Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Self-Supervised Masked Convolutional Transformer Block for Anomaly Detection [122.5]
本稿では, 自己監督型マスク型畳み込み変圧器ブロック (SSMCTB) について述べる。本研究では,従来の自己教師型予測畳み込み抑止ブロック(SSPCAB)を3次元マスク付き畳み込み層,チャンネルワイドアテンション用トランスフォーマー,およびハマーロスに基づく新たな自己教師型目標を用いて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:37:39 GMT)
Less is More: On the Feature Redundancy of Pretrained Models When Transferring to Few-shot Tasks [120.2]
事前訓練されたモデルを下流タスクに転送することは、ターゲットデータと線形探索を行うのと同じくらい簡単である。線形探索では, 下流データが少ない場合に, 事前学習した特徴が極めて冗長であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:00:49 GMT)
DyVal: Graph-informed Dynamic Evaluation of Large Language Models [119.4]
大規模言語モデル(LLM)の動的評価のための新鮮で汎用的でフレキシブルな評価プロトコルDyValを紹介する。提案した動的評価フレームワークに基づいて、有向非巡回グラフの構造的利点を利用してグラフインフォームドDyValを構築する。 DyValは、数学、論理的推論、アルゴリズム問題を含む推論タスクに関する挑戦的な評価セットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:27:12 GMT)
Non Commutative Convolutional Signal Models in Neural Networks: Stability to Small Deformations [111.3]
非可換畳み込みフィルタのフィルタ特性と安定性について検討する。この結果は,グループニューラルネットワーク,マルチグラフニューラルネットワーク,四元系ニューラルネットワークに直接影響する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:27:22 GMT)
Time-Varying Propensity Score to Bridge the Gap between the Past and Present [110.7]
本稿では,データ分布の段階的変化を検出するための時間変化確率スコアを提案する。実装のさまざまな方法を示し、さまざまな問題について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:38:13 GMT)
Benchmarking Large Language Models As AI Research Agents [105.7]
我々は,AI研究エージェントをベンチマークするMLタスクスイートであるMLAgentBenchを提案する。我々は, GPT-4をベースとした研究エージェントが, MLAgentBenchの多くのタスクにおいて, 魅力的なMLモデルを構築できることを発見した。長期計画や幻覚など,LSMをベースとした研究エージェントにとって重要な課題をいくつか挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:06:12 GMT)
SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks [99.2]
SmoothLLMは,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレーキング攻撃を軽減するために設計された,最初のアルゴリズムである。敵が生成したプロンプトが文字レベルの変化に対して脆弱であることから、我々の防衛はまず、与えられた入力プロンプトの複数のコピーをランダムに摂動し、対応する予測を集約し、敵の入力を検出する。 SmoothLLMは、多くの人気のあるLCMの攻撃成功率を1パーセント以下に減らし、不要な保守性を避け、攻撃緩和の保証を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:01:53 GMT)
Revisiting the Role of Language Priors in Vision-Language Models [96.6]
視覚言語モデル(VLM)は、微調整なしで、ゼロショット方式で様々な視覚的理解タスクに適用される。我々は、画像から次の単語を生成するために訓練された$textitgenerative VLMs$について研究する。画像テキスト検索の図解的タスクにおけるゼロショット性能を,8つの人気のある視覚言語ベンチマークで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:12:28 GMT)
Transferring Annotator- and Instance-dependent Transition Matrix for Learning from Crowds [94.5]
現実のクラウドソーシングシナリオでは、ノイズ遷移行列はアノテータとインスタンスに依存します。まず、すべてのアノテータによるノイズパターンの混合をモデル化し、その後、個々のアノテータにこのモデリングを転送する。実験により、合成および実世界のクラウドソーシングデータに対する提案手法の優位性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:51:58 GMT)
FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation [92.4]
本研究では,現在の世界知識をテストする質問に答える文脈において,大規模言語モデル(LLM)の事実性について検討する。多様な質問や回答のタイプを含む新しい動的QAベンチマークであるFreshQAを紹介する。我々は,2モード評価法により,閉じたLLMとオープンソースのLLMの多種多様な配列をベンチマークし,その正しさと幻覚の両面を計測する。これらの結果に触発されたFreshPromptは、FreshQA上でのLLMの性能を大幅に向上させる単純な数ショットプロンプトである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:04:12 GMT)
Learning Energy-Based Prior Model with Diffusion-Amortized MCMC [90.0]
非収束短距離MCMCを用いた事前及び後方サンプリングによる潜時空間EMM学習の一般的な実践は、さらなる進歩を妨げている。本稿では,MCMCサンプリングのための単純だが効果的な拡散型アモータイズ手法を導入し,それに基づく潜時空間EMMのための新しい学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:23:34 GMT)
Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To! [88.9]
LLMの安全性は微調整によって損なわれる可能性がある。我々は、GPT-3.5の安全ガードレールを10種類の例で微調整することで、脱獄した。我々は、協調LLMのカスタム微調整のための安全プロトコルの強化に向けたさらなる研究を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:12:17 GMT)
Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context [88.6]
Ring Attentionは、複数のデバイスに長いシーケンスを分散するブロックワイズアプローチである。デバイスカウントが以前のメモリ効率の変換器の倍長いシーケンスのトレーニングと推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:25:34 GMT)
Solving Diffusion ODEs with Optimal Boundary Conditions for Better Image Super-Resolution [88.5]
拡散モデルのランダム性は非効率性と不安定性をもたらすため、SR結果の品質を保証することは困難である。本稿では,一連の拡散型SR手法の恩恵を受ける可能性を持つプラグアンドプレイサンプリング手法を提案する。提案手法によりサンプリングされたSR結果の質は, 学習前の拡散ベースSRモデルと同一のランダム性を有する現在の手法でサンプリングされた結果の質より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:23:07 GMT)
Unlock Predictable Scaling from Emergent Abilities [88.2]
タスクパフォーマンスのスケーリング法則を定量的に検討する。厳密なタスクスケーリング法が特定され、タスクパフォーマンスの予測可能性を高める。我々は、創発的能力の具体的な証拠を観察し、それらがパフォーマンス改善の継続性と矛盾していないことを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:35:00 GMT)
Causal Inference in Gene Regulatory Networks with GFlowNet: Towards Scalability in Large Systems [87.5]
我々は、GRNにおける因果構造学習を強化する新しいフレームワークとしてSwift-DynGFNを紹介した。具体的には、Swift-DynGFNは、並列化を高め、計算コストを下げるために、遺伝子的に独立性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:59:19 GMT)
Network Alignment with Transferable Graph Autoencoders [87.3]
本稿では,強力で堅牢なノード埋め込みを抽出するグラフオートエンコーダアーキテクチャを提案する。生成した埋め込みがグラフの固有値と固有ベクトルと結びついていることを証明する。提案フレームワークは転送学習とデータ拡張を利用して,大規模なネットワークアライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:58:29 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） (Thu, 5 Oct 2023 07:07:38 GMT)
LightSeq: Sequence Level Parallelism for Distributed Training of Long Context Transformers [85.6]
長文LLMトレーニングのための新しいアプローチLightSeqを導入する。 LightSeqはシーケンス次元を分割するので、モデルアーキテクチャには依存しない。 We show that LightSeq achieve to to 1.24-2.01x end-to-end speedup, and a 2-8 longer sequence length on models with less head, than Megatron-LM。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:47:57 GMT)
Solving a Class of Non-Convex Minimax Optimization in Federated Learning [85.0]
ミニマックス問題は、機械学習のトレーニングから大規模学習まで、機械学習アプリケーション全体にわたって発生する。本稿では,非ミニマックス問題 (emphi) に対するアルゴリズムのクラスを提案し,複雑性を$varepsilon-6)$に減らした。我々は、FedSGDA-Mが$O(kappa2-3)$と$O(kappa2-3)$の最もよく知られた通信量を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:48:41 GMT)
Variational Inference for GARCH-family Models [84.8]
変分推論は、機械学習モデルにおけるベイズ推論の堅牢なアプローチである。本研究では,変分推論がベイズ学習の魅力的な,極めてよく校正された,競争力のある方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:21:31 GMT)
Reinforcement Learning with a Terminator [80.3]
我々は, TerMDP のパラメータを学習し, 推定問題の構造を活用し, 状態ワイドな信頼境界を提供する。我々はこれらを用いて証明可能な効率のよいアルゴリズムを構築し、終端を考慮し、その後悔を抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:02:39 GMT)
Adapting Large Language Models for Content Moderation: Pitfalls in Data Engineering and Supervised Fine-tuning [79.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインでタスクを処理するための実現可能なソリューションとなっている。本稿では、コンテンツモデレーションのためにプライベートにデプロイ可能なLPMモデルを微調整する方法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:09:44 GMT)
Improved Baselines with Visual Instruction Tuning [79.3]
LLaVAの完全接続型ビジョン指向クロスモーダルコネクタは驚くほど強力で,データ効率がよいことを示す。 11のベンチマークで最先端を達成するための、より強力なベースラインを確立します。最後の13Bチェックポイントは1.2万の公開データのみを使用し、単一の8-A100ノードで1日でフルトレーニングを終えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:59:56 GMT)
Beyond One-Preference-for-All: Multi-Objective Direct Preference Optimization [78.5]
複数のアライメント目的に対して直接参照最適化(DPO)を拡張するRLフリーアルゴリズムであるMulti-Objective Direct Preference Optimization (MODPO)を提案する。単純なクロスエントロピー損失では、MODPO目標に対して最適化されたLMは、元のMORLHF目標の正確な解である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:35:26 GMT)
Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [75.6]
ニューラル演算子として知られるAIフレームワークは、関数間のマッピングを学習するための原則化されたフレームワークを提供する。ニューラル演算子は、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:45:34 GMT)
GOAL: A Challenging Knowledge-grounded Video Captioning Benchmark for Real-time Soccer Commentary Generation [75.6]
我々は,KGVC(Knowledge-grounded Video Captioning)として新たなタスク設定を提案するための,8.9k以上のサッカービデオクリップ,22kの文,42kの知識トリプルのベンチマークであるGOALを提案する。私たちのデータとコードはhttps://github.com/THU-KEG/goal.orgで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:55:13 GMT)
HandMeThat: Human-Robot Communication in Physical and Social Environments [73.9]
HandMeThatは、物理的および社会的環境における命令理解とフォローの総合評価のためのベンチマークである。 HandMeThatには、人間とロボットの対話の1万エピソードが含まれている。オフラインとオンラインの強化学習アルゴリズムはHandMeThatでは性能が良くないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:14:46 GMT)
Boost Video Frame Interpolation via Motion Adaptation [73.4]
ビデオフレーム(VFI)は、2つの連続するフレーム間の中間フレームを生成することを目的とした課題である。既存の学習ベースのVFI手法は大きな成功を収めたが、それでも限定的な一般化能力に悩まされている。テスト時に見えない動作に適応できる新しい最適化ベースのVFI法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:25:41 GMT)
A Comprehensive Survey of Dataset Distillation [73.2]
限られた計算能力で無制限に成長するデータを扱うことは困難になっている。ディープラーニング技術はこの10年で前例のない発展を遂げた。本稿では,多面的なデータセット蒸留の総合的な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:09:29 GMT)
Towards Unified Deep Image Deraining: A Survey and A New Benchmark [72.5]
本稿では,既存の画像デライニング手法の総合的なレビューと,画像デライニング手法の性能評価のための統一評価設定について述べる。我々は,5000対の高分解能合成画像と高調波とリアリズムからなるHQ-RAINという新しい高品質なベンチマークを構築し,さらなる評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:35:00 GMT)
Evaluating the Robustness of Interpretability Methods through Explanation Invariance and Equivariance [72.5]
解釈可能性法は、それらの説明が説明されたモデルを忠実に記述した場合にのみ有用である。特定の対称性群の下で予測が不変であるニューラルネットワークを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:29:01 GMT)
Drag View: Generalizable Novel View Synthesis with Unposed Imagery [72.5]
DragViewは、見えないシーンの新しいビューを生成するための、新しくてインタラクティブなフレームワークである。我々のフレームワークは2次元先行モデルやカメラポーズの明示的な推定に依存していない。 DragViewは、ビュー合成品質の優れたパフォーマンスを一貫して示すと同時に、ユーザフレンドリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:24:36 GMT)
Unpaired Image-to-Image Translation via Neural Schr\"odinger Bridge [70.8]
Schr"odinger Bridge (SB)はSDEを学び、2つの任意の分布を変換する。本稿では,SB問題を表すUnpaired Neural Schr"odinger Bridge (UNSB)を提案する。我々は、UNSBはスケーラブルであり、様々な画像から画像への変換タスクをうまく解決できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:12:09 GMT)
A Comprehensive Overview of Large Language Models [70.8]
大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。この記事では、この分野の最近の展開について、簡潔かつ包括的に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:29:02 GMT)
The Hidden Language of Diffusion Models [70.0]
本稿では,テキスト概念の内部表現を拡散モデルで解釈する新しい手法であるConceptorを提案する。概念間の驚くべき視覚的つながりは、それらのテキスト意味論を超越している。我々はまた、模範的、偏見、名高い芸術様式、あるいは複数の意味の同時融合に依存する概念も発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:55:12 GMT)
3D-Aware Hypothesis & Verification for Generalizable Relative Object Pose Estimation [69.7]
一般化可能なオブジェクトポーズ推定の問題に対処する新しい仮説検証フレームワークを提案する。信頼性を計測するために,2つの入力画像から学習した3次元オブジェクト表現に3次元変換を明示的に適用する3D認識検証を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:34:07 GMT)
V3Det: Vast Vocabulary Visual Detection Dataset [69.5]
V3Detは巨大なボキャブラリの視覚検出データセットで、大量の画像に正確に注釈付けされたバウンディングボックスがある。広大な探索空間を提供することで、V3Detは広大かつオープンな語彙オブジェクト検出に関する広範なベンチマークを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:18:14 GMT)
Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models [69.0]
LLM(Large Language Models)は、複雑な情報を処理し、品質の高いテキストを生成できる汎用モデルとして登場した。臨床医とデジタル技術との新たなインターフェースを実現するために,LCMが外部ツールをどのように活用できるかを実証する。これにより、幻覚などの臨床環境でLLMを使用する際の現在の問題に対処しながら、デジタルヘルスケアツールやAIモデルの実用性と実践的影響を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:18:40 GMT)
Aligning Text-to-Image Diffusion Models with Reward Backpropagation [68.2]
本稿では,報酬勾配のエンドツーエンドのバックプロパゲーションを用いて,拡散モデルを下流の報酬関数に整合させる手法であるAlignPropを提案する。 AlignPropは、選択肢よりも少ないトレーニングステップでより高い報酬を得るが、概念的にはシンプルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:59:18 GMT)
Co-modeling the Sequential and Graphical Routes for Peptide Representation Learning [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） (Thu, 5 Oct 2023 12:42:25 GMT)
Multi-Task Learning for Post-transplant Cause of Death Analysis: A Case Study on Liver Transplant [65.9]
移植後の死因は、臨床的意思決定の強力なツールである。 Model for End-stage Liver Disease (MELD) スコアや従来の機械学習 (ML) メソッドのような従来の手法は、CoD 解析において限られている。我々は,多タスク学習を利用したCoD-MTLと呼ばれる新しいフレームワークを提案し,様々なCoD予測タスク間の意味関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:38:54 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） (Thu, 5 Oct 2023 16:24:58 GMT)
Evaluating Hallucinations in Chinese Large Language Models [65.5]
我々は,中国大言語モデルにおける幻覚現象を測定するために,HaluQA(中国語幻覚質問回答)というベンチマークを構築した。 GLM-130B と ChatGPT の2種類の幻覚について考察した。評価のために,モデル出力が幻覚的かどうかを判定するために,GPT-4を用いた自動評価手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:57:09 GMT)
A Long Way to Go: Investigating Length Correlations in RLHF [65.0]
本研究では,3つのオープンソース嗜好データセットを用いて学習した報酬モデルに対する報酬と長さの関係について検討した。 RLHFを長さのみに基づく報酬で実行しても、初期ポリシーモデルよりも下流の改善のほとんどを再現できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:38:28 GMT)
Which mode is better for federated learning? Centralized or Decentralized [64.5]
集中型と分散型の両方のアプローチは、フェデレートラーニング(FL)における優れたパフォーマンスと優れた応用価値を示している。しかし、現在の研究では、どちらが優れているかを示す証拠は示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:09:42 GMT)
A Generalized Alternating Method for Bilevel Learning under the Polyak-{\L}ojasiewicz Condition [63.7]
バイレベル最適化は、その新興機械学習分野への応用により、最近、関心を取り戻している。最近の結果は、単純な反復に基づくイテレーションは、低レベルな目標の凸に起因する利害と一致することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:57:43 GMT)
Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust Closed-Loop Control [63.3]
繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:44:18 GMT)
Spuriosity Rankings: Sorting Data to Measure and Mitigate Biases [62.5]
本稿では,突発的手がかりに依存したモデルバイアスを簡易かつ効果的に測定・緩和する手法を提案する。我々は,解釈可能なネットワークの深部神経的特徴をベースとして,それらのクラス内の画像のランク付けを行う。以上の結果から,素早い特徴依存によるモデルバイアスは,モデルがどのようにトレーニングされたかよりも,モデルがトレーニングされていることの影響がはるかに大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:59:06 GMT)
Teaching Large Language Models to Self-Debug [62.4]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において素晴らしいパフォーマンスを達成した。本稿では,大規模言語モデルで予測プログラムを数発のデモでデバッグする自己デバッグを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:12:07 GMT)
Pre-Training and Fine-Tuning Generative Flow Networks [61.9]
本稿では,GFlowNetの報酬なし事前学習のための新しいアプローチを提案する。自己指導型問題としてトレーニングをフレーミングすることで,候補空間の探索を学習する結果条件付きGFlowNetを提案する。事前学習したOC-GFNモデルにより、下流タスクにおける新しい報酬関数をサンプリングできるポリシーを直接抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:53:22 GMT)
Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE [61.9]
即時投票(IRV)選挙の監査方法は、リスク制限や、各投票における投票の電子的記録であるキャスト投票記録(CVR)を必要とするものではない。我々は,CVRが利用できない場合に,適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルを用いてITV選挙を効率よく監査するRLA手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:28:12 GMT)
Molecule Design by Latent Prompt Transformer [61.7]
本稿では,分子設計などの最適化課題を解決するために,潜時変圧器モデルを提案する。目的は、既存のソフトウェアで計算可能な、標的となる化学的または生物学的性質の最適な値を持つ分子を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:09:51 GMT)
Explaining Emergent In-Context Learning as Kernel Regression [61.6]
大規模言語モデル(LLM)は、伝達学習のパラダイムシフトを開始した。本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルが事前学習後に文脈内学習を達成できる理由について検討する。 ICL中、LLMの注意と隠れた特徴は、カーネル回帰の挙動と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:04:43 GMT)
Physics of Language Models: Part 1, Context-Free Grammar [61.1]
我々は、GPTのようなHOW生成言語モデルを研究するための制御実験を設計し、文脈自由文法(CFG)を学ぶ。難しい(長くあいまいな)CFGであっても、事前学習したトランスフォーマーは、ほぼ完璧な精度と印象的な多様性で文を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:43:23 GMT)
Robust Representation Learning via Asymmetric Negative Contrast and Reverse Attention [61.0]
敵の訓練は、ニューラルネットワークが騙されるのを防ぐ最も効果的な防衛戦略である。しかし、ATはロバストな特徴の学習を省略し、敵のロバスト性のパフォーマンスは低下する。非対称な負のコントラストと逆の注意によって、頑健な表現を得るためのATの一般的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:29:29 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） (Thu, 5 Oct 2023 16:31:19 GMT)
SC-DepthV3: Robust Self-supervised Monocular Depth Estimation for Dynamic Scenes [58.9]
自己監督型単眼深度推定は静的な場面で顕著な結果を示した。トレーニングネットワークのマルチビュー整合性の仮定に依存するが、動的オブジェクト領域に違反する。単一画像の深度を事前に生成するための,外部トレーニング付き単眼深度推定モデルを提案する。我々のモデルは、高度にダイナミックなシーンのモノクロビデオからトレーニングしても、シャープで正確な深度マップを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:53:01 GMT)
BooookScore: A systematic exploration of book-length summarization in the era of LLMs [58.4]
我々は,識別されたエラータイプを一切含まない要約文の割合を計測する自動測度BooookScoreを開発した。 GPT-4 や 2 のようなクローズドソース LLM は、LLaMA 2 によって生成されるオフト反復型 LLM よりも高い BooookScore のサマリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:34:26 GMT)
SelfCheck: Using LLMs to Zero-Shot Check Their Own Step-by-Step Reasoning [55.8]
SelfCheckは、ステップバイステップの推論でエラーを認識する汎用的なゼロショット検証スキーマである。我々は,3つのデータセット(GSM8K,MathQA,MATH)上でSelfCheckをテストし,エラーの認識に成功し,最終的な回答精度が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:59:59 GMT)
CLEVRER-Humans: Describing Physical and Causal Events the Human Way [55.4]
CLEVRER-Humansベンチマークは,人間ラベルを用いた物理的事象の因果判定のためのビデオデータセットである。まず、ビデオ内のイベントを新たに表現するための、新しい反復的なイベントクローゼタスク、すなわち、Causal Event Graphs (CEGs) と呼ぶもので、第2に、ニューラルネットワーク生成モデルに基づくデータ拡張技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:09:48 GMT)
Linking Across Data Granularity: Fitting Multivariate Hawkes Processes to Partially Interval-Censored Data [55.3]
特定の応用において、ある次元における個々の事象のタイムスタンプは観測不可能である。本稿では,パラメータ等価性をMPPと共有する新しい点過程であるPMBP(Partial Mean Behavior Poisson)プロセスを紹介する。合成および実世界のデータセットを用いたPMBPプロセスの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:55:06 GMT)
BA-SOT: Boundary-Aware Serialized Output Training for Multi-Talker ASR [54.2]
話者の頻繁な変化は、話者の変化を予測するのを難しくする。境界対応型直列出力訓練(BA-SOT)を提案する。オリジナルのSOTと比較して、BA-SOTはCER/UD-CERを5.1%/14.0%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:44:39 GMT)
Investigating the Limitation of CLIP Models: The Worst-Performing Categories [53.4]
コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は、自然言語を視覚概念に統合する基礎モデルを提供する。通常、十分に設計されたテキストプロンプトによって、多くの領域で満足な全体的な精度が達成できると期待されている。しかし、最悪のカテゴリにおけるパフォーマンスは、全体的なパフォーマンスよりも著しく劣っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:37:33 GMT)
Towards Realistic Zero-Shot Classification via Self Structural Semantic Alignment [53.3]
大規模事前訓練型視覚言語モデル(VLM)はゼロショット分類に有効であることが証明されている。本稿では,アノテーションではなく,より広い語彙を前提とした,より難易度の高いゼロショット分類(Realistic Zero-Shot Classification)を提案する。本稿では,ラベルのないデータから構造意味情報を抽出し,同時に自己学習を行う自己構造意味アライメント(S3A)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:46:18 GMT)
MathCoder: Seamless Code Integration in LLMs for Enhanced Mathematical Reasoning [53.0]
本稿では,オープンソース言語モデルを微調整する手法を提案する。本稿では,問題のある新しい,高品質なデータセットを生成する手法とそのコードベースソリューションを提案する。このアプローチは、問題の解決にコードベースのソリューションを生成することができるモデルのファミリーであるMathCoderモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:52:09 GMT)
Better Safe than Sorry: Pre-training CLIP against Targeted Data Poisoning and Backdoor Attacks [52.3]
大規模な画像キャプチャデータセット上でのCLIP(Contrastive Language- Image Pre-training)は、ゼロショット分類において顕著な成功を収めた。 CLIPは、教師付き学習と比較して、ターゲットデータ中毒やバックドア攻撃に対してより脆弱である。我々は、ターゲットデータ中毒やバックドア攻撃に対して、CLIPを安全に事前訓練するための強力な防御策SAFECLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:42:03 GMT)
Enable Language Models to Implicitly Learn Self-Improvement From Data [51.6]
大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンドテキスト生成タスクにおいて顕著な機能を示した。我々は、人間の嗜好データから改善目標を暗黙的に学習するImPlicit Self-ImprovemenT(PIT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:34:59 GMT)
Tractable Bounding of Counterfactual Queries by Knowledge Compilation [51.5]
本稿では, パール構造因果モデルにおいて, 因果関係などの部分的特定可能なクエリのバウンダリングの問題について議論する。最近提案された反復EMスキームは初期化パラメータをサンプリングしてそれらの境界を内部近似する。シンボルパラメータを実際の値に置き換えた回路構造を,単一のシンボル知識コンパイルによって得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:10:40 GMT)
Adversarial Machine Learning for Social Good: Reframing the Adversary as an Ally [50.9]
AdvML for Social Good(AdvML4G)は、AdvMLバグを再利用して、プロ社会的なアプリケーションを発明する新興分野である。本稿では,AdvML4Gの新興分野を包括的に概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:49:04 GMT)
Kandinsky: an Improved Text-to-Image Synthesis with Image Prior and Latent Diffusion [50.6]
本稿では、潜伏拡散アーキテクチャの新しい探索であるKandinsky1を紹介する。提案したモデルは、CLIPのイメージ埋め込みにテキスト埋め込みをマッピングするために別々に訓練されている。また,テキスト・ツー・イメージ生成,画像融合,テキスト・画像融合,画像のバリエーション生成,テキスト・インペイント/アウトペイントなど,多様な生成モードをサポートするユーザフレンドリーなデモシステムも展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:29:41 GMT)
To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis [50.3]
大規模言語モデル(LLM)は、事前トレーニング中にトークンに悩まされていることで知られており、Web上の高品質なテキストデータは、LSMのスケーリング制限に近づいている。本研究では,事前学習データの再学習の結果について検討し,モデルが過度に適合する可能性が示唆された。第2に, マルチエポック劣化の原因となる要因について検討し, データセットのサイズ, モデルパラメータ, トレーニング目標など, 重要な要因について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:58:02 GMT)
PyTrial: Machine Learning Software and Benchmark for Clinical Trial Applications [49.7]
PyTrialは、臨床試験の設計と運用のための一連の機械学習アルゴリズムのベンチマークとオープンソース実装を提供する。患者結果予測,臨床試験サイト選択,トライアル結果予測,患者と臨床のマッチング,トライアル類似性検索,合成データ生成など,6つのタスクにわたる臨床試験のための34のMLアルゴリズムを網羅的に検討した。 PyTrialは、データローディング、モデル仕様、モデルトレーニング、モデル評価という、単純な4段階のプロセスで各タスクを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:55:10 GMT)
User Attitudes to Content Moderation in Web Search [49.2]
我々は、Web検索における誤解を招く可能性のあるコンテンツや攻撃的なコンテンツに適用される様々なモデレーションプラクティスに対するサポートレベルについて検討する。最も支持されている実践は、誤解を招く可能性のあるコンテンツや不快なコンテンツについてユーザーに知らせることであり、最も支持されていないものは、検索結果を完全に削除することである。より保守的なユーザーやウェブ検索結果に対する信頼度が低いユーザーは、ウェブ検索におけるコンテンツモデレーションに反する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:57:15 GMT)
The Fermionic Entanglement Entropy and Area Law for the Relativistic Dirac Vacuum State [49.2]
ミンコフスキー時空の有界空間領域における自由ディラック場に対するフェルミオンエンタングルメントエントロピーを考える。領域法則は、体積が無限大に近づき、正規化の長さが0になるような制限の場合において証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:08:03 GMT)
Putting a Padlock on Lambda -- Integrating vTPMs into AWS Firecracker [49.2]
ソフトウェアサービスは、明確な信頼関係なしに、クラウドプロバイダに対して暗黙の信頼を置いている。現在、Trusted Platform Module機能を公開するクラウドプロバイダは存在しない。仮想TPMデバイスをAmazon Web Servicesによって開発されたFirecrackerに統合することで信頼性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:13:55 GMT)
MediTab: Scaling Medical Tabular Data Predictors via Data Consolidation, Enrichment, and Refinement [48.8]
患者の健康リスク予測などの医療応用において,タブラルデータ予測が採用されている。以前の予測子は、しばしば、一般化に苦労する手動でキュレートされた小さなデータセットで訓練される。本稿では,医療用表型データ予測器(MediTab)を様々な特徴を持つ様々な入力に拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:40:00 GMT)
Decoding speech perception from non-invasive brain recordings [48.5]
非侵襲的な記録から知覚音声の自己教師付き表現をデコードするために、コントラスト学習で訓練されたモデルを導入する。我々のモデルでは、3秒のMEG信号から、1,000以上の異なる可能性から最大41%の精度で対応する音声セグメントを識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:54:11 GMT)
Efficient Anatomical Labeling of Pulmonary Tree Structures via Implicit Point-Graph Networks [48.5]
肺疾患は世界中で死の主な死因の1つである。理論上は、高解像度のイメージスタックを使ってモデル化することができる。密度の高いボクセルグリッドで動作する標準CNNアプローチは、違法に高価である。木骨格のグラフ接続を保存し,暗黙的な表面表現を取り入れた点ベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:52:09 GMT)
Non-Smooth Weakly-Convex Finite-sum Coupled Compositional Optimization [48.2]
本稿では,新しい合成最適化問題である$linebf n$on-underline underlinebf sakly underlinebf c$ompositional $underlineunderlineについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:01:09 GMT)
Agent Instructs Large Language Models to be General Zero-Shot Reasoners [48.1]
我々は,大規模言語モデルの推論過程を指示する自律エージェントを構築した。このアプローチにより、大規模言語モデルのゼロショット推論能力がより多くのタスクに開放されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:36:16 GMT)
Unpacking Human-AI Interaction in Safety-Critical Industries: A Systematic Literature Review [48.1]
文献でHAIIを記述するために1つの用語は使われていない。 HAIIに影響を与える5つの要因は、ユーザ特性と背景、AIインターフェースと機能、AI出力、説明可能性と解釈可能性、AIの利用である。 HAIIは、ユーザ関連の主観的指標によって最もよく測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:57:17 GMT)
Disentangling the Link Between Image Statistics and Human Perception [47.9]
1950年代、BarlowとAttneaveは生物学的ビジョンと情報の最大化の関係を仮説づけた。現状の主観的画像品質指標の感度を利用して, 確率関連因子を組み合わせ, 人間の知覚を予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:06:32 GMT)
Hard View Selection for Contrastive Learning [47.7]
我々は、ビュージェネレーションの役割とパフォーマンスへの影響が、これまであまり注目されていないことを論じる。本研究では,学習不要で強力なHVS(Hard View Selection)戦略を提案する。 HVSは、線形評価において、イメージネットの0.55%から1.9%の精度改善を一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:09:19 GMT)
Three-Way Trade-Off in Multi-Objective Learning: Optimization, Generalization and Conflict-Avoidance [47.4]
MOL(Multi-objective Learning)は、機械学習の新興問題においてしばしば発生する問題である。 MOLにおける重要な課題の1つは、反復最適化プロセスにおける異なる目的間の潜在的な衝突である。近年,MGDAやその変種など,MOLの動的重み付けアルゴリズムが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:41:06 GMT)
Leveraging Unpaired Data for Vision-Language Generative Models via Cycle Consistency [47.3]
現在の視覚言語生成モデルは、最適な性能と一般化能力を達成するために、ペア画像テキストデータの拡張コーパスに依存している。サイクル整合性の概念に基づく革新的なトレーニングパラダイムであるITITを導入する。 ITITは、分離された画像とテキストデコーダを備えたジョイントな画像テキストエンコーダで構成され、単一のフレームワークで双方向の画像テキスト生成とテキスト画像生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:55:19 GMT)
Learning Augmentation Distributions using Transformed Risk Minimization [47.2]
本稿では,古典的リスク最小化の拡張として,新しいemphTransformed Risk Minimization(TRM)フレームワークを提案する。重要な応用として、与えられたクラスの予測器による分類性能を改善するために、学習強化に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:18:23 GMT)
Learning Personalized Story Evaluation [46.5]
未汚染のオープンエンド世代アセスメントにおけるパーソナライズをモデル化することを提案する。我々は、適切な匿名化と新しいパーソナライズされたラベルで既存のデータセットを再購入することで、パーソナライズされたストーリー評価のための2つの新しいデータセットを作成する。さらに,パーソナライズされたストーリー評価モデル PERSE を開発し,レビュアーの好みを推測し,パーソナライズされた評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:15:48 GMT)
Sweeping Heterogeneity with Smart MoPs: Mixture of Prompts for LLM Task Adaptation [45.9]
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） (Thu, 5 Oct 2023 21:13:11 GMT)
Automated Search-Space Generation Neural Architecture Search [45.9]
ASGNASは1ショット方式で高性能サブネットワークを生成する。 ASGNASは人間の努力を最小限にするために3つの顕著な貢献をしている。ライブラリはhttps://github.com/tianyic/tianyic/only_train_once.comでリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:41:01 GMT)
Conditional Generative Models for Simulation of EMG During Naturalistic Movements [45.7]
本稿では、運動単位活性化電位波形を生成するために、逆向きに訓練された条件付き生成ニューラルネットワークを提案する。本研究では,より少ない数の数値モデルの出力を高い精度で予測的に補間できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:26:48 GMT)
Know2BIO: A Comprehensive Dual-View Benchmark for Evolving Biomedical Knowledge Graphs [45.5]
Know2BIOは、バイオメディカルドメインのための汎用的なヘテロジニアスKGベンチマークである。 30の多様なソースからのデータを統合し、11のバイオメディカルカテゴリにわたる複雑な関係をキャプチャする。 Know2BIOは、バイオメディカルサイエンスの最新の知識を反映して、ユーザー指向の自動更新を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:34:56 GMT)
IoTScent: Enhancing Forensic Capabilities in Internet of Things Gateways [45.4]
本稿では,IoTゲートウェイとホームオートメーションプラットフォームがIoTトラフィックのキャプチャと分析を行うことを可能にする,オープンソースの法医学ツールであるIoTScentを紹介する。 IoTScentは特に、Zigbeeや6LoWPAN、Threadといった多くのIoT固有のプロトコルの基礎であるIEEE5.4ベースのトラフィックを操作するように設計されている。この作業は、Zigbeeトラフィックからデバイス識別を実行するためのツールの使用を実証する実用的なユースケースを含む、IoTScentツールの包括的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:10:05 GMT)
Logical Languages Accepted by Transformer Encoders with Hard Attention [45.1]
我々は,(1)UHAT(Unique Hard Attention Transformers)と(2)AHAT(Average Hard Attention Transformers)の2つの自己注意機構に注目した。 UHATエンコーダは、回路複雑性クラス$sf AC0$内の言語のみを認識することが知られている。 AHATエンコーダは$sf AC0$以外の言語を認識できるが、その表現力はより大きな回路複雑性クラス$sf TC0$、すなわち$sf AC0$にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:13:40 GMT)
DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines [44.8]
DSPyは、LMパイプラインをテキスト変換グラフとして抽象化するプログラミングモデルである。コンパイル後数分で数行のDSPyがGPT-3.5とllama2-13b-chatをセルフブートストラップパイプラインに接続できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:37:25 GMT)
In ChatGPT We Trust? Measuring and Characterizing the Reliability of ChatGPT [44.5]
ChatGPTは短期間で1億人以上のユーザーを獲得した。汎用QAシナリオでChatGPTの信頼性を大規模に測定する。 ChatGPTの信頼性はドメインによって異なり、特に法律や科学の質問では性能が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:27:12 GMT)
Certification of Deep Learning Models for Medical Image Segmentation [44.2]
ランダムな平滑化と拡散モデルに基づく医用画像のための認定セグメンテーションベースラインを初めて提示する。この結果から,拡散確率モデルをデノナイズするパワーを活用することで,ランダムな平滑化の限界を克服できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:40:33 GMT)
Quantifying High-Order Interdependencies in Entangled Quantum States [43.7]
シナジーや冗長性に支配される量子状態の識別が可能な情報理論測度であるQ情報を紹介する。量子系は高次特性を示すために少なくとも4つの変数を必要とすることを示す。全体として、Q情報は量子系の内部構造と時間進化の新たな側面に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:00:13 GMT)
Probabilistically Rewired Message-Passing Neural Networks [43.6]
メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(MPNN)は、グラフ構造化入力を処理する強力なツールとして登場した。 MPNNは、潜在的なノイズや欠落した情報を無視して、固定された入力グラフ構造で動作する。確率的に再構成されたMPNN(PR-MPNN)を考案し、より有益なものを省略しながら、関連するエッジを追加することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:24:33 GMT)
Certifiably Robust Graph Contrastive Learning [43.0]
グラフコントラスト学習(GCL)における第1の堅牢なフレームワークを開発する。まず,GCLのロバスト性を評価するための統一基準を提案する。そこで我々は,任意のGCLモデルに対して確実なロバスト性を保証するため,新しい手法RES(Randomized Edgedrop Smoothing)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:00:11 GMT)
LLM Based Multi-Document Summarization Exploiting Main-Event Biased Monotone Submodular Content Extraction [42.2]
マルチドキュメントの要約は、その固有の主観的バイアスのために難しい課題である。我々は,関連ニュース資料群の主要イベントに着目し,ニュース要約の客観性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:38:09 GMT)
Controllable Multi-document Summarization: Coverage & Coherence Intuitive Policy with Large Language Model Based Rewards [42.2]
可制御性(英: controllability)とは、複数文書の要約などの長い入力を持つテキスト生成タスクにおいて問題となる問題である。 LLMによって洗練されるテキストを抽出するために、制御可能なコンテンツ抽出スキームを訓練する。提案手法は,ROUGE測定値を用いた評価において競争結果が得られ,コヒーレンスにおける潜在的なベースラインよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:29:09 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$P can be characterized as maximize feature learning and feature diversity。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:45:12 GMT)
BaDExpert: Extracting Backdoor Functionality for Accurate Backdoor Input Detection [42.0]
我々は,Deep Neural Networks(DNN)に対するバックドア攻撃に対する新しい防御法を提案する。私たちの防衛は、モデルの生成方法とは独立して機能する開発後防衛のカテゴリに分類されます。モデル推論におけるバックドア入力をフィルタリングする高精度なバックドア入力検出装置の実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:08:47 GMT)
Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability [41.7]
勾配降下(GD)をステップサイズ$eta$でトレーニングすると、損失のHessianのノルムが約2/eta$に達するまで増加し、その後この値に変動することを示す。我々は、Sharpness-Aware Minimization (SAM) の「安定性の端」に到達するための同様の計算を行う。 GDの場合とは異なり、SAM-edgeの結果は勾配のノルムに依存する。3つのディープラーニングトレーニングタスクを用いて、SAMは、この分析によって同定された安定性の端で動作していることを実証的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:59:43 GMT)
Deep Momentum Multi-Marginal Schr\"odinger Bridge [41.3]
本稿では,時間的限界制約を満たすシステムに対して,スムーズな測度値アルゴリズムを学習する新しいフレームワークを提案する。我々のアルゴリズムは、合成データセットと実世界の単一細胞RNAデータセットシーケンスの実験によって証明されたように、ベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:03:49 GMT)
Building Flyweight FLIM-based CNNs with Adaptive Decoding for Object Detection [41.0]
本研究では、ユーザ描画マーカーからオブジェクトを検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層を構築する方法を提案する。糞便サンプルの顕微鏡画像におけるSchistosomiasis mansoni卵の検出と,衛星画像における船舶の検出に対処する。我々のCNNは、SOTAオブジェクト検出器より数千倍も小さく、CPU実行に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:22:34 GMT)
A Quantum Theory of Temporally Mismatched Homodyne Measurements with Applications to Optical Frequency Comb Metrology [39.6]
任意のモード重なりを持つホモダインの測定演算子を導出する。これらの演算子は、二次的な計測信号-雑音比を最大化するフィルタに通知する。これらの演算子は周波数コム干渉法を幅広いシナリオに拡張する基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:49:50 GMT)
A 5' UTR Language Model for Decoding Untranslated Regions of mRNA and Function Predictions [39.5]
5' UTRはmRNA分子の開始時の調節領域であり、翻訳過程の調節において重要な役割を担っている。本稿では,5' UTR の言語モデルを紹介し,それを UTR-LM と呼ぶ。このモデルは、平均リボソーム負荷を予測するために最大42%、翻訳効率とmRNA発現レベルを予測するために最大60%で、最もよく知られたベンチマークを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:15:01 GMT)
RTDK-BO: High Dimensional Bayesian Optimization with Reinforced Transformer Deep kernels [39.5]
近年のDeep Kernel Learning(DKL)とアテンションベースのTransformerモデルを組み合わせることで,GPサロゲートのモデリング能力とメタラーニングを改善する。本稿では,DKLに注意機構を組み込んだメタラーニングBOサロゲートの改良手法を提案する。このトランスフォーマーディープカーネルと、継続的ソフトアクター・クリティカル強化学習で訓練された学習的獲得関数を組み合わせることで、探索を支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:37:20 GMT)
Learning Concept-Based Visual Causal Transition and Symbolic Reasoning for Visual Planning [39.3]
ビジュアルプランニングは、人間が望ましい目標を達成するために意思決定する方法をシミュレートする。本稿では,概念学習者 (SCL) と視覚因果遷移モデル (ViCT) で構成される解釈可能で一般化可能な視覚計画フレームワークを提案する。提案モデルの有効性を検証するため,CCTPと呼ばれるAI2-THORに基づく大規模視覚計画データセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:41:21 GMT)
FreeReg: Image-to-Point Cloud Registration Leveraging Pretrained Diffusion Models and Monocular Depth Estimators [39.3]
イメージとポイントクラウド間のクロスモダリティ機能をマッチングすることは、イメージツーポイントクラウド登録の根本的な問題である。まず,事前学習した大規模モデルを用いて,画像と点雲のモダリティを統一することを提案する。画像から画像への拡散モデルから抽出した拡散特徴と呼ばれる中間的特徴が,画像と点雲の間で意味的に一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:57:23 GMT)
Zero-shot Learning of Drug Response Prediction for Preclinical Drug Screening [38.9]
ゼロショット学習ソリューションを提案する。予防的薬物スクリーニングの課題です具体的には、MSDAと呼ばれるマルチブランチマルチソースドメイン適応テスト拡張プラグインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:55:41 GMT)
Continual Test-time Domain Adaptation via Dynamic Sample Selection [38.8]
本稿では,連続テスト時間領域適応(CTDA)のための動的サンプル選択法を提案する。誤情報を誤用するリスクを低減するため,高品質と低品質の両方のサンプルに共同正負の学習を適用した。私たちのアプローチは3Dポイントのクラウドドメインでも評価されており、その汎用性とより広範な適用可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:35:21 GMT)
Towards Robust and Generalizable Training: An Empirical Study of Noisy Slot Filling for Input Perturbations [38.8]
スロット充足作業のためのノイズ-SFというノイズロバスト性評価データセットを提案する。提案するデータセットには,5種類の人称アノテートノイズが含まれている。ベースラインモデルはロバスト性評価において性能が劣ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:59:57 GMT)
Ctrl-Room: Controllable Text-to-3D Room Meshes Generation with Layout Constraints [38.6]
Ctrl-Roomは、デザイナースタイルのレイアウトとテキストプロンプトから高忠実度を備えた説得力のある3Dルームを生成することができる。 Ctrl-Roomは、テクスチャや個々の家具の移動など、多種多様なインタラクティブな編集操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:29:52 GMT)
InstructProtein: Aligning Human and Protein Language via Knowledge Instruction [38.5]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらしたが、タンパク質のような生物学的配列の理解に乏しい。 InstructProteinは、ヒト言語とタンパク質言語の両方で双方向に生成する機能を持つ。 InstructProteinは、テキストベースのタンパク質機能予測とシーケンス設計に向けた先駆的なステップとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:45:39 GMT)
An Efficient Content-based Time Series Retrieval System [38.1]
そこで本研究では,代替モデルよりも効率的かつ効率的なCTSRモデルを提案する。その結果,本モデルがトランザクションデータ問題に対して,他のモデルと比較して最も適した解であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:52:19 GMT)
ContactGen: Generative Contact Modeling for Grasp Generation [37.6]
本稿では,手動物体間相互作用のためのオブジェクト中心の接触表現型コンタクトGenを提案する。本研究では,ContactGen予測のための条件生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:59:45 GMT)
Concise and Organized Perception Facilitates Large Language Models for Deductive Reasoning [36.6]
コンシス・アンド・オーガナイズド・パーセプション(COP)という新しい推論手法を提案する。 COPは与えられたステートメントを慎重に分析し、冗長性を排除しつつ、最も関連する情報を効率的に識別する。その後、モデルの推論プロセスに適応するより組織化された形式でLLMを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:47:49 GMT)
Investigating the effect of circuit cutting in QAOA for the MaxCut problem on NISQ devices [36.3]
ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスは、量子ビット数の制限と短いデコヒーレンス時間によって制限される。量子回路切断は、大きな量子回路の実行を複数の小さな量子回路の実行に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:13:01 GMT)
Prompting Audios Using Acoustic Properties For Emotion Representation [36.3]
感情を表現するために自然言語記述(あるいはプロンプト)の使用を提案する。我々は、ピッチ、強度、発話速度、調音率などの感情に相関する音響特性を用いて、自動的にプロンプトを生成する。その結果,様々なPrecision@K測定値において,音響的プロンプトがモデルの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:15:38 GMT)
Eliminating Contextual Prior Bias for Semantic Image Editing via Dual-Cycle Diffusion [36.0]
Dual-Cycle Diffusionと呼ばれる新しいアプローチは、画像編集をガイドするアンバイアスマスクを生成する。提案手法の有効性を実証し,D-CLIPスコアを0.272から0.283に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:35:08 GMT)
Constraint-Conditioned Policy Optimization for Versatile Safe Reinforcement Learning [35.7]
本稿では,2つのモジュールからなる条件付き制約付き政策最適化(CCPO)フレームワークを紹介する。実験の結果,CCPOは安全性とタスク性能の点で基準線を上回っていることがわかった。これにより、我々のアプローチは実世界の動的アプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:39:02 GMT)
Anytime-valid t-tests and confidence sequences for Gaussian means with unknown variance [35.6]
我々は、同じ設定で2つの新しいE-プロセスと信頼性シーケンスを開発する。一つは除去された濾過における試験マーチンゲールであり、もう一つは標準データ濾過における電子プロセスである。得られた信頼シーケンスの幅を解析し、誤差確率$alpha$に好奇性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:43:26 GMT)
Reformulating Domain Adaptation of Large Language Models as Adapt-Retrieve-Revise [34.5]
GPT-4は、中国法のような特定の領域における幻覚を伴うコンテンツを生成し、これらの領域におけるそれらの適用を妨げる。本稿では,生成をtextbfadapt-retrieve-revise プロセスとして再構成することで,GPT-4 の簡易かつ効果的なドメイン適応フレームワークを提案する。中国の4つの法的タスクのゼロショット設定では、GPT-4による直接生成と比較して精度が33.3%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:55:06 GMT)
OpenIns3D: Snap and Lookup for 3D Open-vocabulary Instance Segmentation [34.4]
現在の3次元オープンボキャブラリシーン理解手法は,3次元特徴を言語で学習するためのブリッジとして,よく整列した2次元イメージを主に利用している。 2次元画像入力を必要としないOpenIns3Dを導入し、インスタンスレベルでの3次元オープン語彙シーン理解を実現する。この2次元入力自由で柔軟なアプローチは、広範囲の屋内および屋外データセットに対して大きなマージンで結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:15:58 GMT)
Learning Energy Decompositions for Partial Inference of GFlowNets [34.2]
本稿では, ボルツマンエネルギー分布から生成フローネットワーク(GFlowNets)を解析し, 一連の動作を通して物体をサンプリングする。特に、部分推論によるGFlowNetの改善に焦点を当て、中間状態や遷移の評価によるフロー関数のトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:02:36 GMT)
Toward a Foundation Model for Time Series Data [34.2]
基礎モデルは、大規模で多様なデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習モデルである。複数のドメインのラベルのないサンプルを活用することで,効率的な時系列基礎モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:44:50 GMT)
ACT-Net: Anchor-context Action Detection in Surgery Videos [34.0]
外科的動作予測のためのアンカー・コンテキスト・アクション検出ネットワーク(ACTNet)を提案する。 ACTNetはアンカーコンテキスト検出(ACD)モジュールとクラス条件拡散(CCD)モジュールを含む。ビデオ中のアクションクラスの完全な分布を考えると、CCDモジュールは当社のACDに条件付き拡散型生成モデルを採用する。手術用ビデオデータセットのベースラインに対して4.0%mAPの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:28:26 GMT)
UniPredict: Large Language Models are Universal Tabular Predictors [33.8]
本稿では、生成モデル、すなわちUniPredictに基づいて、普遍的な表型データ予測器を構築するというアイデアを活用する。多様なターゲットを持つ169データセットのアグリゲーション上で1つのLLMをトレーニングし、そのパフォーマンスを各データセットで個別にトレーニングされたベースラインと比較する。この汎用的なUniPredictモデルは、最高のツリーブースティングベースラインと最高のニューラルネットワークベースラインと比較して、5.4%から13.4%の範囲で他のモデルよりも有利であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:37:09 GMT)
Stochastic interpolants with data-dependent couplings [33.8]
補間剤の枠組みを用いて、ベースとターゲット密度を補間する方法を定式化する。これらのトランスポートマップは、標準的な独立な設定に類似した単純な2乗損失回帰問題を解くことで学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:46:31 GMT)
CSI: Enhancing the Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Corruption [33.7]
現実世界の安全クリティカルなアプリケーションは、避けられないデータ破損による課題を提示する。本研究では、ポイントクラウドデータ固有の設定特性を利用して、新しいクリティカルサブセット識別(CSI)手法を導入する。我々のCSIフレームワークは、密度認識サンプリング(DAS)と自己エントロピー最小化(SEM)の2つの重要なコンポーネントを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:30:52 GMT)
Integrating Audio-Visual Features for Multimodal Deepfake Detection [33.5]
Deepfakesは、画像やビデオがデジタル修正されたAI生成メディアである。本稿では,細粒度深度識別とバイナリ分類を組み合わせたディープフェイク検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:19:56 GMT)
V2X Cooperative Perception for Autonomous Driving: Recent Advances and Challenges [33.5]
V2X(Cooperative Perception with Vehicle-to-Everything)は、障害を克服し、自動化システムを強化するソリューションとして登場した。本稿では,初期の探査から最近の開発まで,CP技術の進化を概観する。この分類学において、既存のデータセットとシミュレータを評価する広範な文献レビューが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:19:48 GMT)
Diffusing on Two Levels and Optimizing for Multiple Properties: A Novel Approach to Generating Molecules with Desirable Properties [33.3]
本稿では,分子を望ましい性質で生成する新しい手法を提案する。望ましい分子断片を得るため,我々は新しい電子効果に基づくフラグメンテーション法を開発した。提案手法により生成する分子は, 従来のSOTAモデルより有効, 特異性, 新規性, Fr'echet ChemNet Distance (FCD), QED, PlogP を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:43:21 GMT)
Rethinking Fairness for Human-AI Collaboration [33.0]
そこで本研究では, 性能改善型コンプライアンス・ロバストな公正なポリシーを特定するための, 簡易な最適化手法を提案する。独立して公平であり、コンプライアンスが不公平で、人間のポリシーよりも正確であるアルゴリズムレコメンデーションを設計することは不可能かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:21:42 GMT)
Multitask Learning for Time Series Data\\with 2D Convolution [32.7]
マルチタスク学習(MTL)は、密接に関連する一連のタスクを同時に処理できる統一モデルを開発することを目的としている。本稿では,MTLの時系列分類問題への適用について検討する。現状の1D畳み込みモデルとMLLを統合した場合,RTCモデルの性能は実際に低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:00:17 GMT)
COOLer: Class-Incremental Learning for Appearance-Based Multiple Object Tracking [32.5]
本稿では,連続学習研究の範囲を,複数物体追跡(MOT)のためのクラス増分学習に拡張する。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） (Thu, 5 Oct 2023 05:54:34 GMT)
Denoising Diffusion Step-aware Models [32.5]
DDSMは、各生成ステップの重要性に応じてサイズが適応されるニューラルネットワークのスペクトルを使用する。ステップワイズネットワークの変動は、冗長な計算作業を効果的に回避する。私たちのコードとモデルは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:44:13 GMT)
Small batch deep reinforcement learning [31.7]
値に基づく深層強化学習では、バッチサイズパラメータは、各勾配更新に対するサンプルへの遷移数を指定する。本研究では,バッチサイズを小さくすることで,多くの大幅な性能向上が期待できることを示す広範な実証研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:31:37 GMT)
Tuning In to Neural Encoding: Linking Human Brain and Artificial Supervised Representations of Language [31.6]
我々は,プロンプトチューニングを用いた8つの自然言語理解(NLU)タスクの教師付き表現を生成する。従来の微調整よりも、中国の刺激に対する神経反応をより正確に予測する表現が、プロンプトチューニングによって得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:31:01 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） (Thu, 5 Oct 2023 11:05:42 GMT)
SimVLG: Simple and Efficient Pretraining of Visual Language Generative Models [31.6]
SimVLG'は計算集約型視覚言語生成モデルの事前学習のための合理化フレームワークである。われわれのアプローチは、視覚言語モデルのトレーニングを、全体的なパフォーマンスに顕著な影響を及ぼすことなく、5ドル程度で高速化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:40:06 GMT)
Prompt-MIL: Boosting Multi-Instance Learning Schemes via Task-specific Prompt Tuning [31.0]
全スライド画像(WSI)分類は、計算病理学において重要な課題である。技術手法の現在の状況は、通常、インスタンスを表現するために事前訓練された機能に依存するマルチインスタンス学習スキーム(MIL)に基づいている。本稿では,WSI 分類にプロンプトを統合する MIL フレームワーク Prompt-MIL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:50:19 GMT)
Analysis of learning a flow-based generative model from limited sample complexity [30.8]
本研究では,2層オートエンコーダによりパラメータ化されたフローベース生成モデルの学習課題について,高次元ガウス混合系のサンプルとして検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:53:40 GMT)
Banach Space Optimality of Neural Architectures With Multivariate Nonlinearities [30.8]
我々は、バナッハ空間上の学習問題に対する解集合が、非線形性を持つニューラルアーキテクチャによって完全に特徴づけられることを示す代表者定理を証明した。我々の結果は、データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークによって学習された関数の規則性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:13:16 GMT)
TRAM: Bridging Trust Regions and Sharpness Aware Minimization [30.4]
本研究は,表現の伝達可能性について,領域外一般化の最適化対象として考察する。フラットな最小値とスムーズな情報表現を最適化する微調整アルゴリズムであるTRAMを提案する。 TRAMは、最小限の計算量で一般化可能なモデルを訓練する新しい標準を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:21:36 GMT)
Deceptive Planning for Resource Allocation [29.7]
我々は、敵の環境をナビゲートする自律エージェントのチームが、目標とする場所のセットにリソースを割り当てることで、タスクを達成することを目指している。環境の敵は、自律的なチームの振る舞いを観察し、その目的を推測し、チームに対して反応する。敵を欺くことができるように自律チームの密度を制御するための戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:18:40 GMT)
Automating Human Tutor-Style Programming Feedback: Leveraging GPT-4 Tutor Model for Hint Generation and GPT-3.5 Student Model for Hint Validation [29.2]
本稿では,人間の教師型プログラミングヒントの提供における生成型AIモデルの役割について検討する。最近の研究は、様々なフィードバック生成シナリオのための最先端モデルのベンチマークを行っている。我々はGPT4Hints-GPT3.5Valという新しい手法を開発し、生成AIモデルの限界を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:02:59 GMT)
PINNacle: A Comprehensive Benchmark of Physics-Informed Neural Networks for Solving PDEs [29.0]
このギャップを埋めるために設計されたベンチマークツールであるPINNacleを紹介する。 PINNacleは、さまざまなドメインから20以上の異なるPDEを含む、多様なデータセットを提供する。 PINNacleはユーザフレンドリーなツールボックスも提供しており、システム評価と比較のために約10の最先端のPINNメソッドが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:33:52 GMT)
A New Dialogue Response Generation Agent for Large Language Models by Asking Questions to Detect User's Intentions [28.4]
大規模言語モデル(LLM)は、そのオープンドメイン生成機能のために、様々なNLPタスクに適用されている。 textbfDetect ユーザの textbfImplicit intextbfTentions (textbfEDIT) に対して質問を行うことで, LLM を textbfEnhance 対話応答生成に活用するフレームワークを提案する。まず、EDITは、対話コンテキストに関連するオープンな質問を潜在的なユーザの意図として生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:45:54 GMT)
Evaluating Multi-Agent Coordination Abilities in Large Language Models [28.4]
大きな言語モデル(LLM)は、人間のような方法で言語を理解し、生成し、解釈する顕著な能力を持っている。各種調整シナリオにおける LLM を用いたエージェントの有効性の構築と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:18:15 GMT)
Robust Zero Level-Set Extraction from Unsigned Distance Fields Based on Double Covering [28.3]
非符号距離場(UDF)からゼロレベルセットを抽出する新しい手法を提案する。 DoubleCoverUDFは学習したUDFとユーザが指定したパラメータ $r$ を入力として取ります。計算されたアイソ曲面は、対象ゼロレベルセット$S$の$r$オフセット体積の境界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:17:30 GMT)
PIE: Simulating Disease Progression via Progressive Image Editing [27.7]
プログレッシブイメージ編集(PIE)は、疾患に関連する画像の特徴を制御できる。我々は、テキスト・ツー・イメージ生成モデルの最近の進歩を活用して、疾患の進行を正確にシミュレートし、各患者にパーソナライズする。 PIEは、現実世界の標準に適合した疾患進行画像を生成する最初の企業である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:45:21 GMT)
BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graph [27.3]
独立に訓練された単調FMをブリッジしてマルチモーダル動作を確立するための,パラメータ効率のよい新しい学習フレームワークであるBioBridgeを提案する。実験結果から,BioBridgeは最高基準のKG埋め込み法に勝ることを示した。また、BioBridgeは、未知のモダリティや関係を外挿することで、ドメイン外一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:30:42 GMT)
Diffusion Models as Masked Audio-Video Learners [27.2]
Masked Audio-Video Learningers (MAViL) は最先端のオーディオビデオ事前学習フレームワークとして登場した。本稿では,拡散モデルとMAViLの相乗効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:00:27 GMT)
Automatic and Human-AI Interactive Text Generation [27.1]
本チュートリアルは、最先端の自然言語生成研究の概要を提供する。テキストからテキストへの生成タスクは、セマンティック一貫性とターゲット言語スタイルの観点からより制約される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:26:15 GMT)
The Un-Kidnappable Robot: Acoustic Localization of Sneaking People [27.0]
室内で動く人々の360度RGBデータと組み合わせて、高品質な4チャンネルオーディオのロボットデータセットを収集する。音声のみを使用して、近くに動く人物と位置を予測できるモデルを訓練する。本手法をロボットに実装することにより,受動的音声センサのみを用いて,一人の人物が静かに動くことを追跡できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:59:55 GMT)
IceCloudNet: Cirrus and mixed-phase cloud prediction from SEVIRI input learned from sparse supervision [27.0]
氷粒子は気候システムにおいて重要な役割を担っているが、気候モデルや将来の気候予測において大きな不確実性の原因となっている。本研究では,静止衛星観測装置における状態依存型氷物理特性の新たな観測制約と,アクティブ衛星検索の品質について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:24:25 GMT)
Demystifying Oversmoothing in Attention-Based Graph Neural Networks [26.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるオーバースムーシング(Oversmoothing in Graph Neural Networks)とは、ネットワーク深度の増加がノードの均質表現につながる現象である。これまでの研究により、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は指数関数的に表現力を失うことが判明した。グラフアテンション機構が過剰なスムースを緩和できるかどうかはまだ議論の余地がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:04:27 GMT)
MiniGPT-5: Interleaved Vision-and-Language Generation via Generative Vokens [25.6]
我々は「生成ヴォケン」という概念を取り入れた革新的視覚・言語生成手法を導入する。提案手法の特徴は,記述自由なマルチモーダル生成に着目した2段階の訓練戦略である。我々のモデルであるMiniGPT-5は、MDDialogデータセットのベースラインダイバータモデルよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:33:29 GMT)
Chatting Makes Perfect: Chat-based Image Retrieval [25.5]
ChatIRはチャットベースの画像検索システムで、ユーザーと会話して情報を抽出する。大規模言語モデルは、初期画像記述に対するフォローアップ質問を生成するために使用される。本システムでは、5回の対話で78%以上の成功率で50K画像のプールから目標画像を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:40:02 GMT)
GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction [25.0]
GLLIE(Guideline-following Large Language Model for IE)を提案する。 GoLLIEは、目に見えないガイドラインを一般化し、フォローすることができ、ゼロショット情報抽出の以前の試みよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:43:13 GMT)
Universal Detection of Backdoor Attacks via Density-based Clustering and Centroids Analysis [25.0]
クラスタリングとセントロイド分析(CCA-UD)に基づくバックドア攻撃に対するユニバーサルディフェンスを提案する。防御の目的は、ディープラーニングモデルがトレーニングデータセットを検査することでバックドア攻撃の対象になるかどうかを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:26:33 GMT)
Provable benefits of annealing for estimating normalizing constants: Importance Sampling, Noise-Contrastive Estimation, and beyond [24.9]
幾何経路を用いることで、指数関数から目標と提案の間の距離の関数への推定誤差が減少することを示す。最適経路を効率的に近似する2段階推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:16:55 GMT)
One-Time Universal Hashing Quantum Digital Signatures without Perfect Keys [24.2]
情報漏洩が制限された不完全な量子鍵は,セキュリティを損なうことなく,デジタル署名や認証に利用できることを示す。本研究は,データ後処理の遅延を著しく低減し,任意の量子鍵生成プロトコルと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:47:26 GMT)
Modality Unifying Network for Visible-Infrared Person Re-Identification [24.2]
Visible-infrared person re-identification (VI-ReID) は、異種間の大きな相違とクラス内変異のために難しい課題である。既存の手法は主に、異なるモダリティを同じ特徴空間に埋め込むことで、モダリティ共有表現を学習することに焦点を当てている。そこで我々は,VI-ReID の頑健な補助モダリティを探索するために,新しいモダリティ統一ネットワーク (MUN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:30:08 GMT)
Class-Incremental Learning Using Generative Experience Replay Based on Time-aware Regularization [24.1]
生成体験リプレイは、忘れずに蓄積的に新しいタスクを学ぶという課題に対処する。生成的再生に用いる3つの学習目標語を微調整するための時間認識正規化手法を提案する。実験結果から,本手法は脳に触発された連続学習者の限界を,そのような厳密な条件下で押し上げることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:07:45 GMT)
Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training [23.6]
Colossal-AIは、大規模モデルで最大2.76回のトレーニングスピードアップを達成することができる。システムは、データ、パイプライン、テンソル、シーケンス並列化などの並列トレーニングメソッドをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:09:09 GMT)
Towards Understanding the Effect of Pretraining Label Granularity [23.6]
我々は,事前学習ラベル空間が目標問題よりもきめ細かな「細粒度から粗い」伝達学習環境に焦点をあてる。 ImageNet21kの葉ラベルの事前学習は、他の粗粒度レベルの事前学習よりも、ImageNet1kの転送結果が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:32:26 GMT)
A Kernel Perspective on Behavioural Metrics for Markov Decision Processes [23.5]
本稿では,マルコフ決定過程の行動指標について,正定値カーネルを用いて新たな視点を示す。我々は最近導入されたMICo距離と確実に等価な新しい計量を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:44:57 GMT)
Learning Robust Statistics for Simulation-based Inference under Model Misspecification [23.3]
本稿では,シミュレーションに基づく推論手法の異なるクラスにまたがって機能するモデル不特定性を扱うための,最初の一般的なアプローチを提案する。提案手法は,モデルが適切に特定された場合の精度を保ちながら,不特定シナリオにおいて頑健な推論をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:01:42 GMT)
Enhancing Adversarial Robustness via Score-Based Optimization [22.9]
敵対的攻撃は、わずかな摂動を導入することによって、ディープニューラルネットワーク分類器を誤認する可能性がある。 ScoreOptと呼ばれる新しい対向防御方式を導入し、テスト時に対向サンプルを最適化する。実験の結果,本手法は性能とロバスト性の両方において,既存の敵防御よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:54:21 GMT)
WLST: Weak Labels Guided Self-training for Weakly-supervised Domain Adaptation on 3D Object Detection [22.8]
弱い教師付きドメイン適応(WDA)は、ターゲットドメインに対するラベル付けの労力をほとんど必要としない、過度に探索されているが実用的なタスクである。本稿では,WDAのための3次元オブジェクト検出のための汎用弱ラベルガイド型自己学習フレームワークWLSTを提案する。我々の手法は、より堅牢で一貫性のある擬似ラベルを生成することができ、ターゲットドメインのトレーニングプロセスに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:17:07 GMT)
Energetics of the dissipative quantum oscillator [22.8]
我々は、調和トラップに置かれた量子ブラウン粒子のエネルギーのいくつかの側面について論じる。揺らぎ散逸定理に基づき、熱平均エネルギーの2つの異なる概念を解析する。解析を三次元散逸型磁気オシレータの場合に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:18:56 GMT)
Modular Speech-to-Text Translation for Zero-Shot Cross-Modal Transfer [22.7]
本研究は,多言語学習により,このようなアプローチをさらに改善できることを示す。複数の言語に対するXLSRに基づく教師ありアプローチよりも優れているにもかかわらず、ゼロショット・クロスモーダル音声翻訳の大幅な改善が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:44:37 GMT)
EfficientDM: Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning of Low-Bit Diffusion Models [22.7]
ポストトレーニング量子化(PTQ)と量子化学習(QAT)は、拡散モデルを圧縮・加速する2つの主要なアプローチである。我々は、PTQのような効率でQATレベルの性能を実現するために、EfficientDMと呼ばれる低ビット拡散モデルのためのデータフリーかつパラメータ効率の微調整フレームワークを導入する。提案手法は, PTQに基づく拡散モデルにおいて, 同様の時間とデータ効率を保ちながら, 性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:51:53 GMT)
Improving Facade Parsing with Vision Transformers and Line Integration [22.7]
ファサード解析は、建築、都市計画、エネルギー効率といった分野における広範囲の応用において重要なコンピュータビジョンタスクである。最近のディープラーニングベースの手法の成功により、特定のオープンソースデータセットに対する印象的な結果が得られたが、現実のアプリケーションに対するその生存性は、まだ不明である。本稿では,実世界のファサード解析タスクを綿密に扱えるように設計されたデータセットであるComprehensive Facade Parsing (CFP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:13:35 GMT)
On Convergence of Federated Averaging Langevin Dynamics [22.0]
本稿では,分散クライアントを用いた不確実性定量化と平均予測のための平均ランゲヴィンアルゴリズム(FA-LD)を提案する。非可解データを用いた強対数分布に対するFA-LDの理論的保証を開発する。部分的なデバイス更新のみが可能な,さまざまな平均化スキームに基づく収束結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:11:54 GMT)
Can pre-trained models assist in dataset distillation? [21.6]
事前訓練されたモデル(PTM)は知識リポジトリとして機能し、元のデータセットからの広範な情報を含んでいる。 PTMは、知識を合成データセットに効果的に転送し、DDを正確に導くことができますか? 我々は,初期化パラメータ,モデルアーキテクチャ,エポックトレーニング,ドメイン知識など,PTMのさまざまな選択肢を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:51:21 GMT)
Modularizing while Training: A New Paradigm for Modularizing DNN Models [20.9]
モデルトレーニングプロセス,すなわちモジュール化時トレーニング(MwT)にモジュール化を取り入れた新しいアプローチを提案する。 MwTによる精度損失は1.13ポイントであり、ベースラインよりも1.76ポイント少ない。トレーニングとモジュール化に必要な総時間費用は,ベースラインの半分の108分に過ぎません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:44:36 GMT)
StegGuard: Fingerprinting Self-supervised Pre-trained Encoders via Secrets Embeder and Extractor [20.9]
我々は、ステガノグラフィーを用いて、被疑者の事前訓練エンコーダの所有権を検証するための新しい指紋認証機構であるStegGuardを提案する。 StegGuardの批判的な視点は、事前訓練されたエンコーダによって実行されるイメージから埋め込みへの変換のユニークな特性が同等に露呈できるということである。 StegGuardは、さまざまな独立したエンコーダを確実に識別することができ、関連する攻撃を盗むモデルに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:30:42 GMT)
SR-HetGNN:Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network [20.8]
セッションベースレコメンデーションシステムは、前のセッションシーケンスに基づいて、ユーザの次のクリックを予測することを目的としている。セッション埋め込みを学習するために異種グラフニューラルネットワーク(HetGNN)を用いたセッション推薦手法SR-HetGNN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） (Thu, 5 Oct 2023 08:28:44 GMT)
Annotation Imputation to Individualize Predictions: Initial Studies on Distribution Dynamics and Model Predictions [20.7]
提案手法は,すべての例に対して全アノテータの意見を生成するための命令法である。次に、インプットされたデータセットのデータを使用してモデルをトレーニングし、プロンプトし、レスポンスと個々のアノテーションの分布を予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:10:25 GMT)
DISCO-10M: A Large-Scale Music Dataset [20.7]
本研究では,新しい音楽データセットdisCO-10Mを提案する。これまでに利用可能な最大の音楽データセットを桁違いに上回っている。我々は,音楽のための新しい機械学習モデルの開発を促進するために,新しい研究の民主化と促進を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:45:00 GMT)
FLAIM: AIM-based Synthetic Data Generation in the Federated Setting [20.7]
DistAIMとFLAIMは、プライベートデータの統計特性を反映した合成データを作成するために提案されている。我々はAIMの配布が簡単であることを示し、セキュアなマルチパーティ計算に基づく最近のアプローチを拡張した。以上の結果から, ナイーティブ・フェデレーション・AIMは, 不均一性の存在下, 実用性を著しく低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:34:47 GMT)
Hybrid Inception Architecture with Residual Connection: Fine-tuned Inception-ResNet Deep Learning Model for Lung Inflammation Diagnosis from Chest Radiographs [20.3]
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） (Thu, 5 Oct 2023 01:03:31 GMT)
BiViT: Extremely Compressed Binary Vision Transformer [20.0]
両眼視変換器(BiViT)の地平線を推し進めるための2つの基本的な課題について提案する。本稿では,データ分布に動的に適応し,バイナライゼーションによる誤差を低減するソフトマックス対応バイナリ化を提案する。提案手法は,TinyImageNetデータセット上で,最先端技術に対して19.8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:59:22 GMT)
PrototypeFormer: Learning to Explore Prototype Relationships for Few-shot Image Classification [19.9]
本稿では,従来の画像分類手法であるPrototypeFormerを提案する。本稿では,プロトタイプ抽出モジュールの構築にトランスフォーマーアーキテクチャを用い,より識別性の高いクラス表現の抽出を目的とした。その単純さにもかかわらず、ベルや笛を使わずに驚くほどうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:56:34 GMT)
ECG-SL: Electrocardiogram(ECG) Segment Learning, a deep learning method for ECG signal [19.9]
本稿では,ECG信号の周期的性質をモデル化する新しいECG-Segment Based Learning (ECG-SL) フレームワークを提案する。この構造的特徴に基づき, 時間的モデルを用いて, 各種臨床業務の時間的情報学習を行う。提案手法はベースラインモデルより優れ,3つの臨床応用におけるタスク固有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） (Thu, 5 Oct 2023 17:00:23 GMT)
MedSynV1: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images [19.7]
本稿では,テキスト情報によって誘導される高品質な3次元肺CT画像を作成するための革新的な手法を提案する。現在の最先端のアプローチは、低解像度の出力に限られており、放射線学レポートの豊富な情報を不活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:16:22 GMT)
Tik-to-Tok: Translating Language Models One Token at a Time: An Embedding Initialization Strategy for Efficient Language Adaptation [19.6]
低級および中級の言語を対象としたモノリンガル言語モデルのトレーニングは、限定的かつしばしば不十分な事前学習データによって難しい。ソース言語とターゲット言語の両方を含む単語翻訳辞書を一般化することにより、ターゲットトークン化者からのトークンをソース言語トークン化者からの意味的に類似したトークンにマッピングする。我々は、高リソースモデルから中・低リソース言語、すなわちオランダ語とフリシアン語への変換実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:45:29 GMT)
Adaptive Dynamic Programming for Energy-Efficient Base Station Cell Switching [19.5]
無線ネットワークの省エネは、次世代のセルネットワークの進化に対する需要が増大しているため、重要になっている。本稿では,ネットワーク電力消費量を減らすために,オンライン最適化と併用して,基地局のセルをオン/オフする近似動的プログラミング(ADP)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:50:12 GMT)
Learning A Disentangling Representation For PU Learning [18.9]
本稿では、ラベルのないデータを2つのクラスタに投影するロス関数を用いて、ニューラルネットワークに基づくデータ表現を学習することを提案する。提案手法の性能向上を実証する PU データのシミュレーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:33:32 GMT)
Variational Barycentric Coordinates [18.8]
一般化された偏心座標の最適化のための変分手法を提案する。我々は,ポリトープ内部の任意の座標を,ニューラルネットワークを用いてバリ中心座標にマッピングする連続関数を直接パラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:45:06 GMT)
Information Geometry for the Working Information Theorist [18.4]
情報幾何学は、レーダーセンシング、アレイ信号処理、量子物理学、ディープラーニング、最適輸送など、様々な分野に適用できる分野間分野である。本稿では,このエキサイティングな研究領域に精通していない情報理論家にとって重要な情報幾何学の概観を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:36:10 GMT)
Wasserstein Distortion: Unifying Fidelity and Realism [18.3]
ワッサーシュタイン歪みは、一方のピクセルレベルの忠実度と他方のリアリズムを同時に一般化する。ワッサーシュタインの歪みが数学的に純粋忠実性制約やパラメータ選択の下での純粋現実性制約にどのように還元されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:03:25 GMT)
LumiNet: The Bright Side of Perceptual Knowledge Distillation [18.1]
本稿では,ロジットに基づく蒸留の高度化を目的とした知識伝達アルゴリズムLumiNetを提案する。 LumiNetはクラス間のよりきめ細かい関係を再構築し、学生モデルがより豊富な知識を学習できるようにする。ベンチマークデータセットの厳密なテストは、LumiNetの有効性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:43:28 GMT)
A Latent Variable Approach for Non-Hierarchical Multi-Fidelity Adaptive Sampling [18.0]
資源を忠実度モデル間で動的に割り当てるアダプティブサンプリング手法は、設計空間の探索と活用において高い効率を達成することができる。本稿では,異なる忠実度モデルに対する潜伏埋め込みとそれに関連する事前解析に基づいて,それらの相関関係を適応サンプリングに明示的に活用するフレームワークを提案する。提案手法は,MFグローバルフィッティング(GF)とベイズ最適化(BO)の両問題において,収束率とロバスト性においてベンチマーク法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:56:09 GMT)
Secure and Effective Data Appraisal for Machine Learning [17.8]
本稿では,データ選択を実践する革新的な手法を提案する。提案手法はトランスフォーマーモデルとNLP/CVベンチマークを用いて評価する。対象モデルの直接的MPCに基づく評価と比較して,本手法は,選択したデータを用いたトレーニングにおいて,数千時間から数十時間までの要時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:00:16 GMT)
LESSON: Learning to Integrate Exploration Strategies for Reinforcement Learning via an Option Framework [17.8]
提案するフレームワークは,多様な探索戦略を統合することで,エージェントが時間とともに最も効果的な探索戦略を適応的に選択できるようにする。提案手法の有効性は,MiniGridおよびAtari環境における様々な実験により実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:49:52 GMT)
OMG-ATTACK: Self-Supervised On-Manifold Generation of Transferable Evasion Attacks [17.6]
Evasion Attacks (EA) は、入力データを歪ませることで、トレーニングされたニューラルネットワークの堅牢性をテストするために使用される。本稿では, 自己教師型, 計算的経済的な手法を用いて, 対逆例を生成する手法を提案する。我々の実験は、この手法が様々なモデル、目に見えないデータカテゴリ、さらには防御されたモデルで有効であることを一貫して実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:34:47 GMT)
Benchmarking a foundation LLM on its ability to re-label structure names in accordance with the AAPM TG-263 report [17.3]
この研究は、大きな言語モデル(LLM)を使って構造名を再ラベルする概念を導入している。前立腺、頭頸部、胸郭の正常組織は96.4%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:10:35 GMT)
Deep Ridgelet Transform: Voice with Koopman Operator Proves Universality of Formal Deep Networks [17.1]
データ空間上のグループアクションを持つDNN内部の隠蔽層を特定し、クープマン演算子に対する二重音声変換としてDNNを定式化する。群論の議論、特にシュルの補題を用いて、これらのDNNの普遍性の簡単な証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:29:46 GMT)
Resilient Legged Local Navigation: Learning to Traverse with Compromised Perception End-to-End [16.7]
我々は認識障害を目に見えない障害と落とし穴としてモデル化する。我々は、強化学習に基づくローカルナビゲーションポリシーを訓練し、足のついたロボットを案内する。シミュレーションおよび実四足歩行ロボットANYmalをリアルタイムに動作させることにより,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:01:31 GMT)
Private GANs, Revisited [16.6]
差分的私的GANの訓練における標準的アプローチは,訓練修正後の有意に改善した結果が得られることを示す。単純な修正 -- ジェネレータステップ間での差別化のステップをより多く取る -- が、ジェネレータと差別化のパリティを回復し、結果を改善することを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:47:52 GMT)
Harvard Eye Fairness: A Large-Scale 3D Imaging Dataset for Equitable Eye Diseases Screening and Fair Identity Scaling [16.5]
医学におけるフェアネスが、フェアネス学習の応用にとって最も重要な分野であることは間違いない。フェアネス学習のための3Dイメージングデータを備えた大規模公開医療データセットは提供されていない。我々のデータセットには、年齢、性別、人種、民族、好みの言語、婚姻状況の6つの属性を持つ2Dファウンス写真と3D光学トモグラフィースキャンの両方が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:02:36 GMT)
Burning the Adversarial Bridges: Robust Windows Malware Detection Against Binary-level Mutations [16.3]
そこで本研究では,バイナリレベルのブラックボックス攻撃マルウェアの実例の根本原因分析を行った。我々は、ソフトウェア内の揮発性情報チャネルを強調し、攻撃面を排除するために3つのソフトウェア前処理手順を導入する。新たなセクションインジェクション攻撃に対抗するために,グラフに基づくセクション依存情報抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:28:02 GMT)
One-Versus-Others Attention: Scalable Multimodal Integration [16.3]
我々は新しいドメインニュートラルなアテンション機構であるOne-Versus-Others(OvO)アテンションを提案する。本手法は,計算コストを削減しつつ,一般的な融合技術と比較して性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:40:54 GMT)
OpenPatch: a 3D patchwork for Out-Of-Distribution detectionpdf icon [16.3]
そこで本研究では,実世界のクラウドサンプルに対して,参照既知のデータが合成された場合のセマンティックノベルティ検出の課題について述べる。 OpenPatchは、トレーニング済みの大きなモデルの上に構築され、その中間機能から、既知の各クラスを記述するパッチ表現のセットを単純に抽出する。 OpenPatchは、全例と数例の既知のサンプルシナリオの両方で優れていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:49:51 GMT)
Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research [16.2]
非決定性のいくつかの源は測定ノイズとみなすことができる。研究結果の無視を強制するためにノイズを取り除く傾向は、実装レベルでは非決定論的である。本稿では,データ特性との相互作用を含む分散の源泉を,機械学習評価の重要度と信頼性の分析に組み入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:19:32 GMT)
Artificial Intelligence Index Report 2023 [16.2]
今年のレポートでは、以前のどのエディションよりも多くのオリジナルデータが紹介されている。 AI Index Reportは、人工知能に関連するデータを追跡、照合、蒸留、可視化する。このレポートは、AIに関するデータと洞察の最も信頼性が高く権威のある情報源になることを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:37:58 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） (Thu, 5 Oct 2023 02:49:36 GMT)
Robustness-Guided Image Synthesis for Data-Free Quantization [15.9]
合成画像のセマンティクスを強化し,画像の多様性を向上させるために,ロバストネス誘導画像合成(RIS)を提案する。 RISは、合成画像のセマンティクスを強化し、画像の多様性を改善するための、シンプルだが効果的な方法である。我々は、データフリーな量子化の様々な設定に対して最先端の性能を実現し、他のデータフリーな圧縮タスクにも拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:39:14 GMT)
Observatory: Characterizing Embeddings of Relational Tables [15.8]
研究者や実践者は、多くの新しいアプリケーションコンテキストにおいて、言語とテーブルの埋め込みモデルを活用することに熱心です。下流利用における非効率性と失敗を最小限に抑えるために、これらのモデルの包括的な理解を得る必要がある。本研究では,関係表の埋め込み表現を体系的に解析する公式なフレームワークであるObservatoryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:58:45 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） (Thu, 5 Oct 2023 17:58:37 GMT)
Plug-and-Play Posterior Sampling under Mismatched Measurement and Prior Models [15.7]
後方サンプリングは、逆問題を解決するための強力なベイズ的アプローチであることが示されている。近年,モンテカルロサンプリングの有望な手法として,プラグ・アンド・プレイアンプレイのランゲヴィンアルゴリズムが登場している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:57:53 GMT)
Multimarginal generative modeling with stochastic interpolants [15.5]
確率密度のセットをK$とすると、密度を余剰値として回復する共同分布を学習するマルチマージ生成モデル問題を考える。我々は補間フレームワークの一般化の中で,この課題に対するアプローチを定式化する。我々の生成モデルは、単純なアルゴリズム目的の最小化要因として特徴づけられる速度とスコアフィールドによって定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:12:38 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） (Thu, 5 Oct 2023 14:53:57 GMT)
Fictitious Cross-Play: Learning Global Nash Equilibrium in Mixed Cooperative-Competitive Games [15.0]
セルフプレイ(SP)は、競争ゲームを解くための一般的な強化学習フレームワークである。本研究では,両フレームワークの利点を継承する新しいアルゴリズムであるFctitious Cross-Play (FXP) を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:19:33 GMT)
The Cadenza ICASSP 2024 Grand Challenge [14.9]
ICASSP SP CadenzaはICASSP SP Cadenza Challenge: Music Demixing/Remixing for Hearing Aidsを主催している。この課題は、補聴器のマイクで音楽をボーカル、ベース、ドラム、その他のコンポーネントに分解することで解決できる。提案した項目は、侵入的客観的指標である聴覚支援オーディオ品質指標(HAAQI)を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:46:32 GMT)
BTDNet: a Multi-Modal Approach for Brain Tumor Radiogenomic Classification [14.5]
本稿ではMGMTプロモーターメチル化状態を予測するための新しいマルチモーダルアプローチBTDNetを提案する。提案手法は, RSNA-ASNR-MICCAI BraTS 2021 Challengeにおける最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:56:06 GMT)
Joint Group Invariant Functions on Data-Parameter Domain Induce Universal Neural Networks [14.5]
データドメイン上のグループアクションからパラメータドメイン上の2つのグループアクションを見つけるための体系的なルールを提案する。結合不変関数から誘導される一般化ニューラルネットワークを導入する。この研究は、幾何学的深層学習と抽象調和解析を結びつける近似理論の群論的な側面に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:30:37 GMT)
An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization [14.3]
アルゴリズムの主要な構成要素は、目的関数の値に基づくランダム性である。アルゴリズムの収束を代数学で証明し、パラメータ空間でチューニングする。アルゴリズムの効率性とロバスト性を示す数値的な例をいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:04:51 GMT)
Spatial-temporal associations representation and application for process monitoring using graph convolution neural network [14.3]
この研究は『安全と環境保護』誌に掲載されている。本稿のテーマは,同じ産業プロセスにおける多数の変数の時空間的関連性に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:32:15 GMT)
Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach [13.9]
本稿では,Deep RLSとDeep EASIというタスクベースのディープラーニングフレームワークを紹介する。これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムの繰り返しをディープニューラルネットワークの層に変換し、効率的なソース信号推定を可能にする。性能をさらに向上するために、我々は、スタインの非バイアスリスク推定器(SURE)に基づく代理損失関数を用いた、これらの深層無ロールネットワークのトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:34:42 GMT)
Quantitative CLTs in Deep Neural Networks [13.8]
ランダムなガウス重みとバイアスを持つ完全連結ニューラルネットワークの分布について検討する。我々は、大まかではあるが有限の$n$および任意の固定されたネットワーク深さで有効な正規近似の量的境界を得る。我々の境界は、それまでの文献で利用できたものよりも、ネットワーク幅に依存しているという点で厳格に強い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:43:42 GMT)
Open-Fusion: Real-time Open-Vocabulary 3D Mapping and Queryable Scene Representation [13.8]
Open-Fusionはリアルタイムオープンな3Dマッピングとクエリ可能なシーン表現のための画期的なアプローチである。オープンセットのセマンティック理解のために、事前訓練された視覚言語基盤モデル(VLFM)の力を利用する。追加の3Dトレーニングを必要とせずに、オープン語彙に優れたアノテーションのない3Dセグメンテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:57:36 GMT)
Interpolating between Clustering and Dimensionality Reduction with Gromov-Wasserstein [13.7]
入力と埋め込みサンプルの対応性は、半緩和されたGromov-Wasserstein最適輸送問題によって計算される。埋め込みの次元が制約されない場合、OTプランが競合するハードクラスタリングを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:04:53 GMT)
RedMotion: Motion Prediction via Redundancy Reduction [13.5]
動作予測のための変換モデルであるRedMotionを導入する。第1の冗長性低減は、内部トランスデコーダによって誘導され、可変サイズの道路環境トークンセットを縮小する。第2の冗長性低減は, 自己指導型学習目標であり, 道路環境の拡張ビューから生成された埋め込みに冗長性低減原理を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:13:17 GMT)
Accelerated Neural Network Training with Rooted Logistic Objectives [13.4]
我々は、少なくともロジスティック損失と同じくらい厳密なエムの厳密凸関数列を導出する。その結果,根付き損失関数による学習はより早く収束し,性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:49:48 GMT)
Domain Generalization for Medical Image Analysis: A Survey [13.3]
本稿では,MedIAに適した領域一般化研究について概説する。ドメイン一般化手法を,データレベル,特徴レベル,モデルレベル,分析レベルに分類する。データ取得からモデル予測,解析に至るまで,これらの手法がMedIAワークフローの様々な段階においてどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:31:58 GMT)
Realistic Speech-to-Face Generation with Speech-Conditioned Latent Diffusion Model with Face Prior [13.2]
本稿では,SCLDMと呼ばれる音声合成遅延拡散モデルを利用した音声合成フレームワークを提案する。これは、音声対面生成のための拡散モデルの例外的モデリング機能を利用する最初の試みである。提案手法は,最先端の手法よりも話者のアイデンティティを保ちながら,よりリアルな顔画像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） (Thu, 5 Oct 2023 07:44:49 GMT)
SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with 4D Imaging Radar [12.8]
本稿では,単一4次元イメージングレーダを用いた新しい3次元物体検出手法である空間多重表現融合(SMURF)を提案する。 SMURFは、狭角分解能とレーダ信号のマルチパス伝搬による測定精度の低下を緩和する。 The experimental evaluations on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet datasets showed the effective and generalization ability of SMURF。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:43:33 GMT)
How the level sampling process impacts zero-shot generalisation in deep reinforcement learning [12.8]
深い強化学習を通じて訓練された自律エージェントが広く採用されるのを防ぐ重要な制限は、新しい環境に一般化する能力の制限である。本研究では,RLエージェントのゼロショット一般化能力に,個別環境インスタンスの非一様サンプリング戦略がどう影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:08:12 GMT)
Instance Needs More Care: Rewriting Prompts for Instances Yields Better Zero-Shot Performance [12.7]
PRoMPTdは、個々のテストインプットのタスクプロンプトを、より具体的で曖昧で完全なものに書き換えるアプローチである。複雑なMATHデータセットでは10%,HumanEvalではコード生成タスクでは5%,絶対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:46:24 GMT)
Detecting Electricity Service Equity Issues with Transfer Counterfactual Learning on Large-Scale Outage Datasets [12.5]
本稿では,エネルギー正義を主眼とした反事実因果解析のための新しい手法を提案する。サブグループ分析を用いて、多様な要因を管理し、転送学習の考え方を活用し、各サブグループのデータ不足を軽減する。以上の結果から,低所得地域と高齢者人口地域は,気象条件によらず,停電が長くなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:22:16 GMT)
The North System for Formosa Speech Recognition Challenge 2023 [12.1]
台湾人ハッカ(シクシアン)の自動単語・音節認識の実現を目的とした北部制度このレポートでは、トレーニングデータの取得、構成、利用、モデルのアーキテクチャ、ハードウェア仕様と運用統計の3つの重要なコンポーネントについて概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:29:18 GMT)
Ammonia-Net: A Multi-task Joint Learning Model for Multi-class Segmentation and Classification in Tooth-marked Tongue Diagnosis [12.1]
伝統的な中国医学では、舌の歯の跡が気(黄)欠乏症を評価する重要な指標となっている。これらの問題に対処するため,Ammonia-Net というマルチタスク共同学習モデルを提案する。アンモニアネットは舌画像のセマンティックセグメンテーションを行い、舌と歯跡を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:28:32 GMT)
Designing Digital Voting Systems for Citizens: Achieving Fairness and Legitimacy in Digital Participatory Budgeting [11.6]
PB(Digital Participatory Budgeting)は、都市における資源配分のための重要な民主的手段となっている。しかし、公平性と正当性を達成するための課題は続いている。本研究では,デジタルPBにおける投票・集計手法のトレードオフについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:25:48 GMT)
Probabilistic Generative Modeling for Procedural Roundabout Generation for Developing Countries [11.6]
現在のルールベースの道路設計ジェネレータは、設計の堅牢性にとって重要な特徴である多様性を欠いている。本研究は,マルコフ決定プロセスにより,入射道路と円形道路の合流点を連結する問題を定式化し,GFlowNetsをジャンクション・アート道路ジェネレータとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:07:25 GMT)
Animatable Virtual Humans: Learning pose-dependent human representations in UV space for interactive performance synthesis [11.6]
高精度な動的メッシュシーケンスから、ポーズ依存の外観と幾何学を学習する。 SMPLモデルの一貫したUV空間において、ポーズ依存の外観と幾何学の両方を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:49:44 GMT)
Exploring Social Choice Mechanisms for Recommendation Fairness in SCRUF [11.4]
フェアネス問題の社会的選択の定式化は、フェアネスを意識したリコメンデーションに代わる、柔軟で多面的な代替手段を提供する。選択と割り当ての異なるクラスが、異なるが一貫した公平さ/正確さのトレードオフをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:07:59 GMT)
Multimodal Fusion of EMG and Vision for Human Grasp Intent Inference in Prosthetic Hand Control [11.4]
エレクトロミオグラフィー(EMG)のような生理的信号に基づく現在の制御手法は、推論結果の低さをもたらす傾向にある。視覚センサーは、環境状態に関する情報の主要な源であり、実現可能で意図されたジェスチャーを推測する上で重要な役割を果たす。ニューラルネットモデルにより処理された前腕の視線映像,視線,筋電図を用いた意図推定のためのベイズ的エビデンス融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:26:48 GMT)
EAG-RS: A Novel Explainability-guided ROI-Selection Framework for ASD Diagnosis via Inter-regional Relation Learning [11.3]
本稿では,脳領域間の非線形高次機能的関連を識別する新しい利害選択領域(EAG-RS)を提案する。このフレームワークは, (i) ランダムなシードベースネットワークマスキングによる非線形関係を推定するための地域間関係学習, (ii) 機能的接続間の高次関係を探索するための接続関連度スコア推定, (iii) 非線形高次FCベースの診断非形式ROI選択とASDの識別のための学習の3段階を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:14:54 GMT)
Towards Robust 3D Object Detection In Rainy Conditions [10.9]
道路噴霧に対するLiDARを用いた3次元物体検出装置のロバスト性向上のための枠組みを提案する。当社のアプローチでは,LiDAR点雲からの噴霧を除去するために,最先端の悪天候検知ネットワークを用いている。悪天候のフィルタリングに加えて、レーダターゲットを用いて偽陽性検出をさらにフィルタリングする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:37:23 GMT)
Sampling via Gradient Flows in the Space of Probability Measures [10.9]
近年の研究では,確率測度空間における勾配流を考慮したアルゴリズムが,アルゴリズム開発のための新たな道を開くことが示されている。本稿では,これらの勾配流の設計成分を精査することにより,このサンプリング手法に3つの貢献を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:20:35 GMT)
Gradient Flows for Sampling: Mean-Field Models, Gaussian Approximations and Affine Invariance [10.9]
確率密度空間とガウス空間の両方における勾配流について検討する。ガウス空間のフローは、フローのガウス近似として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:12:31 GMT)
Bridging Emotion Role Labeling and Appraisal-based Emotion Analysis [10.7]
テキストにおける感情分析という用語は、様々な自然言語処理タスクを仮定する。感情と出来事は2つの方法で関連していると我々は主張する。私たちはSEATプロジェクトとCEATプロジェクトの両方の方向性に貢献しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:42:50 GMT)
Can Large Language Models be Good Path Planners? A Benchmark and Investigation on Spatial-temporal Reasoning [10.6]
大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで顕著な成功を収めた。我々は、$textbfP$ath $textbfP$lanning from $textbfN$atural $textbfL$anguageという新しいベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:42:16 GMT)
NAISR: A 3D Neural Additive Model for Interpretable Shape Representation [10.6]
科学的な形状発見のための解釈可能な形状表現のための3次元ニューラル付加モデル(テキストNAISR$)を提案する。本手法は, 形状人口の傾向を把握し, 形状移動による患者固有の予測を可能にする。我々の実験は、textitStarman$が解釈可能性を維持しながら優れた形状復元性能を発揮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:25:26 GMT)
LaTeX: Language Pattern-aware Triggering Event Detection for Adverse Experience during Pandemics [10.3]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、米国の様々な民族集団における社会経済的格差を強調させた。本稿では,不足と課題の両面においてソーシャルメディアが果たす役割について考察する。 4種類の有害体験に関連する言語パターンを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:09:31 GMT)
Modeling Human Sentence Processing with Left-Corner Recurrent Neural Network Grammars [10.2]
計算言語学では、階層構造が言語モデル(LM)をより人間らしくすることが示された。本稿では,階層構造がLMをより人間らしくするかどうかを考察し,その場合,どの解析戦略が最も認知的に妥当かを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:33:42 GMT)
Towards Optimal Neural Networks: the Role of Sample Splitting in Hyperparameter Selection [10.1]
我々はニューラルネットワークの有効性を理解するための新しい理論を構築した。具体的には、ニューラルネットワークモデルの構築において、共通の実践の基礎となる理論的根拠について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:00:30 GMT)
Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation Handling in Open Worlds [10.1]
本稿では,オープンワールドなタスク計画と状況処理のための新しいフレームワークであるCOWPを紹介する。 COWPは、タスク指向のコモンセンス知識によって、動作の前提条件や効果を含む、ロボットの行動知識を動的に増強する。実験結果から,本手法は,サービスタスクの成功率における文献の競争基準よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:05:51 GMT)
Sparse Deep Learning for Time Series Data: Theory and Applications [9.9]
疎いディープラーニングは、ディープニューラルネットワークのパフォーマンスを改善するための一般的なテクニックとなっている。本稿では,データを用いた疎い深層学習の理論について検討する。提案手法は時系列データの自己回帰順序を連続的に同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:26:13 GMT)
BGGAN: Generative AI Enables Representing Brain Structure-Function Connections for Alzheimer's Disease [9.8]
脳の構造と機能の関係は、アルツハイマー病(AD)を含む脳疾患の病因を明らかにするために重要である本研究では,脳構造-機能結合を表すために,双方向グラフ生成対向ネットワーク(BGGAN)を提案する。 ADNIデータセットを用いた実験結果から、生成された構造接続と生成された関数接続の両方がADの識別精度を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:46:01 GMT)
Self-supervised Deep Unrolled Reconstruction Using Regularization by Denoising [9.5]
本稿では,MR画像再構成のための自己教師あり学習を可能にする新しい再構成手法であるDURED-Netを提案する。 MR再生におけるノイズ2ノイズの再構成性能を画像物理を利用した明示的な事前付加により向上することを目的としている。提案手法は, 再現性を高めるために, トレーニングデータ量の削減を必要とすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:15:00 GMT)
Practical Homomorphic Aggregation for Byzantine ML [9.5]
完全同型かつビザンチン頑健な分散学習アルゴリズムであるSABLEを提案する。 SABLEでは、平文上のロバストなアグリゲーションの実装を可能にする新しいエンコーディング手法を基本的に頼りにしています。 SABLEは、非プライベートな実行時間とマッチングしながら、実用的な実行時間を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:18:13 GMT)
Design Principles for Lifelong Learning AI Accelerators [9.3]
生涯学習は生物学習システムの目印であり、人工知能(AI)の中心的課題である本稿では,非テザリング環境での展開を目的とした,生涯学習型AIアクセラレータの設計について検討する。我々は、生涯学習アクセラレーターにとって望ましい重要な能力を特定し、そうしたアクセラレーターを評価するための指標を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:05:40 GMT)
Decision Diagram-Based Branch-and-Bound with Caching for Dominance and Suboptimality Detection [9.2]
本稿では動的プログラミングモデルの構造を利用して探索を高速化する新しい要素を提案する。鍵となる考え方は、検索中にキャッシュされた拡張しきい値に問い合わせることによって、同じ動的プログラミング状態に対応するノードの繰り返し拡張を防止することである。このキャッシング機構によって引き起こされるプルーニングは、アルゴリズムによって拡張されたノード数を著しく削減できることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:50:18 GMT)
Combining Differential Privacy and Byzantine Resilience in Distributed SGD [9.1]
本稿では,分散SGDアルゴリズムが標準パラメータサーバアーキテクチャにおいて,どの程度正確なモデルを学習できるかについて検討する。特に$(alpha,f)$-Byzantineのレジリエンスに依存しているものは、正直な労働者がDPを強制すると無効となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:03:58 GMT)
SoK: Decentralized Sequencers for Rollups [9.1]
ロールアップはスループットの向上、レイテンシの削減、トランザクション手数料の削減を提供する。現時点では、トランザクションの順序を決定するために集中型シーケンサに依存している。本稿では,ロールアップにおける分散型シーケンサの包括的探索について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:49:48 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） (Thu, 5 Oct 2023 03:33:59 GMT)
Provably Fast Finite Particle Variants of SVGD via Virtual Particle Stochastic Approximation [9.1]
SVGD(Stein Variational Gradient Descent)は、相互作用する粒子系をターゲット分布からおよそサンプルにシミュレートする一般的な変分推論である。仮想粒子の概念を導入し、確率測度空間における集団限界ダイナミクスの新たな近似を開発する。 VP-SVGD と GB-SVGD によって出力される$n$パーティクルは、バッチサイズ$K$で$T$のステップで実行されるが、ターゲットに対する Kernel Stein Disrepancy が少なくとも $Oleft(tfrac) であるような分布からの i.i.d サンプルと同程度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:59:38 GMT)
A Quantitatively Interpretable Model for Alzheimer's Disease Prediction Using Deep Counterfactuals [9.1]
われわれのフレームワークは脳の各領域に対してAD関連指数'を生成する。アルツハイマー病(AD)の進行に関して、個々の患者や患者グループに対する直感的な脳状態の理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:55:10 GMT)
Real-time Multi-modal Object Detection and Tracking on Edge for Regulatory Compliance Monitoring [9.0]
飛行時間とRGBカメラを用いたリアルタイムマルチモーダルセンシングシステムを提案する。これにより、継続的なオブジェクト追跡が記録保持の効率を高め、手作業による介入を最小限にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:31:38 GMT)
Deep Geometric Learning with Monotonicity Constraints for Alzheimer's Disease Progression [8.9]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、進行性および不可逆性認知症に先行する破壊的な神経変性疾患である。深層学習に基づくデータバリアビリティと空間性に関するアプローチは、本質的に幾何学的性質についてはまだ検討されていない。本研究では,縦型MRIバイオマーカーと認知スコアをモデル化した新しい幾何学的学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:14:34 GMT)
Safe Exploration in Reinforcement Learning: A Generalized Formulation and Algorithms [8.8]
本稿では,安全な探査のためのメタアルゴリズムであるMASEの形で,安全な探査(GSE)問題の解を提案する。提案アルゴリズムは,グリッドワールドおよびセーフティガイムベンチマークにおける最先端アルゴリズムよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:47:09 GMT)
Multi-label Image Classification using Adaptive Graph Convolutional Networks: from a Single Domain to Multiple Domains [8.8]
本稿では,マルチラベル画像分類のための適応的なグラフベースアプローチを提案する。注意に基づくメカニズムと類似性保存戦略を統合することで実現される。提案するフレームワークは,複数のドメインに拡張し,対戦型トレーニングスキームを用いて拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:28:57 GMT)
Multi-Resolution Audio-Visual Feature Fusion for Temporal Action Localization [8.6]
本稿ではMRAV-FF(Multi-Resolution Audio-Visual Feature Fusion)を紹介する。 MRAV-FFは、異なる時間分解能間でオーディオ視覚データをマージする革新的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:54:33 GMT)
Fine-tune Language Models to Approximate Unbiased In-context Learning [8.6]
RICL(Reweighted In-context Learning)と呼ばれる再重み付きアルゴリズムを導入する。このアルゴリズムは、各入力出力サンプルの最適な重みを決定するために、バイアスのない検証セットを使用して言語モデルを微調整する。また、LARICLと呼ばれる線形最適重み近似アルゴリズムである、低コスト再重み付きアルゴリズムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:16:01 GMT)
Simulating Social Media Using Large Language Models to Evaluate Alternative News Feed Algorithms [8.6]
ソーシャルメディアはしばしば、有害な会話を増幅し、建設的な会話を妨げていると批判されている。本稿では、ソーシャルメディアのシミュレーションが、異なるニュースフィードアルゴリズムがオンライン会話の質をいかに形成するかを研究するのに役立つかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:26:06 GMT)
GSDA: Generative Adversarial Network-based Semi-Supervised Data Augmentation for Ultrasound Image Classification [8.6]
医用超音波(英語: Medical Ultrasound、略称:US)は、臨床において最も広く用いられる画像のモダリティの一つである。ディープラーニング(DL)モデルは、先進的な米国の画像分析ツールとして機能するが、大規模なデータセットの不足により、その性能は大幅に制限される。我々はGANに基づく半教師付きデータ拡張法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:04:55 GMT)
Open and Linked Data Model for Carbon Footprint Scenarios [8.6]
炭素フットプリントシナリオのためのオープンでリンクされたデータモデルを提案する。我々は、Webベースのデータインタプリタのプロトタイプを用いて、私たちのアイデアの実装を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:01:52 GMT)
Classifying Whole Slide Images: What Matters? [8.5]
最もグローバルな情報をキャプチャするモデルは、より少ないグローバルな情報をキャプチャするモデルよりも、一貫してパフォーマンスが悪くなります。教師なしの33のがんに対する事前訓練は、7のがんの小さなデータセットに対する事前訓練に比べ、大幅にパフォーマンスが低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:11:54 GMT)
Learning Graph Laplacian with MCP [8.4]
我々は,非滑らかなペナルティ制約を持つ半ラシアンの下でグラフを学習する問題を考察する。 DCAのサブプロブレムに効率的なニュートン法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:56:20 GMT)
Stylist: Style-Driven Feature Ranking for Robust Novelty Detection [8.4]
本稿では,タスクに関連する意味的・内容的変化と,無関係なスタイル的変化に分離する形式化を提案する。この形式化の中で、ロバストな新規性検出を、スタイルの分布シフトに頑健でありながら意味的変化を見つけるタスクとして定義する。提案手法は, 相関関係に係わる特徴を除去し, 新規検出性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:58:32 GMT)
3D-Printed Micro Ion Trap Technology for Scalable Quantum Information Processing [8.1]
量子情報、精密測定、光学時計、質量分析などのトラップイオンの応用は、特殊な高性能イオントラップに依存している。 3Dプリントしたイオントラップは,従来の3Dトラップとフォトリソグラフィーによる小型化の利点を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:42:45 GMT)
Chameleon: Increasing Label-Only Membership Leakage with Adaptive Poisoning [8.1]
メンバーシップ推論(MI)攻撃は、特定のデータサンプルがモデルのトレーニングデータセットに含まれているかどうかを判断する。既存のラベルのみのMI攻撃は、偽陽性率の低い体制での加入を推測するには効果がないことを示す。本稿では,新たなアダプティブなデータ中毒戦略と効率的なクエリ選択手法を活用する新たな攻撃型Chameleonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:46:27 GMT)
Consistency Regularization Improves Placenta Segmentation in Fetal EPI MRI Time Series [8.1]
胎児発育において胎盤は重要な役割を担っている。胎児EPI MRIによる3次元胎盤分割の自動化は出生前治療の進展を約束する。本稿では,胎児のEPI MRI時系列における胎盤分割を改善するための効果的な半教師付き学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:58:13 GMT)
On the Implicit Bias of Adam [7.8]
ODEに現れる項は損失勾配の2ノルムを罰するので、有限ステップサイズが解を暗黙的に正則化することを証明している。また、数値実験を行い、証明された事実が一般化にどう影響するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:57:56 GMT)
CrysFormer: Protein Structure Prediction via 3d Patterson Maps and Partial Structure Attention [7.7]
タンパク質の3次元構造は、しばしば非自明な計算コストをもたらす。本稿では,タンパク質結晶学と部分構造情報を直接利用するトランスフォーマーモデルを提案する。提案手法はtextttCrysFormer と呼ばれ,より小さなデータセットサイズと計算コストの削減に基づいて精度の高い予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:10:22 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） (Thu, 5 Oct 2023 22:35:19 GMT)
Modeling Inverse Demand Function with Explainable Dual Neural Networks [7.5]
本稿では、2つの連続した段階で動作する新しいデュアルニューラルネットワーク構造を提案する。第1のニューラルネットワークは初期ショックを予測された資産の流動にマッピングし、第2のネットワークはこれらの流動を利用して平衡価格を導出する。我々のモデルは、予測と真の清算の間に強い整合性を示しながら、初期ショックのみに基づいて均衡資産価格を正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:55:06 GMT)
High-Degrees-of-Freedom Dynamic Neural Fields for Robot Self-Modeling and Motion Planning [7.4]
ロボットの自己モデル(英: Robot self-model)は、ロボットの運動計画タスクに使用できる身体形態の表現である。我々は、ニューラルネットワークを利用して、ロボットがキネマティクスをニューラルネットワーククエリモデルとして自己モデル化できるようにする。 7-DOFロボットテストでは、学習した自己モデルは、ロボットの寸法の2%のChamfer-L2距離を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:01:29 GMT)
Visual inspection for illicit items in X-ray images using Deep Learning [7.4]
X線画像におけるコントラバンドアイテムの自動検出は、公共の安全を著しく向上させる。ディープニューラルネットワーク(DNN)に依存する現代のコンピュータビジョンアルゴリズムは、このタスクを遂行できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:35:27 GMT)
Point-Based Radiance Fields for Controllable Human Motion Synthesis [7.3]
本稿では,静的な点ベース放射場に基づく微細変形のための制御可能な人体動作合成法を提案する。提案手法は,静的な3次元シーンをトレーニングするために明示的な点雲を利用し,点雲変換を符号化して変形を適用した。我々の手法は、人間以外の他の3Dキャラクタに一般化できる、微細な複雑な変形に関する最先端技術よりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:27:33 GMT)
TADIS: Steering Models for Deep-Thinking about Demonstration Examples [7.2]
大きな言語モデル(LLM)は、以前よりもはるかに高いパフォーマンスを達成する。最近の研究によると、妄想的なタスクの例は正しいタスクの例とほとんど同じパフォーマンスを達成できる。実演例を単に見るのではなく, LLM を "ディープシンキング (deep-Thinking)" として活用する TADIS と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:04:12 GMT)
Large-scale investigation of weakly-supervised deep learning for the fine-grained semantic indexing of biomedical literature [7.2]
本研究では,MeSH概念のレベルでのアノテーションの自動修正手法を提案する。提案手法は,デクリプタに促進された概念に基づいて,大規模なふりかえりシナリオに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:17:39 GMT)
Learning Representations on the Unit Sphere: Investigating Angular Gaussian and von Mises-Fisher Distributions for Online Continual Learning [7.1]
本稿では,新たな損失関数を備えたメモリベース表現学習手法を提案する。提案手法は,タスク境界がぼやけた標準的な評価シナリオと現実的なシナリオの両方において,現状の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:06:27 GMT)
High-dimensional Bayesian Optimization with Group Testing [7.1]
本研究では,高次元領域における効率的な最適化を容易にするために,能動変数を同定するグループテスト手法を提案する。提案したアルゴリズムであるグループテストベイズ最適化(GTBO)は、まず変数のグループを体系的に選択し、テストするテストフェーズを実行する。第2段階では、GTBOは活性次元をより重要視することで最適化を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:52:27 GMT)
Enhancing Exfiltration Path Analysis Using Reinforcement Learning [7.1]
この作業は、プロトコルとペイロードを考慮した方法論を拡張します。生成されたパスは、通信ペイロードとプロトコルをMarkov決定プロセスに含めることで強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:43:12 GMT)
Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control [6.9]
強化学習(RL)は、プラズマ磁気制御の領域を含むリアルタイム制御システムにおいて有望な結果を示している。所望のプラズマ特性に対する制御精度の向上,定常誤差の低減,新しいタスクの学習に必要な時間短縮など,RL法の重要な欠点に対処する。シミュレーションの結果, 形状精度が最大65%向上し, プラズマ電流の長期バイアスを大幅に低減し, 新たなタスクの学習に要するトレーニング時間を3以上短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:34:37 GMT)
DecoderLens: Layerwise Interpretation of Encoder-Decoder Transformers [6.9]
本稿では,エンコーダ・デコーダ変換器を簡易に解析する手法を提案する。 LogitLens(デコーダのみのトランスフォーマー)にインスパイアされたこの手法では、デコーダが中間エンコーダ層を横断的に表現できるようにする。質問応答,論理的推論,音声認識,機械翻訳を訓練したモデルに適用したDecoderLensの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:04:59 GMT)
Characterizing the Features of Mitotic Figures Using a Conditional Diffusion Probabilistic Model [6.9]
細胞核のパッチを所定のミトーシスラベル条件で合成するために,確率拡散モデルを訓練する。このモデルを用いて、同じ核が分裂状態に遷移するのに対応する一連の合成画像を生成することができる。我々のアプローチは、病原体を識別する決定を下す特徴を解釈し、伝達する新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:54:05 GMT)
Improving Prototypical Part Networks with Reward Reweighing, Reselection, and Retraining [6.9]
Prototypeal Part Network (ProtoPNet) は、入力の有意義な部分に基づいて画像の分類を試みる。我々はR3-ProtoPNet(Reweighed, Reselected, and Retrained Prototypeal Part Network)を提案する。 R3-ProtoPNetはプロトタイプの全体的な意味性を改善し、個々のモデルのパフォーマンスを維持または改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:53:15 GMT)
Critical Initialization of Wide and Deep Neural Networks through Partial Jacobians: General Theory and Applications [6.6]
ネットワークの固有ヤコビアン(enmphpartial Jacobians)を導入し、層$l$におけるプレアクティベーションの微分として定義し、層$l_0leq l$におけるプレアクティベーションについて述べる。我々は,部分ジャコビアンのノルムに対する再帰関係を導出し,これらの関係を利用して,LayerNormおよび/または残留接続を用いたディープ・完全連結ニューラルネットワークの臨界度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:44:08 GMT)
Distribution-free risk assessment of regression-based machine learning algorithms [6.5]
我々は回帰アルゴリズムとモデル予測の周囲に定義された区間内に存在する真のラベルの確率を計算するリスク評価タスクに焦点をあてる。そこで,本研究では,正のラベルを所定の確率で含むことが保証される予測区間を提供する共形予測手法を用いてリスク評価問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:57:24 GMT)
PeaTMOSS: Mining Pre-Trained Models in Open-Source Software [6.2]
PeaTMOSSデータセットを提示する。オープンソースソフトウェアにおける事前学習モデル。 PeaTMOSSには3つの部分がある: スナップショットは281,638 PTM、 (2) PTMを使用するオープンソースソフトウェアリポジトリ27,270、(3) PTMとそれを使用するプロジェクトの間のマッピング。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:58:45 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） (Thu, 5 Oct 2023 09:22:03 GMT)
ChatGPT in the Classroom: An Analysis of Its Strengths and Weaknesses for Solving Undergraduate Computer Science Questions [6.0]
ChatGPTはOpenAIが開発したAI言語モデルである。学生がChatGPTを活用すれば、家庭での課題や試験を完了し、真に知識を得ることなく良い成績を得られるのではないか、という懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:18:28 GMT)
Alzheimer's Disease Prediction via Brain Structural-Functional Deep Fusing Network [5.9]
機能的および構造的情報を融合するために, クロスモーダルトランスフォーマー生成対向ネットワーク (CT-GAN) を提案する。生成した接続特性を解析することにより,AD関連脳の接続を同定することができる。パブリックADNIデータセットの評価から,提案したCT-GANは予測性能を劇的に向上し,AD関連脳領域を効果的に検出できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:04:00 GMT)
HeaP: Hierarchical Policies for Web Actions using LLMs [5.9]
大規模言語モデル(LLM)は、少数かつゼロショット設定でタスクに続く命令を実行する際、顕著な機能を示した。我々は、LLMを活用してWebタスクをサブタスクの集合に分解し、各タスクを低レベルのクローズドループポリシーで解決する。 LLM(HeaP)を用いたWebアクションのための階層型ポリシー(Hierarchical Policies for Web Actions)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:40:09 GMT)
Mechanic Maker 2.0: Reinforcement Learning for Evaluating Generated Rules [5.9]
ルール生成のための人間遊びの近似器として強化学習の適用について検討する。従来のAGD環境であるMechanic Maker in Unityを,新たなオープンソースルール生成フレームワークとして再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:46:53 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） (Thu, 5 Oct 2023 11:15:40 GMT)
Uncertainty quantification for deep learning-based schemes for solving high-dimensional backward stochastic differential equations [5.9]
深層学習に基づくBSDEスキームのクラスに対する不確実性定量化(UQ)について検討する。アルゴリズムの単一実行のみを用いて近似解のSTDを効率的に推定するUQモデルを開発した。数値実験により,UQモデルは近似解の平均とSTDの信頼性の高い推定値を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:00:48 GMT)
Phonon engineering of atomic-scale defects in superconducting quantum circuits [5.6]
トンネル2レベルシステム(TLS)は、量子コンピューティングの分野において、さらに関連性を高めている。我々は,ナノスケールエンジニアリングによりTLSの特性を直接修正する新しいアプローチを採っている。我々の研究は、TLSの詳細な調査とコヒーレントな制御の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:17:09 GMT)
Enhanced Human-Robot Collaboration using Constrained Probabilistic Human-Motion Prediction [5.5]
本研究では,人間の関節の制約とシーンの制約を組み込んだ新しい動き予測フレームワークを提案する。人間の腕のキネマティックモデルでテストされ、UR5ロボットアームと人間とロボットの協調的な設定で実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:12:14 GMT)
AdvRain: Adversarial Raindrops to Attack Camera-based Smart Vision Systems [5.5]
物理的敵攻撃として知られる「印刷された敵攻撃」は、認識モデルを誤解させることに成功した。我々は,同じクラスの全てのオブジェクトに対して,カメラベースの認識システムを騙すことができるカメラベースの敵攻撃を提案する。 ImageNetとResnet34では、VGG19では平均モデルの精度が45%以上、40%以上低下しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:55:37 GMT)
TPDR: A Novel Two-Step Transformer-based Product and Class Description Match and Retrieval Method [5.4]
本稿では,2段階のトランスフォーマーベース製品とクラス記述検索手法を提案する。 TPDRは注意機構とコントラスト学習を利用して、ISとSD間の意味的対応を探索する。 71%の症例において, 正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:02:51 GMT)
AnglE-optimized Text Embeddings [5.4]
本稿では,AnglEと呼ばれる新しい角度最適化テキスト埋め込みモデルを提案する。 AnglE の中核となる考え方は、複素空間に角度最適化を導入することである。短文STS、長文STS、ドメイン固有のSTSタスクなど、さまざまなタスクで大規模な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:53:29 GMT)
A Probabilistic Graph Coupling View of Dimension Reduction [5.4]
クロスエントロピーを用いた隠れグラフの結合に基づく統一統計フレームワークを提案する。既存のペアワイズ類似性DR法は,グラフの事前選択に際し,我々のフレームワークから検索可能であることを示す。我々のモデルはこの問題に対処するために活用され拡張され、新しいリンクはラプラシア固有写像とPCAで描画される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:16:04 GMT)
Implicit Convolutional Kernels for Steerable CNNs [5.1]
ステアブル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、翻訳と等価なニューラルネットワークを構築するための一般的なフレームワークを提供する。本稿では,多層パーセプトロン(MLP)による暗黙的ニューラル表現を用いて,$G$-steerableカーネルのパラメータ化を提案する。我々は,N体シミュレーション,点雲分類,分子特性予測など,複数のタスクにおける本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:01:15 GMT)
Exploring DINO: Emergent Properties and Limitations for Synthetic Aperture Radar Imagery [5.1]
本研究では,No Labels(DINO)アルゴリズムによる自己蒸留の創発的特性と合成開口レーダ(SAR)画像への応用について検討する。我々は、ラベルのないSARデータを用いて視覚変換器(ViT)ベースのDINOモデルを事前訓練し、その後、高解像度のランドカバーマップを予測するためにモデルを微調整する。本稿では,VTアテンションマップがリモートセンシングの本質的な価値を保ち,他のアルゴリズムに有用なインプットを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:48:12 GMT)
Abstractors and relational cross-attention: An inductive bias for explicit relational reasoning in Transformers [5.0]
抽象モジュールと呼ばれる新しいモジュールを通じて明示的なリレーショナル推論を可能にするトランスフォーマーの拡張が提案されている。 Abstractorの中核には、リレーショナル・クロスアテンション(relational cross-attention)と呼ばれる注意の亜種がある。これにより、明示的なリレーショナル推論が可能となり、限定データからの抽象化と一般化がサポートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:02:05 GMT)
TacoGFN: Target Conditioned GFlowNet for Structure-Based Drug Design [4.9]
我々は、特定のタンパク質ポケットターゲットに条件付けされた薬物様化合物の自動生成を目指している。ポケットコンディショニングされた分子生成タスクをRL問題とし,ターゲット条件生成フローネットワークモデルであるTacoGFNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:45:04 GMT)
Learning to Simplify Spatial-Temporal Graphs in Gait Analysis [4.8]
本稿では,歩行に基づく性別推定のための空間時間グラフ表現を簡略化する手法を提案する。提案手法では,上流モデルと下流モデルという2つのモデルを用いて,歩行インスタンス毎に隣接行列を調整できる。歩行に基づく性別推定のためのCASIA-Bデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:03:51 GMT)
On Metaverse Application Dependability Analysis [4.7]
本稿では,MetaAPPの信頼性に及ぼすソフトウェア老朽化と再生技術の影響について検討する。我々は,Semi-Markovプロセスと信頼性ブロックダイアグラムを適用して,老化,故障,回復の挙動を捉える階層モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:25:33 GMT)
Spectral-Bias and Kernel-Task Alignment in Physically Informed Neural Networks [4.6]
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)は微分方程式の解法として有望である。この重要な問題に光を当てる包括的な理論的枠組みを提案する。我々は、PINN予測を大容量データセット限界で支配する積分微分方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:00:03 GMT)
Droplets of Good Representations: Grokking as a First Order Phase Transition in Two Layer Networks [4.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の重要な特性は、トレーニング中に新機能を学ぶ能力である。また、グローキングは、機能学習を含む遅延学習/ガウス過程の現象を越えていると考えられている。我々は、Grokkingの後、DNNの状態が1次相転移後の混合相と類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:00:01 GMT)
HartleyMHA: Self-Attention in Frequency Domain for Resolution-Robust and Parameter-Efficient 3D Image Segmentation [4.5]
本稿では,効率的な自己注意による画像解像度のトレーニングに頑健なHartleyMHAモデルを提案する。我々は、モデルサイズを桁違いに小さくするために、共有パラメータを持つハートレー変換を用いてFNOを変更する。 BraTS'19データセットでテストすると、モデルパラメータの1%未満の他のテストモデルよりも、画像解像度のトレーニングに優れた堅牢性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:44:41 GMT)
FNOSeg3D: Resolution-Robust 3D Image Segmentation with Fourier Neural Operator [4.5]
フーリエニューラル演算子(FNO)に基づく画像解像度のトレーニングに頑健な3次元セグメンテーションモデルFNOSeg3Dを導入する。 BraTS'19データセットでテストすると、モデルパラメータの1%未満の他のテストモデルよりも、画像解像度のトレーニングに優れた堅牢性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:58:36 GMT)
RUSOpt: Robotic UltraSound Probe Normalization with Bayesian Optimization for In-plane and Out-plane Scanning [4.4]
超音波画像の品質管理において,ロボットプローブの適切な配向が重要な役割を担っている。走査面上の接触点に対する超音波プローブの向きを自動的に調整する試料効率向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:22:16 GMT)
Evaluating Self-Supervised Speech Representations for Indigenous American Languages [4.4]
南アメリカの先住民であるケチュア語に対するASRコーパスを提示する。我々は、Kechua上の大規模なSSLモデルと、低リソースのASR上のGuaraniやBrbriといった6つのネイティブ言語の有効性をベンチマークした。その結果、最先端のSSLモデルによる驚くほど高い性能を示し、大規模モデルの現実世界データへの一般化可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:11:14 GMT)
The Anatomy of Deception: Technical and Human Perspectives on a Large-scale Phishing Campaign [4.4]
本研究は,Metaユーザを対象とした大規模フィッシングキャンペーンについて,前例のない深層調査を行った。世界中の2万5000人以上の被害者のデータを分析し、これらのキャンペーンのニュアンスを強調します。自然言語処理や機械学習などの高度な計算技術の応用を通じて、この研究は犠牲者の精神に対する重要な洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:24:24 GMT)
Deep Representations of First-person Pronouns for Prediction of Depression Symptom Severity [4.4]
先行研究は、一人称単数代名詞の使用を分析することによって、個人の精神状態に関する洞察が得られることを示した。ニューラルネットワークモデリングの最近の進歩は、文脈埋め込みを生成する手法を活用している。その結果、標準分類トークン埋め込みよりも文脈化された1人称代名詞埋め込みの利点が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:55:46 GMT)
PMSSC: Parallelizable multi-subset based self-expressive model for subspace clustering [4.3]
サブスペースクラスタリング手法は、データセット内の他のデータポイントの線形結合として各データポイントを表す自己表現モデルを採用している。並列化可能なマルチサブセットベース自己表現モデル(PMS)を導入し,複数のサブセットを組み合わせることで各データポイントを表現する。 PMSSCは、サブセットから得られる複数の自己表現係数ベクトルを組み合わせることができ、自己表現性の向上に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:30:48 GMT)
OpenIncrement: A Unified Framework for Open Set Recognition and Deep Class-Incremental Learning [4.3]
オープンな集合認識と統合された深層学習フレームワークを提案する。提案手法は,クラスに学習した特徴を改良し,距離に基づくオープンセット認識に適応させる。実験により,本手法が最先端のインクリメンタル学習技術より優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:08:08 GMT)
Over-the-Air Federated Learning with Compressed Sensing: Is Sparsification Necessary? [4.2]
Over-the-Air (OtA) Federated Learning (FL)は、複数のエージェントが共通のエッジサーバにモデル更新を送信するためにOtA計算を適用するFLシステムである。 OtA計算の2つの重要な特徴、すなわち線形処理と信号レベルの重ね合わせは、チャネル越しに送信されるデータサンプルの数を減らすために、圧縮センシング(CS)法による線形圧縮の使用を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:29:23 GMT)
Neural Language Model Pruning for Automatic Speech Recognition [4.1]
自動音声認識のためのトランスフォーマーベースニューラルネットワークモデルに適用したモデルプルーニング法について検討した。本研究では,プルーニングフレーム作業の3つの側面,すなわちクレーター,メソッド,スケジューラを探索し,それらの寄与を精度と推論速度の観点から分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:01:32 GMT)
A Formalism and Approach for Improving Robustness of Large Language Models Using Risk-Adjusted Confidence Scores [4.0]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において驚くべきマイルストーンを達成した優れた性能にもかかわらず、モデルには重要なリスクが伴うことが知られている。意思決定リスクと複合リスクという,2つの異なるタイプのリスクを定義し,形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:20:41 GMT)
Ablation Study to Clarify the Mechanism of Object Segmentation in Multi-Object Representation Learning [3.9]
マルチオブジェクト表現学習は、複数のオブジェクトの合成を用いて、複雑な実世界の視覚入力を表現することを目的としている。従来の手法が個々のオブジェクトの適切なセグメンテーションを達成できたかは明らかになっていない。従来の手法のほとんどは変分オートエンコーダ(VAE)を用いて潜在ベクトルを正則化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:59:48 GMT)
Trustworthy Formal Natural Language Specifications [3.8]
本稿では、自然言語の表現的サブセットで書かれた仕様を構築できることを示す。モジュール的に形式化された英語のサブセットで仕様を提供する手段を実装し、それらを形式的なクレームに自動的に変換する。我々は,各単語の解釈方法と文の構造を用いて意味を計算したことを示す証明証明書を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:41:47 GMT)
PyDCM: Custom Data Center Models with Reinforcement Learning for Sustainability [3.8]
PyDCMは、Pythonで実装されたカスタマイズ可能なデータセンターモデルである。ベクトル化熱計算を用いることで、PyDCMのオーダーは現在のEnergy Plusのモデリング実装よりも桁違いに速い(30倍)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:24:54 GMT)
Actively Learning Reinforcement Learning: A Stochastic Optimal Control Approach [3.8]
本研究では,制御された実験室/シミュレーションと実環境とのミスマッチと,最適制御の計算コストの禁止という2つの問題に対処する枠組みを提供する。我々は、動的プログラミング方程式を解くために強化学習を用いて、両方の問題にアプローチする。得られた強化学習コントローラは,いくつかの制約に対して安全であり,モデリングの不確実性について積極的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:57:57 GMT)
A Token-Wise Beam Search Algorithm for RNN-T [3.7]
本稿では,複数の時間ステップにまたがる共同ネットワークコールをバッチ化する復号ビーム探索アルゴリズムを提案する。さらに、セグメント上での放射確率の集約は、最も可能性の高いモデル出力を見つけるためのより良い近似と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:34:13 GMT)
Exploring the evolution of research topics during the COVID-19 pandemic [3.2]
我々は,CORD-19 Topic Visualizer (CORToViz)について紹介する。提案手法は,最新の技術(大規模言語モデルを含む)の選択と時間的トピックマイニングのための抽出技術に基づく。トピックインスペクションはインタラクティブなダッシュボードによってサポートされており、単語クラウドやトピックトレンドを時系列として高速でワンクリックで可視化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:16:41 GMT)
Mitigating the Influence of Domain Shift in Skin Lesion Classification: A Benchmark Study of Unsupervised Domain Adaptation Methods on Dermoscopic Images [3.2]
皮膚病変分類におけるディープニューラルネットワークの可能性は、皮膚科医の診断に勝るものではないが、すでに実証されている。これらのモデルの性能は通常、テストデータがトレーニングデータ(ドメインシフト)と大きく異なるときに劣化する。本研究では,8種類の非教師付き領域適応手法の詳細な解析を行い,その適用性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:17:47 GMT)
Reconstructing Existing Levels through Level Inpainting [3.2]
本稿では、コンテンツ拡張について紹介し、レベルのインペイントのサブプロブレムに焦点を当てる。本稿では,オートエンコーダとU-netの2つのレベルインペイント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:45:37 GMT)
AI Alignment Dialogues: An Interactive Approach to AI Alignment in Support Agents [3.1]
本稿では,AIアライメントに対する新たなアプローチとして,ユーザとエージェントが対話を通じてアライメントを実現し,維持しようとするアライメント対話を提案する。我々は、アライメント・ダイアログはデータ駆動アプローチと比較して多くの利点があると主張している。アライメントダイアログの利点は、ユーザーがエージェントに直接高度な概念を伝達できるようにすること、エージェントをより透明で信頼性の高いものにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:15:23 GMT)
Formally Explaining Neural Networks within Reactive Systems [3.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、リアクティブシステムのコントローラとしてますます利用されている。 DNNは非常に不透明で、その動作の説明と正当化が難しい。マルチステップ・リアクティブシステムの推論のための形式的DNN検証に基づくXAI手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:38:20 GMT)
Relational Convolutional Networks: A framework for learning representations of hierarchical relations [3.0]
我々は「関係畳み込みネットワーク」と呼ぶアーキテクチャフレームワークを提案する。リレーショナル・畳み込み」層は、関係テンソルを新しい対象の列に変換し、それぞれ前層のオブジェクト群内の関係を記述する。これを繰り返すと、高次で階層的な関係の表現が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:22:50 GMT)
Non-Asymptotic Analysis of Ensemble Kalman Updates: Effective Dimension and Localization [3.0]
本稿では,小さなアンサンブルサイズで十分である理由を厳密に説明するための,アンサンブル・カルマン更新の非漸近解析法を開発した。我々は、アンサンブル・カルマン更新のいくつかの実装を比較し、我々の理論を統一的な枠組みで提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:45:37 GMT)
Now It Sounds Like You: Learning Personalized Vocabulary On Device [2.9]
フェデレートラーニング(FL)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを実行する能力において、大きな進歩を見せている。本研究は、デバイス上での言語モデリングにパーソナライズされたFLを適用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:45:46 GMT)
Deep Generative Models of Music Expectation [2.9]
本稿では, 拡散モデルを用いて, 最新の深層確率生成モデルを用いて, 音楽入力シーケンスの近似確率を計算することを提案する。従来の研究とは異なり、ディープニューラルネットワークによってパラメータ化されたこのような生成モデルは、トレーニングセット自体から直接、複雑な非線形特徴を学習することができる。本研究では,事前学習した拡散モデルが,被測定対象の「ライキング」評価と負の二次的関係を示す音楽的前提値をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:25:39 GMT)
Taming Binarized Neural Networks and Mixed-Integer Programs [2.8]
バイナライズされたニューラルネットワークはテーム表現を許容することを示す。これにより、Bolte et al. のフレームワークを暗黙の微分に使用できる。このアプローチは、より広範な混合整数プログラムのクラスにも使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:04:16 GMT)
Swin-Tempo: Temporal-Aware Lung Nodule Detection in CT Scans as Video Sequences Using Swin Transformer-Enhanced UNet [2.8]
本稿では、畳み込みニューラルネットワークと視覚変換器の長所を利用する革新的なモデルを提案する。ビデオ中の物体検出にインスパイアされた各3次元CT画像をビデオとして、個々のスライスをフレームとして、肺結節をオブジェクトとして扱う。我々は,Lung Nodule Analysis 2016データセットに10倍のクロスバリデーション手法を適用して,提案したネットワークを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:48:55 GMT)
GRAPES: Learning to Sample Graphs for Scalable Graph Neural Networks [2.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、近隣情報を様々な方法で集約することで、グラフ内のノードの表現を学習する。グラフサンプリングは、グラフ内のノードの小さな比率をサンプリングすることで、GNNのメモリ問題を解決する。本稿では,GNNのトレーニングに有効なノードの集合を識別する適応型グラフサンプリング手法GRAPESを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:08:47 GMT)
On Repairing Natural Language to SQL Queries [2.5]
テキスト・ツー・ツールが正しいクエリーを返すことができないときの分析を行う。返されるクエリが正しいクエリに近い場合がよくあります。突然変異に基づく手法を用いて、これらの故障クエリを修復することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:50:52 GMT)
Combining Datasets with Different Label Sets for Improved Nucleus Segmentation and Classification [2.5]
本稿では,クラスが関連しているが同一ではない複数のデータセット上でディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練する手法を提案する。具体的には,データセットにラベル付けおよび注釈付けされたクラスの集合が階層の任意のレベルにあるような,粗いクラス階層を利用するように設計されている。その結果、データセットのテスト分割で使用されるクラスセットのセグメンテーションと分類のメトリクスが、他のデータセットで事前トレーニングすることで改善できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:56:54 GMT)
Lightweight Boosting Models for User Response Prediction Using Adversarial Validation [2.4]
ShareChatが主催するACM RecSys Challenge 2023は、アプリがインストールされる確率を予測することを目的としている。本稿では,この課題に対する軽量な解決策について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:57:05 GMT)
Digital Twin-Empowered Smart Attack Detection System for 6G Edge of Things Networks [2.3]
6G EoTネットワークのためのディジタル双発型スマートアタック検出システムを提案する。物理的資産をリアルタイムで監視し、シミュレートし、セキュリティを強化する。本システムは,6G EoTネットワークのセキュリティを確保するために,積極的に脅威検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:06:04 GMT)
An Integrated Algorithm for Robust and Imperceptible Audio Adversarial Examples [2.3]
実効性のある音声ファイルが生成され、認識性や頑健性に関して微調整される。本稿では,心理音響モデルと室内インパルス応答(RIR)を用いた統合アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:59:09 GMT)
A Framework for Large Scale Synthetic Graph Dataset Generation [2.2]
この研究は、データセットをプロダクションサイズのグラフにスケールするスケーラブルな合成グラフ生成ツールを提案する。このツールは、研究者にリリース可能なプロプライエタリなデータセットから、一連のパラメトリックモデルを学ぶ。一連のデータセットにまたがるフレームワークの一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:22:43 GMT)
Euclid: Identification of asteroid streaks in simulated images using deep learning [2.2]
最大150万個の小惑星がESAのユークリッド宇宙望遠鏡で観測される。多くの画像や小惑星のため、自動検出方法が必要である。深層学習を用いてユークリッド画像中の小惑星のストリークを検出する能力を向上させることを試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:03:07 GMT)
Hamiltonian Encoding for Quantum Approximate Time Evolution of Kinetic Energy Operator [2.2]
時間進化作用素は、量子コンピュータにおける化学実験の正確な計算において重要な役割を果たす。我々は、運動エネルギー演算子の量子化のための新しい符号化法、すなわち量子近似時間発展法(QATE)を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 05:25:38 GMT)
On the definition of toxicity in NLP [2.2]
この研究は、客観的かつ文脈に配慮した新しいストレスレベルに基づく毒性の定義を示唆している。それと同等に、データセットの作成とモデルのトレーニングにこの新しい定義を適用する方法についても説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:36:19 GMT)
Efficient Video and Audio processing with Loihi 2 [2.1]
Loihi 2は、ニューロモルフィックアーキテクチャのいくつかの基本的な要素を一般化する、非同期で脳にインスパイアされた研究プロセッサである。ここでは、標準的なビデオ、オーディオ、信号処理タスクに適用された、これらの一般化のいくつかを探索し、特徴付けする。これらの新しいニューロモルフィックアプローチは、効率性と遅延の組合せにおいて、桁違いの利得が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:56:03 GMT)
Optimal 1-Wasserstein Distance for WGANs [2.1]
有限標本とレジームの両方において、WGAN(Wasserstein GANs)を徹底的に解析する。半離散状態における最適輸送理論の新たな結果を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:51:11 GMT)
A Review of Deep Reinforcement Learning in Serverless Computing: Function Scheduling and Resource Auto-Scaling [2.1]
本稿では、サーバーレスコンピューティングにおけるDeep Reinforcement Learning(DRL)技術の適用について、包括的なレビューを行う。 DRLをサーバレスコンピューティングに適用する最近の研究の体系的なレビューが、さまざまなアルゴリズム、モデル、パフォーマンスについて紹介されている。分析の結果,DRLは環境から学習・適応する能力を有しており,機能スケジューリングと資源スケーリングの効率化に期待できる結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:26:04 GMT)
PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition [1.9]
そこで我々はPlaceNavを紹介し、ロボットに依存しない部分をナビゲーション固有の汎用コンピュータビジョンコンポーネントに分割する。トポロジカルナビゲーションパイプラインのサブゴール選択に視覚的位置認識を利用する。実験の結果, 室内では76%, 屋外ナビゲーションでは23%, 計算効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:13:58 GMT)
Improving classifier decision boundaries using nearest neighbors [1.9]
ニューラルネットワークは最適な決定境界を学習していないことを示す。我々は, ラベルノイズに対する耐性, (ii) 敵攻撃に対する堅牢性, (iii) 分類精度, ある程度の解釈可能性を示すために, 自己学習型および事前学習型畳み込みニューラルネットワークを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:11:52 GMT)
Mitigating Pilot Contamination and Enabling IoT Scalability in Massive MIMO Systems [1.8]
大規模MIMOシステムにおけるパイロット汚染とスケーラビリティの問題に対処する。我々は,IoTデバイスのデータ転送パターンに基づいた,革新的なパイロットアロケーション方式を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:06:09 GMT)
Space-Fluid Adaptive Sampling by Self-Organisation [1.8]
協調型適応サンプリングによる空間現象推定のための分散協調戦略を考案する。我々の設計は、空間を競合する領域に動的に分割し、正確なアグリゲーション・サンプリングを提供するという考え方に基づいている。本研究では,フィールドベース協調フレームワークにおける適応型サンプリングアルゴリズムを提案し,自己安定化と局所最適性を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:46:56 GMT)
Coloring Deep CNN Layers with Activation Hue Loss [1.7]
本稿では,深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)活性化空間の構造をモデル化する,新しい色調様角パラメータを提案する。アクティベーション・ハウは、標準3チャネルRGB強度空間におけるカラー・ハウ角の概念を、$N$チャネルアクティベーション・スペースに一般化する。標準の1ホット損失を補うために、hue-like angular $theta$ labelsの形の正規化項が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:30:37 GMT)
Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders [1.6]
本稿では,時間ラグ特定因果関係を表すグラフィカルモデルについて紹介する。現在使用されているモデルクラスの適切なサブセットを構成することを示す。さらに、新しいグラフのマルコフ同値クラスのグラフィカル表現を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:29:14 GMT)
Towards domain-invariant Self-Supervised Learning with Batch Styles Standardization [1.6]
Batch Styles Standardization (BSS) は、バッチ内の画像のスタイルを標準化するシンプルな手法である。 BSSは未確認領域でのダウンストリームタスク性能を著しく改善し、UDG手法よりも優れ、競合することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:55:46 GMT)
State independent QKD [1.6]
量子非局所性実験を適応的に調整する手法を提案する。ソースによって生成される量子状態、そのユニタリ進化、および実際の測定基盤は、双方に未知のままである。偏光共役光子を用いたファイバベース量子鍵分布(QKD)において,本手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:22:50 GMT)
Validating transformers for redaction of text from electronic health records in real-world healthcare [1.6]
私たちは、トランスフォーマーベースのモデルであるAnonCATを紹介します。 AnonCATは、3つの英国病院からの実際の文書を手動で注釈付けするプロセスを通じて訓練された。本研究は,グローバル医療データにおけるリアクションの効率と精度を向上させるための深層学習技術の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:10:18 GMT)
RL-based Stateful Neural Adaptive Sampling and Denoising for Real-Time Path Tracing [1.5]
モンテカルロ経路追跡は、現実的な画像合成の強力な手法であるが、低いサンプル数での高レベルのノイズに悩まされている。本稿では,サンプリング重要度ネットワーク,遅延空間エンコーダネットワーク,デノイザネットワークをエンドツーエンドでトレーニングするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:39:27 GMT)
Network Cascade Vulnerability using Constrained Bayesian Optimization [1.5]
本稿では,敵攻撃の候補として送電線保護設定の変更について検討する。これはベイズ最適化手順におけるブラックボックス関数の基礎を形成する。数値実験により、従来の知恵に反して、全てのネットワークラインの保護設定を極大に誤設定することは、最もカスケードの原因にならないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:19:18 GMT)
MapperGPT: Large Language Models for Linking and Mapping Entities [1.5]
MapperGPTは、大規模言語モデルを用いて、マッピングを後処理のステップとしてレビューし、洗練するアプローチである。ハイリコール法と組み合わせることで,MapperGPTは精度を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:43:04 GMT)
Hadamard Domain Training with Integers for Class Incremental Quantized Learning [1.4]
継続的な学習は、リソース制約のあるエッジプラットフォームにとってコストを抑えることができる。本稿では,整数行列の乗算のみを用いて,低精度の学習を可能にする手法を提案する。行列乗算の入力を8ビットのアキュムレータで4ビットまで量子化しながら、0.5%未満の精度と3%の精度の劣化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:52:59 GMT)
Ask for Alice: Online Covert Distress Signal in the Presence of a Strong Adversary [1.4]
これにより、相手と同じ物理空間にいる場合でも、ユーザは助けを求めることができる。我々のモデルは、ユーザーが監視されているシナリオに適合し、信頼できる関係者にその状況を伝えたいと願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:07:06 GMT)
Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling [1.4]
実験的な構造に基づくドッキングとシーケンスに基づくディープラーニングモデルを統合することでメタモデリングフレームワークを開発する。私たちの最高のメタモデルは、構造ベースのディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:46:45 GMT)
SoK: Access Control Policy Generation from High-level Natural Language Requirements [1.4]
管理者中心のアクセス制御障害は、データ漏洩を引き起こし、組織に財務損失と評判の損害のリスクを負わせる。既存のグラフィカルポリシー設定ツールと自動ポリシー生成フレームワークは、管理者がそのような障害を避けることでアクセス制御ポリシーの設定と生成を支援する。しかし、グラフィカルなポリシー設定ツールはヒューマンエラーを起こしやすいため、使用できない。一方、自動ポリシー生成フレームワークは誤った予測をしがちであり、信頼できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:45:20 GMT)
ECAvg: An Edge-Cloud Collaborative Learning Approach using Averaged Weights [1.3]
リソース制約のあるエッジデバイスは、計算集約的なタスクをサーバにオフロードすることで、サーバが提供する豊富なコンピューティングパワーの恩恵を受けることができる。一方、エッジデバイスは、データソースに近づき、より計算集約的なタスクをデータ上で実行することができる。エッジデバイスがそれぞれのデータセット上のローカルモデルを事前訓練し、細調整のためにモデルをサーバに転送する、ECAvgと呼ばれるコラボレーティブなエッジクラウドパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:17:26 GMT)
On Wasserstein distances for affine transformations of random vectors [1.3]
非相関成分を持つ$mathbbR2$のランダムベクトルの回転コピーに対して、具体的な下界を与える。また、初期データ測度に適用された有益な微分同相写像を生成するアフィン写像の合成に対する上限も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:30:41 GMT)
Conformal Inference for Online Prediction with Arbitrary Distribution Shifts [1.2]
我々は、データを生成する分布が時間とともに変化するオンライン環境において、予測セットを形成するという問題を考察する。与えられた幅のすべての局所時間間隔に対して,確実に小さな後悔を伴う新規な手順を開発する。我々は、株式市場のボラティリティと新型コロナウイルス(COVID-19)のケース数を予測するために、2つの実世界のデータセットで、我々の技術を試した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:10:05 GMT)
Towards Distributed Quantum Computing by Qubit and Gate Graph Partitioning Techniques [1.2]
本稿では,大規模量子回路の分割と,小型量子コンピュータへの分散のための2つの手法を提案する。我々の手法は量子回路をグラフ表現にマッピングする。本稿では,SeQUeNCe量子通信シミュレータを用いて,分散回路の実行に必要なすべての絡み合いを生成するのに必要な時間を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:21:18 GMT)
Parking Spot Classification based on surround view camera system [1.2]
本研究では、サラウンドビューカメラシステムに基づく駐車場の分類に取り組む。対象検出ニューラルネットワーク YOLOv4 を新しいポリゴン境界ボックスモデルで適用する。その結果, 提案手法は, 通常の, 電気自動車, およびハンディキャップ駐車場の区別に有効であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:15:04 GMT)
Design Optimizer for Planar Soft-Growing Robot Manipulators [1.2]
本研究は,ソフト成長ロボットの設計最適化のための新しいアプローチを提案する。ソフトマニピュレータのキネマティックチェーンを最適化し、ターゲットに到達し、材料や資源の不要な過剰使用を避ける。提案手法を最適性にアクセスするために, 提案手法を検証したところ, 解法の性能は著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:23:17 GMT)
Algebraic and Geometric Models for Space Networking [1.2]
実数直線 P(R) の部分集合の値を持つ行列の項で定義される時間変化グラフ(TVG)の新たな定義を示す。我々は、P(R) の半環特性を利用して、行列乗算と切り離されたクリーネ星を用いたテレビGにおけるマルチホップ通信をモデル化する。地球と火星の間のネットワークシナリオをより良くモデル化するために、伝播遅延をモデル化できる様々なセミリングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:09:05 GMT)
Strategic Evaluation: Subjects, Evaluators, and Society [1.2]
評価自体の設計は、評価者の持つ目標をさらに進めるものとして理解することができると論じる。 3つの相互作用エージェントを用いた評価のプロセスを表現するモデルを提案した。評価者をその戦略として扱うことで、意思決定対象に向けられた精査を再放送することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:33:08 GMT)
Logic of Differentiable Logics: Towards a Uniform Semantics of DL [1.2]
論理的仕様を満たすためにニューラルネットワークを訓練する方法として、微分論理(DL)が提案されている。本稿では、微分可能論理学(LDL)と呼ばれるDLを定義するメタ言語を提案する。我々は,既存のDLの理論的特性を確立するためにLDLを使用し,ニューラルネットワークの検証において実験的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:17:08 GMT)
Memory Capacity of Recurrent Neural Networks with Matrix Representation [1.1]
本稿では,行列型ニューラルネットワークにおけるフィッシャー情報に基づくメモリ容量の確率論的概念について検討する。本稿では,外部メモリの出現時に導入されるネットワークのメモリ容量の増大について述べる。外部メモリの追加により, Matrix NTMの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:47:41 GMT)
Multifractal dimensions for orthogonal-to-unitary crossover ensemble [1.1]
多フラクタル次元の有限サイズバージョンは、システムサイズが$N$の増加とともに、単位対数的にゆっくりと収束することを示す。本研究では, 量子キックロータ, シナイビリヤード系, およびランダム場における相関スピンチェーンモデルにおけるマルチフラクタル次元の解析に本研究の結果を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:22:43 GMT)
Otago Exercises Monitoring for Older Adults by a Single IMU and Hierarchical Machine Learning Models [1.1]
本研究の目的は,高齢者を対象としたOtago Exercise Program(OEP)をモニタリングする,邪魔にならない,正確なシステムを構築することである。腰に装着した慣性測定装置(IMU)を装着した高齢者のデータを収集した。 1) 深層学習モデルを用いて, 患者がOEPを実行しているか, 日常生活活動(ADL)を10分間スライディングウインドウを用いて認識するか, 2) ステージ1に基づいて6秒スライディングウインドウを用いてOEPサブクラスを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:46:56 GMT)
Continuous-variable quantum approximate optimization on a programmable photonic quantum processor [1.0]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い量子デバイスにおける実用的な問題に対する量子優位性を達成するための有望なアプローチを提供する。我々は,プログラマブルフォトニック量子コンピュータと古典コンピュータの協調計算システムを開発する。我々の研究は、より一般的な関数の最小化にまで拡張することができ、実用的な問題における量子的優位性を達成するための代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:36:18 GMT)
Contextualized Structural Self-supervised Learning for Ontology Matching [0.9]
我々はLaKERMapと呼ばれる新しい自己教師型学習フレームワークを導入する。 LaKERMapは暗黙の知識をトランスフォーマーに統合することで、概念の文脈的および構造的情報を活用する。我々の革新的なアプローチから得られた知見は、LaKERMapがアライメント品質と推論時間で最先端のシステムを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:51:33 GMT)
Formal and Practical Elements for the Certification of Machine Learning Systems [0.9]
機械学習モデルのパラメータは、手書きではなく、物理から派生したもので、データから学習されていることを示す。その結果、要件を直接コード行にトレースすることはできず、現在のボトムアップの航空宇宙認証パラダイムを妨げることになる。拡張性のある統計的検証器に基づいて,提案するフレームワークは,モデルに依存しないツールに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:20:59 GMT)
CANet: Channel Extending and Axial Attention Catching Network for Multi-structure Kidney Segmentation [0.9]
マルチ構造腎セグメンテーションのためのチャネル延長および軸方向注意捕捉ネットワーク(CANet)を提案する。腎, 腫瘍, 動脈, 静脈の95.8%, 89.1%, 87.5%, 84.9%のダイススコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:20:18 GMT)
FASER: Binary Code Similarity Search through the use of Intermediate Representations [0.9]
クロスアーキテクチャバイナリコード類似性検索は、多くの研究で研究されている。本稿では,Function as a String Encoded Representation (FASER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:36:35 GMT)
Stable Training of Probabilistic Models Using the Leave-One-Out Maximum Log-Likelihood Objective [0.8]
カーネル密度推定(KDE)に基づくモデルは、このタスクの一般的な選択であるが、密度の異なるデータ領域に適応できない。適応的なKDEモデルを用いてこれを回避し、モデル内の各カーネルは個別の帯域幅を持つ。最適化速度を確実に高速化するために改良された期待最大化アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:08:42 GMT)
Assessment of the Reliablity of a Model's Decision by Generalizing Attribution to the Wavelet Domain [0.8]
本稿では,ウェーブレット変換を用いた画素領域から空間スケール領域への属性の一般化であるWavelet sCale Attribution Method (WCAM)を紹介する。モデルがどこに、どのスケールにフォーカスするかを明らかにすることで、決定が信頼できるかどうかを評価することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:53:31 GMT)
TimeGPT-1 [0.8]
我々は、時系列の最初の基礎モデルであるTimeGPTを導入し、トレーニング中に見えない多様なデータセットの正確な予測を生成する。我々は,既存の統計,機械学習,深層学習に対して事前学習したモデルを評価し,TGPTゼロショット推論が性能,効率,単純さに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:14:00 GMT)
A Complementary Global and Local Knowledge Network for Ultrasound denoising with Fine-grained Refinement [0.7]
超音波イメージングは、一般的に臨床検査で使用される効果的で非侵襲的な診断ツールとして機能する。既存のスペックルノイズ低減手法は、過剰な画像の平滑化を誘発するか、詳細情報を適切に保存することができない。微細な精細化を伴う超音波診断のための補完的グローバル・ローカル知識ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:12:34 GMT)
An Uncertainty Principle for the Curvelet Transform, and the Infeasibility of Quantum Algorithms for Finding Short Lattice Vectors [0.7]
格子問題を解くための量子アルゴリズム構築における一つのアプローチの有効性を示す。ガウス波動関数の任意の選択に対して、このステップの誤差はBDDと近似SVPを解くのに必要なしきい値を超えていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:56:45 GMT)
AI-based automated active learning for discovery of hidden dynamic processes: A use case in light microscopy [0.7]
本稿では, バイオメディカル実験において, 効率的な獲得パラダイムを計画し, 実行するための2つの新しい手法を提案する。最初の方法であるEncoded Dynamic Process (EDP)は人工知能(AI)ベースで、動的プロセスを表す。第2の方法であるExperiment Automation Pipeline for Dynamic Processes(EAPDP)は、MLOpsベースのパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:17:26 GMT)
The exact evaluation of hexagonal spin-networks and topological quantum neural networks [0.6]
本稿では,スピンネットワーク間の物理的スカラー積の評価アルゴリズムを提案する。本研究では,古典的および量子的再結合によるスピンネットワークのある種のクラスにおける評価の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:06:21 GMT)
Model Complexity of Program Phases [0.5]
リソース制限コンピューティングシステムでは、シーケンス予測モデルは厳密な制約の下で動作しなければならない。これらの条件下で予測できる様々なモデルが利用可能であり、ある意味では実装コストの削減に重点を置いている。これらのリソース制約されたシーケンス予測モデルは、実際には、実装のコストと予測の品質の根本的なトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:50:15 GMT)
Generalized unistochastic matrices [0.5]
一般化された非正則行列はバーホフ多面体正方形全体であることを示す。我々は,集合上で誘導される対応する確率測度をユニタリのハール測度により導入し,研究する。これらの確率測度は、集合の非正則行列上の自然測度と、ファン・デル・ワーデン行列上で支えられるディラック測度とを補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:21:54 GMT)
Hunting for quantum-classical crossover in condensed matter problems [0.4]
テンソルネットワークに基づく最先端の古典的アルゴリズムの体系的誤り/実行解析を提案する。我々は、凝縮物質問題は、実用的な量子優位性の実証のための最初期のプラットフォームを提供すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:23:46 GMT)
Atom interferometers in weakly curved spacetimes using Bragg diffraction and Bloch oscillations [0.3]
弱曲線時空における光パルス原子干渉計において,すべての相対論的位相を$mathcalO(c-2)$まで決定する体系的手法を提案する。我々の分析は、パラメータ化ポストニュートン形式を用いた第一原理から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:39:53 GMT)
How Good Are Synthetic Medical Images? An Empirical Study with Lung Ultrasound [0.3]
生成モデルを使用して合成トレーニングデータを追加することで、データの不足に対処するための低コストな方法が提供される。合成データと実データの両方によるトレーニングは、実データのみによるトレーニングよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:42:53 GMT)
Procedural Text Mining with Large Language Models [0.2]
本研究では,非構造化PDFテキストからの手順を段階的に問合せ方式で抽出する問題に対処する。我々は、現在最先端のGPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)モデルを活用し、文脈内学習の2つのバリエーションを伴っている。この結果は、このアプローチの約束と、コンテキスト内学習のカスタマイズの価値の両方を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:27:33 GMT)
SFUSNet: A Spatial-Frequency domain-based Multi-branch Network for diagnosis of Cervical Lymph Node Lesions in Ultrasound Images [0.2]
本研究の目的は,深層学習モデルを用いて超音波画像の頸部リンパ節病変を診断することである。今回, 正常リンパ節, 良性リンパ節病変, 悪性原発リンパ節病変, 悪性転移リンパ節病変を含む3392例の頸部超音波検査を行った。その結果、SFUSNetは最先端のモデルであり、92.89%の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:06:24 GMT)
CyMed: A Framework for Testing Cybersecurity of Connected Medical Devices [0.2]
コネクテッド・メディカル・デバイス(CMD)は、患者がより正常な生活を送るために大きな影響を与える。 CMDが市場に出る前には、多くの安全規則を遵守しなければならない。多くの詳細な安全規則が存在するが、CMDに適用できるサイバーセキュリティフレームワークの根本的な欠如がある。本稿では、CMDのサイバー攻撃に対するレジリエンスを改善するための具体的な対策を含む、ベンダーやユーザによって使用されるフレームワークであるCyMedについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:05:16 GMT)
Enhancing Efficiency and Privacy in Memory-Based Malware Classification through Feature Selection [0.2]
マルウェアは個人、組織、重要なインフラに重大なセキュリティリスクをもたらす。マルウェア分類システムにおける効率性の向上とプライバシー問題への対処には,特徴選択が重要な役割を果たす可能性がある。本研究では,メモリコンテンツから重要な特徴を特定するために,3つの特徴選択手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:27:57 GMT)
Using Large Language Models for Qualitative Analysis can Introduce Serious Bias [0.1]
大規模言語モデル(LLM)は急速に普及しつつあるが、社会科学研究の意義はまだよく分かっていない。本稿では, バングラデシュのコックス・バザールにおけるロヒンギャ難民へのインタビューの書き起こしを応用して, オープンエンドインタビューから大規模Nの質的データを分析する上で, LLMが有効かどうかを問う。 LLMを使ってテキストに注釈を付けるには、誤解を招く可能性のあるバイアスを導入するリスクがあるため、非常に注意が必要であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:25:18 GMT)
Bridging HPC and Quantum Systems using Scientific Workflows [0.1]
量子コンピュータは、現代のコンピュータ科学において興味深い挑戦を提供する。ムーアの法則の必然的な物理的制限により、量子ハードウェアはより大きな問題を迅速に解くための道を提供する。科学的なタスクの能力を活用して、従来のHPCと量子コンピュータを連携させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:28:32 GMT)
Xcrum: A Synergistic Approach Integrating Extreme Programming with Scrum [0.0]
この記事では,スクラムとエクストリームプログラミング(XP)という,2つの著名なアジャイル方法論の概要を紹介する。 XPプラクティスをスクラムに統合することで、"Xcrum"と呼ばれる新しいハイブリッド方法論が生まれました。この新しいアプローチが両方のメソッドの強みを取り入れていることを考えると、オリジナルのフレームワークを上回る可能性を秘めている点に注意が必要だ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:39:10 GMT)
Variational Microcanonical Estimator [0.0]
固有状態熱化仮説に従うモデルにおけるマイクロカノニカル期待値を推定するための変分量子アルゴリズムを提案する。次に変動状態のアンサンブルを用いて局所作用素のマイクロカノニカル平均を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 22:21:18 GMT)
Untargeted White-box Adversarial Attack with Heuristic Defence Methods in Real-time Deep Learning based Network Intrusion Detection System [0.0]
Adversarial Machine Learning (AML)では、悪意のあるアクターが機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルを騙して、誤った予測を生成する。 AMLは新たな研究領域であり、敵の攻撃の詳細な研究に欠かせないものとなっている。我々は,FGSM(Fast Gradient Sign Method),JSMA(Jacobian Saliency Map Attack),PGD(Projected Gradient Descent),Cerini & Wagner(C&W)の4つの強力な攻撃手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:32:56 GMT)
Topological Density Correlations in a Fermi Gas [0.0]
非相互作用電子のフェルミ気体(英: Fermi gas)は、フェルミ海として知られる運動量空間における占有領域によって定義される量子基底状態を持つ。 D$次元フェルミ海の位相は、$D+1$点等しい時間密度相関関数に物理的に符号化される。位相的$D+1$点密度相関を用いて、より一般的な$M$点密度相関関数の普遍構造をD$次元フェルミ気体で明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:57:58 GMT)
Three-qubit Parity Gate via Simultaneous Cross Resonance Drives [0.0]
共用ターゲットを持つ2つの制御量子ビットに対して、3ビットパリティゲートの効率的な実装を示す。また、我々の同時パリティゲートは、IBM量子プロセッサ上の重六角形符号のパリティ測定誤差の確率を大幅に向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:41:55 GMT)
Thermalization in Quenched Open Quantum Cosmology [0.0]
一般曲線時空におけるカルデイラ・レゲットモデルの場の量子論的な一般化について検討する。熱化現象は、得られたド・ジッター溶液から量子クエンチを用いて研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:41:02 GMT)
The resource theory of nonclassicality of channel assemblages [0.0]
アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼン(EPR)は、アリスとボブが相関量子系を共有するという単純なシナリオを導入した。本稿では,EPRシナリオの様々な一般化の非古典性を研究するための統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:11:55 GMT)
The Geometric Structure of Fully-Connected ReLU-Layers [0.0]
ニューラルネットワークにおいて,$d$次元完全連結ReLU層の幾何学構造を定式化し,解釈する。この構造は、分割セクターと超平面の間の交差を予見するための単純化された表現を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:54:07 GMT)
The Blame Problem in Evaluating Local Explanations, and How to Tackle it [0.0]
最適評価基準が欠如しているため、新しい説明可能性技術を開発するための障壁は低い。厳格な措置がなければ、新しい説明手法が前任者を大きく上回っているかどうかの具体的な証拠は得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 11:21:49 GMT)
Targeted Adversarial Attacks on Generalizable Neural Radiance Fields [0.0]
低強度対向攻撃と対向パッチの両方によって、一般化可能なNeRFが攻撃されるかを示す。また、これらの攻撃によって特定の事前定義された出力シーンが生成されるターゲットアタックも実演し、成功させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:59:18 GMT)
TWICE Dataset: Digital Twin of Test Scenarios in a Controlled Environment [0.0]
我々は,実検体で得られたセンサデータからなるデータセットを開発し,同じテストシナリオのために実験室で再現した。提供されるデータセットには、カメラ、レーダー、LiDAR、慣性測定ユニット(IMU)、および悪天候下で記録されたGPSデータが含まれる。データセットには2時間以上の記録があり、合計280GB以上のデータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:01:04 GMT)
Synergy of machine learning with quantum computing and communication [0.0]
量子コンピューティングとコミュニケーションにおける機械学習は、物理学、数学、計算機科学の分野に革命をもたらす機会を提供する。本稿では、人工知能と機械学習モデルを用いて、量子コンピューティングと量子通信における最先端のアプローチを包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:18:39 GMT)
Smoothing Methods for Automatic Differentiation Across Conditional Branches [0.0]
スムース解釈(SI)は、プログラムの出力とガウス核との畳み込みを近似し、原理的にその出力を滑らかにする。 SIと自動微分(AD)を組み合わせることで、スムーズなプログラムの勾配を効率的に計算する。本稿では,ADとサンプリングを組み合わせたスムーズなプログラムの勾配を推定することにより,基礎となる仮定を回避する新しいモンテカルロ推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:08:37 GMT)
SkullGAN: Synthetic Skull CT Generation with Generative Adversarial Networks [0.0]
我々は,合成頭蓋骨CTスライスの大きなデータセットを作成するために,GAN(Generative Adversarial Network)であるSkullGANを提案する。提案手法では,38名の被験者のCTスライスを2億以上のパラメータからなるニューラルネットワークであるSkullGANに供給した。その結果,SkullGANにより生成された画像は,実際の頭蓋骨に類似した定量的な特徴を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:50:41 GMT)
Simultaneous Dimensionality Reduction: A Data Efficient Approach for Multimodal Representations Learning [0.0]
次元性還元(DR):独立次元性還元(IDR)と同時次元性還元(SDR)の2つの主要クラスを探索する。 IDRでは、各モダリティは独立に圧縮され、可能な限り各モダリティに多くのばらつきを保持するよう努力する。 SDRでは、モダリティを同時に圧縮して、削減された記述間の共変を最大化し、個々の変動がどれだけ保存されているかに注意を払わない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:26:24 GMT)
Self-Purification and Entanglement Revival in Lambda Matter [0.0]
研究は、完全対称波動関数の部分空間内のゼロエネルギー状態に焦点を当てる。興味をそそる回復行動を伴う絡み合いの普遍的な2段階力学を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:43:37 GMT)
Security for Children in the Digital Society -- A Rights-based and Research Ethics Approach [0.0]
このプロジェクトは、人工知能の開発のためのヨーロッパのフレームワークと、アルゴリズムによるオンラインコミュニケーションの過程で生じるセキュリティリスクから子どもを守ることに焦点を当てた、ドイツの状況にある。このプロジェクトは、子どもの安全に関する質問に対する子どもの権利に関するアプローチをオンラインで開発すると同時に、児童に対するサイバーグルームや性的暴力などのオンライン被害について、子どもたちと研究を行うための研究倫理的アプローチも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:15:38 GMT)
SIFT -- File Fragment Classification Without Metadata [0.0]
SIFTは、他の最先端技術よりも少なくとも8%優れています。 SIFTは単一のバイトを別の機能、すなわち256(0x00 - 0xFF)の機能として使用する。他のものとは異なり、SIFTはこの目的のためにTF-IDFを適用し、フラグメント内の各バイト(機能)に重みを計算し割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:27:53 GMT)
Rethinking the Evaluating Framework for Natural Language Understanding in AI Systems: Language Acquisition as a Core for Future Metrics [0.0]
人工知能(AI)の急成長分野において、自然言語処理(NLP)における大規模言語モデル(LLM)の先例のない進歩は、従来の機械学習のメトリクスのアプローチ全体を再考する機会を提供する。本稿では,確立されたチューリングテストから,言語習得を基盤とした全包含フレームワークへのパラダイムシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:58:52 GMT)
Resonant Schr\"odinger Cat States in Circuit Quantum Electrodynamics [0.0]
超伝導共振器において連続的に駆動される量子ビットを用いてシュリンガー猫状態を生成する高速なスキームを提案する。我々は、クビットが駆動からオン/オフ共振しているときの分析を行う。また、強アンハーモニック四重項の場合についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:26:14 GMT)
Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing [0.0]
残差関数としてモデル間の相関を定式化する残差多忠実計算フレームワークを提案する。計算コストの劇的な削減は、出力予測が小さな許容範囲内で正確であることを望んでいれば達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:43:16 GMT)
Renormalization Group Analysis of the Anderson Model on Random Regular Graphs [0.0]
ランダム正規グラフ上でのアンダーソン局所化問題に対する正規化群解析を提案する。我々の理論はアンダーソンモデルの数値データで観測される異常なスケーリングの挙動について、最初のコヒーレントな説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:52:00 GMT)
Quantum Evolution as a Square Root of the Master Equation [0.0]
量子進化とマスター方程式の類似性について検討する。量子進化の性質を強調することで、量子力学の解釈における多くの概念上の困難が回避される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:40:17 GMT)
Pulse-efficient quantum machine learning [0.0]
パルス効率回路が量子機械学習アルゴリズムに与える影響について検討する。パルス効率の伝送は平均回路長を大幅に短縮することがわかった。我々は、ハミルトン変分アンザッツにパルス効率のトランスパイルを適用し、ノイズ誘起バレン高原の開始を遅らせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:34:34 GMT)
Problem-tailored Simulation of Energy Transport on Noisy Quantum Computers [0.0]
量子コンピュータは、例えば計算基底に対する無限のトレースエネルギーを示すことができる。再正規化戦略は、デバイスノイズによるエネルギーのグローバルな非保存を補償する。これらのテクニックは、ここで考慮された特定のアプリケーションを超えて有用であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:57:39 GMT)
Probabilistic Forecasting of Day-Ahead Electricity Prices and their Volatility with LSTMs [0.0]
本稿では,ドイツ・ルクセンブルクの日頭電力価格に対するLong Short-Term Memory(LSTM)モデルを提案する。 LSTMの繰り返し構造は傾向に適応し、平均偏差と標準偏差の合同予測は確率的予測を可能にする。物理学に着想を得たアプローチである超統計学を用いて、LSTMモデルは価格とボラティリティの両方を忠実に再現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:47:28 GMT)
Preserving Semantics in Textual Adversarial Attacks [0.0]
敵の攻撃によって生じる敵の事例の最大70%は、意味論を保存していないため破棄されるべきである。 SPE(Semantics-Preserving-Encoder)と呼ばれる新しい完全教師付き文埋め込み手法を提案する。本手法は, 敵攻撃における既存の文エンコーダよりも1.2倍から5.1倍優れた実攻撃成功率を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:13:12 GMT)
PrIeD-KIE: Towards Privacy Preserved Document Key Information Extraction [0.0]
本稿では,私的鍵情報抽出(KIE)システムの開発戦略を紹介する。大規模文書基盤モデルは,プライベート設定下でのKIEタスクに対して,効果的に微調整可能であることを実証する。 FeAm-DPは,スタンドアローンのコンテキストから多サイクルのフェデレーション環境へのグローバルDPの効率的なスケールアップを可能にする新しいDP-FLアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 12:13:00 GMT)
PoseAction: Action Recognition for Patients in the Ward using Deep Learning Approaches [0.0]
本稿では,コンピュータビジョン(CV)と深層学習(DL)を用いて被験者を検出し,その行動を認識することを提案する。映像ストリーム中の人体の位置を認識するために,OpenPoseを精度の高い被験者検出装置として利用する。本稿では,AlphActionのAsynchronous Interaction Aggregation (AIA) ネットワークを用いて検出対象の動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:33:35 GMT)
Polarized and Un-Polarized Emission from a Single Emitter in a Bullseye Resonator [0.0]
単一円筒対称デバイス設計に埋め込まれた単一エミッタからの偏極および非偏極 |S|3$pm$0.01 の放出を示す。偏極は、円筒対称性を破るキャビティ中心に対する単一エミッタの位置オフセットと、共振器構造の周波数縮退固有モードに対する位置依存結合から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:52:00 GMT)
Perturbation theory for the $\Phi^4_3$ measure, revisited with Hopf algebras [0.0]
再正規化された$Phi4_3$測度の関数が拡張を許すことを示す。また、この級数のボレル和可能性の問題についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:34:29 GMT)
Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly [0.0]
本研究では,高次元濃度パターンをニューラルネットワーク計算に類似した方法で識別・分類できることを示す。この成功は、核化のようなユビキタスな物理現象が、高次元の多成分系にスケールアップすると、強力な情報処理能力を持つ可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:56:31 GMT)
Partially Specified Causal Simulations [0.0]
多くの因果推論文学は、過剰に制限された、または不特定な研究を設計する傾向がある。本研究では,これらのデシラタに対応するシミュレーションフレームワークであるPARCSを導入する。我々は、よく知られた因果発見と欠落データ分析論文のシミュレーション研究を再現し、拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 07:59:59 GMT)
Open Quantum Systems with Kadanoff-Baym Equations [0.0]
本研究では, ボゾン粒子の熱浴中において, 量子力学的フェルミオン粒子が1次元の魅力的な正方形ウェルポテンシャル内で1つのバウンド状態を示すことを研究した。この開量子系に対して、系粒子の非平衡カダノフ・ベイム方程式を定式化する。一粒子グリーンズ関数に対する空間的に不均一な積分微分方程式を数値的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:27:01 GMT)
Nanomechanical manipulation of superconducting charge-qubit quantum networks [0.0]
量子ネットワークの操作は、電荷量子ビットと意図的に構築されたナノメカニカルコヒーレント状態の間の量子情報の変換によって達成される。この性能は、電気的状態と機械的状態の間の量子的絡み合いによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:17:27 GMT)
Monte Carlo generation of localised particle trajectories [0.0]
我々は,局所的な相互作用のサンプリングを改善するために,ファインマン経路積分のモンテカルロシミュレーションの修正を導入する。新しいアルゴリズムは、相互作用領域に集中するように設計された単純な背景電位の軌跡を生成する。これはシステムの統計的サンプリングを改善し、ブラウン運動に固有の空間拡散に起因する長年の「アンダーサンプリング問題」を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:32:08 GMT)
Mobility Segregation Dynamics and Residual Isolation During Pandemic Interventions [0.0]
本研究では,パンデミック時の外的ショックによる移動性分離ネットワークの再編成について検討する。ボゴタ、ジャカルタ、ロンドン、ニューヨークという4つの都市で、匿名化とプライバシー保護のモビリティデータを構築しています。その結果,第1のロックダウンは各都市における移動性分離の著しい増加を招いたのに対し,移動性制限の緩やかさは社会経済集団間の孤立を必ずしも減少させなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:08:44 GMT)
Mobile Impurity in a Two-Leg Bosonic Ladder [0.0]
2脚のボソニック・はしごにおける移動不純物の力学について検討した。不純物は脚に沿って移動し、はしごに存在するボゾン粒子の浴槽と相互作用する。我々は解析的(トモナガ・ラッティンガー液-TLL)法と数値的(密度行列再正規化群-DMRG)法の両方を用いて不純物のグリーン関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Metrology of weak quantum perturbations [0.0]
弱い摂動を含むハミルトニアンを持つ量子系を考える。 boldsymbollambda$の結合は未知であり、システム上で測定を行うことで決定されるべきである。 1と2のカップリングの一般的な結果を導き、特定の量子ビットモデルの詳細を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:17:06 GMT)
Maximum Likelihood Estimation of Latent Variable Structural Equation Models: A Neural Network Approach [0.0]
このモデルの最大推定値を計算することは、ニューラルネットワークのトレーニングと等価であることを示す。我々は,これらのモデルの最大推定値を計算するGPUベースのアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 10:26:02 GMT)
Machine learning the interaction network in coupled dynamical systems [0.0]
相互作用する粒子の集合において、相互作用ネットワークは、様々なコンポーネントが相互にどのように相互作用するかに関する情報を含んでいる。本研究では,対話ネットワークの回復とエージェントのダイナミクスの予測という2つの結果を達成するために,自己教師型ニューラルネットワークモデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:29:00 GMT)
Local Fluctuations in Cavity Control of Ferroelectricity [0.0]
2つの高品質金属鏡の間に挟まれた量子パラ誘電体について検討する。横モードの連続体を含むと、空洞は強誘電性相関を抑える。我々の結果は、一般的な形式主義に基づいており、広く適用されることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:53:19 GMT)
Linear cooling of a levitated micromagnetic cylinder by vibration [0.0]
マイクロマグネットシリンダのトランスレーショナルおよびリリレーショナル自由度のフィードバック冷却について報告する。通常のモードは、直流SQUIDに結合した超伝導ピックアップコイルで測定される。振動分離を導入し, 集電コイルの形状を最適化することにより, 集電モードの地中冷却が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:30:23 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） (Thu, 5 Oct 2023 14:28:20 GMT)
Iterative construction of conserved quantities in dissipative nearly integrable systems [0.0]
我々は、積分可能性破壊摂動(バス)が最も必要な保存量を決定する反復的スキームを開発する。我々の手法は問題の複雑さを著しく減らし、熱力学的結果の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:00:31 GMT)
Investigating Alternative Feature Extraction Pipelines For Clinical Note Phenotyping [0.0]
医療属性の抽出に計算システムを用いると、多くの応用が期待できる。 BERTベースのモデルは、臨床ノートを一連の表現に変換するために使用することができる。そこで本研究では,ScispaCyNeumannを用いた代替パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:51:51 GMT)
Introducing High School Students to Version Control, Continuous Integration, and Quality Assurance [0.0]
2人の高校生がウェイン州立大学の研究室でボランティアをしました。学生たちはAP Computer Scienceを受講したが、ソフトウェア工学やソフトウェアテストの経験がなかった。本稿では、自動テストを実装するために必要なソフトウェア工学のスキルを教えるためのグループプロジェクトを考案した経験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 21:44:11 GMT)
Hyper-optimized approximate contraction of tensor networks with arbitrary geometry [0.0]
任意のグラフ上の結合圧縮によりテンソルネットワークの収縮を近似する方法を述べる。特に,圧縮・収縮戦略自体に対する過度な最適化を導入し,誤差とコストを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 23:00:42 GMT)
How weak values illuminate the role of "hidden"-variables as predictive tools [0.0]
弱い値は予測力を持ち、量子システムを特徴づける新しい方法を提供すると我々は主張する。ボヘミア力学によって物理的に関連づけられた弱い値が、特定の系の熱化時間を解明する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 19:21:57 GMT)
How toxic is antisemitism? Potentials and limitations of automated toxicity scoring for antisemitic online content [0.0]
Perspective APIはGoogleとJigsawによるテキスト毒性評価サービスである。我々は、有害な反ユダヤ主義のテキストがいかに評価され、また、有害性のスコアが、異なるアンチ・セミズムのサブフォームに関してどのように異なるかを示す。基本レベルでは、パースペクティブAPIは、反ユダヤ主義的な内容が有毒であると認識するが、非明示的な反ユダヤ主義の形式に関して重大な弱点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:23:04 GMT)
Homotopy Classification of loops of Clifford unitaries [0.0]
素数$p$の量子回路を$mathsfd$次元格子上に作用させるクリフォード量子回路について検討する。そのようなループのホモトピー類を任意の奇数$p$と$mathsfd=0,1,2,3$と$4$で計算する。我々は、$(mathsfd+1)$次元のクリフォード回路のループのホモトピークラスが、$mathsfd$次元のクリフォード量子セルオートマタモジュロ浅い回路と格子変換の群の商と一致することを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:13:21 GMT)
History Matching for Geological Carbon Storage using Data-Space Inversion with Spatio-Temporal Data Parameterization [0.0]
データ空間インバージョン(DSI)では、履歴にマッチした興味の量は、後続のジオモデルを構築することなく直接推測される。これは、ベイズの設定内でのO(1000)事前シミュレーション結果、データパラメータ化、および後続サンプリングのセットを用いて効率よく達成される。新たなパラメータ化では、次元縮小のための対向オートエンコーダ(AAE)と畳み込み長短期メモリ(convLSTM)ネットワークを使用して、圧力場と飽和場の空間分布と時間的進化を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 00:50:06 GMT)
HDNA: A graph-based change detection in HTML pages(Deface Attack Detection) [0.0]
HDNA(HTML DNA)は、ドキュメントオブジェクトモデル(DOM)ツリーの解析と比較のために導入された。メソッドはその構造に基づいて各HTMLページに識別子を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 20:49:54 GMT)
Generative models for two-ground-truth partitions in networks [0.0]
クロスブロックモデルは、単一のベンチマークネットワークのメソスケール構造に2つの異なるパーティションを構築することができる。本稿では,ブロックモデルのパワーを指標として,両コミュニティとコア周辺構造の存在を暗黙的に検出することで,ベンチマークモデルのユースケースを実証する。我々の発見は、ほとんどのケースにおいて、他のパーティションが存在する場合でも、何らかの方法で、支配的な構造を検出できるのは1つだけであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:00:34 GMT)
GENER: A Parallel Layer Deep Learning Network To Detect Gene-Gene Interactions From Gene Expression Data [0.0]
本稿では,遺伝子発現データを用いた遺伝子関係の同定専用に設計された並列層深層学習ネットワークを提案する。本モデルでは,BioGRIDとDREAM5の組み合わせによる平均AUROCスコア0.834を達成し,遺伝子間相互作用を予測する競合手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:45:53 GMT)
Functional data learning using convolutional neural networks [0.0]
本稿では、回帰学習や分類学習において、畳み込みニューラルネットワークがどのように使用できるかを示す。我々は、畳み込みニューラルネットワークの特定のが典型的なアーキテクチャを使って、すべての回帰演習を行います。この手法は単純ではあるが精度が高く、将来は工学や医学への応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:46:52 GMT)
Fragment-based Pretraining and Finetuning on Molecular Graphs [0.0]
分子グラフ上の特性予測はグラフニューラルネットワーク(GNN)の重要な応用である本稿では,ノードレベルとグラフレベルの事前学習の限界を克服するために,フラグメントレベルでの事前学習を提案する。我々のモデルは8つの共通分子ベンチマークのうち5つの性能を向上し、長距離生物学的ベンチマークのパフォーマンスを少なくとも11.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 03:01:09 GMT)
Fishnets: Information-Optimal, Scalable Aggregation for Sets and Graphs [0.0]
Fishnetsは、データ集合に対する情報-最適埋め込みを学ぶための集約戦略である。既存のベンチマークより, ogbnタンパク質データに対して, 最先端の性能とアーキテクチャサイズを両立させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 18:01:04 GMT)
Extreme sparsification of physics-augmented neural networks for interpretable model discovery in mechanics [0.0]
本稿では,L0$-regularizationのスムーズなバージョンを用いて,正規化された物理拡張ニューラルネットワークモデルを訓練することを提案する。本手法は, 可圧縮・非圧縮熱力学, 降伏関数, 弾塑性の硬化モデルに対して, 解釈可能かつ信頼性の高いモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:28:58 GMT)
Exploring age-related patterns in internet access: Insights from a secondary analysis of New Zealand survey data [0.0]
本報告では,ニュージーランドにおけるインターネットアクセスの現在の傾向を把握しようとする。鍵となる発見は、インターネットアクセスの質における新たなギャップを明らかにすることである。全年齢層の大多数がインターネットを肯定的に見ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:03:28 GMT)
Diversity in deep generative models and generative AI [0.0]
本稿では,カーネルをベースとした測度量子化手法を提案する。これにより、生成されたオブジェクトの多様性が向上する。この方法は古典的な機械学習ベンチマークでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:32:57 GMT)
Distributional PAC-Learning from Nisan's Natural Proofs [0.0]
本稿では,Lambdaの自然証明が,ValiantのPACモデルにおけるLambdaの学習アルゴリズムを示唆するかどうかを検討する。我々の主な結果は、通信複雑性の議論から生じる特定の自然証明は、ヴァリアントのモデルの新たな分布変種におけるPAC学習を暗示しているということである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:13:29 GMT)
Designer quantum reflection from a micropore [0.0]
静電電位を正確に計算できる可変サイズの円孔(マイクロ孔)を導入する。これを任意の入射角度でのウェーブパレット伝播の2次元シミュレーションと組み合わせることで、量子反射確率が広い範囲の値で調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:11:47 GMT)
Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses [0.0]
情報理論に根ざした統一原理を導入し,既存の変分法を改良・一般化する。本研究では,データ構造に適合するアルゴリズム(beta-DVCCAとDVSIB)がより優れた潜伏空間を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 04:59:58 GMT)
Decoding algorithms for surface codes [0.0]
現在、表面コードはエラー修正キュービットを構築する最も有望な候補である。量子技術は古典的な方法で計算が難しい問題を解く可能性がある。誤り訂正は、量子情報を信頼できるものにし、フォールトトレラントな量子コンピューティングの究極の目標を実現するための貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:00:49 GMT)
Deciphering the Crypto-shopper: Knowledge and Preferences of Consumers Using Cryptocurrencies for Purchases [0.0]
本研究では,暗号通貨を用いて買い物をする人々の知識,専門知識,購入習慣について検討する。 516名の被験者を対象に調査を行ったところ,知識レベルは初心者から専門家まで様々であった。専門知識は役割を担っているが、購入頻度に影響を与える要因の11.6%しか占めていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 06:46:02 GMT)
Complex-valued universal linear transformations and image encryption using spatially incoherent diffractive networks [0.0]
光学プロセッサとして、D2NN(Diffractive Deep Neural Network)は、機械学習によって設計された回折曲面を用いて、全光学情報処理を行う。空間的に非コヒーレントな微分視覚プロセッサは、複雑な値の線形変換を近似し、非コヒーレント照明を用いた全光画像暗号化に使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 08:43:59 GMT)
Comparing Time-Series Analysis Approaches Utilized in Research Papers to Forecast COVID-19 Cases in Africa: A Literature Review [0.0]
この文献レビューは、アフリカにおける新型コロナウイルスの予測に使用されるさまざまな時系列分析手法を比較することを目的としている。このプロセスにはPubMed、Google Scholar、Scopus、Web of Scienceなど、さまざまなデータベースが使用されている。研究は、ウイルスの感染拡大を予測するための効果と限界を評価し、異なる手法が採用されていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:36:47 GMT)
Comparative study of light storage in antirelaxation-coated and buffer-gas-filled alkali vapor cells [0.0]
バッファーガスを充填したセルを使用することで, 保存時間と効率は, 抗レラクテーション被覆セルに比べて$10倍に向上した。この知見は将来の電界展開可能な高性能量子メモリの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:47:50 GMT)
Characterizing and Mitigating Timing Noise-Induced Decoherence in Single Electron Sources [0.0]
本稿では、単一電子源(SES)をタイミングノイズで識別・特徴付けるプロトコルを提案する。エネルギーフィルタを用いることで、タイミングノイズによってデコヒートされた状態の純度が容易に向上できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:51:10 GMT)
Can multipartite entanglement be characterized by two-point connected correlation functions ? [0.0]
混合量子状態における多重粒子の絡み合いは、2点連結相関関数によってのみ特徴づけられる。純粋な状態の場合とは対照的に、満たすべき条件はかなり厳しいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 09:45:13 GMT)
CLASSify: A Web-Based Tool for Machine Learning [0.0]
本稿では、機械学習の分類問題の自動化ツールについて、学習モデルのプロセスを簡単にし、結果を生成するとともに、データに対する情報的可視化と洞察を提供する。 CLASSifyは、機械学習の知識を必要とせずに分類問題を解決するオープンソースのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 15:51:36 GMT)
Bias-preserving computation with the bit-flip code [0.0]
本稿では,ビットフリップの繰り返し符号を用いたフォールトトレラント量子計算の実現可能性について検討する。このようなチャネルでも、いくつかの論理ゲートが位相フリップエラーを発生させる可能性があるが、我々は、$S$、$H$、$mathrmCZ$、$R_z$のバイアス保存実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 02:37:02 GMT)
Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムが自律性とアライメントの動的相互作用をどのようにバランスさせるかを分析するために,総合的な多次元分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 16:37:29 GMT)
BID-NeRF: RGB-D image pose estimation with inverted Neural Radiance Fields [0.0]
Inverted Neural Radiance Fields (iNeRF) アルゴリズムの改良を目標とし、画像ポーズ推定問題をNeRFに基づく反復線形最適化として定義する。 NeRFは、現実世界のシーンやオブジェクトのフォトリアリスティックな新しいビューを合成できる新しい空間表現モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 14:27:06 GMT)
Anomalous Skin Effects in Disordered Systems with a Single non-Hermitian Impurity [0.0]
可溶性単一不純物モデルの顕著な特徴は、異方性ホッピング項の存在は、バルクホッピング方向と反対の固有状態のスケールフリー蓄積を誘導できることである。しかし、バルクポテンシャル障害との相互作用は、質的にこの現象論を豊かにし、頑健な非単調な局在挙動をもたらす。非単調性は、1つの非エルミート不純物を持つ完全エルミートバルクの極限においても持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:36:08 GMT)
Adaptive variational ground state preparation for spin-1 models on qubit-based architectures [0.0]
本研究では, 1次元スピン=S=1$モデルの基底状態を作成するために, 適応可変量子想像時間発展法(AVQITE)を適用した。アルゴリズムの性能と量子リソースのコストについて、異なるスピン・ツー・キュービット符号化を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 17:30:47 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） (Thu, 5 Oct 2023 06:21:07 GMT)
A minimal quantum dot-based Kitaev chain with only local superconducting proximity effect [0.0]
本研究では,各量子ドットに局所的な近接効果のみを用いることで,いくつかの実験ハードルを回避することができることを示す。狭い超伝導結合体、追加のアンドリーフ境界状態、または空間的に変化する磁場は不要である。我々は、現実的なスピンフル相互作用モデルを用いて、高品質のマヨラナ境界状態が既に二重量子ドットで生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:35:27 GMT)
A Simplified Expression for Quantum Fidelity [0.0]
この研究は、表現が形式に書き換えられるという新しいエレガントな証明を示している。より単純な式は、その後、最も古い方法よりも計算的に効率的であることが示される定式化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 13:48:26 GMT)
$\boldsymbol{\alpha_{>}(\epsilon) = \alpha_{<}(\epsilon)}$ For The Margolus-Levitin Quantum Speed Limit Bound [0.0]
私は$alpha_>(epsilon)$が実際に$alpha_(epsilon)$に等しいことを示す。また、計算における数値安定性の問題として$alpha_>(epsilon)$を指摘します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 5 Oct 2023 01:26:49 GMT)