On the Copying Problem of Unsupervised NMT: A Training Schedule with a
Language Discriminator Loss [120.2] unsupervised neural machine translation (UNMT)は多くの言語で成功している。
コピー問題、すなわち、入力文の一部を翻訳として直接コピーする問題は、遠い言語対に共通している。
本稿では,言語識別器の損失を取り入れた,シンプルだが効果的な訓練スケジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:41:35 GMT)
Beyond Contrastive Learning: A Variational Generative Model for
Multilingual Retrieval [109.6] 本稿では,多言語テキスト埋め込み学習のための生成モデルを提案する。
我々のモデルは、$N$言語で並列データを操作する。
本手法は, 意味的類似性, ビットクストマイニング, 言語間質問検索などを含む一連のタスクに対して評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:42:10 GMT)
Reconstructing Graph Diffusion History from a Single Snapshot [91.9] A single SnapsHot (DASH) から拡散履歴を再構築するための新しいバリセンターの定式化を提案する。
本研究では,拡散パラメータ推定のNP硬度により,拡散パラメータの推定誤差が避けられないことを証明する。
また、DITTO(Diffusion hitting Times with Optimal proposal)という効果的な解法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:25:25 GMT)
Fine-Tuning Language Models with Advantage-Induced Policy Alignment [91.1] 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる新しいアルゴリズムを提案する。
言語タスクにおいてPPOを常に上回り、大きなマージンを持つことを示す。
また,損失関数の設計を支援する理論的正当性も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:59:40 GMT)
Arbitrary Few Parameters are Good Enough for Adapting Large-scale
Pre-trained Language Models [86.0] 任意のモジュール構造やトレーニング可能なパラメータの数と互換性を持つ、より柔軟なPET法(任意のPET(APET)法)を導入する。
モデルスケーリングは,任意のモジュール構造がチューニング手法の性能に与える影響を緩和する。
また、PLMを駆動するためには、全てのチューニング手法がほぼ同じ数のトレーニング可能なパラメータを必要とすることも観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:10:54 GMT)
UnifieR: A Unified Retriever for Large-Scale Retrieval [84.6] 大規模な検索は、クエリを与えられた巨大なコレクションから関連ドキュメントをリコールすることである。
事前学習型言語モデル(PLM)に基づく最近の検索手法は,高密度ベクターあるいはレキシコンに基づくパラダイムに大別することができる。
本論文では,高密度ベクトルとレキシコンに基づく検索を2つの表現能力を持つ1つのモデルで統合する学習フレームワークUnifieRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:59:36 GMT)
Modular Transformers: Compressing Transformers into Modularized Layers
for Flexible Efficient Inference [83.0] 本稿では,フレキシブルシーケンス・ツー・シーケンス・モデル圧縮のためのモジュール化エンコーダ・デコーダ・フレームワークであるModular Transformersを紹介する。
単一のトレーニングフェーズの後、Modular Transformerは1.1xから6xまでのフレキシブルな圧縮比を、相対的な相対的な性能低下の少ない状態で達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:26:28 GMT)
Commonsense Knowledge Transfer for Pre-trained Language Models [83.0] ニューラルコモンセンス知識モデルに格納されたコモンセンス知識を汎用的な事前学習言語モデルに転送するフレームワークであるコモンセンス知識伝達を導入する。
まず、一般的なテキストを利用して、ニューラルコモンセンス知識モデルからコモンセンス知識を抽出するクエリを形成する。
次に、コモンセンスマスクの埋め込みとコモンセンスの関係予測という2つの自己教師対象で言語モデルを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:44:51 GMT)
Improving Self-training for Cross-lingual Named Entity Recognition with
Contrastive and Prototype Learning [80.1] 言語横断的な実体認識において、自己学習は言語的ギャップを埋めるために一般的に用いられる。
本研究では,表現学習と擬似ラベル改善を組み合わせることで,言語間NERの自己学習を改善することを目的とする。
提案手法,すなわちContProtoは主に,(1)コントラスト型自己学習と(2)プロトタイプベース擬似ラベルの2つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:32:41 GMT)
How neural networks learn to classify chaotic time series [77.3] 本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。
入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:53:27 GMT)
SpellMapper: A non-autoregressive neural spellchecker for ASR
customization with candidate retrieval based on n-gram mappings [76.9] 文脈スペル補正モデルは、音声認識を改善するために浅い融合に代わるものである。
ミススペルn-gramマッピングに基づく候補探索のための新しいアルゴリズムを提案する。
Spoken Wikipediaの実験では、ベースラインのASRシステムに比べて21.4%のワードエラー率の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:00:12 GMT)
Evaluating and Improving Tool-Augmented Computation-Intensive Math
Reasoning [75.7] CoT(Chain-of- Thought prompting)とツール拡張は、大きな言語モデルを改善するための効果的なプラクティスとして検証されている。
ツールインターフェース,すなわち textbfDELI を用いた推論ステップを考慮に入れた新しい手法を提案する。
CARPと他の6つのデータセットの実験結果から、提案されたDELIは、主に競合ベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:02:59 GMT)
Hierarchies of Reward Machines [75.6] リワードマシン(Reward Machine, RM)は、有限状態機械による強化学習タスクの報酬関数を表現するための最近の形式である。
本稿では,RMを他のRMを呼ばせることによって,サブタスク構造をさらに抽象化する形式的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:07:56 GMT)
Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation [73.7] 本稿では,事前学習型言語モデル(PLM)を視覚的に拡張した自然言語gEnerationのために学習する手法を提案する。
拡散モデルを用いて、入力テキストに条件付き高品質な画像を合成する。
段落全体に対して1つの画像のみを生成するのではなく、各文に対して合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:30:19 GMT)
ProTeCt: Prompt Tuning for Hierarchical Consistency [70.9] CLIPのような大規模なビジュアル言語モデルは、一般化された表現を学び、有望なゼロショットのパフォーマンスを示している。
彼らは、葉のレベルでの推測が正しい場合でも、粗い分類学的階級レベルで誤ったラベルを推測する。
本稿では,モデル予測の階層的一貫性を校正するための即時チューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:55:25 GMT)
Multi-CLIP: Contrastive Vision-Language Pre-training for Question
Answering tasks in 3D Scenes [68.6] 一般的な言語知識と視覚概念を2次元画像から3次元シーン理解に適用するためのトレーニングモデルは、研究者が最近探求を始めたばかりの有望な方向である。
そこで本研究では,モデルによる3次元シーンポイントクラウド表現の学習を可能にする,新しい3次元事前学習手法であるMulti-CLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:08:53 GMT)
3rd Place Solution for PVUW2023 VSS Track: A Large Model for Semantic
Segmentation on VSPW [68.6] 本稿では,PVUW2023 VSSトラックの3位解について紹介する。
ビデオセマンティックセグメンテーションの課題を解決するために,様々な画像レベルの視覚的バックボーンとセグメンテーションヘッドを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:50:38 GMT)
Diffusion Denoising Process for Perceptron Bias in Out-of-distribution
Detection [67.5] 我々は、識別器モデルが入力の特定の特徴に対してより敏感であることを示唆する新しいパーセプトロンバイアスの仮定を導入し、過度な問題を引き起こした。
DMの拡散分解過程 (DDP) が非対称の新たな形態として機能し, 入力を高め, 過信問題を緩和するのに適していることを示す。
CIFAR10, CIFAR100, ImageNetによる実験により, 提案手法がSOTA手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:06:29 GMT)
Evaluating natural language processing models with generalization
metrics that do not need access to any training or testing data [66.1] 本稿では,Hugingface から事前学習した大規模トランスフォーマーに対して,一般化指標を用いた最初のモデル選択結果を提案する。
ニッチな状況にもかかわらず、ヘビーテール(HT)の観点から派生したメトリクスは、特にNLPタスクにおいて有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:59:47 GMT)
Detector Guidance for Multi-Object Text-to-Image Generation [61.7] Detector Guidance(DG)は、潜在オブジェクト検出モデルを統合して、生成プロセス中に異なるオブジェクトを分離する。
人間の評価は、DGが対立する概念の融合を防ぐのに8-22%の利点をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:33:12 GMT)
For SALE: State-Action Representation Learning for Deep Reinforcement
Learning [61.5] SALEは、状態と行動の間のニュアンスな相互作用をモデル化する埋め込みを学ぶための新しいアプローチである。
我々は、SALEとRLのチェックポイントをTD3に統合し、TD7アルゴリズムを構成する。
OpenAIのジムのベンチマークタスクでは、TD7は平均276.7%、TD3よりも50.7%、それぞれ300k、500Mのタイムステップでパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:47:46 GMT)
MAML and ANIL Provably Learn Representations [60.2] 我々は,MAMLとANILという2つの有名なメタ学習手法が,与えられたタスク群間の共通表現を学習可能であることを証明した。
具体的には、よく知られたマルチタスク線形表現学習環境では、指数関数的に高速な速度で接地トラス表現を復元することができる。
解析の結果,MAMLとANILがベースとなる表現を回復させる駆動力は,モデルの最終層に適応していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:03:42 GMT)
Incremental Neural Implicit Representation with Uncertainty-Filtered
Knowledge Distillation [60.0] 最近の神経暗黙表現(NIR)は、3次元再構成と新しいビュー合成のタスクにおいて大きな成功を収めている。
ストリーミングデータから継続的に学習する場合、これまで見てきたデータを再考することなく、悲惨な忘れがちな問題に悩まされる。
破滅的な忘れの問題を軽減するために,学生と教師の枠組みを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:16:42 GMT)
An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity [59.5] ゴールドスタインスケール(Goldstein scale)は、紛争・協力的なスケールでイベントをスコアする、広く使われている専門家ベースの尺度である。
本稿では、競合強度を測定するために、潜伏変数に基づくアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:09:14 GMT)
Byzantine-Robust Learning on Heterogeneous Data via Gradient Splitting [58.9] フェデレーテッド・ラーニングはビザンツの攻撃に対する脆弱性を示している。
ビザンティン攻撃者は、任意の勾配を中央サーバに送ることで、グローバルモデルの収束と性能を破壊することができる。
アグレゲーション・ルール(AGR)は、ビザンツの攻撃から守るために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:58:35 GMT)
Roulette-Wheel Selection-Based PSO Algorithm for Solving the Vehicle
Routing Problem with Time Windows [58.9] 本稿では,Roulette Wheel Method (RWPSO) を用いた新しいPSO手法を提案する。
RWPSOのSolomon VRPTWベンチマークデータセットを用いた実験は、RWPSOが文学の他の最先端アルゴリズムと競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:18:02 GMT)
Using Unreliable Pseudo-Labels for Label-Efficient Semantic Segmentation [57.0] 私たちは、すべてのピクセルがモデルトレーニングに重要であり、信頼できない、曖昧なピクセルでさえも重要だと論じます。
我々は予測のエントロピーを通して信頼できないピクセルを分離し、信頼できない各ピクセルを負のキーからなるカテゴリワイドキューにプッシュする。
トレーニングの進化を考えると、信頼できない分割の閾値を適応的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:40:25 GMT)
Shaping Single Photons through Multimode Optical Fibers using Mechanical
Perturbations [55.4] 単一の光子の形状と絡み合った光子対間の空間的相関を制御するための全ファイバーアプローチを示す。
これらの摂動を最適化し、単一光子の空間分布や光子対の空間相関を1箇所に局在させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:33:39 GMT)
SAM3D: Zero-Shot 3D Object Detection via Segment Anything Model [54.8] 本稿では,SAMのゼロショット能力を3次元物体検出に適用することを検討する。
大規模オープンデータセット上でオブジェクトを検出し,有望な結果を得るために,SAMを用いたBEV処理パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:09:21 GMT)
MoviePuzzle: Visual Narrative Reasoning through Multimodal Order
Learning [54.7] MoviePuzzleは、ビジュアルな物語の推論と全体論的映画理解をターゲットとする、新しい挑戦である。
本研究では,映像モデルの時間的特徴学習と構造学習を増幅するMoviePuzzleタスクを提案する。
提案手法はMoviePuzzleベンチマークの既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:51:54 GMT)
Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.2] 本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。
さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:42:00 GMT)
Large Language Model Augmented Narrative Driven Recommendations [51.8] ナラティブ・ドリブン・レコメンデーション(NDR)は、ユーザが好みや文脈を冗長に記述してレコメンデーションを募る情報アクセス問題である。
NDRはモデルのための豊富なトレーニングデータがなく、現在のプラットフォームは一般的にこれらの要求をサポートしない。
大規模言語モデル(LLM)を用いてNDRモデルのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:46:45 GMT)
PaintSeg: Training-free Segmentation via Painting [50.2] PaintSegは、トレーニングなしでオブジェクトをセグメンテーションするための新しい教師なしのメソッドである。
前者は前景をマスキングして背景を埋め、後者は前景の欠落部分を回復しながら背景をマスキングする。
実験の結果、PaintSegは、粗いマスクプロンプト、ボックスプロンプト、ポイントプロンプトセグメンテーションタスクにおいて、既存のアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:05:56 GMT)
Revisiting Data-Free Knowledge Distillation with Poisoned Teachers [47.5] データフリーな知識蒸留(英語: Data-free knowledge distillation、KD)は、教師モデルのトレーニングに使用される元のトレーニングデータにアクセスすることなく、事前訓練されたモデルからより小さなモデル(学生モデルとして知られる)に知識を伝達するのに役立つ。
しかし、データフリーなKDで必要とされるOOD(synthetic or Out-of-distriion)データのセキュリティはほとんど不明であり、未調査である。
我々は,データフリーなKD手法のための最初のプラグイン防御手法であるアンチバックドア・データフリーKDを提案し,バックドアが転送される可能性を軽減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:27:50 GMT)
Fast Continual Multi-View Clustering with Incomplete Views [44.9] 本稿では,不完全連続データ問題(ICDP)と呼ばれるMVCの課題に焦点を当てる。
既存のアルゴリズムの多くは、ビューが事前に利用可能であると仮定し、ビューのデータ観測が時間とともに蓄積されるシナリオを見落としている。
Incomplete Views (FCMVC-IV) を用いたFast Continual Multi-View Clusteringを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:48:09 GMT)
Deep Optimal Transport: A Practical Algorithm for Photo-realistic Image
Restoration [44.5] 事前学習したモデルの知覚的品質および/または平均二乗誤差(MSE)を制御できる画像復元アルゴリズムを提案する。
モデルによって復元された約1ダースの画像を考えると、新たな画像に対するモデルの知覚的品質と/またはMSEを、それ以上の訓練をすることなく大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:21:53 GMT)
Teaching Yourself: Graph Self-Distillation on Neighborhood for Node
Classification [42.8] 本稿では,GNNとニューラルズ間のギャップを低減するため,近隣環境におけるグラフ自己蒸留(GSDN)フレームワークを提案する。
GSDNは既存のGNNよりも75XX高速で、16X-25Xは他の推論アクセラレーション手法よりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:49:21 GMT)
Exploring and Verbalizing Academic Ideas by Concept Co-occurrence [42.2] 本研究は,学術的アイデアインスピレーションのための概念共起に基づく枠組みを考案する。
我々は20の分野やトピックから概念の共起関係に基づき、進化する概念グラフを構築する。
我々は、共起励磁法と呼ばれる新しいデータ構造に基づくアイデアの記述を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:01:30 GMT)
On Second Thought, Let's Not Think Step by Step! Bias and Toxicity in
Zero-Shot Reasoning [41.5] 感度領域におけるゼロショットCoT推論は、有害または望ましくない出力を生み出す可能性を大幅に高めることを示す。
我々の研究は、ゼロショットのCoTは社会的に重要なタスク、特に疎外化グループやセンシティブなトピックが関与する場合に注意を払って使用するべきであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:09:55 GMT)
Auto-Validate by-History: Auto-Program Data Quality Constraints to
Validate Recurring Data Pipelines [41.4] データパイプラインは、ML(Machine-Learning)およびBI(Business-Intelligence)アプリケーションを動かすために、現代の企業で広く利用されている。
データ品質(DQ)の問題は、上流スキーマとデータドリフトが時間の経過とともに発生するため、繰り返しパイプラインに忍び込むことが多い。
本稿では,繰り返しパイプラインにおけるDQ問題を自動的に検出するオートバイヒストリー(AVH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:53:30 GMT)
Towards Disentangling Relevance and Bias in Unbiased Learning to Rank [40.6] Unbiased Learning to rank (ULTR) は、クリックのような暗黙のユーザーフィードバックデータから様々なバイアスを緩和する問題を研究している。
本稿では, 負の反響効果を緩和する3つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:38:42 GMT)
Modeling Cross-Cultural Pragmatic Inference with Codenames Duet [40.5] 本稿では、簡単な言葉参照ゲームにおいて、社会文化的実践的推論を運用する文化規範データセットについて紹介する。
私たちのデータセットは794のゲームと7,703のターンで構成されており、153のユニークなプレイヤーに分散しています。
実験の結果,背景特性を考慮に入れることで,手掛かりの付与や推測に関連するタスクのモデル性能が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:47:07 GMT)
Perceptual Kalman Filters: Online State Estimation under a Perfect
Perceptual-Quality Constraint [40.3] 回復した信号の分布が自然信号と同じである場合、完全な知覚品質が得られる。
知覚的制約がない場合、カルマンフィルタは MSE の意味で最適であることが知られている。
我々の分析は、カルマンフィルタの古典的な革新プロセスを超えており、未利用情報プロセスという新しい概念を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:29:30 GMT)
Intriguing Properties of Text-guided Diffusion Models [39.6] テキスト誘導拡散モデル(TDM)は広く応用されているが、予期せず失敗することがある。
本研究は,TDMの障害モードについて,より詳細に研究し,理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:06:47 GMT)
Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language
Learning [39.3] オンライン言語学習のための適応的でパーソナライズされたエクササイズ生成の新しい課題について研究する。
学習履歴から各生徒の進化した知識状態を推定する知識追跡モデルを組み合わせる。
我々はDuolingoの実際の学習者インタラクションデータに基づいてモデルをトレーニングし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:18:40 GMT)
A Generalized Alternating Method for Bilevel Optimization under the
Polyak-{\L}ojasiewicz Condition [38.8] 双レベル最適化は、最近、ハイパー勾配最適化、メタラーニング、強化学習など、新しい機械学習分野への関心を取り戻した。
近年の研究では、単純な交互 () ベースの反復は、$eps-1)$ilonで考慮された問題に対して同じbiTim-1$stationaryメトリックを達成できることが示されている。
本稿では,2段階演算(GALET)のための一般化アルテネートメタドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:54:11 GMT)
Learning Linear Causal Representations from Interventions under General
Nonlinear Mixing [38.8] 介入対象にアクセスできることなく、未知の単一ノード介入を考慮し、強い識別可能性を示す。
これは、ディープニューラルネットワークの埋め込みに対する非ペアの介入による因果識別性の最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:32:12 GMT)
Equivariant Polynomials for Graph Neural Networks [38.2] グラフネットワーク(GNN)は本質的に表現力に制限がある。
本稿では、GNNがある程度の同変を計算する能力に基づく代替パワー階層を提案する。
これらの強化されたGNNは、複数のグラフ学習ベンチマークの実験において最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:14:37 GMT)
A First Look at LLM-Powered Generative News Recommendation [37.6] LLMを利用したジェネレーションニュースレコメンデーションフレームワークであるGENREを紹介する。
本稿では、パーソナライズされたニュース生成、ユーザプロファイリング、ニュース要約におけるGENREの使用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:43:47 GMT)
SubspaceNet: Deep Learning-Aided Subspace Methods for DoA Estimation [37.1] SubspaceNetは、観測を区別可能な部分空間に分割する方法を学ぶデータ駆動型DoA推定器である。
SubspaceNetは、コヒーレントソース、広帯域信号、低いSNR、配列ミスマッチ、限られたスナップショットに対処する様々なDoA推定アルゴリズムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:30:13 GMT)
rPPG-MAE: Self-supervised Pre-training with Masked Autoencoders for
Remote Physiological Measurement [36.5] リモート光胸腺撮影(r-MAE)はヒトのバイタルサインを知覚する重要な技術である。
本稿では,生理的信号に先行する自己相似性を抽出する自己教師型フレームワークを開発する。
また,提案手法をPUREとUBFC-rという2つの公開データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:53:28 GMT)
Extracting Low-/High- Frequency Knowledge from Graph Neural Networks and
Injecting it into MLPs: An Effective GNN-to-MLP Distillation Framework [36.2] 完全周波数GNN-to-MLP (FFG2M) 蒸留フレームワークを提案する。
我々は、GNNが学んだ知識をスペクトル領域の低周波成分と高周波成分に分解する。
既存のGNN-to-MLP蒸留における入水可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:48:07 GMT)
Sen2Pro: A Probabilistic Perspective to Sentence Embedding from
Pre-trained Language Model [35.7] 本稿では, PLM からの確率的文埋め込み (Sen2Pro) の効率的な枠組みを提案する。
文を埋め込み空間内の確率密度分布として表現し、モデル不確かさとデータ不確かさの両方を反映する。
提案するフレームワークは、PLMを再訓練することなく、プラグイン・アンド・プレイ方式で動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:26:43 GMT)
A Mathematical Abstraction for Balancing the Trade-off Between
Creativity and Reality in Large Language Models [35.3] 大規模な言語モデルは、散文、詩、芸術などの領域でますます使われている。
この研究は、ある種の損失に基づいて創造性と現実を記述する数学的抽象化を提供する。
これらの損失に基づいてトレーニングされたモデルは、モデルの創造性と現実との間のトレードオフをバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:12:34 GMT)
Probing Physical Reasoning with Counter-Commonsense Context [34.9] 本研究では,物理コモンセンスが文脈化サイズ比較タスクに与える影響について検討する。
このデータセットは、さまざまなコンテキスト下でオブジェクト間のサイズ関係を予測する言語モデルの能力をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:24:43 GMT)
End-to-End Joint Target and Non-Target Speakers ASR [34.4] 本稿では,新しい音声認識システム(ASR)を提案する。
個々の話者の発話を、ターゲット話者か非ターゲット話者かを識別しながら、書き起こすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:38:15 GMT)
Learning Joint 2D & 3D Diffusion Models for Complete Molecule Generation [32.7] 本研究では, 原子型, 正式な電荷, 結合情報, および3次元座標を持つ分子を生成する結合2Dおよび3D拡散モデル(JODO)を提案する。
我々のモデルは、単一または複数の量子特性をターゲットにした逆分子設計のために拡張することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:09:36 GMT)
Scan and Snap: Understanding Training Dynamics and Token Composition in
1-layer Transformer [31.2] トランスフォーマーアーキテクチャは、複数の研究領域で顕著な性能を示している。
我々は、次のトークン予測タスクのためのSGDトレーニングダイナミクスを解析する。
自己注意が自己識別型スキャンアルゴリズムとして機能することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:24:01 GMT)
Evaluating Continual Learning on a Home Robot [30.6] そこで本研究では,現実の低コストなホームロボットにおいて,連続学習手法をどのように適用することができるかを示す。
本稿では,スキルライブラリを継続的に学習するSANERと,それを支援するバックボーンとしてABIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:14:49 GMT)
Learning to Simulate Natural Language Feedback for Interactive Semantic
Parsing [30.6] 対話型意味解析のためのNLフィードバックをシミュレーションするタスクを提案する。
私たちはそのタスクに新しいフィードバック評価器を伴います。
我々のフィードバックシミュレータは、コストがかかる人間のアノテーションの完全なセットを用いてトレーニングされたように、同等のエラー修正性能を達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:05:26 GMT)
Greedy Pruning with Group Lasso Provably Generalizes for Matrix Sensing [30.5] プルーニングスキームは、大量のパラメータを持つ訓練されたモデルの複雑さを減らすために、実際に広く用いられている。
正規化がない場合の勾配降下は、グリーディプルーニングに適さないモデル、すなわち、多くの列が最大値に匹敵する$ell$ノルムを持つことができる。
以上の結果から,グリーディ・プルーニング+ファインチューニングがより小さなモデルに繋がる理由について,より厳密な考察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:19:32 GMT)
MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without
Camera Pose [29.6] 本稿では,静的なシーンを移動する大規模モノクラービデオに基づいてトレーニング可能な,一般化可能なニューラルラジアンス場(MonoNeRF)を提案する。
MonoNeRFはAutoencoderベースのアーキテクチャに従っており、エンコーダはモノクロ深度とカメラのポーズを推定する。
深度推定、カメラポーズ推定、単一画像の新規ビュー合成など、複数のアプリケーションに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:17:39 GMT)
RSSOD-Bench: A large-scale benchmark dataset for Salient Object
Detection in Optical Remote Sensing Imagery [29.5] 光学式リモートセンシング画像におけるSODのためのRSSOD-Benchデータセットについて述べる。
このデータセットは、建物、湖、川、高速道路、橋、航空機、船、運動場など、様々な有能な分野のアノテーションを提供する。
既存のデータセットとは異なり、RSSOD-Benchはシーンカテゴリにまたがる均一な分散を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 13:01:19 GMT)
Heterformer: Transformer-based Deep Node Representation Learning on
Heterogeneous Text-Rich Networks [29.3] Heterformerは、コンテキスト化されたテキストエンコーディングと、統一されたモデルでヘテロジニアスな構造エンコーディングを実行する。
我々は3つの大規模データセット上で3つのタスク(リンク予測、ノード分類、ノードクラスタリング)について包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:20:01 GMT)
bgGLUE: A Bulgarian General Language Understanding Evaluation Benchmark [28.5] bgGLUEはブルガリアにおける自然言語理解(NLU)タスクの言語モデルを評価するためのベンチマークである。
ブルガリア語のための事前訓練された言語モデルの最初の体系的評価を行い、ベンチマークの9つのタスクを比較して比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:54:00 GMT)
Robust Perception through Equivariance [28.4] 本稿では,自然画像の内在的制約を強固にするためのフレームワークを提案する。
推論時に制約を導入することで、堅牢性の負担をトレーニングから推論アルゴリズムに移行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:02:57 GMT)
Bayesian Learning of Coupled Biogeochemical-Physical Models [28.3] 海洋生態系の予測モデルは、様々なニーズに使われている。
希少な測定と海洋プロセスの理解が限られているため、かなりの不確実性がある。
候補モデルの空間での処理と新しいモデルの発見を可能にするベイズモデル学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:49:45 GMT)
Matrix Completion from General Deterministic Sampling Patterns [28.1] 我々は、精度よく近似した低ランク行列完備問題の理論的保証を確立する。
観測グラフが十分に接続されており、類似ノード次数を持つため、このアルゴリズムが成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:01:31 GMT)
Temporal Dynamic Quantization for Diffusion Models [25.6] 本稿では,時間ステップ情報に基づいて量子化間隔を動的に調整する新しい量子化手法を提案する。
従来の動的量子化手法とは異なり、本手法は推論時に計算オーバーヘッドを伴わない。
実験により,様々なデータセットにまたがる量子拡散モデルにより,出力品質が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:49:43 GMT)
(Un)reasonable Allure of Ante-hoc Interpretability for High-stakes
Domains: Transparency Is Necessary but Insufficient for Explainability [25.5] アンテホック解釈能力は、医療などの高度な領域において、説明可能な機械学習の聖杯となっている。
構造がドメイン固有の制約に従属する予測モデルや、本質的に透明なモデルを指すこともある。
私たちはこの概念を解き放ち、高い領域にまたがる安全なデプロイに必要なものを理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:34:41 GMT)
A Unified Hard-Constraint Framework for Solving Geometrically Complex
PDEs [25.5] ニューラルネットワークを用いて幾何学的に複雑なPDEを解くための統一的なフレームワークを提案する。
まず、混合有限要素法から「外部場」を導入し、PDEを再構成する。
我々は、BCの一般的な解を解析的に導き出し、BCに自動的に満足するアンザッツを構築するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:40:38 GMT)
Provable convergence guarantees for black-box variational inference [25.2] ブラックボックス変分推論は現実的な推論問題に収束することを示す。
これにより、ブラックボックスの変分推論が現実的な推論問題に収束するという厳密な保証が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:31:41 GMT)
ESTISR: Adapting Efficient Scene Text Image Super-resolution for
Real-Scenes [25.0] シーンテキスト画像超解像(STISR)は、シーンテキストの正確な認識において顕著な改善をもたらした。
本稿では,資源限定配置プラットフォームのための高効率Scene Text Image Super- resolution (ESTISR) ネットワークを提案する。
ESTISRは、実際の実行時間とピークメモリ消費の点で、現在のメソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:14:44 GMT)
Predicting Information Pathways Across Online Communities [23.5] コミュニティレベルの情報経路予測(CLIPP)の課題は、オンラインコミュニティにおけるコンテンツの伝達経路を予測することである。
大規模なマルチモーダルデータセットを分析し,Reddit上のオンラインYouTubeビデオの拡散について検討した。
我々は、CIGを組み込んだ新しい動的グラフフレームワークINPACを開発し、ビデオ伝搬の時間的変動とマルチモーダルな性質を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:41:02 GMT)
Regret Bounds for Risk-sensitive Reinforcement Learning with Lipschitz
Dynamic Risk Measures [23.5] EmphLipschitz動的リスク尺度に適用した2つのモデルベースアルゴリズムを提案する。
特に、私たちの上限は、アクションの数とエピソード数に最適な依存を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:24:19 GMT)
ACETest: Automated Constraint Extraction for Testing Deep Learning
Operators [23.1] テストケースが入力妥当性チェックをパスし、演算子のコア関数ロジックに到達できることが不可欠である。
既存のテクニックは、制約を抽出するために、DLライブラリAPIの人的努力またはドキュメントに依存する。
本研究では,コードから入力検証制約を自動的に抽出し,有効かつ多様なテストケースを構築する技術であるACETestを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:01:26 GMT)
ContraBAR: Contrastive Bayes-Adaptive Deep RL [22.6] メタ強化学習(メタRL)では、エージェントが未知のタスクに直面するときの最適なポリシーであるベイズ最適ポリシーを求める。
ベイズ最適行動の学習にコントラスト法が有効かどうかを検討する。
本稿では,変分的信念推論の代わりにコントラスト的予測符号化(CPC)を用いる単純なメタRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:50:20 GMT)
MAVD: The First Open Large-Scale Mandarin Audio-Visual Dataset with
Depth Information [21.9] この研究は、64人の中国語話者によって話される12,484発の発声からなる、新しい大規模マンダリンマルチモーダルコーパスであるMAVDを確立する。
データセットがさまざまな実世界のシナリオをカバーすることを保証するため、原文のクリーニングとフィルタリングのためのパイプラインが開発された。
特に、Microsoftの最新のデータ取得デバイスであるAzure Kinectは、データ取得中に従来のオーディオ信号とRGBイメージに加えて、奥行き情報をキャプチャするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 05:00:12 GMT)
Fast, Differentiable and Sparse Top-k: a Convex Analysis Perspective [21.6] トップk演算子はスパースベクトルを返し、非ゼロ値は入力の k 最大の値に対応する。
我々はトップk作用素を、置換の凸包であるペルムタヘドロン上の線形プログラムとみなす。
私たちのフレームワークは既存のフレームワークよりもはるかに汎用的であり、例えば、大まかに値を選択するトップk演算子を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:58:10 GMT)
Addressing Domain Shift via Knowledge Space Sharing for Generalized
Zero-Shot Industrial Fault Diagnosis [19.3] 一般のゼロショット産業断層診断は、目に見えない断層と見えない断層の両方を診断することを目的としている。
トレーニング用の予期せぬフォールトデータが欠如していることは、ドメインシフトの問題を引き起こす。
ゼロショット産業故障診断タスクにおけるDSPに対処する知識空間共有(KSS)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 13:50:01 GMT)
Genetic Algorithms for Searching a Matrix of Metagrammars for Synthesis [19.0] 構文誘導合成(syntax-guided synthesis)は、文法の形で構文テンプレートによって候補解の探索空間が制約されるパラダイムである。
本研究では,ルールの行列として構文テンプレートの空間をモデル化し,この行列を学習データを用いて効率的に探索する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:46:42 GMT)
EfficientSRFace: An Efficient Network with Super-Resolution Enhancement
for Accurate Face Detection [19.0] 顔検出では、密集した顔予測タスクにおいて、人間の集団の多数の小さな顔のような低解像度の顔が一般的である。
我々は,特徴レベルの超解像再構成ネットワークを導入し,効率的なSRFaceと呼ばれる検出器を開発した。
このモジュールはトレーニングプロセスにおいて補助的な役割を担い、推論時間を増やすことなく推論中に取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:49:44 GMT)
Bad Habits: Policy Confounding and Out-of-Trajectory Generalization in
RL [18.8] 強化学習エージェントは、特定の方針に従う場合にのみ有効となる習慣を発達させることがある。
本稿では,この現象の数学的特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:51:37 GMT)
Disentangling speech from surroundings with neural embeddings [18.0] ニューラルオーディオの埋め込み空間における雑音の多い環境から音声信号を分離する手法を提案する。
本稿では,ベクトルを埋め込んだ音声波形の構造化符号化を実現するための新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:08:38 GMT)
"Are you telling me to put glasses on the dog?'' Content-Grounded
Annotation of Instruction Clarification Requests in the CoDraw Dataset [17.3] 本稿では,既存のiCR識別子を拡張したCoDraw-iCR(v2)を提案する。
我々のアノテーションは対話エージェントの修復能力のモデル化と評価に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:23:16 GMT)
Deep learning powered real-time identification of insects using citizen
science data [17.1] InsectNetは、侵入した種を識別し、きめ細かい昆虫種を識別し、挑戦的な背景において効果的に働く。
また、不確実な場合には予測を控え、シームレスな人間の介入を助長し、実用的で信頼できるツールにもなれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:56:53 GMT)
Learning with Explicit Shape Priors for Medical Image Segmentation [17.1] UNetモデルにおけるセグメント化性能を向上させるために,新しい形状先行モジュール(SPM)を提案する。
明示的な形状の先行は、大域的および局所的な形状の先行から成っている。
提案手法は最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:07:55 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of Self-supervised Discrete
Representations of Speech [17.1] 我々は,各音韻カテゴリーを離散単位上の分布として表現する情報理論フレームワークを開発した。
本研究は,音素分布のエントロピーが下層の音声の変動を反映していることを示す。
本研究は, 直接・一対一対応の欠如を裏付けるものであるが, 音韻カテゴリーと離散単位との間には, 興味深い, 間接的な関係があることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:52:11 GMT)
CDLT: A Dataset with Concept Drift and Long-Tailed Distribution for
Fine-Grained Visual Categorization [17.0] コンセプトドリフトとロングプレート分布データセットは、47ヶ月連続して、異なる種で250のインスタンスの11195の画像を収集することによって収集される。
インスタンスの特徴は時間によって異なり、長い尾の分布を示す傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:42:45 GMT)
SI-LSTM: Speaker Hybrid Long-short Term Memory and Cross Modal Attention
for Emotion Recognition in Conversation [16.5] 会話における感情認識(ERC)は、インテリジェントヘルスケア、会話のための人工知能、チャット履歴に対する意見マイニングなど、さまざまなアプリケーションにとって極めて重要である。
ERCの要点は、会話全体を通して、相互モダリティと相互時間相互作用の両方をモデル化することである。
従来の方法では,会話の時系列情報を学習する一方で,会話における各話者の異なる感情状態を追跡する能力が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:04:05 GMT)
Alignment with human representations supports robust few-shot learning [16.4] 人間のアライメントは、しばしば十分であるが必要ではないことを示し、モデルが限られたデータを有効に活用し、堅牢で、一般化する条件を示す。
以上の結果から,人間のアライメントはしばしば十分ではあるが必要ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:01:39 GMT)
Learning Test-Mutant Relationship for Accurate Fault Localisation [16.1] 自動フォールトローカライゼーション(Automated fault Localization)は、開発者がフォールトロケーションのスペースを狭めることで、障害の根本原因を特定するのを支援することを目的としている。
いくつかのミューテーションベース障害局所化(MBFL)技術が、自動的に故障を見つけるために提案されている。
その成功にもかかわらず、既存のMBFL技術は、欠陥が観測された後に突然変異解析を行うコストに悩まされている。
本稿では,現時点の異常をローカライズするために事前突然変異解析を利用するSIMFLと呼ばれる新しいMBFL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:09:38 GMT)
Data Quality in Imitation Learning [15.9] ロボット工学のオフライン学習では、インターネットのスケールデータがないだけで、高品質なデータセットが必要なのです。
これは特に、専門家によるデモンストレーションを用いたロボット学習のためのサンプル効率のよいパラダイムである模倣学習(IL)において当てはまる。
本研究では,分散シフトのレンズによる模倣学習のためのデータ品質の形式化に向けた第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:48:32 GMT)
Heteroskedastic Geospatial Tracking with Distributed Camera Networks [15.9] 本研究では,分散カメラネットワークのデータを用いた空間的物体追跡問題に焦点をあてる。
目的は、物体の位置に関する不確実性とともに、地理空間座標における物体の軌道を予測することである。
本研究では、4台のカメラのネットワークから高精度の地上真理物体の位置と映像データを含む新しい一物体地理空間追跡データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:55:38 GMT)
Target-Side Augmentation for Document-Level Machine Translation [15.8] 文書レベルの機械翻訳は、その長い入力長と少量のトレーニングデータのために、データの分散という課題に直面している。
本稿では,データ拡張(DA)モデルを提案する。
後部分布を推定するDAモデルはMT性能を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:05:03 GMT)
Refining Generative Process with Discriminator Guidance in Score-based
Diffusion Models [15.6] ディスクリミネータガイダンスは、事前学習した拡散モデルのサンプル生成を改善することを目的としている。
GANとは異なり、我々の手法はスコアネットワークと差別ネットワークの合同トレーニングを必要としない。
検証データのFID (1.68) やリコール (0.66) と同様, ImageNet 256x256 で FID 1.83 をリコールし,0.64 をリコールした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:19:27 GMT)
Towards Deep Attention in Graph Neural Networks: Problems and Remedies [15.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ構造化データの表現を学習し、その表現性は伝播のためのノード関係を推論することによって向上することができる。
本稿では,過度に平滑な特徴に対する脆弱性やスムーズな累積的注意など,グラフの深い注意に関連するいくつかの問題現象について検討する。
AEROGNNはグラフの注目度を高めるために設計された新しいGNNアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:19:44 GMT)
On Investigating the Conservative Property of Score-Based Generative
Models [15.1] CSBMとUSBMの両方の利点を維持するために,準保守スコアベースモデル(QCSBM)を提案する。
我々の理論的導出は、QCSBMの訓練目的をトレーニングプロセスに効率的に組み込むことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:13:43 GMT)
DANSE: Data-driven Non-linear State Estimation of Model-free Process in
Unsupervised Learning Setup [15.1] データ駆動リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、状態の先行パラメータを提供するために、DANSEで使用される。
DANSEのトレーニングは、主にRNNのパラメータを学習するが、教師なし学習アプローチを用いて実行される。
提案したDANSEは,プロセスモデルを知ることなく,教師付き学習も行わず,モデル駆動手法と競合する性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:03:39 GMT)
A Unified Framework for Factorizing Distributional Value Functions for
Multi-Agent Reinforcement Learning [15.0] 本稿では,分散 RL と値関数分解法を統合するための統合フレームワーク DFAC を提案する。
このフレームワークは、期待値関数の分解法を一般化し、戻り分布の分解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:26:25 GMT)
Contagion Effect Estimation Using Proximal Embeddings [14.7] 感染効果とは、ソーシャルネットワークにおける個人の結果に対する仲間の行動の因果的影響を指す。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)と対向ネットワークを統合したフレームワークである Proximal Embeddings (ProEmb) を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:55:13 GMT)
Adversary for Social Good: Leveraging Adversarial Attacks to Protect
Personal Attribute Privacy [14.4] 我々は、機械学習の固有の脆弱性を敵攻撃に利用し、Adv4SGと呼ばれるソーシャルグッドのための新しいテキストスペース・アタックを設計する。
提案手法は,異なる属性設定に対して計算コストの少ない推論精度を効果的に劣化させ,推論攻撃の影響を軽減し,ユーザ属性のプライバシ保護において高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:40:23 GMT)
USD: Unknown Sensitive Detector Empowered by Decoupled Objectness and
Segment Anything Model [14.1] Open World Object Detection (OWOD) は、新しいコンピュータビジョンタスクである。
本稿では,この2つの境界の学習をデコーダ層に分割する,シンプルで効果的な学習戦略であるDecoupled Objectness Learning(DOL)を提案する。
また、擬似ラベルとソフトウェイト戦略を用いてノイズの負の影響を緩和する補助的スーパービジョンフレームワーク(ASF)も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:42:09 GMT)
OWQ: Lessons learned from activation outliers for weight quantization in
large language models [14.1] 本稿では,品質劣化を最小限に抑えたウェイトに対するポストトレーニング量子化法を提案する。
本稿では、弱い重みを識別し、それらを高精度に割り当てる、outlier-aware weight Quantization (OWQ)と呼ばれる革新的なPTQ手法を提案する。
実験の結果,OWQが生成する3.01ビットモデルは,OPTQが生成する4ビットモデルに匹敵する品質を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:33:13 GMT)
Agency and legibility for artists through Experiential AI [12.9] Experiential AIは、AIを具体的で明示的なものにするという課題に対処する、新たな研究分野である。
本稿では,創造的データ探索を目的とした経験的AIシステムの実証事例について報告する。
実験的なAIがアーティストの妥当性とエージェンシーを高める方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:00:07 GMT)
Practical Differentially Private Hyperparameter Tuning with Subsampling [12.4] そこで我々は,ランダムな探索サンプルの数がランダム化されるような,微分プライベート(DP)機械学習(ML)アルゴリズムの新たなクラスを提案する。
我々は,これらの手法のDP境界と計算コストの両方を,機密データのランダムな部分集合のみを用いて下げることに重点を置いている。
本稿では,提案手法に対するR'enyi差分プライバシー解析を行い,プライバシー利用のトレードオフの改善につながることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:13:04 GMT)
VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection [12.3] 未知のインスタンスを検出するための3D幾何認識フレームワークであるVoxDetを紹介した。
VoxDetは強力な3Dボクセル表現と信頼性の高いボクセルマッチング機構を完全に活用している。
VoxDetは、リコール率が20%向上し、高速な2Dベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:22:17 GMT)
Understanding and Supporting Debugging Workflows in Multiverse Analysis [12.2] マルチバース分析は、合理的な分析選択のすべての組み合わせを並列に考える統計分析のパラダイムである。
最近のツールは、アナリストがマルチバース分析を特定するのに役立つが、実際には使用が困難である。
コマンドラインインタフェースツールであるMultiverse Debuggerを開発し、マルチバースおよびプロパゲートのバグの診断を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:23:56 GMT)
Online estimation of the hand-eye transformation from surgical scenes [11.8] 本稿では,画像とキネマティックデータのシーケンスから変換を推定するニューラルネットワークベースのソリューションを提案する。
提案アルゴリズムは,ディープラーニング技術を用いてキャリブレーション手順を単純化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:55:02 GMT)
Training Like a Medical Resident: Universal Medical Image Segmentation
via Context Prior Learning [11.7] 本研究の目的は, 臨床対象, 身体領域, 画像モダリティの多種多様な医用画像ソースから学ぶことである。
7つの多様なデータセットのコレクションにおいて、従来のタスク固有のトレーニングパラダイムよりも普遍的なパラダイムの魅力を実証する。
2つの追加データセットに関する詳細な調査では、異なる下流タスクへのトランスファーラーニング、インクリメンタルラーニング、一般化に関するHermesの強みが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:39:08 GMT)
Investigating Massive Multilingual Pre-Trained Machine Translation
Models for Clinical Domain via Transfer Learning [11.6] 本研究は,MMPLMが臨床ドメイン機械翻訳(MT)に適用可能かどうかを,転写学習を通じて完全に見えない言語に適用できるかどうかを検討する。
近年、多言語事前学習言語モデル (MMPLM) が開発され、下流タスクのために獲得した超能力と事前知識が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:42:19 GMT)
Modular and On-demand Bias Mitigation with Attribute-Removal Subnetworks [10.7] 本稿では, 単独で高度に疎細なデビアシングワークからなる, 新たなモジュラーバイアス緩和手法を提案する。
我々は、性別、人種、年齢の3つの分類タスクを保護属性として実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:40:45 GMT)
Multi-Predict: Few Shot Predictors For Efficient Neural Architecture
Search [10.5] 本研究では,複数のタスクやNAS検索空間上でのサンプル効率の予測を実現するため,ゼロコストプロキシに基づく新しい検索空間独立NN符号化を提案する。
NN符号化により,NASBench-201からFBNetへ85HW以下の遅延予測器のマルチ検索空間転送が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:22:14 GMT)
Fault-tolerant measurement-free quantum error correction with
multi-qubit gates [9.8] 測定自由量子誤り訂正(MFQEC)は、無条件の量子ビットリセットゲートを持つプラットフォームにおける標準測定ベースのQECの代替手段を提供する。
マルチキュービットゲートを利用するSteane符号の無測定変種に対する耐故障性の問題を再考する。
我々は,全ての単一ビット誤りに対して耐性を持つMFQEC回路設計を改良したが,それにもかかわらず,特定の相関誤差を許容することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:58:49 GMT)
Does Character-level Information Always Improve DRS-based Semantic
Parsing? [9.7] State-of-the-art Neural semantic Structures for Representationは文字レベルの表現を使用する。
本研究では,文字列の順序による性能変化の詳細な解析を行う。
その結果,文字レベル情報の導入は,英語とドイツ語のパフォーマンスを向上させるものではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:54:32 GMT)
Cross-LKTCN: Modern Convolution Utilizing Cross-Variable Dependency for
Multivariate Time Series Forecasting Dependency for Multivariate Time Series
Forecasting [9.4] 正確な予測結果の鍵となるのは、各タイムステップ間の長期的な依存関係をキャプチャすることだ。
最近の手法は主にクロスタイムの依存性に焦点を当てているが、クロス変数の依存性を考慮することはめったにない。
我々は、クロス時間とクロス変数の依存関係をよりよく活用するために、現代的な純粋な畳み込み構造、すなわちクロス-LKTCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:50:52 GMT)
Timing is Everything: Learning to Act Selectively with Costly Actions
and Budgetary Constraints [9.1] textbfLearnable textbfImpulse textbfControl textbfReinforcement textbfAlgorithm (licRA) という強化学習フレームワークを導入する。
licRA の中核は、RL とtextitimpulse control として知られるポリシーの形式を組み合わせたネスト構造であり、アクションがコストを発生させたときに目的を最大化することを学ぶ。
licRAが最適値関数を学習し、予算制約がほぼ確実に満たされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:59:39 GMT)
Practical and Matching Gradient Variance Bounds for Black-Box
Variational Bayesian Inference [8.9] BBVI は勾配降下文学で用いられる$ABC$条件に対応する整合性を満たすことを示す。
また,平均場パラメタライゼーションのばらつきは,次元依存性が良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 00:26:01 GMT)
Efficient Exploration via Epistemic-Risk-Seeking Policy Optimization [8.9] 深層強化学習(RL)における探索は依然として重要な課題である
本稿では,最適化された場合,効率よく探索できる政策が成立する,新しい,微分可能な楽観的目標を提案する。
その結果、他の効率的な探査技術よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 13:35:45 GMT)
Quantum Lower Bounds for Finding Stationary Points of Nonconvex
Functions [8.5] 非最適化に対する古典的な下界の進歩にもかかわらず、これらの境界は依然として広く開である。
最初の設定について、Omegabig(frac-1+ppp)$。
第二設定については、おめがの()$。
Omega()$ if 勾配関数は滑らかである。
Omega()$ if 勾配関数は滑らかである。
Omega()$ if 勾配関数は滑らかである。
Omega()$ if 勾配関数は滑らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:33:54 GMT)
Error-driven Input Modulation: Solving the Credit Assignment Problem
without a Backward Pass [8.4] ニューラルネットワークにおける教師付き学習は、一般的にバックプロパゲーションに依存している。
このアプローチには多くの点において生物学的な妥当性が欠如していることが示されている。
本稿では,入力信号がネットワークの誤りに基づいて変調される第2のフォワードパスに置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:35:03 GMT)
Layer-wise Adaptive Step-Sizes for Stochastic First-Order Methods for
Deep Learning [8.2] 深層学習における一階最適化のための新しい階層ごとの適応的なステップサイズ手順を提案する。
提案手法は,ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるヘシアン対角ブロックに含まれる層次曲率情報を用いて,各層に対する適応的なステップサイズ(LR)を算出する。
数値実験により、SGDの運動量とAdamWと、提案した層ごとのステップサイズを組み合わせることで、効率的なLRスケジュールを選択できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:25:48 GMT)
Segmentation-Based Bounding Box Generation for Omnidirectional
Pedestrian Detection [8.1] 一方向歩行者検出のためのセグメンテーションに基づくバウンディングボックス生成法を提案する。
視野が広いため、全方位カメラは標準カメラよりも費用対効果が高い。
標準歩行者検出器は、全方位画像における歩行者の外観が任意の角度に回転する可能性があるため、大幅に劣化する可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:20:22 GMT)
Joint Age-based Client Selection and Resource Allocation for
Communication-Efficient Federated Learning over NOMA Networks [8.0] FL(Federated Learning)では、分散クライアントは、自身のトレーニングデータをローカルに保持しながら、共有グローバルモデルを共同でトレーニングすることができる。
本稿では,非直交多重アクセス(NOMA)を利用した無線ネットワーク上でのFLにおける各ラウンドの総時間消費を最小化することを目的とした,クライアント選択とリソース割り当ての協調最適化問題を定式化する。
さらに、各ラウンドで選択されていないクライアントのFLモデルを予測し、FL性能をさらに向上するために、サーバサイド人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:53:28 GMT)
Learning from AI: An Interactive Learning Method Using a DNN Model
Incorporating Expert Knowledge as a Teacher [8.0] 視覚的説明は、深層学習による判断の根拠を可視化するためのアプローチである。
そこで本研究では,アテンションマップを用いたモデルに専門家の知識を取り入れた手法を提案する。
被験者による評価実験の結果,提案手法を用いた学習は従来手法よりも効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:22:55 GMT)
Convex Risk Bounded Continuous-Time Trajectory Planning and Tube Design
in Uncertain Nonconvex Environments [7.9] リスクプランニングを保証した連続時間トラジェクトリを探す方法を提案する。
リスク境界計画の概念を活用して、リスクをポイントのセットに変換するのです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:28:15 GMT)
Discussion Paper: The Threat of Real Time Deepfakes [7.7] ディープフェイクは偽情報の拡散、詐欺、詐欺、無実の脅迫に使われている。
本稿では,この脅威がもたらす意味を論じ,これらの攻撃を防ぐための課題を特定し,より強力な防御策を研究するためのより良い方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:40:11 GMT)
Machine Learning Testing in an ADAS Case Study Using
Simulation-Integrated Bio-Inspired Search-Based Testing [7.6] Deeperは、ディープニューラルネットワークベースの車線保持システムをテストするための障害検出テストシナリオを生成する。
新たに提案されたバージョンでは、新しいバイオインスパイアされた検索アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム(GA)、$(mu+lambda)$および$(mu,lambda)$進化戦略(ES)、およびParticle Swarm Optimization(PSO)を利用する。
評価の結果,Deeperで新たに提案したテストジェネレータは,以前のバージョンよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:23:28 GMT)
Benefits and Limitations of Remote Work to LGBTQIA+ Software
Professionals [7.6] 新型コロナウイルスのパンデミックに伴うリモートワークへの大量移行は、ソフトウェア専門家に大きな影響を及ぼした。
近年の研究は、遠隔地構造が多くの株式保存団体の機会を生み出すことを提唱している。
本研究は,LGBTQIA+ソフトウェアプロフェッショナルに対するリモートワークの効果を検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:58:43 GMT)
An SDE for Modeling SAM: Theory and Insights [7.2] 近年,古典的派生型よりも性能が向上したSAM (Sharpness-Aware Minimization) が注目されている。
我々の主な貢献は、SAMの連続時間モデル(SDEの形で)の導出と、フルバッチおよびミニバッチ設定の2つのバリエーションの勾配である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:54:21 GMT)
Systematic Visual Reasoning through Object-Centric Relational
Abstraction [7.1] 我々は、オブジェクトと抽象的関係の明示的な表現を抽出するモデルであるOCR(Object-Centric Abstraction)を導入する。
OCRAは、複雑な視覚表示を含む強力な体系的な一般化タスクを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:47:17 GMT)
Towards Robust Feature Learning with t-vFM Similarity for Continual
Learning [7.0] 特徴学習の観点から、標準的な教師付きコントラスト損失を用いて連続学習を開発した。
我々は、より堅牢な表現を学ぶために、教師付きコントラスト損失におけるコサイン類似性の代わりに、異なる類似度メトリックを使うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:52:59 GMT)
Top-Down Processing: Top-Down Network Combines Back-Propagation with
Attention [6.5] ディープラーニングモデルにおけるトップダウン処理は、学習と注意を向ける2つの主要な役割を担います。
本稿では,標準ボトムアップネットワークを対称トップダウンネットワークと統合可能な,新しい対称ボトムアップトップダウンネットワーク構造を提案する。
提案手法は,標準的なマルチタスク学習ベンチマーク上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:38:06 GMT)
Finding the SWEET Spot: Analysis and Improvement of Adaptive Inference
in Low Resource Settings [6.5] トレーニングデータに制限がある場合、適応推論の2つの主要なアプローチであるEarly-ExitとMulti-Modelを比較した。
Early-Exitは、マルチモデルアプローチのオーバーヘッドのために、より高速なトレードオフを提供する。
本稿では,SWEETを提案する。SWEETは,各分類器に独自のモデル重みの集合を割り当てる初期出力微調整法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:16:39 GMT)
Direct Learning-Based Deep Spiking Neural Networks: A Review [5.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、二分スパイク情報伝達機構を備えた有望な脳誘発計算モデルである。
本稿では,直接学習に基づく深部SNN研究について,主に精度向上法,効率改善法,時間的ダイナミクス利用法に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:38:10 GMT)
Sanity Checks for Saliency Methods Explaining Object Detectors [5.7] ディープニューラルネットワークベースのモデルを説明するために、サリエンシ法が頻繁に使用される。
対象物検出のための正当性チェックを行い,正当性説明を評価するための新しい質的基準を定義した。
EfficientDet-D0はSaliency法とは無関係に最も解釈可能な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:57:51 GMT)
Arbitrarily Large Labelled Random Satisfiability Formulas for Machine
Learning Training [5.4] 決定問題を解くことなく、任意の大きさのランダムな式を正しくラベル付けする方法を示す。
我々は1万変数の式で満足度を予測するタスクのために、既存の最先端モデルを訓練する。
同じデータセットで99%をランダムに推測するのに勝るものは見当たらない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:01:10 GMT)
Neural signature kernels as infinite-width-depth-limits of controlled
ResNets [5.3] ニューラル制御微分方程式のオイラー離散化として定義されるランダム制御ResNet(ニューラルCDE)を考える。
無限幅幅の極限と適切なスケーリングの下では、これらのアーキテクチャは連続経路のある空間にインデックス付けされたガウス過程に弱収束することを示す。
有限幅制御されたResNetは,無限深度系において,ランダムなベクトル場を持つニューラルCDEに分布することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:45:08 GMT)
Hardware/Software co-design with ADC-Less In-memory Computing Hardware
for Spiking Neural Networks [4.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、資源制約されたエッジデバイス上でのシーケンシャルタスクのエネルギー効率の高い実装を実現する大きな可能性を秘めているバイオプレースブルモデルである。
我々は,従来のHP-ADCに代えて,センスアンプを1ビットのADCとして使用して,SNNをADC-Less IMCアーキテクチャにデプロイするハードウェア/ソフトウェア共同設計手法を提案する。
提案するフレームワークは,ハードウェア・アウェア・トレーニングによって最小限の精度劣化を生じさせ,単純な画像分類タスクを超えて,より複雑な逐次回帰タスクにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:24:36 GMT)
Hybrid approximation approach to generation of atomic squeezing with
quantum nondemolition measurements [4.6] 我々は、量子非破壊測定を用いて、二重井戸トラップ内にホウ素-アインシュタイン凝縮体のスクイージングを誘導するスキームを解析する。
測定結果に条件付けられた原子スピン変数の分散に対する単純な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 14:17:00 GMT)
A Technical Report for Polyglot-Ko: Open-Source Large-Scale Korean
Language Models [4.4] Polyglotは多言語モデルの非英語のパフォーマンス向上を目的とした先駆的なプロジェクトである。
多言語韓国語モデルは、自然界において多言語的ではなく、特定の焦点を表わすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:04:04 GMT)
Using Perturbation to Improve Goodness-of-Fit Tests based on Kernelized
Stein Discrepancy [3.8] Kernelized Stein discrepancy (KSD) は、良質なテストで広く使われているスコアベースの不一致である。
我々は、KSD試験が、ターゲットと代替分布が同一の分離モードを持つが混合比が異なる場合、低出力に悩まされることを理論的かつ実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:37:26 GMT)
Auto-GPT for Online Decision Making: Benchmarks and Additional Opinions [3.6] Auto-GPTは、意思決定タスクに大規模言語モデルを適用する自律エージェントである。
本稿では,実世界のシナリオをシミュレートする意思決定タスクにおけるAuto-GPTスタイルエージェントのベンチマーク研究を行う。
本稿では,教師付き/アニメーションベースの学習者をAuto-GPTスキームに組み込む,簡単かつ効果的な手法であるAdvanced Opinionsアルゴリズムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:07:20 GMT)
Clarify Confused Nodes Through Separated Learning [3.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ指向タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
実世界のグラフは、必ずある種の不均一なノードを含み、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦する。
我々は,ノードのより信頼性の高い分離を容易にするため,Nighborhood Confusion(NC)と呼ばれる新しいメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 07:26:20 GMT)
Simple realization of a hybrid controlled-controlled-Z gate with
photonic control qubits encoded via eigenstates of the photon-number parity
operator [3.1] 超伝導(SC)ターゲット量子ビットを同時に制御する2つのフォトニック量子ビットを持つハイブリッド制御制御Z(CCZ)ゲートを実現するための簡単な方法を提案する。
SC量子ビットと2つのフォトニック量子ビットのハイブリッドグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)絡み合った状態を生成するためにこのゲートを適用する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:42:59 GMT)
One-step implementation of a multi-target-qubit controlled-phase gate
with photonic qubits encoded via eigenstates of the photon-number parity
operator [3.1] マルチキュービットゲートは、量子情報処理において重要な役割を果たす。
本稿では,光子数パリティ演算子の任意の2つの固有状態を用いて光子量子ビットを符号化する。
本稿では,GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)絡み合った多孔性グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー(Greenberger-Horne-Zeilinger, GHZ)を一般表現で生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 01:29:00 GMT)
Active Inference-Based Optimization of Discriminative Neural Network
Classifiers [3.1] そこで本研究では,事前確率からトレーニングサンプルの候補分類ラベルを求めるアルゴリズムを提案する。
提案した目的関数は、まだ分布ベースでありながら、候補ラベル、元の参照ラベル、およびトレーニングサンプルの事前を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:30:28 GMT)
Exposing Bias in Online Communities through Large-Scale Language Models [3.0] この研究は、言語モデルにおけるバイアスの欠陥を使用して、6つの異なるオンラインコミュニティのバイアスを調査します。
得られたモデルのバイアスは、異なる人口層を持つモデルに促し、これらの世代における感情と毒性の値を比較することで評価される。
この作業は、トレーニングデータからバイアスがどの程度容易に吸収されるかを確認するだけでなく、さまざまなデータセットやコミュニティのバイアスを特定し比較するためのスケーラブルな方法も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:09:26 GMT)
Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with
Over-the-Air Aggregation [2.7] 低ランクモデル圧縮は、機械学習モデルを訓練する際の計算負荷を減らすために広く使われている技法である。
既存の圧縮技術は、連合学習システムにおける効率の良いオーバー・ザ・エア(OTA)アグリゲーションには直接適用できない。
低ランク制約を緩和しないFLにおける低ランクモデル圧縮のための新しい多様体最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:32:50 GMT)
Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative
Review [2.6] 本研究では,単一ラベルと複数ラベルのテキスト分類のための手法をレビューし,比較する。
その結果、最近提案されたグラフベースおよび階層ベースの手法は、事前学習された言語モデルよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:40:32 GMT)
Traffic Prediction using Artificial Intelligence: Review of Recent
Advances and Emerging Opportunities [2.5] 本調査は,交通予測手法の概要を概観することを目的としている。
具体的には、人工知能(AI)に基づく交通予測手法の最近の進歩と新たな研究機会に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:54:15 GMT)
Scale Guided Hypernetwork for Blind Super-Resolution Image Quality
Assessment [2.4] 既存のブラインドSR画像品質評価(IQA)メトリクスは、単に超高解像度画像の視覚的特徴に焦点を当てているだけである。
本稿では、SR画像の品質をスケール適応的に評価するスケールガイド型ハイパー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） (Sun, 4 Jun 2023 16:17:19 GMT)
Stealing and Evading Malware Classifiers and Antivirus at Low False
Positive Conditions [2.1] この研究は、代理モデル(dualFFNN)のための新しいニューラルネットワークアーキテクチャと、代理生成のための転送とアクティブラーニングを組み合わせた新しいモデルステルス攻撃を提案する。
この研究は、最高のサロゲートを使用して、(インターネット接続なしで)スタンドアロンとAVの両方のターゲットモデルを避けるために、敵のマルウェアを生成する。
その結果、サロゲートモデルでは、ターゲットを回避できるが、ターゲットモデルを直接使用して敵マルウェアを生成するよりも成功率の低い敵マルウェアを生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:00:50 GMT)
Cross-CBAM: A Lightweight network for Scene Segmentation [2.1] リアルタイムセマンティックセグメンテーションのための新しい軽量ネットワークであるCross-CBAMネットワークを提案する。
CityscapesデータセットとCamvidデータセットの実験では、73.4% mIoU、240.9FPS、77.2% mIoU、NVIDIA GTX 1080Tiで88.6FPSを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:03:05 GMT)
ATEM: A Topic Evolution Model for the Detection of Emerging Topics in
Scientific Archives [1.9] ATEMは動的トピックモデリングと動的グラフ埋め込み技術に基づいている。
ATEMは、500万以上のコンピュータサイエンス記事のDBLPアーカイブ内で出現する学際的トピックを効率的に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 00:32:45 GMT)
ANTM: An Aligned Neural Topic Model for Exploring Evolving Topics [1.9] 本稿では、アラインドニューラルトピックモデル(ANTM)と呼ばれる動的トピックモデルのアルゴリズム系を提案する。
ANTMは、新しいデータマイニングアルゴリズムを組み合わせて、進化するトピックを発見するためのモジュラーフレームワークを提供する。
Pythonパッケージは、大規模テキストデータにおけるトピックのトレンドと進化パターンを研究したい研究者や科学者のために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:23:00 GMT)
Learning on Bandwidth Constrained Multi-Source Data with MIMO-inspired
DPP MAP Inference [1.8] 分散ソース間でMAP推論を行うための戦略を提案する。
多様性を最大化する分散サンプル選択問題の下位境界を電力配分問題として扱うことができることを示す。
本手法は,情報源間の生データ交換を必要とせず,軽量な多様性測定を行うための帯域制限フィードバックチャネルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:16:49 GMT)
Revisiting Class Imbalance for End-to-end Semi-Supervised Object
Detection [1.6] 半教師付きオブジェクト検出(SSOD)は、擬似ラベルに基づくエンドツーエンド手法の開発において大きな進歩を遂げている。
多くの手法は、擬似ラベルジェネレータの有効性を妨げるクラス不均衡のため、課題に直面している。
本稿では,低品質な擬似ラベルの根本原因と,ラベル生成品質を改善するための新しい学習メカニズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:01:53 GMT)
NICE-SLAM with Adaptive Feature Grids [1.6] NICE-SLAMは、ニューラルな暗黙表現と階層的なグリッドベースのシーン表現を組み合わせた高密度視覚SLAMシステムである。
我々は、Voxel HashingのアイデアをNICE-SLAMフレームワークに組み込んだスパースSLAMシステムであるNICE-SLAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:11:45 GMT)
Point Cloud Video Anomaly Detection Based on Point Spatio-Temporal
Auto-Encoder [1.4] 我々は、ポイントクラウドビデオの異常を検出するためにポイントクラウドビデオを入力として使用する自動エンコーダフレームワークであるポイント時自動エンコーダ(PSTAE)を提案する。
本手法はTIMoデータセット上に新しい最先端(SOTA)を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:30:28 GMT)
Quantum Pontryagin Neural Networks in Gamkrelidze Form Subjected to the
Purity of Quantum Channels [1.4] オープン量子系における時間とエネルギーの最適制御問題について検討する。
我々は,Gamkrelidze再訪法による状態制約に対処する。
我々はポントリャーギン最小原理を通じて最適性の必要条件を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:57:56 GMT)
Characterizing Niobium Nitride Superconducting Microwave Coplanar
Waveguide Resonator Array for Circuit Quantum Electrodynamics in Extreme
Conditions [1.3] 窒化ニオブ (NbN) は超伝導量子技術への応用に期待できる材料である。
NbNベースのデバイスと回路は、2レベルシステム(TLS)欠陥のようなデコヒーレンスソースに敏感である。
NbN超伝導マイクロ波コプラナー導波路共振器アレイの数値解析と実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 13:24:51 GMT)
Prescriptive PCA: Dimensionality Reduction for Two-stage Stochastic
Optimization [1.2] 最適化フェーズにおける準最適度を最小化することを目的とした,規範的次元削減フレームワークを開発した。
下流最適化問題に期待値の目的がある場合、分散ロバスト最適化問題を解くことにより、規範的次元削減が可能であることを示す。
提案手法は, 実データおよび合成データを用いて主成分分析を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 00:50:35 GMT)
RadLing: Towards Efficient Radiology Report Understanding [1.1] 放射線学領域におけるほとんどの自然言語タスクは、バイオメディカルコーパスで事前訓練された言語モデルを使用する。
本稿では,Electra-Smallアーキテクチャを用いた連続事前学習型言語モデルRadLingを提案する。
我々の主な貢献は、分類学的知識支援事前訓練タスクである知識認識マスキングである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:53:04 GMT)
Optical scattering imaging with sub-nanometer precision based on
position-ultra-sensitive giant Lamb shift [1.0] プラズモンナノ構造に非常に近い量子エミッタのラムシフトは、自由空間よりも3桁以上大きい。
蛍光の代わりに散乱スペクトルを検出することにより、量子エミッタのサブナノメータ精度を有する光局在化・偏光顕微鏡法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:35:18 GMT)
Automatic 3D Registration of Dental CBCT and Face Scan Data using 2D
Projection images [0.9] 本稿では,歯科用コーンビームCT(CBCT)と顔スキャンデータの完全自動登録法を提案する。
3Dデジタル治療計画や矯正手術など、様々な用途で3D顎顔面モデルのデジタルプラットフォームとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:57:55 GMT)
The Canadian Cropland Dataset: A New Land Cover Dataset for
Multitemporal Deep Learning Classification in Agriculture [0.9] カナディアン・クロップ・インベントリー (Canadian Annual Crop Inventory) から回収されたラベルで濃縮されたカナダの作物の時間的パッチベースのデータセット。
このデータセットは、4年間にわたって収集された10種類の作物から,78,536個の高解像度空間像を手作業で検証した。
ベンチマークとして,単一画像(ResNet,DenseNet,EfficientNet)や画像列(LRCN,3D-CNN)を同一位置から予測可能なモデルとソースコードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:54:02 GMT)
Leverage Points in Modality Shifts: Comparing Language-only and
Multimodal Word Representations [0.9] マルチモーダル埋め込みは、テキストのみのモデルと比較して、言語の神経表現における意味情報を豊かにすることを目的としている。
本稿では,3つの視覚・言語モデルと3つのテキストのみモデルからの単語埋め込みと,静的・文脈的表現との比較を行った。
これは、46のセマンティックパラメータを含む言語表現に対する視覚的接地の効果に関する最初の大規模研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 12:53:12 GMT)
Controlling local thermalization dynamics in a Floquet-engineered
dipolar ensemble [0.7] そこで本研究では, 大規模多体システムにおける局所熱化を, その固有の障害を利用して探究する手法を提案する。
我々は, 工学的交換異方性の変化に伴い, 特性形状と局所相関減衰の時間スケールの顕著な変化を観察する。
本手法は局所熱化ダイナミクスの調整可能な性質に精巧なレンズを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 02:14:27 GMT)
Technical Report on Token Position Bias in Transformers [0.4] Named Entity Recognition (NER) やPart-of-Speech (POS) タグ付けといった下流タスクは、データ不均衡の問題に悩まされていることが知られている。
本稿では,トークン分類タスクにおける正の例の位置バイアスについて検討する。
BERT, ERNIE, ELECTRA などのエンコーダや GPT2 や BLOOM などのデコーダは, 平均 3% と 9% の低下でこのバイアスに悩まされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 09:11:03 GMT)
A Topological Approach to Measuring Training Data Quality [0.4] 完全データセットに対するトレーニングデータ品質を測定するための新しい手法を提案する。
このようにして、選択したトレーニングデータセットがパフォーマンスを低下させる理由を説明することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:08:41 GMT)
On Optimal Regularization Parameters via Bilevel Learning [0.2] 我々は、既存の理論よりも最適な正則化パラメータの正則性をよりよく特徴づける新しい条件を提供する。
数値計算の結果は, この新条件を, 小・大ともに検証し, 検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 04:35:03 GMT)
Universality in Quantum Measurements [0.0] 測定装置の環境誘起デコヒーレンスに基づく量子計測理論へのアプローチの主な特徴を概説する。
我々は、波動関数の崩壊仮説とは異なり、波動関数のユニタリな「オーディンガー進化」と一致するものとして現れるという2つの一般的な原理の形で、我々の観測を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:36:46 GMT)
Theory of exciton-polariton condensation in gap-confined eigenmodes [0.0] エクシトンポラリトン(Exciton-polariton)は、半導体におけるボゾン様の初等励起である。
偏光子凝縮は、ギャップに満ちた明るいモードでも起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 06:59:45 GMT)
The Power Of Simplicity: Why Simple Linear Models Outperform Complex
Machine Learning Techniques -- Case Of Breast Cancer Diagnosis [0.0] 本研究では,乳がん診断における単純な線形モデルと複雑な機械学習技術の有効性について検討した。
UCI Machine Learning Repositoryデータセットを用いて,ロジスティック回帰(LR),決定木(DT),サポートベクトルマシン(SVM)のパフォーマンスを最適化する。
より単純な線形モデルであるLRは、テストスコア平均97.28%、標準偏差1.62%、計算時間35.56msにおいて、より複雑なDTおよびSVM技術よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:43:54 GMT)
Taught by the Internet, Exploring Bias in OpenAIs GPT3 [0.0] この研究は、自然言語処理モデルにおけるバイアスに関する現在の文献と、問題を緩和するために提案された技術について考察する。
これらの目的を達成するため,本論文の著者らは,現在利用可能な最大のNLPモデルであるOpenAIによるGPT3の研究を行った。
BERTの3億4000万とは対照的に、1750億のパラメータを持つGPT3は、NLPモデルの共通の落とし穴をテストするのに最適なモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 18:21:44 GMT)
Stability of the many-body scars in fermionic spin-1/2 models [0.0] スピン-1/2フェルミオン系における多体傷の安定性について, 関連物質における最も典型的な摂動条件下で検討した。
傷跡のいくつかは、特定の摂動には全く敏感でないことがわかりました。
小システムや小摂動では、多体の傷跡によって示されるさらなる安定性を識別し、記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:10:32 GMT)
Random Feedback Alignment Algorithms to train Neural Networks: Why do
they Align? [0.0] ランダムウォーカーの更新と真の勾配とのアライメントは、近似勾配降下を駆動する。
勾配アライメントはそれらの固定点に対する安定性の基準であることを示す。
高レベルの勾配アライメントがアルゴリズム性能の低下につながることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 10:50:13 GMT)
Quantum theory of Dirac's free field [0.0] 自由質量フェルミオンのディラック理論は、新しい保存されたスピン作用素とその関連する位置1の周りに再構成される。
アイソメトリー生成器や様々な位置演算子を含む可観測物のリッチ代数を慎重に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 19:26:02 GMT)
Quantum dynamics of a driven parametric oscillator in a Kerr medium [0.0] また, 定常質量および時間依存性周波数を持つ別のパラメトリック発振器の進化演算子から, 進化演算子が得られることを示す。
以下に、生成状態の特性と統計的性質を調べるために、自己相関関数、マンデル$Q$パラメータ、フシミ$Q$-関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 03:44:37 GMT)
Quantum Circuit Optimization of Arithmetic circuits using ZX Calculus [0.0] 本稿では,ZX計算に基づくハードウェア資源とキュービット数を削減し,量子演算アルゴリズムを最適化する手法を提案する。
我々は、耐故障性を実現するために要求された元の数と比較して、アシラビットやTゲートの数を大幅に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 05:05:57 GMT)
QEYSSat 2.0 -- White Paper on Satellite-based Quantum Communication
Missions in Canada [0.0] 研究の目的は、衛星によって実現されたカナダ全体の量子ネットワークのための技術ロードマップを確立することであった。
カナダ政府、産業、学界の利害関係者を含む1日間のワークショップの成果を報告する。
我々は、カナダ横断の長距離量子テレポーテーションを可能にする将来のミッション(「QEYSSat 2.0」)を提示し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 21:03:45 GMT)
Prototyping Theories with ChatGPT: Experiment with the Technology
Acceptance Model [0.0] この研究の目的は、ChatGPTが理論的概念を理解し、構成物を区別する能力を評価することである。
実験の結果,ChatGPTはアクセプタンス・テクノロジー・モデル(TAM)の構成に整合した応答を生成できることが示唆された。
実験では、生成したサンプルの潜在的なバイアス、特に性別や使用経験について明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 23:55:53 GMT)
Onsite Job Scheduling by Adaptive Genetic Algorithm [0.0] ジョブスケジューリング(Job Scheduling)は、複数のデポを持つ車両問題(VRP)の特殊版である。
ジョブスケジューリング(Job Scheduling)は、複数のデポを持つ車両問題(VRP)の特殊版である。
その結果,仕事や技術者の移動経路を最適化し,所要時間とSLAに関する制約を最小化することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:13:33 GMT)
Non-Hermitian Stark Many-Body Localization [0.0] 本稿では,スターク電位とテール曲率の1次元非相互相互作用型ハードコアボソンモデルについて検討する。
スペクトル実複素転移(RC)と多体局在化(MBL)の相転移の臨界点が同一でないことを数値的に確認する。
この研究は、無秩序相互作用を持つ非エルミート系における相転移のさらなる研究に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 05:10:46 GMT)
Multiplication of distributions in a linear gain and loss system [0.0] 本稿では,分布間の乗算の新たな定義を提案する。
ここでは,弱擬ボソニック・ラグ作用素の役割を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:42:55 GMT)
Mitigating quantum decoherence in force sensors by internal squeezing [0.0] 本稿では, 高精度レーザー干渉力センサにおける量子デコヒーレンスを, センサのキャビティ内における量子圧縮操作によって緩和できることを示す。
以上の結果から,従来は高デコヒーレンスでシャープ光の使用が禁止されていたシナリオにおいて,量子的改善の道を開くことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:55:53 GMT)
Long Text Generation Challenge [0.0] 約1000トークンのプロンプトを前提として,人間のような長文生成の共有タスクであるLTG Challengeを提案する。
本稿では,GloVe Autocorrelations Power/Exponential Law Mean Absolute Percentage Error Ratio (GAPELMAPER) と人間評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:52:36 GMT)
Localization control born of intertwined quasiperiodicity and
non-Hermiticity [0.0] 中間周期性および非ハーモニティ性が衝撃的な効果をもたらすことを初めて示す。
特に,Aubry-Andre-Fibonacci(AAF)モデルにおける波動関数の局在特性について検討する。
驚くべきことに、それらの相互作用によって状態の完全な非局在化がもたらされ、ハーミティリティを持つ準周期系では許されない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:54:13 GMT)
Learning t-doped stabilizer states [0.0] 非クリフォードゲートの有限個のtをドープしたクリフォード回路を用いて,計算ベース状態から得られる学習状態を対象とした学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは複雑さのリソースである$O(exp(t)poly(n))$を必要とし、指数関数的に小さな失敗の確率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:06:54 GMT)
Hawk: DevOps-driven Transparency and Accountability in Cloud Native
Systems [0.0] 透明性は現代のプライバシー規制の最も重要な原則の1つである。
データコントローラは、個人データの収集、処理、保管、転送に関する正確な情報を提供する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 22:09:42 GMT)
GAN-based Deidentification of Drivers' Face Videos: An Assessment of
Human Factors Implications in NDS Data [0.0] 本稿はまず,そのようなデータ共有に関わる問題について概説する。
次に、人工知能ベースの技術、特に顔交換がドライバーの顔の識別にどのように使用できるかを示す枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:14:20 GMT)
Evolution of Efficient Symbolic Communication Codes [0.0] 本稿では,人間の自然言語構造を対人コミュニケーションコードの進化の産物とみなす方法について考察する。
これは、アンチエントロピー、圧縮係数、クロススプリットF1スコアといった、文化に依存しない、言語間のメトリクスを最大化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 15:33:16 GMT)
EnfoMax: Domain Entropy and Mutual Information Maximization for Domain
Generalized Face Anti-spoofing [0.0] Face Anti-Spoofing (FAS) 法はドメイン内の設定でよく機能する。
ドメイン一般化(DG)法はFASにおいて注目されている。
本稿では,情報理論を用いてドメイン間FASタスクを解析するEnfoMaxフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 11:28:48 GMT)
Decoupling recursion in the time dependent Schr\"{o}dinger equation
using Fourier transforms [0.0] 摂動時間依存型シュル・オーディンガー方程式(TDSE)を書くための戦略の開発
2次エネルギー分布は、いくつかの標準的な計算理論の例といくつかの新しい例に対して計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 17:47:34 GMT)
DSL-driven Integration of HTTP Services in DIME [0.0] この論文は、Webサービスのローコード没入型モデリング環境(IME)DIMEへの統合を容易にするための最初の試みである。
DIMEユーザは、数行のコードでWebサービスへのHTTPリクエストを指定でき、DIMEが提供するモデリング言語にこれらのリクエストを統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 08:40:53 GMT)
Anomaly Detection Techniques in Smart Grid Systems: A Review [0.0] スマートグリッドデータは、サイバーセキュリティ、障害検出、電気盗難など、多数の分野における異常検出のために評価することができる。
奇妙な異常な行動は、消費者の独特の消費パターン、グリッドインフラの故障、停電、外部のサイバー攻撃、エネルギー不正など、様々な理由で引き起こされた可能性がある。
スマートグリッドにおける最も重要な課題の1つは、複数の形態の異常な振る舞いに対する効率的な異常検出の実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:45:14 GMT)
Accessible Robot Control in Mixed Reality [0.0] 主に身体障害者を対象とする。
ホロレン2の視線追跡および頭部運動追跡技術は、制御コマンドの送信に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 16:05:26 GMT)
A Set Membership Approach to Discovering Feature Relevance and
Explaining Neural Classifier Decisions [0.0] 本稿では,訓練されたニューラル分類器がどの特徴を関連づけているかを明らかにする新しい手法を提案する。
しかし,本稿では,非線形パラメータ推定の観点から,特徴関連性は機械学習の文献で注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 4 Jun 2023 20:56:01 GMT)