MathVista: Evaluating Mathematical Reasoning of Foundation Models in
Visual Contexts [170.0] 大規模言語モデル(LLM)とLMM(Large Multimodal Models)は、様々な領域において優れたスキルを示すが、視覚的文脈における数学的推論能力は公式には検討されていない。
MathVistaは、様々な数学的・視覚的なタスクから課題を解き放つために設計されたベンチマークである。
MathVistaは、数学的に集約的で視覚的にリッチな現実世界のタスクに対処できる汎用AIエージェントの開発において、将来の研究を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:57:24 GMT)
Large Language Models as Analogical Reasoners [156.0] アナロジカル・プロンプティング(Analogical Prompting)は、大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドするように設計されている。
類推的推論にインスパイアされた我々のアプローチは、文脈における関連する経験や知識を自己生成するよう言語モデルに促す。
実験の結果,本手法は様々な推論タスクにおいて,0ショットのCoTと手動のCoTよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:57:26 GMT)
Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency [132.0] 表現工学の新たな領域(RepE)を特定し,特徴付ける
RepEは、神経細胞や回路ではなく、人口レベルの表現を解析の中心に置く。
これらの手法が、広範囲の安全関連問題に対してどのようにトラクションを提供するかを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:39:09 GMT)
UAV Swarm-enabled Collaborative Secure Relay Communications with
Time-domain Colluding Eavesdropper [115.6] 航空中継機としての無人航空機(UAV)は、インターネットモノ(IoT)ネットワークの補助として事実上魅力的である。
本研究では,UAV基地局と端末端末装置間のセキュアな通信を支援するために,UAVを活用することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:47:01 GMT)
Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.2] 時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。
時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。
Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:31:25 GMT)
ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world
APIs [104.4] オープンソースの大規模言語モデル(LLM)、例えばLLaMAは、ツール使用能力に大きく制限されている。
データ構築、モデルトレーニング、評価を含む汎用ツールであるToolLLMを紹介する。
ツール使用のためのインストラクションチューニングフレームワークであるToolBenchを,ChatGPTを使って自動構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:45:48 GMT)
Robust Model-Based Optimization for Challenging Fitness Landscapes [101.5] タンパク質の設計には、フィットネスのランドスケープの最適化が含まれる。
指導法は, トレーニングセットにおける高適合度サンプルの多彩さに課題を呈する。
デザイン空間における「分離」というこの問題は、既存のモデルベース最適化ツールにおいて重大なボトルネックとなっていることを示す。
本稿では,新しいVAEを検索モデルとして利用して問題を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:18:53 GMT)
Improving Few-Shot Generalization by Exploring and Exploiting Auxiliary
Data [100.3] 補助データを用いたFew-shot Learning(FLAD)に焦点を当てる。
FLADは、一般化を改善するために、数ショットの学習中に補助データへのアクセスを前提としている。
提案するアルゴリズムは EXP3-FLAD と UCB1-FLAD の2つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:50:30 GMT)
Editing Personality for LLMs [95.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。
この課題に対処するため、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:02:36 GMT)
Leveraging Diffusion Disentangled Representations to Mitigate Shortcuts
in Underspecified Visual Tasks [92.3] 拡散確率モデル(DPM)を用いた合成カウンターファクトの生成を利用したアンサンブルの多様化フレームワークを提案する。
拡散誘導型分散化は,データ収集を必要とする従来の手法に匹敵するアンサンブル多様性を達成し,ショートカットからの注意を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:37:52 GMT)
Generalizable Long-Horizon Manipulations with Large Language Models [91.7] 本研究は,Large Language Models (LLMs) の機能を活用して,汎用可能な長距離操作のための原始的なタスク条件を生成するフレームワークを導入する。
我々は,Pybulletに基づくロボット操作タスクスイートを作成し,長期作業評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:59:46 GMT)
Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context [88.6] Ring Attentionは、複数のデバイスに長いシーケンスを分散するブロックワイズアプローチである。
デバイスカウントが以前のメモリ効率の変換器の倍長いシーケンスのトレーニングと推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:44:50 GMT)
DARTH: Holistic Test-time Adaptation for Multiple Object Tracking [87.7] 複数物体追跡(MOT)は、自律運転における知覚システムの基本的構成要素である。
運転システムの安全性の追求にもかかわらず、テスト時間条件における領域シフトに対するMOT適応問題に対する解決策は提案されていない。
我々はMOTの総合的なテスト時間適応フレームワークであるDARTHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:10:42 GMT)
Chain-of-Knowledge: Grounding Large Language Models via Dynamic
Knowledge Adapting over Heterogeneous Sources [87.3] Chain-of-knowledge (CoK)は、大規模な言語モデルを拡張するフレームワークである。
CoKは推論準備、動的知識適応、解答統合の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:30:20 GMT)
Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [87.0] 大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。
我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。
認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:17:08 GMT)
Towards Training Without Depth Limits: Batch Normalization Without
Gradient Explosion [83.9] バッチ正規化ネットワークは,信号伝搬特性を最適に保ちつつ,爆発的な勾配を回避することができることを示す。
線形アクティベーションとバッチ正規化を備えた多層パーセプトロン(MLP)を用いて,有界深度を実証する。
また、ある非線形活性化に対して同じ特性を経験的に達成する活性化整形法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:35:02 GMT)
Cross-City Matters: A Multimodal Remote Sensing Benchmark Dataset for
Cross-City Semantic Segmentation using High-Resolution Domain Adaptation
Networks [82.8] 我々は,都市間セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクの研究を目的とした,新しいマルチモーダルリモートセンシングベンチマークデータセット(ハイパースペクトル,マルチスペクトル,SARを含む)を構築した。
単一都市に留まらず,多都市環境からAIモデルの一般化能力を促進するため,高解像度なドメイン適応ネットワークであるHighDANを提案する。
高DANは, 並列高分解能融合方式で, 都市景観の空間的トポロジカルな構造を良好に維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:49:58 GMT)
Benchmarking and Improving Generator-Validator Consistency of Language
Models [82.7] 言語モデル(LM)において、解答の生成と検証が一般的である矛盾
最先端のLMであるGPT-4でさえ、GVとの共存率はわずか76%である。
このアプローチはAlpaca-30BのGV一貫性を60%から93%に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:23:22 GMT)
Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet [82.1] LLM(Large Language Models)は、非並列テキスト生成機能を備えた画期的な技術として登場した。
生成したコンテンツの正確性と適切性に関する懸念が続いている。
現代の方法論である自己補正がこれらの問題に対する対策として提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:56:12 GMT)
EvDNeRF: Reconstructing Event Data with Dynamic Neural Radiance Fields [80.9] イベントデータを生成し,イベントベースの動的NeRFをトレーニングするパイプラインであるEvDNeRFを提案する。
NeRFは幾何学ベースの学習可能なレンダリングを提供するが、イベントの以前の作業は静的なシーンの再構築のみを考慮していた。
各種イベントのバッチサイズをトレーニングすることにより、微細な時間解像度でイベントのテスト時間予測を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:08:41 GMT)
Understanding Masked Autoencoders From a Local Contrastive Perspective [80.6] Masked AutoEncoder(MAE)は、シンプルだが効果的なマスキングと再構築戦略によって、自己教師型学習の分野に革命をもたらした。
本稿では,再構成に基づくMAEを局所的な地域レベルのコントラスト学習形式に再構成する理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:08:15 GMT)
LM-Infinite: Simple On-the-Fly Length Generalization for Large Language
Models [78.6] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、ますます複雑なドメインに対してデプロイされる。
彼らはしばしば、長いユーザープロンプトをフォローしたり、長いテキストを生成する必要性に直面します。
そこで本研究では,オンザフライ長一般化のための単純で効果的な解LM-Infiniteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:46:50 GMT)
Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.1] この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。
都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。
多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:31:53 GMT)
Think before you speak: Training Language Models With Pause Tokens [78.0] 言語モデルは、即座に連続して一連のトークンを生成して応答を生成する。
代わりに、$(K+1)th$トークンを出力する前に、モデルに$K+10$隠れベクターを操作させるとしたらどうでしょう?
私たちは、(学習可能な)$textitpause$トークンを使って、言語モデルでトレーニングと推論を行うことで、このアイデアを運用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:32:41 GMT)
SMRD: SURE-based Robust MRI Reconstruction with Diffusion Models [76.4] 拡散モデルは、高い試料品質のため、MRIの再生を加速するために人気を博している。
推論時に柔軟にフォワードモデルを組み込んだまま、効果的にリッチなデータプリエントとして機能することができる。
拡散モデル(SMRD)を用いたSUREに基づくMRI再構成を導入し,テスト時の堅牢性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:05:35 GMT)
Probabilistic Reach-Avoid for Bayesian Neural Networks [71.7] 最適合成アルゴリズムは、証明された状態の数を4倍以上に増やすことができることを示す。
このアルゴリズムは、平均的な到達回避確率を3倍以上に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:52:21 GMT)
Hierarchical Generation of Human-Object Interactions with Diffusion
Probabilistic Models [71.6] 本稿では,対象物と相互作用する人間の3次元運動を生成するための新しいアプローチを提案する。
私たちのフレームワークはまず一連のマイルストーンを生成し、それに沿って動きを合成します。
NSM, COUCH, SAMPデータセットを用いた実験では, 従来の手法よりも品質と多様性に大きな差があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:50:23 GMT)
Certifiers Make Neural Networks Vulnerable to Availability Attacks [70.7] 私たちは初めて、逆転戦略が敵によって意図的に引き起こされる可能性があることを示します。
いくつかの入力や摂動のために自然に発生する障害に加えて、敵は故意にフォールバックを誘発するために訓練時間攻撃を使用することができる。
我々は2つの新しいアベイラビリティーアタックを設計し、これらの脅威の実用的妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:08:50 GMT)
On the Unlikelihood of D-Separation [69.6] 解析的な証拠として、大きなグラフ上では、d-分離は存在が保証されたとしても珍しい現象である。
PCアルゴリズムでは、その最悪ケース保証がスパースグラフで失敗することが知られているが、平均ケースでも同じことが言える。
UniformSGSでは、既存のエッジに対してランニング時間が指数的であることが知られているが、平均的な場合、それは既存のほとんどのエッジにおいても期待されるランニング時間であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:32:11 GMT)
Delta-AI: Local objectives for amortized inference in sparse graphical
models [69.6] スパース確率的グラフィカルモデル(PGM)における補正推論のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は, PGMにおける変数のサンプリングをエージェントが行う一連の行動とみなす場合, エージェントのポリシー学習目的において, PGMの疎結合が局所的な信用割当を可能にするという観察に基づいている。
合成PGMからサンプリングし、スパース因子構造を持つ潜在変数モデルを訓練するための$Delta$-AIの有効性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:37:03 GMT)
"What do others think?": Task-Oriented Conversational Modeling with
Subjective Knowledge [69.5] タスク指向対話(TOD)システムは、ユーザが特定の目標を達成するのを支援する対話システムを構築することを目的としている。
従来のTODは、応答を生成するために、ドメイン固有のAPI/DBや外部の事実知識に依存しています。
主観的知識に基づくTOD(SK-TOD)の新しい課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:33:20 GMT)
A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and
Program Synthesis [69.2] 本稿では,WebAgentについて紹介する。WebAgentは自己経験から学習し,実際のWebサイト上でタスクを完了させるエージェントである。
WebAgentは、指示を標準のサブ命令に分解し、長いHTMLドキュメントをタスク関連スニペットに要約し、ウェブサイトで作用する計画である。
我々は、我々のモジュラーレシピが実際のWebサイトの成功を50%以上改善し、HTML-T5が様々なHTML理解タスクを解決する最良のモデルであることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:51:14 GMT)
AlignDiff: Aligning Diverse Human Preferences via Behavior-Customisable
Diffusion Model [69.1] AlignDiffは、人間の好みを定量化し、抽象性をカバーし、拡散計画をガイドする新しいフレームワークである。
ユーザがカスタマイズした動作と正確に一致し、効率的に切り替えることができます。
選好マッチング,スイッチング,カバーにおいて,他のベースラインに比べて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:53:08 GMT)
Unsupervised Speech Recognition with N-Skipgram and Positional Unigram
Matching [68.0] 本稿では,新しいASRシステムであるESPUMを紹介する。
このシステムは、少数のサンプルから収集された位置ユニグラム統計と合わせて、低階N-スキップグラム(最大N=3)のパワーを利用する。
本モデルは,ASRと音素セグメンテーションにおける競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:05:32 GMT)
RSRD: A Road Surface Reconstruction Dataset and Benchmark for Safe and
Comfortable Autonomous Driving [67.1] 道路表面の再構築は、車両の走行計画と制御システムの解析と予測を促進するのに役立つ。
我々は,様々な運転条件下で,特定のプラットフォームで収集した実世界,高解像度,高精度のデータセットであるRoad Surface Reconstructionデータセットを紹介した。
約16,000対のステレオ画像、原点雲、地中深度・不均等地図を含む一般的な道路形態を網羅している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:59:32 GMT)
Effective and Parameter-Efficient Reusing Fine-Tuned Models [65.7] 本稿では, PERU(Reusing)ファインチューニングモデルに対する効率的な手法を提案する。
PerU-FFTとPERU-LoRAは、既存の再利用モデル手法よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:39:33 GMT)
Hierarchical Empowerment: Towards Tractable Empowerment-Based Skill
Learning [65.4] 汎用エージェントは、大量のスキルのレパートリーを必要とする。
我々は、コンピューティングのエンパワーメントをより魅力的にする新しいフレームワーク、階層エンパワーメントを導入します。
一般的なアリナビゲーション領域では、我々の4つのレベルエージェントは、以前の作業よりも2桁大きい表面積をカバーするスキルを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:24:31 GMT)
FRMT: A Benchmark for Few-Shot Region-Aware Machine Translation [65.0] 本稿では、Few-shot Region-aware Machine Translationのための新しいデータセットと評価ベンチマークFRMTを提案する。
このデータセットは、英語からポルトガル語と中国語の2つの地域変種へのプロの翻訳で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:20:04 GMT)
MUSCLE: Multi-task Self-supervised Continual Learning to Pre-train Deep
Models for X-ray Images of Multiple Body Parts [63.3] MUSCLE(Multi-task Self-super-vised Continual Learning)は、医用画像処理タスクのための、新しい自己教師付き事前学習パイプラインである。
MUSCLEは、複数の身体部分から収集したX線を集約して表現学習を行い、よく設計された連続学習手順を採用する。
肺炎分類,骨格異常分類,肺セグメンテーション,結核(TB)検出など,9つの実世界のX線データセットを用いてMUSCLEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:19:19 GMT)
Chain of Hindsight Aligns Language Models with Feedback [62.7] 我々は,その極性に関係なく,任意の形式のフィードバックから学習し,最適化が容易な新しい手法であるChain of Hindsightを提案する。
我々は、あらゆる種類のフィードバックを文のシーケンスに変換し、それをモデルを微調整するために使用する。
そうすることで、モデルはフィードバックに基づいて出力を生成するように訓練され、負の属性やエラーを特定し修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:04:47 GMT)
Bridging Discrete and Backpropagation: Straight-Through and Beyond [62.5] 本稿では,離散潜在変数の生成に関わるパラメータの勾配を近似する新しい手法を提案する。
本稿では,Hunの手法とODEを解くための2次数値法を統合することで,2次精度を実現するReinMaxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:07:30 GMT)
Contrastive Post-training Large Language Models on Data Curriculum [62.2] 複数のモデルから選好ペアを自動的に構築することで、アライメントのための対照的なポストトレーニング手法を検討する。
また、コントラスト的なポストトレーニングのためのデータカリキュラムの学習手法についても検討し、"より簡単な"ペアから学び、"よりハード"なものに移行することから始めます。
対照的にポストトレーニングは、既にGPT-4出力をチューニングした最先端の教育学習モデルであるOrcaの性能をさらに向上させ、ChatGPTよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:59:46 GMT)
AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.9] 生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AIが生成するデータソースは、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:55:19 GMT)
Discrete, compositional, and symbolic representations through attractor
dynamics [61.6] 記号空間におけるインポーティング構造は、リッチな感覚入力のアトラクタ支持表現空間において構成性をもたらすことを示す。
我々のモデルは、意識経験において重要な役割を果たしていると考えられる情報のボトルネックの過程を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:40:56 GMT)
AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation [61.5] AutoGenはオープンソースのフレームワークで、複数のエージェントを介してLLMアプリケーションを構築することができる。
AutoGenエージェントはカスタマイズ可能で、変換可能で、LLM、ヒューマンインプット、ツールの組み合わせを使った様々なモードで操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:47:10 GMT)
High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic
Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise [60.9] グラデーション、クリッピングは、優れた高確率保証を導き出すアルゴリズムの鍵となる要素の1つである。
クリッピングは、合成および分散最適化の一般的な方法の収束を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:49:17 GMT)
In-Context Learning Learns Label Relationships but Is Not Conventional
Learning [60.9] 大規模言語モデルの文脈内学習(ICL)能力について、現時点では合意が得られていない。
ICLがラベル情報をどのように活用するかという新たな洞察を提供し、機能と制限の両方を明らかにします。
我々の実験では、ICLの予測はほとんど常にコンテキスト内ラベルに依存しており、ICLがコンテキスト内における真に新しいタスクを学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:19:44 GMT)
MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction
Tuning [60.2] 我々は,一般的な数学問題解決に適したオープンソースの大規模言語モデル(LLM)であるMAmmoTHを紹介する。
MAmmoTHモデルは、厳密にキュレートされた命令チューニングデータセットであるMathInstructでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:48:42 GMT)
AutoDAN: Generating Stealthy Jailbreak Prompts on Aligned Large Language
Models [60.0] 本稿では,大規模言語モデルに対する新たなジェイルブレイク攻撃であるAutoDANを紹介する。
AutoDANは、慎重に設計された階層型遺伝的アルゴリズムによって、ステルスなジェイルブレイクプロンプトを自動的に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:44:37 GMT)
HoloNets: Spectral Convolutions do extend to Directed Graphs [59.9] 従来の知恵は、スペクトル畳み込みネットワークは無向グラフ上にしか展開できないと規定している。
ここでは、このグラフフーリエ変換への伝統的な依存が超フルであることを示す。
本稿では,新たに開発されたフィルタの周波数応答解釈を行い,フィルタ表現に使用するベースの影響を調査し,ネットワークを基盤とする特性演算子との相互作用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:42:09 GMT)
Dynamic LLM-Agent Network: An LLM-agent Collaboration Framework with
Agent Team Optimization [59.4] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは幅広いタスクで有効であることが示されており、複数のLLMエージェントを組み込むことで、その性能をさらに向上することができる。
既存のアプローチでは、固定されたエージェントセットを使用して静的アーキテクチャで相互に相互作用する。
我々は、推論やコード生成といった複雑なタスクにおいて、LLM-agentコラボレーションのためにDynamic LLM-Agent Network(textbfDyLAN$)というフレームワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:05:48 GMT)
Self-Supervised High Dynamic Range Imaging with Multi-Exposure Images in
Dynamic Scenes [58.7] Selfは、訓練中にダイナミックなマルチ露光画像のみを必要とする自己教師型再構成手法である。
Selfは最先端の自己管理手法に対して優れた結果を出し、教師付き手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:10:49 GMT)
Beyond Labeling Oracles: What does it mean to steal ML models? [57.5] モデル抽出攻撃は、クエリアクセスのみで訓練されたモデルを盗むように設計されている。
攻撃者はデータ取得とラベル付けの両方のコストを節約しないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:10:21 GMT)
Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions [57.5] 本稿では,知識グラフから追加情報に富んだ事前学習されたテキスト・テキスト言語モデルを探索する手法を提案する。
抽出した部分グラフの線形化によりトランスフォーマーモデルで容易に情報を得る。
抽出された情報で回答候補を最終ランク付けすると、事前訓練されたテキスト-テキスト言語モデルのHits@1スコアが4-6%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:57:00 GMT)
On the Stability of Iterative Retraining of Generative Models on their
own Data [56.2] 生成モデルの訓練がデータセット(実データと合成データの混合データ)の安定性に及ぼす影響について検討した。
まず、初期生成モデルがデータ分布を十分に近似する条件下で反復学習の安定性を実証する。
我々は,CIFAR10およびFFHQ上の正規化フローと最先端拡散モデルの反復的訓練により,合成画像と自然画像の両方に関する理論を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:59:41 GMT)
SEA: Sparse Linear Attention with Estimated Attention Mask [56.0] 推定アテンションマスクを用いたSparse linear attentionを提案する。
SEAは、カーネルベースの線形注意による線形複雑度でアテンション行列を推定し、トップk選択によるフルアテンション行列へのスパース近似を生成する。
SEAは解釈可能な注意行列を維持しており、知識蒸留を利用して既存の事前学習トランスの複雑さを下げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:56:26 GMT)
AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and
Acceleration [55.8] アクティベーション・アウェア・ウェイト量子化(AWQ)は、大規模言語モデル(LLM)に対するハードウェアフレンドリーなアプローチである。
AWQはいかなるバックプロパゲーションや再構築にも依存していない。
命令チューニングされたLMと、初めてマルチモーダルなLMに対して優れた量子化性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:20:01 GMT)
Oscillating Fields, Emergent Gravity and Particle Traps [55.2] 急速振動場における荷電粒子の大規模ダイナミクスについて検討し、その古典的および量子有効理論記述を定式化する。
注目すべきことに、このアクションは非相対論的粒子の運動に対する一般相対性理論の影響を、場の空間分布と周波数によって決定される創発的曲率と光の速度の値でモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:00:02 GMT)
SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation [55.0] 本稿では,3textD$の剛性運動に対するフローマッチングパラダイムに基づく,モデリング能力向上のための新しい生成モデルについて紹介する。
我々のモデルは、タンパク質の生成的モデリングに対するこれまでのアプローチに対して、いくつかの重要な利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:24:24 GMT)
A Large-scale Dataset for Audio-Language Representation Learning [54.9] 本稿では,一連の公開ツールやAPIに基づいた,革新的で自動的な音声キャプション生成パイプラインを提案する。
我々はAuto-ACDという名前の大規模で高品質な音声言語データセットを構築し、190万以上の音声テキストペアからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:37:40 GMT)
Ranking a Set of Objects using Heterogeneous Workers: QUITE an Easy
Problem [54.9] 我々は、不平等労働者の群れによって提供されるノイズの多いペア比較の集合から始まる、$N$オブジェクトのランク付けの問題に焦点をあてる。
本研究では,作業者の信頼性とオブジェクトの品質を共同で推定する非適応的ランキングアルゴリズムQUITEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:42:13 GMT)
A Meta-Learning Based Precoder Optimization Framework for Rate-Splitting
Multiple Access [53.2] 本稿では,トランスミッタ(CSIT)における部分チャネル状態情報を持つRSMAプリコーダを直接最適化するために,メタラーニングに基づく事前コーダ最適化フレームワークを提案する。
コンパクトニューラルネットワークのオーバーフィッティングを利用して、ASR(Average Sum-Rate)表現を最大化することにより、実行時間を最小化しながら、他のトレーニングデータの必要性を効果的に回避する。
数値的な結果から,メタラーニングに基づく解は,中規模シナリオにおける従来のプリコーダ最適化に類似したASR性能を実現し,大規模シナリオにおける準最適低複雑性プリコーダアルゴリズムよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:02:21 GMT)
Large Language Models Can Be Good Privacy Protection Learners [53.1] 本稿では,プライバシ保護言語モデル(PPLM)を紹介する。
本研究は, コーパスキュレーション, ペナルティに基づくトレーニング損失の相違, 命令に基づくチューニングなど, モデル設計の理論的解析を行う。
特に、肯定的な例と否定的な例の両方による命令チューニングは、モデルの知識を高めながら、個人データを効果的に保護する、有望な方法として際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:37:01 GMT)
EditVal: Benchmarking Diffusion Based Text-Guided Image Editing Methods [52.4] 本稿では,テキスト誘導画像編集手法を定量的に評価するための標準ベンチマークであるEditValを紹介する。
EditValは、画像のキュレートされたデータセットと、13の可能な編集タイプから抽出された各画像に対する編集可能な属性セットと、自動評価パイプラインで構成されている。
我々はEditValを用いて、SINE、Imagic、Instruct-Pix2Pixを含む8つの最先端拡散ベースの編集手法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:46:10 GMT)
DiMSam: Diffusion Models as Samplers for Task and Motion Planning under
Partial Observability [50.4] タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アプローチは、長距離自律ロボット操作の計画に有効である。
本稿では,これらの制約を深層生成モデルを用いて克服することを提案する。
古典的TAMP, 生成学習, 潜伏埋め込みの組み合わせが, 長期的制約に基づく推論にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:52:05 GMT)
SEPT: Towards Efficient Scene Representation Learning for Motion
Prediction [49.9] 本稿では,自己教師付き学習を活用し,複雑な交通シーンのための強力なモデルを開発するためのモデリングフレームワークSEPTを提案する。
実験により、SEPTはアーキテクチャ設計や機能エンジニアリングを伴わず、Argoverse 1 と Argoverse 2 のモーション予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:52:42 GMT)
What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual
representations in sim and real environments? [49.8] 本研究では、実世界のタスクを実行する下流政策のトレーニングに、事前訓練された視覚表現(PVR)の使用に関する大規模な実証的研究を行う。
我々の研究は、5つの異なるPVR、二つの異なるポリシー学習パラダイム(シミュレーションと強化学習)、そして5つの異なる操作と屋内ナビゲーションタスクのための3つの異なるロボットにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:27:10 GMT)
Heteroscedastic sparse high-dimensional linear regression with a
partitioned empirical Bayes ECM algorithm [49.5] 分割された経験的ベイズ予測最大化アルゴリズムを用いて, ヘテロセダスティックな高次元線形回帰モデルを提案する。
本研究の動機は,脳卒中患者の脳損傷の高分解能T2神経像に対する失語症クオシエント(Aphasia Quotient)に関する研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:11:54 GMT)
Nugget: Neural Agglomerative Embeddings of Text [49.2] 入力トークンのサブセットに基づいた表現に言語をエンコードするNuggetというソリューションを提案する。
これらのナゲットは、自動エンコーディングや機械翻訳といったタスクを通じて学習され、直感的に言語を意味のある単位に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:47:49 GMT)
PAD-Phys: Exploiting Physiology for Presentation Attack Detection in
Face Biometrics [48.7] r: (i) 生理領域, (ii) ディープフェイクス領域, (iii) プレゼンテーション攻撃領域に基づく提示攻撃検出のための3つのアプローチ
その結果、プレゼンテーションアタックドメインを生理的およびディープフェイクスドメインと比較すると、平均分類誤り率(ACER)が21.70%減少していることがわかった。
実験では、r-ベースモデルにおける伝達学習の効率を強調し、この生理的特徴のコピーを許さない機器での提示攻撃検出をうまく行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:24:15 GMT)
EMBERSim: A Large-Scale Databank for Boosting Similarity Search in
Malware Analysis [48.6] 近年,定量化によるマルウェア検出から機械学習への移行が進んでいる。
本稿では、EMBERから始まるバイナリファイルの類似性研究の領域における欠陥に対処することを提案する。
我々は、EMBERに類似情報とマルウェアのクラスタグを付与し、類似性空間のさらなる研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:58:45 GMT)
Koopman-based generalization bound: New aspect for full-rank weights [48.4] クープマン演算子を用いたニューラルネットワークの一般化のための新しいバウンダリを提案する。
我々の結果は、フルランクの重み行列を持つニューラルネットワークの一般化の理解に新たな光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:36:34 GMT)
HallE-Switch: Rethinking and Controlling Object Existence Hallucinations
in Large Vision Language Models for Detailed Caption [48.2] 詳細な字幕作成に適した GPT-4 支援評価手法である textitCCEval を導入する。
LVLMは、既存のVQAベンチマークにおいて最小限のオブジェクトの存在を示すが、提案した評価は、このような幻覚に対する継続的な感受性を示す。
LLaVA$_7B$に比べて幻覚は44%減少し,同じ対象範囲を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:01:27 GMT)
NSF: Neural Surface Fields for Human Modeling from Monocular Depth [46.9] スパースデータから動的できめ細かな衣服の変形をモデル化することは困難である。
深度データから3次元人間をモデル化するための既存の手法は、計算効率、メッシュコヒーレンシー、解像度とトポロジーの柔軟性に制限がある。
本研究では, 単眼深度から3次元布地をモデル化するニューラル表面場を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:30:34 GMT)
Symmetric Single Index Learning [46.7] 1つの一般的なモデルはシングルインデックスモデルであり、ラベルは未知のリンク関数を持つ未知の線形射影によって生成される。
我々は、対称ニューラルネットワークの設定において、単一インデックス学習を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:59:00 GMT)
How Over-Parameterization Slows Down Gradient Descent in Matrix Sensing:
The Curses of Symmetry and Initialization [46.6] 過パラメータ化が降下の収束挙動をどのように変化させるかを示す。
目的は、ほぼ等方的線形測定から未知の低ランクの地上構造行列を復元することである。
本稿では,GDの一段階だけを修飾し,$alpha$に依存しない収束率を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:34:22 GMT)
Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear
System Instances [46.1] オンライン学習アルゴリズムは,一連のインスタンスに対してパラメータを選択可能であることを示す。
我々の研究は、高精度線形システム解法の最初の学習理論的処理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:51:42 GMT)
Generalized Knowledge Distillation for Auto-regressive Language Models [45.0] 一般知識蒸留(GKD)は、教師からのフィードバックを活用して、学生を自己生成出力シーケンスで訓練する。
本稿では,自動回帰T5言語モデルの要約,翻訳,算術的推論におけるGKDの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:30:36 GMT)
Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models [44.3] 知識編集が潜在的なリスクをもたらす副作用をもたらすかどうかはまだ不明である。
本稿では,大規模言語モデルの知識編集に伴う潜在的な落とし穴について検討する。
実験結果は、知識編集が意図しない結果の影を必然的に落としてしまうことを鮮明に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:10:46 GMT)
FT-Shield: A Watermark Against Unauthorized Fine-tuning in Text-to-Image
Diffusion Models [44.0] FT-Shieldはテキスト・画像拡散モデルの微調整のために特別に設計された透かし方式である。
保護された透かし画像を用いて微調整されたモデルによって画像が生成されると、2値の透かし検出器によって画像上に透かしが検出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:50:08 GMT)
Ensemble Distillation for Unsupervised Constituency Parsing [44.0] 文の語句を言語的に注釈付けされたデータを用いることなく階層構造に整理する,教師なし選挙区構文解析タスクについて検討する。
そこで我々は,教師なし構文解析のための新しいアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:02:44 GMT)
Investigating the Catastrophic Forgetting in Multimodal Large Language
Models [43.9] MLLMにおける破滅的忘れの評価のためのMulTimodalityを評価するEMTについて紹介する。
ほぼ全ての評価されたMLLMは、標準的な画像分類タスクにおけるビジョンエンコーダと同じパフォーマンスレベルを維持することができない。
微調整が進むにつれて、MLLMは幻覚し始め、一般化可能性が著しく失われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:18:39 GMT)
GenCO: Generating Diverse Solutions to Design Problems with
Combinatorial Nature [43.8] 組込み解法と統合された深層生成モデルのエンドツーエンドトレーニングを行う新しいフレームワークを提案する。
構造的には従来の生成モデルに似ているが、GenCOは最終オブジェクトではなく最適化問題のインスタンスを生成することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:23:39 GMT)
Learning Optimal Advantage from Preferences and Mistaking it for Reward [43.6] 最近の研究は、人間の嗜好はこれらのセグメントに蓄積された報酬またはその部分的なリターンに基づいて生成されると仮定している。
本研究は, 後悔から生じる部分的回帰に基づいて, 嗜好を仮定した結果について検討する。
本論文は,人間の嗜好の仕方に乏しいにもかかわらず,部分回帰選好モデル下での学習が実際になぜうまく機能するのかを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:58:24 GMT)
Shifting More Attention to Breast Lesion Segmentation in Ultrasound
Videos [43.5] 572本の動画と34,300本の注釈付きフレームからなるUSビデオ乳房病変セグメンテーションデータセットを精査した。
周波数領域から時間的特徴を学習する新しい周波数・局所化特徴集約ネットワーク(FLA-Net)を提案する。
我々のアノテーション付きデータセットと2つの公開ビデオポリプセグメンテーションデータセットに関する実験は、提案したFLA-Netが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:50:32 GMT)
DREAM: Visual Decoding from Reversing Human Visual System [42.4] 脳活動から視像を再構成するためのfMRI-to-image法であるDREAMを提案する。
私たちは、人間が視覚世界をどのように知覚するかという階層的および並列的な性質を模倣する逆経路を構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Tensor Programs VI: Feature Learning in Infinite-Depth Neural Networks [42.1] 深い残留ネットワーク(resnets)の*depthwise parametrization*の類似分類について検討する。
各ブロックが1つの層しか持たないresnetでは、Depth-$mu$Pと呼ばれる一意な最適パラメトリゼーションを同定する。
We found that Depth-$mu$P can be characterized as maximize feature learning and feature diversity。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:50:40 GMT)
Unlearnable Examples Give a False Sense of Security: Piercing through
Unexploitable Data with Learnable Examples [42.1] textitunlearnable example (UE) は、近年、説得力のある保護として提案されている。
UEは、認証されていないユーザーが他の保護されていないデータを利用して保護を取り除くのを止めることができないため、セキュリティの誤った感覚を提供する。
我々は、保護を取り除いたUEであるtextitlearnable unauthorized example (LE)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:25:41 GMT)
OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [41.2] OceanGPTは、海洋ドメインにおける最初の大規模言語モデル(LLM)の専門家である。
DoInstructは、大量の海洋ドメインインストラクションデータを自動的に取得する新しいフレームワークである。
OceanBenchは、海洋領域におけるLLMの能力を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:17:35 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。
視覚タスクにおける性能の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:35:23 GMT)
PokerKit: A Comprehensive Python Library for Fine-Grained Multi-Variant
Poker Game Simulations [40.4] PokerKitは、既存のポーカーゲームシミュレーションと手評価ツールの制限を克服するために設計された、オープンソースのPythonライブラリである。
幅広いポーカーのバリエーションをサポートし、ユーザがカスタムゲームを定義するための柔軟なアーキテクチャを提供する。
PokerKitの柔軟性により、ポーカーAI開発、ツール作成、オンラインポーカーカジノ実装など、さまざまな分野のアプリケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:42:04 GMT)
Selenite: Scaffolding Decision Making with Comprehensive Overviews
Elicited from Large Language Models [40.1] 本稿では,ユーザの感覚形成過程を飛躍させるための選択肢と基準を包括的に概観する,セレンタイトという新しいシステムを紹介する。
3つの研究を通して,Seleniteは正確かつ高品質な概要を確実に生成し,ユーザの情報処理を著しく促進し,全体的な理解とセンスメイキング体験を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:48:22 GMT)
Nugget 2D: Dynamic Contextual Compression for Scaling Decoder-only
Language Models [40.1] 本研究では,Qin & Van Durme(2023)のNuggetアプローチをBERTライクなフレームワークからデコーダのみのLMに拡張した動的文脈圧縮に基づくソリューションを提案する。
我々は,言語モデリング,質問応答,要約における実験を通じて,Nugget2Dがこれらのタスクの能力を保ちながら,時間と空間の面でデコード時のオーバーヘッドを大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:07:06 GMT)
LLMParser: A LLM-based Log Parsing Framework [39.5] 最近の強力な大規模言語モデル(LLM)の台頭は、コードとロギングに関する広範な事前訓練された知識のため、ログ解析の可能性を示している。
しかし、その正確性は現在、特殊なログ解析機能が欠如しているため制限されている。
LLM は LLM ベースのログ解析フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:46:59 GMT)
Learning Expected Appearances for Intraoperative Registration during
Neurosurgery [39.3] そこで本研究では, 患者対画像登録の新たな方法を提案する。
本手法は,術前画像を用いて患者の期待するビューを手術顕微鏡で合成し,予測される範囲の変換を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:50:48 GMT)
JoMA: Demystifying Multilayer Transformers via JOint Dynamics of MLP and
Attention [38.9] 複数層トランスのトレーニング手順を理解するために,JoMA(Joon/Attention)ダイナミクスを提案する。
JoMAは、最初に注意が粗くなり(正則なトークンを学ぶために)、次に非線形なアクティベーションの存在下で(より正則なトークンを学ぶために)密集する、と予測する。
入力トークンが潜在階層生成モデルによって生成されるとき、JoMAを利用してトークンを定性的に組み合わせて多層トランスフォーマーの階層を形成する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:23:26 GMT)
Can large language models provide useful feedback on research papers? A
large-scale empirical analysis [38.9] 高品質なピアレビューは入手がますます困難になっている。
GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーにより、科学的なフィードバックを得るためにLLMを使うことへの関心が高まっている。
我々はGPT-4を用いた自動パイプラインを作成し、科学論文の全PDFにコメントを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:14:17 GMT)
ResidualTransformer: Residual Low-rank Learning with Weight-sharing for
Transformer Layers [38.3] 常時オンのデバイスのメモリ制約は、音声処理モデルをデプロイする際の大きな懸念点の1つである。
本稿では,Residual Transformer という手法を提案する。トランスフォーマー層内の各重み行列は,1) 隣接層との共有フルランク成分と,2) 独自の低ランク成分とを含む。
10k時間音声認識および音声翻訳タスクの実験により,トランスフォーマーエンコーダのサイズを3倍に小さくすることができ,性能の低下が極めて少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:31:48 GMT)
Non-radiant multiphoton states in quantum ring oligomers [37.7] 放射連続体を介して2つの状態が外部に結合する機構を示し、単一の励起と二重励起の両方の寿命を長くすることができる。
実証的な例として、リング状の量子エミッターのアンサンブルを考えると、単独で2倍の励起状態と非ゼロ軌道運動量を持つ状態の寿命を、数桁のオーダーで増加させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:42:05 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Plasticity Injection [37.2] 深層強化学習(RL)ネットワークでは、可塑性が徐々に低下することを示す証拠がある。
可塑性注入はパラメータの数を変更せずにネットワーク可塑性を増加させる。
可塑性注入は 代替方法に比べて より強い性能を得る
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:51:58 GMT)
Towards End-to-End Embodied Decision Making via Multi-modal Large
Language Model: Explorations with GPT4-Vision and Beyond [37.1] 本研究では,最先端MLLMがエンド・ツー・エンド方式で具体的意思決定を処理できるかどうかを検討する。
以上の結果から, GPT4-Visionのような強力なMLLMは, 組込みエージェントの意思決定に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:13:36 GMT)
EcoAssistant: Using LLM Assistant More Affordably and Accurately [36.3] EcoAssistantというフレームワークをコントリビュートすることで,大規模言語モデルによるコード駆動クエリの応答を,より安価かつ正確に行えるようにします。
まず、LLMアシスタントが自動コード実行器と会話することで、コードを反復的に洗練したり、実行結果に基づいて回答を生成できる。
第二に、LLMアシスタントの階層を使い、より弱く安価なLCMでクエリに答えようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:16:13 GMT)
Prompting Audios Using Acoustic Properties For Emotion Representation [36.3] 感情を表現するために自然言語記述(あるいはプロンプト)の使用を提案する。
我々は、ピッチ、強度、発話速度、調音率などの感情に相関する音響特性を用いて、自動的にプロンプトを生成する。
その結果,様々なPrecision@K測定値において,音響的プロンプトがモデルの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:06:58 GMT)
DialoGen: Generalized Long-Range Context Representation for Dialogue
Systems [36.2] 一般化された文脈表現を持つ対話生成のための新しいフレームワークであるDialoGenを提案する。
提案手法が対話生成(オープンドメイン)と理解(DST)の両方に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:17:54 GMT)
Navigating Cultural Chasms: Exploring and Unlocking the Cultural POV of
Text-To-Image Models [36.0] 本研究では,3つの階層(文化次元,文化領域,文化概念)にまたがる文化を特徴付けることによって,テキスト・トゥ・イメージ・モデルに埋め込まれた文化的知覚について検討する。
我々の実験は、これらのモデルの文化的認識、文化的区別、文化的特徴の解き放つことへの洞察を明らかにし、文化横断的な応用の可能性を公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:13:36 GMT)
FedL2P: Federated Learning to Personalize [35.7] パーソナライズ戦略の学習におけるメタラーニングの問題について考察する。
FLを通してこれらのメタネットを学習することにより、FLネットワーク全体がクライアントごとにカスタマイズされたパーソナライズ戦略を学習できるようにする。
実験の結果,このフレームワークは,ラベルと特徴シフトの両状況において,手作りの標準的なパーソナライゼーションベースラインを改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:34:01 GMT)
Exploring Counterfactual Alignment Loss towards Human-centered AI [35.3] 最近の説明誘導型学習手法は、人手による注釈付き画像領域への勾配に基づく注意マップの整列を図っている。
対物生成に基づく新しい人間中心型フレームワークを提案する。
肺がん診断データセットにおける本手法の有効性を実証し,ヒトへの忠実な対応を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:20:07 GMT)
Multi-Resolution Active Learning of Fourier Neural Operators [35.3] 本稿では,FNO(MRA-FNO)の多解能動学習を提案する。
具体的には,確率的多分解能FNOを提案し,モンテカルロのアンサンブルを用いて効果的な後部推論アルゴリズムを提案する。
いくつかのベンチマーク演算子学習タスクにおいて,本手法の利点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:25:46 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by
Language-based Semantic Alignment [35.0] ビデオ言語(VL)プレトレーニングは、複数の下流タスクにおいて著しく改善されている。
我々はLanguageBindを提案し、言語モダリティはよく探索されており、リッチなセマンティクスを含んでいるため、言語を様々なモダリティにまたがるバインドとみなす。
すべてのモダリティは共有機能空間にマッピングされ、マルチモーダルなセマンティックアライメントを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:33:27 GMT)
Photonic Accelerators for Image Segmentation in Autonomous Driving and
Defect Detection [34.9] フォトニックコンピューティングは、従来のデジタルハードウェアよりも高速でエネルギー効率のよいディープニューラルネットワーク(DNN)推論を約束する。
特定のセグメンテーションモデルは、フォトニック加速器上で実行される場合の精度(デジタルfloat32モデルと比較して)が無視できることを示す。
我々は,このようなコンピュータビジョンタスクへのフォトニック加速器の適用を改善するための課題と潜在的な最適化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:34:13 GMT)
DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training [34.2] ゼロオーダー(ZO)最適化は、機械学習(ML)問題を解決する一般的なテクニックとなっている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにおけるZO最適化の有効性を、パフォーマンスを著しく低下させることなく実証した以前の研究はない。
我々は,ZO最適化をDNNトレーニングにスクラッチから拡張可能なZOディープラーニング(DL)フレームワークであるDeepZeroを開発した。
CIFAR-10でトレーニングしたResNet-20では,DeepZeroがSOTA(State-of-the-art)の精度を達成し,FOトレーニング性能に初めて接近した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:05:36 GMT)
Towards Robust Fidelity for Evaluating Explainability of Graph Neural
Networks [33.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフノード間のメッセージパッシングを介してグラフィカルデータの依存性構造を利用するニューラルネットワークである。
GNN説明可能性の研究における主な課題は、これらの説明機能の性能を評価するための忠実度尺度を提供することである。
本稿では,この基礎的課題について考察し,その限界を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:25:14 GMT)
On the Generalization of Training-based ChatGPT Detection Methods [33.5] ChatGPTは、様々な自然言語タスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを達成する最もポピュラーな言語モデルの1つである。
また、人書きから生成されたChatGPTのテキストを検出する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:40:35 GMT)
High angular momentum coupling for enhanced Rydberg-atom sensing in the
VHF band [33.5] この手紙は、超高周波(VHF)バンドにおける海上航行に使用される自動識別システム(AIS)から波形を収集・処理するための、ライドバーグ原子センサーによる一連の実験を記述している。
本稿では,HMMER(High Angular Momentum Matching Excited Raman)と呼ばれる新しい手法を用いて,低周波検出を向上し,従来のAC Stark効果よりも優れた感度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:53:54 GMT)
Edge AI Empowered Physical Layer Security for 6G NTN: Potential Threats and Future Opportunities [33.4] 本稿では,6G Non-Terrestrial Networks (NTN) のコンテキストにおいて物理層が遭遇する可能性のあるリスクについて概説する。
本研究は,最先端AI技術の物理層セキュリティ向上効果を示すことを目的として,エッジAIの6G領域における最も予測可能な設計戦略をレビューする。
本研究は,次世代の信頼性の高い6G通信ネットワークにおけるエッジサーバ/デバイスの物理層セキュリティ向上を目的とした今後の研究の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:06:57 GMT)
Shortcut-V2V: Compression Framework for Video-to-Video Translation based
on Temporal Redundancy Reduction [32.9] Shortcut-V2Vはビデオ間翻訳のための汎用圧縮フレームワークである。
We show that Shourcut-V2V achieves comparable performance than the original video-to- video translation model。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:12:08 GMT)
Learnable Data Augmentation for One-Shot Unsupervised Domain Adaptation [32.7] 本稿では,ワンショット・アン教師なしドメイン適応問題に対処するために,学習可能なデータ拡張に基づくフレームワークを提案する。
筆者らのLearnAug-UDAは、ソースデータの強化方法を学び、ターゲットと知覚的に類似している。
提案手法は、よく知られた2つのドメイン適応ベンチマーク上で、最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:57:05 GMT)
Cross-Modal Retrieval for Motion and Text via DopTriple Loss [31.2] 画像テキストとビデオテキストのクロスモーダル検索は、コンピュータビジョンと自然言語処理において顕著な研究領域である。
我々は,この課題に対処するために,簡潔で効果的なデュアル・ユニモーダル変換器エンコーダを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:42:09 GMT)
DeFormer: Integrating Transformers with Deformable Models for 3D Shape
Abstraction from a Single Image [31.2] 本稿では,パラメータ化デフォルマブルモデルと統合された新しいバイチャネルトランスフォーマアーキテクチャを提案し,プリミティブのグローバルおよび局所的な変形を同時に推定する。
DeFormerは、最先端技術よりもより良い再構築精度を実現し、一貫したセマンティック対応で可視化し、解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:31:01 GMT)
ImageNet-OOD: Deciphering Modern Out-of-Distribution Detection
Algorithms [31.1] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、未定義で悪名高い。
最近の研究は、障害検出に焦点をあてている。
以前は最先端と見なされていた複雑なOOD検出器は、単純な最大ソフトマックス確率ベースラインと同じような、あるいはそれ以上に機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:37:57 GMT)
Fine-tuned vs. Prompt-tuned Supervised Representations: Which Better
Account for Brain Language Representations? [30.5] 我々は、ニューラルデコーディングにおいて、プロンプト調整された表現と微調整された表現を比較した。
より脳に一貫性のあるチューニング手法では、脳データと相関する表現が得られます。
これは、私たちの脳が浅い構文情報よりもきめ細かい概念情報を符号化していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:34:30 GMT)
Selective Feature Adapter for Dense Vision Transformers [30.4] 選択的機能アダプタ(SFA)は、様々な密集タスクにわたる完全な微調整モデルよりも同等または優れたパフォーマンスを達成する。
SFAは外部アダプタと内部アダプタで構成され、トランスフォーマーモデル上で順次操作される。
実験により、双対アダプタモジュールであるSFAは、高密度視覚タスクにおける最良のトレードオフを達成するために不可欠であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:17:58 GMT)
Alt-Text with Context: Improving Accessibility for Images on Twitter [30.3] 本稿では,ソーシャルメディア,特にTwitterで共有された画像のアルトテキスト記述を生成するアプローチを提案する。
Twitterに投稿された画像には、便利なコンテキストを提供するユーザ記述のテキストが添付されることが多い。
従来の作業では, BLEU@4で2倍以上に向上し, ツイートテキストと視覚情報の両方の条件付けのアプローチが著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:01:05 GMT)
Can Language Models be Instructed to Protect Personal Information? [30.2] シミュレーションシナリオにおいて、モデルが特定の個人情報のカテゴリを保護するように指示されたとき、プライバシ/ユーティリティトレードオフを評価するためのベンチマークであるPrivQAを紹介します。
我々は,テキストや画像入力による単純なジェイルブレイク手法により,敵が容易にこれらの保護を回避できることを見出した。
PrivQAは、プライバシー保護を改善した新しいモデルの開発と、これらの保護の敵意的な堅牢性をサポートする可能性があると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:30:33 GMT)
Approximately Equivariant Quantum Neural Network for $p4m$ Group
Symmetries in Images [30.0] 本研究では、平面$p4m$対称性に基づく画像分類のための同変量子畳み込みニューラルネットワーク(EquivQCNNs)を提案する。
2次元イジングモデルの位相検出や拡張MNISTデータセットの分類など、さまざまなユースケースでテストされた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:01:02 GMT)
Causal Inference with Conditional Front-Door Adjustment and Identifiable
Variational Autoencoder [28.9] フロントドア調整は、観測されていない共役変数を扱うための実践的なアプローチである。
我々はCFD調整の因果効果の識別性を保証する定理を開発する。
データから直接CFD調整変数の表現を学習するためにCFDiVAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:24:44 GMT)
Novice Learner and Expert Tutor: Evaluating Math Reasoning Abilities of
Large Language Models with Misconceptions [28.8] 本稿では,Large Language Models (LLM) の数学的推論能力の数学的誤解に基づく新しい評価法を提案する。
我々の第一のアプローチは、初等学習者および専門教師としてLLMをシミュレートすることであり、特定の誤解から生じる数学問題に対する誤った回答を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:19:50 GMT)
Ask Again, Then Fail: Large Language Models' Vacillations in Judgement [28.7] ジェネレーティブな会話型大言語モデル(LLM)は、懐疑論や意見の相違を表すユーザからのフォローアップ質問に直面すると、判断を揺さぶる傾向がある。
LLMの判定一貫性を評価するための2つの評価指標とともに、textscFollow-up Questioning Mechanismを提案する。
実験結果から, LLMが疑問, 否定, 誤解などの障害に直面した場合には, 最初の回答が正しい場合でも, 判定一貫性は急激に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:08:41 GMT)
Bayesian Personalized Federated Learning with Shared and Personalized
Uncertainty Representations [28.6] 本稿では,統計学的に不均一なクライアントデータに対する共有およびパーソナライズされた不確実性表現を時間とともに分解・学習する汎用BPFLフレームワークを提案する。
ベイズ連合ニューラルネットワークBPFedは、統計的に不均一でランダムに参加するクライアントに対して、クロスクライアント共有不確実性とクライアント固有のパーソナライズされた不確実性を共同学習することによりBPFLをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:35:41 GMT)
Disentangled Contrastive Learning for Social Recommendation [28.6] 社会的レコメンデーションは、社会的関係を利用して、レコメンデーションのための表現学習を強化する。
本稿では,ソーシャルレコメンデーションDcRecのための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:21:38 GMT)
Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms? [28.5] 最適な近似アルゴリズムを得るのに使用できるグラフニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
我々は,OptGNNが凸緩和を捕捉し,最適性の2つの証明書を生成するアルゴリズムを設計する能力を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:54:07 GMT)
REFLECT: Summarizing Robot Experiences for Failure Explanation and
Correction [28.0] REFLECTは、ロボットの過去の経験の階層的な要約に基づいて、失敗推論のための大規模言語モデルをクエリするフレームワークである。
本稿では,REFLECTが修正計画の立案に役立てる情報的失敗の説明を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:09:35 GMT)
Learning Diverse Skills for Local Navigation under Multi-constraint
Optimality [27.3] 本研究では,品質と多様性のトレードオフについて,制約付き最適化の観点から考察する。
我々は、異なる報酬によって定義される値関数に制約を課しながら、多様なポリシーを得ることができることを示す。
訓練されたポリシーは、本物の12-DoFの四足歩行ロボットSolo12によく伝達される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:21:21 GMT)
PrACTiS: Perceiver-Attentional Copulas for Time Series [27.1] 本稿では、時系列予測を強化するために、知覚アーキテクチャとコプラ構造を組み合わせたモデルを提案する。
認識器をエンコーダとして利用することにより、複雑な高次元のマルチモーダルデータをコンパクトな潜在空間に効率よく変換する。
また,コプラに基づくアテンションと出力分散試験機構を配置し,欠落データの連成分布を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:13:17 GMT)
Feather: An Elegant Solution to Effective DNN Sparsification [26.6] Featherは強力なStraight-Through Estimatorをコアとして活用した効率的なスパーストレーニングモジュールである。
ResNet-50アーキテクチャを使って最先端のTop-1検証精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:37:13 GMT)
Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology
View [26.5] 自然言語処理システムは複雑な社会環境にますます採用されている。
これらのNLPシステムは、多言語モデル(LLM)からなるマルチエージェント社会において、人間のような協調インテリジェンスを反映できるだろうか?
本稿では,理論的洞察を用いた実用実験により,現代NLPシステム間の協調機構を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:05:52 GMT)
Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender
System [26.4] 本稿では,知識蒸留のための二重補正戦略について述べる。
DCDは、より効率的な方法で、教師モデルから生徒モデルにランキング情報を転送する。
実験の結果,提案手法は最先端のベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:55:06 GMT)
What Determines the Price of NFTs? [26.4] 我々は,OpenSea上のNFTコレクションのオンチェーンデータとオフチェーンデータの両方を分析し,NFT価格にどのような影響があるのかを理解する。
以上の結果から,NFTのテキストデータや画像データはコレクション内の価格変動を説明するのに有用であるが,抽出された特徴は新たな未知のコレクションに一般化されないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:09:59 GMT)
Relaxed Octahedral Group Convolution for Learning Symmetry Breaking in
3D Physical Systems [25.6] 本稿では3次元物理系モデリングのための緩和八面体群畳み込みについて述べる。
実験により,本手法は相転移における対称性破壊要因の洞察を与えるだけでなく,流体超解像タスクにおいて優れた性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:03:21 GMT)
MiniGPT-5: Interleaved Vision-and-Language Generation via Generative
Vokens [25.6] 我々は「生成ヴォケン」という概念を取り入れた革新的視覚・言語生成手法を導入する。
提案手法の特徴は,記述自由なマルチモーダル生成に着目した2段階の訓練戦略である。
我々のモデルであるMiniGPT-5は、MDDialogデータセットのベースラインダイバータモデルよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:49:04 GMT)
Memory Population in Continual Learning via Outlier Elimination [25.5] 破滅的な忘れは、新しいタスクを学ぶ際に学習したタスクを忘れる現象であり、継続的な学習アルゴリズムを開発する上で大きなハードルとなる。
忘れを緩和する一般的な方法は、新しいタスクのトレーニングで使用する前に学習したタスク例のサブセットを格納するメモリバッファを使用することである。
本稿では,ラベル同種サブポピュレーションからサンプルを選択することにより,メモリバッファ内の外れ値の識別と除去を行うメモリ・アウトレイラ除去法(MOE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:10:08 GMT)
Skin the sheep not only once: Reusing Various Depth Datasets to Drive
the Learning of Optical Flow [25.2] 本稿では,光学的フロー推定とステレオマッチングの幾何学的接続を活用することを提案する。
モノクラー深度データセットを仮想的不均一性によってステレオデータに変換する。
また、ステレオデータに仮想カメラの動きを導入し、垂直方向に沿って追加のフローを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:56:07 GMT)
PINNsFormer: A Transformer-Based Framework For Physics-Informed Neural
Networks [25.2] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)の数値解を近似するための有望なディープラーニングフレームワークとして登場した。
我々は,この制限に対処するために,新しいTransformerベースのフレームワークであるPINNsFormerを紹介した。
PINNsFormerは、PINNの障害モードや高次元PDEなど、様々なシナリオにおいて優れた一般化能力と精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:16:38 GMT)
Benign Overfitting in Two-Layer ReLU Convolutional Neural Networks for
XOR Data [24.9] 勾配降下法により訓練されたReLU CNNがベイズ最適精度付近で実現できることを示す。
以上の結果から,CNNは高い相関性のある特徴が存在する場合でも,効率よくXOR問題を学習する能力を有することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:31:37 GMT)
Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time [24.5] 局所量子ハミルトニアン$H$とそのギブス状態$rhobeta H/textrmtr(ebeta H)$のコピーを既知の逆温度で学習する問題を研究する。
アルゴリズムは、ギブス状態のわずかに多くのコピーを持つ精度$epsilon$に対して$n$ qubitsでハミルトニアンを学ぶために開発されたが、指数時間を要する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:50:26 GMT)
Mini-BEHAVIOR: A Procedurally Generated Benchmark for Long-horizon
Decision-Making in Embodied AI [24.0] Mini-Behaviorは、組み込みAIの新しいベンチマークである。
エージェントに推論と意思決定のスキルを使って、日々の人間の課題に似た複雑な活動を解決するよう挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:41:18 GMT)
Talk2BEV: Language-enhanced Bird's-eye View Maps for Autonomous Driving [24.0] Talk2BEVは、自律運転環境での鳥眼ビュー(BEV)マップのための視覚言語モデルインターフェースである。
汎用言語とビジョンモデルにおける最近の進歩と、BEV構造化マップ表現を融合させる。
本研究では,多数のシーン理解タスクにおいて,Talk2BEVを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:53:51 GMT)
A Theoretical Analysis of the Test Error of Finite-Rank Kernel Ridge
Regression [23.2] 有限ランクカーネルは、例えば、トレーニング済みのディープニューラルネットワークの最後の層を微調整して新しいタスクに適応するなど、いくつかの機械学習問題に自然に現れる。
我々は、任意の有限ランクKRRのKRRテスト誤差に対して、急激な非漸近上界と下界を導出することにより、このギャップに対処する。
我々の境界は、以前に導出された有限ランクKRR上の境界よりも厳密であり、同等の結果とは異なり、任意の正則化パラメータに対しても有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:00:34 GMT)
Exploring Physical Latent Spaces for High-Resolution Flow Restoration [22.9] 偏微分方程式(PDE)を用いた物理シミュレーションによる深部ニューラルネットワークモデルの訓練について検討する。
従来の研究とは対照的に、シミュレーション空間の自由度をニューラルネットワークが使用するツールとして純粋に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:55:59 GMT)
Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning [22.8] 大型言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクを実行する上で、Chain-of-Thoughtの恩恵を受ける。
CoTはモデルがより包括的な推論プロセスを生成することを可能にするが、中間的推論ステップに重点を置くことは、必然的に幻覚や累積エラーをもたらす可能性がある。
本研究では,自然言語に基づく帰納的推論形式であるNatural Programを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:48:22 GMT)
OCU-Net: A Novel U-Net Architecture for Enhanced Oral Cancer
Segmentation [22.7] 本研究は,口腔癌検出専用のU-NetイメージセグメンテーションアーキテクチャであるOCU-Netを提案する。
OCU-Netは、Channel and Space Attention Fusion (CSAF)モジュールのような高度なディープラーニングモジュールを組み込んでいる。
本研究で用いた2つのデータセットの口腔癌セグメンテーションにおいて,これらのモジュールの組み込みは優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:25:19 GMT)
Towards Stable Backdoor Purification through Feature Shift Tuning [22.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)がバックドア攻撃に弱いことが広く知られている。
本稿では,最も一般的かつ容易に配置可能なバックドアディフェンスであるファインチューニングから始める。
チューニングに基づくバックドア浄化手法であるFeature Shift Tuning (FST)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:25:32 GMT)
On Data Fabrication in Collaborative Vehicular Perception: Attacks and
Countermeasures [22.3] コネクテッド・自動運転車(CAV)の知覚能力を大幅に向上させる協調的知覚は、潜在的なセキュリティリスクをもたらす。
本研究では,攻撃者が悪質なデータを被害者に提供し,その知覚結果を妨害する各種リアルタイムデータ作成攻撃を提案する。
我々の攻撃は、高忠実度シミュレーションシナリオにおいて86%以上の高い成功率を示し、実世界の実験で実現可能である。
本研究では、良性車両が悪質な製造を共同で明らかにできる系統的異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:48:40 GMT)
Can GPT-4 Replicate Empirical Software Engineering Research? [21.9] 実運用システムに関する実証的なソフトウェアエンジニアリング研究は、実践者や研究者にとっても、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの理解を深めている。
しかし、生産システムのごく一部しか研究されておらず、この研究の影響を限定している。
GPT-4のような大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学と科学関連のタスクの両方に取り組むことを約束しているので、これらのモデルは経験的ソフトウェア工学の研究を民主化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:27:23 GMT)
PPT: Token Pruning and Pooling for Efficient Vision Transformers [21.8] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンの分野で強力なモデルとして登場し、様々なビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを提供している。
高計算複雑性は、現実のシナリオにおける実践的応用に重大な障壁をもたらす。
異なる層におけるこれらの2種類の冗長性に適応的に対処するトークン・プルーニング・プーリング・トランスフォーマー(PPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:55:11 GMT)
TransRadar: Adaptive-Directional Transformer for Real-Time Multi-View
Radar Semantic Segmentation [21.7] 本稿では,レーダデータの多入力融合を用いたレーダシーンのセマンティックセマンティックセマンティクスへの新しいアプローチを提案する。
提案手法であるTransRadarは,CARRADAとRADIalのデータセット上で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:59:05 GMT)
Adaptive Chameleon or Stubborn Sloth: Revealing the Behavior of Large
Language Models in Knowledge Conflicts [21.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の知識衝突時の行動に関する包括的かつ制御された最初の調査について述べる。
LLMは, パラメトリックメモリと矛盾しても, 外部の証拠に対して高い受容性を有することが判明した。
一方、LCMは、外部証拠がパラメトリックメモリと整合した情報を含む場合、強い確証バイアスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:47:41 GMT)
Bag of Tricks for Fully Test-Time Adaptation [21.3] 本稿では, バッチ正規化, ストリームリバランシング, 信頼性サンプル選択, ネットワーク信頼度校正など, 選択したTTA手法の分類について述べる。
我々は、精度、計算能力、複雑さの間のテクニックによって引き起こされるトレードオフに光を当てた。
また、技術を組み合わせる際に生じる相乗効果を明らかにし、新しい最先端の結果を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:28:09 GMT)
Normalizing Flow Ensembles for Rich Aleatoric and Epistemic Uncertainty
Modeling [21.1] そこで本研究では,アレータティック不確実性のモデル化における最先端技術である正規化フロー(NF)のアンサンブルを提案する。
アンサンブルは固定されたドロップアウトマスクのセットで作られ、別個のNFモデルを作るよりも安価である。
本研究では,NFsの特異な構造,基底分布を利用して,試料に依存することなくアレータティック不確かさを推定する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:32:35 GMT)
Intelligent machines work in unstructured environments by differential
neural computing [20.7] 経験的ニューラルネットワークに基づくインテリジェントマシンの知覚信号差分処理と学習方法を提案する。
機械刺激の増幅 (>720%) や適応 (50%) などの非構造的環境情報の処理において, 人間のような能力を得ることに成功した。
この手法はまた、知的機械の2つの典型的な応用、すなわち物体の把握と自律運転において、優れたスケーラビリティと一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:07:46 GMT)
Maintaining Plasticity in Continual Learning via Regenerative
Regularization [20.6] 連続学習において、可塑性とは、エージェントが新しい情報に迅速に適応できる能力を指す。
損失関数 L2 を初期パラメータに対して正規化することにより,可塑性を維持するための簡単な手法 L2 Init を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:26:32 GMT)
MIMO-NeRF: Fast Neural Rendering with Multi-input Multi-output Neural
Radiance Fields [20.6] 放射場(NeRF)は、新規なビュー合成のための印象的な結果を示している。
これらは、単出力単出力多層パーセプトロン(SISO)の反復的な使用に依存し、3次元座標とビュー方向をサンプルワイズで色と体積密度にマッピングする。
我々は、SISOをaSuperviseに置き換え、グループワイズでマッピングを行うことにより、動作数を削減できるマルチインプットマルチアウトプットNeRF(MIMO-NeRF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:33:05 GMT)
Generalized Convergence Analysis of Tsetlin Machines: A Probabilistic
Approach to Concept Learning [20.5] 本稿では,Tsetlinオートマトンに基づく機械学習アルゴリズムの総合収束解析について述べる。
本稿では,確率論的概念学習(PCL, Probabilistic Concept Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々は、任意の節$C_k$に対して、PCLが0.5p_k1$のときにリテラルの結合に収束することを確認する理論的証明を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:21:41 GMT)
Conditional Instrumental Variable Regression with Representation
Learning for Causal Inference [20.5] 本稿では,観測データから因果効果を推定する上での課題について考察する。
本稿では,非保守的共同設立者からの共起バイアスを解消し,観察された共同設立者のバランスをとるために,共起バランス表現学習(CBRL.CIV)による非線形回帰を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:08:09 GMT)
Public verifiable measurement-only blind quantum computation based on
entanglement witnesses [20.2] 測定専用ブラインド量子計算のための公開検証プロトコルを提案する。
任意の状態と2色グラフのグラフ状態の間の忠実度を推定する。
我々のプロトコルは、他のランダムクライアントが公開検証を実行できるようにすることで、真の意味においてパブリック検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:16:15 GMT)
Low-Resource Languages Jailbreak GPT-4 [20.0] 我々の研究は、AIの安全性トレーニングと大規模言語モデル(LLM)のリピートという、言語横断的な脆弱性を明らかにします。
AdvBenchmarkでは、GPT-4は安全でない翻訳された入力に関わり、ユーザを有害な目標の79%に導く実行可能なアイテムを提供する。
他のハイ/ミッドリソース言語は攻撃成功率を著しく低くしているため、言語間の脆弱性は主に低リソース言語に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:30:56 GMT)
A Neural Scaling Law from Lottery Ticket Ensembling [19.9] Sharma & Kaplan は MSE の損失が $N-alpha$, $alpha=4/d$ として崩壊すると予測した。
単純な1D問題は、それらの予測と異なるスケーリング法(alpha=1$)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:58:33 GMT)
Set-Type Belief Propagation with Applications to Poisson Multi-Bernoulli
SLAM [19.6] 確率伝播(BP)は、確率変数の近辺確率密度を効率的に計算するための有用な確率的推論アルゴリズムである。
本稿では,各 RFS が未知の要素数を持つ RFS の列上に定義された因子グラフに対するBP ルールを開発する。
提案手法の有効性を実証するため, SLAM の PMB フィルタに適用し, 新しい BP マッピング, SLAM, マルチターゲット追跡, 同時局所化・追跡フィルタを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:43:57 GMT)
VENOM: A Vectorized N:M Format for Unleashing the Power of Sparse Tensor
Cores [19.3] 本稿では,ディープラーニングルーチンのための高性能スパースライブラリであるSpathaが,cuBLASの最大37倍の高速化を実現していることを示す。
また, 現代の変圧器において, V:N:Mと高間隔比のスパシフィケーションが可能であり, 精度の低下がほとんど, ほとんどない2次プルーニング手法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:08:26 GMT)
Lumos: Heterogeneity-aware Federated Graph Learning over Decentralized
Devices [19.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、現実世界のネットワークアプリケーションやシステムに広くデプロイされている。
本稿では,教師付き学習と教師なし学習をサポートするLumosという,初の連合型GNNフレームワークを提案する。
クライアント毎に構築したツリーに基づいて,多目的学習を支援するために,分散型ツリーベースGNNトレーナーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:55:55 GMT)
Sampling Multimodal Distributions with the Vanilla Score: Benefits of
Data-Based Initialization [19.2] Hyv"arinen氏は、データから分布を学ぶ方法として、バニラスコアマッチングを提案した。
実験的な分布において, 早期停止を伴うランゲヴィン拡散を証明し, データから推定したスコア関数上で実行することで, 自然マルチモーダル分布の生成に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:06:59 GMT)
Communication Over Entanglement-Breaking Channels With Unreliable
Entanglement Assistance [18.9] 絡み合い支援は通信速度を大幅に向上させることができる。
しかし、その世代は失敗に影響を受けやすい。
絡み合い支援と無支援コーディングの組み合わせが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:04:54 GMT)
SNIP: Bridging Mathematical Symbolic and Numeric Realms with Unified
Pre-training [18.9] シンボリック・数値統合型事前学習であるSNIPを導入し,シンボルドメインと数値ドメインの対比学習を併用する。
我々は,記号-数学的特性予測や数値-記号方程式の発見など,多種多様なタスクに対するSNIPの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:32:44 GMT)
EGraFFBench: Evaluation of Equivariant Graph Neural Network Force Fields
for Atomistic Simulations [18.9] 等変グラフニューラルネットワーク力場(EGraFF)は、原子系の複雑な相互作用をモデル化する上で大きな可能性を示している。
ここでは、6つのEGraFFアルゴリズムの体系的なベンチマークを行い、それらの能力と限界を現実的な原子論シミュレーションのために理解する。
エネルギーや力の誤差が低い場合には、原子構造の安定的あるいは信頼性の高いシミュレーションや忠実な複製は保証されない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:49:00 GMT)
Fill in the Blank: Exploring and Enhancing LLM Capabilities for Backward
Reasoning in Math Word Problems [18.7] 後方推論は数学用語の問題では 比較的未発見です
4つのSOTA LLMにおける前方推論と比較して,後方推論におけるモデルの精度は著しく低下した。
PAL-Tools はプログラム支援 LLM のアイデアを組み合わせて,外部の解法で解ける方程式の集合を生成し, 作業確認は, 前方方向の精度の高い自然検証器の可用性を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:03:06 GMT)
Formalizing Natural Language Intent into Program Specifications via
Large Language Models [18.6] 本稿では、非公式な自然言語形式的メソッドのポストコンディションを形式仕様に変換するために、インフォーマルな大規模言語モデルを活用する問題について述べる。
LLM4nl2postは実際に有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:55:45 GMT)
The Probabilistic Stability of Stochastic Gradient Descent [18.4] SGD(Gradient Descent)の安定性を特徴づけ、理解することは、ディープラーニングにおいて未解決の問題である。
本稿では,SGD の $textitprobabilistic stability$ を定義するために,確率$条件における $textitconvergence を用いることを提案する。
得られた位相図は、下層の指数がうるさいとき、SGDがニューラルネットワークの低ランクサドルを好むことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:56:51 GMT)
The Empty Signifier Problem: Towards Clearer Paradigms for
Operationalising "Alignment" in Large Language Models [18.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における「アライメント」の概念を,ポスト構造主義社会政治理論のレンズを通して論じる。
1) モデル行動のどの次元が重要か,2) 意味と定義がこれらの次元にどのように分類されるか,といったことを議論する枠組みを提案する。
透明性と批判的評価の文化を育成し,LLMと人間集団の整合性の複雑さをコミュニティがナビゲートするのを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:02:17 GMT)
Hierarchical Evaluation Framework: Best Practices for Human Evaluation [17.9] NLPハマーにおける広く受け入れられている評価基準の欠如は、異なるシステム間での公正な比較と、普遍的な評価基準の確立である。
我々は,NLPシステムの性能をより包括的に表現するための,独自の階層的評価フレームワークを開発した。
今後の課題として,NLPシステムの評価を行う上で,提案するフレームワークの時間節約効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:46:02 GMT)
Secure and Effective Data Appraisal for Machine Learning [17.8] 本稿では,データ選択を実践する革新的な手法を提案する。
提案手法はトランスフォーマーモデルとNLP/CVベンチマークを用いて評価する。
対象モデルの直接的MPCに基づく評価と比較して,本手法は,選択したデータを用いたトレーニングにおいて,数千時間から数十時間までの要時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:52:57 GMT)
PuzzleFusion: Unleashing the Power of Diffusion Models for Spatial
Puzzle Solving [17.8] 本稿では,空間パズル解決のための拡散モデルに基づくエンドツーエンドのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
驚くべき発見は、拡散モデルを用いることで、条件生成プロセスとしてこれらの困難な空間パズルタスクを効果的に解決できるということである。
エンド・ツー・エンドのニューラル・システムの学習を可能にするため,本論文では,地軸配置による新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:29:43 GMT)
On Simultaneous Information and Energy Transmission through Quantum
Channels [17.3] 量子チャネルのキャパシティ・パワー関数は、非アシストプロトコルとプライベートプロトコルの両方において、凹凸であることを示す。
いくつかの標準チャネルモデルに対して,これらの特性を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:00:47 GMT)
Improved Algorithms for Adversarial Bandits with Unbounded Losses [17.3] UMAB-NN と UMAB-G は,それぞれ非負と一般の非有界損失の2つのアルゴリズムである。
非負の非有界損失に対して、UMAB-NNは、一様探索なしで適応的かつスケールの自由な後悔を初めて達成する。
我々のアルゴリズムは、無拘束の損失を処理する既存のアルゴリズムを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:44:31 GMT)
Stack Attention: Improving the Ability of Transformers to Model
Hierarchical Patterns [17.1] スタックアテンションは標準的なアテンションと類似しているが,構文的な監督を必要としない構文の潜在モデルで示している。
本稿では,制約パラメータ予算の下での自然言語モデリングにおいてスタックアテンションがより効果的であることを示し,機械翻訳の結果を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:18:06 GMT)
Exploring Model Learning Heterogeneity for Boosting Ensemble Robustness [17.1] ディープニューラルネットワークアンサンブルは、複雑な学習タスクの一般化性能を改善する可能性を秘めている。
本稿では,高いアンサンブル多様性を有するヘテロジニアス深層アンサンブルの形式解析と経験的評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:47:25 GMT)
Alternating Updates for Efficient Transformers [16.8] AltUp(AltUp)は、計算負担を伴わずにモデルの容量を増大させるシンプルな実装方法である。
ベンチマークトランスモデルと言語タスクに関する実験は、AltUpの一貫性のある有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:40:41 GMT)
CAMEO: A Causal Transfer Learning Approach for Performance Optimization
of Configurable Computer Systems [16.8] 環境変化下での因果予測の不変性を同定する手法であるCAMEOを提案する。
MLperf深層学習システム,ビデオ分析パイプライン,データベースシステムにおいて,最先端の最適化手法に対する大幅な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:27:53 GMT)
Blending Imitation and Reinforcement Learning for Robust Policy
Improvement [16.6] イミテーション学習(Imitation Learning, IL)は、オークルを用いてサンプル効率を向上させる。
RPIはILの強みを生かし、オラクルクエリを使って探索を容易にする。
RPIは多様なブラックボックスのオラクルから学習し、改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:55:54 GMT)
Eye Fairness: A Large-Scale 3D Imaging Dataset for Equitable Eye
Diseases Screening and Fair Identity Scaling [16.5] 3つの眼疾患を対象とする眼フェアネスデータセット(HarvardEF)を紹介した。
我々のデータセットには、年齢、性別、人種、民族、好みの言語、婚姻状況の6つの属性を持つ2Dファウンス写真と3D光学トモグラフィースキャンの両方が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:44:35 GMT)
Abusing Images and Sounds for Indirect Instruction Injection in
Multi-Modal LLMs [16.4] マルチモーダルLLMにおける間接的プロンプトおよびインジェクションインジェクションに画像と音をどのように利用できるかを示す。
攻撃者は、プロンプトに対応する敵の摂動を生成し、それを画像またはオーディオ記録にブレンドする。
ユーザが画像またはオーディオに関する(修正されていない、良心的な)モデルを尋ねると、摂動はモデルを操り、攻撃者長文を出力し、/またはその後のダイアログを攻撃者の指示に従うようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:03:10 GMT)
Learning Interpretable Deep Disentangled Neural Networks for
Hyperspectral Unmixing [16.0] 非線形性および終端変動を考慮した高スペクトルアンミックスのための新しい解釈可能な深層学習法を提案する。
モデルは、バックプロパゲーションを使用してエンドツーエンドに学習され、セルフ教師付き戦略を使用してトレーニングされる。
合成および実データを用いた実験結果から,提案手法の性能が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:21:37 GMT)
Learning Class-Specific Spectral Patterns to Improve Deep Learning Based
Scene-Level Fire Smoke Detection from Multi-Spectral Satellite Imagery [15.9] 本稿では,マルチスペクトル衛星画像からクラス固有のスペクトルパターンを自動的に学習するインプット(Integration, InAmp)と呼ばれるDLモジュールを提案する。
実験の結果,InAmpモジュールはCNNモデルの煙煙検出精度を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:47:17 GMT)
Locally Invariant Explanations: Towards Stable and Unidirectional
Explanations through Local Invariant Learning [15.9] 不変リスク最小化原理に着想を得たモデル非依存的局所説明法を提案する。
我々のアルゴリズムは、訓練が簡単で効率的であり、サイド情報にアクセスすることなく、ブラックボックスの局所的な決定のための安定した入力機能を確認することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:58:09 GMT)
Seeing is not Believing: An Identity Hider for Human Vision Privacy
Protection [15.9] 人間の視覚保護に有効なアイデンティティ隠蔽器を提案する。
顔認証装置の識別を許可しながら、外観を大きく変えて身元を視覚的に隠すことができる。
提案したID隠蔽装置は、プライバシー保護と識別可能性保護に優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:02:02 GMT)
OneAdapt: Fast Adaptation for Deep Learning Applications via
Backpropagation [15.8] ビデオやLiDARフィードのオブジェクト検出など、ストリーミングメディアデータに対するディープラーニング推論が、今やユビキタスになっている。
これらのアプリケーションは一般的に、ディープニューラルネットワーク(DNN)を実行するために、高忠実度データと広範なGPUリソースを集めるために、大きなネットワーク帯域幅を必要とする。
本稿では,3つの要件を同時に満たすOneAdaptについて述べる。最小限のGPUや帯域幅のオーバーヘッドで構成を適応すること,データがどのように最終的なDNNの精度に影響するかに基づいて,ほぼ最適に決定すること,さまざまな構成ノブに対して実施すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:36:03 GMT)
Robust Offline Reinforcement Learning -- Certify the Confidence Interval [15.5] ランダムな平滑化でオフラインでポリシーのロバスト性を証明するためのアルゴリズムを開発する。
異なる環境における実験により,アルゴリズムの正確性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:28:21 GMT)
Image Clustering via the Principle of Rate Reduction in the Age of
Pretrained Models [15.3] 本稿では,大規模事前学習モデルの強力な特徴表現を利用した画像クラスタリングパイプラインを提案する。
パイプラインは、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet-1kなどの標準データセットでうまく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:37:54 GMT)
Improved Inference of Human Intent by Combining Plan Recognition and
Language Feedback [14.9] 人と効果的に対話するには、ロボットは人間の行動の騒々しい観察から人間の計画と目標を認識する必要がある。
計画とゴール認識に関するこれまでの研究は、階層的なタスクネットワークを使用してアクター/人間をモデル化してきた。
目的認識のための対話(D4GR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:13:29 GMT)
Is Simple Uniform Sampling Effective for Center-Based Clustering with
Outliers: When and Why? [14.8] 本稿では,3つの中心型クラスタリングを外乱問題で解くための簡易な一様サンプリングフレームワークを提案する。
我々の分析は、以前の(一様で非一様)サンプリングに基づく考え方と根本的に異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:59:09 GMT)
LXL: LiDAR Excluded Lean 3D Object Detection with 4D Imaging Radar and
Camera Fusion [14.5] 本稿では,カメラ上の「サンプリング」ビュー変換戦略と4次元イメージングレーダ融合による3次元物体検出について検討する。
画像深度とレーダ情報を導入して「サンプリング」戦略を強化することにより、より正確なビュー変換を行うことができることを示す。
VoD と TJ4DRadSet データセットの実験により,提案手法はベルやホイッスルを使わずに,最先端の3Dオブジェクト検出手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:07:26 GMT)
TRAM: Benchmarking Temporal Reasoning for Large Language Models [14.3] 10個のデータセットからなる時間的推論ベンチマークであるTRAMを紹介する。
一般的な大言語モデル(LLM)を用いて広範囲な評価を行う。
以上の結果から,これらのモデルが時間的推論タスクにおいて,人間のパフォーマンスに追随していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:54:02 GMT)
GNNX-BENCH: Unravelling the Utility of Perturbation-based GNN Explainers
through In-depth Benchmarking [14.1] 本稿では,GNNの摂動に基づく説明可能性に関するベンチマーク研究を行う。
ノイズの優れた有効性と安定性を示す手法を同定する。
本研究は、GNNの分野におけるステークホルダーに、最先端の説明可能性手法の包括的理解を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:42:44 GMT)
CausalTime: Realistically Generated Time-series for Benchmarking of
Causal Discovery [14.1] 本研究では,実データに非常によく似た時系列を生成するためのCausalTimeパイプラインを紹介する。
パイプラインは、特定のシナリオにおける実際の観察から始まり、一致するベンチマークデータセットを生成する。
実験では, 定性的, 定量的な実験を行い, 既存のTSCDアルゴリズムのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:29:19 GMT)
An empirical study of ChatGPT-3.5 on question answering and code
maintenance [14.0] ChatGPTがプログラマを置き換え、ジョブを廃止するかどうかという懸念が高まっている。
そこで我々は,ChatGPTとプログラマの質問応答とソフトウェア保守を系統的に比較するための実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:48:32 GMT)
Can Large Language Models Provide Security & Privacy Advice? Measuring
the Ability of LLMs to Refute Misconceptions [13.9] 大規模言語モデル(LLM)が信頼できる情報ソースとして最近登場した。
一般大衆が抱いている一般的なS&Pの誤解を解消する能力を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:54:29 GMT)
Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk
Estimator Approach [13.9] 本稿では,Deep RLSとDeep EASIというタスクベースの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繰り返しをディープニューラルネットワークの層に変換し、効率的なソース信号推定を可能にする。
性能をさらに向上するために、我々は、スタインの非バイアスリスク推定器(SURE)に基づく代理損失関数を用いた、これらの深層無ロール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） (Tue, 3 Oct 2023 02:10:27 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning Based on Representational
Communication for Large-Scale Traffic Signal Control [13.8] 交通信号制御(TSC)は、インテリジェント交通システムにおいて難しい問題である。
大規模TSCのための通信ベースのMARLフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークでは、各エージェントがメッセージのどの部分を誰に"送信"するかを指示する通信ポリシーを学習することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:06:51 GMT)
Reinforcement Learning from Automatic Feedback for High-Quality Unit
Test Generation [13.7] 大規模言語モデル(LLM)は、テストケースの自動生成を含むコード生成で人気を集めている。
LLMは、多くの場合、大量の公開コードでトレーニングされ、ベストプラクティスに従わないテストケースを含む。
RLSQM(Reinforcement Learning from Static Quality Metrics)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） (Tue, 3 Oct 2023 18:48:31 GMT)
MarineDet: Towards Open-Marine Object Detection [13.6] オープンマリン物体検出(OMOD: Open-marine object detection)は、多種多様で目に見えない海洋物体を検知し、分類と局所化を同時に行うために必要である。
我々は、事前訓練を通じて共同視覚テキスト意味空間を定式化し、その後、海洋固有の訓練を行い、航空から海への知識伝達を実現する。
実験により、既存のジェネラリストや専門オブジェクト検出アルゴリズムよりも、MarineDetの方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:13:42 GMT)
Splitting the Difference on Adversarial Training [13.5] 敵の訓練は 敵の例に対する 最も効果的な防御の1つです
本研究では、各クラスの摂動例を学習対象の別クラスとして扱うことにより、根本的に異なるアプローチをとる。
この分割は学習するクラスの数を2倍にするが、同時に決定境界を大幅に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:09:47 GMT)
Finite-Time Analysis of Whittle Index based Q-Learning for Restless
Multi-Armed Bandits with Neural Network Function Approximation [13.3] 本稿では,ニューラルネットワーク関数近似を用いたRMABのためのWhittleインデックスに基づくQラーニングアルゴリズムであるNeural-Q-Whittleを提案する。
深層Q-ラーニングの実証的な成功にもかかわらず、Neural-Q-Whittleの非漸近収束速度は未だ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:34:21 GMT)
On Accelerating Diffusion-Based Sampling Process via Improved
Integration Approximation [12.9] 拡散に基づく生成モデルをサンプリングする一般的なアプローチは、常微分方程式(ODE)を解くことである。
改良された積分近似(IIA)を用いて特定の係数を最適化することにより、人気のあるODEベースのサンプリングプロセスの高速化を検討する。
また,IIA-EDM,IIA-DDIM,IIA-DPM-rを用いて,FIDスコアを従来よりも大幅に向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:35:05 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Interactive Search with
Sentence-level Feedback [12.7] 対話型検索は、ユーザからのインタラクションフィードバックを取り入れることで、より良いエクスペリエンスを提供することができる。
既存の最先端(SOTA)システムは、相互作用を組み込むために強化学習(RL)モデルを使用している。
しかしそのようなフィードバックには、広範囲なRLアクションスペース探索と大量の注釈付きデータが必要である。
この研究は、新しいディープQラーニング(DQ)アプローチであるDQrankを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:45:21 GMT)
Instance Needs More Care: Rewriting Prompts for Instances Yields Better
Zero-Shot Performance [12.7] PRoMPTdは、個々のテストインプットのタスクプロンプトを、より具体的で曖昧で完全なものに書き換えるアプローチである。
PRoMPTdは算術演算や論理的推論,コード生成などを含む8つのデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:51:34 GMT)
Nash Regret Guarantees for Linear Bandits [12.5] 我々は,Nashが$Oleft(sqrtfracdnuT log(T |X|)right)$を後悔するアルゴリズムを開発した。
さらに、アームの集合 X$ が必ずしも有限ではない線形バンドイットのインスタンスに対処すると、ナッシュ後悔の上限 $Oleft( fracdfrac54nufrac12sqrtT log(T)right)$ が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:58:10 GMT)
Data Cleaning and Machine Learning: A Systematic Literature Review [12.5] 我々は,2016年から2022年の間に公刊された論文を包括的に体系的な文献レビューを行う。
我々は機械学習(ML)におけるさまざまな種類のデータクリーニング活動を特定する。
我々のレビューでは、さらなる拡張が可能な多くの有望なデータクリーニング技術に注目している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:13:23 GMT)
CoralVOS: Dataset and Benchmark for Coral Video Segmentation [12.4] 第1図で示すような大規模サンゴビデオセグメンテーションデータセット(textbfCoralVOS)を提案する。
我々はCoralVOSデータセットで、最新の6つの最先端ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)アルゴリズムを含む実験を行いました。
その結果,セグメンテーション精度がさらに向上する可能性がまだ高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:45:37 GMT)
Selective Scene Text Removal [12.0] シーンテキスト削除(STR)は、シーン画像中のテキスト領域を削除する画像変換タスクである。
本稿では,ユーザが指定したターゲット単語のみを除去する,選択シーンテキスト削除(SSTR)という新しいタスク設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:05:03 GMT)
Generative Autoencoding of Dropout Patterns [12.0] 本稿では,デ暗号オートエンコーダと呼ばれる生成モデルを提案する。
本モデルでは,各データポイントに一意なランダムドロップアウトパターンを割り当てる。
次に、オートエンコーダをトレーニングして、このパターンを符号化する情報として、対応するデータポイントを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:54:13 GMT)
On Representation Complexity of Model-based and Model-free Reinforcement
Learning [11.8] 回路複雑性の文脈におけるモデルベースおよびモデルフリー強化学習(RL)の表現複雑性について検討した。
理論的には、その基底となる遷移関数と報酬関数が、大きさの一定深さの回路で表現できるような、幅広い種類のMDPが存在することを証明している。
近似誤差に注意を向け、複雑性理論への接続を構築することによって、モデルベースのアルゴリズムが、新しい表現複雑性の観点からモデルフリーアルゴリズムよりも、なぜサンプルの複雑さを楽しむのかというユニークな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:01:58 GMT)
AXNav: Replaying Accessibility Tests from Natural Language [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は、UIの自動化を含む様々なタスクに使用されている。
本稿では,自然言語ベースのアクセシビリティテストワークフローの要件について検討する。
手動アクセシビリティテスト(例えばVoiceOver''のショー検索)を入力として、LLMとピクセルベースのUI理解モデルを組み合わせてテストを実行するシステムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:37:58 GMT)
Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity [11.8] ダイナミックスパーストレーニング(DST)法は、スパースニューラルネットワークトレーニングにおいて最先端の結果を達成する。
本研究では, 粒度の細かい構造N:M空間の変種を学習するために, スパース・ツー・スパースDST法であるStructured RigLを提案する。
我々は、オンライン推論のためのCPU上の実世界のタイミングを、同等の密度/非構造化のスパース層よりも90%の間隔で3.6x/2倍高速に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:10:07 GMT)
Square-root regret bounds for continuous-time episodic Markov decision
processes [11.6] 有限水平エピソード設定における連続時間マルコフ決定過程(MDP)の強化学習について検討した。
本稿では,反復値と高信頼度境界に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:50:59 GMT)
Synthetic CT Generation via Variant Invertible Network for All-digital
Brain PET Attenuation Correction [11.4] 減衰補正(AC)は, アーティファクトフリーで定量精度の高いポジトロン放射トモグラフィ(PET)画像の生成に不可欠である。
本稿では,脳PET画像における非減衰補正PET画像から,深層学習を用いて連続的に評価されたCT画像を生成するPET AC法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:38:52 GMT)
Dimensions of Disagreement: Unpacking Divergence and Misalignment in
Cognitive Science and Artificial Intelligence [11.2] 人工エージェントの普及により、人間と人工エージェントの相違を管理する必要性が高まっている。
心理学における過去の研究は、2つのエージェントが同じ対象の異なる評価を形成するとして、しばしば意見の相違を生んでいるが、エージェントがその対象をどう表現するかの相違から意見の相違が生じることもある。
ばらつきと不一致がどう相互作用するかを理解することは、様々な種類のエージェント間の効果的な協調を促進する鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:40:56 GMT)
Deep Operator Learning Lessens the Curse of Dimensionality for PDEs [11.2] 本稿では, DNN を用いたバナッハ空間上のリプシッツ演算子学習の一般化誤差と様々な PDE 解演算子への応用を推定する。
データ分布や演算子構造を軽度に仮定すると、深層演算子学習はPDEの離散化分解能に緩やかに依存する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:58:20 GMT)
Online POMDP Planning with Anytime Deterministic Guarantees [11.2] 不確実性の下での計画は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いて数学的に定式化できる
POMDPの最適計画を見つけるには計算コストがかかり、小さなタスクにのみ適用可能である。
簡便な解と理論的に最適な解との決定論的関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:40:38 GMT)
Causality-Aided Trade-off Analysis for Machine Learning Fairness [11.1] 本稿では,機械学習パイプラインにおける公平度パラメータと他の重要な指標とのトレードオフを解析するための原理的手法として因果解析を用いる。
本稿では、正確な因果発見を容易にするためのドメイン固有最適化と、確立された因果推論手法に基づくトレードオフ解析のための統一されたインターフェースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:41:29 GMT)
Hierarchical Concept Discovery Models: A Concept Pyramid Scheme [11.1] この研究は、アンテホック解釈可能性、特に概念ボトルネックモデル(CBM)をターゲットにしている。
私たちのゴールは、人間の理解可能な概念に関して、高度に解釈可能な意思決定プロセスを認めるフレームワークを設計することです。
この枠組みの中では、概念情報は全体像と一般的な非構造化概念との類似性にのみ依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:57:31 GMT)
Large Language Models for Test-Free Fault Localization [11.1] テストカバレッジ情報なしでバグの行を特定できる言語モデルに基づくフォールトローカライズ手法を提案する。
5億5000万、60億、160億のパラメータを持つ言語モデルを、手作業でキュレートされた小さなプログラムコーパスで微調整します。
実験により、LLMAOは最先端の機械学習フォールトローカライゼーション(MLFL)ベースラインを2.3%-54.4%改善し、トップ5の結果を14.4%-35.6%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:26:39 GMT)
Multi-Prompt Fine-Tuning of Foundation Models for Enhanced Medical Image
Segmentation [10.9] Segment Anything Model (SAM) は、自然画像セグメンテーションの革命的進歩を導入した強力な基礎モデルである。
本研究では,SAMのイメージ毎に複数のプロンプトをバンドルして処理する機能を活用した,新しい微調整フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:05:00 GMT)
Constructing Image-Text Pair Dataset from Books [10.9] 本稿では,デジタルアーカイブを機械学習に活用するための新しい手法を提案する。
実験では,古いフォトブックにパイプラインを適用し,画像とテキストのペアのデータセットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:23:28 GMT)
Preserving Phonemic Distinctions for Ordinal Regression: A Novel Loss
Function for Automatic Pronunciation Assessment [10.8] 回帰に基づくAPAモデルの学習のための音素コントラストオーディショナル(PCO)損失を提案する。
具体的には、MSE損失に音素識別正則化器を導入し、異なる音素カテゴリの特徴表現を遠方へ誘導する。
speechocean762ベンチマークデータセットで行った広範な実験結果から,本モデルの有効性と有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:05:37 GMT)
Graph Neural Network-based EEG Classification: A Survey [10.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、感情認識などのタスクの脳波の分類にますます使われている。
この話題に関する論文を網羅的に検索し、比較のためのいくつかのカテゴリを導出する。
以上の結果から,脳波分類に対するGNNベースのアプローチの出現傾向を要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:40:03 GMT)
A Parameter-Efficient Learning Approach to Arabic Dialect Identification
with Pre-Trained General-Purpose Speech Model [10.0] 我々は、アラビア方言識別(ADI)のためのGSMを条件にトークンレベルのラベルマッピングを開発する。
我々は,バニラ微調整により,ADI-17データセット上で最先端の精度を実現する。
本研究は、小さなデータセットを用いてアラビア方言を識別する方法を示し、オープンソースコードと事前訓練されたモデルで制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:45:25 GMT)
Hardness of the Maximum Independent Set Problem on Unit-Disk Graphs and
Prospects for Quantum Speedups [9.9] ライドバーグ原子配列は量子スピードアップの実証において主要な候補の一つである。
古典的解法を幅広く含む単位ディスクグラフ上での最大独立集合問題について検討する。
Union-Jackのような接続性を持つ準平面インスタンスは、最大数千のノードを数分で最適に処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:54:52 GMT)
Program Structure Aware Precondition Generation [9.9] コードから自然条件を推定するための新しい手法を提案する。
私たちの革新は、プログラム変換を通じて事前条件を推論するために、ターゲットメソッドの構造をシードとして活用することにあります。
実世界の87のプロジェクトにフレームワークを適用した18kのJava(メソッド、プレコンディション)ペアのデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:40:19 GMT)
fmeffects: An R Package for Forward Marginal Effects [9.8] FME(Forward marginal effect)は近年,汎用的で効果的なモデルに依存しない解釈法として導入されている。
RパッケージfmeffectsにおけるFMEのソフトウェア実装について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:24:51 GMT)
Backdiff: a diffusion model for generalized transferable protein
backmapping [9.8] BackDiffは、タンパク質のバックマッピング問題における一般化と信頼性を実現するために設計された新しい生成モデルである。
本手法は,エンド・ツー・エンドのトレーニングを容易にするとともに,リトレーニングを必要とせず,異なるタンパク質および多様なCGモデルを効率的にサンプリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:32:07 GMT)
ACE: A fast, skillful learned global atmospheric model for climate
prediction [9.8] 既存のMLベースの大気モデルは、気候予測には適していない。
本稿では,既存の100km大域大気モデルに対する機械学習エミュレータであるACEについて述べる。
10年間安定しており、明確な制約なしに柱の水分をほとんど保存し、基準モデルの気候を忠実に再現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:15:06 GMT)
appjsonify: An Academic Paper PDF-to-JSON Conversion Toolkit [9.7] appifyはPythonベースの学術論文用PDF-to-JSON変換ツールキットである。
複数のビジュアルベースの文書レイアウト分析モデルとルールベースのテキスト処理アプローチを使用してPDFファイルを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:19:40 GMT)
Intuitive or Dependent? Investigating LLMs' Robustness to Conflicting
Prompts [9.4] 提案手法は,プロンプトや記憶から正しい事実を識別する能力に着目し,LCMの動作を分類する決定スタイルと,2種類のロバスト性,事実的ロバスト性を定義する。
我々の研究は、7つのオープンソースおよびクローズドソース LLM に関する広範な実験から得られたもので、これらのモデルが誤解を招くプロンプトに対して非常に感受性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:16:36 GMT)
Faster and Accurate Neural Networks with Semantic Inference [9.4] 我々は、潜在表現における固有の冗長性を利用して、性能の低下に制限された計算負荷を削減する。
セマンティック推論(SINF)と呼ばれる新しいフレームワークは、オブジェクトが属するセマンティッククラスタを特定し、推論のためにそのセマンティッククラスタから抽出されたサブグラフを実行する。
識別能力スコア(DCS)と呼ばれる新しいアプローチでは、特定のセマンティッククラスタのメンバー間で識別可能なサブグラフを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:08:22 GMT)
De Novo Drug Design with Joint Transformers [9.3] デ・ノボの薬物設計には、新しい分子を同時に生成し、それらの標的特性を予測する必要がある。
本稿では,共有重み付き共同生成モデルにおいて,トランスフォーマーデコーダ,トランスフォーマーエンコーダ,および予測器を組み合わせたジョイントトランスフォーマを提案する。
ペナル化された対数的目的を持つモデルのトレーニングにより,分子生成における最先端の性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:09:15 GMT)
Video Transformers under Occlusion: How Physics and Background
Attributes Impact Large Models for Robotic Manipulation [9.2] 本稿では,物体物理特性が映像変換器の性能に与える影響について検討する。
我々はOccluManipについて紹介する。OccluManipは460,000件のオブジェクトの一貫性のある記録からなる実世界のビデオベースのロボットプッシュデータセットである。
本稿では,ビデオ・オクルージョン・トランスフォーマ(VOT)を提案する。ビデオ・オクルージョン・トランスフォーマ(VOT)はビデオ・トランスフォーマをベースとした汎用ネットワークで,全18のサブデータセットに対して平均96%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:35:49 GMT)
Improvement and Enhancement of YOLOv5 Small Target Recognition Based on
Multi-module Optimization [9.1] モデルの性能は、GhostNetベースの畳み込みモジュール、RepGFPNベースのネックモジュール最適化、CAとTransformerのアテンション機構、NWDによる損失関数の改善によって向上した。
改善されたモデルは、現実世界のアプリケーションテストにおいて、複雑なバックグラウンドと小さなターゲットを扱う上で、大きな優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:39:36 GMT)
PDP: Parameter-free Differentiable Pruning is All You Need [9.1] そこで本研究では,効率的な列車時プルーニング手法を提案する。
differentiable Pruning (PDP) - モデルのサイズ、精度、トレーニングコストの最先端性を提供する。
微分可能ではあるが、PDPの単純さと効率は、最先端のランダム/構造化/チャネルプルーニング結果を提供するのに十分な普遍性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:32:44 GMT)
Uncertainty Quantification in Inverse Models in Hydrology [9.0] 本研究では,ストリームフローと気象データから物理特性を復元する知識誘導確率逆モデリング手法を提案する。
我々は,河川流域特性を推定するための最先端の逆モデルと比較した。
我々のフレームワークはまた、逆モデルとフォワードモデルの両方の不確実性を定量化できるため、説明可能性の向上も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:39:21 GMT)
Double Equivariance for Inductive Link Prediction for Both New Nodes and
New Relation Types [9.0] 本稿では,新しいノードとテスト中の新しい関係型を予測するタスクを,二重帰納的リンク予測タスクとして定義する。
本稿では、学習ノードと関係から任意に新しいテストノードと関係へと誘導的に一般化できる関係の構造的表現を課すニューラルネットワークを提案する。
提案する2つのモデルの有効性を実世界の新しいベンチマークで実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:31:48 GMT)
Simulation-based Inference with the Generalized Kullback-Leibler
Divergence [8.9] 目的は、確率が暗黙的にのみ知られている場合の逆問題を解決することである。
本研究では,正規化された基底分布と学習比率を学習することで,両世界の長所を提供するハイブリッドモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:42:53 GMT)
FLEDGE: Ledger-based Federated Learning Resilient to Inference and
Backdoor Attacks [8.9] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のパーティ(あるいはクライアント)がプライベートデータを共有せずに、共同で機械学習モデルをトレーニングする分散学習プロセスである。
近年の研究では、FLに対する推論および中毒攻撃の有効性が示されている。
FLEDGEと呼ばれる台帳ベースのFLフレームワークは、当事者が行動に責任を負わせ、推論や毒殺攻撃を緩和するための合理的な効率性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:55:30 GMT)
Beyond Skin Tone: A Multidimensional Measure of Apparent Skin Color [8.9] 本論文は, コンピュータビジョンにおける皮膚の色を, 皮膚のトーンの1次元スケールを超えて測定することを目的とする。
次に,肌の色調と色調に依存した多次元肌色尺度を,公正度評価のために推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:10:02 GMT)
SimplePIM: A Software Framework for Productive and Efficient
Processing-in-Memory [8.8] PIM(Processing-in-Memory)パラダイムは、メモリチップ内で計算を実行することで、このボトルネックを軽減することを目的としている。
本稿では,実際のPIMシステムのプログラミングを支援するための新しいソフトウェアフレームワークSimplePIMを提案する。
We implement SimplePIM for the UPMEM PIM system and evaluation it on six major application。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:59:39 GMT)
Epidemic Learning: Boosting Decentralized Learning with Randomized
Communication [8.7] 本稿では,単純だが強力な分散学習(DL)アルゴリズムであるエピデミック学習(EL)を提案する。
EL はベースライン DL アルゴリズムよりも 1.6times $ で収束し、同じ通信量に対して 1.8% 高い精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:28:54 GMT)
Reasoning about Intuitionistic Computation Tree Logic [8.5] 計算木論理の直観的バージョンを定義する。
我々は CTL の固定点公理が直観論的な CTL では有効でないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:30:39 GMT)
How well does LLM generate security tests? [8.5] 開発者は生産性とソフトウェア品質を改善するために、しばしばサードパーティライブラリ(Lib)の上にソフトウェアを構築する。
こうした攻撃をサプライチェーン攻撃と呼び、2022年には742%増加した。
セキュリティテストを生成するためにChatGPT-4.0を使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:29:12 GMT)
Residual Scheduling: A New Reinforcement Learning Approach to Solving
Job Shop Scheduling Problem [8.4] ジョブショップスケジューリング問題(Job-shop scheduling problem、JSP)は、製造業などで広く使われている数学最適化問題である。
本稿では,FJSPの解法に対する残差スケジューリングという新しい手法を提案する。
20台のマシンで150以上のジョブ数を持つ50のインスタンスで49のギャップに到達しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:28:16 GMT)
Controlling Topic-Focus Articulation in Meaning-to-Text Generation using
Graph Neural Networks [8.3] グラフニューラルモデルを用いたトピック・フォーカス調音法(TFA)の3つの異なる手法を試行する。
グラフニューラルモデルにおけるノードアグリゲーションに関する新しい符号化手法を提案する。これは、隣接ノード情報を集約することで従来の符号化ではなく、深さ優先探索を用いてノード表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:51:01 GMT)
TWIZ: The Wizard of Multimodal Conversational-Stimulus [8.0] タスクウィザードチームであるTWIZのビジョン、課題、科学的貢献について、Alexa Prize TaskBot Challenge 2022で紹介する。
私たちのビジョンは、複雑な手作業の完了に向けてユーザーを誘導する便利な、マルチモーダルで、知識があり、魅力的なアシスタントとして、TWIZボットを構築することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:59:35 GMT)
Transforming Transformers for Resilient Lifelong Learning [8.0] 破滅的な記憶のない生涯学習(レジリエンス)は、ディープニューラルネットワークにとってオープンな問題である。
本研究では,視覚変換器(ViTs)のArtiHippoを,回復力のある生涯学習のために識別し,学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:22:29 GMT)
Parallelizing non-linear sequential models over the sequence length [8.0] 我々は,逐次モデルのGPU評価を最大3桁高速化する並列アルゴリズムを開発した。
17k時間サンプルを用いた長期連続分類問題において, Gated Recurrent Unit の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:10:58 GMT)
Learning Reliable Logical Rules with SATNet [8.0] 我々は、入力出力の例から基礎となるルールを学習する差別化可能なMaxSATソルバSATNetの上に構築する。
基礎的真理規則に対して有効な検証手法をいくつか導入する。
ストリームトランスフォーメーションとスドク問題に関する実験は、デコードされたルールが信頼性が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:14:28 GMT)
Machine learning assist nyc subway navigation safer and faster [7.9] 最短経路と最も安全な経路の両方を考慮して、プログラミングモデルを考案しています。
我々の評価は、様々な地下鉄駅のルート平均角誤差(RMSE)に基づいて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:31:21 GMT)
Backdoor Adjustment of Confounding by Provenance for Robust Text
Classification of Multi-institutional Clinical Notes [7.8] 薬物乱用に言及した臨床ノートのデータセットにおいて,テキスト分類のためのバックドア調整の有用性について検討した。
以上の結果から, バックドアの調整は, コンバウンディングシフトを効果的に軽減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:40:44 GMT)
Learning and reusing primitive behaviours to improve Hindsight
Experience Replay sample efficiency [7.8] 簡単なタスクを解くために以前に学習されたプリミティブな動作を利用する手法を提案する。
このガイダンスは、手動で設計されたカリキュラムによって実行されるのではなく、むしろ批評家ネットワークを使用して、提案されたアクションを使用するかどうかを各タイムステップで決定する。
提案手法を用いることで,提案手法の効率と計算時間の両方において,エージェントがより高速にポリシを学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:49:57 GMT)
RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor
Detection [7.8] チャネルシャッフル(RCS-YOLO)に基づく新しいYOLOアーキテクチャを提案する。
脳腫瘍データセット Br35H の実験的結果は,提案モデルが YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8 を超える速度と精度を示した。
提案したRCS-YOLOは,脳腫瘍検出タスクにおける最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:18:29 GMT)
Language Models Represent Space and Time [7.8] Llama-2モデルの3つの空間的データセット(世界,アメリカ,ニューヨーク)と3つの時間的データセット(歴史図形,アートワーク,ニュースヘッドライン)を解析した。
LLMが複数のスケールにわたる空間と時間の線形表現を学習することを発見した。
さらに、空間座標と時間座標を確実にエンコードする個々の空間ニューロンと時間ニューロンを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:06:52 GMT)
Extending CAM-based XAI methods for Remote Sensing Imagery Segmentation [7.7] 我々は,モデルの不確実性を測定するために,「エントロピー」に基づく新しいXAI評価手法とメトリクスを導入する。
本研究では,Entropyを用いて,対象クラス内の画素のセグメンテーションにおけるモデル不確実性を監視することがより適切であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:01:23 GMT)
Extraction of Medication and Temporal Relation from Clinical Text by
Harnessing Different Deep Learning Models [7.7] textbfMedTemプロジェクトは、BiLSTM-CRFやCNN-BiLSTMなどの先進的な学習構造を使用している。
CNN-BiLSTMは、i2b2-2009 臨床 NER タスクにおいて、精度、リコール、F1 スコアに対して 75.67, 77.83, 78.17 の BiLSTM-CRF モデルにわずかに勝っている。
BERT-CNNモデルは、マクロAvgを使用してP/R/F1の64.48、67.17、65.03の評価スコアも生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:37:22 GMT)
Security Weaknesses of Copilot Generated Code in GitHub [7.7] GitHub Copilotが生成したコードスニペットのセキュリティ脆弱性を分析して、実証的研究を行った。
公開プロジェクトからCopilotが生成した435のコードスニペットを特定しました。
次に、コードスニペット内のCommon Weaknession(CWE)インスタンスを特定するために、広範なセキュリティ分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:01:28 GMT)
ONNXExplainer: an ONNX Based Generic Framework to Explain Neural
Networks Using Shapley Values [7.6] ONNXExplainerは、ONNXエコシステムのShapley値を使用してニューラルネットワークを説明する汎用フレームワークである。
我々は、ニューラルネットワークの推論と説明のワンショット展開を可能にするだけでなく、メモリ消費を減らすことで効率を大幅に改善する独自の自動微分と最適化アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:10:02 GMT)
Evaluating Homomorphic Operations on a Real-World Processing-In-Memory System [7.5] ホモモルフィック暗号化は データのセキュリティとプライバシーのリスクを減らす 有望なアプローチだ
我々は、PIM(Processing-in-Memory)パラダイムを使用して、大規模なメモリ容量と頻繁なデータ移動要求を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:17:14 GMT)
FedLPA: Personalized One-shot Federated Learning with Layer-Wise
Posterior Aggregation [7.4] ローカルクライアントからグローバルモデルへのトレーニングされたニューラルネットワークのワンショットアグリゲーションは、研究者の間で人気を集めている。
我々はFedLPAという名前のレイヤーワイズ後アグリゲーションを用いたワンショットアグリゲーション手法を提案する。
以上の結果から,FedLPAは最先端の手法よりも学習性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:22:37 GMT)
ProtoNER: Few shot Incremental Learning for Named Entity Recognition
using Prototypical Networks [7.3] プロトタイプネットワークに基づくエンドツーエンドKVP抽出モデルを示す。
モデルの初期トレーニングに使用されるデータセットに依存しない。
ノイズを付加し、結果としてモデルの性能劣化を引き起こすような中間合成データ生成は行われない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:52:19 GMT)
Tuning Large language model for End-to-end Speech Translation [7.3] 本稿では,E2E-STタスクを最適化した大規模マルチモーダルモデルであるLSTを紹介する。
MuST-C 音声翻訳ベンチマークの実験結果は、En-De/En-Fr/En-Es 言語ペアの LST-13B BLEU スコアが 30.39/41.55/35.33 であり、以前のモデルを超え、新しい最先端技術を確立したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:43:50 GMT)
Probabilistic Weight Fixing: Large-scale training of neural network
weight uncertainties for quantization [7.2] 重み共有量子化は、大規模ニューラルネットワークにおける推論中のエネルギー消費を減らす技術として登場した。
本稿では、ベイズニューラルネットワーク(BNN)に基づく確率的枠組みと、どの重みをどのクラスタ中心に移動できるかを特定する変動緩和法を提案する。
DeiT-Tiny を用いた ImageNet では,最先端の量子化手法 Top-1 の精度が 1.6% 向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:53:34 GMT)
Score-based Data Assimilation for a Two-Layer Quasi-Geostrophic Model [7.2] 本研究は,新たなデータ同化手法であるスコアベースデータ同化(SDA)のスケーラビリティを,そのようなシステムで評価する。
メモリ消費と実行時間を大幅に削減することを目的としたスコアネットワークアーキテクチャの変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:34:27 GMT)
Structurally guided task decomposition in spatial navigation tasks [7.2] 我々は,人間のタスク分解の既存のモデルを拡張して,幅広い単純な計画問題を説明する。
以上の結果から,本フレームワークはオンライン実験の参加者のナビゲーション戦略を正確に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:27:30 GMT)
Learning Representations on the Unit Sphere: Investigating Angular
Gaussian and von Mises-Fisher Distributions for Online Continual Learning [7.1] 本稿では,新たな損失関数を備えたメモリベース表現学習手法を提案する。
提案手法は,タスク境界がぼやけた標準的な評価シナリオと現実的なシナリオの両方において,現状の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:43:50 GMT)
Learning to Represent Patches [7.1] 本稿では,パッチ表現の深層学習と意味意図のギャップを埋める新しい手法Pacherizerを紹介する。
Patcherizerは、構造化意図グラフ表現にグラフ畳み込みニューラルネットワークを使用し、意図シーケンス表現にトランスフォーマーを使用する。
実験では,全てのタスクにおける表現の有効性を実証し,最先端の手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:00:33 GMT)
Revisiting Fully Convolutional Geometric Features for Object 6D Pose
Estimation [7.1] 我々は、FCGF(Fully Convolutional Geometric Features)を再検討し、オブジェクトの6Dポーズ推定を調整し、最先端の性能を達成する。
FCGFはスパース畳み込みを採用し、コントラスト損失を最適化することにより、完全畳み込みネットワークを用いてポイントレベルの特徴を学習する。
我々は、損失と入力データ表現に重要な変更を加えることで、人気のあるベンチマークにおいて、最近の競合より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:30:26 GMT)
Efficient Bayesian inference using physics-informed invertible neural
networks for inverse problems [7.0] 物理インフォームド・インバータブルニューラルネットワーク(PI-INN)を利用したベイズ逆問題に対する革新的なアプローチを提案する。
PI-INNはベイズ逆問題に対して正確かつ効率的な生成モデルを提供し、抽出可能な後部密度推定をもたらす。
特定の物理インフォームドディープラーニングモデルとして、PI-INNの主要なトレーニング課題は独立性制約の強化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:11:35 GMT)
Interactive Greybox Penetration Testing for Cloud Access Control using
IAM Modeling and Deep Reinforcement Learning [6.9] IAM PE を検出するためのサードパーティサービスに対して,TAC と呼ばれる正確なグレーボックス浸透試験手法を提案する。
我々はまず,クエリから収集した部分情報に基づいて,TACが広範囲のIAM PEを検出可能なIAMモデリングを提案する。
IAM Vulnerableは, 最先端のホワイトボックスアプローチと比較して, 競合的に偽陰性率の低いIAM PEを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:03:41 GMT)
ATLASv2: ATLAS Attack Engagements, Version 2 [6.9] ATLASv2は、"ATLAS: A Sequence-based Learning Approach for Attack Investigation"に含まれる以前に生成されたデータセットに基づいている。
ATLASv2の主な貢献は、良質なシステムアクティビティと攻撃シナリオの統合を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:46:54 GMT)
A Dual Attentive Generative Adversarial Network for Remote Sensing Image
Change Detection [6.9] 本稿では,高分解能なリモートセンシング画像変化検出タスクを実現するために,二重注意生成対向ネットワークを提案する。
DAGANフレームワークは、85.01%がIoU、91.48%がF1スコアであり、LEVIRデータセットの先進的な手法よりもパフォーマンスが良い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:26:27 GMT)
Pretrain, Prompt, and Transfer: Evolving Digital Twins for Time-to-Event
Analysis in Cyber-physical Systems [6.8] デジタル双極子(DT)は、CPSの開発、保守、安全かつ安全な運用を支援する効率的な方法として機能することが広く受け入れられている。
しかし、CPSは、新しい機能や更新機能によって頻繁に進化し、対応するDTをCPSと同期させるように要求する。
DTの進化に不確実性を考慮したトランスファー学習を応用した PPT という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:58:53 GMT)
Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable
Autonomous Driving [6.7] 大規模言語モデル(LLM)は、特に一般化と解釈可能性において、自動運転分野において有望であることを示している。
我々は,ベクトル化された数値を事前学習したLLMにマージして,運転状況における文脈理解を改善する,ユニークなオブジェクトレベルのマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:05:14 GMT)
Differentially Encoded Observation Spaces for Perceptive Reinforcement
Learning [6.7] DRL対応システムのトレーニングは、信じられないほど計算量とメモリ集約性を維持している。
我々は、差分符号化された観測空間を利用して、トレーニング性能に影響を与えることなく、リプレイバッファを圧縮する。
Atari 2600ベンチマークとDeepMind Control Suite (DMC) から, メモリフットプリントを最大14.2倍, 16.7倍削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:23:10 GMT)
Spectral operator learning for parametric PDEs without data reliance [6.7] 本研究では,データ活用を必要とせずにパラメトリック偏微分方程式(PDE)を解く演算子に基づく新しい手法を提案する。
提案手法は,既存の科学的機械学習技術と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:37:15 GMT)
Point Neighborhood Embeddings [6.7] 点畳み込み操作は3次元空間のパターンを検出するために各点の近傍情報を符号化する異なる埋め込み機構に依存する。
本研究は, 制御された実験装置を用いて, 近傍埋め込みのみを解析した最初の大規模研究である。
このような埋め込みに基づく単純な畳み込みを用いたニューラルネットワークアーキテクチャは、いくつかのタスクで最先端の結果を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:26:56 GMT)
Automated Bug Generation in the era of Large Language Models [6.5] 任意のコードを複数の複雑なバグに変換するために,BugFarmを提案する。
BugFarmは、学習ベースのバグ予測アプローチによって検出が困難で、SOTA学習ベースのプログラム修復技術によって修正が難しいバグを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:01:51 GMT)
AI-based association analysis for medical imaging using latent-space
geometric confounder correction [6.5] 複数の共同設立者に対する意味的特徴解釈とレジリエンスを強調するAI手法を提案する。
このアプローチのメリットは,2次元合成データセットから共同創設者のいない特徴を抽出すること,出生前アルコール暴露と幼児の顔面形状との関連性を検討すること,の3つのシナリオで検証されている。
その結果, 共同設立者の影響を効果的に低減し, 共同設立団体の設立を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:09:07 GMT)
Rollout Heuristics for Online Stochastic Contingent Planning [6.2] 部分的に観測可能なモンテカルロ計画(英語版)は、次の行動を決定するオンラインアルゴリズムである。
POMDPは、良い見積もりを計算するためのロールアウトポリシーに大きく依存している。
本稿では,PMDPを緊急計画問題としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:24:47 GMT)
CLIP Is Also a Good Teacher: A New Learning Framework for Inductive
Zero-shot Semantic Segmentation [6.2] 画素ごとの分類セグメンテーションモデルに適用可能な新しい学習フレームワークであるCLIPTeacherを提案する。
CLIPTeacherはGlobal Learning Module(GLM)とPixel Learning Module(PLM)の2つの主要なモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:33:47 GMT)
Improving web element localization by using a large language model [6.1] 大きな言語モデル(LLM)は、あるタスクにおいて人間のような推論能力を示す。
本稿では、拡張Web要素ローカライゼーションアプローチであるVON Similo LLMを紹介し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:39:22 GMT)
Zero-Shot Refinement of Buildings' Segmentation Models using SAM [6.1] 本稿では,既存モデルの一般化損失に対処するために基礎モデルを適用する新しいアプローチを提案する。
いくつかのモデルの中で、私たちはSegment Anything Model(SAM)に焦点を当てています。
SAMは認識機能を提供しないので、ローカライズされたオブジェクトの分類とタグ付けに失敗する。
この新しいアプローチはSAMを認識能力で強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:19:59 GMT)
Empirical Study of PEFT techniques for Winter Wheat Segmentation [6.1] 本研究は,SOTA小麦作モニタリングモデルを用いて,地域間および年外流通の一般化の実現可能性を探究する。
我々は,冬期小麦畑の分断に対処するためにSOTA TSViTモデルを適応させることに重点を置いている。
PEFT技術を用いて,TSViTアーキテクチャ全体の0.7%のパラメータのみをトレーニングしながら,完全な微調整手法を用いて達成した手法に匹敵する顕著な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:42:28 GMT)
1D-CapsNet-LSTM: A Deep Learning-Based Model for Multi-Step Stock Index
Forecasting [6.1] 株式市場の株価の多段階予測は金融セクターにとって重要な課題である。
本研究では,LSTMを用いた予測モデルにおいて,カプセルネットワーク(CapsNet)を高度な特徴抽出器として利用することを検討した。
提案手法は,いくつかの実物市場指標に基づいて評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:33:34 GMT)
Deep Contrastive Patch-Based Subspace Learning for Camera Image Signal
Processing [5.7] 我々は、カメラISPを改良し、異質なアーティファクトに対して堅牢なパッチベースのローカルサブスペースディープニューラルネットワークを提案する。
Patch Subspace Learning Autoencoder (PSL-AE) と呼ぶ。
PSL-AEは、コントラスト学習によって、異なるアーティファクトタイプや歪みレベルを持つ、ノイズの多い第2クリーンイメージペアから抽出されたパッチを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:48:16 GMT)
Prototype-guided Cross-modal Completion and Alignment for Incomplete
Text-based Person Re-identification [5.6] 従来のテキストベースの人物識別(ReID)技術は、完全にマッチしたマルチモーダルデータに大きく依存している。
クロスモーダルデータの収集と処理の間、必然的なデータ不足と破損のため、不完全なデータ問題は、通常、現実世界のアプリケーションで解決される。
不完全なテキストベースReIDタスクと呼ばれるより実践的なタスクは、人物画像やテキスト記述が完全に一致せず、部分的に欠落したモダリティデータを含んでいる、と考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:51:26 GMT)
LLMatic: Neural Architecture Search via Large Language Models and
Quality Diversity Optimization [5.3] 大きな言語モデル(LLM)は、幅広いタスクをこなせる強力なツールとして登場した。
本稿では,LLMのコード生成能力とQDソリューションの多様性と堅牢性を融合させることで,ニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズムであるLLMaticを導入する。
CIFAR-10画像分類ベンチマークでLLMaticをテストし、2000ドル程度の検索で競合ネットワークを生成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:43:30 GMT)
Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests [5.3] ブランチとマージはソフトウェア開発における一般的なプラクティスであり、開発者の生産性を高める。
現代のマージ技術は、テキストの衝突を自動的に解決するが、意味レベルでの衝突が発生すると失敗する。
単体テストの自動生成に基づくセマンティックマージツールであるSemAntic Mergeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:36:28 GMT)
Implementation of digital MemComputing using standard electronic
components [5.2] Digital MemComputing Machine (DMM)は、堅牢でスケーラブルな非伝統的なコンピューティングアプローチであることが証明されている。
本稿では,従来の電子部品のみを活用するDMMのためのハードウェア設計を提案する。
以上の結果から, この設計は, 既存の実現技術と比較して, 大幅な速度向上をもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:02:30 GMT)
Minimax Estimation of Distances on a Surface and Minimax Manifold
Learning in the Isometric-to-Convex Setting [5.2] 表面の再構成により最小限の最適性が得られることを示す。
我々は、代わりに再構成面上で距離が計算されるアイソマップの変種が、問題の等尺的変種に対して極小最適であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:53:05 GMT)
Lessons Learned from EXMOS User Studies: A Technical Report Summarizing
Key Takeaways from User Studies Conducted to Evaluate The EXMOS Platform [5.1] 信頼,理解可能性,モデル改善の3つの重要な側面に異なる説明型の影響を明らかにすることを目的とした2つのユーザスタディ。
その結果,データ構成の複雑なプロセスにおいて,ユーザを効果的に導くには,グローバルなモデル中心の説明だけでは不十分であることが示唆された。
本稿では、説明によって駆動される対話型機械学習システムの開発に不可欠な意味について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:04:45 GMT)
Exploring Generalisability of Self-Distillation with No Labels for
SAR-Based Vegetation Prediction [5.1] 2つの合成開口レーダデータセット(S1GRD, GSSIC)を3つの地域(中国, コーヌス, ヨーロッパ)で使用したDINO-ViTベースモデルの事前学習を行う。
より小さなラベル付きデータセット上でモデルを微調整し、植生の割合を予測するとともに、モデルの埋め込み空間と、多様な地理的領域をまたいで一般化し、見当たらないデータとの接続を実証的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:41:13 GMT)
CAMP-Net: Consistency-Aware Multi-Prior Network for Accelerated MRI
Reconstruction [5.0] 我々はMRI再構成のための新しい整合性対応マルチプライアネットワーク(CAMP-Net)を提案する。
画像強調、k空間復元、キャリブレーション整合性の3つのインターリーブモジュールが組み込まれている。
CAMP-Netは、復元品質と量的T$マッピングの点で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:50:45 GMT)
Content Bias in Deep Learning Age Approximation: A new Approach Towards
more Explainability [4.8] 時間画像法医学において、コンテンツバイアスはニューラルネットワークによって利用することができる。
本研究では,画像コンテンツの影響を評価する新しい手法を提案する。
年齢分類の文脈で訓練された「標準」ニューラルネットワークは、画像内容に強く依存していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:09:27 GMT)
Distributionally Safe Reinforcement Learning under Model Uncertainty: A
Single-Level Approach by Differentiable Convex Programming [4.8] We present a tractable distributionally safe reinforcement learning framework to enforce safety under a distributional shift by a Wasserstein metric。
トラクタビリティを向上させるために、まず双対性理論を用いて、低次最適化を無限次元確率空間から有限次元パラメトリック空間に変換する。
微分可能凸プログラミングにより、二段階安全な学習問題は、さらに2つの逐次計算効率のモジュールを持つ1つのレベルに削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:05:05 GMT)
Who's Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs [4.8] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば著作権のあるコンテンツを含む巨大なインターネットコーパスで訓練されている。
これは、これらのモデルの開発者やユーザ、およびオリジナルの著者や出版者にとって、法的および倫理的な課題を引き起こす。
本稿では,LLMからトレーニングデータのサブセットをスクラッチから再学習する必要がない新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:48:14 GMT)
MIS-AVioDD: Modality Invariant and Specific Representation for
Audio-Visual Deepfake Detection [4.7] 新しいタイプのディープフェイクが登場し、オーディオまたは視覚的モーダルが操作された。
既存のマルチモーダルディープフェイク検出器は、しばしばビデオからのオーディオとビジュアルストリームの融合に基づいている。
本稿では,マルチモーダルディープフェイク検出のための音声と視覚ストリームの融合を支援するために,表現レベルでの問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:43:24 GMT)
A Machine Learning Approach to Solving Large Bilevel and Stochastic
Programs: Application to Cycling Network Design [4.6] 我々は、多数の独立したフォロワーを含むバイレベルプログラムを解決するための、機械学習に基づく新しいアプローチを提案する。
機械学習モデルを用いて、アンサンプされたフォロワーの客観的な価値を推定する。
我々のアプローチは、追従者の客観的価値をより正確に予測し、さらに重要なのは、より高い品質のリーダー決定を生成することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:28:44 GMT)
Learning k-Level Sparse Neural Networks Using a New Generalized Weighted
Group Sparse Envelope Regularization [4.6] トレーニング中の非構造化ニューラルネットワークの効率的な手法を提案する。
We use a novel sparse envelope function (SEF) used as a regularizer, called itshape group envelope function (WGSEF)。
この手法により、ハードウェアフレンドリーな構造化された深部ニューラルネットワーク(DNN)がスパースの評価を効率的に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:56:32 GMT)
CausalImages: An R Package for Causal Inference with Earth Observation,
Bio-medical, and Social Science Images [4.5] causalimages Rパッケージは、画像および画像シーケンスデータによる因果推論を可能にする。
1つの関数セットは、画像ベースの因果推論分析を可能にする。
大規模画像や画像シーケンスデータを逐次化されたバイト文字列として記述するツールなど、インフラ機能も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:59:41 GMT)
Integrate-and-fire circuit for converting analog signals to spikes using
phase encoding [4.5] 2つの戦略は、エンド・ツー・エンドのニューロモルフィック・アプリケーションにおいて、低エネルギー消費と高速な処理速度を達成することを約束している。
本稿では,連続的なアナログ信号を時間コードスパイクの列に符号化するための,漏洩集積・発火ニューロンモデルの屈折周期の適応制御を提案する。
デジタルニューロモルフィックチップは生成されたスパイク列車を処理し、フーリエ変換のスパイクバージョンを用いて信号の周波数スペクトルを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:55:46 GMT)
R\'{e}nyi Entropy with Surface Defects in Six Dimensions [4.5] 我々は、6次元のR'enyiエントロピーと超対称R'enyiエントロピーに対する表面欠陥寄与を計算する。
超対称 R'enyi エントロピーに対する表面欠陥寄与は、大きな$N$極限の R'enyi 指数のように単純なスケーリングを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:39:20 GMT)
Jailbreaker in Jail: Moving Target Defense for Large Language Models [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は敵攻撃に対して脆弱である。
LLMは非倫理的な答えを提示することで「無害」に失敗するか、意味のある答えを拒むことで「有害」に失敗する。
有効性と無害性を両立させるため,移動目標防御(MTD)強化LLMシステムを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:32:04 GMT)
Reducing Intraspecies and Interspecies Covariate Shift in Traumatic
Brain Injury EEG of Humans and Mice Using Transfer Euclidean Alignment [4.3] 被験者間の高いばらつきは、現実世界の分類タスクのための機械学習モデルをデプロイすることに関して、大きな課題となる。
そのような場合、特定のデータセットで例外的なパフォーマンスを示す機械学習モデルは、同じタスクに対して異なるデータセットに適用した場合、必ずしも同様の習熟度を示すとは限らない。
本稿では,人間の生体医学的データの堅牢性に対処し,深層学習モデルの訓練を行うトランスファーユークリッドアライメントについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:48:02 GMT)
Wavelet Scattering Transform for Improving Generalization in
Low-Resourced Spoken Language Identification [4.3] We developed fused ECAPA-TDNN based LID systems with different set of WST hyper- parameters to improve generalization for unknown data。
MFCCと比較すると、EERは14.05%まで減少し、同じコーパスと盲目のVoxLingua107では6.40%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:00:53 GMT)
Asymmetric Momentum: A Rethinking of Gradient Descent [4.1] LCAM(Los-Controlled Asymmetric Momentum)の最も単純なSGD拡張手法を提案する。
損失を平均化することにより、トレーニングプロセスを異なる損失フェーズに分割し、異なる運動量を使用する。
重みが方向特異性を持つことを実験的に検証し、データセットの特異性と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 04:47:17 GMT)
Steganalysis of AI Models LSB Attacks [4.0] 悪意ある攻撃者は、共有AIモデルを利用してサイバー攻撃を開始することができる。
この研究は、AIモデルに注入された悪意のあるLast Significant Bit(LSB)ステガノグラフィーのステガナリシスに焦点を当てている。
本研究では,LSB steganography 攻撃の検出・軽減に適したステガナリシス法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:25:18 GMT)
A Unified View on Neural Message Passing with Opinion Dynamics for
Social Networks [4.0] 本研究は、動的システムの振る舞いを分析し、推論するために、社会計測とニューラルメッセージパッシングの概念を調和させる。
本稿では,メッセージ伝達における局所ノードの影響量を改善するために,有界信頼を取り入れた新しいメッセージパッシング方式ODNetを提案する。
ODNetは,様々なグラフタイプにまたがる予測性能を高め,過度なスムース化問題を緩和することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:42:18 GMT)
A simple connection from loss flatness to compressed representations in
neural networks [4.0] ディープニューラルネットワークの学習の最終段階において、ニューラルネットワークの多様体の体積の圧縮は、ミニマ周辺の損失の平坦さと相関していることを示す。
これは比較的単純な数学的関係によって予測され、損失平坦性は神経表現の圧縮を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:36:29 GMT)
Software Testing and Code Refactoring: A Survey with Practitioners [4.0] 本研究の目的は,ソフトウェアテストのコンテキストにおいて,このプラクティスのメリットと限界を理解するために,ソフトウェアテスト専門家がコードを扱う方法を検討することである。
ソフトウェアテストの文脈では、自動テストのメンテナンスのサポートや、テストチームのパフォーマンス向上など、いくつかのメリットがある、と私たちは結論付けました。
本研究は,テスト専門家が自動テストのコードに実装することの重要性について議論し,コーディング能力の向上を可能にするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:07:39 GMT)
RecallM: An Adaptable Memory Mechanism with Temporal Understanding for
Large Language Models [4.0] RecallMは、適応可能で拡張可能な長期記憶機構を備えた大規模言語モデルを提供するための新しいアーキテクチャである。
RecallM は,長期記憶に格納された知識を更新するためのベクトルデータベースよりも 4 倍有効であることを示す。
また、RecallMは、一般的な質問応答およびコンテキスト内学習タスクにおいて、競合性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:16:33 GMT)
Adaptive Multi-NeRF: Exploit Efficient Parallelism in Adaptive Multiple
Scale Neural Radiance Field Rendering [3.8] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)の最近の進歩は、3次元シーンの出現を暗黙のニューラルネットワークとして表す重要な可能性を示している。
しかし、長いトレーニングとレンダリングのプロセスは、リアルタイムレンダリングアプリケーションにこの有望なテクニックを広く採用することを妨げる。
本稿では,大規模シーンのニューラルネットワークレンダリングプロセスの高速化を目的とした適応型マルチNeRF手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:34:49 GMT)
HPC-GPT: Integrating Large Language Model for High-Performance Computing [3.8] HPCドメインに対して生成されたQA(Question-Answer)インスタンスを用いて微調整を行う新しいLLaMAモデルであるHPC-GPTを提案する。
その有効性を評価するために、AIモデルとHPC用データセットの管理とデータ競合検出という2つのHPCタスクに集中する。
LLMとHPC固有のタスク間の性能ギャップを埋めるHPC-GPTの可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:34:55 GMT)
One Clean Qubit Suffices for Quantum Communication Advantage [3.7] 1つの量子ビットが純粋な状態にあり、他の全ての量子ビットが最大混合される量子通信の1つのクリーン量子ビットモデルについて検討する。
我々の証明は、Ellis, Kindler, Lifshitz, Minzerが最近導入した超収縮性不等式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:58:08 GMT)
Towards a Unified Framework for Sequential Decision Making [3.7] SDM(Sequential Decision Making)のための一般的なフレームワークを提供する。
SDMタスクをトレーニングの集合として定式化し、マルコフ決定過程(MDP)をテストする。
我々は、SDMタスクとメソッドの興味深い特性を計算するための公式とアルゴリズムのセットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:01:06 GMT)
Episodic Memory Theory for the Mechanistic Interpretation of Recurrent
Neural Networks [3.7] 本稿では,最近提案された一般逐次記憶モデルにおいて,RNNを離散時間アナログとして概念化できるという,エピソード記憶理論(EMT)を提案する。
本稿では,RNNにおける変数結合の振る舞いを探索するアルゴリズムを新たに導入する。
実験により、訓練されたRNNは可変結合回路に一貫して収束し、RNNのダイナミクスの普遍性を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:52:37 GMT)
Complete Characterization of Entanglement Embezzlement [3.7] ローカル操作と古典通信(LOCC)は操作できるが、生成はできない。
我々は、ユニバーサル・エンベジング・ファミリーを特徴付け、ヴァン・ダムとヘイデンが導入したオリジナル・ファミリーをこのシングルがいかに生み出すかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:55:30 GMT)
MindTheDApp: A Toolchain for Complex Network-Driven Structural Analysis
of Ethereum-based Decentralised Applications [3.7] 本稿では、分散アプリケーション(DApps)の構造解析に特化して設計されたツールチェーンであるMindTheDAppについて述べる。
既存のツールと異なり、当社のツールチェーンはANTLR4とAST(Abstract Syntax Tree)技術を組み合わせて、スマートコントラクト内のアーキテクチャとインタラクションを特殊な二部グラフに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:03:08 GMT)
Towards Effective Human-AI Decision-Making: The Role of Human Learning
in Appropriate Reliance on AI Advice [3.6] 参加者100名を対象にした実験において,学習と適切な信頼の関係を示す。
本研究は,人間とAIの意思決定を効果的に設計するために,信頼度を分析し,意味を導き出すための基本的な概念を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:51:53 GMT)
Dynamics of specialization in neural modules under resource constraints [3.5] 構造的モジュラリティは機能的特殊化を保証するのに十分であるという仮説を,人工ニューラルネットワークを用いて検証する。
構造的モジュラリティに基づく静的な特殊化の概念は、現実世界の複雑さの状況における知性を理解するためのフレームワークとしては、あまりにも単純すぎると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:25:16 GMT)
Divide and Conquer in Video Anomaly Detection: A Comprehensive Review
and New Approach [3.3] 本稿では,6次元の文献を体系的にレビューし,映像異常検出における分割・征服戦略の活用を促進することを目的とした。
人間の骨格フレームワークとビデオデータ分析技術を統合した新しいアプローチが提案されている。
この手法は上海Techデータセットの最先端性能を達成し、既存のすべての先進的手法を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:32:46 GMT)
SIMD Dataflow Co-optimization for Efficient Neural Networks Inferences
on CPUs [3.1] CPU上にニューラルネットワークをデプロイする際の課題に対処する。
我々の新しいアプローチは、ニューラルネットワークのデータフローを使用して、データ再利用の機会を探ることです。
その結果,SIMDレジスタに出力を保持するデータフローが常に最高の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:29:44 GMT)
What's Next in Affective Modeling? Large Language Models [3.1] GPT-4は複数の感情タスクでうまく機能する。
感情理論を区別し、感情的な物語を思いつくことができる。
我々は、LLMが感情モデリングにおいて重要な役割を果たすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:39:20 GMT)
Investigating Large Language Models' Perception of Emotion Using
Appraisal Theory [3.1] 大規模言語モデル (LLM) は近年大きく進歩し、現在一般に使われている。
本研究では,評価・対処理論のレンズによる感情知覚について検討する。
SCPQ を OpenAI, davinci-003, ChatGPT, GPT-4 の3つの最近の LLM に適用し,評価理論と人体データによる予測結果と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:34:47 GMT)
Accelerating Quantum Optimal Control of Multi-Qubit Systems with
Symmetry-Based Hamiltonian Transformations [3.0] 本稿では,大規模マルチキュービットシステムの量子最適制御計算を高速化する,新しい計算効率の高い手法を提案する。
我々のアプローチは、Sn あるいは Dn 対称性の下で、2n から 2n から O(n by n) または O((2n / n) へ (2n / n) まで、$n$-qubit 系のハミルトニアンサイズを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:51:59 GMT)
DeepDecipher: Accessing and Investigating Neuron Activation in Large
Language Models [3.0] DeepDecipherは、トランスフォーマーモデルのレイヤでニューロンを探索するためのAPIとインターフェースである。
本稿ではDeepDecipherの設計と機能について概説する。
我々は、ニューロンを分析し、モデルを比較し、モデル行動に関する洞察を得る方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:15:20 GMT)
Multipolar condensates and multipolar Josephson effects [2.8] ボゾン系では双極子凝縮が顕著であることを示す。
実験者は双極子凝縮の位相を操作でき、双極子ジョセフソン効果を提供できる。
自己確率効果は、一般的な多極性凝縮物を生成するために利用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:06:43 GMT)
Online Multimedia Verification with Computational Tools and OSINT:
Russia-Ukraine Conflict Case Studies [2.7] 本稿では,オンラインマルチメディアコンテンツを検証するための計算ツールとオープンソースインテリジェンス(OSINT)技術について検討する。
2022年4月から12月までの9カ月間,faktiskbar による検証,ツール,ケーススタディについて検討した。
本稿では,AIツール,位置情報ツール,インターネットアーカイブ,ソーシャルメディア監視プラットフォームなど,さまざまなリソースの有効性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:42:29 GMT)
Lyfe Agents: Generative agents for low-cost real-time social
interactions [2.6] Lyfe Agentsは低コストとリアルタイムの応答性を組み合わせる。
人間の脳にインスパイアされた手法を応用すれば、Lyfe Agentsは人間のような自己動機の社会的推論を表現できる。
我々の研究は、仮想空間における人間の社会体験を豊かにする自律的生成エージェントの変容の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:06:30 GMT)
Enhancing Workflow Security in Multi-Cloud Environments through
Monitoring and Adaptation upon Cloud Service and Network Security Violations [2.6] ワークフロー実行中のセキュリティ違反を検出するために,クラウドサービスやネットワークの監視に重点を置くアプローチを提案する。
提案手法は,検出手順の性能と,選択した適応がワークフローに与える影響に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:33:46 GMT)
aSAGA: Automatic Sleep Analysis with Gray Areas [2.5] 最新の自動睡眠ステージング手法は、手動睡眠ステージングと同等の信頼性と優れた時間効率をすでに示している。
本稿では,睡眠分析のためのヒューマン・イン・ザ・ループの概念を提案し,臨床ポリソノグラフィー記録と在宅睡眠研究の両方で効果的に機能する自動睡眠ステージングモデル(aSAGA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:17:38 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） (Tue, 3 Oct 2023 18:10:48 GMT)
Investigating Speed Deviation Patterns During Glucose Episodes: A
Quantile Regression Approach [2.3] 糖尿病における血糖コントロールの合併症には、低血糖と高血糖のエピソードが含まれており、安全な運転に必要な認知機能や精神運動機能を損なう可能性がある。
本研究は, 急性血糖時の糖尿病速度の変動パターンを, 自然環境下での糖尿病を伴わない, あるいはコントロールする運転者に対して明らかにすることを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:27:34 GMT)
SADIR: Shape-Aware Diffusion Models for 3D Image Reconstruction [2.3] 限られた2次元画像からの3次元画像再構成は、コンピュータビジョンと画像解析における長年にわたる課題である。
本研究では,これらの問題に対処する3次元画像再構成のための拡散モデルに基づく形状認識ネットワークSADIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:40:35 GMT)
Transferring Learning Trajectories of Neural Networks [2.2] 深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングには計算コストがかかる。
我々は、与えられた学習軌跡を1つの初期パラメータから別のパラメータへ"転送する"という問題を定式化する。
移動パラメータが直接トレーニングの前に非自明な精度を達成できることを実証的に示し、スクラッチからトレーニングするよりもはるかに高速に訓練できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:03:05 GMT)
On the definition of toxicity in NLP [2.2] この分野のリーダーの一人は、誰かが議論を離れる可能性の高い毒性の定義を使用している。
あらゆる曖昧さと欠陥にもかかわらず、この定義は多くの研究者によって広く使われているデファクトである。
この研究では、既存の欠点を克服する毒性に対する定量的なストレスベースのデフェンションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:32:34 GMT)
Embedding cyclic causal structures in acyclic space-times: no-go results
for indefinite causality [2.1] 因果関係は時空や情報理論構造に基づいて定義することができるが、これは因果関係の全く異なる概念に対応する。
我々は,2つの因果関係の概念を混同し,それらの関係を定式化する枠組みを開発する。
我々の研究は、不確定因果関係の運用的意味に関する具体的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:45:52 GMT)
Prioritized Soft Q-Decomposition for Lexicographic Reinforcement
Learning [2.0] 我々は,レキシコグラフィーの優先度でサブタスクソリューションを学習し,適応するための優先度付きソフトQ分解(PSQD)を提案する。
PSQDは、学習済みのサブタスクソリューションをゼロショット合成で再利用する機能を提供し、次に適応ステップを提供する。
我々は,低次元と高次元の両方のロボット制御タスクに対して,学習,再利用,適応性を成功させ,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:36:21 GMT)
FiGURe: Simple and Efficient Unsupervised Node Representations with
Filter Augmentations [2.0] 本稿では,固有スペクトルの異なる部分を取得するための簡易なフィルタに基づく拡張法を提案する。
これらの異なるフィルタをまたいで同じ重みを共有することは可能であり、計算負荷を低減できることを示す。
さらに、従来の研究では、下流タスクでの優れたパフォーマンスには高次元表現が必要であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:54:06 GMT)
Evaluation Metrics for DNNs Compression [1.9] 1)圧縮とハードウェア非依存速度(CHATS)、2)総合圧縮成功(OCS)の2つの新しい指標を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:01:55 GMT)
Characterizing the Inter-Core Qubit Traffic in Large-Scale Quantum
Modular Architectures [1.9] 大規模回路におけるモノリシック・テンポラル・コア間通信の時代の先駆的な特徴について述べる。
プログラムは、最大1000量子ビットをサポートする全対全接続コアアーキテクチャで実行される。
実証結果に基づいて,量子回路をマルチコアプロセッサにマッピングするための一連のガイドラインを提供し,大規模マルチコアアーキテクチャのベンチマークの基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:54:41 GMT)
Language Models as Knowledge Bases for Visual Word Sense Disambiguation [1.9] 本稿では,視覚言語変換器(VL)の検索性能向上のための知識向上手法を提案する。
より具体的には、LLM(Large Language Models)に格納された知識は、ゼロショット方式で適切なプロンプトの助けを借りて検索される。
提案手法は,LLMに格納された知識を視覚的単語センスの曖昧さを解決するために,様々な方法で活用する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:11:55 GMT)
DON-LSTM: Multi-Resolution Learning with DeepONets and Long Short-Term
Memory Neural Networks [1.8] ディープオペレータネットワーク(DeepONets、DON)は、マルチレゾリューションデータでトレーニングできるという点で、従来のニューラルネットワークよりも明確なアドバンテージを提供する。
我々は,長期記憶ネットワーク(LSTM)でDeepONetを拡張した新しいアーキテクチャDON-LSTMを提案する。
提案した多分解能DON-LSTMは, 一般化誤差を著しく低減し, バニラに比べて高分解能サンプルを少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:43:16 GMT)
Path Structured Multimarginal Schr\"odinger Bridge for Probabilistic
Learning of Hardware Resource Usage by Control Software [1.8] 経路構造を持つマルチマルジナル・シュル「オーディンガー橋問題 (MSBP) の解法は、最も測定値の高い軌道である。
制御ソフトウェアによるハードウェアリソース利用の学習において,MSBPを解くアルゴリズムの進歩を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:13:34 GMT)
Improved Automatic Diabetic Retinopathy Severity Classification Using
Deep Multimodal Fusion of UWF-CFP and OCTA Images [1.6] 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy、DR)は、世界中の何百万人もの患者に影響を及ぼす糖尿病の合併症である。
近年のイメージング技術の進歩は、DRを早期に検出する機会を提供するが、同時に大きな課題も生んでいる。
本研究は,これらの画像モダリティを利用してDR分類を顕著に向上する,新しいマルチモーダル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:35:38 GMT)
Why do autoencoders work? [1.6] ディープニューラルネットワークオートエンコーダは、モデルリダクションの計算に日常的に使用される。
基本的なアイデアは、$Rn$を$Rk$にマッピングするエンコーディング層と、$Rk$を$Rn$にマッピングするデコード層の両方を取得することです。
私たちは、小さなエラーまで、実際にそのメソッドが機能することを保証していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:53:43 GMT)
ML4EJ: Decoding the Role of Urban Features in Shaping Environmental
Injustice Using Interpretable Machine Learning [1.6] 本研究は, 大気汚染, 都市熱, 洪水の3つの主要な危険因子の曝露格差に対する各種都市特性の影響を解析するために, 解釈可能な機械学習モデルを構築した。
この性能は、都市の特徴の変化が環境の危険度にどの程度の違いがあるかを測定するために用いられる。
本研究から得られた知見は, 都市の特徴と環境リスク曝露格差との相互作用について, 新たな視点を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:48:58 GMT)
Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework [1.6] 会話型健康エージェント(英: Conversational Health Agents、CHA)は、共感的な会話をすることで、個人の医療サービスを強化するために設計された対話型システムである。
我々は、批判的思考、知識獲得、問題解決能力を備えたCHAを強化するフレームワークを開発している。
当社のCHAプラットフォームはLLMをベースとして,医療ツールをシームレスに統合し,多言語およびマルチモーダルな会話や,さまざまなユーザデータ分析ツールとのインターフェースを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:54:10 GMT)
Concurrent spin squeezing and light squeezing in an atomic ensemble [1.5] 熱い原子アンサンブルにおける同時スピンスクイーズと光スクイーズの実験的研究
新たなタイプの二重圧縮状態は、量子情報科学と技術にとって有望な資源である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:47:30 GMT)
PCGPT: Procedural Content Generation via Transformers [1.5] オフライン強化学習とトランスフォーマーネットワークを用いたプロシージャコンテンツ生成(PCG)の革新的アプローチであるPCGPTフレームワークを提案する。
PCGPTはトランスフォーマーに基づく自己回帰モデルを用いてゲームレベルを反復的に生成し、繰り返し、予測可能、一貫性のないコンテンツといった従来のPCG手法の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:58:02 GMT)
Vocos: Closing the gap between time-domain and Fourier-based neural
vocoders for high-quality audio synthesis [1.4] フーリエスペクトル係数を直接生成する新しいモデルであるVocosを提案する。
計算効率を大幅に向上し、時間領域のニューラルネットワークのボコーディングアプローチに比べて、桁違いにスピードが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:49:34 GMT)
Decoding Human Activities: Analyzing Wearable Accelerometer and
Gyroscope Data for Activity Recognition [1.4] 提案手法では,静的アクティビティと動的アクティビティを別々に分類するために,慎重に設計されたResidualブロックを使用する。
提案手法は、UCI HARとMotion-Senseのデータセットでそれぞれ96.71%と95.35%の最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:34:31 GMT)
Stochastic Gradient Descent with Preconditioned Polyak Step-size [1.3] Gradient Descent with Polyak Step-size (SPS)は、データセットの学習率を微調整する必要性を軽減する更新ルールを提供する方法である。
本稿では,Hutchinson'sやAda'sなどのプレコンディショニング技術を用いたSPSの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:36:05 GMT)
Evaluation of Cross-Lingual Bug Localization: Two Industrial Cases [1.3] ソースコードとバグレポートの非英語記述に機械翻訳を適用し、それらを英語ベースのテキストに統一する。
BugLocatorをベースとした試作ツールが2つの日本の産業プロジェクトに適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:20:12 GMT)
Development of Machine Vision Approach for Mechanical Component
Identification based on its Dimension and Pitch [1.3] 提案システムは,組立ラインで使用されるボルトの種類を分類し,識別するために必要な特徴を算出した。
この識別と分類システムは極めて軽量であり、最小限のハードウェアで実行できる。
その結果,計算した特徴量を用いて,データセット内の部品を98%の精度で正確に識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:08:15 GMT)
Beyond Dark Patterns: A Concept-Based Framework for Software Design
Ethics [1.3] ユーザの期待に根ざしたダークパターンのフレームワークを提案する。
設計を、その概念がユーザの期待に反した場合に暗く定義し、ユーザの費用でアプリケーションのプロバイダに利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:58:02 GMT)
A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination [1.2] 新型コロナウイルスのパンデミックは私たちの生活、特に人々の交流に大きな影響を与えました。
Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。
われわれは、Twitterから集めたデータを用いて、イランのコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:27:03 GMT)
dFlow: A Domain Specific Language for the Rapid Development of
open-source Virtual Assistants [1.2] タスク固有のVAを低コードで作成するためのフレームワークである textitdFlow を提案する。
本稿では,システムに依存しないVAメタモデル,開発した文法,およびスマートVAの開発と展開に必要なプロセスについて述べる。
さらに便利にするために、クラウドネイティブアーキテクチャを作成して、Discordプラットフォームを通じて公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:46:33 GMT)
A Proposed Quantum Hamiltonian Encoding Framework for Time Evolution
Operator Design of Potential Energy Function [1.2] この研究は、量子化学と凝縮物質物理学にまたがる応用のためのポテンシャルエネルギー関数による時間進化の操作について検討する。
アルゴリズムはシミュレータとIBM量子ハードウェアで実装され、その有効性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:46:14 GMT)
Security of differential phase shift QKD from relativistic principles [1.1] この研究は、DPS QKDの一般的な攻撃に対する最初の完全なセキュリティ証明を示す。
この証明は、量子情報理論、量子光学、相対性理論の技法を組み合わせている。
我々の結果は、最先端のセキュリティ証明技術の適用範囲に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:32:12 GMT)
Multi-class Network Intrusion Detection with Class Imbalance via LSTM & SMOTE [1.1] 本稿では,様々な種類のネットワーク侵入を検出するために,オーバーサンプリング手法と適切な損失関数を用いたクラス不均衡処理を提案する。
我々のディープラーニングモデルは、ネットワーク攻撃のマルチクラス分類を行うために、完全に接続された層を持つLSTMを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:28:04 GMT)
Adaptive Hybrid Model for Enhanced Stock Market Predictions Using
Improved VMD and Stacked Informer [1.0] 本稿では,適応損失関数と統合された拡張変分モード分解(VMD),特徴工学(FE),および積み重ねインフォーマの機能を活用した,市場予測のための革新的適応型ハイブリッドモデルを提案する。
複数のベンチマークデータセットから得られた実験結果は、従来のハイブリッドモデルよりも予測精度、応答性、一般化能力の点でモデルの優位性を強調している。
この研究は、最適化のための潜在的な道のりをさらに強調し、特に中小企業や機能工学において予測モデリングを強化するための今後の方向性を紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:37:21 GMT)
Data Race Detection Using Large Language Models [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は、高性能コンピューティングプログラムの分析と最適化を容易にする代替戦略である。
本稿では,工学的手法と微調整的手法を併用した,LLMに基づく新しいデータ競合検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:09:18 GMT)
Autonomous Systems' Safety Cases for use in UK Nuclear Environments [1.0] 英国の原子力施設における自律型ロボット展開の安全ケース開発プロセスの概要について述べる。
AIを組み込んだ仮説ロボットの安全ケースを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:24:19 GMT)
Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities [0.9] 本稿では,認知アーキテクチャの新しいフレームワークである自律認知エンティティモデルを紹介する。
このモデルは、大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル生成モデル(MMM)など、最新の生成AI技術の能力を活用するように設計されている。
ACEフレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:53:55 GMT)
Stochastic force inference via density estimation [0.9] 本稿では, 自律非線形力場を推定するために, 基礎となる拡散過程に付随する確率フローに依存する手法を提案する。
本手法は,非定常データから非保守的な力を引き出すことができ,定常データに適用した場合に平衡力学を学習し,加法的および乗法的ノイズモデルの両方でそれを行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:42:59 GMT)
Gelfand-Tsetlin basis for partially transposed permutations, with
applications to quantum information [0.9] 部分転位置換行列代数の表現論について検討する。
我々は、ユニタリ等変量子チャネルに対する半定値最適化問題を単純化する方法を示す。
我々はポートベースの最適な量子テレポーテーションプロトコルを実装するための効率的な量子回路を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:55:10 GMT)
Dynamics of Bright Soliton Under Cubic-Quartic Interactions in Quasi
One-Dimensional Geometry [0.8] BMF寄与を含む改良/拡張Gross-Pitaevskii(eGP)方程式について検討した。
本稿では, ソリトンが障害物を受ける中, eGP 方程式を用いたソリトン状態の変動解析に着目する。
その結果,異なるパラメータ領域におけるトンネル,部分トラップ,完全トラップの存在が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:06:12 GMT)
On the Parallel Complexity of Multilevel Monte Carlo in Stocahstic
Gradient Descent [0.8] ニューラル微分方程式において、マルチレベルカルロ法(MLMC法)は、単純モンテカルロ法よりも理論的に複雑であることが知られている。
本稿では,以前に計算した部品によるシーケンシャルCリサイクルの並列化を劇的に低減する遅延勾配推定器を提案する。
提案した推定器は, 摂食収束率をわずかに低下させるコストで, 勾配当たりの平均並列複雑性を確実に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:53:12 GMT)
Automatic Quality Assessment of Wikipedia Articles -- A Systematic
Literature Review [0.8] ウィキペディアの記事の質を自動的に測定する既存の手法についてレビューする。
機械学習アルゴリズム、記事の特徴、品質指標、使用済みデータセットを特定し比較する。
私たちの分析が将来の研究者の現実を変えるのに役立つことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:45:39 GMT)
Ravestate: Distributed Composition of a Causal-Specificity-Guided
Interaction Policy [0.8] 人間とロボットのインタラクションポリシー設計では、ルールベースの手法は効率的、説明可能、表現可能、直感的である。
本稿では,ルールベースのシンボルシステム設計の先行研究を洗練するSignal-Rule-Slotフレームワークを提案する。
我々はCausal Pathway Self-informationと呼ばれるインタラクションルールユーティリティを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:38:53 GMT)
Beyond the Benchmark: Detecting Diverse Anomalies in Videos [0.7] ビデオ異常検出(VAD)は、現代の監視システムにおいて重要な役割を担い、現実の状況における様々な異常を識別することを目的としている。
現在のベンチマークデータセットは、新しいオブジェクト検出のような単純な単一フレームの異常を主に強調している。
我々は,従来のベンチマーク境界を超える複雑な異常を包含するVAD調査の拡大を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:22:06 GMT)
Geometric Phases Characterise Operator Algebras and Missing Information [0.7] 幾何学的な位相が、重力の有無にかかわらず量子系を完全に記述するためにどのように用いられるかを示す。
幾何学的位相とフォン・ノイマン代数の直接的な関係を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:14:32 GMT)
Harnessing Pre-Trained Sentence Transformers for Offensive Language
Detection in Indian Languages [0.7] この研究はヘイトスピーチ検出の領域に踏み込み、ベンガル語、アサメセ語、グジャラート語という3つの低リソースのインドの言語に特に重点を置いている。
この課題は、ツイートが攻撃的コンテンツを含むか、非攻撃的コンテンツを含むかを識別することを目的としたテキスト分類タスクである。
我々は,事前学習したBERTモデルとSBERTモデルを微調整し,ヘイトスピーチの同定の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:53:09 GMT)
Localization, fractality, and ergodicity in a monitored qubit [0.6] 反復的アンシラ測定を対象とする1つの2段階系(量子ビット)の統計特性について検討した。
我々はアンダーソン局在の現象と魅力的な類似点を発見したが、それは異なる基礎的なメカニズムによって支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:10:30 GMT)
Wise-SrNet: A Novel Architecture for Enhancing Image Classification by
Learning Spatial Resolution of Feature Maps [0.6] 畳み込みニューラルネットワークの進歩による大きな課題の1つは、抽出した特徴マップを最終分類層に接続する方法である。
本稿では,GAP層をWise-SrNetと呼ばれる新しいアーキテクチャに置き換えることで,この問題に対処する。
奥行きの畳み込みのアイデアにインスパイアされ、計算コストを増大させることなく空間分解能を処理するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:18:00 GMT)
Trainable Noise Model as an XAI evaluation method: application on Sobol
for remote sensing image segmentation [0.6] 本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのグラデーションフリーなSobol XAI法を適用する。
3つのXAI手法の性能評価と比較のためにベンチマーク分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:51:48 GMT)
Graph Isomorphic Networks for Assessing Reliability of the
Medium-Voltage Grid [0.5] 本稿では、中電圧グリッドにおけるn-1評価にグラフ等化ネットワーク(GIN)を用いることを提案する。
GINフレームワークは、目に見えないグリッドに一般化し、グラフ構造とステーション/ケーブルに関するデータを利用するように設計されている。
提案したGINアプローチは、従来の数学的最適化アプローチよりも高速で信頼性の高いグリッドアセスメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:42:23 GMT)
Towards Feasible Counterfactual Explanations: A Taxonomy Guided
Template-based NLG Method [0.5] 対実的説明 (cf-XAI) は、あるクラスから別のクラスへ結果を変更するのに必要な特徴値の最小限の変更を記述する。
多くのcf-XAI法はこれらの変化の可能性を無視している。
自然言語におけるcf-XAI提示のための新しいアプローチ(Natural-XAI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:48:57 GMT)
An evolutionary model of personality traits related to cooperative
behavior using a large language model [0.5] ゲーム理論的関係の文脈における性格特性の進化を,個人間利益が強い選択圧力を及ぼす状況として研究する。
協調行動に関連する性格特性の言語記述を遺伝子として用いるエージェントモデルを構築した。
これらの性格特性に基づいて行動決定を行う大規模言語モデル(LLM)から抽出された決定論的戦略は、行動特性として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:35:27 GMT)
Leveraging Classic Deconvolution and Feature Extraction in Zero-Shot
Image Restoration [0.4] 非盲点デコンボリューションは、取得したカーネルによってぼやけた画像からシャープなイメージを復元することを目的としている。
本稿では、ディープラーニングと古典的反復的デコンボリューションアルゴリズムの力を生かした、新しい非盲検デコンボリューション法を提案する。
本手法は,非ブレンドデコンボリューションタスクの様々な実世界のアプリケーションにおいて,大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:41:30 GMT)
An experimental system for detection and localization of hemorrhage
using ultra-wideband microwaves with deep learning [0.4] 本稿では,解剖学的に現実的な人間の頭部モデル内で血液模倣ファントムを翻訳するロボットナビゲーションシステムを備えた専用実験フレームワークを提案する。
改良型アンチポッドアンテナの8要素超広帯域(UWB)アレイを開発し、0.6-9.0GHzの2ポートベクトルネットワークアナライザで駆動した。
検出感度は0.99で、レイリーグ平均局在誤差は1.65mmであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:17:44 GMT)
Quantum many-body scars in spin models with multibody interactions [0.4] 我々は、量子多体傷を示す多体相互作用を持つ量子スピンモデルのいくつかのクラスを紹介し、研究する。
それぞれの例において、そのスペクトル特性と力学特性を他の状態と比較することにより、傷跡状態と熱状態とが異なる挙動を示す。
また,第2法により構築された傷痕状態の重ね合わせは,動的に完全に周期的に回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:38:11 GMT)
Differentiable Chemical Physics by Geometric Deep Learning for
Gradient-based Property Optimization of Mixtures [0.3] 我々はDiffMixという化学混合物をモデル化するための微分可能な化学物理フレームワークを開発した。
我々は、学習可能な物理係数を作成することにより、熱力学と輸送の混合法則を拡張する。
DiffMixの予測精度とモデルロバスト性は、純粋にデータ駆動型よりも向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:26:38 GMT)
Experiences with Research Processes in an Undergraduate Theory of
Computing Course [0.3] コンピュータ理論(ToC)コースは、多くの学部生CSカリキュラムにおいて必須である。
ToCコースの共通研究環境を模擬会議代行によってエミュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:37:06 GMT)
Linearization of ReLU Activation Function for Neural Network-Embedded
Optimization:Optimal Day-Ahead Energy Scheduling [0.3] 電池劣化ニューラルネットワークに基づくマイクログリッドデイアヘッドエネルギースケジューリングのような応用では、訓練された学習モデルの入力特徴は最適化モデルで解決すべき変数である。
ニューラルネットワークにおける非線形アクティベーション関数の使用は、解けなければそのような問題を極端に解決し難いものにする。
本稿では, 非線形活性化関数を, 広く用いられている整流線形単位(ReLU)関数に着目して線形化する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:47:38 GMT)
Randomized Dimension Reduction with Statistical Guarantees [0.3] この論文は、高速な実行と効率的なデータ利用のためのアルゴリズムをいくつか探求している。
一般化と分散性を向上する様々なデータ拡張を組み込んだ学習アルゴリズムに着目する。
具体的には、第4章では、データ拡張整合正則化のための複雑性分析のサンプルを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:01:39 GMT)
STAMP: Differentiable Task and Motion Planning via Stein Variational
Gradient Descent [0.3] 道具の使用や部品の組み立てなど、多くの操作タスクの計画には、記号的および幾何学的推論が必要であることが多い。
タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムは通常、高レベルのタスク・シーケンスを木探索することでこれらの問題を解決する。
本稿では,並列化と微分可能シミュレーションを利用して,多種多様な計画の効率的な探索を行う,Stin Task and Motion Planning (STAMP) という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:53:51 GMT)
Parameter estimation by learning quantum correlations in continuous
photon-counting data using neural networks [0.2] 本稿では, 1つの測定で観測された量子プローブのパラメータ推定に, 人工ニューラルネットワークを用いた推論手法を提案する。
本稿では,この手法の精度をベイズ推定と比較し,情報検索の分野で最適であることを示す。
このアプローチは、量子センシングや量子イメージングのような応用に関係のある、光子計数データを用いた量子パラメータ推定のための有望で効率的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Between accurate prediction and poor decision making: the AI/ML gap [0.2] 本稿は、AI/MLコミュニティが、状態確率の推定に過剰な注意を払って、あまりにも不均衡なアプローチをとってきたことを論じる。
誤った効用評価が決定戦略の期待される実用性に与える影響についての証拠は少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:15:02 GMT)
scg-cli -- a Tool Supporting Software Comprehension via Extraction and
Analysis of Semantic Code Graph [0.0] scg-cliは、ソフトウェアの理解を容易にするコマンドラインツールである。
JavaおよびScalaプロジェクトから、コード構造と依存関係に関するセマンティック情報を取り出す。
プロジェクトメトリクスを取得し、最も重要なコードエンティティを見つけ、プロジェクトのパーティショニングを計算するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:04:51 GMT)
Violation of Eigenstate Thermalization Hypothesis in Quantum Field
Theories with Higher-Form Symmetry [0.0] 我々は、$(d+1)$-次元場の量子論における高次形式対称性が固有状態熱化仮説の分解につながることを示した。
高次形式(すなわち$pgeq 1$)対称性の場合、これは非局所であるがシステムサイズ全体よりもはるかに小さい格子可観測物に対する熱化がないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:25:26 GMT)
Variational Gaussian approximation of the Kushner optimal filter [0.0] 推定理論において、クシュナー方程式は連続時間観測を与えられた系の確率密度の進化を与える。
そこで我々は, ガウス近似を用いて, クシュナー方程式の解を近似する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:48:11 GMT)
Unsupervised Complex Semi-Binary Matrix Factorization for Activation
Sequence Recovery of Quasi-Stationary Sources [0.0] システムがいつ運用されるかを知ることは、エネルギー集約的なサブシステムと運用を見つけるための鍵である。
本稿では,バイナリサブシステムアクティベーションシーケンスの同定を求める,異なる産業環境について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:29:16 GMT)
Unifying supervised learning and VAEs -- coverage, systematics and
goodness-of-fit in normalizing-flow based neural network models for
astro-particle reconstructions [0.0] ニューラルネットワークに基づく天体物理学における事象特性の予測はますます一般的になっている。
我々は,データとラベルの共分散のKL分割目標が,教師付き学習と変分オートエンコーダの統合を可能にすることを示す。
製品空間上で共同で定義された後続のカバレッジを厳密に定義する方法について論じる。
提案手法は,(1)カバレッジ計算,(2)システマティクス,(3)1つの機械学習モデルにおける適合度の評価を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:00:23 GMT)
Unified Transfer Learning Models for High-Dimensional Linear Regression [0.0] 本稿では,トランスファー可能な変数とソースデータの両方を検出可能な,UTransと呼ばれる解釈可能な統合トランスファー学習モデルを開発する。
解釈可能性を維持しながら、既存のアルゴリズムよりもずっと低い推定と予測エラーを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:08:18 GMT)
Trapping and imaging single dysprosium atoms in optical tweezer arrays [0.0] 我々は、ランタニド特有の異方性光シフトを用いて、微分光シフトを調整し、ニアマグニックまたはマジック偏光におけるツイーザーを生成する。
tweezer配列のツールボックスを使ってランタニドを操作すれば、量子物理学の研究のための新たな研究の道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:17:11 GMT)
Transformation to a geminal basis and stationary conditions for the
exact wave function therein [0.0] 一粒子基底からゲミナル基底への変換を示し、異なるゲミナル基底間の変換を示し、ゲミナル基底のリー代数を示す。
geminalベースで拡張された正確な波動関数の必要十分条件は、geminals の Brillouin の定理であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:55:19 GMT)
The Inhibitor: ReLU and Addition-Based Attention for Efficient
Transformers [0.0] 我々は、ドット生成物とソフトマックスに基づく注意を、加算とReLU活性化のみを含む別のメカニズムに置き換える。
これは行列乗法でしばしば必要とされる倍精度への拡張をサイドステップとし、コストのかかるソフトマックス評価を避ける。
より効率的な実行を可能にし、リソース制約のあるハードウェアや同型暗号のような代替の算術システム上で、より大きな量子化トランスフォーマーモデルをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:34:21 GMT)
The $E$, the $A$, the Dirac equation and the propagator [0.0] 電磁場の存在下でのディラック方程式は、ディラックスピノル、$psi$の方程式であり、$ihbar fracpartial psipartial t を満たす。
電磁場の存在下でのディラック方程式は、ディラックスピノル、$psi$の方程式であり、$ihbar fracpartial psipartial t を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:26:26 GMT)
Stochastic Quantum Power Flow for Risk Assessment in Power Systems [0.0] 本稿では,電力流の量子計算手法について紹介する。
送風の不確実性が送電網の過負荷の確率にどのように影響するかに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:59:26 GMT)
Soda: An Object-Oriented Functional Language for Specifying
Human-Centered Problems [0.0] ソーダ(Soda)は、自然に品質や量を扱うのに役立ち、その正確性をチェックする作業を大幅に単純化する言語である。
本稿では,コンピュータシステムにおける複雑な要件を符号化する記述型言語の設計を動機とした,言語の主要な特性について述べる。
我々は、問題をより透明でエラーの少ない方法で記述するのに役立つツールの概要を述べます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:12:51 GMT)
Simulating polaritonic ground states on noisy quantum devices [0.0] 小型でノイズの多い量子デバイス上で電子-光子結合系をシミュレーションするための一般的なフレームワークを提案する。
化学的精度を達成するために, 量子ビット還元法における様々な対称性を利用する。
化学反応性に基本的に関係している基底状態エネルギーと光子数という2つの特性を測る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:45:54 GMT)
Short text classification with machine learning in the social sciences:
The case of climate change on Twitter [0.0] 教師あり機械学習手法は最先端のレキシコンよりも優れていることを示す。
ロジスティック回帰やランダムフォレストのような伝統的な機械学習手法は、洗練されたディープラーニング手法と同様に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:09:43 GMT)
Semantic Code Graph -- an information model to facilitate software
comprehension [0.0] メンテナンスを容易にし、関連するコストを削減するために、コード理解プロセスを加速する必要性が高まっています。
さまざまなコード構造モデルがすでに存在していますが、ソースコードを密接に表現するモデルが驚くほど不足しています。
本稿では,コード依存関係の詳細な抽象表現を提供する情報モデルであるSemantic Code Graph (SCG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:09:49 GMT)
SelfGraphVQA: A Self-Supervised Graph Neural Network for Scene-based
Question Answering [0.0] シーングラフはマルチモーダル画像解析の有用なツールとして登場した。
理想化されたアノテートシーングラフを利用する現在の手法は、画像から抽出された予測シーングラフを使用する場合、一般化に苦慮している。
本稿では,事前学習したシーングラフ生成器を用いて,入力画像からシーングラフを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:14:53 GMT)
Self-supervised Learning of Contextualized Local Visual Embeddings [0.0] Contextualized Local Visual Embeddings (CLoVE) は、密集した予測タスクに適した表現を学習する自己教師型畳み込み方式である。
CLoVEの事前訓練された表現を複数のデータセットでベンチマークする。
CLOVEは、CNNベースのアーキテクチャに対して、下流の4つの密集した予測タスクで最先端のパフォーマンスに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:31:45 GMT)
Security of a Grover's Algorithm-based secret sharing protocol,
generalized for an arbitrary number of participants, against interception
attacks [0.0] 本稿では,Grovers検索アルゴリズムに基づく秘密共有プロトコルに対するインターセプション攻撃について検討する。
2と3の参加者のみにアルゴリズムを与える以前の研究とは異なり、我々は任意の参加者に対してアルゴリズムを一般化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:16:50 GMT)
ScaleNet: An Unsupervised Representation Learning Method for Limited
Information [0.0] ScaleNet という,シンプルで効率的な非教師なし表現学習手法を提案する。
ハリスコーナー情報のような特定の画像特徴は、回転予測タスクの効率において重要な役割を果たす。
限られたデータを持つScaleNetモデルから転送されたパラメータは、RotNetモデルと比較して、ImageNet分類タスクを約6%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:13:43 GMT)
Runtime Verification for Trustworthy Computing [0.0] 実行時検証がRich Execution Environment(REE)に対する信頼度を高める方法を示す。
RV-TEE監視プロセスにおける2つの脅威モデルに対する実用的な解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:23:16 GMT)
Robust deformable image registration using cycle-consistent implicit
representations [0.0] 本稿では,一対の周期一貫性を持つ入射ニューラル表現を用いた変形可能な登録法を提案する。
我々は、ペアの後方変形を反転させ、最適化されたペアのコンセンサスを評価することで、複数の推定値を生成する。
提案手法はランドマーク精度を4.5%向上させ,提案手法が収束しないすべての事例を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:17:49 GMT)
Robust black-box quantum-state preparation via quantum signal processing [0.0] ブラックボックスの量子状態準備は、量子状態の準備の変種であり、(量子)オラクルとして与えられる振幅$c(x)$で$n$-qubit状態 $|psi_crangle propto sum_x c(x) |xrangle$を構築したい。
我々は、量子信号処理(QSP)と量子特異値変換(QSVT)という最近の手法を用いて、コヒーレント演算を行うことなく、$|psi_crangle$を作成する新しいアルゴリズムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:54:17 GMT)
RoFormer for Position Aware Multiple Instance Learning in Whole Slide
Image Classification [0.0] 全スライド画像(WSI)分類は、計算病理学において重要な課題である。
現在の手法は、凍結した特徴抽出器を備えたMIL(Multiple-instance Learning)モデルに依存している。
本手法は,弱い教師付き分類タスクにおいて,最先端のMILモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:59:59 GMT)
Renormalisation group flows connecting a $4-\epsilon$ dimensional
Hermitian field theory to a $\mathcal{PT}$-symmetric theory for a fermion
coupled to an axion [0.0] 時空次元のフェルミオンに結合した軸数に対する非エルミートパリティ時間(mathcalPT$)対称場理論を示す。
グローバルフローパターンは、正の$u$から負の$u$までのフローを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:53:55 GMT)
Reflected entropy and computable cross-norm negativity: Free theories
and symmetry resolution [0.0] 本稿では,計算可能なクロスノーム(CCNR)と,CCNR負性度(CCNR Negativity)と呼ばれる関連量に基づく分離性基準について検討する。
自由フェルミオンおよびボゾン理論に対しては、2点相関関数の項で正確な公式を導出する。
大域的な$U(1)$対称性を持つ系に対しては、対称性を解いた反射エントロピーとCCNRの負性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:42:01 GMT)
Record Photon Information Efficiency with Optical Clock Transmission and
Recovery of 12.5 bits/photon over an Optical Channel with 77 dB Loss [0.0] 入射光子当たり12.5bits、9.4dBの光検出を従来のコヒーレント検出の理論的限界よりも高い精度で実験的に実証した。
単一レーザーは、データと光クロックの両方を送信し、量子検出の前に77dBの減衰を行い、続いて光クロックとデータ回復を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:37:12 GMT)
Quantum metrology in a lossless Mach-Zehnder interferometer using
entangled photon inputs [0.0] 光子計を用いたノイズレスマッハ・ツェンダー干渉計の位相不確かさを推定する。
まず,1つの測定値に対して最も低い位相不確実性をもたらす推定・測定戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:43:02 GMT)
Quantum algorithm for the Vlasov simulation of the large-scale structure
formation with massive neutrinos [0.0] 特に、巨大ニュートリノは宇宙の大規模構造(LSS)の形成に影響を及ぼす。
我々は、ニュートリノの位相空間分布を符号化する量子状態を生成するためにハミルトニアンシミュレーションを実行する。
これはLSSシミュレーションのための最初の量子アルゴリズムであり、精度を保証して実用的関心の量を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 06:56:03 GMT)
Probing post-measurement entanglement without post-selection [0.0] 多数の測定値から生じる量子集合現象を観測する問題について検討する。
非従来的なアプローチは、実験データとシミュレーションの結果の相互相関を構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:11:30 GMT)
Physics-inspired Equivariant Descriptors of Non-bonded Interactions [0.0] 本稿では,多種多様なLR相互作用を一貫した方法で処理できる長距離同変(LODE)フレームワークの拡張について述べる。
我々は、よりシンプルで効率的な実装を可能にするマルチポール拡張を用いて、これらを直接物理的に解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:18:23 GMT)
On the negative-result experiments in quantum mechanics [0.0] 量子力学(QM)におけるいわゆる負回帰実験(ヌル測定、相互作用のない測定など)についてコメントする。
この種の全ての実験(ヌル測度)は、意図的に偏った検出器を設置し、特定の事象を排除または選択する不適切な測定として理解することができる。
ヌル測度による予測の検証は、最終的にはマイクロシステムとマクロな検出器の相互作用を含む標準の非バイアス測定を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:56:26 GMT)
On CNF formulas irredundant with respect to unit clause propagation [0.0] 2つのCNF式はucp-等価(ucp-equivalent)と呼ばれ、単位節の伝搬(UCP)に関して同じように振る舞う。
公式がucp-irredundant(英語版)と呼ばれるのは、任意の節を削除すると、元の句と等価でない公式が導かれるからである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:44:24 GMT)
Non-Hermitian control of localization in mosaic photonic lattices [0.0] オンサイト非相関性障害や準周期性秩序を有するモザイクフォトニック格子では、格子の交互な部位における均一な損失の付加は波動拡散の抑制または増強をもたらすことが示されている。
この結果は、合成フォトニック格子における離散時間量子ウォークを考慮することによって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:12:46 GMT)
Multiple photon Hamiltonian in linear quantum optical networks [0.0] 我々は、線形光学マルチポートに入る任意の数の光子の量子状態の進化を記述する実効ハミルトニアンの明示的な公式に対する別の導出を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:51:57 GMT)
Multipartite Entanglement in Bright Frequency Combs from Microresonators [0.0] 本稿では、閾値以上のマイクロ共振器により連続波状態に発生する明るい周波数コムにおける多重モード量子相関の理論モデルを提案する。
これらの相関は, 入力ポンプが供給する4波混合プロセスと, 生成した明るいビームのカスケードによってどのように現れるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:40:11 GMT)
Multi-spin probes for thermometry in the strong-coupling regime [0.0] 本研究では,N$スピンからなる熱測定プローブの感度について,温度$T$で調製した試料に結合した感度について検討した。
単スピンプローブが$(N = 1)$の場合、弱い中間結合強度の条件下で温度感度が低下することがわかった。
カップリングが増加するにつれて、低温状態におけるプローブの感度ははるかに高くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 22:46:00 GMT)
Multi-Gbps quantum randomness source based on direct detection and
vacuum states [0.0] 真空の2次測定に基づく量子乱数生成器(QRNG)は、これまで高エントロピーの源を得るために平衡ホモダイン検出を用いてきた。
本稿では,真空揺らぎから乱れを抽出するレーザとフォトダイオードのみを用いた簡易な直接検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 18:30:18 GMT)
Markovian master equations for quantum-classical hybrid systems [0.0] マルコフの場合、問題はハイブリッド力学半群の概念によって定式化される。
古典的な成分は、システムを摂動することなく観察することができる。
量子-古典的相互作用により、量子成分に関する情報を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 12:24:06 GMT)
Learning unitaries with quantum statistical queries [0.0] 量子統計クエリ(QSQ)からユニタリ演算子を学習するためのいくつかのアルゴリズムを提案する。
本手法は, 1つの量子統計的クエリを用いて, パウリ弦の部分集合上のユニタリのフーリエ質量を推定する新しい手法に基づく。
量子統計的クエリは,Choi-Jamiolkowski状態に対する分離可能な測定値と比較して,特定のタスクに対して指数関数的に大きなサンプル複雑性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:56:07 GMT)
Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries [0.0] 本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。
このフレームワークにより、任意の量子プロセスに対して、証明可能な性能保証を伴う効率的なQPSQ学習者を提案することができる。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:15:20 GMT)
Lack of near-sightedness principle in non-Hermitian systems [0.0] 非エルミート皮膚効果は一般にトポロジカル現象ではないことを示す。
翻訳対称性が1つの非エルミート不純物によって破壊されると、皮膚モードは境界で枯渇し、不純物部位に蓄積される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:21:03 GMT)
Jury: A Comprehensive Evaluation Toolkit [0.0] さまざまなタスクやメトリクスに対して評価を行うための標準化された構造を備えた統一的な評価フレームワークを提供するツールキットである陪審を導入する。
陪審の目的は、すべてのシステムに対するメートル法評価の標準化と改善であり、評価の課題を克服するコミュニティを支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:31:28 GMT)
Indefinite order in the interface of quantum mechanics and gravity [0.0] 我々は、まず量子論の抽象的な一般化に現れる不定次数の概念について議論する。
我々は低エネルギーにおける重力のシナリオが不定順序にどのように結びつくかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 01:16:27 GMT)
Improving style transfer in dynamic contrast enhanced MRI using a
spatio-temporal approach [0.0] DCE-MRIのスタイル伝達は、異なる組織と時間にまたがるコントラスト増強の大きな変化のために難しい課題である。
コントラストエンハンスメントの局所的性質に対処するために,自動エンコーダによるコンテンツとスタイルを畳み込みLSTMと組み合わせて,予測潜在空間を時間に沿ってモデル化し,適応畳み込みを適応的に行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 09:30:52 GMT)
Improving photon blockade, entanglement and mechanical-cat-state
generation in a generalized cross-Kerr optomechanical circuit [0.0] Schemeは、光子遮断やメカニカル・シュロディンガー・キャットステート生成など、少数の光子光学効果を改善する。
一般化されたクロスカー光学系は、マイクロ波量子センシング、量子通信、および量子情報プロトコルにおける潜在的な応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:23:49 GMT)
Implicit regularization of multi-task learning and finetuning in
overparameterized neural networks [0.0] ディープラーニングでは、学習が少なくとも部分的には別の関心のあるタスクに移ることを期待して、補助的なタスクでネットワークを訓練することが一般的である。
複数タスク学習(マルチタスク学習, MTL)と逐次学習(事前学習, その後の微調整, PT+FT)の同時学習による帰納的バイアスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:39:30 GMT)
High-rate multiplexed entanglement source based on time-bin qubits for
advanced quantum networks [0.0] 時間ビン量子ビットに基づくエンタングルメント分布は、新興量子ネットワークにとって魅力的な選択肢である。
80psで分離された光子対の4.09GHzの繰り返し発生源を実演した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 05:22:47 GMT)
Global Attractor for a Reaction-Diffusion Model Arising in Biological
Dynamic in 3D Soil Structure [0.0] 本研究では,3次元土壌構造の複雑なマトリックス内における微生物活性の領域について検討する。
本研究は,長期システム行動に重要な意味を持つ基本的特徴である,グローバルなアトラクションの発見につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:03:20 GMT)
Exact Markovian evolution of quantum systems with several degrees of
freedom : Phase space representations [0.0] 2次ハミルトニアンおよび線型結合作用素を持つリンドブラッド方程式の正確な解は、コード表現の中で導出された。
ウィグナー函数は、その直観的な古典的進化の畳み込みであり、多次元ガウス窓が広がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:21:41 GMT)
Exact Entanglement Propagation Dynamics in Integrable Heisenberg Chains [0.0] ハイゼンベルク鎖の正確な単一磁気エンタングルメントの進化は量子相関伝達関数(QCTF)の定式化を用いて得られる。
したがって、ハイゼンベルク連鎖における平衡力学と熱力学を説明するための手段が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:38:23 GMT)
Efficient Online Scheduling and Routing for Automated Guided Vehicles:
Comparing a Novel Loop-Based Algorithm Against Existing Methods [0.0] 本稿では,AGVのオンライン・コンフリクトフリースケジューリングとルーティング問題を解決するループベースのアルゴリズムを提案する。
我々は、このアルゴリズムが他のアルゴリズムより優れているか、より少ない計算時間で等しく良い解が得られることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:41:46 GMT)
Effective versus Floquet theory for the Kerr parametric oscillator [0.0] 本稿では,スキューズ駆動下でのKerr発振器を記述するために用いられる低次静的実効ハミルトニアンの有効性について検討する。
我々の研究は、通常の静的な効果的な処理によって取り残され、最先端の実験によって探索される物理学の光をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 19:23:19 GMT)
Distillation Decision Tree [0.0] 蒸留決定木(DDT)の方法を紹介する。
DDTは、ブラックボックスモデルから決定木へのデータに関する知識の蒸留を可能にする。
DDTの構造安定性に関する理論的基礎を確立する。
総合シミュレーション研究は、DDTが正確で信頼性の高い解釈を提供する能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 03:11:20 GMT)
Dissipation-induced cooperative advantage in a quantum thermal machine [0.0] 動作媒質が2つの非相互作用量子調和振動子によって構成される量子熱エンジンが協調的優位性を示すことを示す。
アドバンテージは弱いものから強いものへと広がり、後者の場合特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 10:34:14 GMT)
Deciphering Diagnoses: How Large Language Models Explanations Influence
Clinical Decision Making [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、医学的な決定のための平文の説明を生成するための有望なツールとして現れています。
本研究は, 患者の苦情に基づく診断のための説明書作成におけるLCMの有効性と信頼性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 00:08:23 GMT)
Daytime and Nighttime QKD over an atmospheric free space channel with
passive polarisation bases compensation [0.0] 我々は、ファイバー複屈折と大気が量子鍵分布(QKD)に与える影響について検討し、その課題を緩和する。
ファイバー複屈折による偏光衝突の臨界問題に対処するため, 受動的偏光補正方式を実装した。
夜間と夜間の両方でQKD実験を行い,背景騒音レベルや動的環境変化などの課題に直面した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:57:19 GMT)
Curve-based Neural Style Transfer [0.0] 本研究は,曲線に基づく設計スケッチに特化して設計された新しいパラメトリック・スタイル・トランスファー・フレームワークを提案する。
バイナリスケッチ変換の処理におけるニューラルスタイルの転送手法が直面する従来の課題は、パラメトリックな形状編集規則の利用によって効果的に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:49:56 GMT)
Comparative study of Deep Learning Models for Binary Classification on
Combined Pulmonary Chest X-ray Dataset [0.0] DenseNet 121, DenseNet 169, DenseNet 201, EffecientNet b0, EffecientNet lite4, GoogleNet, MobileNet, ResNet18。
肺胸部X線画像データセットでは,他のモデルと異なる性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:45:52 GMT)
Chunking: Forgetting Matters in Continual Learning even without Changing
Tasks [0.0] チャンキングは継続学習(CL)の重要な部分であることを示す。
現在のCLアルゴリズムはチャンキングサブプロブレムに対処せず、データ分布に変化がない場合にのみ、通常のSGDトレーニングを実行する。
学習が大量のデータに対して発生するとパフォーマンスが低下する理由を分析した結果,分散シフトによる問題としてしばしば見られる,忘れることが依然として発生し,重大な問題となっていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 17:04:33 GMT)
Can a student Large Language Model perform as well as it's teacher? [0.0] 知識蒸留は、高容量の「教師」モデルから流線形の「学生」モデルに知識を伝達することを目的としている。
本稿では,知識蒸留のパラダイムについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 20:34:59 GMT)
CORec-Cri: How collaborative and social technologies can help to
contextualize crises? [0.0] 本稿では,協調的・社会的技術が危機の文脈化にどう役立つかを検討する。
既存の作業に基づいて,CORec-Cri(コンテキストオントロジーに基づく危機管理レコメンダシステム)を定義した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:29:37 GMT)
Building spatial symmetries into parameterized quantum circuits for
faster training [0.0] 空間対称性を慎重に検討すると,理想的なパラメータ構造が自然に現れることを示す。
すなわち、ハミルトニアン問題の自己同型群を考え、この対称性群の下で同変な回路構成を開発する。
ORBと呼ばれる新しい回路構造の利点は、いくつかの基底状態問題において数値的に探索される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:30:12 GMT)
Automated long-range compensation of an rf quantum dot sensor [0.0] 電荷センシングは、特にスピン量子ビットの読み出しにおいて重要な量子デバイスを探索するための感度の高い技術である。
本稿では,このクロストーク効果を補正する手法を提案し,測定装置のゲート電圧を1V x 1 V窓に印加する手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、大規模な量子デバイスアーキテクチャの運用に必要な、完全に自動化されたソリューションスイートへの重要な貢献である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 15:16:43 GMT)
Artificial Intelligence for EEG Prediction: Applied Chaos Theory [0.0] この研究は、応用カオス理論と力学系理論の原理を融合させ、新しい特徴セットを創出する。
この試みの土台はトランスフォーマーに基づくシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャであり、非線形および高次元の時間的依存関係を正確に捉えている。
我々のモデルは、EEGデータシーケンス予測の先駆者であり、顕著な一般化性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:58:23 GMT)
An evaluation of pre-trained models for feature extraction in image
classification [0.0] この研究は、画像分類タスクにおける特徴抽出のために、様々な事前学習ニューラルネットワークの性能を比較することを目的としている。
以上の結果から,CLIP-ResNet50モデルに類似した性能を持つが,可変性が低いCLIP-ViT-BとViT-H-14により,データセットに沿って最高の汎用性能が達成されたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 13:28:14 GMT)
Advancements in Optimization: Adaptive Differential Evolution with
Diversification Strategy [0.0] 本研究は、個体群に基づく進化最適化アルゴリズム(多様化戦略を用いた適応微分進化、ADEDS)を提案する。
このアルゴリズムは当初は正弦波目的関数を用いて開発され、その後Rosenbrock、Rastrigin、Ackley、DeVilliersGlasser02などを含む22のベンチマーク関数の広い範囲で評価された。
その結果、ADEDSがより良いソリューションを見つける上で有効であることが明らかとなり、サプライチェーンの効率の向上、コスト削減、全体的な性能向上が重要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:25:20 GMT)
Addressing Quantum's "Fine Print": State Preparation and Information
Extraction for Quantum Algorithms and Geologic Fracture Networks [0.0] この研究は、量子アルゴリズムを用いて地質的なフラクチャーフローシステムを解くための2つの要件に対処する。
この問題に対する我々のアプローチは、全体的な指数的なスピードアップと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 23:02:54 GMT)
AdS$_3$ Vacuum State from Four Minkowski Vacuum States [0.0] 4つの特定の1+2$ミンコフスキー真空状態のテンソル積は、パリティや時間反転対称性のない3次元反ド・ジッター時空の無限集合に対する自己整合真空状態であることを示す。
無限集合はすべての AdS$_3$ と 0 でない一意なスカラー曲率の対で構成され、各対のメンバーは空間無限大で結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:52:10 GMT)
Ab-Initio Vibro-Polaritonic Spectra in Strongly Coupled Cavity-Molecule
Systems [0.0] 本稿では,ボルン・オッペンハイマー・ハーツリー・フォック・アンサッツのキャビティに基づくab-initio法について検討した。
我々の半古典的アプローチは、完全な量子シミュレーションに対して検証され、ビブロ偏光スペクトルの重要な特徴を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:16:21 GMT)
A universal formula for the entanglement asymmetry of matrix product
states [0.0] 有限結合次元を持つ行列積状態の絡み合い非対称性の普遍式を提供する。
任意のコンパクト群(離散群あるいは連続群)の絡み合い非対称性は対称性の破れパターンにのみ依存し、他の微視的特徴とは関係がないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 11:15:19 GMT)
A novel approach to generate datasets with XAI ground truth to evaluate
image models [0.0] 基底真理(GT)を用いたデータセット生成手法を提案する。
提案手法が正しいことを確認するため,GTと実モデル説明との比較実験を行い,優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 21:01:30 GMT)
A method of generating bespoke optimised keyboard layouts that
significantly reduce typing effort for Twitter users [0.0] 本研究では,スマートフォン上でのシングルフィンガータイピングのためのキーボードレイアウトを最適化する問題に対処する。
Twitterユーザーには、より少ない労力と時間を要するツィートタイピング体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:48:09 GMT)
A Survey on Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization [0.0] 本稿では,TSP(Deuts-traveling Salesperson problem)の課題について概説する。
TSPの現代的なRLアルゴリズムのアプローチと1970年代に発表されたアプローチを比較する。
本稿では,従来の数学的枠組みを拡張した深層学習手法であるDeep RLについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 14:17:38 GMT)
A Semi-classical Spacetime Region with Maximum Entropy [0.0] 4次元球面対称な静的時空領域を半古典的アインシュタイン方程式における量子の集まりと考える。
エントロピーの非局所性と熱力学との局所的整合性を考慮したWKBライクな手法でエントロピーを推定し,その上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 07:24:33 GMT)
A Quantum Otto Engine with Shortcuts to Thermalization and Adiabaticity [0.0] 我々は,オットーエンジンを加速するエネルギー的利点を,断熱(パワーと圧縮ストローク)と平衡(ホットアイソコール)にショートカットを用いて検討した。
どちらのショートカットも適用すれば、運転コストを考慮しても、パワーと効率が向上する。
我々は,エンジンのリミットサイクルの挙動を数値計算し,加速した等方性ストロークと断熱性ストロークのエンジンが,この動作モードにおいて優れた出力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 08:08:59 GMT)
A Case for AI Safety via Law [0.0] 人工知能(AI)システムを安全にし、人間の価値と整合させるには、オープンな研究課題である。
提案された解決策は、不確実な状況における人間の介入に依存する傾向にある。
本稿では,AIの安全性に対処する上で,効果的な法体系が最善の方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 16:37:40 GMT)
5G Network Slicing: Analysis of Multiple Machine Learning Classifiers [0.0] 本稿では,ロジスティック回帰モデル,線形判別モデル,k-ネアレスト近傍モデル,決定木モデル,ランダム森林モデル,SVC BernoulliNBモデル,ガウスアンNBモデルなど,さまざまな機械学習手法を評価し,ネットワークスライス検出における各モデルの精度と精度について検討する。
レポートでは5Gネットワークスライシングの概要も紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 3 Oct 2023 02:16:50 GMT)