Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing [139.8]
CRITICは、大規模な言語モデルに対して、ツールとのヒューマンインタラクションに似た方法で、自分たちのアウトプットの検証と修正を可能にする。自由形式の質問応答、数学的プログラム合成、毒性低減を含む包括的評価は、CRITICがLLMの性能を一貫して向上することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:35:29 GMT)
SAM Struggles in Concealed Scenes -- Empirical Study on "Segment Anything" [132.3]
Segment Anything Model (SAM) はコンピュータビジョンの基礎モデルである。本報告では,隠れた3つのシーン,すなわちカモフラージュされた動物,工業的欠陥,医療的障害を選択し,SAMを未開の環境下で評価する。私たちの主な観察は、SAMが隠されたシーンでスキルを欠いているように見えることです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:01:52 GMT)
Fine-tuning Multimodal LLMs to Follow Zero-shot Demonstrative Instructions [130.5]
汎用的で軽量なVisual Prompt Generator Complete Module (VPG-C)を導入する。 VPG-Cは、実証的な指示を解釈するために欠落した詳細を推測し、完成する。私たちは、実証的な命令理解のための包括的なベンチマークであるDEMONを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:13:17 GMT)
DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity Human-centric Rendering [126.0]
ニューラルアクターレンダリングのための人間のパフォーマンスデータの大規模かつ高忠実なリポジトリであるDNAレンダリングを提案する。我々のデータセットには、1500人以上の被験者、5000のモーションシーケンス、67.5Mのフレームのデータボリュームが含まれています。我々は,最大解像度4096 x 3000の60個の同期カメラと15fpsの速度,ステルカメラキャリブレーションステップを含む,データをキャプチャするプロフェッショナルなマルチビューシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:24:23 GMT)
Learning Mask-aware CLIP Representations for Zero-Shot Segmentation [121.0]
Mask-awareProposals CLIP (IP-CLIP) は任意の数の画像とマスクの提案を同時に処理するために提案されている。マスク認識損失と自己蒸留損失はIP-CLIPを微調整するように設計されており、CLIPが異なるマスク提案に応答することを保証している。我々は、人気のあるゼロショットベンチマークで広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:27:31 GMT)
PixArt-$\alpha$: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis [100.8]
本稿では,トランスフォーマーを用いたT2I拡散モデルであるPIXART-$alpha$について述べる。最大1024pxまでの高解像度画像合成をサポートし、訓練コストが低い。 PIXART-$alpha$は画質、芸術性、セマンティックコントロールに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:18:00 GMT)
AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data [93.7]
52kのAlpacaデータからフィルタした9kの高品質データのみを微調整したAlpaGasusを紹介する。 AlpaGasusは、複数のテストセットと制御された人間の評価において、オリジナルのAlpacaを著しく上回っている。また、5.7倍高速な訓練も提供し、7B型の訓練時間を80分(アルパカ用)から14分に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:59:34 GMT)
Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks [92.6]
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する,新たなステート拡張(SA)戦略を開発した。教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:34:25 GMT)
SSCBench: Monocular 3D Semantic Scene Completion Benchmark in Street Views [89.8]
SSCBenchは、広く使用されている自動車データセットのシーンを統合するベンチマークである。我々は、単眼、三眼、クラウド入力を用いて、性能ギャップを評価するモデルをベンチマークする。クロスドメインの一般化テストを簡単にするために、さまざまなデータセットにまたがったセマンティックラベルを統一しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:50:38 GMT)
Combining Spatial and Temporal Abstraction in Planning for Better Generalization [88.4]
Skipperは、空間的および時間的抽象を利用して、新しい状況下での学習スキルを一般化するモデルベース強化学習エージェントである。一般化に焦点を当てた実験は、既存の最先端階層的計画法と比較して、ゼロショット一般化におけるスキッパーの顕著な優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:25:18 GMT)
Corex: Pushing the Boundaries of Complex Reasoning through Multi-Model Collaboration [88.4]
Corexは,大規模言語モデルを自律エージェントに変換する,新たな汎用戦略スイートだ。人間の振る舞いにインスパイアされたCorexは、Debate、Review、Retrieveモードといった多様なコラボレーションパラダイムによって構成されている。我々は,複数のLDMを協調的に演奏することで,既存の手法に比べて性能が著しく向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:11:39 GMT)
Prompting Language-Informed Distribution for Compositional Zero-Shot Learning [80.3]
合成ゼロショット学習(CZSL)タスクは、目に見えない視覚概念を認識することを目的としている。本稿では,タスクに対して言語インフォームド分布(PLID)を指示するモデルを提案する。 MIT-States、UT-Zappos、C-GQAデータセットの実験結果は、PLIDの先行技術よりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:05:21 GMT)
Knowledge-Aware Federated Active Learning with Non-IID Data [76.0]
本稿では,アノテーション予算に制限のあるグローバルモデルを効率的に学習するための,連合型アクティブラーニングパラダイムを提案する。フェデレートされたアクティブラーニングが直面する主な課題は、サーバ上のグローバルモデルのアクティブサンプリング目標と、ローカルクライアントのアクティブサンプリング目標とのミスマッチである。本稿では,KSAS (Knowledge-Aware Federated Active Learning) とKCFU (Knowledge-Compensatory Federated Update) を組み合わせた,知識対応型アクティブ・ラーニング(KAFAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:41:21 GMT)
LMSYS-Chat-1M: A Large-Scale Real-World LLM Conversation Dataset [76.0]
LMSYS-Chat-1M(LMSYS-Chat-1M)について紹介する。このデータセットは、VicunaのデモとArenaのWebサイトで、210KのIPアドレスから収集されています。 GPT-4と同様の動作を行うコンテンツモデレーションモデルの開発、安全性ベンチマークの構築、Vicunaと同様の動作を行う命令追従モデルのトレーニング、挑戦的なベンチマーク問題の作成、という4つのユースケースを通じて、その汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:30:51 GMT)
SSIF: Learning Continuous Image Representation for Spatial-Spectral Super-Resolution [73.5]
本稿では,空間領域における連続画素座標とスペクトル領域における連続波長の両方の関数として,画像を表すニューラル暗黙モデルを提案する。 SSIFは空間分解能とスペクトル分解能の両方によく対応していることを示す。ダウンストリームタスクのパフォーマンスを1.7%-7%向上させる高解像度画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:23:30 GMT)
Harmony World Models: Boosting Sample Efficiency for Model-based Reinforcement Learning [72.2]
モデルベース強化学習(MBRL)は、サンプル効率の学習を約束する。本研究では,2つのタスク間の動的平衡を維持するために,ハーモニー・ワールド・モデル(Harmony World Models, HarmonyWM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 11:38:13 GMT)
InstructCV: Instruction-Tuned Text-to-Image Diffusion Models as Vision Generalists [70.8]
我々は,タスク固有の設計選択を抽象化する,コンピュータビジョンタスクのための統一言語インタフェースを開発する。 InstructCVと呼ばれる我々のモデルは、他のジェネラリストやタスク固有の視覚モデルと比較して競合的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:26:43 GMT)
Evaluating the Instruction-Following Robustness of Large Language Models to Prompt Injection [70.3]
大規模言語モデル(LLM)は、以下の命令で顕著な習熟度を示しており、顧客向けアプリケーションで有用である。相手命令は、第三者攻撃者が入力したモデルに注入され、元の命令を操作し、意図しないアクションや内容を促す。本稿では,命令追従型LLMの逆命令に対する堅牢性を自動的に評価するための先駆的ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:14:45 GMT)
Tangent Model Composition for Ensembling and Continual Fine-tuning [69.9]
タンジェントモデル合成(Tangent Model composition, TMC)は、事前訓練された点を中心に微調整されたコンポーネントモデルを独立に結合する手法である。 TMCの精度は4.2%向上し、非線形微調整モデルの精度は4.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:37:27 GMT)
From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning [66.8]
大規模言語モデル(LLM)は、強力な命令追従能力を示し、目覚ましい成功を収めた。本研究では,教師の微調整が事前学習したモデルをどのように修正するかを検討する。以上の結果から,教示微調整の3つの重要な影響が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:16:05 GMT)
Structural Pruning for Diffusion Models [65.0]
Diff-Pruningは、既存のものから軽量拡散モデルの学習に適した効率的な圧縮手法である。複数のデータセットにまたがって実施した経験的評価は,提案手法の2つの利点を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:05:20 GMT)
AutoHall: Automated Hallucination Dataset Generation for Large Language Models [64.0]
本稿では,AutoHallと呼ばれる既存のファクトチェックデータセットに基づいて,モデル固有の幻覚データセットを自動的に構築する手法を提案する。また,自己コントラディションに基づくゼロリソース・ブラックボックス幻覚検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:20:02 GMT)
Pixel-Inconsistency Modeling for Image Manipulation Localization [63.5]
デジタル画像法医学は、画像認証と操作のローカライゼーションにおいて重要な役割を果たす。本稿では,画素不整合アーチファクトの解析を通じて,一般化されたロバストな操作ローカライゼーションモデルを提案する。実験により,本手法は固有の画素不整合偽指紋を抽出することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:54:51 GMT)
Diffusion Posterior Illumination for Ambiguity-aware Inverse Rendering [63.2]
画像からシーン特性を推定する逆レンダリングは、困難な逆問題である。既存のソリューションの多くは、プリエントを逆レンダリングパイプラインに組み込んで、プラウシブルなソリューションを奨励している。本稿では,自然照明マップ上で事前学習した確率拡散モデルを最適化フレームワークに統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:39:28 GMT)
Does Starting Deep Learning Homework Earlier Improve Grades? [63.2]
宿題を早く始め、より多くの時間を費やしている学生は、宿題の成績が良くなるはずだ。既存の文献が宿題に費やした時間の影響は明確ではなく、主にK-12教育から来ている。我々は,学生の成功に対する影響を原則的に結論付けるために,階層的ベイズモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:34:30 GMT)
Steered Diffusion: A Generalized Framework for Plug-and-Play Conditional Image Synthesis [62.1]
Steered Diffusionは、無条件生成のために訓練された拡散モデルを用いたゼロショット条件画像生成のためのフレームワークである。塗装,着色,テキスト誘導セマンティック編集,画像超解像などのタスクに対して,ステアリング拡散を用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:03:22 GMT)
Dynamic DAG Discovery for Interpretable Imitation Learning [62.0]
得られた知識を有向非巡回因果グラフの形で公開することを提案する。また、この因果発見プロセスを状態依存的に設計し、潜在因果グラフのダイナミクスをモデル化する。提案するフレームワークは,動的因果探索モジュール,因果符号化モジュール,予測モジュールの3つの部分から構成され,エンドツーエンドで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:59:42 GMT)
MMPI: a Flexible Radiance Field Representation by Multiple Multi-plane Images Blending [61.5]
本稿では,多平面画像(MPI)に基づく神経放射場のフレキシブルな表現について述べる。 MPIは、単純な定義、簡単な計算、非有界シーンを表現する強力な能力のために、NeRF学習で広く使われている。 MPIは複雑なシーンを多種多様なカメラ分布と視野方向で合成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:36:43 GMT)
An Efficient Algorithm for Clustered Multi-Task Compressive Sensing [60.7]
クラスタ化マルチタスク圧縮センシングは、複数の圧縮センシングタスクを解決する階層モデルである。このモデルに対する既存の推論アルゴリズムは計算コストが高く、高次元ではうまくスケールしない。本稿では,これらの共分散行列を明示的に計算する必要をなくし,モデル推論を大幅に高速化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:57:14 GMT)
A Geometric Perspective on Diffusion Models [60.7]
本稿では,人気のある分散拡散型SDEのODEに基づくサンプリングを検証し,そのサンプリングダイナミクスの興味深い構造を明らかにした。我々は、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:40:18 GMT)
Small Visual Language Models can also be Open-Ended Few-Shot Learners [60.2]
我々は、小さな視覚言語モデルのオープンな数ショットの能力を解放する自己教師型アプローチであるSeCAt(Se-Context Adaptation)を提案する。約1Bパラメータを持つモデルを使用することで、FrozenやBrobAGeといった、はるかに大きなモデルの少数ショット能力より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:41:21 GMT)
Boosting Fair Classifier Generalization through Adaptive Priority Reweighing [59.8]
より優れた一般化性を持つ性能向上フェアアルゴリズムが必要である。本稿では,トレーニングデータとテストデータ間の分散シフトがモデル一般化性に与える影響を解消する適応的リライジング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:05:44 GMT)
Improving Cross-dataset Deepfake Detection with Deep Information Decomposition [57.3]
ディープフェイク技術は、セキュリティと社会的信頼に重大な脅威をもたらす。既存の検出方法は、クロスデータセットのシナリオに直面した場合、パフォーマンスの急激な低下に悩まされる。本稿では,深層情報分解(DID)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:30:25 GMT)
Towards a Complete Metamorphic Testing Pipeline [56.8]
システムアンダーテスト(SUT)の連続実行における入出力ペア間の関係を調べてテストオラクル問題に対処するメタモルフィックテスト(MT) これらの関係は、メタモルフィック関係 (MRs) と呼ばれ、特定の入力変化に起因する期待される出力変化を規定する。本研究の目的は,MR の生成,制約の定義,MR 結果の説明可能性の提供を支援する手法とツールの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:49:22 GMT)
STAR: Improving Low-Resource Information Extraction by Structure-to-Text Data Generation with Large Language Models [56.3]
STARは大規模言語モデル(LLM)を利用してデータインスタンスを合成するデータ生成手法である。我々は、初期データインスタンスを取得するための詳細なステップバイステップ命令を設計する。実験の結果,STARが生成したデータは,低リソースイベント抽出および関係抽出タスクの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:37:28 GMT)
Semantically Aligned Task Decomposition in Multi-Agent Reinforcement Learning [56.3]
我々は,MARL(SAMA)における意味的アライズされたタスク分解という,新しい「不整合」意思決定手法を提案する。 SAMAは、潜在的な目標を示唆し、適切な目標分解とサブゴールアロケーションを提供するとともに、自己回帰に基づくリプランニングを提供する、チェーン・オブ・シントによる事前訓練された言語モデルを促進する。 SAMAは, 最先端のASG法と比較して, 試料効率に有意な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:27:28 GMT)
SpatialRank: Urban Event Ranking with NDCG Optimization on Spatiotemporal Data [55.6]
本研究ではSpatialRankという新しい空間イベントランキング手法を提案する。本研究では,SpatialRankが犯罪や交通事故の最も危険性の高い場所を効果的に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:20:21 GMT)
Controlling Neural Style Transfer with Deep Reinforcement Learning [55.5]
本稿では,一段階のスタイル移行をステップワイズプロセスに分割する,最初の深層強化学習に基づくアーキテクチャを提案する。提案手法は,コンテンツ画像の詳細や構造を早期に保存し,後続のステップでさらに多くのスタイルパターンを合成する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:01:02 GMT)
Dynamic Demonstrations Controller for In-Context Learning [51.3]
In-Context Learning(ICL)は、自然言語処理(NLP)のための新しいパラダイムであり、大規模な言語モデルが少数の実演とテストインスタンスを入力として観察する。これまでの研究では、ICLはデモの選択と順序に敏感であることが判明している。デモ数を調整することでICLの性能を向上させる動的デモ制御器(D$2$Controller)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:04:22 GMT)
Mitigating the Effect of Incidental Correlations on Part-based Learning [50.7]
部分ベースの表現は、より解釈可能で、限られたデータでより一般化できる。パートベース表現のための2つの革新的な正規化手法を提案する。我々は、ベンチマークデータセット上の数ショットの学習タスクに対して、最先端(SoTA)パフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:44:48 GMT)
ViDA: Homeostatic Visual Domain Adapter for Continual Test Time Adaptation [49.8]
目標ドメインの継続的な変更に事前訓練されたモデルを適用するために、CTTAタスクを提案する。我々はCTTAのためのビジュアルドメインアダプタ(ViDA)を提案し、ドメイン固有知識とドメイン共有知識の両方を明示的に扱う。提案手法は,CTTAタスクの分類とセグメント化の両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:55:55 GMT)
Domain-Controlled Prompt Learning [48.6]
大規模な専門ドメイン基盤モデル(LSDM)が最初に導入され、本質的な専門ドメイン知識を提供する。軽量ニューラルネットワークを用いて、この知識をドメインバイアスに転送し、視覚と言語の両方を制御し、ドメイン適応的なプロンプトを得る。実験により,本手法は特定領域画像認識データセットの最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:59:49 GMT)
Prompt-Based Length Controlled Generation with Reinforcement Learning [48.5]
本稿では,高精度な長さ制御生成を実現するために,プロンプトベースの長さ制御手法を提案する。我々は、トレーニング可能なモデルまたはルールベースの報酬モデルによって与えられる報酬信号を用いた強化学習を採用する。提案手法は,CNNDMやNYTなどの一般的なデータセット上での要約タスクにおいて,プロンプトベースの長さ制御の精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:54:22 GMT)
ResolvNet: A Graph Convolutional Network with multi-scale Consistency [48.0]
マルチスケール一貫性の概念を導入する。グラフレベルでは、マルチスケールの一貫性は、異なる解像度で同じオブジェクトを記述する異なるグラフが同様の特徴ベクトルを割り当てるべきという事実を指す。本稿では,リゾルダーの数学的概念に基づくフレキシブルグラフニューラルネットワークResolvNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:46:45 GMT)
Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift [47.0]
セマンティックセグメンテーションのための画素レベルのアクティブラーニングに双曲型ニューラルネットワークを導入する。我々の定式化において、双曲半径は説明できないクラス複雑性の推定因子として現れる。提案するHALOは,ドメインシフト下でのセマンティックセマンティックセグメンテーションのための,アクティブラーニングにおける新たな最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:45:58 GMT)
Rethinking pose estimation in crowds: overcoming the detection information-bottleneck and ambiguity [46.1]
個人間の頻繁な相互作用は、ポーズ推定アルゴリズムの基本的な課題である。ボトムアップ条件付きトップダウンポーズ推定と呼ばれる新しいパイプラインを提案する。動物と人間のポーズ推定ベンチマークにおけるアプローチの性能と効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:12:07 GMT)
Learning A Locally Unified 3D Point Cloud for View Synthesis [45.8]
ソースビューから局所的に統一された3Dポイントクラウドを学習する深層学習に基づくビュー合成パラダイムを提案する。 3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は平均PSNRを4dB以上改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:11:29 GMT)
NAG-GS: Semi-Implicit, Accelerated and Robust Stochastic Optimizer [45.5]
2つの重要な要素に依存した、新しく、堅牢で、加速された反復を提案する。 NAG-GSと呼ばれる手法の収束と安定性は、まず広範に研究されている。我々は、NAG-arityが、重量減衰を伴う運動量SGDや機械学習モデルのトレーニングのためのAdamWといった最先端の手法と競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:07:16 GMT)
SLM: Bridge the thin gap between speech and text foundation models [45.3]
音声・言語モデル (SLM) は、事前訓練された基礎言語モデルと言語モデルを利用するマルチタスク、多言語、二重モーダルモデルである。我々は、SLMは訓練に効率的であるが、異なるモダリティの基盤モデルで既に獲得されている強力な能力を継承することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:27:45 GMT)
Beyond Random Noise: Insights on Anonymization Strategies from a Latent Bandit Study [44.9]
本稿では,レコメンデーションタスクの知識を共有する学習シナリオにおけるプライバシの問題について検討する。我々は、プライバシーとレコメンデーションパフォーマンスのトレードオフを評価するために、潜伏したバンディット設定を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:56:04 GMT)
Unleash Data Generation for Efficient and Effective Data-free Knowledge Distillation [42.4]
Data-Free Knowledge Distillation (DFKD)は、教師のニューラルネットワークから学生のニューラルネットワークに、元のデータにアクセスすることなく知識を移行するという、その基本原則によって、最近顕著な進歩を遂げた。既存のアプローチは、本質的に意味のある情報を欠くランダムノイズ入力からサンプルを生成する際に、重大な課題に直面する。入力から雑音層へランダムなソースを移動させる新しいノイズ層生成法 (NAYER) を提案し, 有意義なラベルテキスト埋め込み(LTE) を入力として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:19:10 GMT)
Scaling for Training Time and Post-hoc Out-of-distribution Detection Enhancement [41.7]
本稿では,最近の最先端のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出手法に関する知見と分析を行う。我々は,活性化拡大がOOD検出に有害な影響を及ぼす一方で,活性化スケーリングが促進されることを実証した。 OpenOOD v1.5 ImageNet-1Kベンチマークで、AUROCスコアは、近OODでは+1.85%、遠OODデータセットでは+0.74%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:10:54 GMT)
Source Inference Attacks: Beyond Membership Inference Attacks in Federated Learning [41.2]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを意識した機械学習を促進する一般的なアプローチである。そこで本研究では,トレーニングレコードのソースクライアントを識別するために,真面目なサーバを容易にするための新たな推論攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:56:04 GMT)
AutomaTikZ: Text-Guided Synthesis of Scientific Vector Graphics with TikZ [38.3]
本稿では,最初の大規模TikZデータセットであるDaTikZを紹介する。 DaTikZ上でLLaMAを微調整し、マルチモーダルCLIP埋め込みでLLaMAを増強する新しいモデルCLiMAと組み合わせる。ヒトおよび自動評価では、CLiMAとLLaMAは、人造図と類似性の観点から、商業的なGPT-4とClaude 2を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:15:49 GMT)
Evolving Curricula with Regret-Based Environment Design [37.7]
我々は、原則化された後悔に基づくカリキュラムで進化の力を活用することを提案する。我々の手法はエージェントの能力の最前線で常にレベルを発生させることを試みており、その結果、単純から始まるがますます複雑になるキュリキュラが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:36:42 GMT)
Pairwise Proximal Policy Optimization: Harnessing Relative Feedback for LLM Alignment [37.5]
本稿では,新しい枠組み,相対的フィードバックによる強化学習,新しい軌道方向ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。理論的には、P3Oは等価報酬に不変であり、PPOの複雑さを避ける。実証的な評価では、P3OはKL-RewardトレードオフにおいてPPOよりも優れており、ヒトの嗜好に合わせたり、以前の方法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:23:22 GMT)
SAVME: Efficient Safety Validation for Autonomous Systems Using Meta-Learning [36.9]
メタ学習戦略とマルチアームバンディットフレームワークを統合したベイズ的手法を提案する。我々は,最先端の3D運転シミュレータを用いて,自律走行車スタックに16の忠実度設定を組み込んだ方法論を紹介した。従来の手法に比べて最大18倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:43:22 GMT)
Privacy-Preserving In-Context Learning for Large Language Models [36.1]
In-context Learning (ICL) はLarge Language Models (LLM) の重要な機能である LLMの応答は、コンテキスト内の例に含まれた機密性の高い個人情報を漏洩させる可能性がある。 In-context Learning (DP-ICL) はICLタスクを民営化する一般的なパラダイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:33:13 GMT)
Type-to-Track: Retrieve Any Object via Prompt-based Tracking [34.9]
本稿では,Type-to-Trackと呼ばれるマルチオブジェクト追跡のための新しいパラダイムを提案する。 Type-to-Trackでは、自然言語の記述をタイプすることで、ビデオ内のオブジェクトを追跡することができる。我々は、GroOTと呼ばれる、そのグラウンドド多重オブジェクト追跡タスクのための新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:58:41 GMT)
Neuroadaptation in Physical Human-Robot Collaboration [34.7]
我々は,pHRCのための新しいクローズドループニューラプティブフレームワークを実証した。我々は,ロボット戦略に適応するために,強化学習の助けを借りて,認知コンフリクト情報をクローズループ方式で適用した。実験の結果,クローズドループに基づくニューロアダプティブ・フレームワークは認知的対立のレベルを下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:16:24 GMT)
Lightweight, Pre-trained Transformers for Remote Sensing Timeseries [33.4]
リモートセンシングデータに対する現在の自己教師付き学習アプローチは、自然画像に適用された技術から大きなインスピレーションを得ている。リモートセンシングデータに特化してアーキテクチャや自己教師型トレーニング技術を設計することで、はるかに小さなパフォーマンスモデルを作成することができることを示す。本稿では,リモートセンシング画素時系列データに基づくトランスモデルであるPretrained Remote Sensing Transformer(Presto)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:47:02 GMT)
When to Learn What: Model-Adaptive Data Augmentation Curriculum [33.0]
本稿では,モデル適応型データ拡張(MADAug)を提案する。従来の作業とは異なり、MADAugはトレーニング段階によって異なるモデル適応ポリシーにより、各入力画像に対する拡張演算子を選択し、より良い一般化のために最適化されたデータ拡張カリキュラムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:14:36 GMT)
Log-based Anomaly Detection based on EVT Theory with feedback [31.9]
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） (Sat, 30 Sep 2023 04:09:55 GMT)
Graph Neural Architecture Search with GPT-4 [31.6]
GPT-4に基づくグラフニューラルアーキテクチャ探索法(略してGPT4GNAS)を提案する。本手法の基本的な考え方は,GPT-4をグラフニューラルアーキテクチャの生成タスクへと導くための新しいプロンプトを設計することである。プロンプトでGPT-4を反復実行することにより、GPT4GNASは高速収束でより正確なグラフニューラルネットワークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:05:59 GMT)
Reconstruction guided Meta-learning for Few Shot Open Set Recognition [31.5]
ReFOCS (Reconstructing Exemplar-based Few-shot Open-set Classifier) を提案する。新規な再構築型メタラーニング戦略であるReFOCSを用いてFSOSRを効率化する。 ReFOCSは複数の最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:36:57 GMT)
Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph [30.6]
Think-on-Graph (ToG)は、大規模言語モデル(LLM)における外部知識グラフ(KG)に対する新しいアプローチである。 ToGはKG上でビームサーチを繰り返し実行し、最も有望な推論経路を発見し、最も可能性の高い推論結果を返す。 ToGは、以前のSOTAが追加トレーニングに依存する9つのデータセットのうち6つで、全体的なSOTAを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:00:58 GMT)
Encouraging Inferable Behavior for Autonomy: Repeated Bimatrix Stackelberg Games with Observations [30.2]
自律エージェントは、他の非競争的意思決定エージェントと対話する際に、推論可能な振る舞いを持つことが重要である。繰り返しビマトリクスのStackelbergゲームを用いて、リーダとフォロワーが繰り返し対話する観察結果を用いて、推論可能性の問題をモデル化する。本研究は, 信頼度低下は, リーダー戦略の相互作用数とセマンティレベルの関数によって上限づけられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:08:05 GMT)
Diff-DOPE: Differentiable Deep Object Pose Estimation [29.7]
Diff-DOPE, 画像入力を行う6-DoFポーズ精細機, オブジェクトの3次元テクスチャモデル, オブジェクトの初期ポーズを紹介する。この方法は、画像とモデルの投影の間の視覚的エラーを最小限に抑えるために、オブジェクトのポーズを更新するために微分可能なレンダリングを使用する。このシンプルで効果的なアイデアは、ポーズ推定データセットで最先端の結果を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:52:57 GMT)
Output-sensitive ERM-based techniques for data-driven algorithm design [29.6]
データ駆動型アルゴリズム設計のための効率的な学習アルゴリズムを開発するための技術について研究する。提案手法は,超平面の集合によって誘導されるポリトープを列挙する出力感受性アルゴリズムである。本稿では、価格問題、リンクベースのクラスタリング、動的プログラミングに基づくシーケンスアライメントのアルゴリズムを提供することにより、我々の技術を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:54:00 GMT)
RelBERT: Embedding Relations with Language Models [29.5]
比較的小さな言語モデルから関係埋め込みを抽出する。 RelBERTは驚くほど微細な方法でリレーショナル類似性をキャプチャする。トレーニング中にモデルが見た以上の関係をモデル化することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:15:36 GMT)
Decoding Realistic Images from Brain Activity with Contrastive Self-supervision and Latent Diffusion [29.3]
ヒトの脳活動から視覚刺激を再構築することは、脳の視覚系を理解する上で有望な機会となる。機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)記録から現実的な画像をデコードする2相フレームワークContrast and Diffuse(CnD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:15:22 GMT)
MonoGAE: Roadside Monocular 3D Object Detection with Ground-Aware Embeddings [29.1]
そこで我々は,モノGAEという,地表面認識による道路面モノクロ3次元物体検出のための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,道路側カメラの広範に認識されている3次元検出ベンチマークにおいて,従来のモノクル3次元物体検出器と比較して,かなりの性能上の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:52:26 GMT)
Comfetch: Federated Learning of Large Networks on Constrained Clients via Sketching [29.0]
フェデレートラーニング(FL)は、エッジ上でのプライベートおよびコラボレーティブモデルトレーニングの一般的なパラダイムである。我々は,グローバルニューラルネットワークの表現を用いて,クライアントが大規模ネットワークをトレーニングできる新しいアルゴリズムであるComdirectionalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:12:33 GMT)
Black-box Attacks on Image Activity Prediction and its Natural Language Explanations [27.3]
説明可能なAI(XAI)手法は、ディープニューラルネットワークの決定プロセスを記述することを目的としている。 Visual XAIメソッドは、ホワイトボックスやグレイボックスの攻撃に弱いことが示されている。我々は,最終出力にのみアクセスすることで,行動認識モデルの説明を操作できる敵画像を作成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:56:43 GMT)
Augmented Physics-Informed Neural Networks (APINNs): A gating network-based soft domain decomposition methodology [27.2]
APINNは、ソフトでトレーニング可能なドメイン分解とフレキシブルなパラメータ共有を採用している。特に、XPINNのハード分解を模倣するために、トレーニング可能なゲートネットワークが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:42:00 GMT)
DeformUX-Net: Exploring a 3D Foundation Backbone for Medical Image Segmentation with Depthwise Deformable Convolution [26.7]
本稿では,CNNモデルのパイオニアである3D DeformUX-Netを紹介する。計算効率に長範囲依存を適応させるため,体積変形可能な畳み込みを奥行き設定で再検討する。我々の経験的評価は、3D DeformUX-Netが既存の最先端のViTや大規模なカーネル畳み込みモデルよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:33:41 GMT)
Unsupervised ASR via Cross-Lingual Pseudo-Labeling [25.5]
未ペア音声とテキストのみを使用して、$textitunsupervised$自動音声認識システムを訓練することが可能である。文字レベルの音響モデル(AM)を他の言語から使い、新しい言語で$textitunsupervised$ AMをブートストラップできることを示す。例えば、英語AMからスワヒリへの移動は18%のWERを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:16:31 GMT)
DiffPoseTalk: Speech-Driven Stylistic 3D Facial Animation and Head Pose Generation via Diffusion Models [25.5]
本稿では,拡散モデルとスタイルエンコーダを組み合わせた生成フレームワークであるDiffPoseTalkを提案する。推論中、音声とスタイルに基づいて生成過程を案内するために分類器なし指導を用いる。また,高品質な音声視覚データセットから再構成された3DMMパラメータのモデルをトレーニングすることで,3D音声データ不足にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:01:18 GMT)
Music- and Lyrics-driven Dance Synthesis [25.5]
音楽と歌詞を用いた新しい3Dダンス・モーション・データセットであるJustLMDを紹介した。私たちの知る限りでは、ダンスの動き、音楽、歌詞を含む三重奏情報を備えた最初のデータセットである。提案したJustLMDデータセットは、1867年の連続した3Dダンスの4.6時間、音楽トラックとそれに対応する英語の歌詞を伴って構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:27:14 GMT)
Alleviating Exposure Bias in Diffusion Models through Sampling with Shifted Time Steps [24.8]
拡散確率モデル (DPM) は高品質な画像の合成において顕著な有効性を示した。これまでの研究は、トレーニング中に入力を摂動することでこの問題を緩和しようと試みてきた。モデルを再学習することなく,提案する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） (Sat, 30 Sep 2023 09:19:37 GMT)
Human-Producible Adversarial Examples [24.4]
我々は,マーカーペンほど複雑ではない実世界に対して,人為的に生成可能な敵の例を生成する手法を初めて提示する。わずか4ドルのラインを引けば、YOLOベースのモデルを54.8%のケースで破壊でき、これを9ドルに増やすと、テストされたケースの81.8%が破壊される。我々は,デジタルとアナログの両方の世界において,我々のシステムを徹底的に評価し,我々のタグが訓練されていない人間に応用できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:22:02 GMT)
Auxo: Efficient Federated Learning via Scalable Client Clustering [22.3]
フェデレートラーニング(FL)は、論理的に集中したサーバに生データを公開せずに、エッジデバイスが協調的にMLモデルをトレーニングすることを可能にする。統計的に類似したデータ分布(コホート)を持つクライアントを,大規模・低可用性・資源制約のFL群で段階的に識別するAuxoを提案する。 Auxoは最終的な精度(2.1% - 8.2%)、収束時間(2.2倍)、モデルバイアス(4.8% - 53.8%)の点で、様々な既存のFLソリューションを強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:19:26 GMT)
Unravel Anomalies: An End-to-end Seasonal-Trend Decomposition Approach for Time Series Anomaly Detection [22.0]
従来の時系列異常検出(TAD)法は、複雑な時系列データの合成にしばしば苦労する。本稿では,季節傾向分解を利用して,様々な種類の異常を特定の分解成分に関連付ける,エンド・ツー・エンドのTADモデルであるTADNetを紹介する。合成データセットの事前学習と微調整を併用したトレーニング手法は,効率的な分解と高精度な異常検出のバランスを崩す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:08:37 GMT)
At Which Training Stage Does Code Data Help LLMs Reasoning? [21.7]
本稿では,Large Language Models (LLM) に対するコードデータの影響について検討する。コードとテキストの混合による事前学習 LLM は LLM の一般的な推論能力を大幅に向上させることができる。命令チューニングの段階では、コードデータはLLMにタスク固有の推論能力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:01:13 GMT)
Understanding In-Context Learning from Repetitions [21.3]
本稿では,Large Language Models(LLMs)における文脈内学習の基盤となる概念的メカニズムについて考察する。テキスト生成における表面的特徴の役割を定量的に検討し,エフェトケン共起強化の存在を実証的に確立する。これらの特徴の二重的影響を調査することにより、本研究は、文脈内学習の内部動作を照らし、その失敗の原因について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:13:49 GMT)
Active Learning Based Fine-Tuning Framework for Speech Emotion Recognition [20.3]
音声感情認識(SER)は、人間と機械の相互作用におけるその応用に注目が集まっている。既存のSER手法では、事前学習した音声認識タスクと下流SERタスクとの間の情報ギャップを無視し、サブ最適性能をもたらす。本稿では,タスク適応事前学習(TAPT)とAL手法を活用して性能と効率を向上させる,SERのためのアクティブラーニング(AL)ベースのファインチューニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:23:29 GMT)
Exploring the Impact of Training Data Distribution and Subword Tokenization on Gender Bias in Machine Translation [19.7]
機械翻訳における性別バイアスに対するトークン化の効果について検討する。職業名の女性および非ステレオタイプ性差は、サブワードトークンに分割される傾向にある。その結果, 単語分割の分析は, トレーニングデータにおける性別形態の不均衡の予測に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:00:32 GMT)
Revealing the Illusion of Joint Multimodal Understanding in VideoQA Models [19.6]
マルチモーダル表現を批判的に解析するために、$textitQUAG$を設計する。我々は QUAG を拡張して "QUAG-attention" を設計する。多くのビデオQAモデルはマルチモーダル表現を学習することができず、標準データセット上での成功は共同マルチモーダル理解の錯覚であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:10:26 GMT)
LinGCN: Structural Linearized Graph Convolutional Network for Homomorphically Encrypted Inference [19.6]
本稿では,乗算深度を低減し,HEに基づくGCN推論の性能を最適化するLinGCNを提案する。注目すべきは、LinGCNはCryptoGCNと比較して14.2倍のレイテンシ向上を実現し、推論精度は75%、乗算深度は顕著に減少することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 23:55:41 GMT)
Structural Adversarial Objectives for\\Self-Supervised Representation Learning [19.5]
本稿では,自己指導型表現学習の差別化を,構造モデリングの責務を付加することで行うことを提案する。ネットワーク上の効率的なスムーズ性正規化器と組み合わせて、これらの目的は識別器を案内し、情報表現の抽出を学ぶ。実験により,GANを自己指導対象に組み込むことで,表現学習の観点から評価された差別化要因が,対照的な学習アプローチによって訓練されたネットワークと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:27:53 GMT)
Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series Forecasting [19.4]
本稿では,Pak-Hour Series Forecasting (PHSF)タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるSeq2Peakについて述べる。非定常性問題を緩和するCyclicNormパイプラインと、シンプルだが効果的なトレーニング可能なパラメータフリーのピーク時デコーダの2つの重要なコンポーネントを提供する。公開されている時系列データセットの実験は、提案フレームワークの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:53:03 GMT)
Convolutional Neural Networks Rarely Learn Shape for Semantic Segmentation [19.3]
形状学習は、対象物体が特定の形状を持つ場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の望ましい特性である可能性がある。我々は,CNNが形状情報を利用する範囲を測定するための新しい行動指標を提案する。我々は、CNNが典型的な設定で形状を学習するのではなく、興味のある対象を特定するために利用可能な他の機能に依存していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 23:15:01 GMT)
Kinship Representation Learning with Face Componential Relation [19.2]
Kinship Recognitionは、2つの顔画像の被験者が近親者か非近親者かを判定することを目的としている。従来手法では,顔画像間の空間的相関を考慮せずに設計に重点を置いていた。本稿では,画像間の顔成分間の関係を相互認識機構を用いて学習する顔成分関係ネットワークを提案する。提案されたFaCoRNetは、最大の公的な親族認識FIWベンチマークにおいて、最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:10:44 GMT)
Efficient Planning with Latent Diffusion [18.7]
時間的抽象化と効率的な計画は、オフライン強化学習において大きな課題となる。潜在アクションスペースはよりフレキシブルなパラダイムを提供し、行動ポリシーサポート内でのみ可能なアクションをキャプチャします。本稿では,潜伏行動空間の連続的表現学習と計画のための統合的フレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:50:49 GMT)
Learning Informative Latent Representation for Quantum State Tomography [18.2]
量子状態トモグラフィ(Quantum state tomography、QST)は、量子系の完全な状態を再構築する過程である。ディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、QSTにおけるディープラーニング(DL)の出現につながった。本稿では,不完全な測定データを備えたQSTに適したトランスフォーマーベースのオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:37:28 GMT)
Open-Domain Dialogue Quality Evaluation: Deriving Nugget-level Scores from Turn-level Scores [17.8]
本稿では,ターンをナゲット(対話行為に関連する表現)に分解する評価手法を提案する。ケーススタディにより,評価手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:14:50 GMT)
Building Flexible, Scalable, and Machine Learning-ready Multimodal Oncology Datasets [17.8]
本研究は、オンコロジーデータシステム(MINDS)のマルチモーダル統合を提案する。 MINDSはフレキシブルでスケーラブルで費用対効果の高いメタデータフレームワークで、公開ソースから異なるデータを効率的に分離する。 MINDSは、マルチモーダルデータを調和させることで、より分析能力の高い研究者を力づけることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:44:39 GMT)
Accelerating Non-IID Federated Learning via Heterogeneity-Guided Client Sampling [17.6]
HiCS-FLはサーバがクライアントの出力層を更新してクライアントデータの統計的不均一性を推定する新しいクライアント選択手法である。非IID設定では、HICS-FLは最先端のFLクライアント選択方式よりも高速な収束とトレーニングの分散を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:29:30 GMT)
An easy zero-shot learning combination: Texture Sensitive Semantic Segmentation IceHrNet and Advanced Style Transfer Learning Strategy [16.5]
スタイル転送を用いたゼロショットセマンティックセマンティックセグメンテーションの簡易な手法を提案する。我々は,川氷セマンティックセグメンテーションのモデルを訓練するために,医療画像データセット(Blood Cell Imagery)を用いた。実験の結果,IceHrNetはテクスチャ中心のデータセットIPC_RI_SEGの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:46:21 GMT)
A Prefrontal Cortex-inspired Architecture for Planning in Large Language Models [16.5]
大規模言語モデル(LLM)は、多段階の推論や目標指向の計画を必要とするタスクに悩まされることが多い。我々はヒト脳からインスピレーションを受け、前頭前皮質(PFC)の特殊モジュールの反復的相互作用によって計画が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:10:14 GMT)
Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision (DIPS) for Unsupervised Image-to-Image Translation Models to Support Cross-Domain Classification [16.4]
本稿ではDIPS(Domain-knowledge Inspired Pseudo Supervision)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DIPSはドメインインフォームド・ガウス混合モデルを使用して疑似アノテーションを生成し、従来の教師付きメトリクスの使用を可能にする。最適保存チェックポイントモデルを選択する際に、FIDを含む様々なGAN評価指標を上回り、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:38:44 GMT)
Score-based Conditional Generation with Fewer Labeled Data by Self-calibrating Classifier Guidance [16.0]
SGM(Score-based Generative Model)は、画像生成品質の高い深層生成モデルのファミリである。分類器を正規化して非条件分布を尊重することにより、分類器誘導型SGMを改善することを提案する。実験結果から,提案手法はラベル付きデータが少ない様々なパーセンテージで条件付き生成品質を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:35:46 GMT)
It HAS to be Subjective: Human Annotator Simulation via Zero-shot Density Estimation [15.9]
人間アノテーションシミュレーション(Human Annotator Simulation, HAS)は、データアノテーションやシステムアセスメントなどの人的評価の代用として費用対効果がある。人間の評価中の人間の知覚と行動は、多様な認知過程と主観的解釈による固有の多様性を示す。本稿では,HASをゼロショット密度推定問題として扱うメタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:54:59 GMT)
Continuous-in-time Limit for Bayesian Bandits [15.8]
本稿ではベイジアンセッティングにおける盗賊問題を再考する。目的は、ベイズ側の後悔を最小限に抑える最適な政策を見つけることである。最適ポリシーの計算は、問題水平線の長さや武器の数が大きい場合、しばしば難解である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:42:38 GMT)
Connected Superlevel Set in (Deep) Reinforcement Learning and its Application to Minimax Theorems [15.6]
政策パラメータに関する目的関数の超レベル集合は、常に連結集合であることを示す。本稿では,政策パラメータと報酬の関数としての最適化目標が,より強い「等価性」特性を満たすことを示す。このような結果が文献に現れるのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:58:43 GMT)
Finding Pragmatic Differences Between Disciplines [14.6]
文書セクションのドメインに依存しない記述子の固定セットを学習し、これらの記述子にコーパスを"再最適化"する。我々は、これらの記述子の位置と順序を文書間で分析し、規律と構造の関係を理解する。本研究は,研究の質,ドメインスタイルの移譲,さらに実践的な分析を行うための基礎となるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:46:14 GMT)
LSOR: Longitudinally-Consistent Self-Organized Representation Learning [14.1]
長手脳MRIにディープラーニングモデルを適用する場合、解釈可能性が重要な問題である。この問題に対処する1つの方法は、自己組織化マップ(SOM)を介してディープラーニングによって生成される高次元潜在空間を可視化することである。脳年齢によって階層化された高次元の解釈可能な表現を導出する最初の自己教師型SOM手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 01:31:24 GMT)
Empirical Study on Transformer-based Techniques for Software Engineering [13.0]
既存の文献をレビューし、異なるタスクに対するモデルアーキテクチャの適合性について検討し、異なるデータセット上でのモデルの一般化能力について考察する。文献調査で確認した,最もターゲットにされたソフトウェアエンジニアリングタスクのトップ4 – コードの要約,バグ修正,バグ検出,コード検索 – に対して,実験を実施しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:45:22 GMT)
Group-Agent Reinforcement Learning [12.9]
複数の地理的に分散したエージェントがそれぞれのRLタスクを協調的に実行すれば、各エージェントの強化学習プロセスに大きく貢献できる。グループエージェント強化学習(GARL)のための分散RLフレームワークDDAL(Decentralized Distributed Asynchronous Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:32:37 GMT)
On Accelerating Diffusion-Based Sampling Process via Improved Integration Approximation [12.9]
拡散に基づく生成モデルをサンプリングする一般的なアプローチは、常微分方程式(ODE)を解くことである。改良された積分近似(IIA)を用いて特定の係数を最適化することにより、人気のあるODEベースのサンプリングプロセスの高速化を検討する。また,IIA-EDM,IIA-DDIM,IIA-DPM-rを用いて,FIDスコアを従来よりも大幅に向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:41:04 GMT)
Red Teaming Game: A Game-Theoretic Framework for Red Teaming Language Models [12.5]
本稿では,手作業によるアノテーションのない一般的なゲーム理論フレームワークであるRed-teaming Game(RTG)を紹介する。 GRTSは、メタゲーム分析によってRTGをナッシュ平衡へ向けた自動レッドチーム化技術である。 RLMによるマルチターン攻撃の実証結果は、GRTSが自律的に多様な攻撃戦略を発見したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:35:50 GMT)
HyP-NeRF: Learning Improved NeRF Priors using a HyperNetwork [12.2]
HyP-NeRFは、ハイパーネットを用いたカテゴリレベルのNeRF事前学習のための潜時条件付け手法である。我々は、ハイパーネットワークによって推定されたNeRFから描画された画像をノイズ化し、それを微調整するデノワーズ・ファインチューン戦略を取り入れた。これらの改良により、単一ビューからのNeRF再構成や散在シーンからのテキスト・トゥ・NeRFを含む複数の下流タスクにおいて、HyP-NeRFを一般化可能な事前処理として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:49:45 GMT)
Measuring Value Understanding in Language Models through Discriminator-Critique Gap [12.0]
LLM(Large Language Models)の真に理解するためには、"know What"と"know why"の両方を考慮する必要があります。本研究では,人的価値に関する差別的批判的ギャップを測定することによって,「何を知るか」と「なぜ知るか」を定量的に評価する価値理解計測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:47:55 GMT)
Making Friends in the Dark: Ad Hoc Teamwork Under Partial Observability [11.8]
本稿では,部分観測可能性の下でのアドホックチームワークの設定を形式的に定義する。 11のドメインから70のPOMDPで得られた結果は、未知のタスクの解決において、未知のチームメイトを支援するだけでなく、より困難な問題へのスケーリングにも堅牢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:40:50 GMT)
DoReMi: Grounding Language Model by Detecting and Recovering from Plan-Execution Misalignment [11.6]
DoReMiは、計画と実行間のミスアライメントの検出とリカバリを可能にする。パイプラインは、低レベルの実行を監視し、特定の計画実行ミスアライメントが発生した場合、タイムリなリカバリを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:40:20 GMT)
Gaze-Driven Sentence Simplification for Language Learners: Enhancing Comprehension and Readability [11.5]
本稿では,読解理解を高めるために,新しい視線駆動型文簡略化システムを提案する。本システムでは、個々の学習者に適した機械学習モデルを導入し、視線特徴と言語特徴を組み合わせて文理解を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:18:31 GMT)
QUIZ: An Arbitrary Volumetric Point Matching Method for Medical Image Registration [10.8]
クエリポイントキッザ(QUIZ)という,任意の利害関係のボクセル点に基づく医用画像登録手法を提案する。本研究は, 頸部がん患者の大変形データセットを用いて本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:13:40 GMT)
MVC: A Multi-Task Vision Transformer Network for COVID-19 Diagnosis from Chest X-ray Images [10.6]
本稿では,胸部X線画像を同時に分類し,入力データから影響領域を識別するマルチタスク・ビジョン・トランスフォーマ(MVC)を提案する。提案手法はVision Transformer上に構築されているが,マルチタスク設定で学習能力を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:52:18 GMT)
Better Situational Graphs by Inferring High-level Semantic-Relational Concepts [10.5]
低レベル因子グラフから推定できる高レベル意味関係概念を学習するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。提案手法はS-Graphs+に統合され,シミュレーションと実データの両方で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:54:31 GMT)
The Many Voices of Duying: Revisiting the Disputed Essays Between Lu Xun and Zhou Zuoren [9.7]
ルー・ジュンとジュ・ズーレンは現代中国文学で最も影響力のある作家のひとりである。この研究は、1912年に兄弟が匿名で発表した3つの論争のエッセイを再考する定量的手法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:41:39 GMT)
Bridging the Gap Between Foundation Models and Heterogeneous Federated Learning [9.2]
Federated Learning(FL)は、プライバシ保護による分散機械学習を提供し、プライベートデータを共有せずにエッジクライアントのモデルを最適化する。ファンデーションモデル(FM)は、人工知能(AI)コミュニティにおいて、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスのために、注目を集めている。本稿では、これらの課題に対処するため、リソース対応フェデレーション・ファンデーション・モデル(RaFFM)の適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:31:53 GMT)
Enhancing Representation Generalization in Authorship Identification [9.1]
著者の身元確認は、出自が公表されていないテキストの著者の身元を確認する。現代の著作者識別法は、著作者スタイルの識別に有効であることが証明されている。著者識別におけるスタイリスティックな表現の一般化の促進という課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:11:00 GMT)
Enhancing Heterogeneous Federated Learning with Knowledge Extraction and Multi-Model Fusion [9.1]
本稿では,エッジデバイス上での機械学習モデルをセンシティブなデータにアクセスせずにトレーニングする,新しいフェデレーション学習(FL)手法を提案する。本稿では,エッジモデルから局所的な知識を集約し,それを知識蒸留を通じて堅牢なグローバルな知識に蒸留する資源対応FL法を提案する。提案手法は,既存のFLアルゴリズムと比較して,異種データとモデルにおける通信コストと性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:32:58 GMT)
Towards LLM-based Fact Verification on News Claims with a Hierarchical Step-by-Step Prompting Method [9.1]
本稿では,大規模事前学習型言語モデル (LLM) とコンテキスト内学習 (ICL) を併用して,ニュースクレームの検証を行う。階層的なステップ・バイ・ステップ(HiSS)のプロンプト手法を導入し,LLMに対して複数のサブ文を分割し,複数の問合せを段階的に検証する手法を提案する。 2つの公開誤報データセットの実験結果から、HiSSのプロンプトは最先端の完全教師付きアプローチと強力な数発のICL対応ベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:33:04 GMT)
Tracking Patches for Open Source Software Vulnerabilities [9.0]
オープンソースソフトウェア(OSS)の脆弱性は、OSSを使用するソフトウェアシステムのセキュリティを脅かす。脆弱性データベースの情報品質に対する懸念が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:13:27 GMT)
Policy Optimization for Personalized Interventions in Behavioral Health [8.7]
デジタルプラットフォームを通じて提供される行動的健康介入は、健康結果を大幅に改善する可能性がある。患者に対するパーソナライズされた介入を最適化して長期的効果を最大化する問題について検討した。この問題に対する新たなアプローチとして,政策イテレーションの一段階を近似したDecompPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:38:49 GMT)
A hybrid quantum-classical conditional generative adversarial network algorithm for human-centered paradigm in cloud [8.6]
QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)は、量子機械学習アルゴリズムの1つである。 QGANの生成プロセスは比較的ランダムであり、生成されたモデルは人間中心の概念に適合しない。これらの問題を解決するために、量子古典的条件生成逆ネットワーク(QCGAN)のハイブリッドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:31:23 GMT)
Controllable Inversion of Black-Box Face Recognition Models via Diffusion [8.6]
我々は,事前学習した顔認識モデルの潜在空間を,完全なモデルアクセスなしで反転させる作業に取り組む。本研究では,条件付き拡散モデル損失が自然発生し,逆分布から効果的にサンプル化できることを示す。本手法は,生成過程を直感的に制御できる最初のブラックボックス顔認識モデル逆変換法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:29:50 GMT)
Design of Chain-of-Thought in Math Problem Solving [8.6]
CoT (Chain-of-Thought) は数学の問題解決において重要な役割を担っている。従来の自然言語CoTと,自己記述プログラム,コメント記述プログラム,非記述プログラムなど,さまざまなプログラムCoTを比較した。プログラムCoTsは数学問題の解法において優れた効率性を持つことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:51:38 GMT)
A Hierarchical Approach to Environment Design with Generative Trajectory Modeling [8.3]
階層型MDP(Markov Decision Processes)に基づく新しいフレームワークを提案する。我々のアルゴリズムは、SHED(Synthetically-enhanced Hierarchical Environment Design)と呼ばれ、エージェントと環境の間のリソース集約的な相互作用を著しく低減する。本結果は,SHEDの多様体的優位性を示し,UEDフレームワーク内でのカリキュラムベース学習の強力な手段としての有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:21:32 GMT)
Task allocation planning based on HTN for national economic mobilization [8.2]
HTN計画アルゴリズムはタスク割り当てを解き、最適化するために設計され、リソース不足に対処する手法が検討されている。国家経済動員における実際のタスク割り当て事例に基づいて,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） (Sat, 30 Sep 2023 07:25:55 GMT)
Fostering new Vertical and Horizontal IoT Applications with Intelligence Everywhere [8.2]
Intelligence Everywhereは、大量のデータストリームを運ぶIoTネットワークのシームレスな統合を前提としている。本稿では,最先端の研究とインテリジェンス・エビデンス・エビデンス・フレームワークの原理について論じる。また、水平IoTアプリケーションを開発するための新しい視点も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 11:59:39 GMT)
Limitless stability for Graph Convolutional Networks [8.2]
この研究は、グラフ畳み込みネットワークに対する厳密で斬新で広く適用可能な安定性保証と転送可能性境界を確立する。グラフ畳み込みネットワークは、GSOがグラフラプラシアンであり、フィルタが無限大で正則である場合、グラフ粗粒化法の下で安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:24:11 GMT)
Exploring Strategies for Modeling Sign Language Phonology [8.1]
ASL-LEX 2.0に見られる16音素の「タイプ」を認識するために,グラフ畳み込みネットワークを学習する。 Sem-Lex Benchmarkの結果、カリキュラム学習はすべての音素タイプで平均87%の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:19:10 GMT)
Consistent Aggregation of Objectives with Diverse Time Preferences Requires Non-Markovian Rewards [7.9]
報奨関数のマルコフ的アグリゲーションは、各目的に対する時間的選好が異なる場合、不可能である。これは、最適多目的エージェントは、個々の目的に関してマルコフ的でない報酬を認めなければならないことを従う。この研究は、シーケンシャルで多目的的なエージェンシーと時間的選択に関する新たな洞察を提供し、異なる時間的嗜好を持つ複数の世代のプリンシパルにサービスを提供するためにデプロイされるAIシステムの設計に実践的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:06:34 GMT)
AdaptNet: Policy Adaptation for Physics-Based Character Control [7.8]
AdaptNetは、タスクのような新しい振る舞いを素早く学習できるように、既存のポリシーの潜在空間を変更するアプローチである。既存の物理系コントローラを、移動、新しいタスクターゲット、キャラクター形態の変化、環境の変化など、幅広い新しいスタイルに適応させるのに有効であることが示されている。学習効率は、スクラッチからのトレーニングや、既存のポリシーを変更する他のアプローチを使用する場合と比較して、トレーニング時間の大幅な短縮によって示されるように、大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:19:51 GMT)
DC: Depth Control on Quantum Classical Circuit [7.7]
本研究は,従来の回路の深さをスライスし低下させる革命的深さ制御(DC)手法を提案する。 DCは、任意のノイズ中間スケール量子(NISQ)システムにおいて、不定サイズの回路に対して信頼性の高い結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:07:17 GMT)
On Memorization and Privacy risks of Sharpness Aware Minimization [7.5]
シャープネス認識最小化(SAM)によって達成される一般化ゲインは、非定型データポイントに対して特に顕著である。この洞察はSAMに関連する高いプライバシーリスクを明らかにするのに役立ち、徹底的な経験的評価を通じて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:59:07 GMT)
AfriSpeech-200: Pan-African Accented Speech Dataset for Clinical and General Domain ASR [7.5]
AfriSpeech, 200hrs of Pan-African English speech, 67,577 clips from 2,463 unique speakers across 120 native accents from 13 countries for clinical and general domain ASR。アフリカン・クリニカルASRに関する調査やベンチマークは公開されておらず、アフリカン・アクセントの大半で音声データは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:38:43 GMT)
Active-Perceptive Motion Generation for Mobile Manipulation [7.0]
移動マニピュレータのためのアクティブな知覚パイプラインを導入し,握りなどの操作タスクに対して情報を与える動作を生成する。本稿では,ActPerMoMaによるロボット軌道生成手法を提案する。両腕のTIAGo++ MoMaロボットを用いて, 散らばったシーンでモバイルグリップを行う場合のシミュレーション実験において, 提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:56:52 GMT)
Distilling Inductive Bias: Knowledge Distillation Beyond Model Compression [6.5]
ViT(Vision Transformers)は、視覚領域とテキスト領域にまたがる統一された情報処理の可能性を提供する。補足型軽量教師モデルからの帰納バイアスを蒸留する,革新的なアンサンブル型蒸留手法を提案する。提案するフレームワークでは,前もってロジットの事前計算と保存も行なっており,基本的にはモデルの非正規化予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:21:29 GMT)
On Sinkhorn's Algorithm and Choice Modeling [6.4]
その結果, 最大推定問題は, 古典的行列バランス問題と, 対象列と列の和との等価性を示す。この視点は、一見無関係な2つの研究領域の間の扉を開く。これらの接続からインスピレーションを得て、シンクホーンのアルゴリズムの研究において重要なオープンな問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:20:23 GMT)
Linear Convergence of Pre-Conditioned PI Consensus Algorithm under Restricted Strong Convexity [6.3]
本稿では,ピアツーピアマルチエージェントネットワークにおける分散凸最適化問題について考察する。比例積分 (PI) 制御戦略を用いることで, 固定段数をもつ様々なアルゴリズムが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:54:52 GMT)
The Sem-Lex Benchmark: Modeling ASL Signs and Their Phonemes [6.0]
本稿では,ASL(American Sign Language)モデリングのための新しいリソースであるSem-Lex Benchmarkを紹介する。 Benchmarkは、現在最大規模で、聴覚障害のASL署名者による84万本以上の単独のサイン制作のビデオで構成されており、インフォームド・コンセントが与えられ、補償を受けた。 ASL-LEXにおける言語情報を活用する一連の実験を行い、Sem-Lex Benchmark(ISR)の実用性と公正性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:25:43 GMT)
Automated Gait Generation For Walking, Soft Robotic Quadrupeds [6.0]
ソフトアクチュエータの非線形ダイナミクスと高次元入力空間のため,ソフトロボットの歩行生成は困難である。本稿では, 自己生成型ソフトロボット歩行のためのサンプル効率, シミュレーションフリーの手法を提案する。これはソフトロボットにおける完全に自律的な歩行生成の最初のデモンストレーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:31:30 GMT)
In-Context Learning in Large Language Models: A Neuroscience-inspired Analysis of Representations [6.0]
In-context Learning (ICL) による大規模言語モデル(LLM)の性能向上について検討する。本稿では,Llama-270BとVicuna 13Bのパラメータ化探索と,関連する情報と無関係情報に対する注意度の測定方法を提案する。 ICL後の行動特性の改善とともに,埋め込みと注意表現の両方の変化に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:01:35 GMT)
Assessing the Generalizability of Deep Neural Networks-Based Models for Black Skin Lesions [5.8]
メラノーマは黒人に多く見られ、しばしば手のひら、足首、爪などの灰色領域に影響を及ぼす。ディープニューラルネットワークは、臨床ケアや皮膚がんの診断を改善する大きな可能性を示している。本研究では,黒色個体でよく見られる皮膚病変領域から抽出した皮膚病変画像について,教師付きおよび自己教師型モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:36:51 GMT)
InFER: A Multi-Ethnic Indian Facial Expression Recognition Dataset [5.8]
InFERは、10,200の画像と7つの基本的な表情の4,200のショートビデオからなる実世界の多民族インド顔表情認識データセットである。このデータセットは、600人の被験者の表現を提示し、インターネットからクラウドソースされた6000枚の画像の自発的に実行された表現を提示している。われわれの知る限りでは、InFERはインド亜大陸の非常に多様な民族から600人の被験者が撮影した最初の画像だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:36:29 GMT)
Memorization with neural nets: going beyond the worst case [5.7]
実際には、ディープニューラルネットワークはトレーニングデータを簡単に補間できることが多い。しかし、実世界のデータについては、暗記能力によって提案されるよりもネットワークサイズが小さいような良質な構造の存在を直感的に期待する。 2つのクラスを持つ固定有限データセットを与えられた場合、高い確率で3層ニューラルネットワークを時間内に補間する単純なランダム化アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:06:05 GMT)
Deep Active Learning with Noisy Oracle in Object Detection [5.5]
ディープオブジェクト検出のためのラベルレビューモジュールを含む複合能動学習フレームワークを提案する。アクティブなデータセットで部分的にノイズの多いアノテーションを修正するためにアノテーションの予算の一部を利用することで、モデルの性能が早期に向上することを示します。本実験では,同一のアノテーション予算でラベルレビューを組み込むことで,最大4.5mAPポイントのオブジェクト検出性能の向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:28:35 GMT)
An Empirical Study on the Use of Static Analysis Tools in Open Source Embedded Software [5.5]
本稿では,オープンソース組み込みソフトウェア(EMBOSS)レポジトリ上で静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールの使用状況,課題,有効性を理解するための最初の研究を行う。 EMBOSSプロジェクトでは,リアルタイムオペレーティングシステムやネットワークスタック,アプリケーションなど,13の異なるカテゴリを対象として,258のコーパスを収集しています。 GitHubのCodeQLは最も効果的なSASTツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:49:55 GMT)
A Unitary Operator Construction Solution Based on Pauli Group for Maximal Dense Coding [4.8]
メッセージのエンコードに適したユニタリ演算子をどうやって選択するかは、量子通信プロトコルの設計における主要な作業である。一般化されたパウリ部分群を 2 階乗法的に修正する手法とそれに対応するアルゴリズムを提案する。例えば、3-qubit GHZ, 4-qubit W, 4-qubit cluster, 5-qubit cluster states を例に挙げ、最大密度符号化のためのすべてのユニタリ演算子集合を見つける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:04:02 GMT)
Fundamental limitations to key distillation from Gaussian states with Gaussian operations [4.6]
キーが R'enyi-$2$ の集合の絡み合いによって有界であることを証明する。これは、$E_F,2mathrmscriptstyle G$がガウス状態の秘密鍵レートと一致することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:06:12 GMT)
Refutation of Shapley Values for XAI -- Additional Evidence [4.5]
最近の研究は、説明可能な人工知能(XAI)におけるシェープリー値の不適切さを実証している。本稿では,特徴がブール値ではなく,複数のクラスを選択することができる分類器の族に対しても,Shapley値が不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:44:06 GMT)
FLIPS: Federated Learning using Intelligent Participant Selection [4.4]
FLIPSクラスタは、データアプリオリのラベル分布に基づいてFLトレーニングジョブに関与し、FLトレーニング中に、選択した参加者に各クラスタが公平に表現されることを保証する。 FLIPSはコンバージェンスを大幅に改善し,20～60%の通信コストで17～20%の精度を実現し,トラグラー参加者の存在下での持続性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:50:40 GMT)
FragQC: An Efficient Quantum Error Reduction Technique using Quantum Circuit Fragmentation [4.3]
誤差確率が一定の閾値を超えると、量子回路をサブ回路に切断するソフトウェアツールであるFragQCを提示する。回路を切断せずに直接実行した場合の忠実度は14.83%増加し、8.45%が最先端のICP法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:38:31 GMT)
Microwave-optics Entanglement via Cavity Optomagnomechanics [4.2]
マイクロ波と光共振器の定常的絡み合わせのための新しい機構を提案する。マイクロ波光の絡み合いは熱雑音に対して頑丈である。量子ネットワークやハイブリッド量子システムによる量子情報処理に幅広い応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:28:49 GMT)
UPAR: A Kantian-Inspired Prompting Framework for Enhancing Large Language Model Capabilities [4.2]
大きな言語モデル(LLM)は、素晴らしい推論能力を示している。人間の認知構造をエミュレートするUPARプロンプトフレームワークを提案する。この構造は、人間の理解可能かつ検査可能な推論を著しく増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:18:50 GMT)
Meta-Learning Framework for End-to-End Imposter Identification in Unseen Speaker Recognition [4.1]
未確認話者認識における不適切な識別のための固定しきい値(EERメトリックを用いた計算)を用いた一般化の問題を示す。次に、より優れた性能を実現するために、頑健な話者特異的しきい値設定手法を導入する。提案手法の有効性をVoxCeleb1, VCTK, FFSVC 2022データセットで示し, ベースラインを最大10%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:35:49 GMT)
Dynamic Exploration-Exploitation Trade-Off in Active Learning Regression with Bayesian Hierarchical Modeling [4.1]
探査・探査を同時に検討する方法は、最適でないかもしれないトレードオフを制御するために、固定的またはアドホックな手段を同時に採用する。我々は,BHEEMと呼ばれるベイズ的階層的アプローチを開発し,探査・探査のトレードオフを動的にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:19:04 GMT)
The Sparsity Roofline: Understanding the Hardware Limits of Sparse Neural Networks [4.1]
本稿では,ニューラルネットワークの空間性を評価する視覚的パフォーマンスモデルであるSparsity Rooflineを紹介する。機械学習の研究者たちは、実装されていない、あるいは最適化されていないブロック構造化されたスパーシティパターンのパフォーマンスを予測できることを示す。ハードウェアデザイナが、ハードウェアにおける新しいスパースパターンとスパースデータフォーマットのパフォーマンスに与える影響を、どのように予測できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:29:31 GMT)
Dual-Augmented Transformer Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation [4.0]
弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、クラスレベルのラベルのみにオブジェクトを分割することを目的とした、基本的なコンピュータビジョンタスクである。従来の手法では、CNNベースのネットワークを採用し、クラスアクティベーションマップ(CAM)戦略を用いて対象領域を発見する。別の方法は、視覚変換器(ViT)を探索して画像を符号化し、グローバルな意味情報を取得することである。相互補完学習のためのCNNベースネットワークとトランスフォーマーネットワークを併用したデュアルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:41:11 GMT)
Evolution of Quantum Resources in Quantum-walk-based Search Algorithm [3.6]
完全二部グラフに対する量子ウォーク探索における量子コヒーレンスと量子絡み合いの影響を考察する。まず、成功確率と2つの量子資源の相補関係を数値的に示す。最終的に、一般化された偏極ノイズが果たす役割について議論し、それが成功確率と量子コヒーレンスの力学に急激な影響を与えることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:16:28 GMT)
Dynamics of specialization in neural modules under resource constraints [3.5]
構造的モジュラリティは機能的特殊化を保証するのに十分であるという仮説を,人工ニューラルネットワークを用いて検証する。構造的モジュラリティに基づく静的な特殊化の概念は、現実世界の複雑さの状況における知性を理解するためのフレームワークとしては、あまりにも単純すぎると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:09:57 GMT)
Minimising the Expected Posterior Entropy Yields Optimal Summary Statistics [3.5]
我々は,様々な要約のクラスを特徴付け,次元削減アルゴリズムを正しく解析することの重要性を実証する。本稿では, 予測後エントロピー (EPE) を推定したモデルに基づいて最小化することにより, 要約を得る手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:16:02 GMT)
Data augmentation and refinement for recommender system: A semi-supervised approach using maximum margin matrix factorization [3.4]
我々は、評価予測のための最大行列因子化(MMMF)のデータ強化と改善の側面について検討する。我々は、CFアルゴリズムの固有の特性を利用して、個人評価の信頼性レベルを評価する。自己学習に基づく評価向上のための半教師付きアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:30:10 GMT)
Optimal Local Measurements in Many-body Quantum Metrology [3.2]
そこで本研究では,最適局所測定の基盤構造を解明するための「定性行列分割」手法を提案する。すべての2量子純状態に対して正確な飽和は可能であるが、一般には多量子純状態に対して制限的である。適応的コヒーレント制御によりqCRBを近似的に均一に飽和させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:34:31 GMT)
On Architectural Compression of Text-to-Image Diffusion Models [3.1]
本研究は,ブロック除去知識蒸留SDM(BK-SDM)の導入による汎用T2I合成のための古典的アーキテクチャ圧縮のパワーを強調した。 1つのA100 GPU上で0.22MLAIONペア(フルトレーニングペアの0.1%以下)で蒸留ベースの事前トレーニングを行う。我々のコンパクトモデルでは、転送された知識の恩恵を受け、ゼロショットMS-COCOベンチマークでより大きなマルチビリオンパラメータモデルと競合する結果を得ることで、元のSDMを模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:58:51 GMT)
From Hours to Seconds: Towards 100x Faster Quantitative Phase Imaging via Differentiable Microscopy [2.8]
コンテンツ固有の特徴を学習する学習可能な光学圧縮圧縮フレームワークを提案する。提案システムは,セル上のSSIMの$sim 0.90$とPSNRの$sim 30$dBを維持しながら,$times$64の圧縮を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:41:27 GMT)
"With Great Power Comes Great Responsibility!": Student and Instructor Perspectives on the influence of LLMs on Undergraduate Engineering Education [2.8]
LLM(Large Language Models)の人気が高まり、学術界で議論が巻き起こった。本稿ではインドの大学工学部における調査とインタビューを行う。学生1306名,学生インタビュー112名,インストラクターインタビュー27名を対象に,現在の利用パターンについて考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:22:41 GMT)
A quantum system control method based on enhanced reinforcement learning [2.7]
強化強化学習(QSC-ERL)に基づく量子システム制御法を提案する。強化学習における状態と行動は、量子系の量子状態と制御操作にマッピングされる。他の方法と比較して、QSC-ERLは量子システムの1倍近い忠実度学習制御を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:22:44 GMT)
Engineering field-insensitive molecular clock transitions for symmetry violation searches [2.6]
電波周波数,マイクロ波,および2光子遷移を用いて,外部磁場と電界の両方に対する感度を同時に抑制できることを示す。この方法は従来のラムゼー測度と互換性があり、内部のコマグネトメトリーを提供し、大きな角運動量を持つ系に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:48:54 GMT)
Exploring SAM Ablations for Enhancing Medical Segmentation in Radiology and Pathology [2.5]
Segment Anything Model(SAM)は、さまざまなドメインにまたがるセグメンテーション課題に対処するための、有望なフレームワークとして登場した。 SAMの微調整について検討し、セグメンテーション結果の精度と信頼性にその影響を深く評価する。先進的なセグメンテーション技術と医療の要求要件のギャップを埋めることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:58:12 GMT)
The Underlying Scaling Laws and Universal Statistical Structure of Complex Datasets [2.4]
実世界の複雑なデータセットと人工的に生成されたデータセットの両方に現れる普遍的特性について検討する。我々のアプローチは、データを物理系に類似させ、統計物理学やランダム行列理論(RMT)のツールを用いて、その基盤となる構造を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:41:46 GMT)
Nonparametric active learning for cost-sensitive classification [2.2]
コスト依存型分類のための一般的な非パラメトリック能動学習アルゴリズムを設計する。我々は、一致した(対数係数まで)下界を提供することにより、得られた上界のほぼ最適性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:19:21 GMT)
Fourier neural operator for real-time simulation of 3D dynamic urban microclimate [2.2]
実時間3次元都市風洞シミュレーションにフーリエニューラル演算子(FNO)ネットワークを適用した。数値実験により、FNOモデルが瞬時空間速度場を正確に再構成できることが示されている。さらに,風向の異なる未確認データに基づくFNOモデルの評価を行い,FNOモデルが風向の異なるデータに対して良好に一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:07:04 GMT)
Identification, Impacts, and Opportunities of Three Common Measurement Considerations when using Digital Trace Data [2.1]
スクリーンミクスは、人々がモバイルデバイスと対話するときに得られる個々のスクリーンショットの粒度でメディアの使用を記録する。 1)要約の絡み合い - フォーマットへの露出によってコンテンツへの露出をプロキシすることで生じる一般的な測定誤差、(2)平ら化 - 時間情報を組み込まずにメディアインタラクションのユニークなセグメントを集約する、(3)バンドル。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:28:19 GMT)
Tracking Passengers and Baggage Items using Multiple Overhead Cameras at Security Checkpoints [2.0]
空港の検問所のセキュリティシナリオのために,オーバーヘッドカメラビデオ中の複数のオブジェクトを追跡する新しいフレームワークを提案する。オーバヘッド画像からのインスタンスセグメンテーションの不確実性に関するモデル情報を提供するために,自己監視学習(SSL)手法を提案する。この結果から,自己超越はモデルの推定時間を増大させることなく,オブジェクト検出精度を最大42%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:31:19 GMT)
Unlocking Bias Detection: Leveraging Transformer-Based Models for Content Analysis [2.0]
テキストのバイアスを検出するためのCBDT(Contextualized Bi-Directional Dual Transformer)を提案する。多様なデータセットに対する実験結果は、偏見のある文と非偏見のある文を正確に分類する際のCBDTの優位性を示している。将来の研究は、モデルを様々な言語や文化の文脈に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:06:04 GMT)
Walking = Traversable? : Traversability Prediction via Multiple Human Object Tracking under Occlusion [2.0]
本研究では、観察ロボットに搭載された3人称単眼カメラに、一対一のセンサーを代替する革新的なアプローチを提案する。鍵となるアイデアは、SLAMとMOTという2種類のトラッカーを使って静止物体を監視し、人間を動かし、相互作用を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:44:48 GMT)
Evaluation Metrics for DNNs Compression [1.9]
1)圧縮とハードウェア非依存速度(CHATS)、2)総合圧縮成功(OCS)の2つの新しい指標を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:44:48 GMT)
Predicting Swarm Equatorial Plasma Bubbles via Machine Learning and Shapley Values [1.8]
我々は,Swarm宇宙船上でIonospheric Bubble Index(IBI)を正確に予測できる機械学習モデルを提案する。 IBIは、赤道プラズマ気泡(EPB)の源となるプラズマ密度と磁場の摂動の相関性である EPBは長年研究されてきたが、その日々の変動により、かなりの課題が予測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:25:51 GMT)
Automated Superconducting Qubit Characterisation Platform Based on a Modified 3D Printer [1.3]
ジョセフソン接合は超伝導量子ビットの重要な構成要素である。同じパラメータ範囲内で複数のジャンクションを作るのは難しい。接合のキャラクタリゼーションは、それらの通常の状態抵抗を測定することによって決定される。これは、手動のプローブステーションで2点または4点の抵抗測定によって行われる。自動プローブステーションのベースは、複数のArduino Unoマイクロコントローラと電動リニアステージで改造された3Dプリンターである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:35:10 GMT)
Detecting Unseen Multiword Expressions in American Sign Language [1.3]
我々はGloVeから単語埋め込みを適用した2つのシステムを用いて、これらのレキシムが複数単語表現を構成するか否かを予測した。単語の埋め込みは、正確な精度で非合成性を検出するデータを持っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:54:59 GMT)
The Physics of Preference: Unravelling Imprecision of Human Preferences through Magnetisation Dynamics [1.2]
嗜好の逆転のようなパラドックス的な意思決定行動は、しばしば不正確または騒々しい人間の嗜好から生じる。電流駆動の強磁性ナノ構造における磁化反転の物理原理を利用して,人間の意思決定力学を深く反映したモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:51:06 GMT)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Cooperative and Competitive Autonomous Vehicles using AutoDRIVE Ecosystem [1.2]
我々は、ニジェールとF1TENTHの物理的に正確でグラフィカルなデジタル双対を開発するために、AutoDRIVE Ecosystemを導入する。まず,複数エージェントの学習環境だけでなく,限られた状態情報を相互に共有する一組の協調車両(Nigel)を用いた交差点問題について検討する。次に、異なる車両群(F1TENTH)を用いて、個別のポリシーアプローチを用いたマルチエージェント学習環境において、対向的なヘッドツーヘッド自律レース問題を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:33:37 GMT)
Optimal Sample Complexity of Reinforcement Learning for Mixing Discounted Markov Decision Processes [1.0]
マルコフ決定過程(MDP)における無限地平面割引報酬の最大化のための最適なサンプル複雑性理論を考える。多くの関心の応用において、最適ポリシー(または全てのポリシー)は混合を誘導する。我々の分析は、一般状態空間 MDP の RL 問題の研究に使用できるため、独立した関心を持つ再生型アイデアに基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:31:31 GMT)
On the Role of Neural Collapse in Meta Learning Models for Few-shot Learning [1.0]
この研究は、数ショット学習のためのメタラーニングフレームワークにおける神経崩壊の性質を初めて探求し、理解したものである。我々は,オムニグロットデータセットを数ショット設定で研究し,神経崩壊現象を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:02:51 GMT)
Order-Preserving GFlowNets [1.0]
Generative Flow Networks (GFlowNets) は、与えられた報酬に比例した確率を持つ様々な候補をサンプリングする方法として導入された。 OP-GFNsサンプルは、学習された報酬関数に比例する確率を持ち、候補に対して与えられた(部分的な)順序に一致する。 OP-GFNの最先端性能を単目的および多目的データセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:06:53 GMT)
UniLVSeg: Unified Left Ventricular Segmentation with Sparsely Annotated Echocardiogram Videos through Self-Supervised Temporal Masking and Weakly Supervised Training [0.9]
本研究は心エコービデオから左室一貫性セグメンテーション(LV)の新たなアプローチを導入する。本研究では,(1)時間マスキングを用いた自己教師型学習(SSL),(2)弱教師型学習によって実現した。提案手法は,大規模データセット上で93.32%のダイススコアを達成し,最先端のソリューションよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:13:41 GMT)
Enhancing Secrecy in UAV RSMA Networks: Deep Unfolding Meets Deep Reinforcement Learning [0.8]
我々は、複数の無人航空機(UAV)速度軌道(SMAR)における秘密のネットワークを考える。提案した深部強化学習(DRL)は,他のDRL法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:26:24 GMT)
T-Stochastic Graphs [0.7]
ネットワーク内の"非超音波構造"が,既存のトップダウンリカバリアルゴリズムに重大な不安定性をもたらすことを示す。我々は、潜在階層に位相的制約を課さない$mathbbT$-Stochastic Graphsと呼ばれる確率モデルのクラスを提案する。これらの代替モデルは、階層的クラスタリングへの新しいアプローチを動機付け、スペクトル技術と、系統的再構成からよく知られたNeighbor-Joiningアルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 05:54:19 GMT)
Generative Design of inorganic compounds using deep diffusion language models [0.7]
材料構成と構造設計のための深層学習に基づく生成モデルを提案する。パイプラインは、まず、合成のジェネレータとして深拡散言語モデルを使用し、その後、テンプレートベースの結晶構造予測アルゴリズムを適用した。 DFT計算の結果から,Ti2$HfO5,TaNbP,YMoN2,TaReO4,HfTiO2,HfMnO2の6つの新物質が検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:46:19 GMT)
Skill Check: Some Considerations on the Evaluation of Gamemastering Models for Role-playing Games [0.6]
ロールプレイングゲームにおいて、ゲームマスター(ゲームマスター、英: Game Master、GM)は、プレイヤーが直面している課題をデザインし、アクションの結果を物語るゲームマスターである。本稿では,対話型ストーリテリングと自然言語処理の観点から,GMをモデル化する上での課題について論じる。これらの課題に続き、このような対話システムを評価するための3つのテストカテゴリを提案し、ChatGPT、Bard、OpenAssistantをアウト・オブ・ボックスGMとしてテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:56:04 GMT)
Anomaly Detection in Power Generation Plants with Generative Adversarial Networks [0.5]
本研究では, 発電プラントの異常検出にGAN(Generative Adversarial Networks)を用いることを検討した。データは、当初、同社の基地局にある発電装置の燃料消費パターンの異常が観測されたことに応答して収集された。 GANsモデルは、データセットのサイズを拡大してパフォーマンスを向上させることを目的として、データ拡張と不要の両方でトレーニングされ、微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:44:05 GMT)
DURENDAL: Graph deep learning framework for temporal heterogeneous networks [0.5]
時間的異種ネットワーク(THN)は、多くの現実世界の応用を特徴付ける進化的ネットワークである。 THNのためのグラフ深層学習フレームワークであるDURENDALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:46:01 GMT)
Marginal Post Processing of Bayesian Inference Products with Normalizing Flows and Kernel Density Estimators [0.4]
我々はMasked Autoregressive Flows と Kernel Density Estimator を用いて、コア科学パラメータに対応する限界後部密度を学習する。限界あるいは「ニュアンスフリー」な後部と関連する可能性には多くの応用があることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:37:33 GMT)
Visual Political Communication in a Polarized Society: A Longitudinal Study of Brazilian Presidential Elections on Instagram [0.4]
本研究では、ブラジルの大統領候補19名による11,263件のInstagram投稿のデータセットで使用される視覚コミュニケーション戦略を検討することを目的とする。祝賀画像と肯定的なトーン画像の有病率を同定した。彼らはまた、強いパーソナライゼーションの感覚を示し、より感情的なレベルで有権者と結びついた候補者を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:11:11 GMT)
Technical Report of 2023 ABO Fine-grained Semantic Segmentation Competition [0.4]
チーム「Zeyu_Dong」による2023年ABOファイングラニュアルセマンティックコンペティションへの提出の技術的詳細について述べる。課題は、オンラインで購入できる実際の製品の高品質で標準化された3Dモデルで構成される5つのカテゴリの凸勾配のセマンティックラベルを予測することである。適切な方法は、2023年のICCV 3DVeComm Workshop ChallengeのDevフェーズで3位にランク付けするのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:32:22 GMT)
Coordinated pausing: An evaluation-based coordination scheme for frontier AI developers [0.3]
本稿では,コーディネート・パジング (coorated pausing) について述べる。 5つの主要なステップからなる評価に基づくコーディネーション方式を提案する。コーディネート舗装は、フロンティアAIモデルから生まれるリスクに対処するための有望なメカニズムである、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:38:33 GMT)
Investigating the Efficacy of Large Language Models in Reflective Assessment Methods through Chain of Thoughts Prompting [0.3]
複雑な推論タスクにおけるLLMの習熟度を高める手段として、Chain of Thought(CoT)プロンプト法が提案されている。本研究の主な目的は、4つの言語モデルが3年制医学生の振り返りエッセイをいかに評価できるかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 06:25:27 GMT)
Language models are good pathologists: using attention-based sequence reduction and text-pretrained transformers for efficient WSI classification [0.2]
全体スライド画像(WSI)解析は通常、多重インスタンス学習(MIL)問題として定式化される。 textitSeqShortは、各WSIを固定サイズと短サイズのインスタンスのシーケンスで要約するシーケンス短縮レイヤである。本稿では,大容量のテキストデータに対して,下流トランスフォーマーアーキテクチャの事前訓練を行った場合,WSI分類性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:26:44 GMT)
EquiCity Game: A mathematical serious game for participatory design of spatial configurations [0.2]
本研究では, 都市計画, 市街地再開発, 都市集合住宅の建築設計(大規模化)における意思決定プロセスの仲介を目的とした, 数学的社会選択ゲームのためのメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:47:32 GMT)
Enhancing Efficiency and Privacy in Memory-Based Malware Classification through Feature Selection [0.2]
マルウェアは個人、組織、重要なインフラに重大なセキュリティリスクをもたらす。マルウェア分類システムにおける効率性の向上とプライバシー問題への対処には,特徴選択が重要な役割を果たす可能性がある。本研究では,メモリコンテンツから重要な特徴を特定するために,3つの特徴選択手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:36:31 GMT)
Prompting Code Interpreter to Write Better Unit Tests on Quixbugs Functions [0.1]
単体テストは、ソフトウェア工学において、記述されたコードの正確性と堅牢性をテストするために一般的に使用されるアプローチである。本研究では,コードインタプリタが生成する単体テストの品質に及ぼす異なるプロンプトの影響について検討する。生成した単体テストの品質は、提供されたプロンプトのマイナーな詳細の変更に敏感ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:36:23 GMT)
Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning [0.0]
本研究では,胎児の健康分類のための新しい機械学習手法を提案する。提案したモデルでは、テストセットで98.31%の精度が得られる。複数のデータポイントを組み込むことで、我々のモデルはより包括的で信頼性の高い評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:02:51 GMT)
Third order nonlinear correlation of the electromagnetic vacuum at near-infrared frequencies [0.0]
強集束コヒーレント超短波プローブを用いる場合, 近赤外域におけるプローブの電界の3次非線形混合の存在により, 電気光学サンプリング技術が影響を受けることを示す。我々は、コヒーレントプローブの電場と電磁真空の近赤外周波数での4波混合により、高次非線形相関項が生成されることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 13:03:14 GMT)
The objective function equality property of infoGAN for two-layer network [0.0]
infoGANは、識別器と情報機能を持つジェネレータの2つのネットワークを含むミニマックス問題である。本研究は,インフォGANの2つの目的関数が,識別器とジェネレータのサンプルサイズが無限大に近づくと等価になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:38:07 GMT)
Teaching at the Intersection of Social Justice, Ethics, and the ASA Ethical Guidelines for Statistical Practice [0.0]
ケーススタディは一般的に「倫理」を教えるために使用されるが、コースの内容が公式や証明に集中している場合、ケースアナリシスと彼らが必要とする知識、スキル、能力は邪魔になることがある。数学、統計学、データサイエンス、コンピューティングの倫理的な実践は、学習者のキャリア計画に関係なく重要なトピックである。 5つのツールを使って、社会正義をコースに統合し、同時に「倫理」の統合を呼びかけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:46:09 GMT)
Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework [0.0]
基本リスク四角形理論の文脈におけるベクトル回帰(SVR)のサポート。 $varepsilon$-SVRと$nu$-SVRは等価なエラー対策の最小化に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 15:52:10 GMT)
Supersymmetric Quantum Mechanics of Hypergeometric-like Differential Operators [0.0]
超対称性量子力学(SUSYQM)の体系的反復アルゴリズムによる主超幾何的微分作用素(HLDO)の等質化の解法これらのアルゴリズムは、なぜ一連の主元と関連する固有関数が同じHLDOに対して同時に存在するのかという疑問に対して、単純なSUSYQMの答えを提供する。本論文で開発した反復型SUSYQMアルゴリズムは, 比較的高い効率性, 代数的要素の独立性, および論理的独立性から, 主HLDOとその従兄弟の固有値問題の解法に取って代わる上で, 期待できるものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:28:43 GMT)
Statistical Hypothesis Testing for Information Value (IV) [0.0]
本研究では,データセットに想定される特徴の予測能力を評価するために,非パラメトリック仮説テストを提案する。我々は,テスト統計を効率的に計算する方法を示し,その性能をシミュレーションデータで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:27:31 GMT)
SegTransVAE: Hybrid CNN -- Transformer with Regularization for medical image segmentation [0.0]
本稿では,SegTransVAEという新しいネットワークを提案する。 SegTransVAEはエンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づいて構築されており、ネットワークへの可変オートエンコーダ(VAE)ブランチでトランスフォーマーを利用する。最近導入されたデータセットの評価によると、SegTransVAEはDice Scoreと95%$-Haudorff Distanceで過去の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:01:56 GMT)
Reinforcement learning adaptive fuzzy controller for lighting systems: application to aircraft cabin [0.0]
本研究では,環境条件に基づいて照明設定レコメンデーションを生成するファジィ推論システム(FIS)を開発した。フィードバック機構を通じて、ユーザはアルゴリズムと対話し、アルゴリズムの出力を好みに補正する。本研究では,航空機キャビンモックアップにアルゴリズムを実装し,アルゴリズムの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 23:55:49 GMT)
RBF Weighted Hyper-Involution for RGB-D Object Detection [0.0]
リアルタイムと2つのストリームRGBDオブジェクト検出モデルを提案する。提案モデルでは, 深度誘導型ハイパーインボリューションを生深度マップの空間的相互作用パターンに基づいて動的に適応する深度誘導型ハイパーインボリューションと, アップサンプリングに基づくトレーニング可能な融合層からなる。提案モデルは,NYU Depth v2データセットで他のRGB-Dベースオブジェクト検出モデルよりも優れており,SUN RGB-Dで比較した(第2位)結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 11:25:34 GMT)
Question-Answering Model for Schizophrenia Symptoms and Their Impact on Daily Life using Mental Health Forums Data [0.0]
メンタルヘルスのフォーラムは統合失調症と異なる精神疾患に苦しむ人々のためのフォーラムである。データセットを前処理してQAデータセットに変換する方法が示されている。 BiBERT、DistilBERT、RoBERTa、BioBERTモデルはF1-Score、Exact Match、Precision、Recallを通じて微調整され評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:50:50 GMT)
Quantum theories with local information flow [0.0]
ベル非局所性(英: Bell non-locality)は、量子力学の特定の修正や解釈に適用される用語である。ベルの元々の不等式に動機付けられて、量子論の4つの実行可能なカテゴリを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:15:55 GMT)
Quantization of Deep Neural Networks to facilitate self-correction of weights on Phase Change Memory-based analog hardware [0.0]
乗法重みの集合を近似するアルゴリズムを開発する。これらの重みは、性能の損失を最小限に抑えながら、元のネットワークの重みを表現することを目的としている。その結果、オンチップパルス発生器と組み合わせると、私たちの自己補正ニューラルネットワークはアナログ認識アルゴリズムで訓練されたものと同等に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:47:25 GMT)
Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation Using Full Transformer with Bi-level Routing Attention [0.0]
BRAU-Net という手法を提案し, 両性交感神経と胎児の頭部の分節課題を解決する。 U-Netのような純粋なトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、双方向のルーティングアテンションと接続をスキップすることで、ローカル・グローバルなセマンティック情報を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:45:50 GMT)
Optimal design for wavelength conversion with a configuration of walk-off compensation in free space in the nanosecond pulsed regime [0.0]
我々は,ナノ秒状態における基本レーザ放射の良好な単一モード特性を維持しつつ,近接フルエネルギー変換を実現するための最適設計を数値解析および実験的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 17:59:40 GMT)
On the Quantum Uncertainty of the Neutron Electric Dipole Moment [0.0]
我々は、現在の境界と、関連する量における期待される量子不確実性との間の約13桁の差から生じる明らかな緊張について論じる。弱い測度の概念の観点で「パズルの解法」を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 00:55:43 GMT)
On Schr\"{o}dinger Operators Modified by $\delta$ Interactions [0.0]
我々は、新しいグリーン函数の極が、元のグリーン函数の極の$H_0$に対してどのように再配置されるかを明確に示す。我々は、小さな結合定数を仮定して、境界状態エネルギーと波動関数を求める別の摂動法を導出する。結果が多中心の場合、曲線で支えられる$delta$相互作用、コンパクトな2次元多様体で粒子が動く場合への拡張について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 11:41:32 GMT)
Mathematical structure of perfect predictive reservoir computing for autoregressive type of time series data [0.0]
RCニューラルネットワークの数学的構造の研究は、最近始まったばかりである。 RCニューラルネットワークにおける入力および繰り返し重み行列の隠れ構造を明らかにする。これらの構造は,ARタイプの時系列データの予測に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:46:47 GMT)
MFL Data Preprocessing and CNN-based Oil Pipeline Defects Detection [0.0]
コンピュータビジョンの異常検出への応用は、いくつかの産業分野で注目されている。本研究は磁気フラックス漏洩データと前処理技術の研究に焦点を当てる。そのために、最近の畳み込みニューラルネットワーク構造を利用して、堅牢なアプローチを提案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:37:12 GMT)
Low-Earth Satellite Orbit Determination Using Deep Convolutional Networks with Satellite Imagery [0.0]
我々は,地上局との接触をなくす際に,衛星がリアルタイムに撮影した地球の画像に頼ってその軌道を予測できるコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。他の研究とは対照的に、画像ベースのデータセットでニューラルネットワークをトレーニングし、ニューラルネットワークが軌道決定におけるデファクト標準よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:01:28 GMT)
Interference phenomena in the asymmetric dynamical Casimir effect for a single $\delta-\delta^{\prime}$ mirror [0.0]
1+1次元の真の質量を持たないスカラー場は、時間依存特性を持つ運動する$delta-deltaprime$ミラーと相互作用する。ミラーの両面に生成する粒子スペクトルの差を解析し, 系の非対称性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 19:38:11 GMT)
Integrability is attractive [0.0]
2つの独立結合によってパラメータ化されるスピン鎖の2つの一般的なモデルを考える。 1つは、積分可能性の破れが大域的であり、もう1つは、積分可能性の破れは境界においてのみ破れることである。積分可能からカオス的行動への遷移がどちらのモデルにも普遍的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 02:48:35 GMT)
Indispensability of orbital angular momentum states in secure quantum communication tasks [0.0]
軌道角運動量状態は単に代替物として振る舞うのか、それとも必須資源として振る舞うのか? 軌道角運動量状態の利用は、絡み合った状態測定の必要性を排除していることを示す。本研究は、多次元OAM状態が必須資源として機能するいくつかの量子情報処理タスクを設計する可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:23:25 GMT)
Improved composable key rates for CV-QKD [0.0]
汎用CV-QKDプロトコルの構成可能な鍵レートについて厳密な定式化を行う。これらの理論的な改良により、我々の一般的な公式は、以前の文献に関してより楽観的な鍵レートを証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 11:27:58 GMT)
How much time does a photon spend as an atomic excitation before being transmitted? [0.0]
送信された光子が原子励起として費やす時間は、群遅延と等しいことを示す。また、散乱光子の対応する時間を決定し、散乱光子のパルスの時間遅延に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 16:49:21 GMT)
Enhancing Mortality Prediction in Heart Failure Patients: Exploring Preprocessing Methods for Imbalanced Clinical Datasets [0.0]
心不全 (Heart failure, HF) は、患者の管理決定を導く上で、死亡率の正確な予測が重要な役割を果たす重要な疾患である。本稿では,スケーリング,アウトレーヤ処理,再サンプリングを含む包括的事前処理フレームワークを提案する。適切な前処理技術と機械学習(ML)アルゴリズムを活用することで,HF患者の死亡予測性能を向上させることを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 18:31:15 GMT)
Enhanced many-body localization in a kinetically constrained model [0.0]
運動的制約は初期条件によって長寿命の準安定状態をもたらす。本システムは非相関性疾患の存在下での局所化が極めて困難であることを示す。我々の研究は、運動的制約と局所化の複雑な相互作用に光を当て、時間領域における多体局所化位相のさらなる制御を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 20:34:58 GMT)
Effect of alternating layered ansatzes on trainability of projected quantum kernel [0.0]
我々は, 層状アンサーゼを交互に配置した投影量子カーネルにおいて, 消滅する類似性問題について解析的, 数値解析的に検討した。回路の深さ, 局所的なユニタリブロックの大きさ, 初期状態に依存することが判明し, 浅い交互層状アンサーゼを用いた場合, この問題は回避可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:32:39 GMT)
Deployment Corrections: An incident response framework for frontier AI models [0.0]
本稿では,デプロイ前リスク管理が不十分な場合の緊急計画について検討する。危険な機能に対応するためにAI開発者が使用できるデプロイメント修正ツールキットについて説明する。私たちは、フロンティアAI開発者、標準設定組織、そして規制当局が協力して標準化された業界全体のアプローチを定義することを推奨します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 10:07:39 GMT)
Beyond Interpretable Benchmarks: Contextual Learning through Cognitive and Multimodal Perception [0.0]
この研究は、チューリングテストがコンピュータシステムを人為的に形作る試みであると誤解されていることを主張する。通訳性に欠けるにもかかわらず、汎用知能の基盤として暗黙の学習を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 03:19:16 GMT)
Applying NOX Error Mitigation Protocols to Calculate Real-time Quantum Field Theory Scattering Phase Shifts [0.0]
ノイズ中間スケール量子(NISQ)量子コンピュータ上のリアルタイム散乱計算は、回路全体に蓄積される誤差によって破壊される。このような物理シミュレーションの精度を向上させるために、Noisy Output eXtrapolation (NOX)として知られる最近のエラー軽減戦略で応用回路を補うことができる。回路深さが14から37のハードサイクルで21%から74%の誤差低減を示すメトリクスが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:09:55 GMT)
Applying BioBERT to Extract Germline Gene-Disease Associations for Building a Knowledge Graph from the Biomedical Literature [0.0]
本稿では,ジェムリン遺伝子と疾患を結合する知識グラフ構築手法SimpleGermKGを提案する。遺伝子および疾患の抽出には、バイオメディカルコーパス上でトレーニング済みのBERTモデルであるBioBERTを用いる。記事,遺伝子,疾患間の意味的関連性について,部分的関係性アプローチを実装した。知識グラフには297の遺伝子、130の疾患、46,747のトリプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 04:31:22 GMT)
Application range of crosstalk-affected spatial demultiplexing for resolving separations between unbalanced sources [0.0]
2つのバランスの取れた音源の理想的な場合、SPADEは測定クロストークの存在下でも直接撮像より解像度が良いことを示す。クロストーク強度の現実的な値に対して、SPADEは、数桁のソース分離において、依然として優れた方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 09:32:52 GMT)
Analogue gravitational lensing in optical Bose-Einstein condensates [0.0]
ボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)における非回転渦の存在下でのフォノンの音響伝搬について検討した。渦は静的な音響ブラックホールをシミュレートするために用いられるため、フォノンは渦コアからかなりの距離でかなりの時空曲率を経験することになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 14:39:53 GMT)
Adaptive Growth: Real-time CNN Layer Expansion [0.0]
本研究では,データ入力に基づいて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の畳み込み層を動的に進化させるアルゴリズムを提案する。厳密なアーキテクチャの代わりに、我々のアプローチはカーネルを畳み込み層に反復的に導入し、様々なデータに対してリアルタイムに応答する。興味深いことに、我々の教師なしの手法は、さまざまなデータセットにまたがって教師なしの手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 08:41:42 GMT)
AI-Dentify: Deep learning for proximal caries detection on bitewing x-ray -- HUNT4 Oral Health Study [0.0]
人工知能の使用は、噛まれた画像の迅速かつ情報的な分析を提供することで、診断を支援する可能性がある。 HUNT4 Oral Health Studyの13,887個の噛み付きデータセットを使用して、3つの異なる物体検出ディープラーニングアーキテクチャをトレーニングした。トレーニングされたモデルでは、平均精度とF1スコアが増加し、偽陰性率が低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 12:17:36 GMT)
A large-momentum-transfer matter-wave interferometer to measure the effect of gravity on positronium [0.0]
マッハ・ツェンダー物質波干渉計は単光子遷移で動作するよう設計されている。 1年以内に取得時間は10%の精度でポジトロニウムの重力加速度を測定するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 21:20:27 GMT)
A Unified Framework for Generative Data Augmentation: A Comprehensive Survey [0.0]
GDA(Generative Data Augmentation)は、機械学習アプリケーションにおけるデータの不足を軽減するための有望なテクニックとして登場した。この論文は、GDAランドスケープの総合的な調査と統合されたフレームワークを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:01:08 GMT)
A Scheme to Implement a Universal Two-Qubit Quantum Circuit using Cross-Resonance Hamiltonian [0.0]
本稿では,最近提案された2量子ビット量子回路と局所的に等価な回路を提案する。 CNOTゲートとsqrttextCNOTゲートを用いてBゲート回路を実装した。 B-ゲートの応用は、n-qubit GHZ状態とn-qubit perfect W状態の両方を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 07:07:00 GMT)
A Brief History of Prompt: Leveraging Language Models [0.0]
私たちは、何年にもわたって急進的なエンジニアリングを形作った重要な発展を辿っている。 2018年と2019年の重要なコントリビューションについて検討し、微調整戦略、コントロールコード、テンプレートベースの生成に重点を置いている。また、フェアネス、人間とAIのコラボレーション、低リソース適応の重要性の増大についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Sep 2023 22:27:37 GMT)