Beyond Good Intentions: Reporting the Research Landscape of NLP for
Social Good [115.2] NLP4SG Papersは3つのタスクを関連づけた科学データセットである。
これらのタスクはNLP4SGの論文を特定し、NLP4SGのランドスケープを特徴付けるのに役立つ。
現状のNLPモデルを用いてこれらのタスクに対処し、ACLアンソロジー全体においてそれらを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:41:57 GMT)
Paxion: Patching Action Knowledge in Video-Language Foundation Models [112.9] 行動知識は、行動のテキスト的、視覚的、時間的側面を理解することを含む。
最近のビデオ言語モデルの様々なベンチマークタスクにおける印象的なパフォーマンスは、アクション知識の驚くべき不足(ほぼランダムなパフォーマンス)を明らかにしている。
本稿では,DVDM(Dis discriminative Video Dynamics Modeling)の新たな目的とともに,新しいフレームワークPaxionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:34:03 GMT)
Tree Prompting: Efficient Task Adaptation without Fine-Tuning [112.7] Tree Promptingはプロンプトの決定ツリーを構築し、複数のLMコールをリンクしてタスクを解決する。
分類データセットの実験により、Tree Promptingは競合するメソッドよりも精度が向上し、微調整と競合することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:18:22 GMT)
Diversified Outlier Exposure for Out-of-Distribution Detection via
Informative Extrapolation [110.3] Out-of-Distribution(OOD)検出は、現実のアプリケーションに信頼性の高い機械学習モデルをデプロイするために重要である。
近年, 外部曝露によるOOD検出に有意な結果が得られた。
本稿では,補助外乱量に基づく情報外挿による効果的なOOD検出のための新しい枠組み,すなわちDivOE(Diversified Outlier Exposure)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 07:16:09 GMT)
Code-Switching with Word Senses for Pretraining in Neural Machine
Translation [107.2] ニューラルネットワーク翻訳のための単語センス事前学習(WSP-NMT)について紹介する。
WSP-NMTは、知識ベースからの単語感覚情報を活用した多言語NMTモデルの事前学習のためのエンドツーエンドアプローチである。
実験の結果,全体の翻訳品質が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:13:01 GMT)
BiomedJourney: Counterfactual Biomedical Image Generation by
Instruction-Learning from Multimodal Patient Journeys [99.7] 本稿では,インストラクション学習によるバイオメディカル画像生成のための新しい手法であるBiomedJourneyを紹介する。
我々は、GPT-4を用いて、対応する画像レポートを処理し、疾患進行の自然言語記述を生成する。
得られた三重項は、反現実的なバイオメディカル画像生成のための潜伏拡散モデルを訓練するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:59:47 GMT)
A Specialized Semismooth Newton Method for Kernel-Based Optimal
Transport [93.0] カーネルベース最適輸送(OT)推定器は、サンプルからOT問題に対処するための代替的機能的推定手順を提供する。
SSN法は, 標準正規性条件下でのグローバル収束率$O (1/sqrtk)$, 局所二次収束率を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:48:45 GMT)
Bi-discriminator Domain Adversarial Neural Networks with Class-Level
Gradient Alignment [87.8] そこで本研究では,クラスレベルのアライメントアライメントを有するバイディミネータドメイン対向ニューラルネットワークを提案する。
BACGは、領域分布の整合性を改善するために勾配信号と二階確率推定を利用する。
さらに、対照的な学習にインスパイアされ、トレーニングプロセスを大幅に短縮できるメモリバンクベースの変種であるFast-BACGを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:53:17 GMT)
Gender Biases in Automatic Evaluation Metrics for Image Captioning [87.2] 画像キャプションタスクのためのモデルに基づく評価指標において、性別バイアスの体系的研究を行う。
偏りのある世代と偏りのない世代を区別できないことを含む、これらの偏りのあるメトリクスを使用することによる負の結果を実証する。
人間の判断と相関を損なうことなく、測定バイアスを緩和する簡便で効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:13:32 GMT)
Neural Operators for Accelerating Scientific Simulations and Design [85.9] ニューラル演算子として知られるAIフレームワークは、関数間のマッピングを学習するための原則化されたフレームワークを提供する。
ニューラル演算子は、多くのアプリケーションで既存のシミュレータを拡張または置き換えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 22:30:12 GMT)
Adaptive, Doubly Optimal No-Regret Learning in Strongly Monotone and
Exp-Concave Games with Gradient Feedback [84.6] オンライン勾配降下(OGD)は、強い凸性や単調性仮定の下では二重最適であることが知られている。
本稿では,これらのパラメータの事前知識を必要としない完全適応型OGDアルゴリズム,textsfAdaOGDを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:38:13 GMT)
On Bilingual Lexicon Induction with Large Language Models [81.7] 本稿では,バイリンガル辞書開発における次世代大規模言語モデルの可能性について検討する。
本研究では,1) 教師なしBLIにおけるゼロショットプロンプトと,2) シード翻訳ペアの組による少数ショットインコンテキストプロンプトについて検討する。
私たちの研究は、テキストからテキストへのmLLMの強力なBLI機能を示す最初のものです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:43:27 GMT)
Automated Few-shot Classification with Instruction-Finetuned Language
Models [76.7] 我々は、AuT-Fewが最先端の数ショット学習方法より優れていることを示す。
AuT-Few は RAFT few-shot ベンチマークにおいて,データセット間で最高のランク付け手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:46:51 GMT)
EVA2.0: Investigating Open-Domain Chinese Dialogue Systems with
Large-Scale Pre-Training [74.0] EVA2.0は280億のパラメータを持つ大規模な事前訓練された中国の対話モデルである。
提案するEVA2.0は,280億のパラメータを持つ,大規模で事前訓練されたオープンドメインの中国語対話モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:36:48 GMT)
On the Neural Tangent Kernel of Equilibrium Models [72.3] 本研究は、Deep equilibrium(DEQ)モデルのニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)を研究する。
一方,DECモデルでは,幅と深さが無限大であるにもかかわらず,まだ決定論的NTKを満足していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:47:18 GMT)
Chasing Fairness Under Distribution Shift: A Model Weight Perturbation
Approach [72.2] まず,分布シフト,データ摂動,モデルウェイト摂動の関連性を理論的に検証した。
次に、ターゲットデータセットの公平性を保証するのに十分な条件を分析します。
これらの十分な条件により、ロバストフェアネス正則化(RFR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 07:58:28 GMT)
Scaling Up Dataset Distillation to ImageNet-1K with Constant Memory [66.0] 6倍のメモリ削減でImageNet-1Kに容易にスケールできるメモリ効率の良いトラジェクトリマッチング法を提案する。
また,合成画像にソフトラベルを割り当てることが,多数のカテゴリにスケールする際の性能に重要であることも確認した。
提案アルゴリズムは,ImageNet-1K上の従来のSOTAを超低 IPC で上回るだけでなく,ImageNet-1K 上で50 IPC までのスケールアップを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:27:27 GMT)
Towards Effective Disambiguation for Machine Translation with Large
Language Models [65.8] 我々は「あいまいな文」を翻訳する大規模言語モデルの能力について研究する。
実験の結果,提案手法はDeepLやNLLBといった最先端システムと5つの言語方向のうち4つで一致し,性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:02:07 GMT)
CLIP meets Model Zoo Experts: Pseudo-Supervision for Visual Enhancement [65.5] Contrastive Language Image Pretraining (CLIP)は、視覚言語モデルを訓練するための標準手法である。
モデル動物園からのタスク固有の視覚モデルを用いてCLIPトレーニングを強化し、視覚的表現を改善する。
この単純なセットアップは、異なるビジョンタスク間で最大16.3%の大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:20:13 GMT)
Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse
RL [62.8] ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。
このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。
本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:41:23 GMT)
MOELoRA: An MOE-based Parameter Efficient Fine-Tuning Method for
Multi-task Medical Applications [60.2] 我々はMOELoRAと呼ばれるマルチタスク医療応用のためのパラメータ効率の良いファインチューニングフレームワークを提案する。
MOEとLoRAを統一するために、私たちは複数の専門家をトレーニング可能なパラメータとして考えました。
実験の結果, MOELoRAは既存のパラメータ効率の高い微調整法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:18:09 GMT)
Towards a General Framework for Continual Learning with Pre-training [60.0] 本稿では,事前学習を用いた逐次到着タスクの連続学習のための一般的な枠組みを提案する。
我々はその目的を,タスク内予測,タスク同一性推論,タスク適応予測という3つの階層的構成要素に分解する。
本稿では,パラメータ効率細調整(PEFT)技術と表現統計量を用いて,これらのコンポーネントを明示的に最適化する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:03:38 GMT)
Filling the Missing: Exploring Generative AI for Enhanced Federated
Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [55.8] ローカルデータのFIMI(FIlling the MIssing)部分を活用することにより,これらの課題に対処する,AIを活用した創発的なフェデレーション学習を提案する。
実験の結果,FIMIはデバイス側エネルギーの最大50%を節約し,目標とするグローバルテスト精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:07:04 GMT)
Toward Generative Data Augmentation for Traffic Classification [54.9] Data Augmentation (DA) 合成サンプルによるトレーニングデータの拡張 - Computer Vision (CV) で大きく採用され、モデル性能が向上した。
DAは、トラフィック分類(TC)を含むネットワークのユースケースでは、まだ普及していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 08:08:37 GMT)
SciRepEval: A Multi-Format Benchmark for Scientific Document
Representations [52.0] SciRepEvalは、科学文書表現のトレーニングと評価のための最初の総合的なベンチマークである。
SPECTERやSciNCLのような最先端のモデルが、タスクフォーマットをまたいだ一般化にどのように苦労しているかを示す。
ドキュメント毎に複数の埋め込みを学習する新しいアプローチは、それぞれ異なるフォーマットに合わせて、パフォーマンスを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:28:12 GMT)
Linguistically Motivated Sign Language Segmentation [51.1] 手話のセグメンテーションは手話処理システムにおいて重要な課題である。
これら2つのタスクを協調的にモデル化する新しい手法を提案する。
私たちは、主要なIOタグ付けスキームをBIOタグに置き換えて、継続的な署名を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:09:34 GMT)
Reducing Sequence Length by Predicting Edit Operations with Large
Language Models [50.7] 本稿では,ローカルなシーケンス変換タスクに対して,ソーステキストの編集スパンを予測することを提案する。
編集スパンの監督データに大規模言語モデルに対する命令チューニングを適用する。
実験の結果,提案手法は4つのタスクにおいて,ベースラインに匹敵する性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:57:02 GMT)
Hierarchical Memory Learning for Fine-Grained Scene Graph Generation [49.4] 本稿では,HML(Hierarchical Memory Learning)フレームワークを提案する。
粗い述語と細かな述語を自律的に分割した後、モデルはまず粗い述語で訓練され、次に細かな述語を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:59:02 GMT)
To Copy, or not to Copy; That is a Critical Issue of the Output Softmax
Layer in Neural Sequential Recommenders [48.9] 本研究では,単一隠れ状態埋め込みと静的アイテム埋め込みを出力ソフトマックス層に埋め込むという問題の原因を明らかにする。
我々は、最近提案されたSoftmax-CPRのようなソフトマックス代替案を逐次レコメンデーションタスクに適用し、新しいソフトマックスアーキテクチャが、いつコピーするか、いつ入力シーケンスからアイテムを除外するかを学ぶ際に、ニューラルエンコーダの能力を解き放つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:04:04 GMT)
A Novel Information-Theoretic Objective to Disentangle Representations
for Fair Classification [46.9] そのような非絡み合った表現に対する主な応用の1つは、公平な分類である。
我々は、この問題の情報理論的視点を採用し、レギュレータの新しいファミリーを動機付けている。
結果として得られた損失はCLINICと呼ばれ、パラメータフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:35:48 GMT)
Transductive Learning for Textual Few-Shot Classification in API-based
Embedding Models [46.8] わずかなラベル付きデータで新しい分類タスクを実行するために、モデルをトレーニングするショットは少ない。
本稿では,事前学習したモデルの埋め込みを,計算コストとデータプライバシ制約を備えたゲートAPIを通じて提供するシナリオを紹介する。
我々はNLPコミュニティが見落としてきた学習パラダイムであるトランスダクティブ推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:47:10 GMT)
Exploiting Contrastive Learning and Numerical Evidence for Confusing
Legal Judgment Prediction [46.7] 訴訟の事実記述文を考慮し、法的判断予測は、事件の告訴、法律記事、刑期を予測することを目的としている。
従来の研究では、標準的なクロスエントロピー分類損失と異なる分類誤差を区別できなかった。
本稿では,モコに基づく教師付きコントラスト学習を提案する。
さらに,事前学習した数値モデルにより符号化された抽出された犯罪量による事実記述の表現をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:45:08 GMT)
Learning Motion Refinement for Unsupervised Face Animation [45.8] 教師なしの顔アニメーションは、原画像の外観に基づいて人間の顔映像を生成し、運転映像の動作を模倣することを目的としている。
既存の手法では、通常、先行した動きモデル(例えば、局所的なアフィン運動モデルや局所的な薄板・スプライン運動モデル)を採用する。
本研究では、粗い動きと細い動きを同時に学習するための、教師なしの顔アニメーション手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 05:52:25 GMT)
Non-Adaptive Coding for Two-Way Wiretap Channel with or without Cost Constraints [45.7] 本研究では,2方向ワイヤタップチャネル(TW-WC)と外部盗聴器(Eavesdropper)の秘密化結果について,強い秘密化基準の下で検討した。
我々は,TW-WCの秘密容量領域について,強い関節および個別の秘密容量制約の下で内部境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:05:59 GMT)
Beyond Probability Partitions: Calibrating Neural Networks with Semantic
Aware Grouping [45.1] 研究によると、ディープネットワークは予測に対して過度に楽観的であり、予測エラーを過小評価する傾向がある。
分割誤差 (Partitioned Error, PCE) という,より一般化された校正誤差の定義を提案する。
モデル精度とキャリブレーションの関係は分割関数の粒度に関係していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:17:44 GMT)
Aligning Large Language Models through Synthetic Feedback [43.8] 本研究では,ヒトのアノテーションに依存しない合成フィードバックを用いたアライメント学習フレームワークを提案する。
人間の評価では,我々のモデルはアルパカとドリー-v2にそれぞれ55.0%,58.5%が好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:50:54 GMT)
Temporal Action Segmentation: An Analysis of Modern Techniques [43.7] ビデオにおける時間的アクションセグメンテーション(TAS)は、複数のアクションクラスを持つ分長ビデオにおいて、ビデオフレームを密に識別することを目的としている。
近年のTAS技術の急速な発展にもかかわらず、これらの分野では体系的な調査は行われていない。
この調査は、最も重要なコントリビューションとトレンドを分析し、要約します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 04:57:29 GMT)
Large Language Model Is Not a Good Few-shot Information Extractor, but a
Good Reranker for Hard Samples! [43.5] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な進歩を遂げています。
その結果,従来のLCMは微調整SLMに比べて性能が劣り,レイテンシが高く,予算要求も増大していることがわかった。
LLMの強度とSLMの強度を結合する適応フィルタ-then-rerankパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:44:11 GMT)
Employing Feature Selection Algorithms to Determine the Immune State of
a Mouse Model of Rheumatoid Arthritis [43.4] 免疫反応は、抗原が自己なのか非自己なのかを体が決定する動的な過程である。
関節リウマチ(RA)などの免疫療法の目標は、免疫状態に偏り、規制的なアクターに有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:55:54 GMT)
CoinRun: Solving Goal Misgeneralisation [43.4] 我々は、ACE(Algorithm for Concept Extrapolation)エージェントが、ゴールの誤一般化における重要な課題の1つ、CoinRunチャレンジをいかに解決できるかを示す。
このことは、自律的なエージェントが、新規で重要な状況であっても、人間の利益のためにどのように行動するかを信用できるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:08:46 GMT)
One is More: Diverse Perspectives within a Single Network for Efficient
DRL [43.2] OMNetは、単一のネットワーク内で複数のワークを活用する新しい学習パラダイムであり、多様なアウトプットを効率的に提供する。
OMNetは、最小限の追加オーバーヘッドで、様々な深層強化学習アルゴリズムに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:37:13 GMT)
You Only Condense Once: Two Rules for Pruning Condensed Datasets [41.9] You Only Condense Once (YOCO)は、2つの恥ずかしいほど単純なデータセットプルーニングルールで、より小さなコンデンスデータセットを生成する。
実験では、ConvNet、ResNet、DenseNetなどのネットワーク上で、我々の発見を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:05:58 GMT)
Finite-context Indexing of Restricted Output Space for NLP Models Facing
Noisy Input [41.4] FiRoは、クリーンな入力の性能を犠牲にすることなく、ノイズの多い入力におけるNLPモデル性能を向上させるアプローチである。
入力中の各トークンに対してノイズフリーのフォームを推測することにより、入力テキストの健全性を保ちながら、その入力テキストをサニタイズする。
FiRo は有限コンテキストアグリゲーションを用いて文脈埋め込みを得るが、これは制限された出力空間内でノイズのない形式を見つけるのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:28:26 GMT)
Small Language Models Fine-tuned to Coordinate Larger Language Models
improve Complex Reasoning [41.0] 大きな言語モデル(LLM)は、印象的な推論能力を示すチェーン・オブ・シントを生成するように促された。
本稿では、分解生成器を用いて複雑な問題をより少ない推論ステップを必要とするサブプロブレムに分解するDaSLaMを紹介する。
本稿では,DaSLaMがスケール関数としての解の能力に制限されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:23:20 GMT)
Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with
HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction
Models [40.7] HelixDockは、サイト特異的な分子ドッキングの新しいアプローチである。
何百万もの結合ポーズは、様々なタンパク質標的や小さな分子を含む、伝統的なドッキングツールによって生成される。
ディープラーニングに基づくドッキングモデルであるSE(3)同変ネットワークは、この大規模データセットで事前訓練され、少数の正確な受容体-リガンド複合体構造で微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 05:54:26 GMT)
PDE-Refiner: Achieving Accurate Long Rollouts with Neural PDE Solvers [40.1] 時間依存偏微分方程式(PDE)は、科学や工学においてユビキタスである。
ディープニューラルネットワークに基づくサロゲートへの関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:41:47 GMT)
Liver Tumor Screening and Diagnosis in CT with Pixel-Lesion-Patient
Network [37.9] Pixel-Lesion-pAtient Network (PLAN) は, アンカークエリの改善と前景のサンプリング損失による各病変の分割と分類を行う。
PLANは95%と96%の患者レベルの感度と特異性を達成している。
造影CTでは, 病変レベルの検出精度, リコール, 分類精度は92%, 89%, 86%であり, CNNやトランスフォーマーよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:29:06 GMT)
Invariant Learning via Probability of Sufficient and Necessary Causes [35.8] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化は、野生のモデルを学習するのに不可欠である。
因果関係から導かれる最近の手法は、OODの一般化を実現する大きな可能性を示している。
PNS リスクを提案し,高い PNS 値で表現を学習するアルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:34:03 GMT)
On the Transferability of Visually Grounded PCFGs [35.6] ビジュアルグラウンドPCFGcitepzhao-titov-2020-visually
我々は、モデルがソースドメイン上で訓練され、ターゲットドメインに直接適用されるゼロショット転送学習環境を、それ以上の訓練をすることなく検討する。
トレーニングドメインと同じようなドメインでテキストに視覚的接地を使用することの利点は、リモートドメインへの転送に失敗することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:19:51 GMT)
An Empirical Study of Compound PCFGs [35.6] 複合文脈自由文法(C-PCFG)は、最近、教師なし句構造文法誘導のための新しい最先端技術を確立した。
英木バンクのC-PCFGを解析し,C-PCFGの多言語評価を行う。
実験の結果、C-PCFGsの最適構成は英語で調整されているが、必ずしも形態学に富む言語に一般化するとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:26:25 GMT)
Specify Robust Causal Representation from Mixed Observations [35.4] 観測から純粋に表現を学習することは、予測モデルに有利な低次元のコンパクトな表現を学習する問題を懸念する。
本研究では,観測データからこのような表現を学習するための学習手法を開発した。
理論的および実験的に、学習された因果表現で訓練されたモデルは、敵の攻撃や分布シフトの下でより堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:18:35 GMT)
Optimal Batched Best Arm Identification [31.8] バッチ化されたベストアーム識別(BBAI)問題について検討し、学習者のゴールは、ポリシーをできるだけ少なく変更しながら、最適なアームを識別することである。
特に、ある小さな定数$delta>0$に対して、確率1-delta$の最良のアームを見つけることを目指している。
本稿では,Tri-BBAIアルゴリズムとOpt-BBAIアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 22:55:50 GMT)
Large Language Models Only Pass Primary School Exams in Indonesia: A
Comprehensive Test on IndoMMLU [31.6] IndoMMLUはインドネシアの文化と言語に対する最初のマルチタスク言語理解ベンチマークである。
インドネシアの小学校から大学への入学試験である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:13:05 GMT)
LoFT: Local Proxy Fine-tuning For Improving Transferability Of
Adversarial Attacks Against Large Language Model [29.1] プロキシモデルの局所的な微調整は、攻撃の転送可能性を改善し、ターゲットモデルであるChatGPT、GPT-4、Claudeの攻撃成功率を39%、$7%、$0.5%(絶対)に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:59:41 GMT)
Guideline Learning for In-context Information Extraction [29.1] インコンテキスト情報抽出(IE)は近年,研究コミュニティで注目を集めている。
この欠点の主な理由として,未特定なタスク記述を挙げる。
In-context IEのためのガイドライン学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:21:48 GMT)
Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language
Models with IdentityChain [28.7] 本稿では、コード大言語モデル(Code LLM)の自己整合性を定義する。
次に、モデルの自己整合性と一般的な精度を効果的かつ効率的に評価するフレームワーク、IdentityChainを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:14:56 GMT)
Ask To The Point: Open-Domain Entity-Centric Question Generation [27.6] 我々は*entity-centric question generation* (ECQG)と呼ばれる新しいタスクを導入する。
このタスクは、エンティティの観点から質問を生成することを目的としています。
ECQGを解決するために,コンテンツフォーカスと質問検証という2つの新しいモジュールを備えたPLMベースのコヒーレントなフレームワークGenCONEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 22:19:19 GMT)
MV-ROPE: Multi-view Constraints for Robust Category-level Object Pose
and Size Estimation [24.5] RGBに基づくカテゴリレベルの6Dオブジェクトのポーズとサイズ推定のための新しいフレームワークを提案する。
私たちの斬新さは、現実的なシナリオで一般的に利用できる多視点情報を活用することにあります。
実験の結果,提案手法は最先端のRGB-D手法に匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:09:38 GMT)
Towards Agile Text Classifiers for Everyone [24.3] 本稿では,アジャイルテキスト分類の手法を紹介し,評価する。
そこで本研究では,PaLM 62Bのような高速チューニング型大規模言語モデルに対して,80例までのラベル付きデータセットを適用すれば,最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。
これはテキスト分類のパラダイムシフト、特により安全なオンライン談話をサポートするモデルに有効である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:49:09 GMT)
"A Tale of Two Movements": Identifying and Comparing Perspectives in
#BlackLivesMatter and #BlueLivesMatter Movements-related Tweets using Weakly
Supervised Graph-based Structured Prediction [24.0] ソーシャルメディアは、オンライン社会運動の形成を促進することによって、社会変革の主要な原動力となっている。
我々は#BackLivesMatter関連ツイートの視点を明示的にモデル化する弱い教師付きグラフベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:28:07 GMT)
SAM: Self-supervised Learning of Pixel-wise Anatomical Embeddings in
Radiological Images [23.6] 自己監督型解剖学的eMbedding(SAM)を導入し,ラベルのない画像から本質的な構造を学習する。
SAMは、解剖学的位置または身体部分を記述する各画像ピクセルに対してセマンティック埋め込みを生成する。
2次元および3次元画像モダリティを持つ複数のタスクにおいてSAMの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:29:11 GMT)
Ensemble-Instruct: Generating Instruction-Tuning Data with a
Heterogeneous Mixture of LMs [23.4] In-context Learning (ICL)技術は、少数の人間の監督だけで強力な会話エージェントを訓練することができる。
ここでは、より小さく(約10B-40Bパラメータ)、許容ライセンスを持つ言語モデルへのそのような手法の適用について検討する。
我々は,これらのサイズでは効果が低いセルフインストラクト手法を考案し,2つの主要なアイデアに基づいて新たなICL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:21:17 GMT)
MedEval: A Multi-Level, Multi-Task, and Multi-Domain Medical Benchmark
for Language Model Evaluation [23.0] MedEvalは、医療のための言語モデルの開発を促進するために、マルチレベル、マルチタスク、マルチドメインの医療ベンチマークである。
22,779の文と21,228のレポートを収集し、専門家のアノテーションを複数のレベルで提供し、データの詳細な使用可能性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:59:41 GMT)
CTQScorer: Combining Multiple Features for In-context Example Selection
for Machine Translation [22.7] 我々は、翻訳品質を最大化するために、複数の特徴に基づいてサンプルを選択する回帰モデルCTQ Scorerを学習する。
複数の言語ペアと言語モデルにおいて、CTQ Scorerがランダム選択を著しく上回ることを示す。
また,強力なBM25検索ベースラインに対して,平均2.5 COMET点以上の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:22:02 GMT)
Towards Stable Backdoor Purification through Feature Shift Tuning [22.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では,最も一般的かつ容易に配置可能なバックドアディフェンスであるファインチューニングから始める。
チューニングに基づくバックドア浄化手法であるFeature Shift Tuning (FST)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:37:05 GMT)
SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation [22.0] SSLRecは、さまざまなSSL強化レコメンデータを評価するための、標準化され、フレキシブルで包括的なフレームワークを提供する、新しいベンチマークプラットフォームである。
私たちのSSLRecプラットフォームは、さまざまなシナリオにわたる最先端のSSL強化レコメンデーションモデルを包括的にカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:31:17 GMT)
GPTAraEval: A Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Arabic NLP [21.6] 本研究は,44の言語理解・生成タスクを含むChatGPTの大規模自動・人為的評価を行う。
以上の結果から,ChatGPTは英語における顕著な性能にもかかわらず,アラビア語を微調整した小型モデルでは一貫して上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 05:16:24 GMT)
Revisiting Block-based Quantisation: What is Important for Sub-8-bit LLM
Inference? [21.2] 大規模言語モデル(LLM)の統計的および学習特性について検討する。
ブロック量子化(ブロック量子化)を LLM に適用する。
ほぼロスレスで量子化された6ビットのLSMは、float32ベースラインよりも19倍高い算術密度と5倍のメモリ密度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:38:52 GMT)
GEMBA-MQM: Detecting Translation Quality Error Spans with GPT-4 [20.1] 本稿では,翻訳品質の誤差を検出するためのGPTに基づく評価指標であるGEMBA-MQMを紹介する。
GEMBA-MQMは固定された3ショットプロンプト技術を採用し、GPT-4モデルをクエリしてエラー品質の幅を示す。
GEMBA-MQMはシステムランキングにおける最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:30:33 GMT)
Blessing from Human-AI Interaction: Super Reinforcement Learning in
Confounded Environments [19.9] 本稿では,データ駆動シーケンシャル意思決定に人間-AIインタラクションを活用する超強化学習のパラダイムを紹介する。
未測定のコンファウンディングを伴う意思決定プロセスでは、過去のエージェントによって取られたアクションは、未開示の情報に対する貴重な洞察を提供することができる。
我々は、いくつかの超政治学習アルゴリズムを開発し、その理論的性質を体系的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:58:39 GMT)
Fuzzy-NMS: Improving 3D Object Detection with Fuzzy Classification in
NMS [19.5] 非最大抑圧(NMS)は、多くの3Dオブジェクト検出フレームワークで使用される重要な後処理モジュールである。
ファジィ学習をNMSに導入し、より詳細な候補境界ボックスフィルタリングを実現するための一般化されたファジィ-NMSモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:09:03 GMT)
Patch-Mix Contrastive Learning with Audio Spectrogram Transformer on
Respiratory Sound Classification [19.2] 本稿では,潜在空間における混合表現を識別するために,新規かつ効果的なパッチ・ミクス・コントラスト学習を提案する。
提案手法はICBHIデータセット上での最先端性能を実現し,4.08%の改善により先行先行スコアを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 07:12:33 GMT)
Minimax Optimal Transfer Learning for Kernel-based Nonparametric
Regression [18.2] 本稿では,非パラメトリック回帰の文脈における伝達学習問題について考察する。
目的は、実用性と理論的保証の間のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:55:31 GMT)
AI-Generated Content (AIGC) for Various Data Modalities: A Survey [17.8] AIGCメソッドは、AIアルゴリズムを使用してテキスト、画像、ビデオ、3Dアセット、その他のメディアを生成することを目的としている。
我々は、単一のモダリティと相互モダリティの両方を含む、異なるデータモダリティにわたるAIGC手法の包括的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:45:04 GMT)
LPN: Language-guided Prototypical Network for few-shot classification [16.4] ラベル付き例を限定して、新しいタスクに適応することを目的としている。
近年の手法では,クエリとサポート画像の類似性の適切な測定方法が検討されている。
本稿では,言語誘導型プロトタイプネットワーク(LPN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:17:18 GMT)
Filtration Surfaces for Dynamic Graph Classification [16.1] スケーラブルでフレキシブルな新しい方法である濾過面を提案する。
本モデルの有効性を実験的に検証し,従来の最先端ベースラインよりも濾過面が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:12:24 GMT)
HDhuman: High-quality Human Novel-view Rendering from Sparse Views [15.8] 本稿では,人間の再構成ネットワークと画素整合型空間変換器,および幾何学誘導型画素機能統合を用いたレンダリングネットワークを提案する。
提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方において, 従来の一般的な手法や特定の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:11:18 GMT)
Speech Sequence Embeddings using Nearest Neighbors Contrastive Learning [15.7] 教師なしのコントラスト学習目標を用いてトレーニング可能な,シンプルなニューラルエンコーダアーキテクチャを提案する。
近年の自己教師型音声表現の上に構築されている場合,本手法は反復的に適用でき,競争力のあるSSEが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:15:36 GMT)
VoxArabica: A Robust Dialect-Aware Arabic Speech Recognition System [15.4] VoxArabicaは、アラビア語の方言識別(DID)と自動音声認識(ASR)のためのシステムである。
我々は、アラビアDIDおよびASRタスクの教師付き設定において、HuBERT(DID)、Whisper、XLS-R(ASR)などの広範囲のモデルを訓練する。
MSA、エジプト、モロッコ、および混合データでASRモデルを微調整します。
私たちはこれらのモデルを単一Webインターフェースに統合し、オーディオ記録、ファイルアップロード、モデル選択、誤出力のためのフラグを掲げるオプションなど、さまざまな機能を備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:42:30 GMT)
Learning to Identify Graphs from Node Trajectories in Multi-Robot
Networks [15.4] 本稿では,グローバル収束保証付きグラフトポロジを効率的に発見する学習ベースアプローチを提案する。
マルチロボット生成および群れ処理におけるグラフの同定におけるアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:28:41 GMT)
Hypergraph Convolutional Networks for Fine-grained ICU Patient
Similarity Analysis and Risk Prediction [15.1] 集中治療ユニット(ICU、Intensive Care Unit)は、重篤な患者を認め、継続的な監視と治療を提供する病院の最も重要な部分の1つである。
臨床意思決定における医療従事者を支援するために,様々な患者結果予測手法が試みられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 04:54:00 GMT)
Interpolating Item and User Fairness in Multi-Sided Recommendations [14.9] 問題(FAIR)という,新たなフェアレコメンデーションフレームワークを策定する
プラットフォームは適切なアイテム/ユーザフェアネスの定義を指定でき、支払いを希望する「公正度」を決定できる。
この新たな課題に直面して、学習行為と公正なレコメンデーションの実行を効果的にバランスさせる、FORMと呼ばれる低レベルのオンラインレコメンデーションアルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:56:55 GMT)
Exploring Autoencoder-based Error-bounded Compression for Scientific
Data [14.7] 我々は,SZモデルの観点から,エラーバウンドオートエンコーダベースのフレームワークを開発する。
設計したAEベースエラーバウンド圧縮フレームワークの主段の圧縮品質を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 22:26:08 GMT)
RECAP: Towards Precise Radiology Report Generation via Dynamic Disease
Progression Reasoning [14.4] 本稿では, ダイナミックな疾患進行推論を用いて, 高精度かつ正確な放射線診断レポートを生成するRECAPを提案する。
次に、レポート生成のための履歴記録、時間情報、およびラジオグラフを組み合わせて、進行グラフと動的進行推論機構を考案し、各観測および進行の属性を正確に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:05:32 GMT)
RTSUM: Relation Triple-based Interpretable Summarization with
Multi-level Salience Visualization [13.7] 本稿では、関係三重項を要約の基本単位として利用する教師なし要約フレームワークRTSUMを提案する。
また,解釈可能な要約ツールのWebデモも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:46:03 GMT)
Values, Ethics, Morals? On the Use of Moral Concepts in NLP Research [13.3] 哲学に端を発する重要な倫理概念について概説する。
既存の文献を道徳的NLPで体系的に調査する。
私たちの発見は、例えば、ほとんどの論文は、それらが使用する用語を明確に定義したり、哲学の定義に従わないことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:04:10 GMT)
Observation and quantification of pseudogap in unitary Fermi gases [13.2] リチウム6原子の均一一元系フェルミガス中での長時間の対ゆらぎによる擬ギャップの観測を報告する。
逆対寿命は熱的に活性化される指数的挙動を示し、顕微鏡的な仮想対の破れと組換え機構を明らかにする。
強い相互作用を持つフェルミガスの擬似ギャップを定量的に解析し,超流動前駆体としてのプリフォームペアリングの役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:35:36 GMT)
A Robust Adversary Detection-Deactivation Method for Metaverse-oriented
Collaborative Deep Learning [13.1] 本稿では,潜在的な悪意のある参加者のアクセスを制限し,隔離する逆検出・不活性化手法を提案する。
また,Multiview CDLのケースで詳細な保護分析を行い,その手法を用いて,有害アクセスを効果的に防止できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:45:18 GMT)
Adversarial Robustness Unhardening via Backdoor Attacks in Federated
Learning [13.1] 敵のロバストネス・アンハードニング(ARU)は、分散トレーニング中にモデルロバストネスを意図的に損なうために、敵のサブセットによって使用される。
本研究は,ARUの対人訓練への影響と,中毒やバックドア攻撃に対する既存の堅牢な防御効果を評価する実証実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:18:35 GMT)
Exploring Driving Behavior for Autonomous Vehicles Based on Gramian
Angular Field Vision Transformer [13.0] 本稿では,運転動作の分析を目的としたGAF-ViTモデルを提案する。
提案したViTモデルは、Transformer Module、Channel Attention Module、Multi-Channel ViT Moduleの3つの主要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 04:24:30 GMT)
Structural generalization in COGS: Supertagging is (almost) all you need [13.0] 最近のセマンティック解析データセットは、合成一般化が必要な場合において、ニューラルネットワークの重要な制限を提示している。
この問題を軽減するために、ニューラルネットワークベースのセマンティックパーシングフレームワークをいくつかの方法で拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:51:25 GMT)
Characterizing Internal Evasion Attacks in Federated Learning [12.9] フェデレートされた学習は、クライアントが機械学習モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
クライアントのモデルは、トレーニングとテストフェーズにおける攻撃に対して脆弱である。
本稿では,「内部回避攻撃」を行う敵クライアントの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:17:01 GMT)
Contrast Everything: A Hierarchical Contrastive Framework for Medical
Time-Series [12.5] COMETは、医療時系列のすべての固有のレベルにおいてデータのコンピテンシーを活用する革新的な階層的フレームワークである。
我々の綿密に設計されたモデルは、観察、サンプル、トライアル、患者レベルという4つの潜在的なレベルからデータ一貫性を体系的にキャプチャする。
心筋梗塞の心電図信号とアルツハイマー病とパーキンソン病の脳波信号を含む3つの多様なデータセットを用いて,COMETと6つのベースラインを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:59:31 GMT)
Fast Approximation of Similarity Graphs with Kernel Density Estimation [12.3] 我々は,データポイントのセットである$X$から類似性グラフを構築するための新しいアルゴリズムをmathbbRd$に提示する。
提案アルゴリズムはカーネル密度推定問題に基づいており,任意のカーネル関数に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:32:47 GMT)
Architectural Implications of GNN Aggregation Programming Abstractions [12.0] 我々は,GNNアグリゲーションのための既存のプログラミング抽象化を,データ構造と伝搬法の次元によって分類する。
これらの抽象化を最先端のGNNライブラリ上に構築することにより、その性能と効率を比較するために、網羅的で詳細な評価研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:30:32 GMT)
Transformer-based Multimodal Change Detection with Multitask Consistency
Constraints [11.9] 現在の変化検出方法は、意味変化検出タスクと高さ変化検出タスクのマルチタスク競合に対処する。
そこで我々は,クロスアテンションにより,多次元入力間の共有表現を学習する効率的なトランスフォーマーネットワークを提案する。
提案手法は,5つの現状変化検出手法と比較して,意味的および高さ変化検出の観点から,一貫したマルチタスク優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:14:17 GMT)
Online Modeling and Monitoring of Dependent Processes under Resource
Constraints [11.8] 提案手法は,限られた資源下での依存プロセスの活用と探索を最適に行うために,協調学習に基づくアッパー信頼境界(CL-UCB)アルゴリズムを設計する。
提案手法の有効性は, 理論解析, シミュレーション研究, およびアルツハイマー病における適応認知モニタリングの実証研究を通じて実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 23:14:34 GMT)
Classifying Crime Types using Judgment Documents from Social Media [11.2] 犯罪行為事実に基づく犯罪種別決定の課題は、社会科学において非常に重要かつ有意義な課題となっている。
データサンプル自体は、犯罪そのものの性質のため、不均一に分散されます。
本稿では,NLP処理手法を用いてこの問題を解決するための新しいトレーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:44:41 GMT)
Revisiting Instruction Fine-tuned Model Evaluation to Guide Industrial
Applications [11.0] インストラクションファインチューニング(IFT)は、大規模言語モデル(LLM)のゼロショット機能を強化する強力なパラダイムである。
LLMに基づくメトリクスをこれらの要件に適合させることを示し、それらを活用してタスク特殊化戦略の調査を行う。
本研究は,実世界のIFTモデル展開の実践者に対して,実用的な洞察を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:04:55 GMT)
Self-Normalizing Neural Network, Enabling One Shot Transfer Learning for
Modeling EDFA Wavelength Dependent Gain [10.3] 本稿では、半教師付き自己正規化ニューラルネットワークに基づいて、複数のEDFAの波長依存性の利得をモデル化する新しいMLフレームワークを提案する。
オープンアイルランドおよびCOSMOSテストベッドにおける22のEDFA実験は、異なるアンプタイプで操作しても高精度なトランスファー学習を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:16:14 GMT)
Advancing Requirements Engineering through Generative AI: Assessing the
Role of LLMs [10.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、コード生成、プログラム理解など、さまざまな領域において大きな可能性を示している。
本章では、要件関連タスクの効率性と正確性の向上を目的とした、要件エンジニアリングプロセスの駆動におけるLLMの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:29:31 GMT)
Zero-shot Learning of Individualized Task Contrast Prediction from
Resting-state Functional Connectomes [9.8] 機械学習モデルを用いて、安静時機能MRI(sfMRI)スキャンを用いて、主観的なタスク誘発活動を予測することができる。
RSfMRIスキャンは比較的容易に収集できるが、十分なタスクfMRIスキャンを得ることは、より複雑な実験設計や手順を必要とするため、はるかに困難である。
グループ平均コントラストを利用して、新規タスクのゼロショット予測を可能にすることにより、この依存を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:12:22 GMT)
Recovering Unbalanced Communities in the Stochastic Block Model With
Application to Clustering with a Faulty Oracle [9.6] オラクルブロックモデル(英: Oracle block model、SBM)は、ネットワークにおけるグラフクラスタリングやコミュニティ検出を研究するための基礎モデルである。
我々は,SBMのコミュニティを様々な大きさのコミュニティで復元する,シンプルなSVDベースのアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 07:27:33 GMT)
Distributionally Robust Optimization with Bias and Variance Reduction [9.3] 勾配に基づくアルゴリズムであるProspectは、スムーズな正規化損失に対する線形収束を享受していることを示す。
また、勾配法のようなベースラインよりも2～3$times$早く収束できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:03:54 GMT)
Automatic Pronunciation Assessment -- A Review [9.0] 音韻・韻律の発音評価における手法について検討する。
我々は、顕著な研究トレンドで観察される主な課題を分類し、既存の制限と利用可能なリソースを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:26:24 GMT)
Clinical Text Summarization: Adapting Large Language Models Can
Outperform Human Experts [8.9] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。
我々の研究は、複数のタスクにまたがる臨床テキストの要約において、LLMが人間の専門家より優れているという最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:15:32 GMT)
ASBART:Accelerated Soft Bayes Additive Regression Trees [8.5] ソフトBARTは既存のベイジアン・サマー・オブ・ツリー(英語版)モデルにおいて実用的にもヒート的にも改善する。
BARTと比較すると、デフォルト設定で計算を完了するのに約20回以上使用される。
我々は,アクセラレーションソフトBART(ASBART)と呼ばれるBARTの変種を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:27:42 GMT)
PreBit -- A multimodal model with Twitter FinBERT embeddings for extreme
price movement prediction of Bitcoin [8.4] 我々はビットコインの極端な価格変動を予測するためのマルチモーダルモデルを提案する。
このモデルは、さまざまな関連資産、技術的指標、およびTwitterコンテンツとして入力される。
平均的戦略を移動させるリスクを減らし、黒字取引戦略を構築するのに使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:45:31 GMT)
Competitive Ensembling Teacher-Student Framework for Semi-Supervised
Left Atrium MRI Segmentation [8.3] 半教師付き学習は、専門家から豊富な注釈を取得する必要性を効果的に軽減するため、医療画像のセグメンテーションが大幅に進歩している。
本稿では,3次元MR画像から左心房分節を半教師する簡易で効率的な競争力のある教員養成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:23:34 GMT)
ApHMM: Accelerating Profile Hidden Markov Models for Fast and
Energy-Efficient Genome Analysis [8.0] プロファイル隠れマルコフモデル(pHMM)は、DNAやタンパク質配列などの生物学的配列間の類似性を識別するために、様々なバイオインフォマティクス応用に広く用いられている。
Baum-Welchアルゴリズムは計算集約的であり、既存のソリューションはpHMMを固定したソフトウェアのみまたはハードウェアのみのアプローチを提供する。
ApHMMは,pHMMに対するBaum-Welchアルゴリズムに関連する計算オーバーヘッドとエネルギーオーバーヘッドを大幅に削減する,最初のフレキシブル・アクセラレーション・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:42:25 GMT)
Masked Hard-Attention Transformers and Boolean RASP Recognize Exactly
the Star-Free Languages [7.9] 我々は、注意力と厳密な将来のマスキングを備えたトランスフォーマーエンコーダについて検討する。
これらのネットワークによって認識される言語のクラスは、まさにスターフリー言語であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:26:39 GMT)
Optimized Network Architectures for Large Language Model Training with
Billions of Parameters [7.8] 本稿では,Large Language Models (LLM) のトレーニングのためのネットワーク構築のための,確立されたパラダイムに挑戦する。
LLMは、GPUの小さなグループだけが、その内部で高い帯域幅の通信を必要とするユニークな通信パターンを示し、ほぼ最適の訓練性能を実現する。
LLMの通信要求によく似た新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:15:48 GMT)
DiSTRICT: Dialogue State Tracking with Retriever Driven In-Context
Tuning [7.6] 対話状態追跡(DST)のための一般化可能なインコンテキストチューニング手法であるDiSTRICTを提案する。
DSTRICTは、手作りのテンプレートを使わずにモデルを微調整するために、与えられた対話のための非常に関連性の高いトレーニング例を検索する。
MultiWOZベンチマークデータセットによる実験では、DiSTRICTは、さまざまなゼロショットおよび少数ショット設定において、既存のアプローチよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:30:15 GMT)
Scale-free non-Hermitian skin effect in a boundary-dissipated spin chain [7.4] PT対称非エルミート境界場を持つ開XXZスピン鎖について検討する。
相互作用によって引き起こされる非エルミタン皮膚効果は,座標Bethe ansatzを用いて見いだされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:54:47 GMT)
Policy Gradient Algorithms Implicitly Optimize by Continuation [7.4] 我々は、政策段階的なアルゴリズムの探索は、目の前にある政策の回帰の継続であり、その回帰を最大化するよりも、政策は歴史に依存しているべきだと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:23:25 GMT)
On Regret-optimal Cooperative Nonstochastic Multi-armed Bandits [7.2] 我々は,FTRLアルゴリズムが,下界を一定要素に整合した個々の後悔の上界を有することを示す。
また、エッジ遅延パラメータによるスケーリングに関して、適切な正規化器を持つFTRLアルゴリズムが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:49:36 GMT)
Doubly Adversarial Federated Bandits [7.2] 本稿では,複数のエージェントが通信ネットワークを介して協調する,非確率的フェデレーション型多武装バンディット問題について検討する。
我々のアルゴリズムは、Cesa-Bianchi et alで提案されたオープンな質問に対して肯定的な答えを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:55:29 GMT)
Adversarial Search and Tracking with Multiagent Reinforcement Learning
in Sparsely Observable Environment [7.2] 本研究では,探索・追跡(S&T)問題として,動的探索エージェントのチームが協調して,敵対的,回避的エージェントを追跡することを提案する。
この問題は, モデルベース探索・強化学習(RL)手法の両手法において, 探索エージェントのスパース検出に繋がる大規模な空間において, 反抗的かつ詐欺的回避行動を示すため, 課題となる。
本稿では,学習可能なフィルタリングモデルから推定逆位置を利用する新しいMulti-Agent RL(MARL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:40:24 GMT)
MAILEX: Email Event and Argument Extraction [7.1] 会話型メールスレッドからイベント抽出を行うための最初のデータセットであるMailExを提示する。
私たちのデータセットには1.5KのEメールスレッドと4KのEメールが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:15:22 GMT)
On Cross-Domain Pre-Trained Language Models for Clinical Text Mining:
How Do They Perform on Data-Constrained Fine-Tuning? [6.3] 汎用または関連するドメインデータから特定のドメインやタスクに事前訓練された細調整の大規模言語モデル(LLM)は、NLPフィールドで一般的なプラクティスである。
我々は,BERTベース,BioBERT,クリニカルBERTなど,スクラッチから学習したTransformerモデルと細調整BERTベースのLLMを比較した。
実験結果から, 1) CRF層は, 全神経モデルに対して, 2) マクロ平均F1を用いたBIO制限スパンレベル評価において, 微調整LDMは0.83以上のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:26:46 GMT)
MeaeQ: Mount Model Extraction Attacks with Efficient Queries [6.1] 自然言語処理(NLP)におけるモデル抽出攻撃の研究
これらの問題に対処する単純で効果的な方法であるMeaeQを提案する。
MeaeQは、クエリを少なくしながら、ベースラインよりも犠牲者モデルに高い機能的類似性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:07:16 GMT)
Analysing State-Backed Propaganda Websites: a New Dataset and Linguistic
Study [6.0] 本稿では,国家支援型偽情報共有サイトであるReliable recent News (rn.world) と WarOnFakes (waronfakes.com) について分析する。
コンテンツ取得手法を記述し、結果の多言語データセット上で、クロスサイト非教師なしトピッククラスタリングを行う。
14,053項目の新たなデータセットを公開し、各言語バージョンに注釈を付け、リンクや画像などのメタデータを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:00:27 GMT)
Learning Reward for Physical Skills using Large Language Model [5.8] 大規模言語モデルは、報酬関数の学習に役立つ貴重なタスク関連の知識を含んでいる。
本研究では,環境フィードバックを用いてLCMからタスク知識を抽出し,身体的スキルに対する効率的な報酬関数を作成することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:10:06 GMT)
Sentiment Analysis Across Multiple African Languages: A Current
Benchmark [5.7] 14のアフリカの言語に関する注釈付き感情分析が利用可能となった。
12言語にわたる現在の最先端のトランスフォーマーモデルをベンチマークし比較した。
以上の結果から,低リソース・モデリングに携わるにもかかわらず,言語毎のより優れたモデルを生成するデータが増えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:38:06 GMT)
Distributed Linear Regression with Compositional Covariates [5.1] 大規模合成データにおける分散スパースペナル化線形ログコントラストモデルに着目する。
2つの異なる制約凸最適化問題を解くために2つの分散最適化手法を提案する。
分散化されたトポロジでは、通信効率の高い正規化推定値を得るための分散座標ワイド降下アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:09:37 GMT)
Emulating the Human Mind: A Neural-symbolic Link Prediction Model with
Fast and Slow Reasoning and Filtered Rules [5.0] 本稿では,FaSt-FLiPというニューラル・シンボリックモデルを提案する。
我々の目標は、リンク予測の強化のための論理モデルとニューラルモデルを組み合わせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:45:11 GMT)
HateRephrase: Zero- and Few-Shot Reduction of Hate Intensity in Online
Posts using Large Language Models [5.0] 本稿では,投稿前にもヘイトスピーチ内容の表現を示唆するアプローチについて検討する。
タスク記述、ヘイト定義、数発のデモ、思考の連鎖に基づく4つの異なるプロンプトを開発する。
GPT-3.5は,様々な種類のプロンプトに対して,ベースラインモデルやオープンソースモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:18:29 GMT)
Towards Hyperparameter-Agnostic DNN Training via Dynamical System
Insights [4.5] 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN),ECCO-DNNに特化した一階最適化手法を提案する。
本手法は, 最適変数軌道を動的システムとしてモデル化し, 軌道形状に基づいてステップサイズを適応的に選択する離散化アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:45:13 GMT)
LLM-Prop: Predicting Physical And Electronic Properties Of Crystalline
Solids From Their Text Descriptions [4.4] 結晶構造とその特性を記述したテキストを含むベンチマークデータセットを開発し,公開する。
本研究では,大規模言語モデルの汎用学習能力を活用したLLM-Propを提案する。
我々の経験的結果は、GNNが空間群対称性に関連する情報を捕捉できないことの現況を浮き彫りにするかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:49:58 GMT)
SegLoc: Visual Self-supervised Learning Scheme for Dense Prediction
Tasks of Security Inspection X-ray Images [4.3] コンピュータビジョンにおける自己教師型学習は、比較的軌道に留まることができない。
本稿では,セキュリティ検査用X線画像の高密度予測タスクを評価する。
我々のモデルは、対照的な学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、クエリの埋め込みの偽陰性なペアに対処することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:55:31 GMT)
Combining optimal path search with task-dependent learning in a neural
network [4.2] コスト値をシナプス重みに変換することにより,経路探索問題のニューラルネットワーク表現を定義することができることを示す。
ネットワーク学習機構は, ネットワーク内の重みを手作業に応じて強化し, ネットワークの重み付けに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:29:55 GMT)
Equivariant Map and Agent Geometry for Autonomous Driving Motion
Prediction [4.1] 本研究では、理論的に幾何学的同変であり、粒子と人間の相互作用不変な運動予測モデルであるEqMotionを用いて、画期的な解を提案する。
これらの技術を適用することで、軽量な設計と効率的なデータ利用を維持しながら、予測精度の高いモデルを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 07:08:44 GMT)
Adversarial Image Generation by Spatial Transformation in Perceptual
Colorspaces [4.0] ディープニューラルネットワークは敵の摂動に弱いことが知られている。
本研究では,空間変換を適用して,逆の例を生成する手法を提案する。
対象とするホワイトボックス攻撃において,提案手法は高い信頼性で,競争力のある不正行為率を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:07:42 GMT)
Concept-based Anomaly Detection in Retail Stores for Automatic
Correction using Mobile Robots [4.0] Co-ADは視覚変換器(ViT)を用いた概念に基づく異常検出手法である
計画図のような事前の知識ベースを使わずに、誤って配置されたオブジェクトにフラグを付けることができる。
小売品の異常検出画像セットで89.90%の最高成功率を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:49:23 GMT)
Training Image Derivatives: Increased Accuracy and Universal Robustness [3.9] デリバティブトレーニングは、ニューラルネットワークの精度を改善するためのよく知られた方法である。
本稿では,その画像に基づいて立方体の頂点を再構築する作業について考察する。
立方体の6自由度に関する導関数を訓練することにより、ノイズレス入力の25倍の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:43:24 GMT)
BVI-VFI: A Video Quality Database for Video Frame Interpolation [3.9] ビデオフレーム(VFI)は、ビデオ処理における基本的な研究課題である。
BVI-VFIは、5つのよく使われるVFIアルゴリズムを適用して生成された540の歪んだシーケンスを含む。
新しいデータベース上で、33の古典的かつ最先端の客観的画像/映像品質指標のパフォーマンスをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:31:36 GMT)
Counterfactual Prediction Under Selective Confounding [3.7] この研究は、全ての共同創設者が知られていない場合、バイナリ処理とその結果の間の因果推論を行うという課題に対処する。
我々は、希望する処置の下ですべての共同創設者を知るという要求を緩和し、選択的共起(Selective Confounding)と呼ぶ。
提案手法の有効性に関する理論的誤差境界と実証的証拠の両方を,実世界と実世界の子配置データを用いて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:54:59 GMT)
Zenseact Open Dataset: A large-scale and diverse multimodal dataset for
autonomous driving [3.5] Zenseact Open dataset (ZOD)は、ヨーロッパ各国で2年以上にわたって収集された大規模かつ多様なデータセットである。
ZODは、同等のデータセットの中で、最高範囲と解像度のセンサーを備えている。
データセットはFrames、Sequences、Drivesで構成され、データの多様性とマルチモーダル時間学習のサポートの両方を含むように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 08:55:52 GMT)
Ophthalmic Biomarker Detection Using Ensembled Vision Transformers --
Winning Solution to IEEE SPS VIP Cup 2023 [3.3] 2つの視覚変換器ベースのモデルをトレーニングし、推論時にそれらをアンサンブルする。
MaxViTの畳み込みレイヤの使用に続いて、ローカル機能の検出にもっと適するように注意を払っています。
VIPカップ2023の第2、第2、第2フェーズでは0.814点、第2フェーズでは0.8527点、第2フェーズでは3.8%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:27:07 GMT)
One Wide Feedforward is All You Need [3.0] Transformer アーキテクチャには,Attention と Feed Forward Network (FFN) の2つの非埋め込みコンポーネントがある。
この研究で、FFNの役割を探求し、モデルのパラメータのかなりの部分を占めるにもかかわらず、非常に冗長であることを示す。
我々は,デコーダ層上のFFNを除去し,エンコーダ全体で1つのFFNを共有することにより,パラメータ数をわずかに削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 08:33:44 GMT)
Composer Style-specific Symbolic Music Generation Using Vector Quantized
Discrete Diffusion Models [2.8] 本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)と離散拡散モデルを組み合わせたシンボリック音楽の生成を提案する。
訓練されたVQ-VAEは、学習されたコードブック内の特定のエントリに対応するインデックスのシーケンスとしてシンボル音楽を表現することができる。
その結果,72.36%の精度で所定の条件を満たす対象の作曲家スタイルでシンボリック音楽を生成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:41:50 GMT)
Cross-Lingual Consistency of Factual Knowledge in Multilingual Language
Models [2.7] 本研究では,多言語PLMにおける事実知識の言語間整合性(CLC)について検討する。
本稿では,言語間の知識一貫性を精度から独立して評価するために,ランク付けに基づく一貫性尺度(RankC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 11:40:58 GMT)
Stabilizing reinforcement learning control: A modular framework for
optimizing over all stable behavior [2.6] 本稿では,深層強化学習の最適化駆動とモデルフリーの利点と安定性の保証を組み合わせたフィードバックコントローラ設計のためのフレームワークを提案する。
近年の行動システムの発展により,データ駆動型内部モデルの構築が可能となった。
ノイズの存在下でのそのようなデータ駆動モデルの安定性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:32:11 GMT)
Local Differential Privacy for Number of Paths and Katz Centrality [2.0] 局所微分プライバシー(LDP)の下で経路数とカッツ中心性を公開するアルゴリズムを提案する。
理論的および実験的評価から,我々のアルゴリズムは,クリッピングを回避したアルゴリズムよりもはるかに少ない,許容バイアスと分散を示すことが示された。
我々のカッツ中心性推定は、カッツ中心性が最も高いノードの90%をリコールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 13:00:47 GMT)
Graph Neural Networks and Applied Linear Algebra [1.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、スパース行列計算に適したアプローチである。
本稿では,数値線形代数オーディエンスのためのGNNを紹介する。
具体例は、GNNを用いて、どれだけの共通線型代数タスクを達成できるかを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:37:56 GMT)
Large Language Models and Multimodal Retrieval for Visual Word Sense
Disambiguation [1.9] Visual Word Sense Disambiguation (VWSD)は、候補者の中から画像を取得することを目的とした、新しい課題である。
本稿では、様々なアプローチを適用することで、この興味深い課題を明らかにするための大きな一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:35:42 GMT)
Multimodal Transformer Using Cross-Channel attention for Object
Detection in Remote Sensing Images [1.8] オブジェクト検出のためのマルチソースリモートセンシングデータを探索するマルチモーダルトランスフォーマーを提案する。
チャネルワイズ接続によるマルチモーダル入力を直接結合するのではなく,チャネル間アテンションモジュールを提案する。
このモジュールは異なるチャネル間の関係を学習し、コヒーレントなマルチモーダル入力の構築を可能にする。
また、固定次元を維持しつつ、非シフトブロックに畳み込み層を組み込んだSwin変換器に基づく新しいアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:56:11 GMT)
VOICE-ZEUS: Impersonating Zoom's E2EE-Protected Static Media and Textual Communications via Simple Voice Manipulations [1.8] Zoomアプリケーションにおける認証手順の現在の実装は、偽造攻撃を非常に受け入れやすい潜在的な脆弱性を導入している。
この脆弱性の存在はE2EEの完全性を損なう可能性がある。
攻撃者が桁のスニペットを記録・並べ替えて、将来のZoomミーティングを損なう新たなセキュリティコードを生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:45:24 GMT)
Fast Multipole Attention: A Divide-and-Conquer Attention Mechanism for
Long Sequences [1.7] 我々は、長さ$n$のシーケンスに対する注意の時間とメモリの複雑さを低減するために、分割・参照戦略を利用する新しい注意機構であるFast Multipole Attentionを提案する。
階層的なアプローチは、クエリ、キー、値を$mathcalO(log n)$の解像度レベルにグループ化する。
我々は,高速多極変換器がメモリサイズや精度の点で,他の効率的な変換器よりもはるかに優れていることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:56:32 GMT)
Approximate Implication for Probabilistic Graphical Models [1.7] 非方向のPGMのセパレータが必ずしも近似CIを表すとは限らないことを証明している。
また、限界CIと飽和CIから派生した独立関係について、改良された近似保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 08:33:49 GMT)
Instabilities in Convnets for Raw Audio [1.6] ランダムなガウス重みを持つFIRフィルタバンクのエネルギー応答に対する大きな偏差の理論を示す。
大規模なフィルタや局所的な周期的な入力信号の偏差が悪化することが判明した。
数値シミュレーションは我々の理論と一致し、畳み込み層の条件数は対数スケーリング法則に従うことを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:54:08 GMT)
The Hidden Adversarial Vulnerabilities of Medical Federated Learning [1.6] 以前のグローバルモデル更新からの勾配情報を使用することで、敵は攻撃の効率性と転送可能性を高めることができる。
我々の発見は、連邦医療環境におけるAIセキュリティの理解を再考する必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:21:39 GMT)
Fast Diffusion GAN Model for Symbolic Music Generation Controlled by
Emotions [1.6] 本稿では,離散的なシンボリック音楽を生成するために,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークと組み合わせた拡散モデルを提案する。
まず、訓練された変分オートエンコーダを用いて、感情ラベル付きシンボリック音楽データセットの埋め込みを得た。
以上の結果から,所望の感情を持つシンボリック音楽を生成するための拡散モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:35:43 GMT)
Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework [1.6] 会話型健康エージェント(英: Conversational Health Agents、CHA)は、個人の医療サービスを強化するために設計された対話型システムである。
現在のCHA、特にLLM(Large Language Models)を利用するものは、主に会話に焦点を当てている。
ユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するために,CHAを有効活用するLLMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:23:26 GMT)
Leveraging Knowledge Graphs for Orphan Entity Allocation in Resume
Processing [1.4] 本研究では,知識グラフを用いた履歴処理における孤児実体割当の新しい手法を提案する。
その目的は、履歴書内の孤児エンティティのバケット化を成功させることで、ジョブスクリーニングプロセスの自動化と効率化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:10:30 GMT)
Linear-depth quantum circuits for loading Fourier approximations of
arbitrary functions [1.4] 多くの量子アルゴリズムでは、高忠実度な量子コンピュータ上で関数を効率的にロードする能力が不可欠である。
本稿では,線形深さ量子回路を用いて,多次元フーリエ系列を正確に符号化する量子状態生成法を提案する。
本研究では, 連続1次元関数と不連続1次元関数を, それぞれ10～6ドル未満の非忠実な20量子ビット, 10～3ドル未満の非連続1次元関数に効率よくロード可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:45:58 GMT)
COVIDFakeExplainer: An Explainable Machine Learning based Web
Application for Detecting COVID-19 Fake News [1.3] 本稿では,偽ニュース検出の優れたモデルとしてBERTを確立する。
我々はブラウザエクステンションを実装し、説明可能性機能を強化し、フェイクニュースのリアルタイム識別を可能にした。
実験では、BERTが新型コロナウイルス関連の偽ニュースを検出するのに非常に正確であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:11:39 GMT)
Segmented Composite Design of Robust Single-Qubit Quantum Gates [0.9] 複合セグメント設計に基づくロバストな単一量子ユニタリゲートの誤差軽減手法を提案する。
基本的単一キュービットのユニタリ演算に対する3次元合成設計は, 誤差の現実的な分布に対して, 誤差を桁違いに低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:04:06 GMT)
Smooth Number Message Authentication Code in the IoT Landscape [0.7] 本稿では,軽量IoTデバイスにおけるSmooth Number Message Authentication Code(SNMAC)を提案する。
この提案は、暗号分野におけるスムーズな数値の使用に基づいており、様々なアルゴリズムやセキュリティ構成体のセキュリティとパフォーマンスを改善するために、どのように使用できるのかを調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:18:17 GMT)
Application of deep and reinforcement learning to boundary control
problems [0.7] 目的は、囲まれたドメインが所望の状態値に達するように、ドメイン境界に対する最適な値を見つけることである。
本研究は,ディープラーニングと強化学習による境界制御問題の解決の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:56:32 GMT)
Exploring Simple, High Quality Out-of-Distribution Detection with L2
Normalization [0.5] 特徴空間上のL2正規化は、OoD(Out-of-Distribution)検出の競合結果をもたらすことを示す。
提案手法は,CE損失最小化によるニューラル・コラプス(NC)制約から特徴ノルムを分離するものであることを理論的,実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:32:15 GMT)
Southern Ocean Dynamics Under Climate Change: New Knowledge Through
Physics-Guided Machine Learning [0.4] 我々は,海洋レジームを用いた温暖化の追跡手法をメソスケール渦状気候モデルに拡張する。
我々は、気候モデルから容易にアクセス可能なフィールドを用いて、動的レジームと呼ばれる類似の物理学によって特徴づけられる海の領域を同定する。
南極圏の極性潮流が強風下で北に移動するにつれ,水浴量計の動力学的な役割が弱まり,流れが強くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:13:19 GMT)
ELSA -- Enhanced latent spaces for improved collider simulations [0.1] シミュレーションは、コライダー物理学における推論において重要な役割を果たす。
機械学習を用いてシミュレーションの精度を高めるための様々なアプローチを探索する。
修正されたシミュレーションは、幅広い位相空間にわたって、サブパーセンテージの精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 12:04:48 GMT)
A Pair Measurement Surface Code on Pentagons [0.0] 表面コードを2体パリティ測定にコンパイルする方法を提案する。
これらの改善は,ペア測定にコンパイルする場合の表面符号のしきい値を増加させることを示す。
また,Chao et al の建築におけるテラクオプのフットプリントは,物理誤差が減少するにつれて,私のものよりも早く向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 01:45:14 GMT)
Unleashing Modified Deep Learning Models in Efficient COVID19 Detection [0.0] 新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、世界的な人口に影響を及ぼしている。
近年のDeep Learningのブレークスルーは、精度と迅速な検出のためのツールとして、COVID19の予測と予測を改善する可能性がある。
最も正確なモデルはMobileNet V3 (97.872%)、DenseNet201 (97.5677%)、GoogleNet Inception V1 (97.643%)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:24:23 GMT)
Towards dialogue based, computer aided software requirements elicitation [0.0] 本稿では,対話に基づくコンピュータ支援ソフトウェア要求分析を目的としたインタラクション・ブループリントを提案する。
単なるモデル抽出アプローチと比較して、この相互作用の青写真は個性、創造性、真の妥協を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:12:24 GMT)
Topological Floquet Flat Bands in Irradiated Alternating Twist
Multilayer Graphene [0.0] 交互二重グラフェン中のトポロジカルフロケ平坦帯の出現について検討した。
レーザービームはモワールのK$ポイントでギャップを開き、非ゼロチャーン数を持つフロッケ平らなバンドを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:45:16 GMT)
Thermal local quantum uncertainty in a two-qubit-superconducting system
under decoherence [0.0] 局所量子不確実性(LQU)は、量子相関の尺度である。
熱LQUはハミルトニアンパラメータを操作することで増大することができることを示す。
熱LQUに対するデコヒーリングチャネルの影響について, 詳細な解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:59:29 GMT)
Symmetry protected topological order as a requirement for
measurement-based quantum gate teleportation [0.0] 相関空間における測定に基づく量子テレポーテーションのためのすべての既知のリソース状態は、対称性に保護された位相秩序を持つ。
この研究は、1次元のキュービット状態の2つの族を負の質問に答えるために考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 22:11:24 GMT)
Spontaneous localisation from a coarse-grained deterministic and
non-unitary dynamics [0.0] 波動関数の崩壊は、量子重ね合わせの原理と決定論的進化に反するように見える。
客観的崩壊モデル(Objective collapse model)は、シュル・オーディンガー方程式に非単項的かつノルム保存的な修正を加えることによって、この現象を動的に説明することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:52:52 GMT)
Recovering the original simplicity: succinct and deterministic quantum
algorithm for the welded tree problem [0.0] この研究は、よく知られた溶接木問題に対する量子アルゴリズムを再考する。
最も単純な量子ウォークに基づく非常に簡潔な量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 05:10:43 GMT)
Quantum Electrodynamics with Time-varying Dielectrics [0.0] 本稿では、時変光特性を持つ誘電体媒体の存在下での電磁場定量化の枠組みを提案する。
結合した光物質自由度の正規モードを求め、対応する生成と演算子は等時正準可換関係に従うことを示す。
この結果は,多種多様な物理プラットフォームと時間スケールで実現可能な時間変化境界条件に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:58:34 GMT)
Private Proof of Solvency [0.0] Private Proof of Solvencyは、暗号保護プロバイダに対して、セキュアで効率的でプライバシー保護の手段を提供する、Proof of Solvencyの領域における画期的なソリューションである。
当社のアプローチは、すべてのブロックチェーンの固有の状態概念を活用して、zkpのような暗号技術のパイオニアとして、トランザクションやアドレス、あるいは負債の総量を明らかにすることなく、企業のリザーブを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 03:34:48 GMT)
Preventing Supply Chain Vulnerabilities in Java with a Fine-Grained
Permission Manager [0.0] 我々はNext-JSMについて説明する。これはJavaアプリケーションのための、最初のきめ細かい(サプライチェーン対応)パーミッションマネージャである。
Next-JSMはパッケージレベルの粒度でのパーミッション管理をサポートする。
我々は、Next-JSMが評価した12のパッケージの脆弱性のうち11を軽減し、Dacapobenchベンチマークで平均2.72%のオーバーヘッドを発生させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:23:09 GMT)
Over-Squashing in Graph Neural Networks: A Comprehensive survey [0.0] この調査は、グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるオーバースカッシングの課題を掘り下げるものだ。
オーバースカッシングの原因、結果、緩和戦略を包括的に探求する。
グラフの書き換え、新しい正規化、スペクトル分析、曲率に基づく戦略など、様々な手法がレビューされている。
また、オーバー・スムーシングなど、オーバー・スカッシングと他のGNN制限との相互作用についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 09:39:48 GMT)
On the Emergent "Quantum" Theory in Complex Adaptive Systems [0.0] 複素適応系における創発的量子様理論の概念を探求する。
ロトカ・ボルテラ系におけるそのような創発的(あるいは「モック」)量子論の具体例について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:35:39 GMT)
On the $\mathcal{P}\mathcal{T}$-symmetric parametric amplifier [0.0] 一般時間依存型PT対称パラメトリック発振器について理論的に検討した。
我々は、TDパラメトリック増幅器の2つの空間的に分離された基底状態からなる系のウィグナー分布の時間変化をデモした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:15:59 GMT)
On discretisation drift and smoothness regularisation in neural network
training [0.0] 私たちは、最適化とモデル正規化に焦点をあてて、ディープラーニングの理解を改善するためのステップを作ることを目標としています。
まず、最も一般的なディープラーニング最適化アルゴリズムに基づいて、離散時間アルゴリズムである勾配降下(GD)を調査することから始める。
NGFと異なり、これらの新たな流れは、教師付き学習や2人のプレイヤゲームで観察されるトレーニング不安定性など、GDの学習速度固有の振る舞いを記述するのに使用できる。
そして、新しい学習率スケジュールと正則性を構築することにより、連続時間からの洞察を不安定なGDダイナミクスの緩和戦略に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 15:21:36 GMT)
Mutual information and correlations across topological phase transitions
in topologically ordered graphene zigzag nanoribbons [0.0] グラフェンジグザグナノリボンは、準位相秩序によって区別される交叉相へと位相相転移する。
絡み合いは、直線のキラリティーに関係なく、より多くの炭素線がグループ化されるにつれて増加する。
障害のない対称性保護相では, 長距離の絡み合いは認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 04:54:09 GMT)
MLMOD: Machine Learning Methods for Data-Driven Modeling in LAMMPS [0.0] マイクロスケール力学と分子動力学を特徴付けるためのプロトタイプC++/Pythonパッケージを提案する。
このパッケージは、現在、メソモッドおよび分子動力学シミュレーションパッケージLAMMPSとPyTorchと統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 00:51:03 GMT)
Entropic partial orderings of quantum measurements [0.0] 量子測定空間上の4つの部分順序について検討し、粗さ/微細さの4つの概念について述べる。
これらは古典的な後処理、測定された相対エントロピー、観測エントロピー、およびPOVMの線形関係である。
この階層は一般のPOVMでは厳密であり、4つの順序がすべて厳密に等価でないことを示す例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 18:44:31 GMT)
Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with
Lightweight Attention Mechanism [0.0] 本稿では,ResNet50モジュール法に基づく乳がん分類法を提案する。
我々のモデルは、事前訓練された深度ResNet50と、分類を達成するための軽量アテンションメカニズムを融合させる。
我々のモデルは、精度、精度、リコール、F1スコア、GMeanの点で、従来のモデル、ビジュアルトランスフォーマー、大型モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 02:02:07 GMT)
Emulating Quantum Interference with Generalized Ising Machines [0.0] 本稿では、量子ゲートの任意の列を確率的pビットのネットワークにマッピングするための、正確で一般的な手順を提案する。
この構造をボルツマンマシンとみなすことができ、それぞれが初期構成から最終構成へと導かれるファインマンパスを表す。
任意の量子回路を複雑なエネルギー関数を持つボルツマンマシンにマッピングする結果は、確率的資源を持つ量子回路のシミュレーション可能性の境界を推し進める助けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 21:26:12 GMT)
Efficient tensor-network simulation for the few-atom multimode Dicke
model via coupling-matrix transformation [0.0] 本稿では,多原子多モード系に適用可能な連鎖マッピング手法の新たな一般化について述べる。
我々のアプローチは、後者の結合形式を持つ同値なハミルトニアンを生成し、これをバンドハミルトニアンと呼ぶ。
単一原子の場合、我々のアプローチはチェーンマッピング技術に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 23:16:40 GMT)
Efficient Simulation of Quantum Circuits by Model Order Reduction [0.0] ビシミュレーション(英: Bisimulation)は、マルコフ連鎖や通常の微分方程式のようなシステムで成功した確立された手法のクラスである。
両ケースで最も粗い還元をもたらす制約ビシミュレーションを計算するアルゴリズムを提供する。
応用として、探索、最適化、分解のためのよく知られた量子アルゴリズムに対して、還元状態空間のサイズに関する理論的境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 08:05:34 GMT)
Effects of Thermal Photons and Squeezed Photons on Entanglement Dynamics
Between Different Subsystems of Atom-Field System inside a Cavity with Atoms
in a Pure and Mixed States in the Double Jaynes-Cummings Model [0.0] 圧縮コヒーレント状態 (SCS) やグラウバー・ラフ状態 (G-L) のような放射線領域の異なる状態が選択された。
原子状態については、ベル状態(純状態)とワーナー状態(混合状態)が検討されている。
カー非線形性が絡み合いに及ぼす影響も、純粋な状態と混合状態の両方の原子について研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 06:20:09 GMT)
DispersioNET: Joint Inversion of Rayleigh-Wave Multimode Phase Velocity
Dispersion Curves using Convolutional Neural Networks [0.0] DispersioNETは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくディープラーニングモデルである
レイリー波の基本と高次モード位相速度分散曲線の合同反転を行う。
ノイズフリーおよび雑音分散曲線データセットの両方でトレーニングおよびテストを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 19:22:32 GMT)
Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with
geometry-informed snapshots [0.0] 類似しているが異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測法として,データ駆動サロゲートモデルを提案する。
幾何パラメータに対する非侵入的還元次数モデルが適切な分解を用いて構築される。
ラジアル基底関数補間器は、縮小順序モデルの縮小係数を予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:44:41 GMT)
Convolutional Bidirectional Variational Autoencoder for Image Domain
Translation of Dotted Arabic Expiration [0.0] LCBVAE+CRNNのパイプラインは、有効期限を抽出する自動ソートシステムに統合することができる。
提案手法は, LCBVAEアーキテクチャを用いて画像翻訳において97%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 17:20:20 GMT)
Continuous Entanglement Distribution from an AlGaAs-on-Insulator
Microcomb for Quantum Communications [0.0] 2組の交叉光子対周波数モードの高速連続絡み合い分布を報告する。
原理の証明として、量子鍵はUCSBキャンパスの12kmの展開繊維に分散される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:32:11 GMT)
Casimir Effect Invalidates the Drude Model for Transverse Electric
Evanescent Waves [0.0] 本研究では,2つの金属板間のカシミール圧力を考慮し,伝搬・エバネッセント波と電磁界の逆磁化・横電分極によって決定される4つの寄与を計算した。
プラズマモデルを用いて得られた対応する結果とよく相関し, 伝搬波とエバネッセント波の双方によるカシミール圧力に対する全横方向の磁気的寄与と伝播波のみによる横方向の電気的寄与をDrudeモデルにより計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 14:39:45 GMT)
An Offer you Cannot Refuse? Trends in the Coerciveness of Amazon Book
Recommendations [0.0] TextitBarrier-to-Exitは、ユーザが好みを変更するのがいかに難しいかを示す指標で、1998年から2018年にかけてAmazon Book Ratingsの大規模なデータセットを分析します。
調査の結果,バリア・トゥ・エグジットは時間とともに著しく成長し,利用者の嗜好を変えることが困難になったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 16:32:38 GMT)
AITA Generating Moral Judgements of the Crowd with Reasoning [0.0] このプロジェクトは、AITAサブレディットをデータセットとして使用して、道徳的ジレンマのあるストーリーに対する道徳的推論によるコメントを生成することを目的としている。
AITAコミュニティの規範と価値観に沿った一貫性のあるコメントを生成することを目的として、フォーラム上の膨大なデータを活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 10:27:22 GMT)
A Student-Dominant View of the Readiness to use Metaverse in Education:
The TRI-F Framework [0.0] 本稿では,インフラ・貧困問題に直面した発展途上国の大学において,メタバースを教育に活用するための学生の準備について報告する。
2次元仮想世界における教師経験に対する学生の自己反射のテーマ分析により,技術準備性指数モデルの有用性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Oct 2023 20:30:47 GMT)