Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries [140.8]
In-Context Pretrainingは、言語モデルが関連するドキュメントのシーケンスで事前トレーニングされる新しいアプローチである。本稿では, 近接探索を効率的に行うための近似アルゴリズムを提案する。より複雑なコンテキスト推論を必要とするタスクの顕著な改善が見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:40:02 GMT)
Amazon-M2: A Multilingual Multi-locale Shopping Session Dataset for Recommendation and Text Generation [127.4]
Amazon Multi-locale Shopping Sessionデータセット、すなわちAmazon-M2を提示します。 6つの異なるローカライズされた数百万のユーザセッションからなる、最初の多言語データセットである。注目すべきは、データセットがパーソナライズとユーザの好みの理解を高めるのに役立つことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:11:26 GMT)
Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models [126.0]
大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルな意思決定タスクのためのハイレベルなセマンティックプランナーとして優れています。 LLMを用いた人間レベルの報酬設計アルゴリズムであるEurekaを提案する。 Eurekaは、最先端のLLMの目覚ましいゼロショット生成、コード書き、コンテキスト内改善機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:31:01 GMT)
Real-Time Motion Prediction via Heterogeneous Polyline Transformer with Relative Pose Encoding [121.1]
既存のエージェント中心の手法は、公開ベンチマークで顕著な性能を示した。 K-nearest neighbor attention with relative pose encoding (KNARPE) は、トランスフォーマーがペアワイズ相対表現を使用できる新しいアテンション機構である。エージェント間でコンテキストを共有し、変化しないコンテキストを再利用することで、私たちのアプローチはシーン中心のメソッドと同じくらい効率的になり、最先端のエージェント中心のメソッドと同等に実行されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:01 GMT)
Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.6]
Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。 Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:29:17 GMT)
Shall We Pretrain Autoregressive Language Models with Retrieval? A Comprehensive Study [116.0]
大規模なデコーダのみの言語モデル(LM)は、検索による難易度の観点から大きく改善することができる。大規模な自己回帰型LMを検索で事前訓練するべきか? 我々は,拡張性のある事前学習型検索拡張LM(すなわちRETRO)について,通常のGPTおよび検索強化型GPTと比較して総合的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:11:00 GMT)
The Shifted and The Overlooked: A Task-oriented Investigation of User-GPT Interactions [114.7]
実際のユーザクエリの大規模なコレクションをGPTに解析する。ユーザインタラクションでは'設計'や'計画'といったタスクが一般的だが,従来のNLPベンチマークとは大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:12:17 GMT)
Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.4]
大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。 1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:56:52 GMT)
Boosting Inference Efficiency: Unleashing the Power of Parameter-Shared Pre-trained Language Models [109.1]
本稿ではパラメータ共有言語モデルの推論効率を向上させる手法を提案する。また、完全あるいは部分的に共有されたモデルにつながる単純な事前学習手法を提案する。その結果,本手法が自己回帰的および自己符号化的PLMに与える影響が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:13:58 GMT)
An Exploration of In-Context Learning for Speech Language Model [107.6]
インコンテキスト学習(ICL)は,大規模言語モデル(LLM)の活用において重要な役割を担っている。本研究は,テキストの監督を伴わない音声によるICLの探索を初めて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:31:45 GMT)
Allies: Prompting Large Language Model with Beam Search [107.4]
本研究では,ALIESと呼ばれる新しい手法を提案する。入力クエリが与えられた場合、ALLIESはLLMを活用して、元のクエリに関連する新しいクエリを反復的に生成する。元のクエリのスコープを反復的に精錬して拡張することにより、ALLIESは直接検索できない隠れた知識をキャプチャし、利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:02:39 GMT)
On the Hidden Waves of Image [104.1]
隠れて学習可能な速度を持つ一方向波動方程式の集合を用いて画像の再構成に成功した興味深い現象を紹介する。個々の画像は、視覚エンコーダを使用して元の画像から計算できるユニークな初期条件の解に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:37 GMT)
Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models [103.8]
VoyagerはMinecraft初の生涯学習エージェントだ。常に世界を探索し、多様なスキルを身につけ、人間の介入なしに新しい発見を行う。 Voyagerは、Minecraftの新しい世界で学んだスキルライブラリを利用して、新しいタスクをゼロから解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:27:03 GMT)
Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning [101.3]
大規模言語モデル(LLM)は人間のような推論能力を示しているが、それでも複雑な論理的問題に悩まされている。本稿では,論理問題の解法を改善するために,LLMとシンボリックソルバを統合した新しいフレームワークであるLogic-LMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:54:27 GMT)
Automatic Hallucination Assessment for Aligned Large Language Models via Transferable Adversarial Attacks [98.2]
本稿では,大規模言語モデルが忠実に振る舞う既存データを適切に修正し,評価データを自動的に生成する手法を開発することを目的とする。具体的には,LLM ベースのフレームワークである Auto Debug について述べる。実験結果から, LLMは, インプロンプトに与えられた知識とパラメトリック知識との間に矛盾がある場合, 質問応答シナリオの2つのカテゴリに幻覚を与える可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:37:32 GMT)
MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and Uni-Modal Adapter [91.8]
言語モデル(LM)は、様々な1Dテキスト関連タスクにおいて、印象的な分子理解能力を示す。しかし、それらは本質的に2次元グラフの認識を欠いている。クロスモーダルプロジェクタとユニモーダルアダプタを用いた分子グラフ言語モデリング(MolCA: Molecular Graph-Language Modeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:52:58 GMT)
Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models [91.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語命令に従うことで幅広いタスクを実行できる。 LLMに提供される命令の質を自動改善する新しい手法であるAuto-Instructを導入する。 118のアウトオブドメインタスクの実験では、Auto-Instructは人間による命令と既存のLCM生成命令のベースラインを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:52:55 GMT)
An Emulator for Fine-Tuning Large Language Models using Small Language Models [91.0]
本研究では,異なるスケールでの事前学習と微調整の結果を近似する分布から,エミュレート・ファインチューニング(EFT)を原理的かつ実用的なサンプリング法として導入する。 EFTは、追加トレーニングを伴わずに、有益性や無害性といった競合する行動特性をテスト時間で調整できることを示す。最後に、LMアップスケーリングと呼ばれるエミュレートされたファインチューニングの特殊な場合において、小さなファインチューニングモデルと組み合わせることで、大きな事前学習モデルのリソース集約的なファインチューニングを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:57:16 GMT)
Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in Large Language Models [89.9]
大型言語モデル(LLM)における文化的優位性の問題を特定する。 LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:38:23 GMT)
Dict-TTS: Learning to Pronounce with Prior Dictionary Knowledge for Text-to-Speech [88.2]
ポリホンの曖昧さは, 音声合成システムにおいて, 自然なテキストシーケンスから正確な発音知識を抽出することを目的としている。オンラインウェブサイト辞書を用いた意味認識型テキスト音声合成モデルであるDict-TTSを提案する。 3つの言語による実験結果から,我々のモデルは発音精度においていくつかの強いベースラインモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:22:47 GMT)
Putting the Object Back into Video Object Segmentation [87.1]
ここでは、オブジェクトレベルのメモリ読み込みを備えたビデオオブジェクトセグメンテーションネットワークであるCutieを紹介する。 CutieはXMemで8.7J&F、DeAOTで4.2J&Fで3倍の速さで改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:56 GMT)
AI for Mathematics: A Cognitive Science Perspective [86.0]
数学は人間によって開発された最も強力な概念体系の1つである。 AIの急速な進歩、特に大規模言語モデル(LLM)の進歩による推進により、そのようなシステム構築に対する新たな、広範な関心が生まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:00:31 GMT)
Relational Self-Supervised Learning [84.1]
本稿では、異なるインスタンス間の関係をモデル化して表現を学習する新しいリレーショナル自己教師型学習(ReSSL)フレームワークを提案する。提案手法では,異なるインスタンス間でのペアワイズ類似度の分布を,テクトitrelationmetricとして高めている。実験の結果,提案したReSSLは,ネットワークアーキテクチャの異なる最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:37:55 GMT)
Survival of the Most Influential Prompts: Efficient Black-Box Prompt Search via Clustering and Pruning [77.6]
本稿では,まず検索空間をクラスタ化してプルークするブラックボックス探索手法を提案する。検索空間設計と最適化は,ブラックボックス・プロンプトに基づく学習の有用性と効率性を両立させる上で重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:25:06 GMT)
Discretize Relaxed Solution of Spectral Clustering via a Non-Heuristic Algorithm [77.5]
我々は、元の問題と離散化アルゴリズムを橋渡しする1次項を開発する。非ヒューリスティック法は元のグラフ切断問題を認識しているため、最終的な離散解の方が信頼性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:57:38 GMT)
SecurityNet: Assessing Machine Learning Vulnerabilities on Public Models [74.6]
本研究では, モデル盗難攻撃, メンバーシップ推論攻撃, パブリックモデルにおけるバックドア検出など, いくつかの代表的な攻撃・防御の有効性を解析する。実験により,これらの攻撃・防御性能は,自己学習モデルと比較して,公共モデルによって大きく異なることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:49:22 GMT)
StoryAnalogy: Deriving Story-level Analogies from Large Language Models to Unlock Analogical Understanding [72.4]
本研究では,ストーリ・アナロジー(Story Analogy)という大規模な物語レベルのアナロジー・コーパスを構築することにより,類推を識別し,生成する能力を評価する。 Story Analogyには、さまざまなドメインから24Kストーリーペアが含まれており、拡張されたStructure-Mapping Theoryの2つの類似点に人間のアノテーションがある。ストーリーアナロジーにおけるデータは、微調整されたFlanT5-xxlモデルでゼロショットのChatGPTに匹敵する性能を得るLLMのアナログ生成品質を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:29:23 GMT)
Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in Federated Learning Against Poisoning Attacks [72.3]
フェデレートラーニング(FL)は、分散ユーザのデータを活用するグローバルモデルを共同でトレーニングするための、効率的なパラダイムを提供する。いくつかの研究により、FLは毒殺攻撃に弱いことが示されている。ローカルユーザのプライバシを保護するため、FLは通常、差分プライベートな方法でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:17:55 GMT)
LAMASSU: Streaming Language-Agnostic Multilingual Speech Recognition and Translation Using Neural Transducers [71.8]
自動音声認識(ASR)と音声翻訳(ST)はどちらもモデル構造としてニューラルトランスデューサを使用することができる。ニューラルトランスデューサを用いた多言語音声認識および翻訳モデルであるLAMASSUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:35:13 GMT)
Model Merging by Uncertainty-Based Gradient Matching [70.3]
ミスマッチを減らすことで性能を改善するための不確実性に基づく新しいスキームを提案する。我々の新しい手法は、大きな言語モデルと視覚変換器に一貫した改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:02:45 GMT)
Attack Prompt Generation for Red Teaming and Defending Large Language Models [70.2]
大規模言語モデル (LLM) は、有害なコンテンツを生成するためにLSMを誘導するレッド・チーム・アタックの影響を受けやすい。本稿では、手動と自動の手法を組み合わせて、高品質な攻撃プロンプトを経済的に生成する統合的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:15:05 GMT)
CLAIR: Evaluating Image Captions with Large Language Models [69.5]
本稿では,機械生成画像のキャプション評価手法であるCLAIRを提案する。本評価では, CLAIRは, 従来の指標と比較して, キャプション品質の人的判断と強い相関性を示した。 Clairは、言語モデルが割り当てられたスコアの背後にある根底にある推論を識別できるようにすることで、ノイズに解釈可能な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:01 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） (Thu, 19 Oct 2023 04:03:11 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） (Thu, 19 Oct 2023 04:01:49 GMT)
SCITAB: A Challenging Benchmark for Compositional Reasoning and Claim Verification on Scientific Tables [68.8]
本報告では,1.2Kの専門的な科学的クレームからなる,挑戦的な評価データセットであるSCITABについて述べる。広範な評価を通じて、SCITABは最先端のモデルに重大な課題をもたらすことを示した。 SCITABは,表の接地,主張のあいまいさ,構成的推論など,いくつかの独特な課題を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:14:40 GMT)
A Systematic Study of Performance Disparities in Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems [68.8]
マルチリンガルなタスク指向対話システム間に存在するタスクパフォーマンスの相違を,実証的に分析し,分析する。我々は現在のToDシステムにおける適応と本質的バイアスの存在を証明した。本稿では,新しい言語に対するToDデータ収集とシステム開発へのアプローチについて,実践的なヒントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:41:44 GMT)
Knowledge-Augmented Language Model Verification [68.6]
最近の言語モデル(LM)は、パラメータに内在化された知識を持つテキストを生成する際、印象的な能力を示している。本稿では,知識付加型LMの出力と知識を別個の検証器で検証することを提案する。その結果,提案した検証器は,検索と生成の誤りを効果的に識別し,LMがより現実的に正しい出力を提供できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:40:00 GMT)
Unleash the Potential of Image Branch for Cross-modal 3D Object Detection [67.9]
画像分岐のポテンシャルを2つの側面から解き放つことを目的として,新しい3Dオブジェクト検出器UPIDetを提案する。まず、UPIDetは正規化された局所座標写像推定と呼ばれる新しい2次元補助タスクを導入する。第2に,イメージブランチのトレーニング目標から逆転する勾配によって,ポイントクラウドバックボーンの表現能力を向上できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:41:49 GMT)
Towards Generalist Foundation Model for Radiology by Leveraging Web-scale 2D&3D Medical Data [66.9]
この研究はRadFMと呼ばれるRadlogy Foundation Modelの開発を開始することを目的としている。われわれの知る限りでは、これは2Dスキャンと3Dスキャンによる、最初の大規模で高品質な医療用ビジュアル言語データセットである。本稿では,モダリティ認識,疾患診断,視覚的質問応答,レポート生成,合理的診断の5つのタスクからなる新しい評価ベンチマークRadBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:06:51 GMT)
DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning [66.9]
本研究では、DQ-LoRe(Dual Queries and Low-rank approximation Re- rank)を利用して、文脈内学習のための例を自動選択するフレームワークを提案する。 DQ-LoRe は GPT-4 の自動選択において最先端の手法よりも優れ、92.5% から94.2% まで性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:16:20 GMT)
Recurrent Neural Language Models as Probabilistic Finite-state Automata [66.2]
単純なRNNは確率的有限状態オートマトンの部分クラスと同値であることを示す。我々は、任意の決定論的有限状態LMをアルファベット$Sigma$上の$N$状態で表現するために、RNNは$Omegaleft(N |Sigma|right)$ニューロンを必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:49:10 GMT)
Unlocking the Potential of User Feedback: Leveraging Large Language Model as User Simulator to Enhance Dialogue System [65.9]
本稿では,ユーザガイド応答最適化 (UGRO) という代替手法を提案し,タスク指向の対話モデルと組み合わせる。このアプローチでは、アノテーションのないユーザシミュレータとしてLLMを使用して対話応答を評価し、より小型のエンドツーエンドTODモデルと組み合わせる。提案手法は従来のSOTA(State-of-the-art)よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:51:06 GMT)
Rethinking Complex Queries on Knowledge Graphs with Neural Link Predictors [65.6]
本稿では,証明可能な推論能力を備えた複雑なクエリを用いたエンドツーエンド学習を支援するニューラルシンボリック手法を提案する。これまでに検討されていない10種類の新しいクエリを含む新しいデータセットを開発する。提案手法は,新しいデータセットにおいて先行手法を著しく上回り,既存データセットにおける先行手法を同時に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:51:55 GMT)
Quantum connection, charges and virtual particles [65.3]
量子バンドル $L_hbar$ には接続 $A_hbar$ が与えられ、そのセクションは標準波動関数 $psi$ がシュリンガー方程式に従う。 L_Cpm$ と接続 $A_hbar$ を相対論的位相空間 $T*R3,1$ に持ち上げ、粒子と反粒子の両方を記述する Dirac スピノルバンドルに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:59:47 GMT)
TapMo: Shape-aware Motion Generation of Skeleton-free Characters [64.8]
骨格のない3Dキャラクタの広帯域における動作のためのテキスト駆動アニメーションパイプラインであるTapMoを提案する。 TapMoはMesh Handle PredictorとShape-aware Diffusion Moduleの2つの主要コンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:14:32 GMT)
MAF: Multi-Aspect Feedback for Improving Reasoning in Large Language Models [64.7]
言語モデル(LM)は、様々な自然言語タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。自然言語の推論に関しては、いまだに幻覚、誤った中間推論ステップの生成、数学的誤りなどの課題に直面している。近年の研究では、フィードバックによる自己改善によるLMの強化に焦点が当てられている。本研究では,凍結したLMや外部ツールなど,複数のフィードバックモジュールを統合する反復的改善フレームワークであるMulti-Aspect Feedbackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:32:39 GMT)
Explore-Instruct: Enhancing Domain-Specific Instruction Coverage through Active Exploration [64.6]
Explore-Instructは、ドメイン固有の命令チューニングで使用されるデータカバレッジを強化する新しいアプローチである。データ中心分析は、ドメイン固有の命令カバレッジを改善するために提案手法の有効性を検証する。我々の発見は、特にドメイン固有の文脈において、命令カバレッジを改善するための有望な機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:52:59 GMT)
SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving [64.4]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能の大幅な進歩を導いた。数学的問題を解く能力を高めるために,textbfSEquential subtextbfGoal textbfOptimization (SEGO) という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:56:40 GMT)
Automatic Prompt Optimization with "Gradient Descent" and Beam Search [64.1]
大きな言語モデル(LLM)は汎用エージェントとして優れたパフォーマンスを示しているが、その能力はプロンプトに大きく依存している。この問題に対する単純で非パラメトリックな解である自動プロンプト最適化(APO)を提案する。 APOはデータのミニバッチを使用して、現在のプロンプトを批判する自然言語「段階的」を形成する。次に、勾配の反対の意味方向のプロンプトを編集することで、勾配をプロンプトに「伝播」する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:37:25 GMT)
Prompt Injection Attacks and Defenses in LLM-Integrated Applications [63.9]
本稿では,インジェクション攻撃とその防御を形式化する枠組みを提案する。我々のフレームワークは、既存の攻撃を組み合わせることで、新たな攻撃を設計できる。また,迅速なインジェクション攻撃に対する防御を体系化する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:12:09 GMT)
AutoMix: Automatically Mixing Language Models [63.9]
大規模言語モデル(LLM)が、クラウドAPIプロバイダからさまざまなサイズと構成で利用可能になった。本稿では,より小さなLMからの出力の近似精度に基づいて,クエリを大規模LMに戦略的にルーティングする手法であるAutoMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:57:39 GMT)
Hybrid Search for Efficient Planning with Completeness Guarantees [63.0]
本稿では,離散的な行動空間における完全性を実現するために,部分ゴール探索法を効果的に拡張する手法を提案する。このソリューションは、高レベルの探索の実践的効率と低レベルの探索の完全性という、両方の世界のベストを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:16:43 GMT)
RefGPT: Dialogue Generation of GPT, by GPT, and for GPT [61.5]
大規模言語モデル(LLM)は、高品質な命令データを微調整することで、幅広いNLPタスクを解決するという印象的な能力を達成した。しかし、高品質な人文データ、特にマルチターン対話の収集は高価であり、ほとんどの人にとっては不可能である。本稿では,RefGPTと呼ばれる手法を用いて,モデル幻覚による事実の誤りを気にすることなく,真理でカスタマイズされた対話を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:45:51 GMT)
On the Representational Capacity of Recurrent Neural Language Models [61.4]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく言語モデルの計算表現性について検討する。計算時間を持つ有理重み付き RLM が任意の確率的チューリングマシン (PTM) をシミュレート可能であることを示す。また, 実時間計算の制約下では, 決定論的実時間有理PTMをシミュレートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:39:47 GMT)
Learning-to-Rank Meets Language: Boosting Language-Driven Ordering Alignment for Ordinal Classification [60.3]
順序分類のための新しい言語駆動順序付け手法を提案する。事前学習された視覚言語モデルの最近の発展は、人間の言語におけるリッチな順序性を活用するきっかけとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:47:24 GMT)
Exploiting Contrastive Learning and Numerical Evidence for Improving Confusing Legal Judgment Prediction [60.3]
訴訟の事実記述文を考慮し、法的判断予測は、事件の告訴、法律記事、刑期を予測することを目的としている。従来の研究では、標準的なクロスエントロピー分類損失と異なる分類誤差を区別できなかった。本稿では,モコに基づく教師付きコントラスト学習を提案する。さらに,事前学習した数値モデルにより符号化された抽出された犯罪量による事実記述の表現をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:09:36 GMT)
Voicebox: Text-Guided Multilingual Universal Speech Generation at Scale [58.5]
Voiceboxは、大規模音声のための最も多用途なテキスト誘導生成モデルである。モノまたはクロスランガルのゼロショットテキスト音声合成、ノイズ除去、コンテンツ編集、スタイル変換、多様なサンプル生成に使用できる。最先端のゼロショットTSモデルであるVALL-E(5.9%対1.9%のワードエラー率)とオーディオの類似性(0.580対0.681)は20倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:23:28 GMT)
CycleNet: Rethinking Cycle Consistency in Text-Guided Diffusion for Image Manipulation [57.8]
拡散モデル(DM)は画像合成タスクのブレークスルーを実現するが、一貫したイメージ・ツー・イメージ(I2I)翻訳のための直感的なインタフェースは欠如している。本稿では,画像操作を正規化するためのDMにサイクル一貫性を組み込んだ,新しくてシンプルな手法であるCyclenetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:32:21 GMT)
Product Attribute Value Extraction using Large Language Models [57.0]
最先端の属性/値抽出技術は、BERTのような事前訓練された言語モデル(PLM)に依存している。本稿では,PLMに基づく属性/値抽出法に代わる,トレーニングデータ効率とロバストな代替手段として,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） (Thu, 19 Oct 2023 07:39:00 GMT)
Contrastive Learning for Inference in Dialogue [56.2]
推論、特に帰納的プロセスから派生したものは、私たちの会話において重要な要素です。近年の大規模言語モデルは推論タスクにおいて顕著な進歩を見せている。しかし、インダクティブ推論における彼らのパフォーマンスは、すべての情報がコンテキストに存在するわけではないが、インダクティブ推論よりもはるかに遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:49:36 GMT)
Improving Generalization of Alignment with Human Preferences through Group Invariant Learning [56.2]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、人間の好みに合わせた反応の生成を可能にする。以前の研究は、強化学習(RL)がしばしばショートカットを利用して高い報酬を獲得し、挑戦的なサンプルを見落としていることを示している。本稿では,複数のデータグループやドメインにまたがる一貫したポリシをRLで学習する,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:14:23 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。この分離された拡張と追跡は、エンドツーエンドのトレーニング可能な視覚システムを構築するのに失敗する。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） (Thu, 19 Oct 2023 04:58:54 GMT)
The Foundation Model Transparency Index [55.9]
Foundation Model Transparency Indexは、ファンデーションモデルの透明性を規定する100の指標を規定している。私たちは、彼らの旗艦となる基盤モデルのプラクティスに関連して、開発者をスコア付けします。全体として、インデックスは、基盤モデルガバナンスの進展を促進するために、今日の透明性のレベルを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:39:02 GMT)
Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs [55.8]
部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、現実の意思決定と制御の問題に対する柔軟な表現を提供する。 POMDPは、特に状態と観測空間が連続的またはハイブリッドである場合、解決するのが非常に難しい。本稿では,これらのアルゴリズムが使用する粒子フィルタリング手法の近似誤差を特徴付ける理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:10:06 GMT)
Loose lips sink ships: Mitigating Length Bias in Reinforcement Learning from Human Feedback [55.8]
人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルと人間と社会的価値を整合させる重要な橋として機能する。報酬モデルが意図した目的を回避できるショートカットを見つけることがよくあります。本稿では、報酬モデリングとシーケンス長の影響を分離するために、Product-of-Experts技術を適用した革新的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:09:47 GMT)
Hierarchical Forecasting at Scale [55.7]
既存の階層予測技術は、時系列の数が増加するとスケールが低下する。我々は,1つのボトムレベル予測モデルを用いて,数百万の時系列のコヒーレントな予測を学習することを提案する。欧州の大規模なeコマースプラットフォームであるbolの既存の予測モデルにおいて、スパース階層的損失関数を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:06:31 GMT)
Exploiting Low-confidence Pseudo-labels for Source-free Object Detection [55.0]
Source-free Object Detection (SFOD) は、ラベル付きソースデータにアクセスすることなく、未ラベルのターゲットドメインにソーストレーニングされた検出器を適応することを目的としている。現在のSFOD法は適応相におけるしきい値に基づく擬似ラベル手法を用いる。疑似ラベルを最大限に活用するために,高信頼度と低信頼度しきい値を導入する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:59:55 GMT)
SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation [55.0]
本稿では,3textD$の剛性運動に対するフローマッチングパラダイムに基づく,モデリング能力向上のための新しい生成モデルについて紹介する。我々のモデルは、タンパク質の生成的モデリングに対するこれまでのアプローチに対して、いくつかの重要な利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:21:33 GMT)
Denoising Diffusion Bridge Models [54.9]
拡散モデルは、プロセスを使用してデータにノイズをマッピングする強力な生成モデルである。画像編集のような多くのアプリケーションでは、モデル入力はランダムノイズではない分布から来る。本研究では, DDBM(Denoising Diffusion Bridge Models)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:00:35 GMT)
CAT: Closed-loop Adversarial Training for Safe End-to-End Driving [54.6]
Adversarial Training (CAT) は、自動運転車における安全なエンドツーエンド運転のためのフレームワークである。 Catは、安全クリティカルなシナリオでエージェントを訓練することで、運転エージェントの安全性を継続的に改善することを目的としている。猫は、訓練中のエージェントに対抗する敵シナリオを効果的に生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:49:31 GMT)
Fast Model Debias with Machine Unlearning [54.3]
ディープニューラルネットワークは多くの現実世界のシナリオでバイアスのある振る舞いをする。既存のデバイアス法は、バイアスラベルやモデル再トレーニングのコストが高い。バイアスを特定し,評価し,除去するための効率的なアプローチを提供する高速モデル脱バイアスフレームワーク(FMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:10:57 GMT)
AVTENet: Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network Exploiting Multiple Experts for Video Deepfake Detection [53.4]
近年の超現実的なディープフェイクビデオの普及は、オーディオと視覚の偽造の脅威に注意を向けている。 AI生成のフェイクビデオの検出に関するこれまでのほとんどの研究は、視覚的モダリティまたはオーディオ的モダリティのみを使用していた。音響操作と視覚操作の両方を考慮したAVTENet(Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:01:26 GMT)
RGM: A Robust Generalist Matching Model [53.2]
RGM(Robust Generalist Matching)と呼ばれる疎密マッチングのための深部モデルを提案する。合成トレーニングサンプルと実世界のシナリオのギャップを狭めるために、我々は、疎対応基盤真理を持つ新しい大規模データセットを構築した。さまざまな密集したスパースなデータセットを混ぜ合わせることができ、トレーニングの多様性を大幅に改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:40:01 GMT)
Learn from the Past: A Proxy based Adversarial Defense Framework to Boost Robustness [53.0]
本稿では、目標モデルとそれに対応する欠陥の更新規則を、現状に基づいて再考する。ターゲットモデルの履歴状態をプロキシとして導入することにより、2段階の更新ルールを定式化し、汎用的な敵防衛フレームワークを実現する。実験では,一連の単段および多段AT手法を精錬することにより,一貫した,重要な性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:13:41 GMT)
Rank-DETR for High Quality Object Detection [52.8]
高性能なオブジェクト検出器は、バウンディングボックス予測の正確なランキングを必要とする。本研究では, 簡易かつ高性能なDETR型物体検出器について, 一連のランク指向設計を提案して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:32:37 GMT)
Pre-training Multi-task Contrastive Learning Models for Scientific Literature Understanding [52.7]
事前学習言語モデル(LM)は、科学文献理解タスクにおいて有効であることを示す。文献理解タスク間の共通知識共有を容易にするために,マルチタスクのコントラスト学習フレームワークであるSciMultを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:18:49 GMT)
DepWiGNN: A Depth-wise Graph Neural Network for Multi-hop Spatial Reasoning in Text [52.7]
textbfDepth-textbfWise textbfGraph textbfNeural textbfNetwork (textbfDepWiGNN)を提案する。具体的には,新しいノードメモリ方式を設計し,グラフの幅次元ではなく深さ次元の情報を集約する。 2つの挑戦的なマルチホップ空間推論データセットの実験結果から,DepWiGNNが既存の空間推論手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:07:22 GMT)
PAC Prediction Sets Under Label Shift [52.3]
予測セットは、個々のラベルではなくラベルのセットを予測することによって不確実性を捉える。ラベルシフト設定においてPAC保証付き予測セットを構築するための新しいアルゴリズムを提案する。提案手法を5つのデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:57:57 GMT)
SIRe-IR: Inverse Rendering for BRDF Reconstruction with Shadow and Illumination Removal in High-Illuminance Scenes [51.5]
本稿では,環境マップ,アルベド,粗さにシーンを分解する暗黙のニューラルレンダリング逆アプローチSIRe-IRを提案する。間接放射場、通常光、可視光、および直接光を同時に正確にモデル化することにより、影と間接光の両方を除去することができる。強い照明の存在下でも,影の干渉を伴わずに高品質なアルベドと粗さを回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:44:23 GMT)
Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization [50.8]
ET-GP-UCBは最適化問題を静的として扱い、対象関数の変化をオンラインで検出し、データセットをリセットする。 ET-GP-UCBは, 合成および実世界のデータに対して, 最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:03:08 GMT)
3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models [50.6]
命令駆動3Dモデリングのための大規模言語モデル(LLM)を利用するフレームワークである3D-GPTを紹介する。 3D-GPTは、3Dモデリングタスクをアクセス可能なセグメントに分割し、各タスクにアプエージェントを割り当てる。我々の実証調査では、3D-GPTが解釈し、指示を実行し、信頼性の高い結果を提供するだけでなく、人間デザイナーと効果的に協力することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:41:48 GMT)
Connecting Multi-modal Contrastive Representations [50.3]
マルチモーダルコントラスト表現学習は、異なるモダリティを意味的に共有された空間に符号化することを目的としている。本稿では,C-MCR(Connecting Multi-Modal Contrastive Representations)と呼ばれるペアデータなしでMCRを学習するための,新たな学習効率向上手法を提案する。 C-MCRは、オーディオ画像検索、オーディオ画像のソースローカライゼーション、および対実的なオーディオ画像認識タスクにおいて、最先端のオーディオ映像のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:55:13 GMT)
Solving Multi-Configuration Problems: A Performance Analysis with Choco Solver [49.7]
本稿では,個別の試験を生成するためのマルチコンフィグレーションの適用例を示す。また、対応するパフォーマンス問題に対するいくつかの洞察を得るのに役立つ制約解決器のパフォーマンス分析も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:51:53 GMT)
Tailoring population transfer between two hyperfine ground states of Rb87 [49.2]
誘導ラマン断熱路(STIRAP)を用いた複雑多層原子系のコヒーレント制御について検討する。我々は、光線と独立に相互作用する3レベルと4レベルのサブシステムにシステムを分解できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:56:57 GMT)
PatchCURE: Improving Certifiable Robustness, Model Utility, and Computation Efficiency of Adversarial Patch Defenses [48.8]
敵パッチ攻撃に対する最先端の防御は、モデルユーティリティの限界低下によって、強力な証明可能な堅牢性を達成することができる。この印象的なパフォーマンスは、通常、未定義のモデルに比べて10～100倍の推論時間計算コストがかかる。本稿では,このトレードオフ問題に対処するためのPatchCUREという防衛フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:14:33 GMT)
Large Language Models are Better Reasoners with Self-Verification [48.5]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理タスクにおいて強力な推論能力を示している。思考の連鎖(CoT)を促進させるLLMは、個別のミスに非常に敏感な、多段階のプロンプトと多段階の予測を必要とする。また,LLMにも同様な自己検証能力があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:24:42 GMT)
Knowledge Card: Filling LLMs' Knowledge Gaps with Plug-in Specialized Language Models [48.4]
大規模言語モデル(LLM)は静的汎用モデルであり、頻繁に再トレーニングや更新を行うのに高価である。汎用LLMに新たな事実および関連知識をプラグインするモジュール型フレームワークである ourmethod を提案する。我々のフレームワークは多様なドメインからの知識の動的合成と更新を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:37:39 GMT)
Lidar Panoptic Segmentation and Tracking without Bells and Whistles [48.1]
ライダーセグメンテーションと追跡のための検出中心ネットワークを提案する。私たちのネットワークのコアコンポーネントの1つは、オブジェクトインスタンス検出ブランチです。提案手法を複数の3D/4D LPSベンチマークで評価し,我々のモデルがオープンソースモデル間で新たな最先端性を確立することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:44:43 GMT)
Fed-GraB: Federated Long-tailed Learning with Self-Adjusting Gradient Balancer [47.8]
本稿では,各クライアントが局所的にヘテロジニアスなデータセットを保持するFed-LT(Federated Long-tailed Learning)タスクについて検討する。本稿では,SGB(Self-Natural Gradient Balancer)モジュールからなる$textttFed-GraB$という手法を提案する。我々は、CIFAR-10-LT、CIFAR-100-LT、ImageNet-LT、iistなどの代表的なデータセットに対して、textttFed-GraB$が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:10:46 GMT)
Neural Degradation Representation Learning for All-In-One Image Restoration [47.4]
複数の劣化に対処するオールインワン画像復元ネットワークを提案する。我々は、様々な劣化の基盤となる特徴を捉える神経分解表現(NDR)を学習する。我々は,NDRに基づく特定の劣化を効果的に認識し,活用するための劣化クエリモジュールと劣化インジェクションモジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:59:24 GMT)
Creative Robot Tool Use with Large Language Models [47.1]
本稿では,暗黙的な身体的制約や長期計画を含むタスクにおいて,ツールを創造的に活用できるロボットの実現可能性について検討する。我々は、自然言語命令を受け入れ、シミュレーションと実環境の両方でロボットを制御する実行可能なコードを出力するシステムであるRoboToolを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:02:15 GMT)
Enhancing High-Resolution 3D Generation through Pixel-wise Gradient Clipping [46.4]
高解像度の3Dオブジェクト生成は、包括的な注釈付きトレーニングデータの入手が限られているため、依然として困難な課題である。近年の進歩は、広範囲なキュレートされたWebデータセットに事前訓練された画像生成モデルを活用することで、この制約を克服することを目的としている。本稿では,既存の3次元生成モデルへのシームレスな統合を目的とした,Pixel-wise Gradient Clipping (PGC) と呼ばれる革新的な操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:15:17 GMT)
Towards Robust Offline Reinforcement Learning under Diverse Data Corruption [46.2]
暗黙的なQ-ラーニング(IQL)は、様々なオフラインRLアルゴリズムにおいて、データの破損に対して顕著なレジリエンスを示す。より堅牢なオフラインRLアプローチであるRobust IQL(RIQL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:54:39 GMT)
The Power of Populations in Decentralized Learning Dynamics [45.6]
本稿では,ゴシップモデルにおけるメモリ制限ノード数$n$の分散マルチアームバンディット設定について検討する。我々は、これらの分散力学のグローバル進化と、ある種の「ゼロサム」乗法重み更新アルゴリズムとの関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:19:05 GMT)
MedAI Dialog Corpus (MEDIC): Zero-Shot Classification of Doctor and AI Responses in Health Consultations [44.7]
本稿では,医療相談における医師やAIからの回答を正確に分類するための事前学習言語モデルの有効性について検討する。本研究の目的は、テキストが特定のコーパストレーニングなしで人間またはAIモデルに由来するかどうかを、これらのモデルが効果的に検出できるかどうかを判定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:48:28 GMT)
Neural Relation Graph: A Unified Framework for Identifying Label Noise and Outlier Data [44.6]
本稿では,データのリレーショナルグラフ構造に基づいてラベルエラーや外れ値データを検出するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。また,特徴埋め込み空間におけるデータポイントのコンテキスト情報を提供する可視化ツールも導入した。提案手法は,検討対象のタスクすべてに対して最先端検出性能を達成し,大規模実世界のデータセットでその有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:19:25 GMT)
LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization [43.8]
We introduced LASER: LineAr CompreSsion in WirEless DistRibuted Optimization。 LASERは勾配の固有の低ランク構造を利用し、ノイズチャネル上で効率よく伝送する。コンピュータビジョンの挑戦やGPT言語モデリングのタスクにおいて、最先端の圧縮スキームよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:18:57 GMT)
Transformer-based Entity Legal Form Classification [43.8]
本稿では,形式分類のためのトランスフォーマーに基づく言語モデルを提案する。 BERTのバリエーションを多用し、その性能を従来の複数のベースラインと比較する。以上の結果から,事前学習したBERT変種は従来のテキスト分類法よりもF1スコアで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:11:43 GMT)
Protein 3D Graph Structure Learning for Robust Structure-based Protein Property Prediction [43.5]
タンパク質の構造に基づく特性予測は、様々な生物学的タスクにおいて有望なアプローチとして現れてきた。現在のプラクティスは、推論中に正確に予測された構造を用いるだけで、予測精度の顕著な低下に悩まされている。本フレームワークはモデルに依存しず,予測構造と実験構造の両方の特性予測の改善に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:21:10 GMT)
TRUSTED: The Paired 3D Transabdominal Ultrasound and CT Human Data for Kidney Segmentation and Registration Research [42.9]
腹部超音波(US)データを用いたIMIR(Inter-modal Image registration)と画像分割は,多くの重要な臨床応用例である。ヒト48例の経腹部3DUSとCT腎像を組み合わせたTRUSTED(Tridimensional Ultra Sound TomodEnsitometrie dataset)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:09:50 GMT)
Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models [42.3]
MSTempは、大規模な言語モデルの意味理解能力を評価するメタセマンティックテンプレートを作成するアプローチである。 MSTempは、意味テンプレート上で文解析とランダムな単語置換によって評価サンプルを生成する。最初の実験では、MSTemp生成サンプルは、既存のデータセットをシードとして使用することで、LLMの性能を大幅に低下させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:46:07 GMT)
A Theoretical Approach to Characterize the Accuracy-Fairness Trade-off Pareto Frontier [42.2]
正確さと公正さのトレードオフは、公正な機械学習の文献でよく観察されている。この研究は、精度-公正トレードオフの形状を特徴付けることによって理論的枠組みの開発を目指している。提案した研究は、精度と公正性のトレードオフの深い理解を可能にし、現在の公正な機械学習研究を新たなフロンティアに押し上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:35:26 GMT)
Particle Guidance: non-I.I.D. Diverse Sampling with Diffusion Models [41.2]
本稿では, 粒子間時間進化ポテンシャルが多様性を強制する拡散型生成サンプリングの拡張である粒子誘導法を提案する。理論的には、粒子誘導が生み出す結合分布、ポテンシャルの選択に対する影響、および他の分野における方法との関係を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:01:00 GMT)
STANLEY: Stochastic Gradient Anisotropic Langevin Dynamics for Learning Energy-Based Models [41.0]
エネルギーベースモデル(EBM)のためのエンドツーエンド学習アルゴリズムを提案する。本稿では、異方性段差と勾配インフォームド共分散行列に基づく新しい高次元サンプリング法を提案する。提案手法,すなわちSTANLEYは,新しいMCMC法を用いてエネルギーベースモデルを学習するための最適化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:55:16 GMT)
NLPBench: Evaluating Large Language Models on Solving NLP Problems [41.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の能力を高めることを約束している。イェール大学の最終試験から得られた様々なNLPトピックにまたがる378の大学レベルのNLP質問を含む,ユニークなベンチマークデータセットであるNLPBenchを提案する。 GPT-3.5/4, PaLM-2, LLAMA-2などのLCMに着目した評価では, チェーン・オブ・シークレット(CoT)やツリー・オブ・シークレット(ToT)といった先進的なプロンプト戦略が取り入れられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:58:31 GMT)
INGENIOUS: Using Informative Data Subsets for Efficient Pre-Training of Language Models [40.5]
トレーニングコーパスの高度に代表的なサブセットを選択するために、サブモジュラー最適化を利用する方法を示す。その結果,完全学習モデルの性能の最大$sim99%が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:55:20 GMT)
Trained Transformers Learn Linear Models In-Context [39.6]
トランスフォーマーとしての注意に基づくニューラルネットワークは、意図的学習(ICL)を示す顕著な能力を示した線形回帰問題のランダムな例に対する変圧器の訓練において、これらのモデルの予測は通常の正方形の非線形性を模倣することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:31:32 GMT)
Can NLI Provide Proper Indirect Supervision for Low-resource Biomedical Relation Extraction? [39.2]
生医学的関係抽出(RE)における2つの重要な障害は、アノテーションの不足と、明示的に定義されたラベルのないインスタンスの出現である。バイオメディカルREを多クラス分類タスクとして扱う既存のアプローチでは、低リソース環境での一般化が不十分な場合が多い。バイオメディカルREを自然言語推論の定式化として間接的な監督によって変換するNBRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:46:10 GMT)
Exploring Graph Neural Networks for Indian Legal Judgment Prediction [39.0]
本研究は,LJP問題に対処するグラフニューラルネットワークに基づくモデルの構築に焦点を当てる。モデルの特徴として様々な埋め込みを探索し、時間ノードや司法行為などのノードを追加し、モデルの性能を評価する。また、2つの特定ノード間の接続を予想する際のモデルの習熟度を評価するためのリンク予測タスクも実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:55:51 GMT)
OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [38.9]
OceanGPTは、海洋ドメインにおける最初の大規模言語モデル(LLM)の専門家である。 DoInstructは、大量の海洋ドメインインストラクションデータを自動的に取得する新しいフレームワークである。 OceanBenchは、海洋領域におけるLLMの能力を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:25:32 GMT)
From Multilingual Complexity to Emotional Clarity: Leveraging Commonsense to Unveil Emotions in Code-Mixed Dialogues [38.9]
会話中の感情を理解することは人間のコミュニケーションの基本的な側面であり、会話における感情認識のためのNLP研究を推進している。本稿では,感情のより深い理解を促進するために,コモンセンス情報を対話コンテキストと統合する革新的なアプローチを提案する。総合的な実験により,ERCにおけるコモンセンスの体系的導入によって得られた実質的な性能向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:17:00 GMT)
Reliable Academic Conference Question Answering: A Study Based on Large Language Model [38.8]
我々は,人間アノテーションを用いた7つの学術会議のためのカンファレンスQAデータセットを開発した。我々は、学術会議データを半構造化形式で整理するために、手動と自動の手法を組み合わせています。データの信頼性を確保するため、各回答のソースを手動でアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:39:07 GMT)
Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI Ecosystem [38.4]
Pythonはオープンソースコミュニティで広く使われている。サードパーティのライブラリは依存関係の衝突を引き起こす可能性があるため、研究者は依存関係の衝突検知器を開発する必要がある。依存関係を自動的に推論する試みが実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:07:51 GMT)
Uncertainty-aware Parameter-Efficient Self-training for Semi-supervised Language Understanding [38.1]
我々は,主に半教師あり学習の手法として,自己学習について研究している。我々は,新しい不確かさを意識した自己学習フレームワークであるUPETを紹介する。 UPETは性能と効率の面で大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:18:29 GMT)
A Predictive Factor Analysis of Social Biases and Task-Performance in Pretrained Masked Language Models [37.6]
社会的バイアスは、事前訓練された言語マスケッド言語モデル(MLM)によって報告されている。我々は、異なるモデルサイズ、訓練対象、トークン化方法、データドメインと言語をカバーする39以上の事前訓練研究を行う。我々の結果は、トークン化やモデル目的など、以前の文献で無視される重要な要素に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:33:33 GMT)
GestureGPT: Zero-shot Interactive Gesture Understanding and Grounding with Large Language Model Agents [37.6]
大規模言語モデル(LLM)を活用したゼロショットジェスチャ理解およびグラウンドディングフレームワークであるGestureGPTを紹介した。ジェスチャ記述はジェスチャービデオのランドマーク座標に基づいて定式化され、我々の二重エージェント対話システムに入力される。ジェスチャーエージェントは、インタラクションコンテキストに関するこれらの記述とクエリを解読する。反復交換に続いて、ジェスチャーエージェントは、ユーザ意図を識別し、対話的な機能にグラウンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:17:34 GMT)
FSD: Fast Self-Supervised Single RGB-D to Categorical 3D Objects [37.2]
本研究は,実世界の3次元ラベル付きデータに依存しない3次元オブジェクト認識の課題に対処する。我々のゴールは、単一のRGB-D画像内のオブジェクトの3次元形状、サイズ、および6次元のポーズを予測し、カテゴリレベルで動作し、推論中のCADモデルの必要性を排除することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:09 GMT)
Efficient Long-Range Transformers: You Need to Attend More, but Not Necessarily at Every Layer [36.8]
我々は、Mixed Attention Spansを用いた実装が容易な変圧器であるMASFormerを提案する。 MASFormerは、長距離依存関係をキャプチャするために完全に注意を払っているが、少数の層しか持たない。実験の結果,1.3BパラメータのデコーダのみのMASFormerモデルは,バニラ変圧器との競合性能を十分に発揮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:32:05 GMT)
2D-3D Interlaced Transformer for Point Cloud Segmentation with Scene-Level Supervision [36.3]
本稿では,2つのエンコーダと1つのデコーダを備えた変圧器モデルを提案する。デコーダは2D-3Dクロスアテンションを実装し、暗黙の2Dおよび3D特徴融合を実行する。実験により、既存の弱教師付きポイントクラウドセグメンテーション法に対して好適に動作することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:12:44 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） (Thu, 19 Oct 2023 14:42:49 GMT)
AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities for LLMs [35.7]
本稿では,オープンな大規模言語モデルのエージェント能力を高めるための,シンプルで汎用的なAgentTuningを提案する。我々は、AgentInstructと一般的なドメインからのオープンソース命令を組み合わせることで、ハイブリッドなインストラクションチューニング戦略を採用する。評価の結果,AgentTuning は汎用能力を損なうことなく LLM のエージェント機能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:19:53 GMT)
Ask Me in English Instead: Cross-Lingual Evaluation of Large Language Models for Healthcare Queries [35.7]
大規模言語モデル(LLM)は、一般大衆が情報にアクセスし消費する方法を変えつつある。 LLMは印象的な言語理解と生成能力を示しているが、その安全性に関する懸念は依然として最重要である。これらのLLMが非英語の文脈でどのように機能するかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:02:40 GMT)
Towards Anytime Optical Flow Estimation with Event Cameras [35.7]
イベントカメラは、マイクロ秒間の対数輝度の変化に対応することができる。イベントカメラを介して収集された既存のデータセットは、限られたフレームレートの光学フローグラウンド真理を提供する。本研究では,高フレームレートのイベント光流を生成するEVent-based Anytime Flow推定ネットワークであるEVA-Flowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:36:13 GMT)
Towards Robust Pruning: An Adaptive Knowledge-Retention Pruning Strategy for Language Models [35.6]
本稿では,高密度言語モデルの埋め込み空間と特徴空間を忠実に再現する訓練後プルーニング戦略を提案する。他の最先端のベースラインと比較して、我々の手法は、SST2、IMDB、AGNewsのデータセット上でBERTによる精度、スパーシリティ、ロバスト性、およびプルーニングコストのバランスが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:02:29 GMT)
A Primal-Dual-Critic Algorithm for Offline Constrained Reinforcement Learning [35.1]
一般関数近似を用いたオフライン制約付きRLの新しいアルゴリズムであるPrimal-Dual-Critic Algorithm (PDCA)を提案する。 PDCAは批判者によって推定されるラグランジアン関数上の原始双対アルゴリズムを実行する。 PDCAがラグランジアン近傍のサドル点を見つけることは、制約されたRL問題に対してほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 22:35:48 GMT)
Solving Expensive Optimization Problems in Dynamic Environments with Meta-learning [34.8]
本稿では,高コストな動的最適化問題を解くための,シンプルなメタラーニングに基づく最適化フレームワークを提案する。このフレームワークは柔軟性があり、任意の既製のサロゲートモデルをプラグイン形式で連続的に使用することができる。いくつかの最先端アルゴリズムと比較して,提案手法の有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:42:51 GMT)
Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Image-Level Labels: from Traditional Models to Foundation Models [33.7]
弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)はピクセルレベルのラベルを避ける効果的なソリューションである。私たちは、WSSSの最も難しい形態であるイメージレベルのラベルによるWSSSに焦点を当てています。本稿では,WSSS の文脈において,Segment Anything Model (SAM) などの視覚基盤モデルの適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:16:54 GMT)
Learning threshold neurons via the "edge of stability" [33.6]
既存のニューラルネットワークトレーニングの分析は、非常に少ない学習率という非現実的な仮定の下で運用されることが多い。安定のエッジ」あるいは「不安定なダイナミクス」は2層ニューラルネットワークで動作する。本稿では,2層ニューラルネットワークの単純化モデルに対する勾配勾配勾配の詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:00:54 GMT)
Revisiting Sparse Retrieval for Few-shot Entity Linking [33.2]
本稿では,ELECTRAに基づくキーワード抽出手法を提案する。抽出器のトレーニングには,参照コンテキストとエンティティ記述との間に重複するトークンをベースとしたトレーニングデータを自動的に生成する遠隔監視手法を提案する。 ZESHELデータセットによる実験結果から,提案手法はすべてのテスト領域において,最先端モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:51:10 GMT)
A Read-and-Select Framework for Zero-shot Entity Linking [33.2]
本稿では、エンティティの曖昧さの主成分をモデル化し、リード・アンド・セレクト(ReS)フレームワークを提案する。提案手法は,確立されたゼロショットエンティティリンクデータセットであるZESHELに対して,2.55%のマイクロ平均精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:08:10 GMT)
Learning Semantic Role Labeling from Compatible Label Sequences [32.3]
VerbNetとPropBankのラベルを1つのシーケンスとしてモデル化するフレームワークについて述べる。我々のモデルは最先端のF1を達成し, 3.5 (VerbNet) と0.8 (PropBank) で先行最高のドメインモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 22:34:41 GMT)
KwaiYiiMath: Technical Report [32.3]
我々は KwaiYiiBase1 の数学的推論能力を高める KwaiYiiMath を紹介する。また, モデルが生成した問題解決過程の正しさを評価するため, 小型の中国小学校数学テストセット(KMath)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:34:32 GMT)
A Scalable Test Problem Generator for Sequential Transfer Optimization [32.2]
シーケンシャルトランスファー最適化(STO)は、データベースに格納された事前解決された最適化タスクを活用することにより、関心のあるタスクにおける最適化性能を改善することを目的としている。既存のテスト問題は、単に他のベンチマーク関数を組み立てることによって生成されるか、あるいはスケーラビリティに制限のある特定の実践的な問題から拡張される。本研究ではまず,STO問題を特徴付ける4つの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:02:03 GMT)
A Quasi-Wasserstein Loss for Learning Graph Neural Networks [32.1]
グラフ上で定義された最適輸送の助けを借りて、新しい準ワッサーシュタイン(QW)損失を提案する。提案したQW損失は,様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)に適用され,ノードレベルの分類や回帰タスクの性能向上に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:11:51 GMT)
Towards Anytime Fine-tuning: Continually Pre-trained Language Models with Hypernetwork Prompt [32.1]
継続的に事前訓練されたモデルは、事前訓練されたドメインで微調整された場合、より大きな能力を示すことが期待されている。本稿では,ドメイン固有のプロンプトを生成するためにハイパーネットワークをトレーニングする,プロンプト誘導型連続訓練手法を提案する。実世界の2つのデータセットで3.57%と3.4%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:34:40 GMT)
SalUn: Empowering Machine Unlearning via Gradient-based Weight Saliency in Both Image Classification and Generation [32.0]
マシン・アンラーニング(MU)における「ウェイト・サリエンシ」の概念について紹介する。この革新はMUの注意をモデル全体よりも特定のモデルウェイトに向けている。サリエンシ・アンラーニング(SalUn)と呼ばれる結果の手法は、パフォーマンスのギャップを「正確な」アンラーニングで狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:17:17 GMT)
WSPAlign: Word Alignment Pre-training via Large-Scale Weakly Supervised Span Prediction [32.0]
既存の単語アライメント手法の多くは、手動アライメントデータセットやパラレルコーパスに依存している。我々は正しい、完全に整合した、平行した文の要求を緩和する。次に、このような大規模弱教師付きデータセットを用いて、スパン予測による単語アライメント事前学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:47:52 GMT)
Single-Mode Squeezed Light Generation and Tomography with an Integrated Optical Parametric Oscillator [31.9]
鍵となるリソースは圧縮光であり、量子ノイズは光学的二次構造の間で再分配される。薄膜ニオブ酸リチウム共振器の$chi(2)$非線形性を利用するモノリシックなチップスケールプラットフォームを提案する。我々の研究は、コンパクトで効率的な量子光学システムに向けた大きな一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:53:36 GMT)
Communication-Efficient On-Device Machine Learning: Federated Distillation and Augmentation under Non-IID Private Data [31.9]
オンデバイス機械学習(ML)により、トレーニングプロセスは大量のユーザ生成プライベートデータサンプルを利用することができる。分散モデル学習アルゴリズムであるフェデレート蒸留(FD)を提案する。 FAug を用いた FD は FL と比較して 95-98% の精度で通信オーバヘッドの約26倍の低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:11:11 GMT)
Eureka-Moments in Transformers: Multi-Step Tasks Reveal Softmax Induced Optimization Problems [31.5]
我々は,多段階決定課題に直面した際の変圧器の損失の迅速かつ段階的な改善について検討した。この問題を変換器の自己保持ブロックのソフトマックス関数に遡り、問題を緩和する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:55:06 GMT)
Generating Robust Adversarial Examples against Online Social Networks (OSNs) [31.4]
ディープニューラルネットワーク(DNN)を誤解させるために意図的に設計された敵対的例(AE)は、オンラインソーシャルネットワーク(OSN)によって行われる必然的損失操作に対して脆弱である。我々はOSN伝送に耐えられるロバストなAEを生成するための新しいフレームワークを提案する。 Facebook、WeChat、QQで行った実験は、我々の攻撃方法が既存のアプローチよりも堅牢なAEを生成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:02:04 GMT)
DreamSpace: Dreaming Your Room Space with Text-Driven Panoramic Texture Propagation [31.4]
本稿では没入型VR体験のための3次元テクスチャ生成のための新しいフレームワークを提案する。生き残るために、我々は秘密の領域でテクスチャの手がかりを分け、現実世界の環境でネットワークテクスチャを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:29:23 GMT)
ArtWhisperer: A Dataset for Characterizing Human-AI Interactions in Artistic Creations [31.2]
本研究は,対象画像の生成にテキスト・ツー・イメージ・モデルをどのように利用するかを検討する。私たちはArtWhispererを作った。これはユーザーがターゲットイメージを与えられたオンラインゲームで、ターゲットに類似した画像を生成するプロンプトを反復的に見つける。我々は5万以上の人間とAIのインタラクションを記録し、各インタラクションはユーザによって生成された1つのテキストプロンプトと、それに対応する生成された画像に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:57:58 GMT)
On the Optimization and Generalization of Multi-head Attention [31.0]
マルチアテンションヘッドを用いた場合の潜在的な最適化と一般化の利点について検討する。単層多層自己アテンションモデルの勾配差学習における収束と一般化の保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:18:24 GMT)
HumanTOMATO: Text-aligned Whole-body Motion Generation [30.7]
本研究は,新しいテキスト駆動型全身運動生成タスクを目標とする。高品質で多様な、一貫性のある表情、手のジェスチャー、身体の動きを同時に生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:46 GMT)
Prototype-based HyperAdapter for Sample-Efficient Multi-task Tuning [30.3]
Prototype-based HyperAdapter (PHA)は、アダプタチューニングとハイパーネットワーク上に構築された新しいフレームワークである。サンプル効率のよい条件付きモジュールを生成するために、インスタンスdenseレトリバーとプロトタイプのハイパーネットワークを導入する。 PHAは、トレーニング可能なパラメータ、ストリームタスクの精度、サンプル効率のトレードオフをより良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:25:54 GMT)
Microscaling Data Formats for Deep Learning [29.7]
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） (Thu, 19 Oct 2023 16:38:33 GMT)
Towards Better Dynamic Graph Learning: New Architecture and Unified Library [29.6]
DyGFormerは、動的グラフ学習のためのTransformerベースのアーキテクチャである。 DyGLibは、標準のトレーニングパイプラインとコーディングインターフェースを備えた統一ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:07:09 GMT)
LLM4SGG: Large Language Model for Weakly Supervised Scene Graph Generation [29.4]
WSSGG(Weakly Supervised Scene Graph Generation)研究は、最近、完全に教師されたアプローチの代替として現れた。弱教師付きSGG(LLM4SGG)のための新しいアプローチ、すなわちLarge Language Modelを提案する。 Recall@Kと平均Recall@Kは、最先端のWSSGG法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:01:41 GMT)
Breaking through Deterministic Barriers: Randomized Pruning Mask Generation and Selection [29.4]
我々は大きなモデルを訓練し、その冗長なニューロンや重みを刈り取ることで除去する。このアプローチはGLUEから8つのデータセットにまたがる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） (Thu, 19 Oct 2023 22:32:51 GMT)
Frozen Transformers in Language Models Are Effective Visual Encoder Layers [29.2]
大きな言語モデル(LLM)は、言語がないときに純粋に視覚的なタスクに対して驚くほど強力なエンコーダである。我々の研究は、コンピュータビジョンタスクにLLMを活用することの限界を推し進めている。視覚符号化における事前学習LLMの有効性を説明するために,情報フィルタリング仮説を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:05 GMT)
Be Bayesian by Attachments to Catch More Uncertainty [29.0]
本稿では,アタッチド構造を持つ新しいベイズニューラルネットワークを提案し,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データからより不確実性を求める。 ABNNは期待モジュールといくつかの配布モジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:28:39 GMT)
Perceptual Assessment and Optimization of High Dynamic Range Image Rendering [28.9]
我々は,最近のLDR IQAの進歩を伝達することによって,HDR IQAモデルのファミリを提案する。我々のモデルは、HDR-VDPファミリを含む既存のIQA手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:32:18 GMT)
Pretraining Language Models with Text-Attributed Heterogeneous Graphs [28.6]
テキスト分散不均質グラフ(TAHG)におけるトポロジ的および異種情報を明確に考察する言語モデル(LM)のための新しい事前学習フレームワークを提案する。本稿では、LMと補助異種グラフニューラルネットワークを協調最適化することにより、コンテキストグラフに関わるノードを予測するトポロジ対応事前学習タスクを提案する。各種ドメインの3つのデータセット上でリンク予測とノード分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:41:21 GMT)
NameGuess: Column Name Expansion for Tabular Data [28.6]
我々は列名を自然言語生成問題として拡張するための新しいタスクであるNameGuessを紹介した。 384K短縮カラムペアのトレーニングデータセットを作成します。表の内容や列のヘッダー名を条件にすることで、自動回帰言語モデルを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:11:37 GMT)
Anomaly Heterogeneity Learning for Open-set Supervised Anomaly Detection [28.5]
オープンセット型教師付き異常検出(OSAD)は、トレーニング中に見られたいくつかの異常クラスのサンプルを利用して、見えない異常を検出することを目的としている。異種不均一分布の多様集合をシミュレートする新しいアプローチ,すなわちAHL(Anomaly Heterogeneity Learning)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:47:11 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） (Thu, 19 Oct 2023 14:16:49 GMT)
Explanation-Based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-Aware Regularizers [28.3]
挿入/削除メトリック認識による説明に基づく最適化(ID-ExpO)を提案する。メトリクスを差別化できるように拡張し、それを挿入と削除のメトリクスベースの正規化器の形式化に使用します。その結果、ID-ExpOにより、一般的なポストホックの説明者が予測精度を維持しつつ、より忠実で理解しやすい説明を作成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:02:40 GMT)
GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models [28.2]
本稿では,大規模言語モデルとグラフ構造知識を整合させるGraphGPTフレームワークを提案する。また,ライトウェイトなグラフテキストアライメントプロジェクタを伴って,2段階の命令チューニングパラダイムを提案する。本フレームワークは,教師付きおよびゼロショットグラフ学習タスクで評価され,より優れた一般化と最先端のベースラインを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:17:46 GMT)
Live Graph Lab: Towards Open, Dynamic and Real Transaction Graphs with NFT [28.1]
私たちは、ブロックチェーンからオープンで動的で実際のトランザクショングラフを可能にする、時間グラフのためのLive Graph Labというコンセプトを紹介します。 NFTトランザクションネットワークでライブグラフをインスタンス化し、そのダイナミクスを調べて、新しい観察と洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:57:17 GMT)
Large Language Model for Multi-objective Evolutionary Optimization [27.8]
本研究は,MOEA演算子の設計に強力な大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいアプローチについて検討する。適切なプロンプトエンジニアリングにより、ゼロショット方式で分解ベースのMOEA(MOEA/D)のためのブラックボックス探索演算子として、汎用LLMを機能させることに成功した。さらに, LLMの挙動から学習することで, ランダムな明示的なホワイトボックス演算子を設計し, MOEA/D-LOと呼ばれる分解型MOEAの新バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:46:54 GMT)
Entity-Based Evaluation of Political Bias in Automatic Summarization [27.7]
本稿では,ニュース記事の自動要約における政治家の描写を,エンティティ代替手法を用いて調査する。我々は、ドナルド・トランプやジョー・バイデンといった政治家に対して、抽出的かつ抽象的な要約者の感性を評価するためのエンティティベースの計算フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:15:34 GMT)
Are Structural Concepts Universal in Transformer Language Models? Towards Interpretable Cross-Lingual Generalization [27.4]
本稿では,言語間の概念対応を明確に整合させ,言語間の一般化を促進する可能性について検討する。言語構文の側面をテストベッドとして,43言語を解析した結果,高い整合性を示した。本稿では,メタラーニングに基づく概念空間の整合学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:50:51 GMT)
Progress measures for grokking via mechanistic interpretability [27.4]
モジュール付加タスクを訓練した小型変圧器による「グルーキング」現象について検討した。以上の結果から,グラッキングは突然のシフトではなく,重みに符号化された構造機構の段階的な増幅から生じることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:25:32 GMT)
Audio Editing with Non-Rigid Text Prompts [27.3]
提案した編集パイプラインは,入力音声に忠実な音声編集を作成可能であることを示す。追加、スタイル転送、インペイントを行うテキストプロンプトを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:09:44 GMT)
Physics-informed Deep Diffusion MRI Reconstruction: Break Training Data Bottleneck in Artificial Intelligence [27.3]
拡散磁気共鳴イメージング(MRI)は、非侵襲的な水分子の動き検出のための唯一の画像モダリティである。マルチショット技術によって得られたDWIは,高分解能,信号対雑音比,幾何歪みの低減を実現している。これらのアーティファクトは将来的に除去できないため、アーティファクトフリーのトレーニングラベルが欠落する。高品質なペアリング学習データを合成するための物理インフォームド深部DWI再構成法(PIDD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:48:22 GMT)
URL: A Representation Learning Benchmark for Transferable Uncertainty Estimates [26.5]
本稿では,不確かさを意識した表現学習ベンチマークを提案する。これは、新しい計量を用いて不確実性推定のゼロショット転送可能性を測定する。その結果,表現自体の不確実性に注目するアプローチや,上流階級の確率に基づいて予測リスクを直接上回る手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:34:05 GMT)
Joint Correcting and Refinement for Balanced Low-Light Image Enhancement [26.4]
より効果的に明るさ、色、照明のバランスをとることができる新しい構造が提案されている。 JCRNet(Joint Correcting and Refinement Network)は主に、明るさ、色、照明の輝度のバランスをとるための3つのステージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:51:23 GMT)
Recoverable Privacy-Preserving Image Classification through Noise-like Adversarial Examples [26.0]
分類などのクラウドベースの画像関連サービスが重要になっている。本研究では,新しいプライバシー保護画像分類手法を提案する。暗号化された画像は、秘密鍵を使用して、高い忠実度(保存可能な)で元の形式に復号することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:01:58 GMT)
KRLS: Improving End-to-End Response Generation in Task Oriented Dialog with Reinforced Keywords Learning [25.4]
タスク指向ダイアログ(TOD)では、強化学習アルゴリズムがタスク関連メトリクスの応答を直接最適化するためにモデルを訓練する。オフライン環境でのTOD性能を改善するために,より効率的なRLベースのアルゴリズムを提案する。 MultiWoZデータセットの実験では、我々の新しいトレーニングアルゴリズムであるKeywords Reinforcement Learning with Next-word Smpling (KRLS)が最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:16:12 GMT)
Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining [25.1]
マルチモーダルな設定で視覚的実体を文脈化するための2つの事前学習手法を提案する。言語化されたシーングラフを用いて、視覚関係のトリプレットを構造化キャプションに変換し、それらを付加的な画像記述として扱う。マスク付き関係予測では、視覚的にマスクされたコンテキストを持つ画像領域からのエンティティの関連性をさらに促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:46:34 GMT)
Generative Marginalization Models [24.7]
境界化モデル(MaMs)は、高次元離散データのための新しい生成モデルである。スケーラブルでフレキシブルな生成モデルと、抽出可能な可能性を提供します。エネルギーベースのトレーニングタスクでは、MaMは高次元問題の任意の順序生成モデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:14:29 GMT)
Karyotype AI for Precision Oncology [24.3]
従来の核型解析を自動化しようとする試みは収差検出では不十分であった。 TopViTはCNN(インセプション)モデルで99.3%の精度で染色体を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:58:13 GMT)
Segment Anything Meets Universal Adversarial Perturbation [24.3]
画像認識不能なユニバーサル適応摂動(UAP)を用いてSAM(Segment Anything Model)を攻撃できるかどうかを検討する。自己教師付きコントラスト学習(CL)に基づくUAP生成手法を実現する新しい摂動中心フレームワークを提案する。 CLを用いたUAP生成手法の有効性を定量的および定性的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:49:24 GMT)
Multiscale Motion-Aware and Spatial-Temporal-Channel Contextual Coding Network for Learned Video Compression [24.2]
動画圧縮ネットワーク(MASTC-VC)を提案する。提案するMASTC-VCは,3つの公開ベンチマークデータセット上での従来の最先端(SOTA)手法よりも優れている。提案手法は,PSNRのH.265/HEVC(HM-16.20)に対して平均10.15%のBDレートを,MS-SSIMのH.266/VVC(VTM-13.2)に対して平均23.93%のBDレートを節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:32:38 GMT)
SemantIC: Semantic Interference Cancellation Towards 6G Wireless Communications [24.1]
本報告では,第6世代(6G)無線ネットワークに対するセマンティック・インターセプション・キャンセリング(SemantIC)という,新たなアンチ・インターオペラビリティ手法を提案する。 SemantICは、セマンティックオートエンコーダを持つチャンネルデコーダへのレシーバのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:13:12 GMT)
CHiLL: Zero-shot Custom Interpretable Feature Extraction from Clinical Notes with Large Language Models [24.0]
CHiLLは、専門家が作成したクエリでLLMにプロンプトして、ヘルスレコードから解釈可能な機能を生成する。結果として生じる雑音ラベルは、単純な線形分類器を訓練するために使用される。自動抽出された特徴を用いた線形モデルは参照特徴を用いたモデルと互換性があり、"Bag-of-Words"特徴を用いた線形モデルよりも高い解釈性が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:16:57 GMT)
Exploring Self-Reinforcement for Improving Learnersourced Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models [24.0]
本稿では,自己強化型大規模言語モデルフレームワークを提案する。このフレームワークは, 学生による説明を生成し, これらの説明を評価し, その品質を確実にし, 説明を反復的に強化する。評価のために,学生が生成した説明と,オープンソースの大言語モデルであるVicuna-13Bによる説明とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:01:19 GMT)
An Introduction to Transformers [23.9]
Transformerは、有用なシーケンスやデータポイントのセットを学ぶために使用できるニューラルネットワークコンポーネントである。本稿では,トランスアーキテクチャの数学的,正確,直感的,クリーンな記述を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:52:39 GMT)
CAW-coref: Conjunction-Aware Word-level Coreference Resolution [23.8]
State-of-the-the-art coreference resolutions systems は文書ごとに複数の LLM コールに依存する。 WL-corefはより効率的でありながら、これらのSOTAシステムの性能の96.6%を達成している。 OntoNotes テストセットのパフォーマンスを 0.9% F1 で改善する,シンプルで効果的なソリューションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:31:14 GMT)
Causal Similarity-Based Hierarchical Bayesian Models [23.8]
本研究では、因果メカニズムが異なる可能性のある関連タスクからなるデータセットの一般化について研究する。因果類似性に基づく階層ベイズモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:03:41 GMT)
PK-ICR: Persona-Knowledge Interactive Context Retrieval for Grounded Dialogue [23.2]
ペルソナとナレッジデュアルコンテキスト識別(ペルソナとナレッジコンテクストの同定)は、与えられた対話において、ペルソナとナレッジを共同で識別するタスクである。我々は,対話のすべての文脈を同時に活用する新しい接地検索手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:43:06 GMT)
Predict the Future from the Past? On the Temporal Data Distribution Shift in Financial Sentiment Classifications [23.0]
我々は、時間的データ分散シフトの下で、財務感情分析システムに関する実証的研究を行う。微調整モデルでは,時間分布シフトの存在下での一般的な性能劣化に悩まされることがわかった。本稿では,時間的財務感情分析のための時系列モデリングとアウト・オブ・ディストリビューション検出を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:59:52 GMT)
Optimal Excess Risk Bounds for Empirical Risk Minimization on $p$-norm Linear Regression [22.8]
実現可能な場合、即時仮定では、$O(d)$サンプルはターゲットを正確に回復するのに十分であることを示す。この結果は、 (1, 2)$) の場合、最小化子におけるリスクのヘッセンの存在を保証する穏やかな仮定の下で、$p in (1, 2)$ に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:21:28 GMT)
Is ChatGPT a Financial Expert? Evaluating Language Models on Financial Natural Language Processing [22.8]
FinLMEvalは金融言語モデル評価のためのフレームワークである。本研究では,エンコーダのみの言語モデルとデコーダのみの言語モデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:43:15 GMT)
Prompt-Based Monte-Carlo Tree Search for Goal-Oriented Dialogue Policy Planning [22.8]
GDP-Zero は Open-Loop MCTS を用いて,モデルトレーニングなしで目標指向の対話ポリシ計画を実行するアプローチである。我々は、目標指向タスクPersuasionForGood上でGDP-Zeroを評価し、そのレスポンスがChatGPTよりも59.32%の確率で望ましいことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 22:31:18 GMT)
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much? [22.7]
通信圧縮は、圧縮された勾配とモデルパラメータを伝達することで通信オーバーヘッドを軽減することができる。通信圧縮によって通信コストが削減されるかどうかは不明である。独立な非バイアス圧縮を用いることで、すべての局所的滑らか度定数が制約された場合、最大$Theta(sqrtminn, kappa)$で通信コストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:11:10 GMT)
Non-Autoregressive Sentence Ordering [22.5]
文間の相互依存を探索し,各位置の文を並列に予測する,textitNAON と呼ばれる新しい非自己回帰順序付けネットワークを提案する。提案手法は,複数の一般的なデータセットに対して広範囲に実験を行い,提案手法が自己回帰的アプローチよりも優れていることを示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:57:51 GMT)
Large Language Models Help Humans Verify Truthfulness -- Except When They Are Convincingly Wrong [22.1]
大規模言語モデル(LLM)は、Web上の情報へのアクセスにますます使われています。言語モデルと検索エンジンを比較し,人間によるファクトチェックを容易にする。我々はLCMに、なぜその主張が真実で虚偽なのかを説明した上で、その説明の両面をユーザに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:09:58 GMT)
OODRobustBench: benchmarking and analyzing adversarial robustness under distribution shift [22.0]
OODRobustBenchは60.7Kの敵評価を用いて706のロバストモデルを評価するために使用される。敵の強靭性はOOD一般化の問題に悩まされている。我々は既存のロバストトレーニングスキームにおけるOODロバストネスの上限を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:50:46 GMT)
Unsupervised Candidate Answer Extraction through Differentiable Masker-Reconstructor Model [21.7]
本稿では,異なるMasker-Reconstructor(DMR)モデルを用いて,コンテキストパスの固有構造を利用する,教師なし候補解抽出手法を提案する。我々は、教師付きおよび教師なし候補回答抽出手法の総合的なセットをベンチマークする。本稿では,DMRモデルの有効性を,教師なし手法よりも優れた性能を示し,教師なし手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:07:08 GMT)
Sequence Length Independent Norm-Based Generalization Bounds for Transformers [21.3]
本稿では,入力シーケンス長に依存しないトランスフォーマーアーキテクチャに対して,ノルムに基づく一般化境界を提供する。変換器のラデマッハ複雑性の上界への有界線型変換の関数クラスに対して、3つの新しい被覆数境界を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:31:09 GMT)
Audio Contrastive based Fine-tuning [21.1]
本稿では,音声コントラストに基づくファインチューニング(AudioConFit)を,頑健な汎用性を特徴とする効率的なアプローチとして紹介する。様々な音声分類タスクに関する実証実験により,提案手法の有効性とロバスト性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:32:01 GMT)
From Dissonance to Insights: Dissecting Disagreements in Rationale Construction for Case Outcome Classification [20.9]
ケースアウトカム分類(COC)は正確で信頼できるものでなければならない。ケーススタディは、法的NLPでベンチマークデータセットを作成する際の、過度な複雑さを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:34:04 GMT)
Piecewise Deterministic Markov Processes for Bayesian Neural Networks [20.9]
現代のベイズニューラルネットワーク(BNN)の推論は、しばしば変分推論処理に依存し、独立性や後部の形態に反する仮定を示唆する。新しいPiecewise Deterministic Markov Process (PDMP) サンプリングはサブサンプリングを許容するが、サンプリングが難しい不均一なPoisson Process (IPP) モデルを導入する。本研究はIPPからのサンプリングのための新しい汎用的かつ適応的なスライニング手法を導入し、BNNにおける推論のためのPDMPの適用をいかに加速するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:25:26 GMT)
PGA: Personalizing Grasping Agents with Single Human-Robot Interaction [20.7]
LCRG(Language-Conditioned Robotic Grasping)は、自然言語の指示に基づいて物体を接地・把握するロボットを開発することを目的としている。本研究では,一人の人間-ロボットのインタラクションから学ぶことによって,個人的指標が与えられた個人的対象を特定し,把握することを目的としたタスクシナリオGraspMineを紹介する。本稿では,PGA(Personalized Grasping Agent)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:54:30 GMT)
Does Your Model Think Like an Engineer? Explainable AI for Bearing Fault Detection with Deep Learning [20.5]
本研究では,振動信号から転がり要素軸受の欠陥を検知する作業に焦点をあてる。本稿では,モデルの基本となる論理が専門家の推論とどの程度うまく対応しているかを評価するための,新しい,ドメイン固有の属性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:58:11 GMT)
ECTLO: Effective Continuous-time Odometry Using Range Image for LiDAR with Small FoV [20.5]
非繰り返し走査パターンを持つリズレープリズムに基づくLiDARに対する実効連続時間LiDARオドメトリー(ECTLO)法を提案する。効率的な地図表現には、LiDARの小さなFoVの歴史的点をカバーする単一のレンジ画像が採用されている。プリズムをベースとしたLiDARを走査パターンの異なる様々なテストベッドで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:25:50 GMT)
Direct Inversion: Boosting Diffusion-based Editing with 3 Lines of Code [20.0]
ダイレクト・インバージョン(Direct Inversion)は、たった3行のコードで両方のブランチの最適なパフォーマンスを実現する新技術である。 PIE-Benchは700の画像の編集ベンチマークで、様々なシーンや編集タイプを示す。最先端の最適化に基づく逆変換技術と比較して、我々のソリューションは8つの編集方法にまたがる優れた性能を得るだけでなく、ほぼ1桁のスピードアップも達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:02:21 GMT)
Fast and Accurate Factual Inconsistency Detection Over Long Documents [19.9]
我々は,新しいチャンキング戦略を用いて,現実の矛盾を検出するタスク非依存モデルであるSCALEを紹介する。このアプローチは、様々なタスクや長い入力に対して、現実の不整合検出における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） (Thu, 19 Oct 2023 22:55:39 GMT)
Time-Aware Representation Learning for Time-Sensitive Question Answering [19.8]
本稿では,TCQA(Time-Context aware Question Answering)フレームワークを提案する。モデルトレーニングのための時間コンテキスト依存型データ生成フレームワークを構築します。本稿では,QAモデルの時間的意識を評価する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:48:45 GMT)
Structured Generation and Exploration of Design Space with Large Language Models for Human-AI Co-Creation [19.6]
現在のインタラクションパラダイムは不足しており、限られたアイデアの集合に対して、ユーザを迅速なコンバージェンスへと導くものだ、と私たちは主張する。本研究では,ユーザがシームレスに探索し,評価し,多数の応答を合成できる設計空間の構造化を促進するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:53:14 GMT)
Provably Powerful Graph Neural Networks for Directed Multigraphs [19.6]
本稿では、標準的なメッセージパッシンググラフニューラルネットワークを有向多重グラフニューラルネットワークに変換する単純な適応の集合を解析する。適応には、マルチグラフポート番号、ego ID、リバースメッセージパッシングが含まれる。これらの組み合わせが理論的に任意の有向部分グラフパターンの検出を可能にすることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:52:15 GMT)
Mixing Histopathology Prototypes into Robust Slide-Level Representations for Cancer Subtyping [19.6]
計算病理学の手法による全スライディング画像解析は、しばしば、スライドレベルラベルのみが利用可能なテッセル化ギガピクセル画像の処理に依存している。複数のインスタンス学習手法やトランスフォーマーモデルを適用することは、各イメージとして計算コストが高く、すべてのインスタンスを同時に処理する必要がある。 TheMixerは、特に大規模データセットにおいて、一般的なビジョントランスフォーマーの未探索の代替モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:15:20 GMT)
A Zero-Shot Language Agent for Computer Control with Structured Reflection [19.5]
大規模言語モデル(LLM)は、ライブコンピュータ環境での高レベルな目標の計画と実行能力の向上を示している。タスクを実行するために、最近の作業は、しばしば、教師付き学習または少数/多発的なプロンプトを通じてタスクのトレース例から学習するモデルを必要とする。我々は、与えられた専門家のトレースを必要としないゼロショットエージェントでこの問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 22:42:29 GMT)
Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes [19.4]
未知物体の6次元ポーズ推定のためのメタラーニング手法を提案する。本アルゴリズムは,オブジェクトの表現をカテゴリに依存しない方法で学習し,オブジェクトカテゴリをまたいだ強力な一般化機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:32:50 GMT)
Character-level Chinese Backpack Language Models [19.3]
文字入力中国語でBackpack言語モデルを訓練し、評価し、解釈し、制御する。 134Mパラメータの中国語 Backpack言語モデルが,104Mパラメータの変換器に対して可逆的に動作していることが判明した。複雑なマルチ文字の意味はしばしば、コンテキスト全体にわたって同じ文字単位の重みを用いて形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:54:57 GMT)
Prompting Large Language Models with Chain-of-Thought for Few-Shot Knowledge Base Question Generation [19.3]
知識ベースに関する質問生成(KBQG)は、論理形式を自然言語の質問に変換することを目的としている。推論のためのコンテキスト内学習戦略であるChain-of-Thoughtプロンプトを提案する。 3つのKBQGデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:20:13 GMT)
Deep Learning Techniques for Video Instance Segmentation: A Survey [19.3]
ビデオインスタンスセグメンテーションは、2019年に導入された新しいコンピュータビジョン研究分野である。ディープラーニング技術は、様々なコンピュータビジョン領域において支配的な役割を担っている。このサーベイは、ビデオインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニングスキームの多面的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:27:30 GMT)
Fairness in Streaming Submodular Maximization over a Matroid Constraint [19.3]
この問題の自然な一般化をマトロイド制約に当てはめる。ストリーミングアルゴリズムと、効率、品質、公正性のトレードオフを提供する非可視性結果を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:22:19 GMT)
Gemino: Practical and Robust Neural Compression for Video Conferencing [19.1]
Geminoは、新しい高周波超解像パイプラインに基づくビデオ会議のための新しいニューラル圧縮システムである。我々は,GeminoがTitan X GPU上でリアルタイムに動画を処理し,従来のビデオコーデックよりも2.2～5倍低画質で知覚品質を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:25:28 GMT)
Act3D: 3D Feature Field Transformers for Multi-Task Robotic Manipulation [19.0]
Act3Dは、手作業に依存する適応的な解像度を持つ3D特徴体を用いて、ロボットのワークスペースを表現する。粗い方法で3Dポイントグリッドをサンプリングし、相対的な位置の注意を使ってそれらを巧みに加工し、次の点サンプリングのラウンドにフォーカスする場所を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:36:31 GMT)
SNIP: Bridging Mathematical Symbolic and Numeric Realms with Unified Pre-training [18.9]
シンボリック・数値統合型事前学習であるSNIPを導入し,シンボルドメインと数値ドメインの対比学習を併用する。我々は,記号-数学的特性予測や数値-記号方程式の発見など,多種多様なタスクに対するSNIPの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:53:04 GMT)
Fine-Tuning Generative Models as an Inference Method for Robotic Tasks [18.7]
ロボット作業における観察にニューラルネットワークモデルのサンプル生成を迅速に適応させる方法について検討する。鍵となるアイデアは、観測された証拠と一致する生成サンプルにそれを適合させることで、モデルを素早く微調整することである。本手法は自己回帰モデルと変分自己エンコーダの両方に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:11:49 GMT)
Improved Operator Learning by Orthogonal Attention [18.7]
我々は、カーネル積分作用素の固有分解と固有関数のニューラル近似に基づいて注意を喚起する。我々の手法は、競合するベースラインを十分なマージンで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:47:28 GMT)
HGCVAE: Integrating Generative and Contrastive Learning for Heterogeneous Graph Learning [18.3]
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） (Thu, 19 Oct 2023 12:21:01 GMT)
Crosslingual Transfer Learning for Low-Resource Languages Based on Multilingual Colexification Graphs [18.3]
コレキシフィケーション(英: Colexification)とは、2つ以上の異なる意味を持つ語彙形式の現象を指す。我々は,1,335言語にまたがる2,000以上の概念の照合パターンを,注釈のない並列コーパスから直接同定する。本論文では,ColexNetとColexNet+という照合パターンから多言語グラフを構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:38:17 GMT)
Towards a Unified Analysis of Kernel-based Methods Under Covariate Shift [18.2]
再生カーネルヒルベルト空間における一般非パラメトリック手法の統一解析を提案する。本研究は, 損失関数ファミリーに属する一般損失について理論的に検討した。この結果は,2乗損失を用いた文献の最適結果と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:24:47 GMT)
The Hitchhiker's Guide to Program Analysis: A Journey with Large Language Models [18.0]
大規模言語モデル(LLM)は静的解析に代わる有望な選択肢を提供する。本稿では,LLM支援静的解析のオープン空間を深く掘り下げる。 LLiftは,静的解析ツールとLLMの両方を併用した,完全に自動化されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:40:33 GMT)
Cross-attention Spatio-temporal Context Transformer for Semantic Segmentation of Historical Maps [18.0]
歴史的地図は、現代の地球観測技術が生まれる前に、地球表面の有用な時間的情報を提供する。データ依存不確実性として知られるアレタリック不確実性は、元の地図シートの描画/フェーディング欠陥に固有のものである。より広い範囲で情報を集約する地図と時間的シーケンスを融合するU-based networkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:49:58 GMT)
EDGI: Equivariant Diffusion for Planning with Embodied Agents [17.9]
身体的エージェントは構造化された世界で動作し、しばしば空間的、時間的、置換的な対称性でタスクを解く。本稿では,モデルに基づく強化学習のためのアルゴリズムであるEquivariant diffuser for Generating Interactions (EDGI)を紹介する。 EDGI は非同変モデルよりもかなり効率的なサンプルであり、対称性群全体にわたってより一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:53:18 GMT)
DocXChain: A Powerful Open-Source Toolchain for Document Parsing and Beyond [17.9]
DocXChainは、ドキュメント解析のための強力なオープンソースツールチェーンである。テキスト、テーブル、チャートなどの構造化されていないドキュメントに具現化されたリッチな情報を、構造化された表現に自動的に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:49:09 GMT)
Causal-structure Driven Augmentations for Text OOD Generalization [17.8]
本稿では,データの因果構造を知ることによって導かれる反ファクト的データ拡張を用いて,突発的特徴に対する介入をシミュレートすることを提案する。この戦略は,ラベルが属性と突発的に相関しているような予測問題に適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:59:25 GMT)
NavGPT: Explicit Reasoning in Vision-and-Language Navigation with Large Language Models [17.5]
我々は,複雑なエンボディシーンにおけるGPTモデルの推論能力を明らかにするために,NavGPTを導入した。 NavGPTは、視覚的な観察、ナビゲーション履歴、将来の探索可能な方向のテキスト記述を入力として、エージェントの現在の状態を推論する。本研究では,NavGPTが経路に沿った観察や行動から高品質なナビゲーション命令を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:43 GMT)
Demystifying the Myths and Legends of Nonconvex Convergence of SGD [17.4]
勾配勾配勾配(SGD)とその変種は、大規模最適化問題の解法の主要な仕事場である。分析として,勾配の非収束に関連する神話や伝説について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:58:59 GMT)
Affective Conversational Agents: Understanding Expectations and Personal Influences [17.1]
様々なアプリケーションにおける情緒的スキルに対する期待と嗜好を理解するため,745人の回答者を対象に調査を行った。以上の結果から,人間のインタラクション,情緒的サポート,創造的タスクを含むシナリオの選好が示唆された。全体として、AIエージェントの望ましい感情的スキルは、アプリケーションのコンテキストと性質に大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:33:18 GMT)
INSTA-BNN: Binary Neural Network with INSTAnce-aware Threshold [16.9]
InSTAnce-aware threshold (INSTA-BNN) を用いた新しいBNN設計法を提案する。 INSTA-BNNは入力依存またはインスタンス認識の方法で量子化閾値を動的に制御する。 InSTA-BNNは,ImageNet分類タスクにおいて,同等の計算コストでベースラインを3.0%,2.8%上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:26:56 GMT)
Training Dynamics of Deep Network Linear Regions [16.7]
連続的な部分分割DNによって形成される入力空間分割や線形領域のトレーニングダイナミクスを考察する。異なるLC位相がDNの記憶および一般化性能と密接に関係していることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:44 GMT)
Data-efficient Active Learning for Structured Prediction with Partial Annotation and Self-Training [16.7]
本稿では,能動的学習を用いた構造化ラベル空間のアノテーションコストを削減できる実用的手法を提案する。提案手法は部分アノテーションを利用して,アノテーションの最も情報性の高い部分構造のみを選択することで,ラベル付けコストを削減する。我々はまた、自己学習を利用して、現在のモデルの自動予測を、注釈のないサブ構造のための擬似ラベルとして組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:13:51 GMT)
Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback [16.7]
本稿では,人的価値アライメントのための新しいアルゴリズムである,人的フィードバックからの安全強化学習(Safe RLHF)を提案する。安全RLHFは、役に立つことと無害性に関する人間の嗜好を明示的に分離し、クラウドワーカーの緊張に対する混乱を効果的に回避する。モデル性能を高めながら有害な応答を緩和する優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:22:03 GMT)
An Efficient Multilingual Language Model Compression through Vocabulary Trimming [16.6]
語彙トリミング (vocabulary-trimming, VT) は、無関係なトークンを語彙から削除することで、多言語LM語彙を対象言語に還元する手法である。実験の結果,VT は多言語 LM の本来の性能を維持できるが,サイズは小さく抑えられることがわかった。この手法は、小さなサイズを単言語モデルとして保持することにより、単言語と多言語の世界の両方の長所を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:30:02 GMT)
Unsupervised Representation Learning to Aid Semi-Supervised Meta Learning [16.5]
トレーニングサンプルの潜在表現を学習するために,一発の教師なしメタラーニングを提案する。メタラーニングの内ループでは、温度スケールのクロスエントロピー損失を使用し、オーバーフィッティングを防止する。提案手法はモデル非依存であり, どんなメタ学習モデルでも精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:25:22 GMT)
Variational Inference for SDEs Driven by Fractional Noise [16.4]
マルコフ近似分数的ブラウン運動(fBM)によって駆動される(神経)微分方程式(SDE)の推論を行うための新しい変分フレームワークを提案する。本稿では, ニューラルネットワークを用いて, 変動後部におけるドリフト, 拡散, 制御条件を学習し, ニューラルSDEの変分学習を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:21 GMT)
Co$^2$PT: Mitigating Bias in Pre-trained Language Models through Counterfactual Contrastive Prompt Tuning [16.4]
Co$2$PTは、バイアスを緩和するための効率的かつ効果的なデバイアス時プロンプトチューニング手法である。提案実験は,2$PTがインシデントチューニング過程におけるバイアス緩和に及ぼす影響を実証するものである。これらの結果は,Co$2$PTの強度を示し,下流タスクにおけるバイアス軽減のさらなる促進に期待できる道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:49:58 GMT)
GPT-4 Doesn't Know It's Wrong: An Analysis of Iterative Prompting for Reasoning Problems [16.3]
本稿では,グラフ着色事例の解決や候補着色点の正当性検証における GPT4 の性能に関する実証的研究について述べる。本研究は,プロンプトの上位kの完備化において,正しい解が存在することによる有効性の増大が主な原因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:56:37 GMT)
LeTFuser: Light-weight End-to-end Transformer-Based Sensor Fusion for Autonomous Driving with Multi-Task Learning [16.2]
複数のRGB-Dカメラ表現を融合するトランスフォーマーベースのアルゴリズムを提案する。認識と制御を同時に行うためには,マルチタスク学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:09:08 GMT)
WeaveNet for Approximating Two-sided Matching Problems [16.0]
本稿では,二部グラフ用に設計された新しいグラフニューラルネットワーク(GNN, textitWeaveNet)を提案する。我々のモデルは,少数のエージェントに対する安定マッチングのために特別に設計された最先端のアルゴリズムとの比較性能に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:32:12 GMT)
MuseGNN: Interpretable and Convergent Graph Neural Network Layers at Scale [15.9]
本稿では, ある設定における収束保証によって導かれる, サンプリングベースエネルギー関数と拡張性のあるGNN層を反復的に削減する手法を提案する。また、これらの設計に基づいて完全なGNNアーキテクチャをインスタンス化し、1TBを超える最大公用ノード分類ベンチマークに適用した場合の競合精度とスケーラビリティを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:30:14 GMT)
Human Pose-based Estimation, Tracking and Action Recognition with Deep Learning: A Survey [15.9]
本稿では, 深層学習, ポーズ推定, ポーズ追跡, 行動認識を応用したポーズベースアプリケーションについて検討する。姿勢推定は、画像や画像のシーケンスから人間の関節の位置を決定することである。ポーズトラッキングは、時間とともに一貫性のある人間のポーズトラジェクトリを生成することを目的とした、新たな研究方向である。アクション認識は、ポーズ推定や追跡データを使用してアクションタイプの識別をターゲットとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:04 GMT)
Query-aware Long Video Localization and Relation Discrimination for Deep Video Understanding [15.7]
Deep Video Understanding (DVU) Challengeは、マルチモーダル抽出、融合、分析の境界を推し進めることを目的としている。本稿では,画像言語事前学習モデルを利用して,長時間の動画のローカライゼーションと関係の識別を行うクエリアウェア手法を提案する。本手法は,映画レベルの問合せの2つのグループにおいて,第1位と第4位を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:26:02 GMT)
FinEntity: Entity-level Sentiment Classification for Financial Texts [15.5]
金融分野では、特定の金融機関に対する感情を正確に評価するために、エンティティレベルの感情分析を行うことが不可欠である。ファイナンシャル・ニュースにおけるエンティティレベルの感情分類データセットであるtextbfFinEntityを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:38:40 GMT)
Reinforcement Learning and Bandits for Speech and Language Processing: Tutorial, Review and Outlook [15.4]
本稿では,近年の強化学習と盗賊の進歩について概説する。音声処理と自然言語処理を効果的に行う方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:15:48 GMT)
Provable Guarantees for Neural Networks via Gradient Feature Learning [15.4]
本研究では,勾配降下法により学習した2層ネットワークの統一解析フレームワークを提案する。このフレームワークは、特徴学習の原理を原型的勾配から中心とし、その有効性はいくつかの問題における応用によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:45:37 GMT)
Copiloting the Copilots: Fusing Large Language Models with Completion Engines for Automated Program Repair [15.4]
Repilotは、修復プロセス中により有効なパッチを合成することによって、AIの"copilots"(すなわちLLM)とさらなる連携を行うためのフレームワークである。広く使用されているDefects4j 1.2と2.0データセットのサブセットに対する評価は、Repilotがそれぞれ66と50のバグを修正していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:20:13 GMT)
Fairness in Face Presentation Attack Detection [15.0]
顔認識アルゴリズムは、特定の人口集団や非人口集団に対する差別行動を示すことが証明されている。 FRにおけるフェアネス研究の増加にもかかわらず、顔提示攻撃検出の公正さは見過ごされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:23:40 GMT)
A new quantum machine learning algorithm: split hidden quantum Markov model inspired by quantum conditional master equation [15.0]
隠れ量子マルコフプロセスを実装するための分割HQMM(SHQMM)を提案する。実験結果から,本モデルが従来のモデルよりも性能とロバスト性に優れていたことが示唆された。この研究は、量子輸送システムがHQMMの物理的表現と見なせるという明確な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:37:18 GMT)
Closed-Form Diffusion Models [14.8]
目標分布からのスコアベース生成モデル(SGM)は、目標のスコア関数を用いて反復的に雑音を変換することによってサンプリングされる。任意の有限トレーニングセットに対して、このスコア関数はクローズドな形式で評価できるが、結果のSGMはそのトレーニングデータを記憶し、新しいサンプルを生成することはない。そこで本研究では,そのスコア関数の最適近傍推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:45:05 GMT)
Machine Learning for Leaf Disease Classification: Data, Techniques and Applications [14.7]
近年、機械学習は、学術研究と産業応用の両方において葉病分類に採用されている。この研究は、データ、技術、アプリケーションを含むトピックのさまざまな側面に関する調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:21:21 GMT)
Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models [14.7]
オブジェクト中心の世界モデリングのためのフレームワークであるCosmosを紹介する。コスモスの背後にある中心的な洞察は、新しい形態のニューロシンボリックグラウンドを使うことである。本稿では,このフレームワークが世界モデリングにおけるCGの新たな最先端技術を確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:38:09 GMT)
Meticulously Selecting 1% of the Dataset for Pre-training! Generating Differentially Private Images Data with Semantics Query [14.6]
差分プライバシー(DP)画像データ合成により、企業はプライバシの懸念なしに合成画像を共有し、利用することができる。従来の手法では、生成モデルの高度な技術と、公開データセットでの事前学習を取り入れて、例外的なDP画像データを生成する。本稿では,事前学習データを慎重に選択する新しいDP画像合成手法PRIVIMAGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:04:53 GMT)
Robust multimodal models have outlier features and encode more concepts [14.6]
種々のバックボーンと事前学習セットを持つ12個の頑健なマルチモーダルモデルの表現空間を探索する。これらのモデルの表現空間では、ロバスト性の2つのシグネチャが見つかる。これらの洞察は、モデルプルーニングや機械論的解釈可能性など、様々な分野における将来の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:12 GMT)
Not Just Learning from Others but Relying on Yourself: A New Perspective on Few-Shot Segmentation in Remote Sensing [14.4]
Few-shot segmentation (FSS) は、いくつかの注釈付きサンプルで未知のクラスターゲットをセグメンテーションするために提案されている。我々は、クロスイメージマイニングとセルフマイニングのためのDMNetというデュアルマイニングネットワークを開発した。 Resnet-50のバックボーンを持つ我々のモデルは、1ショットと5ショット設定でiSAID上で49.58%と51.34%のmIoUを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:09:10 GMT)
Canonical normalizing flows for manifold learning [14.4]
生成モデリング技法のクラスは、データの低次元多様体記述を仮定する。データの高次元空間へのそのような多様体の埋め込みは、学習可能な可逆変換によって達成される。本稿では,新しい最適化目標が変換行列を強制する正準多様体学習フロー法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:48:05 GMT)
ROMO: Retrieval-enhanced Offline Model-based Optimization [14.3]
データ駆動型ブラックボックスモデルベース最適化(MBO)の問題は、多くの実用的なアプリケーションシナリオで発生します。検索強化オフラインモデルベース最適化(ROMO)を提案する。 ROMOは実装が簡単で、CoMBO設定における最先端のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:04:37 GMT)
The Adaptive $\tau$-Lasso: Robustness and Oracle Properties [14.3]
本稿では,高次元データセット解析のためのロバストな$tau$-regression推定器の正規化版を紹介する。得られた推定器はアダプティブ $tau$-Lasso と呼ばれ、外れ値や高平均点に対して堅牢である。外れ値と高平均点に直面して、適応 $tau$-Lasso と $tau$-Lasso 推定器は、最高のパフォーマンスまたは最も近いパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:18:50 GMT)
Evaluating Superhuman Models with Consistency Checks [14.0]
整合性チェックによる超人的モデル評価のためのフレームワークを提案する。決定の正確性を評価するのが難しい3つのタスクについて、我々のフレームワークをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:41:12 GMT)
Detection and Evaluation of bias-inducing Features in Machine learning [14.0]
機械学習(ML)の文脈では、システムの偏りのある振る舞いの理由を理解するために、原因から影響までの分析を用いることができる。ドメインエキスパートの意思決定を支援するために,モデルの全バイアス誘発特徴を体系的に同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:01:16 GMT)
RSAdapter: Adapting Multimodal Models for Remote Sensing Visual Question Answering [13.9]
本稿では,実行時間とパラメータの効率を優先するRSAdapterという新しい手法を提案する。 RSAdapterの有効性を示すため、3つの異なるRS-VQAデータセットを用いて大規模な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:32:27 GMT)
A Retrieve-and-Read Framework for Knowledge Graph Link Prediction [13.9]
知識グラフ(KG)リンク予測は、KGの既存の事実に基づいて新しい事実を推測することを目的としている。近年の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)によるノードのグラフ近傍の利用は、単にクエリ情報を使用するよりも有用な情報を提供することが示された。本稿では,まずクエリの関連部分グラフコンテキストを検索し,そのコンテキストとクエリを高容量の読者と共同で処理する新しい検索・読解フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:57:28 GMT)
Connecting degree and polarity: An artificial language learning study [13.8]
我々は、修飾子の表現する度合いが、修飾子の文の極性に対する感度に関係しているという仮説を検証した。本稿では、心理言語学からニューラルネットワークモデルへの人工言語学習実験パラダイムの適用について述べる。実験結果から,BERTは次数意味論と極性感度を関連づけた既存の言語学的観察と一致して一般化することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:45:34 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） (Thu, 19 Oct 2023 06:54:58 GMT)
Vision-Language Models are Zero-Shot Reward Models for Reinforcement Learning [13.5]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、報酬関数を手動で指定するか、あるいは大量のフィードバックから報酬モデルを学ぶことを必要とする。本稿では,事前学習された視覚言語モデル (VLM) をゼロショット報酬モデル (RM) として用いて,自然言語によるタスクの特定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:17:06 GMT)
Blind quantum machine learning with quantum bipartite correlator [13.5]
本稿では,量子二部相関アルゴリズムに基づく新しい盲点量子機械学習プロトコルを提案する。当社のプロトコルは、信頼できない関係者からのデータのプライバシーを維持しながら、通信オーバーヘッドを減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:42:32 GMT)
TwinPot: Digital Twin-assisted Honeypot for Cyber-Secure Smart Seaports [13.5]
デジタルツイン(DT)技術は、ハニーポットの複雑さとシミュレーション精度を高めるために用いられる。我々は、スマート海港における外部攻撃のためのDT支援型ハニーポットTwinPotを提案する。我々は,内部攻撃や外部攻撃の検知に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:35:28 GMT)
Digital Twin-Enabled Intelligent DDoS Detection Mechanism for Autonomous Core Networks [13.5]
既存の分散型サービスアタック(DDoS)ソリューションは、高度に集約されたデータレートを処理できない。本稿では,自律システムのためのオンライン学習手法を用いたディジタルツイン対応インテリジェントDDoS検出機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:19:38 GMT)
DiPS: Discriminative Pseudo-Label Sampling with Self-Supervised Transformers for Weakly Supervised Object Localization [13.4]
識別的擬似ラベルサンプリング(DiPS)は、クラス非依存の写像を弱教師付きオブジェクトの局所化に活用するために導入された。 DiPSは、各アテンションマップの最も識別性の高い領域を特定するために、事前訓練された分類器に依存している。オブジェクトのさまざまな部分をカバーするために、多様で差別的な提案の豊富なプールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:11:05 GMT)
Safety-Gymnasium: A Unified Safe Reinforcement Learning Benchmark [13.1]
本稿では,単一エージェントとマルチエージェントの両方のシナリオにおいて,安全クリティカルなタスクを含む環境スイートであるSafety-Gymnasiumを提案する。 Safe Policy Optimization (SafePO) という,最先端のSafeRLアルゴリズム16種からなるアルゴリズムのライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:19:28 GMT)
MTS-LOF: Medical Time-Series Representation Learning via Occlusion-Invariant Features [13.0]
医療時系列データは医療において不可欠であり、疾患の診断、治療計画、患者の管理に重要な洞察を提供する。高度なセンサー技術によって駆動されるデータ複雑性の指数関数的増加は、データラベリングに関する課題を提示している。 MTS-LOFとして知られる医療時系列表現学習のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:08:19 GMT)
Automated Repair of Declarative Software Specifications in the Era of Large Language Models [13.0]
我々は,アロイ宣言言語で記述されたソフトウェア仕様の修復にOpenAIのChatGPTを利用することの有効性を評価する。我々の研究では、ChatGPTは既存の技術と比べて不足しているものの、他の手法では対応できないバグの修正に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:30:42 GMT)
Variational quantum circuit learning of entanglement purification in multiple degrees of freedom [12.5]
エンタングルメントの浄化は、ノイズ量子ネットワークにおいて効果的なエンタングルメントチャネルを約束する重要な技術である。本稿では,マルチDoFにおけるエンタングルメント浄化のための有効なVQCフレームワークを提案する。本稿では,ポストセレクションに基づく目的関数の最適浄化プロトコルの学習に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:11:41 GMT)
Revisiting Sentiment Analysis for Software Engineering in the Era of Large Language Models [12.4]
ゼロショットシナリオと少数ショットシナリオの両方において,オープンソースの3つのbLLMの性能について検討した。実験により,bLLMsは訓練データと不均衡分布に制限されたデータセットに対して最先端の性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:16:38 GMT)
Unleashing the Multilingual Encoder Potential: Boosting Zero-Shot Performance via Probability Calibration [12.4]
事前訓練された多言語エンコーダモデルは、入力例をクローゼスタイルのプロンプトに変換することで、ゼロショット多言語タスクや言語探索を直接実行することができる。この方法は,事前学習中に頻繁に発生するラベル単語の予測に対するモデルのバイアスによって制限される。モデルによって予測されるラベル語の確率を変化させるキャリブレーション手法と組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:58:05 GMT)
Enhancing Document-level Event Argument Extraction with Contextual Clues and Role Relevance [12.2]
ドキュメントレベルのイベント引数抽出は、ロングインプットとクロスセンス推論という新たな課題を引き起こす。本研究では,Span-Triggerに基づくコンテキストプーリングと潜在ロールガイダンスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:37:55 GMT)
Prompting with Pseudo-Code Instructions [12.2]
我々は、分類、QA、生成言語タスクにまたがる132のタスクに対して、擬似コードプロンプトのデータセットを作成する。これらのプロンプトと自然言語の対応を利用して, BLOOM と CodeGen の2つの LLM ファミリ上での性能について検討する。実験の結果, 擬似符号命令を用いることで, 分類作業におけるF1得点の平均7～16ポイント, ROUGE-L得点の12～38%の増加(絶対値)が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:04:18 GMT)
Classification-Aided Robust Multiple Target Tracking Using Neural Enhanced Message Passing [12.1]
本稿では,レーダーセンサによる計測を用いて,強い乱雑な環境下で未知のターゲットを追跡するという課題に対処する。まず,統合されたメッセージパッシングによって得られた信念を付加情報としてニューラルネットワークに入力する,新しい拡張メッセージパッシング手法を提案する。本稿では,ニューラルネットワークを用いた分類支援型ロバストなマルチターゲット追跡アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:41:11 GMT)
Measuring Value Understanding in Language Models through Discriminator-Critique Gap [12.0]
LLM(Large Language Models)の真に理解するためには、"know What"と"know why"の両方を考慮する必要があります。本研究では,人的価値に関する差別的批判的ギャップを測定することによって,「何を知るか」と「なぜ知るか」の両方を定量的に評価する価値理解計測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:18:58 GMT)
DT/MARS-CycleGAN: Improved Object Detection for MARS Phenotyping Robot [11.9]
本研究は、画像拡張のための新しいデジタルツイン(DT)MARS-CycleGANモデルを提案する。我々は,CycleGANモデルにおけるサイクル整合性損失に加えて,深層学習モデルにおける新たなDT-MARS損失を設計,実施し,MARSが取得した実作物画像とDT MARSが検出した合成画像との矛盾を解消した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:39:34 GMT)
Protection from Evil and Good: The Differential Effects of Page Protection on Wikipedia Article Quality [11.8]
「ページ保護」は、コンテンツ劣化を防ぐために、特定の記事へのコントリビューションを選択的に制限する。この慣習はウィキペディアの基本原則の1つと矛盾する。高品質の記事は、未保護のままにしておけば劣化するのに対して、低品質の記事は改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:47:14 GMT)
PoisonPrompt: Backdoor Attack on Prompt-based Large Language Models [11.7]
硬質および軟質のプロンプトベースのLLMを両立させる新しいバックドアアタックであるPOISONPROMPTを提案する。本研究は,プロンプトをベースとしたLSMに対するバックドア攻撃によるセキュリティの脅威を浮き彫りにし,さらなる研究の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:25:28 GMT)
Unsupervised Object Localization in the Era of Self-Supervised ViTs: A Survey [11.7]
近年の研究では、自己教師付き事前訓練機能を利用することで、クラスに依存しない非教師付きオブジェクトローカライゼーションが可能であることが示されている。本稿では、手動のアノテーションを必要とせず、画像中のオブジェクトを検出する教師なしオブジェクトローカライズ手法について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:57:49 GMT)
ExtSwap: Leveraging Extended Latent Mapper for Generating High Quality Face Swapping [11.6]
事前学習したStyleGANの段階的に成長する構造を用いた顔交換方式を提案する。我々は、アイデンティティと属性の特徴を別々に導き、意味論を解体する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:33:55 GMT)
Digital Ethics in Federated Learning [11.4]
フェデレートラーニングにおいて、人間中心のデバイスがクライアントとして機能するときに生じるデジタル倫理上の懸念を強調します。我々はこれらの課題とその解決策を、クライアントとサーバの両方の観点から分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:00:10 GMT)
Learning to translate by learning to communicate [11.4]
我々は,最新のunsupervised NMTシステムを改善するために,事前学習された多言語モデルを用いてEmergent Communication (EC)を使用する手法を定式化し,検証する。提案手法では,多言語モデルを用いて視覚的なタスクを遂行するために,多言語世代をインセンティブとしたEC画像参照ゲームに,多言語モデルを組み込む。本報告では,2種類のECファインチューニング(Steinert-Threlkeld et al., 2022)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:35:01 GMT)
Face-PAST: Facial Pose Awareness and Style Transfer Networks [11.0]
高品質なスタイリング画像を生成しながら、顔の詳細や構造を保存できる顔ポーズ認識とスタイル転送(Face-PAST)ネットワークを提案する。学習過程はカリキュラムの学習戦略に適応し、生成空間における効率的で柔軟なスタイルの混合を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:51:08 GMT)
Physical Information Neural Networks for Solving High-index Differential-algebraic Equation Systems Based on Radau Methods [11.0]
本稿では,ハイインデックスDAEを直接解くために,Radau IIA数値計算とアテンション機構によるニューラルネットワーク構造を組み合わせたPINN計算フレームワークを提案する。本手法は,より大規模なDAEの高精度解を実現するために,優れた計算精度と強力な一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:57:10 GMT)
Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing [10.9]
Loop Copilotはインタラクティブな多ラウンド対話インタフェースを通じてユーザが音楽を生成し、反復的に洗練することを可能にする新しいシステムである。このシステムは、大きな言語モデルを使用して、ユーザの意図を解釈し、タスク実行に適切なAIモデルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:20:12 GMT)
ChatGPT for Computational Topology [10.8]
ChatGPTは人工知能の分野で重要なマイルストーンだ。この研究は、理論トポロジカル概念とそれらの計算トポロジにおける実践的実装のギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:33:12 GMT)
Knowledge from Uncertainty in Evidential Deep Learning [10.8]
本研究は,Evidential Deep Learning(EDL)における不確実性から生じる明らかな信号を明らかにする。 EDLは、現在のテストサンプルに対する信頼性を提供するために設計された、不確実性を認識したディープラーニングアプローチのクラスの一例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:41:52 GMT)
Minimalist and High-Performance Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers [10.7]
トランス層に加えて,3$Times$3の畳み込みのみで構成されるモデルであるPlainSegを導入する。また,階層的特徴の活用を可能にするPlainSeg-Hierを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:01:40 GMT)
Quality-Diversity through AI Feedback [10.4]
品質多様性(QD)探索アルゴリズムは、候補者の人口を継続的に改善し多様化することを目的としている。言語モデル(LM)の最近の発展により、AIフィードバックによる探索のガイドが可能になった。 QDAIFは、独立して検索、多様化、評価、改善が可能なAIシステムへのステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:13:58 GMT)
Learning Hierarchical Interactive Multi-Object Search for Mobile Manipulation [10.2]
本稿では,ロボットが扉を開けて部屋をナビゲートし,キャビネットや引き出しの中を探索し,対象物を見つける,インタラクティブな多目的探索タスクを提案する。これらの新たな課題は、探索されていない環境での操作とナビゲーションのスキルを組み合わせる必要がある。本研究では,探索,ナビゲーション,操作のスキルを習得する階層的強化学習手法であるHIMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:14:46 GMT)
Semi-Supervised Learning of Dynamical Systems with Neural Ordinary Differential Equations: A Teacher-Student Model Approach [10.2]
TS-NODEは、NODEで動的システムのモデリングを行うための、最初の半教師付きアプローチである。複数の動的システムモデリングタスクにおいて,ベースラインのNeural ODEモデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:17:12 GMT)
GARI: Graph Attention for Relative Isomorphism of Arabic Word Embeddings [10.1]
語彙誘導(BLI)はNLPの中核的な問題であり、個々の埋め込み空間の相対同型に依存する。異なる埋め込み空間の相対同型を制御しようとする既存の試みは、意味論的に関連する単語の影響を組み込むことができない。本稿では,分散学習目標とグラフアテンションネットワークによって導かれる多重同型損失を組み合わせたGARIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:08:22 GMT)
Know Where to Go: Make LLM a Relevant, Responsible, and Trustworthy Searcher [10.1]
大規模言語モデル(LLM)は、Web検索において関連性を改善し、直接的な回答を提供する可能性を示している。課題は、生成された結果の信頼性と、コントリビューションソースの信頼性にある。本稿では,LLMの知識を活用してクエリとオンラインソースの直接リンクを促進する新しい生成検索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:49:36 GMT)
Toward Unbiased Multiple-Target Fuzzing with Path Diversity [9.6]
AFLRunと呼ばれる新しいファジリングソリューションを提案し、目標経路の多様性と非バイアスエネルギーの割り当てを特徴とする。我々は,プロトタイプシステムを構築し,その性能を標準ベンチマークと広範囲にファジドされた実世界のアプリケーションを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:12:43 GMT)
Realization and detection of Kitaev quantum spin liquid with Rydberg atoms [9.5]
我々は,リドベルク原子の変形したハニカムアレイにおいて,北エフのキラルスピン液体を発見し,検出した。我々の研究は、原子系で実現され、検出されるエキゾチックな量子多体相の範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:58:22 GMT)
VIBE: Topic-Driven Temporal Adaptation for Twitter Classification [9.5]
我々は、過去のデータに基づいてトレーニングされたモデルが将来テストされる時間適応について研究する。我々のモデルは、わずか3%のデータしか持たないが、従来の最先端の継続的な事前学習方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:23:45 GMT)
Gradient Descent Fails to Learn High-frequency Functions and Modular Arithmetic [9.5]
本稿では,勾配に基づく学習手法を用いて,限界と課題の数学的解析を行う。我々は、周波数または素基底$p$が大きい場合、両方の場合において勾配のばらつきが無視できるほど小さいことを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:33:33 GMT)
Spectrally resolved Franson interference [9.3]
フランソン干渉は、エネルギー時間絡みの非局所的な特徴をテストするために用いられる。以前のフランソン干渉実験のほとんどは時間領域で実証された。この研究は、フランソン干渉計のスペクトル時間特性を理解するための新しい視点を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:27:05 GMT)
The Locality and Symmetry of Positional Encodings [9.2]
我々はtextbfBi Masked Language Models (BERT-style) における位置符号化の体系的研究を行う。 PEのコア関数は、局所性と対称性という2つの共通性質を同定することによって明らかにする。 2つの新しい探索タスクを導入し、現在のPEの弱点を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:15:15 GMT)
On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey [9.2]
我々は,このレビューを,前処理,逆処理,サンプリング手順という3つの重要なコンポーネントに従って整理する。これにより,各コンポーネントの分析,設計選択の適用性,拡散モデルの実装に関する今後の研究の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:28:12 GMT)
Unmasking Transformers: A Theoretical Approach to Data Recovery via Attention Weights [9.2]
本稿では,mathbbRd の入出力データ $X を mathbbRd の入出力値 $W = QKtop から mathbbRd の入出力データ $X を mathbbRd の入出力値 $W = QKtop から mathbbRd の入出力値 $B から mathbbRd の入出力値 $L(X) を最小化することを目的としたアルゴリズムを提案する。この研究は、処理されたデータの機密性を確保するために、トランスフォーマーの内部作業を理解し、保護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） (Thu, 19 Oct 2023 04:41:01 GMT)
NNKGC: Improving Knowledge Graph Completion with Node Neighborhoods [9.0]
本稿では,知識グラフ補完のためのノード近傍強化フレームワークを提案する。グラフニューラルネットワークを使用して、複数のホップからヘッドエンティティ地区をモデル化する。また、KGCを改善するためのエッジリンク予測タスクも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:47:44 GMT)
Sequential Gibbs Posteriors with Applications to Principal Component Analysis [8.9]
ギブス後部は、確率自由ベイズ推論の原理的な枠組みを提供する。しかし、単一のチューニングパラメータを含む多くの状況では、必然的に不確かさの定量化につながる。この問題に対処するため,ギブス後方への逐次拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:36:18 GMT)
Probing LLMs for hate speech detection: strengths and vulnerabilities [8.6]
我々は、異なるプロンプト変動、入力情報を活用し、ゼロショット設定で大きな言語モデルを評価する。 GPT-3.5、text-davinci、Flan-T5の3つの大きな言語モデルと、HateXplain、暗黙の憎しみ、ToxicSpansという3つのデータセットを選択します。パイプライン内のターゲット情報を含む平均すると,モデルの性能が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:11:02 GMT)
Unveiling Energy Efficiency in Deep Learning: Measurement, Prediction, and Scoring across Edge Devices [8.5]
我々はエネルギー測定、予測、効率評価を含む3倍の研究を行う。まず、デバイス上での深層学習のエネルギー消費特性を明らかにするための、第1級の詳細な測定結果を示す。第2に、カーネルレベルのエネルギーデータセットに基づいて、エッジデバイスのための最初のカーネルレベルのエネルギー予測器を設計、実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:55:00 GMT)
Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC [8.5]
適応再帰的マルコフ連鎖モンテカルロ法(ARMCMC)を提案する。モデルパラメータの確率密度関数全体を計算しながら、従来のオンライン手法の欠点を解消する。本研究では,ソフト曲げアクチュエータとハント・クロスリー動的モデルを用いてパラメータ推定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:15:02 GMT)
Constrained Reweighting of Distributions: an Optimal Transport Approach [8.5]
重みに対する非パラメトリックな分布制約を導入し、最適輸送から最大エントロピー原理とツールを利用する一般的な枠組みを開発する。このフレームワークは、ポートフォリオ割り当て、複雑なサーベイのための半パラメトリック推論、機械学習アルゴリズムにおけるアルゴリズムフェアネスの3つの異なる応用の文脈で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:54:31 GMT)
Privately Answering Queries on Skewed Data via Per Record Differential Privacy [8.4]
我々はプライバシ・フォーマリズムを提案し、PzCDP(0集中差分プライバシー)を記録単位とする。異なるレコードに対して異なるプライバシ損失を提供する他の形式主義とは異なり、PzCDPのプライバシ損失は機密データに明示的に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:24:49 GMT)
Understanding Multi-phase Optimization Dynamics and Rich Nonlinear Behaviors of ReLU Networks [8.2]
線形可分データに基づく勾配流による2層ReLUネットワークの学習過程の理論的評価を行う。学習過程全体から4つの段階が明らかになり,学習の簡略化と複雑化の傾向が示された。特定の非線形挙動は、初期、サドルプラトー力学、凝縮エスケープ、複雑化に伴う活性化パターンの変化など、理論的に正確に識別することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:01:39 GMT)
A New Approach Towards Autoformalization [8.2]
オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語をプログラムで検証可能な形式言語に変換するタスクである。研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。本稿では,研究レベルの数学の自己形式化に取り組み,タスクをより容易に,より親しみやすいサブタスクに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:08:20 GMT)
Deep Discriminative to Kernel Density Networks for Calibrated Inference [8.1]
ランダムフォレストやディープニューラルネットワークのような深い差別的アプローチは、最近、多くの重要な現実世界のシナリオで応用を見出した。本稿では,アフィン活性化関数を持つポリトープの結合である内部表現を,ランダム森林とディープネットの両方を含むディープモデルで学習するという事実を活用する。本稿では,提案手法が対応するクラス条件密度の一貫性のある推定器となるための十分な条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:27:07 GMT)
IC3: Image Captioning by Committee Consensus [8.1]
委員会合意による画像キャプション(IC3)は、複数のアノテータ視点から高レベルの詳細をキャプチャする単一のキャプションを生成するように設計されている。 IC3が生成するキャプションは、その3分の2以上をベースラインのSOTAモデルと同じくらい有効だ。 IC3はSOTA自動リコールシステムの性能を最大84%向上させ、単一の人為的な参照キャプションよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:58:05 GMT)
RTNH+: Enhanced 4D Radar Object Detection Network using Combined CFAR-based Two-level Preprocessing and Vertical Encoding [8.0]
RTNH+は4Dレーダオブジェクト検出ネットワークであるRTNHの拡張版である。 RTNH+は10.14%,$AP_3DIoU=0.3$,$AP_3DIoU=0.5$で16.12%の大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:45:19 GMT)
Multi-label Node Classification On Graph-Structured Data [7.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)では、グラフ上のノード分類タスクの最先端の改善が示されている。それぞれのノードが複数のラベルを持つことができる、より一般的で現実的なシナリオは、これまでほとんど注目されなかった。実世界の3つの生物データセットを収集・リリースし、マルチラベルグラフ生成器を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:03:03 GMT)
Lost in Translation: When GPT-4V(ision) Can't See Eye to Eye with Text. A Vision-Language-Consistency Analysis of VLLMs and Beyond [7.8]
視覚言語モデルが連続的・独立的に視覚と言語タスクを実行するかを検討する。マルチモーダル設定において、異なるモーダル間の能力格差を定量化する体系的枠組みを導入する。本稿では,視覚関連課題に挑戦するタスクのパフォーマンスを効果的に向上する手法である"Vision Description Prompting"を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:45:11 GMT)
Towards Real-World Streaming Speech Translation for Code-Switched Speech [7.7]
コードスイッチング(CS)は通信において一般的な現象であり、多くの自然言語処理(NLP)環境では困難である。我々は、現実のCS音声翻訳に欠かせない2つの領域、すなわちストリーミング設定と第3言語への翻訳に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:15:02 GMT)
Open-World Lifelong Graph Learning [7.5]
オープンワールドシナリオにおける生涯グラフ学習の課題について検討する。我々は、新しいクラスを認識するために、out-of-Distribution (OOD) 検出手法を利用する。我々は,OOD検出手法とグラフ近傍から収集した情報を組み合わせることで,新しいクラス検出を行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:18:10 GMT)
Correcting phenomenological quantum noise via belief propagation [7.5]
量子スタビライザー符号は、しばしばエラー発生率の測定によるシンドロームエラーの課題に直面している。本稿では,2つのシンドローム抽出の間にデータキュービット誤りが発生する現象論的復号問題について考察する。単発誤り訂正のための効果的な冗長な安定化器チェックを構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:23:05 GMT)
Post-processing Private Synthetic Data for Improving Utility on Selected Measures [7.4]
本稿では,エンドユーザが選択した尺度に関して,合成データの有用性を向上するポストプロセッシング手法を提案する。我々のアプローチは、複数のベンチマークデータセットと最先端の合成データ生成アルゴリズムにまたがる合成データの有用性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:55:40 GMT)
Patch-CLIP: A Patch-Text Pre-Trained Model [7.2]
パッチ表現学習は、ソフトウェア生成における機械学習の機能を活用するために必要な研究の方向性として登場した。紹介する。 Theweak-CLIPは、パッチと自然言語テキストのための新しい事前トレーニングフレームワークである。私たちはそれを示します。 Theweak-CLIPは、新しい最先端のパフォーマンスを設定し、BLEU、ROUGE-L、METEOR、リコールといったメトリクスにおける最先端のパフォーマンスを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:00:19 GMT)
Kernel Ridge Regression Inference [7.1]
カーネルリッジ回帰のための均一な推論と信頼バンドを提供する。我々は、KRRに対して、一般回帰器に対して、ほぼミニマックス速度で縮小するシャープで均一な信頼セットを構築する。我々は,学校の課題におけるマッチング効果の新たなテストを構築するために,我々の手順を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:50:45 GMT)
Deep Reinforcement Learning-based Intelligent Traffic Signal Controls with Optimized CO2 emissions [6.9]
交通ネットワークは、人間の健康や環境に悪影響を及ぼし、交通渋滞に寄与する準最適制御政策の課題に直面している。文献における適応的な信号制御装置はいくつかあるが、それらの比較性能について限定的な研究がなされている。 EcoLightは,CO2排出量を削減するだけでなく,旅行時間などの指標で競合する結果が得られる強化学習アルゴリズムの報酬形成手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:54:47 GMT)
Privacy Preserving Large Language Models: ChatGPT Case Study Based Vision and Framework [6.8]
本稿では,LLMのプライバシ生成モデルであるPrivChatGPTという概念モデルを提案する。 PrivChatGPTは、データキュレーション/前処理中にユーザのプライバシを保護し、プライベートコンテキストの保存と大規模データのプライベートトレーニングプロセスという2つの主要コンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:55:13 GMT)
Energy-Based Models For Speech Synthesis [6.8]
本稿では、エネルギーベースモデル(EBMs)と呼ばれる別のメンバーで利用可能な非ARモデルの範囲を広げる。高性能なARモデルの使用を含む、効果的な負のサンプルを生成するための多くの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:10:09 GMT)
PEFT-Ref: A Modular Reference Architecture and Typology for Parameter-Efficient Finetuning Techniques [6.7]
パラメータ効率ファインタニング(PEFT)技術は、大規模事前学習言語モデル(PLM)を完全に微調整するかなりのコストに対して改善することを目的としている。異なるPEFT技術が普及するにつれて, (i) PLMに付加する構造と機能, (ii) 達成した異なるタイプと効率の程度, (iii) 下流タスクのパフォーマンス, (iv) 構造と機能の違いが効率とタスクパフォーマンスに与える影響について比較することは困難になっている。本稿では,異なるPEFT技術で共有されるアスペクトを標準化する参照アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:08:05 GMT)
Make Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory Efficient Fine-Tuning [6.5]
本稿では,事前学習した言語モデルに対するメモリ効率のよい微調整(MEFT)を提案する。 MEFTはアダプタをPLMに挿入し、PLMの開始点を保ち、追加の事前訓練なしで可逆的にすることができる。 MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:03:31 GMT)
Evaluating Transformer's Ability to Learn Mildly Context-Sensitive Languages [6.2]
近年の研究では、非正規言語や文脈自由言語でさえ、自己意識は理論的に学習に限られていることが示唆されている。様々な複雑さの文脈に敏感な言語を学習するトランスフォーマーの能力をテストする。分析の結果,学習した自己注意パターンと表現が依存性関係をモデル化し,計数行動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:41:58 GMT)
Heterogeneous Graph Neural Networks for Data-driven Traffic Assignment [6.1]
我々は、異種グラフニューラルネットワークのパワーを活用し、トラフィック割り当てとトラフィックフロー学習のための新しいデータ駆動アプローチを提案する。提案モデルでは,異なるリンク間の空間的トラフィックパターンをキャプチャし,高精度な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:04:09 GMT)
Trilevel and Multilevel Optimization using Monotone Operator Theory [5.9]
そこで我々は,2つの下位層の目的が滑らかな項と非滑らかな項の和からなる三段階最適化問題を考える。自然一階法アルゴリズムを提案し,その収束率と収束率をいくつかのパラメーターで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:09:58 GMT)
Otter-Knowledge: benchmarks of multimodal knowledge graph representation learning from different sources for drug discovery [5.9]
マルチモーダルな知識グラフのセットをリリースし、7つの公開データソースからのデータを統合し、3000万以上のトリプルを含む。我々の目的は、マルチモーダルな知識によってタンパク質/分子の埋め込みが予測タスクをどのように改善するかを研究するために、さらなる研究を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:15:57 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） (Thu, 19 Oct 2023 16:21:09 GMT)
To grok or not to grok: Disentangling generalization and memorization on corrupted algorithmic datasets [5.9]
本稿では,一般化表現を解析的に理解し,記憶表現と容易に区別できる解釈可能なモデルについて検討する。 i) ネットワークが破損したラベルを記憶し、同時に100%の一般化を達成できることが示される。また、正規化が存在する場合、トレーニングダイナミクスは2つの連続的な段階を含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:01:10 GMT)
DA-TransUNet: Integrating Spatial and Channel Dual Attention with Transformer U-Net for Medical Image Segmentation [5.8]
本研究では,DA-TransUNetと呼ばれる新しい深層画像分割フレームワークを提案する。我々のDA-TransUNetは、従来の変換器ベースのソリューションとは異なり、変換器の注意機構とDA-Blockの多面的特徴抽出を利用する。様々な医用画像セグメンテーションのベンチマークによる実験結果から,DA-TransUNetは最先端の手法よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:25:03 GMT)
Mean Estimation Under Heterogeneous Privacy Demands [5.8]
本研究は,各ユーザが自身のプライバシレベルを設定できる平均推定の問題について考察する。提案するアルゴリズムは,ミニマックス最適であり,ほぼ直線的な実行時間を有することを示す。プライバシー要件が低いが異なるユーザは、すべて同じ金額で、必要以上のプライバシーを与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:29:19 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） (Thu, 19 Oct 2023 02:58:47 GMT)
Agri-GNN: A Novel Genotypic-Topological Graph Neural Network Framework Built on GraphSAGE for Optimized Yield Prediction [5.6]
本稿では,作物の複雑な空間的相互作用と遺伝的相互作用を捉えるために,新しい遺伝子型-トポロジカルグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 $textitAgri-GNN$はGraphSAGEアーキテクチャから作られている。実験によると、$textitAgri-GNN$はアイオワ州の農地の収量予測で$R2 =.876$を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:49:35 GMT)
Excitonic enhancement of cavity-mediated interactions in a two-band Hubbard model [5.6]
本研究では,光共振器に結合した2次元2バンドハバードモデルで発生するキャビティ媒介相互作用について検討した。我々は、高エネルギー自由度を投影し、平均場レベルでの内在的相互作用を処理することによって、効果的な低エネルギーハミルトニアンを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:14:14 GMT)
Data Augmentation for Time-Series Classification: An Extensive Empirical Study and Comprehensive Survey [5.6]
データ拡張(DA)は時系列分類(TSC)において欠かせない戦略として登場した。本研究は,TSC領域内におけるDA方法論の徹底的な解離について検討した。我々の分類学は、学者にとって堅牢な航海支援として機能し、選択の明確さと方向性を提供すると約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:11:22 GMT)
Fuel Consumption Prediction for a Passenger Ferry using Machine Learning and In-service Data: A Comparative Study [5.5]
本稿では,旅客船から収集したサービス内データを用いて,燃料消費を予測するモデルを提案する。最高の予測性能は、ブーチングアンサンブルアプローチであるXGboost技術を用いて開発されたモデルから得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:35:38 GMT)
AnglE-optimized Text Embeddings [5.4]
本稿では,AnglEと呼ばれる新しい角度最適化テキスト埋め込みモデルを提案する。 AnglE の中核となる考え方は、複素空間に角度最適化を導入することである。短文STS、長文STS、ドメイン固有のSTSタスクなど、さまざまなタスクで大規模な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:14:18 GMT)
Cost-Driven Hardware-Software Co-Optimization of Machine Learning Pipelines [5.3]
ディープニューラルネットワークは、スマートデバイスにインテリジェンスを埋め込むためにますます利用されている。ストレージと処理の要件により、安価な市販のプラットフォームでは禁止される。我々は、量子化、モデルスケーリング、マルチモーダリティが、メモリ、センサー、プロセッサなどのシステムコンポーネントとどのように相互作用するかを概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:46:23 GMT)
Bhasacitra: Visualising the dialect geography of South Asia [5.3]
バサシトラ (Bhasacitra) は、地域言語に関する言語研究のデータベース上に構築された南アジアの方言マッピングシステムである。我々は、言語カバレッジを分析し、サンプルデータセットを視覚化することで、型論への応用に目を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:39:52 GMT)
Label-Aware Automatic Verbalizer for Few-Shot Text Classification [5.3]
動詞化子は、言語モデルから出力を予測クラスに変換する。ラベル認識自動バーバリザ (LAAV) を提案する。 5つの言語にまたがる5つのデータセットの実験結果から、LAAVが既存の動詞を著しく上回ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:30:07 GMT)
Representing and Computing Uncertainty in Phonological Reconstruction [5.3]
歴史的言語学では本質的にファジィな再現性にもかかわらず、多くの学者は原型の提案において不確かさを表現していない。本稿では,言語再建における不確実性の表現を可能にする新しい枠組みを提案するとともに,言語データからファジィ再構成を計算するためのワークフローも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:27:42 GMT)
Personalized human mobility prediction for HuMob challenge [5.3]
本稿では,人間移動予測のためのデータ分析コンペであるHuMob Challengeに提出したデータ作成手法について説明する。本研究では,個人の行動軌跡をデータから予測するパーソナライズされたモデルを採用した。パーソナライズされたモデルの伝統的な特徴工学アプローチにもかかわらず、このモデルは計算コストを低くして合理的に優れた精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:52:12 GMT)
LoMAE: Low-level Vision Masked Autoencoders for Low-dose CT Denoising [5.3]
Masked Autoencoders (MAE) は、トランスフォーマーの効果的なラベルなし自己調整法として認識されている。我々は,MAE/LoMAEの潜伏学習機構に光を当てるためのMAE-GradCAM法を提案する。実験により,提案したLoMAEは変圧器の遮音性能を向上し,真理クリーンデータへの依存を大幅に軽減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:34:30 GMT)
Click on Mask: A Labor-efficient Annotation Framework with Level Set for Infrared Small Target Detection [5.2]
このレターでは、レベルセットの労働効率とカーソルアノテーションのフレームワークを提案する。 NUAA-SIRSTとIRSTD-1kデータセットを用いた実験により,本手法が優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:11:15 GMT)
Deep Probabilistic Movement Primitives with a Bayesian Aggregator [5.1]
運動プリミティブは、限られたデモから始まるロボットの動きを再現する訓練可能なパラメトリックモデルである。本稿では,上述のすべての操作を符号化し,ベイズ文脈アグリゲータを用いるディープ・ムーブメント・プリミティブ・アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:38:37 GMT)
TabuLa: Harnessing Language Models for Tabular Data Synthesis [5.1]
言語モデル構造に基づく新しいタイプのデータシンセサイザーであるTabulaを開発した。本研究では,現在LLMをベースとした最先端アルゴリズムと比較して,Tabulaのトレーニング時間は平均46.2%削減されていることを示す。また、合成データの質を保ちながら、トレーニング時間を著しく短縮するトークンシーケンス圧縮戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:50:56 GMT)
ChatGPT in Drug Discovery: A Case Study on Anti-Cocaine Addiction Drug Development with Chatbots [5.0]
この研究は、GPT-4を仮想ガイドとして採用し、薬物候補の生成モデルに取り組んでいる研究者に戦略的および方法論的な洞察を提供する。第一の目的は、望ましい性質を持つ最適な薬物様分子を生成することである。この研究は、人間の専門知識とAI支援の協調的な相乗効果に光を当て、ChatGPTの認知能力は、潜在的医薬品ソリューションの開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:18:35 GMT)
Quantum Computing for MIMO Beam Selection Problem: Model and Optical Experimental Solution [5.0]
本研究は, 実用的な5G演算への大きな期待を示し, 通信における計算困難問題の解法における量子コンピューティングの適用を促進する。大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)は、データレートの向上、信号品質の向上、課題のある環境でのカバレッジ向上などにより、近年広く普及している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:12:20 GMT)
Towards a Deep Learning-based Online Quality Prediction System for Welding Processes [4.9]
溶接プロセスは, 材料特性, プロセス条件, 溶接品質の複雑な原因-効果関係を特徴とする。ディープラーニングは、利用可能なプロセスデータ内の関係を特定し、プロセス観察から溶接品質を予測する能力を提供する。本稿では,acGMAWにおけるディープラーニングに基づく予測品質システムの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:35:50 GMT)
Uniform Complexity for Text Generation [4.9]
テキスト生成のための統一複雑度(UCTG)は,生成モデルに一様言語特性をプロンプトに関して観察させるという課題を提起する新しいベンチマークテストである。 GPT-2のようなモデルは、プロフェッショナルなテキストで微調整しても、代々使われる入力プロンプトの複雑さを維持するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:40:18 GMT)
Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL [4.9]
生成フローネットワーク(ジェネレーティブフローネットワーク、英:generative flow network、GFlowNets)は、アクションのシーケンスを通じて与えられた報酬に比例確率を持つ離散オブジェクトをサンプリングするポリシーを訓練する手法である。生成フローネットワークを学習する作業は,特定の報酬と正規化器構造を持つエントロピー規則化RL問題として効率的に行うことができることを示す。先に報告した結果とは対照的に,エントロピー的RLアプローチは,既存のGFlowNetトレーニング手法と競合する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:31:40 GMT)
Proceedings of the 3rd International Workshop on Mining and Learning in the Legal Domain (MLLD-23) [4.8]
2023年10月22日、バーミンガム大学バーミンガム校で開催された第32回ACM国際情報知識管理会議(CIKM-2023)と共同で開催された、法領域におけるマイニングと学習に関する第3回国際ワークショップ(MLLD-23)である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:49:11 GMT)
A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges [4.7]
この研究は、一般的なDAG ReLUネットワークを完全に包含できるパスノルムに関する最初のツールキットを導入している。これは、最も広く適用可能なパスノルムベースであるだけでなく、このタイプの最も鋭い既知の境界を回復または打ち負かすような、現代のニューラルネットワークの一般化境界を確立することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:50:16 GMT)
Do Language Models Learn about Legal Entity Types during Pretraining? [4.6]
Llama2は特定のエンティティでよく機能し、最適化されたプロンプトテンプレートで大幅に改善する可能性を示す。 Llama2は、BERTベースのアーキテクチャでは欠点の少ない構文的ヒントをしばしば見落としているように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:47:21 GMT)
DetOFA: Efficient Training of Once-for-All Networks for Object Detection Using Path Filter [4.5]
本稿では,探索空間プルーニングを用いた高効率なスーパーネットベースニューラルネットワーク探索手法を提案する。提案手法は,最適ネットワークアーキテクチャの計算コストを30%と63%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:19:02 GMT)
Conditional Generative Modeling for Images, 3D Animations, and Video [4.4]
コンピュータビジョンのための生成モデリングの分野における革新を推進しようとする論文。研究は、ノイズと視覚データの変換を提供するアーキテクチャと、生成タスクや3Dコンテンツ操作にエンコーダ・デコーダアーキテクチャを適用することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:10:39 GMT)
Automatic Assessment of Divergent Thinking in Chinese Language with TransDis: A Transformer-Based Language Model Approach [4.4]
TransDisシステムは、中国語の代替利用タスク(AUT)応答に対して、有効な独創性(品質)と柔軟性(多様性)のスコアを提供することができる。私たちは、中国語や他の50以上の言語でAUT応答の独創性と柔軟性を計算するためのオープンなプラットフォームを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:55:28 GMT)
Reducing Uncertainty in Sea-level Rise Prediction: A Spatial-variability-aware Approach [4.3]
本稿では,空間的変動とモデル間依存性に対処する空間回帰モデルを提案する。実験結果から,本手法により得られた重みを地域規模でより信頼性の高い予測を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:13:38 GMT)
Generating collective counterfactual explanations in score-based classification via mathematical optimization [4.3]
インスタンスの反実的な説明は、このインスタンスを最小限に修正して、摂動インスタンスを望ましいクラスに分類する方法を示している。カウンターファクト・アナリティクスの文献の多くは、単一インスタンスの単一カウントファクト・セッティングに焦点を当てている。新規な数学的最適化モデルにより、興味ある群における各インスタンスに対する対実的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:18:42 GMT)
SRAI: Towards Standardization of Geospatial AI [4.2]
textitsraiは地理空間データを扱うPythonライブラリである。完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンス下で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:56:04 GMT)
Multivariate Analysis on Performance Gaps of Artificial Intelligence Models in Screening Mammography [4.1]
異常分類のための深層学習モデルは,マンモグラフィーのスクリーニングにおいて良好に機能する。モデル不全のリスクの増加に伴う人口統計学的、画像的、臨床的特徴はいまだに不明である。年齢,人種,病理所見,組織密度,画像特徴によって定義されるサブグループによるモデル性能の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:03:11 GMT)
EMIT-Diff: Enhancing Medical Image Segmentation via Text-Guided Diffusion Model [4.1]
EMIT-Diffと呼ばれる医用画像合成のための制御可能な拡散モデルを開発した。近年の拡散確率モデルを利用して、現実的で多様な合成医用画像データを生成する。提案手法では, 合成試料が医療上の制約に適合することを確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:18:02 GMT)
Convergence of policy gradient methods for finite-horizon stochastic linear-quadratic control problems [3.9]
有限水平連続時間探索線形四元数制御(LQC)問題に対する政策勾配法(PG法)の大域的線形収束について検討する。本稿では,離散時間ポリシーを持つ新しいPG法を提案する。このアルゴリズムは連続時間解析を活用し,動作周波数の異なる線形収束性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:29:13 GMT)
Multilingual estimation of political-party positioning: From label aggregation to long-input Transformers [3.7]
我々は、政党マニフェストの自動スケーリング分析に2つのアプローチを実装し、比較する。このタスクは最先端のモデルによって効率よく解決でき、ラベルアグリゲーションが最良の結果をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:34:48 GMT)
How Can Everyday Users Efficiently Teach Robots by Demonstrations? [3.6]
本稿では,人間の教師に情報伝達の実証例を提案するための指標として,タスク関連情報エントロピーという不確実性の尺度を提案する。その結果,教師のデモンストレーションからロボット学習効率が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:21:39 GMT)
RecolorCloud: A Point Cloud Tool for Recoloring, Segmentation, and Conversion [3.6]
点雲は高精度レーザースキャナーで記録された環境である。現在のオープンソースあるいはセグメンテーションツールは、これらのビジュアルエラーを修正するための限られたアクセスを提供する。ユーザが色に効くためのセマンティックな品質領域を指定するだけで、ポイントを自動的に色を変えられる機能を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:04:22 GMT)
Cousins Of The Vendi Score: A Family Of Similarity-Based Diversity Metrics For Science And Machine Learning [3.5]
Vendi Score(ヴェンディ・スコア)は、一般的な類似性に基づく多様性指標である。ヴェンディスコアは類似性を考慮し、多様性を評価するためにコレクション内のカテゴリの頻度に関する知識を必要としない。 We use the Vendi scores to improve understanding the behavior of image Generative model in terms of memorization, duplication, diversity, and sample quality。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:52:04 GMT)
Critical Path Prioritization Dashboard for Alert-driven Attack Graphs [3.4]
本稿では、SAGEのためのクエリと優先順位付けが可能なビジュアル分析ダッシュボードを提案する。分散マルチステージチームベースのアタックシナリオから収集した侵入警報を用いて,提案したダッシュボードの有用性について述べる。ダッシュボードは攻撃戦略や攻撃進行を描写するのに有用であるが、ユーザビリティの観点からは改善可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:16:04 GMT)
CoarsenConf: Equivariant Coarsening with Aggregated Attention for Molecular Conformer Generation [3.3]
本稿では, 反角に基づく分子グラフをSE(3)等価な階層的変分オートエンコーダに統合するCoarsenConfを紹介する。等変粗粒化により、回転可能な結合を介して連結された部分グラフの微細な原子座標を集約し、可変長粗粒化潜在表現を生成する。本モデルでは, 粗粒の潜在表現から細粒度座標を復元する新しいアグリゲートアテンション機構を用いて, 正確なコンフォメータを効率よく生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:18:42 GMT)
Socioeconomic disparities in mobility behavior during the COVID-19 pandemic in developing countries [3.3]
新型コロナウイルスのパンデミックの間、携帯電話のデータは人間のモビリティの定量化に重要な役割を果たしてきた。携帯電話の位置情報データと3大陸中所得国6カ国の人口調査を組み合わせた。社会経済集団におけるパンデミックに対する行動反応の共通性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:03:09 GMT)
LLM-based Frameworks for Power Engineering from Routine to Novel Tasks [3.2]
エネルギーセクターのデジタル化はパワーエンジニアと研究者のコーディング責任を拡大しました本稿では、この負担を軽減するために、LLM(Large Language Models)を活用する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:27:00 GMT)
Schema First! Learn Versatile Knowledge Graph Embeddings by Capturing Semantics with MASCHInE [3.2]
近年,知識グラフ埋め込みモデル (KGEMs) が注目されている。本研究では,RDF/S情報を活用するKGの小型改良版であるプロトグラフを設計する。学習されたプロトグラフベースの埋め込みは、KGのセマンティクスをカプセル化することを目的としており、KGEの学習に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:30:27 GMT)
ChatGPT to Replace Crowdsourcing of Paraphrases for Intent Classification: Higher Diversity and Comparable Model Robustness [3.1]
また,ChatGPTで生成したパラフレーズはより多様であり,少なくともロバストなモデルであることを示す。伝統的に、クラウドソーシングは、さまざまな人間の知性タスクに対するソリューションの獲得に使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:11:53 GMT)
Discretization Invariant Networks for Learning Maps between Neural Fields [3.1]
離散化不変ニューラルネットワーク(DI-Net)の理解と設計のための新しいフレームワークを提案する。我々の分析は、異なる有限離散化の下でのモデル出力の偏差の上限を確立する。構成により、DI-Netsは可積分函数空間間の大きな写像のクラスを普遍的に近似することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:55:39 GMT)
Denoising Heat-inspired Diffusion with Insulators for Collision Free Motion Planning [3.1]
本稿では,到達可能な目標のみを同時に生成し,障害物を回避する動作を計画する手法を提案する。我々のフレームワークは特にマルチモーダル環境で有効であり、目標に向かって移動し、障害によってブロックされる到達不能なものを避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:39:07 GMT)
WeedCLR: Weed Contrastive Learning through Visual Representations with Class-Optimized Loss in Long-Tailed Datasets [3.1]
本稿では,視覚表現を用いた雑草コントラスト学習手法を提案する。 WeedCLRは、長い尾のデータセットにおける雑草分類の深部表現のフォン・ノイマン・エントロピーによるクラス最適化損失を使用する。平均精度はCottonWeedID15で4.3%、DeepWeedsで5.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:46:20 GMT)
Network-Aware AutoML Framework for Software-Defined Sensor Networks [3.1]
ソフトウェア定義センサネットワークにおけるDDoS攻撃を検出するネットワーク対応自動機械学習(AutoML)フレームワークを提案する。本フレームワークは,ネットワーク制約環境下でのDDoS攻撃を検出するための機械学習アルゴリズムを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:07:32 GMT)
Multi-person 3D pose estimation from unlabelled data [2.8]
シナリオ内の人々の横断的な対応を予測できるグラフニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。また、各人物の3Dポーズを生成するために2Dポイントを利用する多層パーセプトロンも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:41:52 GMT)
Neural networks for insurance pricing with frequency and severity data: a benchmark study from data preprocessing to technical tariff [2.8]
本稿では,複数種類の入力機能が存在する場合に,頻度と重大度を目標とした4つの保険データ集合に関するベンチマーク研究を行う。本稿では,2つの入力データに対する一般化線形モデル,勾配ブースト木モデル,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN),複合アクチュエータニューラルネットワーク(CANN)の性能を詳細に比較する。我々のCANNは、それぞれGLMとGBMと確立されたベースライン予測とニューラルネットワークの補正を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:00:33 GMT)
Quantum Nonlinear Effect in Dissipatively Coupled Optomechanical System [2.7]
フル量子アプローチは、ミシェルソン・サニャック干渉計光学系の量子非線形特性を研究するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:19:38 GMT)
Rethinking the Construction of Effective Metrics for Understanding the Mechanisms of Pretrained Language Models [2.6]
本稿では,事前学習された言語モデルのメカニズムを理解するためのメトリクスを構築するための新しいラインを提案する。実験結果に基づいて,BERT型事前学習言語モデルの動作機構に関する憶測を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:16:40 GMT)
SURE: A Visualized Failure Indexing Approach using Program Memory Spectrum [2.4]
本稿では,プログラムメモリスペクトルを用いたsualized failuRe indExingアプローチであるSUREを提案する。まず、失敗したテストケースの実行中に、事前に設定されたブレークポイントで実行時のメモリ情報を収集する。 2つの障害のプロキシとして機能するPMSイメージの任意のペアは、トレーニングされたシームズ畳み込みニューラルネットワークに供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:04:35 GMT)
Virtual quantum broadcasting [2.4]
量子放送は物理プロセスでは達成できないが,仮想プロセスでは実現可能であることを示す。標準放送マップに対する最適物理近似が最適普遍量子クローニングであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Supersensitive sensing of quantum reservoirs via breaking antisymmetric coupling [2.3]
崩壊因子の符号化チャネルに加えて、非対称結合破壊は別の位相因子の符号化チャネルを引き起こす。一般化された退化量子ビットの最適測定法を提案する。我々の研究は、量子貯水池の超感度検知方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:52:37 GMT)
Weakly Supervised Learning for Breast Cancer Prediction on Mammograms in Realistic Settings [2.3]
症例レベル乳癌予測のための2段階マルチインスタンスラーニング(MIL)アプローチについて検討した。 2段階のMILは,症例ラベルと患者1人当たりの画像数のみを使用可能な現実的な臨床環境に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:14:28 GMT)
On the definition of toxicity in NLP [2.2]
この研究は、客観的かつ文脈に配慮した新しいストレスレベルに基づく毒性の定義を示唆している。それと同等に、データセットの作成とモデルのトレーニングにこの新しい定義を適用する方法についても説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:38:09 GMT)
No offence, Bert -- I insult only humans! Multiple addressees sentence-level attack on toxicity detection neural network [2.2]
ブラックボックス毒性検出モデルに対する簡易かつ効率的な文レベル攻撃を導入する。ヘイトフルメッセージの最後にいくつかの肯定的な単語や文を追加することで、ニューラルネットワークの予測を変更し、毒性検出システムチェックをパスすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:56:50 GMT)
Investigating the Frequency Distortion of Word Embeddings and Its Impact on Bias Metrics [2.1]
いくつかの静的単語埋め込みにおける周波数と意味的類似性の関係を体系的に研究する。 Skip-gram、GloVe、FastTextの埋め込みは、他の周波数の組み合わせよりも高周波ワード間の意味的類似性が高い傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:07:40 GMT)
Model-agnostic variable importance for predictive uncertainty: an entropy-based approach [2.1]
既存の説明可能性の手法が不確実性を考慮したモデルにどのように拡張できるかを示す。我々は、不確実性の原因とモデル性能への影響の両方を理解する上で、これらのアプローチの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:51:23 GMT)
Predicting Ovarian Cancer Treatment Response in Histopathology using Hierarchical Vision Transformers and Multiple Instance Learning [2.1]
深層学習は、卵巣がん患者の治療が寛解に寄与するか、または疾患の進行を防ぐのに役立つかを予測するために用いられる。提案手法では,階層型画像ピラミッド変換器 (HIPT) を用いて地域レベルの特徴を抽出し,特徴を集約し,スライド全体を分類するアテンションベースマルチインスタンス学習 (ABMIL) モデルを提案する。卵巣癌WSIが治療反応を正確に予測できる情報を含んでいるかどうかはまだ明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:16:29 GMT)
ICU: Conquering Language Barriers in Vision-and-Language Modeling by Dividing the Tasks into Image Captioning and Language Understanding [2.0]
ICUは、V&Lタスクを2段階に分割する: V&Lモデルが英語で画像キャプションを行い、マルチ言語モデル(mLM)がそのキャプションをaltテキストとして取り、言語間理解を行う。 ICUは5つの言語に対して新しい最先端の結果が得られ、残りの言語では同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:11:48 GMT)
Anomalous dynamical response of non-Hermitian topological phases [2.0]
M$"o$bius ストリップのような興味深いトポロジーを持つ合成トポロジー位相は、非エルミート系において超格子対称に現れる。エルミート・シュリーファー・ヘーガー(SSH)モデルの初期状態からLoschmidtエコーを解析し,これらの相の動的応答について検討した。最後の特徴は、M$"o$bius相における複素バンドの実部と虚部における異なる対称性の制約の動的シグネチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:41:47 GMT)
Balanced Group Convolution: An Improved Group Convolution Based on Approximability Estimates [1.9]
グループ畳み込みは、グループ化チャネルによる計算コストを効果的に削減する。我々は、群畳み込みの標準畳み込みに対する近似を数学的に解析する。本稿では,小額の計算コストを伴って高い近似性を示す平衡群畳み込みという,群畳み込みの新たな変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:39:38 GMT)
A Deep Learning Analysis of Climate Change, Innovation, and Uncertainty [1.9]
3種類の資本を持つ気候・経済の枠組みにおけるモデル不確実性の影響について検討した。製造時に二酸化炭素を排出する「汚い」資本、「クリーン」資本は排ガスを発生しないが、当初は生産性が低い。モデルの不確実性が最適決定や社会的評価に一級の影響があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:58:28 GMT)
Exploring Large Language Models as a Source of Common-Sense Knowledge for Robots [1.9]
常識的な知識はしばしば暗黙的であり、つまり、人間には明らかだが明示的ではない。本稿では,Large Models Language (LLM) がこのギャップを埋めるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:20:30 GMT)
An ML-assisted OTFS vs. OFDM adaptable modem [1.8]
OTFSおよびOFDM波形は、レガシーアーキテクチャの再利用、レシーバ設計の単純さ、低複雑さ検出の利点を享受する。本稿では,送信機におけるOTFSまたはOFDM信号処理チェーンと受信機とを切り替えて,平均二乗誤差(MSE)性能を最適化するディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく適応方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:40:34 GMT)
Online Resource Allocation in Episodic Markov Decision Processes [1.8]
本稿では, 有限水平制約マルコフ決定過程におけるオンライン割当問題として, 問題を定式化する。本稿では,観測・観測・観測・観測体制の整備と既存の決定・観測体制の改善について述べる。平均報酬と平均資源消費関数にアクセスできる静的最適政策に対する後悔は、高い確率で$tilde O(rho-1H3/2SsqrtAT)$で束縛されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:50:39 GMT)
A Scalable Technique for Weak-Supervised Learning with Domain Constraints [1.8]
ラベルなしデータの分類のためのニューラルネットワーク学習の制約として,記号的ドメイン知識を用いたスケーラブルなエンドツーエンドパイプラインを提案する。我々は,MNIST画像分類問題において,トレーニング例が画像列とそれらの列で表される数字の総和で構成されている方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:06:47 GMT)
Anti-DreamBooth: Protecting users from personalized text-to-image synthesis [1.8]
誤用された場合、DreamBoothは偽のニュースや、個々の犠牲者をターゲットにしたコンテンツを生成することができる。本稿では,このような悪質なDreamBoothの使用に対するアンチドリームBoothと呼ばれる防衛システムについて検討する。当社の手法は,これらのモデルの悪用からユーザを効果的に保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:19:19 GMT)
Physics-informed neural networks in the recreation of hydrodynamic simulations from dark matter [1.8]
本稿では,バリオン塗布における物理インフォームドニューラルネットワークの最初の応用について述べる。散乱再生を強制するKullback-Leiblerの発散に基づく時間的予測比較を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:20:09 GMT)
A reproducible 3D convolutional neural network with dual attention module (3D-DAM) for Alzheimer's disease classification [1.7]
本稿では,アルツハイマー病分類のための2つの注意モジュールを備えた3次元畳み込みニューラルネットワークを提案する。このモデルをADNIデータベースでトレーニングし、2つの独立したデータセットで本手法の一般化性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:33:23 GMT)
Monocular 2D Camera-based Proximity Monitoring for Human-Machine Collision Warning on Construction Sites [1.7]
機械事故は建設現場の被害の主な原因の1つである。人間と機械の衝突を避けるための労働者の近さをモニタリングすることは、建設安全管理に大きな関心を喚起した。本研究では、通常の2Dカメラのみを用いた近接監視のための新しいフレームワークを提案し、リアルタイムの人間と機械の衝突警告を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:48:41 GMT)
Identifying and Adapting Transformer-Components Responsible for Gender Bias in an English Language Model [1.6]
言語モデル(LM)は、性別バイアスを含むトレーニングデータから得られた多くの種類の望ましくないバイアスを示し、増幅する。本研究では,LM成分と特定の出力の因果関係を同定する3つの手法について検討する。本手法をGPT-2の小型化と性別バイアスの問題に適用し,検出した成分群を用いてパラメータ効率の良い微調整を行い,バイアス軽減を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:39:21 GMT)
Large-Plaintext Functional Bootstrapping in FHE with Small Bootstrapping Keys [1.6]
機能的ブートストラップは完全同型暗号化(FHE)のコア技術である本稿では,ベクトル内の任意の関数のルックアップテーブルを符号化し,その係数がより多くのデータを保持できることを示す。新しいアルゴリズムは、キーサイズが小さく、キースイッチングのキーサイズが小さいことで、キーサイズが大幅に改善され、実行時のコストが一定に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:30:36 GMT)
Using Logic Programming and Kernel-Grouping for Improving Interpretability of Convolutional Neural Networks [1.6]
ニューロシンボリック・フレームワークであるNeSyFOLD-GはCNNの最終層カーネルを用いてシンボリック・ルールセットを生成する。同様のカーネルをグループ化することで,FOLD-SE-Mが生成するルールセットのサイズが大幅に小さくなることを示す。また,ルールセット内の各述語を,対応するカーネル群が表現する意味概念とラベル付けする新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:12:49 GMT)
Dimensionality Reduction for Improving Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation [1.6]
この研究は、肝臓を分断するSwin UNETRモデルのボトルネック特徴にMahalanobisのポストホックを適用した。 OOD画像は高い性能と最小の計算負荷で検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:15:01 GMT)
Approximate information maximization for bandit games [1.6]
本稿では,システム内のキー変数の情報ゲインに対する近似を最大化する新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。経験的成功により,ガウス報酬を用いた二本腕バンディット問題に対する最適性を証明する。このアプローチはより複雑なバンディット設定に効率よく適応することができ、マルチアームバンディット問題に対する情報アプローチのさらなる調査を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:15:03 GMT)
Streamlining Brain Tumor Classification with Custom Transfer Learning in MRI Images [1.5]
脳腫瘍はますます広まり、脳内の異常な組織が制御不能に広がるのが特徴である。本研究では,MRI画像からの脳腫瘍の分類を,カスタムトランスファー学習ネットワークを用いて効率的に行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:13:04 GMT)
Cooperative Minibatching in Graph Neural Networks [1.5]
近隣爆発現象(NEP)の低減を目的とした協調的最小化手法を提案する。本研究では, 連続したミニバッチを生成することで, 連続実行において同じ現象を利用する方法を示す。単一ノードのマルチGPUシステム上では,Independent Minibatchよりも最大64%の高速化を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:15:24 GMT)
Pre-optimizing variational quantum eigensolvers with tensor networks [1.5]
VQEをシミュレートすることで、パラメータ化量子回路のよい開始パラメータを求める手法を提示し、ベンチマークする。最大32キュービットのシステムサイズを持つ1Dと2DのFermi-Hubbardモデルに適用する。 2Dでは、VTNEが検出するパラメータは開始構成よりもはるかに低いエネルギーであり、これらのパラメータから開始するVQEは、与えられたエネルギーに降り着くためには、自明に少ない演算を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:57:58 GMT)
An effective theory of collective deep learning [1.4]
我々は、近年の分散化アルゴリズムを凝縮する最小限のモデルを導入する。線形ネットワークの有効理論を用いて,モデルの粗粒度挙動を導出する。プライバシー制約下でのMNISTデータセットで訓練された現実的なアンサンブルにおいて、我々の理論を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:58:20 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） (Thu, 19 Oct 2023 15:39:42 GMT)
Efficient Mean-Field Simulation of Quantum Circuits Inspired by Density Functional Theory [1.4]
量子回路(QC)の正確なシミュレーションは、現在$sim$50 qubitsに制限されている。ここでは密度汎関数理論(DFT)にインスパイアされたQCのシミュレーションを示す。我々の計算では、共通ゲートセットを持つ複数のQCのクラスにおいて、90%以上の精度で限界単一量子ビット確率を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 22:12:23 GMT)
Quantum Private Function Evaluation [1.3]
量子プライベート関数評価(Quantum private function evaluation)は、関数を秘密にしながら関数の出力を取得することを目的としたタスクである。量子プライベート関数の評価を形式的に定義し、セキュリティ証明とともに2つのスキームを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:16:30 GMT)
A Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Volleyball Jumps Classification Using a Waist-Mounted IMU [1.2]
トレーニング中や試合中のバレーボール選手のジャンプ数を監視することは、怪我を防ぐために重要である。既存の方法は、異なる種類のジャンプの正確な区別を提供しない。本研究では, 1つの慣性測定ユニット(IMU)を腰に装着して, バレーボールジャンプのタイプを認識する非邪魔システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:55:10 GMT)
How a student becomes a teacher: learning and forgetting through Spectral methods [1.1]
理論MLでは、教師パラダイムは実生活の授業の効果的なメタファーとしてしばしば用いられる。本研究では、根本的に異なる最適化スキームを提案することにより、飛躍的に前進する。このフレームワークで作業することで、教師の真の複雑さを反映した安定した学生のサブ構造を分離できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:40:30 GMT)
Training binary neural networks without floating point precision [1.1]
この研究の主な目標は、バイナリニューラルネットワークのトレーニング効率を改善することだ。トレーニングに必要な時間とプロセスに必要なメモリは、効率的なトレーニングに寄与する2つの要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:48:21 GMT)
FUSC: Fetal Ultrasound Semantic Clustering of Second Trimester Scans Using Deep Self-supervised Learning [1.1]
毎年1億4000万人以上の胎児が生まれ、多くのスキャンが行われる。大量の胎児超音波スキャンが利用可能であることは、堅牢な機械学習モデルをトレーニングする機会を提供する。本研究では,超音波画像の自動クラスタリングのための教師なしアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:11:23 GMT)
Machine Learning Based Compensation for Inconsistencies in Knitted Force Sensors [1.1]
編まれたセンサーは、オフセット、緩和、漂流といった自然現象によってしばしば不整合に悩まされる。本稿では,最小人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて処理することで,これに対応する方法を示す。合計8個のニューロンを持つ3層ANNをトレーニングすることにより,センサ読み取りとアクティベーション力のマッピングを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:31:36 GMT)
Tight Short-Lived Signatures [1.1]
まず、タイムロック公開鍵暗号(TLPKE)方式を正式に定義し、TLPの概念を拡張した。次に, TLPKE を用いた "tight short-lived signatures" スキームを導入, 構築する。提案手法の有効性を検証するため,概念実証を行い,詳細なシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:23:37 GMT)
RANDGENER: Distributed Randomness Beacon from Verifiable Delay Function [1.1]
RandGenerは、新しい報酬とペナルティメカニズムを備えた、新しいコミット-Reveal-Recovered DRBプロトコルである。 RSAグループ設定におけるトラップドア透かし検証可能な遅延関数を用いて,本プロトコルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:41:38 GMT)
Towards Enhanced Local Explainability of Random Forests: a Proximity-Based Approach [1.0]
RFが学習した特徴空間内の点間の近接を利用して、ランダムな森林予測をトレーニングデータポイントの目標ラベルの重み付き平均として正確に書き直す。この線形性は、トレーニングセットにおける観測全体にわたるモデル予測の属性を生成するRF予測の局所的な説明可能性の概念を促進する。我々は、米国の社債取引で訓練された債券価格モデルという文脈において、このアプローチを実証し、そのアプローチを、モデル説明可能性に対する様々な既存アプローチと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:42:20 GMT)
Compression of Recurrent Neural Networks using Matrix Factorization [0.9]
本稿では,各行列に対して異なるランクを選択するランク調整法を提案する。信号処理タスクに関する数値実験により、リカレントニューラルネットワークを1.4%の相対的性能低下で14倍まで圧縮できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:35:30 GMT)
Perfect quantum protractors [0.9]
完全量子プロトラクタは、十分に定義された全角運動量$j$を持つ系に対してのみ存在する。完全な量子プロトラクタは、周囲の回転角を推定する気象学的なタスクに最適な資源を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Robust Class-Conditional Distribution Alignment for Partial Domain Adaptation [0.8]
部分的なドメイン適応設定の学習目的におけるプライベートソースカテゴリからの不要なサンプルは、負の転送を招き、分類性能を低下させる可能性がある。既存の手法、例えば、ターゲット予測の再重み付けや集約などは、この問題に対して脆弱である。提案手法は,一階のモーメントだけを深く掘り下げて,異なる,コンパクトなカテゴリー分布を導出することによって,これらの制限を克服しようとするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:48:14 GMT)
How well can superconducting nanowire single-photon detectors resolve photon number? [0.8]
市販の超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)を用いて,光子数分解能について検討した。一光子と二光子の間の不明瞭な区別と、最大5光子の部分分解能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:11:00 GMT)
Graph Neural Networks with polynomial activations have limited expressivity [0.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性は、一階述語論理の適切な断片によって完全に特徴づけられる。本稿では, アクティベーション関数を持つGC2クエリが, 選択したアクティベーション関数に応じてGNNによって表現できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:32:25 GMT)
Quantum computer error structure probed by quantum error correction syndrome measurements [0.7]
我々は、重六角形符号症候群測定を行う超伝導デバイスの性能を直接評価した。 16回の繰り返し症候群測定サイクルから得られたデータは、一様偏極ノイズモデルと矛盾することが判明した。その結果、量子誤り訂正回路のノイズに存在する可能性のある非調整構造が強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:55:44 GMT)
Towards Automatic Construction of Filipino WordNet: Word Sense Induction and Synset Induction Using Sentence Embeddings [0.7]
本研究では,2つの言語資源のみを用いた単語知覚誘導と合成誘導の手法を提案する。結果として得られる感覚のインベントリとシノニムセットは、ワードネットを自動生成するのに使用することができる。本研究は、誘導された単語感覚の30%が有効であり、誘導された合成セットの40%が新規な合成セットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:42:39 GMT)
Quantum computing through the lens of control: A tutorial introduction [0.7]
本稿では制御理論の観点から量子コンピューティングのチュートリアルを紹介する。このチュートリアルは線型代数の基本的な知識を必要とするだけであり、特に量子物理学への事前の露出は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:25:50 GMT)
Systematic coarse-graining of environments for the non-perturbative simulation of open quantum systems [0.7]
本研究では,有限時間間隔での開系力学を正確に捉えた有効フォノンスペクトル密度の構築のための新しい手法を提案する。既存の非摂動シミュレーションツールと組み合わせることで、多体オープンシステムダイナミクスに関連する計算コストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:25:34 GMT)
Differentiable Vertex Fitting for Jet Flavour Tagging [0.6]
我々は,フレーバータグ付けのための大きなトランスモデルに統合し,重フレーバージェット分類を改善するための微分可能アルゴリズムを開発した。これは、高エネルギー物理学におけるニューラルネットワークモデルに物理知識を統合するための微分可能プログラミングの応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:01:05 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） (Thu, 19 Oct 2023 09:41:29 GMT)
An Improved Metarounding Algorithm via Frank-Wolfe [0.6]
そこで我々は,このクラスに緩和型近似アルゴリズムが存在するという自然な仮定の下で,新しいミートアラウンドアルゴリズムを提案する。私たちのアルゴリズムは理論的にも実用的にもはるかに効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:22:03 GMT)
Probabilistic Modeling of Human Teams to Infer False Beliefs [0.6]
本研究では,3人組のチームによる都市探索・救助シナリオにおいて,人間の信念を推測する人工知能エージェントのモデルを構築した。プレイヤーの行動は、ゲーム内の視点で見るものの影響を受けている。私たちは、個人と共有された精神状態について推論できるAIエージェントであるToMCATを導入することで、この分野における過去の研究を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:28:37 GMT)
Trenchcoat: Human-Computable Hashing Algorithms for Password Generation [0.5]
平均的なユーザーは90～130のオンラインアカウントを持ち、今年はパスワードの約3倍の1011ドルが使われている。従来のパスワード生成プロトコルでは、認知的負荷が非常に大きいため、ユーザーはより単純な方法でパスワードを放棄している。パスワード生成装置として使用するのに適した,人間の計算可能なハッシュ関数について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:00:16 GMT)
Towards a Unified Quantum Protocol Framework: Classification, Implementation, and Use Cases [0.5]
本稿では,量子ネットワークプロトコルの統合と標準化のためのフレームワークを提案する。私たちのフレームワークはオープンソースリポジトリであるQuantum Protocol Zooとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:33:28 GMT)
Benchmarking Function Hook Latency in Cloud-Native Environments [0.5]
クラウドネイティブなアプリケーションは、動的にパッチを当てたり、フックしたりすることで、実行時にインスツルメンテーションしたり、変更されることが多い。本稿では,これらのリスクを軽減し,不適切な実験装置が遅延測定に悪影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:54:32 GMT)
Fixing detailed balance in ancilla-based dissipative state engineering [0.5]
散逸状態工学(英: Dissipative state engineering)とは、工学的な散逸または工学的な環境を用いてハミルトンの基底状態を作成するプロトコルである。また, 本手法は, アンシラが系の弱結合限界における有効浴槽と見なされるため, 真のゼロ温度環境において, 詳細なバランスを期待できないため, 本手法は本質的な限界を有すると論じる。疑似モデムと呼ばれるオープン量子系から最近開発された手法を用いて,この制限を克服することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:43:23 GMT)
Error-mitigated fermionic classical shadows on noisy quantum devices [0.4]
フェミオン系に対する誤差緩和型古典シャドウアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、$k$-RDMの全ての要素を$O(knkln n)$スケールされた量子状態のコピーと$O(sqrtnln2 n)$スケールされたキャリブレーション測定で効率的に推定する。この結果から, 短期量子デバイス上でのアルゴリズム実装の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:27:19 GMT)
Quantum Key Distribution for Critical Infrastructures: Towards Cyber Physical Security for Hydropower and Dams [0.4]
水力施設は、しばしば中央の遠隔操作室から遠隔で監視または制御される。通信は、インターネットを使って施設の制御システムを遠隔操作したり、制御室から機械にネットワーク経由で制御コマンドを送信する。コンテンツは公開鍵を使って暗号化され、復号化され、通信された情報を保護する。対照的に、量子鍵分布(QKD)は計算問題に基づいておらず、従来の公開鍵暗号に代わるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:59:23 GMT)
Approaches for Uncertainty Quantification of AI-predicted Material Properties: A Comparison [0.4]
個別の不確実性を決定するための3つの簡単なアプローチが提示される。本研究では,予測区間とアンサンブル手法の直接機械学習に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:20:39 GMT)
Creation of color centers in diamond by recoil implantation through dielectric films [0.4]
ダイヤモンド表面の窒化ケイ素や二酸化ケイ素の薄い層へのガリウムイオンビームの曝露により,外因性不純物および炭素空孔が導入された。これらの欠陥はその後、好ましい光学特性を持つ準表面のNVとSiV中心を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:43:59 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） (Thu, 19 Oct 2023 12:28:09 GMT)
Julearn: an easy-to-use library for leakage-free evaluation and inspection of ML models [0.2]
我々は、Julearnの設計の背景にある理論的根拠と、その中核となる特徴を提示し、以前に公表された研究プロジェクトの3つの例を示す。 Julearnは、最も一般的なMLの落とし穴に対して、ガードを組み込んだ使いやすい環境を提供することで、機械学習の世界への参入を単純化することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:21:12 GMT)
Concept-centric Software Development [0.2]
Palantirは、データ分析製品が広く使われているソフトウェア企業である。本稿では,Palantirが成功と課題の両方を分析した経験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:54:38 GMT)
Jaeger: A Concatenation-Based Multi-Transformer VQA Model [0.1]
文書に基づく視覚質問応答は,言語感覚の曖昧さと細粒度マルチモーダル検索の間に難しい課題を生じさせる。本稿では,結合型マルチトランスVQAモデルであるJaegarを提案する。我々のアプローチは、結合によってこれらのモデルの性能を増幅する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:03:08 GMT)
Impossibility of adversarial self-testing and secure sampling [0.1]
対戦型自己検査は安全なサンプリングを意味することを示す。二次元量子暗号における可逆性を拡張することにより、簡単な証明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:42:01 GMT)
Privacy-Preserving Hierarchical Anonymization Framework over Encrypted Data [0.1]
本研究では、同型暗号と2種類のドメインからなる秘密共有を用いた階層的k匿名化フレームワークを提案する。実験により、2つのドメインを接続することで匿名化プロセスが促進され、提案したセキュア階層型アーキテクチャが実用的かつ効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 01:08:37 GMT)
knowCC: Knowledge, awareness of computer & cyber ethics between CS/non-CS university students [0.0]
本研究は、サイバーセキュリティ意識、サイバー知識、コンピュータ倫理、サイバー倫理、およびサイバー行動の関係に焦点を当てる。調査結果は、インターネット利用者はサイバー脅威の警告を受けているが、最も初歩的で簡単に実施できる予防措置しか取っていないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:29:26 GMT)
Variational Quantum Gate Optimization at the Pulse Level [0.0]
固定周波数トランスモン量子ビットの物理ハミルトニアンにより入力される変分量子ゲート最適化プロトコルの実用性について実験的に検討する。このスキームの有用性は、ネイティブな相互共振相互作用に合わせた2ビットと3ビットの量子ゲートの実験的な最適化によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:28:20 GMT)
Understanding Addition in Transformers [0.0]
本稿では整数加算のために訓練された1層トランスフォーマーモデルの深さ解析について述べる。本モデルでは,タスクを並列な桁別ストリームに分割し,異なる桁位置の異なるアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:34:42 GMT)
Transformers for scientific data: a pedagogical review for astronomers [0.0]
ChatGPTと関連する生成AI製品はトランスフォーマーとして知られている。トランスフォーマーとそれらが生み出す自己維持機構は、自然科学に広く関心を寄せている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:24:59 GMT)
The universe as a nonlinear quantum simulation: Large $n$ limit of the central spin model [0.0]
我々は、$n$-qubit中心スピンモデルへの写像に基づく非線形量子ビット進化のモデルについて検討する。この双対性は、線形および非線形量子力学に従って進化する宇宙の間に明確な区別がないことを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:45:09 GMT)
The semiclassical states excitations in the multi-rectangular billiards [0.0]
L$字型ビリヤード等の量子化の問題は、フーリエ級数展開法(Fourier series expansion method)の道具として用いられる。それぞれの波動関数と量子化条件を記述し、そのような多角形ビリヤード(MRB)におけるスーパースカー効果を探求し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:34:24 GMT)
The origins of unpredictability in life trajectory prediction tasks [0.0]
予測不能の原因をいくつか特定し,新たな概念的枠組みを創出する。我々の具体的証拠とより一般的な枠組みは、多くの生命軌道予測タスクにおいて予測不可能が期待されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:26:31 GMT)
The opaque law of artificial intelligence [0.0]
生成型AI(Chat-GPT)の最も優れたNLPモデルの一つのパフォーマンスを評価し、それが現在どこまで進んでいるかを確認する。問題の分析は、イタリアの古典法に関するコメントで支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:02:46 GMT)
The Kernel Density Integral Transformation [0.0]
本稿では,カーネル密度積分変換を特徴前処理のステップとして用いることを提案する。提案手法は,2つの特徴前処理手法を限定事例として仮定する。本稿では,カーネル密度変換を統計的データ解析に適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:49:44 GMT)
The Influence Functional in open holography: entanglement and R\'enyi entropies [0.0]
我々は、ファインマン・ヴァーノン影響関数(IF)の助けを借りて、オープン量子場理論の例を研究する。我々は、IFの存在下で、未観測環境の効果を捉えることができるオープン有効場理論としてシステムを解釈する。 IFの処方薬の1つがユニタリ進化と一致し、もう1つは標準結果のみを再現していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Testing the Consistency of Performance Scores Reported for Binary Classification Problems [0.0]
報告された性能スコアの整合性を評価する数値的手法と推定された実験装置を紹介する。本研究では,提案手法が不整合を効果的に検出し,研究分野の整合性を保護する方法を示す。科学コミュニティの利益を得るために、一貫性テストはオープンソースのPythonパッケージで利用可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:04:29 GMT)
Symmetry-resolved Entanglement Entropy, Spectra & Boundary Conformal Field Theory [0.0]
我々は、1+1$D共形場理論(CFT)の基底状態における1つの単一区間における対称性分解エンタングルメントエントロピー(EE)の包括的解析を行う。我々は、境界CFTアプローチを用いて、全脳の研究を行い、SREEの普遍的な先行順序行動を見つけることができる。有限対称性群の下でのCFT不変量に対する対称性分解エンタングルメントスペクトルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:31:10 GMT)
Statistical Mechanics Approach to the Holographic Renormalization Group: Bethe Lattice Ising Model and p-adic AdS/CFT [0.0]
ベーテ格子イジングモデルは相転移の統計力学の古典的なモデルである。境界スピン相関のパワー-ロー崩壊のメカニズムと正確なスケーリング次元を示す。さらに, 内部の相転移は, 対応する相関経路の深さに依存する境界スピン相関の交叉挙動を誘導することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:14:03 GMT)
Spectral stability of V2-centres in sub-micron 4H-SiC membranes [0.0]
炭化ケイ素中の色中心は、優れたスピン光学コヒーレンスを持つ有望な半導体量子技術プラットフォームとして出現する。シリコン空孔中心は, サブミクロンシリコン炭化物膜に統合できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:53:14 GMT)
Single-photon source over the terahertz regime [0.0]
本稿では,テラヘルツ(THz)体制下で動作する単一光子のチューニング可能なソースを提案する。このスキームは入射可視光子を光レーザーで単一極性量子エミッタを駆動することで量子THz放射に変換する。提案手法の実装は,最新のフォトニクス技術で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:24:29 GMT)
Seeking the Truth Beyond the Data. An Unsupervised Machine Learning Approach [0.0]
クラスタリングは、ラベルのない要素/オブジェクトがグループ化される、教師なしの機械学習方法論である。この記事では、最も広く使われているクラスタリング手法について詳しく説明する。 3つのデータセットに基づいて、これらのアルゴリズムのクラスタリング効率の比較を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:23:19 GMT)
Seeing double with a multifunctional reservoir computer [0.0]
多機能生物学的ニューラルネットワークは、ネットワーク特性を変更することなく複数のタスクを実行するために、マルチスタビリティを利用する。本研究では, 貯水池コンピュータが, 相互に重なり合う場合のアトラクタの共存を再構築する方法について検討する。分岐解析は、RCがカオス状態に入ると多機能性がどのように出現し、破壊されるかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:16:41 GMT)
SDGym: Low-Code Reinforcement Learning Environments using System Dynamics Models [0.0]
SDGymはOpenAI Gymフレームワーク上に構築されたローコードライブラリで、カスタムRL環境の生成を可能にする。本稿では,電気自動車導入問題のSDモデルを用いて,SDGym環境の性能を実証する。 SDGymをオープンソース化することで、さらなる研究を活性化し、SDおよびRLコミュニティ全体での採用を促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:56:25 GMT)
Resonant generation of electromagnetic modes in nonlinear electrodynamics: Quantum perturbative approach [0.0]
この論文は、純粋量子場理論の観点から、オイラー・ハイゼンベルク電磁力学における閉空洞における高次調和音の共鳴生成を研究する。境界条件を導いた矩形キャビティ内の電磁界の量子状態について検討し,3つのキャビティモードを1つのキャビティモードにマージするための断面積を計算する。本研究では, 任意のアスペクト比を持つキャビティに対して, マージ過程の振幅が消えることを示し, キャビティモードの平面波分解に基づく説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:53:11 GMT)
Resolving Photon Numbers Using Ultra-High-Resolution Timing of a Single Low-Jitter Superconducting Nanowire Detector [0.0]
光子数分解(PNR)検出器は光量子情報処理において重要な技術である。本稿では, 従来の超伝導ナノワイヤ単光子検出器のPNR容量を, 検出器発生パルスの超高分解能時間タギングにより実証する。本稿では,通信用CバンドにおけるPNR検出器の実装とその特性について,波長調整可能なコヒーレント光の光子数統計値を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:11:06 GMT)
Representation Learning via Consistent Assignment of Views over Random Partitions [0.0]
Consistent Assignment of Views over Random Partitions (CARP) は、表現学習のための自己教師型クラスタリング手法である。我々は、線形評価、少数ショット分類、k-NN、k-means、画像検索、コピー検出など、多くの標準プロトコルにわたる17のデータセットでCARPの表現能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:39:59 GMT)
Redundant String Symmetry-Based Error Correction: Experiments on Quantum Devices [0.0]
測定ベースの量子コンピューティングにおける計算力は、絡み合った資源状態の対称性保護トポロジカル(SPT)順序に由来する。資源状態の冗長な非局所対称性を用いた量子エラー補正(QEC)手法を提案する。本研究は, アンタングル化スペクトルにおける誤り保護デジネシスとして, 下位の冗長SPT順序を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:05:43 GMT)
Quasi Manhattan Wasserstein Distance [0.0]
クエージ・マンハッタン・ワッサースタイン距離(Quasi Manhattan Wasserstein Distance, QMWD)は、ワッサースタイン距離の要素を特定の変換と組み合わせることで、2つの行列間の相似性を定量化する計量である。マンハッタン・ワッサースタイン・ディスタンス(MWD)と比較して、精度を保ちながら時間と空間の複雑さを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:04:48 GMT)
Quantum theory of Dirac's free field [0.0]
自由質量フェルミオンのディラック理論は、新しい保存されたスピン作用素とその対応する位置1の周りに再構成される。粒子セクターと反粒子セクターを混合する演算子には特別な注意が払われる。応用として、これらの新しい観測装置を計測する装置が1粒子波束を準備して検出すると、これらが一様に動き、正常に時間内に広がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:27:10 GMT)
Quantum signal processing and nonlinear Fourier analysis [0.0]
我々は、量子信号処理においてよく知られたアルゴリズムを拡張して、平方和数列で測定可能な信号を表現する。シーケンスの各係数は、信号の関数としてリプシッツ連続である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:28:21 GMT)
Quantum Annealing Solutions for the Closest String Problem with D-Wave Systems [0.0]
クローズストストリング問題(Closest String problem)は、生物情報学や符号化理論でよく見られるNP完全問題である。 2つのQUBOの定式化が提案されており、1つはもう1つに対してわずかに修正されている。 DWaveアナライザは、特定のプラットフォーム固有の関心事に対する最適なガイドラインを提供しながら使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:03:25 GMT)
Q-learning with biased policy rules [0.0]
動的環境において、Q-ラーニング(Q-learning)は、利用可能な各アクションに関連する継続値の推定(Q-値)を提供するオートマトンである。我々は、Q値に基づくが、そのポリシーが体系的に他人よりもいくつかの行動を好むようなオートマトン族を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:16:56 GMT)
Pseudo entropy under joining local quenches [0.0]
2次元ホログラフィーおよび自由ディラックフェルミオン CFT における擬似エントロピーを局所クエンチの接合下での励起状態に対して計算する。解析の結果,従来のエンタングルメントエントロピーに欠けている2つの特性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:47:00 GMT)
PrivacyGAN: robust generative image privacy [0.0]
画像のユーザビリティを維持しながらプライバシを保護する新しいアプローチであるPrivacyGANを導入する。 Fawkesからインスピレーションを得たこの手法では、埋め込み空間内の元の画像をデコイ画像にシフトさせる。本手法は未知の埋め込み転送シナリオにおいても有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:56:09 GMT)
Preliminary studies: Comparing LSTM and BLSTM Deep Neural Networks for Power Consumption Prediction [0.0]
本研究の目的は,2つのディープラーニングモデル,すなわちLong Short-Term Memory (LSTM) と双方向LSTMの比較である。データセットは異なるコンテキストとスケールで選択され、モデルの堅牢性の評価を目的としていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:59:02 GMT)
Powerset multi-class cross entropy loss for neural speaker diarization [0.0]
EENDラインは、フレームワイド多ラベル分類問題として話者ダイアリゼーションに対処し、置換不変のトレーニングを行う。マルチラベルからパワーセットのマルチクラス分類に切り替えることを提案する。この定式化がドメインミスマッチに対するパフォーマンスと堅牢性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:51:43 GMT)
Performance Evaluation of Evolutionary Algorithms for Analog Integrated Circuit Design Optimisation [0.0]
本稿では,アナログ回路の自動サイズ化手法について述べる。探索空間を対象とする探索は粒子生成関数と補修バウンド関数を用いて実装されている。アルゴリズムは、より良い最適解に収束するように調整され、修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:26:36 GMT)
Parallel Bayesian Optimization Using Satisficing Thompson Sampling for Time-Sensitive Black-Box Optimization [0.0]
本稿では,Thompsonサンプリングに基づく並列BO手法を提案する。ターゲットを最適なソリューションから、学習しやすい満足できるソリューションにシフトします。リチウムイオン電池の高速充電設計問題に対して提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:03:51 GMT)
PSYCHIC: A Neuro-Symbolic Framework for Knowledge Graph Question-Answering Grounding [0.0]
Linked Data (Scholarly QALD) に関する学術質問回答(Scholarly Question Answering over Linked Data (Scholarly QALD) チャレンジは、知識グラフ (KG) に対する質問応答 (QA) に取り組むための2つのサブタスクを提供する。 KGQA over DBLP (DBLP-QUAD) タスクに対して,KG質問に関連するクエリとエンティティを識別可能な抽出QAモデルPSYCHICに基づくニューロシンボリック(NS)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:53:06 GMT)
Overcoming temperature limits in the optical cooling of solids using light-dressed states [0.0]
ダイヤモンド色中心などの欠陥を利用してこれを克服する手法を提案する。これは、フォノン遷移の集合を拡張し、調整可能なエネルギーを持つ強磁場で形成された着飾った状態を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:39:40 GMT)
Optimised Least Squares Approach for Accurate Polygon and Ellipse Fitting [0.0]
この方法は、合成および実世界のデータセット上で検証される。提案手法は,コンピュータビジョンおよび幾何学処理への応用において,形状整合のための強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:46:05 GMT)
Optimal estimation of high-dimensional unitary transformations [0.0]
本稿では,$d$次元のユニタリ変換を推定する手法を提案する。従来の情報がない場合でも、標準的な量子プロセストモグラフィーよりも高精度で2次元のユニタリ変換を推定できることを数値シミュレーションで示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:52:02 GMT)
On the foundation of quantum decision theory [0.0]
各可アクセス変数は、特定の到達不能変数の関数と見なせると仮定される。ボルン・ルールの背後にある2つの基本的な仮定は、1)可能性原理、2)問題のある俳優は、仮説的に完全に合理的なより高い存在によってモデル化できるモチベーションを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:08:02 GMT)
On the Computational Complexities of Complex-valued Neural Networks [0.0]
複素数値ニューラルネットワーク(CVNN)は、複素領域データのデジタル信号処理に使用される非線形フィルタである。本稿では,CVNNの量的および計算的複雑さについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:14:04 GMT)
On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers [0.0]
最小対数経路 (MAP) と最小対数距離 (MAD) の単純な検証可能な数学的条件を定式化し、証明する。生体医学的応用において、MAPが患者固有のリスク軽減の介入をいかに最小限にするかが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:36:02 GMT)
Numerical influence of ReLU'(0) on backpropagation [0.0]
いくつかの精度レベルにおけるReLU'(0)の値の重要性について検討する。我々は,32ビット精度で約半分の時間で発生するバックプロパゲーション出力のかなりの変動を観測した。バニラSGDトレーニングでは、ReLU'(0) = 0 の選択が最も効率的と思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:47:59 GMT)
Notes on Small Private Key Attacks on Common Prime RSA [0.0]
本稿では,共通素数RSAの格子型暗号解析における重要な欠陥を指摘する。我々は、共通素数RSAに対する小さな秘密鍵攻撃の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:27:18 GMT)
Non-Hermitian Stark Many-Body Localization [0.0]
本稿では,スターク電位とテール曲率の1次元非相互相互作用型ハードコアボソンモデルについて検討する。スペクトル実複素転移(RC)と多体局在化(MBL)の相転移の臨界点が同一でないことを数値的に確認する。この研究は、無秩序相互作用を持つ非エルミート系における相転移のさらなる研究に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:05:00 GMT)
Neural Likelihood Approximation for Integer Valued Time Series Data [0.0]
因果畳み込みを用いた整数時系列データに対するニューラルチャンス近似を構築した。本手法は,多くの生態学的および疫学的モデルを用いて推定を行うことにより実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:51:39 GMT)
Named Entity Recognition for Monitoring Plant Health Threats in Tweets: a ChouBERT Approach [0.0]
ChouBERTは訓練済みの言語モデルで、植物健康問題の観察に関するつぶやきを特定できる。本稿では,小さなラベル付き集合上でのトークンレベルのアノテーションタスクに関するChouBERTのノウハウを更に研究することによって,ラベル付きデータの欠如に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:54:55 GMT)
NISQ-compatible approximate quantum algorithm for unconstrained and constrained discrete optimization [0.0]
本稿では,振幅符号化を用いたハードウェア効率の高い回路に対する近似勾配型量子アルゴリズムを提案する。目的関数にペナルティ項を加えることなく, 単純な線形制約を回路に直接組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:13:22 GMT)
Mapping the space of quantum expectation values [0.0]
ヒルベルト空間 $cal H$ of dimension $N$ を持つ量子系の場合、基本的な問題は集合 $E_S の部分集合 mathbbRn$ of points $vece$ を理解することである。関連する質問は、与えられた期待値のセット$vec$が$E_S$にあるかどうかを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:17:42 GMT)
MWE as WSD: Solving Multiword Expression Identification with Word Sense Disambiguation [0.0]
単語感覚不明瞭化(WSD)への最近のアプローチは、センスグロス(定義)の符号化を利用して性能を向上させる。本研究では,この手法が,用語情報と文脈情報を用いた学習モデルを用いて,MWE識別に応用可能であることを示す。提案手法は精度を大幅に向上させ,DiMSUMデータセット上のMWE識別精度を最大1.9F1ポイント向上させ,PARSEME 1.1英語データセット上での競合結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 03:31:53 GMT)
Log-density gradient covariance and automatic metric tensors for Riemann manifold Monte Carlo methods [0.0]
計量テンソルは対称正半定値対数密度共分散勾配行列から作られる。提案手法は高度に自動化されており、問題となっているモデルに関連付けられたあらゆる空間を活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:21:18 GMT)
Landau-Zener transition rates of superconducting qubits and absorption spectrum in quantum dots [0.0]
ランダウ・ツェナー遷移吸収率を含む系と量子ドットのスペクトルについて、新しい正確な式を導出する。これらのシステムの物理的意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:00:11 GMT)
Kraus-Like Decompositions [0.0]
群代数に作用する新しい分解を導入する。一般有限群に対して、すべての$tgeqq$に対してクラウス様分解が存在することは、すべての時間$t>0$に対して必然的に存在することを示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:26:02 GMT)
Inverse Renormalization Group of Disordered Systems [0.0]
スピングラス研究において,まだスーパーコンピュータや大規模シミュレーションによってアクセスされていない格子体積の近似構成を構築するために,逆再正規化群変換を提案する。機械学習アルゴリズムを用いて、最大$V'=1283$までの再スケール格子を構築し、2つの臨界指数を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:35:41 GMT)
Information Theoretical Approach to Detecting Quantum Gravitational Corrections [0.0]
本研究では,Parikh-Wilczek形式から得られる確率分布のKulback-Leibler分散を計算する。量子重力補正はブラックホールの質量が減少するにつれてクルバック・リーブラーの偏差を増大させる。ある臨界値の後、ブラックホールの質量が減少するにつれて、量子重力補正が再び減少する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:32:53 GMT)
Influence of direct dipole-dipole interactions on the optical response of 2D materials in strongly inhomogeneous infrared cavity fields [0.0]
例えば、自己組織化分子単分子膜またはファンデルウォール材の単層によって形成された二次元(2D)材料は、フォトニックナノキャビティと効率的に結合することができる。ここでは、これらの直接双極子-双極子相互作用を含む系の全ハミルトニアンを対角化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:08:34 GMT)
Inferring Population Dynamics in Macaque Cortex [0.0]
我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくシンプルで汎用的なアーキテクチャが、より多くの"bespoke"モデルより優れていることを示す。我々は、RNNが課す自己回帰バイアスが最高レベルのパフォーマンスを達成するために重要であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 19:56:31 GMT)
Improved Pairwise Measurement-Based Surface Code [0.0]
我々は,1量子ビットと近傍の2量子ビットのパウリ測度を用いて,四角形格子上の曲面符号の新たな実現法を考案した。この実現は、表面符号の事前の対計測に基づく実現よりも大きな優位性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:59:55 GMT)
Impact of measurement backaction on nuclear spin qubits in silicon [0.0]
ケイ素中のリンドナー核スピンは環境に弱く結合し、高忠実度量子ビットの候補として期待できる。ここでは、この電子を媒介とする測定から得られるバックアクションが、単一および複数ドナー量子ビットの寿命にどのように影響するかを調べるために、マスター方程式に基づくアプローチを用いる。原子の精密ドナー配置とスタークシフトを用いて、マルチドナー量子ビットにおける測定バックアクションを最小限に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:24:15 GMT)
Imaging of X-ray Pairs in a Spontaneous Parametric Down-Conversion Process [0.0]
二次元画素検出器を用いた相関X線対生成と検出の進歩を示す。重要な発見は、約4,100対/時間という前例のない速度で達成されたエネルギー反相関の観測である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 18:15:22 GMT)
Image augmentation with conformal mappings for a convolutional neural network [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の正方形画像データの増大のための新しい手法を提案する。ここでは、必要なすべてのマッピングの公式と、画像を変換するためのコードの記述方法の詳細な説明を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:00:46 GMT)
Honing in on a topological zero-bias conductance peak [0.0]
自明かつトポロジカルなゼロエネルギーコンダクタンスピークは、状態のゼロエネルギー局所密度と状態の局所磁化密度によって区別できることを示す。この結果から, ゼロエネルギー局所密度と状態の局所磁化密度は, 自明なゼロエネルギーコンダクタンスピークと位相的ゼロエネルギーコンダクタンスピークとを区別するための実験的プローブとして利用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:38:32 GMT)
Higher Level Completeness for Permutation Polynomials [0.0]
有限体上の完全置換の概念を一般化し、奇標数体における次数$kge1$への完全性を定義する。すべての有限体に対する高次完全性の条件を満たす性質の2つの族を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:47:53 GMT)
Heart Disease Detection using Vision-Based Transformer Models from ECG Images [0.0]
心臓疾患(英: Heart disease)または心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease)は、心臓と血管の障害を特徴とする疾患である。本稿では,心電図画像から心疾患,すなわち視覚変換器モデルを用いて心疾患を検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:27:08 GMT)
Gottesman-Kitaev-Preskill encoding in continuous modal variables of single photons [0.0]
単一光子を用いた伝播領域におけるGKP状態の符号化手法を提案する。 GKP状態は、時間と周波数として、集合的連続モードによって記述される非常に相関性の高い状態である。時間周波数位相空間の変位に対して,得られた符号を補正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:55:41 GMT)
GRAPE-S: Near Real-Time Coalition Formation for Multiple Service Collectives [0.0]
GRAPEとサービスモデルを統合し、GRAPE-SとPair-GRAPE-Sを生成する。 GRAPE-Sは、ターゲット領域の連立形成要求を満たし、ほぼリアルタイムで最適解を生成する。 Pair-GRAPE-Sはドメイン要件を満たし、ほぼリアルタイムで最適解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:36:00 GMT)
Feminist epistemology for machine learning systems design [0.0]
本稿では,機械学習システム設計における批判的,説明的,文脈的アプローチを開発するためのツールとして,フェミニストの一連の概念を提案する。すなわち, 機械学習システム設計の分野で, 知識の配置, フィギュレーション, フィギュレーション, フィギュレーション, 回折, 回折, および批判的拡散, 投機が生産的に実現可能であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:01:37 GMT)
Fano resonances for tilted linear and quadratic band touching dispersions in a harmonically driven potential well [0.0]
本研究では, 横方向の線形傾きが伝送スペクトルに及ぼす影響について検討した。横運動量の大きさが大きくなるにつれて、ファノ共鳴エネルギーは線形(四角形)バンドの接触に対して減少(増加)する。傾斜強度は、ファノ共鳴エネルギーを横モータ方向の関数として測定することで直接決定することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 05:44:40 GMT)
Experimental Narratives: A Comparison of Human Crowdsourced Storytelling and AI Storytelling [0.0]
この研究は、2019年6月にクラウドワーカーによって書かれた250のストーリーと、GPT-3.5とGPT-4によって生成された80のストーリーを分析した。クラウドワーカーと大きな言語モデルの両方が、人工人間を創造し、恋に落ちるという同じプロンプトに反応した。この分析により、GPT-3.5、特にGPT-4の物語は、人間によって書かれた物語よりも性役割やセクシュアリティの点で進歩的であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:54:38 GMT)
Estimation of mutual information via quantum kernel method [0.0]
相互情報(MI)の推定は,複数の確率変数間の関係を非線形相関で調査する上で重要な役割を担っている。本稿では,量子カーネルを用いた相互情報推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 00:53:16 GMT)
Enhancing Open-World Bacterial Raman Spectra Identification by Feature Regularization for Improved Resilience against Unknown Classes [0.0]
従来のクローズドセット分類手法は、全ての試験サンプルが既知の病原体の1つに属すると仮定する。ラマン分光法による病原体を同定する現在の最先端ニューラルネットワークは未知の入力に対して脆弱であることを示す。我々はResNetアーキテクチャの新しいアンサンブルと、既存のクローズドワールド手法よりも優れたアテンションメカニズムを組み合わさった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:19:47 GMT)
EmoDiarize: Speaker Diarization and Emotion Identification from Speech Signals using Convolutional Neural Networks [0.0]
本研究では,音声認識における深層学習技術の統合について検討する。既存の話者ダイアリゼーションパイプラインと、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上に構築された感情識別モデルを組み合わせたフレームワークを導入する。提案モデルでは,63%の非重み付き精度が得られ,音声信号中の感情状態を正確に同定する上で,顕著な効率性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:02:53 GMT)
Emergence of a quasi-ergodic steady state in a dissipative Tavis-Cummings array [0.0]
エルゴディックな行動を示す散逸環境における準定常状態の出現を示す。位相空間力学は、散逸の存在下で魅力的なエルゴード的挙動を示す。本研究は,本実験における本研究の意義について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:30:21 GMT)
Edge of entanglement in non-ergodic states: a complexity parameter formulation [0.0]
非エルゴード純状態の絡み合いエントロピーのサブシステムサイズスケーリングを分析する。複雑性パラメータの再スケーリングは、幅広い純粋な非エルゴード状態の絡み合いエントロピーの臨界状態を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:52:43 GMT)
Diverse Diffusion: Enhancing Image Diversity in Text-to-Image Generation [0.0]
画像の多様性をジェンダーや民族を超えて向上させる方法であるDiverse Diffusionを紹介した。私たちのアプローチは、より包括的で代表的なAI生成アートの作成に寄与します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:48:23 GMT)
Detecting and Mitigating Algorithmic Bias in Binary Classification using Causal Modeling [0.0]
予測モデルの性別バイアスは0.05レベルで統計的に有意であることを示す。本研究は,性別バイアス軽減のための因果モデルの有効性を示す。我々の新しいアプローチは直感的で使いやすく、R の "lavaan" のような既存の統計ソフトウェアツールを使って実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 02:21:04 GMT)
Design, Implementation and Evaluation of an External Pose-Tracking System for Underwater Cameras [0.0]
本稿では,水中カメラのポーズをリアルタイムで判定する外部基準システムの概念,校正,実装について述べる。このアプローチは、HTC Viveのトラッキングシステムに基づくもので、水中カメラのポーズを、タンクの水面上で追跡された2つのコントローラーのポーズを融合させて計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:38:21 GMT)
DCSI -- An improved measure of cluster separability based on separation and connectedness [0.0]
あるデータセットのクラスラベルが意味のあるクラスタに対応するかどうかは、実世界のデータセットを用いたクラスタリングアルゴリズムの評価に不可欠である。新たに開発された尺度 (density cluster separability index, DCSI) は、これらの2つの特性を定量化することを目的としており、CVIとしても使用できる。総合的な合成データ実験の結果,DCSIは調整済みランドインデックス(ARI)を用いて測定したDBSCANの性能と強く相関するが,マルチクラスデータセットでは堅牢性が欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:01:57 GMT)
Continuous variable quantum computation of the $O(3)$ model in 1+1 dimensions [0.0]
3成分スカラー場理論の極限として、1+1次元で$O(3)$非線型シグマモデルを定式化する。結合クラスタAnsatzを用いて基底状態と励起状態を構築する。本稿では,CVゲートを用いたモデルの時間発展のためのシミュレーションプロトコルを提案し,フォトニック量子シミュレータを用いて数値計算結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:24:10 GMT)
Constructing Impactful Machine Learning Research for Astronomy: Best Practices for Researchers and Reviewers [0.0]
機械学習は、天文学のコミュニティにとって、急速に選択のツールになりつつある。本稿では、機械学習モデルの実装方法と結果の報告方法について、天文学コミュニティにプライマーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 07:04:36 GMT)
Conditional Density Estimations from Privacy-Protected Data [0.0]
プライバシ保護されたデータセットからのシミュレーションに基づく推論手法を提案する。具体的には、モデルパラメータの後方分布を近似するために、フレキシブルな分布の族としてニューラル条件密度推定器を用いる。プライバシとユーティリティのトレードオフを図示し、有効な統計的推論手順を設計する必要性と実現可能性について実験と分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:34:17 GMT)
Commitments from Quantum One-Wayness [0.0]
本研究は、片方向関数の自然な量子緩和である片方向状態発生器を研究する。根本的な問題は、このタイプの量子ワンウェイネスが量子暗号を実現するのに十分であるかどうかである。我々は、純粋な状態出力を持つ一方通行状態生成器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。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:29:27 GMT)
Comment on "Floquet non-Abelian topological insulator and multifold bulk-edge correspondence" [0.0]
著者はFloquetシステムで初めてマルチギャップトポロジーを研究することを不当に示唆している。シャープ・マルチフォールド・バルクエッジ対応の主張は、与えられた議論から結論付けることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:34:44 GMT)
Coherence of a field-gradient-driven singlet-triplet qubit coupled to many-electron spin states in 28Si/SiGe [0.0]
工学的なスピン電結合により、半導体ナノ構造のスピン量子ビットを効率よく、個別に操作することができる。オンチップマイクロマグネットを用いた28ドルSi/SiGeのゲート定義二重量子ドットにおける高速シングルトリップ量子ビット発振を実演する。我々は、量子ドットのスピン状態と量子ビットの大きさとコヒーレントなカップリングの証拠を示し、スピン-誘電体結合が(1,1)電荷配置で電荷ベースの2量子ビットゲートを可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:20:15 GMT)
ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using Natural Language Processing [0.0]
本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:07:41 GMT)
Characterizing the spontaneous collapse of a wavefunction through entropy production [0.0]
連続自発局所化モデル(CSL)のエネルギーの非保存につながる現象論を考察する。このような枠組みを用いて、モデル(dCSL)の散逸的定式化に伴う均衡過程を評価する。 CSLモデルは、負のエントロピー生成速度を示すため、クラウシウス法則に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 12:10:52 GMT)
Certifying the quantum Fisher information from a given set of mean values: a semidefinite programming approach [0.0]
平均値の任意のデータセットと互換性のある最小限の量子フィッシャー情報を見つけるために,半定値プログラミングアルゴリズムを導入する。私たちが最初に注目したのはDicke状態であり、そこでは研究成果に挑戦し、文献で過去の結果を補完する。次に、一軸ねじれ力学で生じる状態について検討し、特に、いわゆる多頭猫状態の計量的パワーを証明できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 10:35:16 GMT)
Cavity-Induced Quantum Interference and Collective Interactions in van der Waals Systems [0.0]
分子間相互作用を改良し,新しい構造秩序を誘導できることを示す。光学キャビティにおけるファンデルワールス (vdW) 系を例として, 共振器誘起多体分散相互作用における干渉と集電率の影響を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 16:35:57 GMT)
CLIFT: Analysing Natural Distribution Shift on Question Answering Models in Clinical Domain [0.0]
本稿では,臨床領域質問応答タスクのための新しいテストベッドCLIFT(Clinical Shift)を提案する。テストベッドには、多様な信頼性のあるベンチマークを提供するために7.5kの高品質な質問応答サンプルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 20:43:11 GMT)
Breaking the entangling gate speed limit for trapped-ion qubits using a phase-stable standing wave [0.0]
閉じ込められたイオン量子ビットに対するレーザー駆動のエンタングリング動作は、光場の光位相を制御せずに実施されている。我々は,スピンモーション結合を協調的に強化しながら,キャリア結合を18ドルに抑える。本研究では, 従来の移動波モルマー-ソレンセンゲートにおいて, 共振共振器結合が速度制限を課していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 15:36:59 GMT)
Blueprint for quantum computing using electrons on helium [0.0]
本稿では,液体ヘリウム表面上の電子のスピン状態を用いた耐故障性量子コンピュータを構築するための青写真について述べる。本研究では、強磁性マイクロピラーを用いて、その上に単一電子をトラップし、局所磁場勾配を生成することを提案する。局所磁場勾配の導入は電荷とスピン自由度をハイブリダイズし、スピン状態の長いコヒーレンス時間と電荷状態に影響を与える長距離クーロン相互作用の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 04:31:35 GMT)
Blending gradient boosted trees and neural networks for point and probabilistic forecasting of hierarchical time series [0.0]
本稿では、勾配木やニューラルネットワークファミリーに属する機械学習モデルのブレンディング手法について述べる。これらの原則は、最近のM5コンペティションにおいて、正確性と不確実性の両方のトラックでうまく適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 09:42:02 GMT)
Big Bang, Low Bar -- Risk Assessment in the Public Arena [0.0]
潜在的な失敗が悲惨なほど、それを安全に無視する前には、その必要がより不可能なものになる。この原則は、リスクに関する世論では容易に見過ごされる。失敗はこのケースに特有のものではないが、近年の議論は、この原則がいかに容易に見落とされ得るかを示す、特に顕著な例を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:43:49 GMT)
Benchmarking GPUs on SVBRDF Extractor Model [0.0]
本研究では、より大きな入力画像(256x256)で動作するニューラルネットワークモデル上での異なるGPUの性能を区別する。本研究では、より大きな入力画像(256x256)で動作するニューラルネットワークモデル上での異なるGPUの性能の差別化を試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:09:06 GMT)
Bayesian tomography using polynomial chaos expansion and deep generative networks [0.0]
可変オートエンコーダ(VAE)の優れた再構成性能とPCA-PCEサロゲートモデリングの精度を組み合わせた戦略を提案する。 MCMCプロセス内では、VOEのパラメトリゼーションが事前の探査とサンプル提案に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 14:58:59 GMT)
Assisted metrology and preparation of macroscopic superpositions with split spin-squeezed states [0.0]
分割スピン列状態の一方が残る条件状態は、他方で集合スピン測定を行う際に解析する。我々は,この測定に基づく状態準備法によって,スピンシュリンガーの猫状態の条件付き(偏った)準備が可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:31:37 GMT)
Application of quantum neural network model to a multivariate regression problem [0.0]
本研究では,トレーニングデータのサイズが一般化性能に及ぼす影響について検討した。その結果,トレーニングデータのサイズが小さい場合,QNNは特に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 08:10:12 GMT)
American Option Pricing using Self-Attention GRU and Shapley Value Interpretation [0.0]
本稿では,ゲートリカレントユニット(GRU)と自己認識機構に基づいて,SPY(ETF)オプションの価格を予測する機械学習手法を提案する。我々は、多層パーセプトロン(MLP)、長期記憶(LSTM)、自己注意型LSTM、自己注意型GRUの4つの異なる機械学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 06:05:46 GMT)
Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions [0.0]
我々は、現在の文献と異なるほぼ同値の定義を提供する。リー群のリー代数に訴えることにより、モデルのほぼ同値を符号化する実用的な方法を与える。我々は2つの存在定理を証明し、1つは一般多様体の等距離の有界距離におけるほぼ等距離の存在を示し、もう1つはヒルベルト空間の逆を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:31:11 GMT)
All product eigenstates in Heisenberg models from a graphical construction [0.0]
生成物の固有状態に基づく大きな縮退性は、スピンはしご、カゴメ様格子、およびスピン液体、正準相、量子傷に連結されたモチーフ磁気学で発見されている。これらの系をハイゼンベルク XXZ ハミルトニアンの積固有状態の完全分類と、スピン超電流に対するキルヒホフ則の形で一般グラフ上のジアロシンスキー・モリヤ相互作用によって統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:13:04 GMT)
A study of the effects of Gaussian distribution of coherence length of source on the diffraction of partial temporal coherence beam from multi slits: Theory and simulation [0.0]
我々は、単一スリットから任意のn-スリットの場合までの時間的コヒーレント光のフランフーファー回折の概念を調査した。多重スリットの場合、時間的デコヒーレンス効果は1以上のデコヒーレンスパラメータの値に対して現れる。本研究の結果は,コヒーレンス長が無限大になる傾向にある完全一時症例に対して,過去の研究を再現するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 17:46:54 GMT)
A mathematical foundation for self-testing: Lifting common assumptions [0.0]
第一原理から自己テストの現象を考察し、この多目的な概念を厳密な数学的足場に配置することを目的としている。特定の仮定がなされた場合にのみ自己テストとなる量子相関を同定する。注目すべきことに、これは完全なシュミットランクの2部状態の射影的測定では実装できない相関の最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:41:31 GMT)
A contextuality witness inspired by optimal state discrimination [0.0]
最適二状態判別にインスパイアされた準備状況の証人を示す。主な考え方は、古典的モデルと量子的モデルの両方において、到達可能な確率が成功と誤りを平均化することに基づいている。すると、非コンテクストの不平等と関連する目撃者を構築することができ、不確定な出来事の形でノイズや損失を非偏極化することに対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 13:18:34 GMT)
A Use Case: Reformulating Query Rewriting as a Statistical Machine Translation Problem [0.0]
本稿では,アラビア語検索クエリの書き直しを学習する単言語機械翻訳モデルに基づくクエリ書き換えパイプラインを提案する。本稿では、ユーザクエリとWebページのタイトル間のマッピングを作成するための前処理手順についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 11:37:14 GMT)
A Distributed Approach to Meteorological Predictions: Addressing Data Imbalance in Precipitation Prediction Models through Federated Learning and GANs [0.0]
気象データの分類は、気象現象をクラスに分類することで、微妙な分析と正確な予測を容易にする。分類アルゴリズムは、データ不均衡のような課題を巧みにナビゲートすることが不可欠である。データ拡張技術は、稀だが重要な気象事象を分類する際のモデルの精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 21:28:20 GMT)
A Car Model Identification System for Streamlining the Automobile Sales Process [0.0]
本研究は,自動車モデルと画像の効率的な識別のための自動解法を提案する。我々は、EfficientNet (V2 b2)アーキテクチャを使用した81.97%の顕著な精度を達成した。トレーニングされたモデルは、情報抽出を自動化する可能性を提供し、自動車販売ウェブサイト全体でのユーザエクスペリエンスの向上を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Oct 2023 23:36:17 GMT)