Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency [132.0]
表現工学の新たな領域(RepE)を特定し,特徴付ける RepEは、神経細胞や回路ではなく、人口レベルの表現を解析の中心に置く。これらの手法が、広範囲の安全関連問題に対してどのようにトラクションを提供するかを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:00:53 GMT)
FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.8]
$mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:39:47 GMT)
Skill-Based Few-Shot Selection for In-Context Learning [123.3]
Skill-KNNは、文脈内学習のためのスキルベースの少ショット選択手法である。モデルはトレーニングや微調整を必要とせず、頻繁に銀行を拡大したり変更したりするのに適している。 5つのドメイン間セマンティックパーシングデータセットと6つのバックボーンモデルによる実験結果から、Skill-KNNは既存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） (Tue, 10 Oct 2023 16:23:33 GMT)
LLMDet: A Third Party Large Language Models Generated Text Detection Tool [119.1]
大規模言語モデル(LLM)は、高品質な人間によるテキストに非常に近い。既存の検出ツールは、機械が生成したテキストと人間によるテキストしか区別できない。本稿では,モデル固有,セキュア,効率的,拡張可能な検出ツールであるLLMDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:56:31 GMT)
ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.1]
ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:22:16 GMT)
ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.1]
ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:22:16 GMT)
Confronting Reward Model Overoptimization with Constrained RLHF [114.7]
成分RM間の相関がこれらの点の位置に有意な影響を及ぼすことを示す。ラグランジュ乗算器によって自然に表現される動的重みを学習することで、成分RMの重み付けの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:01:11 GMT)
NEFTune: Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning [113.3]
NEFTuneは、トレーニング中に埋め込みベクターにノイズを追加する。 Evol-Instructでトレーニングされたモデルは10%改善され、ShareGPTは8%改善され、OpenPlatypusは8%改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:31:00 GMT)
Factuality Challenges in the Era of Large Language Models [113.3]
大規模言語モデル(LLM)は、誤った、誤った、あるいは誤解を招くコンテンツを生成する。 LLMは悪意のあるアプリケーションに利用することができる。これは、ユーザーを欺く可能性があるという点で、社会に重大な課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:34:46 GMT)
Factuality Challenges in the Era of Large Language Models [113.3]
大規模言語モデル(LLM)は、誤った、誤った、あるいは誤解を招くコンテンツを生成する。 LLMは悪意のあるアプリケーションに利用することができる。これは、ユーザーを欺く可能性があるという点で、社会に重大な課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:34:46 GMT)
Large Language Models can Learn Rules [111.7]
大規模言語モデル(LLM)を用いた推論のためのルールライブラリを学習するフレームワークであるHtTを提案する。数値的推論問題と関係的推論問題の両方の実験は、HtTが既存のプロンプト法を改善することを示している。学習されたルールは、異なるモデルや同じ問題の異なる形式にも転送可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:07:01 GMT)
What and How does In-Context Learning Learn? Bayesian Model Averaging, Parameterization, and Generalization [111.6]
In-Context Learning (ICL) をいくつかのオープンな質問に答えることによって研究する。ニューラルネットワークパラメータを更新せずに、ICLはベイズモデル平均化アルゴリズムを暗黙的に実装している。事前学習されたモデルの誤差は近似誤差と一般化誤差の和で有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:47:47 GMT)
Lemur: Harmonizing Natural Language and Code for Language Agents [107.4]
自然言語とコーディング機能の両方に最適化されたオープンソースの言語モデルであるLemurとLemur-Chatを紹介する。我々のモデルは、様々なテキストおよびコーディングベンチマークで最先端の平均性能を達成する。自然言語とプログラミング言語の調和により、Lemur-Chatはエージェント能力に関するプロプライエタリなモデルとのギャップを著しく狭めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:57:45 GMT)
Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [106.7]
言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。大規模なCLSデータを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。本稿では、まず、CLSデータセット構築の異なるアプローチが、異なるレベルの翻訳に結びつくことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:00:35 GMT)
Sample-Efficient Multi-Agent RL: An Optimization Perspective [103.4]
一般関数近似に基づく汎用マルコフゲーム(MG)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)について検討した。汎用MGに対するマルチエージェントデカップリング係数(MADC)と呼ばれる新しい複雑性尺度を導入する。我々のアルゴリズムは既存の研究に匹敵するサブリニアな後悔を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:39:04 GMT)
Learning Stackable and Skippable LEGO Bricks for Efficient, Reconfigurable, and Variable-Resolution Diffusion Modeling [102.9]
拡散モデルはフォトリアリスティックな画像を生成するのに優れるが、トレーニングとサンプリングの両方においてかなりの計算コストがかかる。現在のオプションであるU-NetやVision Transformerはリソース集約型のディープネットワークに依存していることが多い。本研究は,ローカル・フィーチャー・エンリッチメントとグローバル・コンテント・オーケストレーションをシームレスに統合したLEGOブロックを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:52:30 GMT)
Diffusion Model is an Effective Planner and Data Synthesizer for Multi-Task Reinforcement Learning [101.7]
Multi-Task Diffusion Model (textscMTDiff) は、トランスフォーマーのバックボーンを組み込んだ拡散に基づく手法であり、生成計画とデータ合成のための素早い学習を行う。生成計画において、textscMTDiffはMeta-World上の50のタスクとMaze2D上の8のマップで最先端のアルゴリズムより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:01:41 GMT)
On the importance of catalyst-adsorbate 3D interactions for relaxed energy predictions [98.7]
吸着剤の相対的な位置を無視しながら,OC20データセットの緩和エネルギーを予測できるかどうかを検討する。結合サイト情報の削除は,期待通りに精度を低下させるが,修正モデルは極めて良好なMAEで緩和エネルギーを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:57:04 GMT)
Parameter Efficient Multi-task Model Fusion with Partial Linearization [97.2]
そこで本研究では,LoRAファインチューニングのようなパラメータ効率のよいファインチューニング技術のためのマルチタスク融合法を提案する。提案手法は, アダプタモジュールのみを部分的に線形化し, 線形化アダプタにタスク演算を適用する。我々の部分線形化手法は、複数のタスクをより効果的に1つのモデルに融合させることを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:48:52 GMT)
Parameter Efficient Multi-task Model Fusion with Partial Linearization [97.2]
そこで本研究では,LoRAファインチューニングのようなパラメータ効率のよいファインチューニング技術のためのマルチタスク融合法を提案する。提案手法は, アダプタモジュールのみを部分的に線形化し, 線形化アダプタにタスク演算を適用する。我々の部分線形化手法は、複数のタスクをより効果的に1つのモデルに融合させることを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:48:52 GMT)
Multilingual Jailbreak Challenges in Large Language Models [96.7]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)における多言語ジェイルブレイク問題の存在を明らかにする。リスクシナリオとして,意図的でないシナリオと意図的シナリオの2つを考えます。安全な微調整のための多言語学習データを自動的に生成する新しいtextscSelf-Defense フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:44:06 GMT)
Compress, Then Prompt: Improving Accuracy-Efficiency Trade-off of LLM Inference with Transferable Prompt [96.2]
圧縮モデルにより,このトレードオフを最適化する新たな視点を導入する。本稿では,圧縮されたモデルを学習プロセスに公開するソフトプロンプト学習法を提案する。我々のソフトプロンプト戦略は8x圧縮LLaMA-7Bモデルの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:01:30 GMT)
DiscoverPath: A Knowledge Refinement and Retrieval System for Interdisciplinarity on Biomedical Research [96.1]
従来のキーワードベースの検索エンジンは、特定の用語に慣れていないユーザーを支援するのに不足している。本稿では, バイオメディカル研究のための知識グラフに基づく紙検索エンジンを提案し, ユーザエクスペリエンスの向上を図る。 DiscoverPathと呼ばれるこのシステムは、名前付きエンティティ認識(NER)とPOSタグを使って、記事の要約から用語や関係を抽出し、KGを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:30:42 GMT)
Geom-Erasing: Geometry-Driven Removal of Implicit Concept in Diffusion Models [96.0]
新たなアプローチであるGeom-Erasingを導入し、アクセシビリティモデルやディテクターモデルによって暗黙の概念をうまく除去する。また,3つの暗黙的概念を組み込んだ新しい画像テキストデータセットであるImplicit Conceptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:32:32 GMT)
AutoAD II: The Sequel -- Who, When, and What in Movie Audio Description [95.7]
フレーム,キャストリスト,音声の時間的位置のCLIP視覚的特徴を考慮し,映画ADを自動生成する新しいモデルを開発した。我々は、アプレットとアプレットの比較において、ADテキスト生成の以前のアーキテクチャよりもどのように改善されているかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:53 GMT)
Expanding Small-Scale Datasets with Guided Imagination [92.5]
データセット拡張は、新しいラベル付きサンプルを自動生成することによって、使用可能な小さなデータセットを拡張することを目的とした、新しいタスクである。 GIFは、先行モデルの意味論的意味のある空間において、シードデータの潜伏した特徴を最適化することにより、データイマジネーションを行う。 GIF-SDは、SDによる非ガイド展開よりも、自然画像データセットのモデル精度が13.5%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:18:46 GMT)
What Does Stable Diffusion Know about the 3D Scene? [92.4]
本稿では,ネットワークが3Dシーンの物理的な「プロパティ」をモデル化するかどうかを評価するプロトコルを提案する。このプロトコルは、シーン幾何学、シーン素材、サポート関係、照明、ビュー依存度をカバーしているプロパティに適用する。安定拡散はシーン幾何学,サポート関係,影,奥行きなど,多くの特性に優れるが,閉塞に対する性能は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:28 GMT)
PoSE: Efficient Context Window Extension of LLMs via Positional Skip-wise Training [92.0]
固定されたコンテキストウィンドウを用いて長い入力をシミュレートする位置スキップ-wisEトレーニングを提案する。 PoSEはフル長の微調整に比べてメモリと時間オーバーヘッドを大幅に削減する。 2kのトレーニングコンテキストウィンドウを使用して,LLaMAモデルを128kトークンに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:51:31 GMT)
MiniSUPERB: Lightweight Benchmark for Self-supervised Speech Models [91.0]
SuperBは自己教師付き学習(SSL)音声モデルの様々なタスクにおける一般化性を評価するために提案された。 SuperBは大規模なデータセットと多様なタスクのために高い計算コストを発生させる。我々は,SUPERBに匹敵する結果のSSL音声モデルを効率よく評価する軽量ベンチマークであるMiniSUPERBを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:17:01 GMT)
Text Embeddings Reveal (Almost) As Much As Text [86.6]
テキストの埋め込みに代表される全文を再構築し,テキストの埋め込みに関する問題点を考察する。埋め込みに条件付けされたna"iveモデルでは性能が良くないが、反復的にテキストを修正・再埋め込みするマルチステップメソッドでは、正確に32text-token$のテキスト入力を92%の費用で回収できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:39:03 GMT)
Conformal Decision Theory: Safe Autonomous Decisions from Imperfect Predictions [86.2]
不完全な機械学習予測にも拘わらず、安全な自律的意思決定を実現するためのフレームワークであるコンフォーマル決定理論を導入する。私たちのアルゴリズムが生み出す決定は、リスクが低いという証明可能な統計的保証があるという意味では安全です。実験は、人間のまわりのロボットの動き計画、自動株式取引、ロボット製造において、我々のアプローチの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:52:27 GMT)
CoinSeg: Contrast Inter- and Intra- Class Representations for Incremental Segmentation [85.1]
クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションは、モデルの安定性と可塑性のバランスをとることを目的としている。インクリメンタル(CoinSeg)のためのコントラスト間およびクラス内表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:08:49 GMT)
Let Models Speak Ciphers: Multiagent Debate through Embeddings [84.2]
この問題を解決するためにCIPHER(Communicative Inter-Model Protocol Through Embedding Representation)を導入する。自然言語から逸脱することで、CIPHERはモデルの重みを変更することなく、より広い範囲の情報を符号化する利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:06:38 GMT)
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? [84.0]
私たちは、現実世界のソフトウェアエンジニアリングは、次世代の言語モデルを評価するためのリッチで持続可能で挑戦的なテストベッドであると考えています。 SWE-benchは、実際のGitHub問題から引き出された2,294ドルのソフトウェアエンジニアリング問題と、12ドルの人気のあるPythonリポジトリで対応するプルリクエストを含む、評価フレームワークである。我々の評価は、最先端のプロプライエタリモデルと微調整モデルSWE-Llamaの両方が、最も単純な問題のみを解決可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:47:29 GMT)
DDF-HO: Hand-Held Object Reconstruction via Conditional Directed Distance Field [82.8]
単一のRGB画像からハンドヘルドオブジェクトを再構築することは、重要かつ困難な問題である。本稿では,DDF(Directed Distance Field)を形状表現として活用した新しいアプローチであるDDF-HOを提案する。 DDF-HO は,特に Chamfer Distance の下では,すべての基本手法を大きなマージンで一貫的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:41:24 GMT)
Self-Supervised Set Representation Learning for Unsupervised Meta-Learning [82.1]
ラベルなしデータセットを、効率的な自己教師付き学習(SSL)のための小さな合成サンプル群に蒸留する新しい問題を提案する。両レベル最適化におけるSSL目標に対する合成サンプルの勾配は、データ拡張やマスキングから生じるランダム性から、テキストバイアスを受けていることを最初に証明する。転送学習を含む様々な応用における本手法の有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:48:52 GMT)
Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition [80.3]
CLIP画像エンコーダは,個々のモデルコンポーネントが最終表現にどう影響するかを解析することによって検討する。画像表現は、個々の画像パッチ、モデル層、アテンションヘッドにまたがる和として分解する。この理解を利用して、CLIPからスプリケートな機能を取り除き、強力なゼロショットイメージセグメンタを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:14:37 GMT)
Data Distillation Can Be Like Vodka: Distilling More Times For Better Quality [78.6]
蒸留に1つの合成部分集合を用いるだけでは最適な一般化性能は得られない。 PDDは複数の小さな合成画像集合を合成し、それぞれ前の集合に条件付けし、これらの部分集合の累積和でモデルを訓練する。実験の結果, PDDは既存のデータセット蒸留法の性能を最大4.3%向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:04:44 GMT)
TextPSG: Panoptic Scene Graph Generation from Textual Descriptions [78.1]
我々は、純文記述(Caption-to-PSG)によるパノプティカルシーングラフ生成の新たな課題について検討する。鍵となるアイデアは、Web上の大量の無料画像キャプチャーデータを活用して、パノラマシーングラフを生成することである。本研究では,4つのモジュール,すなわちリージョングルーパー,エンティティグルーパー,セグメントマージ,ラベルジェネレータからなる新しいフレームワークであるTextPSGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:36:15 GMT)
Language-driven Open-Vocabulary Keypoint Detection for Animal Body and Face [78.0]
セマンティック・フェールマッチング(KDSM)を用いた開語彙キーポイント検出法を提案する。視覚と言語モデルの両方を使用して、テキストと視覚の関係を利用し、キーポイント検出を実現する。本手法は、ゼロショット方式を用いて、最先端の数発のキーポイント検出法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:18:28 GMT)
Language-driven Open-Vocabulary Keypoint Detection for Animal Body and Face [78.0]
セマンティック・フェールマッチング(KDSM)を用いた開語彙キーポイント検出法を提案する。視覚と言語モデルの両方を使用して、テキストと視覚の関係を利用し、キーポイント検出を実現する。本手法は、ゼロショット方式を用いて、最先端の数発のキーポイント検出法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:18:28 GMT)
Symmetrical Linguistic Feature Distillation with CLIP for Scene Text Recognition [77.9]
CLIP-OCR(Symmetrical Linguistic Feature Distillation framework)を新たに構築する。 CLIP画像エンコーダを逆CLIPテキストエンコーダでカスケードすることにより、画像からテキストまでの特徴フローで対称構造を構築する。大規模な実験では、CLIP-OCRが6つのSTRベンチマークで平均精度93.8%で有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:32:58 GMT)
Symmetrical Linguistic Feature Distillation with CLIP for Scene Text Recognition [77.9]
CLIP-OCR(Symmetrical Linguistic Feature Distillation framework)を新たに構築する。 CLIP画像エンコーダを逆CLIPテキストエンコーダでカスケードすることにより、画像からテキストまでの特徴フローで対称構造を構築する。大規模な実験では、CLIP-OCRが6つのSTRベンチマークで平均精度93.8%で有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:32:58 GMT)
Constructive Large Language Models Alignment with Diverse Feedback [77.0]
本稿では,大規模言語モデルのアライメント向上のための新しい手法として,コンストラクティブ・ディバース・フィードバック(CDF)を導入する。我々は,簡単な問題に対する批判的フィードバック,中級問題に対する改善的フィードバック,難題に対する選好的フィードバックを利用する。このような多様なフィードバックでモデルをトレーニングすることで、トレーニングデータの少ない使用でアライメント性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:20:14 GMT)
Rethinking Model Selection and Decoding for Keyphrase Generation with Pre-trained Sequence-to-Sequence Models [76.5]
キーフレーズ生成はNLPにおける長年のタスクであり、広く応用されている。 Seq2seq 事前訓練言語モデル (PLM) は KPG に転換期を迎え、有望な性能改善をもたらした。本稿では, PLM に基づく KPG におけるモデル選択と復号化戦略の影響について, 系統解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:34:45 GMT)
Robustness May be More Brittle than We Think under Different Degrees of Distribution Shifts [72.9]
分散シフトの度合いが異なる場合、モデルの堅牢性はかなり不安定で不整合であることを示す。我々は,CLIPのような大規模事前学習モデルが,新しい下流タスクの分分分布シフトに敏感であることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:39:18 GMT)
Serving Deep Learning Model in Relational Databases [72.7]
リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。最先端のDL-Centricアーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。 UDF-Centricアーキテクチャは、データベースシステム内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。 potentialRelation-Centricアーキテクチャは、演算子による大規模テンソル計算を表現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:51:58 GMT)
Serving Deep Learning Model in Relational Databases [72.7]
リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。最先端のDL-Centricアーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。 UDF-Centricアーキテクチャは、データベースシステム内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。 potentialRelation-Centricアーキテクチャは、演算子による大規模テンソル計算を表現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:51:58 GMT)
REVO-LION: Evaluating and Refining Vision-Language Instruction Tuning Datasets [69.5]
我々は、Vision-Language Instruction-Tuning(VLIT)データセット自体を評価し、全能モデルを開発するためのデータセットを構築する方法を模索する。各データセットから高いSQのサンプルを収集し,新しいデータセットREVO-LIONを構築した。完全なデータの半分で、REVO-LIONでトレーニングされたモデルは、単にすべてのVLITデータセットを追加するのに匹敵するパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:01:38 GMT)
Advective Diffusion Transformers for Topological Generalization in Graph Learning [69.3]
グラフ拡散方程式は、様々なグラフトポロジーの存在下で、どのように外挿して一般化するかを示す。本稿では,新たなグラフエンコーダのバックボーンであるAdvective Diffusion Transformer (ADiT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:40:47 GMT)
Quality Control at Your Fingertips: Quality-Aware Translation Models [68.5]
我々は、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを作成し、彼らの出力の品質を推定するように訓練する。本モデルでは,翻訳中の出力を自己評価し,別の品質推定モデルの必要性を排除できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:33:51 GMT)
HiFi-123: Towards High-fidelity One Image to 3D Content Generation [68.4]
高速かつ多視点で一貫した3次元生成が可能なHiFi-123を提案する。コントリビューションはまず,参照誘導型新規ビューエンハンスメント技術を提案する。第2に, 新規な視点向上に乗じて, 新たな基準誘導型蒸留損失を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:14:20 GMT)
MaskOCR: Text Recognition with Masked Encoder-Decoder Pretraining [68.1]
本稿では,従来のエンコーダ・デコーダ認識フレームワークにおいて,視覚と言語を事前学習するための新しいアプローチであるMaskOCRを提案する。マスク付き画像モデリング手法を用いて、未ラベルのテキスト画像の集合を用いて特徴エンコーダを事前学習する。テキストデータを合成されたテキスト画像に変換し、視覚と言語のデータモダリティを統一し、シーケンスデコーダの言語モデリング能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:06:45 GMT)
MaskOCR: Text Recognition with Masked Encoder-Decoder Pretraining [68.1]
本稿では,従来のエンコーダ・デコーダ認識フレームワークにおいて,視覚と言語を事前学習するための新しいアプローチであるMaskOCRを提案する。マスク付き画像モデリング手法を用いて、未ラベルのテキスト画像の集合を用いて特徴エンコーダを事前学習する。テキストデータを合成されたテキスト画像に変換し、視覚と言語のデータモダリティを統一し、シーケンスデコーダの言語モデリング能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:06:45 GMT)
Meta-CoT: Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models [68.1]
混合タスクシナリオにおける一般化可能なCoTプロンプト手法であるMeta-CoTを提案する。 Meta-CoTは10の公開ベンチマーク推論タスクで素晴らしいパフォーマンスを同時に享受しています。 5つのアウト・オブ・ディストリビューション・データセットに関するさらなる実験により、Meta-CoTの安定性と一般化が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:10:03 GMT)
Stroke-based Neural Painting and Stylization with Dynamically Predicted Painting Region [66.8]
ストロークベースのレンダリングは、ストロークのセットで画像を再現することを目的としている。本研究では,現在のキャンバスに基づいて絵画領域を予測する合成ニューラルネットワークを提案する。我々は、新しい微分可能な距離変換損失を伴って、ストロークベースのスタイル転送に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:01:57 GMT)
Uni3D: Exploring Unified 3D Representation at Scale [66.3]
大規模に統一された3次元表現を探索する3次元基礎モデルであるUni3Dを提案する。 Uni3Dは、事前にトレーニングされた2D ViTのエンドツーエンドを使用して、3Dポイントクラウド機能と画像テキスト整列機能とを一致させる。強力なUni3D表現は、野生での3D絵画や検索などの応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:49:21 GMT)
Enhancing Long-form Text Generation in Mental Health with Task-adaptive Tokenization [66.1]
本稿では,下流タスクの特定部分に生成パイプラインを適応させる手法として,タスク適応型トークン化を提案する。専門用語を構築するための戦略を導入し、語彙統合プロトコルを導入する。タスク適応型トークン化アプローチでは、最大60%のトークンを使用しながら、生成パフォーマンスが大幅に向上することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:04:18 GMT)
Enhancing Long-form Text Generation in Mental Health with Task-adaptive Tokenization [66.1]
本稿では,下流タスクの特定部分に生成パイプラインを適応させる手法として,タスク適応型トークン化を提案する。専門用語を構築するための戦略を導入し、語彙統合プロトコルを導入する。タスク適応型トークン化アプローチでは、最大60%のトークンを使用しながら、生成パフォーマンスが大幅に向上することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:04:18 GMT)
Crossing the Threshold: Idiomatic Machine Translation through Retrieval Augmentation and Loss Weighting [66.0]
慣用的な翻訳と関連する問題を簡易に評価する。我々は,変圧器をベースとした機械翻訳モデルが慣用的な翻訳に対して正しくデフォルトとなる点を明らかにするための合成実験を行った。自然慣用句の翻訳を改善するために, 単純かつ効果的な2つの手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:47:25 GMT)
iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting [65.5]
注意機構とフィードフォワードネットワークの責務を逆転するiTransformerを提案する。 iTransformerは、いくつかの実世界のデータセットで一貫した最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:44:09 GMT)
Quantum connection, charges and virtual particles [65.3]
量子バンドル $L_hbar$ には接続 $A_hbar$ が与えられ、そのセクションは標準波動関数 $psi$ がシュリンガー方程式に従う。 L_Cpm$ と接続 $A_hbar$ を相対論的位相空間 $T*R3,1$ に持ち上げ、粒子と反粒子の両方を記述する Dirac スピノルバンドルに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:27:09 GMT)
Going Beyond Neural Network Feature Similarity: The Network Feature Complexity and Its Interpretation Using Category Theory [64.1]
機能的に等価な機能と呼ぶものの定義を提供します。これらの特徴は特定の変換の下で等価な出力を生成する。反復的特徴マージ(Iterative Feature Merging)というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:27:12 GMT)
A New Benchmark and Reverse Validation Method for Passage-level Hallucination Detection [63.6]
大きな言語モデル(LLM)は幻覚を発生させ、ミッションクリティカルなタスクにデプロイすると大きなダメージを与える可能性がある。本稿では,逆検証に基づく自己チェック手法を提案し,ゼロリソース方式で事実誤りを自動的に検出する。我々は,ベンチマークの異なる領域において,提案手法と既存のゼロリソース検出手法を実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:14:59 GMT)
Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via Self-Reflection [63.3]
大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:05:44 GMT)
DiffNAS: Bootstrapping Diffusion Models by Prompting for Better Architectures [63.1]
そこで我々は,DiffNASと呼ばれるベースモデル探索手法を提案する。 GPT-4をスーパーネットとして利用して検索を高速化し,検索メモリを補足して結果を向上する。厳密な実験により,GPTに基づくシナリオでは,探索効率を2倍に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:22:31 GMT)
DiffNAS: Bootstrapping Diffusion Models by Prompting for Better Architectures [63.1]
そこで我々は,DiffNASと呼ばれるベースモデル探索手法を提案する。 GPT-4をスーパーネットとして利用して検索を高速化し,検索メモリを補足して結果を向上する。厳密な実験により,GPTに基づくシナリオでは,探索効率を2倍に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:22:31 GMT)
LLM-grounded Diffusion: Enhancing Prompt Understanding of Text-to-Image Diffusion Models with Large Language Models [62.8]
本研究は,テキストから画像への拡散モデルにおいて,迅速な理解能力を高めることを提案する。提案手法は,新たな2段階プロセスにおいて,事前訓練された大規模言語モデルを用いてグラウンドド生成を行う。提案手法は,画像の正確な生成において,ベース拡散モデルといくつかの強いベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:46:49 GMT)
Answer Candidate Type Selection: Text-to-Text Language Model for Closed Book Question Answering Meets Knowledge Graphs [62.2]
本稿では,この問題を解決するために,事前学習されたテキスト間QAシステム上で機能する新しいアプローチを提案する。提案手法は,Wikidataの"instance_of"プロパティの型に基づいて,生成した候補のフィルタリングと再ランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:49:43 GMT)
Mistral 7B [62.2]
Mistral 7Bはすべての評価ベンチマークでLlama 2 13B、推論、数学、コード生成でLlama 1 34Bを上回っている。また、命令に従うように微調整されたモデルも提供します。 Mistral 7B -- Instructは、Llama 2 13Bを越え、人間と自動化ベンチマークの両方でチャットモデルを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:54:58 GMT)
DatasetDM: Synthesizing Data with Perception Annotations Using Diffusion Models [61.9]
多様な合成画像や知覚アノテーションを生成できる汎用データセット生成モデルを提案する。本手法は,事前学習した拡散モデルに基づいて,テキスト誘導画像合成を知覚データ生成に拡張する。拡散モデルのリッチ潜時コードはデコーダモジュールを用いて正確な認識アノテーションとして効果的に復号できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:59:41 GMT)
Foundation Reinforcement Learning: towards Embodied Generalist Agents with Foundation Prior Assistance [60.8]
本稿では, 基礎政策, 価値, 成功報酬からなる, 直感的で効果的な基礎前提の組を提案する。私たちは私たちのフレームワークを Foundation Reinforcement Learning (FRL) と名付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:13:20 GMT)
Online Map Vectorization for Autonomous Driving: A Rasterization Perspective [58.7]
より優れた感度を有し,現実の自律運転シナリオに適した,新化に基づく評価指標を提案する。また、精度の高い出力に微分可能化を適用し、HDマップの幾何学的監視を行う新しいフレームワークであるMapVR(Map Vectorization via Rasterization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:46:01 GMT)
Learning Multiplex Embeddings on Text-rich Networks with One Text Encoder [58.5]
本稿では,TExt-Rich ネットワーク上での多重埋め込み学習のための新しいフレームワーク METERN を提案する。既存の手法とは対照的に、METERNは1つのテキストエンコーダを使用して関係性間の共有知識をモデル化する。学術分野と電子商取引分野の5つのネットワークにおいて,9つの下流タスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:59:22 GMT)
CodeFuse-13B: A Pretrained Multi-lingual Code Large Language Model [58.1]
本稿では,オープンソースの事前学習型LLMであるCodeFuse-13Bを紹介する。英語と中国語の両方のプロンプトによるコード関連のタスク用に特別に設計されている。 CodeFuseは、高品質な事前トレーニングデータセットを利用することで、その効果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:38:44 GMT)
Sheared LLaMA: Accelerating Language Model Pre-training via Structured Pruning [57.1]
我々は,事前訓練された大規模モデルからより小型のLCMを開発するための効果的な方法として構造化プルーニングについて検討した。提案手法では,(1)階層,頭部,中間および隠蔽次元をエンド・ツー・エンドに除去することで,より大きなモデルを特定のターゲット形状にプルーニングするターゲット構造化プルーニングと,(2)各トレーニングバッチにおけるサンプルデータの構成を,異なるドメイン間での損失に基づいて動的に更新する動的バッチローディングという2つの重要な手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:13:30 GMT)
Blind Dates: Examining the Expression of Temporality in Historical Photographs [57.1]
マルチモーダル言語とビジョンモデルであるCLIPのオープンソース実装であるOpenCLIPを用いて、画像の日付を調査する。我々は1950年から1999年までの39,866枚のグレースケールの歴史的プレス写真を含むtextitDe Boer Scene Detectionデータセットを使用している。解析の結果、バス、車、猫、犬、そして人々が写っている画像はより正確に年代付けされており、時間的マーカーの存在が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:51:24 GMT)
Leveraging Neural Radiance Fields for Uncertainty-Aware Visual Localization [57.0]
我々は,Neural Radiance Fields (NeRF) を用いてシーン座標回帰のためのトレーニングサンプルを生成することを提案する。レンダリングにおけるNeRFの効率にもかかわらず、レンダリングされたデータの多くはアーティファクトによって汚染されるか、最小限の情報ゲインしか含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:11:13 GMT)
Scene-centric vs. Object-centric Image-Text Cross-modal Retrieval: A Reproducibility Study [56.0]
クロスモーダル検索(CMR)アプローチは通常、オブジェクト中心のデータセットに焦点を当てる。本稿では、データセットの種類によって異なる結果とそれらの一般化性に焦点を当てる。アーキテクチャの異なる2つの最先端CMRモデルを選択する。これらのデータセットから選択したモデルの相対的性能を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:58:45 GMT)
Federated Multi-Level Optimization over Decentralized Networks [55.8]
エージェントが隣人としか通信できないネットワーク上での分散マルチレベル最適化の問題について検討する。ネットワーク化されたエージェントが1つの時間スケールで異なるレベルの最適化問題を解くことができる新しいゴシップに基づく分散マルチレベル最適化アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, ネットワークサイズと線形にスケーリングし, 各種アプリケーション上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:21:10 GMT)
Discovering Interpretable Physical Models Using Symbolic Regression and Discrete Exterior Calculus [55.2]
本稿では,記号回帰(SR)と離散指数計算(DEC)を組み合わせて物理モデルの自動発見を行うフレームワークを提案する。 DECは、SRの物理問題への最先端の応用を越えている、場の理論の離散的な類似に対して、ビルディングブロックを提供する。実験データから連続体物理の3つのモデルを再発見し,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:23:05 GMT)
Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.7]
本研究では,時系列モデルの事前学習とスケーリングに関する実証的な基礎研究を行う。強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:40:42 GMT)
Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.7]
本研究では,時系列モデルの事前学習とスケーリングに関する実証的な基礎研究を行う。強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:40:42 GMT)
Tertiary Lymphoid Structures Generation through Graph-based Diffusion [54.4]
本研究では,最先端のグラフベース拡散モデルを用いて生物学的に意味のある細胞グラフを生成する。本研究では, グラフ拡散モデルを用いて, 3次リンパ構造(TLS)の分布を正確に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:37:17 GMT)
Exploring Memorization in Fine-tuned Language Models [53.5]
我々は,タスク間の微調整中にLMの記憶を探索するために,初めて包括的な解析を行った。オープンソースと、さまざまなタスクにまたがる独自の微調整LMによる研究は、微調整の暗記化がタスク間での相違を強く示していることを示している。その記憶挙動を調べることで、マルチタスク微調整舗装は微調整微調整記憶を緩和するための潜在的戦略となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:41:26 GMT)
Spectral Entry-wise Matrix Estimation for Low-Rank Reinforcement Learning [53.4]
低ランク構造を持つ強化学習(RL)における行列推定問題について検討した。低ランク帯では、回収される行列は期待される腕の報酬を指定し、低ランクマルコフ決定プロセス(MDP)では、例えばMDPの遷移カーネルを特徴付ける。簡単なスペクトルベースの行列推定手法は,行列の特異部分空間を効率よく復元し,ほぼ最小の入力誤差を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:06:41 GMT)
TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models [52.7]
調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。 LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:38:49 GMT)
A Geometrical Approach to Evaluate the Adversarial Robustness of Deep Neural Networks [52.1]
対向収束時間スコア(ACTS)は、対向ロバストネス指標として収束時間を測定する。我々は,大規模画像Netデータセットに対する異なる敵攻撃に対して,提案したACTSメトリックの有効性と一般化を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:39:38 GMT)
Humans and language models diverge when predicting repeating text [52.0]
我々は,人間とLMのパフォーマンスが分岐するシナリオを提示する。人間とGPT-2 LMの予測はテキストスパンの最初のプレゼンテーションで強く一致しているが、メモリが役割を担い始めると、その性能は急速にバラバラになる。このシナリオが,LMを人間の行動に近づける上で,今後の作業に拍車をかけることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:24:28 GMT)
TopoMLP: An Simple yet Strong Pipeline for Driving Topology Reasoning [51.3]
トポロジー推論は、道路シーンを理解し、自律運転における乾燥可能なルートを提示することを目的としている。道路の中心線(車線)と交通要素を検出し、そのトポロジの関係、すなわち車線-車線トポロジと車線-交通トポロジを推論する必要がある。トポロジー性能の上限を拡張するために,強力な3次元レーン検出器と改良された2次元交通要素検出器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:24:51 GMT)
Pi-DUAL: Using Privileged Information to Distinguish Clean from Noisy Labels [50.7]
クリーンなラベルを識別するために特権情報(PI)を利用するアーキテクチャであるPi-DUALを導入する。 Pi-DUALは、主要なPIベンチマークで大幅なパフォーマンス向上を実現し、新しい最先端のテストセットの精度を確立する。 Pi-DUALは、PIを用いた様々な現実シナリオにおけるラベルノイズの影響を軽減するための、シンプルでスケーラブルで実践的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:08:50 GMT)
Semi-Implicit Denoising Diffusion Models (SIDDMs) [50.3]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)のような既存のモデルは、高品質で多様なサンプルを提供するが、本質的に多くの反復的なステップによって遅くなる。暗黙的要因と明示的要因を一致させることにより、この問題に対処する新しいアプローチを導入する。提案手法は拡散モデルに匹敵する生成性能と,少数のサンプリングステップを持つモデルに比較して非常に優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:27:25 GMT)
Relative intrinsic dimensionality is intrinsic to learning [49.6]
本稿では,データ分布の固有次元の概念を導入し,データの分離性特性を正確に把握する。この本質的な次元に対して、上の親指の規則は法則となり、高本質的な次元は高度に分離可能なデータを保証する。本稿では,2進分類問題における学習と一般化の確率について,上界と下界の両方に相対固有次元を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:41:45 GMT)
Online Corrupted User Detection and Regret Minimization [49.5]
現実世界のオンラインウェブシステムでは、複数のユーザがシステムに順次到着する。乱れた行動から未知のユーザ関係を学習・活用するために,LOCUDという重要なオンライン学習問題を提案する。我々はRCLUB-WCUの推測ユーザ関係に基づく新しいオンライン検出アルゴリズムOCCUDを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:55:28 GMT)
Online Corrupted User Detection and Regret Minimization [49.5]
現実世界のオンラインウェブシステムでは、複数のユーザがシステムに順次到着する。乱れた行動から未知のユーザ関係を学習・活用するために,LOCUDという重要なオンライン学習問題を提案する。我々はRCLUB-WCUの推測ユーザ関係に基づく新しいオンライン検出アルゴリズムOCCUDを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:55:28 GMT)
Over-Parameterization Exponentially Slows Down Gradient Descent for Learning a Single Neuron [49.5]
ランダム勾配降下のグローバル収束を$Oleft(T-3right)$ rateで証明する。これら2つの境界は、収束率の正確な特徴づけを与える。このポテンシャル関数は緩やかに収束し、損失関数の緩やかな収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:55:10 GMT)
GeoLLM: Extracting Geospatial Knowledge from Large Language Models [49.2]
本稿では,インターネット言語コーパスにおける膨大な知識を地理空間予測タスクに活用できることを示す。大規模言語モデルから地理空間的知識を効果的に抽出する新しい手法であるGeoLLMを提案する。実験の結果, LLMは試料効率が高く, 地理空間情報に富み, 世界中のロバストであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:03:23 GMT)
Evaluation and Analysis of Hallucination in Large Vision-Language Models [49.2]
LVLM(Large Vision-Language Models)は近年大きな成功を収めている。 LVLMは今でも幻覚に悩まされている。幻覚とは、視覚入力に存在しないLVLMの応答の情報を指す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:57:26 GMT)
Sparse Finetuning for Inference Acceleration of Large Language Models [48.3]
大規模言語モデル(LLM)の正確なスパース微調整の問題点を考察する。蒸留型損失の詳細な研究を行い,L2に基づく蒸留手法をSquareHeadと呼ぶ。 MPTテキスト生成では、スパースファインタニングが精度低下なしに75%の間隔に到達できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:28:38 GMT)
Teaching Language Models to Hallucinate Less with Synthetic Tasks [47.9]
大きな言語モデル(LLM)は抽象的な要約タスクにしばしば幻覚を与える。合成タスクにおける幻覚の低減は、現実世界の下流タスクにおける幻覚の低減にも寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:57:00 GMT)
Universal Graph Random Features [46.7]
重み付き隣接行列の任意の関数の偏りのない推定のためのランダムウォークに基づく新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, ノード数に関して, グラフカーネル評価の厳密な3次スケーリングを克服し, 準四次時間的複雑性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:03:47 GMT)
Universal Graph Random Features [46.7]
重み付き隣接行列の任意の関数の偏りのない推定のためのランダムウォークに基づく新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, ノード数に関して, グラフカーネル評価の厳密な3次スケーリングを克服し, 準四次時間的複雑性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:03:47 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） (Tue, 10 Oct 2023 15:15:54 GMT)
Self-Correcting Bayesian Optimization through Bayesian Active Learning [46.2]
ハイパーパラメータ学習を明示的に優先する2つの獲得関数を提案する。次に、SALを拡張してベイズ最適化とアクティブラーニングを同時に行う自己補正ベイズ最適化(SCoreBO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:56:45 GMT)
Beneath Surface Similarity: Large Language Models Make Reasonable Scientific Analogies after Structure Abduction [46.2]
人間の認知における類推的推論の不可欠な役割は、共用関係構造を通して親しみやすい概念とリンクすることで、新しい概念を把握できることである。この研究は、Large Language Models (LLM) がこれらの類似の基盤となる構造をしばしば見落としていることを示唆している。本稿では,2つのシステム間の類似性を形成する構造を導出するための,認知心理学に基づく類推的構造推論の課題を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:36:08 GMT)
Summarizing Multiple Documents with Conversational Structure for Meta-Review Generation [45.9]
学術論文のメタレビューを作成するための新しいデータセットであるPeerSumを提示する。 Rammerは、会話構造に基づくスパースアテンションと、メタデータ機能を予測するトレーニング目標を利用するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:19:16 GMT)
Summarizing Multiple Documents with Conversational Structure for Meta-Review Generation [45.9]
学術論文のメタレビューを作成するための新しいデータセットであるPeerSumを提示する。 Rammerは、会話構造に基づくスパースアテンションと、メタデータ機能を予測するトレーニング目標を利用するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:19:16 GMT)
Efficient Equivariant Transfer Learning from Pretrained Models [45.9]
ラムダ-equituneが重要な重み、ラムダを使って機能を平均化することを示す。これらの重みは、小さなニューラルネットワークを使用してデータから直接学習される。ラムダ-等式が同変であることを証明し、同変関数の普遍近似器とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:01:41 GMT)
Generating and Evaluating Tests for K-12 Students with Language Model Simulations: A Case Study on Sentence Reading Efficiency [45.6]
本研究は,学生の読解能力の経時的評価に用いるサイレント文読解効率の試験に焦点を当てた。本研究では,従来の学生が未確認項目に対してどのように反応したかをシミュレートするために,大規模言語モデル(LLM)を微調整することを提案する。生成したテストは,クラウドワーカーの反応に基づいて,元のテストの難易度と信頼性に密接に対応していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:51 GMT)
Reinforcement Learning in a Safety-Embedded MDP with Trajectory Optimization [45.3]
この研究は、このトレードオフを効果的に管理するために、RLと軌道最適化を組み合わせた新しいアプローチを導入する。我々のアプローチは、修正マルコフ決定プロセス(MDP)の動作空間に安全制約を埋め込む。この新しいアプローチは、セーフティ・ジムの課題に挑戦するパフォーマンスに優れており、推論中にはるかに高い報酬とほぼゼロに近い安全違反を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:01:16 GMT)
Improving Pseudo-Time Stepping Convergence for CFD Simulations With Neural Networks [45.0]
ナビエ・ストークス方程式は、非常に非線形な振る舞いを示す。ナヴィエ・ストークス方程式の離散化による非線形方程式の系はニュートン法のような非線形反復法を用いて解くことができる。本稿では, 非線形収束を改善するために擬似過渡継続法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:45:19 GMT)
InfoCL: Alleviating Catastrophic Forgetting in Continual Text Classification from An Information Theoretic Perspective [45.0]
我々は,クラスインクリメンタルな設定の下での連続的なテキスト分類に焦点をあてる。近年の研究では、類似クラスの性能低下を忘れる重要な要因として挙げている。本稿では,リプレイに基づく連続テキスト分類手法InfoCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:00:13 GMT)
Adapting LLM Agents Through Communication [45.0]
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間のようなエージェントの可能性を示している。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間のようなエージェントの可能性を示している。本稿では,新たな学習手法であるLearning through Communication(LTC)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:38:05 GMT)
$f$-Policy Gradients: A General Framework for Goal Conditioned RL using $f$-Divergences [44.9]
本稿では,$f$-Policy Gradientsという新たな探索方法を紹介する。問題となるグリッドワールドにおける標準ポリシー手法と比較して,$f$-PGの方が優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:07:05 GMT)
Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning [44.9]
リフレクション(Reflexion)は、ウェイトを更新するのではなく、言語フィードバックによって言語エージェントを強化する新しいフレームワークである。様々なタイプ(スカラー値または自由形式言語)とフィードバック信号のソース(外部または内部シミュレート)を組み込むのに十分な柔軟性がある。例えば、ReflexionはHumanEvalのコーディングベンチマークで91%のパス@1精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:21:45 GMT)
MC-ViViT: Multi-branch Classifier-ViViT to detect Mild Cognitive Impairment in older adults using facial videos [44.7]
本稿では, 顔の特徴を解析することによって, 正常な認知能力を持つ者との区別を目的とした, マルチブランチ・ビデオ・ビジョン・トランスフォーマ (MCViViT) モデルを提案する。このデータは、頻繁なビデオチャットを提供することで認知機能を改善することを目的とした行動介入試験であるI-CONECTから得られたものだ。 I-CONECTデータセットの実験結果は、MC-ViViTがMCIを90.63%の精度で予測する大きな可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:40:41 GMT)
AttributionLab: Faithfulness of Feature Attribution Under Controllable Environments [44.7]
特徴属性(Feature Attribution)は、関連する入力機能を特定することによって、ニューラルネットワークの出力を説明する。特定された機能が実際にネットワークに関連があるかどうか、どうやってわかるのか? テストの忠実さは、識別された(分散した)特徴とモデルで使用される特徴の整合性を反映する重要な特性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:55:49 GMT)
High-Fidelity 3D Head Avatars Reconstruction through Spatially-Varying Expression Conditioned Neural Radiance Field [44.4]
本稿では,空間変動表現(SVE)の条件付けについて紹介する。提案したSVE条件のニューラルラジアンス場は複雑な表情に対処でき、高忠実度3Dヘッドアバターのリアルなレンダリングと幾何学的詳細を実現することができる。提案手法は,携帯電話および公開データセット上でのレンダリングおよび幾何学的品質において,他の最先端(SOTA)手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:13:33 GMT)
Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion [44.4]
大言語モデル(LLM)に基づく知識グラフ補完(KGC)は、KGの欠落した三重項を予測することを目的としている。我々は,KGにおけるエンティティと関係の構造情報を取得するための知識プレフィックスアダプタ(KoPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:47:09 GMT)
Comparing the robustness of modern no-reference image- and video-quality metrics to adversarial attacks [44.2]
本稿では、現代のメトリクスのロバスト性を、異なる敵攻撃に対して分析する。いくつかのメトリクスは、脆弱なメトリクスよりも安全なベンチマークでの使用を可能にする敵攻撃に対する高い抵抗を示した。このベンチマークは、彼らのメトリクスを攻撃に対してより堅牢にしたい研究者や、必要に応じてそのようなメトリクスを見つける研究者のために、新しいメトリクスの提出を受け付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:21:41 GMT)
TANGO: Time-Reversal Latent GraphODE for Multi-Agent Dynamical Systems [43.4]
連続グラフニューラルネットワークに基づく常微分方程式(GraphODE)により予測される前後の軌跡を整列するソフト制約として,単純かつ効果的な自己監督型正規化項を提案する。時間反転対称性を効果的に課し、古典力学の下でより広い範囲の力学系にわたってより正確なモデル予測を可能にする。様々な物理システムに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:52:16 GMT)
SpikeCLIP: A Contrastive Language-Image Pretrained Spiking Neural Network [42.8]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ビジュアルドメインと言語ドメインの両方でディープニューラルネットワーク(DNN)に匹敵するパフォーマンスを実現する能力を示している。スパイクベースコンピューティングの文脈における2つのモード間のギャップに対処する新しいフレームワークであるSpikeCLIPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:57:17 GMT)
Online Clustering of Bandits with Misspecified User Models [42.6]
コンテキスト線形バンディット(Contextual linear bandit)は、与えられた腕の特徴を学習エージェントが各ラウンドで選択し、長期の累積報酬を最大化するオンライン学習問題である。バンディットのクラスタリング(CB)と呼ばれる一連の研究は、ユーザの好みに対する協調効果を利用しており、古典的な線形バンディットアルゴリズムよりも大幅に改善されている。本稿では,不特定ユーザモデル (CBMUM) による盗賊のクラスタリングに関する重要な問題を初めて提示する。モデル誤特定による不正確なユーザの選好推定と誤クラスタリングを両立できる頑健なCBアルゴリズムRCLUMBとRCLUMBを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:59:25 GMT)
Improving Language Models with Advantage-based Offline Policy Gradients [42.4]
本稿では,新しいオフラインポリシー勾配アルゴリズムであるAdvantage-Leftover Lunch RL (A-LoL)を紹介する。 A-LoLは、シーケンスレベルの分類器や人間設計のスコアリング機能を報酬として組み込むことができる。 A-LoLとその変種の有効性を4つの異なる言語生成タスクで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:34:02 GMT)
Bactrian-X: Multilingual Replicable Instruction-Following Models with Low-Rank Adaptation [40.7]
Bactrian-Xは52言語にわたる340万の命令応答対の包括的な多言語並列データセットである。大規模言語モデルとシームレスに統合可能な軽量なコンポーネントであるローランク適応(LoRA)を用いて,アダプタセットをトレーニングする。様々な多言語評価設定の実験では、バニラモデルと既存の命令調整モデルの両方において、バクタリアンXによるLoRAベースのトレーニングから派生したモデルが優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:46:44 GMT)
General Rotation Invariance Learning for Point Clouds via Weight-Feature Alignment [40.4]
局所不変参照フレーム(IRF)を構築するために、ウェイト・フィーチャーアライメント(WFA)を提案する。我々のWFAアルゴリズムは、すべての場面の点雲に対する一般的な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:55:14 GMT)
A Grid-based Method for Removing Overlaps of Dimensionality Reduction Scatterplot Layouts [40.1]
Distance Grid (DGrid) は、DDR(Diality Reduction) scatterplotレイアウトのオーバーラップを取り除くための新しい後処理戦略である。元のレイアウトの特徴を忠実に保存し、最小のグリフサイズを束縛する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:31:32 GMT)
Catastrophic Jailbreak of Open-source LLMs via Exploiting Generation [39.8]
さらに慎重に整列されたモデルも悪意ある操作が可能で、意図しない動作が"jailbreaks"と呼ばれる。本稿では,デコード方式のバリエーションのみを操作することで,モデルアライメントを阻害するジェネレーションエクスプロイト攻撃を提案する。本研究は,オープンソースのLCMの安全性評価およびアライメント手順において,大きな失敗を指摘したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:15:54 GMT)
Strongly subradiant states in planar atomic arrays [39.6]
自由空間における量子エミッタの有限平面アレイにおける集団双極子振動について検討する。アレイの対称性に付随する集合状態と、対応する無限格子の準平坦分散との外部結合が、放射寿命の上昇に重要な役割を果たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:06:19 GMT)
Diversity from Human Feedback [39.1]
本稿では,人間のフィードバックから行動空間を学習する問題を提案し,その解法として人間フィードバックからの多様性(Diversity from Human Feedback, DivHF)を提案する。 DivHFは、人間のフィードバックをクエリすることで、人間の好みと整合した振る舞いを学習する。本研究では,DivHF を品質多様性最適化アルゴリズム MAP-Elites に統合し,QDax スイート上で実験を行うことにより,DivHF の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:13:59 GMT)
Self-supervised Object-Centric Learning for Videos [39.0]
実世界のシーケンスで複数のオブジェクトをセグメント化するための、最初の完全に教師なしの手法を提案する。オブジェクト中心学習フレームワークは,各フレーム上のスロットにオブジェクトを空間的に結合し,これらのスロットをフレーム間で関連付ける。提案手法は,YouTubeビデオにおける複雑・高多様性クラスの複数インスタンスの分割に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:03:41 GMT)
Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement Learning [38.8]
分子デノボ設計のためのトランスフォーマーを用いた生成モデルを微調整する手法を提案する。提案手法は, 種々の生物標的に対して活性を示すと予測された化合物の生成において, 優れた性能を示す。本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性の化合物の生成に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:34:54 GMT)
Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement Learning [38.8]
分子デノボ設計のためのトランスフォーマーを用いた生成モデルを微調整する手法を提案する。提案手法は, 種々の生物標的に対して活性を示すと予測された化合物の生成において, 優れた性能を示す。本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性の化合物の生成に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:34:54 GMT)
Ultra Dual-Path Compression For Joint Echo Cancellation And Noise Suppression [38.1]
固定圧縮比の下では、時間と周波数の両方の手法を組み合わせたデュアルパス圧縮により、さらなる性能向上が期待できる。提案されたモデルは、高速なFullSubNetやDeepNetFilterと比較して、競争力のある性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:46:21 GMT)
Top of the Heap: Efficient Memory Error Protection for Many Heap Objects [38.0]
本稿では,メモリエラーから包括的に保護することを目的としたヒープメモリ安全性対策のソリューションを提案する。本稿では,ヒープオブジェクトの空間的および型的メモリ安全性を静的に検証するUriahシステムを提案する。 Uriahは2.9%のオーバーヘッドしか発生せず、SPEC CPU2006(C/C++)ベンチマークでは9.3%以上のメモリしか使用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:04:08 GMT)
LongLLMLingua: Accelerating and Enhancing LLMs in Long Context Scenarios via Prompt Compression [37.9]
長期のシナリオでは、大きな言語モデル(LLM)が3つの大きな課題に直面している。本稿では,LongLLMLinguaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Recurrent Hypernetworks are Surprisingly Strong in Meta-RL [37.8]
深層強化学習は、サンプルの非効率性のために展開するのに実用的でないと悪名高い。最近の研究は、再帰的ネットワークのような市販のシーケンシャルモデルと合わせて、エンドツーエンドの学習が驚くほど強力なベースラインであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:54:37 GMT)
Recurrent Hypernetworks are Surprisingly Strong in Meta-RL [37.8]
深層強化学習は、サンプルの非効率性のために展開するのに実用的でないと悪名高い。最近の研究は、再帰的ネットワークのような市販のシーケンシャルモデルと合わせて、エンドツーエンドの学習が驚くほど強力なベースラインであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:54:37 GMT)
Pairwise Proximal Policy Optimization: Harnessing Relative Feedback for LLM Alignment [37.5]
本稿では,新しい枠組み,相対的フィードバックによる強化学習,新しい軌道方向ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。理論的には、P3Oは等価報酬に不変であり、PPOの複雑さを避ける。実証的な評価では、P3OはKL-RewardトレードオフにおいてPPOよりも優れており、ヒトの嗜好に合わせたり、以前の方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） (Tue, 10 Oct 2023 02:32:08 GMT)
Pairwise Proximal Policy Optimization: Harnessing Relative Feedback for LLM Alignment [37.5]
本稿では,新しい枠組み,相対的フィードバックによる強化学習,新しい軌道方向ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。理論的には、P3Oは等価報酬に不変であり、PPOの複雑さを避ける。実証的な評価では、P3OはKL-RewardトレードオフにおいてPPOよりも優れており、ヒトの嗜好に合わせたり、以前の方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） (Tue, 10 Oct 2023 02:32:08 GMT)
Are ChatGPT and GPT-4 General-Purpose Solvers for Financial Text Analytics? A Study on Several Typical Tasks [36.8]
ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデルは、ジェネラリストモデルの例外的な能力を示している。このようなモデルは金融分野でどの程度有効か?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:54:43 GMT)
NEWTON: Are Large Language Models Capable of Physical Reasoning? [36.6]
本稿では,大規模言語モデルの物理推論能力を評価するためのレポジトリとベンチマークであるNEWTONを紹介する。リポジトリは、オブジェクトと属性のペアのコレクションを含み、無限スケールのアセスメントテンプレートを生成する基盤を提供する。 GPT-4のようなLCMはシナリオベースタスクでは強い推論能力を示すが、人間に比べてオブジェクト属性推論では一貫性が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:08:51 GMT)
Jailbreak and Guard Aligned Language Models with Only Few In-Context Demonstrations [36.6]
大きな言語モデル(LLM)は様々なタスクで顕著な成功を収めているが、それらの安全性と悪意のあるコンテンツを生成する可能性への懸念が浮上している。我々は,LLMのアライメント能力を操作する上で,インコンテクスト学習(ICL)の能力について検討する。 In-Context Attack (ICA) と In-Context Defense (ICD) の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:50:29 GMT)
Temporally Aligning Long Audio Interviews with Questions: A Case Study in Multimodal Data Integration [36.4]
この研究は、CARE Indiaという非政府組織と共同で、長期にわたるオーディオ健康調査を収集している。これらの調査を案内するために使用されるアンケートから抽出された質問に対し、長い音声記録の中で質問がどこにあるかを特定することを目的としている。提案するフレームワークであるINDENTは,単語の時間的順序に関する事前情報を用いて,音声の埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:25:33 GMT)
Cloaking a qubit in a cavity [36.1]
キャビティ量子電磁力学 (Cavity quantum electrodynamics, QED) は真空電磁場のモード構造を設計するために空洞を使用する。キュービットを空洞の光子集団から完全に分離し、効果的に空洞からクビットを詰まらせる。実験は、アク・スタークシフトと測定誘起デファスティングをキャンセルするために、キュービット・クローキングをどのように活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:35:22 GMT)
Invariant Learning via Probability of Sufficient and Necessary Causes [35.8]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化は、野生のモデルを学習するのに不可欠である。因果関係から導かれる最近の手法は、OODの一般化を実現する大きな可能性を示している。 PNS リスクを提案し,高い PNS 値で表現を学習するアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:14:28 GMT)
What Makes for Robust Multi-Modal Models in the Face of Missing Modalities? [35.2]
我々は、情報理論の観点から、欠落するモダリティに遭遇するマルチモーダルモデルのシナリオをモデル化する。 UME-MMA(Uni-Modal Ensemble with Missing Modality Adaptation)を紹介する。 UME-MMAは、マルチモーダルモデルのための一様事前訓練重みを用いて特徴抽出を強化し、欠落したモダリティデータ拡張技術を用いて、モダリティのない状況に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:47:57 GMT)
Hierarchical Side-Tuning for Vision Transformers [34.6]
本稿では,種々の下流タスクへのVT転送を効果的に行う新しいPETL手法である階層側チューニング(HST)を提案する。 HSTを検証するために,分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーションなど,多様な視覚的タスクを含む広範な実験を行った。 VTAB-1kでは,0.78Mパラメータを微調整しながら,最先端の平均Top-1精度76.4%を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:59:36 GMT)
Hierarchical Side-Tuning for Vision Transformers [34.6]
本稿では,種々の下流タスクへのVT転送を効果的に行う新しいPETL手法である階層側チューニング(HST)を提案する。 HSTを検証するために,分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーションなど,多様な視覚的タスクを含む広範な実験を行った。 VTAB-1kでは,0.78Mパラメータを微調整しながら,最先端の平均Top-1精度76.4%を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:59:36 GMT)
The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks [34.0]
本稿では,脳皮質ニューロンの生物学的モデルであるExpressive Leaky Memory(ELM)ニューロンモデルを紹介する。 ELMニューロンは、上記の入力出力関係を10分の1以下のトレーニング可能なパラメータと正確に一致させることができる。本研究では,Long Range Arenaデータセットなど,時間構造を必要とするタスクについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:57:10 GMT)
Perceptual MAE for Image Manipulation Localization: A High-level Vision Learner Focusing on Low-level Features [33.4]
本稿では,Masked Autoencoder (MAE) を高精細な入力と知覚的損失監視モジュールを組み込むことで拡張する手法を提案する。このような解釈に基づいて,高精細な入力と知覚的損失監視モジュールを組み込むことで,Masked Autoencoder (MAE) を強化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:14:29 GMT)
Gender, Age, and Technology Education Influence the Adoption and Appropriation of LLMs [33.4]
大規模言語モデル(LLM)は、日々の生活の重要な活動にますます統合されつつある。本研究では, 1,500人の米国市民を対象としたLCMの使用状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:11:39 GMT)
Energy Systems Test Case Discovery Enabled by Test Case Profile and Repository [32.8]
この研究は、テストケース発見とそれらの構造的生成を改善するために、テストケースプロファイルの概念を提案する。提案手法とともに,提案概念のさらなる応用を動機付けるために,4つの異なるユースケースが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:23:04 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） (Tue, 10 Oct 2023 05:17:31 GMT)
Generative Speech Recognition Error Correction with Large Language Models and Task-Activating Prompting [32.7]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の音声認識後処理機能について検討する。我々は、ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習と、新しいタスクアクティベーション・プロンプト法という、異なるプロンプト方式を評価する。凍結LDMを用いた文脈内学習でのみ再構成を行うことで、ドメインチューニングLMによる再構成と競合する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:10:58 GMT)
Rethink Baseline of Integrated Gradients from the Perspective of Shapley Value [32.4]
そこで我々はShapley Integrated Gradientsと呼ばれる新しいベースライン構築手法を提案する。 SIGは、シェープ値の経路を部分的にシミュレートするために、比例サンプリングによってベースラインの集合を探索する。様々な画像タスクで行った実験は、SIGが特徴の寄与度を改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:25:03 GMT)
Rethink Baseline of Integrated Gradients from the Perspective of Shapley Value [32.4]
そこで我々はShapley Integrated Gradientsと呼ばれる新しいベースライン構築手法を提案する。 SIGは、シェープ値の経路を部分的にシミュレートするために、比例サンプリングによってベースラインの集合を探索する。様々な画像タスクで行った実験は、SIGが特徴の寄与度を改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:25:03 GMT)
Low-rank Adaptation of Large Language Model Rescoring for Parameter-Efficient Speech Recognition [32.2]
音声認識出力再構成のための低ランク適応(LoRA)に基づくニューラルネットワークモデリングシステムを提案する。本稿では,低ランク分解に基づく手法を提案し,事前訓練されたパラメータのごく一部だけを用いて,リスコリングBERTモデルをトレーニングし,新しい領域に適応させる。提案した低ランク適応型Rescore-BERT(LoRB)アーキテクチャは、LibriSpeechおよび内部データセット上で5.4から3.6の因子でトレーニング時間を短縮した上で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:30:47 GMT)
OpenWebMath: An Open Dataset of High-Quality Mathematical Web Text [32.2]
OpenWebMathは、Common Crawlの14.7Bトークンを含む作品にインスパイアされたオープンデータセットである。 OpenWebMath上で1.4Bのパラメータ言語モデルをトレーニングし、データセットの14.7Bトークンでトレーニングされたモデルが、20倍以上の汎用言語データでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:57:28 GMT)
Multi-consensus Decentralized Accelerated Gradient Descent [31.8]
分散凸最適化問題は、大規模機械学習、センサーネットワーク、制御理論に幅広い応用がある。本稿では,最適な計算複雑性とほぼ最適な通信複雑性を実現する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:20:14 GMT)
Be Careful What You Smooth For: Label Smoothing Can Be a Privacy Shield but Also a Catalyst for Model Inversion Attacks [31.7]
クラス表現型サンプルの生成を目的としたモデルアタック(MIA)に対するラベル平滑化の影響について検討する。従来のラベルスムーシングはMIAを促進させ、それによってモデルのプライバシリークを増大させる。ネガティブな要因による平滑化はこの傾向に逆らって,クラス関連情報の抽出を阻害し,プライバシ保護につながることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:51:12 GMT)
Conformal Prediction for Deep Classifier via Label Ranking [31.6]
コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測セットを所望のカバレッジ保証で生成する統計フレームワークである。本稿では,確率値の無視が,誤校正された確率値の望ましくない効果を軽減することを示す。我々は,最大ソフトマックス確率を除いて全ての確率値を破棄する,$ittextSorted Adaptive Prediction Set$ (SAPS) という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:54:14 GMT)
GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond [31.3]
GPT-Fathomは、OpenAI Evals上に構築された大規模言語モデル(LLM)のための、オープンソースで再現可能な評価スイートである。私たちは,7つの機能カテゴリにまたがる20以上のベンチマークで,10以上のLLMとOpenAIのレガシモデルを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:50:38 GMT)
Initialization Bias of Fourier Neural Operator: Revisiting the Edge of Chaos [31.0]
FNOの平均場理論が確立され、カオスの観点からランダムなFNOの挙動を解析する。モード切り離しによって生じるFNO特有の特性が,前向きおよび後向きの伝搬挙動に現れることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:43:41 GMT)
Low-Rank Tensor Completion via Novel Sparsity-Inducing Regularizers [30.9]
低ランクテンソル完備化問題において、l1-ノルムを緩和するため、非ランクサロゲート/正則化器が提案されている。これらの正則化器は核ランク復元に適用され,乗算器法に基づく効率的なアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:00:13 GMT)
Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation [30.8]
弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、画像レベルのアノテーションのみを使用することで、精細なピクセルレベルのアノテーションの必要性を回避することを目的としている。既存のほとんどのメソッドは、ピクセルレベルの擬似ラベルを導出するためにクラスアクティベーションマップ(CAM)に依存している。オブジェクト,部品,サブパートのきめ細かいインスタンスマスクを生成できるクラスに依存しない基礎モデルであるSegment Anything Model (SAM) を利用した,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:13:03 GMT)
PICProp: Physics-Informed Confidence Propagation for Uncertainty Quantification [30.7]
本稿では, 決定論的偏微分方程式の信頼区間推定を新しい問題として導入し, 研究する。つまり、データロケーションからドメイン全体への信頼性を、確率的な保証を持って、CI形式で広めるのです。重大な仮定を行なわずに有効なCIを計算するための2レベル最適化に基づくPICPropと呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:24:50 GMT)
Computational Pathology at Health System Scale -- Self-Supervised Foundation Models from Three Billion Images [30.6]
本研究の目的は,学術基礎モデルの最大化と,事前学習による自己指導型学習アルゴリズムのベンチマークである。これまでで最大の病理データセットを収集し、423万枚以上の顕微鏡スライドから30億枚以上の画像を集めました。以上の結果から, 自然画像の事前学習と比較して, 診断データに対する事前学習は下流での学習に有益であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:40:19 GMT)
Are Large Language Models Post Hoc Explainers? [30.5]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとして、ますます使われている。我々は,他の予測モデルを説明する上で LLM の有効性を最初に研究する枠組みを提案する。実世界のベンチマークデータセットを用いて広範な実験を行い、LLM生成の説明が最先端のポストホック説明器と同等に動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:33:38 GMT)
UniChart: A Universal Vision-language Pretrained Model for Chart Comprehension and Reasoning [29.9]
We present UniChart, a pretrained model for chart comprehension and reasoning。 UniChartは、チャートの関連するテキスト、データ、および視覚要素をエンコードし、その後、チャートグラウンドのテキストデコーダを使用して、自然言語で期待される出力を生成する。 i) チャートから視覚要素(バーや線など)とデータを抽出する低レベルタスク、(ii) チャート理解と推論のスキルを得るための高レベルタスクなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:39:25 GMT)
UniChart: A Universal Vision-language Pretrained Model for Chart Comprehension and Reasoning [29.9]
We present UniChart, a pretrained model for chart comprehension and reasoning。 UniChartは、チャートの関連するテキスト、データ、および視覚要素をエンコードし、その後、チャートグラウンドのテキストデコーダを使用して、自然言語で期待される出力を生成する。 i) チャートから視覚要素(バーや線など)とデータを抽出する低レベルタスク、(ii) チャート理解と推論のスキルを得るための高レベルタスクなどである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:39:25 GMT)
Unraveling the role of disorderness in superconducting materials on qubit coherence [29.7]
本研究では, チタン-アルミニウム-窒化物からなる超インダクタを用いたフラキソニウム量子ビットの最初の, 体系的な評価を行った。その結果, 1/f$のフラックスノイズは, フラックスフラストレーション点の周囲のクビットのデコヒーレンスを支配しており, 材料障害と強く相関していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:38:13 GMT)
A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models [29.5]
大規模言語モデル(LLM)に対する意味不変な透かし手法を提案する。私たちの研究における透かしのロジットは、前のトークンのセマンティクスによって決定されます。私たちの透かしには適切なセキュリティの堅牢性があることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:49:43 GMT)
Rationale-Enhanced Language Models are Better Continual Relation Learners [29.3]
連続的関係抽出(CRE)は,新たに出現する関係の系列を学習する際に,破滅的な忘れを解くことを目的としている。最近のCRE研究では、将来の類似関係に対する堅牢性の欠如から破滅的な忘れが生じることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:50:27 GMT)
Mixup-Augmented Meta-Learning for Sample-Efficient Fine-Tuning of Protein Simulators [29.2]
分子動力学タスクにソフトプロンプトに基づく学習手法を適用する。本フレームワークは,ドメイン内データの精度を向上し,未知および分布外サンプルの強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:41:05 GMT)
A Novel Contrastive Learning Method for Clickbait Detection on RoCliCo: A Romanian Clickbait Corpus of News Articles [29.1]
ルーマニア語のクリックベイトコーパスは公開されていない。クリックベイトラベルと非クリックベイトラベルを手動で注釈付けした8,313のニュースサンプルからなるルーマニア語Clickbait Corpus(RoCliCo)を紹介した。本稿では,ニュースタイトルやコンテンツが深い距離空間にエンコードされることを学習する,BERTに基づく新しいコントラスト学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:38:16 GMT)
Universal Multi-modal Entity Alignment via Iteratively Fusing Modality Similarity Paths [29.0]
複数の知識グラフ(KG)から等価実体対を同定するPathFusionを提案する。 PathFusionは、MSPとIRFの2つの主要コンポーネントで構成されている。実世界のデータセットに対する実験結果は、最先端の手法よりもPathFusionの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:30:12 GMT)
Universal Multi-modal Entity Alignment via Iteratively Fusing Modality Similarity Paths [29.0]
複数の知識グラフ(KG)から等価実体対を同定するPathFusionを提案する。 PathFusionは、MSPとIRFの2つの主要コンポーネントで構成されている。実世界のデータセットに対する実験結果は、最先端の手法よりもPathFusionの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:30:12 GMT)
Rank-N-Contrast: Learning Continuous Representations for Regression [28.9]
Rank-N-Contrast(RNC)は、ターゲット空間のランクに基づいて、サンプルを互いに対比することで、回帰の連続的な表現を学習するフレームワークである。 RNCは、学習された表現の望ましい順序を目標命令に従って保証する。 RNCは最先端のパフォーマンスを達成し、データ効率の向上、ターゲットの刺激に対する堅牢性、データの破損など、興味深い特性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:03:13 GMT)
Construction of ASIC-POVMs via 2-to-1 PN functions and the Li bound [28.7]
我々は、それぞれ$q$と$q+1$の次元のASIC-POVMの2つの新しい構成を、$q$と$q+1$で$$$-to-$1$のPN関数と、$q$を素パワーとするLi境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:41:22 GMT)
Latent Diffusion Counterfactual Explanations [28.6]
潜在拡散対実説明(LDCE)について紹介する。 LDCEは、最近のクラスまたはテキスト条件の潜在拡散モデルの能力を利用して、対実生成を高速化する。 LDCEがモデルエラーに対する洞察を提供し、ブラックボックスモデル行動の理解を深める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:42:34 GMT)
Zero-Shot Open-Vocabulary Tracking with Large Pre-Trained Models [28.3]
大規模事前訓練モデルでは、野生の2次元静的画像中の物体の検出とセグメンテーションの進歩が期待できる。このような大規模なトレーニング済みの静的イメージモデルを,オープン語彙のビデオトラッキングに再利用することは可能だろうか? 本稿では,オープンボキャブラリ検出器,セグメンタ,高密度光流推定器を,任意のカテゴリの物体を2Dビデオで追跡・セグメント化するモデルに再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:25:30 GMT)
Differentially Private Multi-Site Treatment Effect Estimation [28.1]
ほとんどの患者データは別々の病院でサイロに残っており、データ駆動型医療AIシステムの設計を妨げている。医療応用における因果推論の重要な課題である平均治療効果(ATE)を推定することを検討する。本稿では, ATE推定値とその分散を品質指標として報告する, サイトごとの推定アルゴリズムのクラスを通してこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:21:01 GMT)
Adversarial Robustness in Graph Neural Networks: A Hamiltonian Approach [28.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は敵の摂動に弱い。本稿では,多様なニューラルフローから派生したGNNについて検討する。我々は、リアプノフの安定性は、その一般的な使用にもかかわらず、必ずしも敵の堅牢性を保証するとは限らないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:59:23 GMT)
How to Fine-Tune Vision Models with SGD [27.9]
我々は、AdamWによる微調整が、現代のビジョントランスフォーマーやConvNeXtモデルでSGDよりも大幅に優れていることを発見した。私たちの洞察は、5つの人気のある分散シフトベンチマークにおける最先端の精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:31:01 GMT)
MetaAgents: Simulating Interactions of Human Behaviors for LLM-based Task-oriented Coordination via Collaborative Generative Agents [27.9]
我々は,一貫した行動パターンと課題解決能力を備えたLLMベースのエージェントを,協調的生成エージェントとして導入する。本研究では,人間のような推論能力と専門的スキルを備えた協調生成エージェントを実現する新しい枠組みを提案する。我々の研究は、タスク指向の社会シミュレーションにおける大規模言語モデルの役割と進化に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:17:58 GMT)
JointNet: Extending Text-to-Image Diffusion for Dense Distribution Modeling [27.7]
画像の結合分布をモデル化するニューラルネットワークアーキテクチャであるJointNetを導入する。 JointNetは、トレーニング済みのテキスト-画像拡散モデルから拡張され、元のネットワークのコピーが新しい高密度なモダリティブランチ用に作成され、RGBブランチと密に接続される。 RGBD拡散を例として用いたJointNetの有効性を実証し,様々なアプリケーションに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:32:24 GMT)
Learning Domain-Aware Detection Head with Prompt Tuning [27.6]
ドメイン適応オブジェクト検出(DAOD)は、注釈付きソースドメインで訓練された検出器を、未ラベルのターゲットドメインに一般化することを目的としている。本稿では,各領域に対して動的検出ヘッドを生成するために,学習可能なドメイン適応プロンプトを適用したドメイン認識検出ヘッド(DA-Pro)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:49:32 GMT)
Learning Domain-Aware Detection Head with Prompt Tuning [27.6]
ドメイン適応オブジェクト検出(DAOD)は、注釈付きソースドメインで訓練された検出器を、未ラベルのターゲットドメインに一般化することを目的としている。本稿では,各領域に対して動的検出ヘッドを生成するために,学習可能なドメイン適応プロンプトを適用したドメイン認識検出ヘッド(DA-Pro)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:49:32 GMT)
Self-Discriminative Modeling for Anomalous Graph Detection [27.6]
本稿では,異常グラフ検出のための自己識別型モデリングフレームワークを提案する。異常グラフ検出のための計算効率と安定性の異なる3つのアルゴリズムを提供する。驚くべきことに、我々のアルゴリズムは教師なしだが、異常グラフ検出の教師付き学習アルゴリズムを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:08:09 GMT)
Correlated Noise Provably Beats Independent Noise for Differentially Private Learning [27.4]
異なるプライベート学習アルゴリズムは学習プロセスにノイズを注入する。問題パラメータの関数として,バニラ-SGDの相関ノイズがいかに改善するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:48:18 GMT)
CoT3DRef: Chain-of-Thoughts Data-Efficient 3D Visual Grounding [27.1]
3Dビジュアルグラウンドティングは、発話によって条件付けられた3Dシーンでオブジェクトをローカライズする機能である。既存のほとんどのメソッドは参照ヘッドを使って参照オブジェクトを直接ローカライズし、複雑なシナリオで失敗する。本稿では,まずアンカーの連鎖と最終目標を予測し,シーケンス・ツー・シーケンス・タスクとして3次元視覚接地問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:07:25 GMT)
Two-stage MR Image Segmentation Method for Brain Tumors based on Attention Mechanism [27.1]
CycleGAN(CycleGAN)に基づく協調・空間的注意生成対向ネットワーク(CASP-GAN)を提案する。ジェネレータの性能は、コーディネート・アテンション(CA)モジュールと空間アテンション(SA)モジュールを導入することで最適化される。元の医用画像の構造情報と詳細な情報を抽出する能力は、所望の画像をより高品質に生成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:53:29 GMT)
From Text to Tactic: Evaluating LLMs Playing the Game of Avalon [27.1]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントが戦略的社会的推論ゲームであるResistence Avalonをプレイする可能性を探る。 Avalonは、LLM Agentsの意思決定と言語処理能力を研究するための魅力的なテストベッドである。マルチエージェントLLMエージェントの評価に適した総合ゲーム環境であるAvalonBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:26:15 GMT)
From Text to Tactic: Evaluating LLMs Playing the Game of Avalon [27.1]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントが戦略的社会的推論ゲームであるResistence Avalonをプレイする可能性を探る。 Avalonは、LLM Agentsの意思決定と言語処理能力を研究するための魅力的なテストベッドである。マルチエージェントLLMエージェントの評価に適した総合ゲーム環境であるAvalonBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:26:15 GMT)
Evaluating Explanation Methods for Vision-and-Language Navigation [26.6]
逐次決定設定における段階的テキスト説明を段階的に評価するための消去に基づく評価パイプラインを提案する。 2つの一般的なVLNデータセットに対する2つの代表的VLNモデルのいくつかの説明方法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:22:56 GMT)
Understanding the Effects of RLHF on LLM Generalisation and Diversity [26.6]
人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、これまで最も広くデプロイされたAIモデルの一部で使用されている。プロセスの各段階が2つの重要な特性、すなわちアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化と出力の多様性にどのように影響するかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:25:44 GMT)
Leveraging Diffusion-Based Image Variations for Robust Training on Poisoned Data [26.6]
バックドア攻撃は、ニューラルネットワークをトレーニングする上で深刻なセキュリティ上の脅威となる。本稿では,近年の拡散モデルのパワーを生かして,潜在的に有毒なデータセットのモデルトレーニングを可能にする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:25:06 GMT)
Model Tuning or Prompt Tuning? A Study of Large Language Models for Clinical Concept and Relation Extraction [26.5]
我々は,大規模言語モデル(LLM)のためのソフトプロンプトベース学習アルゴリズムを開発した。本研究では, プロンプトのない微調整, 凍結LDMによるハードプロンプト, 凍結LDMによるソフトプロンプト, 凍結LDMによるソフトプロンプトの4つのトレーニング戦略を比較した。クロスインスティテュート・セッティングにおいて,プロンプト・ベース・ラーニング・アルゴリズムの伝達学習能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:27:08 GMT)
Robust Knowledge Transfer in Tiered Reinforcement Learning [26.3]
そこでは,低層(ソース)タスクから高層(ターゲット)タスクに知識を移すことが目的である。以前の作業とは異なり、低層タスクと高層タスクは同じダイナミクスや報酬関数を共有していないと仮定する。本稿では,タスクの類似性に応じて部分的状態に一定の後悔が生じるような,新しいオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:45:07 GMT)
Coping with Change: Learning Invariant and Minimum Sufficient Representations for Fine-Grained Visual Categorization [26.3]
細粒度視覚分類(FGVC)は、様々な種間の類似した視覚的外観のために難しい課題である。以前の研究では、トレーニングデータとテストデータは、同じ基礎的な分布を持ち、現代のバックボーンアーキテクチャによって抽出された特徴は差別的であり、見つからないテストデータによく当てはまると仮定されている。我々は、FGVCにおける不変リスク最小化(IRM)と情報ボトルネック(IB)の原則を組み合わせて、不変性と最小限のIMS表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:24:45 GMT)
Coping with Change: Learning Invariant and Minimum Sufficient Representations for Fine-Grained Visual Categorization [26.3]
細粒度視覚分類(FGVC)は、様々な種間の類似した視覚的外観のために難しい課題である。以前の研究では、トレーニングデータとテストデータは、同じ基礎的な分布を持ち、現代のバックボーンアーキテクチャによって抽出された特徴は差別的であり、見つからないテストデータによく当てはまると仮定されている。我々は、FGVCにおける不変リスク最小化(IRM)と情報ボトルネック(IB)の原則を組み合わせて、不変性と最小限のIMS表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:24:45 GMT)
Improving Compositional Text-to-image Generation with Large Vision-Language Models [26.2]
合成テキスト画像モデルは、入力テキストと整合した高品質な画像を生成するのにしばしば困難に直面する。生成した画像と対応する入力テキストのアライメントの多次元評価には,大規模視覚言語モデル(LVLM)を用いる。提案手法は,合成画像生成におけるテキスト画像のアライメントを大幅に改善することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:09:05 GMT)
Discovering Mixtures of Structural Causal Models from Time Series Data [26.1]
我々は、異なる因果モデルの混合から得られた時系列データから因果発見を行う。本手法は因果発見タスクにおける最先端のベンチマークを超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:13:10 GMT)
Skeleton Ground Truth Extraction: Methodology, Annotation Tool and Benchmarks [25.9]
骨格骨格抽出法の成功には,骨格基盤(Skeleton Ground Truth, GT)が重要である。既存の形状と画像データセットのほとんどは、骨格GTの欠如とGT標準の不整合に悩まされている。本稿では,2次元形状と自然画像のオブジェクトスケルトンGT抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:06:39 GMT)
Fine-grained Audio-Visual Joint Representations for Multimodal Large Language Models [25.7]
本稿では,マルチモーダル大言語モデル(LLM)のための微細な音声-視覚共同表現(FAVOR)学習フレームワークを提案する。 FAVORは、音声入力ストリーム内の音声および音声イベントと、視覚入力ストリーム内の画像またはビデオを、フレームレベルで同時に知覚する。 FAVORのインタラクティブなデモはhttps://github.com/BriansIDP/AudioVisualLLM.gitで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:30:49 GMT)
ABScribe: Rapid Exploration of Multiple Writing Variations in Human-AI Co-Writing Tasks using Large Language Models [25.7]
ABScribeは高速かつ視覚的に構造化されたインタフェースで、人間とAIの共筆タスクのバリエーションを探索する。 ABScribeでは、再利用可能なボタンに自動変換されるLSMプロンプトを使用して、素早く複数のバリエーションを生成できる。 12名のライターによるユーザスタディでは、ABScribeはタスクの負荷を大幅に削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:16:08 GMT)
Unlock the Potential of Counterfactually-Augmented Data in Out-Of-Distribution Generalization [25.4]
Counterfactually-Augmented Data (CAD) は、言語モデルのout-Of-Distribution (OOD) 一般化能力を改善する可能性を秘めている。本研究では,CADにより引き起こされる近視現象の非効率性について検討した。本稿では,CADの構造的特性に基づく2つの制約を導入し,CADのより完全な因果的特徴を抽出する言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:41:38 GMT)
Neural Relational Inference with Fast Modular Meta-learning [25.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、実体と関係からなる多くの力学系に対して有効なモデルである。リレーショナル推論は、これらの相互作用を推測し、観測データからダイナミクスを学習する問題である。関係推論は、多くの課題を解決するために、ニューラルネットワークモジュールをさまざまな方法で構成するように訓練する、テクティモジュラーなメタラーニング問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:05:13 GMT)
ObjectComposer: Consistent Generation of Multiple Objects Without Fine-tuning [25.0]
本稿では,ユーザが指定した画像に類似した複数のオブジェクトの合成を生成するObjectComposerを紹介する。私たちのアプローチはトレーニングフリーで、既存のモデルの能力を活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:46:58 GMT)
Statistical Estimation Under Distribution Shift: Wasserstein Perturbations and Minimax Theory [24.5]
我々はWasserstein分布シフトに注目し、各データポイントがわずかに摂動する可能性がある。データポイント間の独立あるいは協調的な関節シフトである摂動について検討する。位置推定,線形回帰,非パラメトリック密度推定など,いくつかの重要な統計問題を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:40:47 GMT)
Interpretable Traffic Event Analysis with Bayesian Networks [24.0]
本稿では,ベイジアンネットワークに基づく交通事故予測のための解釈可能なフレームワークを提案する。我々は、重要なトラフィックデータ情報を保持しながら、トラフィックデータをフレームワークに供給するデータセット構築パイプラインを設計する。具体的なケーススタディにより、我々のフレームワークは、アメリカ各地の気象と交通事象の因果関係に基づくデータセットからベイズネットワークを導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:38:30 GMT)
Maximizing Influence with Graph Neural Networks [23.9]
独立シードセットの影響を推定する方法を学習するグラフニューラルネットワークであるtextscGlieを提案する。実験の結果,列車セットの最大10倍の実際のグラフに対する正確な影響推定が得られた。我々は、GLIEの表現に基づいて、適応的にシードセットを構築しながらノードをランク付けするために、証明可能なサブモジュラーの影響を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:54:03 GMT)
What If the TV Was Off? Examining Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Language Models [23.4]
マルチモーダルな大言語モデルの反実的推論能力のベンチマークに焦点をあてる。 VQAv2データセットから質問と回答のペアを取り、その質問に1つの偽の前提を加えます。また,ChatGPTを用いて反現実的な質問や回答を生成し,その正当性を確保するために,生成したすべての質問や回答を手作業で調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:45:59 GMT)
Video Action Recognition with Attentive Semantic Units [23.4]
アクションラベルの後ろに隠れているセマンティックユニット()を利用して、より正確なアクション認識を行います。視覚言語モデル(VLM)の視覚枝にマルチリージョンモジュール(MRA)を導入する。完全教師付き学習では,Kinetics-400では87.8%の精度でトップ1の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:31:22 GMT)
You Only Look at Once for Real-time and Generic Multi-Task [23.2]
自律運転のための適応的,リアルタイム,軽量なマルチタスクモデルを提案する。オブジェクト検出、乾燥可能なエリアセグメンテーション、レーンラインセグメンテーションタスクに対処する。その結果、オブジェクト検出のmAP50は81.1%、乾燥可能な領域分割のmIoUは91.0%、レーン線分割のIoUは28.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:50:28 GMT)
An Edge-Aware Graph Autoencoder Trained on Scale-Imbalanced Data for Travelling Salesman Problems [22.8]
本研究では,旅行セールスマン問題(TSP)を様々な都市で解くことができるエッジ対応グラフオートエンコーダ(EdgeGAE)モデルを提案する。我々は,50から500都市規模の5万のTSPインスタンスを含むベンチマークデータセットを生成する。様々なスケールで異なる量のトレーニングデータを用いて実験を行い、提案したデータ駆動アプローチが高い競争性能を達成することを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:42:49 GMT)
Dobby: A Conversational Service Robot Driven by GPT-4 [22.7]
この研究は、対話型AIエージェントをサービスタスクの具体化システムに組み込むロボティクスプラットフォームを導入する。このエージェントは、膨大な一般知識のコーパスから学んだ、大きな言語モデルに由来する。本発明のエージェントは対話生成に加えて、ロボットのコマンドを呼び出し、物理世界と対話することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:34:00 GMT)
Unsupervised Discovery of 3D Hierarchical Structure with Generative Diffusion Features [22.7]
拡散モデルの特徴は3次元バイオメディカル画像において異なる階層レベルを捉えている。我々は3次元ボリュームを意味のあるネストされたサブボリュームに分解することを奨励する予測的教師なしセグメンテーションネットワークを訓練する。われわれのモデルは、既存の教師なし構造発見手法よりも、難解な合成データセットや現実世界の脳腫瘍MRIデータセットよりも優れた性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:01:38 GMT)
Federated Learning of Large Models at the Edge via Principal Sub-Model Training [22.5]
Federated Learning (FL)は、クライアント間の協調的なトレーニングを可能にする、人気のある、有望な分散型学習フレームワークとして浮上している。本研究では,PriSM(Principal Sub-model)トレーニング手法を開発し,サーバモデルに対する確率的低ランク近似である小さなサブモデルを各クライアントに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:04:48 GMT)
Understanding black-box models with dependent inputs through a generalization of Hoeffding's decomposition [22.5]
ブラックボックスモデルを解釈する主な課題の1つは、非ミューチュアル独立なランダム入力の2乗可積分関数を分解する能力である。本稿では,この問題を3つの分野に関連付ける新しい枠組みを提案する。入力に対する2つの妥当な仮定の下では、そのような関数を一意に分解する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） (Tue, 10 Oct 2023 12:28:53 GMT)
Bounds and Constructions on $k$-Uniform Quantum States [22.3]
パラメータ $k$ of $k$-uniform state に対して $(mathbbCd)otimes N$ の新しい上限を提供する。 a $k$-uniform state in $(mathbbCd)otimes N$ は純 $((N,1,k+1))_d$ 量子誤り訂正符号に対応するため、最小距離 $k+1$ of pure $(N,1,k+1))_d$ 量子誤り訂正符号の新しい上限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:38:13 GMT)
Topological RANSAC for instance verification and retrieval without fine-tuning [21.7]
本稿では,空間モデルをRANSACプロセス内のトポロジ的モデルに置き換える先駆的手法を提案する。実験の結果,本手法はSPよりも優れ,非微調整検索における最先端性能を実現していることがわかった。重要なことは、本手法は説明可能性が高く、軽量であり、様々な現実世界のアプリケーションに対して実用的で適応可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:53:59 GMT)
HyperLips: Hyper Control Lips with High Resolution Decoder for Talking Face Generation [21.6]
HyperLipsは2段階のフレームワークで、唇を制御するハイパーネットワークと、高忠実度顔のレンダリングを行う高解像度デコーダで構成されている。第1段階では,ハイパーネットワークを用いたベースフェイス生成ネットワークを構築し,音声による視覚的顔情報の符号化遅延コードを制御する。第2段階では,高精細デコーダを用いて高品質な顔映像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:00:48 GMT)
HyperLips: Hyper Control Lips with High Resolution Decoder for Talking Face Generation [21.6]
HyperLipsは2段階のフレームワークで、唇を制御するハイパーネットワークと、高忠実度顔のレンダリングを行う高解像度デコーダで構成されている。第1段階では,ハイパーネットワークを用いたベースフェイス生成ネットワークを構築し,音声による視覚的顔情報の符号化遅延コードを制御する。第2段階では,高精細デコーダを用いて高品質な顔映像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:00:48 GMT)
Cultural Compass: Predicting Transfer Learning Success in Offensive Language Detection with Cultural Features [21.5]
本研究は,文化的特徴の交わりと伝達学習の有効性について考察する。これらの結果に基づいて,文化情報のデータセットへの統合を提唱する。我々の研究は、より包括的で文化的に敏感な言語技術の探求において、一歩前進していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:29:38 GMT)
How (not) to ensemble LVLMs for VQA [21.3]
組み立ては、異なるモデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させる古典的な方法である。 Encyclopedic-VQAに関する最近の研究で、著者らはそれらの課題を解決するための様々なモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:04:32 GMT)
Understanding In-Context Learning from Repetitions [21.3]
本稿では,Large Language Models(LLMs)における文脈内学習の基盤となる概念的メカニズムについて考察する。テキスト生成における表面的特徴の役割を定量的に検討し,エフェトケン共起強化の存在を実証的に確立する。これらの特徴の二重的影響を調査することにより、本研究は、文脈内学習の内部動作を照らし、その失敗の原因について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:22:47 GMT)
Quantum Learning Theory Beyond Batch Binary Classification [21.3]
Arunachalam と de Wolf は、量子バッチ学習関数のサンプルの複雑さが、実現可能性と設定において、対応する古典的なサンプルの複雑さと同じ形式と順序を持つことを示した。本稿では,これを,バッチマルチクラス学習,オンライン学習,オンラインマルチクラス学習にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:51:40 GMT)
Mitigating crosstalk and residual coupling errors in superconducting quantum processors using many-body localization [21.2]
本研究では,Multi-Body Localization(MBL)の原理を取り入れた新しい校正手法を提案する。 MBLに基づく手法は,ノイズ,特にクロストークと残差結合誤差に対する頑健な対策として現れる。このアプローチは、特に特定の残余結合が存在する場合に、パフォーマンスを著しく改善するだけでなく、よりリソース効率が高く、コスト効率のよいキャリブレーションプロセスも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:36:09 GMT)
slash: A Technique for Static Configuration-Logic Identification [20.8]
そこで本研究では,C/C++プログラム24種を対象に,その96%の共通境界特性を同定するフィールドスタディを提案する。次に、識別されたプロパティに基づいて境界を見つける自動ツールであるtextitslashを紹介します。 textitslashは、研究プログラムの87.5%を8.5分以内で識別し、最大4.4GBのメモリを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:32:21 GMT)
No Pitch Left Behind: Addressing Gender Unbalance in Automatic Speech Recognition through Pitch Manipulation [20.7]
本稿では,基本周波数(f0)とホルマントを操作するデータ拡張手法を提案する。この手法は、表現不足の女性話者の声をシミュレートすることにより、性別間のデータ不均衡を低減する。自発性英語音声の実験では,女性話者の発話に対して,WERの相対的な改善が9.87%に達することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:55:22 GMT)
Flood and Echo: Algorithmic Alignment of GNNs with Distributed Computing [20.7]
グラフニューラルネットワークは、学習アルゴリズムに自然に適合する。抽象的だが汎用的なグラフ構造を通じてタスクを直接表現し、異なるサイズの入力を処理することができる。これにより、アルゴリズムの最も重要な利点の1つである大きなグラフへのスケーリングと外挿の可能性が開ける。分散アルゴリズムの設計原理にインスパイアされた新しい実行フレームワークであるFloodとEcho Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:47:58 GMT)
Probing spin hydrodynamics on a superconducting quantum simulator [20.6]
我々は、Haar-random状態の効率的に準備できるアナログ量子回路を実験的に実現した。はしご型量子シミュレータのユニタリ進化過程における拡散スピン輸送の観察を行った。我々の研究は、アナログ量子シミュレータ上で無限温度のスピン輸送を探索するスケーラブルな方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:25:05 GMT)
Federated Learning with Reduced Information Leakage and Computation [20.0]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散学習パラダイムであり、複数の分散クライアントが、ローカルデータを共有せずに共通のモデルを共同で学習することを可能にする。本稿では,偶数反復毎に一階近似を適用した新しいフェデレーション学習フレームワークであるUpcycled-FLを紹介する。このフレームワークの下では、FL更新の半分は情報漏洩を発生させることなく、はるかに少ない計算を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:22:06 GMT)
Can ChatGPT Defend its Belief in Truth? Evaluating LLM Reasoning via Debate [19.9]
大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。この研究は、LLMの推論を議論のような会話で議論することで検証する。優れたパフォーマンスにもかかわらず、ChatGPTのようなLLMは、かなりの例において、真実に対する信念を維持できないことに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:34:15 GMT)
Variance Reduced Online Gradient Descent for Kernelized Pairwise Learning with Limited Memory [19.8]
オンラインのペアワイズ学習を扱うために、オンライン勾配降下アルゴリズム(OGD)が提案されている。 OGDアルゴリズムの最近の進歩は、オンライン勾配の計算の複雑さを減らし、O(T)$未満の複雑さを達成し、たとえ$O(1)$であるとしても達成することを目的としている。本研究では,カーネルのオンラインペアワイズ学習に拡張し,サブ線形後悔を改善したメモリOGDアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:50:54 GMT)
Exploit the antenna response consistency to define the alignment criteria for CSI data [19.8]
適切なアライメント基準を定義するソリューションとして textbfAnetenna textbfResponse textbfConsistency (ARC) を導入する。 ARCは、実世界の雑音に堅牢性を導入しながら、入力空間からの意味情報を保持するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:54:00 GMT)
Visual Abductive Reasoning Meets Driving Hazard Prediction: Problem Formulation and Dataset [19.4]
本稿では,車載ダッシュカムが捉えた単一入力画像を用いて,差し迫った事故を予測するためのタスクとして定式化する。この問題は、不確実な観測に基づいて将来の出来事を予測し、推論する必要がある。この調査対象領域の研究を可能にするために、DHPRデータセットと呼ばれる新しいデータセットが作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:31:24 GMT)
Visual Abductive Reasoning Meets Driving Hazard Prediction: Problem Formulation and Dataset [19.4]
本稿では,車載ダッシュカムが捉えた単一入力画像を用いて,差し迫った事故を予測するためのタスクとして定式化する。この問題は、不確実な観測に基づいて将来の出来事を予測し、推論する必要がある。この調査対象領域の研究を可能にするために、DHPRデータセットと呼ばれる新しいデータセットが作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:31:24 GMT)
DialCoT Meets PPO: Decomposing and Exploring Reasoning Paths in Smaller Language Models [19.0]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、少なくとも1000億のパラメータを持つLLM(Large Language Models)の推論能力を高めるのに有効であることが証明されている。本稿では,ダイアログ誘導型Chain-of-Thought(DialCoT)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:09:31 GMT)
DialCoT Meets PPO: Decomposing and Exploring Reasoning Paths in Smaller Language Models [19.0]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、少なくとも1000億のパラメータを持つLLM(Large Language Models)の推論能力を高めるのに有効であることが証明されている。本稿では,ダイアログ誘導型Chain-of-Thought(DialCoT)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:09:31 GMT)
Revisit Input Perturbation Problems for LLMs: A Unified Robustness Evaluation Framework for Noisy Slot Filling Task [18.6]
本研究では,大言語モデルの対話理解能力を評価するために,スロット充足タスクに基づく統一ロバストネス評価フレームワークを提案する。具体的には,5種類の単一摂動と4種類の混合摂動データを含む入力摂動評価データセットであるノイズLLMを構築した。本研究の目的は,LLMの様々なロバスト性評価手法が実世界の雑音のシナリオでどの程度機能するかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:22:05 GMT)
SketchBodyNet: A Sketch-Driven Multi-faceted Decoder Network for 3D Human Reconstruction [18.4]
そこで本研究では,SketchBodyNetと呼ばれるスケッチ駆動型マルチ顔デコーダネットワークを提案する。我々のネットワークは,フリーハンドスケッチから3次元メッシュを再構築する際の優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:38:34 GMT)
Pre-Trained Masked Image Model for Mobile Robot Navigation [18.4]
2Dトップダウンマップは、未知の領域を通る移動ロボットのナビゲーションと探索に一般的に使用される。近年の研究では、学習に基づくアプローチによって環境の構造パターンを予測することにより、タスク効率が大幅に向上することが示されている。既存の基盤ビジョンネットワークは微調整なしで同じことを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:16:29 GMT)
Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via Differentiable Physics Simulation [18.0]
本稿では,ロボットのスキルを効率的に伝達するために,微分可能な物理シミュレーションを活用する新しいフレームワークを提案する。 $textitDiff-Transfer$は、あるサブタスクから既知のアクションを適応させ、他のサブタスクにうまく取り組む。本稿では,タスクレベルの状態と報酬を考慮したQ$ラーニングを利用して,サブタスクを生成する新しいパスプランニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:36:56 GMT)
Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via Differentiable Physics Simulation [18.0]
本稿では,ロボットのスキルを効率的に伝達するために,微分可能な物理シミュレーションを活用する新しいフレームワークを提案する。 $textitDiff-Transfer$は、あるサブタスクから既知のアクションを適応させ、他のサブタスクにうまく取り組む。本稿では,タスクレベルの状態と報酬を考慮したQ$ラーニングを利用して,サブタスクを生成する新しいパスプランニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:36:56 GMT)
CrowdRec: 3D Crowd Reconstruction from Single Color Images [17.7]
我々は,群集の特徴を活かし,群集画像に共通する1対1の手法を改善するために,群集制約付き最適化を提案する。この最適化により、大規模な群集画像から、合理的な絶対位置の正確なボディポーズと形状を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:03:39 GMT)
Multi-Modal Knowledge Graph Transformer Framework for Multi-Modal Entity Alignment [17.6]
そこで我々はMoAlignと呼ばれる新しいMMEA変換器を提案し,その特徴,マルチモーダル属性,エンティティタイプを階層的に導入する。変換器の複数の情報をよりよく統合する能力を利用して、変換器エンコーダの階層的修飾自己保持ブロックを設計する。当社のアプローチは強力な競争相手よりも優れ,優れたエンティティアライメント性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:06:06 GMT)
Offline Imitation Learning with Variational Counterfactual Reasoning [17.3]
オフラインのImitation Learning (IL)では、エージェントは、追加のオンライン環境相互作用なしに最適な専門家の行動ポリシーを学ぶことを目的としている。 UnderlineCounterfactual Data UnderlineAugmentation (OILCA) を用いた UnderlineOffline UnderlineImitation UnderlineLearning 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） (Tue, 10 Oct 2023 04:05:11 GMT)
Offline Imitation Learning with Variational Counterfactual Reasoning [17.3]
オフラインのImitation Learning (IL)では、エージェントは、追加のオンライン環境相互作用なしに最適な専門家の行動ポリシーを学ぶことを目的としている。 UnderlineCounterfactual Data UnderlineAugmentation (OILCA) を用いた UnderlineOffline UnderlineImitation UnderlineLearning 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） (Tue, 10 Oct 2023 04:05:11 GMT)
TDPP: Two-Dimensional Permutation-Based Protection of Memristive Deep Neural Networks [17.1]
メムリシブデバイスの不揮発性は、メムリシブクロスバーに保存されたDNN重量を盗難攻撃の可能性に晒す可能性がある。本稿では、このような攻撃を阻止する2次元置換型保護法(TDPP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:22:17 GMT)
Ada-Instruct: Adapting Instruction Generators for Complex Reasoning [17.1]
Ada-Instruct は,オープンソース LLM の微調整によって開発された適応型命令生成器である。我々はAda-Instructの有効性を、コード補完、数学的推論、常識推論を含む様々なアプリケーションで実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:17:32 GMT)
Ada-Instruct: Adapting Instruction Generators for Complex Reasoning [17.1]
Ada-Instruct は,オープンソース LLM の微調整によって開発された適応型命令生成器である。我々はAda-Instructの有効性を、コード補完、数学的推論、常識推論を含む様々なアプリケーションで実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:17:32 GMT)
Mathematical Runtime Analysis for the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) [16.9]
NSGA-IIにも実行時解析が可能であることを示す。 NSGA-IIは,パレートフロントの4倍の大きさの個体群を持つため,SEMOアルゴリズムやGSEMOアルゴリズムと同じランタイム保証を満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:05:22 GMT)
SUBP: Soft Uniform Block Pruning for 1xN Sparse CNNs Multithreading Acceleration [16.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の空間性の研究は、限られた資源を持つ環境下でモデルを圧縮・加速するために広範に行われている。最近の研究は、密集した事前訓練された重量に基づいて1$times$Nスパースウェイトを選択し、微調整する必要がある。本稿では,新しいEmphtextbfSoft textbfUniform textbfBlock textbfPruning (SUBP)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:22:27 GMT)
Look Before You Leap: An Exploratory Study of Uncertainty Measurement for Large Language Models [16.5]
本研究では,不確実性のレンズを用いたLarge Language Models(LLM)のリスク評価について検討する。本研究は,LLMの不確かさ・非実効性予測に対する不確実性推定の有効性を検証した。我々の研究から得た洞察は、信頼性の高いLCMの設計と開発に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:44:02 GMT)
DrugCLIP: Contrastive Protein-Molecule Representation Learning for Virtual Screening [16.3]
DrugCLIPは、仮想スクリーニングのための新しい対照的な学習フレームワークである。明示的な結合親和性スコアなしで、大量のペアデータから結合タンパク質ポケットと分子の表現を調整できる。様々な仮想スクリーニングベンチマークにおいて、従来のドッキングや教師あり学習方法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:08:35 GMT)
Neural Bounding [16.3]
ニューラルネットワークを境界体積として利用する方法について検討する。私たちのキーとなる観察は、空間を自由かつ空に分類する学習の課題として、バウンディングを再定義できるということです。ニューラルバウンディングのアンロックには、偽陽性を許容すると同時に、偽陰性の数が厳格にゼロであることを保証する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:50:09 GMT)
Quantum Shadow Gradient Descent for Quantum Learning [16.2]
そこで本研究では,従来の量子影とは対照的に量子影を生成する量子影サンプル(QSS)を新たに生成する手法を提案する。第2の寄与として、より一般的な非積アンザッツを $expisum_jtheta_j A_j$ というモデルで調べる。我々の証明はスズキ・トロッター近似に基づいているが、非積作用素を近似する以前の試みとは異なり、我々の表現は正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:45:43 GMT)
SC2GAN: Rethinking Entanglement by Self-correcting Correlated GAN Space [16.0]
ある属性の編集方向に従う遺伝子ネットワークは、他の属性と絡み合った変更をもたらす可能性がある。本稿では,低密度の潜伏コードサンプルを元の潜伏空間に再プロジェクションすることで,SC$2$GANのアンタングル化を実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:42:32 GMT)
Med-Query: Steerable Parsing of 9-DoF Medical Anatomies with Query Embedding [16.0]
本稿では,3次元医療データ中の解剖の検出,識別,セグメンテーションを行うための,安定かつ堅牢で効率的な計算フレームワークを提案する。解剖学の複雑な形状、大きさ、配向を考えると、9自由度(9-DoF)のポーズ推定解をフル3次元空間で提示する。胸骨, 脊椎, 腹部臓器の3つの画像解析課題について, 提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:03:24 GMT)
BRAINTEASER: Lateral Thinking Puzzles for Large Language Models [16.0]
BRAINTEASERは、横方向の思考を示すモデルの能力をテストするために設計された多重選択質問回答タスクである。最先端のインストラクションとコモンセンス言語モデルを用いた実験により,人間とモデルの性能の間に大きなギャップがあることが判明した。横方向の思考モデルの開発と評価作業を促進するために、コードとデータをすべて利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:30:31 GMT)
BRAINTEASER: Lateral Thinking Puzzles for Large Language Models [16.0]
BRAINTEASERは、横方向の思考を示すモデルの能力をテストするために設計された多重選択質問回答タスクである。最先端のインストラクションとコモンセンス言語モデルを用いた実験により,人間とモデルの性能の間に大きなギャップがあることが判明した。横方向の思考モデルの開発と評価作業を促進するために、コードとデータをすべて利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:30:31 GMT)
Spiking PointNet: Spiking Neural Networks for Point Clouds [15.9]
Spiking PointNetは、ポイントクラウド上の効率的なディープラーニングのための、最初のスパイクニューラルネットワークモデルである。私たちのSpking PointNetは、たった1つのタイムステップでトレーニングされていますが、複数のタイムステップ推論でより良いパフォーマンスを得ることができるのです。私たちのSpking PointNetは、SNNの分野では珍しいANNよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:59:26 GMT)
Detecting and Learning Out-of-Distribution Data in the Open world: Algorithm and Theory [15.9]
この論文は、特にオープンワールドシナリオのコンテキストにおいて、機械学習の領域に貢献する。オープンワールド機械学習に不可欠な2つの段階:アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出とオープンワールド表現学習(ORL)
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:25:21 GMT)
Refining Decompiled C Code with Large Language Models [15.8]
Cデコンパイラは、実行可能ファイルをソースコードに変換する。一度再コンパイルされたC言語のソースコードは、元の実行ファイルと同じ機能を持つ実行ファイルを生成することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:22:30 GMT)
Utilizing Longitudinal Chest X-Rays and Reports to Pre-Fill Radiology Reports [15.7]
我々はMIMIC-CXRデータセットにおける患者訪問記録の経時的特性を活用することを提案する。まず、MIMIC-CXRデータセットから26,625人の患者を対象に、経時的訪問情報を収集し、新たにLongitudinal-MIMICというデータセットを作成した。モデルトレーニングの入力として現在の訪問データのみを使用した従来の作業とは対照的に,我々の作業は,放射線学レポートの「ファイリング」セクションをプリフィルするために利用可能な長手情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:29:52 GMT)
Distributed Evolution Strategies with Multi-Level Learning for Large-Scale Black-Box Optimization [15.6]
我々は,共分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) と,特にLSO用リミテッドメモリCMA (LM-CMA) を並列化する。不変性を可能な限り維持しながらスケーラビリティを実現するため,多段階学習に基づくメタフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:53:52 GMT)
Distributed Evolution Strategies with Multi-Level Learning for Large-Scale Black-Box Optimization [15.6]
我々は,共分散行列適応進化戦略 (CMA-ES) と,特にLSO用リミテッドメモリCMA (LM-CMA) を並列化する。不変性を可能な限り維持しながらスケーラビリティを実現するため,多段階学習に基づくメタフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:53:52 GMT)
ParFam -- Symbolic Regression Based on Continuous Global Optimization [15.5]
本稿では,離散的記号回帰問題を連続的な問題に変換するためにParFamを提案する。強力なグローバルアプローチと組み合わせることで、この手法はシンボリック回帰の問題に取り組む効果的な方法である。 SRベンチマークのSRBenchに基づく数値実験によりParFamの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:12:13 GMT)
ParFam -- Symbolic Regression Based on Continuous Global Optimization [15.5]
本稿では,離散的記号回帰問題を連続的な問題に変換するためにParFamを提案する。強力なグローバルアプローチと組み合わせることで、この手法はシンボリック回帰の問題に取り組む効果的な方法である。 SRベンチマークのSRBenchに基づく数値実験によりParFamの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:12:13 GMT)
Audio Generation with Multiple Conditional Diffusion Model [15.3]
本稿では,既存の事前学習型テキスト音声モデルの制御性を向上する新しいモデルを提案する。このアプローチは、生成された音声の時間的順序、ピッチ、エネルギーを細かく制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:35:35 GMT)
Learning bounded-degree polytrees with known skeleton [15.1]
有界次数ポリツリーの効率的な適切な学習のための有限サンプル保証を確立する。基礎となる無向グラフが知られているとき、d$-polytreesを時間で学習し、任意の有界$d$のサンプル複雑性を学習する効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:03:51 GMT)
Focus on Local Regions for Query-based Object Detection [15.0]
本稿では,デコーダのみを備えたトランスフォーマー型アーキテクチャであるFoLRを提案する。我々は無関係な物体間の接続を分離することで自己認識機構を強化する。また、クエリの局所領域に基づいて効率的な特徴を抽出する適応サンプリング手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:41:13 GMT)
Boosting Continuous Control with Consistency Policy [14.8]
CPQL(Consistency Policy with Q-Learning)という新しい時間効率手法を提案する。逆拡散軌道から所望の方針へのマッピングを確立することにより、時間効率の問題と不正確なガイダンスを同時に解決する。 CPQLは11のオフラインタスクと21のオンラインタスクで新たな最先端パフォーマンスを実現し、Diffusion-QLに比べて推論速度が45倍近く向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:26:05 GMT)
Application-layer Characterization and Traffic Analysis for Encrypted QUIC Transport Protocol [14.4]
本稿では,QUICパケットを復号することなくアプリケーションレベルのトラフィック特性を推定する新しいルールベースの手法を提案する。提案アルゴリズムは,そのサイズ,タイミング,方向情報に基づいて,関連するネットワークトラフィックを解析する。推論されたHTTP属性は、アプリケーション層サービスのQoEを評価し、暗号化QUIC接続内のトラフィック分類のためのサービスカテゴリを特定するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:09:46 GMT)
The AI Incident Database as an Educational Tool to Raise Awareness of AI Harms: A Classroom Exploration of Efficacy, Limitations, & Future Improvements [14.4]
AIインシデントデータベース(AIID)は、AI技術の現実世界への展開に起因する害や害の先行事例を索引付けする、比較的包括的なデータベースを提供する、数少ない試みの1つである。本研究は、社会的に高い領域におけるAI損傷の有病率と重症度に対する意識を高めるための教育ツールとしてのAIIDの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:55:09 GMT)
Document-Level Supervision for Multi-Aspect Sentiment Analysis Without Fine-grained Labels [14.2]
本稿では,文書レベルの監視を用いてABSAを実行するVAEベースのトピックモデリング手法を提案する。この手法により、文書内の複数の側面を検知し、複数の側面を通して表現された感情がどのように集まって、観察可能な文書レベルの感情を形成するのかを推論することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:53:21 GMT)
Hexa: Self-Improving for Knowledge-Grounded Dialogue System [14.0]
本研究では,中間段階の生成性能を改善するための自己改善手法を開発した。特に、適切な自己生成応答の多様性を高めるために、誘導プロンプトと改良された損失関数を備えた新しいブートストラップ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:15:24 GMT)
Advancing Pose-Guided Image Synthesis with Progressive Conditional Diffusion Models [13.8]
本稿では,ターゲット下の人物像とソースポーズのギャップを段階的に橋渡しするプログレッシブ条件拡散モデル(PCDM)を提案する。定性的かつ定量的な結果は,難解なシナリオ下で提案したPCDMの一貫性と光現実性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:13:17 GMT)
Secure Decentralized Learning with Blockchain [13.8]
Federated Learning(FL)は、モバイルとIoTデバイスにおける分散機械学習のパラダイムとしてよく知られている。 FLにおける単一障害点問題を回避するため、分散学習(DFL)がモデル集約にピアツーピア通信を使用することが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:45:17 GMT)
RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$ [13.6]
従来のRLとメタRLを組み合わせた原則的ハイブリッドアプローチであるRL$3$を提案する。 RL$3$は、RL$2$と比較して、長い水平およびアウト・オブ・ディストリビューションのタスクに対してより累積的な報酬を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:26:47 GMT)
Self-Convinced Prompting: Few-Shot Question Answering with Repeated Introspection [13.6]
本稿では,大規模事前学習型言語モデルの可能性を活用する新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、典型的な数発の連鎖プロンプトの出力を処理し、応答の正しさを評価し、回答を精査し、最終的には新しい解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:03:35 GMT)
Self-Convinced Prompting: Few-Shot Question Answering with Repeated Introspection [13.6]
本稿では,大規模事前学習型言語モデルの可能性を活用する新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、典型的な数発の連鎖プロンプトの出力を処理し、応答の正しさを評価し、回答を精査し、最終的には新しい解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:03:35 GMT)
Compositional Representation Learning for Brain Tumour Segmentation [13.5]
ディープラーニングモデルは、大量のデータとピクセルレベルのアノテーションによって、人間の専門家レベルのパフォーマンスを達成することができる。我々は、教師なし学習と弱監督を用いて堅牢な表現を学ぶために、混合監視フレームワークvMFNetを適用した。弱いラベル付きデータを少量の完全アノテートデータのみに限定して, 良好な腫瘍セグメンテーション性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:19:39 GMT)
Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings with Focal-InfoNCE [13.5]
本研究では、SimCSEとハードネガティブマイニングを組み合わせた教師なしのコントラスト学習フレームワークを提案する。提案した焦点情報処理関数は、対照的な目的に自己対応変調項を導入し、容易な負に関連付けられた損失を減らし、強負に焦点を絞ったモデルを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:15:24 GMT)
Solution for SMART-101 Challenge of ICCV Multi-modal Algorithmic Reasoning Task 2023 [13.3]
本稿では,マルチモーダルなアルゴリズム推論タスクSMART-101 Challengeを提案する。この課題は、視覚言語パズルの解法におけるニューラルネットワークの抽象化、推論、一般化能力を評価する。パズル分割構成では、検証セットで26.5、プライベートテストセットで24.30の精度スコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:12:27 GMT)
V2X-AHD:Vehicle-to-Everything Cooperation Perception via Asymmetric Heterogenous Distillation Network [13.2]
車両間協調認識システム(V2X-AHD)を提案する。この研究によると、V2X-AHDは3次元物体検出の精度を効果的に向上し、ネットワークパラメータの数を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:12:03 GMT)
Domain Generalization by Rejecting Extreme Augmentations [13.1]
ドメイン外およびドメインの一般化設定では、データ拡張が顕著で堅牢なパフォーマンス向上をもたらすことを示す。 i)標準データ拡張変換の均一サンプリング,(ii)ドメイン外での作業において期待される高いデータ分散を考慮した強度変換,(iii)トレーニングを損なうような極端な変換を拒否する新たな報酬関数を考案する,という簡単なトレーニング手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:46:22 GMT)
TF-ICON: Diffusion-Based Training-Free Cross-Domain Image Composition [13.1]
TF-ICONは、クロスドメイン画像誘導合成のためのテキスト駆動拡散モデルのパワーを利用するフレームワークである。 TF-ICONはオフザシェルフ拡散モデルを利用して、追加のトレーニング、微調整、最適化を必要とせずに、クロスドメイン画像誘導合成を実行することができる。実験により, 安定拡散と例外的なプロンプトとを併用することで, 各種データセット上での最先端の逆解析法より優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:23:11 GMT)
TF-ICON: Diffusion-Based Training-Free Cross-Domain Image Composition [13.1]
TF-ICONは、クロスドメイン画像誘導合成のためのテキスト駆動拡散モデルのパワーを利用するフレームワークである。 TF-ICONはオフザシェルフ拡散モデルを利用して、追加のトレーニング、微調整、最適化を必要とせずに、クロスドメイン画像誘導合成を実行することができる。実験により, 安定拡散と例外的なプロンプトとを併用することで, 各種データセット上での最先端の逆解析法より優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:23:11 GMT)
Inverse Factorized Q-Learning for Cooperative Multi-agent Imitation Learning [13.1]
模倣学習(英: mimicion learning, IL)は、協調型マルチエージェントシステムにおける実証から専門家の行動を模倣する学習の課題である。本稿では,これらの課題に対処する新しいマルチエージェントILアルゴリズムを提案する。本手法は,分散Q関数の集約に混在するネットワークを活用することで,集中学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:11:20 GMT)
MyStyle++: A Controllable Personalized Generative Prior [13.0]
最近導入されたMyStyleは、トレーニング済みのStyleGANフェイスジェネレータの重量を、個人の数枚の画像に調整する。 MyStyleは生成された画像の属性を正確に制御していない。提案手法はMyStyle++と呼ばれ,属性を制御可能な個人画像の合成,編集,拡張が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:56:41 GMT)
Watt For What: Rethinking Deep Learning's Energy-Performance Relationship [13.0]
深層学習モデルのモデル精度と消費電力のトレードオフについて検討する。使用電力単位当たりの精度を評価することにより、より小型でエネルギー効率の高いモデルが研究を著しく高速化できることを示す。この研究は、より公平な研究環境に寄与し、より小さなエンティティはより大きなエンティティと効果的に競合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:08:31 GMT)
No-Regret Learning with Unbounded Losses: The Case of Logarithmic Pooling [12.9]
対数プール法(対数プール)として知られる基本的および実用的アグリゲーション法に焦点をあてる。オンラインの対戦環境において,最適なパラメータ集合を学習する問題を考察する。本稿では,O(sqrtT log T)$experied regretに達する方法で,専門家の重みを学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:26:08 GMT)
Automatic nodule identification and differentiation in ultrasound videos to facilitate per-nodule examination [12.8]
ソノグラフィーは通常、結節の特徴と周囲の構造を調べることによって異なる結節を識別する。我々は,入力ビデオクリップから特徴ベクトルを抽出できるディープラーニングモデルに基づく抽出器と,結節によって特徴ベクトルを自動的にグループ化するリアルタイムクラスタリングアルゴリズムの2つの部分からなる再同定システムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:20:14 GMT)
Syntax Error-Free and Generalizable Tool Use for LLMs via Finite-State Decoding [12.6]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な問題を解決するために外部ツールを使用する上で有望な能力を示している。既存のアプローチには、追加のトレーニングなしで新しいツールに一般化しないツールデモの微調整や、コンテキスト内のツールドキュメントの提供が含まれる。ツール拡張 LLM のための有限エンハンスマシン誘導復号法である ToolDec を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:37:53 GMT)
Deep Network Approximation: Beyond ReLU to Diverse Activation Functions [12.5]
本稿では,多様な活性化関数に対するディープニューラルネットワークの表現力について検討する。アクティベーション関数セット$mathscrA$は、一般的に使用されるアクティベーション関数の大部分を含むように定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:38:27 GMT)
MuseChat: A Conversational Music Recommendation System for Videos [12.5]
本研究では,イノベーティブな対話型音楽レコメンデーションシステムMuseChatを紹介する。このユニークなプラットフォームは、インタラクティブなユーザーエンゲージメントを提供するだけでなく、インプットビデオに適した音楽も提案している。評価の結果,MuseChatは音楽検索タスクにおける既存の最先端モデルを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:32:33 GMT)
Selective Demonstrations for Cross-domain Text-to-SQL [12.3]
テキスト内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン間テキスト・テキスト・テキスト・タスクにおいて顕著な一般化能力を示している。ドメイン内の実例を組み込むことで,LLMの性能を大幅に向上することが確認された。本稿では、ドメイン外サンプルと、ドメイン内サンプルを合成的に生成してデモを構築するためのデモ選択フレームワークODISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:31:41 GMT)
Towards More Efficient Depression Risk Recognition via Gait [12.3]
うつ病は世界中で2億8000万人を超える人に影響を及ぼす。早期発見とタイムリーな介入は、再発の促進、再発の防止、うつ病に伴う感情的・財政的負担の軽減に不可欠である。歩行とうつ病リスクの相関が実証的に確立されている。この研究はまず、1200人以上の個人、40,000人の歩行シーケンスを含む大規模な歩行データベースを構築し、6つの視点と3種類の服装をカバーした。深層学習に基づくうつ病リスク認識モデルを提案し,手作りアプローチの限界を克服した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:34:31 GMT)
Benchmarking and Explaining Large Language Model-based Code Generation: A Causality-Centric Approach [12.2]
大規模言語モデル(LLM)ベースのコード生成は複雑で強力なブラックボックスモデルである。本稿では,プロンプトと生成されたコードの因果グラフに基づく新しい表現を提案する。我々は,12以上の迅速な調整戦略で3つの人気のあるLCMを研究することで,我々のフレームワークが提供できる洞察について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:56:26 GMT)
The Solution for the CVPR2023 NICE Image Captioning Challenge [12.0]
我々はZero-shot Image Captioning Challengeの新たなフロンティアにソリューションを提示する。この課題には、多くのドメインからの新しい視覚的概念が含まれる。データレベルでは、Laion-5Bから外部トレーニングデータを収集する。モデルレベルでは、大規模な視覚言語事前学習モデルであるOFAを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:09:41 GMT)
Enhanced Graph Neural Networks with Ego-Centric Spectral Subgraph Embeddings Augmentation [11.8]
Ego-centric Spectral subGraph Embedding Augmentation (ESGEA) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 ESGEAは、特に情報が不足しているシナリオにおいて、ノード機能の強化と設計を目的としている。ノード属性が利用できないソーシャルネットワークグラフ分類タスクにおいて,提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:57:29 GMT)
FedMFS: Federated Multimodal Fusion Learning with Selective Modality Communication [11.8]
FedMFS(Federated Multimodal Fusion Learning) 鍵となるアイデアは、Shapley値を使用して、各モダリティの寄与度とモダリティモデルのサイズを定量化し、通信オーバーヘッドを測定することである。実世界のマルチモーダルデータセットの実験は、FedMFSの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:23:27 GMT)
Prosody Analysis of Audiobooks [11.8]
言語モデルを用いた物語テキストから韻律予測特性を改良したモデルを提案する。我々の予測韻律特性は、最先端の商用TSシステムによる結果よりも、人間のオーディオブックの読み方とよく相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:33:47 GMT)
Just-in-Time Flaky Test Detection via Abstracted Failure Symptom Matching [11.7]
大規模な産業用ソフトウェアシステムであるSAPの継続的インテグレーションパイプラインにおいて、障害症状を使用して、不安定なテスト障害を特定します。本法では, 再発性難聴の診断に障害症状を用いることで, 少なくとも96%の精度を達成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:15:45 GMT)
EViT: An Eagle Vision Transformer with Bi-Fovea Self-Attention [11.7]
視覚変換器は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて競争性能を示した。本研究は, ワシ眼におけるBFSA(Bi-fovea Self-Attention)の生理的構造と特徴に着想を得た新規なBFSAを提案する。イーグルビジョンの浅葉と深葉の機能をシミュレートすることができ、ネットワークはターゲットの特徴表現を粗いものから細かいものへと抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:48:18 GMT)
Kernelised Normalising Flows [11.6]
正規化フローは、密度推定と生成の二重能力によって特徴づけられる非パラメトリック統計モデルである。本稿では,カーネルをフレームワークに統合する新しいカーネル正規化フローパラダイムであるFerumal Flowを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:28:41 GMT)
1st Place Solution of Egocentric 3D Hand Pose Estimation Challenge 2023 Technical Report:A Concise Pipeline for Egocentric Hand Pose Reconstruction [11.6]
AssemblyHandsを使って、この課題は、単視点画像からエゴセントリックな3D手ポーズの推定に焦点を当てる。 ViTベースのバックボーンと、強力なモデルベースラインを提供する3Dキーポイント予測のためのシンプルな回帰器を採用しています。提案手法は,テストデータセット上で12.21mmMPJPEを達成し,Egocentric 3D Hand Pose Estimation において第1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:48:32 GMT)
1st Place Solution of Egocentric 3D Hand Pose Estimation Challenge 2023 Technical Report:A Concise Pipeline for Egocentric Hand Pose Reconstruction [11.6]
AssemblyHandsを使って、この課題は、単視点画像からエゴセントリックな3D手ポーズの推定に焦点を当てる。 ViTベースのバックボーンと、強力なモデルベースラインを提供する3Dキーポイント予測のためのシンプルな回帰器を採用しています。提案手法は,テストデータセット上で12.21mmMPJPEを達成し,Egocentric 3D Hand Pose Estimation において第1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:48:32 GMT)
Rule Mining for Correcting Classification Models [11.5]
予測精度が一貫して高いことを保証するためには、機械学習モデルを継続的に更新または修正する必要がある。本研究では,モデル修正による予測結果の変更に注意すべきシナリオについて考察する。我々は、頻繁なアイテムセットマイニングと修正ルールのための独自のプルーニング技術を組み合わせた効率的な修正ルールマイニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:17:12 GMT)
Accelerating Monte Carlo Tree Search with Probability Tree State Abstraction [11.5]
我々はモンテカルロ木探索(MCTS)の探索効率を向上させるための新しい確率木状態抽象化(PTSA)アルゴリズムを提案する。経路遷移性を持つ一般的なツリー状態抽象化が定義され、さらに、アグリゲーションステップ中に少ないミスに対して確率木状態抽象化が提案される。実験結果から,提案手法は検索空間を10%-45%削減した最先端アルゴリズムの学習過程を高速化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:55:12 GMT)
Lemur: Integrating Large Language Models in Automated Program Verification [11.5]
自動プログラム検証のためのLLMと自動推論器のパワーを組み合わせるための一般的な手法を提案する。計算を音響自動検証の手順としてインスタンス化し、一連の合成および競合ベンチマークを実践的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:54:36 GMT)
Lemur: Integrating Large Language Models in Automated Program Verification [11.5]
自動プログラム検証のためのLLMと自動推論器のパワーを組み合わせるための一般的な手法を提案する。計算を音響自動検証の手順としてインスタンス化し、一連の合成および競合ベンチマークを実践的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:54:36 GMT)
ForestMonkey: Toolkit for Reasoning with AI-based Defect Detection and Classification Models [11.5]
本稿では,AIに基づく欠陥検出および/または分類モデルの出力をデータ説明可能性で推論するツールキットであるフォレスト・モンキー(FM)を紹介する。 FMツールキットは、予測から推論対象への特徴抽出、画像から特徴抽出から欠陥特性への特徴抽出、決定木に基づくAI-Reasonerなどのプロセスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:22:31 GMT)
Efficient Retrieval of Images with Irregular Patterns using Morphological Image Analysis: Applications to Industrial and Healthcare datasets [11.5]
本稿では,画像から特徴の集合(DefChars)を抽出することにより,類似の不規則なパターンを含む画像の検索を行う画像検索フレームワークを提案する。このフレームワークは、平均精度80%、標準偏差0.09を不規則パターンのクラスで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:25:52 GMT)
Robustness-enhanced Uplift Modeling with Adversarial Feature Desensitization [11.4]
対向的特徴脱感化(RUAD)を用いた新しいロバストネス強化揚力モデリングフレームワークを提案する。私たちのRUADは、2つのカスタマイズされたモジュールを通して、アップリフトモデルの特徴感度をより効果的に軽減できます。我々は、オンラインマーケティングにおけるRUADの有効性を検証するために、公開データセットと実際の製品データセットに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:12:56 GMT)
Robustness-enhanced Uplift Modeling with Adversarial Feature Desensitization [11.4]
対向的特徴脱感化(RUAD)を用いた新しいロバストネス強化揚力モデリングフレームワークを提案する。私たちのRUADは、2つのカスタマイズされたモジュールを通して、アップリフトモデルの特徴感度をより効果的に軽減できます。我々は、オンラインマーケティングにおけるRUADの有効性を検証するために、公開データセットと実際の製品データセットに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:12:56 GMT)
Distillation Improves Visual Place Recognition for Low-Quality Queries [11.4]
クエリ画像やビデオをサーバにストリーミングして視覚的位置認識を行うと、解像度が低下したり、量子化が増大する。本稿では、ディープラーニングに基づくVPRのための優れた特徴表現を抽出するために、訓練中のみ高品質なクエリを使用する方法を提案する。実験結果に示すように、低品質なクエリよりも顕著なVPRリコール率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:03:29 GMT)
Automatic Macro Mining from Interaction Traces at Scale [11.3]
ランダムおよびユーザによるモバイルインタラクショントレースから意味論的に意味のあるマクロを自動的に抽出する新しい手法を提案する。このアプローチによって生成されたマクロは、自然言語記述で自動的にタグ付けされ、完全に実行可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:23:47 GMT)
Transformer-Based Neural Surrogate for Link-Level Path Loss Prediction from Variable-Sized Maps [11.3]
送信機と受信機の位置に対する経路損失の推定は、ネットワーク計画やハンドオーバを含む多くのユースケースにおいて重要である。本稿では,様々な次元の地図やスパース測定からリンクレベルの特性を予測できるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:32:55 GMT)
Transformer-Based Neural Surrogate for Link-Level Path Loss Prediction from Variable-Sized Maps [11.3]
送信機と受信機の位置に対する経路損失の推定は、ネットワーク計画やハンドオーバを含む多くのユースケースにおいて重要である。本稿では,様々な次元の地図やスパース測定からリンクレベルの特性を予測できるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:32:55 GMT)
Causal Rule Learning: Enhancing the Understanding of Heterogeneous Treatment Effect via Weighted Causal Rules [11.3]
解釈可能性(英語版)は、機械学習手法を用いて不均一な処理効果を推定する上で重要な関心事である。本研究では,不均一な治療効果を推定し,理解を深めるために,潜在的なサブグループを特徴付ける因果規則の洗練された集合を見出す因果規則学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:19:20 GMT)
End-to-End Chess Recognition [11.2]
チェス認識とは、チェス盤の画像からチェスの駒を識別するタスクである。本稿では,チェスボード検出,四角化,ピース分類のパイプラインを回避するための2つの新しい手法を紹介する。これにより、逐次的アプローチの固有のエラー蓄積や中間アノテーションの必要性を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:47:36 GMT)
Benchmarking Deep Learning Fuzzers [11.1]
ベンチマークでは、最先端の3つのDLファザ、FreeFuzz、DeepRel、DocTerを、その命令に従って実行します。これらのファジィザは、ベンチマークデータセットで収集された多くの実際のバグを検出することができません。我々の系統分析では、これらのファジッターが実際のバグを検知する能力に影響を及ぼす4つの主要な、広く、共通の要因を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:09:16 GMT)
On the Evolution of Knowledge Graphs: A Survey and Perspective [11.1]
知識グラフ(KGs)は、多様な知識の構造化された表現であり、様々なインテリジェントなアプリケーションで広く使われている。我々は,様々な種類のKGの進化と知識抽出・推論技術に関する総合的な調査を行う。本稿では,知識工学の今後の方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:15:08 GMT)
On the Evolution of Knowledge Graphs: A Survey and Perspective [11.1]
知識グラフ(KGs)は、多様な知識の構造化された表現であり、様々なインテリジェントなアプリケーションで広く使われている。我々は,様々な種類のKGの進化と知識抽出・推論技術に関する総合的な調査を行う。本稿では,知識工学の今後の方向性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:15:08 GMT)
Many-body quantum chaos in mixtures of multiple species [10.8]
私たちはそれぞれ、Jaynes-CummingsとRabiの2種類のミキシングを取ります。我々は、スペクトル特性が先行方向のスペクトル形成因子を決定するハミルトニアンを解析的に導出した。クォービットとフェルミオンの間のラビの混合は$t*propto MathcalO(log L)$となり、以前は総数保存のないクォービットやフェルミオンの単一の種に対して予測されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:32:55 GMT)
A Unified View on Solving Objective Mismatch in Model-Based Reinforcement Learning [10.8]
モデルベース強化学習(MBRL)は、エージェントをよりサンプリング効率、適応性、説明しやすいものにすることを目的としている。モデルをどのように学習するかは、まだ未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:58:38 GMT)
I2SRM: Intra- and Inter-Sample Relationship Modeling for Multimodal Information Extraction [10.7]
本稿では,本課題に対するサンプル内およびサンプル間関係モデリング(I2SRM)手法を提案する。提案手法は,Twitter-2015で77.12%のF1スコア,Twitter-2017で88.40%のF1スコア,MNREで84.12%のF1スコアと競合する結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:50:25 GMT)
Whispering LLaMA: A Cross-Modal Generative Error Correction Framework for Speech Recognition [10.6]
自動音声認識(ASR)における生成誤り訂正のための新しいクロスモーダル融合手法を提案する。提案手法は,音響情報と外部言語表現の両方を利用して,正確な音声の書き起こしコンテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:04:33 GMT)
Utilizing Synthetic Data for Medical Vision-Language Pre-training: Bypassing the Need for Real Images [10.6]
Medical Vision-Language Pre-Trainingは、医用画像とペアの放射線学レポートから、共同で表現を学習する。我々は、本物の医療報告から生成された、本物の医療画像と、その合成等価物とを置き換える。我々の経験的評価は、合成データによって達成された性能が実画像と同等かそれ以上であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:29:41 GMT)
Morphological Image Analysis and Feature Extraction for Reasoning with AI-based Defect Detection and Classification Models [10.5]
本稿では,画像から欠陥(DefChars)の形態的特徴を抽出するAI-Reasonerを提案する。 AI-Reasonerは、視覚化(チャート)とテキストの説明をエクスポートし、マスクによる欠陥検出と分類モデルによるアウトプットに関する洞察を提供する。また、データ前処理と全体的なモデルパフォーマンスを強化する効果的な緩和戦略も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:45:30 GMT)
Automated clinical coding using off-the-shelf large language models [10.4]
診断用ICD符号を患者病院入院に割り当てる作業は、典型的には、熟練した人間のコーダーによって行われる。既製の事前学習型大言語モデル(LLM)を活用し,ゼロショットと少数ショットの符号割り当てに適した実用的なソリューションを開発する。本手法は,従来の0.225のマクロF1を,0.216と0.219と比較して0.157のマイクロF1をわずかに低めに達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:56:48 GMT)
Zero-Level-Set Encoder for Neural Distance Fields [10.3]
本稿では,1つの前方パスに3次元形状を埋め込む新しいエンコーダデコーダニューラルネットワークを提案する。我々のネットワークは、非ゼロ距離値や形状占有の事前知識を明示することなく、有効な符号付き距離場を出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:07:37 GMT)
Three-Dimensional Medical Image Fusion with Deformable Cross-Attention [10.3]
マルチモーダル医療画像融合は、医療画像処理のいくつかの領域において重要な役割を担っている。従来の融合法は、特徴を組み合わせて融合像を再構成する前に、それぞれのモダリティを独立して処理する傾向にある。本研究では,これらの制限を是正するために設計された,革新的な教師なしの相互学習融合ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:10:56 GMT)
MemSum-DQA: Adapting An Efficient Long Document Extractive Summarizer for Document Question Answering [10.2]
文書質問応答(DQA)のための効率的なシステムであるMemSum-DQAを紹介する。 MemSum-DQAは、解析された文書に与えられた質問タイプと質問タイプをプレフィックスすることにより、文書からテキストブロックを選択的に抽出する。完全文書回答タスクでは、従来の最先端のベースラインよりも正確なマッチング精度が9%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:06:08 GMT)
Mitigating stereotypical biases in text to image generative systems [10.1]
我々は、さまざまなテキストプロンプトから構築された知覚された皮膚のトーンや性別によって異なる合成データに対して、テキスト・ツー・イメージモデルを微調整することでこれを実現している。我々の多様性微調整(DFT)モデルは、知覚された肌のトーンが150%、知覚された性別が97.7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:01:52 GMT)
Tackling Data Bias in MUSIC-AVQA: Crafting a Balanced Dataset for Unbiased Question-Answering [10.0]
各質問タイプを元のデータセットからレビューし,回答バイアスが顕著であるものを選択する。相補的なビデオや質問を収集し、解答に見事な歪曲分布がないことを保証します。本稿では,音声-視覚-テキスト相互関係を深く掘り下げる新しいベースラインモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:22:41 GMT)
End-to-end Evaluation of Practical Video Analytics Systems for Face Detection and Recognition [9.9]
ビデオ分析システムは、自動運転車のような帯域制限のある環境にデプロイされる。エンドツーエンドの顔分析システムでは、HEVCのような一般的なビデオコーデックを使用して入力を最初に圧縮する。独立したタスク評価,データセットの不均衡,一貫性のないアノテーションが,システムパフォーマンスの誤った推定にどのように寄与するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:06:10 GMT)
Diffusion Prior Regularized Iterative Reconstruction for Low-dose CT [9.9]
拡散前に正規化された反復的再構成アルゴリズムを導入する。また、ネステロフ運動量加速技術も取り入れた。本手法は,高分解能CT画像の再構成を最小限の放射線で行うことが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:08:57 GMT)
Beyond Shared Vocabulary: Increasing Representational Word Similarities across Languages for Multilingual Machine Translation [9.8]
本稿では,単語等価クラスによる単語レベルの情報伝達経路を定義し,言語間の単語埋め込みを融合するグラフネットワークに依存する。 1) 類似した意味を持つ単語の埋め込みは言語間で整合性がよいこと,2) 提案手法は高・低リソースのMNMTに対して最大2.3ポイントのBLEU改善を実現すること,3) 計算コストの制限により1.0%未満のトレーニング可能なパラメータを必要とすること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:27:49 GMT)
Federated Quantum Machine Learning with Differential Privacy [9.8]
本研究では,キャッツ対ドッグスデータセットのバイナリ分類を行うことにより,プライバシー保護手法の実装に成功した。本研究では,NISQデバイス上での量子機械学習において,フェデレーション付き差分プライベートトレーニングが有効なプライバシ保護手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:52:37 GMT)
Reverse Chain: A Generic-Rule for LLMs to Master Multi-API Planning [9.6]
本稿では,リバースチェイン(Reverse Chain)と呼ばれる目標駆動型アプローチを提案する。様々な実験は、複数の関数呼び出しを実装する上で、Reverse Chainの印象的な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:42:15 GMT)
Reverse Chain: A Generic-Rule for LLMs to Master Multi-API Planning [9.6]
本稿では,リバースチェイン(Reverse Chain)と呼ばれる目標駆動型アプローチを提案する。様々な実験は、複数の関数呼び出しを実装する上で、Reverse Chainの印象的な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:42:15 GMT)
Self-training with dual uncertainty for semi-supervised medical image segmentation [9.5]
従来の自己学習手法は、反復学習のための擬似ラベルを生成することによって、ラベル付きデータ不足の問題を部分的に解決することができる。サンプルレベルと画素レベルの不確実性を加えて,自己学習フレームワークに基づくトレーニングプロセスの安定化を図る。提案手法は,同じ設定下で両方のデータセットのセグメンテーション性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:33:24 GMT)
Memory efficient location recommendation through proximity-aware representation [9.4]
逐次レコメンデーション(PASR:Sequential Recommendation)のための近接認識型領域表現を提案する。本稿では,重要サンプリングを用いた新たな損失関数を用いて,最適化時の情報的負のサンプルを強調することで,疎結合問題に対処する。 3つの実世界位置ベースソーシャルネットワーキング(LBSN)データセットを用いて評価を行い,PASRが最先端の逐次位置推薦手法を上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:53:07 GMT)
Data efficient deep learning for medical image analysis: A survey [9.4]
深層学習の急速な進化は、医用画像解析の分野を大きく進歩させた。医用画像解析のためのディープラーニングモデルのさらなる強化は、大規模で注釈の付いたデータセットが不足しているため、大きな課題に直面している。本稿では,医用画像解析のためのデータ効率の高い深層学習手法について,徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:13:38 GMT)
EmoTwiCS: A Corpus for Modelling Emotion Trajectories in Dutch Customer Service Dialogues on Twitter [9.3]
本稿では,情緒トラジェクトリに注釈を付けた9,489件のオランダの顧客サービス対話コーパスであるEmoTwiCSを紹介する。感情軌跡」という用語は、顧客の体験したきめ細かい感情だけでなく、会話の前に起きる出来事や人間の操作者による反応も指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:31:11 GMT)
A Black-Box Physics-Informed Estimator based on Gaussian Process Regression for Robot Inverse Dynamics Identification [9.2]
提案したモデルは、textitLagrangian Inspired Polynomial ( KernelInitials)カーネルと呼ばれる新しい多次元カーネルに依存している。 7 DOFのフランカ・エミカ・パンダ(Franka Emika Panda)と6 DOFのMELFA RV4FL(MELFA RV4FL)という2つのロボットマニピュレータのシミュレーション結果から、提案モデルが最先端のブラックボックス推定器より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:52:42 GMT)
Multiple Descent in the Multiple Random Feature Model [9.0]
多成分予測モデルのクラスにおける多重降下現象について検討する。特定の降下数を持つリスク曲線が、多成分予測モデルの学習に一般的に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:15:32 GMT)
Local Style Awareness of Font Images [8.9]
フォントを比較するとき、私たちはしばしば、セリフや曲率などの局所的な部分のスタイルに注意を払う。本稿では,重要な局所的な部分を見つけるための注意機構を提案する。その後、注目度の高い地域が重要視される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:13:09 GMT)
How Knowledge Workers Think Generative AI Will (Not) Transform Their Industries [8.9]
ジェネレーティブAIは、複数の知識産業に変革をもたらすことが期待されている。我々は,7つの異なる産業を対象とした参加型研究ワークショップを実施し,米国3都市で54人の参加者を集めた。生成的AIの影響に対する参加者の期待について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:53:52 GMT)
Efficient Adaptation of Large Vision Transformer via Adapter Re-Composing [8.9]
高容量事前学習モデルはコンピュータビジョンにおける問題解決に革命をもたらした。本稿では,効率的な事前学習モデル適応に対処する新しい適応型再コンパイル(ARC)戦略を提案する。提案手法は適応パラメータの再利用可能性について考察し,パラメータ共有方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:04:15 GMT)
A Comparative Study of Transformer-based Neural Text Representation Techniques on Bug Triaging [8.8]
我々は、バグトリアージのタスクにおいて、ファイントゥーントランスフォーマーベースの言語モデルに関する最初の調査の1つを提供している。 DeBERTaは、開発者とコンポーネントの割り当てのトリアージタスクの中で、最も効果的なテクニックです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:09:32 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） (Tue, 10 Oct 2023 11:10:59 GMT)
Proceedings of The first international workshop on eXplainable AI for the Arts (XAIxArts) [8.7]
この説明可能なAI for the Arts(XAIxArts)に関する最初の国際ワークショップは、HCI、インタラクションデザイン、AI、説明可能なAI(XAI)、デジタルアーツの研究者のコミュニティを集めて、XAI for the Artsの役割を探求した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:53:54 GMT)
A Review of Deep Learning-based Approaches for Deepfake Content Detection [8.7]
ディープラーニング生成モデルの最近の進歩は、非常に説得力のある偽造画像やビデオを作成することができるという懸念を提起している。本稿では,ディープラーニングを用いたコンテンツ検出に関する最近の研究を包括的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:27:05 GMT)
FTFT: efficient and robust Fine-Tuning by transFerring Training dynamics [8.5]
DM法に基づく新しいファインチューニング手法:TransFerring Training dynamics (FTFT)によるファインチューニングを提案する。 DMと比較すると、FTFTはより効率的な参照モデルを使用し、より少ないステップでより優れたメインモデルを微調整する。実験の結果,FTFTはトレーニングコストの半分以下を消費しながら,ロバスト性よりも優れた一般化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:53:48 GMT)
Enhancing Virtual Distillation with Circuit Cutting for Quantum Error Mitigation [8.5]
本稿では,回路切断技術を用いて回路全体を断片化するための誤り軽減戦略を提案する。ノイズの多い量子状態を生成するためのフラグメントはノイズの多い量子デバイス上で実行でき、残りのフラグメントはノイズのない古典的シミュレータ上で効率的にシミュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:04:39 GMT)
Enhancing Virtual Distillation with Circuit Cutting for Quantum Error Mitigation [8.5]
本稿では,回路切断技術を用いて回路全体を断片化するための誤り軽減戦略を提案する。ノイズの多い量子状態を生成するためのフラグメントはノイズの多い量子デバイス上で実行でき、残りのフラグメントはノイズのない古典的シミュレータ上で効率的にシミュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:04:39 GMT)
Automatic Change-Point Detection in Time Series via Deep Learning [8.4]
ニューラルネットワークのトレーニングに基づいて,新しいオフライン検出手法を自動生成する方法を示す。本稿では,そのような手法の誤差率を定量化する理論について述べる。また,加速度計データに基づく活動変化の検出と位置推定にも強い効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:19:31 GMT)
Environment-biased Feature Ranking for Novelty Detection Robustness [8.4]
本研究は,意味的内容の面での新規性の検出を目的とした,堅牢な新規性検出の課題に対処する。本稿では,事前学習した埋め込みとマルチ環境設定から始める手法を提案し,その環境焦点に基づいて特徴をランク付けする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:08:21 GMT)
Regret Analysis of Repeated Delegated Choice [8.4]
本稿では,Kleinberg と Kleinberg のオンライン学習版である EC'18 について検討した。問題設定の2つの次元について検討し、エージェントがミオプティカルに振る舞うか、ラウンドをまたいで戦略化するか、解が決定論的か実用的かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:57:56 GMT)
Regret Analysis of Repeated Delegated Choice [8.4]
本稿では,Kleinberg と Kleinberg のオンライン学習版である EC'18 について検討した。問題設定の2つの次元について検討し、エージェントがミオプティカルに振る舞うか、ラウンドをまたいで戦略化するか、解が決定論的か実用的かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:57:56 GMT)
Energy-Efficient Visual Search by Eye Movement and Low-Latency Spiking Neural Network [8.4]
人間の視覚には、非均一解像度網膜、効率的な眼球運動戦略、およびスパイクニューラルネットワーク(SNN)が組み込まれており、視野のサイズ、視覚解像度、エネルギーコスト、推論遅延の要件のバランスをとる。本稿では,人間の視覚的検索行動を調査し,最初のSNNに基づく視覚的検索モデルを確立する。このモデルでは,人間に近い,あるいは準最適の固定戦略を学習し,探索速度と精度で人間より優れ,短時間のササード決定待ち時間とスパースアクティベーションによって高いエネルギー効率を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:39:10 GMT)
P5: Plug-and-Play Persona Prompting for Personalized Response Selection [8.3]
パーソナライズされた応答選択の問題を解決するために,プラグアンドプレイペルソナプロセッシング手法を提案する。提案手法はゼロショット・セッティングにおいて良好に機能し,ペルソナ・グラウンド・トレーニングデータへの依存を低減させる。これは、プロンプトシーケンスを用いたパーソナライズされた応答選択の問題を解決するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:53:36 GMT)
Positivity-free Policy Learning with Observational Data [8.3]
本研究では,新しい肯定的(確率的)政策学習フレームワークを提案する。本研究では,治療に一定値を割り当てる代わりに,適応度スコア値を調整するための漸進的適合度スコアポリシーを提案する。本稿では,政策学習に関連する理論的保証を徹底的に検討し,提案フレームワークの有限サンプル性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:47:27 GMT)
Geographic Location Encoding with Spherical Harmonics and Sinusoidal Representation Networks [8.3]
本研究では球面調和基底関数を組み合わせたグローバル分散地理的データのための新しい位置エンコーダを提案する。球面高調波と正弦波表現ネットワークは,それぞれが互いに競合するが,同時にタスク間の最先端性能を設定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:12:17 GMT)
Solving Inverse Problems with Latent Diffusion Models via Hard Data Consistency [8.1]
画素空間におけるトレーニング拡散モデルは、データ集約的かつ計算的に要求される。非常に低次元空間で動作する潜在拡散モデルは、これらの課題に対する解決策を提供する。我々は,事前学習した潜在拡散モデルを用いて,一般的な逆問題を解決するアルゴリズムであるtextitReSampleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:28:15 GMT)
Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models [8.1]
拡散モデルにおける露光バイアス問題について,まずサンプリング分布をモデル化して検討する。次に、各サンプリングステップにおける予測誤差を露出バイアス問題の根本原因とみなす。エプシロンスケーリングは、トレーニングフェーズで学習したベクトル場に近いサンプリング軌道を明示的に移動させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:44:36 GMT)
Information Scrambling in Free Fermion Systems with a Sole Interaction [8.0]
我々は、自由フェルミオンホッピング項と単独相互作用からなるブラウン回路とクリフォード回路を構築する。両回路とも,演算子のスクランブルの発生が明らかとなった。本研究では, 1次元システムでは, 演算子のサイズは時間的に線形に増加し, 絡み合いは時間的に微分的に大きくなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:11:38 GMT)
The Geometry of Truth: Emergent Linear Structure in Large Language Model Representations of True/False Datasets [8.0]
大きな言語モデル(LLM)には印象的な機能があるが、偽装を出力する傾向がある。本稿では,言語モデルが事実文の真偽を線形に表現していることを示す。提案手法は, モデル出力において他の探索手法よりも因果関係が深く, より一般化し, 因果関係が深い新しい手法である質量平均探索法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:54:39 GMT)
DASICS: Enhancing Memory Protection with Dynamic Compartmentalization [7.8]
本稿では,DASICS (Dynamic in-Address-Space isolation by Code Segments) のセキュアプロセッサ設計について述べる。複数の特権レベルにわたる動的で柔軟なセキュリティ保護、データフロー保護、制御フロー保護、セキュアなシステムコールを提供する。我々は,DASICSをベースとしたハードウェアFPGAプロトタイプとソフトウェアQEMUシミュレータのプロトタイプを実装し,適応性のためのシステムソフトウェアを改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:05:29 GMT)
On Temporal References in Emergent Communication [7.7]
創発的なコミュニケーション文献の中では初めての時間語彙を報告した。我々のアーキテクチャ上の洞察は、他の緊急通信環境への時間的参照の組み入れの基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:10:40 GMT)
Local to Global: A Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm for Pseudo-Boolean Optimization Problems [7.7]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子超越性を実証するための有望な候補と考えられている。量子ビットの可用性が制限され、コヒーレンス時間制限がQAOAに挑戦し、大規模な擬ブール問題を解く。本稿では,これを単純化したIsingモデルに変換することで,一般の擬似ブール問題を解く分散QAOAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:11:43 GMT)
Local to Global: A Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm for Pseudo-Boolean Optimization Problems [7.7]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子超越性を実証するための有望な候補と考えられている。量子ビットの可用性が制限され、コヒーレンス時間制限がQAOAに挑戦し、大規模な擬ブール問題を解く。本稿では,これを単純化したIsingモデルに変換することで,一般の擬似ブール問題を解く分散QAOAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:11:43 GMT)
Deep Cardiac MRI Reconstruction with ADMM [7.7]
心臓画像の分野では, 深層学習(DL)を用いたシネ・マルチコントラスト再建法を提案する。提案手法は画像領域とk空間領域の両方を最適化し,高い再構成精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:46:11 GMT)
Better and Simpler Lower Bounds for Differentially Private Statistical Estimation [7.7]
対数因子に厳密な$alpha le O(1)$に対して$tildeOmegaleft(fracdalphak/(k-1) varepsilon + fracdalpha2right)$サンプルが必要であることを証明した。また、重量の平均を推定するために$tildeOmegaleft(fracdalphak/(k-1) varepsilon + fracdalpha2right)$サンプルが必要であることも証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:02:43 GMT)
Acoustic Model Fusion for End-to-end Speech Recognition [7.4]
音声認識システムは、音響モデル(AM)や言語モデル(LM)など、従来のASRコンポーネントをすべて暗黙的にモデル化する。ドメインミスマッチに対処するために,外部AMをE2Eシステムに統合することを提案する。単語エラー率の大幅な削減を実現し、様々なテストセットで最大14.3%の大幅な低下を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:00:17 GMT)
Facial Forgery-based Deepfake Detection using Fine-Grained Features [7.4]
ディープフェイクによる顔の偽造は、大きなセキュリティリスクを引き起こし、深刻な社会的懸念を引き起こしている。我々は,詳細な分類問題としてディープフェイク検出を定式化し,それに対する新たなきめ細かな解を提案する。本手法は, 背景雑音を効果的に抑制し, 様々なスケールの識別特徴を学習することにより, 微妙で一般化可能な特徴を学習し, 深度検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:30:05 GMT)
A Critical Look at Classic Test-Time Adaptation Methods in Semantic Segmentation [7.4]
テスト時間適応(TTA)は、当初トレーニングデータに基づいてトレーニングされたモデルを、テストデータの潜在的分散シフトに適応することを目的としている。既存のTTA研究の多くは分類タスクに重点を置いており、意味的セグメンテーションのためのTTAの探索において顕著なギャップを残している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:31:06 GMT)
A Critical Look at Classic Test-Time Adaptation Methods in Semantic Segmentation [7.4]
テスト時間適応(TTA)は、当初トレーニングデータに基づいてトレーニングされたモデルを、テストデータの潜在的分散シフトに適応することを目的としている。既存のTTA研究の多くは分類タスクに重点を置いており、意味的セグメンテーションのためのTTAの探索において顕著なギャップを残している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:31:06 GMT)
Enhancing Cross-Dataset Performance of Distracted Driving Detection With Score-Softmax Classifier [7.3]
ディープニューラルネットワークは、車内ドライバのリアルタイム監視を可能にし、気晴らし、疲労、潜在的な危険のタイムリーな予測を容易にする。最近の研究では、オーバーフィッティングによる信頼性の低いクロスデータセットのエンドツーエンドドライバの動作認識が明らかにされている。 Score-Softmax分類器を導入し、クラス間独立性とクラス内不確実性を高めることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:52:09 GMT)
Enhancing Cross-Dataset Performance of Distracted Driving Detection With Score-Softmax Classifier [7.3]
ディープニューラルネットワークは、車内ドライバのリアルタイム監視を可能にし、気晴らし、疲労、潜在的な危険のタイムリーな予測を容易にする。最近の研究では、オーバーフィッティングによる信頼性の低いクロスデータセットのエンドツーエンドドライバの動作認識が明らかにされている。 Score-Softmax分類器を導入し、クラス間独立性とクラス内不確実性を高めることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:52:09 GMT)
Learning domain-specific causal discovery from time series [7.3]
時間変化データからの因果発見は神経科学、医学、機械学習において重要である。人間の専門知識は必ずしも正確ではなく、豊富なデータを持つ領域では優れる傾向がある。本研究では,データ駆動手法を用いて時系列のドメイン固有因果探索を向上できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:45:46 GMT)
Data-level hybrid strategy selection for disk fault prediction model based on multivariate GAN [7.3]
データクラスの不均衡は、分類問題において一般的な問題であり、マイノリティクラスのサンプルは、しばしば誤分類するためにより重要でコストがかかる。 SMARTデータセットは、かなりの量の健康サンプルと比較的限られた数の欠陥サンプルからなる明らかなクラス不均衡を示す。このデータセットは、ディスクの健康状態の信頼できる指標として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:34:53 GMT)
Status Quo and Problems of Requirements Engineering for Machine Learning: Results from an International Survey [7.2]
要求工学(RE)は、機械学習対応システムにおいて多くの問題を解決するのに役立つ。我々は,ML対応システムにおけるREの現状と問題点について,実践者の知見を収集する調査を行った。 MLプロジェクトでは,REプラクティスに有意な違いが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:53:50 GMT)
Test & Evaluation Best Practices for Machine Learning-Enabled Systems [7.1]
機械学習(ML)ベースのソフトウェアシステムは、さまざまな領域で急速に普及している。本報告では,ML対応ソフトウェアシステムのライフサイクル全体にわたるテスト・評価(T&E)のベストプラクティスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:11:14 GMT)
Implicit Variational Inference for High-Dimensional Posteriors [6.9]
変分推論において、ベイズモデルの利点は、真の後続分布を正確に捉えることに依存する。複雑な多重モーダルおよび相関後部を近似するのに適した暗黙分布を特定するニューラルサンプリング手法を提案する。本稿では,数百万の潜伏変数に対して暗黙的な分布を可能にする新しいサンプルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:06:56 GMT)
Quantum reservoir computing with repeated measurements on superconducting devices [6.9]
我々は、繰り返し測定を利用して時系列を生成する量子貯水池(QR)システムを開発した。我々は,IBMの量子超伝導デバイス上で提案したQRCを実験的に実装し,高い精度と短い実行時間を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:29:24 GMT)
BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large Language Models [6.9]
大規模言語モデル(LLM)は、AIGC(AIGC)という形で人々にサービスを提供する。 AIGC学習データの信頼性と信頼性を保証することは困難である。分散AIトレーニングには、プライバシ開示の危険性も隠されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:18:26 GMT)
Neural Network Approximation of Continuous Functions in High Dimensions with Applications to Inverse Problems [6.8]
現在の理論では、ネットワークは問題の次元で指数関数的にスケールすべきだと予測されている。ニューラルネットワークがH"より古い(あるいは一様)連続関数を近似するのに要する複雑性を境界付ける一般的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:45:56 GMT)
Disk failure prediction based on multi-layer domain adaptive learning [6.8]
本稿では,多層ドメイン適応学習技術を活用したディスク故障予測手法を提案する。提案手法は信頼性の高い予測モデルを生成し, 故障サンプルが少ないディスクデータ上での故障を予測できる能力を向上させることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:28:40 GMT)
An improved CTGAN for data processing method of imbalanced disk failure [6.8]
Residual Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (RCTGAN) RCTGANは、フェイクフォールトデータを合成するために、少量の実際の故障データを使用する。 4つの分類器(多層パーセプトロン、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト)モデルを平衡データセットを用いて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:49:06 GMT)
Single spin qubit geometric gate in a silicon quantum dot [6.6]
我々は、平均的な制御忠実度99.12%の耐障害性単一スピン量子ビットを実演する。我々は,その耐雑音性を利用して高制御忠実性を得るための幾何量子コンピューティングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:29:07 GMT)
Advancing Transformer's Capabilities in Commonsense Reasoning [6.6]
本稿では,コモンセンス推論のタスクにおいて,汎用の事前学習言語モデルを改善するためのMLに基づく現在の手法を紹介する。我々の最良のモデルは、Pairwise Accuracyの15%の絶対的なゲインとStandard Accuracyの8.7%の絶対的なゲインによって、これまでの最強の成果を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:21:03 GMT)
RK-core: An Established Methodology for Exploring the Hierarchical Structure within Datasets [6.6]
我々は、データセット内の複雑な階層構造をより深く理解するために、RK-coreと呼ばれる先駆的なアプローチを導入する。その結果, コア値の低いサンプルは, それぞれのカテゴリにはあまり代表性がなく, 逆に, 高いコア値のサンプルの方が, より高い代表性を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:48:27 GMT)
Distilling Inductive Bias: Knowledge Distillation Beyond Model Compression [6.5]
ViT(Vision Transformers)は、視覚領域とテキスト領域にまたがる統一された情報処理の可能性を提供する。補足型軽量教師モデルからの帰納バイアスを蒸留する,革新的なアンサンブル型蒸留手法を提案する。提案するフレームワークでは,前もってロジットの事前計算と保存も行なっており,基本的にはモデルの非正規化予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:12:37 GMT)
Ensemble Active Learning by Contextual Bandits for AI Incubation in Manufacturing [6.5]
データ品質の問題は、オフラインでトレーニングされたAIモデルを妨げる。しかし、教師付き学習モデルでは、更新のための高品質なストリーミングサンプルを選択する際の課題に直面している。我々は,探索や搾取を専門とする能動的学習エージェントを用いた,アンサンブル能動的学習手法 CBEAL を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:44:35 GMT)
Sound-skwatter (Did You Mean: Sound-squatter?) AI-powered Generator for Phishing Prevention [6.4]
サウンドスクワット(Sound-squatting)は、単語の発音の類似性を利用して、悪意のあるリソースにユーザーを騙すフィッシング攻撃である。本稿では,能動防御のための音響スクワット候補を生成する多言語AIシステムSound-skwatterを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:36:39 GMT)
GPT-MolBERTa: GPT Molecular Features Language Model for molecular property prediction [6.3]
GPT-MolBERTaは自己教師付き大規模言語モデル(LLM)であり、分子の詳細なテキスト記述を用いてそれらの特性を予測する。 326000分子のテキストに基づく記述はChatGPTを用いて収集され、LLMを訓練して分子の表現を学習した。実験により, GPT-MolBERTaは様々な分子特性のベンチマークで良好に動作し, 回帰タスクにおける技術性能の状況に近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:30:04 GMT)
Topic-DPR: Topic-based Prompts for Dense Passage Retrieval [6.3]
トピックベースのプロンプトを用いた高密度経路探索モデルであるTopic-DPRを提案する。本稿では, 半構造化データを利用して高密度検索効率を向上させる, 新規な正負サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:45:24 GMT)
Do Agile Scaling Approaches Make A Difference? An Empirical Comparison of Team Effectiveness Across Popular Scaling Approaches [6.2]
この研究は、異なるスケーリング手法を用いてアジャイルチームの有効性を評価することを目的としている。我々は15,078人のアジャイルチームメンバーと1,841人のステークホルダを調査し、続いて統計分析を行った。その結果,スケーリング戦略における効果の差は小さかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:06:38 GMT)
Automated Argument Generation from Legal Facts [6.1]
法律体系に提出される事件の数は、ある国の法律専門家の数よりもはるかに多い。本研究では,訴訟分析の過程において,法的専門家を支援することに焦点を当てた。実験結果から,ベストパフォーマンスメソッドから生成された引数は,ベンチマークセットのゴールド標準アノテーションと平均63%の重なりを持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:31:18 GMT)
AirIMU: Learning Uncertainty Propagation for Inertial Odometry [6.0]
IMUに固有の非線形性をカプセル化する学習ベース手法を開発した。また、共分散の正確な伝播をデータ駆動方式で保証する。本手法は慣性オードメトリーの先進的発展の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:53:38 GMT)
AirIMU: Learning Uncertainty Propagation for Inertial Odometry [6.0]
IMUに固有の非線形性をカプセル化する学習ベース手法を開発した。また、共分散の正確な伝播をデータ駆動方式で保証する。本手法は慣性オードメトリーの先進的発展の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:53:38 GMT)
An experiment on an automated literature survey of data-driven speech enhancement methods [5.9]
本研究は,データ駆動型音声強調法に関する116項目の文献調査を自動化するために,生成事前学習型トランスフォーマ(GPT)モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:07:24 GMT)
Relating CP divisibility of dynamical maps with compatibility of channels [5.8]
本研究は,CP-divisibility とチャネル互換性の複雑な関係について考察する。本研究では,一対の一般CP分割動的写像に対して,チャネルの不整合性は単調に増加しないことを示す。本稿では,量子チャネルの不整合性に基づくCPの可視性の測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:53:55 GMT)
An Adaptable IoT Rule Engine Framework for Dataflow Monitoring and Control Strategies [5.8]
本稿では,モノのインターネット(IoT)のためのルールエンジンフレームワークを提案する。フレームワークは簡単で、デバイスの監視と制御のためのルールを定式化することができる。この理論手法を検証するためにプロトタイプシステムフレームワークが実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:42:06 GMT)
DKEC: Domain Knowledge Enhanced Multi-Label Classification for Electronic Health Records [5.8]
医療領域におけるマルチラベルテキスト分類(MLTC)は、しばしばロングテールラベルの分布に直面している。 DKEC, Domain Knowledge Enhanced for medical diagnosis prediction with two innovations。 2つの実世界の医療データセット上でDKECを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:53:15 GMT)
The Value of Chess Squares [5.6]
我々のモデルは、入力として三重項(色、ピアース、正方形)を取り、この片をこの四角形に持つ利点/欠点を測る値を計算する。我々の手法はチェスAIの最近の進歩に基づいて構築されており、チェスのゲームにおけるポジションの価値を正確に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:35:45 GMT)
High Precision Multi-parameter Weak Measurement with Hermite-Gaussian Pointer [5.6]
本稿では,高次Hermite-Gaussianポインタと量子フィッシャー情報行列を用いた一般的な弱い測定形式について検討する。我々のスキームの最終的な精度は、n がエルミート・ガウスモードの順序である 2n+1 の平方根の係数によって改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:13:20 GMT)
A SWAP Gate for Spin Qubits in Silicon [5.6]
等方的に濃縮されたシリコンの量子ドットに基づいて,25nsの高速SWAPゲートを示す。 SWAPゲートにおける単一キュービットの局所位相を,回路に単一キュービットゲートを組み込むことで校正する。これらの結果は、チップ上の量子通信や量子シミュレーションのような、高い忠実度SWAPゲートとそれに基づくプロセスの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:24:15 GMT)
Jet tagging algorithm of graph network with HaarPooling message passing [5.6]
本稿では,HarPooling操作と組み合わせたグラフニューラルネットワーク(GNN)によるジェットイベントの解析手法を提案する。 HMPNetでは、HaarPoolingは異なる粒子の特徴を持つk平均のクラスタリングによって得られる追加情報を埋め込む。本研究では,HaarPoolingの適切な情報選択がクォークグルーオンタグの精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:49:40 GMT)
Asynchronous Federated Learning with Incentive Mechanism Based on Contract Theory [5.5]
本稿では,契約理論に基づくインセンティブ機構を統合した新しい非同期FLフレームワークを提案する。攻撃対象のローカルSGDよりも精度が1.35%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:17:17 GMT)
Contrastive Prompt Learning-based Code Search based on Interaction Matrix [5.4]
CPLCSは,クロスモーダルな相互作用機構に基づく,コントラッシブな学習に基づくコード検索手法である。我々は,6つのプログラム言語にわたる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価するために,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:24:52 GMT)
MQT Predictor: Automatic Device Selection with Device-Specific Circuit Compilation for Quantum Computing [5.3]
本稿では,特定のアプリケーションに適した量子デバイスを自動的に選択する手法を提案する。 MQT Predictorと呼ばれる結果のフレームワークは、エンドユーザが選択肢の広大な風景をナビゲートするのをサポートする。 MQT PredictorはGitHubでオープンソースとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Suppressing Overestimation in Q-Learning through Adversarial Behaviors [5.2]
本稿では,ダミー逆Q-ラーニング(DAQ)と呼ばれる,ダミー逆Q-ラーニングを行う新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。提案したDAQは、最大Qラーニングや最小Qラーニングなどの過大評価バイアスを制御するために、いくつかのQラーニングのバリエーションを統一する。 DAQの有限時間収束は、逆Q-ラーニングを適用することによって統合的な視点から解析される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:46:32 GMT)
Why bother with geometry? On the relevance of linear decompositions of Transformer embeddings [5.2]
このような2つの埋め込み分解法を用いて,機械翻訳デコーダの表現について検討した。結果から,分解誘導指標はモデル性能と効果的に相関するが,異なる実行時間にまたがる変動は,この問題に対するより微妙な取扱いを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:56:10 GMT)
Noisy-ArcMix: Additive Noisy Angular Margin Loss Combined With Mixup Anomalous Sound Detection [5.1]
非教師付き異常音検出(ASD)は、正常な操作音の特徴を学習し、その偏差を感知することで、異常音を識別することを目的としている。近年, 正規データの分類を利用した自己教師型タスクに焦点が当てられ, 高度なモデルでは, 異常データの表現空間の確保が重要であることが示されている。本研究では,クラス内コンパクト性を確保し,正常試料と異常試料との角度ギャップを増大させる訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:04:36 GMT)
Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay [5.1]
クラス増分学習は、以前学習したクラスを忘れずに、段階的に新しいクラスを学習することを目的としている。本稿では,クラス増分学習のための追加データ源として,事前訓練された安定拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:33:18 GMT)
Geometrically Aligned Transfer Encoder for Inductive Transfer in Regression Tasks [5.0]
微分幾何学に基づく新しい移動法,すなわち幾何学的配向変換(GATE)を提案する。すべての任意の点が重なり合う領域の局所平坦な座標に写像されることを保証するために、タスクのペア間の適切な微分同相性を見つけ、ソースからターゲットデータへの知識の伝達を可能にする。 GATEは従来の手法より優れ、様々な分子グラフデータセットの潜伏空間と外挿領域の両方で安定した振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:11:25 GMT)
Hieros: Hierarchical Imagination on Structured State Space Sequence World Models [4.9]
ヒエロス(Hieros)は、時間的抽象世界表現を学習し、潜在空間における複数の時間スケールでの軌跡を想像する階層的な政策である。我々は,Atari 100kベンチマークにおいて,平均および中央値の正規化人間のスコアにおいて,この手法が技術状況より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:18:30 GMT)
Hieros: Hierarchical Imagination on Structured State Space Sequence World Models [4.9]
ヒエロス(Hieros)は、時間的抽象世界表現を学習し、潜在空間における複数の時間スケールでの軌跡を想像する階層的な政策である。我々は,Atari 100kベンチマークにおいて,平均および中央値の正規化人間のスコアにおいて,この手法が技術状況より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:18:30 GMT)
LLMs Killed the Script Kiddie: How Agents Supported by Large Language Models Change the Landscape of Network Threat Testing [4.9]
我々は、脅威を推論し、ツールに関する情報を生成し、サイバーキャンペーンを自動化するために、Large Language Modelsの可能性を探る。我々は、脅威キャンペーンの1つのアクションに対する計画-実行-報告ループと、マルチアクションキャンペーンのシーケンシャルな決定プロセスを指示するプロンプト連鎖設計の技術的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:49:20 GMT)
Single-ancilla ground state preparation via Lindbladians [4.9]
我々は、早期耐故障状態における基底状態の準備のための量子アルゴリズムを設計する。モンテカルロ型量子アルゴリズムとして、ターゲット状態が定常なリンドブラディアンを特徴とする。我々のアルゴリズムは、初期状態が基底状態と重複しない場合でも基底状態を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:14:16 GMT)
Towards Safe Automated Refactoring of Imperative Deep Learning Programs to Graph Execution [4.8]
より自然な、エラーの少ない命令型DLフレームワークは、実行時のパフォーマンスを犠牲にして、熱心な実行を奨励しています。我々は、開発者が命令型DLコードをグラフとして確実に効率的に実行できるかどうかを規定する自動化アプローチについて、現在進行中の作業について紹介する。このアプローチはPyDev Eclipseプラグインとして実装されており、WALA Ariadne分析フレームワークを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:12:18 GMT)
Investigating the Adversarial Robustness of Density Estimation Using the Probability Flow ODE [4.8]
我々は,新しい逆積分攻撃を含む6つの勾配に基づくログライクフード攻撃を導入,評価した。 CIFAR-10を用いた実験では, PF ODE を用いた密度推定は高複雑さ, 高線量攻撃に対して頑健であり, 場合によっては, 頑健な推定器から予測されるように, 対数サンプルが意味論的に意味があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:58:53 GMT)
AliasNet: Alias Artefact Suppression Network for Accelerated Phase-Encode MRI [4.8]
スパース再構成はMRIの重要な側面であり、取得時間を短縮し、空間時間分解能を改善するのに役立つ。 1D AliasNetモジュールと既存の2Dディープラーニング(DL)リカバリ技術を組み合わせることで、画像の品質が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:38:02 GMT)
Neural Harmonium: An Interpretable Deep Structure for Nonlinear Dynamic System Identification with Application to Audio Processing [4.6]
解釈可能性(Interpretability)は、モデルを一般化し、その限界を明らかにする能力を理解するのに役立ちます。本稿では,動的システムモデリングのための因果解釈可能な深部構造を提案する。提案モデルは,時間周波数領域におけるシステムモデリングによる調和解析を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:32:15 GMT)
Unit Testing Challenges with Automated Marking [4.6]
我々は,EdStemプラットフォームによる学習ツールとして,自動マーキングによるオンライン単体テストの課題を紹介した。 92名の参加者から,我々の単体テストの課題は,学生の参加とモチベーションを高めていることが示された。これらの結果から,自動マーキングによるオンライン単体テストの課題が学生の学習体験全体を改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:52:44 GMT)
On the Interpretability of Part-Prototype Based Classifiers: A Human Centric Analysis [4.5]
部分プロトタイプネットワークは、最近、現在のブラックボックス画像分類器の多くに対する解釈可能な代替手段として関心を集めている。我々は,人的視点から部分プロトタイプ型モデルの解釈可能性を評価するための枠組みを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:32:59 GMT)
Monsters in the Dark: Sanitizing Hidden Threats with Diffusion Models [4.4]
ステガノグラフィー(英: Steganography)は、平凡な視界に情報を隠蔽する技法である。現在の画像ステガノグラフィーの防御はステガナリシスや隠されたメッセージの検出に依存している。最近の研究は、画像から隠された情報を除去する「衛生化」として知られる防衛機構に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:15:11 GMT)
Detecting multipartite entanglement via complete orthogonal basis [4.4]
我々は,真の三分節絡みと多分節絡みを検出するための有用かつ操作的基準を導出する。任意の次元多部系における多部絡みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:54:16 GMT)
Rank-Based Learning and Local Model Based Evolutionary Algorithm for High-Dimensional Expensive Multi-Objective Problems [4.4]
提案アルゴリズムは, ランクベース学習, ハイパーボリュームベース非支配探索, 比較的スパースな対象空間における局所探索の3つの部分からなる。地熱貯留層熱抽出最適化におけるベンチマーク問題と実世界の応用の実験的結果は,提案アルゴリズムが優れた性能を示すことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:48:32 GMT)
Automatic Generation of Test Cases based on Bug Reports: a Feasibility Study with Large Language Models [4.3]
既存のアプローチは、単純なテスト(例えば単体テスト)や正確な仕様を必要とするテストケースを生成する。ほとんどのテスト手順は、テストスイートを形成するために人間が書いたテストケースに依存しています。大規模言語モデル(LLM)を活用し,バグレポートを入力として利用することにより,この生成の実現可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:30:12 GMT)
Recommending Solution Paths for Solving Optimization Problems with Quantum Computing [4.3]
最適解パスを特定し,推奨するフレームワークを提案する。最先端のハイブリッドアルゴリズム、エンコーディングおよび分解技術はモジュラー方式で統合することができる。選択した選択肢の集合に対する我々のアプローチの実証と検証を行い、キャパシタイトされた車両ルーティング問題に対するその適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:03:19 GMT)
Retromorphic Testing: A New Approach to the Test Oracle Problem [4.2]
テストオラクルは、ソフトウェア出力と所定の入力セットの予測動作との対応を評価するための基準またはメカニズムとして機能する。逆関数の数学的概念に着想を得て,新しいブラックボックステスト手法であるRetromorphic Testingを提案する。本稿では,アルゴリズム,従来のソフトウェア,AIアプリケーションなど,さまざまなプログラムにまたがる実例を用いた3つのテストモードを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:03:01 GMT)
Runway Sign Classifier: A DAL C Certifiable Machine Learning System [4.0]
本稿では,空港標識の検出・分類にディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた航空機システムの事例研究を行う。 DAL Cを実現するために、冗長かつ異種な2つのDNNを含む確立されたアーキテクチャ緩和手法を用いる。この研究は、MLベースのシステムの認定課題が、中程度臨界航空機アプリケーションにどのように対処できるかを説明することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:26:30 GMT)
A solid-state platform for cooperative quantum phenomena [3.9]
我々は、量子ハイブリッド固体プラットフォームにおける協調量子現象の探索のステージを設定した。我々は、固体スピン欠陥のアンサンブルの量子多体力学の包括的定式化を開発する。協調量子行動は空間障害や熱ゆらぎに対して顕著な堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:27:19 GMT)
Filter Pruning For CNN With Enhanced Linear Representation Redundancy [3.9]
本稿では,CCM-loss という同一層内の異なる特徴写像の相関行列から計算したデータ駆動損失関数の項を示す。 CCM-lossは、L*-ノルム正規化以外に、別の普遍的超越数学的ツールを提供する。新しい戦略では、主にネットワーク内の情報フローの整合性と整合性に注目します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:27:30 GMT)
Stochastic Super-resolution of Cosmological Simulations with Denoising Diffusion Models [3.7]
超解宇宙大規模構造予測のための強力な生成モデルとして,デノナイジング拡散モデルを導入する。我々は,提案モデルが高解像度画像とパワースペクトルをパーセンテージレベルで一貫するだけでなく,与えられた低解像度シミュレーションと整合した小型特徴の多様性を再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:32:11 GMT)
Anticipating Impacts: Using Large-Scale Scenario Writing to Explore Diverse Implications of Generative AI in the News Environment [3.7]
我々は、ジェネレーティブAIの潜在的なネガティブな影響について、3つの利害関係者グループの展望を広げ、期待を捉えることを目的としている。シナリオ記述と参加観を用いて、認知的に多様な未来の想像力を掘り下げる。生成的AI影響評価のためのツールボックスとして,シナリオ記述と参加予測の有用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:59:27 GMT)
Two-mode correlated multiphoton bundle emission [3.4]
非退化多光子Jaynes-Cummingsモデルにおける2モード相関多光子束放出について検討した。その結果、強い相関を持つ光子束の間には反結合効果があることが示され、この系は反結合(n+m$)光子源として振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:35:16 GMT)
What Learned Representations and Influence Functions Can Tell Us About Adversarial Examples [3.3]
ディープニューラルネットワークを騙すために小さな摂動を用いて意図的に構築された敵対的な例は、最初に画像処理で、最近ではNLPで研究された。本稿では,NLPに2つのアプローチを適用する。1つは近接する近傍と影響関数に基づくもので,もう1つはマハラノビス距離に関するものである。インフルエンス関数の新規利用は、NLPにおける逆例部分空間の性質が画像処理におけるそれとどのように関連しているか、また、NLPタスクの種類によってどのように異なるのかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:45:00 GMT)
Can AI Mitigate Human Perceptual Biases? A Pilot Study [3.3]
可視化タスクにおいて,機械レコメンデーションが人間の偏見を損なうかどうかを測定するための実験結果を示す。本研究では,線グラフ上のデータポイントのアンサンブル平均を推定する作業において,プルダウンの効果について検討した。我々のパイロット研究によると、参加者はAIアシストのないベースラインに比べて、アンサンブルタスクにおけるAIアシストが速いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:35:15 GMT)
We are what we repeatedly do: Inducing and deploying habitual schemas in persona-based responses [3.2]
対話技術の実践的な応用の多くは、特定の開発者が特定したペルソナに従って応答を生成する必要がある。本稿では,対話生成のアプローチを提案し,関連するスキーマを検索して大きな言語モデルを適用し,ペルソナに基づく応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:44:47 GMT)
Get the gist? Using large language models for few-shot decontextualization [3.2]
本稿では,大規模言語モデルを用いたデコンテクスト化手法を提案する。本手法は,少数の例のみを用いて,複数の領域で実行可能な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:00:00 GMT)
Robust Alzheimer's Progression Modeling using Cross-Domain Self-Supervised Deep Learning [3.1]
我々は,医学画像を入力として回帰問題として,疾患予測モデリングのためのクロスドメイン自己教師型学習手法を開発した。脳MRIによるアルツハイマー病の進行予測を,自己指導型プレトレーニングで改善できることを実証した。また,脳MRIデータの拡張(ラベル付きではない)による事前トレーニングは,自然画像上での事前トレーニングよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:49:45 GMT)
SMOOT: Saliency Guided Mask Optimized Online Training [3.0]
Saliency-Guided Training (SGT) 手法は、出力に基づいてモデルのトレーニングで顕著な特徴を強調しようとする。 SGTは入力を部分的にマスキングすることで、モデルの最終的な結果をより解釈できるようにする。本稿では,トレーニング中の入力,精度,モデル損失に基づいて,マスク画像の最適個数を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:42:59 GMT)
Memorization of Named Entities in Fine-tuned BERT Models [3.0]
細調整BERTモデルにおける名前付きエンティティ記憶の程度について検討する。細調整されたBERTは、事前訓練されたBERTモデルよりも、細調整されたデータセットに特有の名前付きエンティティを生成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:32:43 GMT)
Advanced Efficient Strategy for Detection of Dark Objects Based on Spiking Network with Multi-Box Detection [3.0]
本研究は,エネルギー効率および信頼性の高い物体検出器モデルとして,スパイク層と通常の畳み込み層の組み合わせを提案する。最先端のPythonライブラリでは、スパイク層を効率的にトレーニングすることができる。提案したスパイク畳み込みオブジェクト検出器 (SCOD) はVOCおよびEx-Darkデータセット上で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:20:37 GMT)
Trainability Analysis of Quantum Optimization Algorithms from a Bayesian Lens [2.9]
雑音のないQAOA回路の深さが$tildemathtlog nright)$を効率よく訓練できることを示す。この結果は、ノイズの多い中間スケール量子時代における量子アルゴリズムの理論的性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:56:28 GMT)
Streaming Video Temporal Action Segmentation In Real Time [2.9]
本稿では,リアルタイムの時間的動作分割タスクをリアルタイムにストリーミングするマルチモーダリティモデルを提案する。我々のモデルは、最先端モデル計算の40%未満の時間で人間の動作をリアルタイムにセグメントし、全映像モデルの精度の90%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:00:48 GMT)
Graph Structural Residuals: A Learning Approach to Diagnosis [2.8]
本稿では,モデルに基づく診断の概念と深層グラフ構造学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。本研究は,グラフ構造学習とモデルに基づく診断のシームレスな統合を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:56:22 GMT)
Multi-domain improves out-of-distribution and data-limited scenarios for medical image analysis [2.7]
この研究は、X線、MRI、CT、超音波画像などの様々な画像モダリティや、軸方向、コロナ視、矢状視などの様々な視点を含む、多様な医療画像領域の組み入れを導入している。このアプローチをマルチドメインモデルと呼び、その性能を専門モデルと比較する。臓器認識では、従来の特殊なモデルと比較して、マルチドメインモデルは精度を最大10%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:07:23 GMT)
Large Language Models for Propaganda Detection [2.6]
本研究では,プロパガンダ検出におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。 GPT-3とGPT-4の5つのバリエーションが採用され、様々な迅速な技術と微調整戦略が取り入れられた。以上の結果から, GPT-4は現在の最先端技術と同等の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:46:10 GMT)
Identity Collapse? Realignment of Taiwanese Voters in the 2024 Presidential Elections on Social Media [2.6]
2024年台湾大統領選挙は、重要な地政学的出来事であるだけでなく、政治における長年にわたる議論にも関与している。我々は、国民的アイデンティティ、課題、党派的アライメントの軸に沿って、ユーザー(台湾人)の言論とエンゲージメントを分析した。台湾の単一発行社会の解体が、より有望な候補者や複数発行の談話に繋がるだけでなく、国民的・パルチザン的アイデンティティの不整合は、深層的なパルチザン的破壊を修復する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:52:27 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Benchmark Biomedical Text Processing Tasks [2.5]
本稿では,バイオメディカル・タスクのベンチマークにおいて,LLM(Large Language Models)の性能を評価することを目的とする。我々の知る限りでは、生物医学領域における様々なLSMの広範な評価と比較を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:26:16 GMT)
Quantum walk-based protocol for secure communication between any two directly connected nodes on a network [2.5]
この研究は、量子ネットワークの任意の2つの直結ノード間の絡み合いを生成するアルゴリズムを示す。ネットワーク内のプライベートなノード間量子通信チャネルの道を開く。実装後、ウォーカがソースとターゲット以外の全てのノードにいる確率は無視可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:46:03 GMT)
NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection [2.5]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データは、モデル過信による機械学習において重要な課題である。我々は,OOD検出のための新しいポストホック手法であるNECOを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:53:36 GMT)
DORIS-MAE: Scientific Document Retrieval using Multi-level Aspect-based Queries [2.5]
マルチレベルAspect-based queries (DORIS-MAE) を用いた科学的文書検索手法を提案する。複雑な問合せごとに100の関連文書を集め、それらのランキングに注釈付きの関連スコアを生成した。 Anno-GPTは、専門家レベルのデータセットアノテーションタスクにおいて、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを検証するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:13:36 GMT)
DORIS-MAE: Scientific Document Retrieval using Multi-level Aspect-based Queries [2.5]
マルチレベルAspect-based queries (DORIS-MAE) を用いた科学的文書検索手法を提案する。複雑な問合せごとに100の関連文書を集め、それらのランキングに注釈付きの関連スコアを生成した。 Anno-GPTは、専門家レベルのデータセットアノテーションタスクにおいて、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを検証するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:13:36 GMT)
Toward a Reference Architecture for Software Supply Chain Metadata Management [2.4]
本稿では,SSCメタデータとSCM2に関する知識の体系化について述べる。 RAは、SCM2システムのドメインモデルとアーキテクチャ青写真とから構成される。評価の結果、RAフレームワークは既存のSCM2ソリューションを分析し、新しいSCM2のエンジニアリングを導くのに有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:25:30 GMT)
AutoCycle-VC: Towards Bottleneck-Independent Zero-Shot Cross-Lingual Voice Conversion [2.3]
本稿では,サイクル構造とメル-スペクトログラム前処理を備えた,シンプルで堅牢なゼロショット音声変換システムを提案する。我々のモデルは、主観的・客観的評価において、既存の最先端の成果よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:50:16 GMT)
Dynamical versus Bayesian Phase Transitions in a Toy Model of Superposition [2.3]
SLT(Singular Learning Theory)を用いた重ね合わせのトイモデル(TMS)における位相遷移について検討する。本稿では,局所学習係数がベイズ後部の相転移をトレーニング標本サイズとして決定することを示す支持理論を提案する。この図は、SGD学習軌跡が逐次学習機構の対象となるという予想を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:26:04 GMT)
OmniLingo: Listening- and speaking-based language learning [2.2]
OmniLingoは、リスニングおよび発話に基づく言語学習アプリケーションのためのデータ分散アーキテクチャである。アーキテクチャは惑星間ファイルシステム(IPFS)に基づいており、データに対するユーザー主権を最前線に置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:40:00 GMT)
Persis: A Persian Font Recognition Pipeline Using Convolutional Neural Networks [2.2]
ペルシャ文字認識の分野で最初に公開されたデータセットを紹介する。我々はこの問題を解決するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。我々は、CNN法がペルシア語のフォントを認識するために、追加の事前処理ステップを必要とせずに利用できると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:48:25 GMT)
Persis: A Persian Font Recognition Pipeline Using Convolutional Neural Networks [2.2]
ペルシャ文字認識の分野で最初に公開されたデータセットを紹介する。我々はこの問題を解決するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。我々は、CNN法がペルシア語のフォントを認識するために、追加の事前処理ステップを必要とせずに利用できると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:48:25 GMT)
The Limits of ChatGPT in Extracting Aspect-Category-Opinion-Sentiment Quadruples: A Comparative Analysis [2.2]
ChatGPTは、自然言語の理解と生成における驚くべき能力のために、大きな注目を集めている。そこで我々は,ChatGPTが複雑な四重項抽出タスクに効果的に対処できる特別なプロンプトテンプレートを開発した。 4つの公開データセットに基づく既存の最先端4倍の抽出モデルに対するChatGPTの比較評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:19:58 GMT)
Robust Digital-Twin Localization via An RGBD-based Transformer Network and A Comprehensive Evaluation on a Mobile Dataset [2.2]
実世界の雑音データに基づいて,最先端の精度を実現するための変圧器ベースの6DoFポーズ推定器を提案する。新しいデータセットでは、Apple iPhone 14 Pro上の最先端のモバイルRGBDセンサースイートを使用して、デジタルツインデータをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:01:10 GMT)
Subsurface Characterization using Ensemble-based Approaches with Deep Generative Models [2.2]
逆モデリングは、計算コストとスパースデータセットによる予測精度の低下により、不適切な高次元アプリケーションに限られる。 Wasserstein Geneversarative Adrial Network と Gradient Penalty (WGAN-GP) と Ensemble Smoother を多重データ同化 (ES-MDA) と組み合わせる。 WGAN-GPは低次元の潜伏空間から高次元K場を生成するために訓練され、ES-MDAは利用可能な測定値を同化することにより潜伏変数を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:25:28 GMT)
A Variational Autoencoder Framework for Robust, Physics-Informed Cyberattack Recognition in Industrial Cyber-Physical Systems [2.1]
我々は、産業制御システムに対する秘密攻撃と呼ばれるサイバー攻撃を検出し、診断し、ローカライズするために使用できるデータ駆動フレームワークを開発する。このフレームワークは、可変オートエンコーダ(VAE)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、ディープニューラルネットワーク(DNN)を組み合わせたハイブリッド設計である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:07:53 GMT)
Deep reinforcement learning uncovers processes for separating azeotropic mixtures without prior knowledge [2.0]
本稿では,フローシート合成のための汎用的な強化学習手法を提案する。本稿では,二元共沸混合を分離する一般タスクへの単一エージェントの適応性を示す。平均して、エージェントは、関与する物質の99%以上を純粋な成分に分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:36:21 GMT)
RACCER: Towards Reachable and Certain Counterfactual Explanations for Reinforcement Learning [2.0]
本稿では,RLエージェントの動作に対する反実的説明を生成するための,RACCERを提案する。木探索を用いて、定義された特性に基づいて最も適切なカウンターファクトを見つける。我々はRACCERを2つのタスクで評価し、また、RL固有の対策がエージェントの行動をよりよく理解するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:06:05 GMT)
An Efficient Smoothing and Thresholding Image Segmentation Framework with Weighted Anisotropic-Isotropic Total Variation [2.0]
異方性等方性変動(AITV)の重み付き差を考慮した多段階画像分割フレームワークを提案する。第2段階では、スムーズな画像を$K$-meansizerでしきい値にし、最終的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:12:43 GMT)
Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference [1.9]
本稿では,償却ベイズ推定の効率と精度を向上させる手法を提案する。我々は,関節モデルの近似表現に基づいて限界確率を推定する。我々は、この対称性の違反を損失関数として定式化し、条件付きニューラル密度推定器の学習ダイナミクスを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:05:59 GMT)
SCAR: Power Side-Channel Analysis at RTL-Level [1.9]
パワーサイドチャネル攻撃は、暗号化ハードウェアの機密情報をリークするために、暗号化操作の動的電力消費を利用する。 Scarは、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく、新しいシリコンパワーサイドチャネル分析フレームワークである。 Scarは最大94.49%のローカライズ精度、100%の精度、90.48%の暗号アルゴリズムをリコールする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:03:52 GMT)
Morphologically-Aware Consensus Computation via Heuristics-based IterATive Optimization (MACCHIatO) [1.9]
本稿では,慎重に選択された距離のFr'echet平均に基づいて,二分法あるいは確率的コンセンサスセグメンテーションを構築する手法を提案する。その結果,2値のコンセンサスマスクが多数投票とSTAPLEの中間サイズとなり,Mask Averaging法とSTAPLE法との違いが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:10:05 GMT)
Generalized Wick Decompositions [1.9]
累積分解(ランダム変数の積の期待を分解する方法)とウィック分解((必ずしもランダムではない)変数の積を変数の部分集合に対応する項の和に分解する方法)をレビューする。積関数を任意の関数に一般化した新しい分解に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:00:27 GMT)
Bi-Level Offline Policy Optimization with Limited Exploration [1.8]
我々は、固定された事前コンパイルされたデータセットに基づいて良いポリシーを学習しようとするオフライン強化学習(RL)について研究する。ポリシー(上層)と値関数(下層)の階層的相互作用をモデル化する2レベル構造化ポリシー最適化アルゴリズムを提案する。我々は、オフラインRLのための合成、ベンチマーク、実世界のデータセットを混合して評価し、最先端の手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:45:50 GMT)
Visualizing Entanglement in multi-Qubit Systems [1.8]
我々は、数量子ビットのアンサンブルの表現として、次元円記法を利用する。分離性に関する数学的条件は、量子状態の対称性条件を可視化することにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:30:41 GMT)
Visualizing Entanglement in multi-Qubit Systems [1.8]
我々は、数量子ビットのアンサンブルの表現として、次元円記法を利用する。分離性に関する数学的条件は、量子状態の対称性条件を可視化することにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:30:41 GMT)
Double Public Key Signing Function Oracle Attack on EdDSA Software Implementations [1.7]
本稿では,最も人気のあるEDDSA実装に対する攻撃について述べる。この復元されたシークレットキーにより、敵はEDDSA検証機能によって有効と見なされる任意のメッセージに署名することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:05:36 GMT)
Information Content Exploration [1.7]
本稿では,探索行動の体系的定量化と状態カバレッジの促進を図った本質的な報奨を提案する。情報理論的報酬は,様々なゲームにおいて,効率的な探索や性能向上をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:51:32 GMT)
Exploring adversarial attacks in federated learning for medical imaging [1.6]
Federated Learningは、医療画像分析のためのプライバシー保護フレームワークを提供するが、敵の攻撃に対してシステムを公開している。本稿では,このような攻撃に対する医療画像解析において,フェデレーション学習ネットワークの脆弱性を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:39:58 GMT)
Using Participants' Utility Functions to Compare Versions of Differential Privacy [1.5]
期待されるユーティリティの変化は、古典的なユークリッド計量によって測定されるべきである。潜在的な参加者のユーティリティ関数の性質は、$epsilon$と$delta$の特定の値とともに、どのプライバシー保証が望ましいかを大きく変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:04:31 GMT)
GPT-4 as an Agronomist Assistant? Answering Agriculture Exams Using Large Language Models [1.5]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる自然言語理解において顕著な能力を示した。本稿では,Llama 2 や GPT などの一般的な LLM の総合的な評価を行い,農業関連問題への回答能力について述べる。ブラジル、インド、米国の三大農業生産国から、農業試験とベンチマークデータセットを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:39:04 GMT)
3DS-SLAM: A 3D Object Detection based Semantic SLAM towards Dynamic Indoor Environments [1.5]
3DS-SLAM, 3D Semantic SLAMを導入する。 3DS-SLAMは、意味的制約と幾何学的制約の両方を逐次解決する密結合アルゴリズムである。 TUM RGB-Dデータセットの動的シーケンスを平均98.01%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:48:40 GMT)
Resource-efficient fault-tolerant one-way quantum repeater with code concatenation [1.4]
通信路における損失率と動作誤差率の両方を目標とする一方方向量子リピータを提案する。最大1万kmの大陸間距離を最小限の資源オーバーヘッドで橋渡しできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:54:11 GMT)
Resource-efficient fault-tolerant one-way quantum repeater with code concatenation [1.4]
通信路における損失率と動作誤差率の両方を目標とする一方方向量子リピータを提案する。最大1万kmの大陸間距離を最小限の資源オーバーヘッドで橋渡しできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:54:11 GMT)
M3FPolypSegNet: Segmentation Network with Multi-frequency Feature Fusion for Polyp Localization in Colonoscopy Images [1.4]
M3FPolypSegNet (M3FPolypSegNet) は、入力画像を低周波数成分/高周波数成分に分解する。我々は3つの独立したマルチ周波数エンコーダを用いて、複数の入力画像を高次元の特徴空間にマッピングした。我々は,4つのデコーダブロックで3つのマルチタスク学習(領域,エッジ,距離)を設計し,その領域の構造的特徴を学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:41:51 GMT)
M3FPolypSegNet: Segmentation Network with Multi-frequency Feature Fusion for Polyp Localization in Colonoscopy Images [1.4]
M3FPolypSegNet (M3FPolypSegNet) は、入力画像を低周波数成分/高周波数成分に分解する。我々は3つの独立したマルチ周波数エンコーダを用いて、複数の入力画像を高次元の特徴空間にマッピングした。我々は,4つのデコーダブロックで3つのマルチタスク学習(領域,エッジ,距離)を設計し,その領域の構造的特徴を学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:41:51 GMT)
Scalable Multi-domain Trust Infrastructures for Segmented Networks [1.4]
本稿では、信頼ドメインを定義するためのリーダーレスアプローチを作成する方法について概説する。複数信頼ゾーンの定義にエドワーズ曲線デジタル署名アルゴリズムを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:21:37 GMT)
S4Sleep: Elucidating the design space of deep-learning-based sleep stage classification models [1.3]
本研究では,エンコーダ・予測アーキテクチャの幅広いカテゴリにおける設計選択について検討する。時系列およびスペクトログラム入力表現の両方に適用可能なロバストアーキテクチャを同定する。これらのアーキテクチャは構造化状態空間モデルを積分成分として含み、統計的に性能が著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:42:14 GMT)
NetShaper: A Differentially Private Network Side-Channel Mitigation System [1.2]
本稿では,トラフィックシェーピングの原理に基づいて,サイドチャネルリークを緩和するシステムであるNetShaperを提案する。 NetShaperのトラフィックシェーピングは、一般的なワークロードと混雑条件に適応しながら、異なるプライバシ保証を提供する。本稿では,NetShaperをミドルボックスベースで実装し,ビデオストリーミングとWebサービスアプリケーションへの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:12:05 GMT)
A tiny public key scheme based on Niederreiter Cryptosystem [1.2]
本稿では,単純かつ実装可能なコードベースの公開鍵暗号方式を提案する。 McEliece暗号系の主要パラメータの鍵長は18ビットから500ビットである。このシステムのセキュリティは、少なくともNiederreiter暗号システムのセキュリティと同じくらい強い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:50:18 GMT)
A Bayesian framework for discovering interpretable Lagrangian of dynamical systems from data [1.1]
物理的システムの解釈可能なラグランジアン記述を学習するための代替フレームワークを提案する。既存のニューラルネットワークベースのアプローチとは異なり、提案手法はラグランジアンの解釈可能な記述をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:35:54 GMT)
Quantum State Transfer Optimization: Balancing Fidelity and Energy Consumption using Pontryagin Maximum Principle [1.1]
我々は、Liouville-von Neumann方程式の原理に固執しながら、初期状態から望ましい状態へ量子システムをナビゲートすることを目指している。この問題に関連する行列値力学に対するポントリャーギン原理(PMP)の形で最適条件を導出する。最適制御問題の解法として,時間分散計算方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:02:36 GMT)
A predict-and-optimize approach to profit-driven churn prevention [1.0]
我々は,留保キャンペーンを顧客をターゲットとするタスクを,後悔の最小化問題として検討する。提案手法は予測最適化(PnO)フレームワークのガイドラインと一致し,勾配降下法を用いて効率的に解ける。結果は,他の確立した戦略と比較して,平均利益率で最高の平均性能を達成するアプローチの有効性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:21:16 GMT)
SEER: A Knapsack approach to Exemplar Selection for In-Context HybridQA [1.0]
本稿では,ハイブリッド推論(SEER)のためのサンプルの選択について述べる。 SEERの有効性はFinQAとTAT-QAで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:50:20 GMT)
Comparing AI Algorithms for Optimizing Elliptic Curve Cryptography Parameters in Third-Party E-Commerce Integrations: A Pre-Quantum Era Analysis [1.0]
本稿では遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)の比較分析を行う。この研究は、バイオインスパイアされたアルゴリズムのどちらがECC構成に対するより良い最適化結果をもたらすかを洞察する。量子コンピューティングの普及に先立って,これらの発見の即時検討を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:23:41 GMT)
Deep Learning reconstruction with uncertainty estimation for $\gamma$ photon interaction in fast scintillator detectors [1.0]
本稿では,モノリシックシンチレータ内のガンマ相互作用の空間座標を定量的に推定する物理インフォームド深層学習法を提案する。高速鉛タングステイト検出器における2次元ガンマ光子相互作用座標を推定する密度ニューラルネットワーク手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:31:29 GMT)
Realizing Stabilized Landing for Computation-Limited Reusable Rockets: A Quantum Reinforcement Learning Approach [0.9]
再利用可能なロケットの出現により、宇宙探査の新しい時代が到来し、衛星打ち上げのコストが大幅に削減された。再利用可能なロケットの最も重要なフェーズは着陸段階であり、安全回復のための膨大な速度と姿勢を管理することである。本稿では,再利用可能なロケットの制御システムへの量子強化学習の統合を,有望な代替手段として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:40:20 GMT)
Jaynes Machine: The universal microstructure of deep neural networks [0.9]
我々は、ディープニューラルネットワークの高結合層はすべて、対数正規分布(LN(mu, sigma)$)の接続強度の普遍的なミクロ構造を持つと予測する。理想的な条件下では、$mu$と$sigma$は全てのネットワークのすべての層で同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:22:01 GMT)
Self-Supervised Representation Learning for Online Handwriting Text Classification [0.9]
本稿では,日本語と中国語の個人によるオンライン筆跡から情報表現を抽出するための事前学習の前提として,新しいストロークマスキング(POSM)を提案する。抽出した表現の質を評価するために,本質的評価法と外生的評価法の両方を用いる。事前訓練されたモデルは、作家の識別、性別分類、手書きの分類といったタスクにおいて、最先端の結果を達成するために微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:07:49 GMT)
StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of Generalized Mixture Models with External Variables [0.8]
StepMixは、擬似的な推定のためのオープンソースのPythonパッケージである。文献からの最も重要なステップワイズ推定手法を実装している。 StepMixはScikit-Lernライブラリのオブジェクト指向設計に従い、追加のRラッパーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:22:46 GMT)
What's the Magic Word? A Control Theory of LLM Prompting [0.8]
LLMの最適制御問題として,プロンプトエンジニアリングを定式化する。トークンのシーケンスが与えられたら、常に LLM が最終トークンを正確に予測できるようなプロンプトが存在するだろうか? 5,000のWikiText因果的言語モデリングタスクにおいて、Falcon-7b、Llama-7b、Falcon-40bを含む大規模な言語モデルのパネルの$k-epsilon$制御可能性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:15:14 GMT)
On the Parallel Complexity of Multilevel Monte Carlo in Stochastic Gradient Descent [0.8]
ニューラル微分方程式において、マルチレベルカルロ法(MLMC法)は、単純モンテカルロ法よりも理論的に複雑であることが知られている。本稿では,以前に計算した部品によるシーケンシャルCリサイクルの並列化を劇的に低減する遅延勾配推定器を提案する。提案した推定器は, 摂食収束率をわずかに低下させるコストで, 勾配当たりの平均並列複雑性を確実に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:00:53 GMT)
Deep Learning: A Tutorial [0.8]
構造化された高次元データに対する洞察を提供する深層学習手法のレビューを行う。ディープラーニングは、予測ルールを提供するために、セミファイン入力変換のレイヤを使用する。これらの変換層を適用すると、確率論的統計手法が適用可能な属性(または特徴)の集合が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:55:22 GMT)
Scalable quantum-bit controller using adiabatic superconductor logic [0.8]
低温量子ビット(量子ビット)コントローラ(QC)は、大規模超伝導量子プロセッサを構築するための鍵である。超低消費電力超伝導体論理系,すなわちAQFP論理を用いたスケーラブルQCについて報告する。 AQFP-mux QCは、キュービット当たり81.8pWの極小消費電力で、キュービット制御のためのマルチトンマイクロ波信号を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:43:02 GMT)
On the Learning Dynamics of Attention Networks [0.8]
注意モデルは、ソフトアテンション(Soft attention)、ハードアテンション(ハードアテンション)、潜在可変限界アテンション(LVML)と呼ばれる3つの標準損失関数のうちの1つを最適化することによって学習される。これらのパラダイムを用いて学習したモデルのユニークなシグネチャを観察し、勾配勾配下での分類モデルの進化の結果として説明する。本稿では、損失関数の利点を組み合わせた単純なハイブリッドアプローチを提案し、半合成および実世界のデータセットの集合上でそれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:56:56 GMT)
Evaluation of ChatGPT Feedback on ELL Writers' Coherence and Cohesion [0.7]
ChatGPTは、学生が宿題を手伝うために利用し、教師が教育実践に積極的に採用している教育に変革をもたらす。本研究は,英語学習者(ELL)のエッセイの一貫性と凝集性について,ChatGPTが生み出したフィードバックの質を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:25:56 GMT)
Can LLMs Demystify Bug Reports? [0.7]
ChatGPTは報告されたバグの50%を解読し、再現することができた。報告されたバグの半数に自動的に対処できることは、バグに対処するために機械学習を適用することで、バグを報告できるのは人力のみである、という有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:07:00 GMT)
Engineering Phonon-Qubit Interactions using Phononic Crystals [0.6]
我々は50ギガヘルツから70ギガヘルツにまたがる完全なフォニックバンドギャップを持つダイヤモンドフォニック結晶を設計・製造する。 4ケルビンでは,色中心のフォノン誘起軌道緩和速度をバルクに比べて18倍に低下させることを示した。高温での量子メモリの動作を可能にすることに加えて、量子ビット-フォノン相互作用を設計する能力により、量子科学とテクノロジーの新たな機能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 01:11:39 GMT)
Quantum support vector data description for anomaly detection [0.5]
異常検出は、データ分析とパターン認識において重要な問題であり、様々な領域における応用を見つける。本稿では,異常検出のための教師なし学習アルゴリズムである量子支援ベクトルデータ記述(QSVDD)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:35:09 GMT)
Partition-based differentially private synthetic data generation [0.5]
プライバシ予算が限られていても、エラーを低減し、合成データの品質を向上させる分割ベースのアプローチを提案する。提案手法を用いて生成した合成データは、品質と有用性の向上を示し、プライベートな合成データ共有に好適な選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:23:37 GMT)
CAST: Cluster-Aware Self-Training for Tabular Data [0.5]
CAST(Cluster-Aware Self-Training)は、既存の自己学習アルゴリズムを改良することなく拡張するための、シンプルで普遍的に適応可能なアプローチである。本手法は, 擬似ラベルの値を表す分類器の信頼性を規則化し, 低密度領域の擬似ラベルに対して, 学習データ内の各クラスに対する事前知識を活用することにより, 信頼度を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:46:54 GMT)
A comprehensive survey on quantum computer usage: How many qubits are employed for what purposes? [0.4]
量子コンピュータ(QC)は量子力学の法則に基づいて動作する。 QCは、いくつかの計算タスクにおいて、古典的なコンピュータよりも高速であることが期待されている。典型的なQCの使い方は定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:33:38 GMT)
Hierarchical Mask2Former: Panoptic Segmentation of Crops, Weeds and Leaves [0.4]
本研究では,植物生育の指標を同定し,画像中の雑草を同定する階層的パノプティックセグメンテーション法を提案する。我々は、作物、雑草、葉のマスクを予測するために、パン光学セグメンテーションのための最先端アーキテクチャであるMask2Formerを適用した。よりコンパクトなアーキテクチャでは、推論は最大60%速くなり、PQdagの削減は1%以下になります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:47:31 GMT)
Spiral-Elliptical automated galaxy morphology classification from telescope images [0.4]
我々は、望遠鏡の銀河画像から効率的に抽出できる2つの新しい銀河形態統計、降下平均と降下分散を開発した。我々は,Sloan Digital Sky Surveyの銀河画像データを用いて,提案した画像統計の有効性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:36:52 GMT)
Reducing Adversarial Training Cost with Gradient Approximation [0.4]
そこで本研究では,厳密なモデル構築に要するコストを削減するために,GAAT(グラディエント近似)を用いた対戦訓練法を提案する。提案手法は,データセット上でのモデルテスト精度に比較して,トレーニング時間の最大60%を節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:59:43 GMT)
Reducing Adversarial Training Cost with Gradient Approximation [0.4]
そこで本研究では,厳密なモデル構築に要するコストを削減するために,GAAT(グラディエント近似)を用いた対戦訓練法を提案する。提案手法は,データセット上でのモデルテスト精度に比較して,トレーニング時間の最大60%を節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:59:43 GMT)
CarDS-Plus ECG Platform: Development and Feasibility Evaluation of a Multiplatform Artificial Intelligence Toolkit for Portable and Wearable Device Electrocardiograms [0.3]
単葉心電図(ECG)は、心臓血管の健康をモニタリングするための重要な情報源となっている。人工知能は、これらの1つのリードのECGを解釈できる大きな進歩があった。本稿では,AIベースのECGソリューションの迅速な展開を目的とした,革新的なマルチプラットフォームシステムの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:33:48 GMT)
DeepLSH: Deep Locality-Sensitive Hash Learning for Fast and Efficient Near-Duplicate Crash Report Detection [0.3]
リアルタイムストリーミングバグ収集では、システムはすぐに質問に答える必要がある: 新しいバグと最もよく似たバグは何か? LSHは、クラッシュバケットの文献では考慮されていない。本稿では、局所性感度特性を完璧に近似した、元の損失関数を持つシームズアーキテクチャであるDeepLSHを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:26:27 GMT)
Code conversion with the quantum Golay code for a universal transversal gate set [0.1]
The $[[7,1,3]$ Steane code and $[[23,1,7]$ quantum Golay code has been identified as good candidate for fault-tolerant quantum computing through code concatenation。マジックステート、クリフォード演算、測定は一般的なスキームであるが、マジックステート蒸留には大きなオーバーヘッドがある。安定度測定ではなく,コード間のCNOTに基づく新しいコード変換法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:20:04 GMT)
Scalable Semantic Non-Markovian Simulation Proxy for Reinforcement Learning [0.1]
本稿では,アノテート論理に対する時間的拡張に基づくシミュレーションのセマンティックプロキシを提案する。 2つの高忠実度シミュレータと比較して、最大3桁のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:26 GMT)
Graph-based methods coupled with specific distributional distances for adversarial attack detection [0.1]
本稿では,グラフの観点から,敵攻撃の検出と解釈の新たなアプローチを提案する。入力画像に対して,レイヤワイド関連伝搬アルゴリズムcitebach15を用いて,関連スパースグラフを演算する。比較の結果は、画像の良性または敵対的な分類である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:48:59 GMT)
Zero-Shot Transfer in Imitation Learning [0.0]
本稿では,専門家の行動を模倣して学習し,未確認領域に再学習せずに移行するアルゴリズムを提案する。このようなアルゴリズムは,1)報酬関数の設計が困難であること,2)あるドメインから学んだ方針を他のドメインに展開することが困難であること,3)セキュリティ上の懸念から,現実の世界で直接学習することは高価か不可能であること,などの理由から,ロボット学習などの現実的応用において極めて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:36:58 GMT)
XAI for Early Crop Classification [0.0]
我々は,eXplainable AI (XAI) 手法を用いて重要な時間ステップを同定し,初期作物分類のためのアプローチを提案する。提案手法は,標準作物分類モデルを訓練して,階層的関連性伝播(LRP)を行い,その正味な時間ステップを同定する。私たちは、2019年4月21日から2019年8月9日までの期間を、正確さと耳障りさという点で最高のトレードオフがあると特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:35:20 GMT)
Violation of Expectation via Metacognitive Prompting Reduces Theory of Mind Prediction Error in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、心の理論(ToM)タスクにおいて、魅力的な習熟度を示す。この、観察不能な精神状態を他人に伝える能力は、人間の社会的認知に不可欠であり、人間と人工知能(AI)の主観的関係において同様に重要であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:05:13 GMT)
Universal and nonuniversal probability laws in Markovian open quantum dynamics subject to generalized reset processes [0.0]
マルコフ開量子系の量子ジャンプ軌跡は、初期設定への状態の時間的リセットを受ける。量子状態の関数に関連する観測可能量に対して、列内の特定の順序の確率が普遍法則に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:04:21 GMT)
Uncovering anisotropic effects of electric high-moment dipoles on the tunneling current in $\delta$-layer tunnel junctions [0.0]
2つの異なる導電性機構が$delta$-layer tunnel junctionsに存在する。高抵抗トンネルモードを持つ低バイアス状態では、ほぼすべての方向とモーメントの双極子不純物は電流を変化させることができる。比抵抗が低い高バイアス状態では、高モーメントの双極子欠陥のみが電子トンネル方向に配向し、電流に顕著に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:27:41 GMT)
Transfer learning-based physics-informed convolutional neural network for simulating flow in porous media with time-varying controls [0.0]
多孔質媒質中の二相流をシミュレートする物理インフォームド畳み込みニューラルネットワークを提案する。有限体積スキームは流れの方程式を識別するために用いられる。 N ノイマン境界条件は半離散方程式にシームレスに組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:29:33 GMT)
Toward Semantic Publishing in Non-Invasive Brain Stimulation: A Comprehensive Analysis of rTMS Studies [0.0]
非侵襲的脳刺激(NIBS)は、脳の興奮に影響を及ぼす可能性のある経頭蓋刺激技術を含んでいる。本稿では,知識グラフに基づく次世代デジタル図書館のエコシステムにおけるNIBSのセマンティックパブリッシングについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 11:00:23 GMT)
Topological terms with qubit regularization and relativistic quantum circuits [0.0]
我々は、SO(3)スピン対称性を埋め込むためのSU(3)-F量子正則化スキームを紹介し、研究する。単一結合 U を持つ単純時空ユークリッド格子モデルを構築し,モンテカルロ法を用いて検討する。モデルが小さいUでは臨界相、大きいUでは自明な質量相を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:24:54 GMT)
Topological data analysis of human vowels: Persistent homologies across representation spaces [0.0]
トポロジカルデータ解析(TDA)は、信号/画像処理における様々なタスクに成功している。本稿では,3つの異なる表現空間から抽出したトポロジカルシグネチャの識別情報の品質を評価する。近年の2つの問題に対して,トポロジ的に増大したランダム林は,Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)のみをベースとしたOOB(Out-of-Bag Error)を改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:37:54 GMT)
The asymmetric Otto engine: frictional effects on performance bounds and operational modes [0.0]
低温環境下ではオットーサイクルは熱機関として動作できないことを示す。両駆動方式のオットーサイクルの全位相図を解析的に特徴付け,サイクルの異なる動作モードをヒートエンジン,冷凍機,アクセル,ヒータとして強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:51:01 GMT)
The Lattice Overparametrization Paradigm for the Machine Learning of Lattice Operators [0.0]
本稿では,格子内の要素を介してクラスを過度にパラメータ化することにより,格子内の関数を最小化するアルゴリズムを適用する学習パラダイムについて論じる。この学習パラダイムには、制御、透明性、解釈可能性という、ニューラルネットワークに基づく現代的な手法に欠けている3つの特性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:00:03 GMT)
The Bild-conception for Scientific Theory Structuring in Classical and Quantum Physics: from Hertz and Boltzmann to Schr\"odinger and De Broglie [0.0]
まず、科学的理論の概念とその現実との相互関係の方法論的分析から始める。ヘルツはヘルムホルツの後、科学理論の「バイドの概念」を確立した。 Schr"odinger はバイルドの概念を使って量子力学のための CTM を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:17:33 GMT)
Taking the human out of decomposition-based optimization via artificial intelligence: Part II. Learning to initialize [0.0]
提案手法は解時間を大幅に短縮することができる。アクティブかつ教師付き学習は、計算性能を予測する代理モデルを学ぶために使用される。その結果,提案手法が解時間を大幅に短縮する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:49:26 GMT)
Taking the human out of decomposition-based optimization via artificial intelligence: Part I. Learning when to decompose [0.0]
本稿では,モノリシックな解法か分解型解法かを自動的に判定するグラフ分類手法を提案する。学習した分類器を既存の構造的混合整数最適化解法に組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 23:31:06 GMT)
Subradiant entanglement in plasmonic nanocavities [0.0]
プラズモニックナノキャビティはその極端磁場増強とサブ波長光閉じ込めで知られている。プラズモンナノキャビティ内の2つ以上の量子エミッタの間に、サブラジアントの絡み合った状態がどのように現れるかを示す。この研究は、プラズモンナノキャビティを用いた環境条件下での量子絡み合った状態の設計と工学への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:36:14 GMT)
Strokes2Surface: Recovering Curve Networks From 4D Architectural Design Sketches [0.0]
Strokes2Surfaceはオフラインの再構築パイプラインで、不正確な4Dスケッチから十分に接続された曲線ネットワークを復元する。アーキテクチャスケッチのプラクティスに触発されて、私たちのパイプラインは、その目標を達成するために、分類器と2つのクラスタリングモデルを組み合わせています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:10:04 GMT)
Stepwise functional refoundation of relational concept analysis [0.0]
概念分析 (RCA) は、いくつかの関連するコンテキストを同時に扱うことができる形式的概念解析の拡張である。 RCAは単一の概念格子を返しますが、データに円形の依存関係がある場合、他のソリューションは許容できると考えられます。本稿では、これらの許容可能な解を、初期文脈によって決定される空間に属する概念格子の族として定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:13:46 GMT)
Statistical properties and privacy guarantees of an original distance-based fully synthetic data generation method [0.0]
この研究は、多段階のフレームワークを用いて、公開リリース可能な合成データを生成する技術的実現可能性を示す。新たな多段階合成データ生成フレームワークを用いて生成したデータの質を評価することで,Open-CESPイニシアチブの技術的,概念的健全性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:29:57 GMT)
Stabilised Coupled Trajectory Mixed Quantum Classical Algorithm with Improved Energy Conservation: CTMQC-EDI [0.0]
我々はCTMQC-EDIアルゴリズムが全エネルギー保存と無視できない急激な人口移動を大幅に改善したことを示す。 CTMQC-EDIは、第一原理からのデコヒーレンスを考慮に入れた数値的に堅牢な非断熱力学技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:10:26 GMT)
Sociodemographic inequalities in student achievement: An intersectional multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA) with application to students in London, England [0.0]
本研究は,イギリス・ロンドンに在住する2人の学生を対象に,学生の達成度における社会デマロジカルな不平等について検討した。対話的な効果ではなく,主に添加物によって構成される達成度において,実質的な成層レベルの変動がみられた。政策立案者は、余剰学生の増員にもっと注意を払うべきだと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:52:38 GMT)
Single-shot Bell analysis [0.0]
量子系の単一実現のためのベル基準の満足度について検討する。これは、関連するすべての可観測物の関節および雑音測定によって実施されるベル試験において可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:48:30 GMT)
Simulating the Transverse Field Ising Model on the Kagome Lattice using a Programmable Quantum Annealer [0.0]
我々は、反強磁性イジングモデルを、D-Waveの量子アニールの最新のアーキテクチャであるAdvantage2のプロトタイプ上に、カゴメ格子上に埋め込む。有限長磁場下では、エントロピーが減少する古典的なスピン液体状態と整合して、3分の1の磁化台地を示す。次に、アニール・ポーズ・クエンチプロトコルを用いて、有限横方向および長手方向でのモデルの平衡から生じる実験的な状態のアンサンブルを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:22:01 GMT)
Simplifying the simulation of local Hamiltonian dynamics [0.0]
局所ハミルトン群、$H_k$は量子多体系における非自明な$k$ボディ相互作用を記述する。我々は、同じ物理をシミュレートする$H_k$と$H_k'$の例を導出する既知の方法を構築する。我々は、与えられた$H_k$ハミルトニアンを最大精度で、与えられた$H_k$ハミルトニアンの短時間ダイナミクスをシミュレートする、$k'$-ローカルハミルトニアンを探索する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:31:45 GMT)
Silent White Light [0.0]
半導体量子ドット物理と量子光学を組み合わせたブロードバンド光の導波路内統計操作について検討する。温度調整された準フェルミ準位による量子ドット占有ダイナミクスによる強度増加により、熱ボース=アインシュタイン統計からポアソン統計への統計操作が実現可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:59:03 GMT)
Shearing Off the Tree: Emerging Branch Structure and Born's Rule in the Multiverse [0.0]
デコヒーレンス理論は、単位系-検出器相互作用の後、波動関数の成分がすべての実用目的のために古典的に振る舞うことを示した。例えば、シュラー・オーディンガー方程式の正確な数値対角化を用いて、この図は間違っていることを示す。枝のかなりの部分(多くの場合、大多数)は、上記の推論を何度も繰り返すと、最も強い干渉効果を示す。これが量子測定問題にとって何を意味するかは、一般に真実であることが判明すれば推測される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:25:31 GMT)
Runtime Monitoring of Human-centric Requirements in Machine Learning Components: A Model-driven Engineering Approach [0.0]
機械学習(ML)コンポーネントがソフトウェアシステムに統合されるにつれて、それらの使用の倫理的側面や責任的な側面に重点が置かれるようになる。これには、公正性、プライバシ、説明可能性、幸福、透明性、人間の価値など、人間中心の要件に準拠するMLベースのシステムの構築が含まれる。これらの人間中心の要件を満たすことは、公的な信頼を維持するために必要であるだけでなく、MLベースのシステムの成功を決定する重要な要因でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:23:00 GMT)
RetSeg: Retention-based Colorectal Polyps Segmentation Network [0.0]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は医療画像解析に革命をもたらした。 ViTは、視覚データ処理においてコンテキスト認識を示し、堅牢で正確な予測を行う。本稿では,マルチヘッド保持ブロックを備えたエンコーダデコーダネットワークRetSegを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:00:14 GMT)
RetSeg: Retention-based Colorectal Polyps Segmentation Network [0.0]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は医療画像解析に革命をもたらした。 ViTは、視覚データ処理においてコンテキスト認識を示し、堅牢で正確な予測を行う。本稿では,マルチヘッド保持ブロックを備えたエンコーダデコーダネットワークRetSegを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 02:00:14 GMT)
Quantum state tomography with disentanglement algorithm [0.0]
我々は変分量子回路を用いて量子状態を計算ゼロ状態の積に解き放つ。ゼロ状態の逆の進化は、量子状態を全体相まで再構成する。我々の手法は普遍的であり、量子状態に特定のアンサッツや制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:11:12 GMT)
Pruning Large Language Models via Accuracy Predictor [0.0]
数十億のパラメータ(あるいはそれ以上)を含む大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにおいて印象的な機能を示している。まず,一定の数のアーキテクチャと精度のペアのトレーニングセットを構築し,非ニューラルネットワークモデルを精度予測器として訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:13:38 GMT)
Prompt-based Ingredient-Oriented All-in-One Image Restoration [0.0]
複数の画像劣化課題に対処する新しいデータ成分指向手法を提案する。具体的には、エンコーダを用いて特徴をキャプチャし、デコーダを誘導するための劣化情報を含むプロンプトを導入する。我々の手法は最先端技術と競争的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:30:08 GMT)
Predicting Three Types of Freezing of Gait Events Using Deep Learning Models [0.0]
歩行の凍結はパーキンソン病の症状であり、歩行中に歩いたり向いたりできない患者を表在的に引き起こす。機械学習を利用した現在の予測モデルは、時系列データに基づく歩行予測の凍結において高い感度と特異性を達成する。変換器エンコーダアーキテクチャと双方向LSTMレイヤと異なる特徴セットを用いて、様々なディープラーニングモデルを構築し、歩行イベントの3つの異なる種類の凍結を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:35:02 GMT)
Precise Payload Delivery via Unmanned Aerial Vehicles: An Approach Using Object Detection Algorithms [0.0]
マイクロクラスUAVの開発について述べるとともに,新しいナビゲーション手法を提案する。ディープラーニングベースのコンピュータビジョンアプローチを採用して、UAVをペイロードの配送位置にマークされたターゲットを特定し、正確に調整する。提案手法は従来のGPS手法よりも平均水平精度を500%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:54:04 GMT)
Polynomial representation of general partial Boolean functions with a single quantum query [0.0]
1992年初頭、Deutsch-Jozsaアルゴリズムは1つの量子クエリを持つ対称部分ブール関数を計算した。本稿では,3つの新たな結果の証明と発見を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:09:26 GMT)
Polynomial representation of general partial Boolean functions with a single quantum query [0.0]
1992年初頭、Deutsch-Jozsaアルゴリズムは1つの量子クエリを持つ対称部分ブール関数を計算した。本稿では,3つの新たな結果の証明と発見を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 03:09:26 GMT)
Optimized synthesis of circuits for diagonal unitary matrices with reflection symmetry [0.0]
回路深さとゲート数における量子回路の最適化は重要な課題である。対角ユニタリ行列は、多くの量子アルゴリズム/サブルーチンにおいて重要な役割を果たす特別なクラスを形成する。提案アルゴリズムによる量子回路は,ゲート数と回路深さをほぼ半分に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:52:17 GMT)
Optimal estimation of pure states with displaced-null measurements [0.0]
純粋量子状態の未知パラメータを推定する問題を再検討する。本研究では,実験者が真のシステム状態に近いベクトルを含む基準で測定することを目指すヌル測度戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:46:24 GMT)
On the mass transfer in the 3D Pitaevskii model [0.0]
1959年にピタエフスキーによって導かれた超流動のマイクロスケールモデルについて検討した。この系は非線形シュル「オーディンガー方程式」と非圧縮的で不均一なナビエ・ストークス方程式からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:43:14 GMT)
Multipartite Bipartite Quantum Correlation and Its Three Types of Measures [0.0]
直感的で明快な物理画像を提供するマルチパートバイパーティイトQCを提案する。本研究は, 局所測定値の極小エントロピー的差に基づく第1級, マルチパーティイト・バイパートライト密度行列を用いた第2級, マルチパートライト・バイパートライト HSD のような最小トレーサライザ的な幾何学的距離に基づく第2級, マルチパートライト・バイパートライト LMIMD や LEMID のようなデコヒーレンスに基づく第3級の3つの尺度を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:22:06 GMT)
Multipartite Bipartite Quantum Correlation and Its Three Types of Measures [0.0]
直感的で明快な物理画像を提供するマルチパートバイパーティイトQCを提案する。本研究は, 局所測定値の極小エントロピー的差に基づく第1級, マルチパーティイト・バイパートライト密度行列を用いた第2級, マルチパートライト・バイパートライト HSD のような最小トレーサライザ的な幾何学的距離に基づく第2級, マルチパートライト・バイパートライト LMIMD や LEMID のようなデコヒーレンスに基づく第3級の3つの尺度を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:22:06 GMT)
Mitigation of interfacial dielectric loss in aluminum-on-silicon superconducting qubits [0.0]
平均エネルギー緩和時間を最大270,mu s$、Q = 500M、観測値が最高501,mu s$とするアルミニウムオンシリコン平板トランスモン量子ビットを実証した。損失の緩和は、基板-金属界面近くの既知の欠陥のホストである酸化物の存在を減少させることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:08:59 GMT)
Machine Learning Quantum Systems with Magnetic p-bits [0.0]
ムーアの法則の減速は、人工知能(AI)アルゴリズムの計算ワークロードが急上昇し続けるにつれ、危機に繋がった。スケーラブルでエネルギー効率のよいハードウェアは、AIアルゴリズムやアプリケーションのユニークな要件に合わせて緊急に必要である。 pビットによる確率計算は、スケーラブルでドメイン固有でエネルギー効率の良い計算パラダイムとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:54:57 GMT)
Lo-Hi: Practical ML Drug Discovery Benchmark [0.0]
薬物発見の望みの1つは、機械学習モデルを使用して分子特性を予測することである。既存の分子特性予測のベンチマークは非現実的であり、実際にモデルを適用することとは相容れない。我々は、実薬発見プロセスに対応する、新しい実践的なemphLo-Hiベンチマークを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:06:32 GMT)
LLMs as Potential Brainstorming Partners for Math and Science Problems [0.0]
現在の人間と機械の知的なコラボレーションと複雑な数学と科学の問題の解決の間には、依然として大きな亀裂がある。これは、Large Language Models (LLMs) の最近の進歩によるものである。我々は、人間との集団脳卒中において、現在最先端のLDM(特にGPT-4)の能力と限界を探求する包括的ケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 21:16:35 GMT)
Ion Trap with In-Vacuum High Numerical Aperture Imaging for a Dual-Species Modular Quantum Computer [0.0]
量子システム間のフォトニック相互接続は、スケーラブルな量子コンピューティングと量子ネットワークの両方において中心的な役割を果たす。本稿では,量子ネットワークにおける光子収集効率が最も高いイオントラップシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:44:44 GMT)
Interaction of evanescent particles with an Unruh-DeWitt detector [0.0]
最近導入された巨大なスカラー場のエバネッセンス粒子は、ウンルー・デウィット検出器によって放出され吸収される。そうすることで、粒子は検出器から取り除かれたり、量子化された量のエネルギーを蓄積する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:43:11 GMT)
Interaction of Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond with a Dense Ensemble of Carbon-13 [0.0]
窒素空孔中心を囲む炭素13の核スピンは、記憶または感知素子として使用できる。光検出された磁気共鳴のスペクトルを記録し,5-200Gの磁場範囲で解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:56:24 GMT)
Improved prompting and process for writing user personas with LLMs, using qualitative interviews: Capturing behaviour and personality traits of users [0.0]
本稿では,大規模言語モデルを用いたユーザペルソナ作成のワークフローを提案する。提案したワークフローでは、同じタスクに対して著者が実施した以前の作業と比較して、プロンプトの改善とテーマのプールの拡大が使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:54:24 GMT)
Harnessing Administrative Data Inventories to Create a Reliable Transnational Reference Database for Crop Type Monitoring [0.0]
E URO C ROPSは,国家間の相互運用を目標として,各国で調査された管理データを収集・調和する作物型分類基準データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 07:57:00 GMT)
Growing ecosystem of deep learning methods for modeling protein$\unicode{x2013}$protein interactions [0.0]
本稿では,タンパク質相互作用をモデル化する深層学習手法のエコシステムを論じる。新たな相互作用を発見し、物理的なメカニズムを調節し、エンジニアのバインダーがそれらの機能を解き放つ機会がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:53:27 GMT)
Gem5Pred: Predictive Approaches For Gem5 Simulation Time [0.0]
本稿では,この目的のために特別に作成されたユニークなデータセットを紹介する。また,異なる命令型がGem5のシミュレーション時間に与える影響を解析した。我々の優れた回帰モデルでは0.546の平均絶対誤差(MAE)が達成され、トップパフォーマンスの分類モデルは0.696の精度を記録した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:05:26 GMT)
Foliated BF theories and Multipole symmetries [0.0]
我々は、従来の位相位相のBF理論をそれらの間を結合した層に積み重ねる、$mathbbZ_N$ $2+1d$ 浮動小数点BF理論を新たに構築する。ゲージ不変な非局所作用素を調べた結果, 系の大きさによっては, 葉系BF理論は特異な基底状態の縮退を示すことがわかった。この結果から, フラクトン位相のUV格子モデルに関する統一的な知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:24:37 GMT)
Flexible entangled state generation in linear optics [0.0]
フォールトトレラントな量子計算は、一定の大きさの、絡み合ったリソース状態を作成することで実現できる。単一光子補助状態を持つ光性GHZ状態解析装置の成功確率を高めることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:58:21 GMT)
Fire Detection From Image and Video Using YOLOv5 [0.0]
改良されたYOLOv5火災検出深層学習アルゴリズムを提案する。 Fire-YOLOv5は最先端のオブジェクト検出ネットワークと比較して優れた結果が得られる。入力画像サイズが416×416のとき、平均検出時間は1フレームあたり0.12秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:37:03 GMT)
Fault-tolerant logical gates via constant depth circuits and emergent symmetries on non-orientable topological stabilizer and Floquet codes [0.0]
我々は、Showrの9ビットコードを拡張するコード群である、位相安定器符号とFloquet符号を、非配向曲面上で定義する。非配向幾何学は、創発対称性がコード空間に作用する新しい方法を提供する。次に、1つのクロスキャップの存在下でハニカムフロケット符号を構築し、逐次パウリ測度が単一キュービット上の論理ゲートとして作用することを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:12:56 GMT)
Extended Wigner's friend paradoxes do not require nonlocal correlations [0.0]
Daniela Frauchiger と Renato Renner は、量子力学の整合性に挑戦する思考実験を導入した。本研究では、ベル非局所性シナリオではない背景となる文脈性シナリオを用いて巡回パラドックスを構築することにより、FR様パラドックスを構築するのに非局所性は必要ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:55:33 GMT)
Exploring the Horizon: A Comprehensive Survey of Rowhammer [0.0]
Rowhammerは、現代のコンピュータにとって重大なセキュリティ上の課題だ。我々はローハンマーを攻撃、防衛、興味をそそる仕事へと研究する。各カテゴリの論文を,個別に重複するクラスに分類し,各クラスにおける論文の概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 19:09:42 GMT)
Exploring the ChatGPT Approach for Bidirectional Traceability Problem between Design Models and Code [0.0]
本研究の目的は,ChatGPTが設計モデルやコードに特定の要求を理解し,統合する能力を示すことである。この結果から,ChatGPTは自然言語要求から設計モデルやコードを生成することができることがわかった。この研究は、設計モデルとコード間の双方向トレーサビリティを達成することは、ChatGPTを使って実現可能であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:12:57 GMT)
Evolution of Natural Language Processing Technology: Not Just Language Processing Towards General Purpose AI [0.0]
本報告は,最先端NLPがいかにして「実践が完璧である」原理を実現するかの技術的説明を提供する。深層学習を用いて大量のテキストデータを学習した結果,初期予測を超える成果が報告されている。大量のテキストデータを用いて「実践は完璧」という概念を具現化した学習者の正確な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 00:41:38 GMT)
Enhancing Prostate Cancer Diagnosis with Deep Learning: A Study using mpMRI Segmentation and Classification [0.0]
前立腺癌(PCa)は世界中の男性の間で重篤な疾患である。早期にPCaを同定し,有効治療のための正確な診断を行うことが重要である。深層学習(DL)モデルは、医師の関心領域を特定することで、既存の臨床システムを強化し、患者のケアを改善することができる。本研究は, mpMRI画像の分類とセグメンテーションによく知られたDLモデルを用いてPCaを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:55:10 GMT)
Enhancing Prostate Cancer Diagnosis with Deep Learning: A Study using mpMRI Segmentation and Classification [0.0]
前立腺癌(PCa)は世界中の男性の間で重篤な疾患である。早期にPCaを同定し,有効治療のための正確な診断を行うことが重要である。深層学習(DL)モデルは、医師の関心領域を特定することで、既存の臨床システムを強化し、患者のケアを改善することができる。本研究は, mpMRI画像の分類とセグメンテーションによく知られたDLモデルを用いてPCaを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:55:10 GMT)
Enhancing Predictive Capabilities in Data-Driven Dynamical Modeling with Automatic Differentiation: Koopman and Neural ODE Approaches [0.0]
クープマン作用素のデータ駆動近似は、複雑な力学によって特徴づけられるシステムの時間進化を予測することを約束している。ここでは、観測可能な辞書とクープマン作用素の対応する近似の両方を同時に決定するEDMD-DLの修正について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:04:21 GMT)
Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with Lightweight Attention Mechanism [0.0]
本稿では,ResNet50モジュール法に基づく乳がん分類法を提案する。我々のモデルは、事前訓練された深度ResNet50と、分類を達成するための軽量アテンションメカニズムを融合させる。我々のモデルは、精度、精度、リコール、F1スコア、GMeanの点で、従来のモデル、ビジュアルトランスフォーマー、大型モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:17:14 GMT)
Efficient parallelization of quantum basis state shift [0.0]
我々は、異なる方向のシフトを並列に組み込むことで、状態シフトアルゴリズムを最適化する。これにより、現在知られている方法と比較して量子回路の深さが大幅に減少する。 1次元および周期的なシフトに注目するが、より複雑なケースに拡張できる点に留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:46:04 GMT)
Effects of the measurement power on states discrimination and dynamics in a circuit-QED experiment [0.0]
超伝導弱リンクにおけるマターライク'の部分とAndreevレベルが一致する回路QED実験において、キャビティを大きな光子数で駆動する効果について検討する。キャビティによって継承される非線形性は,その結合から弱いリンクへの結合が,状態判別と光子数校正にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:27:32 GMT)
Effects of the measurement power on states discrimination and dynamics in a circuit-QED experiment [0.0]
超伝導弱リンクにおけるマターライク'の部分とAndreevレベルが一致する回路QED実験において、キャビティを大きな光子数で駆動する効果について検討する。キャビティによって継承される非線形性は,その結合から弱いリンクへの結合が,状態判別と光子数校正にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 15:27:32 GMT)
Distributed Transfer Learning with 4th Gen Intel Xeon Processors [0.0]
我々は、転送学習とIntel Xeonを組み合わせることで、トレーニングが主にGPUに依存しているという従来の信念に反する方法について検討する。本稿では,公開データセット上の画像分類における最先端画像の精度に近いケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:12:46 GMT)
Distinguishing Jordan and Einstein frames in gravity through entanglement [0.0]
量子レベルでは、この余分な自由度のため、これらの2つのフレームは、2つの大きな物体間の絡み合いが探究できる微妙な違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:00:26 GMT)
Detector-based measurements for QFT: two issues and an AQFT proposal [0.0]
実測法を文脈場状態に適用する場合に発生するいくつかの相違点を指摘する。局所処理領域に基づく$n$-point関数の割り当ては、時空点の選択の不整合をもたらすことを示す。この提案は時空領域に代数的状態(同値類)を割り当てるための規則である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:02:19 GMT)
Detecting Multipartite Entanglement Patterns using Single Particle Green's Functions [0.0]
本稿では,多体電子システムにおける多部絡み検出プロトコルを提案する。検出された絡み合いレベルはホッピング過程に関連する波動ベクトルに敏感であることを示す。本プロトコルは、走査型トンネル顕微鏡と角度分解光電子分光法を用いて、多体系の絡み合いを検出する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 04:08:38 GMT)
Deep Learning for Automatic Detection and Facial Recognition in Japanese Macaques: Illuminating Social Networks [0.0]
本研究は,日本語マカクの顔検出と個人識別のための非侵襲的ツールの開発に関する予備的な調査である。この研究の最終的な目標は、データセット上で行った識別を使用して、研究対象者のソーシャルネットワーク表現を自動的に生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:57:19 GMT)
Creation Of A ChatBot Based On Natural Language Proccesing For Whatsapp [0.0]
本研究の目的は、自然言語処理に基づくチャットボットを開発し、顧客満足度を高め、WhatsAppを通じて企業が提供するサービス品質を向上させることである。本研究の結果は、カスタマーサービスのための効果的なチャットボットの設計と開発のための確固たる基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 18:54:15 GMT)
Core-Intermediate-Peripheral Index: Factor Analysis of Neighborhood and Shortest Paths-based Centrality Metrics [0.0]
本稿では,コアノードがコアノードの役割を担える範囲を捉えるために,コア中間周辺指数(CIP)と呼ばれる新しい指標を提案する。当社のアプローチは、12の複雑な現実世界ネットワークの多様なスイートでテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:52:20 GMT)
Convivial Solipsism as a maximally perspectival interpretation [0.0]
パースペクショナル解釈は、真理がオブザーバーと相対的であることを意味する。 QBismとConvivial Solipsimが精査される程度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:38:23 GMT)
CAMIL: Context-Aware Multiple Instance Learning for Cancer Detection and Subtyping in Whole Slide Images [0.0]
がん診断のためのコンテキスト認識型マルチインスタンス学習(CAMIL)アーキテクチャを提案する。 CAMILは、隣接する制約のある注意を取り入れ、WSI(Whole Slide Images)内のタイル間の依存関係を考慮し、MILモデルに事前知識としてコンテキスト制約を統合する。 CAMILは非小細胞肺癌 (TCGA-NSCLC) とリンパ節転移を認め, それぞれ0.959%, 0.975%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 10:09:27 GMT)
BridgeHand2Vec Bridge Hand Representation [0.0]
本稿では,ブリッジプレーヤの手をベクトル空間に埋め込むBridgeHand2Vec手法を提案する。結果として得られる表現は、ゲームの手の強さを反映し、解釈可能な距離を異なる手で決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:41:41 GMT)
Boundary Discretization and Reliable Classification Network for Temporal Action Detection [0.0]
テンポラルアクション検出は、アクションカテゴリを認識し、未トリミングビデオにおける各アクションインスタンスの開始と終了時間を決定することを目的としている。混合手法は、単純にアンカーベースとアンカーフリーのアプローチをマージすることで、優れたパフォーマンスを実現している。本稿では,境界離散化と信頼性のある分類モジュールを導入することで問題に対処する新しい境界離散化・信頼性分類ネットワーク(BDRC-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:14:24 GMT)
BeSt-LeS: Benchmarking Stroke Lesion Segmentation using Deep Supervision [0.0]
我々は、様々なエンドツーエンドの教師付きU-Netスタイルモデルをベンチマークするために、公開データセットATLAS $v2.0$を考える。具体的には、2Dと3Dの両方の脳画像のモデルをベンチマークし、標準メトリクスを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:54:01 GMT)
Balancing stability and plasticity in continual learning: the readout-decomposition of activation change (RDAC) framework [0.0]
継続学習(CL)アルゴリズムは、事前情報を保持しながら新しい知識を獲得しようとする。本稿では,安定性・塑性ジレンマを識別し,CLアルゴリズムに関する貴重な洞察を提供するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:22:45 GMT)
Balancing stability and plasticity in continual learning: the readout-decomposition of activation change (RDAC) framework [0.0]
継続学習(CL)アルゴリズムは、事前情報を保持しながら新しい知識を獲得しようとする。本稿では,安定性・塑性ジレンマを識別し,CLアルゴリズムに関する貴重な洞察を提供するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 06:22:45 GMT)
Auto-survey Challenge [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自律的に作成・批判する能力を評価するための新しいプラットフォームを提案する。このフレームワークの中で、AutoMLカンファレンス2023のコンペを開催しました。入場者は、指定したプロンプトから記事の執筆に適したスタンドアローンモデルを提示し、その後評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:31:04 GMT)
Auto-survey Challenge [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自律的に作成・批判する能力を評価するための新しいプラットフォームを提案する。このフレームワークの中で、AutoMLカンファレンス2023のコンペを開催しました。入場者は、指定したプロンプトから記事の執筆に適したスタンドアローンモデルを提示し、その後評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:31:04 GMT)
Assessing the Impact of a Supervised Classification Filter on Flow-based Hybrid Network Anomaly Detection [0.0]
本稿では,ネットワーク異常検出における教師付きフィルタ(分類器)の影響を計測することを目的とする。異常検出器のプリフィルタとして機能するバイナリ分類器をプリコンパイルすることにより,最先端のオートエンコーダに基づく異常検出手法を拡張した。実験結果から,本手法は単独の異常検知器よりも,既知の攻撃の検出率が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 14:30:04 GMT)
Approaches to the Algorithmic Allocation of Public Resources: A Cross-disciplinary Review [0.0]
我々は,アルゴリズム割り当ての異なる分野に対するアプローチを理解するために,クロスディシプリナ文献レビューを行った。最適化目標、テクニック、解釈可能性、柔軟性、バイアス、倫理的考慮、パフォーマンスのレンズから75の論文を分析した。最適化手法は待ち時間を減らし、成功率を最大50%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 09:46:01 GMT)
AnoDODE: Anomaly Detection with Diffusion ODE [0.0]
異常検出は、データセットの大部分から著しく逸脱する非定型的なデータサンプルを特定するプロセスである。医用画像から抽出した特徴量の密度を推定し,拡散モードに基づく新しい異常検出手法を提案する。提案手法は異常を識別するだけでなく,画像レベルと画素レベルでの解釈性も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 08:44:47 GMT)
Adversarial Masked Image Inpainting for Robust Detection of Mpox and Non-Mpox [0.0]
The Mask, Inpainting, and Measure (MIM) は、マスクしたmpoxイメージを塗布することにより、mpoxイメージ表現を学習する。 MIMは巧妙にmpoxとnon-mpoxを検出し、異常な入力を処理できる。この研究はまず、mpox検出を改善するために生成モデルを使用し、医療画像における二分決定タスクに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:28:02 GMT)
Accelerating decay with acceleration [0.0]
粒子崩壊モデルとして, 加速したウンルー・デウィット検出器について検討した。崩壊速度のピークのパターンを含む非自明な崩壊速度は、より低い加速にまで拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 12:58:36 GMT)
A review and analysis of six extended Wigner's friend arguments [0.0]
ウィグナーの友人は、エージェントを量子システムとして記述することの難しさを説明するために実験を行った。すべての議論は、どの観測者にもアクセスできない測定結果間の相関関係に関する仮定に基づいて成り立っていることを示す。これらの仮定のいくつかは完全に動機づけられているわけではないが、全ての議論は量子論の性質に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 20:59:21 GMT)
A quantum algorithm for the solution of the 0-1 Knapsack problem [0.0]
与えられたインスタンスの可能なすべてのソリューションを重ね合わせて生成するアプローチである'Quantum Tree Generator'を導入する。また,COMBOからのログデータを活用する高レベルなシミュレーション戦略も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 13:40:30 GMT)
A Supervised Embedding and Clustering Anomaly Detection method for classification of Mobile Network Faults [0.0]
本稿では,SEMC-AD(Supervised Embedding and Clustering Anomaly Detection)を紹介する。モバイルネットワークにおける異常警報ログを効率よく識別し、手動監視の課題を軽減するために設計された手法である。 SEMC-ADは99%の異常検出を達成し、ランダム森林とXGBoostはそれぞれ86%と81%の異常を検知している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 16:54:25 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） (Tue, 10 Oct 2023 17:41:54 GMT)
A Machine Learning Approach for Modelling Parking Duration in Urban Land-use [0.0]
本研究では,自動車利用者の社会経済的・旅行特性が駐車時間に与える影響を解析するためのモデルを提案する。ドライバー特性と駐車時間の間の接続をキャプチャするために、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)がデプロイされる。その結果, LIMEによる予測の確率が高く, ユビキタスに適用可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 22:16:48 GMT)
A Compact TIA in 22nm FDSOI CMOS for Qubit Readout in Monolithic Quantum Processors [0.0]
インダクタレストランスインピーダンス増幅器 (TIA) は22nm FDSOI CMOSファウンダリー技術で市販されている。その結果, 室温では103dBOmegaの帯域幅が13GHzであり, 低温では若干優れた性能が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 17:06:41 GMT)
A Cognitive Agent Computing-Based Model For The Primary School Student Migration Problem Using A Descriptive Agent-Based Approach [0.0]
公立学校から私立学校への学生の移動は、公立学校の学校成績の欠如により、パンジャーブ政府が直面している主要な問題の一つである。フィードバックループが一定である教育システム間の相互依存の複雑な性質のため、従来の線形回帰法は問題を解くのに効果や費用がかからない。本稿では,学校学生の移動問題に対する認知エージェント・コンピューティング・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Oct 2023 05:59:56 GMT)