Noise-robust Graph Learning by Estimating and Leveraging Pairwise
Interactions [123.1] 本稿では,グラフ上のノイズノード分類のためのペアワイズフレームワークを提案することにより,そのギャップを埋める。
PI-GNNは、ノイズの多いノードクラスラベルからのポイントワイズ学習に加えて、PIを一次学習プロキシとして依存している。
提案するフレームワークPI-GNNは,(1)PIラベルを適応的に推定する信頼度を考慮したPI推定モデル,(2)PIラベルを推定する疎結合トレーニング手法の2つの新しい構成要素に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 01:42:37 GMT)
GFlowNet-EM for learning compositional latent variable models [116.0] ラテントの後方のモデリングにおける重要なトレードオフは、表現性とトラクタブルな最適化の間にある。
非正規化密度からサンプリングするアルゴリズムであるGFlowNetsを提案する。
GFlowNetsをトレーニングして、後部から潜伏者へのサンプルをトレーニングすることにより、それらの強度をアモータライズされた変分アルゴリズムとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:02:08 GMT)
FeDXL: Provable Federated Learning for Deep X-Risk Optimization [114.8] 我々は、既存のアルゴリズムが適用できないXリスクのファミリーを最適化するために、新しい連邦学習(FL)問題に取り組む。
Xリスクに対するFLアルゴリズムを設計する際の課題は、複数のマシンに対する目的の非可逆性と、異なるマシン間の相互依存にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:00:59 GMT)
SpeechGen: Unlocking the Generative Power of Speech Language Models with
Prompts [112.3] 本稿では,SpeechGenと呼ばれる統合フレームワークを用いて,各種タスクの音声LMを刺激するための即時チューニングの適用について検討する。
提案した統合フレームワークは効率と有効性に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:35:27 GMT)
Class Anchor Margin Loss for Content-Based Image Retrieval [97.8] 距離学習パラダイムに該当する新しいレペラ・トラクタ損失を提案するが、ペアを生成する必要がなく、直接L2メトリックに最適化する。
CBIRタスクにおいて,畳み込みアーキテクチャと変圧器アーキテクチャの両方を用いて,少数ショットおよびフルセットトレーニングの文脈で提案した目的を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:12:28 GMT)
Z-ICL: Zero-Shot In-Context Learning with Pseudo-Demonstrations [97.4] そこで,Z-ICLを提案する。Z-ICL,Z-ICLは,与えられたテスト入力に対して擬似デモを構築することでギャップを埋める新しいゼロショット方式である。
9つの分類データセットの評価は、Z-ICLが従来のゼロショット法よりも有意差で優れていたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:51:39 GMT)
Provable Dynamic Fusion for Low-Quality Multimodal Data [94.4] 動的マルチモーダル融合は、有望な学習パラダイムとして現れる。
広く使われているにもかかわらず、この分野の理論的正当化は依然として顕著に欠落している。
本稿では、一般化の観点から最もポピュラーなマルチモーダル融合フレームワークの下で、この問題に答える理論的理解を提供する。
QMF(Quality-Aware Multimodal Fusion)と呼ばれる新しいマルチモーダル融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:32:35 GMT)
Predictable MDP Abstraction for Unsupervised Model-Based RL [93.9] 予測可能なMDP抽象化(PMA)を提案する。
元のMDPで予測モデルを訓練する代わりに、学習されたアクション空間を持つ変換MDPでモデルを訓練する。
我々はPMAを理論的に解析し、PMAが以前の教師なしモデルベースRLアプローチよりも大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:38:06 GMT)
Gradient-free optimization of highly smooth functions: improved analysis
and a new algorithm [87.2] この研究は、目的関数が極めて滑らかであるという仮定の下で、ゼロ次ノイズオラクル情報による問題を研究する。
ゼロオーダー射影勾配勾配アルゴリズムを2種類検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:05:13 GMT)
Set-based Meta-Interpolation for Few-Task Meta-Learning [79.9] そこで本研究では,メタトレーニングタスクの分散化を目的とした,ドメインに依存しないタスク拡張手法Meta-Interpolationを提案する。
様々な領域にまたがる8つのデータセットに対してメタ補間の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:48:41 GMT)
Efficient Bilateral Cross-Modality Cluster Matching for Unsupervised
Visible-Infrared Person ReID [78.4] 本稿では, クラスタ間マッチングによるモダリティギャップを低減するための, クラスタマッチングに基づく新たな学習フレームワークを提案する。
このような監視信号の下では、クラスタレベルで特徴を協調的に整列させるために、モダリティ・特定・モダリティ・非依存(MSMA)コントラスト学習フレームワークが提案されている。
公開SYSU-MM01とRegDBデータセットの実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:34:00 GMT)
Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with
Neighbor-Guided Label Refinement [75.9] 教師なし学習 可視赤外人物再識別 (USL-VI-ReID) は、ラベルなしのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変の特徴を学習することを目的としている。
本稿では,生成したラベルを1つのモダリティからそれに対応するモダリティに同時に割り当てる,Dual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。
提案したDOTLA機構は、相互強化と相互モダリティデータアソシエーションの効率的な解を定式化することにより、不十分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:30:46 GMT)
SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two
Seconds [75.5] テキストから画像への拡散モデルは、プロのアーティストや写真家の作品に匹敵する自然言語の記述から素晴らしい画像を作り出すことができる。
これらのモデルは大規模で、複雑なネットワークアーキテクチャと数十のデノベーションイテレーションを持ち、計算コストが高く、実行が遅い。
モバイル端末上でテキストから画像への拡散モデルの実行を2ドル以下でアンロックする汎用的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:53:48 GMT)
On Optimal Caching and Model Multiplexing for Large Model Inference [73.8] 大きな言語モデル(LLM)や他の大きな基盤モデルは注目すべき成功を収めているが、そのサイズは既存のリソース消費とレイテンシーの問題を悪化させている。
キャッシュを用いて以前のクエリを格納し、モデルの多重化を学習し、クエリ処理のためのモデルの集合から選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:01:51 GMT)
Word-Level Explanations for Analyzing Bias in Text-to-Image Models [72.7] Text-to-image(T2I)モデルは、人種や性別に基づいて少数派を過小評価する画像を生成することができる。
本稿では,入力プロンプトのどの単語が生成画像のバイアスの原因となるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:39:07 GMT)
Single-view 3D Mesh Reconstruction for Seen and Unseen Categories [69.3] シングルビュー3Dメッシュ再構成は、シングルビューRGB画像から3D形状を復元することを目的とした、基本的なコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,一視点3Dメッシュ再構成に取り組み,未知のカテゴリのモデル一般化について検討する。
我々は、再構築におけるカテゴリ境界を断ち切るために、エンドツーエンドの2段階ネットワークであるGenMeshを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:37:08 GMT)
Many or Few Samples? Comparing Transfer, Contrastive and Meta-Learning
in Encrypted Traffic Classification [68.2] 我々は、トランスファーラーニング、メタラーニング、コントラストラーニングを、参照機械学習(ML)ツリーベースおよびモノリシックDLモデルと比較する。
i) 大規模なデータセットを用いて,より一般的な表現を得られること,(ii) コントラスト学習が最良の手法であることを示している。
MLツリーベースでは大きなタスクは処理できないが、学習した表現を再利用することで、小さなタスクにも適合するが、DLメソッドはツリーベースモデルのパフォーマンスにも到達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:56:53 GMT)
Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part II:
Perception and Planning [67.4] 第1部 "Survey of Surveys" (SoS) では,ADとIV技術の歴史,調査,倫理,今後の方向性について概説している。
第2部「自律運転・知能車両のマイルストーン(Milestones in autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I: Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human Behaviors)」は、IVsにおける制御、コンピュータシステム、通信、HDマップ、テスト、人間行動の開発に力を注いでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:23:04 GMT)
Automatic Intrinsic Reward Shaping for Exploration in Deep Reinforcement
Learning [64.8] 本稿では、強化学習(RL)における探索を強化するため、知的かつ適応的に高品質な固有報酬を提供する自動固有リワード整形法を提案する。
我々は,多様な固有報酬手法の効率的かつ信頼性の高い実装を実現するために,固有報酬ツールキットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:01:32 GMT)
Theoretically Principled Federated Learning for Balancing Privacy and
Utility [61.0] モデルパラメータを歪ませることでプライバシを保護する保護機構の一般学習フレームワークを提案する。
フェデレートされた学習における各コミュニケーションラウンドにおいて、各クライアント上の各モデルパラメータに対して、パーソナライズされたユーティリティプライバシトレードオフを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:35:57 GMT)
GLENet: Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Uncertainty
Estimation [59.1] 本稿では,対象物の潜在的可算有界箱の多様性として,ラベルの不確実性問題を定式化する。
本稿では,条件付き変分オートエンコーダを応用した生成フレームワークであるGLENetを提案する。
GLENetが生成するラベルの不確実性はプラグアンドプレイモジュールであり、既存のディープ3D検出器に便利に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:24:06 GMT)
DIFF2: Differential Private Optimization via Gradient Differences for
Nonconvex Distributed Learning [58.8] 以前の研究でよく知られたユーティリティ境界は$widetilde O(d2/3/(nvarepsilon_mathrmDP)4/3)$である。
本稿では,差分プライベートフレームワークを構築した mphDIFF2 (DIFFerential private via DIFFs) という新しい差分プライベートフレームワークを提案する。
大域的な降下を持つ$mphDIFF2は$widetilde O(d2/3/(nvarepsilon_mathrmDP)4/3の効用を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:39:11 GMT)
Exploring Chemical Space with Score-based Out-of-distribution Generation [57.2] 生成微分方程式(SDE)にアウト・オブ・ディストリビューション制御を組み込んだスコアベース拡散方式を提案する。
いくつかの新しい分子は現実世界の薬物の基本的な要件を満たしていないため、MOODは特性予測器からの勾配を利用して条件付き生成を行う。
我々はMOODがトレーニング分布を超えて化学空間を探索できることを実験的に検証し、既存の方法で見いだされた分子、そして元のトレーニングプールの上位0.01%までも生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:43:39 GMT)
Learning GFlowNets from partial episodes for improved convergence and
stability [57.0] 生成フローネットワーク(GFlowNets)は、非正規化対象密度の下で離散オブジェクトのシーケンシャルサンプリングを訓練するアルゴリズムである。
GFlowNetsの既存のトレーニング目的は、状態または遷移に局所的であるか、あるいはサンプリング軌道全体にわたって報酬信号を伝達する。
強化学習におけるTD($lambda$)アルゴリズムにインスパイアされたサブトラジェクティブバランス(subtrajectory balance, SubTB($lambda$)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:39:46 GMT)
Meta-Learning based Degradation Representation for Blind
Super-Resolution [54.9] メタラーニングに基づく地域劣化対応SRネットワーク(MRDA)を提案する。
我々はMRDAを用いて、数回の反復後に特定の複雑な劣化に迅速に適応し、暗黙的な劣化情報を抽出する。
教師ネットワークMRDA$_T$は、SRのためにMLNが抽出した劣化情報をさらに活用するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:08:14 GMT)
Machine learning enabled experimental design and parameter estimation
for ultrafast spin dynamics [54.2] 機械学習とベイズ最適実験設計(BOED)を組み合わせた方法論を提案する。
本手法は,大規模スピンダイナミクスシミュレーションのためのニューラルネットワークモデルを用いて,BOEDの正確な分布と実用計算を行う。
数値ベンチマークでは,XPFS実験の誘導,モデルパラメータの予測,実験時間内でのより情報的な測定を行う上で,本手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:19:20 GMT)
Inconsistent Matters: A Knowledge-guided Dual-consistency Network for
Multi-modal Rumor Detection [53.5] マルチメディアコンテンツによる噂を検出するために,知識誘導型二元整合ネットワークを提案する。
2つの一貫性検出ツールを使用して、クロスモーダルレベルとコンテント知識レベルの不整合を同時にキャプチャする。
また、異なる視覚的モダリティ条件下で頑健なマルチモーダル表現学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:32:20 GMT)
VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability [52.5] VideoComposerを使えば、ユーザーはテキストの条件や空間的条件、さらに重要な時間的条件でビデオを柔軟に組み立てることができる。
圧縮ビデオからの運動ベクトルを明示的な制御信号として導入し、時間的ダイナミクスに関するガイダンスを提供する。
さらに、逐次入力の空間的・時間的関係を効果的に組み込むために、統一インターフェースとして機能する時空間条件エンコーダ(STC-エンコーダ)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:29:02 GMT)
Stubborn Lexical Bias in Data and Models [50.8] 我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルに、データのスプリアスパターンが現れるかどうかを調べるために、新しい統計手法を用いる。
トレーニングデータに*reweight*に最適化アプローチを適用し、数千のスプリアス相関を低減します。
驚くべきことに、この方法ではトレーニングデータの語彙バイアスを低減できますが、トレーニングされたモデルで対応するバイアスの強い証拠がまだ見つかっていません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:12:27 GMT)
Memorization Capacity of Multi-Head Attention in Transformers [49.3] 我々は、文脈次元が$n$, $d$, $O(Hd2)$パラメータを持つ$H$ヘッドアテンション層が例を記憶できることを示す理論的解析を示す。
記憶能力と注意点数との線形関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:45:29 GMT)
MMER: Multimodal Multi-task Learning for Speech Emotion Recognition [48.3] MMERは,音声認識のためのマルチモーダルマルチタスク学習手法である。
実際に、MMERはIEMOCAPベンチマークのベースラインと最先端のパフォーマンスをすべて達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:55:28 GMT)
LambdaBeam: Neural Program Search with Higher-Order Functions and
Lambdas [47.0] 我々はLambdaBeamと呼ばれる検索アルゴリズムを設計し、特定のDSL内で操作を構成する任意の関数を構築できる。
我々は、探索中に構築する合成を選択するためにニューラルネットワークを訓練し、それらを高次関数に引数として渡す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:24:53 GMT)
Benchmarking Robustness of Adaptation Methods on Pre-trained
Vision-Language Models [46.8] LoRA、プロンプト、アダプタは、事前訓練された視覚言語モデルの性能を高めるために提案されている。
マルチモーダルな汚職下では、4つの視覚言語データセットにまたがる11種類の広く使われている適応手法のロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:05:04 GMT)
Weight-Aware Implicit Geometry Reconstruction with Curvature-Guided
Sampling [46.0] 本稿では,トレーニングポイント内で効果的に補間し,外挿する手法を提案する。
また、微分可能な幾何学的性質を効率的に計算する手法も導入する。
本研究では,表面抽出を効率化するだけでなく,非閉鎖面にも拡張できる暗黙的ニューラル表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:23:17 GMT)
Adaptive Computation with Elastic Input Sequence [42.6] 本稿では、適応テープトークンによるニューラルネットワークの動的計算を可能にするAdaTapeを紹介する。
AdaTapeは動的リード・アンド・ライトテープでアーキテクチャを装備することで、弾性的な入力シーケンスを利用する。
AdaTapeは計算コストを抑えながら性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:19:23 GMT)
Continual Task Allocation in Meta-Policy Network via Sparse Prompting [42.4] タスクの連続を継続的に学習することで、一般化可能なメタ政治の訓練方法を示す。
スパース・プロンプティング(CoTASP)による連続タスク割当(Continual Task Allocation)"で対処する。
実験では、CoTASPは過去のタスクの経験を保存または再生することなく、有望な可塑性-安定性トレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:49:24 GMT)
Shrinking Embeddings for Hyper-Relational Knowledge Graphs [42.2] 本稿では,これらのパターンを明示的にモデル化することを目的とした幾何学的ハイパーリレーショナルKG埋め込み手法であるemphShrinkEを提案する。
実験の結果、ShrinkEは3つのハイパーリレーショナルKGのベンチマークで優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:14:59 GMT)
Precise Learning Curves and Higher-Order Scaling Limits for Dot Product
Kernel Regression [41.5] 本稿では, ドット積カーネルにおけるカーネルリッジ回帰の問題と, テスト誤差, バイアス, 分散の式に焦点をあてる。
我々は、任意の整数$r$に対して$m approx dr/r!$が常に学習曲線のピークを観測し、複数のサンプルワイズと非自明な振る舞いを複数のスケールで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:15:12 GMT)
Few-Shot Open-Set Learning for On-Device Customization of KeyWord
Spotting Systems [41.2] 本稿では, 深層特徴エンコーダとプロトタイプベース分類器を組み合わせることで, オープンセットKWS分類のための数ショット学習手法について検討する。
Google Speech Commandデータセットの10クラスのユーザ定義キーワードを用いて、10ショットシナリオで最大76%の精度を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:10:33 GMT)
Question-Context Alignment and Answer-Context Dependencies for Effective
Answer Sentence Selection [38.7] 本稿では,質問文と回答文の依存関係を候補の最終的な表現に明示的に組み込むことにより,候補のスコアリングを改善することを提案する。
提案手法は, WikiQA や WDRASS など一般的な AS2 ベンチマークにおいて大幅な改善を実現し, すべてのベンチマークで新たな最先端のベンチマークが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:59:19 GMT)
To Asymmetry and Beyond: Structured Pruning of Sequence to Sequence
Models for Improved Inference Efficiency [37.2] モデル精度はエンコーダサイズに結びついており、推論効率はデコーダに接続されていることを示す。
平均的な劣化と非対称性の役割の両方が、データセットのモデルサイズとバリエーションで一致していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:01:21 GMT)
Message-passing selection: Towards interpretable GNNs for graph
classification [35.6] MSInterpreterは様々なGNNのベースラインに容易に適用できるプラグイン・アンド・プレイ方式として機能する。
MSInterpreterは、GNNのメッセージアグリゲーションのクリティカルパスを選択するメッセージパス選択スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:07:18 GMT)
Discovering Personalized Semantics for Soft Attributes in Recommender
Systems using Concept Activation Vectors [34.6] インタラクティブなレコメンデータシステムは、ユーザがよりリッチな方法で意図、好み、制約、コンテキストを表現することを可能にする。
課題の1つは、ユーザのセマンティックな意図を、しばしば望ましい項目を記述するために使用されるオープンエンドの用語や属性から推測することである。
このような属性のセマンティクスを捉える表現を学習し、それをレコメンデーションシステムにおけるユーザの好みや行動に結びつけるためのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:05:28 GMT)
From Static to Dynamic Structures: Improving Binding Affinity Prediction
with a Graph-Based Deep Learning Model [33.9] タンパク質-リガンド結合親和性の正確な予測は、構造に基づく薬物設計において重要な課題である。
そこで我々は,3,218種類のタンパク質-リガンド複合体を含むMDデータセットをキュレートし,グラフに基づくディープラーニングモデルDynaformerを開発した。
ダイナフォーマーはMD軌道からタンパク質-リガンド相互作用の幾何学的特徴を学習することにより、結合親和性を正確に予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:58:11 GMT)
Towards Complex Real-World Safety Factory Inspection: A High-Quality
Dataset for Safety Clothing and Helmet Detection [33.0] 安全衣服とヘルメット検出のための大規模で包括的で現実的な高品質なデータセットを提示する。
我々のデータセットは現実世界の化学プラントから収集され、専門家のセキュリティ検査官が注釈を付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:15:20 GMT)
Graph Learning and Its Applications: A Holistic Survey [32.8] グラフ学習は、ノード間の複雑な関係とグラフのトポロジ的構造を学習する試みである。
グラフ構造の観点から現在の研究を解析し、グラフ学習における最新の応用、トレンド、課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:36:37 GMT)
Uncovering the Hidden Dynamics of Video Self-supervised Learning under
Distribution Shifts [32.4] 本研究では, 自然分布変化に対応した6種類の自己監督手法(v-SimCLR, v-MOCO, v-BYOL, v-SimSiam, v-DINO, v-MAE)の挙動について検討した。
本研究は,VSSL手法の興味深い発見と興味深い挙動を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:10:20 GMT)
Forgettable Federated Linear Learning with Certified Data Removal [32.0] Federated Learning(FL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを可能にする、トレンドの分散学習フレームワークである。
本研究では,クライアントに忘れられる権利を与えるFLパラダイムに焦点をあてる。」
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:53:57 GMT)
Generating High-Quality Emotion Arcs For Low-Resource Languages Using
Emotion Lexicons [31.9] 生成されたアークを英語で評価する作業はほとんどない。
感情レキシコンのない言語では、英語の感情レキシコンの自動翻訳が高品質な感情弧を生成するために用いられる。
これは世界中の多くの言語で感情を扱うための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:34:55 GMT)
Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in
Pre-trained Vision and Language Models [31.9] 本稿では,自然言語から取得したエンティティに関する知識が,ビジョン&ランゲージ(V&L)モデルでどのように保持されているかを検証するタスクを提案する。
第1はエンティティとその関連画像に関する知識を含むテーブルを生成し、第2はキャプションを持つエンティティから画像を生成する。
提案したタスクを実行するために、ウィキペディアの約20万のインフォボックスからウィキペディアテーブルと画像生成(WikiTIG)データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 14:01:54 GMT)
Test-time Recalibration of Conformal Predictors Under Distribution Shift
Based on Unlabeled Examples [30.6] コンフォーマル予測器は、ユーザが特定した確率で一連のクラスを計算することで不確実性の推定を提供する。
本研究では,自然分布シフト下での優れた不確実性推定を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:34:49 GMT)
SGEM: Test-Time Adaptation for Automatic Speech Recognition via
Sequential-Level Generalized Entropy Minimization [30.6] テスト時間適応(TTA)法は、ソースデータなしで未ラベルのテストインスタンスに事前学習されたASRモデルを適用するために最近提案されている。
我々は、一般的なASRモデルに対して、SGEMと呼ばれる新しいTTAフレームワークを提案する。
SGEMは、ドメインシフトの異なる3つのメインストリームASRモデルの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:27:08 GMT)
BOLT: An Automated Deep Learning Framework for Training and Deploying
Large-Scale Search and Recommendation Models on Commodity CPU Hardware [30.5] BOLTは、標準CPUハードウェア上で大規模な検索とレコメンデーションモデルをトレーニングするための、疎いディープラーニングライブラリである。
製品レコメンデーションやテキスト分類,グラフニューラルネットワーク,パーソナライゼーションなど,さまざまな情報検索タスクにおいてBOLTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:31:20 GMT)
Provable benefits of score matching [30.3] スコアマッチング損失が計算効率良く最適化できるような分布の自然指数族の最初の例を示す。
確率損失を最適化するためのゼロ階または1階のオラクルの設計はNPハードであることを示す。
スコアマッチング損失の最小化は、計算的かつ統計的に効率的であり、周囲の次元は複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:42:30 GMT)
A Conditional Generative Chatbot using Transformer Model [30.3] 生成的回答は、人間と機械との間のコミュニケーションツールとして機能し、人間の入力に基づいて適切な回答を達成する。
本稿では,条件付きGene Adrial Networksと代々応答するトランスフォーマーモデルを用いて,新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。
The proposed model on the Cornell Movie-Dialog corpus and the Chit-Chat datas confirm the superiority of the proposed model than the state-of-the-art alternatives。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:35:04 GMT)
COBRA Frames: Contextual Reasoning about Effects and Harms of Offensive
Statements [30.1] 攻撃的あるいは偏りのある文の意図,反応,害を説明するための,最初の文脈対応形式であるCOBRAフレームを紹介する。
私たちは、マシン生成コンテキストと組み合わせた33kの潜在的攻撃的ステートメントのデータセットであるCOBRACORPUSを作成します。
文脈非依存モデルによる説明は文脈認識モデルよりはるかに悪いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:47:24 GMT)
Two-Stream Regression Network for Dental Implant Position Prediction [29.9] 本稿では2ストリームインプラント位置回帰フレームワーク(TSIPR)を開発する。
インプラント領域検出器(IRD)とマルチスケールパッチ埋め込み回帰ネットワーク(MSPENet)で構成される。
5倍のクロスバリデーションによる歯科インプラントデータセットの大規模な実験により,提案したTSIPRは既存の方法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:08:28 GMT)
Balancing Logit Variation for Long-tailed Semantic Segmentation [28.9] トレーニングフェーズにおけるネットワーク予測にカテゴリワイドなバリエーションを導入する。
異なるカテゴリの特徴領域間のギャップを埋めて、よりバランスの取れた表現を生み出します。
提案手法は,様々なデータセットやタスク設定に対して,強い一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:19:24 GMT)
Acoustic Word Embeddings for Untranscribed Target Languages with
Continued Pretraining and Learned Pooling [28.8] 音響単語の埋め込みは、単語のような一対の単位を用いてプール関数を訓練することによって生成される。
自己教師型英語モデルからの平均プール表現は、有望な代替案として提案されたが、ターゲット言語でのそれらのパフォーマンスは、完全には競合しなかった。
両手法が単語識別における近年のアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:44:21 GMT)
Efficient Text-Guided 3D-Aware Portrait Generation with Score
Distillation Sampling on Distribution [28.5] 本研究では,DreamPortraitを提案する。DreamPortraitは,テキスト誘導型3D画像の単一フォワードパスで効率よく作成することを目的としている。
さらに,テキストと3D認識空間の対応をモデルが明示的に知覚できるように,3D対応のゲート・アテンション機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:08:38 GMT)
Flew Over Learning Trap: Learn Unlearnable Samples by Progressive Staged
Training [28.2] 非学習技術は、公開のためのデータに知覚不可能な摂動を加えることで、学習不可能なサンプルを生成する。
そこで本研究では,未学習サンプルのイメージ特徴と摂動特徴の両方を早期に学習できることを示す。
本研究では,学習摂動機能において,モデルが過度に適合することを効果的に防止する段階訓練を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:36:16 GMT)
Temporal-spatial Correlation Attention Network for Clinical Data
Analysis in Intensive Care Unit [27.9] 本稿では,臨床特性予測問題に対処するための時間・適応相関注意ネットワーク(TSCAN)を提案する。
本手法は,アテンションメカニズムモデルの設計に基づいて,臨床データおよび無関係ノードにおける無関係項目を効果的に除去することができる。
また,治療方法の改善に有効な重要な結果を示す重要な臨床指標も見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:38:40 GMT)
Does Label Differential Privacy Prevent Label Inference Attacks? [26.9] ラベル差分プライバシー(ラベルDP)は、パブリック機能と機密性の高いプライベートラベルを持つデータセット上で、プライベートMLモデルをトレーニングするための一般的なフレームワークである。
厳格なプライバシー保証にもかかわらず、実際にはラベルDPはラベル推論攻撃(LIAs)を妨げない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:27:27 GMT)
Can Directed Graph Neural Networks be Adversarially Robust? [26.4] 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の堅牢性とレジリエンスを高めるために,有向グラフがもたらす深い信頼感を活用することを目的とする。
我々は,新しい,現実的なグラフアタック設定を導入し,プラグイン層として革新的で普遍的で効率的なメッセージパッシングフレームワークを提案する。
このフレームワークはクリーンな精度と最先端の堅牢なパフォーマンスに優れており、転送攻撃と適応攻撃の両方に対して優れた防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 04:56:04 GMT)
UCEpic: Unifying Aspect Planning and Lexical Constraints for Generating
Explanations in Recommendation [26.3] 本稿では,高品質なパーソナライズされたパーソナライズされた説明文を生成するモデルであるUCEpicを提案する。
UCEpicはアスペクト計画と語彙制約をひとつのフレームワークに統合し、異なる設定で説明を生成する。
従来のレコメンデーション・ジェネレータと比べ、UCEpicはキーフレーズから特定の情報を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:02:16 GMT)
Detecting Errors in Numerical Data via any Regression Model [26.0] ノイズは多くの数値データセットを悩ませ、データ中の記録された値が真の基礎となる値と一致しない可能性がある。
ここでは、数値列に沿って、どの値が誤りであるかを推定する。
本稿では,任意の回帰器を用いて列内の値を予測するモデルに依存しない手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:07:54 GMT)
Context-TAP: Tracking Any Point Demands Spatial Context Features [25.9] 本稿では,ビデオ中の問合せ点の長期的軌跡を推定することを目的としたTAP(Tracking Any Point)の問題に対処する。
我々は、独立したビデオポイントトラッキングも空間的コンテキスト機能を必要とすると論じている。
本稿では,ビデオの空間的特徴を集約することにより,ポイントトラジェクトリの精度を効果的に向上する新しいフレームワークであるContext-TAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 04:47:05 GMT)
D3Former: Debiased Dual Distilled Transformer for Incremental Learning [25.7] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)設定では、各学習フェーズのモデルにクラスのグループを導入します。
目標は、今まで観察されたすべてのクラスで統一されたモデルパフォーマンスを学習することである。
我々は、$textrmD3textrmFormer$というCIL用のデバイアスドデュアル蒸留トランスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:48:54 GMT)
NNSplitter: An Active Defense Solution for DNN Model via Automated
Weight Obfuscation [24.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、透かしのような技術によって保護されている。
本研究では,NNSplitterというアクティブモデルIP保護方式を提案する。
NNSplitterは、重量難読化による性能の悪い難読化モデルとモデルシークレットの2つに分割することで、モデルを積極的に保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:33:21 GMT)
Exploring Global and Local Information for Anomaly Detection with Normal
Samples [23.7] 異常検出は、通常のパターンに従わないデータを検出することを目的としており、そのようなデータはoutliersとも呼ばれる。
多くの現実的なシナリオでは、正常な振る舞いに従うサンプルのみが観察されるが、異常な情報はほとんど得られない。
本稿では, 異常検出手法であるGALDetectorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:51:22 GMT)
DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation [23.3] 離散一様シャプリー(DU-Shapley)と呼ばれるシャプリー値の新しい近似法を提案する。
DU-Shapleyは、データ所有者の数が少ない場合でも、他のShapley値近似よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:22:50 GMT)
TART: Improved Few-shot Text Classification Using Task-Adaptive
Reference Transformation [23.0] 本稿では,タスク適応参照変換(TART)ネットワークを提案する。
我々のモデルは、20のNewsgroupsデータセット上の1ショットと5ショットの分類において、最先端の手法を7.4%、そして5.4%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:38:02 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning With Data and Client
Heterogeneity [22.4] Federated Learning (FL)は、機械学習モデルの大規模分散トレーニングを可能にする。
FLを大規模に実行するには、本質的に実践的な課題が伴う。
従来のフェデレーション平均化(FedAvg)アルゴリズムの最初の変種を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:22:55 GMT)
Graph Meets LLM: A Novel Approach to Collaborative Filtering for Robust
Conversational Understanding [20.9] 欠陥クエリは、自動音声認識(ASR)と自然言語理解(NLU)におけるユーザの曖昧さ、誤り、エラーから生じる可能性がある。
パーソナライズドクエリ書き換え(Personalized query rewriting)は、ユーザの個々の振る舞いや好みを考慮してクエリの欠陥を軽減するアプローチである。
本稿では,これまでユーザの歴史になかった新しいユーザインタラクションの書き直し作業に特に対処する「協調クエリ書き換え」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:42:45 GMT)
Encoding Time-Series Explanations through Self-Supervised Model Behavior
Consistency [20.7] トレーニング説明書の時系列一貫性モデルであるTimeXを提案する。
TimeXは、事前訓練された時系列モデルの振る舞いを模倣するために解釈可能なサロゲートを訓練する。
我々は8つの合成および実世界のデータセット上でTimeXを評価し、その性能を最先端の解釈可能性手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:25:26 GMT)
Answering Unanswered Questions through Semantic Reformulations in Spoken
QA [20.2] Spoken Question Answering (QA) は音声アシスタントの重要な機能であり、通常は複数のQAシステムによって支援される。
我々は失敗したQA要求を分析し、語彙的ギャップ、命題型、複雑な構文構造、高い特異性など、主要な課題を特定する。
本稿では,3つの言語的操作(リペア,構文的再構成,一般化)による質問の書き直しと回答を容易にするセマンティック質問修正(SURF)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:40:25 GMT)
Deep Classifier Mimicry without Data Access [19.6] 本稿では,モデルに依存しない知識蒸留法であるContrastive Abductive Knowledge extract (CAKE)を提案する。
CAKEは、ノイズの多い合成サンプルのペアを生成し、モデルを決定境界に向けて対照的に拡散させる。
我々は、いくつかのベンチマークデータセットとさまざまなアーキテクチャ選択を使用して、CAKEの有効性を実証的に裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:45:16 GMT)
Correcting auto-differentiation in neural-ODE training [19.5] ニューラルネットワークが基礎となるODEフローを近似するために高次形式を用いる場合、自動微分を用いたブルートフォース計算は、しばしば非収束人工振動を生成する。
本稿では、これらの振動を効果的に排除し、計算を修正し、基礎となる流れの更新を尊重する簡単な後処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:34:14 GMT)
BitGNN: Unleashing the Performance Potential of Binary Graph Neural
Networks on GPUs [19.3] 最近の研究によると、バイナリグラフニューラルネットワーク(GNN)は双有理テンソルによるGNNの計算を省くことを約束している。
この作業は、効率の観点からバイナリGNN推論を再設計する。
GCN、GraphSAGE、GraphSAINTによる実世界のグラフの結果、提案手法は、同じ精度で8-22Xで最先端のバイナリGNN実装より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:53:19 GMT)
DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal
Forecasting [18.7] 本稿では,データに符号化された時間的ダイナミクスを利用した動的予測のための拡散モデルのトレーニング手法を提案する。
我々は,従来の拡散モデルの前方および逆過程を模倣するプロセス,時間条件補間器,バックボーン予測器ネットワークを訓練する。
本手法は, 海面温度, ナビエ-ストークス流, スプリングメッシュ系の複雑な力学予測において, 確率論的スキルスコアの指標を競合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:46:31 GMT)
Quantum simulation of Hawking radiation and curved spacetime with a
superconducting on-chip black hole [18.6] 9個のトランスモン型チューナブルカップラによって媒介される相互作用を持つ10個の超伝導トランスモン量子ビットの鎖を用いて, 擬似ブラックホールのフェルミオン格子モデル型実現を報告した。
曲がった時空における準粒子の量子ウォークはブラックホールの近くでの重力効果を反映し、刺激されたホーキング放射の振る舞いをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:17:43 GMT)
A Survey on Machine Learning Solutions for Graph Pattern Extraction [17.9] 本稿では,機械学習手法を用いて取り組んだ5つの有名なサブグラフ問題について概説する。
これらは、部分グラフ同型(カウントとマッチングの両方)、最大共通部分グラフ、コミュニティ検出、コミュニティ検索問題である。
我々は,各問題に対する非学習型アルゴリズムについて検討し,簡単な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:47:06 GMT)
Provably Convergent Schr\"odinger Bridge with Applications to
Probabilistic Time Series Imputation [17.7] 近似射影に基づくSchr"odinger Bridgeアルゴリズムの1次収束解析を提案する。
実例として,観測データに条件付き欠落値を生成することにより,確率的時系列計算にSBPを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:39:43 GMT)
Model-aided Federated Reinforcement Learning for Multi-UAV Trajectory
Planning in IoT Networks [16.9] 本稿では,データ収集ミッションにおいて,環境に関する限られた知識で複数のUAVを協調するモデル支援フェデレーションMARLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,MARLアルゴリズムと類似したデータ収集性能を確保しつつ,実世界のトレーニング経験の必要性を大幅に低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:16:17 GMT)
On the Empirical Evidence of Microservice Logical Coupling. A Registered
Report [15.4] 本研究は,MLC(Microservice Logical Coupling)メトリクスを実証的に検証することを目的とした研究の設計を提案する。
特に、マイクロサービスアーキテクチャを使って構築されたオープンソースシステム(OSS)を経験的に研究する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:29:54 GMT)
Segment Anything Meets Semantic Communication [15.2] 本稿では,Meta AI Research が開発した基礎モデル,特にSegment Anything Model (SAM) のセマンティックコミュニケーション改善への応用について検討する。
SAMのセグメンテーション機能と、セマンティックコーディングのための軽量ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、セマンティックコミュニケーションの実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:54:56 GMT)
Variational Gaussian Process Diffusion Processes [14.7] 拡散過程は微分方程式(SDE)のクラスである
非線型拡散過程が先行する潜在過程を持つ生成モデルの下での確率的推論と学習は難解な問題である。
本研究では, 線形拡散過程として後続過程を近似した変分推論において, アプローチにおける病理を指摘し, 連続指数家族記述を用いたガウス変分過程の代替パラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:43:59 GMT)
Multi-Level Variational Spectroscopy using a Programmable Quantum
Simulator [13.2] 超伝導プログラマブルデジタル量子シミュレータを用いた基本多体ハミルトニアンの多値変分分光を実験的に実証した。
対称性を利用することで、回路深さと最適化パラメータを効果的に削減し、基底状態を超えることができる。
本研究は、変分量子アルゴリズムにおける対称性支援資源効率を強調し、短期量子シミュレータにおける実用的な分光の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:29:21 GMT)
Conflicts, Villains, Resolutions: Towards models of Narrative Media
Framing [12.7] 我々は、物語の要素を明示的に捉えたコミュニケーション科学から、広く使われているフレーミングの概念化を再考する。
我々は、複雑なアノテーションタスクをより単純なバイナリー質問に分解する効果的なアノテーションパラダイムを適用します。
教師付きおよび半教師付きアプローチによるフレームの自動マルチラベル予測について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:50:13 GMT)
Dynamics of dissipative Landau-Zener transitions in an anisotropic
three-level system [12.4] 非等方的散逸3レベルモデル(3-LZM)におけるランダウ-ツェナー転移のダイナミクスについて検討する。
ランダウ-ツェナー遷移確率と3LZMが線形外部場によって駆動されるときのフォノン結合強度との間には非単調な関係が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:12:18 GMT)
On the Expressive Power of Geometric Graph Neural Networks [12.0] 基礎となる物理対称性を尊重しながら幾何グラフを識別するための幾何版WLテスト(GWL)を提案する。
鍵となる設計選択が幾何的GNN表現性に与える影響を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:14:57 GMT)
Trust-Aware Resilient Control and Coordination of Connected and
Automated Vehicles [12.0] 敵の攻撃は安全違反を引き起こし、衝突や交通渋滞を引き起こす。
敵攻撃や非協力的CAVの影響を緩和する分散型レジリエンス制御・調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:44:41 GMT)
GENTLE: A Genre-Diverse Multilayer Challenge Set for English NLP and
Linguistic Evaluation [11.7] GENTLEは17Kトークンからなる新しい混成英語チャレンジコーパスである。
GENTLEは様々なNLPタスクに手動で注釈付けされる。
我々は、GENTLE上での最先端NLPシステムの評価を行い、全てのタスクにおいて、少なくともいくつかのジャンルにおいて深刻な劣化が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:20:15 GMT)
Adaptive whitening in neural populations with gain-modulating
interneurons [11.1] 本稿では,個々のニューロンの利得を調節して応答を適応的に緩和するオンラインアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムを、固定されたシナプス重みとゲイン変調インターニューロロンを持つリカレントニューラルネットワークにマッピングする。
我々は、利得の符号制約が、不条件入力に対するネットワークの堅牢性を改善することを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:51:34 GMT)
Archangel: A Hybrid UAV-based Human Detection Benchmark with Position
and Pose Metadata [10.4] ArchangelはUAVベースのオブジェクト検出データセットで、実際のサブセットと合成サブセットで構成されている。
一連の実験は、メタデータを活用する利点を実証するために、最先端のオブジェクト検出器で慎重に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:15:47 GMT)
Neural Sculpting: Uncovering hierarchically modular task structure
through pruning and network analysis [10.4] 階層的なモジュラーニューラルネットワークは、学習効率、一般化、マルチタスク学習、転送可能性などの利点を提供する。
本稿では,繰り返し単位とエッジプルーニング(訓練中)に基づくアプローチと,モジュール検出と階層推論のためのネットワーク解析の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:38:02 GMT)
A Novel Black Box Process Quality Optimization Approach based on Hit
Rate [9.9] ヒットデータセットは、製品のプロセス品質を予測する上で重要なパフォーマンス指標である。
本稿では,因子的隠れモデルと弾性的準駆動最適化を組み合わせた準駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:38:33 GMT)
Towards Black-box Adversarial Example Detection: A Data
Reconstruction-based Method [9.9] ブラックボックス攻撃はより現実的な脅威であり、様々なブラックボックス敵の訓練ベースの防御方法につながっている。
BAD問題に対処するために,データ再構成に基づく逆例検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:34:17 GMT)
A Novel Deep Knowledge-based Learning Method for Wind Speed Forecast [9.7] 風力発電の設置率の増加は、世界的電力システムに大きな課題をもたらす。
深層学習は風速予測に徐々に応用される。
新しい認知と記憶ユニット(CMU)は、従来のディープラーニングフレームワークを強化するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:47:46 GMT)
Detecting Edit Failures In Large Language Models: An Improved
Specificity Benchmark [9.5] 既存のCounterFactベンチマークを動的コンポーネントを含むように拡張し、ベンチマークのCounterFact+をダブします。
この改良されたベンチマークを用いて、最近のモデル編集技術の評価を行い、それらが低特異性に悩まされていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:01:11 GMT)
Unsupervised Human Activity Recognition through Two-stage Prompting with
ChatGPT [9.3] 本稿では、まずChatGPTを誘導し、オブジェクトに関連するアクティビティ記述を生成する2段階のプロンプトエンジニアリングを提案する。
これは、ChatGPTを用いて、教師なしの方法で物体を用いて活動を認識する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:41:59 GMT)
JGAT: a joint spatio-temporal graph attention model for brain decoding [8.8] Joint kernel Graph Attention Network (JGAT)は、新しいマルチモーダル時間グラフアテンションネットワークフレームワークである。
ダイナミックな情報を保存しながら、機能的磁気共鳴画像(fMRI)と拡散重み画像(DWI)からのデータを統合する。
我々は4つの独立したデータセット上でJGATでブレインデコーディングタスクを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:45:03 GMT)
MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus [8.7] textscMultiLegalPileは17の管轄区域から24の言語で689GBのコーパスです。
textscMultiLegalPileコーパスには、さまざまなライセンスを持つさまざまな法的データソースが含まれている。
2つのRoBERTaモデルと1つのLongformerモデルを多言語で事前学習し、各言語固有のサブセット上で24の単言語モデルを作成し、LEXTREMEで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:10:38 GMT)
Multispectral Contrastive Learning with Viewmaker Networks [8.6] さまざまなリモートセンシングデータセットにコントラスト学習アプローチを適用することに注力する。
また,ビューメーカネットワークは,広範囲なドメイン知識や試行錯誤を必要とせずに,この設定でビューを作成することを約束していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:39:19 GMT)
Incorporating Deep Syntactic and Semantic Knowledge for Chinese Sequence
Labeling with GCN [8.6] 中国語シークエンスラベリングタスクの構文的・意味的特徴に符号化された階層情報と構造情報。
我々のモデルは、中国語のラベル付けタスクの性能を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:56:44 GMT)
DOS: Diverse Outlier Sampling for Out-of-Distribution Detection [8.1] 我々は,OOD検出性能の外れ値のサンプリングには多様性が重要であることを示した。
本稿では,多種多様かつ情報的外乱を選択するためにDOS (Diverse Outlier Smpling) という,単純で斬新なサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:17:48 GMT)
Stochastic Differentially Private and Fair Learning [8.0] 我々は、収束することが保証されるフェアラーニングのための最初の微分プライベートアルゴリズムを提供する。
われわれのフレームワークは、人口格差や均等化オッズなど、さまざまな公平さを許容できるほど柔軟である。
本アルゴリズムは,複数の(非バイナリ)機密属性を持つ非バイナリ分類タスクに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:49:35 GMT)
Painsight: An Extendable Opinion Mining Framework for Detecting Pain
Points Based on Online Customer Reviews [7.9] 顧客レビューから不満要因を抽出する,教師なしのフレームワークPainsightを提案する。
Painsightは、感情分析とトピックモデルを構築するために、事前訓練された言語モデルを使用している。
各グループ内の不満要因の同定と分類に成功し,各タイプの孤立要因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:51:57 GMT)
Diffusion Models for Medical Image Analysis: A Comprehensive Survey [7.3] 生成モデルのクラスである拡散モデルのデノイングは、近年、様々なディープラーニング問題に多大な関心を集めている。
拡散モデルは、その強いモードカバレッジと、生成されたサンプルの品質で広く評価されている。
本調査では,医療画像解析の分野における拡散モデルの概要について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:06:56 GMT)
Robust Collaborative Learning with Linear Gradient Overhead [7.3] 分散SGD(あるいはD-SGD)のような協調学習アルゴリズムは、故障する機械の傾向が強い。
我々は、標準仮定の下で確実に堅牢な新しいアルゴリズムであるMoNNAを提案する。
運動量とモデルドリフトの間の張力を制御する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:39:23 GMT)
How explainable are adversarially-robust CNNs? [7.1] 既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の3つの重要な基準は、(1)テストセット精度、(2)アウト・オブ・ディストリビューション精度、(3)説明可能性である。
そこで我々は,9つの特徴重要度法と12のイメージネット学習CNNを用いて,3つの基準の関係を大規模に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:01:34 GMT)
Evolve Path Tracer: Early Detection of Malicious Addresses in
Cryptocurrency [7.0] 本稿では,Evolve Path LSTM,Evolve Path Graph GCN,Hierarchical Survival PredictorからなるEvolve Path Tracerを提案する。
具体的には、一般的なアドレス機能に加えて、早期の取引パターンを特徴付けるために、資産移動経路と対応する経路グラフを提案する。
Evolve Path Tracerの3つの現実の不正なbitcoinデータセットに対する有効性と汎用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:59:42 GMT)
Distributed Adaptive Nearest Neighbor Classifier: Algorithm and Theory [6.7] そこで本研究では,データ駆動基準によりパラメータ選択された,近接する隣人の数がパラメータとなる分散適応型NN分類器を提案する。
有限標本性能を向上する最適チューニングパラメータを探索する際,早期停止規則を提案する。
特に、サブサンプルサイズが十分に大きい場合、提案した分類器がほぼ最適な収束率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:18:32 GMT)
NLP Reproducibility For All: Understanding Experiences of Beginners [6.2] 導入NLP講習会で93名の学生を対象に調査を行い,最近のNLP論文の結果を再現した。
プログラムのスキルと研究論文の理解が,演習の完了に費やした労力に限られた影響を与えていることがわかった。
我々は,NLP研究者が研究成果をオープンソース化する上で,これらのシンプルな側面に細心の注意を払うことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 14:01:24 GMT)
Unified Generative & Dense Retrieval for Query Rewriting in Sponsored
Search [6.2] オンラインクエリ書き換えのパラダイムとして,ジェネレーティブ(NLG)とDense Retrieval(DR)の2つを比較した。
CLOVER-Unityは1つのモデルで生成的および密度の高い検索方法を統一する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:19:43 GMT)
Mitigating Backdoor Attack Via Prerequisite Transformation [6.1] 本稿では,バックドア攻撃に対する新たな対策を提案する。
トリガーによってカバーされる領域の特徴をトリガーの特徴として、残りの領域を通常の特徴として言及する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 02:33:38 GMT)
Data Efficient Training with Imbalanced Label Sample Distribution for
Fashion Detection [5.9] 本稿では,長期データ分布を持つ多ラベル分類のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の性能向上を目的とした,最先端の重み付き目的関数を提案する。
本実験では,ファッションアパレルのイメージに基づく属性分類を行い,新しい重み付け法に好適な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 19:23:08 GMT)
Content-aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation with
Vision Transformers [5.9] 本稿では,意味的セグメンテーションネットワークの計算効率を向上させるトークン削減手法であるCTS(Content-Aware Token Sharing)を提案する。
我々は、イメージパッチが同じセマンティッククラスを含んでいるかどうかを予測し、もしそうであればトークンを共有できるように、クラスに依存しないポリシーネットワークを採用している。
Content-Aware Token Sharingでは、セグメンテーションの品質を低下させることなく、処理されたトークンの数を最大44%削減できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:05:07 GMT)
Neural Inverse Operators for Solving PDE Inverse Problems [5.7] 本稿では,これらのPDE逆問題を解決するために,NIO(Neural Inverse Operators)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
NIOがベースラインを著しく上回り、PDEの逆問題に対して堅牢かつ正確に解き、既存の直接最適化法やPDE制約最適化法よりも数桁高速であることを示すために、様々な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:34:05 GMT)
Criteria Tell You More than Ratings: Criteria Preference-Aware Light
Graph Convolution for Effective Multi-Criteria Recommendation [5.5] 我々は,GNN支援MCレコメンデータシステムを設計するための最初の試みを行う。
具体的には,光グラフ畳み込みCPA-LGC法を考案した。
この目的のために、まず、MC評価を拡張二部グラフに変換するMC拡張グラフを構築する。
次に、CPA-LGCは、基準優先意識の能力を強化するために、新しく特徴付けられた埋め込みを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:02:53 GMT)
Exploring the Optimal Choice for Generative Processes in Diffusion
Models: Ordinary vs Stochastic Differential Equations [5.3] 拡散モデルはコンピュータビジョンにおいて顕著な成功を収めた。
ODEベースの確率フローとSDEベースの拡散モデルが優れているかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:27:15 GMT)
Asymptotically Optimal Pure Exploration for Infinite-Armed Bandits [4.8] 我々は、未知の分布から生じる無限に多くのバンドイットアームを用いて純粋探索を研究する。
私たちのゴールは、平均的な報酬が1-delta$の1つの高品質なアームを、最高の$eta$-fraction of armsの1つとして$varepsilon$内で効率的に選択することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 04:00:47 GMT)
Optimal input states for quantifying the performance of
continuous-variable unidirectional and bidirectional teleportation [4.8] 連続可変(CV)テレポーテーションは、量子情報科学の基本的なプロトコルである。
我々は、あるエネルギー制約の下では、一方向の最適入力状態と双方向のテレポーテーションがエネルギー制約を飽和させるツインフォック状態の有限絡み合わせ重ね合わせであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:52:39 GMT)
Learning Constrained Dynamic Correlations in Spatiotemporal Graphs for
Motion Prediction [4.5] 複雑な時間的特徴モデリングのため、人間の動作予測は困難である。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)内では、グラフ隣接行列が特徴集約を駆動する。
本稿では,最先端GCの28.6%しか必要としない動的時間GC(D-STD-GC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:36:56 GMT)
Towards Coding Social Science Datasets with Language Models [4.3] 研究者はしばしば、大規模なテキストのセット(ラベル、注釈など)を人間に頼っている。
特定の種類の人工知能ツール(言語モデル(LM))の最近の進歩は、ソリューションを提供する。
GPT-3は、一般的な人間のコーダの性能と一致し、テキストをコーディングする他の機械学習手法よりも利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 19:11:34 GMT)
On Size-Independent Sample Complexity of ReLU Networks [4.2] 一般化の観点からReLUニューラルネットワークを学習する際のサンプル複雑性について検討する。
関連する関数クラスのRademacher複雑性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:41:33 GMT)
Incentivizing Exploration with Linear Contexts and Combinatorial Actions [4.2] インセンティブ付きバンディット探索では、腕の選択は推奨され、ベイズ的なインセンティブと互換性が求められる。
最近の研究は、十分な初期サンプルを収集した後、人気のあるトンプソンサンプリングアルゴリズムがインセンティブ互換になる、という一定の独立性の仮定の下で示されている。
線形包帯に対してこの結果の類似性を与え、そこでは前者の独立性を自然凸条件に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:30:42 GMT)
ACI-BENCH: a Novel Ambient Clinical Intelligence Dataset for
Benchmarking Automatic Visit Note Generation [4.1] 訪問対話からAIによるノート生成の問題に対処する上で,これまでで最大のデータセットを提示する。
また、いくつかの一般的な最先端手法のベンチマーク性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:42:17 GMT)
AlerTiger: Deep Learning for AI Model Health Monitoring at LinkedIn [4.0] AlerTigerは、企業のAIチームがAIモデルの健康状態を監視するのを支援する。
システムは、モデル統計生成、ディープラーニングベースの異常検出、異常後処理、ユーザ警告の4つの主要なステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 01:21:58 GMT)
K-SpecPart: Supervised embedding algorithms and cut overlay for improved
hypergraph partitioning [4.0] マルチレベルパーティショナーは, (i) ハイパーグラフのグローバルな構造を十分に考慮せずに, 局所的な近傍構造に依存している。
本稿では,これら2つの制約に直接対処するマルチウェイ分割のためのスペクトルフレームワークK-SpecPartについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 19:26:26 GMT)
Tight Regret Bounds for Single-pass Streaming Multi-armed Bandits [3.6] K$アームと$T$トライアルを持つシングルパス設定では、$o(K)$メモリを持つ任意のアルゴリズムに対して、後悔の少ない$Omega(T2/3)$が証明されている。
本稿では,o(K)$メモリを持つアルゴリズムに対して,Omega(K/3log/3(T))$に制限された後悔の低減を図る。
提案アルゴリズムはベンチマーク均一探索アルゴリズムを大きなマージンで一貫して上回り、時には後悔を最大70%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:41:44 GMT)
TransDocAnalyser: A Framework for Offline Semi-structured Handwritten
Document Analysis in the Legal Domain [3.5] 最初の半構造化文書解析データセットを法域内に構築する。
このデータセットは、多種多様な手書きテキストと印刷テキストを組み合わせる。
本稿では,手書き半構造化文書のオフライン処理のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:56:30 GMT)
Vacuum torque, propulsive forces, and anomalous tangential forces:
Effects of nonreciprocal media out of thermal equilibrium [3.4] 非相互材料で作られた休息中の物体は、その環境と熱平衡がなければ、真空でもトルクを経験することができる。
これらの現象がどのように発生し、どの終端速度が達成されるのかを議論し、その結果を観測に応用する際の限界を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:03:38 GMT)
Hierarchical Multiresolution Feature- and Prior-based Graphs for
Classification [3.1] 多分解能近傍グラフの3つの変種と階層的条件付きランダムフィールドのグラフの分類問題を定式化した。
これらのグラフはそれぞれ重み付けされ、無向的であり、したがって空間的あるいは階層的な関係をあらゆる方向に組み込むことができた。
空間特徴に基づく部分グラフのエッジ重みを導出する新しいメカニズムを用いてランダムなウォーカーグラフ上に拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:58:38 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Learning for Relation Extraction: Recent
Advances and New Frontiers [2.9] 関係抽出(RE)は、非構造化テキストからエンティティ間の関係を識別する。
ディープニューラルネットワークはREの分野を支配しており、顕著な進歩を遂げている。
この調査は、リアルタイムREシステムの課題に取り組む研究者の協力活動を促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:39:25 GMT)
Privacy-Preserving by Design: Indoor Positioning System Using Wi-Fi
Passive TDOA [2.7] PassiFiは、新しいパッシブWi-Fiタイムベースの屋内ローカライゼーションシステムで、正確性とプライバシーのバランスをとる。
PassiFiは、ユーザのプライバシを保証し、測定データの完全性を保護するために、パッシブWiFi Time difference of Arrival(TDoA)アプローチを使用している。
実世界のテストベッドでの評価は、PassiFiの例外的な性能を示し、従来のマルチレイタレーションを128%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:27:38 GMT)
TransRUPNet for Improved Out-of-Distribution Generalization in Polyp
Segmentation [2.6] 我々は,新しいリアルタイムディープラーニングアーキテクチャであるTransRUPNetを開発した。
提案アーキテクチャは,3つのエンコーダブロック,3つのデコーダブロック,さらにネットワーク終端にいくつかのアップサンプリングブロックで構成されるエンコーダ・デコーダネットワークである。
画像サイズが256times256$の場合,提案手法は1秒あたりのtextbf47.07 フレームのリアルタイム動作速度に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 19:06:06 GMT)
Activated Dissociation of H2 on Cu(001): The Role of Quantum Tunneling [2.5] Cu(001)表面上のH2分子の活性化と解離が理論的に研究されている。
基質CuからH2への電子移動は、活性化、H-H結合の破壊、Cu-H結合の形成において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:29:35 GMT)
WangLab at MEDIQA-Chat 2023: Clinical Note Generation from
Doctor-Patient Conversations using Large Language Models [2.4] 我々はMEDIQA-Chat 2023の共有タスクを医師と患者との会話から自動的な臨床ノート作成のために提出した。
本稿では,共有タスクデータに事前学習言語モデル(PLM)を1つ,大言語モデル(LLM)を2つ導入し,その2つについて報告する。
専門家の人間の精査は、ICLベースのGPT-4によるアプローチによって生成されたメモが、人間によるメモと同じくらい頻繁に好まれていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:56:29 GMT)
Utilizing ChatGPT to Enhance Clinical Trial Enrollment [2.4] 本稿では,大規模言語モデルであるChatGPTを用いて患者関連情報を非構造化臨床ノートから抽出する自動アプローチを提案する。
2つのベンチマーク検索コレクションで実施した経験的評価では,既存手法と比較して検索性能が向上した。
以上の結果から,ChatGPTを医療サービスの品質を確保し,患者への直接的なリスクを最小限に抑えつつ,臨床治験の増進に活用する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:54:23 GMT)
Comparison of meta-learners for estimating multi-valued treatment
heterogeneous effects [2.3] 条件平均処理効果(CATE)の推定は、観測データによる因果推論における主な課題の1つである。
メタラーナーと呼ばれる非パラメトリック推定器は、特定の教師付き学習方法に対する推定を抑えない主な利点として、CATEを推定するために開発された。
本稿では,多値処理の異種効果を推定するためのメタラーナーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:29:50 GMT)
Surrogate-assisted distributed swarm optimisation for computationally
expensive geoscientific models [1.9] 並列計算アーキテクチャ上での分散Swarm最適化におけるサロゲートに基づく適合度評価を実装した。
この結果は,ベンチマーク関数とバッドランド景観の進化モデルに対して非常に有望な結果を示す。
この論文の主な貢献は、測地モデルに対する代理に基づく最適化の適用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:45:47 GMT)
Context-Dependent Embedding Utterance Representations for Emotion
Recognition in Conversations [1.8] 我々は会話の文脈を利用した会話における感情認識にアプローチする。
それぞれの発話の文脈依存的な埋め込み表現を提案する。
提案手法の有効性は,オープンドメインのDailyDialogデータセットとタスク指向のEmoWOZデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:43:12 GMT)
Identifying Subgroups of ICU Patients Using End-to-End Multivariate
Time-Series Clustering Algorithm Based on Real-World Vital Signs Data [1.6] 本研究は,MIMIC-IVデータベースをデータソースとして,動的,高周波,多変量周期のバイタルサインデータの利用について検討した。
様々なクラスタリングアルゴリズムを比較し,K-Meansと組み合わせたTime2Featと呼ばれるエンドツーエンドの時系列クラスタリングシステムを,ICUの患者をクラスタリングする最も効果的な方法として選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 14:25:15 GMT)
Training Data Attribution for Diffusion Models [1.2] そこで本研究では,アンサンブルを用いて学習データが拡散モデルの出力にどのように影響するかを明らかにする新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、エンコードされたアンサンブル内の個々のモデルは、影響のあるトレーニング例の識別を可能にするために、訓練データ全体の分割を慎重に設計した上で訓練される。
得られたモデルアンサンブルは、トレーニングデータの影響の効率的なアブレーションを可能にし、トレーニングデータがモデル出力に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:36:12 GMT)
Learning to Defend by Attacking (and Vice-Versa): Transfer of Learning
in Cybersecurity Games [1.1] 本稿では, 事例ベース学習理論, 心の理論, 学習の伝達の認知能力に着想を得た, 人間の意思決定の新しいモデルを提案する。
このモデルは、ディフェンダーとアタッカーの両方の役割から学び、相手の信念、意図、行動を予測することによって機能する。
シミュレーション実験の結果は、攻撃と防衛の役割で訓練されたエージェントの認知にインスパイアされたモデルの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:51:04 GMT)
Mitigating Molecular Aggregation in Drug Discovery with Predictive
Insights from Explainable AI [1.0] 分子凝集の原因の理解の欠如は、凝集分子を検出するための予測ツールの開発に困難をもたらす。
本稿では, 凝集分子と非凝集分子のデータセットを識別する分子特性と, 分子凝集を予測する機械学習アプローチについて検討する。
提案手法では,解析可能なグラフニューラルネットワークとファクトファクトを使用して,アグリゲーションを確実に予測し,説明し,将来のスクリーニングのための追加の洞察と設計ルールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:30:45 GMT)
Adapting Pretrained ASR Models to Low-resource Clinical Speech using
Epistemic Uncertainty-based Data Selection [0.7] アフリカ中心の臨床ASRは、トレーニングデータセットの欠如のために調査されている。
本研究は,情報的不確実性に基づくデータ選択を通じて,アノテーションのコストを削減することでこの問題に対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:11:37 GMT)
Impact of translation on biomedical information extraction from
real-life clinical notes [0.7] 本稿では,フランス語モデルを含む手法と,英語モデルを含む手法の2つを比較した。
アルゴリズムのすべてのステップ(NER、正規化、翻訳)を評価するために、フランス語、英語、バイリンガルの注釈付きデータセットを使用しました。
最近の翻訳モデルの改善にもかかわらず、フランス語のネイティブな手法に有利な2つのアプローチの間には大きな性能差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:48:00 GMT)
Exploring the Environmental Benefits of In-Process Isolation for
Software Resilience [0.7] メモリ関連のエラーは、ソフトウェアの脆弱性の重要な原因である。
本稿では,メモリ攻撃に対するレジリエンスをソフトウェアに組み込む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:01:33 GMT)
Fast calculation of Gaussian Process multiple-fold cross-validation
residuals and their covariances [0.6] 高速離脱式を複数倍のクロスバリデーションに一般化する。
単純クリグフレームワークと普遍クリグフレームワークの両方において,クロスバリデーション残差の共分散構造を強調した。
本研究の結果は, 高速な多次元クロスバリデーションを可能にし, モデル診断において直接的な結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:19:57 GMT)
An Improved Model for Diabetic Retinopathy Detection by using Transfer
Learning and Ensemble Learning [0.6] 本稿では,糖尿病網膜症を正確に検出する機械学習モデルを開発した。
オーバーフィッティングを減らすため、データ拡張と正規化が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 12:19:21 GMT)
Exploring Partial Knowledge Base Inference in Biomedical Entity Linking [0.5] 我々はこのシナリオを部分的知識ベース推論と呼ぶ。
我々は, ベンチマークを構築し, 劇的な精度低下によるEL性能の破滅的な劣化を目撃する。
計算オーバーヘッドの少ない2つのNIL問題に対して, 単純かつ効果的に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:57:51 GMT)
Light-matter interaction in the ZXW calculus [0.2] ボソニックフォック空間上の線形作用素のグラフィカル言語である無限ZW計算を導入する。
ライト・マター相互作用や非線形光学効果を含むフォトニック回路の書き換えに用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:55:34 GMT)
Unsupervised Low Light Image Enhancement Using SNR-Aware Swin
Transformer [0.0] 低照度画像強調は、明るさとコントラストを改善し、視覚的品質を損なうノイズを減らすことを目的としている。
本稿では,Swin Transformerをベースとしたデュアルブランチネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:07:56 GMT)
Triviality of quantum trajectories close to a directed percolation
transition [0.0] 単体ゲート、射影測定、制御操作からなる量子回路について検討し、純粋な吸収状態に向けてシステムを操る。
位相遷移は、測定誘起絡み合い遷移と、直接パーコレーション遷移から吸収状態へと、これらの制御操作の速度が増加するにつれて生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 14:23:58 GMT)
Tree tensor network state approach for solving hierarchical equations of
motion [0.0] 階層型運動方程式(英:hierarchical equations of Motion, HEOM)は、数値的に正確な開量子系力学の手法である。
提案手法は従来のHEOM法と一貫した結果が得られることを示す。
さらに、真のTTNSによるシミュレーションは、1次元の行列積状態分解スキームの4倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:00:57 GMT)
Transforming to Yoked Neural Networks to Improve ANN Structure [0.0] ほとんどの既存の人工ニューラルネットワーク(ANN)は、ニューラルネットワークを模倣するツリー構造として設計されている。
このような構造バイアスを効率的に除去するモデルYNNを提案する。
我々のモデルでは、ノードは特徴の集約と変換を行い、エッジは情報の流れを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:56:18 GMT)
Thermal time as an unsharp observable [0.0] 量子調和振動子に付随するConnes-Rovelli熱時間は(非シャープ)観測可能、すなわち正の演算子値測定値として記述できることを示す。
この結果は、一次元の自由質量を持たない相対論的粒子と、非可換積分によって平衡状態が与えられる仮説物理系に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 05:30:57 GMT)
The Wigner function of a semiconfined harmonic oscillator model with a
position-dependent effective mass [0.0] We compute the Wigner distribution function exactly for a semiconfinement quantum system。
適用された外部ホモジネティックフィールドの存在と欠如について研究した。
いくつかの特別なケースと制限が詳細に議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:19:07 GMT)
Tensor train optimization of parametrized quantum circuits [0.0] ハードウェア効率の低いアンサッツとハミルトン変分アンサッツからなるパラメトリゼーション量子回路を考察する。
本稿では, テンソルトレインを用いた最適化の利点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:50:00 GMT)
Strain Engineering of Photo-induced Topological Phases in 2D
Ferromagnets [0.0] ひずみ工学は、レーザー駆動2次元強磁性系のトポロジカル位相の実験的実現と制御を容易にする強力なツールである。
ジグザグまたはアームチェア方向に一軸歪んだ2次元ハニカム強磁性体に円偏光レーザー場を印加することにより、印加された電界の強度によって調整可能な合成ジアルシンスキー・モリヤ相互作用(DMI)を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 11:34:44 GMT)
Stochastic Mechanics and the Unification of Quantum Mechanics with
Brownian Motion [0.0] 平面上の1つのスピンレス粒子の非相対論的量子力学は複素平面上で回転する過程によって記述できることを示す。
次に、この理論を二階幾何学の枠組みを用いて積分上の相対論的理論に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 08:55:26 GMT)
Span Identification of Epistemic Stance-Taking in Academic Written
English [0.0] 学術英語文における修辞的スタンスの特徴を特定するための新しいアプローチを導入する。
我々は8つの修辞的スタンスカテゴリに対して4,688文(126,411トークン)を手作業で注釈付けした。
我々は、これらのスタンス表現のスパンを特定し分類するために機械学習モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 07:32:25 GMT)
Simulating Noisy Quantum Circuits for Cryptographic Algorithms [0.0] サイバーセキュリティで使われる主要なアルゴリズムは、量子コンピュータに弱い。
多くの異なる量子アルゴリズムが開発され、幅広い応用が期待されている。
ソフトウェア共同設計(Software co-design)は、ソフトウェアとハードウェアの同時設計を指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:37:45 GMT)
Random matrix theory and the loss surfaces of neural networks [0.0] 乱数行列理論を用いて、大きなニューラルネットワークの損失面を理解し、記述する。
我々は、ニューラルネットワーク損失面のヘッセンとそのスペクトルについて、強力で新しい結果を得る。
この論文は、現代のニューラルネットワークの理論研究におけるランダム行列理論の位置づけに重要な貢献をする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:16:17 GMT)
Quantum delay in the time-of-arrival of free falling atoms [0.0] 自由落下粒子の時間分布の確率分布の正確な解析式を導出する。
この結果が量子状態における弱同値原理に与える影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:51:27 GMT)
Quantum annealing-based computed tomography using variational approach
for a real-number image reconstruction [0.0] 本研究は実数再構成のための変分手法を用いたQACT再構成アルゴリズムを開発した。
注目すべきは、各ピクセルの表示に2キュービットしか必要とせず、正確な再構成に十分であることを示したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:35:10 GMT)
Proposing a Model for Predicting Passenger Origin-Destination in Online
Taxi-Hailing Systems [0.0] 本研究では,特定の時間帯内における旅行の起源と目的地を予測するためのモデルを提案する。
我々は,K平均クラスタリングを,始点領域と宛先領域の最大クラスタサイズ制約付き4次元空間で採用する。
既存モデルとの比較により,提案モデルでは1時間窓の平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が5-7%,30分窓のMAPEが14%低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:11:07 GMT)
Probabilistic Solar Proxy Forecasting with Neural Network Ensembles [0.0] Space Environment Technologies (SET) は線形アルゴリズムを用いて$F_10.7 cm$を予測する。
本稿では,マルチ層パーセプトロン(MLP)と長短項メモリ(LSTM)を用いたニューラルネットワークアンサンブルを用いて,SET予測を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 18:22:01 GMT)
Over-the-Air Federated Learning In Broadband Communication [0.0] Federated Learning(FL)は、プライバシ保護のための分散機械学習パラダイムで、無線エッジで動作する。
いくつかはセキュアなマルチパーティ計算に依存しており、推論攻撃に弱い可能性がある。
他のものは差分プライバシーを採用しているが、これは少数のデータに寄与する多数のパーティを扱う際のテストの精度を低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:16:27 GMT)
Online Bootstrap Inference with Nonconvex Stochastic Gradient Descent
Estimator [0.0] 本稿では,凸問題の文脈における統計的推論のための勾配降下(SGD)の理論的性質について検討する。
多重誤差最小値を含む2つの干渉手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 22:08:10 GMT)
Notes on the inverse Compton scattering [0.0] この論文は、相対論的電子による光子の逆コンプトン散乱の運動条件と衝突粒子の偏極を扱う。
電子と光子ヘリシティが断面の値に有意な影響を及ぼすことが発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:06:47 GMT)
Monte-Carlo simulation method for the frequency comb spectrum of an atom
laser [0.0] 提案する理論モデルでは、原子レーザーの周波数コムスペクトルの解析的導出について述べる。
原子蒸気の凝縮部は、周囲の熱的原子雲の温度によって誘起される熱ノイズを受けると仮定される。
複素値原子レーザー場、結果の周波数コム、繰り返し周波数分布を数値的に監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:59:59 GMT)
LDEB -- Label Digitization with Emotion Binarization and Machine
Learning for Emotion Recognition in Conversational Dialogues [0.0] 会話における感情認識(ERC)は、会話AIとその応用の発展に不可欠である。
会話の対話は、各対話が感情の特徴記述子と感情タイプ(またはラベル)の関連を絡めるネストされた感情を描写するユニークな問題を示す。
テキスト正規化と7ビットディジタル符号化技術を用いて、ツイストをアンタングル化するLDEB(Label Digitization with Emotion Binarization)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 20:37:46 GMT)
Infomorphic networks: Locally learning neural networks derived from
partial information decomposition [0.0] 生体ニューロンの機能的特徴をエミュレートする新しいモデルニューロンを提案する。
我々は「不定形ネットワーク」の基礎となるパラメトリック局所学習規則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:34:25 GMT)
Inexact iterative numerical linear algebra for neural network-based
spectral estimation and rare-event prediction [0.0] 遷移作用素の固有関数を導くことは視覚化に有用である。
我々はこれらの固有関数を計算するための不正確な反復線形代数法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:02:24 GMT)
Guided scenarios with simulated expert personae: a remarkable strategy
to perform cognitive work [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の知識と文学の実質的なコーパスに基づいて訓練され、そのコーパスから大量の事実を生産的に処理する。
驚くべきことに、彼らはコーパス内で捕獲されたペルソナの行動を再現することもできます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 00:56:34 GMT)
Graph Mover's Distance: An Efficiently Computable Distance Measure for
Geometric Graphs [0.0] 幾何グラフ距離(GGD)は、2つの幾何学グラフ間の類似性の有意義な尺度として最近研究されている。
本稿では,地球移動機の距離の例として定式化されたグラフ・モーバー距離(GMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 15:06:12 GMT)
Graph Embeddings via Tensor Products and Approximately Orthonormal Codes [0.0] この表現は超次元計算におけるバインド・アンド・サムのアプローチに該当することを示す。
提案手法の動作を特徴付けるいくつかの正確な結果を確立した。
大規模なスパースグラフの動的圧縮表現へのその応用を簡潔に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 23:35:18 GMT)
Generative Adversarial Networks for Data Augmentation [0.0] GANは、データ拡張、画像生成、ドメイン適応など、さまざまなタスクで医療画像解析に利用されてきた。
GANは利用可能なデータセットを増やすために使用できる合成サンプルを生成することができる。
医用画像におけるGANの使用は, 画像が高品質で, 臨床現場での使用に適していることを保証するために, 依然として研究の活発な領域である点に留意する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:33:33 GMT)
FlairNLP at SemEval-2023 Task 6b: Extraction of Legal Named Entities
from Legal Texts using Contextual String Embeddings [0.0] 我々は、知識抽出技術、特に訴訟判決における法的実体の命名された実体抽出技術を用いている。
法文のキュレートされたデータセットに基づいて学習したモデルを用いて,シーケンスラベリングの領域におけるアートアーキテクチャのいくつかの状態を評価する。
Flair EmbeddingsでトレーニングされたBi-LSTMモデルは、最良の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 19:38:04 GMT)
First detection probability in quantum resetting via random projective
measurements [0.0] 一般量子系における「興味のある状態」の最初の検出時間の確率分布を$F_r(t)$で計算する。
F_r(t)sim t2$ が$p(0)ne 0$ であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:12:43 GMT)
Fano factor, $\Delta T$-noise and cross-correlations in double quantum
dots [0.0] 本稿では、2つの電子貯水池に接続された二重量子ドットにおける電流変動と有限周波雑音に関する理論的研究を行う。
ファノ因子、$Delta T$-noise、および相互相関を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:25:12 GMT)
Extending an Event-type Ontology: Adding Verbs and Classes Using
Fine-tuned LLMs Suggestions [0.0] 語彙拡張タスクに先進的な機械学習手法を用いて事前アノテートしたデータについて検討した。
自動スコアと人間のアノテーションの相関について検討した。
相関性は強いが, アノテーションの固有性に対する影響は, ほぼ線形性から緩やかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 14:57:47 GMT)
Entanglement Classification from a Topological Perspective [0.0] 絡み合いの分類は、量子資源理論において重要な問題である。
本稿では,この問題をトポロジカル量子場理論の文脈に埋め込むことについて論じる。
不完全性にもかかわらず、コネクトーム分類は任意の個数と次元に対して直接的な一般化を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 21:01:53 GMT)
Enhancing Quantum Annealing in Digital-Analog Quantum Computing [0.0] デジタルアナログ量子コンピューティング(DAQC)は、実用的な量子コンピュータを構築する際の課題に対処するための有望なアプローチを提供する。
本稿では,量子アニールの性能向上を目的としたアルゴリズムを提案する。
本研究では、量子回路を用いた量子データ処理が、量子情報を捨てる古典的なデータ処理より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:16:15 GMT)
Distinguishing ChatGPT(-3.5, -4)-generated and human-written papers
through Japanese stylometric analysis [0.0] GPT (-3.5, -4) と人間によるテキストのテクスチャ的特徴を比較した。
結果から,将来,パラメータの数が増加する可能性があるが,GPT生成テキストはテクスチャ的特徴の観点からは人間に近くない可能性が示唆された。
本研究は,ヒトがChatGPTを日本語に限定した人間から識別できることを結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 01:52:58 GMT)
Data driven localized wave solution of the Fokas-Lenells equation using
modified PINN [0.0] 物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いたFokas-Lenells方程式のデータ駆動局所波解について検討する。
残留損失関数に制御パラメータを組み込むことにより,基礎的なPINNを改善する。
Fokas-Lenells方程式のデータ駆動型明るいソリトンおよびダークソリトン解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 06:06:27 GMT)
Concerning the Direction of the Aharonov-Bohm Deflection [0.0] 両端を通過する電荷間の二重スリット粒子干渉パターンを実験的に観測したアハロノフ・ボーム偏向を示す。
角偏向の大きさは古典的な力計算と量子トポロジー理論の間に一致するが、予測された偏向の方向は反対である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 13:50:30 GMT)
Case Studies on X-Ray Imaging, MRI and Nuclear Imaging [0.0] 我々は、AIベースのアプローチ、特にCNN(Convolutional Neural Networks)の使用が、医療画像技術による疾患検出にどのように役立つかに焦点を当てる。
CNNは、生の入力画像から特徴を抽出できるため、画像解析の一般的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 09:05:35 GMT)
Anti-unification and Generalization: A Survey [0.0] 反統一(英: anti-unification, AU)は、帰納的推論に使用される一般化の基本的な操作である。
我々は、AU研究とその応用に関する第1回調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 10:34:21 GMT)
An information field theory approach to Bayesian state and parameter
estimation in dynamical systems [0.0] 本稿では、連続時間決定論的力学系に適した状態とパラメータ推定のためのスケーラブルなベイズ的手法を開発する。
システム応答の関数空間に物理インフォームドされた事前確率測度を構築し、物理を満たす関数がより高い確率で現れるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:36:43 GMT)
Adaptive Asynchronous Control Using Meta-learned Neural Ordinary
Differential Equations [0.0] 実世界のロボティクスシステムは、モデルに基づく強化学習と制御の適用性を制限する課題をしばしば提示する。
本稿では,メタラーニング適応力学モデルを用いて連続時間予測と制御を行うことによって,これらの困難を克服する一般的なフレームワークを提案する。
本研究では,2つの異なるロボットシミュレーションと実産業ロボットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:15:55 GMT)
A two-way translation system of Chinese sign language based on computer
vision [0.0] TSMモジュールは、中国の大規模な連続手話データセットのための軽量ニューラルネットワークモデルに追加される。
また,Bert-Base- Chineseモデルの改良により,中国語の文を単語に分割し,自然語順を規則手話順にマッピングする。
最後に,対応する単語ビデオを用いて文ビデオを生成し,テキスト-署名言語翻訳の機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 16:00:57 GMT)
A Reference Architecture for Quantum Computing as a Service [0.0] 量子コンピュータ(QC)は、デジタル回路とモジュラーソフトウェアによって駆動される従来のシステムやプラットフォームを置き換える、コンピューティングの現状を破壊することを目的としている。
量子力学に依存するQCは、従来のデジタルコンピューティングシステムよりも「量子計算上の優位性」を達成することができる。
本研究は,サービスとしての量子コンピューティングを実現するための参照アーキテクチャの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 17:48:18 GMT)
A Bio-Inspired Chaos Sensor Based on the Perceptron Neural Network:
Concept and Application for Computational Neuro-science [0.0] この研究は、知覚神経ネットワークに基づくバイオインスパイアされたカオスセンサーを提示する。
モデルは、高精度に短い時系列のファジィエントロピーを近似する。
この研究は、計算神経科学の分野の専門家にとって役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 3 Jun 2023 03:36:47 GMT)