Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy [164.8]
検索と生成を反復的に同期させるIter-RetGenと呼ばれる手法により,高い性能が得られることを示す。モデル出力は、タスクを完了するために必要なものを示し、より関連する知識を取得するための情報的コンテキストを提供する。 Iter-RetGenプロセスは、すべての知識を全体として取得し、構造的な制約なしに生成時の柔軟性をほとんど保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:58:13 GMT)
HaluEval: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark for Large Language Models [146.9]
大型言語モデル(LLM)は幻覚を生成する傾向があり、すなわち、ソースと矛盾したり、事実の知識によって検証できないコンテンツである。言語モデル(HaluEval)のための幻覚評価ベンチマーク(Halucination Evaluation benchmark)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:49:32 GMT)
Branch-Solve-Merge Improves Large Language Model Evaluation and Generation [144.9]
大規模言語モデル(LLM)は多面的言語生成や評価タスクに頻繁に使用される。本稿では,これらの課題に対処するための大規模言語モデルプログラムであるブランチ・マージ(BSM)を提案する。 BSMは、人間とLLMの合意を最大26%向上させることにより、各LLMの評価正当性と整合性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:29:48 GMT)
Large Language Models are Visual Reasoning Coordinators [144.7]
視覚的推論のために複数の視覚言語モデルを協調する新しいパラダイムを提案する。提案手法は,視覚的質問応答における最先端性能を実現するため,命令チューニングの変種であるCola-FTを提案する。また,テキスト内学習の変種であるCola-Zeroは,ゼロおよび少数ショット設定で競合性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:31 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） (Mon, 23 Oct 2023 02:34:49 GMT)
SODA: Million-scale Dialogue Distillation with Social Commonsense Contextualization [129.2]
初となる,100万規模の社会対話データセットであるSODAを提示する。知識グラフから社会的コモンセンス知識を文脈化することにより、社会的相互作用の非常に幅広いスペクトルを蒸留することができる。人間による評価は、SODAにおける会話は、以前の人間によるデータセットよりも一貫性があり、特異であり、そして(当然のことながら)自然であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:46:21 GMT)
DEsignBench: Exploring and Benchmarking DALL-E 3 for Imagining Visual Design [124.6]
ビジュアルデザインシナリオに適したテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成ベンチマークであるDesignBenchを紹介する。 DesignBenchベンチマークでは、画像テキストアライメント、視覚美学、デザインクリエイティビティの基準に対して、生成された画像に対する人間による評価を行う。 GPT-4Vを用いた最初の自動画像生成評価器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:48:38 GMT)
StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data [117.1]
我々は,構造化データに基づく質問応答タスクの解法として,emphIterative Reading-then-Reasoning(IRR)アプローチを開発した。提案手法はChatGPTの性能を大幅に向上させ,全データの教師付きベースラインに対して同等のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:51:23 GMT)
Segment Anything in High Quality [116.4]
そこで本研究では,SAM のプロンプト可能な設計,効率,ゼロショットの一般化性を維持しつつ,任意のオブジェクトを正確にセグメント化できる HQ-SAM を提案する。注意深い設計はSAMの事前訓練されたモデルの重みを再利用し、保存し、最小限の追加パラメータと計算しか導入しない。ダウンストリームタスクにまたがる10種類のセグメンテーションデータセットでHQ-SAMの有効性を示し,そのうち8つをゼロショット転送プロトコルで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:40:57 GMT)
Videoprompter: an ensemble of foundational models for zero-shot video understanding [113.9]
視覚言語モデル(VLM)は、視覚特徴とテキストベースのクラスラベル表現の類似点を計算することで、クエリビデオの分類を行う。本稿では、事前学習されたディスクリミVLMと、事前学習された生成ビデオ・テキストモデルと、テキスト・テキストモデルを組み合わせたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:45:46 GMT)
Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks [108.5]
CoT(Chain-of-thinkts prompting)は、これらのタスクに対する最先端の手法である。本稿では、言語モデルを用いて推論過程をプログラムとして表現する「思考プログラム(PoT)」を提案する。 PoTは、評価されたすべてのデータセットに対して、CoTに対する平均的なパフォーマンス向上を約12%示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:27:38 GMT)
Towards a Mechanistic Interpretation of Multi-Step Reasoning Capabilities of Language Models [107.1]
言語モデル(LM)は強力な多段階推論能力を持つ。 LMが事前学習コーパスから記憶された回答を不正に処理するか,多段階推論機構を用いてタスクを実行するかは明らかでない。メカニスティックプローブは,ほとんどの例において,モデルの注意から推論ツリーの情報を検出することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:47:29 GMT)
Wonder3D: Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion [105.2]
Wonder3Dは、単一視点画像から高忠実なテクスチャメッシュを効率的に生成する新しい手法である。画像から3Dまでのタスクの品質,一貫性,効率性を総括的に改善するため,領域間拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:02:23 GMT)
Efficient Algorithms for Recognizing Weighted Tree-Adjoining Languages [104.9]
4つの形式は、ツリー随伴文法(TAG)、線形指数文法(LIG)、プッシュダウン随伴オートマトン(PAA)、組込みプッシュダウンオートマトン(EPDA)に相当する。我々は,文字列の導出量(文字列のすべてのオートマトン重み)と全導出量(全ての導出量重み)を計算するための新しいアルゴリズムを設計する。 EPDA の場合、我々のアルゴリズムは、$mathcalO(|Gamma|2)$ および $ の因子による Alonso et al. (2001) のアルゴリズムよりも空間効率と時間効率が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:26:00 GMT)
LoftQ: LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization for Large Language Models [104.2]
我々は、事前訓練されたモデルに量子化とLoRA微調整を併用するシナリオに焦点を当てる。本稿では,新しい量子化フレームワークであるLoftQ(LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization)を提案する。実験の結果,本手法は有効であり,既存の量子化法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:49:42 GMT)
Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona Biases in Dialogue Systems [103.4]
我々は、対話モデルが採用するペルソナに付随する有害な行動の感度であると定義する「ペルソナバイアス」について検討する。我々は,人格バイアスを有害な表現と有害な合意のバイアスに分類し,攻撃性,有害継続性,関連性,ステレオタイプ合意,および有害合意の5つの側面において,人格バイアスを測定する包括的な評価枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:18:53 GMT)
Understanding ME? Multimodal Evaluation for Fine-grained Visual Commonsense [98.7]
モデルが、限られた評価データ資源のために、視覚的シーンと基礎となるコモンセンス知識を本当に理解しているかどうかは不明だ。本稿では,視覚シーン,テキスト,関連知識に対するモデルの理解をテストするために,質問応答ペアを自動的に生成するマルチモーダル評価(ME)パイプラインを提案する。次に、MEデータによるトレーニングが標準VCR評価におけるモデルの性能を高めることを示すために、さらに一歩踏み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:19:43 GMT)
Towards Possibilities & Impossibilities of AI-generated Text Detection: A Survey [97.3]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の領域に革命をもたらし、人間のようなテキスト応答を生成する能力を持つ。これらの進歩にもかかわらず、既存の文献のいくつかは、LLMの潜在的な誤用について深刻な懸念を提起している。これらの懸念に対処するために、研究コミュニティのコンセンサスは、AI生成テキストを検出するアルゴリズムソリューションを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:11:32 GMT)
Once Upon a $\textit{Time}$ in $\textit{Graph}$: Relative-Time Pretraining for Complex Temporal Reasoning [96.0]
我々は時間の性質を生かし、時間軸に沿った事象の相対的な配置に基づくグラフ構造の構築を提案する。グラフビューにインスパイアされたRemeMoを提案する。これは2つの文間の時間関係をモデル化することによって、時間的に観察されたすべての事実を明示的に接続する。実験の結果、RemeMoは複数の時間的質問応答データセット上でベースラインT5よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:49:00 GMT)
Language Models Hallucinate, but May Excel at Fact Verification [95.6]
大規模言語モデル(LLM)はしばしば「ハロシン化(hallucinate)」し、結果として非実効出力となる。 GPT-3.5でさえ、実際の出力は25%以下である。これは、進捗を計測し、インセンティブを与えるために、事実検証の重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:39:01 GMT)
EDIS: Entity-Driven Image Search over Multimodal Web Content [95.4]
textbfEntity-textbfDriven textbfImage textbfSearch (EDIS)は、ニュース領域におけるクロスモーダル画像検索のためのデータセットである。 EDISは、実際の検索エンジンの結果から100万のWebイメージとキュレートされたデータセットで構成され、各イメージはテキスト記述と組み合わせられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:42:51 GMT)
Causal machine learning for single-cell genomics [94.3]
単細胞ゲノミクスへの機械学習技術の応用とその課題について論じる。まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの基盤となるモデルについて述べる。次に、単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:35:24 GMT)
AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors [93.4]
本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:05:15 GMT)
Evaluating Large Language Models on Controlled Generation Tasks [92.6]
本稿では,異なる粒度を持つ文計画ベンチマークを含む,様々なベンチマークを広範囲に分析する。大規模言語モデルと最先端の微調整された小型モデルを比較した後、大規模言語モデルが後方に落ちたり、比較されたり、より小型モデルの能力を超えたりしたスペクトルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:48:24 GMT)
Learning State-Augmented Policies for Information Routing in Communication Networks [92.6]
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを用いて,ソースノードの集約情報を最大化する,新たなステート拡張(SA)戦略を開発した。教師なし学習手法を利用して、GNNアーキテクチャの出力を最適情報ルーティング戦略に変換する。実験では,実時間ネットワークトポロジの評価を行い,アルゴリズムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:39:58 GMT)
Structure-free Graph Condensation: From Large-scale Graphs to Condensed Graph-free Data [91.3]
既存のグラフ凝縮法は、凝縮グラフ内のノードと構造の合同最適化に依存している。我々は、大規模グラフを小さなグラフノード集合に蒸留する、SFGCと呼ばれる新しい構造自由グラフ凝縮パラダイムを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:28:43 GMT)
ConceptFusion: Open-set Multimodal 3D Mapping [91.2]
ConceptFusionは基本的にオープンセットのシーン表現である。これは、閉じた概念や本質的にはマルチモーダル以上の推論を可能にする。実世界の多くのデータセット上でConceptFusionを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:56:15 GMT)
Dataset Bias Mitigation in Multiple-Choice Visual Question Answering and Beyond [88.9]
視覚言語(VL)理解タスクは、複数の質問を通じて複雑な視覚シーンのモデルによる理解を評価する。我々は、モデルが様々なVLタスクを適切に理解することなく正しく解決するために、ショートカットとして活用できる2つのデータセットバイアスを特定した。本稿では,ADS(Adversarial Data Synthesis)を用いて,合成学習データと偏り評価データを生成する。次に、サンプル内微分に着目して、合成したトレーニングデータ、特に対物データを利用するモデルを支援するために、サンプル内対物訓練(ICT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:09:42 GMT)
QUDEVAL: The Evaluation of Questions Under Discussion Discourse Parsing [87.2]
Questions Under discussions (QUD) は、言論を継続的に質問し、答えるように進行する多目的言語フレームワークである。本研究はQUD解析の自動評価のための最初のフレームワークを紹介する。細調整されたシステムとLLMの両方から生成された2,190のQUD質問のきめ細かい評価データセットであるQUDevalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:03:58 GMT)
FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion Via Noise Rescheduling [85.6]
既存のビデオ生成モデルは、典型的には限られた数のフレームで訓練されており、推論中に高忠実度長ビデオを生成することができない。本研究では,複数のテキストに条件付けされた長編ビデオを生成するためのテキスト駆動能力の拡張の可能性について検討する。我々は,事前学習したビデオ拡散モデルの生成能力を高めるため,チューニング不要かつ時間効率のパラダイムであるFreeNoiseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Conversational Recommender System and Large Language Model Are Made for Each Other in E-commerce Pre-sales Dialogue [83.5]
会話推薦システム(CRS)は、ユーザ表現を学習し、対話コンテキストに基づいて正確なレコメンデーションを提供するが、外部知識に依存している。大規模言語モデル(LLM)は、微調整後の事前販売の対話を模倣する応答を生成するが、正確なレコメンデーションのためのドメイン固有の知識は欠如している。本稿では,eコマース事前販売対話におけるLCMとCRSの組み合わせの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:00:51 GMT)
Demystify Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.2]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:18:09 GMT)
SimMTM: A Simple Pre-Training Framework for Masked Time-Series Modeling [82.7]
SimMTM は Masked Time-Series Modeling のための単純な事前トレーニングフレームワークである。 SimMTMは、多様体の外にある複数の隣人の重み付けによるマスク付き時間点の復元を行う。 SimMTMは、最も先進的な時系列事前学習法と比較して、最先端の微調整性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:02:38 GMT)
MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.2]
大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。本稿では,LLM がツール使用意識を持ち,ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのベンチマークである MetaTool を紹介する。ツール選択の異なる視点から4つのサブタスクを定義し、同様の選択のツール選択、特定のシナリオのツール選択、信頼性の問題の可能なツール選択、マルチツール選択を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:28:56 GMT)
GNNEvaluator: Evaluating GNN Performance On Unseen Graphs Without Labels [81.9]
本稿では,ラベル付きおよび観測されたグラフに基づいて学習した特定のGNNモデルの性能を評価することを目的とした,新しい問題であるGNNモデル評価について検討する。本稿では,(1) DiscGraph セット構築と(2) GNNEvaluator トレーニングと推論を含む2段階の GNN モデル評価フレームワークを提案する。 DiscGraphセットからの効果的なトレーニング監督の下で、GNNEvaluatorは、評価対象であるGNNモデルのノード分類精度を正確に推定することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:51:59 GMT)
Rethinking Tokenizer and Decoder in Masked Graph Modeling for Molecules [81.1]
マスク付きグラフモデリングは、分子グラフの自己教師付き表現学習において優れている。サブグラフレベルのトークン化器とremaskデコーディングを備えた十分表現力のあるデコーダがエンコーダの表現学習に大きな影響を与えることを示す。我々は,単純なGNNベースのTokenizer(SGT)と効果的な復号化戦略を備えた,新しいMGM手法SimSGTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:40:30 GMT)
RegaVAE: A Retrieval-Augmented Gaussian Mixture Variational Auto-Encoder for Language Modeling [79.6]
可変オートエンコーダ(VAE)に基づく検索拡張言語モデルであるRegaVAEを紹介する。テキストコーパスを潜在空間にエンコードし、ソースとターゲットの両方のテキストから現在と将来の情報をキャプチャする。各種データセットに対する実験結果から,テキスト生成品質と幻覚除去の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:16:44 GMT)
NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning [78.0]
我々は2つの単視的物語認識タスクを共同で学習できるNICEという統合フレームワークを提案する。 PNSとPNDを連接してセグメンテーションのバリ中心をアンカーとすることで、我々のアプローチは2つのタスクを自然に整列させる。 NICEは既存のすべての手法を大差で上回り、PNDは4.1%、PNSは2.9%となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:34:34 GMT)
Efficient k-NN Search with Cross-Encoders using Adaptive Multi-Round CUR Decomposition [77.5]
クロスエンコーダモデルは、直接k-nearest neighbor(k-NN)サーチには不当に高価である。本稿では,現実的に重要なトップk近傍の近似誤差を適応的に,反復的に,効率的に最小化するADACURを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:48:34 GMT)
CompoundPiece: Evaluating and Improving Decompounding Performance of Language Models [77.5]
複合語を構成語に分割する作業である「分解」を体系的に研究する。 We introduced a dataset of 255k compound and non-compound words across 56 various languages obtained from Wiktionary。分割のための専用モデルを訓練するための新しい手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:17:53 GMT)
Marginal Nodes Matter: Towards Structure Fairness in Graphs [77.3]
構造フェアネスを実現するために,textbfStructural textbfFair textbfGraph textbfNeural textbfNetwork (SFairGNN)を提案する。実験の結果、SFairGNNは、下流タスクにおける全体的な性能を維持しながら、構造フェアネスを大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:20:32 GMT)
Simple Hardware-Efficient PCFGs with Independent Left and Right Productions [77.1]
この研究は、独立した左右のプロダクションを持つ単純なPCFG形式であるemphSimplePCFGを導入している。教師なしのアルゴリズムとして、我々の単純なPCFGは英語 PTB の平均 F1 65.1 を取得し、言語モデルとして、119.0 のパープレキシティを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:48:51 GMT)
Rethinking Word-Level Auto-Completion in Computer-Aided Translation [76.3]
Word-Level Auto-Completion (WLAC) はコンピュータ翻訳において重要な役割を果たす。それは、人間の翻訳者に対して単語レベルの自動補完提案を提供することを目的としている。我々は、この質問に答えるために測定可能な基準を導入し、既存のWLACモデルがこの基準を満たしていないことを発見する。評価基準の遵守を促進することによってWLAC性能を向上させる効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:11:46 GMT)
Real3D-AD: A Dataset of Point Cloud Anomaly Detection [75.6]
本稿では,高精度なクラウド異常検出データセットであるReal3D-ADを紹介する。 1,254個の高解像度の3Dアイテムが、各項目に4万から数百万のポイントがあり、Real3D-ADは高精度な3D産業異常検出のための最大のデータセットである。本稿では,高精度点雲異常検出のためのベースライン手法が存在しないことを明らかにする,Real3D-ADの総合ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:46:10 GMT)
DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning [75.0]
金融大規模言語モデル(LLM)を構築するための多言語エキスパートファインチューニングフレームワークを提案する。 DISC-FIN-SFTという金融インストラクションチューニングデータセットを構築し、4つのカテゴリ(コンサルト、NLPタスク、コンピューティング、検索強化ジェネレーション)のインストラクションサンプルを含む。複数のベンチマークで評価した結果, 様々な財務シナリオにおいて, ベースラインモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:33:41 GMT)
MathDial: A Dialogue Tutoring Dataset with Rich Pedagogical Properties Grounded in Math Reasoning Problems [74.7]
そこで本稿では,一般学生の誤りを表現した大規模言語モデルを用いて,人間教師の対話を生成する枠組みを提案する。このフレームワークを用いて3kの1対1の教師-学生対話のデータセットであるMathDialを収集する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:00:01 GMT)
F$^2$AT: Feature-Focusing Adversarial Training via Disentanglement of Natural and Perturbed Patterns [74.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、よく設計された摂動によって構築された敵の例に対して脆弱である。これは、自動運転車、監視セキュリティ、医療診断などの重要な応用について、悲惨な結果をもたらす可能性がある。本稿では,自然パターンから中心となる特徴に焦点を合わせ,モデルに焦点をあてる機能集中型適応訓練(F$2$AT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:31:42 GMT)
StoryAnalogy: Deriving Story-level Analogies from Large Language Models to Unlock Analogical Understanding [72.4]
大規模ストーリーレベルの類似語コーパスを構築することにより,類似語を識別・生成する能力を評価する。 textscStory Analogyには、さまざまなドメインから24Kストーリーペアが含まれており、拡張された構造マッピング理論の2つの類似点に人間のアノテーションがある。我々は、textscStory Analogyのデータは、大言語モデルにおけるアナログ生成の品質を向上させることができることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:58:24 GMT)
Ghost on the Shell: An Expressive Representation of General 3D Shapes [72.1]
リアルな素材と照明で高速な物理ベースのレンダリングを可能にするので、メッシュは魅力的だ。近年の3次元形状の再構成と統計的モデリングの研究は、メッシュをトポロジカルに非フレキシブルであると批判している。我々は水密面上の多様体符号距離場を定義することにより開曲面をパラメータ化する。 G-Shellは、非水密メッシュ再構築および生成タスクにおける最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:52 GMT)
InstructExcel: A Benchmark for Natural Language Instruction in Excel [72.0]
本研究は,大規模言語モデルが自然言語ユーザ命令を通じて提供されるExcel固有のタスクを解くコードを生成することができるかどうかを考察する。私たちのベンチマークには、2000の公開Excelスプレッドシートにわたる170以上のExcel操作をカバーする10万以上のサンプルが含まれています。我々は,(1) GPT-4 over GPT-3.5,(2) よりコンテキスト内での例を提供し,(3) 動的プロンプトは,このベンチマークの性能向上に役立つことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:00:55 GMT)
Federated Learning of Large Language Models with Parameter-Efficient Prompt Tuning and Adaptive Optimization [71.9]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データとの協調モデルトレーニングを可能にする、有望なパラダイムである。 LLM(Large Language Models)のトレーニングプロセスは一般的に重要なパラメータの更新を引き起こす。本稿では,性能と効率を同時に向上する効率的な部分的プロンプトチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:37:59 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） (Mon, 23 Oct 2023 05:42:42 GMT)
Evaluating Verifiability in Generative Search Engines [70.6]
生成検索エンジンは、インラインの引用とともに、ユーザークエリへの応答を直接生成する。我々は,一般的な4つの生成検索エンジンの評価を行う。既存の生成検索エンジンからの応答は流動的であり、情報的に見えるが、しばしばサポートされていない文や不正確な引用を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:11:38 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） (Mon, 23 Oct 2023 03:37:22 GMT)
Dior-CVAE: Pre-trained Language Models and Diffusion Priors for Variational Dialog Generation [70.2]
Dior-CVAEは階層型条件変分オートエンコーダ(CVAE)である。拡散モデルを用いて、従来の分布の複雑さを増大させ、PLMが生成した分布との整合性を高める。 2つのオープンドメインダイアログデータセットを対象とした実験により,大規模ダイアログ事前学習を必要とせずに,より多様な応答を生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:51:10 GMT)
Harnessing Hard Mixed Samples with Decoupled Regularizer [70.0]
Mixupは、決定境界を混合データで滑らかにすることで、ニューラルネットワークの一般化を改善する効率的なデータ拡張アプローチである。本稿では,非結合型正規化器(Decoupled Mixup, DM)を用いた効率的な混合目標関数を提案する。 DMは、ミキシングの本来の滑らかさを損なうことなく、硬質混合試料を適応的に利用して識別特性をマイニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:56:59 GMT)
Relit-NeuLF: Efficient Relighting and Novel View Synthesis via Neural 4D Light Field [69.9]
本稿ではRelit-NeuLFと呼ばれる分析合成手法を提案する。まず、4次元座標系で各光線をパラメータ化し、効率的な学習と推論を可能にする。総合的な実験により,提案手法は合成データと実世界の顔データの両方において効率的かつ効果的であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:29:51 GMT)
Quantifying the Dialect Gap and its Correlates Across Languages [69.2]
この研究は、明らかな相違を明らかにし、マインドフルなデータ収集を通じてそれらに対処する可能性のある経路を特定することによって、方言NLPの分野を強化する基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:42:01 GMT)
SCITAB: A Challenging Benchmark for Compositional Reasoning and Claim Verification on Scientific Tables [68.8]
本報告では,1.2Kの専門的な科学的クレームからなる,挑戦的な評価データセットであるSCITABについて述べる。広範な評価を通じて、SCITABは最先端のモデルに重大な課題をもたらすことを示した。 SCITABは,表の接地,主張のあいまいさ,構成的推論など,いくつかの独特な課題を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:19:30 GMT)
SLOG: A Structural Generalization Benchmark for Semantic Parsing [68.2]
合成一般化ベンチマークの目的は、モデルがいかにして新しい複雑な言語表現に一般化するかを評価することである。既存のベンチマークは、しばしば語彙一般化に焦点を当て、訓練に精通した構文構造における新しい語彙項目の解釈は、しばしば不足している。 SLOGは,COGSを拡張したセマンティック解析データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:39:09 GMT)
Diversify Question Generation with Retrieval-Augmented Style Transfer [68.0]
本稿では,検索型スタイル転送のためのフレームワーク RAST を提案する。本研究の目的は,多様なテンプレートのスタイルを質問生成に活用することである。多様性報酬と一貫性報酬の重み付けを最大化する新しい強化学習(RL)ベースのアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:27:31 GMT)
ULTRA-DP: Unifying Graph Pre-training with Multi-task Graph Dual Prompt [67.9]
本稿では,タスク識別と位置識別をGNNに注入する,グラフハイブリッド事前学習のための統合フレームワークを提案する。また,約$k$-nearest隣人のグループに基づいた,新しい事前学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:11:13 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） (Mon, 23 Oct 2023 09:42:29 GMT)
Incentivized Communication for Federated Bandits [67.5]
我々は,サーバがインセンティブを提供することでクライアントにデータを共有する動機付けを行う,フェデレートされた盗賊に対するインセンティブ付きコミュニケーション問題を導入する。本稿では,実証可能な通信とインセンティブコスト保証により,ほぼ最適の後悔を実現する,最初のインセンティブ付き通信プロトコルであるInc-FedUCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:49:38 GMT)
Is GPT-4 a Good Data Analyst? [67.4]
我々は、GPT-4を、広範囲のドメインのデータベースでエンドツーエンドのデータ分析を行うためのデータ分析であると考えている。我々は,複数の専門家データアナリストとGPT-4のパフォーマンスを体系的に比較するために,タスク固有の評価指標を設計する。実験の結果, GPT-4はヒトに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:10:58 GMT)
Unlocking the Transferability of Tokens in Deep Models for Tabular Data [67.1]
トレーニング済みのディープニューラルネットワークの微調整は、さまざまな機械学習タスクにおいて成功しているパラダイムとなっている。本稿では,特徴トークンの品質向上を目的としたTabTokenを提案する。トークンを規則化し、機能内および機能間のセマンティクスをキャプチャする、対照的な目的を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:53:09 GMT)
Learning Variational Neighbor Labels for Test-Time Domain Generalization [66.7]
本稿では、ドメインの一般化に取り組み、モデルが未確認のターゲットドメインにデプロイされる前に、ソースドメインにのみトレーニングされる。ソーストレーニングされたモデルをテスト時にターゲットドメインに一般化するための、ターゲットサンプルの擬似ラベル化の確率。より堅牢な擬似ラベルを生成するために、近隣のターゲットサンプルの情報を含む変分隣接ラベル。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:32:08 GMT)
Functional-Group-Based Diffusion for Pocket-Specific Molecule Generation and Elaboration [66.4]
ポケット特異的分子生成とエラボレーションのための機能群に基づく拡散モデルD3FGを提案する。 D3FGは分子を、剛体として定義される官能基と質量点としてのリンカーの2つのカテゴリに分解する。実験では, より現実的な3次元構造, タンパク質標的に対する競合親和性, 薬物特性の良好な分子を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:45:06 GMT)
Rethinking SIGN Training: Provable Nonconvex Acceleration without First- and Second-Order Gradient Lipschitz [66.2]
符号ベースの手法は、パラメータ更新にのみ符号情報を使用するにもかかわらず、堅牢な性能を達成する能力によって注目されている。符号に基づく手法の現在の収束解析は、一階加速度と二階加速度の強い仮定に依存する。本稿では,より現実的な第1次および第2次加速度の仮定の下で,それらの収束を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:48:43 GMT)
Enhancing Long-form Text Generation Efficacy with Task-adaptive Tokenization [66.1]
本稿では,下流タスクの特定部分に生成パイプラインを適応させる手法として,タスク適応型トークン化を提案する。専門用語を構築するための戦略を導入し、語彙統合プロトコルを導入する。タスク適応型トークン化アプローチでは、最大60%のトークンを使用しながら、生成パフォーマンスが大幅に向上することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:46:50 GMT)
Efficient Heterogeneous Graph Learning via Random Projection [65.7]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、異種グラフを深層学習するための強力なツールである。最近のプリ計算ベースのHGNNは、一時間メッセージパッシングを使用して不均一グラフを正規形テンソルに変換する。我々はRandom Projection Heterogeneous Graph Neural Network (RpHGNN) というハイブリッド計算前HGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:25:44 GMT)
Evaluating Hallucinations in Chinese Large Language Models [65.5]
我々は,中国大言語モデルにおける幻覚現象を測定するために,HaluQA(中国語幻覚質問回答)というベンチマークを構築した。 GLM-130B と ChatGPT の2種類の幻覚について考察した。評価のために,モデル出力が幻覚的かどうかを判定するために,GPT-4を用いた自動評価手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:52:52 GMT)
JointMatch: A Unified Approach for Diverse and Collaborative Pseudo-Labeling to Semi-Supervised Text Classification [65.3]
半教師付きテキスト分類(SSTC)は、ラベルのないデータを活用する能力によって注目を集めている。擬似ラベルに基づく既存のアプローチは、擬似ラベルバイアスと誤り蓄積の問題に悩まされる。我々は、最近の半教師付き学習からアイデアを統一することでこれらの課題に対処する、SSTCの総合的なアプローチであるJointMatchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:43:35 GMT)
Consistency Analysis of ChatGPT [65.3]
本稿では,ChatGPTとGPT-4の論理的一貫した行動に対する信頼性について検討する。その結果,両モデルとも言語理解能力と推論能力が向上しているように見えるが,論理的に一貫した予測が得られないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:40:39 GMT)
Plan, Verify and Switch: Integrated Reasoning with Diverse X-of-Thoughts [65.2]
我々は,多種多様な推論の思考をLCMに促すことにより,総合的な問題解決フレームワーク XoT を提案する。各質問に対して、XoTは常に最も適切なメソッドを選択して始まり、各メソッドを反復的に実行する。各イテレーション内で、XoTは生成された回答の有効性を積極的にチェックし、外部エグゼクタからのフィードバックを取り入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:02:20 GMT)
Pre-Training LiDAR-Based 3D Object Detectors Through Colorization [65.0]
我々は,データとラベルのギャップを埋めるために,革新的な事前学習手法であるグラウンドドポイントカラー化(GPC)を導入する。 GPCは、LiDAR点雲を色付けし、価値あるセマンティック・キューを装備するモデルを教えている。 KITTIとデータセットの実験結果は、GPCの顕著な効果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:00:24 GMT)
DADA: Dialect Adaptation via Dynamic Aggregation of Linguistic Rules [64.9]
DADAは、多言語対応のSAE訓練モデルに対するモジュラーアプローチである。 DADAは単一タスクと命令言語モデルの両方に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:21:17 GMT)
That was the last straw, we need more: Are Translation Systems Sensitive to Disambiguating Context? [64.4]
我々は、源泉に存在している意味的あいまいさ(本研究における英語)について研究する。我々は、リテラルと図形の両方にオープンなイディオムに焦点を当てている。現在のMTモデルは、たとえ文脈が比喩的解釈を示しているとしても、英語のイディオムを文字通りに翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:38:49 GMT)
Going Beyond Familiar Features for Deep Anomaly Detection [64.2]
異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。本稿では,新しい特徴を入力空間における説明不能な観測として捉えるために,説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。類似性と新規性をハイブリッドアプローチで組み合わせることで,幅広い異常ベンチマークにおいて高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:06:30 GMT)
Large Search Model: Redefining Search Stack in the Era of LLMs [63.5]
我々は,1つの大言語モデル(LLM)で検索タスクを統一することにより,従来の検索スタックを再定義する,大規模検索モデルと呼ばれる新しい概念的フレームワークを導入する。全てのタスクは自動回帰テキスト生成問題として定式化され、自然言語のプロンプトを使ってタスクをカスタマイズできる。提案フレームワークは,LLMの強力な言語理解と推論能力を活用し,既存の検索スタックを簡素化しつつ,検索結果の質を向上させる能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:52:09 GMT)
MAS: Multi-view Ancestral Sampling for 3D motion generation using 2D diffusion [63.3]
動作シーケンスの連続した多視点2Dサンプルを生成する手法であるMulti-view Ancestral Smpling (MAS)を導入する。 MASは、異なる角度から同じ動きを表す複数の2Dモーションシーケンスを同時に識別することで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:05:18 GMT)
Localizing Active Objects from Egocentric Vision with Symbolic World Knowledge [63.0]
タスクの指示をエゴセントリックな視点から積極的に下す能力は、AIエージェントがタスクを達成したり、人間をバーチャルに支援する上で不可欠である。本稿では,現在進行中のオブジェクトの役割を学習し,指示から正確に抽出することで,アクティブなオブジェクトをローカライズするフレーズグラウンドモデルの性能を向上させることを提案する。 Ego4DおよびEpic-Kitchensデータセットに関するフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:14:05 GMT)
L-CAD: Language-based Colorization with Any-level Descriptions using Diffusion Priors [62.8]
我々は,任意のレベルの記述で言語ベースの色付けを行う統一モデルを提案する。我々は、その頑健な言語理解と豊かな色優先のために、事前訓練されたモダリティ生成モデルを活用する。提案した新しいサンプリング戦略により,多様な複雑なシナリオにおいて,インスタンス認識のカラー化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:56:09 GMT)
Look-back Decoding for Open-Ended Text Generation [62.5]
本研究では,現在の復号化過程と過去の復号化過程の分布距離を追跡する改良された復号化アルゴリズムであるLook-backを提案する。ルックバックは、潜在的反復句とトピックドリフトを自動的に予測し、障害モードを引き起こす可能性のあるトークンを削除することができる。文書の継続とストーリー生成に関する復号実験を行い、Look-backがより流動的で一貫性のあるテキストを生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:58:02 GMT)
FreeMask: Synthetic Images with Dense Annotations Make Stronger Segmentation Models [62.0]
FreeMaskは、生成モデルからの合成画像を利用して、データ収集とアノテーション手順の負担を軽減する。まず、現実的なデータセットによって提供されるセマンティックマスクに条件付けされた豊富な訓練画像を合成する。本研究では,実画像との協調訓練や,実画像の事前学習による合成画像の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:57:27 GMT)
Non-Programmers Can Label Programs Indirectly via Active Examples: A Case Study with Text-to-SQL [62.0]
APELは、非プログラマがシードセマンティクス(例えば、Codex)によって生成される候補プログラムの中から選択するフレームワークである。各発話に対してAPELは、候補プログラムが異なる出力を生成する傾向がある単純な入力を積極的に検索する。非プログラマに対して適切な出力を選択することのみを要求し、どのプログラムが正しいかを推測できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:12:48 GMT)
AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.9]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:57:58 GMT)
HallusionBench: You See What You Think? Or You Think What You See? An Image-Context Reasoning Benchmark Challenging for GPT-4V(ision), LLaVA-1.5, and Other Multi-modality Models [61.8]
HallusionBenchは画像コンテキスト推論のベンチマークで、GPT-4VやLLaVA-1.5でもまだ難しい。言語幻覚と視覚錯覚の2種類のVLM誤りについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:49:09 GMT)
GloptiNets: Scalable Non-Convex Optimization with Certificates [61.5]
本稿では,ハイパーキューブやトーラス上のスムーズな関数を扱う証明書を用いた非キューブ最適化手法を提案する。スペクトルの減衰に固有の対象関数の正則性を活用することにより、正確な証明を取得し、高度で強力なニューラルネットワークを活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:57:02 GMT)
MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware Sequence Representation for Recommendation [61.5]
逐次レコメンデーションのためのマルチモーダル事前学習・転送学習フレームワークであるMISSRecを提案する。ユーザ側ではトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを設計し、コンテキストエンコーダがシーケンスレベルのマルチモーダルユーザ興味を捉えることを学習する。候補項目側では,ユーザ適応項目表現を生成するために動的融合モジュールを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:46:07 GMT)
Data Pruning via Moving-one-Sample-out [61.5]
我々は移動1サンプルアウト(MoSo)と呼ばれる新しいデータ処理手法を提案する。 MoSoは、トレーニングセットから最も分かりにくいサンプルを特定し、削除することを目的としている。実験結果から,MoSoは高プルーニング比で高い性能劣化を効果的に緩和することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:00:03 GMT)
On the Representational Capacity of Recurrent Neural Language Models [61.4]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく言語モデルの計算表現性について検討する。計算時間を持つ有理重み付き RLM が任意の確率的チューリングマシン (PTM) をシミュレート可能であることを示す。また, 実時間計算の制約下では, 決定論的実時間有理PTMをシミュレートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:24:26 GMT)
"One-size-fits-all"? Observations and Expectations of NLG Systems Across Identity-Related Language Features [61.1]
適応のためのモチベーションには,社会的規範,文化的相違,特徴特化情報,宿泊が含まれる。本研究は, 公正なNLGシステム動作を構成するものの定義に関して, オープンな課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:00:34 GMT)
Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning with General Function Approximation [60.9]
一般関数近似を用いたオフライン強化学習(RL)における劣化問題について検討する。我々のゴールは、崩壊しないマルコフ決定プロセス(MDP)の最適方針に関して、このような腐敗に対して堅牢で、最適でないギャップを最小限に抑える政策を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:07:26 GMT)
Learning-to-Rank Meets Language: Boosting Language-Driven Ordering Alignment for Ordinal Classification [60.3]
順序分類のための新しい言語駆動順序付け手法を提案する。事前学習された視覚言語モデルの最近の発展は、人間の言語におけるリッチな順序性を活用するきっかけとなった。顔の年齢推定,ヒストリカルカラーイメージ(HCI)分類,美的評価を含む3つの日常的分類課題の実験は,その有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:20:56 GMT)
LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers [60.0]
論理的推論は、科学、数学、社会に潜在的影響を与える可能性のある人工知能にとって重要なタスクである。本研究では、LINCと呼ばれるモジュール型ニューロシンボリックプログラミングのようなタスクを再構成する。我々は,FOLIOとProofWriterのバランスの取れたサブセットに対して,ほぼすべての実験条件下で,3つの異なるモデルに対して顕著な性能向上を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:58:40 GMT)
Enhancing Adversarial Contrastive Learning via Adversarial Invariant Regularization [59.8]
Adversarial contrastive learning (ACL)は、標準コントラスト学習(SCL)を強化する技術である。本稿では,スタイル要因からの独立性を確保するために,逆不変正規化(AIR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:46:38 GMT)
Efficient Adversarial Contrastive Learning via Robustness-Aware Coreset Selection [59.8]
敵対的コントラスト学習(ACL)は、高価なデータアノテーションを必要としないが、敵対的攻撃に耐える堅牢な表現を出力する。 ACLは、すべてのトレーニングデータの逆の変種を生成するのに、膨大な実行時間が必要です。本稿では,ACLの高速化を目的としたロバストネス対応コアセット選択(RCS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:35:27 GMT)
Foundations of Quantum Federated Learning Over Classical and Quantum Networks [59.1]
量子フェデレーション学習(QFL)は、古典的フェデレーション学習(FL)の利点と量子技術の計算能力を統合する新しいフレームワークである。 QFLは古典的通信網と量子的通信網の両方に展開できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:56:00 GMT)
Air-Decoding: Attribute Distribution Reconstruction for Decoding-Time Controllable Text Generation [58.9]
制御可能なテキスト生成(CTG)は、望ましい属性を持つテキストを生成することを目的としている。本研究では,Air-Decoding という新しい軽量デコーディングフレームワークを提案する。提案手法は,新しい最先端制御性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:59:11 GMT)
Specialist or Generalist? Instruction Tuning for Specific NLP Tasks [58.4]
包括的汎用的チューニングを取り入れることで,スペシャリストモデルの構築に寄与するかどうかを検討する。実験では,異なる範囲で4つの目標タスクを評価した。この効果は、タスク固有のトレーニングデータの量が限られている場合に特に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:46:48 GMT)
Robot Fine-Tuning Made Easy: Pre-Training Rewards and Policies for Autonomous Real-World Reinforcement Learning [58.4]
ロボット強化学習のためのリセット不要な微調整システムであるRoboFuMEを紹介する。我々の洞察は、オフラインの強化学習技術を利用して、事前訓練されたポリシーの効率的なオンライン微調整を確保することである。提案手法では,既存のロボットデータセットからのデータを組み込んで,目標タスクを3時間以内の自律現実体験で改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:50:08 GMT)
CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.3]
自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:08:09 GMT)
Learning Real-World Image De-Weathering with Imperfect Supervision [57.7]
既存の現実世界のデヒータリングデータセットは、接地トラス画像と入力された劣化画像の間に、一貫性のない照明、位置、テクスチャを示すことが多い。我々は、入力劣化画像と可能な限り一貫性のある擬似ラベルを生成するための一貫性ラベルコンストラクタ(CLC)を開発した。我々は,従来の不完全ラベルと擬似ラベルを組み合わせることで,情報割当戦略による脱ウェザリングモデルを共同で監督する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:02:57 GMT)
LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation in Avalon Gameplay [57.2]
Avalonのゲームプレイにシームレスに適応する新しいフレームワークを提案する。提案するフレームワークの中核は,エージェント間の効率的な通信と対話を可能にするマルチエージェントシステムである。本研究は,適応的かつインテリジェントなエージェントを生成する上で,我々のフレームワークの有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:35:26 GMT)
On the Dimensionality of Sentence Embeddings [56.9]
文埋め込みの最適次元は通常、デフォルト値よりも小さいことを示す。文表現学習モデルの2段階学習法を提案し、エンコーダとプーラを個別に最適化することにより、全体的な性能損失を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:51:00 GMT)
End-to-End Evaluation for Low-Latency Simultaneous Speech Translation [56.8]
本稿では,低遅延音声翻訳の様々な側面を現実的な条件下で実行し,評価するための第1の枠組みを提案する。これには、オーディオのセグメンテーションと、異なるコンポーネントの実行時間が含まれる。また、このフレームワークを用いて低遅延音声翻訳の異なるアプローチを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:47:04 GMT)
Inferring Relational Potentials in Interacting Systems [56.5]
このような相互作用を発見する代替手法として、ニューラル・インタラクション・推論(NIIP)を提案する。 NIIPは観測された関係制約を尊重する軌道のサブセットに低エネルギーを割り当てる。別々に訓練されたモデル間での相互作用の型を交換するなどの軌道操作や、軌道予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:44:17 GMT)
Estimating Trustworthy and Safe Optimal Treatment Regimes [56.3]
我々は、最適な治療体制を特定するための安全かつ解釈可能な枠組みを運用する。本研究は患者の医療歴と薬理学的特徴に基づくパーソナライズされた治療戦略を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:59:10 GMT)
RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments [55.9]
動的シーンと純粋な回転を処理するためにRD-VIOと呼ばれる新しい視覚-慣性オドメトリーシステム(VIO)を設計する。 IMU-PARSACアルゴリズムは,2段階のプロセスにおいてキーポイントを頑健に検出し,一致させることができる。我々は、純粋回転フレームを特別なサブフレームにし、遅延三角法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:30:39 GMT)
AutoDAN: Automatic and Interpretable Adversarial Attacks on Large Language Models [55.7]
手動によるジェイルブレイク攻撃は、人間が読むことができるが、しばしば制限され、公開され、簡単にブロックできる。敵攻撃は、難易度に基づくフィルタを用いて検出できるジベリッシュプロンプトを生成する。本稿では,双方の攻撃の強みを組み合わせた,解釈可能な敵攻撃であるtextttAutoDANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:46:07 GMT)
Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs [55.7]
本研究では, 合成性能の評価に関する実証的研究を行い, 生成モデルの代表としてGAN(Generative Adversarial Network)を用いた。特に、表現空間におけるデータポイントの表現方法、選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法、各集合から使用可能なインスタンス数など、さまざまな要素の詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:23:10 GMT)
LC-TTFS: Towards Lossless Network Conversion for Spiking Neural Networks with TTFS Coding [55.6]
我々は,AIタスクにおいて,ANNのアクティベーション値とSNNのスパイク時間とのほぼ完全なマッピングを実現することができることを示す。この研究は、電力制約のあるエッジコンピューティングプラットフォームに超低消費電力のTTFSベースのSNNをデプロイする方法を舗装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:26:16 GMT)
Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications [55.6]
グラフニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークをグラフ構造化データに一般化する。グラフ関連学習におけるユークリッドモデルの性能は、ユークリッド幾何学の表現能力によって依然として制限されている。近年,木のような構造を持つグラフデータ処理や,ゆるい分布の処理において,双曲空間が人気が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:07:30 GMT)
Decomposed Prompting for Machine Translation Between Related Languages using Large Language Models [55.4]
DecoMTは、単語チャンク翻訳のシーケンスに翻訳プロセスを分解する、数発のプロンプトの新しいアプローチである。 DecoMTはBLOOMモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:30:20 GMT)
Two-body Coulomb problem and hidden $g^{(2)}$ algebra: superintegrability and cubic polynomial algebra [55.2]
Sturm表現における2体クーロン問題により、曲線空間における新しい2次元、正確に解ける、超可積分量子系が導かれることが示されている。 2つの積分は位数 2 と 4 の積分であり、角運動量の2つの成分と修正されたラプラスランゲ・レンツベクトルから作られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:16:17 GMT)
Learning Unseen Modality Interaction [54.2]
マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:21:05 GMT)
Attention-Enhancing Backdoor Attacks Against BERT-based Models [54.1]
バックドア攻撃の戦略を調べることは、モデルの脆弱性を理解するのに役立つだろう。本稿では,注意パターンを直接操作することでトロイの木馬行動を向上させる新しいトロイの木馬注意損失(TAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:24:56 GMT)
Projected Stochastic Gradient Descent with Quantum Annealed Binary Gradients [53.0]
重み付きニューラルネットワークのトレーニングに適した,新しいレイヤワイドオプティマイザであるQP-SBGDを提案する。 BNNは、深層学習モデルの計算要求とエネルギー消費を最小限の精度で削減する。提案アルゴリズムは階層的に実装されており,リソース制限量子ハードウェア上での大規模ネットワークのトレーニングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:32:38 GMT)
DeCrisisMB: Debiased Semi-Supervised Learning for Crisis Tweet Classification via Memory Bank [52.2]
危機イベントにおいて、人々は、状況、警告、アドバイス、サポートに関する情報を広めるために、Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームを使うことが多い。完全に教師されたアプローチでは、大量のデータを注釈付けする必要があります。半教師付きモデルは偏りがあり、特定のクラスでは適度に機能し、他のクラスでは極めて貧弱である。本稿では,メモリバンクを用いて,各学習クラスから生成された擬似ラベルを等しくサンプリングする,単純かつ効果的なデバイアス処理手法であるDeCrisisMBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:25:51 GMT)
Humans and language models diverge when predicting repeating text [52.0]
我々は,人間とLMのパフォーマンスが分岐するシナリオを提示する。人間とGPT-2 LMの予測はテキストスパンの最初のプレゼンテーションで強く一致しているが、メモリが役割を担い始めると、その性能は急速にバラバラになる。このシナリオが,LMを人間の行動に近づける上で,今後の作業に拍車をかけることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:15:46 GMT)
Harnessing Explanations: LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning [51.9]
重要なイノベーションは、機能として説明を使用することです。提案手法は、確立されたTAGデータセットの最先端結果を実現する。本手法はトレーニングを著しく高速化し,ogbn-arxivのベースラインに最も近い2.88倍の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:04:38 GMT)
CrisisMatch: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Fine-Grained Disaster Tweet Classification [51.6]
半教師付き, 少数ショットの学習環境下で, 微粒な災害ツイート分類モデルを提案する。私たちのモデルであるCrisisMatchは、ラベルなしデータと大量のラベルなしデータを用いて、ツイートを関心の細かいクラスに効果的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:01:09 GMT)
Leveraging Timestamp Information for Serialized Joint Streaming Recognition and Translation [51.4]
本稿では,マルチ・ツー・ワン・ワン・マン・ワン・ツー・マンの同時生成が可能なストリーミングトランスフォーマー・トランスデューサ(T-T)モデルを提案する。実験では,1個のデコーダで1対1のジョイント出力を初めて生成し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:00:27 GMT)
Context-faithful Prompting for Large Language Models [51.2]
大言語モデル(LLM)は世界事実に関するパラメトリック知識を符号化する。パラメトリック知識への依存は、文脈的手がかりを見落とし、文脈に敏感なNLPタスクにおいて誤った予測をもたらす可能性がある。我々は, LLMの文脈的忠実度を, 知識の衝突と, 棄権による予測の2つの側面で評価し, 向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:25:13 GMT)
Affective and Dynamic Beam Search for Story Generation [50.3]
面白い物語を生成するために、AffGen(Affective Story Generator)を提案する。 AffGenはDynamic Beam SizeとAffective Re rankという2つの新しいテクニックを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:37:14 GMT)
Learning Informative Representation for Fairness-aware Multivariate Time-series Forecasting: A Group-based Perspective [50.1]
多変量時系列予測モデル(MTS)では変数間の性能不公平性が広く存在する。フェアネスを意識したMTS予測のための新しいフレームワークであるFairForを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:11:24 GMT)
DeforestVis: Behavior Analysis of Machine Learning Models with Surrogate Decision Stumps [50.0]
複雑なMLモデルの振る舞いをユーザフレンドリに要約するビジュアル分析ツールであるDeforestVisを提案する。 DeforestVisは、より多くの切り株をインクリメンタルに生成することで、複雑さとフィデリティのトレードオフを探索するのに役立つ。 DeforestVisの適用性と有用性について,2つのユースケースと,データアナリストとモデル開発者とのエキスパートインタビューで紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:37:22 GMT)
Unveiling A Core Linguistic Region in Large Language Models [49.9]
本稿では,脳局在化をプロトタイプとして用いた類似研究を行う。我々は、言語能力に対応する大規模言語モデルにおいて、中核領域を発見した。我々は,言語能力の向上が必ずしもモデルの知識レベルの向上に伴わないことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:31:32 GMT)
Low-depth Clifford circuits approximately solve MaxCut [49.2]
低深さクリフォード回路に基づくMaxCutの量子インスピレーション近似アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、深さ$O(N)$ Clifford回路を構築することにより、$N$頂点グラフ上のMaxCutの近似解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:20:03 GMT)
How to choose a decoder for a fault-tolerant quantum computer? The speed vs accuracy trade-off [48.7]
与えられた量子アーキテクチャに対して最適なデコーダを選択する方法を示す。速度と精度のトレードオフを分析することにより、最適な停止時間を選択する戦略を提案する。 PyMatchingデコーダのデスクトップ実装を備えたサーフェスコードのプロトコルについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:30:08 GMT)
Rethinking Scale Imbalance in Semi-supervised Object Detection for Aerial Images [48.5]
本研究では,航空画像のためのS3OD学習パイプラインを提案する。 S3ODでは,3つの重要な要素,SAT(Size-aware Adaptive Thresholding),SLA(Size-re Balanced Label Assignment),TNL(Teacher-guided Negative Learning)が,非バイアス学習の保証のために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:55:10 GMT)
ALCUNA: Large Language Models Meet New Knowledge [48.3]
本稿では,既存のエンティティ属性と関係を変化させることで,新たな知識を生み出すアプローチを提案する。 KnowGenでは、知識理解、分化、関連性におけるLLMの能力を評価するために、ALCUNAというベンチマークを導入する。また、エンティティの類似性がモデルにおけるエンティティ知識の理解とコンテキストエンティティの影響に与える影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:40:05 GMT)
Why Should This Article Be Deleted? Transparent Stance Detection in Multilingual Wikipedia Editor Discussions [47.9]
ウィキペディア編集者の議論の新たなデータセットを3言語で構築する。データセットには、エディタのスタンス(keep、delete、merge、コメント)と、記述された理由、編集決定ごとにコンテンツモデレーションポリシーが含まれている。我々は、姿勢とそれに対応する理由(政治)を高い精度で予測し、意思決定プロセスに透明性を加えることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:18:50 GMT)
Fed-GraB: Federated Long-tailed Learning with Self-Adjusting Gradient Balancer [47.8]
本稿では,各クライアントが局所的にヘテロジニアスなデータセットを保持するFed-LT(Federated Long-tailed Learning)タスクについて検討する。本稿では,SGB(Self-Natural Gradient Balancer)モジュールからなる$textttFed-GraB$という手法を提案する。我々は、CIFAR-10-LT、CIFAR-100-LT、ImageNet-LT、iistなどの代表的なデータセットに対して、textttFed-GraB$が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:41:58 GMT)
Bellman-consistent Pessimism for Offline Reinforcement Learning [47.0]
一般関数近似に対するベルマン一貫性悲観論の概念を導入する。我々の理論的な保証は、探索的な設定において標準としてベルマン閉性を必要とするだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:46:15 GMT)
Irreducible Curriculum for Language Model Pretraining [46.9]
本稿では,言語モデル事前学習のためのカリキュラム学習アルゴリズムとして,既約カリキュラムを提案する。 RedPajama-1Bデータセットに関する我々の実験は、すべての7つの領域で検証の難易度が一貫した改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:41:33 GMT)
CoF-CoT: Enhancing Large Language Models with Coarse-to-Fine Chain-of-Thought Prompting for Multi-domain NLU Tasks [46.9]
Chain-of-Thoughtプロンプトは推論タスクで人気があるが、自然言語理解(NLU)への応用は未検討である。大規模言語モデル (LLMs) の多段階的推論により動機付け, CoF-CoT (Coarse-to-Fine Chain-of-Thought) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:54:51 GMT)
Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by Leveraging Spatio-Temporal Context [46.7]
太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:14:16 GMT)
Debiasing Made State-of-the-art: Revisiting the Simple Seed-based Weak Supervision for Text Classification [46.6]
擬似ラベルを生成する最も単純な方法であるシードマッチング法を再検討する。種マッチングの限界性能は, 単純な種マッチ規則によって誘導されるラベルバイアスが原因であることが示唆された。入力テキスト中の単語トークンを高い削除率でランダムに削除することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:22:58 GMT)
Cross-lingual Prompting: Improving Zero-shot Chain-of-Thought Reasoning across Languages [46.5]
チェーン・オブ・シント(CoT)は、推論パスを明示的に生成するためにモデルを引き出すことができる。既存のゼロショットプロンプト技術は単一の言語に限られている。言語間のゼロショットCoT推論を改善することを目的とした言語間プロンプト(CLP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:56:03 GMT)
Exploring the Boundaries of GPT-4 in Radiology [46.3]
GPT-4は、複雑なコンテキストにおいて、時折エラーしか発生しない十分なレベルの放射線学知識を持っている。結果の要約では、GPT-4の出力は、既存の手書きのインプレッションと総合的に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:13:03 GMT)
Evaluating Evaluation Metrics: A Framework for Analyzing NLG Evaluation Metrics using Measurement Theory [46.1]
MetricEvalは、NLG評価指標の信頼性と妥当性を概念化し、評価するためのフレームワークである。我々は,信頼性の高い指標の設計,評価,解釈を推進し,堅牢で効果的なNLGモデルを推し進めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:02:48 GMT)
Non-autoregressive Streaming Transformer for Simultaneous Translation [46.0]
同時機械翻訳(SiMT)モデルは、レイテンシと翻訳品質のバランスをとるために訓練される。非自己回帰型ストリーミング変換器(NAST)を提案する。 NASTは、一方向エンコーダと、チャンク内並列性を有する非自己回帰デコーダからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:52:24 GMT)
Summarizing Multiple Documents with Conversational Structure for Meta-Review Generation [45.9]
学術論文のメタレビューを作成するための新しいデータセットであるPeerSumを提示する。 Rammerは、会話構造に基づくスパースアテンションと、メタデータ機能を予測するトレーニング目標を利用するモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:18:09 GMT)
A suite of diagnostic metrics for characterizing selection schemes [45.7]
DOSSIERは、8つの手作りメトリクスからなる診断スイートである。これらのメトリクスは、エクスプロイト、探索、およびそれらの相互作用のために、実験的に特定の能力を測定するように設計されている。 DOSSIERを6つの一般的な選択スキームに適用する: トランケーション、トーナメント、フィットネス共有、レキシケース、非支配的なソート、ノベルティ検索。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:43:36 GMT)
Thorny Roses: Investigating the Dual Use Dilemma in Natural Language Processing [45.7]
我々は,NLP研究者と実践者を対象に,問題の深さと展望を理解するために調査を行った。調査の結果に基づき,NLPコミュニティのニーズに合わせた二重利用の定義を提供する。我々は、NLPにおける二重利用を緩和する現在の状況と潜在的手段について議論し、既存の会議倫理枠組みに統合可能なチェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:01:06 GMT)
GeoLM: Empowering Language Models for Geospatially Grounded Language Understanding [45.4]
本稿では,自然言語におけるジオテリティーの理解を深める言語モデルGeoLMを紹介する。また、GeoLMは、トポノニム認識、トポノニムリンク、関係抽出、ジオエンタリティタイピングをサポートする有望な能力を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:20:01 GMT)
Function Vectors in Large Language Models [45.3]
自己回帰変換言語モデル(LM)内のベクトルとして入力出力関数を表す単純な神経機構の存在を報告する。多様なコンテキスト内学習(ICL)タスクの因果媒介分析を用いて、少数の注意ヘッドがデモされたタスクのコンパクトな表現を伝達し、関数ベクトル(FV)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:55:24 GMT)
Invariant Feature Regularization for Fair Face Recognition [45.2]
偏りのある特徴は少数派ではあまり一般化しないことを示す。教師なしの方法で多様なデータ分割を反復的に生成することを提案する。 INV-REGは、様々な人口集団の顔認識を改善する新しい最先端技術をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:44:12 GMT)
PartialFormer: Modeling Part Instead of Whole [44.9]
より小さなFFNを利用するパラメータ効率のよいトランスフォーマーアーキテクチャであるPartialFormerを紹介する。これらの小さなFFNは、効果的なコラボレーションを可能にするため、マルチヘッドアテンションシステムに統合される。部分ホルダー内における深度スケーリングを改善するために,残差のような注意計算を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:25:54 GMT)
Turn-Level Active Learning for Dialogue State Tracking [44.8]
対話状態追跡(DST)はタスク指向対話システムにおいて重要な役割を果たす。そこで我々はDSTのための新しいターンレベルアクティブラーニングフレームワークを提案し,対話中のターンをアノテートするために積極的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:53:46 GMT)
Outlier Suppression+: Accurate quantization of large language models by equivalent and optimal shifting and scaling [44.6]
トランスフォーマー言語モデルの学習後の量子化は、アクティベーションにおける有害なアウトレイアの存在による課題に直面している。本研究では,非対称性のチャネルワイドシフトと濃度のチャネルワイドスケーリングを含むOutlier Suppression+(OS+)フレームワークを提案する。等価性を保ちながら,これらの操作を後続モジュールにシームレスに移行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:48:31 GMT)
Outlier Suppression+: Accurate quantization of large language models by equivalent and optimal shifting and scaling [44.6]
トランスフォーマー言語モデルの学習後の量子化は、アクティベーションにおける有害なアウトレイアの存在による課題に直面している。本研究では,非対称性のチャネルワイドシフトと濃度のチャネルワイドスケーリングを含むOutlier Suppression+(OS+)フレームワークを提案する。等価性を保ちながら,これらの操作を後続モジュールにシームレスに移行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:48:31 GMT)
Contrastive Retrospection: honing in on critical steps for rapid learning and generalization in RL [44.4]
我々は、オフラインのコントラスト学習を用いて、重要なステップに注目する新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 Contrastive Retrospection (ConSpec)と呼ばれるこのアルゴリズムは、既存のRLアルゴリズムに追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:52:59 GMT)
CITB: A Benchmark for Continual Instruction Tuning [44.4]
連続学習(英: Continual Learning, CL)は、人間の学習能力を再現し、継続的に知識を蓄積することを目的としたパラダイムである。近年のインストラクションチューニング (IT) では, NLP タスクの解法に適応しやすくするための微調整モデルが提案されている。各種CL手法を体系的に研究するための学習プロトコルと評価プロトコルからなるベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:42:32 GMT)
The Crucial Role of Normalization in Sharpness-Aware Minimization [44.0]
Sharpness-Aware Minimization (SAM)は勾配に基づくニューラルネットワークであり、予測性能を大幅に向上させる。正規化の2つの性質がSAMを超実用性の選択に対して堅牢にすると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:12:38 GMT)
Beyond Labels: Empowering Human Annotators with Natural Language Explanations through a Novel Active-Learning Architecture [43.9]
現実世界のドメインの専門家(医師など)は、説明なしに日々のワークフローで意思決定ラベルに注釈を付けることは滅多にない。本研究は,アノテーションのラベル付けと説明の現実的ニーズを支援するための,新しいアクティブラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:44:59 GMT)
DoGE: Domain Reweighting with Generalization Estimation [42.3]
本稿では、一般化の最終的な目的のためにドメイン重みを最適化するために、一般化推定(DoGE)を用いたDOmain再重み付けを提案する。 SlimPajama-6Bデータセットでは、普遍的な一般化目標により、DoGEはより平均的なパープレキシティとゼロショット推論精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:51:58 GMT)
Dual-Feedback Knowledge Retrieval for Task-Oriented Dialogue Systems [42.2]
本稿では,レトリバーを利用して関連する知識を検索し,システム応答を生成するレトリバー・ジェネレータアーキテクチャを提案する。提案手法は,3つのベンチマークデータセットを用いた実験結果から,タスク指向の対話タスクにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:21:11 GMT)
Acquiring Weak Annotations for Tumor Localization in Temporal and Volumetric Data [42.1]
リソースが限られているため、大量のラベルのないデータに注釈を付ける際に、最適なタイプのアノテーションを決定するのは難しい。我々はDrag&Dropと呼ばれる新しいアノテーション戦略を開発し、アノテーションプロセスのドラッグ&ドロップを簡単にする。実験により,本手法は代替の弱いアノテーションよりも検出性能と局所化性能が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:03:02 GMT)
SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding [41.9]
一般公開されたビジョンファウンデーションモデル(VFM)の展望は急速に拡大している。本稿では,VFMを効率よく統合したモデルにマージする簡単なレシピを提案する。本手法をSAMおよびCLIPに適用することにより,SAMとCLIPの強度を1つのバックボーンに整合させる統一モデルSAM-CLIPを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:21:57 GMT)
A Survey on LLM-gernerated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions [41.7]
大きな言語モデル(LLM)は、大きな言語モデル(LLM)から生じる複雑な言語を生成する。 LLMが拡大を続けるにつれ、LCMが生成するテキストを検出する検出器を開発する必要が迫られる。 LLMの生成したテキスト検出は、LLMが生成したテキストがバイナリ分類タスクであるかどうかを識別することを目的としている。本調査では,この領域における最近の研究のブレークスルーと,検出器研究の推進の必要性を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:01:13 GMT)
Multilingual Large Language Models Are Not (Yet) Code-Switchers [41.5]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、幅広いタスクにおいて優れた機能を示している。発話の中で言語を交互に行う習慣は、いまだにほとんど受け継がれていない。 LLMの現在の「多言語主義」は、本質的にはコードスイッチングテキストの習熟度を示唆していない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:17:59 GMT)
Matryoshka Diffusion Models [41.1]
拡散モデルは、高品質の画像やビデオを生成するデファクトアプローチである。本稿では,高解像度画像とビデオ合成のためのエンドツーエンドフレームワークであるMatryoshka Diffusion Modelsを紹介する。本稿では,クラス条件付き画像生成,高解像度テキスト・ツー・イメージ,テキスト・ツー・ビデオアプリケーションなど,様々なベンチマークにおけるアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:20:01 GMT)
Qafny: Quantum Program Verification Through Type-guided Classical Separation Logic [41.0]
本稿では,量子プログラムの検証を目的とした自動証明システムであるQafnyを紹介する。 Qafnyの核心は、量子演算を古典的な配列演算に変換する型誘導量子証明システムである。我々は、量子ウォークアルゴリズム、グローバーの探索アルゴリズム、ショアの分解アルゴリズムを含む重要な量子アルゴリズムを効率的に検証する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:49:20 GMT)
Centering the Margins: Outlier-Based Identification of Harmed Populations in Toxicity Detection [40.7]
我々は「ノーム」から離れた人口特性を持つ人々に関するテキストを特定するために、外れ値検出を用いてデータセットの「マージン」を運用する。モデルパフォーマンスは、人口減少率に対して一貫して悪化しており、平均2乗誤差(MSE)は、毒性タイプに対して最大70.4%悪くなる。また、テキストの外れ値が68.4%まで上昇するほど、テキストの外れ値も悪化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:41:17 GMT)
Improving Seq2Seq Grammatical Error Correction via Decoding Interventions [40.5]
本稿では,外部批判を駆使して生成するトークンの妥当性を段階的に評価する統合デコード介入フレームワークを提案する。我々は、事前訓練された言語モデル評論家と、段階的なターゲット側の文法的誤り検出批評家の2つのタイプの批判を発見し、調査する。我々のフレームワークは一貫して強いベースラインを上回り、最先端の手法と競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:36:37 GMT)
Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models [40.5]
メタ生成正則化(Meta Generative regularization, MGR)と呼ばれる新しい生成データ拡張戦略を提案する。 MGRは、例えばクロスエントロピーのような損失関数の代わりに、特徴抽出器の正則化項で合成サンプルを利用する。 6つのデータセットの実験では、MGRは特にデータセットが小さく、安定してベースラインを上回っている場合に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:58:25 GMT)
Self-supervised Meta-Prompt Learning with Meta-Gradient Regularization for Few-shot Generalization [40.5]
MEta-gradient regularization for few-shot generalization (SUPMER)による自己改善メタプロンプト学習フレームワーク本稿では,Meta-gradient regularization for few-shot generalization (SUPMER)を用いた自己改善メタプロンプ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） (Mon, 23 Oct 2023 12:43:35 GMT)
Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism [40.3]
Gold-YOLOと名付けられた新しい設計モデルは、マルチスケールの機能融合能力を向上する。 YOLOシリーズにMAEスタイルの事前トレーニングを初めて実装し、YOLOシリーズモデルが教師なし事前トレーニングの恩恵を受けることができるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:07:39 GMT)
Making Scalable Meta Learning Practical [40.2]
メタ学習は、その膨大な計算/メモリコスト、トレーニング不安定性、効率的な分散トレーニングサポートの欠如により、スケーラビリティの低下に悩まされてきた。本研究では,暗黙の識別アルゴリズムとシステムの両方の進歩を組み合わせたSAMAを導入することで,スケーラブルなメタ学習の実現に注力する。我々は,SAMAに基づくデータ最適化により,BERTやRoBERTaの大規模言語モデルによるテキスト分類精度が一貫した改善が達成され,画像分類タスクによる小型・大規模データプルーニングにおいて,最先端の処理結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:16:49 GMT)
DREAM+: Efficient Dataset Distillation by Bidirectional Representative Matching [40.2]
本稿では,DREAM+と呼ばれる新しいデータセットマッチング手法を提案する。 DREAM+は、蒸留の繰り返し回数を15回以上減らし、性能に影響を与えない。十分なトレーニング時間があれば、DREAM+はパフォーマンスをさらに向上し、最先端の結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:55:30 GMT)
Challenges in Context-Aware Neural Machine Translation [39.9]
コンテキスト対応ニューラルマシン翻訳は、会話依存を解決するために、文レベルのコンテキストを超えた情報を活用する。十分な直感にもかかわらず、ほとんどの文脈対応翻訳モデルは、文レベルシステムよりもわずかに改善されている。本稿では,パラパラグラフ(パラパラグラフ)翻訳という,文書レベルの翻訳のより現実的な設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:01:26 GMT)
Completely Positive Map for Noisy Driven Quantum Systems Derived by Keldysh Expansion [39.6]
ケルディシュ形式に基づくデコヒーレンスモデルを導入する。この定式化により、非周期駆動と相関量子ノイズをモデルに含めることができる。我々は、この戦略が量子ビット状態移動およびゲート演算における相関量子ノイズを緩和するパルスを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:08:56 GMT)
Global-correlated 3D-decoupling Transformer for Clothed Avatar Reconstruction [39.6]
本稿では,モノクロ画像から衣料アバターを再構成するトランスフォーマーをGTA(Global-correlated 3D-decoupling Transformer for Avatar reconstruction)として提案する。提案手法は,グローバルな関連画像特徴をキャプチャするエンコーダとしてビジョントランスフォーマーモデルを活用することで,トランスフォーマアーキテクチャを活用する。提案手法は形状とテクスチャ再構築の両面において最先端の手法より優れており,挑戦的なポーズやゆるい衣服に対して高い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:42:33 GMT)
MCC-KD: Multi-CoT Consistent Knowledge Distillation [39.3]
そこで我々は,MCC-KD (Multi-CoT Consistent Knowledge Distillation) を提案する。 MCC-KDでは、各質問に対して複数の合理性を生成し、対応する予測の一貫性を強制する。異なるモデルアーキテクチャと様々なモデルスケールを用いたMCC-KDの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:32:53 GMT)
TalkUp: Paving the Way for Understanding Empowering Language [38.9]
この研究は言語学と社会心理学の文献から構築され、力のある言語を特徴付けるものを探究する。われわれは、エンパワーメントのためにラベル付けされたRedditの投稿の新しいデータセットをクラウドソースした。予備的な分析では、このデータセットが、エンパワーメントと非エンパワーメント言語をキャプチャする言語モデルをトレーニングするために使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:37:47 GMT)
When Language Models Fall in Love: Animacy Processing in Transformer Language Models [38.8]
我々は,トランスフォーマー言語モデル (LM) が,アニマシーが典型的である実体を提示するとき,人間のように振る舞うことを示す。また、愛のピーナッツのような非典型的なアニメーターの物語を提示しても、LMは適応することを示した。我々は、LMがアニマシーについて学べる限られた信号にもかかわらず、それらが実際に英語で利用可能な関連する語彙的意味ニュアンスに敏感である、と結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:57:52 GMT)
Extending Input Contexts of Language Models through Training on Segmented Sequences [38.7]
本研究では,事前学習したモデルの入力コンテキストサイズをアーキテクチャ変更なしに拡張する訓練手法を開発した。提案手法は,パープレキシティを改善しつつ,入力コンテキストを4倍に拡張できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:13:31 GMT)
LoHoRavens: A Long-Horizon Language-Conditioned Benchmark for Robotic Tabletop Manipulation [38.7]
この研究はテーブルトップ操作タスクに焦点を当て、色、サイズ、空間、算術、参照にまたがる様々なロングホライゾン推論側面をカバーするシミュレーションベンチマークである textitLoHoRavens をリリースする。 LLMに明示的および暗黙的な観察フィードバックを組み込むためのキャプション生成と学習可能なインタフェースの2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:29:33 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by Language-based Semantic Alignment [38.5]
我々はLanguageBindを提案し、言語を様々なモダリティにまたがるバインドとみなす。すべてのモダリティは共有機能空間にマッピングされ、マルチモーダルなセマンティックアライメントを実装している。我々のLanguageBindは、ゼロショットビデオ、オーディオ、奥行き、赤外線理解タスクで大幅に改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:13:24 GMT)
Self-ICL: Zero-Shot In-Context Learning with Self-Generated Demonstrations [38.4]
Self-ICLは、ゼロショットICLを実行するためにLMの固有の機能をブートストラップするフレームワークである。 Self-ICLは平均精度と頭部比較の両方でゼロショットベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:50:57 GMT)
Select without Fear: Almost All Mini-Batch Schedules Generalize Optimally [38.3]
我々は、GD(GD)の上限値と一般化誤差境界値と、決定論的あるいは他の独立なデータとの整合性を確立する。スムーズで非適応的な非損失に対して、フルバッチ(決定論的)GDが本質的にバッチスケジュールの中で最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:28:11 GMT)
Learning curves for deep structured Gaussian feature models [37.6]
統計物理学のレプリカ手法を用いて、多くの構造を持つガウス的特徴を持つモデルの学習曲線を導出する。特徴層の最初の行間の相関を許容することは一般化に役立ち、後続層の構造は一般的に有害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:54:52 GMT)
Data Augmentation Techniques for Machine Translation of Code-Switched Texts: A Comparative Study [37.5]
語彙置換、言語理論、バックトランスレーションの3つの一般的なアプローチを比較した。 BTおよびCSW予測に基づく語彙置換は,CSW並列データに基づいて訓練され,両タスクにおいて最善であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:09:41 GMT)
Continual Named Entity Recognition without Catastrophic Forgetting [37.3]
我々は,古いエンティティタイプの知識の保持と新しいもの獲得のトレードオフを巧みに回避する,プールド・フィーチャー蒸留損失を導入する。非エンタリティ型のための信頼に基づく疑似ラベルを作成する。バイアス型分布の問題に対処するために,適応的再重み付け型バランス学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:45:30 GMT)
Negligible effect of brain MRI data preprocessing for tumor segmentation [36.9]
我々は3つの公開データセットの実験を行い、ディープニューラルネットワークにおける異なる前処理ステップの効果を評価する。その結果、最も一般的な標準化手順は、ネットワーク性能に何の価値も与えないことが示されている。画像の規格化に伴う信号分散の低減のため,画像強度正規化手法はモデル精度に寄与しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:51:12 GMT)
SAM-Med3D [36.6]
SAM-Med3D(SAM-Med3D)について紹介する。我々はSAM-Med3Dを131K以上の3Dマスクと247のカテゴリで訓練する。 SAMと比較すると,3次元医用画像の高効率化と広いセグメンテーション能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:57:36 GMT)
Establishing Trustworthiness: Rethinking Tasks and Model Evaluation [36.3]
我々は、NLPにおけるタスクとモデル評価を構成するものを再考する時が来たと論じる。本稿では,モデルの機能的能力の起源を理解するために,既存のコンパートナライズドアプローチについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:43:40 GMT)
PRCA: Fitting Black-Box Large Language Models for Retrieval Question Answering via Pluggable Reward-Driven Contextual Adapter [36.3]
ReQA(Retrieval Question Answering)タスクでは、検索とジェネレータで構成される検索拡張フレームワークを採用している。大きな言語モデル(LLM)は、高度なQA機能のために有用であるが、予算制約で微調整するには大きすぎる。トレーニング可能なReward-Driven Contextual Adapter (PRCA) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:12:00 GMT)
'Don't Get Too Technical with Me': A Discourse Structure-Based Framework for Science Journalism [36.2]
科学ジャーナリズム(英: science journalism)とは、科学論文の技術的発見を、より専門的なニュース記事として一般大衆に報告するタスクである。我々は,この現実的なタスク(すなわち,科学ジャーナリズム)を支援する自動化システムを,公開可能な科学論文,対応するニュース記事,専門家による要約スニペットのオーディエンスに導入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:35:05 GMT)
The Geometry of Neural Nets' Parameter Spaces Under Reparametrization [35.6]
我々は、リーマン幾何学の観点から、リパラメトリゼーションの下でのニューラルネットの不変性について研究する。本稿では,ミニマムの平坦度,最適化,および確率密度について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:04:14 GMT)
The Benefits of Label-Description Training for Zero-Shot Text Classification [35.3]
事前訓練された言語モデルはゼロショットテキスト分類を改善した。最小限の努力でゼロショット精度をさらに向上する簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:24:57 GMT)
ACTOR: Active Learning with Annotator-specific Classification Heads to Embrace Human Label Variation [35.1]
積極的学習は、アノテーションのコスト削減戦略として、不一致から学ぶという文脈で完全には研究されていない。アクティブな学習環境では、不確実性推定の観点から、マルチヘッドモデルの方がシングルヘッドモデルよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:26:43 GMT)
Invariance is Key to Generalization: Examining the Role of Representation in Sim-to-Real Transfer for Visual Navigation [35.0]
一般化の鍵は、すべてのタスク関連情報をキャプチャするのに十分なリッチな表現である。このような視覚ナビゲーションの表現を実験的に研究する。我々の表現は、トレーニングドメインとテストドメイン間のA距離を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:15:19 GMT)
Visual Elements and Cognitive Biases Influence Interpretations of Trends in Scatter Plots [35.0]
外層部は傾向知覚を歪ませるが、他の点よりも影響が少ない。トレンドラインはトレンドを強くする一方で、一部の外れ値の影響を緩和する。人々の信念は弱いが強い相関関係は持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:39:35 GMT)
Long Short-Term Planning for Conversational Recommendation Systems [34.6]
本稿では,CRSの2つの重要なコンポーネントを接続する,長期的フィードバックアーキテクチャを提案する。このレコメンデーションは、会話コンテキストとユーザ履歴に基づいて、長期的なレコメンデーションターゲットを予測する。バランスフィードバックループは、短期プランナー出力が長期プランナー出力と一致するまで継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:34:39 GMT)
CAD-DA: Controllable Anomaly Detection after Domain Adaptation by Statistical Inference [34.3]
ドメイン適応(DA)下での異常検出(AD)の結果をテストするための新しい統計的手法を提案する。 CAD-DAの際立った利点は、事前に特定されたレベルで異常を誤認する確率を制御できることにある。本研究では,CAD-DA法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:34:33 GMT)
Theoretically Grounded Loss Functions and Algorithms for Score-Based Multi-Class Abstention [34.2]
禁断損失関数に対する代用損失の新たなファミリーを導入する。我々はこれらのサロゲート損失に対して、非漸近的で仮説固有の一貫性を保証する。以上の結果から,最新のスコアベースサロゲート損失の相対的性能はデータセットによって異なる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:13:35 GMT)
Principled Approaches for Learning to Defer with Multiple Experts [34.2]
マルチエキスパート設定に特化して,新たなサロゲート損失のファミリーを導入する。これらのサロゲート損失は、強い$H$一貫性境界の恩恵を受けることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:19:09 GMT)
Predictor-Rejector Multi-Class Abstention: Theoretical Analysis and Algorithms [34.2]
マルチクラス分類設定において,留意を伴う学習の鍵となる枠組みについて検討する。この設定では、学習者は事前に定義されたコストで予測をしないことを選択できる。我々は、強い非漸近的および仮説的整合性を保証するために、いくつかの新しい代理損失の族を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:16:27 GMT)
Causal Inference Using LLM-Guided Discovery [34.0]
グラフ変数(因果順序)に対する位相的順序は、因果効果の推論にのみ十分であることを示す。本稿では,Large Language Models (LLMs) から因果順序を求める頑健な手法を提案する。提案手法は発見アルゴリズムと比較して因果順序精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:23:56 GMT)
Automatic Model Selection with Large Language Models for Reasoning [33.9]
Chain-of-Thought (CoT) と Program-Aided Language Models (PAL) は2つの異なる推論方法を表す。本稿では,大言語モデルを用いて両世界の長所を結合するモデル選択手法を提案する。提案手法は,8つの推論データセット間で有意な性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:46:07 GMT)
What do Deck Chairs and Sun Hats Have in Common? Uncovering Shared Properties in Large Concept Vocabularies [33.9]
概念は多くのアプリケーションにおいて中心的な役割を果たす。これまでの研究は、言語モデルから非文脈化概念の埋め込みを蒸留することに重点を置いてきた。我々は,潜在的に大きな概念語彙から,他の概念と共通する概念を識別する戦略を提案する。そして、それらが他の概念と共有する性質の観点で概念を表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:53:25 GMT)
SuperTweetEval: A Challenging, Unified and Heterogeneous Benchmark for Social Media NLP Research [33.7]
ソーシャルメディアのSuperTweetEvalにおいて,NLP評価のための統一ベンチマークを導入する。 SuperTweetEvalで幅広いモデルのパフォーマンスをベンチマークした結果、最近の言語モデリングの進歩にもかかわらず、ソーシャルメディアは依然として困難な状態にあることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:48:25 GMT)
Efficient Active Learning Halfspaces with Tsybakov Noise: A Non-convex Optimization Approach [33.7]
我々はTsyybakovcite1epsilonNoisecite 2020$alpha13 unlabeled dataを用いて,効率的な能動学習ハーフスペースを計算的にラベル付けする問題について検討した。本研究の本体では, $t(c), tildeThelasciteal,z, および, 既知効率の複雑さ間のギャップを低くする情報を用いる。 label $fractilde(d)(c), tildeThelasfoot3-1)$
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:55:28 GMT)
M2DF: Multi-grained Multi-curriculum Denoising Framework for Multimodal Aspect-based Sentiment Analysis [33.0]
マルチモーダルAspect-based Sentiment Analysis (MABSA) はきめ細かな感性分析タスクである。トレーニングデータの順序を調整することで,マルチグラニュアルなマルチキュリキュラム・デノナイジング・フレームワーク(M2DF)を提案する。当社のフレームワークは,MABSAの3つのサブタスクにおける最先端の作業よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:22:39 GMT)
Towards Zero Shot Learning in Restless Multi-armed Bandits [32.9]
Restless Multi-arm bandits (RMAB) は、医療、オンライン広告、密猟などの分野で広く利用されているリソース割り当て問題である。本研究では,これまで見つからなかった広範囲なRMABに対して,一般的なゼロショット能力を有するニューラルネットワークベース事前学習モデル(PreFeRMAB)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:16:32 GMT)
AI Alignment in the Design of Interactive AI: Specification Alignment, Process Alignment, and Evaluation Support [32.8]
AIアライメントは、AIが望ましい結果をもたらすことを保証するという全体的な問題を、望ましくない副作用なしに考慮している。本稿では、AIアライメントの概念を基本的な3ステップのインタラクションサイクルにマッピングする。対話的なアライメント機構を提供するインターフェースが,質的に異なるユーザエクスペリエンスを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:33:11 GMT)
We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields [32.8]
自然言語処理の分野横断は減少している。 NLPの引用の8%以下は言語学に関するものである。 NLPの引用の3%以下は数学と心理学に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:42:06 GMT)
S3Eval: A Synthetic, Scalable, Systematic Evaluation Suite for Large Language Models [32.4]
本稿では,複雑な合成タスクをプロキシ評価手法として利用し,S3Evalを提案する。合成ベンチマークとして、S3EvalはLLMに理論的に見えないいくつかの評価例を作成することができる。 The strong correlation between S3Eval performance and scores of real-world benchmarks like Big-Bench Hard (BBH) shows the soundness of using S3Eval for evaluation of LLMs。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:52:06 GMT)
Hierarchical Prompting Assists Large Language Model on Web Navigation [32.3]
大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおける複雑な観察処理に苦労する。この問題を緩和するための単純な階層的プロンプトアプローチを提案する。タスク成功率の6.2%向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:09:37 GMT)
Sociocultural Norm Similarities and Differences via Situational Alignment and Explainable Textual Entailment [31.9]
本研究では,中国文化とアメリカ文化にまたがる社会規範の発見と比較のための新しいアプローチを提案する。我々は、中国とアメリカの文化の社会状況に合わせて、3,069の社会的規範の高品質なデータセットを構築します。モデルが文化全体にわたって社会的規範を推論する能力をテストするために,説明可能な社会的規範の包含という課題を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:53:01 GMT)
Better to Ask in English: Cross-Lingual Evaluation of Large Language Models for Healthcare Queries [31.8]
大規模言語モデル(LLM)は、一般大衆が情報にアクセスし消費する方法を変えつつある。 LLMは印象的な言語理解と生成能力を示しているが、その安全性に関する懸念は依然として最重要である。これらのLLMが非英語の文脈でどのように機能するかは、まだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:47:47 GMT)
"Why Should I Review This Paper?" Unifying Semantic, Topic, and Citation Factors for Paper-Reviewer Matching [31.7]
本稿では,意味的,話題的,引用的要素を協調的にキャプチャする,論文レビューアマッチングのための統一モデルを提案する。提案したUniPRモデルと最先端のペーパーリビューアマッチング手法を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:29:18 GMT)
Revisiting Implicit Differentiation for Learning Problems in Optimal Control [31.6]
本稿では,非離散的制約付き離散最適制御(COC)問題から生じる最適軌道を微分する新しい手法を提案する。軌道導関数は時間ステップ数で線形にスケールし,モデルサイズで拡張性を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:51:24 GMT)
E4S: Fine-grained Face Swapping via Editing With Regional GAN Inversion [31.4]
顔交換のための編集(E4S)という,顔交換のための新しいアプローチを提案する。本フレームワークでは,形状とテクスチャの明示的な乱れを可能にする地域GANインバージョン(RGI)手法を提案する。私たちのE4Sは、テクスチャ、形状、照明を保存するための既存の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:41:13 GMT)
GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond [31.3]
GPT-Fathomは、OpenAI Evals上に構築された大規模言語モデル(LLM)のための、オープンソースで再現可能な評価スイートである。私たちは,7つの機能カテゴリにまたがる20以上のベンチマークで,10以上のLLMとOpenAIのレガシモデルを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:19:09 GMT)
Benchmarking Large Language Models on CMExam -- A Comprehensive Chinese Medical Exam Dataset [31.0]
中国国立医学ライセンス試験から得られたCMExamについて紹介する。 CMExamは、標準化および客観的評価のための60K以上の多重選択質問と、オープンエンドなモデル推論評価のためのソリューション説明で構成されている。 LLMの詳細な分析のために、我々は医療専門家に、病気グループ、臨床部門、医学分野、能力領域、難易度レベルを含む5つの追加の質問点アノテーションのラベル付けを依頼した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:55:08 GMT)
CLARA: Classifying and Disambiguating User Commands for Reliable Interactive Robotic Agents [31.0]
我々は、対話型ロボットエージェントの文脈において、与えられたユーザコマンドが明確であるか、曖昧であるか、あるいは不可能であるかを推測することに集中する。あいまいなコマンドに対しては、質問生成を通じてユーザと対話することで、コマンドを曖昧にします。本稿では,ロボットによる状況認識のためのデータセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:35:36 GMT)
LaFTer: Label-Free Tuning of Zero-shot Classifier using Language and Unlabeled Image Collections [30.9]
大規模事前訓練型ビジョン・アンド・ランゲージ(VL)モデルでは、ゼロショット視覚分類において新しい最先端(SOTA)が設定されている。初めて、ラベルなしで、ペア化されたVLデータなしで、このギャップを減らせる方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:32:47 GMT)
The primacy bias in Model-based RL [30.8]
プライマリーバイアスはエージェントの傾向だ早期データに適合し新しいデータから学ぶ能力を失うこれまでの研究では、エージェントのパラメータをリセットするといった単純な手法を用いることで、プライマリーバイアスを大幅に緩和できることが示されている。本稿では,モデルに基づく強化学習における世界モデルリセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:12:20 GMT)
Probing Representations for Document-level Event Extraction [30.5]
この研究は、文書レベルの情報抽出で学んだ表現に探索パラダイムを適用した最初のものである。文書レベルのイベント抽出に関連するサーフェス,セマンティクス,イベント理解機能を分析するために,8つの埋め込みプローブを設計した。これらのモデルからトレーニングされたエンコーダは、わずかに引数の検出とラベリングを改善することができるが、イベントレベルのタスクをわずかに強化するだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:33:04 GMT)
Calibration of Time-Series Forecasting Transformers: Detecting and Adapting Context-Driven Distribution Shift [30.5]
本稿では,コンテキスト駆動分布シフトの検出と適応のための普遍的キャリブレーション手法を提案する。レジデンシャルベースCDS検出器(Residual-based CDS detector)またはリコンディショナー(Reconditionor)と呼ばれる新しいCDS検出器は、モデルの脆弱性をCDSに定量化する。高いリコンディショナースコアは、重度の感受性を示し、したがってモデル適応を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:58:01 GMT)
Zero123++: a Single Image to Consistent Multi-view Diffusion Base Model [30.4]
Zero123++は、単一の入力ビューから3D一貫性のあるマルチビュー画像を生成するための画像条件拡散モデルである。我々は,市販画像拡散モデルからの微調整の労力を最小限に抑えるために,様々な条件付けと訓練手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:18:59 GMT)
VER: Unifying Verbalizing Entities and Relations [30.3]
VER: エンティティとリレーショナルのバーバリゼーションのための統一モデルを提案する。本稿では,任意のエンティティやエンティティを入力として取り込んで,エンティティや関係を表現する文を生成するシステムの構築を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:09:04 GMT)
InterFair: Debiasing with Natural Language Feedback for Fair Interpretable Predictions [30.2]
我々は、視覚的に排除するのではなく、機密情報を「公正に」使うのが好ましいと論じている。凍結予測モデルを用いて2つのインタラクティブなセットアップを探索し、フィードバックをユーザに提供することで、タスクのパフォーマンスとバイアス軽減のバランスがより良く、より公平になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:35:14 GMT)
Tree of Clarifications: Answering Ambiguous Questions with Retrieval-Augmented Large Language Models [30.2]
Tree of Clarifications (ToC)は、曖昧な質問に対する長文の回答を生成するフレームワークである。 ToCは、メトリクス間で数ショットのセットアップで、ASQAの既存のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:42:49 GMT)
SpecTr: Fast Speculative Decoding via Optimal Transport [30.2]
このアルゴリズムはデコーディングの高速化を図り、デコードされた出力に品質劣化がないことを保証します。提案手法は,最先端の大規模言語モデルに対して,標準的なベンチマーク上での投機的復号化よりもさらに1.37倍の高速化である2.13Xのウォールクロック高速化を実現することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:47:34 GMT)
Don't Take This Out of Context! On the Need for Contextual Models and Evaluations for Stylistic Rewriting [30.0]
本稿では,文脈結合性と原文との類似性を組み合わせた新しい複合文脈評価指標であるtextttCtxSimFit$を紹介する。実験の結果,人間は文脈的書き直しを,非文脈的書き直しよりも適切で自然なものにすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:11:30 GMT)
System Combination via Quality Estimation for Grammatical Error Correction [29.9]
本稿では,修正文の品質をよりよく推定する,最新の品質評価モデルであるGRECOを提案する。また,GECの品質推定モデルを用いて,システムの組み合わせを多種多様な一般性で評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:46:49 GMT)
Prefix-Tuning Based Unsupervised Text Style Transfer [29.9]
教師なしテキストスタイル転送は、その内容を保持しながら入力文のスタイルを変更することができる生成モデルを訓練することを目的としている。本稿では,事前学習された強力な大規模言語モデルを用いて,教師なしテキストスタイル転送のためのプレフィックス・チューニング方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:13:08 GMT)
Evaluating the Knowledge Base Completion Potential of GPT [29.8]
GPT-3では、Wikidataを2700万の事実を90%の精度で拡張することができる。適切なしきい値設定により、GPT-3 は Wikidata を 90% の精度で 2700万の事実で拡張できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:15:13 GMT)
ZARA: Improving Few-Shot Self-Rationalization for Small Language Models [29.8]
本稿では,自己学習のための擬似並列データを自動的に構築するためのZARA(Zero-shot Augmentation of Rationale-Answer pairs)を提案する。 ZARAは、タスク精度と説明基準の両方において、FEBベンチマーク上でSOTA性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:04:20 GMT)
TrojLLM: A Black-box Trojan Prompt Attack on Large Language Models [29.7]
TrojLLMは、普遍的でステルス的なトリガーを生成する自動かつブラックボックスフレームワークである。個別のプロンプト内にトロイの木馬を埋め込むことをサポートし、トリガーの攻撃の全体的な効果と精度を高める。実世界のブラックボックスLPM APIにおけるテキストプロンプトにTrojLLMを効果的に挿入する能力を示す実験と結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:43:14 GMT)
Temporal Conditioning Spiking Latent Variable Models of the Neural Response to Natural Visual Scenes [29.6]
本研究は, 時間条件付潜時変動モデル(TeCoS-LVM)を提示し, 自然視覚刺激に対する神経応答をシミュレートする。スパイクニューロンを使用して、記録された列車と直接一致するスパイク出力を生成します。我々は,TeCoS-LVMモデルにより,よりリアルなスパイク活動が生成され,強力な代替手段よりも正確なスパイク統計に適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:30:04 GMT)
Evaluating Open-QA Evaluation [29.4]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の事実を直接推定できるオープン質問回答(Open QA)タスクの評価に焦点をあてる。オープンQA内の標準回答に関連するAI生成回答の精度を評価するために,新たなタスクであるQA評価(QA-Eval)とそれに対応するデータセットEVOUNAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:26:26 GMT)
CRoW: Benchmarking Commonsense Reasoning in Real-World Tasks [29.4]
CRoWは,6つの実世界のNLPタスクの文脈において,コモンセンス推論を適用するモデルの能力を評価するベンチマークである。我々は、CRoWを用いて、NLPシステムが、物理的、時間的、社会的推論など、さまざまなコモンセンス知識の次元でどのように機能するかを研究する。実世界のタスク設定において,NLPシステムが人間に比べてCRoW上で評価される場合,コモンセンス推論が解決されるには程遠いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:00:23 GMT)
Ditto: A Simple and Efficient Approach to Improve Sentence Embeddings [29.3]
事前訓練された言語モデルからの文の埋め込みは、非形式的な単語に対するバイアスに悩まされる。モデルに基づく重要度推定で単語を重み付けする,シンプルで効率的な非教師付きアプローチであるDiagonal Attention Pooling (Ditto)を提案する。本稿では,Dittoが異方性問題を緩和し,意味的テキスト類似性タスクの事前学習モデルを改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:34:50 GMT)
Statistical Inference for the Dynamic Time Warping Distance, with Application to Abnormal Time-Series Detection [29.2]
本研究では,不確実な環境下での2つの時系列間の類似性と距離に関する統計的推測について検討した。本稿では,DTW距離上で有効な推論手法を導出する条件選択推論フレームワークを提案する。提案手法の有効性を,合成データと実世界のデータの両方で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:43:22 GMT)
Semi-Supervised Crowd Counting with Contextual Modeling: Facilitating Holistic Understanding of Crowd Scenes [29.0]
本稿では,信頼度の高い群集カウントモデルをトレーニングするための,新しい半教師付き手法を提案する。モデルの本質的な'サブタイズ'能力を育み、領域の数を正確に見積もることができる。提案手法は,従来の手法を,挑戦的ベンチマークにおいて大きな差で上回り,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:45:07 GMT)
Perceptual Assessment and Optimization of High Dynamic Range Image Rendering [28.9]
我々は,最近のLDR IQAの進歩を伝達することによって,HDR IQAモデルのファミリを提案する。我々のモデルは、HDR-VDPファミリを含む既存のIQA手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:45:53 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） (Mon, 23 Oct 2023 07:41:09 GMT)
Semantic-Aware Adversarial Training for Reliable Deep Hashing Retrieval [28.6]
敵対的な例は、ディープハッシュモデルにセキュリティ上の脅威をもたらす。逆のサンプルのハッシュコードと主スタイ特徴の間のハミング距離を最大化して作られた逆の例。初めて、深部ハッシュの形式化された対角訓練を統一されたミニマックス構造に定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:21:40 GMT)
Pretraining Language Models with Text-Attributed Heterogeneous Graphs [28.6]
テキスト分散不均質グラフ(TAHG)におけるトポロジ的および異種情報を明確に考察する言語モデル(LM)のための新しい事前学習フレームワークを提案する。本稿では、LMと補助異種グラフニューラルネットワークを協調最適化することにより、コンテキストグラフに関わるノードを予測するトポロジ対応事前学習タスクを提案する。各種ドメインの3つのデータセット上でリンク予測とノード分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:46:04 GMT)
Anomaly Heterogeneity Learning for Open-set Supervised Anomaly Detection [28.5]
オープンセット型教師付き異常検出(OSAD)は、トレーニング中に見られたいくつかの異常クラスのサンプルを利用して、見えない異常を検出することを目的としている。異種不均一分布の多様集合をシミュレートする新しいアプローチ,すなわちAHL(Anomaly Heterogeneity Learning)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:39:27 GMT)
EXPLAIN, EDIT, GENERATE: Rationale-Sensitive Counterfactual Data Augmentation for Multi-hop Fact Verification [28.5]
言語学的に多様でラベルに富む対物を生成するための有理感な手法を開発した。具体的には、多様で流動的なカウンターファクトは、Explain-Edit-Generateアーキテクチャを介して生成される。実験の結果,提案手法はSOTAベースライン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） (Mon, 23 Oct 2023 02:39:14 GMT)
Remote Heart Rate Monitoring in Smart Environments from Videos with Self-supervised Pre-training [28.4]
本稿では,自己指導型コントラスト学習を用いて遠隔光麻痺(モグラフィ)と心拍モニタリングを推定する手法を提案する。コントラストフレームワークを用いてエンコーダを訓練するための3つの空間的および3つの時間的拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:41:04 GMT)
Evaluating Spatial Understanding of Large Language Models [28.4]
大規模言語モデルが空間構造を表現・推論できることを示す。人間と同様に、LLMは空間地図を維持するためにランドマークとしてオブジェクト名を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:44:40 GMT)
Concept Algebra for Score-Based Conditional Models [27.7]
概念は表現空間の部分空間として符号化されていることを示す。これは何を意味するのかを形式化し、表現に自然な選択があることを示し、与えられた概念に対応する表現の一部を識別する簡単な方法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:31:51 GMT)
PEPSI: Practically Efficient Private Set Intersection in the Unbalanced Setting [27.6]
プライベートデータセットを持つ2つのパーティは、交差点を越えて情報を公開することなく、プライベートセットインターセクション(PSI)プロトコルを使用して共有要素を見つけることができる。既存のプロトコルは計算的に非効率であるか、より大きなセットの順序で広範なサーバ側通信を必要とする。本稿では,クライアントだけが暗号化されたデータを送信する非対話型ソリューションであるPSI(PEPSI)やPEPSIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:44:13 GMT)
Mo\^usai: Text-to-Music Generation with Long-Context Latent Diffusion [27.6]
我々はテキストから音楽への生成モデルを通じてテキストと音楽をブリッジする。具体的には、テキスト記述から48kHzで高品質なステレオ音楽の複数分間を生成できるカスケード2段階潜時拡散モデルであるMousaiを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:47:30 GMT)
Reasoning with Language Model is Planning with World Model [27.2]
大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論能力を示している。 LLMには、世界を予測するための$textitworldモデルがない。我々は新しいLCM推論フレームワークである$underlineR$easoning vi$underlinea$$underlineP$lanning $textbf(RAP)$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:24:28 GMT)
Flatness-Aware Prompt Selection Improves Accuracy and Sample Efficiency [26.8]
本稿では,言語プロンプトの期待される有用性を定量化する新しい指標であるプロンプト平坦性を導入する。既存の指標と即時平坦性を組み合わせることで、性能とサンプル効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:22:44 GMT)
Text Fact Transfer [26.4]
ModQGAは、エンドツーエンドの質問生成と特異性を考慮した質問応答を組み合わせた、ソースコードを最小限に修正するフレームワークである。 ModQGAは、ソーステキストのスタイルを犠牲にすることなく、事実コンテンツを正確に転送できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:36:44 GMT)
Expository Text Generation: Imitate, Retrieve, Paraphrase [26.4]
本稿では,トピックに対して,正確かつスタイリスティックに一貫性のあるテキストを自動的に生成する,例示テキスト生成のタスクを提案する。我々は、検索強化モデルの限界を克服し、コンテンツ計画、事実検索、言い換えを反復的に実行するIRPを開発する。我々は、IRPが読者に正確に通知する実例と組織的な説明文を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:32:10 GMT)
TeleQnA: A Benchmark Dataset to Assess Large Language Models Telecommunications Knowledge [26.3]
TeleQnAは、電気通信におけるLLM(Large Language Models)の知識を評価するために設計された最初のベンチマークデータセットである。本稿では,このデータセット作成に責任を負う自動質問生成フレームワークについて概説する。データセットはGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:55:15 GMT)
Investigating the Fairness of Large Language Models for Predictions on Tabular Data [26.2]
大規模言語モデル(LLM)は有害な社会的バイアスを示すことが示されている。 LLMはトレーニングデータから社会的偏見を継承する傾向がある。コンテキスト内の例のラベルフリップは、バイアスを大幅に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:31:28 GMT)
On the Importance of Feature Separability in Predicting Out-Of-Distribution Error [26.0]
そこで本研究では,分布シフト時のテスト精度を推定するために,特徴分散に基づくデータセットレベルスコアを提案する。本手法は,表現学習における特徴の望ましい特性,すなわちクラス間分散とクラス内コンパクト性に着想を得たものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:49:04 GMT)
Diverse Offline Imitation Learning [26.0]
教師なしスキル発見のための原則付きオフラインアルゴリズムを提案する。私たちの主な分析的貢献は、フェンシェルの双対性、強化学習、教師なしスキル発見を結びつけることです。標準オフラインベンチマークD4RLにおける本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:44:37 GMT)
VQ-NeRF: Vector Quantization Enhances Implicit Neural Representations [25.9]
VQ-NeRFは、ベクトル量子化による暗黙の神経表現を強化するための効率的なパイプラインである。圧縮および原スケールの両スケールでNeRFモデルを同時に最適化する,革新的なマルチスケールNeRFサンプリング方式を提案する。我々は3次元再構成の幾何学的忠実度とセマンティックコヒーレンスを改善するためにセマンティックロス関数を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:41:38 GMT)
Inject Semantic Concepts into Image Tagging for Open-Set Recognition [25.6]
本稿では,強力なオープンセット認識機能を備えた基本画像認識モデルであるRecognize Anything Plus Model(RAM++)を紹介する。 RAM++は、イメージテキストアライメントとイメージタグ付けを統合されたきめ細かいインタラクションフレームワークに統合する。包括的な画像認識ベンチマークの評価は、RAM++が既存の最先端の基本的な画像認識モデルを上回ることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:13:33 GMT)
Long-Form Speech Translation through Segmentation with Finite-State Decoding Constraints on Large Language Models [25.6]
大規模言語モデル(LLM)は、独立した翻訳が可能なセグメントに分割するために適応される。 LLMは、プロンプトチューニングや微調整によって、ASRエラーを含む書き起こしに適応できる。最先端の自動句読解ベースラインとは対照的に、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トーク翻訳を9つのテストセットで平均BLEUを2.9ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:25:55 GMT)
Differentially Private Natural Language Models: Recent Advances and Future Directions [25.6]
微分プライバシー(DP)は、プライベートデータ分析のデファクト技術になりつつある。本稿では,NLPにおけるDP深層学習モデルの最近の進歩を,初めて体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:28:35 GMT)
Universal Domain Adaptation for Robust Handling of Distributional Shifts in NLP [25.5]
Universal Domain Adaptation (UniDA)はコンピュータビジョンの新しい研究領域として登場した。本稿では,モデルの一般化可能性と堅牢性について,より詳細な視点を提供する自然言語のベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:15:25 GMT)
AlpaCare:Instruction-tuned Large Language Models for Medical Application [25.1]
大規模言語モデル(LLM)は、命令追従能力の大幅な向上を示している。 MedInstruct-52kの多種多様、機械生成、医療用フォローデータを用いてLLaMAシリーズモデルを微調整する。アルパケアの医療能力と一般性を示す総合的・医学的な領域自由形態の指導評価に関する総合的な実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:22:50 GMT)
Simplifying Momentum-based Positive-definite Submanifold Optimization with Applications to Deep Learning [25.0]
部分多様体上の運動量を持つ難しい微分方程式の解法を示す。我々はリーマン正規座標の一般化版を提案する。我々は,行列乗算のみを用いることで,構造化共分散の既存手法を単純化し,低精度のディープラーニングのための行列非逆2textnd$ordersを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:16:10 GMT)
Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning [24.9]
文法制約付き復号法(GCD)は、大言語モデル(LM)の生成を制御するために用いられる。 GCDは一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能する。文法制約付きLMは、制約なしLMよりも大幅に優れるか、タスク固有の微調整モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:30:37 GMT)
Relation-Oriented: Toward Causal Knowledge-Aligned AGI [24.8]
リレーショナル指向パラダイムは、因果的知識に整合した人工知能の開発を促進することを目的としている。手法として,提案したリレーショナルインデックス表現学習(RIRL)を有効性実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:09:20 GMT)
HetGPT: Harnessing the Power of Prompt Tuning in Pre-Trained Heterogeneous Graph Neural Networks [24.4]
HetGPTは、グラフニューラルネットワークのトレーニング後プロンプトフレームワークである。半教師付きノード分類における最先端HGNNの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:35:57 GMT)
Verb Conjugation in Transformers Is Determined by Linear Encodings of Subject Number [24.2]
動詞を共役するBERTの能力は、主語数の線形符号化に依存していることを示す。この符号化は、第1の層における主語位置と最終の層における動詞位置にあるが、中間の層における位置に分散している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:53:47 GMT)
Leveraging GPT-4 for Automatic Translation Post-Editing [23.7]
GPT-4は翻訳後編集に長けており、有意義で信頼できる翻訳編集が可能である。 GPT-4に基づく後編集を用いて、WMT-22英語、英語、英語、中国語、ドイツ語のペアの最先端性能を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:18:18 GMT)
Counting the Bugs in ChatGPT's Wugs: A Multilingual Investigation into the Morphological Capabilities of a Large Language Model [23.6]
大規模言語モデル (LLM) は近年,人間の言語スキルと比較する上で,目覚ましい言語能力に達している。そこで本研究では,4言語でChatGPTの形態的能力の厳密な分析を行う。 ChatGPTは、特に英語の目的構築システムでは大幅に性能が低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:21:03 GMT)
TableQAKit: A Comprehensive and Practical Toolkit for Table-based Question Answering [23.4]
TableQAKitは、TableQA専用に設計された最初の総合ツールキットである。 TableQAKitは、ビジュアル操作を含むインタラクティブなインターフェースと、使いやすい包括的なデータを備えたオープンソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:33:23 GMT)
Linking Surface Facts to Large-Scale Knowledge Graphs [23.4]
Open Information extract (OIE)メソッドは、自然言語のテキストから、"subject"、"relation"、"object"の三重項の形で事実を抽出する。知識グラフ(KG)は、正準形式(すなわち曖昧な形式)の事実を含むが、そのカバレッジは静的スキーマによって制限される。本稿では,例えば,ファクトリンク性能を粒度三重スロットレベルで測定できる新しい評価プロトコルを用いたベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:18:49 GMT)
Have LLMs Advanced Enough? A Challenging Problem Solving Benchmark For Large Language Models [23.3]
515Benchは,大規模言語モデル(LLM)の問題解決能力を評価するための,より困難なベンチマークデータセットである。高度に競争力のあるIIT-Advanced試験から, 数学, 物理, 化学の課題を解き明かす。さまざまなオープンソースおよびプロプライエタリなモデルに対する評価から,自己整合性や自己抑制性,チェーン・オブ・フォアリングといったテクニックを使用したとしても,最高のパフォーマンスは40%未満であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:55:58 GMT)
Beyond Bayesian Model Averaging over Paths in Probabilistic Programs with Stochastic Support [23.1]
本研究では,この完全後続モデルを用いて予測を行うことにより,経路上のベイズ平均化(BMA)を暗黙的に行うことを示す。モデルの不特定により、BMAの重みは1つの経路に早めに崩壊し、代わりに準最適予測をもたらす可能性があるため、これは潜在的に問題となる。経路重み付けの代替メカニズムとして,積み重ねに基づくもの,PAC-Bayesのアイデアに基づくものを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:57:03 GMT)
ECHo: A Visio-Linguistic Dataset for Event Causality Inference via Human-Centric Reasoning [23.0]
ECHoは、視覚言語学的社会的シナリオに基づくイベント因果推論のデータセットである。我々は,現在のAIシステムの推論能力を評価するために,統合型Chain-of-Thought(CoT)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:35:30 GMT)
Prompting is not a substitute for probability measurements in large language models [22.8]
モデルの言語的知識を測定する手段として,メタ言語的プロンプトと直接確率測定を比較した。以上の結果から, LLMが特定の言語的一般化を欠いているという決定的な証拠として, メタリング主義的プロンプトに依存する否定的な結果が認められないことが示唆された。また,確率分布へのアクセスが制限されたクローズドAPIへの移行によって失われる価値も強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:12:59 GMT)
Cascaded Multi-task Adaptive Learning Based on Neural Architecture Search [22.6]
本稿では,エンド・ツー・エンドのマルチタスクモデルを最適化する適応学習手法を提案する。提案手法では,SLURPの完全微調整に対応するパラメータを8.7%に圧縮することで,手作業による類似のチューニング手法を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:43:50 GMT)
Reference Free Domain Adaptation for Translation of Noisy Questions with Question Specific Rewards [22.3]
Neural Machine Translationを使って質問を翻訳することは、ノイズの多い環境でより多くの課題をもたらす。ソース側データのみを用いてNMTシステムを微調整する訓練手法を提案する。提案手法は,BERTScore と Masked Language Model (MLM) Score を組み合わせた損失関数を利用することで,妥当性と流速のバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:08:01 GMT)
GRENADE: Graph-Centric Language Model for Self-Supervised Representation Learning on Text-Attributed Graphs [22.3]
テキスト分散グラフ上での自己教師型表現学習の問題を解決するために,新しいグラフ中心言語モデルGRENADEを開発した。 GRENADEは、事前訓練された言語モデルとグラフニューラルネットワークの両方の相乗効果を利用して、2つの専門的な自己教師付き学習アルゴリズムを最適化する。提案したグラフ中心の自己教師型学習アルゴリズムは、GRENADEが情報的テキスト意味論だけでなく、テキスト対応グラフの構造的コンテキスト情報を取得するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:18:35 GMT)
GPT-4 as an Effective Zero-Shot Evaluator for Scientific Figure Captions [22.2]
本稿では,大言語モデル(LLM)をコスト効率のよい参照不要な図形キャプション評価手法として用いた。 SCICAP-EVALは3,600の科学的図形キャプションに対する人間の判断を含む人間の評価データセットである。次に,GPT-4 や GPT-3 などの LLM に各キャプション (1-6) のスコアを誘導した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:24:57 GMT)
The Fundamental Dilemma of Bayesian Active Meta-learning [22.1]
目的の欲求的追求が実際に伝達可能なパラメータの推定を損なう可能性があることを示す。我々は、いくつかのタスクが必然的に大きな負の移動の脅威をもたらすことを理論的に示している。本結果は,ニュアンスパラメータに対する事前の誤特定の分析に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:13:27 GMT)
Coordinated Replay Sample Selection for Continual Federated Learning [22.0]
連立学習(FL)と連立学習(CL)を組み合わせた連続的連立学習(CFL) CLの主な課題は、過去のデータから学んだことをテキストフォッジすることである。プライベートデータを通信することなく、クライアント間の勾配に基づくリプレイサンプル選択をコーディネートする実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:56:39 GMT)
FD-Align: Feature Discrimination Alignment for Fine-tuning Pre-Trained Models in Few-Shot Learning [21.7]
本稿では,特徴識別アライメント(FD-Align)と呼ばれる微調整手法を提案する。本手法は,突発的特徴の一貫性を保ち,モデルの一般化可能性を高めることを目的としている。一度微調整すると、モデルは既存のメソッドとシームレスに統合され、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:12:01 GMT)
MSFormer: A Skeleton-multiview Fusion Method For Tooth Instance Segmentation [21.4]
本稿では,限られたデータを用いた新しい歯のセグメンテーション法であるMSFormerを紹介する。 MSFormerは2つの軽量モジュールを既存のマルチビューベースモデルに組み込んでいる。実験によると、MSFormerは最先端のパフォーマンスを実現しており、たった100のトレーニングメッシュしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:46:22 GMT)
Tractable MCMC for Private Learning with Pure and Gaussian Differential Privacy [21.4]
後方サンプリングは$varepsilon$-pure差分プライバシー保証を提供する。これは、$(varepsilon,delta)$-approximate DPによって引き起こされた潜在的に束縛されていないプライバシー侵害に悩まされない。しかし実際には、マルコフ連鎖モンテカルロのような近似的なサンプリング手法を適用する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:54:39 GMT)
SONIC: Sonar Image Correspondence using Pose Supervised Learning for Imaging Sonars [21.4]
我々は,視点変化に耐えられる頑健な特徴対応を実現するために設計されたポーズ制御ネットワークSONICを紹介する。本手法は,ソナー画像の対応生成における性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:21:46 GMT)
Location-Aware Visual Question Generation with Lightweight Models [21.3]
この研究は、位置認識型視覚質問生成(LocaVQG)という新しいタスクを導入している。我々は、周囲の画像とGPS座標を用いて、そのような位置認識情報を表現している。我々はLocaVQGタスクに対処し、携帯電話などのエッジデバイスに適合する軽量モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:33:31 GMT)
Cross-Modal Conceptualization in Bottleneck Models [21.3]
概念ボトルネックモデル(CBM)は、訓練例(例えば、x線画像)が高レベルの概念で注釈付けされていると仮定する。このアプローチでは、より穏健な仮定を採用し、代わりに、訓練中の画像に付随するテキスト記述を用いて概念の導出を誘導する。我々のクロスモーダルアプローチは,概念を離散潜在変数として扱い,(1)ラベルの予測,(2)画像とテキストの両方から確実に予測できる概念を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:00:19 GMT)
Robot Skill Generalization via Keypoint Integrated Soft Actor-Critic Gaussian Mixture Models [21.1]
ロボット操作システムの長年の課題は、取得したモータースキルを、目に見えない環境に適応させ、一般化することだ。我々は、模倣と強化のパラダイムを統合するハイブリッドスキルモデルを用いて、この課題に取り組む。提案手法は,ロボットが新規環境への大幅なゼロショット一般化を実現し,目標環境におけるスキルをスクラッチから学習するよりも早く洗練することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:03:23 GMT)
How To Build Competitive Multi-gender Speech Translation Models For Controlling Speaker Gender Translation [21.1]
発音性言語から文法性言語に翻訳する場合、生成された翻訳は、話者を参照する者を含む様々な単語に対して、明確なジェンダー代入を必要とする。このような偏見や包括的行動を避けるために、話者の性別に関する外部から提供されたメタデータによって、話者関連表現の性別割当を導出すべきである。本稿では、話者のジェンダーメタデータを単一の「マルチジェンダー」ニューラルSTモデルに統合し、維持しやすくすることで、同じ結果を達成することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:21:32 GMT)
Fidelity-Enriched Contrastive Search: Reconciling the Faithfulness-Diversity Trade-Off in Text Generation [21.1]
FECS (Fidelity-Enriched Contrastive Search) と呼ばれる新しい復号法を提案する。 FECSは、生成されたテキストの繰り返し性をペナルティ化しながら、提供されたソースと意味的に類似したトークンを促進する。その結果,FECSは高い性能の復号アルゴリズムに匹敵する出力の多様性を維持しつつ,様々な言語モデルサイズにおける忠実さを一貫して向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:27:45 GMT)
TEC-Net: Vision Transformer Embrace Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation [21.0]
医用画像セグメンテーション(TEC-Net)のための畳み込みニューラルネットワークを取り入れた視覚変換器を提案する。ネットワークには2つの利点がある。第1に、動的変形可能な畳み込み(DDConv)はCNNブランチで設計されており、固定サイズの畳み込みカーネルを用いた適応的特徴抽出の難しさを克服するだけでなく、異なる入力が同じ畳み込みカーネルパラメータを共有する欠陥を解決する。実験の結果,提案するTEC-Netは,CNNやTransformerネットワークを含むSOTA法よりも医用画像のセグメンテーションが優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:49:08 GMT)
Derandomized Novelty Detection with FDR Control via Conformal E-values [20.9]
p-値の代わりに適切な共形e-値を活用することにより、共形推論をより安定にすることを提案する。提案手法は, 標準共形推論と比較して, 電力損失が少なく, ランダム性を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:00:39 GMT)
Manipulation Mask Generator: High-Quality Image Manipulation Mask Generation Method Based on Modified Total Variation Noise Reduction [20.6]
本稿では,高品質な改ざん画像を取得するための改良された全変動雑音低減手法を提案する。 Baidu PS Barからオリジナル画像や改ざん画像を自動的にクロールします。改良された全変動雑音低減法は,この問題の解決を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:40:00 GMT)
Hindsight Learning for MDPs with Exogenous Inputs [20.6]
HL(Hindsight Learning)と呼ばれる資源管理問題に対するデータ効率アルゴリズムのクラスを設計する。 HLアルゴリズムは、重要な洞察を活用することで、データ効率を達成する: 変数のサンプルを持つことで、過去の決定は、政策改善を加速する反実的な結果を予測するために、後から再考することができる。当社のアルゴリズムは、仮想マシン(VM)を物理マシンに割り当て、大規模なパブリッククラウドプロバイダの実際のデータセットでそのパフォーマンスをシミュレートする、ビジネスクリティカルなクラウドリソース管理問題にスケールします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:06:58 GMT)
DocTrack: A Visually-Rich Document Dataset Really Aligned with Human Eye Movement for Machine Reading [20.5]
我々は、視線追跡技術を用いて人間の眼球運動情報と本当に一致したVRDデータセットであるtextscDocTrackを紹介した。文書理解作業における人間の読解順序の影響について検討し,機械が人間と同じ順序で読解した場合に何が起こるかを検討する。私たちの結果は、Document AIモデルは大きな進歩を遂げているが、人間のように正確に、継続的に、柔軟にVRDを読むことができるまでには、まだまだ長い道のりがあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:58:09 GMT)
Adaptive Policy with Wait-$k$ Model for Simultaneous Translation [20.5]
同時機械翻訳(SiMT)は、高品質な翻訳モデルとともに、堅牢な読み書きポリシーを必要とする。従来の方法は、固定のwait-k$ポリシーとスタンドアロンのwait-k$翻訳モデル、あるいは翻訳モデルと共同で訓練された適応型ポリシーのいずれかに依存している。本稿では、適応ポリシーモデルを翻訳モデルから切り離すことにより、より柔軟なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:16:32 GMT)
A Characterization of Multioutput Learnability [20.3]
バッチおよびオンライン設定におけるマルチアウトプット関数クラスを学習する際の問題点を考察する。マルチアウトプット関数クラスは,関数クラスの単一アウトプット制限が学習可能である場合にのみ学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:23:38 GMT)
Trie-NLG: Trie Context Augmentation to Improve Personalized Query Auto-Completion for Short and Unseen Prefixes [20.2]
本稿では,従来のセッションクエリからの人気信号とパーソナライズ信号とを併用した,QACのための新しいNLGモデルであるTrie-NLGを提案する。提案モデルでは,一般的なトリエベースルックアップやBARTベースライン法に比べて,MRRの57%と14%の大幅な向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:16:56 GMT)
Tensor Decomposition Based Attention Module for Spiking Neural Networks [20.1]
我々は、線形に成長するパラメータで優れた結果を示すテキストプロジェクションフルアテンション(PFA)モジュールを設計する。本手法は,静的ベンチマークと動的ベンチマークの両方において,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:25:49 GMT)
Fast and Accurate Factual Inconsistency Detection Over Long Documents [19.9]
我々は,新しいチャンキング戦略を用いて,現実の不整合を検出するタスク非依存モデルであるSCALEを紹介する。このアプローチは、様々なタスクや長い入力に対して、現実の不整合検出における最先端のパフォーマンスを実現する。コードとデータはGitHubに公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:51:33 GMT)
Zero-knowledge Proof Meets Machine Learning in Verifiability: A Survey [19.7]
高品質なモデルは、効率的な最適化アルゴリズムだけでなく、膨大なデータと計算能力に基づいて構築されたトレーニングと学習プロセスにも依存する。計算リソースの制限やデータプライバシの懸念など,さまざまな課題があるため,モデルを必要とするユーザは,マシンラーニングモデルをローカルにトレーニングすることはできないことが多い。本稿では,ゼロ知識証明に基づく検証可能な機械学習(ZKP-VML)技術について包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:15:23 GMT)
A Doubly Robust Approach to Sparse Reinforcement Learning [19.7]
エピソードスパークリニアマルコフ決定過程(SMDP)に対する新しい後悔アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは$tildeO(sigma-1_min s_star H sqrtN)$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:52:17 GMT)
Structured Generation and Exploration of Design Space with Large Language Models for Human-AI Co-Creation [19.6]
現在のインタラクションパラダイムは不足しており、限られたアイデアの集合に対して、ユーザを迅速なコンバージェンスへと導くものだ、と私たちは主張する。本研究では,ユーザがシームレスに探索し,評価し,多数の応答を合成できる設計空間の構造化を促進するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:16:12 GMT)
Open-Ended Instructable Embodied Agents with Memory-Augmented Large Language Models [19.6]
本稿では,言語プログラムペアの外部メモリを備えたエンボディエージェントであるHELPERを紹介する。関連する記憶は、現在の対話、命令、修正、またはVLM記述に基づいて検索される。メモリは展開中に拡張され、ユーザの言語とアクションプランのペアを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:31:55 GMT)
Assessing Step-by-Step Reasoning against Lexical Negation: A Case Study on Syllogism [19.6]
大規模言語モデル(LLM)は、ステップバイステップの推論命令、例えばチェーン・オブ・シント(CoT)プロンプトを利用する。本研究では, 否定に着目したLCMのステップバイステップ推論能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:40:41 GMT)
A Zero-Shot Language Agent for Computer Control with Structured Reflection [19.5]
大規模言語モデル(LLM)は、ライブコンピュータ環境での高レベルな目標の計画と実行能力の向上を示している。タスクを実行するために、最近の作業は、しばしば、教師付き学習または少数/多発的なプロンプトを通じてタスクのトレース例から学習するモデルを必要とする。我々は、与えられた専門家のトレースを必要としないゼロショットエージェントでこの問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:39:51 GMT)
Prompting Large Language Models with Chain-of-Thought for Few-Shot Knowledge Base Question Generation [19.3]
知識ベースに関する質問生成(KBQG)は、論理形式を自然言語の質問に変換することを目的としている。推論のためのコンテキスト内学習戦略であるChain-of-Thoughtプロンプトを提案する。 3つのKBQGデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:34:28 GMT)
Did the Neurons Read your Book? Document-level Membership Inference for Large Language Models [19.3]
文書レベルのメンバシップを予測し,OpenLLaMA-7B上でインスタンス化するブラックボックス手法を提案する。本稿では,文書レベルのメンバシップタスクにおいて,プライバシ文献で使用される文レベルのメンバシップ推論攻撃よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:00:46 GMT)
Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling [19.3]
トピック認識型文構造予測(TSSP)とコントラスト意味類似学習(CSSL)を提案する。 TSSPタスクは、隣接する文間の原文関係を非アレード文書で学習することにより、モデルに構造情報を理解するよう強制する。 CSSLの目的は、同じトピックの文表現がより類似度が高いのに対して、異なるトピックの文は類似度が低いことを保証することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:05:59 GMT)
Vision-Enhanced Semantic Entity Recognition in Document Images via Visually-Asymmetric Consistency Learning [19.3]
既存のモデルでは、視覚的エンコーダを弱いモード間監視信号で訓練することが一般的である。そこで本稿では,textbfVisually-textbfAsymmetric cotextbfNsistentextbfCy textbfLearning (textscVancl) アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:37:22 GMT)
Efficient and Interpretable Bandit Algorithms [19.0]
バンドアルゴリズムは、未知のモデルパラメータの不確実性を減少させる目的で探索した場合、解釈可能である。我々はtextbfConstrained textbfOptimal textbfDEsign に基づく帯域幅アルゴリズム CODE を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:36:13 GMT)
DialCoT Meets PPO: Decomposing and Exploring Reasoning Paths in Smaller Language Models [19.0]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、少なくとも1000億のパラメータを持つLLM(Large Language Models)の推論能力を高めるのに有効であることが証明されている。本稿では,ダイアログ誘導型Chain-of-Thought(DialCoT)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:38:01 GMT)
CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning [18.8]
CoEdIT (CoEdIT) は、テキスト編集システムである。所望のテキストの属性を指定するユーザから命令を受け取り、編集されたテキストを出力する。テキスト編集のためのタスク固有の命令の多種多様なコレクションに基づいて,大規模言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:17:13 GMT)
LLM-in-the-loop: Leveraging Large Language Model for Thematic Analysis [18.8]
Thematic Analysis (TA)は、多くの分野や分野における定性的データを解析するために広く使われている。ヒューマンコーダはデータの解釈とコーディングを複数のイテレーションで開発し、より深くする。 In-context Learning (ICL) を用いたTAを実現するための人間-LLM協調フレームワーク(LLM-in-the-loop)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:05:59 GMT)
Towards Hybrid-grained Feature Interaction Selection for Deep Sparse Network [18.8]
深層スパークネットワークにおける特徴場と特徴値の両方を対象とする,ハイブリッドな機能相互作用選択手法を提案する。そこで我々は,機能フィールドと特徴値の両方から機能相互作用を効率的に選択するoptFeatureという選択アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:15:30 GMT)
TARJAMAT: Evaluation of Bard and ChatGPT on Machine Translation of Ten Arabic Varieties [18.7]
BardとChatGPTを10種類のアラビア語の機械翻訳能力について評価した。我々の評価では、古典アラビア語(CA)、現代標準アラビア語(MSA)、およびいくつかの国レベルの方言の変種を網羅している。しかし、CAとMSAでは、命令調整されたLLMがGoogle Translateのような商用システムに遅れを取っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:26:55 GMT)
Improved Operator Learning by Orthogonal Attention [18.7]
我々は、カーネル積分作用素の固有分解と固有関数のニューラル近似に基づいて注意を喚起する。我々の手法は、競合するベースラインを十分なマージンで上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:41:22 GMT)
API-Assisted Code Generation for Question Answering on Varied Table Structures [18.7]
実行可能プログラムの生成によるテーブル質問応答(TableQA)の永続的課題は、様々なテーブル構造に適応している。本稿では,多次元パンダデータフレームとして構造化テーブルの統一表現を提供する統合テーブルQAフレームワークを提案する。プログラム機能の拡張と外部知識による複雑なリレーショナル質問に答えるために、我々のフレームワークはPythonプログラムが呼び出すことのできるカスタマイズされたAPIを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:26:28 GMT)
NormDial: A Comparable Bilingual Synthetic Dialog Dataset for Modeling Social Norm Adherence and Violation [18.6]
本稿では,中国とアメリカの文化に対する社会規範順守と違反をターン・バイ・ターンでアノテーションで記述した高品質なダイアディック対話データセットを提案する。我々のデータセットは中国語と英語の両方で人工的に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:38:34 GMT)
Iteratively Learn Diverse Strategies with State Distance Information [18.5]
複雑な強化学習問題では、同様の報酬を持つポリシーは、かなり異なる振る舞いを持つ可能性がある。そこで本研究では, 多様性駆動型RLアルゴリズム, SIPO (State-based Intrinsic-Reward Policy Optimization) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:41:34 GMT)
Novel-View Acoustic Synthesis from 3D Reconstructed Rooms [18.5]
そこで本研究では,視覚障害者のための視覚障害者向け音声録音と3Dシーン情報を組み合わせることの利点について検討する。音源の定位, 分離, 残響として, 新規な音像合成の課題を明らかにした。 3次元再構成された部屋から引き起こされた室間インパルス応答(RIR)を組み込むことで、同じネットワークがこれらの課題に共同で取り組むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:34:31 GMT)
Breaking the Language Barrier: Improving Cross-Lingual Reasoning with Structured Self-Attention [18.4]
多言語言語モデル(MultiLM)が、異なる言語での推論のために微調整された場合、論理的推論能力を他の言語に伝達できるかどうかを検討する。我々は,MultiLMが言語間の推論能力をモノリンガルな環境で伝達できることを実証した。この観察に続いて,コードスイッチングシーケンスにおける言語横断的な注意を促すために,専用パラメータセットを用いた新しいアテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:06:38 GMT)
Do We Really Need Contrastive Learning for Graph Representation? [18.4]
グラフコントラスト学習(GCL)は、他のサンプル(負のサンプル)の埋め込みを分離しながら、互いに近接して強化されたアンカーサンプルを埋め込むことを目的としている。既存のGCL法は、埋め込みの品質を確保するために、大きく多様な負のサンプルを必要とする。類似度スコアを測定するためにランクに基づく学習を導入し、偽陰性証明をうまく緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:15:57 GMT)
Dual Radar: A Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autonomous Driving [18.4]
本稿では,2種類の4Dレーダを同時に捕捉した大規模マルチモーダルデータセットについて紹介する。データセットは151連続して作成され、その大部分は20秒で、10,007の微妙な同期と注釈付きフレームを含んでいる。我々はデータセットを実験的に検証し、異なる種類の4Dレーダーの研究に有用な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:34:33 GMT)
Efficient Data Learning for Open Information Extraction with Pre-trained Language Models [18.4]
オープン情報抽出(OpenIE)は自然言語処理の基本的な課題である。本稿では,OpenIEのタスク形式をT5モデルの事前学習タスク形式に変換する新しいフレームワークであるOK-IEを紹介する。さらに、モデル出力のシーケンスを制御するためのアンカーの革新的な概念を導入し、モデル収束に対するオーダーペナルティの影響を効果的に排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:19:24 GMT)
SpVOS: Efficient Video Object Segmentation with Triple Sparse Convolution [18.3]
本研究は,ビデオオブジェクト分割フレームワーク全体の計算コストを削減するために,新しい3重スパース畳み込みを開発した。 DAVISとYoutube-VOSを含む2つの主流VOSデータセットで実験が行われる。その結果,提案するSpVOSは,他の最先端スパース手法よりも優れた性能を示し,同等の性能を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:21:33 GMT)
Random Exploration in Bayesian Optimization: Order-Optimal Regret and Computational Efficiency [18.2]
本研究では,分布から引き出されたランダムサンプルを用いて領域を探索する手法について検討する。このランダム探索手法が最適誤差率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:30:44 GMT)
Learning Fair Representations with High-Confidence Guarantees [18.0]
本稿では,Fair Representation Learning with High-confidence Guarantees (FRG) frameworkを紹介する。 FRGは、すべての下流モデルとタスクにおける不公平性を制限するために、高信頼の保証を提供する。複数の下流モデルやタスクに対して, FRG が上界不公平であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:43:03 GMT)
Fine-grained Conversational Decoding via Isotropic and Proximal Search [17.9]
本稿では, テクスティフィケーションと近位探索(IPS)と呼ばれる, きめ細かい会話復号法を提案する。本手法は,文脈に対する情報伝達と識別を維持しつつ,意味集中型応答を生成するように設計されている。実験により,本手法は,自動評価指標と人的評価指標の両方において,対話分野における既存の復号化戦略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） (Mon, 23 Oct 2023 02:50:46 GMT)
A Canonical Data Transformation for Achieving Inter- and Within-group Fairness [17.8]
同一グループ内から個人間の公平性を維持するグループ内公正性の形式的定義を導入する。本稿では,グループ間の公正度基準とグループ内公正度基準の両方を満たすための事前処理フレームワークを提案する。この枠組みをCompASリスクアセスメントとLaw Schoolのデータセットに適用し、その性能を正規化に基づく2つの手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:00:20 GMT)
Generalization in Graph Neural Networks: Improved PAC-Bayesian Bounds on Graph Diffusion [17.7]
本稿では,グラフニューラルネットワークの特徴拡散行列の最大特異値でスケールする一般化境界について述べる。これらの境界は実世界のグラフの以前の境界よりも数値的にはるかに小さい。ヘッセン語を用いた雑音摂動に対するグラフニューラルネットワークの安定性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:37:55 GMT)
How to Select Which Active Learning Strategy is Best Suited for Your Specific Problem and Budget [17.6]
本稿では,予算の最適戦略を動的に識別する実用的な微分法を提案する。次に,問題の特徴と利用可能な予算を考慮したAL戦略を動的に選択する手法を提案する。その結果,様々な予算やコンピュータビジョンタスクにまたがるアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:37:55 GMT)
Delayed Memory Unit: Modelling Temporal Dependency Through Delay Gate [17.6]
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)は、時間的依存をモデル化する能力で有名である。本稿では,バニラRNNの時間的モデリング能力を高めるために,DMU(Delayed Memory Unit)を提案する。提案したDMUは、広範囲の逐次モデリングタスクにおいて優れた時間的モデリング能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:29:48 GMT)
Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy [17.5]
機械学習(ML)モデルによる予測の削除や修正の必要性から、機械学習(MU)が注目を集めている。本稿では,現在の最先端技術とアプローチを網羅したMUの包括的調査を行う。また、攻撃の高度化、標準化、転送可能性、解釈可能性、リソース制約など、対処すべき課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:47:27 GMT)
Interaction-Driven Active 3D Reconstruction with Object Interiors [17.5]
本稿では,視覚認識,ロボットと物体の相互作用,および3Dスキャンを統合したアクティブな3次元再構成手法を提案する。本手法は,RGBDセンサを内蔵したFetchロボットによって自動的に動作させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:44:38 GMT)
A Review of Reinforcement Learning for Natural Language Processing, and Applications in Healthcare [17.4]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な医学的意思決定問題に対処するための強力なアプローチである。本稿では,NLPにおけるRL技術について概説し,医療における重要な進歩,課題,応用について述べる。 RLが会話戦略、RLに基づく機械翻訳モデル、質問応答システム、テキスト要約、情報抽出の学習を可能にする対話システムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:26:15 GMT)
Online Detection of AI-Generated Images [17.3]
この設定における一般化、Nモデルのトレーニング、および次の(N+k)上でのテストについて研究する。我々は、この手法を画素予測に拡張し、自動的に生成されたインペイントデータを用いて、強い性能を示す。また、商用モデルが自動データ生成に利用できないような設定では、画素検出器が合成画像全体に対してのみ訓練可能であるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:53:14 GMT)
Vicinal Feature Statistics Augmentation for Federated 3D Medical Volume Segmentation [17.1]
FL(Federated Learning)は、複数のクライアント医療機関が、プライバシー保護を備えたディープラーニング(DL)モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。しかし、FLの性能は、小さな機関におけるラベル付きデータの限られた可用性と、機関間での不均一な(すなわち非i.d.)データ分散によって制限される。我々は,局所的な特徴シフトを効果的に緩和し,プライバシーに配慮したFLセグメンテーションのための協調トレーニングを容易にするために,ビジナルな特徴レベルデータ拡張手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:14:52 GMT)
The Skipped Beat: A Study of Sociopragmatic Understanding in LLMs for 64 Languages [17.1]
SPARROWは言語間社会プラグマティックな意味(SM)理解に特化して設計された広範囲なベンチマークである。 SPARROWは、6つの主要カテゴリ(例えば、反社会的言語検出、感情認識)にわたる13のタスクタイプをカバーする169のデータセットで構成されている。本研究では,SPARROWにおける多言語事前訓練型言語モデル(mT5など)と命令調整型LLM(BLOOMZ, ChatGPTなど)の性能を,微調整,ゼロショット,少数ショット学習により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:22:44 GMT)
Forecasting Response to Treatment with Deep Learning and Pharmacokinetic Priors [17.1]
本稿では,新しいグローバルローカルアーキテクチャと薬物動態エンコーダを提案する。本研究は,血糖予測タスクにおける精度向上のためのアプローチの有効性を示す。提案手法は臨床応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:16:48 GMT)
CorefPrompt: Prompt-based Event Coreference Resolution by Measuring Event Type and Argument Compatibilities [16.9]
イベントコア参照解決(ECR)は、同じ現実世界のイベントを参照するイベント参照を、クラスタにグループ化することを目的としている。本稿では,ECRをクローゼスタイル(マスケプド言語モデル)タスクに変換するためのプロンプトベースのアプローチであるCorefPromptを提案する。これにより、完全に共有されたコンテキストで、単一のテンプレート内で同時イベントモデリングとコア参照の識別が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:47:27 GMT)
Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service Co-Creation with LLM-Based Agents [16.6]
この研究は、に関心のあるサービスプロバイダが、その実践者やより広範なコミュニティに対して、Large Language Models(LLM)技術が統合されるかどうかを判断するための原動力となる。 LLMをベースとしたサービス共同作成ツールであるCoAGentを通じて,非AI専門家とAIの相互学習の旅について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:11:48 GMT)
Handling Data Heterogeneity via Architectural Design for Federated Visual Recognition [16.5]
4つのFLデータセットを用いて、5つの異なるアーキテクチャファミリからの19の視覚認識モデルについて検討する。本研究は,現実的なシナリオにおけるコンピュータビジョンタスクにおけるアーキテクチャ設計の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:16 GMT)
EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models [16.5]
セグメンテッドな物語から一貫した知識表現を定式化する上で,LLMの習熟度を評価するための新しい質問答えベンチマークであるEpiK-Evalを紹介する。これらの欠点は、一般的な訓練目的の本質的な性質に起因していると論じる。本研究の成果は,より堅牢で信頼性の高いLCMを開発する上での洞察を与えるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:15:54 GMT)
Context-Aware Prediction of User Engagement on Online Social Platforms [16.5]
我々は、コンテキスト対応モデリングアプローチが、オンラインソーシャルプラットフォーム上でのユーザエンゲージメントの全体的かつ軽量な表現を提供する可能性を示唆するデータを提示する。約8万人から1億以上のSnapchatセッションを分析しています。本研究は,アクティベートおよびパッシブ使用の文脈一致型,習慣駆動型パターンの概念と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:36:35 GMT)
DPP-TTS: Diversifying prosodic features of speech via determinantal point processes [16.5]
本稿では,DPP(Determinantal Point Processes)に基づく音声合成モデルDPP-TTSを提案する。 TTSモデルは,各サンプルおよび複数のサンプル間の知覚的多様性を同時に考慮した音声サンプルを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:59:46 GMT)
BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation [16.4]
BatteryML - データ前処理、機能抽出、そして従来のモデルと最先端モデルの両方の実装を統合するために設計された、ワンステップで全エンコンパス、オープンソースプラットフォームを提供する。この合理化されたアプローチは、研究アプリケーションの実用性と効率を高めることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:51:05 GMT)
OpenPatch: a 3D patchwork for Out-Of-Distribution detection [16.3]
そこで本研究では,実世界のクラウドサンプルに対して,参照既知のデータが合成された場合のセマンティックノベルティ検出の課題について述べる。 OpenPatchは、トレーニング済みの大きなモデルの上に構築され、その中間機能から、既知の各クラスを記述するパッチ表現のセットを単純に抽出する。 OpenPatchは、全例と数例の既知のサンプルシナリオの両方で優れていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:11:02 GMT)
GreatSplicing: A Semantically Rich Splicing Dataset [16.1]
GreatSplicingは5000のスプライシングイメージで構成され、335の異なるセマンティックカテゴリを持つスプライシング領域をカバーする。 GreatSplicingでトレーニングされたモデルは、最小の誤識別率と優れたデータセット検出能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:37:20 GMT)
Mixed-Variable Global Sensitivity Analysis For Knowledge Discovery And Efficient Combinatorial Materials Design [15.8]
メタモデルに基づく混合変数GSA法を開発した。数値ケーススタディを通じて,混合変数問題に対する提案手法の有効性を検証し,実証する。本手法は,多層設計空間の最適化に感度解析を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:29:53 GMT)
Approximating Two-Layer Feedforward Networks for Efficient Transformers [15.8]
製品キーメモリ(PKM)を含む2層NNを近似する様々な手法を統合する汎用フレームワークを提案する。 WikiText-103とenwiki8の両方のデータセットで2つの異なるスケールで、当社のMoEがTransformer-XLと競合していることが示されています。このことは、MoE が極めて大きな LM だけでなく、資源効率の高い LM にも関係していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:39:15 GMT)
Cluster-aware Semi-supervised Learning: Relational Knowledge Distillation Provably Learns Clustering [15.7]
我々はリレーショナル知識蒸留(RKD)の理論的理解に向けて最初の一歩を踏み出した。半教師付き学習では,クラスタ認識学習の一般的な枠組みを通じて,RKDのラベル効率を実証する。正確なクラスタリングを学習する共通の効果にもかかわらず、RKDは"グローバル"な視点を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:04:43 GMT)
Experimental study on the principle of minimal work fluctuations [15.7]
有名な量子ジャジンスキー等式の中心量は、$e-beta W$である。 adiabatic process は $e-beta W$ の分散を最小化する。 shortcuts-to-adiabaticityコントロールは、高速なワークプロトコルにおける$e-beta W$の分散を最小限にするために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:04:37 GMT)
Unsupervised Federated Learning: A Federated Gradient EM Algorithm for Heterogeneous Mixture Models with Robustness against Adversarial Attacks [15.6]
本稿では,タスク間の不均一な混合比率を持つ混合モデルの教師なし学習を目的とした,新しい連邦勾配EMアルゴリズムを提案する。提案した勾配EMアルゴリズムは,未知のタスク類似性への適応性,少数のデータソースに対する敵攻撃に対するレジリエンス,ローカルデータプライバシの保護,計算および通信効率など,いくつかの重要な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:53:36 GMT)
Robust Depth Linear Error Decomposition with Double Total Variation and Nuclear Norm for Dynamic MRI Reconstruction [15.4]
Compressed Sensing (CS) に基づく動的MRI k-space 再構成にはまだ問題がある。本稿では,高アンダーサンプリングフーリエ変換(DFT)を用いた高低レート動的MRI再構成モデルを提案する。動的MRIデータに対する実験は、再構成精度と時間複雑性の両方の観点から、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:34:59 GMT)
Viewing Knowledge Transfer in Multilingual Machine Translation Through a Representational Lens [15.3]
本稿では,言語間の表現的類似度を測定するRepresentational Transfer potential (RTP)を紹介する。 RTPは正と負の両方の転送(干渉)を計測できることを示し、RTPは翻訳品質の変化と強く相関していることを示した。我々は,言語間で表現をより不変にするための補助的類似性損失を用いた新しい学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:29:13 GMT)
Highly Efficient Creation and Detection of Deeply-bound Molecules via Invariant-based Inverse Engineering with Feasible Modified Drivings [15.1]
STIRAPとその変異体は、極低温で深い結合を持つ分子を作るために広く用いられている。主な障害は、損失の存在と力学を断熱させる必要性である。ディープバウンド分子の効率的かつロバストな生成と検出のための理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:10:45 GMT)
Fast Projected Newton-like Method for Precision Matrix Estimation under Total Positivity [15.0]
現在のアルゴリズムはブロック座標降下法や近点アルゴリズムを用いて設計されている。本稿では,2次元投影法に基づく新しいアルゴリズムを提案し,慎重に設計された探索方向と変数分割方式を取り入れた。合成および実世界のデータセットに対する実験結果から,提案アルゴリズムは最先端の手法と比較して計算効率を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:55:33 GMT)
Linear RNNs Provably Learn Linear Dynamic Systems [14.9]
線形RNNにおいて、安定な力学系を学習するための最初の理論的保証を証明した。その結果,線形RNNを学習するための理論的保証を初めて提供し,システムの学習に役立てることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:46:13 GMT)
On the Ability of Graph Neural Networks to Model Interactions Between Vertices [14.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの頂点として表されるエンティティ間の複雑な相互作用をモデル化するために広く使われている。近年のGNNの表現力を理論的に分析する試みにもかかわらず、相互作用をモデル化する能力の形式的特徴は欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:02:34 GMT)
An Efficient Imbalance-Aware Federated Learning Approach for Wearable Healthcare with Autoregressive Ratio Observation [14.9]
我々は,フェデレート学習シナリオにおけるクラス不均衡の課題に対処するために,新しいフェデレーション学習フレームワークであるFedImTを提案する。 FedImTには、アグリゲーションの各ラウンドでデータ構成を推定できるオンラインスキームが含まれている。実験は、余剰エネルギー消費やプライバシーリスクを回避することなく、不均衡問題を解決するためのFedImTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:36:52 GMT)
COMET-M: Reasoning about Multiple Events in Complex Sentences [14.6]
本稿では,複合文中の対象事象に対するコモンセンス推論を生成可能なイベント中心のコモンセンスモデルであるCOMET-Mを提案する。 COMET-Mは、単純な文に対するイベント中心の推論を排他的に生成するCOMETの上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:49:57 GMT)
Polyhedral Surface: Self-supervised Point Cloud Reconstruction Based on Polyhedral Surface [14.6]
局所表面を表す新しい多面体表面を提案する。ニューラルネットワークを導入する上で重要な局所座標系は不要である。提案手法は,3つの一般的なネットワーク上での最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:24:31 GMT)
Understanding and Modeling the Effects of Task and Context on Drivers' Gaze Allocation [14.5]
ボトムアップ(聖域への非自発的な魅力)とトップダウン(タスクとコンテキスト駆動)要素は、ドライバーの視線割り当てに重要な役割を果たします。既存のモデリング手法のほとんどはボトムアップ・サリエンシーのために開発された手法を適用しており、タスクやコンテキストの影響を明示的に考慮していない。本研究では,ドライバーの視線予測を明示的な行動とコンテキスト情報で調節する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:37:48 GMT)
GD-COMET: A Geo-Diverse Commonsense Inference Model [14.4]
本稿では,COMETコモンセンス推論モデルのジオディバースバージョンであるGD-COMETを提案する。 GD-COMETは西洋の常識的知識を超え、幅広い文化に関する推論を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:03:56 GMT)
Harnessing Attention Mechanisms: Efficient Sequence Reduction using Attention-based Autoencoders [14.3]
本稿では,シーケンス長を直接操作できる新しいアテンションベース手法を提案する。オートエンコーダは、元のシーケンスを元のサイズの半分に減らす際に、重要な情報を全て保持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:57:44 GMT)
Linear Convergence of Black-Box Variational Inference: Should We Stick the Landing? [14.2]
ブラックボックス変分推論は、完全な変分族仕様の下で幾何学的(伝統的に「線形」と呼ばれる)速度で収束する。また、正規閉形式勾配エントロピー推定器の既存解析を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:19:11 GMT)
Can ChatGPT Perform Reasoning Using the IRAC Method in Analyzing Legal Scenarios Like a Lawyer? [14.1]
IRAC法によるコーパスの解析にChatGPTを適用した。コーパス内の各シナリオは、半構造化形式で完全なIRAC分析で注釈付けされる。また, IRAC分析におけるChatGPTの初回評価を行い, 法的専門職の分析との整合性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:51:49 GMT)
Deep Autoencoder-based Z-Interference Channels with Perfect and Imperfect CSI [14.0]
本稿では,Z-Interference Channel (ZIC) 上でのエンド・ツー・エンド・エンド通信のためのDeep Autoencoder (DAE) ベースの構造について述べる。提案した構造は、2つのエンコーダ/デコーダペアを共同で最適化し、干渉強度に基づいてそれらの形状を動的に適応させてビット誤り率(BER)を最小化する干渉対応コンステレーションを生成する。 DAEには、平均的な電力制約を保証し、構造が一様でない星座を生成できるように、インフェーズ/クアクラチャ相(I/Q)の電力割り当て層が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:23:42 GMT)
Contextual Refinement of Translations: Large Language Models for Sentence and Document-Level Post-Editing [14.0]
大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理タスクでかなりの成功を収めている。彼らはまだ、ニューラルネットワーク翻訳における最先端のパフォーマンスを達成できていない。ニューラルネットワーク翻訳におけるLLMの応用について検討し,近年のパラメータ効率向上技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:22:15 GMT)
Active teacher selection for reinforcement learning from human feedback [14.0]
人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)により、機械学習システムは人間のフィードバックから目的を学ぶことができる。教師の合理性、専門性、コストの相違をモデル化するHidden Utility Banditフレームワークを提案する。我々は、さまざまなソリューションアルゴリズムを開発し、それらを紙レコメンデーションシステムと新型コロナウイルスワクチンテストという2つの現実世界の領域に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:54:43 GMT)
GradSim: Gradient-Based Language Grouping for Effective Multilingual Training [13.7]
勾配類似度に基づく言語グループ化手法GradSimを提案する。 3つの多言語ベンチマークデータセットに対する実験により、最大のパフォーマンス向上につながることが示された。言語的特徴の他に、データセットのトピックは言語グループ化において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:13:37 GMT)
Towards LLM-driven Dialogue State Tracking [13.7]
GPT3やChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで有効性を評価することにかなりの関心を集めている。 LDST(LDST)は,より小型でオープンソースの基盤モデルに基づくLLM駆動の対話状態追跡フレームワークである。 LDSTは,従来のSOTA法と比較して,ゼロショットと少数ショットの両方で顕著な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:15:28 GMT)
Fast Adaptive Non-Monotone Submodular Maximization Subject to a Knapsack Constraint [13.4]
制約されたサブモジュール問題には、パーソナライズされたレコメンデーション、チーム形成、バイラルマーケティングによる収益化など、さまざまな応用が含まれている。我々は5.83のランダム化近似を達成し、O(n log n)$禁断時間、すなわち少なくとも$n$を他の最先端アルゴリズムよりも高速に実行する単純なグリーディアルゴリズムを提案する。そこで我々は,非単調な目的に対する最初の定数近似である9-近似を求め,実データと合成データに改良された性能を示すアルゴリズムの実験評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:33:55 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via Probabilistic Smoothing [13.3]
既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。 VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:40:43 GMT)
Geographical Erasure in Language Generation [13.2]
我々は、言語モデルが特定の国を過小評価する、地理的消去の一形態を研究し、運用する。その結果, 減退は, トレーニングコーパスで言及される国の言及頻度の低さと強く相関していることが判明した。我々は、カスタムな目的を用いて微調整により消去を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:26:14 GMT)
Zero-shot Query Reformulation for Conversational Search [13.1]
本稿では,対話型検索データからの監視を必要とせず,従来の対話コンテキストに基づいてクエリを再構成するZero-shot Query Reformulationフレームワークを提案する。具体的には、機械読解タスク用に設計された言語モデルを用いて、コア参照と省略という2つの共通の曖昧さを生クエリで明示的に解決する。さらに、あいまいさが明確かつ積極的に解決されているため、説明可能性も向上し、クエリ意図の理解を効果的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:24:02 GMT)
DetectGPT-SC: Improving Detection of Text Generated by Large Language Models through Self-Consistency with Masked Predictions [13.1]
既存の検出器は、人間が生成したテキストとAI生成したテキストの間に分配ギャップがあるという仮定に基づいて構築されている。また,ChatGPTのような大規模言語モデルは,テキスト生成や継続において強い自己整合性を示すことがわかった。マスク付き予測を用いた自己整合性に基づくAI生成テキストの検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:23:10 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） (Mon, 23 Oct 2023 04:26:07 GMT)
Towards Conceptualization of "Fair Explanation": Disparate Impacts of anti-Asian Hate Speech Explanations on Content Moderators [12.5]
我々は,「公正」である説明を構成するものを特徴付けることを提案する。評価手法は, 精度とラベル時間だけでなく, 異なるユーザグループに対する説明の心理的影響も考慮し, 「公正説明」の新たな評価法を定式化する。概して、サリエンシマップは、反ファクト的な説明よりも、異なる影響(グループ)と個人の不公平性の証拠が少ないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:57:41 GMT)
Course Correcting Koopman Representations [12.5]
本稿では, この問題のオートエンコーダの定式化と, ダイナミックスをモデル化するための様々な方法について検討する。本稿では,長期的ダイナミクスを忠実に捉えるために,周期的再符号化と呼ばれる推論時機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:36:31 GMT)
Mirages: On Anthropomorphism in Dialogue Systems [12.5]
本稿では,対話システムの人間同型化に寄与する言語的要因と,その影響について論じる。今後の対話システム開発への取り組みは、設計、開発、リリース、記述に特に注意を払うことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:26:22 GMT)
Privacy-Preserving Federated Deep Clustering based on GAN [12.3]
我々はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づくフェデレーションディープクラスタリングへの新しいアプローチを提案する。各クライアントは、ローカルな生成敵ネットワーク(GAN)をローカルにトレーニングし、合成データをサーバにアップロードする。サーバは合成データに深いクラスタリングネットワークを適用して$k$のクラスタセントロイドを確立し、クラスタ割り当てのためにクライアントにダウンロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:21:21 GMT)
Federated clustering with GAN-based data synthesis [12.3]
フェデレーションクラスタリング(FC)は、フェデレーション設定における集中クラスタリングの拡張である。我々は、SDA-FCと呼ばれる新しいフェデレーションクラスタリングフレームワークを提案する。各クライアントで生成する敵ネットワークをローカルにトレーニングし、生成した合成データをサーバにアップロードし、合成データ上でKMまたはFCMを実行する。合成データにより、非IID問題に対してモデルが免疫しやすくなり、プライベートデータを共有することなく、より効率的にグローバルな類似性特性を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:01:10 GMT)
ByteSized32: A Corpus and Challenge Task for Generating Task-Specific World Models Expressed as Text Games [12.2]
私たちはこれを,数百行のPythonコードで表現されたテキストゲームを生成するタスクとして運用しています。我々は、GPT-4がこれらのゲームをシングルショット・イン・コンテクスト学習のテンプレートとして利用できることを実証的に実証した。我々は,ゲーム忠実度,技術的妥当性,タスク仕様の遵守,勝利性を評価するための一連の自動メトリクスを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:10:31 GMT)
Nanotube spin defects for omnidirectional magnetic field sensing [12.0]
室温における窒化ホウ素ナノチューブ(BNNT)の単一スピン色中心の観察を報告する。これらのBNNTスピン欠陥は, 固有量子化軸を持たないスピン=1/2$基底状態を有することが示唆された。この特徴を利用して2次元磁石の磁場中における異方性磁化を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:05:20 GMT)
Test Smell: A Parasitic Energy Consumer in Software Testing [11.7]
本研究は,ソフトウェアテストにおけるテスト臭とそのエネルギー消費への影響について検討した。テストケースの臭い部分は、非溶融部に比べて10.92%エネルギーを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:03:56 GMT)
Learning Representations of Bi-level Knowledge Graphs for Reasoning beyond Link Prediction [11.6]
知識グラフは三つ子を使った既知の事実を表す。 BiVEは三つ子の構造を考慮して埋め込みを学ぶ。 3重項予測と条件付きリンク予測の2つの新しいタスク。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:51:24 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） (Mon, 23 Oct 2023 00:51:19 GMT)
Triple Simplex Matrix Completion for Expense Forecasting [11.5]
本稿では,潜在空間における特定の費用パターンに関連するプロジェクトの可能性を学習し,コストを予測する制約付き非負行列補完モデルを提案する。 2つの実データセットから得られた結果は、最先端のアルゴリズムと比較して提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:25:33 GMT)
KindMed: Knowledge-Induced Medicine Prescribing Network for Medication Recommendation [11.3]
本稿では,医薬品を推奨する知識誘導型医薬品処方ネットワーク(KindMed)フレームワークを提案する。我々は階層的シーケンス学習を利用して臨床・医学の時間的ダイナミクスを発見し、融合させ、パーソナライズされたレコメンデーションを奨励する。安全で正確でパーソナライズされた医療を予測するために、我々は、3つの重要な側面を考慮し、関連付ける注意深い処方を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:15:39 GMT)
Modality Dropout for Multimodal Device Directed Speech Detection using Verbal and Non-Verbal Features [11.2]
デバイス指向音声検出(DDSD)のための言語的手がかりに加えて,非言語的手がかり,特に韻律的特徴の使用について検討した。本研究は,韻律からのスコアと埋め込みを対応する動詞の手がかりと組み合わせることで,韻律が偽受容率(FA)において最大8.5%向上することが確認された。モーダリティ・ドロップアウト手法を用いることで,推論時間におけるモダリティの欠如を評価した場合,これらのモデルの性能は,FAの観点から7.4%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:09:31 GMT)
Fast 2D Bicephalous Convolutional Autoencoder for Compressing 3D Time Projection Chamber Data [11.2]
この研究はBCAE++とBCAE-2Dの2つの変種を紹介している。 BCAE++は圧縮比が15%向上し、BCAEと比較して平均絶対誤差で測定された再現精度が77%向上した。さらに,デコーダを大きくしたアンバランスなオートエンコーダを,スループットを著しく損なうことなく再現精度を向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:23:32 GMT)
ADoPT: LiDAR Spoofing Attack Detection Based on Point-Level Temporal Consistency [11.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車(AV)のためのLiDARベースの知覚システムにますます統合されている我々は,攻撃者がLiDARデータに偽のオブジェクトを注入し,その環境を誤解釈して誤った判断を下すという,LiDAR偽造攻撃の課題に対処することを目指している。 ADoPT (Anomaly Detection based on Point-level Temporal consistency) は、連続するフレーム間の時間的一貫性を定量的に測定し、ポイントクラスタのコヒーレンシーに基づいて異常物体を同定する。 nuScenesデータセットを用いた評価では、アルゴリズムは様々なLiDARスプーフィング攻撃に対して効果的に対応し、低(低)を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:31:31 GMT)
On the Detection of Image-Scaling Attacks in Machine Learning [11.1]
イメージスケーリングは、機械学習とコンピュータビジョンシステムにおいて不可欠な部分である。縮小画像全体を修正した画像スケーリング攻撃は、適応的敵の下でも確実に検出できる。本手法は,画像の一部のみを操作しても,強い検出性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:46:28 GMT)
Making RL with Preference-based Feedback Efficient via Randomization [11.0]
人間のフィードバックから学習する強化学習アルゴリズムは、統計複雑性、計算複雑性、クエリ複雑性の点で効率的である必要がある。サンプル効率のよいアルゴリズム(すなわち、ほぼ最適の後悔境界を持つ)と実行時間(すなわち、関連するパラメータに関して計算複雑性が最悪のもの)を示す。特に,提案アルゴリズムは,後悔境界とクエリ複雑性のほぼ最適トレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:19:35 GMT)
Temperature-heat uncertainty relation for quantum thermometry [10.8]
熱は、熱量計の進化経路に沿った熱交換と関連する軌道熱と相関熱に分けられる。熱力学における温度・熱の不確かさ関係は、よく知られた温度・エネルギーの不確かさ関係と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:35:42 GMT)
MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Effective and Efficient Neural Networks [10.6]
微分可能アーキテクチャサーチ(DAS)は、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)分野における顕著なアプローチとなっている。我々は,多粒度検索空間を包括的かつメモリ効率よく探索することを目的とした統合フレームワークである多粒度アーキテクチャサーチ(MGAS)を導入する。 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetの実験では、MGASはモデル性能とモデルサイズとのトレードオフを改善するために、他の最先端手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:32:18 GMT)
Practical Deep Dispersed Watermarking with Synchronization and Fusion [10.6]
我々は,textbfSynchronization と textbfFusion を併用した,実践的なdeep textbfDispersed textbfWatermarkingを提案する。我々の盲目透かしは、平均してビット精度を5.28%改善し、5.93%を単独攻撃と組み合わせ攻撃に対して改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:34:05 GMT)
Segmented Recurrent Transformer: An Efficient Sequence-to-Sequence Model [10.5]
分割された(局所的な)注意と再帰的な注意を結合した分節再帰変圧器(SRformer)を提案する。提案モデルでは,分割変圧器よりも高いROUGE1スコアを6-22%で達成し,他の再帰変圧器よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:44:58 GMT)
Building Random, Fair, and Verifiable Games on Blockchain. Raffle smart contract designs on Sui Network [10.4]
本稿では,ブロックチェーン上での公正で検証可能な,効率的なスマートコントラクトゲームの設計に関する洞察を提供することを目的とする。 DRAND委員会ベースの分散ランダムビーコンや1つのプライベートキーベースの検証可能なランダム関数(VRF)など、スマートコントラクトにランダム性を実装する効率的な方法を検討する。我々の発見は、スマートコントラクトでランダムで公正で検証可能なゲームを構築するための、将来の研究者や開発者にとって貴重なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:45:28 GMT)
DECN: Automated Evolutionary Algorithms via Evolution Inspired Deep Convolution Network [10.4]
本稿では、まず、自動EAに焦点を当てる: 自動EAは、関心の問題における構造を利用して、自動更新ルールを生成する。手動で設計したEAから手動の介入なしに自動化されたEAへの移行を実現するために、深層進化畳み込みネットワーク(DECN)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:18:30 GMT)
On Partial Shape Correspondence and Functional Maps [10.3]
関数写像は部分性を呼び出すと推定された一致に誤差をもたらすと論じる。関数写像の研究により, 部分形状と完全形状の直接対応を確立できる新しい手法が得られた。提案手法はSHREC'16データセットにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:32:50 GMT)
Modeling groundwater levels in California's Central Valley by hierarchical Gaussian process and neural network regression [10.2]
中央バレー帯水層における3次元岩相テクスチャモデルから学習し,地下水位をモデル化するための新しい機械学習手法を提案する。高速かつ確実な不確実性定量化を伴う井戸データの非定常特徴をモデル化するためのGP-DNN回帰の有効性を実証する。以上の結果から,2017年と2019年のカリフォルニアの湿潤年は,過去の干ばつによる地下水損失の補充にはほとんど効果がなかったことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:21:26 GMT)
The Troubling Emergence of Hallucination in Large Language Models -- An Extensive Definition, Quantification, and Prescriptive Remediations [10.2]
我々は、その程度、向き、カテゴリーに基づいて、プロファイリング幻覚について論じる。幻覚は, (i) acronym ambiguity, (ii)numeric nuisance, (iii) generated golem, (iv) virtual voice, (v) Geographic erratum, (vi) time wrapの6種類に分類される。より広範なNLPコミュニティのためのツールとしてHalucination Vulnerability Index (HVI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:37:34 GMT)
Im-Promptu: In-Context Composition from Image Prompts [10.1]
視覚刺激の構成可能な要素に対して,類似推論がコンテキスト内合成を可能にするか否かを検討する。我々はIm-Promptuを使って、ベクトル表現、パッチ表現、オブジェクトスロットなど、さまざまなレベルの構成性のエージェントを訓練する。本実験は,学習された構成規則を未知の領域に拡張する非構成的表現を用いて,外挿能力と構成性の程度とのトレードオフを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:45:49 GMT)
H2O Open Ecosystem for State-of-the-art Large Language Models [10.0]
大規模言語モデル(LLM)はAIの革命を表している。また、バイアスのある、プライベートな、著作権のある、有害なテキストの存在など、多くの重大なリスクも生じている。 LLMの開発とテストのための完全なオープンソースエコシステムを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:24:55 GMT)
Mid-Long Term Daily Electricity Consumption Forecasting Based on Piecewise Linear Regression and Dilated Causal CNN [9.9]
既存の予測アルゴリズムは、休日のような特別な日付で精度を低下させる傾向にある。本研究は, 日常の電力消費を, 傾向, 季節, 残留の3つの構成要素に分解する。実験により,本手法は既存手法と比較して精度が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:22:38 GMT)
Learning to Correct Noisy Labels for Fine-Grained Entity Typing via Co-Prediction Prompt Tuning [9.9]
FETにおける雑音補正のためのコプレディション・プロンプト・チューニングを提案する。ラベル付きラベルをリコールするために予測結果を統合し、区別されたマージンを用いて不正確なラベルを識別する。広範に使われている3つのFETデータセットの実験結果から,我々のノイズ補正アプローチはトレーニングサンプルの品質を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:04:07 GMT)
A Boundary Offset Prediction Network for Named Entity Recognition [9.9]
名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティをテキストで識別し分類することを目的とした自然言語処理の基本的なタスクである。そこで我々は,NERの新たな手法である境界オフセット予測ネットワーク(BOPN)を提案する。本手法では,エンティティ型を検出対象として使用する代わりに,エンティティ型とスパン表現を統合して,型認識境界オフセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:04:07 GMT)
Key Frame Mechanism For Efficient Conformer Based End-to-end Speech Recognition [9.8]
エンドツーエンドの自動音声認識のためのバックボーンネットワークとしてのコンフォーマーは、最先端の性能を達成した。しかし、Conformerベースのモデルは、自己認識メカニズムの問題に直面している。キーフレームを用いた自己注意機構の計算量を削減する新しい手法であるキーフレームベースの自己注意機構(KFSA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:55:49 GMT)
Neural Snowflakes: Universal Latent Graph Inference via Trainable Latent Geometries [9.8]
トレーニング可能なディープラーニングアーキテクチャであるニューラルスノーフレークを導入し、$mathbbRd$でフラクタル的なメトリクスを適応的に実装する。ニューラル・スノーフレーク・モデルは,最先端の潜伏グラフ推論モデルと一致するか,あるいは上回る予測性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:57:26 GMT)
ADMarker: A Multi-Modal Federated Learning System for Monitoring Digital Biomarkers of Alzheimer's Disease [9.6]
アルツハイマー病(AD)と関連する認知症は高齢化による世界的な健康問題である。マルチモーダルセンサと,自然環境における多次元ADデジタルバイオマーカー検出のための新しいフェデレーション学習アルゴリズムを統合した,初のエンドツーエンドシステムであるADMarkerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:07:33 GMT)
Solving Multi-Agent Target Assignment and Path Finding with a Single Constraint Tree [9.5]
TAPF(Target-Assignment and Path-Finding problem)とTAPF(Target-Assignment and Path-Finding problem)は、エージェントに同時にターゲットを割り当てることを必要とする。競合ベースのターゲティング・アサインメント(CBS-TA)は、TAPFに対処するための主要なアプローチである。我々は,理論上,ITA-CBSは最適解を見つけることが保証され,実際は計算効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:24:38 GMT)
The Self 2.0: How AI-Enhanced Self-Clones Transform Self-Perception and Improve Presentation Skills [9.5]
本研究は、AI生成デジタルセルフクローンがオンラインプレゼンテーションスキル改善に与える影響について検討する。自己記録ビデオ(制御)と自己記録ビデオ(AIグループ)を比較した。本研究は, 自己クローンの倫理的利用を推奨し, スキル開発における感情的・認知的側面を高めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:20:08 GMT)
Leveraging Image-Text Similarity and Caption Modification for the DataComp Challenge: Filtering Track and BYOD Track [9.5]
本稿では,DataComp チャレンジにおけるフィルタリングトラックと BYOD トラックの両方に対するソリューションを提案する。提案ソリューションでは,大規模なマルチモーダルモデルCLIPとBLIP-2を用いてWebクローラーデータのフィルタリングと修正を行い,外部データセットとトリックの袋を併用してデータ品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:40:43 GMT)
Deep Integrated Explanations [9.5]
Deep Integrated Explanations (DIX) は視覚モデルを説明する普遍的な方法である。 DIXは、モデルの中間表現から情報を統合することで説明写像を生成し、対応する勾配と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:03:30 GMT)
Meta- (out-of-context) learning in neural networks [9.4]
我々は、大規模言語モデルを用いた慎重に設計された合成実験を通して、$bfmeta-out-of-context Learning (meta-OCL)$という現象の存在を確立した。以上の結果から,メタOCLはLLMを,テキストのセマンティックな内容をより容易に「インターナライズ」し,より広範に有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:50:08 GMT)
NAIL: Lexical Retrieval Indices with Efficient Non-Autoregressive Decoders [9.4]
語彙化スコアリング機能を持つTransformerクロスアテンションモデルのゲインを最大86%取得する方法を提案する。本稿では,最近のエンコーダデコーダやデコーダのみの大規模言語モデルと互換性のあるモデルアーキテクチャとしてNAILを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:46:34 GMT)
Multilevel Perception Boundary-guided Network for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Images [9.3]
超音波画像から乳腺腫瘍を分離する多レベルグローバル認識モジュール(MGPM)と境界誘導モジュール(BGM)で構成されるPBNetを提案する。 MGPMでは、単一レベル特徴写像におけるボクセル間の長距離空間依存性をモデル化し、次いで多レベル意味情報を融合する。 BGMでは,腫瘍の境界線を最大プールの希釈および浸食効果を用いて高レベルセマンティックマップから抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:21:02 GMT)
SyncFusion: Multimodal Onset-synchronized Video-to-Audio Foley Synthesis [9.1]
音を設計する際に最も時間がかかるステップの1つは、音声とビデオの同期です。ビデオゲームやアニメーションでは、参照音声は存在せず、ビデオからのイベントタイミングのマニュアルアノテーションを必要とする。そこで本研究では,ビデオから繰り返し動作のオンセットを抽出し,新たな音効果音響トラックを生成するために訓練された拡散モデルの条件付けに用いるシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:01:36 GMT)
Local Universal Rule-based Explanations [9.1]
Local Universal Explainer (LUX) は、現実的、対実的、視覚的な説明を生成できるルールベースの説明器である。他のアルゴリズムとは逆のデータ生成は使用せず、実データの高密度クラスタの形で局所的な概念を選択することに重点を置いている。提案手法を実データと合成データセットで検証し, LORE, EXPLAN, Anchorなどの最先端のルールベースの説明器と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:04:15 GMT)
S-TLLR: STDP-inspired Temporal Local Learning Rule for Spiking Neural Networks [8.9]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は生物学的に妥当なモデルであり、エッジにエネルギー効率の良いインテリジェンスをデプロイするための候補として特定されている。本稿では,S-TLLRを提案する。S-TLLRはスパイク・タイミング依存塑性(STDP)機構にインスパイアされた新しい3要素時間的局所学習法である。 S-TLLRは、メモリと時間の複雑さが低く、時間ステップの数に依存しないように設計されており、低消費電力エッジデバイス上でのオンライン学習に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:13:23 GMT)
InterroLang: Exploring NLP Models and Datasets through Dialogue-based Explanations [8.8]
我々は,対話型説明フレームワークTalkToModelをNLPドメインに適用し,自由文合理化などの新たなNLP固有の操作を追加する。説明のためのユーザクエリを識別するために、微調整および少数ショットプロンプトモデルの評価を行った。本研究は,(1) 対話の正当性と有用性,(2) 再現性に関する2つのユーザスタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:01:26 GMT)
Paraphrase Types for Generation and Detection [8.8]
これらのタスクをパラフレーズ型生成とパラフレーズ型検出と呼ぶ。以上の結果から,従来の手法は二項分類のシナリオではうまく機能するが,微粒なパラフレーズ型の含みは大きな課題となることが示唆された。我々は、パラフレーズ型が将来、パラフレーズモデルの開発とタスクの解決のための新しいパラダイムを解き放つことができると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:32:41 GMT)
Bullying10K: A Large-Scale Neuromorphic Dataset towards Privacy-Preserving Bullying Recognition [8.7]
我々は、ダイナミックビジョンセンサー(DVS)カメラを利用して、暴力的なインシデントを検出し、静止画像の代わりにピクセルの明るさの変化を捉えてプライバシーを保護する。 1万のイベントセグメントがあり、合計120億のイベントと255GBのデータがある。プライバシー保護ビデオシステムのトレーニングと開発のための貴重なリソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:26:44 GMT)
Revisiting Le Cam's Equation: Exact Minimax Rates over Convex Density Classes [8.7]
凸密度クラス上の密度推定のための最小値率を導出する古典的問題について検討する。リスクバウンダリを、有界全変動やホルダー密度クラスを含む既知のミニマックスレートの緩和に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:18:09 GMT)
CAPE: Corrective Actions from Precondition Errors using Large Language Models [8.5]
本研究では,計画中の条件誤差を解決するための修正行動を提案する新しい手法を提案する。 CAPEは、アクション前提条件からの少数ショット推論を活用することにより、生成されたプランの品質を改善する。そこでCAPEはSayCanに比べて76.49%の精度でタスク計画の正しさを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:56:16 GMT)
Hallucination Detection for Grounded Instruction Generation [8.4]
現在のモデルの大きな問題は幻覚である。画像とテキストのペアの大きなコーパスに事前学習されたモデルを採用することにより,これらの幻覚を検出するモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:36:28 GMT)
Edge-aware Hard Clustering Graph Pooling for Brain Imaging [8.4]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、異なる脳領域間の非ユークリッド空間依存性を捉えることができる。 GCNの重要な要素であるグラフプーリング演算子は、表現学習能力を高める。本稿では,エッジ対応のハードクラスタリンググラフプール(EHCPool)を提案し,グラフクラスタリングプロセスを再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:23:08 GMT)
ESVAE: An Efficient Spiking Variational Autoencoder with Reparameterizable Poisson Spiking Sampling [8.3]
可変オートエンコーダ(VAE)は、最も人気のある画像生成モデルの一つである。現在のVAE法は、精巧な自己回帰ネットワークによって潜在空間を暗黙的に構築する。本稿では,解釈可能な潜在空間分布を構成する効率的なスパイキング変分オートエンコーダ(ESVAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:01:10 GMT)
Beyond Unimodal: Generalising Neural Processes for Multimodal Uncertainty Estimation [8.2]
不確実性推定は、ディープニューラルネットワーク(DNN)をより信頼できるものにするための重要な研究領域である。マルチモーダル不確実性推定のためのNPを一般化したマルチモーダルニューラルプロセス(MNP)を提案する。 MNPは、NPの枠組みに基づいて、マルチモーダルデータの特徴に合わせた、いくつかの新しい、原則化されたメカニズムから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:06:05 GMT)
Linear combination of Hamiltonian simulation for nonunitary dynamics with optimal state preparation cost [8.2]
ハミルトンシミュレーション問題の線形結合として,非単位力学の一般クラスをシミュレーションする簡単な方法を提案する。また,全てのパラメータにほぼ最適に依存した複素吸収ポテンシャル法によるオープン量子力学シミュレーションの応用を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:50:56 GMT)
LLMs Can Understand Encrypted Prompt: Towards Privacy-Computing Friendly Transformers [8.2]
本研究では,トランスアーキテクチャにおける計算量および通信量の多い演算子をプライバシ計算フレンドリな近似で置き換えることで,プライベートな推論コストを大幅に削減できることを示す。我々のパイプラインは計算の5倍の高速化と通信オーバーヘッドの80%削減を実現し、ほぼ同じ精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:06:52 GMT)
Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data [8.1]
対象人口に対する政策の結果について有効な推測を行うために,試行データを用いたい。本研究では,任意のモデル誤校正範囲下で有効な試行ベースの政策評価を行う手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:01:50 GMT)
Dissipation induced extended-localized transition [7.9]
モビリティエッジ(ME)は、拡張状態と局所状態とを区別する臨界エネルギーを表す。本研究では, 定常密度行列の計算により, MEsを特徴とする準周期系に対する散逸の影響について検討する。以上の結果から, 分散状態と局所状態の遷移を誘導する新たな経路として, 散逸の利用が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:15:49 GMT)
Quantum Federated Learning With Quantum Networks [7.8]
本稿では,古典データとハブ-スポークトポロジを用いた通信のための量子古典的転送学習手法を提案する。量子通信は盗聴攻撃から安全であり、量子から古典への変換の計測は行わないが、クローニング定理がないため、ハブ・スポークトポロジーは量子メモリなしでの量子通信には理想的ではない。また、量子フェデレート学習における量子ウェイトの最初の成功例も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:45:29 GMT)
Evaluating machine learning models in non-standard settings: An overview and new findings [7.8]
機械学習モデルの一般化誤差(GE)を推定することが基本である。非標準設定、特に観測が独立で同一に分散していない場合、再サンプリングはGEの推定に偏りをもたらす可能性がある。本稿では,これらの非標準設定において,GE推定のための厳格なガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:15:11 GMT)
Towards Real-World Streaming Speech Translation for Code-Switched Speech [7.8]
コードスイッチング(CS)は通信において一般的な現象であり、多くの自然言語処理(NLP)環境では困難である。我々は、現実のCS音声翻訳に欠かせない2つの領域、すなわちストリーミング設定と第3言語への翻訳に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:47:53 GMT)
Transfer-Learning Across Datasets with Different Input Dimensions: An Algorithm and Analysis for the Linear Regression Case [7.7]
本稿では,新しいデータと過去のデータを異なる入力次元で組み合わせた転送学習アルゴリズムを提案する。提案手法は,9つの実生活データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:05:24 GMT)
RoboDepth: Robust Out-of-Distribution Depth Estimation under Corruptions [7.4]
3つのカテゴリにまたがる18の汚職にまたがる包括的な堅牢性テストスイートであるRoboDepthを紹介します。室内および屋外の現場における42の深度推定モデルを用いて,これらの汚損に対するレジリエンスを評価する。本研究は, 厳密性評価フレームワークが欠如している場合, 多くの先行深度推定モデルが, 典型的な汚職の影響を受けやすいことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:59 GMT)
DICE: Diverse Diffusion Model with Scoring for Trajectory Prediction [7.3]
本稿では,拡散モデルを用いて将来の軌跡を計算的に効率的に予測するフレームワークを提案する。提案手法は, 試料軌道数を最大化し, 精度を向上させるための効率的なサンプリング機構である。本研究では,一般歩行者(UCY/ETH)と自律走行(nuScenes)のベンチマークデータを用いて,経験的評価を行うことによるアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:04:23 GMT)
Towards Costless Model Selection in Contextual Bandits: A Bias-Variance Perspective [7.3]
文脈的包帯設定における累積的後悔最小化のための同様の保証の実現可能性について検討した。提案アルゴリズムは, 新たな不特定性テストに基づいており, モデル選択による報酬推定の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:17:17 GMT)
Temporal Knowledge Sharing enable Spiking Neural Network Learning from Past and Future [7.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳に似た情報処理機構のために、様々な領域の研究者から大きな注目を集めている。しかしながら、SNNは通常、拡張時間ステップ、低時間情報利用、テストとトレーニングの間の一貫した時間ステップの必要性といった課題に悩まされる。本稿では,SNNを時間的集約モデルとみなす新しい視点を提案する。時間的知識共有(TKS)手法を導入し、異なる時間点間の情報交換を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:31:46 GMT)
KinD-LCE Curve Estimation And Retinex Fusion On Low-Light Image [7.3]
本稿では,低照度化のためのアルゴリズムを提案する。 KinD-LCEは、Retinex分解画像の照明マップを強化するために光曲線推定モジュールを使用する。照明マップと反射マップ融合モジュールも提案され、画像の詳細を復元し、詳細損失を低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:58:45 GMT)
Large Language Models can Share Images, Too! [7.3]
本稿では,InstructGPT, ChatGPT, GPT-4などの大規模言語モデルの画像共有機能について,視覚基礎モデルの助けを借りずにゼロショットで検討する。本稿では,LLMが潜在的画像共有ターンを予測し,関連する画像記述を生成するための2段階のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:59:21 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） (Mon, 23 Oct 2023 08:22:12 GMT)
Understanding Compositional Data Augmentation in Typologically Diverse Morphological Inflection [7.2]
我々は、著名なデータ強化戦略であるStemCorruptの理論的側面に光を当てた。我々は,StemCorruptは形態素間の素早い相関を排除し,構成一般化を改善することを示す。また,タイプ的特徴がデータ選択戦略の選択に与える影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:07:29 GMT)
Quantum Hamiltonian Algorithms for Maximum Independent Sets [7.2]
最大独立集合問題を解くために、2つの量子ハミルトンアルゴリズムが提案されている。ここでは、2つのアルゴリズムが数学的に等価であることを示す。 PKアルゴリズムの潜在的な実用的利点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:00:34 GMT)
Orientation-Aware Leg Movement Learning for Action-Driven Human Motion Prediction [7.2]
行動駆動型人間の動き予測は、与えられた行動ラベルを尊重しながら観察されたシーケンスから将来の人間の動きを予測することを目的としている。人間の動きの滑らかさだけでなく、複数のアクションラベル間のスムーズで現実的な遷移をモデル化する必要がある。 1つのデータセット上でトレーニングした中間学習モデルを、2つの目に見えない大規模な動きデータセットに一般化し、自然な遷移を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:16:51 GMT)
Attention, Compilation, and Solver-based Symbolic Analysis are All You Need [7.1]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) に基づく Java-to-Python (J2P) と Python-to-Java (P2J) のバック・ツー・バックコード変換手法と,CoTran という関連ツールを提案する。本手法は,LLMのアテンション機構,コンパイル,シンボリックな実行ベーステスト生成を利用して,入力プログラムと出力プログラムの等価性テストを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:07:28 GMT)
The BLA Benchmark: Investigating Basic Language Abilities of Pre-Trained Multimodal Models [7.0]
本稿では,基本言語能力のマルチモーダルモデルを評価するための,新しいベンチマークBLAを提案する。 CLIP, ViLBERT, BLIP2などのトランスフォーマーベースのシステムでは, 一般的にゼロショット環境ではBLAと競合する。これにより、BLAを評価ベンチマークとして使用するだけでなく、モデルの基本言語能力を改善するための扉を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:05:13 GMT)
Efficient Cross-Task Prompt Tuning for Few-Shot Conversational Emotion Recognition [7.0]
Emotion Recognition in Conversation (ERC) は感情認識型共感機械の開発において重要であるため、広く研究されている。対話型感情認識のためのCTPT(Cross-Task Prompt Tuning)と呼ばれる微分自由度最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:46:03 GMT)
Online Out-of-Domain Detection for Automated Driving [6.9]
本稿では,ドメインのオンライン離脱を検出する安全機構の実証について述べる。我々の実験では、入力データが領域内か領域外かを100%正確に検出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:15:29 GMT)
Comparing Apples to Oranges: Learning Similarity Functions for Data Produced by Different Distributions [6.9]
我々はこれらのグループ間の類似性関数を学習する効率的なサンプリングフレームワークを提案する。厳密な理論的境界を持つ解析結果を示し、我々のアルゴリズムを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:27:16 GMT)
Deep Reinforcement Learning-based Intelligent Traffic Signal Controls with Optimized CO2 emissions [6.9]
交通ネットワークは、人間の健康や環境に悪影響を及ぼし、交通渋滞に寄与する準最適制御政策の課題に直面している。文献における適応的な信号制御装置はいくつかあるが、それらの比較性能について限定的な研究がなされている。 EcoLightは,CO2排出量を削減するだけでなく,旅行時間などの指標で競合する結果が得られる強化学習アルゴリズムの報酬形成手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:08:13 GMT)
Complete crystalline topological invariants from partial rotations in (2+1)D invertible fermionic states and Hofstadter's butterfly [6.8]
多体不変量 $Theta_textopm$, where $texto$ is a high symmetric point, from partial rotations in (2+1)D invertible fermionic states。この結果は,従来の研究とは対照的に,磁場とチャーン数$C neq 0$の存在に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:12:13 GMT)
Moral Foundations of Large Language Models [6.6]
道徳的基礎理論(MFT)は、人間の道徳的推論を5つの要素に分解する心理学的評価ツールである。大規模な言語モデル(LLM)は、インターネットから収集されたデータセットに基づいて訓練されるため、そのようなコーパスに存在するバイアスを反映する可能性がある。本稿では、MFTをレンズとして用いて、人気のあるLLMが特定の道徳的価値観に対して偏見を得たかどうかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:05:37 GMT)
Linear Representations of Sentiment in Large Language Models [6.6]
様々なモデルにおいて、感情は線形に表現される。アクティベーション空間における1つの方向は、主に1つの極端に正、もう1つは負の極端なタスクでその特徴を捉えている。その結果,Stanford Sentiment Treebank のゼロショット分類では,感情方向を損なう場合,上記の分類精度の76%が失われていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:55:31 GMT)
Topologically protected entanglement switching around exceptional points [6.5]
四重縮退点を設計することで、量子絡み合い状態のロバストな操作を実現するための効果的なスキームを提案する。我々の研究は、量子情報分野における非エルミート物理学の新たな応用方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:06:37 GMT)
Exploring the Potential of Large Language Models in Generating Code-Tracing Questions for Introductory Programming Courses [6.4]
大規模言語モデル(LLM)は、プログラミングコースでコードトレースの質問を生成するために使用することができる。我々は,教育とNLP研究コミュニティの双方にとって貴重な資源として,人間とLLMが生成するトレーシング質問のデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:35:01 GMT)
Leveraging Ensemble Diversity for Robust Self-Training in the Presence of Sample Selection Bias [6.4]
自己学習は半教師あり学習におけるよく知られたアプローチである。モデルが信頼しているラベル付きデータに擬似ラベルを反復的に割り当て、ラベル付き例として扱う。ニューラルネットワークでは、誤った予測であっても過信であるという事実にもかかわらず、ソフトマックス予測確率は信頼度尺度としてしばしば使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:30:06 GMT)
Optimal uni-local virtual quantum broadcasting [6.3]
本稿では,Hermitian保存トレース保存マップを用いた「量子状態の仮想放送」の概念を紹介する。本稿では,複数の観測者に対して同一のシャドウ情報を共有可能な一元的一元的プロトコルを提案する。この研究は、量子情報を分散し、量子通信とコンピューティング技術を進歩させる新しいアプローチの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:56:02 GMT)
FedSplitX: Federated Split Learning for Computationally-Constrained Heterogeneous Clients [6.2]
FedSplitXは大規模なモデルを複数のパーティションポイントでクライアントサイドとサーバサイドのコンポーネントに分割し、多様なクライアント機能に対応します。我々の実験は、FedSplitXがサーバ機能を利用して大規模モデルのトレーニングを行い、ベースラインアプローチよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:34:31 GMT)
Penalty Decoding: Well Suppress the Self-Reinforcement Effect in Open-Ended Text Generation [6.1]
本稿では,テキスト生成における自己強化効果と,それを緩和するための繰り返しペナルティの有効性について検討する。本稿では, 遠いトークンを無視し, ペナルティ選択の負担を軽減する機構を提案する。また,過度な罰則による過度に短い文に対処するために,長さのペナルティを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:20:04 GMT)
On tests of the quantum nature of gravitational interactions in presence of non-linear corrections to quantum mechanics [6.1]
弱量子相互作用と局所量子力学に対する非線形補正の存在下で、絡み合いのダイナミクスが生じることを示す。これは、重力の量子的性質を決定的にテストするために、絡み合い検出を超えて行くことの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:12:35 GMT)
CalibrationPhys: Self-supervised Video-based Heart and Respiratory Rate Measurements by Calibrating Between Multiple Cameras [6.1]
複数のカメラ間を校正する自己監督型ビデオベース心拍・呼吸速度測定法を提案する。 Physは、複数のカメラで同時に撮影された顔ビデオを使って、ラベルを監督せずにディープラーニングモデルを訓練する。実験の結果,Physは最先端の心臓および呼吸速度測定法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:46:39 GMT)
TaskDiff: A Similarity Metric for Task-Oriented Conversations [6.1]
本稿では,対話的類似度尺度であるTaskDiffを紹介する。異なる対話コンポーネント(発話、意図、スロット)とそれらの分布を使って類似性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:03:35 GMT)
Multilingual k-Nearest-Neighbor Machine Translation [6.0]
k-nearest-neighbor 機械翻訳は機械翻訳の品質を著しく向上させた。我々は,5.3倍の高速化を実現し,その4分の1の大きさの多言語データストアを作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:35:37 GMT)
ADMM Training Algorithms for Residual Networks: Convergence, Complexity and Parallel Training [6.0]
我々はFCResNetsトレーニング問題に対して,一連のシリアルおよび並列近位点(漸進点)ADMMを設計する。近点バージョンの収束性は、Kurtyka-Lojasiewicz (KL)プロパティ分析フレームワークに基づいて証明される。並列実装の利点は、時間的複雑さの低減と(ノード単位の)メモリ消費の削減である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:01:06 GMT)
Player Re-Identification Using Body Part Appearences [6.0]
サッカー選手の再識別のための身体部分の外観を学習するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々のモデルはネットワークをトレーニングするために SoccerNet-V3 の再識別データセットにいかなる部分アノテーションも必要としない。我々は,OsNetやInceptionNetといった最先端モデルよりも優れていることを示すことによって,モデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:52:23 GMT)
Understanding the Inner Workings of Language Models Through Representation Dissimilarity [6.0]
表現差分測度は、2つのモデルの内部表現が異なる範囲を測定する関数である。この結果から,言語モデルの内部動作に光を当てる手段としては,異種度対策が有望なツールセットであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:46:20 GMT)
A Cryptographic Perspective on the Verifiability of Quantum Advantage [5.9]
本稿では,暗号的観点からの量子優位性の検証について検討する。量子優位性と暗号および複雑性プリミティブの妥当性の強い関係を確立する。我々の研究は、検証可能な量子長所を求めることが量子暗号の応用につながる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:31:51 GMT)
Emergent AI-Assisted Discourse: Case Study of a Second Language Writer Authoring with ChatGPT [5.8]
本研究では,特に言語学習者を対象に,ChatGPTが学術的執筆を促進する上で果たす役割について検討する。ケーススタディアプローチを用いて,ChatGPTを学術的執筆プロセスを通じて統合した博士課程生Kailingの経験を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:31:26 GMT)
Learning Informative Health Indicators Through Unsupervised Contrastive Learning [5.6]
本研究では,教師なしコントラスト学習に基づく健康指標学習のための,新しい普遍的アプローチを提案する。運用時間は資産の劣化状態のプロキシとして機能し、対照的な特徴空間の学習を可能にする。鉄道車輪欠陥の故障検出における学習型健康指標の適合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:12:24 GMT)
JAMES: Normalizing Job Titles with Multi-Aspect Graph Embeddings and Reasoning [5.5]
オンライン求職市場では、様々な下流業務のための明確に定義された職名分類を確立することが重要である。ジョブタイトル正規化(Job Title Normalization、JTN)は、ユーザーが作成した非標準ジョブを正規化されたジョブに分類するためのクリーニングステップである。 1) 異なる職種の意味的類似性,(2) 正規化されていない職種,(3) 大規模で長い職種。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:30:42 GMT)
Fuel Consumption Prediction for a Passenger Ferry using Machine Learning and In-service Data: A Comparative Study [5.5]
本稿では,旅客船から収集したサービス内データを用いて,燃料消費を予測するモデルを提案する。最高の予測性能は、ブーチングアンサンブルアプローチであるXGboost技術を用いて開発されたモデルから得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:13:04 GMT)
Intelligent Escape of Robotic Systems: A Survey of Methodologies, Applications, and Challenges [5.5]
Intelligent escapeは人工知能(AI)技術を用いて、ロボットが潜在的な危険に対してインテリジェントに反応できるようにする。知的脱出の4つの主要な方法は,計画に基づく方法論,分割に基づく方法論,学習に基づく方法論,生物に触発された方法論である。知的避難の潜在的な応用は、捜索・救助、避難、軍事セキュリティ、医療など様々な領域で議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:34:34 GMT)
Conflating point of interest (POI) data: A systematic review of matching methods [5.4]
関心のポイント(POI)データは、現実世界の場所のデジタル表現を提供する。多くのPOIデータセットが開発されており、地理的カバレッジ、属性フォーカス、データ品質が異なることが多い。研究者は、研究領域の場所をよりよく表現するために、2つ以上のPOIデータセットを分割する必要があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:38:31 GMT)
StenUNet: Automatic Stenosis Detection from X-ray Coronary Angiography [5.4]
冠動脈疾患(CAD)の重症度は、その位置、狭窄度(狭窄度)、血管数によって定量化される。 MICCAIの大挑戦:X線アンギオグラフィー(ARCADE)を用いた自動領域ベース冠動脈疾患診断は、狭窄アノテーションを用いたデータセットをキュレートした。我々は,X線冠動脈造影から狭窄を正確に検出するアーキテクチャとアルゴリズムStenUNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:04:18 GMT)
Two-parameter estimation with single coherent-state light MZI via double-port homodyne detection [5.2]
マッハ・ツェンダー干渉計は重要かつ基本的な光学装置である。単一コヒーレント状態光Mach-Zehnder干渉計による2パラメータ推定を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:59:54 GMT)
SpEL: Structured Prediction for Entity Linking [5.1]
我々は,個々の入力トークンをエンティティとして分類するエンティティリンクの構造化予測の利用を再検討し,トークン予測を集約する。我々のシステムであるSpELは最先端のエンティティリンクシステムであり、いくつかの新しいアイデアを用いてエンティティリンクのタスクに構造化予測を適用する。実験の結果,WikipediaへのエンティティリンクのためのAIDAベンチマークデータセットでは,最先端のAIDA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） (Mon, 23 Oct 2023 08:24:35 GMT)
Find What You Want: Learning Demand-conditioned Object Attribute Space for Demand-driven Navigation [5.1]
視覚オブジェクトナビゲーション(VON)のタスクは、特定のシーン内で特定のオブジェクトを特定できるエージェントの能力を含む。現実のシナリオでは、これらの条件が常に満たされることを保証することはしばしば困難である。本稿では,ユーザの要求をタスク命令として活用する,需要駆動ナビゲーション(DDN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:04:02 GMT)
BM2CP: Efficient Collaborative Perception with LiDAR-Camera Modalities [5.0]
我々は,LiDARとカメラを用いた協調認識パラダイムBM2CPを提案し,効率的なマルチモーダル認識を実現する。センサーの1つ、同じまたは異なるタイプのエージェントが欠落している場合に対処することができる。提案手法は,シミュレーションおよび実世界の自律走行シナリオにおいて,50倍の通信量で最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:45:12 GMT)
Scaling law for three-body collisions near a narrow s-wave Feshbach resonance [4.9]
散乱長が$a0$の2成分6ドルLiフェルミガス中における3体原子損失率$L_3$のスケーリング則に関する実験的研究について報告する。その結果、フェルミオン系における3体組換え速度は、一般化されたエフィモフ物理に関連したスケーリング則によって特徴づけられることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:59:49 GMT)
Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL [4.9]
生成フローネットワーク(ジェネレーティブフローネットワーク、英:generative flow network、GFlowNets)は、アクションのシーケンスを通じて与えられた報酬に比例確率を持つ離散オブジェクトをサンプリングするポリシーを訓練する手法である。生成フローネットワークを学習する作業は,特定の報酬と正規化器構造を持つエントロピー規則化RL問題として効率的に行うことができることを示す。先に報告した結果とは対照的に,エントロピー的RLアプローチは,既存のGFlowNetトレーニング手法と競合する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:12:02 GMT)
Quantum Approximate Bayesian Optimization Algorithms with Two Mixers and Uncertainty Quantification [4.8]
最近、2つのミキサーを含む量子近似ベイズ最適化アルゴリズム(QABOA)を開発した。探索を強化するために連続時間量子ウォークミキサーが使用され、また、一般化されたグローバーミキサーも、搾取を改善するために用いられる。本稿では,QABOAの拡張による探索効率の向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:59:12 GMT)
Towards Safer Operations: An Expert-involved Dataset of High-Pressure Gas Incidents for Preventing Future Failures [4.6]
本稿では,安全対策のための新しいインシデントAIデータセットを提案する。データセットは、名前付きエンティティ認識、原因効果抽出、情報検索の3つのタスクから構成される。安全対策のシナリオにおけるデータセットの貢献を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:01:46 GMT)
Bayesian Flow Networks [4.6]
本稿では,ベイジアン・フロー・ネットワーク(BFN)について述べる。ベイジアン・フロー・ネットワーク(BFN)は,独立分布の集合のパラメータをベイジアン推論で修正した新しい生成モデルである。単純な事前および反復的な2つの分布の更新から始めると、拡散モデルの逆過程に似た生成手順が得られる。 BFNは動的にバイナライズされたMNISTとCIFAR-10で画像モデリングを行うために競合するログライクフレーションを実現し、text8文字レベルの言語モデリングタスクにおいて既知のすべての離散拡散モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:36:58 GMT)
Online Auditing of Information Flow [4.6]
本稿では,ニュース項目を偽物や真偽と分類することを目的として,情報の流れ・伝播のオンライン監査の問題点を考察する。グラフによってモデル化されたネットワーク上での確率的マルコフ情報拡散モデルを提案する。上記のリスクを最小化する最適検出アルゴリズムを発見し,いくつかの統計的保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:03:55 GMT)
Fast and Reliable Generation of EHR Time Series via Diffusion Models [4.5]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) を用いた多種多様なリアルなEHR時系列データ生成手法を提案する。以上の結果から,本手法はトレーニングの労力を少なくしながら,データユーティリティの観点から既存手法を著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:56:01 GMT)
Universal Knowledge Graph Embeddings [4.5]
本稿では,大規模知識源からユニバーサル知識グラフの埋め込みを学習することを提案する。我々はDBpediaとWikidataをベースとしたユニバーサル埋め込みを計算してアイデアをインスタンス化する。埋め込みをサービスとして提供するための便利なAPIを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:07:46 GMT)
IRRGN: An Implicit Relational Reasoning Graph Network for Multi-turn Response Selection [4.5]
Graph Networkへのインプシット推論は、発話間の暗黙的な抽出と、発話とオプションの抽出を目的としている。モデルは、初めて MuTual データセットで人のパフォーマンスを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:16:52 GMT)
ToMChallenges: A Principle-Guided Dataset and Diverse Evaluation Tasks for Exploring Theory of Mind [4.5]
ToMChallengesは,Sally-Anne と Smarties のテストに基づいて,多種多様なタスクを用いて,心の理論を総合的に評価するためのデータセットである。評価結果と誤差分析により,LLMはプロンプトやタスク間で不整合な挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:16:15 GMT)
What is in Your App? Uncovering Privacy Risks of Female Health Applications [4.4]
FemTech(女性技術)は、女性に手頃で手頃な価格の医療ソリューションを提供することに特化した、拡大する分野である。トップアプリのダウンロード数は10億を超えており、これらのアプリケーションは広く普及している。この探索的研究は、人気のある7つのアプリケーションに関連するプライバシーリスクを掘り下げるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:46:29 GMT)
3M-TRANSFORMER: A Multi-Stage Multi-Stream Multimodal Transformer for Embodied Turn-Taking Prediction [4.3]
本稿では,マルチモーダルトランスフォーマーを用いたマルチパースペクティブデータのターンテイク予測手法を提案する。最近導入されたEgoComデータセットの実験結果は、平均して14.01%の大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:29:10 GMT)
B^2SFL: A Bi-level Blockchained Architecture for Secure Federated Learning-based Traffic Prediction [4.3]
Federated Learning(FL)は、プライバシを保存する機械学習技術である。悪意のある参加者と集中型のFLサーバによって、セキュリティとプライバシの保証が侵害される可能性がある。本稿では,セキュアなフェデレート学習に基づくトラフィック予測のための,双方向ブロックチェーンアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:06:05 GMT)
SRAI: Towards Standardization of Geospatial AI [4.2]
Space Representations for Artificial Intelligence (srai)は、地理空間データを扱うためのPythonライブラリである。このライブラリは地理空間データをダウンロードし、複数のアルゴリズムを使って特定の領域をマイクロリージョンに分割し、埋め込みモデルを訓練することができる。 Sraiは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンス下で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:03:50 GMT)
The Safety Challenges of Deep Learning in Real-World Type 1 Diabetes Management [4.1]
血糖シミュレーションにより、患者に害を与えずに1型糖尿病(T1D)管理戦略を評価できる。ディープラーニングアルゴリズムは、シミュレータ機能を拡張するための有望な道を提供する。この研究は、現実世界のデータに基づいて訓練されたディープラーニングアルゴリズムを用いてグルコースダイナミクスをモデル化することの意味について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:25:50 GMT)
Transparency at the Source: Evaluating and Interpreting Language Models With Access to the True Distribution [4.0]
人工的な言語のようなデータを用いて、ニューラルネットワークモデルのトレーニング、評価、解釈を行う。データは、巨大な自然言語コーパスから派生した巨大な確率文法を用いて生成される。基礎となる真の情報源にアクセスすることで、異なる単語のクラス間の動的学習における顕著な違いと結果が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:03:01 GMT)
Toward a Critical Toponymy Framework for Named Entity Recognition: A Case Study of Airbnb in New York City [3.8]
批判的トポニミー(Critical toponymy)は、権力、資本、抵抗のダイナミクスを地名と彼らが参照する場所を通して調べている。我々は、2010年代のニューヨーク市Airbnbリスティング47,440件の注釈付きデータセットを通じて、人々が場所を参照する方法を文化資本と経済資本がどのように形作るかを測定する方法を開発した。本研究は, 地域, 住宅, 観光市場, ジェントリフィケーションなど, これまでに検討されてきた様々な言語信号について, 批判的トポニミーの新たな方向性を示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:09:07 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） (Mon, 23 Oct 2023 17:06:07 GMT)
Quantum Dueling: an Efficient Solution for Combinatorial Optimization [3.7]
量子デュエル(quantum dueling)と呼ぶ汎用最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。量子コンピューティングの理論的限界である二次的なスピードアップが達成されることを示す。このような設計原則を他の問題に適用すれば、新しい効率的な量子アルゴリズムが生まれるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:27:03 GMT)
On the generalized Friedrichs-Lee model with multiple discrete and continuous states [3.7]
複数の離散状態および連続状態を持つ非相対論的フリードリヒス=リーモデルの改良を提案する。本研究は,複数の干渉状態が存在する場合の共振現象の探索に関する理論的基礎を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:36:14 GMT)
Pre-Trained Language Models Augmented with Synthetic Scanpaths for Natural Language Understanding [3.6]
我々は,合成スカンパス生成とスカンパス拡張言語モデルを統合するモデルを開発した。提案手法は,基礎となる言語モデルより優れるだけでなく,実際の人間の視線データを付加した言語モデルに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:15:38 GMT)
Systematic AI Approach for AGI: Addressing Alignment, Energy, and AGI Grand Challenges [3.6]
AIは、エナジーウォール、アライメント問題、ナローAIからAGIへの移行という三大課題に直面している。 3つの大きな課題をすべて克服する上で,システム設計は極めて重要である,と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:20:54 GMT)
Modeling Path Importance for Effective Alzheimer's Disease Drug Repurposing [3.6]
薬物再資源化のための新しいネットワーク方式 MPI (Modeling Path Importance) を提案する。 MPIは学習ノードの埋め込みを通じて重要なパスを優先し、ネットワークの豊富な構造情報を効果的にキャプチャする。上位50の薬物のうち、MPIは、基準値よりも20.0%の薬物を抗AD抗体で優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:24:11 GMT)
Trigonometric Quadrature Fourier Features for Scalable Gaussian Process Regression [3.6]
QFF(Quardrature Fourier Features)は、近似精度の向上とキャリブレーションの不確実性評価の改善により近年人気を集めている。 QFFの鍵となる限界は、その性能が高振動性二次状態に関連するよく知られた病態に悩まされることである。我々は、新しい非ガウスの二次法則を用いる新しい三角四分法フーリエ法(TQFF)により、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:53:09 GMT)
Cousins Of The Vendi Score: A Family Of Similarity-Based Diversity Metrics For Science And Machine Learning [3.5]
Vendi Score(ヴェンディ・スコア)は、一般的な類似性に基づく多様性指標である。ヴェンディスコアは類似性を考慮し、多様性を評価するためにコレクション内のカテゴリの頻度に関する知識を必要としない。 We use the Vendi scores to improve understanding the behavior of image Generative model in terms of memorization, duplication, diversity, and sample quality。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:02:02 GMT)
Smooth Sailing: Improving Active Learning for Pre-trained Language Models with Representation Smoothness Analysis [3.5]
アクティブラーニング(AL)手法は、教師あり学習におけるラベルの複雑さを低減することを目的としている。本稿では,検証セットを必要としない早期停止手法を提案する。タスク適応がALを改善するのに対して、ALの標準のショート微調整はランダムサンプリングよりも改善しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:05:49 GMT)
Parameter-Efficient Language Model Tuning with Active Learning in Low-Resource Settings [3.5]
テキスト分類タスクの低リソース設定におけるアクティブラーニング(AL)とパラメータ効率細調整(PEFT)の相互作用について検討した。本研究は,低リソース環境下でのFFTよりもPEFTの方が優れていることを実証し,この利点がAL設定で持続することを示した。本研究は、低リソース環境におけるALとPEFTの相乗的ポテンシャルを強調し、効率的かつ効果的な微調整の進歩の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:58:26 GMT)
Non-defective degeneracy in non-Hermitian bipartite system and the realization in linear circuit [3.5]
ランダムな固有ケットを通した対角外揺らぎを導入し、2つの8時間8$サブシステムを通して二部構造を実現する。実験では、この効果を非相互非エルミート線形回路で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:48:24 GMT)
Check-Agnosia based Post-Processor for Message-Passing Decoding of Quantum LDPC Codes [3.5]
ハードウェアフレンドリーな方向性を持つ新しい後処理アルゴリズムを導入し、最先端技術と競合する誤り訂正性能を提供する。 FPGA基板上では,1マイクロ秒に近いレイテンシ値が得られることを示すとともに,ASIC実装においてより低いレイテンシ値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:51:22 GMT)
On the Temperature of Bayesian Graph Neural Networks for Conformal Prediction [3.5]
コンフォーマル予測(CP)は不確実性を定量化するための有望なフレームワークを提供する。 CP は、予測セットが所望の確率を持つ真のラベルを含むことを正式な確率的保証を保証する。より効率的な予測セットをもたらす温度の存在を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:14:40 GMT)
Multimodal Graph Learning for Modeling Emerging Pandemics with Big Data [3.5]
本稿では,時間グラフニューラルネットワークとマルチモーダルデータを統合して学習と予測を行う,MGL4MEPという新しいフレームワークを提案する。我々は、特定の訓練済み言語モデルを利用することで、ソーシャルメディアコンテンツを含むビッグデータソースを組み込む。この統合は、時間グラフニューラルネットワークによる学習を通じて、パンデミックのダイナミクスの豊富な指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:05:19 GMT)
$\Lambda$-Split: A Privacy-Preserving Split Computing Framework for Cloud-Powered Generative AI [3.4]
本稿では,計算オフロードを容易にする分割計算フレームワークである$Lambda$-Splitを紹介する。 Lambda$-Splitでは、生成モデル(通常はディープニューラルネットワーク(DNN))が3つのサブモデルに分割され、ユーザのローカルデバイスとクラウドサーバに分散される。このアーキテクチャにより、隠された層出力のみが送信されることが保証され、プライバシーに敏感な生入力および出力データの外部送信が防止される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:44:04 GMT)
Fisher-Schultz Lecture: Generic Machine Learning Inference on Heterogenous Treatment Effects in Randomized Experiments, with an Application to Immunization in India [3.3]
ランダム化実験における異種効果の重要な特徴を推定し,推定する手法を提案する。主な特徴は、機械学習プロキシを使用した効果の最良の線形予測器、インパクトグループによってソートされた平均効果、および最も最も最も影響の少ないユニットの平均特性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:38:14 GMT)
On the microscopic propagation speed of long-range quantum many-body systems [3.3]
我々は、長距離量子多体ハミルトニアンによって生成されるボソニックフォック空間上の時間依存的なシュル「オーディンガー方程式を考える。これらの系における粒子輸送の最大速度は、熱力学的に安定であり、顕微鏡的な長さのスケールまで抑えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:05:22 GMT)
Enhancing the quantum entanglement and EPR steering of a coupled optomechanical system with a squeezed vacuum field [3.3]
弱い圧縮真空場を持つ結合光学系の量子エンタングルメントとEPRステアリングを強化する方法について検討した。システムが真空環境と相互作用する条件と比較して、圧縮された真空場を印加した場合、量子絡み合いとEPRステアリングが強くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:00:45 GMT)
Sentiment analysis with adaptive multi-head attention in Transformer [3.2]
本稿では,映画レビュー資料の感情を識別するためのアテンション機構に基づく新しいフレームワークを提案する。本稿では,文の長さに基づいてアテンションヘッド数を変化させる適応型マルチヘッドアテンションアーキテクチャ(AdaptAttn)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:32:30 GMT)
Random Forest Dissimilarity for High-Dimension Low Sample Size Classification [3.2]
学習した類似度尺度は, この分類文脈に特に適しており, 正確であることを示す。厳密な統計分析によって支援された40のパブリックHDLSS分類データセットによる実験により, RFSVM法が既存の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:49:39 GMT)
Baby's CoThought: Leveraging Large Language Models for Enhanced Reasoning in Compact Models [3.1]
より小さな"ベイビー"言語モデル(BabyLM)を効率的に学習する"CoThought"パイプラインを提案する。我々のパイプラインは、GPT-3.5-turboを使って1億以下のデータセットを再構成し、タスク指向のヒューマン可読テキストに変換する。私たちのBabyLMは、言語、NLU、質問応答タスクにおいて、バニラRoBERTaよりも3ポイント以上優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:05:52 GMT)
Multi-objective optimization via equivariant deep hypervolume approximation [3.1]
深層ニューラルネットワークを用いて超体積関数を近似する方法を示す。提案手法は,精度,計算時間,一般化の観点から,高精度で近似的な超体積法に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:48:03 GMT)
Spiking mode-based neural networks [3.0]
スパイクニューラルネットワークは、脳のようなニューロモルフィック計算において重要な役割を果たす。大規模なスパイクニューラルネットワークのトレーニングの欠点のひとつは、すべての重みを更新するコストがかかることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:54:17 GMT)
Predicting Accurate Lagrangian Multipliers for Mixed Integer Linear Programs [2.9]
我々は、降下を回避し、局所的な最適化を効果的に減らし、深層学習アプローチを導入する。提案手法は, 連続緩和とラグランジアン境界とのギャップの最大85%を解消し, 降下に基づくラグランジアン法において, 高品質なウォームスタートを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:53:47 GMT)
Policy Gradient with Kernel Quadrature [2.9]
我々は,ディスカウントされたリターンや報酬のプロセスモデリングを構築し,エピソードの空間上で正の定型カーネルを導出する。我々は、サンプルエピソードの情報を圧縮し、削減されたエピソードを勾配更新のためにポリシーネットワークに渡す「エポゾディック」カーネル二次法を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:12:23 GMT)
Location Estimation and Recovery using 5G Positioning: Thwarting GNSS Spoofing Attacks [2.9]
暗号化スプーファーは安全なナビゲーションと道路利用者の追跡を防げますスポーフィングは資産の損失、不正確な運賃推定、間違った速度制限、不正な料金税、乗客の不正な位置への到達につながる可能性がある。位置推定・復元(LER)システムを設計し, 位置推定と位置推定を組み合わせた絶対位置推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:54:13 GMT)
Calc-X and Calcformers: Empowering Arithmetical Chain-of-Thought through Interaction with Symbolic Systems [2.9]
Calc-Xは、連鎖推論における計算機の適切な使用を示すデータセットの集合である。 Calc-Xは、シンボルシステムに計算をオフロードする言語モデルを教えるのに適している。新しいCalc-Xコレクションを使用して、Calcformersと呼ばれるオープンソースの電卓使用モデルをトレーニングしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:23:22 GMT)
Diverse Priors for Deep Reinforcement Learning [2.9]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)では、エージェントは与えられた環境における累積報酬を最大化する。本稿では、RLの初期値関数に最大値の多様性を組み込むことができる、微妙に設計された先行NNを用いた革新的なアプローチを提案する。提案手法は,古典的制御問題の解法や一般探索タスクにおいて,従来のランダムな手法と比較して,優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:33:59 GMT)
Text as Environment: A Deep Reinforcement Learning Text Readability Assessment Model [2.8]
最先端のテキスト可読性評価モデルの効率は、深層強化学習モデルを用いてさらに改善することができる。 WeebitとCambridge ExamsのモデルとBERTテキスト可読性モデルのような最先端のモデルを比較すると、他のモデルよりもはるかに少ない入力テキストで最先端の精度を達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:22:09 GMT)
DeTiME: Diffusion-Enhanced Topic Modeling using Encoder-decoder based LLM [2.8]
ncoder-Decoder-based LLMs (DeTiME) を用いた拡散強調トピックという新しいフレームワークを提案する。拡散の力を利用することにより、我々のフレームワークは、特定されたトピックに関連するコンテンツを生成する能力も提供します。提案するフレームワークは、トレーニングに効率的であることが証明され、高い適応性を示し、広範囲のアプリケーションに対してその可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:03:04 GMT)
Strongly coupled fermionic probe for nonequilibrium thermometry [2.8]
我々は、単一フェルミオン熱測定プローブの量子フィッシャー情報(QFI)によって特徴づけられる測定感度を特徴付ける。我々は,QFIが平衡まで単調に成長するマルコフの場合とは対照的に,時間内に非常に非単調な挙動を示すことを示した。第二に、QFIレートは有限の尋問時間$t*$で最大化され、これはマルコフ極限で知られている解$t* rightarrow 0$とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:51:24 GMT)
Strong and Efficient Baselines for Open Domain Conversational Question Answering [2.8]
The State-of-the-Art (SotA) Dense Passage Retrieval (DPR) retriever and Fusion-in-Decoder (FiD) reader pipeline。本稿では,レシーバとリーダの間に高速なリグレードコンポーネントを導入することで,強力でシンプルで効率的なベースラインを提案し,評価する。 TopiOCQA と OR-QuAC という2つの ODConvQA タスクの実験により,本手法が SotA 結果を改善するとともに,読み出し遅延を60%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:48:14 GMT)
Text2Topic: Multi-Label Text Classification System for Efficient Topic Detection in User Generated Content with Zero-Shot Capabilities [2.7]
マルチラベル分類性能の高いText to Topic(Text2Topic)を提案する。 Text2Topicはゼロショット予測をサポートし、ドメイン固有のテキスト埋め込みを生成し、プロダクションスケールのバッチ推論を可能にする。このモデルは現実世界のストリーム処理プラットフォームにデプロイされ、92.9%のマイクロmAPで他のモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:33:24 GMT)
The continued usefulness of vocabulary tests for evaluating large language models [2.7]
本稿では,Landauer と Dumain's Test of English as a Foreign Language (TOEFL) が現代主要言語モデルにおいて有益であることを示す。さらに、既存の単語と非単語の区別を必要とするYes/Noテストでモデルをテストした。モデルは、現在の主要言語モデルが存在しない情報を提供するという他の観察結果と一致して、非単語の項目で著しく悪化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:45:12 GMT)
The Challenge of Understanding What Users Want: Inconsistent Preferences and Engagement Optimization [2.7]
我々は、ユーザーが不整合な嗜好を持つメディア消費のモデルを開発する。本稿では,ユーザの嗜好不整合モデルが日常体験に慣れ親しんだ現象をいかに生み出すかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:21:18 GMT)
Adaptive End-to-End Metric Learning for Zero-Shot Cross-Domain Slot Filling [2.6]
スロットフィリングは、トレーニング中にサンプルを見ることのない新しいドメインを扱う上で重要な課題である。ほとんどの先行研究は、メートル法学習に基づく2パスパイプライン方式でこの問題に対処している。そこで本研究では,ゼロショットスロットの補充に挑戦する手法として,適応的なエンドツーエンドの計量学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:01:16 GMT)
Reasoning about Ambiguous Definite Descriptions [2.5]
自然言語推論は、複雑な言語理解タスクを解く言語モデルの能力を改善する上で重要な役割を果たす。言語におけるあいまいさを解決するために、大規模言語モデルが明示的な推論をどの程度有効に活用できるかを評価するためのリソースは存在しない。この目的のためにあいまいな明確な記述を用い、そのようなフレーズからなる最初のベンチマークデータセットを作成し、公開することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:52:38 GMT)
Characterizing how 'distributional' NLP corpora distance metrics are [2.5]
このようなメトリクスの「分布性」と呼ばれる抽象的な品質を記述する。非分布計量は、非常に局所的な測定を使用する傾向がある。対照的に、より分布的な計量は、分布全体の距離をよりよく捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:48:23 GMT)
Fusion-Driven Tree Reconstruction and Fruit Localization: Advancing Precision in Agriculture [2.5]
本研究では,RGB画像,LiDAR,IMUデータの相乗効果を利用して複雑な木復元を行う手法を提案する。制御された環境と実際の桃果樹園の両方で実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:44:59 GMT)
Understanding Addition in Transformers [2.4]
本稿では整数加算のために訓練された1層トランスフォーマーモデルの深さ解析について述べる。本モデルでは,タスクを並列な桁別ストリームに分割し,異なる桁位置の異なるアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:08:02 GMT)
Multi-annotator Deep Learning: A Probabilistic Framework for Classification [2.4]
標準的なディープニューラルネットワークのトレーニングは、マルチアノテーションによる教師付き学習設定におけるサブパーパフォーマンスにつながる。マルチアノテーション深層学習(MaDL)という確率的学習フレームワークを提案することでこの問題に対処する。モジュラーネットワークアーキテクチャは、アノテータのパフォーマンスに関する様々な仮定を可能にする。以上の結果から,MADLの最先端性能と,関連性のあるスパムアノテータに対する堅牢性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:08:02 GMT)
Explainable Depression Symptom Detection in 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） (Mon, 23 Oct 2023 08:31:50 GMT)
SimBIG: Field-level Simulation-Based Inference of Galaxy Clustering [2.4]
本稿では、銀河団のフィールドレベル解析から、宇宙パラメータの最初のシミュレーションベース推論(SBI)を提案する。重み付き畳み込みニューラルネットワークを用いて、BOSS CMASS銀河サンプルのサブセットにSimBIGを適用し、銀河場の大規模データ圧縮を行う。この研究は、競合する宇宙学の制約を提示するだけでなく、DESI、PSS、ユークリッドのような今後の銀河調査で追加の宇宙学情報を活用する新しい手法も導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:05:32 GMT)
DeepVox and SAVE-CT: a contrast- and dose-independent 3D deep learning approach for thoracic aorta segmentation and aneurysm prediction using computed tomography scans [2.3]
胸部大動脈瘤(英: Thoracic aortic aneurysm,TAA)は、大動脈の進行拡大による解離や破裂を引き起こす致命的な疾患である。その他の指標は、このスクリーニングに役立つが、コントラスト増強や低用量プロトコールを伴わずに取得すれば、臨床評価が困難になる可能性がある。本研究は, 対照群とTAA患者を含む587種類のCTスキャンを, コントラスト増強の有無にかかわらず低線量および標準線量プロトコールで取得した。新たなセグメンテーションモデルであるDeepVoxは,開発およびテストセットに対してそれぞれ0.932と0.897のダイススコア係数を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:48:58 GMT)
Object Pose Estimation Annotation Pipeline for Multi-view Monocular Camera Systems in Industrial Settings [2.2]
手作業を必要とせずにモノクロ画像の大規模なデータセットのアノテーションにアプローチする。提案手法は,空間内のカメラをローカライズし,モーションキャプチャーシステムで位置を統一し,線形マッピングを用いて興味ある物体の3次元モデルに実際の6Dポーズ位置を投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:21:44 GMT)
Counterfactual Explanation Generation with s(CASP) [2.2]
意思決定を自動化する機械学習モデルは、ローンの承認、プレトライアルの保釈、雇用など、連続した分野での利用が増えている。残念なことに、これらのモデルのほとんどはブラックボックス(ブラックボックス)である。本稿では, 逆実説明を自動生成する後者の問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:05:42 GMT)
Poster: Real-Time Object Substitution for Mobile Diminished Reality with Edge Computing [2.2]
Diminished Reality(DR)はAR(Augmented Reality)の概念上の相反するものと考えられる DRを使えばユーザーは現実世界から物理的なコンテンツを削除できる。エッジコンピューティングを用いたモバイルデバイスの没入型・リアルタイムシーン構築を容易にするエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:47:25 GMT)
Prompt Tuned Embedding Classification for Multi-Label Industry Sector Allocation [2.2]
本研究では,マルチラベルテキスト分類のためのPrompt Tuningとベースラインの性能をベンチマークする。企業を投資会社の独自産業分類に分類するために適用される。このモデルのパフォーマンスは、よく知られた企業とあまり知られていない企業の両方で一貫していることを確認します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:25:30 GMT)
Efficient Causal Discovery for Robotics Applications [2.1]
因果解析は、高速かつ正確なリアルタイム要求を満たすことと、ほとんどのロボティクスアプリケーションで典型的な限られた計算資源の両方でなければならない。本稿では,F-PCMCI(F-PCMCI)と呼ばれる高速かつ高精度な因果解析のためのアプローチを実世界のロボット工学アプリケーションとともに実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:30:07 GMT)
An Attribution Method for Siamese Encoders [2.1]
本稿では,複数の入力を持つモデルに対する積分勾配の原理を一般化することにより,シームズエンコーダの局所帰属法を導出する。パイロットスタディでは、STでは少数のトークンペアが多くの予測を説明でき、名詞や動詞に焦点を絞っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:26:40 GMT)
The WHY in Business Processes: Discovery of Causal Execution Dependencies [2.1]
本稿では,既存の因果探索アルゴリズムを活動タイミングよりも活用することで,真の因果ビジネスプロセスを公開するための体系的なアプローチを提案する。本手法は,3つの因果パターンの文脈における2つのモデル間の相違を探索し,これらの不整合がマイニングプロセスモデル上で注釈付けされるという新たな視点を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:23:15 GMT)
CryptoVerif: a Computationally-Sound Security Protocol Verifier (Initial Version with Communications on Channels) [2.1]
この文書はセキュリティプロトコル検証器CryptoVerifを示す。これはシンボリックなドレフ・ヤオモデルではなく、計算モデルに依存している。自動で動作させることもできるし、手動による証明表示でガイドすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:53:38 GMT)
Joint secure communication and sensing in 6G networks [2.0]
ジョイントコミュニケーションとセンシングは,第6世代(6G)無線システムで導入された機能のひとつとして期待されている。従来のセキュリティメカニズムは、厳格な遅延、パワー、複雑さの要求を満たすことができないかもしれない。物理層からの有望なアプローチは、チャネルフェージングからの秘密鍵生成(SKG)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:55:22 GMT)
Measuring vagueness and subjectivity in texts: from symbolic to neural VAGO [2.0]
テキストにおける曖昧さと主観性の自動測定に対するハイブリッド手法を提案する。まず、専門家システムVAGOを紹介し、それを事実対意見文の小さなベンチマークで説明し、次に、より大きいフランスのプレスコーパスFreSaDaでテストし、風刺と通常のテキストにおける主観的マーカーの高頻度性を確認する。 VAGO のニューラルクローンを BERT のようなアーキテクチャで構築し,FreSaDa 上で得られた記号的VAGO スコアに基づいて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:16:19 GMT)
Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference [1.8]
現代のベイズにおける基本的な選択は、可能性関数と事前分布の仕様についてである。本稿では,感性解析をアモータイズしたベイズ推論に組み込むための多面的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:18:46 GMT)
Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a comprehensive review [1.7]
大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割について論じる。この調査は、ロールプロンプト、ワンショット、少数ショットプロンプトといった、プロンプトエンジニアリングの基本原則を解明する。本稿では,異なる視点からプロンプト手法の有効性を評価し,異なる手法を用いて評価する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:15:18 GMT)
Unveiling the Multi-Annotation Process: Examining the Influence of Annotation Quantity and Instance Difficulty on Model Performance [1.7]
データセットがインスタンス毎にひとつのアノテーションから複数のアノテーションに拡張された場合、パフォーマンススコアがどのように変化するかを示す。アノテーション予算の異なるデータセットを生成するための,新しいマルチアノテーションシミュレーションプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:12:41 GMT)
Green's functions of multiband non-Hermitian systems [1.7]
非エルミート系のグリーン函数は、様々な力学過程において基本的な役割を果たす。マルチバンド非エルミート系における開有界グリーン関数の式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:21:33 GMT)
Quantum Computation of Reactions on Surfaces Using Local Embedding [1.7]
能動空間の体系的決定のための2つの局所埋め込み法を開発し比較する。量子アルゴリズムを用いて,選択された活性空間のシミュレーションに必要な量子資源を削減するため,回路の精密かつ自動的な単純化手法を提案する。本研究は,物質科学に応用された量子コンピューティングの分野における有望な研究方向として,提案するアルゴリズムワークフローとともに表面分子の反応を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:04:39 GMT)
Generating Prototypes for Contradiction Detection Using Large Language Models and Linguistic Rules [1.6]
矛盾検出のための新しいデータ生成手法を提案する。我々は生成モデルに、特定の矛盾型の記述に関して矛盾するステートメントを作成するよう指示する。補助的なアプローチとして、単純な矛盾を構築するために言語規則を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:07:27 GMT)
Sharp error bounds for imbalanced classification: how many examples in the minority class? [1.6]
損失関数の再重み付け(英: reweighting the loss function)は、リスク測度内の真正と真負の率の平衡を許容する標準手順である。この領域における重要な理論的研究にもかかわらず、既存の結果は不均衡な分類フレームワークにおける主要な課題に適切に対処していない。希少なクラス確率がゼロに近づくような環境では、2つの寄与を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:45:34 GMT)
Topics, Authors, and Networks in Large Language Model Research: Trends from a Survey of 17K arXiv Papers [1.6]
我々は16,979大言語モデル(LLM)関連arXiv論文の新しいデータセットを収集し,注釈し,分析する。コンピュータとソサエティは2023年にLSM関連の論文の割合で20倍の成長を遂げた。著者が優先するトピックには性別と学術的・産業的な違いがあり、コラボレーションネットワークでは米国と中国の分裂が激化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:04:35 GMT)
Conditional Generative Models are Provably Robust: Pointwise Guarantees for Bayesian Inverse Problems [1.5]
適切な条件付き生成モデルが単一観測に対して堅牢な結果をもたらすことを初めて証明する。本稿では,適切な条件付き生成モデルが単一観測に対して頑健な結果をもたらすことを初めて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:26:28 GMT)
Scalable neural network models and terascale datasets for particle-flow reconstruction [1.5]
高エネルギー電子-陽電子衝突におけるフルイベント再構成のためのスケーラブル機械学習モデルについて検討する。グラフニューラルネットワークとカーネルベースのトランスフォーマーを比較し,メモリ割り当てと計算コストの両面を回避できることを実証する。本モデルでは,トラックと温度計のヒットによる高粒度入力をトレーニングすることにより,ベースラインと競合する物理性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:45:47 GMT)
SPRING-INX: A Multilingual Indian Language Speech Corpus by SPRING Lab, IIT Madras [1.5]
インド国民のための音声ベースのアプリケーションを構築することは、限られたデータと対応すべき言語やアクセントの数のために難しい問題である。我々は、アサメ、ベンガル、グジャラート、ヒンディー、カナダ、マラヤラム、マラティア、オディア、パンジャビ、タミルのASRシステム構築のための2000時間に及ぶ法的および手書きの音声データをオープンソース化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:50:10 GMT)
Resource Saving via Ensemble Techniques for Quantum Neural Networks [1.5]
本稿では,複数の量子ニューラルネットワークのインスタンスに基づいて,単一の機械学習モデルを構築することを含むアンサンブル手法を提案する。特に,データロード構成の異なるバッグングとAdaBoostの手法を実装し,その性能を実世界の分類と回帰の両方で評価する。これらの手法により,比較的小さな量子デバイス上でも,大規模で強力なモデルの構築が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:19:51 GMT)
PINNSim: A Simulator for Power System Dynamics based on Physics-Informed Neural Networks [1.4]
より大きな時間ステップを踏むことができるシミュレータを提案する。電力系統における単一成分の動的解の解法として物理インフォームド・ニューラル・ニューラルネットワークを基礎としている。 9-busシステム上でPINNSimを実演し,PINNSimの時間ステップサイズを台形積分法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:50:44 GMT)
Series of Hessian-Vector Products for Tractable Saddle-Free Newton Optimisation of Neural Networks [1.4]
第一スケーラブル最適化アルゴリズムは、正の無限(固有値修飾)逆 Hessian を効率的に利用できることを示す。本手法は,主に二乗根と正方形ヘッセンを定め,それを勾配ベクトルとして用いる一連の問題を,明示的に計算したり,ヘッセンを固有分解したりすることなく表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:11:30 GMT)
Adam through a Second-Order Lens [1.4]
我々は、K-FAC(Martens and Grosse, 2015)の減衰と学習率選択技術を組み合わせたオプティマイザAdamQLRを提案する。我々はAdamQLRを様々なスケールの回帰および分類タスクで評価し、実行時と競合する一般化性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:06:46 GMT)
GRASP: Accelerating Shortest Path Attacks via Graph Attention [1.3]
機械学習(ML)の最近の進歩は、古典的な最適化アルゴリズムの補助と加速を約束している。本稿では,GRASPアルゴリズムを提案する。 Graph Accelerated Shortest Path Attackは,実行時間を最大10倍高速化するML支援最適化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:50:33 GMT)
Statistical Depth for Ranking and Characterizing Transformer-Based Text Embeddings [1.3]
統計深度は、観測されたk次元分布に対して集中度を測定することによって、k次元オブジェクトをランク付けする関数である。本研究では, 変圧器によるテキスト埋め込み, 変圧器によるテキスト埋め込み (TTE) の分布測定に統計的深度を導入し, NLPパイプラインのモデリングと分布推定の両方にこの深度を実用的に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:02:44 GMT)
Leveraging Deep Learning for Abstractive Code Summarization of Unofficial Documentation [1.2]
本稿では,StackOverflowで議論されているAPIの要約を生成するために,BARTアルゴリズムを用いた自動アプローチを提案する。 ROUGEとBLEUのメトリクスを用いて,人間生成サマリーのオラクルを構築し,それに対するアプローチを評価した。その結果, ディープラーニングアルゴリズムを用いることで, 要約の質が向上し, 精度が平均で57パーセント向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:10:37 GMT)
P2AT: Pyramid Pooling Axial Transformer for Real-time Semantic Segmentation [1.1]
ピラミッドプーリング軸変換器(P2AT)というリアルタイムセマンティックセマンティックセマンティクスアーキテクチャを提案する。提案したP2ATは、CNNエンコーダから粗い機能を取り入れ、スケールアウェアなコンテキスト特徴を生成する。 P2ATの変種を3つの難解なシーン理解データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:23:31 GMT)
Analyzing Multilingual Competency of LLMs in Multi-Turn Instruction Following: A Case Study of Arabic [1.1]
GPT-4を英語とアラビア語の問合せのための一様評価器として使用し、様々なオープンエンドタスクにおけるLCMの性能を評価し比較する。マルチリンガルおよびマルチターンデータセットを用いた微調整ベースモデルは、スクラッチからトレーニングされたマルチリンガルデータと競合する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:40:04 GMT)
Scalable machine learning-assisted clear-box characterization for optimally controlled photonic circuits [1.0]
我々は、反復的な機械学習支援手法により、フォトニックチップを特徴付けるスケーラブルで革新的な方法を提案する。本手法は,フォトニックチップの仮想レプリカをモデル化して特徴付けを行う,クリアボックス方式に基づいている。位相シフタを用いた12モードClements-interferometerのキャラクタリゼーションおよび不完全化手法の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:24:30 GMT)
One-hot Generalized Linear Model for Switching Brain State Discovery [1.0]
神経信号からの推論された神経相互作用は、主に機能的相互作用を反映する。学習した前者は状態-状態相互作用を捉え、基礎となる解剖学的コネクトームに光を当てるべきであることを示す。本手法は,シミュレーションデータにおける真の相互作用構造を効果的に復元し,実際のニューラルネットワークで最高の予測可能性を獲得し,相互作用構造や隠れ状態をより解釈可能なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:10:22 GMT)
Quantum Advantage Seeker with Kernels (QuASK): a software framework to speed up the research in quantum machine learning [0.9]
QuASKはPythonで書かれたオープンソースの量子機械学習フレームワークである。量子カーネルを通じてデータを解析するために、最も最先端のアルゴリズムを実装している。データセットのダウンロード、前処理、量子機械学習ルーチン、分析と視覚化のためのコマンドラインツールとして使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:52:03 GMT)
Neural Network with Local Converging Input (NNLCI) for Supersonic Flow Problems with Unstructured Grids [0.9]
非構造データを用いた高忠実度予測のための局所収束入力(NNLCI)を用いたニューラルネットワークを開発した。また, NNLCI法を用いて, バンプを有するチャネル内の超音速流の可視化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:03:37 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） (Mon, 23 Oct 2023 06:59:08 GMT)
Predicting Transcription Factor Binding Sites using Transformer based Capsule Network [0.9]
転写因子の結合部位の予測は、どのように遺伝子発現を調節し、この制御を治療目的でどのように調節するかを理解するために重要である。 DNABERT-Capは、多数のゲノムDNA配列が事前訓練された双方向エンコーダであり、最終予測にカプセル層が関与する。 DNABERT-Capは、既存の最先端のディープラーニングベースの予測器vizと比較されている。DeepARC、DeepTF、CNN-Zeng、DeepBindは、それらを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:08:57 GMT)
Meta learning with language models: Challenges and opportunities in the classification of imbalanced text [0.9]
異なるテキスト表現で構築された個々のモデルを組み合わせたメタ学習手法(MLT)を提案する。解析により, 得られた手法は数値的に安定であり, 合理的な組み合わせ重みが得られることを示した。また,提案手法の統計的に有意な利点を示すために,計算結果も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:14:55 GMT)
Linear decomposition of approximate multi-controlled single qubit gates [0.9]
近似多制御単一量子ビットゲートをアンシラ量子ビットなしで量子回路にコンパイルする方法を提案する。 nビットの多重制御ゲートを分解する基本ゲートの総数は32nに比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:23:08 GMT)
Engineered dissipation to mitigate barren plateaus [0.8]
変分量子アルゴリズムは、雑音量子コンピュータにおける最適化問題を解くための強力なアプローチである。本稿では,各ユニタリ量子回路層にマルコフ損失を適切に組み込むことで,量子モデルのトレーニング性を回復する方法について述べる。我々は、この提案を合成的および実用的な量子化学の例でベンチマークし、その効果と異なる領域における潜在的影響を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:36:00 GMT)
SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes [0.8]
Surrogate Modeling Toolbox (SMT)は、Surrogateモデリングメソッドのコレクションを提供するオープンソースのPythonパッケージである。 SMT 2.0には、混合変数サロゲートモデルと階層変数を扱う機能が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:53:30 GMT)
Coyote C++: An Industrial-Strength Fully Automated Unit Testing Tool [0.8]
Coyote C++は、CとC++の完全な自動ユニットテストを実現するために、Concolic-executionベースのアプローチを使用する自動テストツールである。 Coyote C++は適切なタイムパンで高いカバレッジ結果を得ることができることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:22:14 GMT)
Detach-ROCKET: Sequential feature selection for time series classification with random convolutional kernels [0.8]
連続特徴分離(SFD)を,これらの非連続特徴を識別・特定する手法として導入する。 SFDは特徴量の推定にモデル係数を使用し、従来のアルゴリズムとは異なり、大きな特徴集合を扱うことができる。また,特徴量とモデル精度の最適バランスを決定するためのエンドツーエンドの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:54:52 GMT)
Finite-size scaling analysis of the two-dimensional random transverse-field Ising ferromagnet [0.7]
一次元では、臨界性質は無限ランダムな固定点によって支配される。別の次元では、臨界点は量子モンテカルロの研究では未解決のままである。我々は量子臨界点を見つけるために広範囲なQMCシミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:47:23 GMT)
Neural network decoder for near-term surface-code experiments [0.7]
ニューラルネットワークデコーダは従来のデコーダに比べて論理的誤り率を低くすることができる。これらのデコーダは物理エラー率に関する事前情報を必要としないため、高度に適応可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:28:38 GMT)
HierarchicalEOM.jl: An efficient Julia framework for hierarchical equations of motion in open quantum systems [0.7]
階層的運動方程式(HEOM)アプローチは、複数のボソニック環境とフェルミオン環境とを同時に結合したシステムの還元力学を記述することができる。本稿では、HEOMアプローチを統合するJuliaフレームワークであるHierarchicalEOM.jlというオープンソースのソフトウェアパッケージを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:54:10 GMT)
Towards Robust Cardiac Segmentation using Graph Convolutional Networks [0.7]
本稿では,心解剖学に基づく2つの畳み込み環を用いたグラフアーキテクチャを提案する。この予測器は,分布外および不適な入力画像をリアルタイムに検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:52:36 GMT)
Field-level simulation-based inference with galaxy catalogs: the impact of systematic effects [0.6]
我々は、CAMELSプロジェクトと異なるコードで実行される何千もの最先端の流体力学シミュレーションから生成された銀河カタログ上で、我々のモデルを訓練し、テストする。これらの効果の存在はモデルの精度と精度を低下させるが、モデルが良好に機能する銀河カタログの比率は90%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:00:07 GMT)
Path Signatures for Seizure Forecasting [0.6]
患者固有の方法で発作を予測するための予測的特徴(バイオマーカー)の自動発見を検討する。データストリームの解析における最近の進展であるパスシグネチャを用いて、測定時系列から発作予測までをマップする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:17:44 GMT)
Why adiabatic quantum annealing is unlikely to yield speed-up [0.5]
我々は最小のスペクトルギャップを$mathcalO (1/sqrtN)$で解析的に計算し、状態の総数とその位置を$N$とする。量子スピードアップは、最適化問題の状態の密度が分かっている場合にのみ計算できる$z_*$の正確な知識を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:11:57 GMT)
Denoising Opponents Position in Partial Observation Environment [0.5]
サッカーシミュレーション2D (SS2D) では、11人の選手と1人のコーチを含む2チームが対戦する。我々は,Long Short-Term Memory Model (LSTM) とDeep Neural Networks (DNN) を用いた位置予測のアイデアを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:16:52 GMT)
Applications of ML-Based Surrogates in Bayesian Approaches to Inverse Problems [0.4]
2次元音響波動方程式の雑音解を考慮し、正方形領域上の波源の位置を推定する逆問題を考える。標準的なニューラルネットワークを代理モデルとして使用することにより、この可能性を数回評価することが可能である。本研究では,ノイズの多いデータから音源位置を正確に推定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:43:52 GMT)
K-Nearest-Neighbors Induced Topological PCA for scRNA Sequence Data Analysis [0.4]
永続ラプラシアン(PL)法とL$_2,1$ノルム正規化を組み合わせたトポロジカルプライマリコンポーネント分析(tPCA)法を提案する。さらに, k-Nearest-Neighbor (kNN) の永続ラプラス的手法を導入し, 永続ラプラス的手法の堅牢性を向上させる。提案したtPCA法とkNN-tPCA法の有効性を,11種類のscRNA-seqデータセット上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:07:50 GMT)
Inclusion in Virtual Reality Technology: A Scoping Review [0.4]
本稿では、既存のVR研究文献のインクルージョンに関するスコーピング分析を行う。対象とするグループに基づく文献を,能力,性別,年齢に分類し,コミュニティによるVR体験のデザインを研究する。後者のグループでは、より明確でより重要な事例として、主に先住民に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:55:48 GMT)
The Impact of Imperfect Timekeeping on Quantum Control [0.2]
時間的知識獲得の制限が量子演算に及ぼす影響について検討する。エージェントの時間保持の質は、それらが達成できる回路の複雑さを制限することができることを示す。制御のための任意の品質のタイマーを用いて、キュービットを冷却できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:08:04 GMT)
Towards contrast-agnostic soft segmentation of the spinal cord [0.2]
セグメンテーションはMRIのコントラストに依存するため、コントラストを横断する脊髄断面積が異なる。本研究では,脊髄のソフトセグメンテーションを生成する深層学習に基づく手法を提案する。提案した脊髄セグメンテーションモデルは、最先端のコントラスト特異的手法よりも優れた一般化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 23:15:28 GMT)
Experimental signatures of quantum and topological states in frustrated magnetism [0.2]
磁性材料のフラストレーションは、エキゾチックな準粒子励起を持つ様々な新しい量子状態とトポロジカル状態をもたらす。このような現象の顕著な例について概説する。これらの現象の実験的シグネチャを強調し、それらを検出するのに最も適した実験手法を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:29:06 GMT)
Bayesian Regression Markets [0.2]
我々は、データ共有のための金銭的インセンティブを提供するために、テキストレグレス市場を開発している。現在の文献でも同様の提案が市場エージェントを大きな金融リスクに晒すことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:45:51 GMT)
Evaluating the Symbol Binding Ability of Large Language Models for Multiple-Choice Questions in Vietnamese General Education [0.2]
我々は,複数選択質問応答(MCQA)タスクに対して,ゼロショット,ワンショット,少数ショット設定で複数選択シンボルバインディング(MCSB)を実行する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する。このデータセットは、厳密なスタイルでタイプされているため、LSMと小言語モデル(LM)のMCSB能力を評価するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:33:18 GMT)
Beyond Multilayer Perceptrons: Investigating Complex Topologies in Neural Networks [0.1]
ニューラルネットワーク(ANN)の近似能力に及ぼすネットワークトポロジの影響について検討する。本稿では,Barab'asi-Albert,ErdHos-R'enyi,Watts-Strogatz,Multilayer perceptrons(MLPs)など,様々なトポロジに基づく複雑なANNの構築手法を提案する。構築されたネットワークは、多様体学習ジェネレータから生成された合成データセット、タスクの難易度とノイズのレベル、およびUCIの実際のデータセットに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:27:40 GMT)
4Ward: a Relayering Strategy for Efficient Training of Arbitrarily Complex Directed Acyclic Graphs [0.1]
フレキシブルで効率的なニューラルネットワークを生成する方法とPythonライブラリである4Ward'を提示する。 4Wardはグラフ描画の分野から引き出された階層化アルゴリズムにインスパイアされ、効率的なフォワードパスを実装している。我々のアルゴリズムは、マイクロスケールのNN設計フレームワークで複雑なトポロジを活用しようとする研究者に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:08:08 GMT)
Deep learning denoiser assisted roughness measurements extraction from thin resists with low Signal-to-Noise Ratio(SNR) SEM images: analysis with SMILE [0.1]
走査型電子顕微鏡(SEM)の画像は、画像コントラストの低下と信号対雑音比(SNR)の低下に悩まされている本研究の目的は、Deep Learning Denoiserを用いてSEM画像のSNRを高め、薄型レジストの堅牢な粗さ抽出を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:30:54 GMT)
LXMERT Model Compression for Visual Question Answering [0.0]
その結果,LXMERTを40%～60%の精度で効果的に刈り取ることができ,精度は3%低下した。実験の結果,LXMERTは40%～60%の大きさで効果的に切断でき,精度は3%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:46:41 GMT)
XTSC-Bench: Quantitative Benchmarking for Explainers on Time Series Classification [0.0]
本稿では,TSC説明可能性評価のためのベンチマークツールであるXTSC-Benchを提案する。我々は,3つの摂動,6つの勾配,2つの例に基づく説明法を解析し,説明者の堅牢性と信頼性の向上が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:00:02 GMT)
Why LLMs Hallucinate, and How to Get (Evidential) Closure: Perceptual, Intensional, and Extensional Learning for Faithful Natural Language Generation [0.0]
LLMは、その出力がそれらが証拠を持つ主張と同義であることに制約されないため、幻覚的であることを示す。次に, LLM を制約して, 明らかな閉包を満たす出力を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:35:52 GMT)
UncertaintyPlayground: A Fast and Simplified Python Library for Uncertainty Estimation [0.0]
UncertaintyPlaygroundはPyTorchとGPyTorch上に構築されたPythonライブラリで、教師付き学習タスクの不確かさを推定する。このライブラリは、ガウスおよびマルチモーダルな結果分布の高速なトレーニングを提供する。 1つ以上のインスタンスの予測間隔を視覚化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:36:54 GMT)
UWB Based Static Gesture Classification [0.0]
UWBに基づく静的ジェスチャー認識のためのロバストなフレームワークを提案する。我々の最高の性能モデルは96.78%の精度を達成した。本研究は,UWB技術を用いた静的ジェスチャー認識の高度化に向けた重要な一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:34:03 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） (Mon, 23 Oct 2023 01:59:58 GMT)
Trajectory Tracking Control of Skid-Steering Mobile Robots with Slip and Skid Compensation using Sliding-Mode Control and Deep Learning [0.0]
スリップとスキッドの補償は、屋外の地形をナビゲートする移動ロボットにとって不可欠である。本稿では,現実に実現可能なオンラインスリップとスキッド補償を備えた新しい軌道追跡手法を提案する。実験の結果,軌道追跡システムの性能は27%以上向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:41:47 GMT)
The prince and the pauper. A quantum paradox of Hilbert-space fundamentalism [0.0]
私は、同じ状態ベクトルで表され、同じ法則に従って進化する、無限に多くの物理的に異なる世界の存在を証明します。このことは「ヒルベルト空間の原理主義」という構成的反響を与える。この論文は以前 (arXiv:2102.08620) で完全に一般化された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:54:05 GMT)
The operator growth hypothesis in open quantum systems [0.0]
作用素成長仮説(英: operator growth hypothesis、OGH)は、リウビリアンによる反復作用の下での作用素の挙動に関する予想である。ここでは、開量子系へのOGHの一般化について検討し、そこでは、リウビリアンをリンドブラディアンに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:20:19 GMT)
The evolving of Data Science and the Saudi Arabia case. How much have we changed in 13 years? [0.0]
この研究は、新しい語彙を導入し、その後、この語彙が科学文献にどのように組み込まれたかを探求する文書の同定を含む。研究結果とサウジアラビア特有の論文の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:09:38 GMT)
The Stackage Repository: An Exploratory Study of its Evolution [0.0]
本稿では,モナドパッケージを考慮したスタックジュの進化に関する実証的研究を行う。私たちの知る限りでは、これはStackageリポジトリのパッケージとモナドに関する進化の大規模な分析としては初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:03:20 GMT)
The Landau-Streater Channel as a Noisy Channel Model [0.0]
3次元では、ランダウ・サトラー海峡はヴェルナー・ホレヴォ海峡のみである。本研究では, チャネルのスペクトル, 可視性, 相補的チャネル, 正確なあるいは近似的な分解性への影響について検討する。 1ショットの古典的キャパシティと絡み合い支援キャパシティの分析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:35:39 GMT)
The Jaynes-Cummings model and its descendants [0.0]
Jaynes-Cummings(JC)モデルは、現在まで約60年間、量子光学の最前線にある。この本は、特定の物理系における幅広い応用を見据えて、その形式主義の基本的な一般化を提起する。この展示は、量子光学と凝縮物質物理学をインターレースする活気のある場を通して読者を導く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:33:07 GMT)
Symplectic Learning for Hamiltonian Neural Networks [0.0]
Hamiltonian Neural Networks (HNN)は、統一された"グレーボックス"アプローチに向けた第一歩を踏み出した。損失関数が異なるハミルトン系のシンプレクティック構造を利用する。 HNNが学習できる正確なハミルトン関数の存在を数学的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:01:35 GMT)
Superfluidity meets the solid-state: frictionless mass-transport through a (5,5) carbon-nanotube [0.0]
超流動は、超流動を通してメソスコピック粒子の無摩擦運動を伴う量子現象である。ここでは、摩擦のない運動は標準超流動が存在しない場合に起こると予測する。プラズモンとフォノンモードの準線形分散の結果、(5,5)CNTは超流動の固体類似体を具現化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:24:09 GMT)
Strictly local Union-Find [0.0]
Union-Findデコーダはフォールトトレラント量子コンピューティングの最も優れた候補の一つである。この厳密な(部分的な)局所性が現実的であることを示すのはこれが初めてである。従来提案されていたアーキテクチャを単純化できる新しいパリティ計算方式が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:06:24 GMT)
Spin-Orbit Interaction Enabled High-Fidelity Two-Qubit Gates [0.0]
半導体スピンキュービットプラットフォームにおける2量子ゲート(TQG)に対するスピン軌道相互作用(SOI)の影響について検討した。我々はSOIの本質を捉える計算ハミルトニアンを開発し、それを回転フレーム時間進化の特性を導出する。我々はSOIなしではアクセスできない新しい2量子力学を発見し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:10:04 GMT)
Simulating Heisenberg Interactions in the Ising Model with Strong Drive Fields [0.0]
離散時間間隔で大きな駆動場を持つイジングモデルは、実効的なXXZ-ハイゼンベルクモデルによって再現される。駆動場の特定の向きについて、XXX-ハイゼンベルクモデルの力学を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:24:12 GMT)
Shared randomness allows violation of macroscopic realism using a single measurement [0.0]
共有ランダム性にアクセスできる場合、単一の測定値を用いてマクロ的リアリズムの違反を観測できることが示される。我々はさらに、マクロなno-signallingの違反を観察する証人を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:03:46 GMT)
Serverless Federated Learning with flwr-serverless [0.0]
私たちは、同期と非同期のフェデレーション学習の両方を可能にする、Flower Pythonパッケージのラッパーであるtextttflwr-serverlessを導入しました。当社のフェデレート学習アプローチでは,中央サーバを使わずにプロセスを実行することが可能で,アプリケーションのドメインと利用のアクセシビリティが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:49:59 GMT)
Semantic Data Management in Data Lakes [0.0]
近年では、現代のデータ分析のために大量の異種データを管理するために、データレイクが遠くに現れた。データレイクが運用不能なデータ湿地になるのを防ぐ方法の1つは、セマンティックデータ管理である。我々は,そのアプローチを (i) 基本的な意味データ管理, (ii) データレイクにおけるメタデータの充実のためのセマンティックモデリングアプローチ, (iii) オントロジーに基づくデータアクセスのための手法に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:16:50 GMT)
Self-Supervised One-Shot Learning for Automatic Segmentation of StyleGAN Images [0.0]
本稿では,StyleGANによって生成された合成画像の自動ワンショットセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。本フレームワークは,自己教師付きコントラストクラスタリングアルゴリズムを用いて合成画像のセグメンテーションを学習する。また,脅威検出のための合成荷物X線スキャンのフレームワークであるBagGANの実装において,提案したワンショット学習機を用いた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:40:57 GMT)
Scrambling in Ising spin systems with constant and periodic transverse magnetic fields [0.0]
可積分系と可積分系の両方における量子情報のスクランブルについて検討した。 TFIMでは,パワー・ロー・パターンに従って初期成長し,顕著なスクランブル動作が観察された。 Floquetシステムでは、TMIは0$から$pi/2$までの期間にわたって研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:53:40 GMT)
Scaling and Universality at Ramped Quench Dynamical Quantum Phase Transition [0.0]
周期駆動型拡張XYモデルの非平衡ダイナミクスを動的量子相転移(DQPT)の概念を用いて検討する。差分閉じが発生するモデルの臨界点は、駆動周波数を調整して移動可能であることを示す。数値シミュレーションにより,全スイープ速度と駆動周波数に対して指数$nu=1pm 0.01$で,動的自由エネルギーは時間とともに線形にスケールすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:07:47 GMT)
Scalable digital quantum simulation of lattice fermion theories with local encoding [0.0]
我々は、フェルミオン格子場理論の量子シミュレーションを行うためのプラットフォームニュートラル一般戦略の有効性を数値解析的に分析する。このような局所フェルミオン符号化はテンソルネットワークの数値シミュレーションにも有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:54:49 GMT)
Safe Navigation: Training Autonomous Vehicles using Deep Reinforcement Learning in CARLA [0.0]
このプロジェクトの目的は、深層強化学習技術を用いて、不確実な環境での走行を判断できるように自動運転車を訓練することである。シミュレータは、自動運転モデルのトレーニングとテストのための現実的で都市環境を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:23:07 GMT)
SD-WAN over MPLS: A Comprehensive Performance Analysis and Security with Insights into the Future of SD-WAN [0.0]
本稿では,アルジェリアの大手金融機関であるハウジング銀行におけるSD-WANのジッターについて分析する。 SD-WANソリューションのためにFortiGateをデプロイし、帯域幅、レイテンシ、パケット損失、スループット、サービス品質(QoS)など、従来型およびインターネットのダイレクトアクセスと比較します。 SASEアーキテクチャやAI/ML統合、新たなトランスポートメソッドなど、今後のトレンドについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:07:35 GMT)
SAMCLR: Contrastive pre-training on complex scenes using SAM for view sampling [0.0]
コンピュータビジョンにおいて、自己監督的コントラスト学習は、同じ画像の異なるビュー間で同様の表現を強制する。そこで本研究では,イメージをセマンティック領域に分割し,同じ領域から2つのビューをサンプリングするSimCLRのアドオンであるSAMCLRを提案する。予備的な結果は、CityscapesとADE20Kで事前トレーニングを行った後、CIFAR-10、STL10、ImageNetteの分類に基づいてSAMCLRが少なくとも同等で、最も顕著に性能が向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:16:04 GMT)
S3Aug: Segmentation, Sampling, and Shift for Action Recognition [0.0]
提案手法は,1つのトレーニングビデオから,セグメンテーションとラベル・ツー・イメージ変換によって新しい映像を生成する。サンプルによりラベル画像の特定のカテゴリを変更して様々なビデオを生成し、中間的特徴をシフトし、生成ビデオのフレーム間の時間的コヒーレンシを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 04:22:03 GMT)
Rules and Meaning in Quantum Mechanics [0.0]
物理学の哲学と意味論の哲学の交点における研究を追求している。標準的なQMの意味的事実の競合する説明を批判的に分析する。 1) アインシュタインの不完全性論の再構成は局所的、分離的、分類的 QM が存在しないと結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:14:16 GMT)
Robotic Arm Manipulation to Perform Rock Skipping in Simulation [0.0]
このプロジェクトの目的は、ロボットマニピュレーションで学んだ教訓を活用して、ロックスキップをロボット環境に持ち込むことだ。具体的には、ロボットアームと動的環境からなるシステムを実装し、シミュレーションでロックスキップを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:55:43 GMT)
Reservoir Engineering for Classical Nonlinear Fields [0.0]
浴槽が導入した効果的な非線形散逸を捉える一般的な運動方程式を導出する。ボース・ハバードモデル(英語版)の特別な場合に適用し、そこでは非古典的な散逸性非線形シュル「オーディンガー方程式(英語版)が導かれる。それに基づいて、そのような散逸的な古典的場の理論において、1と2のソリトンの力学を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:17:50 GMT)
Reinforcement learning in large, structured action spaces: A simulation study of decision support for spinal cord injury rehabilitation [0.0]
強化学習(RL)は、脊髄損傷者(SCI)のリハビリテーションなど、いくつかの応用において意思決定の改善に役立っている。本稿では、RLエージェントが限られたデータから効果的に学習できるように、グループ化処理の2つのアプローチを提案する。 1つはSCIリハビリテーションのドメイン知識に依存し、もう1つは埋め込み技術を用いて治療の類似性を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:25:55 GMT)
Reforming Physics Exams Using Openly Accessible Large Isomorphic Problem Banks created with the assistance of Generative AI: an Explorative Study [0.0]
本稿では,大規模STEMクラスにおける従来の試験の課題の多くを克服するために,大規模同型問題バンクを用いて検討する。まず,大規模言語モデル GPT-3 を援用した,多数の同型物理問題を効率的に生成する手法を提案する。そこで我々は,試験項目が十分に大きな問題銀行からランダムに引き出された場合,試験に先立って問題銀行に開放された場合,学生の試験成績に劇的な影響を及ぼすことはないか,あるいは広く普及した解法を記憶させる結果となるかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:07:46 GMT)
Qudit Dicke state preparation [0.0]
クディット・ディック状態(Quidit Dicke state)は、(クビット)ディック状態として知られる、高度に絡み合った完全に対称な量子状態の重要なクラスの高次元アナログである。任意のクディットディック状態を確定的に作成するための回路を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:30:39 GMT)
Quantum phase transitions and cat states in cavity-coupled quantum dots [0.0]
量子ドットと擬似キャビティモードを結合した2つの量子ドットを高モード体積圧縮で検討した。異なる二重量子ドットの電子は双極子-双極子(クーロン)相互作用を介して互いに相互作用する。強い結合状態においては、二重量子ドットの配列の基底状態と最初の励起状態の両方がシュリンガー・キャット状態(Schr"odinger cat state)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:59:41 GMT)
Quantum Search Approaches to Sampling-Based Motion Planning [0.0]
本稿では,従来のサンプリング型モーションプランナを,量子探索アルゴリズムを用いて解くことのできるデータベース・オーラル構造として,新しい定式化を提案する。より単純なスパース環境では、量子完全経路探索アルゴリズム (Quantum Full Path Search Algorithm, Q-FPS) を定式化し、完全なランダムパス解の重ね合わせを生成する。密集した非構造環境において、親子接続の量子重ね合わせを生成する量子高速探索ランダムツリーアルゴリズム q-RRT を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:55:38 GMT)
Quantum Reliability [0.0]
量子技術はますます高度で複雑な量子デバイスを生み出している。本研究は、状態判別から軌道識別へ焦点を移すことにより、量子信頼性の指標を提供する。従来の古典的信頼性の概念とは対照的に、二項論理変数の確率的測定を用いて評価される量子信頼性は、量子確率振幅や波動関数に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 01:41:05 GMT)
Quantum Error Mitigated Classical Shadows [0.0]
我々は、確率誤差キャンセラ(PEC)、ゼロノイズ外挿(ZNE)、対称性検証(SV)などの誤差軽減技術を検討する。 PECシャドーは理想量子状態 $rho_id$ の非バイアス推定器である。この研究で導入された幅広いツールセットは、短期および早期のフォールトトレラント量子コンピュータの活用に有効かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:47:49 GMT)
Precise Image Generation on Current Noisy Quantum Computing Devices [0.0]
量子アングルジェネレータ(QAG)は、現在のノイズ中間スケール(NISQ)量子デバイス上で正確な画像を生成するために設計された、新しいフル量子機械学習モデルである。変動量子回路はQAGモデルのコアを形成し、様々な回路アーキテクチャを評価する。実演では、このモデルは粒子エネルギーを測定するのに必要な高エネルギー物理学において必要不可欠なシミュレーションに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:15:51 GMT)
Population Descent: A Natural-Selection Based Hyper-Parameter Tuning Framework [0.0]
一階勾配勾配は、これまでに実装された最も成功したアルゴリズムの基盤である。ブラックボックス法は局所的な損失関数に敏感ではないが、次元性の呪いに苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:11:17 GMT)
Physics informed neural networks learning a two-qubit Hamiltonian [0.0]
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて、2量子系のハミルトニアンを学習する。提案手法では,平均で5%の精度で2量子パラメータを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:52:58 GMT)
Photon blockade with a trapped $\Lambda$-type three-level atom in asymmetrical cavity [0.0]
本研究では,非対称ファブリペロキャビティにおける強光子遮断と非相互光子遮断を$Lambda$型3レベル原子で操作する手法を提案する。提案手法は,高品質な非相反的な単一光子源を生成するための実現可能なアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:02:06 GMT)
Parallel Quantum Rapidly-Exploring Random Trees [0.0]
本稿では,Pq-RRTアルゴリズムの並列バージョンである並列量子探索ランダムツリー(Pq-RRT)を提案する。 Pq-RRTは、従来の並列動作計画にインスパイアされたマネージャ/並列量子ワーカーの定式化を使用して、実現可能な状態データベースの同時量子検索を行う。我々は,Pq-RRTとq-RRT,古典的RRT,古典的並列RRTの効率性,密度/熱マップ,および速度比較を示す高密度障害物環境におけるシミュレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 19:14:14 GMT)
One-dimensional convolutional neural network model for breast cancer subtypes classification and biochemical content evaluation using micro-FTIR hyperspectral images [0.0]
本研究は乳がんの亜型評価と生化学的貢献のための1次元深層学習ツールを開発した。新しい1D畳み込みニューラルネットワークCaReNet-V1は乳癌(CA)と隣接組織(AT)を分類するために開発された Grad-CAMの1次元適応を応用し, 生体化学的影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:58:34 GMT)
Many-body quantum interference route to the two-channel Kondo effect: Inverse design for molecular junctions [0.0]
逆設計は、望ましい関数を最適に実行する候補構造を見つけることを伴う。極めて高いコンド温度を達成できることを示し,エントロピーと輸送シグネチャを実験的に利用すべきであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:23:27 GMT)
Making informed decisions in cutting tool maintenance in milling: A KNN based model agnostic approach [0.0]
そこで本研究では,KNNをベースとしたホワイトボックスモデルを提案する。このアプローチは、ツールが特定の状態にある理由を検出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:02:30 GMT)
Macrostates vs. Microstates in the Classical Simulation of Critical Phenomena in Quench Dynamics of 1D Ising Models [0.0]
一次元逆場イジングモデルのクエンチ力学における古典的臨界現象のトラクタビリティについて検討する。本稿では,MPS結合次元を驚くほど重く切り離すことで,秩序パラメータを効率的にシミュレートできることを示す。また,提案モデルにおける量子カオスと平衡に基づく切り抜きMPSを用いたシミュレーションのトラクタビリティについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:51:18 GMT)
Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。本稿では「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:39:23 GMT)
Machine Learning and Knowledge: Why Robustness Matters [0.0]
アルゴリズムの信頼性は、ユーザーがそのアウトプットが正しいかどうかを知る立場にあるかどうかにかかっている、と私は論じる。機械学習アルゴリズムは、カウンターファクトシナリオでうまく機能し、適切な機能に基づいて意思決定を行う場合にのみ、知識を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:45:27 GMT)
MEMPSEP III. A machine learning-oriented multivariate data set for forecasting the Occurrence and Properties of Solar Energetic Particle Events using a Multivariate Ensemble Approach [0.0]
本稿では,機械学習パイプラインの検証,クリーン化,キュレーションを行う複数の公開観測源から作成したデータセットについて述べる。太陽エネルギー粒子(SEP)を生成する252個の太陽事象と、そうでない17,542個の太陽事象を同定する。同定された各事象に対して,エネルギー陽子と電子データ,上流太陽風条件,惑星間磁場ベクトル量などの局所プラズマ特性を1auで取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:42:23 GMT)
Learning spatio-temporal patterns with Neural Cellular Automata [0.0]
我々はNAAを訓練し、時系列画像とPDE軌道から複雑な力学を学ぶ。我々はNCAを拡張し、同じシステム内の過渡構造と安定構造の両方を捕捉する。任意のダイナミクスを学べることによって、NAAはデータ駆動モデリングフレームワークとして大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:16:32 GMT)
Kidnapping Deep Learning-based Multirotors using Optimized Flying Adversarial Patches [0.0]
我々は、複数の画像が少なくとも1つの飛行ロボットに搭載された飛行対向パッチを紹介した。攻撃ロボットを導入することにより、システムは敵のマルチロボットシステムに拡張される。提案手法は, 敵パッチ数に比例して拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 11:25:02 GMT)
Improving Dialogue Management: Quality Datasets vs Models [0.0]
タスク指向対話システム(TODS)は,自然言語を用いて機械やコンピュータと対話する上で重要である。主要なコンポーネントの1つは対話マネージャで、会話をユーザーにとって良いゴールへと導く。従来,ルールベースシステム (RBS) や強化学習 (RL) ,教師あり学習 (SL) などが,適切な対話管理のためのソリューションとして提案されてきた。この研究は、DMが最大性能を達成できない主な原因はデータセットの品質にあると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:15:55 GMT)
Improved K-mer Based Prediction of Protein-Protein Interactions With Chaos Game Representation, Deep Learning and Reduced Representation Bias [0.0]
本稿では,対話データセットからユニークなペアを抽出し,非バイアス付き機械学習のための非冗長なペアデータを生成する手法を提案する。我々は,タンパク質のコード遺伝子のカオスゲーム表現から相互作用を学習し,予測できる畳み込みニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:02:23 GMT)
Hyperparameter optimization of hp-greedy reduced basis for gravitational wave surrogates [0.0]
本稿では,ハイパーパラメータ最適化(HPO)の問題に取り組む。同じ精度で、2つの回転するブラックホールの衝突による重力波の場合、HPOによる局所的なhp-greedy還元基底は、ここで調べられた場合の最大4倍の次元を持つ。このような加速は、コンパクトな双対合体からの重力波の電磁波のほぼリアルタイムな要求に役立ちうる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:48:11 GMT)
Hierarchies among Genuine Multipartite Entangling Capabilities of Quantum Gates [0.0]
量子ゲートは、真の多部絡みを発生させる能力に応じて分類する。特に、固定ユニタリ作用素がk-分離状態の集合に作用すると、最大(平均)真の多部絡み(GME)内容が決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:43:00 GMT)
Health Disparities through Generative AI Models: A Comparison Study Using A Domain Specific large language model [0.0]
大規模言語モデル(LLM)と呼ばれる人工知能プログラムは、人間の言語を理解し、生成することができる。本稿では,SciBERTのようなドメイン固有な大規模言語モデルの比較研究を紹介する。臨床医は、患者と非同期に通信する際に、生成AIを使用してドラフトレスポンスを作成することができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 21:24:05 GMT)
Harnessing ChatGPT for thematic analysis: Are we ready? [0.0]
ChatGPTは先進的な自然言語処理ツールであり、医学研究における様々な分野の応用が成長している。この視点は、医学的文脈におけるテーマ分析の3つの中核段階におけるChatGPTの利用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 03:55:13 GMT)
Generative Pre-trained Transformer for Vietnamese Community-based COVID-19 Question Answering [0.0]
GPT(Generative Pre-trained Transformer)は,SOTA(State-of-the-art)質問応答システムにおいて,デコーダとして有効に使用されている。本稿では,ベトナムにおける新型コロナウイルス関連問合せに焦点を当てたコミュニティベースの質問応答のためのGPT-2の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:14:07 GMT)
GRLib: An Open-Source Hand Gesture Detection and Recognition Python Library [0.0]
我々は、静的および動的ハンドジェスチャを検出および分類できるオープンソースのPythonライブラリ、GRLibを提示する。このライブラリは、分類の堅牢性を改善するために、既存のデータに基づいてトレーニングすることができる。このライブラリは、別の公開HGRシステムであるMediaPipe Solutionsより優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:24:21 GMT)
Federated learning compression designed for lightweight communications [0.0]
Federated Learning (FL)はエッジレベルの機械学習のための有望な分散機械学習手法である。本稿では,典型的な画像分類タスクにおける圧縮技術がFLに与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:36:21 GMT)
Fate of density waves in the presence of a higher order van Hove singularity [0.0]
電子バンド構造のトポロジカルな遷移は、量子材料の様々な種類の秩序に影響を与える可能性がある。我々は,HOVHSが平行に現れるフェルミ面のネスト部によって形成されるスピン密度波位相の運命について検討した。位相形成は特異点の存在によって促進され,臨界温度は桁違いに上昇する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:53:50 GMT)
Extended Deep Adaptive Input Normalization for Preprocessing Time Series Data for Neural Networks [0.0]
本研究では,与えられたタスクに対する不規則な時系列データをエンドツーエンドで適切に正規化する方法を学習する新しい適応型ニューラルネットワーク層であるEDAIN層を提案する。筆者らは, 合成データ, 信用デフォルト予測データセット, 大規模リミットオーダーブックベンチマークデータセットを用いて, EDAIN層の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:56:01 GMT)
Evaluating LLMs for Privilege-Escalation Scenarios [0.0]
侵入テストにより、組織はシステム内の脆弱性を積極的に識別し、修正することができる。浸透試験の領域における最近の進歩の1つは言語モデル(LLM)の利用である。 LLMと浸透試験の交わりを探索し、私的エスカレーションの文脈におけるそれらの能力と課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:48:02 GMT)
Estimation of forest height and biomass from open-access multi-sensor satellite imagery and GEDI Lidar data: high-resolution maps of metropolitan France [0.0]
本研究は、森林パラメータの局所マップを作成するために以前開発された機械学習アプローチを用いている。我々はGEDI Lidarミッションを基準高度データとして,Sentinel-1,Sentinel-2,ALOS-2 PALSA-2の衛星画像を用いて森林高度を推定した。高さマップは、アロメトリック方程式を用いて体積と地上のバイオマス(AGB)に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 07:58:49 GMT)
Error analysis of generative adversarial network [0.0]
本稿では、識別器とジェネレータニューラルネットワークを含む関数のクラスに基づいて、GANモデルの誤差収束率について検討する。タラグランドの不等式とボレル・カンテッリ補題を用いることで、GANの誤差に対する厳密な収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:39:28 GMT)
Entanglement and squeezing of the optical field modes in high harmonic generation [0.0]
我々は高調波発生過程におけるすべての光場モードの結合量子状態が一般に絡み合っていることを示す。我々は、相互作用後の基本レーザーモードにおける二次的スキューズがどのように制御され、すべてのフィールドモードが絡み合っていることを示すかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:28:38 GMT)
Enhancing Robotic Manipulation: Harnessing the Power of Multi-Task Reinforcement Learning and Single Life Reinforcement Learning in Meta-World [0.0]
この研究プロジェクトは、ロボットアームがメタワールド環境内で7つの異なるタスクを実行できるようにする。トレーニングされたモデルは、シングルライフRLアルゴリズムの事前データのソースとして機能する。アブレーション研究では、MT-QWALEが最終ゴール位置を隠した後でも、わずかに多くのステップでタスクを完了できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:35:44 GMT)
End-to-End Software Construction using ChatGPT: An Experience Report [0.0]
エンド・ツー・エンドのソフトウェア構築の特定の文脈におけるLarge Language Models (LLM)の適用について検討する。同様のコンテキストで開発者が使用できるプロンプトの4つのカテゴリを文書化します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:08:23 GMT)
Emulating moir\'e materials with quasiperiodic circuit quantum electrodynamics [0.0]
電荷空間におけるモワール物理をエミュレートする従来の超伝導回路の容量を実証する。我々はホフスタッターの蝶と魔法の角効果が分光輸送測定で直接見えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:08:15 GMT)
Dynamically Weighted Federated k-Means [0.0]
分散データソースや異種データから生じる課題に対処するために,動的に重み付けされたk平均(DWF k平均)を導入する。複数のデータ所有者が、中央コーディネータで最小限の情報を交換しながら、ローカルデータを協調的にクラスタ化することができる。我々は、クラスタリングスコア、精度、およびv尺度の観点から、アルゴリズムの性能を評価するために、複数のデータセットとデータ分散設定の実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:28:21 GMT)
Dual-path convolutional neural network using micro-FTIR imaging to predict breast cancer subtypes and biomarkers levels: estrogen receptor, progesterone receptor, HER2 and Ki67 [0.0]
新しい畳み込みニューラルネットワークであるCaReNet-V2は、乳がんと隣接する組織を分類し、バイオマーカーのレベルを予測するために開発された。このモデルにより, ER, PR, HER2レベルの予測が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:05:53 GMT)
Dual skip connections in U-Net, ResUnet and U-Net3+ for remote extraction of buildings [0.0]
U-Netなどのセマンティックセグメンテーションネットワークを用いた高分解能地球観測(EO)画像から都市建物を抽出する。それぞれの再イテレーションは、オブジェクトマッピングの精度を高めるために、マルチスケールの機能を利用する、より高密度なスキップ接続機構を利用することで、パフォーマンスを向上させることを目的としている。我々は,3つのネットワーク(U-Net,ResUnet,U-Net3+)に対して,本質的な特徴マップを選択的に深化して性能向上を図るための3つの二重スキップ接続機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 00:30:20 GMT)
Dihedral Quantum Codes [0.0]
量子CSS符号の大規模クラスである短ブロック長の二面体量子符号について検討した。コード構成を示し、CSSコードがベースとなっている2つの古典的なコードに依存して、コード次元の式を与える。短二面体量子符号の例を構築し、以前に知られていた量子符号のパラメータを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:55:34 GMT)
Decoupling the time dependent Schr\"{o}dinger equation using recursive Fourier transforms [0.0]
時間依存シュリンガー方程式(TDSE)やより一般にダイソン級数を記述するための戦略が開発されている。エネルギー分布は、1階と2階の標準摂動理論の例で計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 05:11:14 GMT)
Converting Depth Images and Point Clouds for Feature-based Pose Estimation [0.0]
本稿では,従来の奥行き画像に隠された空間的細部を可視化し,深度データを画像に変換する手法を提案する。 Bearing Angleの画像と比較すると、より鮮やかでコントラストの高い画像が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 13:29:42 GMT)
Collapse Models: a theoretical, experimental and philosophical review [0.0]
我々は,少なくとも3つの理由から,崩壊モデルに対する存在論的示唆の明確化が必要であることを示す。我々は,少なくとも3つの理由から,崩壊モデルに対する存在論的示唆の明確化が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 14:13:41 GMT)
Classes of Gaussian States for Squeezing Estimation [0.0]
本研究では, 単一モードと2モードのガウス状態の様々なクラスについて, 推定過程の鍵要素として詳細に検討する。我々は、ガウス状態の特定のクラスに関連する最適性能を入力として定量化するために、AvQFI(Average Quantum Fisher Information)という概念を用いている。本稿では,すべての研究クラスを包含する解析的および数値的な結果を提示し,量子推定プロセスに有用な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 22:57:52 GMT)
Characterizing arbitrary quantum networks in the noisy intermediate-scale quantum era [0.0]
NISQ時代の任意の量子ネットワークに取り組むための体系的なアプローチを提供する。我々の手法の1つの応用は、量子ネットワークにおける重要な要素の進展を目撃することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 02:48:17 GMT)
CAwa-NeRF: Instant Learning of Compression-Aware NeRF Features [0.0]
本稿では,圧縮対応NeRF特徴量(CAwa-NeRF)の即時学習について紹介する。提案したインスタントラーニングパイプラインは,様々な静的シーンにおいて印象的な結果が得られる。特に、単一のオブジェクトをマスクした背景シーンでは、CAwa-NeRFはPSNR (33 dB) を損なうことなく、元のサイズの機能グリッドを6% (1.2 MB) まで圧縮し、わずかに仮想損失 (32.31 dB) の2.4% (0.53 MB) まで圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:40:44 GMT)
Burgers' pinns with implicit euler transfer learning [0.0]
バーガーズ方程式は、いくつかの現象の計算モデルにおいて確立されたテストケースである。本稿では,バーガース方程式を解くために,暗黙のオイラー変換学習手法を用いた物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 20:15:45 GMT)
Are fermionic conformal field theories more entangled? [0.0]
量子臨界系における解離部分領域間の絡み合いを対数ネガティティティのレンズを用いて検討する。小さな分離では対数ネガティビティが大きく、普遍的な振る舞いを示すが、大きな分離ではどのパワーよりも速く崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:20:29 GMT)
Application of the Fourth-Order Time Convolutionless Master Equation to Open Quantum Systems with Infrared Diverging Dynamics [0.0]
我々は、オープン量子系における時間畳み込みのないマスター方程式(TCL4)の正確な4階生成を単純化し、最適化する。還元された力学は、密集した開量子系の集合において赤外偏光である。 TCL4マスター方程式は、オープン量子系における長時間のスケールのダイナミクスをレッドフィールドやデイヴィスのマスター方程式よりもはるかに正確に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 16:51:25 GMT)
Adaptive Asynchronous Control Using Meta-learned Neural Ordinary Differential Equations [0.0]
実世界のロボティクスシステムは、モデルに基づく強化学習と制御の適用性を制限する課題をしばしば提示する。本稿では,メタラーニング適応力学モデルを用いて連続時間予測と制御を行うことによって,これらの困難を克服する一般的なフレームワークを提案する。本研究では,2つの異なるロボットシミュレーションと実産業ロボットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 10:02:22 GMT)
A self-adaptive genetic algorithm for the flying sidekick travelling salesman problem [0.0]
本稿では,自己適応型遺伝的アルゴリズムを用いてFSTSP(Flying Sidekick Travelling Salesman Problem)の解法を提案する。 FSTSPでは、ドローンを戦略的に展開し、顧客の位置情報を入手し難い場所に提供しながら、すべての場所を訪問するための総時間を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:51:02 GMT)
A revision for Heisenberg uncertainty relation based on environment variable in the QCPB theory [0.0]
我々は、不確実性関係を修正・説明するために量子地球性関係を提案する。これは、観測可能環境と環境の間の絡み合い項が存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 06:40:16 GMT)
A new approach to template banks of gravitational waves with higher harmonics: reducing matched-filtering cost by over an order of magnitude [0.0]
重力波イベントの現在の探索は、一般相対性理論によって予測される高次モードを省略する。テンプレートバンクにHMを組み込むための新しい戦略を開発し、モード間の自然な接続を利用する。これらのモードはそれぞれ、データに対して個別にフィルタリングすることができ、信号-雑音比の別々のタイムリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 18:00:06 GMT)
A Universal Anti-Spoofing Approach for Contactless Fingerprint Biometric Systems [0.0]
接触のない指紋に対する普遍的な提示攻撃検出法を提案する。ライブフィンガー写真からStyleGANを用いて合成非接触指紋を生成し,それらを統合して半教師付きResNet-18モデルを訓練した。両損失関数のバランスをとるために,Arcface と Center の損失を組み合わせた新しい結合損失関数を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 15:46:47 GMT)
A Study on Knowledge Graph Embeddings and Graph Neural Networks for Web Of Things [0.0]
将来的には、Web Of Things(WoT)の領域における知識グラフは、物理世界のデジタル表現を提供することである。本稿では,グラフエンティティの数値表現を学習するために,最先端知識グラフ埋め込み(KGE)法について検討する。また、KGEとともにグラフニューラルネットワーク(GNN)を調査し、同じ下流タスクでの性能を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 12:36:33 GMT)
A Skin Microbiome Model with AMP interactions and Analysis of Quasi-Stability vs Stability in Population Dynamics [0.0]
皮膚微生物は健康な皮膚の維持に重要な役割を果たしている。ジスビオーシスは、発疹性病原菌の集団による皮膚のコロニー化と関連している。常微分方程式に基づく数学的モデルを導入し、一方の個体群を他方の個体群に支配するメカニズムを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:58:35 GMT)
A Realist Interpretation of Unitarity in Quantum Gravity [0.0]
ユニタリティは、状態の非正規化性と時間の問題のため、正準量子重力において実装するのが難しい概念である。我々は、重力-フェルミオン系の大域的時間を定義するために、理論における定配置の仮定を用いる。ミニ超空間におけるユニタリ状態は、ハミルトニアン制約の近似解を見つけることによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:56:28 GMT)
A Hybrid GNN approach for predicting node data for 3D meshes [0.0]
現在,有限要素法による最適パラメータの予測を行っている。新たなデータシミュレーションの処理と生成を支援するハイブリッドアプローチを導入する。新しいモデルは、シミュレーションを作成するために適用された場合、既存のPointNetや単純なグラフニューラルネットワークモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:47:27 GMT)
A Comprehensive Survey on Model Quantization for Deep Neural Networks in Image Classification [0.0]
有望なアプローチは量子化であり、完全な精度の値は低ビット幅の精度で保存される。本稿では、画像分類に焦点をあてて、量子化の概念と方法に関する包括的調査を行う。本稿では,量子化DNNにおける浮動小数点演算の低コストなビット演算への置き換えと,量子化における異なる層の感度について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 17:22:51 GMT)
A Comparative Study of Portfolio Optimization Methods for the Indian Stock Market [0.0]
本章では、インド株式市場におけるMVP、HRP、HERCの3つのポートフォリオ最適化手法の比較研究について述べる。各クラスタの上位株式は、2022年7月1日に公表されたNSEの報告書から、彼らのフリーフロート市場資本化に基づいて特定される。各部門は、2019年7月1日から2022年6月30日までの3つのポートフォリオ最適化アプローチに従って、株価に基づいて3つのポートフォリオを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 09:33:40 GMT)
A Car Model Identification System for Streamlining the Automobile Sales Process [0.0]
本研究は,自動車モデルと画像の効率的な識別のための自動解法を提案する。我々は、EfficientNet (V2 b2)アーキテクチャを使用した81.97%の顕著な精度を達成した。トレーニングされたモデルは、情報抽出を自動化する可能性を提供し、自動車販売ウェブサイト全体でのユーザエクスペリエンスの向上を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Oct 2023 08:14:18 GMT)