Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

ToRA: A Tool-Integrated Reasoning Agent for Mathematical Problem Solving [170.8]
ToRAは、難解な数学的問題を解決するために設計されたツール統合推論エージェントのシリーズである。 ToRAモデルは、あらゆるスケールにわたる10の数学的推論データセットで、オープンソースモデルよりも大幅に優れています。 ToRA-Code-34Bは、MATHで50%を超える精度を達成する最初のオープンソースモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:13:03 GMT)
Kosmos-G: Generating Images in Context with Multimodal Large Language Models [124.0]
本稿では,マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の高度な認識能力を利用したKosmos-Gを提案する。提案手法は,テキストモダリティをアンカーとして用いたMLLMとCLIPの出力空間を整列し,キュレートされたデータに対して合成指導を行う。 Kosmos-Gは、ゼロショットマルチエンタリティの主観的生成のユニークな能力を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:28:44 GMT)
Fast Diffusion Model [122.4]
拡散モデル(DM)は、複雑なデータ分布を捉える能力を持つ様々な分野に採用されている。本稿では,DM最適化の観点から,高速拡散モデル (FDM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:10:03 GMT)
MIDDAG: Where Does Our News Go? Investigating Information Diffusion via Community-Level Information Pathways [114.4]
我々は、新型コロナウイルス関連のニュース記事によって引き起こされるソーシャルメディア上の情報伝達経路を可視化する、直感的でインタラクティブなシステムMIDDAGを提案する。我々は,ユーザ間のコミュニティを構築し,伝播予測機能を開発し,情報の普及方法の追跡と理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:08:11 GMT)
Federated Conditional Stochastic Optimization [110.5]
条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:47:37 GMT)
Latent Diffusion Energy-Based Model for Interpretable Text Modeling [104.9]
本稿では,拡散モデルと潜時空間ESMの共生を変動学習フレームワークで導入する。我々は,学習した潜在空間の品質を向上させるために,情報ボトルネックと合わせて幾何学的クラスタリングに基づく正規化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:00:21 GMT)
Unsupervised Foreground Extraction via Deep Region Competition [102.8]
ディープ・リージョン・コンペティション(Deep Region Competition, DRC)は、画像から前景オブジェクトを教師なしで抽出するアルゴリズムである。 DRCは、複雑な実世界のデータに対してより競争力のある性能を示し、従来の手法と比較して多目的シーンに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:05:42 GMT)
Shadow Alignment: The Ease of Subverting Safely-Aligned Language Models [102.6]
オープンソースの大規模言語モデルは、有害なコンテンツを生成するために容易に変換できる。 5つの異なる組織がリリースした8つのモデルに対する実験は、シャドーアライメントアタックの有効性を実証している。この研究は、悪意のある攻撃者に対するオープンソースのLLMの安全性を見直し、強化するための集団的な取り組みの発端となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:39:31 GMT)
Two-stage LLM Fine-tuning with Less Specialization and More Generalization [93.1]
本稿では,Model Tuning (ProMoT) を用いた Prompt Tuning を提案する。 ProMoTは、タスク固有のフォーマット学習を、最初はプロンプトチューニングを行い、次にこのソフトプロンプトでモデル自体を微調整することで、追加的で取り外し可能なパラメータにオフロードする。 ProMoTは、微調整タスクと意味的に関連するコンテキスト内学習タスクの一般化を強化することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:27:57 GMT)
Expanding Small-Scale Datasets with Guided Imagination [92.5]
データセット拡張は、新しいラベル付きサンプルを自動生成することによって、使用可能な小さなデータセットを拡張することを目的とした、新しいタスクである。 GIFは、先行モデルの意味論的意味のある空間において、シードデータの潜伏した特徴を最適化することにより、データイマジネーションを行う。 GIF-SDは、SDによる非ガイド展開よりも、自然画像データセットのモデル精度が13.5%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:37:58 GMT)
Expanding Small-Scale Datasets with Guided Imagination [92.5]
データセット拡張は、新しいラベル付きサンプルを自動生成することによって、使用可能な小さなデータセットを拡張することを目的とした、新しいタスクである。 GIFは、先行モデルの意味論的意味のある空間において、シードデータの潜伏した特徴を最適化することにより、データイマジネーションを行う。 GIF-SDは、SDによる非ガイド展開よりも、自然画像データセットのモデル精度が13.5%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:37:58 GMT)
L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models [91.1]
長い文脈言語モデル(LCLM)のより標準化された評価を行うためにL-Evalを提案する。 20のサブタスク、508の長いドキュメント、2000以上の人間ラベルのクエリ応答対を含む新しい評価スイートを構築した。その結果、一般的なn-gramマッチングの指標は人間の判断とよく相関しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:04:25 GMT)
Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.1]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:53:55 GMT)
Local Search GFlowNets [89.3]
Generative Flow Networks (GFlowNets) は、報酬に比例した離散オブジェクト上の分布を学習するアモータイズされたサンプリング手法である。 GFlowNetsは、多様なサンプルを生成する素晴らしい能力を示していますが、広いサンプル空間での過剰な探索のために、常に高い報酬を持つサンプルを生成するのに苦労することがあります。本稿では,この問題を解決するために,高報酬のサンプル空間を活用することに焦点を当てたローカルサーチによるGFlowNetsのトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:27:17 GMT)
LanguageMPC: Large Language Models as Decision Makers for Autonomous Driving [87.1]
この作業では、複雑な自律運転シナリオの意思決定コンポーネントとして、Large Language Models(LLM)を採用している。大規模実験により,提案手法は単車載タスクのベースラインアプローチを一貫して超えるだけでなく,複数車載コーディネートにおいても複雑な運転動作の処理にも有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:59:49 GMT)
MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control [86.8]
多様な3D幾何学制御を提供する新しいストリートビュー生成フレームワークであるMagicDriveを紹介した。私たちの設計では、複数のカメラビュー間の一貫性を確保するために、クロスビューアテンションモジュールが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:14:06 GMT)
Prompting and Adapter Tuning for Self-supervised Encoder-Decoder Speech Model [84.1]
本稿では,自己教師付きエンコーダデコーダモデルであるWav2Seqのプロンプトが,従来のシーケンス生成タスクよりも優れていることを示す。 ASRでは単語誤り率が53%向上し,スロットフィリングではF1スコアが27%向上した。また、言語間ASRにおけるWav2Seq上でのプロンプトとアダプタチューニングの転送可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:07:32 GMT)
SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization [83.8]
LLMにおける生成推論の主なボトルネックは、単一のバッチ推論のための計算ではなく、メモリ帯域幅である。学習後量子化フレームワークであるSqueezeLLMを導入し、最大3ビットの超低精度でのロスレス圧縮を実現する。本フレームワークは,2次情報に基づく最適ビット精度割当を探索する感度ベース非一様量子化法と,2次情報に基づくDense-and-Sparse分解法と,2次情報量割当値と感度重み値を効率的にスパース形式で格納するDense-and-Sparse分解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:40:01 GMT)
DNA-GPT: Divergent N-Gram Analysis for Training-Free Detection of GPT-Generated Text [82.5]
ダイバージェントN-Gram解析(DNA-GPT)と呼ばれる新しいトレーニング不要検出手法を提案する。元の部分と新しい部分の違いをN-gram解析により解析することにより,機械生成テキストと人文テキストの分布に顕著な相違が明らかになった。その結果, ゼロショットアプローチは, 人文とGPT生成テキストの区別において, 最先端の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:36:09 GMT)
GET: Group Event Transformer for Event-Based Vision [82.3]
イベントカメラは、注目を集めている新しいニューロモルフィックセンサーの一種である。我々は、グループイベントトランスフォーマー(GET)と呼ばれる、イベントベースのビジョンのための新しいグループベースのビジョントランスフォーマーバックボーンを提案する。 GETは特徴抽出プロセスを通して空間的インフォメーションから時間的極性情報を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:02:33 GMT)
MetaTool Benchmark: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.2]
大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。本稿では,LLM がツール使用意識を持ち,ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのベンチマークである MetaTool を紹介する。ツール選択の異なる視点から4つのサブタスクを定義し、同様の選択のツール選択、特定のシナリオのツール選択、信頼性の問題の可能なツール選択、マルチツール選択を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:39:26 GMT)
Learning to Scale Logits for Temperature-Conditional GFlowNets [81.7]
温度条件付きGFlowNet(LSL-GFN)のための大規模ロジット学習を提案する。 LSL-GFNは、温度条件付きGFlowNetのトレーニングを大幅に加速する新しいアーキテクチャ設計である。我々は,GFlowNetsの性能を劇的に向上させることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:45:56 GMT)
Break-A-Scene: Extracting Multiple Concepts from a Single Image [80.5]
テキストシーン分解の課題を紹介する。本稿では,対象概念の存在を示すマスクを用いた入力画像の拡張を提案する。次に、新しい2段階のカスタマイズプロセスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:38:36 GMT)
Diffusion Generative Flow Samplers: Improving learning signals through partial trajectory optimization [77.5]
Diffusion Generative Flow Samplers (DGFS) はサンプルベースのフレームワークであり、学習プロセスを短い部分的軌道セグメントに分解することができる。生成フローネットワーク(GFlowNets)のための理論から着想を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:39:05 GMT)
DOMINO: A Dual-System for Multi-step Visual Language Reasoning [76.7]
視覚情報抽出のための「System-1」ステップと、意図的な推論のための「System-2」ステップからなる多段階マルチモーダル推論のためのデュアルシステムを提案する。事前学習した System-2 モジュールを用いた本手法は, 配当データと配当データの先行処理と比較して, 競合的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:29:47 GMT)
ReForm-Eval: Evaluating Large Vision Language Models via Unified Re-Formulation of Task-Oriented Benchmarks [76.3]
大規模視覚言語モデル(LVLM)は、視覚信号を知覚し、視覚的根拠を持つ推論を行う驚くべき能力を示す。当社のベンチマークおよび評価フレームワークは,LVLMの開発を進めるための基盤としてオープンソース化される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:07:37 GMT)
FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets [72.5]
FLASKは、人間に基づく評価とモデルに基づく評価の両方のためのきめ細かい評価プロトコルである。モデル性能の全体像を得るためには,評価の微粒化が重要であることを実験的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:11:16 GMT)
AdaMerging: Adaptive Model Merging for Multi-Task Learning [72.2]
本稿では,Adaptive Model Merging (AdaMerging)と呼ばれる革新的な手法を紹介する。本来のトレーニングデータに頼ることなく、タスクレベルでも階層的にも、モデルマージの係数を自律的に学習することを目指している。 AdaMergingは、現在の最先端のタスク演算のマージ方式と比較すると、パフォーマンスが11%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:26:33 GMT)
Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.4]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:52:19 GMT)
Losses over Labels: Weakly Supervised Learning via Direct Loss Construction [71.1]
プログラム可能な弱い監視は、機械学習のパラダイムとして成長している。ラベルの中間ステップを経由することなく,直接損失を発生させるため,ラベルのロバスト・オーバー・ラベル(Losses over Labels, LoL)を提案する。いくつかのベンチマークテキストおよび画像分類タスクにおいて、LoLは既存の弱い監督手法を改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:32:44 GMT)
Semi-Federated Learning: Convergence Analysis and Optimization of A Hybrid Learning Framework [70.8]
本稿では,ベースステーション(BS)とデバイスの両方を活用するセミフェデレーション学習(SemiFL)パラダイムを提案し,中央集権学習(CL)とFLのハイブリッド実装を提案する。我々はこの難解な問題を解くための2段階のアルゴリズムを提案し、ビームフォーマに閉形式解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:32:39 GMT)
ECoFLaP: Efficient Coarse-to-Fine Layer-Wise Pruning for Vision-Language Models [70.5]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、様々なモダリティから豊富な情報を統合することで、世界を包括的に理解することができる。 LVLMは計算/エネルギーの膨大なコストと炭素消費のためにしばしば問題となる。本稿では,LVLMの2段間粗度-微細度重み付け法であるECoFLaP(Efficient Coarse-to-Fine Layer-Wise Pruning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:34:00 GMT)
Effective and Parameter-Efficient Reusing Fine-Tuned Models [69.6]
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） (Wed, 4 Oct 2023 02:30:27 GMT)
GETAvatar: Generative Textured Meshes for Animatable Human Avatars [69.6]
高品質なジオメトリとテクスチャを備えたアニマタブルな人体アバターを製作することを目的とした,3D対応フルボディヒューマンジェネレーションの課題について検討した。アニマタブルなヒトアバターの3Dレンダリングを直接生成する生成モデルであるGETAvatarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:30:24 GMT)
How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind? [69.4]
大規模言語モデル(LLM)に対する新たな評価パラダイムを提案する。 T4Dは、他者の精神状態に関する推論を社会的シナリオにおける行動に結びつけるモデルを必要とする。ゼロショットプロンプトフレームワークであるフォアシー・アンド・リフレクション(FaR)を導入し,LCMが今後の課題を予測できるように推論構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:47:58 GMT)
ED-NeRF: Efficient Text-Guided Editing of 3D Scene using Latent Space NeRF [68.0]
ED-NeRFと呼ばれる新しい3次元NeRF編集手法を提案する。現実のシーンを、ユニークな精細化層を通して、潜時拡散モデル(LDM)の潜時空間に埋め込む。このアプローチにより、より高速であるだけでなく、より編集しやすいNeRFバックボーンが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:28:38 GMT)
Co-modeling the Sequential and Graphical Route for Peptide [67.7]
本稿では,表現の相互情報を強化するためのペプチド共モデリング手法RepConを提案する。 RepConは、正のサンプルペア間の表現の一貫性を高め、負のペア間の表現を撃退することを学ぶ。この結果から,コモデリング手法が独立モデルよりも優れていること,コモデリングフレームワーク下での他の手法よりもRepConの方が優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:58:25 GMT)
Expected flow networks in stochastic environments and two-player zero-sum games [67.2]
生成フローネットワーク(GFlowNets)は、所定の分布に合わせてトレーニングされた逐次サンプリングモデルである。我々はGFlowNetsを環境に拡張する予測フローネットワーク(EFlowNets)を提案する。本稿では,タンパク質設計などのタスクにおいて,EFlowNetが他のGFlowNetよりも優れていることを示す。次に、EFlowNetsの概念を敵環境に拡張し、2プレイヤーゼロサムゲームのための敵フローネットワーク(AFlowNets)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:50:29 GMT)
A Deep Instance Generative Framework for MILP Solvers Under Limited Data Availability [66.4]
我々はG2MILPを提案するが、これは私たちの知る限り、MILPインスタンスのための最初の深層生成フレームワークである。 G2MILPはMILPインスタンスを二部グラフとして表現し、マスク付き変分オートエンコーダを元のグラフの一部を反復的に破損させ、置き換えて新しいグラフを生成する。生成されたMILPインスタンスの品質を評価するためのベンチマークスイートを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:34:34 GMT)
Federated Fine-Tuning of LLMs on the Very Edge: The Good, the Bad, the Ugly [66.2]
本稿では,最新のエッジコンピューティングシステムにおいて,Large Language Modelsをどのように導入できるかを,ハードウェア中心のアプローチで検討する。マイクロレベルのハードウェアベンチマークを行い、FLOPモデルと最先端のデータセンターGPUを比較し、現実的な条件下でのネットワーク利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:27:20 GMT)
DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning [65.7]
本研究では、DQ-LoRe(Dual Queries and Low-rank approximation Re- rank)を利用して、文脈内学習のための例を自動選択するフレームワークを提案する。 DQ-LoRe は GPT-4 の自動選択において最先端の手法よりも優れ、92.5% から94.2% まで性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:44:37 GMT)
Human-oriented Representation Learning for Robotic Manipulation [64.6]
人間は本質的に、操作作業において環境を効率的に探索し、相互作用することを可能にする、一般化可能な視覚表現を持っている。我々は、このアイデアを、事前訓練された視覚エンコーダの上に、人間指向のマルチタスク微調整のレンズを通してフォーマル化する。我々のタスクフュージョンデコーダは、下流操作ポリシー学習のための最先端の3つのビジュアルエンコーダの表現を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:59:38 GMT)
Improving Vision Anomaly Detection with the Guidance of Language Modality [64.5]
本稿では,マルチモーダルの観点から視覚モダリティの課題に取り組む。本稿では,冗長な情報問題とスパース空間問題に対処するために,クロスモーダルガイダンス(CMG)を提案する。視覚異常検出のためのよりコンパクトな潜在空間を学習するために、CMLEは言語モダリティから相関構造行列を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:44:56 GMT)
The Role of Linguistic Priors in Measuring Compositional Generalization of Vision-Language Models [64.4]
我々は、言語的先行と画像とテキスト間の相互作用という、視覚言語的構成性の2つの源を同定する。このような言語的前提を伴わない新しい構成性尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:48:33 GMT)
Regression with Label Differential Privacy [64.2]
与えられた回帰損失関数の下で最適なラベルDPランダム化機構を導出する。我々は、最適メカニズムが「ビンのランダム化応答」の形をとることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:45:53 GMT)
Efficient-3DiM: Learning a Generalizable Single-image Novel-view Synthesizer in One Day [64.0]
シングルイメージのノベルビューシンセサイザーを学習するためのフレームワークを提案する。当社のフレームワークは,トレーニング時間を10日以内から1日未満に短縮することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:57:07 GMT)
Trajectory balance: Improved credit assignment in GFlowNets [63.7]
従来提案したGFlowNetの学習目標,フローマッチング,詳細なバランスは,長いアクションシーケンスをまたいだ非効率な信用伝播の傾向が示唆された。本稿では,GFlowNetsの新しい学習目標であるトラジェクトリバランスを,従来使用されていた目的に対して,より効率的な代替手段として提案する。 4つの異なる領域の実験において、GFlowNet収束のための軌道バランス目標の利点、生成されたサンプルの多様性、長いアクションシーケンスや大きなアクション空間に対する堅牢性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:30:14 GMT)
Efficient Federated Prompt Tuning for Black-box Large Pre-trained Models [62.8]
我々は,各ローカルデータセットを最適に活用するためのフェデレートブラックボックス・プロンプト・チューニング(Fed-BBPT)を提案する。 Fed-BBPTは、ローカルユーザーがレギュラーアグリゲーションを通じてプロンプトジェネレータを協調的に訓練するのを支援する中央サーバーに重点を置いている。大規模な微調整とは対照的に、Fed-BBPTは、PTMストレージとローカルマシンの微調整に関連するメモリの課題を、十分にサイドステップで解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:30:49 GMT)
JsonTuning: Towards Generalizable, Robust, and Controllable Instruction Tuning [62.7]
命令チューニングのための新しい構造-構造アプローチであるJsonTuningを提案する。 JsonTuningは、モデルが必須のタスク要素とその関係を理解するのを助けることで堅牢性を高める。出力に対する明示的な制御を提供することで、制御性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:44:23 GMT)
Towards out-of-distribution generalizable predictions of chemical kinetics properties [61.2]
動力学特性予測のためのOf-Distribution (OOD) アプローチは一般化可能である必要がある。本稿では,OODの運動特性予測を3つのレベル(構造,条件,機構)に分類する。我々は、OOD設定における反応予測のための最先端MLアプローチと、速度論的特性予測問題における最先端グラフOOD手法をベンチマークするために、包括的なデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:36:41 GMT)
Interactive Code Generation via Test-Driven User-Intent Formalization [60.9]
大きな言語モデル(LLM)は、非公式な自然言語(NL)の意図からコードを生成する。自然言語は曖昧であり、形式的な意味論が欠けているため、正確性の概念を定義するのは難しい。言語に依存しない抽象アルゴリズムと具体的な実装TiCoderについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:53:15 GMT)
Foundation Reinforcement Learning: towards Embodied Generalist Agents with Foundation Prior Assistance [60.8]
本稿では, 基礎政策, 価値, 成功報酬からなる, 直感的で効果的な基礎前提の組を提案する。私たちは私たちのフレームワークを Foundation Reinforcement Learning (FRL) と名付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:56:42 GMT)
Retrieval meets Long Context Large Language Models [59.4]
大規模言語モデル(LLM)の検索強化と長期文脈拡張の選択について検討する。我々の最良モデルである32Kコンテキストウィンドウ付きLLaMA2-70Bは、7つの長いコンテキストタスクの平均スコアでGPT-3.5-turbo-16kとDavinci003を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:59:41 GMT)
Shielding the Unseen: Privacy Protection through Poisoning NeRF with Spatial Deformation [59.3]
本稿では,Neural Radiance Fields(NeRF)モデルの生成機能に対して,ユーザのプライバシを保護する革新的な手法を提案する。我々の新しい中毒攻撃法は、人間の目では認識できないが、NeRFが正確に3Dシーンを再構築する能力を損なうのに十分強力である観察ビューの変化を誘発する。我々は、高品質の画像を含む29の現実世界シーンからなる2つの共通のNeRFベンチマークデータセットに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:35:56 GMT)
Efficient Graph Field Integrators Meet Point Clouds [59.3]
点雲を符号化するグラフ上での効率的な場積分のためのアルゴリズムを2種類提案する。第1のクラスであるSeparatorFactorization(SF)は、ポイントメッシュグラフの有界属を利用するが、第2のクラスであるRFDiffusion(RFD)は、ポイントクラウドの一般的なepsilon-nearest-neighborグラフ表現を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:17:43 GMT)
MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.9]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:36:30 GMT)
LibriSpeech-PC: Benchmark for Evaluation of Punctuation and Capitalization Capabilities of end-to-end ASR Models [58.8]
我々は,エンドツーエンドのASRモデルの句読点と大文字化予測能力を評価するために,LibriSpeech-PCベンチマークを導入する。このベンチマークには、リストアされた句読点とキャピタライゼーションを備えたLibriSpeech-PCデータセット、句読点に焦点を当てたPunctuation Error Rate (PER)と呼ばれる新しい評価指標、および初期ベースラインモデルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:23:37 GMT)
Private Ad Modeling with DP-SGD [58.7]
プライバシ保護MLにおけるよく知られたアルゴリズムは、差分プライベート勾配降下(DP-SGD)である本研究では,DP-SGDをクリックスルー率,変換率,変換イベント数などの広告モデリングタスクに適用する。私たちの研究は、DP-SGDが広告モデリングタスクのプライバシーとユーティリティの両方を提供できることを実証的に実証した初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:10:46 GMT)
SemiReward: A General Reward Model for Semi-supervised Learning [58.5]
半教師付き学習(SSL)は、擬似ラベリングによる自己学習フレームワークの様々な改善により、大きな進歩をみせた。主な課題は、高品質な擬似ラベルを確認バイアスと区別する方法である。本稿では、報酬スコアを予測して高品質な擬似ラベルを評価・フィルタリングするセミ教師付きリワードフレームワーク(SemiReward)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:56:41 GMT)
UniverSLU: Universal Spoken Language Understanding for Diverse Classification and Sequence Generation Tasks with a Single Network [57.9]
我々は様々な音声言語理解タスクを共同で行うモデルを構築した。個別のプロンプトとして様々なタスクやデータセットの仕様化を行う。その結果、UniverSLUは競争性能を達成し、タスク固有のモデルを超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:10:23 GMT)
CrossGET: Cross-Guided Ensemble of Tokens for Accelerating Vision-Language Transformers [56.4]
本稿では、視覚言語変換のためのユニバーサルアクセラレーションフレームワークであるtextbfCross-textbfGuided textbfTokens (textbfemphCrossGET)について紹介する。このフレームワークは、リアルタイムのクロスモーダルガイダンスを通じてトークンを適応的に結合し、高い性能を維持しながら実質的な加速を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:11:50 GMT)
SpatialRank: Urban Event Ranking with NDCG Optimization on Spatiotemporal Data [55.6]
本研究ではSpatialRankという新しい空間イベントランキング手法を提案する。本研究では,SpatialRankが犯罪や交通事故の最も危険性の高い場所を効果的に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:51:40 GMT)
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [54.4]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:00:38 GMT)
FedNAR: Federated Optimization with Normalized Annealing Regularization [54.4]
ウェイト崩壊の選択を探索し、ウェイト崩壊値が既存のFLアルゴリズムの収束に有意な影響を及ぼすことを確かめる。我々は,既存のFLアルゴリズムにシームレスに統合可能なプラグインであるFederated Optimization with Normalized Annealing Regularization (FedNAR)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:11:40 GMT)
Discovering General Reinforcement Learning Algorithms with Adversarial Environment Design [54.4]
メタ学習型更新ルールは,広範囲のRLタスクで良好に機能するアルゴリズムの発見を期待して,実現可能であることを示す。 Learned Policy Gradient (LPG)のようなアルゴリズムによる印象的な初期結果にもかかわらず、これらのアルゴリズムが目に見えない環境に適用される場合、まだギャップが残っている。本研究では,メタ教師付き学習分布の特性が,これらのアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:52:56 GMT)
T$^3$Bench: Benchmarking Current Progress in Text-to-3D Generation [54.0]
テキストから3Dへの手法は、強力な事前学習拡散モデルを利用してNeRFを最適化する。ほとんどの研究は、主観的なケーススタディとユーザ実験で結果を評価している。最初の総合的なテキスト・ツー・3DベンチマークであるT$3$Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:12:18 GMT)
GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for Articulated Objects [54.0]
本稿では,GAMMA(Generalizable Articulation Modeling and Manipulating for Articulated Objects)の新たな枠組みを提案する。 GAMMAは,異なるカテゴリーの多種多様な調音オブジェクトから,調音モデルと手取りポーズの相違を学習する。その結果, GAMMA はSOTA の調音モデルおよび操作アルゴリズムを, 目に見えない, 横断的な調音オブジェクトで著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:16:25 GMT)
Generative Modeling of Regular and Irregular Time Series Data via Koopman VAEs [53.9]
モデルの新しい設計に基づく新しい生成フレームワークであるKoopman VAEを紹介する。クープマン理論に触発され、線形写像を用いて潜在条件事前力学を表現する。以上の結果から,KVAEは,合成および実世界の時系列生成ベンチマークにおいて,最先端のGAN法およびVAE法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:14:43 GMT)
Zero Resource Code-switched Speech Benchmark Using Speech Utterance Pairs For Multiple Spoken Languages [53.3]
我々は,自己教師型音声エンコーダのコード切替能力を評価するために,ゼロリソースコード切替音声ベンチマークを導入した。本稿では,音声エンコーダのコードスイッチング能力を評価するために,離散単位に基づく言語モデリングのベースラインシステムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:58:11 GMT)
Personalize Segment Anything Model with One Shot [52.5]
我々は,Segment Anything Model (SAM) のためのトレーニング不要なパーソナライズ手法を提案する。 PerSAMは、参照マスクを持つ1つのイメージしか持たないため、最初にターゲットのコンセプトを以前のロケーションでローカライズする。 PerSAMは、ターゲット誘導された注意、ターゲットセマンティックなプロンプト、そしてカスケードされたポストリファインメントという3つのテクニックを通じて、他の画像やビデオにセグメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:15:21 GMT)
Computational Complexity of Learning Neural Networks: Smoothness and Degeneracy [52.4]
ガウス入力分布下での学習深度3$ReLUネットワークはスムーズな解析フレームワークにおいても困難であることを示す。この結果は, 局所擬似乱数発生器の存在についてよく研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:11:59 GMT)
Active Visual Localization for Multi-Agent Collaboration: A Data-Driven Approach [51.8]
本研究は、視点変化の課題を克服するために、アクティブな視覚的ローカライゼーションをどのように利用できるかを検討する。具体的には、与えられた場所における最適な視点を選択する問題に焦点をあてる。その結果,既存の手法と比較して,データ駆動方式の方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:18:30 GMT)
Use Perturbations when Learning from Explanations [51.2]
機械学習(英: Machine Learning from explanations、MLX)とは、入力ごとに関連する機能や無関係な機能について人間が提供する説明を用いて学習する手法である。我々はMLXを問題として再考し、人間による説明は、ロバスト性を引き出すことができる低次元多様体を規定する。我々は、ロバスト性を達成するための様々なアプローチを検討し、従来のMLX手法よりも性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:24:04 GMT)
Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors [50.1]
標準的なデノベーション目的による事前トレーニングは、複数のアーキテクチャで劇的に向上することを示す。先行研究とは対照的に、適切に事前訓練された場合の長距離アリーナでのS4の性能に適合するバニラトランスフォーマーが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:17:06 GMT)
Chain-of-Symbol Prompting Elicits Planning in Large Langauge Models [50.0]
自然言語計画と行動(Natala)という,一連の新しいタスクからなるベンチマークを提案する。現在、ChatGPTのようなLLMには複雑な計画能力がないことが分かっています。本稿では,凝縮した記号空間表現を持つ複雑な環境を表現するCoS(Chain-of-Symbol Prompting)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:03:45 GMT)
SmartPlay : A Benchmark for LLMs as Intelligent Agents [50.0]
SmartPlayはRock-Paper-Scissors, Tower of Hanoi, Minecraftなど,6つの異なるゲームで構成されている。各ゲームは知的LLMエージェントの9つの重要な能力のサブセットに挑戦する。テストには、オブジェクト依存による推論、事前計画、空間的推論、歴史からの学習、理解が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:10:15 GMT)
Robust and Interpretable Medical Image Classifiers via Concept Bottleneck Models [50.0]
本稿では,自然言語の概念を用いた堅牢で解釈可能な医用画像分類器を構築するための新しいパラダイムを提案する。具体的には、まず臨床概念をGPT-4から検索し、次に視覚言語モデルを用いて潜在画像の特徴を明示的な概念に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:57:09 GMT)
Solving Multi-Configuration Problems: A Performance Analysis with Choco Solver [49.7]
本稿では,個別の試験を生成するためのマルチコンフィグレーションの適用例を示す。また、対応するパフォーマンス問題に対するいくつかの洞察を得るのに役立つ制約解決器のパフォーマンス分析も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:34:32 GMT)
Naive Exploration is Optimal for Online LQR [49.7]
最適後悔尺度は$widetildeTheta(sqrtd_mathbfu2 d_mathbfx T)$で、$T$は時間ステップの数、$d_mathbfu$は入力空間の次元、$d_mathbfx$はシステム状態の次元である。我々の下界は、かつての$mathrmpoly(logT)$-regretアルゴリズムの可能性を排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:22:31 GMT)
On the Stability of Expressive Positional Encodings for Graph Neural Networks [49.3]
固有ベクトルを処理し、固有空間を「ソフトに分割する」ためのアーキテクチャであるSPE(Stable and Expressive Positional Generalizations)を導入する。 SPEは(1)確率的に安定であり、(2)固有ベクトルのすべての対称性を尊重しながら基底不変関数に対して普遍的に表現される最初のアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:48:55 GMT)
Provable Tensor Completion with Graph Information [49.1]
本稿では,動的グラフ正規化テンソル完備問題の解法として,新しいモデル,理論,アルゴリズムを提案する。我々はテンソルの低ランクおよび類似度構造を同時に捉える包括的モデルを開発する。理論の観点からは、提案したグラフの滑らか度正規化と重み付きテンソル核ノルムとの整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:55:10 GMT)
Online Constraint Tightening in Stochastic Model Predictive Control: A Regression Approach [49.1]
確率制約付き最適制御問題に対する解析解は存在しない。制御中の制約強調パラメータをオンラインで学習するためのデータ駆動型アプローチを提案する。提案手法は, 確率制約を厳密に満たす制約強調パラメータを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:22:02 GMT)
FedJETs: Efficient Just-In-Time Personalization with Federated Mixture of Experts [48.8]
FedJETsは、Federated Learning(FL)セットアップ内でMixture-of-Experts(MoE)フレームワークを使用することで、新しいソリューションである。我々の方法は、クライアントの多様性を活用して、クラスのサブセットの異なる専門家を訓練し、最も関係のある専門家に入力をルーティングするゲーティング機能を提供します。我々の手法は、競争力のあるゼロショット性能を維持しながら、アートFL設定時の精度を最大18%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:36:28 GMT)
Neural Time Series Analysis with Fourier Transform: A Survey [47.6]
本稿では、フーリエ変換を用いたニューラル時系列解析の研究について概観する。本研究では,既存の時系列解析手法を4つの観点から分類する新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:18:28 GMT)
Enhanced Entanglement in the Measurement-Altered Quantum Ising Chain [47.0]
局所的な量子測定は単に自由度を乱すのではなく、システム内の絡みを強める可能性がある。本稿では,局所測定の有限密度が与えられた状態の絡み合い構造をどのように修正するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:51:00 GMT)
CompoDiff: Versatile Composed Image Retrieval With Latent Diffusion [46.9]
本稿では,遅延拡散を用いた画像検索(CIR)のための新しい拡散モデルCompoDiffを提案する。新たに作成されたデータセットであるSynthTriplets18Mは、モデルをトレーニングするための1800万の参照イメージ、条件、および対応するターゲットイメージ三脚で構成されている。 CompoDiffは、FashionIQ、CIRR、CIRCO、GeneCISを含む4つのCIRベンチマークで、ゼロショットステート・オブ・ザ・アートを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:54:30 GMT)
On Memorization in Diffusion Models [46.7]
より小さなデータセットでは記憶の挙動が生じる傾向があることを示す。我々は、有効モデル記憶(EMM)の観点から、影響因子がこれらの記憶行動に与える影響を定量化する。本研究は,拡散モデル利用者にとって実用的意義を持ち,深部生成モデルの理論研究の手がかりを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:04:20 GMT)
scHyena: Foundation Model for Full-Length Single-Cell RNA-Seq Analysis in Brain [46.4]
我々はこれらの課題に対処し、脳内のscRNA-seq解析の精度を高めるために設計された基礎モデルであるscHyenaを紹介する。 scHyenaは、線形適応層、遺伝子埋め込みによる位置エンコーディング、および双方向ハイエナ演算子を備えている。これにより、生データから情報を失うことなく、全長の scRNA-seq データを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:30:08 GMT)
MedPrompt: Cross-Modal Prompting for Multi-Task Medical Image Translation [46.1]
臨床診断において欠落したモダリティデータを合成するためには,クロスモーダルな医用画像翻訳が不可欠である。現在の学習ベースのテクニックは、クロスモーダルやグローバルな特徴のキャプチャに制限がある。異なるモダリティを効率的に翻訳するマルチタスクフレームワークであるMedPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:58:23 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Grid Topology Optimization [45.7]
本稿では,拡張行動空間に適した階層型マルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。実験結果から, 単エージェントRL法とMARLフレームワークの競合性能が示唆された。また、下位エージェントに対する異なるRLアルゴリズムと上位エージェントに対する異なるポリシーを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:37:43 GMT)
SALSA: Semantically-Aware Latent Space Autoencoder [45.4]
本稿では,分子間のグラフ-グラフ類似性を学習するために,コントラストタスクで修正したトランスフォーマー-オートエンコーダを提案する。構成した学習目標が,1)構造的認識,2)意味的連続,3)特性的認識といった品質の高い潜伏空間につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:34:46 GMT)
Sweeping Heterogeneity with Smart MoPs: Mixture of Prompts for LLM Task Adaptation [45.1]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約や数学的問題など、さまざまなタスクを解く能力を持つ。計算コストが高いため、現在のトレンドは、プロンプトインストラクションチューニングを使用して、モノリシックで事前訓練されたLLMを、新しい-しかししばしば個別の-下流タスクのためによりよく調整することである。 MoPはマルチタスク、マルチソースシナリオにおいて、プロンプトトレーニングの"干渉"を同時に緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:11:12 GMT)
Unbiasing time-dependent Variational Monte Carlo by projected quantum evolution [45.0]
量子系を古典的にシミュレートするためのモンテカルロ変分法(英語版)の精度とサンプルの複雑さを解析する。時間依存変分モンテカルロ(tVMC)が最もよく用いられるスキームは、体系的な統計的バイアスによって影響を受けることを証明している。本稿では,各段階における最適化問題の解法に基づく異なるスキームが,そのような問題から解放されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:03:32 GMT)
Resolving nonclassical magnon composition of a magnetic ground state via a qubit [45.0]
量子ビットと非固有モードマグノンとの直接分散結合により、マグノン数状態の量子重ね合わせを検出することができることを示す。この特異な結合は、平衡マグノンのスクイーズと、フォック状態さえも決定論的に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:39:38 GMT)
GPT-4 as an interface between researchers and computational software: improving usability and reproducibility [45.0]
分子動力学シミュレーションに広く用いられているソフトウェアに焦点をあてる。英語のタスク記述から GPT-4 で生成された入力ファイルの有用性を定量化する。 GPT-4は,比較的簡単なタスクに対して,正しい入力ファイルを生成することができる。さらに、GPT-4の入力ファイルからの計算タスクの記述は、ステップバイステップ命令の詳細なセットから、出版物に適した要約記述まで調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:25:39 GMT)
Fused Gromov-Wasserstein Graph Mixup for Graph-level Classifications [44.2]
我々はFGWMixupと呼ばれる新しいグラフ混合アルゴリズムを提案し、FGWMixupはFused Gromov-Wasserstein計量空間のソースグラフの中間点を求める。 5つのデータセットで行った実験により、FGWMixupはGNNの一般化性と堅牢性を効果的に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:33:08 GMT)
RepoBench: Benchmarking Repository-Level Code Auto-Completion Systems [43.8]
RepoBenchは、コードの自動補完システムを評価するためのベンチマークである。 RepoBench-R (Retrieval)、RepoBench-C (Code Completion)、RepoBench-P (Pipeline)の3つの評価タスクで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:13:49 GMT)
RIC: Rotate-Inpaint-Complete for Generalizable Scene Reconstruction [43.6]
一般的なシーン再構成は、以前は目に見えない物体を含むシーンの完全な3次元形状とテクスチャを推定する作業である。本稿では,2次元から3次元のシーンリフティングによる新しいビューのレンダリングと2次元から3次元のシーンリフティングという2つのステップに分割して,シーン再構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:57:04 GMT)
Benign Overfitting and Grokking in ReLU Networks for XOR Cluster Data [42.9]
勾配降下(GD)によって訓練されたニューラルネットワークは、多くの驚くべき一般化挙動を示した。これらの現象は、XORクラスタデータ上でGDによって訓練された2層ReLUネットワークにおいて、良好に発生することを示す。後続のトレーニングステップでは、ネットワークはトレーニングデータにランダムラベルをいまだに適合させながら、ほぼ最適のテスト精度を達成し、"グロッキング"現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:50:34 GMT)
Reconsidering Learning Objectives in Unbiased Recommendation with Unobserved Confounders [42.7]
偏りのないアルゴリズムをバイアスフィードバックから学習し、推奨する問題について検討する。アンバイアスド・レコメンデーションの最近の研究は、様々な技術で最先端の技術を推し進めている。本稿では,既存の非バイアス学習の目的がなぜ非バイアス学習の推奨に働くのかを理論的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:10:57 GMT)
$\mathcal{B}$-Coder: Value-Based Deep Reinforcement Learning for Program Synthesis [42.6]
プログラム合成は、自然言語記述から正確で実行可能なコードを作成することを目的としている。我々の研究は価値ベースのアプローチの適用性を探究し、$mathcalB$-Coderの開発につながります。我々は、学習した価値関数を、生成したプログラムを後処理する双対戦略として活用する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:40:36 GMT)
Online Clustering of Bandits with Misspecified User Models [42.6]
コンテキスト線形バンディット(Contextual linear bandit)は、与えられた腕の特徴を学習エージェントが各ラウンドで選択し、長期の累積報酬を最大化するオンライン学習問題である。バンディットのクラスタリング(CB)と呼ばれる一連の研究は、ユーザの好みに対する協調効果を利用しており、古典的な線形バンディットアルゴリズムよりも大幅に改善されている。本稿では,不特定ユーザモデル (CBMUM) による盗賊のクラスタリングに関する重要な問題を初めて提示する。モデル誤特定による不正確なユーザの選好推定と誤クラスタリングを両立できる頑健なCBアルゴリズムRCLUMBとRCLUMBを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:40:50 GMT)
Trimap-guided Feature Mining and Fusion Network for Natural Image Matting [42.3]
トリマップガイダンスを利用するために、既存のほとんどのアプローチは、単にトリマップと画像を組み合わせてディープネットワークをフィードしたり、さらにトリマップガイダンスを抽出するために余分なネットワークを適用したりする。本稿では,TMPモジュールとグローバルローカルコンテキスト認識融合(GLF)モジュールからなるトリマップ誘導型機能マイニング・融合ネットワークを提案する。我々のGLFモジュールは、TMPモジュールが収集した興味深いオブジェクトのグローバルな意味情報を用いて、効率的なグローバルなコンテキスト認識機能融合を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:26:14 GMT)
Cavity-enhanced single photon emission from a single impurity-bound exciton [42.2]
量子井戸中の不純物結合励起子は明るい単一光子エミッタである。我々は、aSe量子井戸における単一不純物結合エキシトンからのキャビティ強化放出を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:55:54 GMT)
xVal: A Continuous Number Encoding for Large Language Models [42.2]
一つのトークンを用いて任意の実数を表す数値符号化方式であるxValを提案する。我々は,いくつかの合成および実世界のデータセットに対する提案を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:26:16 GMT)
Multiple Physics Pretraining for Physical Surrogate Models [42.2]
物理代理モデルのための自己回帰型タスク非依存型事前学習手法である多重物理事前学習(MPP)を導入する。我々は,幅広い流体力学のベンチマークを用いて,事前学習と下流作業に対するアプローチの有効性を検証した。下流タスクでは、MPPを訓練したモデルを微調整することで、新しい物理の複数の時間ステップでより正確な予測が可能になることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:29:19 GMT)
AstroCLIP: Cross-Modal Pre-Training for Astronomical Foundation Models [42.2]
本稿では、天文学基盤モデルの構築を促進するための戦略であるAstroCLIPを紹介する。我々は,銀河の光学スペクトルと画像の相互比較学習手法が,高い情報的埋め込みをもたらすことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:59:38 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） (Wed, 4 Oct 2023 17:23:50 GMT)
Atom interferometry with coherent enhancement of Bragg pulse sequences [41.9]
超低温原子干渉計で200光子リコイルの運動量分裂を示す。ビームスプリッタの大幅な効率向上につながる損失の破壊的干渉のメカニズムを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:32:30 GMT)
Dual Prompt Tuning for Domain-Aware Federated Learning [41.7]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルデータで共有モデルを共同でトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。本研究では、各クライアントのトレーニングデータが異なるドメインから派生する、挑戦的で現実的なフェデレートされた学習シナリオについて考察する。本稿では,Fed-DPT(Federated Dual Prompt Tuning)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） (Wed, 4 Oct 2023 18:47:34 GMT)
NLPBench: Evaluating Large Language Models on Solving NLP Problems [41.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の能力を高めることを約束している。イェール大学の最終試験から得られた様々なNLPトピックにまたがる378の大学レベルのNLP質問を含む,ユニークなベンチマークデータセットであるNLPBenchを提案する。 GPT-3.5/4, PaLM-2, LLAMA-2などのLCMに着目した評価では, チェーン・オブ・シークレット(CoT)やツリー・オブ・シークレット(ToT)といった先進的なプロンプト戦略が取り入れられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:49:27 GMT)
MedAlpaca -- An Open-Source Collection of Medical Conversational AI Models and Training Data [41.0]
大規模言語モデル(LLM)は、医療、診断、患者医療、教育を改善するためのかなりの約束を持っている。しかし、患者のプライバシを保護するために、オンプレミスでデプロイできるオープンソースモデルが緊急に必要である。本稿では、160,000以上のエントリからなる革新的なデータセットについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:28:00 GMT)
Tackling Hybrid Heterogeneity on Federated Optimization via Gradient Diversity Maximization [40.5]
フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、データサンプルを分散化し、複数のクライアントに分散する分散機械学習パラダイムである。統計学とシステム不均一性の複合効果は、フェデレート最適化の効率を著しく低下させる。本稿では,サーバサイドのグラデーションに基づくFedtextscAWAREを理論的保証付きで導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:15:57 GMT)
Exploring Federated Optimization by Reducing Variance of Adaptive Unbiased Client Sampling [40.5]
フェデレートラーニング(FL)システムは通常、トレーニングプロセスを実行するために少数のクライアントをサンプリングします。サンプルクライアントの情報に基づいて構築されたグローバルモデルを更新するためのグローバル推定のばらつきは、フェデレーション最適化の品質に大きく関係している。本稿では,フェデレート最適化における"自由"適応型クライアントサンプリング手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:08:01 GMT)
Graph Neural Networks and Time Series as Directed Graphs for Quality Recognition [40.5]
時系列を有向グラフとして見ているので、そのトポロジは時間依存をエンコードします。我々は、2つの異なる幾何学的ディープラーニングモデル、教師付き分類器、信号再構成のためのオートエンコーダのようなモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:43:38 GMT)
Soft Convex Quantization: Revisiting Vector Quantization with Convex Optimization [40.2]
ベクトル量子化(VQ)の直接代用として,ソフト凸量子化(SCQ)を提案する。 SCQは微分凸最適化(DCO)層のように機能する。 CIFAR-10, GTSRB, LSUNデータセット上での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:45:14 GMT)
SweetDreamer: Aligning Geometric Priors in 2D Diffusion for Consistent Text-to-3D [40.1]
事前学習した拡散モデルからテキストから3D生成のための3次元世界へ2D結果を持ち上げることは本質的に不明瞭である。昇降時の3次元形状をよく定義した拡散モデルにおける2次元幾何学的先行を整列させて整合性を向上させる。提案手法は,人間の評価によって85%以上の一貫性を有する新しい最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:59:50 GMT)
Automatic Clipping: Differentially Private Deep Learning Made Easier and Stronger [39.9]
サンプルごとのクリッピングは、ディープラーニングモデルのための実用的な差分プライベート(DP)トレーニングを可能にするアルゴリズムの重要なステップである。本稿では,任意のDPに対してRをチューニングする必要がなくなる自動クリッピング(automatic clipping)という,使い勝手の良い代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:15:50 GMT)
Deep Reinforcement Learning Algorithms for Hybrid V2X Communication: A Benchmarking Study [39.2]
本稿では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを用いて,V2Xにおける垂直ハンドオーバ問題に対処する。ベンチマークアルゴリズムは、V-VLCヘッドライトの冗長性と使用率の観点から、現在の最先端アプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:32:14 GMT)
Med-Tuning: Parameter-Efficient Transfer Learning with Fine-Grained Feature Enhancement for Medical Volumetric Segmentation [39.0]
本稿では,医療用ボリュームセグメンテーションのためのパラメータ効率変換学習について述べる。我々は,段階内特徴強調と段階間特徴相互作用に基づくMed-Tuningという新しいフレームワークを提案する。本手法は,従来のセグメンテーションタスクにおけるパラメータ効率のよい移動学習法よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:55:05 GMT)
OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [38.9]
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） (Wed, 4 Oct 2023 03:35:33 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by Language-based Semantic Alignment [38.5]
我々はLanguageBindを提案し、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。我々のLanguageBindは、ゼロショットビデオ、オーディオ、深度、赤外線の理解タスクにおいて大きな改善を遂げました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:48:19 GMT)
Graph data modelling for outcome prediction in oropharyngeal cancer patients [38.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、疾患の分類と予後予測のタスクにおいて、医療分野でますます人気が高まっている。口腔咽頭癌(OPC)患者の2次予後予測のためのインダクティブ・ラーニング・セットアップで検討した患者ハイパーグラフ・ネットワーク(PHGN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:09:35 GMT)
A Recipe for Improved Certifiable Robustness: Capacity and Data [38.3]
本稿では,リプシッツに基づく認証手法の可能性について検討する。我々は,様々なベンチマークデータセットに対する決定論的証明のための,最先端の確固たる精度(VRA)を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:18:59 GMT)
CoDA: Collaborative Novel Box Discovery and Cross-modal Alignment for Open-vocabulary 3D Object Detection [38.1]
Open-vocabulary 3D Object Detection (OV-3DDet)は、3Dシーン内の任意のカテゴリのリストからオブジェクトを検出することを目的としている。本論文は, 限定された基本カテゴリーの条件下で, 統一された枠組みを用いて, 2つの問題を同時に解決することを目的とする。新規な3Dオブジェクトをローカライズするために,従来の3Dボックス幾何と2Dセマンティックなオープン語彙の両方を用いて,新規なオブジェクトの擬似ボックスラベルを生成する,効果的な3D新規オブジェクト発見戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:50:51 GMT)
Rotational Equilibrium: How Weight Decay Balances Learning Across Neural Networks [38.1]
回転挙動がAdamWの有効性において,L2規則化のAdamと比較して重要な役割を担っていることを示す。また, 回転挙動がAdamWの有効性に重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:28:40 GMT)
Human-centric Behavior Description in Videos: New Benchmark and Model [38.0]
我々は,7,820人の動特性を詳細に記述した人間中心のビデオ監視キャプションデータセットを構築した。このデータセットに基づいて、個人をそれぞれの行動に結びつけることができ、監視ビデオで各人の行動をさらに分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:31:02 GMT)
Speciality vs Generality: An Empirical Study on Catastrophic Forgetting in Fine-tuning Foundation Models [37.8]
VLM(Vision Language Models)やLLM(Large Language Models)を含む基礎モデルは、様々な分散やタスクを扱うために$ Generality$を持っている。基礎モデルの微調整は、タスクのパフォーマンスを高めたり、モデルの振る舞いを人間の期待に合わせるための一般的なプラクティスである。しかし、微調整に使われる小さなデータセットは、事前トレーニング中に遭遇する多様な分布やタスクを適切にカバーしていない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:26:06 GMT)
End-to-End Training of a Neural HMM with Label and Transition Probabilities [36.3]
隠れマルコフモデル(HMM)を用いたエンドツーエンドニューラルネットワークトレーニングのための新しいモデリング手法について検討する。提案手法では,時間統計を暗黙的にエンコードするブランクラベルとは対照的に,セグメント間の遷移に関する明示的で学習可能な確率が存在する。トランジションモデルトレーニングでは認識性能は向上しないが,アライメント品質に肯定的な影響を与えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:56:00 GMT)
LoRA ensembles for large language model fine-tuning [35.8]
Low-Rank Adapters (LoRA) はパラメータ効率の良い微調整技術である。 LoRAは非常に少数のパラメータを表しており、基礎となる事前訓練モデルよりも桁違いに少ない。 LoRAアンサンブルは,既存の正則化技術上にのみ適用され,予測精度と不確実性の定量化に一貫した改善をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:13:35 GMT)
AutoGraph: Predicting Lane Graphs from Traffic Observations [35.7]
本稿では,交通参加者の動作パターンをレーングラフアノテーションとして利用することを提案する。これらのトラックレットの位置に基づいて、後続車線グラフを初期位置から予測する。その後の段階では、個々の後続予測を一貫したレーングラフに集約する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:02:45 GMT)
CITING: Large Language Models Create Curriculum for Instruction Tuning [35.7]
我々は、AIモデルを人間の代わりに活用して、学生のLLMを訓練するアイデアを生かしている。本手法は, 教師が提示したリビジョンから, 筆跡を追従し, 書字スキルを磨く方法に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:58:34 GMT)
CoBEV: Elevating Roadside 3D Object Detection with Depth and Height Complementarity [35.3]
我々は、新しいエンドツーエンドのモノクロ3Dオブジェクト検出フレームワークであるComplementary-BEVを開発した。道路カメラを用いたDAIR-V2X-IとRope3Dの公開3次元検出ベンチマークについて広範な実験を行った。カメラモデルのAPスコアが初めてDAIR-V2X-Iで80%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:38:53 GMT)
Continual Contrastive Spoken Language Understanding [35.1]
COCONUTは、経験リプレイとコントラスト学習の組み合わせに依存するクラスインクリメンタルラーニング(CIL)手法である。我々は,COCONUTをデコーダ側で動作するメソッドと組み合わせることで,さらなるメトリクス改善を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:09:12 GMT)
Misusing Tools in Large Language Models With Visual Adversarial Examples [34.8]
攻撃者が視覚的敵意の具体例を用いて攻撃者が好むツールの使用を誘導できることが示される。例えば、攻撃者は被害者のLSMにカレンダーのイベントを削除したり、プライベートな会話をリークしたり、ホテルを予約したりすることができる。我々は、勾配に基づく対角訓練を用いてこれらの攻撃を構築し、複数の次元にまたがる性能を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:10:01 GMT)
DeepSpeed Ulysses: System Optimizations for Enabling Training of Extreme Long Sequence Transformer Models [34.7]
我々は,高度に効率的かつスケーラブルなLDMトレーニングを実現するための,新しい,ポータブルで効果的な方法論であるDeepSpeed-Ulyssesを紹介した。 DeepSpeed-Ulyssesは、そのコアでシーケンス次元に沿って入力データを分割し、効率的なオール・ツー・オールの集合通信を用いて注意を払っている。実験の結果、DeepSpeed-Ulyssesは既存のSOTAベースラインの4倍のシーケンス長で2.5倍高速であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:51:13 GMT)
Land-cover change detection using paired OpenStreetMap data and optical high-resolution imagery via object-guided Transformer [33.3]
光高解像度画像とOpenStreetMap(OSM)データは、土地被覆変化検出のための2つの重要なデータソースである。本稿では,ペアOSMデータと光学画像を用いた土地被覆変化の直接検出の先駆者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:26:44 GMT)
On the Convergence of AdaGrad(Norm) on $\R^{d}$: Beyond Convexity, Non-Asymptotic Rate and Acceleration [33.2]
我々は、滑らかな凸関数の標準設定において、AdaGradとその変種についてより深く理解する。まず、制約のない問題に対して、バニラ AdaGrad の収束率を明示的に拘束する新しい手法を示す。第二に、平均的な反復ではなく、最後の反復の収束を示すことのできる AdaGrad の変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:06:35 GMT)
Optimal Transport with Tempered Exponential Measures [33.1]
間接測度正規化を伴う指数族を一般化した摂動指数関数の一般化が,非常に便利な中核となることを示す。これは、不均衡な最適な輸送問題にも自然に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:18:30 GMT)
Understanding In-Context Learning in Transformers and LLMs by Learning to Learn Discrete Functions [32.6]
本論文では,トランスフォーマーが一つのタスクを解くために2つの異なるアルゴリズムを実装することを学習できることを示す。また,既存のLarge Language Models (LLMs) は,予測タスクにおいて最寄りのベースラインと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:57:33 GMT)
COOLer: Class-Incremental Learning for Appearance-Based Multiple Object Tracking [32.5]
本稿では,継続学習研究の範囲を,アクモットシステムのクラス増分学習に広げる。オブジェクト検出器の連続学習のための従来のソリューションは、外見に基づくトラッカーのデータ関連ステージには対応していない。我々はContrastive- and cOntinual-LearningベースのトラッカーであるCOOLerを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:49:48 GMT)
The Rise of Open Science: Tracking the Evolution and Perceived Value of Data and Methods Link-Sharing Practices [32.3]
我々は、時間とともにデータとメソッドのリンク共有の実践が記事の受信に与える影響を分析する。メソッドやデータへのリンク共有の実践は、より多くの論文が時間とともにそのようなURLを含めるにつれて広まっているという証拠を見つけます。データとメソッドリンクを共有する記事は、引用数の観点から認識されやすくなり、共有リンクがアクティブになるとより効果が強くなります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:34:56 GMT)
Leveraging Next-Active Objects for Context-Aware Anticipation in Egocentric Videos [31.6]
短期オブジェクト間相互作用予測(STA)の問題点について検討する。本稿では,マルチモーダル・エンド・ツー・エンド・トランスフォーマー・ネットワークであるNAOGATを提案する。我々のモデルは2つの異なるデータセット上で既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:04:44 GMT)
Guided Attention for Next Active Object @ EGO4D STA Challenge [31.6]
高速ネットワークに適用したガイドアテンションを使って、StillFastの上にモデルを構築します。 EGO4D短期オブジェクトインタラクション予測チャレンジの課題テストセットにおいて,本モデルにより検証セットの性能が向上し,SOTA(State-of-the-art)結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:05:24 GMT)
Tracking Anything in Heart All at Once [31.1]
心筋運動追跡は心血管疾患(CVD)の予防と検出に不可欠な臨床ツールである現在の技術は、空間次元と時間次元の両方において、心筋の不完全かつ不正確な運動推定に苦しむ。本稿では, 心臓の3次元構造と包括的6次元前/後方運動をモデル化するためのニューラル心運動場(ニューラルCMF)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:11:20 GMT)
Deep Learning for Genomics: A Concise Overview [31.1]
深層学習は視覚、音声、テキスト処理など様々な分野で成功している。ゲノミクスは、深層学習から超人的知能を期待しているため、深層学習に固有の課題を伴います。強力なディープラーニングモデルは、タスク固有の知識の洞察に頼らなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:26:48 GMT)
Self-supervised Neural Factor Analysis for Disentangling Utterance-level Speech Representations [30.3]
wav2vecやHuBERTのような自己教師付き学習(SSL)音声モデルは、音声認識における最先端の性能を実証している。この問題は,不整合表現の欠如と発話レベルの学習目標が原因である。我々のモデルは、SUPERBベンチマークの全ての発話レベル非意味タスクにおいて、ラベル付きデータのわずか20%で、現在の最高のモデルであるWavLMより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:15:56 GMT)
AutoPET Challenge 2023: Sliding Window-based Optimization of U-Net [30.1]
FDG-PETスキャンは、健康な組織において不規則なグルコース消費をがんと誤解する可能性がある。 AutoPETの課題は、1014 FDG-PET/CT研究のデータセットを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:50:42 GMT)
Neural Frailty Machine: Beyond proportional hazard assumption in neural survival regressions [30.0]
生存回帰のための強力なフレキシブルなニューラル・モデリング・フレームワークであるニューラル・フラリティ・マシン(NFM)を提案する。 2つの具体的なモデルは、ニューラル比例ハザードモデルと非ハザード回帰モデルを拡張する枠組みに基づいて導出される。我々は,異なるスケールのベンチマークデータセットを6ドル以上で評価し,提案したNAMモデルは予測性能において最先端サバイバルモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:49:41 GMT)
Towards Fully Adaptive Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits [30.0]
適応型ヘビーテールバンディット (adaptive heavy-tailed bandit) は, エージェントに対して$epsilon$と$u$の両方が未知な標準設定のバリエーションである。適応性はコストがかかることを示し、任意の適応アルゴリズムの後悔に対して2つの低い境界を導入する。重み付きMAB問題の既知下界に一致する最小化戦略であるAdaptive Robust UCBを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:11:15 GMT)
Scaling Laws for Associative Memories [29.3]
本研究の目的は,連想記憶機構の研究である。サンプルサイズとパラメータサイズに関して正確なスケーリング法則を導出し、異なる推定器の統計的効率について議論する。本稿では,記憶された記憶関係の詳細な可視化を含む理論的結果の検証と解釈を行うための広範な数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:20:34 GMT)
FG-NeRF: Flow-GAN based Probabilistic Neural Radiance Field for Independence-Assumption-Free Uncertainty Estimation [28.9]
本研究では,Flow-GANに基づく独立推定自由確率的ニューラル放射場を提案する。本手法は, 対向学習の生成能力と正規化フローの強力な表現性を組み合わせることで, シーンの密度-放射分布を明示的にモデル化する。提案手法は,より低いレンダリング誤差と,合成データセットと実世界のデータセットの信頼性の高い不確実性を予測し,最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:51:01 GMT)
Bayesian low-rank adaptation for large language models [28.9]
低ランク適応(LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)のコスト効率の高い微調整のための新しいパラダイムとして登場した。本稿では,LoRAパラメータにベイズ的アプローチを適用するLaplace-LoRAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:29:23 GMT)
Learning Object-Centric Neural Scattering Functions for Free-Viewpoint Relighting and Scene Composition [28.5]
本稿では,物体の外観を画像のみから再構成する物体中心型ニューラル散乱関数を提案する。 OSFは、自由視点オブジェクトのリライトをサポートするが、不透明なオブジェクトと半透明なオブジェクトの両方をモデル化することもできる。実データと合成データの実験では、OSFは不透明な物体と半透明な物体の両方の外観を正確に再構成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:17:03 GMT)
Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior [28.4]
生成モデルを用いた複雑な専門家による実演の行動クローニングに関する理論的枠組みを提案する。任意の専門的軌跡の時間ごとのステップ分布に一致するトラジェクトリを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:14:45 GMT)
SHOT: Suppressing the Hessian along the Optimization Trajectory for Gradient-Based Meta-Learning [28.3]
SHOT(Suppressing the Hessian along the Optimization Trajectory)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。 SHOTはベースラインモデルの計算複雑性をあまり増やさない。本仮説を実証的に検証し,SHOTが対応するベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:43:08 GMT)
Multi-Domain Causal Representation Learning via Weak Distributional Invariances [27.7]
因果表現学習は因果機械学習研究における行動の中心として現れてきた。このような不変性を組み込んだオートエンコーダは、他の部分から異なる設定で安定なラテントの集合を確実に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:41:41 GMT)
GPTFUZZER: Red Teaming Large Language Models with Auto-Generated Jailbreak Prompts [27.7]
GPTFuzzは、AFLファジィフレームワークにインスパイアされた、新しいブラックボックスジェイルブレイクファジィフレームワークである。 GPTFuzzは、高い成功率のジェイルブレイクテンプレートを連続的に生成し、人造テンプレートを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:15:12 GMT)
AQUILA: Communication Efficient Federated Learning with Adaptive Quantization in Device Selection Strategy [27.4]
本稿では,これらの問題に対処するために考案された新しい適応型フレームワークであるAQUILA(Adaptive Quantization in Device selection Strategy)を紹介する。 AQUILAは、デバイス更新の品質と有用性を優先する高度なデバイス選択方法を統合する。実験の結果,AQUILAは既存の手法に比べて通信コストを大幅に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:27:37 GMT)
Boosting Dermatoscopic Lesion Segmentation via Diffusion Models with Visual and Textual Prompts [27.2]
我々は、病変特異的な視覚的およびテキスト的プロンプトを用いた制御フローを追加して、生成モデルの最新の進歩に適応する。 SSIM画像の品質測定では9%以上,Dice係数は5%以上向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:43:26 GMT)
ShaSTA-Fuse: Camera-LiDAR Sensor Fusion to Model Shape and Spatio-Temporal Affinities for 3D Multi-Object Tracking [27.0]
3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律移動エージェントが安全にシーンをナビゲートするために不可欠である。我々は,カメラとLiDARセンサ情報を融合した3DMOTフレームワークの開発を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:17:59 GMT)
DeformUX-Net: Exploring a 3D Foundation Backbone for Medical Image Segmentation with Depthwise Deformable Convolution [26.7]
本稿では,CNNモデルのパイオニアである3D DeformUX-Netを紹介する。計算効率に長範囲依存を適応させるため,体積変形可能な畳み込みを奥行き設定で再検討する。我々の経験的評価は、3D DeformUX-Netが既存の最先端のViTや大規模なカーネル畳み込みモデルよりも一貫して優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:00:42 GMT)
Large-Batch, Iteration-Efficient Neural Bayesian Design Optimization [26.6]
本稿では,BOの限界に対処するための新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。我々の重要な貢献は、高度にスケーラブルでサンプルベースの取得機能であり、非支配的な目的のソートを実行する。我々は,ベイズ型ニューラルネットワークサロゲートと組み合わせることで,最小限の反復数でデータ集約環境に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:26:06 GMT)
Prepare Ansatz for VQE with Diffusion Model [26.3]
変分量子固有解法(VQE)は、与えられたハミルトニアンの基底状態エネルギーを見つけるために用いられる量子アルゴリズムである。 VQEの鍵となる成分はアンザッツであり、これはアルゴリズムが基底状態を近似するために使用する試行波動関数である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:12:35 GMT)
Talking Models: Distill Pre-trained Knowledge to Downstream Models via Interactive Communication [25.7]
我々は、下流の課題の学生が事前学習された基礎モデルから効果的に学習するのに役立つ対話型コミュニケーションプロセスを開発する。私たちのデザインは、学生のニーズを満たす方法で知識を説明することができる教師から、人間が学ぶ方法にインスピレーションを受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:22:21 GMT)
Magicremover: Tuning-free Text-guided Image inpainting with Diffusion Models [24.7]
我々は,テキスト誘導画像のインペイントに強力な拡散モデルを利用する,チューニング不要なMagicRemoverを提案する。本研究では,拡散モデルのサンプリング過程を制限し,指示された領域の消去と閉鎖されたコンテンツの復元を可能にするための注意誘導戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:34:11 GMT)
A Grammatical Compositional Model for Video Action Detection [24.5]
典型的なAnd-Orグラフに基づく行動検出のための新しい文法合成モデル(GCM)を提案する。本モデルは,文法モデルの構成性とDNNのリッチな特徴を表現する能力の両面を活用するために,階層的な動作の固有構造と潜時的関係を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:24:00 GMT)
NOLA: Networks as Linear Combination of Low Rank Random Basis [24.4]
我々は、ロラに存在するランク1の下界を克服するNOLAを導入する。自然言語およびコンピュータビジョンタスクにおける GPT-2 と ViT を用いた適応結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:30:24 GMT)
Delving into CLIP latent space for Video Anomaly Recognition [24.4]
本稿では,CLIP などの大規模言語と視覚(LLV)モデルを組み合わせた新しい手法 AnomalyCLIP を提案する。当社のアプローチでは、通常のイベントサブスペースを特定するために、潜伏するCLIP機能空間を操作することが特に必要です。異常フレームがこれらの方向に投影されると、それらが特定のクラスに属している場合、大きな特徴量を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:01:55 GMT)
DeepHGCN: Toward Deeper Hyperbolic Graph Convolutional Networks [24.3]
双曲グラフ畳み込みネットワーク (HGCN) は階層グラフから情報を抽出する大きな可能性を証明している。既存のHGCNは、高額な双曲演算と、深さが増加するにつれて過度にスムースな問題のために、浅いアーキテクチャに限られている。我々は,計算効率を劇的に改善し,オーバ・スムーシング効果を大幅に緩和した,最初の深層HGCNアーキテクチャであるDeepHGCNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:39:26 GMT)
Heterogeneous Federated Learning Using Knowledge Codistillation [23.9]
本稿では、プール全体における小さなモデルと、より高いキャパシティを持つクライアントのサブセットにおけるより大きなモデルをトレーニングする手法を提案する。モデルは、パラメータを共有することなく、サーバ上のラベルなしデータセットを利用して、知識蒸留を介して情報を双方向に交換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:17:26 GMT)
FedHyper: A Universal and Robust Learning Rate Scheduler for Federated Learning with Hypergradient Descent [23.6]
本稿では,フェデレーション学習に特化して設計された,高次学習率適応アルゴリズムであるFedHyperを提案する。 FedHyperは、トレーニングが進むにつれて、スケジューラがグローバルとローカルの両方のレートに適応できる、普遍的な学習レートとして機能する。我々は、FedHyperの収束率に関する包括的な理論的分析を行い、ビジョンと言語ベンチマークデータセットに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:51:52 GMT)
Generative AI in the Classroom: Can Students Remain Active Learners? [23.5]
ジェネレーティブ・人工知能(GAI)は、様々な教育的課題に対処する上で大きな可能性を秘めている。本稿では, GAI を形式的教育活動に用いた場合, 学生が学習をコントロールできないような機会と課題を明らかにすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:33:46 GMT)
Towards Domain-Specific Features Disentanglement for Domain Generalization [23.1]
そこで本研究では,見過ごされがちな領域特化特徴を生かした,新しいコントラッシブ・ベース・ディコンタンジメント法CDDGを提案する。具体的には、CDDGは、潜在空間においてそれらを活用することによって、固有の排他的特徴を分離することを学ぶ。各種ベンチマークデータセットを用いて行った実験は,他の最先端手法と比較して,本手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:51:02 GMT)
Community Archetypes: An Empirical Framework for Guiding Research Methodologies to Reflect User Experiences of Sense of Virtual Community [22.9]
我々は21人の研究者にインタビューし、Redditで「コミュニティ」を研究する方法について話を聞いた。我々は,SOVCのユーザエクスペリエンスに関する洞察を得るために,12のサブレディットを調査した。いくつかの研究方法は、トピックやサブレディットの種類に関わらず、ユーザのSOVCを広く反映することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:28:17 GMT)
Discovering Knowledge-Critical Subnetworks in Pretrained Language Models [22.8]
事前訓練言語モデル(LM)は、そのパラメータにおける知識の暗黙的な表現を符号化する。事前学習された言語モデルに様々な知識クリティカルワークが含まれているかを検討する。モデルから特定の知識を正確に取り除き、元の言語モデルの振る舞いに対する悪影響を最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:02:01 GMT)
A Metacognitive Approach to Out-of-Distribution Detection for Segmentation [22.5]
セグメンテーションのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出を改善するメタ認知アプローチを提案する。提案手法は, 合成OODデータと分散データとのコンテキストで生成する新しい手法を取り入れたものである。提案手法は,セマンティックセグメンテーションベンチマークのOOD検出における最先端性能で示すように,シーン内のOODインスタンスを確実に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:37:38 GMT)
Learning the Geodesic Embedding with Graph Neural Networks [22.5]
離散多面体表面上の2つの任意の点間の近似測地距離を計算するための学習ベース手法であるGeGnnを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワークをトレーニングして、入力メッシュを高次元の埋め込み空間に埋め込むことです。本研究では,ShapeNetにおける提案手法の有効性と有効性を検証するとともに,既存の手法よりも桁違いに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:42:43 GMT)
Text-Visual Prompting for Efficient 2D Temporal Video Grounding [22.5]
時間的ビデオグラウンドリング(TVG)の問題点について検討する。 TVGは、長いビデオの中でテキストによって記述されたモーメントの開始から終了までの時間ポイントを予測することを目的としている。新たなテキスト・ビジュアル・プロンプト・フレームワーク(TVP)を提案する。 TVPは、最適化された摂動パターン("prompts"と呼ぶ)をTVGモデルの視覚的入力とテキスト的特徴の両方に組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:39:24 GMT)
Computing high-dimensional optimal transport by flow neural networks [22.3]
フローベースモデルは、フローの正規化を含む生成タスクで広く使用されている。この研究はフローベースモデルを開発し、P$から任意の$Q$に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:56:11 GMT)
Enhancing Energy-efficiency by Solving the Throughput Bottleneck of LSTM Cells for Embedded FPGAs [22.3]
本研究は,エンドデバイス上でのエネルギー効率を考慮した新しいLSTMセル最適化を提案する。少なくとも5.4$times$高速スループットと1.37$times$既存の手法よりもエネルギー効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:42:10 GMT)
ResolverFuzz: Automated Discovery of DNS Resolver Vulnerabilities with Query-Response Fuzzing [22.2]
ドメイン名システム(DNS)リゾルバは、DNSインフラストラクチャの中心部分である。レゾルバの脆弱性を見つけるのは簡単ではなく、既存のツールでは問題に対処できない。本稿では,DNSリゾルバに関わる問題に対処するため,ResolverFuzzと呼ばれるファジリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:17:32 GMT)
Decision ConvFormer: Local Filtering in MetaFormer is Sufficient for Decision Making [21.9]
決定変換器(DT)はTransformerに基づいた有望なモデルとして登場している。本稿では,MetaFormer のアーキテクチャに基づく新しい行動系列予測器,Decision ConvFormer (DC) を提案する。 DCは、リソースを少なくしながら、様々な標準RLベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:59:32 GMT)
Continual Learning in Open-vocabulary Classification with Complementary Memory Systems [21.1]
オープン語彙画像分類におけるフレキシブルで効率的な連続学習法を提案する。サンプルのクラスが模範クラス内にあるというゼロショット推定確率を用いて、CLIPゼロショットモデルと模範モデルからの予測を組み合わせる。また,遅延学習の原則を適応した"ツリープローブ"手法を提案し,競合精度の高い新しい例からバッチ学習線形モデルへの高速学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:56:32 GMT)
SR-HetGNN:Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network [20.8]
セッションベース勧告システムは、前のセッションシーケンスに従ってユーザの次のクリックを予測する。本稿では,SR-HetGNNという異種グラフニューラルネットワークを用いたセッションレコメンデーション手法を提案する。 SR-HetGNNは、DigineticaとTmallの2つの実際の大規模データセットに対する広範な実験を通じて、既存の最先端セッションベースのレコメンデーション手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:21:08 GMT)
A ModelOps-based Framework for Intelligent Medical Knowledge Extraction [20.8]
本稿では,モデルOpsに基づくインテリジェント医療知識抽出フレームワークを提案する。モデル選択、トレーニング、評価、最適化のためのローコードシステムを提供する。我々のフレームワークは、研究者がモデルを開発し、医師のような非AI専門家のモデルアクセスを簡易化するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:35:16 GMT)
Handling Data Heterogeneity in Federated Learning via Knowledge Distillation and Fusion [20.2]
フェデレートラーニング(FL)は、中央サーバの助けを借りて、複数のデバイスにまたがるグローバル機械学習モデルの分散トレーニングをサポートする。この問題に対処するため,我々はグローバルな知識融合方式でフェデレーション学習を設計する。 FedKFの主なアイデアは、サーバがグローバルな知識を返却して、各トレーニングラウンドにおけるローカルな知識と融合させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:44:04 GMT)
Improved Probabilistic Image-Text Representations [20.0]
基本的な視覚言語(VL)タスクである画像テキストマッチング(ITM)タスクは、多重性や不完全なアノテーションから生じる固有の曖昧さに悩まされている。本稿では,PCME++(PCME++)を改良した確率的クロスモーダル埋め込みを提案する。 MS-COCO Caption と CxC と ECCV Caption の2つの拡張ベンチマークによる実験結果から,PCME++ の有効性を最先端 ITM 法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:55:04 GMT)
A Study of Quantisation-aware Training on Time Series Transformer Models for Resource-constrained FPGAs [19.8]
本研究では,時系列トランスフォーマーモデルにおける量子化対応トレーニング(QAT)について検討する。そこで本研究では,QAT相における対称スキームと非対称スキームを動的に選択する適応量子化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:25:03 GMT)
SlowFormer: Universal Adversarial Patch for Attack on Compute and Energy Efficiency of Inference Efficient Vision Transformers [19.6]
我々は、ディープモデルが普遍的な敵パッチ攻撃に対して脆弱であることを示す。場合によっては、画像領域の8%しか占めていないパッチを貼り付けるだけで、攻撃者は計算を可能な限り最大限に増やすことができる。標準的な敵の訓練防御方法は、攻撃の成功のいくつかを減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:57:01 GMT)
LinGCN: Structural Linearized Graph Convolutional Network for Homomorphically Encrypted Inference [19.6]
本稿では,乗算深度を低減し,HEに基づくGCN推論の性能を最適化するLinGCNを提案する。注目すべきは、LinGCNはCryptoGCNと比較して14.2倍のレイテンシ向上を実現し、推論精度は75%、乗算深度は顕著に減少することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:58:55 GMT)
Large Language Model Cascades with Mixture of Thoughts Representations for Cost-efficient Reasoning [19.5]
大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示していますが、この強力なパフォーマンスは、しばしば有料のAPIサービスを使用するコストが高くなります。本稿では, LLM のコスト削減を目的とした LLM カスケードの構築について検討する。提案するカスケードは,より強力なLCMのみを使用すれば性能が向上するが,コストの40%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:21:17 GMT)
Structural Adversarial Objectives for Self-Supervised Representation Learning [19.5]
本稿では,自己指導型表現学習の差別化を,構造モデリングの責務を付加することで行うことを提案する。ネットワーク上の効率的なスムーズ性正規化器と組み合わせて、これらの目的は識別器を案内し、情報表現の抽出を学ぶ。実験により,GANを自己指導対象に組み込むことで,表現学習の観点から評価された差別化要因が,対照的な学習アプローチによって訓練されたネットワークと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:34:58 GMT)
From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference [19.4]
大規模言語モデル(LLM)は、新しい生成能力によって、最先端の最先端をはるかに超えているため、人気が高まっている。これらのモデルには計算上の課題、特に推論に必要な計算とエネルギーのコストが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:41:59 GMT)
Deep graph kernel point processes [19.4]
本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルを表現して、基盤となるグラフ構造をキャプチャすることだ。ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化する以前の研究と比較して、カーネルのプレゼンテーションは繰り返し発生するイベントパターンをより効果的に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:28:08 GMT)
Learning to Reach Goals via Diffusion [19.3]
本稿では,拡散モデリングの文脈内でのフレーミングによる目標条件強化学習の新たな視点を示す。我々は,潜在的な目標状態から離れる軌道を構築し,得点関数に類似した目標条件の政策を学ぶ。 Merlinと呼ばれるこのアプローチは、別の値関数を学ぶことなく、任意の初期状態から事前定義された、あるいは新しい目標に到達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:47:02 GMT)
SYRAC: Synthesize, Rank, and Count [19.2]
本稿では, 遅延拡散モデルを用いて合成データを生成することによって, アノテーションの負担を軽減する新しい手法を提案する。本報告では,非監視的群集カウントの最先端結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:39:08 GMT)
Deep Stochastic Mechanics [18.9]
本稿では,時間発展するシュリンガー方程式の数値シミュレーションのための,ディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。本手法により,マルコフ拡散からサンプリングすることで,波動関数の潜時低次元構造に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:23:47 GMT)
Raze to the Ground: Query-Efficient Adversarial HTML Attacks on Machine-Learning Phishing Webpage Detectors [18.5]
我々は,入力フィッシングWebページのHTMLコードを,その悪意を損なうことなく修正できる,新しい微粒な操作セットを提案する。次に、クエリ効率の良いブラックボックス最適化アルゴリズムにより、ターゲット検出器をバイパスするためにどの操作を適用すべきかを選択する。我々の攻撃は、30のクエリだけで最先端のML-PWDの性能を誇示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:20:44 GMT)
Assessment of Prediction Intervals Using Uncertainty Characteristics Curves [18.3]
論文は不確実性特性曲線を定義し、選択したシナリオでその有用性を実証する。提案手法は,予測区間の包括的評価の必要性に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:54:08 GMT)
Variance Reduced Halpern Iteration for Finite-Sum Monotone Inclusions [18.1]
平衡問題の幅広いクラスをモデル化した有限サム単調包含問題について検討する。我々の主な貢献は、複雑性の保証を改善するために分散還元を利用する古典的ハルパーン反復の変種である。我々は、この複雑さが単調なリプシッツ設定では改善できないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:24:45 GMT)
A UMLS-Augmented Framework for Improving Factuality in Large Language Models within Healthcare [18.1]
大規模言語モデル(LLM)は強力なテキスト生成能力を示し、医療分野に前例のない革新をもたらした。我々は、医療コミュニティにより良いサービスを提供することを目的として、UMLS(Unified Medical Language System)に基づく拡張LLMフレームワークを開発する。ベンチマークモデルとしてLLaMa2-13b-chatとChatGPT-3.5を採用し、LiveQAテストセットから104の質問に対してROUGEスコアとBERTScoreを用いて自動評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:50:26 GMT)
Dual Conic Proxies for AC Optimal Power Flow [18.0]
既存の学習ベースのアプローチでは、AC-OPFに有効な二重境界は提供できない。本稿では,AC-OPFの凸緩和のための最適化プロキシをトレーニングすることで,このギャップを解消する。本稿は、この新しいアーキテクチャと自己教師付き学習スキームを組み合わせることで、データ生成の費用のかかるトレーニングの必要性を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:06:30 GMT)
A Large-Scale 3D Face Mesh Video Dataset via Neural Re-parameterized Optimization [17.9]
ビデオ上での3次元顔メッシュ擬似アノテーションであるNeuFaceを提案する。我々は、NeuFace-datasetと呼ばれる大規模なフェイスビデオに、ビュー/フレーム毎の正確で一貫したフェイスメッシュを注釈付けします。データセット内の3次元顔の自然性と多様性を利用して、3次元顔関連タスクにおけるデータセットの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:24:22 GMT)
Searching for High-Value Molecules Using Reinforcement Learning and Transformers [17.7]
テキスト文法の異なる設計選択と学習のためのアルゴリズム選択が、RLポリシーが望ましい性質を持つ分子を生成する能力にどのように影響するかを示す。我々は新しいRLに基づく分子設計アルゴリズム(ChemRLformer)に到達し、25の分子設計タスクを用いて徹底的な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:40:07 GMT)
Consistent-1-to-3: Consistent Image to 3D View Synthesis via Geometry-aware Diffusion Models [17.5]
Consistent-1-to-3は3D一貫性の維持の問題を大幅に軽減する生成フレームワークである。我々はNVSタスクを,(i)観察された領域を新しい視点に変換する,(ii)見えない領域を幻覚させる,の2つの段階に分解する。本稿では,幾何制約を取り入れ,多視点情報をよりよく集約するための多視点アテンションとして,エピポラ誘導型アテンションを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:58:57 GMT)
Variantional autoencoder with decremental information bottleneck for disentanglement [16.9]
本稿では,情報ボトルネックの低減を図った階層型潜在空間を利用した非交叉表現学習フレームワークDeVAEを提案する。このアプローチの鍵となる革新は、非交叉不変変換を通じて階層的潜在空間を接続することである。一連の実験とdSpriteとShapes3Dデータセットのアブレーション研究を通じて, ゆがみと復元のバランスを達成する上でのDeVAEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:20:06 GMT)
Hire When You Need to: Gradual Participant Recruitment for Auction-based Federated Learning [16.8]
フェデレートラーニング(GPS-AFL)のための段階的参加者選択方式を提案する。 GPS-AFLは、反復的な相互作用によってより多くの情報が明らかになるにつれて、必要なDOを複数の訓練ラウンドで徐々に選択する。評価に基づくFLにおける選択バイアスの欠点を軽減しつつ、コスト削減と性能向上のバランスをとるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:19:04 GMT)
Fast, Expressive SE$(n)$ Equivariant Networks through Weight-Sharing in Position-Orientation Space [16.6]
我々は3次元点雲処理のための効率的な同変群畳み込みネットワークを開発した。私たちはこの主張を、3つの異なるベンチマークで最先端の結果に到達することで実証的に支持します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:06:32 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） (Wed, 4 Oct 2023 07:28:17 GMT)
Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations [16.5]
本稿では,実世界のデータでしばしば発生する課題に対処するために,時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を提案する。本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、観測されたタイムウインドウを超えて、見えないサンプルや外挿への適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:48:56 GMT)
Quantifying Uncertainty in Answers from any Language Model and Enhancing their Trustworthiness [16.4]
本稿では,事前訓練された大規模言語モデルから悪い,投機的な回答を検出するBSDetectorを紹介する。我々の不確実性定量化技術は,ブラックボックスAPIを通じてのみアクセス可能な LLM に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:05:24 GMT)
One Sense per Translation [16.3]
単語感覚曖昧化(英: Word sense disambiguation、WSD)とは、文脈における単語の感覚を決定するタスクである。本稿では,感覚と翻訳の関係に関する3つの理論的特性について述べる。 One Sense per Translationの重要な性質は、翻訳に基づくWSD法の基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:54:58 GMT)
Identifying Vulnerability Patches by Comprehending Code Commits with Comprehensive Change Contexts [16.0]
CompVPDは、コードコミットを包括的なコンテキストで理解するために、大きな言語モデル(LLM)であるStarCoderを微調整することで、脆弱性のパッチを特定するための最初のアプローチである。 CompVPDと、脆弱性のパッチを特定する4つのSOTA(State-of-the-art/practice)アプローチを実証的に比較する。 CompVPDはAUCのスコアを11%改善し、SOTAのベストスコアと比較するとF1のスコアを30%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:08:18 GMT)
PostRainBench: A comprehensive benchmark and a new model for precipitation forecasting [15.9]
AIベースの後処理技術を従来の数値気象予測(NWP)手法と組み合わせることで、予測精度を向上させるためのより効果的なソリューションを提供する。重み付き損失関数を特別に設計した,シンプルで効果的なチャネル注意強化マルチタスク学習フレームワークであるCAMTを提案する。我々のモデルは、極度の降水条件下で従来のNWPアプローチを上回る、初めてのディープラーニングベースの手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:27:39 GMT)
Multimodal Question Answering for Unified Information Extraction [15.8]
マルチモーダル情報抽出は、構造化されていないマルチメディアコンテンツから構造化された情報を抽出することを目的としている。現在のMIEモデルはタスク固有でデータ集約である。 3つのMIEタスクを統合するための新しいマルチモーダル質問応答(MQA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:58:05 GMT)
IBCL: Zero-shot Model Generation for Task Trade-offs in Continual Learning [15.8]
本稿では,タスクトレードオフの優先事項に対処するため,IBCL(Imrecise Bayesian Continual Learning)を提案する。 IBCLは、知識ベースから好み順応モデルを生成するために、追加のトレーニングオーバーヘッドを必要としない。 IBCLは平均タスク毎の精度を23%、ピークタスク毎の精度を15%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:30:50 GMT)
Generalization in diffusion models arises from geometry-adaptive harmonic representation [15.8]
データセットの重複しない部分集合で訓練された2つのDNNが、ほぼ同じスコア関数を学習し、したがって同じ密度となることを示す。また、最適基底が幾何適応的かつ調和的であることが知られている正規画像クラスでトレーニングした場合、ネットワークの雑音発生性能がほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:30:32 GMT)
Stochastic Re-weighted Gradient Descent via Distributionally Robust Optimization [15.6]
我々は、ディープニューラルネットワークの性能を高めるために、再重み付け勾配降下法を開発した。提案手法は, 一般化保証を改良したモデルとして知られてきたf-divergencesによる分布的ロバストな最適化に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:54:34 GMT)
LLM Lies: Hallucinations are not Bugs, but Features as Adversarial Examples [15.5]
ランダムなトークンからなるナンセンスなプロンプトは、幻覚に反応するLLMも引き起こせることを示す。この現象は、幻覚が敵の例の別の見方であるかもしれないことを再考させる。本研究では,幻覚攻撃として自動幻覚誘発法を対角的に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:53:49 GMT)
AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation [15.4]
我々は,CTIレポートの変換ツールであるAGIR(Automatic Generation of Intelligence Reports)を紹介する。 AGIRの主な目的は、包括的インテリジェンスレポートを生成するための労働集約的なタスクを自動化することで、セキュリティアナリストを強化することである。我々はAGIRのレポート生成能力を定量的かつ質的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:25:37 GMT)
Hybrid packet switching assisted by classical frame for entanglement-based quantum networks [15.4]
本稿では,古典的フレームを援用した絡み合い型量子ネットワークのためのハイブリッドパケットスイッチングを提案する。我々のハイブリッドパケットスイッチングを用いて、終端ノード間の絡み合いチャネルを構築するプロセスは、従来のパケットスイッチングネットワークと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:37:10 GMT)
Module-wise Training of Neural Networks via the Minimizing Movement Scheme [15.3]
階層的あるいはモジュール的なニューラルネットワークのトレーニングは、メモリが制限された制約付きデバイス上の設定において魅力的なものだ。分布空間における勾配流の最小化運動スキームに着想を得たモジュールワイズ正規化を提案する。本稿では,ResNetsやTransformer,VGGといった各種アーキテクチャのモジュールワイドトレーニングにおいて,正規化が加えられた際の精度の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:55:12 GMT)
Hoeffding's Inequality for Markov Chains under Generalized Concentrability Condition [15.2]
本稿では,積分確率計量(IPM)によって定義される一般化可積分性条件下でのマルコフ鎖の不等式について検討する。我々のフレームワークの柔軟性により、伝統的な意味でのエルゴード的マルコフ連鎖を超えて、ホーフディングの不等式を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:21:23 GMT)
Improving Knowledge Distillation with Teacher's Explanation [14.9]
本稿では,KED(Knowledge Explaining Distillation)フレームワークを紹介する。 KEDは、教師の予測だけでなく、教師の説明からも学べるようにしている。様々なデータセットに対する実験により,KEDの学生はKDの学生と同じような複雑さを著しく上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:18:01 GMT)
AKE-GNN: Effective Graph Learning with Adaptive Knowledge Exchange [14.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はすでに様々なグラフマイニングタスクで広く使われている。近年の研究では、十分に訓練されたGNNにおける学習重量(チャネル)が非常に冗長であり、GNNの性能が制限されていることが明らかになっている。本稿では,Aaptive Knowledge Exchange 戦略を実行する新しい GNN 学習フレームワーク AKE-GNN を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:50:38 GMT)
Optimal Transport with Adaptive Regularisation [14.9]
厳密な凸項による最適輸送(OT)の原始的な定式化は、数値複雑性の増大とより密な輸送計画をもたらす。適応正則Isation (OTARI, Adaptive RegularIsation) は、OTの新しい定式化であり、各点の内外への質量移動に制約を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:05:36 GMT)
Borges and AI [14.9]
代弁者や反対者は、SFによって広められたイメージを通してAIを把握します。マシンは知性を持ち、創造者に対して反抗するだろうか? このエクササイズは、言語モデリングと人工知能の関係を照らす新しい視点につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:10:30 GMT)
Quantifying and mitigating the impact of label errors on model disparity metrics [14.2]
本研究では,ラベル誤差がモデルの不均一度指標に与える影響について検討する。グループキャリブレーションやその他のメトリクスは、トレインタイムやテストタイムのラベルエラーに敏感である。本稿では,モデルの群差尺度に対するトレーニング入力ラベルの影響を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:18:45 GMT)
Learning Adaptive Safety for Multi-Agent Systems [14.1]
CBF構成により創発的行動が深く影響されることを示す。本稿では、安全性と長期性能を高めるために、新しい適応型安全なRLフレームワークであるASRLを提案する。 ASRLをマルチロボットシステムと競合するマルチエージェントレースシナリオで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:55:01 GMT)
Bridging the Domain Gap by Clustering-based Image-Text Graph Matching [14.1]
ドメイン不変表現は、未確認のターゲットタスクドメインに適切に一般化できるモデルをトレーニングするために重要である。ここでは、ドメイン不変のピボット埋め込みを得るために、マルチモーダルグラフ表現、画像とテキストを融合させる。具体的には,画像記述とテキスト記述をグラフで表現し,(ii)グラフベースの画像ノードの特徴を同時にテキストグラフにクラスタリングし,マッチングすることにより,ドメイン不変の特徴を学習することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:03:07 GMT)
The Entity-Deduction Arena: A playground for probing the conversational reasoning and planning capabilities of LLMs [14.1]
大規模言語モデル(LLM)は、明らかに求められている質問に答えるのに効果的である。不明瞭なクエリに直面した場合、予測不能に動作し、誤った出力を生成することができる。このことは、曖昧さを効果的に解決するために明確化を問うことができる知的エージェントの開発の必要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:40:10 GMT)
Adaptive Landmark Color for AUV Docking in Visually Dynamic Environments [14.0]
ドッキングステーション(DS)は、AUVが電池を充電する場所を提供することで、AUVのミッション時間を延長することができる。 DSの位置と追跡のための様々な方法が存在するが、そのほとんどは高価な音響センサーに依存している。適応色LEDマーカーと動的色フィルタリングを利用する視覚ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:24:00 GMT)
NeuroBack: Improving CDCL SAT Solving using Graph Neural Networks [14.0]
提案的満足度(SAT)は、計画、検証、セキュリティなど、多くの研究分野に影響を与えるNP完全問題である。グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたCDCL SATソルバの高速化に向けた最近の研究本稿では,(1)CDCL SATの解法に必要不可欠である変数の位相(すなわち値)を予測すること,(2)SATの解法開始前に1回だけニューラルネットワークに問い合わせること,の2つの知見に基づくNeuroBackという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:31:48 GMT)
Text-image Alignment for Diffusion-based Perception [13.9]
拡散モデルは、印象的なテキスト-画像合成機能を備えた生成モデルである。自動生成キャプションによってテキスト画像のアライメントが向上し、モデルのクロスアテンションマップが大幅に向上することがわかった。提案手法はクロスドメイン設定に一般化し,不整合ベースラインに対する改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:57:09 GMT)
Marginalized Importance Sampling for Off-Environment Policy Evaluation [13.8]
強化学習法(Reinforcement Learning, RL)は、通常、サンプル非効率であり、実世界のロボットでRLポリティエの訓練と展開が困難である。本稿では,エージェントポリシーを実環境にデプロイする前に,エージェントポリシーの現実的性能を評価するための新しいアプローチを提案する。提案手法では,実世界のオフラインデータとともにシミュレータを組み込んで,任意のポリシーの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:17:46 GMT)
Multi-Dimension-Embedding-Aware Modality Fusion Transformer for Psychiatric Disorder Clasification [13.5]
本研究では,入力2次元時系列のrs-fMRIと3次元ボリュームT1wの深層学習アーキテクチャを構築した。統合失調症と双極性障害の診断において,MFFormerは単モードMRIや多モードMRIより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:02:04 GMT)
A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical Images [13.4]
移動物体(MOS)は自然画像において大きな進歩を遂げた。医用画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:37:28 GMT)
A Unified Concept-Based System for Local, Global, and Misclassification Explanations [13.3]
地域概念とグローバル概念の両方を教師なしで学習するための統合された概念ベースシステムを提案する。我々の主な目的は、代理説明ネットワークを訓練することで、各データカテゴリの根底にある本質的な概念を明らかにすることである。我々のアプローチは、正確な予測と誤予測の両方を説明するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:39:47 GMT)
Image-based Navigation in Real-World Environments via Multiple Mid-level Representations: Fusion Models, Benchmark and Efficient Evaluation [13.2]
近年の学習に基づくナビゲーション手法では,エージェントのシーン理解とナビゲーション能力が同時に実現されている。残念ながら、シミュレーターがナビゲーションポリシーを訓練する効率的なツールであるとしても、現実の世界に移動すると、結果のモデルは失敗することが多い。可能な解決策の1つは、シーンの重要なドメイン不変性を含む中間レベルの視覚表現を備えたナビゲーションモデルを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:14:51 GMT)
Inclusive Data Representation in Federated Learning: A Novel Approach Integrating Textual and Visual Prompt [12.9]
我々は、視覚とテキストの両モードを統合する先駆的なソリューションであるTwin Prompt Federated Learning (TPFL)を紹介する。データの不均一性問題に対処するために、クライアントモデルのグローバルな知識獲得を促進するだけでなく、堅牢でコンパクトなモデルの開発を促進するAugmented TPFL(ATPFL)を導入する。 TPFLとATPFLの有効性は広範囲な評価によって実証され,全てのベースラインと比較して常に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:20:28 GMT)
CoLiDE: Concomitant Linear DAG Estimation [12.4]
観測データから線形方程式への非巡回グラフ構造学習の問題に対処する。本稿では,空間認識学習DAGのための新しい凸スコア関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:32:27 GMT)
Regret Analysis of Distributed Online Control for LTI Systems with Adversarial Disturbances [12.2]
本稿では,線形時間不変系(LTI)のネットワーク上での分散オンライン制御問題に対処する。既知のダイナミクスに対して,我々は,O(sqrtTlog T)$の残差を保証できる完全分散外乱フィードバックコントローラを提案する。未知のダイナミクスの場合において、探索段階において、全てのエージェントがシステムダイナミクスを共同で学習する分散探索-テーマ-コミットアプローチを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:24:39 GMT)
Fewer is More: Trojan Attacks on Parameter-Efficient Fine-Tuning [12.2]
我々は,PEFTがトロイの木馬攻撃に特有の脆弱性を示すことを示すパイロット実験を行った。両レベル最適化による下流適応を考慮した新しい攻撃である PETA を提案する。攻撃成功率, 影響を受けないクリーン精度の両方の観点から, PETAの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:21:44 GMT)
High-dimensional SGD aligns with emerging outlier eigenspaces [12.2]
本研究では、勾配降下(SGD)と経験的ヘッセン行列および勾配行列のスペクトルを用いたトレーニングダイナミクスの合同進化について検討する。我々は,SGD軌道がヘッセン行列と勾配行列の出現する低ランクアウトリー固有空間と急速に一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:53:53 GMT)
A Prototype-Based Neural Network for Image Anomaly Detection and Localization [12.2]
本稿では,画像の異常検出と局所化のためのプロトタイプベースニューラルネットワークProtoADを提案する。まず,自然画像に事前学習したディープネットワークにより,通常の画像のパッチの特徴を抽出する。 ProtoADは、推論速度の高い最先端の手法と比較して、競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:27:16 GMT)
Nanotube spin defects for omnidirectional magnetic field sensing [12.0]
室温における窒化ホウ素ナノチューブ(BNNT)の単一光応答性スピン欠陥の観察を報告する。これらのBNNTスピン欠陥は, 固有量子化軸を持たないスピン=1/2$基底状態を有することが示唆された。この特徴を利用して2次元磁石の磁場中における異方性磁化を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:25:53 GMT)
SU(d)-Symmetric Random Unitaries: Quantum Scrambling, Error Correction, and Machine Learning [11.9]
SU(d)対称性の存在下では、局所保存量は、$t rightarrow infty$ であっても残留値を示す。また, SU(d)-対称ユニタリは, 構成上最適符号に利用できることを示す。量子ニューラルネットワークによるオーバーパーティタライズしきい値の導出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:37:13 GMT)
Joint Design of Protein Sequence and Structure based on Motifs [11.7]
タンパク質のバックボーン構造と配列を共同で設計するGeoProを提案する。 GeoProは3次元(3D)バックボーン構造のための同変エンコーダと3次元幾何学でガイドされるタンパク質配列デコーダによって駆動される。本手法はタンパク質データバンク(PDB)やUniProtに存在しない新規な$beta$-lactamasesおよびミオグロビンを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:07:03 GMT)
Computational Entanglement Theory [11.7]
計算エンタングルメント理論は、計算複雑性における量子情報理論のアイデアの有用性に着想を得たものである。本研究では,それらの間隙を提示することにより,計算量と情報理論的尺度とが根本的に異なることを示す。本稿では、量子暗号や擬エントロピーの概念など、計算エンタングルメント理論と他のトピックとの関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:53:04 GMT)
Digital Ethics in Federated Learning [11.4]
フェデレートラーニングにおいて、人間中心のデバイスがクライアントとして機能するときに生じるデジタル倫理上の懸念を強調します。我々はこれらの課題とその解決策を、クライアントとサーバの両方の観点から分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:48:35 GMT)
A novel asymmetrical autoencoder with a sparsifying discrete cosine Stockwell transform layer for gearbox sensor data compression [11.3]
本稿では,信号適応型非対称オートエンコーダを変換領域層で提案し,センサ信号の圧縮を行う。提案手法は,コネチカット大学 (UoC) や南東大学 (SEU) のギアボックスデータセットにおいて,他のオートエンコーダ方式よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:50:58 GMT)
Understanding Pan-Sharpening via Generalized Inverse [11.2]
パンシャルペン問題を記述するために, 単純な行列式を採用する。空間およびスペクトルのダウンサンプル行列をよりよく取得するためのダウンサンプル拡張法が導入された。グラムシュミット適応(GSA)は、成分置換の一般的な逆行列の定式化に従って証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:41:21 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） (Wed, 4 Oct 2023 19:51:56 GMT)
Metaverse CAN: Embracing Continuous, Active, and Non-intrusive Biometric Authentication [11.0]
本稿では,特にメタバースのための新しい設計考察であるCANを紹介する。本稿では,従来の生体認証システムと新しい生体認証システムに着目し,基礎的およびCAN的考察によりそれらを徹底的に評価する。結論として, 連続的な, アクティブで非侵入的な生体認証システムは, 連続セッションにおける, インポスタに対するメタバース認証, 没入的体験に対して提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:09:33 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） (Wed, 4 Oct 2023 06:51:24 GMT)
A Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces [10.8]
無限水平エントロピー規則化マルコフ決定過程に対するフィッシャー・ラオ政策勾配流のポーランド状態と行動空間による大域収束について検討する。勾配流の大域的健全性を確立し,その指数収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:41:36 GMT)
Numerical Weather Forecasting using Convolutional-LSTM with Attention and Context Matcher Mechanisms [10.8]
本稿では,高解像度気象データを予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。我々の気象モデルは,ベースラインの深層学習モデルと比較して,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:56:52 GMT)
Auto-FP: An Experimental Study of Automated Feature Preprocessing for Tabular Data [10.7]
機能前処理は、優れたモデル品質を保証するための重要なステップです。大規模な検索スペースのため、ブルートフォースソリューションは違法に高価である。我々は、Auto-FP問題を解決するために、様々なHPOおよびNASアルゴリズムを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:46:44 GMT)
All Sizes Matter: Improving Volumetric Brain Segmentation on Small Lesions [10.7]
我々は,小さなBMの検出とセグメンテーションに明示的に焦点をあてたニューラルネットワークのアンサンブルを開発する。大きさやテクスチャの面では病変インスタンスの不均衡に特に対処するブロブロスを用いており,大病変に対しては偏りがない。本実験は, 対数的ブロブ損失と減算シーケンスの有用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:56:32 GMT)
RLTrace: Synthesizing High-Quality System Call Traces for OS Fuzz Testing [10.6]
ファズOSカーネルのシードとして多種多様なシステムコールトレースを合成するために,RLTraceと呼ばれる深層強化学習ベースのソリューションを提案する。モデルトレーニング中、ディープラーニングモデルはOSカーネルと相互作用し、最適なシステムコールトレースを推論する。 RLTraceは,より包括的なシステムコールトレースを生成することにより,他のシードジェネレータよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:46:00 GMT)
Navigating Out-of-Distribution Electricity Load Forecasting during COVID-19: Benchmarking energy load forecasting models without and with continual learning [10.5]
本稿では,新たなデータを用いたモデル更新のための継続的学習手法と,建物の外にあるプライバシー保護歩行者カウンタから収集した人体移動データを活用するための2つの戦略を用いる。結果は、特にアウト・オブ・ディストリビューション期間において、正確なエネルギー予測において継続的な学習が重要な役割を担っていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:37:16 GMT)
CoNO: Complex Neural Operator for Continuous Dynamical Systems [10.3]
複素分数フーリエ領域の積分核をパラメータ化する複素ニューラル演算子(CoNO)を導入する。このモデルは, 1つの複素分数フーリエ変換を用いて, 基礎となる偏微分方程式を効果的に捕捉することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:48:53 GMT)
Learning Hierarchical Interactive Multi-Object Search for Mobile Manipulation [10.2]
本稿では,ロボットが扉を開けて部屋をナビゲートし,キャビネットや引き出しの中を探索し,対象物を見つける,インタラクティブな多目的探索タスクを提案する。これらの新たな課題は、探索されていない環境での操作とナビゲーションのスキルを組み合わせる必要がある。本研究では,探索,ナビゲーション,操作のスキルを習得する階層的強化学習手法であるHIMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:05:58 GMT)
Optimizing Key-Selection for Face-based One-Time Biometrics via Morphing [10.1]
顔認識システムはいまだに敵の攻撃に弱い。本稿では,競争力のあるキャンセル可能なスキームの安全性を向上させるために,異なる鍵選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:32:32 GMT)
P2CADNet: An End-to-End Reconstruction Network for Parametric 3D CAD Model from Point Clouds [10.0]
本稿では,ポイントクラウド(P2CADNet)から特徴量CADモデルを再構成するエンドツーエンドネットワークを提案する。公開データセット上でP2CADNetを評価し,実験結果から,P2CADNetは再現性および精度に優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:00:05 GMT)
Generative Modeling through the Semi-dual Formulation of Unbalanced Optimal Transport [10.0]
非平衡最適輸送(UOT)の半二重定式化に基づく新しい生成モデルを提案する。 OTとは異なり、UOTは分散マッチングの厳しい制約を緩和する。このアプローチは、外れ値に対する堅牢性、トレーニング中の安定性、より高速な収束を提供する。 CIFAR-10ではFIDスコアが2.97、CelebA-HQ-256では5.80である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:10:48 GMT)
Analyzing and Improving OT-based Adversarial Networks [10.0]
最適輸送(OT)問題は、与えられたコスト関数を最小化しつつ、2つの分布をブリッジする輸送計画を見つけることを目的としている。 OT理論は生成モデリングに広く利用されている。 CIFAR-10のFIDスコアは2.51であり、OTベースの対角法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:52:03 GMT)
On Computational Entanglement and Its Interpretation in Adversarial Machine Learning [10.0]
機械学習の敵対的な例が研究の焦点として現れている。本研究では,機械学習モデルとアインシュタインの特殊相対性理論の関連性を明らかにする。計算中の時間拡張と長さ収縮の相対論的効果と平行して描画することにより、敵機械学習の深い洞察を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:26:37 GMT)
Single-shot Non-destructive Quantum Sensing for Gaseous Samples with Hundreds of Chiral Molecules [9.9]
キラルの識別は少量のキラル物質に対して効率的である。このような問題に対処する単発非破壊量子センシング法を提案する。分子キラリティーは, 単発検出において, ゆっくりと動くエナンチオパールガス試料の分子的キラリティーを高い信頼性で識別できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:16:04 GMT)
Model Explanations via the Axiomatic Causal Lens [9.9]
そこで本研究では,すべての原因の集合を特徴重みに集約する3つの説明尺度を提案する。最初の尺度は、チョックラーとハルパーンの因果責任の概念の自然な適応である。我々は、ブラックボックスモデル説明のためのShapley-ShubikとBanzhafの指標を計算するための新しい手法を導出するために、我々のアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:36:32 GMT)
Multimodal Prompt Transformer with Hybrid Contrastive Learning for Emotion Recognition in Conversation [9.8]
会話におけるマルチモーダル感情認識(ERC)は2つの問題に直面している。表現能力の強いモダリティに対して深部感情の手がかり抽出を行った。特徴フィルタは、表現能力の弱いモダリティのためのマルチモーダルプロンプト情報として設計された。 MPTは、Transformerの各アテンション層にマルチモーダル融合情報を埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:54:46 GMT)
Two-level approximation of transmons in quantum quench experiments [9.8]
我々はLoschmidtエコーの概念に基づいて,マルチレベルトランスモンの2レベル近似の精度と妥当性を数値的に検討した。本研究では, 様々な初期状態, 量子ビット結合強度, 外部駆動を持つハミルトニアンの異なる系について, 時間反転と時間発展を伴う2種類の量子クエンチ実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:06:30 GMT)
ProGO: Probabilistic Global Optimizer [9.8]
本稿では,いくつかの温和な条件下でのグローバルオプティマに収束するアルゴリズムを開発する。提案アルゴリズムは,従来の最先端手法よりも桁違いに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:23:40 GMT)
Blind CT Image Quality Assessment Using DDPM-derived Content and Transformer-based Evaluator [9.6]
ブラインド画像品質評価(BIQA)は、放射線学者が知覚するものと一致して知覚品質を評価する。本研究では,IMGのアクティブ推論過程をエミュレートする革新的なBIQA指標を提案する。われわれはMICCAI 2023において,低線量CTの知覚画像品質評価大挑戦で2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:13:16 GMT)
FroSSL: Frobenius Norm Minimization for Self-Supervised Learning [9.4]
対象関数であるFroSSLについて,サンプルと寸法の両面から正規化を埋め込むまでの比較を行った。 FroSSLは他のSSLメソッドよりも高速に収束することを示す。また、CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10, ImageNetデータセット上でResNet18をトレーニングする際に、FroSSLが線形プローブ評価の競合表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:42:23 GMT)
Bridging the Gap Between Foundation Models and Heterogeneous Federated Learning [9.2]
Federated Learning(FL)は、プライバシ保護による分散機械学習を提供し、プライベートデータを共有せずにエッジクライアントのモデルを最適化する。ファンデーションモデル(FM)は、人工知能(AI)コミュニティにおいて、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスのために、注目を集めている。本稿では、これらの課題に対処するため、リソース対応フェデレーション・ファンデーション・モデル(RaFFM)の適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:27:59 GMT)
Conditional Generative Modeling for High-dimensional Marked Temporal Point Processes [9.1]
本稿では,高次元マークを用いたポイントプロセスモデリングのための新しいイベント生成フレームワークを提案する。我々は、イベントの履歴を入力として取り、高品質な後続イベントを生成する条件付きジェネレータを使用する。この数値結果は,他の最先端のベースラインと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:05:29 GMT)
Rayleigh Quotient Graph Neural Networks for Graph-level Anomaly Detection [9.1]
グラフレベルの異常検出のための最初のスペクトルGNNであるRayleigh Quotient Graph Neural Network (RQGNN)を提案する。 RQGNNは、Macro-F1スコアで6.74%、AUCで1.44%、最も優れたライバルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:47:27 GMT)
Addressing Feature Imbalance in Sound Source Separation [9.0]
本稿では,FEAture BAlancing by Suppressing Easy feature (FEABASE) を提案する。我々は,空間的特徴と音色特徴との間の特徴嗜好が現れるマルチチャネル音源分離タスクにおいて,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:01:10 GMT)
Regularised neural networks mimic human insight [8.7]
私たちは、人間が徐々にではなく、洞察を通して規則性を発見する傾向があることを示しています。ネットワーク学習のダイナミクスの分析により、インサイトのような振る舞いは、勾配更新に追加されたノイズに大きく依存していることが明らかになった。このことは、インサイトが段階的な学習から自然に生まれ、ノイズ、注意的ゲーティング、正規化の複合的な影響を反映していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:30:40 GMT)
Dynamic Shuffle: An Efficient Channel Mixture Method [8.7]
我々は、シャッフルのためのデータ依存の置換行列を生成するための動的シャッフルモジュールを考案した。画像分類ベンチマークによる実験結果から,ShuffleNetsの性能は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:47:48 GMT)
Trustworthy and Synergistic Artificial Intelligence for Software Engineering: Vision and Roadmaps [8.5]
This Future of Software Engineering (FoSE)論文は、いくつかの焦点をナビゲートする。この論文は、AI4SEの重要な課題が克服できれば、潜在的な飛躍のビジョンを描いている。究極の願望は、AI4SEをソフトウェア工学の地平を再定義するためのリンチピンとして位置づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:07:06 GMT)
Stand for Something or Fall for Everything: Predict Misinformation Spread with Stance-Aware Graph Neural Networks [8.5]
本稿では,ユーザの姿勢を利用して情報拡散を積極的に予測するスタンス対応グラフニューラルネットワーク(スタンス対応GNN)を提案する。本研究は,プラットフォームが誤情報と戦うための効果的な予測モデルを提供し,誤情報伝達におけるユーザスタンスの影響を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:02:32 GMT)
Rethinking superpixel segmentation from biologically inspired mechanisms [8.2]
スーパーピクセルセグメンテーションのための拡張スクリーニングモジュール(ESM)と新しい境界認識ラベル(BAL)からなるネットワークアーキテクチャを提案する。 ESMは視覚野の対話的投射機構をシミュレートすることで意味情報を強化する。 BALは、視覚皮質細胞の空間周波数特性をエミュレートし、強い境界粘着性を持つスーパーピクセルの生成を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:13:53 GMT)
SCB-Dataset3: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior [8.1]
学生のクラスルーム行動データセット(SCB-dataset3)は現実のシナリオを表す。データセットは5686枚の画像と45578枚のラベルで構成されており、手作り、読み書き、電話の使用、頭をお辞儀、テーブルの上に傾ける6つの行動に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:43:46 GMT)
Deformation-Invariant Neural Network and Its Applications in Distorted Image Restoration and Analysis [8.0]
幾何学的歪みによって劣化した画像は、画像や物体認識などのコンピュータビジョンタスクにおいて重要な課題となる。ディープラーニングに基づく画像モデルは通常、幾何学的に歪んだ画像に対して正確な性能を与えることができない。本稿では、幾何学的に歪んだ画像の撮像タスクに対処するフレームワークである変形不変ニューラルネットワーク(DINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:01:36 GMT)
Localising two sub-diffraction emitters in 3D using quantum correlation microscopy [8.0]
量子相関顕微鏡は、単一の回折制限スポット内の2つのエミッタに対して回折無制限の3次元局在を提供する。回折無限局所化は、ハンベリー・ブラウンとツイツの測定による強度と光子相関の両方を用いて最大4つの測定位置で達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:07:42 GMT)
Online Estimation and Inference for Robust Policy Evaluation in Reinforcement Learning [7.9]
本研究では,バハドゥル表現に基づくオンラインロバストな政策評価手法を開発し,推定器の限定分布を確立する。本稿では、強化学習における頑健な統計と統計的推測のギャップを埋め、より汎用的で信頼性の高い政策評価手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:57:35 GMT)
Functional trustworthiness of AI systems by statistically valid testing [7.7]
著者らは、現在のEU人工知能(AI)法の草案で要求される不適切な措置と手続きのために、欧州市民の安全、健康、および権利を懸念している。私たちは、現在のEU AI Actの草案だけでなく、CEN/CENELECの標準化活動も、AIシステムの真の機能保証は非現実的であり、複雑すぎるという立場に頼っていることを観察しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:07:52 GMT)
Reward Model Ensembles Help Mitigate Overoptimization [7.7]
RLHF(Reinforcement Learning from Human feedback)は、大規模言語モデルを微調整して指示に従うための標準手法である。真」報酬の不完全な表現として、学習された報酬モデルはテキスト過度最適化の影響を受けやすい。アンサンブルに基づく保守的な最適化は、効果的に過度な最適化に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:34:22 GMT)
USB-NeRF: Unrolling Shutter Bundle Adjusted Neural Radiance Fields [7.7]
ニューラルラジアンスフィールド(USB-NeRF)のアンローリングシャッターバンドルについて提案する。 USB-NeRFは、回転シャッター歪みを補正し、NeRFの枠組みの下で同時に正確なカメラモーション軌跡を復元することができる。我々のアルゴリズムは、RS画像のシーケンスから高忠実度高フレームレートのグローバルシャッタービデオの復元にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:51:58 GMT)
Faithful and Efficient Explanations for Neural Networks via Neural Tangent Kernel Surrogate Models [7.6]
我々は、データ属性の近似的経験的ニューラルネットワークカーネル(eNTK)を解析する。我々は、結果のカーネルマシンサロゲートモデルが、基盤となるニューラルネットワークとどのように相関するかについて、新しい分析を行う。ニューラルネットワークカーネルをカーネル関数として用いたカーネルマシンは,効率的なサロゲートモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:44:18 GMT)
Towards a statistical theory of data selection under weak supervision [7.5]
サイズが$N$のサンプルが与えられた場合、統計的な推定や学習に使用される小さなサイズの$nN$のサブサンプルを選択するのが有用である。我々は、ラベルのないサンプル$N$$bold x_i_ile N$を与えられると仮定し、ランダムな推測よりも$y_i$のラベルを予測できる代理モデルにアクセスできると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:39:34 GMT)
Superdiffusive Transport in Quasi-Particle Dephasing Models [7.5]
非相互作用性フェルミオンの超拡散輸送を促進できることを示す。この異常は、局所退化準粒子の運動量分布内の節点から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Fairness-enhancing mixed effects deep learning improves fairness on in- and out-of-distribution clustered (non-iid) data [7.4]
本稿では,複合効果深層学習(MEDL)フレームワークを提案する。 MEDLはクラスタ不変固定効果(FE)とクラスタ固有ランダム効果(RE)を定量化する我々は,このMEDLと逆行性脱ベンゾル(逆行性脱ベンゾル)を結婚し,公正性に敏感な変数に対するFE,RE,ME予測の対等性を推し進める。本フレームワークは, 性別で83%, 性で86%, 婚姻統計で27%まで, 敏感な変数の公平性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:18:45 GMT)
ConR: Contrastive Regularizer for Deep Imbalanced Regression [7.3]
ConRは、グローバルおよびローカルなラベル類似性を特徴空間でモデル化する対照的な正規化器である。その結果,ConRは4つの大規模深層不均衡回帰ベンチマークにおける最先端手法の性能を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:57:35 GMT)
Robust Ocean Subgrid-Scale Parameterizations Using Fourier Neural Operators [7.2]
フーリエニューラル演算子に基づくパラメータ化を開発し、他の手法と比較して精度と一般化性を示す。本稿では,周波数領域で動作するニューラルネットワークの可能性と限界について論じ,今後の研究への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:02:49 GMT)
Inferring Inference [7.1]
我々は,大規模神経活動パターンから標準分散計算を推定するフレームワークを開発した。確率的グラフィカルモデルに近似推論アルゴリズムを暗黙的に実装したモデル脳のための記録をシミュレートする。全体として、このフレームワークはニューラル記録の解釈可能な構造を発見するための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:12:11 GMT)
Privacy-preserving Multi-biometric Indexing based on Frequent Binary Patterns [7.1]
本稿では,保護された深いキャンセル可能なテンプレートを検索する,効率的なプライバシー保護型マルチバイオメトリック識別システムを提案する。異なるタイプの生体特性から抽出された頻繁な二分パターンに含まれる低クラス内部の変動特性を利用するために,マルチバイオメトリック・ビンニング方式が設計された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:18:24 GMT)
Memoria: Hebbian Memory Architecture for Human-Like Sequential Processing [7.0]
トランスフォーマーは、限られた容量のため、長い入力シーケンスで苦労する。人間は入力からの関連情報のみを選択的に記憶し、使用する。本稿では,ニューラルネットワークの長期依存性を高めるためにHebbian理論を適用した汎用メモリネットワークであるMemoriaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:40:46 GMT)
Learning Type Inference for Enhanced Dataflow Analysis [7.0]
我々は、型アノテーションを確実に予測するように訓練されたTransformerベースのモデルであるCodeTIDAL5を提案する。私たちのモデルは、MaryTypes4TypeScriptベンチマークで現在の最先端を7.85%上回っています。 JoernTIは、オープンソースの静的解析ツールであるJoernへの私たちのアプローチの統合です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:15:00 GMT)
Entanglement-Assisted Quantum Chiral Spectroscopy [6.8]
我々は、絡み合い支援量子キラル分光の理論を発展させる。構成において、2つのエナンチオマーの古典スペクトルは、相互作用の対称性が環境ノイズに圧倒されるときに区別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:27:14 GMT)
MAD Max Beyond Single-Node: Enabling Large Machine Learning Model Acceleration on Distributed Systems [6.8]
全GPU時間の1432%が重複計算なしで通信に費やされていることを示す。並列化とハードウェア/ソフトウェアの共同設計戦略をガイドするアジャイルパフォーマンスモデリングフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:00:53 GMT)
Quantum linear polynomial evaluation based on XOR oblivious transfer compatible with classical partially homomorphic encryption [6.7]
両部量子プロトコルを導入し,一方のパーティが不正行為をした場合の安全性を損なう。次に,XOR転送オブザーバビリティプロトコルの修正版を用いた汎用プロトコルを導入し,部分情報理論セキュリティによる線形変調2の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:10:18 GMT)
ViFiT: Reconstructing Vision Trajectories from IMU and Wi-Fi Fine Time Measurements [6.6]
携帯電話データ(IMUおよびファインタイム計測)から視界境界ボックス軌道を再構成するトランスフォーマーベースモデルViFiTを提案する。 ViFiTは0.65のMRFRを達成し、LSTM-Decoderアーキテクチャにおけるクロスモーダル再構築の最先端のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:05:40 GMT)
Paying Attention to Astronomical Transients: Introducing the Time-series Transformer for Photometric Classification [6.6]
本稿では,自然言語処理のためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。時系列変換器をフォトメトリック分類のタスクに適用し、エキスパートドメイン知識の信頼性を最小化する。我々は、光度LSST天文時系列分類チャレンジのデータを用いて、不均衡なデータに対する0.507の対数ロスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:14:10 GMT)
"My sex-related data is more sensitive than my financial data and I want the same level of security and privacy": User Risk Perceptions and Protective Actions in Female-oriented Technologies [6.5]
生殖体のデジタル化は、人々が親密な健康を知り、取り組むのを支援するために、最先端技術に無数の関与をしてきた。 FemTech製品やシステムは、他の当事者と処理、保存、共有される幅広い親密なデータを収集する。我々は、この産業の「データ・ハングリー」の性質と適切な保護機構の欠如が、複雑な害やエージェントの可能性の低下につながるかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:36:26 GMT)
Reversing Deep Face Embeddings with Probable Privacy Protection [6.5]
生体認証のソフトなプライバシー保護を破るために、保護された顔埋め込みに対して最先端の顔画像再構成アプローチが評価されている。その結果,生体認証による顔の埋め込みは,最大98%の精度で再現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:48:23 GMT)
Improving Automatic VQA Evaluation Using Large Language Models [6.5]
本稿では,より優れたVQAメトリックを構築するために,命令調整型大規模言語モデルのコンテキスト内学習機能を活用することを提案する。提案手法は,VQAモデルおよびベンチマークにおける既存の指標と比較して,人間の判断と相関性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:59:57 GMT)
Stationarity without mean reversion: Improper Gaussian process regression and improper kernels [6.4]
我々は,不適切なGPを無限分散に先立って使用することにより,定常だが逆転を意味するものではないプロセスを定義することができることを示す。具体的には、無限に滑らかなサンプルを生成するSmooth Walkカーネルと、不適切なMat'ernカーネル群を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:11:26 GMT)
Condition numbers in multiview geometry, instability in relative pose estimation, and RANSAC [6.3]
本稿では,複数のビュー幾何学における最小問題の数値条件付けを解析するための一般的な枠組みを提案する。特別な動機は、通常の5ポイントまたは7ポイントのランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムに基づく相対的なポーズ推定が、外れ値が存在しない場合でも失敗するという事実にある。これらのケースは、5点と7点の極小問題の本質的な不安定性に起因すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:45:55 GMT)
From Zero to Turbulence: Generative Modeling for 3D Flow Simulation [6.3]
本稿では, 乱流シミュレーションを, 初期流れの状態に依存することなく, 可能な全ての乱流状態の多様体を直接学習する生成タスクとして提案する。生成モデルでは、未知の物体による乱流の分布を捉え、下流アプリケーションのための高品質で現実的なサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:02:56 GMT)
Likelihood-Based Methods Improve Parameter Estimation in Opinion Dynamics Models [6.1]
エージェント・ベース・モデル(ABM)におけるパラメータ推定の最大解法は、典型的なシミュレーション・ベース・アプローチよりも優れていることを示す。対照的に、確率に基づくアプローチは、統計的に原理化された方法で未知のパラメータを観測データに接続する確率関数を導出する。実験の結果,最大推定値の精度は最大4倍に向上し,計算時間を最大200倍に短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:29:37 GMT)
Robustified ANNs Reveal Wormholes Between Human Category Percepts [6.1]
標準のANNモデルにより、小ノルム画像摂動が生成される場合、人間の対象のカテゴリパーセプションは確かに非常に安定であることを示す。この「人間推定安定」体制では、ANNの強固化は、人間の知覚を強く妨害する低ノルム画像の摂動を確実に発見することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:45:47 GMT)
How Implicit Regularization of ReLU Neural Networks Characterizes the Learned Function -- Part I: the 1-D Case of Two Layers with Random First Layer [6.0]
重みをランダムに選択し、終端層のみをトレーニングする1次元(浅)ReLUニューラルネットワークを考える。そのようなネットワークにおいて、L2-正則化回帰は関数空間において、かなり一般の損失汎関数に対する推定の第2微分を正則化するために対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:07:57 GMT)
Attributing Learned Concepts in Neural Networks to Training Data [5.9]
コンバージェンス(収束)の証拠として,概念の上位1万個の画像を取り除き,モデルの再トレーニングを行うと,ネットワーク内の概念の位置が変化しない。このことは、概念の発達を知らせる特徴が、概念形成の堅牢さを暗示して、その先例にまたがるより拡散した方法で広がることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:26:59 GMT)
Efficient Biologically Plausible Adversarial Training [5.9]
本研究は,生物工学的な学習アルゴリズムがBPよりも敵対的攻撃に対して堅牢であるかどうかを考察する。 PEPITAは内向的対向性が高く、対向的訓練により、より好ましい自然対向的パフォーマンストレードオフを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:15:39 GMT)
A Unified Taxonomy and Evaluation of IoT Security Guidelines [5.9]
私たちは142の一般的なIoTサイバーセキュリティガイドラインのコーパスを収集し、飽和に達するまでレコメンデーションのためにそれらをサンプリングしました。各勧告の動作性について,初級技術者に質問することで,ガイドラインの有用性を測定した。私たちの結果は、ソフトウェアエンジニアがIoTシステムを実装する上で、どのガイドラインを研究すべきかを判断するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:49:34 GMT)
Probing Intersectional Biases in Vision-Language Models with Counterfactual Examples [5.9]
我々は、テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて、大規模に侵入する社会的バイアスを探索する対実例を作成する。提案手法では,安定拡散とクロスアテンション制御を用いて,対実的画像とテキストのペアのセットを生成する。我々は、最先端のVLMに存在する交叉社会的バイアスを明らかにするために、生成されたデータセットを用いて広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:25:10 GMT)
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System [5.9]
地球科学基礎モデルは、地球系の力学をシミュレートし理解するために、大規模な学際データを統合する。データ中心人工知能(AI)パラダイムとして、ペタバイト単位の構造化データと非構造化データの洞察を明らかにする。現在の制限にもかかわらず、地球科学財団のモデルは、気候変動、自然災害、持続可能性といった問題に対する重要な洞察を提供することを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:52:08 GMT)
zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning [5.9]
Federated Learning(FL)は機械学習のパラダイムであり、クライアントが中央アグリゲータのオーケストレーションの下でモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。従来のFLソリューションは、クライアントのコホートを公平かつ誠実に形成する集中集約子の信頼前提に依存している。本稿では、ゼロ知識証明(ZKP)を活用して、トレーニングモデル集約プロセスにおいて悪意あるアグリゲータの問題に取り組むzkFLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:24:33 GMT)
Estimation of Models with Limited Data by Leveraging Shared Structure [5.8]
我々は,異なる線形系に対して$d$次元パラメータを復元する手法を提案する。提案手法では,有限サンプル部分空間推定誤差が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:54:34 GMT)
Understanding the Social Context of Eating with Multimodal Smartphone Sensing: The Role of Country Diversity [5.8]
本研究は,8カ国678人の大学生を対象に,約24Kの自己申告データを収集した。分析の結果,食事イベントにおけるスマートフォンの利用状況は各国で類似しているが,各国に特有の傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:50:48 GMT)
Quantum Photonic Circuits Integrated with Color Centers in Designer Nanodiamonds [5.7]
窒化ケイ素フォトニック回路におけるダイヤモンド色中心の決定的組立を可能にする新しい手法を提案する。我々のハイブリッド統合アプローチは、可能な最大光-物質相互作用強度を達成する可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:53:35 GMT)
LROC-PANGU-GAN: Closing the Simulation Gap in Learning Crater Segmentation with Planetary Simulators [5.7]
外国の惑星体への探査機の着陸は、危険を確実に識別し、避けることが重要である。この問題に対するディープラーニングの最近の応用は有望な結果を示している。しかしながら、これらのモデルは、注釈付きデータセットに対する明確な監督によってしばしば学習される。本稿では,ラベルの忠実さを維持しつつ,この「現実主義」のギャップを埋めるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:52:38 GMT)
On Quantified Observability Analysis in Multiagent Systems [5.6]
本稿では,マルチエージェントシステム(MAS)の可観測特性を定量的に解析するための新しい手法を提案する。不透明性の概念は、部分的に観測可能なマルチエージェントシステムとしてモデル化されたMASにおける可観測性の特徴を正式に表現するために適用される。本稿では,エージェントの観測可能性と定量的な目標を関連付けるための時間論理oPATLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:58:26 GMT)
Evaluating and Improving Value Judgments in AI: A Scenario-Based Study on Large Language Models' Depiction of Social Conventions [5.5]
我々は,現代のAIサービスがユーザニーズにどのように対応しているかを評価し,さらに,大規模言語モデルによって反映された社会の描写を考察した。本稿では,今後の機械的価値判断に応用可能な,価値調和シナリオにおける意思決定モデルを提案する。本稿では,他の遠隔地を調査するためのツールとしてAIを利用する実践的アプローチを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:42:02 GMT)
MedCPT: Contrastive Pre-trained Transformers with Large-scale PubMed Search Logs for Zero-shot Biomedical Information Retrieval [5.3]
バイオメディシンにおけるゼロショットセマンティックIRのためのコントラスト事前訓練トランスフォーマモデルであるMedCPTを紹介する。 MedCPTのトレーニングには、PubMedから2億5500万のユーザクリックログを収集しました。 MedCPTは6つのバイオメディカルIRタスクに対して,最先端の性能を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:43:15 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） (Wed, 4 Oct 2023 06:51:09 GMT)
Extracting Rules from Event Data for Study Planning [5.3]
我々は,授業の順序が学術的成功に与える影響を調べるために,プロセスとデータマイニング技術を採用している。 RWTH Aachen Universityのコンピュータサイエンス学士課程の学生を対象に評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:14:51 GMT)
Assessing Large Language Models on Climate Information [5.2]
本稿では,科学コミュニケーションの原則を基礎として,大規模言語モデル解析のための総合的な評価フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、LLM世代を詳細に分析する上で、提示と回答の妥当性の両方を強調している。このタスクは、AIが人間のパフォーマンスを補完し、引き上げることのできる、ますます困難な問題の実例だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:09:48 GMT)
Harmonic Control Lyapunov Barrier Functions for Constrained Optimal Control with Reach-Avoid Specifications [5.2]
ハーモニックコントロールリアプノフ障壁関数(ハーモニックCLBF)は、リーチアビド問題のような制限された制御問題を支援する。結果として、サンプル軌道に基づいて訓練されるのではなく、実験の開始時に開始することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:03:56 GMT)
Examining Computational Performance of Unsupervised Concept Drift Detection: A Survey and Beyond [5.0]
この研究は、ラベル付きデータの可用性に制限されない、教師なしドリフト検出器に焦点を当てている。我々は,5つの異なるデータセット上で利用可能な4つのドリフト検出器のRROメモリ消費に基づいて,計算性能を測定した。本研究では, ドリフト検出器の計算性能を徹底的に検討する必要があることを示すため, 評価結果について議論するために, 最先端の検知品質指標を測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:06:38 GMT)
Towards an Interpretable Representation of Speaker Identity via Perceptual Voice Qualities [5.0]
知覚音声品質(PQ)に基づく話者識別の可能な解釈可能な表現を提案する。事前の信念とは対照的に、これらのPQは非専門家のアンサンブルによって可聴性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:06:17 GMT)
Text-to-Motion Retrieval: Towards Joint Understanding of Human Motion Data and Natural Language [4.9]
本研究では,特定の自然記述に基づいて関連動作を検索することを目的とした,新たなテキスト・ツー・モーション検索タスクを提案する。テキスト対画像/ビデオマッチングの最近の進歩に触発されて、広く採用されている2つのメトリック学習損失関数を実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:37:00 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） (Wed, 4 Oct 2023 05:20:19 GMT)
Out-of-Distribution Detection by Leveraging Between-Layer Transformation Smoothness [4.7]
本稿では,ネットワークの中間層間のスムーズな変換に基づく,深層ニューラルネットワークにおけるOODデータ検出手法を提案する。 BLOODは、トレーニングデータにアクセスすることなく、事前トレーニングされたモデルに適用できる。トランスフォーマーネットワークを用いた複数のテキスト分類タスクにおけるBLOODの評価を行い、これと同等のリソース要求でメソッドを性能良くすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:59:45 GMT)
Diffeomorphic Multi-Resolution Deep Learning Registration for Applications in Breast MRI [4.7]
近年,ほとんどの医用画像登録作業において,学習ベースの登録手法が最先端のアプローチとなっている。これらの手法は乳房画像登録に一定の困難を伴ってはまだ普及していない。この研究の重要な貢献の1つは、乳房画像の優れた登録結果を生成する登録ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:40:47 GMT)
On the Performance of Multimodal Language Models [4.7]
本研究は、異なるマルチモーダル命令チューニングアプローチの比較分析を行う。大規模言語モデルにマルチモーダル機能を組み込む際に,アーキテクチャ選択を導く上で重要な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:33:36 GMT)
Exploring the Impact of Disrupted Peer-to-Peer Communications on Fully Decentralized Learning in Disaster Scenarios [4.6]
完全な分散学習により、複数のユーザデバイスやノードにまたがる学習リソースの分散が可能になる。本研究では,災害環境下での分散学習におけるピアツーピアコミュニケーションに対する様々な障害の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:24:38 GMT)
MUNCH: Modelling Unique 'N Controllable Heads [4.6]
本稿では、品質、多様性、制御、リアリズムと説明可能なネットワーク設計を提供する手法を提案する。 Render Map Generatorは、Albedo、Glossiness、Specular、Normalsなど、多機能で高忠実な物理ベースのレンダリングマップを合成することを学ぶ。出力のきめ細かい制御を好むアーティストに対しては、生成した地図のセマンティックな色制御を可能にする新しいカラートランスフォーマーモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:44:20 GMT)
Something for (almost) nothing: Improving deep ensemble calibration using unlabeled data [4.5]
本研究では,未ラベルデータの存在下での訓練データ体制における深層アンサンブルの校正を改善する手法を提案する。ラベルのない集合が与えられた場合、ラベルのない各データポイントに対して、ランダムに選択された異なるラベルを各アンサンブルメンバーに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:21:54 GMT)
OpenMM 8: Molecular Dynamics Simulation with Machine Learning Potentials [4.4]
本稿では、Arbitrary PyTorchモデルをシミュレーションに追加し、力とエネルギーを計算する方法を示す。高レベルインタフェースにより、ユーザーは一般目的、事前訓練されたポテンシャル関数で興味ある分子を簡単にモデル化できる。これらの特徴は、水中のサイクリン依存性キナーゼ8 (CDK8) と緑色蛍光タンパク質 (GFP) のクロロフォアのシミュレーションで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:23:57 GMT)
On the Cognition of Visual Question Answering Models and Human Intelligence: A Comparative Study [4.4]
我々は,人間の思考過程を記録するための調査を設計し,その成果と注意図を比較してVQAモデルを解析した。 VQAモデルは、建築における人間の認知に似ており、認識レベルにおいて人間と同じような働きをするが、認知的推論に苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:06:48 GMT)
Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric [4.4]
分類精度と解釈可能性の両方を向上するモデルであるInterpreTabNetを導入する。また,モデルの解釈可能性の安定性を定量的に評価する新しい評価指標であるInterpreStabilityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:04:13 GMT)
Boundary transfer matrix spectrum of measurement-induced transitions [4.3]
非単体共形場理論の境界スペクトルを研究するための伝達行列アプローチを導入する。本稿では,この手法をHaar回路とClifford回路に応用し,測定専用Isingモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:00:08 GMT)
Practical, Private Assurance of the Value of Collaboration [4.3]
2つのパーティーは、データセットで協力したいと思っています。一方の当事者は、他方の当事者からのデータを取り入れることで、予測モデルの改善を約束する。当事者は、更新されたモデルが正確性の向上を示した場合にのみ、さらなる協力を希望する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:47:21 GMT)
Point-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for 3D Pre-trained Models [4.3]
我々は、最小限の学習可能なパラメータを持つポイントクラウド事前学習モデルに適用するための新しいフレームワークであるPoint-PEFTを紹介する。具体的には、事前訓練された3Dモデルに対して、パラメータの大部分を凍結し、新たに追加されたPEFTモジュールを下流タスクでチューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:49:36 GMT)
Enhancing Accuracy in Deep Learning Using Random Matrix Theory [4.2]
本研究では、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ランダム行列理論(RMT)の適用について検討する。これらの手法を用いて、トレーニング中にDNNの重み付け層から除去される特異値の数を最適に決定する。この結果から,より効率的かつ正確なディープラーニングモデル構築のためのRTTの実践的応用に関する貴重な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:17:31 GMT)
A Survey of GPT-3 Family Large Language Models Including ChatGPT and GPT-4 [4.2]
LLM(Large Language Model)は、モデルのサイズを拡大し、コーパスを事前訓練し、計算することで得られる訓練済み言語モデルの特殊なクラスである。我々は GPT-3 とその後継 OpenAI モデルである ChatGPT と GPT4 を GPT-3 ファミリー大言語モデル (GLLM) と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:37:05 GMT)
Reinforcement Learning-based Mixture of Vision Transformers for Video Violence Recognition [4.1]
深層学習に基づくビデオ暴力認識は、正確だがスケーラブルな人間の暴力認識を懸念する。現在、ほとんどの最先端のビデオ暴力認識研究は、CNNベースのモデルを使ってビデオを表現し分類している。本稿では,新しいトランスフォーマーを用いたMixture of Experts (MoE)ビデオ暴力認識システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:58:47 GMT)
Technical report: Graph Neural Networks go Grammatical [4.0]
本稿では,代数言語の一部とグラフニューラルネットワーク(GNN)との接続を正式に確立する枠組みを提案する。このフレームワークは、文脈自由文法(CFG)を利用して、代数演算をGNN層モデルに変換可能な生成規則に整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:47:30 GMT)
Learning adjacency matrix for dynamic graph neural network [3.9]
欠落したリンクを学習するために特別に設計されたエンコーダを導入する。エンコーダは、Adjacency Matrix (BA) を処理し、接続されていないノード間の接続を予測する。このマトリックスはその後、複雑なサブテンポラルネットワークをキャプチャするために、Neural Block Adjacency Matrix (STBAM)に供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:42:33 GMT)
Quantum computing quantum Monte Carlo with hybrid tensor network for electronic structure calculations [3.8]
量子計算量子モンテカルロ (QC-QMC) は、変分量子固有解法 (VQE) のような量子アルゴリズムと組み合わせることができるアルゴリズムである。本稿では,QC-QMCとハイブリッドテンソルネットワーク(HTN)を組み合わせるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:03:57 GMT)
Are LLMs Useful in the Poorest Schools? theTeacherAI in Sierra Leone [3.8]
そこで本研究では,シエラレオネの教師が専門的な開発を行い,指導を改善するためのAIボットを提案する。小学校122校,教員193校での初期実施から得られた初期知見を概説し,定性的な観察とクエリ分析により分析した。低所得国の学校システムに生成AIシステムを組み込む方法について,これらの知見から結論を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:18:47 GMT)
Text as Environment: A Deep Reinforcement Learning Text Readability Assessment Model [3.8]
最先端のテキスト可読性評価モデルの効率は、深層強化学習モデルを用いてさらに改善することができる。 WeebitとCambridge ExamsのモデルとBERTテキスト可読性モデルのような最先端のモデルを比較すると、他のモデルよりもはるかに少ない入力テキストで最先端の精度を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:09:25 GMT)
Leveraging Temporal Graph Networks Using Module Decoupling [3.7]
バッチを使用してモデルを頻繁に更新可能なデカップリング戦略を提案する。我々は,動的グラフを学習するための非常に効率的なモデルであるLDTGN(Lightweight Decoupled Temporal Graph Network)を開発した。本手法は, モデル更新率の急激なベンチマークにおいて, 従来の手法よりも20%以上優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:52:51 GMT)
Fuzz on the Beach: Fuzzing Solana Smart Contracts [3.7]
本稿では,Solaraスマートコントラクトのためのバイナリのみのカバレッジ誘導型ファジリングアーキテクチャであるFuzzDelSolを提案する。 FuzzDelSolは、スマートコントラクトインタラクションのようなランタイム仕様を忠実にモデル化します。 6049のスマートコントラクトに対する評価は,FuzzDelSolのバグオーラクルが高精度かつリコール可能なバグを発見できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:42:17 GMT)
A Spatio-Temporal Attention-Based Method for Detecting Student Classroom Behaviors [3.6]
生徒の行動検出の精度が低いことが問題となっている。学生の授業行動検出のための時空間アテンションベース手法(BDSTA)を提案する。 SlowFastモデルと比較すると,BDSTAを用いた生徒行動分類の平均精度は8.94%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:47:36 GMT)
Preemptively Pruning Clever-Hans Strategies in Deep Neural Networks [3.6]
ユーザによる説明の受け入れは、機械学習モデルが正常に機能することを保証するものではないことを示す。我々は,肯定的な説明フィードバックの対象になっていないMLモデルの変動を事前に誘発する新しい手法,Explanation-Guided Exposure Minimization (EGEM) を寄贈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:11:39 GMT)
Leveraging Model-based Trees as Interpretable Surrogate Models for Model Distillation [3.5]
代理モデルは、複雑で強力なブラックボックス機械学習モデルを振り返りに解釈する上で重要な役割を果たす。本稿では,決定規則により特徴空間を解釈可能な領域に分割する代理モデルとしてモデルベースツリーを用いることに焦点を当てる。 4つのモデルベースツリーアルゴリズム(SLIM, GUIDE, MOB, CTree)を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:06:52 GMT)
Explaining $\mathcal{ELH}$ Concept Descriptions through Counterfactual Reasoning [3.5]
分類を本質的に透過的に行う方法は、記述論理の概念を使用することである。一つの解決策は、「異なる分類を得るために特徴値をどう変えなければならないか」という疑問に答えるために反事実を用いることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:33:47 GMT)
Evanescent Electron Wave Spin [3.5]
エバネッセント波のスピンは、有限円筒量子井戸のディラック方程式を解くことによって、有限量子井戸の外側に存在する。本研究では, スピン状態全体を破壊することなく, エバネッセント波による量子スピン情報の探索や盗聴が可能であることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:39:59 GMT)
Trapped-ion quantum simulations for condensed-phase chemical dynamics: seeking a quantum advantage [3.4]
トラップイオン量子系は、化学力学のアナログ量子シミュレーションの基盤として機能する。これらのシミュレーションの「量子優位性」を特定するには、ノイズの多いハードウェア上のアナログ量子シミュレーションと古典デジタルアルゴリズムの両方のパフォーマンス解析が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:33:25 GMT)
Analysis of Failures and Risks in Deep Learning Model Converters: A Case Study in the ONNX Ecosystem [3.3]
深層学習(DL)モデルコンバータの最初の故障解析を行う。 ONNX(Open Neural Network eXchange)に関連するモデルコンバータの故障を特徴付ける。 torch.onnx, tf2onnx, ONNXRuntimeに11の欠陥(5新しい)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:20:53 GMT)
Recent Methodological Advances in Federated Learning for Healthcare [3.2]
フェデレートされた学習は、データのプールを必要とせずに、強力な機械学習アルゴリズムの利用を可能にする。本稿では,2015年1月から2023年2月にかけて発行されたスコパスに関するすべての論文について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:09:40 GMT)
Quantum Alphatron: quantum advantage for learning with kernels and noise [2.9]
我々は、フォールトトレラントな設定でAlphatronの量子バージョンを提供する。 2層ニューラルネットワークの学習における量子優位性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:28:01 GMT)
Group-theoretic error mitigation enabled by classical shadows and symmetries [2.8]
本研究では,古典シャドウトモグラフィの群理論構造と関心量子系の対称性を一体化する量子誤差緩和戦略を開発する。我々はこのプロトコルを「対称性調整された古典的影」と呼び、既知の対称性がそれらの誤差の下でどのように崩壊するかに応じて推定器を調整することによって誤差を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Gradual Domain Adaptation via Normalizing Flows [2.7]
ソースドメインとターゲットドメインの間には大きなギャップがある。グラデーショナル・ドメイン適応(Gradual Domain adapt)は、この問題に対処するために使用されるアプローチの1つである。本稿では,この問題に対処するための正規化フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:30:44 GMT)
Thermal State Preparation via Rounding Promises [2.6]
量子コンピュータ上でギブス状態を作るための有望な道は、物理的熱化過程をシミュレートすることである。我々は、リンドブラッド方程式の量子シミュレーションの最先端技術を用いて、熱化によるギブズ状態の生成法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:51:25 GMT)
Engineering field-insensitive molecular clock transitions for symmetry violation searches [2.6]
電波周波数,マイクロ波,および2光子遷移を用いて,外部磁場と電界の両方に対する感度を同時に抑制できることを示す。この方法は従来のラムゼー測度と互換性があり、内部のコマグネトメトリーを提供し、大きな角運動量を持つ系に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:35:43 GMT)
Modality Cycles with Masked Conditional Diffusion for Unsupervised Anomaly Segmentation in MRI [2.6]
教師なしの異常セグメンテーションは、トレーニング中に処理されたパターンとは異なるパターンを検出することを目的としている。本稿では,マルチモーダルMRIにおける様々なパターンにまたがる異常のセグメンテーションを可能にするMMCCD(Masked Modality Cycles with Conditional Diffusion)を提案する。本稿では,画像再構成とデノナイズに基づく教師なし手法と,オートエンコーダや拡散モデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:20:18 GMT)
Large language models in textual analysis for gesture selection [2.5]
大規模言語モデル(LLM)を用いて,これらの強力なデータモデルがジェスチャ解析や生成に適応可能であることを示す。具体的には、最小限のプロンプトに基づいてデザイナの意図を実現できるコンテキスト固有のジェスチャーを提案するツールとしてChatGPTを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:46:37 GMT)
Improving Drumming Robot Via Attention Transformer Network [2.5]
本稿では,注目機構に基づいて,一般的な視覚変換器ネットワークに基づいて自動的に音楽の書き起こしを完了できる改良型ドラムロボットを提案する。この改良アルゴリズムは,ドラム分類性能の向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:55:43 GMT)
Deep reinforcement learning for machine scheduling: Methodology, the state-of-the-art, and future directions [2.5]
マシンスケジューリングは、製造ルールとジョブ仕様に準拠しながら、マシンへのジョブ割り当てを最適化することを目的としている。人工知能の重要な構成要素であるDeep Reinforcement Learning (DRL)は、ゲームやロボティクスなど、さまざまな分野において有望であることを示している。本稿では、DRLに基づくアプローチの総合的なレビューと比較を行い、その方法論、応用、利点、限界を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:45:09 GMT)
Knowledge Distillation Under Ideal Joint Classifier Assumption [2.3]
本研究は「Ideal Joint Knowledge Distillation (IJCKD)」フレームワークを紹介する。本フレームワークは,教師と学生のネットワーク間の効率的な知識伝達を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:33:35 GMT)
Posterior Sampling Based on Gradient Flows of the MMD with Negative Distance Kernel [2.3]
後方サンプリングと条件生成モデリングのための負距離カーネルによる最大平均誤差(MMD)の条件フロー。我々は、基底真実と離散的なワッサーシュタイン勾配流を用いた観測の連成分布を近似した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:40:02 GMT)
Ergodic and mixing quantum channels: From two-qubit to many-body quantum systems [2.2]
本稿では,量子チャネルのエルゴード理論について,積分可能から混合可能なエルゴード階層の異なるレベルを特徴付けることによって検討する。また、有名なSachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルを含む多体量子系の相互作用についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:30:57 GMT)
Test Case Recommendations with Distributed Representation of Code Syntactic Features [2.2]
本稿では,ソースコード手法とテストケースの構造的・意味的特性を利用する自動手法を提案する。提案するアプローチは、当初、メソッドレベルのソースコードとユニットテストを分散表現に変換するためにニューラルネットワークをトレーニングする。このモデルは、メソッドの埋め込みと以前に組み込まれたトレーニングインスタンスのコサイン類似性を計算します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:42:01 GMT)
Continuous QoS-compliant Orchestration in the Cloud-Edge Continuum [2.2]
Cloud-Edgeネットワーク上でのマルチサービスアプリケーション管理の問題は、意思決定の観点から近年徹底的に研究されている。我々は,地理的に分散したCloud-Edgeリソース上で,マルチサービスアプリケーションの継続的かつDocker準拠の管理を実現するために,Dockerをベースとした次世代オーケストレータプロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:22:58 GMT)
Towards Robust Mobile Digital-Twin Tracking via An RGBD-based Transformer Model and A Comprehensive Mobile Dataset [2.2]
実世界の雑音データに基づいて,最先端の精度を実現するための変圧器ベースの6DoFポーズ推定器を提案する。新しいデータセットでは、Apple iPhone 14 Pro上の最先端のモバイルRGBDセンサースイートを使用して、デジタルツインデータをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:51:32 GMT)
Credit card score prediction using machine learning models: A new dataset [2.1]
本研究では、クレジットカードのデフォルト予測システムにおける機械学習(ML)モデルの利用について検討する。ここでの主な目標は、新しく提案されたクレジットカードスコアリングデータセットにおいて、最高のパフォーマンスのMLモデルを調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:46:26 GMT)
Learning-Aided Warmstart of Model Predictive Control in Uncertain Fast-Changing Traffic [2.1]
我々は、ネットワークベースのマルチモーダル予測器を用いて、自律走行車軌道の提案を生成する。このアプローチにより,複数の局所最小値の同定が可能となり,初期推定精度が向上する。我々はモンテカルロシミュレーションによるアプローチを異なるシナリオで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:00:21 GMT)
A Benchmark Generative Probabilistic Model for Weak Supervised Learning [2.0]
アノテーションの負担を軽減するために、弱監視学習アプローチが開発されている。遅延変数モデル(PLVM)が4つのデータセット間で最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:32:52 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） (Wed, 4 Oct 2023 05:44:46 GMT)
Multi-Resolution Fusion for Fully Automatic Cephalometric Landmark Detection [2.0]
側頭蓋X線像のセファロメトリーによるランドマーク検出は,特定の歯科疾患の診断において重要な役割を担っている。広汎なデータ観測と定量的解析により,異なる受容領域の視覚的特徴が様々なランドマークの検出精度に異なる影響があることが判明した。本手法は, 側方X線画像2023におけるケパロメトリランドマーク検出において実装され, 最終試験段階における平均放射誤差 1.62mm, 後続検出率 2.0mm, 74.18%の平均放射誤差 (MRE) を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:42:45 GMT)
Computationally Efficient Quadratic Neural Networks [2.0]
本稿では,1つの二次ニューロンを用いたXOR問題に対する解を提案する。ニューロン当たりのパラメータをわずか$n$追加した2次ニューラルネットワークモデルを示す。本稿では、$C$境界クラスタからなる任意のデータセットは、$C$二次ニューロンの単一層でのみ分離可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:39:57 GMT)
Hate Speech Detection in Limited Data Contexts using Synthetic Data Generation [2.0]
本稿では,限られたデータコンテキストにおいて,オンラインヘイトスピーチ検出のためのデータ不足の問題に対処するデータ拡張手法を提案する。対象言語におけるヘイトスピーチデータの新しい例を合成する3つの方法を提案する。以上の結果から, 合成データを用いたモデルでは, 対象領域で利用可能なサンプルに対してのみ学習したモデルが比較可能であり, 性能が良好である場合も見いだされた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:10:06 GMT)
A comprehensive review of automatic text summarization techniques: method, data, evaluation and coding [1.9]
本稿では,ATS(Automatic Text Summarization)システムに関する文献レビューを行う。我々は、引用に基づくアプローチを検討し、それらが要約を生成するメカニズムによって導かれるATSに対する多様なアプローチを示す。また、要約タスクに利用可能なデータセットの広範なレビューと、要約の品質を評価する方法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:46:08 GMT)
Ophiuchus: Scalable Modeling of Protein Structures through Hierarchical Coarse-graining SO(3)-Equivariant Autoencoders [1.9]
天然タンパク質の3次元自然状態と階層的パターン従来のグラフに基づくタンパク質構造のモデリングは、単一の微細な解像度でしか動作しないことが多い。オフィチュス(Ophiuchus)は、標準タンパク質残基の重原子全てに効率よく作用するSO(3)同変粗粒化モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:01:11 GMT)
Recovery of Training Data from Overparameterized Autoencoders: An Inverse Problem Perspective [1.9]
劣化したトレーニングサンプルが与えられた場合、元のサンプルの回収を逆問題として定義する。逆問題では、トレーニングされたオートエンコーダを使用して、学習対象とする特定のトレーニングデータセットの正規化子を暗黙的に定義します。複雑な最適化タスクを、訓練されたオートエンコーダと、未知の劣化演算子を推定し、対処する比較的単純な計算を反復的に適用する実用的な方法として開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:36:33 GMT)
Learning characteristic parameters and dynamics of centrifugal pumps under multi-phase flow using physics-informed neural networks [1.8]
電気式潜水ポンプ(Electric Submersible pumps、ESP)は、石油・ガス産業において2番目に使われている人工揚水装置である。我々は,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に基づく機械学習モデルを定式化し,重要なシステムパラメータを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:40:46 GMT)
Crossed-IoT device portability of Electromagnetic Side Channel Analysis: Challenges and Dataset [1.8]
本研究では,EM-SCA手法の精度と信頼性に及ぼすデバイス可変性の影響について検討した。本稿では,EM-SCAデータセットを収集し,伝達学習を用いてより有意義で信頼性の高い結果を得る可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:13:39 GMT)
How to fix a broken confidence estimator: Evaluating post-hoc methods for selective classification with deep neural networks [1.7]
本稿では,ディープニューラルネットワークの選択的分類の問題に対処する。我々は、ある分類器の信頼度を再訓練や修正なしに置き換えるいわゆるポストホック手法に焦点をあてる。ソフトマックス出力を持つニューラルネットワークを考えると、我々のゴールは、正規化されていないロジットから直接計算できる最高の信頼度推定器を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:42:30 GMT)
RayNet: A Simulation Platform for Developing Reinforcement Learning-Driven Network Protocols [1.6]
RayNetは、RLベースのネットワークプロトコルを開発するためのスケーラブルで適応可能なシミュレーションプラットフォームである。 RayNetは、完全にプログラム可能なネットワークシミュレータであるOMNeT++と、分散RLのためのスケーラブルなトレーニングプラットフォームであるRay/RLlibを統合している。我々は、レイネットがRLベースの研究に有用なプラットフォームであることを示す概念実証として、シンプルなRLベースの渋滞制御アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:27:46 GMT)
No Forking Way: Detecting Cloning Attacks on Intel SGX Applications [1.5]
Intel SGXのようなTEEに対する攻撃は、アプリケーションを以前の状態にロールバックするか、アプリケーションをクローンし、そのインプットをクローンインスタンスに分割することで実行できる。 TTPがなければ、多くのTEEアプリケーションはロールバックに基づいたフォーク攻撃を軽減するためにモノトニックカウンタに依存している。我々は、TTPに依存しないIntel SGXの最初の実用的なクローン検出機構であるCloneBusterを、既存のアプリケーションを保護するために直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:40:59 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Accelerating Power System State Estimation [1.4]
本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)による電力系統状態推定の高速化について検討する。電力系統の物理的知識をPINNの統合により活用する新しい手法を提案する。提案手法は,最大11%の精度向上,75%の標準偏差低減,30%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:14:48 GMT)
Realistic Neutral Atom Image Simulation [1.3]
シミュレーションシステムにおける実際の状態の説明から中性原子実験のサンプル画像を生成することができるボトムアップシミュレータ。ユースケースとしては、デモ目的の模範画像の作成、デコンボリューションアルゴリズムの高速トレーニングイテレーション、マシンラーニングの原子検出アプローチのためのラベル付きデータの生成などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:02:18 GMT)
Combining Monte Carlo and Tensor-network Methods for Partial Differential Equations via Sketching [1.3]
テンソルネットワークを用いた高次元偏微分方程式の解法を提案する。提案手法では,モンテカルロシミュレーションを用いて解を更新し,試料から新たな解をテンソルネットワークとして再推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:25:38 GMT)
Can Language Models Employ the Socratic Method? Experiments with Code Debugging [1.3]
本稿では,初心者プログラマが簡単な計算問題に対してバグ修正を行うのを支援するためのマルチターンソクラティックアドバイスのデータセットを紹介する。このデータセットは、命令ベースのテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマー-T5の微調整からゼロショット、さらに大きなGPT-4の思考の連鎖まで、多くの言語モデルのソクラティックデバッグ能力のベンチマークに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:32:33 GMT)
Low Resource Summarization using Pre-trained Language Models [1.3]
そこで本稿では,低リソースの要約に自己注意型トランスフォーマーベースアーキテクチャモデル(mBERT,mT5)を適用する手法を提案する。適応的な要約モデル textiturT5 は、高リソース言語英語の最先端モデルに匹敵する評価スコア(最大46.35 ROUGE-1,77 BERTScore)で、低リソース言語の文脈情報を効果的にキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:09:39 GMT)
Improved Anisotropic Gaussian Filters [1.2]
伸長異方性ガウスフィルタは繊維の配向推定に使用される。本稿では,2次元異方性ガウスフィルタの修正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:35:36 GMT)
I$^2$KD-SLU: An Intra-Inter Knowledge Distillation Framework for Zero-Shot Cross-Lingual Spoken Language Understanding [1.2]
ゼロショット音声言語理解のためのイントライントラ知識蒸留フレームワーク(I$2KD-SLU)を提案する。具体的には,意図予測と同一発話のスロット予測の間に知識内蒸留を適用するだけでなく,意図予測と同一発話のスロット予測との間に知識間蒸留を適用する。実験の結果,提案するフレームワークは,強靭なベースラインに比べて性能が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:45:23 GMT)
PersA-FL: Personalized Asynchronous Federated Learning [1.2]
非同期更新下での個人化学習問題について検討する。この問題では、各クライアントは、ローカルモデルとグローバルモデルとを同時に上回るパーソナライズされたモデルを求めます。パーソナライズのための最適化ベースのフレームワークを2つ検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:41:02 GMT)
MUSTANG: Multi-Stain Self-Attention Graph Multiple Instance Learning Pipeline for Histopathology Whole Slide Images [1.1]
Whole Slide Images (WSIs)は、ギガピクセルサイズとアーティファクトの存在により、コンピュータビジョンの課題を提示している。実世界の臨床データセットは、患者レベルにラベルがある異種WSIのセットとして提供され、アノテーションが不足している。本稿では,エンドツーエンドのマルチスタンプ・セルフアテンション・グラフ(MUSTANG)マルチインスタンス学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:24:09 GMT)
Key Factors Affecting European Reactions to AI in European Full and Flawed Democracies [1.1]
本研究では、ヨーロッパにおける完全な民主主義と欠陥のある民主主義の文脈において、人工知能(AI)に対する欧州の反応に影響を与える重要な要因について検討する。欠陥のある民主主義は、完全な民主主義において、政府の機関に対する信頼度が高い傾向にあることが観察された。欠陥のある民主主義に居住する個人は、完全な民主主義の回答者と比較して、AIに対してより肯定的な態度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:11:28 GMT)
MLOps for Scarce Image Data: A Use Case in Microscopic Image Analysis [1.1]
本稿では, バイオメディカル画像解析を改良する新たな総合的アプローチを提案する。これには、最高のモデル、データセット、モデル開発戦略を選択するためのフィンガープリントプロセスが含まれている。予備的な結果を得るために、顕微鏡画像データセットにおける指紋認証の概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:54:08 GMT)
HappyFeat -- An interactive and efficient BCI framework for clinical applications [1.1]
本稿では,Motor Imagery(MI)ベースのBCI実験を容易にするソフトウェアであるHappyFeatを紹介する。結果として得られるワークフローは、ベストな機能を選択して、優れたBCIパフォーマンスを達成するのに役立ちます。 HappyFeatはオープンソースプロジェクトとして利用可能で、GitHubから無料でダウンロードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:36:32 GMT)
ValiTex -- a unified validation framework for computational text-based measures of social science constructs [1.0]
本稿では,テキストデータに基づく社会科学構築物の有効測定を支援するための新しい検証フレームワークであるValiTexを紹介する。 ValiTexは3種類の証拠(実体的証拠、構造的証拠、外的証拠)の証明を研究者に依頼している。ソーシャルメディアデータから性差別を検出するユースケースに適用することで,このフレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:34:00 GMT)
Who Audits the Auditors? Recommendations from a field scan of the algorithmic auditing ecosystem [1.0]
AI監査エコシステムの最初の包括的なフィールドスキャンを提供する。私たちは、新たなベストプラクティスと、一般的になりつつある方法やツールを特定します。これらの監査の質と影響を改善するための政策勧告を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:40:03 GMT)
Multi-modal Gaussian Process Variational Autoencoders for Neural and Behavioral Data [1.0]
そこで本研究では,時間的に進化する共振子と独立潜光子を個別に同時記録した実験モードのために抽出する非教師付き潜光子変数モデルを提案する。我々は,ポアソンスパイク数と時間とともにスムーズかつスムーズに回転するMNIST画像からなるシミュレーションマルチモーダルデータに対して,本モデルの有効性を検証した。マルチモーダルGP-VAEは、モダリティ間の共有および独立の潜伏構造を正確に識別できるだけでなく、保留試験において画像とニューラルレートの両方を適切に再構成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:04:55 GMT)
Small k-pairable states [0.9]
Bravyi らは$k-pairable $n$-qubit 状態の族を導入し、$n$は$k$で指数関数的に成長する。 a family of $k$-pairable $n$-qubit graph states, where $n$ is in $k$, すなわち $nO(k3ln3k)$。我々は位数$O(k4 ln k)$の$k$-vertex-minor-universal graphの存在を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:21:09 GMT)
Parameterized Convex Minorant for Objective Function Approximation in Amortized Optimization [0.9]
償却最適化における目的関数の近似に対して, 凸分母法 (PCM) を提案する。提案した目的近似器は有界の普遍近似器であり,PCMのグローバル化により目的関数近似器のグローバル最小値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:34:36 GMT)
Computational Reproducibility in Computational Social Science [0.9]
我々は、計算社会科学のような計算xの分野も危機の症状に影響を受けやすいと論じている。我々は、研究者が最高のレベルのデータを得るのを妨げる計算社会科学のためのソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:10:27 GMT)
A Hybrid Quantum-Classical Approach to the Electric Mobility Problem [0.9]
NP-hard Electric Vehicle Fleet Charging and Allocation Problemのためのハイブリッド量子古典ルーチンを提案する。分解法の性能を古典的・量子的メタヒューリスティックスで評価する。提案手法の主な利点は、多くの不等式制約のある現実的な問題に対して量子ベースの方法を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:14:56 GMT)
Comparative Analysis of Imbalanced Malware Byteplot Image Classification using Transfer Learning [0.9]
マルウェア検知器はマルウェアの署名を比較することでサイバー攻撃を支援する。本稿では,6つのクラス分類モデルの性能を比較した。クラス不均衡が大きくなるほど、収束に必要なエポックの数が少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:33:36 GMT)
Local Max-Entropy and Free Energy Principles, Belief Diffusions and their Singularities [0.8]
BP方程式の構造は連続時間拡散を定義するために一般化される。ベーテ・菊池函数と定常的信念の臨界点は、2つの制約曲面の非線形にあることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:32:10 GMT)
Hybrid Quantum Machine Learning Assisted Classification of COVID-19 from Computed Tomography Scans [0.8]
我々は,実世界データと実際に関係のある問題に対して,ハイブリッド量子機械学習アプローチを適用した。より具体的には、肺の大きなCTスキャンを、COVID-19、CAP、または正常に分類する。量子画像埋め込みとハイブリッド量子機械学習を議論し、様々な量子回路と埋め込み技術を用いて量子転送学習のいくつかのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:37:58 GMT)
Modified LAB Algorithm with Clustering-based Search Space Reduction Method for solving Engineering Design Problems [0.8]
本稿では,改良型LABアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、ルーレットホイールアプローチとグループ間競争を導入した還元係数を取り入れたものである。アルゴリズムは改良され、より優れたロバスト性と探索空間探索能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:35:13 GMT)
Attention-based Multi-task Learning for Base Editor Outcome Prediction [0.8]
本稿では,あるゲノム標的配列に対する編集結果の確率を予測するために,注目に基づく2段階機械学習モデルを提案する。モデルの予測は、複数のデータセットとベースエディタのバリエーションに関する実際の実験結果と強い相関関係を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:01:06 GMT)
Spike Accumulation Forwarding for Effective Training of Spiking Neural Networks [0.7]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率が高いが、訓練が難しいことが知られている。オンライン・トレーニング・アズ・タイム(OTTT)は、メモリコストを抑えながら各タイムステップで推論できる方法である。スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、スパイク累積フォワード(SAF)のトレーニングのための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:42:21 GMT)
The Key to Deobfuscation is Pattern of Life, not Overcoming Encryption [0.7]
本稿では,プロトコルのトランザクションパスに沿ったキー位置から測定値を合成することにより,ソースの難読化に有効な新しい手法を提案する。本稿では,オンラインペルソナと生来のIPアドレスを,生活パターン(PoL)分析に基づいて関連付ける。インターネット上の正しい場所での監視では、HTTPS(DoH)上のDNSとTLS(DoT)上のDNSは、100%の精度で難読化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:34:29 GMT)
A GPT-4 Reticular Chemist for Guiding MOF Discovery [0.7]
本稿では,AIモデル GPT-4 をレチキュラー化学実験の反復過程に統合する新しいフレームワークを提案する。このGPT-4レチキュラーケミストは3つの相からなる統合システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 01:38:47 GMT)
Latent Neural Stochastic Differential Equations for Change Point Detection [0.6]
SDE(Latent Neural Differential Equations)に基づく新しい変化点検出アルゴリズムを提案する。本手法は,プロセスから潜在空間への非線形な深層学習変換を学習し,時間とともにその進化を記述するSDEを推定する。このアルゴリズムは、学習したプロセスの確率比を異なるタイムスタンプで使い、プロセスの変化点を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:47:58 GMT)
Machine Learning-Enabled Precision Position Control and Thermal Regulation in Advanced Thermal Actuators [0.6]
外部センサを使わずにナイロン人工筋肉の位置を制御できることが示される。所望の変位軌跡から所要の電力へのマッピングを,アンサンブル型エンコーダ型フィードフォワードニューラルネットワークを用いて構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:01:47 GMT)
Kernel-based function learning in dynamic and non stationary environments [0.6]
機械学習における中心的なテーマの1つは、スパースデータとノイズデータからの関数推定である。本研究では,非定常分布下でのカーネルベースリッジ回帰と収束条件について考察する。これは、例えば、エージェント/ロボットの集合が、感覚場を再構築するために環境を監視する必要がある、重要な探索・探索の問題を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:31:31 GMT)
COVID-19 South African Vaccine Hesitancy Models Show Boost in Performance Upon Fine-Tuning on M-pox Tweets [0.6]
We test the performance of COVID-19 model training on South African twitter data on a hand-labelled M-pox dataset。南アフリカからの20万件以上のM-pox関連ツイートは、肯定的、否定的、中立的とハンドラベリングされた。 M-poxデータセットでこれらの新型コロナウイルスモデルを微調整した後、F1スコアは8%以上増加し、70%に満たなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 08:30:22 GMT)
Deep Quantum Graph Dreaming: Deciphering Neural Network Insights into Quantum Experiments [0.5]
ニューラルネットワークが量子光学実験で何を学ぶかを調べるために、$inception$または$deep$$dreaming$というテクニックを使用します。私たちのストーリーは、量子システムの特性に関するディープニューラルネットワークのトレーニングから始まります。ネットワークは、量子システムの特性の初期分布をシフトすることができ、ニューラルネットワークの学習戦略を概念化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:57:50 GMT)
Leaping through tree space: continuous phylogenetic inference for rooted and unrooted trees [0.5]
勾配の最適化が可能な連続空間において、木探索と推論の両方を行う。この連続的な緩和は、根付き木と根なし木の両方において木空間を横断する大きな跳躍を可能にし、局所ミニマへの収束の感受性が低い。提案手法は, 未開根木に対する推定法や, シミュレーションにおいて, 超測定の場合, 木と根を正確に推定する手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:03:47 GMT)
A Data-facilitated Numerical Method for Richards Equation to Model Water Flow Dynamics in Soil [0.5]
根圏土壌の水分モニタリングは農業、スマート灌水、干ばつ防止に不可欠である。混合形式-リチャーズ方程式を解くための新しいデータテンポラル数値法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:33:37 GMT)
Resummation-based Quantum Monte Carlo for Entanglement Entropy Computation [0.5]
本研究では,エンタングルメントエントロピー(EE)を効率を大幅に向上させるアルゴリズムResumEEを開発した。我々のResumEEアルゴリズムは、多体系の量子絡み合いを正確に評価する重要な問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:52:56 GMT)
Beyond Stationarity: Convergence Analysis of Stochastic Softmax Policy Gradient Methods [0.5]
本稿では、動的プログラミングと動的ポリシー勾配というポリシー勾配の組み合わせを紹介し、パラメータを時間内に後方にトレーニングする。動的ポリシー勾配トレーニングを使用することで、改善された収束境界に反映される有限時間問題の構造をよりうまく活用できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:21:01 GMT)
Generative Sliced MMD Flows with Riesz Kernels [0.4]
最大平均誤差(MMD)フローは大規模計算において高い計算コストを被る。 Riesz カーネルでの MMD フローが $K(x,y) = - Vert x-yVertr$, $r in (0,2)$ であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:48:22 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [0.3]
この研究は拡散モデルを利用して、衛星画像、リモートセンシング、大気データを統合することでサイクロン軌道と降水パターンを予測する。実験では、カスケードモデルからの最後の予測は、36時間のロールアウトまでの正確な予測を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:23:53 GMT)
PDR-CapsNet: an Energy-Efficient Parallel Approach to Dynamic Routing in Capsule Networks [0.3]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類タスクの最先端の結果を生み出している。しかし、CapsNetsは複雑なデータセットに乏しく、CNNよりも多くの計算リソースを必要とすることが多い。本稿では,PDR-CapsNetの代替として,Parallel Dynamic Routing CapsNet(PDR-CapsNet)を紹介した。パラメータは87.26%、パラメータは32.27%、MACは47.40%、Flopsは87.26%、精度は83.55%です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:38:09 GMT)
Comprehensive Multimodal Segmentation in Medical Imaging: Combining YOLOv8 with SAM and HQ-SAM Models [0.2]
提案手法は, YOLOv8モデルを用いて, モダリティ間の近似境界ボックス検出を行う。境界ボックスを生成するために、YOLOv8モデルは、各モードから100の画像とマスクの限られたセットを使用して訓練された。 YOLOv8, YOLOv8+SAM, YOLOv8+HQ-SAMモデルの個人および複合性能を評価するために比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 20:30:49 GMT)
Quantum-secured single-pixel imaging with enhanced security [0.2]
本手法は,光子対の非古典的相関を利用して,それを騙そうとする試みを検出できる。偏光相関に基づくセキュリティ解析を行い,既存の量子セキュリティ画像と比較して,セキュリティが向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:30:59 GMT)
Vision-based DRL Autonomous Driving Agent with Sim2Real Transfer [0.0]
本稿では,車線維持と車線追従を同時に行うことができるビジョンベース深部強化学習(DRL)エージェントを提案する。私たちの知る限りでは、Sim2Real転送機能を備えたビジョンベースカーと車線維持エージェントは、この種のものとしては初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:52:52 GMT)
ViT-ReciproCAM: Gradient and Attention-Free Visual Explanations for Vision Transformer [0.0]
視覚変換器(ViT)は、画像分類や物体検出などの様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れた性能を示している。 ViTの最先端ソリューションは、クラスアテンション・ロールアウトと関連技術に依存している。本稿では,注目行列や勾配情報を必要としないViT-ReciproCAMと呼ばれる,新しい勾配のない視覚的説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:09:50 GMT)
Two-photon excitation and absorption spectroscopy of gaseous and supercritical xenon [0.0]
気体と超臨界キセノンの2光子分光による最高圧力は95ドル、テキストバー$は5p6の電子基底状態から5p56pの電子基底状態と5p56pprimeの励起状態状態への遷移を予測した。将来、真空紫外光子凝縮のためのポンプ方式の探索を目的として、このような高密度キセノン試料の縮退した2光子励起スペクトルを記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:56:01 GMT)
Tunneling of fluxons via a Josephson resonant level [0.0]
超伝導ループはジョセフソン接合のような弱いリンクで起こる量子位相スリップによってコヒーレントに結合することができる。このシナリオは, 超伝導凝縮体との共鳴によってフラクトン間のカップリングを計算して解析する。これらの知見は、バイフルクソン量子ビットに関する実験や、新しい種類の保護量子ビットの設計を知らせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:33:30 GMT)
Time-Series Forecasting: Unleashing Long-Term Dependencies with Fractionally Differenced Data [0.0]
本研究では,分数差分(FD)のパワーを活用した新しい予測手法を提案する。 FDはメモリを連続的に保存し、モデリングのために安定化する。教師付き分類アルゴリズムを用いてFDシリーズの性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:28:03 GMT)
Time-Series Classification in Smart Manufacturing Systems: An Experimental Evaluation of State-of-the-Art Machine Learning Algorithms [0.0]
ResNet, DrCIF, InceptionTime, ARSENALは最高のパフォーマンスのアルゴリズムであり、22のTSCデータセットの平均精度は96.6%以上である。 LSTM, BiLSTM, TS-LSTMアルゴリズムは, RNN構造を用いた時系列データにおける特徴抽出の有効性を認識すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:37:34 GMT)
Thermalization of closed chaotic many-body quantum systems [0.0]
本稿では,ハートリー・フォック法とボヒガス・ジョノニ・シュミット予想を組み合わせることで,カオス多体量子系の熱化を研究する。半古典的状態において、$rm Tr (A rho(t))$ は時間スケール $hbar / Delta$ で平衡値に向かって崩壊することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:16:35 GMT)
The philosophical problems of implementing superselection rules [0.0]
一部の物理学者は、理論が新しい数学的定式化の観点でフレーム化されているとき、矛盾を取り除くために超選択規則を実装するべきだと考えている。これらの規則の実施には重大な矛盾と懸念が伴うと私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:57:06 GMT)
Synthesis of Quantum Vector Databases Based on Grovers Algorithm [0.0]
本稿では,Groversアルゴリズムを用いて量子ベクトルデータベースを作成する手法について述べる。データベースは、バイナリ数値を表す制御されたSゲートに基づく埋め込みを格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:04:51 GMT)
Stochastic Gradient Langevin Dynamics Based on Quantization with Increasing Resolution [0.0]
非目的関数に対する量子化最適化に基づく代替的な降下学習方程式を提案する。本稿では,バニラニューラル畳み込みニューラル(CNN)モデルにおける提案手法の有効性と各種データセット間のアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:50:15 GMT)
Spline-based neural network interatomic potentials: blending classical and machine learning models [0.0]
本稿では,スプラインベースMEAMポテンシャルの単純さとニューラルネットワークアーキテクチャの柔軟性を融合したMLIPフレームワークを提案する。我々は,このフレームワークを用いて,古典的IPとMLIPの境界を探索する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:42:26 GMT)
SpiDy.jl -- open-source Julia package for the study of non-Markovian stochastic dynamics [0.0]
SpiDy.jl は古典的スピンベクトルと発散環境に接触する調和振動子ネットワークの非マルコフ力学を解く。ユーザに対してJuliaノートを提供して,様々な数学的手法をガイドし,複雑なシミュレーションの迅速なセットアップを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:52:57 GMT)
Spherical Position Encoding for Transformers [0.0]
本稿では,トランスアーキテクチャの入力要素である「ゲオトケン」の概念を紹介する。自然言語とは異なり、逐次位置はモデルにとって重要ではなく、地理的座標である。球面座標の調整を行うRoPEアーキテクチャに基づく位置符号化機構を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:28:59 GMT)
Sparse Autoencoders Find Highly Interpretable Features in Language Models [0.0]
多意味性は、ニューラルネットワークが内部で何をしているのかについて、簡潔で理解しやすい説明を見つけるのを妨げます。スパースオートエンコーダを用いて言語モデルの内部アクティベーションを再構築する。我々の手法は将来の機械的解釈可能性の基盤となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:17:38 GMT)
Simulating Heisenberg Interactions in the Ising Model with Strong Drive Fields [0.0]
離散時間間隔で大きな駆動場を持つイジングモデルは、実効的なXXZ-ハイゼンベルクモデルによって再現される。駆動場の特定の向きについて、XXX-ハイゼンベルクモデルの力学を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:10:24 GMT)
Series expansions in closed and open quantum many-body systems with multiple quasiparticle types [0.0]
我々はpCUT法を類似度変換に拡張し、複素数値エネルギーを持つ複数の準粒子型を実現する。これにより、任意の重ね合わせのはしごスペクトルに対応する未摂動作用素を持つ閉かつオープンな量子多体系への応用の場を拡大する。代表的クローズド、オープン、非エルミート量子システムについて議論し、$mathrmpcsttextt++$法の応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:47:13 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） (Wed, 4 Oct 2023 09:05:17 GMT)
Self-consistent many-body metrology [0.0]
我々は、自己整合多体アプローチにおいて、閉じ込められたボソンと相互作用する古典的および量子的距離論を考察する。固定軌道の従来の2モード干渉計と比較して, 自在に決定され, 監視された2モードのトランケーションと動的に変化する軌道との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:55:48 GMT)
Retrieval-augmented Generation to Improve Math Question-Answering: Trade-offs Between Groundedness and Human Preference [0.0]
我々は、高品質なオープンソースの数学教科書からコンテンツを検索して利用し、実際の学生の質問に対する応答を生成するプロンプトを設計する。マルチ条件サーベイを実施し,中学代数学と幾何学QAのためのRAGシステムの有効性を評価した。我々は、RAGは応答品質を向上させることができるが、数学のQAシステムの設計者は、学生が好む応答と、特定の教育資源に密接に適合する応答とのトレードオフを検討する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:09:28 GMT)
Resource Theory of Non-absolute Separability [0.0]
非絶対的に分離可能な状態(非AS)に対する資源理論を開発する。非絶対分離性(NAS)の定量化に2つの手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:07:29 GMT)
Quantum Algorithm Cards: Streamlining the development of hybrid classical-quantum applications [0.0]
量子コンピューティングの出現は、多くの科学と産業の応用領域を根本的に変換できる革命的パラダイムを提案する。量子コンピュータが計算をスケールする能力は、現在のコンピュータが提供しているものよりも、特定のアルゴリズムタスクのパフォーマンスと効率が向上することを意味している。このような改善の恩恵を得るためには、量子コンピュータは既存のソフトウェアシステムと統合されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:02:59 GMT)
Quantitative bounds to propagation of quantum correlations in many-body systems [0.0]
我々は、多体系における量子相関を二分する限界を確立する。その結果、宇宙における古典的な情報の拡散は量子相関を抑制することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:24:06 GMT)
QuATON: Quantization Aware Training of Optical Neurons [0.0]
オプティカルニューラルアーキテクチャ(ONAs)は、インテリジェントな測定を行うために、最適化された物理パラメータを持つコーディング要素を使用する。 OnAsのための物理インフォームド量子化学習フレームワークを提案する。私たちのアプローチは、トレーニングプロセス中の物理的な制約を考慮し、堅牢な設計につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:18:28 GMT)
Pseudo-Hermiticity protects the energy-difference conservation in the scattering [0.0]
保存法則 $Sdagger(H_cdagger)S(H_c)=I$ は、任意の非エルミート散乱中心 $H_c$ に対して有効である。本研究は, 非エルミート系における保存法則, 擬ハーミティシティ, および反$mathcalPT$対称性に関する深い知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:46:21 GMT)
Progressive reduced order modeling: empowering data-driven modeling with selective knowledge transfer [0.0]
本稿では,データ・ラーメンの最小化とデータ・ドリブン・モデリングの実践性の向上を図った,段階的縮小順序モデリングフレームワークを提案する。提案手法は,未使用情報を無視しながら,人間が有意義な知識を選択的に活用する方法と同様,事前訓練されたモデルからの知識をゲートを通じて選択的に伝達する。我々は、多孔質媒体の輸送、重力駆動流れ、超弾性材料における有限変形など、いくつかのケースで我々の枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:50:14 GMT)
Probabilistic Block Term Decomposition for the Modelling of Higher-Order Arrays [0.0]
ブロック項分解(BTD)は、2つの表現の間の中間補間構造である。 von-Mises Fisher行列分布を用いた効率的な変分ベイズ確率BTDを提案する。確率的BTDは、多線形データにおけるパターンのロバストな推論の手段となる、適切な多線形構造を定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:03:15 GMT)
Proactive Human-Robot Interaction using Visuo-Lingual Transformers [0.0]
人間は人間の相互作用を通して文脈を推測するために、潜伏したビスオ・言語的手がかりを抽出する能力を持っている。本研究では,シーンからの視覚的手がかり,ユーザからの言語コマンド,事前オブジェクト間相互作用の知識を用いて,ユーザが達成しようとしている目標を積極的に予測する学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 00:50:21 GMT)
PharmacoNet: Accelerating Large-Scale Virtual Screening by Deep Pharmacophore Modeling [0.0]
PharmacoNetは、最適な3D薬局配置を識別するディープラーニングフレームワークである。 PharmacoNetは, スクリーニング前ろ過率が高い場合でも, ヒット候補を効果的に維持できるという有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:29:20 GMT)
On the efficiency of Stochastic Quasi-Newton Methods for Deep Learning [0.0]
深部記憶ネットワークのための準ニュートン学習アルゴリズムの動作について検討する。準ニュートンは効率が良く、よく知られたAdamの1次実行よりも性能が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:44:35 GMT)
On extra dimensions and the cosmological constant problem [0.0]
宇宙定数問題に対する潜在的な解決法として、大きな余剰次元の概念を考える。余剰次元が存在する場合、零点エネルギー密度は小さくなる可能性がある。宇宙定数の実験値は4次元で再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:03:56 GMT)
Notes on a Path to AI Assistance in Mathematical Reasoning [0.0]
これらの非公式なノートは、「AI to Assist Mathematical Reasoning」に関する全米理工学アカデミーおよび数学ワークショップにおける著者の講義に基づいている。目標は、研究数学者にとって有用なAIにたどり着く道を考えることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:35:01 GMT)
Non-perturbative mass renormalization effects in non-relativistic quantum electrodynamics [0.0]
この研究は、マルチモードフォトニック環境における基底状態特性を正確に記述する基礎を築いた。多モード光子場が原子・分子系の様々な基底および励起状態にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:38:13 GMT)
Non-Hermitian dynamics and nonreciprocity of optically coupled nanoparticles [0.0]
このチューニング性を利用して、2つの非相互および非線形相互作用するナノ粒子の非エルミート力学を解析する。この研究は、ツイーザーアレイ内の個々の部位の動的制御によって調整された非平衡な多粒子集合効果の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:50:28 GMT)
Neural architecture impact on identifying temporally extended Reinforcement Learning tasks [0.0]
Intention based architectures in reinforcement learning (RL) domain, which can be good performance on OpenAI Gym Atari-2600 game suite。注意に基づくモデルでは、イメージへの注意マップの抽出とオーバーレイにより、エージェントがアクションを選択するために使用する情報の直接観察が可能になる。さらに、視覚変換器を用いた注意に基づく映像分類モデルの開発により、画像ベースRLドメインにも視覚変換器をベースとしたアーキテクチャが考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 21:09:19 GMT)
Neural Bayes Estimators for Irregular Spatial Data using Graph Neural Networks [0.0]
任意の空間的位置から収集したデータからパラメータ推定する問題に,グラフニューラルネットワークを用いて対処する。ニューラルベイズ推定を不規則な空間データに拡張することに加えて、我々のアーキテクチャは相当な計算上の利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:13:22 GMT)
Multiple Case Physics-Informed Neural Network for Biomedical Tube Flows [0.0]
管状地形の流体力学計算は, 血管および気道の流体力学のバイオメディカル評価に重要である。物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、従来の計算流体力学法に取って代わるものとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:53:07 GMT)
Multi-rules mining algorithm for combinatorially exploded decision trees with modified Aitchison-Aitken function-based Bayesian optimization [0.0]
推定性能の高い木を戦略的に構築する"MAABO-MT"と"GS-MRM"アルゴリズム。提案手法の有効性を解析するために,複数のオープンデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:55:51 GMT)
Modeling of Annual and Daily Electricity Demand of Retrofitted Heat Pumps based on Gas Smart Meter Data [0.0]
ガス炉はヨーロッパで一般的な暖房システムである。ヒートポンプは、既存のガス炉を継続的に置き換えるべきである。ヒートポンプの運転に必要な電力需要を見積もるためには, 新たなアプローチが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:55:04 GMT)
Machine learning for efficient generation of universal hybrid quantum computing resources [0.0]
計測に基づく量子プロセッサにおける深部強化学習の数値シミュレーションを提案する。猫を絞った状態を生成し、平均成功率は98%であり、他の同様の提案をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 19:40:02 GMT)
MS-PS: A Multi-Scale Network for Photometric Stereo With a New Comprehensive Training Dataset [0.0]
光度ステレオ(PS)問題は、物体の3次元表面を再構成することである。そこで我々は,PSのマルチスケールアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:29:07 GMT)
Lorentz invariants of pure three-qubit states [0.0]
この方法は、よく知られた局所ユニタリ不変量 viz. concurrences と任意の3ビット純状態の3つの三角形の間のブリッジとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:38:04 GMT)
Locality bounds for quantum dynamics at low energy [0.0]
空間的局所ハミルトニアンの低エネルギー密度状態における量子力学の一般的な減速について論じる。ハミルトンのある種のクラスでは、低温での粒子運動のバタフライ速度は、次元解析から予想されるように、T(2k-1)/2k$とスケールしなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:42:51 GMT)
Literature Based Discovery (LBD): Towards Hypothesis Generation and Knowledge Discovery in Biomedical Text Mining [0.0]
文学に基づく発見(英語: Literature Based Discovery, LBD)は、医学用語間の新しい関連を自動的に発見する過程である。このプロセスは、疾患や症状などの医学用語の概念プロファイルを作成し、それを薬物や治療と結びつけることに焦点を当てている。このレビューでは、トランスフォーマーモデルとニューラルネットワークに基づくLBDモデルの役割をレビューすることで、LBDのディープラーニング応用についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 02:13:11 GMT)
Likelihood-Free Parameter Estimation with Neural Bayes Estimators [0.0]
ニューラルネットワークは、データをパラメータポイント推定にマッピングするニューラルネットワークである。我々は,この比較的新しい推論ツールに対する統計学者の意識を高め,ユーザフレンドリーなオープンソースソフトウェアを提供することで,その採用を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:08:20 GMT)
Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems [0.0]
コスト関数の広範囲な評価が高価で、アクセス不能、あるいは禁止されるシナリオにおいて、グローバルな最適化のための新しいアルゴリズムを導入する。この手法はLandscape-Sketch-and-Step (LSS)と呼ばれ、機械学習、レプリカ最適化、強化学習技術を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 23:03:48 GMT)
LC-Score: Reference-less estimation of Text Comprehension Difficulty [0.0]
我々は、参照なしのフランス語テキストに対して、テキスト理解度を訓練するための簡単なアプローチであるtextscLC-Scoreを提示する。我々の目的は,テキストがtextitLangage Clair (LC, textitClear Language) ガイドラインに適合する範囲を定量的に把握することである。 i) 統計モデルの学習に使用される言語的動機付け指標を使用すること,(ii) 事前学習された言語モデルを利用したテキストから直接ニューラルラーニングを行うこと,の2つのアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:49:37 GMT)
Information exchange symmetry breaking in quantum-enhanced experiments [0.0]
量子情報を興味あるシステムから変換し、量子コンピュータで処理する量子強化実験は、サンプリングタスクにおいて指数関数的優位性を持つ可能性がある。我々は、従来の実験で発生する測定誘起相転移(MIPT)と同様に、量子化実験も絡み合い相転移を示すことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Hybrid Inception Architecture with Residual Connection: Fine-tuned Inception-ResNet Deep Learning Model for Lung Inflammation Diagnosis from Chest Radiographs [0.0]
肺炎は細菌、ウイルス、真菌によって引き起こされる一般的な呼吸器感染症である。本稿では,胸部X線写真から肺炎の診断におけるInception-ResNetディープラーニングモデルの性能について比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:20:18 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） (Wed, 4 Oct 2023 21:06:47 GMT)
Heat flow from a measurement apparatus monitoring a dissipative qubit [0.0]
測定器からキュービットには常に熱が流れることを示す。また,過渡期における熱電流と過熱の過渡ダイナミクスについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 13:09:24 GMT)
Fully Automatic Segmentation of Gross Target Volume and Organs-at-Risk for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma [0.0]
SegRap 2023チャレンジは、鼻咽頭癌(NPC)のセグメンテーションアルゴリズムのベンチマークに重点を置いている。我々は,全自動フレームワークを提案し,OAR (45 Organs at Risk) とGross tumor Volumes (GTVs) のセグメンテーションのための2つのモデルを開発した。本手法は,課題の検証段階において,各課題に対して第2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:10:13 GMT)
Fair Feature Selection: A Comparison of Multi-Objective Genetic Algorithms [0.0]
本稿では,分類器による予測の精度と公平性の両方を最大化することを目的とした特徴部分集合を選択する手法として,分類のための公平な特徴選択に焦点を当てる。最近提案された2つの遺伝的アルゴリズム(GA)を,2つの異なる多目的最適化手法に基づく公平な特徴選択に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:43:11 GMT)
Exploring API Capabilities with Fieldwire [0.0]
クラウドベースの建設管理ソフトウェアであるFieldwireは、建設業界において重要なツールとなっている。ソフトウェア産業におけるアプリケーションプログラミングインターフェース(API)の台頭により、Fieldwireは、このトレンドを利用して、建設専門家をさらに力づけている。 APIは、特別な構築ツールとの統合、データサイロの排除、手動データ入力、リアルタイム情報共有の問題といった可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:26:44 GMT)
Exact and soft boundary conditions in Physics-Informed Neural Networks for the Variable Coefficient Poisson equation [0.0]
境界条件(BC)は、すべての物理情報ニューラルネットワーク(PINN)において重要な要素である BCは、PINNが近似しようとする境界値問題(BVP)を制約する。本研究は, PINN に適用した場合, 軟弱損失関数と精密距離関数に基づく BC の配置法の違いについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 03:16:03 GMT)
Entropy Cost of "Erasure" in Physically Irreversible Processes [0.0]
ランダウアーの原理の制限された形態は、熱システムに当てはまる。この分析のさらなる意味は、マクスウェルのデーモンが現実世界に存在しないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:47:23 GMT)
Entanglement transitions in a periodically driven non-Hermitian Ising chain [0.0]
我々は、実数体$gamma$の存在下で、周期的に駆動されるイジング鎖の絡み合い遷移を研究する。高い駆動振幅と周波数状態において、以下の臨界値$gamma=gamma_c$は、定常状態半鎖絡みエントロピー$S_L/2$であり、チェーン長$L$ as$S_L/2 sim ln L$である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:19:59 GMT)
Ensemble Differential Evolution with Simulation-Based Hybridization and Self-Adaptation for Inventory Management Under Uncertainty [0.0]
本研究は,インベントリーマネジメント(IM)のためのシミュラオンベースハイブリッド化と自己適応(EDESH-SA)アプローチを用いたアンサンブル微分進化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 05:07:35 GMT)
Enhancing Ayurvedic Diagnosis using Multinomial Naive Bayes and K-modes Clustering: An Investigation into Prakriti Types and Dosha Overlapping [0.0]
人体に対するPrakriti型の同定は、長期にわたる医療実践である。我々はドーシャを7つのカテゴリに分類した。使用されるデータは、機械学習の前処理ステップが実行された個々のエントリのバランスのとれたセットを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 16:01:43 GMT)
Effectiveness of quantum annealing for continuous-variable optimization [0.0]
粗いエネルギー景観を持つ一次元連続変数関数に適用した量子アニールの性能を検証した。量子アニールのハードウェア実現は、古典的アルゴリズムよりもはるかに優れている可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 04:26:32 GMT)
ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering [0.0]
物理事象レベルでの詳細な不確実性定量化(UQ)のための流れを近似した物理インフォームドベイズニューラルネットワーク(BNN)を提案する。 Deep Inelastic Scattering (DIS) イベントに適用すると、我々のモデルはキネティック変数 $x$, $Q2$, $y$ を効果的に抽出する。根底にある不確実性に関するこの詳細な説明は、特にイベントフィルタリングのようなタスクにおいて、意思決定には重要でないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:50:05 GMT)
Discrete-time Quantum Walk on Multilayer Networks [0.0]
有限個のノードを持つ無向グラフ上で量子ウォーカの波動関数の係数の繰り返し式を導出する。多層ネットワーク上での量子ウォーカの時間進化を記述するシミュレーションモデルを開発した。我々は、量子輸送におけるデコヒーレンスの影響を分析し、環境相互作用が多層ネットワーク構造における量子ウォーカーの挙動に与える影響について光を遮蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 10:55:16 GMT)
Diagnostic Tomography of Applied Holography [0.0]
多数の種数$N$と強い短距離$s$波散乱を持つ$dgeq 1$次元フェルミ気体の単一粒子挙動について論じる。この形式的対応は真の場合を表したり、仮説的ホログラフィック双対性を支持したりしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 17:28:23 GMT)
Deciphering the Crypto-shopper: Knowledge and Preferences of Consumers Using Cryptocurrencies for Purchases [0.0]
本研究は,暗号通貨を用いた買い物に携わる個人の知識,専門知識,購入行動について考察する。専門知識が制限された中で,新生植物からコノアサールまで幅広い知識レベルを照らし,高い調達頻度を示す重要な部分について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:48:28 GMT)
DP-SGD for non-decomposable objective functions [0.0]
類似度に基づく損失関数の新しい変種を開発し、目的関数の勾配を新しい方法で操作し、バッチサイズ$n$に対して$O(1)$の合計勾配の感度を求める。提案手法は,非プライベートモデルに近い性能を示し,コントラスト損失に対して直接適用したDP-SGDを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:48:16 GMT)
Creating an Atlas of Normal Tissue for Pruning WSI Patching Through Anomaly Detection [0.0]
正常組織生検から得られたWSIのサンプルを用いて「正常組織アトラス」の概念を提案し,検証した。提案法は, 悪性・悪性のWSI病変の最も代表的パッチを無監督で選択できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 18:51:25 GMT)
Counterdiabatic Driving for Periodically Driven Systems [0.0]
周期的に駆動されるシステムは、量子システムの特性を設計するのに有用な技術として登場した。フロッケ制御の最先端はパラメータの断熱的変化である。実効的なフロケハミルトニアンに対する断熱ゲージポテンシャルの局所近似を求める2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:08:19 GMT)
Controlling the interactions in a cold atom quantum impurity system [0.0]
我々は、Kの1つの原子が光学式ツイーザに閉じ込められ、超低温でRb原子の浴に浸漬される実験アーキテクチャを実装した。我々は2つのサブシステム間の相互作用の特性と制御に集中する。我々の結果は、量子不純物モデル、量子情報、量子熱力学の量子シミュレーションにおいて、様々な新しい可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:37:17 GMT)
Conformal Predictions for Longitudinal Data [0.0]
縦方向データに対する分布自由な共形予測アルゴリズムであるL PCI(Longitudinal Predictive Conformal Inference)を導入する。実験の結果,LPCIは経時的カバレッジ率において,既存のベンチマークよりも優れていた。長手データに対する信頼性予測区間の生成におけるLPCIの頑健な性能は、幅広い応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 14:51:07 GMT)
Comparative Study and Framework for Automated Summariser Evaluation: LangChain and Hybrid Algorithms [0.0]
この研究は、あるトピックに対するユーザの理解に集中している。焦点はPDF文書を要約し、ユーザーのコンテンツに対する理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:14:43 GMT)
Coherence of Group-IV Color Centers [0.0]
ダイヤモンド(SiV, GeV, SnV)におけるグループIV色中心は、量子情報処理応用のための固体スピン光子界面として出現している。我々はこれらの色中心のスピン軌道微細構造に作用する1次音響フォノン過程からデコヒーレンスの詳細モデルを導出した。我々は,フォノンを介する脱コヒーレンスを抑制するために,磁場バイアスとひずみバイアスを変化させることによって温度上昇を許容する機構を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 15:19:34 GMT)
Classical Fisher information for differentiable dynamical systems [0.0]
我々は、分離された、閉じた、またはオープンな古典系の決定論的ダイナミクスのために、別の古典的情報を導入する。この測度は接空間のリャプノフベクトルで定義され、古典的なフィッシャー情報と類似しない。局所状態空間構造と線形安定性の解析は、この情報に対する上下境界を導いており、流れのネット伸張作用として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:45:51 GMT)
Characterizing non-Markovian Quantum Process by Fast Bayesian Tomography [0.0]
非マルコフ誤差のキャラクタリゼーションは、現在の量子プロセストモグラフィー技術に挑戦している。 Fast Bayesian Tomography (FBT) は、自己整合性ゲートセットトモグラフィプロトコルであり、初期の特徴知識からブートストラップできる。シリコン量子ドット上の2量子ビット系の非マルコフ的挙動を診断するためのFBTの実験的プロトコルを2つ導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 07:58:50 GMT)
Chaos and anomalous transport in a semiclassical Bose-Hubbard chain [0.0]
半古典期におけるボース・ハッバード鎖のカオス力学と異常輸送について検討した。この系は、最大100個の井戸を持つ長い鎖であっても、レギュラー力学とカオス力学の両方と混合位相空間を持つ。異常輸送は非常に普遍的であり、ほぼ完全にモデルのパラメータとは独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 09:18:52 GMT)
Bootstrapping Developmental AIs: From Simple Competences to Intelligent Human-Compatible AIs [0.0]
主流のAIアプローチは、大きな言語モデル(LLM)による生成的および深層学習アプローチと、手動で構築されたシンボリックアプローチである。このポジションペーパーでは、開発AIの実践を拡張して、レジリエンスでインテリジェントで、人間と互換性のあるAIを作り出すための、展望、ギャップ、課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 22:59:10 GMT)
Analyzing Key Users' behavior trends in Volunteer-Based Networks [0.0]
近年,ボランティア型ソーシャルネットワークにおけるボランティアの行動に関する研究が盛んに行われている。 2つの新しいアルゴリズムを開発し、第1は時間とともに重要なユーザー行動パターンを明らかにし、第2は予測モデルを生成する機械学習手法を利用する。当社のアルゴリズムを評価するために、P2Pフードシェアリングオンラインプラットフォーム上で、240万人以上のユーザーからのデータを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 06:42:21 GMT)
AgEncID: Aggregate Encryption Individual Decryption of Key for FPGA Bitstream IP Cores in Cloud [0.0]
FPGAベースの知的財産権のためのビットストリームのセキュリティ、クラウド環境における不正なインターセプションからのIPコアは、依然として大きな関心事である。本稿では,鍵集約に基づく暗号システムであるAggregate EncryptionとPersonal Decryptionを提案し,FPGAベースのIPコア用ビットストリームのセキュリティを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 12:01:32 GMT)
Adaptive Quantum State Tomography with Active Learning [0.0]
本稿では,能動学習を用いた量子状態トモグラフィーの効率的なスキームを提案し,実装する。本手法は, 1次元のXXZモデルと運動的に制約されたスピン鎖の基底状態だけでなく, 様々なエンタングルメントの程度で異なるマルチキュービット状態の再構成を行う。提案手法は,量子多体システムにおける物理的洞察を得るとともに,量子デバイスをベンチマークし,特徴付けるためにも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 4 Oct 2023 11:41:11 GMT)