Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2]
本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。 GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:27:11 GMT)
Personalized Soups: Personalized Large Language Model Alignment via Post-hoc Parameter Merging [148.8]
パーソナライズされたヒューマンフィードバック(RLPHF)問題からの強化学習について検討する。 LLMは、多目的強化学習(MORL)問題としてアライメントをモデル化することで、複数の好みに整列する。我々は、好みを複数の次元に分解することで、パーソナライズされたアライメントを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:22:13 GMT)
Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions [143.9]
大規模なオフラインデータセットからマルチタスクポリシーをトレーニングするためのスケーラブルな強化学習手法を提案する。本手法は,オフライン時間差分バックアップによりトレーニングしたQ関数のスケーラブルな表現を実現するためにTransformerを用いている。そこで本研究では,Q-Transformerが,多種多様な実世界のロボット操作タスクスイート上で,事前のオフラインRLアルゴリズムと模倣学習技術より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:00:46 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, 17 Oct 2023 14:53:59 GMT)
SSM-DTA: Breaking the Barriers of Data Scarcity in Drug-Target Affinity Prediction [127.4]
薬物標的親和性(DTA)は、早期の薬物発見において極めて重要である。湿式実験は依然として最も信頼性の高い方法であるが、時間と資源が集中している。既存の手法は主に、データ不足の問題に適切に対処することなく、利用可能なDTAデータに基づく技術開発に重点を置いている。 SSM-DTAフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:06:07 GMT)
BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models [119.2]
大規模言語モデル用に設計されたスケーラブルで安定した1ビットトランスフォーマーアーキテクチャであるBitNetを紹介する。言語モデリングの実験結果から,BitNetはメモリフットプリントとエネルギー消費を大幅に削減しつつ,競争性能を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:59:15 GMT)
Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models [116.5]
モデルがすべてのサブプロブレムに正しく答えられる頻度を計測するが、全体の解は生成しない。我々は,思考の連鎖をさらに改善する新たな手法である自己認識法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:57:17 GMT)
Seeking Neural Nuggets: Knowledge Transfer in Large Language Models from a Parametric Perspective [114.7]
大規模言語モデル(LLM)は本質的に、広範囲なコーパスの事前学習を通じて、パラメータ内の豊富な知識を符号化する。本稿では,パラメトリックの観点から,大規模モデルから小規模モデルへの知識伝達を実証的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:58:34 GMT)
MacLaSa: Multi-Aspect Controllable Text Generation via Efficient Sampling from Compact Latent Space [110.9]
マルチアスペクト制御可能なテキスト生成は、複数の望ましい属性を同時に持つ流動文を生成することを目的としている。マルチアスペクト制御のための新しいアプローチ、すなわちMacLaSaを導入し、複数の側面に対してコンパクトな潜在空間を推定する。また,MacLaSaは,高い推論速度を維持しつつ,属性関連性やテキスト品質を高いベースラインで向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:48:15 GMT)
Stable and low-precision training for large-scale vision-language models [108.6]
本稿では,大規模言語ビジョンモデルの学習の高速化と安定化のための新しい手法を提案する。 Int8量子化トレーニングのための線形層であるSwitchBackを導入し,13～25%の高速化を実現した。安定のために、損失スパイクを解析し、二乗勾配が過小評価された後に連続して1～8回発生することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:11:15 GMT)
Measurement-induced entanglement and teleportation on a noisy quantum processor [105.4]
最大70個の超伝導量子ビット上の測定誘起量子情報相について検討した。二重性マッピングを用いて、中間回路の測定を回避し、基礎となる位相の異なる表現にアクセスする。我々の研究は、現在のNISQプロセッサの限界であるスケールでの計測誘起物理を実現するためのアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:14:33 GMT)
Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning [104.6]
近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:24:33 GMT)
LoftQ: LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization for Large Language Models [104.2]
我々は、事前訓練されたモデルに量子化とLoRA微調整を併用するシナリオに焦点を当てる。本稿では,新しい量子化フレームワークであるLoftQ(LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization)を提案する。実験の結果,本手法は有効であり,既存の量子化法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:35:10 GMT)
Set-of-Mark Prompting Unleashes Extraordinary Visual Grounding in GPT-4V [103.7]
大規模マルチモーダルモデルの視覚的グラウンド化能力を解き放つために,新しい視覚的プロンプト手法であるSet-of-Mark(SoM)を提案する。我々は、SAMのような市販のインタラクティブセグメンテーションモデルを用いて、画像を異なるレベルの粒度の領域に分割し、これらの領域を一連のマークでオーバーレイする。マークされたイメージを入力として使用することで、GPT-4Vは視覚的な接地を必要とする質問に答えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:51:31 GMT)
Self-Supervised 3D Scene Flow Estimation and Motion Prediction using Local Rigidity Prior [101.0]
点群における3次元シーンフロー推定とクラス非依存動作予測について検討した。我々は,一方向の剛性動作推定により,自己教師型学習のための擬似シーンフローラベルを生成する。本手法は,自己監督型シーンフロー学習における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:06:55 GMT)
IMTLab: An Open-Source Platform for Building, Evaluating, and Diagnosing Interactive Machine Translation Systems [94.4]
IMTLabは、オープンソースのエンドツーエンド対話型機械翻訳(IMT)システムプラットフォームである。 IMTLabは、対話的な翻訳プロセス全体を、ヒューマン・イン・ザ・ループ設定によるタスク指向の対話として扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:29:04 GMT)
UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models [92.4]
拡散確率モデル(DPM)は高分解能画像合成において非常に有望な能力を示した。我々は既存のDPMサンプリング器の後に適用可能な統一補正器(UniC)を開発し、精度を向上する。そこで我々は,DPMの高速サンプリングのためのUniPCと呼ばれる統合予測器・相関器フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:13:57 GMT)
GeoDiffusion: Text-Prompted Geometric Control for Object Detection Data Generation [91.0]
様々な幾何学的条件をテキストプロンプトに柔軟に翻訳できるシンプルなフレームワークであるGeoDiffusionを提案する。われわれのGeoDiffusionは、バウンディングボックスだけでなく、自動運転シーンのカメラビューのような余分な幾何学的条件もエンコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:51:55 GMT)
Effective Long-Context Scaling of Foundation Models [90.6]
最大32,768個のトークンの効率的なコンテキストウィンドウをサポートする長文LLMを提示する。我々のモデルは、ほとんどの通常のタスクにおいて一貫した改善を達成し、Llama 2よりも長いコンテキストタスクを大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:32:17 GMT)
ConvLab-3: A Flexible Dialogue System Toolkit Based on a Unified Data Format [88.3]
タスク指向対話(TOD)システムはデジタルアシスタントとして機能し、フライトの予約やレストランの検索といった様々なタスクを通じてユーザを誘導する。 TODシステムを構築するための既存のツールキットは、データ、モデル、実験環境の包括的な配列を提供するのに不足することが多い。本稿では,このギャップを埋めるための多面的対話システムツールキットConvLab-3を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:06:16 GMT)
A Survey on Evaluation of Large Language Models [87.6]
大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。本稿では,評価方法,評価方法,評価方法の3つの重要な側面に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:28:04 GMT)
4K4D: Real-Time 4D View Synthesis at 4K Resolution [86.7]
本稿では、4K解像度で動的3Dシーンを高忠実かつリアルタイムに見ることを目的とする。ハードウェア化をサポートし,前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現を提案する。私たちの表現は、1080p解像度のDNAレンダリングデータセットで400 FPS、4090 GPUで4K解像度のENeRF-Outdoorデータセットで80 FPSでレンダリングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:57:38 GMT)
CrossCodeEval: A Diverse and Multilingual Benchmark for Cross-File Code Completion [86.0]
CrossCodeEvalは4つの人気のあるプログラミング言語の様々な現実世界、オープンソース、パーミッシブライセンスのリポジトリ上に構築されている。関連するクロスファイルコンテキストが欠如している場合、CrossCodeEvalは極めて困難であることを示す。また、コードレトリバーの能力を測定するためにCrossCodeEvalが使えることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:18:01 GMT)
Getting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Design [84.3]
スケーリング法則は、最近、与えられた計算時間に最適なモデルサイズ(パラメータの数)を導出するために用いられる。我々は、幅や深さなどの計算最適モデル形状を推測する手法を進化させ、改良し、視覚変換器でこれを実装した。我々の形状最適化型視覚変換器SoViTは、同等の計算量で事前訓練されているにもかかわらず、サイズが2倍以上のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:23:46 GMT)
Heterogenous Memory Augmented Neural Networks [84.3]
ニューラルネットワークのための新しいヘテロジニアスメモリ拡張手法を提案する。学習可能なメモリトークンをアテンション機構付きで導入することにより、膨大な計算オーバーヘッドを伴わずに性能を効果的に向上させることができる。 In-distriion (ID) と Out-of-distriion (OOD) の両方の条件下での様々な画像およびグラフベースのタスクに対するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:05:28 GMT)
A Comprehensive Study of the Robustness for LiDAR-based 3D Object Detectors against Adversarial Attacks [84.1]
3Dオブジェクト検出器は、セキュリティクリティカルなタスクにおいてますます重要になっている。敵の攻撃に対する強固さを理解することが不可欠である。本稿では,LiDARをベースとした3次元検出器の対角攻撃時のロバスト性評価と解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:14:03 GMT)
PaLI-3 Vision Language Models: Smaller, Faster, Stronger [82.6]
PaLI-3は、より小さく、より速く、より強力な視覚言語モデル(VLM)であり、10倍大きい類似のモデルと好意的に比較できる。 SigLIPベースのPaLIは、標準画像分類ベンチマークでは若干性能が劣っているものの、様々なマルチモーダルベンチマークにおいて優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:38:51 GMT)
Accelerating Scalable Graph Neural Network Inference with Node-Adaptive Propagation [80.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なアプリケーションで例外的な効果を発揮している。大規模グラフの重大化は,GNNによるリアルタイム推論において重要な課題となる。本稿では,オンライン伝搬フレームワークと2つの新しいノード適応伝搬手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:03:00 GMT)
DELIFFAS: Deformable Light Fields for Fast Avatar Synthesis [79.7]
本研究では,表面光場としての人間の外観をパラメータ化するDELIFFASという新しい手法を提案する。中心となるのは、変形可能な2面パラメタライゼーションにより、人間の外見の高速かつ正確な推測を可能にする、人間の周囲の光場を表現することである。慎重に設計された人間の表現と監督戦略は、最先端の合成結果と推測時間につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:58:00 GMT)
Nerfbusters: Removing Ghostly Artifacts from Casually Captured NeRFs [78.8]
カジュアルに捕獲されたニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)は、カメラの軌道の外側でレンダリングされたとき、フローターや欠陥のある幾何学などの人工物に悩まされる。本稿では,2つのカメラトラジェクトリがシーンに記録される新しいデータセットと評価手法を提案する。このデータ駆動型先行処理はフローターを除去し,カジュアルキャプチャのためのシーン形状を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:15:06 GMT)
Beyond One-Preference-for-All: Multi-Objective Direct Preference Optimization for Language Models [78.5]
Multi-Objective Direct Preference Optimization (MODPO) は、複数のアライメント対象に対して直接参照最適化(DPO)を拡張するRLフリーアルゴリズムである。 LM学習を直接報酬モデリングに折り畳み、原則に基づく報酬の重み付けされた合計とLMを整合させる。 MORLHFと比較して3倍の計算量で、様々な好みに対応する最も競争力のあるLMフロントの1つを一貫して生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:29:35 GMT)
NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning [78.0]
我々は2つの単視的物語認識タスクを共同で学習できるNICEという統合フレームワークを提案する。 PNSとPNDを連接してセグメンテーションのバリ中心をアンカーとすることで、我々のアプローチは2つのタスクを自然に整列させる。 NICEは既存のすべての手法を大差で上回り、PNDは4.1%、PNSは2.9%となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:42:12 GMT)
ReForm-Eval: Evaluating Large Vision Language Models via Unified Re-Formulation of Task-Oriented Benchmarks [76.3]
大規模視覚言語モデル(LVLM)は、視覚信号を知覚し、視覚的根拠を持つ推論を行う驚くべき能力を示す。当社のベンチマークおよび評価フレームワークは,LVLMの開発を進めるための基盤としてオープンソース化される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:11:15 GMT)
Compatible Transformer for Irregularly Sampled Multivariate Time Series [75.8]
本研究では,各サンプルに対して総合的な時間的相互作用特徴学習を実現するためのトランスフォーマーベースのエンコーダを提案する。実世界の3つのデータセットについて広範な実験を行い、提案したCoFormerが既存の手法を大幅に上回っていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:29:09 GMT)
Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation [75.6]
ChatGPTは機械翻訳(MT)の優れた機能を示すいくつかの先行研究により、ハイソース言語の商用システムと同等の結果が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:21:05 GMT)
R&B: Region and Boundary Aware Zero-shot Grounded Text-to-image Generation [74.6]
拡散モデルを用いてゼロショット接地T2I生成を探索する。本稿では,地域境界(R&B)を意識したクロスアテンションガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:36:26 GMT)
Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection [74.5]
我々は、自己回帰検索拡張生成(Self-RAG)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。自己RAGは、検索と自己回帰によってLMの品質と事実性を高める。様々なタスクセットにおいて、最先端のLCMや検索強化モデルよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:18:32 GMT)
Quantifying Language Models' Sensitivity to Spurious Features in Prompt Design or: How I learned to start worrying about prompt formatting [74.5]
言語モデル(LLM)は、言語技術の基本コンポーネントとして採用されている。いくつかの広く使われているオープンソースLLMは、数ショット設定でプロンプトフォーマットの微妙な変更に対して非常に敏感であることがわかった。本稿では,与えられたタスクに対して有効なプロンプトフォーマットのサンプルセットを迅速に評価するアルゴリズムを提案し,モデル重み付けにアクセスせずに期待性能の間隔を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:03:30 GMT)
AceGPT, Localizing Large Language Models in Arabic [74.5]
本稿では,アラビア語を対象とする局所的大規模言語モデル(LLM)の開発に着目する。本稿では,アラビア語のテキストによる事前学習,ネイティブなアラビア語命令を利用したSFT(Supervised Fine-Tuning),アラビア語のGPT-4応答などを含む総合的なソリューションを提案する。目標は、文化的に認知され、価値に整合したアラビア語のLLMを、多様で応用特有のアラビア語コミュニティのニーズに適応させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:10:05 GMT)
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model Pre-training [74.5]
ソフィアは異なる次元のヘテロジニアス曲率に適応することを示す。より単純化された設定で、ソフィアは異なる次元の不均一曲率に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:44:16 GMT)
Rotating Features for Object Discovery [74.1]
本稿では,複雑な特徴を高次元に一般化した回転特徴と,分散表現からオブジェクトを抽出する新たな評価手法を提案する。これらの進歩により、分散オブジェクト中心の表現を単純な玩具から現実世界のデータに拡張することが可能になります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:48:58 GMT)
CLIP4STR: A Simple Baseline for Scene Text Recognition with Pre-trained Vision-Language Model [73.3]
CLIP4STRは,CLIPのイメージエンコーダとテキストエンコーダ上に構築された,シンプルで効果的なSTRメソッドである。 CLIP4STRは11のSTRベンチマークで新しい最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:39:43 GMT)
EvalCrafter: Benchmarking and Evaluating Large Video Generation Models [72.5]
これらのモデルはしばしば、マルチアスペクト能力を持つ非常に大きなデータセットで訓練されているので、単純な指標から大きな条件生成モデルを判断することは困難である、と我々は主張する。まず,大規模言語モデルの助けを借りて実世界のプロンプトリストを解析し,テキスト・ビデオ生成のための新しいプロンプトリストを作成する。次に、視覚的品質、コンテンツ品質、動作品質、テキストキャプションアライメントの観点から、慎重に設計されたベンチマークに基づいて、最先端のビデオ生成モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:50:46 GMT)
Imitating Task and Motion Planning with Visuomotor Transformers [71.4]
タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、多様なデモンストレーションの大規模なデータセットを自律的に生成できる。本研究では,TAMPスーパーバイザが生成する大規模データセットと,それらに適合するフレキシブルトランスフォーマーモデルの組み合わせが,ロボット操作の強力なパラダイムであることを示す。我々は,TAMPエージェントを模倣して大規模ビジュモータトランスフォーマーポリシーを訓練する OPTIMUS という新しい模倣学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:34:46 GMT)
Visual Storytelling with Question-Answer Plans [70.9]
本稿では、事前訓練された言語モデルと計画に視覚表現を統合する新しいフレームワークを提案する。我々のモデルは、画像列を視覚的な接頭辞、つまり言語モデルで解釈できる連続的な埋め込みの列に変換する。また、一連の質問と回答のペアを青写真プランとして利用して、健全な視覚概念を選択し、物語にどのように組み立てるべきかを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:43:08 GMT)
Butterfly Effects of SGD Noise: Error Amplification in Behavior Cloning and Autoregression [70.8]
深層ニューラルネットワークを用いた行動クローニングの訓練不安定性について検討した。トレーニング中のSGD更新の最小化は,長期的報奨の急激な振動をもたらすことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:39:40 GMT)
When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.3]
確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:30:16 GMT)
PROFHIT: Probabilistic Robust Forecasting for Hierarchical Time-series [69.3]
確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。以前の研究は、データセットが与えられた階層的関係と常に一致しており、現実世界のデータセットに適応していないことを静かに仮定している。 ProFHITは,階層全体の分布予測を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:02:20 GMT)
Is Self-Repair a Silver Bullet for Code Generation? [68.0]
大規模な言語モデルは、コード生成において顕著な適性を示しているが、それでも困難なタスクに苦戦している。我々は,Code Llama, GPT-3.5, GPT-4がHumanEvalやAPPSから得られる問題に対して自己修復を行う能力について分析する。修理のコストを考慮すると、利得はしばしば控えめで、データのサブセット間で大きく異なり、時には全く存在しないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:51:27 GMT)
Dynamic Sparse No Training: Training-Free Fine-tuning for Sparse LLMs [67.4]
そこで我々は,DSnoT(Dynamic Sparse No Training, 動的スパース・ノー・トレーニング)を導入した。動的スパーストレーニングにインスパイアされたDSnoTは、密度とスパースLLM間の再構成誤差を最小限に抑える。本稿は, LLMのスパースを, 効率的なトレーニング自由な方法で微調整し, 新たな会場をオープンして, LLMの空間性に大きな可能性を拡大する方法について, 新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:07:25 GMT)
Domain-adaptive Message Passing Graph Neural Network [67.4]
クロスネットワークノード分類(CNNC)は、豊富なラベルを持つソースネットワークから知識を転送することで、ラベル不足のターゲットネットワーク内のノードを分類することを目的としている。本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と条件付き対向ドメイン適応を統合したドメイン適応型メッセージパッシンググラフニューラルネットワーク(DM-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:57:23 GMT)
Bootstrap Your Own Skills: Learning to Solve New Tasks with Large Language Model Guidance [66.6]
BOSSが"スキルブートストラップ"を実行して新しいタスクを達成 LLM誘導型ブートストラップ法で訓練されたエージェントは,実生活環境における実測実験により,ナイーブなブートストラップ法で訓練されたエージェントよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:01:17 GMT)
COVID-Net Biochem: An Explainability-driven Framework to Building Machine Learning Models for Predicting Survival and Kidney Injury of COVID-19 Patients from Clinical and Biochemistry Data [66.4]
我々は、機械学習モデルを構築するための汎用的で説明可能なフレームワークであるCOVID-Net Biochemを紹介する。この枠組みを用いて、新型コロナウイルス患者の生存率と、入院中に急性腎不全を発症する可能性を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:09:41 GMT)
Reaching the Limit in Autonomous Racing: Optimal Control versus Reinforcement Learning [66.1]
ロボット工学における中心的な問題は、アジャイルなモバイルロボットの制御システムをどうやって設計するかである。本稿では、強化学習(RL)で訓練されたニューラルネットワークコントローラが最適制御(OC)法より優れていることを示す。その結果、アジャイルドローンを最大性能に押し上げることができ、最大加速速度は重力加速度の12倍以上、ピーク速度は時速108kmに達しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:40:27 GMT)
AniPixel: Towards Animatable Pixel-Aligned Human Avatar [65.7]
AniPixelは、アニマタブルで一般化可能なヒトアバター再構成法である。本研究では, 骨格変形に基づく神経スキンフィールドを提案し, 標的-カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カ実験では、AniPixelは最先端の手法よりも優れた新しいポーズのアニメーション結果を提供しながら、同等の斬新なビューをレンダリングしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:29:12 GMT)
Sparse-DySta: Sparsity-Aware Dynamic and Static Scheduling for Sparse Multi-DNN Workloads [65.5]
複数のディープニューラルネットワーク(DNN)を並列に実行することは、両エッジデバイスで新たなワークロードとなっている。スパースマルチDNNスケジューリングに静的なスケジューラパターンと動的スケジューラ情報の両方を利用する新しいスケジューラDystaを提案する。提案手法は, 遅延制約違反率を最大10%削減し, 平均正規化ターンアラウンド時間で約4倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:25:17 GMT)
Semantic-Aware Contrastive Sentence Representation Learning with Large Language Models [64.3]
本稿では,セマンティック・アウェア・コントラッシブな文表現フレームワークであるSemCSRを提案する。大規模言語モデル(LLM)の生成と評価機能を利用することで,高品質なNLI型コーパスを自動構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:21:43 GMT)
Optimal Private Discrete Distribution Estimation with One-bit Communication [63.4]
1ビット通信制約を伴う個別分布推定問題を考える。 1ビット通信制約下での最悪のトレードオフの1次を特徴付ける。これらの結果は,1ビット通信制約下でのプライバシユーティリティトレードオフの最適依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:21:19 GMT)
DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.2]
Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。 DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:12:17 GMT)
Zero-Shot Neural Architecture Search: Challenges, Solutions, and Opportunities [62.2]
ゼロショットNASアプローチの背景にある主要な考え方は、ネットワークパラメータを訓練することなく、与えられたネットワークの精度を予測できるプロキシを設計することである。本稿では,SOTA (State-of-the-art) ゼロショットNASアプローチを総合的にレビューし,比較することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:48:36 GMT)
CoMPosT: Characterizing and Evaluating Caricature in LLM Simulations [61.9]
本研究では,LLMシミュレーションを4次元(コンテキスト,モデル,ペルソナ,トピック)で特徴付けるフレームワークを提案する。我々は,この枠組みを用いて,オープンエンドLLMシミュレーションのキャラクチュアへの感受性を測定する。 GPT-4では、特定の人口動態(政治的・疎外化グループ)と話題(一般には非論争的)のシミュレーションは、似顔絵に非常に敏感であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:00:25 GMT)
Watermarking LLMs with Weight Quantization [61.6]
本稿では,大規模言語モデルの量子化過程に透かしを植え付ける新しい透かし戦略を提案する。 GPT-Neo や LLaMA など,オープンソースの大規模言語モデルに透かしを組み込むことに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:06:59 GMT)
Towards Unsupervised Recognition of Semantic Differences in Related Documents [61.6]
意味的差異をトークンレベルの回帰タスクとして認識する。マスク付き言語モデルに依存する3つの教師なしアプローチについて検討する。その結果,単語アライメントと文レベルのコントラスト学習に基づくアプローチは,ゴールドラベルと強い相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:58:37 GMT)
ALP: Action-Aware Embodied Learning for Perception [60.6]
認知のための行動認識型身体学習(ALP)について紹介する。 ALPは、強化学習ポリシーと逆ダイナミクス予測目標を最適化することにより、行動情報を表現学習に組み込む。 ALPは、複数の下流認識タスクにおいて、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:44:32 GMT)
Pure Exploration in Asynchronous Federated Bandits [60.4]
マルチアームバンディットとリニアバンディットのフェデレートされた純粋な探索問題について検討し、M$エージェントが中央サーバとの通信を通じて最適なアームを協調的に識別する方法について検討した。信頼度を固定した純粋探索のための非同期マルチアームバンディットおよび線形バンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:04:00 GMT)
Nerfstudio: A Modular Framework for Neural Radiance Field Development [60.2]
NerfstudioはNeural Radiance Fields(NeRF)メソッドを実装するためのモジュール型のPyTorchフレームワークである。 NeRFはコンピュータビジョン、グラフィックス、ロボティクスなどの幅広い応用分野において急速に成長している研究分野である。我々のフレームワークにはNeRFベースの手法を実装するためのプラグイン・アンド・プレイコンポーネントが含まれており、研究者や実践者が彼らのプロジェクトにNeRFを組み込むのが容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:34:15 GMT)
Graph Mixture of Experts: Learning on Large-Scale Graphs with Explicit Diversity Modeling [60.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータからの学習に広く応用されている。 GNNの一般化能力を強化するため、グラフ強化のような技術を用いて、トレーニンググラフ構造を増強することが慣例となっている。本研究では,GNNにMixture-of-Experts(MoE)の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:50:19 GMT)
Causal Feature Selection via Transfer Entropy [60.0]
因果発見は、観察データによる特徴間の因果関係を特定することを目的としている。本稿では,前向きと後向きの機能選択に依存する新たな因果的特徴選択手法を提案する。精度および有限サンプルの場合の回帰誤差と分類誤差について理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:04:45 GMT)
When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data? [59.7]
私たちは一歩後退して、'NN vs. GBDT'議論の重要性に疑問を投げかけます。驚くほど多くのデータセットに対して、GBDTとNNのパフォーマンスの違いは無視できる。例えば、GBDTは、スキューやヘビーテールの機能分布を扱うのに、NNよりもはるかに優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:51:42 GMT)
Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis [59.4]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。評価対象は17の人体システムである。 GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:41:09 GMT)
Learning List-Level Domain-Invariant Representations for Ranking [59.4]
リストレベルのアライメント -- より高いレベルのリストでドメイン不変表現を学習する。利点は2つある: これは、ランク付けに縛られる最初のドメイン適応の一般化をもたらし、その結果、提案法に対する理論的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:15:38 GMT)
Deep Image Clustering with Contrastive Learning and Multi-scale Graph Convolutional Networks [58.9]
コントラスト学習とマルチスケールグラフ畳み込みネットワーク(IcicleGCN)を用いた画像クラスタリング手法を提案する。複数の画像データセットの実験は、最先端のIcicleGCNよりも優れたクラスタリング性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:52:13 GMT)
FedLAP-DP: Federated Learning by Sharing Differentially Private Loss Approximations [58.2]
FedLAP-DPは、フェデレーション学習のための新しいプライバシー保護アプローチである。我々の定式化は、クライアントから受信した合成サンプルを活用することで、グローバルな最適化を可能にします。プライバシーの懸念が高まりつつある中で、私たちのアプローチがレコードレベルの差分プライバシーとシームレスに機能することを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:53:46 GMT)
Understanding writing style in social media with a supervised contrastively pre-trained transformer [57.5]
オンラインソーシャルネットワークは、ヘイトスピーチから偽情報の拡散まで、有害な行動の場として機能している。本稿では, 4.5 x 106テキストの公開資料から得られた大規模コーパスに基づいて学習したStyle Transformer for Authorship Representations (STAR)を紹介する。 512個のトークンからなる8つのドキュメントからなるサポートベースを使用して、著者を最大1616人の著者のセットから、少なくとも80%の精度で識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:01:17 GMT)
Iteratively Refined Behavior Regularization for Offline Reinforcement Learning [57.1]
本稿では,保守的政策反復に基づく行動規則化を大幅に強化する新しいアルゴリズムを提案する。行動規則化に使用される基準ポリシーを反復的に洗練することにより、保守的な政策更新は徐々に改善される。 D4RLベンチマークの実験結果から,本手法は従来のタスクのベースラインよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:25:25 GMT)
Difference-Masking: Choosing What to Mask in Continued Pretraining [56.8]
本研究では,事前訓練中のマスクを自動的に選択するマスキング戦略である差分マスキングを導入する。差分マスキングは、4つの言語のみ、マルチモーダルなビデオタスクにおいて、継続した事前学習設定のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:03:10 GMT)
Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought [56.7]
MCR(Multi-Chain Reasoning)は,大規模言語モデルに対して,複数の思考連鎖に対するメタ推論を促す手法である。 MCRは、異なる推論連鎖を調べ、それら間で情報を混合し、説明を生成し、答えを予測する際に最も関係のある事実を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:18:05 GMT)
Eliciting Human Preferences with Language Models [56.7]
言語モデル(LM)は、ラベル付き例や自然言語のプロンプトを使用してターゲットタスクを実行するように指示することができる。タスク仕様プロセスのガイドには*LM自身を使うことを提案します。我々は、メール検証、コンテンツレコメンデーション、道徳的推論の3つの領域でGATEを研究している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:11:21 GMT)
DCPT: Darkness Clue-Prompted Tracking in Nighttime UAVs [56.0]
既存の夜間無人航空機(UAV)トラッカーは"Enhance-then-Track"アーキテクチャに従っている。本研究では,夜間の強靭なUAV追跡を効率よく学習し,暗黒手がかりを生成できるDarkness Clue-Prompted Tracking (DCPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:24:02 GMT)
LLM-CXR: Instruction-Finetuned LLM for CXR Image Understanding and Generation [55.8]
LLMにおける視覚言語アライメントは、マルチモーダル推論とビジュアルIOを可能にするために活発に研究されている。医用画像の視覚言語能力を得るために,テキストのみにLLMを指導する手法を開発した。このアプローチで訓練したLLM-CXRは,CXR理解タスクと生成タスクの両方において,より優れた画像テキストアライメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:16:03 GMT)
BioT5: Enriching Cross-modal Integration in Biology with Chemical Knowledge and Natural Language Associations [55.0]
$mathbfBioT5$は、化学知識と自然言語の関連性によって生物学のクロスモーダルな統合を強化する事前学習フレームワークである。 $mathbfBioT5$は構造化知識と非構造化知識を区別し、より効果的な情報利用につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:55:58 GMT)
Context-Aware Meta-Learning [54.7]
本研究では,大規模言語モデルのエミュレートを行うメタ学習アルゴリズムを提案する。我々のアプローチは、11のメタラーニングベンチマークのうち8つで最先端のアルゴリズムであるP>M>Fを上回り、一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:35:27 GMT)
PAXQA: Generating Cross-lingual Question Answering Examples at Training Scale [53.9]
PAXQA(クロスリンガル(x)QAのアノテーションの計画)は、クロスリンガルQAを2段階に分解する。本稿では、並列ビットから制約されたエンティティを抽出する語彙制約機械翻訳の新たな利用法を提案する。これらのデータセットに基づいて微調整されたモデルは、複数の抽出されたQAデータセット上で、先行合成データ生成モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:46:54 GMT)
Is ChatGPT Fair for Recommendation? Evaluating Fairness in Large Language Model Recommendation [52.6]
LLM(FaiRLLM)を用いたFairness of Recommendationと呼ばれる新しいベンチマークを提案する。このベンチマークは、慎重に作成されたメトリクスと、8つの機密属性を考慮に入れたデータセットで構成されている。 FaiRLLMベンチマークを用いて、ChatGPTの評価を行い、レコメンデーションを生成する際には、いくつかの機密属性に対して不公平であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:29:54 GMT)
3D Structure-guided Network for Tooth Alignment in 2D Photograph [51.9]
矯正治療に先立って歯列が整列した2次元写真は, 効果的な歯科医療コミュニケーションに不可欠である。本稿では2次元画像空間内の歯を入力として2次元写真を取り,アライメントする3次元構造誘導歯列ネットワークを提案する。本研究は, 各種顔写真におけるネットワークの評価を行い, 歯科矯正産業における特筆すべき性能と高い適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:44:30 GMT)
Unanswerable Visual Question Answering [51.8]
VQA(Visual Question Answering)モデルに、解決不可能な質問の排除を教えることは、信頼できるAIシステムを構築する上で不可欠である。本稿ではUNK-VQAと呼ばれる包括的データセットを提案する。データセットは特に、解決不可能な質問の課題に対処するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:38:09 GMT)
Minimally Informed Linear Discriminant Analysis: training an LDA model with unlabelled data [51.7]
本研究では,LDAモデルからの正確な射影ベクトルを,ラベルのないデータに基づいて計算可能であることを示す。 MILDA投影ベクトルはLDAに匹敵する計算コストで閉じた形で計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:50:31 GMT)
A Computational Framework for Solving Wasserstein Lagrangian Flows [51.3]
本稿では,これらすべての問題に統一的な視点からアプローチする,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。本手法では, 学習力学の軌跡をシミュレーション・バックプロパゲートする必要はない。提案手法は, 単セル軌道推定における従来の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:55:33 GMT)
When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.3]
本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。自動合成・階層化アルゴリズムを設計し,数学的推論とコードデータフィルタリングのための命令生成に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:17:41 GMT)
Coarse-to-Fine Contrastive Learning in Image-Text-Graph Space for Improved Vision-Language Compositionality [50.5]
対照的に訓練された視覚言語モデルは、視覚と言語表現学習において顕著な進歩を遂げた。近年の研究では、対象、属性、関係性に対して構成的推論を行う能力に厳しい制限が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:07:29 GMT)
Can Pre-trained Vision and Language Models Answer Visual Information-Seeking Questions? [50.3]
情報検索に適した視覚的質問応答データセットであるInfoSeekを紹介する。事前学習した様々な視覚的質問応答モデルを分析し,その特徴について考察する。関連文書を検索することでInfoSeekの性能を向上させるために,正確な視覚的実体認識が利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:19:13 GMT)
Scaling theory of maximally efficient quantum-dynamical scrambling [49.2]
複雑な量子系のエルゴード定常状態への進化に関する重要な予想は、スクランブルとして知られるこの過程が最も効率的であるときに普遍的な特徴を取得することである。このシナリオに対する単一パラメータスケーリング理論を開発し、完全なスクランブルダイナミクスに沿ったスペクトル相関の正確な自己相似性を具現化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:41:50 GMT)
Enriching Diagrams with Algebraic Operations [49.2]
モノイド圏における図式推論を代数演算や方程式で拡張する。この構造が量子系におけるノイズの図解的推論にどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:12:39 GMT)
Generative error correction for code-switching speech recognition using large language models [49.1]
コードスイッチング(英: Code-switching, CS)とは、2つ以上の言語が同じ文内に混在する現象である。本稿では,大規模言語モデル (LLM) と ASR が生成する仮説のリストを利用して,CS 問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:49:48 GMT)
ImagenHub: Standardizing the evaluation of conditional image generation models [48.5]
本稿では,条件付き画像生成モデルの推論と評価を標準化するワンストップライブラリであるImagenHubを提案する。本研究では,感性一貫性と知覚品質という2つの評価スコアと,生成した画像を評価するための包括的なガイドラインを設計する。人間の評価は,0.4以上の値を持つ76%のモデル上で,クリッペンドルフのαに対する高い労働者間合意を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:41:32 GMT)
Iterative Shallow Fusion of Backward Language Model for End-to-End Speech Recognition [48.3]
エンドツーエンド自動音声認識(ASR)のための外部後方言語モデル(BLM)を利用する新しい浅層融合(SF)法を提案する。前回の繰り返しで計算されたスコアに対して新たに算出されたBLMスコアに代えて、BLMを後方方向の部分的なASR仮説(すなわち、次のトークンからスタートシンボルまで)に繰り返し適用する。注意に基づくエンコーダデコーダASRシステムを用いた実験では,FIFはFLMを用いたSFと同等の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:44:10 GMT)
QADYNAMICS: Training Dynamics-Driven Synthetic QA Diagnostic for Zero-Shot Commonsense Question Answering [48.3]
State-of-the-artはCommonSense Knowledge Basesから構築されたQAペア上での微調整言語モデルにアプローチする。本稿では,QA診断と改善のためのトレーニング動的フレームワークQADYNAMICSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:27:34 GMT)
Robust Wake-Up Word Detection by Two-stage Multi-resolution Ensembles [48.2]
オーディオストリームのリアルタイム処理のための軽量オンデバイスモデルと、サーバ側の検証モデルである。プライバシーを保護するため、オーディオ機能は生のオーディオではなくクラウドに送られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:22:18 GMT)
Matrix Compression via Randomized Low Rank and Low Precision Factorization [47.9]
現代の行列は数十億の要素を巻き込み、そのストレージと処理は計算資源とメモリ使用量の観点から非常に要求される。この構造を利用して任意の行列 $mathbfA$ as $mathbfLmathbfR$ の低階分解を求めるアルゴリズムを提案する。 LlaMa-7$bの層を圧縮し,画像圧縮におけるアルゴリズムの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:56:57 GMT)
Tuning Legged Locomotion Controllers via Safe Bayesian Optimization [47.9]
本稿では,ロボットハードウェアプラットフォームにおけるモデルベースコントローラの展開を効率化するための,データ駆動型戦略を提案する。モデルフリーな安全な学習アルゴリズムを用いて制御ゲインのチューニングを自動化し、制御定式化で使用される単純化されたモデルと実システムとのミスマッチに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:14:21 GMT)
Steering Prototypes with Prompt-tuning for Rehearsal-free Continual Learning [47.8]
代表的なクラス埋め込みとしてのプロトタイプは、記憶の保存と破滅的な忘れの緩和に利点をもたらす。本研究では,Contrastive Prototypeal Prompt (CPP) アプローチを紹介する。 CPPは最先端の手法よりも4%から6%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:46:01 GMT)
Reward-Augmented Decoding: Efficient Controlled Text Generation With a Unidirectional Reward Model [47.7]
Reward-Augmented Decoding (RAD) は、言語モデルに特定の特性を持つテキストを生成するよう促すために、小さな一方向の報酬モデルを使用するテキスト生成プロシージャである。一方向の報酬モデルを使用することで、RADは前世代のステップからアクティベーションをキャッシュすることで、計算オーバーヘッドを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:48:25 GMT)
Instructive Dialogue Summarization with Query Aggregations [47.1]
本稿では,対話要約モデルの能力集合を拡張するために,命令精細言語モデルを提案する。高品質なクエリベースの要約三重項を合成するための3段階のアプローチを提案する。多目的インストラクティブトリプルを用いた3つの要約データセット上で、InstructDSと呼ばれる統一モデルをトレーニングすることにより、対話要約モデルの能力を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:03:00 GMT)
ClickPrompt: CTR Models are Strong Prompt Generators for Adapting Language Models to CTR Prediction [46.7]
クリックスルー率(CTR)の予測は、様々なインターネットアプリケーションにとってますます不可欠になっている。従来のCTRモデルは、マルチフィールド分類データをワンホット符号化によりID特徴に変換し、特徴間の協調信号を抽出する。我々は、CTRモデルを組み込んで対話対応ソフトプロンプトを生成する、新しいモデル非依存フレームワーク(ClickPrompt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:53:08 GMT)
SMACv2: An Improved Benchmark for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [46.0]
StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)は、分散実行を伴う集中的なトレーニングのための人気のあるテストベッドである。 SMAC には複雑な *closed-loop* ポリシーを必要とする部分的な可観測性がないことを示す。 SMACv2は、シナリオが手続き的に生成され、エージェントが以前見つからなかった設定を一般化する必要があるベンチマークの新バージョンである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:05:58 GMT)
RealBehavior: A Framework for Faithfully Characterizing Foundation Models' Human-like Behavior Mechanisms [46.0]
本稿では,モデルのヒューマノイドな振る舞いを忠実に特徴付けるためのフレームワークであるRealBehaviorを紹介する。本研究は, 心理的ツールのシンプルな応用は, すべての人間の行動に忠実に特徴付けることはできないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:58:17 GMT)
LocSelect: Target Speaker Localization with an Auditory Selective Hearing Mechanism [45.9]
選択的補聴器を用いたターゲット話者定位アルゴリズムを提案する。提案するネットワークLocSelectは平均絶対誤差(MAE)が3.55で精度(ACC)が87.40%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:52:41 GMT)
Functional Invariants to Watermark Large Transformers [45.0]
トランスフォーマーベースのモデルの急速な成長は、その完全性と所有権保険に対する懸念を高める。 Watermarkingはモデルにユニークな識別子を埋め込むことでこの問題に対処し、その性能を保っている。本稿では,非盲点ホワイトボックス設定に適用可能な計算コストのない透かしについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:56:18 GMT)
A Theoretical Analysis on Independence-driven Importance Weighting for Covariate-shift Generalization [44.9]
安定学習文学における独立駆動の重要度アルゴリズムは経験的効果を示している。本稿では,このようなアルゴリズムの有効性を,特徴選択プロセスとして説明することにより理論的に証明する。理想的な条件下では、独立駆動の重み付けアルゴリズムがこの集合の変数を識別できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:42:05 GMT)
Private Multi-Task Learning: Formulation and Applications to Federated Learning [44.6]
マルチタスク学習は、ヘルスケア、ファイナンス、IoTコンピューティングなどの分野において、プライバシに敏感なアプリケーションに関係している。我々は,MTLにおけるクライアントレベルのプライバシの概念を,共同微分プライバシ(JDP),メカニズム設計と分散最適化のための微分プライバシの緩和を通じて形式化する。そこで我々は,パーソナライズド・フェデレーション・ラーニングの応用を目的とした,平均正規化MLLのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:39:07 GMT)
Enhancing Group Fairness in Online Settings Using Oblique Decision Forests [43.9]
我々は,オンライン設定において公平な判断を行うために,斜めの意思決定ツリーのアンサンブルであるアラニーニを提案する。アラニーニの階層木構造はパラメータ分離を可能にし、フェアネス勾配を効率的に計算することができる。 Aranyaniはベースラインアプローチよりも精度と公正性のトレードオフが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:10:56 GMT)
Correlative Information Maximization: A Biologically Plausible Approach to Supervised Deep Neural Networks without Weight Symmetry [43.6]
本稿では,生体神経ネットワークにおける信号伝達を前方方向と後方方向の両方で記述するための新しい規範的アプローチを提案する。このフレームワークは、従来のニューラルネットワークとバックプロパゲーションアルゴリズムの生物学的評価可能性に関する多くの懸念に対処する。提案手法は,前方信号伝搬路と後方信号伝搬路の重み対称性問題に対する自然な解法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:32:52 GMT)
Learning from Red Teaming: Gender Bias Provocation and Mitigation in Large Language Models [43.4]
大型言語モデル(LLM)は潜在的なバイアスを符号化し、相互作用中に人間を傷つける相違を保持する。 LLMの潜在的な性別バイアスを検出するテストケースを自動生成するファースト・オブ・イズ・キンド法を提案する。特定されたバイアスに対処するため,本研究では,生成したテストケースを文脈内学習の実証として利用する緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:56:04 GMT)
Thin and Deep Gaussian Processes [43.2]
本研究は,ThinとDeep GP(TDGP)の両アプローチの新しい合成法を提案する。また,TDGPが入力データ中の低次元多様体を特異的に検出するように調整されていること,TDGPが層数を増やすとうまく振る舞うこと,TDGPが標準ベンチマークデータセットで良好に動作すること,などを理論的および実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:50:24 GMT)
Weyl channels for multipartite systems [42.4]
量子チャネルは、量子系のユニタリおよび非ユニタリ進化を記述する。これらのチャネルは有限巡回群から引き出された要素によって完全に特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:45:47 GMT)
fRegGAN with K-space Loss Regularization for Medical Image Translation [42.3]
GAN(Generative Adversarial Network)は、現実的な画像の生成において顕著な成功を収めている。 GANは低周波の周波数バイアスに悩まされる傾向にあり、それによって生成された画像の重要な構造が取り除かれる。本稿では,fRegGANと呼ばれる教師付きRegGANアプローチに基づく新しい周波数対応画像画像変換フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:50:03 GMT)
TacticAI: an AI assistant for football tactics [41.7]
TacticAIは、リバプールFCのドメインエキスパートと緊密に協力して開発されたAIフットボール戦術アシスタントである。介入や改善の最も直接的な機会をコーチに提供するため、コーナーキックの分析に重点を置いています。我々は、戦術のモデル提案が実際の戦術と区別できないだけでなく、当時の既存の戦術よりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:46:50 GMT)
HandNeRF: Learning to Reconstruct Hand-Object Interaction Scene from a Single RGB Image [41.6]
本稿では,1枚のRGB画像から3次元手オブジェクトシーンを再構成する前に,手オブジェクト間のインタラクションを学習する方法を提案する。我々は手形状を用いて手と物体形状の相対的な構成を制約する。そこで,HandNeRFは,手動による新たなグリップ構成のシーンを,同等の手法よりも高精度に再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:11:28 GMT)
Prioritized training on points that are learnable, worth learning, and not yet learned (workshop version) [41.4]
Goldilocks Selectionは、"正しい"トレーニングポイントのシーケンスを選択する、より高速なモデルトレーニングのためのテクニックである。我々は,情報理論獲得関数,すなわち再現可能なバリデーション損失を提案し,それを小さなプロキシモデルであるGoldiProxで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:22:04 GMT)
Contextualized Machine Learning [40.4]
文脈化された機械学習は、文脈情報と文脈固有のパラメトリックモデルの間のメタ関係にディープラーニングを適用することによって異種関数を推定する。本稿では、オープンソースのPyTorchパッケージContextualizedMLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:23:00 GMT)
Adaptive Pairwise Encodings for Link Prediction [39.6]
メッセージパッシングネットワーク(MPNN)とニューラルズ手法の利点を組み合わせた新しい手法が登場した。これらの手法は、候補リンク内のノード間の関係をキャプチャする"ペアワイズエンコーディング"と合わせて、MPNNの出力を用いて予測を行う。本稿では,各リンクのペアエンコーディングを適応的に学習するLPFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:36:46 GMT)
Quantum control of ro-vibrational dynamics and application to light-induced molecular chirality [39.6]
アキラル分子は電場を励起することで一時的にキラル化することができる。我々は励起過程中に固定される分子配向の仮定を超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:33:25 GMT)
Local quenches in fracton field theory: non-causal dynamics and fractal excitation patterns [39.6]
フラクトン場理論における局所摂動によって誘起される平衡外ダイナミクスについて検討する。有限体積の理論について、フラクトン波面が非自明なハウスドルフ次元を持つフラクタル形状を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:21:15 GMT)
InstructDET: Diversifying Referring Object Detection with Generalized Instructions [39.4]
本稿では,ユーザ指示に基づいて対象オブジェクトをローカライズするオブジェクト検出(ROD)をデータ中心で参照する手法を提案する。 1つの画像に対して、各オブジェクトと複数のオブジェクトの異なる組み合わせを参照する素晴らしい命令を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:27:52 GMT)
SODA: Robust Training of Test-Time Data Adaptors [39.2]
分散テストにモデルを適用することで、分散シフトによるパフォーマンス劣化を軽減することができる。 1つの有望なアプローチは、ゼロ階最適化(ZOO)を使用して、データアダプタをトレーニングして、デプロイされたモデルに適合するようにテストデータを適用することである。擬似ラベル・ロバストデータ適応(SODA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:22:20 GMT)
In defense of parameter sharing for model-compression [38.8]
ランダム化パラメータ共有(RPS)法は、トレーニング開始時にモデル圧縮の牽引力を得た。 RPSは、より小さなモデルと、中程度に情報を得たプルーニング戦略を一貫して上回っている。本稿では, RPS モデルへのパラダイムシフトを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:08:01 GMT)
Automated Evaluation of Personalized Text Generation using Large Language Models [38.2]
生成したテキストの3つの主要な意味的側面(パーソナライズ、品質、関連性)を抽出し、これらの側面を自動的に測定する新しい評価手法であるAuPELを提案する。既存の評価指標と比較して、AuPELはパーソナライズ能力に基づいてモデルの識別とランク付けを行うだけでなく、このタスクに対する信頼できる一貫性と効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:35:06 GMT)
Cross-Platform Social Dynamics: An Analysis of ChatGPT and COVID-19 Vaccine Conversations [37.7]
2022年のChatGPTのリリースと2021年の新型コロナウイルスワクチンに関する世界的な議論という、2つの重要な出来事に関する1200万件以上の投稿とニュース記事を分析した。データはTwitter、Facebook、Instagram、Reddit、YouTube、GDELTなど、複数のプラットフォームから収集された。トピックモデリング手法を用いて,各プラットフォーム上の異なる主題のエミュレーションを明らかにし,その特徴と対象のオーディエンスを反映した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:58:55 GMT)
Multi-level Adaptive Contrastive Learning for Knowledge Internalization in Dialogue Generation [37.6]
知識基底対話生成は、文脈を補うために外部知識を統合することを目的としている。しかし、このモデルはしばしば、この情報を人間的な方法で応答に内部化するのに失敗する。否定例を動的にサンプリングし,その後に退化挙動をペナルティ化する多段階適応コントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:53:58 GMT)
MST-GAT: A Multimodal Spatial-Temporal Graph Attention Network for Time Series Anomaly Detection [37.2]
マルチモーダル時系列(MTS)異常検出は,作業機器の安全性と安定性を維持する上で重要である。近年の深層学習法は異常検出に大きな可能性を示しているが,空間的・時間的関係を明示的に捉えていない。この問題に対処するためのマルチモーダル時空間グラフアテンションネットワーク(MST-GAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:37:40 GMT)
Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers [37.1]
視覚変換器では、この劣化はシーケンス長で分割した場合に緩和される。 ImageNet-21kで小型から大型の視覚変換器を訓練した結果,ReLUアテンションがソフトマックスアテンションの性能に近づいたり適合したりできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:12:20 GMT)
ETGraph: A Pioneering Dataset Bridging Ethereum and Twitter [37.1]
ETGraphは、Twitterと直接リンクする新しいデータセットで、この種の最初の、そして最大のデータセットをマークしている。 ETGraphの詳細な統計分析では、Twitterにマッチしたアドレスと非Twitterにマッチしたアドレスの構造的な違いが強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:03:10 GMT)
A voxel-level approach to brain age prediction: A method to assess regional brain aging [36.8]
ボクセルレベルの予測は、局所的な脳年齢推定を提供し、局所的な老化過程に関する詳細な洞察を与えることができる。深層学習に基づくマルチタスクモデルは、T1強調磁気共鳴画像からボクセルレベルの脳年齢を予測するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:32:38 GMT)
Online Speculative Decoding [36.7]
我々は,オンライン知識蒸留に基づくオンライン投機的デコーディングのプロトタイプを開発し,合成データと実データの両方を用いて評価する。その結果、トークンの受け入れ率は0.1から0.65に大幅に増加し、レイテンシが1.22倍から3.06倍に削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:02:19 GMT)
Denevil: Towards Deciphering and Navigating the Ethical Values of Large Language Models via Instruction Learning [36.7]
大きな言語モデル(LLM)は前例のない突破口をたどったが、彼らの日常生活への統合は非倫理的コンテンツによって社会的リスクを引き起こす可能性がある。この研究はモラル・ファンデーション理論を利用した倫理的価値を論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:42:40 GMT)
LiDAR-based 4D Occupancy Completion and Forecasting [36.7]
本稿では,自動運転の文脈において,Occupancy Completion and Forecasting(OCF)という新たなLiDAR認識タスクを導入する。本課題は,(1)スパース・トゥ・デンス再構成,(2)部分的・完全幻覚,(3)3次元から4次元の予測という3つの課題に対処する新しいアルゴリズムを必要とする。この研究は、この進化し重要な4D知覚領域のさらなる研究を呼び起こすことを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:08:24 GMT)
Prefix-diffusion: A Lightweight Diffusion Model for Diverse Image Captioning [36.4]
本稿では,プレフィックス拡散(Prefix-diffusion)と呼ばれる,連続拡散を伴う軽量画像キャプションネットワークを提案する。多様性を実現するために,拡散モデルの復調過程にプレフィックス画像埋め込みを注入する効率的な手法を設計する。トレーニング可能なパラメータを減らすために,事前学習モデルを用いて画像の特徴を抽出し,さらに余分なマッピングネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:30:57 GMT)
Self-supervision meets kernel graph neural models: From architecture to augmentations [36.4]
カーネルグラフニューラルネットワーク(KGNN)の設計と学習の改善我々はLGA(Latent graph augmentation)と呼ばれる新しい構造保存グラフデータ拡張法を開発した。提案モデルは,最先端のグラフ表現学習フレームワークに匹敵する,あるいは時として優れる性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:04:22 GMT)
WaveAttack: Asymmetric Frequency Obfuscation-based Backdoor Attacks Against Deep Neural Networks [36.0]
バックドア攻撃は敵によって設計されている深層ニューラルネットワーク予測を誤解させるために訓練サンプルと訓練プロセスを操作する本稿では,ウェーブアタック(WaveAttack)という新しいバックドア攻撃手法を提案し,その弱点を克服する。 WaveAttackは高いステルス性と有効性を実現すると同時に、画像の忠実性において最先端(SOTA)バックドア攻撃法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:43:42 GMT)
Domain Generalization Using Large Pretrained Models with Mixture-of-Adapters [35.8]
ドメイン一般化(DG)アルゴリズムは、異なる分布上で訓練されたモデルの性能を維持することを目的としている。我々は、Mix of-Adapters (MoA) と呼ばれる、Mix of-Exertベースのアダプタ微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:01:24 GMT)
XSTest: A Test Suite for Identifying Exaggerated Safety Behaviours in Large Language Models [34.8]
そのようなeXaggerated Safetyの振る舞いを特定するために、XSTestと呼ばれる新しいテストスイートを紹介します。我々は、XSTestの作成と構成を説明し、それからテストスイートを使用して、最先端の言語モデルにおける体系的な障害モードを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:21:55 GMT)
Provably Uncertainty-Guided Universal Domain Adaptation [34.8]
ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 UniDAの主な課題は、識別不能なラベルセットが2つのドメイン間のミスアライメントを引き起こすことである。潜在空間における対象サンプルの分布を利用した新しい不確実性誘導型UniDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:06:33 GMT)
On the Overlooked Structure of Stochastic Gradients [34.7]
一方,ミニバッチトレーニングによる繰り返し勾配と勾配雑音は,通常,パワー則重尾は示さない。我々の研究は、既存の信念に挑戦し、ディープラーニングにおける勾配の構造に関する新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:29:33 GMT)
Learning Comprehensive Representations with Richer Self for Text-to-Image Person Re-Identification [34.3]
TIReID(Text-to-image person re-identification)は、クエリテキストに基づいて同一人物の歩行者画像を取得する。既存のTIReIDの手法では、通常は1対1の画像テキストマッチングの問題として扱われ、ビュー内の画像テキストペア間の関係にのみ焦点をあてる。我々はLCR$2$Sと呼ばれるフレームワークを提案し、新しい視点から両方のモダリティの表現を学習することで同一のアイデンティティの多対多対応をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:39:16 GMT)
Sparse Multi-Object Render-and-Compare [34.0]
一つの画像から静的な物体の3次元形状とポーズを再構築することは、様々な産業にとって重要な課題である。直接3D形状を予測することで、非現実的で、過度に滑らかになったり、刻まれた形になる。 CADモデルを取得することで、現実的な形状が保証されるが、堅牢で正確なアライメントが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:01:32 GMT)
Partially Observable Stochastic Games with Neural Perception Mechanisms [33.8]
ニューロシンボリック部分観測ゲーム(NS-POSG)のモデルを提案する。本研究では、離散的なデータ駆動観察を行う部分インフォームドエージェントと、連続的な観察を行う完全インフォームドエージェントとからなる一方的な設定に焦点を当てた。本研究では,一方のNS-POSGの値の近似法として,一方のNS-HSVIと呼ばれる新たな点ベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:25:40 GMT)
In-Context Few-Shot Relation Extraction via Pre-Trained Language Models [33.7]
本稿では,事前学習した言語モデルを用いたテキスト内数ショット関係抽出のための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フレキシブルで、再トレーニングすることなく、新しい関係のセットを簡単に更新できる。ドキュメントレベルの関係抽出用データセットとして最大であるDocREDを用いて,本フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:10:27 GMT)
Understanding deep neural networks through the lens of their non-linearity [33.6]
本稿では,ディープニューラルネットワークにおける非線形伝搬を追跡するための,最初の理論的に健全な解を提案する。提案した親和性スコアにより、さまざまなアーキテクチャや学習パラダイムの内部動作に関する洞察を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:50:22 GMT)
Automated deep learning segmentation of high-resolution 7 T postmortem MRI for quantitative analysis of structure-pathology correlations in neurodegenerative diseases [33.2]
7T全体MRIスキャナーにT2wシークエンスを用いて0.3 mm$3$等方性で画像化した,高分解能のヒト脳組織標本135点について報告する。また、7Tで0.28mm3および0.16mm3等方性T2*w FLASH配列を取得。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:50:05 GMT)
ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method for Aligning Large Language Models [32.7]
本研究では,ReMaxと呼ばれるRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)のためのアルゴリズムを開発した。 ReMaxのアルゴリズム設計は、有名なアルゴリズムREINFORCEをベースにしているが、新しい分散還元技術を備えている。 PPOがLlama2 (7B)のトレーニングに余裕があると仮定しても、ReMaxの約2倍の速度で動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:39:21 GMT)
Learning Neural Implicit through Volume Rendering with Attentive Depth Fusion Priors [32.6]
我々は,多視点RGBD画像からの暗黙的表現を,暗黙的深度融合によるボリュームレンダリングにより学習する。注意機構は、シーン全体を表す1回溶融TSDFか、部分シーンを表す漸増溶融TSDFで機能する。合成および実世界のスキャンを含む広く使われているベンチマークの評価は、最新のニューラル暗黙法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:45:51 GMT)
CLEME: Debiasing Multi-reference Evaluation for Grammatical Error Correction [32.4]
チャンクレベル多重参照評価(CLEME)は,多参照評価設定において文法誤り訂正(GEC)システムを評価するように設計されている。我々は、CoNLL-2014共有タスクに基づく6つの英語参照セットの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:56:57 GMT)
RFNet-4D++: Joint Object Reconstruction and Flow Estimation from 4D Point Clouds with Cross-Attention Spatio-Temporal Features [32.4]
RFNet-4D++と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。提案手法は,既存手法よりも高速で,フロー推定とオブジェクト再構成の両面での最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:37:54 GMT)
Group Preference Optimization: Few-Shot Alignment of Large Language Models [32.0]
グループ優先最適化(Group Preference Optimization)は、言語モデルを数ショットで個々のグループを選好する。大規模言語モデルを用いた厳密な評価により, GPOの有効性を実証的に検証した。以上の結果から,GPOはモデルをより正確に整合させるだけでなく,グループ固有の嗜好を少なくし,トレーニングや推論のリソースを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:41:57 GMT)
Ties Matter: Meta-Evaluating Modern Metrics with Pairwise Accuracy and Tie Calibration [31.1]
Kendall の tau は機械翻訳(MT)評価のメタ評価によく使われ、個々の翻訳を評価する。既存の変種は、関係の扱いから生じる弱点があり、いくつかの状況ではゲーム化も可能であることを示す。そこで本稿では,関係を正確に予測するためのメトリクスクレジットを提供するペアワイズ精度バージョンと,相関を自動で評価する階層校正手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:33:33 GMT)
Reading Order Matters: Information Extraction from Visually-rich Documents by Token Path Prediction [30.8]
トークンパス予測(TPP)は、ドキュメント内のトークンシーケンスとしてエンティティの参照を予測する単純な予測ヘッドである。 TPPは、ドキュメントレイアウトをトークンの完全な有向グラフとしてモデル化し、グラフ内のトークンパスをエンティティとして予測する。また, VrD-NERシステムの性能評価のために, スキャンした文書に対して, NERのベンチマークデータセットを2つ改訂した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:08:55 GMT)
R2H: Building Multimodal Navigation Helpers that Respond to Help Requests [30.7]
まず、マルチモーダルナビゲーションヘルパーの開発を促進するために、新しいベンチマークであるRespond to Help Requests (R2H)を導入する。 R2Hは主に2つのタスクを含む:(1)対話履歴(RDH)、(2)対話履歴に基づいて情報応答を生成するヘルパーエージェントの能力を評価する、(2)対話中の応答(RdI)、(2)タスクパフォーマーとの一貫性のある協調における応答の有効性と効率を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:46:41 GMT)
Emergent Mixture-of-Experts: Can Dense Pre-trained Transformers Benefit from Emergent Modular Structures? [30.5]
textbfEmergent $textbfM$ixture-$textbfo$f-$textbfE$xperts (EMoE) がオリジナルのモデルのモジュラー版であることを示す。実験によると、EMoEはドメイン内の能力とドメイン外の能力を効果的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:02:32 GMT)
Towards Optimal Regret in Adversarial Linear MDPs with Bandit Feedback [30.3]
線形マルコフ決定過程におけるオンライン強化学習について,敵対的損失と帯域幅フィードバックを用いて検討した。既存の手法と比較して、後悔性能を向上させるアルゴリズムを2つ導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:43:37 GMT)
RAH! RecSys-Assistant-Human: A Human-Centered Recommendation Framework with LLM Agents [30.3]
この研究は、これらの問題に対処することは単にレコメンダシステムの責任ではないと主張している。本稿では,RAH Recommenderシステム,Assistant,Humanフレームワークを紹介する。私たちのコントリビューションは、さまざまなレコメンデーションモデルと効果的に連携する、人間中心のレコメンデーションフレームワークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:48:10 GMT)
Fast Graph Condensation with Structure-based Neural Tangent Kernel [30.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、大規模グラフデータを扱う際に、かなりの計算リソースコストを発生させる。大規模グラフデータセットをGNNの予測性能を犠牲にすることなく、より小さなグラフにまとめるために、データ中心の方法のソリューションを提案する。本稿では,二段階最適化の内ループにおいて,GNNを反復的に訓練する代わりに,KRRタスクとしてグラフ凝縮問題を再構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:25:59 GMT)
Query2Triple: Unified Query Encoding for Answering Diverse Complex Queries over Knowledge Graphs [29.9]
単純で複雑なクエリのトレーニングを分離する新しいアプローチであるQuery to Triple (Q2T)を提案する。提案するQ2Tは, トレーニングだけでなく, モジュール性にも優れ, 様々なニューラルネットワーク予測器に容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:13:30 GMT)
Revealing the Unwritten: Visual Investigation of Beam Search Trees to Address Language Model Prompting Challenges [29.9]
我々は,大規模言語モデルに係わるいくつかの課題を,データおよびモデル固有の,言語的,社会言語的な課題に分類する。これらの問題に対処するためには、ランナー候補とそれに対応する確率を含むモデルアウトプットの総合的な検討が必要である。本研究では,ビーム探索木を探索するインタラクティブな視覚的手法を導入し,生成時のモデルによる決定の分析を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:20:16 GMT)
Microscaling Data Formats for Deep Learning [29.8]
狭いビット幅のデータフォーマットは、現代のディープラーニングアプリケーションの計算コストとストレージコストを削減する鍵となる。本稿では,ブロック単位のスケーリング係数と,個々の要素に対する狭い浮動小数点型と整数型を組み合わせたマイクロスケーリング(MX)データ形式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:07:46 GMT)
BayesDiff: Estimating Pixel-wise Uncertainty in Diffusion via Bayesian Inference [29.7]
ベイズディフ (BayesDiff) は、ベイズ推定に基づく拡散モデルから世代別不確実性推定器である。推定画素単位の不確実性は、低忠実度画像をフィルタリングするサンプルワイドメトリックに集約できるだけでなく、成功した世代を増大させ、テキスト・ツー・イメージタスクの失敗世代におけるアーティファクトの修正に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:45:28 GMT)
Improving Equivariance in State-of-the-Art Supervised Depth and Normal Predictors [29.6]
最先端の深度と正規の予測器は、性能が強いにもかかわらず、驚くほど同値ではないことがわかった。これを改善するために,平均化手順と自己整合性損失からなる同変正則化手法を提案する。我々のアプローチはCNNとTransformerアーキテクチャの両方に適用でき、テスト中に余分なコストがかからず、教師付きおよび半教師付き学習性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:54:37 GMT)
Optimizing Memory Mapping Using Deep Reinforcement Learning [29.5]
本稿では,機械学習プログラムのコンパイル中に発生するメモリマッピング問題に焦点をあてる。本稿では,強化学習を用いたメモリマッピング問題の解法を提案する。また、Reinforcement Learning AgentであるmalocMuZeroを導入し、このゲームで新しい改良されたメモリマッピングソリューションを見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:53:45 GMT)
ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive Reconstruction [29.4]
殆どの高度な教師なし異常検出(UAD)手法は、大規模データセットで事前訓練された冷凍エンコーダネットワークの特徴表現をモデル化することに依存している。本稿では,事前学習した画像領域に対するバイアスを低減するために,ネットワーク全体を最適化する新しい疫学的UAD手法であるReContrastを提案する。 2つの一般的な産業欠陥検出ベンチマークと3つの医用画像UADタスクで実験を行い、現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:51:10 GMT)
DialogueLLM: Context and Emotion Knowledge-Tuned LLaMA Models for Emotion Recognition in Conversations [29.3]
大規模言語モデル(LLM)は、多くの下流自然言語処理(NLP)タスクに対して異常な有効性を示している。 LLaMAモデルの微調整により得られた文脈と感情の知識をチューニングしたLLMであるダイアログLLMを提案する。会話データセットにおける3つの感情認識のベンチマークについて,提案手法の総合評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:15:34 GMT)
Understanding Contrastive Learning via Distributionally Robust Optimization [29.2]
本研究は,類似のセマンティクス(ラベルなど)を負のサンプルとして含むサンプリングバイアスに対するコントラッシブラーニング(CL)の固有の耐性を明らかにする。本研究は,分散ロバスト最適化 (DRO) のレンズを用いてCLを解析することにより,この研究ギャップを橋渡しし,いくつかの重要な知見を得る。また, CLの過保守性や異常値に対する感受性などの潜在的な欠点を同定し, これらの問題を緩和するための新しいAdjusted InfoNCE損失(ADNCE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:32:59 GMT)
Towards Generalizable Multi-Camera 3D Object Detection via Perspective Debiasing [28.9]
マルチカメラ3Dオブジェクト検出(MC3D-Det)は,鳥眼ビュー(BEV)の出現によって注目されている。本研究では,3次元検出と2次元カメラ平面との整合性を両立させ,一貫した高精度な検出を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:31:28 GMT)
Knowledge Extraction and Distillation from Large-Scale Image-Text Colonoscopy Records Leveraging Large Language and Vision Models [28.9]
本研究では,深層知識抽出・蒸留のためのデータマイニングパラダイムであるEndoKEDを提案する。大腸内視鏡生記録のマルチ中心データセット(100万枚画像)を用いたEndoKEDの検証 EndoKED事前訓練された視覚バックボーンは、光生検のためのデータ効率と一般化可能な学習を可能にし、振り返りと予測バリデーションの両方で専門家レベルのパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:41:38 GMT)
NeuroInspect: Interpretable Neuron-based Debugging Framework through Class-conditional Visualizations [28.6]
本稿では,ディープラーニング(DL)モデルのための解釈可能なニューロンベースのデバッグフレームワークであるNeuroInspectを紹介する。我々のフレームワークはまず、ネットワークのミスの原因となるニューロンをピンポイントし、次に人間の解釈可能なニューロンに埋め込まれた特徴を視覚化する。現実の環境では最悪の性能のクラスに対して,誤相関に対処し,推論を改善することで,我々のフレームワークを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:00:22 GMT)
DORec: Decomposed Object Reconstruction Utilizing 2D Self-Supervised Features [28.4]
ニューラル暗黙表現に基づく分解対象再構成ネットワークを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、分解を監督するために2次元の粒度のマスクに2Dの自己監督機能を移すことです。実験結果から, 各種データセットにおける前景オブジェクトのセグメンテーションおよび再構成におけるDORecの優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:21:29 GMT)
Locally Differentially Private Graph Embedding [28.1]
局所差分プライバシー(LDP)を満たすグラフ埋め込みアルゴリズムの開発問題について検討する。ノードデータのプライバシを保護するために,新しいプライバシー保護グラフ埋め込みフレームワーク LDP-GE を提案する。 LDP-GEは、プライバシーとユーティリティのトレードオフを良好に達成し、ノード分類とリンク予測タスクの両方において、既存のアプローチを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:06:08 GMT)
Toward Building General Foundation Models for Language, Vision, and Vision-Language Understanding Tasks [27.5]
我々は新しい基礎モデル X-FM (X-Foundation Model) を提案する。 X-FMには1つの言語エンコーダ、1つの視覚エンコーダ、1つの融合エンコーダと新しい訓練方法がある。 X-FMは既存の基礎モデルを大幅に上回り、言語、視覚、視覚言語理解のための既存の基礎モデルに匹敵する性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:11:36 GMT)
Label-efficient Segmentation via Affinity Propagation [27.0]
ラベル効率のよいスパースアノテーションを用いた弱教師付きセグメンテーションは、手間のかかるピクセルワイドラベリングプロセスのコストを削減するために研究の注目を集めている。親和性モデリングを親和性伝播過程として定式化し、局所的および大域的親和性項を提案して、正確な擬似ラベルを生成する。計算コストを大幅に削減する効率的なアルゴリズムも開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:37:22 GMT)
GenEval: An Object-Focused Framework for Evaluating Text-to-Image Alignment [26.8]
我々は、合成画像特性を評価するためのオブジェクト中心のフレームワークGenEvalを紹介する。そこで本研究では,現在のオブジェクト検出モデルを用いてテキスト・ツー・イメージ・モデルの評価を行う。次に、複数のオープンソーステキスト・ツー・イメージモデルを評価し、それらの相対的生成能力を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:20:03 GMT)
MetaGCD: Learning to Continually Learn in Generalized Category Discovery [26.7]
事前に定義されたクラスでトレーニングされたモデルが、ラベルのないデータに絶えず遭遇する実世界のシナリオを考察する。目標は、既知のクラスのパフォーマンスを維持しながら、新しいクラスを継続的に発見することである。そこで我々はMetaGCDと呼ばれる手法を提案し,忘れることなく漸進的に発見する方法を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:13:48 GMT)
A Systematic Evaluation of Large Language Models on Out-of-Distribution Logical Reasoning Tasks [26.6]
我々は「ReClor-plus」、「LogiQA-plus」、「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理推論データセットを提案する。単純なトリックが言語モデルの性能を著しく損なうことを示す。そこで本研究では,大規模学習セットの摂動によるタスク変動の導入により,論理的推論タスクにおけるモデルの一般化とロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:08:24 GMT)
MuG: A Multimodal Classification Benchmark on Game Data with Tabular, Textual, and Visual Fields [26.5]
本研究では,8つのデータセットを用いたマルチモーダル分類ベンチマーク MuG を提案する。マルチアスペクトデータ分析を行い、ラベルバランス率、欠落特徴率、各モード内のデータの分布、ラベルと入力モダリティの相関など、ベンチマークに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:03:38 GMT)
AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion [26.4]
遅延拡散(AutoDIR)を用いたオールインワン画像復元フレームワークを提案する。 AutoDIRは、複数の未知の劣化を自動的に検出し、対処する。特にAutoDIRは、複数の未知の劣化を伴う実シナリオイメージを自動的に処理する最初の方法でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:54:02 GMT)
Faster Algorithms for Generalized Mean Densest Subgraph Problem [26.4]
標準的な剥離アルゴリズムは、0p 1$の場合にも21/p$-近似が得られることを示す。本稿では,新しいより高速な一般化剥離アルゴリズム(GENPEEL++)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:21:28 GMT)
BLM-17m: A Large-Scale Dataset for Black Lives Matter Topic Detection on Twitter [25.9]
我々は,1700万ツイートを含むトピック検出のためのラベル付きデータセットを提案する。これらのツイートは、2020年5月25日から8月21日までの89日間に収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:30:40 GMT)
Efficient Online Learning with Offline Datasets for Infinite Horizon MDPs: A Bayesian Approach [25.8]
学習エージェントが専門家が使用する行動ポリシーをモデル化すれば,累積的後悔を最小限に抑えることができることを示す。次に、オフラインデータセットを用いて模倣学習を行うと解釈できる近似的インフォームドRSVIアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:01:08 GMT)
Neural Attention: Enhancing QKV Calculation in Self-Attention Mechanism with Neural Networks [25.8]
本稿では,QKVを用いたニューラルネットワークの計算手法について検討する。我々は、IWSLT 2017ドイツ語翻訳タスクデータセットの実験を行い、従来の手法で近似した。また,Wikitext-103データセットを用いてRobertaモデルをトレーニングする際の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:06:26 GMT)
MoConVQ: Unified Physics-Based Motion Control via Scalable Discrete Representations [25.6]
MoConVQは、スケーラブルな離散表現を活用する物理ベースのモーションコントロールのための新しい統合フレームワークである。提案手法は,数十時間の動作例にまたがる大規模非構造データセットから,効果的に動作埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:53:30 GMT)
Last One Standing: A Comparative Analysis of Security and Privacy of Soft Prompt Tuning, LoRA, and In-Context Learning [25.5]
大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理のための強力なツールであり、新しいアプリケーションやユーザエクスペリエンスを可能にする。 LLMは、プライバシとセキュリティ上の問題を引き起こすプライベートデータへの適応を必要とすることが多い。 LLMをプライベートデータに適用するためのいくつかの手法が提案されているが、それらの比較プライバシーとセキュリティ特性は体系的に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:03:00 GMT)
Hybrid Inverted Index Is a Robust Accelerator for Dense Retrieval [25.4]
逆ファイル構造は高密度検索を高速化する一般的な手法である。本研究では,Hybrid Inverted Index (HI$2$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:25:38 GMT)
Differentially Private Data Generation with Missing Data [25.2]
我々は、差分プライバシー(DP)合成データの問題点を、欠落した値で定式化する。本稿では,合成データの有効性を大幅に向上させる3つの効果的な適応戦略を提案する。全体として、この研究は、プライベートな合成データ生成アルゴリズムを使用する際の課題と機会をより深く理解することに貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:41:54 GMT)
Show-1: Marrying Pixel and Latent Diffusion Models for Text-to-Video Generation [25.2]
そこで我々は,Show-1と呼ばれるハイブリッドモデルを提案し,テキスト・ツー・ビデオ生成のための画素ベースのVDMと潜在型のVDMを結合する。遅延VDMと比較して、Show-1は正確なテキスト・ビデオアライメントの高品質なビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:59:54 GMT)
Towards Minimax Optimality of Model-based Robust Reinforcement Learning [25.0]
EmphRobust discounted Markov Decision Processes (RMDPs) における$epsilon$-optimal Policy のサンプル複雑性について検討した。この問題は、非ロバストの場合において広く研究されており、$tildemathcalO(fracH4mid S mid2mid A midepsilon2)$サンプルが$epsilon$-Optimal Policyを提供し、最小限最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:56:55 GMT)
The emergence of clusters in self-attention dynamics [24.8]
トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。力学系と偏微分方程式の手法を用いて、出現する制限対象の型は値行列のスペクトルに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:20:44 GMT)
Convergence and sample complexity of natural policy gradient primal-dual methods for constrained MDPs [24.6]
我々は、割引された最適レート問題を解くために、自然政策勾配法を用いる。また、2つのサンプルベースNPG-PDアルゴリズムに対して収束と有限サンプル保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:02:54 GMT)
Neural Packing: from Visual Sensing to Reinforcement Learning [24.4]
本稿では,3DでTAP(Transport-and-packing)問題を解決するための新しい学習フレームワークを提案する。 RGBDセンシングと認識による入力オブジェクトの部分的な観察から、ロボットモーション計画による最終ボックス配置に至るまで、完全なソリューションパイプラインを構成し、ターゲットコンテナ内のコンパクトパッキングに到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:42:54 GMT)
SD-PINN: Deep Learning based Spatially Dependent PDEs Recovery [24.0]
提案手法は, 物理的制約が組み込まれているため, 騒音に対する頑健性を示す。また、PDE係数の空間変動の低ランクな仮定を組み込んで、測定できない場所で係数を復元することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:31:47 GMT)
Understanding Fairness Surrogate Functions in Algorithmic Fairness [23.1]
フェアネスの定義とフェアネスのサロゲート関数の間には、サロゲートとフェアネスのギャップがあることが示される。厳密で信頼性の高いフェアネス保証を備えた一般シグモイドサロゲートを提案する。フェアネスを改善するために「ギャップ」を反復的に削減する「バランスド・サロゲート」と呼ばれる新しい一般アルゴリズムを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:40:53 GMT)
Explaining Deep Neural Networks for Bearing Fault Detection with Vibration Concepts [23.0]
本稿では,振動信号に基づいて学習した深部ニューラルネットワークを用いた断層検出の文脈における概念に基づく説明手法の活用方法について検討する。振動概念の観点で不透明なモデルを説明することは、人間の理解しやすく直感的な内部動作の洞察を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:58:19 GMT)
EARL: An Elliptical Distribution aided Adaptive Rotation Label Assignment for Oriented Object Detection in Remote Sensing Images [23.0]
アダプティブ・ローテーション・ラベル・アサインメント (EARL) は、アンカーフリー検出器において、高品質な正のサンプルを適応的に選択するために提案される。本稿では,ターゲットの規模に応じて多レベル特徴写像の中から適応的にサンプルを選択するために,適応型スケールサンプリング(ADS)戦略を提案する。さらに, 動的楕円分布支援サンプリング (DED) 戦略を提案し, 試料分布をより柔軟にし, ターゲットの形状や配向に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:07:00 GMT)
Opportunities and Challenges for ChatGPT and Large Language Models in Biomedicine and Health [22.9]
チャットGPTは、バイオメディシンと健康の分野における多様な応用の出現につながっている。生体情報検索,質問応答,医用テキスト要約,医学教育の分野について検討する。テキスト生成タスクの分野では,従来の最先端手法を超越した大きな進歩が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:29:04 GMT)
Fighting Uncertainty with Gradients: Offline Reinforcement Learning via Diffusion Score Matching [22.5]
我々は不確実性指標としてデータへのスムーズな距離について検討し、2つの有益な性質を持つと主張している。スコアマッチング技術を用いて,これらの勾配を効率的に学習できることを示す。本研究では,高次元問題における一階計画を実現するためのスコアガイドプランニング(SGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:17:56 GMT)
Video-Text Retrieval by Supervised Sparse Multi-Grained Learning [22.2]
本稿では,ビデオとテキスト間で共有されるスパース空間を学習し,ビデオテキスト検索のための新しいスパース学習フレームワークであるS3MAを提案する。テキストデータを手元に置き、提案した類似性とアライメント損失を用いて共有スパース空間を教師付きで学習し、更新する。学習された共有空間と多粒度類似性から、ビデオテキスト検索ベンチマークによる実験により、既存の手法よりもS3MAの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:01:00 GMT)
What is a good question? Task-oriented asking with fact-level masking [21.5]
大規模言語モデルは通常、ユーザやサードパーティにフォローアップ質問をすることなく、推論タスクを直接解決するためにデプロイされる。我々はこの問題をタスク指向質問(TOA)と呼ぶ。実験の結果,現在のゼロショットモデルでは,人間のアノテータと比較して,有用な情報を取得するための質問に苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:40:59 GMT)
CSG: Curriculum Representation Learning for Signed Graph [21.3]
サイン付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)のためのカリキュラムベースの学習手法を提案する。サイン付きグラフ(CSG)のための軽量なメカニズムを導入し、カリキュラム表現学習フレームワークを作成する。 6つの実世界のデータセットに対する実証検証の結果、SGNNモデルの精度を最大23.7%向上させ、AUCスコアの標準偏差を最大8.4減らして安定性を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:08:33 GMT)
Dual Cognitive Architecture: Incorporating Biases and Multi-Memory Systems for Lifelong Learning [21.2]
本稿では,複数のサブシステム,暗黙的かつ明示的な知識表現,帰納的バイアス,マルチメモリシステムを含むDual Cognitive Architecture(DUCA)を紹介する。 DUCAはさまざまな設定やデータセットにまたがって改善を示し、余分な情報を必要とせずにタスクの遅延バイアスを低減している。分散シフトが困難な場合の生涯学習手法の汎用性をさらに検証するため,ドメイン・インクリメンタル・データセットDN4ILを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:24:02 GMT)
Grounding Complex Natural Language Commands for Temporal Tasks in Unseen Environments [21.1]
Lang2LTLは、大規模な言語モデルを利用して、事前の言語データを持たない環境の仕様に時間的ナビゲーションコマンドを基盤とするモジュールシステムである。都市規模21の環境において,Lang2LTLのナビゲーションコマンドを多種多様な時間的仕様に設定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:21:27 GMT)
Learning a Hierarchical Planner from Humans in Multiple Generations [21.0]
本稿では,プログラム型学習と階層型プランナを組み合わせたライブラリ学習システムである自然言語プログラミングについて述べる。ユーザは、難しいが不可能ではない目標を特定することによって、カリキュラム構築を通じてシステムを教える。このシステムは、言語ヒントを用いて、その確率分布を導く階層的計画を通じて目標を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:28:13 GMT)
Spoofing Attack Detection in the Physical Layer with Robustness to User Movement [20.7]
スプーフィング攻撃では、攻撃者は正当なユーザに対して、後者に属するデータにアクセスまたは変更するよう命令する。本稿では,深層ニューラルネットワークに基づく位置変化検出器の決定を組み合わせ,スプーリングと動きを区別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:18:03 GMT)
Program Translation via Code Distillation [20.7]
伝統的な機械翻訳は、教師あり翻訳に並列コーパスに依存している。最近の教師なしニューラルネットワーク翻訳技術は、データ制限を克服している。コード蒸留(CoDist)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:59:15 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, 17 Oct 2023 15:25:31 GMT)
EXMODD: An EXplanatory Multimodal Open-Domain Dialogue dataset [20.4]
本稿では,データ収集における人的・資源的負担を軽減するため,MDCF(Multimodal Data Construction Framework)を提案する。 MDCFは、与えられた画像とその対応する対話を自動で説明し、ある程度の解釈可能性を提供する。実験は、モデルの正確な理解と高品質な応答を生成する能力の間に正の相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:28:29 GMT)
Multi-omics Sampling-based Graph Transformer for Synthetic Lethality Prediction [20.4]
合成致死性(SL)予測は、2つの遺伝子の共変異が細胞死をもたらすかどうかを識別するために用いられる。グラフニューラルネットワーク(GNN)は、メッセージパッシング機構の制限に悩まされる。 SL予測のためのマルチオミクスサンプリンググラフ変換器(MSGT-SL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:06:41 GMT)
Leveraging Large Language Model for Automatic Evolving of Industrial Data-Centric R&D Cycle [20.3]
データ駆動型ソリューションは、無数の産業課題に対処するための強力なツールとして登場しています。データ中心のR&Dはこれらのソリューションを活用する上で重要な役割を担っているが、人間、計算、時間資源といった面では大きなコストが伴うことが多い。本稿では,データ中心R&Dの進化サイクルを早めるために,大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:18:02 GMT)
A State-Vector Framework for Dataset Effects [20.3]
この方向の厳密な研究を可能にするための状態ベクトルフレームワークを提案する。このフレームワークはベクトル空間の基底として理想化された探索テスト結果を使用する。一般的に使われている言語理解データセットの有意な影響は特徴的であり,いくつかの言語的側面に集中していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:05:06 GMT)
TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models [20.1]
本稿では,多種多様なモデル生成要約を注釈付けして合成データを生成する方法であるTrueTeacherを紹介する。以前の作業とは異なり、TrueTeacherは人間が書いた要約に頼らず、本質的に多言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:45:39 GMT)
Zipformer: A faster and better encoder for automatic speech recognition [20.0]
Zipformerと呼ばれる,高速で,メモリ効率が高く,パフォーマンスも向上したトランスフォーマーについて述べる。モデル変更にはU-Netライクなエンコーダ構造が含まれており、ミドルスタックは低いフレームレートで動作する。また、各テンソルの現在のスケールによる更新をスケールし、相対的な変化をほぼ同じに維持するScaledAdamという新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:01:10 GMT)
Instilling Inductive Biases with Subnetworks [19.4]
サブタスク誘導は、サブタスクを利用したソリューションに対する誘導バイアスを注入する。本稿では,Subtaskインダクションが,特定の一般化可能なソリューションを採用するために必要なトレーニングデータの量を大幅に削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:12:19 GMT)
Enhancing Neural Machine Translation with Semantic Units [19.3]
文中の意味単位の積分的意味をモデル化する手法を提案する。そして、それらを活用して、文を理解するための新しい視点を提供します。実験結果から,本手法は強いベースラインを効果的にモデル化し,性能を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:55:31 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection with Rejection [19.1]
異常検知器は直観を用いて決定境界を学習するが、実際に検証することは困難である。これに対抗する方法の1つは、検出器が高い不確実性のある例を拒否できるようにすることである。これは、決定境界までの距離を捉え、低信頼の予測を拒否するために拒絶しきい値を設定する信頼度基準を用いる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:25:05 GMT)
An Expression Tree Decoding Strategy for Mathematical Equation Generation [19.1]
既存のアプローチはトークンレベルと表現レベルの生成に大きく分類することができる。式レベルのメソッドは、各式をひとつずつ生成する。それぞれの表現は解決ステップを表しており、これらのステップの間には自然に平行あるいは依存的な関係が存在する。木構造を表現レベル生成に統合し,表現木復号戦略を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:10:49 GMT)
Towards Generic Semi-Supervised Framework for Volumetric Medical Image Segmentation [19.1]
UDAやSemiDGといった設定を扱う汎用SSLフレームワークを開発した。提案するフレームワークを,SSL,クラス不均衡SSL,UDA,セミDGの4つのベンチマークデータセット上で評価した。その結果,4つの設定にまたがる最先端の手法と比較して,顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:58:18 GMT)
Revisiting Map Relations for Unsupervised Non-Rigid Shape Matching [19.0]
非剛性3次元形状マッチングのための教師なし学習手法を提案する。提案手法は,従来の最先端手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:28:03 GMT)
The Internal State of an LLM Knows When It's Lying [18.9]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて例外的なパフォーマンスを示している。彼らの最も顕著な欠点の1つは、自信のあるトーンで不正確または偽の情報を生成することである。我々は, LLMの内部状態が文の真偽を明らかにするのに有効であることを示す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:34:30 GMT)
Federated Orthogonal Training: Mitigating Global Catastrophic Forgetting in Continual Federated Learning [18.8]
フェデレート・オーソゴナル・トレーニング(FOT)という新しい手法を提案し,フェデレーション・ラーニング(CFL)における世界的な破滅的な忘れに対処する。提案アルゴリズムは,従来のタスクに対して,各レイヤのグローバルな入力部分空間を抽出し,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間であるような新しいタスクの集約された更新を,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間に修正する。 FOTは、最小の計算と通信コストしか必要とせず、平均精度が15%まで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:39:21 GMT)
Analysis and Detection of Pathological Voice using Glottal Source Features [18.8]
準閉鎖相 (QCP) のスロットル逆フィルタリング法を用いて, 声門音源の特徴を推定し, 声門音源の特徴を抽出した。我々はQCPとZFFによって計算された震源波形からメル周波数ケプストラル係数(MFCC)を導出する。特徴分析の結果,声門源には正常な声と病理的な声を識別する情報が含まれていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:36:36 GMT)
Efficiently Visualizing Large Graphs [18.8]
本稿では t-Distributed Graph Neighbor Embedding (t-SGNE) と呼ばれるグラフ可視化のための新しい次元削減手法を提案する。 t-SGNEはグラフ内のクラスタ構造を可視化するように設計されている。 t-SGNEに適合するため、グラフ内の最短経路アルゴリズムとラプラシア固有写像を組み合わせてグラフ埋め込みアルゴリズムShortestPath Laplacian Eigenmaps Embedding (SPLEE)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:07:14 GMT)
Optimizer's Information Criterion: Dissecting and Correcting Bias in Data-Driven Optimization [18.6]
データ駆動最適化では、得られた決定のサンプル性能は通常、真の性能に対して楽観的なバイアスを生じさせる。クロスバリデーションのような、このバイアスを修正するための一般的なテクニックは、追加の最適化問題を繰り返し解決する必要があるため、コストがかかる。我々は一階偏差を直接近似する一般バイアス補正手法を開発し、追加の最適化問題を解く必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:09:55 GMT)
Algorithmic Robustness [18.4]
ロバスト性は、計算システムに関する公共政策決定の文脈でしばしば引用される他の目標の重要な有効性である。この文書はアルゴリズム的堅牢性の概念に関するいくつかの概念と既存の研究に関する簡単なロードマップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:51:12 GMT)
Utilising a Large Language Model to Annotate Subject Metadata: A Case Study in an Australian National Research Data Catalogue [18.3]
オープンで再現可能な研究をサポートするために、研究のために利用可能なデータセットが急速に増えている。データセットの可用性が向上するにつれて、それらの発見と再利用のための品質メタデータを持つことがより重要になる。本稿では,LLMに基づくインコンテキスト学習を通じて,大規模言語モデル(LLM)を用いて,主題メタデータのコスト効率のよいアノテーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:52:33 GMT)
From Identifiable Causal Representations to Controllable Counterfactual Generation: A Survey on Causal Generative Modeling [18.3]
因果モデル(Causal model)は、分散シフトロバスト性(英語版)、公正性(英語版)、相互運用性(英語版)など、深い生成モデルに有益な性質を提供する。フェアネス、プライバシ、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化、精密医療における因果生成モデルの基本的な理論、定式化、欠点、データセット、メトリクス、および応用に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:45:32 GMT)
KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models [18.2]
本稿では,知識グラフを用いたタスクに対して,大規模言語モデルを活用するフレームワークであるKG-GPTを提案する。 KG-GPTは文の分割、関連するグラフコンポーネントの検索、論理的結論の導出という3つのステップから構成される。 KGベースの事実検証とKGQAベンチマークを用いてKG-GPTを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:51:35 GMT)
Medical Text Simplification: Optimizing for Readability with Unlikelihood Training and Reranked Beam Search Decoding [18.1]
テキストの単純化は、医学などの専門分野におけるコミュニケーションギャップを埋めるために、AIのますます有用な応用として現れてきた。顕著な進歩にもかかわらず、医学的単純化の手法は、品質と多様性の低い生成されたテキストをもたらすことがある。そこで本研究では,より単純な用語を生成するための新たな異義性損失と,シンプルさを最適化する再帰的ビーム探索復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:14:03 GMT)
Mirage: Model-Agnostic Graph Distillation for Graph Classification [18.0]
グラフ蒸留は、元のトレーニングデータからより小さな合成トレーニングセットを構築するための試みである。 Mirageは、メッセージパスGNNが入力グラフを複数の計算ツリーに分解する、という洞察に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:55:22 GMT)
Elucidating The Design Space of Classifier-Guided Diffusion Generation [17.7]
そこで本研究では,市販の分類器をトレーニング不要の手法で活用することにより,既存の指導方式よりも大幅な性能向上を実現することができることを示す。提案手法は大きな可能性を秘めており,テキスト・画像生成タスクに容易にスケールアップできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:34:58 GMT)
Keep Various Trajectories: Promoting Exploration of Ensemble Policies in Continuous Control [17.6]
本研究ではTEENと呼ばれる新しいアンサンブルRLアルゴリズムを提案する。 TEENは、サブ政治のみを使用する場合と比較して、アンサンブル政策のサンプル多様性を高める。 TEENは、試験された代表環境において、ベースラインアンサンブルDRLアルゴリズムを平均41%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:40:05 GMT)
Learning to Sample Better [17.5]
講義ノートは、生成的モデリング手法の最近の進歩について紹介する。これらの手法のモンテカルロ(MC)サンプリング技術への応用に特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:03:49 GMT)
Contagion Effect Estimation Using Proximal Embeddings [17.5]
感染効果は、ソーシャルネットワークにおける個人の結果に対する仲間の行動の因果効果を指す。既存のプロキシベースの感染効果推定法は、プロキシが高次元である場合、非常に高いばらつきを持つ。本稿では,変分オートエンコーダと対向ネットワークを統合した新しいフレームワーク Proximal Embeddings (ProEmb) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:42:09 GMT)
Federated Learning with Nonvacuous Generalisation Bounds [17.4]
ローカルなプライベートな予測器の特性を継承するグローバルなランダム化予測器を構築する。我々は,本手法がバッチ手法に匹敵する予測性能を達成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:29:29 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, 17 Oct 2023 02:11:38 GMT)
Active Learning for Natural Language Generation [17.1]
本稿では,自然言語生成のための能動的学習に関する最初の体系的研究について述べる。以上の結果から,既存のAL戦略は不整合であることが示唆された。分類と生成シナリオの顕著な違いを強調し,既存のAL戦略の選択行動を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:37:10 GMT)
USDC: Unified Static and Dynamic Compression for Visual Transformer [17.1]
ビジュアルトランスフォーマーは、分類、検出など、ほぼすべての視覚タスクで大きな成功を収めています。しかし、視覚変換器のモデル複雑さと推論速度は、産業製品への展開を妨げる。様々なモデル圧縮技術は、モデル性能を維持しながら、視覚変換器を直接より小さく圧縮することに重点を置いているが、圧縮比が大きいと性能が劇的に低下する。動的ネットワーク技術もいくつか適用されており、入力適応効率のよいサブ構造を得るために動的に圧縮し、圧縮比とモデル性能のトレードオフを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:04:47 GMT)
ASP: Automatic Selection of Proxy dataset for efficient AutoML [16.8]
本稿では、各エポックにおけるトレーニングデータの情報的プロキシサブセットを動的に見つけるために、ASP(Automatic Selection of Proxy dataset framework)を提案する。 ASPは、すべての選択比率で、他のデータ選択方法よりも優れた結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:36:22 GMT)
Exploring Automatic Evaluation Methods based on a Decoder-based LLM for Text Generation [16.8]
本稿では,エンコーダモデルを用いたチューニングや,同じ条件下での大規模言語モデルなど,様々な手法を比較する。実験結果から, 調律エンコーダモデルと比較すると, 調律デコーダモデルの性能は低かった。また、ChatGPTのような非常に大きなデコーダベースのモデルのコンテキスト内学習は、きめ細かいセマンティックな違いを識別することが困難であることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:53:00 GMT)
VcT: Visual change Transformer for Remote Sensing Image Change Detection [16.8]
本稿では,視覚変化検出問題に対する新しい視覚変化変換器(VcT)モデルを提案する。トップKの信頼できるトークンは、クラスタリングアルゴリズムを使用してマップからマイニングし、洗練することができる。複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,提案したVcTモデルの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:25:31 GMT)
Combat Urban Congestion via Collaboration: Heterogeneous GNN-based MARL for Coordinated Platooning and Traffic Signal Control [16.8]
本稿では、異種グラフ多エージェント強化学習と交通理論に基づいて、これらの課題に対処するための革新的な解決策を提案する。提案手法は,1)小隊と信号制御を個別の強化学習エージェントとして設計し,各エージェント間のシームレスな情報交換を容易にするため,多エージェント強化学習にグラフニューラルネットワークを組み込んだ協調設計を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:46:04 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, 17 Oct 2023 15:20:19 GMT)
D-IF: Uncertainty-aware Human Digitization via Implicit Distribution Field [16.3]
そこで本研究では,暗黙の値を適応不確かさ分布に置き換えて,表面への距離に基づいて点を区別する手法を提案する。この分散の遷移に対する単純な値は、ほぼすべてのベースラインに対して大きな改善をもたらす。その結果、不確実性分布損失を用いてトレーニングされたモデルは、より複雑なしわや現実的な手足を捉え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, 17 Oct 2023 05:27:05 GMT)
Learning Lens Blur Fields [16.0]
本稿では、ブラーの高次元神経表現を$-$ittheレンズブラー場を$-$で導入し、それを取得するための実用的な方法を提案する。得られた5Dブラーフィールドは,同じメイクとモデルのスマートフォンデバイスの光学的挙動の違いを初めて明らかにするために,表現力と精度が十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:10:45 GMT)
Value-Biased Maximum Likelihood Estimation for Model-based Reinforcement Learning in Discounted Linear MDPs [16.0]
本稿では,VBMLE (Value-Biased Maximum Likelihood Estimation) のレンズによる線形MDPの解法を提案する。 VBMLEは、各時間ステップで1つの最適化問題だけを解決する必要があるため、計算的により効率的である。後悔する解析では、線形MDPにおけるMLEの一般収束結果が、新しいスーパーマーチンゲール構造を通して提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:27:27 GMT)
Using Audio Data to Facilitate Depression Risk Assessment in Primary Health Care [15.7]
テレヘルスの相談には、接続性の悪いり、通話が切れたりといったビデオの問題がしばしばある。本研究では,うつ病のリスクを予測するために音声データを利用することに焦点を当てた。私たちはうつ病のリスクを予測する機械学習モデルを構築しました。これらの発見は、うつ病のスクリーニングや治療に役立つ様々なツールにつながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:55:49 GMT)
Gaussian Mixture Reduction with Composite Transportation Divergence [15.7]
複合輸送分散(CTD)に基づく新しい最適化型GMR法を提案する。我々は,還元混合物を計算し,その理論的収束を確立するための最大化最小化アルゴリズムを開発した。統合されたフレームワークにより、CTDの最も適切なコスト関数を選択して、優れたパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:47:08 GMT)
VoxArabica: A Robust Dialect-Aware Arabic Speech Recognition System [15.4]
VoxArabicaは、アラビア語の方言識別(DID)と自動音声認識(ASR)のためのシステムである。我々は、アラビアDIDおよびASRタスクの教師付き設定において、HuBERT(DID)、Whisper、XLS-R(ASR)などの広範囲のモデルを訓練する。 MSA、エジプト、モロッコ、および混合データでASRモデルを微調整します。私たちはこれらのモデルを単一Webインターフェースに統合し、オーディオ記録、ファイルアップロード、モデル選択、誤出力のためのフラグを掲げるオプションなど、さまざまな機能を備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:33:02 GMT)
SignGT: Signed Attention-based Graph Transformer for Graph Representation Learning [15.2]
本稿では,グラフから様々な周波数情報を適応的に取得するSigned Attention-based Graph Transformer (SignGT)を提案する。具体的には、SignGTは、ノードペアの意味的関連性に応じて署名された注意値を生成する、署名付き自己注意機構(SignSA)を新たに開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:42:11 GMT)
Wav2vec-based Detection and Severity Level Classification of Dysarthria from Speech [15.2]
事前訓練したwav2vec 2.0モデルは, 検出および重度分類システムを構築するための特徴抽出器として研究されている。一般的なUA音声データベースを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:38:27 GMT)
Non-parametric Conditional Independence Testing for Mixed Continuous-Categorical Variables: A Novel Method and Numerical Evaluation [15.0]
条件独立テスト(CIT)は機械学習において一般的なタスクである。多くの実世界のアプリケーションは、数値変数と分類変数を含む混合型データセットを含んでいる。分類変数を数値として扱わない従来のアプローチのバリエーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:29:23 GMT)
Towards Training-free Open-world Segmentation via Image Prompting Foundation Models [15.0]
本稿では,視覚基盤モデルのパワーを活用する新しいアプローチである Image Prompt (IPSeg) を提案する。 IPSegは、主観的視覚概念を含む単一のイメージを、視覚基盤モデルをクエリするための柔軟なプロンプトとして利用する。提案手法は,プロンプト画像と入力画像のロバストな特徴を抽出し,入力表現とプロンプト表現とのマッチングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:12:08 GMT)
Can Large Language Models Explain Themselves? A Study of LLM-Generated Self-Explanations [14.7]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて優れた性能を示している。これらのモデルは、人間の会話に"ヘルプフル"な応答を生成するように調整されているため、応答とともに説明を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:34:32 GMT)
Agent-Specific Effects [14.5]
エージェント特異的効果(ASE)は、エージェントの作用が他のエージェントを介して伝播する結果に与える影響を測定する新しい因果量である。我々は,敗血症管理環境を含むシミュレーションベースのテストベッドを用いて,cf-ASEの有用性を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:12:56 GMT)
ClarifyGPT: Empowering LLM-based Code Generation with Intention Clarification [14.5]
ClarifyGPT という新しいフレームワークを導入し,不明瞭な要件を識別する機能を備えた LLM によるコード生成の強化を目指す。特にClarifyGPTは、コード一貫性チェックを実行することで、所定の要件が曖昧であるかどうかを最初に検出する。質問応答を受けた後、ClarifyGPTは曖昧な要求を洗練し、それを同じLLMに入力し、最終的なコードソリューションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:57:53 GMT)
Analyzing Behavior and User Experience in Online Museum Virtual Tours [14.3]
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う観光・旅行の混乱は、仮想観光が文化体験に広くアクセス可能な手段を提供する可能性を浮き彫りにした。 360度の仮想ツアーは、物理的な位置をリアルに表現し、仮想旅行者が文化遺産を体験し、自宅の快適さと安全からコレクションと交流することを可能にする。このようなツアーのデザインには明確な基準がなく、来場者の体験はプラットフォームによって様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:44:57 GMT)
Exploring Musical, Lyrical, and Network Dimensions of Music Sharing Among Depression Individuals [14.3]
ソーシャルメディアは、うつ病を経験する個人にとって重要なプラットフォームとなっている。本研究では,うつ病と診断された個人と診断された非診断者の音楽嗜好の相違について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:08:43 GMT)
Correction Focused Language Model Training for Speech Recognition [14.2]
本稿では,ASRの誤り語を優先順位付けすることを目的とした,新しい修正型LMトレーニング手法を提案する。単語レベルのASR誤認度スコアを定義し、従来の単語分布として形成し、LMトレーニングをガイドする。従来のLMと比較して、修正中心のトレーニングは十分なテキストシナリオにおいて、単語エラー率(WER)を最大5.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:10:39 GMT)
Removing Structured Noise with Diffusion Models [14.2]
拡散モデルによる後方サンプリングの強力なパラダイムは、リッチで構造化されたノイズモデルを含むように拡張可能であることを示す。構成雑音による様々な逆問題に対して高い性能向上を示し、競争的ベースラインよりも優れた性能を示す。これにより、非ガウス測度モデルの文脈における逆問題に対する拡散モデリングの新しい機会と関連する実践的応用が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:51:36 GMT)
Co-Learning Semantic-aware Unsupervised Segmentation for Pathological Image Registration [13.6]
本稿では,病理画像登録のための新しい教師なしアプローチであるGIRNetを提案する。病理画像の登録は、完全に教師なしの学習フレームワークで達成される。以上の結果から,本手法は画像診断に難渋した場合でも,病理像の登録と病変の同定を正確に行うことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:13:28 GMT)
Contracting Tsetlin Machine with Absorbing Automata [13.5]
本稿では,Tsetlin Automata (TA) 状態を吸収したスパースTsetlin Machine (TM) を提案する。 TAが吸収状態に達すると、再びその状態を離れることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:56:39 GMT)
ImageCAS: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Coronary Artery Segmentation based on Computed Tomography Angiography Images [13.5]
心臓血管疾患 (CVD) は非感染性疾患の約半数を占める。冠動脈の血管狭窄はCVDの大きなリスクであると考えられている。 CTA画像を用いた冠動脈セグメンテーションのための大規模データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:08:28 GMT)
Desire Backpropagation: A Lightweight Training Algorithm for Multi-Layer Spiking Neural Networks based on Spike-Timing-Dependent Plasticity [13.4]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワークの代替となる。本研究は,隠されたニューロンを含むすべてのニューロンの所望のスパイク活性を導出する方法である欲求バックプロパゲーションを提示する。我々はMNISTとFashion-MNISTを分類するために3層ネットワークを訓練し、それぞれ98.41%と87.56%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:46:17 GMT)
The Interpreter Understands Your Meaning: End-to-end Spoken Language Understanding Aided by Speech Translation [13.4]
音声翻訳(ST)は、エンドツーエンドの音声言語理解のために、音声モデルを事前訓練する良い方法である。我々は,本モデルが単言語および多言語意図分類に基づくベースラインよりも高い性能を達成することを示す。また、音声要約のための新しいベンチマークデータセットを作成し、低リソース/ゼロショットを英語からフランス語またはスペイン語に転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:59:28 GMT)
VeRA: Vector-based Random Matrix Adaptation [13.3]
本稿では,Vector-based Random Matrix Adaptation (VeRA)を提案する。 GLUE と E2E のベンチマークでその有効性を実証し, たった1.4M のパラメータを用いた命令追従に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:59:46 GMT)
Stochastic Quantum Sampling for Non-Logconcave Distributions and Estimating Partition Functions [13.2]
非対数確率分布からサンプリングする量子アルゴリズムを提案する。 f$ は有限和 $f(x):= frac1Nsum_k=1N f_k(x)$ と書くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:55:32 GMT)
DeformerNet: Learning Bimanual Manipulation of 3D Deformable Objects [13.1]
弾性、3次元変形可能な物体の解析モデルは、物体の形状を決定する際に存在する潜在的無限の自由度を記述するために、多数のパラメータを必要とする。従来の3D形状制御の試みは、オブジェクト形状を表現するために手作りの特徴に依存しており、オブジェクト固有の制御モデルの訓練が必要である。 DeformerNetニューラルネットワークアーキテクチャは、操作対象の部分ビューポイントクラウドと目標形状のポイントクラウドで動作する。この形状埋め込みにより、ロボットは必要なロボットのエンドエフェクタ動作を計算するビジュアルサーボコントローラを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:55:49 GMT)
Image Compression using only Attention based Neural Networks [13.1]
クロスアテンションによりパッチ情報を集約する学習画像クエリの概念を導入し,次いで量子化と符号化手法を提案する。我々の研究は、人気のあるKodak、DIV2K、CLICデータセット間の畳み込みのないアーキテクチャによって達成された競合性能を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:38:38 GMT)
Adversarial Robustness Unhardening via Backdoor Attacks in Federated Learning [13.1]
敵のロバストネス・アンハードニング(ARU)は、分散トレーニング中にモデルロバストネスを意図的に損なうために、敵のサブセットによって使用される。本研究は,ARUの対人訓練への影響と,中毒やバックドア攻撃に対する既存の堅牢な防御効果を評価する実証実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:38:41 GMT)
Improving Testing Behavior by Gamifying IntelliJ [13.1]
一般的なIntelliJ Java統合開発環境用のガミフィケーションプラグインであるIntelliGameを紹介します。 IntelliGameは、マルチレベルの達成システムを使用して、肯定的なテスト行動に対して開発者に報奨を与える。 49人の参加者によるコントロールされた実験では、IntelliGameによって引き起こされるテスト動作にかなりの違いが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:40:55 GMT)
Video Super-Resolution Using a Grouped Residual in Residual Network [12.7]
ビデオ超解像(VSR)は、単一画像超解像(SISR)の一般化と見なすことができる。本稿では,VSRのためのグループ化残差ネットワーク(GRRN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:55:43 GMT)
Online Algorithms with Uncertainty-Quantified Predictions [12.6]
本稿では,オンラインアルゴリズムの設計における不確実性定量化予測を最適に活用する方法について考察する。特に,基底真理が一定の範囲に落下する可能性を示す不確実な定量化を付加した予測について考察する。いずれの場合も、確率論的予測を完全に活用するためには、アルゴリズム設計に対する非自明な修正が必要であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:09:41 GMT)
Highly Efficient Creation and Detection of Ultracold Deeply-Bound Molecules via Chainwise Stimulated Raman Shortcut-to-Adiabatic Passage [12.5]
M型分子系におけるラマン断熱通路(C-STIRAP)は、超低温で深い結合を持つ分子を作る良い方法である。本稿では,C-STIRAPの性能向上に,ショートカット・トゥ・アディバティック(STA)パスが適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:38:04 GMT)
Causal State Estimation and the Heisenberg Uncertainty Principle [12.5]
線形可観測物の因果推定は、必ずしもマルコフ的ではないが、系が不確実性原理を満たすことを示す。以上の結果から,大規模量子系に対する因果推定器の役割が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:50:44 GMT)
When No-Rejection Learning is Consistent for Regression with Rejection [12.3]
本研究では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。本稿では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:15:07 GMT)
Selective Amnesia: A Continual Learning Approach to Forgetting in Deep Generative Models [12.2]
我々は、事前学習された深層生成モデルの概念を選択的に忘れる連続学習にインスパイアされた手法を導出する。提案手法はSelective Amnesiaと呼ばれ,ユーザがどのように概念を忘れるべきかを指定することで,制御可能な記憶を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:59:27 GMT)
CorrTalk: Correlation Between Hierarchical Speech and Facial Activity Variances for 3D Animation [12.2]
音声駆動の3D顔アニメーションは、研究の関心が高まる中で難しいクロスモーダルなタスクである。既存のアプローチはしばしば、単一レベルの音声特徴を顔アニメーション全体に直接マッピングすることで、プロセスを単純化する。本稿では,階層型音声特徴と顔活動の時間的相関を効果的に確立する新しいフレームワークであるCorrTalkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:16:42 GMT)
Effects of Human Adversarial and Affable Samples on BERT Generalizability [12.0]
本研究では,学習データ品質がモデルの一般化可能性に及ぼす影響について検討する。トレーニングサンプルのサイズが一定であれば,10～30%のh-adversarialインスタンスを使用すれば,精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:24:39 GMT)
FocDepthFormer: Transformer with LSTM for Depth Estimation from Focus [11.9]
我々は、焦点スタックから深度を推定するトランスフォーマーベースの新しいネットワーク、FocDepthFormerを開発した。 LSTMモジュールは任意のイメージでスタック全体の表現を統合するために学習される。様々なフォーカス/デフォーカスの低レベル特徴を直接キャプチャするために,初期エンコーダのマルチスケール畳み込みカーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:53:32 GMT)
VaR\ and CVaR Estimation in a Markov Cost Process: Lower and Upper Bounds [11.6]
本稿では,マルコフコストプロセスにおいて,無限水平割引コストの値-at-Risk (VaR) と条件値-at-Risk (CVaR) を推定する問題に取り組む。マルコフ設定内の任意のリスク尺度に対する推定誤差について、下限と上限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:35:39 GMT)
Dynamic quantum circuit compilation [11.6]
量子ハードウェアの最近の進歩は、中間回路の測定とリセットを導入し、測定量子ビットの再利用を可能にしている。本稿では,静的量子回路を動的同値に変換するプロセスである動的量子回路コンパイルの体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:26:30 GMT)
Defending Black-box Classifiers by Bayesian Boundary Correction [11.5]
脆弱なディープニューラルネットワークのための新しいブラックボックス防御フレームワークを提案する。事前訓練された分類器を、モデル固有の知識がほとんどないレジリエントな分類器に変えることができる。さらに、犠牲者を無傷に保つ新しいポストトレイン戦略も装備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:06:18 GMT)
MonoSKD: General Distillation Framework for Monocular 3D Object Detection via Spearman Correlation Coefficient [11.5]
既存のモノクロ3D検出知識蒸留法は、通常、LiDARをイメージプレーンに投射し、それに従って教師ネットワークを訓練する。本研究では,スピアマン相関係数に基づくモノクル3次元検出のための新しい知識蒸留フレームワークMonoSKDを提案する。提案フレームワークは,推論計算コストを加算せずに提案するまでの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:48:02 GMT)
Compositional preference models for aligning LMs [11.5]
構成的選好モデル(CPM)は、一つのグローバルな選好評価をいくつかの解釈可能な特徴に分解するフレームワークである。 CPMは、選好データのどの特性を使って選好モデルを訓練するかを制御し、人間の選好判断を過小評価していると考えられる特徴に基づいて構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:31:59 GMT)
Chiral Bell-state transfer via dissipative Liouvillian dynamics [11.4]
例外点近傍の閉ループに沿ったキラル状態移動は、非エルミート物理学における多くの反直観的な観測の1つである。完全量子リウィリア動力学による一重項と三重項ベル状態のキラル状態変換を実証する。我々の研究は、新しいタイプの量子制御への道のりと、量子情報処理における非エルミート物理学の潜在的応用への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:24:41 GMT)
Learn Your Tokens: Word-Pooled Tokenization for Language Modeling [11.4]
言語モデルは典型的には、トークンを長い文字列に組み合わせた決定論的手作業で、テキストをサブワードにトークン化する。最近のコンテクスト長の圧縮と制限の試みは,単語境界を完全に無視するが有用である。本稿では,単語境界を利用して単語表現にバイト/文字をプールする「学習する」方式について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:34:39 GMT)
End-to-End real time tracking of children's reading with pointer network [11.4]
子どもの声に対して,リアルタイムの読み上げトラッカーを効率的に構築する方法を示す。我々は、ストリーミング音声に条件付き真実文の位置を直接予測するポインタネットワークを採用している。我々の最良のモデルは、87.8%の精度で、CMUキッズのデータで77.1%の精度で、より困難で不自由な子供のスピーチを正確に追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:12:18 GMT)
Classification of Safety Driver Attention During Autonomous Vehicle Operation [11.3]
本稿では、車両オペレーターと車両認識システムに対向する赤外線カメラからのデータを統合したデュアルソースアプローチを提案する。提案システムは,車両運転者の注意度基準を効果的に決定し,警告や自律機能低下などの介入を適切に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:04:42 GMT)
A Unified Contrastive Transfer Framework with Propagation Structure for Boosting Low-Resource Rumor Detection [11.2]
既存の噂検出アルゴリズムは昨日のニュースで有望な性能を見せています十分なトレーニングデータや事前の専門家知識が欠如しているため、予期せぬ出来事に関する噂を見つけるのが苦手である。本稿では,十分な情報源から得られた特徴を,少数のアノテーションで少ない資料に適応させることで,噂を検出するための一貫したコントラスト転送フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:37:46 GMT)
Customized Segment Anything Model for Medical Image Segmentation [10.9]
我々は,大規模画像分割モデルであるSAM(Segment Anything Model)に基づいて,医用画像分割のための大規模モデルをカスタマイズする新たな研究パラダイムを探求する。 SAMedは、SAMイメージエンコーダにローランクベース(LoRA)ファインタニング戦略を適用し、ラベル付き医用画像セグメンテーションデータセットにプロンプトエンコーダとマスクデコーダを併用する。我々の訓練されたSAMedモデルは,最先端の手法に匹敵する医用画像のセマンティックセグメンテーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:24:24 GMT)
Understanding and Improving Model Averaging in Federated Learning on Heterogeneous Data [10.7]
我々は,クライアントモデルが非テクスチュティデータセットでトレーニングされた場合でも,FL(Federated Learning)における平均化が優れたグローバルモデルが得られることを示した。我々は,グローバルモデルの損失を,クライアントモデルに関連する5つの要因に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:54:44 GMT)
Quantum Control Machine: The Limits of Control Flow in Quantum Programming [10.7]
量子プログラミング言語は、量子アルゴリズムを実装する際のハードウェアレベルの論理ゲートを操作する際の負担を軽減することを目的としている。この目標のハードルは、量子的重ね合わせにおけるデータの値に依存する分岐や反復のような制御フローを表現することの難しさである。制御フローを含む分解、探索、シミュレーションのためのアルゴリズムを実装するために、量子言語はしばしばビットレベルの論理ゲートを使用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:29:31 GMT)
Exploiting Manifold Structured Data Priors for Improved MR Fingerprinting Reconstruction [10.6]
本稿では,多様体構造データに基づく新しいMDF再構成フレームワークを提案する。低次元パラメータ多様体を用いて, 指紋多様体構造が再構成フレームワークに導入されていることを示す。また, 各パッチ内の局所的相関を更に活用し, 再建性能の向上を図るために, 再建フレームワークに局所的低ランク前処理を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:28:55 GMT)
HGCVAE: Integrating Generative and Contrastive Learning for Heterogeneous Graph Learning [10.6]
生成的自己教師型学習(SSL)は大きな可能性を示し、グラフ学習への関心が高まっている。本研究では、ヘテロジニアスグラフ学習(HGL)の文脈におけるSSL生成問題について検討する。 HGCVAEは,HGLを複雑なヘテロジニティキャプチャーの負担から解放する,新しいコントラスト変動グラフオートエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:34:34 GMT)
Rethinking Class-incremental Learning in the Era of Large Pre-trained Models via Test-Time Adaptation [10.5]
クラス増分学習(クラス増分学習、class-incremental learning, CIL)は、クラスを新しいタスクに分類するために継続的に学習する課題である。本稿では,新しいタスクのトレーニングを廃止し,テストインスタンス上でテスト時間適応(TTACIL)を直接実行する新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:06:39 GMT)
The Surveillance AI Pipeline [10.4]
AIの研究、特にコンピュータビジョンが大量監視に力を入れていると主張する声が増えている。ここでは、30年間のコンピュータビジョン研究論文と下流特許を分析して、Surveillance AIパイプラインを明らかにする。注釈付きコンピュータビジョンの論文や特許の大部分は、その技術が人間のデータ抽出を可能にすることを自己報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:54:20 GMT)
An Optimistic-Robust Approach for Dynamic Positioning of Omnichannel Inventories [10.4]
我々は,データ駆動型楽観的二元性在庫最適化(BIO)戦略を新たに導入する。我々の実験は、在庫管理に対する従来のアプローチを再考することで、大きな利益が得られることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:10:57 GMT)
An Automatic Learning Rate Schedule Algorithm for Achieving Faster Convergence and Steeper Descent [10.1]
実世界のニューラルネットワーク最適化におけるデルタバーデルタアルゴリズムの収束挙動について検討する。 RDBD(Regrettable Delta-Bar-Delta)と呼ばれる新しい手法を提案する。提案手法は,バイアス付き学習率調整の迅速な修正を可能にし,最適化プロセスの収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:15:57 GMT)
Probing the Creativity of Large Language Models: Can models produce divergent semantic association? [10.0]
本研究では,認知的視点から大規模言語モデルの創造的思考を研究することを目的とする。本研究では、モデルに無関係な単語を生成し、それらの間の意味的距離を計算するための創造性を客観的に測定する散発的アソシエーションタスク(DAT)を利用する。以上の結果から,先進的な大規模言語モデルには,創造性の基礎となる基本的なプロセスである意味的関連性が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:23:32 GMT)
MeKB-Rec: Personal Knowledge Graph Learning for Cross-Domain Recommendation [10.0]
CDR(Cross-Domain Recommendation)はこの課題に対処するために提案されているが、現在のシステム間でのユーザの関心を表現する方法はまだ限られている。ドメイン不変な関心表現としてPersonal Knowledge Graph(PKG)を導入し,MeKB-Recという新しいCDRパラダイムを提案する。 MeKB-Recは、ユーザの関心事を理解するために世界の知識を注入するために、事前訓練された言語モデルを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:13:24 GMT)
Markov $\alpha$-Potential Games: Equilibrium Approximation and Regret Analysis [9.8]
マルコフポテンシャルゲームが存在する場合、ゲームはマルコフ$alpha$-potential gameと呼ばれる。最適化に基づくアプローチは、与えられたゲームに最も近いマルコフポテンシャルゲームを計算するために導入された。マルコフ$alpha$-ポテンシャルゲームにおける定常ナッシュ均衡を近似する2つのアルゴリズムが提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:32:48 GMT)
MiniZero: Comparative Analysis of AlphaZero and MuZero on Go, Othello, and Atari Games [9.8]
MiniZeroは、ゼロ知識学習フレームワークで、4つの最先端アルゴリズムをサポートする。我々は,2つのボードゲーム,9x9 Go,8x8 Othello,57のAtariゲームにおいて,各アルゴリズムの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:29:25 GMT)
FusionU-Net: U-Net with Enhanced Skip Connection for Pathology Image Segmentation [9.7]
FusionU-NetはU-Net構造に基づいており、異なるスキップ接続間で情報を交換するためのフュージョンモジュールを備えている。その結果,FusionU-Netは競合する他の手法よりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:56:10 GMT)
Impact of resource availability and conformity effect on sustainability of common-pool resources [9.3]
本稿では,コモンプール資源のための人環境システムにおける資源抽出と協調の新たな枠組みを提案する。資源の可利用性や適合性などの異なる要因がプレイヤーの判断やリソースの成果にどのように影響するかを考察する。各種シナリオ下で資源の持続可能性を確保するための重要な価値を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:43:43 GMT)
An Empirical Study of Translation Hypothesis Ensembling with Large Language Models [9.1]
大規模言語モデル (LLMs) は、一つの相応のソリューションになりつつあるが、時には幻覚や信頼できない出力を生成する。そこで本研究では,仮説アンサンブルが生成したテキストの品質をいかに向上させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:40:21 GMT)
Relearning Forgotten Knowledge: on Forgetting, Overfit and Training-Free Ensembles of DNNs [9.0]
本稿では,検証データ上での深層モデルの忘れ度をモニタする,過剰適合度定量化のための新しいスコアを提案する。オーバーフィットは検証精度を低下させることなく発生しうることを示し,従来よりも一般的である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:22:22 GMT)
Diffusion Unit: Interpretable Edge Enhancement and Suppression Learning for 3D Point Cloud Segmentation [8.8]
3次元点雲は連続した表面の離散的なサンプルであり、様々な用途に利用できる。真の接続情報、すなわちエッジ情報の欠如は、ポイントクラウド認識を困難にしている。最近のエッジ認識手法は、エッジモデリングをネットワーク設計に組み込んで、局所構造をよりよく記述している。本稿では,エッジ情報を原理的かつ解釈可能な方法で処理するDiffusion Unit (DU) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:22:01 GMT)
Key Point-based Orientation Estimation of Strawberries for Robotic Fruit Picking [8.7]
本稿では,2次元画像から直接3次元方向を予測できるキーポイント型果物配向推定手法を提案する。提案手法は, 平均誤差を8円程度に抑え, 従来よりも$sim30%の予測精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:12:11 GMT)
BasahaCorpus: An Expanded Linguistic Resource for Readability Assessment in Central Philippine Languages [8.6]
我々は,フィリピンの低資源言語における可読性評価のためのコーパスとベースラインモデルの拡張を目的としたイニシアチブの一環として,BasahaCorpusを導入・リリースする。私たちは、Hiligaynon、Minasbate、Karay-a、Rinconadaで書かれた短編物語のコーパスをまとめました。本稿では,家系木に言語を配置し,利用可能なトレーニングデータの量を増やす階層型言語間モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:05:20 GMT)
Prototype-oriented Unsupervised Change Detection for Disaster Management [8.6]
本稿では, 原型指向型災害管理用unsupervised Change Detection for Disaster Management (PUCD) を新たに提案する。 PUCDは、基本モデルによる事前設定、後処理、プロトタイプ指向の変更合成画像の特徴を比較することで変化を捉え、Segment Anything Model (SAM) を用いて結果を洗練する。我々は, LEVIR-Extensionデータセットと災害データセットのPUCDフレームワークを評価し, LEVIR-Extensionデータセットの他の手法と比較して最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:32:19 GMT)
Can ChatGPT replace StackOverflow? A Study on Robustness and Reliability of Large Language Model Code Generation [8.6]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を理解し、プログラミングコードを生成する素晴らしい能力を示している。生成されたコードにおけるAPIの誤用は、リソースリークやプログラムクラッシュといった深刻な問題を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:48:29 GMT)
Towards the Fundamental Limits of Knowledge Transfer over Finite Domains [8.6]
3つの段階の特権情報によって転送が促進されることを示す。第一段階では、ハードラベルを持つサンプルのみが知られており、最大極大推定器はミニマックスレート$sqrt|mathcal Smathcal A|/n$に達する。第3のレベルはさらに、サンプル入力毎に$mathcal A$のソフトラベル(完全ロジット)を学生に提供するので、学生は$|mathcal S|/n$ free of $を楽しむことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:35:41 GMT)
Multi-stage Large Language Model Correction for Speech Recognition [8.3]
本稿では,従来の言語モデルの再構成とLLMプロンプトを組み合わせるための,新しいマルチステージアプローチを提案する。提案手法の有効性を,競争力のあるASRシステムに対するWERの10%の相対的な改善を示すことによって実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:02:40 GMT)
Integrating 3D City Data through Knowledge Graphs [8.2]
CityGMLは、Open Geospatial Consortium (OGC)によって広く採用されている3D都市モデルの表現と交換のための標準である。 CityGMLデータをクエリする可能性は、十分に活用されていない。本稿では3DCityDBへの宣言的マッピングを用いて,CityGMLの概念を投入するためのCityGML KGフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:00:21 GMT)
Group-blind optimal transport to group parity and its constrained variants [7.9]
我々は、ソースデータ中の両方のグループの特徴分布を整列する単一のグループ盲投影マップを設計する。情報源データは人口の偏りのない表現であると仮定する。合成データと実データについて数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:14:07 GMT)
Causal discovery using dynamically requested knowledge [7.9]
Causal Bayesian Networks (CBN) は、複雑な実世界のシステムにおいて不確実性の下で推論するための重要なツールである。本研究では,構造学習アルゴリズム自体が,アルゴリズムが不確実であると認識する関係について,知識を動的に識別し,要求する新たなアプローチについて検討する。構造的精度は,既存の知識統合手法よりも大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:21:23 GMT)
TRANSOM: An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs [7.8]
本稿では,耐故障性のある大規模モデルトレーニングシステムであるTransOMを紹介する。トレーニングパイプライン自動耐障害回復機構(TOL)、トレーニングタスク多次元メートル法自動異常検出システム(TEE)、トレーニングチェックポイント非同期アクセス自動耐障害回復技術(TCE)の3つの統合コンポーネントから構成される。実験結果から,TransOMはクラスタ上での大規模LLMトレーニングの効率を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:03:01 GMT)
Spatial HuBERT: Self-supervised Spatial Speech Representation Learning for a Single Talker from Multi-channel Audio [7.8]
本稿では,自己教師型音声表現モデルであるSpatial HuBERTを提案する。一つの話者に関連する音響情報と空間情報の両方を、潜在的にノイズの多い環境で学習する。様々な空間的下流タスクにおいて、最先端の単一チャネル音声表現よりも優れた表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:31:59 GMT)
HAct: Out-of-Distribution Detection with Neural Net Activation Histograms [7.8]
本稿では,OOD検出のための新しい記述子HActを提案する。すなわち,入力データの影響下でのニューラルネットワーク層の出力値の確率分布(ヒストグラムで近似)について述べる。複数の画像分類ベンチマークにおいて,HActはOOD検出における最先端技術よりもはるかに精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:34:26 GMT)
Limitations of Classically-Simulable Measurements for Quantum State Discrimination [7.7]
古典的にシミュレート可能な測定の限界、特に正の離散ウィグナー関数を持つPOVMについて検討する。この結果から,魔法状態の量子資源理論と量子状態の識別における絡み合いの類似性と区別が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:01:54 GMT)
Connections between Operator-splitting Methods and Deep Neural Networks with Applications in Image Segmentation [7.7]
ディープニューラルネットワークと数学的アルゴリズムの接続方法はまだ開発中だ。ディープニューラルネットワークについて,特に演算子分割との接続において,アルゴリズムによる説明を行う。 Pottsモデルを解く演算子分割法に着想を得た2つのネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:56:51 GMT)
Towards Inferring Users' Impressions of Robot Performance in Navigation Scenarios [7.7]
本研究では,非言語行動手がかりと機械学習技術を用いて,ロボット行動に対する人々の印象を予測する可能性について検討した。以上の結果から,表情だけでロボット性能の人的印象について有用な情報が得られることが示唆された。現実のナビゲーションシナリオにおいて,これらの予測モデルを実装するためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:12:32 GMT)
United We Stand: Using Epoch-wise Agreement of Ensembles to Combat Overfit [7.6]
オーバーフィットに対して非常に有効である新しいディープネットワークアンサンブル分類器を提案する。私たちの方法は実装が容易で、どんなトレーニングスキームやアーキテクチャにも統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:51:44 GMT)
A Local Graph Limits Perspective on Sampling-Based GNNs [7.6]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を大規模入力グラフ上で学習するための理論的枠組みを提案する。大規模な入力グラフの小さなサンプルを用いてサンプリングベースGNNのトレーニングから得られたパラメータが、グラフ全体において同じアーキテクチャをトレーニングした結果の$epsilon$近傍にあることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:58:49 GMT)
Pandemic Culture Wars: Partisan Differences in the Moral Language of COVID-19 Discussions [7.4]
われわれは、新型コロナウイルス、ロックダウン、マスク、教育、ワクチンの5つの問題に焦点を当てている。我々は、モラル言語を分析し、政治的イデオロギーを推測するために最先端の計算手法を用いる。本研究は,異なる集団が用いた課題サリエンスと道徳言語におけるイデオロギー的差異を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:49:26 GMT)
Optimal Model Selection in Contextual Bandits with Many Classes via Offline Oracles [7.3]
文脈的包帯設定における累積的後悔最小化のための同様の保証の実現可能性について検討した。提案アルゴリズムは, 新たな不特定性テストに基づいており, モデル選択による報酬推定の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:03:52 GMT)
Efficient High-Resolution Template Matching with Vector Quantized Nearest Neighbour Fields [7.3]
現在の手法は近辺のNNマッチングに依存しており、クエリの特徴空間はテンプレート内の各クエリピクセルをNNで表現することでNN空間に変換される。 NN計算を効率よく削減し、NNフィールド(NNF)にフィルタリングを導入するNNベースの手法を提案する。提案手法は, 従来の手法よりも高分解能で性能がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:57:30 GMT)
Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review [7.2]
医用コンピュータビジョンの手術・診断におけるカメラベースのトラッキングとシーンマッピングの分野を更新する。我々は、変形可能な環境のためのアルゴリズムに焦点を当て、厳密な追跡とマッピングにおいて不可欠なビルディングブロックをレビューする。我々は,変形性環境における臨床応用を支援するために,新しい手法を設計あるいは組み合わせる必要があると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:36:28 GMT)
Estimating the Contamination Factor's Distribution in Unsupervised Anomaly Detection [7.2]
異常検出手法は、期待された振る舞いに従わない例を特定する。異常として示される例の比率は、汚染因子と呼ばれる異常の予想割合と等しい。ラベルのないデータセットの汚染係数の後方分布を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:35:13 GMT)
TK-KNN: A Balanced Distance-Based Pseudo Labeling Approach for Semi-Supervised Intent Classification [7.1]
Top-K K-Nearest Neighbor (TK-KNN)について述べる。埋め込み空間における距離に基づくより堅牢な擬ラベル法を用いる。ランキングベースのアプローチを通じて、クラス間で擬似ラベル付きサンプルのバランスのとれたセットを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:00:42 GMT)
Fast and Simple Spectral Clustering in Theory and Practice [7.1]
スペクトルクラスタリング(Spectral clustering)は、グラフの$G$で$k$のクラスタを見つけるために設計された、人気があり効果的なアルゴリズムである。電力法により計算された$O(log(k))$の頂点埋め込みに基づく単純なスペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。合成および実世界の複数のデータセット上で新しいアルゴリズムを評価し,クラスタリングの精度をほぼ同一にしながら,他のクラスタリングアルゴリズムよりもはるかに高速であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:31:57 GMT)
Resampling Stochastic Gradient Descent Cheaply for Efficient Uncertainty Quantification [6.8]
本稿では,SGDソリューションの信頼性区間を構築するために,計算的に安価に再サンプリングする2つの手法について検討する。データのリサンプリングと置換によって複数のSGDを並行して使用するものもあれば、オンライン形式で運用するものもある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:18:10 GMT)
Permutation Equivariant Graph Framelets for Heterophilous Graph Learning [6.7]
本研究では,Haar型グラフフレームレットの構築により,マルチスケール抽出を実現する手法を開発した。ヘテロ親和性グラフの特定のデータセット上で,我々のモデルが最高の性能を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:49:31 GMT)
Radio Map Estimation in the Real-World: Empirical Validation and Analysis [6.7]
無線地図は、地理的領域の各地点における受信信号強度その他の無線周波数環境の等級を定量化する。これらの地図は、無線ネットワーク計画、スペクトル管理、通信システムの最適化など、多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:03:41 GMT)
Nonet at SemEval-2023 Task 6: Methodologies for Legal Evaluation [6.5]
本稿では,SemEval-2023 for Task 6 on LegalEval: Understanding Legal Textsについて述べる。提案課題は,タスク-Bの法名エンティティ認識(L-NER),タスク-C1の法名判断予測(LJP),タスク-C2の法名説明付き裁判所判断予測(CJPE)の3つのサブタスクに集中した。私たちのチームは、レポートによると、タスク-B、タスク-C1、タスク-C2において、それぞれ15$th$、11$th$、および1$st$の競争ランクを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:35:11 GMT)
FROST: Towards Energy-efficient AI-on-5G Platforms -- A GPU Power Capping Evaluation [6.3]
Open Radio Access Network (O-RAN)は機械学習(ML)の統合による最適化の理想的なターゲットである FROST - オンライン・システム・チューニングを用いたフレキシブル・リコンフィグレーション(フレキシブル・リコンフィグレーション)手法を提案することで、この重要な側面に対処する。 FROSTは、MLパイプラインのエネルギー消費をプロファイリングし、それに応じてハードウェアを最適化し、パワードローを制限することができる。以上の結果から,FROSTはモデルの精度を損なうことなく最大26.4%の省エネが可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:28:28 GMT)
Deep Learning Enhanced Realized GARCH [6.2]
本稿では,深層学習(LSTM)とボラティリティ対策の併用によるボラティリティモデリングの新しい手法を提案する。このLSTMで強化されたGARCHフレームワークは、金融経済学、高周波取引データ、ディープラーニングによるモデリングの進歩を取り入れ、蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:37:05 GMT)
Densely Connected $G$-invariant Deep Neural Networks with Signed Permutation Representations [6.2]
有限群$G$,$G$-不変ディープニューラルネットワーク(G$-DNN)アーキテクチャをReLUアクティベーション付きで導入・検討する。 G$-DNNのプリアクティベーションは、Emphsigned permutation representations (signed perm-reps) of $G$で変換できる。文献からReLUのアクティベーション関数にアクセスできるものよりも、より許容可能な$G$-DNNアーキテクチャが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:06:04 GMT)
An empirical study of automatic wildlife detection using drone thermal imaging and object detection [6.2]
遠隔操縦航空機システム(RPASまたはドローン')や熱画像技術の最近の進歩は、野生生物のデータを収集するための新しいアプローチを生み出している。ドローンによる野生生物検出に関する総合的なレビューと実証研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:22:59 GMT)
Audio-AdapterFusion: A Task-ID-free Approach for Efficient and Non-Destructive Multi-task Speech Recognition [6.0]
マルチタスクASRにおける単一タスクアダプタを結合する3つの新しいタスクIDフリー手法を提案する。提案手法は,完全微調整に比べて平均 WER 改善率8% を達成することができ,タスクID アダプタルーティングと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:21:40 GMT)
Enabling Neural Radiance Fields (NeRF) for Large-scale Aerial Images -- A Multi-tiling Approach and the Geometry Assessment of NeRF [5.9]
本稿では,大規模航空データセット上でのNeRF(Neural Radiance Fields)のスケールアップを目指す。具体的には、メモリ消費を減らすため、位置特定サンプリング技術とマルチカメラタイリング(MCT)戦略を導入する。提案手法を代表的手法であるMip-NeRFに実装し,その幾何性能を3光度MVSパイプラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:14:02 GMT)
zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning [5.9]
Federated Learning(FL)は機械学習のパラダイムであり、クライアントが中央アグリゲータのオーケストレーションの下でモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。従来のFLソリューションは、クライアントのコホートを公平かつ誠実に形成する集中集約子の信頼前提に依存している。本稿では、ゼロ知識証明(ZKP)を活用して、トレーニングモデル集約プロセスにおいて悪意あるアグリゲータの問題に取り組むzkFLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:08:43 GMT)
Emergent AI-Assisted Discourse: Case Study of a Second Language Writer Authoring with ChatGPT [5.8]
本研究では,特に言語学習者を対象に,ChatGPTが学術的執筆を促進する上で果たす役割について検討する。ケーススタディアプローチを用いて,ChatGPTを学術的執筆プロセスを通じて統合した博士課程生Kailingの経験を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:22:10 GMT)
DeepVol: A Pre-Trained Universal Asset Volatility Model [5.7]
本稿では,従来のエコノメトリモデルよりも汎用的な,事前学習型ディープラーニングボラティリティモデルであるDeepVolを紹介する。 DeepVolは、トランスファー学習の力を活用して、以前は目に見えないものを含め、すべての金融資産のボラティリティのダイナミクスを効果的に捉え、モデル化する。 DeepVolの導入は、金融業界におけるボラティリティモデリングの新しい道を開き、ボラティリティの予測方法を変える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:35:30 GMT)
Reflection-Equivariant Diffusion for 3D Structure Determination from Isotopologue Rotational Spectra in Natural Abundance [5.6]
我々は、分子の完全な3次元構造を分子式、慣性モーメント、重原子の符号なし置換座標から推定する生成拡散モデルであるKREEDを開発する。 KREEDのトップ1予測では、QM9データセットとGEOMデータセットの98%の精度で正しい3D構造を特定する。文献から得られた実験的な置換座標を用いて、KREEDは33例中25例で正しい全原子3D構造を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:05:11 GMT)
ChapGTP, ILLC's Attempt at Raising a BabyLM: Improving Data Efficiency by Automatic Task Formation [5.5]
アムステルダム大学におけるILLCのBabyLMチャレンジへの提出(Warstadt et al., 2023) 最後のモデルであるChapGTPは200のエポックでトレーニングされたマスキング言語モデルであり、Automatic Task Formationと呼ばれる新しいデータ拡張技術によって支援されている。本稿では,BLiMP,(Super)GLUE,MSGSの3つの評価スイートにおいて,このモデルの性能について詳細に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:06:06 GMT)
Evaluating the Impact of Humanitarian Aid on Food Security [5.4]
本稿では,現金による介入が食糧危機に与える影響を評価することを目的としたアフリカホーンの因果推論フレームワークを提案する。我々の貢献は、食品安全保障システム内の因果関係の特定、包括的データベースの調和、栄養失調に対する人道的介入の因果効果の推定を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:09:45 GMT)
AnglE-optimized Text Embeddings [5.4]
本稿では,AnglEと呼ばれる新しい角度最適化テキスト埋め込みモデルを提案する。 AnglE の中核となる考え方は、複素空間に角度最適化を導入することである。短文STS、長文STS、ドメイン固有のSTSタスクなど、さまざまなタスクで大規模な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:08:53 GMT)
Improving the Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers With Fewer Qubits Using Orbital Optimization [5.3]
短期量子コンピュータは、情報を処理できる量子ビットの数と、一貫性のある実行が可能な回路の深さに制限される。これまで、変量量子固有解法(VQE)のようなアルゴリズムの実験的な実証は、最小基底集合を用いた小さな分子に限られてきた。本稿では、パラメータ化された部分ユニタリ変換を基底関数集合に適用した量子固有解法に軌道最適化スキームを組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:52:36 GMT)
Feature Pyramid biLSTM: Using Smartphone Sensors for Transportation Mode Detection [5.2]
そこで本研究では,スマートフォンから収集したセンサデータの量を削減するために,新たなエンドツーエンドアプローチを提案する。提案手法はFPbiLSTM(Feature Pyramid biLSTM)と呼ばれ,必要なセンサ数と処理要求を削減できることが特徴である。 FPbiLSTMはFeature Pyramid Networkで既存のCNN biLSTMモデルを拡張し、浅い層と深い層の特徴レジリエンスの両方の利点を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:13:10 GMT)
Balance Act: Mitigating Hubness in Cross-Modal Retrieval with Query and Gallery Banks [5.2]
ハネス(Hubness)は、少数のギャラリーデータポイントが頻繁に検索される現象であり、その結果、検索性能が低下する。ハブとしてのハブ性に対処するために,ギャラリーデータとクエリデータの両方を組み込むことは,ギャラリーデータとクエリデータとの類似性が常に高いことを示す。本稿では,テキストイメージ,テキストビデオ,テキストオーディオなど,多様な言語基盤ベンチマークに関する広範な実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:10:17 GMT)
Source Code Comprehension: A Contemporary Definition and Conceptual Model for Empirical Investigation [5.1]
研究コミュニティはソースコードの理解を概念として定義できていない。タスクによる暗黙的な定義が一般的であり、つまり、コード理解は実験的なタスクが測るものである。本稿では,ソースコードの理解を定義し,概念的枠組みを提示する参照作業を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:23:46 GMT)
Tensor Completion with Provable Consistency and Fairness Guarantees for Recommender Systems [5.1]
非負・正の行列とテンソル完備問題を定義・解決するための新しい一貫性に基づくアプローチを導入する。単一特性/制約: 単位スケールの一貫性を保ち、解の存在を保証し、比較的弱いサポート仮定の下では、一意性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:06:34 GMT)
Planning and Learning: Path-Planning for Autonomous Vehicles, a Review of the Literature [5.0]
この短いレビューは、読者が計画、スケジューリング、学習に関する最先端の作業に慣れるようにすることを目的としている。まず,最先端の計画アルゴリズムについて検討する。次に、グラフ構造化された入力を処理するのに適した、最近のニューラルネットワークの変種であるグラフニューラルネットワークについて詳しく調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:02:54 GMT)
Entity Matching using Large Language Models [4.9]
最先端のエンティティマッチング手法は、BERTやRoBERTaのような事前訓練された言語モデル(PLM)に依存していることが多い。エンティティマッチングにおけるこれらのモデルの2つの大きな欠点は、(i)モデルがタスク固有のトレーニングデータを必要とすることと、(ii)微調整されたモデルが、アウト・オブ・ディストリビューション・エンティティに関して堅牢でないことである。本稿では,エンティティマッチングのための大規模言語モデル (LLM) を,ドメイン固有のトレーニングデータに頼らず,PLMベースのマーカに代わる堅牢な代替手段として利用することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:12:32 GMT)
Lightweight Full-Convolutional Siamese Tracker [4.9]
既存の軽量トラッカーはパラメータ、パフォーマンス、Flops、FPSの2～3ポイントのバランスしか達成していない。本稿ではLightFCと呼ばれる軽量完全畳み込み式シームズトラッカーを提案する。実験の結果、LightFCは性能、パラメータ、FlopsとFPSの最適なバランスを実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:51:56 GMT)
Improved Contextual Recognition In Automatic Speech Recognition Systems By Semantic Lattice Rescoring [4.8]
本稿では,意味的格子処理によるASRシステム内における文脈認識の高度化のための新しい手法を提案する。提案手法は,隠れマルコフモデルとガウス混合モデル(HMM-GMM)とディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて,精度を向上する。本稿では,実験分析によるLibriSpeechデータセット上でのフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:44:03 GMT)
Optical Regulation of Chiral-Induced Spin Selectivity [4.8]
我々は、光がキラル誘起スピン選択性(CISS)をどのように制御するかを記述する非摂動理論を提案する。研究結果は、1)光はCISSに逆の効果を持つ可能性を示し、2)CISSの差はスピン電子と結合した原子核の定常状態によって引き起こされ、3)この定常状態の違いはスピンアップとスピンダウン電子によって感じられる異なる光誘起ローレンツ力によって引き起こされることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:56:04 GMT)
Integrating LLM, EEG, and Eye-Tracking Biomarker Analysis for Word-Level Neural State Classification in Semantic Inference Reading Comprehension [4.4]
本研究は、意味的関係読解作業中の個人の神経状態に関する洞察を提供することを目的とする。本研究では,LLM,視線,脳波(EEG)データを共同で分析し,読解中にキーワードに関連性のある単語をどのように処理するかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:17:59 GMT)
Splicing Up Your Predictions with RNA Contrastive Learning [4.4]
我々は、代替スプライシング遺伝子複製によって生成された機能配列間の類似性を利用して、対照的な学習手法をゲノムデータに拡張する。 RNA半減期やリボソーム負荷予測などの下流タスクにおけるそれらの有用性を検証する。学習された潜在空間の探索は、我々の対照的な目的が意味論的に意味のある表現をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:50:42 GMT)
Unsupervised Pre-Training Using Masked Autoencoders for ECG Analysis [4.3]
本稿では、心電図(ECG)信号のためのマスク付きオートエンコーダ(MAE)に基づく教師なし事前トレーニング手法を提案する。さらに、ECG分析のための完全なフレームワークを形成するためのタスク固有の微調整を提案する。フレームワークは高レベルで普遍的で、特定のモデルアーキテクチャやタスクに個別に適応していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:19:51 GMT)
Investigations of the boundary of quantum correlations and device-independent applications [4.2]
我々は、この集合を任意の数のプレイヤーでベルのシナリオで近似する量子ベル不等式の族を示す。デバイスに依存しない情報処理への応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:45:35 GMT)
Knowledge Equivalence in Digital Twins of Intelligent Systems [4.1]
本論文は,知的システムのデジタル双対モデルに焦点をあてる。このようなインテリジェントな物理システムのモデリングには、仮想空間における知識認識能力を複製する必要がある。本稿では,知識比較と更新による知識等価性の概念と等価性維持手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:54:21 GMT)
Make Every Example Count: On the Stability and Utility of Self-Influence for Learning from Noisy NLP Datasets [4.1]
データクリーニングのためのトレーニング例のタスク非依存自己影響スコアの適合性について検討した。自然発生の異常者を捕獲する効果を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:03:05 GMT)
It Is All About Data: A Survey on the Effects of Data on Adversarial Robustness [4.1]
逆の例は、攻撃者が意図的にモデルを混乱させてミスを犯すように設計された機械学習モデルへの入力である。この問題に対処するために、敵の堅牢性の領域は、敵の攻撃の背後にあるメカニズムとこれらの攻撃に対する防御を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:02:02 GMT)
A Scene-Text Synthesis Engine Achieved Through Learning from Decomposed Real-World Data [4.1]
シーンテキスト画像合成技術は,背景画像上のテキストインスタンスを自然に構成することを目的としている。本稿では,テキスト位置提案ネットワーク(TLPNet)とテキスト出現適応ネットワーク(TAANet)を含む学習ベーステキスト合成エンジン(LBTS)を提案する。トレーニング後、これらのネットワークを統合して、シーンテキスト分析タスクのための合成データセットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:09:43 GMT)
IPMix: Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust Classifiers [4.0]
クリーンな精度を損なうことなくロバスト性を改善するための単純なデータ拡張手法であるIMMixを提案する。 IPMixは、トレーニングデータの多様性を高めるために、3つのレベルのデータ拡張をコヒーレントでラベル保存のテクニックに統合する。実験により、IMMixはCIFAR-CとImageNet-Cで最先端の破損堅牢性を上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:51:46 GMT)
Snapshot of Algebraic Vision [4.0]
代数幾何学とコンピュータビジョンの相互作用を示す。マルチビュー幾何学における新たな知見と3次元シーン再構築への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:54:20 GMT)
Medical Image Segmentation via Sparse Coding Decoder [4.0]
トランスフォーマーは、長距離依存関係をキャプチャする能力のため、医療画像のセグメンテーションにおいて大きな成功を収めた。これまでの研究では、変換器のエンコーダモジュールに畳み込み層が組み込まれていたため、ピクセル間の局所的な関係を学習する能力が向上した。しかし、変換器はデコーダの空間的回復能力に乏しいため、限定的な一般化能力とロバスト性に悩まされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:08:35 GMT)
Ontology in Hybrid Intelligence: a concise literature review [3.9]
ハイブリッドインテリジェンス(Hybrid Intelligence)は、人間と人工知能のバランスの取れた共存を指して人気を集めている。オントロジーは、インターオペラビリティを拡張するための特定の役割と同様に、品質と正確性を改善する。アプリケーション指向分析は、現在のシステム(70%以上)や、将来的なシステムにおいて重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:02:15 GMT)
Gromov-Wassertein-like Distances in the Gaussian Mixture Models Space [3.9]
ガウス混合モデルの集合上でGromov-Wasserstein型距離を2つ導入する。形状マッチングやハイパースペクトル画像色変換などの中～大規模問題に対して,それらの実用的利用を解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:22:36 GMT)
Optimizing edge state transfer in a Su-Schrieffer-Heeger chain via hybrid digital-analog strategies [3.9]
Su-Schrieffer-Heeger(SSH)連鎖は、量子材料と量子情報処理と技術の理解を深める上で重要な役割を担っている。本稿では,SSHチェーンにおけるエッジ状態の非断熱的かつ高忠実な転送を目的としたハイブリッドアナログデジタルプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:25:47 GMT)
On Statistical Learning of Branch and Bound for Vehicle Routing Optimization [3.7]
我々は,計算コストの高いStrong Branching戦略の決定過程をエミュレートするためにニューラルネットワークを訓練する。このアプローチは分岐とバウンドのアルゴリズムの性能にマッチするか、改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:50:36 GMT)
Enhanced Meta Label Correction for Coping with Label Corruption [3.7]
本稿では,雑音ラベル問題を用いた学習のための拡張メタラベル補正手法を提案する。 TraditionalCは従来のアプローチより優れており、すべての標準ベンチマークで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:44:33 GMT)
A Spatio-Temporal Attention-Based Method for Detecting Student Classroom Behaviors [3.6]
生徒の行動検出の精度が低いことが問題となっている。学生の授業行動検出のための時空間アテンションベース手法(BDSTA)を提案する。 SlowFastモデルと比較すると,BDSTAを用いた生徒行動分類の平均精度は8.94%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:13:50 GMT)
Identifying Interpretable Visual Features in Artificial and Biological Neural Systems [3.6]
ニューラルネットワークの単一ニューロンは、個々の直感的に意味のある特徴を表すため、しばしば解釈可能である'。多くのニューロンは$textitmixed selectivity$、すなわち複数の無関係な特徴を示す。本稿では、視覚的解釈可能性の定量化と、ネットワークアクティベーション空間における意味のある方向を見つけるためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:41:28 GMT)
Optimizing Initial State of Detector Sensors in Quantum Sensor Networks [3.6]
我々は、各センサが「発射」する量子ビット検出器である量子センサーのネットワークを考える。我々は、完全な差別を可能にする初期状態の存在に必要な十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:33:46 GMT)
Automatic Personalized Impression Generation for PET Reports Using Large Language Models [3.6]
2010年から2022年にかけて, 当施設から収集した37,370件の振り返り報告を行った。教師強制アルゴリズムを用いて,12の言語モデルをPETレポートのコーパスで訓練した。医師は PEG 生成の印象を自身のスタイルでレビューすると, 89% が臨床的に許容されると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:24:36 GMT)
On the Temperature of Bayesian Graph Neural Networks for Conformal Prediction [3.5]
コンフォーマル予測(CP)は不確実性を定量化するための有望なフレームワークを提供する。 CP は、予測セットが所望の確率を持つ真のラベルを含むことを正式な確率的保証を保証する。より効率的な予測セットをもたらす温度の存在を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:24:25 GMT)
IoTGeM: Generalizable Models for Behaviour-Based IoT Attack Detection [3.4]
一般化性を重視したIoTネットワーク攻撃をモデル化するアプローチを提案する。まず,機能抽出のための転がり窓のアプローチを改良し,オーバーフィッティングを低減した多段階機能選択プロセスを提案する。次に、独立したトレインとテストデータセットを使用してモデルを構築し、テストする。第3に、機械学習モデル、評価指標、データセットの多様なポートフォリオを使用して、方法論を厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:46:43 GMT)
Utilizing Weak Supervision To Generate Indonesian Conservation Dataset [3.4]
迅速かつ大規模なデータセット作成のための有望なアプローチとして、弱みの監視が登場している。本稿では,インドネシアのNLPデータセットを保護ニューステキストから構築する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:23:18 GMT)
Long-form Simultaneous Speech Translation: Thesis Proposal [3.3]
同時音声翻訳 (SST) は, 話者が文を終了する前であっても, 発話言語をリアルタイムに翻訳することを目的としている。ディープラーニングはエンドツーエンド(E2E)システムに大きな関心を呼んだ。この論文の提案は、特にロングフォーム設定において、エンドツーエンドの同時音声翻訳に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:44:05 GMT)
Local Lipschitz Constant Computation of ReLU-FNNs: Upper Bound Computation with Exactness Verification [3.2]
本稿では, フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)の局所リプシッツ定数の補正線形単位(ReLU)の活性化関数を用いた計算について述べる。 ReLUの挙動を捉える乗算器を用いた標準的な手順に従うことにより、まず局所リプシッツ定数の上界問題を半定値プログラミング問題(SDP)に還元する。本稿では,入力出力特性が元のFNNと同一である縮小順序モデルを構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:37:16 GMT)
Maximizing Quantum-to-Classical Information Transfer in Four-Dimensional Scanning Transmission Electron Microscopy [3.2]
我々は4次元走査透過電子顕微鏡で検出された古典情報への量子情報の転送を分析する。ほぼ最適な情報伝達は非局在化スペクトルプローブによって達成され、利用可能な量子フィッシャー情報の約半分を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:40:58 GMT)
Intelligent Software Tooling for Improving Software Development [3.2]
ディープラーニング(DL)は、ソフトウェア開発プロセスを含む多くの領域において、自動化の大幅な進歩を示しています。この成功の主な理由は、GitHub経由で利用可能なオープンソースコードや、トレーニング対象とするRICOとReDRAWを備えたモバイルグラフィカルユーザインタフェース(GUI)の画像データセットなど、大規模なデータセットが利用可能であることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:29:07 GMT)
EEG motor imagery decoding: A framework for comparative analysis with channel attention mechanisms [3.1]
チャネルアテンション機構は、伝統的にモータ画像復号に用いられてきた空間フィルタの強力な進化と見なすことができる。本研究は、これらのメカニズムを軽量アーキテクチャフレームワークに統合し、その影響を評価することによって体系的に比較する。われわれのアーキテクチャは単純さを重視し、チャネルアテンション機構の容易な統合を提供しながら、データセット間の高度な一般化性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:25:31 GMT)
The Quo Vadis of the Relationship between Language and Large Language Models [3.1]
LLM(Large Language Models)は、LLMを言語科学モデルとして採用することを奨励している。透明性に欠ける科学的モデルの導入によって引き起こされる最も重要な理論的および経験的リスクを特定します。現在の開発段階において、LLMは言語に関する説明をほとんど提供していないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:54:24 GMT)
DIAR: Deep Image Alignment and Reconstruction using Swin Transformers [3.1]
画像歪みのある画像を含むデータセットを作成する。我々は、対応する地平線ホモグラフをラベルとして、視点歪みを生成する。データセットを使用して、Swinトランスフォーマーモデルをトレーニングし、シーケンシャルな画像データを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:59:45 GMT)
Data Drift Monitoring for Log Anomaly Detection Pipelines [2.9]
本研究では,介入,再訓練,LADモデルの更新が人的関与に必要である場合に,ベイズ因子に基づくドリフト検出手法を提案する。本手法は,無修正データからのログアクティビティのシーケンスと,異常汚染の制御レベルによるシミュレートされたアクティビティの両方を用いて記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:10:40 GMT)
Large Language Model Prediction Capabilities: Evidence from a Real-World Forecasting Tournament [2.9]
我々は,OpenAIの最先端の大規模言語モデルであるGPT-4を,Metaculusプラットフォーム上で開催される3ヶ月の予測トーナメントに登録する。 GPT-4の確率予測は人混みの中央値よりもかなり精度が低いことを示す。この過小評価の潜在的な説明は、現実の予測トーナメントでは、真の答えが予測された時点で真に未知であるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:58:17 GMT)
Accurate prediction of international trade flows: Leveraging knowledge graphs and their embeddings [2.8]
本稿では,国際貿易のモデリングに知識グラフを組み込んだ手法を提案する。従来の機械学習手法とKG埋め込み、例えば決定木やグラフニューラルネットワークの統合についても検討する。本研究は,予測精度を向上させる可能性を示し,知識表現における説明可能性の埋め込みに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:28:30 GMT)
Uncovering wall-shear stress dynamics from neural-network enhanced fluid flow measurements [2.7]
物体を通過または内部に移動する乱流流体からの摩擦抵抗は、輸送、公共事業インフラ、エネルギー技術、人間の健康といった様々な領域において重要な役割を担っている。本稿では,物理知識を持つ深部光学フロー推定器を用いて,流れの測定から空間的・時間的分解能の優れた速度場と壁面応力場を導出する全体論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:56:26 GMT)
Hybrid quantum-classical graph neural networks for tumor classification in digital pathology [2.7]
我々は、GNNと変分量子(VQC)を組み合わせたハイブリッド量子グラフニューラルネットワーク(GNN)を作成し、乳癌のサブタイピングにおけるバイナリサブタスクを分類する。その結果、ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(QNN)は、重み付き精度、リコール、F1スコアの観点から、最先端の古典的グラフニューラルネットワーク(GNN)と同等であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:40:26 GMT)
Cross-Lingual Consistency of Factual Knowledge in Multilingual Language Models [2.7]
本研究では,多言語PLMにおける事実知識の言語間整合性(CLC)について検討する。本稿では,言語間の知識一貫性を精度から独立して評価するために,ランク付けに基づく一貫性尺度(RankC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:56:41 GMT)
Enhanced Transformer Architecture for Natural Language Processing [2.6]
Transformerは自然言語処理(NLP)分野における最先端モデルである本稿では,トランスフォーマーの新たな構造を提案し,全層正規化,重み付け残差接続,強化学習を利用した位置符号化,マスク付き自己注意が特徴である。 The proposed Transformer model, called Enhanced Transformer, is confirmeded by the bilingual evaluation understudy (BLEU) score obtained with the Multi30k translation dataset。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:59:07 GMT)
How accurate are neural approximations of complex network dynamics? [2.5]
常微分方程式のデータ駆動近似は、力学系モデルを発見する古典的な方法の代替として有望なものである。本稿では、複雑なネットワークを介して結合されたそのような方程式の系で力学を記述する複雑なシステムに焦点をあてる。本稿では,これらの力学系をニューラルネットワークを用いて近似するための重要な要素を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:09:53 GMT)
Diamond optomechanical cavity with a color center for microwave-to-optical quantum interfaces [2.4]
本稿では,1次元のダイヤモンド光結晶空洞を,光学的結合を伴わずに色中心の放射に調整した効率的な量子トランスダクション手法を提案する。コヒーレントな色中心電子のエネルギーレベルは16.4MHzまでの強いメカニカルモード-色中心電子結合速度で操作される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:31:54 GMT)
Confidential Consortium Framework: Secure Multiparty Applications with Confidentiality, Integrity, and High Availability [2.3]
Confidential Consortium Framework (CCF)は、セキュアなステートフルCIAアプリケーションを開発するための汎用的な基盤である。 CCFは集中型コンピューティングと分散型信頼を組み合わせることで、信頼できないクラウドインフラストラクチャへのデプロイメントをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:12:07 GMT)
Guarantees for Self-Play in Multiplayer Games via Polymatrix Decomposability [2.3]
セルフプレイ(Self-play)は、学習アルゴリズムが自分自身のコピーと対話して学習するマルチエージェントシステムにおける機械学習のテクニックである。両プレイヤーの定数ゲームでは、ナッシュ均衡に達するセルフプレイが保証され、ポストトレーニング中の対戦相手に対して良好に機能する戦略が作成できることを示す。本研究は,マルチプレイヤーゲームの構造的特性を初めて同定し,多種多様なセルフプレイアルゴリズムによって生成される戦略の性能保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:33:21 GMT)
Over-The-Air Clustered Wireless Federated Learning [2.3]
クライアントがパラメータ更新を同時にサーバに送信できるので、Over-the-air (OTA) FLが好ましい。強力なサーバがなければ、クライアントが隣人と通信してコンセンサスMLモデルを取得する分散戦略が採用される。本稿では,OTA半分散クラスタリング無線FL(CWFL)とCWFL-Proxアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:27:42 GMT)
Boundary-induced singularity in strongly-correlated quantum systems at finite temperature [2.2]
我々は、無限大の翻訳不変系の熱力学特性を最適に模倣できる模擬ハミルトニアンにおけるバルク境界競合について研究する。これらの特異点は、通常ランダウ・ギンズバーグパラダイムに該当する従来の熱力学的相転移点と異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:36:22 GMT)
Trusted Provenance of Automated, Collaborative and Adaptive Data Processing Pipelines [2.2]
ソリューションアーキテクチャと、Provenance Holderと呼ばれるサービスのコンセプト実装の証明を提供しています。 Provenance Holderは、コラボレーティブで適応的なデータ処理パイプラインを信頼できる方法で実現可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:52:27 GMT)
Improving Native Ads CTR Prediction by Large Scale Event Embedding and Recurrent Networks [2.1]
本研究では,ユーザの連続イベントの監視が弱いシームズネットワークをトレーニングすることで,各ユーザのブラウジングイベントをエンコードする大規模イベント埋め込み方式を提案する。 CTR予測問題は、ユーザー履歴をイベントのシーケンスとして自然にモデル化する教師付きリカレントニューラルネットワークとしてモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:00:18 GMT)
$k$-$t$ CLAIR: Self-Consistency Guided Multi-Prior Learning for Dynamic Parallel MR Image Reconstruction [2.0]
我々は,k$-$t$IR CLAという自己整合性指導型マルチプライオリティ学習フレームワークを提案する。 $k$-$t$ CLAIRは、量的および質的なパフォーマンスの両方の観点から、高品質な動的MR再構成を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:37:32 GMT)
Dual-rail encoding with superconducting cavities [2.0]
2つの超伝導マイクロ波キャビティの単一光子部分空間に、我々の物理量子ビットを符号化する回路量子電気力学(QED)デュアルレール量子ビットを導入する。本稿では, 状態準備, 論理的読み出し, パラメトリゾブル単一および2量子ゲートを含む, ゲートベースのユニバーサル操作の実施方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:39:05 GMT)
Posterior Inference on Shallow Infinitely Wide Bayesian Neural Networks under Weights with Unbounded Variance [1.9]
隠れた層を持つベイズニューラルネットワークの無限幅スケーリング限界がガウス過程であることが知られている。我々の貢献は、Emphconditionally Gaussian表現を用いて、後部推論の解釈可能で計算的に効率的な手順である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:33:11 GMT)
Surrogate Active Subspaces for Jump-Discontinuous Functions [1.8]
難民運動のエージェントベースモデルであるFleeに不連続シミュレータの活性部分空間のサロゲート推定を適用した。このような解析を行う際に生じる病態を示し、これは不連続関数への活性部分空間の拡張を動機付けている。最後に,本手法をFlee上に展開し,アフリカと中東の8つの避難危機においてシミュレーションのパラメータが最も重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:44:51 GMT)
Multi-point Feedback of Bandit Convex Optimization with Hard Constraints [1.8]
本研究では,学習者が損失関数の部分的情報に基づいて決定列を生成することを目的とした制約付き帯域凸最適化について検討する。我々は、累積的テクスト制約違反を制約違反の指標として採用する。我々のアルゴリズムは、凸損失関数と時間変化制約に対して、$O(d2Tmaxc,1-c)$ regret bounds と $O(d2T1-fracc2)$ cumulative hard constraint violation bounds を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:43:22 GMT)
Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference [1.8]
現代のベイズにおける基本的な選択は、可能性関数と事前分布の仕様についてである。本稿では,感性解析をアモータイズしたベイズ推論に組み込むための多面的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:14:10 GMT)
Inference of gravitational field superposition from quantum measurements [1.7]
非相対論的量子力学では、そのような実験における重力場は重ね合わせ状態として記述することができる。重力の代替理論が重力重畳状態を回避することを実証的に実証する。重畳された重力源を用いた実験は、重力が古典的でないというより強い証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:39:25 GMT)
Serenade: A Model for Human-in-the-loop Automatic Chord Estimation [1.6]
そこで本研究では,Human-in-the-loopアプローチにより,モデルのみのアプローチよりも高調波解析性能が向上することを示す。我々は,ポピュラー音楽のデータセットを用いてモデル評価を行い,本手法を用いることで,モデルのみのアプローチよりも高調波解析性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:31:29 GMT)
Recent Advances in Vision Transformer: A Survey and Outlook of Recent Work [1.6]
視覚変換器(ViT)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して、様々な視覚タスクにおいて、より人気があり支配的な技術になりつつある。コンピュータビジョンにおける要求技術として、ViTは長距離関係に着目しながら様々な視覚問題を解くことに成功した。一般的なベンチマークデータセット上で,様々なViTアルゴリズムと代表的CNN手法の性能を徹底的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:05:41 GMT)
Deep Learning for Video-based Person Re-Identification: A Survey [1.6]
本稿では,ビデオリIDのためのディープラーニング手法の最新の進歩について紹介する。制限付きの短いビデオリIDメソッド、技術的な課題による大きなマイルストーン、アーキテクチャ設計などについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:10:14 GMT)
Spectrum-Aware Adjustment: A New Debiasing Framework with Applications to Principal Component Regression [1.6]
我々は高次元線形回帰のための新しいデバイアス化フレームワークを導入する。特徴量とサンプルの数が大小を問わず比較できるような,一般的な設定について検討する。本手法は,自由度デバイアスをマージンで上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:10:50 GMT)
Non-ergodicity in reinforcement learning: robustness via ergodicity transformations [1.5]
強化学習(RL)の応用分野は、自律運転、精密農業、金融などである。この堅牢性の欠如に寄与する根本的な問題は、リターンの期待値に焦点をあてることにある、と私たちは主張する。本研究では,データからエルゴディディティを学習するアルゴリズムを提案し,その効果を非エルゴディティ環境において実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:13:33 GMT)
CARSO: Blending Adversarial Training and Purification Improves Adversarial Robustness [1.4]
CARSOは画像分類のための新しい対角防御機構である。敵の訓練と敵の浄化のパラダイムをブレンドする。予兆や予期せぬ脅威から身を守ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:20:47 GMT)
VECHR: A Dataset for Explainable and Robust Classification of Vulnerability Type in the European Court of Human Rights [1.4]
VECHRは,脆弱性型分類と説明的根拠に基づく,新たな専門家によるマルチラベルデータセットである。予測可能性と説明可能性の両方の観点から,VECHRの最先端モデルの性能をベンチマークする。当社のデータセットは、パフォーマンス、説明可能性、堅牢性に関する大幅な改善の余地を提供する、ユニークな課題を呈しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:05:52 GMT)
An architectural technical debt index based on machine learning and architectural smells [1.3]
本稿では,機械学習とアーキテクチャの臭いに基づいて,建築技術的負債の主要因を推定する新しい手法を提案する。私たちのアプローチでは、単一のアーキテクチャの臭いのインスタンスによって生成される技術的負債の量を見積もることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:23:46 GMT)
ViSoBERT: A Pre-Trained Language Model for Vietnamese Social Media Text Processing [1.2]
ベトナムのソーシャルメディアテキストであるViSoBERTに対して,最初のモノリンガル事前学習言語モデルを提案する。我々の実験では、ViSoBERTはパラメータがはるかに少ないため、ベトナムのソーシャルメディアタスクにおける過去の最先端モデルを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:34:50 GMT)
Holistic Parking Slot Detection with Polygon-Shaped Representations [1.2]
本稿では,YOLO(You Only Look Once)v4アルゴリズムを適応した一段階のHPS-Netを提案する。実験の結果、HPS-NetはF1スコア0.92で様々な空き駐車場を検知できることがわかった。 Nvidia Drive AGX Xavierで17 FPSのリアルタイム検出速度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:37:23 GMT)
Equational Anti-Unification over Absorption Theories [1.1]
抗統一技術は、クローン検出と自動プログラム修復法で使用されている。本稿では、反統一変調純吸収理論、すなわち、いくつかの作用素は公理 $f(x,varepsilon_f) approx f(varepsilon_f,x) approx varepsilon_f$ を満たす特別な定数と関連している。我々はこのような理論に対する健全で完全なルールベースのアルゴリズムを提供し、さらに、反統一モジュロ吸収は無限であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:38:06 GMT)
Analyzing Modularity Maximization in Approximation, Heuristic, and Graph Neural Network Algorithms for Community Detection [1.1]
ヒューリスティックスは、ネットワークノードのパーティション上の目的関数、モジュラリティを最大化することで、コミュニティを検出するためにしばしば使用される。我々の研究は、最適な分割を達成するために、異なるモジュラリティアルゴリズムの性能について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:12:18 GMT)
Sim-to-Real Transfer of Adaptive Control Parameters for AUV Stabilization under Current Disturbance [1.1]
本稿では,最大エントロピー深層強化学習フレームワークを古典的なモデルベース制御アーキテクチャと組み合わせ,適応制御系を定式化する新しい手法を提案する。本フレームワークでは,バイオインスパイアされた体験再生機構,拡張されたドメインランダム化手法,物理プラットフォーム上で実行される評価プロトコルなどを含むSim-to-Real転送戦略を導入する。実験により,AUVの準最適モデルから有能なポリシを効果的に学習し,実車への移動時の制御性能を3倍に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:46:56 GMT)
TEQ: Trainable Equivalent Transformation for Quantization of LLMs [1.0]
TEQは、低精度量子化を生かしながら、モデル出力のFP32精度を保存する訓練可能な等価変換である。トレーニングプロセスは軽量で、1Kステップしか必要とせず、オリジナルのモデルのトレーニング可能なパラメータの0.1%未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:42:34 GMT)
Fake news detection using parallel BERT deep neural networks [1.0]
本稿では,2つの並列BERTネットワークを用いて全文ニュース記事の精度検出を行うMWPBertを紹介する。実験結果から,提案モデルが従来モデルよりも精度および他の性能指標で優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:02:42 GMT)
High-Resolution Building and Road Detection from Sentinel-2 [0.9]
複数10m解像度のSentinel-2画像を用いて50cm解像度のビルディングと道路セグメンテーションマスクを生成する方法を示す。これは、教師のモデルの予測を再現するために、Sentinel-2画像へのアクセスで学生のモデルをトレーニングすることで行われる。また、実際の数に対して R2 = 0.91 となるSentinel-2 パッチにおいて、個々の建物を数えるための関連手法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 23:20:36 GMT)
Measurement of cryoelectronics heating using a local quantum dot thermometer in silicon [0.9]
我々は、業界標準のシリコン電界効果トランジスタに埋め込まれた量子ドット型温度計を用いて、近接したアクティブFETによって生じる局所的な温度上昇を評価する。 FETを静的に動作させると、100nm分離時に45nWの電力予算が見出され、216mu$mの電力予算は150mu$Wになる。我々の研究は、利用可能な電力予算を固体量子プロセッサからの距離で正確にマッピングし、低温電子回路がハイブリッド量子古典システムの動作を許容する条件を示す方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:31:43 GMT)
Robust-MBFD: A Robust Deep Learning System for Motor Bearing Faults Detection Using Multiple Deep Learning Training Strategies and A Novel Double Loss Function [0.9]
本稿では, モータ軸受故障検出(MBFD)の総合的解析を行い, その振動に基づいてモータ軸受の故障を同定する作業について述べる。まず,MBFDタスクのための各種機械学習ベースシステムの提案と評価を行う。次に、MBFDタスクのための3つのディープラーニングベースシステムを提案し、それぞれが、教師あり学習、半教師なし学習、教師なし学習の1つを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:50:52 GMT)
Predicting User-specific Future Activities using LSTM-based Multi-label Classification [0.8]
新たな2段階学習手法として,データ構造とLSTMに基づく多ラベル分類器の編成と修正に様々なデータ処理技術を用いる。検証精度は31.58%,精度57.94%,リコール68.31%,F1スコア60.38%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:00:29 GMT)
Optimizing Quantum Integer Factorization Performance: A Scalable Evaluation Approach [0.8]
量子コンピューティングがサイバーセキュリティにもたらす潜在的な脅威を考えると、現在の視点から現実的な実現可能性を評価することが不可欠になる。そこで本研究では,Shorのアルゴリズムを用いて,整数分解に必要な時間を測定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:14:46 GMT)
MUST&P-SRL: Multi-lingual and Unified Syllabification in Text and Phonetic Domains for Speech Representation Learning [0.8]
言語特徴抽出の方法論として,複数の言語における単語の自動分割に着目した手法を提案する。本手法は,テキストと音声の両領域において,テキストから音素の書き起こしを抽出すること,ストレスマーク,統合された自動音節分類に重点を置いている。このシステムはオープンソースのコンポーネントとリソースで構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:27:23 GMT)
Contextuality without incompatibility [0.7]
一般化された非コンテクスト性の失敗の証明には、測定の不整合性は必要でなく、十分ではないことを示す。量子的準備測度シナリオにおける一般化された非コンテキスト性の失敗のすべての証明は、不整合測定のない対応するシナリオにおける一般化された非コンテキスト性の失敗の証明に変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:53:12 GMT)
Accessible fragments of generalized probabilistic theories, cone equivalence, and applications to witnessing nonclassicality [0.7]
本稿では, 与えられた物理理論において, 特定の実験装置のGPTライクな特徴を与える方法について考察する。得られた特徴付けは一般的にはGPTではなく、それ自身ではなく、より一般的な数学的対象によって記述されることを示す。一般化された非コンテクスト性の失敗を目撃するには,測定の不整合性や選択の自由の仮定は不可欠ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:34:42 GMT)
The Efficacy of Transformer-based Adversarial Attacks in Security Domains [0.7]
システムディフェンダーの対向サンプルに対する変換器のロバスト性およびシステムアタッカーに対する対向強度を評価する。我々の研究は、セキュリティ領域におけるモデルの攻撃と防御のためにトランスフォーマーアーキテクチャを研究することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:45:23 GMT)
Unveiling Local Patterns of Child Pornography Consumption in France using Tor [0.7]
本稿では,Torネットワーク関連Webサービスの詳細な移動トラフィックデータを用いて,フランスの20大都市圏における児童ポルノ消費の地域パターンを分析した。フランスのTorのモバイルダウンロードトラフィックの約3.3%は、児童性的虐待材料の使用と関連していると推定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:31:26 GMT)
Convergence and Recovery Guarantees of Unsupervised Neural Networks for Inverse Problems [0.7]
我々は、逆問題を解決するために訓練された教師なしフィードフォワード多層ニューラルネットワークのクラスに対して、決定論的収束と回復保証を提供する。また、スムーズなアクティベーション関数を持つ2層ディープ逆プリエントネットワークが保証の恩恵を受けるようなオーバーパラメトリゼーション境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:27:12 GMT)
Experimenting AI Technologies for Disinformation Combat: the IDMO Project [0.6]
イタリアのデジタルメディア・オブザーバ(IDMO)プロジェクトは偽ニュースや偽ニュースに対抗することに焦点を当てている。この記事では、Rai-CRITSからプロジェクトへのコントリビューションの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:27:43 GMT)
Towards Automatic Satellite Images Captions Generation Using Large Language Models [0.5]
リモートセンシング画像のキャプションを自動的に収集するARSIC(Automatic Remote Sensing Image Captioning)を提案する。また、事前学習された生成画像2テキストモデル(GIT)を用いて、リモートセンシング画像の高品質なキャプションを生成するベンチマークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:45:47 GMT)
Why Do Students Drop Out? University Dropout Prediction and Associated Factor Analysis Using Machine Learning Techniques [0.5]
本研究では,学術,人口統計,社会経済,マクロ経済データ型を用いた大学ドロップアウト予測について検討した。モデルの性能に最も影響を及ぼすデータ型は学術データであることが判明した。予備的な結果は、データ型とドロップアウトステータスの間に相関が存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:20:00 GMT)
A Modified EXP3 and Its Adaptive Variant in Adversarial Bandits with Multi-User Delayed Feedback [0.5]
マルチユーザ遅延フィードバックを用いた対向型マルチアームバンディット問題を定式化する。ラウンド内の異なるユーザにとって、フィードバックの遅延には遅延相関がない。未知の$T$の場合、AMUD-EXP3という適応アルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:08:15 GMT)
Unsupervised Text Embedding Space Generation Using Generative Adversarial Networks for Text Synthesis [0.4]
本稿では,テキスト埋め込み空間生成支援ネットワーク(TESGAN)を提案する。 TESGANは、トレーニングデータのテキストを直接参照しない教師なし学習を行い、データの記憶問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:41:12 GMT)
xMEN: A Modular Toolkit for Cross-Lingual Medical Entity Normalization [0.4]
言語間医療機関正規化のためのモジュールシステムであるxMENを紹介する。対象言語のシノニムが与えられた用語に乏しい場合には、言語間の候補生成を通じて英語のエイリアスを活用する。候補ランキングには、対象タスクのアノテーションが利用可能であれば、トレーニング可能なクロスエンコーダモデルを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:53:57 GMT)
Studying the Effects of Sex-related Differences on Brain Age Prediction using brain MR Imaging [0.4]
脳磁気共鳴画像(MRI)に基づく機械学習モデルを開発する際の性に関するバイアスについて検討する。異なる実験設計を考慮に入れた脳年齢予測を行い,性別の影響について検討した。異なる性別サブグループとデータセットで訓練した脳年齢予測モデルの性能に相違が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 20:55:53 GMT)
Benchmarking scalability of stream processing frameworks deployed as microservices in the cloud [0.4]
我々は、体系的手法を用いて、そのスケーラビリティに関する5つの最新のストリーム処理フレームワークをベンチマークする。すべてのベンチマークフレームワークは、十分なクラウドリソースがプロビジョニングされている限り、ほぼ線形スケーラビリティを示す。明確な優れたフレームワークはありませんが、ユースケースにおけるフレームワークのランキングです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:03:06 GMT)
Room-temperature addressing of single rare-earth atoms in optical fiber [0.4]
室内温度でアモルファスシリカ光ファイバ中の1つの希土類原子の単一サイト光分光と光アドレス化を実験的に実施した。室温で単一RE原子に対処する能力は、大規模量子光学ネットワークのための固体系を実現するための非常に安定で費用効率の良い技術プラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:40:35 GMT)
Restricted Tweedie Stochastic Block Models [0.4]
ブロックモデル(SBM)は、ネットワークにおけるコミュニティ検出のフレームワークとして広く使われている。制限されたツイーディ分布に基づく革新的なSBMを提案する。提案手法の有効性を,広範囲なシミュレーション研究を通じて実証し,実世界の国際取引データに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:58:03 GMT)
Autonomous quantum error correction of Gottesman-Kitaev-Preskill states [0.3]
Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) コードは、論理キュービットを1光子損失に対するレジリエンスを持つボソニックシステムに符号化する。超伝導装置の貯留層工学に基づくGKP状態の量子誤差補正実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:07:28 GMT)
Multi Self-supervised Pre-fine-tuned Transformer Fusion for Better Intelligent Transportation Detection [0.3]
インテリジェントトランスポートシステムは、高度な情報技術を組み合わせて、監視、検出、そして現代の交通に対する早期警告のようなインテリジェントなサービスを提供する。知的輸送における既存の検出方法は2つの側面に制限されている。まず、大規模データセット上で事前訓練されたモデル知識と、ターゲットタスクに必要な知識との間には違いがある。第二に、ほとんどの検出モデルは、学習能力を制限する単一ソース学習のパターンに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:32:49 GMT)
Electroweak Nuclear Properties from Single Molecular Ions in a Penning Trap [0.3]
ペニングトラップにおける単一分子イオン中のパリティ違反(PV)を測定することにより、電弱核特性を探索する新しい手法を提案する。単一分子の感度は、希少かつ不安定な核を含む核チャート上の核への応用に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:14:46 GMT)
Quantum spin chains with bond dissipation [0.3]
一次元反強磁性スピン-1/2$Heisenbergモデルに対する結合散逸の影響について検討する。この結果から, 散逸系の臨界特性はスピン・ピエルスモデルと同一であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:46:27 GMT)
A Note on the Proposed Law for Improving the Transparency of Political Advertising in the European Union [0.3]
2020年、EUにおける政治広告の透明性を高めるための新しい規制が提案された。この短い解説は提案された規制を見直し、その制限と潜在的な影響についていくつかの点を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:17:50 GMT)
Adaptation of Tongue Ultrasound-Based Silent Speech Interfaces Using Spatial Transformer Networks [0.2]
無声音声インタフェース(SSI)は,特定の条件下での調音運動データから知能音声を合成することができる。結果として得られるモデルは話者固有のもので、ユーザ間の迅速な切り替えが厄介になる。我々は、入力画像上でアフィン変換を行うことのできる空間変換器ネットワーク(STN)モジュールを用いて、ディープネットワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 08:01:34 GMT)
Emulating Human Cognitive Processes for Expert-Level Medical Question-Answering with Large Language Models [0.2]
BooksMedはLarge Language Model(LLM)に基づいた新しいフレームワークである人間の認知プロセスをエミュレートして、エビデンスベースの信頼性の高い応答を提供する。本稿では、専門家レベルのオープンエンドな質問からなるベンチマークであるExpertMedQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:39:26 GMT)
A quantum algorithm for track reconstruction in the LHCb vertex detector [0.1]
線形代数的アプローチを用いたIsing-like Hamiltonianの最小化に基づく新しい粒子軌道再構成アルゴリズムを提案する。また,Harrow-Hassadim-Lloyd (HHL)アルゴリズムを用いた量子アルゴリズムの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:26:06 GMT)
Quantum Financial Modeling on NISQ Hardware: Random Walks using Approximate Quantum Counting [0.1]
従来の量子カウンティングよりもはるかに少ない2ビットのエンタングルゲートを用いた量子近似カウンティング回路を導入する。これらの回路のノイズに対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:54:31 GMT)
Whole-brain radiomics for clustered federated personalization in brain tumor segmentation [0.0]
本稿では,異なるスキャナの使用によって生じる特徴変化に合わせて,新しいパーソナライズアルゴリズムを提案する。これは、各3次元画像ボリュームのグローバルなテクスチャをキャプチャする一連の放射能特徴の計算に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:33:43 GMT)
WGoM: A novel model for categorical data with weighted responses [0.0]
Weighted Grade of Membership (WGoM)モデルという新しいモデルを導入する。 GoMと比較して、我々のWGoMは応答行列の生成に関するGoMの分布制約を緩和する。次に、潜在混合メンバシップと他のWGoMパラメータを推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:23:31 GMT)
Unveiling the General Intelligence Factor in Language Models: A Psychometric Approach [0.0]
本研究は言語モデルにおける一般知能(g)の要因を明らかにする。モデル性能の85%を占める一次元で非常に安定なg因子の説得力のある証拠を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:42:12 GMT)
Trade-off between Noise and Banding in a Quantum Adder with Qudits [0.0]
量子フーリエ変換に基づく量子加算は、量子回路の積分部分である。我々は、任意の欠陥まで量子加算を達成するために必要な制御された回転ゲートの数について、上界を解析的に証明する。我々は、磁場を利用して1次元のスピン鎖に従って進化する初期状態を作成することが、多体系において量子加算回路を実装するための潜在的手法であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:22:23 GMT)
Toward an Ontology for Third Generation Systems Thinking [0.0]
システム思考は、マルチレベル、ネスト、相互作用するシステム、その環境、システムと環境の境界という観点で世界を理解する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:46:11 GMT)
Topological Expressivity of ReLU Neural Networks [0.0]
本稿では,2値分類問題の設定におけるReLUニューラルネットワークの表現性について,トポロジ的観点から検討する。その結果、深部ReLUニューラルネットワークは、トポロジカル単純化の観点から、浅部よりも指数関数的に強力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:28:00 GMT)
Theoretical investigation of decoherence channels in athermal phonon sensors [0.0]
熱水フォノンのSiおよびGaAsにおける崩壊チャネルについて検討する。時間関数として読み出し方式で熱パワーを推定するモデルを構築した。次世代フォノンセンサのコヒーレンス向上戦略として,現在のフォノンセンサ設計におけるノイズ制限について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:21:38 GMT)
The neural network models with delays for solving absolute value equations [0.0]
絶対値方程式 (AVE) $Ax -|x| - b =0$ を解くために, 混合遅延を持つ逆フリーニューラルネットワークモデルを提案する。 Lyapunov-Krasovskii理論と線形行列不等式(LMI)法を用いることで、開発されたニューラルネットワークモデルがAVEの解に指数収束することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:26:35 GMT)
The influence of microwave pulse conditions on enantiomer-specific state transfer [0.0]
マイクロ波パルス長がエナンチオマー特異的状態伝達に及ぼす影響について検討した。配列の最初のパルスと最後のパルスに短い時間を用いると、状態特異的なエナンチオマーの富化が著しく増加することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:12:23 GMT)
The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification [0.0]
インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディアの普及に伴い、情報は迅速かつ容易に拡散されている。情報の流れが大きくなって、偽情報や偽ニュースを広めようとしている人もいる。いくつかのテクニックは、テキストデータを扱うときに良い結果に達するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:26:40 GMT)
Text Summarization Using Large Language Models: A Comparative Study of MPT-7b-instruct, Falcon-7b-instruct, and OpenAI Chat-GPT Models [0.0]
Leveraging Large Language Models (LLMs) は、要約技術の強化において、顕著な将来性を示している。本稿では,MPT-7b-instruct,falcon-7b-instruct,OpenAI ChatGPT text-davinci-003 モデルなど,多種多様な LLM を用いたテキスト要約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:54:16 GMT)
Taking apart squeezed light [0.0]
我々は、大きなスペクトル時間相関を持つ圧縮光を記述するフォーマリズムを開発する。この記述は全ての状態において有効であるが、特定の時間における光子密度が小さい長いパルスから連続波の極限に特に当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:25:59 GMT)
Super resolution of histopathological frozen sections via deep learning preserving tissue structure [0.0]
病理組織学的凍結切片の超解像に対する新しいアプローチを提案する。我々のディープラーニングアーキテクチャは、補間された画像と実際の画像の間の誤りを学習することに焦点を当てている。既存の手法と比較して、構造類似度指数 (SSIM) とピーク信号-雑音比 (PSNR) の面で大幅に改善された。提案手法は, 画像試料の高分解能を保ちながら, より高速な凍結断面積撮影を実現する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:52:54 GMT)
Strong enhancement of superconductivity in finitely ramified fractal lattices [0.0]
Sierpinskiガスケット(三角形)とカーペット(四角)格子を例として,フラクタル超伝導体の特性について検討した。 Sierpinskiガスケットの場合、基礎となる結晶格子のフラクタル幾何学が超伝導に強く有用であることを示す。対照的に、シエピンスキーのカーペット幾何学は顕著な効果をもたらすものではなく、通常の正方格子と比較して大きな違いは見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:00:05 GMT)
Stripe and checkerboard patterns in a stack of driven quasi-one-dimensional dipolar condensates [0.0]
準1次元均質双極性凝縮体を駆動したスタックにおける一過性チェッカーボードとストライプパターンについて検討した。最低モードの性格は、隣接する凝縮体における相外および相内密度変調に対応する双極子の配向に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:49:40 GMT)
Speeding up qubit control with bipolar single-flux-quantum pulse sequences [0.0]
3次パルス列に基づくバイポーラSFQパルス制御を導入する。実測範囲から任意のシステムパラメータに対して適切なシーケンスを見つけることができることを示す。提案したバイポーラSFQ制御は,近年の単一ポーラSFQ技術と比較して,単一キュービットゲート時間を半減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:44:02 GMT)
Spatially-resolved hyperlocal weather prediction and anomaly detection using IoT sensor networks and machine learning techniques [0.0]
我々は,IoTセンサネットワークと機械学習技術を用いた局部気象予測と異常検出を組み合わせた新しいアプローチを提案する。本システムは,予測の空間分解能を高め,リアルタイムに異常を効果的に検出することができる。以上の結果から,本システムは意思決定を促進できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:04:53 GMT)
Showcasing a Barren Plateau Theory Beyond the Dynamical Lie Algebra [0.0]
バレンプラトーは変分量子コンピューティングにとって重要な課題として浮上している。任意の入力状態や測定値に有効な損失関数分散の正確な式を提供する。パラメータ化マッチゲート回路は一般には効率的にはシミュレーションできないが,本研究の結果から,トレーニング性を実現する構造が古典的シミュラビリティに繋がる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:04:43 GMT)
Search for axion resonances in vacuum birefringence with three-beam collisions [0.0]
超高強度の2光レーザービームの重畳におけるX線光子の複屈折散乱(偏光変化)を考える。ポンプとプローブレーザーの向きと周波数を変えることで、異なる軸イオン質量をスキャンすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:40:08 GMT)
Robustness of Energy Landscape Control to Dephasing [0.0]
対数感度関数によって測定された忠実度誤差のロバストさを,デフォーカスプロセスに解析する。本研究で用いたログ感度計算は異なるが, どちらも, 重み付け誤差の対数感度が従来の性能とロバスト性とのトレードオフをもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:13:07 GMT)
Resonance fluorescence in $\Lambda$, $V$ and $\Xi$ -- type three-level configurations [0.0]
周波数(Lambda$)、vee(V$)、カスケード(Xi$)の共鳴蛍光スペクトルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:41:22 GMT)
Remarks on effects of 't Hooft anomaly on eigenstate thermalization hypothesis [0.0]
$(d+1)$-次元量子場における$p$-形式対称性の存在は、固有状態熱化仮説の分解につながる。我々は$mathbbZ_NtimesmathbbZ_N$ symmetries with a mixed 't Hooft anomaly。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:36:37 GMT)
Qudit Dicke state preparation [0.0]
クディット・ディック状態(Quidit Dicke state)は、(クビット)ディック状態として知られる、高度に絡み合った完全に対称な量子状態の重要なクラスの高次元アナログである。任意のクディットディック状態を確定的に作成するための回路を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:22:18 GMT)
Quantum limits of covert target detection [0.0]
我々は、絡み込み支援目標検出におけるアリスの誤差確率性能の限界を導出する。我々は、アリスが与えられた秘密度を維持するために、プローブ光の中で最小限のエネルギーを消費しなければならないことを示す。また、2つの熱損失チャネルを識別するための量子制限も取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:55:38 GMT)
Quantum counterfactuality with identical particles [0.0]
同一粒子間の干渉によって自己干渉が置き換えられる場合でも, 反事実性を実現できることを示す。提案手法の最も単純な実装は、差動相シフト量子鍵分布や相互作用のない測定のための既存のプロトコルにわずかな修正を加えることで実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:42:24 GMT)
Quantum Phases from Competing Van der Waals and Dipole-Dipole Interactions of Rydberg Atoms [0.0]
競合する短距離と長距離の相互作用は、複雑な量子多体相を形成するための重要な要素である。我々は、ファン・デル・ワールスとリドベルク原子の双極子-双極子相互作用を利用して、一様鎖と二量体模型の零温度相図を得る。これは、短距離と長距離の相互作用を同時に含む物理学の研究において、Rydbergプラットフォームが汎用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:46:16 GMT)
Quantum Computing Simulation of a Mixed Spin-Boson Hamiltonian and Its Performance for a Cavity Quantum Electrodynamics Problem [0.0]
本稿では,光子ホッピングを許容する一対の空洞における相転移をシミュレーションする手法を提案する。シミュレーションは、控えめな量の量子資源で行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:25:35 GMT)
Quantifying and maximizing the information flux in recurrent neural networks [0.0]
弱い接続を持つネットワークでは、相互情報$I$は、ニューロンペア間の平均相関関係のルート平均2乗ピアソンの単調変換であることがわかった。この結果は,短期記憶やパターンジェネレータとして機能するRNNの構築に有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:49:24 GMT)
Protocols for counterfactual and twin-field quantum digital signature [0.0]
量子デジタルシグネチャ(Quantum Digital signature、QDS)は、その古典的なデジタルシグネチャの量子バージョンである。量子対実性に基づくQDSスキームを提案する。本稿では,この双方向プロトコルを等価なノンカウンタブルなワンウェイプロトコルに変換する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:33:51 GMT)
Policy learning for many outcomes of interest: Combining optimal policy trees with multi-objective Bayesian optimisation [0.0]
多目的政策学習は、ポリシー学習のための最適な決定木と、多目的ベイズ最適化アプローチを組み合わせる。本手法はケニアにおける抗マラリア薬の非価格設定の現実世界のケーススタディに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 05:37:29 GMT)
Patch of Invisibility: Naturalistic Physical Black-Box Adversarial Attacks on Object Detectors [0.0]
物体検出器の物理的逆パッチを生成するために, 直接的, ブラックボックス, グラデーションフリーな手法を提案する。我々の知る限り、これはオブジェクト検出モデルに直接ブラックボックス物理攻撃を実行する最初の、かつ唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:16:06 GMT)
Partitioning qubits in hypergraph product codes to implement logical gates [0.0]
トランスバーサルゲートは、最も単純なフォールトトレラント論理ゲートである。 LDPC符号における普遍量子コンピューティングの基盤としてゲートが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:47:50 GMT)
Optimising T-count is NP-hard [0.0]
可逆的古典回路において、$textNPtextNQP$のTカウント問題に対する上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:04:53 GMT)
NuclearQA: A Human-Made Benchmark for Language Models for the Nuclear Domain [0.0]
NuclearQAは、核領域における言語モデルを評価するための100の質問の人為的なベンチマークである。さまざまな種類の質問が混ざり合わさって、我々のベンチマークが核領域のモデルを評価することをユニークなものにしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:27:20 GMT)
NLP for Crypto-Asset Regulation: A Roadmap [0.0]
暗号資産分野の白書は現在、EUの暗号資産規制(MiCAR)の下で、前例のない内容要件の対象となっている。自然言語処理は、これらの文書を分析し、規制コンプライアンスを支援する強力なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:33:08 GMT)
Multivariate Probabilistic CRPS Learning with an Application to Day-Ahead Electricity Prices [0.0]
本稿では,多変量確率予測を結合(あるいは集約)する新しい手法を提案する。オンライン学習を可能にするスムーズな手続きを通じて、量子と限界の間の依存関係を考察する。提案アルゴリズムの高速なC++実装は、CRAN上のオープンソースのR-Packageとして、この論文と関連して利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:24:28 GMT)
Measuring nonstabilizerness via multifractal flatness [0.0]
普遍量子コンピューティングは、非安定化器(魔法)量子状態を必要とする。量子状態が安定化器であることは、クリフォード軌道に属する全ての状態が平坦な確率分布を持つ場合に限る。マルチフラクタル平坦性は実験的かつ計算的に実現可能な非安定化性証明を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:24:11 GMT)
Machine Learning in the Quantum Age: Quantum vs. Classical Support Vector Machines [0.0]
この研究は、古典的および量子計算パラダイムにおける機械学習アルゴリズムの有効性を判断する努力である。我々は、Irisデータセット上で量子ハードウェアで動作する古典的なSVMと量子サポートベクトルマシンの分類技術を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:06:59 GMT)
MRI brain tumor segmentation using informative feature vectors and kernel dictionary learning [0.0]
磁気共鳴画像(MRI)における脳腫瘍領域分割のためのカーネル辞書学習アルゴリズムに基づく方法特徴ベクトルの最も情報的で識別性の高いサブセットを特定するために,相関に基づくサンプル選択手法を開発した。線形分類器を用いて、学習辞書に基づいて、健康な画素と不健康な画素を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:25:22 GMT)
MASON-NLP at eRisk 2023: Deep Learning-Based Detection of Depression Symptoms from Social Media Texts [0.0]
うつ病は精神疾患であり、人々の生活に大きな影響を及ぼす。最近の研究は、うつ病の兆候が個人のコミュニケーションの仕方で検出できることを示唆している。ソーシャルメディア投稿は、うつ病の症状を調べるためのリッチで便利なテキストソースです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:34:34 GMT)
Lyricist-Singer Entropy Affects Lyric-Lyricist Classification Performance [0.0]
歌詞から歌詞の特徴を表す特徴を抽出する潜在的手法を検討する。歌詞と歌手のエントロピーと,歌詞と歌詞の分類性能の関連性について検討した。以上の結果から,低濃度のライリシスト・シンガーエントロピー群におけるライリシスト分類性能に寄与する特徴のさらなる分析により,ライリシストの特徴抽出作業が改善する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:02:26 GMT)
Limitations of entanglement entropy in detecting thermal phase transitions [0.0]
ホログラフィック的に記述されたゲージ理論の族における熱相転移を検出するツールとしての絡み合いエントロピーの有効性について検討する。これらの理論の豊かな位相図は、臨界点と三点と同様に、一階と二階の位相遷移を含む。エンタングルメント測度は、プラズマ相間の遷移を観測する上でいくつかの成功を示すが、相転移が相転移に繋がる際には不十分であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:32:15 GMT)
Lie Group Decompositions for Equivariant Neural Networks [0.0]
ここでは、Lie 群 $G = textGL+(n, mathbbR)$ および $G = textSL(n, mathbbR)$ を扱うことができるフレームワークを提案する。コンボリューションカーネルをパラメータ化してアフィン変換に対する同変モデルを構築する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:04:33 GMT)
Latent class analysis with weighted responses [0.0]
本稿では、新しい生成モデル、重み付き潜在クラスモデル(WLCM)を提案する。我々のモデルでは、遅延クラス構造を持つ任意の分布からデータの応答行列を生成することができる。モデルの同定可能性について検討し,潜在クラスやその他のモデルパラメータを推定する効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:16:20 GMT)
Language Models as Zero-Shot Trajectory Generators [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、低レベルのスキルの選択へのアクセスを与えられたとき、ロボットのハイレベルプランナーとして約束されている。物体検出と分割視覚モデルのみへのアクセスを与えられた場合, LLM が操作スキルのための高密度なエンドエフェクタ・ポーズを直接予測できるかどうかを検討する。我々はLLMが、様々な共通タスクに十分な低レベルロボット制御の理解を実際に持っていることを初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 21:57:36 GMT)
L00L entanglement and the twisted quantum eraser [0.0]
ラゲール・ガウス(LG)横断空間自由度におけるアンバランスな2光子絡み合いの発生を示す。 N00N$ state nomenclatureからキューを受け取り、これらのタイプの状態を $ell 00 ell$-entangled と呼びます。我々の生成した状態は、それぞれの理想の最大絡み合った状態に対して95.31%と89.80%の忠実さを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:01:18 GMT)
Kernel quadrature with randomly pivoted Cholesky [0.0]
本稿では、ランダムにピボットされたチョーレスキーと呼ばれるサンプリングアルゴリズムによって引き起こされたノードを用いて、再生カーネルヒルベルト空間の関数に対する新しい二次規則を提案する。その結果、ランダムにピボットされたコレスキーは高速で、より計算に高価な二次スキームに匹敵する4次誤差率が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:02:33 GMT)
Investigating Threats Posed by SMS Origin Spoofing to IoT Devices [0.0]
ショートメッセージサービス(SMS)は、モバイルネットワークを介してテキストを交換するサービスである。 SMSの発端数は偽造することができる。 IoTデバイスがSMSの発端数に基づいて管理者を認証した場合、認証はSMSの発端の偽造によってバイパスされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:41:04 GMT)
Intent Detection and Slot Filling for Home Assistants: Dataset and Analysis for Bangla and Sylheti [0.0]
本研究は,Bangla,Colloquial Bangla,Sylheti言語における意図検出とスロット充填のための包括的データセットを初めて紹介する。 GPT-3.5モデルは、意図検出で0.94点、口語バングラのスロットフィリングで0.51点という印象的なF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:12:12 GMT)
Innovative Methods for Non-Destructive Inspection of Handwritten Documents [0.0]
本稿では,画像処理と深層学習技術を用いて,本文の本質的な尺度を抽出・解析できるフレームワークを提案する。また,124人による紙やデジタルデバイスに書かれた362個の手書き原稿からなる,新しい,挑戦的なデータセットも提案した。実験により,異なる執筆媒体の著者を客観的に決定できる手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 12:45:04 GMT)
Inferring Local Structure from Pairwise Correlations [0.0]
相関関係が局所関係を回復するのに十分な情報を提供することを示す。これは、我々のデータに高次相互作用構造が存在するにもかかわらず、成功することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:51:42 GMT)
Improving Video Deepfake Detection: A DCT-Based Approach with Patch-Level Analysis [0.0]
ディープフェイク(deepfake)とは、生成モデルを用いて合成またはゼロから生成されたマルチメディアコンテンツの総称である。本研究では,デジタルビデオにおけるディープフェイク検出のための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, 17 Oct 2023 12:30:46 GMT)
Hyperspectral In-Memory Computing with Optical Frequency Combs and Programmable Optical Memories [0.0]
機械学習は、広範な行列ベクトル乗算演算の需要を増幅した。本稿では、空間多重化と光周波数コムの周波数多重化を統合したハイパースペクトルインメモリコンピューティングアーキテクチャを提案する。行列ベクトル乗算と行列行列行列乗算の両方において、4ビット以上の精度で多重累積演算を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:03:45 GMT)
Higher-order protection of quantum gates: Hamiltonian engineering coordinated with dynamical decoupling [0.0]
我々は、量子ゲートの高次保護の実現に向けて、単純だが一般的なアプローチを提唱した。私たちのアプローチの中心的な考え方は、量子ゲートハミルトニアンを設計する(従って制御を取り戻す)ことである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 04:28:29 GMT)
High threshold codes for neutral atom qubits with biased erasure errors [0.0]
我々は、中性原子量子ビット、バイアス付き消去誤差によって動機付けられた新しいタイプの構造ノイズを同定する。我々はXZZX曲面符号のゲートレベルシミュレーションを用いて,このモデルの性能について検討した。単一の原子平面と移動可能なツイーザを用いた物理実装の可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:51:36 GMT)
High kinetic inductance NbTiN films for quantum limited travelling wave parametric amplifiers [0.0]
Nb80%T20ターゲットを用いたNbTiN薄膜のスパッタ成膜過程の最適化について述べる。我々はKI-TWPA試作装置の製造に利用した8.5pH/sqのNbTiN膜を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:18:05 GMT)
Generalizability of CNN Architectures for Face Morph Presentation Attack [0.0]
顔のバイオメトリックスに対するモルファー攻撃は、顔認識システムのセキュリティと信頼性を損なう深刻な脅威である。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャのモーフィング攻撃に対する一般化力について検討する。 4つのデータセットから8万枚以上の画像(遺伝子と形態)を実験した結果、InceptionResNet-v2は見当たらないデータよりも一般化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:39:53 GMT)
General approach to realize optimized nonadiabatic holonomic quantum computation [0.0]
我々は、最適化された非線形ホロノミック量子計算ゲートを実現するために、逆ハミルトンの一般的な形式を提唱した。我々のアプローチは、高忠実度量子ゲートを実現するための新しい地平線を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:10:22 GMT)
From Undecidability of Non-Triviality and Finiteness to Undecidability of Learnability [0.0]
新たに提案したモデルが実際にデータから学べるかどうかを厳格に評価するための汎用的な手順は存在しないことを示す。 PACバイナリ分類、一様および普遍的なオンライン学習、教師と教師の相互作用による正確な学習では、学習性は一般に決定不可能である。機械学習モデルが成功するかどうかを決定するのに、すべてに適したアルゴリズムは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:47:29 GMT)
Exploration of the Assessment for AVP Algorithm Training in Underground Parking Garages Simulation Scenario [0.0]
自動運転車の自動運転バレットパーキング(AVP)機能は現在、最も単純なパーキングタスクを処理できる。 AVPアルゴリズムが複雑なシナリオに適応し、任意の状況でパーキングタスクを完了するためには、さらなるトレーニングが必要である。本稿では,事前に入力された2次元地下駐車場構造計画に基づいて,様々な難易度を有する3次元地下駐車場シミュレーションシナリオを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 09:07:16 GMT)
Exact nonlinear state estimation [0.0]
地質学におけるデータ同化法の大部分はガウスの仮定に基づいている。非パラメトリックな粒子ベースDAアルゴリズムは精度が優れているが、高次元モデルへの応用は依然として運用上の課題となっている。本稿では,DA手法の既存のギャップを埋めようとする新しい非線形推定理論を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:44:29 GMT)
Evaluation of feature selection performance for identification of best effective technical indicators on stock market price prediction [0.0]
本研究の目的は, 市場価格を最小限の誤差で予測するために, 特徴選択による最高の株式市場指標の組み合わせを特定することである。この論文では,Apple の過去13年間に 10 個の推定器と 123 個の技術的指標を備えた SFS と SBS について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:14:03 GMT)
Evaluating LLMs for Privilege-Escalation Scenarios [0.0]
侵入テストにより、組織はシステム内の脆弱性を積極的に識別し、修正することができる。浸透試験の領域における最近の進歩の1つは言語モデル(LLM)の利用である。 LLMと浸透試験の交わりを探索し、私的エスカレーションの文脈におけるそれらの能力と課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:15:41 GMT)
Evading Quantum Mechanics \`{a} la Sudarshan: quantum-mechanics-free subsystem as a realization of Koopman-von Neumann mechanics [0.0]
クープマン・ヴォン・ノイマン力学に関するスダルシャンの見解は、量子力学を含まないサブシステムにおいて実現されていると論じる。量子力学のないサブシステムが実験的に実現されているため、クープマンヴォン・ノイマン力学は本質的に工学科学に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:28:28 GMT)
Entanglement phase transitions in non-Hermitian Floquet systems [0.0]
本研究では,非エルミートフロッケ系の文脈における絡み合い遷移を明らかにする。クエンチされたホッピング振幅のモノトニックな増加は、容積法と面積法を絡んだフロック相の間にシステムを反転させる可能性がある。本研究は,Floquet非エルミートセットアップにおける絡み合い相転移の探索基盤を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:40:12 GMT)
Enhancing Deep Neural Network Training Efficiency and Performance through Linear Prediction [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、コンピュータビジョンや自然言語処理など、さまざまな分野で大きな成功を収めている。本稿では,DNNの学習効率を最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:11:30 GMT)
Energy measurements remain thermometrically optimal beyond weak coupling [0.0]
我々は、プローブとサンプルの相互作用において、有限カップリング量子温度測定の一般的な摂動理論を開発する。仮定すると、プローブとサンプルは熱平衡にあるので、プローブは平均力ギブス状態によって記述される。我々は、結合において、究極の温度測定精度が2次まで達成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 14:51:03 GMT)
Eliminating qubit type cross-talk in the $\textit{omg}$ protocol [0.0]
textitomg$プロトコルは、量子情報処理中に個々の原子のヒルベルト空間内の複数の量子ビット部分空間を使用する有望なパラダイムである。ある部分空間におけるレーザーベースの量子ゲートにおける強度ノイズは、他の部分空間におけるデコヒーレンスを引き起こし、$textitomg$演算を複雑にする可能性がある。しかし、磁場によるベクトル光シフトは、このデコヒーレンスの原因を排除できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 00:41:29 GMT)
Efficient Mixed-Type Wafer Defect Pattern Recognition Using Compact Deformable Convolutional Transformers [0.0]
混合型DPRは, 空間的特徴の変化, 欠陥の不確かさ, 存在する欠陥の数により, 単型DPRよりも複雑である。本稿では, 欠陥数と欠陥の種類を正確に予測する, コンパクトな変形可能な畳み込み変圧器(DC Transformer)を提案する。実験結果から,DCトランスフォーマーは単型と混合型の両方の欠陥を認識するのに極めて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:26:07 GMT)
Disentangling the Linguistic Competence of Privacy-Preserving BERT [0.0]
差別化プライバシ(DP)は、テキストからテキストへの民営化というユニークな課題に対処するために調整されている。我々は、摂動前文で訓練されたBERTから抽出した内部表現に対して、一連の解釈手法を用いる。この相違点を解き放つために探索的タスクを用いることで、テキストからテキストへの民営化がいくつかの形式主義における言語能力に影響を及ぼす証拠を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:00:26 GMT)
Diagrammatic Modelling of Causality and Causal Relations [0.0]
本稿では、因果関係の図式モデル(図形)について述べる。我々は,この文脈において,物作り機械の概念言語(TM)をツールとして使用することを試みた。その結果, TMによる因果関係の描写はより完全であり, 因果グラフの基礎となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 07:17:51 GMT)
Developing a Natural Language Understanding Model to Characterize Cable News Bias [0.0]
我々は,人間の入力を使わずに,ケーブルニュース番組のバイアスを特徴付ける教師なし機械学習手法を開発した。プログラムクラスタは時間とともに一貫し,ほぼプログラムのケーブルニュースネットワークに対応していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 22:37:58 GMT)
Detection of Malicious DNS-over-HTTPS Traffic: An Anomaly Detection Approach using Autoencoders [0.0]
暗号化されたDoHトラフィックのみを観測することで、悪意のあるDNSトラフィックを検出できるオートエンコーダを設計する。提案するオートエンコーダは,複数種類の悪質トラフィックに対して,F-1スコアの中央値が99%と高い検出性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 15:03:37 GMT)
Design of a fault free Inverter Circuit using Minimum number of cells & related Kink Energy Calculation in Quantum dot Cellular Automata [0.0]
量子ドットセルラーオートマタ(QCA)は、マイクロエレクトロニクス分野において最も有望なナノテクノロジーである。本稿では,より少ないセル数でQCAインバータ回路を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 02:59:45 GMT)
Core Building Blocks: Next Gen Geo Spatial GPT Application [0.0]
本稿では,自然言語理解と空間データ分析のギャップを埋めることを目的としたMapGPTを紹介する。 MapGPTは、ロケーションベースのクエリに対するより正確でコンテキスト対応の応答を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 06:59:31 GMT)
Computing the optimal keyboard through a geometric analysis of the English language [0.0]
タイピングを高速化する新しいキーボードレイアウトを提案する。 COMSW4995 002 - Geometric Data Analysisのコースにおけるグループプロジェクトのコンテキストにおいて、我々は高速タイピングキーボードの設計に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:05:42 GMT)
Commitments from Quantum One-Wayness [0.0]
片方向関数の自然な量子緩和である片方向状態発生器について検討する。我々は、純粋な状態出力を持つジェネレータが量子ビットのコミットメントを暗示し、セキュアなマルチパーティ計算を行うことを証明した。我々の主な技術的貢献は、一方のパズルが量子ビットのコミットメントを暗示する証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:48:22 GMT)
Classical Drift in the Arnold Web Induces Quantum Delocalization Transition [0.0]
我々は、高次元ハミルトニアン系のアーノルド網における量子力学的局在が、本質的な古典的ドリフトによって破壊されることを示す。このドリフト誘起非局在化遷移は普遍的であり、単一の遷移パラメータによって記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:52:43 GMT)
Chinese Painting Style Transfer Using Deep Generative Models [0.0]
アートスタイルの転送は、コンテンツを保存しながらイメージのスタイルを変更することを目的としている。本研究は,中国絵画様式の転写における最先端の深層生成モデルについて研究・活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:15:15 GMT)
CGAN-ECT: Tomography Image Reconstruction from Electrical Capacitance Measurements Using CGANs [0.0]
本稿では,コンディショナル・ジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(CGAN)モデルを提案する。 CGAN-ECTは99.3%以上の平均画像相関係数を達成し、平均相対画像誤差は0.07である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:43:34 GMT)
Bias-preserving computation with the bit-flip code [0.0]
本稿では,ビットフリップの繰り返し符号を用いたフォールトトレラント量子計算の実現可能性について検討する。このようなチャネルでも、いくつかの論理ゲートが位相フリップエラーを発生させる可能性があるが、我々は、$S$、$H$、$mathrmCZ$、$R_z$のバイアス保存実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:51:49 GMT)
Bias and Error Mitigation in Software-Generated Data: An Advanced Search and Optimization Framework Leveraging Generative Code Models [0.0]
本稿では,従来のバージョンから誤りやバイアスを修正可能な最適なソースコードの生成と選択を目的とした,高度な検索・最適化フレームワークを提案する。このフレームワークを同じソフトウェアシステムに複数回適用すれば、出力結果の品質が漸進的に向上するでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 19:31:05 GMT)
BRST invariant formulation of the Bell-CHSH inequality in gauge field theories [0.0]
Bell-CHSH不等式は、明らかなBRST不変の方法で定式化されている。不等式はBRST不変の圧縮状態を用いて探究され、ベル-CHSH不等式違反の大きな原因となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 01:08:54 GMT)
Automatic News Summerization [0.0]
この研究は、ニュース記事と人為的な参照要約からなるCNN-Daily Mailデータセットを用いている。評価はROUGEスコアを用いて生成した要約の有効性と品質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 18:38:03 GMT)
Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing Executive Functions? [0.0]
ハノイ・タワーズ・オブ・ハノイ法によるGPTの計画機能と作業記憶の評価を行った。予備的な結果は、LLMがハノイの塔でほぼ最適解を生成することを示している。これらの能力は、タスクが分かっていないときに、よく訓練された人間よりも非常に制限され、悪い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 16:53:21 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach for Wafer Feature Extraction and Defect Pattern Recognition [0.0]
本稿では,ウェハ画像から特徴を抽出する手法を提案する。提案手法は極めて高速で直感的であり,説明可能でありながら非パラメトリックである。我々の特徴抽出は、解釈可能性分析によって明らかになったデータポイントの相対的な形状と位置を保ちながら、トレーニングや微調整を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 03:26:22 GMT)
A path in regression Random Forest looking for spatial dependence: a taxonomy and a systematic review [0.0]
環境応用においては、ランダムフォレスト(RF)が明示的に考慮していない空間的・時間的依存を示すことがある。我々は,空間情報を回帰RFに含めようとする時期(前・内・後処理)に応じて戦略を分類する分類法を提案する。我々は,空間依存データに対する回帰RFの「調整」に採用された最近の戦略を体系的に検討し,分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 13:12:03 GMT)
A note on two-times measurement entropy production and modular theory [0.0]
量子統計力学における2時間計測エントロピー生成(2TMEP)について検討する。一般のエルゴード性仮定の下では、2TEMPは第1の測定の瞬間のシステム状態の選択とは本質的に独立であることを示す。この安定性は量子エントロピー生成の概念、特に有名な古典ギャラヴォッティ-コーエンゆらぎ理論の量子定式化に関する新しい光を放っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 11:08:10 GMT)
A new high-resolution indoor radon map for Germany using a machine learning based probabilistic exposure model [0.0]
ラドンは発癌性の放射性ガスであり、屋内で蓄積することができる。全国規模のラドン露光は通常、広範囲な測定キャンペーンに基づいて推定される。室内ラドン分布をよりリアルに推定できるモデルに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 10:51:05 GMT)
A new economic and financial theory of money [0.0]
電子通貨の評価はマクロ経済理論と金融政策の基本的な方程式に基づいて行われる。電子通貨を、サブエコノミーの有形資産に関連付けられた取引株式として捉えていく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Oct 2023 17:17:44 GMT)