GEO-Bench: Toward Foundation Models for Earth Monitoring [180.0] 6つの分類と6つのセグメンテーションタスクからなるベンチマークを提案する。
このベンチマークは、さまざまな地球観測タスクの進行の原動力となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:16:05 GMT)
Retrieval-Augmented Multimodal Language Modeling [176.9] DALL-EやCM3のようなマルチモーダルモデルは、テキスト・ツー・イメージと画像・ツー・テキスト生成において顕著な進歩を遂げている。
ベースマルチモーダルモデルでは,検索者が外部メモリから取得した関連テキストや画像を参照することができる。
我々の生成したモデルであるRetrieval-Augmented CM3は、テキストと画像の両方を検索して生成できる最初のマルチモーダルモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:28:34 GMT)
Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with
Robust Human Evaluation [136.2] 要約のための既存の人間の評価研究は、アノテータ間の合意が低かったり、スケールが不十分だったりしている。
細粒度セマンティック・ユニットをベースとした改良された要約サリエンス・プロトコルであるAtomic Content Units (ACUs)を提案する。
ロバスト・サムライゼーション・アセスメント(RoSE)ベンチマークは,28の上位性能システム上で22,000の要約レベルのアノテーションからなる大規模な人的評価データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:45:27 GMT)
Convergence and Diversity in the Control Hierarchy [134.1] 4つの形式主義は弱同値であるだけでなく、d-弱同値(d-weak equivalence)と呼ばれるより厳密な意味で等価であることを示す。
CFGを制御するCFGはTAGであり、PDAを制御するPDAは組み込みPDAであり、CFGを制御するPDAはLIGである。
このファミリーの4番目のメンバーであるCFGは、我々が知っているいかなる形式主義にも対応しないので、我々はそれを発明し、それをプッシュダウン随伴オートマトン(Pushdown Adjoining Automaton)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:30:29 GMT)
Surgical Fine-Tuning Improves Adaptation to Distribution Shifts [114.2] 分散シフト下での伝達学習の一般的なアプローチは、事前訓練されたモデルの最後の数層を微調整することである。
本稿は, 階層のサブセットを選択的に微調整する手法が, 一般的に用いられている微調整手法と一致し, 性能が良くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:58:11 GMT)
The Emergence of Essential Sparsity in Large Pre-trained Models: The
Weights that Matter [113.4] Lottery Ticket hypothesis (LTH) とその変種は、高い計算とメモリボトルネックのため、それらの実用性を失っている。
本稿では,性能がはるかに速く低下する急激な落差点で定義される本質的疎度の存在を提案する。
また,BERTの事前訓練中に急激なスペーサー化現象がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:49:09 GMT)
Communication-Constrained Bandits under Additive Gaussian Noise [111.1] クライアントが学習者にコミュニケーション制約のあるフィードバックを提供する分散マルチアームバンディットについて検討する。
我々は、この下限を小さな加法係数にマッチさせるマルチフェーズ帯域幅アルゴリズム、$mathtUEtext-UCB++$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:22:56 GMT)
Towards Visual Foundational Models of Physical Scenes [107.4] 本稿では,イメージ予測のみをトレーニング基準として,物理シーンの汎用的な視覚表現を学習するための第一歩について述べる。
まず「物理シーン」を定義し、異なるエージェントが同じシーンの異なる表現を維持できたとしても、推論できる基礎となる物理シーンはユニークであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:45:44 GMT)
Q: How to Specialize Large Vision-Language Models to Data-Scarce VQA
Tasks? A: Self-Train on Unlabeled Images! [103.1] SelTDA(Self-Taught Data Augmentation)は、小規模なVQAデータセット上で大きな視覚言語モデルを微調整するための戦略である。
画像上に直接条件付の疑似ラベルを生成することで、未ラベル画像の疑似ラベル作成を可能にする。
我々は, 自己学習によるデータ拡張が, 対向的に検索された質問に対して堅牢性を高めることを示す一連の実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:47 GMT)
A Survey of Learning on Small Data: Generalization, Optimization, and
Challenge [101.3] ビッグデータの一般化能力を近似した小さなデータについて学ぶことは、AIの究極の目的の1つである。
この調査はPACフレームワークの下でのアクティブサンプリング理論に従い、小さなデータにおける学習の一般化誤差とラベルの複雑さを分析した。
効率的な小さなデータ表現の恩恵を受けるかもしれない複数のデータアプリケーションについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:44:14 GMT)
One-sided Matrix Completion from Two Observations Per Row [95.9] 行列の欠落値を$XTX$で計算する自然アルゴリズムを提案する。
合成データの一方の回収と低被覆ゲノムシークエンシングについて,本アルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:35:16 GMT)
A Kernel-Based View of Language Model Fine-Tuning [94.8] ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)が事前学習したLMの微調整を記述しているかどうかを検討する。
本稿では,ダウンストリームタスクを暗黙の単語予測問題として定式化することで,微調整中にカーネルベースのダイナミクスをしばしば引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:06:42 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） (Tue, 6 Jun 2023 13:46:22 GMT)
In Search of Insights, Not Magic Bullets: Towards Demystification of the
Model Selection Dilemma in Heterogeneous Treatment Effect Estimation [92.5] 本稿では,異なるモデル選択基準の長所と短所を実験的に検討する。
選択戦略,候補推定器,比較に用いるデータの間には,複雑な相互作用があることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:17:12 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） (Tue, 6 Jun 2023 23:04:34 GMT)
On the Role of Attention in Prompt-tuning [91.0] 本研究では,一層アテンションアーキテクチャのプロンプトチューニングについて検討し,文脈混合モデルについて検討する。
ソフトマックス・プロンプト・アテンションは, ソフトマックス・自己アテンションやリニア・プロンプト・アテンションよりも明らかに表現力が高いことを示す。
また、実際のデータセットに関する理論的洞察を検証し、モデルが文脈関連情報にどのように対応できるかを示す実験も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:23:38 GMT)
Revisiting Conversation Discourse for Dialogue Disentanglement [88.3] 本稿では,対話談話特性を最大限に活用し,対話の絡み合いを高めることを提案する。
我々は,会話の意味的文脈をより良くモデル化するために,リッチな構造的特徴を統合する構造認識フレームワークを開発した。
我々の研究は、より広範なマルチスレッド対話アプリケーションを促進する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:17:47 GMT)
DFormer: Diffusion-guided Transformer for Universal Image Segmentation [86.7] 提案したDFormerは,拡散モデルを用いて画像分割タスクをデノナイズプロセスとみなしている。
我々のDFormerは、ランダムに生成されたマスクの集合から、マスクとそれに対応するカテゴリを直接予測します。
我々のDFormerは、最近の拡散型汎光学分割法Pix2Seq-Dより優れており、MS COCO val 2017セットで3.6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:33:32 GMT)
Abstracting Imperfect Information Away from Two-Player Zero-Sum Games [85.3] Nayyar et al. (2013) は、プレイヤーがプレイ中にポリシーを公に発表することで、不完全な情報を共通のペイオフゲームから抽象化できることを示した。
この研究は、ある正規化された平衡が上記の非対応問題を持たないことを示している。
これらの正規化された平衡はナッシュ平衡に任意に近づくことができるので、この結果は2つのプレイヤーゼロサムゲームを解くための新たな視点への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:26:18 GMT)
oBERTa: Improving Sparse Transfer Learning via improved initialization,
distillation, and pruning regimes [83.0] oBERTaは自然言語処理のための使いやすい言語モデルのセットです。
NLPの実践者はモデル圧縮の専門知識なしで3.8倍から24.3倍の高速モデルを得ることができる。
代表的な7つのNLPタスクにおけるoBERTaの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:30:09 GMT)
On Pitfalls of Test-Time Adaptation [82.8] TTA(Test-Time Adaptation)は、分散シフトの下で堅牢性に取り組むための有望なアプローチとして登場した。
TTABは,10の最先端アルゴリズム,多種多様な分散シフト,および2つの評価プロトコルを含むテスト時間適応ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:35:29 GMT)
ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated
Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.8] 本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。
本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:57:12 GMT)
YONA: You Only Need One Adjacent Reference-frame for Accurate and Fast
Video Polyp Detection [80.7] textbfYONA (textbfYou textbfOnly textbfNeed one textbfAdjacent Reference-frame)は、ビデオポリープ検出のための効率的なエンドツーエンドのトレーニングフレームワークである。
提案したYONAは,従来の最先端の競合他社よりも精度と速度の両面で優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:53:15 GMT)
L-C2ST: Local Diagnostics for Posterior Approximations in
Simulation-Based Inference [80.1] L-C2STは、任意の観測で後部推定器の局所的な評価を可能にする。
理論上は根拠があり容易に解釈できる。
標準的なSBIベンチマークでは、L-C2STはC2STに匹敵する結果を提供し、代替のローカルアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:53:26 GMT)
Synergies between Disentanglement and Sparsity: Generalization and
Identifiability in Multi-Task Learning [79.8] 我々は,最大スパース基底予測器が不整合表現をもたらす条件を提供する新しい識別可能性の結果を証明した。
この理論的な結果から,両レベル最適化問題に基づくアンタングル表現学習の実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:02:14 GMT)
Prompting Large Language Models to Reformulate Queries for Moment
Localization [79.6] モーメントローカライゼーションのタスクは、与えられた自然言語クエリの未トリミングビデオ中の時間モーメントをローカライズすることである。
我々は,モーメントクエリを大規模言語モデルを用いて命令セットに再構成し,ローカライズモデルに親しみやすくするための初期の試みを行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:48:09 GMT)
Stochastic Marginal Likelihood Gradients using Neural Tangent Kernels [78.6] 線形化されたラプラス近似に下界を導入する。
これらの境界は漸進的な最適化が可能であり、推定精度と計算複雑性とのトレードオフを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:02:57 GMT)
Global Context Vision Transformers [78.5] 我々は,コンピュータビジョンのパラメータと計算利用を向上する新しいアーキテクチャであるGC ViT(Global context vision transformer)を提案する。
本稿では,ViTにおける帰納バイアスの欠如に対処し,アーキテクチャにおける可溶性逆残差ブロックを改良して活用することを提案する。
提案したGC ViTは,画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクにまたがる最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:17:18 GMT)
Certified Reinforcement Learning with Logic Guidance [78.2] 線形時間論理(LTL)を用いて未知の連続状態/動作マルコフ決定過程(MDP)のゴールを定式化できるモデルフリーなRLアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、トレースが仕様を最大確率で満たす制御ポリシーを合成することが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:52:30 GMT)
Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language
Model [77.8] 大規模言語モデル(LLM)の真正性を高めるために,ITI(Inference-Time Intervention)を導入する。
ITIは、推論中にモデルのアクティベーションをシフトし、限られた数の注意ヘッドにまたがる一連の方向に従う。
以上の結果から, LLMは表面の虚偽を生じるとしても, 真実の可能性を内部的に表現できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:26:53 GMT)
Avoid Adversarial Adaption in Federated Learning by Multi-Metric
Investigations [77.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスに分散したデータ上の機械学習モデルをトレーニングする。
FLは、モデルの性能を下げたり、いわゆるバックドアを狙ったりするための攻撃を未然に防ぐことができる。
MESASは、毒殺されたモデルの更新をフィルタリングするために、複数の検出メトリクスを同時に活用する新しいディフェンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:44:42 GMT)
Towards Label-free Scene Understanding by Vision Foundation Models [77.2] ネットワークがラベル付きデータなしで2Dおよび3D世界を理解できるようにするためのビジョン基盤モデルの可能性について検討する。
本稿では,CLIPとSAMの強度を利用して2次元ネットワークと3次元ネットワークを同時に監視するクロスモダリティ・ノイズ・スーパービジョン(CNS)手法を提案する。
我々の2Dネットワークと3Dネットワークは、ScanNet上で28.4%と33.5%のmIoUでラベルなしセマンティックセグメンテーションを実現し、それぞれ4.7%と7.9%を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:57:49 GMT)
Benchmarking Spatial Relationships in Text-to-Image Generation [76.7] 本研究では,オブジェクト間の空間的関係を正確に生成するテキスト・ツー・イメージモデルについて検討する。
画像中にテキストで記述された空間関係がどれだけ正確に生成されるかを測定する評価指標であるVISORを提案する。
我々の実験では、最先端のT2Iモデルは高画質であるが、複数のオブジェクトを生成できる能力や、それらの間の空間的関係が著しく制限されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:08:29 GMT)
Fed-CBS: A Heterogeneity-Aware Client Sampling Mechanism for Federated
Learning via Class-Imbalance Reduction [76.3] 本研究では,ランダムに選択したクライアントからのグループデータのクラス不均衡が,性能の大幅な低下につながることを示す。
我々のキーとなる観測に基づいて、我々は効率的なクライアントサンプリング機構、すなわちフェデレートクラスバランスサンプリング(Fed-CBS)を設計する。
特に、クラス不均衡の尺度を提案し、その後、同型暗号化を用いてプライバシー保護方式でこの尺度を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:27:08 GMT)
LEACE: Perfect linear concept erasure in closed form [73.9] 概念消去は公平性と解釈可能性を改善するために使用できる。
LEAst-squares Concept Erasure (LEACE) は、すべての線形分類器が概念を検出するのを確実に防止する閉形式である。
LEACEを"concept scrubbing"と呼ばれる新しい手法で大規模言語モデルに適用し、ネットワーク内の各層からターゲット概念情報を消去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:07:24 GMT)
Regions of Reliability in the Evaluation of Multivariate Probabilistic
Forecasts [73.3] 時系列予測評価のための適切なスコアリングルールに関する最初の体系的な有限サンプル研究を提供する。
本研究では, 地中構造と予測分布のいくつかの重要な相違点をテストするために, 総合的な総合的合成ベンチマークを用いて解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:39:51 GMT)
TextFormer: A Query-based End-to-End Text Spotter with Mixed Supervision [72.8] Transformerアーキテクチャを用いた問合せベースのエンドツーエンドテキストスポッターであるTextFormerを提案する。
TextFormerは、画像エンコーダとテキストデコーダの上に構築され、マルチタスクモデリングのための共同セマンティック理解を学ぶ。
分類、セグメンテーション、認識のブランチの相互訓練と最適化を可能にし、より深い特徴共有をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:37:41 GMT)
Mega-TTS: Zero-Shot Text-to-Speech at Scale with Intrinsic Inductive
Bias [71.9] Mega-TTSは、大規模な野生データで訓練された新しいゼロショットTSシステムである。
Mega-TTS はゼロショット TTS 音声編集や言語間 TTS タスクにおいて最先端 TTS システムを超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:54:49 GMT)
Efficient Anomaly Detection with Budget Annotation Using Semi-Supervised
Residual Transformer [71.1] 異常検出は、通常、訓練中に通常のサンプルのみが見られ、検出器は飛行中の異常を検出する必要があるため、難しい。
最近提案されたディープラーニングベースのアプローチは、この問題を緩和する可能性があるが、実世界の応用のための産業レベルの異常検知器を得るには、まだまだ長い道のりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:19:30 GMT)
Neuro-Symbolic Learning of Answer Set Programs from Raw Data [71.1] Neuro-Symbolic AIは、シンボリックテクニックの解釈可能性と、生データから学ぶ深層学習の能力を組み合わせることを目的としている。
本稿では,ニューラルネットワークを用いて生データから潜在概念を抽出するNSIL(Neuro-Symbolic Inductive Learner)を提案する。
NSILは表現力のある知識を学習し、計算的に複雑な問題を解き、精度とデータ効率の観点から最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:21:23 GMT)
AutoPEFT: Automatic Configuration Search for Parameter-Efficient
Fine-Tuning [70.2] ニューラルアーキテクチャ検索の進歩により,自動PEFT設定選択のためのAutoPEFTを提案する。
本稿では,AutoPEFTが検出した構成が既存のPEFT法を著しく上回り,FFTと同等かそれ以上であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:07:23 GMT)
Prediction of Post-Operative Renal and Pulmonary Complications Using
Transformers [69.8] 術後急性腎不全,肺合併症,院内死亡の予測におけるトランスフォーマーモデルの有用性について検討した。
以上の結果から,トランスフォーマーモデルにより術後合併症の予測や従来の機械学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:12:01 GMT)
Connecting classical finite exchangeability to quantum theory [69.6] 交換性は確率論と統計学の基本的な概念である。
有限交換可能な列に対するデ・フィネッティのような表現定理は、量子論と正式に等価な数学的表現を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:15:19 GMT)
Click: Controllable Text Generation with Sequence Likelihood Contrastive
Learning [69.4] 制御可能なテキスト生成のためのClickを導入し、モデルアーキテクチャを変更する必要はない。
シークエンス確率は対照的な損失を伴い、負のサンプルの生成確率を根本的に低下させる。
また、モデル世代から対照的なサンプルを構築するための、新しいランキングベースの戦略も採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:56:44 GMT)
Style Interleaved Learning for Generalizable Person Re-identification [69.0] DG ReIDトレーニングのための新しいスタイルインターリーブラーニング(IL)フレームワークを提案する。
従来の学習戦略とは異なり、ILには2つの前方伝播と1つの後方伝播が組み込まれている。
我々のモデルはDG ReIDの大規模ベンチマークにおいて最先端の手法を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:54:15 GMT)
Floquet time-crystals as sensors of AC fields [68.8] 本稿では,離散時間結晶(DTC)の量子センサとしての性能について論じる。
DTCによって示される長距離空間および時間順序は、指数関数的に遅い加熱をもたらし、DTCを有利なセンサーに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:08 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） (Tue, 6 Jun 2023 01:49:09 GMT)
The Hidden Language of Diffusion Models [68.4] 我々は、入力テキストプロンプトを小さな解釈可能な要素の集合に分解することで、テキストから画像モデルへの概念表現の理解に挑戦する。
これは、モデルの語彙からトークンのまばらな重み付けの組み合わせである擬似トークンを学ぶことで達成される。
この分解は、概念の表現における非自明で驚くべき構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:16:43 GMT)
Accurate Fine-Grained Segmentation of Human Anatomy in Radiographs via
Volumetric Pseudo-Labeling [66.8] 我々は,10,021個の胸部CTと157個のラベルの大規模データセットを作成した。
解剖学的擬似ラベル抽出のために3次元解剖分類モデルのアンサンブルを適用した。
得られたセグメンテーションモデルはCXRで顕著な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:01:08 GMT)
Scene as Occupancy [66.4] OccNetは、カスケードと時間ボクセルデコーダを備えたビジョン中心のパイプラインで、3D占有を再構築する。
nuScenes上に構築された最初の高密度3D占有率ベンチマークであるOpenOccを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:57:11 GMT)
Ada-TTA: Towards Adaptive High-Quality Text-to-Talking Avatar Synthesis [66.4] 入力テキストに対応する高品質な音声ポートレート映像を合成することを目的としている。
この課題は、デジタルヒューマン産業における幅広い応用の見通しを持っているが、まだ技術的には達成されていない。
本稿では,Ada-TTA(Adaptive Text-to-Talking Avatar)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:50:13 GMT)
Transition role of entangled data in quantum machine learning [65.7] エンタングルメントは量子コンピューティングを強化するリソースとして機能する。
最近の進歩は量子力学の学習に対する肯定的な影響を浮き彫りにした。
我々は、絡み合ったデータを用いて量子力学を学習するための量子no-free-lunch(NFL)定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:06:43 GMT)
DL-DRL: A double-level deep reinforcement learning approach for
large-scale task scheduling of multi-UAV [65.1] 分割・征服フレームワーク(DCF)に基づく二重レベル深層強化学習(DL-DRL)手法を提案する。
特に,上層部DRLモデルにおけるエンコーダ・デコーダ構成ポリシネットワークを設計し,タスクを異なるUAVに割り当てる。
また、低レベルDRLモデルにおける別の注意に基づくポリシーネットワークを利用して、各UAVの経路を構築し、実行されたタスク数を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:45:31 GMT)
Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [64.8] 本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。
Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。
この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:41:02 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Learning for Relation Extraction: Recent
Advances and New Frontiers [64.3] 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） (Tue, 6 Jun 2023 12:39:21 GMT)
Looking and Listening: Audio Guided Text Recognition [63.0] 野生におけるテキスト認識は、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。
近年の研究では、視覚と言語処理がシーンテキスト認識に有効であることが示唆されている。
しかし、既存のアプローチでは、追加、削除、置換といった編集エラーの解決が依然として大きな課題である。
本稿では,メルスペクトル列予測のためのシンプルで効果的な確率的オーディオデコーダであるAudioOCRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:08:18 GMT)
Exploring Model Dynamics for Accumulative Poisoning Discovery [62.1] そこで我々は,モデルレベルの情報を通して,防衛を探索するための新しい情報尺度,すなわち,記憶の離散性(Memorization Discrepancy)を提案する。
暗黙的にデータ操作の変更をモデル出力に転送することで、メモリ識別は許容できない毒のサンプルを発見することができる。
我々は、その性質を徹底的に探求し、累積中毒に対する防御のために、離散型サンプル補正(DSC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:45:24 GMT)
MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale
Self-supervised Training [60.9] 大規模自己教師型訓練(MERT)を用いた音響音楽非定常モデルを提案する。
教師モデルの優れた組み合わせを同定し、従来の音声・音声の手法よりも性能的に優れていることを示す。
本モデルでは,14の楽曲理解タスクを一般化し,パフォーマンスを向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:06:02 GMT)
Your Value Function is a Control Barrier Function: Verification of
Learned Policies using Control Theory [60.8] 本稿では,制御理論における検証手法を学習値関数に適用することを提案する。
安全維持のための簡単なタスク構造を解析することにより、値関数とバリア関数をリンクする元の定理を導出する。
証明書学習の新しい手法を提案することに加えて、我々の研究は、RLポリシーの制御理論における豊富な検証手法を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:41:31 GMT)
A Watermark for Large Language Models [60.7] 本稿では,プロプライエタリな言語モデルのための透かしフレームワークを提案する。
透かしはテキストの品質に無視できない影響で埋め込むことができる。
言語モデルAPIやパラメータにアクセスすることなく、効率的なオープンソースアルゴリズムを使って検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:50:01 GMT)
Unifying different notions of quantum incompatibility into a strict
hierarchy of resource theories of communication [60.2] 我々は、POVM、チャネル、機器の非互換性の異なる概念を統一するq-compatibilityの概念を導入する。
我々は、情報理論資源の観点から、各非互換性の概念が何を構成しているかを正確に特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:00:13 GMT)
ColdNAS: Search to Modulate for User Cold-Start Recommendation [59.1] ユーザによるコールドスタート問題に対するColdNASと呼ばれる変調フレームワークを提案する。
ニューラルアーキテクチャサーチにより,機能や位置を含む適切な変調構造を探索する。
異なる変調関数が、異なるデータセット上で最高のパフォーマンスをもたらすことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:04:12 GMT)
Emergent Correspondence from Image Diffusion [59.1] 我々は,画像拡散モデルにおいて,明確な監督なしに対応が現れることを示す。
画像の特徴として拡散ネットワーク(DIFT)からこの暗黙の知識を抽出する戦略を提案する。
DIFTは、セマンティック、幾何学的、時間的対応の識別において、弱い教師付き手法と競合するオフ・ザ・シェルフの特徴の両方より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:33:19 GMT)
Machine learning in and out of equilibrium [58.9] 我々の研究は、統計物理学から適応したフォッカー・プランク法を用いて、これらの平行線を探索する。
我々は特に、従来のSGDでは平衡が切れている長期的限界におけるシステムの定常状態に焦点を当てる。
本稿では,ミニバッチの置き換えを伴わない新しいランゲヴィンダイナミクス(SGLD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:12:49 GMT)
Gaussian Error Linear Units (GELUs) [58.2] 本稿では,入力の重み付けを行うニューラルネットワークアクティベーション関数を提案する。
コンピュータビジョン、自然言語処理、音声タスクのすべてにおいて、パフォーマンスが改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:53:32 GMT)
One-Dimensional Deep Image Prior for Curve Fitting of S-Parameters from
Electromagnetic Solvers [57.4] Deep Image Prior(ディープ・イメージ・プライオリ、ディープ・イメージ・プライオリ、DIP)は、ランダムなd畳み込みニューラルネットワークの重みを最適化し、ノイズや過度な測定値からの信号に適合させる技術である。
本稿では,Vector Fitting (VF) の実装に対して,ほぼすべてのテスト例において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:28:37 GMT)
Machine Unlearning: A Survey [56.8] プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。
この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。
この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。
この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:18:36 GMT)
PyTrial: A Comprehensive Platform for Artificial Intelligence for Drug
Development [55.4] PyTrialは、AIアルゴリズムでサポートされている様々な臨床試験タスクを実装するPythonパッケージである。
患者結果予測、トライアルサイト選択、トライアル結果予測、患者と臨床のマッチング、トライアル類似性検索、および合成データ生成を実装している。
PyTrialは、統一されたAPI、詳細なドキュメント、事前処理されたベンチマークデータによるインタラクティブな例として特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:19:03 GMT)
Label Distributionally Robust Losses for Multi-class Classification:
Consistency, Robustness and Adaptivity [55.3] 多クラス分類のためのラベル分布ロバスト(LDR)損失という損失関数群について検討した。
我々の貢献は、多クラス分類のためのLDR損失のトップ$kの一貫性を確立することによって、一貫性と堅牢性の両方を含んでいる。
本稿では,各インスタンスのクラスラベルの雑音度に個別化温度パラメータを自動的に適応させる適応型LDR損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:29:54 GMT)
An Empirical Analysis of Parameter-Efficient Methods for Debiasing
Pre-Trained Language Models [55.1] 各種言語モデルとバイアスタイプを用いたプレフィックスチューニング,プロンプトチューニング,アダプタチューニングによる実験を行い,その性能評価を行った。
パラメータ効率のよい手法は、適応調整が常に最も効果的であるジェンダーバイアスを軽減するのに有効であることがわかった。
また、早急なチューニングは、BERTよりもGPT-2に適しており、人種的・宗教的偏見に関しては、人種的・宗教的偏見が低いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:56:18 GMT)
Spherical Fourier Neural Operators: Learning Stable Dynamics on the
Sphere [53.6] 球面幾何学の演算子を学習するための球面FNO(SFNO)を紹介する。
SFNOは、気候力学の機械学習に基づくシミュレーションに重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:27:17 GMT)
Deep Serial Number: Computational Watermarking for DNN Intellectual
Property Protection [53.4] DSN(Deep Serial Number)はディープニューラルネットワーク(DNN)に特化した透かしアルゴリズムである。
従来のソフトウェアIPの保護においてシリアル番号に着想を得て,DNNに埋め込まれたシリアル番号の最初の実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:02:59 GMT)
Fast Rates for Maximum Entropy Exploration [52.9] エージェントが未知の環境下で活動し、報酬が得られない場合、強化学習(RL)における探索の課題に対処する。
本研究では,最大エントロピー探索問題を2つの異なるタイプで検討する。
訪問エントロピーには、$widetildemathcalO(H3S2A/varepsilon2)$ sample complexity を持つゲーム理論アルゴリズムを提案する。
軌道エントロピーに対しては,次数$widetildemathcalO(mathrmpoly(S,)の複雑さのサンプルを持つ単純なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:35:42 GMT)
FAMO: Fast Adaptive Multitask Optimization [52.6] すべてのタスクの平均損失に対する勾配降下(GD)は、マルチタスク性能が劣る可能性がある。
本稿では,動的重み付け手法であるFast Adaptive Multitask Optimization (FAMO)を導入する。
この結果から,FAMOは最先端の勾配操作技術に匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:39:54 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） (Tue, 6 Jun 2023 03:54:10 GMT)
Energy-Based Models for Cross-Modal Localization using Convolutional
Transformers [52.3] GPSのない衛星画像に対して、距離センサを搭載した地上車両を位置決めする新しい枠組みを提案する。
本稿では, 畳み込み変換器を用いて, 高精度な計量レベルの局所化を行う手法を提案する。
我々は、エンドツーエンドでモデルをトレーニングし、KITTI、Pandaset、カスタムデータセットの最先端技術よりも高い精度でアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:27:08 GMT)
Safe AI for health and beyond -- Monitoring to transform a health
service [51.9] 機械学習アルゴリズムの出力を監視するために必要なインフラストラクチャを評価する。
モデルのモニタリングと更新の例を示す2つのシナリオを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:02:18 GMT)
Learning to Ground Instructional Articles in Videos through Narrations [50.3] ナレーションされたハウツービデオにおける手続き的活動の段階をローカライズするためのアプローチを提案する。
本稿では,教科記事を含む言語知識ベース(wikiHow)からステップ記述を抽出する。
本モデルは,3つのモダリティをマッチングすることにより,プロシージャ記事のステップをハウツービデオに時間的に基礎付けることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:45:53 GMT)
Domain Generalization for Mammographic Image Analysis via Contrastive
Learning [49.3] 深層学習技術はマンモグラフィーのコンピュータ支援診断手法における画像解析に有効であることが示されている。
より優れた一般化能力を持つ深層学習モデルを実現するために,新しいコントラスト学習法を開発した。
提案手法は,様々なベンダースタイルドメインと複数のパブリックデータセットのマンモグラムを用いて,広範囲かつ厳密に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:25:37 GMT)
Improving Fairness and Robustness in End-to-End Speech Recognition
through unsupervised clustering [49.1] エンド・ツー・エンドASRの公平性と堅牢性を改善するためのプライバシー保護手法を提案する。
公開データセット上で訓練された話者IDモデルを用いて発話レベルの埋め込みを抽出する。
モデル学習において,話者発話の埋め込みの代わりにクラスタIDを付加的な特徴として用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:13:08 GMT)
Effective Intrusion Detection in Highly Imbalanced IoT Networks with
Lightweight S2CGAN-IDS [48.4] モノのインターネット(IoT)ネットワークは、異常なトラフィックよりも遥かに良質なトラフィックを含んでいる。
既存研究の多くは、少数民族の検出率を向上させるために、多数民族の検出率を犠牲にすることに焦点を当てている。
我々はS2CGAN-IDSという軽量なフレームワークを提案し、データ空間と特徴空間の両方においてマイノリティなカテゴリの数を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:19:23 GMT)
MISGENDERED: Limits of Large Language Models in Understanding Pronouns [46.3] 我々は、英語のジェンダーニュートラル代名詞を正しく活用する能力について、人気言語モデルの評価を行った。
提案するMISGENDEREDは,大言語モデルが好む代名詞を正しく活用する能力を評価するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:27:52 GMT)
On Manipulating Signals of User-Item Graph: A Jacobi Polynomial-based
Graph Collaborative Filtering [45.8] グラフ協調(CF)はレコメンダシステムにおいて重要な研究方向である。
本稿では,グラフフィルタが性能向上のために考慮すべき重要な要素について分析する。
Jacobiベースとフィルタリング周波数分解戦略に基づいてJGCFを設計し、Alibaba-iFashionで27.06%のパフォーマンス向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:22:09 GMT)
Adap-$\tau$: Adaptively Modulating Embedding Magnitude for
Recommendation [45.5] 本稿では,適応性,パーソナライズ,効率,モデルに依存しない4つの望ましい特性を満たす温度に対するAdap-$tau$の適応戦略を提案する。
実世界の4つのデータセットにおける印象的なパフォーマンス向上(平均9%)を実証的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:52:36 GMT)
Detecting Harmful Content On Online Platforms: What Platforms Need Vs.
Where Research Efforts Go [44.8] オンラインプラットフォーム上の有害コンテンツには、ヘイトスピーチ、攻撃的言語、いじめとハラスメント、誤情報、スパム、暴力、グラフィックコンテンツ、性的虐待、自己被害など、さまざまな形態がある。
オンラインプラットフォームは、そのようなコンテンツを、社会的危害を抑えるため、法律に従うために、ユーザーのためにより包括的な環境を作るために、緩和しようとしている。
現在、オンラインプラットフォームが抑制しようとしている有害なコンテンツの種類と、そのようなコンテンツを自動的に検出する研究努力との間には、隔たりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:22:16 GMT)
X-Align++: cross-modal cross-view alignment for Bird's-eye-view
segmentation [44.6] X-Alignは、BEVセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドのクロスモーダルおよびクロスビュー学習フレームワークである。
X-Alignは、nuScenesとKITTI-360データセットの3つの絶対mIoUポイントにより、最先端を著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:52:55 GMT)
Streaming Active Learning with Deep Neural Networks [44.5] ストリーミング設定において,ディープニューラルネットワークを用いたバッチアクティブ学習のための新しいアルゴリズムであるVeSSALを提案する。
VeSSALは、ラベルに遭遇した時点でクエリするポイントのグループをサンプリングする。
我々は、ディープニューラルネットワークの適用性を、現実的なアクティブな学習シナリオに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:34:01 GMT)
Learning Human Mesh Recovery in 3D Scenes [44.4] 本研究では,人間の絶対的なポーズと形状を1枚の画像から再現する新しい手法を提案する。
そこで本研究では,まず,スパース3D CNNによる絶対位置と密接なシーン接触を推定し,得られた3Dシーンキューとの交差注意により,事前学習した人間の回復ネットワークを強化することを提案する。
実験により,提案したネットワークは,1つの前方通過によって正確かつ物理的に証明可能なメッシュを復元し,精度と速度の両面で最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:35:45 GMT)
Privacy-Preserving Domain Adaptation of Semantic Parsers [44.3] 本稿では,まず潜在意味構文を生成し,その解析結果に基づいて発話を生成する2段階微分プライベート(DP)生成手法を提案する。
さらに、プライベートユーザデータからセマンティックに新機能を追加するアプローチを検証するとともに、新機能で全体の8.5%の精度向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:04:30 GMT)
Training Like a Medical Resident: Universal Medical Image Segmentation
via Context Prior Learning [44.0] 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） (Tue, 6 Jun 2023 02:00:27 GMT)
Optimally tackling covariate shift in RKHS-based nonparametric
regression [43.5] 我々は、慎重に選択された正規化パラメータを持つカーネルリッジ回帰推定器がミニマックスレート最適であることを示す。
また,関数クラスに対する経験的リスクを最小限に抑えるナイーブ推定器は,厳密に準最適であることを示す。
そこで本研究では, 再重み付きKRR推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:20:30 GMT)
Model Spider: Learning to Rank Pre-Trained Models Efficiently [42.6] モデルスパイダーはトークンを構築し、トークンを介してモデルとタスクのペア間の適合度スコアを測定することを学ぶ。
モデルスパイダーは効率と選択能力のバランスをとり、ウェブ上でクモを捕食するようにPTMの選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:58:12 GMT)
TKDP: Threefold Knowledge-enriched Deep Prompt Tuning for Few-shot Named
Entity Recognition [42.0] 名前付きエンティティ認識(NER)は限定アノテーション付きインスタンスを利用して名前付き参照を識別する。
我々は3倍の知識(すなわちTKDP)を持つディープ・プロンプト・チューニング・フレームワークを提案する。
5つのベンチマークデータセットで、私たちの知識に富んだモデルは、生のディーププロンプト法よりも少なくとも11.53%F1を向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:11:59 GMT)
Hyperfine Spectroscopy of Isotopically Engineered Group-IV Color Centers
in Diamond [41.9] スピンフォトンインタフェースに結合された量子レジスタは、量子通信と情報処理において重要なコンポーネントである。
ダイヤモンド(SiV、GeV、SnV)におけるグループIV色中心は、この応用の有望な候補である。
グループIV色中心の超微粒子パラメータの第一原理予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:50:23 GMT)
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws [41.0] 科学機械学習(SciML)における最近の研究は、偏微分方程式(PDE)情報を学習プロセスに組み込むことに重点を置いている。
数値PDEでは、後者の問題クラスはボリューム要素のタイプや保存制約の制御を必要とする。
本稿では,保全制約を汎用SciMLアーキテクチャに組み込むフレームワークであるProbConservを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:49:06 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses for Semantic Communication in Vehicular
Metaverses [39.8] セマンティック・コミュニケーション (Semantic Communication, SemCom) は、車載メタバースアプリケーションにおいて、通信リソースの圧力を大幅に緩和する革命的パラダイムとして導入された。
SemComは、車両間のデータトラフィックが爆発的に増加しても、高品質で超効率的な車両通信を可能にする。
本稿では,グローバルメタバース,ローカルメタバース,セムコムモジュール,リソースプールからなる階層型セムコム対応車両メタバースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:24:06 GMT)
Inverse Reinforcement Learning without Reinforcement Learning [39.5] 逆強化学習(IRL)は、専門家によるデモンストレーションを合理化する報酬関数の学習を目的としている。
従来のIRL法では、サブルーチンとしてハード強化学習問題を繰り返し解決する必要がある。
我々は、RLの難解な問題を繰り返し解くために、模倣学習の容易な問題を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:02:25 GMT)
Provable Multi-instance Deep AUC Maximization with Stochastic Pooling [39.5] 本稿では,マルチインスタンス学習(MIL)における深層AUC(DAM)の新たな応用について考察する。
単一のクラスラベルは、インスタンスのバッグに割り当てられる(例えば、患者のためのスキャンの複数の2Dスライスなど)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:32:49 GMT)
Controllable Dialogue Simulation with In-Context Learning [39.0] textscDialogicは、大規模言語モデルに基づく対話シミュレーション手法である。
本手法は,人間の関与を最小あるいはゼロに抑えながら,少数の対話データを迅速に拡張することができる。
我々のシミュレートされた対話は、ほぼ人間に近い流速とアノテーションの精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:19:08 GMT)
A Generalized Alternating Method for Bilevel Learning 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） (Tue, 6 Jun 2023 14:23:42 GMT)
Active Sparse Conversations for Improved Audio-Visual Embodied
Navigation [38.3] CAVEN (英語: CAVEN) は、音声・視覚的ナビゲーションエージェントである。
ナビゲーションの質問を人間/オラクルにポーズさせ、オラクルの応答を処理できる。
CAVENは競合するメソッドよりもパフォーマンスが最大12%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:32:49 GMT)
ECQED: Emotion-Cause Quadruple Extraction in Dialogs [37.7] 本稿では,感情に起因した発話対と感情と原因型を検出することを必要とする,感情・因果関係の4次抽出(ECQED)を提案する。
より詳細な感情を導入し,特徴が明らかに対話生成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:04:30 GMT)
Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video
Understanding [37.5] Video-LLaMAは、ビデオ内の視覚的および聴覚的コンテンツの両方を理解する能力を備えた、大規模言語モデル(LLM)を強化するフレームワークである。
Video-LLaMAのブートストラップは、凍結された事前訓練されたビジュアルおよびオーディオエンコーダと凍結されたLCMからのクロスモーダルトレーニングである。
Video-LLaMAは,映像コンテンツを知覚し,理解し,意味のある応答を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:28:37 GMT)
BatchSampler: Sampling Mini-Batches for Contrastive Learning in Vision,
Language, and Graphs [37.4] In-Batchコントラスト学習(In-Batch contrastive learning)は、意味的に類似したインスタンスを近接させる最先端の自己教師方式である。
最近の研究は、現在のミニバッチにおいて、硬い負のテキストをサンプリングすることで、性能を向上させることを目的としている。
我々は、BatchSamplerを、識別し難いインスタンス(すなわち、互いに強陰性および真陰性)のミニバッチのサンプルとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:13:27 GMT)
"A Little is Enough": Few-Shot Quality Estimation based Corpus Filtering
improves Machine Translation [37.0] 疑似並列コーパスから高品質並列データを抽出するための品質推定に基づくフィルタリング手法を提案する。
我々は,英語・マラタイ語・中国語・ヒンディー語・ベンガル語対について,最大1.8BLEUポイントの機械翻訳(MT)システムの性能改善を観察した。
英語とマラソンのQEモデルから学習し,わずか500のヒンディー・ベンガル語訓練インスタンスを微調整し,ヒンディー・ベンガル語対に対する最大0.6BLEU点の改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:53:01 GMT)
Efficient and Interpretable Compressive Text Summarisation with
Unsupervised Dual-Agent Reinforcement Learning [36.9] 教師なし二重エージェント強化学習を用いた効率よく解釈可能な圧縮要約法を提案する。
本モデルでは,ROUGE 測定値を用いて,有望な性能と,Newsroom の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:30:49 GMT)
Protecting Language Generation Models via Invisible Watermarking [36.4] GINSEW(GINSEW)は,テキスト生成モデルが蒸留によって盗難されるのを防ぐ新しい方法である。
GINSEWは,保護されたAPIの生成品質に最小限の影響を伴って,IP侵害の事例を効果的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:46:10 GMT)
The Numerical Stability of Hyperbolic Representation Learning [36.3] 双曲空間に対する2つの一般的なモデル、すなわちポアンカーの球とローレンツ模型の極限を解析する。
我々は、このユークリッドパラメトリゼーションを双曲型超平面に拡張し、双曲型SVMの性能を向上させる能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:22:11 GMT)
HiTSKT: A Hierarchical Transformer Model for Session-Aware Knowledge
Tracing [35.0] 知識追跡(KT)は、学生の学習履歴を活用して、事前に定義された一連のスキルに基づいて熟達レベルを推定することを目的としており、それに対応する将来のパフォーマンスを正確に予測できる。
実際には、学生の学習履歴は、単に独立した回答の列であるのではなく、セッションとして知られる、大量の質問の集合に対する回答を含んでいる。
既存のKTモデルは、学生の知識状態のセッションシフトを捉えずに、学生の学習記録を単一の継続シーケンスとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:05:01 GMT)
Continual Learning in Linear Classification on Separable Data [34.8] 正規化の弱い学習は、逐次極大問題の解法に還元されることを示す。
次に、様々な設定の下で、忘れることやその他の関心事に関する上限を策定する。
正規化スケジューリングや重み付けといった,一般的なトレーニングプラクティスに対する実践的な影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:34:11 GMT)
Growing Efficient Deep Networks by Structured Continuous Sparsification [34.8] 私たちは、トレーニングの過程でディープネットワークアーキテクチャを成長させるアプローチを開発します。
我々の手法は、小さくてシンプルなシードアーキテクチャから始まり、動的に成長し、層とフィルタの両方を熟成することができる。
ImageNetのベースラインであるResNet-50と比較すると、推論FLOPは49.7%、トレーニングFLOPは47.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:20:50 GMT)
DuNST: Dual Noisy Self Training for Semi-Supervised Controllable Text
Generation [34.5] ラベル付きデータが不十分な場合、事前学習された言語モデルの微調整を増強することにより、言語理解において再び自己学習(ST)が向上した。
STを属性制御可能な言語生成に組み込むことは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:13:03 GMT)
A Lightweight Method for Tackling Unknown Participation Probabilities in
Federated Averaging [33.9] フェデレートラーニング(FL)では、クライアントは通常、先駆者不明の多様な参加確率を持つ。
我々は、最適重みのオンライン推定に基づいてクライアント更新を適応的に重み付けすることで、FedAvgを改善するFedAUという新しいアルゴリズムを提案する。
我々の理論的結果は、FedAUが元の目的の最適解に収束することを示しながら、重要かつ興味深い洞察を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:32:10 GMT)
Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from
Diffusion Models via Adversarial Examples [32.7] 拡散モデル(DM)はAI for Artの波を加速させるが、新たな著作権侵害を引き起こす。
本稿では,人造美術品の保護にDMの逆例を活用することを提案する。
我々の方法は、DMベースのAI-for-Artアプリケーションを備えた侵害者に対して、人間のアーティストが著作権を保護する強力なツールとなり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:34:46 GMT)
Diffusion Models and Semi-Supervised Learners Benefit Mutually with Few
Labels [32.5] 二重擬似訓練(DPT)という,単純かつ効果的な訓練戦略を提案する。
DPTは、擬似ラベルを予測するために部分的にラベル付きデータで分類器を訓練し、擬似ラベルを使って条件付き生成モデルを訓練して擬似画像を生成する。
クラスごとに1つまたは2つのラベルを持つDPTは、ImageNet 256x256でFr'echet Inception Distance(FID)スコアが3.08または2.52に達し、フルラベルを持つ強力な拡散モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:53:03 GMT)
Soft Merging of Experts with Adaptive Routing [31.8] 適応ルーティングによるエキスパートのソフトマージ(SMEAR)について紹介する
SMEARは、専門家のパラメータの重み付け平均を通して構築された単一の「マージされた」専門家を使用することで、離散的なルーティングを避ける。
我々は,メタデータに基づいた経路モデルや,勾配推定によるスパースルーティングを学習するSMEARモデルを用いたモデルの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:04:31 GMT)
Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models [31.4] 自然言語計画と行動(Natala)という,一連の新しいタスクからなるベンチマークを提案する。
現在、ChatGPTのようなLLMには複雑な計画能力がないことが分かっています。
本稿では,凝縮した記号空間表現を持つ複雑な環境を表現するCoS(Chain-of-Symbol Prompting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:15:22 GMT)
Exploring the Limits of Model-Targeted Indiscriminate Data Poisoning
Attacks [31.3] 対象パラメータに対するデータ中毒攻撃の本質的な限界を探索するための技術ツールとして,モデル中毒の到達可能性の概念を紹介した。
我々は、一般的なMLモデルの中で驚くべき位相遷移現象を確立し、定量化するために、容易に計算可能なしきい値を得る。
我々の研究は, 有毒比がもたらす重要な役割を強調し, データ中毒における既存の経験的結果, 攻撃, 緩和戦略に関する新たな知見を隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:39:06 GMT)
State Regularized Policy Optimization on Data with Dynamics Shift [31.2] 多くの実世界のシナリオでは、強化学習(RL)アルゴリズムは、動的シフトを持つデータ、すなわち、異なる環境ダイナミクスを持つデータに基づいて訓練される。
本稿では, 同様の構造と動的に異なる多くの環境において, 最適ポリシが定常状態分布と類似していることを見出した。
このような分布は、新しい環境で訓練されたポリシーを規則化するために使用され、SRPO(textbfS textbfRegularized textbfPolicy textbfOptimization)アルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:06:09 GMT)
Partial Inference in Structured Prediction [30.6] グラフ上のラベル空間における一意ポテンシャルと対ポテンシャルでスコア関数を最大化するタスクを考える。
カルーシュ・クーン=タッカー条件と原始的および二重構成に関する新しい視点を導入し、証明可能な保証付き部分回復のための統計的および位相的要件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:27:20 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） (Tue, 6 Jun 2023 18:33:35 GMT)
A Functional Data Perspective and Baseline On Multi-Layer
Out-of-Distribution Detection [30.5] 複数のレイヤを探索するメソッドには、特別なアーキテクチャか、それを行うための管理対象が必要です。
この研究は、様々なレイヤとそれらの統計的依存関係を通してサンプルの軌跡を利用するネットワークの機能的なビューに基づいた、オリジナルのアプローチを採用する。
提案手法の有効性を実証的に検証し,OOD検出におけるOOD検出の有効性をコンピュータビジョンベンチマーク上での最先端のベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:14:05 GMT)
Green Steganalyzer: A Green Learning Approach to Image Steganalysis [30.5] Green Steganalyzer (GS)は、グリーンラーニングパラダイムに基づいた画像ステガナリシスの学習ソリューションである。
GSは3つのモジュールで構成されている: ピクセルベースの異常予測、2)埋め込み位置検出、3)画像レベルの検出のための決定融合である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:43:07 GMT)
ChatDB: Augmenting LLMs with Databases as Their Symbolic Memory [29.8] メモリを持つ大規模言語モデル(LLM)は計算的に普遍的である。
我々は、複雑なマルチホップ推論のためのシンボリックメモリを備えたLLMを増強するために、現代のコンピュータアーキテクチャからインスピレーションを得る。
複雑な推論を必要とする合成データセットにおけるメモリフレームワークの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:58:24 GMT)
Marching-Primitives: Shape Abstraction from Signed Distance Function [29.8] 本稿では,SDF から直接原始的抽象化を得るために,マーチング・プリミティブと呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法は, ボクセルの接続性を解析することにより, 幾何的プリミティブを反復的に成長させる。
合成および実世界の両方のデータセットにおいて,本手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:21:47 GMT)
The Power of Preconditioning in Overparameterized Low-Rank Matrix
Sensing [29.8] $textsfScaledGD($lambda$)$は、低ランク行列センシング問題に取り組むための事前条件付き勾配降下法である。
我々は、$textsfScaledGD($lambda$)$が、少数の反復の後、一定の線形速度で真の低ランク行列に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:36:11 GMT)
Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context [29.3] 本研究では,モデル解の精度が無関係な文脈によってどのように影響されるかを検討する。
我々は,大規模言語モデルにおける最先端のプロンプト手法の散らかしやすさをベンチマークで測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:36:20 GMT)
Logic Diffusion for Knowledge Graph Reasoning [29.3] 本稿では,周辺環境から未知のクエリを発見するために,Logic Diffusion (LoD) と呼ばれるプラグインモジュールを提案する。
LoDは異なる種類のパターン間の動的平衡を達成する。
4つの公開データセットの実験は、LoDを用いた主流知識グラフ推論モデルの最先端性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:01:17 GMT)
Personalization Disentanglement for Federated Learning [28.8] 本稿では,PFLを2つの部分に分割し,共有知識とクライアント固有のパーソナライゼーションを抽出する。
2種類の表現を推論するために2つのエンコーダを使用するFedDVA(Federated Dual Variational Autoencoder)によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:37:11 GMT)
CUE: An Uncertainty Interpretation Framework for Text Classifiers Built
on Pre-Trained Language Models [28.8] 本稿では,PLMモデルに固有の不確かさを解釈することを目的とした,CUEと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
摂動と原文表現の予測不確実性の違いを比較することにより,不確実性の原因となる潜伏次元を同定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:37:46 GMT)
Learning to Simulate Tree-Branch Dynamics for Manipulation [28.7] 本稿では,木枝の操作時の関節力学をモデル化するために,シミュレーション駆動逆推論手法を提案する。
基礎となる変形可能なツリー幾何学は、並列で微分不可能なシミュレータ上で実行される粗いスプリング抽象としてカプセル化されている。
我々のモデルは変形軌道を予測でき、推定の不確かさを定量化でき、他の推論アルゴリズムに対してベースラインを適用すれば、より良い性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:17:02 GMT)
SinDDM: A Single Image Denoising Diffusion Model [28.5] 単一画像上でのデノナイズ拡散モデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。
SinDDMを作成した本手法では,マルチスケール拡散プロセスを用いてトレーニング画像の内部統計を学習する。
これは、スタイル転送や調和など、幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:42:41 GMT)
Zero-Shot Prompting for Implicit Intent Prediction and Recommendation
with Commonsense Reasoning [28.4] 本稿では,ユーザ発話に基づいて暗黙の意図を自動推論する多ドメイン対話システムを提案する。
提案フレームワークは暗黙の意図の実現に有効であり,0ショット方式でボットを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:42:47 GMT)
ImageReward: Learning and Evaluating Human Preferences for Text-to-Image
Generation [28.4] ImageRewardは、人間の嗜好報酬モデルである。
そのトレーニングは、評価やランキングを含む、系統的なアノテーションパイプラインに基づいています。
人間の評価では、ImageRewardは既存のスコアリングモデルやメトリクスよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:13:51 GMT)
Beyond Uniform Lipschitz Condition in Differentially Private
Optimization [28.0] 微分プライベート勾配降下(DP-SGD)に関するほとんどの先行結果は、一様リプシッツ性(英語版)という単純な仮定の下で導出される。
我々は、サンプルごとのリプシッツ定数が有界であるとき、一般バージョンのリプシッツネスのノルム依存度を選択する原理的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:26:35 GMT)
Learn the Force We Can: Multi-Object Video Generation from Pixel-Level
Interactions [27.9] 本稿では,単一のフレームとスパース動作入力から映像を自動回帰生成する新しい手法を提案する。
本手法の主な構成要素は、ランダム化条件付け方式、入力運動制御の符号化、ランダム化およびスパースサンプリングによる相関の破れである。
我々のモデルはヨーダと呼ばれ、物理的に触れることなく物体を動かすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:50:02 GMT)
Seizing Serendipity: Exploiting the Value of Past Success in Off-Policy
Actor-Critic [27.7] 高品質なQ値関数の学習は、多くの現代のオフポリティ深い強化学習(RL)アルゴリズムの成功に重要な役割を果たしている。
共通視点から考えると、Q値が実際にRLトレーニングプロセスの後半段階で過小評価されていることが分かる。
本稿では,Blended Exploitation and Exploration (BEE)演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:52:29 GMT)
Towards Scalable Multi-View Reconstruction of Geometry and Materials [27.7] 本稿では,3次元シーンのカメラポーズ,オブジェクト形状,空間変化の両方向反射分布関数(svBRDF)のジョイントリカバリ手法を提案する。
入力は高解像度のRGBD画像であり、アクティブ照明用の点灯付き携帯型ハンドヘルドキャプチャシステムによってキャプチャされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:07:39 GMT)
COPR: Consistency-Oriented Pre-Ranking for Online Advertising [27.3] オンライン広告のための一貫性指向のプレグレードフレームワークを提案する。
チャンクベースのサンプリングモジュールとプラグアンドプレイのランクアライメントモジュールを使用して、ECPMでランク付けされた結果の一貫性を明示的に最適化する。
Taobaoのディスプレイ広告システムに展開すると、最大で+12.3%のCTRと+5.6%のRPMを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:08:40 GMT)
Navigating Alignment for Non-identical Client Class Sets: A Label
Name-Anchored Federated Learning Framework [26.9] FedAlignはラベルとデータの観点からクライアント間の遅延スペースを調整する新しいフレームワークである。
ラベルの観点からは、表現力のある自然言語クラス名をラベルエンコーダの共通基盤として活用し、クラス表現をアンカーする。
データの観点からは、グローバルクラス表現をアンカーとみなし、局所的に知らないクラスのアンカーに十分近い、あるいは遠くにあるデータポイントを活用して、クライアント間でデータエンコーダを整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:30:05 GMT)
An Evidential Real-Time Multi-Mode Fault Diagnosis Approach Based on
Broad Learning System [26.7] 本稿では,産業システムにおけるリアルタイムマルチモード故障診断のための新しい手法を提案する。
提案手法では,拡張エビデンス推論 (ER) アルゴリズムを用いて情報を融合し,異なる基底分類器から出力をマージする。
提案手法の有効性は、マルチモードのテネシー・イーストマンプロセスデータセット上で実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:20:23 GMT)
Guess the Instruction! Flipped Learning Makes Language Models Stronger
Zero-Shot Learners [26.6] メタトレーニングは、様々な下流タスクで言語モデル(LM)を微調整する。
Flipped Learningは、入力インスタンスとラベルが与えられたタスク命令を生成するためにLMを訓練する。
BIGベンチマークの14のタスクでは、11BサイズのFlippedはゼロショットのT0-11B、さらに16倍の3ショットのGPT-3 (175B)を平均で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:03:31 GMT)
Certified Reasoning with Language Models [26.5] 我々は、状態制約とインクリメンタル制約を使って生成をガイドするガイドと呼ばれる言語モデルのためのツールのクラスを導入する。
モデルによってガイドを呼び出すことで、自身の生成を有効なステートメントのセットに制約することができる。
論理的推論のための一般的なシステムが、LogicGuideと呼ばれるガイドとしてどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:49:00 GMT)
Self-supervised Predictive Coding Models Encode Speaker and Phonetic
Information in Orthogonal Subspaces [26.4] 自己教師型音声表現は、話者情報と音声情報をエンコードすることが知られている。
話者情報を符号化する部分空間を崩壊させる新しい話者正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:49:29 GMT)
Memory-Based Dual Gaussian Processes for Sequential Learning [26.2] 提案手法は,最近提案されたデュアルスパース変分GPを用いて,これらの誤差をすべてチェックする手法である。
提案手法は,過去のデータのメモリを積極的に構築・更新することで,汎用可能性の正確な推測を可能にし,学習を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:34:03 GMT)
InFi: End-to-End Learning to Filter Input for Resource-Efficiency in
Mobile-Centric Inference [25.9] 入力フィルタリング問題を定式化し、推論モデルと入力フィルタの仮説複雑性を理論的に比較する。
そこで本研究では,ほとんどの最先端手法をカバーする,エンドツーエンドの学習可能な入力フィルタリングフレームワークを提案する。
6つの入力モダリティと複数のモバイル中心のデプロイメントをサポートするInFiの設計と実装を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:08:12 GMT)
Transferable Adversarial Robustness for Categorical Data via Universal
Robust Embeddings [25.8] 堅牢性の欠如が詐欺検出、診断、レコメンデーターシステムなどの深刻なリスクをもたらす多くのシナリオがある。
本稿では,グラフデータに対して,逆向きに頑健な深層ネットワークを訓練する手法を提案する。
これらの埋め込みは、敵の訓練を必要とせずに、強化された木や無作為な森林に移動することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:24:02 GMT)
Scaling Up 3D Kernels with Bayesian Frequency Re-parameterization for
Medical Image Segmentation [25.6] RepUX-Netは、単純な大きなカーネルブロック設計を持つ純粋なCNNアーキテクチャである。
人間の視覚系における空間周波数にインスパイアされ、カーネル収束を要素的設定に変化させるよう拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:05:07 GMT)
GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction [25.6] グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。
グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。
6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:57:18 GMT)
Instructive Feature Enhancement for Dichotomous Medical Image
Segmentation [25.1] ディープニューラルネットワークは、多くの解剖学的構造のジコトコス・メディカル・イメージ・セグメンテーション(DMIS)に広く応用されている。
既存のネットワークは、正確性を改善するためにタスク固有で重く複雑な設計に苦労する傾向がある。
IFE(Instructive feature enhancement approach)は,テクスチャの豊かな特徴チャネルを適応的に選択し,識別性を高める手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:28:55 GMT)
How poor is the stimulus? Evaluating hierarchical generalization in
neural networks trained on child-directed speech [25.0] 我々は、LSTMとトランスフォーマーを、子どもの言語入力に類似した量と内容、すなわちChiLDESコーパスからのテキストに基づいて訓練する。
どちらのモデル型も、正しい階層規則よりも誤った線形規則と整合性のある方法で一般化されることが分かる。
これらの結果は、標準的なニューラルネットワークアーキテクチャの一般的なシーケンス処理バイアスよりも強いバイアスを必要とすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:40:22 GMT)
Predicting the Next Action by Modeling the Abstract Goal [24.6] 本研究では,将来の予測の不確実性を低減するために,目標情報を活用する行動予測モデルを提案する。
我々は,行動予測のための視覚的特徴の観察シーケンスに基づいて,抽象目標という新しい概念を導出する。
提案手法は,Epic-Kitchens55 (EK55), EK100, EGTEA Gaze+データセットについて,非常に困難な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:38:02 GMT)
Utterance Classification with Logical Neural Network: Explainable AI for
Mental Disorder Diagnosis [24.5] 本稿では,精神疾患の診断のための論理ニューラルネットワーク(LNN)に基づくニューロシンボリックAI手法を提案する。
提案システムは、現在のニューラルネットワークモデルの説明可能性の欠如に対処し、精神疾患の診断にもっと信頼できるソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:58:44 GMT)
Rec4Ad: A Free Lunch to Mitigate Sample Selection Bias for Ads CTR
Prediction in Taobao [24.4] 広告CTRモデルのサンプル選択バイアスを軽減するために,フリーランチとしてレコメンデーションサンプルを活用することを提案する(Rec4Ad)。
Rec4Adは、最大5.6%のCTRと+2.9%のRPMを持ち、主要なビジネス指標でかなりの利益を得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:22:52 GMT)
Guiding The Last Layer in Federated Learning with Pre-Trained Models [24.2] フェデレートラーニング(FL)は、データを共有することなく、多数の参加者にまたがってモデルをトレーニングできる新興パラダイムである。
NCM(Nearest Class Means)を用いた分類ヘッドの適合は,既存の提案よりも正確に,桁違いに効率的に行えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:02:02 GMT)
Human Mobility Prediction with Causal and Spatial-constrained Multi-task
Network [24.2] 次の位置予測は、個人の移動性モデリングにおける決定的なタスクである。
次の位置予測のための因果・空間制約長短学習者(CSLSL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:34:34 GMT)
Online Learning under Adversarial Nonlinear Constraints [23.9] 本稿では,逆時間変化および非線形制約に対処できるアルゴリズムを提案する。
CVV-Proは、実現可能な集合が徐々に時間変化しているにもかかわらず、1/sqrtT$で実現可能な集合に収束する。
プレイヤーが共有制約を受ける2人プレイヤゲームにおいて,我々のアルゴリズムを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:15:01 GMT)
Concept-based Explanations for Out-Of-Distribution Detectors [23.7] Out-of-Distribution(OOD)検出は、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器の安全なデプロイを保証する上で、重要な役割を果たす。
我々は、学習された高レベル概念に基づいたOOD検出器の説明を提供することで、このギャップを埋める手助けをする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:17:15 GMT)
FinRED: A Dataset for Relation Extraction in Financial Domain [23.7] FinREDは金融ニュースから収集された関係抽出データセットであり、金融ドメインから関係を含むコールスクリプティングを取得する。
一般関係抽出データセットと比較してFinREDの性能は著しく低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:52:47 GMT)
A Universal Discriminator for Zero-Shot Generalization [23.5] 生成モデリングは大規模な事前学習とゼロショットの一般化において支配的なアプローチである。
我々は,多くのNLPタスクにおいて,識別的アプローチが生成的アプローチよりもかなり優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:01:43 GMT)
NAIST-SIC-Aligned: Automatically-Aligned English-Japanese Simultaneous
Interpretation Corpus [23.4] 同時解釈(SI)データが同時機械翻訳(SiMT)に与える影響は依然として疑問である。
大規模なトレーニングコーパスがないため、研究は限られている。
自動整列した英語と日本語のSIデータセットであるNAIST-SIC-Alignedを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:02:42 GMT)
Context-aware multi-head self-attentional neural network model for next
location prediction [23.3] 我々は、歴史的位置情報から位置パターンを学習するマルチヘッド自己注意ニューラルネットワーク(A)を利用する。
提案モデルが他の最先端予測モデルより優れていることを示す。
我々は,提案モデルが文脈を考慮した移動予測に不可欠であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:29:28 GMT)
Financial Numeric Extreme Labelling: A Dataset and Benchmarking for XBRL
Tagging [23.0] 米国証券取引委員会(SEC)は、すべての公社に対し、分類学の特定のラベルの数字を含むべき定期的な財務声明を提出するよう命令している。
非常に大きなラベル集合から文中の特定の数字スパンに対するラベルのタスクを定式化するタスクを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:41:30 GMT)
Stochastic Multi-Level Compositional Optimization Algorithms over
Networks with Level-Independent Convergence Rate [23.0] マルチレベル関数を扱うために,2つの新しい分散アルゴリズムを開発した。
両アルゴリズムが非レベル依存問題に対する収束率を達成可能であることを示す。
最良の知識のために、これは、分散された設定の設定の下で、レベル非依存の収束率を達成する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:23:28 GMT)
Sketching for First Order Method: Efficient Algorithm for Low-Bandwidth
Channel and Vulnerability [22.9] 本稿では,大規模分散学習環境における一階法のための新しいスケッチ手法を提案する。
スケッチ手法を適用した後も勾配漏れの問題が残っていることを示す。
その結果,勾配情報にランダムノイズを加えることで,アルゴリズムが微分プライベートになることを厳格に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:18:21 GMT)
Counterfactual Identifiability of Bijective Causal Models [22.8] バイジェクティブ・ジェネレーション・メカニズム(BGM)を用いた因果モデルにおける反現実的識別可能性について検討する。
構造的生成モデルとしてBGMを学習する実践的学習法を提案する。
学習されたBGMは効果的な反ファクト推定を可能にし、様々な深い条件付き生成モデルを用いて得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:50:52 GMT)
Towards Unified Text-based Person Retrieval: A Large-scale
Multi-Attribute and Language Search Benchmark [22.8] 我々は,MALSと呼ばれるテキストに基づく人物検索のための多属性・言語検索データセットを大規模に導入した。
プライバシの懸念とアノテーションのコストを考慮すると、オフザシェルフ拡散モデルを利用してデータセットを生成する。
生成したデータから学習する可能性を検証するために,新たに属性プロンプト学習とテキストマッチング学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:42:56 GMT)
RescueSpeech: A German Corpus for Speech Recognition in Search and
Rescue Domain [22.4] 雑音や残響音環境には音声認識の難しさが存在する。
われわれはRescueSpeechというドイツの音声データセットを作成した。
我々の研究は、最先端の手法によって達成された現在の性能レベルはまだ受け入れられていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:04:22 GMT)
Interaction Visual Transformer for Egocentric Action Anticipation [21.9] 本研究では,エゴセントリックな行動予測のための人間と物体の相互作用を表現する新しい手法を提案する。
空間的クロスアテンションを用いた手と物体の相互作用をモデル化する。
次に,トラジェクトリ・クロス・アテンションを用いてコンテキスト情報を注入し,環境に合った対話トークンを得る。
これらのトークンを用いて,アクション予測のためのインタラクション中心のビデオ表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:38:58 GMT)
Emotional Talking Head Generation based on Memory-Sharing and
Attention-Augmented Networks [21.9] メモリ共有感情特徴抽出器と,U-netに基づくアテンション拡張トランスレータで構成される対話型ヘッド生成モデルを提案する。
MSEFは、より正確な感情的な顔のランドマークを推定するために、音声から暗黙の感情的な補助的特徴を抽出することができる。
AATUは、推定されたランドマークと写真リアルなビデオフレームの間のトランスレータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:31:29 GMT)
Enabling Efficient Interaction between an Algorithm Agent and an LLM: A
Reinforcement Learning Approach [21.8] 大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストデータセットから得られた膨大な量の世界の知識を符号化する。
LLMは、高レベルの命令を提供することで、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクを解決するアルゴリズムエージェントを支援することができる。
そこで本稿では,LLMを高レベルな命令に参照するために必要なタイミングを決定するための,強化学習に基づくメディエータモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:49:09 GMT)
FishRecGAN: An End to End GAN Based Network for Fisheye Rectification
and Calibration [21.8] 本研究では,魚眼画像の修正とカメラのキャリブレーションと歪みパラメータの同時調整を行うエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を提案する。
提案手法はPSNR値が22.343の高分解能で頑健な性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:41:48 GMT)
Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential
Bugs [21.8] リアルタイムコード提案に触発されたバグコード補完問題について検討する。
潜在的なバグの存在は、高性能なCode-LLMの生成性能を著しく低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:35:27 GMT)
A Survey of Quantum-Cognitively Inspired Sentiment Analysis Models [21.7] 量子理論は、人間の認知と意思決定を含む様々な非物理学領域に適用されている。
最近の量子認知モデルでは、感情分析タスクの重要な課題にどのようにアプローチするかに焦点が当てられ、詳細に議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:54:48 GMT)
Explanation-based Finetuning Makes Models More Robust to Spurious Cues [21.3] 大きな言語モデル(LLM)は非常に強力で、ラベルとタスクとは無関係な機能の間に相関関係を学習することがある。
本稿では,LLMの素早い相関性への依存を軽減するための一般的なアプローチとして,説明ベースファインタニングを提案する。
我々は、その解答をサポートする自由テキスト説明を新たに生成するように、モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:31:33 GMT)
On the Difference of BERT-style and CLIP-style Text Encoders [21.3] Masked Language Modeling (MLM)は、自然言語処理において最も人気のある事前学習レシピの一つである。
最近のコントラスト言語画像事前学習(CLIP)も注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:41:09 GMT)
Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning [20.8] 大型言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクを実行する上で、Chain-of-Thoughtの恩恵を受ける。
CoTはモデルがより包括的な推論プロセスを生成することを可能にするが、中間的推論ステップに重点を置くことは、必然的に幻覚や累積エラーをもたらす可能性がある。
本研究では,自然言語に基づく帰納的推論形式であるNatural Programを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:18:56 GMT)
DreamSparse: Escaping from Plato's Cave with 2D Diffusion Model Given
Sparse Views [20.7] 既存の手法では、品質の高い結果を生成するのに苦労したり、オブジェクトごとの最適化が必要な場合が少なくない。
DreamSparseは、オブジェクトレベルの画像とシーンレベルの画像の両方に対して高品質なノベルビューを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:26:26 GMT)
Zero-shot Preference Learning for Offline RL via Optimal Transport [20.5] 本稿では,対象タスクのラベルを推測するために,ソースタスクからのラベル付き選好データを活用するゼロショット選好ベースRLアルゴリズムを提案する。
本手法は,スクリプトラベルの少ないニアオークル性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:07:50 GMT)
Revisiting Neural Retrieval on Accelerators [20.4] 検索の重要な構成要素は、(ユーザ、アイテム)類似性をモデル化することである。
その人気にもかかわらず、ドット製品は多面的であり、おそらく高いランクにある複雑なユーザとイテムのインタラクションをキャプチャすることはできない。
本稿では,基本類似度関数の適応的構成として,ユーザ,アイテムの類似度をモデル化したロジットのテキストミックス(MoL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:08:42 GMT)
ESL-SNNs: An Evolutionary Structure Learning Strategy for Spiking Neural
Networks [20.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、推論プロセス中に消費電力とイベント駆動特性に顕著な優位性を示した。
スパースSNNトレーニングをスクラッチから実装するために,ESL-SNNと呼ばれるSNNのための効率的な進化的構造学習フレームワークを提案する。
本研究は,SNNをスクラッチから切り離し,生物学的に妥当な進化機構で訓練するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:06:11 GMT)
Reconstructing human activities via coupling mobile phone data with
location-based social networks [20.3] 本稿では,携帯電話データと位置情報ソーシャルネットワーク(LBSN)データを結合することで,ユーザの行動を特定するためのデータ分析フレームワークを提案する。
我々は,10万人の携帯電話利用者の行動連鎖を再構築し,各活動タイプの時間的・空間的特徴を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:37:14 GMT)
Generate-then-Retrieve: Intent-Aware FAQ Retrieval in Product Search [20.2] FAQ検索は,質問意図のあるユーザクエリに対して,共通の問合せペアを検索することを目的としている。
製品検索にFAQ検索を統合することで、ユーザーはより情報のある購入決定をすることができるだけでなく、購入後の効率的なサポートを通じてユーザーの保持を高めることができる。
本稿では,(1)ユーザの情報が必要なタイミングをFAQで予測する意図分類器,(2)クエリを自然な質問に書き換える修正モデルからなる意図認識型FAQ検索システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:18:21 GMT)
Do GPTs Produce Less Literal Translations? [20.1] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語生成や理解タスクに対処できる汎用言語モデルとして登場した。
GPTからの英語(E-X)からの翻訳はリテラルが低い傾向にあり、機械翻訳の品質指標に類似またはより良いスコアが示されることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:15:43 GMT)
Do Machine Learning Models Learn Statistical Rules Inferred from Data? [20.1] 機械学習モデルは、大量のデータに容易に隠される重要なエラーを発生させることができる。
本稿では,論理に基づく手法を統計的推論と統合するフレームワークを提案する。
テスト時にモデルを適用する方法を示し、ルール違反を減らし、より一貫性のある予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:22:16 GMT)
How does over-squashing affect the power of GNNs? [20.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ上での機械学習のための最先端モデルである。
与えられた容量のMPNNがどのノード特徴の関数クラスを学習できるかを決定するための厳密な分析を提供する。
一対のノード間の十分な通信を保証するために、MPNNの容量は十分大きすぎることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:15:53 GMT)
Enhancing Exploration in Latent Space Bayesian Optimization [19.8] LSBOにおける遅延一貫性/一貫性の概念を重要課題として紹介する。
本稿では,一貫した点が増大する潜在空間を生成する新しいVAE法であるLCA-VAEを提案する。
提案手法は,潜時整合性に対処することの重要性を強調し,高い試料効率と効率的な探索を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:26:14 GMT)
GSHOT: Few-shot Generative Modeling of Labeled Graphs [19.7] 少数ショットグラフ生成モデリングの未探索パラダイムについて紹介する。
グラフ生成モデリングのためのフレームワークであるGSHOTを開発した。
GSHOTは、セルフペースの微調整を通じて、目に見えないグラフデータセットに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:03:18 GMT)
GRAFENNE: Learning on Graphs with Heterogeneous and Dynamic Feature Sets [19.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの各ノードを特徴付ける静的な特徴セットの仮定に基づいて構築される。
本稿では,GRAFENNE と呼ばれる新しい GNN フレームワークを用いて,制約に対処する。
Wesfeiler-Leman テストでは,GRAFENNE が既存のメッセージパス GNN よりも少なくとも表現力が高いことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:00:24 GMT)
Sequential Principal-Agent Problems with Communication: Efficient
Computation and Learning [19.6] 両端に不完全な情報を持つ主要因とエージェント間の逐次的意思決定問題について検討する。
このモデルでは、プリンシパルとエージェントは環境の中で相互作用し、それぞれが他で利用できない状態についての観測にプライベートである。
本稿では,アルゴリズムのアルゴリズムを用いて,主成分の最適ポリシを加法近似まで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:20:44 GMT)
Query Complexity of Active Learning for Function Family With Nearly
Orthogonal Basis [19.5] 医学診断や不正検出などの応用では、専門家、実験、シミュレーションによってデータをラベル付けするのは費用がかかる。
アクティブな学習アルゴリズムは、性能を保ちながら、必要なラベル付きデータポイントの数を減らすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:14:20 GMT)
Human-in-the-loop Embodied Intelligence with Interactive Simulation
Environment for Surgical Robot Learning [19.4] 我々は,手術ロボット学習のための対話型シミュレーションプラットフォームを用いて,人体とループのインボディードインテリジェンスについて検討した。
具体的には、以前リリースしたSurRoLシミュレータに基づいて、いくつかの新機能を備えたプラットフォームを構築します。
本稿では, シミュレーション環境の改善を, 設計した新機能で紹介し, 具体的インテリジェンスに人的要因を組み込むことの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:48:09 GMT)
Toward More Accurate and Generalizable Evaluation Metrics for
Task-Oriented Dialogs [19.4] ダイアログ品質と呼ばれる新しいダイアログレベルのアノテーションワークフローを導入する。
DQAの専門家アノテータは、ダイアログ全体の品質を評価し、ゴール完了やユーザ感情などの属性に対するラベルダイアログも評価する。
我々は,大規模音声アシスタントプラットフォームにおける対話品質を評価する上で,高品質なヒューマンアノテートデータを持つことが重要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:43:29 GMT)
SciCap+: A Knowledge Augmented Dataset to Study the Challenges of
Scientific Figure Captioning [18.9] 図のキャプション生成は、科学文書のモデル理解をテキストを超えて移動させるのに役立つ。
大規模なSciCapデータセットを拡張し、参照パラグラフ(図を参照するパラグラフ)とOCRトークンを含む。
以上の結果から,参照パラグラフが文脈知識として機能し,画像の自動キャプション評価スコアが大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:16:16 GMT)
Protecting the Intellectual Property of Diffusion Models by the
Watermark Diffusion Process [18.9] 本稿では,拡散モデルのための新しい透かし手法であるWDMを提案する。
WDMは拡散モデルの訓練や微調整を通じて透かしデータを埋め込んで拡散過程(WDP)を学習する
組込み透かしは、学習したWDPから共有逆ノイズを用いてサンプリングすることにより、元のタスクの性能を劣化させることなく抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:31:07 GMT)
When are Post-hoc Conceptual Explanations Identifiable? [18.9] 人間の概念ラベルが利用できない場合、概念発見手法は解釈可能な概念のための訓練された埋め込み空間を探索する。
我々は、概念発見は特定可能であり、多くの既知の概念を確実に回収し、説明の信頼性を保証するべきであると論じている。
本結果は,人間ラベルのない信頼性の高い概念発見を保証できる厳密な条件を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:01:53 GMT)
Curriculum-Based Augmented Fourier Domain Adaptation for Robust Medical
Image Segmentation [18.8] 本研究は、堅牢な医用画像分割のためのカリキュラムベースの拡張フーリエドメイン適応(Curri-AFDA)を提案する。
特に、カリキュラム学習戦略は、異なるレベルのデータシフトの下でのモデルの因果関係に基づいている。
複数のサイトやスキャナーから収集した網膜と核の2つのセグメンテーションタスクの実験から,提案手法が優れた適応と一般化性能をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:56:58 GMT)
Provable Benefit of Mixup for Finding Optimal Decision Boundaries [18.7] 我々は、Mixupのようなペアワイドデータ拡張技術が最適な決定境界を見つける際のサンプルの複雑さにどのように影響するかを検討する。
サンプルの複雑さを著しく低減することで、Mixupがこの問題を軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:19:58 GMT)
TEyeD: Over 20 million real-world eye images with Pupil, Eyelid, and
Iris 2D and 3D Segmentations, 2D and 3D Landmarks, 3D Eyeball, Gaze Vector,
and Eye Movement Types [18.5] TEyeDは、ヘッドマウントデバイスで撮影された世界最大のアイ画像集合である。
データセットには、2Dおよび3Dランドマーク、セマンティックセグメンテーション、3Dアイボールアノテーション、全画像の視線ベクトルと眼球運動タイプが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:47:49 GMT)
Iterative Translation Refinement with Large Language Models [18.5] 本稿では,大規模言語モデルを反復的プロセスに組み込むことで,単なる翻訳以上の出力品質を向上させることを示す。
GPT-3.5によるテストシナリオでは、反復は文字列ベースのメートル法スコアを減少させるが、ニューラルネットワークメトリクスは翻訳品質を向上しないかどうかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:51:03 GMT)
PGformer: Proxy-Bridged Game Transformer for Multi-Person Extremely
Interactive Motion Prediction [18.4] マルチパーソン動作予測は特に密接な相互作用のある人の現実的なシナリオにおいて難しい課題である。
本稿では,極端に協調した複数の人物の動作予測に着目した。
提案するXQAモジュールと連携するプロキシエンティティを導入,構築する。
プロキシブリッジゲームトランスフォーマー (PGformer) と呼ばれる,多人数対話型モーション予測のための簡易かつ効果的なエンドツーエンドフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:25:09 GMT)
Self-Adaptive Named Entity Recognition by Retrieving Unstructured
Knowledge [18.2] 自己適応的NERは、構造化されていないテキストから外部知識を取得し、十分に学習されていないエンティティの使用法を学ぶ。
我々のモデルはF1計量において強いベースラインを2.35ポイント上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:30:11 GMT)
Conditional Diffusion Models for Weakly Supervised Medical Image
Segmentation [18.1] 条件拡散モデル(CDM)は、特定の分布の対象となる画像を生成することができる。
我々は,対象対象物の予測マスクを取得するために,CDMに隠されたカテゴリ認識意味情報を利用する。
本手法は,2つの医用画像セグメンテーションデータセット上で,最先端のCAMおよび拡散モデル法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:29:26 GMT)
Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding [17.9] VG-LAWは、Language Adaptive Weightsに基づいた視覚的グラウンドティングフレームワークである。
視覚バックボーンは、様々な表現のために生成される動的重みを通じて、発現特異的な特徴抽出器として機能する。
VG-LAWはクロスモーダル相互作用のための追加モジュールを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:26:22 GMT)
"Why did the Model Fail?": Attributing Model Performance Changes to
Distribution Shifts [17.4] 本稿では,環境間の性能差を基礎となるデータ生成機構の分散シフトに寄与する問題を紹介する。
任意の分布の集合の値を計算するための重み付け法を導出する。
本研究では, 合成, 半合成, 実世界のケーススタディにおいて, 提案手法の正しさと有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:05:12 GMT)
When is Realizability Sufficient for Off-Policy Reinforcement Learning? [17.3] 我々は,所定の機能クラスに対してのみ実現可能性を持つ場合,非政治強化学習の統計的複雑さを分析する。
ベルマン誤差と呼ばれる近似誤差項を含まない非政治強化学習の有限サンプル保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:40:23 GMT)
Phonetically-Grounded Language Generation: The Case of Tongue Twisters [17.3] 本稿では,音声の重なりを最大化するために音声条件が要求される言語である舌ねじれ音の生成について述べる。
我々は2.1K以上の人為的な例からなる舌ねじれの大規模な注釈付きデータセットである textbfTwistList を提示する。
また,提案課題である舌ねじれ生成のためのベンチマークシステムについても,ドメイン内データのトレーニングを必要とせず,かつ必要としないモデルも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:20:51 GMT)
Online Tensor Learning: Computational and Statistical Trade-offs,
Adaptivity and Optimal Regret [17.3] 本稿では,線形モデルと一般化線形モデルの両方を包含したオンライン環境下での潜在低ランクテンソル推定フレームワークについて検討する。
また、オンラインテンソル補完とオンラインバイナリテンソル学習という2つの特定の応用についても検討する。
特に、我々の研究は、オンライン低ランクテンソルリカバリタスクにノイズを組み込む最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:21:28 GMT)
Benchmarking Robustness of AI-enabled Multi-sensor Fusion Systems:
Challenges and Opportunities [17.3] マルチセンサー・フュージョン(MSF)ベースの認識システムは、自動運転車、ロボットアーム、無人航空機など、多くの産業用アプリケーションやドメインをサポートする基盤となっている。
過去数年間、データ駆動人工知能(AI)の急速な進歩は、特にインテリジェントシステムやその知覚システムにおいて、パフォーマンスをさらに向上させるために、深層学習技術によってMSFシステムを強化する、急速なトレンドをもたらした。
AI対応のMSF認識システムや技術はいくつか提案されているが、現時点では、MSF認識にフォーカスする限られたベンチマークが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:17:56 GMT)
Finding Counterfactually Optimal Action Sequences in Continuous State
Spaces [17.0] 有限地平線決定過程を用いて離散的な行動と連続状態の列を定式化する。
次に,環境力学の連続性に基づくアルゴリズムを開発する。
実際の臨床データを用いた実験から,本手法は実効性が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:29 GMT)
Single-Shot Global Localization via Graph-Theoretic Correspondence
Matching [17.0] 提案手法は最大傾き問題(MCP)に基づく対応マッチングを用いる。
セマンティックラベル付き3Dポイントクラウドマップとセマンティックセグメンテーションイメージをクエリとして実装する。
本手法は都市景観の大規模シミュレートされた複数の地図に対して有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:52:07 GMT)
Rigorous Runtime Analysis of MOEA/D for Solving Multi-Objective Minimum
Weight Base Problems [16.8] 本稿では,多目的最小重み付け木問題などの古典的NPハード問題を抽象化した多目的最小重み付け木問題について検討する。
極点数に対する近似品質や上限値など,非支配面の凸殻のいくつかの重要な性質を証明した。
適切な設定でMOEA/Dアルゴリズムは、オラクルモデルにおいて期待される固定対象時間内の全ての極端点を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:13:29 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） (Tue, 6 Jun 2023 12:19:35 GMT)
Buying Information for Stochastic Optimization [16.3] 最適化のための情報の購入方法と,オンライン学習問題としてこの問題を定式化する方法について検討する。
この比は、スキーレンタル問題の堅牢な一般化と同値であり、超マーチンゲール停止(super-martingale stop)と呼ぶことから、厳密であることを示す。
動作を選択し、根底にある要求に関する情報をいつ購入するかを判断する8ドルの競合アルゴリズムを時間内に実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:50:09 GMT)
MetaGait: Learning to Learn an Omni Sample Adaptive Representation for
Gait Recognition [16.3] そこで我々は,Omniサンプル適応表現を学習するMetaGaitを開発した。
プロセス全体にわたってメタ知識を活用し、メタトリプルアテンションとメタテンポラルプールを提示します。
大規模な実験によって提案されたMetaGaitの最先端性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:53:05 GMT)
Clinical-Inspired Cytological Whole Slide Image Screening with Just
Slide-Level Labels [16.1] 細胞診は、臨床的がんスクリーニングに有効で、非侵襲的で、有用で、安価である。
一般的に使用される液体ベースの検体であるThinPrepは、検査のためにデジタル全スライド画像(WSI)を生成するためにスキャンすることができる。
ギガピクセル解像度によるWSIの分類は、リソース集約性が高く、自動化された医用画像解析において重要な課題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:09:20 GMT)
Masked Autoencoders are Efficient Continual Federated Learners [15.9] 継続的な学習は、クライアント間で共有される表現の教師なしの学習に基礎を置くべきです。
分布推定のためのマスク付きオートエンコーダはこの設定に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:38:57 GMT)
MLink: Linking Black-Box Models from Multiple Domains for Collaborative
Inference [15.8] 本研究では,ブラックボックスMLモデル間の基礎的関係について検討する。
本稿では,モデルリンクという新しい学習課題を提案する。
モデルリンクの適応と集約法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:14:07 GMT)
On the Correctness of Automatic Differentiation for Neural Networks with
Machine-Representable Parameters [15.7] ニューラルネットワークのパラメータ空間が機械表現可能な数のみからなる場合のADの正当性について検討する。
我々は AD が非微分可能集合上でも常にクラーク偏微分を計算することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:04:41 GMT)
DVIS: Decoupled Video Instance Segmentation Framework [15.6] ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)は、自律運転やビデオ編集を含む様々なアプリケーションにおいて重要なタスクである。
既存の手法は、主に2つの要因により、実世界の複雑なビデオや長いビデオでは性能が劣ることが多い。
分割,追跡,改良の3つの独立したサブタスクに分割することで,VISの分離戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:24:15 GMT)
GaitGCI: Generative Counterfactual Intervention for Gait Recognition [15.3] Gaitは、歩行者を歩行パターンから識別することを目的とした、最も有望なバイオメトリクスの1つだ。
一般的な手法は共同設立者には受け入れられず、結果としてネットワークは効果的な歩行パターンを反映する領域にほとんど焦点を合わせない。
本稿では、対実干渉学習(CIL)と多様性制約動的畳み込み(DCDC)からなる、GaitGCIと呼ばれる生成対実干渉フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:59:23 GMT)
Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model [15.3] 認識任意のモデル(RAM)は、任意の共通カテゴリを高い精度で認識することができる。
RAMは画像タグ付けの新しいパラダイムを導入し、手動のアノテーションの代わりに大規模な画像テキストペアをトレーニングに活用している。
多数のベンチマークでRAMのタグ付け機能を評価し,印象的なゼロショット性能を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:00:10 GMT)
Interpreting GNN-based IDS Detections Using Provenance Graph Structural
Features [15.1] 本稿では,抽象的なGNN決定境界を解釈可能な特徴空間に投影するフレームワークであるPROVEXPLAINERを提案する。
我々はまず,決定木(DT)などの簡易かつ説明可能なモデルを用いて,GNNベースのセキュリティモデルの意思決定プロセスを再現する。
我々のグラフ構造機能は、システム前駆領域における問題空間のアクションと密接に結びついているので、検出結果を記述的、人間の言語で説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:42:53 GMT)
Referring Expression Comprehension Using Language Adaptive Inference [15.1] 本稿では,動的推論のための表現モデルとRECモデルの適応性について検討する。
本稿では,参照表現に条件付きRECモデルから言語適応を抽出できるLanguage Adaptive Subnets (LADS) というフレームワークを提案する。
RefCOCO, RefCO+, RefCOCOg, Referit の実験により, 提案手法はより高速な推論速度と最先端手法に対する高精度な精度を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:58:59 GMT)
Atrial Septal Defect Detection in Children Based on Ultrasound Video
Using Multiple Instances Learning [14.6] 本稿では,心房中隔欠損診断を支援するための心エコー画像に基づく深層学習手法を提案する。
心房中隔(subAS)と低中隔4区画(LPS4C)の2つの標準ビューをASDを同定する2つのビューとして選択した。
ASD検出では,89.33 AUC,84.95精度,85.70感度,81.51特異度,81.99F1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:25:29 GMT)
Prototype-Sample Relation Distillation: Towards Replay-Free Continual
Learning [14.5] 本稿では,表現とクラスプロトタイプを共同で学習するための総合的なアプローチを提案する。
本稿では,新しいタスクデータと比較して,クラスプロトタイプの相対的類似性を維持することを制約する新しい蒸留損失を提案する。
この手法はタスクインクリメンタル設定における最先端性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:47:01 GMT)
Orphan Articles: The Dark Matter of Wikipedia [14.4] われわれは,他のウィキペディア記事からのリンクを含まない記事である孤児記事について,最初の体系的な研究を行っている。
すべての記事の約15%(8.8M)の驚くほど多くのコンテンツが、ウィキペディアをナビゲートする読者には事実上見えない。
また, 孤児に新たなリンク(脱孤児化)を追加することで, 統計的に有意な可視性向上につながるという疑似実験を通じて因果的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:04:33 GMT)
L-SVRG and L-Katyusha with Adaptive Sampling [14.2] L-SVRGやL-Katyushaのような勾配に基づく最適化手法は機械学習モデルのトレーニングに広く用いられている。
本稿では,L-SVRGとL-Katyushaの適応型サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:59:25 GMT)
A Quality Aware Sample-to-Sample Comparison for Face Recognition [14.0] この研究は、サンプルレベルで品質を意識した学習プロセスを分類訓練パラダイム(QAFace)に統合する。
本手法は,トレーニングデータセットの認識可能な低品質サンプルに適応的に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:28:04 GMT)
Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets [13.9] 私たちは専門家のモデルを必要としない方法論を開発しています。
我々は大規模な人事研究を行っている。
その結果,専門家の機関レベルを制限する意思決定支援システムは実用的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:09 GMT)
Supervised Knowledge May Hurt Novel Class Discovery Performance [13.3] 新たなクラス発見(NCD)は、非結合クラスを含むラベル付き集合の事前知識を活用することにより、ラベル付きデータセットで新しいカテゴリを推論することを目的としている。
教師付き知識は、意味的関連性の異なるレベルにおいて常に役に立つか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:04:05 GMT)
Learning Search-Space Specific Heuristics Using Neural Networks [13.2] PDDLトレーニングインスタンスが1つあることを前提として,スクラッチからゴール間距離推定器を学習する。
この比較的単純なシステムは驚くほどよく機能し、よく知られたドメインに依存しない古典と競合することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:22:32 GMT)
What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A
Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement [13.2] 特定の局所的に接続されたニューラルネットワークは、データ分布が低い量子エンタングルメントを許容している場合に限り、データ分布を正確に予測できることを示す。
我々は、局所的に接続されたニューラルネットワークに対するデータ分布の適合性を高めるための前処理手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:51:35 GMT)
Inferring interpretable dynamical generators of local quantum
observables from projective measurements through machine learning [13.1] マルチボディシステムにおける局所可観測物の進化を管理する動的生成器をノイズデータから推論するために,機械学習手法を用いる。
本手法は,多体システムから効率的な動的ジェネレータを抽出するだけでなく,量子シミュレーションや計算プラットフォームのデコヒーレンス機構の推測にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:01:18 GMT)
Inconsistency Handling in Prioritized Databases with Universal
Constraints: Complexity Analysis and Links with Active Integrity Constraints [13.0] 本稿では,普遍的な制約を備えた一貫性のないデータベースを修復・クエリする問題を再考する。
我々は対称的な差分修復を採用しており、削除と事実の追加の両方を一貫性の回復に利用することができる。
より単純な否定的制約と、事実の削除のみに基づいて定義された、既存の最適修復の概念が、よりリッチな設定に適切に拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:17:56 GMT)
Graph Neural Rough Differential Equations for Traffic Forecasting [12.9] グラフニューラル微分方程式(STG-NRDE)の粗解法を提案する。
NRDEは時系列データを処理するための画期的な概念である。
6つのベンチマークデータセットと27のベースラインで実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:11:51 GMT)
Fine-grained Expressivity of Graph Neural Networks [12.9] 我々は1ドルWLとMPNNの連続的な拡張をグラファイトに検討する。
連続的な1ドルWLの変動は,MPNNのグラフ上での表現力の正確なトポロジ的特徴を与えることを示す。
また,グラフ距離の保存能力に基づいて,異なるMPNNアーキテクチャの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:12:23 GMT)
DenseDINO: Boosting Dense Self-Supervised Learning with Token-Based
Point-Level Consistency [12.9] 本稿では,DenseDINOと呼ばれる自己教師型学習のためのトランスフォーマーフレームワークを提案する。
具体的には、DenseDINOは参照トークンと呼ばれるいくつかの追加の入力トークンを導入し、ポイントレベルの特徴と以前の位置とを一致させる。
提案手法は,バニラDINOと比較して,ImageNetの分類で評価すると,競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:04:45 GMT)
Inflated 3D Convolution-Transformer for Weakly-supervised Carotid
Stenosis Grading with Ultrasound Videos [12.8] 自動頸動脈狭窄グレーディング(CSG)のための第1のビデオ分類フレームワークについて紹介する。
弱教師付きCSGのための新しい効果的な映像分類ネットワークを提案する。
本手法は,大容量の頸動脈ビデオデータセットで広く検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:55:47 GMT)
$\omega$Test: WebView-Oriented Testing for Android Applications [12.7] WebViewは、WebアプリケーションをAndroidアプリのネイティブコンテキストに統合するのに役立つUIウィジェットである。
Androidアプリのネイティブエンド(Java)とWebエンド(JavaScript)間の双方向インタラクションのための強力なメカニズムを提供する。
WebViewによって引き起こされるバグを動的解析によって検出する様々な手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:32:00 GMT)
I Prefer not to Say: Protecting User Consent in Models with Optional
Personal Data [12.4] データの共有をしない決定は,ユーザのプライバシを尊重するために保護されるべき情報として,それ自体が考えられる。
我々は,アクティブなユーザ同意を得た情報のみを使用するモデルに対する保護要件を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:37:56 GMT)
PILLAR: How to make semi-private learning more effective [12.3] Semi-Supervised Semi-Private (SP)学習では、学習者は公開されていないラベル付きデータとプライベートラベル付きデータの両方にアクセスすることができる。
そこで本研究では,実世界のデータセット上で効率よく動作可能な,プライベートラベル付きサンプルの複雑さを著しく低減する計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:45:05 GMT)
Joint Event Extraction via Structural Semantic Matching [12.2] イベント抽出(EE)は、情報抽出において不可欠なタスクの1つである。
本稿では,イベントタイプの意味的特徴を符号化し,対象テキストと構造的マッチングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:42:39 GMT)
Homomorphism Autoencoder -- Learning Group Structured Representations
from Observed Transitions [12.1] 本研究では,世界に作用するエージェントが,それを修飾する動作と整合した感覚情報の内部表現を学習できるようにする手法を提案する。
既存の作業とは対照的に、我々のアプローチはグループの事前の知識を必要とせず、エージェントが実行可能なアクションのセットを制限しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:08:55 GMT)
FishEye8K: A Benchmark and Dataset for Fisheye Camera Object Detection [12.1] 魚眼カメラの交通監視のために準備された、既存のオープンデータセットはありません。
本稿では,道路物体検出タスクのためのFishEye8Kベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットは、台湾の日中市で18台の魚眼カメラを使って、22の動画で8000枚の画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:02:32 GMT)
The Politics of Language Choice: How the Russian-Ukrainian War
Influences Ukrainians' Language Use on Twitter [11.9] 我々は6万2000人以上のユーザーからの400万以上のジオタグ付きツイートに基づいて、ウクライナ市民の言語選択とツイート活動を調査した。
我々は、ロシア語からウクライナ語への着実に移行しているのを、戦前に見てきた。
戦争の結果、ロシアのツイートユーザーの半数以上がウクライナに移行した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:56:03 GMT)
An Analysis of Reader Engagement in Literary Fiction through Eye
Tracking and Linguistic Features [11.8] 本研究は,読み手がいかに興味を抱くかを予測する上で,テキストの様々な性質の重要性について分析した。
フィクションで読者を魅了するものの理解を深めることによって、創造的な物語生成に使用されるモデルにより良い情報を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:14:59 GMT)
Emotion-Conditioned Melody Harmonization with Hierarchical Variational
Autoencoder [11.6] LSTMに基づく階層的変分自動エンコーダ(LHVAE)を提案する。
LHVAEは、グローバル音楽とローカル音楽の特性をモデル化するために、潜伏変数と感情条件を異なるレベルで組み込んでいる。
実験結果から,提案モデルが他のLSTMモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:28:57 GMT)
Topological correlation: anyonic states cannot be determined by local
operations and classical communication [11.6] トポロジカル絡み合いのエントロピーを理解する方法は、物理学者にとって最も関心のある問題の1つである。
正準双極子系に対しては、最大エントロピーの原理に基づいて位相相関の操作測度を定義する。
この尺度は、スーパーセレクションルールを持つ多重パーティイト系におけるより洗練された相関の分類を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:35:45 GMT)
Mildly Constrained Evaluation Policy for Offline Reinforcement Learning [11.5] 本研究では,より制約のある目標ポリシによる評価時間推定のためのマイルド制約評価ポリシー(MCEP)を提案する。
MCEPはターゲットポリシーを著しく上回り、最先端のオフラインRL法と競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:43:09 GMT)
Expanding Explainability Horizons: A Unified Concept-Based System for
Local, Global, and Misclassification Explanations [11.4] 本稿では,複数の超画素画像をネットワークに入力する統合概念ベースシステムを提案する。
この方法は、局所的およびグローバルな概念を学習し、得点し、抽出する。
実験の結果,性能の向上に加えて,モデルが予測の深い洞察を与え,誤分類を解明できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:28:37 GMT)
Description Logics with Abstraction and Refinement [11.3] 本稿では,抽象レベルが一級市民である記述論理(DL)の拡張を提案する。
結果として生じるDLの系統の推論は決定可能であり、一見無害ないくつかのバリエーションは決定不可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:27:03 GMT)
CiT-Net: Convolutional Neural Networks Hand in Hand with Vision
Transformers for Medical Image Segmentation [11.2] 医用画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(CiT-Net)のハイブリッドアーキテクチャを提案する。
我々のCit-Netは、一般的なSOTA法よりも優れた医用画像セグメンテーション結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:22:22 GMT)
LLMZip: Lossless Text Compression using Large Language Models [11.2] 大規模言語モデルLLaMA-7Bを用いて,英語のエントロピー上界の新たな推定値を提案する。
自然副産物(英: natural byproduct)は、英語のテキストを無意味に圧縮するアルゴリズムである。
限られた実験から得られた予備結果は,本手法が最先端のテキスト圧縮方式より優れていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:42:00 GMT)
Tier Balancing: Towards Dynamic Fairness over Underlying Causal Factors [11.1] 長期的な公正性の追求には、意思決定と基礎となるデータ生成プロセスの相互作用が含まれる。
技術的には難しいが、達成すべき自然な概念であるティアバランシングを提案します。
特定力学の下では、一般に1段階の介入によってしか長期的な公正化の目標を達成できないことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:51:08 GMT)
Learning with a Mole: Transferable latent spatial representations for
navigation without reconstruction [11.1] ほとんどのエンドツーエンドの学習アプローチでは、表現は潜伏しており、通常は明確に定義された解釈を持っていない。
本研究では,目的とする下流タスクとは無関係にシーンの動作可能な表現を学習することを提案する。
学習された表現は、進路から分岐する複数の短いエピソードをナビゲートするように訓練された盲人補助エージェントによって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:51:43 GMT)
How to Select Which Active Learning Strategy is Best Suited for Your
Specific Problem and Budget [10.6] アクティブラーニング(AL)では、学習者は、いくつかの予算制約の下でラベルを問うためにラベルのない例を積極的に選択する。
本稿では,各予算の最良の戦略を動的に識別する実用的なデリバティブベース手法を提案する。
その結果,様々な予算やコンピュータビジョンタスクにまたがるアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:44:56 GMT)
Fast Context Adaptation in Cost-Aware Continual Learning [10.5] 5GとBeyondネットワークは、より複雑な学習エージェントを必要とし、学習プロセス自体が、コミュニケーションや計算リソースのためにユーザと競合することになるかもしれない。
一方、学習プロセスは、効率的な戦略に迅速に収束するためのリソースを必要とし、一方、学習プロセスは、ユーザのデータプレーンから可能な限り少ないリソースを取らずに、ユーザのリソースを損なわないように、効率的でなければならない。
本稿では,データプレーンに割り当てられたリソースと学習用に確保されたリソースのバランスをとるための動的戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:46:48 GMT)
GaitMPL: Gait Recognition with Memory-Augmented Progressive Learning [10.4] 歩行認識は、歩行パターンによって歩行者を遠くに識別することを目的としている。
本研究では,メモリ拡張プログレッシブラーニングネットワーク(GaitMPL)によるハードサンプル問題の解決を提案する。
具体的には、DRPLは、ハードサンプルの学習難度を、容易にハードプログレッシブな学習によって低減する。
さらにGSAMはDRPLを構造整列メモリ機構で拡張し、各IDの特徴分布を維持し、モデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:24:53 GMT)
OmniDet: Surround View Cameras based Multi-task Visual Perception
Network for Autonomous Driving [10.4] 本研究は,未修正魚眼画像のマルチタスク視覚知覚ネットワークを提案する。
自動運転システムに必要な6つの主要なタスクで構成されている。
共同で訓練されたモデルは、それぞれのタスクバージョンよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:31:21 GMT)
Block-wise Training of Residual Networks via the Minimizing Movement
Scheme [10.3] 本研究では,分散空間における勾配流の最小化運動スキームに着想を得たレイヤワイドトレーニング手法を開発した。
この方法は各ブロックの運動エネルギー正則化に比例し、ブロックを最適な輸送マップとし、それらを規則性で与える。
これは、レイヤーワイドトレーニングで観測される停滞問題を緩和することで機能し、強欲に訓練された初期の層が過度に適合し、深い層が一定の深さの後にテストの精度を高めるのを阻止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:48:11 GMT)
Responsible Design Patterns for Machine Learning Pipelines [10.2] AI倫理には、AIシステムのライフサイクル全体に倫理的原則を適用することが含まれる。
これは、バイアスなどのAIに関連する潜在的なリスクと害を軽減するために不可欠である。
この目標を達成するために、責任あるデザインパターン(RDP)は機械学習(ML)パイプラインに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:00:21 GMT)
Computation with Sequences in the Brain [10.1] 神経活動から認知がどのように生じるかは神経科学の中心的な問題である。
本研究は, シナプス重量と可塑性により, 時刻を優先的に捉えることができることを示す。
我々は、任意の有限状態機械が、シーケンスの適切なパターンの提示を通して、同様の方法で学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:58:09 GMT)
Topological Data Analysis for Speech Processing [10.0] このような特徴の上に構築された単純な線形分類器は、微調整された分類ヘッドよりも優れていることを示す。
また、トポロジカルな特徴は、音声トランスフォーマーヘッドの機能的役割を明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:25:34 GMT)
Linear Neural Network Layers Promote Learning Single- and Multiple-Index
Models [10.0] 我々のフレームワークは、すべて同じキャパシティを持つが、暗黙的に定義された表現コストを持つ、様々な深さのネットワーク群を考察する。
この結果から,ReLUネットワークに線形層を追加することで,低ランク線形演算子で近似可能な関数を求める表現コストが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:19:58 GMT)
Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models [9.9] 本稿では,観察的,介入的,反ファクト的クエリに因果的に十分な設定で回答する問題を考察する。
本稿では拡散型因果モデル (DCM) を導入し, 独自の潜伏符号化を生成する因果メカニズムを学習する。
我々の実証評価は、因果クエリに応答する既存の最先端手法よりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:43:39 GMT)
Understanding Oversquashing in GNNs through the Lens of Effective
Resistance [9.6] 本研究では,入力グラフに付加されるエッジを同定し,全体の有効抵抗を最小限に抑えるアルゴリズムを開発し,オーバーカッシングを緩和する。
我々は,GNNの性能向上のための総合的有効抵抗に基づくスイッチング戦略の有効性を示す実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:57:37 GMT)
Human-Object Interaction Prediction in Videos through Gaze Following [9.6] 我々は、現在のHOIを検出し、将来のHOIをビデオで予測するためのフレームワークを設計する。
我々は、人間がオブジェクトと対話する前にしばしば固定するので、人間の情報を活用することを提案する。
我々のモデルは、日々の生活を捉えたビデオを含むVidHOIデータセットで訓練され、検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:36:14 GMT)
From Key Points to Key Point Hierarchy: Structured and Expressive
Opinion Summarization [9.6] キーポイント分析(KPA)は、最近テキストコメントの集合からきめ細かい洞察を得るために提案されている。
与えられたキーポイントの集合を階層に整理するタスクを,その特異性に応じて導入する。
我々は、ビジネスおよび製品レビューのキーポイント階層の高品質なベンチマークデータセットであるThinkPを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:45:44 GMT)
FedVal: Different good or different bad in federated learning [9.6] フェデレート・ラーニング(FL)システムは悪意のあるアクターからの攻撃を受けやすい。
FLは、異なる人口集団の公正なパフォーマンスを保証するなど、グループの偏見に対処する上で、新たな課題を提起する。
このようなバイアスに対処するために使用される従来の方法は、FLシステムが持っていないデータへの集中的なアクセスを必要とする。
我々は、クライアントからの追加情報を必要としない堅牢性と公正性の両方に対して、新しいアプローチであるFedValを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:11:13 GMT)
Unraveling Projection Heads in Contrastive Learning: Insights from
Expansion and Shrinkage [9.5] 本研究の目的は、プロジェクターで学習した表現が、その後に学習した表現よりも優れる観察現象をデミスティフィケートすることである。
我々は、プロジェクターに対する対照的な損失によって引き起こされる2つの重要な効果(膨張と収縮)を同定する。
本稿では,プロジェクタの挙動を正確にモデル化する線形プロジェクタ群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:13:18 GMT)
Intervention Generalization: A View from Factor Graph Models [9.5] 最小限の仮定に基づいて、過去の実験から新しい条件への飛躍を保証する方法を詳しく検討する。
仮定された$textitinterventional Factor Model$ (IFM) は必ずしも情報であるとは限らないが、明らかな未測定のコンファウンディングの必要性を便利に抽象化する。
我々は,実験環境の収集から得られたデータを用いて,IMMによる因果効果の同定可能性について,必要かつ十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:44:23 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses in Explainable Artificial Intelligence:
A Survey [9.2] 説明可能な人工知能(XAI)手法は、統計的および深層学習モデルを信頼するための治療法として描かれる。
敵機械学習の最近の進歩は、最先端の説明の限界と脆弱性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:53:39 GMT)
Automatic Assessment of Oral Reading Accuracy for Reading Diagnostics [9.2] Kaldi と Whisper を用いて,オランダ語読解精度を自動評価するための6つの最先端 ASR システムの評価を行った。
その結果、我々の最も成功したシステムは人的評価と実質的な合意に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:49:58 GMT)
Revisiting Bellman Errors for Offline Model Selection [9.1] オフラインモデル選択(OMS)は、実世界の設定にオフラインRLを適用するために不可欠である。
広く研究されている考え方の一つは、関連するQ-函数の平均2乗ベルマン誤差(MSBE)に基づいてポリシーを選択することである。
ベルマンの誤りで十分なOMS性能を得るのに苦労し、多くの研究者がこのアイデアを放棄した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:09:23 GMT)
Origin-Destination Network Generation via Gravity-Guided GAN [9.0] オリジン・デスティネーション(OD)の流れは、方向や体積を含む貴重な人口移動情報を含んでいる。
そこで本研究では,人口移動モデルを改善するために,Origin-Destination Generation Networks (ODGN) というモデルを構築することを提案する。
具体的には、まず、各地域の都市の特徴を捉えるための多視点グラフ注意ネットワーク(MGAT)を構築し、次に重力誘導予測器を用いて、2つの地域間のODフローを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:07:21 GMT)
Learning Representations on the Unit Sphere: Application to Online
Continual Learning [8.9] 本稿では,新たな損失関数を備えたメモリベース表現学習手法を提案する。
提案手法は,タスク境界がぼやけた標準的な評価シナリオと現実的なシナリオの両方において,現状の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:38:01 GMT)
Revisiting the Trade-off between Accuracy and Robustness via Weight
Distribution of Filters [8.8] 敵対的攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の潜在的な脅威であることが証明されている。
本稿では,同じアーキテクチャのフィルタの重み分布における標準モデルとロバストモデルとの明確な区別を経験的に見出す。
本稿では,AW-Net (Adversarial Weight-Varied Network) という名前の動的ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:09:11 GMT)
A Robust Likelihood Model for Novelty Detection [8.8] 新規性や異常検出に対する現在のアプローチは、ディープニューラルネットワークに基づいている。
我々は、攻撃に対する防御として、新規性テストの堅牢な可能性を学ぶことを目的とした新しい事前提案を行う。
我々はまた、最先端のノベルティ検出アプローチと、それ以前のものを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:02:31 GMT)
PQM: A Point Quality Evaluation Metric for Dense Maps [8.7] 本研究では,4つのサブメトリックからなる新しい点品質評価尺度(PQM)を提案し,点雲の品質をより包括的に評価する。
完全度サブメトリックは、欠落データの比率を評価し、アーティファクトスコアサブメトリックは、アーティファクトを認識して特徴付け、精度サブメトリックは登録精度を計測し、解像度サブメトリックはポイントクラウド密度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:23:42 GMT)
DisC-Diff: Disentangled Conditional Diffusion Model for Multi-Contrast
MRI Super-Resolution [8.7] マルチコントラスト脳MRI超解像のための条件拡散モデルDisC-Diffを提案する。
DisC-Diffは修復における不確実性を効果的に推定し、安定した最適化プロセスを保証する。
578個の正常脳を含むIXIデータセットと316個の病理脳を含む臨床データセットの2つのデータセットに対するDisC-Diffの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:22:06 GMT)
MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus [8.7] 我々は17の管轄区域から24の言語で689GBのコーパスであるMultiLegalPileをリリースした。
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。
我々の多言語モデルは、LEXTREME上の新しいSotAとLexGLUE上の英語モデルを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:43:07 GMT)
A Theory of Link Prediction via Relational Weisfeiler-Leman [8.6] グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データ上での表現学習のための顕著なモデルである。
私たちの目標は、知識グラフのためのグラフニューラルネットワークのランドスケープを体系的に理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:15:23 GMT)
Towards Adaptable and Interactive Image Captioning with Data
Augmentation and Episodic Memory [8.6] 本稿では,画像キャプションのためのIMLパイプラインを提案する。これにより,事前学習したモデルをユーザ入力に基づく新しいデータ分布に漸進的に適応させることができる。
データの増大は結果が悪化するが、たとえ比較的少量のデータが利用可能であったとしても、エピソードメモリは、これまで見られたクラスタからの知識を維持するための効果的な戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:38:10 GMT)
Putting Humans in the Image Captioning Loop [8.6] 我々は,人的フィードバックを統合するためのICシステムへの取り組みについて述べる。
提案手法は,MS COCOデータセットに基づいて事前学習したベースICモデルに基づいて,未確認画像のキャプションを生成する。
このアプローチが結果の改善につながる一方で、カスタマイズ可能なICモデルも実現することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:50:46 GMT)
A Quantum Probability Driven Framework for Joint Multi-Modal Sarcasm,
Sentiment and Emotion Analysis [8.6] 本稿では,QUantum probabIlity によるマルチモーダルサルカム,sEntiment および emoTion 解析フレームワーク QUIET を提案する。
具体的には、QUantum probabIlityによるマルチモーダルサルカム、sEntimentおよびemoTion分析フレームワーク、QUIETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:08:22 GMT)
UnRectDepthNet: Self-Supervised Monocular Depth Estimation using a
Generic Framework for Handling Common Camera Distortion Models [8.5] 本研究では,未修正単眼ビデオから深度,ユークリッド距離,および視覚計測を推定するための,汎用的な規模対応型自己教師パイプラインを提案する。
提案アルゴリズムは,KITTI修正データセットでさらに評価され,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:26:28 GMT)
Performance-optimized deep neural networks are evolving into worse
models of inferotemporal visual cortex [8.5] 深部ニューラルネットワーク(DNN)の物体認識精度は,非時間的(IT)大脳皮質の自然画像に対する神経応答を予測する能力と相関することを示した。
この結果から,高調波DNNは画像ネット精度とニューラル予測精度のトレードオフを断ち切ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:34:45 GMT)
Learning Gaussian Mixture Representations for Tensor Time Series
Forecasting [8.3] 我々は、時間、位置、およびソース変数に暗示される各不均一成分を個別にモデル化する新しいTS予測フレームワークを開発する。
2つの実世界のTSデータセットによる実験結果は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:18:50 GMT)
A Belief Model for Conflicting and Uncertain Evidence -- Connecting
Dempster-Shafer Theory and the Topology of Evidence [8.3] 本稿では,不一致,不完全,不確実な証拠に基づいて,信念の度合いを測定する新しいモデルを提案する。
このモデルによる信念の計算次数は一般に#P完全であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:30:48 GMT)
A Unified Framework to Super-Resolve Face Images of Varied Low
Resolutions [8.2] 本稿では,3つのアンカーオートエンコーダ,1つの特徴量回帰器,最終画像デコーダからなるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案アルゴリズムは,1つのフレームワークを用いて,多種多様な低入力解像度に対して,頑健かつ最先端な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:40:29 GMT)
Denise: Deep Robust Principal Component Analysis for Positive
Semidefinite Matrices [8.1] Deniseは、共分散行列の堅牢なPCAのためのディープラーニングベースのアルゴリズムである。
実験により、デニスは分解品質の点で最先端の性能と一致していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:37:37 GMT)
A bioinspired three-stage model for camouflaged object detection [8.1] 本稿では,1回の繰り返しで粗い部分分割を可能にする3段階モデルを提案する。
本モデルでは, 3つのデコーダを用いて, サブサンプル特徴, 収穫特徴, および高解像度のオリジナル特徴を逐次処理する。
我々のネットワークは、不要な複雑さを伴わずに最先端のCNNベースのネットワークを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:17:15 GMT)
A Unification Framework for Euclidean and Hyperbolic Graph Neural
Networks [8.1] ハイパーボリックニューラルネットワークは、グラフデータセット固有の階層を効果的にキャプチャする。
層内の複数の非連続(ジャイロ-)ベクトル空間を絡み合わせることで、一般化と拡張性の観点から制限される。
検索空間としてPoincareディスクモデルを提案し,ディスク上にすべての近似を適用する。
我々のモデルは、解釈可能性や様々なモデルコンポーネントの効率的な実行といったユークリッドネットワークのパワーを利用するだけでなく、様々なベンチマークにおいてユークリッドと双曲の双方よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:38:45 GMT)
Bridging the Gap: Enhancing the Utility of Synthetic Data via
Post-Processing Techniques [8.0] 生成モデルは、実世界のデータを置き換えたり拡張したりできる合成データセットを生成するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,合成データセットの品質と多様性を向上させるために,新しい3つのポストプロセッシング手法を提案する。
Gap Filler(GaFi)は、Fashion-MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100データセットにおいて、実精度スコアとのギャップを2.03%、1.78%、および3.99%に効果的に減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:13:53 GMT)
Entropy-driven Unsupervised Keypoint Representation Learning in Videos [7.9] 本稿では,ビデオから意味のある表現を教師なしで学習するための新しいアプローチを提案する。
画素近傍のテクスティカルなエントロピーとその時間的進化は,特徴の学習に有用な本質的な監督信号を生み出すと論じる。
私たちの経験的な結果は、静的なオブジェクトや動的オブジェクトへの出席や突然の入場や退場といった課題を解決する情報駆動キーポイントのパフォーマンスに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:23:21 GMT)
Graph Classification Gaussian Processes via Spectral Features [7.5] グラフ分類は、その構造とノード属性に基づいてグラフを分類することを目的としている。
本研究では,スペクトル特徴を導出するグラフ信号処理ツールを用いて,この課題に取り組むことを提案する。
このような単純なアプローチであっても、学習されたパラメータがなくても、強力なニューラルネットワークやグラフカーネルのベースラインと比較して、競争力のあるパフォーマンスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:31:05 GMT)
Learning Intuitive Policies Using Action Features [7.3] ネットワークアーキテクチャが意味的関係を利用する学習アルゴリズムの妥当性に与える影響について検討する。
観察と行動の卓越した表現を共同で処理する注意に基づくアーキテクチャは、直感的なポリシーを学ぶ上でより良い帰納的バイアスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:35:13 GMT)
Functional sufficient dimension reduction through information
maximization with application to classification [7.2] 2つの新しい機能的十分次元還元法 (FSDR) が, 相互情報と正方損失の相互情報に基づいて提案されている。
この2つの手法は,シミュレーションと実データ解析による既存のFSDR法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:41:35 GMT)
Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern [7.2] 行/列交換可能な行列における共形入力予測の解問題について検討する。
この問題に対処する2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:01:29 GMT)
Semantic Segmentation on VSPW Dataset through Contrastive Loss and
Multi-dataset Training Approach [7.1] 本稿では,ビデオセマンティックセグメンテーションのためのCVPR2023ワークショップの優勝ソリューションを提案する。
CVPR 2023では,VSPWデータセットの65.95%mIoU性能が第一位にランクされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:53:53 GMT)
Simulation-Based Counterfactual Causal Discovery on Real World Driver
Behaviour [7.0] 本稿では,提案手法の3つの変種について述べる。
実世界の運転データセットから抽出した3396件の因果的シーンの観察的時間的因果的発見手法の状況に対する評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:10:20 GMT)
FireFly: A High-Throughput Hardware Accelerator for Spiking Neural
Networks with Efficient DSP and Memory Optimization [7.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、強い生物学的解釈性と高エネルギー効率のために広く利用されている。
フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)のためのほとんどのSNNハードウェア実装は、演算やメモリ効率の要求を満たすことができない。
発火ニューロンから発生するスパイクをオンザフライ(FireFly)で処理できるFPGAアクセラレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:58:26 GMT)
A Technical Report for Polyglot-Ko: Open-Source Large-Scale Korean
Language Models [6.9] 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） (Tue, 6 Jun 2023 03:27:33 GMT)
Embracing Background Knowledge in the Analysis of Actual Causality: An
Answer Set Programming Approach [6.7] 本稿では,因果知識の形式化を目的とした豊富な知識表現言語を提案する。
原因の定義が提示され、それらの例を表すアクションのシーケンスに関する変更の実際の原因を分析するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:21:21 GMT)
Learning Multi-Step Reasoning by Solving Arithmetic Tasks [6.4] 本研究では,比較的小さな言語モデルを多段階推論の能力に組み込む方法について検討する。
我々は,合成データセットMsAT上でLMを継続的に事前学習することにより,そのような能力を注入することを提案する。
提案手法の有効性を示す4つの数学単語問題データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:08:04 GMT)
Learned Alternating Minimization Algorithm for Dual-domain Sparse-View
CT Reconstruction [6.4] デュアルドメインビューCT画像再構成のための新しい学習最小化アルゴリズム(LAMA)を提案する。
LAMAは信頼性の高い再構築のために確実に収束している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:52:18 GMT)
Survey on LiDAR Perception in Adverse Weather Conditions [6.3] アクティブなLiDARセンサーは、シーンの正確な3D表現を作成することができる。
霧、雪、雨などの悪天候条件下でのLiDARの性能は変化する。
我々は、適切なデータの提供、生の点クラウド処理とデノイング、ロバストな認識アルゴリズム、悪天候による欠点を軽減するためのセンサ融合といったトピックに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:49:58 GMT)
Prompt Space Optimizing Few-shot Reasoning Success with Large Language
Models [6.3] プロンプトエンジニアリングにより、算術的推論、質問応答、要約、関係抽出、機械翻訳、感情分析などの様々なタスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)が優れている。
現在のアプローチでは、最適なプロンプトを決定するための確かな理論基盤が欠如している。
提案手法では,テキスト埋め込みを用いて行列分解による基底ベクトルを取得し,すべてのプロンプトを表す空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:43:16 GMT)
blob loss: instance imbalance aware loss functions for semantic
segmentation [6.2] 本稿では,インスタンスレベルの検出基準を最大化することを目的とした,損失関数の新たなファミリーであるエンフェブロブ損失を提案する。
複雑な5つの3次元セマンティックセグメンテーションタスクにおいて,DSCに基づくエンフェブロブ損失を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:54:34 GMT)
spred: Solving $L_1$ Penalty with SGD [6.2] 単純な再パラメータ化を用いて、$L_$で微分可能な目的を最小化することを提案する。
我々は、再パラメータ化のトリックが「完全に良性である」ことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:30:36 GMT)
Quantum multiparameter estimation with graph states [6.2] SU(2)力学では、最適な最適多パラメータ推定を実現することが特に重要である。
SU(N) 力学の進化を研究するための同時多パラメータ推定手法を提案する。
グラフ状態が量子計量学の最適状態であることを証明し、最適な測定基準のセットを見つけることができ、マルチパラメータ推定の精度限界が量子クラム・ラオ境界に達することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:36:00 GMT)
Alzheimer Disease Classification through ASR-based Transcriptions:
Exploring the Impact of Punctuation and Pauses [6.1] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、世界有数の神経変性疾患である。
最近のADReSSチャレンジはAD分類のためのデータセットを提供した。
我々は、新しい最先端自動音声認識(ASR)モデルWhisperを用いて、その書き起こしを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:49:41 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） (Tue, 6 Jun 2023 07:33:13 GMT)
DiffuseExpand: Expanding dataset for 2D medical image segmentation using
diffusion models [5.8] DPMを用いた2次元医用画像分割のためのデータセット拡張のためのDiffuseExpandを提案する。
DPMは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークよりも強力な画像合成性能を示している。
COVID-19とCGMH Pelvisデータセットの比較およびアブレーション実験により,DiffuseExpandの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:44:19 GMT)
A Principles-based Ethics Assurance Argument Pattern for AI and
Autonomous Systems [5.5] 信頼できるAIと自律システム(AI/AS)研究コミュニティにおける新たな提案は、正当化された信頼を損なうために保証ケースを使用することだ。
本稿では, 提案を実質的に発展させ, 具体化する。
これは、保証ケースの方法論と、原則に基づく倫理的保証の議論パターンを構築するための一連の倫理的原則を結びつけます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:04:04 GMT)
Leveraging Explicit Procedural Instructions for Data-Efficient Action
Prediction [5.4] タスク指向の対話は、しばしばエージェントがユーザ要求を満たすために複雑で多段階の手順を実行する必要がある。
大規模言語モデルは、制約のある環境でこれらの対話を自動化することに成功したが、その広範な展開は、トレーニングに必要なタスク固有の大量のデータによって制限されている。
本稿では,エージェントガイドラインから導出した明示的な指示を利用して対話システムを構築するための,データ効率のよいソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:42:08 GMT)
Statistical shape representations for temporal registration of plant
components in 3D [5.3] 形状特徴を用いることで側頭器官のマッチングが向上することを示す。
これは、ライフサイクル全体のフェノタイピングを可能にするロボット作物監視に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:17:36 GMT)
Overcoming Simplicity Bias in Deep Networks using a Feature Sieve [5.3] 本稿では,深層ネットワークにおける単純さバイアスに対処するための直接的,介入的手法を提案する。
ネットワークの下位層で容易に計算可能なスプリアス機能を自動的に識別し,抑制することを目的としている。
実世界のデバイアスのベンチマークでは,かなりの増加が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:45:31 GMT)
Fisher Information Embedding for Node and Graph Learning [5.3] 本稿では,グラフのための新しい注目型ノード埋め込みフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはノード周辺のサブグラフの多重集合のための階層的カーネル上に構築されている。
埋め込みの一般化性と表現性に関する理論的知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:20:34 GMT)
From Random Search to Bandit Learning in Metric Measure Spaces [5.2] 本稿ではランダム探索に関する理論的考察を行う。
基礎となる関数の風景を記述したエンフスキャッタリング次元の概念を導入する。
ランダムサーチの原理に基づいて,リプシッツのブリストイットに対して,BLiN-MOSと呼ばれるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:28:39 GMT)
A Reference Framework for Variability Management of Software Product
Lines [5.2] ソフトウェア製品ラインエンジニアリング(SPLE)における変数管理(VM)は、資産の再利用とカスタマイズを可能にする抽象化として導入された。
この研究は、定性メタ合成を用いた既存のVMアプローチの比較とコントラストを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:38:31 GMT)
Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic
Interpretability [5.2] Brain-Inspired Modular Trainingは、ニューラルネットワークをよりモジュール的で解釈可能なものにする方法である。
BIMTは、ニューロンを幾何学的空間に埋め込み、各ニューロン接続の長さに比例して損失関数を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:11:42 GMT)
Dance Generation by Sound Symbolic Words [5.0] 本研究ではオノマトペを入力としてダンスの動きを生成する新しい手法を提案する。
テキストや音楽とは異なり、オノマトペは抽象的な言葉表現を通じてリズムと意味を伝達する。
ユーザ調査から収集した40個のオノマトペ・ダンス・モーションペアのデータセットを新たに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:00:47 GMT)
Aligning Language Models with Preferences through f-divergence
Minimization [5.0] f-DPGは、評価可能な任意のターゲット分布を近似するために、任意のf分割を使用することができる。
本稿では,Jensen-Shannon発散がこれらの目的のバランスを良好に保ち,KL発散を広いマージンで上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:09:21 GMT)
Blind Image Deconvolution Using Variational Deep Image Prior [4.9] 本稿では,視覚障害者のための新しい変分深度画像前処理(VDIP)を提案する。
VDIPは、潜時シャープ画像に付加的な手作り画像の先行を悪用し、各ピクセルの分布を近似して、最適以下の解を避ける。
実験により、生成された画像は、ベンチマークデータセットのオリジナルのDIPよりも品質が良いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:16:47 GMT)
Scalable Concept Extraction in Industry 4.0 [4.9] 本稿では,概念抽出法(CE)の産業シナリオへの適用に取り組む。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)用に設計されたラッパー関数を利用して,概念の重要度を計算する新しい手法を提案する。
我々は,CEが産業的文脈におけるCNNの理解に応用できることを示し,ドメイン知識に関連する有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:57:04 GMT)
Take the Hint: Improving Arabic Diacritization with
Partially-Diacritized Text [4.9] 本稿では,任意のダイアクリティカルティクスを効果的にサポートするマルチソースモデルである2SDiacを提案する。
また、ランダムマスキングのレベルが異なる入力において、与えられたダイアクリティカルを活用できるトレーニングスキームであるガイドドラーニングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:18:17 GMT)
Correction of Errors in Preference Ratings from Automated Metrics for
Text Generation [4.7] 本稿では,自動メトリクスの誤り率を考慮したテキスト生成評価の統計モデルを提案する。
本モデルにより, 自動評価の精度向上と, 自動評価の精度向上を両立させることが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:09:29 GMT)
BackpropTools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for
Continuous Control [4.6] BackpropToolsは依存性のない、ヘッダのみの純粋なC++ライブラリで、深い教師付きと強化学習ができる。
その新しいアーキテクチャにより、BackpropToolsは不均一なプラットフォーム上でシームレスに使用できる。
BackpropToolsは、Pendulum-v1のような人気のRL問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:26:43 GMT)
Signatures of quantum chaos of Rydberg dressed bosons in a triple-well
potential [4.5] 我々は1次元の3重井戸ポテンシャルで保持されたライドバーグ型ボソニック原子の力学における量子カオスのシグネチャを研究する。
レーザードレッシング原子によって強く相互作用するリドベルク状態に誘導される長範囲近傍と次近傍の相互作用は、極端に平均場と量子多体ダイナミクスに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:17:52 GMT)
Student Classroom Behavior Detection based on Improved YOLOv7 [4.5] 改良型YOLOv7に基づく授業行動検出手法を提案する。
まず、学生教室行動データセット(SCB-Dataset)を作成し、18.4kラベルと4.2kイメージを含む。
混み合ったシーンにおける検出精度を向上させるために,バイフォーマーアテンションモジュールとWise-IoUをYOLOv7ネットワークに統合した。
実験はSCB-Datasetで行われ、モデルがmAP@0.5の79%を達成し、その結果、以前の結果よりも1.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:01:40 GMT)
Rigid body flows for sampling molecular crystal structures [4.4] 三次元空間における複数物体の位置と向きをモデル化するための新しいタイプの正規化フローを提案する。
まず、単位四元数群上の滑らかで表現力のある流れを定義し、剛体の連続的な回転運動を捉える。
TIP4P水モデルでは,外部磁場における四面体系の多モード密度と氷XI相の2つの分子例に対してボルツマン発電機を訓練して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:13:33 GMT)
Toward Efficient Gradient-Based Value Estimation [4.4] 強化学習における値推定の勾配に基づく手法は、時間差(TD)学習法よりも典型的にはるかに遅い。
この速度の根本原因について検討し,メアン・スクエア・ベルマン・エラー(MSBE)がヘッセンの条件数が大きいという意味で不条件損失関数であることを示す。
本稿では,ガウス・ニュートン方向をほぼ追従し,パラメータ化に頑健な,低複雑性なバッチフリー近似法を提案する。
RANSと呼ばれる本アルゴリズムは, ほぼ同一でありながら, 残留勾配法よりもかなり高速であるという意味で, 効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:28:43 GMT)
Human 3D Avatar Modeling with Implicit Neural Representation: A Brief
Survey [4.3] 本稿では,人体モデリングにおける暗黙的神経表現の応用を包括的にレビューする。
本研究では,占領野,SDF,NeRFの3つの暗黙的表現を導入し,文献の分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:51:05 GMT)
$\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, and $\textit{HOW}$ to Ground:
Designing User Persona-Aware Conversational Agents for Engaging Dialogue [4.3] 本稿では、textitWWH$問題に対処するパーソナライズされたオープンドメイン対話システムを構築する方法を提案する。
提案手法は、重み付けされたデータセットブレンディング、ネガティブなペルソナ情報拡張方法、パーソナライズされた会話データセットの設計を含む。
本研究は,対話の流速と接地傾向のバランスを効果的に保ちつつ,接地応答の制御性と説明性を向上させるための応答型ラベルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:28:38 GMT)
Subgraph Networks Based Contrastive Learning [4.3] グラフコントラスト学習(GCL)は、注釈付きデータ不足の問題を解決する。
既存のGCL手法の多くは、グラフ拡張戦略や相互情報推定操作の設計に重点を置いている。
サブグラフネットワークに基づくコントラスト学習(SGNCL)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:52:44 GMT)
BTS: Bifold Teacher-Student in Semi-Supervised Learning for Indoor
Two-Room Presence Detection Under Time-Varying CSI [4.3] 隣接する2室シナリオにおける屋内人間の存在検知のための2次元教師学生学習手法を提案する。
提案するSSLベースの初等二元学習ネットワークは,ラベル付きおよびラベルなしCSIデータセットから空間的・時間的特徴をインテリジェントに学習する。
実験結果から,BTSシステムはラベルのないデータでモデルを再訓練した後,精度を維持できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:08:45 GMT)
Accelerating relaxation through Liouvillian exceptional point [4.2] 我々は、リウビリア例外点(LEP)によるマルコフ開量子系の緩和の高速化について検討する。
縮退は、リウヴィリア作用素のギャップを著しく増加させ、そのような系が定常に収束する際の時間スケールを決定する。
我々はこの手法を拡張し、閉じ込められたイオンのレーザー冷却を分析し、そこでは振動(フォノン)が電子状態と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:27:45 GMT)
Lattice-Based Quantum Advantage from Rotated Measurements [4.2] 我々は、$XY$-planeの量子ビット測定範囲全体を利用する新しい手法を示す。
パウリ-Z$補正まで$XY$平面上の任意の状態のブラインド遠隔準備のためのワンラウンドプロトコルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:41:01 GMT)
Discovering New Interpretable Conservation Laws as Sparse Invariants [4.2] 微分方程式から保存則を自動発見するアルゴリズムを提案する。
SIDは, 様々なシステムにおける新しい保全法則を再発見し, 発見することさえ可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:21:25 GMT)
Patch-Mix Transformer for Unsupervised Domain Adaptation: A Game
Perspective [4.2] 本稿では、ソースドメインとターゲットドメインを中間ドメインでブリッジするPMTransモデルを提案する。
具体的には、中間ドメインを効果的に構築するPatchMixと呼ばれる新しいViTベースのモジュールを提案する。
その結果,PMTrans は Office-Home では +3.6%,Office-31 では +1.4%,DomainNet では +17.7% である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:43:11 GMT)
A transparent approach to data representation [4.1] バイナリ表現モデルを使用して、Netflix視聴者による映画のレーティングのデータセットを記述する。
我々は、連続パラメータではなく離散ビットで視聴者を分類し、表現をコンパクトで透明にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:49:07 GMT)
A logical word embedding for learning grammar [4.1] テキストのコーパスから語彙カテゴリと構文規則の教師なし推論を可能にするために,論理文法エンデビング(LGE)を導入する。
LGEは、その推論を要約した理解可能な出力を生成し、新しい文を生成するための完全に透明なプロセスを持ち、数百の文から学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:46:49 GMT)
Control of an atomic quadrupole transition in a phase-stable standing
wave [4.1] トラップ内に集積されたフォトニクスにより誘導される受動位相安定光定在波場と電気四極子遷移の相互作用について検討した。
我々は、キャリアとモーションサイドバンドの遷移とACスタークシフトの両方のラビ周波数の空間マッピングにより、光学場を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:24:38 GMT)
Make Your Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory
Efficient Fine-Tuning [4.1] プレトレーニング言語モデル(PLM)のためのメモリ効率のよい微調整(MEFT)を提案する。
MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。
MEFTはGLUEのスコアと同じで、質問応答タスクのスコアと完全な微調整のスコアに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:10:28 GMT)
Binary Classification with Instance and Label Dependent Label Noise [4.1] ノイズの多いサンプルによる学習は、クリーンなサンプルへのアクセスやデータの分布に関する強い仮定なしには不可能であることを示す。
その結果, ノイズの多いサンプルのみによる学習は, クリーンなサンプルへのアクセスや, データの分布に関する強い仮定なしには不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:47:44 GMT)
Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning [4.0] 効率的なマルチスケールアテンション(EMA)モジュールを提案する。
チャネルごとの情報保持と計算オーバーヘッドの低減に重点を置いている。
我々は画像分類と物体検出タスクについて広範囲にわたるアブレーション研究と実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:07:05 GMT)
Universal Robust Geometric Quantum Control via Geometric Trajectory
Correction [4.0] 本稿では,幾何学的軌道補正に基づく統一ロバストな幾何学的制御手法を提案する。
我々のスキームは、従来の量子的手法よりも絶対的堅牢性に優れている。
我々の理論的研究は、実用的なフォールトトレラント量子計算を実現するための魅力的な道を提供すると期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:49:22 GMT)
SciLit: A Platform for Joint Scientific Literature Discovery,
Summarization and Citation Generation [4.0] 本稿では,関連論文を自動的に推薦し,ハイライトを抽出するパイプラインSciLitを提案し,論文の引用として参照文を提案する。
SciLitは、2段階の事前フェッチと再ランクの文献検索システムを使用して、数億の論文の大規模なデータベースから論文を効率的に推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:34:45 GMT)
Modulation Classification Through Deep Learning Using Resolution
Transformed Spectrograms [4.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の近代的アーキテクチャを用いた自動変調分類(AMC)手法を提案する。
我々は、受信したI/Qデータから99.61%の計算負荷削減と8倍の高速変換をもたらす分光器の分解能変換を行う。
この性能は、SqueezeNet、Resnet-50、InceptionResnet-V2、Inception-V3、VGG-16、Densenet-201といった既存のCNNモデルで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:14:15 GMT)
Deploying a Robust Active Preference Elicitation Algorithm: Experiment
Design, Interface, and Evaluation for COVID-19 Patient Prioritization [3.9] 我々は、ユーザーが適度なペアワイズ比較よりも好みを報告できる選好用オンラインプラットフォームを開発した。
本研究では,ロバストな手法がランダムなクエリを21%高速化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:20:57 GMT)
Direct Parameterization of Lipschitz-Bounded Deep Networks [3.9] 本稿では,深部ニューラルネットワーク(完全接続および畳み込みの両方)の新たなパラメータ化を提案する。
リプシッツ保証は半確定プログラム(SDP)による認証に基づく最も厳密な既知の境界と等価である
直接のパラメータ化、すなわち$mathbb RN$ から SDP ベースの境界を満たす重みの集合への滑らかな写像を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:08:49 GMT)
Individual fairness under Varied Notions of Group Fairness in Bipartite
Matching -- One Framework to Approximate Them Al [3.9] 我々は,グループや個々人の公正性の制約を満足しつつ,各項目をプラットフォームに割り当てることの問題点を考察する。
複数の最適解が存在するかもしれないが、群フェアマッチングの分布を計算して確率的個人フェアネスを達成することを目的としている。
我々はさらにモデルとアルゴリズムを拡張して、次のフェアネスの概念に対処する: 極小群フェアネス(maxmin group fairness)、そして最も支配的な群の表現を最小化するマインドム群フェアネス( mindom group fairness)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:28:32 GMT)
Schema First! Learn Versatile Knowledge Graph Embeddings by Capturing
Semantics with MASCHInE [3.8] 知識グラフ埋め込みモデル(KGE)は知識グラフの実体と関係のベクトル表現を学習する。
この作業では、スキーマベースの情報を活用するKGの小さな修正版である、プロトグラフを設計します。
様々な評価ベンチマークの実験は、モジュラーおよびアグノスティック・シェマに基づくプロトグラフ・エンベディングの統合(MASCHInE)と呼ばれるこのアプローチの健全性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:22:54 GMT)
BioBLP: A Modular Framework for Learning on Multimodal Biomedical
Knowledge Graphs [3.8] 知識グラフへの埋め込みを学習するためのモジュラーフレームワークを提案する。
異なるモダリティの属性データをエンコードできると同時に、属性が欠けているエンティティもサポートする。
約200万トリプルのバイオメディカルKGを用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:49:38 GMT)
Measuring User Experience of Adaptive User Interfaces using EEG: A
Replication Study [3.7] 本研究では,脳波信号と参加者の嗜好などのユーザ体験評価との相関性について検討した。
異なる構造とフォントタイプを持つグラフィカルメニューは、ユーザーの脳反応により多くの違いをもたらす。
色を使うメニューは ユーザーの脳反応に 似通っている
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:19:02 GMT)
How Good is the Model in Model-in-the-loop Event Coreference Resolution
Annotation? [3.7] 本稿では、イベントコア参照解決のためのモデル-in-the-loopアノテーションアプローチを提案する。
まずアノテーションプロセスのシミュレートを行い,新しいアノテータ中心のリコール・ワーク・トレードオフ・メトリックを用いて,基礎となるモデルとデータセットの結果を比較することにより,このアプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:06:24 GMT)
DEK-Forecaster: A Novel Deep Learning Model Integrated with EMD-KNN for
Traffic Prediction [3.7] 本研究では,ディープシークエンス手法を用いて,ネットワークトラフィック量の需要を予測することを目的とする。
提案したモデルでは、すべてのIMFコンポーネントの平均を信号復調に利用した。
実世界のインターネットトラフィックデータセットを産業で実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:20:53 GMT)
Quick-Tune: Quickly Learning Which Pretrained Model to Finetune and How [3.7] 本稿では,最適事前学習モデルとハイパーパラメータを共同で探索し,微調整する手法を提案する。
本手法は,一連のデータセット上で,事前学習したモデルの性能に関する知識を伝達する。
得られたアプローチによって、新しいデータセットの正確な事前学習モデルを迅速に選択できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:15:26 GMT)
EXPRESSNET: An Explainable Residual Slim Network for Fingerprint
Presentation Attack Detection [3.6] プレゼンテーション攻撃は、自動指紋認識システムのセキュリティを維持する上で難しい問題である。
本稿では,入力指紋サンプルの視覚的特徴を表現して提示攻撃を検出する,説明可能な残留スリムネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:24:21 GMT)
An Open Patch Generator based Fingerprint Presentation Attack Detection
using Generative Adversarial Network [3.6] 自動指紋認識システム(AFRS)のセンサに本物の指紋の偽造を提示することによる脅威の一つに、提示攻撃(PA)または偽造(spoofing)がある。
本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いて、提案したOpen Patch Generator(OPG)から生成されたスプーフサンプルを用いてデータセットを増強するCNNベースの手法を提案する。
96.20%、94.97%、92.90%の精度は、それぞれLivDetプロトコルのシナリオの下で、LivDet 2015、2017、2019データベースで達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:52:06 GMT)
Long-range UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery [3.4] 本稿では,衛星画像を用いた新しい熱的ジオローカライズフレームワークを提案する。
これには、熱画像と衛星画像のペア化の限界に対処する複数のドメイン適応方法が含まれる。
我々の知る限り、この研究は、長距離飛行における衛星画像を用いた熱的ジオローカライズ法を最初に提案したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:25:42 GMT)
Identifying Characteristics of the Agile Development Process That Impact
User Satisfaction [3.4] 本研究の目的は,ユーザの満足度に影響を与えるアジャイル開発プロセスの特徴を明らかにすることである。
ユーザ満足度の向上,開発チームのモチベーション,適切な作業単位の設定能力,作業ルールの適切性,コードメンテナンス性の向上は,ユーザ満足度の向上と相関するものとして考慮すべきものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:09:14 GMT)
A Novel Approach To User Agent String Parsing For Vulnerability Analysis
Using Mutli-Headed Attention [3.3] マルチヘッド・アテンション・ベース・トランスを用いたUAS解析手法を提案する。
提案手法は,異なるフォーマットの様々なUASを解析する上で,高い性能を示す。
解析されたUASを用いて、公開ITネットワークやリージョンの大部分の脆弱性スコアを推定するフレームワークについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:49:25 GMT)
Causal interventions expose implicit situation models for commonsense
language understanding [3.3] 我々は、一つの文脈キューがあいまいな代名詞の解釈をシフトさせるWinograd Challengeのパフォーマンスを分析する。
我々は、コンテキストワードから情報を伝達する責任を負う注目ヘッドの回路を同定する。
これらの分析は、代名詞分解を導くために暗黙の状況モデルを構築する異なる経路を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:36:43 GMT)
Real-Time Online Unsupervised Domain Adaptation for Real-World Person
Re-identification [3.3] 本稿では、人物再識別のためのリアルタイムオンライン非教師付きドメイン適応(R$2OUDA)の設定を定義する。
この新たなR$2$OUDA設定のすべての側面に対処するために、実世界のリアルタイムオンラインストリーミング相互平均学習(R$2$MMT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:08:54 GMT)
Globally injective and bijective neural operators [3.2] ネットワークは本質的に無限次元の観点から関数空間間の演算子を学習することを示す。
本研究では,これらのネットワークで学習した演算子が射影的かつ全射的である場合の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:35:09 GMT)
FEED PETs: Further Experimentation and Expansion on the Disambiguation
of Potentially Euphemistic Terms [3.2] 我々は,ヨルバ語,スペイン語,マンダリン中国語の3つの異なる言語で,新しいエウヘミズムコーパスを提示する。
トランスフォーマーは、あいまいなPETを分類するのが一般的である。
我々は,多言語トランスフォーマーモデルmBERTとXLM-RoBERTaを用いて,各言語でエウヘミズムの曖昧化実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:17:14 GMT)
Injecting knowledge into language generation: a case study in
auto-charting after-visit care instructions from medical dialogue [3.2] 本稿では、ソースおよび参照シーケンスの両方に現れる稀なトークンに焦点を当てる。
知識に富む高額なドメインに対しては、どの希少なトークンが重要かを特定するために知識を使用する方法を示す。
本研究は,医療の知識に富む領域において,訪問後のケア指導を創出する問題に取り組むための研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:13:27 GMT)
Tensor network algorithm for simulating experimental Gaussian boson
sampling [3.1] ガウスボソンサンプリングをシミュレートする古典的テンソルネットワークアルゴリズムを提案する。
実験で実施した最大ガウスボソンサンプリングをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:19:48 GMT)
Quantifying the Variability Collapse of Neural Networks [3.0] 最近発見されたNeural Collapse(NC)現象は、ニューラルネットワークの最後の層構造を理解するための新しい視点を提供する。
NCパラダイムにおける変動崩壊現象を定量化するために,変数崩壊指数(VCI)という新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:37:07 GMT)
CCpdf: Building a High Quality Corpus for Visually Rich Documents from
Web Crawl Data [2.8] 本稿では,Common Crawl を用いて,インターネット全体から大規模で多言語なPDFファイルのコーパスを作成するための効率的なパイプラインを提案する。
また、CCpdfコーパスをPDFファイルの形式やインデックスで共有し、それらをダウンロードするためのスクリプトを作成し、言語モデルの事前学習に有用なコレクションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:35:17 GMT)
Patient Dropout Prediction in Virtual Health: A Multimodal Dynamic
Knowledge Graph and Text Mining Approach [2.7] 患者退院のタイムリーな予測により、ステークホルダーは患者の懸念に対処するための前向きなステップを踏むことができる。
マルチモーダルな動的知識駆動型ドロップアウト予測フレームワークを提案する。
MDKDPは中国最大のバーチャルヘルスプラットフォームの一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:23:00 GMT)
Using Screenshot Attachments in Issue Reports for Triaging [2.6] これまでの作業では,1行の要約にあるテキストとイシューレポートの記述フィールドを使って,利害関係者に自動的に割り当てる「イシューTAG」をデプロイしました。
2018年1月12日にトルコ最大のプライベートバンクのソフトウェア子会社であるSofttechに配備されて以来、IssageTAGは合計301,752件を割り当てている。
本研究では、追加情報源としてスクリーンショットアタッチメントを使用し、割当て精度をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:43:43 GMT)
Comments on 'Fast and scalable search of whole-slide images via
self-supervised deep learning' [2.6] Chen2022は先日、Nature Biomedical Engineering誌に「自己教師付きディープラーニングによる全スライド画像の高速かつスケーラブルな検索」という記事を発表した。
SISH は Yottixel の漸進的な修正であり,MinMax のバイナライゼーションを使用しているが,原著を引用せず,ミスノマーによる自己監督画像検索に基づいている,という懸念を表明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:03:53 GMT)
Learning to predict 3D rotational dynamics from images of a rigid body
with unknown mass distribution [2.6] 画像列から3次元回転力学を推定・予測する物理インフォームドニューラルネットワークモデルを提案する。
本研究は, 回転物体の合成画像列の新たな回転剛体データセットに対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:39:49 GMT)
DuDGAN: Improving Class-Conditional GANs via Dual-Diffusion [2.5] GAN(Generative Adversarial Network)を用いたクラス条件画像生成について,様々な手法を用いて検討した。
本稿では,DuDGANと呼ばれる2次元拡散型ノイズ注入法を取り入れたGANを用いたクラス条件画像生成手法を提案する。
提案手法は,画像生成のための現状条件付きGANモデルよりも性能的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:35:25 GMT)
DP-BART for Privatized Text Rewriting under Local Differential Privacy [2.5] 本稿では,既存の LDP システムに大きく勝る新システム "DP-BART" を提案する。
提案手法では,新たなクリッピング手法,反復的プルーニング,およびDP保証に必要なノイズを劇的に低減する内部表現の訓練を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:17:46 GMT)
BokehOrNot: Transforming Bokeh Effect with Image Transformer and Lens
Metadata Embedding [2.4] Bokeh効果(ボケエフェクト、英: Bokeh effect)は、広角レンズを備えたハイエンドカメラが生み出す、快適な視覚体験を提供する光学現象である。
本稿では,このモデルにレンズメタデータを埋め込み,アルファマスクを用いた損失計算手法を提案する。
以上の手法に基づいて,ブラープ・トゥ・シャープとシャープ・トゥ・ブルーのボケ効果を両立できるボケオルノットモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:49:56 GMT)
Bridging the Gap Between Multi-Step and One-Shot Trajectory Prediction
via Self-Supervision [2.4] 正確な車両軌道予測は、自動運転における未解決の問題である。
本稿では,複数の軌道セグメントを連結した中間層を提案する。
提案するマルチブランチ・セルフスーパービジョン予測器は,中間将来のセグメントから始まる新しい予測について追加の訓練を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:46:28 GMT)
Rethinking Robust Contrastive Learning from the Adversarial Perspective [2.3] 標準学習ネットワークでは,敵とクリーンな表現の相違が顕著である。
敵の訓練は、これらの格差を緩和し、普遍的な集合に対する表現の収束を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:08:59 GMT)
Towards Memory-Efficient Training for Extremely Large Output Spaces --
Learning with 500k Labels on a Single Commodity GPU [2.3] 巨大な出力空間(数百万ラベルまで)の分類問題では、最後の層は膨大な量のメモリを必要とする。
スパース接続を使用することで、メモリ要求が大幅に削減されるが、モデルの性能が大幅に低下する可能性がある。
提案手法は,わずか4GBのGPU上で670,000ラベルのデータセットにスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:44:52 GMT)
AVIDa-hIL6: A Large-Scale VHH Dataset Produced from an Immunized Alpaca
for Predicting Antigen-Antibody Interactions [2.3] 我々は、重鎖抗体(VHHs)の重鎖における抗原抗体相互作用を予測するための大規模なデータセットを開発した。
AVIDa-hIL6は、アミノ酸配列と573,891の抗原-VHHペアを含む。
ニューラルネットワークベースラインモデルを用いて, AVIDa-hIL6のベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:42:36 GMT)
Language acquisition: do children and language models follow similar
learning stages? [2.3] 深層言語モデルの学習軌跡と子どもの学習軌跡を比較した。
我々は48のGPT-2モデルをスクラッチからトレーニングし、各トレーニングステップでそれらの構文的および意味的能力を評価する。
次に,これらの評価を,言語生産における54人の子どもの行動と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:08:20 GMT)
Identifying Shared Decodable Concepts in the Human Brain Using
Image-Language Foundation Models [2.2] 高品質な事前学習型マルチモーダル表現を利用して、人間の脳内のきめ細かいセマンティックネットワークを探索する手法を提案する。
このような脳の領域を特定するために,我々は,大規模な機能的磁気共鳴画像(fMRI)データセットからデオード可能な視覚概念を明らかにするために,データ駆動型アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:29:47 GMT)
Proximal Symmetric Non-negative Latent Factor Analysis: A Novel Approach
to Highly-Accurate Representation of Undirected Weighted Networks [2.2] Undirected Weighted Network (UWN) は、ビッグデータ関連のアプリケーションで一般的に見られる。
既存のモデルは本質対称性や低データ密度のモデル化に失敗する。
近軸対称非負の潜在因子分析モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:03:24 GMT)
Real-Time Onboard Object Detection for Augmented Reality: Enhancing
Head-Mounted Display with YOLOv8 [2.2] 本稿では,拡張現実(AR)環境における機械学習(ML)を用いたリアルタイム物体検出のためのソフトウェアアーキテクチャを提案する。
本稿では、YOLOv8モデルの画像処理パイプラインと、ヘッドセットのリソース制限エッジコンピューティングプラットフォーム上でのリアルタイム化技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:35:45 GMT)
Suppression of high-frequency components in off-resonant modulated
driving protocols for Rydberg blockade gate [2.1] オフ共振変調駆動による2ビット制御PPHASE Rydberg遮断ゲートは,近年大きな進歩を遂げている。
高い忠実度、より高速な操作、より堅牢性を追求するために、変調における高周波成分の抑制に関する大きなアップグレードが求められている。
本研究では、周波数調整基底関数を用いて、2量子エンタングルゲートプロトコルの適切な波形を確立することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:52:50 GMT)
Q-Flow: Generative Modeling for Differential Equations of Open Quantum
Dynamics with Normalizing Flows [2.1] 開量子系の力学を、対応する確率分布 $Q$, Husimi Q 関数に対して偏微分方程式 (PDE) に再構成する。
我々は,高次元PDEによって支配される流れの正規化を学習する新しい手法を開発した。
Q-Flowは従来のPDEソルバや最先端の物理インフォームドニューラルネットワークソルバよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:00:01 GMT)
PDFVQA: A New Dataset for Real-World VQA on PDF Documents [2.1] 文書ベースのビジュアル質問回答は、自然言語質問の条件下での文書イメージの文書理解を検証する。
我々のPDF-VQAデータセットは、単一のドキュメントページ上の制限を、複数のページの全ドキュメントに対して質問する新しいスケールに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:26:42 GMT)
High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection [2.1] 拡散モデルに基づく粒子物理データに対する置換不変密度推定器を提案する。
学習密度を置換不変な異常検出スコアとして利用することにより,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:01:03 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Natural Language Inference for Hate
Speech Detection in Languages with Limited Labeled Data [2.1] ゼロおよび少数ショット設定で良好に機能する自然言語推論(NLI)モデルは、ヘイトスピーチ検出性能の恩恵を受ける。
対象言語における直接微調整よりも,NLI微調整の性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:40:41 GMT)
Matched Pair Calibration for Ranking Fairness [2.0] マッチングペアキャリブレーションと呼ばれるスコアベースランキングシステムにおける公平性テストを提案する。
本稿では,2進分類設定からランク付けまで,キャリブレーションの公平さの直観を一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:32:30 GMT)
Enhancing Programming eTextbooks with ChatGPT Generated
Counterfactual-Thinking-Inspired Questions [1.9] 学生はプログラミングの教科書を最大限に活用するのに苦労している。
本研究は,知的教科書のナビゲート性を,対実的質問を用いて向上させるという考え方を探求するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:27:57 GMT)
Stable Vectorization of Multiparameter Persistent Homology using Signed
Barcodes as Measures [1.8] 符号付きバーコードの解釈がベクトル化戦略の自然な拡張につながることを示す。
結果として得られる特徴ベクトルは定義しやすく、計算しやすく、確実に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:45:07 GMT)
Modality-Agnostic Learning for Medical Image Segmentation Using
Multi-modality Self-distillation [1.8] マルチモーダル・セルフディスト・イレレーション(MAG-MS)によるモダリティ非依存学習という新しい枠組みを提案する。
MAG-MSは複数のモダリティの融合から知識を蒸留し、個々のモダリティに対する表現学習を強化する。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,MAG-MSの高効率化とセグメンテーション性能の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:48:50 GMT)
PlaNeRF: SVD Unsupervised 3D Plane Regularization for NeRF Large-Scale
Scene Reconstruction [1.7] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は2次元画像から3次元シーンを再構成し、新しいビュー・シンセサイザー(NVS)のためのカメラポーズを可能にする
NeRFはオーバーフィットからトレーニングの視点に苦しむことが多く、ジオメトリーの再構築は不十分である。
本稿では,RGB画像とセマンティックマップのみを用いて,NeRFの3次元構造を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:01:48 GMT)
Recursive greedy initialization of the quantum approximate optimization
algorithm with guaranteed improvement [1.7] 量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は変分量子アルゴリズムであり、量子コンピュータは変分ユニタリ演算子の$p$層からなる変分アンサッツを実装している。
本稿では,QAOAを$p+1$で局所最小のQAOAを$p$で使用するQAOAの遷移状態の解析的構成について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:59:53 GMT)
A Communication-efficient Algorithm with Linear Convergence for
Federated Minimax Learning [1.7] GAN(Geneimation Adversarial Networks)をモデル化した大規模マルチエージェントミニマックス最適化問題について検討する。
全体的な目的は、エージェントのプライベートなローカルな目的関数の総和である。
我々は,FedGDA-GTが,大域的な$epsilon GDA解に一定のステップサイズで線形収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:17:23 GMT)
Understanding Progressive Training Through the Framework of Randomized
Coordinate Descent [1.7] 我々は、よく知られたプログレッシブトレーニング手法(PT)のプロキシであるランダム化プログレッシブトレーニングアルゴリズム(RPT)を提案する。
RPT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is first PT is
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:27:54 GMT)
Graph2topic: an opensource topic modeling framework based on sentence
embedding and community detection [1.6] クラスタリングベースのトピックモデルは、生成確率的なトピックモデルよりも優れたトピックを生成することができる。
本稿では,トピックモデリングのための簡易かつ効果的なフレームワークであるグラフ to トピック (G2T) を提案する。
G2Tは、異なる長さの英語と中国語の文書で最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:56:27 GMT)
Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs [1.6] 距離ではなく周波数のカットオフによる相互作用を制限する非局所フーリエ空間スキームであるEwaldメッセージパッシングを提案する。
エネルギーの堅牢な改善は、すべてのモデルとデータセットにおける絶対誤差を意味する。
解析の結果,これらの改良が地中真理エネルギーに対する長期的寄与が大きい構造に与える影響が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:15:34 GMT)
PITS: Variational Pitch Inference without Fundamental Frequency for
End-to-End Pitch-controllable TTS [1.6] PITSは、エンドツーエンドのピッチ制御可能なテキスト音声合成モデルである。
PitsはYingramエンコーダ、Yingramデコーダ、ピッチシフト合成の対角訓練を取り入れてピッチ制御性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:34:19 GMT)
Optical pumping of electronic quantum Hall states with vortex light [1.5] 量子技術の基本的な要件は、電子と光子の相互作用をコヒーレントに制御できることである。
本稿では,光渦ビームから電子量子ホール状態への軌道角運動量移動機構を提案する。
我々の発見は、量子コヒーレンスを光学的に探索し、操作することに関する基本的な洞察を与え、量子コヒーレント光エレクトロニクスの進歩に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:35:51 GMT)
A Trustworthiness Score to Evaluate CNNs Predictions [1.5] CNNの予測が信頼できるか疑わしいかを知るためには、運用中の安全性が不可欠である。
人間のモニターがないため、基本的なアプローチは、モデルの出力信頼度スコアを使用して、予測が信頼できるか疑わしいかを評価することである。
信頼性スコア(TS)は,CNNの予測に対する信頼性を提供するための,より透明で効果的な手段を提供するシンプルな指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:16:48 GMT)
The Role of Relevance in Fair Ranking [1.5] 妥当性スコアは、公正な介入を導くために、望ましい基準のセットを満たすべきであると論じる。
次に、偏りのあるユーザクリックデータから推定される関連性のケーススタディにおいて、これらの基準がすべて満たされているわけではないことを実証的に示す。
分析と結果から,関連収集・生成への新たなアプローチの必要性が浮き彫りになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:02:00 GMT)
Learning-Based Heuristic for Combinatorial Optimization of the Minimum
Dominating Set Problem using Graph Convolutional Networks [1.5] グラフ $mathcalG=(V, E) の支配集合は、支配集合の外側の頂点集合 $SsubseteqmathcalV setminus S$ の部分集合である。
本稿では,グラフ$畳み込みネットワークを用いた最小支配集合問題に対する学習に基づく新しい解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:22:42 GMT)
Triggering Multi-Hop Reasoning for Question Answering in Language Models
using Soft Prompts and Random Walks [1.5] 構造化知識グラフ上のランダムウォークを頼りにすることで,この制限を改善する手法を提案する。
具体的には、ソフトプロンプトを使用して、複数のホップ質問をランダムなウォークパスにマッピングすることで、LMのコード化された知識をチェーン化する。
2 つの T5 LM にメソッドを適用することで、2 ホップ推論を必要とする問題に答える上で、標準チューニングアプローチよりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:45:18 GMT)
Unsupervised Iterative U-Net with an Internal Guidance Layer for
Vertebrae Contrast Enhancement in Chest X-Ray Images [1.5] 我々は,深部ニューラルネットワークを反復的に訓練することにより,X線画像の品質向上のための新しい,堅牢なアプローチを提案する。
本フレームワークは胸部X線像における脊椎の微細構造を増強する内部誘導層を含む。
実験の結果,提案手法は既存のBRISQUEスコアの精度向上手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:36:11 GMT)
Considering Human Factors in Risk Maps for Robust and Foresighted Driver
Warning [1.5] 本稿では,ドライバーエラーの形で人間の状態を利用する警告システムを提案する。
このシステムは、周囲の運転状況の予測を直接変更する行動プランナーのリスクマップで構成されている。
動的車線変化と交差点シナリオの異なるシミュレーションでは、運転者の行動計画がいかに危険になるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:39:58 GMT)
Understanding Generalization of Federated Learning via Stability:
Heterogeneity Matters [1.5] 一般化性能は、現実世界のアプリケーションに適用された機械学習モデルを評価する上で重要な指標である。
一般化性能は、現実世界のアプリケーションに適用された機械学習モデルを評価する上で重要な指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:12:35 GMT)
Warped Dynamic Linear Models for Time Series of Counts [1.4] ガウスDLMをワープして時系列をカウントするための新しい半パラメトリック手法を提案する。
これらの結果を利用して、推論と予測のためのカスタマイズされた効率的なアルゴリズムを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:14:36 GMT)
Analysis of ChatGPT on Source Code [1.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にプログラミング,ソースコード解析,コード生成におけるChatGPTの利用について検討する。
LLMとChatGPTは機械学習と人工知能の技術を使って構築されており、開発者とプログラマにいくつかの利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:49:36 GMT)
Rigorous analysis of the topologically protected edge states in the
quantum spin Hall phase of the armchair ribbon geometry [1.3] 我々は,Ke-Meleモデルにおけるエッジ状態の明示的な表現を得るための新しい解析手法を提案する。
波動関数やエネルギー分散など,エッジ状態の様々な解析的性質について検討する。
この結果から,Ke-Meleモデルの量子スピンホール相におけるエッジ状態の特異な特性について光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:00:25 GMT)
Entanglement distribution in two-dimensional square grid network [1.3] 我々は、リピータノードが$n$-qubit Greenberger-Horne-Zeilingerスワップを実行できる量子ネットワークにおけるエンタングルメント生成について検討した。
このプロトコルでは,リンクレベルで完全に絡み合った状態と仮定して,従来見られていた距離非依存の絡み合い分布速度が持続しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:04:19 GMT)
Detecting Human Rights Violations on Social Media during Russia-Ukraine
War [1.3] 現代のロシアとウクライナの軍事紛争は、透明性のある情報共有を可能にするソーシャルメディアの重要な役割を露呈している。
ソーシャルメディアプラットフォームは、人権侵害(HRV)を監視・記録するための効果的な手段として機能する可能性がある
本研究は、ソ連後における独立系ニュースを読むための主要なソーシャルメディアプラットフォームであるTelegramのデータ分析に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:59:03 GMT)
MTS2Graph: Interpretable Multivariate Time Series Classification with
Temporal Evolving Graphs [1.2] 入力代表パターンを抽出・クラスタリングすることで時系列データを解釈する新しいフレームワークを提案する。
UCR/UEAアーカイブの8つのデータセットとHARとPAMデータセットで実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:24:27 GMT)
Clifford Circuits can be Properly PAC Learned if and only if
$\textsf{RP}=\textsf{NP}$ [1.1] クラフォード回路の適切な学習は、textsfRP = textsfNP$ がなければ古典的な学習者にとって困難であることを示す。
また,$textsfNP subseteq textsfRQP$。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:15:47 GMT)
Asymptotics of Bayesian Uncertainty Estimation in Random Features
Regression [1.1] 本研究では, 後方予測分布(ベイジアンモデル平均)のばらつきに着目し, MAP推定器の危険度と比較する。
また、サンプルの数がモデル次元のどの定数倍数よりも速く成長する場合にも一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:36:15 GMT)
Deep Learning-Enabled Sleep Staging From Vital Signs and Activity
Measured Using a Near-Infrared Video Camera [1.0] 我々は、近赤外線ビデオカメラから得られる心拍数、呼吸速度、活動測定値を用いて睡眠ステージ分類を行う。
我々は4クラス睡眠段階分類において73.4%の精度とコーエンのカッパ0.61の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:21:22 GMT)
Safe Peeling for L0-Regularized Least-Squares with supplementary
material [1.0] 分岐境界(BnB)アルゴリズムを用いてL0正規化最小二乗問題の解法を高速化する「安全剥離」と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法により,BnB決定木の各ノードで考慮される凸緩和を緩和し,より積極的な刈り取りが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:01:04 GMT)
A Review Of Progress for Component Based Software Cost Estimation From
1965 to 2023 [1.0] コンポーネントベースソフトウェアコストの推定(CBSCE)は、コンポーネントベースソフトウェア開発(CBSD)の計画とコスト見積を成功させるために重要な事前開発活動である。
また,本論文は研究者の共通情報源としての役割も果たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:09:08 GMT)
Architecture and protocols for all-photonic quantum repeaters [1.0] リレーダグラフ状態(RGS)と呼ばれるグラフ状態に基づく全フォトニックリピータスキームは、光子損失に対する耐性と運用上のエラーを約束する。
本稿では,終端ノードが接続に参加する方法を考えるプロトコルとアーキテクチャを提案する。
RGSスキームは、メモリベースのリピータとエンドノードを接続するリンクアーキテクチャにおいて、秘密共有以上のアプリケーションに好適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:08:50 GMT)
Fair and Robust Estimation of Heterogeneous Treatment Effects for Policy
Learning [1.0] 我々は、この枠組みを用いて、最適政策によって達成可能な公平性と最大福祉との間のトレードオフを特徴づける。
本研究は,シミュレーション研究における手法の評価と実世界のケーススタディにおける手法の解説である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:22:20 GMT)
Physics Inspired Approaches To Understanding Gaussian Processes [1.0] 本稿では,GPモデルにおける損失状況の解析に物理手法を用いて貢献する。
マターン核に対する$nu$-continuityを示し、損失ランドスケープにおける臨界点におけるカタストロフィ理論の側面を概説する。
また、GPアンサンブルの効果を評価するための事前手法を提案し、損失景観の物理的特性に基づく様々な投票手法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:52:52 GMT)
Counterfactual Explanations and Predictive Models to Enhance Clinical
Decision-Making in Schizophrenia using Digital Phenotyping [1.0] 統合失調症患者の症状の個人的変化を予測・検出・説明できる機械学習システムを提案する。
このシステムは、変更点アルゴリズムを用いて症状の減少を検知し、医療におけるシミュレーションされた継続的監視シナリオにおけるリコースとして反ファクト的説明を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:33:03 GMT)
Mathematics-assisted directed evolution and protein engineering [0.9] 巨大な突然変異空間のため、タンパク質ライブラリー全体の深い突然変異スキャンを実行することは実験的に不可能である。
これにより、AI支援指向進化(AIDE)やAI支援タンパク質工学(AIPE)が、新たな研究分野として急速に成長した。
我々は、永続的なラプラシアン、永続的なパスラプラシアン、永続的な層ラプラシアン、永続的なハイパーグラフラプラシアン、永続的なハイパーディグラフラプラシアン、進化的ド・ラム=ホッジ理論を含む永続的なトポロジカルラプラシアン(PTL)のクラスが、この制限を効果的に克服できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:27:11 GMT)
Change Diffusion: Change Detection Map Generation Based on
Difference-Feature Guided DDPM [0.8] CADM(change-aware diffusion model)と呼ばれる新しいエンド・ツー・エンドDDPMモデルアーキテクチャを提案する。
動的差分条件符号化を導入し、CDデータセットにおけるバイテンポラル画像に対するDDPMのステップワイズ領域の注意を高める。
我々は,CDD,WHU,Levier,GVLMの4つのリモートセンシングCDタスクにおけるCADMの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:51:50 GMT)
A Novel Implementation Methodology for Error Correction Codes on a
Neuromorphic Architecture [0.8] 本稿では,ニューロモルフィックアーキテクチャ上にデコーダアルゴリズムのハード・決定クラスをマッピングする手法を提案する。
本稿では,Xilinx Zynq ZCU102 MPSoC上でエミュレートされたTrueNorthにインスパイアされたアーキテクチャ上でのGalager Bデコーディングアルゴリズムの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:49:10 GMT)
Augmenting Reddit Posts to Determine Wellness Dimensions impacting
Mental Health [0.8] 本稿では,プロンプトベースジェネレーティブNLPモデルによる簡易かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。
既存の解釈と拡張データ間のROUGEスコアと構文・意味的類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:15:59 GMT)
A Substrate Scheduler for Compiling Arbitrary Fault-tolerant Graph
States [0.8] グラフ状態は量子コンピューティングにおいて有用な計算資源である。
本稿では,フォールトトレラントグラフ状態コンパイル用に設計されたコンパイラモジュールであるSubstrate Schedulerを紹介する。
以上の結果から,我々のモジュールは,これまでで最も実行時間が短いグラフ状態を生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:18:04 GMT)
LegoNet: Alternating Model Blocks for Medical Image Segmentation [0.8] 我々は、レゴブロックを組み立てる方法を模倣して、新しいアーキテクチャを生成するために、構造的に異なるブロックの種類を交互に提案する。
CNNベースの2つのブロックとSwinViTベースのブロックを用いて、医療画像における分割タスクにブロック変更という新しい概念を適用した、いわゆるLegoNetの3つのバリエーションを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:22:47 GMT)
Personalising Digital Health Behaviour Change Interventions using
Machine Learning and Domain Knowledge [0.7] 我々は,患者が行動変化介入(BCI)に固執するのを支援する仮想コーチングシステムを開発している。
提案システムは,患者が対象行動を行うかどうかを予測し,BCIのパーソナライゼーションを導くために,特徴制御と対実例を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:57:41 GMT)
The current opportunities and challenges of Web 3.0 [0.7] 調査では、Web 1.0、Web 2.0、Web 3.0の技術的な違いを評価しながら、Web 3.0のユニークな技術的アーキテクチャについても検討している。
この記事は、Web 3.0テクノロジの将来的な成長と進歩について、先見的な視点を提供することで締めくくっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:00:17 GMT)
Explainable AI using expressive Boolean formulas [0.6] 我々は,表現力のあるブール式に基づく説明可能なAI(XAI)の解釈可能な機械分類モデルを実装した。
潜在的な応用としては、クレジットスコアリングと医療条件の診断がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:18:46 GMT)
LIDA: A Tool for Automatic Generation of Grammar-Agnostic Visualizations
and Infographics using Large Language Models [0.6] 本稿では,文法に依存しないビジュアライゼーションとインフォグラフィックを生成するための新しいツールであるLIDAを紹介する。
LIDAは4つのモジュールから構成される - データはリッチだがコンパクトな自然言語の要約に変換するSUMMARIZER、データに与えられた視覚化目標を列挙するGOAL EXPLORER、視覚化コードの生成、精細化、フィルタリングを行うVISGENERATOR、IGMを使用したデータフルスタイルのグラフィックを生成するINFOGRAPHERモジュール。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:21:41 GMT)
Exploring Linguistic Features for Turkish Text Readability [0.5] 本稿では,トルコ語テキストの自動可読性評価に関する最初の総合的研究について述べる。
我々は、最先端の可読性ツールを開発するために、最先端のニューラルネットワークモデルと語彙、モルフォシンタクティック、構文、談話レベルの言語的特徴を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:32:22 GMT)
Causal isotonic calibration for heterogeneous treatment effects [0.5] 異種治療効果の予測因子を校正する新しい非パラメトリック手法である因果等方性キャリブレーションを提案する。
また、データ効率の良いキャリブレーションの変種であるクロスキャリブレーションを導入し、ホールドアウトキャリブレーションセットの必要性を排除した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:33:44 GMT)
Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking
and Machine Learning Regression Approach [0.5] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な健康危機を引き起こし、治療薬の早期発見の必要性が高まっている。
この課題に対処するためには、コストと時間を節約できる唯一のソリューションはドラッグの買い戻しだ。
本研究では,SARS-CoV-2の主要プロテアーゼ3CLを標的とした新型コロナウイルス治療の可能性として,FDAが承認した5903薬を含む世界承認薬をスクリーニングするために,Zincデータベースを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:11:29 GMT)
The Creative Frontier of Generative AI: Managing the Novelty-Usefulness
Tradeoff [0.5] 生成人工知能(AI)システムにおける新規性と有用性の最適バランスについて検討する。
どちらの側面も過度に強調すると、幻覚や暗記のような限界に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:44:57 GMT)
Minimum intrinsic dimension scaling for entropic optimal transport [0.5] 我々は,データ固有の次元に敏感なエントロピー最適輸送のための統計的境界を開発する。
MIDスケーリングは一般的な現象であり、エントロピー正則化の統計的効果を距離スケールとして初めて厳密に解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:28:12 GMT)
Powerful Primitives in the Bounded Quantum Storage Model [0.4] 有界量子ストレージモデルは、量子メモリのみに制限された計算上の敵に対するセキュリティを実現することを目的としている。
我々は、以下の強力なプリミティブに対して、このモデルで情報理論の安全な構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:53:47 GMT)
Building Floorspace in China: A Dataset and Learning Pipeline [0.3] 本稿は、中国40大都市における建物の床面積を計測する最初のマイルストーンを提供する。
我々は、メインデータソースとしてSentinel-1と-2の衛星画像を使用する。
データ、アルゴリズム、評価の詳細な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:08:52 GMT)
Cold PAWS: Unsupervised class discovery and addressing the cold-start
problem for semi-supervised learning [0.3] 本稿では, 自己教師付き学習, クラスタリング, 多様体学習技術に基づく新しい手法を提案する。
我々は、CIFAR10、Imagenette、DeepWeeds、EuroSATなどの公開データセットを使って、我々のアプローチをテストする。
文献における他の手法と比較して,より単純なアプローチで検討したデータセットに対して,優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:31:15 GMT)
Natural Language Commanding via Program Synthesis [0.3] Microsoft Officeのような生産性ソフトウェアのための自然言語フレンドリなAIシステムであるSemantic Interpreterを紹介する。
LLMは自然言語として表現されるユーザインテントを理解するのに優れていますが、アプリケーション固有のユーザインテントを満たすには不十分です。
私たちは、Officeアプリケーションにおけるエンティティのアクションの実行とインタラクションに特化した簡潔でハイレベルな言語であるOffice Domain Specific Language (O)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:28:49 GMT)
Near-field Perception for Low-Speed Vehicle Automation using
Surround-view Fisheye Cameras [0.2] このようなビジョンシステムを詳細に調査し、認識、再構成、再局在化、再編成という4つのモジュールコンポーネントに分解可能なアーキテクチャの文脈で調査をセットアップする。
本稿では,各コンポーネントがどのように特定の側面を達成しているかを論じ,低速自動化のための完全な認識システムを構築するために相乗化できるという位置論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:25:08 GMT)
Time Interpret: a Unified Model Interpretability Library for Time Series [0.2] $texttttime_interpret$はCaptumの拡張として設計されたライブラリである。
これは、任意のPytorchモデルによる予測を説明するために使用できるいくつかの機能属性メソッドを実装している。
また、いくつかの合成および実世界の時系列データセット、様々なPyTorchモデル、および特徴属性を評価するための一連のメソッドも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:26:40 GMT)
Recognition of Handwritten Japanese Characters Using Ensemble of
Convolutional Neural Networks [0.2] この研究は、手書き漢字の認識に3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルを用いた。
その結果,手書き文字認識のためのCNNアンサンブルアーキテクチャの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:30:51 GMT)
Superluminal observers do not explain quantum superpositions [0.1] 現実の量子的記述は古典的記述とは全く異なる。
一般化されたローレンツ変換は、一貫した方法で使われると、定経路という古典的な概念と量子力学の多重経路との間には対応しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:44:52 GMT)
I Know What You Trained Last Summer: A Survey on Stealing Machine
Learning Models and Defences [0.1] 本研究では,モデル盗難攻撃について検討し,その性能を評価し,異なる環境で対応する防御技術を探究する。
攻撃・防衛アプローチのための分類法を提案し,目標と利用可能な資源に基づいて適切な攻撃・防衛を選択する方法に関するガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:52:41 GMT)
Two instances of random access code in the quantum regime [0.1] 我々はランダムアクセス符号(RAC)の量子一般化の2つのクラスを考える。
No-Signalling Quantum RAC (NS-QRAC) と呼ばれる量子入力と出力を持つランダムアクセスコードに基づいている。
第2のクラスはランダムなアクセスコードに基づいており、量子チャネルと共有絡みがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:31:47 GMT)
What We Know So Far: Artificial Intelligence in African Healthcare [0.0] 医療に応用される人工知能(AI)は、アフリカの医療を変革する可能性がある。
本稿では、AIアルゴリズムを用いて診断、治療、疾病モニタリングを改善する方法について、現状を概説する。
持続可能なAIソリューションを作成するためには、政府、民間セクター、医療提供者、国際機関による協調的な努力が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:36:00 GMT)
Vid2Act: Activate Offline Videos for Visual RL [0.0] モデルベースのRL手法であるVid2Actを提案する。
具体的には、ドメイン選択的な知識蒸留損失を用いて、時間変化のあるタスク類似点のセットを生成するよう、世界モデルを訓練する。
本稿では,Meta-World と DeepMind Control Suite において,アクションフリーな視覚的RL事前学習法に対する Vid2Act の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:24:41 GMT)
Vehicle Dynamics Modeling for Autonomous Racing Using Gaussian Processes [0.0] 本稿では,自動走行における車両動力学の近似におけるGPモデルの適用性について,最も詳細な解析を行った。
人気のあるF1TENTHレーシングプラットフォームのための動的および拡張キネマティックモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:53:06 GMT)
Variational formulations of ODE-Net as a mean-field optimal control
problem and existence results [0.0] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の連続体モデルであるODE-Netの数学的解析について述べる。
近年、機械学習の研究者たちは、DNNの深い構造をODEに置き換えるアイデアを連続的な制限として導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:10:51 GMT)
Variational Monte Carlo with Large Patched Transformers [0.0] トランスフォーマーのような大規模な言語モデルは、最近、テキストと画像生成に大きな力を示している。
2次元のRydberg原子配列を考察し、変分基底状態探索のための従来のリカレントニューラルネットワークよりもトランスフォーマーの精度が高いことを示す。
妥当な計算コストでの高精度基底状態表現は、一般的な大規模量子多体系に対する新たな洞察を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Turning large language models into cognitive models [0.0] 大規模言語モデルが認知モデルに変換可能であることを示す。
これらのモデルは人間の行動の正確な表現を提供し、2つの意思決定領域において従来の認知モデルよりも優れている。
これらの結果は、大規模で事前学習されたモデルが一般的な認知モデルに適応できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:00:01 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） (Tue, 6 Jun 2023 14:48:36 GMT)
Towards End-to-end Speech-to-text Summarization [0.0] 音声からテキストへの要約(S2T)は、オンラインで毎日アップロードされたニュースをフィルタリングし、追従するための時間節約手法である。
S2T抽象要約のエンドツーエンド(E2E)モデリングは、リッチな潜在表現を生成する可能性を提供する有望なアプローチである。
我々は、フランス語放送ニュースのコーパスに対して、カスケードとE2Eシステムの両方でS2T要約をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:22:16 GMT)
Towards Better Explanations for Object Detection [0.0] 本稿では,D-CLOSEと呼ばれるオブジェクト検出モデルについて,その決定を説明する手法を提案する。
我々は,YOLOXモデルを用いてMS-COCOデータセットの試験を行い,本手法がD-RISEより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:30:41 GMT)
Theory of the Simultaneous Transient Dispersive Readout of Multiple Spin
Qubits [0.0] 量子ビットの脱相中に行われる多重分散量子ビット測定のパラダイムを提案する。
時間依存キャビティ応答のラプラス変換は、同じ共振器モードに結合された複数のキュービットから寄与を分離することができる。
測定時間は従来の分散読み出しと好適に比較し, 競争力のある読み出し精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:26:31 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） (Tue, 6 Jun 2023 07:41:24 GMT)
The Vector-Model Wavefunction: spatial description and wavepacket
formation of quantum-mechanical angular momenta [0.0] 量子力学において、空間波動関数は粒子の位置や運動量の分布を記述するが、角運動量$j$ではない。
空間波動関数 $j_m (phi,theta,chi)$ が量子力学的角運動量の有用な記述を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:00:30 GMT)
TestLab: An Intelligent Automated Software Testing Framework [0.0] TestLabは、一連のテストメソッドを収集し、人工知能を使ってそれらを自動化しようとする自動ソフトウェアテストフレームワークである。
最初の2つのモジュールは、異なる視点から脆弱性を特定することを目的としており、3番目のモジュールは、テストケースを自動的に生成することで、従来の自動ソフトウェアテストを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:45:22 GMT)
Stochastic Gradient Descent-Induced Drift of Representation in a
Two-Layer Neural Network [0.0] 脳や人工ネットワークで観察されているにもかかわらず、ドリフトのメカニズムとその意味は完全には理解されていない。
ピリフォーム大脳皮質における刺激依存性のドリフトに関する最近の実験結果に触発されて、我々はこの現象を2層線形フィードフォワードネットワークで研究するために理論とシミュレーションを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:45:47 GMT)
Set Theory and Many Worlds [0.0] エベレット理論の事前測定の不確実性の問題を解決するため、多様性が導入された。
客観的確率が分岐の性質であるなら、Deutsch-Wallace決定論的議論が成功すれば、主原理が正当化される。
これは多くの相互作用世界理論に類似しているが、観察者は個々の世界ではなく、世界の集合に居住している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:56:40 GMT)
Sentiment Analysis in Finance: From Transformers Back to eXplainable
Lexicons (XLex) [0.0] 本稿では,レキシコン法とトランスフォーマーモデルの両方の利点を組み合わせた新しい手法を提案する。
我々は, 変圧器を用いた説明可能なレキシコンが, ベンチマークLoughran-McDonald (LM)レキシコンの語彙カバレッジを向上させることを実証した。
得られたレキシコンは、財務データセットのSAにおいて標準のLMレキシコンよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:19:33 GMT)
SDR-GAIN: A High Real-Time Occluded Pedestrian Pose Completion Method
for Autonomous Driving [0.0] 本稿では,SDR-GAIN(SDR-GAIN)と呼ばれる新規な歩行者ポーズキーポイント完了手法を提案する。
SDR-GAINのランタイムは約0.4msであり、自律運転の分野で高いリアルタイム性能と重要な応用価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:35:56 GMT)
Remarks on Utility in Repeated Bets [0.0] フォン・ノイマン-モーゲンステルン効用の使用は、宝くじ間の複数の選択の文脈で検討される。
実用性は添加物にはならないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:29:31 GMT)
Reinforcement Learning-Based Control of CrazyFlie 2.X Quadrotor [0.0] プロジェクトの目的は、PIDのような古典的な制御アルゴリズムと現代の強化学習アルゴリズムの相乗効果を検討することである。
第一の目的は、強化学習戦略を用いたPIDチューニングを行うことである。
第二の目的は、灯台位置決めシステムを統合することにより、学習を活用してナビゲーションの制御を実装することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:29:10 GMT)
Realistic scheme for quantum simulation of $\mathbb{Z}_2$ lattice gauge
theories with dynamical matter in $(2+1)$D [0.0] 本稿では,動的電荷を持つ$mathbbZ$ゲージ構造が実験的な時間スケールで現れる,Rydberg原子配列実験の現実的スキームを提案する。
実験的に最も有効な$mathbbZ$格子ゲージ理論の基底状態位相図と動的物質について論じる。
障害のない局所化のサインと2つの電荷の熱分解遷移を含む、即時関係のあるプローブを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:32:52 GMT)
Range-Restricted Interpolation through Clausal Tableaux [0.0] 一階述語論理の入力からクレイグの出力へ、範囲制限とホーン特性の変動がどのように受け継がれるかを示す。
証明システムは、一階ATPに由来するクラウスアル・タドーである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:42:40 GMT)
Randomized Schur Complement Views for Graph Contrastive Learning [0.0] グラフコントラスト学習(GCL)のためのSchur補数に基づくランダム化トポロジカル拡張器を提案する。
グラフラプラシア行列が与えられたとき、この手法はシュア補数の不偏近似を生成し、対応するグラフを拡張ビューとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:35:20 GMT)
Radiative tunneling and plasmon-phonon interaction in InP nanowire solar
cell [0.0] 観測された放射トンネルと電界に支配的な電気輸送との関係は、特徴的なトンネルエネルギーによって確立される。
プラズモン-フォノン相互作用は太陽電池の性能において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:23:56 GMT)
Quantum spectral analysis by continuous measurement of Landau-Zener
transitions [0.0] キュービット分割をスパンに線形に分割すると、クビットの交叉共鳴として非断熱的なランダウ・ツェナー転移が誘導される。
信号周波数は遷移の時刻と振幅をその範囲で決定する。
このプロトコルは、Swart-sine量子スペクトル分析器を実現し、単一のアンサンブル量子ビットを持つ数百から数千のチャネルを検知する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:44:37 GMT)
Quantum defogging: temporal photon number fluctuation correlation in
time-variant fog scattering medium [0.0] 時間パラメータはマッカートニーモデルに組み込まれ、時間変動霧によって引き起こされる光子数ゆらぎを考慮に入れられる。
従来のカメラでは、目標が識別できない場合でも、識別可能な画像を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:05:56 GMT)
Quantum Computation and Simulation using Fermion-Pair Registers [0.0] 量子ガス顕微鏡下でのフェルミオン粒子を用いた量子計算とシミュレーションを実現する手法を提案し,解析する。
SWAPゲートと高忠実度制御相ゲートを設計する方法について述べる。
横場と縦場を持つ2次元量子イジング・ハミルトニアンは、フェシュバッハ相互作用強度を変調することにより、効率的にシミュレートできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:59:08 GMT)
Quantum Blockchain Miners Provide Massive Energy Savings [0.0] Bitcoinだけでも年間150テラワットの電力を消費していると報告されている。
量子ベースの鉱業への移行は、比較的保守的な推定で約126.7TWHのエネルギー節約をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 00:22:06 GMT)
Quantitative Analysis of Primary Attribution Explainable Artificial
Intelligence Methods for Remote Sensing Image Classification [0.0] 我々は、リモートセンシング画像分類を行うために最先端の機械学習アプローチを活用している。
我々は最も適切なXAI手法を選択するための洞察と勧告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:04:45 GMT)
Pseudo session-based recommendation with hierarchical embedding and
session attributes [0.0] 我々は、CoHHGN+と呼ばれる、同時誘導ヘテロジニアスハイパーグラフとグローバルグラフネットワークを備えたSBRを提案する。
その結果,我々のCoHHGN+は,他の方法よりも高い性能の商品を推薦できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:42:56 GMT)
Predicting malaria dynamics in Burundi using deep Learning Models [0.0] ブルンジのマラリアを推定するために、機械学習ベースのモデルを構築しました。
地域レベルでも全国的にもマラリア発生率の予測が実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:06:03 GMT)
People and Places of Historical Europe: Bootstrapping Annotation
Pipeline and a New Corpus of Named Entities in Late Medieval Texts [0.0] 我々はチェコ語、ラテン語、ドイツ語を中心に書かれた中世後期の憲章から3.6万文の新しいNERコーパスを開発する。
我々は、既知の歴史人物や場所のリストと、未注釈の歴史的テキストのコーパスから始めることができ、情報検索技術を用いて、NER注釈コーパスを自動的にブートストラップできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 20:42:10 GMT)
Parametric hypersensitivity in many-body bath-mediated transport: The
quantum Rabi model [0.0] 散逸型Rabiモデルの非平衡定常状態は,狭いパラメータ範囲を越える輸送速度の急激なスパイクを示すことを示した。
これは、対応する閉系におけるエネルギー準位交差の回避によるものであり、鍵固有状態の絡み合いエントロピーのスパイクと相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:26:22 GMT)
Nonlinear Sideband Cooling to a Cat State of Motion [0.0] 分散光力学的相互作用の固有非線形性を用いて運動状態を生成する手法を提案する。
猫の状態生成プロトコルはメカニカルモードの顕著な熱デコヒーレンスに対して堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:24:56 GMT)
Non-adaptive measurement-based quantum computation on IBM Q [0.0] 我々は一般化したn-qubit GHZ状態を生成し、ベルの不等式を測定し、GHZ状態のn-party絡みを調べる。
ベルの不等式は、非適応測定に基づく量子計算(NMQC)から導かれる。
最大7量子ビットに対する違反を発見し、その結果を光子を用いた既存のNMQCの実装と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:03:06 GMT)
Noise and dissipation on a moving mirror induced by the dynamical
Casimir emission [0.0] 我々は、移動鏡の力学を研究するために、オープン量子システムアプローチを採用する。
ミラーの機械的動きを支配づけるマスター方程式を導出する。
主方程式の時間依存係数の定義に入る雑音および散逸核は, ゆらぎ・散逸関係によって関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:01:04 GMT)
Newly Formed Cities: an AI Curation [0.0] このプロジェクトは、2023年のヘルシンキ美術二年祭で、"New Directions May Emerge"と題されて開発された。
私たちはヘルシンキ美術館のコレクションを使って、機械認識のレンズを通してヘルシンキの都市を再想像しています。
結果は事実上ウェブベースのインストレーションとして表示され、そのような再コンテキスト化によって、都市の代替バージョンのナビゲーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:13:58 GMT)
Massive Spatial Qubits for Testing Macroscopic Nonclassicality and
Casimir Induced Entanglement [0.0] 本稿では,これらの課題に対処するための新しいツールについて紹介する。
質量の2つの異なる局所状態が $sigma_x, sigma_y$ および $sigma_z$ 基底として用いられる場合、この符号化された空間量子ビットを測定することができる。
また、我々の手法は、カシミール相互作用と共役して、2つの中性ナノオブジェクト間の非ガウス的絡み合いを創造し、証明する強力な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:53:01 GMT)
Machine Learned Calabi-Yau Metrics and Curvature [0.0] リッチ・フラット(カラビ・ヤウ)計量の発見は、弦理論や現象学に深い意味を持つ幾何学における長期的問題である。
この問題に対する新たな攻撃は、ニューラルネットワークを使用して、与えられたK"ahlerクラス内のカラビ・ヤウ計量への近似を工学する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:06:15 GMT)
Locality and Exceptional Points in Pseudo-Hermitian Physics [0.0] 擬エルミート作用素はエルミート性の概念を一般化する。
この論文は準エルミート理論における局所性の研究に捧げられている。
キラル対称性と表現論は擬エルミート作用素の大きなクラスを導出するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:19:05 GMT)
Learning to Do or Learning While Doing: Reinforcement Learning and
Bayesian Optimisation for Online Continuous Tuning [0.0] 本稿では,実粒子加速器におけるルーチンタスクを用いた比較研究を例に挙げる。
本研究の結果から,与えられたチューニングタスクに対するアルゴリズムの選択を導くための明確な基準セットを提供する。
これにより、複雑な現実世界のプラントの運用において、学習ベースの自律的チューニングソリューションの採用が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:56:47 GMT)
Learning Dynamical Systems from Noisy Data with Inverse-Explicit
Integrators [0.0] 雑音データからベクトル場を近似するためにニューラルネットワークをトレーニングする際の精度を高めるために,平均逆積分器(MII)を導入する。
単単純ランゲ・クッタ法 (MIRK) のクラスは, MII に関連する場合に特に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:50:38 GMT)
Kernel Quadrature with Randomly Pivoted Cholesky [0.0] 本稿では、ランダムにピボットされたチョーレスキーと呼ばれるサンプリングアルゴリズムによって引き起こされたノードを用いて、再生カーネルヒルベルト空間の関数に対する新しい二次規則を提案する。
その結果、ランダムにピボットされたコレスキーは高速で、より計算に高価な二次スキームに匹敵する4次誤差率が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:33:40 GMT)
Is AI Changing the Rules of Academic Misconduct? An In-depth Look at
Students' Perceptions of 'AI-giarism' [0.0] 本研究は,AIと盗作を包含する学問的不正行為の創発的形態である,AI-giarismに対する学生の認識を探求する。
この発見は、AIコンテンツ生成に対する明確な不承認を伴う、複雑な理解の風景を描いている。
この研究は、学術、政策立案、そして教育におけるAI技術のより広範な統合に関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 02:22:08 GMT)
Intelligent sampling for surrogate modeling, hyperparameter
optimization, and data analysis [0.0] 我々は、サンプリングニーズを満たすアルゴリズムを考案するインテリジェントサンプリングの概念を提案する。
意外なことに、定性的比較と定量的比較は、多くのサンプリング要求を満たすために比較的単純なアルゴリズムを簡単に修正できることを示している。
これらのアルゴリズムは、現在使われているより洗練されたアルゴリズムよりも優れており、時間とコンピュータリソースをよりよく利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 23:54:01 GMT)
Inductive Bias for Emergent Communication in a Continuous Setting [0.0] マルチエージェント強化学習環境における創発的コミュニケーションについて検討する。
連続メッセージのための優れた通信プロトコルの出現を支援するために、誘導バイアスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:15:56 GMT)
I'm Afraid I Can't Do That: Predicting Prompt Refusal in Black-Box
Generative Language Models [0.0] ブラックボックス攻撃を用いてChatGPTの拒絶動作を特徴付ける。
コンプライアンスのバイナリや拒否に対して,さまざまな応答をマップします。
本稿では,ChatGPTの応答を見ることなく,ChatGPTが質問を拒否するかどうかを予測するために,プロンプト分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:50:58 GMT)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated
Learning [0.0] 我々は,MS攻撃のクライアント側検出の問題点について検討した。
我々は,すべてのデシラタを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。
私たちの研究は、MS攻撃のより原則化された治療に向けた、有望な第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:20:42 GMT)
Generating Novel, Designable, and Diverse Protein Structures by
Equivariantly Diffusing Oriented Residue Clouds [0.0] 構造に基づくタンパク質設計は、設計可能で、新規で多様な構造を見つけることを目的としている。
生成モデルは、複雑なデータの低次元構造を暗黙的に学習することで、魅力的な代替手段を提供する。
我々は,3次元空間における配向参照フレームの雲を用いて離散時間拡散を行うタンパク質構造の生成モデルであるGenieを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:54:16 GMT)
Generalized Belief Propagation Algorithms for Decoding of Surface Codes [0.0] 本稿では,表層符号の復号化に成功した外部再初期化ループを用いた一般化された信念伝搬法を提案する。
独立ビット・位相フリップデータノイズ(20.6%の理想しきい値と比較)の17%、非BP後処理法で達成したしきい値(18.9%の理想しきい値と比較)の14%の脱分極データノイズ(18.9%の理想しきい値)のしきい値について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:41:54 GMT)
G-CAME: Gaussian-Class Activation Mapping Explainer for Object Detectors [0.0] G-CAMEは、オブジェクト検出モデルの説明として、サリエンシマップを生成する。
提案手法をMS-COCO 2017データセット上でYOLOXを用いて評価し,G-CAMEを2段階のFaster-RCNNモデルに適用する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:30:18 GMT)
FundusQ-Net: a Regression Quality Assessment Deep Learning Algorithm for
Fundus Images Quality Grading [0.0] 緑内障、糖尿病網膜症、加齢に伴う黄斑変性は、視力障害や視覚障害の主な原因である。
このプロセスの鍵となるステップは、人間のオペレータや機械学習モデルによってこれらが解釈可能であることを確認するために、ベース画像の品質を自動的に見積もることである。
本稿では,この新たな尺度に対して,新たな基礎画像品質尺度とディープラーニング(DL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:41:33 GMT)
From Data to Action: Exploring AI and IoT-driven Solutions for Smarter
Cities [0.0] この研究は,3つのユースケースに対してデータ駆動型アプローチを提供するインテリジェントな都市管理システムを導入している。
Aveiro Cityでのケーススタディでは、実行可能な洞察を生み出すためのシステムの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:22:43 GMT)
Finite-Dimensional Stinespring Curves Can Approximate Any Dynamics [0.0] 解析量子力学は、時間依存ハミルトニアンによって生成されるユニタリ力学の還元として正確に表現できることを示す。
より正確には、ユニタリ解析経路上の部分的トレースが任意のリプシッツ連続量子力学を任意に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:28:14 GMT)
Exploring the effects of robotic design on learning and neural control [0.0] 論文は神経制御装置ではなく ロボット体の開発に焦点を当てています
私は、マルチタスク設定でニューラルネットワークが直面する現在の落とし穴の多くを克服できるように、ロボットを設計できることを発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:17:34 GMT)
Experimental analysis of energy transfers between a quantum emitter and
light fields [0.0] 量子系間のエネルギー伝達は、効果的なユニタリ相互作用または絡み合いの生成によって達成できる。
本稿では、量子エミッタと光場との相互作用において、これらのエネルギー移動にアクセスするための実験的プロトコルを提案し、実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:30:39 GMT)
Ethical Considerations of AR Applications in Smartphones; A Systematic
Literature Review of Consumer Perspectives [0.0] 本研究は,スマートフォンアプリケーションにおける拡張現実(AR)を消費者が認識する倫理的考察に焦点をあてる。
この研究は、開発者、プロダクトマネージャ、デジタルマーケッター、および関連するビジネスプロフェッショナルに対する理解と能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:22:58 GMT)
Energy risk analysis with Dynamic Amplitude Estimation and Piecewise
Approximate Quantum Compiling [0.0] 我々は、近似量子コンパイルアルゴリズムをCNOT深度低減のための新しい方法に一般化する。
量子コンピュータ上での反復振幅推定の10量子ビット実験例を示す。
目標は、エネルギー産業における契約ポートフォリオの期待値の導出である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:13:29 GMT)
Effects of Markovian noise and cavity disorders on the entanglement
dynamics of double Jaynes-Cummings models [0.0] 二重Jaynes-Cummingsモデルのダイナミクスはマルコフノイズやキャビティ障害の存在下で研究されている。
この研究は、観察中に変化しないガラスの障害に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:50:34 GMT)
Eavesdropping on competing condensates by the edge supercurrent in a
Weyl superconductor [0.0] ワイル半金属MoTe$$の超伝導状態において、フラックスイド量子化(Wang)によって誘起される電流-電圧曲線の振動としてエッジ超電流が観測される
ニオブ接触から注入される超電流対の$s$-waveポテンシャルは,MoTe$$で縮合する固有対と相容れないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 18:14:35 GMT)
Digitization of Pathology Labs: A Review of Lessons Learned [0.0] 本稿では,デジタル化プロセスのさまざまな側面から学んだ教訓の概要を紹介する。
また、パフォーマンスや落とし穴の監視に使用されるメトリクスについても取り上げています。
この概要は、病理学者、IT意思決定者、管理者が他人の経験から恩恵を受けるのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:12:59 GMT)
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A
framework for transparent introspection and decision-making [0.0] 我々は、アクティブ推論がどのようにして説明可能なAIシステムの設計に活用できるかについて議論する。
能動推論を用いた説明可能なAIシステムのためのアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 21:38:09 GMT)
Deep neural networks architectures from the perspective of manifold
learning [0.0] 本稿では,ゲノメトリとトポロジの観点から,ニューラルネットワークアーキテクチャの包括的比較と記述を行う。
我々は、ニューラルネットワークの内部表現と、異なる層上のデータ多様体のトポロジーと幾何学の変化のダイナミクスに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 04:57:39 GMT)
Deep learning for diffusion in porous media [0.0] 我々は多孔質媒体の基本特性を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。
2つの異なるメディアタイプが考慮されている: 1つは砂の包装を模倣し、もう1つは生体組織の細胞外空間に由来するシステムを模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 07:27:32 GMT)
Control and Readout of a 13-level Trapped Ion Qudit [0.0] 最大13個の計算状態を持つキューディットの制御と単発読み出しを示す。
これはqudit当たりの計算状態の2倍以上の値を示す。
我々は、捕捉されたイオン量子コンピュータの計算空間をスケールアップする上で重要な、補完的な役割を果たすために、捕捉されたイオン中の利用可能なエネルギー状態の有効利用を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 01:23:41 GMT)
Computational Agent-based Models in Opinion Dynamics: A Survey on Social
Simulations and Empirical Studies [0.0] 社会的影響下での態度変化の研究に使用される中核的方法論はエージェントベースモデル(ABM)である
このレビュー論文の目的は、既存のABMを比較し、比較することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 06:56:27 GMT)
Coherent Qubit Measurement in Cavity-Transmon Quantum Systems [0.0] 量子ジャンプ間の時間を測定することは、次のジャンプを測定する能力を意味する。
1987年に原子蛍光のために開発された理論は、トランモン量子ビットの遷移にまで拡張されている。
次の光子統計は指数関数的ではないことが分かり、実装されるとより高速な読み出しが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:29:18 GMT)
CapText: Large Language Model-based Caption Generation From Image
Context and Description [0.0] テキスト記述と文脈のみからキャプションを生成する新しいアプローチを提案し,評価する。
提案手法は,OSCAR-VinVL などの最先端画像テキストアライメントモデルにおいて,CIDEr メトリック上でのタスクにおいて優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 03:41:05 GMT)
Can large language models democratize access to dual-use biotechnology? [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は研究を加速し、民主化している。
これらのモデルはまた、大きな損害を与える可能性のあるデュアルユース技術への容易なアクセスを与えるかもしれない。
このリスクを評価するため、MITの'Safeguarding the Future'コースでは、非科学者の学生を対象に調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:52:05 GMT)
Can In-context Learners Learn a Reasoning Concept from Demonstrations? [0.0] 大規模な言語モデルでは,少数のインプット・アウトプット・デモから新しいタスクを学習できることを示す。
そこで本研究では,予測されたサンプルを用いて,潜在的に非形式的な概念を共有するデモを選択するための,数発の学習手法を提案する。
より小さなモデルの方が概念に敏感であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 12:09:47 GMT)
CL-UZH at SemEval-2023 Task 10: Sexism Detection through Incremental
Fine-Tuning and Multi-Task Learning with Label Descriptions [0.0] SemEval shared task textitTowards Explainable Detection of Online Sexism (EDOS 2023)は、英語のソーシャルメディア投稿で性差別を検出することを目的としている。
本稿では,3つのサブタスクすべてに対して,関連するタスクを微調整したマルチタスクモデルに基づく提案システムを提案する。
我々は、各タスクをバイナリペアテキスト分類として定式化し、入力テキストとともにデータセットとラベル記述が与えられるマルチタスク学習を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 17:59:49 GMT)
Bayesian post-hoc regularization of random forests [0.0] Random Forestsは、さまざまな機械学習タスクで広く使われている強力なアンサンブル学習アルゴリズムである。
そこで本研究では,葉ノードが根に近づいた場合の信頼性パターンを活用するために,ポストホック正則化を提案する。
各種機械学習データセットを用いて,本手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:15:29 GMT)
B\"{u}y\"{u}k dil modellerinin T\"{u}rk\c{c}e verisetleri ile
e\u{g}itilmesi ve ince ayarlanmas\i [0.0] 大規模な言語モデルは飛躍的に進歩し、大きな注目を集め、激しい研究の段階にある。
トルコ語に関しては、オープンアクセスモデルは十分なカバレッジを提供していない。
本稿では,トルコの大規模なデータセットの作成,これらを用いたLLMのトレーニング,トルコ語入力による事前学習モデルの微調整など,この問題を軽減するためのアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:31:08 GMT)
Avoiding symmetry roadblocks and minimizing the measurement overhead of
adaptive variational quantum eigensolvers [0.0] 強い相関系の量子シミュレーションは、短期量子コンピュータの最も有効な応用である可能性がある。
この目的のための有望なアルゴリズムのクラスは、変分量子固有解法(VQE)からなる。
ここでは、このオーバーヘッドを、元のADAPT-VQEのようにクォート的にではなく、$n$のキュービット数で線形にしか成長しない量に減らすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:27:12 GMT)
ArrayFlex: A Systolic Array Architecture with Configurable Transparent
Pipelining [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのディープラーニングアプリケーションのための最先端のソリューションである。
本研究では,パイプラインを用いたシストリックアレイの設計に焦点をあてる。
ArrayFlexは、従来の固定パイプ型シストリックアレイと比較して、最先端CNNのレイテンシを平均で11%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 09:33:37 GMT)
Applying Standards to Advance Upstream & Downstream Ethics in Large
Language Models [0.0] 本稿では,AIが生成するコンテンツの保護をAI所有者がいかに開発できるかを考察する。
他のコンテンツ制作業界では、行動規範や倫理基準が確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:47:42 GMT)
AnalogVNN: A fully modular framework for modeling and optimizing
photonic neural networks [0.0] AnalogVNNはPyTorch上に構築されたシミュレーションフレームワークである。
フォトニックニューラルネットワーク加速器に存在する光電子ノイズ、限られた精度、信号正規化の効果をシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 22:29:13 GMT)
An Approach to Solving the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)
Challenge [0.0] GPT4プロンプトは、任意のタスクを実行するために即座にエンジニアリングされるように設計されている。
我々は、ARCタスクを解くための典型的な手順とともに、テキストを介して、そのモデルにいくつかの人間の事前情報を与える。
過去の記憶を生かしたマルチエージェントシステムに拡張し、Visual Question Answeringによる画像解釈ツールを装備すれば、ARCの課題の大部分を実際に解決できるかもしれないと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 10:08:12 GMT)
Algorithms for perturbative analysis and simulation of quantum dynamics [0.0] 我々はダイソン級数とマグナス展開の両方を計算・利用するための汎用アルゴリズムを開発した。
モデルパラメータ空間の領域における忠実度を近似するためにこれらのツールの使い方を実証する。
計算前のステップを,元法よりも少ない項数で多変数展開問題と表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 16:28:38 GMT)
Agents Explore the Environment Beyond Good Actions to Improve Their
Model for Better Decisions [0.0] MuZeroのエージェントは、ネットワークモデルによる予測と、予測を用いた木探索による計画を組み合わせる。
我々は、エージェントに、そうでなければ探索しない環境における決定木の一部を探索させるために、これを衝動として使用します。
シンプルなボードゲームTic-Tac-Toeは、このアプローチがエージェントの意思決定能力をどのように改善するかを説明するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 05:11:58 GMT)
Agent Performing Autonomous Stock Trading under Good and Bad Situations [0.0] 株式取引環境をシミュレートするパイプラインを開発した。
我々は、深層強化学習手法で株取引プロセスを自動化するエージェントを訓練した。
比較的良い(2021年まで)と悪い(2021年から2022年まで)の状況で、当社のプラットフォームを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:44:37 GMT)
Active hypothesis testing in unknown environments using recurrent neural
networks and model free reinforcement learning [0.0] 我々は、事前の確率、行動と観測セット、および観測生成過程について仮定しない。
本手法は,連続的な観察や行動であっても任意の環境で使用することができ,Chernoff試験よりも競合的に,時には優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:29:51 GMT)
Action-Evolution Petri Nets: a Framework for Modeling and Solving
Dynamic Task Assignment Problems [0.0] Action-Evolution Petri Nets (A-E PN) は動的タスク割り当て問題のモデル化と解決のためのフレームワークである。
A-E PNモデルは実行可能であり、最適化された割り当てポリシーを学習するために使用できる。
A-E PNが最適配置ポリシーの学習に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 11:41:31 GMT)
AI-Supported Assessment of Load Safety [0.0] 2020年、トラックの11,371件の警察チェックが行われ、その間に9.6%(1091件)の負荷安全規則違反が検出された。
この研究は、ロードプロセスの後にトラック運転手やロードマスターが撮影した負荷の写真を、ロードの安全性を評価するために使う方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:40:27 GMT)
AI Techniques for Cone Beam Computed Tomography in Dentistry: Trends and
Practices [0.0] コーンビームCT (CBCT) は, 各種口腔疾患の診断と治療計画において, 歯科治療において一般的な画像モダリティである。
本稿では,最近の歯科用CBCT画像診断におけるAIの動向と実践について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 19:11:24 GMT)
A Virtual-Force Based Swarm Algorithm for Balanced Circular Bin Packing
Problems [0.0] 本稿では,仮想力システムに基づくSwarmアルゴリズムについて述べる。
提案アルゴリズムは,最大300円のバランスの取れた円箱包装問題のベンチマークを用いて実験・検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 08:50:50 GMT)
A Cross-Linguistic Pressure for Uniform Information Density in Word
Order [0.0] 実数列が反実数列よりも大きな情報均一性をもたらすかどうかを計算モデルを用いて検証する。
SVO言語の中では、実語順は逆語順よりも一様である。
言語的に不可解な反実順序のみが、実際の順序の均一性を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 14:52:15 GMT)
A 2D quantum dot array in planar $^{28}$Si/SiGe [0.0] スピン量子ビットアレイの最初のデモンストレーションは、様々な半導体材料で示されている。
スピン量子ビット論理の最高性能はシリコンで実現されているが、2次元のシリコン量子ドットアレイのスケーリングは困難であることが証明されている。
トンネルを結合した2$times$2量子ドットアレイを28$Si/SiGeヘテロ構造で形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 13:48:41 GMT)