Tracking Everything Everywhere All at Once [135.5] ビデオシーケンスから高密度及び長距離運動を推定するための新しいテスト時間最適化法を提案する。
我々はOmniMotionと呼ばれる完全で一貫した動作表現を提案する。
提案手法は,従来の最先端手法よりも定量的にも定性的にも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:29 GMT)
Modular Visual Question Answering via Code Generation [134.6] モジュラーコード生成として視覚的質問応答を定式化するフレームワークを提案する。
提案手法では、事前学習言語モデル(LM)、画像キャプチャペアで事前学習した視覚モデル、コンテキスト内学習に使用する50のVQA例など、追加のトレーニングは不要である。
コード生成を行わない少数のベースラインと比較して,COVRデータセットの精度を少なくとも3%,GQAデータセットの精度を約2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:45:14 GMT)
R-MAE: Regions Meet Masked Autoencoders [123.1] 汎用機械学習フレームワークをオブジェクト検出などのタスクに拡張する上で、"Region"は重要な役割を担っている。
本稿では,画像と領域間の一対一マッピングに対処する並列プレテキストタスクを提案する。
我々は、R-MAEの開発中に徹底的な解析を行い、効率的かつ効率的な変種に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:56:46 GMT)
Delving Deeper into Cross-lingual Visual Question Answering [115.2] 標準学習装置に簡単な修正を加えることで、モノリンガル英語のパフォーマンスへの移行ギャップを大幅に減らすことができることを示す。
多言語マルチモーダル変換器の多言語間VQAを多言語間VQAで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:33:28 GMT)
HQ-50K: A Large-scale, High-quality Dataset for Image Restoration [105.2] HQ-50Kには5万の高品質の画像があり、テクスチャの詳細とセマンティックな多様性がある。
既存の画像復元データセットを5つの異なる視点から分析する。
HQ-50Kは、データキュレーションプロセスでこれら5つの側面をすべて考慮し、すべての要件を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:44:21 GMT)
Multi-Modal Classifiers for Open-Vocabulary Object Detection [104.8] 本論文の目的は,OVOD(Open-vocabulary Object Detection)である。
標準の2段階オブジェクト検出器アーキテクチャを採用する。
言語記述、画像例、これら2つの組み合わせの3つの方法を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:31:56 GMT)
A Dynamic Feature Interaction Framework for Multi-task Visual Perception [101.0] 複数の共通認識課題を解決するための効率的な統合フレームワークを考案する。
これらのタスクには、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、モノクル3D検出、深さ推定が含まれる。
提案するフレームワークはD2BNetと呼ばれ,マルチタスク認識のためのパラメータ効率予測に一意なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:24:46 GMT)
SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling
with Backtracking [98.2] MLE(Maxum-likelihood)の目的は、高品質なシーケンスを自動回帰的に生成する下流のユースケースと一致しない。
我々は、模倣学習(IL)問題としてシーケンス生成を定式化する。
これにより、自己回帰モデルによって生成されるシーケンスの分布とデータセットからのシーケンスとの差異を最小化できる。
得られた手法であるSequenceMatchは、敵の訓練や大きなアーキテクチャ変更なしに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:58 GMT)
On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models [96.8] 大規模モデルは近年,自然言語処理やマルチモーダル視覚言語学習において重要な役割を担っている。
既存のマルチモーダルモデルについて総合的研究を行い,テキスト認識の性能評価を行った。
これらのモデルの長所と短所は,単語認識のセマンティック理解に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:14:16 GMT)
Learning Fine-grained View-Invariant Representations from Unpaired
Ego-Exo Videos via Temporal Alignment [91.4] 我々は,エゴセントリックな映像とエゴセントリックな映像を時間内に整列させることにより,視点に不変なきめ細かいアクション特徴を学習することを提案する。
そこで本研究では,2つの鍵設計を持つ自己教師型埋め込み手法であるAE2を提案する。
評価のために,エゴ・エクソ・コンテキストにおけるきめ細かい映像理解のためのベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:54:08 GMT)
Reduce, Reuse, Recycle: Compositional Generation with Energy-Based
Diffusion Models and MCMC [90.4] 拡散モデルは、多くの領域において、生成モデリングの一般的なアプローチとなっている。
本稿では,新しい構成演算子の利用を可能にする拡散モデルのエネルギーベースパラメータ化を提案する。
これらのサンプルは、幅広い問題にまたがって構成生成の顕著な改善につながっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:39:01 GMT)
On the Importance of Exploration for Generalization in Reinforcement
Learning [89.6] 本研究では,不確実性の高い状態の探索を支援する方法であるEDE: Exploration via Distributional Ensembleを提案する。
当社のアルゴリズムは,ProcgenとCrafterの両面で最先端を実現するための,最初のバリューベースアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:07:02 GMT)
Evaluating and Incentivizing Diverse Data Contributions in Collaborative
Learning [89.2] フェデレートされた学習モデルがうまく機能するためには、多様で代表的なデータセットを持つことが不可欠である。
データの多様性を定量化するために用いられる統計的基準と、使用するフェデレート学習アルゴリズムの選択が、結果の平衡に有意な影響を及ぼすことを示す。
我々はこれを活用して、データ収集者がグローバルな人口を代表するデータに貢献することを奨励する、シンプルな最適なフェデレーション学習機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:38:25 GMT)
Socratic Pretraining: Question-Driven Pretraining for Controllable
Summarization [89.0] ソクラティック事前訓練は、要約タスクにおける制御性を改善するために設計された、質問駆動で教師なし事前訓練の目的である。
以上の結果から,Socraticプレトレーニングはタスク固有のラベル付きデータ要件を半分に削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:43:58 GMT)
Learning A Foundation Language Model for Geoscience Knowledge
Understanding and Utilization [88.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の一般分野において大きな成功を収めている。
我々は、地球科学におけるLLM研究をさらに促進するために開発された一連の資源とともに、地球科学における最初のLLMであるK2を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:29:05 GMT)
Decision S4: Efficient Sequence-Based RL via State Spaces Layers [87.3] 我々は、S4モデルの訓練効率を維持しつつ、軌道で機能する非政治的な訓練手順を提案する。
反復的に訓練され、長距離依存の恩恵を受け、新しい安定したアクター・クリティカルなメカニズムをベースとした、オンデマンドのトレーニング手順。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:03:53 GMT)
MALTS: Matching After Learning to Stretch [86.8] 我々はマッチングのための解釈可能な距離メートル法を学習し、それによってかなり高い品質のマッチングが得られる。
フレキシブルな距離測定を学習する能力は、解釈可能で、条件付き平均治療効果の推定に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:10:12 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） (Thu, 8 Jun 2023 03:22:59 GMT)
Relational Sentence Embedding for Flexible Semantic Matching [86.2] 文埋め込みの可能性を明らかにするための新しいパラダイムとして,文埋め込み(Sentence Embedding, RSE)を提案する。
RSEは文関係のモデル化に有効で柔軟性があり、一連の最先端の埋め込み手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:44:28 GMT)
Simple and Controllable Music Generation [82.2] MusicGenは単一の言語モデル(LM)であり、圧縮された離散的な音楽表現、すなわちトークンの複数のストリームで動作する。
以前の作業とは異なり、MusicGenはシングルステージのトランスフォーマーLMと効率的なトークンインターリービングパターンで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:31:05 GMT)
Parallel Sampling of Diffusion Models [81.9] 拡散モデルは強力な生成モデルであるが、サンプリングが遅い。
そこで本研究では,複数のステップを並列にdenoisingすることで,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化するParaDiGMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:37:04 GMT)
Unsupervised Compositional Concepts Discovery with Text-to-Image
Generative Models [80.8] 本稿では、異なる画像の集合を考えると、各画像を表す生成概念を発見できるかという逆問題を考える。
本稿では,画像の集合から生成概念を抽出し,絵画やオブジェクト,キッチンシーンからの照明から異なる美術スタイルを分離し,イメージネット画像から得られる画像クラスを発見するための教師なしアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:02:15 GMT)
Joint Channel Estimation and Feedback with Masked Token Transformers in
Massive MIMO Systems [79.8] 深層学習に基づく共同チャネル推定およびフィードバックフレームワークを提案する。
具体的には、エンドツーエンドの手法ではなく、従来のチャネル設計を使用します。
マスク付きトークン変換器に着想を得て,優れた推定・圧縮性能を得るための学習可能なマスクトークン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:15:17 GMT)
Robust Learning with Progressive Data Expansion Against Spurious
Correlation [78.7] 本研究では,2層非線形畳み込みニューラルネットワークの学習過程について検討した。
分析の結果,不均衡なデータ群と学習容易なスプリアス特徴が学習過程におけるスプリアス特徴の優位性に繋がる可能性が示唆された。
本稿では,PDEと呼ばれる新たなトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:44:06 GMT)
SparseTrack: Multi-Object Tracking by Performing Scene Decomposition
based on Pseudo-Depth [78.0] 2次元画像から目標の相対的な深さを求めるための擬似深度推定法を提案する。
次に,得られた深度情報を用いて,高密度なターゲットセットを複数のスパースなターゲットサブセットに変換するディープカスケードマッチング(DCM)アルゴリズムを設計する。
擬似深度法とDCM戦略をデータアソシエーションプロセスに統合することにより、SparseTrackと呼ばれる新しいトラッカーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:36:10 GMT)
Flare7K++: Mixing Synthetic and Real Datasets for Nighttime Flare
Removal and Beyond [77.7] 962個の実撮影フレア画像(Flare-R)と7000個の合成フレア画像(Flare7K)からなる夜間フレア除去データセットを初めて導入する。
Flare7Kと比較して、Frare7K++は、合成フレアのみを使用することで、光源周辺の複雑な劣化を取り除くのに特に効果的である。
この問題に対処するために、Frare7K++で光源のアノテーションを付加し、レンズフレアを除去しながら光源を保存するための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:41:19 GMT)
FLEdge: Benchmarking Federated Machine Learning Applications in Edge
Computing Systems [77.5] 本稿では,エッジコンピューティングシステムにおけるFLワークロードを対象としたベンチマークであるFLEdgeを紹介する。
ハードウェアの不均一性,トレーニング中のエネルギー効率,およびFLシステムのトレーニングに対する各種の差分プライバシーレベルの影響を系統的に研究した。
クライアントのドロップアウトが失敗率50%の最先端のFL戦略に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:11:20 GMT)
The BHL-BCL crossover: from nonlinear to linear quantum amplification [77.3] ブラックホールレーザー(BHL)効果は、一対の地平線の存在下でのホーキング放射の自己増幅である。
BHL効果は、Bogoliubov-Cherenkov-Landau放射が静摂動によって共鳴的に励起される有限超音速領域で生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:00:02 GMT)
EquiMod: An Equivariance Module to Improve Self-Supervised Learning [77.3] 自己教師付き視覚表現法は教師付き学習性能とのギャップを埋めている。
これらの手法は、データ拡張によって生成された関連する合成入力の埋め込みの類似性を最大化することに依存する。
学習された潜在空間を構成する一般同値加群であるEquiModを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:31:31 GMT)
Prefer to Classify: Improving Text Classifiers via Auxiliary Preference
Learning [76.4] 本稿では、このような補助データアノテーションの新しい代替手段として、入力テキストのペア間のタスク固有の嗜好について検討する。
本稿では、与えられた分類課題と補助的選好の両方を学ぶことの協調効果を享受できる、P2Cと呼ばれる新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:04:47 GMT)
Large Language Models are In-Context Semantic Reasoners rather than
Symbolic Reasoners [75.9] 大規模言語モデル(LLM)は、近年、自然言語と機械学習コミュニティを興奮させています。
多くの成功を収めたアプリケーションにもかかわらず、そのようなコンテキスト内機能の基盤となるメカニズムはまだ不明である。
本研究では,学習した言語トークンのテクストセマンティクスが推論過程において最も重い処理を行うと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:38:51 GMT)
Controlled Text Generation with Natural Language Instructions [74.9] InstructCTGは、異なる制約を含む制御されたテキスト生成フレームワークである。
まず、既製のNLPツールと単純な動詞の組み合わせにより、自然文の基本的制約を抽出する。
制約の自然言語記述といくつかの実演を予測することにより、様々な種類の制約を組み込むために、事前訓練された言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:33:23 GMT)
Scalable Set Encoding with Universal Mini-Batch Consistency and Unbiased
Full Set Gradient Approximation [74.4] 任意の非MBCコンポーネントと組み合わせて使用できる集合関数のUniversally MBCクラスを提案する。
また、全集合勾配の偏りのない近似を与える効率的なMBCトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:50:50 GMT)
CommonScenes: Generating Commonsense 3D Indoor Scenes with Scene Graphs [73.4] シーングラフを対応する制御可能な3Dシーンに変換する完全生成モデルであるCommonScenesを提案する。
パイプラインは2つのブランチで構成されており、1つは変分オートエンコーダでシーン全体のレイアウトを予測し、もう1つは互換性のある形状を生成する。
生成されたシーンは、入力シーングラフを編集し、拡散モデルのノイズをサンプリングすることで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:00:21 GMT)
Open Set Relation Extraction via Unknown-Aware Training [72.1] 負のインスタンスを動的に合成することでモデルを正規化する未知の学習手法を提案する。
テキストの敵対的攻撃に触発されて、我々は適応的に、小さいが重要な摂動を元のトレーニングインスタンスに適用する。
実験結果から, 既知の関係の分類を損なうことなく, 未知の関係検出を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:45:25 GMT)
Instructed Diffuser with Temporal Condition Guidance for Offline
Reinforcement Learning [71.2] テンポラリ・コンポラブル・ディフューザ(TCD)を用いた実効時間条件拡散モデルを提案する。
TCDは、相互作用シーケンスから時間情報を抽出し、時間条件で生成を明示的にガイドする。
提案手法は,従来のSOTAベースラインと比較して最高の性能を達成または一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:12:26 GMT)
Conformal Prediction for Federated Uncertainty Quantification Under
Label Shift [70.8] Federated Learning(FL)は、多くのクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。
我々は、量子回帰に基づく新しいコンフォメーション予測法を開発し、プライバシー制約を考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:54:58 GMT)
RGCVAE: Relational Graph Conditioned Variational Autoencoder for
Molecule Design [70.6] ディープグラフ変分自動エンコーダは、この問題に対処可能な、最も強力な機械学習ツールの1つである。
i)新しい強力なグラフ同型ネットワークを利用した符号化ネットワーク,(ii)新しい確率的復号化コンポーネントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:42:01 GMT)
Background Prompting for Improved Object Depth [70.3] 単一の画像からオブジェクトの深さを推定することは、多くのビジョン、ロボティクス、グラフィックアプリケーションにとって貴重なタスクである。
本稿では,入力対象画像を学習背景に適応させる,シンプルで効果的なバックグラウンドプロンプティング手法を提案する。
複数の合成および実データセットの結果は、既存の様々な深度ネットワークに対して、実際の物体深度を一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:59 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） (Thu, 8 Jun 2023 01:32:38 GMT)
Revealing the Blind Spot of Sentence Encoder Evaluation by HEROS [68.3] 文エンコーダ(SE)が類似する文ペアの種類は明らかでない。
HEROSは、ある規則に基づいて原文を新しい文に変換し、テキスト最小対を形成することによって構築される
HEROS上の60以上の教師なしSEの性能を体系的に比較することにより,ほとんどの教師なしエンコーダが否定に敏感であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:24:02 GMT)
Reconciling Predictive and Statistical Parity: A Causal Approach [68.1] 本稿では,予測パリティに付随する公平度対策のための因果分解式を提案する。
統計的および予測パリティの概念は、実際には互いに排他的ではなく、相補的であり、公正の概念のスペクトルにまたがっていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:23:22 GMT)
Causal Fairness for Outcome Control [68.1] 本稿では,自動システムにおいて,公平かつ公平な結果変数を最適化することを目的とした,結果制御と呼ばれる特定の意思決定タスクについて検討する。
本稿では、まず因果レンズを通して利益の概念を分析し、特定の個人が肯定的な決定によってどれだけの利益を得られるかを明らかにする。
次に、保護された属性の影響を受けている可能性があることに留意し、これを分析するために使用できる因果的ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:31:18 GMT)
A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations [68.1] 我々はマルコフモデルとセミマルコフモデルの急激な変分を分解するツールを開発する。
突発効果の非パラメトリック分解を可能にする最初の結果を証明する。
説明可能なAIや公平なAIから、疫学や医学における疑問まで、いくつかの応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:40:28 GMT)
BiCro: Noisy Correspondence Rectification for Multi-modality Data via
Bi-directional Cross-modal Similarity Consistency [66.9] BiCroは、ノイズの多いデータペアのソフトラベルを推定して、その真の対応度を反映することを目的としている。
3つの一般的なクロスモーダルマッチングデータセットの実験により、BiCroは様々なマッチングモデルのノイズ・ロバスト性を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:36:40 GMT)
Learning Trajectories are Generalization Indicators [66.5] 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) の学習軌跡と一般化能力との関係について検討する。
本稿では,各更新ステップの一般化誤差の変化に対する寄与を調査し,一般化誤差を解析するための新しい視点を提案する。
また,学習率やラベルのノイズレベルに対する調整を行う場合,一般化誤差の変化も追跡できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:13:04 GMT)
Conservative Prediction via Data-Driven Confidence Minimization [66.4] 機械学習モデルのエラーは、特に医療のような安全クリティカルな領域では、コストがかかる。
本稿では、不確実性データセットに対する信頼性を最小化するデータ駆動型信頼性最小化(DCM)を提案する。
実験の結果、DCMは8つのID-OODデータセットペアに対して、最先端のOOD検出方法よりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:05:36 GMT)
AI Enhanced Control Engineering Methods [66.1] 我々は、AIツールがアプリケーションを制御するのにどのように役立つかを探求する。
直近の2つの応用は、局所安定性解析やカルマンフィルタを用いた状態推定のための系力学の線形化である。
さらに、モデル予測制御アプリケーションにおける状態ベクトルのグローバルパラメータ化と制御入力に対する機械学習モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:31:14 GMT)
ADDP: Learning General Representations for Image Recognition and
Generation with Alternating Denoising Diffusion Process [65.6] 本稿では,2つの空間を1つの表現学習フレームワークに統合した交互デノナイジング拡散プロセス(ADDP)を提案する。
復号化の各ステップでは、まず以前のVQトークンから画素をデコードし、次にデコードされたピクセルから新しいVQトークンを生成する。
学習した表現は、多彩な高忠実度画像の生成や、認識タスクにおける優れた転送性能を示すために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:32 GMT)
BOOT: Data-free Distillation of Denoising Diffusion Models with
Bootstrapping [64.5] 拡散モデルは多様な画像を生成する優れた可能性を示している。
知識蒸留は、推論ステップの数を1つか数に減らすための治療法として最近提案されている。
本稿では,効率的なデータフリー蒸留アルゴリズムにより限界を克服するBOOTと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:30:55 GMT)
Value Functions are Control Barrier Functions: Verification of Safe
Policies using Control Theory [64.5] 本稿では,制御理論から学習値関数への検証手法の適用方法を提案する。
我々は値関数と制御障壁関数の間の関係を確立する原定理を定式化する。
我々の研究は、RLベースの制御システムの汎用的でスケーラブルで検証可能な設計のための公式なフレームワークに向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:53:10 GMT)
Hexatagging: Projective Dependency Parsing as Tagging [63.5] 文中の単語を有限個の可能なタグの要素でタグ付けすることで、依存関係木を構成する新しい依存性であるヘキサトガーを導入する。
私たちのアプローチは、トレーニング時に完全に並列化可能です。すなわち、依存関係のパースを構築するのに必要な構造構築アクションは、互いに並列に予測できます。
我々はPenn Treebankテストセット上で96.4 LASと97.4 UASの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:02:07 GMT)
PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark
for Finance [63.5] PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。
我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。
我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:20:29 GMT)
Resolving nonclassical magnon composition of a magnetic ground state via
a qubit [63.0] 量子ビットと非固有モードマグノンとの直接分散結合により、マグノン数状態の量子重ね合わせを検出することができることを示す。
この特異な結合は、平衡マグノンのスクイーズと、フォック状態さえも決定論的に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:30:04 GMT)
SNAP: Self-Supervised Neural Maps for Visual Positioning and Semantic
Understanding [61.8] 我々は、地上と頭上の画像からリッチなニューラル2Dマップを学習するディープネットワークSNAPを紹介する。
我々は、異なる入力から推定されるニューラルマップの整列をトレーニングし、何千万ものストリートビュー画像のカメラポーズでのみ監視する。
SNAPは、従来の手法の範囲を超えて、挑戦的な画像クエリの場所を解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:54:47 GMT)
Do the Rewards Justify the Means? Measuring Trade-Offs Between Rewards
and Ethical Behavior in the MACHIAVELLI Benchmark [61.4] 我々は、50万以上のリッチで多様なシナリオを含む134個のChoose-Your-Own-Adventureゲームのベンチマークを開発する。
我々は、エージェントの傾向をパワー・シーキングと評価し、不使用を生じさせ、倫理的違反を犯す。
以上の結果から,エージェントは有能かつ道徳的に行動できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:04:23 GMT)
Whitening-based Contrastive Learning of Sentence Embeddings [61.4] 文埋め込み学習(WhitenedCSE)のためのホワイトニングに基づくコントラスト学習手法を提案する。
これら2つのアプローチは完全に冗長ではなく、実際には異なる一様性機構のために相補性を持っていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:33:55 GMT)
Generalization Performance of Transfer Learning: Overparameterized and
Underparameterized Regimes [61.2] 現実世界のアプリケーションでは、タスクは部分的な類似性を示し、あるアスペクトは似ているが、他のアスペクトは異なるか無関係である。
本研究は,パラメータ伝達の2つの選択肢を包含して,多種多様な移動学習について検討する。
一般化性能を向上させるために,共通部分とタスク特化部分の特徴数を決定するための実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:08:40 GMT)
Video-ChatGPT: Towards Detailed Video Understanding via Large Vision and
Language Models [60.0] 本研究は,ビデオチャットGPTを導入することで,ビデオベースの会話の未探索領域に対処する。
ビデオ適応型ビジュアルエンコーダと大言語モデル(LLM)を融合したマルチモーダルモデルである。
このモデルは、ビデオに関する人間のような会話を理解し、生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:56 GMT)
Towards Predicting Equilibrium Distributions for Molecular Systems with
Deep Learning [60.0] 本稿では,分子系の平衡分布を予測するために,分散グラフマー(DiG)と呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを導入する。
DiGはディープニューラルネットワークを用いて分子系の記述子に条件付き平衡分布に単純な分布を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:12:08 GMT)
On the Robustness of Random Forest Against Untargeted Data Poisoning: An
Ensemble-Based Approach [59.9] 機械学習モデルでは、トレーニングセット(中毒)の分画の摂動が、モデルの精度を著しく損なう可能性がある。
本研究の目的は、ランダムな森林を標的のない無作為な毒殺攻撃から保護する、新しいハッシュベースのアンサンブルアプローチを実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:02:27 GMT)
Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by
Large Language Models [59.9] タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。
本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。
本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:12:28 GMT)
Task-specific experimental design for treatment effect estimation [59.9] 因果推論の標準は大規模ランダム化試験(RCT)である。
近年の研究では、RCTのよりサンプル効率の良い代替案が提案されているが、これらは因果効果を求める下流の応用には適用できない。
実験的な設計のためのタスク固有のアプローチを開発し、特定の下流アプリケーションにカスタマイズされたサンプリング戦略を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:10:37 GMT)
Classical Verification of Quantum Learning [59.6] 量子学習の古典的検証のための枠組みを開発する。
そこで我々は,新しい量子データアクセスモデルを提案し,これを"mixture-of-superpositions"量子例と呼ぶ。
この結果から,学習課題における量子データの潜在能力は無限ではないものの,古典的エージェントが活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:31:27 GMT)
One does not fit all! On the Complementarity of Vision Encoders for
Vision and Language Tasks [59.5] マルチモーダルモデルはビジョン・アンド・ランゲージ(V+L)タスクの解決を目的としている。
現在の研究は、テキスタイルの事前訓練されたVEが汎用エンコーダとして機能すると仮定している。
本研究では,異なるVEに格納されている情報が相補的であるかどうかを,分析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:42:13 GMT)
Generalizable Lightweight Proxy for Robust NAS against Diverse
Perturbations [59.2] 最近のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)フレームワークは、与えられた条件に対して最適なアーキテクチャを見つけるのに成功している。
クリーン画像と摂動画像の両方の特徴,パラメータ,勾配の整合性を考慮した,軽量で堅牢なゼロコストプロキシを提案する。
提案手法は,多種多様な摂動にまたがる堅牢性を示す一般化可能な特徴を学習可能な,効率的かつ迅速なニューラルアーキテクチャの探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:34:26 GMT)
KIT's Multilingual Speech Translation System for IWSLT 2023 [58.5] IWSLT 2023の多言語トラックに対する音声翻訳システムについて述べる。
タスクは、様々な量のリソースを持つ10の言語に翻訳する必要がある。
我々のケースド音声システムは、科学的な話の翻訳において、エンドツーエンドの音声よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:13:20 GMT)
ClimateNeRF: Extreme Weather Synthesis in Neural Radiance Field [57.9] シーンのNeRFモデルを用いて物理シミュレーションを融合する新しいNeRF編集手法について述べる。
結果はSOTA 2D画像編集やSOTA 3D NeRFスタイリングよりもはるかにリアルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:14:30 GMT)
Tracking Objects with 3D Representation from Videos [57.6] P3DTrackと呼ばれる新しい2次元多目的追跡パラダイムを提案する。
モノクロビデオにおける擬似3Dオブジェクトラベルからの3次元オブジェクト表現学習により,P3DTrackと呼ばれる新しい2次元MOTパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:58:45 GMT)
Focus for Free in Density-Based Counting [57.0] 利用可能なポイントアノテーションを再利用して、カウント性能を向上させる2つの方法を紹介します。
1つ目は、ポイントアノテーションを利用して、入力画像と密度画像の両方で隠蔽されたオブジェクトをシミュレートするカウント固有の拡張である。
第2の方法である前景蒸留は点アノテーションから前景マスクを生成し,黒色背景を持つ画像上で補助的ネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:54:37 GMT)
BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised
spoken language models [56.9] 音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。
語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。
テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:22:30 GMT)
Artificial General Intelligence for Medical Imaging [56.8] 本稿では、医療における人工知能(AGI)モデルの可能性について検討する。
我々は,AGIモデルに臨床専門知識,ドメイン知識,マルチモーダル能力を統合することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:04:13 GMT)
Integrating Geometric Control into Text-to-Image Diffusion Models for
High-Quality Detection Data Generation via Text Prompt [56.6] 様々な幾何学的条件をテキストプロンプトに柔軟に翻訳できるシンプルなフレームワークであるGeoDiffusionを提案する。
われわれのGeoDiffusionは、バウンディングボックスだけでなく、自動運転シーンのカメラビューのような余分な幾何学的条件もエンコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:21:55 GMT)
LU-NeRF: Scene and Pose Estimation by Synchronizing Local Unposed NeRFs [56.1] NeRFモデルが野生で広く展開されるのを防ぐ重要な障害は、正確なカメラのポーズに依存することである。
カメラのポーズとニューラルフィールドを協調して推定するLU-NeRFという新しい手法を提案する。
LU-NeRFパイプラインは、ポーズに制限的な仮定を加えることなく、未提案のNeRFに対する事前試みより優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:56:22 GMT)
An Efficient Transformer for Simultaneous Learning of BEV and Lane
Representations in 3D Lane Detection [55.3] 3次元車線検出のための効率的な変圧器を提案する。
バニラ変圧器と異なり、我々のモデルは車線とBEVの表現を同時に学習するクロスアテンション機構を含んでいる。
本手法は,2次元および3次元の車線特徴を画像ビューとBEVの特徴にそれぞれ適用することにより,2次元および3次元車線予測を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:18:31 GMT)
Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling [54.6] 我々はスムーズなエネルギー関数を学び、ランゲヴィン・マルコフ連鎖モンテカルロの滑らかなデータ多様体からサンプリングし、一段階のデノイングで真のデータ多様体に投影する。
我々の離散ウォーク・ジャンプサンプリング形式は、エネルギーベースモデルの最大可能性トレーニングとスコアベースモデルのサンプル品質の改善を組み合わせたものである。
抗体タンパク質生成モデルにおける本手法のロバスト性を評価し, タンパク質生成モデルに分布整合性スコアを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:03:46 GMT)
2D Supervised Monocular 3D Object Detection by Global-to-Local 3D
Reconstruction [53.9] BA$2$-Detと呼ばれる2次元教師付きモノクロ3Dオブジェクト検出のための新しいパラダイムを提案する。
具体的には,シーンレベルのグローバル再構成とグローバルバンドル調整により,モノクロ映像から3次元構造を復元する。
また、オブジェクト中心のローカルBAを持つLBA-Learnerをトレーニングし、生成された3D擬似ラベルを移動オブジェクトに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:58:57 GMT)
Multi-body SE(3) Equivariance for Unsupervised Rigid Segmentation and
Motion Estimation [53.5] 本稿では、SE(3)同変アーキテクチャと、この課題に教師なしで取り組むためのトレーニング戦略を提案する。
我々のアーキテクチャは、セグメンテーションマスクを予測する2つの軽量で相互接続されたヘッドで構成されている。
統合トレーニング戦略は,2つの予測を協調的に最適化しながら,オンラインで実施することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:55:32 GMT)
Mixture-of-Supernets: Improving Weight-Sharing Supernet Training with
Architecture-Routed Mixture-of-Experts [52.7] そこで我々は,スーパーネットモデルの表現力を高めるために,Mix of-experts (MoE) を採用する。
既存のNLP用重み共有スーパーネットと比較して、トレーニング時間を最小限に抑え、トレーニング効率を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:35:36 GMT)
arXiv4TGC: Large-Scale Datasets for Temporal Graph Clustering [52.6] 我々は、時間グラフクラスタリングのための新しい学術データセットであるarXiv4TGCを構築した。
特に、最大のデータセットであるarXivLargeには、13万のラベル付き利用可能なノードと1000万の時間エッジが含まれている。
arXiv4TGCのクラスタリング性能は、異なるモデルを評価する上でより明白である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:37:04 GMT)
G$^2$uardFL: Safeguarding Federated Learning Against Backdoor Attacks
through Attributed Client Graph Clustering [52.6] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、各ローカルデータを交換することなく、クライアントに集団モデルトレーニングを行う権限を与える。
FLは、攻撃者が悪意のあるクライアントを侵害するバックドア攻撃に弱いままである。
G$2$uardFLは、悪意のあるクライアントの検出を属性付きグラフクラスタリング問題として再設計する保護フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:15:04 GMT)
InfoPrompt: Information-Theoretic Soft Prompt Tuning for Natural
Language Understanding [51.5] 我々は,プロンプトと他のモデルパラメータ間の相互情報の最大化として,ソフトプロンプトチューニングを定式化する情報理論フレームワークを開発する。
本稿では,インフォプロンプトがプロンプトチューニングの収束を著しく加速し,従来のプロンプトチューニング手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:31:48 GMT)
On Search Strategies for Document-Level Neural Machine Translation [51.4] 文書レベルのニューラルネットワーク変換(NMT)モデルは、ドキュメント全体にわたってより一貫性のある出力を生成する。
そこで本研究では,デコードにおける文脈認識翻訳モデルをどのように活用するか,という質問に答えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:30:43 GMT)
Improving Long Context Document-Level Machine Translation [51.4] 翻訳の一貫性と凝集性を改善するために、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のための文書レベルのコンテキストが不可欠である。
文書レベルのNMTに関する多くの著作が出版されているが、ほとんどの作品では局所的な文脈に制限されている。
本稿では、メモリ消費を同時に低減しつつ、シーケンスの最も関連性の高い部分に注意を集中させる制約付注意変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:28:48 GMT)
Adaptive Fake Audio Detection with Low-Rank Model Squeezing [50.8] ファインタニングのような従来の手法は計算集約的であり、既知の偽音声タイプの知識を損なう危険性がある。
本稿では,新たに登場したニセモノ音声タイプに特化して,低ランク適応行列をトレーニングするコンセプトを紹介する。
当社のアプローチには,ストレージメモリ要件の削減やエラー率の低下など,いくつかのメリットがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:06:42 GMT)
T3L: Translate-and-Test Transfer Learning for Cross-Lingual Text
Classification [50.7] 言語間テキスト分類は通常、様々な言語で事前訓練された大規模多言語言語モデル(LM)に基づいて構築される。
本稿では,古典的な「翻訳とテスト」パイプラインを再考し,翻訳と分類の段階を適切に分離することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:33:22 GMT)
Negotiated Reasoning: On Provably Addressing Relative
Over-Generalization [49.6] 過度に一般化することは認知科学における厄介な問題であり、人々は過去の経験のために過度に慎重になる可能性がある。
マルチエージェント強化学習(MARL)のエージェントも、人々が行うように相対的な過剰一般化(RO)に悩まされ、準最適協力に固執している。
近年, エージェントに対する推論能力の割り当てはアルゴリズム的にも経験的にもROを緩和できることが示されたが, ROの理論的理解は乏しい。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:57:12 GMT)
FlowFormer: A Transformer Architecture and Its Masked Cost Volume
Autoencoding for Optical Flow [49.4] 本稿では,新しいトランスフォーマーベースのネットワークアーキテクチャであるFlowFormerとMasked Cost Volume AutoVA(MCVA)を導入し,光フロー推定の問題に取り組む。
FlowFormerは、ソースターゲットイメージペアから構築された4Dコストボリュームをトークン化し、コストボリュームエンコーダデコーダアーキテクチャでフロー推定を反復的に洗練する。
Sintelのベンチマークでは、FlowFormerアーキテクチャは、クリーンパスとファイナルパスの平均エンドポイントエラー(AEPE)を1.16と2.09で達成し、エラーを16.5%、エラーを15.5%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:24:04 GMT)
One-step Multi-view Clustering with Diverse Representation [48.5] 本稿では,多視点学習と$k$-meansを統合フレームワークに組み込んだ一段階のマルチビュークラスタリングを提案する。
各種データセットの総合的な実験により,提案手法の有望なクラスタリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:52:24 GMT)
Toward Enhanced Robustness in Unsupervised Graph Representation
Learning: A Graph Information Bottleneck Perspective [48.0] 我々はRobust Graph Information Bottleneck (RGIB) と呼ばれる新しい非バイアス頑健なUGRL手法を提案する。
我々のRGIBは、逆数グラフの逆数情報を排除しつつ、良性グラフの原情報を保存し、逆数摂動に対する頑健なノード表現を学習しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:35:07 GMT)
Efficient and Equivariant Graph Networks for Predicting Quantum
Hamiltonian [46.7] 本稿では,効率と等価性を実現するSE(3)-equivariant Network,QHNetを提案する。
我々の重要な進歩はQHNetアーキテクチャの革新的な設計であり、基礎となる対称性に従うだけでなく、テンソル製品の数を92%削減できる。
実験結果から,我々のQHNetは最先端の手法に匹敵する性能を極めて高速に達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:47:33 GMT)
Federated Learning under Covariate Shifts with Generalization Guarantees [46.6] 我々は、新しいグローバルモデルトレーニングパラダイムを策定し、フェデレート重要度重み付き経験的リスク最小化(FTW-ERM)を提案する。
FTW-ERMは、特定の設定下での古典的EMMよりも、より小さな一般化誤差を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:18:08 GMT)
Grounded Text-to-Image Synthesis with Attention Refocusing [46.5] 拡散モデルの相互注意層と自己注意層の両方において潜在的な理由を同定する。
そこで本研究では,サンプリング過程において,アテンションマップを所定のレイアウトに従って再焦点付けるために,新たな2つの損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:59 GMT)
Energy-Efficient Downlink Semantic Generative Communication with
Text-to-Image Generators [46.3] 本稿では,ユーザがT2I(text-to-image)ジェネレータを利用して,ダウンロードしたテキストプロンプトからローカルに画像を生成する,新しいセマンティック・ジェネレーション・コミュニケーション(SGC)フレームワークを提案する。
生成ユーザは基地局でのダウンリンク伝送エネルギーを減らすのに役立ちますが、画像生成と生成状態情報のアップロードに余分なエネルギーを消費します。
我々は,BSとユーザ全体のエネルギー消費を最小化する問題を定式化し,生成的ユーザ選択アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:49:42 GMT)
Reference Matters: Benchmarking Factual Error Correction for Dialogue
Summarization with Fine-grained Evaluation Framework [45.8] 4000項目を含む対話要約のためのFECデータセットを手作業でアノテートするのは初めてである。
異なるエラーカテゴリにおけるFECモデルの性能を自動的に評価する、きめ細かい評価フレームワークであるFERRANTIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:41:39 GMT)
Unconstrained Online Learning with Unbounded Losses [45.8] 我々は、無制限のドメインと非Lipschitz損失を伴うオンライン学習のための新しい設定を開発する。
R_T(u)le tilde O(G|u|sqrtT+L|u|2sqrtT)$ regret on any problem, the subgradients satisfy $|g_t|le G+L|w_t|$。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:55:33 GMT)
M$^3$IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual
Instruction Tuning [45.1] M$3$ITデータセットは、2.4万のインスタンスと400の手作業によるタスク命令を含む、慎重にキュレートされた40のデータセットで構成されている。
M$3$ITは、タスクカバレッジ、命令番号、インスタンススケールに関する以前のデータセットを上回る。
我々は、M$3$ITデータセットでトレーニングされたVLMモデルであるYing-VLMを開発し、複雑な質問に答える可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:44:24 GMT)
Continual Learning with Pretrained Backbones by Tuning in the Input
Space [45.0] ディープラーニングモデルを非定常環境に適用することの本質的な困難さは、ニューラルネットワークの実際のタスクへの適用性を制限している。
ネットワークの事前学習部分の更新を回避し、通常の分類ヘッドだけでなく、新たに導入した学習可能なパラメータのセットも学習することで、微調整手順をより効果的にするための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:43:36 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。
提案手法はMAUVEを2.5$times$で改善し,解析木関数の型を1.3$times$でオーバーラップする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:03:43 GMT)
Value Functions Factorization with Latent State Information Sharing in
Decentralized Multi-Agent Policy Gradients [43.9] LSF-SACは、変分推論に基づく情報共有機構を余分な状態情報として特徴付ける新しいフレームワークである。
我々は,StarCraft II マイクロマネジメント課題における LSF-SAC の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:44:57 GMT)
Improving Language Model Integration for Neural Machine Translation [43.9] 暗黙的な言語モデルの説明は言語モデル融合の性能を大幅に向上させることを示す。
暗黙的な言語モデルの説明は言語モデル融合の性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:00:19 GMT)
Comprehensive evaluation of deep and graph learning on drug-drug
interactions prediction [43.6] 近年の人工知能(AI)や深層学習モデル、グラフ学習モデルは、生体医学的応用において有用性を確立している。
DDI(DDI)は、ある薬物が人体に別の薬物が存在することに対する効果の変化を指す。
高度なAIとディープラーニングを正しく適用するために、開発者とユーザは、データリソースの可用性やエンコーディングなど、さまざまな課題に直面する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:54:50 GMT)
Actively Supervised Clustering for Open Relation Extraction [42.1] 本稿では,OpenREのためのアクティブなクラスタリングという,新しい設定を提案する。
設定の鍵は、どのインスタンスにラベルを付けるかを選択することである。
本稿では,未知の関係のクラスタを動的に発見する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:55:02 GMT)
Towards a Success Model for Automated Programming Assessment Systems
Used as a Formative Assessment Tool [42.0] 大学教育におけるソースコードの評価は、プログラミングコースの講師にとって中心的で重要な課題である。
自動プログラミングアセスメントシステム(APAS)の利用は有望な解決策である。
APASの有効性と成功を測定することは、そのようなプラットフォームをどのように設計、実装、使用すべきかを理解するために不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:19:15 GMT)
Eclipse: Disambiguating Illumination and Materials using Unintended
Shadows [41.6] 拡散物体からでも、精密な材料や照明を回収できることが示される。
カメラマンが被写体に投げつけたような、意図しない影を悪用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:34:12 GMT)
The ART of Conversation: Measuring Phonetic Convergence and Deliberate
Imitation in L2-Speech with a Siamese RNN [41.0] 音声収束は会話における2つの対話者の自動的および無意識的な音声適応を記述する。
本稿では,L2-L2相互作用における音声の総合スペクトル特性の収束度を測定するために,シームズ再帰型ニューラル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） (Thu, 8 Jun 2023 10:42:44 GMT)
Joint Learning of Label and Environment Causal Independence for Graph
Out-of-Distribution Generalization [40.9] 本稿では,ラベルと環境情報を完全に活用するために,ラベルと環境の因果独立(LECI)を導入することを提案する。
LECIは、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、従来の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:02:32 GMT)
RE-Matching: A Fine-Grained Semantic Matching Method for Zero-Shot
Relation Extraction [40.9] ゼロショット関係抽出に適した微粒なセマンティックマッチング法を提案する。
文レベルの類似度スコアをエンティティとコンテキストマッチングスコアに分解する。
冗長なコンポーネントの明示的なアノテーションが欠如しているため、関係のない特徴を適応的に識別する特徴蒸留モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:02:34 GMT)
ExplainableFold: Understanding AlphaFold Prediction with Explainable AI [40.6] 本稿では,タンパク質構造予測のための説明を生成するために,生物学的原理に着想を得た反事実学習フレームワークを提案する。
実験の結果,AlphaFold の予測に対して ExplainableFold が高品質な説明を生成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:11:50 GMT)
Queer In AI: A Case Study in Community-Led Participatory AI [40.4] AIにおけるクェアは、AIにおけるコミュニティ主導の参加デザインのケーススタディである。
参加型デザインと交差型ティーネットがコミュニティのプログラムをどのように開始し形成したかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:08:24 GMT)
Learning with symmetric positive definite matrices via generalized
Bures-Wasserstein geometry [40.2] GBW幾何と呼ぶビューレス=ワッサーシュタイン幾何の新しい一般化を提案する。
提案した新しい一般化幾何について、様々な微分幾何学的概念を研究するための厳密な処理を提供する。
また,BW幾何に対するGBW幾何の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:27:24 GMT)
ScaleDet: A Scalable Multi-Dataset Object Detector [40.1] 本稿では、データセット間の一般化をスケールアップできるスケーラブルなマルチデータセット検出器(ScaleDet)を提案する。
LVISは50.7、COCOは58.8、Objects365は46.8、OpenImagesは76.2、ODinWは71.8である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:57:09 GMT)
Multi-Party Chat: Conversational Agents in Group Settings with Humans
and Models [39.8] 我々は,多人数会話において,言語モデルが1つ以上のキャラクタとして機能する能力を評価する。
新しいデータセットであるMultiLIGHTは、グループ設定の大幅な改善に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:45:46 GMT)
Learnability with PAC Semantics for Multi-agent Beliefs [38.9] 推論と帰納の緊張は、おそらく哲学、認知、人工知能といった分野において最も根本的な問題である。
Valiant氏は、学習の課題は推論と統合されるべきである、と認識した。
古典的な包含よりも弱いが、クエリに応答する強力なモデル理論のフレームワークを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:22:46 GMT)
Unrolled Graph Learning for Multi-Agent Collaboration [37.2] 人間のコラボレーションにインスパイアされた分散マルチエージェント学習モデルを提案する。
エージェントは、適切なコラボレータを自律的に検出し、より良いパフォーマンスを得るためにコラボレータのモデルを参照することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:39:59 GMT)
FedMLSecurity: A Benchmark for Attacks and Defenses in Federated
Learning and LLMs [37.2] 本稿では,Federated Learning(FL)における敵攻撃とそれに対応する防御機構をシミュレートするベンチマークであるFedMLSecurityを紹介する。
FedMLSecurityは、FLトレーニングに注入された攻撃をシミュレートするFedMLAttackerと、攻撃の影響を軽減するために設計された防御戦略をエミュレートするFedMLDefenderの2つの主要コンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:21:35 GMT)
WELL: Applying Bug Detectors to Bug Localization via Weakly Supervised
Learning [37.1] 本稿では,バグローカライゼーションモデルをトレーニングするためのWEakly supervised bug LocaLization (WELL) 手法を提案する。
CodeBERTはバギーまたはノーのバイナリラベル付きデータに基づいて微調整されるため、WELLはバグのローカライゼーションを弱教師付きで解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:30:54 GMT)
EMO: Episodic Memory Optimization for Few-Shot Meta-Learning [37.0] 脳の記憶から過去の学習経験を思い出す人間の能力にインスパイアされた、emphEMOと呼ばれるメタラーニングのためのエピソード記憶最適化。
EMOは過去の経験豊富なタスクの勾配履歴を外部メモリに保持し、メモリ拡張された方法で数ショットの学習を可能にする。
EMOは汎用的でフレキシブルで、モデルに依存しないため、既存の最適化ベースの数ショットメタ学習アプローチにシームレスに組み込むことのできる、シンプルなプラグイン・アンド・プレイである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:39:08 GMT)
Uncertainty-Aware Bootstrap Learning for Joint Extraction on
Distantly-Supervised Data [36.5] ブートストラップ学習は、インスタンスの不確実性が高ければ高いほど、モデルの信頼性は基礎的な真実と矛盾する可能性が高いという直感によって動機付けられます。
まず、まずインスタンスレベルのデータ不確実性を調べて、信頼度の高い最初の例を作成します。
ブートストラップ学習において,ノイズラベルが生成するモデル間不確実性を軽減するために,正規化器としての自己認識を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:22:24 GMT)
When to Show a Suggestion? Integrating Human Feedback in AI-Assisted
Programming [36.3] 私たちは、Copilotと対話するプログラマの事前データを活用して、プログラマの時間を節約できる介入を開発します。
本稿では,プログラマとのインタラクションをモデル化し,いつ,どの提案を表示するかを決定するユーティリティ理論フレームワークを提案する。
本フレームワークは,プログラマ行動の予測モデルに基づく,ヒューマンフィードバックからの条件付き提案表示(CDHF)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:24:24 GMT)
Ask-AC: An Initiative Advisor-in-the-Loop Actor-Critic Framework [36.1] 本稿では,Ask-ACと呼ばれる新しいアドバイザリ・イン・ザ・ループアクター・クリティカル・フレームワークを提案する。
Ask-ACの中心には2つの補完的なコンポーネント、すなわちアクションリクエスタとアダプティブステートセレクタがある。
定常環境および非定常環境における実験結果から,提案手法はエージェントの学習効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:08:53 GMT)
Message-passing selection: Towards interpretable GNNs for graph
classification [35.6] MSInterpreterは様々なGNNのベースラインに容易に適用できるプラグイン・アンド・プレイ方式として機能する。
MSInterpreterは、GNNのメッセージアグリゲーションのクリティカルパスを選択するメッセージパス選択スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:47:48 GMT)
An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4 [35.5] この研究は、より複雑で挑戦的な数学問題の解決にGPT-4を使うことのフロンティアを探求する。
本研究で新たに提案された会話型問題解決フレームワークであるMathChatを提案する。
我々は,MATHデータセットを用いて,難易度の高い高校競争問題の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:34:35 GMT)
Accelerating Voting by Quantum Computation [35.0] 本稿では,任意の匿名投票規則に適用可能な量子加速投票アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$Thetaleft(fracntextMOVright)$ timeで高い確率で正しい勝者を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:42:21 GMT)
Bayesian Optimisation of Functions on Graphs [34.7] 一般,大規模,潜在的に未知のグラフ上で定義された関数を最適化する新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。
グラフ上の適切なカーネルの学習を通じて、我々のフレームワークは対象関数の振る舞いに適応する利点がある。
局所モデリング手法は,提案手法の効率性をさらに保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:50:35 GMT)
PandaLM: An Automatic Evaluation Benchmark for LLM Instruction Tuning
Optimization [34.2] 審査用大言語モデル PandaLM は、いくつかの大きな言語モデルが与えられた優れたモデルを区別するために訓練されている。
PandaLMは、相対的簡潔さ、明快さ、指示への固執、包括性、形式性などの重要な主観的要因に対処する。
PandaLMはGPT-3.5の評価能力の93.75%、テストデータセットのF1スコアの88.28%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:41:56 GMT)
Sy-CON: Symmetric Contrastive Loss for Continual Self-Supervised
Representation Learning [34.1] 効果的な連続的自己教師型学習(CSSL)のための,Symmetric Contrastive(Sy-CON)損失という,新規で汎用的な損失関数を導入する。
提案手法の有効性を実験により検証し,MoCoをベースとしたSy-CON損失実装が,他の最先端のCSSL手法よりも優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:59:35 GMT)
ToolAlpaca: Generalized Tool Learning for Language Models with 3000
Simulated Cases [34.0] 本稿では,ツール利用コーパスの自動生成と,コンパクト言語モデルにおける汎用ツール利用能力の学習を目的としたフレームワークであるToolAlpacaを紹介する。
ToolAlpacaは,GPT-3.5のような非常に大きな言語モデルに匹敵する,効果的な汎用ツール利用能力を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:46:32 GMT)
CoCo: A Coupled Contrastive Framework for Unsupervised Domain Adaptive
Graph Classification [32.5] 本稿では,連結学習分野からトポロジ情報を抽出するアンダーラインコントラストグラフ表現学習(method)を提案する。
メソッドは、競合するベースラインを5.7%から21.0%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:10:35 GMT)
Beyond Probability Partitions: Calibrating Neural Networks with Semantic
Aware Grouping [32.5] 研究によると、ディープネットワークは予測に対して過度に楽観的であり、予測エラーを過小評価する傾向がある。
分割誤差 (Partitioned Error, PCE) という,より一般化された校正誤差の定義を提案する。
モデル精度とキャリブレーションの関係は分割関数の粒度に関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:16:03 GMT)
Coarse Is Better? A New Pipeline Towards Self-Supervised Learning with
Uncurated Images [32.3] ほとんどの自己教師付き学習(SSL)メソッドは、オブジェクト中心の仮定が成立するキュレートデータセットで動作することが多い。
本稿では,まず粗い対象領域を見つけて,擬似的な対象中心の画像として抽出する,概念的に異なるパイプラインを提案する。
実験によると、パイプラインは、分類、検出、セグメンテーションタスクにおいて、既存のSSLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:30:36 GMT)
Neighborhood Attention Makes the Encoder of ResUNet Stronger for
Accurate Road Extraction [32.3] textttResUNetFormerは、残留学習、HetConvs、UNet、ビジョントランスフォーマーの能力を利用するディープセマンティックセグメンテーションニューラルネットワークである。
開発されたtextttResUNetFormer は、マサチューセッツの公道データセット上で、最先端の深層学習に基づく道路抽出技術を用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:40:07 GMT)
Mixture-of-Domain-Adapters: Decoupling and Injecting Domain Knowledge to
Pre-trained Language Models Memories [32.0] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、特定のドメインで苦労しながら、ジェネリックドメインのテキストを理解する優れた能力を示す。
本稿では,数個のパラメータをチューニングするだけで,PLMを効果的かつ効率的に適用できるかどうかを検討する。
具体的には、トランスフォーマーアーキテクチャのフィードフォワードネットワーク(FFN)を、旧ドメインの知識を維持するためにトレーニング済みのFFNと、ドメイン固有の知識を並列に注入するための新しいドメイン固有のアダプタの2つに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:54:36 GMT)
Learning Object-Centric Neural Scattering Functions for Free-Viewpoint
Relighting and Scene Composition [31.9] 本稿では,物体の外観を画像のみから再構成する物体中心型ニューラル散乱関数を提案する。
OSFは、自由視点オブジェクトのリライトをサポートするが、不透明なオブジェクトと半透明なオブジェクトの両方をモデル化することもできる。
実データと合成データの実験では、OSFは不透明な物体と半透明な物体の両方の外観を正確に再構成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:19:20 GMT)
Communication-Efficient Gradient Descent-Accent Methods for Distributed
Variational Inequalities: Unified Analysis and Local Updates [31.9] 分散変分不等式問題(VIP)に対する通信効率の良い局所訓練手法の統一収束解析を提供する。
提案手法は,いくつかの新しい局所学習アルゴリズムの提案と解析を可能にする推定値に関する一般的な鍵となる仮定に基づいている。
異種データにおける分散変分不等式を解くために,通信複雑性の向上を図った最初の局所降下偏差アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:58:46 GMT)
Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings [31.9] Graph Self-Supervised Learning (GSSL)は、専門的なラベル付けなしで埋め込みを取得するための堅牢なパスを提供する。
分子グラフ埋め込みの詳細なプロファイルを解釈可能かつ多彩な属性で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:52:21 GMT)
Balanced Audiovisual Dataset for Imbalance Analysis [31.5] 不均衡問題は機械学習の分野で広く知られており、マルチモーダル学習領域にも存在している。
最近の研究はアルゴリズムの観点からモダリティの不均衡問題を解こうとしているが、データセットにおけるモダリティバイアスの影響を完全には分析していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:58:05 GMT)
COURIER: Contrastive User Intention Reconstruction for Large-Scale
Pre-Train of Image Features [31.5] 本稿では,ユーザのクリック履歴から視覚的特徴を学習できるレコメンデーション対応画像事前学習手法を提案する。
具体的には,行動履歴からユーザ興味に関連する視覚的特徴を抽出するユーザ関心再構築モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:45:24 GMT)
Multi-task Bioassay Pre-training for Protein-ligand Binding Affinity
Prediction [30.8] 構造に基づくPLBA予測のための事前学習フレームワークであるMBP(Multi-task Bioassay Pre-training)を提案する。
MBPは、様々なノイズのあるラベルを持つ新しいChEMBL-Dockデータセットから、堅牢で伝達可能な構造知識を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:29:49 GMT)
SGEM: Test-Time Adaptation for Automatic Speech Recognition via
Sequential-Level Generalized Entropy Minimization [30.6] テスト時間適応(TTA)法は、ソースデータなしで未ラベルのテストインスタンスに事前学習されたASRモデルを適用するために最近提案されている。
我々は、一般的なASRモデルに対して、SGEMと呼ばれる新しいTTAフレームワークを提案する。
SGEMは、ドメインシフトの異なる3つのメインストリームASRモデルの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:24:01 GMT)
M3Exam: A Multilingual, Multimodal, Multilevel Benchmark for Examining
Large Language Models [30.4] M3Examは、多言語、マルチモーダル、マルチレベルコンテキストにおける大規模言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークである。
M3Examには、9つの言語で12,317の質問があり、3つの教育レベルがある。
我々は,M3Exam上でのLLMの性能評価を行い,GPT-4を含む現在のモデルが多言語テキストに苦戦していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:21:29 GMT)
Towards Robust Neural Image Compression: Adversarial Attack and Model
Finetuning [30.4] ディープニューラルネットワークに基づく画像圧縮は広く研究されている。
そこで,本研究では,未知の逆方向の摂動を原画像に注入することにより,一般的な画像圧縮モデルの堅牢性を検討する。
幾何的自己アンサンブルに基づく事前処理や敵の訓練を含む様々な防衛戦略を、敵の攻撃に対して検討し、モデルの堅牢性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:04:56 GMT)
Utterance Emotion Dynamics in Children's Poems: Emotional Changes Across
Age [29.5] 我々は,様々な年齢の子どもが書いた詩から決定された感情力学の特徴を,辞書と機械学習に基づく手法を用いて定量化する。
年齢とともに、感情的変動、上昇率(感情的反応性)、回復率(感情的規制)が増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:38:14 GMT)
Differentially Private Image Classification by Learning Priors from
Random Processes [29.2] プライバシー保護機械学習において、差分プライベート勾配降下(DP-SGD)は、サンプルごとの勾配クリッピングとノイズ付加によりSGDよりも悪化する。
近年のプライベートラーニング研究は, DP-SGDを実世界の公開データに組み込むことで, 個人データにおけるDP-SGDの性能向上に力を入れている。
本研究では,DP-SGDのプライバシ・ユーティリティ・トレードオフを改善するために,ランダムなプロセスによって生成された画像から先行情報を学習し,それらをプライベートデータに転送する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:14:32 GMT)
Causal Bandits without Graph Learning [28.0] 我々は,原子間干渉を用いた報酬ノードの親ノード探索のための効率的なアルゴリズムを開発した。
報奨ノードが複数の親を持つ場合にアルゴリズムを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:11:38 GMT)
A Gradient-based Approach for Online Robust Deep Neural Network Training
with Noisy Labels [27.8] 本稿では,雑音ラベルのオンライン選択を可能にする新しい手法を提案する。
オンライングラディエントベースの選択選択(OGRS)は、パラメータ設定を変更することなく、さまざまなクリーン比を持つデータセットから更新するステップによって、クリーンサンプルを自動的に選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:57:06 GMT)
Variable Radiance Field for Real-Life Category-Specifc Reconstruction
from Single Image [27.3] 本稿では,カメラパラメータが未知の単一画像からカテゴリ固有のオブジェクトを再構成できる新しいフレームワークを提案する。
マルチスケールグローバル特徴抽出器を用いてオブジェクトの形状と外観をパラメータ化する。
また,特徴抽出器の改良のために,コントラスト学習に基づく事前学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:12:02 GMT)
Scalable and Adaptive Log-based Anomaly Detection with Expert in the
Loop [26.8] 本研究では,SeaLogと呼ばれる高精度で軽量かつ適応的なログベースの異常検出フレームワークを提案する。
本稿では,リアルタイムな異常検出を行うために,軽量で動的に成長するトリエ構造を用いたTrie-based Detection Agent (TDA)を提案する。
ログデータの進化に対応してTDAの精度を高めるため,専門家からフィードバックを得られるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:34:58 GMT)
Target-based Surrogates for Stochastic Optimization [26.4] 我々は(おそらく)勾配を計算するのに費用がかかる関数の最小化を考える。
このような機能は、計算強化学習、模倣学習、および敵の訓練で広く用いられている。
我々のフレームワークは、最適化アルゴリズムを用いて、効率的に最小化できるサロゲートを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:39:05 GMT)
Population-Based Evolutionary Gaming for Unsupervised Person
Re-identification [26.3] 教師なしの人物の再識別は、個々のニューラルネットワークの自己改善を通じて大きな成功を収めた。
我々は,多種多様なニューラルネットワークの集団が選択,再現,突然変異,集団相互学習を通じて同時に訓練される,人口ベースの進化型ゲーム(PEG)フレームワークを開発する。
PEGは、個人の再識別のための新しい最先端の精度を生み出し、教師なし学習のための集団ベースのネットワーク協調トレーニングの大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:33:41 GMT)
Provably Safe Reinforcement Learning with Step-wise Violation
Constraints [26.0] 我々は、より厳格なステップワイド違反を考慮し、安全な行動の存在を前提としない。
本稿では,ステップワイドティルデO(sqrtST)=ステップワイドティルデO(sqrtH3SAT)$後悔を保証する新しいアルゴリズムSUCBVIを提案する。
また、ステップワイドな違反制約を伴う新たな安全無報酬探索問題についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:18:42 GMT)
Multi-level Multiple Instance Learning with Transformer for Whole Slide
Image Classification [25.8] ホイルスライド画像(WSI)は、コンピュータ支援診断(CAD)において広く用いられている高解像度スキャンされた組織像の一種である。
極端に高解像度かつ限定的な領域レベルのアノテーションは、WSIベースのデジタル診断に深層学習手法を採用することを困難にしている。
マルチインスタンス学習(MIL)は弱いアノテーション問題に対処するための強力なツールであり、Transformerは視覚タスクの分野で大きな成功を収めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:29:10 GMT)
Boosting Adversarial Transferability by Achieving Flat Local Maxima [25.6] 近年、様々な敵の攻撃が出現し、異なる視点から敵の移動可能性を高めている。
本研究では, 平坦な局所領域における逆例が良好な伝達性を持つ傾向があることを仮定し, 実証的に検証する。
目的関数の勾配更新を簡略化する近似最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:21:02 GMT)
Tunable Coupling Architectures with Capacitively Connecting Pads for
Large-Scale Superconducting Multi-Qubit Processors [25.6] 超伝導量子ビットの大規模統合のための可変量子ビット間カップリング方式を提案し,実験的に検証した。
このスキームの鍵となる特徴は、キュービットとチューナブル結合素子の間の接続パッドの挿入である。
量子ビット間距離の増大はフリップチッププロセスにより多くの配線スペースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:00:54 GMT)
1st Place Solution for PVUW Challenge 2023: Video Panoptic Segmentation [25.2] ビデオパノプティクスのセグメンテーションは、多くのダウンストリームアプリケーションの基礎となる難しいタスクである。
DVISが提案するデカップリング戦略は,時間情報をより効果的に活用できると考えている。
第2回PVUWチャレンジのVPSトラックでは,それぞれ51.4と53.7のVPQスコアを達成し,第2回PVUWチャレンジのVPSトラックで第1位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:19:27 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） (Thu, 8 Jun 2023 05:24:03 GMT)
SGLD-Based Information Criteria and the Over-Parameterized Regime [23.1] 二重発散は、補間しきい値を超えた学習アルゴリズムのテスト損失の予期せぬ減少を指す。
Akaike Langevin dynamics(SGLD)が学習したモデルに対して、情報リスクフレームワークを用いてこれらの分析を更新し、BICを提供する。
改良されたSGLDベースのBICは, 複発曲線を追尾できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:54:48 GMT)
Can Self-Supervised Neural Representations Pre-Trained on Human Speech
distinguish Animal Callers? [23.0] 自己教師付き学習(SSL)モデルは、入力から埋め込み空間へ重要な情報を抽出するために、その音響領域とは独立して与えられた信号の固有の構造のみを使用する。
本稿では,人間の音声から学習したSSLニューラル表現の相互伝達性について検討し,生体音響信号の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:32:43 GMT)
Precision-aware Latency and Energy Balancing on Multi-Accelerator
Platforms for DNN Inference [23.0] 我々は,チップ上で異なるアクセラレーター間で細粒度マッピングを行うハードウェア認識ツールであるODiMOを提案する。
ODiMOは,手動マッピングと比較して,限界精度低下(-0.53%/-0.32%)で,最大33%/31%のエネルギー/遅延を減少させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:23:46 GMT)
Privacy- and Utility-Preserving NLP with Anonymized Data: A case study
of Pseudonymization [22.8] 私たちの研究は、オリジナルデータと匿名データのギャップに関する重要な洞察を提供します。
コード、偽名付きデータセット、ダウンストリームモデルを公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:06:19 GMT)
Out-of-domain GAN inversion via Invertibility Decomposition for
Photo-Realistic Human Face Manipulation [22.7] そこで我々は,新しいモジュールを設計することで,人間の顔の逆転の忠実度を高める新しいフレームワークを提案する。
従来の手法とは異なり、我々の可逆検出器は空間アライメントモジュールで同時に学習される。
本手法は実世界の人間の顔画像の逆転と操作のための実測結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:20:36 GMT)
Benchmarking Large Language Models on CMExam -- A Comprehensive Chinese
Medical Exam Dataset [22.7] 中国国立医学ライセンス試験から得られたCMExamについて紹介する。
CMExamは、標準化および客観的評価のための60K以上の多重選択質問と、オープンエンドなモデル推論評価のためのソリューション説明で構成されている。
LLMの詳細な分析のために、我々は医療専門家に、病気グループ、臨床部門、医学分野、能力領域、難易度レベルを含む5つの追加の質問点アノテーションのラベル付けを依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:13:36 GMT)
GPT Self-Supervision for a Better Data Annotator [22.6] 本稿では,GPT(Generative Pretrained Transformer)自己スーパービジョンアノテーション手法を提案する。
提案手法は1ショットのチューニングフェーズと生成フェーズから構成される。
復元されたデータと元のデータのアライメントスコアは、プロセスを洗練するための自己超越ナビゲータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:45:45 GMT)
Cyclic Coordinate Dual Averaging with Extrapolation [22.2] 単調作用素を用いた変分不等式(VI)問題の一般クラスに適用可能な新しいブロック座標法を提案する。
得られた収束境界は、全勾配法の最適収束境界と一致する。
座標ブロックが$m$の場合、我々の境界における勾配リプシッツ定数は、従来のユークリッドのリプシッツ定数と比較して$sqrtm$よりも大きくなることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:24:22 GMT)
Decentralized Randomly Distributed Multi-agent Multi-armed Bandit with
Heterogeneous Rewards [22.2] 環境によって提供される時間依存ランダムグラフによって複数のクライアントが接続される分散マルチエージェントマルチアームバンディット問題について検討する。
目標は、コラボレーションを通じてシステム全体の後悔を最小化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:37:24 GMT)
Test-Time Style Shifting: Handling Arbitrary Styles in Domain
Generalization [22.1] ドメイン一般化(DG)では、モデルがトレーニングされている時点でターゲットドメインが不明である。
テストサンプルのスタイルを最も近いソースドメインにシフトするテスト時スタイルシフトを提案する。
また、テスト時のスタイルシフトの利点を最大化するための優れたプラットフォームを提供するスタイルバランシングも提案しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:26:16 GMT)
Stochastic Multi-Person 3D Motion Forecasting [21.9] 我々は、人間の動き予測に先立つ作業において、無視された現実世界の複雑さに対処する。
私たちのフレームワークは一般的なもので、異なる生成モデルでインスタンス化します。
このアプローチは多種多人数の予測を多種多様な精度で生成し,技術水準を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:59:09 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） (Thu, 8 Jun 2023 04:16:45 GMT)
Energy-efficient Wearable-to-Mobile Offload of ML Inference for
PPG-based Heart-Rate Estimation [21.9] 本稿では,スマートウォッチとスマートフォンを併用して心拍トラッキングの性能を最大化するための協調的アプローチを提案する。
我々は,スマートウォッチとスマートフォン間の作業負荷をスマートに管理し,エネルギー消費を低減しつつ,平均絶対誤差(MAE)を低く維持できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:12:50 GMT)
Enabling Intelligent Interactions between an 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とのインタラクションは、多くの実践的なシナリオのように、かなりの量のストレージスペースを必要とするため、時間を要する可能性がある。
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） (Thu, 8 Jun 2023 07:35:59 GMT)
Attention Weighted Mixture of Experts with Contrastive Learning for
Personalized Ranking in E-commerce [21.8] 本稿では,個人格付けのためのコントラスト学習を伴うAW-MoE(Attention Weighted Mixture of Experts)を提案する。
AW-MoEはJDのeコマース検索エンジンでうまく展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:59:08 GMT)
Window-Based Distribution Shift Detection for Deep Neural Networks [21.7] 本研究では,データストリームを受信したディープニューラルネットワーク(DNN)の正常動作をモニタリングする場合について検討する。
選択的予測原理を用いて,DNNの分布偏差検出手法を提案する。
我々の新しい検出法は、最先端技術よりもかなり少ない時間を消費しながら、オンパー以上の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:47:19 GMT)
CoRRPUS: Code-based Structured Prompting for Neurosymbolic Story
Understanding [21.6] この作業は、Codexのような最先端のCode-LLMを利用して、ストーリーの状態を追跡するシンボリックメソッドの使用をブートストラップする。
我々は,CoRRPUSシステムと抽象化されたプロンプトプロシージャが,現在最先端の構造化LPM技術に勝ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:58:21 GMT)
Improving Negative-Prompt Inversion via Proximal Guidance [21.5] Null-text Inversion (NTI) はヌル埋め込みを最適化し、再構成とインバージョン軌道をより大きなCFGスケールと整合させる。
負のプロンプト反転(NPI)は、NTIのトレーニングなし閉形式解を提供する。
NTI と NPI の概念を拡張した ProxNPI ( Proximal Negative-Prompt Inversion) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:57:18 GMT)
Capturing Conversion Rate Fluctuation during Sales Promotions: A Novel
Historical Data Reuse Approach [21.5] コンバージョン率(CVR)予測は、オンラインレコメンデータシステムにおける中核的なコンポーネントの1つである。
我々は、よく訓練されたCVR予測モデルが販売促進期間中に準最適に実行されることをよく観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:38:20 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning with Base Skill Priors under
Unstructured Data [21.1] 言語条件付きロボット操作は、複雑なタスクを理解し実行することができるロボットを開発することを目的としている。
基本スキルの事前知識と非構造化データに基づく模倣学習を組み合わせた汎用的言語条件付き手法を提案する。
ゼロショット設定を用いてシミュレーション環境と実環境の両方におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:38:49 GMT)
Devil is in Channels: Contrastive Single Domain Generalization for
Medical Image Segmentation [21.1] 医用画像分割のためのtextbfChannel レベルの textbfContrastive textbfSingle textbfDomain textbf Generalization モデルを提案する。
提案手法は,単一ソースドメインを用いてチャネルワイドな特徴の絡み合いを可能にする,コントラスト的な視点での新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:49:32 GMT)
Disorder-Induced Entanglement Phase Transitions in Non-Hermitian Systems
with Skin Effects [20.9] 自由フェルミオンの多体状態の力学を,開境界を持つパラダイム的ハタノ・ネルソンモデルで研究する。
原型はたの-ネルソンモデルにおける絡み合いエントロピーの領域法則的挙動は,小障害強度に対する対数的スケーリングへと発展する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:23:18 GMT)
Do language models have coherent mental models of everyday things? [20.9] GPT-3 や Macaw のような最先端の事前訓練型言語モデル (LM) は,これらの日常的なことに関する知識を断片的に持っている。
本稿では,LMの生予測の上に制約満足層を追加して,コモンセンス制約を適用した拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:27:44 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） (Thu, 8 Jun 2023 02:50:03 GMT)
Robust Subtask Learning for Compositional Generalization [20.5] 我々は、どんなタスクでも実行できるように、サブタスクポリシーをトレーニングする問題に焦点を合わせます。
我々は、平均的なケースのパフォーマンスとは対照的に、すべてのタスクで最悪のケースのパフォーマンスを最大化することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:31:49 GMT)
Channel Simulation: Finite Blocklengths and Broadcast Channels [20.4] 有限ブロック長系における共通ランダム性支援下でのチャネルシミュレーションについて検討する。
固定誤差耐性の最小シミュレーションコストについて,スムーズなチャネル最大値情報を線形プログラムのワンショット・コンバースとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:07:55 GMT)
Disinformation 2.0 in the Age of AI: A Cybersecurity Perspective [20.3] AIの時代になると、偽情報はさらにターゲティングされパーソナライズされ、コンテンツは実際のニュースと区別するのが非常に難しくなり、その生成と拡散はAIによって加速される。
我々は、偽情報2.0とサイバーセキュリティがどのように適合するかを論じ、偽情報2.0の脅威に包括的に対処するための階層化対策について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:39:32 GMT)
Big-data-driven and AI-based framework to enable personalization in
wireless networks [20.3] 無線ネットワークにパーソナライズを統合するためのビッグデータ駆動型AIベースのパーソナライズフレームワークを提案する。
各ユーザの実際の要件とコンテキストに基づいて、マルチオブジェクトの定式化により、ネットワークは、提供されたユーザの満足度レベルを同時に管理し、最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:30:55 GMT)
A Novel Confidence Induced Class Activation Mapping for MRI Brain Tumor
Segmentation [20.3] 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための信頼誘導CAM(Cfd-CAM)を提案する。
Cfd-CAMは、対象クラスの信頼度を用いて、各特徴マップの重みを算出する。
2つの脳腫瘍データセットに対する実験により、Cfd-CAMは既存の最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:01:08 GMT)
A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark
Datasets [19.5] 本稿では,ChatGPTの性能を多種多様な学術データセット上で徹底的に評価する。
具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:27:16 GMT)
Coping with Change: Learning Invariant and Minimum Sufficient
Representations for Fine-Grained Visual Categorization [19.5] 細粒度視覚分類(FGVC)は、様々な種間の類似した視覚的外観のために難しい課題である。
以前の研究では、トレーニングデータとテストデータは、同じ基礎的な分布を持ち、現代のバックボーンアーキテクチャによって抽出された特徴は差別的であり、見つからないテストデータによく当てはまると仮定されている。
我々は、FGVCにおける不変リスク最小化(IRM)と情報ボトルネック(IB)の原則を組み合わせて、不変性と最小限のIMS表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:45:15 GMT)
Distilling BlackBox to Interpretable models for Efficient Transfer
Learning [19.4] 一般化可能なAIモデルの構築は、医療分野における大きな課題のひとつだ。
あるドメインから別のドメインに知識を転送するモデルを微調整するには、ターゲットドメイン内の大量のラベル付きデータが必要である。
本研究では,最小の計算コストで効率よく未確認対象領域に微調整できる解釈可能なモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:00:55 GMT)
Revisit Few-shot Intent Classification with PLMs: Direct Fine-tuning vs.
Continual Pre-training [19.3] 少量のラベル付きデータのみを使用して、基礎となる意図に基づいて発話を分類するために、深層学習モデルを訓練する。
この課題に対するPLMの過度な適合問題は、予想されるほど深刻ではないため、継続事前学習は必須ではない可能性がある。
限られた利用可能なデータの利用を最大化するために,コンテキスト拡張法を提案し,逐次自己蒸留を利用して性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:26:52 GMT)
When to Pre-Train Graph Neural Networks? From Data Generation
Perspective! [19.2] グラフ事前トレーニングは、ラベルのないグラフデータから転送可能な知識を取得し、下流のパフォーマンスを改善することを目的としている。
本稿では,事前学習のタイミングを問う汎用フレームワークW2PGNNを提案する。
W2PGNNは、グラフ事前トレーニングモデルの適用範囲、事前トレーニングの実現可能性、下流のパフォーマンスを高めるために事前トレーニングデータを選択する支援の3つの幅広いアプリケーションを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:48:57 GMT)
Progression Cognition Reinforcement Learning with Prioritized Experience
for Multi-Vehicle Pursuit [19.0] 本稿では,都市交通現場におけるMVPの優先体験を考慮した認知強化学習を提案する。
PEPCRL-MVPは優先順位付けネットワークを使用して、各MARLエージェントのパラメータに従ってグローバルエクスペリエンス再生バッファの遷移を評価する。
PEPCRL-MVPはTD3-DMAPよりも3.95%効率を向上し、その成功率はMADDPGよりも34.78%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:10:46 GMT)
A Hybrid Self-Supervised Learning Framework for Vertical Federated
Learning [18.8] 我々はFedHSSLという,Federated Hybrid Self-Supervised Learningフレームワークを提案する。
我々はFedHSSLメソッドがベースラインよりも大きなマージンで優れていることを実証的に実証した。
ラベルリークに関するFedHSSLの詳細な分析を行い、既存の自己監督型VFL作品ではめったに研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:05:43 GMT)
Representing and Learning Functions Invariant Under Crystallographic
Groups [18.7] 結晶学群は、自然と科学で遭遇する結晶やその他の反復構造の対称性を記述している。
そのような群の下で(1)滑らかで(2)不変な函数の線型および非線形表現を導出する。
そのような基底は各結晶群に対して存在し、関連する$L$空間において正則であることを示し、純粋なシフト群の特別な場合として標準フーリエ基底を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:02:04 GMT)
Is AI the better programming partner? Human-Human Pair Programming vs.
Human-AI pAIr Programming [18.6] 我々は、人間とAIのペアプログラミングを比較し、その類似点と相互作用、測定、利益、課題の違いを探求する。
両手法の有効性は文献に混在していることが判明した。
pAIrプログラミング研究の機会を提供する人間対プログラミングの成功要因を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:22:56 GMT)
Multi-Epoch Matrix Factorization Mechanisms for Private Machine Learning [18.6] 本稿では,複数のパス(エポック)をデータセット上に配置した計算ベース機械学習(ML)のための新たなDP機構を提案する。
適応ストリームに複数参加するDP機構の問題を形式化し、オンライン行列分解DP機構の非自明な拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:59:03 GMT)
Matting Anything [18.5] Matting Anything Model (MAM) は、画像中の任意のインスタンスのアルファマットを推定するための効率的なフレームワークである。
我々は,様々な画像マッチングベンチマークにおいて,MAMの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:51:58 GMT)
ShaDDR: Real-Time Example-Based Geometry and Texture Generation via 3D
Shape Detailization and Differentiable Rendering [18.3] 本稿では,高分解能なテクスチャ3次元形状を生成する実例に基づく深部生成ニューラルネットワークShaDDRを提案する。
本手法は,マルチレゾリューションボクセルアップサンプリングによる幾何学の精密化と,ボクセル表面のテクスチャの生成を学習する。
生成された形状は、入力された粗いボクセルモデルの全体構造を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:35:30 GMT)
A Cover Time Study of a non-Markovian Algorithm [18.2] 提案手法は,無作為なランダムウォークサーチよりも負のフィードバック戦略(カウントベース探索法)が優れていることを示す。
また、クリッドグラフやツリーグラフなど、特別なが重要なグラフのカバータイムも小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:09:49 GMT)
EXOT: Exit-aware Object Tracker for Safe Robotic Manipulation of Moving
Object [18.2] 操作中の物体の欠如を認識するロボットハンドカメラにEXOT(Exit-Aware Object Tracker)を提案する。
ロボットは、対象物を含むトラッカーのバウンディングボックス出力を調べて進むか否かを判定する。
トラッカーはベースライン法よりも38%高いエグジット認識性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:03:47 GMT)
Adversarial Sample Detection Through Neural Network Transport Dynamics [18.1] 本稿では,ニューラルネットワークを離散力学系とする対向サンプルの検出手法を提案する。
検出器は、層を通して追従する離散ベクトル場を比較して、異常な物体からのクリーンな入力を伝えます。
トレーニング中にこのベクトルフィールドを正規化することで、ネットワークがデータ分散のサポートをより規則的にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:43:40 GMT)
Approximate Newton policy gradient algorithms [18.0] 本稿では, エントロピー正則化を用いたポリシ勾配アルゴリズムに対して, 近似ニュートン法を提案する。
これらのアルゴリズムがニュートン型二次収束を楽しみ、対応する勾配流が最適解に大域的に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:57:49 GMT)
RDumb: A simple approach that questions our progress in continual
test-time adaptation [18.0] テスト時間適応(TTA)では、事前トレーニングされたモデルをデプロイ時にデータ配布を変更するように更新することができる。
近年の長期にわたる連続的適応手法の提案と適用方法が提案されている。
以上の結果から, 従来のTTAアプローチは, 崩壊を避けるための適応の正則化や, 単純化されたリセット戦略に勝ることが不可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:52:34 GMT)
Two Stage Contextual Word Filtering for Context bias in Unified
Streaming and Non-streaming Transducer [17.8] E2E ASRシステムでは、トレーニングデータに頻繁に現れるエンティティなどの単語を認識することは困難である。
本稿では,ストリーミングとストリーミングを併用したE2Eモデルに対して,高品質なコンテキストリストを得るための効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:29:38 GMT)
MetaGL: Evaluation-Free Selection of Graph Learning Models via
Meta-Learning [17.7] 評価自由グラフ学習モデル選択のためのメタ学習手法MetaGLを開発した。
様々なグラフにまたがる類似性を定量化するために,特殊メタグラフ機能を導入する。
そして、グラフとモデル間の関係を表すG-Mネットワークを設計し、グラフベースのメタラーナーを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:11:48 GMT)
Bridge the Gap Between CV and NLP! A Gradient-based Textual Adversarial
Attack Framework [17.2] そこで本研究では,テキストの敵対的サンプルを作成するための統一的なフレームワークを提案する。
本稿では,T-PGD(Textual Projected Gradient Descent)という攻撃アルゴリズムを用いて,我々のフレームワークをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:43:02 GMT)
Deep Learning Meets Sparse Regularization: A Signal Processing
Perspective [17.1] データに適合するように訓練されたニューラルネットワークの機能特性を特徴付ける数学的枠組みを提案する。
このフレームワークをサポートする主要な数学的ツールは、変換領域スパース正規化、計算トモグラフィーのラドン変換、近似理論である。
このフレームワークは、ニューラルネットワークトレーニングにおける重量減衰正則化の効果、ネットワークアーキテクチャにおけるスキップ接続と低ランク重量行列の使用、ニューラルネットワークにおける空間性の役割、そしてニューラルネットワークが高次元問題でうまく機能する理由を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:42:49 GMT)
Think Twice: A Human-like Two-stage Conversational Agent for Emotional
Response Generation [16.8] 感情対話生成のための2段階対話エージェントを提案する。
まず,感情アノテートされた対話コーパスを使わずに訓練された対話モデルを用いて,文脈意味に合致するプロトタイプ応答を生成する。
第二に、第一段階のプロトタイプは共感仮説で制御可能な感情精錬器によって修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:44:35 GMT)
MyStyle++: A Controllable Personalized Generative Prior [16.7] 最近導入されたMyStyleは、トレーニング済みのStyleGANフェイスジェネレータの重量を、個人の数枚の画像に調整する。
MyStyleは生成された画像の属性を正確に制御していない。
提案手法はMyStyle++と呼ばれ,属性を制御可能な個人画像の合成,編集,拡張が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:35:43 GMT)
Point-Voxel Absorbing Graph Representation Learning for Event Stream
based Recognition [16.7] 本稿では,イベントストリームデータ表現のためのグラフ表現学習法を提案する。
提案されたAGCNの重要な側面は、ノードの重要性を効果的に捉える能力である。
出力は、イベントデータ分類のための線形層に送られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:38:43 GMT)
LatentKeypointGAN: Controlling GANs via Latent Keypoints [16.5] 古典的なGAN目標に対して,2段階のGAN訓練を施したエンドツーエンドであるLatntKeypointGANを紹介する。
LatentKeypointGANは、生成されたイメージの再配列に使用できる解釈可能な潜在空間を提供する。
さらに、キーポイントとマッチング画像の明示的な生成により、教師なしキーポイント検出のための新しいGANベースの方法が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:43:08 GMT)
CrystalBox: Future-Based Explanations for DRL Network Controllers [16.4] 説明可能性の欠如は、高性能なDeep Reinforcement Learning(DRL)コントローラの実践的採用を制限する重要な要因である。
我々はCrystalBoxについて紹介する。CrystalBoxは、主要なネットワークパフォーマンス指標に対する将来的な影響の観点から、コントローラの振る舞いを説明するフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:20:09 GMT)
Does Long-Term Series Forecasting Need Complex Attention and Extra Long
Inputs? [16.2] トランスフォーマーベースのモデルは、様々な時系列タスクにおいて印象的なパフォーマンスを達成した。
近年、LTSF(Long-Term Series Forecasting)タスクも注目されている。
トランスフォーマーベースの手法を要求される計算複雑性と長いシーケンスのため、LTSFタスクへの適用には2つの大きな問題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:37:49 GMT)
T2FNorm: Extremely Simple Scaled Train-time Feature Normalization for
OOD Detection [16.0] 我々は,OOD符号化の目的のために非変換空間を用いながら,訓練中に特徴を超球面空間に変換する新しいアプローチであるT2FNormを紹介した。
In-distribution(ID)におけるモデル精度を損なうことなくOOD検出能力を驚くほど向上させる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:19:13 GMT)
Entropy-based Training Methods for Scalable Neural Implicit Sampler [16.0] 非正規化対象分布からの効率的なサンプリングは、科学計算と機械学習の基本的な問題である。
本稿では,これらの制約を克服する,効率的でスケーラブルなニューラル暗黙サンプリング手法を提案する。
提案手法では, 提案手法を応用して, 提案手法を用いることにより, 精度の低い大量のサンプルを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:56:05 GMT)
SLaM: Student-Label Mixing for Distillation with Unlabeled Examples [15.8] 学生ラベル混合(SLaM)と呼ばれる未ラベル例を用いた知識蒸留の原理的手法を提案する。
SLaMは、いくつかの標準ベンチマークで評価することで、従来のアプローチよりも一貫して改善されている。
ランダムな分類雑音下でハーフスペースを学習する際の最もよく知られたサンプル複雑性を改善するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:00:24 GMT)
Unsupervised augmentation optimization for few-shot medical image
segmentation [15.7] 人間のアノテーションを使わずに最適なパラメータを決定するためのフレームワークを提案する。
大規模な実験は、数発のセグメンテーションモデルを強化する際に最適化された拡張の優位性を示す。
左腎のSSL-ALPは、Abd-CTデータセットで3.39%向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:15:04 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） (Thu, 8 Jun 2023 08:15:06 GMT)
Mesh-MLP: An all-MLP Architecture for Mesh Classification and Semantic
Segmentation [15.4] マルチ層パーセプトロン(MLP)のみに基づく単純なアーキテクチャは、メッシュ分類とセマンティックセグメンテーションを扱うのに十分な能力を有することを示す。
新しいネットワークアーキテクチャであるMesh-MLPは、熱カーネルシグネチャ(HKS)と二面角を備えたメッシュを入力とし、ResNetの畳み込みモジュールをマルチ層パーセプトロン(MLP)に置き換える。
オールMLPアーキテクチャはエンドツーエンドで動作し、プールモジュールは含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:44:57 GMT)
On the Effectiveness of Out-of-Distribution Data in Self-Supervised
Long-Tail Learning [15.3] 我々は、長期学習(COLT)のためのOODデータを用いたコントラストを提案する。
我々はSSL長期学習におけるOODサンプルの対直感的有用性を実証的に同定した。
提案手法は,長い尾のデータセット上でのSSLの性能を大きなマージンで大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:32:10 GMT)
AircraftVerse: A Large-Scale Multimodal Dataset of Aerial Vehicle
Designs [15.2] AircraftVerseには27,714種類の航空車両がある。
それぞれのデザインは、トポロジー推進サブシステム、バッテリーサブシステム、設計の詳細を記述する象徴的なデザインツリーで構成されている。
本稿では,設計性能の指標を予測するために,設計表現の異なるモダリティを用いたベースラインサロゲートモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:07:15 GMT)
Exact Optimality of Communication-Privacy-Utility Tradeoffs in
Distributed Mean Estimation [14.9] 通信における平均推定問題と局所的差分プライバシー制約について検討する。
我々は,共用ランダム性の存在下でのEmphexact-Optimalアプローチを特徴付けるための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:00:00 GMT)
SkinGPT-4: An Interactive Dermatology Diagnostic System with Visual
Large Language Model [14.9] SkinGPT-4は、先進的な視覚大言語モデルを利用した世界初の対話型皮膚科診断システムである。
我々は、SkinGPTが皮膚疾患の画像の医学的特徴を自然言語で表現できるように、2段階のトレーニングプロセスを構築した。
このシステムは、画像を自律的に評価し、皮膚の状態の特徴とカテゴリを特定し、詳細な分析を行い、インタラクティブな治療勧告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:32:56 GMT)
PTQD: Accurate Post-Training Quantization for Diffusion Models [14.6] 拡散モデルの学習後の量子化は、モデルのサイズを大幅に減らし、サンプリングプロセスを加速することができる。
既存の学習後量子化手法を低ビット拡散モデルに直接適用することは、生成されたサンプルの品質を著しく損なう可能性がある。
本稿では,量子化復調過程における量子化雑音と拡散摂動雑音の統一的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:26:05 GMT)
Habits of Mind: Reusing Action Sequences for Efficient Planning [14.3] 我々は、より高速かつ正確に計画を行うために、エクササイズされたアクションシーケンスが使用できる可能性についても検討する。
我々は、異なるスケールで統計的に信頼性の高い構造を発見し、活用する柔軟なベイズ作用チャンキング機構を用いる。
これにより、モンテカルロの木探索プランナに組み込むことのできる、より短く、より長いルーチンが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:42:56 GMT)
DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for
Large-Scale Bayesian Inference [14.1] 差分プライバシー下での大規模ベイズ推定のためのメトロポリス・ハスティングス(MH)アルゴリズムについて検討する。
私たちは、プライバシ、スケーラビリティ、効率性の3つのトレードオフを初めて明らかにしました。
我々は,様々な実験において,アルゴリズムの有効性と効率を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:13:13 GMT)
Learning to Maximize Mutual Information for Dynamic Feature Selection [13.8] 本稿では,現在利用可能な情報に基づいてモデルを逐次クエリする動的特徴選択(DFS)問題を考察する。
条件付き相互情報に基づいて,特徴を欲求的に選択する,よりシンプルなアプローチについて検討する。
提案手法は,最適性を訓練した際の欲求を回復し,既存の特徴選択法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:32:18 GMT)
Speech-to-Text Adapter and Speech-to-Entity Retriever Augmented LLMs for
Speech Understanding [13.5] 本稿では,Speech2Textアダプタを用いた共同音声・言語モデル(SLM)を提案する。
SLMは音声情報を失わずにテキストトークン埋め込み空間に音声をマッピングする。
音声MultiWozデータセット(DSTC11チャレンジ)では、SLMはダイアログ状態追跡(DST)性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:33:22 GMT)
Adaptive Estimation of Graphical Models under Total Positivity [13.5] ガウス図形モデルにおける(対角的に支配的な)M-行列を精度行列として推定する問題を考える。
そこで本研究では,提案手法を改良した適応型多段階推定手法を提案する。
正規化問題を解くために,勾配予測法に基づく統一的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:23:46 GMT)
A Theoretical Analysis of Optimistic Proximal Policy Optimization in
Linear Markov Decision Processes [13.5] 本稿では,全情報フィードバックを用いた表層線形MDPに対するPPOの楽観的変種を提案する。
既存のポリシーベースのアルゴリズムと比較して, 線形MDPと逆線形MDPの双方において, 完全な情報付きで, 最先端の後悔点を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:53:51 GMT)
Performative Recommendation: Diversifying Content via Strategic
Incentives [13.5] 学習が戦略的コンテンツクリエーターにインセンティブを与え、多様なコンテンツを作る方法を示します。
われわれのアプローチは、コンテンツに対する戦略的変化を予想する、新しい形式の正規化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:10:33 GMT)
Trojan Model Detection Using Activation Optimization [13.3] トレーニング済みの機械学習モデルは、トロイの木馬攻撃に感染する可能性がある。
本稿では,トロイの木馬モデル検出のための新しい手法について予備研究を行う。
提案手法は,2つの公開データセット上でのアートパフォーマンスの状態を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:17:29 GMT)
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property
Prediction [13.0] 結晶特性のラベル付けは、物理的シミュレーションや実験実験にかかわる高コストと時間のために本質的に困難である。
結晶は、周期的不変性( periodic invariance)として知られる特定の量子化学原理に従属する。
本稿では,自己超越による結晶表現学習のための,結晶固有の事前学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:46:11 GMT)
Toward A Logical Theory Of Fairness and Bias [12.5] 公正定義の形式的な再構築を主張する。
我々は、無意識による公平さ、人口的平等、そして反事実公正という3つの概念を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:18:28 GMT)
Statistical relational learning and neuro-symbolic AI: what does
first-order logic offer? [12.5] 我々の目的は、非技術的手法で(確率的な)知識を表現するために(一階述語)論理を使うことの論理的および哲学的基礎を短時間に調査し、明確にすることである。
機械学習の研究者たちは、なぜ研究コミュニティがリレーショナル表現に関心を持っているのかを知らないため、この記事は穏やかな紹介として役立てることができる。
学習分野の新参者である論理専門家にとって、そのような論文は、有限と無限の違いをナビゲートし、主観的確率とランダムな世界意味論の違いをナビゲートするのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:34:31 GMT)
Equivariant vs. Invariant Layers: A Comparison of Backbone and Pooling
for Point Cloud Classification [12.4] 置換同変バックボーンと置換不変大域プールの相互作用について検討する。
我々の研究は、実践者がより優れた置換不変集合ニューラルネットワークを設計するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:52:01 GMT)
Absence of entanglement transition due to feedback-induced skin effect [12.4] 一般監視」下のある開放境界系では、エッジに異常な遅延時間粒子濃度が現れる。
このようなフィードバックによって引き起こされる皮膚効果は絡み合いの発生を抑制し、絡み合いの遷移を伴わずに短距離の絡み合いを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:48:04 GMT)
A Systematic Review of Automated Query Reformulations in Source Code
Search [12.2] 我々は,2,970の候補研究から,問合せの改定に関する70の研究を選定した。
本稿では,検索クエリの改定における研究状況を改善するためのベストプラクティスと今後の機会について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:10:08 GMT)
Connectional-Style-Guided Contextual Representation Learning for Brain
Disease Diagnosis [12.2] 本研究では,脳の固有パターンを捉えるために,接続型文脈表現学習モデル(CS-CRL)を提案する。
CS-CRLは6つのデータセットと3つの疾患にまたがる複数の脳疾患診断タスクにおいて優れた精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:39:27 GMT)
SyncDiffusion: Coherent Montage via Synchronized Joint Diffusions [12.1] 複数の画像を縫い合わせると、しばしば目に見える縫い目になる。
本稿では,知覚的類似性損失からの勾配降下を通じて複数の拡散を同期するプラグイン・アンド・プレイモジュールSyncDiffusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:18:23 GMT)
Self-Adjusting Weighted Expected Improvement for Bayesian Optimization [12.0] この研究はAFの定義に焦点を当てており、その主な目的は、調査地域と高い不確実性のある地域と、優れたソリューションを約束する地域とのトレードオフをバランスさせることである。
我々は、データ駆動方式で、探索・探索トレードオフを自己調整する自己調整重み付き改善(SAWEI)を提案する。
提案手法は手作りのベースラインと比較して,任意の問題構造に対して堅牢なデフォルト選択として有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:32:01 GMT)
Sound Explanation for Trustworthy Machine Learning [11.8] 我々は、入力成分にスコアを割り当てることでブラックボックスモデルを解釈する実践に反対する。
次に,先行研究で非公式に採用された音声説明の概念を定式化する。
本稿では,がん予測モデルにおける特徴選択を音響的説明として応用し,臨床医間の信頼を育む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:58:30 GMT)
Zero-Shot Transfer of Haptics-Based Object Insertion Policies [11.7] 人間は自然に触覚フィードバックを利用して、食器洗い機をロードしたり、本棚を張ったりといった、コンタクトが豊富なタスクをこなします。
現在のロボットシステムは、しばしば戦略的に配置された環境センサーに依存するため、予期せぬ接触を避けることに重点を置いている。
我々は,プレートをスロットホルダーに積載するコンタクトリッチホームタスクのシミュレーションにおいて,接触露光操作ポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:16:00 GMT)
On Performance Discrepancies Across Local Homophily Levels in Graph
Neural Networks [11.7] ノードの局所的ホモフィリーレベルがグラフのグローバルなホモフィリーレベルからテスト時にずれたときのGNNの性能について検討する。
a)GNNはグラフの大域的ホモフィリーから逸脱するノードの一般化に失敗する可能性があり、(b)高局所ホモフィリーは必ずしもノードの高性能を必ずしも示さないこと、(c)ヘテロフィリーを扱うために設計されたGNNモデルは、様々なヘテロフィリー範囲にわたってより良い性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:01:24 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） (Thu, 8 Jun 2023 13:43:12 GMT)
InvPT++: Inverted Pyramid Multi-Task Transformer for Visual Scene
Understanding [11.6] マルチタスクシーン理解は、複数のシーン理解タスクを1つの多目的モデルで同時に予測できるモデルを設計することを目的としている。
従来の研究は通常、より局所的な方法でマルチタスクの特徴を処理するため、空間的にグローバルな相互作用とクロスタスクの相互作用を効果的に学習することはできない。
異なるタスクの空間的特徴間の相互タスク相互作用をグローバルな文脈でモデル化できる逆ピラミッドマルチタスク変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:28:22 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） (Thu, 8 Jun 2023 07:48:34 GMT)
Bayesian Optimization of Expensive Nested Grey-Box Functions [11.5] ブラックボックス関数とホワイトボックス関数の両方からなるグレーボックス目的関数を最適化する問題を考察する。
このようなグレーボックス問題に対する一般的な定式化が与えられ、これは既存のグレーボックス最適化の定式化を特別な場合としてカバーしている。
次に、最適化駆動型アルゴリズムを設計して解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:18:18 GMT)
Limits to Quantum Gate Fidelity from Near-Field Thermal and Vacuum
Fluctuations [11.3] エバネッセント波ジョンソンノイズ(EWJN)は、熱と真空のゆらぎに起因する。
EWJNはスピン量子ビットの崩壊を誘導し、量子ゲートの操作フィリティを制限する。
EWJNにより誘導される2つの量子コンピューティングプラットフォームにおける2つのスピン量子ゲート忠実度に対する制限について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:44:46 GMT)
A framework for dynamically training and adapting deep reinforcement
learning models to different, low-compute, and continuously changing
radiology deployment environments [11.3] 医用画像の圧縮・復調のための3つの画像コアセットアルゴリズムを開発した。
3つのコアセットはいずれも27倍圧縮され、5つの解剖学的ランドマークのローカライズに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:59:31 GMT)
Image Clustering via the Principle of Rate Reduction in the Age of
Pretrained Models [11.2] 本稿では,大規模事前学習モデルの強力な特徴表現を利用した画像クラスタリングパイプラインを提案する。
CLIPのイメージテキストバインディングを利用することで、新しいクラスタリング手法が、単純だが効果的な自己ラベルアルゴリズムを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:20:27 GMT)
The Ideal Continual Learner: An Agent That Never Forgets [11.2] 連続学習の目的は、学習者に順次提示される複数の学習課題を解決するモデルを見つけることである。
この設定における重要な課題は、学習者が新しいタスクを学ぶ際に、前のタスクをどう解決するかを忘れることである。
本稿では,建設による破滅的な忘れ込みを避けるために,ICL(Ideal Continual Learner)と呼ばれる新たな連続学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:39:48 GMT)
Expanding Scope: Adapting English Adversarial Attacks to Chinese [11.0] 本稿では,SOTA攻撃アルゴリズムを中国語に適応させる方法について検討する。
実験の結果,これまで英語NLPに適用されていた攻撃手法は,中国語で高品質な敵の例を生成できることがわかった。
さらに, 生成した逆数例が高頻度でセマンティック一貫性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:07:49 GMT)
Stability of implicit neural networks for long-term forecasting in
dynamical systems [10.7] 我々は,このネットワークの予測における安定性を保証するためのスキームの安定性定義に基づく理論を開発する。
実験の結果, 安定性が検証され, 2つの輸送PDEの長期予測結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:29:44 GMT)
Near-Optimal Algorithms for Private Online Learning in a Stochastic
Environment [10.7] 最適な後悔境界を達成できる任意の UCB ベースのアルゴリズムを提案する。
また、$Omega left (maxleft fraclog KDelta_min, fraclog Kepsilon right right)$ problem-dependent lower bound を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:34:21 GMT)
Principlism Guided Responsible Data Curation [10.7] 人中心型コンピュータビジョン(HCCV)のデータキュレーションは、しばしばプライバシーやバイアスの懸念を無視し、データセットや不公平なモデルにつながる。
我々の研究は、HCCVデータセットをキュレートし、プライバシとバイアスに対処するための、積極的に、ドメイン固有のレコメンデーションに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:09:17 GMT)
Hybrid Graph: A Unified Graph Representation with Datasets and
Benchmarks for Complex Graphs [10.6] ハイブリッドグラフの概念を導入し、ハイブリッドグラフベンチマーク(HGB)を紹介する。
HGBには、生物学、ソーシャルメディア、eコマースなど、さまざまな領域にわたる23の現実世界のハイブリッドグラフデータセットが含まれている。
HGB上でグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングと評価を容易にするための評価フレームワークと支援フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:15:34 GMT)
Practical quantum simulation of small-scale non-Hermitian dynamics [10.6] 本稿では,拡張法と変分量子アルゴリズムを組み合わせたプロトコルを提案する。
この拡張法は、非エルミートハミルトニアンを特別な量子回路を介してエルミート的ハミルトニアンに変換するために用いられる。
実演として,非局所な非エルミート摂動を持つイジング鎖の力学をシミュレートするために,本プロトコルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:18:22 GMT)
Action Matching: Learning Stochastic Dynamics from Samples [10.5] アクションマッチング(Action Matching)は、時間進化から独立したサンプルのみを使用して、リッチなダイナミクスのファミリーを学ぶ方法である。
我々は、基礎となる力学に関する明示的な仮定を頼らずに、抽出可能な訓練目標を導出する。
最適輸送との接続にインスパイアされ、確率質量の生成と破壊を含む微分方程式や力学を学ぶためにアクションマッチングの拡張を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:30:26 GMT)
Posterior Collapse in Linear Conditional and Hierarchical Variational
Autoencoders [10.4] 変分オートエンコーダ(VAE)における後部崩壊現象は、学習された潜伏変数の品質を妨げうる。
本研究では, 後部崩壊の理論的理解を, 条件付きVAEと階層型VAEの2つの重要な, 広く普及しているがあまり研究されていないクラスに進める。
これらのモデルにおける後部崩壊の原因は、条件付きVAEの入力と出力の相関と、階層型VAEにおける学習可能なエンコーダ分散の影響を含むことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:22:27 GMT)
Commonsense Knowledge Assisted Deep Learning with Application to
Size-Related Fine-Grained Object Detection [10.1] 本稿では,エッジコンピューティングなどの限られた計算資源を持つシナリオにおける細粒度物体検出について述べる。
本稿では,コモンセンスの知識を利用して,粗粒度物体検出器の精度の高い粒度検出を行う手法を提案する。
実験により,アノテートデータの量が少なく,モデルサイズも小さく,高精度な検出が可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:14:27 GMT)
Quantum secure non-malleable codes in the split-state model [10.0] Dziembowski, Pietrzak, Wichs [DPW18] によって導入された非可算符号は、古典的なメッセージの$S$をエンコードする。
分割状態モデルにおいて、明示的な量子セキュアな非可算符号を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:50:50 GMT)
Channel prior convolutional attention for medical image segmentation [9.8] 本稿では,効率的なチャネル優先畳み込み注意法(CPCA)を提案する。
情報チャネルや重要な領域にフォーカスする能力はCPCAが保有している。
医用画像分割のためのCPCANetと呼ばれるセグメンテーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:52:41 GMT)
ReliableSwap: Boosting General Face Swapping Via Reliable Supervision [9.7] 本稿では,訓練中に対象とソースの同一性が異なる場合のイメージレベルのガイダンスとして機能する,サイクルトリプレットと呼ばれる信頼性の高い監視機能を構築することを提案する。
具体的には,顔の再現とブレンディング技術を用いて,前もって実際の画像からスワップされた顔の合成を行う。
フェーススワッピングフレームワークであるReliableSwapは、既存のフェースワップネットワークの性能を無視できるオーバーヘッドで向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:01:14 GMT)
CLC: Cluster Assignment via Contrastive Representation Learning [9.6] コントラスト学習を用いてクラスタ割り当てを直接学習するコントラスト学習ベースのクラスタリング(CLC)を提案する。
完全なImageNetデータセットで53.4%の精度を実現し、既存のメソッドを大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:15:13 GMT)
Matching Latent Encoding for Audio-Text based Keyword Spotting [9.6] フレキシブルキーワードスポッティング(KWS)のための音声テキストに基づくエンドツーエンドモデルアーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャは、動的プログラミングに基づく新しいアルゴリズムである動的シーケンス分割(DSP)を用いて、音声シーケンスを単語ベースのテキストシーケンスと同じ長さに最適に分割する。
実験の結果,DSPは他のパーティショニング方式よりも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:44:23 GMT)
Learning to Act through Evolution of Neural Diversity in Random Neural
Networks [9.4] ほとんどの人工ニューラルネットワーク(ANN)では、神経計算は通常すべてのニューロン間で共有される活性化関数に抽象化される。
本稿では,複雑な計算を行うことができる多様なニューロンの集合を実現するために,神経中心パラメータの最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:26:36 GMT)
PriSampler: Mitigating Property Inference of Diffusion Models [9.4] この研究は、拡散モデルに対する資産推測攻撃に関する最初のプライバシー研究を体系的に提示する。
幅広い評価により、様々な拡散モデルとそのサンプルは、全て特性推論攻撃に弱いことが示されている。
拡散モデルの特性推定を緩和するために,新しいモデルに依存しないプラグイン手法PriSamplerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:05:06 GMT)
Ownership Protection of Generative Adversarial Networks [9.4] GAN(Generative Adversarial Network)は画像合成において顕著な成功を収めている。
GANの知的財産を技術的に保護することは重要である。
本稿では,対象モデルの共通特性と盗難モデルに基づく新たな所有権保護手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:31:58 GMT)
Towards Fairness in Personalized Ads Using Impression Variance Aware
Reinforcement Learning [9.2] Metaの広告システムにおいて、より公平な結果を達成するための可変還元システム(VRS)。
まず、広告印象のばらつきの観点から、公平さのギャップを定量化する指標を定義した。
次に、インプレッションのばらつきを意識した方法で広告をランク付けするためのVRSを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:00:43 GMT)
FARE: Provably Fair Representation Learning with Practical Certificates [9.2] FARE(FARE)は,実用的公平性証明を備えたFRL法である。
FAREは,エンコーダの表現空間を制限することで,現実的な保証の導出を可能にするという重要な知見に基づいている。
FAREは、厳密で、純粋に経験的な結果に匹敵する、実用的な証明書を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:20:01 GMT)
Stochastic noise can be helpful for variational quantum algorithms [8.8] サドル点は一階勾配勾配アルゴリズムにとって重要な課題である。
我々は、量子性の存在を利用して、サドル点問題は変分アルゴリズムで自然に回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:31:46 GMT)
Automatic Image Blending Algorithm Based on SAM and DINO [8.7] 画像ブレンディングの目的は、ある画像から別の画像にシームレスにオブジェクトをマージし、小さなマスク調整を行うことである。
提案手法では,意味オブジェクトの検出とセグメンテーションを,対応するマスク生成と組み合わせて自動的に画像の融合を行う。
この新たなプロセスは、視覚コンテンツ作成に革命をもたらし、様々な産業で生産性を向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:31:24 GMT)
Simplicity Bias Leads to Amplified Performance Disparities [8.6] SGDで訓練されたモデルは、単純さに偏りがあることを示し、多数派の学習を優先させる。
モデルは、単純なデータセットのクラスやグループを優先順位付けし、複雑なものを見つけることを犠牲にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:33:01 GMT)
Re-aligning Shadow Models can Improve White-box Membership Inference
Attacks [8.5] 機械学習モデルは、トレーニングデータセットに関する機密情報を漏洩することが示されている。
パラメータへのホワイトボックスアクセスは、モデルへのクエリアクセスのみを提供するブラックボックス設定とは対照的に、攻撃面を増加させる。
ターゲットモデルとシャドウモデルの間の測定ミスアライメントを著しく低減する再アライメント手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:52:55 GMT)
Spawrious: A Benchmark for Fine Control of Spurious Correlation Biases [8.5] Spawriousは画像分類のベンチマークスイートで、異なる犬種と背景の場所間の素早い相関関係を含んでいる。
我々は、写真リアルな画像を生成するためにテキスト・ツー・イメージモデルと、不適切な画像をフィルタリングするために画像キャプションモデルを用いる。
実験により, 最先端のグループロバストネス法がSpuriousと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:00:46 GMT)
Federated Linear Contextual Bandits with User-level Differential Privacy [8.4] 本稿では,ユーザレベル差分プライバシ(DP)の概念に基づく連立線形文脈帯域について検討する。
まず,DP の様々な定義を逐次決定設定で適用可能な統合された帯域幅フレームワークを提案する。
次に, ユーザレベルの集中型DP (CDP) とローカルDP (LDP) をフェデレート・バンディット・フレームワークに正式に導入し, 学習後悔と対応するDP保証との根本的なトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:21:47 GMT)
CUED at ProbSum 2023: Hierarchical Ensemble of Summarization Models [8.2] 我々は,患者の医療進歩ノートを限られたデータセットで要約する上での課題について考察する。
バイオNLPワークショップ2023における課題リスト要約(Shared Task 1A)では,臨床T5の微調整による765件の診療ノートが,他の抽出的,抽象的,ゼロショットベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:08:10 GMT)
Efficient Multi-Task Scene Analysis with RGB-D Transformers [7.9] 本稿では,RGB-D Transformer をベースとしたエンコーダを用いたマルチタスクシーン解析手法 EMSAFormer を提案する。
提案手法では,NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB上で39.1 FPSの推論が可能でありながら,最先端の性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:41:56 GMT)
ViG-UNet: Vision Graph Neural Networks for Medical Image Segmentation [7.8] 本稿では、エンコーダ、デコーダ、ボトルネック、スキップ接続を備えたグラフニューラルネットワークに基づくU字型アーキテクチャを提案する。
ISIC 2016 と ISIC 2017 と Kvasir-SEG のデータセットによる実験結果から,提案したアーキテクチャは,既存の古典的かつ最先端のU字型ネットワークよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:17:00 GMT)
Assessing Phrase Break of ESL Speech with Pre-trained Language Models
and Large Language Models [7.8] 本研究では,事前学習言語モデル (PLM) と大規模言語モデル (LLM) を用いて,ESL学習者の音声における句分割の評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:10:39 GMT)
A fermion neural network with efficient optimization and quantum
applicability [7.8] 入力が初期層として組み込まれると、物理特性が出力として機能するフェルミオンニューラルネットワーク(FNN)を提案する。
我々は、FNNに挑戦する機械学習ベンチマークの競合性能を付与する効率的な最適化を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:16:52 GMT)
MCTNet: A Multi-Scale CNN-Transformer Network for Change Detection in
Optical Remote Sensing Images [7.8] MCTNetと呼ばれるマルチスケールCNN変換器構造に基づくハイブリッドネットワークを提案する。
MCTNetは既存の最先端CD法よりも優れた検出性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:57:28 GMT)
Towards An Empirical Theory of Ideologies in the Open Source Software
Movement [7.7] オープンソースのイデオロギーに関する文献は、しばしば脆弱であり、経験的な証拠に欠ける。
オープン・ソース・イニシアチブ(OSI)委員会委員の公開スピーチの半構造化インタビュー22件とビデオ録画41件のデータを分析した。
OSSイデオロギーの実証理論が登場し、メンバーシップ、ノルム/バリュー、ゴール、アクティビティ、リソース、位置/グループ関係の6つの主要なカテゴリが誕生した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:43:59 GMT)
In-Context Learning through the Bayesian Prism [7.7] インコンテキスト学習は、大きな言語モデルの驚きと有用な特徴の1つである。
本稿では,この理想学習者の行動を示すトランスフォーマーの実証的証拠を示す。
テキスト内学習は、事前学習したデータ分布に応じて、単純さの偏りがあるかもしれないし、そうでないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:38:23 GMT)
Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in
the Mediterranean [7.6] Mesogeosは地中海の山火事モデリングのための大規模なデータセットである。
これは、山火事の運転者(気象学、植生、人的活動)を表す変数と、山火事の発火と焼かれた地域に関する歴史的記録を統合している。
Datacube構造は、さまざまな山火事モデリングタスクで機械学習(ML)の使用を評価する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:11:16 GMT)
Entangling ferrimagnetic magnons with an atomic ensemble via
opto-magnomechanics [7.6] 強磁性YIG結晶における原子アンサンブルと多数のマグノンとのマクロな絡み合わせの仕方を示す。
我々は、磁歪誘起マグノメカニカル変位が放射圧を介して光学キャビティに結合するオプト・マグノメカニカル構成を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:08:34 GMT)
AMEE: A Robust Framework for Explanation Evaluation in Time Series
Classification [7.4] 本稿では,時系列分類タスクにおける説明手法を定量的に評価・ランク付けするためのフレームワークの提供を目的とする。
2つの重要な課題は、与えられた説明手法の有意性を定量的かつ堅牢に評価する方法と、説明手法を並べて比較する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:49:23 GMT)
Causal normalizing flows: from theory to practice [7.4] 我々は,非線形ICAを用いた最近の結果を用いて,因果的順序付けを施した観測データから因果的モデルが識別可能であることを示す。
第2に、因果正規化フローの設計と学習の異なる選択を分析し、基礎となる因果データ生成プロセスをキャプチャする。
第3に, 因果NFにおけるdo-operativeの実装方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:58:05 GMT)
Augmenting Hessians with Inter-Layer Dependencies for Mixed-Precision
Post-Training Quantization [7.4] 本稿では,ネットワーク上のテンソルに異なる数値精度を割り当てる混合精度ポストトレーニング量子化手法を提案する。
実験では,16ビットベースラインの25.48%$,21.69%$,33.28%$に対して,レイテンシの低減を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:18:58 GMT)
Learned spatial data partitioning [7.3] まず,空間データ分割を学習し,データの位置に基づいて空間データのグループをコンピュータに効果的に割り当てる。
我々は、強化学習の文脈における空間データの分割を形式化し、新しい深層強化学習アルゴリズムを開発する。
提案手法は,距離結合クエリを高速化するためのパーティションを効率よく見つけ,ワークロードの実行時間を最大59.4%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:42:10 GMT)
Quantum Wasserstein distance between unitary operations [7.2] 本稿では,量子回路の複雑性を説明するとともに,マルチキューディット演算の局所的な区別性を特徴付ける。
回路内の量子ゲート間の密接度を推定し、ノイズ演算が距離に近づくと理想のゲートをシミュレートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:18:00 GMT)
Mixed-TD: Efficient Neural Network Accelerator with Layer-Specific
Tensor Decomposition [7.2] そこで我々は,Mixed-TDと呼ばれるテンソル分解法に基づいて,CNNをFPGAにマッピングするフレームワークを提案する。
提案手法は,DSP毎の1.73倍から10.29倍のスループットを最先端CNNに適用し,層固有特異値分解(SVD)とカノニカルポリアディック分解(CPD)を混合的に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:16:38 GMT)
Merging Deep Learning with Expert Knowledge for Seizure Onset Zone
localization from rs-fMRI in Pediatric Pharmaco Resistant Epilepsy [7.1] 若年期の清垂発症帯(SOZs)は薬剤耐性てんかん(PRE)の治療に有効である
頭蓋内脳波(iEEG)によるSOZの術前局在は、安全で効果的な電極配置を必要とする。
DeepXSOZは、a)専門家による作業負荷の大幅な削減や、(b)手術チームの専門知識に基づく高感度操作を設定できる、ループ内のICソート技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:07:48 GMT)
Mapping the Challenges of HCI: An Application and Evaluation of ChatGPT
and GPT-4 for Cost-Efficient Question Answering [6.9] テキストコーパス上でのコスト効率の高い抽出質問応答のリアルタイムタスクに対して,ChatGPTとGPT-4を評価した。
我々は90以上の研究トピックにおいて4392の研究課題のインタラクティブな可視化に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:41:30 GMT)
Extensive Evaluation of Transformer-based Architectures for Adverse Drug
Events Extraction [6.8] 逆イベント(ADE)抽出は、デジタル製薬における中核的なタスクの1つである。
我々は、非公式テキストを用いたADE抽出のための19のトランスフォーマーモデルを評価する。
分析の最後には、実験データから導出可能なテイクホームメッセージのリストを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:25:24 GMT)
Towards Understanding the Interplay of Generative Artificial
Intelligence and the Internet [6.6] 生成AIツールは、DALL-E、MidJourney、ChatGPTなどの現実的な画像やテキストを生成することができる。
これらのツールは、インターネットを通じて公開されている大量のデータ(テキストと画像)によって可能となる。
生成AIツールの今後のバージョンは、人間の作ったコンテンツとAI生成物の混在で訓練される。
生成型AIツールの将来のバージョンは、実データとAI生成データを混合してトレーニングした場合、どのように振る舞うのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:14:51 GMT)
Faster Approximation Algorithms for Parameterized Graph Clustering and
Edge Labeling [6.6] グラフクラスタリングは、グラフの他の部分と疎結合なノードの集合を検出することを目的としている、ネットワーク分析における基本的なタスクである。
NPハードなパラメータ化クラスタリングフレームワークLambdaCCに対して,高速な近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:29:37 GMT)
A Lipschitz Bandits Approach for Continuous Hyperparameter Optimization [6.6] BLiEは、目的関数のリプシッツ連続性のみを仮定するリプシッツ帯域に基づくHPOアルゴリズムである。
経験的に、BLiEはベンチマークタスクにおいて最先端のHPOアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:05:18 GMT)
StreetSurf: Extending Multi-view Implicit Surface Reconstruction to
Street Views [6.4] 我々はStreetSurfと呼ばれる新しい多視点暗黙的表面再構成手法を提案する。
これは、LiDARデータを必要とせずに、広く使われている自動運転データセットのストリートビューイメージに容易に適用できる。
トレーニング時間1～2時間以内の幾何学的, 外観的, 芸術的復元の質を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:19:27 GMT)
On the Robustness of Topics API to a Re-Identification Attack [6.2] Googleは、行動広告のプライバシフレンドリな代替手段として、Topics APIフレームワークを提案した。
本稿では,Topics APIの再識別攻撃に対するロバスト性を評価する。
ユーザのプロファイルがウェブサイトのオーディエンス内でユニークである可能性が大きいため,Topics APIは緩和されるが,再識別の防止はできない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:53:48 GMT)
Approximative lookup-tables and arbitrary function rotations for
facilitating NISQ-implementations of the HHL and beyond [6.1] 本稿では,HHLにおける算術サブルーチンを強化する回路近似手法を提案する。
単純かつ強力な近似手法を提供することにより,これらの回路の深さを小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:22:41 GMT)
Constructing Time-Series Momentum Portfolios with Deep Multi-Task
Learning [5.9] 本稿では、ポートフォリオ構築とボラティリティに関連する様々な補助的タスクを共同で学習するディープニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、Multi-Task Learning(MTL)を用いた新しいアプローチを提案する。
最大3点までの取引コストを考慮に入れたとしても,既存のTSMOM戦略よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:04:44 GMT)
Asymmetric feature interaction for interpreting model predictions [5.8] 自然言語処理では、ディープニューラルネットワーク(DNN)はコンテキスト間の複雑な相互作用をモデル化することができる。
本研究では,非対称な高次特徴相互作用の探索を目的とした非対称な特徴相互作用帰属モデルを提案する。
2つの感情分類データセットによる実験結果から,我々のモデルが最先端の特徴的相互作用帰属法に対して優位であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:57:46 GMT)
Blockage Prediction in Directional mmWave Links Using Liquid Time
Constant Network [5.8] 本稿では,受信信号パワーのみを入力として,ミリ波(mmWave)リンクの将来の遮断状況を予測するために,LTCネットワークを提案する。
提案手法を用いることで,シナリオ固有のデータを必要とすることなく,ブロックの発生とブロックの長さを確実に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:35:39 GMT)
ShuttleSet: A Human-Annotated Stroke-Level Singles Dataset for Badminton
Tactical Analysis [5.6] 我々は、アノテートされたストロークレベルの記録を持つ、公開可能な最大のバドミントンシングルスデータセットであるShuttleSetを紹介する。
104セット、3,685ラリー、36,492ストロークが2018年から2021年にかけて44試合に出場し、27人の男子シングルと女子シングルが出場した。
ShuttleSetはコンピュータ支援ラベル付けツールで手動で注釈付けされ、ショットタイプを選択する際のラベル付け効率と有効性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:41:42 GMT)
DLAMA: A Framework for Curating Culturally Diverse Facts for Probing the
Knowledge of Pretrained Language Models [5.6] 多言語モデルから事実をリコールするイングリッシュプロンプトを使用すると、非イングリッシュプロンプトを使用するよりもはるかに優れた、一貫性のあるパフォーマンスが得られる。
本稿では,文化的に多様であるウィキデータから実写3倍体をキュレートするための新しい枠組みを提案する。
よりバランスのとれたベンチマーク(DLAMA-v1)を持つことは、mBERTが西洋の事実に対して非西洋の事実よりも優れていることを裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:59:48 GMT)
Multitask Learning and Bandits via Robust Statistics [5.5] 意思決定者は、しばしば多くの関連するが不均一な学習問題に直面している。
本稿では,この構造をサンプル効率良く活用する2段階マルチタスク学習推定器を提案する。
我々の推定器は、一般的な失業推定器と比較して、特徴次元$d$のサンプル複雑性境界を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:51:46 GMT)
An Adaptive Algorithm for Learning with Unknown Distribution Drift [5.5] 本研究では,未知分布ドリフトを用いた学習手法の開発と解析を行う。
我々の技術はドリフトの大きさに関する事前の知識を必要としない。
我々のアルゴリズムはデータに適応するため、ドリフト上のゆるい境界に依存するアルゴリズムよりも優れた学習誤差を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:34:56 GMT)
IFaceUV: Intuitive Motion Facial Image Generation by Identity
Preservation via UV map [5.4] IFaceUVは、2Dと3Dの情報を適切に組み合わせて顔の再現作業を行うパイプラインである。
三次元変形可能な顔モデル(3DMM)とそれに対応する紫外線マップを用いて、顔の動きやテクスチャを直感的に制御する。
パイプラインでは,まず3DMMパラメータと対応するUVマップを,ソース画像とターゲット画像から抽出する。
並行して、2次元ワープネットワークから得られる2次元流れ場に応じて、ソースイメージをワープする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:15:13 GMT)
MSCDA: Multi-level Semantic-guided Contrast Improves Unsupervised Domain
Adaptation for Breast MRI Segmentation in Small Datasets [5.3] マルチレベルセマンティック・ガイド・コントラスト・ドメイン・アダプティブ・フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、ドメイン間の特徴表現を整合させるために、対照的な学習を伴う自己学習を取り入れている。
特に,ピクセル・ツー・ピクセル,ピクセル・ツー・セントロイド,セントロイド・ツー・セントロイドのコントラストを取り入れることで,コントラストの損失を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:25:14 GMT)
Overview of the Problem List Summarization (ProbSum) 2023 Shared Task on
Summarizing Patients' Active Diagnoses and Problems from Electronic Health
Record Progress Notes [5.2] BioNLP Workshop 2023は、問題リスト要約に関する共有タスクの立ち上げを開始した(ProbSum)。
参加者の目標は,重篤な患者の入院から収集した毎日のケアノートからのインプットを用いて,診断と問題のリストを作成するモデルを開発することである。
8つのチームが最終システムを共有タスクのリーダーボードに提出しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:19:57 GMT)
Multi-level Protein Representation Learning for Blind Mutational Effect
Prediction [5.2] 本稿では,タンパク質構造解析のためのシーケンシャルおよび幾何学的アナライザをカスケードする,新しい事前学習フレームワークを提案する。
野生型タンパク質の自然選択をシミュレートすることにより、所望の形質に対する突然変異方向を誘導する。
提案手法は,多種多様な効果予測タスクに対して,パブリックデータベースと2つの新しいデータベースを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:00:50 GMT)
Trajectory Prediction with Observations of Variable-Length for Motion
Planning in Highway Merging scenarios [5.2] 既存の手法では、2秒以上の一定期間の観測がなければ、車両の予測を開始することはできない。
本稿では,1フレーム以上の観測長を扱うために特別に訓練されたトランスフォーマーを用いた軌道予測手法を提案する。
2つの大規模高速道路軌道データセットを用いて提案手法の総合評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:03:48 GMT)
Nearly Optimal Algorithms for Testing and Learning Quantum Junta
Channels [5.1] 我々は、$n$-qubitから$n$-qubitの量子チャネルが$n$-qubitの少なくとも$k$で非自明に作用する、量子$k$-juntaチャネルのテストと学習の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:34:22 GMT)
Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection [5.1] 駐車場案内システムは近年,スマートシティの発展パラダイムの一部として人気が高まっている。
本研究では,現在最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広範囲に評価する。
我々は,その予測品質を最近登場したビジョントランスフォーマーと比較し,EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:27:37 GMT)
TopoMask: Instance-Mask-Based Formulation for the Road Topology Problem
via Transformer-Based Architecture [5.0] 道路トポロジにおける中心線予測のためのTopoMaskを紹介する。
TopoMaskはOpenLane-V2スコア(OLS)で4位、OpenLane Topology Challenge 2023ではF1スコアで2位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:58:57 GMT)
Bicolor loop models and their long range entanglement [5.0] 二色ループモデルへのトーリック符号モデルの一般化を考察し,長距離絡み合いが3つの異なる方法で反映可能であることを示す。
ハミルトニアンはスペクトル全体に対して正確には解けないが、領域法則の正確な励起状態の塔を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:00:05 GMT)
X-COBOL: A Dataset of COBOL Repositories [4.8] 私たちはGitHubから発掘された84のリポジトリのデータセットを構築しました。
私たちのデータセットは、マイニングされたリポジトリ内に存在する1255のファイルも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:42:09 GMT)
Adversarial Evasion Attacks Practicality in Networks: Testing the Impact
of Dynamic Learning [4.8] 敵攻撃は、MLモデルを騙して欠陥予測を生成することを目的としている。
連続的な再訓練は、敵の訓練なしでも、敵の攻撃の効果を減らすことができる。
我々の目標は、この領域における研究と現実の実践の間に大きなギャップがあることを強調することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:32:08 GMT)
Context-NER : Contextual Phrase Generation at Scale [4.8] 文中のエンティティに関連するコンテキストを生成するタスクであるCONTEXT-NERを紹介する。
EDGAR10-Qデータセットは,100万文,2.8万エンティティ,平均35トークンを含む。
EDGAR10-Qで事前調整したT5-largeは,Headline,FPB,FiQA SAなどの下流財務タスクにおいてSOTA結果を得ることができ,バニラバージョンを10.81ポイント上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:33:01 GMT)
Cycle Index Polynomials and Generalized Quantum Separability Tests [4.8] 純粋な二分項状態の1つのシェアの混合性は、全体状態が分離可能で非絡み合い状態であるかどうかを決定する。
量子分離性テストの族を導出し、それぞれが有限群によって生成される。
これら全てのアルゴリズムに対して、受理確率は群のサイクル指数によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:12:42 GMT)
Mapping Brains with Language Models: A Survey [4.7] 10のデータセットと8のメトリクスにまたがる30以上の研究を調査します。
蓄積された証拠は今のところあいまいだが、モデルのサイズと品質との相関は慎重な楽観主義の根拠となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:50:58 GMT)
When does Metropolized Hamiltonian Monte Carlo provably outperform
Metropolis-adjusted Langevin algorithm? [4.7] 本研究では, 磁化ハミルトン・モンテカルロ (HMC) と跳躍フロッグ積分器の混合時間について解析した。
連続HMC力学の離散化における位置と速度変数の結合分布は, ほぼ不変であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:26:45 GMT)
A Simple Proof of the Mixing of Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm
under Smoothness and Isoperimetry [4.7] MALAは$Oleft(frac(LUpsilon)frac12psi_mu2 logleft(frac1epsilonright)right logleft(frac1epsilonright)rightで混合する。
MALAは$Oleft(frac(LUpsilon)frac12psi_mu2 logleft(frac1epsilonright)rightで混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:31:07 GMT)
LOST: A Mental Health Dataset of Low Self-esteem in Reddit Posts [4.6] 低自尊心と対人欲求は、うつ病や自殺の試みに大きな影響を及ぼす。
個人は、孤独を増進し緩和するためにソーシャルメディア上の社会的つながりを求めます。
Reddit上での低自己評価を研究・検出するために,心理学的根拠と専門的な注釈付きデータセット,LoST: Low Self esTeemを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:52:35 GMT)
Introducing Reducing-Width-QNNs, an AI-inspired Ansatz design pattern [4.4] 変分量子アルゴリズムは、初めて産業的に関係のある量子優位性を得る最も有望な候補の1つである。
任意の関数近似が可能であるため、古典的ニューラルネットワーク(ANN)のようなアナログ設定で使用される場合、量子ニューラルネットワーク(QNN)と呼ばれることが多い。
本稿では,QNNのパラメータトレーニングにおけるバレンプラトーによる勾配の解消に関する共通問題を緩和することを目的とした,帯域幅の削減型アンザッツ設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:58:43 GMT)
Is Attentional Channel Processing Design Required? Comprehensive
Analysis Of Robustness Between Vision Transformers And Fully Attentional
Networks [4.4] 我々はImageNetデータセットを用いて、フルアテンショナル・ネットワーク(FAN)モデルのロバスト性を従来のビジョン・トランスフォーマーと比較する。
また,ブラックボックス攻撃による同一の移動性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:33:12 GMT)
Closing the Loop: Testing ChatGPT to Generate Model Explanations to
Improve Human Labelling of Sponsored Content on Social Media [4.3] 世界中の規制団体は、ソーシャルメディア上のインフルエンサーマーケティングの透明性を確保するための努力を強化している。
スポンサーコンテンツを自動的に検出するタスクは、このような規制を大規模に監視し、実施することを目的としている。
本稿では,tagGPTを用いてアノテーションプロセスを拡張し,関連する特徴や簡潔な説明文として認識するフレーズを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:29:58 GMT)
Deploying clinical machine learning? Consider the following... [4.3] いくつかの考察に対する感謝の欠如が、この期待と現実の相違の大きな原因であると考えている。
臨床用機械学習アプリケーションを設計・開発するために,課題のいくつかの主要なカテゴリを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:53:37 GMT)
Statistical Inference for Fairness Auditing [4.3] 我々は、このタスクを複数の仮説テストの観点から「フェアネス監査」とみなしている。
ブートストラップを用いて,グループ間のパフォーマンス格差を同時にバインドする方法を示す。
本手法は,モデルアンダーパフォーマンスの影響を受けるサブポピュレーションのフラグ付けや,モデルが適切に機能するサブポピュレーションの認証に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:51:40 GMT)
Ordinal Potential-based Player Rating [4.3] エロ評価は、正しい空間で計算されたとき、実際に推移性を保つことを示す。
我々は、加法的に分離可能なポテンシャル関数を持つ順序ポテンシャルゲームの弱い変種として、推移ゲームの特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:08:52 GMT)
Teaching AI to Teach: Leveraging Limited Human Salience Data Into
Unlimited Saliency-Based Training [4.1] 本研究では,教師モデルのサリエンシマップを用いて,「教師」モデルを用いて追加データを注釈付けする。
次に、'学生'モデルは、大量の注釈付きトレーニングデータを使用して訓練される。
教員-学生の訓練パラダイムによって達成される正確さを,(1)利用可能なすべての人的サリエンスアノテーションを用いたトレーニング,(2)人的サリエンスアノテーションを使わずに利用可能なすべてのトレーニングデータを用いたトレーニングと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:55:44 GMT)
Ambulance Demand Prediction via Convolutional Neural Networks [4.1] 救急医療サービスにとって、患者の待ち時間を短縮し、生存率を高めるためには、応答時間を最小化することが不可欠である。
本稿では、時系列データをヒートマップに変換して救急車需要を予測する新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
開発したCNNアーキテクチャは,既存の最先端手法や業界プラクティスを9%以上上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:29:42 GMT)
Exploring Unsupervised Anomaly Detection with Quantum Boltzmann Machines
in Fraud Detection [4.1] 検出と応答における異常検出は、大企業のサイバーセキュリティプログラムにおいて重要なタスクである。
与えられた問題に対する量子アニーリングに基づく量子ボルツマンマシン(QBM)について検討する。
この結果から,QBMは従来のアナログ(リミテッド・ボルツマン・マシンズ)よりも品質とトレーニングの工程が優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:36:01 GMT)
Are fairness metric scores enough to assess discrimination biases in
machine learning? [4.1] 我々は,Biosデータセットに焦点をあて,学習課題は,その伝記に基づいて個人の職業を予測することである。
我々は、グループワイドフェアネスメトリクスを扱う理論的議論の重要な制限に対処する。
そして、トレーニングセットのサイズが、合理的に正確な予測を学習するのに十分な場合、どの程度の信頼性が一般的なバイアスの尺度に異なるのかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:56:57 GMT)
Genomic Interpreter: A Hierarchical Genomic Deep Neural Network with 1D
Shifted Window Transformer [4.1] Genomic Interpreterはゲノムアッセイ予測のための新しいアーキテクチャである。
モデルはゲノムサイトの階層的依存関係を識別できる。
17K対の38,171のDNAセグメントを含むデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:10:13 GMT)
Capturing (Optimal) Relaxed Plans with Stable and Supported Models of
Logic Programs [4.0] 計画問題を考えると、この問題の緩和計画を作成するために命令された全てのアクションのサブセットは、論理プログラムの安定なモデルでキャプチャできることを示す。
そこで我々は,緩和計画問題の1つの因果的および1つの診断的エンコーディングを論理プログラムとして導入し,両者が支持するモデルを用いて緩和計画のキャプチャを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:34:38 GMT)
Non-autoregressive Conditional Diffusion Models for Time Series
Prediction [4.0] TimeDiffは、高品質な時系列予測を実現する非自己回帰拡散モデルである。
我々はTimeDiffが既存の時系列拡散モデルより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:53:59 GMT)
Regret Bounds for Markov Decision Processes with Recursive Optimized
Certainty Equivalents [3.9] 本稿では,新しいエピソード型リスク感応型強化学習法を提案する。
本研究では,値反復と高信頼度境界に基づく効率的な学習アルゴリズムを設計する。
我々の限界は,提案アルゴリズムが達成した後悔率は,エピソード数とアクション数に最適に依存することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:47:46 GMT)
Quantum Surrogate Modeling for Chemical and Pharmaceutical Development [3.9] 化学・医薬品産業における開発の中心的な問題は、サロゲート機能を評価するために安価にモデル化することである。
量子ニューラルネットワーク(QNN)がこの問題に対して特に有望なアプローチを提供することを示す。
我々のコントリビューションは、QNNを高次元でリアルなデータに基づく代理モデルとして活用する最初のアプリケーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:49:58 GMT)
Phonon dynamic behaviors induced by amorphous interlayer at
heterointerfaces [3.8] 界面はヘテロ構造内の熱流を阻害し, 界面熱抵抗(ITR)は電子機器の熱散逸にとって重要な問題となっている。
本研究では,GaN/AlN界面を非晶質層で通過するフォノンの動的挙動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:53:03 GMT)
Improving the generalizability and robustness of large-scale traffic
signal control [3.8] 交通信号の制御における深部強化学習(RL)アプローチの堅牢性について検討する。
欠落したデータに対して,近年の手法が脆弱なままであることを示す。
政策アンサンブルによる分散強化学習とバニラ強化学習の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:53:20 GMT)
Monte Carlo inference for semiparametric Bayesian regression [3.6] 本稿では、未知の変換とすべての回帰モデルパラメータの結合後部推論のための単純で汎用的で効率的な戦略を提案する。
これは(1)複数のモデルの不特定性を含む一般条件下での合同後続一貫性を提供し、(2)変換に対する効率的なモンテカルロ(マルコフ連鎖でないモンテカルロ)の推論と重要な特殊ケースに対する全てのパラメータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:42:42 GMT)
Dealing with Semantic Underspecification in Multimodal NLP [3.6] 人間として言語を習得しようとするインテリジェントなシステムは、その意味的過小評価に対処しなければならない。
標準のNLPモデルは、原則として、そのような余分な情報にアクセスできないか制限されている。
言語を他のモダリティ、例えば視覚に基礎を置くマルチモーダルシステムは、この現象を説明するために自然に装備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:39:24 GMT)
Emotion and Sentiment Guided Paraphrasing [3.5] 感情の勾配に沿ってきめ細かな感情的言い回しを新たに導入する。
入力テキストとターゲットテキストを微粒な感情ラベルで拡張することにより、広く使われているパラフレーズデータセットを再構築する。
本研究では,条件付きテキスト生成のための事前学習言語モデルを活用することで,感情と感情を導出するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:59:40 GMT)
Graph-based Time-Series Anomaly Detection: A Survey [3.5] 時系列異常検出(TSAD)は、eコマース、サイバーセキュリティ、車両メンテナンス、医療監視など、さまざまな時系列アプリケーションにおいて重要なタスクである。
最近のグラフベースのアプローチは、この分野の課題に取り組む上で、驚くべき進歩を遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:44:12 GMT)
The economic trade-offs of large language models: A case study [3.4] 多くの企業は、直接または修正できる応答を自動生成することで、人間のエージェントを支援するNLPに目を向けている。
本稿では,企業における大規模言語モデルの実用的コストと効果を,それらが生み出す応答の有用性の関数として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:35:53 GMT)
Remaining Useful Life Modelling with an Escalator Health Condition
Analytic System [3.3] 本研究の目的は,エスカレーターのための包括的健康状態分析システムを開発することである。
本システムは,1)オンラインデータ収集と処理,2)状態監視のためのダッシュボード,3)健康指標モデル,4)生活予測の4つの部分から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:45:06 GMT)
Unsupervised Cross-Domain Soft Sensor Modelling via A Deep Bayesian
Particle Flow Framework [3.2] クロスドメイン・ソフト・センサ・モデリングのためのディープ・パーティクル・フロー・ベイズ・フレームワークを提案する。
特に、まずシーケンシャルベイズ目標を定式化し、最大推定を行う。
複雑な産業用多相流プロセスシステムにおけるフレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:43:32 GMT)
MC-NN: An End-to-End Multi-Channel Neural Network Approach for
Predicting Influenza A Virus Hosts and Antigenic Types [3.2] インフルエンザは公衆衛生、特に高齢者、幼児、基礎疾患を持つ人々にとって重大な脅威となる。
インフルエンザAウイルスの宿主および抗原サブタイプを予測するためのマルチチャネルニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:14:39 GMT)
Muti-Scale And Token Mergence: Make Your ViT More Efficient [3.1] Vision Transformer (ViT) はコンピュータビジョン領域において一般的なモデルとして登場した。
より重要なトークンとマージすることで,非機密トークンからの情報を保持できる新しいトークンプルーニング手法を提案する。
提案手法は,DeiT-Sの精度は0.1%しか低下せず,計算コストの33%の大幅な削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:58:15 GMT)
Leveraging Diffusion For Strong and High Quality Face Morphing Attacks [3.1] 顔形態攻撃は、2つの異なるアイデンティティから生体特性からなる形態像を提示することにより、顔認識(FR)システムを騙そうとする。
画像の視覚的忠実度を改善するために拡散型アーキテクチャを用いた新しいモーフィング攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:13:55 GMT)
Subject clustering by IF-PCA and several recent methods [3.0] 本稿では,変分自動エンコーダ(VAE)とInfluential Feature(IF-PCA)のアイデアを組み合わせて,対象クラスタリングのための新しい手法としてIF-VAEを提案する。
IF-VAEを解析し、IF-PCA, VAE, Seurat, SC3)の遺伝子マイクロアレイデータセットと8ドルの単細胞RNA-seqデータセットを比較した。
IF-PCAは非常に競争力があり、SeuratやSC3よりわずかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:07:24 GMT)
Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance
Function [3.0] 我々はこの観測を用いて、ユークリッド距離関数に適用された近似勾配勾配の拡散モデルを再解釈する。
そこで本研究では, DDIM サンプルの直進収束解析を行い, デノイザの投射誤差を簡易に仮定する。
本稿では,DDIMに対する2つの簡単な修正に基づく新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:56:33 GMT)
Normalization-Equivariant Neural Networks with Application to Image
Denoising [2.9] 本稿では,ニューラルネットの正規化-等分散が設計によって成り立つように適応する手法を提案する。
私たちの主張は、通常の畳み込み層だけでなく、すべての活性化関数も、ニューラルネットワークから完全に取り除くべきだということです。
画像復号化実験の結果、正規化等価ニューラルネットワークは、条件付けの改善に加えて、ノイズレベルをまたいだより優れた一般化をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:42:08 GMT)
Real-time GeoAI for High-resolution Mapping and Segmentation of Arctic
Permafrost Features [2.9] 本稿では,大規模画像解析のためのリアルタイムGeoAIワークフローと,微細粒度での北極永久凍土の特徴のセグメンテーションを紹介する。
この分析では、非常に高解像度(0.5m)の商用画像が使用される。
リアルタイム予測を実現するために、私たちのワークフローでは、軽量でディープラーニングベースのインスタンスセグメンテーションモデルであるSparseInstを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:45:16 GMT)
Quantum Tunneling in the Surface Diffusion of Single Hydrogen Atoms on
Cu(001) [2.8] 量子トンネルの役割は低温領域で明らかに示されている。
その結果,50Kから80Kの温度での実験値と一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:58:33 GMT)
A Semi-supervised Approach for a Better Translation of Sentiment in
Dialectical Arabic UGT [2.7] NMTシステムのトレーニングにモノリンガルデータと並列データの両方を利用する半教師付きアプローチを導入する。
提案システムは,アラビア語の方言UGTのオンライン翻訳で検出された感情誤りの訂正に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:06:36 GMT)
Bias Against 93 Stigmatized Groups in Masked Language Models and
Downstream Sentiment Classification Tasks [2.6] 本研究は, 社会的汚職に対する偏見を大規模に検討することにより, 現存する作業における偏見評価の焦点を広げるものである。
アメリカ合衆国では、病気、障害、薬物使用、精神疾患、宗教、セクシュアリティ、社会経済的地位、その他の関連要因に関する幅広い条件を含む93のスティグマタイズドグループに焦点を当てている。
英語学習マスケッド言語モデル(MLM)におけるこれらのグループに対するバイアスとその下流感情分類タスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:46:09 GMT)
Improving Vietnamese Legal Question--Answering System based on Automatic
Data Enrichment [2.6] 本稿では,ベトナム語記事レベルの検索に基づく法的QAシステムを実装することで,これらの制限を克服しようとしている。
我々の仮説は、ラベル付きデータが制限された状況では、効率的なデータ豊かさが全体的なパフォーマンス向上に役立つというものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:24:29 GMT)
Maximum Entangled State in Ultracold Spin-1 Mixture [2.6] スピン-1縮合剤混合物の基底状態特性について検討した。
本研究では,バイナリ結合型2段階システムの解析モデルを開発する。
アルカリ金属原子混合物中のヘテロ核多体エンタングルメントを実験的に生成する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:34:41 GMT)
Enhance-NeRF: Multiple Performance Evaluation for Neural Radiance Fields [2.5] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は任意の視点からリアルな画像を生成することができる。
NeRFベースのモデルは、色付きの"fog"ノイズによって引き起こされる干渉問題の影響を受けやすい。
当社のアプローチはEnhance-NeRFと呼ばれ、低反射率と高反射率のオブジェクトの表示のバランスをとるためにジョイントカラーを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:49:30 GMT)
Robot Task Planning Based on Large Language Model Representing Knowledge
with Directed Graph Structures [2.4] 本研究では,人間の専門知識をLLMと組み合わせたタスクプランニング手法を提案し,LLMプロンプトテンプレートであるThink_Net_Promptを設計した。
さらに,タスクを段階的に分解し,タスクツリーを生成して各タスクの計画量を削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:10:00 GMT)
Defect bulk-boundary correspondence of topological skyrmion phases of
matter [2.3] 我々は、効果的に非相互作用系におけるマヨラナ零モードの異なる一般化を見いだす。
交叉零モードは、特定の開境界条件下でのトポロジカルなスカイミオン相に対して実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:54:40 GMT)
Learning Closed-form Equations for Subgrid-scale Closures from
High-fidelity Data: Promises and Challenges [2.2] 強制乱流とレイリー・ベナード対流の数値シミュレーションから閉包を学習する。
一般的なフィルタ全体にわたって、運動量と熱流束の同じ形の閉包を確実に発見する。
これらの閉包は非線形勾配モデル(NGM)であり、テイラー級数展開を用いて解析的に導出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:07:54 GMT)
Unsupervised clustering of disturbances in power systems via deep
convolutional autoencoders [2.1] 電力グリッド上の異常事象を検出すると、電力品質(PQ)イベントはPQメーターによって記録される。
電力系統の障害時に捉えた波形の多くは、教師あり学習のためにラベル付けされる必要がある。
本稿では、PQイベントのクラスタリングに使用できる自動エンコーダとK平均クラスタリングに基づく教師なし手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:41:34 GMT)
Generalization of Auto-Regressive Hidden Markov Models to Non-Linear
Dynamics and Unit Quaternion Observation Space [2.1] 自己回帰型隠れマルコフモデルの2つの一般化を提案する。
この拡張はARHMMのために提案されているが、観測空間内のARダイナミクスを持つ他の潜在変数モデルに容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:48:45 GMT)
Human Action Recognition in Egocentric Perspective Using 2D Object and
Hands Pose [2.0] エゴセントリックなアクション認識は、エゴセントリックなカメラに依存する医療と補助技術にとって不可欠である。
本研究では,2次元手とオブジェクトポーズ情報を用いた自我中心の行動認識の実現可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:15:16 GMT)
Robust Brain Age Estimation via Regression Models and MRI-derived
Features [2.0] 本稿では,Open Big Healthy Brain (OpenBHB)データセットを用いた新しい脳年齢推定フレームワークを提案する。
提案手法は,MRIから得られた3つの領域的特徴と回帰モデルを統合し,脳年齢を高精度に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:07:22 GMT)
Island-based Random Dynamic Voltage Scaling vs ML-Enhanced Power
Side-Channel Attacks [2.0] 島をベースとしたランダムな動的電圧スケーリング(iRDVS)手法を用いて、電力サイドチャネル攻撃を回避し、解析する。
本稿では、3つ以上の独立電圧を持つシステムに有効な、教師なし機械学習(ML)ベースの攻撃を提案する。
AES-256アクセラレータの3つの変種を組み込んだ12nm FinFetプロセスでiRDVSテストチップを記述することで講演を終了する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:12:19 GMT)
Fundamental Limitations on Communication over a Quantum Network [1.9] 量子力学の基本的な特徴である絡み合いは、セキュアな通信を可能にするための貴重な資源として長年認識されてきた。
本稿では,時間的絡み合いという,複数の時点にわたる絡み合いを調査するための枠組みを提案する。
情報伝達における量子ネットワークの性能はその時間的絡み合いに本質的に依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:13:42 GMT)
Enhancing Robustness of AI Offensive Code Generators via Data
Augmentation [1.9] 我々は、AI攻撃コードジェネレータの性能にどの程度の摂動がどのような影響を及ぼすかを分析した。
実験により、コードジェネレータの性能は、NL記述の摂動の影響が大きいことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:02:04 GMT)
Toward more accurate and generalizable brain deformation estimators for
traumatic brain injury detection with unsupervised domain adaptation [1.9] 外傷性脳損傷(TBI)の早期検出を目的とした機械学習ヘッドモデル(MLHM)の開発
本稿では、教師なし領域適応とディープニューラルネットワークを統合する脳変形推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:52:56 GMT)
Eliciting the Double-edged Impact of Digitalisation: a Case Study in
Rural Areas [1.9] 本稿では, 遠隔地におけるデジタル化の影響を, 通常の土地管理システムと水文地質リスク管理システムの観点から考察する。
我々は,接続の過剰,意思決定能力の部分的削減,利害関係者の限界化リスクなどにより,より高いストレスが強調される。
本研究は, 事例に特有の影響の集合を類似の文脈に適用し得ること, 影響誘発に対する効果的なアプローチ, 経験から学んだ教訓の一覧に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:01:35 GMT)
BanglaBook: A Large-scale Bangla Dataset for Sentiment Analysis from
Book Reviews [1.9] 本稿では,バングラ書評の大規模データセットについて,肯定,否定,中立の3つのカテゴリに分類される158,065のサンプルからなる。
我々は、SVM、LSTM、Bangla-BERTなどのベースラインを確立するために、さまざまな機械学習モデルを使用します。
この結果から,手作業で作成する機能に依存したモデルよりも,事前訓練したモデルに対して,かなりの性能上の利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:57:41 GMT)
Spain on Fire: A novel wildfire risk assessment model based on image
satellite processing and atmospheric information [1.8] 毎年、野火はスペインの広い地域を破壊し、多くの生態系を脅かす。人類は、その90%(無視または挑発)を引き起こし、個人の行動は予測できない。
これらの事象の被害を軽減するため、我々は新しいワイルドファイア・アセスメント・モデル(WAM)を提案した。
我々の目標は、スペインにおける危険な地域の資源配分と意思決定を支援することで、山火事の経済的・生態的影響を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:55:16 GMT)
Active Inference in Hebbian Learning Networks [1.8] 本研究は、局所的なヘビアン可塑性を備えた脳誘発ニューラルアンサンブルがアクティブ推論(AIF)を行う方法を研究する。
環境力学を捉える生成モデルは、2つの異なるヘビーアンアンサンブルからなるネットワークによって学習される。
提案したHebbian AIFアプローチは,リプレイバッファを必要とせず,Q-ラーニングよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:15:01 GMT)
Supplementary Features of BiLSTM for Enhanced Sequence Labeling [1.6] シーケンスラベリングタスクは、与えられた文内の各単語に対する文表現の計算を必要とする。
1つの一般的なアプローチは、出力レベルでシーケンス構造情報を強化するためにBiLSTM層を統合することである。
本研究では,BiLSTMの第1および第2の細胞にみられる全文表現が各セルの文表現を補うことを観察した。
我々は,BLSTM内の各セルの文表現に未来と過去の文表現を統合するためのグローバルな文脈機構を考案し,F1スコアと精度に大きな改善をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:52:06 GMT)
NOWJ at COLIEE 2023 -- Multi-Task and Ensemble Approaches in Legal
Information Processing [1.6] 我々は,法情報処理技術の進歩に焦点を当てたCOLIEE 2023コンペティションへのNOWJチームのアプローチを提示する。
我々は、最先端の機械学習モデルとBERT、Longformer、BM25級アルゴリズム、マルチタスク学習モデルといった革新的なアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:10:49 GMT)
Gradient-Informed Quality Diversity for the Illumination of Discrete
Spaces [1.5] 品質多様性(QD)アルゴリズムは、一組の局所最適化ではなく、多種多様かつ高性能なソリューションの大規模なコレクションを探すために提案されている。
本稿では、離散探索空間上の微分可能関数でQDを拡張するグラディエント・インフォームド・ディスクレット・エミッタ(ME-GIDE)を提案する。
我々は,タンパク質設計や離散潜在空間照明を含む挑戦的なベンチマークにおいて,本手法がすべてのベンチマークにおいて最先端QDアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:04:52 GMT)
Recovering Simultaneously Structured Data via Non-Convex Iteratively
Reweighted Least Squares [1.5] 線形観測から多種多様低次元構造に固執するデータを復元する新しいアルゴリズムを提案する。
その結果、IRLS法は、より少ない測定値から低ランク行列を特定するのに好適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:35:47 GMT)
A framework of windowed octonion linear canonical transform [1.5] 我々は、窓付きオクトニオン線形正準変換(WOCLCT)の重要な性質を定義する。
3次元WOCLCTの対数不確実性原理を得る。
WOCLCTの潜在的な応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:49:08 GMT)
Actively learning a Bayesian matrix fusion model with deep side
information [1.4] 画像と概念の高次元ディープニューラルネットワーク表現は、多様な刺激の人間のアノテーションを予測するために調整することができる。
実験刺激を適応的にサンプリングする能動的学習手法を提案する。
我々は受動ベースラインよりも大きな効率向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:31:47 GMT)
Boundary and domain wall theories of 2d generalized quantum double model [1.4] ホップ代数に基づく2dトポロジカル秩序の量子二重格子実現について論じる。
模型を境界と表面欠陥を持つ2次元曲面に一般化するために、ハミルトニアン境界とドメインウォールハミルトニアンの境界を体系的に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:06:24 GMT)
A Rapid Review of Responsible AI frameworks: How to guide the
development of ethical AI [1.4] 我々は、Responsible AI(RAI)アプリケーションの開発とデプロイを支援するために、原則、ガイドライン、および/またはツールを提供するいくつかのフレームワークを迅速にレビューする。
実世界のプロジェクト実装における技術的利害関係者と非技術的利害関係者の両方をサポートする"キャッチオール"フレームワークは存在しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:47:18 GMT)
Quantum-dot single-photon sources for the quantum internet [1.0] 半導体量子ドットをマイクロキャビティに結合した高性能量子光源は、長距離固体量子ネットワークにおいてその将来性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:11:55 GMT)
Krylov Complexity in Quantum Field Theory [1.0] 量子論におけるクリロフ複雑性を研究し、ホログラフィックな「複雑度は体積に等しい」予想と接続する。
クリロフ基底がフォック基底と一致するとき、いくつかの興味深い設定のために、クリロフの複雑性は体積とともに複雑さがスケールすることを示す平均粒子数と等しいことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:01:31 GMT)
Solving PDEs with Unmeasurable Source Terms Using Coupled
Physics-Informed Neural Network with Recurrent Prediction in Soft Sensor
Modeling [0.9] 産業プロセスにおけるソフトセンサモデリングのための予測戦略(RP)学習戦略(PINNNRP)を提案する。
我々は,CPINNの繰り返し遅延出力である RP によって補正された NetgeneU により,NetU-RP が達成され,ソフトセンサの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:42:32 GMT)
An adaptive augmented Lagrangian method for training physics and
equality constrained artificial neural networks [0.9] PECANNフレームワークを、拡張された多様な制約セットを持つ前方および逆問題の解決に適用する。
ALMは従来の定式化によってペナルティパラメータとラグランジュ乗算器のストールを更新する。
本稿では,適応的下位段階法にインスパイアされた規則に従って適応的に進化する一意のペナルティパラメータを各制約に割り当てる適応ALMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:16:21 GMT)
Predictive Modeling of Equine Activity Budgets Using a 3D Skeleton
Reconstructed from Surveillance Recordings [0.9] 4つの同時監視カメラ記録から馬の3Dポーズを再構築するパイプラインを提案する。
私たちの環境は、カメラの視野の制限や、比較的閉じて小さな環境など、取り組まなければならない興味深い課題を生んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:00:04 GMT)
Stream-based active learning with linear models [0.8] 生産において、製品情報を取得するためにランダム検査を行う代わりに、ラベルなしデータの情報内容を評価することによりラベルを収集する。
本稿では,ストリームベースのシナリオを学習者に順次提供するための新たな戦略を提案する。
未ラベルデータポイントの通知性にしきい値を設定することにより、意思決定プロセスの反復的な側面に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:03:15 GMT)
Robust online active learning [0.8] 本研究では, 汚染データストリームにおけるオンラインアクティブ線形回帰の性能について検討する。
本稿では,条件付きD-最適アルゴリズムの探索領域を限定し,ロバストな推定器を用いた解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:15:41 GMT)
Neuro-Symbolic Approaches for Context-Aware Human Activity Recognition [0.8] 本研究では,訓練期間中の人間活動認識モデルにおける知識制約を注入する意味的損失関数に基づく新しいアプローチを提案する。
本研究の結果は,データ駆動モデルの性能向上におけるセマンティックな損失関数の影響を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:23:09 GMT)
SmartBugs 2.0: An Execution Framework for Weakness Detection in Ethereum
Smart Contracts [0.8] スマートコントラクトは、しばしば価値ある資産を扱うブロックチェーンプログラムである。
脆弱性の特定と排除を支援するため、自動分析のためのメソッドとツールが提案されている。
We present SmartBugs 2.0, a modular execution framework for smart contract analysis。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:22:25 GMT)
DynamoRep: Trajectory-Based Population Dynamics for Classification of
Black-box Optimization Problems [0.8] 簡単な統計量を用いて最適化アルゴリズムの軌道を記述する特徴抽出法を提案する。
提案するDynamoRep機能は,最適化アルゴリズムが動作している問題クラスを特定するのに十分な情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:57:07 GMT)
Leveraging Language Identification to Enhance Code-Mixed Text
Classification [0.7] 既存のディープラーニングモデルは、コード混合テキストの暗黙の言語情報を活用できない。
本研究の目的は,低リソースのCode-Mixed Hindi- Englishデータセット上でのBERTモデルの性能向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:43:10 GMT)
Deep Learning Method for Object Tracking, Velocity Estimation and
Projection of Sensor Data over Time [0.7] 我々は、ConvNetがこのタスクのアーキテクチャ上の制約にどのように悩まされているかを示す。
最後のステップでは、抽出した速度推定に基づいて、リカレントニューラルネットワークのメモリ状態を投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:33:05 GMT)
Advancing Italian Biomedical Information Extraction with Large Language
Models: Methodological Insights and Multicenter Practical Application [0.7] 自然言語処理のサブフィールドである情報抽出は、臨床実践者がこの制限を克服するのに役立ちます。
イタリアで初めての神経心理学的名前付きエンティティ認識データセットであるPsyNITを作成し,そのタスクのための大規模言語モデルの開発に利用した。
実効的なマルチセンターモデルを実装するために、3つの外部独立データセットを用いていくつかの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:15:46 GMT)
Yet Another ICU Benchmark: A Flexible Multi-Center Framework for
Clinical ML [0.7] Another ICU Benchmark (YAIB) は、再現性と同等の臨床ML実験を定義するためのモジュラーフレームワークである。
YAIBは、ほとんどのオープンアクセスICUデータセット(MIMIC III/IV、eICU、HiRID、AUMCdb)をサポートし、将来のICUデータセットに容易に適応できる。
データセットの選択,コホート定義,前処理が予測性能に大きな影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:16:20 GMT)
Boosting-based Construction of BDDs for Linear Threshold Functions and
Its Application to Verification of Neural Networks [0.7] 本稿では,線形しきい値関数を2値決定図(BDD)の特定の形式に変換する手法を提案する。
線形しきい値関数のマージンが大きい場合, 優れた変数順序を求める必要はなく, より小さな式を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:09:38 GMT)
A Melting Pot of Evolution and Learning [0.7] 我々は、進化的アルゴリズムと機械学習とディープラーニングをうまく組み合わせた、我々のグループによる8つの最近の研究を調査した。
これらの研究は、進化的アルゴリズムと機械学習とディープラーニングをうまく融合させることを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:59:21 GMT)
Wannier-Stark localization in one-dimensional amplitude-chirped lattices [0.6] 関数$Fjcos (2pi α j)$で変調された$j$thのオンサイトポテンシャルを持つ1次元振幅チャープ格子におけるワニエ・スターク(WS)の局在について検討する。
我々の研究は、エルミートおよび非エルミート振幅チャープ格子におけるWSローカライゼーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:45:39 GMT)
A prediction and behavioural analysis of machine learning methods for
modelling travel mode choice [0.6] 我々は、モデル選択に影響を及ぼす可能性のある重要な要因の観点から、複数のモデリング問題に対して異なるモデリングアプローチを体系的に比較する。
その結果,非凝集性予測性能が最も高いモデルでは,行動指標やアグリゲーションモードのシェアが低下することが示唆された。
MNLモデルは様々な状況において堅牢に機能するが、ML手法はWillingness to Payのような行動指標の推定を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:32:26 GMT)
Deep learning the hierarchy of steering measurement settings of
qubit-pair states [0.5] 我々は、深層学習モデルのパワーを活用して、ステアリング測定設定の階層を推定する。
認識すべき状態を符号化する異なる物理駆動的特徴に対するよく訓練されたモデルの反応により、Alice-to-Bob ステアビリティの最もコンパクトな特徴は、アリスの定期的に整列された操舵楕円体であると結論付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:55:04 GMT)
Solution of physics-based inverse problems using conditional generative
adversarial networks with full gradient penalty [0.4] 本研究は、事前分布から引き出された推定ベクトルのサンプルと物理ベースフォワードモデルを用いて、条件付きワッサーシュタイン生成逆数ネットワーク(cWGAN)のトレーニングデータを生成する。
cWGANは、測定に基づいて条件付き推定ベクトルの確率分布を学習し、この分布からサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:49:12 GMT)
Overlap-ADAPT-VQE: Practical Quantum Chemistry on Quantum Computers via
Overlap-Guided Compact Ans\"atze [0.4] ADAPT-VQEは、短期量子コンピュータ上の量子化学系のハイブリッド量子古典シミュレーションのための堅牢なアルゴリズムである。
そこで我々は,Overlap-ADAPT-VQEを導入し,任意の中間目標波動関数との重なりを最大化し,波動関数を増大させる。
ADAPT-VQEに対する分光的優位性は、回路深さの大幅な節約を含む強い相関系に対して観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:34:24 GMT)
Intelligent Energy Management with IoT Framework in Smart Cities Using
Intelligent Analysis: An Application of Machine Learning Methods for Complex
Networks and Systems [0.3] この研究は、スマートシティエネルギー管理のための包括的なIoTベースのフレームワークの開発である。
インテリジェント分析を利用するインテリジェントエネルギー管理アプリケーションのためのIoTフレームワークは、重要なシステムコンポーネントである。
収集されたデータは、システムの効率を監視、制御、強化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:19:42 GMT)
Modeling and Harmonic Balance Analysis of Parametric Amplifiers for
Qubit Read-out [0.2] 超伝導ジョセフソン接合の組み合わせに基づく非線形インダクタを商用回路シミュレータでモデル化する方法を示す。
また、増幅器性能の信頼性予測にハーモニックバランス(HB)がどのように使用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:18:22 GMT)
Quantum computing algorithms for inverse problems on graphs and an
NP-complete inverse problem [0.1] 有限グラフ $(X,E)$ に対する逆問題を考える。
この問題には特定の条件下でのユニークな解法があることを示し、量子計算法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:48:48 GMT)
covLLM: Large Language Models for COVID-19 Biomedical Literature [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、新型コロナウイルス研究の爆発にもかかわらず、米国で11万人の死者を出した。
一つの理由は、患者に圧倒された臨床医が、新型コロナウイルスの感染率を抑えるのに苦労しているからだ。
潜在的な解決策は、大規模な言語モデルを用いて、新型コロナウイルスの文献を評価するツールを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:08:32 GMT)
VIFS: An End-to-End Variational Inference for Foley Sound Synthesis [0.0] 「カテゴリ」は1つの指標で表され、対応する「音」は多種多様な音の例をカバーしている。
そこで本研究では,高品質な音を生み出すエンドツーエンドのフォリー音声合成のための変分推論であるVIFSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:48:01 GMT)
Triplet State and Auger-Type Excitation Originating from Two-Electron
Tunneling in Field Emission Resonance on Ag(100) [0.0] Ag(100)の投影バルクバンド構造における真空レベル以上のエネルギーギャップは、第1次電界放出共鳴における電子が表面プラズモンを誘導することを防ぐ。
この機構により、FERからの発光によって三重項状態と2電子トンネルによるオージェ型励起の特性を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 03:38:12 GMT)
Towards biologically plausible Dreaming and Planning in recurrent
spiking networks [0.0] 本研究では,「ドレーミング(モデルベースシミュレーション環境における新たな体験)」が学習を著しく促進するスパイクニューラルネットワークを提案する。
重要なことは、我々のモデルは体験の詳細な記憶を必要とせず、オンラインでワールドモデルとポリシーを学ぶことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:31:40 GMT)
The Viability of Domain Constrained Coalition Formation for Robotic
Collectives [0.0] 軍事・災害対応アプリケーションは、複数の協調作業を行うロボット集団の能力の恩恵を受けることができる。
協調形成アルゴリズムは、適切なタスクチームへの集合ロボットの割り当てを促進する可能性がある。
この写本は、非常に大規模な集団のための連立形成アルゴリズムの設計に固有の課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:28:41 GMT)
The Qupit Stabiliser ZX-travaganza: Simplified Axioms, Normal Forms and
Graph-Theoretic Simplification [0.0] 我々は、qubit ZX-calculus の元の規則によく似た単純化された規則集合を導出する。
また, クモが除去する局所的な相補と偏極規則の類似性を示す。
我々はこれらの発見の多くを、qudit ZX-diagrammatic reasoningのためのオープンソースのPythonライブラリであるDiZXに実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:59:50 GMT)
The Performance of VQE across a phase transition point in the
$J_1$-$J_2$ model on kagome lattice [0.0] 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータを利用するための効率的な古典量子ハイブリッド法である。
本研究は,実量子コンピュータにおけるVQEの実用化のための有用なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:59:05 GMT)
The Importance of Time in Causal Algorithmic Recourse [0.0] 意思決定におけるアルゴリズム・リコースの適用は、好ましくない決定を逆転させる実用的な解決策を提供する、有望な分野である。
近年の進歩は、因果関係の知識を取り入れ、推奨された行動の質を高めている。
我々は、時間次元を因果アルゴリズム手法に統合し、勧告の妥当性と信頼性を高める必要性を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:20:08 GMT)
The Hurwitz-Hopf Map and Harmonic Wave Functions for Integer and
Half-Integer Angular Momentum [0.0] 整数と半整数の角運動量に対する調和波動関数は、$SO(3)$ の回転を定義する角度 $(theta,phi,psi)$ で与えられる。
電子スピンを考慮に入れた水素原子に対する新しい非相対論的量子(Schr"odinger-like)方程式が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:07:21 GMT)
The ADAIO System at the BEA-2023 Shared Task on Generating AI Teacher
Responses in Educational Dialogues [0.0] 本稿では,Audio チームによる BEA (Building Educational Applications) 2023 におけるシステム導入について述べる。
この課題は,教師と教師の対話の中で,適切な応答を生み出すためのAI教師として,最先端の生成モデルの性能を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:05:38 GMT)
Taking advantage of noise in quantum reservoir computing [0.0] 量子雑音は量子貯水池計算の性能向上に有効であることを示す。
我々の結果は量子デバイスの基礎となる物理的なメカニズムに新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:43:13 GMT)
Swift chiral quantum walks [0.0] グラフのエッジに適切な複雑な位相を加えることで、キラルCTQWを定義することで、セデンタリティを改善できることが示される。
また、ラプラシアン型の高速キラルCTQWに対するノーゴー定理も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:34:08 GMT)
Strictly local Union-Find [0.0] Union-Findデコーダはフォールトトレラント量子コンピューティングの最も優れた候補の1つである。
この厳密な(部分的な)局所性が現実的であることを示すのはこれが初めてである。
我々は、厳密な局所的な実現と長距離リンクによる拡張を比較する。後者は、もちろん高速であるが、ローカルな非同期ロジックは違いを否定する可能性があることに留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:56:28 GMT)
Stratification of uncertainties recalibrated by isotonic regression and
its impact on calibration error statistics [0.0] 等調回帰による予測の不確かさの補正は、ビンベースの校正誤差統計に問題をもたらす可能性がある。
このことがキャリブレーション診断にどのように影響するかを例に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:24:39 GMT)
Stationary transport above the critical velocity in a one-dimensional
superflow past an obstacle [0.0] 平均場状態における1次元量子流体の定常流について考察する。
我々は,時間依存流から定常拡散流への移行が与えられた臨界速度で起こる超音速状態に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:59:03 GMT)
Stabilization of approximate GHZ state with quasi-local couplings [0.0] 主な考え方は、以前に提案された2つの安定化ステップの列が、適切な(確率的な)重ね合わせでどのように適用できるかを検討することである。
局所的な結合のみを用いて重ね合わせを同期させる方法について検討する。これは「クロック」アンシラの連鎖や、データサブシステムの追加レベルによるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:39:49 GMT)
Squeezing equivalence of quantum harmonic oscillators under different
frequency jumps [0.0] 2つの急激な周波数ジャンプの異なるシーケンスを設定する方法を示すので、時間間隔$tau$の中間周波数が異なるにもかかわらず、ジャンプが停止した後、同じ値$r(t>tau)neq0$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:34:08 GMT)
Spin-tensor Meissner currents of ultracold bosonic gas in an optical
lattice [0.0] 3脚リボン幾何において、スタッガーされた人工ゲージ場を受ける相互作用ボソンのマイスナー電流について検討する。
電流はマイスナー相の各脚に沿って均一であり、渦相において渦対と反渦対を形成する。
本研究は, 合成フラックスリボンの実験研究に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 04:52:28 GMT)
Spin squeezing in mixed-dimensional anisotropic lattice models [0.0] 本稿では,3次元格子内のスピン-1/2粒子間の近接場相互作用でスケーラブルなスピンスクイーズを生成する理論的スキームについて述べる。
この設定では, ホールの存在下においても, スピンスクイーズによりシステムサイズが大きくなることにより, スピンスクイーズが向上するパラメータが幅広いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:01:00 GMT)
Solving Novel Program Synthesis Problems with Genetic Programming using
Parametric Polymorphism [0.0] Code-build Genetic Programming (CBGP) は、スタックベースのコンパイルと形式型システムを用いて、線形ゲノムからタイプセーフなプログラムをコンパイルする。
CBGPは、これらの性質の全てで問題を解くことができ、そこでは、我々が知っている他のすべてのGP系が、これらの性質の問題を考慮できないような制限を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:10:07 GMT)
Shedding light on underrepresentation and Sampling Bias in machine
learning [0.0] 差別を分散、偏見、ノイズに分解する方法を示す。
我々は、未表現グループのサンプルを多く集めることで、識別に対処できるという、広く受け入れられている緩和アプローチに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:34:20 GMT)
Sequence-to-Sequence Model with Transformer-based Attention Mechanism
and Temporal Pooling for Non-Intrusive Load Monitoring [0.0] 本研究の目的は, 深層学習を用いた非侵入負荷モニタリング(NILM)の精度向上である。
提案手法は,変圧器に基づくアテンション機構を備えたSeq2Seqモデルを用いて,NILMデータの長期依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:04:56 GMT)
Sensitivity and Robustness of Large Language Models to Prompt Template
in Japanese Text Classification Tasks [0.0] 重要な問題は、Promptテンプレートに対する大きな言語モデルの不適切な感度と堅牢性である。
本稿では,複数の代表言語モデル (LLM) と広く活用されている事前学習モデル (PLM) の包括的評価を通じて,この問題を考察する。
Promptテンプレートの文構造の変更により, GPT-4の精度は49.21から25.44に大幅に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:14:20 GMT)
Reformulating van Rijsbergen's $F_{\beta}$ metric for weighted binary
cross-entropy [0.0] 本報告では,学習結果の報知のために,異なる損失関数とともに性能指標を組み込むことについて検討する。
焦点はvan Rijsbergens $F_beta$ metric -- 分類パフォーマンスを計測する一般的な選択肢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:30:58 GMT)
Reevaluating Loss Functions: Enhancing Robustness to Label Noise in Deep
Learning Models [0.0] 大きな注釈付きデータセットには、必然的に誤ったラベルが含まれているため、ディープニューラルネットワークのトレーニングには大きな課題となる。
ノイズロバストモデルを作成するための単純で効果的な方法は、ノイズロバスト損失関数を使用することである。
提案する損失関数が適用可能な状況について検討し,適切な損失を選択する方法について提案する。
これは、有界損失の学習を著しく改善するだけでなく、Cifar-100データセットにおけるクロスエントロピー損失よりも優れた平均絶対誤差の損失をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:38:55 GMT)
RRWKV: Capturing Long-range Dependencies in RWKV [0.0] 本稿では、RWKVにレトロスペクション機能を組み込むことで、効率的に情報を吸収することで、Retrospected Receptance Weighted Key Valueアーキテクチャを考案する。
RWKVは、線形にテンソル積の注意機構を利用して、時間列モードをデプロイすることで並列化された計算を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:17:06 GMT)
RNN-Based GNSS Positioning using Satellite Measurement Features and
Pseudorange Residuals [0.0] この研究は、リンクワイド測定の品質要因を予測する機械学習の可能性を生かしている。
我々は、条件付き擬似乱射残差とリンク毎の衛星測度からなるカスタマイズされた行列を用いる。
大規模フィールド計測から得られた実データに関する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:11:57 GMT)
Quantum optimization algorithms for CT image segmentation from X-ray
data [0.0] 本稿では,2次非制約二元最適化(QUBO)と呼ばれる高度な量子最適化アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。
ラドン変換を用いて、実験的に得られたシングラムと量子化されたセグメンテーションCT画像から得られた量子化されたシングラムとの差を最小限に抑えたX線投影データからのセグメンテーションCT画像の取得を可能にする。
本研究は,実世界のX線データの検証にD-Waveのハイブリッドソルバシステムを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:37:43 GMT)
Quantum mean-field treatment of the dynamics of a two-level atom in a
simple cubic lattice [0.0] 急激な死と回復の絡み合いは、臨界温度近くで起こることが示されている。
また, 温度変化とスピンの大きさ依存性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:38:23 GMT)
Quantum advantage beyond entanglement in Bayesian game theory [0.0] 量子不協和は、Cluser, Horne, Shimony, Holt (CHSH) ゲームの拡張において量子的優位性を求めるために利用されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:49:40 GMT)
Proposal for realizing quantum spin models with Dzyaloshinskii-Moriya
interaction using Rydberg atoms [0.0] 本稿では,Rydberg atom 量子シミュレータにおける Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用 (DMI) を用いたチューナブル量子スピンモデルの実現法を提案する。
本稿では,DMIとゼーマンエネルギーのみを含むモデルの量子力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 23:34:01 GMT)
Physics of the Analytic S-Matrix [0.0] これらの講義では、単純な散乱問題を通じて、そのような特性を直接物理に遡ることができるガイド付きツアーを行ないます。
これらのノートは2023年春にプリンストン高等研究所とエディンバラのヒッグス理論物理学学校で行われた一連の講義に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:47:10 GMT)
Operator growth and Krylov Complexity in Bose-Hubbard Model [0.0] 一次元ボソニック系のクリロフ複雑性、有名なボース・ハッバードモデルについて検討する。
我々はLanczosアルゴリズムを用いてLanczos係数とKrylov基底を求める。
私たちの結果は、システムのカオス的で統合可能な性質を捉えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 20:24:03 GMT)
On the geometric phases in entangled states [0.0] 一対の絡み合った粒子におけるスピン測定の相関関係について検討した。
幾何相情報を最終二部交絡状態に渡す場合もある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:10:19 GMT)
On the Identification and Optimization of Nonsmooth Superposition
Operators in Semilinear Elliptic PDEs [0.0] 原型半線形楕円偏微分方程式(PDE)の非線形部分におけるネミトスキー作用素の同定を目的とした無限次元最適化問題について検討する。
以前の研究とは対照的に、ネミトスキー作用素を誘導する関数が a-priori であることは、$H leakyloc(mathbbR)$ の要素であることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:33:20 GMT)
Numeric Magnitude Comparison Effects in Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストで広まる数値を差分表現しない。
本研究では,LLMが行動レンズからどれだけの数の数値を捉えているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:42:10 GMT)
Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) using Deep Neural Networks: A
Review [0.0] 非侵入負荷監視(Non-Inrusive Load Monitoring, NILM)は、総エネルギー消費プロファイルを個々の機器負荷プロファイルに分解する手法である。
機械学習やディープラーニングを含む様々な手法がNILMアルゴリズムの実装と改善に用いられてきた。
本稿では, 深層学習に基づく最近のNILM手法を概観し, 住宅負荷の最も正確な方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:11:21 GMT)
Non-Hermitian Floquet Topological Matter -- A Review [0.0] 非エルミート・フロケ位相は、非エルミート・ハミルトニアンによって記述された系に現れる。
本総説では, 非エルミートフロケトポロジカル物質を1次元と2次元にまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:09:40 GMT)
Multi-client distributed blind quantum computation with the Qline
architecture [0.0] ユニバーサルブラインド量子コンピューティングにより、最小限の量子リソースを持つユーザは、量子計算をリモート量子サーバに委譲することができる。
本稿では,新しい線形量子ネットワーク構成に基づく,軽量なマルチクライアントブラインド量子計算プロトコルを実験的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:50:02 GMT)
Maximally Machine-Learnable Portfolios [0.0] 我々は,ポートフォリオの重み付けを最適化し,結果の合成セキュリティを最大限に予測できるように,協調的な機械学習アルゴリズムを開発した。
Lo と MacKinlay の元々の最大予測可能なポートフォリオアプローチには,2つの重要な改善点がある。
非常に少ない条件情報を用いた予測可能性および収益性の向上を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:24:38 GMT)
Low-noise quantum frequency conversion in a monolithic bulk ppKTP cavity [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、量子ネットワークのノードを形成する主要な候補である。
モノリシックバルクpKTPキャビティに基づく高効率低雑音量子周波数変換のための新しいプラットフォームを実証する。
オフザシェルフポンプレーザーの出力を共鳴的に高めることにより、内部変換効率は(72.3pm 0.4)%で、ターゲット波長での雑音は(110pm 4) mbox kHz/nmである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:31:32 GMT)
Line-graph qubit routing: from kagome to heavy-hex and more [0.0] 線グラフ量子ビットルーティングは高速、決定論的、効果的である。
線グラフ量子ビットルーティングは格子ベースのモデルの量子シミュレーションに直接的な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:35:37 GMT)
LCT-1 at SemEval-2023 Task 10: Pre-training and Multi-task Learning for
Sexism Detection and Classification [0.0] SemEval-2023 Task 10 on Explainable Detection of Online Sexismは、性差別の検出の説明可能性を高めることを目的としている。
我々のシステムは、さらなるドメイン適応型事前学習に基づいている。
実験では、マルチタスク学習は性差別検出のための標準的な微調整と同等に実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:56:57 GMT)
Knowledge Detection by Relevant Question and Image Attributes in Visual
Question Answering [0.0] 視覚的質問応答(VQA)は、自然言語処理とコンピュータビジョンの実践を通して追求される多分野の研究課題である。
提案手法は,画像属性と質問特徴を知識導出モジュールの入力とし,正確な回答を提供する画像オブジェクトに関する質問知識のみを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:08:32 GMT)
Integrated conversion and photodetection of virtual photons in an
ultrastrongly coupled superconducting quantum circuit [0.0] 量子化されたモードに超強結合された人工原子の基底状態は絡み合い、任意の数の仮想光子を含む。
近年, 人工原子の非従来型設計と高度なコヒーレント制御を組み合わせることで, 克服可能であることを示す実験的問題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:54:08 GMT)
Improving the Reporting of Threats to Construct Validity [0.0] 2015年から2019年までの5つのトップレベルのソフトウェアエンジニアリングジャーナルで発表された83の記事を分析した。
セグメントの3/5は, 構成妥当性に関係のないトピックに関連付けられていた。
記事の3分の2は、記事に記載された構成妥当性の定義を使わずに、構成妥当性について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:35:04 GMT)
Hybrid Logical-Physical Qubit Interaction as a Post Selection Oracle [0.0] 異なる論理層の量子ビット間の相互作用を可能にする量子5ビット安定化符号の特性を実証する。
論理量子ビットと物理量子ビットの相互作用の完全な密度行列シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:25:43 GMT)
How Regional Wind Characteristics Affect CNN-based wind predictions:
Insights from Spatiotemporal Correlation Analysis [0.0] 本研究では,風速予測ニューラルネットワークの性能に及ぼす時空間風の影響について検討した。
CNNモデルの相関関係と性能について,韓国,米国,英国の3つの地域で検討した。
その結果, 自己相関係数が小さい領域の方がCNNの方が好適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:08:19 GMT)
Hawking radiation from an analogue bouncing geometry [0.0] アナログバウンシング幾何からホーキング放射をシミュレートする設定を提案する。
提案装置は、両端の超伝導量子干渉装置で終了するコプラナー導波路からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:46:17 GMT)
Green's function analysis of the Neutron Lloyd interferometer [0.0] 中性子光学ロイド干渉計は、基礎物理学を探索するための強力な実験として機能することができる。
反射ミラーが画面に広がる限界におけるロイド干渉計の全機能解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:06:03 GMT)
Entanglement and thermokinetic uncertainty relations in coherent
mesoscopic transport [0.0] コヒーレンスは量子系の絡み合いや非局所性につながる。
コヒーレンスによって変動が抑制され、熱-運動的不確実性関係が破れる可能性がある。
本結果は,非古典的動作を示す非平衡デバイスの設計の指針となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:07:54 GMT)
Engineering flat bands in twisted-bilayer graphene away from the magic
angle with chiral optical cavities [0.0] ツイスト型二層グラフェン(TBG)は、最近発見された2次元超格子構造である。
本研究は,光学共振器を用いたトポロジカルフラットバンドをマジックアングルから遠ざけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:17:44 GMT)
Emergence of synchronisation in a driven-dissipative hot Rydberg vapor [0.0] この系の同期は原子運動のために予期せぬものである。
理論上は、大域Rydberg密度平均場による十分に強い相互作用が周波数および位相エントレメントを引き起こすことを示す。
2光子励起方式のプローブレーザの透過において、蒸気のバルク量の発振を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 13:38:28 GMT)
Embedding stochastic differential equations into neural networks via
dual processes [0.0] 本稿では、微分方程式の予測のためのニューラルネットワーク構築のための新しいアプローチを提案する。
提案手法は入力と出力のデータセットを必要としない。
実演として,Ornstein-Uhlenbeck プロセスと van der Pol システムのためのニューラルネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 00:50:16 GMT)
Effects of quantum fluctuations on macroscopic quantum tunneling and
self-trapping of BEC in a double well trap [0.0] 量子ゆらぎは、修正グロス・ピタエフスキー方程式においてリー=ハン=ヤン項によって記述される。
量子ゆらぎの下でのジョセフソン振動と自己トラッピング条件の周波数は解析的に発見され、証明されている。
また, 二重坑井電位で載荷した李・Huang-Yang流体についても, トンネルおよび局部化現象について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:22:16 GMT)
Dormant entanglement that can be activated or destroyed by the basis
choice of measurements on an external system [0.0] 本稿では, 外部システムにおける測定基準の選択により, 停止絡みと呼ばれる新しい形態の絡み合いを提案する。
潜在的な応用として、n 個のパーティのうちの任意の 2 個のパーティが、他のすべてのパーティの完全なコンセンサスと絡み合うペアを活性化できる n 個のパーティ集合量子通信チャネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:14:16 GMT)
Does Image Anonymization Impact Computer Vision Training? [0.0] コンピュータビジョンモデルのトレーニングにおける画像匿名化が重要なコンピュータビジョンタスクに与える影響について検討する。
従来の画像の匿名化は、特に全身の匿名化において、最終的なモデルの性能に大きな影響を及ぼす。
現実的な匿名化は、顔匿名化の最小性能低下を反映するこの性能低下を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 12:02:03 GMT)
Deterministic entangling gates with nonlinear quantum photonic
interferometers [0.0] 本稿では、弱非線形フォトニックデバイスを利用して量子ゲートを決定論的に絡み合わせる手法を提案する。
単一および2量子ゲートの普遍的な集合は、少ない光学干渉素子の適切な結合によって設計できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 09:43:48 GMT)
Designing layered 2D skyrmion lattices in moir\'e magnetic
hetero-structures [0.0] 本研究では,2次元磁石の積層依存磁性からスカイミリオン格子を生成するため,モアの磁性ヘテロ構造の可能性について検討した。
以上の結果から,モワール磁気ヘテロ構造にカラフルなスカイミオン格子が形成される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 07:12:14 GMT)
Design of quasiperiodic magnetic superlattices and domain walls
supporting bound states [0.0] 我々はDarboux変換を用いて境界状態をサポートする準周期磁性超格子を設計する。
生成した準周期磁性超格子もまた領域壁と結びついており、境界状態はそれらの性質をそのような極限に保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 18:14:41 GMT)
Density matrix formalism for interacting quantum fields [0.0] フォック空間における任意の占有数に対する密度行列の観点で相互作用する量子場を運動量ベースで記述する。
主公式の導出には、熱場力学やシュウィンガー・ケルディシュ形式主義のような非平衡量子場理論の技法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:08:58 GMT)
Degraded Polygons Raise Fundamental Questions of Neural Network
Perception [0.0] 我々は、30年以上前に人間の視覚の認識・コンポーネント理論で導入された、劣化中の画像の復元作業を再考する。
周辺劣化した正多角形の大規模データセットを高速に生成するための自動形状復元テストを実装した。
この単純なタスクにおけるニューラルネットワークの振舞いは、人間の振舞いと矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 06:02:39 GMT)
Data-Adaptive Probabilistic Likelihood Approximation for Ordinary
Differential Equations [0.0] 本研究では,確率的ODE解に対するベイズフィルタのパラダイムがパラメータに対する感度を劇的に低減できることを示す。
本手法は、部分的に観測されていない成分と任意の非ガウス雑音を持つODEに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:18:25 GMT)
Correspondence between excited energy eigenstates and local minima of
energy landscape in quantum spin systems [0.0] エネルギースペクトルにおける局所最小値と励起固有状態の対応性について検討した。
局所的なミニマは一般的に励起エネルギー固有状態と解釈できる。
スプリアスミニマの事例も報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:01:14 GMT)
Correlated Noise in Epoch-Based Stochastic Gradient Descent:
Implications for Weight Variances [0.0] 勾配降下(SGD)はニューラルネットワーク最適化の基盤となっている。
運動量を伴う離散時間SGDの定常分布に及ぼすエポックノイズ相関の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 15:45:57 GMT)
Coherence generation, symmetry algebras and Hilbert space fragmentation [0.0] 我々は、コヒーレンス生成パワー(CGP)によって定量化された物理系の分類とコヒーレンス生成特性の単純な関係を示す。
我々は、通常の対称性とヒルベルト空間の断片化の両方でパラダイムモデルを数値的にシミュレートし、各ケースにおけるCGPの挙動をシステム次元と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 21:14:20 GMT)
Classification of Stress via Ambulatory ECG and GSR Data [0.0] 本研究は, 自己申告されたストレスアノテーションを用いた実験室で記録された生理的データを用いて, ストレスを検出するためのいくつかのアプローチを実験的に評価する。
最適応力検出法は90.77%の分類精度、91.24 F1-サブミッション、90.42感度、91.08特異性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:46:47 GMT)
Classical simulations of noisy variational quantum circuits [0.0] ノイズは量子計算に影響を及ぼし、より正確になるだけでなく、システムのスケールアップとともに古典的なシミュレートも容易になる。
ノイズパラメータ化量子回路の期待値を推定するための古典的シミュレーションアルゴリズムLOWESAを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 17:52:30 GMT)
Cash, Credibility, and Conversion: The Influence of Synthetic Media on
Investment Behavior [0.0] 2022年11月までに、合成メディアの話題は、主に学術雑誌に埋もれ、国家安全保障に関する議論に制約され、しばしば根本的に誤解された。
この研究は、まず、合成メディアに関する既存の文献のいくつかのギャップを強調し、理論的枠組み内での合成メディア脅威の影響ポテンシャルと限界を構造化する。
第2に、グローバルな投資コミュニティにおける総合的な金融テキストの影響力を測定するための実験的な調査を提唱し、金融情報環境を、合成テキストモダリティによる将来の破壊の候補として特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 08:35:50 GMT)
Can AI Moderate Online Communities? [0.0] オープンアクセス生成事前学習型トランスフォーマーモデル(GPT)をOpenAIから利用して,大規模言語モデル(LLM)を訓練する。
予備的な知見は、適切に訓練された場合、LLMはアクターの意図を識別し、有害なコメントをモデレートし、肯定的な貢献を得られることを示唆している。
我々は、コンテンツオンラインモデレーションにおける生成AIの適用と、分散化された匿名コミュニティにおける文化の管理に関する、迅速な開発フレームワークを用いて、情報システム(IS)の談話に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:45:44 GMT)
Autoencoding for the 'Good Dictionary' of eigen pairs of the Koopman
Operator [0.0] 本論文では,深層学習手法であるディープオートエンコーダを用いて,コープマン固有ベクトルの計算に先立って,生データ上に非線形な幾何変換を行う。
高次元時系列データを扱うために、Takesの時間遅延埋め込みを前処理技術として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:21:01 GMT)
A review of UAV Visual Detection and Tracking Methods [0.0] UAVの位置、速度、画像の収集に依存する様々な技術がある。
この論文は、ドローン検出プロセスで使用される幅広い手法のクイックリファレンスである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 10:48:11 GMT)
A physically motivated analytical expression for the temperature
dependence of the zero-field splitting of the nitrogen-vacancy center in
diamond [0.0] 我々は,NV中心の温度依存性を簡易かつ解析的,物理的に動機づけた表現を提示する。
我々は,超純度バルクダイヤモンド中の単一NV中心における15～500Kの依存性を実験的に測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 16:11:21 GMT)
A newborn embodied Turing test for view-invariant object recognition [0.0] 我々は、新生児の動物や機械を同じ環境で育て、同じタスクでテストできる「新生児体化チューリングテスト」を提案する。
このプラットフォームを構築するために、私たちはまず生まれたばかりのニワトリから制御可能なデータを収集し、次に、ニワトリの飼育条件を模倣する仮想環境で機械が育てられる「デジタルツイン」実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 22:46:31 GMT)
A new method for directly computing reduced density matrices [0.0] オープン量子系の減密度行列要素の摂動計算を可能にする第1原理に基づく実用的手法のパワーを実証する。
このアプローチは、熱場力学、シュウィンガー・ケルドシーの公式主義、ファインマン・ヴァーノンの影響関数のような非平衡量子場理論の技法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 14:25:36 GMT)
A modified model for topic detection from a corpus and a new metric
evaluating the understandability of topics [0.0] 新しいモデルは、ドキュメントクラスタリングなどのいくつかの変更を取り入れた組み込みトピックモデルの上に構築されている。
数値実験により、新しいモデルは文書の長さに関わらず好適に機能することが示唆された。
新しいメトリクスは、トピックコヒーレンスのような広く使われているメトリクスよりも効率的に計算でき、検出されたトピックの理解可能性に関する可変情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 05:17:03 GMT)
A brief review of contrastive learning applied to astrophysics [0.0] コントラスト学習(Contrastive Learning)は、多次元データセットから情報測定を抽出する自己教師型機械学習アルゴリズムである。
本稿では、コントラスト学習の背景にある主要な概念を要約し、天文学への最初の有望な応用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 19:56:32 GMT)
A Systematic Literature Review on Client Selection in Federated Learning [0.0] 2017年にFL(Federated Learning)が発明され、モバイルデバイスなどのクライアントがモデルをトレーニングし、集中型サーバにアップデートを送信する。
このSLRは、FLにおけるクライアントの選択技術の現状を調査し、ソリューションを評価するための課題、ソリューション、メトリクスに答えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 01:26:22 GMT)
A Meta-Generation framework for Industrial System Generation [0.0] ジェネレーティブデザインは、産業の世界においてますます重要なツールである。
深層生成モデル(Deep Generative Models)は、ジェネレーティブデザイン技術の間で人気を集めている。
しかし、これらのモデルの開発と評価は困難である。
マルチコンポーネント産業システムを実現するメタVAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 11:47:02 GMT)
A Bayesian Framework for learning governing Partial Differential
Equation from Data [0.0] 本稿では,変分ベイズとスパース線形回帰を組み合わせた偏微分方程式(PDE)の発見手法を提案する。
提案手法は,データからPDEを発見し,物理,工学,生物学などの分野への応用を期待できる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jun 2023 02:48:37 GMT)