。本稿では,データ拡張,ネットワークアーキテクチャ,トレーニングアルゴリズム間の複雑な相互作用に光を当てる理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:17:16 GMT)
ReFACT: Updating Text-to-Image Models by Editing the Text Encoder [24.7]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ生成モデルにおける事実知識の編集手法であるReFACTを紹介する。 ReFACTはテキストエンコーダ内の特定のレイヤの重みを更新し、モデルのパラメータのごく一部だけを変更し、残りのモデルに影響を与えない。我々は、新たにキュレートされたデータセットであるRoADとともに、既存のベンチマークでReFACTを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:32:34 GMT)
UCAS-IIE-NLP at SemEval-2023 Task 12: Enhancing Generalization of Multilingual BERT for Low-resource Sentiment Analysis [24.5]
本稿では,SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis for African Languageについて述べる。具体的には,語彙に基づく多言語BERTを設計し,言語適応と感情認識表現学習を容易にする。提案システムは,多言語およびゼロショットの感情分類サブタスクにおいて,ベースラインをほぼ上回り,競争的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:10:09 GMT)
Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint [24.5]
トランスフォーマーに基づく大規模言語モデルは、経験的成功を収めた。より広くデプロイされているため、より信頼性を高めるために、内部メカニズムをよりよく理解する必要がある。本研究では,グローバルあるいはコンテキスト固有のビッグラムからトークンが生成される合成セットアップを考慮し,これらの2種類の知識分布のバランスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:30:33 GMT)
Speech Self-Supervised Representation Benchmarking: Are We Doing it Right? [24.4]
自己教師付き学習(SSL)は、最近、ラベルなし音声信号の大規模なデータセットを活用して、音声タスクにおける印象的なパフォーマンスを実現した。限定的なデコーダを使用したベンチマークは、開発したSSLモデルのサイズに反生産的な増加をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:51:18 GMT)
Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning [24.3]
マルチエージェントRL問題としてStackelberg equilibria Searchを実装するための一般的なフレームワークを提案する。我々は、このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように捉えられるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:51:09 GMT)
Graph-Level Embedding for Time-Evolving Graphs [24.2]
グラフ表現学習(ネットワーク埋め込みとも呼ばれる)は、様々なレベルの粒度で広く研究されている。本稿では,このギャップに対処する時間グラフレベルの埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:50:37 GMT)
Reward Gaming in Conditional Text Generation [24.0]
好ましくないパターンに高い報酬が誤って割り当てられる3つの一般的な事例を同定する。学習指標は報奨関数の学習に使用されるデータの分布において高い性能を発揮するが、強化学習訓練では望ましくないパターンが増幅される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:30:59 GMT)
AMR4NLI: Interpretable and robust NLI measures from semantic graphs [23.9]
自然言語推論は、ある前提が与えられた仮説を含むかどうかを問う。セマンティック構造を比較し、セマンティックな埋め込みやセマンティックグラフの集合を含む前提と仮説を表現する。本評価では,文脈的埋め込みと意味グラフの両方に価値を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:39:40 GMT)
Graph Switching Dynamical Systems [23.7]
動的システムを切り替えるためのグラフベースの新しいアプローチを提案する。動的グラフを用いてオブジェクト間の相互作用を特徴付け、オブジェクト内およびオブジェクト間モード切替動作を学習する。実験により、従来の最先端の手法を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:04:45 GMT)
Regularizing Towards Soft Equivariance Under Mixed Symmetries [23.6]
混合近似対称性を持つデータセットのモデルを構築するための正規化器に基づく手法を提案する。提案手法は,近似対称性のレベルを正確に発見しながら,従来の手法よりも精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:33:41 GMT)
Reimagining Retrieval Augmented Language Models for Answering Queries [23.4]
本稿では,大規模言語モデルに対する現実性チェックと,比較対象言語モデル検索の可能性を検証する。このような言語モデルは半パラメトリックであり、モデルがモデルパラメータと外部データソースからの知識を統合して予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:08:51 GMT)
Large Scale Generative Multimodal Attribute Extraction for E-commerce Attributes [23.1]
eコマースのウェブサイト(Amazonなど)には、製品ページには構造化され、構造化されていない情報(テキストと画像)が多数存在している。販売業者は、商品の属性(色、サイズなど)のラベルやラベルを間違えたりしないことが多い。 3つのキーコンポーネントからなる textbfMXT を用いて,この問題に対するスケーラブルなソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:21:45 GMT)
TimelineQA: A Benchmark for Question Answering over Timelines [22.9]
ライフログ(Lifelog)とは、人生で経験した経験を記述したものである。 Lifelogsは、コンテキスト内でアドバイスを提供しようとするときに、パーソナルアシスタントに重要なリソースを提供することができる。ライフログのクエリの進捗を加速するベンチマークであるTimelineQA1を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:17:13 GMT)
DAM-Net: Global Flood Detection from SAR Imagery Using Differential Attention Metric-Based Vision Transformers [22.9]
高分解能合成開口レーダ(SAR)画像を用いた浸水領域の検出は危機管理や災害管理における重要な課題である。そこで本研究では,新しいディファレンシャル・アテンション・メトリック・ベース・ネットワーク(DAM-Net)を提案する。 DAM-Netは、多時間画像のマルチスケールな変化特徴を得るためのウェイトシェアリングシームスバックボーンと、水体変化の高レベルな意味情報を含むトークンの2つのキーコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:12:33 GMT)
Hiding Data Helps: On the Benefits of Masking for Sparse Coding [22.7]
ノイズの存在下では,標準辞書学習目標の最小化は,過度に実現された体制下での接地真実辞書の要素の回復に失敗する可能性があることを示す。本稿では,大規模なデータ生成プロセスにおいて,信号が増大するにつれて,基底構造辞書の復元が事実上最適となる新しいマスキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:45:19 GMT)
Neural Ideal Large Eddy Simulation: Modeling Turbulence with Neural Stochastic Differential Equations [22.7]
乱流閉包モデルからの理想渦シミュレーション(LES)と大規模モデリングのためのニューラル微分方程式(SDE)の2つの強力なアイデアを同化するデータ駆動学習フレームワークを提案する。我々は,この手法がカオス力学系において有効であることを示す: レイノルズ数20,000のコルモゴロフ流。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:16:28 GMT)
A Meta-learning Framework for Tuning Parameters of Protection Mechanisms in Trustworthy Federated Learning [22.5]
信頼できるフェデレートラーニング(TFL)は通常、プライバシを保証するために保護メカニズムを活用する。プライバシリーク, ユーティリティ損失, 効率低下のトレードオフを最適化する保護機構を見つける問題として, TFLを定式化するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:28:22 GMT)
Overcoming Language Bias in Remote Sensing Visual Question Answering via Adversarial Training [22.5]
VQA(Visual Question Answering)モデルは、一般的に言語バイアスの課題に直面します。リモートセンシングデータに対するVQAの言語バイアスを低減するための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） (Thu, 1 Jun 2023 09:32:45 GMT)
Supervising the Multi-Fidelity Race of Hyperparameter Configurations [22.4]
我々はベイズ最適化手法であるDyHPOを導入し、どのハイパーパラメータ構成を、実現可能な構成のレースでさらに訓練するかを学習する。大規模実験による最先端ハイパーパラメータ最適化手法に対するDyHPOの顕著な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:55:35 GMT)
Auto-Spikformer: Spikformer Architecture Search [22.3]
自己注意機構がスパイキングニューラルネットワーク(SNN)に統合された SpikformerのようなSNNアーキテクチャの最近の進歩は、有望な成果を示している。最適化されたSpikformerアーキテクチャの探索を自動化する一発トランスフォーマーアーキテクチャ検索(TAS)手法であるAuto-Spikformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:35:26 GMT)
On Preemption and Learning in Stochastic Scheduling [22.3]
本研究では,その時間分布を決定するジョブタイプに属するジョブの単一マシンスケジューリングについて検討する。我々は,既知型の性能と比較して,サブ線形超過コストを実現するアルゴリズムを設計し,非プリエンプティブの場合の限界を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:58:02 GMT)
AI Liability Insurance With an Example in AI-Powered E-diagnosis System [22.1]
我々はAIによるE-diagnosisシステムをAI責任保険の研究の例として用いている。我々は、AI責任保険がコンプライアンス行動のインセンティブを与えるための規制機構として機能し、高品質なAIシステムの証明書として機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:03:47 GMT)
ViCo: Detail-Preserving Visual Condition for Personalized Text-to-Image Generation [22.0]
高速かつ軽量なパーソナライズ生成のためのプラグインであるViCoを提案する。パッチワイド・ビジュアル・セマンティクスに拡散過程を規定するイメージアテンション・モジュールを提案する。さらに,テキスト・イメージ・アテンション・マップの本質的な特性に基づく簡易な正規化を設計し,オーバーフィッティング劣化を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:58:44 GMT)
LMs with a Voice: Spoken Language Modeling beyond Speech Tokens [21.9]
SPECTRONは、事前訓練された言語モデル(LM)を用いて音声継続を行うための新しいアプローチである。事前学習した音声エンコーダを利用することで、本モデルはテキストと音声の両方の出力を生成し、システム全体がスペクトル上で直接操作するエンドツーエンドの訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:04:19 GMT)
Masked Autoencoders with Multi-Window Attention Are Better Audio Learners [21.8]
本研究は,マルチウィンドウ・マルチヘッド・アテンション・モジュールを備えたマルチウィンド・マスケッド・オートエンコーダを提案する。 10のダウンストリームオーディオタスクにおける実験結果から、MW-MAEは全体のパフォーマンスにおいて標準MAEよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:20:59 GMT)
A Pilot Study on Dialogue-Level Dependency Parsing for Chinese [21.7]
850の対話と199,803の依存関係を含む高品質な人間注釈コーパスを開発する。このようなタスクはアノテーションのコストが高いため、ゼロショットと少数ショットのシナリオを調査する。既存のシンタクティックツリーバンクをベースとした信号ベースの手法により、目に見えないシンタクティック依存関係を非表示のツリーバンクに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:03:43 GMT)
BUOL: A Bottom-Up Framework with Occupancy-aware Lifting for Panoptic 3D Scene Reconstruction From A Single Image [21.6]
BUOLはOccupancy-aware Liftingを備えたフレームワークであり、単一の画像からパノプティカル3Dシーンを再構築する際の2つの問題に対処する。提案手法は,3D-Frontおよび実世界のデータセットMatterport3Dにおける最先端の手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:56:49 GMT)
CALICO: Self-Supervised Camera-LiDAR Contrastive Pre-training for BEV Perception [21.5]
CALICOは、LiDARとカメラバックボーンの両方に対照的な目的を適用する新しいフレームワークである。我々のフレームワークは、異なるバックボーンとヘッドに合わせることができ、マルチモーダルなBEV知覚のための有望なアプローチとして位置づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:06:56 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） (Thu, 1 Jun 2023 17:16:55 GMT)
AI Chain on Large Language Model for Unsupervised Control Flow Graph Generation for Statically-Typed Partial Code [21.4]
制御フローグラフ(CFG)は、プログラムの振る舞いを可視化、理解、分析するために不可欠である。本稿では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)の誤り耐性と理解能力を活用してCFGを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:52:59 GMT)
Automatic Data Augmentation for Domain Adapted Fine-Tuning of Self-Supervised Speech Representations [21.4]
SSL(Self-Supervised Learning)は、大量のラベルのない音声データを活用して音声認識モデルの性能を向上させる。これにもかかわらず、プレトレーニングとターゲットデータセットの音響ミスマッチに直面しながら、音声SSL表現が失敗する可能性がある。音響領域におけるそのようなミスマッチを示すケースを対象とした,新しい教師付きドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:30:49 GMT)
Translatotron 3: Speech to Speech Translation with Monolingual Data [21.4]
トランスラトトロン3(Translatotron 3)は、音声から音声への直接翻訳モデルを、完全に教師なしの方法でのみモノリンガルな音声テキストデータセットから訓練するための新しいアプローチである。スペイン語と英語の音声音声翻訳における実験結果から,Translatotron 3はベースラインカスケードシステムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:01:16 GMT)
Generating Adversarial Examples with Task Oriented Multi-Objective Optimization [21.2]
敵の訓練はモデルの堅牢性を改善する最も効率的な方法の1つである。我々はこの問題に対処するためにemphTask Oriented MOOを提案する。私たちの原則は、目標達成タスクのみを維持しながら、目標達成タスクの改善により多くの労力を費やすことです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:01:31 GMT)
S$^2$ME: Spatial-Spectral Mutual Teaching and Ensemble Learning for Scribble-supervised Polyp Segmentation [21.2]
本研究では,空間スペクトルデュアルブランチ相互指導とエントロピー誘導擬似ラベルアンサンブル学習の枠組みを開発する。我々は、アンサンブル学習の有効性を高めるために、信頼度の高い混合擬似ラベルを作成する。疑似ラベルに存在する不確実性やノイズの有害な影響を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:47:58 GMT)
Finding Materialized Models for Model Reuse [21.0]
物質化モデルクエリは、モデル再利用の初期モデルとして最も適切な物質化モデルを見つけることを目的としている。提案するTextsfMMQは,オープンソースフリーで,汎用的で,効率的で,効果的なモデルクエリフレームワークである。実用的なモデル再利用ワークロードの実験では、textsfMMQの有効性と効率が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:21:15 GMT)
ALO-VC: Any-to-any Low-latency One-shot Voice Conversion [20.7]
ALO-VCは、非パラレル低遅延1ショット音声後部グラフに基づく音声変換法である。 ALO-VCは、ターゲット話者からの1つの発声のみを使用して、任意の音声変換が可能で、将来のルックアヘッドは47.5msである。本稿では,事前学習した話者エンコーダを使用するNN-VC-Rと,ECAPA-TD話者エンコーダを用いた性能改善を行うALO-VC-Eの2つのシステムバージョンを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:23:38 GMT)
E3Bind: An End-to-End Equivariant Network for Protein-Ligand Docking [20.3]
我々は、リガンドポーズを反復的に更新するエンドツーエンドの同変ネットワークであるE3Bindを提案する。 E3Bindはドッキングにおける幾何学的制約を慎重に考慮し、タンパク質-リガンド相互作用をモデル化する。標準ベンチマークデータセットの実験は、エンドツーエンドのトレーニング可能なモデルの優れたパフォーマンスを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:05:06 GMT)
SQuId: Measuring Speech Naturalness in Many Languages [20.2]
SQuIdは、100万以上の評価に基づいて訓練され、65の地域でテストされた多言語自然性予測モデルである。多くのローカルで1つのモデルをトレーニングすることは、モノローカライズベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:51:00 GMT)
Layout and Task Aware Instruction Prompt for Zero-shot Document Image Question Answering [20.2]
LATIN-Promptと呼ばれるレイアウトとタスク認識命令プロンプトを提案する。レイアウト対応のドキュメントコンテンツとタスク対応の記述で構成されている。その結果,LATIN-Promptは命令調整言語基礎モデルのゼロショット性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:28:12 GMT)
Normalization Enhances Generalization in Visual Reinforcement Learning [20.0]
正規化技術は教師なしと教師なしの学習で大きな成功を収めています一般化能力を高めるためには,適切な正規化手法を組み込むことが十分であることがわかった。本手法は, 試料効率にわずかに影響を及ぼすことなく, 一般化能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:24:56 GMT)
Data Interpolants -- That's What Discriminators in Higher-order Gradient-regularized GANs Are [20.0]
解析的に、最小二乗勾配 (LSGAN) とワッサーシュタイン (WGAN) GAN 変種を通して、判別器最適化問題は$n$次元の1つであることを示す。変分計算を用いた最適判別器は、反復ラプラシアンあるいは多調和作用素を含む偏微分方程式の解であることが判明した。本稿では,ポリWGAN判別器を用いて,エンコーダデコーダをベースとしたGANフレーバーを用いて,データの潜在空間分布をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:16:36 GMT)
Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying Phrase Representations [20.0]
ほとんどの弱教師付きエンティティ認識モデルは、専門家によって提供されるドメイン固有の辞書に依存している。高被覆擬似辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。 5つのNERベンチマークデータセットの平均F1スコア4.7で、HighGENが前のベストモデルより優れていたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:26:46 GMT)
Physics-Informed Computer Vision: A Review and Perspectives [19.9]
機械学習フレームワークにおける物理情報の取り込みは、多くのアプリケーションドメインを開放し、変換している。本稿では,物理法則によるコンピュータビジョンタスクの定式化とアプローチに関する体系的な文献レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:40:50 GMT)
Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation [19.9]
この問題を緩和し、制御者が所望の属性にフォーカスできるようにするために、FPT( Focus prefix tuning)を提案する。実験結果から,FPTは単一属性制御タスクにおけるベースラインモデルよりも制御精度とテキスト流速を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:00:43 GMT)
Label Embedding by Johnson-Lindenstrauss Matrices [19.8]
Johnson-Lindenstrauss matrices (JLMs) に基づく超多クラス分類のためのシンプルでスケーラブルなフレームワークを提案する。 JLMの列を使ってラベルを埋め込むと、$C$クラスの分類問題は$cO(log C)$出力次元の回帰問題に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:54:31 GMT)
VOCALExplore: Pay-as-You-Go Video Data Exploration and Model Building [Technical Report] [19.7]
VOCALExploreはインタラクティブなラベリングセッションをサポートし、ユーザ提供ラベルを使用してモデルをトレーニングする。収集されたラベルの観察スキューに基づいてサンプルを自動的に選択することで、モデル品質を最大化する。また,特徴選択を帯域幅増加問題としてキャストすることで,トレーニングモデルで使用する最適な映像表現を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:48:18 GMT)
Adaptive Contextual Biasing for Transducer Based Streaming Speech Recognition [19.6]
ディープバイアス法は、パーソナライズされた単語の音声認識のための有望な解決策として現れました。現実の音声アシスタントでは、予測スコアの高い単語に常に偏りがあるため、一般的な単語を認識する性能は著しく低下する。適応型文脈バイアスに基づく文脈認識変換器 (CATT) を提案し, バイアス付きエンコーダと予測器を用いて文脈句発生のストリーミング予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:33:30 GMT)
Teaching Small Language Models to Reason [19.6]
思考の連鎖は、大きな言語モデルの推論能力をうまく改善する。我々は、知識蒸留による1000億のパラメータ未満のモデルへのそのような推論能力の移譲について検討する。実験の結果,提案手法は算術的,常識的,記号的推論的データセット間でのタスク性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:17:01 GMT)
Privacy-Preserving Remote Heart Rate Estimation from Facial Videos [19.4]
ディープラーニング技術は摂動攻撃に弱いため、重大なデータ漏洩が発生する可能性がある。顔の特定領域を識別情報が少ない状態で抽出し,次にピクセルシャッフルとぼかしを行うデータ手法を提案する。本稿では,顔認識アルゴリズムの精度を60%以上削減し,r抽出への影響を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:48:04 GMT)
Consistency-guided Prompt Learning for Vision-Language Models [19.4]
CoPromptは視覚言語モデルのための新しい微調整手法である。大規模基盤モデルの一般化能力を改善するという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:20:47 GMT)
How to Attain Communication-Efficient DNN Training? Convert, Compress, Correct [19.4]
本稿では,通信効率の高いDeep Neural Network (DNN) トレーニングのためのアルゴリズムであるCO3を紹介する。 CO3は、リモートユーザからサーバにローカルDNN勾配を送信する際の通信負荷を低減する3つの処理から名付けられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:28:05 GMT)
SMARAGD: Learning SMatch for Accurate and Rapid Approximate Graph Distance [19.3]
SMARAGD: Semantic Match for Accurate and Rapid Approximate Graph Distance。機械翻訳フレームワークを用いてSmatchスコアを近似するニューラルネットワークの可能性を示す。本稿では,データ拡張とグラフ匿名化により近似誤差を大幅に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:14:13 GMT)
PATO: Policy Assisted TeleOperation for Scalable Robot Data Collection [19.0]
Policy Assisted TeleOperation (PATO) は、学習された支援ポリシーを用いて、デモ収集プロセスの一部を自動化するシステムである。 PATOはデータ収集における反復的な動作を自律的に実行し、どのサブタスクや動作を実行するかが不確実な場合にのみ人間の入力を要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:48:06 GMT)
Disentangled Multi-Fidelity Deep Bayesian Active Learning [19.0]
マルチ忠実能動学習は、入力パラメータからシミュレーション出力への直接マッピングを最も高い忠実度で学習することを目的としている。深層学習に基づく手法は、しばしば隠れ表現に階層構造を課し、低忠実度から高忠実度への情報伝達のみをサポートする。本稿では,D-MFDAL(Disentangled Multi-fidelity Deep Bayesian Active Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:19:55 GMT)
Better Private Linear Regression Through Better Private Feature Selection [18.9]
我々は、Kendallランク相関に基づく微分プライベートな特徴選択手法を提案する。機能は通常分散されている設定で有効性を保証する。回帰の前にこのプライベートな特徴選択ステップを追加することで、プラグアンドプレイのプライベートな線形回帰アルゴリズムの適用性が大幅に拡大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:21:10 GMT)
Addressing Negative Transfer in Diffusion Models [18.8]
マルチタスク学習(MTL)は、よく知られた$textit negative transfer$という現象につながることがある。本稿では,タスクを小さなタスククラスタにクラスタ化し,MTL手法を適用することを提案する。本研究では,区間クラスタリングを動的プログラミングで解き,信号対雑音比,時間ステップ,タスク親和性をクラスタリングの目的に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:17:07 GMT)
Causal Imitability Under Context-Specific Independence Relations [18.8]
我々は,CSI関係が知られている場合の因果模倣学習の問題点を考察する。我々は、CSI下での模倣学習に必要なグラフィカルな基準を提供し、構造的前提の下では、この基準も十分であることを示す。本稿では,CSI関係とデータを考慮した因果模倣学習のための音響アルゴリズムアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:55:27 GMT)
Learning When to Speak: Latency and Quality Trade-offs for Simultaneous Speech-to-Speech Translation with Offline Models [18.3]
実世界のユースケースを対象とした同時S2STシステムを提案する。出力のレイテンシを動的に調整するための調整可能なパラメータを用いて,57言語から英語への翻訳を支援する。これらのポリシーは,Greedy(wait-$k$)ベースライン上でのレイテンシの増加を最小限に抑え,オフラインレベルの精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:29:23 GMT)
Calibrating Cross-modal Features for Text-Based Person Searching [18.3]
本稿では,2つの視点から横断的特徴を校正する簡易かつ効果的な手法を提案する。提案手法は,2つの新たな損失から成り,細粒度のクロスモーダルな特徴を提供する。 73.81%、74.25%、57.35%の精度で3つの人気のあるベンチマークで上位となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:49:26 GMT)
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Mining Neighborhood and Community Influences [18.3]
ネットワーク表現学習は、ネットワーク内の各ノードに対する埋め込みを生成することを目的としている。我々は,マイニング地区と時間ネットワークにおけるコミュニティの影響から,MNCIと呼ばれる新しい帰納的ネットワーク表現学習手法を提案する。実世界の複数のデータセットについて広範な実験を行い、MNCIと様々なタスクにおける最先端のベースライン手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:38:27 GMT)
Near-optimal learning with average H\"older smoothness [18.2]
平均リプシッツの滑らかさの概念をH"古い滑らかさに拡張することで一般化する。以上の結果から,H'older smoothness という古典的な最悪の概念は,基本的には平均値に置き換えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:27:26 GMT)
A Call for Standardization and Validation of Text Style Transfer Evaluation [18.1]
テキスト・スタイル・トランスファー(TST)評価のメタ分析を行う。メタアナリシスは、人間と自動評価における相当な標準化のギャップを明らかにしている。人間の実験で検証されている自動メトリクスはごくわずかです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:46:08 GMT)
Challenges and Remedies to Privacy and Security in AIGC: Exploring the Potential of Privacy Computing, Blockchain, and Beyond [17.9]
本稿では,AIGCの概念,分類,基礎技術について概観する。複数の観点からAIGCが直面するプライバシーとセキュリティの課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:49:22 GMT)
Maximal Domain Independent Representations Improve Transfer Learning [17.8]
ドメイン適応(DA)は、ソースドメインからトレーニングデータセットを適用して、ターゲットドメインの学習タスクに使用する。 DAの一般的なアプローチの1つは、すべての入力サンプルからジェネレータによって学習されたドメインに依存しない表現(DIRep)を作成することである。本稿では,逆数モデルと変分オートエンコーダを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:46:40 GMT)
AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration [17.5]
アクティベーション・アウェア・ウェイト量子化(AWQ)は、大規模言語モデル(LLM)に対するハードウェアフレンドリーなアプローチである。 GPTQよりも1.45倍の高速化を実現し、cuBLAS FP16実装よりも1.85倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:10 GMT)
TorchRL: A data-driven decision-making library for PyTorch [17.5]
我々はPyTorchの汎用制御ライブラリであるTorchRLを提案する。 TorchRLは強化学習(RL)と制御の多くの分野にわたるアルゴリズム開発を容易にする。我々は新しいPyTorchプリミティブであるDictを導入し、モジュール性を維持しながらライブラリのコンポーネントの統合を促進するフレキシブルなデータキャリアです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:45:45 GMT)
Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup [17.5]
Mixupは、データポイントとラベルのランダムな凸組み合わせを使用したトレーニングに依存する、データ拡張技術である。各クラスが複数の関連する特徴(あるいはビュー)を持ち、クラスを正しく予測できるような分類問題に焦点をあてる。実験的リスク最小化を用いた2層畳み込みネットワークの学習は, クラス毎に2つの特徴を持つ非自明なデータ分布のクラスでは, ほぼすべてのクラスで1つの特徴しか学習できない一方で, Mixup の特定のインスタンス化による学習は各クラスで2つの特徴の学習に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:50:25 GMT)
Hybrid Energy Based Model in the Feature Space for Out-of-Distribution Detection [17.4]
Out-of-distribution(OOD)検出は、ディープニューラルネットワークのデプロイにおいて重要な要件である。本稿では,ハイブリッドエネルギーベースモデル(EBM)を用いたポストホックOOD検出法であるHEATモデルを提案する。 Heatoodは、CIFAR-10/CIFAR-100ベンチマークと大規模なImagenetベンチマークで、最先端のOOD検出結果を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:31:45 GMT)
Data-OOB: Out-of-bag Estimate as a Simple and Efficient Data Value [17.3]
本研究では,バッジモデルのためのデータ評価手法であるData-OOBを提案する。 Data-OOBは、評価に106ドルのサンプルがあり、入力寸法が100である場合、1つのCPUプロセッサで2.25時間未満である。提案手法は,誤ラベル付きデータを識別し,有用な(あるいは有害な)データポイントの集合を見出すことで,既存の最先端データ評価手法を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:03:02 GMT)
The Quantum Frontier of Software Engineering: A Systematic Mapping Study [16.9]
量子ソフトウェアエンジニアリング(QSE)は、開発者が量子プログラムを設計、開発できる新しい分野として登場しつつある。本稿では,QSE研究の現状に関する系統地図研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:28:59 GMT)
Conditional Diffusion Feature Refinement for Continuous Sign Language Recognition [16.5]
シーケンス表現を洗練させるために, オートエンコーダによる条件拡散機能改善(ACDR)を提案する。 ACDRでは、シーケンス表現に意味条件を備えたノイズを段階的に付加することを提案する。また, 雑音列表現を意味的条件で段階的に denoise するデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:23:02 GMT)
Towards hate speech detection in low-resource languages: Comparing ASR to acoustic word embeddings on Wolof and Swahili [16.4]
ラジオ放送におけるキーワードスポッティングによるヘイトスピーチの検出について検討する。 1つのアプローチは、ターゲットとする低リソース言語のための自動音声認識システムを構築することである。音声セグメントを類似したベクトルを持つ空間にマッピングする音響単語埋め込みモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:25:10 GMT)
MixFlows: principled variational inference via mixed flows [16.4]
MixFlowsは、初期参照分布に対するマップの繰り返し適用の混合からなる、新しいバリエーションファミリである。また,MixFlowsは,フローマップがエルゴード的かつ測度保存的である場合にMCMCライクな収束を保証することを示す。また,不正確な離散化ハミルトン力学と決定論的運動量リフレッシュを併用したMixFlowの実装も開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:36:29 GMT)
StyleGAN knows Normal, Depth, Albedo, and More [16.1]
固有の画像は、深度、正常、アルベド、シェーディングといったシーン特性のイメージライクなマップである。本稿では,StyleGANが固有画像を生成するために容易に誘導できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:57 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） (Thu, 1 Jun 2023 04:36:22 GMT)
Continual Learning for Abdominal Multi-Organ and Tumor Segmentation [16.0]
本稿では,連続臓器と腫瘍のセグメンテーションに特化して設計されたイノベーティブなアーキテクチャを提案する。提案する設計では,従来の出力層を軽量なクラス固有のヘッド群に置き換える。これらのヘッドは、新しく導入され、以前に学習されたクラスの独立した予測を可能にし、古いクラスに対する新しいクラスの影響を効果的に最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:57 GMT)
Edge-guided Representation Learning for Underwater Object Detection [15.8]
水中物体検出は海洋経済の発展、環境保護、惑星の持続可能な開発に不可欠である。このタスクの主な課題は、低コントラスト、小さな物体、水生生物の模倣である。本稿では,識別的表現学習とアグリゲーションの実現を目的としたエッジ誘導型表現学習ネットワークERL-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:29:44 GMT)
Improved Cross-Lingual Transfer Learning For Automatic Speech Translation [15.8]
エンコーダ-デコーダシーケンス-シーケンス変換モデルのエンコーダをSAMU-XLS-Rで初期化することにより,言語間タスクの知識伝達を大幅に改善することを示す。提案手法の有効性を,CoVoST-2とEuroparlという2つの一般的なデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:19:06 GMT)
Manipulating spatial structure of high-order quantum coherence with entangled photons [15.6]
時間領域における光の量子コヒーレンスを操作することにより、単一光子源を生成することができる。空間領域における高次量子コヒーレンスは、量子イメージング、ホログラフィー、顕微鏡などの様々な応用において重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:04:58 GMT)
Neural Task Synthesis for Visual Programming [15.6]
視覚的プログラミング領域のコンテキストにおいて、与えられた仕様のプログラミングタスクを自動的に生成できるニューラルモデルを設計することを模索する。そこで我々は,NeurTaskSynというニューラルシンボリックな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:05:10 GMT)
DiffPack: A Torsional Diffusion Model for Autoregressive Protein Side-Chain Packing [15.5]
DiffPackは、側鎖のねじり角度の関節分布を学習するねじり拡散モデルである。本手法は, タンパク質側鎖パッキングのためのいくつかのベンチマークで評価し, 角度精度が11.9%, 13.5%向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:22:09 GMT)
Encoder-decoder multimodal speaker change detection [15.3]
話者変化検出(SCD)はいくつかのアプリケーションに必須である。音声に加えてテキストモダリティを利用するマルチモーダルSCDモデルでは,性能が向上した。本研究は、モダリティ融合のための新しいメカニズムとエンコーダ・デコーダアーキテクチャの採用という、2つの主要な提案に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:55:23 GMT)
Evaluating the "Learning on Graphs" Conference Experience [15.2]
第1回Learning on Graphs (LoG) Conferenceに付随する調査の結果を報告する。調査は、著者、レビュアー、エリアチェアなど、さまざまな視点から提出およびレビュープロセスを評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:57:47 GMT)
Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis [15.2]
拡散モデルでは、テキスト条件の有無にかかわらず、少数の単語が与えられたり、あるいは全くない画像の合成能力を示す。我々は拡散ネットワークをそのままにしておくが、その出力は要求条件に適合するように制約する。提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:50:16 GMT)
Interpreting GNN-based IDS Detections Using Provenance Graph Structural Features [15.1]
本稿では,抽象的なGNN決定境界を解釈可能な特徴空間に投影するフレームワークであるPROVEXPLAINERを提案する。我々はまず,決定木(DT)などの簡易かつ説明可能なモデルを用いて,GNNベースのセキュリティモデルの意思決定プロセスを再現する。我々のグラフ構造機能は、システム前駆領域における問題空間のアクションと密接に結びついているので、検出結果を記述的、人間の言語で説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:36:24 GMT)
The general approach to the critical phase with coupled quasiperiodic chains [15.1]
混乱系では、シュル・オーディンガー方程式の波動関数は、拡張相から局所相への遷移を示すことがある。全ての州が多フラクタル構造を示す臨界期(CP)もここ数十年で注目されている。この研究は、CPを調整可能な方法で実現するための一般的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:27:03 GMT)
Faster Robust Tensor Power Method for Arbitrary Order [15.1]
emphTensor Power Method (TPM) はテンソルの分解において広く使われている手法の1つである。我々はスケッチ法を適用し、$widetildeO(np-1)$の出力$p$と dimension$n$tensorで実行時間を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:12:00 GMT)
Better Context Makes Better Code Language Models: A Case Study on Function Call Argument Completion [15.1]
既存のコード補完モデルでは、完了タスクに良い結果が得られないことを示します。与えられた関数呼び出しに関する情報をプログラムアナライザに問い合わせ、推論およびトレーニング中に異なるコード補完モデルに対してアナライザ結果を提供する方法を検討する。実験の結果,関数の実装と関数の使用量へのアクセスは,引数補完性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:25:58 GMT)
Efficient Failure Pattern Identification of Predictive Algorithms [15.0]
本稿では,人間のアノテータチームとシーケンシャルレコメンデーションアルゴリズムからなる人間機械協調フレームワークを提案する。その結果、様々な信号対雑音比で複数のデータセット上でのフレームワークの競合性能を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:54:42 GMT)
TopEx: Topic-based Explanations for Model Comparison [15.0]
そこで本論文では,モデルに依存しないトピックを通じて,言語モデルを比較するためのレベルプレイフィールドを実現するための説明手法であるTopExを提案する。様々なNLPタスクにおいて、TopEx が DistilRoBERTa と GPT-2 の類似点と相違点を識別できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:10 GMT)
When Does Bottom-up Beat Top-down in Hierarchical Community Detection? [14.9]
階層的なネットワークのクラスタリングは、階層の低いレベルがよりきめ細かいコミュニティ構造を明らかにするように、コミュニティのツリーを見つけることで構成される。 Agglomerative ($textitbottom-up$)アルゴリズムは、まず最小のコミュニティ構造を特定し、その後、$textitlinkage$メソッドを使ってコミュニティを何度もマージする。ボトムアップアルゴリズムにより階層木と階層ブロックモデルのコミュニティ構造を復元するための理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:55:46 GMT)
An End-to-End Time Series Model for Simultaneous Imputation and Forecast [14.8]
我々は,推論関係を学習し,複数段階の予測を行うために,エンドツーエンドの時系列モデルを開発する。我々のフレームワークは2つのニューラルネットワークを共同でトレーニングし、1つは特徴量相関を学習し、もう1つは時間的行動のモデリングを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:08:22 GMT)
Automatic Glossary of Clinical Terminology: a Large-Scale Dictionary of Biomedical Definitions Generated from Ontological Knowledge [14.5]
40,000以上の生物医学的概念とその関係の一部はSnomedCTに含まれている。理解可能な言語における明確な定義や記述は、しばしば利用できない。 AGCTには、SnomedCTの概念のためのコンピュータ生成定義が422,070個含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:37:55 GMT)
Adversarial learning of neural user simulators for dialogue policy optimisation [14.3]
強化学習に基づく対話ポリシーは、通常、ユーザシミュレータとのインタラクションで訓練される。現在のデータ駆動シミュレータは、対話コーパス内のユーザの振る舞いを正確にモデル化するように訓練されている。そこで本研究では,現実的なユーザ行動のシミュレートを目的とした,逆学習を用いた代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:17:16 GMT)
ProsAudit, a prosodic benchmark for self-supervised speech models [14.2]
ProsAuditは、自己教師付き学習(SSL)音声モデルにおける構造的韻律的知識を評価するためのベンチマークである。 2つのサブタスク、対応するメトリクス、評価データセットで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:11:15 GMT)
Safe Offline Reinforcement Learning with Real-Time Budget Constraints [14.1]
多くの現実世界のアプリケーションでは、学習されたポリシーは動的に決定された安全予算にリアルタイムで対応する必要がある。本稿では,トラジェクティブに基づくReal-time Budget Inference (TREBI) を提案する。オフライン環境下でのリアルタイム予算制約問題の解決におけるTREBIの有効性を実世界の大規模広告アプリケーションで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:19:32 GMT)
Enhanced measurement precision with continuous interrogation during dynamical decoupling [13.8]
動的デカップリング(DD)は通常、直流測定に適用すると効果が低下する。本研究は,多くのDDサイクル上で連続的にDC信号を問うことができる位相リレー法(PRM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:00:25 GMT)
Smooth Monotonic Networks [13.5]
min-max(MM)ニューラルネットワークアーキテクチャは、単調性を保証するが、勾配が消えるため、トレーニング中に望ましくない局所最適状態に陥ることが多い。本稿では,この問題を緩和するスムーズな非線形性を用いたMMネットワークの簡易な修正を提案する。結果として生じるスムーズなmin-max(SMM)ネットワークモジュールは、MMアーキテクチャからプロパティを継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:03:06 GMT)
Experiential AI: A transdisciplinary framework for legibility and agency in AI [13.4]
実験AI(Experiential AI)は、科学者とアーティストが集まって人間と機械の絡み合いを調べる研究課題である。本稿では、説明可能なAIの分野における進歩と限界について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:59:06 GMT)
Towards Interactive Image Inpainting via Sketch Refinement [13.3]
そこで本研究では,SketchRefinerと呼ばれる2段階画像のインペイント手法を提案する。第1段階では,クロス相関損失関数を用いて,ユーザが提供するスケッチを堅牢に校正し,洗練する。第2段階では,特徴空間の抽象的スケッチから情報的特徴を抽出し,着色過程を変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:15:54 GMT)
On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond [13.2]
自明な不確定点を特定できる非線形ICAモデルをいかにして特定させるかは、教師なし学習における長年の問題である。最近のブレークスルーは、いくつかの補助変数が与えられた条件付き独立としてソースの標準独立仮定を再構成する。このような制約の特定のインスタンス化の下では、独立潜水源はそれらの非線形混合から置換まで同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:09:56 GMT)
Multi-Mode Online Knowledge Distillation for Self-Supervised Visual Representation Learning [13.1]
自己教師付き視覚表現学習を促進するための多モードオンライン知識蒸留法(MOKD)を提案する。 MOKDでは、2つの異なるモデルが自己監督的な方法で協調的に学習する。さらに、MOKDは学生モデルと教師モデルの両方で既存のSSL-KDメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:22:00 GMT)
Differentially Private Episodic Reinforcement Learning with Heavy-tailed Rewards [12.8]
差分プライバシ(DP)制約下での重み付き報酬を伴うマルコフ決定プロセス(MDP)の問題について検討する。報酬に対するロバストな平均推定器を利用することで、まず重み付きMDPのための2つのフレームワークを提案する。我々は,自家用RLとガウシアン以下のRLと,重み付き報酬とに根本的な相違があることを指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:18:39 GMT)
Dimensionality Reduction for General KDE Mode Finding [12.8]
高次元確率分布のモードを$D$で見つけることは、統計学とデータ解析の基本的な問題である。我々は、$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。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:51:38 GMT)
Systematic Evaluation of GPT-3 for Zero-Shot Personality Estimation [12.8]
GPT-3は、ユーザのソーシャルメディア投稿からBig 5の性格特性を推定するために使用される。 GPT-3の性能は、広く分類するために既存の訓練済みのSotAに近いことが判明した。我々は、GPT-3が事前訓練された語彙モデルよりも優れた性能を示し、体系的な誤りを説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:43:37 GMT)
Using generative AI to investigate medical imagery models and datasets [12.8]
AIベースのモデルの信頼性を高めるには、説明が必要だ。本稿では,チームベースの専門知識を活用した視覚的自動説明手法を提案する。 3つの医用画像モダリティにまたがる8つの予測課題について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:55 GMT)
Pairwise Ranking Losses of Click-Through Rates Prediction for Welfare Maximization in Ad Auctions [12.7]
本稿では,クリックスルーレート(CTR)における損失関数の設計と,広告オークションにおける社会的福祉の最適化について検討する。そこで本研究では,CTRモデルのトレーニングを行うために,新しい重み付きランクロスを提案する。合成および実世界のデータにおける損失の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:42:50 GMT)
Automatic Emotion Experiencer Recognition [12.4]
テキストにおける経験者検出は難題であり、精度は.82、リコールは.56(F1 =.66)であることを示す。テキストにおける経験者検出は難題であり、精度は.82、リコールは.56(F1 =.66)であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:32:30 GMT)
Automatically Marginalized MCMC in Probabilistic Programming [12.4]
Hamiltonian Monte Carlo (HMC) はベイズモデルから潜伏変数をサンプリングする強力なアルゴリズムである。 PPLから抽出したグラフィカルモデルにおいて, HMC を用いたサンプリングプロセスの一部として, 自動残差化を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:52:46 GMT)
Responsibility Perspective Transfer for Italian Femicide News [12.4]
同じ現実世界の出来事を言語的に表現する方法は、何が起きたかの異なる認識につながる可能性がある。これまでの研究では、性別に基づく暴力(GBV)の異なる記述が、暴力の責任を誰が負うかという読者の認識に影響を与えることが示されている。本稿では,GBV記述を自動的に書き換える新たなタスクを紹介し,加害者に対する責任の認識レベルを変更する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:27:00 GMT)
Balanced Training of Energy-Based Models with Adaptive Flow Sampling [12.2]
エネルギーベースモデル (EBMs) は、非正規化ログ密度を直接パラメータ化する汎用密度推定モデルである。我々は、異なる種類の生成モデル、正規化フロー(NF)を用いたESMのための新しい最大可能性トレーニングアルゴリズムを提案する。本手法はトレーニング中にNFをEMMに適合させ,NF支援サンプリング方式によりESMの正確な勾配が常に得られるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:58:06 GMT)
Identifiability and Generalizability in Constrained Inverse Reinforcement Learning [12.1]
強化学習における2つの主な課題は、適切な報酬関数を設計し、学習したポリシーの安全性を確保することである。本稿では,マルコフ決定過程における逆強化学習(IRL)の理論的枠組みを提案する。学習した報酬の準最適性に対する有限サンプル保証を導出し、グリッドワールド環境における結果の検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:52:34 GMT)
Quantization-Aware and Tensor-Compressed Training of Transformers for Natural Language Understanding [12.0]
本稿では,変圧器モデルにおけるモデルサイズ,演算演算,実行遅延を低減するために,量子化対応テンソル圧縮トレーニング手法を提案する。あらかじめ訓練された変圧器から量子化およびテンソル圧縮された学生モデルを蒸留するために層間蒸留を適用した。パフォーマンスは2つの自然言語理解タスクで実証され、最大6,3倍の圧縮率、精度の低下、顕著な推論とトレーニングのスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:32:08 GMT)
Mechanistic Mode Connectivity [11.8]
モード接続のレンズによるニューラルネットワークの損失景観について検討する。低損失の単純な経路を通じて予測を結び付けるために、異なるメカニズムに依存しているミニマライザは存在するか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:13:49 GMT)
ProKnow: Process Knowledge for Safety Constrained and Explainable Question Generation for Mental Health Diagnostic Assistance [11.7]
現在の仮想メンタルヘルスアシスタント(VMHA)はカウンセリングと推奨ケアを提供している。彼らは、安全に制約された専門的な臨床プロセス知識の訓練が欠如しているため、患者の診断支援を控える。我々はProknowを、エビデンスベースのガイドラインやドメインの専門家に対する概念的理解のカテゴリにマップする、順序付けられた情報の集合として定義する。患者からの診断情報を対話的に収集する自然言語質問生成法(NLG)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:33:33 GMT)
Prosody-controllable spontaneous TTS with neural HMMs [11.5]
小型で不規則なデータセットから素早く学習できるTSアーキテクチャを提案する。我々は既存のニューラルHMMベースのTSシステムに発話レベルの韻律制御を加える。本研究では,2種類の難聴音声を合成するシステムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:51:23 GMT)
RHFedMTL: Resource-Aware Hierarchical Federated Multi-Task Learning [11.3]
フェデレーション学習は、セキュリティを備えた大規模な分散ノード上でAIを可能にする効果的な方法である。複数の基地局(BS)と端末をまたいだマルチタスク学習を維持しながら、プライバシを確保することは困難である。本稿では, セルラーワークの自然雲-BS-末端階層に着想を得て, 資源を考慮した階層型MTL (RHFedMTL) ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:49:55 GMT)
Representation Learning on Hyper-Relational and Numeric Knowledge Graphs with Transformers [11.3]
ハイパーリレーショナル知識グラフ(英語版)が最近研究され、三重項が一組の等化子と関連付けられている。我々はHyNTという名前の統一フレームワークを提案し、三重項または等化子に数値リテラルを含むハイパーリレーショナル知識グラフの表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:10:45 GMT)
InGram: Inductive Knowledge Graph Embedding via Relation Graphs [11.3]
本稿では,インダクティブ・ナレッジGRAph eMbedding法であるInGramを提案する。実験の結果,InGramは様々な帰納的学習シナリオにおいて,14種類の最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:00:18 GMT)
Unraveling the Mystery of Quantum Measurement with A New Space-Time Approach to Relativistic Quantum Mechanics [11.2]
量子測定は量子力学の分野における基本的な概念である。その重要性にもかかわらず、4つの基本的な問題は、より広範な量子計測の応用に重大な課題を提起し続けている。我々は、これらの問題に体系的に対処するために、相対論的量子力学に新しい時空アプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:25:08 GMT)
On the Convergence of Coordinate Ascent Variational Inference [11.2]
平均場 (MF) VI を実装するための共通座標アセント変分推論 (CAVI) アルゴリズムについて検討する。我々はCAVIの大域的あるいは局所的な指数収束を証明するための一般的な条件を提供する。目的関数に影響を及ぼす構成ブロック間の相互作用を特徴付けるための一般化相関の新しい概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:19:30 GMT)
T2IAT: Measuring Valence and Stereotypical Biases in Text-to-Image Generation [11.1]
本稿では,概念とイメージ間の暗黙的なステレオタイプを定量化する新しいテキスト・ツー・イメージ・アソシエーション・テスト(T2IAT)フレームワークを提案する。我々は、前述した生成モデルに対するバイアステストを再現し、花や昆虫に対する道徳的に中立なテストを含む。これらの実験の結果は、画像生成における複雑なステレオタイプ的挙動の存在を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:02:51 GMT)
Model Transferability With Responsive Decision Subjects [11.1]
我々は、利用可能なソース分布でトレーニングされたモデルの性能が、その誘導されたドメインのパフォーマンスにどのように変換されるかを研究することによって、モデルの転送可能性に関する議論を形式化する。我々は、誘導されたドメインシフトによるパフォーマンスギャップの上限と、分類器がソーストレーニング分布または誘導されたターゲット分布に悩まさなければならないトレードオフの上限の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:07:11 GMT)
A Uniform Confidence Phenomenon in Deep Learning and its Implications for Calibration [10.7]
ディープ・ニューラル・ネットワークはトレーニングポイントの周囲にほぼ確実な自信を持つ大きな地区があるこの欠陥を回避するために、Mixupデータ拡張技術に基づいて、修正された損失を使用するようにトレーニングプロセスを変更することで、この欠陥を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:35:28 GMT)
What model does MuZero learn? [10.7]
深層モデルに基づく強化学習アルゴリズム MuZero について検討し,その学習目標をどこまで達成するかを考察する。ムゼロが学習したモデルは、目に見えない政策を評価するために効果的に一般化できないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:01:23 GMT)
Aerial Vision-and-Dialog Navigation [10.6]
本稿では,Aerial Vision-and-Dialog Navigation (AVDN)を紹介した。連続した環境でドローンシミュレータを構築し、3k以上の航法軌跡を記録した新しいAVDNデータセットを収集する。本研究では,ナビゲーション経路と人的注意の両方を予測するための効果的なヒューマンアテンション支援変換モデル(HAA-Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:39:11 GMT)
Byzantine-Robust Clustered Federated Learning [10.5]
本稿では,フェデレーテッド・ラーニング・セッティングにおけるビザンチンマシンの敵攻撃問題に焦点をあてる。この設定では、同一クラスタ内の非ビザンチンマシンは同じ基盤データ分布を持ち、非ビザンチンマシンの異なるクラスタは異なる学習タスクを持つ。私たちの研究の目的は、非ビザンチンマシンのクラスタメンバシップを特定し、各クラスタが学習したモデルを最適化することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:01:13 GMT)
Graph Masked Autoencoder for Sequential Recommendation [10.3]
本稿では,自動エンコーダ付きシーケンシャルレコメンダシステム(MAERec, Graph Masked AutoEncoder-enhanced Sequence Recommender System)を提案する。提案手法は最先端のベースラインモデルを大幅に上回り,データノイズや空間性に対するより正確な表現を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:32:46 GMT)
Delphic Offline Reinforcement Learning under Nonidentifiable Hidden Confounding [10.3]
偏見的不確実性と呼ばれる隠れ共起バイアスによる不確実性の定義を提案する。提案手法は,3種類の不確かさを推定し,それらを考慮した悲観的なオフラインRLアルゴリズムを構築するための実用的手法である。この結果から,非同定不能な隠れ共起バイアスを緩和して,オフラインRLソリューションを実際に改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:27:22 GMT)
Deep Learning Methods for Extracting Metaphorical Names of Flowers and Plants [10.1]
識別モデルはGPT-3.5モデルよりも優れており,最も優れたパフォーマーは92.2349%のF1スコアを隠喩花と植物名識別タスクで報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:59:23 GMT)
MT Metrics Correlate with Human Ratings of Simultaneous Speech Translation [10.1]
本研究では,CR(Continuous Ratings)とオフライン機械翻訳評価指標の相関分析を行った。本研究は,オフラインのメトリクスがCRとよく相関していることを明らかにし,同時に機械翻訳を評価するために確実に使用できることを示した。 SSTの現在の品質レベルを考えると、これらの指標はCRのプロキシとして利用することができ、大規模な人的評価の必要性を軽減することができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:00:49 GMT)
Discriminative Deep Feature Visualization for Explainable Face Recognition [10.0]
本稿では、まず、顔再構成に基づく説明モジュールを考案し、説明可能な顔認識の問題に寄与する。 FRモデルの決定をさらに解釈するため、新しい視覚的サリエンシ説明アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:06:43 GMT)
Image generation with shortest path diffusion [10.0]
最短経路拡散(SPD)が汚職の全体構造を決定することを示す。画像のぼかしに基づいて,SPDは時間的調整を一切行わず,強いベースラインを改良し,従来の拡散モデルよりも優れていることを示す。我々の研究は、最近の研究における観察に新たな光を当て、画像やその他の種類のデータの拡散モデルを改善するための新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:53:35 GMT)
Enhancing the Unified Streaming and Non-streaming Model with Contrastive Learning [9.9]
本稿では,ストリーミングモードと非ストリーミングモードの表現ギャップを埋めることで,統一モデルの精度を向上させることを提案する。本手法は,ストリーミングモードでは4.66%,非ストリーミングモードでは4.31%,AISHELL-1ベンチマークでは4.31%のCERを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:50:39 GMT)
SelFLoc: Selective Feature Fusion for Large-scale Point Cloud-based Place Recognition [9.9]
物体や建物の表面にはLiDARの点が散在しており、異なる軸に沿って強い形状の先行している。特定の軸に沿ったメッセージパッシングを強化するために、スタックド非対称畳み込みブロック(SACB)が設計されている。 SFFB(Selective Feature Fusion Block)は,特定の鍵領域における局所的特徴を選択的に増強するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:38:53 GMT)
Local geometry and quantum geometric tensor of mixed states [9.9]
我々は、純量子状態の幾何学を密度行列とその精製を通じて混合量子状態に一般化する。混合状態のゲージ不変QGTが導出され、実部と虚部はそれぞれビュール計量とウルマン形式である。ベリー曲率に比例する純粋状態 QGT の虚部とは対照的に、ウルマン形式は通常の物理過程に対して同一に消える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:16:12 GMT)
AirfRANS: High Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset for Approximating Reynolds-Averaged Navier-Stokes Solutions [9.6]
本研究では,2次元非圧縮性定常状態Reynolds-Averaged Navier-Stokes方程式のサブソニックな状態における翼上における解析モデルであるAirfRANSを開発した。また,測地面の応力力と境界層の可視化の指標を導入し,モデルの性能を評価し,問題の有意義な情報を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:52:42 GMT)
D$^2$CSG: Unsupervised Learning of Compact CSG Trees with Dual Complements and Dropouts [9.5]
D$2$CSGは2つの二重および相補的なネットワーク分岐からなるニューラルモデルであり、ドロップアウトを持つ。ネットワークは2次プリミティブの固定階組立により3次元形状を再構築するように訓練されている。 D$2$CSGは、既存の代替品よりも優れた品質とより自然なプリミティブを持つコンパクトなCSG再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:32:24 GMT)
Dynamic Algorithms for Matroid Submodular Maximization [9.4]
マトロイド下準モジュラー制約と濃度制約は、機械学習、オークション理論、最適化に幅広い応用を持つ古典的な問題である。本稿では,行列式制約の下でのサブモジュラー問題に対する最初のパラメータ化アルゴリズムを,最悪の場合の$O(k)log(k)log3(k/epsilon))$クエリ複雑性を用いて開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:54:15 GMT)
TMI! Finetuned Models Leak Private Information from their Pretraining Data [9.3]
我々は,敵が細かなモデルにのみアクセス可能な新しいメンバーシップ推論脅威モデルを提案する。視覚と自然言語の両方のタスクにおいて、TMIを複数の移動学習設定で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:29:28 GMT)
Training neural operators to preserve invariant measures of chaotic attractors [9.3]
対照的な学習フレームワークは、最適輸送手法と同様に、力学の統計的性質を保存可能であることを示す。本手法は,カオストラクタの不変な測定値を保存するために実験的に示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:56:30 GMT)
Spreads in Effective Learning Rates: The Perils of Batch Normalization During Early Training [9.2]
我々は、早期トレーニングダイナミクスを記述するODEベースのモデルを開発した。我々のモデルは、勾配流において、実効LRは最終的に等しくなると予測する。有効LRの大規模な拡散は、精度に関するトレーニング問題を引き起こすことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:09:52 GMT)
Point-GCC: Universal Self-supervised 3D Scene Pre-training via Geometry-Color Contrast [9.1]
点雲によって提供される幾何学と色情報は、3Dシーンの理解に不可欠である。我々はGeometry-Color Contrast (Point-GCC) を用いたユニバーサル3次元シーン事前学習フレームワークを提案する。ポイントGCCは、シムズネットワークを用いて幾何学と色情報を整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:06:35 GMT)
HyperMODEST: Self-Supervised 3D Object Detection with Confidence Score Filtering [9.1]
現在のLiDARベースの自律走行用3Dオブジェクト検出器は、ほとんど完全に人間の注釈付きデータに基づいて訓練されている。 MODESTはラベルなしで3Dオブジェクト検出器を訓練する最初の試みである。本稿では,自己学習プロセスを大幅に高速化し,特定のデータセットのチューニングを必要としない普遍的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:18:56 GMT)
Sample Complexity of Forecast Aggregation [9.1]
ベイズ予測集計モデルでは、未知のバイナリイベントに関するプライベートシグナルを観測した後、その事象に関する過去の信念をプリンシパルに報告する。プリンシパルは、レポートをイベントの1つの予測に集約する。この問題のサンプル複雑性は、任意の離散分布に対して少なくとも$tilde (mn-2 / varepsilon)$であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:45:10 GMT)
Quantum-based Distributed Algorithms for Edge Node Placement and Workload Allocation [8.9]
最適なエッジサーバ配置とワークロード割り当てのための混合整数線形プログラミング(MILP)モデルを提案する。既存の量子解法は制約のないバイナリプログラミング問題の解法に限られる。数値実験により,エッジコンピューティングの複雑な最適化問題を解くために量子超越性を活用できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:33:08 GMT)
Last Switch Dependent Bandits with Monotone Payoff Functions [8.9]
我々は、LSDバンディット計画の近似性、すなわち、最適なアーム推進戦略を演算する(NP-hard)問題を理解するための一歩を踏み出した。特に、この問題に対する最初の効率的な定数近似アルゴリズムを設計し、自然単調性仮定の下では、その近似が最先端にほぼ一致することを示す。われわれは,新しい高次元緩和法や仮想状態の進化を反映する技術など,このような問題に対する新たなツールと洞察を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:38:32 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） (Thu, 1 Jun 2023 15:35:00 GMT)
Inspecting Spoken Language Understanding from Kids for Basic Math Learning at Home [8.8]
本研究では,Kid Space用に開発されたタスク指向対話システムにおいて,音声言語理解(SLU)パイプラインについて検討する。自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) のコンポーネントをホーム配置データから評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:31:57 GMT)
Resolution Limits of Non-Adaptive 20 Questions Search for a Moving Target [8.8]
本研究では,初期位置と速度の不明な単位立方体上での移動対象の非適応探索戦略を,一様定速度モデルの下で検討する。非漸近的および有界性を導出することにより、最適な非適応的クエリ手順の最小解を有限個のクエリで特徴付ける。この結果を証明するために、チャネル符号化、有限ブロック長情報理論からのアイデアの借用、および量子化された対象軌道の数に基づく構成境界について、現状の問題点を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:38:04 GMT)
Domain Generalization for Domain-Linked Classes [8.7]
実世界では、クラスはドメインリンクされ、すなわち特定のドメインでのみ表現される。本稿では,ドメインリンクDG,FONDのためのFair and cONtrastive feature-space regularizationアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:39:50 GMT)
SAM-helps-Shadow:When Segment Anything Model meet shadow removal [8.6]
本研究では,SAM-helps-Shadowを導入し,SAM(セグメンション・アズ・モデル)を影除去に適用した。提案手法では,2次深部展開ネットワークを用いたシャドウ除去に続いて,シャドウ検出を容易にするために,モデルの検出結果を強力な先行要因として利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:37:19 GMT)
CAISA at SemEval-2023 Task 8: Counterfactual Data Augmentation for Mitigating Class Imbalance in Causal Claim Identification [8.6]
医学的クレームの識別のための動詞置換による新しいデータ拡張を提案する。さらに,本手法の影響について検討し,他の3つのデータ拡張手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:55:43 GMT)
Fast Matrix Multiplication Without Tears: A Constraint Programming Approach [8.5]
$N倍のM$行列と$M倍のP$行列の乗算は、単純な$NMPアプローチが示しているよりも少ない乗算で実現できることが知られている。これにより、高速行列乗法における制約満足度問題が発生する。本稿では,高速行列乗算のための非可換アルゴリズムを見つけるための,シンプルながら新しい制約プログラミング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:15:24 GMT)
Precision magnetometry exploiting excited state quantum phase transitions [8.4]
我々は、異なる磁場で励起状態量子相転移を示すリプキン-メシュコフ-グリックモデルに焦点を当てる。我々はフィッシャー情報の広いピークを示し、高精度磁力計の効率的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:21:43 GMT)
IQL-TD-MPC: Implicit Q-Learning for Hierarchical Model Predictive Control [8.4]
Inlicit Q-Learning (IQL)を用いて、モデル予測制御(TD-MPC)のための最先端の時間差学習を拡張するオフラインモデルベースRLアルゴリズムであるIQL-TD-MPCを導入する。具体的には、時間的に抽象的なIQL-TD-MPCマネージャを事前トレーニングして、計画を通じて、ほぼサブゴールに対応する“インテリジェントな埋め込み”を予測する。 IQL-TD-MPCマネージャが生成するインテント埋め込みによる状態表現の増強は、市販のオフラインRLエージェントを著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:24:40 GMT)
Case Study-Based Approach of Quantum Machine Learning in Cybersecurity: Quantum Support Vector Machine for Malware Classification and Protection [8.3]
各種サイバーセキュリティトピックをカバーするQMLベースの学習モジュールを設計・開発する。本稿では,マルウェアの分類と保護に量子支援ベクトルマシン(QSVM)を用いる。我々はQSVMモデルを実証し、マルウェアの分類と保護において95%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:04:09 GMT)
Learning Gaussian Mixture Representations for Tensor Time Series Forecasting [8.3]
我々は、時間、位置、およびソース変数に暗示される各不均一成分を個別にモデル化する新しいTS予測フレームワークを開発する。 2つの実世界のTSデータセットによる実験結果は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:50:47 GMT)
Is novelty predictable? [8.2]
機械学習に基づくデザインは科学で注目を集めている。特に、新規なプロパティ値を持つタンパク質の設計に焦点をあてる。私たちの議論の多くは、マシンラーニングベースの設計をより広範囲に扱います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:32:53 GMT)
The Risks of Recourse in Binary Classification [8.2]
人口レベルでは,アルゴリズムによる談話の提供が有益か有害かを検討した。会話を提供することが有害であることが判明した、もっともらしいシナリオがたくさんあることが分かりました。アルゴリズム・リコースの現在の概念は、確実に有益ではないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:46:43 GMT)
Out-of-distribution forgetting: vulnerability of continual learning to intra-class distribution shift [8.2]
連続学習(CL)は、人工ニューラルネットワークをオープン環境で動作させるための重要な技術である。共同学習において、意図的な攻撃や環境摂動はネットワークの一般化能力を著しく損なう。連続学習環境におけるOOD問題によって引き起こされた破滅的忘れの特殊な形態を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:07:58 GMT)
The G-invariant graph Laplacian [8.0]
G-不変グラフ Laplacian を導入し、グラフ Laplacian はデータセット上の群の作用を考慮し、グラフ Laplacian を一般化する。 G-不変グラフ Laplacian はデータ多様体上の Laplace-Beltrami 作用素に収束するが、収束速度は大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:21:26 GMT)
(Almost) Provable Error Bounds Under Distribution Shift via Disagreement Discrepancy [8.0]
我々は、ラベルのないテストデータを用いて、分散シフト中のディープニューラルネットワークのエラーに対して(ほぼ)保証された上限を導出する。特に、我々の境界は単純で直感的な条件を必要とし、これは以前の経験的な研究によって十分に正当化される。この損失は、マルチクラス不一致の最大化を必要とする将来のメソッドのドロップイン代替になることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:22:15 GMT)
Blockchain-based Decentralized Co-governance: Innovations and Solutions for Sustainable Crowdfunding [8.0]
Decentralized Co-Governance Crowdfunding Ecosystemは、従来のクラウドファンディングにおける課題に対処する新しいソリューションである。対処しようとしている問題には、高い取引コスト、透明性の欠如、詐欺、非効率なリソース割り当てなどがある。我々の研究はDCCエコシステムの進化を異なる段階を通じて展開し、分散化されたデジタル世界における社会経済力学の新たな理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:26:35 GMT)
Building Neural Networks on Matrix Manifolds: A Gyrovector Space Approach [8.0]
我々はSPDとグラスマン多様体上にニューラルネットワークを構築するための新しいモデルと層を提案する。本稿では,人間の行動認識と知識グラフ補完という2つの応用にアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:03:47 GMT)
Decay dynamics of a giant atom in a structured bath with broken time-reversal symmetry [8.0]
準1次元のソートゥース格子に結合した2層巨大原子の崩壊ダイナミクスについて検討した。我々の結果は、量子ネットワークのエンジニアリングと巨大原子干渉効果の操作への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:17:12 GMT)
Knots and entanglement [8.0]
エンタングルメントブートストラップアプローチを3+1次元に拡張する。 3+1次元液体トポロジカル秩序の結び付き励起とループのエキゾチック融合過程について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:09:24 GMT)
Linear Time GPs for Inferring Latent Trajectories from Neural Spike Trains [7.9]
我々は,Hida-Mat'ernカーネルと共役変分推論(CVI)を利用した潜在GPモデルの一般的な推論フレームワークであるcvHMを提案する。我々は任意の確率で線形時間複雑性を持つ潜在神経軌道の変分推定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:31:36 GMT)
Too Few Bug Reports? Exploring Data Augmentation for Improved Changeset-based Bug Localization [7.9]
本稿では,バグレポートの異なる構成要素に作用する新しいデータ拡張演算子を提案する。また、拡張バグレポートのコーパス作成を目的としたデータバランス戦略についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:24:06 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） (Thu, 1 Jun 2023 06:25:22 GMT)
A Data-Driven State Aggregation Approach for Dynamic Discrete Choice Models [7.7]
本稿では,状態の選択と集約のためのデータ駆動型手法を提案する。提案した2段階のアプローチは,問題次元を減らして次元の呪いを緩和する。 2つの古典的動的離散的選択推定法におけるアルゴリズムの実証的性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:35:01 GMT)
Attribute-Efficient PAC Learning of Low-Degree Polynomial Threshold Functions with Nasty Noise [7.6]
我々は、$mathbbRn$で$K$sparse degree-$d$ PTFsのPAC学習を研究する。私たちの主な貢献は、時間$(nd/epsilon)O(d)$で実行される新しいアルゴリズムです。 PACは$eta leq O(epsilond)であっても$O(fracK4depsilon2d cdot log5d n)$でエラー率$epsilon$までクラスを学習する
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:49:22 GMT)
Generalization for slowly mixing processes [7.6]
固定およびフィミキシングプロセスによって生成されるデータに対して、有界なユニフォームが与えられる。緩やかな混合プロセスの場合、これは混合時間に乗法的に依存する結果よりもかなり有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:00:10 GMT)
Contextual Distortion Reveals Constituency: Masked Language Models are Implicit Parsers [7.6]
マスク付き言語モデル(LM)から解析木を抽出する新しい手法を提案する。本手法は,言語摂動による文脈表現の歪みに基づいて,各スパンのスコアを算出する。本手法は,マスク付きLMを用いた英語における従来の最先端手法を一貫して上回り,多言語環境での優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:10:48 GMT)
Task Relation-aware Continual User Representation Learning [7.6]
ユーザモデリングにおけるこれまでの取り組みは、主に1つのタスク用に設計されたタスク固有のユーザ表現の学習に焦点を当てていた。近年の研究では、様々なタスクに関連するユーザのより一般化された表現であるユニバーサルユーザ表現の概念が紹介されている。その効果にもかかわらず、普遍的なユーザ表現を学習するための既存のアプローチは、現実世界のアプリケーションでは実用的ではない。本稿では,学習タスク数が増加するにつれて,学習能力が制限されない,TERACONと呼ばれる新しい連続的ユーザ表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:10:03 GMT)
Geo-Tiles for Semantic Segmentation of Earth Observation Imagery [7.5]
画像データの地理情報に基づいてジオタイルを生成するタイリング方式を用いて,地球観測画像のための新たなセグメンテーションパイプラインを提案する。このアプローチは、ピクセルベースの、あるいは一般的なWebマッピングアプローチと比較して、いくつかの有益な特性を示す。実験では,提案したタイリングシステムによって,現在最先端のセマンティックセマンティックセグメンテーションモデルの結果が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:46:04 GMT)
Stuttering Detection Using Speaker Representations and Self-supervised Contextual Embeddings [7.4]
本稿では,大規模音声データセットを訓練した事前学習したディープラーニングモデルから抽出した音声埋め込みの適用について紹介する。限られたSEP-28kデータセットでのみトレーニングされた標準SDシステムと比較して、ベースラインを上回る平均リコール(UAR)で12.08%、28.71%、37.9%の相対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:00:47 GMT)
Stochastic Mean-field Theory for Conditional Spin Squeezing by Homodyne Probing of Atom-Cavity Photon Dressed States [7.4]
原子アンサンブルの連続光探査の効果をシミュレートするために, 累積平均場理論の変種を提案する。この理論を光空洞に数万のルビジウム-87原子を持つ系に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:25:30 GMT)
Realistic Full-Body Anonymization with Surface-Guided GANs [7.4]
In-the-wild画像のためのリアルな人間を生成する新しい匿名化手法を提案する。我々の設計の鍵となる部分は、画像と正準3次元表面との間の高密度画素対面対応により、対向ネットを誘導することである。表面誘導は画像品質とサンプルの多様性を著しく改善し、非常に実用的なジェネレータが得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:52:16 GMT)
A polynomial-time iterative algorithm for random graph matching with non-vanishing correlation [7.3]
本稿では,2つの相関した ErdHos--R'enyi グラフと,エッジが潜時対応によって相関している$n$ とをマッチングする効率的なアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは実行時間を持ち、エッジの相関が無くなる限り、潜時マッチングを回復することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:58:50 GMT)
Understanding the Social Context of Eating with Multimodal Smartphone Sensing: The Role of Country Diversity [7.3]
8カ国(中国、デンマーク、インド、イタリア、メキシコ、モンゴル、パラグアイ、イギリス)のスマートフォンセンシングデータセットを用いた研究結果について述べる。分析の結果,食事イベントにおけるスマートフォンの使用状況は各国で類似しているが,各国でユニークな行動がみられた。これらの知見は将来の移動食日記と移動体健康センシングシステムの研究に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:16:59 GMT)
Understanding Social Context from Smartphone Sensing: Generalization Across Countries and Daily Life Moments [7.3]
われわれは5カ国580人以上の参加者から216万件以上の自己レポートを収集した,新しい,大規模,マルチモーダルなスマートフォンセンシングデータセットを使用した。 i) アクティビティ,ロケーション,アプリ使用状況,Bluetooth,WiFiといったモダリティのセンサ機能は,社会的コンテキストに有益であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:20:56 GMT)
An Ultra-low Power TinyML System for Real-time Visual Processing at Edge [7.3]
このブリーフィングは、様々な視覚タスクのための高効率CNNモデルを構築するために、非常に小さなバックボーンを提示する。特別に設計されたニューラルコプロセッサ(NCP)は、超低消費電力のTinyMLシステムを構築するためにMCUと相互接続される。我々のモデル, NCP, 命令セットに基づくTinyMLシステムは, 精度が高く, 記録的な160mW超低出力を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:49:38 GMT)
Hinge-Wasserstein: Mitigating Overconfidence in Regression by Classification [7.2]
We propose a loss function, hinge-Wasserstein, based on the Wasserstein Distance。両タイプの不確実性を制御した合成データセットにおいて,新たな損失の可能性を実証する。実世界のシナリオの実証として,WildのHorizon Linesというベンチマークデータセットを用いて,我々のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:20:09 GMT)
Deformable Convolutions and LSTM-based Flexible Event Frame Fusion Network for Motion Deblurring [7.2]
イベントカメラは、非同期データシーケンスを生成するという点で、従来のRGBカメラとは異なる。 RGBカメラは固定レートですべてのフレームをキャプチャするが、イベントカメラはシーンの変化のみをキャプチャし、スパースと非同期のデータ出力をもたらす。最近のCNNベースのデブロアリングソリューションは、イベントデータの蓄積に基づいて、複数の2次元イベントフレームを生成する。特に、照明条件や現場における動きの速い物体の存在といった要因によって露光時間が異なるシナリオでは特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:57:12 GMT)
Multiqubit entanglement due to quantum gravity [7.1]
質量間の量子重力は、思考実験において絡み合った状態を生成することができる。我々はグリーンベルガー=ホーン=ザイリンガー状態およびW状態と等価な絡み合い状態を構築する。幾何学的測度を計算することにより,多部交絡の度合いを測る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:42:40 GMT)
Towards Learning Discrete Representations via Self-Supervision for Wearables-Based Human Activity Recognition [7.1]
ウェアラブルコンピューティングにおけるヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、通常、センサーデータの直接処理に基づいている。ウェアラブルアプリケーションへのベクトル量子化(VQ)の最近の進歩により、センサデータの短いスパンとベクトルのコードブックのマッピングを直接学習できるようになりました。この研究は、離散表現がいかに効果的に導出できるかを示すための概念実証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:49:43 GMT)
Conformal Prediction with Large Language Models for Multi-Choice Question Answering [7.0]
共形予測からの不確実性推定は予測精度と密接に相関していることがわかった。この研究は、安全クリティカルな状況において、より信頼性が高く信頼性の高い大規模言語モデルの活用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:46:27 GMT)
Dual Relation Knowledge Distillation for Object Detection [7.0]
画素ワイド関係蒸留はグラフ空間に画素ワイド特徴を埋め込み、グラフ畳み込みを適用してグローバルな画素関係を捉える。インスタンス関係蒸留を設計し、異なるインスタンスの類似性を計算し、関係行列を得る。提案手法は,ResNet50に基づく高速R-CNNを38.4%から41.6%に改善した最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:08:40 GMT)
SlothSpeech: Denial-of-service Attack Against Speech Recognition Models [7.0]
本研究では,音声認識モデルに対するサービス拒否攻撃であるSlothSpeechを提案する。 SlothSpeechが生成した入力は、ベニグインプットによって引き起こされるレイテンシの最大40倍のレイテンシを増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:25:14 GMT)
Towards Argument-Aware Abstractive Summarization of Long Legal Opinions with Summary Reranking [7.0]
本稿では,論文の議論構造を考慮した,長い法的意見の抽象的要約のための簡単なアプローチを提案する。提案手法では、引数ロール情報を用いて複数の候補要約を生成し、文書の引数構造との整合性に基づいてこれらの候補を再分類する。我々は、長い法的意見のデータセットにアプローチの有効性を実証し、それがいくつかの強い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） (Thu, 1 Jun 2023 13:44:45 GMT)
Event-based Visual Odometry with Full Temporal Resolution via Continuous-time Gaussian Process Regression [6.9]
イベントベースのカメラは、シーン内の個々の視覚的変化をユニークなタイミングでキャプチャする。視覚計測パイプラインでは、時間的に密接な測定を1つの共通の時間で行うように近似することで、しばしば対処される。本稿では,グループ化や近似を必要とせず,個々の事象計測時間を直接推定する完全ステレオVOパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:57:32 GMT)
Privately Estimating a Gaussian: Efficient, Robust and Optimal [6.9]
純微分プライバシー(DP)モデルと近似微分プライバシー(DP)モデルの両方において、ガウス分布をプライベートに推定する効率的なアルゴリズムを提供する。純粋なDP設定では、未知の$d$次元ガウス分布を任意の全変分誤差まで推定する効率的なアルゴリズムを与える。平均推定の特別な場合、我々のアルゴリズムは$widetilde O(d1.5)$の最適なサンプル複雑性を達成し、以前の作業から$widetilde O(d1.5)$のバウンドを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:38:58 GMT)
Counterfactual Explainer Framework for Deep Reinforcement Learning Models Using Policy Distillation [6.8]
本稿では,ブラックボックスDRLによる意思決定を説明するために,新たなCF(Counterfactual)説明フレームワークを提案する。本分析は,DRLの深い基盤となる様々な決定に対して,提案手法が妥当かつ有意義に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:20:53 GMT)
Introduction to Medical Imaging Informatics [6.8]
医用画像情報学は、医用画像の取得、管理、解釈を改善するために、医用画像と情報学の原則を組み合わせる。本章では、画像処理、特徴工学、機械学習など、医用画像情報学の基本概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:53:11 GMT)
Finding Performance Issues in Database Engines via Cardinality Estimation Testing [6.8]
本稿では,CERT(Cardinality Restriction Testing)を提案する。 CERTは、クエリ最適化の最も重要なコンポーネントであることが示されているため、特に基数推定器をテストした。 CERTは13のユニークな問題を発見し、そのうち2つは修正され、9つは開発者によって確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:21:31 GMT)
Emergent quantum probability from full quantum dynamics and the role of energy conservation [6.7]
我々は、ボーンの量子確率の規則が、顕微鏡量子力学から直接現れることを示した。驚くべきことに、無限の長時間測定の限界において、エネルギー保存は既にボルンの量子確率の法則の出現を規定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:37:02 GMT)
Characterizing and Detecting State-Sponsored Troll Activity on Social Media [6.7]
そこで我々は,国家が支援するトロルアカウントを,その共有活動シーケンスを分析して識別する,AIベースの新しいソリューションを提案する。 LSTMをベースとした分類器を用いて,アカウントのトラジェクトリを,国家が支援するトロルあるいはオーガニックで合法なユーザに属するものとして分類する。当社のアプローチを評価するため、2016年アメリカ合衆国大統領選挙におけるロシアの干渉キャンペーンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:39:44 GMT)
On the Robustness of Arabic Speech Dialect Identification [6.7]
アラビア方言識別(ADI)ツールは、音声認識モデルの訓練に必要な大規模データ収集パイプラインの重要な部分である。我々はSSL機能から転送学習と直接分類を評価する。我々の分析は、ドメインシフトがADIモデルにとって大きな課題であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:31:00 GMT)
Cook-Gen: Robust Generative Modeling of Cooking Actions from Recipes [6.7]
食品計算モデルは、健康的な食事習慣を維持するのを助けることで、ますます人気が高まっている。本研究では,調理行動を含む現在の食品計算モデルを拡張するための生成AI手法について検討する。本稿では,レシピから調理動作を確実に生成する新しいアグリゲーションベースの生成AI手法であるCook-Genを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:49:47 GMT)
Spontaneous symmetry breaking in generative diffusion models [6.6]
生成拡散モデルは近年,高次元データ生成の先導的アプローチとして浮上している。これらのモデルの力学は、生成力学を2つの異なる位相に分割する自発的対称性の破れを示す。本稿では,より高性能でバイアスの少ない高速サンプリングを実現する可能性を持つ拡散モデルの生成力学を理解するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:19:08 GMT)
Dilated Convolution with Learnable Spacings: beyond bilinear interpolation [6.6]
Dilated Convolution with Learnable Spacingsは拡張畳み込みのバリエーションとして提案されている。非整数位置は勾配によって処理される。メソッドコードはPyTorchに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:42:08 GMT)
From Temporal to Contemporaneous Iterative Causal Discovery in the Presence of Latent Confounders [6.4]
本稿では,観測時系列データから因果構造を学習するための制約に基づくアルゴリズムを提案する。我々は、時間的・同時的な因果関係を持つ離散的、定常的な構造的ベクトル自己回帰過程を仮定する。提案アルゴリズムは、時間的長期関係を短時間で学習することで、因果グラフを徐々に洗練し、同時期関係を最後に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:46:06 GMT)
Do Large Language Models know what humans know? [6.3]
本稿では,False Belief Task の言語版を人間と大規模言語モデル GPT-3 に提示する。どちらも他人の信念に敏感であるが、言語モデルは確率的行動を大幅に上回るが、人間に劣らず、その行動の完全な範囲を説明できない。これは、言語曝露による統計的学習が、人間が他人の精神状態について推論する能力をいかに発達させるかを説明する一方で、他のメカニズムも責任を負っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:36:32 GMT)
Explanation Graph Generation via Generative Pre-training over Synthetic Graphs [6.3]
説明グラフの生成は,ユーザの入力に応じて説明グラフを作成することを目的とした重要なタスクである。現在の研究では、ラベル付きグラフで注釈付けされた小さな下流データセット上で、テキストベースの事前学習言語モデルを微調整するのが一般的である。本稿では,説明グラフ生成タスクのための新しい事前学習フレームワークEG3Pを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:20:22 GMT)
FlexRound: Learnable Rounding based on Element-wise Division for Post-Training Quantization [6.3]
トレーニング後の量子化(PTQ)は、リソース制限されたデバイスへのディープニューラルネットワークのデプロイで人気を集めている。本稿では,典型的な要素分割ではなく,要素分割に基づくPTQ(FlexRound)の重み付け機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:31:12 GMT)
Interpretable Math Word Problem Solution Generation Via Step-by-step Planning [6.2]
中間解生成のためのステップバイステップ計画手法を提案する。提案手法はまず,必要な算術演算の進行を予測し,次のステップを計画する。 GSM8Kデータセットの実験により,本手法が解の精度と解釈可能性を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:16:18 GMT)
Strongly interacting Rydberg atoms in synthetic dimensions with a magnetic flux [6.2]
光学的ツイーザーアレイで調製したライドバーグ原子の強い相互作用系について検討する。我々は理論とよく一致して、非常にコヒーレントな力学を見いだす。これらのデモンストレーションは、Rydberg合成格子における強く相互作用する力学と多体相の将来の探索の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:43:04 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） (Thu, 1 Jun 2023 15:24:17 GMT)
Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength [6.0]
現在のモデルには、ピクセル単位の変更量やイメージフラグメント単位の変更量をカスタマイズする機能がない。画像フラグメントごとに変更量をカスタマイズできる新しいフレームワークを提案する。私たちのフレームワークでは、モデルトレーニングや微調整は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:47:06 GMT)
Direct Learning-Based Deep Spiking Neural Networks: A Review [5.9]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、二分スパイク情報伝達機構を備えた有望な脳誘発計算モデルである。本稿では,直接学習に基づく深部SNN研究について,主に精度向上法,効率改善法,時間的ダイナミクス利用法に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:46:28 GMT)
Improved belief propagation decoding algorithm based on decoupling representation of Pauli operators for quantum LDPC codes [5.9]
本稿では,量子低密度パリティチェック符号に対する部分的に分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬復号アルゴリズムを提案する。部分分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬アルゴリズムの復号精度は、純Yノイズチャネルと非分極ノイズチャネルにおいて著しく向上する。完全に分離された信念伝播アルゴリズムの印象的な性能は、工学における量子エラー訂正符号の実現を促進するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:27:17 GMT)
What Pakistani Computer Science and Software Engineering Students Think about Software Testing? [5.8]
本研究の目的は,コンピュータサイエンスとソフトウェア工学の学生がソフトウェア業界でテストキャリアを積むことを妨げるものを分析することである。その結果, 本研究は, 他のソフトウェアライフサイクルの役割と比較して, テストの不人気に対する過去の研究を支持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:55:01 GMT)
Strong Converse Exponent for Entanglement-Assisted Communication [5.8]
量子チャネルのエンタングルメント支援型古典的通信のための正確な強い逆指数を決定する。量子情報の伝達は、絡み合いや量子フィードバックの助けを借りて容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:11:40 GMT)
Quality Indicators for Preference-based Evolutionary Multi-objective Optimization Using a Reference Point: A Review and Analysis [5.8]
選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのベンチマークのために、いくつかの品質指標が提案されている。本稿では、参照点を用いた嗜好に基づく進化的多目的最適化のための既存の関心領域と品質指標についてレビューする。選好に基づく進化的多目的最適化アルゴリズムのランク付けは品質指標の選択に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:04:16 GMT)
Too Large; Data Reduction for Vision-Language Pre-Training [5.7]
本稿では,広範に使用されているVision-Language Pre-Trainingデータセットにおける画像テキストの不一致と高い冗長性の問題について検討する。これらの問題に対処するために、TL;DRと呼ばれる効率的かつ簡単な視覚言語学習アルゴリズムを提案する。まず、コードブックベースのエンコーダ・デコーダキャプタを開発し、代表サンプルを選定する。次に、選択されたサンプルの原文キャプションを補完する新たなキャプションを生成し、テキスト画像の誤認識問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:44:42 GMT)
Universal Test-time Adaptation through Weight Ensembling, Diversity Weighting, and Prior Correction [5.7]
変動因子「領域非定常性」と「時間的相関」を導入する。次に、実際に関連するすべての設定を展開し、エンティティを普遍的なTTAとして定義する。 ROIDという名前のアプローチを、幅広い設定、データセット、モデルで評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:16:10 GMT)
F?D: On understanding the role of deep feature spaces on face generation evaluation [5.7]
異なる深い特徴とその設計選択が知覚的計量に与える影響について検討する。我々の分析の重要な要素は、ディープフェイスジェネレータを用いた合成反事実顔の作成である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:31:22 GMT)
A Neural RDE-based model for solving path-dependent PDEs [5.6]
経路依存偏微分方程式(PPDE)の概念は、金融市場における経路依存偏微分の文脈で最初に導入された。古典的な PDE と比較して、PPDE の解は無限次元空間変数を含む。本稿では,PPDEを学習するための大まかなニューラル微分方程式(NRDE)に基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:19:41 GMT)
Inferring Mood-While-Eating with Smartphone Sensing and Community-Based Model Personalization [5.6]
携帯電話のセンサデータは、食行動と気分の両方を、モバイル食日記とモバイル健康アプリケーションという文脈で独立して特徴付けるために使われてきた。以上の結果から, 一般的な気分推定モデルでは, 摂食など特定の文脈での性能が低下することが示唆された。これらの制約に対処するために,類似ユーザから対象ユーザへのデータを用いたモデルを構築することにより,新たなコミュニティベースのパーソナライズ手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:24:10 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） (Thu, 1 Jun 2023 05:33:25 GMT)
LLMatic: Neural Architecture Search via Large Language Models and Quality-Diversity Optimization [5.5]
大きな言語モデル(LLM)は、幅広いタスクをこなせる強力なツールとして登場した。本稿では,LLMのコード生成能力とQDソリューションの多様性と堅牢性を融合させることで,ニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズムであるLLMaticを導入する。 CIFAR-10画像分類ベンチマークでLLMaticをテストし、2000ドル程度の検索で競合ネットワークを生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:33:21 GMT)
FDNeRF: Semantics-Driven Face Reconstruction, Prompt Editing and Relighting with Diffusion Models [5.5]
Face Diffusion NeRF (FDNeRF) は, 単一画像から高品質なFace NeRFを再構成する新しい生成法である。 FDNeRFは、ユーザーが顔のNeRFを作成・編集できる編集プロセスの非例外的な制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:14:39 GMT)
Controlling Frequency-Domain Hong-Ou-Mandel Interference via Electromagnetically Induced Transparency [5.5]
ホン・ウー・マンデル干渉(HOM)は、単一光子の非古典的な性質を示す魅力的な量子現象である。本研究では,電磁誘導型透過型ダブルロンバダ$4波混合システムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:38:18 GMT)
Topological properties of a one-dimensional excitonic model combining local excitation and charge transfer [5.4]
我々は一次元の励起模型に対するザック位相を計算した。ホッピングパラメータは4つあり、物理学の豊富なスペクトルを生じさせるように変化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:23:38 GMT)
Exploring EFL students' prompt engineering in human-AI story writing: an Activity Theory perspective [5.3]
本研究では,外国語(EFL)の学生が,短編執筆中に生成人工知能(AI)ツールをどのように促すかを検討するために,活動理論を適用した。この研究は、学生の生成AIツール、短編小説、彼らの状況や目的について書かれたリフレクションを収集し、分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:52:28 GMT)
Parallel Neurosymbolic Integration with Concordia [5.3]
先行技術の限界を克服するフレームワークであるConcordiaを提示する。我々のフレームワークは、両方のコンポーネントの教師なしトレーニングと神経コンポーネントの教師なしトレーニングをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:30:24 GMT)
Graph Clustering with Graph Neural Networks [5.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ解析タスクにおいて最先端の結果を得た。グラフクラスタリングのようなグラフ上の教師なしの問題は、GNNの進歩に対してより抵抗性があることが証明されている。本稿では,クラスタリング品質のモジュラリティ尺度にインスパイアされた教師なしプール手法であるDeep Modularity Networks (DMoN)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:24:33 GMT)
Cross Modal Data Discovery over Structured and Unstructured Data Lakes [5.3]
組織はデータ駆動意思決定のために、ますます大量のデータを集めています。これらのデータは、数千の構造化データセットと非構造化データセットからなる集中型リポジトリにダンプされることが多い。逆に、そのようなデータセットの混合は、ユーザのクエリや分析タスクに関連する要素を発見することを非常に困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:34:42 GMT)
Towards Certification of Machine Learning-Based Distributed Systems [5.2]
機械学習(ML)は、複雑な分散システムの運用を促進するためにますます使われている。この記事では、現在の認定制度の課題と欠陥について分析する。 MLベースの分散システムのための最初の認証方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:36:14 GMT)
CFL: Causally Fair Language Models Through Token-level Attribute Controlled Generation [5.2]
本稿では,平均処理効果(ATE)スコアと反ファクト改善を用いたテキスト生成タスクにおける言語モデル(LM)の属性を制御する手法を提案する。本手法は, LMデトックス化の文脈で検討し, 予め学習したLMをプラグアンドプレイで解毒するためのCausally Fair Language (CFL) アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:13:51 GMT)
A Novel Driver Distraction Behavior Detection Based on Self-Supervised Learning Framework with Masked Image Modeling [5.2]
ドライバーの気晴らしは、毎年かなりの数の交通事故を引き起こす。本稿では,運転者の気晴らし行動検出のためのマスク付き画像モデリングに基づく自己教師付き学習手法を提案する。大規模運転注意散逸行動データセットの試験結果から,本論文で提案した自己教師型学習手法が99.60%の精度を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:53:32 GMT)
An Empirical Study of Fault Localization in Python Programs [5.2]
本稿では,実世界のPythonプログラムと障害の局所化に関する大規模な実証的研究である。我々は,本研究の基盤として,Javaにおける障害局所化に関するZau et al.の最近の大規模な実証研究を使用している。結果は、PythonのJavaに関するいくつかの成果を再現し、Pythonの特異性が障害ローカライゼーションの能力に影響を及ぼすかどうかを明かした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:52:21 GMT)
An FPGA Architecture for Online Learning using the Tsetlin Machine [5.1]
本稿では,オンライン学習のための新しいフィールドプログラミング可能なゲートアレイ基盤を提案する。 Tsetlin Machineと呼ばれる低複雑さの機械学習アルゴリズムを実装している。本稿では,提案するインフラを用いたオンライン学習の事例と,エネルギー/性能/精度のトレードオフを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:33:26 GMT)
Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art [5.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、過去10年間に自然言語処理(NLP)に大きな恩恵をもたらしてきた。オンラインでアップロードされるドキュメントのサイズが永遠に大きくなると、長いテキストの自動理解が重要な研究領域となる。この記事には2つの目標がある。a) 関連するニューラルネットワークの構成要素を概観し、短いチュートリアルとして機能し、b) 長いドキュメントNLPで最先端の技術を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:29:57 GMT)
Unfair Utilities and First Steps Towards Improving Them [5.1]
予測者のポリシーや選択を制約するのではなく、どのユーティリティが最適化されているかを考えます。情報フェアネスの価値を定義し、この基準を満たさないユーティリティを使わないよう提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:00:13 GMT)
Causal Estimation of User Learning in Personalized Systems [5.0]
パーソナライズされたシステムにおけるユーザアクションの非パラメトリック因果モデルを導入する。ユーザ学習効果を測定するために設計されたCookie-Cookie-Day実験は、パーソナライズされると偏りが生じる。我々は,パーソナライズシステムに介入し,ユーザ学習とパーソナライズを通じて媒介される因果効果を別々に識別するために必要なバリエーションを生成する新しい実験設計を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:37:43 GMT)
The density-functional theory of quantum droplets [4.9]
量子滴では、平均場エネルギーはリー=フン=ヤン(LHY)エネルギーに匹敵する。本稿では,量子滴の密度汎関数理論について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:21:54 GMT)
Bounds on BDD-Based Bucket Elimination [4.8]
変数除去を用いた満足度テストのアプローチであるBDDベースのバケット除去について検討する。可変除去とBDD表現の異なる順序を許容する場合、標準のハトホール原理を効率的に解けることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:48:17 GMT)
Query-Utterance Attention with Joint modeling for Query-Focused Meeting Summarization [4.8]
本稿では,クエリ・Utterance Attentionに基づく共同モデリングトークンと発話を用いた問合せ対応フレームワークを提案する。異なる粒度のクエリ関連性は、クエリに関連する要約を生成するのに寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:07:31 GMT)
Thought Cloning: Learning to Think while Acting by Imitating Human Thinking [4.7]
強化学習(RL)エージェントは、これらの能力において人間レベルのパフォーマンスには程遠い。そこでは、人間のデモ参加者の行動のクローン化だけでなく、人間がこうした行動を行うときの思考も紹介する。その結果、Thought Cloningは振舞いクローンよりもはるかに早く学習し、そのパフォーマンス上の優位性は分散テストタスクの更なるアウトアウトを増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:43:41 GMT)
FigGen: Text to Scientific Figure Generation [4.6]
本稿では,テキスト記述から論文の科学的数値を生成するテキスト・ツー・フィギュア生成の問題を紹介する。本稿では,テキスト・ツー・フィギュアの拡散に基づくアプローチであるFigGenについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:28:41 GMT)
Knowledge-based Reasoning and Learning under Partial Observability in Ad Hoc Teamwork [4.5]
本稿では,非単調な論理的推論に基づいてアドホックエージェントの動作を決定するアーキテクチャを提案する。これは、他のエージェントの行動を予測するモデルのオンライン選択、適応、学習をサポートする。単純なシナリオと複雑なシナリオの両方において、アーキテクチャのパフォーマンスが、最先端のデータ駆動ベースラインと同等か、あるいは同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:21:27 GMT)
Calibrated Propensity Scores for Causal Effect Estimation [4.4]
学習された確率スコアモデルの確率的出力は校正されるべきである。いくつかのタスクにおいて、校正された妥当性スコアによる因果効果推定の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:26:26 GMT)
Adversarial Calibrated Regression for Online Decision Making [4.4]
データポイントの任意のストリーム上で信頼性が保証されるオンライン不確実性推定アルゴリズムを導入する。この結果から,ロバストな不確実性定量化がオンライン意思決定を改善する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:41:51 GMT)
ExTRUST: Reducing Exploit Stockpiles with a Privacy-Preserving Depletion System for Inter-State Relationships [4.3]
本稿では、複数の州で脆弱性とエクスプロイトのストックをプライベートに比較できるプライバシー保護手法を提案する。システムをExtrustと呼び、拡張性があり、いくつかの攻撃シナリオに耐えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:02:17 GMT)
Defeasible RDFS via Rational Closure [4.3]
本稿では,Rational Closureを3言語RDFSに統合する方法を示す。典型的なRC構造を用いて,デファジブル$rho df_bot$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:21:27 GMT)
Explaining Recommendation System Using Counterfactual Textual Explanations [4.3]
エンドユーザーが何らかのアウトプットを生産する理由を理解すれば、システムへの信頼がより容易になる。より説明可能な出力を生成する方法の1つは、反実的推論を使うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:40:26 GMT)
Evaluation of Multi-indicator And Multi-organ Medical Image Segmentation Models [4.3]
エンコーダとデコーダ構造を持つ「U字型」ニューラルネットワークは,医用画像セグメンテーションの分野で人気を博している。医用画像分割モデルの総合的評価手法を提案する。 MIMOは、マルチインジケータとマルチ組織医療画像評価に関する新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:35:51 GMT)
Accelerating relaxation through Liouvillian exceptional point [4.2]
我々は、リウビリア例外点(LEP)によるマルコフ開量子系の緩和の高速化について検討する。縮退は、リウヴィリア作用素のギャップを著しく増加させ、そのような系が定常に収束する際の時間スケールを決定する。我々はこの手法を拡張し、閉じ込められたイオンのレーザー冷却を分析し、そこでは振動(フォノン)が電子状態と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:39:20 GMT)
Renormalized Graph Neural Networks [4.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、特にグラフとして表される場合、複雑なデータの研究に欠かせないものとなっている。本稿では,グラフ関連タスクにおけるGNNの性能向上に正規化群理論を適用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:16:43 GMT)
Claim-Dissector: An Interpretable Fact-Checking System with Joint Re-ranking and Veracity Prediction [4.1]
本稿では,ファクトチェックと分析のための新しい潜在変数モデルであるCrim-Dissectorを提案する。検証可能な方法で、証拠ごとの関連性確率とその最終的な妥当性確率への寄与を解き明かす。その解釈可能な性質にもかかわらず、私たちのシステムはFEVERデータセットの最先端と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:00:51 GMT)
Make Your Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory Efficient Fine-Tuning [4.1]
プレトレーニング言語モデル(PLM)のためのメモリ効率のよい微調整(MEFT)を提案する。 MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。 MEFTはGLUEのスコアと同じで、質問応答タスクのスコアと完全な微調整のスコアに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:26:17 GMT)
Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform [3.9]
高速フーリエ変換によりO(n d log d)時間で計算できる緩和された非相関正規化器を提案する。提案した正則化器は、ダウンストリームタスクにおける既存の正則化器に匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:51:57 GMT)
Conformal Prediction with Partially Labeled Data [3.9]
本稿では,定値トレーニングおよび校正データに適用可能な共形予測手法の一般化を提案する。提案手法の有効性を実証し,本手法が自然ベースラインと好適に比較した実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:10:15 GMT)
FMapping: Factorized Efficient Neural Field Mapping for Real-Time Dense RGB SLAM [3.7]
本稿では,リアルタイム高密度RGB SLAMにおける色付き点クラウドマップの連続的推定を容易にする,効率的なニューラルネットワークマッピングフレームワークであるFMappingを紹介する。本稿では,シーン表現のための効果的な因子化手法を提案し,シーン再構成の不確実性を低減するためのスライディングウィンドウ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:51:46 GMT)
Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction [3.7]
コンフォーマル予測(Conformal Prediction)は、モデルの不確実性を表現するための有望なフレームワークである。本稿では,最先端CP手法とその理論的基礎について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:37:50 GMT)
Impact-Oriented Contextual Scholar Profiling using Self-Citation Graphs [3.6]
GeneticFlowは、構造化コンテキスト、学者中心、進化に富む3つの必須要件を満たすグラフベースの学者プロファイルのスイートである。何百万人もの学者による大規模学術データソース上でGFを計算するためのフレームワークを提案する。実験の結果, ベストGFプロファイルのF1スコアは, インパクトインジケータやバイオロメトリネットワークの代替手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:17:51 GMT)
Communication Drives the Emergence of Language Universals in Neural Agents: Evidence from the Word-order/Case-marking Trade-off [3.6]
ニューラルエージェント言語学習通信フレームワーク(NeLLCom)を提案する。我々はエージェントに特定のバイアスをハードコーディングすることなく、新しいフレームワークでトレードオフを複製することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:54:09 GMT)
Level Generation Through Large Language Models [3.6]
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語によるトレーニングを活用して、ストーリーを書いたり、コードを作ったり、質問に答えることのできる強力なツールです。しかし、彼らは機能的なビデオゲームレベルを生成できるだろうか? 複雑な機能的制約と1次元以上の空間的関係を持つゲームレベルは、LLMがトレーニング中に一般的に見るデータの種類とは大きく異なる。ゲーム「ソコバン」のレベル生成におけるLLMの使用について検討し、LLMが実際に実現可能であること、およびデータセットサイズとともにその性能が劇的に拡大していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:43:02 GMT)
Conditioning Diffusion Models via Attributes and Semantic Masks for Face Generation [3.6]
深層生成モデルは、現実的な顔の画像を生成する素晴らしい結果を示している。 GANはセマンティックマスクで条件付きで高品質で高忠実な画像を生成することができたが、それでも出力を多様化する能力は欠けていた。本稿では,属性とセマンティックマスクの両方を利用した多条件拡散モデルの提案を行い,高品質で制御可能な顔画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:16:37 GMT)
Estimating Semantic Similarity between In-Domain and Out-of-Domain Samples [3.5]
我々はまず,OODとOODistの複数の定義の体系的分析を整理し,提示する。次に、IDおよびOOD/OODist設定下でのモデルの性能を原則的に分析する。最後に,OOD/OODistサンプルを訓練モデルを用いずに確実に同定する教師なし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:39:07 GMT)
Goal-Conditioned Imitation Learning using Score-based Diffusion Policies [3.5]
スコアベース拡散モデル(SDM)に基づく新しいポリシー表現を提案する。我々はゴール・コンディションド・イミテーション・ラーニング(GCIL)の領域に新しい政策表現を適用した。直感的なガイダンスを用いて,遊びデータから目標に依存しないポリシーを学習するためにBESO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） (Thu, 1 Jun 2023 15:18:21 GMT)
Relational superposition measurements with a material quantum ruler [3.5]
位置測定装置として機能する拡張材料量子システムを記述するためのモデルを提案する。我々は「位置の重畳」に対応する量子計測手順を定義することができることを示す。なぜなら、唯一有意な変数は、支配者とシステムの間の相対的な位置であるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:03:21 GMT)
Approximate Stein Classes for Truncated Density Estimation [3.4]
これらのモデルは、難解な正規化定数を持ち、境界条件を満たすことが難しいため、切り離された密度モデルの推定は困難である。近似的なスタイン類を提案するが、これは従って縮約された密度推定に対する緩和されたスタイン恒等式をもたらす。我々は,事前に重み付け関数を固定する必要のない,新しい離散性尺度であるカーネル化Steindisrepancy(TKSD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:18:58 GMT)
Analyzing the Internals of Neural Radiance Fields [3.4]
粗大なサンプリングに使用される大規模で訓練されたReLU-MLPを解析する。中間活性化を重み推定に変換することにより、これらの大きな粒子がどのように加速されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:06:48 GMT)
Neuronal Cell Type Classification using Deep Learning [3.4]
機械学習の最近の進歩は、ニューロンを分類する高度な能力を提供してきた。本研究の目的は,脳の電気生理学的活動に基づいてニューロンを分類する,堅牢で説明可能なディープラーニングフレームワークを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:28:49 GMT)
CRS-FL: Conditional Random Sampling for Communication-Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning [3.3]
本稿では、条件付きランダムサンプリング(CRS)手法を提案し、標準フェデレート学習設定(CRS-FL)に実装する。 CRSは、ゼロ・グラディエント・アンバイアスの確率が高く、モデル精度を劣化させることなく、通信オーバーヘッドを効果的に低減する。実験の結果,CRS-FLは送信バイト当たりのメートル法精度において,既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:49:27 GMT)
Combining Particle and Tensor-network Methods for Partial Differential Equations via Sketching [3.2]
テンソルネットワークを用いた高次元偏微分方程式の解法を提案する。粒子シミュレーションを組み合わせて解を更新し、新しい解をテンソルネットワークとして再推定する。 2つの特定のシナリオに適用することで、アプローチの汎用性と柔軟性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:09:39 GMT)
Bootstrapping Parallel Anchors for Relative Representations [3.1]
限られた既知の集合(シード)から新しい並列アンカーを発見する最適化に基づく手法を提案する。提案手法は,異なるドメイン間の意味的対応を見つけ,それらの相対空間を整列させ,複数のタスクにおいて競合的な結果を得るのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:40:50 GMT)
Deep Neural Networks for Rank-Consistent Ordinal Regression Based On Conditional Probabilities [3.1]
ディープニューラルネットワークの正規回帰法は、順序応答変数に対処する。重み付け制約を課すことで出力層タスク間のランク一貫性を実現する。本稿では,この制限を伴わないランク一貫性の順序回帰法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:40:22 GMT)
Learning Prescriptive ReLU Networks [3.1]
本研究では,観察データを用いた個別の治療法の集合から最適政策を学習する問題について検討する。本稿では,強い規範的性能と解釈可能性のバランスをとることができる一方向線形ニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:17:29 GMT)
Investigating Navigation Strategies in the Morris Water Maze through Deep Reinforcement Learning [3.1]
本研究では,モリス水迷路を2次元で模擬し,深層強化学習エージェントの訓練を行う。我々は、ナビゲーション戦略の自動分類を行い、人工エージェントが使用する戦略の分布を分析し、実験データと比較し、人間やげっ歯類と同様の学習力学を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:16:16 GMT)
Combining Explicit and Implicit Regularization for Efficient Learning in Deep Networks [3.0]
深い線形ネットワークでは、勾配勾配は行列の完備化/ファクトリゼーションタスクの低ランク解に対して暗黙的に正規化される。適応勾配の一般化にのみ作用するこの暗黙バイアスを反映した明示的なペナルティを提案する。この組み合わせにより、単層ネットワークは、深い線形ネットワークに匹敵する縮退誤差で低ランク近似を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:47:17 GMT)
Some Supervision Required: Incorporating Oracle Policies in Reinforcement Learning via Epistemic Uncertainty Metrics [3.0]
批判的信頼誘導探索(Critical Confidence Guided Exploration)は、政策の行動を提案として受け取り、この情報を学習スキームに組み込む。 CCGEは, 託宣方針を利用する隣接アルゴリズムに対して, 競合的に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:31:39 GMT)
Hyperspectral Target Detection Based on Low-Rank Background Subspace Learning and Graph Laplacian Regularization [3.0]
ハイパースペクトル目標検出は、スペクトル特性に基づく薄暗い物体や小さな物体の発見に有効である。既存の表現に基づく手法は、未知の背景辞書の問題によって妨げられる。本稿では低ランク表現(LRR)とグラフラプラシア正規化(GLR)に基づく効率的な最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:51:08 GMT)
Feature Engineering-Based Detection of Buffer Overflow Vulnerability in Source Code Using Neural Networks [2.9]
ソースコードから抽出された特徴を学習するニューラルネットワークモデルに基づく脆弱性検出方法。我々は,GloVeやfastTextといったアートワード埋め込みアルゴリズムの状態を用いて,セマンティックおよび構文情報を維持する。従来のニューラルネットワークに関わる問題を克服できるニューラルネットワークモデルを提案してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:44:49 GMT)
Autism Disease Detection Using Transfer Learning Techniques: Performance Comparison Between Central Processing Unit vs Graphics Processing Unit Functions for Neural Networks [2.8]
自閉症児と非自閉症児の顔画像を用いた自閉症疾患の分類システムを構築し,パフォーマンスの比較を行った。また,全試験でGPUがCPUより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:59:17 GMT)
Active Countermeasures for Email Fraud [2.7]
詐欺師は被害者の役割を演じ、詐欺に反応し、長く非生産的な会話で時間と注意を無駄にしようとする。我々は、スカムベイティング活動を自動的に行うことができる拡張可能なスカムベイティングメールサーバを開発し、展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:39:30 GMT)
CHAD: Charlotte Anomaly Dataset [2.7]
ビデオ異常検出のためのシャーロット異常データセット(CHAD)を提案する。 CHADはバウンディングボックス、アイデンティティ、各アクターのアノテーションを含む最初の異常データセットである。 4つのカメラビューと115万フレーム以上を持つCHADは、完全注釈付き異常検出データセットとしては最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:21:20 GMT)
Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics [2.6]
本研究では,動的システムの領域パラメータをデータ生成過程の変動要因として扱う。教師付き不整合と因果分解のアイデアを活用することにより、生成モデルの潜在空間における力学から領域パラメータを分離することを目指す。その結果,不整合VAEはトレーニングデータに存在しない領域パラメータ空間に適応することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:32:38 GMT)
Contrastive Multiple Correspondence Analysis (cMCA): Using Contrastive Learning to Identify Latent Subgroups in Political Parties [2.6]
コントラッシブラーニングと呼ばれる新たな分析アプローチを採用しています。我々は、そのアイデアを複数の対応分析に拡張することで、この分野に貢献する。我々は、アメリカ合衆国とイギリスの有権者の2つの異なる調査を分析して、対照的なMCAの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:30:12 GMT)
Augmented Modular Reinforcement Learning based on Heterogeneous Knowledge [2.5]
これらの制約に対処するため、AMRL(Augmented Modular Reinforcement Learning)を提案する。この新しいフレームワークでは、調停器を使用して異種モジュールを選択し、異なるタイプの知識をシームレスに組み込む。従来のモジュールRLを異種知識で拡張することで実現可能な性能改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:31:59 GMT)
MCDIP-ADMM: Overcoming Overfitting in DIP-based CT reconstruction [2.5]
本稿では,CT再構成における教師なし学習手法の適用について検討する。 DIPは表現的・視覚的性能の点で他の3つよりも優れていた。我々は,MultiCode Deep Image Prior と Plug-and-play Alternative Method of Multipliers に基づく新しい手法 (MCDIPADMM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:14:20 GMT)
UNGOML: Automated Classification of unsafe Usages in Go [2.5]
安全でないパッケージは、いくつかの目的のために現実世界のコードで頻繁に使用される。本稿では,UNGOMLにおいて,安全でない使用のための最初の自動分類器を提案する。 UNGOMLは、グラフやセキュリティ監査のようなユースケースで、安全でない使用を効率的にフィルタするために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:02:46 GMT)
Automatic Photo Orientation Detection with Convolutional Neural Networks [2.5]
コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を,消費者写真の正しい方向を決定する文脈において,画像方向検出の問題に適用する。我々は、標準データセットの1つの性能の観点から、公開されている技術状況を大幅に改善する。我々は、ガイドバックプロパゲーションを使用して、CNNが写真方向を検出する方法の洞察を得、その誤りを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:10:27 GMT)
CS4ML: A general framework for active learning with arbitrary data based on Christoffel functions [2.5]
回帰問題における能動的学習のための一般的なフレームワークを紹介する。本フレームワークは, 有限個のサンプリング測度と任意の非線形近似空間に基づいて, ランダムサンプリングを考察する。本稿では,能動的学習が望ましい科学計算の応用に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:44:19 GMT)
Affinity-based Attention in Self-supervised Transformers Predicts Dynamics of Object Grouping in Humans [2.5]
本稿では,人間の対象に基づく注意散布とセグメンテーションのモデルを提案する。我々の研究は、トランスフォーマーを含む視覚表現学習モデルを評価するための新しいベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:25:55 GMT)
Improving Polish to English Neural Machine Translation with Transfer Learning: Effects of Data Volume and Language Similarity [2.5]
機械翻訳作業におけるデータ量と類似言語の使用が伝達学習に与える影響について検討する。 OPUS-100データセットを用いてポーランド語と英語の翻訳タスクに対してmBARTモデルを微調整する。実験の結果、関連する言語と大量のデータの組み合わせは、関連する言語や大量のデータだけで訓練されたモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:34:21 GMT)
Hierarchical Attention Encoder Decoder [2.4]
自己回帰モデリングは、多くの実世界の応用を持つ複雑で斬新なシーケンスを生成することができる。これらのモデルはアウトプットを自動回帰的に生成しなければなりません。階層型リカレントデコーダアーキテクチャに基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:17:23 GMT)
A Survey of Graph-based Deep Learning for Anomaly Detection in Distributed Systems [2.4]
分散システムにおける異常を識別するグラフベースのアルゴリズムの可能性を探る。私たちの目標の1つは、現実の課題に対処する能力を概念的に分析するグラフベースのアプローチについて、詳細な調査を行うことです。本研究は,その分野における現状研究論文の概要と,その特性を比較比較・比較するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:27:49 GMT)
Effect of Monetary Reward on Users' Individual Strategies Using Co-Evolutionary Learning [2.3]
本研究では,金銭報酬(MR)がユーザの投稿戦略に与える影響について検討する。我々は,CGMネットワークのユーザ視点によって,様々な現実的な支配的戦略が進化していることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:43:15 GMT)
Critical Points and Convergence Analysis of Generative Deep Linear Networks Trained with Bures-Wasserstein Loss [2.3]
本稿では,バーレス=ヴァッサーシュタイン距離で学習した共分散行列の行列分解モデルについて考察する。階数有界行列の空間上のバーレス=ヴァッサーシュタイン距離の臨界点と最小化器を特徴づける。有限段勾配勾配のスムーズな摂動バージョンを用いて勾配流の収束結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:33:27 GMT)
The ethical ambiguity of AI data enrichment: Measuring gaps in research ethics norms and practices [2.3]
この研究は、AI研究とデータ豊か化のために、同等な研究倫理要件と規範がどのように開発されたか、そしてどの程度まで調査する。主要なAI会場は、人間のデータ収集のためのプロトコルを確立し始めているが、これらは矛盾なく著者が追従している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:12:55 GMT)
Some voices are too common: Building fair speech recognition systems using the Common Voice dataset [2.3]
我々は、フレンチ・コモン・ボイス・データセットを用いて、事前訓練されたwav2vec2.0モデルの複数の人口集団に対するバイアスを定量化する。また、共通音声コーパスの詳細な分析を行い、考慮すべき重要な欠点を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:42:34 GMT)
Column Type Annotation using ChatGPT [2.3]
カラム型アノテーションは、データレイクのコンテキストにおけるデータ検索と統合のための重要な前処理ステップである。 ChatGPTは、最小限のタスク固有のデモがなければ、カラムタイプのアノテーションタスクに対して競合的な結果を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:40:52 GMT)
Modeling and Analyzing Scorer Preferences in Short-Answer Math Questions [2.3]
自動スコアリングタスクにおいて,個々のスコアラーの好みや傾向を考慮に入れたモデルの収集について検討する。得点者の個人の嗜好や傾向を分析するために,定量的実験とケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:22:05 GMT)
How Do ConvNets Understand Image Intensity? [2.1]
我々は,ConvNetが可視化を用いた画像強度情報に依存していることを示す。 ConvNetは通常、画像の分類にエッジ/シェープ情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:40:58 GMT)
AI and the creative realm: A short review of current and future applications [2.1]
本研究は創造性と人工知能(AI)の概念を探求する。より洗練されたAIモデルの開発と人間とコンピュータの相互作用ツールの普及により、芸術的創造におけるAIの新たな可能性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:28:08 GMT)
Sea Ice Extraction via Remote Sensed Imagery: Algorithms, Datasets, Applications and Challenges [2.1]
レビューは2016年から現在までの論文に焦点が当てられ、過去5年間のディープラーニングベースのアプローチに特に焦点が当てられている。我々は,従来の画像分割手法,機械学習に基づく手法,ディープラーニングに基づく手法の3つのカテゴリに分類した。これらの応用は、気候研究、ナビゲーション、地理情報システム(GIS)生産など4つの側面で紹介される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:50:51 GMT)
Ultracold field-linked tetratomic molecules [2.1]
マイクロ波被覆極性分子の縮退したフェルミガス中での電気解離により超低温多原子分子を作製する。その結果,極小分子から超低温多原子分子を組み立てるための普遍的なツールが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:55:17 GMT)
TriSig: Assessing the statistical significance of triclusters [2.1]
本研究は、テンソルデータのパターンの確率を評価するための統計的枠組みを提案し、ヌル期待から逸脱する。偽陽性発見のための二項検定に関する総合的な議論が欠かせない。バイオケミカルおよびバイオテクノロジー分野における、異なる実世界のケーススタディに対する最先端のトリクラスタリングアルゴリズムの適用から得られた結果。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:08:54 GMT)
Multi-study R-learner for Heterogeneous Treatment Effect Estimation [2.1]
我々のアプローチはマルチスタディRラーナーと呼ばれ、Rラーナーを一般化し、コンバウンディング調整の相互スタディロバスト性およびクロススタディロバスト性を考慮する。本稿では,R-learner処理効果推定器がRally正規であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:56:58 GMT)
Predicting the Quality of Revisions in Argumentative Writing [2.1]
チェーン・オブ・ソートは、ChatGPTで生成されたACをAR品質予測に役立てる。 2つのコーパス(注釈付き初等エッセイと既存の大学エッセイベンチマーク)の実験は、ベースラインよりも提案されたACの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:39:33 GMT)
BiSync: A Bilingual Editor for Synchronized Monolingual Texts [2.0]
BiSyncはバイリンガル・ライティング・アシスタントで、ユーザーは自由に2つの言語でテキストを作成できる。本稿では,同期に使用するモデルアーキテクチャについて詳述し,計算資源が限られている場合に高い精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 07:03:47 GMT)
Examining the Causal Effect of First Names on Language Models: The Case of Social Commonsense Reasoning [2.0]
ファーストネームは、社会デミノグラフィー表現のプロキシとして機能する。モデルが与えられた入力に対する推論が、提供された最初の名前に基づいて異なるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:05:05 GMT)
HICO-DET-SG and V-COCO-SG: New Data Splits for Evaluating the Systematic Generalization Performance of Human-Object Interaction Detection Models [2.0]
ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(Human-Object Interaction、HOI)は、画像中の人間とオブジェクトをローカライズし、人間とオブジェクトのペア間の相互作用を予測するタスクである。我々の知る限り、HOI検出モデルの系統的一般化性能を評価するためのオープンベンチマークや以前の研究は存在しない。我々は,HICO-DETデータセットとV-COCOデータセットに基づいて,HICO-DET-SGとV-COCO-SGという2つの新しいHOI検出データ分割を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:52:04 GMT)
Progressive Learning for Physics-informed Neural Motion Planning [2.0]
モーションプランニングは、衝突のないロボットの動き経路を見つけるための高速な方法を必要とする、中核的なロボティクス問題の1つである。近年の進歩は、運動計画のためのアイコン方程式を直接解く物理インフォームドNMPアプローチにつながっている。本稿では,ニューラルネットワークをエキスパートデータなしで学習するための新しい進化的学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:41:05 GMT)
Best Prompts for Text-to-Image Models and How to Find Them [2.0]
遺伝的アルゴリズムを用いて,最も有用なキーワードの組み合わせを学習する。このようなアプローチが,同じ記述を描写した画像の美的魅力をいかに向上させるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:13:20 GMT)
Hybrid Long Document Summarization using C2F-FAR and ChatGPT: A Practical Study [1.9]
ChatGPTは、大規模言語モデル(LLM)分野における最新のブレークスルーである。本稿では,ビジネス記事や書籍などの長い文書のハイブリッド抽出と要約パイプラインを提案する。以上の結果から,ChatGPTの使用は長文を要約するための非常に有望なアプローチであるが,まだ成熟していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:58:33 GMT)
Enhancing Programming eTextbooks with ChatGPT Generated Counterfactual-Thinking-Inspired Questions [1.9]
学生はプログラミングの教科書を最大限に活用するのに苦労している。本研究は,知的教科書のナビゲート性を,対実的質問を用いて向上させるという考え方を探求するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:14:15 GMT)
Learning Sampling Dictionaries for Efficient and Generalizable Robot Motion Planning with Transformers [1.9]
本稿では,従来の学習手法の重要な一般化とスケーリングの欠点を克服するベクトル量子移動計画変換器(VQ-MPT)を提案する。 VQ-MPTは2つの段階から構成される。ステージ1は有限個のサンプリング分布を用いて計画空間を表現するためのベクトル量子変数オートエンコーダモデルであり、ステージ2はSMPのサンプリング領域を構築する自動回帰モデルである。大きな計画空間を離散集合に分割することで、プランナーはアウト・オブ・ザ・ボックスのSMPとうまくペアを組むことができ、ほぼ最適経路を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:08:30 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） (Thu, 1 Jun 2023 11:49:57 GMT)
Foundations of non-commutative probability theory (Extended abstract) [1.9]
コルモゴロフの確率論に対する設定は、量子力学から生じる確率を考慮に入れた独自の一般化を与える。サンプル空間はこの表現において中心的な役割を持ち、確率変数、すなわち可観測変数は自然な方法で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:34:01 GMT)
[Work in progress] Scalable, out-of-the box segmentation of individual particles from mineral samples acquired with micro CT [1.9]
機能する近代社会には鉱物が不可欠だが、その供給は限られており、探索と抽出を最適化する必要がある。近年のアプローチでは,マイクロCTで画像化した粒子のバルク分割とキャラクタリゼーションに基づいて解析を行っている。本研究では,マイクロCT画像から個々の粒子を抽出するインスタンスセグメンテーション法であるParticleSeg3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:57:10 GMT)
Revisiting Event Argument Extraction: Can EAE Models Learn Better When Being Aware of Event Co-occurrences? [1.8]
イベント共起は過去の研究ではイベント抽出(EE)に有効であることが証明されているが、近年ではイベント引数抽出(EAE)には考慮されていない。我々は、SOTAプロンプトベースのAEモデルをTabEAEと呼ばれる非自己回帰生成フレームワークに拡張し、複数のイベントの引数を並列に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:53:53 GMT)
$k$-positivity and Schmidt number under orthogonal group symmetries [1.8]
シュミット数は量子情報理論における量子絡み合いの測度として広く用いられている。すべての$k$-正の直交共変写像の完全な特徴づけを示す。我々は、共変写像と不変作用素の間の双対関係を確立するために、いくつかの平均的手法を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:22:55 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） (Thu, 1 Jun 2023 04:55:10 GMT)
In-Context Learning User Simulators for Task-Oriented Dialog Systems [1.7]
本稿では,タスク指向対話システムにおけるユーザシミュレーションにおける大規模言語モデルの新たな応用について述べる。提案手法は,これらのモデルのパワーを生かして,ユーザ目標と限られた対話例に基づく多様な発話を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:06:11 GMT)
Improving Adversarial Robustness by Putting More Regularizations on Less Robust Samples [1.7]
本稿では,他の既存アルゴリズムよりも理論的に動機付けられ,実証的に優れている新しい逆学習アルゴリズムを提案する。我々は,本アルゴリズムを,新たに導出されたロバストリスクの上界から動機付けられた正規化経験的リスクを最小化するアルゴリズムとして理解することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:30:32 GMT)
A Global Context Mechanism for Sequence Labeling [1.6]
本研究は,BiLSTMの第1細胞および第2細胞に存在する全文表現を戦略的に統合することにより,F1スコアと精度を著しく向上できることを示す。逐次ラベリングタスクのための9つのデータセットについて徹底的な実験を行った。調査対象の全データセットに対して,F1スコアの大幅な改善と精度について言及した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:35:18 GMT)
Maxwell's Demon walks into Wall Street: Stochastic Thermodynamics meets Expected Utility Theory [1.6]
我々は、前処理と逆処理の間のすべての$alpha$ R'enyi分散が、散逸した作業の「確実同値」の操作的意味を持つことを証明している。新たな結果のうち、$alpha=0$の条件は、第二法則の過渡的違反に賭けようとするリスクを問う選手の行動を記述するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:42:29 GMT)
SPINEX: Similarity-based Predictions and Explainable Neighbors Exploration for Regression and Classification Tasks in Machine Learning [1.5]
本稿では,新しい類似性に基づく解釈可能な近傍探索アルゴリズムであるSPINEXを提案する。アンサンブル学習と機能相互作用分析を組み合わせて、正確な予測と意味のある洞察を達成する。その結果、SPINEXは比較性能を達成でき、いくつかのシナリオでは、一般的に採用されているMLアルゴリズム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） (Thu, 1 Jun 2023 14:40:56 GMT)
LEO Clock Synchronization with Entangled Light [1.5]
絡み合いは、損失の大きい衛星-衛星チャネルよりもクロック同期において量子的に有利であることを示す。さらに、このリカバリ性は、単一モードのスクイーズセンシングよりも改善され、スペースベースセンシングアプリケーションに対する新たな複雑さとパフォーマンスのトレードオフが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:44:11 GMT)
Structural Optimization of Factor Graphs for Symbol Detection via Continuous Clustering and Machine Learning [1.5]
機械学習を用いて、基礎となる因子グラフの構造をエンドツーエンドに最適化する。本研究では,この手法とニューラル信念の伝播を併用して,特定のチャネルに対する後部シンボル検出性能を最大に近いものにする手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:17:51 GMT)
Going Deeper with Spectral Embeddings [1.5]
スペクトル埋め込みを構築するための2つの新しい手法を提案する。一つは関数解析の原理とカーネルの手法に基づいており、理論的な保証のあるアルゴリズムに繋がる。もう1つは、変動損失を最適化するために訓練されたディープネットワークに基づいており、事実上効率的なアルゴリズムを生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:38:54 GMT)
Topological error correcting processes from fixed-point path integrals [1.5]
幾何学的局所チャネルと測定値の動的回路として位相的量子誤り訂正符号を解析・構築する。そこで本研究では2つの誤り訂正符号(3+1$-dimensional toric code の Floquet バージョン)と2次元文字列-ネットパス積分に基づく動的符号(動的符号)を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:38:09 GMT)
LiT-4-RSVQA: Lightweight Transformer-based Visual Question Answering in Remote Sensing [1.5]
RS(LiT-4-RSVQA)アーキテクチャにおいて、効率的な軽量トランスフォーマーベースのVQAを提案する。提案したLiT-4-RSVQAアーキテクチャは,VQAの精度を向上するとともに,ハードウェアの計算要求を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:53:07 GMT)
Identifying Visible Tissue in Intraoperative Ultrasound Images during Brain Surgery: A Method and Application [1.4]
術中超音波検査は, 必要なビゾタクタクタブル・タスクである。オペレーターは超音波の視点を同時にローカライズし、プローブのポーズを手動で調整する必要がある。超音波プローブと組織接触の解析を可能にする可視組織同定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:06:14 GMT)
Improve State-Level Wheat Yield Forecasts in Kazakhstan on GEOGLAM's EO Data by Leveraging A Simple Spatial-Aware Technique [1.4]
我々は,カザフスタンにおけるクロスリージョン収率の不均一性に明示的に対処する,ステートワイド加法バイアスと呼ばれる手法を提案し,検討する。本手法では, RMSE全体の8.9%, 州別RMSEの28.37%を削減した。状態ワイド加算バイアスの有効性は、機械学習の性能を大幅に改善できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:35:13 GMT)
Sharded Bayesian Additive Regression Trees [1.4]
データの分割を決定するためにランダム化補助変数とシャーディングツリーを導入する。積空間上の部分モデルに対する最適シャーディングを最適に設計できることを観察することにより、交差木構造を導入し、木構造のみを用いてシャーディングとモデリングの両方を完全に指定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:41:31 GMT)
Interaction Measures, Partition Lattices and Kernel Tests for High-Order Interactions [1.4]
2つ以上の変数のグループ間の非自明な依存関係は、そのようなシステムの分析とモデリングにおいて重要な役割を果たす。我々は、結合確率分布の因数分解をますます含む、$d$-order$d geq 2$)相互作用測度の階層を導入する。また、相互作用測度とそれらの複合置換試験の導出を解明する格子理論と数学的リンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:59:37 GMT)
Neural Architecture Search for Energy Efficient Always-on Audio Models [1.4]
我々は,ニューラルネットワーク検索(NAS)にいくつかの変更を加えて,現実的な状況における成功の可能性を改善する。実際のハードウェアで検索のパフォーマンスをベンチマークするが、実際のハードウェアで何千ものテストを実行することは難しいため、ランダムなフォレストモデルを用いて、候補ネットワークのエネルギー使用量を概ね予測する。その結果,AudioSetをベースとした音響イベント分類データセットを用いて,推定毎のエネルギーの桁違いが小さく,メモリフットプリントもはるかに小さくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:05:05 GMT)
Domain knowledge-informed Synthetic fault sample generation with Health Data Map for cross-domain Planetary Gearbox Fault Diagnosis [1.4]
本稿では、健康データマップ(HDMap)を利用した2つの新しいドメイン知識情報合成手法を提案する。 HDMapは、惑星のギアボックスの振動信号を画像のようなマトリックスとして物理的に表現するために使用され、断層に関連した特徴を可視化することができる。次に、CutPasteとFactPasteが適用され、ソースドメインから抽出されたドメイン知識と障害シグネチャを使用して、ターゲットドメインの健全なデータに基づいて障害サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:39:17 GMT)
Analysis of ChatGPT on Source Code [1.3]
本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にプログラミング,ソースコード解析,コード生成におけるChatGPTの利用について検討する。 LLMとChatGPTは機械学習と人工知能の技術を使って構築されており、開発者とプログラマにいくつかの利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:12:59 GMT)
Evaluation Metrics for DNNs Compression [1.3]
1)圧縮とハードウェア非依存速度(CHATS)、2)総合圧縮成功(OCS)の2つの新しい指標を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:10:33 GMT)
Label- and slide-free tissue histology using 3D epi-mode quantitative phase imaging and virtual H&E staining [1.3]
組織生検の組織学的染色は、疾患の診断と組織の総合的な臨床評価の基準となる。我々は,新しい3次元定量的位相イメージング技術である定量的斜め後方照明顕微鏡 (qOBM) と,教師なし生成対向ネットワークパイプラインを組み合わせた。マウス肝,ラットグリオー肉腫,ヒトグリオーマから得られた新鮮組織標本を用いて,H&Eの高忠実度化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:09:31 GMT)
Enterprise Disk Drive Scrubbing Based on Mondrian Conformal Predictors [1.3]
ストレージアレイ全体を一度にスクラップすればシステム性能に悪影響を及ぼすデータセンターの信頼性と電力効率を向上する選択的ディスクスクレイビング法を提案する。総ストレージディスクの22.7%をスクレイプすることで、最適化されたエネルギー消費を実現し、データセンターの炭素フットプリントを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:11:22 GMT)
K-SHAP: Policy Clustering Algorithm for Anonymous State-Action Pairs [1.3]
金融市場では、市場参加者戦略を特定するラベル付きデータは一般的にプロプライエタリである。本稿では、エージェントポリシーに従って匿名状態-アクションペアをグループ化するポリシークラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:32:43 GMT)
Graph decomposition techniques for solving combinatorial optimization problems with variational quantum algorithms [1.3]
我々はQAOA入力問題グラフをより小さな問題に分解するアルゴリズムを開発し、削減グラフ上でQAOAを用いてMaxCutを解く。量子量子コンピュータH1-1上で1層QAOA回路を動作させることにより、10個の100頂点グラフに対する最適解を測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:44:17 GMT)
The Effects of Input Type and Pronunciation Dictionary Usage in Transfer Learning for Low-Resource Text-to-Speech [1.2]
低音源言語(LRL)の音声合成における音声ラベルと音声特徴を言語間変換学習の入力として比較する。 FastSpeech 2 と LRL West Frisian を用いた実験では,音声の明瞭さと自然さの両面で,音声による特徴が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:42:56 GMT)
Loss-Optimal Classification Trees: A Generalized Framework and the Logistic Case [1.1]
分類木(CT)は、解釈可能な機械学習において最も一般的なモデルの1つである。本稿では,これらのトレーニングモデルの中で最も関連性の高いものが,一般的なフレームワークにカプセル化可能であることを論じる。本稿では, この枠組みの新たな実現法を提案する。具体的には, MIP 設定で処理されるロジスティック損失を線形ピースワイズ近似により検討する。得られた最適ロジスティックツリーモデルは、拡張された解釈可能性特徴と競合一般化能力を持つ木を誘導できることを数値的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:14:29 GMT)
On the Effectiveness of Hybrid Mutual Information Estimation [1.0]
共同分布からのサンプルからの相互情報を推定することは、科学と工学において難しい問題である。本研究では,識別的アプローチと生成的アプローチの両方を一般化する変動境界を実現する。予測量子化(PQ: Predictive Quantization)は,計算オーバーヘッドを最小限に抑えるために,識別的推定器と簡単に組み合わせることができる簡易な生成法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:26:07 GMT)
Transfer Learning for Underrepresented Music Generation [1.0]
我々は,イランの民謡を,大規模な生成音楽モデルであるMusicVAEのOODジャンルの例とみなす。イランのフォーク・ミュージック・データセットにMusicVAEを効率よく適応させることで、将来、あまり表現されていない音楽ジャンルを創出できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:53:10 GMT)
Interpretable simultaneous localization of MRI corpus callosum and classification of atypical Parkinsonian disorders using YOLOv5 [0.9]
コーパス・カロサム(CC)は主要な白色物質繊維であり、半球間通信を可能にする。本研究は、不定型パーキンソン病(PD)と健康管理(HC)を区別するYOLOv5ベースのCC検出フレームワークの可能性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:23:22 GMT)
Decomposing Global Feature Effects Based on Feature Interactions [0.9]
グローバルエフェクトの一般化付加分解(GADGET)は特徴空間の解釈可能な領域を見つけるための新しいフレームワークである。フレームワークの数学的基盤を提供し、限界特徴効果を可視化する最も一般的な手法に適用可能であることを示す。提案手法の理論的特性を,異なる実験環境における様々な特徴効果法に基づいて実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:51:12 GMT)
Learning Runtime Decisions for Adaptive Real-Time Perception [0.9]
Chanakyaは、トレードオフによって引き起こされる決定を自動的に学習する、学習された近似実行フレームワークである。どちらの目標も近似することなく、精度とレイテンシを暗黙的にバランスさせる。パブリックデータセット上での最先端の静的および動的実行ポリシよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:38:56 GMT)
Graph Neural Network-Based Anomaly Detection for River Network Systems [0.8]
水質のリアルタイムモニタリングは、インサイトセンサー技術にますます依存している。センサデータの誤パターンを特定するには異常検出が不可欠である。本稿では,河川ネットワークセンサデータにおける異常検出の課題に対する解決法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:00:50 GMT)
A Comprehensive Overview and Comparative Analysis on Deep Learning Models: CNN, RNN, LSTM, GRU [0.8]
機械学習(ML)と人工知能(AI)の強力なサブセットとして、ディープラーニング(DL)が登場したその影響は、音声認識、ヘルスケア、自動運転車、サイバーセキュリティ、予測分析など、さまざまな分野に及んでいる。我々は、CNN、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、生成モデル、深層強化学習(DRL)、深層移動学習など、さまざまなディープラーニングモデルの総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:53:28 GMT)
Wuerstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models [0.8]
Wuerstchenは、競争性能と前例のないコスト効率を一体化する、テキストと画像の合成の新技術である。 Wuerstchenは推論時に顕著なスピード改善を行い、リアルタイムアプリケーションをより有効にレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:00:53 GMT)
A deep-learning approach to early identification of suggested sexual harassment from videos [0.8]
セクシュアルハラスメント、性的虐待、性的暴力はこの日と年齢でよく見られる問題である。我々はこれらの状況を描写した画像に現れる視覚的特徴に基づいて3つの用語(嫌がらせ、虐待、暴力)を分類した。その結果,被害者の表情や加害者の表情,不必要な触覚などの要因が,シーンの識別に直接関係していることが判明した。これらの定義と特徴に基づいて,インド映画シーンのファースト・オブ・ザ・キンド・データセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:14:17 GMT)
How are Primary School Computer Science Curricular Reforms Contributing to Equity? Impact on Student Learning, Perception of the Discipline, and Gender Gaps [0.8]
コンピュータサイエンス(CS)への初期の露出は、この分野における参加の拡大と株式の促進に不可欠である。しかし、小学校カリキュラムへのCSの導入は、学生のグループ間の学習、知覚、ギャップにどのように影響しますか? 本研究では,CSカリキュラム改革と教員育成(PD)プログラムについて,エクイティの観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:42:26 GMT)
AfriNames: Most ASR models "butcher" African Names [0.8]
名前付きエンティティが話されると、音声認識モデルの性能が著しく低下することを示す。我々は、アフリカ名のエンティティの表現を増やすために、多言語事前学習とインテリジェントデータ拡張戦略を使用します。その結果得られた微調整モデルでは、アフリカ名を持つ標本のベースラインに比べて81.5%の相対的なWER改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:17:52 GMT)
Personalising Digital Health Behavior Change Interventions using Machine Learning and Domain Knowledge [0.7]
我々は,患者が行動変化介入(BCI)に固執するのを支援する仮想コーチングシステムを開発している。提案システムでは,患者が対象行動を行うかどうかを予測し,BCIのパーソナライズを誘導するための特徴制御を備えた実例を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:18:27 GMT)
Empirical Optimal Transport between Conditional Distributions [0.7]
本稿では,共通変数に条件付き分布間の最適輸送(OT)の問題について考察する。我々は,特定のカーネルMDD(Maximum Mean Discrepancy)ベースの正規化器を用いて,条件付き輸送計画の限界が与えられた関節標本から指定された条件に近いことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:00:57 GMT)
Chain-Of-Thought Prompting Under Streaming Batch: A Case Study [0.7]
CoT(Chain-of-Thought)は、複雑な推論を行う上で、LLM(Large Language Models)を支援する方法として提案されている。本稿では,ストリーミング設定におけるバッチデータを用いたチェーン・オブ・ソート・プロンプトの構築と最適化に関するケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:11:39 GMT)
Algorithm Instance Footprint: Separating Easily Solvable and Challenging Problem Instances [0.7]
ブラックボックス最適化では、アルゴリズムインスタンスが問題インスタンスのセットで動作し、他のインスタンスにフェールする理由を理解することが不可欠である。本稿では,解き易い問題インスタンスの集合と解き易い問題インスタンスの集合からなるアルゴリズムインスタンスフットプリントの定式化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:28:06 GMT)
VQE-generated Quantum Circuit Dataset for Machine Learning [0.6]
変動量子固有解法により最適化された量子回路のデータセットを提供する。このデータセットは量子的手法で容易に学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:49:00 GMT)
MOSAIC: Masked Optimisation with Selective Attention for Image Reconstruction [0.6]
本研究では,無作為な計測値の選択を考慮に入れた画像再構成のための新しい圧縮センシングフレームワークを提案する。 MOSAICは、エンコードされた一連の測定に注意機構を効率的に適用するために埋め込み技術を採用している。既存のCS再建手法の代替として,提案するアーキテクチャを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:05:02 GMT)
LFTK: Handcrafted Features in Computational Linguistics [0.5]
過去の文献に基づく220以上の人気手工芸品を収集・分類した。いくつかのタスク固有のデータセットについて相関分析を行い、各特徴の潜在的なユースケースを報告する。体系的に拡張可能な多言語ハンドクラフト言語特徴抽出システムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:42:21 GMT)
Toward Foundation Models for Earth Monitoring: Generalizable Deep Learning Models for Natural Hazard Segmentation [0.5]
自然災害のリアルタイムマッピングは、災害救済、リスク管理、政府の政策決定の伝達に最優先される。リアルタイムに近いマッピングを実現するための最近の手法は、ディープラーニング(DL)をますます活用している。本研究では,適切なプレタスクの事前学習に基づいて,DL自然災害マッパーの一般化可能性を大幅に向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:37:41 GMT)
The TeamPlay Project: Analysing and Optimising Time, Energy, and Security for Cyber-Physical Systems [0.4]
エネルギー、時間、セキュリティ(ETS)といった非機能特性は、サイバー物理システム(CPS)プログラミングにおいてますます重要になっている。この記事では、2018年1月から2021年6月までのEU Horizon 2020プログラムで資金提供された研究プロジェクトであるTeamPlayについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:25:23 GMT)
The Survey, Taxonomy, and Future Directions of Trustworthy AI: A Meta Decision of Strategic Decisions [0.4]
不透明なシステムを信頼するには、信頼に値するAI(TAI)のレベルを決定する必要がある。説明可能性/透明性、公平性/多様性、一般化可能性、プライバシ、データガバナンス、安全性/ロバスト性、説明責任、信頼性、持続可能性。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:25:01 GMT)
Extrapolation to complete basis-set limit in density-functional theory by quantile random-forest models [0.4]
CBS限界に対する有限基底サイズの計算を外挿する機械学習モデルを見いだす。完全収束計算に対する全エネルギー補正を推定するために、量子ランダムフォレストモデルを用いる。提案手法は予測間隔も提供し,モデルの予測の不確かさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:22:51 GMT)
Does Black-box Attribute Inference Attacks on Graph Neural Networks Constitute Privacy Risk? [0.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、医療、金融、教育など、現実のデータセットとアプリケーションに対して有望な結果を示している。近年の研究では、GNNはメンバーシップ推論攻撃やリンク再構築攻撃のような攻撃に対して非常に脆弱であることが示されている。攻撃者が、彼女のパブリック属性や非センシティブ属性に基づいて、センシティブなユーザ属性を推論することを目的とした、属性推論攻撃に関する最初の調査を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:49:43 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） (Thu, 1 Jun 2023 15:00:35 GMT)
How to Sign Quantum Messages [0.4]
量子メッセージに署名する2つのアプローチを提案する。メッセージの署名は署名された時間に依存し、その結果、検証手順は署名が受信された時間に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:22:07 GMT)
From Malware Samples to Fractal Images: A New Paradigm for Classification. (Version 2.0, Previous version paper name: Have you ever seen malware?) [0.4]
本研究では,動的挙動解析に基づくマルウェアの可視化手法を提案する。そのアイデアは、視覚的に非常に興味深い画像が、良質なマルウェアを分類するために使われる、ということだ。実験の結果は、6 589 997 のグッドウェア、827 853 の潜在的望ましくないアプリケーション、4 174 のマルウェアサンプルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:36:38 GMT)
BitE : Accelerating Learned Query Optimization in a Mixed-Workload Environment [0.4]
BitEは、データベース統計とメタデータを使用して、学習したクエリをチューニングしてパフォーマンスを向上させる、新しいアンサンブル学習モデルである。我々のモデルは従来の手法に比べて19.6%改善されたクエリと15.8%改善されたクエリを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:05:33 GMT)
A General Framework for Uncertainty Quantification via Neural SDE-RNN [0.3]
不確かさの定量化は、ディープラーニングにとって批判的だが未解決の課題である。本稿では, 再帰型ニューラルネットワークとニューラルディファレンシャル方程式の原理を基礎として, 不規則なサンプル計測を再現する新しい枠組みを提案する。 IEEE 37バステストシステムを用いた実験により,我々のフレームワークは時系列データ計算における最先端の不確実性定量化手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 22:59:45 GMT)
Optimal distributed multiparameter estimation in noisy environments [0.3]
ノイズ非感受性戦略の発見と改善方法について検討する。 GHZ状態の逐次探索は, 最大4。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:32:53 GMT)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes [0.3]
ニューラルネットワークの構造は、トレーニング開始前であっても、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す。 IGB(Initial Guessing Bias)と呼ばれるこの現象の存在は、アクティベーション関数、最大プール層、ネットワーク深さといったアーキテクチャ上の選択に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:37:32 GMT)
A Theoretical Analysis of the Learning Dynamics under Class Imbalance [0.3]
本研究では,少数クラスと多数クラスの学習曲線が,勾配に基づく学習において,準最適軌跡に従うことを示す。この減速は不均衡比に関連しており、異なるクラスの最適化の競合に遡ることができる。 GDはクラスごとの損失を減らすことは保証されていないが、勾配のクラスごとの正規化を行うことでこの問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:07:50 GMT)
Constructing Semantics-Aware Adversarial Examples with Probabilistic Perspective [0.2]
セマンティックスを意識した敵の例を生成するための革新的なアプローチを開発する。この手法は、幾何学的距離によって課される制限を超越し、代わりに意味的制約を選択する。セマンティクスを意識した敵の例が本質的な意味を保っていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:16:44 GMT)
Fidelity estimation of quantum states on a silicon photonic chip [0.0]
従来報告されていた最適状態検証プロトコル(Phys. Rev. 120, 170502)を2量子状態の忠実度推定に適用する。完全プログラム可能なシリコンフォトニック2量子ビットチップを用いて,このプロトコルを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:16:33 GMT)
chemSKI with tokens: world building and economy in the SKI universe [0.0]
chemSKI with tokens は、すべての書き直しが局所的なグラフ書き換えシステムであり、SKI計算の削減に使用できる。化学スタイルの保守的な書き直し、分散化されたグラフィカルリダクションにおける新しいエッジ名問題への解決策である。この形式は、人工化学または局所的な還元のみを行う仮想分散マシンのモデルとして用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:40:30 GMT)
Why They're Worried: Examining Experts' Motivations for Signing the 'Pause Letter' [0.0]
本稿では、専門家のサンプルが保持するAIの現状について考察する。専門家たちは、先進的なAI開発を停止するよう要求する最近のFuture of Lifeからの公開書簡の署名者だった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:50:18 GMT)
Vocos: Closing the gap between time-domain and Fourier-based neural vocoders for high-quality audio synthesis [0.0]
Vocosはスペクトル係数をモデル化する上で重要な課題に対処する新しいモデルである。これは、一般的な時間領域ニューラルボコーディングアプローチと比較して、桁違いにスピードが向上する。また、時間領域のGANに関連する周期性の問題を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:40:32 GMT)
Unitary k-designs from random number-conserving quantum circuits [0.0]
局所ランダム回路は効率よくスクランブルし、量子情報や量子力学に様々な応用がある。有限モーメントは、局所ランダム回路がHaarアンサンブルから生成するアンサンブルを、数保存ユニタリ全体の集合上で区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:00:00 GMT)
UnDiff: Unsupervised Voice Restoration with Unconditional Diffusion Model [0.0]
UnDiffは様々な音声逆タスクを解くことができる拡散確率モデルである。インバージョン劣化、ニューラルボコーディング、ソース分離など、さまざまなタスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:22:55 GMT)
Tutorial: projector approach to open quantum systems [0.0]
このチュートリアルは、効果的量子力学を導出する自己完結した実用的なツールボックスで、複数の分野にわたって量子理論を提供することを目的としている。まず、オープン量子系へのプロジェクターアプローチと、基本的な中島-ズワンツィヒ方程式の導出を要約する。そこで本研究では,中島-Zwanzig方程式の摂動膨張から,ボルン・マルコフ・マスター方程式,原子物理学で用いられる断熱除去,およびサイドバンド冷却で用いられる断熱除去の3つの共通効用方程式を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:07:28 GMT)
True Detective: A Deep Abductive Reasoning Benchmark Undoable for GPT-3 and Challenging for GPT-4 [0.0]
大型言語モデル (LLM) は、ゼロショット推論機能を実証している。本稿では,探偵パズルとして構築された191の長文(平均1200語)のミステリー物語からなる,そのようなベンチマークを紹介する。 GPT-3モデルは28%の精度でランダムに性能を上回り、最先端のGPT-4ではパズルの38%しか解けていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:50:21 GMT)
Transferable Energy Storage Bidder [0.0]
本稿では, モデルベース最適化と畳み込み長短期記憶ネットワークを組み合わせた, エネルギー貯蔵のための新しい, 汎用的, 転送可能なアプローチを提案する。提案手法をニューヨーク州の歴史的価格を用いて検証し,現状の成果が得られたことを示す。また、我々は、ニューヨークのデータを用いて入札モデルを事前訓練し、オーストラリアのクイーンズランド州で仲裁に応用することで、移行学習アプローチをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:49:24 GMT)
Training-free Neural Architecture Search for RNNs and Transformers [0.0]
我々は、RNNアーキテクチャのトレーニング性能を予測する、隠れ共分散と呼ばれる新しいトレーニングフリーメトリックを開発した。トランスフォーマーアーキテクチャの現在の検索空間パラダイムは、トレーニング不要なニューラルアーキテクチャサーチに最適化されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:06:13 GMT)
Traffic Road Congestion System using by the internet of vehicles (IoV) [0.0]
本稿では,従来のシステムにおける交通問題について詳述し,IOV改善のメリット,拡張,理由について詳述する。 IoVの技術とツールは、IoVを作成し、SUMOを通じていくつかのトラフィックルールを解決するために必要である。本稿では,最適化モデルと効率的なモデルの選択の観点から,2つの車両渋滞制御モデルを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:55:40 GMT)
Theory of mirror benchmarking and demonstration on a quantum computer [0.0]
量子コンピュータのシステムレベルの性能を測定するため、ミラーベンチマークと呼ばれる新しいプロトコルが最近提案された。我々は、ミラーベンチマークが、シーケンス長の生存確率を指数関数的に低下させるという簡単な証明を与える。本稿では,Honeywell System Model H1上で動作するミラーベンチマーク実験のデータについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:53:24 GMT)
The feasibility of artificial consciousness through the lens of neuroscience [0.0]
大規模言語モデルとの相互作用は、これらのモデルが意識的である可能性を示唆している。我々は、意識は「ゲームにおける親類」に依存し、システムの存在はその行動に依存していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:18:15 GMT)
The Quantum Internet: A Hardware Review [0.0]
量子インターネットは、量子技術における次の大きなマイルストーンだ。本稿では,主にフォトニクスの観点から,量子インターネットのハードウェア面を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:46:25 GMT)
The Composite Particle Duality: A New Class of Topological Quantum Matter [0.0]
複合粒子双対性は2+1Dを超える時空次元におけるフラックスアタッチメントと統計変換の概念を拡張している。合成ゲージ場の明示的な形式を$textDle 3+1$で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:46:49 GMT)
Temporal Evolution of Risk Behavior in a Disease Spread Simulation [0.0]
ブタ農場のネットワークにおける病気の拡散をシミュレートする実験ゲームを用いて、体験からの学習が1000ドル以上のプレイヤーのリスク回避にどのように影響するかを測定する。その結果, リスク耐性群は, リスク回避群よりも感染の可能性が50%以上高いことがわかった。このシミュレートされた設定におけるプレイヤーの行動戦略は、望ましくないバイオセキュリティ関連リスク回避の選好を特定する早期警告信号として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:35:34 GMT)
Sustainable AI Regulation [0.0]
論文は、AIとテクノロジーをより広く、より環境に持続可能なものにするためのロードマップを策定する。 AIをよりグリーンにする法的手段と、AI規制をより持続可能なものにするための方法だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:20:48 GMT)
Superconducting microsphere magnetically levitated in an anharmonic potential with integrated magnetic readout [0.0]
700ngのsim 1017$amu超伝導マイクロスフィアを磁気チップトラップに浮かび込ませる。我々はDC-SQUID磁気センサを用いて粒子の中心運動を測定する。トラップアンハーモニック性から生じる運動振幅依存性の周波数シフトを特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:02:56 GMT)
Strengths and Weaknesses of 3D Pose Estimation and Inertial Motion Capture System for Movement Therapy [0.0]
3Dポーズ推定は、高速で非侵襲的で正確な動き分析の機会を提供する。我々は,既存の慣性センサシステムMTw Awindaと比較して,最先端の3D位置推定手法であるMeTrabsの精度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:35:06 GMT)
State Preparation in the Heisenberg Model through Adiabatic Spiraling [0.0]
ハイゼンベルクモデルでは, 断熱スパイラル (adiabatic spiral) と呼ばれる断熱的状態調製法が提案されている。この手法は、Rydberg原子、閉じ込められたイオン、超伝導量子ビットなどの多くの量子シミュレーションプラットフォームの実装に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:53:03 GMT)
Speaker-specific Thresholding for Robust Imposter Identification in Unseen Speaker Recognition [0.0]
等誤差率測定値を用いて計算した固定しきい値を用いた一般化問題を示す。未知話者識別における頑健なインポスタ識別のための,新規で一般化可能な話者特定しきい値決定手法を提案する。提案手法がVoxCeleb1, VCTK, FFSVC 2022データセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:49:58 GMT)
Spatio-Angular Convolutions for Super-resolution in Diffusion MRI [0.0]
パラメトリック連続畳み込みフレームワーク上に広がるdMRI角超解像に対する新しいアプローチを提案する。完全にパラメトリックな連続畳み込みネットワーク(PCCNN)を構築し、既存のモデルと比較する。この定式化は、Fixel-based analysis,neurite orientationvariance and density imagingなどの臨床的に関係のある下流解析によく応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:10:10 GMT)
Some Experiences with Hybrid Genetic Algorithms in Solving the Uncapacitated Examination Timetabling Problem [0.0]
本稿では,2つの局所探索ハイブリッド化遺伝的アルゴリズムを用いて,非容量化試験時間帯問題の解法について実験を行った。提案した2つのハイブリッドアルゴリズムは、それぞれグラフカラー化問題とプロジェクトスケジューリング問題のために提案された遺伝的アルゴリズムから着想を得た分割と優先順位に基づくソリューション表現を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:41:32 GMT)
Simultaneous Momentum and Position Measurement and the Instrumental Weyl-Heisenberg Group [0.0]
本稿では,同時測定の概念が基本的な微分幾何学的問題にどのように結びつくかを示す。正規化は特に、SPQMを記述し理解するために特別な処理を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Simulation of ab initio optical absorption spectrum of \beta-carotene with fully resolved S_{0} and S_{2} vibrational normal modes [0.0]
β-カロテン(b-Car)の電子吸収スペクトルは、量子化学と量子力学シミュレーションを用いて研究されている。振動正常モードは、電子基底状態S0と光学的に励起されたS2状態のジオメトリで計算された。その結果、電子エネルギー散逸は多数の振動モードによって媒介されていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:12:02 GMT)
Semi-supervised Community Detection via Structural Similarity Metrics [0.0]
本研究では,新しいノードのコミュニティラベルを推定することを目的とした,半教師付きコミュニティ検出問題について検討する。本稿では,新しいノードとK$コミュニティ間の構造的類似度メトリック'を計算するアルゴリズムを提案する。我々の知る限りでは、理論的な保証を提供する最初の半教師付きコミュニティ検出アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:02:50 GMT)
Self-testing in prepare-and-measure scenarios and a robust version of Wigner's theorem [0.0]
我々は、ある相手が既知の次元の量子状態(D$)を別の相手に送信する通信シナリオを考える。我々は、参照された純粋な量子状態の集合に対して、そのような準備と測定のシナリオが1つ存在することを証明している。言い換えれば、準備と測定のシナリオは、純粋な量子状態の任意のアンサンブルを「自己テスト」することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:27:24 GMT)
Self-duality and Jordan structure of quantum theory follow from homogeneity and pure transitivity [0.0]
自己双対性は、均質性と純粋推移性から従うことを示す。これらの性質は、自己双対性よりも直接的な物理的および情報処理の意義を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:42:24 GMT)
Second Sight: Using brain-optimized encoding models to align image distributions with human brain activity [0.0]
本稿では,ボクセルエンコーディングモデルの予測と,対象画像によって誘発される脳活動パターンとの整合性を最大化するために,画像分布を反復的に洗練する新しい再構成手法(Second Sight)を提案する。提案手法は,各イテレーションのセマンティックコンテンツと低レベル画像の細部を精細化することにより,高品質な再構成の分布に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:31:07 GMT)
SPT indices emerging from translation invariance in two dimensional quantum spin systems [0.0]
2次元量子スピン系のオンサイト$G$対称性を持つSPT相を考える。 H3(G,mathbbT)$-valuedインデックスに加えて、追加の$H1(G,mathbbT)$-valuedインデックスが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:16:59 GMT)
Robust Estimation of Surface Curvature Information from Point Cloud Data [0.0]
本稿では,アルゴリズムの曲率法と正規推定法について,いくつかの一般的な手法について検討し,評価する。本稿では,頑健な曲率推定のための新しい手法を提案し,既存の手法に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:38:18 GMT)
Rating transitions forecasting: a filtering approach [0.0]
レーティングマイグレーションのダイナミクスは、観測されていない潜在因子によって制御されていると考える。従来のBaum-Welshアルゴリズムを我々の設定に適応させ、潜在因子パラメータを推定する方法を示す。離散バージョンと連続バージョンという2つのフィルタリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:38:39 GMT)
Quantum Mechanics From Principle of Least Observability [0.0]
非相対論的量子力学の定式化は、最小可観測性の原理から導出できることを示す。可観測性(英: Observability)とは、物理的対象がその力学において現れる識別可能性(またはトレーサビリティ)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:38:46 GMT)
Quantum Classical Transition for Mixed States: The Scaled Von Neumann Equation [0.0]
我々は、フォン・ノイマンのアンサンブルの定式化の枠組みにおいて、量子状態から古典的状態への滑らかな遷移波動方程式を提案する。これにより、よく知られた量子力学のウィグナー・モヤルのアプローチに従って、スケールした統計理論を開発することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:29:20 GMT)
Pseudo Labels for Single Positive Multi-Label Learning [0.0]
単一正のマルチラベル学習(SPML)はコスト効率の良いソリューションであり、モデルがイメージ毎にひとつの正のラベルでトレーニングされる。本研究では,1つの正のデータを完全なラベル付きデータに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:21:42 GMT)
Provable Benefit of Mixup for Finding Optimal Decision Boundaries [0.0]
我々は、Mixupのようなペアワイドデータ拡張技術が最適な決定境界を見つける際のサンプルの複雑さにどのように影響するかを検討する。サンプルの複雑さを著しく低減することで、Mixupがこの問題を軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 00:59:19 GMT)
Predicting Temporal Aspects of Movement for Predictive Replication in Fog Environments [0.0]
ブラインドまたはリアクティブデータは、フォグコンピューティングのポテンシャルを利用するには不十分である。時間的予測のためのHolt-Winterの指数平滑化を用いた新しいモデルを提案する。実際のユーザトラジェクトリによるフォグネットワークシミュレーションでは,データ利用率を1%に抑えながら,余剰データの15%削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:45:13 GMT)
Power Grid Behavioral Patterns and Risks of Generalization in Applied Machine Learning [0.0]
本稿では,電力グリッドの動作パターンに関する知見を提供するために,実世界の運用データについて検討する。モデル設計とトレーニングにおけるグリッド固有のパターンを無視した既存ML作業の一般化リスクを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:19:24 GMT)
Post-selection-free Measurement-Induced Phase Transition in Driven Atomic Gases with Collective Decay [0.0]
レーザー場によって駆動される原子の観察されたアンサンブルの性質と集団崩壊の存在について検討した。我々の設定は、現在の光-光相互作用デバイスで実装可能であり、特に、監視されたダイナミクスは、選択後の測定問題から解放される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:03:38 GMT)
Physics-informed UNets for Discovering Hidden Elasticity in Heterogeneous Materials [0.0]
弾性インバージョンのための新しいUNetベースニューラルネットワークモデル(El-UNet)を開発した。完全接続された物理インフォームドニューラルネットワークと比較して,El-UNetによる精度と計算コストの両面で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 23:35:03 GMT)
Pattern Attention Transformer with Doughnut Kernel [0.0]
Pattern Attention Transformer (PAT) は新しいドーナツカーネルで構成されている。 PATは通常の八角形ドーナツカーネルのトランスフォーマーブロックで設計されている。 ImageNet 1Kのパフォーマンスは、高いスループット(+10%)に達し、Swin Transformer(+0.8 acc1)を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:17:02 GMT)
Particle-Hole Ansatz in the Jaynes-Cummings-Hubbard Model [0.0]
Jaynes-Cummings-Hubbardモデル(JCHM)のホッピング相互作用項に適用された消滅演算子間の繰り返し関係アンサッツは、JCHMを通常のJaynes-Cummingsモデル(JCM)に還元する。これにより,Mott-to-superfluid相転移の位相図と,デチューニングの関数としての臨界ホッピング強度を計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 01:12:57 GMT)
Overview of Deep Learning Methods for Retinal Vessel Segmentation [0.0]
多くの眼・全身疾患の治療・診断において, 自動網膜血管セグメンテーション法が重要な役割を担っている。深層学習法の急速な発展に伴い、より多くの網膜血管分割法が深層ニューラルネットワークとして実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:05:18 GMT)
Orthonormal bases of extreme spin coherence [0.0]
いくつかのコヒーレントスピン状態と反コヒーレントスピン状態は最適量子ロトセンサーとして知られている。個々のベクトルの平均反コヒーレンスによって決定される正則基底に対するスピンコヒーレンスの測定を導入する。彼らの対称性はマヨラナ星表象を用いて明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:35:45 GMT)
On Masked Pre-training and the Marginal Likelihood [0.0]
Maskedプレトレーニングはランダムな入力次元を取り除き、不足した値を予測できるモデルを学ぶ。本稿では,最適累積スコアリング関数を用いたマスク付き事前学習が,モデルの限界確率の最大化に対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:20:44 GMT)
Nonlinear Advantage: Trained Networks Might Not Be As Complex as You Think [0.0]
性能崩壊前の線形性に対するネットワーク機能をいかに単純化できるかを考察する。訓練後, 高い性能を維持しつつ, かなりの数の非線形ユニットを線形化できることが判明した。空間的圧力下では、残りの非線形ユニットは異なる構造に整理され、ほぼ一定の有効深さと幅のコアネットを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:27:46 GMT)
Non-perturbative theory of spontaneous parametric down-conversion in open and dispersive optical systems [0.0]
この形式主義は任意の複素および/またはオープンなナノ構造非線形光学系の記述と設計の方法を開く。本研究では, 未検出光子を用いた量子分光法と高利得状態の融合のシナリオを数値的に検討し, システム性能における新たな利得依存効果を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:12:50 GMT)
Non-perturbative Floquet engineering of the toric-code Hamiltonian and its ground state [0.0]
我々は、ターゲットハミルトニアンにおける異なる項の可換性を利用するハイブリッド連続デジタル戦略を開発する。トポロジカルデバイスの実装とそのトポロジカル位相遷移をシミュレートするための利用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:54:31 GMT)
Newton's equations from quantum mechanics for macroscopic bodies in the vacuum [0.0]
ニュートンの力法則 $fracd bf Pdt = bf F$ は、単離されたマクロ体に対するシュル・オーディンガー方程式から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:24:04 GMT)
NN2Poly: A polynomial representation for deep feed-forward artificial neural networks [0.0]
NN2Polyは、すでに訓練済みの完全接続フィードフォワード人工ニューラルネットワークの明示的なモデルを得るための理論的アプローチである。このアプローチは、単一の隠蔽層ネットワークに限定された文献で提案された以前の考え方を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:04:52 GMT)
Multi-Modal Deep Learning for Multi-Temporal Urban Mapping With a Partly Missing Optical Modality [0.0]
本稿では,Sentinel-1ミッションとSentinel-2ミッションのマルチモーダル衛星データを用いた,新しい都市マッピング手法を提案する。特に、雲による光学的モダリティの欠如の問題に焦点を当てている。提案手法は,可能であればマルチモーダルデータを利用するのに有効であるが,光学的モダリティが欠如している場合にも有効性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:06:44 GMT)
Motivating semiclassical gravity: a classical-quantum approximation for bipartite quantum systems [0.0]
我々は、幅広い二部量子系の「古典量子」近似スキームを導出する。この近似では、1つのサブシステムは量子補正を伴う古典的な運動方程式によって進化し、もう1つのサブシステムは量子力学的に進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:05:33 GMT)
Motion of an electron through vacuum fluctuations [0.0]
電子の位置演算子の期待値に対する運動方程式を導出する。真空揺らぎによるデコヒーレンスと実際の非可逆的コヒーレンス損失は一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:32:02 GMT)
Monte Carlo matrix-product-state approach to the false vacuum decay in the monitored quantum Ising chain [0.0]
我々は、真真空の共鳴気泡を生成するコヒーレントダイナミクスと、熱を誘導し、量子相関の量を減少させる測定との競合について検討する。擬似真空崩壊と熱化物理は、磁化、連結相関関数、軌道分解エントロピーによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:16:22 GMT)
MindBigData 2023 MNIST-8B The 8 billion datapoints Multimodal Dataset of Brain Signals [0.0]
MindBigData 2023 MNIST-8Bは、機械学習のために作成されたオープンデータセットである、これまでで最大(2023年6月1日)の脳信号である。カスタムの128チャンネルデバイスを使用してキャプチャされた単一の被写体からのEEG信号に基づいて、Yaan LeCun氏らの全MNISTデータセットから70,000桁を複製する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:58:35 GMT)
Microstructure quality control of steels using deep learning [0.0]
品質管理において, 構造整合性を確保するため, 臨界体積欠陥の存在を排除し, ターゲットの微細構造の形成を検証するため, 微構造を厳密に検討した。焼成・階層構造鋼の場合, ベイナイトおよびマルテンサイト組織の形態は, サービス条件下での材料の信頼性を保証する上で大きな関心事である。そこで本研究では, 鋼板の微細構造を識別し, ISO 643粒径評価基準に従って針長を分類する深層学習画像分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:25:53 GMT)
Metasurface-based hybrid optical cavities for chiral sensing [0.0]
量子準曲面の積層層がヘリシティ保存キャビティとして機能することを示す。これらの構造は超狭共鳴を示し、マグニチュードのオーダーによって入射場の強度を高めることができる。キラル分子の識別のためのセンサとして, これらの共振器の応用の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:30:17 GMT)
Measurement-free fault-tolerant logical zero-state encoding of the distance-three nine-qubit surface code in a one-dimensional qubit array [0.0]
距離3, 9量子曲面符号の効率的な符号化法を提案し, その耐故障性を示す。超伝導量子コンピュータを用いた表面符号の論理零状態符号化を実験により実証した。我々は,この大規模コードのフォールトトレラントな符号化が適切なエラー検出によって達成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:09:04 GMT)
MeROS: SysML-based Metamodel for ROS-based Systems [0.0]
本稿では、実行中のシステムと開発作業空間に対処するMeROSと呼ばれるROSの新しいメタモデルを提案する。最新のROS 1の概念、例えばノードレット、アクション、メタパッケージが検討されている。メタモデルは、Ricoアシストロボットの実例に基づいて、要求から導出され、検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:28:58 GMT)
Machine Learning and Kalman Filtering for Nanomechanical Mass Spectrometry [0.0]
本稿では,最大線量推定で拡張したカルマンフィルタ手法の強化とロバストな実現法を提案する。本稿では、ニューラルネットワークに基づく学習手法と、時間的位置推定とイベントサイズ推定のための決定木の向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:22:04 GMT)
Leveraging Natural Language Processing For Public Health Screening On YouTube: A COVID-19 Case Study [0.0]
本研究の目的は,2019年のコロナウイルス(COVID-19)の診断に関連するYouTube vlogの音声内容の同定に自然言語処理を用いることである。新型コロナウイルスに関連する単語を含む200語からなる辞書が作成された。データはトピックモデリング、ワードクラウド、辞書マッチングを用いて分析された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:40:48 GMT)
Let's have a chat! A Conversation with ChatGPT: Technology, Applications, and Limitations [0.0]
Chat Generative Pre-trained Transformerは、ChatGPTとしてよく知られたもので、人間に似た文を生成し、一貫性のあるエッセイを書くことができる。医療、教育、研究など様々な分野におけるChatGPTの応用の可能性を強調した。有望な結果にもかかわらず、ChatGPTにはいくつかのプライバシーと倫理上の懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:47:20 GMT)
Learning Across Decentralized Multi-Modal Remote Sensing Archives with Federated Learning [0.0]
本稿では,分散化されたマルチモーダル RS 画像アーカイブから RS 画像問題への学習を目的とした,新しいマルチモーダル FL フレームワークを提案する。提案するフレームワークは,1)マルチモーダル融合(MF),2)ホワイトニング(FW),3)相互情報(MIM)の3つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:22:53 GMT)
Iterative autoregression: a novel trick to improve your low-latency speech enhancement model [0.0]
ストリーミングモデルは、リアルタイム音声強調ツールの重要なコンポーネントである。本稿では,自己回帰型低遅延音声強調モデルの訓練方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:50:00 GMT)
Integrability in the chiral model of magic angles [0.0]
我々は(複素)マジック角の和を計算し、それを用いてマジック角の集合が無限であることを示す。また、第1次マジックアングルの存在を証明し、対応するフラットバンドがすべての対称性を満たすポテンシャルの最も単純な選択に対して最小の乗算性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:01:30 GMT)
Improving Energy Conserving Descent for Machine Learning: Theory and Practice [0.0]
我々は,エネルギーコンドネッサンス理論(ECD)を開発し,凸非保存問題に対処可能な勾配に基づく最適化アルゴリズムであるECDSepを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:15:34 GMT)
Implementation of a Blind navigation method in outdoors/indoors areas [0.0]
視覚障害者にとって最も重要な必要性の1つは、安全にナビゲートできる能力である。本稿では,単眼カメラを用いた視覚スラムとヨロアルゴリズムに基づくナビゲーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:31:02 GMT)
HySpecNet-11k: A Large-Scale Hyperspectral Dataset for Benchmarking Learning-Based Hyperspectral Image Compression Methods [0.0]
HySpecNet-11kは11,483の非重複画像パッチからなる大規模ハイパースペクトルベンチマークデータセットである。それぞれのパッチは、128ドル(約1万2000円)の128ピクセル、スペクトル帯域は224、地中サンプル距離は30mである。我々はHySpecNet-11kを用いて、学習に基づくハイパースペクトル画像圧縮における技術の現状をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:34:14 GMT)
How We Ruined The Internet [0.0]
本稿では,ネットワークコミュニティがマルチポイントアプリケーションをサポートするための公開かつ手頃なメカニズムを提供できないことが,プライベートオーバーレイインフラストラクチャの開発に繋がった経緯について考察する。これらの初期目標と過大なオーバーレイインフラストラクチャーオペレータの独占的商業命令との矛盾は、最も利益率の高いアプリケーションと戦略の負の影響によって生じる明らかな矛盾の重要な理由である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:26:36 GMT)
Gr\"uneisen parameter as an entanglement compass [0.0]
Gr"uneisen ratio $Gamma$, すなわち、熱膨張と比熱の比の特異部分は、有限のT$と量子臨界点(QCP)の両方を探索するために広く用いられている。我々は、チューニングパラメータの関数として絡み合いを計算する$Gamma$の量子アナログを提案し、QPTは二次非対角ハミルトニアンに対してのみ発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:28:40 GMT)
Finite Entanglement Entropy in String Theory [0.0]
オービフォールド分割関数に対するタキオン的寄与は、物理領域$0N leq 1$で有限である式に適切にまとめて解析的に継続できることが示される。情報パラドックス,量子重力,ホログラフィーにおけるエンタングルメントエントロピーの有限性の影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:59 GMT)
Fine structure of flat bands in a chiral model of magic angles [0.0]
ディラック点から最初のブロッホ固有値が消えることが、平らなバンドの存在であるすべての瞬間において消滅することを示します。また、平坦なバンドの多重度がブロッホ固有関数の結節集合とどのように関係しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:25:42 GMT)
Factors Impacting the Quality of User Answers on Smartphones [0.0]
本稿では,ユーザが現在の状況について尋ねられるとき,応答の質に影響を与える要因を特定することを目的とする。ユーザの反応時間と完了時間という,2つの重要な要因が応答の質に影響を与えることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:49:48 GMT)
FACT: Federated Adversarial Cross Training [0.0]
Federated Adrial Cross Training (FACT)は、ソースクライアント間の暗黙のドメイン差を利用して、ターゲットドメイン内のドメインシフトを特定する。我々は、FACTが最先端のフェデレーション、非フェデレーション、およびソースフリードメイン適応モデルより優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:25:43 GMT)
Extracting a function encoded in amplitudes of a quantum state by tensor network and orthogonal function expansion [0.0]
量子回路とその最適化手法により、$d$に対して自由度が多数ある$f$の近似関数を得る。また,金融動機関数を近似した数値実験を行い,本手法が有効であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:05:39 GMT)
Extracting Reward Functions from Diffusion Models [0.0]
意思決定拡散モデルは、低品質のデータに基づいて訓練し、報酬関数で操り、準最適軌道を生成する。本研究では,低逆挙動をモデル化する意思決定拡散モデルと高逆挙動をモデル化するモデルを比較することで,報酬関数を抽出する問題を考察する。提案手法は,2つの大規模画像生成拡散モデルから報酬様関数を学習することにより,シーケンシャルな意思決定を超えて一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 17:59:12 GMT)
Exploring the Versatility of Zero-Shot CLIP for Interstitial Lung Disease Classification [0.0]
ILD分類のためのマルチモーダル(画像とテキスト)自己教師モデルであるCLIPを利用する機械学習手法を提案する。ボリュームCTスキャンから画像パッチの最初の抽出から始まり,ワークフロー全体を通じてゼロショットCLIPを広範囲に統合する。我々は、ラベル付きトレーニングデータを必要としない、0.893のAUROCを含む強力なゼロショットLD分類結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:52:33 GMT)
Evaluating the Capabilities of Multi-modal Reasoning Models with Synthetic Task Data [0.0]
我々は高解像度テキスト・画像生成の進歩を活用し、マルチモーダル推論タスクの評価データを生成するフレームワークを開発する。このフレームワークを用いて、コンテキスト依存の異常データを生成し、困難なタスクに合成データセットを作成する。我々は,タスクが抽出可能である一方で,標準的なVQAタスクよりもコンテキスト依存型異常検出タスクでは,モデルが大幅に悪化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 20:56:34 GMT)
End-to-End Document Classification and Key Information Extraction using Assignment Optimization [0.0]
本稿では,フォームの文書分類とキー情報抽出を提案する。テンプレートからの既知の情報を利用して、フォームからKIEを強化する。提案手法は,ノイズの多いスキャンフォームの社内データセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:45:28 GMT)
Efficient and Robust Bayesian Selection of Hyperparameters in Dimension Reduction for Visualization [0.0]
本稿では,次元減少(DR)アルゴリズムにおけるハイパーパラメータ選択のための,効率的かつ堅牢な自動チューニングフレームワークを提案する。提案手法により,多目的トレードオフを用いた効率的なハイパーパラメータ選択が可能となり,データ駆動分析が可能となった。我々は,複数の品質指標を用いて,様々な合成および実世界のデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 05:36:22 GMT)
Efficient VQE Approach for Accurate Simulations on the Kagome Lattice [0.0]
本研究は,カゴメ格子上で有効な変分量子固有解法(VQE)を作成するために,複数のアンサッツモデルを使用することに焦点を当てる。様々な最適化手法を比較し,VQEアザッツモデルを最適化することにより,基底状態特性を高精度に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:14:34 GMT)
Developing and Building Ontologies in Cyber Security [0.0]
このSLRは2010年から2020年までの24の論文からなる。 2010年から2020年までの合計24の論文が慎重に選考されている。このSLRは、サイバーセキュリティのプロセスにおける将来の方向性を期待する研究者に提供するために提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 06:19:01 GMT)
Deep Operator Learning-based Surrogate Models with Uncertainty Quantification for Optimizing Internal Cooling Channel Rib Profiles [0.0]
我々は、無限次元空間間のマッピングを近似するためにディープ演算子ネットワーク(DeepONet)フレームワークを使用する。提案したDeepONetフレームワークのトレーニングとテストに必要なデータセットは,2Dリブ処理した内部冷却チャネルをシミュレートすることによって得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:37:47 GMT)
DC CoMix TTS: An End-to-End Expressive TTS with Discrete Code Collaborated with Mixer [0.0]
改良された韻律モデリングを実現するために,新しい入力表現とシンプルなアーキテクチャを提案する。 TTSにおける離散コードの使用の成功に触発されて,参照エンコーダの入力に離散コードを導入する。主観的評価と客観的評価の両面から,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:15:22 GMT)
Crowdsourcing subjective annotations using pairwise comparisons reduces bias and error compared to the majority-vote method [0.0]
本稿では,ランダムな誤差と測定バイアスが,主観的構成物のクラウドソースアノテーションにどのように入るかを理解するための理論的枠組みを提案する。次に、Eloスコアとペア比較ラベリングを組み合わせたパイプラインを提案し、両種類の測定誤差を低減するために、ユビキタスな多数投票法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:18:27 GMT)
Continuity of robustness measures in quantum resource theories [0.0]
それらのロバスト性は有用性によって一般化されているにもかかわらず、量子測度のロバスト性はいまだに不明である。多くの場合、星連続性はリプシッツ集合に対するものであり、非連続的な量子測度に繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 11:51:03 GMT)
Comparative Study on the Effects of Noise in ML-Based Anxiety Detection [0.0]
ノイズがモデル性能にどのように影響するかを考察し、ノイズの多い実環境に頑健なモデルを開発する。生理的覚醒のレベルを分類する機械学習モデルにおいて,様々なノイズの強度が与える影響を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 19:52:24 GMT)
Comments on: `Relative facts do not exist. Relational quantum mechanics is incompatible with quantum mechanics' by Jay Lawrence, Marcin Markiewicz and Marek \'{Z}ukowski [0.0]
RQM はコペンハーゲン (orthodox) 解釈の論理的完備化と一般化と見なすことができる。このコメントの目的は、RQMと量子テクスチュアリティの役割に関する最近のJ.Lawrenceらの記事[arxiv: 2210.09025]に短い返答を与えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:00:28 GMT)
Clifford Orbits from Cayley Graph Quotients [0.0]
ケイリーグラフを通して、$n$-qubit Clifford 群 $mathcalC_n$ の構造を記述する。所定の量子状態におけるクリフォードゲートの作用を得るために、商手順を導入する。我々は研究をW状態やDicke状態を含む非安定化状態にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:00:02 GMT)
ChatGPT as a Text Simplification Tool to Remove Bias [0.0]
特定のサブグループに特有の言語信号の存在は、訓練中に言語モデルによって拾うことができる。テキストの簡易化という形でバイアス緩和の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:45:30 GMT)
Catalysis in Quantum Information Theory [0.0]
触媒は触媒を使わずに化学反応を速める新しい反応経路を開く。同様の現象が量子情報科学で発見されており、物理変換は過程を通して変化しない自由度(量子)を利用することによって可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 15:28:11 GMT)
CapText: Large Language Model-based Caption Generation From Image Context and Description [0.0]
テキスト記述と文脈のみからキャプションを生成する新しいアプローチを提案し,評価する。提案手法は,OSCAR-VinVL などの最先端画像テキストアライメントモデルにおいて,CIDEr メトリック上でのタスクにおいて優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 02:40:44 GMT)
Boundary Chaos: Exact Entanglement Dynamics [0.0]
我々は、エルゴディックを発生させ、量子多体力学を混合する最小設定における絡み合いの力学を計算する。不純物相互作用の異なるクラスは、非常に異なる絡み合いダイナミクスをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:51:08 GMT)
Bosonic Delocalization of Dipolar Moir\'e Excitons [0.0]
調整可能なモワール電位が出現周期配列にエキサイトンをトラップする最近の実験では、モワール励起子の密度依存性の輸送特性が示されている。外部電位における相互作用励起子の微視的理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:06:33 GMT)
Boosting the Performance of Transformer Architectures for Semantic Textual Similarity [0.0]
セマンティックテキスト類似性ベンチマークのセマンティックテキスト類似性のためのトランスフォーマーアーキテクチャについて述べる。 BERT,RoBERTa,DeBERTaV3のクロスエンコーダをバイナリ分類タスクや回帰タスクとして利用して実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:16:53 GMT)
Bidirectional quantum teleportation of even and odd coherent states through the multipartite Glauber coherent state: Theory and implementation [0.0]
任意の距離で偶数および奇数コヒーレントな状態の伝送と再構成を可能にする量子テレポーテーションプロトコルを提案する。遠いパートナーであるアリスとボブを繋ぐ量子資源として多部グラウバーコヒーレント状態を用いる。我々は,事前共有された量子チャネルの選択が,高いBQT効率を達成する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 09:55:21 GMT)
Benchmarking of Different Optimizers in the Variational Quantum Algorithms for Applications in Quantum Chemistry [0.0]
古典的なヤードスティックは変分量子アルゴリズムの精度と収束を決定する上で重要な役割を果たしている。量子化学への応用のために、いくつかの一般的なヤードスティックを考察し、変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:51:28 GMT)
Being Right for Whose Right Reasons? [0.0]
本稿では,アノテータの人口統計情報を付加した人間の合理化アノテーションのコレクションである,その第1種と考えられるものについて述べる。感情分析と常識推論にまたがる3つのデータセットと6つの人口統計群をカバーしている。モデルが古いアノテータと/または白いアノテータの整合性に偏っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:06:43 GMT)
Approximate inference of marginals using the IBIA framework [0.0]
確率的グラフィカルモデル (PGM) における限界の厳密な推論は難解であることが知られている。本稿では,段階的ビルド・インファー・アポキシマト (IBIA) パラダイムに基づく限界推定のための新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は,既存の変分法やサンプリング法よりも精度が良いか,あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 04:24:21 GMT)
Applying language models to algebraic topology: generating simplicial cycles using multi-labeling in Wu's formula [0.0]
我々は,機械学習の力を活用して,ホモトピー群の生成者の群論的構造を理解するという目標に向けて一歩踏み出した。本稿では,入力シーケンスにマルチラベル情報を利用する言語モデリング手法と,必要なグループ理論ツールキットと非線形ベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:23:14 GMT)
An Advantage Using Feature Selection with a Quantum Annealer [0.0]
特徴選択(英: Feature selection)は、ターゲット変数に強い統計的接続を持つレコード中の特徴を識別する統計予測モデルにおける技法である。本稿では、オープンソースのデータセットを利用して古典的手法に対するこの直感を検証し、各訓練された統計モデルの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 14:05:34 GMT)
Adversarial-Aware Deep Learning System based on a Secondary Classical Machine Learning Verification Approach [0.0]
我々は、ランダムフォレスト(RF)のような古典的な機械学習モデルの大半が敵攻撃モデルに免疫しているという仮説を策定する。本稿では,古典的機械学習モデルを二次検証システムとして利用して,逆向きの深層学習システムを提案する。提案手法は現状の敵防衛システムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 03:25:50 GMT)
Adversarial Robustness in Unsupervised Machine Learning: A Systematic Review [0.0]
本稿では,教師なし学習の堅牢性に関する体系的な文献レビューを行う。この結果に基づいて,教師なし学習に対する攻撃特性のモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 13:59:32 GMT)
Addressing Discrepancies in Semantic and Visual Alignment in Neural Networks [0.0]
我々は、意味的に類似するクラスが視覚的に異なっていたり、非類似クラスの間に視覚的類似性が存在する場合の問題を考察する。本稿では,意味論的に類似したクラスと任意の(視覚的でない)意味的関係をよりよく整合させる目的で,データ拡張手法を提案する。その結果,提案手法を用いると,意味的に類似したクラス同士のアライメントが増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 21:03:06 GMT)
Adaptation and Optimization of Automatic Speech Recognition (ASR) for the Maritime Domain in the Field of VHF Communication [0.0]
海上無線用多言語自動音声認識装置(ASR)は、受信したVHF無線信号をテキストに変換する。音声処理技術と機械学習アルゴリズムからなるmarFMのディープラーニングアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 12:38:11 GMT)
A scientometric analysis of the effect of COVID-19 on the spread of research outputs [0.0]
2020年のSars-COV-2パンデミックは、私たち全員のライフコースに大きな影響を与えました。この急激な感染拡大は、新型コロナウイルス関連の研究成果の増加につながっている。残念ながらイタリアは、この病気の発生に大きく関与した最初の国の一つだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 18:26:37 GMT)
A big data approach towards sarcasm detection in Russian [0.0]
本稿では,ロシア語の屈折と自動テキスト合成のための決定論的アルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムは、公開のWebサービスwww.passare.ruで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:34:26 GMT)
A Vitual-Force Based Swarm Algorithm for Balanced Circular Bin Packing Problems [0.0]
本稿では,仮想力システムに基づくSwarmアルゴリズムについて述べる。提案アルゴリズムは,最大300円のバランスの取れた円箱包装問題のベンチマークを用いて実験・検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 08:25:41 GMT)
A Probabilistic Relaxation of the Two-Stage Object Pose Estimation Paradigm [0.0]
オブジェクトポーズ推定のためのマッチングのない確率的定式化を提案する。視覚的対応と幾何学的アライメントの両方を統一的かつ同時に最適化することができる。これは、おそらくのポーズの分布全体の異なる可算モードを表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 16:50:40 GMT)
A New PHO-rmula for Improved Performance of Semi-Structured Networks [0.0]
本研究では,SSNにおけるモデルコンポーネントのコントリビューションを適切に識別する手法が,最適ネットワーク推定に繋がることを示す。モデルコンポーネントの識別性を保証し,予測品質を向上する非侵襲的ポストホック化(PHO)を提案する。我々の理論的な知見は、数値実験、ベンチマーク比較、およびCOVID-19感染症に対する現実の応用によって裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Jun 2023 10:23:28 GMT)