Instant Soup: Cheap Pruning Ensembles in A Single Pass Can Draw Lottery
Tickets from Large Models [106.2] Lottery Ticket hypothesis (LTH)とその変種は、パラメーターワークを生成する大規模な事前訓練モデルを作成するために利用されてきた。
LTHは反復的フルトレーニングと反復的マグニチュードプルーニング(IMP)のプルーニングルーチンによって著しく抑制される
Instant Soup Pruning (ISP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:09:52 GMT)
Graph Ladling: Shockingly Simple Parallel GNN Training without
Intermediate Communication [106.2] GNNは、グラフを学習するニューラルネットワークの強力なファミリーである。
GNNのスケーリングは、肥大化または拡大によって、不健康な勾配、過度なスムースメント、情報のスカッシングといった問題に悩まされる。
本稿では,GNNのキャパシティを拡張・拡張することなく拡張する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:33:46 GMT)
Understanding the Complexity Gains of Single-Task RL with a Curriculum [83.5] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) の問題は, 十分に形が整った報酬なしでは困難である。
カリキュラムで定義されるマルチタスクRL問題として、シングルタスクRL問題を再構成する理論的枠組みを提供する。
マルチタスクRL問題における各タスクの逐次解法は、元の単一タスク問題の解法よりも計算効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:13:46 GMT)
LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset,
Framework, and Benchmark [83.4] 2次元画像と3次元点雲理解のためのLAMM-DatasetとLAMM-Benchmarkを提案する。
また,MLLMを付加的なモダリティに拡張するためのフレームワークも確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:15:47 GMT)
Clustered Federated Learning via Generalized Total Variation
Minimization [83.3] 本研究では,分散ネットワーク構造を持つローカルデータセットの局所的(あるいはパーソナライズされた)モデルを学習するための最適化手法について検討する。
我々の主要な概念的貢献は、総変動最小化(GTV)としてフェデレーション学習を定式化することである。
私たちのアルゴリズムの主な貢献は、完全に分散化されたフェデレーション学習アルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:14:37 GMT)
Better Training of GFlowNets with Local Credit and Incomplete
Trajectories [81.1] エネルギー関数が終端状態だけでなく中間状態にも適用できる場合を考える。
これは例えば、エネルギー関数が加法的であるときに達成され、軌道に沿って項が利用できる。
これにより、不完全なトラジェクトリであってもパラメータの更新に適用可能なトレーニングの目標が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:45:28 GMT)
Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.5] 観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。
本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:46:06 GMT)
Are Deep Neural Networks SMARTer than Second Graders? [71.0] 6～8歳児を対象としたビジュオ言語パズルの解法において,ニューラルネットワークの抽象化,推論,一般化能力の評価を行った。
我々のデータセットは101のユニークなパズルで構成されており、各パズルは絵の質問で構成されており、それらの解には算術、代数学、空間推論を含むいくつかの基本的なスキルが混在している必要がある。
実験により、強力なディープモデルは教師付き設定でパズルに合理的な性能を与えるが、一般化のために解析するとランダムな精度よりは良くないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:07:39 GMT)
MISMATCH: Fine-grained Evaluation of Machine-generated Text with
Mismatch Error Types [68.8] テキスト間のきめ細かいミスマッチに基づいて、7つのNLPタスクにおける人間の判断をモデル化する新しい評価手法を提案する。
細粒度評価のためのNLPタスクの最近の取り組みに触発されて,13種類のミスマッチエラータイプを紹介した。
7つのNLPタスクから得られた有意なデータセットの文対間のミスマッチ誤差は,人間の評価とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 01:38:53 GMT)
Light Field Reconstruction via Deep Adaptive Fusion of Hybrid Lenses [67.0] 本稿では,ハイブリットレンズを用いた高分解能光場(LF)画像の再構成問題について検討する。
本稿では,入力の特徴を包括的に活用できる新しいエンドツーエンド学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、高解像度なLFデータ取得のコストを削減し、LFデータストレージと送信の恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:48:01 GMT)
The STOIC2021 COVID-19 AI challenge: applying reusable training
methodologies to private data [60.9] 本研究は、プライベートデータ上でのトレーニングソリューションを可能にするType Three (T3)チャレンジフォーマットを実装した。
T3では、チャレンジオーガナイザが参加者の提供するトレーニングデータに基づいてトレーニングを行う。
勝利解は、重篤なCOVID-19と非重症なCOVID-19(0.815)の鑑別のために、受信機動作特性曲線の下にある領域を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 05:48:28 GMT)
Online Map Vectorization for Autonomous Driving: A Rasterization
Perspective [59.9] より優れた感度を有し,現実の自律運転シナリオに適した,新化に基づく評価指標を提案する。
また、精度の高い出力に微分可能化を適用し、HDマップの幾何学的監視を行う新しいフレームワークであるMapVR(Map Vectorization via Rasterization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:51:14 GMT)
Efficiently Measuring the Cognitive Ability of LLMs: An Adaptive Testing
Perspective [59.4] 大きな言語モデル(LLM)は、人間のような認知能力を示している。
LLM評価のための適応テストフレームワークを提案する。
このアプローチは、モデルの性能に基づいて、難易度などのテスト問題の特徴を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:54:33 GMT)
Dual Adaptive Representation Alignment for Cross-domain Few-shot
Learning [58.8] ベース知識から学習することで、限られたサポートサンプルを持つ新規なクエリを認識することを目的としている。
この設定の最近の進歩は、ベース知識と新しいクエリサンプルが同じドメインに分散されていることを前提としている。
本稿では,ターゲットドメインで利用可能なサンプルが極めて少ないドメイン間数ショット学習の問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:52:16 GMT)
Optimism and Adaptivity in Policy Optimization [53.0] 我々は,強化学習(RL)における政策最適化手法の統一パラダイムに向けて,求心性と強調性を通じて研究する。
我々は、2つのインターリービングステップの繰り返し適用として、一見無関係なポリシー最適化アルゴリズムを再検討した。
我々は、この共有レンズを用いて、ソフトで楽観的なポリシー、自然なアクター批判法、前方探索に基づくモデルベースのポリシー改善、メタ学習アルゴリズムなど、他のよく知られたアルゴリズムを共同で表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:50:57 GMT)
MARBLE: Music Audio Representation Benchmark for Universal Evaluation [52.5] 我々は,UniversaL Evaluation(MARBLE)のための音楽音響表現ベンチマークを紹介する。
音響、パフォーマンス、スコア、ハイレベルな記述を含む4つの階層レベルを持つ包括的分類を定義することで、様々な音楽情報検索(MIR)タスクのベンチマークを提供することを目的としている。
次に、8つの公開データセット上の14のタスクに基づいて統一されたプロトコルを構築し、ベースラインとして音楽録音で開発されたすべてのオープンソース事前学習モデルの表現を公平かつ標準的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:56:46 GMT)
Multi-scale Transformer Network with Edge-aware Pre-training for
Cross-Modality MR Image Synthesis [52.4] クロスモダリティ磁気共鳴(MR)画像合成は、与えられたモダリティから欠落するモダリティを生成するために用いられる。
既存の(教師付き学習)手法は、効果的な合成モデルを訓練するために、多くのペア化されたマルチモーダルデータを必要とすることが多い。
マルチスケールトランスフォーマーネットワーク(MT-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:14:17 GMT)
IF2Net: Innately Forgetting-Free Networks for Continual Learning [49.6] 継続的な学習は、以前に学んだ知識に干渉することなく、新しい概念を漸進的に吸収することができる。
ニューラルネットワークの特性に触発され,本研究は,IF2Net(Innately Forgetting-free Network)の設計方法について検討した。
IF2Netは、1つのネットワークがテスト時にタスクのIDを告げることなく、本質的に無制限のマッピングルールを学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 05:26:49 GMT)
Evaluating Graph Neural Networks for Link Prediction: Current Pitfalls
and New Benchmarking [48.6] リンク予測は、グラフのエッジの一部のみに基づいて、目に見えないエッジが存在するかどうかを予測しようとする。
近年,この課題にグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用すべく,一連の手法が導入されている。
これらの新しいモデルの有効性をよりよく評価するために、新しい多様なデータセットも作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 01:58:59 GMT)
Developing Effective Educational Chatbots with ChatGPT prompts: Insights
from Preliminary Tests in a Case Study on Social Media Literacy [43.6] ChatGPTのようなゼロショット学習機能を持つ言語学習モデルの最近の進歩は、プロンプトベースのアプローチを用いて教育チャットボットを開発する新たな可能性を示している。
本稿では,混合ターンチャットボットのインタラクションを可能にするシンプルなシステムを用いたケーススタディを提案する。
本稿では,ChatGPTが複数の相互接続型学習目標を追求し,文化,年齢,教育レベルなどのユーザ特性に教育活動を適応させ,多様な教育戦略や会話スタイルを活用できる能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 22:23:18 GMT)
Input Perturbation Reduces Exposure Bias in Diffusion Models [41.5] 本稿では,長いサンプリングチェーンが,自己回帰テキスト生成における露出バイアス問題と同様の誤差蓄積現象を引き起こすことを示す。
本稿では,推定時間予測誤差をシミュレートするために,基底真理サンプルを摂動させることにより,非常に単純で効果的なトレーニング正則化を提案する。
実験により,リコールと精度に影響を与えることなく,提案した入力摂動がサンプル品質を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:41:57 GMT)
OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts [40.3] ヒューマンインテリジェンスは、複雑なタスクを解決するための基本的なスキルの組み合わせに長けている。
この能力は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なインテリジェントモデルに組み込まれるべきである。
大規模言語モデル(LLM)は、有望な学習能力と推論能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:08:47 GMT)
Universal Information Extraction with Meta-Pretrained Self-Retrieval [39.7] ユニバーサル情報抽出(Universal IE)は、テキストから構造までの一様生成方法で異なる抽出タスクを解くことを目的としている。
外部知識ベースから知識を取得することは、モデルがこの問題を克服するのに役立つかもしれないが、様々なIEタスクに適した知識ベースを構築することは不可能である。
本稿では,PLMからタスク固有の知識を抽出し,汎用IEを強化するメタレトリバーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 00:16:00 GMT)
Intriguing Properties of Text-guided Diffusion Models [39.6] テキスト誘導拡散モデル(TDM)は広く応用されているが、予期せず失敗することがある。
本研究は,TDMの障害モードについて,より詳細に研究し,理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:53:51 GMT)
On the Global Convergence of Natural Actor-Critic with Two-layer Neural
Network Parametrization [38.3] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた自然なアクター批判アルゴリズムについて検討する。
本研究の目的は,本アルゴリズムの性能特性のより深い理解を実現することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 06:22:04 GMT)
Towards A Proactive ML Approach for Detecting Backdoor Poison Samples [38.2] 広告主は、トレーニングデータセットにバックドア毒サンプルを導入することで、ディープラーニングモデルにバックドアを埋め込むことができる。
本研究は,バックドア攻撃の脅威を軽減するために,このような毒のサンプルを検出する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:11:20 GMT)
Learning to Rearrange Deformable Cables, Fabrics, and Bags with
Goal-Conditioned Transporter Networks [36.9] ケーブル、布、バッグなどの変形可能な物体を再配置し、操作することは、ロボット操作における長年の課題である。
1D, 2D, 3Dの変形可能な構造を持つシミュレーションベンチマークスイートを開発した。
本稿では,ロボット操作学習のためのモデルアーキテクチャであるTransporter Networksに目標条件を組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:54:13 GMT)
An Alternative to WSSS? An Empirical Study of the Segment Anything Model
(SAM) on Weakly-Supervised Semantic Segmentation Problems [35.5] Segment Anything Model (SAM)は、優れたパフォーマンスと汎用性を示している。
本報告では,弱スーパービジョンセマンティック(WSSS)におけるSAMの適用について検討する。
画像レベルのクラスラベルのみを付与した擬似ラベル生成パイプラインとしてSAMを適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:37:44 GMT)
SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp
and motion optimization through diffusion [34.3] 本研究では,データ駆動型SE(3)コスト関数を拡散モデルとして学習する手法を提案する。
我々は6DoFグルーピングのためのSE(3)拡散モデルの学習に重点を置いており、関節グルーピングと運動最適化のための新しい枠組みを生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:29:48 GMT)
Improving Speech Enhancement Performance by Leveraging Contextual Broad
Phonetic Class Information [33.8] 音声強調のための追加情報として,音節属性の文脈情報について検討する。
本稿では,エンド・ツー・エンドの自動音声認識モデルによる損失を利用してSE性能を向上させることを提案する。
その結果,文脈的BPC情報によりSE性能が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:52:45 GMT)
DropCompute: simple and more robust distributed synchronous training via
compute variance reduction [33.8] 本稿では,計算時間の変動により労働者が混在する典型的なシナリオについて考察する。
作業者間のばらつきを低減し,同期学習の堅牢性を向上する,シンプルで効果的な分散化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 16:55:31 GMT)
Point-Cloud Completion with Pretrained Text-to-image Diffusion Models [33.4] 現実世界のアプリケーションで収集されたポイントクラウドデータは、しばしば不完全である。
本稿では,事前学習したテキスト・画像拡散モデルを用いたSDS-Completeという手法について述べる。
一般的なデータセットにないオブジェクトを効果的に再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:51:46 GMT)
MOSPC: MOS Prediction Based on Pairwise Comparison [32.6] MOS(Mean opinion score)は、合成音声の品質を評価する主観的尺度である。
ペア比較(MOSPC)に基づくMOS予測のための一般的なフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,各きめ細かなセグメントのランキング精度において,強いベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:38:17 GMT)
Weakly Supervised Regression with Interval Targets [32.0] 本稿では,Regressed with interval target (RIT)と呼ばれる,興味深い教師付き回帰設定について検討する。
関連する回帰設定に関する以前の手法のいくつかは、RITに適応できるが、統計的に一貫性がない。
本稿では、RITのデータ生成プロセスを記述するための新しい統計モデルを提案し、その妥当性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:51:57 GMT)
Improving Generalizability of Graph Anomaly Detection Models via Data
Augmentation [30.8] グラフ異常検出(GAD)は、少数の異常でさえ、良心的ユーザに対して大きな脅威をもたらす可能性があるため、重要なタスクである。
従来の知識として利用可能なラベルを効果的に活用できる最近の半教師付きGAD法は、教師なし手法よりも優れた性能を実現している。
トレーニングデータを充実させ,GADモデルの一般化性を高めるために,textitAugAN というデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:54:18 GMT)
VISION Datasets: A Benchmark for Vision-based InduStrial InspectiON [28.5] VISIONデータセットは14の産業検査データセットの多種多様なコレクションである。
44の欠陥タイプを含む合計18kイメージにより、VISIONはさまざまな実世界のプロダクションシナリオを反映しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 01:11:04 GMT)
Towards High-Quality and Efficient Video Super-Resolution via
Spatial-Temporal Data Overfitting [27.3] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DNN)はコンピュータビジョンの様々な分野で広く使われている。
高品質で効率的なビデオ解像度アップスケーリングタスクのための新しい手法を提案する。
市販の携帯電話にモデルをデプロイし,実験結果から,映像品質の高いリアルタイムビデオ解像度を実現することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:29:37 GMT)
A Universal Semantic-Geometric Representation for Robotic Manipulation [26.5] 本稿では,ロボット工学のための汎用認識モジュールSemantic-Geometric Representation (SGR)を提案する。
SGRは、大規模事前訓練された2次元モデルのリッチな意味情報を活用し、3次元空間推論の利点を継承する。
我々の実験は、SGRがエージェントに様々なシミュレーションおよび実世界のロボット操作タスクを完了させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 04:34:17 GMT)
Vision Guided MIMO Radar Beamforming for Enhanced Vital Signs Detection
in Crowds [26.1] 本研究では,レーダ内のデジタルビームフォーミングを誘導するために,視覚センサを活用する新しいデュアルセンシングシステムを開発した。
キャリブレーションされた双対システムは、視野内における3次元空間で約2センチメートルの精度を75円×65円で、2メートルの範囲で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:09:16 GMT)
Learning Hybrid Actor-Critic Maps for 6D Non-Prehensile Manipulation [25.7] 本稿では6次元非包括的操作のための強化学習手法であるHybrid Actor-Critic Maps for Manipulation (HACMan)を紹介する。
シミュレーションおよび実世界における6次元オブジェクトポーズアライメントタスクにおけるHACManの評価を行った。
代替アクション表現と比較して、HACManは最高のベースラインの3倍以上の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:21:27 GMT)
Structure-Sensitive Graph Dictionary Embedding for Graph Classification [25.5] 本稿では,入力グラフをグラフ辞書の埋め込み空間に変換するためのSS-GDE(Structure-Sensitive Graph Dictionary Embedding)フレームワークを提案する。
我々は,グラフ分類の複数のデータセット上でSS-GDEを行い,その実験結果から,最先端手法に対する有効性と優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:12:13 GMT)
Large-Scale Study of Temporal Shift in Health Insurance Claims [25.2] 我々は,集団レベルでの時間的シフトや,発見されたサブ人口内での時間的シフトをテストするアルゴリズムを構築した。
我々は、2015年から2020年の間、医療保険請求データセットに基づいて242の医療結果を評価して、1,010のタスクを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 04:09:10 GMT)
Revisiting k-NN for Fine-tuning Pre-trained Language Models [25.1] 我々は PLM ベースの分類器を強化するために k-Nearest-Neighbor (kNN) 分類器を再検討する。
我々のアプローチの核心は、予測結果を簡単な例と難しい例の指標として扱うkNN校正トレーニングの実装である。
我々は、微調整、急速調整、ゼロショット、少数ショット、完全教師付き設定に関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:51:29 GMT)
Convolutional GRU Network for Seasonal Prediction of the El
Ni\~no-Southern Oscillation [24.4] 本稿では,エルニーニョ南部振動(ENSO)領域時間列予測問題に対して,畳み込みGated Recurrent Unit (ConvGRU) を改良したネットワークを提案する。
提案するConvGRUネットワークはエンコーダ・デコーダシーケンス・ツー・シーケンス構造を持ち,太平洋地域の歴史的SSTマップを入力として取り込んで,その後数ヶ月間,ENSO領域内で将来のSSTマップを生成する。
その結果, ConvGRU ネットワークは LIM, AF, RNN と比較して Nino 3.4 インデックスの予測可能性を大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 00:15:45 GMT)
Stabilizing GANs' Training with Brownian Motion Controller [24.1] GAN(Generative Adversarial Network)のトレーニングプロセスは不安定であり、グローバルに収束しない。
我々はBrownian Motion Controller (BMC) と呼ばれる広帯域高次ノイズベースコントローラを提案する。
理論上は、DiracGANs-BMCのトレーニング過程が、大域的に指数関数的に安定であり、収束率に依存することを証明している。
実験の結果,我々のGANs-BMCは,より高速な収束率,発振域の小さい,FIDスコアの点で優れた性能で,StyleGANv2-adaフレームワーク下でのGANsのトレーニングを効果的に安定化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:36:26 GMT)
Surface EMG-Based Inter-Session/Inter-Subject Gesture Recognition by
Leveraging Lightweight All-ConvNet and Transfer Learning [23.5] 低解像度の瞬時HD-sEMG画像を用いたジェスチャー認識は、より流動的で自然な筋肉-コンピュータインターフェースを開発するための新たな道を開く。
セッション間とオブジェクト間シナリオ間のデータのばらつきは、大きな課題を示します。
既存のアプローチでは、非常に大きく複雑なConvNetまたは2SRNNベースのドメイン適応手法を使用して、これらのセッション間およびオブジェクト間データのばらつきに起因する分散シフトを近似した。
我々は、軽量なAll-ConvNetとTransfer Learning(TL)を利用した、セッション間およびオブジェクト間ジェスチャー認識の強化のための軽量All-ConvNet+TLモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:56:00 GMT)
MIR-GAN: Refining Frame-Level Modality-Invariant Representations with
Adversarial Network for Audio-Visual Speech Recognition [23.0] フレームレベルのモダリティ不変表現(MIR-GAN)を洗練するための逆ネットワークを提案する。
特に,フレームレベルのモダリティ不変表現(MIR-GAN)を洗練するための逆ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:02:20 GMT)
Enhancing Multi-Camera People Tracking with Anchor-Guided Clustering and
Spatio-Temporal Consistency ID Re-Assignment [22.5] 本稿では,アンカークラスタリング誘導を用いたマルチカメラによる複数人物追跡手法を提案する。
提案手法は,各個人固有の重要な特徴を特定することによって,トラッキングの精度を向上させることを目的としている。
この手法は, 合成データと実世界のデータの両方を扱う上で, 堅牢性と有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:55:45 GMT)
Parameter-efficient Modularised Bias Mitigation via AdapterFusion [22.4] 本稿では,モデルから分離したスタンドアロンデバイアス機能を開発するための新しい手法を提案する。
DAM - まず任意のバイアス緩和機能を個別のアダプタにカプセル化し、それをオンデマンドでモデルに追加するデバイアスのアプローチを紹介します。
以上の結果から,DAMはバイアス軽減の有効性を向上・維持し,マルチ属性シナリオでの忘れを回避し,タスク性能の維持を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 20:14:15 GMT)
Fast Conditional Mixing of MCMC Algorithms for Non-log-concave
Distributions [21.8] MCMCの条件分布は$mathcalX$以上反復し、真の条件分布に高速に混合する。
文の形式化と条件混合率の定量化を行う。
条件混合はガウスの混合物からのサンプリングに興味深い意味を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:30:49 GMT)
Summarization from Leaderboards to Practice: Choosing A Representation
Backbone and Ensuring Robustness [21.6] 自動評価と人的評価の両方において、BARTはPEGやT5よりも優れている。
システム出力のかなりのばらつきは、人間の評価でのみ捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:35:41 GMT)
Hearing Lips in Noise: Universal Viseme-Phoneme Mapping and Transfer for
Robust Audio-Visual Speech Recognition [21.5] AVSRの強靭性を高めるために,雑音不変の視覚的モダリティを提案する。
人間の知覚のメカニズムに触発されて,モーダリティ伝達を実装するユニバーサルビセム・音素マッピング (UniVPM) 手法を提案する。
提案手法は, 各種ノイズ, 清潔な条件下での最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:53:34 GMT)
Neural Continuous-Discrete State Space Models for Irregularly-Sampled
Time Series [18.9] NCDSSMは補助変数を用いて力学からの認識をアンタングルし、補助変数のみに償却推論を必要とする。
本稿では、潜在力学の3つのフレキシブルパラメータ化と、推論中の動的状態の辺りを生かした効率的な学習目標を提案する。
複数のベンチマークデータセットの実証結果は、既存のモデルよりもNCDSSMの計算性能と予測性能が改善されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:20:29 GMT)
2D-Shapley: A Framework for Fragmented Data Valuation [18.4] 断片化データ評価の理論的枠組みとして2D-Shapleyを提案する。
2D-Shapleyは、有用なデータフラグメントの選択など、さまざまな新しいユースケースを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 04:30:12 GMT)
OpenDataVal: a Unified Benchmark for Data Valuation [18.1] OpenDataValは、データバリュエーションのための、使いやすく、統一されたベンチマークフレームワークです。
OpenDataValは、9つの異なる最先端データバリュエーションアルゴリズムを含む統合環境を提供する。
我々はOpenDataValを用いてベンチマーク分析を行い、最先端データ評価手法の有効性を定量化し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:38:29 GMT)
Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases
Prediction:A Multi-Dataset Study [17.8] 現在の心電図に基づく診断システムは,ディープラーニング技術の急速な発展により,有望な性能を示す。
ラベル不足、複数のCVDの共起、目に見えないデータセットのパフォーマンスの低下は、ディープラーニングベースのモデルの普及を妨げる。
本稿では,複数のCVDを同時に認識するマルチラベル半教師付きモデル(ECGMatch)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:46:19 GMT)
Bandwidth Enables Generalization in Quantum Kernel Models [16.9] 近年の研究では、量子モデルの一般化は、量子特徴空間の指数的サイズによって妨げられていることが示されている。
帯域幅の変化は,任意の対象関数への一般化が不可能なモデルから,適切に整合した目標に対する適切な一般化へと導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:21:58 GMT)
Decongestion by Representation: Learning to Improve Economic Welfare in
Marketplaces [15.7] 混雑は、消費者が商品の同じサブセットで非効率に競争する市場において共通の失敗モードである。
現代のオンラインマーケットプレースでは、価格は通常、販売者によって分散された方法で設定される。
このことは、プラットフォームがこの力を使って、混雑を減らして社会福祉を改善する表現を学習する、表現による混雑の現在の研究を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:44:53 GMT)
Quantifying Epistemic Uncertainty in Deep Learning [15.5] 不確かさの定量化は、機械学習の信頼性と堅牢性の中核にある。
深層学習における不確実性,特にテクテプステミック成分を識別する理論的枠組みを提供する。
本稿では,これらの不確かさを推定する2つの手法を提案し,その1つは影響関数に基づくものであり,もう1つは変数に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:01:59 GMT)
Agnostically Learning Single-Index Models using Omnipredictors [15.4] 任意のモノトーンとリプシッツのアクティベーションを持つSIM(Single-Index Models)を不可知的に学習する最初の結果を与える。
また、GLMtronのような標準アルゴリズムと非依存設定におけるロジスティック回帰の新しい保証も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:40:07 GMT)
UniMC: A Unified Framework for Long-Term Memory Conversation via
Relevance Representation Learning [15.3] We propose a Unified framework for Long-term Memory Conversations (UniMC)。
主タスクを確率グラフに基づいて3つのサブタスクに分解する。
各サブタスクは、クエリとメモリ間の関連性を計算するための表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:30:50 GMT)
Chaos Engineering of Ethereum Blockchain Clients [13.1] ブロックチェーンクライアントのレジリエンス評価のためのカオスエンジニアリングアプローチであるChaosETHを提案する。
この結果から,直接クラッシュから完全なレジリエンスに至るまで,クライアントのシステムコールの呼び出しエラーに対するレジリエンス特性が幅広いことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 00:43:29 GMT)
ProMIL: Probabilistic Multiple Instance Learning for Medical Imaging [12.8] マルチインスタンスラーニング(MIL)は、ひとつのラベルがインスタンスの袋全体に割り当てられる弱い教師付き問題である。
本稿では,深層ニューラルネットワークとBernstein推定に基づく,ProMILと呼ばれる専用インスタンスベースの手法を提案する。
実世界の医療応用において, ProMIL は標準的なインスタンスベースの MIL よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:56:52 GMT)
Evolving Strategies for Competitive Multi-Agent Search [12.7] 本稿では,競争的マルチエージェントサーチ(CMAS)として人間の創造的問題解決を最初に定式化する。
主な仮説は、進化的計算を用いてCMASの効果的な戦略を発見することである。
異なる競争環境ごとに異なる専門戦略が進化し、環境全体にわたってうまく機能する一般的な戦略も進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 21:35:41 GMT)
Referenceless User Controllable Semantic Image Synthesis [12.5] ユーザ制御可能なセマンティック画像合成のためのモデルRUCGANを提案する。
提案するネットワークは,各セマンティックレイアウトにユーザ要求のスタイルとして色を注入することにより,参照不要なセマンティック画像合成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 22:34:05 GMT)
Live in the Moment: Learning Dynamics Model Adapted to Evolving Policy [12.3] 我々は、すべての歴史的政策に対する経験的状態-行動訪問分布に適合するダイナミクスモデルを学習する。
そこで我々はtextitPolicy-adapted Dynamics Model Learning (PDML) という新しい動的モデル学習手法を提案する。
MuJoCoにおける一連の連続制御環境の実験では、PDMLは、最先端のモデルベースRL法と組み合わせて、サンプル効率と高い性能で大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:26:48 GMT)
Neural Collapse in Deep Linear Networks: From Balanced to Imbalanced
Data [12.2] 大量のパラメータを持つ複雑な系は、収束するまでのトレーニングで同じ構造を持つことを示す。
特に、最終層の特徴がクラス平均に崩壊することが観察されている。
本結果は,最終層の特徴と分類器をベクトルからなる幾何学へ収束させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:55:53 GMT)
Can we falsify the justification of the validity of Wald confidence
intervals of doubly robust functionals, without assumptions? [11.7] DR機能学のクラスは広く、経済学やバイオ統計学において中心的な重要性を持つ。
hatpsi_1$ のバイアスは、2つのニュアンス関数 $b$ と $p$ が推定されるレートの積に依存する。
最も一般的なアナリストは、複雑性を低減した仮定の下で、Cauchy-Schwarz上層境界が$hatpsi_1$のバイアスが$oであることを証明することによって、彼女のWald CIの有効性を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:55:51 GMT)
Metaverse: Security and Privacy Concerns [11.7] 現実世界に似た3次元仮想宇宙である「メタバース」という用語は、1990年代に先延ばしされて以来、常に想像力に満ちていた。
差別の削減、個人差の排除、社会化など、人間の社会に多くの利益をもたらす可能性がある。
しかし、すべてにはセキュリティとプライバシに関する懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:58:33 GMT)
RetinexFlow for CT metal artifact reduction [10.6] 金属アーチファクトはCT(Computerd tomography)イメージングにおいて大きな課題である。
本研究では, 分解作業と完成作業の組合せとして, 金属加工品の還元問題を定式化する。
本稿では、Retinex理論と条件正規化フローに基づく、新しいエンドツーエンド画像ドメインモデルであるRetinexFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:53:52 GMT)
In-Process Global Interpretation for Graph Learning via Distribution
Matching [10.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、重要なグラフパターンをキャプチャする能力に優れていたため、強力なグラフ学習モデルとして登場した。
事前学習したGNNモデルが個々の予測に使用するデータパターンを抽出することにより、過去の取り組みは、ポストホックな局所解釈に重点を置いている。
本稿では,GNNの訓練過程を支配する高レベルかつ人間知能なパターンを蒸留することを目的とした,プロセス内グローバルな解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 00:50:36 GMT)
PromptCast: A New Prompt-based Learning Paradigm for Time Series
Forecasting [9.9] 既存の時系列予測手法では,数値列を入力とし,数値列を出力とする。
事前学習された言語基盤モデルの成功に触発されて、我々は新しい予測パラダイム、即時時系列予測を提案する。
この新たなタスクでは、数値入力と出力をプロンプトに変換し、予測タスクを文対文でフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:36:39 GMT)
Linear Distance Metric Learning with Noisy Labels [9.9] たとえデータがノイズであっても、基底真理線型計量は任意の精度で学習可能であることを示す。
損失関数やパラメータの精度を確実に維持できる低ランクモデルに学習モデルを切り換える効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:04:14 GMT)
Counting stabiliser codes for arbitrary dimension [9.5] 任意の正の整数に対して$d$-dimensional qudits からなる $[[n,k]]_d$ 安定化符号の数を計算する。
安定状態の濃度は、これまでのところ素次元の場合のみ知られていたが、量子コンピューティングにおける多くのトピックにおいて量子化器として重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:06:26 GMT)
NLP-based Automated Compliance Checking of Data Processing Agreements
against GDPR [9.0] 我々は、与えられたDPAの"shall"要求に対するコンプライアンスをチェックする自動化されたソリューションを提案する。
提案手法では,750件のうち618件が真違反であり,76件の偽違反を提起し,さらに524件の要件を正しく識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:59:12 GMT)
Enhanced Masked Image Modeling for Analysis of Dental Panoramic
Radiographs [8.4] 本研究では,マスク型画像モデリング(SimMIM)変換器上での自己拡張型自己教師学習を提案する。
マスクされたパッチの予測損失に加えて、SD-SimMIMは可視パッチの自己蒸留損失を計算する。
SD-SimMIMを歯科用パノラマX線に応用し, 歯の修復, 矯正器具の検出, 症例分割作業を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:20:38 GMT)
Balanced Energy Regularization Loss for Out-of-distribution Detection [8.2] 本稿では, 単純だが多種多様なタスクに有効である平衡エネルギー正則化損失を提案する。
提案手法は, セマンティックセグメンテーションにおけるOOD検出, ロングテール画像分類, 画像分類において, 従来のエネルギー正規化損失よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 06:11:11 GMT)
Deceptive AI Ecosystems: The Case of ChatGPT [8.1] ChatGPTは人間のような反応を生成する能力で人気を博している。
本稿では,ChatGPTが社会的プレッシャーが開発・展開に影響を与える現実世界でどのように機能するかを検討する。
本稿では,ChatGPTの擬人的相互作用から生じる倫理的課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:36:19 GMT)
Pacos: Modeling Users' Interpretable and Context-Dependent Choices in
Preference Reversals [8.0] 我々は,ユーザの適応重み,イテム間比較,表示位置の3つの要因を同定した。
3つの要因を同時に扱うための統合フレームワークとして,Pacosというコンテキスト依存の嗜好モデルを提案する。
実験の結果,提案手法は,ユーザの選択を予測するための先行作業よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:40:40 GMT)
Towards MoE Deployment: Mitigating Inefficiencies in Mixture-of-Expert
(MoE) Inference [7.7] 言語モデリング(LM)と機械翻訳(MT)という2つのMoEワークロードの特徴を提供する。
本研究では,(1)動的ゲーティング,(2)エキスパートバッファリング,(3)エキスパートロードバランシングの3つの最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 01:33:19 GMT)
Score-based Data Assimilation [7.3] 軌道推定のためのスコアベースのデータ同化を導入する。
我々は、任意の長さの軌道のスコアを、短いセグメントにまたがって一連のスコアに分解できるというキーインサイトに基づいて、状態軌道のスコアに基づく生成モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:22:03 GMT)
The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and
Reinforcement Learning [6.9] この論文は、$d$-dimensional approximation recursion, $$theta_n+1=theta_n + alpha_n + 1 f(theta_n, Phi_n+1) $$ in ここで$Phi$は、一般的な状態空間上の幾何学的にエルゴード的なマルコフ連鎖である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:11:56 GMT)
Directional router and controllable non-reciprocity transmission based
on phase and pathway coherence [6.9] 4つの空洞を持つ多チャネル量子ルータは、2つの結合共振器導波路と4つの単一空洞によって構成される。
特定ポートからの光子流出確率を100%程度に調整することで、指向性ルーティングを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:48:59 GMT)
Learn to Enhance the Negative Information in Convolutional Neural
Network [6.9] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をLENIと呼ぶ学習可能な非線形活性化機構を提案する。
負のニューロンを切断し「死のReLU」の問題に苦しむReLUとは対照的に、LENIは死んだ神経細胞を再構築し、情報損失を減らす能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:02:36 GMT)
Carbon cluster emitters in silicon carbide [6.9] 近年,4H-SiCの蛍光性高スピン点欠陥は,多くの応用に優れた候補であることが証明されている。
本研究では,4H-SiCの最大4炭素原子を含む炭素クラスターの電子構造,生成エネルギー,解離エネルギー,振動特性,フル蛍光スペクトルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:25:23 GMT)
Generation of Radiology Findings in Chest X-Ray by Leveraging
Collaborative Knowledge [6.8] 医学的イメージを解釈する認知的タスクは、放射線学のワークフローにおいて最も重要であり、しばしば時間を要するステップである。
この研究は、ほとんどの時間をFindingsの執筆またはナレーションに費やしている放射線学者の作業量を削減することに焦点を当てている。
単段階画像キャプションタスクとして放射線学レポートを生成する過去の研究とは異なり、CXR画像の解釈の複雑さを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 00:51:28 GMT)
Leveraging ChatGPT As Text Annotation Tool For Sentiment Analysis [6.6] ChatGPTはOpenAIの新製品で、最も人気のあるAI製品として登場した。
本研究では、さまざまな感情分析タスクのためのデータラベリングツールとしてのChatGPTについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:20:42 GMT)
The Importance of Human-Labeled Data in the Era of LLMs [6.3] 大規模言語モデル(LLM)の出現は、カスタマイズされた機械学習モデルの開発に革命をもたらした。
LLMの訓練と実施によって促進される自動化は、人間レベルのラベリング介入が、教師付き学習の時代と同じレベルの重要さをもはや持たないという議論や願望につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:12:03 GMT)
SOCRATES: Text-based Human Search and Approach using a Robot Dog [6.2] 我々は、TEXシステム(SOCRATES)に基づく人間に接近するロボットのためのSOCraticモデルを提案する。
本稿では,まず,言語領域の大規模事前学習モデルを接続して,下流課題を解決するヒューマンサーチソクラティックモデルを提案する。
そこで本研究では,人間に接近するターゲット音響ロボットの動きを生成するためのハイブリッド学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:30:54 GMT)
Working Memory Capacity of ChatGPT: An Empirical Study [5.9] OpenAIによって開発された大規模言語モデルであるChatGPT(gpt-3.5-turbo)の動作メモリ容量を体系的に評価する。
実験の結果,ChatGPTはnが増加するにつれて性能が著しく低下することがわかった。
実験結果から, n-backタスクは, 大規模言語モデルの動作メモリ容量をベンチマークするツールとして有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:00:12 GMT)
Evolutionary Verbalizer Search for Prompt-based Few Shot Text
Classification [5.6] 提案手法は,提案手法を改良した新しい進化型動詞処理アルゴリズムであるEVSを提案する。
本稿では,最適な動詞処理器を自動構築することに集中し,高速な動詞処理器を用いたプロンプトベースチューニングを改善するための新しいEVSアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:03:11 GMT)
Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent
Progress, Challenges, and Future Directions [5.5] グラフ表現学習(GRL)は、バイオメディシンを含む様々な分野のブレークスルーに大きく貢献する中心的な分野として登場した。
本調査は, GRL法の最近の進歩とバイオメディカル分野への応用を概観するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:36:22 GMT)
Rapid Image Labeling via Neuro-Symbolic Learning [5.5] 本稿では,少量のラベル付きデータから画像ラベリングルールを推論するRapidというニューロシンボリックアプローチを提案する。
特にRapidは、事前訓練されたCVモデルと帰納的論理学習を組み合わせて、ロジックベースのラベリングルールを推論する。
ラピッドは4つの画像ラベリングタスクにおいて83.33%から88.33%のラベル付け精度を達成し、12から39のラベル付きサンプルしか持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:02:56 GMT)
Prior-knowledge-informed deep learning for lacune detection and
quantification using multi-site brain MRI [5.4] 脳小血管疾患や認知症などの認知疾患を評価する上で,血管起源と推定される涙液が重要である。
画像データからラキューンの視覚的評価は、小さなサイズ、疎外性、模倣のため、困難で、時間がかかり、レーダに依存している。
そこで我々は,ラグーン検出に加えて,カテゴリー的重み付けスコアを出力する新しいフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:16:19 GMT)
Principled and Efficient Motif Finding for Structure Learning of Lifted
Graphical Models [5.3] 構造学習は、ニューロシンボリックAIと統計リレーショナル学習の分野の中心となるAIの中核的な問題である。
昇降型グラフィカルモデルにおける構造モチーフのマイニングのための第一原理的アプローチを提案する。
我々は,最先端構造学習の手法を,精度で最大6%,実行時の最大80%で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:27:50 GMT)
QCNeXt: A Next-Generation Framework For Joint Multi-Agent Trajectory
Prediction [5.3] 路上エージェントの将来の軌跡の同時分布を推定することは自動運転に不可欠である。
本稿では,QCNeXtと呼ばれるマルチエージェント軌道予測のための次世代フレームワークを提案する。
提案手法はArgoverse 2マルチエージェント動作予測ベンチマークで1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:40:40 GMT)
A Novel Driver Distraction Behavior Detection Based on Self-Supervised
Learning Framework with Masked Image Modeling [5.2] ドライバーの気晴らしは、毎年かなりの数の交通事故を引き起こす。
本稿では,運転者の気晴らし行動検出のためのマスク付き画像モデリングに基づく自己教師付き学習手法を提案する。
大規模運転注意散逸行動データセットの試験結果から,本論文で提案した自己教師型学習手法が99.60%の精度を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:16:43 GMT)
Towards Large-scale Single-shot Millimeter-wave Imaging for Low-cost
Security Inspection [5.0] 安全検査のための有望な技術としてミリ波イメージング(MMW)が登場している。
近年の進歩にもかかわらず、要求される大規模アンテナアレイの高コストは、MMWイメージングの実用化を妨げている。
スパースアンテナアレイを用いた大規模単発MMWイメージングフレームワークについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:36:39 GMT)
Quantum Algorithms for the Shortest Common Superstring and Text
Assembling Problems [4.8] テキスト集合問題の2つのバージョンについて考察する。
文字列のシーケンスは$s1,dots,sn$ of total length $L$ that is a dictionary, string $t$ of length $m$ that is textsです。
どちらの問題に対しても、従来の量子アルゴリズムよりもうまく動作する新しい量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:16:49 GMT)
Human vs Machine: Comparison of Student-generated and AI-generated
Educational Content [4.5] 大規模言語モデル(LLMs)は、大規模に学習教材を迅速に作成する上で、有望なソリューションを提供するように見える。
学習指導活動の一環として,LLMが生み出す資源の質と学生が生み出す資源の質を比較した。
その結果、学生が認識するAI生成リソースの品質は、同僚が生成するリソースの品質と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:49:21 GMT)
Identifiable causal inference with noisy treatment and no side
information [4.4] 本研究では,不正確な連続処理変数を仮定するモデルについて検討する。
提案手法の因果効果推定は, 測定誤差のばらつきや, その他の側面情報の知識がなくても, 同定可能であることを証明した。
我々の研究は、信頼できる因果推論を行うアプリケーションの範囲を広げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:38:10 GMT)
Stochastic First-Order Learning for Large-Scale Flexibly Tied Gaussian
Mixture Model [4.4] 本稿では,一次最適化を用いたGMMの高速オンラインパラメータ推定アルゴリズムを提案する。
提案手法は,確率関数に対してより収束した最大値,収束に必要なエポック数が少なく,エポックあたりの時間消費も少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:23:40 GMT)
Development of a Trust-Aware User Simulator for Statistical Proactive
Dialog Modeling in Human-AI Teams [4.4] 近年,人間-AIチームという概念が注目されている。
人間とAIチームメイトとの効果的なコラボレーションのためには、緊密な協調と効果的なコミュニケーションには、積極的活動が不可欠である。
本稿では,プロアクティブダイアログポリシーのトレーニングとテストのためのコーパスベースユーザシミュレータの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:56:01 GMT)
Should ChatGPT and Bard Share Revenue with Their Data Providers? A New
Business Model for the AI Era [4.3] 大規模言語モデルのような大規模なAIツールは、継続的に改善するためには、より高品質なデータを必要とする。
現在の著作権法は、様々な種類のデータへのアクセスを制限する。
まったく新しい収益分配ビジネスモデルは、AIツールからほぼ独立したものでなければならないが、データエンゲージメントを測定するために、即時ベースのスコアリングシステムを確立する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 04:23:04 GMT)
Deep learning-based group-wise registration for longitudinal MRI
analysis in glioma [3.6] グリオーマMRIの経時的, 学習的, グループ的登録法を提案する。
より詳細な登録で同等のDice係数を実現し、ランタイムを1分以内で大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:13:43 GMT)
Meta-Learning for Airflow Simulations with Graph Neural Networks [3.5] 本稿では,OoD(Out-of-distribution)サンプルにおける学習モデルの性能向上のためのメタラーニング手法を提案する。
具体的には,各気翼上のCFD内の気流シミュレーションをメタラーニング問題として設定し,一つの気翼形状で定義された各例を個別のタスクとして扱う。
学習モデルのOoD一般化性能向上のための提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:25:13 GMT)
Emergent Visual Sensors for Autonomous Vehicles [3.3] 我々は、赤外線カメラ、レンジゲートカメラ、偏光カメラ、イベントカメラの4つの新しいイメージセンサーの原理を概観する。
それらの比較優位性、既存または潜在的アプリケーション、および対応するデータ処理アルゴリズムが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 08:29:37 GMT)
Few-shot Medical Image Segmentation via Cross-Reference Transformer [3.3] Few-shot segmentation(FSS)は、少数のラベル付きサンプルから新しいカテゴリを学習することで、これらの課題に対処する可能性がある。
そこで本研究では,クロス参照変換器を用いた画像分割ネットワークを提案する。
実験の結果,CTデータセットとMRIデータセットの両方で良好な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:48:55 GMT)
Local-to-global Perspectives on Graph Neural Networks [2.7] この論文はグラフニューラルネットワーク(GNN)における局所的・言語的視点を示す。
GNNをローカルメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)とグローバルグラフトランスフォーマーに分類した後、我々は3つの作業を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 05:58:19 GMT)
Bi-LSTM Price Prediction based on Attention Mechanism [2.5] 我々は,金とビットコインという2つの一般的な資産をベースとした,注目機構に基づく双方向LSTMニューラルネットワークを提案する。
予測結果から2年間で1089.34%のリターンを得た。
また,本論文で提案したBi-LSTMモデルと従来のモデルとの比較を行い,本モデルが本データセットで最高の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:04:13 GMT)
An Empirical Study of Untangling Patterns of Two-Class Dependency Cycles [2.3] 依存性のサイクルは、ソフトウェアの品質と保守性に大きな課題をもたらします。
本稿では,ソフトウェア開発者が2つのクラス間の依存性サイクルを実際に解決するために使用する繰り返しパターンについて,実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:14:56 GMT)
Towards Stability of Autoregressive Neural Operators [2.3] 本研究では,Navier-Stokes回転流体流,浅水,および原型的高分解能気象予報システムを含む科学的システムについて報告する。
ニューラルネットワークに設計原則を適用することで、これらのシステムのオリジナルのモデルと比較して、定性的な分散の兆候のない800%の予測で、長距離予測におけるエラーが大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:57:02 GMT)
NL2CMD: An Updated Workflow for Natural Language to Bash Commands
Translation [2.1] 本稿では,Bashコマンドをスクラッチから合成する研究に2つの貢献をする。
まず、対応する英語テキストからBashコマンドを生成するのに使用される最先端の翻訳モデルについて述べる。
第2に、NL2CMDデータセットを新たに導入し、自動生成し、人間の介入を最小限に抑え、以前のデータセットの6倍以上の規模となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 16:27:16 GMT)
Multi-dimensional concept discovery (MCD): A unifying framework with
completeness guarantees [1.9] 本稿では,概念レベルの完全性関係を満たす従来のアプローチの拡張として,多次元概念発見(MCD)を提案する。
より制約のある概念定義に対するMDDの優位性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:03:27 GMT)
On Refactoring Quantum Programs [1.8] リファクタリングは、ソフトウェアの効率性と保守性を改善するための重要なテクニックです。
本稿では,量子プログラムに特化して設計された包括的手法を提示することによって,そのギャップを埋める。
我々の研究は量子プログラミング言語Q#に焦点を当てているが、我々のアプローチは他の量子プログラミング言語にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:15:37 GMT)
Dropout Regularization Versus $\ell_2$-Penalization in the Linear Model [1.7] 線形回帰モデルにおける降下を伴う勾配降下の統計的挙動について検討する。
結果は、勾配降下ダイナミクスとドロップアウトによって引き起こされる追加のランダム性の間の相互作用により、より微妙な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:17:15 GMT)
Deep Learning Models on CPUs: A Methodology for Efficient Training [1.7] 本稿では,CPUを用いた深層学習モデルの学習にいくつかの貢献をする。
これは、Intel CPU上でディープラーニングモデルのトレーニングを最適化する手法と、ProfileDNNと呼ばれるツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:34:26 GMT)
GenPose: Generative Category-level Object Pose Estimation via Diffusion
Models [1.7] カテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定を条件付き生成モデルとして再検討することで,新しい解を提案する。
提案手法は,厳密な5d2cmおよび5d5cmの計測値に対して50%と60%を越え,REAL275データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:45:42 GMT)
An adaptable JSON Diff Framework [1.4] 非順序比較の概念を導入し、ユーザが柔軟に比較シナリオをカスタマイズできるようにする。
比較シナリオ間の差異をよりよく視覚化し、理解するための差分反応を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:08:13 GMT)
Gender Bias in Transformer Models: A comprehensive survey [1.1] 人工知能(AI)におけるジェンダーバイアスは、個人の生活に深く影響する懸念として浮上している。
本稿では,トランスフォーマーモデルにおけるジェンダーバイアスを言語学的観点から調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:40:47 GMT)
"You might think about slightly revising the title": identifying hedges
in peer-tutoring interactions [1.0] ヘッジは会話の相互作用の管理において重要な役割を果たす。
我々は、ヘッジを特定するための計算フレームワークを構築するために、マルチモーダルなピアチューニングデータセットを使用する。
我々は、ピアチューニング会話でヘッジを特徴付ける特徴を探索するために、モデル説明可能性ツールを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:47:54 GMT)
MA-BBOB: Many-Affine Combinations of BBOB Functions for Evaluating
AutoML Approaches in Noiseless Numerical Black-Box Optimization Contexts [0.8] (MA-)BBOBは、一般公開のIOHファウンサープラットフォーム上に構築されている。
パフォーマンス分析と視覚化のためのインタラクティブなIOHanalyzerモジュールへのアクセスを提供し、(MA-)BBOB関数で利用可能なリッチで成長中のデータコレクションとの比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:32:12 GMT)
Deep Learning Method for Cell-Wise 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） (Sun, 18 Jun 2023 19:17:33 GMT)
Hierarchical entanglement shells of multichannel Kondo clouds [0.4] 不純物や境界はしばしば隙間のないバルクに非自明な境界条件を課す。
これは金堂雲がどのように空間的に形成され、金属中の磁気不純物を検出するかという根本的な問題に関連している。
ここでは、多チャンネル近藤雲の量子コヒーレント空間構造とエネルギー構造を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:22:40 GMT)
HierarchicalEOM.jl: An efficient Julia framework for hierarchical
equations of motion in open quantum systems [0.4] HierarchicalEOM.jlは、階層運動方程式(HEOM)を統合するジュリアフレームワークである
HierarchicalEOM.jlは、ボゾンおよびフェルミオンスペクトル、定常状態、および全ての補助密度作用素(ADO)の拡張空間におけるフルダイナミックスを計算する方法の集合を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:46:24 GMT)
A Metadata-Based Ecosystem to Improve the FAIRness of Research Software [0.3] 研究ソフトの再利用は、研究効率と学術交流の中心である。
DataDescエコシステムは、詳細でマシン操作可能なメタデータを備えたソフトウェアインターフェースのデータモデルを記述するためのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:01:08 GMT)
CompanyKG: A Large-Scale Heterogeneous Graph for Company Similarity
Quantification [0.2] 我々は,企業の特徴や関係を多様に表現し,学習するための知識グラフである企業KGを提案し,公開する。
具体的には、131万の企業が、企業記述の埋め込みに富んだノードとして表現されている。
15の異なる企業間関係は、51.06万の重み付きエッジをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 23:45:15 GMT)
Weighted structure tensor total variation for image denoising [0.0] 異方性全変量モデル(ATV)と構造テンソル全変量モデル(STV)を組み合わせた新しい画像復調正規化器を提案する。
モデルは、画像の1次情報を効果的にキャプチャし、復調処理中に局所的な特徴を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 05:37:38 GMT)
UniSG^GA: A 3D scenegraph powered by Geometric Algebra unifying
geometry, behavior and GNNs towards generative AI [0.0] UniSGGAは3Dシーンの振る舞いと幾何学的データを組み込んだ,新たな統合されたシーングラフ構造である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)をシームレスに統合し、生成タスク中に3Dシーングラフ(3D-SG)を変換する際の課題に対処するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 19:01:56 GMT)
Trotter error with commutator scaling for the Fermi-Hubbard model [0.0] 一般的なトロッター積の公式に対して、小さなプレファクタを持つ高階誤差境界を導出する。
次に、これらの境界をフェルミ・ハバード・ハミルトニアンによって支配される実時間量子時間進化作用素に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:27:12 GMT)
Transferring Neural Potentials For High Order Dependency Parsing [0.0] 本稿では,ビスフィンスコアを用いてアークスコアを推定し,それからグラフィカルモデルに伝播する。
グラフィカルモデル内の推論は二重分解を用いて解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 03:58:41 GMT)
Stock Price Prediction using Dynamic Neural Networks [0.0] 本稿では,日替わりの株価を予測するための時系列動的ニューラルネットワークの解析と実装について述べる。
ニューラルネットワークは、カオス的、非線形、そして一見ランダムなデータの基本パターンを識別する非通過能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 20:06:44 GMT)
Security of One-Way Entanglement Purification with Quantum Sampling
Against a Restricted Adversary [0.0] 絡み合い浄化プロトコルは、ノイズの多いチャネルに絡み合いを分散することにより、量子ネットワークの将来において重要な役割を果たすことを約束する。
本稿では,量子サンプリングを利用して,単一量子ビットのパウリゲートに制限された敵に対して,その安全性を証明できる一方通行の絡み合い浄化プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 02:29:21 GMT)
Reduce dark count effects by optimizing measurements [0.0] 我々は、ダークカウント効果のロバスト性を実用的な検出器で反映し、測定の新しい最適性を定義する。
この研究は、測定の最適化に基づいてダークカウント効果を処理しようとする最初の試みかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:07:04 GMT)
Quantum computer based Feature Selection in Machine Learning [0.0] 特徴選択タスクを2次非制約最適化問題(QUBO)として扱う。
異なる結果と小さな問題設定を比較した。
継続するエラー率のため、古典的な最適化手法は依然として優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:58:34 GMT)
Quantum Superposition and Entanglement in Spin-Glass Systems [0.0] スピングラスは、潜在的構成を含む等しく可能な重ね合わせ状態(SS)に存在することが示唆された。
我々は、これらのSSの分類体系を、磁気秩序(秩序)の識別への貢献に基づいて確立する。
我々の研究はスピングラスと量子磁石における量子重ね合わせの役割についてさらなる知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:16:10 GMT)
Quantum Entropy and Central Limit Theorem [0.0] 量子量に基づく離散変数量子系について検討する。
ゼロ平均量子状態の畳み込みを繰り返すことに基づく中心極限定理を確立する。
DVビームスプリッタとDV増幅器の2つの例について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:25:30 GMT)
News Verifiers Showdown: A Comparative Performance Evaluation of ChatGPT
3.5, ChatGPT 4.0, Bing AI, and Bard in News Fact-Checking [0.0] OpenAIのChatGPT 3.5と4.0、GoogleのBard(LaMDA)、MicrosoftのBing AIが評価された。
その結果、全てのモデルで適度な熟練度を示し、平均スコアは100点中65.25点だった。
OpenAIのGPT-4.0のスコアは71であり、偽造と事実を区別する新しいLSMの能力の限界が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 04:30:29 GMT)
Metal-insulator transition and magnetism of SU(3) fermions in the square
lattice [0.0] 正方格子におけるSU(3)対称フェルミ-ハバードモデル(FHM)を1/3$-fillingで検討する。
本稿では,金属絶縁体遷移と磁気クロスオーバーのシグネチャを観察するモデルのT$-$U$位相図を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 22:04:53 GMT)
Manifestation of strong and ultra-strong coupling in high-order
correlation function [0.0] 結合状態間の遷移は、異なる順序の相関関数に対して異なる順序で起こることを示す。
高次相関関数の測定は「キャビティモード-単一原子」における超強結合の観察を可能にすると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 14:18:43 GMT)
Isabelle Formalisation of Original Representation Theorems [0.0] 明らかに無関係な数学的対象をリンクする新しい定理は、巨大なデータベース上のクロスサイトデータマイニングによって発見された。
そのような定理の起源と新しさを考えると、それらの形式的検証は特に望ましい。
本稿では、Isabelle/HOL定義と定理による検証を行い、そのプロセスで見られる技術的課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:43:21 GMT)
How Jellyfish Characterise Alternating Group Equivariant Neural Networks [0.0] 学習可能で線型で$A_n$-equivariantな層関数の基底は、そのようなテンソルパワー空間の間の$mathbbRn$の標準基底である。
また,本手法が局所対称性に同値なニューラルネットワークの構築にどのように一般化するかについても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:10:23 GMT)
Hitting time expressions for quantum channels: beyond the irreducible
case and applications to unitary walks [0.0] この研究では、有限次元ヒルベルト空間上で作用する量子チャネルに付随する一般化された逆を利用する。
この研究で研究された質問は、グラフ上の量子力学に関する最近の結果によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 15:11:58 GMT)
GPU-Accelerated Verification of Machine Learning Models for Power
Systems [0.0] 近年,大規模機械学習(ML)モデルの性能を厳格に検証するための計算ツールが著しく進歩している。
しかし、彼らの成功にもかかわらず、これらのルーチンがシステム問題へのアウト・オブ・ボックス適用を妨げている。
本稿では,この問題を2つの重要な方法で解決する。
私たちは、$alpha,beta$-CROWNソルバを使って、最初の一連のイノベーションを構築し、テストします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 18:46:16 GMT)
Deep Learning Convective Flow Using Conditional Generative Adversarial
Networks [0.0] FluidGANは、エネルギー輸送と結合した時間依存の対流を学習し、予測することができる。
我々の枠組みは、基礎となる物理モデルが複雑または未知である決定論的多物理現象を理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 20:43:47 GMT)
Conditional expectation via compact kernels [0.0] 本稿では,条件付き予測を推定するための演算子理論的アプローチについて述べる。
カーネル積分作用素は、再生されたカーネルヒルベルト空間における線形逆問題として推定問題を設定するためのコンパクト化ツールとして用いられる。
この方程式は数値近似に安定な解を持ち、したがってデータ駆動実装の収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 16:11:40 GMT)
Can predictive models be used for causal inference? [0.0] Supervised Machine Learning (ML)とDeep Learning (DL)アルゴリズムは予測タスクで優れている。
一般に、それらは非因果関係を利用して行うと仮定される。
この説明と予測のトレードオフは、期待したほど深く、根本的ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 13:11:36 GMT)
Breast Cancer Segmentation using Attention-based Convolutional Network
and Explainable AI [0.0] 乳がん(BC)は依然として重大な健康上の脅威であり、現在長期治療は行われていない。
早期発見は重要であるが、マンモグラフィーの解釈は高い偽陽性と陰性によって妨げられる。
この研究は、セグメンテーションのための注意に基づく畳み込みニューラルネットワークを示し、BCの検出と分類のスピードと精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 21:21:45 GMT)
Brauer's Group Equivariant Neural Networks [0.0] 我々は、層が$mathbbRn$のテンソルパワーを持つような全ての可能な群同変ニューラルネットワークの完全な特徴付けを提供する。
そのようなテンソルパワー空間間の学習可能、線型、等変層関数に対する行列の分散集合を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 09:59:47 GMT)
Automated Assignment and Classification of Software Issues [0.0] 本論文では,浅層学習のための言語機能セットを提案する。
問題を、バグ、新機能、改善など、異なるクラスに分類するために、分類アプローチを採用しています。
浅層手法のアンサンブルは問題割当で0.92、精度で0.90を達成するが、これは統計的に最先端のディープ言語モデルに匹敵するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 20:06:58 GMT)
An efficient quantum algorithm for preparation of uniform quantum
superposition states [0.0] 重ね合わせ状態 $ketPsi$ はゲートの複雑さと回路深さが$O(logM)$ で効率的に作成できることを示す。
均一な重ね合わせ状態である $ketPsi$ を作成するには、アンシラビットも、複数の制御を持つ量子ゲートも必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 17:59:00 GMT)
A Study on Quantifying Sim2Real Image Gap in Autonomous Driving
Simulations Using Lane Segmentation Attention Map Similarity [0.0] 現在、シミュレーション画像のリアリズムを定量的に評価するための合意された基準は存在しない。
本稿では,ENet-SADの自己注意蒸留プロセスから注目マップを用いて,シミュレーション道路画像の類似度を測定する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 07:08:40 GMT)
A Globally Convergent Gradient-based Bilevel Hyperparameter Optimization
Method [0.0] ハイパーパラメータ最適化問題の解法として,勾配に基づく双レベル法を提案する。
提案手法は, より低い計算量に収束し, テストセットをより良く一般化するモデルに導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 12:40:24 GMT)
A Cognitive Study on Semantic Similarity Analysis of Large Corpora: A
Transformer-based Approach [0.0] 我々は,従来の技術とトランスフォーマー技術の両方を用いて,米国特許法とPhrase Matchingデータセットのセマンティック類似性解析とモデリングを行う。
実験の結果,従来の手法と比較して手法の性能が向上し,平均ピアソン相関スコアは0.79。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 11:56:32 GMT)
A Cloud-based Machine Learning Pipeline for the Efficient Extraction of
Insights from Customer Reviews [0.0] 本稿では,パイプラインに統合された機械学習手法を用いて,顧客レビューから洞察を抽出するクラウドベースのシステムを提案する。
トピックモデリングには、自然言語処理用に設計されたトランスフォーマーベースニューラルネットワークを用いる。
本システムでは,このタスクの既存のトピックモデリングやキーワード抽出ソリューションよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jun 2023 10:56:14 GMT)