Large Language Models as Analogical Reasoners [156.0] アナロジカル・プロンプティング(Analogical Prompting)は、大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドするように設計されている。
類推的推論にインスパイアされた我々のアプローチは、文脈における関連する経験や知識を自己生成するよう言語モデルに促す。
実験の結果,本手法は様々な推論タスクにおいて,0ショットのCoTと手動のCoTよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:05:46 GMT)
A Unified Generalization Analysis of Re-Weighting and Logit-Adjustment
for Imbalanced Learning [129.6] そこで本研究では,データ依存型コンダクタンス(Data-dependent contraction)と呼ばれる手法を提案する。
この技術に加えて、不均衡学習のための微粒な一般化境界が確立され、再重み付けとロジット調整の謎を明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:15:08 GMT)
Crystal: Introspective Reasoners Reinforced with Self-Feedback [118.5] 本稿では,イントロスペクティブ・コモンセンス推論器であるCrystalを開発するための新しい手法を提案する。
コモンセンス問題に対処するため、まず与えられた質問に関連する知識ステートメントのイントロスペクションを行い、その後、それまでのイントロスペクションされた知識に根ざした情報予測を行う。
実験により、クリスタルは標準的な微調整法と連鎖蒸留法の両方で著しく優れており、コモンセンス推論プロセスの透明性を高めていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:23:58 GMT)
Crystal-GFN: sampling crystals with desirable properties and constraints [106.6] 本稿では,結晶組成,空間群,格子パラメータを逐次サンプリングする結晶構造の生成モデルであるCrystal-GFlowNetを紹介する。
マトベンチで訓練された新しいプロキシモデルにより予測された結晶構造の形成エネルギーを客観的に利用して結晶-GFlowNetの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:36:55 GMT)
AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring
Emergent Behaviors [93.4] 本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。
実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。
これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:15:44 GMT)
A Private Watermark for Large Language Models [88.5] 本稿では,2つの異なるニューラルネットワークを用いて,現在のテキスト透かしアルゴリズムを拡張した最初のプライベート透かしアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,両ネットワークのパラメータサイズが小さいため,生成速度と検出速度に最小限の影響を伴って高い検出精度を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 10:04:26 GMT)
Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [87.0] 大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。
我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。
認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:49:17 GMT)
Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems
with GFlowNets [86.4] 組合せ最適化(CO)問題はしばしばNPハードであり、正確なアルゴリズムには及ばない。
GFlowNetsは、複合非正規化密度を逐次サンプリングする強力な機械として登場した。
本稿では,異なる問題に対してマルコフ決定プロセス(MDP)を設計し,条件付きGFlowNetを学習して解空間からサンプルを作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 02:09:55 GMT)
HowToCaption: Prompting LLMs to Transform Video Annotations at Scale [77.0] 本稿では,大言語モデル(LLM)の機能を活用して,ビデオに合わせた細粒度な映像記述を実現することを提案する。
我々は、HowTo100Mデータセットの字幕にメソッドを適用し、新しい大規模データセット、HowToCaptionを作成します。
評価の結果,得られたキャプションは,テキスト・ビデオ検索のための多くのベンチマーク・データセットよりも性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:32:55 GMT)
Improving the Reliability of Large Language Models by Leveraging
Uncertainty-Aware In-Context Learning [77.0] 大規模言語モデルはしばしば「ハロシン化」の課題に直面している
本研究では,不確実性に応答してモデルが出力を拡張あるいは拒否することを可能にする,不確実性を考慮したコンテキスト内学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:06:53 GMT)
Dataset Distillation: A Comprehensive Review [76.3] データセット蒸留(DD)は、トレーニングされたモデルが元のデータセットでトレーニングされたデータセットに匹敵するパフォーマンスを得るために、合成サンプルを含むはるかに小さなデータセットを導出することを目的としている。
本稿ではDDの最近の進歩とその応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:16:25 GMT)
Resprompt: Residual Connection Prompting Advances Multi-Step Reasoning
in Large Language Models [75.6] チェーン・オブ・シント(CoT)のプロンプトによって、大きな言語モデル(LLM)の推論の可能性は著しく解放された。
しかし、標準的なCoTは複数の推論ステップを必要とする問題では効果が低い。
LLMにおける多段階推論を推し進める新しいプロンプト戦略であるRESPROMPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:56:28 GMT)
Code Prompting: a Neural Symbolic Method for Complex Reasoning in Large
Language Models [75.0] コードプロンプト(code prompting)は、ゼロショットバージョンと少数ショットバージョンの両方を持ち、中間ステップとしてコードをトリガーするニューラルシンボルプロンプトである。
我々は,記号的推論と算術的推論を含む7つの広く使用されているベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:07:46 GMT)
DIVOTrack: A Novel Dataset and Baseline Method for Cross-View
Multi-Object Tracking in DIVerse Open Scenes [74.6] 歩行者が密集したDIVerse Openのシーンを対象とした,新しいクロスビュー多目的追跡データセットを提案する。
私たちのDIVOTrackには15の異なるシナリオと953のクロスビュートラックがあります。
さらに,クロスモット(CrossMOT)という統合型共同検出・クロスビュートラッキングフレームワークを用いた新しいベースラインクロスビュートラッキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:33:28 GMT)
Activate and Reject: Towards Safe Domain Generalization under Category
Shift [72.0] カテゴリーシフト(DGCS)下における領域一般化の実践的問題について検討する。
未知のクラスサンプルを同時に検出し、ターゲットドメイン内の既知のクラスサンプルを分類することを目的としている。
従来のDGと比較すると,1)ソースクラスのみを用いたトレーニングにおいて,未知の概念を学習する方法,2)ソーストレーニングされたモデルを未知の環境に適応する方法,の2つの新しい課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:53:12 GMT)
RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback
without tears [69.7] InstructGPTは、SFT(Supervised Fine-Tuning)、報酬モデルトレーニング、PPO(Proximal Policy Optimization)など、いくつかの段階を通じてRLHFを実装している。
本稿では,条件付き確率の対数を用いて,異なるソースからのサンプル応答をスコアするRRHFという新しい学習パラダイムを提案する。
我々は、Helpful and Harmlessデータセット上でRRHFを評価し、報酬モデルスコアと人間ラベルによるPPOと同等のアライメント性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:01:26 GMT)
ContextSpeech: Expressive and Efficient Text-to-Speech for Paragraph
Reading [65.9] 本研究は、軽量で効果的なテキスト音声合成システムであるContextSpeechを開発する。
まず,グローバルテキストと音声コンテキストを文エンコーディングに組み込むメモリキャッシュ再帰機構を設計する。
我々は,グローバルな文脈拡張の範囲を広げるため,階層的に構造化されたテキストセマンティクスを構築した。
実験の結果,ContextSpeechは段落読解における音質と韻律を競争モデル効率で著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:32:36 GMT)
Accelerate Multi-Agent Reinforcement Learning in Zero-Sum Games with
Subgame Curriculum Learning [65.4] ゼロサムゲームのための新しいサブゲームカリキュラム学習フレームワークを提案する。
エージェントを以前に訪れた状態にリセットすることで、適応的な初期状態分布を採用する。
我々は,2乗距離をNE値に近似するサブゲーム選択指標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:09:37 GMT)
Demystifying Structural Disparity in Graph Neural Networks: Can One Size
Fit All? [61.4] ほとんどの実世界のホモフィルグラフとヘテロフィルグラフは、ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方の構造パターンの混合ノードから構成される。
ノード分類におけるグラフニューラルネットワーク (GNN) は, 一般にホモ親和性ノード上で良好に機能することを示す。
次に、GNNに対する厳密で非I.d PAC-Bayesian一般化を提案し、性能格差の理由を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 16:34:56 GMT)
Inverse Image Frequency for Long-tailed Image Recognition [59.4] Inverse Image Frequency (IIF) と呼ばれる新しいデバイアス法を提案する。
IIFは畳み込みニューラルネットワークの分類層におけるロジットの乗法的マージン調整変換である。
我々の実験では、IIFは長い尾のベンチマークにおいて、最先端の技術を超越していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:15:00 GMT)
GPT-NER: Named Entity Recognition via Large Language Models [58.6] GPT-NERはシーケンスラベリングタスクを言語モデルで容易に適用可能な生成タスクに変換する。
GPT-NERは、トレーニングデータの量が極めて少ない場合、低リソースかつ少数ショットのセットアップにおいて、より優れた能力を示す。
これは、ラベル付きサンプルの数が限られている実世界のNERアプリケーションにおけるGPT-NERの機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:25:28 GMT)
SELF: Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model [57.9] SELF(Self-Evolution with Language Feedback)は、大規模言語モデルに継続的な自己進化を強制する方法論である。
メタスキルの学習を始め、SELFは自己フィードバックと自己抑制に焦点を当てた基礎的なメタスキルを取得する。
我々は,SELFが人間の介入を必要とせずに,その本質的な能力を徐々に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:57:58 GMT)
SimVLG: Simple and Efficient Pretraining of Visual Language Generative
Models [56.8] 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） (Sat, 7 Oct 2023 01:25:42 GMT)
Sub-linear Regret in Adaptive Model Predictive Control [56.7] 本稿では,STT-MPC (Self-Tuning tube-based Model Predictive Control) について述べる。
システム力学を最初に認識したアルゴリズムと比較して,アルゴリズムの後悔を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:07:10 GMT)
Simplex Random Features [54.0] ソフトマックスおよびガウスカーネルの非バイアス近似のための新しいランダム特徴(RF)機構であるSimplex Random Features (SimRFs)を提案する。
我々は,これらのカーネルの非バイアス推定値に対して,SimRFが最小平均二乗誤差(MSE)を提供することを示す。
ポイントワイドカーネル推定,非パラメトリック分類,スケーラブルトランスフォーマーなどの設定において,SimRFによる一貫したゲインを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:55:57 GMT)
Ten Challenges in Industrial Recommender Systems [52.2] Huawei NoahのArk Labは、2013年以来多くの製品がレコメンデーションシステムや検索エンジンを構築してきた。
ビッグデータとさまざまなシナリオによって、高度なレコメンデーション技術を開発する大きな機会が得られます。
RecSysコミュニティがインスピレーションを得て、より良いレコメンデーションシステムを作ることができることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:45:13 GMT)
Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization
Problems [49.9] 本稿では,ノード,エッジ,あるいはその両方に情報をエンコードするグラフベースの問題を扱う新しいニューラル改善(NI)モデルを提案する。
提案モデルは,各地区の操作の選択を誘導する丘登頂に基づくアルゴリズムの基本的な構成要素として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:33:05 GMT)
Reward Imputation with Sketching for Contextual Batched Bandits [48.8] コンテキストバッチバンドイット(Contextual batched bandit、CBB)は、各エピソードの最後に環境から報酬のバッチを観測する設定である。
CBBの既存のアプローチは、実行されていないアクションの報酬を無視し、フィードバック情報の未利用につながることが多い。
本研究では,未観測の報酬をスケッチを用いて完遂するSketched Policy Updating with Imputed Rewards (SPUIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:49:31 GMT)
PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.3] 2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。
これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。
我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:28:04 GMT)
Label-free Node Classification on Graphs with Large Language Models
(LLMS) [46.9] 本研究では,Large Language Models パイプライン LLM-GNN を用いたグラフ上でのラベルなしノード分類を導入する。
制限を緩和しながら、GNNとLLMの長所を反復する。
特に、LLM-GNNは1ドル未満の大規模データセットで74.9%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:14:11 GMT)
Repelling Random Walks [46.7] グラフに基づくサンプリングを改善するための擬似モンテカルロ機構を提案する。
本稿では,グラフカーネル,PageRankベクトル,およびグラフレット濃度の推定など,ランダムウォークの反発効果を示す。
我々の知る限り、ランダムウォークは、グラフ上のウォーカーの方向を関連づけた最初の厳密に研究された準モンテカルロスキームであり、このエキサイティングな新生領域における新たな研究を招いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:30:23 GMT)
Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs With New Language Chat
Capabilities [42.1] 大規模言語モデル(LLM)における既存の知識と行動の相乗化のための,チャットベクトルを利用した計算効率の良い手法を提案する。
LLaMA2の重みをLLaMA2-chatの重みから抽出することにより,LLaMA2をベースモデルとし,チャットベクトルを取得する。
提案手法の適応性を確認するため,韓国語と簡体字の両方で事前学習されたモデルを含む実験を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:34:21 GMT)
Frustratingly Easy Model Generalization by Dummy Risk Minimization [38.7] ダミーリスク最小化(DuRM)は、経験的リスク最小化(ERM)の一般化を改善するための、フラストレーション的に簡単かつ一般的な技術である。
DuRMは、ほぼ無料のランチ方式で、すべてのタスクにおけるパフォーマンスを継続的に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:53:30 GMT)
SeeDS: Semantic Separable Diffusion Synthesizer for Zero-shot Food
Detection [38.6] ゼロショット食品検出(ZSFD)のためのセマンティック分離拡散合成器(SeeDS)フレームワークを提案する。
Semantic Separable Synthesizer Module (S$3$M) と Region Feature Denoising Diffusion Model (RFDDM) の2つのモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:29:18 GMT)
Critique Ability of Large Language Models [38.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が様々なタスクに対して正確な批評を提供する能力について検討する。
我々は,高品質な自然言語クエリとそれに対応するモデル応答からなるCriticBenchというベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:12:15 GMT)
Beyond NTK with Vanilla Gradient Descent: A Mean-Field Analysis of
Neural Networks with Polynomial Width, Samples, and Time [37.7] 不自然な変更を伴わないネットワーク上の勾配勾配勾配が、カーネル法よりも優れたサンプリング複雑性を達成できるかどうかは、まだ明らかな問題である。
正の学習数を持つ射影勾配降下は同じサンプルで低誤差に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:30:36 GMT)
YOLOCS: Object Detection based on Dense Channel Compression for Feature
Spatial Solidification [37.2] 本稿では,Dense Channel Compression for Feature Spatial Solidification Structure (DCFS) と非対称多層圧縮デカップリングヘッド (ADH) という,バックボーンとヘッドネットワークのための2つの革新的なモジュールを紹介する。
YOLOv5モデルに統合されると、これらの2つのモジュールは例外的な性能を示し、YOLOCSと呼ばれるモデルが修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:56:32 GMT)
Memory-Constrained Semantic Segmentation for Ultra-High Resolution UAV
Imagery [36.0] 本稿では,超高解像度UAV画像の高効率・高効率セグメンテーションを実現するための複雑な課題について検討する。
本稿では、ローカルパッチ以外のコンテキストにアクセスすることなく、ローカル推論のためのGPUメモリ効率が高く効果的なフレームワークを提案する。
基礎となる高解像度情報の潜在的な意味バイアスを補正するために,効率的なメモリベースインタラクション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:44:59 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） (Sat, 7 Oct 2023 18:27:12 GMT)
X-Transfer: A Transfer Learning-Based Framework for Robust GAN-Generated
Fake Image Detection [35.0] 偽画像の生成にGANを誤用することは、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。
実画像と偽画像とを区別する効果的な検出方法が緊急に必要である。
本稿では,新しい画像検出アルゴリズムであるX-Transferを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 01:23:49 GMT)
BIT: Bi-Level Temporal Modeling for Efficient Supervised Action
Segmentation [34.9] 教師付きアクションセグメンテーションは、ビデオを重複しないセグメントに分割することを目的としており、それぞれが異なるアクションを表す。
最近の研究は、高い計算コストを被るフレームレベルでの時間的モデリングを行うためにトランスフォーマーを適用している。
本稿では,アクションセグメントを表現するために明示的なアクショントークンを学習する,BIレベルの効率的な時間モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:50:36 GMT)
The Cost of Down-Scaling Language Models: Fact Recall Deteriorates
before In-Context Learning [34.8] 重み付けと、より小型または大型のモデルのトレーニングという、2つの自然なスケーリング手法について検討する。
スケーリングによってこの2つの能力がどのように進化するかには、大きな違いがあります。
密度の高いスケーリングとウェイトプルーニングの両方が、この振る舞いを示しているという事実は、スケーリングモデルのサイズが、事実のリコールと文脈内学習に本質的に異なる影響を持っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:36:39 GMT)
Link, user-centred designer: Game characters as transcendent models [33.4] ゼルダ伝説からのリンクのケーススタディを通して,ゲームキャラクタを超越モデルのコンデューットとして考える。
ゲームプレイにおけるキャラクタの具現化,さらには無意識においても,ユーザ中心のデザインなどの複雑な価値モデルと,暗黙的で非ディジタルなパターンを組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:39:45 GMT)
k-Mixup Regularization for Deep Learning via Optimal Transport [33.0] Mixupは、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための一般的な正規化テクニックである。
emph$k$-mixupは、他の$k$-batchesの方向に、トレーニングポイントの$k$-batchesを摂動させる。
我々は、$k$-mixupによるトレーニングにより、複数のネットワークアーキテクチャにおける一般化と堅牢性がさらに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:03:55 GMT)
SpikeBERT: A Language Spikformer Learned from BERT with Knowledge
Distillation [31.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、よりエネルギー効率の良い方法でディープニューラルネットワークを実装するための有望な道を提供する。
我々は最近提案されたスパイクトランスフォーマー(すなわち、Spikformer)を改善して、言語タスクの処理を可能にします。
提案手法で訓練したSpikeBERTは,最先端のSNNよりも優れており,英語と中国語のテキスト分類タスクにおけるBERTと同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 10:08:43 GMT)
Large Language Models Only Pass Primary School Exams in Indonesia: A
Comprehensive Test on IndoMMLU [31.6] インドネシアの小学校から大学入学試験までの試験問題を収集し,大規模言語モデルが試験に合格できるかどうかを評価する。
質問の46%は、インドネシア語の習熟度を評価することに焦点を当てている。
GPT-3.5は,インドネシアの地方言語や文化の知識が限られており,インドネシアの初等教育水準を通過させるのみであることを示す実証的な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:49:38 GMT)
Subspace Identification for Multi-Source Domain Adaptation [31.0] マルチソースドメイン適応(MSDA)手法は、複数のラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへ知識を転送することを目的としている。
現在の方法は適切な数のドメイン、潜伏変数の単調変換、不変ラベル分布を必要とする。
本稿では,領域不変変数と領域固有変数の絡み合いを保証する部分空間同定理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:52:59 GMT)
Robust Low-Rank Matrix Completion via a New Sparsity-Inducing
Regularizer [30.9] 本稿では,ハイブリッド常連Welsch (HOW) に新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:47:55 GMT)
When Do Transformers Shine in RL? Decoupling Memory from Credit
Assignment [30.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムは、過去と現在の観察の効果的な表現を学習し、アクションが将来のリターンにどのように影響するかを決定するという、2つの異なる課題に直面している。
我々はTransformerがRLアルゴリズムのメモリ能力を向上し、1500ドル(約1万5000円)ほど前に観測を記憶する必要のあるタスクまでスケールアップできることを実証した。
本稿は,RLにおけるトランスフォーマーの成功を説明するとともに,今後の研究やベンチマーク設計において重要な領域を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 20:27:25 GMT)
Automatic and Efficient Customization of Neural Networks for ML
Applications [29.4] 本稿では,ChameleonAPIを提案する。
ChameleonAPIは損失関数を使用して、各アプリケーション用にカスタマイズされたニューラルネットワークモデルを効率的にトレーニングする。
最高の商用ML APIを選択するベースラインと比較して、ChameleonAPIは間違ったアプリケーション決定を43%削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:13:29 GMT)
VoiceExtender: Short-utterance Text-independent Speaker Verification
with Guided Diffusion Model [28.3] 本稿では,短時間の音声信号処理において,SV性能を改善するための有望なソリューションを提供するVoiceExtenderというアーキテクチャを提案する。
本稿では,2つの拡散モデル,組込みと外部話者埋め込み(SE)誘導拡散モデルを用いて,拡散モデルに基づくサンプル生成器を用いて短い発話に基づいて音声特徴を増強する。
提案手法は, それぞれ0.5, 1.0, 1.5, 2.0秒の短い発話条件に対して, 46.1%, 35.7%, 10.4%, 5.7%の誤差率(EER)を相対的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:42:19 GMT)
Data-Centric Financial Large Language Models [27.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語のタスクを約束するが、金融のような複雑なドメインに直接適用した場合に苦労する。
我々は、LLMが金融業務をよりうまく扱えるようにするために、データ中心のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:53:31 GMT)
Balancing Specialized and General Skills in LLMs: The Impact of Modern
Tuning and Data Strategy [27.4] 論文では、提案するフレームワークの設計、データ収集、分析技術、および結果について詳述する。
LLMを専門的な文脈に効果的に適応するための実践的な洞察を企業や研究者に提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:29:00 GMT)
Reliable Test-Time Adaptation via Agreement-on-the-Line [26.4] テスト時間適応(TTA)手法は、ラベルのないデータを用いてモデルを適用することにより、分散シフトに対する堅牢性を改善することを目的としている。
我々は,TTAモデルがライン上のコンセンサス現象を強く示している,注目すべき,驚くべき観察を行う。
これらの観測を利用して、3つの視点でTTA法をより信頼性の高いものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:21:25 GMT)
ForeSeer: Product Aspect Forecasting Using Temporal Graph Embedding [25.4] Foreseerはレビューテキスト、製品ネットワーク、時間情報を効果的に統合することで、レビュー予測のための新しいフレームワークを提供する。
ForeSeerは,3年間で11,536,382のレビューと11,000の製品を含む実世界の製品レビューシステムで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 16:21:04 GMT)
Learning to Rank Onset-Occurring-Offset Representations for
Micro-Expression Recognition [24.8] 本稿では,マイクロ圧縮認識(MER)の研究に焦点をあてる。
オンセットオフセット表現(LTR3O)をランク付けする学習法という,柔軟で信頼性の高い深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:09:53 GMT)
Automatic Evaluation of Attribution by Large Language Models [24.4] 大規模言語モデル(LLM)による属性の自動評価について検討する。
まず、異なる種類の属性エラーを定義し、次に自動評価のための2つのアプローチを検討する。
生成検索エンジンNew Bingから12ドメインをカバーする一連のテスト例を手作業でキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 22:46:33 GMT)
Pairwise GUI Dataset Construction Between Android Phones and Tablets [24.2] Paptデータセットは、Androidスマートフォンとタブレット用に調整されたペアワイズGUIデータセットである。
本稿では,このデータセット構築のための新しいGUIコレクション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:30:42 GMT)
A Pairwise Dataset for GUI Conversion and Retrieval between Android
Phones and Tablets [24.2] Paptデータセットは、Androidスマートフォンとタブレット間のGUI変換と検索のためのペアワイズデータセットである。
データセットには5,593の電話-タブレットアプリペアから10,035の電話-タブレットGUIページペアが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:03:38 GMT)
Twin Graph-based Anomaly Detection via Attentive Multi-Modal Learning
for Microservice System [24.2] 我々は,マルチモーダル学習を通じて利用可能なすべてのデータモダリティをシームレスに統合するMSTGADを提案する。
本研究では,異なるモーダル間の相関関係をモデル化するために,空間的および時間的注意機構を備えたトランスフォーマーベースニューラルネットワークを構築した。
これにより、リアルタイムで自動的かつ正確に異常を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:28:41 GMT)
Small-Text: Active Learning for Text Classification in Python [23.9] small-textはPython用の使いやすいアクティブラーニングライブラリである。
シングルラベルとマルチラベルのテキスト分類のためのプールベースのアクティブラーニングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 10:34:57 GMT)
Quantized Low-Rank Multivariate Regression with Random Dithering [23.8] 低ランク多変量回帰(LRMR)は重要な統計的学習モデルである。
基礎となる係数行列の推定に焦点をあてる。
我々は、ランダムディザリングを伴う均一な量子化、すなわち、量子化の前に適切なランダムノイズをデータに追加する。
制約付きラッソおよび正規化ラッソ推定器を提案し、非漸近誤差境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 02:07:42 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の複雑さ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） (Sat, 7 Oct 2023 03:12:59 GMT)
Towards Stable Backdoor Purification through Feature Shift Tuning [22.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)がバックドア攻撃に弱いことが広く知られている。
本稿では,最も一般的かつ容易に配置可能なバックドアディフェンスであるファインチューニングから始める。
チューニングに基づくバックドア浄化手法であるFeature Shift Tuning (FST)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:53:11 GMT)
GRID: A Platform for General Robot Intelligence Development [22.0] 汎用ロボットインテリジェンス開発(GRID)のための新しいプラットフォームを提案する。
このプラットフォームにより、ロボットは物理的な能力、環境制約、目標にスキルを学習し、構成し、適応することができる。
GRIDは、新しいタイプのロボット、車両、ハードウェアプラットフォーム、ソフトウェアプロトコルに対応するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:38:20 GMT)
Exploiting Facial Relationships and Feature Aggregation for Multi-Face
Forgery Detection [22.0] 既存の方法は、主に単面操作検出に集中しており、より複雑で現実的な多面フォージェリーの領域は、比較的探索されていないままである。
本稿では,多面フォージェリ検出に適した新しいフレームワークを提案し,現状の研究において重要なギャップを埋めている。
提案手法が多面フォージェリ検出シナリオにおける最先端性能を実現することを示すために,2つの公開多面フォージェリデータセットを用いた実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:09:18 GMT)
Enhancing Asynchronous Time Series Forecasting with Contrastive
Relational Inference [21.5] 時間点プロセス(TPP)は、そのようなモデリングの標準的な方法である。
既存のTPPモデルは、イベントの相互作用を明示的にモデル化する代わりに、将来のイベントの条件分布に焦点を当てており、イベント予測の課題を示唆している。
本稿では,ニューラル推論(NRI)を利用して,観測データから動的パターンを同時に学習しながら,相互作用を推論するグラフを学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 02:14:44 GMT)
Probing the Moral Development of Large Language Models through Defining
Issues Test [21.1] 我々の研究は、初期のLSMは、ランダムなベースラインよりも道徳的推論能力があることを示している。
実際、GPT-4は、典型的な大学院生に匹敵する、伝統的な道徳的推論スコアが最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:14:43 GMT)
DFRD: Data-Free Robustness Distillation for Heterogeneous Federated
Learning [20.1] Federated Learning(FL)は、プライバシに制約のある分散機械学習パラダイムである。
本研究では,データヘテロジニアスおよびモデルヘテロジニアスFLシナリオにおいて,ロバストなグローバルモデルを学習するための新しいFL法(DFRD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:14:01 GMT)
FaceRNET: a Facial Expression Intensity Estimation Network [19.7] 本稿では,映像からの表情強度推定手法を提案する。
i) 各ビデオフレームから様々な感情記述子を抽出する表現抽出ネットワーク、(i)データ中の時間情報をキャプチャするRNN、(i)マスク層。
このアプローチは、優れた結果をもたらすHume-Reactionデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:35:56 GMT)
Large Language Model Cascades with Mixture of Thoughts Representations
for Cost-efficient Reasoning [19.5] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示していますが、この強力なパフォーマンスは、しばしば有料のAPIサービスを使用するコストが高くなります。
本稿では, LLM のコスト削減を目的とした LLM カスケードの構築について検討する。
提案するカスケードは,より強力なLCMのみを使用すれば性能が向上するが,コストの40%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 01:16:45 GMT)
Digital Twin Assisted Deep Reinforcement Learning for Online
Optimization of Network Slicing Admission Control [19.2] 本稿では、この問題を解決するために、デジタルツイン(DT)支援深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。
具体的には、まず、セミマルコフ決定プロセスとして、入場決定過程を定式化し、これを等価な離散時間マルコフ決定プロセスに単純化する。
DT支援DRLモデルでは, 直接訓練されたDueling-DQNと比較して, 資源利用率が40%以上増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:09:19 GMT)
Generalized Robust Test-Time Adaptation in Continuous Dynamic Scenarios [18.5] テスト時間適応(TTA)は、未ラベルのテストデータストリームのみを使用する推論フェーズにおいて、事前訓練されたモデルに分散をテストする。
本稿では,問題に効果的に対応する汎用ロバストテスト時間適応(GRoTTA)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:13:49 GMT)
Reinforced UI Instruction Grounding: Towards a Generic UI Task
Automation API [18.0] 汎用的なUIタスク自動化エグゼキュータとして、与えられたUIスクリーンショットに自然言語命令をベースとしたマルチモーダルモデルを構築します。
画像からテキストまでの事前学習知識の活用を容易にするため,画素からシーケンスまでのパラダイムを踏襲する。
提案する強化UI命令グラウンドモデルでは,最先端の手法よりも明確なマージンで性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:22:41 GMT)
VAST: A Vision-Audio-Subtitle-Text Omni-Modality Foundation Model and
Dataset [17.9] 本稿では,VAST-27Mという大規模モダリティビデオキャプションデータセットを自動生成する手法を提案する。
まず、2700万のオープンドメインのビデオクリップを収集し、視覚とオーディオキャプタを別々に訓練して、視覚とオーディオキャプタを生成します。
既成のLarge Language Model (LLM) を用いて生成されたキャプションと,字幕と指導プロンプトを総称モダリティキャプションに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:58:26 GMT)
Model-aided Federated Reinforcement Learning for Multi-UAV Trajectory
Planning in IoT Networks [17.8] 本稿では,データ収集ミッションにおいて,環境に関する限られた知識しか持たない複数のUAVを協調するモデル支援フェデレーションMARLアルゴリズムを提案する。
標準的なMARLアルゴリズムとの比較により,提案したモデル支援型FedQMIXアルゴリズムは実世界のトレーニング経験を約3倍削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:50:35 GMT)
LIPEx -- Locally Interpretable Probabilistic Explanations -- To Look
Beyond The True Class [17.1] LIPEx (Locally Interpretable Probabilistic Explanation) による新しい摂動型多クラス説明フレームワークのインスタンス化
我々は、LIPExが広く使われている複雑な分類モデルによって出力される確率分布を局所的に複製するだけでなく、全ての特徴が各クラスにおいて重要と考えられる特徴が予測確率にどのように影響するかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:31:38 GMT)
Task Aware Modulation using Representation Learning: An Approach for Few
Shot Learning in Heterogeneous Systems [16.5] TAM-RLは、異種システムの数ショット設定でパーソナライズされた予測を強化するフレームワークである。
我々は,TAM-RLがMAMLやマルチモーダルMAMLといった既存のベースラインアプローチを大幅に上回ることを示す。
TAM-RLは,異なるタスクに対して異なる表現を学習することが可能な場合において,予測性能を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:55:22 GMT)
Conditional Diffusion Model for Target Speaker Extraction [16.4] スコアベース生成モデルに基づく生成対象話者抽出手法であるDiffSpExを提案する。
DiffSpExのポテンシャルはWSJ0-2mixデータセットで示され、SI-SDRは12.9dB、NISQAスコアは3.56である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:48:54 GMT)
Image Clustering via the Principle of Rate Reduction in the Age of
Pretrained Models [15.3] 本稿では,大規模事前学習モデルの強力な特徴表現を利用した画像クラスタリングパイプラインを提案する。
パイプラインは、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet-1kなどの標準データセットでうまく動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:08:01 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） (Sat, 7 Oct 2023 13:16:08 GMT)
Counterfactual Explainer Framework for Deep Reinforcement Learning
Models Using Policy Distillation [14.5] 本稿では,ブラックボックスDRLによる意思決定を説明するために,新たなCF(Counterfactual)説明フレームワークを提案する。
本分析は,DRLの深い基盤となる様々な決定に対して,提案手法が妥当かつ有意義に説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 11:34:25 GMT)
Open Vocabulary Multi-Label Classification with Dual-Modal Decoder on
Aligned Visual-Textual Features [14.3] 本稿では,視覚的特徴とテキスト的特徴の整合性を備えた2次元デコーダ (DM-decoder) を含む新しいアルゴリズム,Aligned Dual MoDality ClaSsifier (ADDS) を提案する。
NUS-WIDE, ImageNet-1k, ImageNet-21k, MS-COCO など,いくつかの標準ベンチマークで実施された大規模な実験により,提案手法が従来の手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 22:24:42 GMT)
Transferable Deep Clustering Model [14.1] 本稿では,データサンプルの分布に応じてクラスタセントロイドを自動的に適応できる,転送可能な新しいディープクラスタリングモデルを提案する。
提案手法では, 試料との関係を計測することで, センチロイドを適応できる新しい注意型モジュールを提案する。
合成および実世界の両方のデータセットに対する実験結果から,提案した移動学習フレームワークの有効性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:35:17 GMT)
ILuvUI: Instruction-tuned LangUage-Vision modeling of UIs from Machine
Conversations [13.9] VLM(Multimodal Vision-Language Models)は、画像と言語を融合した理解から強力なアプリケーションを可能にする。
既存のピクセルベース手法とLarge Language Model(LLM)を組み合わせることで、VLMのペアテキストイメージトレーニングデータを生成するためのレシピをUIドメインに適用する。
我々は、Q&A、UI記述、計画をカバーするUIと組み合わせた335Kの会話例のデータセットを生成し、UIタスクのための会話VLMを微調整するためにそれを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 16:32:34 GMT)
Beyond Text: A Deep Dive into Large Language Models' Ability on
Understanding Graph Data [13.5] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を達成している。
LLMがグラフデータを効果的に処理し、トポロジ構造を利用して性能を向上させることができるかどうかを評価することを目的とする。
LLMの性能を特殊グラフモデルと比較することにより、グラフ解析にLLMを使用する際の長所と短所について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:25:22 GMT)
Parameterizing Context: Unleashing the Power of Parameter-Efficient
Fine-Tuning and In-Context Tuning for Continual Table Semantic Parsing [13.5] 本稿では,連続的なテーブルセマンティック解析のトレーニングに,PEFT(textitcontext- efficient fine-tuning)とICT(textitin-adaptive tuning)を統合した新しい手法を提案する。
教員は、ICTを用いて、いくつかのトレーニング例を示すことで、文脈情報を取得する、いくつかのショット問題に対処する。
代わりに、提案したPEFTフレームワークを利用して教師の出力分布から学習し、その後、文脈情報をプロンプトに圧縮保存し、トレーニング例を保存する必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:40:41 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via
Probabilistic Smoothing [13.3] 既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。
変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。
VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:05:13 GMT)
HalluciDet: Hallucinating RGB Modality for Person Detection Through
Privileged Information [13.1] 視覚認識モデルを新しい領域に適応させる強力な方法は、画像翻訳である。
本稿では,物体検出のためのIR-RGB画像変換モデルであるHaluciDetを提案する。
提案手法は,事前学習したRGB検出器に符号化された特権情報を利用して,ほとんどのケースにおいて検出精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:00:33 GMT)
Language Model Crossover: Variation through Few-Shot Prompting [12.8] 本稿では,言語モデルが進化的クロスオーバーに類似した知的変動演算子を自然に実現できるという知見を追求する。
本稿では、バイナリビット文字列、文、方程式、テキスト・ツー・イメージプロンプト、Pythonコードの進化を通じて、言語モデルのクロスオーバーの汎用性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:07:48 GMT)
Neural Categorical Priors for Physics-Based Character Control [12.7] 運動の質と多様性を大幅に改善した物理に基づく文字制御のための新しい学習フレームワークを提案する。
提案手法は強化学習(RL)を用いて,非構造的なモーションクリップからのライフライクな動きを追跡し,模倣する。
本研究は,人型文字を用いた総合実験により,下流域の難易度の高い2つの課題,剣のシールドと2人のプレーヤーによるボクシングゲームについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:59:46 GMT)
WAIT: Feature Warping for Animation to Illustration video Translation
using GANs [12.7] ビデオのスタイリングにおいて,未順序画像の集合を用いる場合の新たな問題を提案する。
映像から映像への翻訳のほとんどは、画像から画像への翻訳モデルに基づいて構築されている。
本稿では,従来の手法の限界を克服する特徴変形層を有する新しいジェネレータネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:45:24 GMT)
HNS: An Efficient Hermite Neural Solver for Solving Time-Fractional
Partial Differential Equations [12.5] 時間-屈折偏微分方程式を解くための高精度ハーマイトニューラルソルバー(HNS)を提案する。
実験の結果,HNSは既存のL1法に比べて精度と柔軟性が著しく向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:44:47 GMT)
Metadata-Conditioned Generative Models to Synthesize
Anatomically-Plausible 3D Brain MRIs [12.5] 本稿では, メタデータ条件付きMRI(例えば, 年齢, 性別別MRI)を合成するための新しい生成モデルであるBrain Synthを提案する。
以上の結果から, 合成MRIの脳領域の半数以上が解剖学的に正確であり, 実際のMRIと合成MRIの差は小さいことが示唆された。
われわれの合成MRIは畳み込みニューラルネットワークのトレーニングを大幅に改善し、加速度的老化効果を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 00:05:47 GMT)
Measuring Value Understanding in Language Models through
Discriminator-Critique Gap [12.0] LLM(Large Language Models)の真に理解するためには、"know What"と"know why"の両方を考慮する必要があります。
本研究では,人的価値に関する差別的批判的ギャップを測定することによって,「何を知るか」と「なぜ知るか」を定量的に評価する価値理解計測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:18:51 GMT)
EasyPhoto: Your Smart AI Photo Generator [11.9] 我々は、AIポートレートの生成を可能にするEasyPhotoと呼ばれる新しいWebUIプラグインを提案する。
5から20の関連画像を使用して、特定のユーザーIDのデジタルドッペルガンガーをトレーニングすることにより、微調整されたモデルは任意のテンプレートを使用してAI写真を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:16:56 GMT)
A Survey of Graph Unlearning [11.8] グラフアンラーニングは、トレーニングされたモデルからセンシティブなデータトレースを取り除き、忘れられる権利を維持する手段を提供する。
本稿では,多種多様な方法論を包含したグラフアンラーニング手法の体系的レビューを行う。
我々は、ソーシャルネットワーク、敵対的設定、リソース制約のある環境など、さまざまな領域にわたるグラフアンラーニングの汎用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:50:17 GMT)
Parasocial diffusion: K-pop fandoms help drive COVID-19 public health
messaging on social media [11.8] 我々は、マスクに対する感情や公衆衛生上の誤報が原因で、ハッシュタグ#WearAMaskとワクチン関連ツイートのオンライン拡散を分析した。
分析によると、韓国のボーイバンドBTSは、医療談話の最も重要なドライバーの1人だ。
機械学的には、非社会的エンゲージメントとつながりの強いレベルは、コミュニティにおける持続的な活動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:41:44 GMT)
Faithful Knowledge Graph Explanations for Commonsense Reasoning [11.7] 現在のKGに基づく説明手法の大きな弱点の1つは、評価中に生成された説明の忠実さを見落としていることである。
我々は,KGに基づく説明の忠実度を測定するために,グラフの一貫性とグラフの忠実度という2つの定量的指標を提案し,検証する。
本稿では,一貫性のある正規化項を付加して,説明の忠実度を改善する新しいトレーニング手法であるCNN(Consistent GNN)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 20:29:45 GMT)
On Accelerating Diffusion-based Molecular Conformation Generation in
SE(3)-invariant Space [11.7] 本稿では,SE(3)不変空間における分子配座生成のための新しい加速法を提案する。
提案手法は,従来の手法に比べて50x-100xの高速化で高品質なコンフォメーションを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:00:14 GMT)
HI-SLAM: Monocular Real-time Dense Mapping with Hybrid Implicit Fields [11.6] 最近のニューラルマッピングフレームワークは有望な結果を示しているが、RGB-Dやポーズ入力に依存している。
我々のアプローチは、高密度SLAMとニューラル暗黙の場を統合する。
ニューラルネットワークの効率的な構築には,マルチレゾリューショングリッド符号化と符号付き距離関数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:26:56 GMT)
Towards Dynamic and Small Objects Refinement for Unsupervised Domain
Adaptative Nighttime Semantic Segmentation [11.6] 教師なしドメイン適応(UDA)は、夜間セマンティックセグメンテーションの課題に対処する可能性を示している。
本稿では,夜間セマンティックセマンティックセグメンテーションのための動的および小型オブジェクトのラベルレベルと特徴レベルの両方を改良する新しいUDA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:05:50 GMT)
DISCOVER: Making Vision Networks Interpretable via Competition and
Dissection [11.0] この研究は、ポストホック解釈可能性、特にネットワーク分割に寄与する。
私たちのゴールは、視覚タスクで訓練されたネットワークにおいて、各ニューロンの個々の機能を容易に発見できるフレームワークを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:57:23 GMT)
Prompt-to-OS (P2OS): Revolutionizing Operating Systems and
Human-Computer Interaction with Integrated AI Generative Models [10.9] 本稿では,従来のオペレーティングシステムの概念に革命をもたらす,人間とコンピュータのインタラクションのためのパラダイムを提案する。
この革新的なフレームワークでは、マシンに発行されるユーザリクエストは、生成AIモデルの相互接続エコシステムによって処理される。
このビジョンの概念は、プライバシ、セキュリティ、信頼性、生成モデルの倫理的利用など、重要な課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:16:34 GMT)
Machine Learning for Automated Mitral Regurgitation Detection from
Cardiac Imaging [10.8] 僧帽弁閉鎖不全症(Mitral regurgitation, MR)は、心臓弁疾患の一種。
従来の診断法は高価で、労働集約的であり、臨床専門知識を必要とする。
CUSSPと呼ばれるMR分類のための新しい半教師付きモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 16:48:24 GMT)
AG-CRC: Anatomy-Guided Colorectal Cancer Segmentation in CT with
Imperfect Anatomical Knowledge [10.0] 自動生成臓器マスクを利用する新しい解剖ガイドセグメンテーションフレームワークを開発した。
提案手法を2つのCRCセグメンテーションデータセット上で広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:22:06 GMT)
Tight Certified Robustness via Min-Max Representations of ReLU Neural
Networks [9.8] 制御システムにニューラルネットワークを確実に配置するには、厳格な堅牢性を保証する必要がある。
本稿では,ReLUニューラルネットワークの凸表現に対する強靭性証明を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:07:45 GMT)
FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language
Models in Financial Datasets [9.7] 本稿では,オープンソースの大規模言語モデルに対して,インストラクションチューニングパラダイムに固有のアプローチを導入する。
私たちは、オープンソースのモデルの相互運用性に乗じて、シームレスで透過的な統合を確保します。
本稿では,エンドツーエンドのトレーニングとテストのためのベンチマーク手法を提案し,費用対効果を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:52:58 GMT)
Large Language Models for Spatial Trajectory Patterns Mining [9.7] 大型言語モデル(LLM)は、人間に似た方法で推論する能力を示した。
このことは、人間の移動における時間的パターンを解析する大きな可能性を示唆している。
我々の研究は、人間の空間的軌跡解析のためのLSMの強度と限界についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:21:29 GMT)
Robust Network Pruning With Sparse Entropic Wasserstein Regression [9.6] 本研究では,Fisher Information Matrix (FIM) の計算において,雑音勾配に視覚的に対処するニューラルネットワークプルーニングの最先端技術を明らかにする。
本稿では,最適輸送(OT)問題の特徴を生かして,エントロピー的ワッサーシュタイン回帰(EWR)の定式化を導入する。
提案手法は,ネットワークパラメータの4分の1未満のMobileNetV1において,精度が6%向上し,テスト損失が8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:15:32 GMT)
A New Dataset for End-to-End Sign Language Translation: The Greek
Elementary School Dataset [9.6] ギリシャの小学校の公的なシラバスに基づく,29653のギリシア手話ビデオ翻訳ペアについて紹介する。
我々はこの新しいデータセットを用いて、手話自動翻訳研究で広く使われている最新の最先端のトランスフォーマーベースの手法を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:18:33 GMT)
FM Tone Transfer with Envelope Learning [8.8] トーントランスファー(トーントランスファー)は、音源をシンセサイザーで対向させ、音楽の形式を保ちながら音の音色を変換する新しい技法である。
音の多様性の低さや、過渡的および動的レンダリングの制限に関連するいくつかの欠点があり、リアルタイムなパフォーマンスの文脈における調音やフレーズ化の可能性を妨げていると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:03:25 GMT)
SafeDreamer: Safe Reinforcement Learning with World Models [8.3] 本稿では,ラグランジュ的手法を世界モデル計画プロセスに取り入れた新しいアルゴリズムであるSafeDreamerを紹介する。
本手法は,低次元および視覚のみの入力にまたがる様々なタスクにおいて,ほぼゼロコストの性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 11:22:06 GMT)
Understanding and Improving Adversarial Attacks on Latent Diffusion
Model [8.3] 我々は、潜在拡散モデル(LDM)に対する敵対的攻撃を理解するための包括的な理論的枠組みを導入する。
本稿では,LDMの前方および後方プロセスの両方において,敵攻撃を誘導する統一目標を用いた新たな敵攻撃を提案する。
以上の結果から,本手法は現在の攻撃よりも優れており,最先端の複数ショット生成パイプライン上での一般化が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:24:42 GMT)
Modern Non-Linear Function-on-Function Regression [8.2] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた関数データに対する非線形関数オン関数回帰モデルを提案する。
FDNN(Functional Direct Neural Network)とFBNN(Functional Basis Neural Network)の2つのモデルフィッティング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:57:39 GMT)
A Novel Counterfactual Data Augmentation Method for Aspect-Based
Sentiment Analysis [7.9] 本稿では,逆の感情極性を持つ意見表現を生成するための,新しい簡易な反実データ拡張手法を提案する。
実験の結果,提案手法は3つのABSAデータセット上での現在の拡張手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 02:23:14 GMT)
Oracle Efficient Algorithms for Groupwise Regret [7.8] 睡眠専門家によるBlum & Lykouris(Blum & Lykouris)の簡易な修正は、外的後悔不在集団の考慮を減らし、よく理解された問題に効果的に還元できることを示す。
グループ間で一様に比較すると,従来のオンライン線形回帰アルゴリズムに比べ誤差が大幅に改善され,グループ的に反省する保証がないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 02:17:22 GMT)
Towards Automated Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability [7.6] 本稿では,それに続く機械的解釈可能性プロセスの体系化について述べる。
調査中のデータセット、メトリック、ユニットを変えることで、研究者は各コンポーネントの機能を理解することができる。
本稿では,いくつかのアルゴリズムを提案し,それを検証するために過去の解釈可能性の結果を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:14:56 GMT)
ConvNeXtv2 Fusion with Mask R-CNN for Automatic Region Based Coronary
Artery Stenosis Detection for Disease Diagnosis [6.9] 我々は、インスタンスセグメンテーションタスクのために事前訓練された専用のConvnext-V2バックボーンベースのMask RCNNモデルを採用する。
この要求タスクにおいて,本手法はF1スコア0.5353を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:09:05 GMT)
Zero-shot Cross-lingual Transfer without Parallel Corpus [6.9] 本稿では,事前学習モデルを用いてゼロショット言語間移動を行う手法を提案する。
タスク関連のバイリンガル情報アライメントを適用するバイリンガルタスクフィッティングモジュールで構成されている。
自己学習モジュールは、ラベルのないデータに対して擬似ソフトおよびハードラベルを生成し、それを利用して自己学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:54:22 GMT)
Analyzing Zero-Shot Abilities of Vision-Language Models on Video
Understanding Tasks [6.9] 本稿では,ゼロショット環境における映像理解タスクの評価において,画像テキストモデルの一般化能力について詳細に検討する。
実験の結果,映像テキストモデルでは,映像AR,ビデオRT,ビデオMCに優れた性能を示すことがわかった。
これらの結果は、コストのかかる事前学習のステップを回避しつつ、基礎的な画像テキストモデルを一連のビデオタスクに適応する利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 20:57:54 GMT)
Dual Grained Quantization: Efficient Fine-Grained Quantization for LLM [6.9] LLM(Large Language Models)は、メモリ要件と計算能力に関する重要なハードウェア上の課題を提起する。
LLMには2つの主要な量子化スキームがある: 粗粒(textite.g.$ channel-wise)量子化と細粒(textite.g.$ group-wise)量子化である。
我々は、高速な推論速度を確保しつつ優れた性能を維持するLLMのための新しいA8W4量子化であるDual Grained Quantization (DGQ)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:50:28 GMT)
Transcending Domains through Text-to-Image Diffusion: A Source-Free
Approach to Domain Adaptation [6.6] ドメイン適応(ドメイン適応、Domain Adaptation、DA)は、アノテートデータが不十分なターゲットドメインにおけるモデルの性能を高める方法である。
本研究では,対象領域のサンプルに基づいてトレーニングしたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,ソースデータを生成する新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:49:07 GMT)
High Visual-Fidelity Learned Video Compression [6.6] 我々は,HVFVC(High Visual-Fidelity Learned Video Compression framework)を提案する。
具体的には,新たに出現した地域での貧弱な復興問題に対処するために,信頼度に基づく新しい特徴再構成手法を設計する。
広汎な実験により提案したHVFVCは、50%しか必要とせず、最新のVVC標準よりも優れた知覚品質が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:27:45 GMT)
HyperSINDy: Deep Generative Modeling of Nonlinear Stochastic Governing
Equations [5.3] 本稿では,データからのスパース制御方程式の深部生成モデルを用いた動的モデリングフレームワークHyperSINDyを紹介する。
一度訓練すると、HyperSINDyは、係数が白色雑音によって駆動される微分方程式を介して力学を生成する。
実験では、HyperSINDyはデータと一致するように学習度をスケーリングすることで、基底的真理支配方程式を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:41:59 GMT)
PETformer: Long-term Time Series Forecasting via Placeholder-enhanced
Transformer [5.1] 本研究では,Transformerを長期連続予測タスクに適用する場合の問題点について検討する。
本研究では,Placeholder-enhanced Technique (PET)を導入し,LTSFタスクにおけるTransformerの計算効率と予測精度を向上させる。
PETformerはLTSFのために一般的に使用される8つのパブリックデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、既存のモデルをすべて上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:24:40 GMT)
Reconstructing the Mind's Eye: fMRI-to-Image with Contrastive Learning
and Diffusion Priors [5.1] MindEyeは、脳の活動から観察された画像を検索して再構成するための、fMRI-to-imageアプローチである。
我々は,MindEyeが修復作業と検索作業の両方において最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:32:15 GMT)
Tree-GPT: Modular Large Language Model Expert System for Forest Remote
Sensing Image Understanding and Interactive Analysis [5.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を森林リモートセンシングデータワークフローに組み込んだ新しいフレームワークであるTree-GPTを紹介する。
プロトタイプシステムは、森林研究や環境科学におけるLLMの動的利用の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:12:39 GMT)
Fully Sparse Long Range 3D Object Detection Using Range Experts and
Multimodal Virtual Points [4.9] 長距離での3D物体検出は、自動運転車の安全性と効率を確保するために不可欠である。
現在最先端のLiDARベースの手法のほとんどは、レンジセンサーの間隔によって制限されている。
我々は2つのLiDARベースの3D検出ネットワークを提案し、その1つは近距離オブジェクトを専門とし、もう1つは長距離3D検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:39:46 GMT)
Continuous-variable quantum key distribution system: A review and
perspective [4.8] 量子鍵分布は、量子力学の原理によって保証される情報理論のセキュリティを備えたセキュアキーを提供する。
コヒーレントな状態を用いた量子鍵分布の連続可変バージョンは、通信産業との互換性の利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:40:24 GMT)
Realization of an inherent time crystal in a dissipative many-body
system [4.8] 時間結晶は、通常の結晶が宇宙で行うように、自発的に翻訳対称性を破る多体状態である。
ここでは、多体相互作用が固有の時間結晶相を生じさせるという理論的および実験的証拠を提供する。
本実験により得られた固有時間結晶は多体相互作用により自己保護され, 個々のエルビウムイオンを超えるコヒーレンス時間を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:15:03 GMT)
Stochastic Configuration Machines for Industrial Artificial Intelligence [4.6] 産業人工知能(IAI)におけるコンフィグレーションネットワーク(SCN)の役割
本稿では、効率的なモデリングとデータサイズ削減を強調するために、SCMと呼ばれる新しいランダム化学習モデルを提案する。
いくつかのベンチマークデータセットと3つの産業応用に関する実験的研究が行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 05:21:54 GMT)
UFD-PRiME: Unsupervised Joint Learning of Optical Flow and Stereo Depth
through Pixel-Level Rigid Motion Estimation [4.4] 光の流れとステレオの相違は画像の一致であり、そのため関節トレーニングの恩恵を受けることができる。
我々は、フローと格差を共同で推定し、監督なしに訓練される最初のネットワークを設計する。
第2のネットワークは、第1のネットワークから擬似ラベルとして光学的流れを訓練し、第1のネットワークから格差を取り、各ピクセルにおける3次元剛性運動を推定し、再び光学的流れを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:08:25 GMT)
A Dual Latent State Learning Approach: Exploiting Regional Network
Similarities for QoS Prediction [4.2] 本稿では,新しいディープラーニングフレームワークである地域ベースデュアル潜在状態学習ネットワーク(R2SL)を紹介する。
R2SLは2つの異なる地域ネットワーク潜在状態を引き出すことで、地域ネットワークの振舞いのニュアンスを捉える。
我々のR2SLアプローチは、オブジェクトに固有の地域ネットワークの類似性を十分に活用することで、正確な予測のための革新的な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:35:07 GMT)
GradXKG: A Universal Explain-per-use Temporal Knowledge Graph Explainer [4.2] GradXKGはTKGRモデルを説明するための新しい2段階勾配に基づくアプローチである。
まず、Grad-CAMにインスパイアされたRGCN説明器が勾配を追跡し、各ノードのタイムステップ間のコントリビューションを定量化する。
第2に、統合勾配説明器はRGCN出力の重要性を強化し、多様なTKGRアーキテクチャ間の互換性を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 18:21:35 GMT)
Tight Rates in Supervised Outlier Transfer Learning [4.2] 外れ値検出のための正確な決定ルールを学ぶための重要な障壁は、外れ値データの不足である。
トランスファーラーニングアプローチの最近の実証的な成功にもかかわらず、ソースからターゲットのオフアー検出タスクへいつ、どのように知識を転送できるかの根本的な理解は、まだ解明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:14:13 GMT)
Integrating Contrastive Learning into a Multitask Transformer Model for
Effective Domain Adaptation [4.2] 本稿では,SERを主課題とするマルチタスクフレームワークを具現化した新しいドメイン適応手法を提案する。
提案手法は, クロスコーパスシナリオにおけるSERの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:41:29 GMT)
TransCC: Transformer Network for Coronary Artery CCTA Segmentation [4.0] CCTAセグメンテーションのためのトランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークを効果的に融合するディープラーニングフレームワークであるTransCCを提案する。
その結果,TransCCはセグメント化性能において既存の手法よりも優れており,平均Dice係数は0.730,平均IoUは0.582であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 11:37:00 GMT)
Balancing utility and cognitive cost in social representation [3.4] 我々は、下流のユーティリティと情報コストのトレードオフを最適に行うエージェント表現を見つけることの問題を動機付けている。
資源制約付き社会表現の2つの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:27:01 GMT)
Guaranteeing Anonymity in Attribute-Based Authorization [3.3] 属性に基づく手法は、被写体のアイデンティティではなく、被写体が所有する属性に基づいて決定を行う。
これは匿名の認証を可能にするが、匿名性を保証するものではない。
属性ベースの認証において匿名性を実現する他のアプローチは、属性分布の問題に対処しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:09:17 GMT)
Epsilon non-Greedy: A Bandit Approach for Unbiased Recommendation via
Uniform Data [3.3] 近年の研究では、少量の偏りのないデータを収集することで、自己フィードバックループバイアスを軽減する試みが行われている。
本稿では,一様に収集された少量のデータを用いて,偏りのない推定器を学習するフレームワークを提案する。
我々は、リコメンデーションシステムにおける実世界の継続的トレーニングシナリオをシミュレートする、新しいオフラインシーケンシャルトレーニングスキーマを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:31:15 GMT)
How to effectively train an ensemble of Faster R-CNN object detectors to
quantify uncertainty [3.2] 本稿では,地域提案ネットワーク (RPN)citehttps://doi.org/10.48550/arxiv.1506.01497を提案する。
このアプローチは、すべての$n$モデルをアンサンブルで完全にトレーニングする簡単な方法よりもはるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:38:16 GMT)
Multi-scale MRI reconstruction via dilated ensemble networks [2.9] 拡張畳み込みを用いた高効率なマルチスケール再構成ネットワークを導入し,分解能の維持を図る。
並列拡張フィルタにインスパイアされた複数の受容場は、大きな構造的アーティファクトときめ細かい局所的特徴の両方を見る分岐とともに同時に処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:49:57 GMT)
Stackelberg Driver Model for Continual Policy Improvement in
Scenario-Based Closed-Loop Autonomous Driving [2.9] 安全クリティカルなシナリオを合成するための効率的な手法のクラスとして、敵生成法が登場した。
Stackelberg Driver Model (SDM) を調整し、車両相互作用の階層的な性質を正確に特徴づける。
提案アルゴリズムは,特に高次元シナリオにおいて,いくつかのベースラインと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 10:30:59 GMT)
End-to-End Lip Reading in Romanian with Cross-Lingual Domain Adaptation
and Lateral Inhibition [2.8] 我々は、Wild LRRoと呼ばれる、表現不足の短いルーマニア語のデータセット上で、いくつかのアーキテクチャと最適化を解析する。
提案手法,すなわち,言語間ドメイン適応とラベルなしビデオを用いて,最先端の検索結果を得る。
また、神経阻害機構にインスパイアされた層を付加する性能も評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:36:58 GMT)
Statistical Guarantees for Variational Autoencoders using PAC-Bayesian
Theory [2.8] 変分オートエンコーダ(VAE)は機械学習の中心となっている。
この研究は、PAC-ベイジアン理論を用いて、VAEの統計的保証を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 22:35:26 GMT)
Mixing Solutions in Bitcoin and Ethereum Ecosystems: A Review and Tutorial [2.8] この原稿はブロックチェーンベースのミキシングサービスの徹底的なレビューを示している。
学術的なイノベーションと現実世界の実装のギャップを埋めることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:28:59 GMT)
Do self-supervised speech and language models extract similar
representations as human brain? [2.4] 自己教師付き学習(SSL)によって訓練された音声と言語モデルは、音声と言語知覚の間の脳活動と強い整合性を示す。
我々は2つの代表的なSSLモデルであるWav2Vec2.0とGPT-2の脳波予測性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 01:39:56 GMT)
CAD Models to Real-World Images: A Practical Approach to Unsupervised
Domain Adaptation in Industrial Object Classification [2.4] 本稿では,オブジェクト分類のための教師なし領域適応パイプラインを,挑戦的な産業環境下で解析する。
本結果は,カテゴリラベルCADモデルのみが利用可能であるが,実世界の画像で分類を行う必要がある場合に,最も重要な設計選択が強調される。
ドメイン適応パイプラインは、VisDAベンチマークでSoTAのパフォーマンスを達成するが、より重要なのは、102の機械部品からなる新しいオープン産業データセットにおける認識性能を大幅に改善することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:37:38 GMT)
Automatic Anonymization of Swiss Federal Supreme Court Rulings [2.2] 匿名化対象のエンティティを付加した大規模なデータセットを用いて,既存の匿名化ソフトウェアを強化する。
その結果,ドメイン内データを用いて事前トレーニングを行うことで,既存モデルに比べてF1スコアが5%以上向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 00:56:49 GMT)
A Holistic Evaluation of Piano Sound Quality [2.1] 本研究では,異なるピアノの音質について検討した。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の様々な事前学習モデルの微調整結果を比較して最適なピアノ分類モデルを選択する。
その結果、音楽的に訓練された個人は、異なるピアノの音質の違いを区別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:51:34 GMT)
Differentiable Weight Masks for Domain Transfer [2.0] コンピュータビジョンにおけるディープラーニングモデルの大きな欠点の1つは、モジュラー方式で複数の情報ソースを保持することができないことである。
本研究では,これら3つの重みマスキング手法について検討し,その課題に対する「鍛造」を緩和する能力について検討した。
異なるマスキング手法は、目標タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼすことなく、ソースタスクの知識を維持するためにトレードオフがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:52:15 GMT)
Applications of Littlestone dimension to query learning and to
compression [1.9] 我々は、ランダムな反例を持つ同値クエリによる学習のために、2017年のシアングルインのモデルを拡張した。
第二に、このモデルを無作為性のある無限の概念クラスに拡張する。
第三に、Littlestone次元と拡張$d$-compressionスキームを持つクラスとの関係に関する改善された結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:04:18 GMT)
Surgical Gym: A high-performance GPU-based platform for reinforcement
learning with surgical robots [1.6] 手術ロボット学習のためのオープンソースの高性能プラットフォームである手術用Gymを紹介する。
従来の外科的学習プラットフォームと比較して,100～5000倍の訓練時間を短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 03:21:58 GMT)
Randomized Sparse Neural Galerkin Schemes for Solving Evolution
Equations with Deep Networks [1.5] この研究は、各タイムステップでネットワークパラメータのランダム化されたスパースサブセットを更新するNeural Galerkinスキームを導入している。
ランダム化は、時間内の局所的な過度な適合を避けるため、シーケンシャル・イン・タイムのトレーニングでエラーが迅速に蓄積されるのを防ぐ。
幅広い進化方程式を用いた数値実験では、ランダム化されたスパース更新を用いた提案手法は、固定された計算予算において最大で2桁精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 16:27:00 GMT)
Hacking Generative Models with Differentiable Network Bending [1.5] 生成モデルの'ハック'を行う手法を提案し,その出力を元のトレーニング分布から新しい目標に向けて押し出す。
得られた出力画像は、芸術的な目的のために活用できるオリジナルと新しい目的の間の緊張によって与えられる不気味な品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:13:14 GMT)
Invariant Relations: A Bridge from Programs to Equations [1.3] 任意のレベルにネストしたループを持つプログラムを含む,C型プログラムの関数を導出する手法を提案する。
ループの意味を捉えるために、不変関係の概念を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 04:11:23 GMT)
Complexity and order in approximate quantum error-correcting codes [1.3] 量子回路の複雑性と近似量子誤差補正(AQEC)特性の厳密な接続を確立する。
我々の重要な発見は、サブシステムの分散が$O(k/n)$しきい値以下であれば、コード部分空間の任意の状態は、回路の複雑さの低い境界に従わなければならないということである。
AQECのこの理論は、多体量子系の量子複雑性と順序を理解するための汎用的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:03:46 GMT)
How Helpful do Novice Programmers Find the Feedback of an Automated
Repair Tool? [1.3] 自動修復ツールであるCLARAを使って初心者にフィードバックを提供する経験について述べる。
まず、私たちはCLARAを拡張してPython言語のより大きなサブセットをサポートし、それからプログラミング演習に使用するJupyter Notebooksと統合しました。
初心者は、しばしば、提案された修復を理解するのに苦労し、コンパイラ/解釈メッセージを理解するのがよく知られた課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:49:07 GMT)
User's Position-Dependent Strategies in Consumer-Generated Media with
Monetary Rewards [1.2] SNS-normsゲームにいくつかの金銭報酬スキームを統合するモデルを提案する。
個人エージェント(ユーザ)に対する各金銭報酬方式の効果について検討する。
以上の結果から,これらの要因が投稿数とその品質に明確に影響を及ぼすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:48:06 GMT)
$H$-RANSAC, an algorithmic variant for Homography image transform from
featureless point sets: application to video-based football analytics [1.2] 局所特徴ベクトルと点ペアリングを伴わない変換集合からホモグラフィーを検索するための一般化されたRANSACアルゴリズムを提案する。
提案手法は、実際のフットボールの試合中にカメラが取得した画像の大規模なデータセット上でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 20:56:39 GMT)
Single Qubit Multi-Party Transmission Using Universal Symmetric Quantum
Cloning [1.1] 我々は、アリスが1量子ビットの情報を$M$パーティーに送信したいという仮説的な量子ネットワークを考える。
我々は、Aliceがメッセージキュービットの直接送信よりもはるかに少ないキュービットをM$リモートレシーバーに送信できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:19:54 GMT)
Cyber Insurance Risk: Reporting Delays, Third-Party Cyber Events, and Changes in Reporting Propensity -- An Analysis Using Data Breaches Published by U.S. State Attorneys General [0.8] サイバー保険のリスクに関する研究は、これまでのところデータ不足によって妨げられている。
i)報告の遅れ、(ii)第三者イベントの影響を受けるすべてのビジネス、(iii)報告の適切性の変化に関する情報が不足している。
この重要なギャップを、アメリカ合衆国司法長官が提供した、未認識の公開データを活用することで埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 12:17:33 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Neural Image Deblurring [0.8] 画像の劣化は、ぼやけを引き起こす画像の劣化要素を排除し、画像の品質を改善して、テクスチャとオブジェクトの可視化を改善する。
伝統的に、画像の劣化で優先される事前ベース最適化アプローチは、ディープニューラルネットワークが最近この分野で大きなブレークスルーをもたらした。
私たちは、デブロアリングアプリケーションで使用される最も一般的なディープニューラルネットワーク構造を概説し、その強みと斬新さを説明し、パフォーマンスメトリクスを要約し、広く使われているデータセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:29:42 GMT)
Uncovering hidden geometry in Transformers via disentangling position
and context [0.6] トレーニングされた変換器の隠れ状態(または埋め込み)を解釈可能なコンポーネントに簡易に分解する。
一般的なトランスフォーマーアーキテクチャや多様なテキストデータセットでは、経験的に広範に数学的構造が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 15:50:26 GMT)
DynamicBEV: Leveraging Dynamic Queries and Temporal Context for 3D
Object Detection [0.5] 本稿では3次元オブジェクト検出に動的クエリを利用する新しいアプローチであるDynamicBEVを紹介する。
静的クエリとは対照的に、提案した動的クエリはK平均クラスタリングとTop-K Attentionを利用する。
効率をさらに高めるため、DynamicBEVは軽量テンポラル核融合モジュール(LTFM)を内蔵している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:55:29 GMT)
Wordle: A Microcosm of Life. Luck, Skill, Cheating, Loyalty, and
Influence! [0.0] Wordle(ワール)は、ニューヨーク・タイムズが提供しているオンラインゲームである。
プレイヤーは毎日の言葉(ターゲット語)を推測する6つの試みがある
各試行の後、プレイヤーは推測において各文字の正しさと位置に関する色分けされた情報を受信する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:31:14 GMT)
Using Generative AI for Literature Searches and Scholarly Writing: Is
the Integrity of the Scientific Discourse in Jeopardy? [0.0] 我々は,学術界で現在進行中の議論を,主要な学術出版社によるニュース記事,編集,立場声明のレビューで報告する。
学術的な執筆を目的として,ChatGPTと類似のAIツールの潜在的に有用な機能と有意義な応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:31:24 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） (Sat, 7 Oct 2023 17:44:26 GMT)
Unit Commitment Predictor With a Performance Guarantee: A Support Vector
Machine Classifier [0.0] 従来の単位のオン/オフ決定を学習し、予測することにより、システムオペレーターが解凍器を温め、計算を著しく高速化する可能性があることを示す。
予測のために、線形およびカーネル化されたサポートベクタマシン分類器を訓練し、適切に正規化された場合、サンプル外の性能保証を提供する。
その結果、正規化を適切に行うカーネル化されたSVMは他の分類器よりも優れており、計算時間を1.7倍に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 09:35:59 GMT)
The Conditional Prediction Function: A Novel Technique to Control False
Discovery Rate for Complex Models [0.0] 現状の機械学習予測モデルと組み合わせることができる条件付き予測関数(CPF)に基づくノックオフ統計を導入する。
CPF統計は、予測器と結果の間の非線形関係を捉えることができ、特徴間の相関も考慮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:16:09 GMT)
Simulation and analysis of quantum phase estimation algorithm in the
presence of incoherent quantum noise channels [0.0] 量子位相推定(QPE)における非コヒーレントノイズの影響について検討する。
ノイズの存在下でのQPEの性能を理解するために、脱分極、位相フリップ、ビット相フリップ、ビット相フリップなどの異なるノイズモデルを用いる。
シミュレーションの結果,単位作用素の固有値の標準偏差は個々の量子ビットの誤差確率に強い指数的依存性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:31:35 GMT)
Sensing and Communication with Quantum Microwaves [0.0] この論文は、量子マイクロ波の伝播の新たな分野における理論の基礎と実践的応用のリンクを確立している。
この論文には、最後の章として、量子マイクロ波技術の現状をレビューする記事が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:54:22 GMT)
Robustness of optimized numerical estimation schemes for noisy
variational quantum algorithms [0.0] ノイズが存在する場合のサンプリングコピー数に対して,数値的スキームが統計的に精度が高い範囲について検討する。
回路パラメータとは無関係なノイズチャネル誤差項に対しては,ノイズチャネルに関する知識のないエフェクトを実演する。
これらの最適化SPS推定器は平均二乗誤差バイアスを大幅に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 08:43:26 GMT)
Question-focused Summarization by Decomposing Articles into Facts and
Opinions and Retrieving Entities [0.0] 本研究は,自然言語処理技術を用いて株価変動を予測することに焦点を当てる。
提案手法は,ニュース記事から有能な事実や出来事を識別することを含む。
この研究は、ウィキペディアのデータとエコノミストの記事の分析を通じて、企業とエンティティの関係を確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:37:48 GMT)
Optimal Sequential Decision-Making in Geosteering: A Reinforcement
Learning Approach [0.0] ジオステアリングと呼ばれる掘削プロセス全体の軌道調整決定は、その後の選択や情報収集に影響を与える。
本研究では,決定環境から直接学習するモデルフリー強化学習(RL)手法であるDeep Q-Network(DQN)手法を用いる。
これまでに2つの合成ジオステアリングシナリオに対して,RLは準最適ADPに匹敵する高品質な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 10:49:30 GMT)
Hybrid Recommendation System using Graph Neural Network and BERT
Embeddings [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と文変換器の埋め込みを併用して,異なるユーザに対するアニメレコメンデーションを予測する新しいモデルを提案する。
提案手法は,アニメレコメンデーションシステムの精度と有効性を大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 17:24:41 GMT)
How does Transformer model evolve to learn diverse chemical structures? [0.0] SMILESの学習過程と化学構造との関係を代表的NLPモデルであるTransformerを用いて検討した。
結果は、トランスフォーマーは分子の部分構造を素早く学習するが、全体構造を理解するには拡張トレーニングが必要であることを示唆している。
これらの知見は化学におけるNLPモデルの理解を深めることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:34:16 GMT)
Generative AI May Prefer to Present National-level Characteristics of
Cities Based on Stereotypical Geographic Impressions at the Continental Level [0.0] Wenxin Yigeから生成されたストリートビュー画像は、様々な国で見られる多様な都市景観を適切に表現していない。
これら生成されたイメージを地理教育やアウトリーチ・イニシアチブに利用すれば、自国に関する既存のステレオタイプ的見解が必然的に強化される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:11:40 GMT)
Federated Self-Supervised Learning of Monocular Depth Estimators for
Autonomous Vehicles [0.0] FedSCDepthは、単眼深度推定器の学習を可能にするために、フェデレーション学習とディープセルフスーパービジョンを組み合わせた新しい手法である。
提案手法は, 試験損失が0.13未満で, 平均1.5kのトレーニングステップしか必要とせず, ほぼ最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:54:02 GMT)
Enhancing nonclassical properties of quantum states of light using
linear optics [0.0] 我々は、コヒーレント状態の振幅を調整して特定のFock成分をフィルタリングし、非古典的特徴を増強した光の状態を生成することを示した。
入力状態の2つの例を示し、サブポアソニアン統計の強化や出力状態の二次的スキューズ化における提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 20:57:25 GMT)
Electronic transport through the phtalocyanine molecule in atomic
contacts Co [0.0] スピン遷移は、両構成で先端とCoPc分子間の距離を変化させることによって研究されている。
また、I-Vの特性は、CoPc分子の中心原子のスピン遷移の影響を受けていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 19:46:14 GMT)
EdgeFD: An Edge-Friendly Drift-Aware Fault Diagnosis System for
Industrial IoT [0.0] 我々は,産業用モノのインターネット(IIoT)における頻繁なデータドリフトによる課題を軽減するため,DAWC(Drift-Aware Weight Consolidation)を提案する。
DAWCは複数のデータドリフトシナリオを効率的に管理し、エッジデバイス上での一定のモデル微調整の必要性を最小限にする。
包括的診断・可視化プラットフォームも開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 06:48:07 GMT)
Delocalization of light in photonic lattices with unbounded potentials [0.0] 古典力学では、粒子は非有界ポテンシャル井戸から逃れることができない。
波動の非局在化は、臨界状態を維持する非有界ポテンシャルを持つ特定のモデルで生じることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 07:53:21 GMT)
Coulomb interaction-driven entanglement of electrons on helium [0.0] 理論的には、2つの電子間の非スクリーンのクーロン相互作用による感情の絡み合いの発生を理論的に検討する。
我々は、ハミルトニアン模型を単一粒子のハートリー積基底に対して対角化することにより、電子の運動エネルギースペクトルとその絡み合いを計算する。
特に、ここで開発された理論ツールは、超流動ヘリウムや固体ネオンの表面上に閉じ込められた電子による将来の実験において制御パラメータの微調整と最適化に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 21:40:20 GMT)
Comparative study of multi-person tracking methods [0.0] 本研究の目的は,これらの手法の発見と追跡パイプラインにおけるこれらのアルゴリズムに関する有用な洞察を提供することである。
われわれはMOT17Detデータセットを用いて歩行者検出モデルを訓練した。
次に,トラクタ++がSORTよりも優れたマルチパーソントラッキングアルゴリズムであることを示す実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:29:57 GMT)
Combining UPerNet and ConvNeXt for Contrails Identification to reduce
Global Warming [0.0] 本研究は,地球規模の衛星画像における航空機のコントラル検出に着目し,コントラルモデルの改善と気候変動への影響を緩和する。
NOAA GOES-16衛星画像のための革新的なデータ前処理技術を開発した。
クラス不均衡に取り組むために、トレーニングデータセットは、正の反則ラベルを持つイメージのみを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 13:59:05 GMT)
Breaking absolute separability with quantum switch [0.0] 我々は、大域的ユニタリ上でのアンシラ量子ビットによって制御される量子スイッチの作用が、AS状態のこのロバスト性を損なうことを示した。
スイッチング操作下での凸集合からAS状態を取り出すことは、常に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:14:55 GMT)
Analyzing the Capabilities of Nature-inspired Feature Selection
Algorithms in Predicting Student Performance [0.0] 本稿では,学生のパフォーマンス予測に使用するアンサンブルアルゴリズムの特徴選択部分において,自然に触発されたアルゴリズムの相対的性能について分析を行った。
その結果,自然に着想を得たアルゴリズムを特徴選択に利用し,従来のMLアルゴリズムを分類に利用することで,予測精度が向上し,特徴セットのサイズを最大65%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 23:55:29 GMT)
An Evaluation of State-of-the-Art Large Language Models for Sarcasm
Detection [0.0] サルカズム(英: Sarcasm)とは、彼が言いたいことの逆を意味する人による言葉の使用である。
NLPの最近の革新により、サルカズムを検出する可能性がさらに高まった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 7 Oct 2023 14:45:43 GMT)