Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Energy-guided Entropic Neural Optimal Transport [105.2]
エネルギーベースのモデル(EBM)は、機械学習コミュニティで数十年にわたって知られている。本稿では,前者の最近の発展と技術的改善を活用して,後者を豊かにするための新しい方法論を提案する。簡単なこととして、エネルギー誘導型エントロピーOTアプローチのバックボーンとして、単純な短絡と長走のESMを選択します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:34:21 GMT)
Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning [104.9]
大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクにおいて顕著な推論能力を示している。彼らは推論中に最新の知識と幻覚を欠いている。知識グラフ(KG)は、推論のための信頼できる知識源を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:14:43 GMT)
L2CEval: Evaluating Language-to-Code Generation Capabilities of Large Language Models [102.0]
大規模言語モデル(LLM)の言語間コード生成能力を体系的に評価するL2CEvalを提案する。モデルのサイズ、事前学習データ、命令チューニング、異なるプロンプトメソッドなど、それらのパフォーマンスに影響を与える可能性のある要因を分析する。モデル性能の評価に加えて、モデルに対する信頼性校正を計測し、出力プログラムの人間による評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:54:50 GMT)
All Languages Matter: On the Multilingual Safety of Large Language Models [101.3]
我々は、大規模言語モデル(LLM)のための最初の多言語安全ベンチマークを構築した。 XSafetyは、複数の言語ファミリーにまたがる10言語にわたる14種類の一般的な安全問題をカバーしている。本稿では,ChatGPTの多言語安全性向上のための簡易かつ効果的なプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:23:34 GMT)
Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs [96.8]
任意のOTコスト関数に対して連続的エントロピーOT(EOT)バリセンタを近似する新しいアルゴリズムを提案する。本手法は、弱いOTに基づくEOT問題の二重再構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:24:36 GMT)
Language Model Decoding as Direct Metrics Optimization [95.8]
現在の復号法は、異なる側面にわたる人間のテキストと整合するテキストを生成するのに苦労している。本研究では,言語モデルからの復号化を最適化問題として,期待される性能と人間のテキストとの厳密なマッチングを目的とした。この誘導分布は,人間のテキストの難易度を向上させることが保証されていることを証明し,人間のテキストの基本的な分布に対するより良い近似を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:35:27 GMT)
Compressing LLMs: The Truth is Rarely Pure and Never Simple [95.4]
我々は,比較的単純で広く疑問視される指標であるパープレキシティに依存する既存のSoTA圧縮手法の有効性を再評価する。 LLM-KICKは、言語理解、推論、生成、テキスト内検索、テキスト内要約などのための圧縮LLMの能力に一様にアクセスできるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:42:37 GMT)
RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning [93.4]
Retrieval-augmented Language Model (RALMs) は、外部データストアからロングテールおよび最新の知識にアクセスすることで、パフォーマンスを向上させる。既存のアプローチでは、LM事前トレーニングに高価な検索固有の修正が必要になるか、あるいは、最適以下のパフォーマンスをもたらすデータストアのポストホック統合を使用する必要がある。本稿では,第3の選択肢を提供する軽量な微調整手法であるRetrieval-Augmented Dual Instruction Tuning (RA-DIT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:16:26 GMT)
Understanding Transferable Representation Learning and Zero-shot Transfer in CLIP [92.7]
CLIPの基盤となるトランスファーブル表現学習について検討し、異なるモダリティの特徴の整合性を実証する。そこで本研究では,ベンチマークデータセット上でのCLIPや他の最先端手法よりも優れた性能を実現するCLIP型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:41:30 GMT)
Closing the Curious Case of Neural Text Degeneration [91.2]
トラニケートサンプリングの有効性を理論的に説明する。モデルエラーの既知の源であるソフトマックスボトルネックを利用して、特定のトークンが真の確率がゼロでないことを示す。提案手法は,低エントロピーテキスト生成におけるしきい値ベースよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:16:25 GMT)
Demystifying CLIP Data [89.2]
Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) はコンピュータビジョンの先進的な研究と応用を行っている。メタデータ変換言語画像事前学習(MetaCLIP)について紹介する。 MetaCLIPは生のデータプールとメタデータ(CLIPの概念から派生したもの)を取り、メタデータの分布に対してバランスの取れたサブセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:12:53 GMT)
Merge, Then Compress: Demystify Efficient SMoE with Hints from Its Routing Policy [88.3]
わずかに活性化されたMixture-of-Experts(SMoE)は、ニューラルネットワークの学習能力のスケールアップを約束している。ルーティング統計を利用したM-SMoEを提案する。我々のMC-SMoEは最大80%のメモリと20%のFLOPを削減でき、性能は実質的に損なわれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:51:32 GMT)
ICML 2023 Topological Deep Learning Challenge : Design and Results [84.9]
コンペティションは参加者に、文献からトポロジカルニューラルネットワークのオープンソース実装を提供するよう求めた。この挑戦は2ヶ月の期間に28の予選の応募を惹きつけた。本稿では,課題の設計について述べるとともに,その主な知見を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:48:04 GMT)
BTR: Binary Token Representations for Efficient Retrieval Augmented Language Models [84.2]
Retrieval augmentationは、大規模言語モデルにおける多くの重要な問題に対処する。検索拡張言語モデル(LM)の実行は遅く、大量の検索されたテキストを処理するため、スケールが困難である。 1ビットベクトルを用いて各トークンを前処理するバイナリトークン表現(BTR)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:48:47 GMT)
Subject-driven Text-to-Image Generation via Apprenticeship Learning [83.9]
本研究では,テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレータのSuTIについて述べる。 SuTIは見習いの学習を利用しており、そこでは、多数の主題固有のエキスパートモデルによって生成されたデータから、単一の見習いモデルが学習される。 SuTIは、InstructPix2Pix、Textual Inversion、Imagic、Prompt2Prompt、Re-Imagen、DreamBoothといった既存のモデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:08:45 GMT)
DST-Det: Simple Dynamic Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection [83.6]
Open-vocabulary Object Detection (OVOD) は、トレーニング中に観察されるカテゴリ以上のオブジェクトを検出することを目的としている。この研究は、事前訓練された視覚言語モデルのゼロショット分類能力を活用する、単純で効果的な戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:52:24 GMT)
Who is ChatGPT? Benchmarking LLMs' Psychological Portrayal Using PsychoBench [83.4]
大規模言語モデル(LLM)の多様な心理学的側面を評価するためのフレームワーク「サイコベンチ」を提案する。サイコベンチはこれらの尺度を、性格特性、対人関係、モチベーションテスト、感情能力の4つのカテゴリーに分類する。我々は、安全アライメントプロトコルをバイパスし、LLMの本質的な性質をテストするためにジェイルブレイクアプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:46:09 GMT)
Joint Audio and Speech Understanding [81.3]
我々はLTU-ASと呼ばれる機械学習モデルを構築し、概念的に類似した普遍的な音声知覚と高度な推論能力を持つ。 Whisperを知覚モジュールとして、LLaMAを推論モジュールとして統合することにより、LTU-ASは音声テキスト、音声パラ言語学、非音声音声イベントを同時に認識し、共同理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:53:28 GMT)
Cryptocurrency Portfolio Optimization by Neural Networks [81.2]
本稿では,これらの投資商品を活用するために,ニューラルネットワークに基づく効果的なアルゴリズムを提案する。シャープ比を最大化するために、各アセットの割り当て重量を時間間隔で出力するディープニューラルネットワークを訓練する。ネットワークの特定の資産に対するバイアスを規制する新たな損失項を提案し,最小分散戦略に近い割り当て戦略をネットワークに学習させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:33:28 GMT)
Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation [80.1]
本研究では,複雑なアバロンゲームを用いて,認知環境におけるLSMの可能性を探究する。本稿では,LLMの偽情報識別・対策能力を高めるための新しいフレームワークRecursive Contemplation(ReCon)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:27:36 GMT)
DriveGPT4: Interpretable End-to-end Autonomous Driving via Large Language Model [80.1]
マルチモーダル大言語モデル(LLM)を用いた解釈可能なエンドツーエンド自動運転システムDriveGPT4を提案する。 DriveGPT4は、車両の動作を解釈し、対応する推論を提供するとともに、人間のユーザによる多様な質問に答えて、対話を強化することができる。従来の手法やビデオ理解LLMと並行して複数のタスクで評価すると,DriveGPT4は質的,定量的に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:52 GMT)
Light Schr\"odinger Bridge [79.6]
高速かつ簡易なシュロディンガーブリッジ (SB) ソルバを提案する。私たちの開発は、最近この分野に登場した2つのアイデアの賢い組み合わせです。これらのアイデアを組み合わせることで、軽量でシミュレーション不要で理論上正当化されたSBソルバが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:06:45 GMT)
Two Failures of Self-Consistency in the Multi-Step Reasoning of LLMs [78.3]
自己整合性は、解が複数のサブステップに対する解からなるタスクにおいて、有効な多段階推論の重要な基準であると主張する。仮説的整合性と構成的整合性という,多段階推論において特に重要である2種類の自己整合性を提案する。 GPT-3/4モデルの複数変種は,多種多様なタスクにおける両タイプの整合性に不整合性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:09:41 GMT)
UltraFeedback: Boosting Language Models with High-quality Feedback [77.6]
人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合において重要な技術となっている。現在の選好データセットは、プロプライエタリなものか、サイズが限定されているか、あるいはプロプライエタリなものかのいずれかで、オープンソースモデルでのRLHFの採用が制限されている。本稿では,これらの制限を克服し,RLHF開発を促進するために,大規模で高品質で多様な嗜好データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:40:01 GMT)
Total-Recon: Deformable Scene Reconstruction for Embodied View Synthesis [76.7]
長い単眼のRGBDビデオから変形可能なシーンを再構成する最初の方法であるTotal-Reconを提案する。本手法は背景と物体にシーンを階層的に分解し,動作を根体運動と局所的調音に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:07:37 GMT)
On the Possibilities of AI-Generated Text Detection [76.6]
機械が生成するテキストが人間に近い品質を近似するにつれて、検出に必要なサンプルサイズが増大すると主張している。 GPT-2, GPT-3.5-Turbo, Llama, Llama-2-13B-Chat-HF, Llama-2-70B-Chat-HFなどの最先端テキストジェネレータをoBERTa-Large/Base-Detector, GPTZeroなどの検出器に対して試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:56:35 GMT)
Reproducing Whisper-Style Training Using an Open-Source Toolkit and Publicly Available Data [75.7]
本研究はWhisperスタイル音声モデル(OWSM)を提案する。 OWSMはオープンソースツールキットと公開データを使ってWhisperスタイルのトレーニングを再現する。データ準備、トレーニング、推論、スコアリングに使用されるすべてのスクリプトと、オープンサイエンスを促進するための事前訓練されたモデルとトレーニングログを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:10:01 GMT)
Ada-NAV: Adaptive Trajectory-Based Sample Efficient Policy Learning for Robotic Navigation [75.4]
Ada-NAVは、ロボットナビゲーションタスクにおける強化学習アルゴリズムのトレーニングサンプル効率を高めるために設計された新しい適応軌道長スキームである。我々は、Ada-NAVが一定またはランダムにサンプリングされた軌道長を用いる従来の手法よりも優れているというシミュレーションと実世界のロボット実験を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:40:07 GMT)
In-context Autoencoder for Context Compression in a Large Language Model [75.0]
In-context Autoencoder (ICAE) を提案し、長いコンテキストを短いメモリスロットに圧縮する。 ICAEは、大量のテキストデータに基づく自動符号化と言語モデリングの両方の目的を用いて、まず事前訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:38:42 GMT)
LibCity: A Unified Library Towards Efficient and Comprehensive Urban Spatial-Temporal Prediction [74.1]
既存の分野には、さまざまなフォーマットで使用が難しいオープンソースデータなど、制限がある。我々は、研究者に信頼性のある実験ツールと便利な開発フレームワークを提供するオープンソースライブラリ、LibCityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:19:44 GMT)
Prompt-tuning latent diffusion models for inverse problems [72.1]
本稿では,テキストから画像への遅延拡散モデルを用いた逆問題の画像化手法を提案する。 P2Lと呼ばれる本手法は,超解像,デブロアリング,インパインティングなどの様々なタスクにおいて,画像拡散モデルと潜時拡散モデルに基づく逆問題解法の両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:31:48 GMT)
Streaming Motion Forecasting for Autonomous Driving [71.7]
ストリーミングデータにおける将来の軌跡を問うベンチマークを導入し,これを「ストリーミング予測」と呼ぶ。我々のベンチマークは本質的に、スナップショットベースのベンチマークでは見過ごされていない安全上の問題であるエージェントの消失と再出現を捉えている。我々は,任意のスナップショットベースの予測器をストリーミング予測器に適応させることのできる,"Predictive Streamer"と呼ばれるプラグアンドプレイメタアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:13:16 GMT)
Use Your INSTINCT: INSTruction optimization usIng Neural bandits Coupled with Transformers [69.7]
大規模言語モデル (LLM) は命令追従能力に優れ、様々なアプリケーションで優れた性能を発揮している。最近の研究は、ブラックボックスLLMに与えられる命令を自動的に最適化するために、クエリ効率のよいベイズ最適化(BO)アルゴリズムを用いている。 NNサロゲートによりBOのGPを置換し,ブラックボックスLLMの命令を最適化するニューラルバンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:01:16 GMT)
Making LLaMA SEE and Draw with SEED Tokenizer [69.1]
大規模言語モデルにSEEとDrawの能力を持たせるための精巧な画像トークンであるSEEDを紹介します。 SEEDトークンを使うことで、LLMはオリジナルのトレーニングレシピの下でスケーラブルなマルチモーダルオートレグレスを実行することができる。 SEED-LLaMAはマルチターン・イン・コンテクスト・マルチモーダル生成のような合成創発的能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:03:02 GMT)
Drug Discovery with Dynamic Goal-aware Fragments [67.9]
GEAM (Goal-aware fragment extract, Assembly and Modification) という薬物発見のための分子生成フレームワークを提案する。 GEAMは3つのモジュールから構成されており、それぞれがゴール対応のフラグメント抽出、フラグメントアセンブリ、フラグメント修正を担当している。 GEAMは, 薬物発見タスクにおける3つのモジュールの生成サイクルを通じて, 薬物候補を効果的に発見できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:30:42 GMT)
Data Filtering Networks [67.8]
本研究では、大規模な未処理データセットをフィルタリングする第2ステップにおいて、データフィルタリングネットワーク(DFN)を学習する問題について検討する。我々の重要な発見は、フィルタリングのためのネットワークの品質が下流タスクのパフォーマンスと異なることである。我々の知見に基づいて、最先端の画像テキストデータセットを誘導する新しいデータフィルタリングネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:40:05 GMT)
CLIPSelf: Vision Transformer Distills Itself for Open-Vocabulary Dense Prediction [67.4]
そこで我々は,CLIPSelfというアプローチを提案し,CLIP ViTの画像レベルの認識能力を局所画像領域に適用する。拡張されたCLIP ViTにより、オープン語彙オブジェクトの検出、セマンティックセグメンテーション、および様々なベンチマークにおけるパノプティクスセグメンテーションにおいて、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:58:52 GMT)
Textbooks Are All You Need [66.2]
phi-1はトランスフォーマーベースのモデルで、1.3Bパラメータを持ち、8A100で4日間訓練された。 phi-1はHumanEvalで50.6%、MBPPで55.5%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:12:30 GMT)
Lyra: Orchestrating Dual Correction in Automated Theorem Proving [65.5]
Lyraは新しいフレームワークで、ツール補正とConjecture Correctionという2つの異なる補正メカニズムを採用している。ツール補正は幻覚の緩和に寄与し、それによって証明の全体的な精度が向上する。 Conjecture Correctionは命令で生成を洗練させるが、ペア化された(生成、エラー、改善)プロンプトは収集しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:32:35 GMT)
Ground-A-Video: Zero-shot Grounded Video Editing using Text-to-image Diffusion Models [65.3]
Ground-A-Videoは、マルチ属性ビデオ編集のためのビデオからビデオへの変換フレームワークである。トレーニング不要な方法で、時間的に一貫した入力ビデオの編集を可能にする。実験と応用により、Ground-A-Videoのゼロショットキャパシティは、編集精度とフレームの整合性の観点から、他のベースライン手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:28:37 GMT)
Sparkles: Unlocking Chats Across Multiple Images for Multimodal Instruction-Following Models [64.4]
本稿では,複数の画像にまたがるオープンエンド対話のためのマルチモーダル命令追従モデルSparklesChatを提案する。トレーニングを支援するために,単語レベルのインターリーブ・マルチイメージとテキストインタラクションに適した,最初の機械生成対話データセットであるSparklesueを紹介した。本研究では,複数の画像間の理解と推論におけるSparklesChatの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:31:17 GMT)
The Participatory Turn in AI Design: Theoretical Foundations and the Current State of Practice [64.3]
本稿は、既存の理論文献を合成して、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。我々は、最近発表された研究および12人のAI研究者および実践者に対する半構造化インタビューの分析に基づいて、AI設計における参加実践の現状に関する実証的な知見を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:30:42 GMT)
3DHR-Co: A Collaborative Test-time Refinement Framework for In-the-Wild 3D Human-Body Reconstruction Task [63.9]
協調的なアプローチで3DHRの試験時間改善作業を補完する戦略を提案する。提案手法は,従来の3DHRバックボーンのスコアを最大-34mmのポーズ誤り抑制まで大きく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:46:25 GMT)
(Dynamic) Prompting might be all you need to repair Compressed LLMs [63.3]
本稿では,資源集約型圧縮後再訓練と即時回復のトレードオフについて検討する。本稿では,一連のプロンプトから自律的に選択する機構である推論時動的プロンプト(IDP)を提案する。以上の結果から,圧縮はLLMモデルの知識を必然的に消し去るのではなく,新たな推論経路を必要とすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:12:06 GMT)
Tuning Pre-trained Model via Moment Probing [62.4]
本稿では,LP の可能性を探るため,新しい Moment Probing (MP) 法を提案する。 MPは、最終特徴の平均に基づいて線形分類ヘッドを実行する。当社のMPはLPを著しく上回り、トレーニングコストの低い相手と競争しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:57:11 GMT)
On the Trade-off Between Efficiency and Precision of Neural Abstraction [62.0]
ニューラル抽象化は、最近、複雑な非線形力学モデルの形式近似として導入されている。我々は形式的帰納的合成法を用いて、これらのセマンティクスを用いた動的モデルをもたらすニューラル抽象化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:56:53 GMT)
LLM-grounded Video Diffusion Models [61.4]
ビデオ拡散モデルは、ニューラル・テンポラル・ジェネレーションのための有望なツールとして登場した。現在のモデルはプロンプトと格闘し、制限されたまたは誤った動きを生成する。所望の属性と動きパターンを持つビデオを生成するために,LLMによるビデオ拡散を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:46:44 GMT)
Making Retrieval-Augmented Language Models Robust to Irrelevant Context [60.7]
ALMの重要なデシプラタムは、検索された情報が関連する場合のパフォーマンスをモデル化するのに役立つことである。近年の研究では、検索の増大がパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:52:35 GMT)
TACTiS-2: Better, Faster, Simpler Attentional Copulas for Multivariate Time Series [60.0]
パウラ理論に基づいて,最近導入された注目パウラ(TACTiS)の簡易な目的を提案する。結果から,実世界の予測タスクにまたがって,このモデルのトレーニング性能が大幅に向上し,最先端のパフォーマンスが達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:45:19 GMT)
On decoder-only architecture for speech-to-text and large language model integration [59.5]
Speech-LLaMAは、音声情報をテキストベースの大規模言語モデルに効果的に組み込む新しいアプローチである。我々は多言語音声からテキストへの翻訳タスクの実験を行い、強いベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:57:19 GMT)
L2MAC: Large Language Model Automatic Computer for Unbounded Code Generation [59.4]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの固定コンテキストウィンドウによって制約される。本稿では,L2MACについて述べる。L2MACは,LLMをベースとした,長大かつ一貫したコード生成のための,最初の実用的プログラム自動計算機である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:55:19 GMT)
Pessimistic Nonlinear Least-Squares Value Iteration for Offline Reinforcement Learning [59.0]
非線形関数近似を用いたオフラインRLにおけるPNLSVI(Pessimistic Least-Square Value Iteration)と呼ばれるオラクル効率のアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは,関数クラスの複雑性に強く依存する後悔境界を享受し,線形関数近似に特化して最小限のインスタンス依存後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:42:01 GMT)
Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [58.8]
大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。一つのタスクトレーニング,複数タスクトレーニング,および思考知識の蒸留微調整手法の連鎖について検討し,異なる論理的推論カテゴリにおけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:00:50 GMT)
ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions [58.7]
提案するChoiceMatesは,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために互いに会話する。 ChoiceMatesを従来のWeb検索とシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,発見,潜水,情報管理に有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:49:39 GMT)
Fleet Policy Learning via Weight Merging and An Application to Robotic Tool-Use [58.5]
フリートマージ(Fleet-merge)は、学習ポリシーで生じる対称性を考慮に入れた分散学習のインスタンス化である。我々は,艦隊統合がメタワールド環境における50のタスクで訓練された政策の行動を統合することを示す。合成・接触に富んだロボット操作タスクにおけるフリートポリシー学習のための新しいロボットツール用ベンチマークであるフリートツールを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:23:51 GMT)
Tool-Augmented Reward Modeling [58.4]
本稿では,外部環境へのアクセスによるRMの強化により,制約に対処するツール拡張された選好モデリング手法,名前付きモデルを提案する。我々の研究は、外部ツールをRMに統合し、様々な外部ソースとの相互作用を可能にすることを目的としている。人間の評価では、テミスで訓練されたRLHFはベースラインと比較して平均32%の勝利率を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:47:40 GMT)
Mask and Restore: Blind Backdoor Defense at Test Time with Masked Autoencoder [57.7]
Masked AutoEncoder (BDMAE) を用いたブラインドバックドア防御のためのフレームワークを提案する。 BDMAEは、画像構造的類似性とテスト画像とMAE復元の間のラベル整合性を用いて、トークン空間で可能なトリガを検出する。私たちのアプローチは、モデル復元、パターンのトリガー、画像の良心に盲目です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:33:54 GMT)
uSee: Unified Speech Enhancement and Editing with Conditional Diffusion Models [57.7]
本稿では,条件付き拡散モデルを用いた統一音声強調編集(uSee)モデルを提案する。実験の結果,提案したuSeeモデルは,他の生成的音声強調モデルと比較して,発声および発声の双方において優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:36:39 GMT)
It's MBR All the Way Down: Modern Generation Techniques Through the Lens of Minimum Bayes Risk [57.6]
最小ベイズリスク(MBR)復号法(英: Minimum Bayes Risk, MBR)は、最も高い確率で出力するだけでなく、複数の候補の間で最も低いリスク(予測誤差)を持つ出力に基づいて、機械学習システムの出力を選択する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:47:10 GMT)
All by Myself: Learning Individualized Competitive Behaviour with a Contrastive Reinforcement Learning optimization [57.6]
競争ゲームのシナリオでは、エージェントのセットは、彼らの目標を最大化し、敵の目標を同時に最小化する決定を学習する必要があります。本稿では,競争ゲームの表現を学習し,特定の相手の戦略をどうマップするか,それらを破壊するかを学習する3つのニューラルネットワーク層からなる新しいモデルを提案する。我々の実験は、オフライン、オンライン、競争特化モデル、特に同じ対戦相手と複数回対戦した場合に、我々のモデルがより良いパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:11:07 GMT)
mBLIP: Efficient Bootstrapping of Multilingual Vision-LLMs [57.6]
我々は、コンシューマハードウェア上で、数百万のトレーニング例を使用して、最初の多言語ビジョン-LLMであるmBLIPを提示する。我々は視覚と言語を混合したタスクから多言語データを活用し、機械翻訳による高品質な英語データを95言語に翻訳する。 IGLUEベンチマークでは、mBLIPは最先端のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:58:10 GMT)
Disentangling Voice and Content with Self-Supervision for Speaker Recognition [57.4]
本稿では,音声における話者の特性と内容の変動を同時にモデル化するアンタングル化フレームワークを提案する。実験はVoxCelebとSITWのデータセットで実施され、EERとminDCFの平均減少率は9.56%と8.24%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:02:07 GMT)
RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought [56.6]
Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:59:04 GMT)
Variance-Aware Regret Bounds for Stochastic Contextual Dueling Bandits [56.5]
本稿では, 一般化線形モデル(GLM)から, デュエルアームのバイナリ比較を生成するコンテキストデュエルバンド問題について検討する。本稿では,SupLinUCB型アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,計算効率と分散を意識したリセットバウンド$tilde Obig(dsqrtsum_t=1Tsigma_t2 + dbig)$を提案する。我々の後悔は、比較が決定論的である場合の直感的な期待と自然に一致し、アルゴリズムは$tilde O(d)$ regretにのみ悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:15:52 GMT)
Deep Neural Networks Tend To Extrapolate Predictably [56.0]
ニューラルネットワークの予測は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力に直面した場合、予測不可能で過信される傾向がある。我々は、入力データがOODになるにつれて、ニューラルネットワークの予測が一定値に向かう傾向があることを観察する。我々は、OOD入力の存在下でリスクに敏感な意思決定を可能にするために、私たちの洞察を実際に活用する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:25:32 GMT)
Multi-task Learning with 3D-Aware Regularization [56.0]
本稿では,画像エンコーダから抽出した特徴を共有3D特徴空間に投影することで,複数のタスクをインタフェースする構造化3D認識正規化器を提案する。提案手法はアーキテクチャ非依存であり,従来のマルチタスクバックボーンにプラグインすることで,性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:49:56 GMT)
Linear attention is (maybe) all you need (to understand transformer optimization) [55.8]
我々は、単純だが正準化された浅部変圧器モデルを研究することにより、訓練用変圧器の微妙さの理解に向けて前進する。最も重要なことは、線形化モデルがトランスフォーマーのトレーニング力学のいくつかの顕著な側面を再現できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:48:42 GMT)
An Investigation of Representation and Allocation Harms in Contrastive Learning [55.4]
比較学習 (CL) は, 少数集団と少数集団の表現を崩壊させる傾向にあることを示す。本稿では,この現象を表現障害と呼び,対応するCL手法を用いて画像とテキストのデータセットに示す。対照的な学習環境において,表現の崩壊につながるニューラルブロックモデルを用いて表現障害の理論的説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:25:37 GMT)
Memory-efficient particle filter recurrent neural network for object localization [53.7]
本研究では、オブジェクトの局所化問題を解決するために、新しいメモリ効率のリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを提案する。古典的粒子フィルタの概念をGRU RNNアーキテクチャと組み合わせる。我々の実験では、mePFRNNモデルは、考慮された競合相手よりも正確なローカライゼーションを提供し、訓練されたパラメータを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:41:19 GMT)
GeoVLN: Learning Geometry-Enhanced Visual Representation with Slot Attention for Vision-and-Language Navigation [52.7]
我々は,ロバストなビジュアル・アンド・ランゲージナビゲーションのためのスロットアテンションに基づく幾何学的視覚表現を学習するGeoVLNを提案する。我々はV&L BERTを用いて言語情報と視覚情報の両方を組み込んだクロスモーダル表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:23:03 GMT)
Enable Language Models to Implicitly Learn Self-Improvement From Data [51.6]
大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンドテキスト生成タスクにおいて顕著な機能を示した。我々は、人間の嗜好データから改善目標を暗黙的に学習するImPlicit Self-ImprovemenT(PIT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:29:40 GMT)
Towards Distribution-Agnostic Generalized Category Discovery [51.5]
データ不均衡とオープンエンドの分布は、現実の視覚世界の本質的な特性である。我々は,BaCon(Self-Balanced Co-Advice contrastive framework)を提案する。 BaConは、対照的な学習ブランチと擬似ラベルブランチで構成され、DA-GCDタスクを解決するためのインタラクティブな監視を提供するために協力して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:39:58 GMT)
Knowledge Crosswords: Geometric Reasoning over Structured Knowledge with Large Language Models [51.4]
構造的知識に対する幾何学的推論を提案し、そこでは知識の一部がグラフ構造に連結され、モデルは不足した情報を埋める必要がある。このような幾何学的知識推論は、構造化された知識、不確実性のある推論、事実の検証、エラーが発生した時のバックトラックを扱う能力を必要とする。本稿では,不完全なエンティティネットワークの幾何学的制約を表す自然言語質問からなるマルチブランクQAデータセットであるKnowledge Crosswordsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:43:53 GMT)
Algebras of actions in an agent's representations of the world [51.1]
我々は、対称性に基づく非交叉表現学習形式から対称性に基づく表現を再現するために、我々のフレームワークを使用する。次に、簡単な強化学習シナリオで発生する特徴を持つ世界の変換の代数について研究する。私たちが開発した計算手法を用いて、これらの世界の変換の代数を抽出し、それらの性質に応じてそれらを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:24:51 GMT)
The Fisher-Rao geometry of CES distributions [50.5]
Fisher-Rao情報幾何学は、ツールを微分幾何学から活用することができる。楕円分布の枠組みにおけるこれらの幾何学的ツールの実用的利用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:23:32 GMT)
One model to rule them all ? Towards End-to-End Joint Speaker Diarization and Speech Recognition [50.1]
本稿では,共同話者ダイアリゼーションと音声認識のための新しい枠組みを提案する。このフレームワークはSLIDARと呼ばれ、任意の長さの入力を処理でき、任意の数の話者を処理できる。 AMIコーパスからの単調録音実験により, 近接話者と遠距離話者の両方の発話シナリオにおける手法の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:03:30 GMT)
On the Safety of Open-Sourced Large Language Models: Does Alignment Really Prevent Them From Being Misused? [50.0]
オープンソースでアライメントされた大きな言語モデルは、望ましくないコンテンツを生成するために簡単に誤解される可能性があることを示す。我々のキーとなる考え方は、オープンソースLLMの生成プロセスを直接操作して、望ましくないコンテンツを生成するのを誤解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:22:01 GMT)
SmartPlay : A Benchmark for LLMs as Intelligent Agents [50.0]
SmartPlayはRock-Paper-Scissors, Tower of Hanoi, Minecraftなど,6つの異なるゲームで構成されている。各ゲームは知的LLMエージェントの9つの重要な能力のサブセットに挑戦する。テストには、オブジェクト依存による推論、事前計画、空間的推論、履歴からの学習、ランダムさの理解が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:52:11 GMT)
Token-Level Serialized Output Training for Joint Streaming ASR and ST Leveraging Textual Alignments [49.4]
本稿では,単一デコーダを用いて自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)出力を共同生成するストリーミングトランスデューサを提案する。単言語および多言語設定の実験は、我々のアプローチが最高の品質とレイテンシのバランスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:59:09 GMT)
Conditional Diffusion Distillation [49.3]
画像条件の助けを借りて拡散前処理を補完する新しい条件蒸留法を提案する。本手法は, より遅い微調整条件拡散モデルの性能に適合する最初の蒸留法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:18 GMT)
Resolving Knowledge Conflicts in Large Language Models [48.9]
大規模言語モデル(LLM)はしばしば知識の衝突に遭遇する。知識衝突が発生した場合のLLMのデシラタとは何か,既存のLLMがそれを満たすのかを問う。 KNOWLEDGE CONFLICTは文脈知識の衝突をシミュレートするための評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:57:45 GMT)
DEBOSH: Deep Bayesian Shape Optimization [48.8]
形状最適化に適した不確実性に基づく新しい手法を提案する。効果的なBOを可能にし、その結果の形状の質を最先端のアプローチを超えて向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:04:17 GMT)
ImagenHub: Standardizing the evaluation of conditional image generation models [48.5]
本稿では,条件付き画像生成モデルの推論と評価を標準化するワンストップライブラリであるImagenHubを提案する。本研究では,感性一貫性と知覚品質という2つの評価スコアと,生成した画像を評価するための包括的なガイドラインを設計する。人間の評価は,0.4以上の値を持つ76%のモデル上で,クリッペンドルフのαに対する高い労働者間合意を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:41:42 GMT)
NP$^2$L: Negative Pseudo Partial Labels Extraction for Graph Neural Networks [48.4]
擬似ラベルはグラフニューラルネットワーク(GNN)で使われ、メッセージパッシングレベルでの学習を支援する。本稿では,GNNにおいて擬似ラベルを使用する新しい手法を提案する。本手法は,部分ラベルの重なりが無く,負のノード対関係として定義される場合,より正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:13:59 GMT)
Deep Insights into Noisy Pseudo Labeling on Graph Data [47.9]
Pseudo labeling(PL)は、トレーニングプロセス中に潜在的なサンプルを自己アノテーションすることでラベル付きデータセットを拡大する戦略である。不適切なPLは、特にノイズが伝播可能なグラフデータにおいて、性能劣化をもたらす可能性がある。本稿では,高い信頼性と多視点整合性を有するサンプルを疑似ラベル付けする,慎重な擬似ラベル付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:57:11 GMT)
Disentangling the Link Between Image Statistics and Human Perception [47.9]
1950年代、BarlowとAttneaveは生物学的ビジョンと情報の最大化の関係を仮説づけた。現状の主観的画像品質指標の感度を利用して, 確率関連因子を組み合わせ, 人間の知覚を予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:40:54 GMT)
Robustifying State-space Models for Long Sequences via Approximate Diagonalization [47.3]
状態空間モデル(SSM)は、長距離シーケンスタスクを学習するためのフレームワークとして登場した。 HiPPOフレームワークの対角化は、それ自体が不適切な問題である。本稿では,汎用的,後方安定な「摂動対角化(PTD)」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:36:13 GMT)
Adversarial Bayesian Augmentation for Single-Source Domain Generalization [47.1]
本稿では,ABA(Adrialversa Bayesian Augmentation)を提案する。 ABAは、多様なデータ拡張の生成を導くために、敵対的学習とベイズニューラルネットワークの強みを引き合いに出している。そこで我々は,ABAが各種領域シフトに対する強さを実証し,その特徴として,スタイルシフト,サブポピュレーションシフト,医療画像設定のシフトを挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:48:49 GMT)
Stability and Generalization for Minibatch SGD and Local SGD [46.5]
ミニバッチ勾配降下(ミニバッチSGD)と局所SGDは並列最適化の2つの一般的な方法である。我々は,ミニバッチと局所SGDの安定性と一般化解析の先駆者であり,その学習可能性を理解する。最適リスク境界を達成するために,ミニバッチと局所SGDの両方が線形スピードアップを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:26:51 GMT)
Learn to Follow: Decentralized Lifelong Multi-agent Pathfinding via Planning and Learning [46.4]
マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)問題は通常、グラフに制限されたエージェントの集合に対する競合のないパスの集合を見つけるよう要求する。本研究では,エージェントの位置や目標に関する情報をすべて収集する中央制御器が存在しない場合の分散MAPF設定について検討する。我々は,先行するエージェントに新たな目標を連続的に割り当てることを含むMAPFの実用上重要な寿命変化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:51:32 GMT)
A New Real-World Video Dataset for the Comparison of Defogging Algorithms [45.0]
我々は, 霧の密度や地底の真実を無霧で比較するために, 新たなReal-world VIdeoデータセットを提案する。ビデオデフォッギングアルゴリズムも言及されており、時間的冗長性を利用してアーチファクトを最小化し、フレーム間の露出変動を最小化するというキーアイデアがある。様々なアプリケーションのためのディープラーニングにおけるTransformersアーキテクチャの成功に触発されて、ニューラルネットワークでこの種のアーキテクチャを選択し、提案したデータセットの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:12:39 GMT)
Adversarial Likelihood Estimation With One-Way Flows [44.7]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質なサンプルを生成することができるが、サンプル周辺の確率密度を見積もることはできない。提案手法は, より高速に収束し, 類似したアーキテクチャでGANに匹敵するサンプル品質を生成し, 一般的に使用されるデータセットの過度な適合を回避し, トレーニングデータのスムーズな低次元潜在表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:35:09 GMT)
Fusing Models with Complementary Expertise [44.6]
データ分布の相補的な知識で専門家モデルの出力を融合させるFoE(Fusion of Experts)問題を考える。我々の方法は差別的タスクと生成的タスクの両方に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:31:35 GMT)
Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models [44.4]
Mol-Instructionsは、生体分子ドメイン用に設計された包括的な命令データセットである。各コンポーネントは、生体分子の特徴や行動に関するLCMの理解と予測能力を改善することを目的としている。生体分子研究の複雑な領域における大規模モデルの性能向上におけるモールインストラクションの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:27:20 GMT)
MMICL: Empowering Vision-language Model with Multi-Modal In-Context Learning [44.1]
本稿では,視覚言語モデルによるマルチモーダル入力を効率的に処理するための新しいアプローチであるMMICLを紹介する。実験により,MMICLは多種多様な視覚言語タスクにおいて,最先端のゼロショット性能を実現することを確認した。解析の結果,MMICLは複雑なマルチモーダル素早い理解の課題に効果的に取り組み,印象的なICL能力を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:46:01 GMT)
Domain-Agnostic Molecular Generation with Self-feedback [44.1]
MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。 MolGenは、深い構造的および文法的な洞察を内部化する。私たちの自己フィードバックパラダイムは、分子幻覚からモデルを引き離す」
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:17:34 GMT)
Unified Uncertainty Calibration [43.7]
我々は,失語症と不確実性を組み合わせた包括的枠組みである不確実性校正(U2C)を導入する。 U2Cは、不確実性推定のクリーンな学習理論分析を可能にし、さまざまなImageNetベンチマークでリジェクションや分類よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:42:36 GMT)
EALM: Introducing Multidimensional Ethical Alignment in Conversational Information Retrieval [43.7]
我々は、倫理的アライメントを、効率的なデータスクリーニングのための初期倫理的判断段階と統合するワークフローを導入する。本稿では,ETHICSベンチマークから適応したQA-ETHICSデータセットについて述べる。さらに,二項および多ラベルの倫理的判断タスクにおいて,最高の性能を実現する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:22:34 GMT)
Diffeomorphic Deformation via Sliced Wasserstein Distance Optimization for Cortical Surface Reconstruction [43.2]
この計量は、セットベースのアプローチを一般化する確率測度として表されるメッシュ上のワッサーシュタイン距離をスライスして定義される。我々は、入力表面をターゲット形状に変形させるために、ニューラルネットワークの常微分方程式(ODE)を用いて、表面上の点の軌跡をモデル化する。大脳皮質表面の再構成実験は、複数のデータセットやメトリクスにおいて、我々のアプローチが他の競合する手法を上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:47:14 GMT)
How Close are Other Computer Vision Tasks to Deepfake Detection? [42.8]
教師なしの方法でデータを分離するために,モデルの生容量を評価するための新しい測定手法「モデル分離可能性」を提案する。分析の結果,事前学習した顔認識モデルは,他のモデルよりもディープフェイク検出と密接な関係があることが判明した。自己教師型モデルは最高の結果をもたらすが、過度に適合するリスクがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:32:35 GMT)
Efficient Deep Learning of Robust, Adaptive Policies using Tube MPC-Guided Data Augmentation [42.7]
既存のロバストで適応的なコントローラは、オンライン上の重い計算を犠牲にして、素晴らしいパフォーマンスを達成することができる。我々は、MPCからの堅牢なポリシー学習のための既存の効率的なImitation Learning(IL)アルゴリズムを拡張し、挑戦的なモデル/環境の不確実性に対応するポリシーを学習する能力を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:34:48 GMT)
On the near-optimality of betting confidence sets for bounded means [42.5]
信頼性区間(CI)を定義するための代替ベッティングベースのアプローチが,古典的手法よりも経験的に優れていることを示す。特定の逆情報投影の観点でCI/CSを構築する方法によって達成可能な最小幅を特徴付ける2つの下位境界を確立する。これらの結果から、ベッティングCI(およびCS)は、既存の最先端のEB-CI(および)レギュレーションよりも強力な理論的保証を認めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:42:23 GMT)
Error Norm Truncation: Robust Training in the Presence of Data Noise for Text Generation Models [42.2]
本稿では,ノイズの多いデータをトラストする標準学習目標に対する頑健な強化手法であるError Norm Truncation (ENT)を提案する。 ENTは,従来のソフト・ハード・トランケーション法よりも生成品質の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:30:27 GMT)
Cross-adversarial local distribution regularization for semi-supervised medical image segmentation [42.2]
半教師型医用画像分割作業におけるスムーズな仮定をさらに高めるために,新たなクロスディバイサル局所分布(Cross-ALD)正則化を導入する。我々は、LAとACDCのデータセットにおける最近の多くの手法に対して、Cross-ALDが最先端のパフォーマンスをアーカイブする包括的実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:10:22 GMT)
Conflict-Aware Active Automata Learning [41.9]
本稿では,学習過程において矛盾する情報を扱えるように,C3AL(Conflict-Aware Active Automata Learning)フレームワークを提案する。中心となる考え方は、いわゆる観察木を学習過程における第一級市民とみなすことである。我々はC3ALを大規模なベンチマークで評価し、30以上の現実的なターゲットと18,000以上のシナリオをカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:00:48 GMT)
MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models [41.8]
GPT-4は、手書きテキストから直接Webサイトを生成するなど、驚くべきマルチモーダル能力を示している。凍結型ビジュアルエンコーダと凍結型大規模言語モデルとを協調するMiniGPT-4を提案する。また,MiniGPT-4の新たな特徴として,与えられた画像にインスパイアされた物語や詩を書くことが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:38:35 GMT)
HumanNorm: Learning Normal Diffusion Model for High-quality and Realistic 3D Human Generation [41.8]
我々は,高品質でリアルな3Dヒューマンジェネレーションのための新しいアプローチであるHumanNormを提案する。正規適応拡散モデルと正規適応拡散モデルを含む正規拡散モデルを学習する。包括的実験は、複雑な幾何学と現実的な外観を持つ3D人間を生成する方法の能力を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:17 GMT)
A Learning Based Scheme for Fair Timeliness in Sparse Gossip Networks [41.5]
我々は、ソースの情報を追跡する$n$ノードからなるゴシップネットワークを考える。ソースはPoissonの到着プロセスで情報を更新し、ネットワーク内のノードに更新を送信する。一部のノードはソースを非常に時間的に追跡できるが、一部のノードはバージョンに遅れることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:55:17 GMT)
FreMIM: Fourier Transform Meets Masked Image Modeling for Medical Image Segmentation [41.5]
本稿では,医療画像のセグメンテーションを行うための自己教師型プレトレーニングのための新しいMIMベースのフレームワークFreMIMを提案する。 FreMIMは一貫してモデルパフォーマンスに大幅な改善をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:40:34 GMT)
MeetEval: A Toolkit for Computation of Word Error Rates for Meeting Transcription Systems [41.3]
MeetEvalは、あらゆる種類のミーティングの書き起こしシステムを評価するオープンソースツールキットである。一般的に使われているワードエラー率(WER)の計算に統一されたインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:25:18 GMT)
Mirror Diffusion Models for Constrained and Watermarked Generation [41.3]
ミラー拡散モデル(MDM)は、トラクタビリティを損なうことなく凸制約セット上のデータを生成する新しい拡散モデルである。安全とプライバシーのために、我々は、生成したデータに目に見えないが定量的な情報を埋め込む新しいメカニズムとして制約セットを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:26:31 GMT)
The Neural Process Family: Survey, Applications and Perspectives [40.8]
ニューラルプロセスファミリー(NPF)は、メタ学習予測の不確実性にニューラルネットワークを活用することによって、両方の世界の長所を提供する。私たちは、他の深層学習分野のいくつかの最近の進歩を、ひとつの傘の下で実現する可能性に光を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:43:33 GMT)
Scaling MLPs: A Tale of Inductive Bias [40.7]
深層学習における最も基本的な構成要素である多層パーセプトロン(MLP)を再考する。本稿では,GPUの性能が劇的に向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:40:41 GMT)
A Survey on Deep Generative 3D-aware Image Synthesis [40.7]
深部生成3D認識画像合成は3D一貫性のある高輝度画像を生成する。本研究は,新たな研究者を紹介し,有用な参考資料を提供し,今後の研究方向性を刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:57:51 GMT)
GPT-Driver: Learning to Drive with GPT [40.3]
我々は,OpenAI GPT-3.5モデルを自律走行車のための信頼性の高い運動プランナに変換する,シンプルで効果的なアプローチを提案する。我々は、Large Language Models(LLMs)固有の強力な推論能力と一般化の可能性に乗じる。我々は,大規模な nuScenes データセットに対する我々のアプローチを評価し,GPT ベースの運動プランナの有効性,一般化能力,解釈可能性について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:57 GMT)
Benchmarking Collaborative Learning Methods Cost-Effectiveness for Prostate Segmentation [39.2]
我々は,MRIによる前立腺分節化問題に協調的なシナリオで対処する。私たちの知る限りでは、コラボレーティブラーニングの問題を解決するためにコンセンサスベースの手法(CBM)が使用されるのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:45:47 GMT)
Coupling public and private gradient provably helps optimization [38.8]
大規模なニューラルネットワークの成功は、データの可用性によって決定される。少数の公開データのみをトレーニングすることで、精度の低下につながることが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:08:18 GMT)
LatticeGen: A Cooperative Framework which Hides Generated Text in a Lattice for Privacy-Aware Generation on Cloud [38.6]
本稿では,ユーザがサンプリング操作を制御している間にサーバが計算の大部分を処理できる協調的なフレームワークを提案する。鍵となる考え方は、真の生成シーケンスがユーザによるノイズトークンと混在し、ノイズ格子に隠されていることである。ノイズ格子は生成品質を劣化させるが、LatticeGenは強力な攻撃下で真の世代を顕著に保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:44:25 GMT)
OpenDataVal: a Unified Benchmark for Data Valuation [38.2]
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、11種類の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） (Mon, 2 Oct 2023 19:27:55 GMT)
R-divergence for Estimating Model-oriented Distribution Discrepancy [37.9]
モデル指向分布の相違性を評価するために設計されたR分割を導入する。 R-発散は混合データ上で最小の仮説を学習し、その間に経験的リスク差を測る。教師なしタスクおよび教師なしタスクにおけるテストパワーの評価を行い、R分割が最先端のパフォーマンスを達成することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:30:49 GMT)
Direct pulse-level compilation of arbitrary quantum logic gates on superconducting qutrits [37.9]
最適制御ゲートは少なくとも3日間は校正を必要とせず、全ての実装ゲートに対して同じ校正パラメータを使用できることを示す。我々の研究は、最適制御ゲートの校正オーバーヘッドを十分に小さくすることができ、この技術に基づく効率的な量子回路を実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:38:53 GMT)
Can Pre-trained Networks Detect Familiar Out-of-Distribution Data? [37.4]
PT-OODが事前学習ネットワークのOOD検出性能に及ぼす影響について検討した。特徴空間におけるPT-OODの低線形分離性はPT-OOD検出性能を著しく低下させることがわかった。本稿では,大規模事前学習モデルに対する一意な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:01:00 GMT)
ETGraph: A Pioneering Dataset Bridging Ethereum and Twitter [37.1]
ETGraphは、Twitterと直接リンクする新しいデータセットで、この種の最初の、そして最大のデータセットをマークしている。 ETGraphの詳細な統計分析では、Twitterにマッチしたアドレスと非Twitterにマッチしたアドレスの構造的な違いが強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:07:01 GMT)
Decoupled Self-supervised Learning for Non-Homophilous Graphs [36.9]
グラフニューラルネットワークのための非結合型自己教師型学習フレームワークを開発した。 DSSLは、意味構造の潜在変数モデリングからノードとリンクの生成プロセスを模倣する。当社のフレームワークはエンコーダに非依存であり,前処理による拡張は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:33:04 GMT)
Supervision Adaptation Balancing In-distribution Generalization and Out-of-distribution Detection [36.7]
In-distribution (ID) と Out-of-distribution (OOD) のサンプルは、ディープニューラルネットワークにおけるtextitdistributionalな脆弱性を引き起こす可能性がある。我々は,OODサンプルに対する適応的な監視情報を生成するために,新しいテクスツパービジョン適応手法を導入し,IDサンプルとの互換性を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:00:21 GMT)
Memotion 3: Dataset on Sentiment and Emotion Analysis of Codemixed Hindi-English Memes [36.3]
私たちは、10,000の注釈付きミームを持つ新しいデータセットであるMemotion 3を紹介します。 Memotion 3ではHindi-English Codemixedミームが導入されている。本稿では,Memotionタスク,データ収集,データセット作成手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:28:03 GMT)
Factify 2: A Multimodal Fake News and Satire News Dataset [36.3]
我々は、FACTIFY 2と呼ばれるマルチモーダルなファクトチェックデータセットを提供し、新しいデータソースを使用してFactify 1を改善し、風刺記事を追加する。 FACTIFY 1.0と同様に、私たちは3つの幅広いカテゴリ、すなわち、サポート、証拠なし、反響があり、視覚的およびテキスト的データの詳細に基づいたサブカテゴリがあります。 BERT と Vison Transformer ベースのベースラインも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:48:45 GMT)
Non-negative isomorphic neural networks for photonic neuromorphic accelerators [35.8]
本稿では,ニューロモルフィックハードウェアの要件を満たす正則ニューラルネットワークの非負同型等価値を求める手法を提案する。また、非負の方法でそのような同型ネットワークのトレーニングを可能にする符号保存最適化手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:54:46 GMT)
GenSim: Generating Robotic Simulation Tasks via Large Language Models [34.8]
GenSimは、リッチなシミュレーション環境とエキスパートのデモを自動的に生成することを目指している。既存のベンチマークを10倍から100以上のタスクに拡張するために、GPT4を使用します。最小限のsim-to-real適応により、GPT4生成したシミュレーションタスクで事前訓練されたマルチタスクポリシーは、現実世界で目に見えないロングホライゾンタスクへのより強力な転送を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:23:48 GMT)
CODA: Temporal Domain Generalization via Concept Drift Simulator [34.2]
現実世界のアプリケーションでは、基礎となる時間的傾向から生じる共同分布の変化により、機械学習モデルは時代遅れになることが多い。本研究では,予測特徴相関行列を組み込んだCOncept Drift simulAtorフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:04:34 GMT)
Modality-Independent Teachers Meet Weakly-Supervised Audio-Visual Event Parser [34.2]
未探索のアンアライメント・セッティングについて検討し、そのゴールは、弱いラベルしか観測されていないビデオにおいて、音声や視覚イベントを認識することである。この挑戦的な環境での学習を強化するため、大規模で対照的に事前訓練されたモデルをモダリティ教師として組み込んだ。 VALOR(Visual-Audio Label Elaboration)と呼ばれる、シンプルで効果的で汎用的な手法は、トレーニングイベントのモダリティラベルを抽出するために革新されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:34:54 GMT)
MUBen: Benchmarking the Uncertainty of Molecular Representation Models [34.0]
不確実量化(UQ)法はモデルのキャリブレーションを改善するために用いられる。我々は、最先端のバックボーン分子表現モデルのための異なるUQ法を評価するMUBenを提案する。本研究は, バックボーンモデルのUQ選択に関する知見を提供し, 不確実性クリティカルなアプリケーションの研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:44:32 GMT)
Back to the Future: Towards Explainable Temporal Reasoning with Large Language Models [33.8]
そこで本稿では,コンテキストに基づいたイベント発生の予測を行うために,時間的推論を記述可能な最初のタスクを紹介する。本研究では,時間的予測と説明の最先端性能を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:35:23 GMT)
COMPOSER: Scalable and Robust Modular Policies for Snake Robots [33.2]
スネークロボットは環境との相互作用において顕著なコンプライアンスと適応性を持っている。我々は,ヘビロボットの高次元性を効果的に破壊する制御ポリシーの開発を目指している。低レベルの制御政策を導くために、追加の報酬を提供するために、高レベルのイマジネーションポリシーが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:20:31 GMT)
PASTA: PArallel Spatio-Temporal Attention with spatial auto-correlation gating for fine-grained crowd flow prediction [33.1]
空間的自己相関ゲーティングを備えたニューラルネットワークPArallel Spatioを導入する。提案手法の構成要素は,空間的自己相関ゲーティング,マルチスケール残差ブロック,時間的注意ゲーティングモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:10:42 GMT)
Generating Explanations in Medical Question-Answering by Expectation Maximization Inference over Evidence [33.0]
本稿では,医療用QAシステムによって予測される回答に対して,自然言語による説明を生成するための新しい手法を提案する。本システムは,説明生成過程における説明の質を高めるために,医学教科書から知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:00:37 GMT)
Large Language Models in Fault Localisation [32.9]
本稿では,2つの最先端LCMであるChatGPT-3.5とChatGPT-4が断層局所化に与える影響について検討する。関数レベルのコンテキストでは、ChatGPT-4は既存のすべてのフォールトローカライゼーションメソッドより優れています。しかし、Defects4Jデータセットのコードコンテキストがクラスレベルに拡張されると、ChatGPT-4のパフォーマンスは大幅に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:09:14 GMT)
Tensor Ring Optimized Quantum-Enhanced Tensor Neural Networks [32.8]
量子機械学習の研究者は、しばしばディープニューラルネットワーク(DNN)にネットワーク(TN)を組み込むことに頼っている。この問題に対処するために、リング最適化変分量子学習分類器(Quan-TR)の多層設計を提案する。リング最適化量子強化ニューラルネットワーク(TR-QNet)と呼ばれる。量子シミュレーションにおいて、提案されたTR-QNetは、それぞれIris、MNIST、CIFAR-10データセット上で、9,4.5%、8,6.16%、および83.54%の有望な精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:07:10 GMT)
Superpixel Transformers for Efficient Semantic Segmentation [32.5]
本稿では,画像の過剰部分化というスーパーピクセルの考え方を活用し,近代的なトランスフォーマーフレームワークでそれらを適用することによって,その解決策を提案する。提案手法は,グローバルな自己認識機構によって生成されるリッチなスーパーピクセル特徴により,セマンティックセマンティックセグメンテーションにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:28:54 GMT)
GraphText: Graph Reasoning in Text Space [32.0]
GraphTextはグラフを自然言語に変換するフレームワークである。 GraphTextは、教師付きトレーニングされたグラフニューラルネットワークのパフォーマンスに匹敵する、あるいは超えることができる。インタラクティブなグラフ推論の道を開くことで、人間とLLMの両方が自然言語を使ってシームレスにモデルと通信できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:03:57 GMT)
The Optimal use of Segmentation for Sampling Calorimeters [31.9]
エネルギー再構成におけるカロリーセグメンテーションの影響について検討する。再建を行うために、ディープニューラルネットワークをデプロイします。分離したイオンシャワーのエネルギー推定には, 比較的微細なセグメンテーションが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:46:22 GMT)
Necessary and Sufficient Watermark for Large Language Models [31.9]
本稿では,テキストの品質を劣化させることなく,生成されたテキストに透かしを挿入するための,必要かつ十分な透かし(NS-Watermark)を提案する。 NS-Watermarkは既存の透かしよりも自然なテキストを生成することができることを示す。特に機械翻訳タスクでは、NS-Watermarkは既存の透かし法を最大30BLEUスコアで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:48:51 GMT)
Towards guarantees for parameter isolation in continual learning [31.8]
ニューラルネットワークの損失ランドスケープの幾何に着目し,学習と忘れの関連性について検討した。パラメータ分離に基づく連続学習アルゴリズムのファミリについて統一的な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:50:15 GMT)
DataInf: Efficiently Estimating Data Influence in LoRA-tuned LLMs and Diffusion Models [31.7]
本稿では,大規模生成AIモデルに有効な効率的な影響近似手法であるDataInfを提案する。理論的解析により,DataInfはLoRAのようなパラメータ効率のよい微調整技術に特に適していることが示された。 RoBERTa-large、Llama-2-13B-chat、stable-diffusion-v1.5モデルへの適用において、DataInfは、他の近似影響スコアよりも、最も影響力のある微調整例を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:59:19 GMT)
The Isotonic Mechanism for Exponential Family Estimation [31.5]
2023年、ICML(International Conference on Machine Learning)は、複数の投稿者に対して、認識された品質に基づいて応募をランク付けするよう要求した。本稿では,これらの著者別ランキングを用いて,機械学習および人工知能会議におけるピアレビューを強化することを目的とする。このメカニズムは、著者特定ランキングに固執しながら、元のスコアと密接に一致した調整されたスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:33:05 GMT)
Query Rewriting for Effective Misinformation Discovery [31.0]
本稿では,ファクトチェッカーが既知の誤情報のクレームに対して検索クエリを定式化するための新しいシステムを提案する。クレームを含むクエリの編集動作は,オフラインの強化学習によって自動的に学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:48:41 GMT)
Parallel-in-Time Probabilistic Numerical ODE Solvers [30.8]
常微分方程式(ODE)の確率論的数値解法は、力学系の数値シミュレーションをベイズ状態推定の問題として扱う。我々は,反復拡張カルマンスムーダの時間並列定式化に基づいて,並列時間確率数値ODEソルバを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:32:21 GMT)
Pre-training Contextual Location Embeddings in Personal Trajectories via Efficient Hierarchical Location Representations [30.5]
人間の移動データから生成された位置の埋め込みを事前学習することは、位置情報ベースのサービスにとって一般的な方法となっている。これまでの研究では、1万個未満の異なる場所を処理しており、これは現実世界の応用では不十分である。本研究では,異なる規模の複数のグリッドの組み合わせとして位置を表現することによって,トレーニング対象の場所数を効率的に削減するGeo-Tokenizerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:40:24 GMT)
Physics-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling [30.3]
高解像度の気候と気象データは、気候適応と緩和に関する長期的な決定を知らせるために重要である。予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度の予測を生成する。深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低分解能データをアップサンプリングする効率的な方法を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:12:54 GMT)
LoFT: Local Proxy Fine-tuning For Improving Transferability Of Adversarial Attacks Against Large Language Model [29.5]
プロキシモデルの局所的な微調整は、攻撃の転送可能性を改善し、ターゲットモデルであるChatGPT、GPT-4、Claudeの攻撃成功率を39%、$7%、$0.5%(絶対)に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:29:23 GMT)
Vision-Language Dataset Distillation [29.4]
トラジェクトリマッチング(trajectory matching)のアイデアを拡張して、視覚言語データセットのためのデータセット蒸留法を作成するための第一歩を踏み出す。重要な課題は、ビジョン言語データセットが独立したクラスのセットを持っていないことだ。提案手法は, コントラスト的定式化において, 画像テキスト対を共同蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:50:11 GMT)
Window-based Model Averaging Improves Generalization in Heterogeneous Federated Learning [29.1]
Federated Learning (FL)は、分散ユーザからグローバルモデルを学び、プライバシを保護することを目的としている。ウィンドウベースアプローチを用いて,異なるラウンドからグローバルモデルを集約するWIMA(Window-based Model Averaging)を提案する。本実験は,WIMAの分散シフトに対する堅牢性やクライアントサンプリングの悪さを実証し,よりスムーズで安定した学習傾向を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:30:14 GMT)
LEAP: Liberate Sparse-view 3D Modeling from Camera Poses [28.6]
スパースビュー3DモデリングのためのポーズレスアプローチであるLEAPを提案する。 LEAPはポーズベースの操作を捨て、データから幾何学的知識を学ぶ。 LEAPは,最先端のポーズ推定器から予測されたポーズを用いた場合,先行手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:37 GMT)
Engineering the Neural Collapse Geometry of Supervised-Contrastive Loss [28.5]
Supervised-Contrastive Los (SCL) は、分類タスクのためのクロスエントロピー(CE)の代替品である。コントラスト損失を補正することにより,学習した特徴埋め込みの幾何学を設計する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:23:17 GMT)
Imitation Learning from Observation through Optimal Transport [27.7]
イミテーション・ラーニング・オブ・オブ・オブ・オブ・観察(ILfO)は、学習者が専門家の行動を模倣しようとする環境である。学習モデルや逆学習を必要とせずに、既存の手法を単純化して報酬関数を生成することができることを示す。我々は,このシンプルな手法が様々な連続制御タスクに対して有効であることを示し,IlfO設定の技法の状態を超越していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:53:20 GMT)
NarrativePlay: Interactive Narrative Understanding [27.4]
本研究では,ユーザが架空のキャラクターをロールプレイし,没入感のある環境で他のキャラクターと対話できる新しいシステムであるNarrativePlayを紹介する。我々はLarge Language Models(LLMs)を利用して、物語から抽出された性格特性によって導かれる人間的な応答を生成する。ナラティブプレイは2種類の物語、探偵と冒険の物語で評価されており、ユーザーは世界を探索したり、会話を通じて物語のキャラクターと親しみやすくしたりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:24:00 GMT)
Zero-Shot Continuous Prompt Transfer: Generalizing Task Semantics Across Language Models [27.1]
提案手法は,ソースプロンプトを相対空間に符号化し,対応するターゲットプロンプトを探索して対象モデルに転送するゼロショット連続プロンプト転送手法である。実験により提案手法の有効性を確認し, 連続的プロンプトにおける「タスク意味論」が様々な言語モデルにまたがって一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:12:21 GMT)
PolySketchFormer: Fast Transformers via Sketches for Polynomial Kernels [27.0]
準4次時間におけるソフトマックスアテンション機構の出力を近似する障壁を破る方法を示す。本稿では,注目行列に因果マスクを適用し,コンテキスト長で時間線形にアテンション機構の出力を計算する,効率的なブロックベースアルゴリズムを提案する。これらの観測は、証明可能な保証を持つ言語モデリングのための実用的な線形時間変換アーキテクチャであるemphPolyFormerの設計に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:39:04 GMT)
DiffAR: Denoising Diffusion Autoregressive Model for Raw Speech Waveform Generation [26.0]
本研究では,生音声波形を生成する拡散確率的エンドツーエンドモデルを提案する。我々のモデルは自己回帰的であり、重なり合うフレームを生成し、各フレームは以前に生成されたフレームの一部に条件付けされる。実験により,提案モデルが他の最先端のニューラル音声生成システムと比較して,高品質な音声を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:42:22 GMT)
Quantifying the Plausibility of Context Reliance in Neural Machine Translation [25.3]
我々は、PECoRe(Context Reliance)の可塑性評価を導入する。 PECoReは、言語モデル世代におけるコンテキスト使用量の定量化を目的として設計されたエンドツーエンドの解釈可能性フレームワークである。 PECoReを用いて文脈対応機械翻訳モデルの妥当性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:26:43 GMT)
How Two-Layer Neural Networks Learn, One (Giant) Step at a Time [24.8]
本研究では、2層ニューラルネットワークの特徴がターゲット関数の構造にどのように適応するかを理論的に検討する。バッチサイズと複数の(しかし、有限個の)ステップの影響を比較する。我々は、$n = MathcalO(d)$のバッチサイズが、階段の性質を満たす複数の目標方向を学習するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:51:39 GMT)
Sequential Data Generation with Groupwise Diffusion Process [24.7]
グループワイド拡散モデル(GDM)は、1つのグループから1つの時間間隔で順次データを生成する。拡散モデルの拡張として、GDMはある種の自己回帰モデルとカスケード拡散モデルを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:58:47 GMT)
H-InDex: Visual Reinforcement Learning with Hand-Informed Representations for Dexterous Manipulation [24.0]
本フレームワークは, (i) 人手ポーズ推定による事前学習表現, (ii) 自己教師付きキーポイント検出によるオフライン適応表現, (iii) 指数移動平均BatchNormによる強化学習の3段階からなる。 H-InDexは強力なベースライン法や近年の運動制御の視覚基盤モデルを大きく超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:03 GMT)
Exploring Sparse Visual Prompt for Domain Adaptive Dense Prediction [23.7]
本稿では,画像レベルのプロンプトに最小限のトレーニング可能なパラメータを格納し,入力のより空間的な情報を予約する,Sparse Visual Domain Prompts (SVDP) アプローチを提案する。提案手法は, セマンティックセグメンテーションと深度推定の両タスクにおいて, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:41:35 GMT)
Uncovering measurement-induced entanglement via directional adaptive dynamics and incomplete information [23.3]
モニターされた量子システムによって示される豊富な絡み合いのダイナミクスと遷移は、通常条件状態にのみ存在する。そこで本研究では, 計測自由散逸系における監視システムの条件絡み合いのダイナミクスを模倣する一般的なレシピを構築した。典型的な測定記録において、情報内容のごく一部を効果的に保持する計測フィードフォワードダイナミクスを自律的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:57:50 GMT)
Beyond Demographic Parity: Redefining Equal Treatment [23.3]
等価治療の概念の理論的性質を示し, 同等治療検査者のAUCに基づく2サンプル試験を考案した。 textttexplanationspaceは、Pythonのオープンソースパッケージで、メソッドとチュートリアルがあります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:06:48 GMT)
You Only Look at Once for Real-time and Generic Multi-Task [23.2]
オブジェクト検出,ドライビング可能な領域分割,車線検出タスクを並列に扱うために,適応的,リアルタイム,軽量なマルチタスクモデルを提案する。私たちのモデルは、特定のカスタマイズ構造や損失関数を必要とせずに動作します。その結果、オブジェクト検出のmAP50は81.1%、乾燥可能な領域分割のmIoUは91.0%、レーン線分割のIoUは28.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:09:43 GMT)
Task-guided Domain Gap Reduction for Monocular Depth Prediction in Endoscopy [23.1]
ラベル付き合成およびラベルなし実データを活用する新しい手法を提案する。本手法により, 実大腸内視鏡像のよりレジリエントで高精度な深度マップが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:52:50 GMT)
Towards reporting bias in visual-language datasets: bimodal augmentation by decoupling object-attribute association [23.1]
視覚言語データセットにおけるレポートバイアスの存在に焦点をあてる。このバイアスを軽減するために,バイモーダル拡張(BiAug)アプローチを提案する。 BiAugは、リッチなオブジェクト-属性のペアリングで視覚言語例を合成し、クロスモーダルなハードネガティブを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:48:50 GMT)
Improving Facade Parsing with Vision Transformers and Line Integration [22.7]
ファサード解析は、建築、都市計画、エネルギー効率といった分野における広範囲の応用において重要なコンピュータビジョンタスクである。最近のディープラーニングベースの手法の成功により、特定のオープンソースデータセットに対する印象的な結果が得られたが、現実のアプリケーションに対するその生存性は、まだ不明である。本稿では,実世界のファサード解析タスクを綿密に扱えるように設計されたデータセットであるComprehensive Facade Parsing (CFP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:39:07 GMT)
Target-Aware Contextual Political Bias Detection in News [22.4]
ニュースにおける文レベルの政治的偏見検出は、文脈を考慮した偏見の理解を必要とする課題である。メディアバイアス検出におけるこれまでの研究は、この事実を利用するための拡張技術を提案した。本稿では、バイアスに敏感なターゲット認識アプローチを用いて、より注意深くコンテキストを探索する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:25:05 GMT)
FedBPT: Efficient Federated Black-box Prompt Tuning for Large Language Models [22.3]
プレトレーニング言語モデル (PLM) はNLPのランドスケープに革命をもたらし、様々なタスクで星間パフォーマンスを実現している。本稿では,これらの課題に対処するためのフレームワークであるFederated Black-box Prompt Tuning(FedBPT)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:43:14 GMT)
GRID: A Platform for General Robot Intelligence Development [22.0]
汎用ロボットインテリジェンス開発(GRID)のための新しいプラットフォームを提案する。このプラットフォームにより、ロボットは物理的な能力、環境制約、目標にスキルを学習し、構成し、適応することができる。 GRIDは、新しいタイプのロボット、車両、ハードウェアプラットフォーム、ソフトウェアプロトコルに対応するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:09:27 GMT)
EvoPrompting: Language Models for Code-Level Neural Architecture Search [21.8]
進化的ニューラルアーキテクチャ探索アルゴリズムにおける適応突然変異とクロスオーバー演算子としての言語モデル(LM)の利用について検討する。 EvoPromptingと呼ばれる手法であるソフトプロンプトチューニングと進化的プロンプトエンジニアリングの組み合わせは、常に多様かつ高性能なモデルを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:26:42 GMT)
Learning Decentralized Flocking Controllers with Spatio-Temporal Graph Neural Network [21.5]
我々は,ロボット群を制御し,模倣学習を用いて分散STGNNモデルを訓練する専門家アルゴリズムを開発した。我々は,クラジフリードローン群による凝集性フラッキング,リーダ追従,障害物回避を実現するためのアプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:41:05 GMT)
Multi-Agent Bayesian Optimization with Coupled Black-Box and Affine Constraints [21.4]
ブラックボックス制約と既知のアフィン制約を結合した分散マルチエージェントベイズ最適化の問題について検討する。単一エージェントの場合と同様の後悔/違反境界を実現するアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:07:36 GMT)
Keypoint-Augmented Self-Supervised Learning for Medical Image Segmentation with Limited Annotation [21.2]
本稿では,短距離と長距離の両方の自己注意を保った表現を抽出するキーポイント拡張融合層を提案する。特に,長距離空間の自己意識を学習する追加入力を組み込むことで,CNN機能マップを複数スケールで拡張する。提案手法は,より堅牢な自己アテンションを生成することにより,既存のSSLメソッドよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:31:30 GMT)
Escaping the Sample Trap: Fast and Accurate Epistemic Uncertainty Estimation with Pairwise-Distance Estimators [21.1]
機械学習では、モデル予測の不確実性を評価する能力は、意思決定、安全クリティカルなアプリケーション、モデル一般化可能性に不可欠である。本研究は,ペアワイズ距離推定器(PaiDEs)を用いたアンサンブルモデルに対する新しい不確実性推定手法を提案する。これらの推定器は、モデルコンポーネント間のペアワイズ距離を利用してエントロピー上のバウンダリを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:46:18 GMT)
Adversarial Contextual Bandits Go Kernelized [21.0]
本研究では、ヒルベルト核空間に属する損失関数を組み込むことにより、逆線形文脈帯域におけるオンライン学習の問題を一般化する。本稿では,損失関数を推定し,ほぼ最適の後悔の保証を再現するための新しい楽観的偏り推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:59:39 GMT)
Improved Crop and Weed Detection with Diverse Data Ensemble Learning in Agriculture [20.8]
現代の農業は、現場における作物や雑草の正確な検出、地域化、定量化を必要とする、サイト・スペクティブ・ファーム・マネジメントの実践に大きく依存している。既存の手法は、制御されていない畑の条件を考慮に入れた農業データを増強し、合成する。我々は,他の作物や雑草に特有のデータを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:05:30 GMT)
Neural Processing of Tri-Plane Hybrid Neural Fields [20.8]
本稿では,3面離散データ構造が,標準的な深層学習機械で効果的に処理できるリッチな情報を符号化していることを示す。同じ再構成品質のフィールドを処理しながら、大規模表現を処理するフレームワークよりもはるかに優れたタスク性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:27:22 GMT)
Equivariant Adaptation of Large Pre-Trained Models [20.7]
簡単な正準化ネットワークを効果的に利用して,大規模な事前学習ネットワーク同変を実現できることを示す。データセットに依存した事前情報を用いて正準化関数を通知し、その性能を維持しながら、大きな事前学習モデルを同変させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:21:28 GMT)
Visual Analytics of Multivariate Networks with Representation Learning and Composite Variable Construction [20.4]
本稿では,多変量ネットワーク研究のための視覚解析ワークフローを提案する。それは、データを分類するニューラルネットワークベースの学習フェーズ、次元の削減と最適化フェーズ、ユーザが実行する解釈フェーズで構成される。ニューラルネットワークから得られる非線形特徴を直感的に解釈できる線形特徴にモデル化する複合変数構築ステップが,我々の設計の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:55:08 GMT)
ZeroI2V: Zero-Cost Adaptation of Pre-trained Transformers from Image to Video [20.3]
ビデオ領域に画像モデルを適用することは、ビデオ認識タスクを解決するための効率的なパラダイムになりつつある。最近の研究は、パラメータ効率のよい画像から映像への適応に焦点を移している。画像変換器をビデオ認識タスクに転送するゼロコスト適応パラダイム(ZeroI2V)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:41:20 GMT)
Adaptive Visual Scene Understanding: Incremental Scene Graph Generation [20.3]
シーングラフ生成(SGG)は、画像を分析して、オブジェクトとその関係に関する意味のある情報を抽出する。 SGGにおける連続学習手法の欠如に対処するために,連続ScenEグラフ生成データセットを包括的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:02:23 GMT)
Harnessing the Power of Choices in Decision Tree Learning [20.1]
本稿では,ID3,C4.5,CARTなどの決定木学習アルゴリズムを簡易に一般化し,実証的に成功した決定木学習アルゴリズムを提案する。私たちのアルゴリズムであるTop-$k$は、$k$のベスト属性を単一のベスト属性ではなく、可能な分割として考慮しています。広範な実験を通して、Top-k$は、決定木学習の2つの主要なアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:45:46 GMT)
CommIN: Semantic Image Communications as an Inverse Problem with INN-Guided Diffusion Models [20.0]
劣化した再構成画像からの高品質なソース画像の復元を逆問題とするComminを提案する。極端条件下でのDeepJSCCと比較して,コミンは知覚品質を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:06:58 GMT)
Direct Inversion: Boosting Diffusion-based Editing with 3 Lines of Code [20.0]
ダイレクト・インバージョン(Direct Inversion)は、たった3行のコードで両方のブランチの最適なパフォーマンスを実現する新技術である。 PIE-Benchは700の画像の編集ベンチマークで、様々なシーンや編集タイプを示す。最先端の最適化に基づく逆変換技術と比較して、我々のソリューションは8つの編集方法にまたがる優れた性能を得るだけでなく、ほぼ1桁のスピードアップも達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:01:55 GMT)
ScaLearn: Simple and Highly Parameter-Efficient Task Transfer by Learning to Scale [19.7]
MTL (Multi-task Learning) は、非常に実用的な利点を示している。 AdapterFusionのような最近の手法は、問題を2つの異なる段階に構造化する。 ScaLearnは単純かつパラメータ効率の高い2段階MTL法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:01:36 GMT)
Co-audit: tools to help humans double-check AI-generated content [19.6]
本稿では,生成モデルを用いたスプレッドシート計算のための協調監査ツールに関する最近の研究について述べる。我々は,共同監査の原則の予備的リストを提案し,研究課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:59:10 GMT)
CAT-LM: Training Language Models on Aligned Code And Tests [19.5]
テストはソフトウェア開発プロセスにおいて不可欠な部分だ。しかし、テストを書くのに時間がかかり、しばしば無視される。我々は270億のパラメータを持つGPTスタイルの言語モデルであるAligned Code And Tests Language Model (CAT-LM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:52:22 GMT)
Reverse Diffusion Monte Carlo [19.4]
スコア推定は遷移カーネルの分解により平均推定問題に変換可能であることを示す。逆拡散過程から新しいモンテカルロサンプリングアルゴリズムを導出する。このアルゴリズムは従来のLangevinスタイルのMCMCサンプリング法よりも大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:45:19 GMT)
SYRAC: Synthesize, Rank, and Count [19.2]
本稿では, 遅延拡散モデルを用いて合成データを生成することによって, アノテーションの負担を軽減する新しい手法を提案する。本報告では,非監視的群集カウントの最先端結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:52:47 GMT)
LoCUS: Learning Multiscale 3D-consistent Features from Posed Images [18.6]
我々は、監督なしに多目的な神経表現を訓練する。検索セットを慎重に構築することで、検索と再利用のバランスをとることができる。スパース,マルチスケール,セマンティック空間マップの作成結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:11:23 GMT)
Sample-Efficiency in Multi-Batch Reinforcement Learning: The Need for Dimension-Dependent Adaptivity [18.4]
強化学習におけるサンプル効率と適応性の関係を理論的に検討する。私たちは、バッチ毎にフィードバックが処理され、クエリが更新されるように、クエリをK$のバッチで送信できる学習フレームワークを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:14:01 GMT)
Optimal Estimator for Linear Regression with Shuffled Labels [18.0]
本稿では,シャッフルラベルを用いた線形回帰の課題について考察する。 mathbb Rntimes m の $mathbf Y、mathbb Rntimes p の mathbf Pi、mathbb Rptimes m$ の mathbf B、mathbb Rntimes m$ の $mathbf Win mathbb Rntimes m$ である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:44:47 GMT)
Advancing the Evaluation of Traditional Chinese Language Models: Towards a Comprehensive Benchmark Suite [17.8]
本稿では,既存の英語データセットを活用し,中国語の言語モデルを評価するための新しいベンチマークセットを提案する。これらのベンチマークには、コンテキスト質問、要約、分類、テーブル理解など、幅広いタスクが含まれている。本稿では,これらのベンチマークを用いて,GPT-3.5,台湾-LLaMa-v1.0,モデル7-Cの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:22:42 GMT)
Defining and Preventing Asymmetric Mempool DoS in Ethereum with saferAd [17.1]
安全定義を2つの抽象的なDoSe、すなわち退行攻撃とロック攻撃で定式化する。本稿では,メムプール保護のための安全な取引許可フレームワークであるSaferAdを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:46:10 GMT)
Bucketized Active Sampling for Learning ACOPF [16.9]
Bucketized Active Smpling(BAS)は、可能な限りのOPFプロキシを時間制限内でトレーニングすることを目的とした、新しいアクティブな学習フレームワークである。 BASは入力分布をバケットに分割し、次にサンプリングする場所を決定するために取得関数を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:16:37 GMT)
RefSAM: Efficiently Adapting Segmenting Anything Model for Referring Video Object Segmentation [16.8]
本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションを参照するためのSAMの可能性を探るRefSAMモデルを提案する。提案手法は,Cross-RValModalを用いることで,モダリティ学習を向上させるためにオリジナルのSAMモデルに適応する。我々は、言語と視覚の特徴を効果的に整合させ、融合させるために、パラメータ効率のチューニング戦略を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:32:03 GMT)
Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning [16.8]
Photoplethysmography (Photoplethysmography)は、光を用いた血液量の変化の測定である。光胸腺造影信号は、身体の循環系に関する洞察を与える。光胸腺造影信号は、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:37:44 GMT)
Pixel-Aligned Recurrent Queries for Multi-View 3D Object Detection [16.7]
PARQはマルチビューの3Dオブジェクト検出器で、トランスフォーマーとピクセルアラインなリカレントクエリを備えている。再トレーニングせずに追加のインプットビューを利用することができ、反復回数を変更することで推論計算を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:58:51 GMT)
Bootstrap Diffusion Model Curve Estimation for High Resolution Low-Light Image Enhancement [16.4]
BDCEは、通常の光画像ではなく、曲線パラメータの分布の学習を利用する。最先端の質的、定量的なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:37:36 GMT)
Dynamic Prediction of Delays in Software Projects using Delay Patterns and Bayesian Modeling [16.4]
既存の作業推定モデルは静的であり、プロジェクト実行中に発生する変更を組み込むことはできない。本稿では,遅延パターンとベイズモデルを用いて連続的に全体の遅延を予測する動的モデルを提案する。 INGの4,040のエピックと270のチームによる実世界のデータに対するアプローチを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:30:46 GMT)
NEUCORE: Neural Concept Reasoning for Composed Image Retrieval [16.1]
NEUral Concept Reasoning モデルを提案する。提案手法は3つのデータセットで評価し,最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:21:25 GMT)
Less is More: Toward Zero-Shot Local Scene Graph Generation via Foundation Models [16.1]
ローカルシーングラフ生成という新しいタスクを提案する。部分的オブジェクトとそれらの関係をイメージとして、関連する構造情報を抽象化することを目的としている。我々は,zEro-shot Local scEne GrAph geNeraTion (ELEGANT)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:19:04 GMT)
BAAF: A Benchmark Attention Adaptive Framework for Medical Ultrasound Image Segmentation Tasks [16.0]
超音波画像中の病変や組織を分類または診断するためのベンチマーク注意適応フレームワーク(BAAF)を提案する。 BAAFは並列ハイブリッドアテンションモジュール(PHAM)と適応キャリブレーション機構(ACM)から構成される。 BAAFの設計は、CNNにおける「何」と「どこに」の焦点と選択の問題をさらに最適化し、医療用超音波画像における病変や組織のセグメンテーション精度を改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:15:50 GMT)
Text Data Augmentation in Low-Resource Settings via Fine-Tuning of Large Language Models [16.0]
大規模な言語モデルは、比較的少ないラベル付き例で下流タスクを一般化することができる。あるいは、ラベル付きサンプルを十分に微調整すれば、より小さなモデルで特定のタスクを解くことができる。そこで本研究では,より小型モデルの下流性能を向上させるため,微調整教師LLMによる微調整訓練データのアノテーションと生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:49:05 GMT)
Toward effective protection against diffusion based mimicry through score distillation [16.0]
拡散に基づく模倣パイプラインから画像を保護するため、摂動を追加する努力がなされている。既存の手法のほとんどは非効率であり、個々のユーザーが使うには実用的ではない。本稿では,潜伏拡散モデルに対する攻撃に関する新たな知見と,より効果的な保護のための新しいプラグ・アンド・プレイ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:56:12 GMT)
Fool Your (Vision and) Language Model With Embarrassingly Simple Permutations [15.8]
本研究は,複数選択プロンプトに対する応答集合の逆置換に対して,人気モデルが脆弱であることを示す。これらの脆弱性は、様々なモデルサイズにまたがって持続し、非常に最近の言語とビジョン言語モデルに存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:27:57 GMT)
Iterative Option Discovery for Planning, by Planning [15.7]
オプションイテレーション(Option Iteration)と呼ばれるオプション発見に類似したアプローチを提案する。任意の場所で検索結果にマッチするように訓練された単一の強力なポリシーを学ぶのではなく、オプションイテレーションは、各状態が遭遇するたびに、セット内の少なくとも1つのポリシーが、将来に向けて検索結果にマッチするように訓練された一連のオプションポリシーを学ぶ。このようなローカルな強力なポリシーの集合を学習することで、より優れた選択肢がより良い検索結果に導かれるように、検索アルゴリズムをガイドすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:03:30 GMT)
LLM Lies: Hallucinations are not Bugs, but Features as Adversarial Examples [15.5]
ランダムなトークンからなるナンセンスなプロンプトは、幻覚に反応するLLMも引き起こせることを示す。この現象は、幻覚が敵の例の別の見方であるかもしれないことを再考させる。本研究では,幻覚攻撃として自動幻覚誘発法を対角的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:01:56 GMT)
Harnessing the Power of Multi-Lingual Datasets for Pre-training: Towards Enhancing Text Spotting Performance [15.5]
様々な領域への適応能力は、実環境にデプロイする際のシーンテキストスポッティングモデルに不可欠である。本稿では,ドメイン適応型シーンテキストスポッティングの問題,すなわちマルチドメインソースデータを用いたモデルトレーニングについて検討する。その結果,複数の領域にまたがるテキストスポッティングベンチマークにおいて,中間表現が有意な性能を発揮する可能性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:08:01 GMT)
Exact Diffusion Inversion via Bi-directional Integration Approximation [15.4]
そこで本研究では,Emphbi-directional integration approximation (BDIA) と呼ばれる新しい手法を提案する。 BDIA はテキスト・ツー・イメージ生成において DDIM よりも画像サンプリング特性が著しく向上した。 CIFAR10にBDIAを適用することにより,新たなSOTA性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:39:38 GMT)
Efficient Activation Function Optimization through Surrogate Modeling [15.2]
本稿は,3つのステップを通じて,芸術の状況を改善することを目的としている。まず、Act-Bench-CNN、Act-Bench-ResNet、Act-Bench-ViTのベンチマークは、畳み込み、残留、ビジョントランスフォーマーアーキテクチャのトレーニングによって作成された。第2に、ベンチマーク空間のキャラクタリゼーションが開発され、新しいサロゲートに基づく最適化手法が開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:43:26 GMT)
Learnable Cross-modal Knowledge Distillation for Multi-modal Learning with Missing Modality [15.2]
特定のモダリティが他のモダリティよりも寄与するマルチモーダルタスクでは一般的であり、これらの重要なモダリティが欠如している場合、モデルの性能は大幅に低下する。本稿では,重要なモダリティを適応的に同定し,それらのモダリティから他のモダリティを支援するための学習可能なクロスモーダル知識蒸留モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:24:54 GMT)
Passive learning of active causal strategies in agents and language models [15.1]
純粋受動的学習は、エージェントが因果構造を決定・使用するための一般化可能な戦略を学習できることを示す。専門家データに対する模倣によって訓練されたエージェントは、実際に、トレーニングデータに存在しない因果関係を推論し、使用するためにテスト時に一般化できることを示す。説明は受動的学習者が完全に確立されたトレーニングデータからアウト・オブ・ディストリビューションを一般化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:04:59 GMT)
MVDream: Multi-view Diffusion for 3D Generation [14.9]
本稿では,テキストプロンプトから一貫した多視点画像を生成可能な多視点拡散モデルMVDreamを紹介する。 2次元データと3次元データの両方から学習すると、多視点拡散モデルは2次元拡散モデルの一般化可能性と3次元レンダリングの整合性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:42:28 GMT)
Impact of Large Language Models on Generating Software Specifications [14.9]
大規模言語モデル(LLM)は多くのソフトウェア工学のタスクにうまく適用されている。ソフトウェアコメントやドキュメントからソフトウェア仕様を生成するLLMの機能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:34:23 GMT)
Melody-conditioned lyrics generation via fine-tuning language model and its evaluation with ChatGPT [14.9]
シンボリック・メロディから音節レベルの歌詞を生成するために,文字レベルの言語モデルを活用する。文字レベルの事前学習モデルを微調整することにより,音節レベルのトランスフォーマー生成器のビームサーチに言語知識を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:53:29 GMT)
Generalized Animal Imitator: Agile Locomotion with Versatile Motion Prior [14.8]
本稿では,様々なアジャイルロコモーションタスクを組み込んだ強化学習フレームワークであるVersatile Motion Prior (VIM)を紹介する。本フレームワークは,動物の動作を模倣することで,多様なアジャイルの低レベルスキルを学習することを可能にする。私たちの理解では、ロボットが特異なコントローラを使って多様なアジャイルの移動タスクを同時に学習できるのは、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:24 GMT)
Self-Refined Large Language Model as Automated Reward Function Designer for Deep Reinforcement Learning in Robotics [14.8]
大規模言語モデル(LLM)は、深い常識の知識を必要とするタスクに対応するために広く採用されている。本稿では,自動報酬関数設計のための自己補充機構を備えた新しいLLMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:20:21 GMT)
Learning to Encode and Classify Test Executions [14.7]
本論文の目的は,一般的な,スケーラブルで高精度なテストオラクル問題を解くことである。実行トレースのごく一部をパスまたはフェールの判定でラベル付けします。ラベル付きトレースを使用して、ニューラルネットワーク(NN)モデルをトレーニングし、実行のパスとフェールを区別する実行パターンを学習します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:48:20 GMT)
Decision-Dominant Strategic Defense Against Lateral Movement for 5G Zero-Trust Multi-Domain Networks [14.6]
戦場での5G技術の採用は、相互接続の複雑さと異なるサプライチェーンからのソフトウェア、ハードウェア、デバイスの多様性による新たな脆弱性を示す。本稿では,5G衛星誘導空域ネットワークを利用した能動的エンドツーエンドセキュリティ手法を提案する。提案手法は, 敵の側方の動きを抑える, 決定に支配的な学習手法を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:22:00 GMT)
On Diffusion Modeling for Anomaly Detection [14.5]
拡散モデルは密度に基づく異常検出の魅力的な候補である。本研究では,拡散に基づく異常検出手法が,半教師付き設定と教師なし設定の両方で競合的に動作することを示す。これらの結果は拡散に基づく異常検出を従来の方法に代わるスケーラブルな代替手段として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:17:41 GMT)
From Stability to Chaos: Analyzing Gradient Descent Dynamics in Quadratic Regression [14.5]
本研究では2次回帰モデルの文脈における高次定数ステップサイズを用いた勾配降下のダイナミクスについて検討する。 1) 単調, (2) カタパルト, (3) 周期, (4) カオス, (5) 発散の5つの異なる訓練段階を列挙した。特に,エルゴード軌道平均化は非単調(および非発散)相における試験誤差を安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:59:17 GMT)
Fooling the Textual Fooler via Randomizing Latent Representations [14.5]
敵語レベルの摂動はよく研究され効果的な攻撃戦略である。本稿では、敵の例を生成する過程を複雑にすることを目的とする、軽量で攻撃に依存しない防御法を提案する。本稿では,AdvFoolerの対人的単語レベル攻撃に対する最先端のロバスト性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:57:25 GMT)
The Entity-Deduction Arena: A playground for probing the conversational reasoning and planning capabilities of LLMs [14.1]
大規模言語モデル(LLM)は現在、明らかに求められている質問に答える上で有効である。不明瞭なクエリに直面した場合、予測不能に動作し、誤った出力を生成することができる。このことは、曖昧さを効果的に解決するために明確化を問うことができる知的エージェントの開発の必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:55:37 GMT)
Label Supervised LLaMA Finetuning [13.9]
本稿では,Large Language Models (LLM) のラベル管理型適応について紹介する。最終LLaMA層から潜在表現を抽出し、ラベル空間に投影し、クロスエントロピー損失を計算する。 LS-LLaMAは、複雑な技術や外部知識がなければ、LS-LLaMAの10倍の規模でLLMを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:53:03 GMT)
Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach [13.9]
本稿では,Deep RLSとDeep EASIと呼ばれる新しいタスクベースディープラーニングフレームワークを紹介する。これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムのイテレーションをディープニューラルネットワークのレイヤに変換する。さらに性能を向上させるために、スタインの非バイアスリスク推定器に基づく損失関数を用いた深層無ループネットワークのトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:22:05 GMT)
IFAN: An Explainability-Focused Interaction Framework for Humans and NLP Models [13.2]
解釈可能性と人間の監視は、複雑なNLPモデルを現実世界のアプリケーションにデプロイする基本的な柱である。 NLPモデルとのリアルタイムな説明に基づくインタラクションのためのフレームワークIFANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:15:33 GMT)
nnSAM: Plug-and-play Segment Anything Model Improves nnUNet Performance [13.1]
本稿では SAM モデルと nnUNet モデルを統合し,より正確で堅牢な医用画像分割を実現する nnSAM を提案する。 nnSAMは、医療画像セグメンテーションの潜在的な新しいベンチマークとして、幅広い適用性と特殊な効率性を組み合わせたツールを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:45:49 GMT)
Optimizing Space in Regev's Factoring Algorithm [13.0]
我々は、回路サイズを同じに保ちながら、Regevの量子分解アルゴリズム[Reg23]の空間効率を向上する。我々の主な結果は、$O(n3/2)$ qubitsと$O(n3/2 log n)$ gatesを用いて量子ファクタリング回路を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:31:21 GMT)
Gotcha! This Model Uses My Code! Evaluating Membership Leakage Risks in Code Models [12.8]
コードモデルに特化した新しいメンバシップ推論手法であるGotchaを提案する。我々は,Gotchaが真正率0.95,偽正率0.10でデータメンバーシップを予測できることを示した。この研究は、コードモデルのプライバシを理解することにより多くの注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:50:43 GMT)
Non-Exchangeable Conformal Risk Control [12.4]
分割共形予測は、公式に保証された不確実性セットや間隔を提供する能力によって、最近大きな関心を集めている。本研究では,データ交換不能時のモノトーン損失関数の期待値を制御できる非交換型共形リスク制御を提案する。私たちのフレームワークはフレキシブルで、仮定はほとんどなく、テスト例と統計的類似性に基づいてデータを重み付けすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:00:19 GMT)
Adaptive Online Non-stochastic Control [12.1]
制御環境に適応するアルゴリズムの獲得を目的として,非確率制御の課題に取り組む。我々は、FTRLフレームワークを、状態、またはそれに相当するメモリの存在がオンライン決定の効果を結合する動的システムにカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:32:24 GMT)
Slingshot Perturbation to Learning in Monotone Games [11.9]
本稿では,モノトーンゲームにおけるナッシュ均衡学習の問題に対処する。我々はモノトーンゲームにおける平衡学習のための統一的な枠組みを確立し、完全なフィードバックとうるさいフィードバックの両方を収容する。我々は、スリングショット戦略を更新し、現在の戦略を有限間隔で固定することで、ツイストを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:11:19 GMT)
MobileNVC: Real-time 1080p Neural Video Compression on a Mobile Device [11.8]
この研究は、モバイルデバイス上で1080pのYUV420ビデオをリアルタイムでデコードする最初のニューラルビデオを示す。我々は,移動加速器のワープコアで利用可能なブロックベースの動き補償アルゴリズムを用いる。我々は、ニューラルネットワークコンポーネントをニューラルネットワークプロセッサ上で同時に実行する高速デコーダパイプラインを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:50:14 GMT)
Seismogram Transformer: A generic deep learning backbone network for multiple earthquake monitoring tasks [11.8]
本稿では地震モニタリングタスクのための新しいバックボーンニューラルネットワークモデルSeisTについて紹介する。効率的なネットワークアーキテクチャのおかげで、SeesTは地震検出、地震相の選択、ファーストモーションの極性分類、マグニチュード推定、方位推定のタスクにおいて最先端のモデルに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:28:31 GMT)
ARN: A Comprehensive Framework and Dataset for Analogical Reasoning on Narratives [11.8]
アナロジカル推論は人間の主要な能力の1つであり、創造性や科学的発見と結びついている。本研究では,この課題に対して異なる大規模言語モデル (LLM) を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:58:29 GMT)
XVO: Generalized Visual Odometry via Cross-Modal Self-Training [11.7]
XVOは、一般化された単眼視眼視(英語版)モデル(英語版)(VO)を訓練するための半教師付き学習法である。単一のデータセット内の既知のキャリブレーションをよく研究する標準的な単分子VOアプローチとは対照的に、XVOは現実のスケールで相対的なポーズを回復するのを効率的に学習する。そこで我々は,YouTubeで公開されている大量の非拘束・異質なダッシュカメラビデオから,自己学習による動作推定モデルを最適化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:01:08 GMT)
Reconstructing 3D Human Pose from RGB-D Data with Occlusions [11.7]
本稿では,RGB-D画像から3次元人体をオクルージョンで再構成する手法を提案する。そこで本研究では,シーン情報と事前知識に基づいて,意味的かつ物理的に妥当な人体を再構築し,解決空間を縮小することを提案する。提案手法は, ProXデータセットを用いて実験を行い, 提案手法が他の手法と比較して精度が高く, 妥当な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:16:13 GMT)
Human Mobility Question Answering (Vision Paper) [11.7]
我々は,人間の移動性質問応答(MobQA)という新しいタスクを導入する。このタスクの目的は、インテリジェントなシステムがモビリティデータから学び、関連する質問に答えることである。本稿では,人間のモビリティ研究と質問応答研究における新たな洞察と新たな方向性を提供することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:24:26 GMT)
Accelerating GW calculations of point defects with the defect-patched screening approximation [11.3]
本稿では,多電子スクリーニングのシミュレーションコストを削減し,点欠陥のGW計算を高速化することを提案する。このアプローチはスーパーセルの多くの伝導状態の和を避ける。単一光子源、量子量子ビット、量子センサーなどの新しい用途のために、欠陥構造や材料を高速にスクリーニングする方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:18:03 GMT)
40 Years of Designing Code Comprehension Experiments: A Systematic Mapping Study [11.3]
開発者の日々の仕事におけるコード理解の関連性は40年以上前に認識された。今日では、このような研究はかつてないほど一般的である。設計オプションと欠陥は、ドメインの専門知識のあらゆるレベルの研究者が独自の研究を設計するのを支援するために指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:09:48 GMT)
Automated Evaluation of Classroom Instructional Support with LLMs and BoWs: Connecting Global Predictions to Specific Feedback [11.2]
大規模言語モデル(LLM)は、CLLASS(CLassroom Assessment Scoring System)のインストラクショナルサポートのドメインスコアを推定するために用いられる。メタのLlama2のゼロショットプロンプトと/または古典的なBag of Words(BoW)モデルを利用する機械学習アーキテクチャを設計する。そこで本研究では,教師に対して,特定のCLASS次元に最も正あるいは負の相関関係を持つ発話について,教師に説明可能なフィードバックを提供するために,モデルの出力を発話レベルで可視化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:11:17 GMT)
Towards Robust 3D Object Detection In Rainy Conditions [10.9]
道路噴霧に対するLiDARを用いた3次元物体検出装置のロバスト性向上のための枠組みを提案する。当社のアプローチでは,LiDAR点雲からの噴霧を除去するために,最先端の悪天候検知ネットワークを用いている。悪天候のフィルタリングに加えて、レーダターゲットを用いて偽陽性検出をさらにフィルタリングする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:34:15 GMT)
LS-VOS: Identifying Outliers in 3D Object Detections Using Latent Space Virtual Outlier Synthesis [10.9]
LiDARベースの3Dオブジェクト検出器は、自動運転アプリケーションにおいて前例のないスピードと精度を達成した。それらはしばしば、信頼度の高い予測や、実際のオブジェクトが存在しないリターン検出に偏っている。 LS-VOSは,3次元物体検出における外れ値の同定を行うフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:44:26 GMT)
Unmasking Role-Play Attack Strategies in Exploiting Decentralized Finance (DeFi) Systems [10.6]
DeFiシステムを利用するために,攻撃者が複数の役割を同時に果たすロールプレイアタック(Role-Play Attack)と呼ばれる攻撃戦略を導入し,定義する。この戦略は、それぞれ3.34M (51.4%) と3.76M (12.0%) の利益を上げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:46:57 GMT)
Supersonic: Learning to Generate Source Code Optimizations in C/C++ [10.5]
最適化のためのマイナーなソースコード修正をターゲットとしたニューラルネットワークであるSupersonicを提案する。 Supersonicのパフォーマンスは、OpenAIのGPT-3.5-TurboとGPT-4の競合プログラミングタスクに対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:47:15 GMT)
Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Computational Workflows [10.4]
我々は、ラベルのないワークフローデータから要約統計を学習する自動エンコーダ駆動型自己教師学習(SSL)アプローチを導入する。提案手法では,合成学習目標とコントラスト学習目標を組み合わせて,要約統計における外れ値を検出する。潜在空間における正常な挙動の分布を推定することにより、我々のベンチマークデータセットにおける最先端の異常検出方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:31:56 GMT)
State-independent geometric quantum gates via nonadiabatic and noncyclic evolution [10.4]
滑らかな進化経路から純非断熱位相および非環状幾何位相を持つ普遍量子ゲートのスキームを提案する。実装された幾何ゲートは、動的ゲートよりも強い強靭性を示し、循環経路を持つ幾何スキームを示す。これらの高自明な量子ゲートは、大規模フォールトトレラント量子計算において有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:55:52 GMT)
Designing User-Centric Behavioral Interventions to Prevent Dysglycemia with Novel Counterfactual Explanations [10.1]
GlyCoach はグルコース制御の逆作用を説明するためのフレームワークである。 GlyCoachは、もっともらしい説明のユーザの好みに関する事前知識を、対実生成のプロセスに統合する。 GlyCoachは、シミュレーション支援バリデーションにおいて87%の感度を実現し、カウンターファクトな説明を生成する最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:42:52 GMT)
Memorization Through the Lens of Curvature of Loss Function Around Samples [10.0]
そこで本研究では,各トレーニング試料の曲率を,トレーニングエポックよりも平均的に算出し,サンプルの記憶の指標として用いることを提案する。まず、高い曲率のサンプルは、長い尾、ラベルのずれ、あるいは矛盾するサンプルと視覚的に対応していることを示します。この分析は、私たちの知る限り、CIFAR100とImageNetデータセットの新たな障害モードを見つけるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:50:18 GMT)
From Bricks to Bridges: Product of Invariances to Enhance Latent Space Communication [10.0]
異なるニューラルネットワークによって学習された表現は、モデルが同様の誘導バイアスの下で訓練されたときに構造的類似性を隠蔽することが観察されている。我々は,不変成分の積空間を潜在表現の上に構築し,その表現に不変量の集合を直接組み込む汎用的手法を導入する。我々は,ゼロショット縫合設定において,一貫した遅延類似性および下流性能向上を観察し,分類および再構成タスクに対するソリューションの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:55:38 GMT)
Empirical Analysis of a Segmentation Foundation Model in Prostate Imaging [10.0]
医療画像セグメンテーションのための基盤モデルUniverSegについて考察する。本研究では,前立腺画像の文脈における経験的評価研究を行い,従来のタスク固有セグメンテーションモデルの訓練手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:47:01 GMT)
Predicting emergence of crystals from amorphous matter with deep learning [10.0]
アモルファス相の準安定結晶への結晶化は、新しい物質の形成に基本的な役割を果たす。本研究では, アモルファス相の結晶化生成物は, 局所構造モチーフの結晶化経路をサンプリングすることによって, 無機化学において予測可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:46:39 GMT)
Revisiting Mobility Modeling with Graph: A Graph Transformer Model for Next Point-of-Interest Recommendation [9.9]
Next Point-of-Interest (POI)レコメンデーションは、都市モビリティの応用において重要な役割を担っている。 textbfunderlineMobility textbfunderlineGraph textbfunderlineTransformer (MobGT)を提案する。 MobGTにより、グラフを完全に活用して、ユーザのモビリティパターンの空間的特徴と時間的特徴の両方をキャプチャすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:11:16 GMT)
Reconstructing Atmospheric Parameters of Exoplanets Using Deep Learning [9.7]
本稿では,マルチモーダルアーキテクチャ内での深層学習と逆モデリング技術を組み合わせて,外惑星からの大気パラメータを抽出する多目的確率回帰手法を提案する。我々の手法は計算の限界を克服し、以前の手法よりも優れており、惑星外大気の効率的な分析を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:16:04 GMT)
Software Reconfiguration in Robotics [9.6]
リコンフィグレーションとは何か、適応のような他の概念とどのように関係しているのか、という共通した理解はないようである。学術的な観点からは、ロボット再構成における最先端のファジィなイメージがあるが、実践者の視点からの実践的状況のイメージは欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:33:06 GMT)
A Framework for Interpretability in Machine Learning for Medical Imaging [9.6]
本稿では,医療画像における解釈可能性の必要性を定式化する。解釈可能性の4つの中核となる要素は、局所化、視覚認識性、物理的帰属、透明性である。私たちの目標は、モデルデザイナや実践者に対して実践的で実践的な情報を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:46:49 GMT)
Tensor Clustering with Planted Structures: Statistical Optimality and Computational Limits [9.4]
我々は2つのクラスタリングモデル、定数高階クラスタリング(CHC)とランク1高階クラスタリング(ROHC)に焦点を当てる。我々は,CHCとROHCの検出/回復が統計的に可能である信号対雑音比の境界を同定する。信号対雑音比がしきい値以上である場合に、信頼性の高い検出と回復を実現するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:27:58 GMT)
Precise localization of corneal reflections in eye images using deep learning trained on synthetic data [9.2]
眼球画像中の1つの角膜反射(CR)の中心を正確に位置決めする深層学習法を提案する。我々は、シミュレーションデータのみを用いてトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用している。提案手法はCR中心位置決めの高精度な手法を提供し,データ可用性問題に対する解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:57:04 GMT)
Defending Against Authorship Identification Attacks [9.1]
著者の識別は、署名されていない文書の著者の同一性を推測するのに不安定に有効であることが証明されている。この論文は、過去20年以上にわたるこの研究領域の進歩に関する総合的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:03:11 GMT)
Active Learning on Neural Networks through Interactive Generation of Digit Patterns and Visual Representation [9.1]
対話型学習システムは、桁パターンを作成し、それをリアルタイムで認識するように設計されている。複数のデータセットによる評価を行い、アクティブラーニングのユーザビリティを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:21:24 GMT)
Grasping AI: experiential exercises for designers [9.0]
本稿では,AIシステムにおけるインタラクション・アベイランス,ユニークなリレーショナル可能性,より広範な社会的影響を探求し,考察する手法について検討する。比喩や制定に関する演習は、トレーニングや学習、プライバシーと同意、自律性、エージェンシーをより具体的になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:34:08 GMT)
PAGAR: Taming Reward Misalignment in Inverse Reinforcement Learning-Based Imitation Learning with Protagonist Antagonist Guided Adversarial Reward [8.8]
推測された報酬と真のタスク目標とのミスアライメントは、タスクの失敗をもたらす可能性がある。本稿では,この報奨ミスアライメント問題に対処するために,PAGAR(Protagonist Antversaagonist Guided Adrial Reward)を導入する。我々は、IRLベースのILにPAGARを実装するための実践的なオン・アンド・オフポリシーアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:47:40 GMT)
Intractability of Learning the Discrete Logarithm with Gradient-Based Methods [8.8]
次数有限巡回群における離散対数のパリティビットを学習するための勾配に基づく手法の限界について検討する。この濃度特性は勾配法を用いてパリティビットを効率的に学習する能力に制限を与える。ニューラルネットワークベースのアプローチを用いた実証実験は、勾配に基づく学習の限界をさらに検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:01:12 GMT)
Reviving the Lieb-Schultz-Mattis Theorem in Open Quantum Systems [8.8]
絡み合いスペクトルは、他の状態とのギャップによって孤立した非退化最小値を持つことができない。その結果,UVデータとトポロジカル制約は,オープン量子多体系における絡み合いの形成において重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Evolutionary Neural Architecture Search for Transformer in Knowledge Tracing [8.8]
本稿では,入力特徴選択を自動化する進化的ニューラルアーキテクチャ探索手法を提案し,ローカル・グローバル・コンテキスト・モデリングのバランシングを実現するためにどの操作を適用すべきかを自動決定する。 2つの最大かつ最も困難な教育データセットの実験結果は、提案手法によって発見されたアーキテクチャの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:19:33 GMT)
Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised Learning [8.7]
画像CLIPモデルをビデオ領域に適応させるために,言語に結びついた自己教師型学習を導入する。時間的モデリングのために修正されたバックボーンは、アクション概念空間で運用される列車の目的と自己蒸留設定の下で訓練される。提案手法は3つの行動認識ベンチマークにおいてゼロショットおよび線形探索性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:57:16 GMT)
Short-length SSVEP data extension by a novel generative adversarial networks based framework [8.7]
合成脳波(EEG)データを作成するためにGAN(Generative Adversarial Network)ベースのデータ生成法が広く採用されている。本稿では,TEGANと呼ばれる時間ウィンドウ長拡張のためのGANベースのエンドツーエンド信号変換ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:26:37 GMT)
Every Dataset Counts: Scaling up Monocular 3D Object Detection with Joint Datasets Training [8.7]
本研究では,多種多様な3次元および2次元データセットを用いたモノクロ3次元物体検出モデルの学習パイプラインについて検討した。提案フレームワークは,(1)様々なカメラ設定にまたがって機能するロバストなモノクル3Dモデル,(2)異なるクラスアノテーションでデータセットを適応するための選択学習戦略,(3)2Dラベルを用いた擬似3Dトレーニング手法により,2Dラベルのみを含むシーンにおける検出性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:17:24 GMT)
Organized Event Participant Prediction Enhanced by Social Media Retweeting Data [8.7]
本稿では、ソーシャルメディアのリツイート活動データを利用して、イベント参加者予測モデルの学習を強化することを提案する。実世界データを用いた総合的な実験を2つのシナリオで実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:26:07 GMT)
Distributional Shift-Aware Off-Policy Interval Estimation: A Unified Error Quantification Framework [8.6]
本研究では、無限水平マルコフ決定過程の文脈における高信頼オフ政治評価について検討する。目的は、未知の行動ポリシーから事前に収集されたオフラインデータのみを用いて、対象の政策値に対する信頼区間(CI)を確立することである。提案アルゴリズムは, 非線形関数近似設定においても, サンプル効率, 誤差ローバスト, 既知収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:41:01 GMT)
Open and Linked Data Model for Carbon Footprint Scenarios [8.6]
炭素フットプリントシナリオのためのオープンでリンクされたデータモデルを提案する。我々は、Webベースのデータインタプリタのプロトタイプを用いて、私たちのアイデアの実装を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:27:59 GMT)
Large Language Model-Powered Smart Contract Vulnerability Detection: New Perspectives [8.5]
本稿では,LLMを利用してスマートコントラクト内の脆弱性を掘り起こす可能性,課題,潜在的な解決策を体系的に分析する。本稿では,GPTLensと呼ばれる,従来の一段階検出を2つの相乗的段階に分割し,生成と識別を行う逆方向のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:37:23 GMT)
Towards human-like spoken dialogue generation between AI agents from written dialogue [8.5]
本研究では,CHATS - CHATS-CHATty Agents Text-to-Speechを提案する。本システムでは,話者側とリスナー側の両方に対して,話者側からの書き起こしのみを用いて同時に音声を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:03:20 GMT)
On the Optimal Linear Contraction Order of Tree Tensor Networks, and Beyond [8.5]
木テンソルネットワークに対する線形縮退順序付け問題には,特定時間アルゴリズムが存在することを示す。その結果、契約コストの隣接するシーケンス特性に依存し、契約順序のグローバルな決定を可能にする。我々はこのアルゴリズムをテンソルとして一般的な収縮順序や任意のネットワークトポロジに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:38:58 GMT)
CoDBench: A Critical Evaluation of Data-driven Models for Continuous Dynamical Systems [8.4]
微分方程式を解くための11の最先端データ駆動モデルからなる総合ベンチマークスイートであるCodBenchを紹介する。具体的には、Viz.、フィードフォワードニューラルネットワーク、ディープオペレータ回帰モデル、周波数ベースのニューラル演算子、トランスフォーマーアーキテクチャの4つの異なるカテゴリを評価する。我々は、学習におけるオペレータの能力、ゼロショット超解像、データ効率、ノイズに対する堅牢性、計算効率を評価する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:27:54 GMT)
Hierarchical Relationships: A New Perspective to Enhance Scene Graph Generation [8.3]
本稿では,ラベル間の階層構造を関係やオブジェクトに活用することにより,シーングラフ生成システムの性能を大幅に向上させることができることを示す。一対のオブジェクトインスタンス間の関係のスーパーカテゴリを共同で予測するために、ベイズ予測ヘッドを導入する。 Visual Genomeデータセットの実験は、特に述語分類とゼロショット設定において、その強力なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:05:01 GMT)
The minimax risk in testing the histogram of discrete distributions for uniformity under missing ball alternatives [8.3]
本研究は,各カテゴリの項目の適合度を,各カテゴリにおける一様分布と比較するものである。サンプル数$n$とカテゴリ数$N$が無限に、$epsilon$がゼロになれば、ミニマックスリスク$R_epsilon*$はサンプルのヒストグラムに基づいてテストされる。我々のテストは、衝突のみを使用するチフタッドテストやテストよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:07:57 GMT)
Task Graph offloading via Deep Reinforcement Learning in Mobile Edge Computing [8.3]
本稿では,エッジコンピューティングデバイスの時間変化を考慮したMECにおけるタスクグラフのオフロードについて検討する。環境変化に対応するために,計算オフロードのためのタスクグラフスケジューリングをマルコフ決定プロセスとしてモデル化する。そこで我々は,環境とのインタラクションからタスクスケジューリング戦略を学習するために,深層強化学習アルゴリズム(SATA-DRL)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:45:15 GMT)
Self-distilled Masked Attention guided masked image modeling with noise Regularized Teacher (SMART) for medical image analysis [8.3]
本研究は,MIMと共蒸留による自己監督型注意喚起のためのセマンティッククラスアテンションによるスウィンの改良である。 i) [Task I] 進行期LC(n = 200 内部データセット), (ii) [Task II] 早期LC(n = 156 公開データセット), (iv) [Task IV) 胸部と腹部の非管理的クラスタリング(n = 1,743 公開データセット)について,肺がんの3次元CT解析におけるSMARTの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:53:55 GMT)
RF-ULM: Deep Learning for Radio-Frequency Ultrasound Localization Microscopy [8.2]
超音波局在顕微鏡(ULM)では、高分解能画像を得るには、連続するビームフレーム間のコントラスト剤粒子の正確な局在化に依存する。電波周波数(RF)信号中の散乱体を直接ローカライズすることを提案する。我々のアプローチは、学習した特徴チャネルシャッフルを用いたカスタム超解像ディープニューラルネットワーク(DNN)と、RF入力データの信頼性と正確な位置決めに適した、新しい半グローバル畳み込みサンプリングブロックである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:41:23 GMT)
Quasi-optimal Reinforcement Learning with Continuous Actions [8.2]
そこで我々は,非政治環境において容易に最適化できる,新しいEmphquasi-Optimal Learningアルゴリズムを開発した。本アルゴリズムを網羅的なシミュレーション実験により評価し,オハイオ1型糖尿病データセットへの線量提案実例を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:55:29 GMT)
Online Sensitivity Optimization in Differentially Private Learning [8.1]
クリッピング閾値を動的に最適化する新しい手法を提案する。我々は、このしきい値を学習可能なパラメータとして扱い、しきい値とコスト関数のクリーンな関係を確立する。以上の結果から,すべての評価シナリオにおいて同等あるいは優れた性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:30:49 GMT)
Segment Any Building [8.1]
本研究は、リモートセンシング画像におけるセグメンテーションを構築するために、多様なデータセットと高度な表現学習モデルを使用することの有効性を強調した。都市計画, 災害管理, 環境モニタリングなど, 様々な重要な分野における方法論の意義を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:49:20 GMT)
Cooperative Graph Neural Networks [7.9]
グラフニューラルネットワークのクラスは、標準的なメッセージパッシングパラダイムに従う。本稿では,グラフニューラルネットワークをトレーニングするための新しいフレームワークを提案する。私たちのアプローチは、より柔軟で動的なメッセージパッシングパラダイムを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:08:52 GMT)
A quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for NEQR image [7.8]
アルゴリズムの複雑さは$O(n2+q)$に縮めることができるが、これは古典的なアルゴリズムに比べて指数的なスピードアップである。この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:01:42 GMT)
UniQuadric: A SLAM Backend for Unknown Rigid Object 3D Tracking and Light-Weight Modeling [7.6]
本稿では,エゴモーショントラッキング,剛体オブジェクトモーショントラッキング,モデリングを統一するSLAMバックエンドを提案する。本システムは,複雑な動的シーンにおける物体知覚の潜在的な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:50:47 GMT)
Quantum Image Segmentation Based on Grayscale Morphology [7.5]
アルゴリズムの複雑さをO(n2+q)に縮めることができ、これは古典的なアルゴリズムよりも指数的なスピードアップである。この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:42:25 GMT)
Estimating and Implementing Conventional Fairness Metrics With Probabilistic Protected Features [7.5]
限られた属性ラベルを持つ設定において,違反を計測・低減する手法を開発した。提案手法は, 従来の手法よりも5.5倍の精度で, 真の相違を抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:30:25 GMT)
TADIS: Steering Models for Deep-Thinking about Demonstration Examples [7.2]
大きな言語モデル(LLM)は、以前よりもはるかに高いパフォーマンスを達成する。最近の研究によると、妄想的なタスクの例は正しいタスクの例とほとんど同じパフォーマンスを達成できる。実演例を単に見るのではなく, LLM を "ディープシンキング (deep-Thinking)" として活用する TADIS と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:42:53 GMT)
Elephant Neural Networks: Born to Be a Continual Learner [7.2]
破滅的な忘れ物は、何十年にもわたって継続的な学習にとって重要な課題である。ニューラルネットワークのトレーニング力学におけるアクティベーション機能の役割と,その破滅的忘れに対する影響について検討した。古典的な活性化関数を象の活性化関数に置き換えることで、破滅的な忘れ物に対するニューラルネットワークのレジリエンスを大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:27:39 GMT)
Confidence-Aware and Self-Supervised Image Anomaly Localisation [7.1]
本稿では,ゆるやかな特徴的局所性制約による確率的推論の近似を支援する,自己教師付きシングルクラストレーニング戦略について論じる。提案手法は,複数のオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出モデルに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:36:36 GMT)
Transformers are efficient hierarchical chemical graph learners [7.1]
SubFormerは、メッセージパッシング機構によって情報を集約するサブグラフで動作するグラフトランスフォーマーである。従来のグラフニューラルネットワークでは,SubFormerのオーバースムース化が制限され,オーバースキャッシングを回避することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:57:04 GMT)
Natural Language Models for Data Visualization Utilizing nvBench Dataset [7.0]
自然言語翻訳モデルを構築し、Vega Zeroと呼ばれる言語でデータと視覚化クエリの簡易バージョンを構築する。本稿では,シーケンシャルトランスフォーマーに基づく機械学習モデルアーキテクチャの設計と性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:48:01 GMT)
Sparse Plus Low Rank Matrix Decomposition: A Discrete Optimization Approach [7.0]
スパースプラス低ランク分解問題(SLR)について検討する。 SLRはオペレーションリサーチと機械学習の基本的な問題である。本稿では,SLRの新たな定式化を導入し,その基礎となる離散性をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:38:45 GMT)
Unsupervised motion segmentation in one go: Smooth long-term model over a video [6.9]
私たちはこの古典的なパラダイムを超えて、ビデオシーケンスのセグメンテーションを1回で実行したいと考えています。これはコンピュータビジョンタスクに顕著な付加価値であり、教師なしのビデオビジョンタスクのプレテキストを提供する可能性がある。本研究では,非教師付き方式で動作する時間的長期動作表現モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:33:54 GMT)
Elastic Interaction Energy Loss for Traffic Image Segmentation [6.8]
微細で複雑な幾何学的対象は交通シーンにおいて最も難しいが重要な認識対象である。本稿では,リアルタイム交通シーン理解における多クラスセグメンテーションのための簡易かつ効率的な幾何感応エネルギー損失関数をCNN(Conal Neural Network)に提案する。都市景観データ(Cityscapes)、車線データTuSimple(TuSimple)、CULane(Culane)の3つの交通データから,その手法を定量的に定性的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:30:42 GMT)
Stability and Dynamics of Atom-Molecule Superfluids Near a Narrow Feshbach Resonance [6.7]
ボゾン原子の凝縮物から生じる安定な分子凝縮物の最近の観察は、興味深い一連の疑問を提起している。これらの現象の背後にある重要な要素の1つは、19.849Gで133$Cの非常に狭いフェシュバッハ共鳴である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:04:31 GMT)
Transcending Domains through Text-to-Image Diffusion: A Source-Free Approach to Domain Adaptation [6.6]
ドメイン適応(ドメイン適応、Domain Adaptation、DA)は、アノテートデータが不十分なターゲットドメインにおけるモデルの性能を高める方法である。本研究では,対象領域のサンプルに基づいてトレーニングしたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,ソースデータを生成する新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:38:17 GMT)
If there is no underfitting, there is no Cold Posterior Effect [6.6]
低温後部効果 (CPE) は, 温度がT1$の後方ではベイズ後部よりも良好な性能を示した。以上の結果から,不特定性がCPEに繋がるのはベイジアン後部不適合例のみであると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:28:09 GMT)
An improved two-threshold quantum segmentation algorithm for NEQR image [6.6]
NEQR画像のための2閾値量子分割アルゴリズムを提案する。 qスケールの2(n)*2(n)画像の場合、アルゴリズムの量子コストは60q-6に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:04:36 GMT)
A multi-institutional pediatric dataset of clinical radiology MRIs by the Children's Brain Tumor Network [6.6]
我々は,1,526人の脳腫瘍患者の定期治療によって得られた,23,101個の多パラメータMRI検査の大規模データセットを提供する。これには、様々ながん診断における縦方向MRI、関連する患者レベル臨床情報、デジタル病理スライド、および組織遺伝子型およびオミクスデータが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:59:56 GMT)
Effective Self-supervised Pre-training on Low-compute Networks without Distillation [6.5]
報告された自己教師型学習のパフォーマンスは、標準的な教師付き事前学習よりも大きなマージンで遅れている。以前の作業のほとんどは、低スループットネットワークのキャパシティボトルネックによるパフォーマンスの低下を理由としている。我々は、現実的な制約の原因となる有害要因と、それらが自己監督型低コンプット設定に固有のものであるかどうかについて、より詳しく検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:29:21 GMT)
KGEx: Explaining Knowledge Graph Embeddings via Subgraph Sampling and Knowledge Distillation [6.3]
我々は、代理モデル研究からインスピレーションを得て、個々のリンク予測を説明する新しい方法であるKGExを提案する。予測対象の三重項が与えられた場合、KGExは重要な三重項を特定するために使用するKGEモデルをシュロゲートする。我々は、KGExがブラックボックスモデルに忠実な説明を提供することができることを示すために、2つの公開データセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:20:24 GMT)
Causality-informed Rapid Post-hurricane Building Damage Detection in Large Scale from InSAR Imagery [6.3]
ハリケーンによる建物被害のタイムリーかつ正確な評価は、ハリケーン後の効果的な応答と復旧に不可欠である。近年,リモートセンシング技術は,災害発生直後の大規模光合成開口レーダ(InSAR)画像データを提供する。これらのInSAR画像は、しばしば、人為的活動と同様に、建物損傷、洪水・風による植生変化、および建物損傷の同時発生または同時発生によって引き起こされる、非常に騒々しく混ざった信号を含んでいる。本稿では,InSAR画像からハリケーン後の建物被害の迅速検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:56:05 GMT)
Controlling Vision-Language Models for Universal Image Restoration [6.2]
我々は、事前学習された視覚言語モデルを低レベル視覚タスクに転送するための劣化認識型視覚言語モデル(DA-CLIP)を提案する。本手法は, 劣化特異的および統一画像復元タスクにおける最先端性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:10:16 GMT)
Easier Said Than Done: The Failure of Top-Level Cybersecurity Advice for Consumer IoT Devices [6.1]
我々は、国家レベルで提唱されたセキュリティ行動と、それらが特定のデバイスでユーザ材料にどのように接続するかを分析する。驚くべき発見は,4つの最上位のアドバイスをすべて適用可能な,単一の評価対象デバイスが存在しないことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:18:49 GMT)
Commutative Width and Depth Scaling in Deep Neural Networks [6.0]
本論文は,深部ニューラルネットワークにおける無限幅および深度限界の可換性に関するシリーズの2番目である。我々は、正式に可換性フレームワークを導入、定義し、ニューラルネットワークの設計とスケーリングにその影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:39:09 GMT)
On the power of geometrically-local classical and quantum circuits [6.0]
マジックスクエアゲームの並列反復に基づいて、確率を指数関数的に1ドル近い確率で解くことができる関係を示す。我々は、指数的に小さな成功確率で、同じ関係を解くことはできないことを示した。 NISQ時代に検証可能な量子優位性を実証できるプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:27:53 GMT)
SPELL: Semantic Prompt Evolution based on a LLM [6.0]
大規模言語モデル(LLM)はトークンによって一貫性のあるテキストトークンを生成する強力な能力を持つ。本研究では,テキストの自動最適化のためのブラックボックス進化アルゴリズム,SPELLを提案する。実験の結果,SPELLはプロンプトを急速に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:51:16 GMT)
Action Recognition Utilizing YGAR Dataset [5.9]
高品質なアクションビデオデータの不足は、アクション認識の研究と応用においてボトルネックとなっている。本稿では,新しい3次元アクションデータシミュレーションエンジンを提案し,その機能を示すために3組のサンプルデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:43:45 GMT)
Locality-Aware Graph-Rewiring in GNNs [5.7]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の機械学習の一般的なモデルである。本研究では,グラフ検索のための3つのデシラタを同定する: (i) オーバー・スクアッシングを減らし, (ii) グラフの局所性を尊重し, (iii) グラフの空間性を保存する。 i)iii のすべてを満たす新しいリウィリングフレームワークを,局所性を考慮したリウィリング操作のシーケンスを通じて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:59:44 GMT)
Efficient Remote Sensing Segmentation With Generative Adversarial Transformer [5.7]
本稿では,高精度なセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現するためのGATrans(Generative Adversarial Transfomer)を提案する。このフレームワークはGTNet(Global Transformer Network)をジェネレータとして利用し、マルチレベル機能を効率的に抽出する。ベイヒンゲンデータセットの広範囲な実験により、我々のアプローチの有効性を検証し、平均F1スコアは90.17%、総合精度は91.92%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:46:59 GMT)
Learning a Neuron by a Shallow ReLU Network: Dynamics and Implicit Bias for Correlated Inputs [5.7]
我々は、単一ニューロンを学習する基本的な回帰タスクとして、1つの隠れた層ReLUネットワークをトレーニングすると、損失がゼロとなることを証明した。また、最小ランクの補間ネットワークと最小ユークリッドノルムの補間ネットワークのこの設定において、驚くべき区別を示し、特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:15:31 GMT)
Integration of Graph Neural Network and Neural-ODEs for Tumor Dynamic Prediction [5.7]
本稿では,二部グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)とニューラル正規微分方程式(Neural-ODE)を組み合わせたグラフエンコーダを提案する。まず,本手法が経験的モデルにより著しく改善される腫瘍のダイナミックモデルを発見することができることを示す。本研究は, 提案手法が有望であり, プリクリニカル・セッティングに応用できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:39:08 GMT)
A Convolutional Neural Network into graph space [5.6]
本稿では,グラフ空間に直接定義した新しい畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々はそのユーザビリティをバックプロパゲーションの文脈で示す。グラフ領域の変化と他のユークリッドおよび非ユークリッドの畳み込みアーキテクチャの改善に関して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:53:36 GMT)
RRR-Net: Reusing, Reducing, and Recycling a Deep Backbone Network [5.6]
コンピュータビジョンやその他の機械学習ドメインにおいて、大規模なデータセットで事前訓練されたバックボーンネットワークをプリプロセッサとして再利用するために主流になっている。本稿では,より小型で高速なモデルを作成する目的で,事前学習したバックボーンを再利用する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:44:08 GMT)
Pool-Based Active Learning with Proper Topological Regions [5.5]
プールベースのアクティブな学習手法は、ラベルのないデータの集合の中で、トレーニングに最も関係のあるものを検出する。本稿では,複数クラス分類タスクの文脈におけるプール型アクティブラーニング戦略のメタアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:42:33 GMT)
A Model for Calculating Cost of Applying Electronic Governance and Robotic Process Automation to a Distributed Management System [5.4]
本稿では,eGov と RPA を分散管理システムに適用することにより,タスク達成のコストを計算する数学的モデルを提案する。このモデルはこの種の最初のもののひとつであり、組織の効率性に関するコスト分析に関するさらなる研究が引き起こされることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:15:46 GMT)
Score dynamics: scaling molecular dynamics with picosecond timesteps via conditional diffusion model [5.4]
分子動力学(MD)シミュレーションから,原子論および分子動力学の効果的な進化演算子を学習するためのフレームワークであるスコアダイナミクス(SD)を提案する。我々は1psの時間ステップで進化する現実的な分子系のグラフニューラルネットワークに基づくスコアダイナミクスモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:29:45 GMT)
Generating 3D Brain Tumor Regions in MRI using Vector-Quantization Generative Adversarial Networks [5.4]
本稿では、ベクトル量子化GANとマスクトークンモデリングを取り入れたトランスフォーマーを用いて、高分解能で多様な3次元脳腫瘍ROIを生成する新しいフレームワークを提案する。提案手法は,MRIでまれな脳腫瘍の正確な診断を容易にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:39:10 GMT)
A Counterfactual Fair Model for Longitudinal Electronic Health Records via Deconfounder [5.2]
FLMD(Fair Longitudinal Medical Deconfounder)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 FLMDは、縦型Electronic Health Records(EHR)モデリングにおいて、公平性と正確性の両方を達成することを目的としている。我々は、FLMDの有効性を示すために、2つの実世界のEHRデータセットの総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:46:40 GMT)
Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data [5.1]
本研究では,地球表面面積の8.7%をカバーするSAR振幅データに対して,自己教師付き事前学習方式,マスク付き自動符号化を適用した。この事前学習方式を用いることで、下流タスクのラベル付け要求を1桁以上削減できることを示す。本研究は,タスクモデルと地域固有のSARモデルの開発を促進することにより,気候変動の緩和を著しく促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:11:47 GMT)
Progressive DeepSSM: Training Methodology for Image-To-Shape Deep Models [5.0]
本稿では,画像から画像への深層学習モデルをトレーニングするための新しいトレーニング戦略であるプログレッシブディープSSMを提案する。セグメンテーション誘導型マルチタスク学習を通じて形状先を活用でき、各スケールでの学習を確保するために深い監視損失を生かす。実験は、定量的および定性的な観点から提案された戦略によって訓練されたモデルの優越性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:17:20 GMT)
Iterative Semi-Supervised Learning for Abdominal Organs and Tumor Segmentation [5.0]
FLARE23チャレンジは、部分的データと完全注釈付きデータの両方を備えた大規模なデータセットを提供する。我々は、FLARE23に対処するために、Semi-Supervised Learning(SSL)と反復的な擬似ラベリングの戦略を用いることを提案する。本手法では, 臓器の平均DSCスコアは89.63%, 腫瘍は46.07%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:45:13 GMT)
JPEG Information Regularized Deep Image Prior for Denoising [4.9]
画像復調はコンピュータビジョンにおける代表的な画像復元タスクである。ノイズの多い画像のみを呈示する画像の最近の進歩は注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:24:51 GMT)
Modern code reviews -- Preliminary results of a systematic mapping study [4.8]
我々は、177の研究論文の分類と分類に体系的なマッピングアプローチを用いる。本研究の予備的な成果として,2005年から2018年にかけての現代コードレビュー研究の主な貢献を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:15:26 GMT)
On Using Admissible Bounds for Learning Forward Search Heuristics [4.7]
平均二乗誤差(MSE)を最小化して多時間許容値から学習することは正しいアプローチではない,と我々は主張する。本稿では,学習対象を学習対象ではなく,学習対象として,学習対象を学習対象とするガウシアンをモデル化することを提案する。この結果、文献で一般的に用いられているMSEとは異なる損失関数が得られ、学習結果をガウス分布として暗黙的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:15:56 GMT)
A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges [4.7]
この研究はパスノルムに関する最初のツールキットを導入し、バイアスのある一般的なDAG ReLUネットワークを網羅し、接続をスキップし、最大プールする。ツールキットの汎用性と実装の容易さにより、パスノルムに基づく一般化境界の具体的な約束に挑戦することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:12:53 GMT)
Understanding the limitations of self-supervised learning for tabular anomaly detection [4.6]
自己教師付き学習は、コンピュータビジョンと自然言語処理における異常検出を改善した。これは、ニューラルネットワークが無関係な特徴を導入し、異常検出の有効性を低下させることによるものである。ニューラルネットワークの表現のサブスペースを使用することで、性能を回復できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:55:19 GMT)
Improved Variational Bayesian Phylogenetic Inference using Mixtures [4.6]
VBPI-Mixturesは系統後部分布の精度を高めるために設計されたアルゴリズムである。 VBPI-Mixturesは、VBPIがモデル化に失敗するツリートポロジー上の分布をキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:18:48 GMT)
Unsupervised Graph Deep Learning Reveals Emergent Flood Risk Profile of Urban Areas [4.3]
本研究では,新しい教師なしグラフ深層学習モデル(FloodRisk-Net)に基づく都市洪水リスク評価モデルを提案する。洪水リスクは各大都市圏統計地域(MSA)の階層構造において空間的に分布しており、中核都市が最も高い洪水リスクを負っている。複数の都市は、総合的な洪水リスクレベルが高く、空間的不平等が低く、都市開発と洪水リスク低減のバランスをとる選択肢が限られていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:39:56 GMT)
Corrected generalized cross-validation for finite ensembles of penalized estimators [4.2]
Generalized Cross-Vidation (GCV) は、正方形外乱予測リスクを推定するための広く使われている手法である。 GCV は 1 以上の大きさの有限アンサンブルに対して不整合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:38:54 GMT)
Fetal-BET: Brain Extraction Tool for Fetal MRI [4.2]
約72,000個の胎児脳MRI画像の注釈付きデータセットを構築した。このデータセットを用いて、U-Netスタイルアーキテクチャのパワーを利用してディープラーニング手法を開発し、検証した。本手法では,マルチコントラスト(マルチシーケンス)胎児MRIデータからの豊富な情報を活用し,胎児の脳構造を正確に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:14:23 GMT)
Distilling Influences to Mitigate Prediction Churn in Graph Neural Networks [4.2]
類似した性能を持つモデルは、予測チャーンと呼ばれる個々のサンプルの予測に大きな不一致を示す。本研究では,モデル間でノードが使用する理由の変動を定量化するために,影響差(ID)と呼ばれる新しい指標を提案する。また、安定なノードと不安定な予測を持つノードの違いも考慮し、どちらも同じ理由で異なる理由を生かしていると仮定する。効率的な近似法としてDropDistillation(DD)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:37:28 GMT)
Incorporating Supervised Domain Generalization into Data Augmentation [4.1]
本稿では,データ拡張の堅牢性と訓練効率を向上させるために,コントラッシブ・セマンティック・アライメント(CSA)ロス法を提案する。 CIFAR-100とCUBデータセットの実験により、提案手法は典型的なデータ拡張の堅牢性とトレーニング効率を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:20:12 GMT)
Quantum Sensing with Erasure Qubits [4.1]
消去量子ビットは、フォールトトレランスに関連するオーバーヘッドを減らす可能性がある。理論的には、同じレベルのノイズに対して、消去量子ビットがより正確なセンサーや時計として機能することを示します。センシングに対する消去量子ビットの同様の利点は、ライドバーグ原子や超伝導量子ビットのような他の量子プラットフォームで実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:05:10 GMT)
Co-learning Planning and Control Policies Constrained by Differentiable Logic Specifications [4.1]
本稿では,高次元ロボットナビゲーションタスクを解くための新しい強化学習手法を提案する。既存の強化学習アルゴリズムと比較して、より少ないサンプルで高品質なポリシーを訓練する。提案手法は,高次元制御と政策アライメントによる準最適政策の回避にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:45:15 GMT)
Transformer-based classification of user queries for medical consultancy with respect to expert specialization [4.1]
本稿では,RuBERTモデルを用いた医療相談分野におけるユーザからの問い合わせを分類するための革新的な戦略を提案する。我々は,クエリと特定の医療専門知識の正確な対応を容易にする様々なデータセット上で,事前学習したRuBERTモデルを微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:25:51 GMT)
A Decentralized Cooperative Navigation Approach for Visual Homing Networks [4.0]
異種ロボットチームのための視覚ナビゲーションのためのブロックチェーンアプローチを提案する。マップデータ構造を必要としないため、この手法は小さな計算フットプリントを持つロボットプラットフォームに有用である。本稿では、信頼できない視覚ホーミングネットワークにおいて、コンセンサスに到達するための軽量なProof-of-Workメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 05:28:37 GMT)
Exploring Naming Conventions (and Defects) of Pre-trained Deep Learning Models in Hugging Face and Other Model Hubs [3.9]
本報告では, PTM命名規則と関連する PTM 命名欠陥について報告する。本研究は, PTMの命名規則を提唱し, PTMエコシステムにおける研究・実践関係のシグナルとして命名規則を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:13:32 GMT)
RT-GAN: Recurrent Temporal GAN for Adding Lightweight Temporal Consistency to Frame-Based Domain Translation Approaches [3.8]
本稿では,個別のフレームベースアプローチに時間的整合性を加えるための,可変時間パラメータRT-GANを用いた軽量な解を提案する。大腸内視鏡検査における2症例に対するアプローチの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:13:26 GMT)
Modality-aware Transformer for Time series Forecasting [3.7]
本稿では,Modality-aware Transformer という,新しいマルチモーダルトランスモデルを提案する。本モデルでは,対象とする時系列を効果的に予測するために,分類的テキストと数値的時系列の両方のパワーを探索することに長けている。財務データセットに関する我々の実験は、Modality-aware Transformerが既存の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:22:41 GMT)
Subtractor-Based CNN Inference Accelerator [3.7]
本稿では,サブトラクタを用いたCNN推論アクセラレータの性能向上手法を提案する。ラウンドサイズ0.05で、32.03%の省電力化と24.59%の面積削減を実現でき、精度損失はわずか0.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:15:58 GMT)
Stackelberg Batch Policy Learning [3.5]
バッチ強化学習(RL)は、徹底的な探索を欠いた固定されたデータのバッチから学習するタスクを定義する。ログ化された経験から値関数モデルクラスを校正する最悪ケース最適化アルゴリズムが,バッチRLの有望なパラダイムとして登場した。そこで我々は,新たな勾配に基づく学習アルゴリズムStackelbergLearnerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:29:01 GMT)
A Review of Digital Learning Environments for Teaching Natural Language Processing in K-12 Education [3.5]
自然言語処理(NLP)は,我々の日常生活において重要な役割を担い,K-12における人工知能(AI)教育の不可欠な部分となっている。 NLPの概念を導入し、言語処理、言語生成、AIとNLPの倫理的意味の理解を促進することが重要である。本稿では,K-12でNLPを教えるためのデジタル学習環境について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:54:30 GMT)
Improving Emotional Expression and Cohesion in Image-Based Playlist Description and Music Topics: A Continuous Parameterization Approach [3.5]
画像ベースプラットフォームにおけるテキスト生成には、テキストスタイルの精密な制御と感情表現の導入が必要である。既存のアプローチは、しばしば生成されたテキストの外部要素の割合を制御するのに役立ちます。本研究は,これらの制約を克服するために,制御されたテキスト生成のための連続化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:32:07 GMT)
Noise-Free Sampling Algorithms via Regularized Wasserstein Proximals [3.4]
ポテンシャル関数が支配する分布からサンプリングする問題を考察する。本研究は, 決定論的な楽譜に基づくMCMC法を提案し, 粒子に対する決定論的進化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:08:29 GMT)
DINE: Dimensional Interpretability of Node Embeddings [3.3]
ノード埋め込みのようなグラフ表現学習手法は、ノードを潜在ベクトル空間にマッピングするための強力なアプローチである。埋め込みベクトルのグローバル解釈可能性を測定する新しい指標を開発した。次に、タスク性能を犠牲にすることなく、より解釈しやすくすることで、既存のノード埋め込みを再現できる新しいアプローチであるDINEを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:47:42 GMT)
Requirements' Characteristics: How do they Impact on Project Budget in a Systems Engineering Context? [3.3]
自然言語要求(NLR)の品質の制御と保証は困難である。スウェーデン交通庁 (STA) と共同で, 要件の特性が変更要求や予算変更に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:53:54 GMT)
Adversarial Client Detection via Non-parametric Subspace Monitoring in the Internet of Federated Things [3.3]
Internet of Federated Things (IoFT)は、フェデレート学習をバックボーンとする相互接続システムのネットワークである。本稿では、敵攻撃問題に対処する効果的な非パラメトリックアプローチFedRRを提案する。提案手法は,敵のクライアントを正確に検出し,攻撃が起こらないシナリオ下での誤報率を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:25:02 GMT)
A Machine Learning Approach to Improving Timing Consistency between Global Route and Detailed Route [3.2]
不正確なタイミング予測は設計の労力を浪費し、回路性能を損なう。この研究は、時間と「完全」ネットリストを最適化する最も初期の機会であるクロックツリー合成と配置の合法化の後のタイミング予測に焦点を当てている。 GR-based parasiticと時間推定のギャップを埋めるために,ポストGR最適化におけるポストDR結果のギャップを埋めるため,機械学習(ML)ベースのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:23:26 GMT)
Inter-temperature Bandwidth Reduction in Cryogenic QAOA Machines [3.2]
低温環境と室温環境の間の帯域制限は、超伝導量子コンピュータにおいて重要なボトルネックとなっている。本稿では,この問題を解決するためのアルゴリズム対応システムレベル最適化の最初の試行について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:51:53 GMT)
A Novel IoT Trust Model Leveraging Fully Distributed Behavioral Fingerprinting and Secure Delegation [3.1]
IoT(Internet of Things)ソリューションは、データ収集と処理を容易にするために、急激な需要を実験している。自律的な方法で提供される新機能やサービスの数が増えるほど、ユーザをデータハッキングや損失に晒す攻撃面が大きくなる。そこで本稿では, スマートなものの装備に関する非自明な問題に対処し, 隣人を通じて, ネットワーク内のオブジェクトの信頼性を, 対話前に評価する戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:45:49 GMT)
VAL: Interactive Task Learning with GPT Dialog Parsing [3.1]
大規模言語モデル(LLM)は脆性に耐性があるが、解釈不可能であり、漸進的に学習することはできない。 LLM/シンボリック統合のための新しい哲学を持つIPLシステムであるVALを提案する。ゲーム環境におけるVALのユーザインタラクションについて検討し,VALが自然であると感じた言語を用いて,ほとんどのユーザがVALを学べることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:45:41 GMT)
Contraction Properties of the Global Workspace Primitive [3.1]
我々は,Kozachkovらが導入したRNNの安定なRNNを理論的,実証的に拡張する。我々は、少数のトレーニング可能なパラメータを持つGlobal Workspace Sparse Combo Netsの実証的な成功を示す。異なるサブネットワークモジュール間の接続構造における疎結合性を探索することにより,安定したRNNのための技術性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:04:41 GMT)
Dynamic Spatio-Temporal Summarization using Information Based Fusion [3.0]
本稿では,重要な時間経過における情報的特徴を識別し,少ない情報的特徴を融合する動的時間的データ要約手法を提案する。既存の手法とは異なり,本手法は生と要約の両方のタイムステップを保持し,時間とともに情報の変化を包括的に把握する。我々は,粒子ベースのフローシミュレーション,セキュリティと監視の応用,免疫システム内の生体細胞間相互作用など,多様なデータセットにまたがる手法の汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:21:43 GMT)
PC-NeRF: Parent-Child Neural Radiance Fields under Partial Sensor Data Loss in Autonomous Driving Environments [3.0]
親子ニューラル放射場(PC-NeRF)と呼ばれる新しい3次元シーン再構成フレームワークを提案する。大規模なシーンで高精度な3次元再構成を実現するために,提案したPC-NeRFを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:32:35 GMT)
Quantum Alphatron: quantum advantage for learning with kernels and noise [2.9]
本稿では、フォールトトレラント量子コンピューティングモデルにおいて、証明可能な学習保証を備えた量子アルゴリズムについて論じる。十分に定義された学習モデルでは、この量子アルゴリズムは基礎となる概念クラスの幅広いパラメータの高速化を提供することができる。また、2層ニューラルネットワークの学習における量子優位性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:24:06 GMT)
DANI: Fast Diffusion Aware Network Inference with Preserving Topological Structure Property [2.9]
そこで我々は,DANIと呼ばれる新しい手法を提案し,その構造特性を保ちながら基礎となるネットワークを推定する。 DANIは、モジュール構造、次数分布、連結成分、密度、クラスタリング係数を含む構造特性を維持しながら、より高い精度と低い実行時間を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:23:00 GMT)
Learning a Generic Value-Selection Heuristic Inside a Constraint Programming Solver [2.8]
本稿では,制約型プログラミング解法内での値選択に利用できる汎用的な学習手法を提案する。これは、深いQ-ラーニングアルゴリズム、カスタマイズされた報酬信号、異種グラフニューラルネットワークアーキテクチャの組み合わせによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:59:40 GMT)
Enhancing ML-Based DoS Attack Detection Through Combinatorial Fusion Analysis [2.8]
サービス拒否(DoS)攻撃の緩和は、オンラインサービスのセキュリティと可用性にとって不可欠である。先進的なアルゴリズムを用いて複数のMLモデルを組み合わせた,革新的な融合法を提案する。本研究は,DoS攻撃の検出を改良し,防御機構の強化に寄与する手法の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:21:48 GMT)
A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information [2.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフにフォーカスしたタスクにおいて、有望なパフォーマンスを実現している。既存のGNNには、ブラックボックスの性質による結果の解釈可能性の欠如と、さまざまな順序の表現を学べないという2つの大きな制限がある。本稿では,様々な順序の情報を逐次統合し,高次隣人から知識を抽出し,影響力のあるコンパクトグラフ構造を同定して有意義かつ解釈可能な結果を提供する,モデル非依存型グラフニューラルネットワーク(MaGNet)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:38:01 GMT)
Quantum Entanglement Phase Transitions and Computational Complexity: Insights from Ising Models [2.7]
我々は,2次元のバイパートイトクラスタ状態を構築し,バルク量子ビット上で単一量子ビットの測定を行う。我々は、この境界状態絡み合い遷移と、非単位1+1次元回路における測定誘起相転移を橋渡しする。具体的には,境界状態の絡み合い遷移と二部構成の2$dクラスタ状態のサンプリング複雑性の関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:37:10 GMT)
Comparative Analysis of Technical and Legal Frameworks of Various National Digial Identity Solutions [2.6]
本研究の目的は,政策立案者,ソフトウェア開発者,利用者がデジタルID管理システムの設計,実装,利用の課題を理解するのを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:01:22 GMT)
Black hole complementarity from microstate models: A study of information replication and the encoding in the black hole interior [2.6]
我々は、ブラックホールの相補性原理が、局所的な半古典的近似の中で量子重力力学からどのように現れるかを研究する。入力情報の複製の鍵は、様々な自由度を分離することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:17:14 GMT)
STARS: Zero-shot Sim-to-Real Transfer for Segmentation of Shipwrecks in Sonar Imagery [2.6]
サイドスキャンソナー画像における難破セグメンテーションの応用に焦点を当てた。我々のネットワークであるSTARSは、予測変形場と異常体積を融合することでこの問題に対処する。我々は,本手法のシム・トゥ・リアル転送能力について,実測値と専門家ラベル付きサイドスキャンソナー・データセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:58:32 GMT)
GLISp-r: A preference-based optimization algorithm with convergence guarantees [2.5]
本稿では、GLISp-rと呼ばれる好みに基づく最適化手法の拡張を提案する。 GLISp-rでは、MSRSにインスパイアされた新しい候補サンプルを探す際に使用する異なる基準を提案する。 GLISpと比較すると、GLISp-rは好みに基づく最適化問題の局所最適化に悩まされる可能性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:39:18 GMT)
HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks [2.4]
ほとんどの実世界のグラフは階層構造を示しており、しばしば既存のグラフ生成法で見過ごされる。本稿では,グラフの階層的な性質を捉え,グラフのサブ構造を粗い方法で連続的に生成するグラフ生成ネットワークを提案する。このモジュラーアプローチは、大規模で複雑なグラフに対してスケーラブルなグラフ生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:15:53 GMT)
Trained Latent Space Navigation to Prevent Lack of Photorealism in Generated Images on Style-based Models [2.4]
本稿では,局所潜伏部分空間をよく訓練した単純な教師なし手法を示す。実験により、局所潜在空間内で生成された画像は光リアリズムを維持していることが示された。この手法の実証的な証拠は、スタイルベースモデルの応用に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:02:32 GMT)
REMEDI: REinforcement learning-driven adaptive MEtabolism modeling of primary sclerosing cholangitis DIsease progression [2.4]
原発性硬化性胆管炎は胆汁酸代謝の変化が肝障害の持続に寄与する稀な疾患である。本稿では,PSC進行時の胆汁酸動態と適応応答を捉えるフレームワークであるREMEDIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:46:01 GMT)
Towards Fixing Clever-Hans Predictors with Counterfactual Knowledge Distillation [2.4]
本稿では, 深層学習モデルの創始者への依存を検知し, 除去するためのCFKDと呼ばれる新しい手法を提案する。共同ファウンダーたちは、モデルが依存する傾向にある突発的な機能であり、規制や安全上重要なドメインの予期せぬエラーを引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:02:51 GMT)
On the Power of the Weisfeiler-Leman Test for Graph Motif Parameters [2.4]
k$次元Weisfeiler-Leman(k$WL)テストは、グラフ同型を検証するための広く認識されている方法である。本稿では,ラベル付きグラフモチーフパラメータのWL次元を正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:23:09 GMT)
Effective Learning with Node Perturbation in Deep Neural Networks [2.3]
バックプロパゲーション(BP)は、ディープニューラルネットワークモデルのパラメータをトレーニングするための支配的かつ最も成功した手法である。 node perturbation (NP) は、ネットワークアクティベーションにノイズを注入することで学習を提案する。 NPは、非誘導、ノイズベースのアクティビティサーチのため、非常に非効率で不安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:12:51 GMT)
Operator Learning Meets Numerical Analysis: Improving Neural Networks through Iterative Methods [2.2]
演算子方程式の反復的手法に基づく理論的枠組みを開発する。拡散モデルやAlphaFoldのような一般的なアーキテクチャは本質的に反復的演算子学習を採用していることを実証する。本研究の目的は,数値解析から洞察を融合させることにより,ディープラーニングの理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:25:36 GMT)
Intelligent Knee Sleeves: A Real-time Multimodal Dataset for 3D Lower Body Motion Estimation Using Smart Textile [2.2]
本稿では,人間のポーズ推定のために,Intelligent Knee Sleevesの新たなペアを用いてベンチマークを収集したマルチモーダルデータセットを提案する。本システムは,Knee Sleevesの時系列データと,可視化されたモーションキャプチャーカメラシステムからの対応する地上真実ラベルからなる同期データセットを利用する。我々はこれらを用いて、異なる活動を行う個人のウェアラブルデータのみに基づく3次元人体モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:34:21 GMT)
Subsurface Characterization using Ensemble-based Approaches with Deep Generative Models [2.2]
使用可能なスパース測定から油圧伝導率(K)を推定することは,地下のキャラクタリゼーションにおいて大きな課題である。 Wasserstein Geneversarative Adrial Network と Gradient Penalty (WGAN-GP) と Ensemble Smoother を多重データ同化 (ES-MDA) と組み合わせる。 WGAN-GPは低次元の潜伏空間から高次元K場を生成するように訓練され、ES-MDAは利用可能な測定値を同化することにより潜伏変数を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:27:10 GMT)
Prescribed Fire Modeling using Knowledge-Guided Machine Learning for Land Management [2.2]
本稿では,所定の火災を迅速にエミュレーションできる機械学習(ML)フレームワークを提案する。ドメイン知識を取り入れることで,データ共有シナリオにおける燃料密度推定の物理的不整合を低減することができる。また,階層構造を組み込んだ火災拡散指標の偏り推定の問題も克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:38:04 GMT)
An Unsupervised Method for Estimating Class Separability of Datasets with Application to LLMs Fine-Tuning [2.1]
本稿ではラベルを必要とせずにデータのクラス分離性を推定する教師なし手法を提案する。本稿では,いくつかのデータセットについて実験を行い,提案手法により推定したクラス分離性の間に明確な相関関係と整合性を示す。提案手法は,言語モデルの微調整をいつ停止するか,あるいは継続するか,という決定をラベルを使わずに,効果的に支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:54:34 GMT)
Prov2vec: Learning Provenance Graph Representation for Unsupervised APT Detection [2.1]
できるだけ早く、先進的永続的脅威を検出する必要がある。本稿では,攻撃者の行動を検出するエンタープライズホストの行動を継続的に監視するシステムであるProv2Vecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:38:13 GMT)
PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition [1.9]
本稿では,ロボットに依存しない部分をナビゲーション固有の汎用コンピュータビジョンコンポーネントに分割する手法を提案する。トポロジカルナビゲーションパイプラインのサブゴール選択のための視覚的位置認識位置認識によって実現されたベイズフィルタリングは、サブゴールの時間的一貫性を高めることにより、ナビゲーション性能をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:05:33 GMT)
DADO -- Low-Cost Query Strategies for Deep Active Design Optimization [1.6]
我々は,多目的設計最適化問題における計算コストを削減するために,自己最適化のための2つの選択戦略を提案する。我々は流体力学の領域から大規模データセットの戦略を評価し、モデルの性能を決定するために2つの新しい評価指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:56:21 GMT)
Towards a Model of Puzznic [1.5]
ブロックの整合によってグリッドをクリアする動きのシーケンスをプレイヤーが計画する必要があるビデオゲームであるPuzznicのモデル化と解決の進歩について報告する。少数のベンチマークインスタンスに対して,計画手法と3つの制約プログラミング手法を比較した。現在、計画手法は制約プログラミング手法よりも優れているが、制約モデルを改善するための提案の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:00:59 GMT)
Spontaneously interacting qubits from Gauss-Bonnet [1.4]
本稿では,ガウス・ボンネット項を含む損失関数に対して,KAQが重要な指標であることを示す。部分代数構造を利用すると、ランダムハミルトニアンに対するよく知られた分布を含むKAQメトリクスの自然なクラスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:45:12 GMT)
Strength in Diversity: Multi-Branch Representation Learning for Vehicle Re-Identification [1.4]
本稿では、車両再識別(V-ReID)を改善するための効率的で軽量なマルチブランチ深層構造を提案する。特徴の多様性と特徴の識別性を向上するマルチブランチアーキテクチャを設計するためのグループ畳み込みとロスブランチ分割の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:03:05 GMT)
Expert enhanced dynamic time warping based anomaly detection [1.4]
本稿では,E-DTWA(Expert enhanced dynamic time warping anomaly detection)と呼ばれる新しい異常検出手法を提案する。 DTWをベースにしており、Human-in-the-loopコンセプトを含むさらなる拡張が加えられている。提案手法の主な利点は、専門家の検知フィードバックを強く考慮した、効率的な検出、柔軟な再訓練である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:54:04 GMT)
SGD Finds then Tunes Features in Two-Layer Neural Networks with near-Optimal Sample Complexity: A Case Study in the XOR problem [1.4]
本研究では,2層ニューラルネットワーク上でのミニバッチ降下勾配(SGD)の最適化過程について考察する。二次 XOR' 関数 $y = -x_ix_j$ でラベル付けされた $d$-dimensional Boolean hypercube から得られるデータから、人口誤差 $o(1)$ と $d :textpolylog(d)$ のサンプルをトレーニングすることが可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:21:45 GMT)
Bridging the Gap between Structural and Semantic Similarity in Diverse Planning [1.3]
横計画とは、与えられた問題仕様の複数の計画を見つける問題である。本稿では,2つのプランの違いに関する関連情報をキャプチャ可能な,ドメインに依存しない2つの新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:11:37 GMT)
Combining Monte Carlo and Tensor-network Methods for Partial Differential Equations via Sketching [1.3]
テンソルネットワークを用いた高次元偏微分方程式の解法を提案する。提案手法では,モンテカルロシミュレーションを用いて解を更新し,試料から新たな解をテンソルネットワークとして再推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:08:44 GMT)
How Helpful do Novice Programmers Find the Feedback of an Automated Repair Tool? [1.3]
自動修復ツールであるCLARAを使って初心者にフィードバックを提供する経験について述べる。まず、私たちはCLARAを拡張してPython言語のより大きなサブセットをサポートし、それからプログラミング演習に使用するJupyter Notebooksと統合しました。初心者は、しばしば、提案された修復を理解するのに苦労し、コンパイラ/解釈メッセージを理解するのがよく知られた課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:45:56 GMT)
Challenges in Modelling and Solving Plotting with PDDL [1.3]
プロッティング』(Plotting)は、1989年にタイトーから発売されたパズルゲーム。このゲームの目的は、ブロックを連続的にグリッドに発射することで、対象の色付きブロックをグリッドから除去することである。 PDDLでPlottingをモデル化する上での課題と,それを基盤とした最先端のプランナで解決する上での課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:46:44 GMT)
A Brief Yet In-Depth Survey of Deep Learning-Based Image Watermarking [1.2]
本稿では,ディープラーニングに基づく画像透かしに関する総合的な調査を行う。カバーイメージ内の透かしの埋め込みと抽出に重点を置いており、堅牢性と適応性のシームレスなブレンドを提供することを目的としている。本稿では,フィールドを埋め込み抽出器,特徴変換としてのディープネットワーク,ハイブリッドメソッドに分割する,洗練された分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:43:23 GMT)
Color and Texture Dual Pipeline Lightweight Style Transfer [1.2]
スタイル伝達法は通常、参照スタイルのための色とテクスチャの結合の単一のスタイル化された出力を生成する。色とテクスチャの転送結果の同時出力に2重パイプライン方式を用いるカラー・テクスチャ二重パイプライン方式のライトウェイト転送CTDP法を提案する。比較実験では、CTDPが生成した色とテクスチャの伝達結果はどちらも最先端の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:29:49 GMT)
Hungarian Qubit Assignment for Optimized Mapping of Quantum Circuits on Multi-Core Architectures [1.1]
量子コンピュータは、これらのクラスタ間のスペーサー接続を備えた密結合量子ビットのクラスタを特徴とするモジュラーアプローチを採用することが期待されている。複数の処理コアにキュービットを効率よく分散させることは、量子コンピューティングシステムの性能とスケーラビリティを向上させる上で重要である。ハンガリーのQubit Assignment(HQA)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:09:51 GMT)
Offline Tracking with Object Permanence [1.1]
本稿では,隠蔽された物体追跡に焦点をあてたオフライン追跡モデルを提案する。従来のオンライン追跡結果を45%のIDSと2%のAMOTAで改善し、3Dマルチオブジェクトトラッキングにおける最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:41:35 GMT)
Autonomous Navigation of Micro Air Vehicles in Warehouses Using Vision-based Line Following [1.0]
本稿では,室内用マイクロエアビー (MAV) ナビゲーションのための視覚ベースのソリューションを提案する。本研究は,検出,ローカライゼーション,経路計画などのタスクにおいて,単一カメラを主センサとして活用することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:43:51 GMT)
Artemis: HE-Aware Training for Efficient Privacy-Preserving Machine Learning [1.0]
本稿では,HEに基づく推論のための高効率プルーニング手法であるArtemisを提案する。アルテミスは従来のHE指向プルーニングの改善を図り、現代の畳み込みモデルをターゲットにすると1.2～6倍の改善を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:53:24 GMT)
On Training Derivative-Constrained Neural Networks [1.0]
直流NNのトレーニングを改善するための統合RELU(IRELU)アクティベーション機能を提案する。また,DCトレーニングの安定化を支援するため,非正規化やラベル再スケーリングも検討した。我々は、IReLUアクティベーションを持つ既存のアーキテクチャと非正規化とラベル再スケーリングが組み合わさって、微分制約によるトレーニング信号をよりうまく組み込むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:23:31 GMT)
A sublinear time quantum algorithm for longest common substring problem between run-length encoded strings [1.0]
ラン長符号化(RLE)入力に対して,最長共通(LCS)問題に対するサブ線形量子アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは$tildeO(n5/6)cdot O(mathrmpolylog(tilden))$ timeで、$n$と$tilden$はそれぞれ入力のエンコードされた長さとデコードされた長さである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:14:34 GMT)
The Benefit of Noise-Injection for Dynamic Gray-Box Model Creation [0.9]
モデル非線形性、非モデル力学、局所ミニマといった課題は、グレーボックスの生成に不確実性をもたらす。本稿では,トレーニングデータセットにノイズを注入することで,これらの不確実性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:10:21 GMT)
ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools [0.9]
大規模言語モデル(LLM)は、領域全体にわたるタスクにおいて高いパフォーマンスを示してきたが、化学に関連した問題に悩まされている。本研究では, 有機合成, 創薬, 材料設計における課題を遂行するLLM化学剤であるChemCrowを紹介する。我々のエージェントは、昆虫の忌避剤である3種の有機触媒の合成を自律的に計画し、実行し、新しいクロモフォアの発見を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:03:01 GMT)
Leveraging Cutting Edge Deep Learning Based Image Matching for Reconstructing a Large Scene from Sparse Images [0.9]
我々はAISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジベンチマーク(IJCAI 2023)の最上位のソリューションを提示する。課題は、都市部を走行する車に搭載されたカメラによって連続して撮影された画像間の相対的な動きを推定することである。画像のマッチングには、最新のディープラーニングベースのマーカRoMaを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:05:18 GMT)
Comment on "Multivariable quantum signal processing (M-QSP): prophecies of the two-headed oracle" [0.9]
本稿では,M-QSPの改訂に必要な条件を提案する。本研究は,これらの条件が十分でないことを示し,M-QSP理論の完全化に必要となる追加条件について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:09:37 GMT)
A Versatile Data Fabric for Advanced IoT-Based Remote Health Monitoring [0.9]
本稿では,デジタルヘルスアプリケーション用に設計された,データ中心でセキュリティを重視したデータファブリックについて述べる。提案するデータファブリックは、異種データソースの統合を容易にするアーキテクチャとツールキットから構成される。本稿では,高齢者を対象とした在宅遠隔監視研究プロジェクトにおいて,データファブリックの実装について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:05:48 GMT)
A Comparison of Mesh-Free Differentiable Programming and Data-Driven Strategies for Optimal Control under PDE Constraints [0.8]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)や微分可能プログラミング(DP)のような新しい手法は、直接共役ループ(DAL)のような確立された数値スキームと対比される。本稿では,Radar Basis関数に基づく汎用メッシュフリー微分可能PDEソルバを用いて,DAL,PINN,DPの総合比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:30:12 GMT)
Using Reinforcement Learning to Optimize Responses in Care Processes: A Case Study on Aggression Incidents [0.8]
ケアプロセスからイベントデータを用いてマルコフ決定プロセスのトレーニングを行う。目標は、顧客が何らかの攻撃的な行動を見せているとき、スタッフに最適なポリシーを見つけることである。その結果、これらのアルゴリズムから導出されたポリシーは、現在使われている最も頻繁なアクションと類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:43:29 GMT)
Solving the Quadratic Assignment Problem using Deep Reinforcement Learning [0.8]
Quadratic Assignment Problem (QAP) はNP-hard問題であり、特に解決が困難であることが証明されている。 30以上のサイズのQAPインスタンスを正確に解決する方法は知られていない。深部強化学習を用いたQAPのオリジナルのクープマン・ベックマン定式化の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:55:15 GMT)
The Map Equation Goes Neural [0.8]
教師なしデータ探索には,コミュニティ検出とグラフクラスタリングが不可欠だ。階層的なグラフプーリングは、グラフおよびノード分類タスクのパフォーマンスを向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:32:18 GMT)
Towards Understanding Neural Collapse: The Effects of Batch Normalization and Weight Decay [0.8]
ニューラル・コラプス(Neural Collapse, NC)は、ニューラルネットワーク分類器の最終層で最近観察された幾何学的構造である。本稿では, バッチ正規化(BN), 重量減衰, NC構造との類似性について検討する。本研究は,NCの多面的側面をカプセル化した,幾何学的に直感的なクラス内コサインとクラス間コサインを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:10:12 GMT)
Towards Robust Cardiac Segmentation using Graph Convolutional Networks [0.7]
本稿では,心解剖学に基づく2つの畳み込み環を用いたグラフアーキテクチャを提案する。この予測器は,分布外および不適な入力画像をリアルタイムに検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:55:06 GMT)
Efficient Quantum Algorithm for Port-based Teleportation [0.6]
プログラム可能な量子プロセッサを構築するのに有用な一元同変型のテレポーテーションであるポートベーステレポーテーションのための最初の効率的なアルゴリズムを提供する。我々のアルゴリズムは、利用可能な絡み合いの量と任意のユニタリの非局所部分の複雑さの間の既知の関係を指数関数的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:03:59 GMT)
AI Driven Near Real-time Locational Marginal Pricing Method: A Feasibility and Robustness Study [0.6]
ロケーション・マージナル・プライシング (Locational Marginal Pricing, LMP) は、現代の多くの電力市場で使われている。大規模な電力網では、このプロセスは違法な時間と計算集約となる。本研究では、複数の電力網上でのLMP予測において、一般的な機械学習モデルとディープラーニングモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:39:23 GMT)
A Robust Machine Learning Approach for Path Loss Prediction in 5G Networks with Nested Cross Validation [0.6]
5Gネットワークシステムにおいて,従来の経路損失予測モデルを克服する機械学習(ML)手法を用いて経路損失予測を行う。まず,中国北京の都市マクロセルシナリオで実施した総合的な計測キャンペーンから得られたデータセットを取得する。我々は、経路損失を予測するために、サポートベクトル回帰(SVR)、キャットブースト回帰(CBR)、eXtreme Gradient Boosting Regression(XGBR)、人工ニューラルネットワーク(ANN)、ランダムフォレスト(RF)メソッドをデプロイし、平均絶対誤差(MAE)、平均平方誤差(MSE)で予測結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:21:58 GMT)
A Novel Approach for Machine Learning-based Load Balancing in High-speed Train System using Nested Cross Validation [0.6]
近年,高速列車を含む様々な分野において,第5世代(5G)移動通信網が出現している。クロスバリデーション方式を用いた機械学習(ML)による高速列車システムのシステム性能をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:24:10 GMT)
Enhanced Winter Road Surface Condition Monitoring with Computer Vision [0.6]
本稿では,カメラ画像から路面摩擦特性を推定できるディープラーニング回帰モデルSIWNetを提案する。 SIWNetはアーキテクチャに不確実性推定機構を含めることで、技術の状態を拡張している。モデルは、SeeingThroughFogデータセットでトレーニングされ、テストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:33:06 GMT)
Resummation-based Quantum Monte Carlo for Entanglement Entropy Computation [0.5]
本研究では,エンタングルメントエントロピー(EE)を効率を大幅に向上させるアルゴリズムResumEEを開発した。我々のResumEEアルゴリズムは、多体系の量子絡み合いを正確に評価する重要な問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:00:02 GMT)
HyMNet: a Multimodal Deep Learning System for Hypertension Classification using Fundus Photographs and Cardiometabolic Risk Factors [0.5]
本研究ではHyMNetと呼ばれるマルチモーダルディープラーニング(MMDL)システムを導入し,高血圧検出機能を改善する。このシステムは、ImageNetで事前トレーニングされたDenseNet-201アーキテクチャを、基礎画像パスに使用し、年齢と性別パスに完全に接続されたニューラルネットワークを使用する。このシステムはサウジアラビア国防省から収集された626人の網膜画像1,143枚で訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:17:19 GMT)
LEEC: A Legal Element Extraction Dataset with an Extensive Domain-Specific Label System [0.5]
法定要素外配列データセット (LEEC) は、中国の法体系において最も広く、かつ、ドメイン固有の法定要素抽出データセットである。本稿では,15,831の司法文書と159のラベルからなる,より包括的で大規模な刑事要素抽出データセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:16:31 GMT)
Local algorithms and the failure of log-depth quantum advantage on sparse random CSPs [0.4]
本研究では, ランダム制約満足度問題 (CSP) に対するメッセージパッシングアルゴリズムの構築と解析を行う。偶数述語を持つ CSP に対して、アルゴリズムはパリの変分原理の拡張に双対する最適制御問題を解く。これにより、Huang と Sellke の分岐オーバーラップギャップ特性によって妨げられるアルゴリズム間の満足度制約の最適分数が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:55:26 GMT)
No Offense Taken: Eliciting Offensiveness from Language Models [0.4]
我々はPerezらによる言語モデル付きレッドチーム言語モデル(2022年)に焦点を当てている。コントリビューションには、レッドチームによる自動テストケース生成のためのパイプラインの開発が含まれています。我々は、広くデプロイされたLMから攻撃応答を引き出すのに役立つテストケースのコーパスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:17:35 GMT)
Semi-Blind Image Deblurring Based on Framelet Prior [0.4]
画像のぼかしは手やカメラの揺れなど様々な要因によって引き起こされる。ぼやけた画像を復元するには、点拡散関数(PSF)に関する情報を知る必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:25:05 GMT)
MiCRO: Near-Zero Cost Gradient Sparsification for Scaling and Accelerating Distributed DNN Training [0.3]
勾配スペーシフィケーションは分散ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングのスケーリングと高速化のためのテクニックである。既存のスペーサーは、勾配選択の計算コストが高いためスケーラビリティが低い。そこで本研究では,MiCROと呼ばれる新しい勾配スカラー化手法を提案する。我々の実験では、MiCROは卓越した収束率で最先端のスパリファイアよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:15:35 GMT)
[Re] CLRNet: Cross Layer Refinement Network for Lane Detection [0.3]
基本的なコードは著者によって利用可能になった。本稿では,車線検出における高次・低次特徴の両面を利用したクロス層再分断ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:31:10 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [0.3]
この研究は拡散モデルを利用して、衛星画像、リモートセンシング、大気データを統合することでサイクロン軌道と降水パターンを予測する。実験では、カスケードモデルからの最後の予測は、36時間のロールアウトまでの正確な予測を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:09:59 GMT)
Sample-efficient Model-based Reinforcement Learning for Quantum Control [0.3]
ノイズの多い時間依存ゲート最適化のためのモデルベース強化学習(RL)手法を提案する。標準モデルフリーRLに比べて,本手法のサンプル複雑性において,桁違いの優位性を示す。提案アルゴリズムは,部分的特徴付き1量子ビット系と2量子ビット系の制御に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:50:53 GMT)
How do Software Engineering Researchers Use GitHub? An Empirical Study of Artifacts & Impact [0.3]
我々は、著者が研究にかかわるソーシャルコーディングにどのように関与しているかを尋ねる。トップSE研究会場で1万件の論文が公開され、GitHubリンクに手書き注釈が付けられ、309の論文関連リポジトリが研究されている。人気と影響力は広く分布しており、一部は出版会場と強く相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:56:33 GMT)
Hamiltonians whose low-energy states require $\Omega(n)$ T gates [0.2]
我々は、低エネルギー状態が準備するために$Omega(log n)$Tゲートを必要とする地域ハミルトンの存在に焦点を当てる。さらに、[ABN22] の NLTS ハミルトニアンに対して、低エネルギー状態に$Omega(log n)$-depth と $Omega(n)$ T ゲートが必要である局所ハミルトニアンが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:09:52 GMT)
The Superconducting Quasiparticle-Amplifying Transmon: A Qubit-Based Sensor for meV Scale Phonons and Single THz Photons [0.2]
SquaTs: 超伝導準粒子増幅トランスモン。そこで本研究では,トランスモン量子ビットアーキテクチャと超伝導準粒子増幅器を併用した新しいセンサを提案する。我々は、R&Dの最小限の労力で、これらのセンサーでパターン化された固体検出器は、単一のTHz光子に対する感度を達成し、mumathrms$タイムスケールの検出器吸収体基板における1,mathrmmeV$フォノンに対する感度を達成できると予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:08:09 GMT)
Multi-modal Variational Autoencoders for normative modelling across multiple imaging modalities [0.2]
本稿では,T1およびDTIデータ間の主観レベルずれを検出するための2つのマルチモーダルVAE規範モデルを提案する。提案モデルでは, 疾患を検知し, 重症度を把握し, 患者の認知と相関する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:04:23 GMT)
Efficient Algorithms for the CCA Family: Unconstrained Objectives with Unbiased Gradients [0.2]
PLS, CCA, Deep CCA の高速アルゴリズム群を標準 CCA と Deep CCA のベンチマークで示す。この速度により、英国バイオバンクの非常に大きなバイオメディカルデータセットの第一種PSS分析を実行できます。我々はまた、古典的なCCAとの最初の確固たる理論的なつながりを確立し、将来の洞察の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:03:59 GMT)
Mid-circuit qubit measurement and rearrangement in a $^{171}$Yb atomic array [0.1]
測定に基づく量子誤差補正は、プロセッサ内の量子ビット(アンシラ)のサブセットの状態を決定する能力に依存する。我々は,将来の運用に適した状態において,アシラ量子ビットを保持する中回路計測へのスケーラブルで高忠実なアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:38:27 GMT)
Physics-informed neural networks with unknown measurement noise [0.1]
非ガウス雑音の場合、標準のPINNフレームワークが故障することを示す。本稿では,エネルギーベースモデル(EBM)を共同で学習し,適切な雑音分布を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:44:05 GMT)
Programmable Order by Disorder Effect through Quantum Simulator [0.1]
我々は、Rydberg原子からなる量子シミュレータでプログラム可能な$S=1/2$系の障害効果による量子秩序について研究する。ハードコアボソニックハミルトニアンを$nn$双極子-双極子相互作用で数値計算し、その基礎となる相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:04:58 GMT)
A Good Snowman is Hard to Plan [0.1]
SATへの直接翻訳は、既成の最先端のプランナーよりも明らかに優れていることを示す。オリジナルとクラフトの両方で51のレベルを扱うことで、43の問題を解決しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:50:31 GMT)
Unveiling Technorelief: Enhancing Neurodiverse Collaboration with Media Capabilities [0.0]
自閉症労働者の認知的・社会的影響体験に対するコラボレーションの影響は理解されていない。デジタル技術が自閉症労働者の協調作業環境の経験をいかに軽減するかを問う。結果として生じる「テクノレリーフ」は、自閉症労働者が自身の知覚を調整し、共同体験のコントロールを取り戻すことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:41:48 GMT)
Unsupervised Roofline Extraction from True Orthophotos for LoD2 Building Model Reconstruction [0.0]
本稿では,LoD2 レベルでの建築モデル再構築のためのライン検出手法として,真正正光線から屋根線を抽出する方法を提案する。本手法は, 既設の平面検出法や最先端の深層学習法よりも, 再建された建物の精度と完全性において優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:23:08 GMT)
Trustworthy Optimization: A Novel Approach to Counter Numerical Instability in 16-bit Neural Network Training [0.0]
機械学習モデルの16ビット計算における数値不安定性について検討する。 16ビット計算におけるエプシロンの微妙な調整は、RMSPropとAdamの信頼性を高めることができる。本稿では,Adamからの更新を活用して学習プロセスの安定性を高める,新しい信頼性の高いアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:58:46 GMT)
Towards Automatic Design of Factorio Blueprints [0.0]
Factorioの中核となる機能はブループリントシステムで、プレイヤーはデザインの一部を簡単に保存し、複製することができる。ブループリントはゲーム内の任意のレイアウトを再現することができるが、通常は複雑な振る舞いをカプセル化するために使用される。ブループリントの使用は、工場の拡張を緩和するだけでなく、ゲームのコミュニティとデザインの共有を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:01:43 GMT)
Three-body Entanglement in Particle Decays [0.0]
エンタングルメントモノトンコンカレンスとモノガミー特性の原理を応用して、3粒子系に新しいアプローチを導入する。この研究は、特に重いフェルミオンやハドロンの崩壊において、多粒子量子絡み合いを通じて粒子物理学に関する新たな知見を得るための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:00:00 GMT)
The mixed Schur transform: efficient quantum circuit and applications [0.0]
シュール変換は量子情報と理論物理学において重要な原始的である。我々はBacon, Chuang, Harrow (SODA 2007)による量子回路の実装を一般化する。混合シュア変換は、様々な設定におけるユニタリ・等価チャネルの効率的な実装を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:03:56 GMT)
The influence of coordinated behavior on toxicity [0.0]
本研究は,Twitter上でのコーディネート行動(CB)と有毒な会話との関係について考察した。 2019年イギリス総選挙に先立ち、100万人のユーザーがツイートした1100万件のデータセットを用いて、CBを表示するユーザーが通常有害なコンテンツを拡散していることを示す。さらに、CBによる有害なコンテンツが非CBユーザに与える影響を政治的傾向に基づいて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:35:04 GMT)
The Representation Jensen-Shannon Divergence [0.0]
統計分岐は確率分布の違いを定量化する。本研究では,確率密度関数の推定を回避したJensen-Shannon発散にインスパイアされた発散を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:48:05 GMT)
Testing quantum theory by generalizing noncontextuality [0.0]
我々は、ジョルダン代数状態空間のみが量子論に正確に埋め込み可能であることを証明した。単一物理系を探索して量子論の実験実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:51:48 GMT)
SyMPox: An Automated Monkeypox Detection System Based on Symptoms Using XGBoost [0.0]
SyMPoxは、症状を評価し、信頼できるMonkeypox診断を得るために、ユーザフレンドリーなプラットフォームを提供する。 SyMPoxはロバストなXGBoostアルゴリズムを用いて症状パターンを分析し、正確な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:24:10 GMT)
Suppressing unknown disturbances to dynamical systems using machine learning [0.0]
本研究では,未知のシステムに対して未知の障害を特定し,抑制するためのモデルフリーな手法を提案する。トレーニング関数の極めて穏やかな制限の下で,本手法は未知の乱れを強く識別し,抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 23:28:58 GMT)
Supervised Learning Models for Early Detection of Albuminuria Risk in Type-2 Diabetes Mellitus Patients [0.0]
本研究の目的は,T2DM患者にアルブミン尿を発症するリスクを予測するための教師付き学習モデルを開発することである。特徴として10の属性、目標として1の属性(アルブミン尿症)から構成される。これはそれぞれ0.74と0.75の精度とf1スコアの値を達成し、T2DMの尿失調を予測するためのスクリーニングに適していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:52:58 GMT)
Shaping of Magnetic Field Coils in Fusion Reactors using Bayesian Optimisation [0.0]
磁気閉じ込めを用いた核融合は、持続可能エネルギーの方法として有望である。ほとんどの核融合装置は実験段階にあり、エネルギー原子炉に向かっているため、我々は新しい工学パラダイムに参入している。デザイン検索空間の探索と最適パラメータの同定を支援するAI駆動型戦略の実証を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:47:00 GMT)
Security of the decoy-state BB84 protocol with imperfect state preparation [0.0]
ソース欠陥が存在する場合のBB84QKDプロトコルの安全性について検討する。本研究では,コヒーレント状態強度変動による非ポアソン光子数統計と,非理想分極状態準備による震源の基底依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:59:57 GMT)
SWoTTeD: An Extension of Tensor Decomposition to Temporal Phenotyping [0.0]
隠れ時間パターンを発見する新しい手法SWoTTeD(Sliding Window for Temporal Decomposition)を提案する。我々は, 合成と実世界の両方のデータセットを用いて提案手法を検証し, パリ大病院のデータを用いた独自のユースケースを提案する。その結果、SWoTTeDは最近の最先端テンソル分解モデルと同程度の精度で再現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:42:11 GMT)
SWMLP: Shared Weight Multilayer Perceptron for Car Trajectory Speed Prediction using Road Topographical Features [0.0]
本研究では,大規模な履歴速度データとは無関係な速度予測手法を提案する。その結果, 定性的, 定量的に, 標準回帰分析よりも有意な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:39:33 GMT)
Risk and Threat Mitigation Techniques in Internet of Things (IoT) Environments: A Survey [0.0]
IoT(Internet of Things)のセキュリティは依然として主要な関心領域である。この調査は、過去の調査でカバーされた芸術の状態を更新し、脅威だけに限らず、脅威から守ることに重点を置いている。ライフサイクルアプローチが採用され、悪意のあるアクターがIoTネットワークを横方向とそれから妥協する"深みの防御"戦略を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:26:09 GMT)
Relativistic time dilation as a quantum mechanism [0.0]
異なる参照フレームからの量子状態の変化に敏感な演算子の族を導入する。参照フレーム間の変化はガリレオ変換によって行われるので、この場合の拡張の源は可観測性に由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:39:39 GMT)
Redheffer: Trig to Quantum Error Bounds [0.0]
三角置換を利用したレッドヘッファーの不等式を示す。次に、最も急激な改善を目指す指数因子を導入することにより、レッドヘッファーの不等式を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:29:03 GMT)
Reconstruction of Randomly Sampled Quantum Wavefunctions using Tensor Methods [0.0]
波動関数振幅のランダムなサンプルから始まる(未知の)局所ハミルトニアン基底状態を再構成するテンソルネットワークに基づくアルゴリズムを提案し,検証する。これらのアルゴリズムは、1次元格子上の局所ハミルトニアンの基底状態を高い忠実度、しばしば倍精度数値の極限で確実に再構成することが数値的に証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:50:19 GMT)
Quantum sensing and communication -- error reduction via interferometry [0.0]
Dephasingは、量子情報を必要とする主要なノイズメカニズムである。光学装置におけるデフォーカスの効果を軽減するためのハードウェアスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:54:10 GMT)
Quantum Theory as Symmetry Broken by Vitality [0.0]
量子論を基本的な物理原理から再構築することを目的とした研究プログラムを要約する。私の第一の目的は、数付き定理の閉本を提示するのではなく、モチベーションを明確にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:58:45 GMT)
Quantum Computing, Math, and Physics (QCaMP): Introducing quantum computing in high schools [0.0]
我々は,教師や高校生に量子コンピューティングを導入するカリキュラムを開発した。 2022年、このカリキュラムは2週間のサマーキャンプで納められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:00:53 GMT)
Quantizing the Quantum Uncertainty [0.0]
本稿では,場空間上の波動関数に作用する演算子としての量子不確実性の量子化について論じる。このスペクトルがガウス波束の進化を駆動する有効共形ポテンシャルの結合の値にどのように現れるかを示す。非相対論的物理学における量子不確実性の量子化の実験的なシグネチャを見ることは可能か?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:52:56 GMT)
Projection algorithm for state preparation on quantum computers [0.0]
本稿では,量子ハードウェア上で多体系の状態を作成するための効率的な方法を提案する。まず個々の量子数を分離し、次に時間進化を用いてエネルギーを分離する。正確な解法のために進化した総時間は、試行状態のスペクトル範囲とギャップと最低励起状態との比に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 03:08:01 GMT)
Probing exciton dynamics with spectral selectivity through the use of quantum entangled photons [0.0]
量子光は、光測定技術を開発するための有望な資源として、ますます認識されている。量子光学技術の最近の進歩により、絡み合った光子のスペクトル特性と時間特性を操作できるようになった。本稿では, 絡み合った光子の非古典的相関を利用して, 特定の信号の寄与を選択的に増強する時間分解分光法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:06:22 GMT)
Probability Conservation and Localization in a One-Dimensional Non-Hermitian System [0.0]
一対のエルミート鉛に連結された非エルミート導体を経由する輸送を考える。典型的な非エルミート系では、確率と確率電流の連続性は局所レベルで破られる。我々は、$R_rm I$と$R_rm T$に関連する大域的確率保存法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 00:32:18 GMT)
Predicting Inflation with Recurrent Neural Networks [0.0]
本稿では,リカレントニューラルネットワークLSTMを用いてインフレーションの予測を行う。米国のデータによるエクササイズの結果は、推定されたニューラルネットが、一般的なベンチマークに対して競合するが、傑出したものではないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:56:27 GMT)
Physical Meaning of Neumann and Robin Boundary Conditions for the Schr\"odinger Equation [0.0]
物理的に、ディリクレ条件は、$Omega$の外側のポテンシャルが内側よりもはるかに高いときに適用される(ポテンシャル井戸')。我々の答えは、ポテンシャルがポテンシャル井戸よりも薄い層において(適切なレベルで)はるかに低いとき、または、適切な強度の負のデルタ電位が電位井戸に近く加わったときである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:10:34 GMT)
Performance-guaranteed regularization in maximum likelihood method: Gauge symmetry in Kullback -- Leibler divergence [0.0]
正規化は誤り訂正符号と似ており、最適解と不正に受信された符号を混合することにより最適な復号化が得られる。そこで本稿では,Kulbackのゲージ対称性に着目し,最大極大法における正規化を理論的に保証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:30:41 GMT)
PDIWS: Thermal Imaging Dataset for Person Detection in Intrusion Warning Systems [0.0]
データセットは2000イメージのトレーニングセットと500イメージのテストセットで構成されている。全50の背景があり、1000人近い被験者は5つのポーズに従って5つのクラスに分けられる。最初の4つのポーズが検出された場合、侵入者の存在を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:37:56 GMT)
Orthodox or Dissident? The Evolution of Bohm's Ontological Reflections in the 1950s [0.0]
何人かの著名な物理学者によるドクトマティズムの告発がボームに反し、彼の作品に対するバイアスのある理解を示していると私は論じる。ボームの思想の独創性について、彼の見解は内的リアリズムの一形態として特徴づけられると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:46:12 GMT)
On the eternal non-Markovianity of non-unital quantum channels [0.0]
永遠の非マルコフ的パウリチャネルは、全ての時間における負の崩壊率によって特徴づけられるユニタリチャネルの例である。我々は,非マルコフ性がチャネルの非単位部分のみから生じる場合,$d$次元一般化振幅減衰(GAD)チャネルは永久に非マルコフ的でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:27:43 GMT)
On a Derivation of the Absorbing Boundary Rule [0.0]
量子粒子が表面S$3空間に到達するのを待っている検出器。時間と検出位置の確率分布を予測するため, [arXiv:1601.03715] において吸収境界則 (ABR) と呼ばれる規則が提案された。派生は厳密ではないので、将来的には厳密なバージョンを持つことが望ましいです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:07:43 GMT)
On Grid Graph Reachability and Puzzle Games [0.0]
Sokobanのようなパズルゲームの多くは、迷路にエージェントを移動させる。ゲームの難しさは主に、プッシュ(到達可能な)ボックスのようなオブジェクトに対するアクションの実行に関連している。本稿では,このような問題を解決するためのCPとSATのアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:41:35 GMT)
Nowcasting day-ahead marginal emissions using multi-headed CNNs and deep generative models [0.0]
現在のエネルギーシステムにおける日頭排出量の予測は広く研究されている。フレキシブルな電力市場を特徴とするエネルギーシステムに移行するには、2つの層を持つほぼリアルタイムワークフローが必要です。本稿では,複数の頭を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いて,ある独立系演算子の日平均放射率の日平均予測を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:14:55 GMT)
Nature Inspired Evolutionary Swarm Optimizers for Biomedical Image and Signal Processing -- A Systematic Review [0.0]
論文は28のピアレビュー関連記事と26のネイチャーインスパイアされたアルゴリズムをレビューする。これらのアルゴリズムは、読者がそれぞれのアルゴリズムの信頼性と探索段階を理解するのを助けるために、徹底的に探索され、より少ない探索と未調査のカテゴリに分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 04:52:46 GMT)
Multiple evolutionary pressures shape identical consonant avoidance in the world's languages [0.0]
同一の子音を持つ単語は、他の単語よりも頻度が低い。同一の子音を持つ単語は、欠落している単語よりも頻繁に死なない。同一の子音の下位表現は、単語形式の貨幣化に関する制約の副産物である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 20:08:36 GMT)
Modularity in Deep Learning: A Survey [0.0]
データ、タスク、モデルという3つの軸に関するディープラーニングにおけるモジュラリティの概念についてレビューする。データモジュラリティ(Data modularity)とは、さまざまな目的のためにデータグループを観察または作成することを指す。タスクのモジュール化はタスクをサブタスクに分解することを指す。モデルモジュラリティは、ニューラルネットワークシステムのアーキテクチャを識別可能なモジュールに分解できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:41:34 GMT)
Model-Checking in the Loop Model-Based Testing for Automotive Operating Systems [0.0]
本稿では,自動車オペレーティングシステムの検証のための統合モデルベース手法を提案する。当社の手法は,すでに自動車システムサプライヤーとオペレーティングシステムベンダーに導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:29:59 GMT)
Measuring gravity by holding atoms [0.0]
格子干渉計の感度を最適化し、信号インバージョンとスイッチのシステムを用いて、系統的効果の抑制と定量化を行う。これにより、スクリーニングされたダークエネルギー理論の存在を除外して、小型光源のアトラクションを測定することができる。さらなるアップグレードにより、サブミリメートルの範囲での測定力、重力アハロノフ・ボーム効果、重力定数、コンパクト重力計が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:07:54 GMT)
Many-body quantum sign structures as non-glassy Ising models [0.0]
フラストレーション量子スピン系の実測値に有意な基底状態波動関数について検討する。信号は振幅から容易にブートストラップできることを示す。いくつかのフラストレーション量子モデルの基底状態の兆候を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:37:23 GMT)
Local disclosure of quantum memory in non-Markovian dynamics [0.0]
非マルコフ過程は、環境自由度の記憶効果によって物理学で生じる可能性がある。本論文では,真の量子メモリのためのローカルなテスト基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:47:28 GMT)
Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems [0.0]
コスト関数の広範囲な評価が高価で、アクセス不能、あるいは禁止されるシナリオにおいて、グローバルな最適化のための新しいアルゴリズムを導入する。この手法はLandscape-Sketch-and-Step (LSS)と呼ばれ、機械学習、レプリカ最適化、強化学習技術を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:37:23 GMT)
LDPC codes: tracking non-stationary channel noise using sequential variational Bayesian estimates [0.0]
LDPC符号における非定常信号-雑音比の逐次学習法を提案する。実世界の5Gドライブテストデータを用いて提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:17:53 GMT)
LDPC codes: comparing cluster graphs to factor graphs [0.0]
確率的グラフィカルモデルでは、クラスタグラフは推論中にランダム変数間の有用な依存を保持する。本研究では、LDPC符号の文脈におけるこれらの利点について検討し、クラスタグラフ表現が従来の因子グラフ表現よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 06:23:35 GMT)
It's all about you: Personalized in-Vehicle Gesture Recognition with a Time-of-Flight Camera [0.0]
CNNLSTMモデルのトレーニングをパーソナライズするためのモデル適応手法を提案する。本手法は運転時の動的手動作認識の分野に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:48:19 GMT)
Improving Dialogue Management: Quality Datasets vs Models [0.0]
タスク指向対話システム(TODS)は,自然言語を用いて機械やコンピュータと対話する上で重要である。主要なコンポーネントの1つは対話マネージャで、会話をユーザーにとって良いゴールへと導く。従来,ルールベースシステム (RBS) や強化学習 (RL) ,教師あり学習 (SL) などが,適切な対話管理のためのソリューションとして提案されてきた。この研究は、DMが最大性能を達成できない主な原因はデータセットの品質にあると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:02:57 GMT)
Impact of dephasing on non-equilibrium steady-state transport in fermionic chains with long-range hopping [0.0]
一次元格子上での非相互作用フェルミオンの非平衡定常輸送特性に対するデフォーカスの影響について検討する。対数から非平衡定常状態抵抗におけるシステムサイズ依存性へのクロスオーバーは、$alpha$が$alpha leq 1$から$alpha lesssim 1.5$に変化するときに見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:39:24 GMT)
Home Electricity Data Generator (HEDGE): An open-access tool for the generation of electric vehicle, residential demand, and PV generation profiles [0.0]
Home Electricity Data Generator (HEDGE)は、現実的な住宅エネルギーデータをランダムに生成するためのオープンアクセスツールである。住宅用太陽光発電、家庭用電気負荷、電気自動車の消費および家庭での可用性に関する現実的な日々のプロファイルを生成する。次に、GAN(Generative Adversarial Network)を訓練し、各行動群を代表する現実的な合成データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 21:51:42 GMT)
Holographic Weak Measurement [0.0]
共形場理論(CFT)における弱測定のホログラフィック記述について検討する。弱測定は、恒等作用素と射影作用素を補間するソフトプロジェクションと見なすことができ、測定されていないCFTとは異なる効果的な中心電荷を誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:58:34 GMT)
Heat bath in a quantum circuit [0.0]
固体量子系における熱浴の概念と実現について論じる。量子二値系の集合を浴槽とみなし、量子ビットの集合として実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:31:15 GMT)
HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis [0.0]
本データセットは, 作業条件下での5種類の軸受上での6種類の欠陥の生振動データを含む。データセットのベアリング障害を特定するために、古典的な機械学習分類法が多数使用されている。データセットに対する実験結果は、分類タスクで最大100%、教師なし転帰学習では60-80%の精度で分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:38:33 GMT)
Generating Quantum Matrix Geometry from Gauged Quantum Mechanics [0.0]
共集合空間 $G/H$ の行列幾何学を生成するための量子指向非可換スキームを提案する。その結果、行列測地は$itpure$ quantum Nambu geometriesとして表される。これらの量子ナムブ測地がヤン・ミルズ行列モデルにおいて新しい解をもたらす様子を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:59:18 GMT)
Frame representations of qudit quantum mechanics [0.0]
四重項に対してウィグナー関数を定義する試みは数多くあり、それぞれにその利点と制限がある。連続バージョンはより複雑な定義を持つが、元のウィグナー関数と類似しており、量子状態の可視化を可能にする。強フレームの概念に基づくバージョンは有限であるが、連続バージョンと同様の性質と応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:56:57 GMT)
Forecasting the 2016-2017 Central Apennines Earthquake Sequence with a Neural Point Process [0.0]
本研究では,短期地震活動予測にフレキシブル・ポイント・プロセス・モデルを適用することができるか検討する。本研究では, 時間的ニューラルモデルを用いて, 震度閾値以上の地震を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:36:43 GMT)
Federated K-means Clustering [0.0]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データをプールすることなく、機械学習目的で分散データセットを使用することを可能にする技術である。この研究は、K平均クラスタリングを連合的に実装するアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:32:00 GMT)
Evaluating Three Levels of Quantum Metrics on Quantum-Inspire Hardware [0.0]
このことは、どのデバイスがどのタスクを、どのように異なる量子デバイスを互いに比較するかという疑問を提起する。異なるメトリクスは(量子)デバイスの異なる側面に焦点を当て、あるデバイスを別のデバイスに対してベンチマークする適切なメトリックを選択することは難しい選択です。本稿では,既存のメトリクスを3つのレベル(コンポーネントレベル,システムレベル,アプリケーションレベル)にグループ化することで,このメトリクスの動物園の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:54:12 GMT)
Entanglement of Nanophotonic Quantum Memory Nodes in a Telecommunication Network [0.0]
長距離量子通信のための実用的な量子ネットワークの実現における鍵となる課題は、ファイバー光インフラを介して接続された量子メモリノード間の堅牢な絡み合いである。本稿では,光ファイバーネットワークに統合されたナノフォトニックダイヤモンドキャビティにおけるシリコン空孔中心に基づくマルチキュービットレジスタからなる2ノード量子ネットワークを実証する。分割ノードの頑健な絡み合いには、時間ビン量子ビットを用いたシリアルスピン光子絡みあいゲート操作が使用される。長寿命の核スピン量子ビットは、第2の長い絡み合いストレージと統合されたエラー検出を提供するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:23:08 GMT)
End-to-End Continuous Speech Emotion Recognition in Real-life Customer Service Call Center Conversations [0.0]
本稿では,顧客サービスコールセンタ会話における連続SERのための大規模実生活データセット(CusEmo)を構築するためのアプローチを提案する。我々は,実生活におけるコールセンター会話における感情の微妙さ,複雑さ,継続性を捉えるために,次元的感情アノテーションアプローチを採用した。この研究は、データセットへのEnd-to-End (E2E) SERシステムの適用中に発生する課題にも対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:53:48 GMT)
Encoder-Decoder Based Long Short-Term Memory (LSTM) Model for Video Captioning [0.0]
本研究は,ビデオデータのテキストキャプションへの多対多マッピングを実現するために,エンコーダ・デコーダモデルの実装と利用を実証する。多対多のマッピングは、ビデオフレームの入力時間シーケンスから、単語の出力シーケンスを経て、キャプション文を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 02:32:26 GMT)
Electronic superradiance mediated by nuclear dynamics [0.0]
我々は、核運動が超放射能放出に与える影響を明らかにするためにディックモデルを拡張した。我々のシミュレーションは、暗黒の亜ラジカル状態の集団流出に起因する新しい時間スケールを明らかにした。これらの発見は超ラジカル状態と分子自由度をどのように活用し、量子光学系で活用するかに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:24:15 GMT)
Efficient adaptive Bayesian estimation of a slowly fluctuating Overhauser field gradient [0.0]
オーバーハウザー場の遅いゆらぎは、III-V半導体量子ドットにホストされるスピン量子ビットにおけるデコヒーレンスの重要な源である。我々は、一連の自由帰納的崩壊実験により勾配の大きさを推定する2つの適応ベイズ的スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:48:17 GMT)
EXTRACTER: Efficient Texture Matching with Attention and Gradient Enhancing for Large Scale Image Super Resolution [0.0]
近年のレファレンスベース画像超解像(RefSR)は、低解像度画像の高精細化を目的とした注意機構を導入したSOTAディープ手法を改善している。より効率的なメモリ使用率を持つディープ検索を提案し,画像パッチ数を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:41:56 GMT)
Deep Learning in Computational Biology: Advancements, Challenges, and Future Outlook [0.0]
計算生物学における深層学習の歴史,利点,課題について検討する。我々の焦点は、DNA配列分類と予測の2つの主要な応用と、配列データからのタンパク質構造予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:53:05 GMT)
Data Efficient Training of a U-Net Based Architecture for Structured Documents Localization [0.0]
構造化文書のローカライズのためのエンコーダデコーダアーキテクチャのような新しいU-NetであるSDL-Netを提案する。本手法では,SDL-Netのエンコーダを,各種文書クラスのサンプルを含む汎用データセット上で事前学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 07:05:19 GMT)
Correlation-induced phase transitions and mobility edges in a non-Hermitian quasicrystal [0.0]
非エルミート準結晶の相転移と絡み合いダイナミクスに対する量子相関の影響を明らかにする。我々の発見は、非エルミート量子物質における障害と相互作用の相互作用のさらなる研究の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:25:03 GMT)
Construction numbers: How to build a graph? [0.0]
部分順序の線型拡大の数を数えることは、約50年前にスタンレーによって検討された。経路、周期、星、二重星、完全グラフに対するそのようなシーケンスの数は見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:51:58 GMT)
Compressor-Based Classification for Atrial Fibrillation Detection [0.0]
心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、公衆衛生に問題のある最も一般的な不整脈の1つである。本稿では,AF検出のためのgzipアルゴリズムを用いて,最近導入された圧縮機によるテキスト分類手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 09:56:00 GMT)
Complexity in Tame Quantum Theories [0.0]
関数や集合を指定するのに必要な論理情報の量を定量化するフレームワークを導入する。パラメータ依存の物理観測値とカップリング関数が有効ラグランジアンに現れる複雑性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Combining Deep Learning and GARCH Models for Financial Volatility and Risk Forecasting [0.0]
我々は,一般的な計量的GARCH時系列モデルとディープラーニングニューラルネットワークを組み合わせることで,金融商品のボラティリティとリスクを予測するハイブリッドアプローチを開発した。一方,GARCHは標準GARCH,EGARCH,GJR-GARCH,APARCHの4つの仕様が採用されている。モデルは、S&P500指数の日替わりの対数リターンと、金価格のBitcoin価格でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:18:13 GMT)
Characterizing quantum coherence based on the nonclassicality of the Kirkwood-Dirac quasiprobability [0.0]
我々は、KD非古典性に基づくコヒーレンスの忠実な定量化器を開発する。 KD-非古典的コヒーレンス(英語版)は、状態純度によって上界となり、最大コヒーレンス状態によって最大化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 12:23:35 GMT)
Characterization of the probabilistic models that can be embedded in quantum theory [0.0]
超選択規則を持つ古典的および標準的な量子論のみが物理的デコヒーレンス写像から生じうることを示す。この結果は、量子論の実験的な実験において、量子論をいかに(あるいは不可能に)偽造するかを明確にすることによって、大きな結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 19:58:54 GMT)
Center Preserving Automorphisms of Finite Heisenberg Group over $\mathbb Z_N$ [0.0]
有限ハイゼンベルク群の自己同型群の群構造を$mathbb Z_N$と$U(1)$拡張で調べる。分割を利用して、対応する射影Weil表現が線型表現に持ち上げられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:29:20 GMT)
Canonical Typicality For Other Ensembles Than Micro-Canonical [0.0]
最大固有値 $|rho|$ of $rho$ が小さいときは常に測定の集中が証明される。これらの典型的な結果は、小さな固有値を持つ密度行列$rho$によって記述されたシステムに対して一般的に成り立つことを示す。ある種のGAP測度は古典力学の正準アンサンブルの量子アナログであるため、我々の結果はアンサンブルの等価性のバージョンと見なすこともできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:48:58 GMT)
Breakdown of Linear Spin-Wave Theory in a Non-Hermitian Quantum Spin Chain [0.0]
励起スペクトルのスピン波理論と非エルミート逆場イジングモデルのクエンチ力学について述べる。複素励起スペクトルはホルシュタイン・プリマコフ変換の線形近似を用いた一般超立方体格子に対して得られる。しかし, 線形スピン波近似は崩壊し, ボゾン理論は有限時間での発散に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:46:40 GMT)
Batch-less stochastic gradient descent for compressive learning of deep regularization for image denoising [0.0]
クリーンな信号や画像のデータベースから取得した事前情報の助けを借りて飾ることの問題点を考察する。ディープニューラルネットワーク(DNN)では、大規模なトレーニングデータベースから複雑な分布を復元することができる。深部正規化パラメータの回復のための2種類の勾配降下法(SGD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 11:46:11 GMT)
Backorder Prediction in Inventory Management: Classification Techniques and Cost Considerations [0.0]
本稿では,在庫管理における後方予測のための高度な分析手法を紹介する。秩序とは、株式の枯渇により直ちに達成できない命令をいう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:55:46 GMT)
Automated regime detection in multidimensional time series data using sliced Wasserstein k-means clustering [0.0]
本稿では,時系列データに適用したWasserstein k-meansクラスタリングアルゴリズムの挙動について検討する。我々は,多次元ワッサースタイン距離をスライスしたワッサーシュタイン距離として近似することにより,この手法を多次元時系列データに拡張する。実数次元金融時系列において, sWk-means法は, 異なる市場状況を特定するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 15:37:56 GMT)
Application of frozen large-scale models to multimodal task-oriented dialogue [0.0]
既存のLarge Language Models ENnhanced to See Framework(LENS Framework)を使用して、マルチモーダルタスク指向対話の実現可能性をテストする。 LENS Frameworkは、追加のトレーニングや事前訓練されたモデルの固定パラメータなしでコンピュータビジョンタスクを解く方法として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 01:42:28 GMT)
AdS$_3$ Vacuum State from Four Minkowski Vacuum States [0.0]
4つの特定の1+2$ミンコフスキー真空状態のテンソル積は3次元反ドジッター時空の無限集合に対する自己整合真空状態であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 16:34:52 GMT)
A worldwide overview on the information security posture of online public services [0.0]
この研究は、国連加盟国の政府ドメイン名3068でホストされているオンラインプラットフォームのセキュリティ姿勢を評価する。急速な発展にもかかわらず、公共部門は依然として国際標準やサービスやインフラ管理のベストプラクティスの採用に不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 13:40:18 GMT)
A scalable quantum gate-based implementation for causal hypothesis testing [0.0]
因果推論を高速化するための量子コンピューティングアルゴリズムについて検討する。我々は、量子回路の実装を開発し、それを用いて、前回の研究で導入された誤り確率が修正を必要とすることを示す。本稿では,バイオインフォマティクスと人工知能における因果推論の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 14:32:10 GMT)
A pragmatic workflow for research software engineering in computational science [0.0]
コンピュータサイエンス・エンジニアリング(CSE)の大学研究グループには、通常、研究ソフトウェア工学(RSE)のための専用の資金と人員が不足している。 RSEは、持続可能な研究ソフトウェア開発と再現可能な結果から焦点をシフトします。本稿では,これらの課題に対処し,CSEにおける研究成果の質を向上させるためのRSEワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 08:04:12 GMT)
A peridynamic-informed deep learning model for brittle damage prediction [0.0]
熱力学的(PD)理論をPINNと組み合わせた新しい手法を提案し, 脆性材料における準静的損傷とき裂伝播を予測する。提案したPD-INNは、異なる幾何学的パラメータに関連する複雑な変位パターンを学習し、捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 17:12:20 GMT)
A general framework for multi-step ahead adaptive conformal heteroscedastic time series forecasting [0.0]
本稿では,適応アンサンブルバッチ多出力多出力共形量子化回帰(AEnbMIMOCQR)と呼ばれる新しいモデル非依存アルゴリズムを提案する。これにより、予測者は、固定された特定された誤発見率に対して、分布のない方法で、複数段階の事前予測間隔を生成できる。本手法は, 整合予測の原理に基づいているが, データの分割は不要であり, データの交換ができない場合でも, ほぼ正確なカバレッジを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 22:07:22 GMT)
A PAC-Bayes oracle inequality for sparse neural networks [0.0]
非パラメトリック回帰条件下で, スパースディープニューラルネットのギブス後部分布について検討した。この方法が回帰関数の未知の正則性と階層構造に適応することを示すオラクルの不等式を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 2 Oct 2023 10:51:23 GMT)