DataComp: In search of the next generation of multimodal datasets [179.8] DataCompは、Common Crawlの128億の画像テキストペアの候補プールを中心にしたデータセット実験用のテストベッドである。
我々のベンチマークは、複数の計算スケールから成っている。
特に、最良のベースラインであるDataComp-1Bは、ImageNetでCLIP ViT-L/14をスクラッチから79.2%のゼロショット精度でトレーニングすることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:01:44 GMT)
ScaleLong: Towards More Stable Training of Diffusion Model via Scaling
Network Long Skip Connection [152.0] UNetにおけるLCCの係数は,UNetの前方・後方伝播の安定性とロバスト性に大きな影響を及ぼすことを示す。
UNet における LSC の係数をスケールし,UNet のトレーニング安定性を向上する,効果的な係数スケーリングフレームワーク ScaleLong を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:45:52 GMT)
In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries [147.2] 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） (Fri, 20 Oct 2023 23:44:56 GMT)
Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models [139.2] 大規模言語モデル(LLM)は、検索対象のパイプラインで強力なブラックボックスリーダーを動作させる。
この作業では、検索拡張LDMに対する以前の検索テーマ読み込みの代わりに、新しいフレームワークであるRewrite-Retrieve-Readを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:39:06 GMT)
We're Afraid Language Models Aren't Modeling Ambiguity [136.8] あいまいさの管理は人間の言語理解の重要な部分です。
文中のあいまいさは,他の文との係り受け関係に与える影響によって特徴付けられる。
我々は,多ラベルNLIモデルが曖昧さによって誤解を招く野生の政治的主張にフラグを付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:46:14 GMT)
A Mechanistic Interpretation of Arithmetic Reasoning in Language Models
using Causal Mediation Analysis [128.1] 算数問題に対するトランスフォーマーに基づくLMの機械的解釈を提案する。
これにより、算術に関連する情報がLMによってどのように処理されるかについての洞察が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:13:27 GMT)
Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake
Analysis [127.9] 本研究では,誤り解析に根ざした新たなアライメント戦略を提案する。
大きな言語モデルを意図的に欠陥のある出力に公開し、内部の理由を完全に理解するために徹底的な評価を行う。
実験結果から,提案手法は従来のアライメント手法よりも優れた安全性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:50:24 GMT)
PACE: Human and Camera Motion Estimation from in-the-wild Videos [113.8] 本研究では,移動カメラのグローバルシーンにおける人間の動きを推定する手法を提案する。
これは、ビデオ中の人間とカメラの動きが混ざり合っているため、非常に難しい作業である。
本研究では,人体とカメラの動作を前景の人体と背景の両方の特徴を用いてアンハングリングする共同最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:04:14 GMT)
SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation [113.5] 指数移動平均(EMA)教師モデルから局所像の特徴を抽出することにより,コンピュータビジョンタスクにおけるモデル性能が大幅に向上することを示す。
我々のモデルSILCは、ゼロショット分類、少ないショット分類、画像とテキストの検索、ゼロショットセグメンテーション、オープンボキャブラリセグメンテーションのための新しい技術状態を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:44:47 GMT)
CONVERT:Contrastive Graph Clustering with Reliable Augmentation [110.5] 信頼性オーグメンテーション(CONVERT)を用いたContrastiVe Graph ClustEringネットワークを提案する。
本手法では,データ拡張を可逆的パーターブ・リカバリネットワークにより処理する。
セマンティクスの信頼性をさらに保証するために、ネットワークを制約する新たなセマンティクス損失が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:14:23 GMT)
Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages [98.9] トークン化段階では,モデルが呼び出される直前に,異なる言語に対する扱いの相違が生じることを示す。
文字レベルとバイトレベルのモデルも、いくつかの言語ペアの符号化長の4倍以上の差を示している。
我々は、多言語で公平なサブワードトークン化器を用いて、将来の言語モデルを訓練するべきだと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:09:55 GMT)
Red Alarm for Pre-trained Models: Universal Vulnerability to
Neuron-Level Backdoor Attacks [98.2] 事前訓練されたモデル(PTM)は、下流の様々なタスクで広く使われている。
本研究では,バックドアアタックによって微調整されたPTMを容易に制御できるPTMの普遍的脆弱性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:32:39 GMT)
Democratizing Reasoning Ability: Tailored Learning from Large Language
Model [97.5] そこで我々は,そのような推論能力をより小さなLMに蒸留する,適切な学習手法を提案する。
対話型多ラウンド学習パラダイムを構築することにより,理科教員としてのLLMの可能性を活用する。
より小さなLMの推論可能性を活用するために,学生が自作ミスから学習する動機付けを目的とした自己回帰学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:50:10 GMT)
On the Overlooked Pitfalls of Weight Decay and How to Mitigate Them: A
Gradient-Norm Perspective [97.0] そこで本研究では,Shduled Weight Decay (SWD) 法と呼ばれる,減量のための最初の実用的なスケジューラを提案する。
我々の実験は、SWDが実際に大きな勾配ノルムを緩和し、適応モーメント推定(Adam)の従来の定重崩壊戦略を著しく上回っていることも裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:03:39 GMT)
RepoCoder: Repository-Level Code Completion Through Iterative Retrieval
and Generation [96.8] RepoCoderはリポジトリレベルのコード補完プロセスを合理化するフレームワークである。
類似性ベースのレトリバーと、事前訓練されたコード言語モデルが組み込まれている。
バニラ検索で拡張されたコード補完アプローチよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:21:51 GMT)
Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and
Outlook [95.3] 時系列データ、特に時系列データと時間時間データは、現実世界のアプリケーションで広く使われている。
大規模言語やその他の基礎モデルの最近の進歩は、時系列データマイニングや時間データマイニングでの使用の増加に拍車を掛けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:17:37 GMT)
Towards equilibrium molecular conformation generation with GFlowNets [90.3] 我々は,GFlowNetを用いて,分子のエネルギーによって決定されるボルツマン分布から小分子の配座をサンプリングする。
我々はGFlowNetがボルツマン分布に比例して分子ポテンシャルエネルギー表面を再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:41:50 GMT)
Teaching Language Models to Self-Improve through Interactive
Demonstrations [90.1] 大規模言語モデルの自己改善能力は欠如しており、より小さなモデルで学ぶことは困難である。
このような自己改善能力を持つ小型モデルのトレーニングアルゴリズムであるTriPosTを導入する。
我々は,LLaMA-7bの算数および推論タスクの性能を最大7.13%向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:11:04 GMT)
A magnetic clock for a harmonic oscillator [90.0] 我々は、量子力学が時計のみによってマクロ性に関連する条件が満たされるとき、古典的な振る舞いにどのように変換されるかを研究する。
この出現する行動の記述では、時間の概念や位相空間や軌道の古典的な概念が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:55:51 GMT)
Meta-Learning Online Adaptation of Language Models [88.9] 大規模言語モデルは、そのパラメータにおける驚くほど広い世界の知識を符号化する。
しかし、静的言語モデルの知識は時代遅れになり、モデルの効果的な「シェルフライフ」が制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:49:24 GMT)
Zero-Shot Sharpness-Aware Quantization for Pre-trained Language Models [88.8] 量子化は、メモリオーバーヘッドを減らし、推論を加速するための有望なアプローチである。
種々のPLMのゼロショット量子化のための新しい量子化(ZSAQ)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:09:56 GMT)
Linguistic Binding in Diffusion Models: Enhancing Attribute
Correspondence through Attention Map Alignment [87.2] テキスト条件付き画像生成モデルは、エンティティとその視覚的属性間の誤った関連をしばしば生成する。
本稿では、まず、エンティティとその修飾子を識別するプロンプトを構文解析するSynGenを提案する。
新たな1つの挑戦的セットを含む3つのデータセットに対する人間による評価は、現在の技術手法と比較して、SynGenの大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:01:44 GMT)
U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based
Relocalization [86.6] GPS受信が不十分な場合やセンサベースのローカライゼーションが失敗する場合、インテリジェントな車両には再ローカライゼーションが不可欠である。
Bird's-Eye-View (BEV)セグメンテーションの最近の進歩は、局所的な景観の正確な推定を可能にする。
本稿では,U-NetにインスパイアされたアーキテクチャであるU-BEVについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:57:38 GMT)
Question Answering as Programming for Solving Time-Sensitive Questions [84.1] 質問応答は、世界に関する知識の獲得に関わるため、人間の日常生活において重要な役割を担っている。
近年,Large Language Models (LLMs) は疑問に答える上で顕著な知性を示している。
これはLLMが表面レベルのテキストセマンティクスに基づいて厳密な推論を行うことができないためである。
我々は、$textbfQ$uestion $textbfA$rogrogeringタスクを再設定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） (Fri, 20 Oct 2023 13:21:53 GMT)
Cache & Distil: Optimising API Calls to Large Language Models [82.3] ジェネレーティブAIツールの大規模デプロイは、ユーザクエリをフルフィルするために、LLM(Large Language Model)に対する高価なAPI呼び出しに依存することが多い。
これらの呼び出しの頻度を縮めるために、より小さな言語モデル(学生)を用いることができる。
この学生は、ユーザー要求の増加に独立して対処する能力が徐々に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:01:55 GMT)
ResMem: Learn what you can and memorize the rest [79.2] 本稿では,既存の予測モデルを拡張するための残差記憶アルゴリズム(ResMem)を提案する。
構築によって、ResMemはトレーニングラベルを明示的に記憶することができる。
ResMemは、元の予測モデルのテストセットの一般化を一貫して改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:52:08 GMT)
A Simple Baseline for Knowledge-Based Visual Question Answering [78.0] 本稿では,知識に基づく視覚質問応答(KB-VQA)の問題について述べる。
本論文の主な貢献は,よりシンプルで容易に再現可能なパイプラインを提案することである。
近年のアプローチとは対照的に,本手法はトレーニングフリーであり,外部データベースやAPIへのアクセスを必要とせず,OK-VQAおよびA-OK-VQAデータセット上で最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:08:17 GMT)
TexFusion: Synthesizing 3D Textures with Text-Guided Image Diffusion
Models [77.9] 大規模誘導画像拡散モデルを用いて3次元テクスチャを合成する手法を提案する。
具体的には、潜時拡散モデルを利用し、セット・デノナイジング・モデルと集合・デノナイジング・テキスト・マップを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:15:29 GMT)
Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation [75.6] ChatGPTは機械翻訳(MT)の優れた機能を示す
いくつかの先行研究により、ハイソース言語の商用システムと同等の結果が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:18:15 GMT)
Contrastive Prefence Learning: Learning from Human Feedback without RL [75.4] 本稿では、報酬関数を学習せずに好みから最適なポリシーを学習するアルゴリズムであるContrastive Preference Learning (CPL)を紹介する。
CPLは完全に非政治的であり、単純なコントラスト目的のみを使用し、任意のMDPに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:37:56 GMT)
Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.7] SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:17:02 GMT)
Primacy Effect of ChatGPT [74.6] 本稿では,ChatGPTの優位性について検討する。
実験と分析により、より信頼性の高いChatGPTベースのソリューションを構築する上で、さらなる洞察が得られればと思っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:37:28 GMT)
Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models [74.0] 本稿では,新しいテキスト確率的ランキングとテキストコンテクスチュアルランキングを用いた命令調整型大規模言語モデルの微調整を提案する。
確率的ランク付けにより、教師のLCMから高品質で低品質なレスポンスの相対的なランク付けを継承することができる。
一方、文脈的ランキングを学習することで、より強いLLMの文脈的理解能力を用いて、モデルが独自の応答分布を洗練できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:55:06 GMT)
Zone Evaluation: Revealing Spatial Bias in Object Detection [73.7] 物体検出器の基本的限界は、それらが「空間バイアス」に苦しむことである。
本稿では,ゾーン間の検出性能を計測する新しいゾーン評価プロトコルを提案する。
初めて数値的な結果が得られ、対象検出器はゾーンにわたって非常に不均一に機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:44:49 GMT)
Optimal Best Arm Identification with Fixed Confidence in Restless
Bandits [72.9] 本研究は,有限個の腕を持つレスレス・マルチアーム・バンディット・セッティングにおけるベスト・アーム識別について検討する。
各アームによって生成された離散時間データは、共通の有限状態空間で値を取る同質マルコフ連鎖を形成する。
その結果,あるマルコフ決定過程の長期的挙動の追跡とその状態-行動的訪問比率が,逆および達成可能性境界を解析するための重要な要素であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:04:05 GMT)
BotChat: Evaluating LLMs' Capabilities of Having Multi-Turn Dialogues [72.7] 本報告では,人間型マルチターンチャットのための既存大規模言語モデルの予備的評価を行う。
そこで我々は,ChatSEEDに基づくマルチターン対話を発話によって生成する大規模言語モデル(LLM)を提案する。
GPT-4は優れた品質の人型多元対話を生成できるが、その性能は著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:53:51 GMT)
Getting MoRE out of Mixture of Language Model Reasoning Experts [71.6] 多様な特殊言語モデルを組み込んだMixture-of-Reasoning-Experts (MoRE) フレームワークを提案する。
実例,マルチホップ,数学的,コモンセンス推論など,さまざまな推論カテゴリに最適化されたプロンプトを備えたバックボーン言語モデルを特化する。
人間の研究では、専門家による予測と回答の選択プロセスが、アノテータがシステムの出力を信頼するタイミングをより正確に調整するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:16:29 GMT)
Self-prompted Chain-of-Thought on Large Language Models for Open-domain
Multi-hop Reasoning [70.7] オープンドメイン質問回答(ODQA)では、ほとんどの既存の質問はコモンセンスのシングルホップ推論を必要とする。
大規模言語モデル(LLM)は、外部コーパスなしでODQAを促進するために重要な有用性を見出した。
高品質なCoTを大量生産する自動化フレームワークSP-CoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:51:10 GMT)
Improving Question Generation with Multi-level Content Planning [70.4] 本稿では、与えられたコンテキストと回答から質問を生成する問題に対処し、特に拡張されたコンテキストをまたいだマルチホップ推論を必要とする質問に焦点をあてる。
具体的には、キーフレーズを同時に選択して完全な回答を生成するFA-modelと、生成した全回答を付加的な入力として取り込んだQ-modelの2つのコンポーネントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:57:01 GMT)
Let's Synthesize Step by Step: Iterative Dataset Synthesis with Large
Language Models by Extrapolating Errors from Small Models [69.8] ※データ合成*はラベル付きデータの少ない小さなモデルをトレーニングするための有望な方法です。
本稿では,この分散ギャップを縮めるデータ合成フレームワークであるStep* (**S3**) による合成ステップを提案する。
提案手法は,合成データセットと実データとのギャップを小さくすることで,小型モデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:14:25 GMT)
Text-guided 3D Human Generation from 2D Collections [69.0] 本稿では,テクスト誘導型3Dヒューマンジェネレーション(texttT3H)について紹介する。
CCHは、抽出されたファッションセマンティクスを用いたヒューズ合成ヒトのレンダリングに、クロスモーダルアテンションを採用する。
我々はDeepFashionとSHHQで、上着と下着の形状、生地、色を多彩なファッション特性で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:39:15 GMT)
JM3D & JM3D-LLM: Elevating 3D Representation with Joint Multi-modal Cues [68.8] 私たちは、ポイントクラウド、テキスト、イメージを統合する包括的なアプローチであるJM3Dを紹介します。
SMO(Structured Multimodal Organizer)は、複数のビューと階層的なテキストによる視覚言語表現の強化である。
我々の高度なモデルであるJM3D-LLMは、効率的な微調整により、大規模言語モデルと3D表現を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:05:27 GMT)
A Quality-based Syntactic Template Retriever for
Syntactically-controlled Paraphrase Generation [68.0] 既存の構文制御されたパラフレーズ生成モデルは、人間の注釈付きまたはよく書かれた構文テンプレートで有望に機能する。
禁止コストにより、ソース文ごとに適切なテンプレートを手作業で設計することは不可能になります。
本稿では,QSTR(Quality-based Syntactic Template Retriever)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:55:39 GMT)
Segment, Select, Correct: A Framework for Weakly-Supervised Referring
Segmentation [67.7] 参照画像(RIS)は、自然言語文を通して画像中の物体を識別する問題である。
本稿では、RISを3つのステップに分解することで、RISに対処する弱い教師付きフレームワークを提案する。
最初の2ステップ(ゼロショットセグメントとセレクト)だけを使用することで、他のゼロショットベースラインを最大19%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:20:17 GMT)
All Points Matter: Entropy-Regularized Distribution Alignment for
Weakly-supervised 3D Segmentation [67.3] 擬似ラベルは、弱い教師付き3Dセグメンテーションタスクに広く使われており、学習に使えるのはスパース・グラウンド・トラス・ラベルのみである。
本稿では,生成した擬似ラベルを正規化し,擬似ラベルとモデル予測とのギャップを効果的に狭めるための新しい学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:03:05 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） (Fri, 20 Oct 2023 07:50:50 GMT)
A Suite of Generative Tasks for Multi-Level Multimodal Webpage
Understanding [66.6] ウィキペディアのWebページスイート (WikiWeb2M) には, 関連画像, テキスト, 構造データを含む2Mページが含まれている。
我々は,最も関連性の高い画像とテキストをグローバルトークンとして選択し,Webページの他の部分へのコンテクストへの参加を可能にする,新しいアテンションメカニズムであるPrefix Globalを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:18:06 GMT)
On Synthetic Data for Back Translation [66.6] 逆翻訳(BT)はNTT研究分野において最も重要な技術の一つである。
バックトランスレーションNMTの性能を制御する合成データには,品質と重要性の2つの重要な要素を同定する。
そこで本研究では,BTの性能向上のために,両因子のトレードオフを改善するため,合成データを生成するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:24:12 GMT)
Learning to (Learn at Test Time) [66.5] 2つのネストループで学習する学習として教師あり学習の問題を再構築する。
内ループは最終予測の前に各インスタンスで自己スーパービジョンで学習する。
外ループは、内部ループが使用する自己教師付きタスクを学習し、最終的な予測が改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:42:00 GMT)
Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language
Model [66.1] Inference-Time Intervention (ITI)は,大規模言語モデル(LLM)の「真実性」を高める技術である。
ITIは、推論中にモデルのアクティベーションをシフトし、限られた数の注意ヘッドにまたがる一連の方向に従う。
以上の結果から, LLMは表面の虚偽を生じるとしても, 真実の可能性を内部的に表現できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:37:21 GMT)
Large Language Models are Not Yet Human-Level Evaluators for Abstractive
Summarization [66.1] 抽象的な要約のための自動評価器として,大規模言語モデル(LLM)の安定性と信頼性について検討する。
また、ChatGPTとGPT-4は、一般的に使われている自動測定値よりも優れていますが、人間の代替品として準備ができていません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:47:27 GMT)
A Hierarchical Encoding-Decoding Scheme for Abstractive Multi-document
Summarization [66.1] 事前学習言語モデル(PLM)は、抽象的な単一文書要約(SDS)において優れた成果を上げている。
本稿では,多文書要約(MDS)タスクにおける多文書間相互作用を容易にするために,PLMをよりよく活用する手法を提案する。
提案手法は, 最大3ルージュLのPLMバックボーンよりも優れており, 人間に好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:49:13 GMT)
Crossing the Threshold: Idiomatic Machine Translation through Retrieval
Augmentation and Loss Weighting [66.0] 慣用的な翻訳と関連する問題を簡易に評価する。
我々は,変圧器をベースとした機械翻訳モデルが慣用的な翻訳に対して正しくデフォルトとなる点を明らかにするための合成実験を行った。
自然慣用句の翻訳を改善するために, 単純かつ効果的な2つの手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:24:14 GMT)
Assessing Privacy Risks in Language Models: A Case Study on
Summarization Tasks [65.2] 我々は要約作業に焦点をあて、会員推測(MI)攻撃について調査する。
テキストの類似性や文書修正に対するモデルの抵抗をMI信号として活用する。
我々は、MI攻撃から保護するための要約モデルの訓練と、プライバシとユーティリティの本質的にのトレードオフについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:44:39 GMT)
GlueStick: Robust Image Matching by Sticking Points and Lines Together [64.2] 本稿では,1つのワイヤフレーム構造にポイント,ライン,ディスクリプタを統一する新たなマッチングパラダイムを提案する。
私たちの戦略は、他のマッチングアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:27:45 GMT)
Test-Time Self-Adaptive Small Language Models for Question Answering [63.9] ラベルのないテストデータのみを用いて、より小さな自己適応型LMの能力を示し、検討する。
提案した自己適応戦略は,ベンチマークQAデータセットの大幅な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:49:32 GMT)
Adversarial Attacks on Fairness of Graph Neural Networks [63.2] 公正を意識したグラフニューラルネットワーク(GNN)は、どの人口集団でも予測のバイアスを減らすことができるため、注目を集めている。
これらの手法はGNNのアルゴリズム的公正性を大幅に改善するが、慎重に設計された敵攻撃によって容易に公正性を損なうことができる。
G-FairAttackは、フェアネスを意識した様々な種類のGNNを、予測ユーティリティに無意味な効果で攻撃するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:19:54 GMT)
Localizing and Editing Knowledge in Text-to-Image Generative Models [62.0] 異なる属性に関する知識は、独立したコンポーネントにローカライズされず、代わりに条件付きUNetのコンポーネントセットに分散される。
テキスト・ツー・イメージ・モデルの概念を効果的に編集できる高速でデータフリーなモデル編集手法Diff-QuickFixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:31:12 GMT)
Towards Unsupervised Recognition of Token-level Semantic Differences in
Related Documents [61.6] 意味的差異をトークンレベルの回帰タスクとして認識する。
マスク付き言語モデルに依存する3つの教師なしアプローチについて検討する。
その結果,単語アライメントと文レベルのコントラスト学習に基づくアプローチは,ゴールドラベルと強い相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:27:41 GMT)
Generalizable Lightweight Proxy for Robust NAS against Diverse
Perturbations [59.7] 最近のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)フレームワークは、与えられた条件に対して最適なアーキテクチャを見つけるのに成功している。
クリーン画像と摂動画像の両方の特徴,パラメータ,勾配の整合性を考慮した,軽量で堅牢なゼロコストプロキシを提案する。
提案手法は,多種多様な摂動にまたがる堅牢性を示す一般化可能な特徴を学習可能な,効率的かつ迅速なニューラルアーキテクチャの探索を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:22:12 GMT)
Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation [58.1] 本稿では,ニューラルネットワークトレーニングを安定化(大規模)するための原理的手法として,線形アヘッドの理論解析を提案する。
最適化過程の不安定性は、しばしば損失ランドスケープの非単調性によって引き起こされるものであり、非拡張作用素の理論を活用することによって線型性がいかに役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:45:12 GMT)
Equivariant Deep Weight Space Alignment [57.9] 本稿では,Deep-Align という,ウェイトアライメント問題を解決するための新しいフレームワークを提案する。
まず、重みのアライメントが2つの基本対称性に忠実であることを示し、それからこれらの対称性を尊重する深いアーキテクチャを提案する。
実験結果から,Deep-Align を用いたフィードフォワードパスは,現在の最適化アルゴリズムと同等のアライメントが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:12:06 GMT)
Provable Benefits of Multi-task RL under Non-Markovian Decision Making
Processes [56.7] マルコフ決定過程 (MDP) 下でのマルチタスク強化学習 (RL) において, 共有潜在構造の存在は, シングルタスクRLと比較して, サンプル効率に有意な利益をもたらすことが示されている。
このような利点が、部分的に観測可能なMDP(POMDP)やより一般的な予測状態表現(PSR)といった、より一般的なシーケンシャルな意思決定問題にまで拡張できるかどうかを検討する。
提案手法は,全てのPSRに対してほぼ最適ポリシーを求めるための,証明可能なアルゴリズム UMT-PSR を提案し,PSR の合同モデルクラスが有するマルチタスク学習の利点が示されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:50:28 GMT)
CAR: Conceptualization-Augmented Reasoner for Zero-Shot Commonsense
Question Answering [56.6] ゼロショットコモンセンス質問応答の課題に対処するために,概念化強化推論器(CAR)を提案する。
CARは、CommonSenseの知識を多くの高レベルなインスタンスに抽象化し、CommonSenseの知識ベースの範囲を拡大する。
CARは、既存のメソッドよりも、ゼロショットのコモンセンスシナリオに関する質問に答えることにより、より堅牢に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:49:21 GMT)
Unified Pretraining for Recommendation via Task Hypergraphs [56.0] 本稿では,タスクハイパーグラフによる推薦のための統一事前学習という,新しいマルチタスク事前学習フレームワークを提案する。
多様なプレテキストタスクの要求やニュアンスを処理するための統一学習パターンとして,プレテキストタスクをハイパーエッジ予測に一般化するタスクハイパーグラフを設計する。
各プレテキストタスクとレコメンデーションの関連性を識別的に学習するために、新しいトランジショナルアテンション層が考案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:33:21 GMT)
Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation [56.0] 本研究では,知識グラフ(KG)の複雑な文脈における多角化RecSys領域について検討する。
私たちのコントリビューションには、革新的なメトリック、エンティティカバレッジ、KGドメイン内の多様性を効果的に定量化するリレーショナルカバレッジの導入が含まれています。
そこで本稿では,文脈整合性を維持しつつ,KG項目の埋め込みを符号化するCAU(Conditional Alignment and Uniformity)という新しい手法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:18:57 GMT)
The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models [55.9] 大規模言語モデル(LLM)は情報検証や学術論文、訴訟、ニュース記事の執筆にますます信頼されている。
そこで我々は,LLMエージェントの語句検索,文脈データ検索,意思決定による事実確認における使用状況の評価を行った。
本研究は, 文脈情報を用いたLLMの高度化を示すものである。
LLMは事実チェックにおいて有望であるが、不整合の正確性のため注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:49:47 GMT)
Visual Grounding Helps Learn Word Meanings in Low-Data Regimes [53.7] 現代のニューラル言語モデル(LM)は、人間の文の生成と理解をモデル化するための強力なツールである。
しかし、これらの結果を得るためには、LMは明らかに非人間的な方法で訓練されなければならない。
より自然主義的に訓練されたモデルは、より人間らしい言語学習を示すのか?
本稿では,言語習得における重要なサブタスクである単語学習の文脈において,この問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:33:36 GMT)
Hierarchical Pretraining on Multimodal Electronic Health Records [53.6] 本稿では,階層的マルチモーダルEHRデータに特化して設計されたMEDHMPという,新規で汎用的で統一的な事前学習フレームワークを紹介する。
提案したMEDHMPの有効性は,3つのレベルにまたがる8つの下流タスクの実験結果を通じて実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:31:51 GMT)
Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional
Stimuli [53.5] 我々は、感情的な刺激を理解するために、大規模言語モデルの能力を探究する第一歩を踏み出す。
実験の結果,LLMは感情的知能を把握でき,その性能は感情的刺激によって改善できることがわかった。
EmotionPromptが生成タスクの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:01:19 GMT)
A Diachronic Perspective on User Trust in AI under Uncertainty [52.4] 現代のNLPシステムは、しばしば未分類であり、ユーザの信頼を損なう確実な誤った予測をもたらす。
賭けゲームを用いて,信頼を損なう事象に対するユーザの信頼の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:41:46 GMT)
Did You Mean...? Confidence-based Trade-offs in Semantic Parsing [52.3] タスク指向の構文解析において、キャリブレーションモデルが共通のトレードオフのバランスを取るのにどのように役立つかを示す。
次に、信頼性スコアがユーザビリティと安全性のトレードオフを最適化する上で、どのように役立つかを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:54:30 GMT)
UE4-NeRF:Neural Radiance Field for Real-Time Rendering of Large-Scale
Scene [52.2] 本研究では,大規模シーンのリアルタイムレンダリングに特化して設計されたUE4-NeRFと呼ばれるニューラルレンダリングシステムを提案する。
提案手法は,Unreal Engine 4 (UE4)のUnrealization Pipelineと組み合わせて,最大43FPSのフレームレートで4K解像度で大規模シーンのリアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:01:35 GMT)
Influence of External Information on Large Language Models Mirrors
Social Cognitive Patterns [51.6] 社会的認知理論は、人々が他人を観察して知識を習得する方法を説明する。
近年,大規模言語モデル(LLM)の急速な発展を目撃している。
LLMは、AIエージェントとして、その認知と行動を形成する外部情報を観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:18:44 GMT)
Bridging the Gap between Synthetic and Authentic Images for Multimodal
Machine Translation [51.4] マルチモーダル機械翻訳(MMT)は、ソース文と関連する画像を同時に翻訳の入力とする。
近年の研究では、画像入力のための強力なテキスト・画像生成モデルが提案されている。
しかし、これらのモデルによって生成された合成画像は、実際の画像と比較して異なる分布を辿ることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:06:30 GMT)
Elaborative Simplification as Implicit Questions Under Discussion [51.2] 本稿では,QUD フレームワークのレンズによる共同作業の簡略化について考察する。
本研究は,QUDを明示的にモデル化することで,作業の単純化と,作業内容と作業内容の関連性について,重要な理解が得られていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:06:53 GMT)
Explaining Interactions Between Text Spans [50.7] 入力の異なる部分からのトークンのスパンに対する推論は、自然言語理解に不可欠である。
NLUタスク2つのタスク(NLIとFC)に対する人間間相互作用の説明データセットであるSpanExを紹介する。
次に,複数の微調整された大言語モデルの決定過程を,スパン間の相互接続の観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:52:37 GMT)
ImageNetVC: Zero- and Few-Shot Visual Commonsense Evaluation on 1000
ImageNet Categories [50.5] 大規模言語モデル (LLM) は汎用インタフェースとして機能しており、包括的な視覚的知識の需要が著しく高まっている。
ゼロ画像と少数画像のコモンセンス評価に特化して設計されたデータセットであるImageNetVCを提案する。
我々は、一元的LLMと視覚的に拡張されたLLMの両方の基本的な視覚的常識知識をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:41:46 GMT)
Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable
Coverage Probability [50.4] ニューラルモデルのトレーニング目的に直接キャリブレーション項を含めることを提案する。
古典的なキャリブレーション誤差の定式化を緩和することにより、エンドツーエンドのバックプロパゲーションを可能にする。
既存の計算パイプラインに直接適用でき、信頼性の高いブラックボックス後部推論が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:20:45 GMT)
Enhancing Textbooks with Visuals from the Web for Improved Learning [50.0] 本稿では,Webからの画像を用いた教科書を自動的に強化する視覚言語モデルの有効性について検討する。
数学、科学、社会科学、ビジネス分野における電子教科書のデータセットを収集します。
次に,テキスト画像マッチングタスクを設定し,テキスト画像の検索とテキストへの適切な割り当てを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:06:14 GMT)
Towards Understanding Sycophancy in Language Models [50.0] 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、高品質なAIアシスタントを訓練するための一般的なテクニックである。
RLHF訓練モデルにおける梅毒の有病率とヒトの嗜好判断が関与するか否かについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:46:48 GMT)
Newton-Cotes Graph Neural Networks: On the Time Evolution of Dynamic
Systems [49.5] 本稿では,ニュートン・コーツの公式を用いた速度推定に基づく積分の予測手法を提案する。
いくつかのベンチマークの実験は、最先端の手法と比較して、一貫性と顕著な改善を実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:32:45 GMT)
Learning Successor Representations with Distributed Hebbian Temporal
Memory [49.2] 本稿では,不確実性のある意思決定におけるオンライン隠れ表現学習の課題に対処する新しいアプローチを提案する。
提案アルゴリズムは因子グラフ形式と多成分ニューロンモデルに基づく分散Hebbian Temporal Memory (DHTM) である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:03:14 GMT)
Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models [48.8] 本稿では,知識グラフ(KG)を活用して,大規模言語モデル(LLM)の事実知識を評価する枠組みを提案する。
本フレームワークは,所定のKGに格納された事実から質問の集合と期待された回答を自動的に生成し,これらの質問に答える際のLCMの精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:33:19 GMT)
No-Regret Learning in Two-Echelon Supply Chain with Unknown Demand
Distribution [48.3] 我々は[Cachon and Zipkin, 1999]で導入された2つのエケロンサプライチェーンモデルについて, 2つの異なる設定で検討する。
両設定の最適在庫決定に対する後悔と収束の両面において良好な保証を達成するアルゴリズムを設計する。
私たちのアルゴリズムは、オンライングラディエントDescentとOnline Newton Stepをベースとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:24:58 GMT)
Towards General Error Diagnosis via Behavioral Testing in Machine
Translation [48.1] 本稿では,機械翻訳(MT)システムの動作試験を行うための新しい枠組みを提案する。
BTPGBTの中核となる考え方は、新しいバイリンガル翻訳ペア生成アプローチを採用することである。
様々なMTシステムの実験結果から,BTPGBTは包括的かつ正確な行動検査結果を提供できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:06:41 GMT)
GPT4Table: Can Large Language Models Understand Structured Table Data? A
Benchmark and Empirical Study [47.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語(NL)に関連する課題を解決するために、数ショットの推論器として魅力的になってきている。
我々は,LLMの構造理解能力(SUC)を評価するためのベンチマークを設計することで,これを理解しようとしている。
LLMの内部知識を用いた効率的な構造的プロンプト,例えば臨界値/範囲識別のためのテキスト自己拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:35:01 GMT)
DIG-MILP: a Deep Instance Generator for Mixed-Integer Linear Programming
with Feasibility Guarantee [47.1] 混合整数線形プログラミング(MILP)は、多くの重要な産業アプリケーションにとって重要なNPハード問題である。
可変オートエンコーダ(VAE)に基づく深層生成フレームワークであるDIG-MILPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:45:29 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） (Fri, 20 Oct 2023 12:21:39 GMT)
Semi-supervised multimodal coreference resolution in image narrations [44.7] マルチモーダル・コア参照分解能について検討し,特に記述テキストと画像のペア化について検討した。
これは、微粒な画像テキストアライメント、物語言語に固有のあいまいさ、大きな注釈付きトレーニングセットの有効性など、大きな課題を生じさせる。
画像ナレーションペアを用いたデータ効率のよい半教師付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:10:14 GMT)
Continuous phase transition induced by non-Hermiticity in the quantum
contact process model [44.6] 量子多体系の特性、特に相転移が非ハーミシティによってどのように影響を受けるかは、まだ不明である。
連続相転移はQCPの非ハーミシティによって引き起こされることを示す。
非ハーミシティ性は古典相転移とは異なる特異な振る舞いを持つ多体系を普遍性を持つので、有限サイズ系においても順序パラメータと感受性は無限に表示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:04:09 GMT)
Mitigating Backdoor Poisoning Attacks through the Lens of Spurious
Correlation [43.8] バックドアは、特定のトリガーとターゲットラベルでトレーニングインスタンスを作成できる。
本論文は, バックドア毒殺事件は, 単純なテキスト特徴と分類ラベルとの間には明白な相関関係があることを示唆する。
実験により、悪意のあるトリガーはターゲットラベルと高い相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:10:27 GMT)
WordArt Designer: User-Driven Artistic Typography Synthesis using Large
Language Models [43.7] WordArt Designer"は,Large Language Models (LLM) を利用した,芸術的タイポグラフィ合成のためのユーザ主導のフレームワークである
このシステムには、"LLM Engine"、"SemTypo"、"StyTypo"、"TexTypo"の4つの主要なモジュールが含まれている。
特に「WordArt Designer」は、生成AIと芸術的タイポグラフィーの融合を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:44:44 GMT)
STERLING: Self-Supervised Terrain Representation Learning from
Unconstrained Robot Experience [43.5] 自己教師型テレイン表現学習(STERling)について紹介する。
STERlingは、地形表現を学習するための新しいアプローチであり、簡単に編集できる、制約のない(例えば、非専門家)、非ラベルのロボット体験にのみ依存する。
我々は、優先的な視覚ナビゲーションのタスクにおけるSTERling機能を評価し、STERling機能が完全に教師付きされたアプローチと同等に機能することを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:29:29 GMT)
Competitive Advantage Attacks to Decentralized Federated Learning [43.0] SelfishAttackは、分散連邦学習(DFL)に対する新たな攻撃ファミリーである
SelfishAttackでは、利己的なクライアントのセットは、残りの非利己的なクライアントよりも競争上の優位性を達成することを目指している。
本稿では,自己学習型クライアントと非自己学習型クライアントとの精度差を,SelfishAttackが向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:57:57 GMT)
ScalableMap: Scalable Map Learning for Online Long-Range Vectorized HD
Map Construction [42.9] オンライン長範囲ベクトル化ハイデフィニション(HD)マップ構築のための,オンボードカメラセンサを用いた新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。
地図要素の特性を利用して地図構築の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:46:24 GMT)
Classification of quantum states of light using random measurements
through a multimode fiber [42.5] マルチモードファイバを介して未知の入力状態を送信する光学スキームを提案する。
短い多モードファイバは、空間領域におけるランダムなプロジェクションを効果的に実装する。
長分散多モードファイバは、空間及びスペクトル投影を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:48:06 GMT)
Watch Nearby! Privacy Analysis of the People Nearby Service of Telegram [42.4] People NearbyはTelegramが提供するサービスで、ユーザーは他のTelegramユーザーを見つけることができる。
我々は、Telegramが提供する位置情報のプライバシーを、People Nearbyサービスのユーザーに分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:14:19 GMT)
OpenAnnotate3D: Open-Vocabulary Auto-Labeling System for Multi-modal 3D
Data [42.4] 我々は、ビジョンとポイントクラウドデータのためのオープンソースのオープンソース語彙自動ラベルシステムOpenAnnotate3Dを紹介する。
本システムは,大規模言語モデルのチェーン・オブ・シント機能と,視覚言語モデルの相互モダリティ機能を統合したシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:12:18 GMT)
Enhancing Black-Box Few-Shot Text Classification with Prompt-Based Data
Augmentation [42.1] 大規模言語モデルの勾配にアクセスすることなく、少数ショットのテキスト分類を最適化する方法を示す。
我々のアプローチはBT-Classifierと呼ばれ、最先端のブラックボックス学習者よりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:44:21 GMT)
PIEClass: Weakly-Supervised Text Classification with Prompting and
Noise-Robust Iterative Ensemble Training [42.0] 弱教師付きテキスト分類は、ターゲットクラスのラベル名を使用した分類器を唯一の監督として訓練する。
2つのモジュールからなるPIEClassを提案する。
PIEClassは、既存の7つのベンチマークデータセットの強いベースラインよりも全体的なパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:14:34 GMT)
Catalysis of entanglement and other quantum resources [41.9] 化学反応の代わりに、量子状態は物理的制約の下で互いに変換する能力を高める。
本稿では、量子保存の最近の展開を概観し、この研究の方向性を歴史的に概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:39:24 GMT)
A Unified View of Evaluation Metrics for Structured Prediction [41.3] 本稿では,異なる予測タスクに対する評価指標を統一する概念的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、これらのタスクの出力を特定のデータ型のオブジェクトとして表現する必要があります。
出力構造に基づいたボトムアップ方式で,新しい指標を自然に導出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:02:02 GMT)
Prompt as Triggers for Backdoor Attack: Examining the Vulnerability in
Language Models [41.1] 本稿では,プロンプトに基づくクリーンラベルバックドア攻撃の新規かつ効率的な方法であるProAttackを提案する。
本手法では, 外部からのトリガーを必要とせず, 汚染試料の正確なラベル付けを保証し, バックドア攻撃のステルス性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:44:46 GMT)
APP: Adaptive Prototypical Pseudo-Labeling for Few-shot OOD Detection [40.8] 本稿では、少数のラベル付きINDデータと大量のラベル付き混合データしか存在しない、数ショットのOOD設定に焦点を当てる。
数発のOOD検出のためのアダプティブ擬似ラベル法(APP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:48:52 GMT)
Positive-Unlabeled Node Classification with Structure-aware Graph
Learning [40.5] 既存の研究は、グラフ構造における正の未ラベル(PU)ノード分類情報に関するものである。
グラフにホモフィリーを用いてより正確な監視を行う距離対応PU損失を提案する。
また、モデルとグラフ構造を整合させる正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:32:54 GMT)
Retrieval-Generation Alignment for End-to-End Task-Oriented Dialogue
System [40.3] 本稿では、応答生成からの信号を利用して、知覚的レトリバーの学習に最大限の限界確率を適用することを提案する。
本稿では,T5とChatGPTをバックボーンモデルとして用いた3つのタスク指向対話データセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:18:42 GMT)
Assumption violations in causal discovery and the robustness of score
matching [40.3] 本稿では、最近の因果発見手法の観測データに対する実証的性能を広範囲にベンチマークする。
スコアマッチングに基づく手法は、推定されたグラフの偽陽性と偽陰性率において驚くべき性能を示すことを示す。
本論文は,因果発見手法の評価のための新しい基準を策定することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:56:07 GMT)
SweetDreamer: Aligning Geometric Priors in 2D Diffusion for Consistent
Text-to-3D [40.1] 事前学習した拡散モデルからテキストから3D生成のための3次元世界へ2D結果を持ち上げることは本質的に不明瞭である。
昇降時の3次元形状をよく定義した拡散モデルにおける2次元幾何学的先行を整列させて整合性を向上させる。
提案手法は,人間の評価によって85%以上の一貫性を有する新しい最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:02:22 GMT)
Lifelong Sequence Generation with Dynamic Module Expansion and
Adaptation [39.9] 寿命シーケンス生成(LSG)は、連続した世代タスクに基づいてモデルを継続的に訓練し、常に新しい世代パターンを学ぶことを目的としている。
人間の学習パラダイムにヒントを得て,動的モジュール拡張適応(DMEA)を提案する。
DMEAにより、タスク相関に基づいて新しい知識を取得するためのアーキテクチャを動的に決定し、最も類似したタスクを選択して、新しいタスクへの適応を容易にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:37:48 GMT)
FLTracer: Accurate Poisoning Attack Provenance in Federated Learning [38.5] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが共同で共有グローバルモデルをトレーニングできる、有望な分散学習アプローチである。
近年の研究では、FLは様々な毒殺攻撃に弱いことが示されており、グローバルモデルの性能を低下させるか、バックドアを導入することができる。
FLTracerは、様々な攻撃を正確に検出し、攻撃時間、目的、タイプ、および更新の有毒な位置を追跡できる最初のFL攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:24:38 GMT)
POSQA: Probe the World Models of LLMs with Size Comparisons [38.3] 身体的言語理解は、言語理解が単に脳の精神的処理の問題ではないことを強調している。
LLM(Large Language Models)の爆発的成長と、私たちの日常生活にすでに広く存在していることから、現実の理解を検証する必要性が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:05:01 GMT)
Pruning-aware Sparse Regularization for Network Pruning [38.1] 構造的ニューラルネットワークプルーニングは、深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の冗長チャネルを取り除くことを目的としている
本稿では,これらの疎性学習に基づく手法を解析し,未処理チャネルの正規化は不要であることを示す。
そこで本研究では,プラニング対応スパース正規化を用いた新しいプルーニング手法であるMaskSparsityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:10:33 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） (Fri, 20 Oct 2023 04:13:17 GMT)
InfoBatch: Lossless Training Speed Up by Unbiased Dynamic Data Pruning [37.4] 我々は、非バイアスの動的データプルーニングにより損失のないトレーニングアクセラレーションを実現するためのフレームワークである textbfInfoBatch を提案する。
プラグイン・アンド・プレイのフレームワークとしてInfoBatchは一貫して、分類、セマンティックセグメンテーション、視覚関連、微調整タスクのトレーニング結果を取得する。
LLaMA命令の微調整では、InfoBatchは20%のコストを節約でき、コアセットの選択メソッドと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:38:34 GMT)
Steve-Eye: Equipping LLM-based Embodied Agents with Visual Perception in
Open Worlds [37.2] 大型言語モデル(LLM)は、世界と対話する自己駆動能力を持つエンボディエージェントを装備できる。
LLMはオープン世界の視覚的豊かさを見落とし、インタラクティブなプロセス全体を「目隠しされたテキストベースのゲーム」のように表現する傾向がある。
我々は、この制限に対処するために、エンドツーエンドで訓練された大規模マルチモーダルモデルであるSteve-Eyeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:22:05 GMT)
SPARLING: Learning Latent Representations with Extremely Sparse
Activations [37.0] Sparlingは、エンド・ツー・エンドのラベル付き例からのみ、この状態にマッチする中間層でモデルを学習できる技術です。
合成DigitCircleドメインでは、エンドツーエンドのみをトレーニングしても、中間状態を90%の精度で特徴順に正確にローカライズすることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:48:09 GMT)
Explainable Claim Verification via Knowledge-Grounded Reasoning with
Large Language Models [36.9] 本稿では,FOLK(First-Order-Logic-Guided Knowledge-Grounded Reasoning)を提案する。
複雑なクレームを検証し、注釈付きエビデンスを必要とせずに説明を生成することができる。
実験の結果,FOLKは3つのデータセットに対して高いベースラインを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:31:21 GMT)
Open-source Large Language Models are Strong Zero-shot Query Likelihood
Models for Document Ranking [36.9] 大規模言語モデル(LLM)は、効果的なクエリ類似モデル(QLM)として登場した。
本稿では,近年のLLMにおけるゼロショットランキングの有効性について検討する。
LLMをベースとしたQLMとハイブリッドゼロショットレトリバーを統合した,最先端のランキングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:54:42 GMT)
MultiCoNER v2: a Large Multilingual dataset for Fine-grained and Noisy
Named Entity Recognition [36.9] i) 映画のタイトルのような複雑なエンティティを含むきめ細かいクラスを効果的に扱うこと、(ii) タイピングミスやOCRエラーから発生するノイズによる性能劣化。
データセットはWikipediaやWikidataなどのオープンリソースからコンパイルされ、公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:14:46 GMT)
Unleashing the Power of Shared Label Structures for Human Activity
Recognition [36.7] SHAREは,異なる活動のためのラベル名の共有構造を考慮に入れたフレームワークである。
共有構造を利用するために、SHAREは入力感覚時系列から特徴を抽出するエンコーダと、ラベル名をトークンシーケンスとして生成するデコーダとを備える。
また,モデルが活動全体にわたって意味的構造をより効果的に捉えるのに役立つ3つのラベル拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:27:00 GMT)
Testing the General Deductive Reasoning Capacity of Large Language
Models Using OOD Examples [36.6] 大型言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレットのプロンプトを与えられた抽象的推論能力を持つ。
我々は、幅広い推論規則を検証し、より単純な実演からより複雑な証明に一般化する能力を測定する。
様々な大きさのLLMと訓練目的の4つの実験により、合成証明に一般化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:34:01 GMT)
SPARE: A Single-Pass Neural Model for Relational Databases [36.6] 我々は、GNNと同様の精度を提供しながら、RDB上で効率的にトレーニングできる新しいニューラルネットワーククラスであるSPAREを提案する。
GNNとは異なる効率的なトレーニングを可能にするため、SPAREでは、RDB内のデータが予測正則構造を持つという事実を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:23:17 GMT)
ToolChain*: Efficient Action Space Navigation in Large Language Models
with A* Search [36.1] 大規模言語モデル(LLM)は強力な意思決定と計画能力を示している。
LLMエージェントのための効率的な木探索型計画アルゴリズムであるToolChain*を提案する。
アクション空間全体を決定ツリーとして定式化し、各ノードはソリューション計画に関わるAPI関数呼び出しを表現します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:24:35 GMT)
Learning to Control and Coordinate Mixed Traffic Through Robot Vehicles
at Complex and Unsignalized Intersections [36.1] 実世界の複雑な交差点における混在トラフィックの制御と調整のための分散型マルチエージェント強化学習手法を提案する。
特に,5%のRVを使用すれば,1時間あたり700台の車両の実際の交通需要の下で,複雑な交差点内での渋滞発生を防止できることを示す。
また,ブラックアウトイベントや突然のRVパーセンテージ低下に対して頑健であり,汎用性も良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:12:49 GMT)
Simultaneous Machine Translation with Tailored Reference [35.5] 同時機械翻訳(SiMT)は、ソース文全体を読みながら翻訳を生成する。
既存のSiMTモデルは、異なるレイテンシで利用可能な様々なソース情報を無視して、同じ参照を使用してトレーニングされるのが一般的である。
そこで本研究では,異なるレイテンシでトレーニングしたSiMTモデルに対して,基底構造をリフレッシュして参照を調整した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:32:26 GMT)
FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global
weather forecast [34.8] FuXiは、時間分解能6時間、空間分解能0.25度で世界15日間の天気予報を提供する機械学習天気予報システムである。
FuXiは15日間の予測でECMWF EMと同等の性能を示しており、この達成を達成したMLベースの天気予報システムとしては初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:54:04 GMT)
On the Overlooked Structure of Stochastic Gradients [34.7] 一方,ミニバッチトレーニングによる繰り返し勾配と勾配雑音は,通常,パワー則重尾は示さない。
我々の研究は、既存の信念に挑戦し、ディープラーニングにおける勾配の構造に関する新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:29:13 GMT)
ReSee: Responding through Seeing Fine-grained Visual Knowledge in
Open-domain Dialogue [34.2] 視覚的知識をよりきめ細かな粒度に分割することで多モーダル対話を構築するための新しいパラダイムを提供する。
拡張視覚情報の精度と多様性を高めるため、インターネットや大規模な画像データセットからそれらを検索する。
テキストと視覚知識を活用することで、ReSeeは現実世界の視覚概念による情報応答を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:59:10 GMT)
MoqaGPT : Zero-Shot Multi-modal Open-domain Question Answering with
Large Language Model [33.5] MoqaGPTはマルチモーダルなオープンドメイン質問応答のためのフレームワークである。
それぞれのモダリティから回答を別々に抽出し、LLMを用いてこのマルチモーダル情報を融合して最終回答を生成する。
MultiModalQAデータセットでは、MoqaGPTはゼロショットベースラインを超え、F1を9.5ポイント、EMを10.1ポイント改善し、教師付きメソッドとのギャップを大幅に埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:09:36 GMT)
FATA-Trans: Field And Time-Aware Transformer for Sequential Tabular Data [33.5] 本研究では,2つのフィールドトランスを用いた連続表データモデリングモデルであるFATA-Transを提案する。
FATA-Transは時間認識であり、行間の順序と時間間隔の情報を利用する。
3つのベンチマークデータセットを用いた実験により、FATA-Transの学習表現は、下流タスクにおける最先端のソリューションを一貫して上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:12:11 GMT)
PMIndiaSum: Multilingual and Cross-lingual Headline Summarization for
Languages in India [33.3] PMIndiaSumは、インドの言語に焦点を当てた多言語および大規模並列要約コーパスである。
私たちのコーパスは、4つの言語ファミリー、14の言語、196の言語ペアを持つ最大規模のトレーニングとテストの場を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:42:27 GMT)
SigFormer: Signature Transformers for Deep Hedging [33.1] 我々は、経路シグネチャとトランスフォーマーのパワーを組み合わせてシーケンシャルデータを処理する、新しいディープラーニングモデルであるSigFormerを紹介する。
提案手法は,既存の合成データと比較し,より高速な学習と強靭性を示す。
実世界のバックテストを通じて,SP500指数の重み付けによるモデル性能の検証を行い,肯定的な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:25:35 GMT)
Meta-learning of Physics-informed Neural Networks for Efficiently
Solving Newly Given PDEs [33.1] 本稿では、偏微分方程式(PDE)問題を効率的に解くニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。
提案手法は多種多様なPDE問題の解法をメタラーニングし,その知識を新たに与えられたPDE問題の解法に用いる。
提案手法は,PDE問題の解を予測する上で,既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:35:59 GMT)
Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning
Models [33.0] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがトレーニングデータセットの一部であったかどうかを明らかにすることができる。
本稿では、機械学習モデルにおけるMIAに関連する基本的な統計的制限について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:32:54 GMT)
SimCSE++: Improving Contrastive Learning for Sentence Embeddings from
Two Perspectives [32.7] 本稿では,2つの視点から文埋め込みのコントラスト学習を改善する。
まず、負対からの落音がモデルの性能に影響を及ぼすことを確かめる。
次に,このようなノイズに対処するための簡易かつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:07:23 GMT)
An Empirical Study of Instruction-tuning Large Language Models in
Chinese [32.5] 本論文は,中国語の指導指導用LDMについて,料理本として機能する詳細な実証的研究を行う。
具体的には, LLM ベース, パラメータ効率のよい手法, 命令データ型の影響を系統的に検討する。
また、連鎖データや人間価値アライメントなど、他の要因の影響を調べる実験も行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:02:09 GMT)
RealFM: A Realistic Mechanism to Incentivize Data Contribution and
Device Participation [32.5] 本稿では,デバイスユーティリティを現実的にモデル化したRealFMを提案する。
RealFMはデータ共有を必要とせず、モデル精度と実用性の間の非線形関係を可能にする。
実世界のデータでは、RealFMはデバイスユーティリティとサーバユーティリティ、データコントリビューションをそれぞれ最大3グレードと7倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:40:39 GMT)
VisAlign: Dataset for Measuring the Degree of Alignment between AI and
Humans in Visual Perception [32.4] 画像分類の観点からAIと人間の視覚的アライメントを測定するための新しいデータセットを提案する。
我々のデータセットは、Must-Act(Must-Classify)、Must-Abstain、Uncertainの3つのサンプルからなる。
一般的な5つの視覚知覚モデルと7つの禁忌手法の視覚的アライメントと信頼性を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:24:25 GMT)
MarineGPT: Unlocking Secrets of Ocean to the Public [32.2] 大規模言語モデル(LLM)は、AIアシスタントとしてのユーザエクスペリエンスを促進する強力なツールであることが証明されている。
我々は,海洋ドメイン用に特別に設計された最初の視覚言語モデルである textbfMarineGPT を提案し,海洋の秘密を一般に公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:45:39 GMT)
FLEE-GNN: A Federated Learning System for Edge-Enhanced Graph Neural
Network in Analyzing Geospatial Resilience of Multicommodity Food Flows [31.7] FLEE-GNNはエッジ強化グラフニューラルネットワークのための新しいフェデレーション学習システムである。
これは、グラフニューラルネットワークの堅牢性と適応性と、フェデレーション学習のプライバシ意識と分散化の側面を組み合わせる。
その結果, 多商品食品流網のレジリエンスを定量化する手法の進歩が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:06:41 GMT)
Syntactic Substitutability as Unsupervised Dependency Syntax [31.5] 依存関係関係や構文置換可能性の定義において、より一般的な性質を暗黙的にモデル化する。
この性質は、依存関係の両端にある単語が、同じカテゴリの単語で置き換えられるという事実を捉えている。
使用する代替品の数を増やすことで、自然データに対する解析精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:10:57 GMT)
PICProp: Physics-Informed Confidence Propagation for Uncertainty
Quantification [30.7] 本稿では, 決定論的偏微分方程式の信頼区間推定を新しい問題として導入し, 研究する。
つまり、データロケーションからドメイン全体への信頼性を、確率的な保証を持って、CI形式で広めるのです。
重大な仮定を行なわずに有効なCIを計算するための2レベル最適化に基づくPICPropと呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:35:13 GMT)
Optimizing Retrieval-augmented Reader Models via Token Elimination [30.5] 我々は,検索した全てのパスが読者モデルの性能に与える影響と必要性を分析した。
提案手法は,実行時間を最大62.2%削減でき,性能は2%しか低下せず,場合によっては性能も向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:41:36 GMT)
Vision-Based Mobile App GUI Testing: A Survey [30.5] ビジョンベースのモバイルアプリ GUI テストアプローチは、コンピュータビジョン技術の開発とともに現れた。
本研究は226論文における最先端技術に関する総合的な研究であり,78論文は視覚に基づく研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:04:04 GMT)
Enhancing Abstractiveness of Summarization Models through Calibrated
Distillation [30.2] DisCalは、情報を犠牲にすることなく抽象性のレベルを高める新しいアプローチである。
以上の結果から,DisCalは従来の抽象的な要約蒸留法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:43:49 GMT)
FMRT: Learning Accurate Feature Matching with Reconciliatory Transformer [30.0] 本稿では,複数の受容場と異なる特徴を適応的に整合する検出不要な手法であるFMRTを提案する。
FMRTは、ポーズ推定、視覚的ローカライゼーション、ホモグラフィー推定、画像マッチングなど、複数のベンチマークで素晴らしいパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:54:18 GMT)
Optimal Transport for Measures with Noisy Tree Metric [30.0] 木メートル空間上での確率測度に対する最適輸送問題について検討する。
最大ミンロバストOTが計量特性を満たすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:56:08 GMT)
Prompt-Specific Poisoning Attacks on Text-to-Image Generative Models [29.9] 本研究は, 発生モデルにおいて, 毒殺攻撃が有効であることを示す。
我々は、最適化されたプロンプト特異的中毒攻撃であるNightshadeを紹介する。
我々は、Nightshade攻撃がテキスト・ツー・イメージ生成モデルにおける一般的な特徴を不安定にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:54:10 GMT)
Training A Semantic Communication System with Federated Learning [29.6] ほとんどのセマンティック通信システムは、データ可用性に大きく依存する高度なディープラーニングモデルを使って構築されている。
プライバシーとセキュリティ上の懸念から、データの送信は制限されている。
我々はFedLolと呼ばれるクライアントからグローバルモデルを集約するメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:45:20 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） (Fri, 20 Oct 2023 01:12:52 GMT)
Coarse-to-Fine Dual Encoders are Better Frame Identification Learners [28.9] フレーム識別は、文中のターゲット語に関連する意味的フレームを見つけることを目的としている。
我々は、$underlineCo$arse-to-$underlineF$ine $underlineF$rame and $underlineT$arget $underlineE$ncoders $underlineA$rchitectureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:11:23 GMT)
Beyond Hard Samples: Robust and Effective Grammatical Error Correction
with Cycle Self-Augmenting [28.8] 本稿では, 逆攻撃における文法的誤り訂正(GEC)モデルの堅牢性を高めるために, サイクル自己拡張(CSA)手法を提案する。
サイクルトレーニングのための正規化データを導入し, GECモデル自体の強化データを活用することにより, よく訓練された GEC モデルのモデルロバスト性を効果的に改善することができる。
4つのベンチマークデータセットと7つの強力なモデルを用いた実験により,提案手法は,目的的に構築された逆例を用いることなく,4種類の攻撃のロバスト性を大幅に向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:31:23 GMT)
Reference-based Restoration of Digitized Analog Videotapes [28.8] デジタルアナログビデオテープ(TAPE)の再作成のための参照ベースアプローチを提案する。
ゼロショットアーティファクト検出にCLIPを活用し、異なるアーティファクトを記述するテキストプロンプトを通じて、各ビデオの最もクリーンなフレームを識別する。
実世界のビデオにおける真実の欠如に対処するため、アナログビデオテープによく見られるアーティファクトによく似た、ビデオの合成データセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:33:57 GMT)
What Comes Next? Evaluating Uncertainty in Neural Text Generators
Against Human Production Variability [28.4] 我々は,4つの自然言語生成(NLG)タスクにおいて,人間の生産が語彙的に,構文的に,意味的に変化する範囲を特徴付ける。
次に、生成系の予測確率分布と復号化アルゴリズムによって形成される出力文字列の空間を調べ、その不確実性を探索する。
我々は、NLGモデルと復号化戦略を分析し、複数のサンプルを持つジェネレータを探索することで、モデルの不確実性表現を理解するのに必要な詳細レベルが提供されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:31:21 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） (Fri, 20 Oct 2023 02:10:12 GMT)
CNN-based Prediction of Partition Path for VVC Fast Inter Partitioning
Using Motion Fields [28.3] Versatile Video Coding (VVC) 規格は先日,JVET (Joint Video Exploration Team) によって確定した。
VVCは圧縮効率が50%向上し、エンコーディングの複雑さが10倍に向上する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,VVCにおける分割処理を高速化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:26:49 GMT)
Provable Preimage Under-Approximation for Neural Networks [27.5] ニューラルネットワークに対する任意のポリヘドロン出力セットの事前像の記号的アンダー近似を生成するための効率的な時空アルゴリズムを提案する。
実験により,本手法の有効性を,高次元MNIST分類タスクを含む領域にわたって検証した。
我々は,形式的な保証を提供するために,ポリトープ表現の不整合和を利用する,前者のための健全で完全なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:55:31 GMT)
HierCas: Hierarchical Temporal Graph Attention Networks for Popularity
Prediction in Information Cascades [27.4] カスケード人気予測のための階層型時間グラフ注意ネットワーク(HierCas)という新しいフレームワークを提案する。
HierCasは、動的グラフモデリングアプローチによって、カスケードグラフ全体で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:55:10 GMT)
Ecologically Valid Explanations for Label Variation in NLI [27.3] 私たちは、122のMNLI項目に対して、1415の生態学的に有効な説明(注釈者が選択したNLIラベルを説明する)の英語データセットであるLiveNLIを構築します。
LiveNLIの説明は、人々が解釈に基づいて体系的に変化し、ラベル内の変動を強調できることを確認する。
このことは、一般にラベル解釈をナビゲートする上で、説明が重要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:52:19 GMT)
Physics-informed Deep Diffusion MRI Reconstruction with Clinical Data
Evaluation: 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） (Fri, 20 Oct 2023 02:02:20 GMT)
Specific versus General Principles for Constitutional AI [27.1] コンスティチューショナルAIは、人間のフィードバックを、書かれた原則のリストにのみ条件付きフィードバックで置き換える、代替手段を提供する。
このアプローチは、このような振る舞いの表現を効果的に防ぐことができる。
したがって、一般的な原則は、潜在的に有害な行動をターゲットにした長い憲法のリストの必要性を部分的に回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:12:45 GMT)
BioDEX: Large-Scale Biomedical Adverse Drug Event Extraction for
Real-World Pharmacovigilance [26.9] バイオメディカルな有害薬物イベント抽出のための大規模資源であるBioDEXを紹介する。
本研究は,本論文からレポートのコア情報を予測する作業について考察する。
人間のパフォーマンスは72.0% F1と見積もっていますが、私たちの最高のモデルは62.3% F1です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:51:45 GMT)
Robust Training for Conversational Question Answering Models with
Reinforced Reformulation Generation [26.8] 本研究は,ゴールドQAペアのみの標準トレーニングを施したConvQAモデルにおいて,厳密なトレーニングを施したConvQAモデルよりも有意に優れていたことを示す。
1つのベンチマークで主要なモデルコンポーネントをトレーニングし、それを別のベンチマークにゼロショットで適用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:51:08 GMT)
Seq2seq is All You Need for Coreference Resolution [26.6] トレーニング済みのseq2seq変換器を微調整し、コア参照アノテーションを符号化したタグ付きシーケンスに入力文書をマッピングする。
我々のモデルは、データセットの配列に関する文献の中で最高のコア参照システムより優れているか、あるいは密に一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:17:22 GMT)
An LLM can Fool Itself: A Prompt-Based Adversarial Attack [26.5] 本稿では, プロンプトベースの対向攻撃(PromptAttack)を用いて, LLMの対向ロバスト性を評価する効率的なツールを提案する。
PromptAttackは、敵のテキスト攻撃を攻撃プロンプトに変換することで、被害者のLSMが敵のサンプルを不正に出力する可能性がある。
Llama2とGPT-3.5を使った総合的な実験結果から、PromptAttackはAdvGLUEやAdvGLUE++に比べて攻撃成功率がずっと高いことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:16:46 GMT)
ReLM: Leveraging Language Models for Enhanced Chemical Reaction
Prediction [26.3] ReLMは、言語モデル(LM)に符号化された化学知識を活用してグラフニューラルネットワーク(GNN)を支援するフレームワークである。
実験結果から,ReLMは各種化学反応データセットにおける最先端GNN法の性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:33:23 GMT)
SALMONN: Towards Generic Hearing Abilities for Large Language Models [25.7] 本研究では,音声および音声エンコーダのテキストベース大言語モデル(LLM)を単一のマルチモーダルモデルに統合して構築した音声音声言語音楽オープンニューラルネットワークであるSALMONNを提案する。
SALMONNは訓練で見つからない多様な創発能力を持っているが、訓練されていない言語への音声翻訳に限らない。
SALMONNのインタラクティブなデモは texttturlhttps://github.com/bytedance/SALMONN で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:41:57 GMT)
Improving Long-form Speech Translation through Segmentation with Large
Language Models and Finite State Decoding Constraints [25.6] 我々は、大きな言語モデル(LLM)を、独立に翻訳可能なセグメントに分割するために適応する。
我々の最高のLLMは、英語-ドイツ語、英語-スペイン語、英語-アラビア語のTEDトーク翻訳の平均BLEUを、9つのテストセットで2.9ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:31:39 GMT)
AtMan: Understanding Transformer Predictions Through Memory Efficient
Attention Manipulation [25.6] 我々はAtManについて紹介する。AtManは、生成トランスフォーマーモデルの説明を、ほとんど余分なコストで提供する。
AtManは、変換器の注意機構を操作して、入力の関連マップを生成するモード依存摂動法である。
テキストと画像テキストのベンチマーク実験により、AtManはいくつかのメトリクスで現在の最先端の勾配に基づく手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:50:46 GMT)
VPP: Efficient Conditional 3D Generation via Voxel-Point Progressive
Representation [25.4] 条件付き3D生成は大きな進歩を遂げており、テキストや2D画像などの入力から3Dコンテンツを自由に作成することができる。
従来のアプローチでは、推論効率が低く、生成カテゴリが限られ、下流のアプリケーションに制限があった。
本稿では,Voxel-Point Progressive Representation (VPP) を用いたプログレッシブ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:14:12 GMT)
Benchmarking and Improving Text-to-SQL Generation under Ambiguity [25.3] 我々はAmbiQTと呼ばれる新しいベンチマークを開発し、各テキストは語彙的および/または構造的あいまいさのために2つのもっともらしいSQLとして解釈できる。
提案するLogicalBeamは,計画ベースのテンプレート生成と制約付きインフィルを併用して,sql論理空間をナビゲートする新しい復号アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:00:53 GMT)
Towards Enhancing Relational Rules for Knowledge Graph Link Prediction [25.2] グラフネットワーク(GNN)は知識グラフ推論に有望であることを示している。
本稿では,新しい知識グラフ推論手法rUle eNhanced Neural Graph Network (RUN-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:38:28 GMT)
Make Your Decision Convincing! A Unified Two-Stage Framework:
Self-Attribution and Decision-Making [24.9] 自己貢献・意思決定(SADM)として知られる統合された2段階の枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、生成した合理性とモデル決定とのより信頼性の高いリンクを確立するだけでなく、タスク性能と合理性の品質の競争結果も達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:59:57 GMT)
Well Begun is Half Done: Generator-agnostic Knowledge Pre-Selection for
Knowledge-Grounded Dialogue [24.4] 本研究は,事前知識を正確に選択できるだけでなく,学習,調整,解釈の負担を軽減できるという利点がある第3のアンダーサーサーサーサーサーサーサーサーサー研究に焦点をあてる。
本稿では,ジェネレータに依存しない知識選択手法であるGATEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:43:35 GMT)
Operationalizing content moderation "accuracy'' in the Digital Services
Act [24.4] EUが採択したデジタルサービス法(Digital Services Act)では、ソーシャルメディアプラットフォームが自動コンテンツモデレーションシステムの「正確性」を報告する必要がある。
さらなる仕様がなければ、規制要件は不十分な報告を可能にする。
我々は、法的概念を精査し、技術的実装に関連する「正確さ」レポートを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:14:40 GMT)
Temporal Knowledge Graph Forecasting Without Knowledge Using In-Context
Learning [24.0] 本稿では,関連する歴史的事実をプロンプトに変換し,トークン確率を用いてランキング予測を生成する枠組みを提案する。
驚いたことに、LLMは最先端のTKGモデルと同等に動作している。
また,エンティティ/リレーション名の代わりに数値指標を用いると,性能に悪影響を及ぼさないことも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:46:44 GMT)
Large-Scale and Multi-Perspective Opinion Summarization with Diverse
Review Subsets [23.5] SUBSUMMは大規模多視点意見要約のための教師付き要約フレームワークである。
数百のインプットレビューから、プロ、コン、そして検証の要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:08:13 GMT)
DisCo: Distilled Student Models Co-training for Semi-supervised Text
Mining [23.4] DisCoは、大規模なPLMから生成された小学生モデルのコホートを微調整するための半教師付き学習フレームワークである。
本研究では,DisCoがベースラインPLMの7.6倍,推論速度が4.8倍の学生モデルを作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:11:16 GMT)
DYNAMITE: Dynamic Interplay of Mini-Batch Size and Aggregation Frequency
for Federated Learning with Static and Streaming Dataset [23.1] Federated Learning(FL)は、異種エッジデバイスをコーディネートして、プライベートデータを共有せずにモデルトレーニングを実行する分散学習パラダイムである。
本稿では、バッチサイズと集約周波数の相互作用を利用して、動的FLトレーニングにおける収束、コスト、完了時間間のトレードオフをナビゲートする新しい解析モデルと最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:36:12 GMT)
DPM-Solver-v3: Improved Diffusion ODE Solver with Empirical Model
Statistics [23.0] 拡散モデル(DPM)は、非効率サンプリングに悩まされながら、高忠実度画像生成に優れた性能を示した。
最近の研究は、DPMの特定のODE形式を利用する高速ODEソルバを提案することでサンプリング手順を加速している。
我々は、事前学習モデルにいくつかの係数を導入し、DPMのための新しい高速ODEソルバであるtextitDPM-FEr-v3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:23:12 GMT)
VFedMH: Vertical Federated Learning for Training Multi-party
Heterogeneous Models [22.7] 本稿では,VFedMH(Vertical Federated Learning for Training Multi-Parties Heterogeneous Model)を提案する。
VFedMHでは、サンプルのラベルと特徴を持つアクティブパーティが、局所的な埋め込みを安全に集約し、グローバルな知識埋め込みを得る。
サンプルの特徴しか持たない受動的参加者は、グローバルな埋め込みを利用して、局所的な異種ネットワークを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:22:51 GMT)
Dance Your Latents: Consistent Dance Generation through Spatial-temporal
Subspace Attention Guided by Motion Flow [22.2] 本研究では,連続したダンスビデオを生成するために,ラテンダーが動きの流れに従ってコヒーレントに舞うためのフレームワークであるDance-Latentsを紹介する。
TikTokデータセットによる実験結果から,不規則に生成されたビデオの時間的一貫性が著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:53:08 GMT)
Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for
Machine Learning and Process-based Hydrology [22.1] 我々は、認識される障壁を克服し、両方の分野に革命をもたらすための変革的アプローチとして、物理認識機械学習(ML)を紹介した。
まず, 降雨流出水理プロセスと流体力学プロセスを含む, PaML における水文学の体系的な検討を行った。
最後に、新しいPaMLベースの水文学プラットフォームであるHydroPMLが、水学応用の基礎としてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:30:41 GMT)
ChatGPT: Understanding Code Syntax and Semantics [22.0] ChatGPTには、コード構文を理解する才能があるが、コードセマンティクスの理解に苦労している。
ChatGPTは、コードセマンティック構造を解釈したり、存在しない事実を作ったりする際に、幻覚に影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:45:06 GMT)
Benchmarking Sequential Visual Input Reasoning and Prediction in
Multimodal Large Language Models [21.4] 本稿では,MLLMの予測推論能力を様々なシナリオで評価する新しいベンチマークを提案する。
本ベンチマークでは,抽象パターン推論,人間活動予測,物理的相互作用予測という3つの重要な領域を対象としている。
実験により,提案したベンチマークの音質と評価方法が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:14:38 GMT)
On the Language Encoder of Contrastive Cross-modal Models [21.3] 教師なしおよび教師なしの文埋め込み訓練が言語エンコーダの品質とモーダル間タスク性能にどのように影響するかを評価する。
対照的に、AL事前学習は文章埋め込み訓練の恩恵が少ないため、事前学習データの限られた量から生じる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:21:09 GMT)
The Effect of Spoken Language on Speech Enhancement using
Self-Supervised Speech Representation Loss Functions [21.2] 本研究は、自己教師型表現の訓練に用いられる音声の言語と、SEシステムの訓練に用いられる音声との関係を考察する。
SEシステムのトレーニングに使用するノイズの多いデータの言語を正確に共有する自己教師付き表現を組み込んだ損失関数を用いてトレーニングされた強化モデルは、正確に一致しないものよりも優れた性能を示す。
自己教師型表現の訓練言語は,強化性能に小さな影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:55:17 GMT)
Non-Negative Spherical Relaxations for Universe-Free Multi-Matching and
Clustering [21.2] それぞれの二項行列の制約を(高次元)非負球面に緩和する。
提案手法は,様々なマルチマッチングおよびクラスタリング設定において魅力的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:01:29 GMT)
On sample complexity of conditional independence testing with Von Mises
estimator with application to causal discovery [21.1] 条件付き独立テストは制約に基づく因果探索アルゴリズムにおいて不可欠なステップである。
我々は、最適パラメトリックレートを達成するVM-CIと呼ばれる推定器に基づいて、条件独立性の試験を設計する。
VM-CIは、時間またはサンプルの複雑さの観点から、他の一般的なCIテストよりも優れていることを実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:52:25 GMT)
Bringing Inputs to Shared Domains for 3D Interacting Hands Recovery in
the Wild [21.0] 1)手指の3次元回復と,2)手指間の3次元相対的翻訳回復の2つのサブプロブレムから構成される。
われわれは、MoCapとITWサンプルを共有ドメインにもたらすInterWildを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:47:27 GMT)
The GitHub Recent Bugs Dataset for Evaluating LLM-based Debugging
Applications [20.3] 大規模言語モデル(LLM)は、強力な自然言語処理とコード合成機能を示している。
LLMのトレーニングデータの詳細は公開されていないことが多く、既存のバグベンチマークが含まれているかどうかが懸念されている。
このデータセットには、OpenAIデータカットオフポイント後に収集された76の現実世界のJavaバグが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:37:44 GMT)
NurViD: A Large Expert-Level Video Database for Nursing Procedure
Activity Understanding [20.3] 看護作業活動理解のための専門家レベルのアノテーションを備えた大規模ビデオデータセットであるNurViDを提案する。
NurViDは、合計144時間の1.5kビデオで構成されており、既存の最大の看護活動データセットの約4倍の長さである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:22:56 GMT)
Amortized Variational Inference: When and Why? [20.2] ベイズ推定にA-VIをいつ,なぜ利用できるのかを考察する。
我々は、アモータイズギャップを閉じるために必要な必要十分かつ検証可能なモデル上の条件を導出する。
推定関数の要求される複雑さはデータサイズによって増大せず、A-VIが高速に収束することが実証的に見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:51:28 GMT)
IIFL: Implicit Interactive Fleet Learning from Heterogeneous Human
Supervisors [20.2] Implicit Interactive Fleet Learning (IIFL) は、Implicit Behavior Cloning (IBC) に基づく、インタラクティブな模倣学習のためのアルゴリズムである。
IIFLはシミュレーション実験で2.8倍の成功率、人間の努力で4.5倍のリターンを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:43:49 GMT)
Spoken Question Answering and Speech Continuation Using
Spectrogram-Powered LLM [20.1] 本稿では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)を用いて質問応答(QA)と音声継続を行う手法を提案する。
LLMに事前訓練された音声エンコーダを付与することにより、我々のモデルは音声入力を取り込み、音声出力を生成することができる。
我々のアプローチの鍵は、音声認識、テキスト継続、音声合成を共同で監督する訓練目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:55:39 GMT)
Instant Photorealistic Style Transfer: A Lightweight and Adaptive
Approach [19.8] Instant Photo Style Transfer (IPST) アプローチを提案する。
本手法は,スタイルイメージからコンテンツイメージへのスタイル転送を実現するために,ライトウェイトなStyleNetを用いて,非カラー情報を保存する。
IPSTは、マルチフレーム入力の時間的およびマルチビューの一貫性を維持するため、マルチフレームスタイルの転送タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:46:28 GMT)
FedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA
Tuning [19.4] LoRAチューニング(FedLoRA)に基づく計算・通信効率のモデル・ヘテロジニアス・パーソナライズド・ラーニング・フレームワークを提案する。
各クライアントの異種ローカルモデルに同質の小型アダプタを組み込むように設計されている。
このようにして、FLクライアントは、高い計算と通信コストを伴わずに、異種ローカルモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:24:28 GMT)
Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced
Coherence Modeling [19.3] 本稿では、構造と類似性の両方の観点から意味的コヒーレンスを捉えるための教師付きニューラルネットワークの能力を強化する。
topic-aware Sentence Structure Prediction (TSSP)とContrastive Semantic similarity Learning (CSSL)を提案する。
さらに,コントラスト型サンプルの作成とCSSLの目的設計に,トピック内の文表現が意味的類似性が高いことを保証するために,トピック間情報とトピック内情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:02:44 GMT)
Steering Large Language Models for Machine Translation with Finetuning
and In-Context Learning [19.3] 大規模言語モデル(LLMs)は機械翻訳(MT)のための有望な道である
それらの効果は、少数ショットの例の選択に大きく依存しており、しばしば過剰発生のために余分な後処理を必要とする。
また,LoRAを用いたアダプタベースファインタニングは従来のファインタニング性能と一致し,トレーニングパラメータの数を50。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:29:51 GMT)
Evoke: Evoking Critical Thinking Abilities in LLMs via Reviewer-Author
Prompt Editing [19.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理において顕著な進歩を遂げた。
本稿では,自動プロンプトリファインメントフレームワークであるEvokeを提案する。
一つはレビュアーとして、もう一つは現在のプロンプトをスコアし、もう一つは著者として、編集履歴とレビュアーのフィードバックを考慮してプロンプトを編集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:15:59 GMT)
Speak, Memory: An Archaeology of Books Known to ChatGPT/GPT-4 [19.1] OpenAIモデルでは,著作権資料のコレクションが広く記憶されていることが判明した。
記憶の度合いは、それらの本がウェブに現れる頻度と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:23:21 GMT)
What you see is what you get: Experience ranking with deep neural
dataset-to-dataset similarity for topological localisation [19.0] 本稿では,画像のデータセットを比較するための高度にスケーラブルなツールとして,最近開発されたVisual DNAを適用することを提案する。
ローカライゼーションの場合、パフォーマンスに影響を与える重要なデータセットの違いは、天気、照明、季節など、外観の変化のモードである。
これらの統計の相違は、過去の経験と同一の出現ギャップを用いたローカライズにおける性能と相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:13:21 GMT)
Can LLMs facilitate interpretation of pre-trained language models? [18.8] 本稿では,事前学習した言語モデルの微粒な解釈分析を可能にするための注釈として,大規模な言語モデルChatGPTを提案する。
文脈的表現に集約的階層的クラスタリングを適用することにより,事前学習言語モデル内の潜在概念を発見する。
以上の結果から,ChatGPTは人間のアノテーションよりも正確で意味的にリッチなアノテーションを生成することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:24:00 GMT)
Single-pixel 3D imaging based on fusion temporal data of single photon
detector and millimeter-wave radar [18.7] 本稿では,1画素単光子検出器とミリ波レーダを用いた融合データに基づく3Dイメージング手法を提案する。
ニューラルネットワーク(ANN)を用いて1次元融合時間データから3次元情報を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:03:48 GMT)
Technical Report for ICCV 2023 Visual Continual Learning Challenge:
Continuous Test-time Adaptation for Semantic Segmentation [18.3] この課題の目標は、セマンティックセグメンテーションタスクのためのビデオシーケンスのドメインを徐々に変更するようにモデルを適応させるテスト時間適応(TTA)手法を開発することである。
TTA法は、各画像シーケンス(ビデオ)で別々に評価され、つまり、次のシーケンスの前に、モデルがソースモデル状態にリセットされる。
提案されたソリューションは、チャレンジで3位を獲得し、イノベーションアワードを受賞した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:20:21 GMT)
Show, Write, and Retrieve: Entity-aware Article Generation and Retrieval [18.3] 我々は、名前付きエンティティを言語モデルに明示的に組み込むために、ENtity対応の記事GeneratIoNとrEtrievalフレームワークを提案する。
我々は、GoodNews、VisualNews、WikiTextの3つの公開データセットで実験を行った。
その結果,本モデルでは,記事の検索性能が4～5倍向上し,リコール@1が3～4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:44:27 GMT)
Image Super-resolution Via Latent Diffusion: A Sampling-space Mixture Of
Experts And Frequency-augmented Decoder Approach [17.7] 事前訓練されたテキスト画像モデルにより画像超解像の潜時拡散が改善した。
ラテントベースの手法では、特徴エンコーダを使用して画像を変換し、コンパクトなラテント空間でSR画像生成を実装する。
遅延空間から画素空間への周波数成分を増大させる周波数補償モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:17:58 GMT)
ALDi: Quantifying the Arabic Level of Dialectness of Text [17.4] 我々は、アラビア語話者が方言のスペクトルを知覚し、文レベルでアラビア方言レベル(ALDi)として機能すると主張している。
AOC-ALDiの詳細な分析を行い、訓練したモデルが他のコーパスの方言のレベルを効果的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:07:39 GMT)
Improving Cross-Lingual Transfer through Subtree-Aware Word Reordering [17.2] 効果的な言語間移動の障害の1つは、単語順パターンにおける可変性である。
ユニバーサル依存の観点で定義した,新しい強力なリオーダー手法を提案する。
提案手法は,異なる言語ペアとモデルアーキテクチャに対して,強いベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:25:53 GMT)
FERI: A Multitask-based Fairness Achieving Algorithm with Applications
to Fair Organ Transplantation [16.9] 本研究は, 肝移植患者の移植失敗リスクの公平な予測のために, Equitable Rate of Improvement in Multitask Learning (FERI) アルゴリズムを用いてフェアネスを紹介する。
FERIは、学習率のバランスとトレーニングプロセスにおけるサブグループ支配の防止により、サブグループ損失を抑える。
特に性別では、FERIは人口格差を71.74%減らし、年齢層では40.46%減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:14:07 GMT)
Automatic Unit Test Data Generation and Actor-Critic Reinforcement
Learning for Code Synthesis [16.9] 本稿では,関数シグネチャと関連する単体テストからなるデータを自動的に取得する手法を提案する。
自動生成したトレーニングデータと組み合わせることで,事前学習された言語モデルの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:13:16 GMT)
Large Separable Kernel Attention: Rethinking the Large Kernel Attention
Design in CNN [16.8] LSKAと呼ばれる大分離カーネルアテンションモジュール群を提案する。
LSKAは深さ方向の畳み込み層の2次元畳み込みカーネルを縦1次元カーネルと縦1次元カーネルに分解する。
提案したLSKA設計は,カーネルサイズの増加に伴うテクスチャよりも,オブジェクトの形状に偏りがあることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:28:16 GMT)
FairBranch: Fairness Conflict Correction on Task-group Branches for Fair
Multi-Task Learning [16.7] マルチタスク学習(MTL)は、無関係なタスクが互いに悪影響を及ぼすと制限される。
MTLにおける負と偏移に対処するため,FairBranchと呼ばれる新しい手法を提案する。
実験の結果,FairBranch は最先端の MTL 手法を公平性と精度の両面で上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:07:15 GMT)
AF Adapter: Continual Pretraining for Building Chinese Biomedical
Language Model [16.7] 本研究では,BERT ベースモデルに対して Attention-FFN Adapter という連続事前学習手法を提案する。
メインのアイデアは、各セルフアテンション層とフィードフォワードネットワーク内に、少数のアテンションヘッドと隠れユニットを導入することだ。
トレーニングされたモデルのパラメータの17%に過ぎず、AF Adapterは、強いベースラインに比べて平均で0.6%、2%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:32:13 GMT)
PathRL: An End-to-End Path Generation Method for Collision Avoidance via
Deep Reinforcement Learning [16.4] 本稿では,ロボットのナビゲーション経路を生成するためのポリシーをトレーニングする新しいDRL手法であるPathRLを提案する。
実験では,他のDRLナビゲーション法と比較して,PathRLは良好な成功率を示し,角度可変性を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:55:13 GMT)
PTSR: Patch Translator for Image Super-Resolution [16.2] 画像超解像(PTSR)のためのパッチトランスレータを提案し,この問題に対処する。
提案するPTSRは、畳み込み動作のないトランスフォーマーベースGANネットワークである。
マルチヘッドアテンションを利用した改良パッチを再生するための新しいパッチトランスレータモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:45:00 GMT)
Hierarchical Graph Neural Network with Cross-Attention for Cross-Device
User Matching [15.9] デバイス間のユーザマッチングは、広告、レコメンダシステム、サイバーセキュリティなど、多くの領域において重要な問題である。
本稿では,階層型グラフニューラルネットワークアーキテクチャ(HGNN)を提案する。
本モデルではクロスアテンション(Cross-Att)機構を導入し,最先端TGCE法と比較して性能を5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:12:02 GMT)
Weighted Joint Maximum Mean Discrepancy Enabled
Multi-Source-Multi-Target Unsupervised Domain Adaptation Fault Diagnosis [15.6] We propose a weighted joint maximum mean discrepancy able multi-source-multi-target unsupervised domain adaptation (WJMMD-MDA)。
提案手法は,複数のラベル付きソースドメインから十分な情報を抽出し,ソースドメインとターゲットドメイン間のドメインアライメントを実現する。
提案手法の性能を3つのデータセットの総合的な比較実験で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:53:31 GMT)
Gradual Domain Adaptation: Theory and Algorithms [15.3] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへのモデルをワンオフで適応する。
本研究ではまず,GDAアルゴリズムである漸進的な自己学習を理論的に解析し,より優れた一般化バウンダリを提供する。
我々は、$textbfG$enerative Gradual D$textbfO$main $textbfA$daptation with Optimal $textbfT$ransport (GOAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:02:08 GMT)
Vulnerabilities in Video Quality Assessment Models: The Challenge of
Adversarial Attacks [15.1] No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) は,エンドユーザの視聴体験を改善する上で重要な役割を担っている。
近年,CNN と Transformer をベースとした NR-VQA モデルは優れた性能を発揮している。
敵攻撃に対するNR-VQAモデルの堅牢性を評価するための最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:12:41 GMT)
Label Differential Privacy via Aggregation [15.1] このようなアグリゲーション技術がラベル差分プライバシー(ラベルDP)の概念の下でプライバシ保証を提供できるかどうかを検討する。
我々の研究は、回帰タスクに対するランダムに重み付けされたアグリゲーションによってラベルDPが達成できることを示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:49:37 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） (Fri, 20 Oct 2023 00:57:08 GMT)
CoCo: Coherence-Enhanced Machine-Generated Text Detection Under Data
Limitation With Contrastive Learning [14.6] 低リソースシナリオ下でMGTを検出するために,コヒーレンスに基づくコントラスト学習モデルCoCoを提案する。
言語的特徴を活用するために,グラフ形式でコヒーレンス情報をテキスト表現にエンコードする。
2つの公開データセットと2つの自己構築データセットの実験結果は、我々のアプローチが最先端の手法を大幅に上回っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:21:51 GMT)
Mind the instructions: a holistic evaluation of consistency and
interactions in prompt-based learning [14.6] 本稿では,どの設計選択が課題予測の不安定性や矛盾の原因となるかを詳細に分析する。
本稿では,入力分布とラベルの相関関係が,誘導モデルにのみ小さな問題となることを示す。
統計的に分析し、どの要因が最も影響力があり、インタラクティブで、安定したかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:25:24 GMT)
Multi-level Contrastive Learning for Script-based Character
Understanding [14.3] 文字の個人性やアイデンティティを発話から学習することを目的としたスクリプトにおける文字理解のシナリオに取り組む。
キャラクタのグローバル情報をきめ細かな方法でキャプチャするマルチレベルコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:40:52 GMT)
Yet another Improvement of Plantard Arithmetic for Faster Kyber on
Low-end 32-bit IoT Devices [14.3] 定数によるプランタード乗算の入力範囲は、TCHES2022の原設計より少なくとも2.45倍大きいことを示す。
NTT/INTTの最適化手法を提案する。
我々のNTT/INTT実装は、最先端の作業と比べてかなりのスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:34:40 GMT)
A Cognitively-Inspired Neural Architecture for Visual Abstract Reasoning
Using Contrastive Perceptual and Conceptual Processing [14.2] 人間の認知に触発された視覚的抽象的推論タスクを解決するための新しいニューラルアーキテクチャを提案する。
この原則にインスパイアされたアーキテクチャは、反復的で自己コントラストの学習プロセスとして、視覚的抽象的推論をモデル化します。
機械学習データセットRAVENの実験は、CPCNetが以前公開されたすべてのモデルよりも高い精度を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:02:22 GMT)
Diagnosis-oriented Medical Image Compression with Efficient Transfer
Learning [14.2] 本稿では,医療シナリオを対象とした特別な意味的圧縮タスクである診断指向の医用画像圧縮を提案する。
本研究では,診断指向の医用画像圧縮のための第1の効率的な転写学習アノテーションであるDMICを提案する。
実験の結果,我々のDMICはHEVCアンカーに比べて47.54%BD-Rate貯蓄が可能であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:15:13 GMT)
Cache me if you Can: an Online Cost-aware Teacher-Student framework to
Reduce the Calls to Large Language Models [13.8] 中小企業(中小企業)は、大規模なタスク固有のトレーニングデータセットを作成する費用を支払うことができない。
大規模言語モデルをプロンプトできるサードパーティサービスは、現在、通話1回あたりの支払いを必要としている。
本稿では,従来の応答をキャッシュし,ローカルな安価なモデルをトレーニングすることで,LCMへの呼び出しを削減できるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:05:07 GMT)
Application of deep learning for livestock behaviour recognition: A
systematic literature review [13.7] 家畜の健康と福祉のモニタリングは伝統的に手作業による労働集約的な作業であった。
近年の進歩は、AIとコンピュータビジョン技術、特にディープラーニングモデルの採用につながっている。
家畜の行動と健康問題との関係を探るためにこれらのモデルを使うことに対する関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:23:09 GMT)
Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings with Focal-InfoNCE [13.5] 本研究では、SimCSEとハードネガティブマイニングを組み合わせた教師なしのコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案した焦点情報処理関数は、対照的な目的に自己対応変調項を導入し、容易な負に関連付けられた損失を減らし、強負に焦点を絞ったモデルを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:39:40 GMT)
Submodular Maximization subject to a Knapsack Constraint: Combinatorial
Algorithms with Near-optimal Adaptive Complexity [13.4] 我々は、ほぼ最適の$O(log n)$適応複雑性を持つ非単調部分モジュラーアルゴリズムに対する最初の定数近似を得る。
我々のアルゴリズムは$tildeO(n2)$の値クエリを要求するが、代わりに$tildeO(n)$で実行するように修正できる。
これはまた、この問題に対して線形適応的な複雑性を持つ最初のアプローチであり、濃度制約や単調な目的の特別な場合であっても、最先端の手法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:22:31 GMT)
Semantic-embedded Similarity Prototype for Scene Recognition [13.4] 本稿では,意味的知識に基づく類似性プロトタイプを提案する。
これにより、実際の計算コストを増大させることなく、シーン認識ネットワークの精度を向上させることができる。
コードと統計的類似性のプロトタイプが近く公開される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:40:58 GMT)
Not Just Pretty Pictures: Toward Interventional Data Augmentation Using
Text-to-Image Generators [13.2] 我々は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)ジェネレータと関連する画像編集技術が,IDAの問題をいかに解決できるかを考察する。
我々は、T2I生成の重要な次元にまたがって、ドメインの一般化における様々なベンチマークの集合を実験する。
本稿では、画像編集と合成にT2Iを用いることの利点について論じるとともに、単純な検索ベースラインが驚くほど効果的な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:35:18 GMT)
Boosting Generalization with Adaptive Style Techniques for Fingerprint
Liveness Detection [13.0] 本稿では,LivDet 2023 Fingerprint Representation Challengeにおいて,指紋の鮮明な特徴抽出技術を紹介した。
また、94.68%の精度で実用的な指紋認識システムを開発し、LivDet 2023 Liveness Detection in Actionで2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:10:46 GMT)
Unraveling the Enigma of Double Descent: An In-depth Analysis through
the Lens of Learned Feature Space [12.9] 二重降下は、機械学習領域内の反直観的な側面を示す。
ノイズの多いデータで訓練された不完全なモデルに二重降下が生じると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:10:16 GMT)
A Novel Transfer Learning Method Utilizing Acoustic and Vibration
Signals for Rotating Machinery Fault Diagnosis [12.6] 回転機械の故障診断は, 近代産業システムの安全性と安定性に重要な役割を担っている。
実世界の運用シナリオのデータとトレーニングデータの間には,分散の相違がある。
本稿では,この分布差に対処する音響信号と振動信号を用いた伝達学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:50:14 GMT)
Normalizing flow-based deep variational Bayesian network for seismic
multi-hazards and impacts estimation from InSAR imagery [12.5] インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)のデータは、迅速なハザード推定のために高解像度のオンサイト情報を提供する上で重要である。
InSAR画像のノイズによる影響と,複数の未観測障害の近接した後部から発生する流れの正規化による新しい変分推論を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:32:43 GMT)
How Much Consistency Is Your Accuracy Worth? [12.4] 我々は相対的な一貫性と一貫性を補完することを提案する。
相対的な一貫性は、モデルが他のモデルと比べて一貫性を評価することを変更できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:28:06 GMT)
Trade-off Between Efficiency and Consistency for Removal-based
Explanations [12.3] 我々は、解釈可能性、効率性、一貫性が同時に保持できないと仮定するインポッシブル・トリニティ定理を確立する。
理想的な説明の達成がいまだ解明されていないことを認識し、非効率性と矛盾を測る指標として解釈誤差の利用を提案する。
実験の結果,提案手法は解釈誤差を最大31.8倍に低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:42:34 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） (Fri, 20 Oct 2023 02:20:20 GMT)
Arabic Dialect Identification under Scrutiny: Limitations of
Single-label Classification [12.2] 単一ラベル分類問題として現在採用されているADIタスクのフレーミングは,その主な原因の一つであると論じる。
アラビア方言の7人の母語話者によって行われたADIの予測のための手動エラー解析により、検証済みエラーの66%が真の誤りではないことが明らかになった。
我々は,多ラベル分類タスクとしてのADIのフレーミングを提案し,新しいADIデータセットの設計を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:04:22 GMT)
Learning Co-Speech Gesture for Multimodal Aphasia Type Detection [12.2] 失語症は脳損傷による言語障害である。
音声とそれに対応するジェスチャーパターンを用いた失語症型検出のためのグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:43:28 GMT)
Bridging Information-Theoretic and Geometric Compression in Language
Models [12.0] 言語モデルが人間の言語を忠実にモデル化するには、膨大な無限の情報を比較的少数の次元に圧縮する必要がある。
言語データセットの高圧縮は,そのデータセットへの迅速な適応を予測できることを示す。
本分析の実践的副産物として,言語データを用いた本質的次元推定器の電池評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:12:13 GMT)
AutoPlan: Automatic Planning of Interactive Decision-Making Tasks With
Large Language Models [11.9] AutoPlanは、LCMベースのエージェントをガイドして、対話的な意思決定タスクを実現するアプローチである。
実験の結果,AutoPlanはベースラインと同等の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:27:33 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） (Fri, 20 Oct 2023 15:55:14 GMT)
Speech Emotion Diarization: Which Emotion Appears When? [11.8] 音声感情のきめ細かい性質を反映した音声感情ダイアリゼーション(SED)を提案する。
話者ダイアリゼーションが「誰がいつ話すのか?」という問いに答えるのと同じように、音声感情ダイアリゼーションは「いつ感情が現れるのか?」という問いに答える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:31:26 GMT)
Why Can Large Language Models Generate Correct Chain-of-Thoughts? [11.7] 自然言語生成に適した2階層階層型グラフィカルモデルを提案する。
我々は、LLM生成した思考の連鎖の可能性を測る魅力的な幾何学的収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:09:46 GMT)
CylinderTag: An Accurate and Flexible Marker for Cylinder-Shape Objects
Pose Estimation Based on Projective Invariants [11.7] シリンダータグ(CylinderTag)は、円筒形の物体にしっかりと取り付けられる環状マーカーである。
CylinderTagは、従来の視覚マーカーと比較して、様々な角度からの優れた検出性能を示す。
CylinderTagはリアルタイム検出機能と広範なマーカー辞書を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:26:50 GMT)
Exploring Linguistic Probes for Morphological Generalization [11.6] これらのプローブを3つの形態学的に異なる言語で検証したところ、3つの主要な形態素インフレクション系が共役類に対して異なる一般化戦略と正書法および音韻的に書き起こされた入力上の特徴集合を用いているという証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:45:30 GMT)
Enabling Real-time Neural Recovery for Cloud Gaming on mobile devices [11.5] 本稿では,クラウドゲームにおいて,失われたビデオフレームや破損したビデオフレームを復元する新しい手法を提案する。
従来のビデオフレームのリカバリとは異なり,本手法ではゲーム状態を用いてリカバリ精度を大幅に向上させる。
我々は, (i) ゲーム状態の効率的な抽出, (ii) H.264 ビデオデコーダの修正, (iii) ビデオフレームのどの部分の回復が必要なのかを示すマスクの生成, (iii) 完全あるいは部分的なビデオフレームを復元する新しいニューラルネットワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:59:58 GMT)
An Analysis of $D^\alpha$ seeding for $k$-means [11.4] 実際に$alpha>2$は、$D2$のシードに比べて$k$-meansのコストを改善することができる。
以上のパラメータが$Dalphaシードに与える影響を実験的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:15:18 GMT)
Universal Representation of Permutation-Invariant Functions on Vectors
and Tensors [11.3] 我々の研究の主な対象は、様々な大きさの入力に対する多元関数、すなわち置換不変関数である。
citezaheer 2017deepによって提案されたDeep Setsは、和分解可能なモデルを通じてスカラー上の連続的多重集合関数の指数表現を提供する。
普遍表現は連続かつ不連続な多重集合函数に対して保証されるが、潜在空間次元は$O(ND)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:00:59 GMT)
In-context Learning with Transformer Is Really Equivalent to a
Contrastive Learning Pattern [11.3] 本稿では,逆学習パターンの勾配降下過程としてICLの推論過程を解釈する。
我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、対照的な学習の観点からICLの理解を提供する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:55:34 GMT)
Augment with Care: Enhancing Graph Contrastive Learning with Selective
Spectrum Perturbation [11.3] グラフコントラスト学習(GCL)はグラフ上での学習表現において顕著な効果を示した。
摂動グラフ構造を持つ既存の拡張ビューは、通常、空間領域におけるランダムなトポロジーの破損に基づいている。
スペクトル領域におけるグラフ構造の特定の周波数に対して、調整された摂動を呈するGASSERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:39:07 GMT)
StereoMap: Quantifying the Awareness of Human-like Stereotypes in Large
Language Models [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータに存在する有害な関連を符号化し、永続する。
本稿では,人口集団が社会によってどのように見られているかについての認識を得るために,StereoMapという理論的基盤を持つフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:22:30 GMT)
Polar Ducks and Where to Find Them: Enhancing Entity Linking with Duck
Typing and Polar Box Embeddings [11.2] DUCKは、エンティティ表現の空間に構造情報を注入するアプローチである。
知識グラフ内の他のエンティティとの関連性に基づいてエンティティの型を定義する。
関係に対応するボックス内に配置することで,類似型のエンティティをクラスタリングするモデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:58:55 GMT)
Interpretable Deep Reinforcement Learning for Optimizing Heterogeneous
Energy Storage Systems [11.0] エネルギー貯蔵システム(ESS)はエネルギー市場において重要な要素であり、エネルギー供給者と消費者の両方に役立っている。
エネルギー市場におけるESSの柔軟性を高めるために、異種太陽光発電(PV-ESS)を提案する。
我々は、現実のシナリオを反映して、劣化、資本、運用・保守コストを考慮した包括的コスト関数を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:26:17 GMT)
A review of individual tree crown detection and delineation from optical
remote sensing images [10.9] 本総説では, 個々の樹冠を検出・デライン化するためのITCD法について述べる。
論文の大部分に深層学習指向のアプローチが寄与していることから, セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出手法として, 深層学習に基づく手法について論じる。
このレビューでは、ITCD関連のアプリケーションと、将来のITCD研究におけるエキサイティングな展望と潜在的なホットトピックについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:21:37 GMT)
MULTITuDE: Large-Scale Multilingual Machine-Generated Text Detection
Benchmark [10.9] MultiTuDEは、多言語マシン生成テキスト検出のための新しいベンチマークデータセットである。
11の言語で74,081の認証テキストと機械生成テキストで構成されている。
ゼロショット(統計とブラックボックス)と微調整検出器の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:57:17 GMT)
Interpreting Indirect Answers to Yes-No Questions in Multiple Languages [10.8] この難しい問題に集中し、8つの言語で新しいベンチマークをリリースします。
直接解答(すなわち極性キーワード)は、間接解答を解釈するモデルを訓練するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:43:33 GMT)
Sync-NeRF: Generalizing Dynamic NeRFs to Unsynchronized Videos [10.5] 個別の非同期ビデオのタイムオフセットを導入し、NeRFと共同でオフセットを最適化する。
提案手法は様々なベースラインに適用可能であり,大きなマージンで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:45:30 GMT)
Copyright Violations and Large Language Models [10.3] 本研究は,動詞の暗記のレンズを通して,著作権侵害や大規模言語モデルの問題を探究する。
一般的な書籍のコレクションやコーディング問題に対して,さまざまな言語モデルを用いて実験を行った。
本研究は,著作権規制の遵守を確実にするために,自然言語処理のさらなる検討の必要性と今後の発展への潜在的影響を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:14:59 GMT)
Enhancing the machine vision performance with multi-spectral light
sources [10.2] この性能は、35の異なるマルチスペクトル光源で調査された。
その結果、どちらのモデルにも、純白光よりも精度が高い純白光源が常に存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:50:06 GMT)
On Event Individuation for Document-Level Information Extraction [10.1] 我々は,この課題が事象の偏見に関する厄介な質問に対して決定的な回答を要求することを主張する。
これにより、テンプレートフィリングメトリクスの有用性、タスクのデータセットの品質、学習するモデルの能力に関する懸念が高まります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:26:29 GMT)
Challenges and Contributing Factors in the Utilization of Large Language
Models (LLMs) [10.0] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) がニッチ分野における専門的な質問に対して正確な回答を提供するのに苦慮する領域特異性の問題について考察する。
トレーニングデータを多様化し、きめ細かいモデルを作成し、透明性と解釈可能性を高め、倫理と公正なトレーニングを取り入れることが推奨されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:13:36 GMT)
Improving Molecular Properties Prediction Through Latent Space Fusion [9.9] 本稿では,最先端の化学モデルから導出した潜在空間を組み合わせた多視点手法を提案する。
分子構造をグラフとして表現するMHG-GNNの埋め込みと、化学言語に根ざしたMoLFormerの埋め込みである。
本稿では,既存の最先端手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:29:32 GMT)
A Better Match for Drivers and Riders: Reinforcement Learning at Lyft [9.9] 我々は、ドライバーの将来の収益をリアルタイムで見積もる、新しいオンライン強化学習アプローチを使用している。
この変更は、リアルタイムで学び、改善できるライドシェアリングマッチングアルゴリズムの最初の文書化された実装だった。
Lyftは2021年にこのアルゴリズムを全世界に展開した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:49:06 GMT)
Tinto: Multisensor Benchmark for 3D Hyperspectral Point Cloud
Segmentation in the Geosciences [9.9] 我々は,地質図作成のための深層学習手法の開発と検証を容易にするために設計された,デジタルアウトクロップのベンチマークデータセットであるTintoを提示する。
Tintoは,1)Corta Atalaya(Spain)の実際のデジタルアウトクロップモデル,2)スペクトル特性と地中構造データ,2)原データセットの潜在特徴を用いて地中構造からリアルなスペクトルデータを再構成する合成双生児からなる。
我々はこれらのデータセットを用いて、地質図の自動作成のための異なるディープラーニングアプローチの能力を探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:39:59 GMT)
Evaluation Metrics in the Era of GPT-4: Reliably Evaluating Large
Language Models on Sequence to Sequence Tasks [9.8] 我々は,3つのNLPベンチマークの予備的およびハイブリッドな評価を,自動評価と人的評価の両方を用いて提供する。
ChatGPTは、ほとんどのメトリクスにおいて、人間のレビュアーによって、他の人気のあるモデルよりも一貫して優れています。
また、人間のレビュアーは、最高のモデルの出力よりも金の基準を格段に悪く評価し、多くの人気のあるベンチマークの品質が劣っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:17:09 GMT)
Graph AI in Medicine [9.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係によって相互接続されたノードとしてモダリティを視聴することで、データを一様に処理する。
GNNは、グラフ関係で定義された局所的なニューラル変換を通じて情報をキャプチャする。
知識グラフは、モデル駆動の洞察と医療知識を整合させることで、解釈可能性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:01:01 GMT)
Towards Better Evaluation of Instruction-Following: A Case-Study in
Summarization [9.7] 本研究では,多種多様なメトリクスのメタ評価を行い,大規模言語モデルの指示追従能力の精度を定量的に評価する。
riSumを用いて評価方法と人的判断の一致を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:42:59 GMT)
A Study of Fitness Gains in Evolving Finite State Machines [9.7] 本稿では,FSM(Finite State Machines)の進化シナリオについて検討する。
サンプルとして提供される長いストリングは、一定の数のサンプルストリングに対して適合度を測定する際に、フィットネスゲインの速度を減少させることを示す。
より長い文字列からの付加情報は、正と負のサンプル文字列の空間のスペーサーカバレッジを補うのに十分ではないという推測を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:27:25 GMT)
Random Matrix Analysis to Balance between Supervised and Unsupervised
Learning under the Low Density Separation Assumption [9.6] 線形分類モデルであるQLDSを導入し、低密度分離仮定を2次マージンで実装する。
提案アルゴリズムの特定のケースは、教師付きケースにおける最小二乗支援ベクトルマシン、完全に教師なしシステマにおけるスペクトルクラスタリング、および半教師付きグラフベースアプローチのクラスであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:46:12 GMT)
Analyzing Cognitive Plausibility of Subword Tokenization [9.5] サブワードトークン化はトークン化のデファクトスタンダードになっている。
本稿では,サブワードトークン化の認知的妥当性に着目した新しい評価パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:25:37 GMT)
Domain-specific optimization and diverse evaluation of self-supervised
models for histopathology [9.5] 組織学におけるタスク固有の深層学習モデルは、診断、臨床研究、精密医療を改善するための有望な機会を提供する。
自己教師型学習(SSL)による病理組織学の基礎モデルの開発と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:38:07 GMT)
Federated Unlearning: How to Efficiently Erase a Client in FL? [9.3] 訓練されたグローバルモデルからローカルデータ全体の影響を除去し,クライアントを消去する手法を提案する。
当社のアンラーニング手法は,スクラッチからフェデレート・リトレーニングを行うためのゴールド・スタンダード・アンラーニング手法と同等の性能を達成している。
以前の作業とは異なり、我々のアンラーニングメソッドは、トレーニングに使用されるデータへのグローバルアクセスも、サーバまたはクライアントによって格納されるパラメータ更新履歴も必要としません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:57:54 GMT)
A Game-Theoretic Framework for Joint Forecasting and Planning [9.3] 人間の存在下で安全なロボットの動きを計画するには、将来の人間の動きの確実な予測が必要である。
本稿では,共同計画と予測のための新たなゲーム理論フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,歩行者行動の現実的なデータセットと群集ナビゲーションシミュレーターにおいて,より安全な計画を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:40:56 GMT)
Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based
Explanations for GNN Models [9.3] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルの説明可能性を高めるために,意味的注意力を用いた手法を提案する。
本研究は,注意分布のばらつきを意味的にソートした特徴集合と関連づけることで,既存の注意グラフ説明可能性手法を拡張した。
提案手法をライダーポイントクラウド推定モデルに適用し,性能向上に寄与する主要なセマンティッククラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:13:51 GMT)
Conversation Chronicles: Towards Diverse Temporal and Relational
Dynamics in Multi-Session Conversations [9.2] 我々は,長期会話設定を実装するために,新たに100万件の多セッション対話データセットであるConversation Chroniclesを導入する。
会話年代記の対話エピソードは、一貫性と一貫した相互作用を維持しながら、それらの特性を反映していることを示す。
また、時系列要約と対話生成モジュールで構成されるReBotと呼ばれる対話モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:06:21 GMT)
Description Logics with Abstraction and Refinement [9.0] 本稿では,抽象レベルが一級市民である記述論理(DL)の拡張を提案する。
結果として生じるDLの系統の推論は決定可能であり、一見無害ないくつかのバリエーションは決定不可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:42:57 GMT)
Salted Inference: Enhancing Privacy while Maintaining Efficiency of
Split Inference in Mobile Computing [8.9] Split推論は、ディープニューラルネットワーク(DNN)をパーティションして、エッジの初期部分とクラウドの後半部分を実行する。
デバイス上の機械学習には、入力のプライバシと計算効率の2つの重要な要件がある。
本稿では,クライアントがDNN出力のセマンティック解釈を推論時に制御できる新しい手法であるSalted DNNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:53:55 GMT)
Explicit Alignment and Many-to-many Entailment Based Reasoning for
Conversational Machine Reading [8.9] Conversational Machine Reading (CMR) は、ユーザの最初の質問に対して、与えられた文書に基づいたマルチターン対話を通じて回答する必要がある。
提案手法は,マイクロ精度の最先端化を実現し,CMRベンチマークデータセットShARCの公開リーダボードにランクインする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:27:24 GMT)
ProGAP: Progressive Graph Neural Networks with Differential Privacy
Guarantees [8.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフを学習するための一般的なツールとなっているが、広く使われているため、プライバシの懸念が高まる。
本稿では,ProGAPと呼ばれる新たなGNNを提案し,プログレッシブトレーニング手法を用いて,そのような精度とプライバシのトレードオフを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:43:30 GMT)
An Improved Artificial Fish Swarm Algorithm for Solving the Problem of
Investigation Path Planning [8.7] 多集団差分進化(DE-CAFSA)に基づくカオス人工魚群アルゴリズムを提案する。
適応的な視野とステップサイズ調整を導入し、ランダムな動作を2オプト操作に置き換え、カオス理論と準最適解を導入する。
実験結果から、DECAFSAは、異なる大きさの様々な公開データセット上で、他のアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:35:51 GMT)
The Less the Merrier? Investigating Language Representation in
Multilingual Models [8.6] 多言語モデルにおける言語表現について検討する。
我々は、コミュニティ中心のモデルが、低リソース言語で同じ家系の言語を区別する上で、より良い性能を発揮することを実験から観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:26:34 GMT)
Interaction Screening and Pseudolikelihood Approaches for Tensor
Learning in Ising Models [8.6] 我々は,Ising構造学習の2つのよく知られた手法,すなわち擬似的類似性アプローチと相互作用スクリーニングアプローチについて検討した。
両手法とも,ネットワークノード数のサンプルサイズ対数法を用いて,基盤となるハイパーネットワーク構造を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:42:32 GMT)
Auxiliary Features-Guided Super Resolution for Monte Carlo Rendering [8.5] レンダリングするピクセル数を削減し、モンテカルロレンダリングアルゴリズムを高速化する超解像度。
我々は高分解能補助機能を利用して低分解能レンダリングの超分解能を導出する。
提案手法は,高精細化における高精細化法とモンテカルロデノナイジング法の両方に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:45:13 GMT)
Combinatorial optimization solving by coherent Ising machines based on
spiking neural networks [8.5] スパイクニューラルネットワークは、インテリジェンスレベルを改善し、量子コンピューティングの利点を提供すると信じられているニューロモルフィックコンピューティングである。
本研究では,光スパイクニューラルネットワークを設計し,パラメトリック方程式の高速化に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:52:51 GMT)
Leveraging the Video-level Semantic Consistency of Event for
Audio-visual Event Localization [8.5] AVEローカライゼーションタスクのためのビデオレベルのセマンティック・コンセンサス・ガイダンス・ネットワークを提案する。
クロスモーダルなイベント表現抽出器と、モーダル内のセマンティック一貫性向上器の2つのコンポーネントから構成される。
我々は、パブリックなAVVデータセット上で広範な実験を行い、完全に教師された設定と弱い設定の両方において最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:48:11 GMT)
CAMEL: Co-Designing AI Models and Embedded DRAMs for Efficient On-Device
Learning [8.3] リソース制限されたデバイスでのAIのトレーニングは、コンピューティングワークロードの要求と、ディープニューラルネットワーク(DNN)が必要とするメモリ消費とデータアクセスの大幅な増加により、大きな課題となる。
過渡学習データのための一次記憶媒体として,組込み動的ランダムアクセスメモリ(eDRAM)を提案する。
我々は,eDRAMをプライマリオンチップメモリとして活用する,TextitCAMELという,高効率なオンデバイストレーニングエンジンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:19:17 GMT)
ManiCast: Collaborative Manipulation with Cost-Aware Human Forecasting [8.3] コストを意識した人的予測を学習し、それらをモデル予測制御プランナに供給する新しいフレームワークであるManiCastを提示する。
我々のフレームワークは、人間と7-DoFロボットアーム間の流動的でリアルタイムな対話を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:34:31 GMT)
A Dual-Stream Neural Network Explains the Functional Segregation of
Dorsal and Ventral Visual Pathways in Human Brains [8.2] 我々は人間の目と脳にインスパイアされたデュアルストリーム視覚モデルを開発する。
入力レベルでは、モデルは2つの相補的な視覚パターンをサンプリングする。
バックエンドでは、モデルが分離された入力パターンを畳み込みニューラルネットワークの2つのブランチを通して処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:47:40 GMT)
Verifiable Learning for Robust Tree Ensembles [8.2] 大規模分散アンサンブルと呼ばれる決定ツリーアンサンブルのクラスは、制限された時間で実行されるセキュリティ検証アルゴリズムを認めている。
我々は、ラベル付きデータから大規模決定木を自動学習する新しいトレーニングアルゴリズムを設計することで、このアイデアの利点を示す。
公開データセットの実験結果から,我々のアルゴリズムを用いてトレーニングした大域的なアンサンブルを数秒で検証できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:47:27 GMT)
BRFL: A Blockchain-based Byzantine-Robust Federated Learning Model [8.2] 分散ノードにデータを格納し、モデルパラメータのみを共有するフェデレーション学習は、この問題に対処するために大きな注目を集めている。
悪質なローカルモデルが集約中のグローバルモデルのパフォーマンスを損なうという、ビザンティン攻撃問題(英語版)によるフェデレートラーニング(英語版)において、課題が生じる。
本稿では、フェデレートラーニングとブロックチェーン技術を組み合わせたByzantine-Robust Federated Learning(BRLF)モデルの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:21:50 GMT)
Towards Subject Agnostic Affective Emotion Recognition [8.1] 脳波信号による脳-コンピュータインタフェース(aBCI)の不安定性
本稿では,メタラーニングに基づくメタドメイン適応手法を提案する。
提案手法は,パブリックなaBICsデータセットの実験において有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:44:34 GMT)
GraphMaker: Can Diffusion Models Generate Large Attributed Graphs? [8.0] 本稿では,大きな属性グラフを生成するための新しい拡散モデルであるGraphMakerを紹介する。
グラフ構造とノード属性の生成を結合あるいは分離して,それらの複雑な相関に対処する拡散モデルについて検討する。
本稿では,合成データの品質を評価するために,生成した合成グラフに基づいて学習し,元のグラフで検証したモデルを用いた新しい評価パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:12:46 GMT)
Adaptive Experimental Design for Intrusion Data Collection [7.8] 侵入調査は、現在使われている攻撃技術とその潜在的な症状に関するデータを頻繁に収集する。
これらの観察研究は、環境の設計と記録されたデータとの間の因果関係を明確には示していない。
このような因果関係を効率的に発見することを目的とした手法に関する理論と実証データを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:02:51 GMT)
Enhancing Cross-Dataset Performance of Distracted Driving Detection With
Score-Softmax Classifier [7.3] ディープニューラルネットワークは、車内ドライバのリアルタイム監視を可能にし、気晴らし、疲労、潜在的な危険のタイムリーな予測を容易にする。
最近の研究では、オーバーフィッティングによる信頼性の低いクロスデータセットのエンドツーエンドドライバの動作認識が明らかにされている。
Score-Softmax分類器を導入し、クラス間独立性とクラス内不確実性を高めることでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:09:39 GMT)
Ask Language Model to Clean Your Noisy Translation Data [7.2] MTNTのターゲット文からノイズを除去することに集中し、ノイズ評価のベンチマークとしてより適している。
大規模言語モデル (LLM) はスラング, ジャーゴン, 代名詞を効果的に言い換えることができることを示す。
C-MTNT実験はNMTモデルのロバスト性を評価する上での有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:05:32 GMT)
A Computational Interface to Translate Strategic Intent from
Unstructured Language in a Low-Data Setting [7.2] 我々は、構造化されていない言語戦略を目標や制約の形で実行可能な意図に翻訳できる計算インターフェースを構築した。
私たちは1000以上のサンプルのデータセットを収集し、言語戦略を対応する目標と制約にマッピングし、このデータセットに基づいてトレーニングされた私たちのモデルが、人間のインタプリタを大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:29:43 GMT)
Geometric Learning with Positively Decomposable Kernels [7.2] 本稿では、正の分解を許容するカーネルのみを必要とするカーネルKrein空間(RKKS)を再現する手法を提案する。
RKKSで学習するためには、この分解にアクセスする必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:18:04 GMT)
On the Role of Morphological Information for Contextual Lemmatization [7.1] 6言語における文脈補間器の開発における形態情報の役割について検討する。
バスク語、トルコ語、ロシア語、チェコ語、スペイン語、英語。
実験により、ドメイン外で最高のレマタイザは、単純な UPOS タグを使ったものか、形態学なしで訓練されたものであることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:31:57 GMT)
DESCN: Deep Entire Space Cross Networks for Individual Treatment Effect
Estimation [7.1] 因果推論は、Eコマースや精密医療など様々な分野で広く応用されている。
本稿では,エンド・ツー・エンドの観点から治療効果をモデル化するためのDeep Entire Space Cross Networks (DESCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:27:23 GMT)
SurfaceNet: Fault-Tolerant Quantum Networks with Surface Codes [6.9] SurfaceNetは、メッセージの保存と転送のための論理キュービットとしてサーフェスコードを使用する量子ネットワークである。
ネットワークアーキテクチャにサーフェスコードをよりうまく組み込むように設計された,新しい一方向量子通信手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:24:45 GMT)
Not all Fake News is Written: A Dataset and Analysis of Misleading Video
Headlines [6.9] 本稿では、ビデオからなるデータセットと、その見出しがビデオの内容を表すものであるとアノテーションが信じているか否かを示す。
このデータセットを収集、注釈付けした後、誤解を招く見出しを検出するためのマルチモーダルベースラインを解析する。
アノテーションプロセスはまた、アノテーションが動画を誤解を招くものとして見ている理由にも焦点を当てており、アノテーションの背景と動画の内容の相互作用をよりよく理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:47:01 GMT)
Tree Search in DAG Space with Model-based Reinforcement Learning for
Causal Discovery [6.8] 木探索に基づく因果探索のためのモデルに基づく強化学習手法を提案する。
また、サイクルを導入するエッジを排除するための効率的なアルゴリズムの正しさを証明し、証明する。
我々は2つの実世界の課題に対するアプローチを評価し、最先端のモデルフリー手法よりもかなり優れた性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:14:18 GMT)
Boosting for Bounding the Worst-class Error [6.8] 本稿では,全てのクラスの平均誤差率ではなく,最悪のクラスエラー率の問題に取り組む。
本稿では,最悪級トレーニングエラーの上限を保証し,その一般化境界を導出するブースティングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:49:10 GMT)
Can We Trust the Similarity Measurement in Federated Learning? [6.7] 我々はまず,良性モデルや有毒モデルを含む高次元局所モデルと同一の類似度を持つと評価されるような類似度指標の欠如を明らかにする。
そして、この発見を活用して、新たな標的のないモデル中毒攻撃、Fakerを考案する。
Fakerは1.1-9.0Xの精度と1.2-8.0Xのコスト削減で最先端のベンチマーク攻撃を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:37:21 GMT)
Lifetime policy reuse and the importance of task capacity [6.4] 政策再利用やその他の多目的強化学習技術は、複数のタスクを学習できるが、多くのポリシーを生成する可能性がある。
本稿では, ライフサイクルポリシー再利用アルゴリズムのライフサイクル・ポリシー・リユース(Lifetime Policy Reuse)について述べる。
その結果,最大125タスクのPacmanドメインとCartpoleドメインにおいて,ライフタイムポリシー再利用とタスクキャパシティに基づく事前選択の重要性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:02:24 GMT)
The hardware is the software [6.4] 我々は、ニューロモルフィックコンピューティングにおける神経科学の主要な役割を、生物学的知能の物理に依存しない原理を特定するものとして見ている。
生物学的インテリジェンスは、任意の物理ハードウェアに適切に適応し、適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:19:33 GMT)
Semantic Modelling of Organizational Knowledge as a Basis for Enterprise
Data Governance 4.0 -- Application to a Unified Clinical Data Model [6.3] メタデータ駆動、アジャイル、および(半)自動化されたデータガバナンスを可能にする、シンプルでコスト効率のよいフレームワークを確立します。
企業規模で25年間の臨床研究データを、完全に生産的な環境で統合するために、このフレームワークをどのように実装し、利用するかを説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:36:03 GMT)
CXR-CLIP: Toward Large Scale Chest X-ray Language-Image Pre-training [6.3] 本稿では,胸部X線における画像テキストデータの欠如に対処し,画像テキストペアを一般プロンプトを介して画像テキストペアとして拡張する。
また,医学画像とレポートの学習レベルの特徴を学習するために,ICLとTCLという2つの対照的な損失を設計した。
我々のモデルは、同じ条件下で訓練された最先端モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:44:55 GMT)
Compositional Deep Probabilistic Models of DNA Encoded Libraries [6.2] 分子表現をモノシンソン,ジシンソン,トリシンソン構造ブロックに分解するDELデータ(DEL-Compose)の合成確率モデルを提案する。
本モデルでは, 基準値と比較して高い性能を示し, 適切な薬局網を充実させ, 内在的解釈可能な構造を通じて貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:04:28 GMT)
Using Human-like Mechanism to Weaken Effect of Pre-training Weight Bias
in Face-Recognition Convolutional Neural Network [6.1] 我々は,神経科学者によってヒト様のモデルとして解析されたCNN(AlexNet,VGG11,VGG13,VGG16)4種に着目した。
我々はこれらのCNNを伝達学習により感情価分類タスクに訓練した。
次に、神経科学と行動データに基づく自己認識機構を用いて、オブジェクトベースのAlexNetを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:22:57 GMT)
EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird's Eye View [6.1] 本研究では,バードアイビューの早期融合により,検出と追跡の両面で高い精度が得られることを示す。
EarlyBirdは最先端の手法より優れており、現在のWildtrackの状態を+4.6 MOTAと+5.6 IDF1で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:27:21 GMT)
TempGNN: Temporal Graph Neural Networks for Dynamic Session-Based
Recommendations [5.6] テンポラルグラフニューラルネットワーク(TempGNN)は、複雑なアイテム遷移における構造的・時間的ダイナミクスを捉えるための一般的なフレームワークである。
TempGNNは、2つの現実世界のEコマースデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:13:10 GMT)
The second-order zero differential spectra of some APN and other maps over finite fields [5.5] 本稿では, 2次ゼロ微分均一性の観点から, 偶数標数体上のほぼ完全非線形関数 (APN) の特性について述べる。
検討した関数は低二階微分一様性を持つが、常に 0 であるときの偶数標数とは異なり、多種多様である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:21:30 GMT)
Using ChatGPT throughout the Software Development Life Cycle by Novice
Developers [5.5] 本研究では,ChatGPTが大学生のソフトウェア開発経験に与える影響について検討した。
ChatGPTはソフトウェア開発ライフサイクルの様々なフェーズに肯定的な影響を与えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:48:19 GMT)
Data-Free Knowledge Distillation Using Adversarially Perturbed OpenGL
Shader Images [5.4] 知識蒸留(KD)は、モデル圧縮の一般的かつ効果的な方法である。
データフリー」なKDは、データが提供されていない場合のKDの実行シナリオに焦点を当てた、研究トピックとして発展しつつある。
非自然な画像と大量のデータ拡張と敵攻撃を組み合わせた、データフリーなKDに対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） (Fri, 20 Oct 2023 19:28:50 GMT)
Towards Detecting Contextual Real-Time Toxicity for In-Game Chat [5.4] ToxBusterはスケーラブルなモデルで、チャット履歴とメタデータを含むチャットの行に対して、リアルタイムに有害なコンテンツを確実に検出する。
ToxBusterは、Rainbow Six Siege、For Honor、DOTA 2などの人気マルチプレイヤーゲームにおいて、従来の毒性モデルよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:29:57 GMT)
Progressive Dual Priori Network for Generalized Breast Tumor
Segmentation [5.3] DCE-MRI画像から乳腺腫瘍を分離するプログレッシブデュアルプリオリネットワーク(PDPNet)を提案する。
その結果, PDPNetのDSC, SEN, KAPPA, HD95はそれぞれ3.63%, 8.19%, 5.52%, 3.66%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:12:06 GMT)
Direct Characteristic-Function Tomography of the Quantum States of
Quantum Fields [5.1] 本稿では,量子場の量子状態の対称特性関数を直接読み出す手法を提案する。
この戦略は、相対論的量子情報応用のための量子場の制御を理解し最適化する上で不可欠なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:15:14 GMT)
Generalizing Topological Graph Neural Networks with Paths [5.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々な分野で大きな進歩を遂げてきたが、1-Weisfeiler-Lehmanテストとして知られる理論的な制約によって妨げられている。
すべてのグラフに固有のパスに重点を置いています。
我々はより一般的な位相的視点を構築し、他の位相的領域に関する確立された理論を橋渡しすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:51:01 GMT)
FLAIR: a Country-Scale Land Cover Semantic Segmentation Dataset From
Multi-Source Optical Imagery [5.0] 本稿では,フランス国立地理学林情報研究所 (IGN) の広範なデータセットであるFLAIR (Aerospace ImageRy) のフレンチランドカバーを紹介する。
FLAIRは、地上サンプル距離20cmの高解像度空中画像と、正確な土地被覆分類のための200億以上の個別ラベル付きピクセルを含んでいる。
このデータセットは、光学衛星時系列からの時間的・スペクトル的なデータも統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:55:12 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,GMAW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） (Fri, 20 Oct 2023 10:44:04 GMT)
Revisiting Implicit Models: Sparsity Trade-offs Capability in
Weight-tied Model for Vision Tasks [4.9] ディープ平衡モデル(Deep Equilibrium Models, DEQ)のような暗黙のモデルは、無限層のモデルを訓練する能力によって、コミュニティにおいて大きな注目を集めている。
暗黙のモデルの行を再検討し、それらを元の重み付けモデルに遡る。
驚くべきことに、重み付けモデルの方がDECの変種と比較して、より効率的で、安定であり、視覚タスク上でも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:22:00 GMT)
Interpretable Sequence Classification Via Prototype Trajectory [4.8] 本稿では,ProtoryNetと呼ばれるテキスト分類のための新しい解釈可能なディープニューラルネットワークを提案する。
ProtoryNetはテキストシーケンスで各文の最も類似したプロトタイプを見つけることによって予測を行う。
プロトタイプのプルーニングの後、結果のProtoryNetモデルは、すべてのデータセットに対して、20のプロトタイプしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:00:14 GMT)
Controlled Randomness Improves the Performance of Transformer Models [4.7] 制御されたランダム性、すなわちノイズを訓練プロセスに導入し、微調整言語モデルを改善する。
このようなノイズを加えることで、結合したエンティティ認識と関係抽出とテキスト要約という2つの下流タスクのパフォーマンスが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:12:55 GMT)
Parallel implementation of CNOT$^{N}$ and C$_2$NOT$^2$ gates via
homonuclear and heteronuclear F\"{o}rster interactions of Rydberg atoms [4.6] 高忠実度マルチキュービットCNOT$N$およびC$_2$NOT$2$ゲートのスキームをクビットとして用いるアルカリ金属中性原子に対して解析する。
これらのスキームは、電磁誘導された透明性とリドベルクの封鎖に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:09:57 GMT)
Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding
Models [4.5] Jina Embeddingsは、テキスト入力を数値表現に変換するのに有効な高性能な文埋め込みモデルである。
本稿では、高品質なペアワイドデータセットとトリプルトデータセットの作成から始まる、Jina Embeddingsの開発について詳述する。
MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)を用いた総合的なパフォーマンス評価で結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:09:36 GMT)
Information Value: Measuring Utterance Predictability as Distance from
Plausible Alternatives [4.4] 本稿では,発話の予測可能性の定量化を図った情報値について述べる。
我々は、その心理測定予測力を利用して、人間の理解行動を引き起こす予測可能性の次元を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:25:36 GMT)
Three Questions Concerning the Use of Large Language Models to
Facilitate Mathematics Learning [4.4] 本稿では,学生の数学的問題解決能力を高めるために,大規模言語モデルを採用する際の課題について論じる。
LLMは間違った推論プロセスを生成することができ、また、学生の回答を正そうとするときに与えられた質問の理性を理解するのに困難を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:05:35 GMT)
Entanglement and coherence in pure and doped Posner molecules [4.2] ポズナー分子のコヒーレンスや絡み合いなどの量子効果のロバスト性について検討する。
また、リチウム同位体をドープしたポスナー分子がコヒーレンスや絡み合いなどの量子資源を微分変調する方法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:23:18 GMT)
InvGC: Robust Cross-Modal Retrieval by Inverse Graph Convolution [4.2] マルチモーダルデータ表現は(表現退化問題として)限られた凸錐内にクラスタリングする傾向がある
InvGCは、グラフの畳み込みと平均プールにインスパイアされた後処理技術である。
LocalAdjは、各データポイントとその隣人の間の距離を増やすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:45:44 GMT)
HierarchicalContrast: A Coarse-to-Fine Contrastive Learning Framework
for Cross-Domain Zero-Shot Slot Filling [4.2] ドメイン間のゼロショットスロットフィリングは、モデルを学ぶためにソースドメイン知識を活用する上で重要な役割を果たす。
既存のゼロショットスロット充填法では、ターゲット領域での一般化能力が制限されている。
ゼロショットスロットフィリングのための新しい階層型コントラスト学習フレームワーク(HiCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:29:53 GMT)
PSGText: Stroke-Guided Scene Text Editing with PSP Module [4.2] Scene Text Editingは、画像中のテキストを、元のテキストの背景とスタイルを保存しながら、新しい所望のテキストで置き換えることを目的としている。
本稿では,テキスト画像間でテキストを転送する3段階フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:15:26 GMT)
Self-Consistency of Large Language Models under Ambiguity [4.1] 本研究は,不特定の場合の自己整合性評価ベンチマークを示す。
あいまいな整数列補完タスクを用いて,OpenAIモデルスイート上で一連の動作実験を行う。
平均一貫性は67%から82%の範囲であり、モデルの一貫性がランダムであれば予測されるよりもはるかに高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:57:56 GMT)
Analogical Proportions and Creativity: A Preliminary Study [4.0] 分析比例は "$a$ is to $b$ as $c$ is to $d$" という形のステートメントである。
我々は、プラチプスのような稀な動物を回収し、既存の動物から新しい動物を「創造する」ことを試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:46:04 GMT)
Adaptive Selective Sampling for Online Prediction with Experts [3.9] 専門的なアドバイスを伴うバイナリシーケンスのオンライン予測について検討する。
選択的サンプリング方式を用いたラベル効率予測アルゴリズムを考案する。
1人の専門家が予想よりも厳密に優れているシナリオでは、ラベル効率の予測器のラベルの複雑さはラウンド数の平方根として大まかにスケールすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:16:07 GMT)
AI Chat Assistants can Improve Conversations about Divisive Topics [3.9] 我々は、人工知能ツールを用いてオンライン会話をいかに改善できるかを示す大規模な実験の結果を示す。
我々は、参加者の会話で理解される感覚の向上を目的とした、リアルタイムなエビデンスベースのレコメンデーションを実現するために、大きな言語モデルを採用している。
これらの介入は、会話の内容の体系的変更や人々の政策姿勢の移動を伴わずに、報告された会話の質を改善し、政治的分裂を減らし、トーンを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:28:08 GMT)
CAPIVARA: Cost-Efficient Approach for Improving Multilingual CLIP
Performance on Low-Resource Languages [3.8] CAPIVARAは低リソース言語における多言語CLIPモデルの性能を高めるために設計された費用効率のよいフレームワークである。
低リソース言語で画像キャプションと機械翻訳を用いて合成キャプションを生成する。
トレーニング済みの複数言語CLIPを1つのGPUで2時間微調整することで、他の低リソース言語の大幅な改善の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:44:25 GMT)
Quantum Otto engine with quantum correlations [3.7] 本稿では,光キャビティ内の単一モード放射場を熱・冷水貯留層で駆動する光オットーエンジンについて検討する。
量子不協和により量子エンジンの性能と効率が向上し,動作モードも変化する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:46:00 GMT)
Predicting Battery Lifetime Under Varying Usage Conditions from Early
Aging Data [3.7] キャパシティ電圧データを用いて、広範囲な充電速度、放電速度、放電深度で周期された細胞の寿命を予測する。
提案手法は,リチウムイオン電池劣化モードのドメイン知識を機能工学に活用することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:13:28 GMT)
Enhancing Illicit Activity Detection using XAI: A Multimodal Graph-LLM
Framework [3.7] 我々は、金融サイバー犯罪検出において、XAIに対処する、最先端で新しいマルチモーダル・プロアクティブアプローチを提案する。
トランザクションシークエンシング、サブグラフ接続、物語生成から本質的な表現を抽出するために設計された3つのディープラーニングモデルを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:33:44 GMT)
A Sparse Bayesian Learning for Diagnosis of Nonstationary and Spatially
Correlated Faults with Application to Multistation Assembly Systems [3.5] 本稿では,空間的に相関したスパースベイズ学習(CSSBL)をクラスタリングする新しい故障診断手法を提案する。
提案手法の有効性は,実際の自己体組立システムを用いた数値および実世界のケーススタディによって検証される。
提案手法の一般化により,コミュニケーションや医療システムなど他の領域の故障診断に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:56:53 GMT)
Ultimate limits for quickest quantum change-point detection [3.4] 量子チャネルにおける最も高速な変化点検出について論じる。
偽アラームの期待時刻が有界である場合に、平均最小遅延時間に対して低いバウンドを与える。
さらに, サンプルの独立ブロックの繰り返し測定に基づいて, 具体的な戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:49:53 GMT)
Yet Another Model for Arabic Dialect Identification [3.4] 2つのベンチマークデータセットにおいて、従来公表された結果より一貫して優れていたアラビア語のアラビア方言識別(ADI)モデルについて述べる。
ResNet と ECAPA-TDNN と MFCC と UniSpeech-SAT Large の2種類の音響特性について検討する。
ECAPA-TDNNネットワークはResNetより優れており、UniSpeech-SATのモデルはMFCCのモデルよりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:58:45 GMT)
Suzuki Type Estimates for Exponentiated Sums and Generalized Lie-Trotter
Formulas in Banach Algebras [3.2] バナッハ代数のジョルダン積を用いてリー・トロッター積公式の2つの誤差推定を行う。
2つの一般化リー・トロッター公式を導入し、2つの明示的な推定式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:10:37 GMT)
Two-Stage Triplet Loss Training with Curriculum Augmentation for
Audio-Visual Retrieval [3.2] クロス検索モデルは堅牢な埋め込み空間を学習する。
この問題に対処するために,カリキュラム学習に根ざした新しいアプローチを導入する。
本稿では,モデルの学習過程をセミハードからハードトリップにガイドする2段階の学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:35:54 GMT)
Implications of Annotation Artifacts in Edge Probing Test Datasets [3.1] 一般的に使用されているエッジ探索テストデータセットには,暗記を含むさまざまなバイアスがあることが示されている。
これらのバイアスが除去されると、LLMエンコーダはランダムなバイアスと大きな違いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:19:35 GMT)
Quantum multi-secret sharing scheme with access structures and cheat
identification [3.1] 本研究は,不正検出機構を備えた$d$次元量子マルチシークレット共有方式を提案する。
ディーラーは複数のシークレットを作成し、複数のアクセス構造とモノトーンスパンプログラムを使用してこれらのシークレットの共有を分配する。
提案プロトコルは盗聴者や参加者からの攻撃を防止できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:30:02 GMT)
The Past, Present, and Future of Typological Databases in NLP [3.0] タイポロジー情報は、NLPモデルの開発において有益である可能性がある。
現在の大規模な類型データベース、特にWALSとGrambankは、互いに不整合であり、他の類型情報ソースとも矛盾している。
我々は,類型的データベースと資源間の相違点とそのNLPにおける利用を体系的に検討することによって,この問題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:01:42 GMT)
Characterization of Broadband Purcell Filters with Compact Footprint for
Fast Multiplexed Superconducting Qubit Readout [2.8] 高速な計測速度を失うことなくPurcell損失を効果的に抑制できる広帯域Purcellフィルタの設計について報告する。
測定帯域幅は0.29 mm$2$以内で790MHzを超えるが、推定寿命延長は複数のパーセルフィルタで5000倍を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:09:52 GMT)
DeepFracture: A Generative Approach for Predicting Brittle Fractures [2.8] 本稿では, 現実的な脆性破壊アニメーションと剛体シミュレーションをシームレスに融合させる新しい学習手法を提案する。
本手法は, BEM脆性破壊シミュレーションを用いて, 所定の形状の破壊パターンと衝突条件を作成する。
以上の結果から,本手法は既存の技術と比較して,より詳細な脆性骨折を生じさせる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:15:13 GMT)
Semantic Decomposition of Question and SQL for Text-to-SQL Parsing [2.7] 本稿では,sqlクエリを単純かつ正規のサブクエリに体系的に分解するモジュール型クエリプラン言語(QPL)を提案する。
実験の結果,QPLは意味論的に等価なクエリに対して,テキスト対QPLよりも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:13:34 GMT)
Deep neural networks can stably solve high-dimensional, noisy,
non-linear inverse problems [2.7] 本研究では,雑音測定のみが可能な場合の逆問題に対する解の再構成問題について検討する。
逆演算子に対しては,演算子のロバスト・ツー・ノイズ近似であるニューラルネットワークが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:06:30 GMT)
Continuous Transition Between Weak and Strong Thermalization using
Rigorous Bounds on Equilibration of Isolated Systems [2.6] 弱い平衡は、初期状態の小さな有効次元が原因であると理解することができる。
観測可能なゆらぎは, 弱熱化と強熱化の両方のシステムサイズに比例して指数関数的に減衰し, これら2つの状態間の急激な遷移を示さないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:03:49 GMT)
Design-Inclusive Language Models for Responsible Information Access [2.6] 最近の出来事は、従来の訓練された大規模言語モデル(LLM)に関する倫理的懸念を浮き彫りにしている。
言語モデル(ReDev)フレームワークを導入し、全てのユーザに対して公正で安全で堅牢なLLMの開発を促進する。
本稿では、上記の要素のLCMを評価するために、ユニークなプロンプトタイプのテストスイートを提案し、全ての応答が有害でバイアスのないコンテンツであることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:18:40 GMT)
Exploring the Impact of Corpus Diversity on Financial Pretrained
Language Models [2.6] 金融言語モデル(PLM)が十分に多様な財務データに事前訓練されていないことを示す。
この問題に対処するため、我々はこれらの多様なデータセットに基づいてFiLM(Financial Language Model)を訓練した。
実験の結果,FiLMは既存の金融PLMだけでなく一般ドメインPLMよりも優れていたことが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:04:08 GMT)
An Exploratory Study on Simulated Annealing for Feature Selection in
Learning-to-Rank [2.5] 本研究では,メタヒューリスティックなアプローチであるシミュレートアニーリングを学習からランクへのドメインに適用することを検討した。
アルゴリズムは、学習からランクまでの5つの公開ベンチマークデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:30:44 GMT)
Explainability, Interpretability, Depression detection, Social Media [2.4] 本稿では, トランスフォーマーアーキテクチャを用いて, ユーザの文章中の抑うつ症状マーカーの出現を検知し, 説明する。
我々の自然言語による説明により、臨床医はバリデーションされた症状に基づいてモデルの判断を解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:05:27 GMT)
Efficient General Waveform Catching by a cavity at a Virtual Absorbing
Exceptional Point [2.4] 仮想的に吸収する例外点における空洞は、入射波形の時間的順序を付加することを示す。
このアプローチは、光周波数における状態伝達の方法と、自発的に放出される光子の効率的な検出を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:37:42 GMT)
Retrieval-Augmented Neural Response Generation Using Logical Reasoning
and Relevance Scoring [2.4] 本稿では,知識基底型応答生成に対する新しいアプローチを提案する。
検索強化された言語モデルと論理的推論を組み合わせる。
実験結果から,(確率的)論理的推論と会話関連性スコアの組合せは,応答の事実性と流布性の両方を増大させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:05:18 GMT)
Enhancing Zero-Shot Crypto Sentiment with Fine-tuned Language Model and
Prompt Engineering [2.3] 本稿では,暗号通貨領域における感情分析の精度を高めることを目的として,大規模言語モデルの微調整技術について検討する。
また,大規模言語モデルにおける教師付き微調整と命令に基づく微調整の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:15:51 GMT)
Quantum Algorithm for Estimating Betti Numbers Using a Cohomology
Approach [2.2] ベティの数値を古典的に計算することは膨大な量のデータのために大変な作業である。
ホッジ理論とド・ラムコホモロジーにインスパイアされた「双対」アプローチを考える。
我々のアルゴリズムは、その$r$-th Betti number $beta_r$を乗算誤差まで計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:32:08 GMT)
Correspondence learning between morphologically different robots through
task demonstrations [2.1] 我々は,ロボットの体やセンサー,アクチュエータなど,さまざまなロボットを観察する。スキルセットの共通点を考えると,各ロボットに個別にスキルを教えることは非効率であり,スケーラブルではない。
そこで本研究では,形態に有意な違いがあるロボット同士の対応関係を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:42:06 GMT)
Improving VTE Identification through Adaptive NLP Model Selection and
Clinical Expert Rule-based Classifier from Radiology Reports [2.1] 静脈血栓塞栓症(VTE)は深部静脈血栓症(DVT)と肺塞栓症(PE)を含む重症心血管疾患である
自動的な手法は、振り返りデータコホートからVTEイベントを識別する有望な進歩を示したり、放射線学レポートからVTEイベントを識別する臨床専門家を支援したりしている。
しかし,医学テキストデータのラベル付けが限定されていること,放射線学報告の複雑さと不均一性,データ不均衡などにより,効果的にディープラーニング(DL)とNLPモデルを訓練することは困難である。
本研究では, DL法とデータ拡張, 適応型NLPモデル選択, 臨床専門家によるNLPルールに基づく新しい手法の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:49:27 GMT)
Towards an MLOps Architecture for XAI in Industrial Applications [2.0] 機械学習(ML)は、業務の改善、効率の向上、コスト削減を支援するため、産業分野で人気の高いツールとなっている。
残りのMLOps(Machine Learning Operations)の課題のひとつは、説明の必要性だ。
我々はMLOpsソフトウェアアーキテクチャを開発し、ML開発とデプロイメントプロセスに説明とフィードバック機能を統合するという課題に対処した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:19:01 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） (Fri, 20 Oct 2023 03:35:11 GMT)
The Impact of Performance Expectancy, Workload, Risk, and Satisfaction
on Trust in ChatGPT: Cross-sectional Survey Analysis [2.0] 本研究は,Chat Generative Pre-Trained Transformer(ChatGPT)における作業負荷,満足度,パフォーマンス期待度,リスクベネフィット感がユーザの信頼度に与える影響について検討した。
月に少なくとも1回はChatGPTを積極的に使用している米国の成人を対象に、半構造化ウェブベースの調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:06:11 GMT)
DeepFDR: A Deep Learning-based False Discovery Rate Control Method for
Neuroimaging Data [1.9] ボクセルベースの多重テストは神経画像データ解析に広く用いられている。
従来の偽発見率(FDR)制御法は、ボクセルベースのテストの空間依存性を無視する。
DeepFDRは、教師なしのディープラーニングベースのイメージセグメンテーションを使用して、ボクセルベースの多重テスト問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:27:13 GMT)
Fault-tolerant syndrome extraction and cat state preparation with fewer
qubits [1.8] 2つのフォールトトレラント量子コンピューティングプロトコルに必要な余分な量子ビットを削減する。
重量$w$の安定化器では,1つの断層を許容する安定化器が少なくとも$lceil log w rceil + 1$ ancilla qubitsを必要とすることを示す。
また, 絡み合った猫状態の調製について検討し, 距離3の耐障害性に要するオーバーヘッドが猫状態の大きさの対数性であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:33:40 GMT)
Analyzing the contribution of different passively collected data to
predict Stress and Depression [1.8] 本研究では,受動的に収集したセンサデータ型の寄与を分析し,毎日の自己申告ストレスとPHQ-9抑うつスコアを予測する。
その結果,WiFi機能(モビリティパターンをエンコードする)とPhone Log機能(睡眠パターンと相関する情報をエンコードする)はストレスやうつ病の予測に有意な情報を提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:57:22 GMT)
Hamming Encoder: Mining Discriminative k-mers for Discrete Sequence
Classification [1.7] 既存のパターンベースの手法は、採掘過程において個々の特徴の識別力を測定する。
シーケンスを特徴ベクトルに変換した後、全体的な識別性能を確保することは困難である。
本稿では,二項化1D畳み込みニューラルネットワーク(1DCNN)アーキテクチャを用いて,識別的k-mer集合をマイニングするハミングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:30:49 GMT)
Low Cross-Talk Optical Addressing of Trapped-Ion Qubits Using a Novel
Integrated Photonic Chip [1.6] 閉じ込められた原子イオンの連鎖における個々の光学的アドレッシングは、低いクロストークを持つ多くの小さな近接したビームを生成する必要がある。
本稿では,光ファイバー部品のネットワークに結合した新しい集積フォトニックチップを用いて,これらすべての機能を実現するスケーラブルな方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:00:03 GMT)
On Double Descent in Reinforcement Learning with LSTD and Random
Features [1.6] 時間差分法(TD)アルゴリズムは深層強化学習(RL)において広く用いられている
本稿では,ネットワークサイズと$l$-regularizationが性能に与える影響を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:23:53 GMT)
An experimental study for early diagnosing Parkinson's disease using
machine learning [1.5] この実験では、パーキンソン病の早期発見を自動化するために機械学習技術を使用した。
本研究では,130人の個人を対象とした公開データセットを用いたMLモデルを開発した。
PDとRBDの分類では100%の精度が得られ、PDとHCの分類では92%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:59:18 GMT)
Pathologist-Like Explanations Unveiled: an Explainable Deep Learning
System for White Blood Cell Classification [1.5] HemaXは5つの属性を使って、病理学者のような説明を生成する、説明可能なディープニューラルネットワークベースのモデルである。
HemaXは、平均的な分類精度が81.08%、ジャカード指数が89.16%で、驚くべき結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:59:20 GMT)
HRTF Interpolation using a Spherical Neural Process Meta-Learner [1.4] 本稿では,HRTF誤り訂正に特化した畳み込みニューラルプロセスメタラーナを提案する。
一般集団平均HRTFは、補正の前に最初の推定値を形成する。
トレーニングされたモデルは、最先端の手法と比較して最大3dBの相対誤差削減を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:41:54 GMT)
Learning Interatomic Potentials at Multiple Scales [1.2] 短時間のステップを使う必要性は、分子動力学(MD)シミュレーションの速度における鍵となる限界である。
本研究では,2つのMLIPを協調学習することにより,複雑な原子間相互作用のスケール分離を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:34:32 GMT)
Enhanced Low-Dimensional Sensing Mapless Navigation of Terrestrial
Mobile Robots Using Double Deep Reinforcement Learning Techniques [1.2] 地上移動ロボットのためのマップレスナビゲーションの強化を目的とした2つのアプローチを提案する。
研究手法は主に、DQN(Deep Q-Network)アルゴリズムに基づくDeep-RL戦略と、DQN(Double Deep Q-Network)アルゴリズムに基づく代替アプローチの比較分析を含む。
提案手法は3つの異なる実環境において評価され、Double Deep構造は単純なQ構造に比べて移動ロボットのナビゲーション能力を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:47:07 GMT)
The Past, Current, and Future of Neonatal Intensive Care Units with
Artificial Intelligence [1.1] 機械学習とディープラーニングは、コンピュータにどんなデータからでも学習し、意思決定するように教える。
ディープラーニングは、コンピュータビジョンから健康科学まで、ほぼあらゆる分野で革命的であることが証明されている。
ニューナトロジー応用のための機械学習とディープラーニングベースのソリューションを最近開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:02:09 GMT)
Handling Realistic Label Noise in BERT Text Classification [1.1] 実ラベルノイズはランダムではなく、入力特徴や他のアノテータ固有の要因と相関することが多い。
これらのノイズの存在がBERT分類性能を著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:26:43 GMT)
Plausibility Processing in Transformer Language Models: Focusing on the
Role of Attention Heads in GPT [1.0] GPT2は、他のトランスフォーマー言語モデルと比較して、可視性処理において人間と高い類似性を示す。
私は、GPT2の注意ヘッドに、どのように可視性に関する知識が含まれているか、そしてこれらの頭部がGPT2の可視性処理能力に因果的にどのように寄与するかを調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:31:19 GMT)
On the Effect of Clock Frequency on Voltage and Electromagnetic Fault Injection [1.0] 各種クロック周波数に対する電圧および電磁障害攻撃の成功率について検討した。
以上の結果より, 電圧およびEM故障発生時のクロック周波数の増加に伴い, 攻撃成功率が上昇することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:57:05 GMT)
SEER : A Knapsack approach to Exemplar Selection for In-Context HybridQA [1.0] 本稿では,ハイブリッド推論(SEER)のためのサンプルの選択について述べる。
SEERの有効性はFinQAとTAT-QAで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:02:25 GMT)
Beyond braid statistics: Constructing a lattice model for anyons with
exchange statistics intrinsic to one dimension [0.9] ブレイド群は、アーベルアーロンの非自明な幾何学的位相にトポロジカルな交換経路がどのように関連付けられるかを記述する。
トレード群は、ハードコアの3体制約が構成空間を単純に連結しないために、交換統計の代替形式が1Dで生じることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:32:07 GMT)
Qualitative Analysis for Validating IEC 62443-4-2 Requirements in
DevSecOps [0.9] 本稿では,ISA/IEC 62443-4-2の標準コンポーネント要件の自動検証に着目する。
私たちの分析は、現在利用可能なツールによって確立されているカバレッジを示し、完全な自動化を実現するために、現在のギャップに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:02:31 GMT)
Definition-independent Formalization of Soundscapes: Towards a Formal
Methodology [0.9] サウンドスケープは様々な分野の研究者によって研究されており、それぞれ異なる視点、目標、アプローチ、用語を持っている。
基礎となる音環境定義に依存しない潜在的な形式化を提案する。
提示された形式化の実践的応用を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:22:15 GMT)
Oversight for Frontier AI through a Know-Your-Customer Scheme for
Compute Providers [0.9] Know-Your-Customer (KYC) は、銀行部門がクライアントの識別と検証のために開発した標準である。
KYCは、既存の輸出管理におけるフロンティアAI開発とクローズループの監視を強化するメカニズムを提供するかもしれない。
AIチップの購入を制限する戦略とは異なり、計算へのデジタルアクセスを規制することは、より正確な制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:17:29 GMT)
Selected aspects of complex, hypercomplex and fuzzy neural networks [0.8] この報告書は、著者個人の関心を反映しており、現在、ANNの規律の包括的なレビューとして扱うことはできない。
この報告書は、2022年9月にポーランドのオルシュティンにあるワルミア大学とマズリー校で行われた複雑な、超複雑、ファジィニューラルネットワークの数学的側面に関するプロジェクト「戦略研究パートナーシップ」の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:43:08 GMT)
RoseNet: Predicting Energy Metrics of Double InDel Mutants Using Deep
Learning [0.8] ロボット工学にインスパイアされた逆運動学のアプローチをRosettaで利用可能なロボットを用いて計算的に生成した3つのタンパク質に対して、徹底的な二重InDel変異のデータセットを利用する。
我々は,ミュータント生成プロセス中にRosettaが出力するいくつかの構造的およびエネルギー的指標に基づいて,ニューラルネットワークであるRoseNetを開発し,訓練する。
モデルは最小限のデータ(50%)でトレーニングでき、高いレベルの精度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:36:13 GMT)
Unveiling Local Patterns of Child Pornography Consumption in France
using Tor [0.7] 本稿では,Torネットワーク関連Webサービスの詳細な移動トラフィックデータを用いて,フランスの20大都市圏における児童ポルノ消費の地域パターンを分析した。
フランスのTorのモバイルダウンロードトラフィックの約3.3%は、児童性的虐待材料の使用と関連していると推定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:23:19 GMT)
Fast hyperboloid decision tree algorithms [0.7] 我々は、決定木アルゴリズムの新たな拡張であるHyperDTを双曲空間に提示する。
私たちのアプローチは概念的には単純で、一定時間の意思決定の複雑さを維持します。
HyperDTの上に構築されたハイパーRFは、双曲的ランダムフォレストモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:31:10 GMT)
Identification of Abnormality in Maize Plants From UAV Images Using Deep
Learning Approaches [0.6] 植物の異常の早期発見は、適切な生育を確保し、作物から高い収量を得るための重要な課題である。
本研究は, 成長段階とは無関係に, トウモロコシの異常度を判定する手法を開発した。
予備結果は、低い異常の88.89%の検出精度と100%の異常の検知精度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 00:06:42 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） (Fri, 20 Oct 2023 08:17:46 GMT)
Variational measurement-based quantum computation for generative
modeling [0.6] 測定ベースの量子計算(MBQC)は、量子アルゴリズムを設計するための基本的なユニークなパラダイムを提供する。
量子測定の固有のランダム性のため、MBQCの自然な操作は決定論的でユニタリではない。
本稿では,このランダム性を取り入れたMBQCアルゴリズムの設計と,MBQCのランダムな副産物を計算資源として扱うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:11:58 GMT)
Requirements for a processing-node quantum repeater on a real-world
fiber grid [0.5] 本稿では,オランダのデルフト市とアイントホーフェン市の間の絡み合いの分布を,処理ノード量子リピータを用いて数値解析した。
高性能クラスタ上で遺伝的アルゴリズムを用いて最適化問題を解くことにより,最小限のハードウェア要件を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:35:36 GMT)
Y-Diagonal Couplings: Approximating Posteriors with Conditional
Wasserstein Distances [0.4] 逆問題において、多くの条件生成モデルは、合同測度と学習近似との距離を最小化することにより、後続測度を近似する。
後部の期待するワッサーシュタイン距離と等しいような制限された結合の集合を持つ条件付きワッサーシュタイン距離を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:46:05 GMT)
Systematic study of rotational decoherence with a trapped-ion planar
rotor [0.4] 量子ローターは量子センシング、量子シミュレーション、量子情報処理の独特な利点を約束する。
将来の量子ローターの応用には、周囲環境やデコヒーレンスの存在下でのそれらのダイナミクスの理解が不可欠である。
本稿では,2個のイオンで実現した量子平面ロータのデコヒーレンスに対する基本的なスケーリング関係の測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:52:04 GMT)
Reward Shaping for Happier Autonomous Cyber Security Agents [0.3] 最も有望な方向の1つは、深層強化学習を使用して、コンピュータネットワーク防衛タスクで自律エージェントを訓練する。
本研究は,この課題の訓練において,エージェントに提供される報酬信号の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:04:42 GMT)
Accelerated sparse Kernel Spectral Clustering for large scale data
clustering problems [0.3] 本稿では、スパースマルチウェイカーネルスペクトルクラスタリング(KSC)の改良版について述べる。
元のアルゴリズムは、プライマリ・デュアルの最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)フレームワークで定式化された重み付きカーネル主成分分析から導かれる。
次に、不完全コレスキー分解(ICD)に基づくカーネル行列の低階近似といわゆるreduced set法を組み合わせることにより、スパーシリティが達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:51:42 GMT)
Equivariant Bootstrapping for Uncertainty Quantification in Imaging
Inverse Problems [0.2] パラメトリックブートストラップアルゴリズムの等価な定式化に基づく新しい不確実性定量化手法を提案する。
提案手法は汎用的であり,任意の画像再構成手法で容易に適用可能である。
提案手法を数値実験および代替不確実性定量化戦略との比較により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:48:25 GMT)
RaceLens: A Machine Intelligence-Based Application for Racing Photo
Analysis [0.2] RaceLensは、高度なディープラーニングとコンピュータビジョンモデルを利用して、レース写真の包括的な分析を行う新しいアプリケーションである。
モデルトレーニングに必要な堅牢なデータセット収集のプロセスについて議論し、このデータセットを継続的に拡張および改善するために設計したアプローチについて述べる。
本研究は,NASCARチームによる4シーズンにわたる展開の成功に焦点を当て,RaceLensの実践的応用の図示に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:58:31 GMT)
Cavity enhanced emission from a silicon T center [0.2] T中心は長い励起状態の寿命と低いデバイ・ウォラー因子を示し、低効率でゼロフォノン線に放出される。
ナノフォトニックキャビティはパーセル効果を通じてゼロフォノン線への放射放出を増強することでこの問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:45:54 GMT)
A Human-Robot Mutual Learning System with Affect-Grounded Language
Acquisition and Differential Outcomes Training [0.2] 本稿では,ロボットのホメオスタティックなニーズを識別するための,人間とロボットのインタラクション・セットアップを提案する。
我々は,ロボットが内部ニーズに特有のフィードバックを提供する,差分結果学習プロトコルを採用した。
我々は、DOTが人間の学習効率を高めることができるという証拠を発見し、それによってより効率的なロボット言語習得を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:41:31 GMT)
Entangled Preferences: The History and Risks of Reinforcement Learning
and Human Feedback [0.2] 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデルをより使いやすく、より効果的にするための強力なテクニックとして登場した。
RLHFプロセスの中核は、最適化のための報酬関数として機能する人間の好みのモデルのトレーニングと利用である。
RLHF報酬モデルはしばしばパフォーマンスの達成の中心として言及されるが、能力、評価、トレーニング方法、オープンソースのモデルに関する記述はごくわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:45:16 GMT)
Logic Mill -- A Knowledge Navigation System [0.2] Logic Millは、セマンティックに類似した文書を識別するスケーラブルでオープンにアクセスできるソフトウェアシステムである。
高度な自然言語処理(NLP)技術を用いて、文書の数値表現を生成する。
このシステムは、科学出版物や特許文書に焦点を合わせ、2億以上の文書を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:00:03 GMT)
Simulating Scattering of Composite Particles [0.1] 古典的および量子コンピュータ上での散乱をシミュレーションするための非摂動的アプローチを開発する。
この構造は、2つの複合粒子が接触する粒子衝突を模倣するように設計されている。
このアプローチは、相対論的および非相対論的条件の両方において、強く結合したシステムを研究するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:00:50 GMT)
An Event based Prediction Suffix Tree [0.1] イベントベースの予測サフィックスツリーは生物学的にインスパイアされた、イベントベースの予測アルゴリズムである。
イベントベースの入力の統計に基づいて、オンラインでモデルを学ぶ。
複数の重なり合うパターンを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:07:45 GMT)
Zero-Knowledge Proofs for Questionnaire Result Verification in Smart Contracts [0.0] 本稿では、Groth16 Zero-Knowledge Proofスキーマを利用して、スマートコントラクトにおけるアンケート結果の有効性を検証するWeb3プラットフォームの実装を提案する。
提案手法は, アンケートの回答キーが検証プロセスを通じて開示されていないことを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:10:14 GMT)
Violation of the Finner inequality in the four-output triangle network [0.0] ネットワーク非局所性は、固定された関節測定を伴うネットワークにおいて非古典性を示すことができる。
エレガント分布 (N. Gisin, Entropy 21, 325) は、多くの対称性にもかかわらず解析的な証明に抵抗する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:41:05 GMT)
Universal stability of coherently diffusive 1D systems with respect to
decoherence [0.0] 我々は,コヒーレント拡散が存在する場合,輸送は非コヒーレントノイズに対して極めて安定であることを示す。
拡散係数のデコヒーレンス強度に対する普遍的依存性を解析的に導出する。
量子拡散状態を持つシステムは安定な量子ワイヤの設計に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:49:06 GMT)
Unbounded device-independent quantum key rates from arbitrarily small
non-locality [0.0] デバイス非依存の量子鍵分布は、共有暗号鍵のセキュリティを証明することができる。
最近の結果は、ベル非局所性は一般に標準のデバイス非依存量子鍵分布には不十分であることを示している。
任意に小さな非局所性を示す特定の相関から、デバイスに依存しない鍵レートを抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:26:15 GMT)
Trotterization in Quantum Theory [0.0] この記事は、Esteban C'ardenasの指導の下、2020年12月に完成した。
量子回路の複雑さの低減におけるトロッター化の関連性は、オリジナルの改訂版とより正式なバージョンのリリースを保証している。
本稿では, トロッター生成公式の形式的証明の詳細なスケッチを含む, トロッター化に関する数学的視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 06:02:52 GMT)
Trapping and Ground-State Cooling of a Single H$_2^+$ [0.0] 我々は,H$+$の化学寿命と装置温度への依存性について検討し,最大10Kで11+6_-3$hの寿命を達成した。
この結果は、H$+$の量子論理分光実験の基礎を提供するとともに、HD$+$、H$_3+$、He$+$などの光イオンも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:52:10 GMT)
Transparency challenges in policy evaluation with causal machine
learning -- improving usability and accountability [0.0] モデルがどのように見積を行うかを理解するには、グローバルに解釈可能な方法はない。
因果機械学習モデルが公正な方法で機能しているかどうかを理解するのは難しい。
本稿では,透明性の問題が公共政策評価アプリケーションにおける因果的機械学習の課題である理由を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:48:29 GMT)
Towards nanophotonic optical isolation via inverse design of energy
transfer in non-reciprocal media [0.0] 我々は、レベルセット法による3次元トポロジ最適化を用いて、点状ソースと観測点の一方方向エネルギー移動を最適化する。
非相反媒質中でエネルギー移動を導出する非常に一般的な方程式に基づいて最適化を行う。
この研究は、しばしば統合フォトニクスの聖杯と見なされる、実用的なナノフォトニクスの光学分離に向けたステップストーンを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:23:58 GMT)
Thermal Purcell effect and cavity-induced renormalization of
dissipations [0.0] 私はその材料に吸収された放射熱の簡単な表現を導き出す。
キャビティの存在によってどのように変化するのかを考察し、適切なキャビティジオメトリのために劇的に拡張されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:00:03 GMT)
Tensorized Pauli decomposition algorithm [0.0] 本稿では,行列乗法の代わりに行列スライシングを用いたパウリ分解のための新しい汎用アルゴリズムを提案する。
観測されたスピードアップを検証するための数値実験が提供され、量子コンピューティングと量子化学シミュレーションの領域におけるアルゴリズムの潜在的重要性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:15:23 GMT)
Synchronization of molecular electrochemical oscillators by
photon-assisted entanglement [0.0] 水溶液中でのCO2からのヒドロニウムと炭酸イオンの生成は可逆的なプロセスであり、イオンを生成・消費することができる。
スピン制御されたイオン反応性は、微視的電気化学振動子のマクロ的な同期をもたらすことが期待されている。
本研究は、電気化学的インピーダンス分光法を用いて、独立流体細胞の高分解能イオン力学と温度をモニタリングすることにより、この仮説を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 08:53:43 GMT)
Specification of MiniDemographicABM.jl: A simplified agent-based
demographic model of the UK [0.0] この文書は、英国における非カリブレートの人口統計エージェントベースのモデルを定義している。
提示されたモデルでは、初期人口の個人は、年齢、死亡、出生、離婚、結婚の対象となっている。
このモデルは、現実的な大規模社会経済、パンデミック、移民研究に適応するための基本的な実装として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:41:12 GMT)
Skin Lesion Segmentation Improved by Transformer-based Networks with
Inter-scale Dependency Modeling [0.0] メラノーマは異常な皮膚細胞増殖に起因する皮膚癌の一種である。
対称的U-Netモデルの畳み込み操作への依存は、長距離依存をキャプチャする能力を妨げている。
この制限を克服するために、TransformerベースのいくつかのU-Netトポロジが最近作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:53:51 GMT)
Single-view 3D reconstruction via inverse procedural modeling [0.0] 本稿では,逆手続きモデルによる3次元再構成手法を提案し,その2つのバリエーションについて検討する。
木モデル、複雑なオブジェクト、そして既存のほとんどのメソッドが扱えない再構築に関する研究の結果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:30:22 GMT)
RL-X: A Deep Reinforcement Learning Library (not only) for RoboCup [0.0] RL-Xは、自己完結した単一ディレクトリアルゴリズムで柔軟で簡単に拡張できる。
RL-Xは、Stable-Baselines3のような有名なフレームワークと比較して最大4.5倍のスピードアップを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 10:06:03 GMT)
Quantum states of physical domains in molecular systems: A three-state
model approach [0.0] これらの量の解は、異なる粒子数の3つの状態へのDM膨張によって支持される。
領域内の状態と平均粒子数は、膨張係数によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:50:42 GMT)
Quantum physics cannot be captured by classical linear hidden variable
theories even in the absence of entanglement [0.0] 一般化された一連の測定を経験する単一量子ビットの量子軌道について検討する。
量子物理学は線形隠れ変数理論では置き換えられないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:06:15 GMT)
Quantum error mitigation in the regime of high noise using deep neural
network: Trotterized dynamics [0.0] 本稿では,後処理段階に適用したディープニューラルネットワークを利用した学習に基づく量子誤り軽減手法を提案する。
本研究では,高雑音条件下での2次元スピン格子のトロタライズドダイナミクスのシミュレーションに着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:53:05 GMT)
Physics-Informed Graph Convolutional Networks: Towards a generalized
framework for complex geometries [0.0] 偏微分方程式の解法としてグラフニューラルネットワークを用いることを正当化する。
古典的数値解法と物理インフォームド・フレームワークを組み合わせることで、別の手法を提案する。
本稿では,不規則な幾何学上の3次元問題に対して検証を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:46:12 GMT)
Phase-controlled coherent photons for the quantum correlations in a
delayed-choice quantum eraser scheme [0.0] 量子消去器が量子ミステリーを公開するためのコヒーレンスアプローチが試みられている。
コヒーレントに制御された量子消去器間の高次強度生成物の位相量子化を示す。
フォトニック・ド・ブロゴリー波のような量子特性と非局所量子相関の理論的解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:47:43 GMT)
Phase separation in binary Bose mixtures at finite temperature [0.0] 有限温度反発型2成分ボース混合系の磁気挙動を, 正確な経路積分モンテカルロシミュレーションを用いて検討した。
磁気感受性実験の結果, 相分離条件が0温度の場合から変化しないことが示唆された。
また, 化学ポテンシャルと接触パラメータの温度依存性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:35:03 GMT)
Personalized identification, prediction, and stimulation of neural
oscillations via data-driven models of epileptic network dynamics [0.0] 脳波データから直接ててんかん性ネットワークダイナミクスの予測モデルを抽出するフレームワークを開発する。
本研究では,周期運転下での脳ネットワーク力学モデル間の直接対応を構築することができることを示す。
このことは、周期的な脳刺激がてんかん性ネットワークの病態状態を正常な機能的脳状態へと導くことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:21:31 GMT)
On the quality of randomized approximations of Tukey's depth [0.0] タキー深度は多変量データの集中度を広く測定する尺度である。
タキーの深さの正確な近似を高次元で計算することは困難である。
ランダム化アルゴリズムは最大深さ1/2$と0に近い深さを正確に近似することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:18:03 GMT)
Observation of first- and second-order dissipative phase transitions in
a two-photon driven Kerr resonator [0.0] オープン量子系では、熱力学的極限において1次および2次散逸相転移(DPT)が発生する。
2光子(パラメトリック)駆動のKerr共振器において,第1および第2のDPTの総合的な実験および理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:36:12 GMT)
Neural-Base Music Generation for Intelligence Duplication [0.0] 我々は、偉大な作曲家ベートーヴェンから学ぶために深層学習システムを使用し、彼の作曲能力をハッシュベースの知識ベースで捉えている。
この新たな形態の知識ベースは、新しい音楽生成方法を通じて楽曲を駆動する推論機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 17:52:48 GMT)
Nearly-optimal state preparation for quantum simulations of lattice
gauge theories [0.0] 単位行列の量子固有値変換(QETU)に基づく最近開発された基底状態生成アルゴリズムのいくつかの改良点を示す。
2次元のU(1)格子ゲージ理論の基底状態を作成するためにQETUを用いる。
我々はまた、ガウス分布の高効率な準備であるQETUの新たな応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:35:06 GMT)
Music Augmentation and Denoising For Peak-Based Audio Fingerprinting [0.0] 我々は,音楽スニペットにノイズを加える新しいオーディオ拡張パイプラインを現実的に導入し,リリースする。
次に、スペクトルからノイズの多い成分を除去するディープラーニングモデルを提案し、リリースする。
ノイズ条件下であっても,本モデルの追加により,一般的な音声指紋認証システムの識別性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 09:56:22 GMT)
Multiparameter estimation perspective on non-Hermitian
singularity-enhanced sensing [0.0] 本研究では,線形特異性摂動を特異点から遠ざけるためにシステムを用いた場合,非有界感度を実現する可能性について検討する。
分析では,どの条件下で,どの感度が得られるか,その感度が実際に変化しているかを同定し,ノイズパラメータが一般的に分析に含めるべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:00:59 GMT)
Multi-level, Forming Free, Bulk Switching Trilayer RRAM for Neuromorphic
Computing at the Edge [0.0] 我々は三層金属酸化物スタックをベースとした成形・バルク切替RRAM技術を開発した。
我々は三層バルクRRAMクロスバーに基づくニューロモルフィック・コンピューティング・イン・メモリプラットフォームを開発した。
我々の研究は、厳格なサイズ、重み、パワー制約の下で、エッジでのニューロモルフィックコンピューティングの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:37:46 GMT)
Modeling Supply and Demand in Public Transportation Systems [0.0] 我々は、効率を分析し、サービスギャップを特定し、需要の重要な予測因子を決定するために、2つのニューラルネットワークとデータ駆動の需給モデルを提案する。
このモデルには、バス停を取り巻く人口統計データ、HDPTが連邦政府に報告した指標、JMUのオン/オフ間における人口の劇的な変化など、多くの変数が考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:17:38 GMT)
Localization with non-Hermitian off-diagonal disorder [0.0] 我々は,非エルミート系を,ランダムに近接する近傍トンネルが支配するシステムについて論じる。
対角線外障害は非エルミート系を局在化・非局在化遷移へと導く。
次に、臨界性を特徴づけるために包括的なスケーリング定理が開発される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:02:01 GMT)
Learning Recurrent Models with Temporally Local Rules [0.0] 生成モデルは、単に遷移確率ではなく、現在の状態と過去の状態の結合分布を学習することができることを示す。
この原則を取り入れたさまざまなアーキテクチャが、一般的に後方通過を必要とするデータの側面を学習できることを、おもちゃのデータセットで示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 05:30:30 GMT)
Interpreting CNN Predictions using Conditional Generative Adversarial
Networks [0.0] 我々は、コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の視覚的解釈を生成するために、条件付きジェネレーターネットワーク(GAN)を訓練する。
CNNを理解するために、GANは予測を行う際に、CNNがどのように画像を処理しているかに関する情報を訓練する。
我々は,中間解釈マップの累積平均化により,CNNアーキテクチャの適切な表現を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:09:41 GMT)
Inter-Scale Dependency Modeling for Skin Lesion Segmentation with
Transformer-based Networks [0.0] メラノーマは皮膚細胞の異常増殖によって引き起こされる皮膚がんの危険形態である。
U-Netアーキテクチャを含むFCNアプローチは、皮膚病変を自動的に分割して診断を支援する。
対称的U-Netモデルは優れた結果を示しているが、畳み込み演算を用いることで、長距離依存を捕捉する能力は制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:20:25 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） (Fri, 20 Oct 2023 06:08:03 GMT)
Hunayn: Elevating Translation Beyond the Literal [0.0] このプロジェクトでは、従来のツールを超越した英語からアラビア語への翻訳が導入された。
私たちのアプローチでは、自己学習型の純粋に文学的なアラビア語データセットを微調整します。
Google Translateに対する評価は質的な評価において一貫した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:03:33 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） (Fri, 20 Oct 2023 10:40:10 GMT)
Foundation Model's Embedded Representations May Detect Distribution
Shift [0.0] 本稿では,センチメント分類のためのSentiment140データセットに事前学習したGPT-2モデルを用いたトランスファー学習のケーススタディを提案する。
Sentiment140のテストデータセット$M$は、トレーニングデータセット$P$と同じディストリビューションからサンプリングされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:20:50 GMT)
Formal specification terminology for demographic agent-based models of
fixed-step single-clocked simulations [0.0] 本論文はエージェントベースモデル(ABM)のサブセットの数学的仕様に関する適切な形式的用語を提示する。
提案する用語は、モデル理解をさらに改善し、仕様のスタンドアロンプロトコルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:05:12 GMT)
Fluctuating parametric driving of coupled classical oscillators can
simulate dissipative qubits [0.0] 内部パラメータのゆらぎを受ける2つの結合振動子からなるシステムについて検討する。
特に,2レベル系(TLS)の量子力学の古典的類似が,散逸性量子系の力学をシミュレートするために拡張できるかどうかという疑問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:29:47 GMT)
Feature Selection and Hyperparameter Fine-tuning in Artificial Neural
Networks for Wood Quality Classification [0.0] 製材業における木板の品質分類は重要な課題である。
機械学習アルゴリズムは問題の調査に成功しており、他のソリューションよりも安価な代替手段を提供する。
本稿では,ANN(Artificial Neural Network)のハイパーパラメータを同時に調整することの問題点と,木質基板の品質をよりよく記述する特徴のサブセットを選択することについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:32:45 GMT)
Exploring causality in braneworld/cutoff holography via holographic
scattering [0.0] ブレーンやカットオフ面を持つホログラフィーは、反ド・ジッター時空を超越して量子重力を研究するための有望なアプローチを示す。
バルク散乱過程とそのホログラフィック化について検討する。
エントロピー不等式は、誘導因果ダイヤモンド内でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 15:24:58 GMT)
Explainable Deep Learning for Tumor Dynamic Modeling and Overall
Survival Prediction using Neural-ODE [0.0] 本稿では,腫瘍ダイナミックニューラル-ODEを薬理学的インフォームドニューラルネットワークとして用いることを提案する。
我々は,TDNODEが既存のモデルの重要な限界を克服し,乱れたデータから偏りのない予測を行うことを示す。
得られた測定値を用いて,患者の全身生存率(OS)を高い精度で予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 20:10:10 GMT)
Excited-State Downfolding Using Ground-State Formalisms [0.0] 本研究は、非アウフバウ基準行列式を用いて、基底状態下降形式が励起状態をターゲットにする方法について検討する。
励起状態化学における量子コンピューティングの応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:27:29 GMT)
Exact solution for quantum strong long-range models via a generalized
Hubbard-Stratonovich transformation [0.0] 正準アンサンブルにおける量子強長距離モデルの正確な解析解を示す。
一般化ディックモデルと相互作用量子モデルの等価性をハバード・ストラトノヴィッチ変換の一般化として活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:07:01 GMT)
Evaluating sleep-stage classification: how age and early-late sleep
affects classification performance [0.0] 特徴抽出にウェーブレット,分類にランダムフォレストを用い,自動睡眠段階分類法を求め評価した。
被験者の年齢と睡眠時(早夜と深夜)は、分類器のパフォーマンスに直面する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:30:36 GMT)
Equivariant Transformer is all you need [0.0] 自己学習モンテカルロに対称性同変注意を導入する。
線形モデルに対する受理率の低さを克服し,Transformer を用いた大規模言語モデルのように,受理率のスケーリング法則を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 01:57:03 GMT)
Entanglement Entropy in String Compactifications [0.0] タイプIIコンパクト化のオービフォールドにおける絡み合いエントロピーを4次元と6次元に計算する。
これらのモデルにおけるすべてのタキオン寄与は、10次元と同様の物理的領域において 0 N leq 1$ の有限エントロピーをもたらす再仮定と解析的連続性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Enhancing drug and cell line representations via contrastive learning
for improved anti-cancer drug prioritization [0.0] 本稿では,学習薬物や細胞株の表現を改善するために,対照的な学習法を提案する。
我々の学習した表現は、予測を行う際、薬物および細胞由来の特徴によりバランスがとれることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 04:18:47 GMT)
Emergent spacetime and the ergodic hierarchy [0.0] ホログラフィック理論のバルク記述における時間矢印の出現が提案されている。
このノートは、これらの診断と力学系のエルゴディック階層の量子定式化とを密接に関連付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Electron transport under an ultrafast laser pulse: Implication for spin
transport [0.0] 磁場bfBは光伝播方向に沿って移動する電子を操縦するが、その強い横運動は局所励起をもたらす。
レーザーパルスは電子を軸方向に沿って20から262 $rm AA$で駆動し、実験と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:03:01 GMT)
Dynamically assisted pair production in subcritical potential step and
particle--anti-particle interpretations [0.0] 我々は, [Phys Rev. D 93, 045002] と [Prog. Theor Exp. Phys. 2022, 073B02 (2022) の2つの解釈に焦点を当てる。
それらの相違点に光を当てるために、弱振動電場による電位ステップ下でのペア生成について議論した。
真空崩壊に不十分なポテンシャルステップと振動場は、組み合わせることでペアを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:48:02 GMT)
Dynamical quantum phase transitions following a noisy quench [0.0] 本研究では, 時間依存性エネルギー変動が量子イジング鎖の逆磁場のノイズクエンチにともなう量子相転移に与える影響について検討する。
我々は,この現象を,クエンチ中に蓄積する雑音誘起励起と,系の近赤外力学との相互作用に追従する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 07:56:47 GMT)
Deep-Learning-based Change Detection with Spaceborne Hyperspectral
PRISMA data [0.0] 変化検出(CD)法は、光データに何十年も適用されてきたが、スペクトル分解能の細かい超スペクトルデータの使用はめったに研究されていない。
PRecursore IperSpettrale della Missione operativA (PRISMA)により、宇宙からのハイパースペクトルCDが可能になった。
本研究は,自然から都市に至るまで,様々な目標に対して,標準およびディープラーニング(DL)CD手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:22:53 GMT)
Deep-Learning-Based Radio-Frequency Side-Channel Attack on Quantum Key
Distribution [0.0] 量子鍵分布(QKD)プロトコルは、基本的な物理法則に基づいて安全であることが証明されている。
符号化された量子状態が量子チャネルの他の自由度の性質と相関している側チャネルは、盗聴者が無意味に情報を得ることを可能にする。
ここでは、深部畳み込みニューラルネットワークを用いて、記録された古典的高周波電磁放射を解析するためのサイドチャネル攻撃を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Deep Learning Approaches for Dynamic Mechanical Analysis of Viscoelastic
Fiber Composites [0.0] 強化ポリマー(RP)複合材料は、快適性、安全性、エネルギー効率を高めるために不可欠である。
マシンラーニング(ML)を使用して、マイクロ構造の設計と理解を迅速化することへの関心が高まっています。
本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いて微細構造を機械的特性にマッピングし, プロセスの高速化と, 所望の特性から微細構造の生成を可能にすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 23:33:27 GMT)
Cooperative optical pattern formation in an ultrathin atomic layer [0.0] 均一状態からの自発的パターン形成は、広く研究されている非線形光学現象である。
アレイ内の原子の1つの層が非線形に揺らぎを増幅し、複雑な光学パターンを形成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 16:29:03 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） (Fri, 20 Oct 2023 07:24:36 GMT)
Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Solar Irradiance
Forecasting in Smart Grids [0.0] 本研究では,ランダムフォレスト,エクストリームグラディエントブースティング(XGBoost),ライトグラディエントブーストマシン(ライトGBM)アンサンブル,キャットブースト,マルチレイヤパーセプトロンニューラルネットワーク(MLP-ANN)などの次世代機械学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 19:52:37 GMT)
Collective advantages in finite-time thermodynamics [0.0] W_rm disspropto Nx$は、プロトコルに沿って対話が適切に作成される集合プロトコルを考えることで、劇的に削減できることを示す。
これらの結果の応用として、有限時間における情報の消去に焦点をあて、ランダウアーの境界へのより高速な収束を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 14:54:21 GMT)
Clock synchronization with pulsed single photon sources [0.0] フォトニック量子技術は、正確な時間分解された光検出事象の同定を必要とする。
ここでは、時間伝達に単一光子を用いる最近の進歩に基づいて、パルス単一光子源用に設計された高速な後処理方式を応用し、定量化する。
平均根平均2乗同期ジッタは3.0 psで、安定性は超安定クロック系に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 13:19:45 GMT)
Can a particle moves zigzag in time? [0.0] 時間ジグザグを含む量子遷移の振幅を考慮する。
時間ジグザグは量子レベルでは抑制されないが、振幅への寄与はゼロである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:54:58 GMT)
Bloated Disclosures: Can ChatGPT Help Investors Process Financial
Information? [0.0] ChatGPTのような生成AIツールは、投資家が情報を処理する方法を根本的に変えることができる。
我々は、これらのツールが、株式市場を実験室として利用した複雑な企業情報開示を要約する上での経済的有用性について検討する。
肥大化した開示は、価格効率の低下や情報非対称性の上昇など、資本市場の悪影響と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 21:40:00 GMT)
Anomaly Detection of Command Shell Sessions based on DistilBERT:
Unsupervised and Supervised Approaches [0.0] コマンドシェルセッションにおける異常検出は、コンピュータセキュリティの重要な側面である。
近年のディープラーニングと自然言語処理の進歩は,複雑なセキュリティ問題に対処する上で大きな可能性を秘めている。
本研究では,事前学習した DistilBERT モデルを用いて,Unix シェルセッション中の異常を検出するための包括的アプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 03:04:32 GMT)
Andreev probing of Cooper-pair flying qubit [0.0] 本稿では,長距離での量子情報伝達を容易にするために,空飛ぶ量子ビットを動作・探究できるナノメカニカルデバイスを提案する。
超電導ドットとバルク超電導体とからなる可動式のクーパー対箱(CPB)により、クーパー対トンネルのクーロン閉塞を静電気で除去することにより絡み合うように構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 02:43:18 GMT)
Adiabatic elimination for composite open quantum systems: reduced model
formulation and numerical simulations [0.0] 複合開量子系のシミュレーションのための数値計算法を提案する。
これはリンドブラッドのマスター方程式と断熱除去に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 12:33:47 GMT)
A framework for spatial heat risk assessment using a generalized
similarity measure [0.0] メリーランド州の様々な地域(郵便番号)にまたがるヒートハザードによる健康リスクを評価する新しい枠組みを開発する。
提案手法は,これら2つの指標のそれぞれを,対応する特徴ベクトルを開発して定量化し,次に高いリスク環境を示す指標特異的参照ベクトルを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 22:14:02 GMT)
A critical look at deep neural network for dynamic system modeling [0.0] 本稿では,入力出力データを用いた動的システムのモデリングにおける(深度)ニューラルネットワークの能力に疑問を呈する。
線形時間不変(LTI)力学系の同定には、2つの代表的なニューラルネットワークモデルを比較する。
LTIシステムでは、LSTMとCFNNはノイズのないケースでも一貫したモデルを提供できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 20 Oct 2023 11:48:18 GMT)