Probabilistic Adaptation of Text-to-Video Models [181.8] Video Adapterは、タスク固有の小さなビデオモデルに、幅広い知識を取り入れ、大きな事前訓練されたビデオモデルの忠実度を維持することができる。
Video Adapterは、アニメーション、エゴセントリックなモデリング、シミュレートされた実世界のロボティクスデータのモデリングなど、さまざまなタスクで高品質で特殊なビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:00:17 GMT)
Efficient RL with Impaired Observability: Learning to Act with Delayed
and Missing State Observations [118.3] 実世界の強化学習システムでは、様々な障害のある可観測性は問題を複雑にすることができる。
本稿では,エージェントが遅延状態の観察を行なわなければならない制御系における効率的なRLに関する理論的研究を紹介する。
我々は、遅延および欠落した観測条件の両方において、RLに対して$tildemathcalO(sqrtrm poly(H) SAK)$という形で、ほぼ最適の後悔境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:46:39 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） (Fri, 2 Jun 2023 17:16:43 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） (Fri, 2 Jun 2023 02:58:03 GMT)
Multilingual Conceptual Coverage in Text-to-Image Models [98.8] コンセプチュアル・カバー・アクロス言語(Conceptual Coverage Across Languages, CoCo-CroLa)とは、任意の生成的テキスト・画像システムにおいて、有形名詞の観点から学習言語に多言語対応を提供する程度をベンチマークする手法である。
各モデルについて、ソースコード中の一連の有形名詞に生成される画像の集団と、対象言語に翻訳された各名詞に生成された画像の集団とを比較することにより、ソース言語に対して与えられた対象言語の「概念的カバレッジ」を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:59:09 GMT)
On Feature Diversity in Energy-based Models [98.8] エネルギーベースモデル(EBM)は通常、異なる特徴の組み合わせを学習し、入力構成ごとにエネルギーマッピングを生成する内部モデルによって構成される。
EBMのほぼ正しい(PAC)理論を拡張し,EBMの性能に及ぼす冗長性低減の影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:30:42 GMT)
GAIA Search: Hugging Face and Pyserini Interoperability for NLP Training
Data Exploration [97.7] 我々はPyseriniを、オープンソースのAIライブラリとアーティファクトのHugging Faceエコシステムに統合する方法について論じる。
Jupyter NotebookベースのウォークスルーがGitHubで公開されている。
GAIA Search - 前述した原則に従って構築された検索エンジンで、人気の高い4つの大規模テキストコレクションへのアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:09:59 GMT)
Segment Anything in High Quality [97.2] そこで本研究では,SAM のプロンプト可能な設計,効率,ゼロショットの一般化性を維持しつつ,任意のオブジェクトを正確にセグメント化できる HQ-SAM を提案する。
注意深い設計はSAMの事前訓練されたモデルの重みを再利用し、保存し、最小限の追加パラメータと計算しか導入しない。
ダウンストリームタスクにまたがる9種類のセグメンテーションデータセットでHQ-SAMの有効性を示し,そのうち7つをゼロショット転送プロトコルで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:23:59 GMT)
Transformer-Based Visual Segmentation: A Survey [94.5] ビジュアルセグメンテーションは、画像、ビデオフレーム、またはポイントクラウドを複数のセグメンテーションまたはグループに分割する。
トランスフォーマー(Transformer)は、自然言語処理用に設計された自己アテンションに基づくニューラルネットワークの一種である。
トランスフォーマーは、様々なセグメンテーションタスクに対して堅牢で統一的で、さらにシンプルなソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:33:21 GMT)
Conditional Generation from Unconditional Diffusion Models using
Denoiser Representations [94.0] 本稿では,学習したデノイザネットワークの内部表現を用いて,事前学習した非条件拡散モデルを新しい条件に適用することを提案する。
提案手法により生成した合成画像を用いたTiny ImageNetトレーニングセットの強化により,ResNetベースラインの分類精度が最大8%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:09:57 GMT)
Getting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Design [92.3] スケーリング法則は、最近、与えられた計算時間に最適なモデルサイズ(パラメータの数)を導出するために用いられる。
我々は、幅や深さなどの計算最適モデル形状を推測する手法を進化させ、改良し、視覚変換器でこれを実装した。
我々の形状最適化型視覚変換器SoViTは、同等の計算量で事前訓練されているにもかかわらず、サイズが2倍以上のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:25:27 GMT)
Convex and Non-Convex Optimization under Generalized Smoothness [91.2] 凸法と非最適化法の分析は、しばしばリプシッツ勾配を必要とし、この軌道による解析を制限する。
最近の研究は、非一様滑らか性条件を通した勾配設定を一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:21:59 GMT)
Collect-and-Distribute Transformer for 3D Point Cloud Analysis [91.2] 本稿では,点雲の短距離・長距離コンテキストを伝達する収集・分散機構を備えた新しい変圧器アーキテクチャを提案する。
その結果,提案したCDFormerの有効性が示され,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションタスクにおける最先端のパフォーマンスがいくつか提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:48:45 GMT)
ByzSecAgg: A Byzantine-Resistant Secure Aggregation Scheme for Federated
Learning Based on Coded Computing and Vector Commitment [90.6] ByzSecAggは、フェデレートラーニングのための効率的なセキュアアグリゲーションスキームである。
ByzSecAggは、ビザンツの攻撃やプライバシーの漏洩から保護されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:06:49 GMT)
Dynamic Spatial Sparsification for Efficient Vision Transformers and
Convolutional Neural Networks [88.8] 視覚データにおける空間空間空間性を利用したモデルアクセラレーションのための新しい手法を提案する。
本稿では,冗長トークンを具現化する動的トークンスペーシフィケーションフレームワークを提案する。
提案手法は,CNNや階層型視覚変換器などの階層モデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:50:01 GMT)
AvatarStudio: Text-driven Editing of 3D Dynamic Human Head Avatars [84.9] 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） (Fri, 2 Jun 2023 08:45:09 GMT)
REV: Information-Theoretic Evaluation of Free-Text Rationales [83.2] 理想的な計量は、入力やラベルに提供されない理性において一意に提供される新しい情報に焦点を当てるべきである、と我々は主張する。
本稿では,REV (Rationale Evaluation with Conditional V-information) と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:27:46 GMT)
InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT
Beyond Language [82.9] InternGPTは textbfinteraction, textbfnonverbal, textbfchatbot の略である。
InternGPT(iGPT)という対話型視覚フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:19:48 GMT)
Online Continuous Hyperparameter Optimization for Contextual Bandits [82.2] 文脈的包帯では、エージェントは過去の経験に基づいた時間依存アクションセットから順次アクションを行う。
そこで本稿では,文脈的包帯のためのオンライン連続型ハイパーパラメータチューニングフレームワークを提案する。
理論上はサブ線形の後悔を達成でき、合成データと実データの両方において一貫してより良い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:35:19 GMT)
Evaluating Language Models for Mathematics through Interactions [81.8] 人間が大きな言語モデルと対話し、評価するための適応可能なプロトタイププラットフォームであるCheckMateを紹介した。
そこで我々はCheckMateと共同で3つの言語モデルについて,学部レベルの数学の証明の補助として評価する研究を行った。
人間の行動の予備的な分類法を導き、概して肯定的な相関にもかかわらず、正しさと知覚的有用性の間に顕著な相違点があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:12:25 GMT)
Long-Horizon Planning and Execution with Functional Object-Oriented
Networks [79.9] タスク計画と実行のためのFOONとしてオブジェクトレベルの知識を活用するというアイデアを紹介します。
提案手法では,FOONをPDDLに自動変換し,市販のプランナ,アクションコンテキスト,ロボットスキルを活用する。
我々はCoppeliaSimの長期タスクに対するアプローチを実証し、学習されたアクションコンテキストを、これまで見たことのないシナリオにどのように拡張できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:12:02 GMT)
DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery
and Data Poisoning Detection [79.1] 悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。
DeepfakeArt Challengeは、生成AIアート偽造とデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計されたベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:11:27 GMT)
VisualGPTScore: Visio-Linguistic Reasoning with Multimodal Generative
Pre-Training Scores [78.7] 視覚言語モデル (VLM) は、比較的な画像テキストマッチング損失で差別的に事前訓練される。
VisualGPTScoreは、イメージ条件付き言語モデルを用いて、画像上に条件付のテキストキャプションの可能性をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:19:43 GMT)
Bi-LRFusion: Bi-Directional LiDAR-Radar Fusion for 3D Dynamic Object
Detection [78.6] この課題に対処し、動的オブジェクトの3D検出を改善するために、双方向LiDAR-Radar融合フレームワーク、Bi-LRFusionを導入する。
我々はnuScenesとORRデータセットに関する広範な実験を行い、我々のBi-LRFusionが動的オブジェクトを検出するための最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:57:41 GMT)
Controlled excitation of rotons in superfluid helium with an optical
centrifuge [77.3] レーザー場からロートンへ移動した角運動量の向きは遠心分離によって決定されることを示す。
観測されたコヒーレントラマン信号の崩壊は、デコヒーレンスが熱ロトンとフォノンの散乱によって制御されていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:30:03 GMT)
Revisiting Non-Autoregressive Translation at Scale [76.9] スケーリングが非自己回帰翻訳(NAT)行動に与える影響を系統的に研究する。
我々は、NATモデルの一般的な弱さを緩和し、結果として翻訳性能が向上することを示した。
我々は、スケールされたデータセット上でスケールされたNATモデルを検証することで、新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:58:00 GMT)
Margin-based sampling in high dimensions: When being active is less
efficient than staying passive [76.7] 最近の経験的証拠は、辺縁に基づくアクティブラーニングが受動的ラーニングよりもさらに悪い結果をもたらす可能性があることを示唆している。
雑音のないデータであっても、PLが利得ベースALより優れていることがロジスティック回帰の証明である。
以上の結果から, この高次元現象は, クラス間の分離が小さい場合に悪化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:45:17 GMT)
Distilling Efficient Language-Specific Models for Cross-Lingual Transfer [75.3] 多言語変換器(MMT)は多言語間変換学習に広く用いられている。
MMTの言語カバレッジは、モデルサイズ、推論時間、エネルギ、ハードウェアコストの点で、必要以上にコストがかかる。
本稿では,MMTから圧縮された言語固有のモデルを抽出し,言語間移動のための元のMTのキャパシティを保持することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:31:52 GMT)
Fine-Grained Human Feedback Gives Better Rewards for Language Model
Training [75.1] 言語モデル(LM)は、しばしば偽、有毒、無関係な出力を生成するなど、望ましくないテキスト生成の振る舞いを示す。
本研究では,2つの点において微細な報酬関数から学習と学習を可能にするフレームワークであるFine-Grained RLHFを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:11:37 GMT)
MetaVL: Transferring In-Context Learning Ability From Language Models to
Vision-Language Models [74.9] 視覚言語領域では、ほとんどの大規模事前学習された視覚言語モデルは、文脈内学習を行う能力を持っていない。
本稿では,言語領域から視覚領域へコンテキスト内学習能力を移行できるのか,という興味深い仮説を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:21:03 GMT)
Optimizing Non-Autoregressive Transformers with Contrastive Learning [74.5] 非自己回帰変換器(NAT)は、逐次順序ではなく全ての単語を同時に予測することにより、自動回帰変換器(AT)の推論遅延を低減する。
本稿では,データ分布ではなく,モデル分布からのサンプリングによるモダリティ学習の容易化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:48:41 GMT)
Scalable Set Encoding with Universal Mini-Batch Consistency and Unbiased
Full Set Gradient Approximation [74.4] 任意の非MBCコンポーネントと組み合わせて使用できる集合関数のUniversally MBCクラスを提案する。
また、全集合勾配の偏りのない近似を与える効率的なMBCトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:52:15 GMT)
Self-Supervised Continual Graph Learning in Adaptive Riemannian Spaces [74.0] 連続的なグラフ学習は、様々なタスクを持つグラフデータが順次やってくる様々な現実世界のアプリケーションにおいて、その役割を日常的に発見する。
既存の手法はゼロ曲率ユークリッド空間で作用し、次のグラフ列で曲率が変化するという事実をほとんど無視する。
上記の課題に対処するため,本稿では,自己教師付き連続グラフ学習という,挑戦的かつ実践的な課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:03:18 GMT)
Differentiable and Transportable Structure Learning [73.8] 本稿では,新しいアーキテクチャと損失関数により,発見された構造物の輸送性を回復するD-Structを紹介する。
D-Structは依然として微分可能であるため、既存の微分可能アーキテクチャでは容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:27:10 GMT)
SACSoN: Scalable Autonomous Data Collection for Social Navigation [73.6] 本稿では,視覚に基づくナビゲーションのためのスケーラブルなデータ収集システムであるSACSoNについて述べる。
我々はこのシステムを用いて、人間の居住空間で動作する自律ロボットの視覚ナビゲーションデータセットであるSACSoNデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:07:52 GMT)
Log Barriers for Safe Black-box Optimization with Application to Safe
Reinforcement Learning [73.0] 本稿では,学習時の安全性維持が不可欠である高次元非線形最適化問題に対する一般的なアプローチを提案する。
LBSGDと呼ばれるアプローチは、慎重に選択されたステップサイズで対数障壁近似を適用することに基づいている。
安全強化学習における政策課題の違反を最小限に抑えるためのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:33:38 GMT)
Subject-driven Text-to-Image Generation via Apprenticeship Learning [71.2] 本研究では,テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレータのSuTIについて述べる。
SuTIは見習いの学習を利用しており、そこでは、多数の主題固有のエキスパートモデルによって生成されたデータから、単一の見習いモデルが学習される。
SuTIは、InstructPix2Pix、Textual Inversion、Imagic、Prompt2Prompt、Re-Imagen、DreamBoothといった既存のモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:10:13 GMT)
Are Deep Neural Networks SMARTer than Second Graders? [71.0] 6～8歳児を対象としたビジュオ言語パズルの解法において,ニューラルネットワークの抽象化,推論,一般化能力の評価を行った。
我々のデータセットは101のユニークなパズルで構成されており、各パズルは絵の質問で構成されており、それらの解には算術、代数学、空間推論を含むいくつかの基本的なスキルが混在している必要がある。
実験の結果,強力な深層モデルでは教師付き環境下でのパズルに対して妥当な性能が得られたが,一般化のための解析ではランダムな精度に劣らないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:17:43 GMT)
Sampling and Ranking for Digital Ink Generation on a tight computational
budget [69.2] トレーニングされたデジタルインク生成モデルの出力品質を最大化する方法について検討する。
我々は、デジタルインク領域におけるその種類に関する最初のアブレーション研究において、複数のサンプリングとランキング手法の効果を使用、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:55:15 GMT)
Numerical aspects of Casimir energy computation in acoustic scattering [68.8] カシミール力と物体間のエネルギーの計算は、1940年代まで遡る量子理論の古典的な問題である。
本稿では,様々な手法の概要を述べ,Krein-spectral shift関数と計算面との関係について論じる。
大規模問題に対するカシミールエネルギーの計算のためのクリロフ部分空間法の変種を提案し、いくつかの複雑な構成に対するカシミール計算を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:46:19 GMT)
BotArtist: Twitter bot detection Machine Learning model based on Twitter
suspension [68.7] われわれは、最近のロシアとウクライナの戦争に関する900万人のユーザーから生まれた、Twitter上の難解で多言語的なソーシャル談話のデータセットを集めている。
我々は最先端のXGBoostモデルを用いて,ボット検出のための新しいMLモデルを構築した。
Botometerと比較して、我々の手法は、2つの実ケースシナリオデータセットよりも平均11%高いROC-AUCスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:15:02 GMT)
Counting Crowds in Bad Weather [68.5] 本研究では,悪天候シナリオにおいて,ロバストな群集カウント手法を提案する。
モデルでは,外見のバリエーションが大きいことを考慮し,効果的な特徴と適応的なクエリを学習する。
実験の結果,提案アルゴリズムは,ベンチマークデータセット上で異なる気象条件下での群集のカウントに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:00:09 GMT)
Decentralized Federated Learning: A Survey and Perspective [66.5] 分散FL(DFL)は、中央サーバーを必要としない分散ネットワークアーキテクチャである。
DFLはクライアント間の直接通信を可能にし、通信リソースの大幅な節約をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:12:58 GMT)
BertNet: Harvesting Knowledge Graphs with Arbitrary Relations from
Pretrained Language Models [65.5] 本稿では,事前学習したLMから任意の関係を持つ大規模KGを抽出する手法を提案する。
関係定義の最小限の入力により、アプローチは膨大な実体対空間を効率的に探索し、多様な正確な知識を抽出する。
我々は、異なるLMから400以上の新しい関係を持つKGを収穫するためのアプローチを展開している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:54:54 GMT)
Multi-Objective Population Based Training [63.0] Population Based Training (PBT) は効率的なハイパーパラメータ最適化アルゴリズムである。
本研究ではPBTの多目的版であるMO-PBTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:54:24 GMT)
HomE: Homography-Equivariant Video Representation Learning [62.9] マルチビュービデオの表現学習のための新しい手法を提案する。
提案手法は異なる視点間の暗黙的なマッピングを学習し,近隣の視点間のホモグラフィ関係を維持する表現空間を決定づける。
動作分類では,UCF101データセットの96.4%の3倍精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:37:43 GMT)
UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.9] 質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:18:44 GMT)
Denoising Diffusion Semantic Segmentation with Mask Prior Modeling [61.7] 本稿では,従来の識別的アプローチのセマンティックセグメンテーション品質を,デノナイズ拡散生成モデルでモデル化したマスクを用いて改善することを提案する。
市販セグメンタを用いた先行モデルの評価を行い,ADE20KとCityscapesの実験結果から,本手法が競争力のある定量的性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:47:01 GMT)
PassGPT: Password Modeling and (Guided) Generation with Large Language
Models [59.1] パスワード生成のためのパスワードリークをトレーニングした大規模言語モデルであるPassGPTを提案する。
また、任意の制約を満たすパスワードを生成するために、PassGPTサンプリング手順を利用する誘導パスワード生成の概念も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:49:53 GMT)
Are You Copying My Model? Protecting the Copyright of Large Language
Models for EaaS via Backdoor Watermark [58.6] 企業は大規模な言語モデル(LLM)に基づいたEmbeddding as a Service(E)の提供を開始した。
Eはモデル抽出攻撃に弱いため、LLMの所有者に重大な損失をもたらす可能性がある。
埋め込みにバックドアを埋め込むEmbMarkerという埋め込み透かし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:56:29 GMT)
Differentiated Relevances Embedding for Group-based Referring Expression
Comprehension [57.5] 表現理解の参照の鍵は、モーダルな視覚言語的関連を捉えることである。
本稿では,グループ内オブジェクト-表現ペアを異なる優先順位で適応的に割り当てるマルチグループ自己評価関連学習スキーマを提案する。
3つの標準RECベンチマーク実験により,本手法の有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:39:21 GMT)
BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised
spoken language models [56.9] 音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。
語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。
テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:54:38 GMT)
Unsupervised Extractive Summarization of Emotion Triggers [56.5] 我々は、感情を共同で検出し、トリガーを要約できる新しい教師なし学習モデルを開発した。
Emotion-Aware Pagerankと題された私たちのベストアプローチは、外部ソースからの感情情報と言語理解モジュールを組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:07:13 GMT)
Optimal Goal-Reaching Reinforcement Learning via Quasimetric Learning [56.2] 準メトリック強化学習(QRL)は、準メトリックモデルを用いて最適な値関数を学習する新しいRL法である。
オフラインおよびオンラインの目標達成ベンチマークでは、QRLはサンプル効率とパフォーマンスが改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:29:21 GMT)
Fast $(1+\varepsilon)$-Approximation Algorithms for Binary Matrix
Factorization [54.3] 本稿では, 2次行列分解(BMF)問題に対する効率的な$(1+varepsilon)$-approximationアルゴリズムを提案する。
目標は、低ランク因子の積として$mathbfA$を近似することである。
我々の手法はBMF問題の他の一般的な変種に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:55:27 GMT)
Efficient Spoken Language Recognition via Multilabel Classification [53.7] 我々のモデルは,現在の最先端手法よりも桁違いに小さく,高速でありながら,競争力のある結果が得られることを示す。
我々のマルチラベル戦略は、マルチクラス分類よりも非ターゲット言語の方が堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:04:19 GMT)
VILA: Learning Image Aesthetics from User Comments with Vision-Language
Pretraining [53.5] ユーザからのコメントから画像美学を学習し、マルチモーダルな美学表現を学習するための視覚言語事前学習手法を提案する。
具体的には、コントラスト的および生成的目的を用いて、画像テキストエンコーダ-デコーダモデルを事前訓練し、人間のラベルなしでリッチで汎用的な美的意味学を学習する。
以上の結果から,AVA-Captionsデータセットを用いた画像の美的字幕化において,事前学習した美的視覚言語モデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:57:30 GMT)
LyricSIM: A novel Dataset and Benchmark for Similarity Detection in
Spanish Song LyricS [52.8] 歌詞中の意味的類似性に合わせた新しいデータセットとベンチマークを提案する。
このデータセットはもともと2775組のスペイン語の歌で構成されており、63のネイティブアノテータによる集合アノテーション実験で注釈付けされました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:48:20 GMT)
The Surprising Effectiveness of Diffusion Models for Optical Flow and
Monocular Depth Estimation [52.5] 拡散確率モデルは、その印象的な忠実さと多様性で画像生成を変換した。
また,タスク固有のアーキテクチャや損失関数を使わずに,光学的フローと単眼深度の推定に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:26:20 GMT)
Mechanic: A Learning Rate Tuner [52.4] 我々は,任意の基本最適化アルゴリズムの学習率尺度係数を調整し,自動的にスケジュールする手法を導入し,それをテクスチャメカニックと呼ぶ。
各種バッチサイズ,スケジュール,基本最適化アルゴリズムを用いて,大規模深層学習タスクにおけるテクスチャメカニックを厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:09:47 GMT)
Learning Signed Distance Functions from Noisy 3D Point Clouds via Noise
to Noise Mapping [52.3] 3Dポイントクラウドから署名付き距離関数(SDF)を学習することは、3Dコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
クリーンポイントクラウドや地上の真実管理を必要とせず,ノイズからノイズへのマッピングを通じてSDFを学習することを提案する。
我々の新しい特徴はノイズ・ト・ノイズマッピングにあり、1つの物体やシーンの高度に正確なSDFを、その多重または単一ノイズの点雲観測から推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:52:04 GMT)
Bilevel Fast Scene Adaptation for Low-Light Image Enhancement [50.6] 低照度シーンにおける画像の強調は、コンピュータビジョンにおいて難しいが、広く懸念されている課題である。
主な障害は、異なるシーンにまたがる分散の相違によるモデリングの混乱にある。
上述の潜在対応をモデル化するための双レベルパラダイムを導入する。
エンコーダのシーン非関連な一般化を多様なシーンにもたらすために、双方向学習フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:16:21 GMT)
Disentangled Causal Graph Learning for Online 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） (Fri, 2 Jun 2023 21:08:25 GMT)
Deep Reinforcement Learning Framework for Thoracic Diseases
Classification via Prior Knowledge Guidance [49.9] 関連疾患に対するラベル付きデータの不足は、正確な診断にとって大きな課題となる。
本稿では,診断エージェントの学習を指導するための事前知識を導入する,新しい深層強化学習フレームワークを提案する。
提案手法の性能はNIHX-ray 14とCheXpertデータセットを用いて実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:46:31 GMT)
Contextualize Me -- The Case for Context in Reinforcement Learning [49.8] 文脈強化学習(cRL)は、このような変化を原則的にモデル化するためのフレームワークを提供する。
我々は,cRLが有意義なベンチマークや一般化タスクに関する構造化推論を通じて,RLのゼロショット一般化の改善にどのように貢献するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:48:13 GMT)
A Simple yet Effective Self-Debiasing Framework for Transformer Models [49.1] 現在のTransformerベースの自然言語理解(NLU)モデルは、データセットバイアスに大きく依存している。
本稿では,トランスフォーマーベースNLUモデルのための簡易かつ効果的な自己退化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:31:58 GMT)
Recent Advances of Local Mechanisms in Computer Vision: A Survey and
Outlook of Recent Work [48.7] ローカルメカニズムはコンピュータビジョンの開発を促進するように設計されている。
識別的局所表現を学習するために対象部品に焦点を合わせるだけでなく、効率を向上させるために選択的に情報を処理することができる。
本稿では,様々なコンピュータビジョンタスクやアプローチの局所的なメカニズムを体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:05:52 GMT)
Knowledge Graph Reasoning over Entities and Numerical Values [48.7] 数値属性値を含むクエリを記述するために,新しい数値変数と演算を導入する。
また、エンティティと数値を別のエンコード構造に符号化するためのNRN(Number Reasoning Network)のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:46:29 GMT)
Towards Understanding Generalization of Macro-AUC in Multi-label
Learning [48.0] マクロAUCに基づく各種学習アルゴリズムの一般化特性を特徴付ける。
一般化境界に影響を及ぼすデータセットの臨界因子を同定する。
我々は、独立性を持つかもしれない新しい(そしてより一般的な)マクダイアルミド型濃度不等式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:14:09 GMT)
Unsupervised Paraphrasing of Multiword Expressions [48.0] そこで本稿では,MWEを文脈で表現するための教師なしアプローチを提案する。
我々のモデルは、単言語コーパスデータと事前訓練された言語モデルのみを用いる(微調整なしで)。
本手法はSemEval 2022のセマンティックテキスト類似性タスクにおいて評価し,非教師付きシステムや競合型教師付きシステムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:06:48 GMT)
The Science of Detecting LLM-Generated Texts [47.5] 大型言語モデル(LLMs)の出現は、人間によって書かれたテキストとほとんど区別できないテキストの作成につながった。
このことが、誤報の拡散や教育制度の混乱など、このようなテキストの誤用の可能性への懸念を引き起こしている。
本研究の目的は,既存のLLM生成テキスト検出技術の概要を提供し,言語生成モデルの制御と制御を強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:24:17 GMT)
AI Transparency in the Age of LLMs: A Human-Centered Research Roadmap [47.0] 強力な大規模言語モデル(LLM)の台頭は、イノベーションの絶大な機会をもたらすだけでなく、個人や社会全体のリスクを悪化させます。
我々は LLM と LLM を注入したアプリケーションの開発とデプロイを責任を持って行うための重要な瞬間に到達した。
LLMの透明性を提供するための新しいアプローチを追求することが最重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:51:26 GMT)
LoCoOp: Few-Shot Out-of-Distribution Detection via Prompt Learning [45.8] 本稿では,数発のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための新しい視覚言語プロンプト学習手法を提案する。
LoCoOpは、トレーニング中にCLIPローカル機能の一部をOOD機能として利用するOOD正規化を実行する。
LoCoOpは、既存のゼロショットと完全に教師付き検出方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:33:08 GMT)
Federated Learning Games for Reconfigurable Intelligent Surfaces via
Causal Representations [44.8] 異種通信環境上でのロバストな再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)位相シフト構成の問題について検討する。
複数の環境にまたがる不変因果表現を学習し,その位相を予測する。
その結果,因果性に基づく学習は,未知のアウト・オブ・ディストリビューション(OoD)環境において,より15%精度の高い予測器が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:12:04 GMT)
Efficient Multi-Task and Transfer Reinforcement Learning with
Parameter-Compositional Framework [44.4] 強化学習環境におけるマルチタスク学習の改善と伝達に活用する可能性について検討する。
本稿ではパラメータ合成式を用いた転送手法を提案する。
実験により,提案手法はマルチタスク学習段階における性能を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:00:33 GMT)
Blockwise Stochastic Variance-Reduced Methods with Parallel Speedup for
Multi-Block Bilevel Optimization [43.7] 非定常多重ブロック双レベル最適化問題には$mgg 1$低レベル問題があり、機械学習において重要な応用がある。
a)標準BO問題の最先端の複雑さを1ブロックに合わせること,(b)サンプルブロックごとのサンプルをサンプリングして並列高速化すること,(c)高次元ヘッセン行列推定器の逆計算を避けること,の3つの特性を実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:16:51 GMT)
MetaCLUE: Towards Comprehensive Visual Metaphors Research [43.6] 本稿では,視覚的メタファの視覚的タスクであるMetaCLUEを紹介する。
我々は、アノテーションに基づいて、視覚と言語における最先端モデルの包括的分析を行う。
この研究が、人間のようなクリエイティブな能力を持つAIシステムを開発するための具体的なステップを提供することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:01:00 GMT)
A low-crosstalk double-side addressing system using acousto-optic
deflectors for atomic ion qubits [43.3] 一対の光偏向器(AOD)に基づく低クロストーク両面アドレッシングシステムについて述べる。
AODsアドレッシング法は、チェーン内の距離が変動する任意のイオンに柔軟かつ並列に対処することができる。
2つの0.4NA対物レンズをラマンレーザーの両腕に採用し、ビームウエストが0.95$mumathrmm$となり、隣接するイオン分離が約5.5$muである場合、ラビ速度クロストークが6.32times10-4$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:12:59 GMT)
Taming Self-Supervised Learning for Presentation Attack Detection:
De-Folding and De-Mixing [42.7] 各種提示攻撃装置(PAI)を用いた提示攻撃に対して生体認証システムは脆弱である
DF-DMと呼ばれる自己教師型学習手法を提案する。
DF-DMは、PDDのタスク固有の表現を導出するために、De-FoldingとDe-Mixingと結合したグローバルローカルビューに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:01:42 GMT)
DaTaSeg: Taming a Universal Multi-Dataset Multi-Task Segmentation Model [42.5] 本稿では,汎用マルチタスクセグメンテーションモデルDaTaSegを提案する。
すべてのタスクに共有表現(クラス予測を伴うマスク提案)を使用します。
また、弱いスーパービジョンを活用し、セグメンテーションモデルはより安価なバウンディングボックスアノテーションの恩恵を受けることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:59:24 GMT)
Domain Knowledge Matters: Improving Prompts with Fix Templates for
Repairing Python Type Errors [41.9] Pythonの型エラーを自動的に修復するためのルールベースのアプローチがある。
アプローチは正確なパッチを生成することができるが、ドメインの専門家がパッチ合成ルールを設計する必要がある。
本稿では,Pythonの型エラーの修正に修正テンプレートを組み込んだ新しいプロンプトベースのアプローチであるTypeFixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:42:16 GMT)
Learning Physically Realizable Skills for Online Packing of General 3D
Shapes [41.3] 本研究では,不規則な3次元形状に対するオンラインパッキングスキルの学習課題について検討する。
目標は、任意の形状の3Dオブジェクトの連続を指定された容器に連続的に移動させることである。
我々は、物理力学と配置の制約を含む物理的実現性を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:19:10 GMT)
Demystifying Structural Disparity in Graph Neural Networks: Can One Size
Fit All? [41.1] ほとんどの実世界のホモフィルグラフとヘテロフィルグラフは、ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方の構造パターンの混合ノードから構成される。
ノード分類におけるグラフニューラルネットワーク (GNN) は, 一般にホモ親和性ノード上で良好に機能することを示す。
次に、GNNに対する厳密で非I.d PAC-Bayesian一般化を提案し、性能格差の理由を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:46:20 GMT)
Energy-Efficient UAV-Assisted IoT Data Collection via TSP-Based Solution
Space Reduction [40.4] 本稿では、無人航空機(UAV)を用いて、大規模に展開された分散IoTセンサからデータを効率よく収集するフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、UAVの飛行経路を最適化するために、センサーの非ゼロ通信範囲を考慮している。
低複雑さUAV支援センサデータ収集アルゴリズムを開発し,その有効性を事例として示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:27:29 GMT)
Modeling Dynamic Environments with Scene Graph Memory [40.2] 本稿では,部分的に観測可能な動的グラフ上でのリンク予測という,新しいタイプのリンク予測問題を提案する。
私たちのグラフは、部屋とオブジェクトがノードであり、それらの関係がエッジにエンコードされるシーンの表現です。
エージェントの蓄積した観測結果をキャプチャする新しい状態表現 -- SGM (Scene Graph Memory) を提案する。
家庭で一般的に見られるセマンティックなパターンに従って,多様な動的グラフを生成する新しいベンチマークであるDynamic House Simulatorで,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:49:22 GMT)
Exploring Better Text Image Translation with Multimodal Codebook [39.1] テキスト画像翻訳(TIT)は、画像に埋め込まれたソーステキストをターゲット翻訳に変換することを目的としている。
本研究ではまず,中国語のTITデータセットOCRMT30Kに注釈を付け,その後の研究に便宜を提供する。
そこで本研究では,画像と関連するテキストを関連付けることができるマルチモーダルコードブックを用いたTITモデルを提案する。
本稿では,テキスト機械翻訳,画像テキストアライメント,TITタスクを含む多段階学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:38:37 GMT)
Architecture-Agnostic Masked Image Modeling -- From ViT back to CNN [38.9] 自己教師型事前学習手法であるマスク付き画像モデリングは、ビジョントランスフォーマーを用いた多くの下流視覚タスクで驚くべき成功を収めた。
本稿では,トランスフォーマーとCNNの両方に統一的に対応可能なアーキテクチャ非依存型マスケ画像モデリングフレームワーク (A$2$MIM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:21:16 GMT)
SFP: Spurious Feature-targeted Pruning for Out-of-Distribution
Generalization [38.4] 本研究では,不均一な部分構造を自動探索するために,SFPと呼ばれる新しいSpurious Feature-targeted Model Pruningフレームワークを提案する。
SFP は構造ベースおよび非構造ベース OOD 一般化 SOTA をそれぞれ4.72% と 23.35% に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:29:43 GMT)
BKinD-3D: Self-Supervised 3D Keypoint Discovery from Multi-View Videos [38.2] 本研究では,行動エージェントのマルチビュー映像から3次元の自己教師付きキーポイント発見を行う手法を提案する。
提案手法であるBKinD-3Dでは,エンコーダデコーダアーキテクチャと3次元熱マップを用いて,複数のビューの差分を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:03:24 GMT)
ProgSG: Cross-Modality Representation Learning for Programs in
Electronic Design Automation [38.0] 高レベル合成(HLS)により、開発者はCとC++のソフトウェアコード形式で高レベルな記述をコンパイルできる。
HLSツールは相変わらず、プラグマで表されるマイクロアーキテクチャの決定を必要とする。
本稿では,ソースコードシーケンスのモダリティとグラフのモダリティを深く,きめ細かな方法で相互に相互作用させることができるProgSGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:27:27 GMT)
NLPositionality: Characterizing Design Biases of Datasets and Models [37.5] NLPシステムにおける設計バイアスは、創造者の位置性、すなわちアイデンティティと背景によって形成されたビューと生きた経験に由来することが多い。
設計バイアスの頻度とリスクにもかかわらず、研究者、システム、データセットの位置がしばしば観測されないため、定量化することは困難である。
設計バイアスを識別し,NLPデータセットとモデルの位置性を定量化するためのフレームワークであるNLPositionalityを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:02:09 GMT)
A Convex Relaxation Approach to Bayesian Regret Minimization in Offline
Bandits [37.2] オフラインの盗賊でますます人気が高まっている目的は、ベイズ側の後悔度が低いことを高い信頼で達成する政策を学ぶことである。
本稿では,効率の良い円錐最適化解法を用いて,ベイズ後悔の上限を直接最小化する手法を提案する。
従来の手法と比較して,提案アルゴリズムはより優れた理論的オフラインリフレッシュバウンドと数値シミュレーションによるより良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:05:02 GMT)
PrefRec: Recommender Systems with Human Preferences for Reinforcing
Long-term User Engagement [37.0] 我々は、人間の嗜好(または嗜好に基づくレコメンダシステム)を備えた新しいパラダイム、レコメンダシステムを提案する。
PrefRecでは、複雑な報酬工学を回避しつつ、長期的な目標を最適化する上でRLの利点を完全に活用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:19:03 GMT)
On Knowledge Editing in Federated Learning: Perspectives, Challenges,
and Future Directions [36.7] 本稿では,フェデレートラーニングにおける知識編集(強化/削除)の話題について広範な調査を行う。
FLのライフサイクル全体を再評価することにより、FEL(Federated Editable Learning)と呼ばれる統合パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:42:47 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） (Fri, 2 Jun 2023 05:04:43 GMT)
Learning Practically Feasible Policies for Online 3D Bin Packing [36.3] Online 3D Bin Packing Problemは、従来のBin Packing Problemの難解だが実用的には有用である。
オンライン3D-BPPはマルコフ決定過程(MDP)として自然に定式化できる
我々は,このMDPを制約された行動空間で解くために,特に政治的アクター批判的枠組みの深層強化学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:59:59 GMT)
Active Code Learning: Benchmarking Sample-Efficient Training of Code
Models [35.5] ソフトウェアエンジニアリング(ML4Code)では、人的労力の少ないコードのモデルを効率的にトレーニングすることが、緊急の問題となっている。
アクティブな学習は、開発者が望ましいパフォーマンスでモデルを生成しながら、少ないデータでモデルをトレーニングすることを可能にするようなテクニックです。
本稿は、この重要な問題であるアクティブコード学習を研究するための最初のベンチマークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:26:11 GMT)
An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4 [35.5] この研究は、より複雑で挑戦的な数学問題の解決にGPT-4を使うことのフロンティアを探求する。
本研究で新たに提案された会話型問題解決フレームワークであるMathChatを提案する。
提案手法の利点を示すMATHデータセットを用いて,難解な高校競争問題の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:02:15 GMT)
Two-View Geometry Scoring Without Correspondences [35.3] カメラのポーズ推定は伝統的にRANSACに依存している。
本稿では,一対の重なり合う画像と,提案する基本行列のスコアを推定する基本スコアネットワーク(FSNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:07:48 GMT)
Why Clean Generalization and Robust Overfitting Both Happen in
Adversarial Training [34.9] 敵対的トレーニングは、敵対的摂動に対して堅牢であるようにディープニューラルネットワークを訓練する標準的な方法である。
本稿では,このCGRO現象の理論的理解について述べる。
我々の実験に触発されて、損失景観の$textitglobal flatness$に基づいて、ロバストな一般化を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:07:42 GMT)
BetaZero: Belief-State Planning for Long-Horizon POMDPs using Learned
Approximations [33.5] 我々は,正確な信念モデルに基づくPOMDPの信念状態計画アルゴリズムであるBetaZeroを提案する。
実験の結果、BetaZeroは最先端のPOMDPタスクより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:58:35 GMT)
Generative Autoencoders as Watermark Attackers: Analyses of
Vulnerabilities and Threats [33.3] Invisibleの透かしは、所有者が検出可能な隠されたメッセージを埋め込むことで、画像の著作権を保護する。
また、画像、特にAIモデルによる画像の誤使用を防ぐ。
視覚的品質を損なうことなく透かしを除去するためには、画像に不可欠な情報を保持しながら消さなければならない。
生成型オートエンコーダを用いて、見えない透かしを除去し、VAEと拡散を用いてテストするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:29:28 GMT)
Scaling in Depth: Unlocking Robustness Certification on ImageNet [33.2] 本稿では,より大規模でより深いモデルに頑健なトレーニングを拡大するための戦略について検討する。
従来のResNetに対するリプシッツ定数のバウンディングの高速な方法が緩やかであることを示し、新しい残差ブロックを設計してこの問題に対処する方法を示す。
私たちはImageNetに高速な決定論的堅牢性保証をスケールアップすることができ、この堅牢性学習へのアプローチが現実世界のアプリケーションに適用可能であることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:39:16 GMT)
Unified Detoxifying and Debiasing in Language Generation via
Inference-time Adaptive Optimization [32.5] 事前学習された言語モデル (PLM) は、かなり流動的なテキストを生成する能力により、様々な自然言語生成(NLG)タスクで繁栄している。
これらのモデルは、一般的に有害な言語や社会的偏見である訓練コーパスにおいて有害な内容を捕捉し、再現することが観察され、深刻な道徳的問題を提起する。
我々は,この2つの問題を出力空間の整合性として共同で定式化する UDDIA と呼ばれるデトキシ化とデバイアス化の枠組みを初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:13:08 GMT)
PanoGRF: Generalizable Spherical Radiance Fields for Wide-baseline
Panoramas [31.6] 広帯域パノラマのための一般化可能な球面放射場パノGRFを提案する。
パノGRFは、視線画像に基づいて訓練された一般化可能な放射場とは異なり、パノラマからパースペクティブへの変換から情報損失を回避する。
複数のパノラマデータセットの結果は、パノGRFが最先端の一般化可能なビュー合成法よりも著しく優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:35:07 GMT)
PolyDiffuse: Polygonal Shape Reconstruction via Guided Set Diffusion
Models [31.4] PolyDiffuseは、視覚センサデータを拡散モデル(DM)で多角形に変換する新しい構造化再構成アルゴリズムである。
DMは、生成AIが爆発する中、新興機械であり、センサデータに条件付けされた生成プロセスとして再構築を定式化している。
我々は,多角形の集合としてのフロアプランと,一組のポリラインとしての自律走行車用HDマップという,2種類の多角形形状を再構築するためのアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:38:04 GMT)
What is Essential for Unseen Goal Generalization of Offline
Goal-conditioned RL? [31.2] オフラインのゴール条件付きRL(GCRL)は、完全にオフラインのデータセットから汎用エージェントをトレーニングする方法を提供する。
我々は、新しいオフラインGCRL法、Generalizable Offline goAl-condiTioned RL(GOAT)を提案する。
9つの独立した同一分散(IID)タスクと17のOODタスクを含む新しいベンチマークでは、GOATは現在の最先端メソッドを大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:31:19 GMT)
Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Conjunct Effect
Modeling [30.8] 大規模離散行動空間に対する文脈的帯域ポリシーの非政治的評価について検討する。
共役効果モデル (CEM) に基づく新しい推定器であるOffCEMを提案し, 因果効果をクラスター効果に分解し, 残留効果を示す。
実験により、OFCEMは特に多くのアクションが存在する場合、OPEを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:52:40 GMT)
Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts [30.8] マルチスケールテキスト検出の課題を解決するために,MPUトレーニングフレームワークを提案する。
MPU法は、長いAI生成テキストの検出性能を向上し、言語モデル検出器の短絡検出を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:50:54 GMT)
Reward is enough for convex MDPs [30.5] 静止分布の凸関数として目標が表現される凸MDPについて検討する。
本稿では,この問題を解決するメタアルゴリズムを提案し,文献における既存のアルゴリズムを統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:04:47 GMT)
Enhancing the Protein Tertiary Structure Prediction by Multiple Sequence
Alignment Generation [30.3] 我々はMSA-Augmenterを導入し、データベースに存在しない新規なタンパク質配列を生成する。
CASP14で行った実験では、MSA-Augmenterは、下層のMSAから共進化情報を保持できるde novo配列を生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:13:50 GMT)
Characterizing Long-Tail Categories on Graphs [29.8] ロングテールデータ配信は、金融取引ネットワーク、eコマースネットワーク、コラボレーションネットワークなど、多くの現実世界のネットワークで一般的である。
マルチタスク学習方式で問題を定式化することにより,グラフ上の長い尾の分類のための最初の一般化を提案する。
理論的には, 長細分類の一般化性能は, 全タスクの損失範囲とタスクの総数に支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:37:09 GMT)
ReLU to the Rescue: Improve Your On-Policy Actor-Critic with Positive
Advantages [29.7] 本稿では,リアルタイムの深層強化学習(DRL)アルゴリズムの有効性を高める新しい手法を提案する。
本手法は, 真値関数と定値関数の下位バウンドを最大化することと, 慎重探索のためのトンプソンサンプリングを組み込むことにより, 慎重な相互作用を2つの重要な方法で明確に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:37:22 GMT)
A Feature Reuse Framework with Texture-adaptive Aggregation for
Reference-based Super-Resolution [29.6] 参照ベース超解像(RefSR)は超解像の分野で大きな成功を収めている。
本稿では,ステップバイステップのテクスチャ再構築プロセスをガイドする機能再利用フレームワークを提案する。
単一画像特徴埋め込みモジュールとテクスチャ適応アグリゲーションモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:49:22 GMT)
OCBEV: Object-Centric BEV Transformer for Multi-View 3D Object Detection [29.5] マルチビュー3Dオブジェクト検出は、高い有効性と低コストのため、自動運転において人気を博している。
現在の最先端検出器のほとんどは、クエリベースのバードアイビュー(BEV)パラダイムに従っている。
本稿では,移動対象の時間的・空間的手がかりをより効率的に彫ることができるOCBEVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:59:48 GMT)
An Overview on Generative AI at Scale with Edge-Cloud Computing [29.0] 生成人工知能(GenAI)は、人間が生成したものに似た新しいコンテンツを生成する。
GenAIシステムの急速な開発は、インターネット上で膨大な量の新しいデータを生み出している。
エッジクラウドコンピューティングのパラダイムを活用することで、GenAIシステムを大規模に構築することは魅力的なことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:24:15 GMT)
Federated Multi-Sequence Stochastic Approximation with Local
Hypergradient Estimation [28.8] 我々は、多重結合配列(MSA)のための最初のフェデレーション近似アルゴリズムであるFedMSAを開発した。
FedMSAは、ローカルクライアントのアップデートを通じて、BLOとMCOのハイパーグラディエントを証明可能な見積もりを可能にする。
我々は我々の理論を裏付ける実験を行い、FedMSAの実証的な利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:17:43 GMT)
A Hybrid Approach for Smart Alert Generation [28.4] 異常検出はネットワーク管理において重要な課題である。
現実世界の大規模ネットワークシステムにインテリジェントなアラートシステムをデプロイすることは難しい。
統計モデルとホワイトリスト機構を組み合わせた警告システムのためのハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:52:32 GMT)
Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction
Learning [28.2] まず、従来の単層表現とは対照的に、3次元分子を集合の幾何学的グラフとして普遍的に表現することを提案する。
次に、疎ブロックレベルと高密度原子レベルの相互作用を効果的に捉えるために、ジェネリスト同変変換器(GET)を提案する。
GET はバイレベルアテンションモジュール、フィードフォワードモジュール、レイヤー正規化モジュールで構成されており、特に、各モジュールは3次元世界の対称性を満たすために E(3) 不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:56:44 GMT)
Responsible Task Automation: Empowering Large Language Models as
Responsible Task Automators [27.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令に従ってタスクを自動補完する有望な可能性を示している。
大きな疑問が浮かび上がってくる。人間がタスクを自動化するのを助けるとき、機械はどうやって責任を持って振る舞うことができるのか?
我々は、責任あるタスク自動化(Responsible Task Automation, ResponsibleTA)を、LCMベースのコーディネータとタスク自動化の実行者との間の責任ある協調を促進するための基本的なフレームワークとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:42:58 GMT)
Towards Robust GAN-generated Image Detection: a Multi-view Completion
Representation [27.5] GAN生成画像検出は、ディープフェイクのようなマシン合成画像操作の悪意ある使用に対する最初の防御線となっている。
本稿では,新しい多視点画像補完表現に基づくロバスト検出フレームワークを提案する。
我々は,6つのGANに対して異なる解像度でフレームワークの一般化能力を評価し,その幅広い摂動攻撃に対する堅牢性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:38:02 GMT)
Graph Sparsification for GCN Towards Optimal Crop Yield Predictions [27.4] 完全グラフカーネルからエッジを取り除くために,Fiedler数に基づくグラフスカラー化手法を提案する。
本手法は, 収穫量予測における他のグラフスペーシフィケーション方式と比較して, GCN性能のよいスパースグラフを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:51:56 GMT)
Tighter Information-Theoretic Generalization Bounds from Supersamples [27.1] 本稿では,学習アルゴリズムのための情報理論の新たな一般化境界について述べる。
提示される境界は平方根境界、高速レート境界を含み、分散と鋭さに基づく境界を含む。
理論的あるいは経験的に、これらの境界は、同じスーパーサンプル設定で知られているすべての情報理論境界よりも厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:35:35 GMT)
Improving Adversarial Robustness of DEQs with Explicit Regulations Along
the Neural Dynamics [26.9] ディープ・平衡(DEQ)モデルは、従来のディープ・ネットワークの多重層積み重ねを単一層変換の固定点反復で置き換える。
既存の作業は、広く使われている対戦訓練(AT)フレームワークで一般的なDECモデルの堅牢性を改善するが、DECモデルの構造的特異性を利用するには至らなかった。
ニューラルダイナミクスに沿って入力を段階的に更新することで予測エントロピーを低減することを提案する。
我々の手法はDECモデルのロバスト性を大幅に向上させ、強力なディープネットワークベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:49:35 GMT)
DiffusEmp: A Diffusion Model-Based Framework with Multi-Grained Control
for Empathetic Response Generation [26.7] 条件付き拡散言語モデルに基づいて,共感表現のガイドとフレームワークDiffusEmpの設計に明示的な制御を用いることを提案する。
このフレームワークは,文脈関連性を失うことなく,制御性,情報性,多様性の観点から競争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） (Fri, 2 Jun 2023 16:26:21 GMT)
Prompt Tuning Large Language Models on Personalized Aspect Extraction
for Recommendations [26.5] アスペクト抽出とアスペクトベースのレコメンデーションをエンドツーエンドで組み合わせることを提案する。
提案フレームワークは、パーソナライズされたアスペクト抽出とアスペクトベースのレコメンデーションタスクの両方において、最先端のベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:00:03 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Modeling User Novelty-Seeking
Intent in Recommender Systems [26.5] 本稿では,階層型ユーザ新規検索意図をモデル化する階層型強化学習手法を提案する。
さらに, 階層的RL (HRL) エージェントの報酬関数に多様性と新規性に関連する測定を取り入れ, ユーザの探索を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:02:23 GMT)
Transformer-based Annotation Bias-aware Medical Image Segmentation [26.5] 手動画像分割は主観的であり、アノテータ関連バイアスに悩まされる。
本稿では,アノテータの嗜好と誤りをモデル化することで,アノテータ関連バイアスに対処するトランスフォーマーベースの医療画像分割モデルを提案する。
以上の結果から,TABはアノテータ関連バイアスを考慮した既存の医用画像セグメンテーションモデルより優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:09:53 GMT)
Selective Mixup Helps with Distribution Shifts, But Not (Only) because
of Mixup [26.1] 本研究では,ペアの非ランダム選択がトレーニング分布に影響を及ぼし,混合とは無関係な手段による一般化が向上することを示す。
選択混合法と再サンプリング法という2つの手法の間に新しい等価性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:21:38 GMT)
Symmetric Exploration in Combinatorial Optimization is Free! [26.1] 深部強化学習(DRL)解法の性能向上のための「自由」手法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、報酬変換によるDRLベースの最適化ソルバのトレーニングを強化することです。
提案手法は,最先端DRLアルゴリズムの効率性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:34:01 GMT)
Formalizing Preferences Over Runtime Distributions [25.9] アルゴリズムよりも好みを記述したスコアリング関数を特徴付けるために,ユーティリティ理論のアプローチを用いる。
本稿では,不特定容量分布のモデル化における最大エントロピー手法の活用法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:51:09 GMT)
A Closer Look at the Adversarial Robustness of Deep Equilibrium Models [25.8] 我々は、DECの中間勾配を推定し、攻撃パイプラインに統合するためのアプローチを開発する。
提案手法は,完全ホワイトボックス評価を促進するとともに,DECに対する効果的な敵防衛に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:40:30 GMT)
Hyperparameters in Reinforcement Learning and How To Tune Them [25.8] 深層強化学習におけるハイパーパラメータの選択は,エージェントの最終的な性能とサンプル効率に大きな影響を及ぼすことを示す。
我々は,シードのチューニングとテストの分離など,AutoMLから確立されたベストプラクティスを採用することを提案する。
我々は、最先端のHPOツールを、RLアルゴリズムや環境を手作りのツールと比較することで、これをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:48:18 GMT)
Supply-Side Equilibria in Recommender Systems [25.6] パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションシステムにおけるサプライサイド均衡について検討する。
モデルの主な特徴は,生産者決定空間が多次元であり,ユーザベースが不均一である点である。
専門化は、生産者が均衡でポジティブな利益を得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:35:14 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [25.6] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:23:34 GMT)
Overcoming the Stability Gap in Continual Learning [25.4] 多くの現実世界のアプリケーションでは、データセットのサイズが大きくなるにつれて、ディープニューラルネットワークはゼロから再訓練される。
この目標を達成するための障害は安定性のギャップである。これは、新しいデータを更新するとき、以前に学習したデータのパフォーマンスが回復する前に劣化するという観察を参照することである。
本研究では,リハーサル(あるいは経験的リプレイ)における安定性のギャップを緩和する方法について検討する。
大規模なインクリメンタルなクラス学習環境の実験では,ネットワーク更新回数を大幅に削減し,性能を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:24:55 GMT)
Agnostic Multi-Group Active Learning [25.0] 能動的学習の観点から,この問題の変種を考察し,学習者がコレクションの各分布からどの例をラベル付けするかを判断する権限を付与する。
我々の主な課題は、不一致に基づくアクティブラーニングのような標準的なアクティブラーニング技術が、マルチグループラーニングの目的に直接適用されないことである。
既存のアルゴリズムを改良し、多群学習の非依存的な定式化のための一貫した能動的学習アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:24:13 GMT)
A Two-Stage Active Learning Algorithm for $k$-Nearest Neighbors [25.0] そこで本研究では,$k$-nearest 近所の分類器を訓練するための,シンプルで直感的な能動学習アルゴリズムを提案する。
提案手法により得られたサンプルに基づいてトレーニングした$k$-nearest 隣人分類器の整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:13:01 GMT)
Variance-reduced Clipping for Non-convex Optimization [24.8] グラディエント・クリッピング(Gradient clipping)は、大規模言語モデリングのようなディープラーニングアプリケーションで用いられる技法である。
最近の実験的な訓練は、秩序の複雑さを緩和する、非常に特別な振る舞いを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:35:16 GMT)
Meta Optimal Transport [24.7] 本稿では,メタOT(Meta OT)と呼ばれる入力測度から最適なトランスポートマップを推定するために,アモータイズ最適化を用いることについて検討する。
これは、過去の問題から存在する知識と情報を活用して、新しい問題を迅速に予測し、解決することで、異なる尺度間で同様のOT問題を繰り返し解決するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:45:43 GMT)
Transfer learning for atomistic simulations using GNNs and kernel mean
embeddings [24.6] 本稿では,化学環境記述におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の能力を活用した伝達学習アルゴリズムを提案する。
OC20データセット上で事前学習したGNNの特徴マップを抽出し,それを用いて触媒プロセスのシステム固有のデータセットからポテンシャルエネルギー面を学習する。
本手法は, 化学種情報を組み込んだフレキシブルカーネル機能によりさらに拡張され, 性能と解釈性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:58:16 GMT)
Supervised Adversarial Contrastive Learning for Emotion Recognition in
Conversations [24.5] 本稿では,クラススプレッド構造表現を学習するための教師付き対向的コントラスト学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、最悪のサンプルを生成するために、コントラスト対応の敵訓練を適用している。
ラベルレベルの機能の一貫性を効果的に活用し、クラス内でのきめ細かい機能を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:52:38 GMT)
The Information Pathways Hypothesis: Transformers are Dynamic
Self-Ensembles [24.5] 本研究では,学習中の自己注意の記憶と計算コストを4～8倍に削減できる変圧器の汎用的学習戦略を提案する。
本研究では,ネットワーク内のサブサンプリング経路からサブモデルのアンサンブルを生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:28:46 GMT)
Hindsight Learning for MDPs with Exogenous Inputs [24.4] HL(Hindsight Learning)と呼ばれる資源管理問題に対するデータ効率アルゴリズムのクラスを設計する。
HLアルゴリズムは、重要な洞察を活用することで、データ効率を達成する: 変数のサンプルを持つことで、過去の決定は、政策改善を加速する反実的な結果を予測するために、後から再考することができる。
当社のアルゴリズムは、仮想マシン(VM)を物理マシンに割り当て、大規模なパブリッククラウドプロバイダの実際のデータセットでそのパフォーマンスをシミュレートする、ビジネスクリティカルなクラウドリソース管理問題にスケールします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:38:52 GMT)
A Data-Driven Measure of Relative Uncertainty for Misclassification
Detection [24.3] 誤分類検出のための観測者に対して,相対的不確実性に関するデータ駆動測度を導入する。
ソフト予測の分布パターンを学習することにより,不確実性を測定することができる。
複数の画像分類タスクに対する経験的改善を示し、最先端の誤分類検出方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:32:03 GMT)
Binary and Ternary Natural Language Generation [24.3] 三項ニューラルネットワークと二項ニューラルネットワークは、乗算不要な計算を可能にする。
完全精度ネットワーク上では、複数の桁の効率向上を約束する。
しかし、そのようなネットワークの最適化は非常に困難であることが証明されている。
要約および機械翻訳の下流タスクにおいて、第1次および第2次変換器モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:01:02 GMT)
Adaptive Attractors: A Defense Strategy against ML Adversarial Collusion
Attacks [24.3] 既知のアプローチでは、異なるアトラクタを異なるコピーに注入するアトラクタベースのリライタを使用してこれを実現している。
これにより、異なるコピーで異なる逆数領域を誘導し、あるコピーで生成された逆数領域のサンプルは、他のコピーでは複製できない。
本稿では,U字曲線で重みを導出するアダプティブ・アトラクタを用いて,不足点をカバーすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:46:54 GMT)
Generative Actor-Critic: An Off-policy Algorithm Using the Push-forward
Model [24.0] 連続制御タスクでは、ガウス分布を用いた広く使われているポリシーは、環境の非効率な探索をもたらす。
本稿では,ポリシの表現性を高めるためにプッシュフォワードモデルを用いて,密度のないオフポリチックアルゴリズムGenerative Actor-Criticを提案する。
プッシュフォワードポリシには,マルチモーダリティなどの望ましい特徴があり,アルゴリズムの探索と性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:40:10 GMT)
Pre-computed memory or on-the-fly encoding? A hybrid approach to
retrieval augmentation makes the most of your compute [23.9] フュージョン・イン・デコーダ(Fusion-in-Decoder)は強力な技術であり、様々な知識集約的なタスクにアートの状態を設定する。
テキストコーパスをメモリにプリエンコードし、密度の高い表現を直接取得することで、このコストを回避する作業もある。
両極間のハイブリッドであるLUMENを提案し,検索表現の大部分を事前計算し,符号化をオンザフライで完了させる。
LUMENは、FiDよりもはるかに安価で、複数の質問応答タスクにおいて純粋メモリを著しく上回り、任意の計算予算において両者を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:13:05 GMT)
FiDO: Fusion-in-Decoder optimized for stronger performance and faster
inference [23.9] Fusion-in-Decoder (FiD) は強力な検索拡張言語モデルである。
その結果,FiD に使用するアーキテクチャは,検索拡張モデルに非常に最適であった。
メモリ帯域幅の制約を緩和し,推論を7倍高速化するために,FiDアーキテクチャの2つの簡単な変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:28:17 GMT)
Counterfactual Probing for the Influence of Affect and Specificity on
Intergroup Bias [23.3] 2つの実用的特徴(特異性と影響)が異なるグループ間文脈で系統的に異なるかどうかを検討する。
予備分析では、グループ間関係ラベルによるツイートの特異性と影響の質素な相関を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:11:52 GMT)
PDT: Pretrained Dual Transformers for Time-aware Bipartite Graphs [22.9] 本稿では,ユーザ側空間とコンテンツ側空間の双方向マッピングを学習する事前学習手法を提案する。
提案手法を推薦課題として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:38:43 GMT)
Lessons on Parameter Sharing across Layers in Transformers [22.7] 提案手法は,Universal Transformerなどのすべてのレイヤでひとつのレイヤのパラメータを共有する,広く使用されている手法を緩和する。
本稿では、各層にパラメータを割り当てるシーケンス、サイクル、サイクル(rev)の3つの戦略を提案する。
実験結果から,提案手法はパラメータサイズと計算時間において効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:10:25 GMT)
Audio-Visual Speech Enhancement with Score-Based Generative Models [22.6] 本稿では,スコアベース生成モデルを利用した音声・視覚音声強調システムを提案する。
我々は,リップリーディングを微調整した自己超視的学習モデルから得られる音声-視覚的埋め込みを利用する。
実験により,提案した音声・視覚音声強調システムにより,音声の質が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:43:42 GMT)
When Federated Learning Meets Pre-trained Language Models'
Parameter-Efficient Tuning Methods [22.2] フェデレート学習に様々なパラメータ効率チューニング(PETuning)手法を導入する。
具体的には,FL における代表的 PLM チューニング手法の総合的研究について述べる。
全体としての通信オーバーヘッドは、局所的なチューニングと、軽量モデルパラメータのグローバル集約によって大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:58:07 GMT)
Optimal transport flow and infinitesimal density ratio estimation [22.1] P$から任意の$Q$に転送するフローモデルは、様々なアプリケーション関心事である。
本稿では,経験的サンプルから学習したニューラル-ODEモデルを用いて,P$からQ$まで非可逆的に輸送するフローを提案する。
トレーニングされたフローモデルにより、時間パラメータ化された$log$-densityに沿って無限小DREを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:34:22 GMT)
Towards Source-free Domain Adaptive Semantic Segmentation via
Importance-aware and Prototype-contrast Learning [22.1] 本稿では、Importance-Aware と Prototype-Contrast Learning を用いた、エンドツーエンドのソースフリードメイン適応セマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
提案したIAPCフレームワークは、訓練済みソースモデルからドメイン不変知識を効果的に抽出し、ラベルなしターゲットドメインからドメイン固有知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:09:19 GMT)
RITA: Group Attention is All You Need for Timeseries Analytics [22.0] 自然言語処理に人気があるトランスフォーマーモデルは、タイムリーから高品質な特徴埋め込みを学習するために利用されてきた。
我々は,このスケーラビリティ問題に対処するために,グループアテンションという新しいアテンション機構を用いた時系列解析ツールRITAを開発した。
さまざまな時系列データセットと分析タスクに関する大規模な実験は、RITAが最先端の精度でパフォーマンスを上回り、最大63倍のスピードアップを実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:45:13 GMT)
Covert Communication Based on the Poisoning Attack in Federated Learning [21.6] ディープラーニングでは、隠蔽通信を実現するために、モデルに情報を隠蔽するために多くの方法が開発されている。
そこで本研究では,フェデレート学習における毒殺攻撃に基づく包括的コミュニケーション手法を提案する。
提案手法は,2つのクライアント間での秘密メッセージ送信において100%の精度を実現し,ステルス性およびロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:11:32 GMT)
Exploring semantic information in disease: Simple Data Augmentation
Techniques for Chinese Disease Normalization [21.5] 本稿では,病気の正規化のためのトレーニングタスクとして協調して機能する一連のデータ拡張手法を提案する。
提案手法は, 拡張されていない手法と比較して最大3%の性能向上が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:12:05 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） (Fri, 2 Jun 2023 04:23:40 GMT)
Bayes-optimal limits in structured PCA, and how to reach them [21.3] 本研究では,主成分分析(PCA)のパラダイム行列モデルについて検討し,次数1の行列が付加雑音によって劣化することを示した。
このモデルにおいて、ベイズ-最適推論の極限を初めて特徴づける。
本稿では、適応的Thouless-Anderson-Palmer方程式の理論に着想を得た、新しい近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:08:45 GMT)
Differentiable Grey-box Modelling of Phaser Effects using Frame-based
Spectral Processing [21.1] 本研究は位相効果をモデル化するデジタル信号処理手法を提案する。
提案モデルでは,周波数領域に時間変化フィルタを実装するために,短いフレームで音声を処理する。
このモデルでは、解釈可能なパラメータと調整可能なパラメータを保持しながら、アナログ参照デバイスをエミュレートするように訓練できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:53:41 GMT)
Learning Causally Disentangled Representations via the Principle of
Independent Causal Mechanisms [20.8] 本稿では、因果関係の観測ラベルによって教師される因果関係の非絡み合い表現を学習するための枠組みを提案する。
この枠組みは, 極めて不整合な因果関係を生じさせ, 介入の堅牢性を向上し, 反事実発生と相容れないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:28:48 GMT)
Multi-Contrast Computed Tomography Atlas of Healthy Pancreas [20.7] 臓器特異的解析のための形態的変動に適応するためには,体積空間参照が必要である。
膵臓に特異的に最適化されたCTアトラスフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:16:21 GMT)
SSD-MonoDETR: Supervised Scale-aware Deformable Transformer for
Monocular 3D Object Detection [20.5] 本稿では,モノクロ3次元物体検出のためのSSDA(Supervised Scale-aware Deformable Attention)を提案する。
SSDAは、異なるスケールのマスクをプリセットし、深さと視覚的特徴を利用して、オブジェクトクエリ拡張のためのスケール認識フィルタを適応的に学習する。
KITTIベンチマークの実験では、SSDAは検出精度を特に中等度および硬度オブジェクトで著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:26:17 GMT)
Unlearnable Examples for Diffusion Models: Protect Data from
Unauthorized Exploitation [20.5] 本研究では,不正な利用から画像を保護するために,Unlearnable Diffusion Perturbationを提案する。
この成果は、AI生成コンテンツに対するプライバシーと著作権の保護に寄与するため、現実世界のシナリオにおいて重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:19:19 GMT)
FREPA: An Automated and Formal Approach to Requirement Modeling and
Analysis in Aircraft Control Domain [20.0] 航空機の形式的要求工学プラットフォーム(FREPA)は、過去8年間にアカデミーと産業がシームレスに連携した成果である。
7つの実空間ジェスチャー制御系と2つの航空エンジン制御系にFREPAを採用した。
また、航空・航空プロジェクトにおけるFREPAの使用経験と教訓についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:01:56 GMT)
Bayesian Active Learning for Discrete Latent Variable Models [19.9] アクティブラーニングは、モデルのパラメータに適合するために必要なデータ量を削減しようとする。
潜在変数モデルは神経科学、心理学、その他の様々な工学、科学分野において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:20:36 GMT)
Video Colorization with Pre-trained Text-to-Image Diffusion Models [19.8] ビデオカラー化のための事前訓練されたテキストから画像への潜時拡散モデルの適応であるColorDiffuserを提案する。
本稿では,時間的コヒーレンスを高め,フレーム間の色付けの鮮明さを維持するための2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:58:00 GMT)
Scaling Up Semi-supervised Learning with Unconstrained Unlabelled Data [19.4] 制約のないデータから効果的な表現を学習できる半教師付き学習フレームワークUnMixMatchを提案する。
4つの一般的なデータセットに対して広範な実験を行い、4.79%の性能向上を伴う既存の半教師付き手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:07:14 GMT)
Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression
Recognition: Learning from In-Distribution, Out-of-Distribution, and
Unconstrained Data [19.4] 表情認識(FER)における最新の半教師あり手法11について検討する。
本研究は,非流通,アウト・オブ・ディストリビューション,制約のない,非常に小さなデータからの半教師付き学習を対象とする。
以上の結果から,FixMatchは非分散データに対して常に優れたパフォーマンスを実現していることを示す一方,ReMixMatchは非分散データ,非制約データ,希少データシナリオにおいて,すべてのメソッドにおいて際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:40:08 GMT)
Learning from Partially Annotated Data: Example-aware Creation of
Gap-filling Exercises for Language Learning [19.4] 本稿では,言語学習,特に文法演習のためのギャップ埋め演習の自動作成に着目する。
i) 上記のギャップ充足運動生成タスクに特化して設計された新しいニューラルネットワークアーキテクチャ、および(ii) フランス語文法のための実世界のベンチマークデータセットをコントリビュートする。
モデル実装とデータセットは今後の研究を促進するために公開されており、文法演習作成における部分注釈付きデータ予測タスクの標準化された評価とベースラインソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:54:16 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer
Learning [19.4] 一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。
あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。
本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:05:36 GMT)
Deep recurrent spiking neural networks capture both static and dynamic
representations of the visual cortex under movie stimuli [19.2] 実世界では、生体視覚系が受ける視覚刺激は主に静的ではなく動的である。
本研究では,映画刺激下でのマウス視覚野のモデル化に深部反復SNNを適用した。
これらのネットワークは静的表現と動的表現の両方をキャプチャする能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:25:58 GMT)
Federated Learning of Models Pre-Trained on Different Features with
Consensus Graphs [19.1] プライベートデータセットと分散データセットで効果的なグローバルモデルを学ぶことは、機械学習においてますます重要な課題になりつつある。
本稿では,局所モデルから局所表現を抽出し,それらをグローバル表現に組み込んで予測性能を向上させる特徴融合手法を提案する。
本稿では,これらの問題に対する解決策を提示し,電力網や交通網などの時系列データを用いた実世界の応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:24:27 GMT)
Smooth Model Predictive Control with Applications to Statistical
Learning [19.1] 本稿では,制約をバリア関数に置き換える線形モデル予測制御(MPC)のスムーズな近似について検討する。
特に、障壁MPCは、元の非滑らかなMPCポリシーの指数的安定性特性を継承することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:43:38 GMT)
An Attentive-based Generative Model for Medical Image Synthesis [18.9] 注意に基づく二重コントラスト生成モデルであるADC-cycleGANを提案する。
このモデルは、二重コントラスト損失項とCycleGAN損失を統合し、合成された画像がソース領域と区別可能であることを保証する。
実験により,提案したADCサイクルGANモデルが,他の最先端生成モデルに匹敵するサンプルを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:17:37 GMT)
Learning While Scheduling in Multi-Server Systems with Unknown
Statistics: MaxWeight with Discounted UCB [18.9] 本稿では、複数のサーバと複数のタイプのジョブを持つマルチサーバシステムについて考察する。
目標は、処理時間の統計を知ることなく、サーバ上のジョブをスケジュールすることだ。
我々は,MaxWeightスケジューリングポリシと割引された高信頼度境界(UCB)を組み合わせることで,統計を同時に学習し,ジョブをサーバにスケジュールするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:57:06 GMT)
Can Contextual Biasing Remain Effective with Whisper and GPT-2? [18.8] 本稿では,GPT-2を併用したWhisperに対する神経コンテキストバイアスの有効性について検討する。
3つのデータセットに対する実験では、1000単語の偏りリストで単語の偏りの誤差が大幅に減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:56:01 GMT)
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a
Curvature Sensitivity Model [18.6] 曲率感性モデルと呼ばれる新しい感度モデルを提案する。
これにより、関数のレベル集合の曲率を有界にすることで、情報的境界を得ることができる。
そこで我々は,新しい深部生成モデルとして,曲率感性モデルの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:30:37 GMT)
Task-Agnostic Structured Pruning of Speech Representation Models [18.6] 性能劣化を補うための微粒なアテンションヘッドプルーニング法を提案する。
SUPERBベンチマーク実験により,複数のタスクで高密度モデルに匹敵する性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:11:06 GMT)
ThinkSum: Probabilistic reasoning over sets using large language models [18.1] 本稿では,2段階の確率的推論パラダイムであるThinkSumを提案する。
我々は,LLM評価タスクのBIGベンチスイートにおけるThinkSumの可能性とメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:25:19 GMT)
Syntax-Aware Graph-to-Graph Transformer for Semantic Role Labelling [18.0] 本稿では,グラフ関係を埋め込みとして入力する新しい手法を用いて,構文構造を符号化する構文対応グラフ変換器(SynG2G-Tr)モデルを提案する。
このアプローチは、構文構造に従う注意パターンに対してソフトなバイアスを与えるが、モデルがこの情報を使って代替パターンを学ぶことを可能にする。
本研究では,スパンベースと依存性ベースの両方のSRLデータセット上でモデルを評価し,ドメイン内設定とドメイン外設定の両方において,従来の代替手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:06:59 GMT)
One for All: Unified Workload Prediction for Dynamic Multi-tenant Edge
Cloud Platforms [18.0] 動的MT-ECPモデリングのためのクラスタリングに基づく手法は、しばしば過剰なコストを発生させる。
既存のエンドツーエンドの時系列予測手法は、一貫した予測性能を提供することが困難である。
本稿では,グローバルプールと静的コンテンツ認識を備えたエンドツーエンドフレームワークDynEformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:56:26 GMT)
Does it pay to optimize AUC? [17.5] 本稿では,より効率的なアルゴリズムであるAUC-optを提案し,$mathbbR2$で証明可能な最適なAUC線形分類器を求める。
実験によると、AUC-optは、$mathbbR2$で17から40、$mathbbR3$50 t-SNEトレーニングデータセットで4から42に大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:28:53 GMT)
DSHGT: Dual-Supervisors Heterogeneous Graph Transformer -- A pioneer
study of using heterogeneous graph learning for detecting software
vulnerabilities [17.5] 脆弱性検出はソフトウェアセキュリティにおいて重要な問題であり、学術と産業の両方から注目を集めている。
ディープラーニング、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩は、幅広いソフトウェア脆弱性の自動検出の可能性を明らかにしている。
この研究において、我々はCode Property Graphという形で異種グラフ表現を最初に探求した1人です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:57:13 GMT)
Joint Representations for Reinforcement Learning with Multiple Sensors [17.4] 複数のセンサからの強化学習のための表現学習を解析する。
共同表現学習における再構成ベースと対照的な損失の組み合わせは,性能を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:11:19 GMT)
Fast Interactive Search with a Scale-Free Comparison Oracle [17.4] 比較ベースの検索アルゴリズムにより、ユーザはフォームのクエリに応答してデータベース内のターゲットアイテム$t$を見つけることができる。
そのような類似性三重項に対して$(i,j;t)$に対して$gamma$-CKLと呼ばれるスケールフリー確率オラクルモデルを提案する。
我々は,バックトラッキング戦略により,$gamma$-CKL のオラクルの下で,指数関数的に収束率の高い探索アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:33:19 GMT)
Reinforcement Learning with General Utilities: Simpler Variance
Reduction and Large State-Action Space [17.4] 一般用途における強化学習の課題について考察する。
我々のアルゴリズムは、$tildemathcalO(epsilon-3)$と$tildemathcalO(epsilon-2)$サンプル複雑度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:16:35 GMT)
CLIP-Layout: Style-Consistent Indoor Scene Synthesis with Semantic
Furniture Embedding [17.1] 室内シーンの合成は、家具をフロアプランに適切にピックして配置する。
本稿では,インスタンスレベルの予測を出力できる自動回帰シーンモデルを提案する。
我々のモデルはシーン合成におけるSOTAの結果を達成し、自動補完の指標を50%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:48:55 GMT)
Dynamic Transfer Learning across Graphs [17.0] 動的グラフ間の知識伝達性を改善するための新しい汎用フレームワークDyTransを提案する。
理論的結果から着想を得て,進化するドメインの時間情報をモデル化する新しい時間符号化モジュールを提案する。
様々な実世界のデータセットの実験は、動的ソースドメインから動的ターゲットドメインへの知識転送におけるDyTransの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:35:22 GMT)
Tackling Unbounded State Spaces in Continuing Task Reinforcement
Learning [16.7] 深層強化学習アルゴリズムは、リセットの欠如により回復不可能な状態に分岐しうることを示す。
我々は、まずエージェントが安定することを学習し、次に最適なことを学習するように促す、Lynovにインスパイアされた報酬形成アプローチを導入する。
これらの手法により、オンラインの非変換状態領域を学習する際に、深いRLアルゴリズムがハイパフォーマンスなポリシーを学習できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:01:09 GMT)
Interpretable and Explainable Logical Policies via Neurally Guided
Symbolic Abstraction [16.3] ニューラルgUided Differentiable loGic policiEs (NUDGE)を紹介する。
NUDGEは、トレーニングされたニューラルネットワークベースのエージェントを使用して、候補重み付けされたロジックルールの探索をガイドし、差別化可能なロジックを使用してロジックエージェントをトレーニングする。
実験により, NUDGEエージェントは, 純粋に神経性に優れ, 初期状態や問題の大きさの異なる環境に対して良好な柔軟性を示しながら, 解釈可能かつ説明可能なポリシーを誘導できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:59:44 GMT)
DistilXLSR: A Light Weight Cross-Lingual Speech Representation Model [16.3] 蒸留言語間音声表現モデルであるDistilXLSRを提案する。
既存の音声の音素をランダムにシャッフルすることにより、言語情報を減らし、英語データのみを用いて言語間モデルを蒸留する。
本手法は,様々な言語/教師モデルに対して一般化可能であることが証明され,英語事前学習モデルの言語間性能を向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:03:06 GMT)
Adjustable Visual Appearance for Generalizable Novel View Synthesis [16.2] 本研究では,対象の天気や照明条件に合わせてレンダリングされたビューの視覚的外観を変更可能な新しいビュー合成手法を提案する。
本手法は,異なる外観条件下で合成シーンを訓練した一般化可能なトランスフォーマーアーキテクチャに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:17:04 GMT)
Supervised Metric Learning to Rank for Retrieval via Contextual
Similarity Optimization [16.1] 多くのメートル法学習損失関数は、トレーニングサンプルの正しいランキングを学習することに重点を置いているが、意味的に一貫性のないラベルに強く適合している。
本稿では,コサイン類似性に加えて文脈類似性を最適化する,文脈損失と呼ばれる新しい計量学習手法を提案する。
実験により、提案した損失は騒音のラベル付けに頑健であり、列車データの大部分が保持されていない場合でも過度に適合する傾向が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:25:04 GMT)
Matching-based Data Valuation for Generative Model [16.0] 生成モデルに対する最初のモデルに依存しないアプローチである生成モデル評価器(GMValuator)を紹介する。
GMValuatorは、ディープラーニングモデルのためのトレーニング不要でポストホックなデータバリュエーション戦略を提供する最初の作品だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:00:10 GMT)
Can LLMs like GPT-4 outperform traditional AI tools in dementia
diagnosis? Maybe, but not today [15.8] GPT-4は、共通自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な機能を持つ。
また、様々な専門的および学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示す。
認知症診断におけるGPT-4の限界について考察し,GPT-4の今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:47:45 GMT)
DocFormerv2: Local Features for Document Understanding [15.7] 視覚文書理解のためのマルチモーダル変換器DocFormerv2を提案する。
VDUドメインは、フォームから情報を抽出するなど、文書(単なるOCR予測)を理解する必要がある。
我々のアプローチであるDocFormerv2はエンコーダ・デコーダ変換器であり、視覚、言語、空間的特徴を入力とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:58:03 GMT)
Efficient Latency-Aware CNN Depth Compression via Two-Stage Dynamic
Programming [15.5] 本稿では,一般的な畳み込み操作を対象とする新しい深度圧縮アルゴリズムを提案する。
ImageNetのMobileNetV2-1.0では、0.11%の精度で1.41タイムのスピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:46:38 GMT)
Fair Diffusion: Instructing Text-to-Image Generation Models on Fairness [15.1] 生成テキストから画像への展開後のバイアスを軽減するために,Fair Diffusionと呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には、人間の指示に基づいて、任意の方向にバイアスをシフトさせることで、例えば、アイデンティティグループに対して任意に新しい比率が得られることを示す。
この制御を導入することで、データフィルタリングや追加のトレーニングを必要とせず、公平さで生成イメージモデルを指示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:44:10 GMT)
Towards In-context Scene Understanding [15.0] In-contextx$hasは、異なるタスクに対して異なるプロンプトでモデルの振る舞いを設定する機能を持つ。
Hummingbirdは、微調整されたモデルよりも効率的にタスクを実行するように構成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:42:04 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） (Fri, 2 Jun 2023 02:44:03 GMT)
Demystifying NFT Promotion and Phishing Scams [15.0] 本稿では,NFTの不正収集を継続的に推進する439のTwitterアカウントについて,縦断解析を行った。
これらのプロモーションと対話するほとんどのアカウントはボットであり、不正なNFTコレクションの人気を急速に高める可能性がある。
また,NFTフィッシング攻撃に対する一般的なフィッシング・ブロックリストやセキュリティツールの性能を評価することで,一般的なフィッシング・エコシステムのギャップを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:01:25 GMT)
SuperFlow: Performance Testing for Serverless Computing [14.9] サーバレスコンピューティングに特化した最初のパフォーマンステストアプローチであるSuperFlowを提案する。
SuperFlowは97.22%の精度、39.91ポイントの試験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:29:28 GMT)
No Bidding, No Regret: Pairwise-Feedback Mechanisms for Digital Goods
and Data Auctions [14.9] 本研究は, 一般的な繰り返しオークション設定に対処する新しいメカニズムを提案する。
メカニズムの新規性は、入札者から情報を引き出すためにペアワイズ比較を使用することにある。
ヒューマンファクターに焦点が当てられていることは、よりヒューマン・アウェアで効率的なメカニズム設計の発展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:29:07 GMT)
Layer-Wise Feedback Alignment is Conserved in Deep Neural Networks [14.9] 本稿では,フィードバックアライメントの学習力学を規定する保全法則の集合を明らかにする。
分析の結果, FAにはグラディエント・ダイスン(Gradient Descent)と類似した暗黙の偏見があることが判明した。
本研究の意義は,バックプロパゲーションよりも効率的で生物学的に妥当な代替手段の開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:57:24 GMT)
Easy Guided Decoding in Providing Suggestions for Interactive Machine
Translation [14.6] 我々は、新しい制約付きデコーディングアルゴリズム、すなわちPrefix Suffix Guided Decoding (PSGD)を提案する。
PSGDは平均で10.87ドルのBLEUと8.62ドルのBLEUをWeTSとWMT 2022のTranslation Suggestionデータセットで改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:25:20 GMT)
Text Style Transfer Back-Translation [14.6] Back Translationは、同様のスタイルを共有する入力の翻訳を改善する。
自然な入力では、BTはわずかに改善され、時には悪影響を及ぼすだけである。
本稿では,BTデータのソース側を変更するためにスタイル転送モデルを用いたテキストスタイル転送逆変換を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:33:47 GMT)
Unbiased constrained sampling with Self-Concordant Barrier Hamiltonian
Monte Carlo [14.5] Barrier Hamiltonian Monte Carlo (BHMC) は、多様体 $mathrmM$ 上の Gibbs 分布 $pi$ からサンプリングすることを目的とした HMC アルゴリズムのバージョンである。
本稿では,この問題に対処するため,新たなフィルタステップである"進化チェックステップ"を提案する。
我々の主な結果は、これらの2つの新しいアルゴリズムが$pi$に対して可逆的なマルコフ連鎖を生成し、以前の実装と比較してバイアスに悩まされないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:33:39 GMT)
EPIC: Graph Augmentation with Edit Path Interpolation via Learnable Cost [14.2] EPIC (Edit Path Interpolation via learnable Cost) はグラフデータセットを拡張するための新しい手法である。
我々はラベル付きグラフの比較を通してグラフ編集距離を学習し、この知識を用いて元のグラフのペア間のグラフ編集パスを作成する。
提案手法の有効性をいくつかのベンチマークデータセットに示すとともに,グラフ分類タスクにおける既存の拡張手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:19:07 GMT)
End-to-end spoken language understanding using joint CTC loss and
self-supervised, pretrained acoustic encoders [13.7] 本研究では,コネクショニストの時間分類を微調整した自己教師型音響エンコーダを用いて,テキストの埋め込みを抽出する。
本モデルでは,DSTC2データセット上でのSOTA(State-of-the-art)対話行動分類モデルに対して,4%の絶対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:25:06 GMT)
Learning the Relation between Code Features and Code Transforms with
Structured Prediction [13.6] 条件付きランダムフィールド(CRF)を用いたASTノードのレベルでのコード変換を構造的に予測する最初の手法を提案する。
このアプローチはまず、特定のASTノードに特定のコード変換がどのように適用されるかをキャプチャする確率モデルをオフラインで学習し、次に学習したモデルを使用して、任意の新しい、目に見えないコードスニペットの変換を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:19:18 GMT)
Fast Nonlinear Vector Quantile Regression [13.6] 量子回帰(QR)は、ターゲット変数の1つ以上の条件量子化を推定する強力なツールである。
ベクトル量子回帰(VQR)は、ベクトル値のターゲット変数に対するQRの拡張として提案された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:04:32 GMT)
Constraint-Guided Test Execution Scheduling: An Experience Report at ABB
Robotics [13.5] 我々は、大規模なテストリポジトリからテスト実行のスケジューリングを自動化することを目標とするDynTestと呼ばれるプロジェクトの結果を示す。
本稿では,ABBロボティクスにおけるテスト実行スケジューリングのための制約ベース最適化モデルの転送に成功した経験と教訓について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:29:32 GMT)
End-to-End Modeling Hierarchical Time Series Using Autoregressive
Transformer and Conditional Normalizing Flow based Reconciliation [13.4] 本研究では, 条件付き正規化フローベース自己回帰変換器の整合に基づく, 終端から終端までの時系列予測モデルを提案する。
他の最先端手法とは異なり、明示的な後処理ステップを必要とせずに予測と和解を同時に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:39:22 GMT)
A systematic literature review on the code smells datasets and
validation mechanisms [13.4] 45の既存データセットの調査によると、匂いを検出するデータセットの精度は、関連する特性に大きく依存している。
多くの既存のデータセットは、God Class、Long Method、Feature Envyをサポートし、FowlerとBeckのカタログの6つの匂いは、いかなるデータセットもサポートしていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:57:31 GMT)
THiFLY Research at SemEval-2023 Task 7: A Multi-granularity System for
CTR-based Textual Entailment and Evidence Retrieval [13.3] NLI4CTタスクは、臨床トライアル報告(CTR)に基づいて仮説を導き、正当化を支持する証拠を回収することを目的としている。
本稿では,CTRに基づくテキスト検索とエビデンス検索のための多粒度システムを提案する。
我々は,T5ベースモデルであるSciFiveを医療用コーパスで事前学習することで,システムの数値推論能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:09:31 GMT)
UMD: Unsupervised Model Detection for X2X Backdoor Attacks [13.2] バックドア(トロイジャン)攻撃はディープニューラルネットワークに対する一般的な脅威であり、トリガーバックドアに埋め込まれた1つ以上のソースクラスのサンプルは、敵のターゲットクラスに誤って分類される。
本稿では,X2Xのバックドア攻撃を,敵対的(ソース,ターゲット)クラスペアの共役推論によって効果的に検出する教師なしモデル検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:56:40 GMT)
5IDER: Unified Query Rewriting for Steering, Intent Carryover,
Disfluencies, Entity Carryover and Repair [13.2] マルチターン会話には、ステアリング、インテントの受け渡し、分散性、エンティティの受け渡し、修復など、さまざまな会話のユースケースを理解する必要がある。
本研究は,上記5つのタスクだけでなく,これらのユースケースの複雑な構成も扱える非自己回帰型クエリ書き換えアーキテクチャを提案する。
提案モデルでは,ベースラインモデルに比べて単一タスク性能が優れており,ユースケース構成において細調整されたT5モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:17:52 GMT)
Transcending Grids: Point Clouds and Surface Representations Powering
Neurological Processing [13.1] 医療分野では、医療画像の正確な分類が不可欠であるが、従来の方法では、一貫したグリッド構造で医療データをヒンジすることが多い。
最近の医学研究は、データの表現を考慮せずに、より優れたパフォーマンスを達成するためにアーキテクチャを微調整することに焦点を当てている。
グリッドベースのデータを高次元表現に変換するための新しい手法を提案し、非構造化点クラウドデータ構造を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:09:40 GMT)
What-is and How-to for Fairness in Machine Learning: A Survey,
Reflection, and Perspective [13.1] 機械学習文学においてこれまで提案されてきたフェアネスの概念を概観し,考察する。
また、現在の予測と決定によって引き起こされる長期的な影響についても検討する。
本稿では、目的を達成するために、ミッション(どんな公正を強制したいのか)と手段(どの公正分析が興味を持つのか)を一致させることの重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:04:56 GMT)
DVFO: Dynamic Voltage, Frequency Scaling and Workload Offloading for DNN
Edge Inference [13.0] 本稿では,新しいDVFS対応エッジクラウド協調推論フレームワークであるDVFOを提案する。
エッジデバイスのCPU、GPU、メモリの周波数を自動で最適化する。
これは最先端の計画に比べて平均エネルギー消費を33%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:00:42 GMT)
Multi-Modal Emotion Recognition for Enhanced Requirements Engineering: A
Novel Approach [12.9] 本稿では,要求工学プロセスを強化するためのマルチモーダル感情認識プラットフォーム(MEmoRE)を提案する。
MemoREは最先端の感情認識技術を活用し、表情、発声イントネーション、テキスト感情分析を統合している。
私たちは、より共感的で、効果的で、成功したソフトウェア開発プロセスの道を開くことを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:37:51 GMT)
Robust Bayesian Inference for Measurement Error Models [12.7] 測定誤差は、応答変数に影響を及ぼす共変量の集合がノイズによって破損した場合に発生する。
既存の測定誤差を扱う方法は、しばしば強い仮定に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:48:15 GMT)
Auditing for Human Expertise [12.6] 高度な予測タスクは、しばしば訓練された人間の専門家によって扱われる。
これは、人間の専門家がアルゴリズムの予測器で捉えられない価値を付加するかどうかという自然な疑問を提起する。
我々は、この問題を自然仮説テストとして適用できる統計的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:15:24 GMT)
Multi-Level Knowledge Distillation for Out-of-Distribution Detection in
Text [12.4] 自己教師付き表現学習は、アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出に有用な要素であることが証明されている。
本稿では,両OoD検出手法の相補的特性を解析する。
本稿では,その限界を緩和しつつ,その強度を統合した多段階の知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:48:09 GMT)
Your Contrastive Learning Is Secretly Doing Stochastic Neighbor
Embedding [12.4] 自己教師付きコントラスト学習(SSCL)は、ラベルのないデータから強力な特徴を抽出することに成功した。
我々はSSCLの理論的理解に寄与し、その古典的なデータ可視化手法である隣接埋め込みとの関係を明らかにする。
ドメインに依存しない拡張、暗黙のバイアス、学習特徴の堅牢性に関する新しい分析結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:55:43 GMT)
Federated Domain Generalization: A Survey [12.4] 機械学習では、データはさまざまなデバイス、組織、エッジノードに分散されることが多い。
この課題に応えて、連邦領域の一般化への関心が高まっている。
本稿では,この領域における最近の進歩に関する最初の調査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:55:42 GMT)
A Conditional Normalizing Flow for Accelerated Multi-Coil MR Imaging [12.3] 我々は,測定演算子のヌル空間の信号成分を推論する新しい条件正規化フロー(CNF)を開発し,後に測定データと組み合わせて完全な画像を生成する。
高速MRI脳と膝関節データを用いて,近年のMRI後部サンプリング技術を上回る高速な推測と精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:49:26 GMT)
Neural Differential Recurrent Neural Network with Adaptive Time Steps [12.0] 隠れ状態の時間的発達を表すためにニューラルODEを用いるRNN-ODE-Adapと呼ばれるRNNベースのモデルを提案する。
我々は、データの変化の急激さに基づいて時間ステップを適応的に選択し、「スパイクのような」時系列に対してより効率的にモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:46:47 GMT)
Privacy Distillation: Reducing Re-identification Risk of Multimodal
Diffusion Models [11.7] プライバシ蒸留(Privacy Distillation)は、テキストから画像への生成モデルで、識別可能なデータに公開することなく、別のモデルを教えることができるフレームワークである。
本手法は,(1)実データ上で第1拡散モデルをトレーニングし,(2)本モデルを用いて合成データセットを生成し,(3)再構成された合成データに対して第2拡散モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:44:00 GMT)
One Risk to Rule Them All: Addressing Distributional Shift in Offline
Reinforcement Learning via Risk-Aversion [11.2] オフライン強化学習(RL)は、オンライン探索が不可能な安全クリティカルドメインに適している。
オフラインRLにおけるリスクに関する以前の研究は、(分布シフトを避けるために)オフラインRL技術と(リスク回避を達成するために)リスクに敏感なRLアルゴリズムを組み合わせる。
これら2つの問題に共同で対処するためのメカニズムとしてリスク回避を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:20:51 GMT)
An Adaptive Method for Weak Supervision with Drifting Data [11.0] 非定常的な環境では,厳格な品質保証を施した適応手法を導入する。
我々は、弱い監督源の精度が時間とともにドリフトできる非定常的なケースに焦点を当てる。
我々のアルゴリズムはドリフトの大きさに関する仮定を一切必要とせず、入力に基づいて適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:27:34 GMT)
Masked Autoencoder for Unsupervised Video Summarization [10.9] 自己教師付き学習(SSL)は、複数の下流タスクに対する堅牢性と柔軟性が認められている。
教師なしの自己教師型オートエンコーダは、ビデオ要約モデルとして利用するために、追加の下流アーキテクチャ設計や微調整の重みを必要としない。
本手法は,様々な実験環境下での有効性を示すために,主要な教師なしビデオ要約ベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:44:45 GMT)
Concurrent Classifier Error Detection (CCED) in Large Scale Machine
Learning Systems [10.8] 本稿では,CEDを機械学習システムに実装するCED(Concurrent Error Detection)を提案する。
CCEDはメインMLシステムの一連のチェック信号を識別し、エラーを検出するために訓練された同時MLにフィードする。
その結果、単純なランダムフォレスト分類器を使用すると、95%以上のエラーが検出されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:36:05 GMT)
Reducing Large Adaptation Spaces in Self-Adaptive Systems Using Machine
Learning [10.4] ML2ASR+は、適応空間削減のための機械学習の略である。
インターネット・オブ・シングス・アプリケーションとサービス・ベース・システムという,適応空間のサイズが異なる2つのアプリケーションに対してML2ASR+を評価する。
その結果,ML2ASR+は異なる種類の目標に対応するために適用可能であり,適応空間を減少させることができ,適応目標の実現に無視できない影響で90%以上の適応決定を行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:49:33 GMT)
Large Language Models Converge on Brain-Like Word Representations [10.3] 人型表現が大きな言語モデルに現れることを示す。
特に、より大きなニューラルネットワークモデルが得られるほど、それらの表現は、脳画像から得られる神経反応の測定と構造的に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:09:46 GMT)
Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models [10.3] FinTrustは財務文書の論理的一貫性を評価する評価ツールである。
金融予測のための最先端NLPモデルの整合性は乏しいことを示す。
意味保存による性能劣化の分析は,現在のテキストベースの手法が市場情報の堅牢な予測に適していないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:13:40 GMT)
Is Generative Modeling-based Stylization Necessary for Domain Adaptation
in Regression Tasks? [10.3] 本稿では,回帰作業における視覚領域適応における入力レベルアライメントの役割について検討する。
入力アライメントは、分類と比較して回帰タスクにはほとんど影響しないことがわかった。
我々は,非パラメトリックな特徴レベルドメインアライメント手法であるImSty(ImSty)を開発し,SOTA回帰タスクに対して一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:28:52 GMT)
Affinity Clustering Framework for Data Debiasing Using Pairwise
Distribution Discrepancy [10.2] グループ不均衡(グループ不均衡)は、データセットにおける表現バイアスの主要な原因である。
本稿では、アフィニティクラスタリングを利用して、ターゲットデータセットの非保護および保護されたグループの表現のバランスをとるデータ拡張手法であるMASCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:18:20 GMT)
Maximum Entropy on Erroneous Predictions (MEEP): Improving model
calibration for medical image segmentation [10.2] 本稿では,分割ネットワークのトレーニング戦略であるMEEPを紹介する。
脳の磁気共鳴画像(MRI)における白質高強度病変と、心臓MRIにおける心房細動の2つの課題について、提案手法をベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:47:01 GMT)
Simple security proof of coherent-one-way quantum key distribution [10.1] コヒーレントワンウェイ量子鍵分布(COW-QKD)は、光子数分割攻撃に耐える能力を持つ。
近年の研究では、現在のCOW-QKDシステムは安全ではなく、光ファイバー長の20km以内で秘密鍵を安全に配布できることが示されている。
2パルス真空状態を新しいデコイシーケンスとして付加することにより,COW-QKDの実用的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:41:44 GMT)
OMNI: Open-endedness via Models of human Notions of Interestingness [10.0] LMベースのMoIは、学習可能な$textitと興味深い$2のタスクにフォーカスすることで、オープンエンドの学習を改善する。
このアプローチは、次にフォーカスするタスクをインテリジェントに選択する能力を劇的に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:32:17 GMT)
Token-wise Decomposition of Autoregressive Language Model Hidden States
for Analyzing Model Predictions [9.9] 本研究は,各初期入力トークンに基づいて,自己回帰言語モデルから最終隠れ状態の線形分解を行う。
次単語確率の変化を重要度尺度として、まず、どの文脈語が言語モデル予測に最も貢献するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:50:07 GMT)
Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels [9.9] 我々は、(i) 半整数順序全体の実数直線上で、関連するラゲール函数(英語版)、(ii) 有理函数(英語版)のコーシー核(英語版)、(iii) エルミート函数のガウス核(英語版)の明示的な展開を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:45:00 GMT)
Learning Weakly Supervised Audio-Visual Violence Detection in Hyperbolic
Space [9.8] HyperVDは、モデル識別を改善するために、双曲空間にスニペットの埋め込みを学ぶ新しいフレームワークである。
我々のフレームワークはマルチモーダル核融合のためのデトゥール核融合モジュールで構成されている。
この空間でスニペット表現を学習することで、このフレームワークは暴力的な出来事と通常の出来事のセマンティックな差異を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:11:14 GMT)
A Decentralized Alternating Gradient Method for Communication-Efficient
Bilevel Programming [9.8] 本稿では,分散化ネットワーク上での双方向プログラミング問題の解法として,ペナルティ関数に基づく分散化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの重要な特徴は,行列ベクトル積の分散計算とベクトル通信によるペナルティ関数の過次性を推定することである。
この結果から,ミニマックスや合成最適化を含む多種多様なコンセンサス問題に対する収束率が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:26:54 GMT)
Towards Sustainable Learning: Coresets for Data-efficient Deep Learning [9.5] CRESTは、データセットに関する厳密な理論的サブセット実験を備えた、最初のスケーラブルなサブセットディープネットワークフレームワークである。
CRESTは、非イメージ関数の最も価値のある例を特定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:51:08 GMT)
ChatGPT is a Remarkable Tool -- For Experts [9.5] 生産性の向上,問題解決プロセスの合理化,書き込みスタイルの改善など,ChatGPTの可能性を探究する。
これらの分野では、ChatGPTへの過度な依存に関連する潜在的なリスクを強調します。
われわれはChatGPTが有益であることを証明した分野と目的、ChatGPTを法的に使用するべきアプリケーション、信頼性が制限されるシナリオについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:28:21 GMT)
Is Model Attention Aligned with Human Attention? An Empirical Study on
Large Language Models for Code Generation [9.4] 本稿では,Large Language Models (LLMs) が,コード生成中に人間のプログラマと同じ自然言語記述に関わっているかを検討する。
LLMのコード生成精度と人間のプログラマとの整合性には相関がないことがわかった。
この結果から,人間によるLLMの理解性向上とプログラマの信頼度向上の必要性が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:57:03 GMT)
VGOS: Voxel Grid Optimization for View Synthesis from Sparse Inputs [9.4] VGOSはスパースインプット(3-10ビュー)からの高速(3-5分)放射場再構成のためのアプローチ
周辺ボクセルの最適化を抑えることでオーバーフィッティングを防止できるインクリメンタルボクセルトレーニング戦略を導入する。
超高速収束によるスパース入力に対して,VGOSが最先端の性能を達成することを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:39:27 GMT)
MLP-Mixer as a Wide and Sparse MLP [9.3] 多層パーセプトロン(MLP)は深層学習の基本的な構成要素である。
最近のMixerでの実証的な成功は、より良いパフォーマンスを達成するための改善には依然として隠れた可能性があることを明らかにしている。
Mixerはある程度の重量で効果的に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:51:24 GMT)
Learning Landmarks Motion from Speech for Speaker-Agnostic 3D Talking
Heads Generation [9.2] 本稿では,生音声入力から3次元音声頭を生成する新しい手法を提案する。
3D音声ヘッド生成におけるランドマークの使用は、一貫性、信頼性、手動アノテーションの必要性の回避など、さまざまなメリットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:04:57 GMT)
MKOR: Momentum-Enabled Kronecker-Factor-Based Optimizer Using Rank-1
Updates [9.2] この研究は、深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング時間と収束性を改善するMKORと呼ばれるMomentum-Enabled Kronecker-Factor-Based Using Rank-1 updateを提案する。
2次手法は、より収束率が高い一方、モデルサイズまたは/またはトレーニングバッチサイズに関して3次複雑さを持つ。
2次更新の通信複雑性を低減し、線形通信複雑性を達成することにより、MKORは2次更新の頻度を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:00:19 GMT)
Harnessing large-language models to generate private synthetic text [9.2] 差分プライベート(DP)トレーニング方法は、MLモデルがプライベート情報を公開しないことを保証することで、機密データを保護することができる。
本稿では,オリジナルデータに対して差分プライベートな新しい合成データセットを生成するための代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:59:36 GMT)
Towards Understanding the Dynamics of Gaussian-Stein Variational
Gradient Descent [9.1] Stein Variational Gradient Descent (SVGD) は、非パラメトリック粒子に基づく決定論的サンプリングアルゴリズムである。
双線型カーネルを介してガウス分布の族に投影されるガウス-SVGDのダイナミクスについて検討する。
本稿では密度ベースおよび粒子ベースによるGaussian-SVGDの実装を提案し、GVIの最近のアルゴリズムは、異なる視点から提案され、我々の統合フレームワークの特別なケースとして現れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:36:32 GMT)
VoteTRANS: Detecting Adversarial Text without Training by Voting on Hard
Labels of Transformations [8.8] 敵対的攻撃は、ディープラーニングモデルに深刻な欠陥を露呈する。
本稿では,VoteTRANS(VoteTRANS)という変換の予測からハードラベルに投票することで,学習を伴わない検出を提案する。
この評価は、VoteTRANSが様々な最先端の攻撃、モデル、データセットにわたる敵テキストを効果的に検出していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:18:19 GMT)
Local Model Reconstruction Attacks in Federated Learning and their Uses [8.8] 局所的なモデル再構築攻撃は、敵が他の古典的な攻撃をより効果的に引き起こすことを可能にする。
局所モデル再構成攻撃を利用したフェデレート学習におけるモデルベース属性推論攻撃を提案する。
我々の研究は、FLのプライバシーリスクを効果的に定量化するために、強力で説明可能な攻撃を設計するための新しい角度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:25:29 GMT)
StyleGAN Salon: Multi-View Latent Optimization for Pose-Invariant
Hairstyle Transfer [8.7] 本論文は、バーチャルヘアトライオンのために、参照画像のヘアスタイルを入力写真に転送することを目的とする。
本稿では、参照合成の「2つの異なるビュー」を用いて、隠蔽領域や曖昧な領域を意味的にガイドする多視点最適化フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,より難易度の高いヘアトランスファーシナリオからなるユーザスタディにおいて,高品質な結果が得られ,先行作業よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:41:14 GMT)
An Augmented Lagrangian Approach to Conically Constrained Non-monotone
Variational Inequality Problems [8.6] ALAVIと呼ばれる拡張ラグランジアン原始双対法を導入し、一般に制約されたVIモデルを解く。
計量準正則性条件の下では、VI モデルが非単調であっても、ALAVI の局所収束速度は線形となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:33:15 GMT)
Adversarial Attack Based on Prediction-Correction [8.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、元の例に小さな摂動を加えることで得られる敵の例に対して脆弱である。
本稿では,新たな予測補正(PC)に基づく対角攻撃を提案する。
提案したPCベースの攻撃では、予測された例を最初に生成するために既存の攻撃を選択し、予測された例と現在の例を組み合わせて追加の摂動を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:11:32 GMT)
Privacy in Multimodal Federated Human Activity Recognition [8.3] 本研究は, ユーザ, 環境, センサレベルでのHAR(Federated Human Activity Recognition)におけるプライバシの影響について検討する。
HARにおけるFLの性能は、FLシステムのプライバシレベルに依存していることを示す。
本研究では,HARにおける受動的センシング手法の倫理的活用には,このようなプライバシが不可欠であるため,クライアントが一般FLモデルとグループレベルのモデルの両方をモダリティ毎に相互に訓練するシステムを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:10:25 GMT)
Primitive Simultaneous Optimization of Similarity Metrics for Image
Registration [8.2] 本稿では,原始和法により実装された登録メトリクスの同時最適化が,画像登録に有効かどうかを検討する。
専門神経放射線学者のランドマークアノテーションを用いて,TRE(Target Registration Error)による登録精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:10:54 GMT)
An Evaluation of Log Parsing with ChatGPT [8.0] 本稿では,ChatGPTが2つの研究課題に対処してログ解析を行う能力を評価する。
以上の結果から,ChatGPTは適切なプロンプトでログ解析を行う上で有望な結果が得られることがわかった。
本稿では,ChatGPTに基づくログ解析の課題と可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:58:43 GMT)
Efficient Algorithms for Exact Graph Matching on Correlated Stochastic
Block Models with Constant Correlation [7.9] 本稿では,グラフとコミュニティ構造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2つの相関ブロックモデル間の正確なマッチングを実現する最初の低次時間アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:57:07 GMT)
Mining Architectural Information: A Systematic Mapping Study [7.9] 建築情報マイニングに関する文献がどのような文献で利用できるかは明らかになっていない。
ソフトウェアリポジトリにおけるアーキテクチャ情報のマイニングに関する文献を特定し,分析し,合成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:20:10 GMT)
Blockchain-based Decentralized Co-governance: Innovations and Solutions
for Sustainable Crowdfunding [7.6] 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） (Fri, 2 Jun 2023 12:03:38 GMT)
Self-supervised Interest Point Detection and Description for Fisheye and
Perspective Images [7.5] キーポイント検出とマッチングは多くのコンピュータビジョンにおける基本的な課題である。
本研究では,画像取得に使用されるカメラの形状が原因で発生する場合に焦点をあてる。
我々は最先端のアプローチを構築し、関心点検出器と記述子ネットワークのトレーニングを可能にする自己監督的な手順を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:39:33 GMT)
A Note On Interpreting Canary Exposure [7.5] カナリア露光は、機械学習モデルのトレーニングのプライバシを経験的に評価したり、監査するために頻繁に使用される。
このノートの目的は、カナリア曝露の解釈方法に関する直感を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:48:38 GMT)
Recent Advances in Graph-based Machine Learning for Applications in
Smart Urban Transportation Systems [7.3] 本章では、ITS設計における重要な技術的課題に関する背景情報と研究手法のレビューを紹介する。
グラフベースの機械学習手法について,グラフの基本概念,グラフデータ表現,グラフニューラルネットワークアーキテクチャ,およびそれらのITSアプリケーションとの関係を詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:50:57 GMT)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning? [7.2] 我々は、$k$-DisGNNが距離行列に含まれるリッチな幾何学を効果的に活用できることを示す。
幾何学的深層学習(GDL)と従来のグラフ表現学習(GRL)の関連性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:12:40 GMT)
Model-agnostic Measure of Generalization Difficulty [7.2] そこで本研究では,タスク固有の一般化難易度について,モデルに依存しない最初の尺度を提案する。
本手法は,データから得られる情報を除くタスクの一般化に必要な総情報の定量化を行う。
これは、モデルが一般化しなければならない空間の本質的な次元と指数関数的にスケールするが、次元ごとの分解では直感的にしかできない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:03:46 GMT)
Leveraging Auxiliary Domain Parallel Data in Intermediate Task
Fine-tuning for Low-resource Translation [7.2] PMSSモデルの中間タスク微調整(ITFT)はドメイン固有のNMTにとって極めて有益である。
ドメイン分割テストを用いて、ドメイン固有の結果の変動を定量化し、ITFTがドメイン分散の影響をある程度軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:05:18 GMT)
Fluid Transformers and Creative Analogies: Exploring Large Language
Models' Capacity for Augmenting Cross-Domain Analogical Creativity [7.1] クロスドメインなアナロジー推論は、人間にとって困難な、中核的な創造力である。
最近の研究は、Large Language Modelsのクロスドメインアナログを生成する能力の証明を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:31:38 GMT)
Self Contrastive Learning for Session-based Recommendation [7.1] SCL(Self-Contrastive Learning)は、アイテム表現間の一様分布を直接促進する目的関数として定式化されている。
SCLは、統計的に重要な最先端モデルの性能を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:43:21 GMT)
Discreteness of asymptotic tensor ranks [6.6] 我々は、大きなテンソル力に対して、償却または正規化される「漸近的」パラメータについて研究する。
例えば、テンソルランク、スライスランク、サブランクなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:42:39 GMT)
Adaptive Message Quantization and Parallelization for Distributed
Full-graph GNN Training [6.6] 大きなグラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)の分散フルグラフトレーニングは、帯域幅の要求と時間を要する。
本稿では,分散フルグラフ学習を高速化する効率的なGNNトレーニングシステムであるAdaQPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:02:09 GMT)
The optimal connection model for blood vessels segmentation and the
MEA-Net [6.5] 分割結果の血管中心からトポロジ的特徴を抽出する新しい手法を提案する。
また,血管間の接続順序を決定するために,最小表面に基づく最適接続モデルを構築した。
本手法は3次元マルチクラス血管セグメンテーションタスクにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:52:35 GMT)
Learning Multi-step Reasoning from Arithmetic Task [6.4] 本研究では,比較的小さな言語モデルを多段階推論の能力に組み込む方法について検討する。
本稿では,複数ステップの算術的タスクを表す合成データセットMsAT上で,LMを継続的に事前学習することにより,そのような能力を注入することを提案する。
4つの数学単語問題データセットに対する実験により,提案手法の有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:29:22 GMT)
EdGCon: Auto-assigner of Iconicity Ratings Grounded by Lexical
Properties to Aid in Generation of Technical Gestures [6.2] American Sign Language (ASL) の技術的ジェスチャーは、その語彙的隣人と同じ形式を最適に共有する。
我々は,ASLの語彙データベースであるASL-LEXを用いて,一連の技術的ジェスチャー内での語彙関係を同定する。
EdGConは80.76%の価格設定を正しく自動割り当てすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:04:01 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） (Fri, 2 Jun 2023 04:38:48 GMT)
SAPI: Surroundings-Aware Vehicle Trajectory Prediction at Intersections [6.2] SAPIは交差点での車両軌道を予測するためのディープラーニングモデルである。
提案モデルは2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と1つのデコーダからなる。
我々は、自動運転車を介して現実世界の交差点で収集されたプロプライエタリなデータセット上でSAPIを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:10:45 GMT)
Decentralized Online Regularized Learning Over Random Time-Varying
Graphs [6.1] ランダムな時間変化グラフを用いたオンライン正規化線形回帰アルゴリズムを開発した。
後悔の上限は$O(T1-tauln T)$であり、$tauin (0.5,1)$はアルゴリズムのゲインに依存する定数である。
さらに、後悔の上限は$O(T1-tauln T)$であり、$tauin (0.5,1)$はアルゴリズムのゲインに依存する定数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:58:00 GMT)
SWL-Adapt: An Unsupervised Domain Adaptation Model with Sample Weight
Learning for Cross-User Wearable Human Activity Recognition [6.0] クロスユーザWHARのためのサンプル重み学習(SWL-Adapt)を用いた教師なしドメイン適応モデルを提案する。
SWL-Adaptは、パラメータ化されたネットワークを用いて、各サンプルの分類損失とドメイン識別損失に応じてサンプル重量を算出する。
3つの公開WHARデータセットの実験では、SWL-Adaptがユーザ間のWHARタスクにおける最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:14:17 GMT)
Learning from Physical Human Feedback: An Object-Centric One-Shot
Adaptation Method [5.9] Object Preference Adaptation (OPA) は,1) 多様な行動を生み出すための基本方針の事前学習,2) 人間のフィードバックによるオンライン更新の2つの重要な段階から構成される。
私たちの適応はオンラインで行われ、人間の介入(ワンショット)を1つだけ必要とします。
高価な人間のデモではなく、安価な合成データで訓練された弊社のポリシーは、物理的な7DOFロボット上の現実的なタスクに対する人間の摂動に正しく適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:37:20 GMT)
Trade-offs between Entanglement and Communication [5.9] 我々は,$tildeTheta(k5 log3 n)$ qubits of tanglementの量子同時プロトコルが,$O(k)$ qubits of tanglementの2方向ランダム化プロトコルよりも指数関数的に優れていることを示す。
私たちの研究以前には、リレーショナルな分離のみが知られていました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:49:39 GMT)
KL-Divergence Guided Temperature Sampling [5.8] 温度が上がると、予測は多様になるが、幻覚にも弱い。
幻覚を緩和するための一般的なアプローチは、ソース/グラウンドのドキュメントを提供することである。
本稿では,デコードステップよりも温度が一定であることの制約を緩和すると共に,その発生源との関係に応じて動的温度を誘導する機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:11:26 GMT)
DeepScribe: Localization and Classification of Elamite Cuneiform Signs
Via Deep Learning [5.7] 1933年、シカゴ大学東洋研究所の考古学者たちは、ペルセポリスの発掘中に数万の土台や破片を発見した。
これらのタブレットの多くは、専門家のキュニフォーム主義者によって痛々しく撮影され、注釈付けされた5000枚以上のアノテートされたタブレットイメージと、10万枚以上のキュニフォームのサインバウンディングボックスからなるリッチなデータセットを提供している。
我々はこのデータセットを活用して、各符号の同一性に関する提案を提供するモジュール型コンピュータビジョンパイプラインであるDeepScribeを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:04:27 GMT)
QCBA: Improving Rule Classifiers Learned from Quantitative Data by
Recovering Information Lost by Discretisation [5.7] 本稿では、離散化における損失情報を復元することを目的とした新しいルールチューニング手順と新しいプルーニング手法について述べる。
提案したQCBA法は,アソシエーション(CBA)アルゴリズムに基づく分類によって生成されたモデルの定量的属性を後処理するために開発された。
UCIリポジトリの22のデータセットのベンチマークでは、FOIL2+QCBAの7つのベースラインと比較して、サイズが小さく、全体的な最高の予測性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:31:59 GMT)
SASMU: boost the performance of generalized recognition model using
synthetic face dataset [5.6] 本稿では,合成データセットを用いた顔認識のための,シンプルで斬新で効果的な手法であるSASMUを提案する。
提案手法は空間データ拡張(SA)とスペクトル混合(SMU)からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:11:00 GMT)
Multi-Granularity Archaeological Dating of Chinese Bronze Dings Based on
a Knowledge-Guided Relation Graph [5.4] 現在の考古学は、青銅年代測定を行うための訓練された専門家に依存している。
先進的な深層学習技術と考古学的知識を統合するための学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:51:39 GMT)
Motion-Based Sign Language Video Summarization using Curvature and
Torsion [5.2] ビデオの各フレームから抽出した3次元手の動きに基づいて,新たな情報伝達関数を提案する。
提案した3次元特徴は,(1)地平線アノテーションを用いた客観的な測定,(2)人間による理解の評価,(3)光沢分類,および得られた結果に対して,手話ビデオの応用で実験的に評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:02:09 GMT)
Intense squeezed light from lasers with sharply nonlinear gain at
optical frequencies [5.2] 我々は、光周波数で高強度のポアソン光を生成するためにゲインを用いる新しい概念を導入する。
利得媒質とカーの非線形性の間の相互作用は、高光子数状態における自然放出を抑制する。
ショットノイズレベル以下での光子数変動の90%のスキューズが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:33:27 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） (Fri, 2 Jun 2023 12:34:21 GMT)
Unifying (Machine) Vision via Counterfactual World Modeling [5.0] 本稿では,視覚基盤モデルを構築するためのフレームワークであるCWMを紹介する。
CWMには2つの重要なコンポーネントがあり、ファンデーションモデルの概念をビジョンに適用することを妨げる中核的な問題を解決している。
我々は,CWMが様々なタスクのために,現実世界の画像やビデオに対して高品質な読み出しを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:45:44 GMT)
Convergence of the Inexact Langevin Algorithm and Score-based Generative
Models in KL Divergence [5.0] Inexact Langevin Dynamics (ILD), Inexact Langevin Algorithm (ILA), and Score-based Generative Modeling (SGM) について検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:57:31 GMT)
Modularity based linkage model for neuroevolution [4.9] ニューラルネットワーク間の交差は、接続重み間の強い機能的依存のために破壊的であると考えられている。
機能的依存型コミュニティを維持するために,重みレベルでモジュール性に基づくリンクモデルを提案する。
我々のアルゴリズムは、より良い、より機能的に依存したリンクを見つけ、より良いクロスオーバーとより良いパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:32:49 GMT)
Image encryption for Offshore wind power based on 2D-LCLM and Zhou Yi
Eight Trigrams [4.8] 本稿では,2次元ラタグ複素ロジスティックマッピング (2D-LCLM) と周Yi 8 トリグラムに基づくオフショア風力発電のための新しい暗号化アルゴリズムを提案する。
実験結果から,このアルゴリズムは一般的な攻撃に対して耐性があり,暗号化性能が良好であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:37:14 GMT)
How Ready are Pre-trained Abstractive Models and LLMs for Legal Case
Judgement Summarization? [4.7] 近年、抽象的な要約モデルが人気を集めている。
法的なドメイン固有の事前訓練された抽象要約モデルが利用可能になった。
汎用ドメイン事前訓練大型言語モデル(LLM)は高品質なテキストを生成することが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:16:19 GMT)
ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.7] OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。
25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。
われわれはChatGPTとGPT-4のプロンプト処理を自動化し,49k以上の応答を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:20:04 GMT)
A Survey on Explainability of Graph Neural Networks [4.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースの強力なディープラーニングモデルである。
本調査は,GNNの既存の説明可能性技術の概要を概観することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:36:49 GMT)
Learning the effective order of a hypergraph dynamical system [4.5] 本稿では,対応するダイナミクスを正確に近似するために必要なハイパーグラフの最小順序を決定する手法を提案する。
具体的には,力学のタイプが分かっていれば,この順序を決定できる分析フレームワークを開発する。
我々は、これらのアイデアをハイパーグラフニューラルネットワークと組み合わせて、合成データセットと実データの両方から、ハイパーグラフ自体と結果の順序を直接学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:04:45 GMT)
Towards Robust FastSpeech 2 by Modelling Residual Multimodality [4.5] FastSpeech 2に基づく最先端の非自己回帰型音声合成モデルは、高忠実度と自然な音声を効率的に合成することができる。
表現型音声データセットにおける特徴的音声歪みを観察する。
TVC-GMMはスペクトログラムの滑らかさを低減し、特に表現的データセットの知覚音質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:03:26 GMT)
Subject Membership Inference Attacks in Federated Learning [4.4] 対象者推定のためのブラックボックス攻撃を2つ提案する。
正確なトレーニング記録にアクセスしなくても、攻撃は極めて強力なものだと考えています。
また、この脅威を緩和する上での差別化プライバシの有効性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:38:47 GMT)
Spatially Resolved Gene Expression Prediction from H&E Histology Images
via Bi-modal Contrastive Learning [4.4] BLEEP(Bi-modaL Embedding for Expression Prediction)は、空間的に解決された遺伝子発現プロファイルを生成することができるバイモーダル埋め込みフレームワークである。
BLEEPは、対照的な学習フレームワークを使用して、参照データセットから低次元の関節埋め込み空間を構築する。
ヒト肝組織データセット上でのBLEEPによる遺伝子発現予測の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:27:26 GMT)
Depth-Optimal Synthesis of Clifford Circuits with SAT Solvers [4.2] 最適合成は、量子および古典的ハードウェア設計において中心的な問題である。
エンタングリング入力刺激と安定化ホルマリズムを用いて、クリフォード合成問題をポリサイズ満足度問題の族に還元する。
実験的な評価により、最適合成手法は、ランダムなクリフォード回路とグロバー探索のためのクリフォード+T回路に対して実質的な深さ改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:50:12 GMT)
GateON: an unsupervised method for large scale continual learning [4.1] Gateonは学習可能なアクティビティのゲーティングとパラメータ関連性のオンライン推定を組み合わせることで、重要な知識が上書きされるのを防ぐ。
Gateonは、幅広いネットワーク(全接続、CNN、Transformers)で実装されており、計算の複雑さが低く、100MNISTの学習タスクを効果的に学習し、CLベースのNLPタスクにおいて、事前学習されたBERTの上位層の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:04:36 GMT)
Chemical Property-Guided Neural Networks for Naphtha Composition
Prediction [4.0] ナフサ分解プロセスは ナフサの組成に大きく依存しています 異なる炭化水素の複雑な混合物です
ガスクロマトグラフィーや真の沸騰曲線のような従来の手法は、パイロット・プラント規模の実験やコスト制約を必要とするため実現不可能である。
化学特性情報を利用してナフサ合成予測の性能を向上させるニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:37:03 GMT)
Evaluating The Robustness of Self-Supervised Representations to
Background/Foreground Removal [4.0] DINOv2, MAE, SwaVといった最先端のSSL事前トレーニングモデルを検討し, 4つの画像分類データセットの表現レベルの変化を分析した。
経験的に、すべてのモデルが前景、背景、および完全なイメージを分離する表現につながるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:46:22 GMT)
On the Decoherence of Primordial Gravitons [4.0] 一次スカラー曲率とテンソル摂動、$zeta$と$gamma_ij$は、最小限のインフレーションモデルにおける超水平スケールで保存される。
波動関数は急速に振動する位相を持ち、緩やかに回転しない。
以上の結果から, 収縮した原始重力場を探索する最近の提案に対して, 脱コヒーレンス効果はより低くなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:06:57 GMT)
Discovering COVID-19 Coughing and Breathing Patterns from Unlabeled Data
Using Contrastive Learning with Varying Pre-Training Domains [3.9] 本研究は,非ウイルス性うさぎの呼吸パターン発見のための,対照的な学習に基づくモデリング手法を提案する。
以上の結果から, 提案モデルでは, ラベル付けされていないデータやラベル付けされていない非新型コロナウイルスを, 0.81 と 0.86 の精度で効果的に識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:41:39 GMT)
Quantifying Sample Anonymity in Score-Based Generative Models with
Adversarial Fingerprinting [3.9] プライベートデータ上での拡散モデルをトレーニングし、生データセットではなくモデルと重みを広めることで、革新的な大規模データ共有戦略の道を開く。
本稿では,サンプリング過程において,識別可能な訓練画像の再生確率の上限を推定する手法を提案する。
以上の結果から,モデルが不注意にトレーニングされた場合,プライバシブリーチング画像はサンプリング時に再生されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:37:38 GMT)
Improving the generalizability and robustness of large-scale traffic
signal control [3.8] 交通信号の制御における深部強化学習(RL)アプローチの堅牢性について検討する。
欠落したデータに対して,近年の手法が脆弱なままであることを示す。
政策アンサンブルによる分散強化学習とバニラ強化学習の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:30:44 GMT)
Predicting affinity ties in a surname network [3.6] 我々はチリのサンティアゴの社会経済データをエンコードする姓親和性ネットワークを構築した。
我々は,リンクの予測を知識ベース完了問題としてモデル化する。
埋め込み空間における接地された隣人と隣人とを区別し、後者が結合形成の予測性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:51:17 GMT)
Beyond Active Learning: Leveraging the Full Potential of Human
Interaction via Auto-Labeling, Human Correction, and Human Verification [3.6] Active Learning(AL)は、データインスタンスをインタラクティブかつ適応的にラベル付けする、ヒューマン・イン・ザ・ループのフレームワークである。
CLARIFIERは人間との対話をより効果的に活用できる対話型学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:40:11 GMT)
Finite-Time Analysis of Temporal Difference Learning: Discrete-Time
Linear System Perspective [3.6] TD学習は強化学習(RL)の分野における基礎的アルゴリズムである
最近の研究では、有限時間誤差境界を開発することで、その統計的効率に関する保証を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:35:14 GMT)
An Analytical Solution in Detuned Two Level Systems [3.5] 任意の時間依存的な2次元ハミルトニアンのシュル・オーディンガー方程式は、その非可換ハミルトニアンが異なる時代にあるため、ほとんど解けない。
この記事では、いくつかの制限のある一般二階系に関するシュル「オーディンガー方程式」の正確な解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:47:31 GMT)
Knowledge of cultural moral norms in large language models [3.5] 各国の道徳規範に関する知識をモノリンガル英語モデルに含める程度について検討する。
我々は、世界価値調査とPEW世界道徳調査の2つの公開データセットを用いて分析を行った。
事前学習された英語モデルは、以前報告された英語の道徳規範よりも、各国の経験的道徳規範を悪化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:23:35 GMT)
Hyperparameter Learning under Data Poisoning: Analysis of the Influence
of Regularization via Multiobjective Bilevel Optimization [3.3] 機械学習(ML)アルゴリズムは、アルゴリズムのパフォーマンスを意図的に劣化させるためにトレーニングデータの一部が操作される、中毒攻撃に対して脆弱である。
最適な攻撃は、二段階最適化問題として定式化することができ、最悪のシナリオでその堅牢性を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:21:05 GMT)
Locally Regularized Neural Differential Equations: Some Black Boxes Were
Meant to Remain Closed! [3.2] ニューラル微分方程式のような暗黙の層深層学習技術は重要なモデリングフレームワークとなっている。
パフォーマンスとトレーニング時間をトレードオフする2つのサンプリング戦略を開発します。
本手法は,関数評価を0.556-0.733xに削減し,予測を1.3-2xに高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:52:33 GMT)
An Architecture for Deploying Reinforcement Learning in Industrial
Environments [3.2] OPC UAをベースとしたオペレーショナル・テクノロジー(OT)対応のRLアーキテクチャを提案する。
我々は,汎用的なプラグアンドプレイ型アプローチでRLエージェントを交換するOPC UA情報モデルを定義する。
おもちゃの例を解くことで、このアーキテクチャが最適なポリシーを決定することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:22:01 GMT)
Hierarchical Quadratic Random Forest Classifier [3.1] この森林は各決定ノードにペナル化多変量線形判別剤を組み込み、元の特徴空間における二次的決定境界を実現するために2乗特徴を処理した。
この森林によって推定される分類確率とその決定ノードによって学習された特徴は、スタンドアローンまたはグラフベースの分類器で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:58:14 GMT)
Sampling binary sparse coding QUBO models using a spiking neuromorphic
processor [3.1] 画像のバイナリ表現を計算することの問題点を考察する。
我々は、与えられた入力を最もよく再構成する二進ベクトル最小セットの基底を見つけることを目指している。
これはいわゆる準非拘束バイナリ(QUBO)問題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:47:18 GMT)
Network Degeneracy as an Indicator of Training Performance: Comparing
Finite and Infinite Width Angle Predictions [3.0] ネットワークの深層化が進むにつれ、ネットワークは縮退しやすくなっている。
完全に接続されたReLUネットワークアーキテクチャのデジェネリシーのレベルを正確に予測できる単純なアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:02:52 GMT)
Uniform Convergence of Deep Neural Networks with Lipschitz Continuous
Activation Functions and Variable Widths [3.0] リプシッツ連続活性化関数と可変幅の重み行列を持つディープニューラルネットワークを考える。
特に、畳み込みニューラルネットワークは、幅が増大する重み行列を持つ特殊なディープニューラルネットワークであるため、マスクシーケンスに条件を提示する。
活性化関数上のリプシッツ連続性仮定は、アプリケーションでよく使われる活性化関数のほとんどを我々の理論に含めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:07:12 GMT)
NNMobile-Net: Rethinking CNN Design for Deep Learning-Based Retinopathy
Research [3.0] 網膜疾患に対するNon-MobileNet(Non-MobileNet)を提案する。
我々の研究は、ディープラーニングアーキテクチャ設計と高度な網膜症研究に関する新たな洞察を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:15:36 GMT)
DiffECG: A Generalized Probabilistic Diffusion Model for ECG Signals
Synthesis [2.9] 本稿では,ECG合成における拡散確率モデルに基づく新しい手法を提案する。
本手法は、ECG合成における最初の一般化された条件付き手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:08:31 GMT)
Group channel pruning and spatial attention distilling for object
detection [2.9] 動的スパーストレーニング,グループチャネルプルーニング,空間アテンション蒸留という3段階モデル圧縮手法を提案する。
本手法は,モデルのパラメータを64.7%削減し,計算量を34.9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:26:23 GMT)
Improved DeepFake Detection Using Whisper Features [2.8] DF検出フロントエンドとしてのWhisper自動音声認識モデルの影響について検討する。
本稿では,Whisperベースの機能を用いることで,各モデルの検出精度が向上し,Equal Error Rateを21%削減することで,In-The-Wildデータセットの最近の結果を上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:34:05 GMT)
A new method using deep transfer learning on ECG to predict the response
to cardiac resynchronization therapy [2.8] 伝達学習モデルは、応答者と非応答者との区別において72%の精度を達成した。
このモデルではCRT応答体を同定する際の感度(0.78)と特異性(0.79)が良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:08:38 GMT)
Accelerating science with human-aware artificial intelligence [2.8] 教師なしモデルのトレーニングにより、人間の専門知識の分布を取り入れることで、将来の発見のAI予測が劇的に向上する(最大400%)。
これらのモデルは、人間の予測とそれを作る科学者を予測することで成功します。
人間の発見を加速する、あるいはその盲点を探索するAIは、現代科学の最前線を行き来することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:43:23 GMT)
MNL-Bandit in non-stationary environments [2.8] 我々は,最悪の場合,$tildeOleft(min left sqrtNTL;,; Nfrac13(Delta_inftyK)frac13 Tfrac23 + sqrtNTrightright)$を後悔するアルゴリズムを提案する。
特に、非定常性による推定器に導入されたバイアスの厳密な評価を行い、新しい濃度境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:29:18 GMT)
Entanglement and Teleportation in a 1-D Network with Repeaters [2.6] ソースノードとターゲットノード間のネットワークにおける情報の流れと絡み合いのパーコレーションは重要な研究領域である。
本稿では, 最終絡み合い状態のコンカレンスが, 1-D鎖に存在する初期絡み合い状態のコンカレンスとどのように関連しているかを検討する。
これらの結果は、リモートの絡み合った分布において、2つの量子プロセッサ間で量子情報を送信する際に、非常に将来的な応用をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:53:56 GMT)
Thermodynamics of one and two-qubit quantum refrigerators interacting
with squeezed baths: a comparative study [2.5] 圧縮熱浴中における1および2ビット系の非平衡冷却について検討した。
2キュービット冷凍機の性能は、同じ運転条件下での1キュービット冷凍機よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:21:08 GMT)
Robust low-rank training via approximate orthonormal constraints [2.5] 低ランク行列多様体上でネットワークの重みを維持する頑健な低ランク学習アルゴリズムを導入する。
その結果, モデル精度を損なうことなく, トレーニングコストと推論コストを低減し, 良好な条件設定を実現し, 対向ロバスト性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:22:35 GMT)
Leveraging the Triple Exponential Moving Average for Fast-Adaptive
Moment Estimation [2.5] 我々はFAME(Fast-Adaptive Moment Estimation)と呼ばれる新しいディープを提案する。
トリプル指数移動平均(TEMA)を用いたFAMEによる勾配モーメントの推定
提案するFAMEは,CIFAR-10,CIFAR-100,PA-VOC,MS-COCO,Cityscapesなど,様々なベンチマークを通じて広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:29:33 GMT)
Converging State Distributions for Discrete Modulated CVQKD Protocols [2.4] 秘密鍵レートの損失は、距離が大きくなるにつれてすぐに10〜5ドル以下になることを示す。
256QAMとガウス・ハーマイト・シェーピングを用いることで、秘密鍵レートの損失は、距離が大きくなるにつれてすぐに10〜5ドル以下になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:59:21 GMT)
EmoUS: Simulating User Emotions in Task-Oriented Dialogues [2.4] EmoUSは、ユーザの行動とともにユーザの感情をシミュレートすることを学ぶユーザーシミュレータである。
どのようなシステム行動がどのようなユーザー感情を引き起こすかを分析することで、様々な対話システムを評価するためのプローブとしてEmoUSが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:48:19 GMT)
ChatGPT for Zero-shot Dialogue State Tracking: A Solution or an
Opportunity? [2.4] 本研究は,ChatGPTがゼロショットDSTにおける最先端性能を達成することを実証した,ChatGPT研究プレビューの予備実験結果を示す。
このようなモデルのコンテキスト内学習能力は、専用および動的対話状態トラッカーの開発を支援する強力なツールになりそうである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:15:01 GMT)
Reconciling Governmental Use of Online Targeting With Democracy [2.3] 本稿では,政府によるオンラインターゲティングの社会的・政治的意義について考察する。
我々は、この慣行が民主主義の理想を損なうと論じ、三つの主要な懸念を抱いている。
これらの懸念に対処するため、AIガバナンスフレームワークの予備的な青写真を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:07:17 GMT)
Finding Neurons in a Haystack: Case Studies with Sparse Probing [2.3] 大規模言語モデル (LLM) の内部計算は不透明であり、よく理解されていない。
入力に特徴が存在することを予測するために、$k$-sparseの線形分類器を訓練する。
k$の値を変えることで、学習された表現の空間性と、それがモデルスケールによってどのように変化するかを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:52:17 GMT)
Understanding Self-Efficacy in the Context of Software Engineering: A
Qualitative Study in the Industry [2.3] 自己効力性(Self-Efficacy)は、様々な知識領域で研究され、パフォーマンス、満足度、モチベーションなどの様々な要因に影響を与える概念である。
本研究の目的は,自己効力感の行動徴候を理解することに集中して,ソフトウェア開発コンテキストへの影響を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:30:20 GMT)
Building a Credible Case for Safety: Waymo's Approach for the
Determination of Absence of Unreasonable Risk [2.2] 完全自律運転の安全ケースは、企業がAVシステムが安全であると判断する方法を説明する公式な方法である。
システムの説明、開発に使用する方法論、検証に使用するメトリクス、検証テストの実際の結果などが含まれる。
本稿では,システムの展開準備の仕方に関する基本的な考え方を提供することによって,このようなアライメントの実現を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:05:39 GMT)
Maximum Likelihood Training of Autoencoders [1.9] 本稿では,制約のないオートエンコーダの最大可能性トレーニングを初めて導入する。
既存のフリーフォームネットワークの最大確率推定器は受け入れがたいほど遅い。
自己エンコーダに極大極大を鼻で適用すると、分岐解が導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:03:03 GMT)
Consistent and fast inference in compartmental models of epidemics using
Poisson Approximate Likelihoods [1.9] 疫学推論のためのPoisson Approximate Likelihood (PAL) 法を紹介した。
PALの実装は単純で、初等演算のみを含み、チューニングパラメータは含まない。
PALは、Stanにおける自動分化を利用して、年齢構成のインフルエンザモデルに適合し、連続したモンテカルロにPALを埋め込むことでロタウイルスの過剰分散を比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:29:56 GMT)
ErfReLU: Adaptive Activation Function for Deep Neural Network [1.9] 近年の研究では、出力に非線形性を加えるために選択されたアクティベーション関数が、ディープラーニングネットワークの有効性に大きな影響を与えることが報告されている。
研究者は最近、学習プロセスを通してトレーニングできるアクティベーション関数の開発を始めた。
Sigmoid、ReLU、Tanhなどのアートアクティベーション機能とその特性について、簡単に説明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:41:47 GMT)
RLocator: Reinforcement Learning for Bug Localization [1.9] 強化学習に基づくバグローカライゼーション手法であるRLocatorを提案する。
6つの人気のあるApacheプロジェクトからの8,316のバグレポートのベンチマークデータセットに基づいて、実験的に評価した。
RLocatorは平均相互ランク(MRR)が0.62、平均精度(MAP)が0.59、トップ1スコアが0.46となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:43:17 GMT)
Automatic Reconstruction of Semantic 3D Models from 2D Floor Plans [1.9] 走査された2次元計画からベクトル化された3次元モデルの再構成を行うパイプラインを提案する。
この手法は、公開データセットCubeCasa5kで最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:06:42 GMT)
Fair multilingual vandalism detection system for Wikipedia [1.8] 本稿では,ウィキペディアコミュニティを支援するための新しいシステムの設計について述べる。
これを実現するため、47言語からなる膨大なデータセットを収集し、高度なフィルタリングと特徴工学技術を適用した。
調査の結果、対象言語が大幅に増加し、ウィキペディアのパトロールがより広い範囲のコミュニティでより効率的になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:19:16 GMT)
Local Message Passing on Frustrated Systems [1.7] 我々は、特に巡回グラフでうまく機能する代替メッセージパッシングアルゴリズムを探索する。
我々は、基礎となるグラフの係数ノードにおけるローカルなSPAメッセージ更新ルールを、データ駆動方式で最適化されたジェネリックマッピングに置き換える。
シンボル間干渉を伴う線形通信路上でのシンボル検出のための2x2完全連結イジング格子と因子グラフの2種類の循環グラフについて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:42:09 GMT)
Formalizing Statistical Causality via Modal Logic [1.7] 因果効果を表現するための統計的因果言語(StaCL)を定義した。
StaCLは統計的因果推論の正確性を特定するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:33:27 GMT)
Deep Q-Learning versus Proximal Policy Optimization: Performance
Comparison in a Material Sorting Task [1.7] 本稿では、DQN(Deep Q-Learning)とPPO(Proximal Policy Optimization)という2つのよく知られた深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムの比較を示す。
ペトリネット(PN)をベースとしたシミュレーション環境を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:13:57 GMT)
STUDY: Socially Aware Temporally Casual Decoder Recommender Systems [1.5] 社会的に認知された一時的カウサルデコーダ推薦者sYstems (STUDY)
変圧器デコーダネットワークの1つのフォワードパスを用いて、ソーシャルネットワークグラフに隣接しているユーザのグループに対する共同推論を行う。
本手法は,データ内のすべてのインタラクションをモデル化する単一同種ネットワークの設計単純さを維持しながら,社会的手法とシーケンシャル手法の両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:47:56 GMT)
Correlations constrained by composite measurements [1.5] 自然界における許容可能な相関の集合をどう理解するかは、量子論の基礎の中核における際立ったオープンな問題である。
理論が合成測度を示すことを要求すると、その状態と効果の集合の構造に制約の階層が課されることを示す。
特に、ある状況では、この仮定が驚くほど強い結果をもたらすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:11:51 GMT)
A Modular Test Bed for Reinforcement Learning Incorporation into
Industrial Applications [1.5] 本稿では、あらかじめ定義されたルールに従って、モデルファクトリを通じて商品を輸送・組み立てする作業を行うユースケースを提案する。
目的は、商品を組立ステーションに搬送し、各製品に2つのリベットを設置し、上部を下部に接続することである。
本研究は, この課題に対処し, 生産プロセスの効率化を図るため, 強化学習技術の応用に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:00:46 GMT)
Contribution of clinical course to outcome after traumatic brain injury:
mining patient trajectories from European intensive care unit data [1.5] 集中治療室(ICU)における外傷性脳損傷(TBI)患者の進行状態を特徴付ける既存の方法は、治療の個別化に必要なコンテキストを捉えていない。
我々は,医療記録に蓄積されたすべてのデータを統合して,TBI患者のICU滞在毎に解釈可能な疾患コースを作成するためのモデリング戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:25:26 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） (Fri, 2 Jun 2023 08:58:08 GMT)
PhysNLU: A Language Resource for Evaluating Natural Language
Understanding and Explanation Coherence in Physics [1.4] 本稿では,言語モデルの性能を評価するために開発されたデータセットの集合について述べる。
データの解析は、物理学の談話で最もよく見られる方程式やサブディシデントを明らかにする。
物理におけるコヒーレンス関連タスクによって現代言語モデルがどのように挑戦されているかを示すベースラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:06:25 GMT)
Robust and Generalisable Segmentation of Subtle Epilepsy-causing
Lesions: a Graph Convolutional Approach [1.2] FCD(Foccal cortical dysplasia)は薬剤抵抗性てんかんの主要な原因であり、手術で治療できる。
そのため、手動の傷口マスクは高価で、限定的であり、ラッター間変動が大きい。
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション,セマンティックセグメンテーション,セマンティックセグメンテーション)の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:56:56 GMT)
Improving Generalization in Task-oriented Dialogues with Workflows and
Action Plans [1.0] タスク指向の対話は、ユーザ意図を理解し、ユーザから情報を収集し、API呼び出しを実行し、流動的な応答を生成するため、部分的には難しい。
本研究では,多段階のタスク指向対話エージェントを作成するために,大規模な事前学習言語モデルをエンドツーエンドに微調整できることを示す。
実験により,本手法はトレーニング中に見つからない新しいマルチステップタスクを確実に実行できないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:54:36 GMT)
Benchmark dataset and instance generator for Real-World
Three-Dimensional Bin Packing Problems [1.0] このベンチマークは最初、量子ソルバの性能を評価するために提案された。
この一連のインスタンスの特徴は、現在の量子デバイスの制限に従って設計されている。
この記事では、量子コンピューティング研究者が現実世界のビンパッキング問題に取り組むことを奨励するベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:11:15 GMT)
SourceP: Smart Ponzi Schemes Detection on Ethereum Using Pre-training
Model with Data Flow [1.0] SourcePは、事前トレーニングモデルとデータフローを使用して、プラットフォーム上のスマートPonziスキームを検出する方法である。
まず、スマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、分類モデルを構築する。
実験結果から、SourceP 87.2%のリコールが達成され、90.7%のFスコアがデータセット内のスマートPonziスキームを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:40:42 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） (Fri, 2 Jun 2023 08:53:39 GMT)
Realization of 1D Anyons with Arbitrary Statistical Phase [1.0] 光学格子中の超低温原子を用いた任意の交換統計値を持つ1次元アベリア異性体を実現する。
量子ウォーク中の2つの正弦波の動的挙動を探索し、正弦波ハンベリー・ブラウン・ツイツ効果を観測する。
我々の研究は1Dオンの多体挙動を探索する基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:59:29 GMT)
DWT-CompCNN: Deep Image Classification Network for High Throughput JPEG
2000 Compressed Documents [0.9] DWT CompCNN は High Throughput JPEG 2000 (HTJ2K) アルゴリズムを用いて圧縮された文書の分類を行う。
提案モデルでは時間と空間の効率が向上し,圧縮領域の分類精度も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:33:58 GMT)
Quantum Reduction of Finding Short Code Vectors to the Decoding Problem [0.9] ランダムな線形コード中の短いコードワードの発見から、ハミング計量の復号化まで、量子的に低減する。
このような還元(古典的あるいは量子的)が得られたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:45:07 GMT)
Enhanced Gaussian Process Dynamical Models with Knowledge Transfer for
Long-term Battery Degradation Forecasting [0.9] 電気自動車のバッテリーの寿命や寿命の予測は、決定的かつ困難な問題だ。
多数のアルゴリズムが、バッテリ管理システムが収集したデータから利用できる機能を組み込んでいる。
この制限を克服できる高精度な手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:38:29 GMT)
Theoretical Behavior of XAI Methods in the Presence of Suppressor
Variables [0.9] 近年,「説明可能な人工知能(XAI)」のコミュニティは,モデル「複雑性」と「解釈可能性」のギャップを埋めるための膨大な手法を生み出している。
本研究のアプローチの大部分は, 相関雑音の存在下での非クラス関連抑制機能に非ゼロの重要性が寄与すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:41:19 GMT)
Do We Need Explainable AI in Companies? Investigation of Challenges,
Expectations, and Chances from Employees' Perspective [0.8] AIの使用は、企業とその従業員に対して、AIシステムの透明性と理解性を含む、新たな要件を提供する。
説明可能なAI(XAI)の分野は、これらの問題に対処することを目指している。
本報告では,(X)AIに対する従業員のニーズと態度について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:36:44 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） (Fri, 2 Jun 2023 15:35:42 GMT)
MutateNN: Mutation Testing of Image Recognition Models Deployed on
Hardware Accelerators [0.7] MutateNNは、突然変異テストと解析機能を提供するツールである。
我々は、広く知られている7つの深層ニューラルネットワークモデルに21の突然変異を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:15:19 GMT)
Comparing a composite model versus chained models to locate a nearest
visual object [0.7] 地理画像やテキストから情報を抽出するための,適切な人工知能ニューラルネットワークモデルの選択について検討する。
その結果,これらの2つのアーキテクチャは,根平均二乗誤差(RMSE)が0.055,0.056であった。
タスクをサブタスクに分解できる場合、チェーンアーキテクチャは、複合モデルと比較してトレーニング速度が12倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:58:59 GMT)
Prototyping the use of Large Language Models (LLMs) for adult learning
content creation at scale [0.7] 本稿では,Large Language Models (LLM) の非同期コース生成における利用について検討する。
LLMを利用したコースプロトタイプを開発し,ロバストなHuman-in-the-loopプロセスを実装した。
最初の発見は、このアプローチを採用することで、正確さや明快さを損なうことなく、コンテンツ作成を高速化できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:58:05 GMT)
On-chip generation and collectively coherent control of the
superposition of the whole family of Dicke states [0.6] 集積量子フォトニクスは、絡み合った光子を生成し、操作し、検出するための強力なプラットフォームとして登場した。
ここでは、四光子ディック状態の家族全体の世代と集合的コヒーレントな制御について報告する。
2つのマイクロ共振器から4つの絡み合った光子を生成し、線形光量子回路でそれらをコヒーレントに制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:37:51 GMT)
LIDA: A Tool for Automatic Generation of Grammar-Agnostic Visualizations
and Infographics using Large Language Models [0.6] 本稿では,文法に依存しないビジュアライゼーションとインフォグラフィックを生成するための新しいツールであるLIDAを紹介する。
LIDAは4つのモジュールから構成される - データはリッチだがコンパクトな自然言語の要約に変換するSUMMARIZER、データに与えられた視覚化目標を列挙するGOAL EXPLORER、視覚化コードの生成、精細化、フィルタリングを行うVISGENERATOR、IGMを使用したデータフルスタイルのグラフィックを生成するINFOGRAPHERモジュール。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:57:13 GMT)
Assessing the Importance of Frequency versus Compositionality for
Subword-based Tokenization in NMT [0.5] サブワードトークン化は、ニューラルネットワークモデルと機械翻訳システムにおけるトークン化のデファクトスタンダードである。
3つの利点は、頻繁なトークンの符号化の短縮、サブワードの合成性、未知の単語を扱う能力である。
コンポジション性から周波数を分離できるトークン化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:39:36 GMT)
Spatio-Temporal Deep Learning-Assisted Reduced Security-Constrained Unit
Commitment [0.5] SCUC(Security-Constrained Unit commitment)は、電力系統の日頭スケジューリングと市場浄化に使用される計算上の複雑なプロセスである。
本稿では,制約の空間的相関と時間的相関を本質的に考慮した,電力系統履歴データのパターンの学習に先進機械学習(ML)モデルを用いる。
ST関連MLモデルはグラフニューラルネットワーク(GNN)を考慮して空間相関を理解するために訓練される一方、時間列は長期記憶(LSTM)ネットワークを用いて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:31:24 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） (Fri, 2 Jun 2023 01:32:48 GMT)
RADIFUSION: A multi-radiomics deep learning based breast cancer risk
prediction model using sequential mammographic images with image attention
and bilateral asymmetry refinement [0.4] 本研究は, 画像注意放射能, ゲーティング機構, 左右非対称性に基づく微調整など, 様々な深層学習機構の重要性を強調した。
乳がんリスク評価のための強力なツールとして, RADIfusionが有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:13:44 GMT)
Quantum steering as a resource for secure tripartite Quantum State
Sharing [0.4] 量子状態共有(Quantum State Sharing、QSS)は、(秘密の)量子状態が安全に分割され、複数の潜在的不適切なプレイヤー間で共有され、再構成されるプロトコルである。
我々は、信頼できない3人のプレーヤーによるQSSプロトコルを分析し、このプロトコルを安全に進めるために必要なリソースである量子ステアリングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:13:32 GMT)
Neural Wasserstein Gradient Flows for Maximum Mean Discrepancies with
Riesz Kernels [0.2] 非滑らかなリース核を持つ最大平均差分関数(MMD)のワッサーシュタイン勾配流は、リッチな構造を示す。
本稿では,ヨルダン,キンデレーア,オットーの逆方向スキームを近似して,ワッサーシュタイン勾配流の計算法を提案する。
ダイラック測度から始まるワッサーシュタインスキームの解析式を提供し、時間ステップサイズがゼロになる傾向にあるときにそれらの収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:16:16 GMT)
Linguistic Properties of Truthful Response [0.2] 我々はGPT-3モデルに焦点をあて、応答の言語的プロファイルがモデルサイズ全体にわたって類似していることを見出した。
我々は、文の真偽を分類するために、モデル応答のスタイリスティックな構成要素にのみ依存する学習支援ベクトルマシンにより、この発見を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:39:12 GMT)
Generation of Probabilistic Synthetic Data for Serious Games: A Case
Study on Cyberbullying [0.2] 本稿では,対話型ナラティブに基づく真剣なゲームのための確率論的合成データを生成するシミュレーターアーキテクチャを提案する。
質問に対する合成プレイヤーのインタラクションをシミュレートするために,項目応答理論フレームワークに基づく認知的テストモデルを用いる。
また、確率的グラフィカルモデルを用いて、シミュレーションに専門家の知識と外部データを導入する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:43:15 GMT)
GANs and alternative methods of synthetic noise generation for domain
adaption of defect classification of Non-destructive ultrasonic testing [0.1] その結果, 直接シミュレーションだけでは, ノイズ再構成が不十分なため, 実験領域を代表するトレーニングデータの生成には効果がないことがわかった。
半解析的シミュレーションデータを用いた4つのユニークな合成データ生成法が基礎として提案された。
畳み込みニューラルネットワークを用いて学習した実画像の分類性能について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:48:28 GMT)
Improved Training for End-to-End Streaming Automatic Speech Recognition
Model with Punctuation [0.1] 本研究では,コネクショニスト時間分類(CTC)の損失を学習したチャンクベースのトランスフォーマーエンコーダを用いて,入力音声から句読影テキストを予測する手法を提案する。
チャンクと発話のCTC損失を組み合わせ,句読点予測のF1スコアと単語誤り率(WER)を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 06:46:14 GMT)
The Open Systems View [0.0] 我々は、環境と相互作用するシステムが基本的なものとして考えられている、閉じたシステム観に反対する。
基本性についての3つの代替概念を考察する: (i) 直観的基本性、 (ii) 直観的基本性、 (iii) 説明的基本性。
これは物理学の哲学、科学の哲学、メタ物理学に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:26:44 GMT)
XAI Renaissance: Redefining Interpretability in Medical Diagnostic
Models [0.0] XAIルネッサンスは、医療診断モデルの解釈可能性を再定義することを目的としている。
XAI技術は、医療専門家にこれらのモデルを正確で信頼性の高い診断に理解し、信頼し、効果的に活用することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:42:20 GMT)
Word Embeddings for Banking Industry [0.0] 銀行固有の単語の埋め込みは、優れたスタンドアロンのソースや、他の広く利用可能な埋め込みの補完となるかもしれない。
本稿では,銀行固有の単語埋め込みのアイデアを探求し,GloVeやBERTといった単語埋め込みの他の源と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:00:44 GMT)
What's the Difference? The potential for Convolutional Neural Networks
for transient detection without template subtraction [0.0] 本稿では、画像から天体物理学的トランジェントを分離するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性について検討する。
ダーク・エナジー・サーベイのデータを用いて、我々はCNNを用いて「リアル・ボガス」分類を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:34:44 GMT)
Vital Videos: A dataset of videos with PPG and blood pressure ground
truths [0.0] データセットには、男女のほぼ同数のデータと、すべての年齢の参加者が含まれている。
データはさまざまな場所で収集され、さまざまな背景や照明条件が確保された。
リモートバイタルサイン計測の研究と開発を支援するため、私たちはこのデータセットへのアクセスをオープンにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:47:29 GMT)
Visualized Wave Mechanics by Coupled Macroscopic Pendula: Classical
Analogue to Driven Quantum Bits [0.0] 古典的モデルシステムを用いて量子ビット(量子ビット)のコヒーレントダイナミクスを再構築可能であることを示す。
原理の証明として、Ravi振動、Landau-Zener遷移、Landau-Zener-St"uckelberg-Majoranaインターフェロメトリーを実現することにより、我々の1対1のアナログを量子ビットに完全に制御することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:46:32 GMT)
Visual Question Answering: A Survey on Techniques and Common Trends in
Recent Literature [0.0] VQA(Visual Question Answering)は、研究の新たな関心領域である。
本研究では,近年のいくつかの研究成果について考察し,その分析と比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:42:49 GMT)
Variational quantum algorithms on cat qubits [0.0] 現在のハードウェアは、制御不能なノイズに悩まされ、1つの計算の期待結果を変更できる。
我々は、本質的にビットフリップに耐性を持つ技術である猫クビットについて検討する。
VQAで定式化できる2種類の問題をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:47:29 GMT)
Universal shortcuts to adiabaticity of finite-time and weak processes [0.0] スイッチングタイムの短縮と、有限時間及び弱いプロセスを実行する熱孤立系を提示する。
弱いプロセスの最適プロトコルの普遍解に基づいており、そこでは待ち時間の概念を用いて断熱的プロセスの拡張が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:16:41 GMT)
Unique Brain Network Identification Number for Parkinson's Individuals
Using Structural MRI [0.0] 本稿では,個々の被験者の脳ネットワークを符号化するための,Unique Brain Network Identification Number (UBNIN) という新しいアルゴリズムを提案する。
各被験者の脳の容積を解析し,各領域の灰白質(GM)容積の相関関係を用いて個々の隣接行列を構築した。
以上の結果から,ネットワーク接続パターンは年齢とともに変化し,神経病理学によるネットワーク破壊が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:03:39 GMT)
Type-based Qubit Allocation for a First-Order Quantum Programming
Language [0.0] 低レベルの量子プログラムに対する量子ビット割り当て問題に対して、多くの方法が提案されている。
本稿では,1次関数を持つ量子プログラム言語に対して,量子ビット割り当ての型ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:22:46 GMT)
Two-photon quantum gates with a single atom [0.0] V配置の1つの原子は、2光子レベルまでも自然な光学的非線形性を示す。
我々は、これを制御相の量子論理ゲートとして用いる可能性について、原子を所定の時間だけ単一モードの単一光子場と相互作用させることにより詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:04:23 GMT)
Transforming ECG Diagnosis:An In-depth Review of Transformer-based
DeepLearning Models in Cardiovascular Disease Detection [0.0] 本稿では,ECG分類に適用可能なトランスフォーマーアーキテクチャの詳細なレビューを行う。
これらのモデルは、他のモデルが見落としているかもしれないECG信号の複雑な時間的関係を捉えている。
このレビューは、研究者や実践者にとって貴重なリソースであり、ECG解釈におけるこの革新的な応用に光を当てることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:23:16 GMT)
Transformer-based Multi-Modal Learning for Multi Label Remote Sensing
Image Classification [0.0] リモートセンシング(RS)画像のマルチモーダルマルチラベル分類(MLC)フレームワークにおいて,新しいシンクロナイズドクラストークンフュージョン(SCT Fusion)アーキテクチャを導入する。
提案アーキテクチャは,各トランスフォーマーエンコーダブロックの後に,特別なクラストークンを同期させることにより,モジュール間の情報交換を行いながら,様々な入力モダリティを処理するために,モダリティ固有のアテンションベースのトランスフォーマーエンコーダを利用する。
同期は、クラストークンを訓練可能な融合変換と融合させ、結果としてすべてのモダリティの情報を含む同期クラストークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:24:37 GMT)
Toward an Ethics of AI Belief [0.0] 私たちは、AIの実践的倫理という、AIにおける哲学研究の新しい領域を追求する必要があることを提案します。
我々は主に、人間と人工の両方が信じるべきエージェントについて、信念の倫理の中で規範的な問題に気を配ります。
我々は、AI信念の倫理に当てはまる(人間)信念の倫理における仕事の4つのトピックについて提案する:AI信念のドクサスティックな誤り、道徳的に負った信念、AI信念に対する侵害と道徳的責任、AI信念に対する道徳的責任。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:57:15 GMT)
Topological methods for studying contextuality: $N$-cycle scenarios and
beyond [0.0] 単純分布 (simplicial distributions) は、文脈性シナリオを一般化する測定と結果の空間上の分布を記述するモデルである。
本稿では,新しいトポロジカル手法を導入して,2次元計測空間上の単純分布について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:36:31 GMT)
Time Optimal Qubit Computer [0.0] 我々は時間依存変換の手法を用いて対処できる新しい物理システムをいくつか提示する。
特に交流スターク効果に重点を置き、2状態システムで利用可能な結果のまとめを行う。
我々は、任意の方向の静的電場における2状態系の完全な解を含む、よく知られていないいくつかの結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 01:18:18 GMT)
Ticking clocks in quantum theory [0.0] 有限系に対して、一つの自然な原理は、一般に時計を時制系と区別するのに役立つ。
このようなクロックのダイナミクスの最も一般的な形式を説明し、一般的なタイピングクロックから文献で遭遇するモデルへの追加の単純化について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:00:01 GMT)
The local SYK model and its triple scaling limit [0.0] 従来のSYKに類似したランダムカップリングを持つフェルミオンのモデルと、フェルミオンのフレーバー数$N$、大まかに$N$について検討する。
オール・ツー・オール結合を持つ従来のSYKモデルとは異なり、我々の研究したモデルでは、局所的なSYKと呼ばれる確率的カップリングがはるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:57:19 GMT)
The Lost Art of Mathematical Modelling [0.0] 研究者らは現在,(1)のコストで活動に集中しすぎていると論じている。
この傾向は、任意の生物学的現象が無限に異なる方法でモデル化できることに気付くことで逆転することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:03:19 GMT)
The Gauge Picture of Quantum Dynamics [0.0] 局所性は、波動関数振幅が局所運動方程式に従わないという意味で、シュル「オーディンガー」(Schr"odinger) 図において明らかでない。
波動関数を局所波動関数の集合に置き換える: $|psi_Jrangle$, 1 は空間のパッチごとに$J$.
局所波動関数の運動方程式 $|psi_Jrangle$ と接続 $U_IJ$ は空間において明らかに局所的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:31:34 GMT)
The Flawed Foundations of Fair Machine Learning [0.0] 統計的に正確な結果と類似した結果とのトレードオフが存在することを示す。
本稿では,統計的に正確な結果とグループ類似の結果の関係を理解する上で,研究者やデザイナーを支援するための概念実証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:07:12 GMT)
The Eigenlearning Framework: A Conservation Law Perspective on Kernel
Regression and Wide Neural Networks [0.0] テストリスクとカーネルリッジ回帰の他の一般化指標について、簡単なクローズドフォーム推定を導出する。
関数の正規直交基底を学習するKRRの能力を制限するシャープな保存法則を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:44:00 GMT)
Syntax-aware Hybrid prompt model for Few-shot multi-modal sentiment
analysis [0.0] マルチモーダル・センティメント・アナリティクス(MSA)は近年,自然言語処理における話題となっている。
クロスモダリティにおける数発の感情分析手法を検討することは現実的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:22:43 GMT)
Synaptic motor adaptation: A three-factor learning rule for adaptive
robotic control in spiking neural networks [0.0] 本稿では、四足歩行ロボットにおけるリアルタイムオンライン適応を実現するための新しいアプローチであるSynaptic Motor Adaptation (SMA)アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは最先端のモータ適応アルゴリズムと同様に動作し,ニューロモルフィックハードウェアを用いた適応ロボットの実現に向けた明確な道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:31:33 GMT)
Sub-Meter Tree Height Mapping of California using Aerial Images and
LiDAR-Informed U-Net Model [0.0] 樹冠の高さは、森林のバイオマス、生産性、種多様性の最も重要な指標の1つである。
そこで我々は,カリフォルニアのすべての樹冠の高さを高解像度の空中画像でマッピングするために,回帰に適応したU-Netモデルを用いた。
本モデルでは, 飽和のないキャノピー高さを最大50mまで推定し, 既存のキャノピー高さ製品よりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:29:58 GMT)
Streaming algorithms for evaluating noisy judges on unlabeled data --
binary classification [0.0] 我々は、代数的故障モードを用いて、ほぼ誤りのないトリオスを探索し、評価アンサンブルを過度に相関するものとして否定する。
生き残ったアンサンブルが生み出す結果は、時には1%にも達することがある。
独立性が仮定されるときに生じる推定値のテイラー展開は、実際、分類器はわずかに相関しているので、独立評価器が代数的盲点を持つかを明らかにするのに役立つ」。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:52:59 GMT)
Speech Translation with Foundation Models and Optimal Transport: UPC at
IWSLT23 [0.0] 本稿では,UPC 機械翻訳グループの IWSLT 2023 オフライン音声翻訳タスクへの提出について述べる。
我々の音声翻訳システムは、音声(wav2vec 2.0)とテキスト(mBART50)の基礎モデルを利用する。
そこで本研究では,CTC と Optimal Transport を用いた音声とテキストエンコーダのシームズ事前学習ステップを導入し,音声表現をテキストモデルの空間に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:48:37 GMT)
Solving Differential-Algebraic Equations in Power Systems Dynamics with
Quantum Computing [0.0] 我々は、電力系統の力学を解くために量子コンピューティングアルゴリズムを用いたことを評価する。
この結果から,量子コンピューティングは電力系統の力学を高精度に解くことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:58:31 GMT)
Smooth-Trajectron++: Augmenting the Trajectron++ behaviour prediction
model with smooth attention [0.0] 本研究では,注目モジュールにスムーズな項を組み込んだトラジェクトリ予測モデルであるTrjectron++について検討する。
この注意機構は、注意切り替えの限界を示す認知科学の研究にインスパイアされた人間の注意を模倣する。
得られたSmooth-Trajectron++モデルの性能を評価し、様々なベンチマークで元のモデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:59:40 GMT)
Singular Spectrum Analysis of Two Photon Interference from Distinct
Quantum Emitters [0.0] 2つの独立固体エミッタからの2つの光子の量子干渉パターンの時間トレースは、特異スペクトル分析によって前処理される。
このアプローチでは、エンベロープとノイズの両方から関連する振動を、フィッティングに頼らずに排除することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:58:39 GMT)
Shades of Iteration: from Elgot to Kleene [0.0] 我々はエルゴットの反復とクリーネの反復をそれぞれエルゴットのモナドとクリーネのモナドの形で形式的に結び付ける。
エルゴット・モナドと同様に、時空モナドは、時間ループを有意義にサポートするが、クリーン代数の法則に失敗するかもしれない、あるいはクリーン反復作用素を完全にはサポートしないかもしれない、様々なモデルをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:54:31 GMT)
Separation theorems and Bell inequalities in algebraic quantum mechanics [0.0] 既知の定理をレビューし、C*-代数と対応するW*-代数の概念のリンクを確立する。
Raggio (1988) によるベルの不等式による分離の特徴づけは C*-代数的定式化を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:34:45 GMT)
Semiclassical Theory and the Koopman-van Hove Equation [0.0] 位相空間 Koopman-van Hove (KvH) 方程式は偏微分方程式の半古典的解析から導出することができる。
半古典理論は、複素位相係数に対するハミルトン・ヤコビ方程式と振幅に対する輸送方程式をもたらす。
構成空間 KvH 方程式のすべての解は半古典位相空間 KvH 方程式とハミルトン・ヤコビ制約の両方を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:44:54 GMT)
Sampling-Based Accuracy Testing of Posterior Estimators for General
Inference [0.0] 生成モデルは、後部推論のためのマルコフ・チェイン・モンテカルロ法に代わるものとして用いられる。
生成後推定器のカバレッジ確率を推定する手法として,ランダムポイントによる精度テスト(TARP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:28:38 GMT)
SUSY partners and $S$-matrix poles of the one dimensional Rosen-Morse II
Hamiltonian [0.0] 一次元可解ハミルトニアンのリストの中で、ローゼン・モースIIポテンシャルを持つハミルトニアンが見つかる。
余剰極や反有界極のタイプに対応する一連の極を含むことを示す。
場合によっては、境界状態も存在し、これは与えられたパラメータの値に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:36:32 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)$-valuedインデックスが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:32:56 GMT)
Robust and scalable rf spectroscopy in first-order magnetic sensitive
states at second-long coherence time [0.0] 我々は、捕捉されたイオンの磁気サブレベルにおける第2の長コヒーレンス時間におけるロバストでスケーラブルな高周波複合パルス分光法について詳しく検討した。
UR10配列はGSE配列の38倍(13倍)のパルス持続時間(周波数デチューニング)誤差を示す。
我々はシミュレーションを2F_7/2$状態の8レベル多様体に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:22:45 GMT)
Revisiting weak values through non-normality [0.0] 任意の弱値は、適切な非正規作用素の期待値として表現できることを示す。
本研究は,計測現象のより深い理解の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:39:07 GMT)
Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、データ依存の入力を持つパラメータ化量子回路を使用し、期待値の評価を通じて出力を生成する。
本稿では,量子モデル学習における期待値の分散を低減する手法である分散正則化を導入する。
本例では,QNNのノイズレベルが著しく低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:59:47 GMT)
Quantum utility -- definition and assessment of a practical quantum
advantage [0.0] さまざまなユースケースには,サイズや重量,消費電力,データプライバシなど,さまざまな要件があります。
本稿では,これらの特徴を量子ユーティリティの概念に取り入れることを目的とする。
様々な応用のための量子コンピュータの有効性と実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:25:05 GMT)
Quantum spectral analysis by continuous measurement of Landau-Zener
transitions [0.0] キュービット分割をスパンに線形に分割すると、クビットの交叉共鳴として非断熱的なランダウ・ツェナー転移が誘導される。
信号周波数は遷移の時刻と振幅をその範囲で決定する。
このプロトコルは、Swart-sine量子スペクトル分析器を実現し、単一のアンサンブル量子ビットを持つ数百から数千のチャネルを検知する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:37:26 GMT)
Quantum Kolmogorov complexity and quantum correlations in
deterministic-control quantum Turing machines [0.0] 本研究は、決定論的制御量子チューリングマシン(dcq-TM)の観点から、一般量子状態に対するコルモゴロフ複雑性の研究を示す。
我々はdcq-TMモデルを拡張し、混合状態入力と出力を組み込むとともに、dcq-TMで近似できる状態としてdcq-計算可能な状態を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:36:33 GMT)
Quantum Gauge Networks: A New Kind of Tensor Network [0.0] 量子ゲージネットワーク:異なる種類のテンソルネットワークアンサッツを導入する。
量子ゲージネットワーク(QGN)は、局所波動関数と接続のヒルベルト空間次元を除いて、同様の構造を持つ。
任意の空間次元における量子力学の近似シミュレーションのための簡単なQGNアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 23:31:36 GMT)
Publicly available datasets of breast histopathology H&E whole-slide
images: A systematic review [0.0] 深層学習アルゴリズムの開発に使用できる胸部H&E染色スライディング画像(WSI)の公開データセットを特定した。
このデータセットには、トレーニングされたアルゴリズムの堅牢性と一般化性に影響を与える、かなりの選択バイアスがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:50:30 GMT)
Programmable adiabatic demagnetization for systems with trivial and
topological excitations [0.0] 量子コンピュータや量子シミュレータ上で任意のハミルトニアンの低エネルギー状態を作成するためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは、固体システムを極低温に冷却するために使用される断熱脱磁性技術にインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 21:32:20 GMT)
Priors for symbolic regression [0.0] 我々は,関数とそのパラメータの詳細な事前情報をシンボル回帰に組み込む手法を開発した。
関数の構造については、$n$-gram言語モデルに基づいています。
また,数値パラメータ事前処理のためのフラクショナルベイズ係数に基づく定式化も行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:50:25 GMT)
Prediction of Citrus Diseases Using Machine Learning And Deep Learning:
Classifier, Models SLR [0.0] キツネの根、キツネの根、キツネの葉、キツネのオレンジなどの影響が世界中に存在する。
シックネスと定期的なモニタリングは特定のキツネ病の管理に有効であるが、他のものは化学や生物の制御方法のようなより集中的な治療を必要とすることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:35:58 GMT)
Physical grounds for causal perspectivalism [0.0] 我々は、特殊な開かつ不可逆的な物理系、因果エージェントの内部物理状態における因果関係の非対称性を基礎とする。
因果剤(Cousal agent)は、センサ、アクチュエータ、学習機械といった特殊なサブシステムを備えた、熱平衡から遠く離れた定常状態の自律的な物理システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:49:33 GMT)
On the moments of random quantum circuits and robust quantum complexity [0.0] 我々は、ロバスト量子回路の複雑さの増大に新たな低い境界を証明した。
局所ゲートを持つランダム量子回路に対して、$SU(4)$の部分群から引き出された2つの境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:54:58 GMT)
On the Bell Experiment and Quantum Foundation [0.0] ベル実験は、量子力学の基礎に向けた新しいアプローチとして議論されている。
基本的なモデルから、オブザーバーの心は何らかの方法で制限されなければならないと結論付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:12:41 GMT)
On dynamical measures of quantum information [0.0] 時間とともに量子状態の理論を用いて、量子プロセスに関連するエントロピー$S(rho,mathcalE)$を定義する。
このようなエントロピーは、量子条件エントロピーと量子相互情報の定式化を定義するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Numerical Methods for Detecting Symmetries and Commutant Algebras [0.0] 局所な部分によって定義されるハミルトニアンの族に対して、対称性代数の最も一般的な定義は可換代数である。
我々は、ハミルトニアン族から始まるこの可換代数を数値的に構築する2つの方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:36:25 GMT)
Nonadiabatic nuclear-electron dynamics: a quantum computing approach [0.0] 本稿では,第2量子化フレームワークにおける分子系の時間進化シミュレーションのための量子アルゴリズムを提案する。
我々は、電子が核の変位の後に断熱的に作用しない場合、電子自由度と核自由度の間の絡み合いが長期にわたって持続することを示す。
提案した量子アルゴリズムは、十分に強力な量子コンピュータが利用可能になったときの電子核量子現象の研究に有効な候補となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:44:22 GMT)
Neuro-symbolic model for cantilever beams damage detection [0.0] 本稿では,新しい認知アーキテクチャに基づくカンチレバービームの損傷検出のためのニューロシンボリックモデルを提案する。
ハイブリッド識別モデルはLogic Convolutional Neural Regressorという名称で導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:42:30 GMT)
Multifunctionality in a Connectome-Based Reservoir Computer [0.0] FFRC (fruit fly RC) はベンチマークテストとして'seeing double' 問題を用いて多機能性を示す。
広く使われているErd"os-Renyi Reservoir Computer (ERRC)と比較して,FFRCは多機能性に優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:37:38 GMT)
Multichromatic Floquet engineering of quantum dissipation [0.0] 量子システムの単色駆動は 量子シミュレーションで成功した技術です
このような閉量子系の粗粒度力学は、実効的なマスター方程式にカプセル化されていることを示す。
応用として, 2レベル系のバイクロマチック駆動における位相雑音および非コヒーレント発光・吸収過程によって誘起される散逸をエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:51:28 GMT)
Multi-Robot Path Planning Combining Heuristics and Multi-Agent
Reinforcement Learning [0.0] 移動過程においては、移動距離を最小化しながら他の移動ロボットとの衝突を避ける必要がある。
従来の方法では、競合を避けるために探索手法を用いて経路を継続的に再設計するか、学習アプローチに基づいた衝突回避戦略を選択するかのどちらかである。
本稿では,探索,経験則,マルチエージェント強化学習を組み合わせた経路計画手法MAPPOHRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:07:37 GMT)
Missing levels in intermediate spectra [0.0] ランダムな実験誤差による正規性とカオスと欠落レベルの間の中間ダイナミクスを持つ量子系のエネルギー準位を、最寄りの間隔分布$P(s)$で表す式を導出する。
この式はブロディ分布に基づいており、混合スペクトルを1つのパラメータの関数として用いるのに最も広く使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:12:12 GMT)
Matrix Wigner Function and SU(1,1) [0.0] 本稿では,いくつかの単純な微分システムに適用された手法の概要について述べる。
解空間を双曲平面に拡張し、行列計算からいくつかの結果を利用することにより、多くの興味深いアイデンティティを復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:05:26 GMT)
Linked Deep Gaussian Process Emulation for Model Networks [0.0] 本研究では,隠れた層を部分的に露出した深いガウス過程として,コンピュータモデルのネットワークを概念化する。
本稿では,LGPフレームワークの重要な強度を保持する部分露光深層ネットワークの推論手法を開発した。
私たちのメソッドは R パッケージ $texttdgpsi$ で実装されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:24:42 GMT)
Light Coreference Resolution for Russian with Hierarchical Discourse
Features [0.0] ニューラルコア参照解決モデルに修辞情報を組み込んだ新しいアプローチを提案する。
部分的に微調整された多言語エンティティ認識言語モデルLUKEを用いて、エンドツーエンドのスパンベースコア参照リゾルバを実装した。
言及間の修辞的距離を用いた最良のモデルでは、開発セット(74.6% F1)で1位、共有タスク(73.3% F1)で2位にランクされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:41:24 GMT)
LIC-GAN: Language Information Conditioned Graph Generative GAN Model [0.0] 我々は,高額なグラフマッチング処理の必要性を回避するために,小グラフに対する暗黙的,可能性のない生成モデルであるlic-GANを導入する。
提案手法は,自然言語クエリを入力として,言語モデリングとGAN(Generative Adversarial Networks)の組み合わせを用いて,クエリの記述と密接に一致するグラフを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 22:39:14 GMT)
Kupczynski's Contextual Locally Causal Probabilistic Models are
constrained by Bell's theorem [0.0] Kupczynski は、ベルの定理は測定器を記述する文脈に依存したパラメータを正しく考慮すれば回避できると主張した。
これは事実ではないことを示す。たとえ彼が示唆しているような文脈性を考慮していても、ベル-CHSHの不等式は導出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:08:04 GMT)
Kernel Metric Learning for Clustering Mixed-type Data [0.0] 異種性を測定するために混在するカーネルを用いて,クロスバリデーションされた最適なカーネル帯域幅を持つメトリクスを提案する。
提案手法は,シミュレーションおよび実世界のデータセット上で,既存の距離ベースクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリング精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:51:48 GMT)
KEYword based Sampling (KEYS) for Large Language Models [0.0] キーワードは、言語生成において人間にとって非常に重要な役割を果たす。
本稿では,本手法がQ/Aタスクにおいて最もよく使われる復号法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:35:03 GMT)
Interaction induced phase transition in quantum many-body detection
probability [0.0] 量子多体検出確率(QMBDP)の物理を紹介し,検討する。
ストロボスコープの繰り返し測定により、信号がほぼ確実に検出される時間スケールが生じることが判明した。
我々は,多体相互作用強度を変化させることで,このような非平衡遷移を実現する単一不純物非可積分モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:55:53 GMT)
Generalization with Reverse-Calibration of Well and Seismic Data Using
Machine Learning Methods for Complex Reservoirs Predicting During Early-Stage
Geological Exploration Oil Field [0.0] 本研究の目的は, 研究領域に広がる炭化水素貯水池の確率を予測するための自律的アプローチを開発し, 適用することである。
この手法は二項分類の問題に機械学習アルゴリズムを用いる。
地震波の属性は予測器として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:56:03 GMT)
From Symmetries to Commutant Algebras in Standard Hamiltonians [0.0] 我々は、文献に現れる標準的なハミルトン派の数家族を再考する。
可換代数の言語におけるそれらの対称性と保存量について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 07:25:47 GMT)
Fast quantum state preparation and bath dynamics using non-Gaussian
variational ansatz and quantum optimal control [0.0] 我々は、量子多体状態の高速かつ非断熱的な準備のために、非ガウス状態に基づく変分アンサッツと量子最適制御を組み合わせる。
典型的な制御量である変動多様体からの漏れは、状態の忠実度にゆるやかな境界しか与えないことを示す。
非摂動状態における浴槽モードの時間外相関器(OTOC)の研究にアンザッツを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:57:18 GMT)
Experimental analysis on image resolution of quantum imaging with
undetected light through position correlations [0.0] 結晶長とポンプ幅が画像分解能に与える影響を実験的に解析した。
我々は、様々なポンプ腰の量子イメージング方式の分解能を1桁で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:29:15 GMT)
Excited-State Quantum Phase Transitions in the Anharmonic
Lipkin-Meshkov-Glick Model: Dynamical Aspects [0.0] 量子クエンチプロトコルは、初期状態(通常は基底状態)を時間とともに進化する複雑な励起状態にするハミルトニアン系上で定義される。
量子クエンチ後の生存確率と状態の局所密度の時間的変化に対する新しいESQPTの影響と、ロシミットエコーとマイクロカノニカル・アウト・オブ・タイム・オーダー・コレレータ(OTOC)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:12:39 GMT)
Evaluating Machine Translation Quality with Conformal Predictive
Distributions [0.0] 本稿では,機械翻訳における不確実性を評価するための新しい手法を提案する。
本手法は,6つの異なる言語対に対して,カバレッジとシャープネスの点で,単純だが効果的なベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:56:30 GMT)
Estimating Eigenenergies from Quantum Dynamics: A Unified
Noise-Resilient Measurement-Driven Approach [0.0] 本稿では,実時間計測の収集と後処理により固有エネルギーを求める計測駆動手法を提案する。
提案手法は,ノイズの存在下でも急速に収束することを示す理論的,数値的な証拠を提供する。
我々のMDDベースの戦略は、摂動ノイズを系統的に軽減し、有望なハイブリッド量子古典固有解法として際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:27:16 GMT)
Entanglement of inhomogeneous free fermions on hyperplane lattices [0.0] 我々は、$D(D-1)/2$連続パラメータを持つ$(D-1)$次元格子上に自由フェルミオンの不均一モデルを導入する。
幅広いパラメータに対して, エンタングルメントエントロピーを$D=2,3,4$で数値計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:08:06 GMT)
Emergent strong zero mode through local Floquet engineering [0.0] 駆動周波数を制御することにより、一定の可観測物の浮き沈殿と動的凍結を実現する。
これらの動的レシエーションは量子メモリの構築に利用でき、量子情報処理に潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:00:03 GMT)
Efficient Quantum State Synthesis with One Query [0.0] すべての状態に対して、|psirangle$ は、近似 $SPACErangle$ を指数関数的に近いものにするオラクルの選択が存在することを示す。
すべての$n$-qubit状態が、$O(2'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:49:35 GMT)
Edge mode spectroscopy of fractional Chern insulators [0.0] 原子FQH状態の運動量分解エッジスペクトルを抽出する手法を提案し,解析する。
我々の研究は、エッジシグネチャによる寒冷原子の分数統計の検出方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:38:57 GMT)
Driving Context into Text-to-Text Privatization [0.0] textitMetric Differential Privacyは、単語のベクトルにノイズを加えることによって、テキストからテキストへの民営化を可能にする。
分類精度が6.05%のかなり高いことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 11:33:06 GMT)
Do we become wiser with time? On causal equivalence with tiered
background knowledge [0.0] 階層化MPDAGの構築には,Meekの第1規則の適用しか必要としないことを示す。
階層化された知識は、情報性や計算効率を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:58:22 GMT)
Do intermediate feature coalitions aid explainability of black-box
models? [0.0] この研究は、ブラックボックスモデルの説明可能性を支援するため、レベル構造に基づく中間概念の概念を導入する。
実際の自動車モデルとタイタニックデータセットの例で、このアプローチのユーザビリティを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:15:43 GMT)
Distinguishing erbium dopants in Y$_2$O$_3$ by site symmetry: \textit{
ab initio} theory of two spin-photon interfaces [0.0] エルビウム(Er)をドープしたイットリア(Y$O$_3$)の欠陥形成と電子構造に関する第一原理的研究を示す。
これは、量子情報科学におけるスピン光子インターフェースの新たな材料であり、標準的な通信波長でのErドーパントからの細い光線幅の放出によるものである。
我々は、中性、負、正の電荷を持つErドーパントの生成エネルギーを計算し、その構成が実験と一致して最も安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:35:41 GMT)
Distilling Nonlocality in Quantum Correlations [0.0] 非局所性蒸留の展望を考察し, 弱い非局所系の多くのコピーに自然集合の自由操作(配線と呼ばれる)を適用することにより, 高い非局所強度の相関関係を生成することを目的とする。
最も単純なベルのシナリオでは、任意の弱量子非局所相関から始まる非局所性を著しく高次に除去できるプロトコル、すなわち論理的OR-AND配線を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:07:57 GMT)
Diffusion Theory of Hyperbolic Groups [0.0] ポインケア円盤上の固有関数の様々な系について論じ、その中にはメフラー・フォック、マクドナルド、ウィテカー関数が含まれる。
これらの微分方程式の系間の関係は、双曲平面上のラプラス変換法を用いて悪用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 03:14:47 GMT)
Differentiable Programming for Earth System Modeling [0.0] 最先端の地球系モデル(ESMs)は、過去150年間の観測上の地球平均温度異常を再現することができる。
我々は、ESMを自動で差別化することは、ESMを前進させる大きな可能性を秘めていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:56:26 GMT)
Dicke-state preparation through global transverse control of
Ising-coupled qubits [0.0] 3ビット系においてDicke状態が$|D3_2rangle$であることを考える。
図示のために、四量子系における二励起ディック状態 $|D4_2rangle$ の準備について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:36:24 GMT)
Diabatic quantum and classical annealing of the Sherrington-Kirkpatrick
model [0.0] 量子アニール力学の様々な側面を異なるアプローチを用いて検討する。
量子的手法と古典的手法の質的な差異を、特に中間時間で観察する。
しかし、短い時間でも同様であり、量子アニールの短時間膨張と高温膨張を関連づけることで説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:24:17 GMT)
Developing A Visual-Interactive Interface for Electronic Health Record
Labeling: An Explainable Machine Learning Approach [0.0] データラベリングのための新しい視覚対話型ツール Explainable Labeling Assistant (XLabel) を導入する。
XLabelは、EBM(Explainable Boosting Machine)を使用して、各データポイントのラベルを分類し、EBMの説明のヒートマップを視覚化する。
実験の結果,1) XLabelはラベル付け動作の削減に役立ち,2) 説明可能な分類器としてのEMMは他の機械学習モデルと同じくらい正確であり,3) 40%以上のレコードが意図的にラベル付けされている場合でも,EBMは90%以上の正しいラベルをリコールできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:23:35 GMT)
Determining the validity of cumulant expansions for central spin models [0.0] 多対一接続を持つモデルでは、平均場理論が正確な多粒子$Ntoinfty$極限を捉えることが広く期待されている。
ここでは、これは必ずしもそうではないことを示す。
高次の累積展開が正しい極限を回復したとしても、誤差はN$で単調ではなく平均場理論を超えうる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:17:41 GMT)
De Rham compatible Deep Neural Network FEM [0.0] DNNでは通常のsimplicial partitions $mathcalT$ of $Omega$の制限は不要である。
我々は、高階互換空間や他の非互換な離散化のクラスへの構成の一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 08:38:19 GMT)
Data-Efficient French Language Modeling with CamemBERTa [0.0] 本稿では,DeBERTaV3アーキテクチャとトレーニング目標に基づいて構築された,フランスのDeBERTaモデルであるCamemBERTaを紹介する。
我々は、さまざまなフランス語の下流タスクとデータセットに対して、我々のモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:45:34 GMT)
DH-PTAM: A Deep Hybrid Stereo Events-Frames Parallel Tracking And
Mapping System [0.0] 本稿では,視覚的並列追跡・マッピング(PTAM)システムに対するロバストなアプローチを提案する。
提案手法は,ステレオベースおよびフレームベースを含む異種多モード視覚センサの強度を統一参照フレームに組み合わせたものである。
私たちの実装のリサーチベースのPython APIはGitHubで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:52:13 GMT)
Convergence analysis of equilibrium methods for inverse problems [0.0] 平衡法のクラスに対して安定性と収束結果を提供する。
我々は、対称ブレグマン距離における収束率と安定性の推定を導出する。
収束解析によって新しいタイプの損失関数の設計が導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:22:33 GMT)
Continuous-variable quantum optics and resource theory for ultrafast
semiconductor spectroscopy [0.0] 偏光子系の量子コヒーレンスと全密度行列を測定する強力なツールとして,多チャンネルホモダイン検出に着目した。
偏光子凝縮体における量子コヒーレンスの時間減衰を観測することにより、ナノ秒スケールを超えるコヒーレンス時間を観察する。
ここで提示される調整された資源定量化器と超高速分光技術の組み合わせは、将来の量子情報技術の応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:56:47 GMT)
Consumer's Behavior Analysis of Electric Vehicle using Cloud Computing
in the State of New York [0.0] 我々はニューヨーク州エネルギー研究開発局のEVドライブクリーンリベートデータを解析した。
このデータセットは、消費者が購入したEVのメイクとモデル、EV消費者の地理的位置、トランザクションタイプ、および税制インセンティブを特徴としている。
SAP Analytics Cloud(SAC)を使用して、まずデータをインポートしてクリーンにし、いくつかのプライマリ属性の統計スナップショットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:49:18 GMT)
Comparative Analysis of Widely use Object-Oriented Languages [0.0] オブジェクト指向パラダイムの学習は、すべてのコンピュータサイエンス専攻で義務付けられている。
オブジェクト指向の原則を教えるために、どれが最初のプログラミング言語かを選択するのは難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:28:13 GMT)
Coherence filtration under strictly incoherent operations [0.0] このタスクの目的は、与えられた状態$rho$を、最大コヒーレントな状態との忠実度が厳密な非コヒーレントな操作を使用することで最大である別の状態$rhoprime$に変換することである。
R(rho|Deltarho):=minuplambda|rholequplambdaDeltarho$は$R(rho|Deltarho)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 02:29:22 GMT)
Can Deep Learning Reliably Recognize Abnormality Patterns on Chest
X-rays? A Multi-Reader Study Examining One Month of AI Implementation in
Everyday Radiology Clinical Practice [0.0] 胸部X線上の7種類の放射線学的所見を検出・局所化するための深層学習に基づく自動検出アルゴリズム(DLAD)を開発した。
提案したDLADは高感度(ATE 1.000 (0.624-1.000), CON 0.864 (0.671-0.956), EFF 0.953 (0.887-0.983), LES 0.905 (0.715-0.978), SCE 1.000 (0.366-1.000), CMG 0.837 (0.711-0.917), PNO 0.875 (0.538-0.986)を実現した。
本研究の結果から,提案したDLADが日常生活への統合の可能性を秘めていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 14:18:54 GMT)
Broadcasting in random recursive dags [0.0] 均一な$k$-scダグは、既存のノードからランダムに$k$親を選択することでランダムランダムツリーを一般化する。
すべてのノードがビットを受信すると、$k$-sc dagがルートを特定せずに表示される。
以下の関数として$p$のしきい値は、すべてのノードの多数ルールが$c1/2$のエラーを$c+o(1)$とします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 17:53:10 GMT)
Born rule extension for non-replicable systems and its consequences for
Unruh-DeWitt detectors [0.0] 本稿では, 測定結果の今後の統計を, 繰り返し測定により予測する手法を提案する。
RMを用いて得られた結果の統計値がボルン則と十分に類似している場合、後者を効果的に利用できることを示す。
観察者がRMの結果から何を学ぶかを分析すると、歴史に依存したRM確率がボルンの確率に近い状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 10:25:43 GMT)
Balancing Exploration and Exploitation: Disentangled $\beta$-CVAE in De
Novo Drug Design [0.0] 分子グラフ$beta$-CVAEモデルを提案する。
我々はオクタノール水分配係数(ClogP)、モル屈折率(CMR)、薬物類似度(QED)、合成アクセシビリティスコア(SAS)を最適化した。
本モデルでは,両特性とも平均30.07%$pm$0.01%分子を生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:58:15 GMT)
Backchannel Detection and Agreement Estimation from Video with
Transformer Networks [0.0] リスナーはショート・インタージェクション(いわゆるバックチャネル)を使用して注意や合意を表明する。
視覚行動からのバックチャネル分析の最先端的アプローチは、身体のポーズに基づく特徴と、顔行動に基づく特徴の2つのタイプの特徴を利用する。
本稿では、バックチャネルの検出と、バックチャネルで表現された合意を推定するタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 16:24:34 GMT)
Automatic Translation of Hate Speech to Non-hate Speech in Social Media
Texts [0.0] 本稿では,ヘイトスピーチを非ヘイトスピーチテキストに翻訳し,その意味を保ちながら新たなタスクを提案する。
さらなる研究の出発点として、データセットといくつかのベースラインを提供します。
本研究の目的は、オンラインコミュニティにおけるヘイトスピーチの拡散を減らすための、より効果的な方法の開発に寄与することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 04:03:14 GMT)
Automated patent extraction powers generative modeling in focused
chemical spaces [0.0] 深い生成モデルが逆分子設計のエキサイティングな道として登場した。
材料科学と化学への適用性における重要な課題の1つは、プロパティラベル付きでスケール可能なトレーニングデータセットにアクセスできないことである。
我々は、特許のデジタルファイルから、人間の介入を最小限に抑えた新しい候補を生み出すための自動パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 20:39:06 GMT)
Analyzing Credit Risk Model Problems through NLP-Based Clustering and
Machine Learning: Insights from Validation Reports [0.0] この論文は、2019年1月から2022年12月までに、大規模な国際銀行グループの検証チームが集めた657のユニークなデータセットを用いています。
発見は9つの検証次元に分類され、専門家の知識を用いてバリデータによって深刻度レベルが割り当てられる。
その結果,クラスタリングは,60%以上の精度で信用リスクモデル問題を特定し,分類する上で有効な手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:27:41 GMT)
Analysis of Perceived Stress Test using Machine Learning [0.0] テストは14の質問で構成され、それぞれ0から4の尺度でスコアされ、合計スコアは0-56である。
このテストはまた、自己効力感とストレス/不快感の2つのサブファクターを特定するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 12:51:53 GMT)
Analysis and FPGA based Implementation of Permutation Binary Neural
Networks [0.0] 本稿では,局所的バイナリ接続,大域的置換接続,およびシグナム活性化関数を特徴とする置換二分ニューラルネットワークについて検討する。
置換接続に依存すると、ネットワークはバイナリベクトルの様々な周期軌道を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 09:09:03 GMT)
An alternative foundation of quantum mechanics [0.0] 本稿では,量子論への新たなアプローチを提案する。
基礎は理論変数であり、アクセス可能またはアクセス不能な物理変数である。
ここでは、アクセス可能な変数が有限次元である場合、このアプローチで必要とされる群と変換が明示的に構成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 18:06:57 GMT)
An XAI Approach to Deep Learning Models in the Detection of DCIS [0.0] その結果,XAIは,臨床コミュニティにおける補助的AIシステムの実装に関する議論を始める上で,概念実証として活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 05:01:57 GMT)
AI Imagery and the Overton Window [0.0] 本稿は、今日のAI開発者とユーザの両方が直面する懸念を調査する文献レビューである。
合法化の課題と倫理的懸念について論じ、AI生成モデルがいかに非常に有用であるかを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:32:32 GMT)
A fully ab initio approach to inelastic atom-surface scattering [0.0] 任意の表面からの原子の非弾性散乱に関する普遍的で完全な初期理論を導入する。
Nb(100)からのヘリウム散乱の理論を応用する。
この完全な初期的アプローチは、次世代の非破壊原子ビーム散乱を用いる実験の導出と解釈において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 19:53:12 GMT)
A Novel Vision Transformer with Residual in Self-attention for
Biomedical Image Classification [0.0] 本稿では、視覚変換器(ViT)のためのマルチヘッド自己注意の新しい枠組みについて述べる。
提案手法は,マルチヘッドアテンションの各ブロックにおける最高のアテンション出力を蓄積するために,残差接続の概念を用いる。
その結果、従来のViTや他の畳み込みに基づく最先端の分類モデルよりも顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 15:06:14 GMT)
A Multifidelity deep operator network approach to closure for multiscale
systems [0.0] 閉鎖問題に対処するために,多要素ディープ・オペレーター・ネットワーク・フレームワークを用いる。
多重忠実度に基づく閉包の安定性と精度を高めるため,我々は最近開発された「ループ内学習」アプローチを,結合物理学と機械学習モデルに関する文献から採用した。
数値実験により, 補間系と補間系の両方において, 閉鎖補正 ProM の未修正 ProM の予測能力は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 00:18:47 GMT)
"We do not appreciate being experimented on": Developer and Researcher
Views on the Ethics of Experiments on Open-Source Projects [0.0] オープンソース開発者と経験的ソフトウェアエンジニアリング研究者の間で調査を行い、彼らがどのような行動を許容できると考えているのかを確認します。
結果から,オープンソース開発者は大部分が研究対象であり,透過的に実施されていることが分かる。
オープンソースレポジトリとプロジェクトは、アクセスガイドラインの研究に利用するために対処することが推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 2 Jun 2023 13:20:41 GMT)