Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

MM-Vet: Evaluating Large Multimodal Models for Integrated Capabilities [160.0]
複雑なマルチモーダルタスクにおける大規模マルチモーダルモデル(LMM)を評価する評価ベンチマークであるMM-Vetを提案する。近年のLMMは、黒板に書かれた数学の問題を解くこと、ニュース画像の出来事や有名人を推論すること、視覚的ジョークを説明することなど、様々な興味深い能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:59:31 GMT)
DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining [148.9]
ミニマックス最適化(DoReMi)を用いたドメイン再重み付けを提案する。 DoReMiはまず、ドメイン上のグループ分散ロバスト最適化(Group DRO)を使用して小さなプロキシモデルをトレーニングし、ドメイン重みを生成する。次に、これらのドメインウェイトでデータセットを再サンプリングし、より大きなフルサイズのモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:16:15 GMT)
I$^2$MD: 3D Action Representation Learning with Inter- and Intra-modal Mutual Distillation [147.2]
一般のモード内相互蒸留(I$2$MD)フレームワークを紹介する。 In 2$MD, we first-formulate the cross-modal interaction as a cross-modal Mutual Distillation (CMD) process。類似したサンプルの干渉を緩和し,その基盤となるコンテキストを活用するため,モーダル・ミューチュアル蒸留(IMD)戦略をさらに設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:22:17 GMT)
Novel-View Acoustic Synthesis [140.1]
本稿では,NVASタスクについて紹介する。音源の視点で観測された視界と音から見えない対象の視点からそのシーンの音を合成できるか? 空間内の任意の点の音を合成することを学ぶ視覚誘導音響合成(ViGAS)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:19:51 GMT)
Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.8]
NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:56:51 GMT)
Variator: Accelerating Pre-trained Models with Plug-and-Play Compression Modules [112.0]
Variatorは、プラグアンドプレイ圧縮プラグインによる計算効率を向上させるパラメータ効率加速法である。 Variatorはパラメータを0.9%追加するだけで計算コストを53%削減でき、性能低下は2%未満である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:00:07 GMT)
State Sequences Prediction via Fourier Transform for Representation Learning [111.8]
本研究では,表現表現を効率よく学習する新しい方法である,フーリエ変換(SPF)による状態列予測を提案する。本研究では,状態系列における構造情報の存在を理論的に解析する。実験により,提案手法はサンプル効率と性能の両面で,最先端のアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:47:02 GMT)
Zero-Shot Cross-Lingual Summarization via Large Language Models [108.3]
言語間要約(CLS)は、異なる対象言語で要約を生成する。近年のLarge Language Models (LLMs) の出現は、計算言語学コミュニティから広く注目を集めている。本稿では,異なるパラダイムからゼロショットCLSを実行するために,LSMを誘導するために様々なプロンプトを経験的に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:34:47 GMT)
What Can We Learn from Unlearnable Datasets? [107.1]
学習不可能なデータセットは、ディープニューラルネットワークの一般化を防ぐことによって、データのプライバシを保護する可能性がある。学習不可能なデータセットでトレーニングされたニューラルネットワークは、一般化には役に立たない単純なルールであるショートカットのみを学ぶと広く信じられている。これとは対照的に,ネットワークは高いテスト性能を期待できる有用な特徴を実際に学習することができ,画像保護が保証されていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:34:38 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） (Tue, 24 Oct 2023 05:13:04 GMT)
Mitigating Data Imbalance and Representation Degeneration in Multilingual Machine Translation [103.9]
Bi-ACLは、MNMTモデルの性能を向上させるために、ターゲット側モノリンガルデータとバイリンガル辞書のみを使用するフレームワークである。 Bi-ACLは、長い尾の言語でも、高リソースの言語でも、より効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:10:04 GMT)
Deceptive Fairness Attacks on Graphs via Meta Learning [102.5]
グラフ学習モデルにおいて、どのようにして有害な攻撃を達成すれば、バイアスを欺いて悪化させることができるのか? 本稿では,FATEというメタラーニングに基づくフレームワークを提案し,様々なフェアネス定義やグラフ学習モデルに対処する。半教師付きノード分類のタスクにおいて,実世界のデータセットに関する広範な実験的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:14 GMT)
A Survey on Detection of LLMs-Generated Content [97.9]
LLMの生成する内容を検出する能力が最重要視されている。既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供する。また、様々な攻撃から守るための多面的アプローチの必要性を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:26 GMT)
GUPNet++: Geometry Uncertainty Propagation Network for Monocular 3D Object Detection [95.9]
我々はGUPNet++(Geometry Uncertainty Propagation Network)を提案する。トレーニング中の幾何射影の不確実性伝播関係をモデル化し、エンドツーエンドのモデル学習の安定性と効率を向上させる。実験により,提案手法は画像ベースモノクロ3次元検出におけるSOTA性能を得るだけでなく,簡易なフレームワークで有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:45:15 GMT)
WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents [94.8]
我々は、非常に現実的で再現可能な言語誘導エージェントのための環境を構築する。我々は,Web上でタスクを実行するエージェントに着目し,4つの共通ドメインから完全に機能するWebサイトを持つ環境を構築する。タスク完了の関数的正しさを評価することに焦点を当てたベンチマークタスクのセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:19:22 GMT)
FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions [94.6]
現在、マインド評価の理論は、本質的に相互作用性に欠ける受動的物語を用いたテストモデルに焦点を当てている。本稿では,情報非対称な会話文脈におけるToMのストレステストを目的とした新しいベンチマークであるFANToMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:24:11 GMT)
CoAnnotating: Uncertainty-Guided Work Allocation between Human and Large Language Models for Data Annotation [94.6]
本稿では,非構造化テキストの大規模共同アノテーションのための新しいパラダイムであるCoAnnotatingを提案する。我々の実証研究は、CoAnnotatingが、異なるデータセット上の結果から作業を割り当てる効果的な手段であることを示し、ランダムベースラインよりも最大21%のパフォーマンス改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:56:49 GMT)
Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.1]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:15:28 GMT)
Composed Fine-Tuning: Freezing Pre-Trained Denoising Autoencoders for Improved Generalization [94.0]
本稿では,出力の妥当性制約を考慮した構造化出力の予測問題に焦点をあてる。本稿では,事前学習したデノイザを組み込んだ予測器を微調整するファインチューニングを提案する。 2層ReLUネットワークの場合、構成した微調整が予測器の複雑さを著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:44:37 GMT)
Just Ask for Calibration: Strategies for Eliciting Calibrated Confidence Scores from Language Models Fine-Tuned with Human Feedback [91.2]
信頼できる現実世界の予測システムは、よく校正された信頼スコアを生成するべきである。出力トークンとして出力される言語的信頼度は、通常、モデルの条件付き確率よりも良く校正されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:27:42 GMT)
Document-Level Machine Translation with Large Language Models [91.0]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対して、一貫性、凝集性、関連性、流動性のある回答を生成することができる。本稿では,LLMの談話モデルにおける能力について詳細に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:00:21 GMT)
Data Selection for Language Models via Importance Resampling [90.9]
我々は、望まれるターゲット分布に合わせるために、大規模な未ラベルデータセットのサブセットを選択するという問題を形式化する。本フレームワークは,トラクタビリティの低減した特徴空間における重み付けを推定し,重み付けによる重み付けによるデータ選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:39:05 GMT)
On the Convergence and Sample Complexity Analysis of Deep Q-Networks with $\epsilon$-Greedy Exploration [86.7]
本稿では,深層強化学習における$varepsilon$-greedyによるDQN(Deep Q-Network)の理論的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:37:02 GMT)
Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction [86.3]
On-Demand Information extractは、現実世界のユーザのパーソナライズされた要求を満たすことを目的としている。 InstructIEというベンチマークを、自動生成したトレーニングデータと、人手による注釈付きテストセットの両方を含む形で提示する。 InstructIE 上に構築した On-Demand Information Extractor, ODIE をさらに発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:54:25 GMT)
Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [85.7]
因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:46:10 GMT)
Wakening Past Concepts without Past Data: Class-Incremental Learning from Online Placebos [85.4]
KDのための新しいクラスデータの利用」は、モデル適応(新しいクラスを学ぶための)を妨げるだけでなく、古いクラスの知識を保存するための低効率をもたらす。ここでは,Google Imagesなどの無料画像ストリームから,Placebosを自動的かつ経済的に選択するKDの古いクラスのPlaceboを使用することによって,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:32:46 GMT)
Adaptive, Doubly Optimal No-Regret Learning in Strongly Monotone and Exp-Concave Games with Gradient Feedback [84.6]
オンライン勾配降下(OGD)は、強い凸性や単調性仮定の下では二重最適であることが知られている。本稿では,これらのパラメータの事前知識を必要としない完全適応型OGDアルゴリズム,textsfAdaOGDを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:16:23 GMT)
A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why? [84.5]
本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:58:10 GMT)
Getting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Design [84.3]
スケーリング法則は、最近、与えられた計算時間に最適なモデルサイズ(パラメータの数)を導出するために用いられる。我々は、幅や深さなどの計算最適モデル形状を推測する手法を進化させ、改良し、視覚変換器でこれを実装した。我々の形状最適化型視覚変換器SoViTは、同等の計算量で事前訓練されているにもかかわらず、サイズが2倍以上のモデルと競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:00:20 GMT)
Prompting and Adapter Tuning for Self-supervised Encoder-Decoder Speech Model [84.1]
本稿では,自己教師付きエンコーダデコーダモデルであるWav2Seqのプロンプトが,従来のシーケンス生成タスクよりも優れていることを示す。 ASRでは単語誤り率が53%向上し,スロットフィリングではF1スコアが27%向上した。また、言語間ASRにおけるWav2Seq上でのプロンプトとアダプタチューニングの転送可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:47:19 GMT)
Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation [80.1]
本研究では,複雑なアバロンゲームを用いて,認知環境におけるLSMの可能性を探究する。本稿では,LLMの偽情報識別・対策能力を高めるための新しいフレームワークRecursive Contemplation(ReCon)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:51:28 GMT)
Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models [80.1]
Woodpeckerは生成されたテキストから幻覚を抽出して修正する。キーコンセプト抽出、質問定式化、視覚的知識検証、視覚的クレーム生成、幻覚補正の5段階からなる。我々はWoodpeckerを定量的かつ質的に評価し、この新しいパラダイムの潜在可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:58:07 GMT)
CP-BCS: Binary Code Summarization Guided by Control Flow Graph and Pseudo Code [79.9]
本稿ではCP-BCSと呼ばれる制御フローグラフと擬似コード案内バイナリコード要約フレームワークを提案する。 CP-BCSは双方向の命令レベル制御フローグラフと擬似コードを利用して、専門家の知識を取り入れ、包括的なバイナリ関数の実行動作と論理意味論を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:20:39 GMT)
EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.8]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:37:49 GMT)
Incorporating Structured Representations into Pretrained Vision & Language Models Using Scene Graphs [79.6]
シーングラフ(SG)から学習する場合、視覚と言語モデル(VLM)を改善することができることを示す。視覚面では、SG情報を予測するために訓練されたイメージトランスフォーマーに特別な「SG成分」を組み込む一方、テキスト側では、SGを使ってきめ細かなキャプションを生成する。提案手法は,ZS能力を軽度に低下させるだけで,複数のデータセット上でのVLMの性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:40:00 GMT)
VPGTrans: Transfer Visual Prompt Generator across LLMs [79.5]
我々はVPGTransという2段階の転送フレームワークを設計する。我々はVPGTransが性能を損なうことなく転送学習プロセスを大幅に高速化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:57:42 GMT)
A Simple Baseline for Knowledge-Based Visual Question Answering [78.0]
本稿では,知識に基づく視覚質問応答(KB-VQA)の問題について述べる。本論文の主な貢献は,よりシンプルで容易に再現可能なパイプラインを提案することである。近年のアプローチとは対照的に,本手法はトレーニングフリーであり,外部データベースやAPIへのアクセスを必要とせず,OK-VQAおよびA-OK-VQAデータセット上で最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:24:25 GMT)
Cheap and Quick: Efficient Vision-Language Instruction Tuning for Large Language Models [77.2]
大規模言語モデル(LLM)の有効なVL適応のための,新規で安価なソリューションを提案する。画像エンコーダとLLMを接続するために大きなニューラルネットワークを使用する代わりに、MMAは軽量モジュール、すなわちアダプタを採用する。 MMAはまた、LLMがシングルモードとマルチモードの命令を自動シフトするのを助けるルーティングアルゴリズムも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:34:02 GMT)
Guiding LLM to Fool Itself: Automatically Manipulating Machine Reading Comprehension Shortcut Triggers [76.8]
真のラベルに急激な相関関係を持つ機能によって引き起こされるショートカットは、機械読み取り(MRC)システムに対する潜在的な脅威として現れている。サンプルにショートカットトリガーを追加するためのエディタをガイドするフレームワークを導入します。 GPT4をエディタとして使うと、LCMを騙すサンプルのトリガショートカットをうまく編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:37:06 GMT)
What's Left? Concept Grounding with Logic-Enhanced Foundation Models [76.7]
本稿では,ドメインに依存しない一階述語論理型プログラムを用いて,ドメイン間の概念を基礎と推論するために学習する統一フレームワークを提案する。 LEFTは,2次元画像,3次元シーン,人間の動き,ロボット操作という4つの領域で,柔軟に概念を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:50:20 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） (Tue, 24 Oct 2023 06:48:07 GMT)
Learning with Noisy Labels Using Collaborative Sample Selection and Contrastive Semi-Supervised Learning [76.0]
Collaborative Sample Selection (CSS)は、特定されたクリーンセットからノイズの多いサンプルを削除する。半教師付き学習において、対照的な損失を伴う協調学習機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:37:20 GMT)
Reproducing Whisper-Style Training Using an Open-Source Toolkit and Publicly Available Data [75.7]
本研究はWhisperスタイル音声モデル(OWSM)を提案する。 OWSMはオープンソースツールキットと公開データを使ってWhisperスタイルのトレーニングを再現する。データ準備、トレーニング、推論、スコアリングに使用されるすべてのスクリプトと、オープンサイエンスを促進するための事前訓練されたモデルとトレーニングログを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:28:22 GMT)
Contrastive Preference Learning: Learning from Human Feedback without RL [75.4]
本稿では、報酬関数を学習せずに好みから最適なポリシーを学習するアルゴリズムであるContrastive Preference Learning (CPL)を紹介する。 CPLは完全に非政治的であり、単純なコントラスト目的のみを使用し、任意のMDPに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:19:51 GMT)
GRACE: Discriminator-Guided Chain-of-Thought Reasoning [75.4]
本稿では, 正しい推論手順を導出するために, GRACE (CorrectnEss Discriminator) を用いたチェーン・オブ・シークレット・リAsoningを提案する。 GRACEは、正しいステップと間違ったステップに対して対照的な損失で訓練された判別器を採用しており、復号時に次のステップ候補を採点するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:21:05 GMT)
SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Benchmark for Spoken Task-Oriented Dialogue Agents [72.4]
SpokenWOZは音声TODのための大規模音声テキストデータセットである。クロスターンスロットと推論スロット検出は、新しい課題として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:19:39 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） (Tue, 24 Oct 2023 03:21:22 GMT)
RADAR: Robust AI-Text Detection via Adversarial Learning [69.6]
RADARはパラフラザーと検出器の対向訓練に基づいている。パラフレーズの目標は、AIテキスト検出を避けるために現実的なコンテンツを生成することである。 RADARは検出器からのフィードバックを使ってパラフラザーを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:31:49 GMT)
Fast Propagation is Better: Accelerating Single-Step Adversarial Training via Sampling Subnetworks [69.5]
逆行訓練の欠点は、逆行例の生成によって引き起こされる計算オーバーヘッドである。モデルの内部構造ブロックを利用して効率を向上させることを提案する。従来の手法と比較して,本手法はトレーニングコストを削減できるだけでなく,モデルの堅牢性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:36:20 GMT)
Transitivity Recovering Decompositions: Interpretable and Robust Fine-Grained Relationships [69.0]
Transitivity Recovering Decompositions (TRD) は、抽象的な創発的関係の解釈可能な等価性を識別するグラフ空間探索アルゴリズムである。 TRDは明らかにノイズの多い見方に対して堅牢であり、実証的な証拠もこの発見を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:48:56 GMT)
TRIGO: Benchmarking Formal Mathematical Proof Reduction for Generative Language Models [68.7]
本稿では, ATP ベンチマーク TRIGO を提案する。このベンチマークでは, ステップバイステップの証明で三角法式を縮小するだけでなく, 論理式上で生成する LM の推論能力を評価する。我々は、Webから三角法式とその縮小フォームを収集し、手作業で単純化プロセスに注釈を付け、それをリーン形式言語システムに翻訳する。我々はLean-Gymに基づく自動生成装置を開発し、モデルの一般化能力を徹底的に分析するために、様々な困難と分布のデータセット分割を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:17:56 GMT)
MuSR: Testing the Limits of Chain-of-thought with Multistep Soft Reasoning [68.5]
自然言語ナラティブで指定されたソフト推論タスクの言語モデルを評価するデータセットである MuSR を紹介する。このデータセットには2つの重要な特徴がある。まず、ニューロシンボリック合成-自然生成アルゴリズムによって生成される。第二に、私たちのデータセットインスタンスは、実世界の推論の領域に対応する無料のテキスト物語です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:59:20 GMT)
From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [67.0]
ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:46:04 GMT)
Leveraging Vision-Centric Multi-Modal Expertise for 3D Object Detection [66.7]
本稿では, 見習いにやさしいマルチモーダル専門家と時間融合にやさしい蒸留監督を含む,カメラオンリーの見習いモデルを改善するための枠組みを提案する。これらの改善により、我々のカメラオンリーの見習いVCD-Aは、63.1%のNDSスコアでnuScenesに新しい最先端技術を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:29:26 GMT)
InstructAlign: High-and-Low Resource Language Alignment via Continual Crosslingual Instruction Tuning [66.3]
命令を調整した大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクや言語で顕著な能力を示している。しかし、利用可能なデータが不足しているため、表現不足の言語に一般化する能力は限られている。 InstructAlignは、LLMが新しい未知の言語を学習済みの高リソース言語と整列できるようにするために、連続的なクロスリンガル命令チューニングを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:08:33 GMT)
CoLT5: Faster Long-Range Transformers with Conditional Computation [65.8]
我々は、CoLT5がLongT5よりもはるかに高速なトレーニングと推論でパフォーマンスを実現していることを示す。 CoLT5は、非常に長い入力を効果的に、かつ、トラクタブルに利用でき、64kまでの入力長が強い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:51:49 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） (Tue, 24 Oct 2023 13:16:29 GMT)
MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset [65.4]
類似事例検索(SCR)は、司法公正の促進に重要な役割を果たす代表的法的AIアプリケーションである。既存のSCRデータセットは、ケース間の類似性を判断する際にのみ、事実記述セクションにフォーカスする。本稿では,多視点類似度測定に基づく類似事例検索データセットMと,文レベル法定要素アノテーションを用いた包括的法定要素を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:17:11 GMT)
Thompson Sampling for Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit [65.3]
本稿では,マルチアームバンディット(R-CPE-MAB)問題の実測値について検討する。一般トンプソンサンプリング探索法(GenTS-Explore)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。これは,アクションセットのサイズが指数関数的に$d$で大きい場合でも動作可能な,最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:51:27 GMT)
Improving Language Models Meaning Understanding and Consistency by Learning Conceptual Roles from Dictionary [65.3]
現代事前訓練言語モデル(PLM)の非人間的行動は、その信頼性を損なう主要な原因である。驚くべき現象は、矛盾した結果を生み出す不整合予測の生成である。本研究では,PLMの認知度を向上させることで,一貫性のない行動問題を緩和する実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:15:15 GMT)
Global becomes local: Efficient many-body dynamics for global master equations [65.3]
この研究は、グローバル対ローカルマスター方程式の問題に進展をもたらす。我々は、相反(エネルギー)空間における短波相関時間展開について議論し、ジャンプ作用素の連続展開を導いた。さらに、局所レッドフィールドマスター方程式を近似リンドブラッド形式にマッピングし、従来の局所リンドブラッドアプローチと同じ概念上の利点を持つ方程式を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:31:25 GMT)
Fixed-Budget Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of Multi-Armed Bandit [65.3]
このアルゴリズムは,アクションクラスのサイズが指数関数的に大きい場合でも,最良のアクションを識別できる最初のアルゴリズムである。 CSAアルゴリズムの誤差確率の上限は指数の対数係数までの下界と一致することを示す。提案手法を従来手法と実験的に比較し,アルゴリズムの性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:47:32 GMT)
Direct Diffusion Bridge using Data Consistency for Inverse Problems [65.0]
拡散モデルに基づく逆問題解法は優れた性能を示したが、速度は制限されている。いくつかの最近の研究は、拡散プロセスを構築し、クリーンで破損したものを直接ブリッジすることでこの問題を緩和しようと試みている。微調整を必要とせずにデータの一貫性を強制する改良された推論手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:29:00 GMT)
SynerGPT: In-Context Learning for Personalized Drug Synergy Prediction and Drug Design [64.7]
本稿では,テキスト内薬物相乗学習のための新しい設定とモデルを提案する。特定のがん細胞標的の文脈における10～20の薬物相乗関係の「個人化データセット」を作成した。私たちの目標は、その文脈で追加の薬物シナジー関係を予測することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:51:57 GMT)
Explore-Instruct: Enhancing Domain-Specific Instruction Coverage through Active Exploration [64.6]
Explore-Instructは、ドメイン固有の命令チューニングで使用されるデータカバレッジを強化する新しいアプローチである。データ中心分析は、ドメイン固有の命令カバレッジを改善するために提案手法の有効性を検証する。我々の発見は、特にドメイン固有の文脈において、命令カバレッジを改善するための有望な機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:55:17 GMT)
Segue: Side-information Guided Generative Unlearnable Examples for Facial Privacy Protection in Real World [64.4]
生成不可能な例としては、Segue: Side-information guided Generative unlearnable Exampleを提案する。転送性を向上させるために,真のラベルや擬似ラベルなどの側面情報を導入する。 JPEG圧縮、敵対的トレーニング、およびいくつかの標準的なデータ拡張に抵抗することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:22:37 GMT)
Retrieval-based Knowledge Transfer: An Effective Approach for Extreme Large Language Model Compression [64.1]
大規模事前学習型言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。しかし、これらのモデルの巨大なサイズは、現実世界のアプリケーションに展開する上で大きな課題をもたらします。本稿では,LLMの知識を極めて小規模なモデルに効果的に伝達するRetrieval-based Knowledge Transfer (RetriKT)と呼ばれる新しい圧縮パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:58:20 GMT)
A New Benchmark and Reverse Validation Method for Passage-level Hallucination Detection [63.6]
大きな言語モデル(LLM)は幻覚を発生させ、ミッションクリティカルなタスクにデプロイすると大きなダメージを与える可能性がある。本稿では,逆検証に基づく自己チェック手法を提案し,ゼロリソース方式で事実誤りを自動的に検出する。提案手法と既存のゼロリソース検出手法を2つのデータセット上で実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:37:10 GMT)
A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug Design [63.3]
構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。幾何学的深層学習の最近の進歩は、3次元幾何データの統合と処理に焦点をあてて、構造に基づく薬物設計の分野を大いに進歩させてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:22:59 GMT)
Hierarchical Randomized Smoothing [61.6]
ランダムな平滑化は、モデルが入力の小さな変更に対して確実に堅牢にするための強力なフレームワークです。階層的ランダム化平滑化(hierarchical randomized smoothing): ランダムに選択されたエンティティのサブセットにのみランダムノイズを加えることで、部分的に滑らかなオブジェクトを生成する。画像およびノード分類における階層的スムージングの重要性を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:24:44 GMT)
Locally Differentially Private Document Generation Using Zero Shot Prompting [61.2]
本稿では,DP-Prompt と呼ばれる局所的に異なるプライベートなメカニズムを提案し,作者の匿名化攻撃に対処する。 DP-PromptをChatGPT(gpt-3.5)のような強力な言語モデルで使用すると、匿名化攻撃の成功率の顕著な低下が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:25:13 GMT)
Learning Large-scale Neural Fields via Context Pruned Meta-Learning [60.9]
本稿では,大規模ニューラルネットワーク学習のための最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。メタテスト時間における勾配再スケーリングは、非常に高品質なニューラルネットワークの学習を可能にすることを示す。我々のフレームワークは、モデルに依存しない、直感的で、実装が容易であり、幅広い信号に対する大幅な再構成改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:04:55 GMT)
DeSIQ: Towards an Unbiased, Challenging Benchmark for Social Intelligence Understanding [60.8]
複雑な社会的相互作用のビデオ上での複数選択質問のデータセットであるSocial-IQの健全性について検討する。分析の結果,Social-IQにはある程度のバイアスがあり,適度に強い言語モデルによって活用できることがわかった。ソーシャルIQに単純な摂動を適用して構築した,新たな挑戦的データセットであるDeSIQを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:21:34 GMT)
Off-Policy Evaluation for Large Action Spaces via Policy Convolution [60.7]
ポリシ・コンボリューション(Policy Convolution)のファミリーは、アクション内の潜在構造を使用して、ログとターゲットポリシを戦略的に畳み込みます。合成およびベンチマークデータセットの実験では、PCを使用する場合の平均二乗誤差(MSE)が顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:00:01 GMT)
Towards long-tailed, multi-label disease classification from chest X-ray: Overview of the CXR-LT challenge [60.0]
診断医用画像検査など,現実的な画像認識の問題が数多く発生している。診断は長い尾と多ラベルの問題であり、患者は複数の所見を呈することが多い。我々は共通のテーマを合成し、長い尾を持つマルチラベルの医用画像分類のためのレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:26:22 GMT)
Unify word-level and span-level tasks: NJUNLP's Participation for the WMT2023 Quality Estimation Shared Task [59.5]
我々は、WMT 2023 Quality Estimation (QE)共有タスクにNJUNLPチームを紹介する。私たちのチームは2つのサブタスクすべてで英語とドイツ語のペアの予測を提出しました。我々のモデルは、単語レベルと細粒度エラースパン検出サブタスクの両方において、英語とドイツ語で最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:21:38 GMT)
On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and Regulatory Norms [58.9]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:01:53 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） (Tue, 24 Oct 2023 15:54:24 GMT)
Towards A Unified View of Sparse Feed-Forward Network in Pretraining Large Language Model [58.9]
大規模かつスパースなフィードフォワード層(S-FFN)は、大きな言語モデルをテキスト処理するためにTransformersモデルのサイズをスケールアップするのに有効であることが証明されている。我々は,S-FFNの2つの主要な設計選択,すなわち,メモリブロックのサイズとメモリブロックの選択方法について分析した。言語モデルの事前学習において,より単純な選択方法である textbftextttAvg-K が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:41:37 GMT)
Towards A Unified View of Sparse Feed-Forward Network in Pretraining Large Language Model [58.9]
大規模かつスパースなフィードフォワード層(S-FFN)は、大きな言語モデルをテキスト処理するためにTransformersモデルのサイズをスケールアップするのに有効であることが証明されている。我々は,S-FFNの2つの主要な設計選択,すなわち,メモリブロックのサイズとメモリブロックの選択方法について分析した。言語モデルの事前学習において,より単純な選択方法である textbftextttAvg-K が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:41:37 GMT)
Rewrite Caption Semantics: Bridging Semantic Gaps for Language-Supervised Semantic Segmentation [58.9]
本研究では,事前学習データにおける視覚的意味論とテキスト的意味論のギャップを埋めるための概念キュレーション(CoCu)を提案する。 CoCuは、最高にゼロショット転送性能を達成し、言語教師ありセグメンテーションベースラインを大きなマージンで大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:01:24 GMT)
Task-Based MoE for Multitask Multilingual Machine Translation [58.2]
Mixture-of-experts (MoE)アーキテクチャは、多くのアプリケーションで深層モデルのトレーニングにおいて、多様なタスクのための強力な手法であることが証明されている。本研究では,タスク情報を異なる粒度レベルでMoEモデルに組み込む新しい手法を,動的タスクベースアダプタの共有により設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:59:26 GMT)
WebWISE: Web Interface Control and Sequential Exploration with Large Language Models [57.6]
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いて,クリック,スクロール,テキスト入力操作によるWebソフトウェアタスクの自動実行について検討する。提案手法では,フィルタドキュメンテーションオブジェクトモデル(DOM)要素を観測として使用し,タスクをステップバイステップで実行し,小さなプログラムを逐次生成する。手動で用意した例から恩恵を受けるか、ゼロショットトライアルの成功に基づいて自動生成する例を例に挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:57:03 GMT)
Conformal Prediction for Federated Uncertainty Quantification Under Label Shift [57.5]
Federated Learning(FL)は、多くのクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。我々は、量子回帰に基づく新しいコンフォメーション予測法を開発し、プライバシー制約を考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:16:05 GMT)
Disentangling Voice and Content with Self-Supervision for Speaker Recognition [57.4]
本稿では,音声における話者の特性と内容の変動を同時にモデル化するアンタングル化フレームワークを提案する。実験はVoxCelebとSITWのデータセットで実施され、EERとminDCFの平均減少率は9.56%と8.24%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:08:21 GMT)
Learning From Free-Text Human Feedback -- Collect New Datasets Or Extend Existing Ones? [57.2]
一般的な対話データセットにおける自由文フィードバックのタイプと頻度について検討する。この結果から, エラータイプ, ユーザ応答タイプ, それらの関係性など, 調査したデータセットの構成に関する新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:01:11 GMT)
Generative and Contrastive Paradigms Are Complementary for Graph Self-Supervised Learning [56.5]
Masked Autoencoder (MAE)は、マスク付きグラフエッジやノード機能の再構築を学ぶ。 Contrastive Learning (CL)は、同じグラフの拡張ビュー間の類似性を最大化する。我々は,MAE と CL を統一するグラフコントラッシブマスク付きオートエンコーダ (GCMAE) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:06:06 GMT)
Geometry-Aware Video Quality Assessment for Dynamic Digital Human [56.2]
DDH-QAチャレンジのための新しい非参照(NR)幾何対応ビデオ品質評価手法を提案する。提案手法はDDH-QAデータベース上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:34:03 GMT)
Combining Behaviors with the Successor Features Keyboard [56.0]
SFK(Successor Features Keyboard)は、検出された状態特徴とタスクエンコーディングによる転送を可能にする。難易度の高い3次元環境において, SFによる移動を初めて実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:35:54 GMT)
BLESS: Benchmarking Large Language Models on Sentence Simplification [55.5]
我々は、テキスト単純化(TS)タスク上で、最新の最先端の大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスベンチマークであるBLESSを紹介する。異なるドメイン(Wikipedia、ニュース、医療)の3つのテストセットに対して、サイズ、アーキテクチャ、事前学習方法、アクセシビリティの異なる44のモデルを評価する。評価の結果,最高のLSMはTSのトレーニングを受けていないにもかかわらず,最先端のTSベースラインと相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:18:17 GMT)
Attention-Based Ensemble Pooling for Time Series Forecasting [55.2]
本稿では,候補モデル予測よりも重み付き平均値を実行するプーリング法を提案する。本手法は,非定常ロレンツ63方程式の動力学の多段階予測と,COVID-19による週次死亡事故の1段階予測という2つの時系列予測問題に対して試行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:59:56 GMT)
Segment Any Point Cloud Sequences by Distilling Vision Foundation Models [55.1]
Sealは、さまざまな自動車のポイントクラウドシーケンスをセグメント化するためのビジョンファウンデーションモデル(VFM)を利用するフレームワークである。 Sealはスケーラビリティ、一貫性、一般化性という3つの魅力的な特性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:51:00 GMT)
Tokenization Consistency Matters for Generative Models on Extractive NLP Tasks [54.3]
生成モデルの訓練において一般的に無視されるトークン化の不整合の問題を特定する。この問題は、入力と出力が無矛盾にトークン化されると、これらのタスクの抽出特性を損なう。一貫性のあるトークン化では、ドメイン内のデータセットとドメイン外のデータセットの両方で、モデルのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:59:33 GMT)
The Conspiracy Money Machine: Uncovering Telegram's Conspiracy Channels and their Profit Model [53.8]
Telegramは、陰謀チャネルの複雑なエコシステムにとって、完璧な育種地であることに気付きました。共謀チャンネルは17,000以上のチャンネルからなる4つの異なるコミュニティにまとめることができる。われわれは「共謀マネーマシン」を暴露し、ほとんどの共謀チャンネルが加入者からの利益を積極的に求めていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:25:52 GMT)
Fully Adaptive Composition in Differential Privacy [53.0]
よく知られた高度な合成定理は、基本的なプライバシー構成が許すよりも、プライベートデータベースを2倍にクエリすることができる。アルゴリズムとプライバシパラメータの両方を適応的に選択できる完全適応型合成を導入する。適応的に選択されたプライバシパラメータが許されているにもかかわらず、定数を含む高度なコンポジションのレートに適合するフィルタを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:37:58 GMT)
How does GPT-2 compute greater-than?: Interpreting mathematical abilities in a pre-trained language model [52.9]
我々は、GPT-2小の数学的能力を説明するために、機械的解釈可能性技術を用いている。我々は, GPT-2 small の最終多層パーセプトロンは, 開始年よりも終末年の確率を増大させることを示した。以上の結果から,GPT-2は複雑だが汎用的な機構で計算可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:09:21 GMT)
CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network [52.9]
CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:57:08 GMT)
Shatter and Gather: Learning Referring Image Segmentation with Text Supervision [52.5]
入力画像中の意味的エンティティを検出し,テキストクエリに関連するエンティティを組み合わせて参照者のマスクを予測するモデルを提案する。提案手法は,イメージセグメンテーションを参照するための4つの公開ベンチマークで評価され,既存のタスクと最近の全てのベンチマークにおけるオープン語彙セグメンテーションモデルよりも明らかに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:57:40 GMT)
19 Parameters Is All You Need: Tiny Neural Networks for Particle Physics [52.4]
本稿では,ローレンツ型および置換対称型アーキテクチャPELICANの低遅延ニューラルネットワークへの応用の可能性を示す。トップクォークジェットタグのバイナリ分類タスクと比較すると,最大19のトレーニング可能なパラメータで,数万のパラメータでジェネリックアーキテクチャを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:51:22 GMT)
Most Neural Networks Are Almost Learnable [52.4]
固定された$epsilon>0$とdeep $i$に対して、深さ$i$のランダムなXavierネットワークを学習するポリ時間アルゴリズムが存在することを示す。このアルゴリズムは時間とサンプルの複雑さが$(bard)mathrmpoly(epsilon-1)$であり、$bar d$はネットワークのサイズである。シグモイドやReLU様の活性化の場合、境界は$(bard)mathrmpolylog(eps)に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:36:51 GMT)
ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation [52.3]
Visual Navigation Transformer (ViNT) は視覚に基づくロボットナビゲーションの基礎モデルである。 ViNTは、任意のナビゲーションデータセットで使用可能な、汎用的な目標達成目標でトレーニングされている。特定のデータセットでトレーニングされたスペシャリストモデルよりも優れた、肯定的な転送を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:16:43 GMT)
Revisiting the Minimalist Approach to Offline Reinforcement Learning [52.0]
ReBRACはTD3+BC法上に構築された設計要素を統合する最小限のアルゴリズムである。 D4RLとV-D4RLのベンチマークを用いて,51データセット上のReBRACの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:03 GMT)
Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.7]
医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:40:26 GMT)
Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior [51.6]
生成モデルを用いた複雑な専門家による実演の行動クローニングに関する理論的枠組みを提案する。任意の専門的軌跡の時間ごとのステップ分布に一致するトラジェクトリを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:16:16 GMT)
Elaborative Simplification as Implicit Questions Under Discussion [51.2]
本稿では,QUD フレームワークのレンズによる共同作業の簡略化について考察する。本研究は,QUDを明示的にモデル化することで,作業の単純化と,作業内容と作業内容の関連性について,重要な理解が得られていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:00:22 GMT)
Interpretable Survival Analysis for Heart Failure Risk Prediction [50.6]
現状の生存モデルと解釈可能かつ競合する新しい生存分析パイプラインを提案する。我々のパイプラインは最先端のパフォーマンスを達成し、心不全のリスク要因に関する興味深い新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:56:05 GMT)
Preserving Knowledge Invariance: Rethinking Robustness Evaluation of Open Information Extraction [50.6]
実世界におけるオープン情報抽出モデルの評価をシミュレートする最初のベンチマークを示す。我々は、それぞれの例が知識不変のcliqueである大規模なテストベッドを設計し、注釈付けする。さらにロバスト性計量を解明することにより、その性能が全体の傾きに対して一貫して正確であるならば、モデルはロバストであると判断される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:03:23 GMT)
Continual Event Extraction with Semantic Confusion Rectification [50.6]
本研究では, 連続イベント抽出法について検討し, 忘れることを避けつつ, 間欠的に出現するイベント情報を抽出することを目的とした。イベントタイプに関するセマンティックな混乱は、時間とともに更新される同じテキストのアノテーションに由来することを観察する。本稿では,意味的混乱を是正した新しい連続イベント抽出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:48:50 GMT)
Coarse-to-Fine Contrastive Learning in Image-Text-Graph Space for Improved Vision-Language Compositionality [50.5]
対照的に訓練された視覚言語モデルは、視覚と言語表現学習において顕著な進歩を遂げた。近年の研究では、対象、属性、関係性に対して構成的推論を行う能力に厳しい制限が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:21:00 GMT)
Towards Understanding Sycophancy in Language Models [50.0]
人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、高品質なAIアシスタントを訓練するための一般的なテクニックである。 RLHF訓練モデルにおける梅毒の有病率とヒトの嗜好判断が関与するか否かについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:12:03 GMT)
Query-adaptive DETR for Crowded Pedestrian Detection [49.3]
DETRのクエリの数は手動で調整しなければなりませんが、そうでなければ、パフォーマンスは様々な程度に低下します。本稿では,ランクに基づく適応クエリ生成(RAQG)を提案し,問題を緩和する。提案手法は単純かつ効果的であり,任意のDETRにプラグインすることで,理論上クエリ適応性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:00:56 GMT)
What Makes it Ok to Set a Fire? Iterative Self-distillation of Contexts and Rationales for Disambiguating Defeasible Social and Moral Situations [48.7]
道徳的または倫理的な判断は、それらが起こる特定の文脈に大きく依存する。我々は,行動が多かれ少なかれ道徳的に容認されるような,根底的な文脈を提供するという,デファシブルな道徳的推論を導入する。文脈化と論理の1.2M項目からなる高品質なデータセットを115Kデファシブルな道徳行動のために蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:51:29 GMT)
GNeSF: Generalizable Neural Semantic Fields [48.5]
暗黙の表現に基づく一般化可能な3Dセグメンテーションフレームワークを提案する。本稿では,各3次元点の異なる視点から2次元意味情報を集約するソフト投票機構を提案する。当社のアプローチは、2Dアノテーションだけで、既存の強力な監視ベースのアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:40:51 GMT)
Decoupled DETR: Spatially Disentangling Localization and Classification for Improved End-to-End Object Detection [48.4]
本稿では,タスク認識型問合せ生成モジュールと切り離された特徴学習プロセスを含む空間的に分離されたDETRを紹介する。提案手法は,従来の研究に比べてMSCOCOデータセットの大幅な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:54:11 GMT)
OPT-R: Exploring the Role of Explanations in Finetuning and Prompting for Reasoning Skills of Large Language Models [48.4]
我々はLarge Language Models(LLMs)の推論能力について徹底的な調査を行っている。本研究は,Open Pretrained Transformers (OPT) の3つの異なるサイズを微調整する。次に、SUPER-NATURALINSTRUCTIONSベンチマークから引き出された57の領域外タスクについて、全てのモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:38:19 GMT)
PhoMoH: Implicit Photorealistic 3D Models of Human Heads [46.3]
PhoMoHは、フォトリアリスティックな3D形状と人間の頭部の外観の生成モデルを構築するニューラルネットワーク手法である。我々は、高精細な幾何学的ネットワークを中解像度の頭部モデル上に構築し、詳細で局所的な幾何学的認識と非絡み合いのカラーフィールドを学習する。学習された生成幾何学と外観ネットワークは個別にサンプリングすることができ、多様で現実的な人間の頭の作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:58:28 GMT)
MindLLM: Pre-training Lightweight Large Language Model from Scratch, Evaluations and Domain Applications [46.3]
我々は、スクラッチから訓練されたバイリンガル軽量な大規模言語モデルの新しいシリーズであるMindLLMを紹介する。大規模なモデル開発で得られた経験の詳細な説明が与えられ、プロセスのすべてのステップをカバーする。 MindLLMは、いくつかの公開ベンチマークにおいて、他のオープンソースの大規模モデルのパフォーマンスと一貫して一致または上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:22:34 GMT)
Grasp Multiple Objects with One Hand [46.1]
MultiGraspは、マルチフィンガーデキスタラスハンドでテーブルトップ上でマルチオブジェクトをつかむための2段階の手法である。結果、44.13%の成功率、未確認の物体構成への適応性、不正確な把握を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:01:12 GMT)
iNVS: Repurposing Diffusion Inpainters for Novel View Synthesis [45.9]
単一ソース画像から一貫した新しいビューを生成する方法を提案する。本手法は,画像からの可視画素の再利用を最大化することに焦点を当てる。我々は、光源ビューからターゲットビューへ可視画素を転送する単眼深度推定器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:33:19 GMT)
Content-Based Search for Deep Generative Models [45.3]
クエリと生成モデルの大規模なセットを与えられた場合、クエリに最もよくマッチするモデルを見つける。各生成モデルは画像の分布を生成するため、探索タスクを最適化問題として定式化し、クエリと類似したコンテンツを生成する確率が最も高いモデルを選択する。提案手法は,モデル検索タスクのための新しいベンチマークである生成モデル動物園において,いくつかのベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:26:10 GMT)
Content-Based Search for Deep Generative Models [45.3]
クエリと生成モデルの大規模なセットを与えられた場合、クエリに最もよくマッチするモデルを見つける。各生成モデルは画像の分布を生成するため、探索タスクを最適化問題として定式化し、クエリと類似したコンテンツを生成する確率が最も高いモデルを選択する。提案手法は,モデル検索タスクのための新しいベンチマークである生成モデル動物園において,いくつかのベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:26:10 GMT)
DALE: Generative Data Augmentation for Low-Resource Legal NLP [44.9]
低リソースレガルNLPのための新規かつ効果的な生成データ拡張フレームワークであるDALEを提案する。 DALEは、選択的マスキングに基づく新規な教師なしテキスト認知目標に基づいて事前訓練される。一貫性と多様な拡張を新しい文脈で生成する能力を開発する。 6つのタスクと4つの低リソース設定にまたがる13のデータセットに対するDALEの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:50:28 GMT)
Clinfo.ai: An Open-Source Retrieval-Augmented Large Language Model System for Answering Medical Questions using Scientific Literature [44.7]
我々はClinfo.aiをリリースした。Clinfo.aiはオープンソースのWebアプリケーションで、動的に検索された科学的文献に基づいて臨床上の質問に答える。我々は PubMedRS-200 上で Clinfo.ai および他の公開 OpenQA システムのベンチマーク結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:43:39 GMT)
DiffTraj: Generating GPS Trajectory with Diffusion Probabilistic Model [44.5]
軌道生成のための時空間確率モデル(DiffTraj)を提案する。中心となる考え方は、逆軌道分解過程を通じて白いノイズから地理的軌跡を再構成し、合成することである。 2つの実世界のデータセットの実験により、DiffTrajは直感的に高忠実な軌道を生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:43:04 GMT)
NerfAcc: Efficient Sampling Accelerates NeRFs [44.4]
改良されたサンプリングは、送信推定器の統一的な概念の下で、一般にNeRFの変種に適用可能であることを示す。 NerfAccは、NeRF関連のメソッドに高度なサンプリングメソッドを組み込むための柔軟なAPIを提供するPythonツールボックスである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:30:16 GMT)
Facial Data Minimization: Shallow Model as Your Privacy Filter [44.2]
近年,顔データ漏洩によるセキュリティやプライバシの問題が数多く発生している。本稿では,データプライバシ最小化変換(PMT)手法を提案する。 PMTは、認可されたサービスの浅いモデルに基づいて元の顔データを処理し、難読化されたデータを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:54:39 GMT)
Nearest Neighbor Machine Translation is Meta-Optimizer on Output Projection Layer [44.0]
Nearest Neighbor Machine Translation (k$NN-MT)はドメイン適応タスクで大きな成功を収めた。理論的および実証的研究を通じて,$k$NN-MTを包括的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:22:05 GMT)
Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template Prior [43.6]
ノイズや品質の悪い録音は、価値の欠落につながるが、モバイルヘルスシステムを使って収集される信号には大きな問題である。近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。各種健康状態に先立って情報提供を条件としたテンプレート誘導型拡散確率モデルPulseDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:34:15 GMT)
Light up that Droid! On the Effectiveness of Static Analysis Features against App Obfuscation for Android Malware Detection [42.5]
マルウェアの作者は、難読化を静的解析機能に基づいてマルウェア検出をバイパスする手段と見なしている。本稿では,静的解析を用いて抽出した共通特徴に対する特定の難読化手法の影響を評価する。本稿では,Android用MLマルウェア検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:07:23 GMT)
Enhancing Traffic Prediction with Learnable Filter Module [42.4]
交通データのノイズは、その性質上モデル化が困難であり、過度に適合するリスクを引き起こす可能性がある。本稿では,トラフィックデータのノイズを適応的にフィルタする学習可能なフィルタモジュールを提案する。提案するモジュールは軽量で,既存のモデルとの統合が容易であり,トラフィック予測性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:16:13 GMT)
CVPR 2023 Text Guided Video Editing Competition [42.2]
テキスト誘導ビデオ編集(TGVE)のための新しいデータセットを提案する。 TGVEデータセットのモデルを評価するために,CVPRでコンペティションを実施しています。本稿では,競争の振り返りと優勝方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:56:58 GMT)
Transfer learning for day-ahead load forecasting: a case study on European national electricity demand time series [42.2]
電力グリッドの日々の運用には,短期負荷予測(STLF)が不可欠である。ニューラルネットワーク(NN)モデルなど,STLFを改善するためのさまざまな予測手法が提案されている。我々は、人気があり実装が容易なNNモデルを採用し、シリーズ間の類似パターンを特定するためにクラスタリング分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:54:50 GMT)
Mean Teacher DETR with Masked Feature Alignment: A Robust Domain Adaptive Detection Transformer Framework [42.0]
平均教師に基づく2段階特徴アライメント法は、事前訓練段階と自己学習段階とからなる。事前訓練段階では,画像スタイルの転送によって生成されたラベル付きターゲットライクな画像を用いて,性能変動を回避する。自己学習の段階では、平均教師に基づく擬似ラベルによるラベル付き対象画像を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:07:47 GMT)
Amortised Inference in Neural Networks for Small-Scale Probabilistic Meta-Learning [41.9]
BNNに対する大域的変分近似は、一連の条件分布を構成するために一連のインジェクションインプットを使用する。我々の重要な洞察は、これらのインプットを実際のデータに置き換えることができ、変動分布は各データポイントに対して近似的な確率の集合からなることである。この推論ネットワークを関連するデータセット間でトレーニングすることにより、タスク固有のBNNに対するメタ学習ベイズ推論が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:34:25 GMT)
A Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions [41.7]
LLM生成テキストを検出できる検出器を開発する必要がある。このことは、LLMが生成するコンテンツの有害な影響から、LLMの潜在的な誤用や、芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域の軽減に不可欠である。検出器技術は最近、透かし技術、ゼロショット法、微動LMs法、対向学習法、LSMを検出器として使う方法、そして人力支援法などの革新によって、顕著な進歩をみせている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:31:38 GMT)
KGQuiz: Evaluating the Generalization of Encoded Knowledge in Large Language Models [41.3]
KGQuizは、大規模言語モデルの知識一般化能力を調べるための知識集約型ベンチマークである。我々は,KGQuizベンチマークを用いて,5つの知識集約タスクと知識領域の10個のオープンソースおよびブラックボックスLCMを評価した。我々は、KGQuizをテストベッドとして想定し、ドメインやタスクフォーマット間のパフォーマンスの微妙な変化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:14:23 GMT)
In-Context Learning Creates Task Vectors [41.0]
In-context Learning (ICL) in Large Language Models (LLMs) は強力な新しい学習パラダイムとして登場した。ここでは、ICLによって学習される関数は、しばしば非常に単純な構造を持つことを示す。私たちは、さまざまなモデルやタスクにわたる包括的な実験を通じて、上記の主張を支持します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:17:14 GMT)
CMIP X-MOS: Improving Climate Models with Extreme Model Output Statistics [40.5]
自然災害リスクの予測を改善するために, エクストリームモデル出力統計(X-MOS)を導入する。この手法は, 気象観測所から得られた実測値にCMIPモデル出力を正確にマッピングするために, 深部回帰手法を用いる。これまでの研究とは対照的に,本研究では,将来の気候パラメータ分布の尾部推定の強化に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:18:53 GMT)
Mitigate Domain Shift by Primary-Auxiliary Objectives Association for Generalizing Person ReID [40.0]
ReIDモデルは、インスタンス分類の目的に関するトレーニングを通じてのみドメイン不変表現を学ぶのに苦労します。本稿では,弱いラベル付き歩行者唾液度検出のための補助学習目標を用いて,プライマリReIDインスタンス分類目標のモデル学習を指導する手法を提案する。我々のモデルは、最近のテストタイムダイアグラムで拡張してPAOA+を形成し、補助的な目的に対してオンザフライ最適化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:15:57 GMT)
Differentially Private Conditional Independence Testing [39.8]
条件独立テスト(CI)は統計データ解析に広く用いられている。本研究では,差分プライバシー制約下での条件付き独立試験について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:15:38 GMT)
Variational quantum simulation using non-Gaussian continuous-variable systems [39.6]
この研究は、フォトニックハードウェアにインスパイアされたフレームワーク内で連続変数システムを活用することによって、量子シミュレーションに新しいアプローチを導入する。現状のフォトニクス技術と互換性のある連続可変変分量子固有解器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:20:07 GMT)
Learning to Generate Parameters of ConvNets for Unseen Image Data [39.4]
ConvNetは大量の画像データに依存しており、ネットワークパラメータを学習するための反復最適化アルゴリズムを採用している。本稿では,予測タスクにConvNetのパラメータ学習を適用した新しい学習パラダイムを提案する。提案手法は,2種類の画像データセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:56:14 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） (Tue, 24 Oct 2023 01:43:33 GMT)
Robust Representation Learning for Unified Online Top-K Recommendation [39.1]
統合されたオンライントップkレコメンデーションのための堅牢な表現学習を提案する。提案手法は,データフェアネスを保証するため,エンティティ空間における統一モデリングを構築する。提案手法は実業務シナリオに対応するために,オンラインでのデプロイに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:42:20 GMT)
Improving Fairness in Deepfake Detection [39.0]
ディープフェイク検出モデルの開発に使用するトレーニングデータのバイアスは、人口統計グループにとって不公平なパフォーマンスをもたらす可能性がある。本研究では,人口統計要因を知らない,あるいは認識している方法で,公正な深度検出モデルを訓練するための新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:33:38 GMT)
Emergent Communication in Interactive Sketch Question Answering [38.4]
視覚に基づく創発的コミュニケーション(EC)は、スケッチを通してコミュニケーションを学び、人間のコミュニケーションの進化を解明することを目的としている。まず,2人の共同プレイヤがスケッチを通して対話し,複数ラウンドで画像に関する質問に答える,インタラクティブスケッチ質問回答(ISQA)タスクを紹介する。人的評価を含む実験結果は、多ラウンドの対話機構が、適切な人間の解釈可能性を持つ知的エージェント間の標的的かつ効率的なコミュニケーションを促進することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:00:20 GMT)
Human-in-the-Loop Task and Motion Planning for Imitation Learning [37.8]
人間のデモからの模倣学習は、ロボットに複雑な操作スキルを教えることができるが、時間がかかり労働が集中している。対照的に、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)システムは自動化されており、長距離タスクの解決に優れています。両アプローチの利点を生かした新しいシステムであるHuman-in-the-Loop Task and Motion Planning (HITL-TAMP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:15:16 GMT)
Online Robust Mean Estimation [37.7]
オンライン環境における高次元ロバスト平均推定問題について検討する。このモデルでは、オンラインロバスト平均推定の主な2つの結果が証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:28:43 GMT)
Batch Prompting: Efficient Inference with Large Language Model APIs [37.7]
大規模言語モデル(LLM)を用いた大量のサンプルに対する推論は、計算的かつ経済的にコストがかかる可能性がある。我々は,LLMがバッチで推論を実行できるようにする,シンプルで効果的なプロンプト手法であるバッチプロンプトを提案する。バッチプロンプトの有効性を,コモンセンスQA,算術的推論,NLI/NLUで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:58:35 GMT)
Unsupervised Video Domain Adaptation for Action Recognition: A Disentanglement Perspective [37.5]
我々は2つの潜在要因からドメイン間ビデオを生成することを検討する。 TranSVAEフレームワークはそのような世代をモデル化するために開発される。 UCF-HMDB、Jester、Epic-Kitchensデータセットの実験は、TranSVAEの有効性と優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:34:22 GMT)
Dynamic Scene Graph Representation for Surgical Video [37.2]
我々は、シーングラフを、より包括的で意味があり、人間の読みやすい方法で、手術ビデオを表現するために活用する。 CaDISとCATARACTSのセマンティックセグメンテーションからシーングラフデータセットを作成する。モデル決定の妥当性と堅牢性について,手術シーングラフの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:24:00 GMT)
Decentralized Learning over Wireless Networks with Broadcast-Based Subgraph Sampling [37.0]
この研究は、コンセンサスに基づく分散降下(D-SGD)を用いた、無線ネットワーク上の分散学習のコミュニケーション面を中心にしている。ネットワーク内情報交換による実際の通信コストや遅延を考慮すると,送信スロット毎の改善によって測定されたアルゴリズムの高速収束を実現することが目的である。本稿では,無線ネットワーク上でのD-SGDの効率的な通信フレームワークであるBASSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:15:52 GMT)
TiC-CLIP: Continual Training of CLIP Models [36.6]
視覚言語モデルをトレーニングするために,WebスケールのTime-Continual(TiC)ベンチマークを初めて導入する。時間連続データ上でモデルを効率的にトレーニングする方法を示す。我々は、前回のチェックポイントからトレーニングを継続し、古いデータを再生するシンプルなリハーサルベースのアプローチが、スクラッチからリトレーニングする標準的なプラクティスと比較して、計算を2.5倍に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:41:14 GMT)
G2-MonoDepth: A General Framework of Generalized Depth Inference from Monocular RGB+X Data [36.2]
単眼深度推定はロボットのシーン認識の基本的な問題である。 G2-MonoDepthは3つのサブタスクに適用される。実世界のデータと合成データの両方で、SOTAのベースラインを常に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:28:24 GMT)
TRAMS: Training-free Memory Selection for Long-range Language Modeling [36.2]
トランスフォーマーアーキテクチャは多くのAIモデルにとって不可欠だが、それでも長距離言語モデリングの課題に直面している。本稿では,1つの単純なメトリックに基づいて注意計算に参加するトークンを選択する,TRAMS (training-free Memory Selection) と呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:42:49 GMT)
Diverse Conventions for Human-AI Collaboration [35.8]
コンベンションは、協調型マルチエージェントゲームにおける強力なパフォーマンスに不可欠である。標準的な強化学習技術は、任意で非多変数の慣習に収束する。本稿では,自己演奏時の報酬を最大化することにより,多様な慣習を創出する手法を提案する。我々の技術は人間の慣行に適応し、実際のユーザとペアリングした場合、人間レベルのパフォーマンスを上回ることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:07:20 GMT)
RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction [35.2]
FSDLREのための関係認識型プロトタイプ学習手法を提案する。提案手法は, 関係プロトタイプを効果的に改良し, タスク固有のNOTAプロトタイプを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:35:23 GMT)
Image Segmentation using U-Net Architecture for Powder X-ray Diffraction Images [35.2]
実験X線回折(XRD)画像中のアーティファクトを同定する手法を提案する。提案手法は、可変U-Netなどのディープラーニング畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、人工物を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:11:09 GMT)
Conformal prediction under ambiguous ground truth [34.9]
コンフォーマル予測(CP)は厳密な不確実性定量化を可能にする。通常、$mathbbPY|X$ は「真の」後ラベル分布であると仮定される。我々は, {mathbbP_vote=mathbbPX otimes mathbbP_voteY|X$.t.$mathbbP_vote=mathbbPX otimes mathbbP_voteY|X$.を保証できるモンテカルロCP手順を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:34:22 GMT)
Fine tuning Pre trained Models for Robustness Under Noisy Labels [34.7]
トレーニングデータセットにノイズの多いラベルが存在することは、機械学習モデルのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性がある。我々は、事前学習されたモデルの事前知識を頑健かつ効率的に伝達するTURNと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:28:59 GMT)
Self-Guard: Empower the LLM to Safeguard Itself [34.6]
ジェイルブレイク攻撃には2つの主要なアプローチがある。本稿では,両安全性手法の強みを組み合わせた,セルフガードと呼ばれる新しいアプローチを提案する。この実験は、セルフガードがジェイルブレイク攻撃に対して堅牢であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:08:26 GMT)
COPF: Continual Learning Human Preference through Optimal Policy Fitting [34.5]
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、訓練済み言語モデル(LM)を改善するための一般的な手法である。 COPFは単一の学習フェーズを含み、複雑な強化学習を必要としない。実験の結果,COPFは人間の嗜好に整合する上で,強い継続的学習(CL)のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:05:32 GMT)
Representation Learning with Large Language Models for Recommendation [34.5]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた表現学習によるレコメンデータの強化を目的とした,モデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。 RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMが権限を持つユーザ/イテムプロファイリングパラダイムを開発し、LLMの意味空間と協調的関係信号の表現空間を整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:51:13 GMT)
General Identifiability and Achievability for Causal Representation Learning [33.8]
本論文は,潜伏因果グラフにおけるノード毎の2つのハードなテクスチャファインカップリング介入を用いて,テクスチャファインフィフィフィタビリティとテクスチャファインフィタビリティ(textbfidentifiability)を評価する。同定可能性について,未結合の介入の下で潜伏因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。達成可能性のために、観測データと介入データを使用し、アルゴリズムの証明可能な保証とともに潜伏因果モデルと変数を復元するアルゴリズムが設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:47:44 GMT)
Unpaired MRI Super Resolution with Self-Supervised Contrastive Learning [33.7]
高分解能MRIは臨床現場での診断精度の向上に不可欠である。深層学習に基づく画像超解像(SR)法は、追加コストなしでMRIの解像度を改善することを約束する。本稿では、自己教師付きコントラスト学習を用いて、限られたトレーニングデータを用いてSR性能を向上させる未ペアMRI SRアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:13:51 GMT)
Efficient Estimation of Average-Case Robustness for Multi-Class Classification [33.6]
我々は,マルチクラス判別モデルの平均ケースロバスト性を効率的に計算する最初の解析的推定器を開発した。これらの推定器は入力周辺の局所領域のモデルを線形化し、その結果の線形モデルのロバスト性を解析的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:52:02 GMT)
Batch Implicit Neural Representation for MRI Parallel Reconstruction [32.0]
暗黙的神経表現(INR)は、物体を空間座標の連続関数として表現する新しい深層学習法として登場した。ボクセル座標の関数として全サンプル画像を表すINRに基づく新しいMRI並列再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:50:38 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） (Tue, 24 Oct 2023 13:06:57 GMT)
Random Entity Quantization for Parameter-Efficient Compositional Knowledge Graph Representation [31.5]
下流タスクには知識グラフ(KG)の表現学習が不可欠である。近年の研究では、エンティティ対応のコードワードを構成することでエンティティを表現するパラメータ効率の代替手法が提案されている。本稿では、単純なランダムな実体量子化が、現在の戦略と同じような結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:48:52 GMT)
Image Manipulation via Multi-Hop Instructions -- A New Dataset and Weakly-Supervised Neuro-Symbolic Approach [31.4]
私たちは自然言語による画像操作に興味があります。 NeuroSIMと呼ばれるシステムでは,多目的シーン上で複雑なマルチホップ推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:44:09 GMT)
Stanford-ORB: A Real-World 3D Object Inverse Rendering Benchmark [31.4]
Stanford-ORBは、新しい現実世界の3Dオブジェクト逆レンダリングベンチマークである。近年の逆レンダリングの進歩により、3Dコンテンツ生成における幅広い現実世界の応用が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:57:58 GMT)
Resolution learning in deep convolutional networks using scale-space theory [31.3]
ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解像度は、一般的に、フィルタサイズを通じて受容野のサイズと、特徴写像上の層や強みのある畳み込みによって制限される。我々は、ハードコードされた高解像度パラメータを廃止し、データから適切な解像度を学習することを提案する。スケール空間理論を用いてフィルタの自己相似パラメトリゼーションを求め、ガウス微分フィルタの学習的組み合わせによりフィルタを近似するために、N-Jet: truncated Taylor級数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:22:39 GMT)
Neural Collapse in Multi-label Learning with Pick-all-label Loss [31.1]
ニューラル崩壊レンズ(NC)を用いたマルチラベル分類(MLab)タスクのためのディープニューラルネットワークの研究それまでの作業は、多クラス分類の設定に限られていた。一般化されたNC現象が「ピック・オール・ラベル」の定式化と初めて一致することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:07:16 GMT)
Correction with Backtracking Reduces Hallucination in Summarization [30.8]
本稿では,抽象的な要約における幻覚を低減するため,シンプルだが効率的な手法であるCoBaを紹介する。アプローチは幻覚検出と緩和という2つのステップに基づいている。その結果,CoBaは幻覚の低減に有効かつ効率的であり,適応性と柔軟性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:48:11 GMT)
VGX: Large-Scale Sample Generation for Boosting Learning-Based Software Vulnerability Analyses [30.7]
本稿では,高品質な脆弱性データセットを大規模に生成するための新しい手法であるVGXを提案する。 VGXは、そのような編集のパターンを使用して、特定コンテキストにおける脆弱性注入コード編集を実現する。現場でのサンプル生産では、VGXは150,392個の脆弱なサンプルを生成し、ランダムに10%を選択して、これらのサンプルが脆弱性の検出、ローカライゼーション、修復にどの程度役立つかを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:05:00 GMT)
A Communication Theory Perspective on Prompting Engineering Methods for Large Language Models [30.6]
本稿では,既存の通信理論の枠組みの中で,既存のプロンプトエンジニアリング(PE)手法をレビューするための新たな視点について述べる。 4つの典型的なタスクで使われている既存のPEメソッドのトレンドを、より良く、より深く理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:05:21 GMT)
SCL-RAI: Span-based Contrastive Learning with Retrieval Augmented Inference for Unlabeled Entity Problem in NER [30.2]
NERデータセットのラベルなしエンティティ問題は、NERのパフォーマンスを著しく損なう。本稿では,この問題に対処するためのSCL-RAIを提案する。提案手法は,2つの実世界のデータセットにおいて,従来のSOTA法を4.21%,F1スコア8.64%で大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:07:44 GMT)
Expression Syntax Information Bottleneck for Math Word Problems [30.1]
Math Word Problems (MWP) は、テキストで与えられた数学的問題を自動的に解くことを目的としている。 MWPの素早い相関を含む冗長な特徴を除去する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:23:57 GMT)
CR-COPEC: Causal Rationale of Corporate Performance Changes to Learn from Financial Reports [30.0]
財務報告からコーポレート・パフォーマンス・変革の因果関係(Causal Rationale of Corporate Performance Changes)というCR-COPECを紹介する。これは、企業業績の変化を検出するための包括的な大規模ドメイン適応因果文データセットである。 CR-COPECは2つの大きな業績に寄与する。まず、会計基準に従って、専門家の因果分析を形式的に含む米国企業の10-K年次報告書から因果的根拠を検出する。第2に、12業種における企業の業績に影響を及ぼす諸特質を慎重に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:40 GMT)
Let the Pretrained Language Models "Imagine" for Short Texts Topic Modeling [29.9]
短いテキストでは、共起情報は最小限であり、結果として文書表現の特徴が分散する。既存のトピックモデル(確率的あるいは神経的)は、ほとんどの場合、一貫性のあるトピックを生成するためにパターンのマイニングに失敗します。既存の事前学習言語モデル(PLM)を用いて、短いテキストを長いシーケンスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:23:30 GMT)
Density of States Prediction of Crystalline Materials via Prompt-guided Multi-Modal Transformer [29.7]
状態密度 (DOS) は結晶材料のスペクトル特性である。 DOSはエネルギーの関数として状態の一般分布を決定する。結晶材料とエネルギーから得られる異種情報を多モードトランスにより統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:43:17 GMT)
ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive Reconstruction [29.4]
殆どの高度な教師なし異常検出(UAD)手法は、大規模データセットで事前訓練された冷凍エンコーダネットワークの特徴表現をモデル化することに依存している。本稿では,事前学習した画像領域に対するバイアスを低減するために,ネットワーク全体を最適化する新しい疫学的UAD手法であるReContrastを提案する。 2つの一般的な産業欠陥検出ベンチマークと3つの医用画像UADタスクで実験を行い、現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:39:45 GMT)
Back to Optimization: Diffusion-based Zero-Shot 3D Human Pose Estimation [29.0]
学習に基づく手法は、従来の最適化に基づく手法よりも多くのベンチマークにおいて非常に優れた性能を持つ3Dヒューマンポーズ推定(HPE)タスクを支配している。我々は3次元HPEのためのtextbfZero-shot textbfDiffusion-based textbfOptimization (textbfZeDO) パイプラインを提案する。われわれはHuman3.6Mにおける最先端(SOTA)のパフォーマンスをminMPJPE$51.4$で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:46:24 GMT)
Leveraging Deep Learning and Online Source Sentiment for Financial Portfolio Management [29.0]
金融ポートフォリオ管理(Financial portfolio management)とは、金融資産の集合に資金を分配し、取引業務を行う業務をいう。本稿では,金融取引における多種多様なDL手法について,指導的・強化的な学習手法の両面から考察することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:53:30 GMT)
NADI 2023: The Fourth Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task [29.0]
第4回Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task(NADI 2023)の発見について述べる。 NADI 2023は、方言識別(Subtask 1)と方言間機械翻訳(Subtask 2とSubtask 3)の両方をターゲットにしている。参加チームが採用する手法について述べるとともに,NADIの展望を簡潔に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:41:24 GMT)
Critical Sampling for Robust Evolution Operator Learning of Unknown Dynamical Systems [29.0]
未知の力学系を考えると、その統治法則を効果的に学習し、将来の進化行動の正確な予測に要するサンプルの最小数は何か。システム進化の正確な学習を実現するために,臨界サンプルを適応的に発見する。実験の結果,提案手法は,未知の力学系の進化挙動の効率的な学習と正確な予測に要するサンプル数を,最大で数百倍に削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:15:29 GMT)
Enhancing Biomedical Lay Summarisation with External Knowledge Graphs [29.0]
そこで本研究では,知識グラフをレイ・サマリゼーション・モデルに組み込むための3つのアプローチの有効性について検討する。この結果から,グラフベースのドメイン知識の統合は,生成したテキストの可読性を大幅に向上させることで,レイ・サマライズを著しく向上させることが可能であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:25:21 GMT)
A Joint Matrix Factorization Analysis of Multilingual Representations [28.8]
多言語モデルと単言語モデルの潜在表現を比較するために,結合行列の分解に基づく解析ツールを提案する。我々は,多言語事前学習モデルを用いて学習した表現において,形態素的特徴がどのように反映されるかについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:43:45 GMT)
Recent Advances in Multi-modal 3D Scene Understanding: A Comprehensive Survey and Evaluation [28.4]
マルチモーダルな3Dシーン理解は、自律運転や人間とコンピュータのインタラクションなど、多くの分野で広く応用されているため、注目されている。追加のモダリティを導入することは、シーン解釈の豊かさと精度を高めるだけでなく、より堅牢でレジリエントな理解を確実にする。本報告では, 従来の手法を, モダリティやタスクに応じて徹底的に分類し, それぞれの強みと限界を探求する新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:39:05 GMT)
Graph Deep Learning for Time Series Forecasting [28.3]
グラフに基づくディープラーニング手法は,関連時系列のコレクションを処理するツールとして人気を博している。本稿では,予測問題を形式化し,グラフに基づく予測モデルの設計原則と,その性能評価手法を提供する包括的方法論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:26:38 GMT)
Algorithmic Regularization in Tensor Optimization: Towards a Lifted Approach in Matrix Sensing [28.3]
勾配降下(GD)は機械学習モデルの一般化に不可欠である。我々はGDが暗黙の正規化を誘導し、コンパクト表現を促進することを示す。以上の結果から, マトリックスセンシングのテンソルメトリーパラリゼーションの重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:40:26 GMT)
MaXM: Towards Multilingual Visual Question Answering [28.3]
我々は,データとモデリングの両面で,多言語視覚質問応答(mVQA)に対するスケーラブルなソリューションを提案する。まず,従来の質問や回答を直接収集する手法よりも,人間のアノテーションの取り組みをはるかに少なくする,mVQAデータ生成のための翻訳ベースのフレームワークを提案する。次に,Crossmodal-3600データセットの多言語キャプションに適用し,テスト専用VQAベンチマークであるMaXMを作成するための効率的なアノテーションプロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:59:52 GMT)
What to Read in a Contract? Party-Specific Summarization of Legal Obligations, Entitlements, and Prohibitions [27.9]
法的契約における重要な義務、権利、および禁止の見直しは、その長さとドメイン固有のため、面倒な作業である可能性がある。我々は,権利と義務の理解の迅速化と改善を図るために,法定契約の当事者別抽出要約の新たな課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:43:40 GMT)
Dissecting In-Context Learning of Translations in GPTs [27.8]
ソース側の摂動は驚くほど影響を受けず、ターゲットの摂動は翻訳品質を大幅に低下させる可能性がある。我々はZero-Shot-Contextという手法を提案し、Zero-Shotプロンプトに自動的にこの信号を追加する。 GPT-3のゼロショット翻訳性能は向上し,少数ショット翻訳と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:37:18 GMT)
From Posterior Sampling to Meaningful Diversity in Image Restoration [27.7]
画像復元問題は、通常、各劣化した画像を無限に多くの有効な方法で復元できるという意味で、不明確である。多くの研究は、自然画像の後部分布からランダムにサンプリングしようとすることで、多様な出力を生成する。ここでは、この戦略は後部分布の重みのため、一般に限定的な実用的価値を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:58:54 GMT)
Nighttime Thermal Infrared Image Colorization with Feedback-based Object Appearance Learning [27.6]
フィードバックに基づくオブジェクト外観学習(FoalGAN)を取り入れた生成的対向ネットワークを提案する。 FoalGANは、小さなオブジェクトの外観学習に有効であるが、意味保存とエッジ整合性の点で、他の画像翻訳方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:59:55 GMT)
DenseShift: Towards Accurate and Efficient Low-Bit Power-of-Two Quantization [27.2]
本稿では,シフトネットワークの精度を大幅に向上させるDenseShiftネットワークを提案する。様々なコンピュータビジョンと音声タスクに関する実験により、DenseShiftは既存の低ビット乗算自由ネットワークよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:22:40 GMT)
GROVE: A Retrieval-augmented Complex Story Generation Framework with A Forest of Evidence [26.9]
本稿では,etextbfVidtextbfEnce (GROVE) のftextbfOrestを用いた検索用autextbfGmented stotextbfRy生成フレームワークを提案する。我々は、証拠の森を抽出し、生成された物語で起こりうる曖昧さを補償する「なぜ」プロンプトスキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:37:46 GMT)
Data-driven Traffic Simulation: A Comprehensive Review [26.7]
自律走行AVの性能を検証するという課題はほとんど未解決のままである。データ駆動型微視的交通シミュレーションは、自動運転テストにとって重要なツールとなっている。本論文は,模倣学習,強化学習,生成学習,深層学習を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:25:13 GMT)
Integrating View Conditions for Image Synthesis [26.5]
本稿では、視点情報を統合して画像編集タスクの制御を強化する先駆的なフレームワークを提案する。既存のオブジェクト編集手法を探索することにより、画像編集法で満たすべき3つの必須基準、一貫性、可制御性、調和を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:55:07 GMT)
Contrastive Learning of Sentence Embeddings from Scratch [26.0]
文の埋め込みを合成データで訓練するコントラスト学習フレームワークであるSynCSEを提案する。具体的には、大規模な言語モデルを用いて、コントラスト学習に必要なデータサンプルを合成する。 SynCSE-partialとSynCSE-scratchの両方が教師なしベースラインを大幅に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:56:46 GMT)
A Language Model with Limited Memory Capacity Captures Interference in Human Sentence Processing [25.9]
我々は1つの自己注意頭を持つ反復型ニューラル言語モデルを開発する。我々は,人間の実験で観察された意味的・統語的干渉効果を,モデルの単一注意頭部が捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:33:27 GMT)
Neural Attention: Enhancing QKV Calculation in Self-Attention Mechanism with Neural Networks [25.8]
本稿では,QKVを用いたニューラルネットワークの計算手法について検討する。我々は、IWSLT 2017ドイツ語翻訳タスクデータセットの実験を行い、従来の手法で近似した。また,Wikitext-103データセットを用いてRobertaモデルをトレーニングする際の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:12:49 GMT)
Multilingual Pixel Representations for Translation and Effective Cross-lingual Transfer [25.6]
画素表現を用いた多言語機械翻訳モデルを効果的に学習する方法を紹介し,実証する。文字間のパラメータ共有など,画素表現のさまざまな特性について検討し,前向きな転送に繋がる部分の理解を深める。これらの特性は、未知のスクリプトへのシームレスな言語間移動を可能にするだけでなく、語彙拡張のような代替手段よりも、ピクセル表現をよりデータ効率の良いものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:36:49 GMT)
SoK: Memorization in General-Purpose Large Language Models [25.4]
大規模言語モデル(LLM)は、無数のアプリケーションが開発中で、目覚ましいペースで進んでいる。 LLMはトレーニングデータの短い秘密を記憶できるだけでなく、さまざまな方法でテキストで表現できる事実や書体スタイルといった概念を記憶することもできる。本稿では,文章,事実,アイデア,アルゴリズム,書式,分布特性,アライメント目標を網羅したLLMにおける記憶のための分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:25:53 GMT)
Adaptive Federated Minimax Optimization with Lower complexities [25.4]
本稿では,これらの分散ミニマックス問題の解法として,効率的な適応型フェデレーション・ミニマックス最適化アルゴリズム(AdaFGDA)を提案する。具体的には、AdaFGDAは運動量に基づく分散と局所SGD技術に基づいており、様々な適応学習率を柔軟に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:50:45 GMT)
State Regularized Policy Optimization on Data with Dynamics Shift [25.4]
多くの実世界のシナリオでは、強化学習(RL)アルゴリズムは、動的シフトを持つデータ、すなわち、異なる環境ダイナミクスを持つデータに基づいて訓練される。本稿では, 同様の構造と動的に異なる多くの環境において, 最適ポリシが定常状態分布と類似していることを見出した。このような分布は、新しい環境で訓練されたポリシーを規則化するために使用され、SRPO(textbfS textbfRegularized textbfPolicy textbfOptimization)アルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:14:58 GMT)
A Diffusion Weighted Graph Framework for New Intent Discovery [25.4]
New Intent Discovery (NID)は、ラベルのないデータから、新しいインテントと既知のインテントの両方を認識することを目的としている。従来の手法では、量と品質のバランスが取れないノイズの多い監視信号を生成する。本稿では,データ固有の意味的類似性と構造的関連性の両方を捉えるために,DWGF(Diffusion Weighted Graph Framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:43:01 GMT)
Beyond Semantics: Learning a Behavior Augmented Relevance Model with Self-supervised Learning [25.4]
関連モデリングは、対応するクエリに対して望ましい項目を見つけることを目的としている。ユーザの履歴行動データから抽出された補助的なクエリ-イテム相互作用は、ユーザの検索意図をさらに明らかにするためのヒントを提供する可能性がある。本モデルでは, 隣接する視点と対象視点の両方から, 粗粒度および細粒度の意味表現を蒸留するための多レベルコアテンションを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:49:01 GMT)
ConstitutionMaker: Interactively Critiquing Large Language Models by Converting Feedback into Principles [25.2]
大規模言語モデルのプロンプトは、ユーザが自身のチャットボットを作成してカスタマイズするための、有望な新しいアプローチである。ユーザフィードバックを原則に変換するインタラクティブなツールであるConstitutionMakerを開発した。 14人の参加者を対象にしたユーザスタディでは,コンスティチューションメーカーを,ユーザが独自の原則を書ける短縮版と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:48:48 GMT)
Performative Prediction with Bandit Feedback: Learning through Reparameterization [25.2]
本研究では,データ分散の関数として性能予測を再パラメータ化するフレームワークを開発する。提案手法は, モデルパラメータの次元にのみ含まれる, 実演用サンプルの総数に準線形な後悔境界を与える。アプリケーション側では、YouTubeやTokTokのような大規模オンラインレコメンデーションシステムに有効な方法だと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:16:24 GMT)
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints [25.2]
本稿では,既存のマルチヘッド言語モデルのチェックポイントを MQA モデルにアップトレーニングする手法を提案する。トレーニングされたGQAはMQAに匹敵する速度でマルチヘッドで品質を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:57:50 GMT)
Lifelong Robot Learning with Human Assisted Language Planners [24.7]
そこで本研究では,LLMベースのプランナを用いて新たなスキルを問合せし,これらのスキルを厳密なオブジェクト操作のためのデータと時間効率でロボットに教える手法を提案する。本システムでは,将来的な課題に新たに獲得したスキルを再利用し,オープンワールドの可能性と生涯学習の可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:42:14 GMT)
Hybrid Gromov-Wasserstein Embedding for Capsule Learning [24.5]
Capsule Network (CapsNets) は、オブジェクト、部品、およびそれらの関係を2段階のプロセスで解析することを目的としている。階層的関係モデリングは計算コストが高く、潜在的な利点にもかかわらずCapsNetの利用が制限されている。本稿では,標準ベースラインモデルを超え,高性能な畳み込みモデルよりも優れた性能を示すカプセルの学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:13:37 GMT)
Improving Biomedical Abstractive Summarisation with Knowledge Aggregation from Citation Papers [24.5]
既存の言語モデルは、バイオメディカルの専門家が生み出したものと同等の技術的要約を生成するのに苦労している。本稿では,引用論文からドメイン固有の知識を統合する,新たな注目に基づく引用集約モデルを提案する。我々のモデルは最先端のアプローチより優れており、抽象的なバイオメディカルテキスト要約の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:56:46 GMT)
GenKIE: Robust Generative Multimodal Document Key Information Extraction [24.4]
スキャンした文書から重要情報を抽出する手法は,様々な領域に応用されているため注目されている。我々は,KIEタスクに対処する新しい生成的エンドツーエンドモデルであるGenkieを提案する。生成モデルの顕著な利点は、OCRエラーの自動修正を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:12:56 GMT)
Integrating Language Models into Direct Speech Translation: An Inference-Time Solution to Control Gender Inflection [24.0]
本稿では,音声翻訳における話者関連性摂動を制御するための最初の推論時解を提案する。我々のソリューションは、STデコーダによって暗黙的に学習された(バイアス付き)内部言語モデル(LM)を、性別固有の外部LMに部分的に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:55:16 GMT)
Logarithmic Regret for Matrix Games against an Adversary with Noisy Bandit Feedback [24.0]
本稿では,行プレーヤが行$i$を選択し,列プレーヤが列$j$を選択し,行プレーヤが平均$A_i,j$でノイズの多い報酬を受け取るゼロサム行列ゲームの変形について考察する。行プレーヤの目的は、敵列プレーヤに対してもできるだけ多くの報酬を蓄積することである。もし行プレーヤが、任意の報酬列に対して$sqrtT$ regretを得るアルゴリズムであるEXP3戦略を使用するなら、行プレーヤも$sqrtTを達成できるのは即時である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:51:29 GMT)
What Algorithms can Transformers Learn? A Study in Length Generalization [24.0]
アルゴリズムタスクにおける長さ一般化の具体的設定におけるトランスフォーマーの能力の範囲について検討する。具体的には、Transformerの計算モデル用に設計されたプログラミング言語であるRASPを利用する。我々の研究は、構成一般化のメカニズムとトランスフォーマーのアルゴリズム能力に関する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:43:29 GMT)
A comprehensive survey on deep active learning and its applications in medical image analysis [23.8]
深層学習は医用画像解析において広く成功し、大規模な専門家による医用画像データセットの需要が高まっている。しかし、医用画像に注釈をつける高コストは、この分野での深層学習の発展を著しく妨げている。アノテーションのコストを削減するため、アクティブラーニングは、アノテーションの最も有益なサンプルを選択し、できるだけ少ないラベル付きサンプルで高性能モデルを訓練することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:36:19 GMT)
Contrastive Learning-based Sentence Encoders Implicitly Weight Informative Words [23.8]
コントラストに基づく文エンコーダは,情報理論量に基づいて暗黙的に単語を重み付けすることを示す。その結果、対照的な微調整が情報的単語を強調するという実証的な証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:22:04 GMT)
Octopus: A Multitask Model and Toolkit for Arabic Natural Language Generation [23.7]
我々はアラビア文字からテキストへの変換モデル、すなわちAraT5v2を提案する。我々の新しいモデルは、拡張シーケンス長2,048トークンを用いて、広範囲で多様なデータに基づいて体系的に訓練されている。我々はさらに、Pythonベースのパッケージと8つのアラビア生成タスク用に調整されたコマンドラインツールキットであるOctopusを開発し、公開することで、作業を進めています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:06:55 GMT)
Can Virtual Reality Protect Users from Keystroke Inference Attacks? [23.6]
プライバシー強化の前提にもかかわらず、VRは個人情報を盗むサイドチャネル攻撃からユーザーを守ることはできない。この脆弱性はVRの最大の強み、没入的でインタラクティブな性質から生じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:19:38 GMT)
Supervised Domain Adaptation for Recognizing Retinal Diseases from Wide-Field Fundus Images [23.5]
本稿では,広視野 (WF) と超広視野 (UWF) の眼底画像から複数の網膜疾患を認識するための課題について述べる。クロスドメイン協調学習(CdCL)というドメイン適応手法を提案する。教師なしドメイン適応における固定ベースのミックスアップの成功に触発されて、我々はこの戦略を現在のタスクに再活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:12:02 GMT)
Testing the Limits: Unusual Text Inputs Generation for Mobile App Crash Detection with Large Language Model [23.5]
本稿では,モバイルアプリのクラッシュ検出のための異常なテキスト入力を自動的に生成するInputBlasterを提案する。異常な入力生成問題をテストジェネレータのセットを生成するタスクとして定式化し、それぞれが異常なテキスト入力のバッチを生成する。 36のテキスト入力ウィジェットで評価され、31の人気のあるAndroidアプリを含むキャッシュバグがあり、その結果、バグ検出率は78%で、最高のベースラインよりも136%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:51 GMT)
Make LLM a Testing Expert: Bringing Human-like Interaction to Mobile GUI Testing via Functionality-aware Decisions [23.5]
GPTDroidは、モバイルアプリ向けのQ&AベースのGUIテスティングフレームワークである。機能認識型メモリプロンプト機構を導入する。アクティビティのカバレッジが32%向上し、より高速な速度で31%のバグを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:30:26 GMT)
PromptInfuser: How Tightly Coupling AI and UI Design Impacts Designers' Workflows [23.4]
設計者のAIイテレーションに,プロンプトとUIデザインの結合がどう影響するかを検討する。本研究では,ユーザがモックアップを作成できるFigmaプラグインであるPromptInfuserを開発した。 14人のデザイナによる調査では、PromptInfuserとデザイナの現在のAIプロトタイピングワークフローを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:04:27 GMT)
KITAB: Evaluating LLMs on Constraint Satisfaction for Information Retrieval [23.3]
本研究では,情報検索のための制約満足度クエリに応答する最先端技術モデルについて検討する。言語モデルの制約満足度を測定するための新しいデータセットであるKITABを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:40:38 GMT)
Causal Understanding of Why Users Share Hate Speech on Social Media [23.1]
我々は、ユーザーがヘイトスピーチを再共有するユーザ属性の包括的、因果的分析を示す。我々は新しい3段階の因果関係の枠組みを開発する。フォロワーが減り、友達も減り、投稿も減り、ヘイトスピーチが増えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:17:48 GMT)
Mixture-of-Linguistic-Experts Adapters for Improving and Interpreting Pre-trained Language Models [23.0]
本稿では,言語モデルに言語構造を注入することで,2つの人気のある研究領域を組み合わせる手法を提案する。本研究では,異なる言語構造をコードする並列アダプタモジュールを,Mixture-of-Linguistic-Expertsアーキテクチャを用いて組み合わせる。実験の結果,本手法はパラメータ数に比較して,最先端のPEFT法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:29:06 GMT)
CRaSh: Clustering, Removing, and Sharing Enhance Fine-tuning without Full Large Language Model [22.9]
本稿では,集中型LCMと下流エミュレータ間でトランスフォーマブロックを転送する代表的手法であるOffsite-Tuning(OFT)に焦点を当てる。これらの観測にインスパイアされたCRaShは、LCMから改善エミュレータを導出するトレーニングフリー戦略であるClustering、Removing、Sharingを含む。以上の結果から,CRaShとOFTの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:08:58 GMT)
On the Foundations of Shortcut Learning [22.4]
予測と可用性が形状モデルの特徴的利用とどのように相互作用するかを考察する。線形モデルは比較的偏りがないが、ReLUやTanhの単位を持つ単一の隠蔽層を導入するとバイアスが生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:54:05 GMT)
Adaptive Communications in Collaborative Perception with Domain Alignment for Autonomous Driving [22.2]
本稿では,チャネル認識型協調認識フレームワークACC-DAを提案する。まず,通信グラフを構築可能な伝送遅延最小化法を設計する。次に、速度歪みトレードオフを動的に調整し、知覚効率を向上させる適応データ再構成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:51:49 GMT)
Sea-Land-Cloud Segmentation in Satellite Hyperspectral Imagery by Deep Learning [21.9]
私たちは16の異なるモデルをトレーニングしています。我々は,海-海-クラウドセグメンテーションの例としてHYPSO-1ミッションを採用している。本システムは,海,陸,雲のレベルに基づいて,HS画像のダウンリンクを優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:57:59 GMT)
Confounder Balancing in Adversarial Domain Adaptation for Pre-Trained Large Models Fine-Tuning [21.9]
本研究では, PLMsファインチューニングのための共創バランシングを用いた対向領域適応法を提案する。 ADA-CBFはドメイン不変の特徴の共創者を正しく識別し、PLMから抽出した特徴の共創者のバイアスを取り除く。自然言語処理とコンピュータビジョンダウンストリームタスクの実証結果は、ADA-CBFが最新のGPT-4, LLaMA2, ViT, ADAメソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:11:45 GMT)
On-chip topological transport of optical frequency combs in silicon-based valley photonic crystals [21.6]
通信波長帯における光周波数コムのオンチップトポロジカルトランスポートを実験的に実証した。量子周波数コムと消散性Kerrソリトンコムの両方にマイクロ共振器でアクセスする。我々の位相的に保護された光周波数コムは、統合された複合フォトニックシステムにおいて固有のロバスト性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:53:24 GMT)
From Dissonance to Insights: Dissecting Disagreements in Rationale Construction for Case Outcome Classification [21.6]
ケースアウトカム分類(COC)は正確で信頼できるものでなければならない。ケーススタディは、法的NLPでベンチマークデータセットを作成する際の、過度な複雑さを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:28:13 GMT)
Provably Valid and Diverse Mutations of Real-World Media Data for DNN Testing [21.5]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、しばしば高次元メディアデータ(写真、テキスト、音声など)を受け入れ、その知覚内容(例えば猫)を理解する。本研究では,メディア入力突然変異における2つの重要な目的である認知多様性(DIV)と妥当性(VAL)を,多様体に基づく厳密な方法で再検討する。対照的に,実世界のメディアデータを,多様体に基づく高いDIVとVALで変更できる可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:28:15 GMT)
Mind the Gap Between Conversations for Improved Long-Term Dialogue Generation [21.1]
GapChatは、セッション間の時間が異なるマルチセッション対話データセットである。データセットはリアルタイムに構築されているが、話者の生活における出来事の進行をシミュレートして、長い時間間隔で発生する現実的な対話を生成する。時間認識モデルは、選択したトピックと会話から得られる情報との関係を判断する指標において、より良いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:12:38 GMT)
Dolphin: A Challenging and Diverse Benchmark for Arabic NLG [21.1]
Dolphinは、自然言語生成(NLG)評価フレームワークの必要性に対処する新しいベンチマークである。 Dolphinは、50のテストスプリットにまたがる40の多様性と代表的なパブリックデータセットからなる、実質的なコーパスで構成されている。アラビア語および多言語モデルの性能と一般化能力を評価するための新しい標準を設定している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:48:43 GMT)
AV2Wav: Diffusion-Based Re-synthesis from Continuous Self-supervised Features for Audio-Visual Speech Enhancement [20.4]
AV2Wavは再合成に基づく音声視覚音声強調手法である。我々は、韻律や話者情報を保持するために、離散表現よりも連続表現を用いる。提案手法は,自動計測と人間の聴取テストの両方の観点から,マスキングベースのベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:43:11 GMT)
JASMINE: Arabic GPT Models for Few-Shot Learning [20.3]
我々は、大規模で多様なデータセット(235GBのテキスト)で事前訓練された3億-6.7億のパラメータの大きさの、強力なアラビア自動回帰トランスフォーマー言語モデルスイートをリリースした。我々はまた、潜在的な社会的バイアス、害、毒性をカバーし、アラビアの自己回帰モデルの自動評価と人的評価のための包括的なベンチマークを慎重に設計し、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:03:30 GMT)
Triggering Boundary Phase Transitions through Bulk Measurements in 2D Cluster States [20.3]
バルク測定対象の無限2次元クラスター状態の境界における位相図について検討する。以上の結果から, システムの境界線は, 計測角度でボリューム・ローの絡み合いを示すことがわかった。これらの結果から, 2次元系の境界の位相図は標準1次元系よりも複雑であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:53:08 GMT)
LLM Self Defense: By Self Examination, LLMs Know They Are Being Tricked [20.2]
大規模言語モデル(LLM)は高品質なテキスト生成に人気があるが、有害なコンテンツを生成できる。 LLM自己防衛(LSM Self Defense, LLM Self Defense)は, LLMスクリーンに応答を誘導することでこれらの攻撃を防御する簡単な手法である。 GPT 3.5 と Llama 2 で LLM Self Defense をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:38:06 GMT)
Complex Image Generation SwinTransformer Network for Audio Denoising [20.1]
本稿では,音声の雑音化問題を画像生成タスクに変換する。まず、複雑なフーリエ領域からより多くの情報を取得するための複雑な画像生成SwinTransformerネットワークを開発する。そこで我々は,高品質な画像を生成するために構造類似性と詳細な損失関数を課し,識別音声とクリーンオーディオの差を最小限に抑えるためにSDR損失を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:21:03 GMT)
Beyond Deep Ensembles: A Large-Scale Evaluation of Bayesian Deep Learning under Distribution Shift [19.9]
我々は、WILDSコレクションから現実のデータセットに対する最新のBDLアルゴリズムを評価し、難解な分類と回帰タスクを含む。我々は、大規模な、畳み込み、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、アルゴリズムを比較した。そこで本研究では,BDLを用いた大規模事前学習モデルのシステム評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:03:55 GMT)
NetDistiller: Empowering Tiny Deep Learning via In-Situ Distillation [19.9]
我々はTNNの達成可能な精度を高めるためにNetDistillerというフレームワークを提案する。このフレームワークは、TNNのチャンネル数を拡大することによって構築された、ウェイトシェアリングの教師のサブネットワークとして扱う。私たちのコードはhttps://github.com/GATECH-EIC/NetDistiller.comから入手可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:27:51 GMT)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms [19.8]
MMCCは、一般的な行列機構のサンプリングにより、プライバシの増幅を分析する最初のアルゴリズムである。標準ベンチマークにおけるDP-FTRLアルゴリズムのプライバシ・ユーティリティトレードオフが大幅に改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:16:52 GMT)
Length is a Curse and a Blessing for Document-level Semantics [19.7]
本稿では,意味論的に堅牢な文表現学習のための,書式表現学習フレームワークLA(SER)$3$:長さに依存しない自己参照を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:23:53 GMT)
POE: Process of Elimination for Multiple Choice Reasoning [19.7]
同様の2段階戦略は、複数の選択推論タスクにおいて、LMをより良くする可能性がある、と我々は主張する。最初のステップでは、POEはそれぞれのオプションをスコアし、一見間違ったオプションを排除します。 2番目のステップでは、POEはこれらの間違ったオプションを隠蔽し、残りのオプションから最終的な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:38:43 GMT)
Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment [19.6]
本稿では,最先端の大規模言語モデルであるChatGPTを用いて,学生の回答スコアリングと合理性生成の同時タスクを探索する新しいフレームワークを提案する。提案手法は,ChatGPTと比較してQWK全体のスコアを11%改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:59:50 GMT)
BianQue: Balancing the Questioning and Suggestion Ability of Health LLMs with Multi-turn Health Conversations Polished by ChatGPT [19.5]
大規模言語モデル(LLM)は、シングルターン会話において、一般的な、広範な健康提案を提供する上で、うまく機能している。自己構築型健康会話データセットであるBianQueCorpusを微調整したChatGLMベースのLLMであるBianQueを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:57:34 GMT)
Is Probing All You Need? Indicator Tasks as an Alternative to Probing Embedding Spaces [19.5]
本研究では, 学習不能なタスクに対して, 特定の特性が存在する場合の埋め込み空間を問合せする「指示タスク」という用語を導入する。適切な指標を適用すれば、プローブと比較して、取得・削除された情報のより正確な画像が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:08:12 GMT)
The ACL OCL Corpus: Advancing Open Science in Computational Linguistics [19.3]
ACL OCLは70年間に渡り、73Kの論文と210Kの数字を含んでいる。教師付きニューラルモデルで論文のトピックを検出することで、"Syntax: Tagging, Chunking and Parsing"への関心が薄れ、"hugging Language Generation"が復活しつつあることに注意する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:18:32 GMT)
AdaptSSR: Pre-training User Model with Augmentation-Adaptive Self-Supervised Ranking [19.2]
本稿では,Augmentation-Supervised Ranking (AdaptSSR)を提案する。我々は、暗黙的に拡張されたビュー、明示的な拡張されたビュー、および他のユーザからのビューの類似性の順序をキャプチャするために、ユーザモデルを訓練する複数のペアランキング損失を採用する。 6つの下流タスクを持つパブリックデータセットとインダストリアルデータセットの実験は、AdaptSSRの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:48:06 GMT)
Point-DynRF: Point-based Dynamic Radiance Fields from a Monocular Video [19.1]
本稿では,大域的幾何情報とボリュームレンダリング処理を,それぞれニューラルネットワークと動的放射場を用いて学習する点ベース動的放射場について紹介する。具体的には、幾何学的プロキシから直接ニューラルポイント雲を再構成し、提案した損失を用いて放射場と幾何学的プロキシの両方を最適化する。提案手法の有効性をNVIDIA Dynamic Scenesデータセットと因果的に捉えたモノクロビデオクリップを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:03:31 GMT)
Characterizing Mechanisms for Factual Recall in Language Models [18.9]
言語モデル(LM)は、しばしば、特定の文脈に現れる新しい情報と事前トレーニングで記憶した事実を統合する必要がある。このような状況下でのLMの挙動の分布的および機械的決定要因について検討する。私たちの研究は、モデルの振る舞いを特定のコンポーネントにローカライズできることを示す一連の証拠に寄与します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:15:18 GMT)
Fractal Landscapes in Policy Optimization [18.7]
政策勾配は、継続的ドメインにおける深層強化学習(RL)の中核にある。政策勾配のアプローチに固有の1つの限界を理解するための枠組みを提案する。政策空間における最適化の展望は、ある種のMDPに対して非常に非滑らかまたはフラクタルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:22:19 GMT)
On the Inherent Privacy Properties of Discrete Denoising Diffusion Models [18.7]
個別データセット生成のための離散拡散モデルに固有のプライバシー保護について検討する。我々のフレームワークは、トレーニングデータセット内の各データポイントの潜在的なプライバシー漏洩を解明する。当社のバウンダリは、$$$サイズのデータポイントによるトレーニングが、プライバシー漏洩の急増につながっていることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:07:31 GMT)
Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases [18.2]
我々は,51大言語モデルにおいて,社会科学の基本的な社会的バイアスである,集団内連帯性と集団外連帯性について検討する。ほぼすべての基礎言語モデルといくつかの命令微調整モデルは、文の完全化を促すと、グループ内陽性およびグループ外陰性バイアスが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:17:40 GMT)
Private Learning with Public Features [18.1]
個人と公共の機能の結合であるプライベートラーニングの問題のクラスについて検討する。我々は,この分離を利用した新しいアルゴリズムを開発し,十分な統計情報のみを保護した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:59:28 GMT)
TimewarpVAE: Simultaneous Time-Warping and Representation Learning of Trajectories [18.1]
TimewarpVAEは、時間変動と空間変動の潜時要因の両方を学習する多様体学習アルゴリズムである。小型手書きとフォーク操作データセットにおいて,適切な時間アライメントと空間変動の有意義な表現を学習する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:43:16 GMT)
The Janus Interface: How Fine-Tuning in Large Language Models Amplifies the Privacy Risks [18.0]
本稿では,この問題に対する最初の解決策,特にJanus 攻撃と呼ばれる新たな LLM 攻撃経路の発見について報告する。以上の結果より, GPT-3.5 などの LLM が不透過性からPII 抽出に移行できることが示唆された。本研究は,LLMユーティリティとプライバシ保護との間の複雑な相互作用をナビゲートする上での必須事項であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:48:19 GMT)
NoteChat: A Dataset of Synthetic Doctor-Patient Conversations Conditioned on Clinical Notes [18.0]
NoteChatは大規模言語モデル(LLMs)を活用して、臨床ノートに記載された総合的な医師と患者との会話を生成する協調フレームワークである。我々はNoteChatをOpenAIのChatGPTやGPT-4といった最先端モデルと比較し、総合的な自動評価と人的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:59:43 GMT)
From Oja's Algorithm to the Multiplicative Weights Update Method with Applications [18.0]
Ojaのアルゴリズムは、主に主成分分析の文脈で研究されているよく知られたオンラインアルゴリズムである。一般的な固有ベクトルを共有する対称行列の任意の(必ずしも)列に適用すると、Ojaのアルゴリズムの後悔は直接有界となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:02:47 GMT)
Accelerating Split Federated Learning over Wireless Communication Networks [18.0]
我々は、連立学習(FL)の並列モデル学習機構と分割学習(SL)のモデル分割構造を組み合わせた分割学習(SFL)フレームワークを検討する。システム遅延を最小限に抑えるために,分割点選択と帯域割り当ての連立問題を定式化する。実験の結果,レイテンシ低減と精度向上における作業の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:49:56 GMT)
Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure [17.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ学習問題の一般的なモデルである。 GNNはグラフ構造を自分自身で完全に活用できることを示す。事実上、GNNは下流タスクに隠されたノード機能と明示的なノード機能の両方を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:32:04 GMT)
NuTrea: Neural Tree Search for Context-guided Multi-hop KGQA [17.9]
より広義の知識グラフを組み込んだ木探索型GNNモデルを提案する。 NuTreaは、複雑な自然言語の質問でKGに問い合わせる強力な手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:24:15 GMT)
TCRA-LLM: Token Compression Retrieval Augmented Large Language Model for Inference Cost Reduction [17.7]
本稿では,要約圧縮と意味圧縮の2つの方法を含むトークン圧縮方式を提案する。要約圧縮により,検索トークンサイズが65%削減され,精度は0.3%向上した。私たちのセマンティック圧縮は、トークンサイズとパフォーマンスをトレードオフするより柔軟な方法を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:56:38 GMT)
Momentum Gradient-based Untargeted Attack on Hypergraph Neural Networks [17.7]
ハイパーグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、様々なハイパーグラフ関連タスクにうまく適用されている。近年の研究では、ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱いことが示されている。我々は、ノード機能の変更に焦点を当てた、未ターゲット攻撃のための新しいHGNNアタックモデル、MGHGAを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:45 GMT)
Improving End-to-End Speech Processing by Efficient Text Data Utilization with Latent Synthesis [17.6]
高性能エンドツーエンド音声(E2E)処理モデルの訓練には,大量のラベル付き音声データが必要となる。 E2E音声処理モデルのための効率的なテキストデータ利用フレームワークLaSynを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:48:55 GMT)
Knowledge Editing for Large Language Models: A Survey [17.6]
大規模言語モデル(LLM)の大きな欠点の1つは、事前学習に要する計算コストである。知識に基づくモデル編集(KME)が注目を集めており、特定の知識を組み込むためにLLMを正確に修正することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:18:13 GMT)
Can You Follow Me? Testing Situational Understanding in ChatGPT [17.5]
situational understanding (SU)は、人間のようなAIエージェントにとって重要な能力である。チャット指向モデルにおけるSUテストのための新しい合成環境を提案する。タスクの基本的な単純さにもかかわらず、モデルの性能は正しい環境状態を維持することができないことを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:22:01 GMT)
Harmonizing output imbalance for defect segmentation on extremely-imbalanced photovoltaic module cells images [17.5]
PVモジュールセルイメージの欠陥領域の分割を学ぶとき、Tiny Hidden Cracks (THC) は極めて不均衡なサンプルを生み出す。本稿では、出力不均衡の明示的な尺度を提案し、異なるタイプの出力不均衡を扱える分布に基づく損失を一般化し、複合損失を導入する。提案手法は,広く使用されている4つのディープラーニングアーキテクチャと,入力不均衡の程度が異なる4つのデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:08:10 GMT)
Learning from Mistakes via Cooperative Study Assistant for Large Language Models [17.3]
大規模言語モデル(LLM)は、自身のフィードバックに基づいて、その世代を洗練させる可能性を実証している。 SALAM(Studio Assistant for Large Language Model)は,ミスから学習する上で,主要なLLMを支援するための補助エージェントを備えた新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:55:19 GMT)
Visually Grounded Continual Language Learning with Selective Specialization [17.3]
視覚的に行動する人工エージェントの望ましい特徴は、言語インフォームドタスクの連続を継続的に学習することである。選択的特殊化(Selective specialization)、すなわち、各タスクを専門とするモデルコンポーネントの選択は、このトレードオフを管理するための戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:35:23 GMT)
Efficient deep data assimilation with sparse observations and time-varying sensors [17.2]
VariatIonal Data Assimilation(VIVID)のためのVoronoi-tessellation逆演算子 VariatIonal Data Assimilation(VIVID)のための新しい変分DAスキームであるVoronoi-tessellation Inverse operatorを導入する。 VIVIDはスパース、非構造化、時間変化センサーデータを扱うのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:13:59 GMT)
RePoseDM: Recurrent Pose Alignment and Gradient Guidance for Pose Guided Image Synthesis [17.1]
ポーズ誘導された人物画像合成タスクは、フォトリアリスティックな外観と欠陥のないポーズ転送を備えた参照イメージを再レンダリングする必要がある。条件付きガイダンスとしてポーズアラインメントのテクスチャ特徴を提供するために,繰り返しポーズアライメントを提案する。また、対象のポーズを入力として与えられた有効なポーズ多様体からの距離を出力するポーズ相互作用場からの勾配誘導を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:16:19 GMT)
Correlation Debiasing for Unbiased Scene Graph Generation in Videos [17.1]
FloDeCo:非バイアス動的シーングラフの時間的一貫性と相関バイアス減衰 FloDeCoはフローを使ってフレーム全体の時間的に一貫したオブジェクトを検出する。さらに、相関バイアスを使用して、長い尾を持つクラスに対する非バイアス付き関係表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:59:51 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） (Tue, 24 Oct 2023 02:45:55 GMT)
Don't Trust ChatGPT when Your Question is not in English: A Study of Multilingual Abilities and Types of LLMs [16.8]
大規模言語モデル(LLM)は、例外的な自然言語理解能力を示している。本論文では,多言語環境下でのLLMの性能格差を体系的に評価する方法を提案する。その結果,GPTは多言語設定において高い翻訳的振る舞いを示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:38:52 GMT)
Large Language Models are Temporal and Causal Reasoners for Video Question Answering [16.7]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語理解および生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。本稿では、新しいフレームワークFlipped-VQAを提案し、$langle$V, Q, A$rangle$ tripletのすべての組み合わせを予測することをモデルに推奨する。 Flipped-VQAは言語的ショートカットの活用を促進させるだけでなく、言語バイアスを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:44:39 GMT)
A Simple Framework for 3D Occupancy Estimation in Autonomous Driving [16.6]
本稿では,CNNをベースとした3次元占有率推定のための重要な要素をいくつか明らかにするフレームワークを提案する。また,3次元占有率推定と,単眼深度推定や3次元再構成などの関連課題との関係についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:12:03 GMT)
Do Stochastic Parrots have Feelings Too? Improving Neural Detection of Synthetic Text via Emotion Recognition [16.3]
生成AIは、高性能な合成テキスト生成技術に注目を集めている。生成AIの最近の進歩は、高性能な合成テキスト生成技術に注目を向けている。心理学的な研究からインスピレーションを得て、人々は感情によって駆動され、構成するテキストに感情をエンコードすることができることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:07:35 GMT)
DiffKendall: A Novel Approach for Few-Shot Learning with Differentiable Kendall's Rank Correlation [16.0]
ほとんどショットラーニングは、ベースデータセットでトレーニングされたモデルを、それまでモデルで見られていなかった新しいタスクに適応することを目的としていない。これはしばしば、新しいクラスのチャネルにまたがって、機能値の比較的均一な分布をもたらす。特徴チャネルのランク付けの重要性は、幾何学的類似度指標よりも、数ショット学習においてより信頼性の高い指標であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:53:55 GMT)
Practical Computational Power of Linear Transformers and Their Recurrent and Self-Referential Extensions [15.8]
線形変換器(LT)やFWP(Fast Weight Programmers)を線形化した自動回帰変換器について検討する。 LTは固定サイズのRNNライクなシーケンスプロセッサと等価であるという意味で特有であり、今や人気になっている自己アテンションネットワークとしても表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:17:01 GMT)
Deep Feature Registration for Unsupervised Domain Adaptation [15.2]
本稿では,ドメイン不変性を維持する登録機能を生成するためのDFRモデルを提案する。また,対象ドメインにおける擬似ラベルの品質向上のために,擬似ラベル改質プロセスも採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:04:53 GMT)
Spatial-Temporal Hypergraph Neural Network for Traffic Forecasting [14.9]
STHODE: S-Temporal Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation Networkを提案する。ロードネットワークトポロジとトラフィックダイナミクスを組み合わせて、トラフィックデータの高次時間依存性をキャプチャする。 4つの実世界の交通データセットを用いて実験を行い,提案モデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:49:13 GMT)
Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic Variational Trajectory Models [14.8]
心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。心拍周期の周期的特性を利用して変動潜在軌道モデル(TVAE)の3つの変種を学習する。これは、Ebstein's AnomalyやShone-complexのような重度の先天性心不全を確実に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:26:50 GMT)
Optimal Exploration is no harder than Thompson Sampling [14.7]
a pure exploration linear bandit problem to return $argmax_zin mathcalZ ztoptheta_ast with $xtoptheta_ast with $xin mathcalXsubset mathbbRd$。この複雑さは、後続サンプリングとargmaxオラクルへのアクセスを必要とするだけであり、$mathcalZ$を列挙する必要がない、後悔の最小化のために人気で単純なトンプソンサンプリングと矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:13:58 GMT)
Convergence of Sign-based Random Reshuffling Algorithms for Nonconvex Optimization [14.7]
SignSGDは通信効率のために非最適化で人気がある。 Sign は$O(log(nT)/stnT + |sigma2$, ここで (log(nT)/stnT)$ はデータセットサイズである。シミュレーションおよび実世界の問題に関する実験を通じて理論的知見をバックアップし、ランダムにリシャッフルされた手話法が既存のベースラインに一致するか、あるいは超えるかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:25:13 GMT)
A Diffusion-Model of Joint Interactive Navigation [14.7]
本稿では,交通シナリオを生成する拡散に基づくDJINNを提案する。我々のアプローチは、過去、現在、未来からのフレキシブルな状態観察のセットに基づいて、全てのエージェントの軌跡を共同で拡散させる。本稿では,DJINNが様々な条件分布からの直接的テスト時間サンプリングを柔軟に行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:41:26 GMT)
Career Path Prediction using Resume Representation Learning and Skill-based Matching [14.6]
本稿では,作業履歴データに特化して設計された新しい表現学習手法であるCareerBERTを提案する。キャリアパス予測のためのスキルベースモデルとテキストベースモデルを開発し,それぞれ35.24%,39.61%のリコール@10を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:56:06 GMT)
Meta-learning For Vision-and-language Cross-lingual Transfer [14.6]
バイソン言語モデルのための新しいメタラーニング微調整フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、現在のPVLMを視覚言語シナリオにおける新しい言語に迅速に適応させる。本手法は, ゼロショットと少数ショットのクロスランガル転送において, 現在のPVLMの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:08:27 GMT)
PET Synthesis via Self-supervised Adaptive Residual Estimation Generative Adversarial Network [14.4]
近年,低線量画像から高画質PET画像を生成する手法が,低線量画像の回収手法の最先端技術であることが報告されている。これらの問題に対処するため、我々は自己教師付き適応残差推定生成対向ネットワーク(SS-AEGAN)を開発した。 SS-AEGANは、様々な線量還元因子による最先端の合成法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:43:56 GMT)
Discriminator Guidance for Autoregressive Diffusion Models [14.3]
本稿では,自己回帰拡散モデルの設定において差別的ガイダンスを導入する。判別器と事前学習した生成モデルとを個別のケースで併用する方法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:14:22 GMT)
KirchhoffNet: A Circuit Bridging Message Passing and Continuous-Depth Models [14.0]
KirchhoffNetは、メッセージパッシングニューラルネットワークと連続深度ネットワークとの密接な接続を確立する。我々は、KirchhoffNetがMNISTデータセットで98.86%の精度でテストできることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:28:00 GMT)
Anchor Space Optimal Transport: Accelerating Batch Processing of Multiple OT Problems [13.8]
本稿では、アンカー空間最適輸送(ASOT)問題として指定された翻訳OT問題を提案する。提案したASOT問題に対しては、分布を共有アンカー点空間にマッピングし、潜在的な共通特性を学習する。提案したASOTに基づいて、元のOT問題に対するワッサーシュタイン距離誤差は、地価誤差によって有界であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:55:12 GMT)
YOLO-Angio: An Algorithm for Coronary Anatomy Segmentation [13.6]
われわれは,MICCAI 2023におけるX線アンギオグラフィー画像(ARCADE)を用いた自動冠状動脈疾患診断への取り組みについて報告する。我々の3段階のアプローチは、従来のコンピュータビジョンによる前処理と特徴選択を組み合わせて、船体コントラストを強化する。最終セグメンテーションは、グラフベースのソート法で冠状樹を再構築する論理に基づくアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:02:02 GMT)
GlotLID: Language Identification for Low-Resource Languages [13.6]
GlotLID-M は広い範囲、信頼性、効率性のデシラタを満たす LID モデルである。 1665の言語を識別し、以前の作業に比べてカバー範囲が大幅に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:45:57 GMT)
WojoodNER 2023: The First Arabic Named Entity Recognition Shared Task [13.6]
WojoodNER-2023は、最初のアラビア名付きエンティティ認識(NER)共有タスクである。 WojoodNER-2023はFlatNERとNestedNERの2つのサブタスクを含んでいた。合計45のチームがこの共有タスクに登録され、そのうち11チームがテストフェーズに積極的に参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:50:07 GMT)
Efficient Graph Laplacian Estimation by Proximal Newton [13.5]
グラフ学習問題は、精度行列の最大極大推定(MLE)として定式化することができる。いくつかのアルゴリズム的特徴を利用した効率的な解法を得るための2次手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:55:10 GMT)
Improving Event Time Prediction by Learning to Partition the Event Time Space [13.5]
最近開発された生存分析法は, 未特定時間間隔のそれぞれの事象発生確率を予測し, 既存手法を改良した。限られた利用可能なデータを持つ臨床環境では、手前の予測タスクに適した限られた間隔にイベント時間空間を散発的に分割することが好ましい。 2つのシミュレーションデータセットにおいて、基礎となる生成モデルと一致する間隔を復元できることが示される。次に,新たに調和した脳卒中リスク予測データセットを含む実世界の3つの観測データに対して,予測性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:11:40 GMT)
Finetuning Offline World Models in the Real World [13.5]
強化学習(RL)はデータ非効率で、実際のロボットの訓練を困難にしている。オフラインのRLは、オンラインインタラクションなしで既存のデータセットのRLポリシーをトレーニングするためのフレームワークとして提案されている。本研究では,実ロボットで収集したオフラインデータを用いて世界モデルを事前学習し,学習モデルを用いて計画して収集したオンラインデータ上でモデルを微調整する問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:46:12 GMT)
How to Fine-tune the Model: Unified Model Shift and Model Bias Policy Optimization [13.4]
本稿ではモデルに基づく強化学習のためのアルゴリズムを開発する。モデルシフトとモデルバイアスを統一し、微調整プロセスを定式化する。これは、いくつかの挑戦的なベンチマークタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:09:44 GMT)
KineticNet: Deep learning a transferable kinetic energy functional for orbital-free density functional theory [13.4]
KineticNetは、分子二次格子上の量の予測に適応した点畳み込みに基づく、同変のディープニューラルネットワークアーキテクチャである。初めて、学習された関数の化学的精度は、小さな分子の入力密度とジオメトリーによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:51:36 GMT)
ShARc: Shape and Appearance Recognition for Person Identification In-the-wild [13.4]
制御されていない環境での映像に基づく人物識別のためのマルチモーダルアプローチであるShARcを提案する。 PSEは、バイナライズされたシルエット、骨格運動、および3次元体形を介して体形を符号化する。 AAEは、注意に基づく特徴集約と平均的な特徴集約という、時間的特徴集約の2つのレベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:47:52 GMT)
Background Summarization of Event Timelines [13.3]
本稿では、各時系列更新と関連するイベントの背景要約を補完するバックグラウンドニュース要約のタスクを紹介する。我々は,既存の時系列データセットをマージしてデータセットを構築し,各ニュースイベント毎の背景要約を書くよう人間アノテータに依頼する。我々は、最先端の要約システムを用いて強力なベースライン性能を確立し、背景要約を生成するためのクエリ中心の変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:30:15 GMT)
UI Layout Generation with LLMs Guided by UI Grammar [13.2]
大規模言語モデル(LLM)は、研究者や産業専門家の間で関心を喚起している。本稿では,UI画面に固有の階層構造を表現する新しいアプローチであるUI文法の導入を提案する。本研究の目的は, LLMの生成能力の向上と, プロセスの説明可能性, 制御性の向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:00:12 GMT)
CONTRASTE: Supervised Contrastive Pre-training With Aspect-based Prompts For Aspect Sentiment Triplet Extraction [13.1]
本稿では,ConTRastive Learning を用いた新しい事前学習戦略を提案する。また,ACOS,TASD,AESCなどの他のABSAタスクに対して提案手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:40:09 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） (Tue, 24 Oct 2023 04:58:59 GMT)
Learned, Uncertainty-driven Adaptive Acquisition for Photon-Efficient Multiphoton Microscopy [12.9]
多光子イメージング計測のための画素ワイド不確実性を同時に認識し,予測する手法を提案する。本手法はヒト子宮内膜組織の実験的ノイズMPM測定に有用である。実実験データを用いたデノナイジングタスクにおける分布自由不確実性定量化を初めて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:06:03 GMT)
Unveiling Multilinguality in Transformer Models: Exploring Language Specificity in Feed-Forward Networks [12.7]
多言語モデルがキー値記憶をどのように活用するかを検討する。 2つ以上の言語で訓練された自己回帰モデルに対して、すべてのニューロン(層全体)は全ての言語に等しく反応するのか? その結果,ネットワークの入力や出力に最も近い層は,中間層に比べて言語固有の振る舞いを示す傾向があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:45:00 GMT)
The Hyperdimensional Transform: a Holographic Representation of Functions [12.7]
我々は超次元変換を新しい種類の積分変換として導入する。これは二乗可積分関数を超次元ベクトルと呼ばれるノイズローバスト、ホログラフィック、高次元表現に変換する。これは超次元コンピューティングの分野における理論的基礎と新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:33:39 GMT)
Good Better Best: Self-Motivated Imitation Learning for noisy Demonstrations [12.6]
イミテーション・ラーニングは,エージェントの行動と専門家による実演の相違を最小限にすることで,政策の発見を目指す。本稿では,現在の政策に劣る政策によって収集された実演を段階的にフィルタリングする自己モチベーション・イミテーション・ラーニング(SMILE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:09:56 GMT)
Visual Cropping Improves Zero-Shot Question Answering of Multimodal Large Language Models [12.6]
マルチモーダル大言語モデル (LLM) は近年,視覚質問応答 (VQA) におけるゼロショット精度を有望に達成している。視覚的質問に答える際のゼロショット精度は、その質問の被写体の大きさに非常に敏感であり、最大で46%まで低下することを示した。マルチモーダルLCMのゼロショット性能を向上させるため, 自動収穫方式を3つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:48:04 GMT)
Salient Object Detection in RGB-D Videos [12.5]
本稿では,データセットとモデルという2つの主要なコントリビューションについて述べる。現実的な深度を持つ新しいRGB-D VSODデータセットであるRDVSデータセットを構築した。 RGB-D VSODに適した3ストリームネットワークであるDCTNet+を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:18:07 GMT)
Contrast Everything: A Hierarchical Contrastive Framework for Medical Time-Series [12.5]
COMETは、医療時系列のすべての固有のレベルにおいてデータのコンピテンシーを活用する革新的な階層的フレームワークである。我々の綿密に設計されたモデルは、観察、サンプル、トライアル、患者レベルという4つの潜在的なレベルからデータ一貫性を体系的にキャプチャする。心筋梗塞の心電図信号とアルツハイマー病とパーキンソン病の脳波信号を含む3つの多様なデータセットを用いて,COMETと6つのベースラインを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:13:26 GMT)
Fractonic Higher-Order Topological Phases in Open Quantum Systems [12.5]
本稿では,非コヒーレント平均対称性を保護した位相位相を,サブシステム対称性と大域対称性を組み合わせたオープン量子系に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:53:20 GMT)
Interactive Generalized Additive Model and Its Applications in Electric Load Forecasting [12.4]
本稿では,電力産業において,解釈可能なだけでなく,特定の分野の知識を取り入れた対話型GAMを提案する。我々の対話型GAMは、現在の最先端手法よりも優れており、極端な気象事象の場合に優れた一般化能力を示す。インタラクティブなGAMをベースにしたユーザフレンドリーなWebベースのツールをローンチし、すでにeForecaster製品に組み込んでいます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:17:47 GMT)
Anatomically-aware Uncertainty for Semi-supervised Image Segmentation [12.2]
半教師付き学習は、ラベルなしデータを活用することにより、画像セグメンテーションのための大きなピクセル単位のラベル付きデータセットの必要性を緩和する。不確実性推定法は、トレーニングの各ステップで計算しなければならないモデル予測からの複数の推論に依存する。本研究では,セグメント化マスクのグローバル情報を活用することによってセグメント化の不確実性を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:03:07 GMT)
FENDI: Toward High-Fidelity Entanglement Distribution in the Quantum Internet [12.1]
量子ネットワークは、リモートノード間の量子絡み合いを分散し、セキュアな通信、量子センシング、分散量子コンピューティングにおける多くのアプリケーションにとって鍵となる。本稿では,マルチホップ量子リピータネットワークにおけるスループットと絡み合い分布の質の基本的なトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:37:03 GMT)
AutoDiff: combining Auto-encoder and Diffusion model for tabular data synthesizing [12.1]
拡散モデルは、現代の機械学習の多くのサブフィールドにおいて、合成データ生成の主要なパラダイムとなっている。本稿では,合成表データを生成するために拡散モデルのパワーを利用する。生成した合成表は、実データに対する優れた統計的忠実度を示し、機械学習ユーティリティの下流タスクでよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:15:19 GMT)
A Unified, Scalable Framework for Neural Population Decoding [12.1]
神経活動の集団動態をモデル化するためのトレーニングフレームワークとアーキテクチャを導入する。我々は,ヒト以外の霊長類7種の大規模データセットに基づいて訓練された大規模マルチセッションモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:58:26 GMT)
Unnatural language processing: How do language models handle machine-generated prompts? [12.0]
我々は機械生成プロンプトを用いて、自然言語表現を含まない入力に対してモデルがどのように反応するかを探索する。連続的および離散的な機械生成プロンプトに応答する複数の意味的タスクにおいて,異なる大きさのモデルの挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:32:20 GMT)
White-box Compiler Fuzzing Empowered by Large Language Models [11.8]
提案するWhiteFoxは,ソースコード情報付きLarge Language Modelを用いた,最初のホワイトボックスコンパイラファザである。 WhiteFoxは複雑な条件を必要とする深い最適化を実行するために高品質なテストを生成することができる。現在までに、WhiteFoxは96のバグを発見し、80が以前不明と確認され、51がすでに修正されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:39:06 GMT)
Re-Temp: Relation-Aware Temporal Representation Learning for Temporal Knowledge Graph Completion [11.7]
補外設定の下での時間的知識グラフ補完(TKGC)は、将来的な事実から欠落した実体を予測することを目的としている。提案するモデルであるRe-Tempは,明示的な時間的埋め込みを入力として利用し,各タイムスタンプ後のスキップ情報フローを組み込んで,不要な情報を省略して予測する。我々のモデルは、最近の8つの最先端モデル全てに顕著なマージンで勝っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:58:33 GMT)
A Survey on Few-Shot Class-Incremental Learning [11.7]
FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークが新しいタスクを学習する上で重要な課題である。本稿では, FSCILに関する包括的調査を行う。 FSCILはコンピュータビジョンの様々な分野で大きな成果を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:08:47 GMT)
Prevalence and prevention of large language model use in crowd work [11.6]
大規模言語モデル (LLM) の使用は, 集団作業者の間で広く普及していることを示す。目標緩和戦略は, LLM の使用量を大幅に削減するが, 排除はしない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:52:09 GMT)
Vision-Language Pseudo-Labels for Single-Positive Multi-Label Learning [11.5]
一般的なマルチラベル学習では、モデルは単一の入力画像に対して複数のラベルやカテゴリを予測することを学習する。これは、タスクがイメージの多くの可能なラベルから単一のラベルを予測している、標準的なマルチクラスイメージ分類とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:36:51 GMT)
Detecting Intentional AIS Shutdown in Open Sea Maritime Surveillance Using Self-Supervised Deep Learning [11.4]
開海では、オンボードトランスポンダによって送信される自動識別システム(AIS)のメッセージに頼らなければならない。インシンセア船はしばしば違法行為を隠すためにAISトランスポンダを故意にシャットダウンする。本稿では,自己教師型深層学習手法とトランスフォーマーモデルに基づく異常AIS欠落検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:51:29 GMT)
Failures Pave the Way: Enhancing Large Language Models through Tuning-free Rule Accumulation [11.4]
大きな言語モデル(LLM)は素晴らしいパフォーマンスを示しています。サンプル間の関係を捉えることができないため、これらの凍結LDMは必然的に同様のミスを繰り返し続ける。我々は,従来の誤りから学習することでLCMのパフォーマンス向上を指導する,チューニング不要なルール蓄積(TRAN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:40:34 GMT)
Subtle Signals: Video-based Detection of Infant Non-nutritive Sucking as a Neurodevelopmental Cue [11.2]
非栄養吸引(Non-nutritive sucking、NNS)は、健康な早期発達を評価する上で重要な役割を担っている。 NNS活性は突然の幼児死亡症候群(SIDS)に対する潜在的防御として提案されている。本研究では,自然環境下でのベビーモニター映像を用いたNNS活動の非接触検出のためのビジョンベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:26:07 GMT)
ABKD: Graph Neural Network Compression with Attention-Based Knowledge Distillation [11.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、レコメンデーションシステム、偽ニュース検出、薬物発見、コンピュータビジョンなど、さまざまな用途に非常に汎用性があることが証明されている。グラフ構造データのサイズが大きくなるため、GNNモデルも複雑さが増し、重大なレイテンシの問題が発生している。我々は、意図に基づく知識蒸留(ABKD)と呼ばれるGNN圧縮に対する新しいKDアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:34:30 GMT)
Creating a silver standard for patent simplification [11.1]
特許は、発明を一方的に保護し、他方で技術知識を流通させることを目的とした法的文書である。彼らのスタイル(法的、技術的、非常に曖昧な言語)は、人間や機械へのアクセスを困難にしている。本稿では,リフレージングにより特許文書を自動的に単純化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:00:56 GMT)
MarkQA: A large scale KBQA dataset with numerical reasoning [11.1]
本稿では,マルチホップ推論と数値推論の両方を実行する機能を必要とする新しいタスクNR-KBQAを提案する。 PyQLと呼ばれるPython形式で論理形式を設計し、数値推論問題の推論プロセスを表現する。我々は、小さな種子から自動的に構築されるMarkQAと呼ばれる大規模なデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:50:59 GMT)
Weakly Supervised Semantic Segmentation by Knowledge Graph Inference [11.1]
本稿では、Wakly Supervised Semantic (WSSS)を強化するグラフ推論に基づくアプローチを提案する。本研究の目的は,マルチラベル分類とセグメンテーションネットワークの段階を同時に拡張することで,WSSSを全体的改善することである。 PASCAL VOC 2012およびMS-COCOデータセット上でWSSSの最先端性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:23:05 GMT)
Promoting Research Collaboration with Open Data Driven Team Recommendation in Response to Call for Proposals [10.7]
さまざまなAI手法を用いてチームを推薦する新しいシステムについて述べる。短期と長期の目標のバランスをとるメトリクスに沿って、良さを最大化するためにチームを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:21:32 GMT)
MyriadAL: Active Few Shot Learning for Histopathology [10.7]
我々は、Myriad Active Learning (MAL)という、アクティブな数個のショットラーニングフレームワークを導入する。 MALには、コントラスト学習エンコーダ、擬似ラベル生成、ループ内の新しいクエリサンプル選択が含まれている。 2つの公的な病理組織学データセットの実験により、MALは以前の研究に比べてテスト精度、マクロF1スコア、ラベル効率が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:08:15 GMT)
Nominality Score Conditioned Time Series Anomaly Detection by Point/Sequential Reconstruction [10.6]
時系列異常検出は、複雑で様々なパターンが生じるため、困難である。時間に依存した関係をモデル化してコンテキスト異常を見つけることが大きな困難である。本稿では,ポイントベースおよびシーケンスベース再構成モデルを用いた教師なし時系列異常検出のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:14:57 GMT)
Interpreting Answers to Yes-No Questions in User-Generated Content [10.6]
われわれは4,442件の新しいコーパスをTwitterから提示する。本稿では,「イエス」あるいは「ノー」の解答と「ノー」の解答の言語的特徴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:27:06 GMT)
Perceptual Quality Assessment of NeRF and Neural View Synthesis Methods for Front-Facing Views [10.6]
本研究は,NVSおよびNeRFの知覚的評価に関する最初の研究である。 NVS法により合成されたビデオの品質を,よく制御された知覚品質評価実験で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:30:03 GMT)
LaksNet: an end-to-end deep learning model for self-driving cars in Udacity simulator [10.6]
我々はLaksNetと呼ばれる新しい効果的畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。我々のモデルは、シミュレーターのトラックを降りることなく走行する車の走行時間において、既存のImageNetやNVIDIAモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:11:25 GMT)
Label-Efficient Deep Learning in Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions [10.5]
医用画像解析のトレーニングモデルは通常、ラベル付きデータの高価で時間を要する。我々は最近の300以上の論文を網羅的に調査し、MIAにおけるラベル効率学習戦略の進捗状況を概観した。具体的には、標準半教師付き、自己監督型、マルチインスタンス学習スキームだけでなく、最近出現したアクティブかつアノテーション効率の学習戦略についても詳細に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:01:12 GMT)
Towards Visual Saliency Explanations of Face Verification [10.2]
本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークを用いた顔認証タスクについて説明する。 CorrRISE というモデルに依存しない新しい説明法が提案されている。提案手法は,他の最先端の顔認証手法と比較して有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:02:42 GMT)
Posterior Estimation for Dynamic PET imaging using Conditional Variational Inference [10.2]
効率的な後続推定のためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。具体的には、潜伏変数を導入することにより、フォワードプロセスにおける情報損失に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:05:30 GMT)
A Survey on Graph Counterfactual Explanations: Definitions, Methods, Evaluation [10.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、コミュニティ検出と分子分類においてよく機能する。 Counterfactual Explanations (CE) はブラックボックスモデルの透明性の限界を克服するための反例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:37:18 GMT)
Contextual directed acyclic graphs [9.6]
観測データから有向非巡回グラフ(DAG)の構造を推定することは、機械学習において重要な課題である。本稿では、利用可能な「文脈的」な特徴に基づいて、グラフ構造が個人によって異なる別の設定について考察する。我々は、コンテキスト特徴を重み付けされた隣接行列として表されるDAGにマッピングするニューラルネットワークを介して、このコンテキストDAG問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:52:04 GMT)
Synthetic Data as Validation [9.5]
CT(Computed tomography)ボリュームにおける早期癌検出のための合成データの有用性について述べる。我々は,人工腫瘍を用いた外部データのストリーム上で,AIモデルを継続的にトレーニングする,新たな連続学習フレームワークを構築した。動的に拡張された合成データをトレーニングし、検証するAIモデルは、実世界のデータにのみトレーニングされ、検証されるモデルより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:59:55 GMT)
Facilitating Self-Guided Mental Health Interventions Through Human-Language Model Interaction: A Case Study of Cognitive Restructuring [9.4]
人間の言語モデル相互作用が自己指導型メンタルヘルス介入にどのように役立つかを検討する。我々は、言語モデルを用いて、認知的再構成の様々なステップを通して人々を支援するシステムの設計と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:23:34 GMT)
Meta- (out-of-context) learning in neural networks [9.4]
大言語モデル(LLM)メタ・アウト・オブ・コンテクスト・ラーニング(meta-OCL)におけるイン・コンテクスト・ラーニング(in-context learning)現象と呼ぶ。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） (Tue, 24 Oct 2023 14:22:28 GMT)
DeepIron: Predicting Unwarped Garment Texture from a Single Image [9.4]
本稿では,1枚の写真から3次元衣料のテクスチャマップを再構築する新しい枠組みを提案する。私たちのフレームワークのキーコンポーネントであるTexture Unwarperは、入力された衣料品画像から元のテクスチャイメージを推測する。入力された衣服の本来のテクスチャを推定することにより、新しいポーズのためにリアルに変形した高品質なテクスチャ画像を表示することができる3D衣料モデルの再構築を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:44:11 GMT)
Provenance for the Description Logic ELHr [9.4]
我々は、最近導入されたデータアクセスの設定を、古典的なデータアクセスの証明と拡張に基づいて検討する。公理の存在は証明を扱うのに様々な困難を伴い、その一部は半環の乗法的イデオロポシーを仮定することによって緩和される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:27:24 GMT)
Counter Turing Test CT^2: AI-Generated Text Detection is Not as Easy as You May Think -- Introducing AI Detectability Index [9.3]
AI生成テキスト検出(AGTD)はすでに研究で注目を集めているトピックとして現れている。本稿では,既存のAGTD手法の脆弱性を総合的に評価することを目的とした手法のベンチマークであるCounter Turing Test (CT2)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:36:29 GMT)
Coupled-Space Attacks against Random-Walk-based Anomaly Detection [9.3]
ランダムウォークスに基づく異常検出(RWAD)は、様々なアプリケーションにおいて異常パターンを特定するために一般的に用いられる。 RWADに対する潜在的な攻撃面は、グラフスペース攻撃とフィーチャースペース攻撃の2つがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:24:41 GMT)
Overview of ImageArg-2023: The First Shared Task in Multimodal Argument Mining [9.2]
本稿では,EMNLP 2023の10th Workshop on Argument Miningと共同で,ImageArg共有タスクの概要を紹介する。共有タスクは,(1)Subtask-A:Argument Stance Classification,(2)Subtask-B: Image Persuasiveness Classificationの2つのサブタスクからなる。 Subtask-Aの最高スコアは0.8647、Subtask-Bの最高スコアは0.5561である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:58:13 GMT)
Cross-feature Contrastive Loss for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [8.9]
異種データに基づく分散学習のための新しい手法を提案する。一対の隣接するエージェントのクロスフィーチャーは、他のエージェントのモデルパラメータに関するエージェントのデータから得られる特徴である。実験の結果,提案手法は異種データを用いた分散学習手法に比べて性能(テスト精度が0.2～4%向上)が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:48:23 GMT)
Exploring the Risks and Challenges of National Electronic Identity (NeID) System [8.9]
我々は、NeIDリスクの異なるカテゴリについて議論し、これらのシステムのデプロイを成功させる方法について検討する。リスク軽減のためのベストプラクティスとして、強力なセキュリティ対策の実施、定期的なリスク評価の実行、システムの設計と実装における利害関係者の関与などを挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:09:50 GMT)
An Impact and Risk Assessment Framework for National Electronic Identity (eID) Systems [8.9]
本稿では、社会的、経済的、政治的文脈を含む幅広い要因を考慮に入れた枠組みを提案する。これは、eIDシステムに対するリスクをよりよく評価するための総合的なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:33:10 GMT)
T-Projection: High Quality Annotation Projection for Sequence Labeling Tasks [8.9]
与えられたシーケンスラベリングタスクと言語に対して容易にラベル付けされたデータがないため、アノテーションプロジェクションはデータを自動的に生成する戦略のひとつとして提案されている。我々は,大規模な事前訓練されたテキスト・テキスト言語モデルと最先端機械翻訳技術を活用したアノテーション投影の新しい手法であるT-プロジェクションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:49:58 GMT)
Nonadiabatic holonomic quantum gates based on the surface electron [8.7]
本研究では,表面電子系における非断熱的ホロノミック量子ゲートの実現手法を提案する。出力状態の忠実度は、実験的に達成可能なパラメータを持つ0.99を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:47:31 GMT)
Recurrent Linear Transformers [8.6]
コンテクストに依存しない推論コストを提供するトランスフォーマー自己アテンション機構の代替を提案する。上述した計算制限が変圧器の応用をほぼ不可能にしている強化学習問題に対する我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:51:50 GMT)
Clinical Text Summarization: Adapting Large Language Models Can Outperform Human Experts [8.6]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。我々の研究は、複数のタスクにまたがる臨床テキストの要約において、LLMが人間の専門家より優れているという最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:04:59 GMT)
G-CASCADE: Efficient Cascaded Graph Convolutional Decoding for 2D Medical Image Segmentation [8.6]
我々は、新しいグラフ畳み込みに基づくデコーダ、すなわちカスケードグラフ畳み込みアテンションデコーダ(G-CASCADE)を提案する。 G-CASCADEは、効率的なグラフ畳み込みブロックを持つ階層変換器エンコーダによって生成される多段特徴写像を徐々に洗練する。我々のデコーダは他の階層エンコーダと簡単に使用でき、汎用的セマンティックおよび医用画像セグメンテーションタスクに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:41:04 GMT)
GitBug-Actions: Building Reproducible Bug-Fix Benchmarks with GitHub Actions [8.5]
GitBug-Actionsは、最新の完全に再現可能なバグフィックスでバグフィックスベンチマークを構築するための新しいツールです。 GitBug-Actionsは、最も人気のあるCIプラットフォームであるGitHub Actionsに依存してバグフィックスを検出する。ツールチェーンを実証するために、GitBug-Actionsをデプロイして、概念実証Goバグフィックスベンチマークを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:04:14 GMT)
Memory efficient location recommendation through proximity-aware representation [8.5]
逐次レコメンデーション(PASR:Sequential Recommendation)のための近接認識型領域表現を提案する。本稿では,重要サンプリングを用いた新たな損失関数を用いて,最適化時の情報的負のサンプルを強調することで,疎結合問題に対処する。 3つの実世界位置ベースソーシャルネットワーキング(LBSN)データセットを用いて評価を行い,PASRが最先端の逐次位置推薦手法を上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:46:52 GMT)
Redactable Signature Schemes and Zero-knowledge Proofs: A comparative examination for applications in Decentralized Digital Identity Systems [8.5]
Redactable Signature SchemesとZero-Knowledge Proofsは、プライバシを実現するために、根本的に異なる2つのアプローチである。本稿では,分散IDシステムに適用した場合のメリットと欠点について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:30:33 GMT)
Characterizing dynamical phase transitions in a spinor Bose-Einstein condensate via quantum and semiclassical analyses [8.4]
半古典的アプローチを用いて臨界クエンチを決定する方法について解析的に示す。本研究は, DPTの発生が, 基礎となる古典システムにおいて, セパラトリクスと密接に関連していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:51:26 GMT)
Breaking of brightness consistency in optical flow with a lightweight CNN network [8.3]
この研究では、軽量ネットワークを用いて、強い不変性を持つ堅牢な畳み込み特徴やコーナーを抽出する。畳み込み特性の整合性に対する光学流法の典型的な輝度の整合性を変化させると、光ローバストハイブリッド光流法が得られる。 VINS-Monoの光学フロー法を置き換えることにより,より正確な視覚慣性システムを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:10:43 GMT)
CPSeg: Finer-grained Image Semantic Segmentation via Chain-of-Thought Language Prompting [8.1]
CPSegは、新しいChain-of-Thoughtプロセスを統合することで、画像セグメンテーションのパフォーマンスを向上させるように設計されたフレームワークである。我々は、画像、セマンティックマスク、および対応するテキスト情報を含む新しい視覚言語データセット、FloodPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:32:32 GMT)
Task Grouping for Automated Multi-Task Machine Learning via Task Affinity Prediction [8.0]
マルチタスク学習(MTL)モデルはシングルタスク学習(STL)モデルよりもはるかに精度が高い。本稿では,タスクグループ化のための新しい自動化手法を提案する。我々は、MTLを用いてタスク群を同時に学習すべきか、STLを用いて独立して学習すべきかを予測するのに役立つ固有のタスク特徴とSTLの特徴を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:29:46 GMT)
Zero-One Laws of Graph Neural Networks [7.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の機械学習のためのデファクト標準ディープラーニングアーキテクチャである。我々はGNNの表現と外挿能力に関する新しい理論的視点を提供する。 ErdHos-R'enyi モデルから拡大するグラフを描くと、そのようなグラフが特定の出力にマップされる確率は 0 か 1 のいずれかになる傾向があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:28:08 GMT)
Fighting Fire with Fire: The Dual Role of LLMs in Crafting and Detecting Elusive Disinformation [7.8]
大規模言語モデル(LLM)の最近のユビキティと破壊的な影響は、それらが誤用される可能性を懸念している。本稿では,近代LLMの創発的・創発的推論能力を活用する新しい「火災を伴う火災(Fighting Fire with Fire)」戦略を提案する。 GPT-3.5-turboの精度は68-72%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:50:29 GMT)
BLP 2023 Task 2: Sentiment Analysis [7.7]
本稿では,第1回BLP2023ワークショップの一環として編成されたBLP知覚共有タスクの概要を紹介する。このタスクは、ソーシャルメディアのテキストの特定の部分における感情の検出として定義される。データセット開発や評価設定を含むタスク設定の詳細な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:00:41 GMT)
Optimal Treatment Regimes for Proximal Causal Learning [7.7]
そこで本研究では,橋梁における結果と治療の相違に基づく最適な個別化治療体制を提案する。この新たな最適治療体制の価値関数は,文献上に存在するものよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:42:30 GMT)
Feature Extractor Stacking for Cross-domain Few-shot Learning [7.6]
クロスドメインの少数ショット学習は、知識を1つ以上のソースドメインから、明確に異なる分布を持つインスタンススカースターゲットドメインに転送する必要がある学習問題に対処する。ボックスから抽出器の集合から情報を合成する新しいCDFSL法であるFeature extractor stacking (FES)を提案する。本稿では,古典的累積一般化法にインスパイアされた基本的FESアルゴリズムと,畳み込みFES(ConFES)と正規化FES(ReFES)の2つの変種を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:11:31 GMT)
ConvBKI: Real-Time Probabilistic Semantic Mapping Network with Quantifiable Uncertainty [7.5]
我々は,不確実な環境下でのリアルタイム意味マッピングのためのモジュール型ニューラルネットワークを開発した。提案手法は,従来の確率論的アルゴリズムの信頼性と,現代のニューラルネットワークの性能と効率の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:30:26 GMT)
Robust Learning via Conditional Prevalence Adjustment [7.5]
ディープラーニングモデルは、目に見えない場所で破滅的に失敗する可能性がある。本稿では,CoPA(Conditional Prevalence-Adjustment)という手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:13:49 GMT)
Weighted Distance Nearest Neighbor Condensing [7.4]
重み付き距離近傍の凝縮問題を紹介する。凝縮集合の各点に重みを割り当てた後、凝縮集合内のその重み付き距離近傍に基づいて新しい点をラベル付けする。隣り合う標準的な規則よりも劇的によく凝縮できるが、後者とほぼ同じ一般化が特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:51:20 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） (Tue, 24 Oct 2023 16:14:55 GMT)
ShadowSense: Unsupervised Domain Adaptation and Feature Fusion for Shadow-Agnostic Tree Crown Detection from RGB-Thermal Drone Imagery [7.2]
本稿では,リモートセンシングデータから木冠の影を検出する新しい手法を提案する。提案手法(ShadowSense)は完全に自己教師型であり,ソースドメインアノテーションを使わずにドメインの敵対的トレーニングを活用する。その後、両モードの相補的な情報を融合し、RGBで訓練された検出器の予測を効果的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:01:14 GMT)
One or Two Things We know about Concept Drift -- A Survey on Monitoring Evolving Environments [7.0]
本稿では,教師なしデータストリームにおけるコンセプトドリフトに着目した文献レビューを行う。この設定は、エンジニアリングにおける多くのタスクや課題に直接適用可能な監視と異常検出に特に関連している。概念の漂流を説明するという,新たな話題に関するセクションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:25:19 GMT)
AdaFuse: Adaptive Medical Image Fusion Based on Spatial-Frequential Cross Attention [6.9]
本稿では,周波数誘導型アテンション機構によりマルチモーダル画像情報を適応的に融合させるAdaFuseを提案する。提案手法は,視覚的品質と定量的指標の両方の観点から,最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:02:12 GMT)
K-HATERS: A Hate Speech Detection Corpus in Korean with Target-Specific Ratings [6.9]
K-HATERSは韓国のヘイトスピーチ検出のための新しいコーパスで、ターゲット固有の攻撃性評価を持つ約192Kのニュースコメントを含んでいる。本研究は,ヘイトスピーチの検出と資源構築に関するNLP研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:20:05 GMT)
Topology-aware Debiased Self-supervised Graph Learning for Recommendation [6.9]
本稿では,TDGL(Topology-aware De Self-supervised Graph Learning)を提案する。 TDSGLはユーザ間の意味的類似性(items)に応じてコントラッシブなペアを構成するその結果,提案モデルが3つの公開データセット上で,最先端モデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:16:19 GMT)
E-Sparse: Boosting the Large Language Model Inference through Entropy-based N:M Sparsity [6.8]
隠れ状態特徴の情報エントロピーをプルーニング計量設計、すなわちE-Sparseに導入する。 E-Sparseはチャネルの重要性を活用するために情報豊かさを使用し、さらにいくつかの新しいテクニックを取り入れて効果を発揮させる。 E-Sparseは、高密度モデル(最大1.53X)に対するモデル推論を著しく高速化し、大きなメモリ節約(最大43.52%)を得ることができ、精度の低下を許容できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:27:15 GMT)
Quantification of Uncertainty with Adversarial Models [6.8]
不確実性の定量化は、現実のアプリケーションにおいて実行可能な予測にとって重要である。逆数モデル(QUAM)による不確かさの定量化を提案する。 QUAM は積分の下にある積全体が大きい領域を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:37:43 GMT)
PreWoMe: Exploiting Presuppositions as Working Memory for Long Form Question Answering [6.6]
我々は,任意の種類の情報探索問題に対処できる統一的なアプローチであるPreWoMeを提案する。実験の結果,PreWoMeは誤解を招く質問に対処するだけでなく,通常の質問に対処する上でも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:47:26 GMT)
An Efficient Method for Realizing Contractions of Access Structures in Cloud Storage [6.4]
単一クラウドストレージでは、暗号文の属性ベースの暗号化(CP-ABE)により、クラウドサーバへのアクセス構造の下で任意のデータを暗号化することができる。マルチクラウドストレージでは、シークレット共有スキーム(SSS)によって、任意のデータを複数の共有に分割し、1つのサーバに分割し、どのサブセットがデータを復元できるかを指定できる。 CP-ABEをベースとした単一クラウドストレージにおける属性除去問題とマルチクラウドストレージにおけるデータ移動問題の解決におけるその応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:16:30 GMT)
Light-Matter interactions in Hofstadter lattice with the next-nearest neighbor couplings [6.4]
そこで本研究では,Next-nearest neighbor (NNN) 結合を用いた拡張Hofstadter格子における光-機械相互作用を提案する。 De Bernardis textitet al. による研究とは対照的に、2レベルエミッタが拡張ホフスタッター格子のバルク領域と相互作用するとき、このエミッタはフラットバンドとのコヒーレント振動によってタップされなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:13:23 GMT)
A Novel Method for Analysing Racial Bias: Collection of Person Level References [6.3]
本稿では,2つのグループ間の表現の差異を分析する新しい手法を提案する。我々は1850年から2000年にかけての書籍におけるアフリカ系アメリカ人と白人の表現を、Google Booksデータセットを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:00:01 GMT)
Leveraging Large Language Models for Enhanced Product Descriptions in eCommerce [6.3]
本稿では,LAMA 2.0 7B言語モデルを用いた製品記述生成の自動化手法を提案する。私たちはこのモデルを、最大のeコマースプラットフォームの1つであるWalmartの真正な製品記述のデータセットでトレーニングします。以上の結果から,システムはスケーラブルであるだけでなく,製品記述作成に関わる人的負担を大幅に削減することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:55:14 GMT)
Minimax Forward and Backward Learning of Evolving Tasks with Performance Guarantees [6.0]
タスクの増え続けるシーケンスの漸進的な学習は、正確な分類を可能にすることを約束する。本稿では,前向き学習と後向き学習を効果的に活用するインクリメンタルミニマックスリスク分類器(IMRC)を提案する。 IMRCは、特にサンプルサイズを減らすために、大幅な性能改善をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:21:41 GMT)
HEAM: High-Efficiency Approximate Multiplier Optimization for Deep Neural Networks [6.0]
我々の乗算器は、DNNにおいて最もよく再現された近似乗算器よりも最大50.24%高い精度が得られる。正確な乗算器と比較して、乗算器は面積、消費電力、遅延をそれぞれ44.94%、47.63%、および16.78%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:50:06 GMT)
AdaptiX -- A Transitional XR Framework for Development and Evaluation of Shared Control Applications in Assistive Robotics [6.0]
本稿では,高分解能シミュレーション環境における共有制御アプリケーションの開発と評価のためのAdaptiXフレームワークを提案する。初期のフレームワークは、仮想現実感(VR)の例を含むシミュレーションされたロボットアーム、複数の標準制御インタフェース、特殊な記録/再生システムで構成されている。本稿では,AdaptiXの能力と限界を概観し,その枠組みに基づく3つの研究分野について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:44:41 GMT)
Improving generalization in large language models by learning prefix subspaces [5.9]
本稿では、希少なデータ構造における大規模言語モデル(LLM)の微調整に焦点を当てる("few-shot"学習環境としても知られる)。ニューラルネットワーク部分空間に基づくLLMの一般化能力を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:44:09 GMT)
A mean-field games laboratory for generative modeling [5.8]
平均場ゲーム(MFG)は、生成モデルの説明、拡張、設計のためのフレームワークである。本稿では,MFGの最適条件について検討し,各生成モデルの数学的特性について検討する。我々は,標準SGMよりも優れた性能を有するHJB正規化SGMを提案し,実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:21:36 GMT)
Language-driven Scene Synthesis using Multi-conditional Diffusion Model [5.8]
本研究では,文章のプロンプトや人間の動き,既存のオブジェクトを組み込んだシーン合成タスクを提案する。他の単一条件合成タスクとは異なり、我々の問題は複数の条件を伴い、それらを統一された空間に処理および符号化するための戦略を必要とする。提案手法は,最先端のベンチマークより優れ,自然なシーン編集が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:50:35 GMT)
Simplest Streaming Trees [5.8]
意思決定の森は多くの実世界のデータ問題に対する主要な機械学習手法である。現在の実装のほとんどはバッチモードでしか動作せず、より多くのデータが到着しても段階的に更新できない。新しいデータを与え、成長を続けることで既存の木を更新し、古い木を新しい木に置き換えて、全体の木数を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:35:47 GMT)
Localization of Small Leakages in Water Distribution Networks using Concept Drift Explanation Methods [5.7]
漏洩検知と局所化は、複雑な相互作用と水分配ネットワークの要求の変化によって難しい問題である。本研究は圧力測定のみを用いて漏れ局所化を試みる。問題がどのように結びついており、概念ドリフトのレンズを通して考慮することができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:33:19 GMT)
A Systematic Performance Analysis of Deep Perceptual Loss Networks: Breaking Transfer Learning Conventions [5.7]
ディープ・パーセプチュアル・ロス(英: Deep Perceptual Los)は、ニューラルネットワークから抽出されたディープ・フィーチャを用いて人間の知覚を模倣することを目的としたコンピュータビジョンにおけるロス関数の一種である。この手法の多くのアプリケーションは事前訓練されたネットワーク(しばしば畳み込みネットワーク)を損失計算に利用する。この研究は、多くの異なる特徴抽出ポイントに対して、広く使われ、容易に利用できる事前訓練されたネットワークのホストを体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:35:41 GMT)
NA-SODINN: a deep learning algorithm for exoplanet image detection based on residual noise regimes [5.6]
近年,SODINNアルゴリズムによる高コントラストイメージング(HCI)に改良されたディープラーニングが導入されている。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいディープラーニングバイナリ分類器NA-SODINNを提案する。その結果、NA-SODINNは感度と特異性の両方でSODINNを強化し、特にスペックルが支配するノイズレシエーションにおいて顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:32:45 GMT)
ULF: Unsupervised Labeling Function Correction using Cross-Validation for Weak Supervision [5.6]
弱監督(WS)は手動データラベリングの代案として費用対効果がある。教師なしラベル付け関数修正のための新しいアルゴリズムULFを導入する。 ULFは、この割り当てを信頼性の高いクロスバリデーションサンプルに再推定することで、クラスへのLFの割り当てを洗練します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:59:27 GMT)
AnglE-optimized Text Embeddings [5.4]
本稿では,AnglEと呼ばれる新しい角度最適化テキスト埋め込みモデルを提案する。 AnglE の中核となる考え方は、複素空間に角度最適化を導入することである。短文STS、長文STS、ドメイン固有のSTSタスクなど、さまざまなタスクで大規模な実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:59:02 GMT)
Using Artificial French Data to Understand the Emergence of Gender Bias in Transformer Language Models [5.2]
この研究は、神経モデルがジェンダーなどの単語の言語的性質や、その使用法を規定する規則をいかに発見するかという、あまり研究されていないトピックを探求するための最初のステップである。本稿では,フランス語をベースとしたPCFGが生成した人工コーパスを用いて,トレーニングデータ中の性別分布を正確に制御し,モデルが正しく性別情報をキャプチャした条件を決定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:08:37 GMT)
Spectral2Spectral: Image-spectral Similarity Assisted Spectral CT Deep Reconstruction without Reference [5.1]
本稿では、教師なしの手法とデータ事前を、Spectral2Spectralという名前の統一されたフレームワークに相乗化するための反復的深層再構築ネットワークを提案する。我々のSpectral2Spectralは、教師なしの深層学習戦略を用いて、ノイズの多いデータからエンドツーエンドで高品質な画像を得る。 3つの大規模な前臨床データセット実験は、スペクトル2スペクトルが他の最先端の手法よりも優れた画質を再構成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:08:04 GMT)
A Generative Framework for Low-Cost Result Validation of Outsourced Machine Learning Tasks [4.9]
我々は、アウトソースされた機械学習ワークロードのリアルタイム検証のための新しいフレームワークであるFidesを提案する。 Fidesは、統計的分析とばらつき測定を使用して、サービスモデルが攻撃を受けている場合、高い確率で識別するクライアント側攻撃検出モデルを備えている。攻撃検出と再分類モデルの訓練のための生成的逆ネットワークフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:19:46 GMT)
Robust Framework for Explanation Evaluation in Time Series Classification [4.8]
本稿では時系列分類のための説明手法を定量的に評価・ランク付けするための枠組みを提供する。本稿では,複数のサリエンシに基づく説明を評価・比較するための頑健なモデル非依存的説明評価フレームワークを提案する。その結果, 時系列の識別的部分の摂動は, 分類精度に大きな変化をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:51:50 GMT)
Dynamic Convolutional Neural Networks as Efficient Pre-trained Audio Models [4.8]
現在の一般的なAudio Spectrogram Transformersは、CNNと比較して計算複雑性の面で要求されている。動的非線形性, 動的畳み込み, 注意機構からなる動的CNNブロックを導入する。実験の結果,導入した動的CNNはダウンストリームタスクの性能が向上し,スケールアップが良好であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:08:20 GMT)
Interpretable Text Classification Via Prototype Trajectories [4.8]
本稿では,ProtoryNetと呼ばれるテキスト分類のための新しい解釈可能なディープニューラルネットワークを提案する。 ProtoryNetはテキストシーケンスで各文の最も類似したプロトタイプを見つけることによって予測を行う。プロトタイプのプルーニングの後、結果のProtoryNetモデルは、すべてのデータセットに対して、20のプロトタイプしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:26:23 GMT)
Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles [4.6]
本稿では,変圧器と条件拡散モデルに基づく新しい3段階アプローチを提案する。本手法は,ロバスト性および信頼性キャリブレーションの観点から,最先端の手法により改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:53:07 GMT)
Profitable entanglement for channel discrimination [4.6]
本稿では,2つの一般的なクビットチャネルの識別における側絡の有用性について検討する。我々は、成功確率を増大させる(そうでない)正確な条件を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:22:44 GMT)
Nonlinear model reduction for slow-fast stochastic systems near unknown invariant manifolds [4.6]
低次元不変実効多様体を持つ高次元力学系に対する非線形モデル還元手法を提案する。ブラックボックスシミュレータを用いて,シミュレーションの短いバーストが得られる。シミュレータは不変多様体の低次元を生かし、有効過程の正則性に依存する大きさの時間ステップを取るという点で効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:23:04 GMT)
Speakerly: A Voice-based Writing Assistant for Text Composition [4.2]
Speakerlyは、新しいリアルタイム音声ベースの筆記支援システムだ。メール、インスタントメッセージ、ノートなど、さまざまなユースケースにまたがるテキスト構成のユーザを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:53:15 GMT)
Towards Automated Recipe Genre Classification using Semi-Supervised Learning [4.2]
Assorted, Archetypal, and Annotated 200 Million Extended (3A2M+ Cooking Recipe dataset")というデータセットを提示する。このデータには、タイトル、NER、方向、拡張NERなどの様々な特徴と、パン屋、飲み物、非野菜、野菜、ファーストフード、穀物、食事、側面、融合などのジャンルを表す9つの異なるラベルが含まれている。従来の機械学習、ディープラーニング、事前訓練された言語モデルを用いてレシピをそれぞれのジャンルに分類し、全体的な精度は98.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:03:27 GMT)
Do Differences in Values Influence Disagreements in Online Discussions? [4.1]
オンライン議論における価値を推定するために、最先端のモデルがどのように使用できるかを示す。人手によるアノテートラベルに基づいて,推定値のプロファイルを評価する。その結果,値プロファイルの相違は,特定の場合の相違と相関することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:00:59 GMT)
Poison is Not Traceless: Fully-Agnostic Detection of Poisoning Attacks [4.1]
本稿では,潜在的に有毒なデータセットの分析にのみ依存する攻撃を検知する新しいフレームワークであるDIVAを提案する。評価のために,本稿ではラベルフリップ攻撃に対するDIVAを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:27:44 GMT)
This is not a Dataset: A Large Negation Benchmark to Challenge Large Language Models [4.0]
我々は,否定を理解する大規模言語モデルの最適部分性能の理由を明らかにする。我々は,コモンセンス知識に関する40万前後の記述文を半自動生成する大規模データセットを提案する。我々は,その一般化と推論能力を把握するために,ゼロショットアプローチで利用可能な最大オープンLCMを用いてデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:38:21 GMT)
Machine Translation for Nko: Tools, Corpora and Baseline Results [4.0]
複数の西アフリカ諸国で何千万人もの人々が話しているNkoの機械翻訳システムはありません。我々は,Nkoや他の言語を対象とした機械翻訳システムの開発を目的とした,一連のツール,リソース,ベースラインの成果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:27:56 GMT)
tagE: Enabling an Embodied Agent to Understand Human Instructions [3.9]
我々は, Embodied Agent (tagE) のためのタスク・アンド・引数・グラウンドティング(タスク・アンド・引数・グラウンドディング)と呼ばれる新しいシステムを導入する。本システムでは,自然言語で表現された複雑なタスク命令から一連のタスクを抽出するために,発明的なニューラルネットワークモデルを採用している。提案モデルでは,入れ子デコードに富んだエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いて,複雑な命令からタスクとその引数を効果的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:17:48 GMT)
Improving Summarization with Human Edits [3.9]
本稿では,人間のフィードバック,すなわち人間編集に焦点をあてる。トレーニングループにおいて,人文編集データとモデル生成データの両方を併用する新しい手法であるシーケンスアライメント(un)Likelihood Training(SALT)を提案する。実験では、一般領域要約から医療領域要約まで、人間のフィードバック探索を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:00:21 GMT)
Denoising Low-Rank Data Under Distribution Shift: Double Descent and Data Augmentation [3.9]
教師付き denoising を研究する上での懸念は,テスト分布からのノイズレストレーニングデータが常に存在するとは限らないことだ。そこで本研究では,分散シフト下での教師付きノイズ除去とノイズインプット回帰について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:33:37 GMT)
Empowering Distributed Solutions in Renewable Energy Systems and Grid Optimization [3.9]
機械学習(ML)の進歩は再生可能エネルギー源の強化とグリッド管理の改善に重要な役割を果たしている。ビッグデータとMLをスマートグリッドに組み込むことは、エネルギー効率の向上など、いくつかのメリットを提供する。しかし、大規模なデータボリュームの処理、サイバーセキュリティの確保、専門知識の獲得といった課題に対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:45:16 GMT)
Online Thermal Field Prediction for Metal Additive Manufacturing of Thin Walls [3.9]
本稿では,マッピングと再構成を用いたオンライン熱場予測手法を提案する。提案手法は, 低コストデスクトップ上では0.1秒以内に, プリント・トゥ・プリント層の熱場を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:58:36 GMT)
How Much Context Does My Attention-Based ASR System Need? [3.8]
音響モデルと言語モデルの訓練・評価に使用するシーケンス長のスケーリングが音声認識性能に及ぼす影響について検討する。約80秒の音響コンテキストによるトレーニングの利点を示し、制限されたコンテキストベースラインから14.9%の相対的な改善を示す。また、完全長文ASRシステムのビームサーチにより、長文変換言語モデルと組み合わせてシステムを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:31:03 GMT)
Bayesian imaging inverse problem with SA-Roundtrip prior via HMC-pCN sampler [3.7]
事前分布の選択は、利用可能な事前測定の重要表現学習から学習される。 SA-Roundtripは、制御されたサンプリング生成を可能にし、データの本質的な次元を識別するために、新しい深層生成前のSA-Roundtripを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:16:45 GMT)
Operator-valued Schatten spaces and quantum entropies [3.7]
作用素値のシャッテン空間は G. Pisier によって $ell_p$-空間の非可換空間として導入された。この作用素空間の族はベクトル値スケールを形成し、様々な応用において強力で便利なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:41:19 GMT)
Pixel-Level Clustering Network for Unsupervised Image Segmentation [3.7]
画像の領域分割のためのピクセルレベルのクラスタリングフレームワークを,地上の真理アノテーションを使わずに提案する。また、各スーパーピクセル間の一貫性、隣接するスーパーピクセル間の相似性/相似性、画像間の構造的類似性を利用したトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:06:29 GMT)
Physics-Based Object 6D-Pose Estimation during Non-Prehensile Manipulation [3.7]
本研究では,物体の6次元ポーズを時間とともに追跡する手法を提案する。ロボットジョイントコントロールを用いて、物体の動きを物理で予測する。次に、この予測とカメラからの観測とを組み合わせて、オブジェクトのポーズをできるだけ正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:32:22 GMT)
Uncertainty-aware Grounded Action Transformation towards Sim-to-Real Transfer for Traffic Signal Control [3.6]
本稿では,UGAT と呼ばれる実世界のシミュレーション(シミュレート・トゥ・リアル)トランスファー手法を提案する。本手法は,実世界における移動RLポリシーの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:40:56 GMT)
Region-controlled Style Transfer [3.6]
本研究では,損失関数を用いて異なる領域のスタイル強度を制約する学習手法を提案する。本手法は,スタイル画像とコンテンツ画像の勾配関係に基づいて,異なる領域におけるスタイル特徴の伝達強度を導出する。また,その意味的関係を保ちながら,コンテンツ特徴をスタイル特徴に類似するように線形に変換する新たな特徴融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:11:34 GMT)
Forward Composition Propagation for Explainable Neural Reasoning [3.4]
本稿では,階層型分類問題に対するフィードフォワードニューラルネットワークの予測について説明するアルゴリズムを提案する。提案したFCPアルゴリズムでは、各ニューロンは、そのニューロンにおける各問題の特徴の役割を示す合成ベクトルによって記述される。本稿では, 基底真理が知られている公平問題において, バイアス検出に関するケーススタディを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:10:17 GMT)
Utilizing Weak Supervision To Generate Indonesian Conservation Dataset [3.4]
迅速かつ大規模なデータセット作成のための有望なアプローチとして、弱みの監視が登場している。本稿では,インドネシアのNLPデータセットを保護ニューステキストから構築する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:01:14 GMT)
CleanCoNLL: A Nearly Noise-Free Named Entity Recognition Dataset [3.3]
英語のCoNLL-03における全ラベルの7.0%を補正する自動整合性チェックを補助する包括的ラバーリング手法を提案する。実験結果から, 最先端の手法がF1スコア(97.1%)をはるかに上回っているだけでなく, アノテーションノイズによる誤りとして誤算された正確な予測のシェアが47%から6%に低下していることが判明した。これは、我々の資源が最先端モデルによる残差を分析するのに適しており、理論上界が高資源であっても、粗粒NERがまだ未定であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:34:43 GMT)
Exploiting the Signal-Leak Bias in Diffusion Models [3.1]
ほとんどの拡散モデルの推論パイプラインにはバイアスがある。このバイアスは、分布がノイズ分布から逸脱する信号漏れから生じる。我々は、既存の拡散モデルにおいて、この信号漏れバイアスを利用して、生成された画像のさらなる制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:09:55 GMT)
ZzzGPT: An Interactive GPT Approach to Enhance Sleep Quality [3.0]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた2段階のフレームワークを導入し,動作可能なフィードバックで正確な睡眠予測を行う。われわれのアプローチは、高度な機械学習とユーザ中心の設計を融合させ、科学的精度と実用性をブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:30:17 GMT)
Graph-based Trajectory Prediction with Cooperative Information [2.9]
軌道予測のためのグラフベースニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。協調データが存在する場合,ネットワーク性能が大幅に向上することを示す。また、ネットワークが不正確な協調データに対処できることを示し、実際の自動運転環境で使用できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:02:48 GMT)
LAP: An Attention-Based Module for Concept Based Self-Interpretation and Knowledge Injection in Convolutional Neural Networks [2.9]
本稿では,自己解釈性を実現するため,新しい注意型プール層であるLAP(Local Attention Pooling)を提案する。 LAPはどんな畳み込みニューラルネットワークにも簡単にプラグインできる。 LAPは一般的なホワイトボックスの説明法よりも、人間の理解しやすく忠実なモデル解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:42:53 GMT)
TELeR: A General Taxonomy of LLM Prompts for Benchmarking Complex Tasks [2.8]
本稿では,多様な複雑なタスクを実行するために,特定の特性を持つプロンプトを設計するための一般的な分類法を提案する。この分類学により、将来のベンチマーク研究は、研究の一部として使われるプロンプトの特定のカテゴリを報告できるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:50:02 GMT)
3D Masked Autoencoders for Enhanced Privacy in MRI Scans [2.8]
データ匿名化と非識別化は、個人の個人情報のプライバシーと機密性の確保に関係している。本研究では,マスク付きオートエンコーダを用いた顔識別モデルCP-MAEを提案する。我々の方法では、最大2563ドルまでの解像度のスキャンを合成することができ、ボクセルの数が8倍に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:25:37 GMT)
Rosetta Stone at KSAA-RD Shared Task: A Hop From Language Modeling To Word--Definition Alignment [2.7]
この研究は、アラビア語の単語のベクトル表現を付随する記述から導き出すことに重点を置いている。最初のサブタスクに対して、我々のアプローチは、与えられた定義に埋め込まれた単語を予測し、微調整されたアラビア語 BERT ベースのモデルのアンサンブルに依存する。対照的に、第2サブタスクの最も効果的な解決策は、英語のテスト定義をアラビア語に翻訳することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:23:57 GMT)
Bagging in overparameterized learning: Risk characterization and risk monotonization [2.7]
本研究では, 比例法の下で, 適応型予測器の変種予測リスクについて検討した。具体的には,タグ付き予測器の2乗誤差損失下での予測リスクを解析するための一般的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:17:51 GMT)
Pix2HDR -- A pixel-wise acquisition and deep learning-based synthesis approach for high-speed HDR videos [2.5]
カメラのフレームレートがダイナミックレンジを制限するため、高速ハイダイナミックレンジ()ビデオは困難である。既存の手法は、マルチ露光フレームを取得するために速度を犠牲にするが、これらのフレーム内の不一致な動きは、HDR融合アルゴリズムに作用する。我々は高ダイナミックレンジでの高速な動きを同時にキャプチャする画素ワイズサンプリングパターンを実装した。我々は、深層ニューラルネットワークから学習した重みを使って、ピクセルワイズ出力をHDRビデオに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:27:35 GMT)
FLTrojan: Privacy Leakage Attacks against Federated Language Models Through Selective Weight Tampering [2.4]
悪意のあるクライアントが、サーバからの協力なしに、FL内の他のユーザのプライバシーに敏感なデータを漏洩させる方法を示す。最良性能の手法は、会員推算を29%改善し、最大70%の個人データ再構成を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:50:01 GMT)
Navigating ICT In-House Procurement in Finland: Evaluating Legal Frameworks and Practical Challenges [2.3]
本稿では,フィンランド市町村におけるICTの社内調達に関する質的研究について述べる。市町村の利害関係者から洞察を得るため,半構造化面接を行った。社内調達を統括する法的枠組みが依然として複雑で議論されていることは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:04:29 GMT)
Contextual Bandits for Evaluating and Improving Inventory Control Policies [2.3]
均衡政策の概念、つまり政策の望ましい性質は、直感的に言えば、わずかな行動だけを変えるだけでは、実質的な報奨が得られないことを意味する。本手法は,理論上も経験上も良好な保証を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:40 GMT)
Quantum mechanical modeling of the multi-stage Stern$\unicode{x2013}$Gerlach experiment conducted by Frisch and Segr\`e [2.2]
マルチステージStern$finex2013$Gerlach実験は量子測定を提供する。理論的予測は実験結果とよく一致しない。私たちが探している標準ではない変種は議論のためのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:41:37 GMT)
VMAF Re-implementation on PyTorch: Some Experimental Results [2.2]
PyTorchフレームワークを用いたVMAFの実装を提案する。この実装について、標準 (libvmaf) と比較すると、VMAF ユニットでは $lesssim 10-2$ という差がある。目的関数としてVMAFを使用する場合の計算勾配について検討し、この関数を用いたトレーニングが動作不良な勾配を生じさせないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:42:04 GMT)
Errors-in-variables Fr\'echet Regression with Low-rank Covariate Approximation [2.2]
Fr'echet回帰は、非ユークリッド応答変数を含む回帰分析のための有望なアプローチとして登場した。提案手法は,大域的Fr'echet回帰と主成分回帰の概念を組み合わせて,回帰推定器の効率と精度を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:10:12 GMT)
Locally Differentially Private Gradient Tracking for Distributed Online Learning over Directed Graphs [2.1]
本稿では,局所的に個人差分な勾配追跡に基づく分散オンライン学習アルゴリズムを提案する。解析の結果,提案アルゴリズムは平均二乗から最適解へと収束していることがわかった。これは、分散オンライン学習において、学習精度と厳密なローカル差分プライバシーを同時に保証する最初の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:15:25 GMT)
Efficient Causal Discovery for Robotics Applications [2.1]
我々は,F-PCMCI(F-PCMCI)と呼ばれる高速かつ正確な因果解析のためのアプローチの実例を示す。提案したアプリケーションは,F-PCMCIが人間とロボットの相互作用シナリオの因果モデルを正確にかつ迅速に再構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:51:15 GMT)
Graph Attention-based Deep Reinforcement Learning for solving the Chinese Postman Problem with Load-dependent costs [2.1]
本稿では、負荷依存コストで中国ポストマン問題(CPP-LC)に対処する新しいDRLフレームワークを提案する。本稿では,CPP-LC問題に効果的に対応するためのエンコーダとデコーダからなるDRL,すなわちArcDRLに基づく自己回帰モデルを提案する。また,CPP-LCのためのアルゴリズム(EA)に基づくバイオインスパイアされた新しいメタヒューリスティックソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:50:32 GMT)
VECHR: A Dataset for Explainable and Robust Classification of Vulnerability Type in the European Court of Human Rights [2.0]
VECHRは,脆弱性型分類と説明的根拠に基づく,新たな専門家によるマルチラベルデータセットである。予測可能性と説明可能性の両方の観点から,VECHRの最先端モデルの性能をベンチマークする。当社のデータセットは、パフォーマンス、説明可能性、堅牢性に関する大幅な改善の余地を提供する、ユニークな課題を呈しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:30:25 GMT)
nanoT5: A PyTorch Framework for Pre-training and Fine-tuning T5-style Models with Limited Resources [2.0]
我々はT5モデルの効率的な事前学習と微調整のためのフレームワークであるNanoT5を提案する。 NanoT5では、T5-Baseモデルをたった16時間で1つのGPU上で事前トレーニングすることが可能で、パフォーマンスが損なわれることはない。コントリビューション、洞察、事前トレーニングされたモデルなど、私たちのコントリビューションは、一般向けに公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:53:50 GMT)
Cross-view Self-localization from Synthesized Scene-graphs [2.0]
クロスビューの自己ローカライゼーションは、スパース視点からデータベースイメージを提供する視覚的場所認識の難解なシナリオである。生画像から計算したビュー不変外観特徴と合成画像から計算したビュー依存空間意味特徴の利点を組み合わせたハイブリッドシーンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:16:27 GMT)
Breaking the Curse of Dimensionality in Deep Neural Networks by Learning Invariant Representations [2.0]
この論文は、これらのモデルのアーキテクチャとそれらが処理するデータ内の固有の構造との関係を研究することによって、ディープラーニングの理論的基礎を探求する。ディープラーニングアルゴリズムの有効性を駆動するものは何か,いわゆる次元の呪いに勝てるのか,と問う。本手法は,実験的な研究と物理に触発された玩具モデルを組み合わせることによって,深層学習に実証的なアプローチをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:50:41 GMT)
Symmetry-preserving graph attention network to solve routing problems at multiple resolutions [1.9]
問題解決のために,最初の完全同変モデルとトレーニングを導入する。入力グラフのマルチスケール構造を捉えることが不可欠である。本稿では,Equi Graph Attention Network (mEGAT) アーキテクチャと組み合わせたマルチレゾリューション方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:22:20 GMT)
Explainable machine learning-based prediction model for diabetic nephropathy [1.9]
本研究の目的は, 糖尿病性腎症(DN)に対する血清代謝物の影響を解析し, 機械学習を用いてDNの有病率を予測することである。このデータセットは、2018年4月から2019年4月まで、大連医科大学第二附属病院(SAHDMU)で548人の患者からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:47:41 GMT)
Identifying Peer Influence in Therapeutic Communities [1.8]
セラピック・コミュニティの卒業にピア・インフルエンスやロール・モデルが与える影響について検討する。住民間の確認と修正の書面交換の記録を保持する3つのTCから匿名化された個人レベルの観測データを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:42:29 GMT)
Differentiable Earth Mover's Distance for Data Compression at the High-Luminosity LHC [1.8]
我々は、地球移動者の距離の微分可能かつ高速な近似を学習するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。我々は、高輝度CERNにおけるデータ圧縮のために、オートエンコーダにインスパイアされたニューラルネットワーク(エンコーダNN)のトレーニングにこの微分近似を適用した。そこで本研究では,CNN を用いて訓練したエンコーダ NN の性能が,平均二乗誤差に基づく損失関数付きトレーニングよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:28:53 GMT)
Stereoscopic Depth Perception Through Foliage [1.8]
計算光学合成開口センシングと人間の立体画像の融合能力を組み合わせた。捜索・救助、野生生物の観察、監視、早期の山火事の検出に必要な物体識別タスクでは、深度は偽の発見と真を区別する。これは、計算手法と人間のビジョンの相乗効果を利用して、どちらも単独で実行できないタスクを実行するシステムの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:48:20 GMT)
SteloCoder: a Decoder-Only LLM for Multi-Language to Python Code Translation [1.7]
我々は,SteloCoderを紹介した。SteloCoderは,言語からPythonへのコード変換のための,デコーダのみのStarCoderベースのシステムである。 SteloCoderは、入力プログラミング言語を指定せずに、C++、C#、JavaScript、Java、PHPからPythonへのコード変換を実現する。 XLCoSTの実験により、SteroCoderは、マルチプログラミング言語からPythonへの翻訳において平均73.76のCodeBLEUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:04:28 GMT)
Compressive quantum waveform estimation [1.6]
量子センサを全信号のサンプリング(量子波形推定)に適用することで、医療研究のためにニューロンが生成する電気パルスのモニタリングなど、小さな信号のセンシングに革命をもたらす。本稿では,合成されたニューラルライクな信号の量子波形推定を実験的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:53:49 GMT)
Solving large flexible job shop scheduling instances by generating a diverse set of scheduling policies with deep reinforcement learning [1.6]
フレキシブルジョブショップスケジューリング問題(FJSSP)は文献で広く研究されている。グラフニューラルネットワークを用いたMDPとしてFJSSPをモデリングする新しい手法を提案する。また、推論をより堅牢にする方法として、並列化可能なスケジューリングポリシーの多様なセットを生成し、DRを使って制限する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:35:08 GMT)
Time-optimal universal quantum gates on superconducting circuits [1.6]
超伝導量子ビット上の普遍的な量子ゲートを2次元2乗格子構成で実現する手法を提案する。強調誤りの影響を低減するため,デコヒーレンスフリーな部分空間符号化も実装に取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:17:22 GMT)
Numerical Stability of DeepGOPlus Inference [1.5]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は現在、最も広く使われているディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャの1つである。最近の研究は、DNNにおける数値安定性の課題を強調しており、ノイズ注入に対する既知の感度にも関係している。本稿では,タンパク質機能を予測するCNNであるDeepGOPlusについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:15:17 GMT)
Learning Bilinear Models of Actuated Koopman Generators from Partially-Observed Trajectories [1.5]
クープマン生成器が支配する可観測体の力学を双線型隠れマルコフモデルとして記述する。本手法の性能を3つの例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:36:38 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） (Tue, 24 Oct 2023 06:03:14 GMT)
The Quantum Tortoise and the Classical Hare: A simple framework for understanding which problems quantum computing will accelerate (and which it will not) [1.4]
量子コンピューティングは、いくつかの問題を解決するために変革的な利益を約束します。我々の分析によると、多くの問題、特に、一般的なビジネスにとって重要な小規模から中規模の問題では、量子コンピューティングの恩恵を受けない。非常に大きなアルゴリズムによるゲインは、実際は稀であり、原理上も稀であると理論化されているため、我々の分析は、量子コンピューティングの利点がこれらの稀なケースのユーザや、非常に大きなデータを処理する実践者へ流れることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:20:10 GMT)
A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of Geoscientific Systems [1.4]
我々は,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron (MCP)を提案する。 MCPは、PCモデルの基礎となる有向グラフ構造とGRNNの間の固有同型を利用して、物理過程の質量保存性を明確に表す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 02:12:22 GMT)
Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables [1.3]
因果表現学習(Causal Representation Learning)は、データ駆動型で隠れた機能の因果モデルを学ぶことを目的としている。ここでは、新規で弱い制約に基づく識別可能性を示す。また,モデルに整合した新たな自己教師付き推定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:38:02 GMT)
Learning Low-Rank Latent Spaces with Simple Deterministic Autoencoder: Theoretical and Empirical Insights [1.2]
Low-Rank Autoencoder (LoRAE) は低ランク遅延空間を学習する単純なオートエンコーダ拡張である。我々のモデルは画像生成や下流分類といった様々なタスクを通して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:24:27 GMT)
Quantum Metric Unveils Defect Freezing in Non-Hermitian Systems [1.2]
我々は、$mathcalPT$-symmetricと$mathcalPT$-breakkenモードの両方をホストする、正確に解ける非エルミート系の力学を研究する。エルミート系とは対照的に, PT崩壊時間進化は欠陥凍結を引き起こすため, 断熱性に反することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:05:47 GMT)
Yin Yang Convolutional Nets: Image Manifold Extraction by the Analysis of Opposites [1.2]
Yin Yang Convolutional Networkは、視覚多様体を抽出するアーキテクチャである。最初のモデルでは、テスト精度93.32%に達し、このカテゴリーでは古いSOTAよりも0.8%高かった。 ImageNetでも分析を行い、1.6Mパラメータで66.49%の精度で検証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:48:07 GMT)
Exploring Affordance and Situated Meaning in Image Captions: A Multimodal Analysis [1.1]
Flickr30kデータセットのイメージに5つの知覚特性(Affordance, Perceptual Salience, Object Number, Cue Gazeing, Ecological Niche Association (ENA))を付加した注釈を付ける。以上の結果より,ギブソニアの空白画像は,テコールの空白画像と比較して,「保持動詞」と「コンテナ名詞」を含む字幕の頻度が高いことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:30:07 GMT)
Hidden Citations Obscure True Impact in Science [1.1]
発見が常識となると、引用は編入によって消滅する。ここでは、隠れた引用を体系的に識別するために、各論文の全文に適用された教師なしの解釈可能な機械学習を頼りにしている。本研究は, 暗黙の引用の頻度は引用数ではなく, 原稿のテキスト中の話題に関する言説の程度によってもたらされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:58:07 GMT)
Beyond Sentiment: Leveraging Topic Metrics for Political Stance Classification [1.1]
本研究では,抽出されたトピックから変換されたダミー変数であるトピックメトリクスを,スタンス分類における感情指標の代替と補完の両方として紹介する。実験の結果、BERTopicは従来のアプローチと比較してコヒーレンススコアを17.07%から54.20%改善していることがわかった。本研究は, 文脈に富むテキストやコーパスにおいて, 姿勢と感情の相関が弱いトピックメトリクスが特に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:50:33 GMT)
Quantum R\'{e}nyi Entropy Functionals for Bosonic Gaussian Systems [1.1]
古典的R'enyi-$p$エントロピーパワーの不等式の量子アナログを導入する。提案された不等式は、量子チャネル容量の非自明な計算に有用であることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:02:30 GMT)
Diversity in Software Engineering Conferences and Journals [1.0]
ソフトウェア工学のカンファレンスや雑誌に掲載された著者の民族、性別、地理的多様性について研究する。参加者や委員会メンバー全体では、表現力が著しく低いコミュニティもいくつかあります。白人作家や男性作家との論文が引用される可能性が高いという決定的な証拠はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:17:30 GMT)
Neural Collapse for Unconstrained Feature Model under Cross-entropy Loss with Imbalanced Data [1.0]
クロスエントロピー損失関数の下での不均衡データに対するニューラル・コラプス(NC)現象の拡張について検討した。私たちの貢献は、最先端の成果と比べて多角的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:21:58 GMT)
Mixture of Tokens: Efficient LLMs through Cross-Example Aggregation [1.0]
エキスパートの混合(MoE)モデルは、トレーニングと推論コストを維持しながら、トランスフォーマーモデルのパラメータ数を増大させる。 MoEモデルは、トレーニングの不安定性や専門家の不均一な利用といった問題を起こしやすい。本稿では、上記の困難を回避しつつ、MoEアーキテクチャの利点を維持した完全微分可能なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:03:57 GMT)
Using Causality-Aware Graph Neural Networks to Predict Temporal Centralities in Dynamic Graphs [1.0]
De Bruijn Graph Neural Networks (DBGNN) の時系列データにおける時間的経路に基づく集中度予測への応用について検討する。生物学的および社会システムからの13の時間グラフを用いて,我々のアプローチを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:23:10 GMT)
I Tag, You Tag, Everybody Tags! [0.9]
本稿では,Apple の AirTag と Samsung の SmartTag の2つの人気位置タグの性能を制御実験により検討する。どちらのタグも同様の性能を示しており、例えば、半径100m以内の約10分で55%の位置にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:55:22 GMT)
A Configurable Library for Generating and Manipulating Maze Datasets [0.9]
迷路は様々な生成アルゴリズムのために優れたテストベッドとして機能する。我々は、maze-solvingタスクからなるデータセットの生成、処理、視覚化のための包括的なライブラリである、$textttmaze-dataset$を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:42:01 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） (Tue, 24 Oct 2023 15:15:38 GMT)
The Mason-Alberta Phonetic Segmenter: A forced alignment system based on deep neural networks and interpolation [0.9]
我々は,新しいニューラルネットワークに基づく強制アライメントシステム,Mason-Alberta Phonetic Segmenter(MAPS)について述べる。 MAPSアライメントは、強制アライメントシステムのために私たちが追求する2つの改善のためのテストベッドとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:43:54 GMT)
Modeling of Fluctuations in Dynamical Optoelectronic Device Simulations within a Maxwell-Density Matrix Langevin Approach [0.8]
我々は,c個の雑音項を含む全波Maxwell-densityツールシミュレーションツールを提案する。量子レーザー(QCL)や量子ドット(QD)構造などのアクティブデバイスにおけるフォトニックダイナミクスの行列をモデル化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:54:04 GMT)
A Contextualized Real-Time Multimodal Emotion Recognition for Conversational Agents using Graph Convolutional Networks in Reinforcement Learning [0.8]
強化学習(conER-GRL)を用いたグラフ畳み込みネットワークを用いた文脈的感情認識のための新しいパラダイムを提案する。会話は、文脈情報の効果的な抽出のために、発話の小さなグループに分割される。このシステムは、GRU(Gated Recurrent Units)を用いて、これらの発話群からマルチモーダル特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:31:17 GMT)
MuLMS: A Multi-Layer Annotated Text Corpus for Information Extraction in the Materials Science Domain [0.8]
材料科学の7つのサブドメインにまたがる50のオープンアクセス記事のデータセットであるMulMSを提示する。すべてのタスクに対して競合するニューラルモデルを提示し、既存の関連リソースによるマルチタスクトレーニングがメリットをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:23:46 GMT)
Consistent Optimal Transport with Empirical Conditional Measures [0.7]
共振器における2つの関節分布間の最適輸送(OT)の問題点を考察する。我々は、共同サンプル上で計算されたカーネル化された最小二乗項を使用し、輸送計画の条件的目的に暗黙的に一致する。本手法は, 治療に対する細胞応答予測の文脈において, 短時間の分類のための即時学習や条件生成などの応用に適用する場合, 最先端の手法を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:53:26 GMT)
Guaranteed Coverage Prediction Intervals with Gaussian Process Regression [0.7]
本稿では,CP(Conformal Prediction)と呼ばれる機械学習フレームワークに基づくGPRの拡張を提案する。 CPは、モデルを完全に不特定であっても、必要なカバレッジでPIの生産を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:59:40 GMT)
Label-free segmentation from cardiac ultrasound using self-supervised learning [0.7]
コンピュータビジョン,臨床領域知識,深層学習を用いた自己教師型(手動ラベルなし)セグメンテーションのためのパイプラインを構築した。 8,393枚の心エコー画像(4,476,266枚,平均61年,女性51%)を用いて,450枚の心エコー画像(93,000枚)をトレーニングし,生体計測値の算出を行った。本研究は,超音波からのセグメンテーションのための手動ラベルフリー,臨床的に有効な,高度にスケーラブルな方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:16:45 GMT)
Optical payload design for downlink quantum key distribution and keyless communication using CubeSats [0.7]
3Uキューブサットにおける量子通信ダウンリンクのための市販オフザシェルフ素子を用いた予備光学ペイロード設計を提案する。この量子状態放出器は、衛星と地上ステーションの間の2種類の量子通信を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:25:31 GMT)
Localization, fractality, and ergodicity in a monitored qubit [0.6]
反復的アンシラ測定を対象とする1つの2段階系(量子ビット)の統計特性について検討した。我々はアンダーソン局在の現象と魅力的な類似点を発見したが、それは異なる基礎的なメカニズムによって支配されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:20:59 GMT)
An accelerated first-order regularized momentum descent ascent algorithm for stochastic nonconvex-concave minimax problems [0.6]
我々は、非凹小問題の解法として、正規化モーメント降下アルゴリズム(FORMDA)を高速化する。有界アルゴリズムの最大の複雑さは、客観性関数の停止下での非可逆ミニマックス問題の解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:45:11 GMT)
ScanDL: A Diffusion Model for Generating Synthetic Scanpaths on Texts [0.6]
読書における眼球運動は精神言語研究において重要な役割を担っている。眼球運動データの不足とアプリケーション時の利用不可能は、この研究のラインにとって大きな課題となっている。 ScanDLはテキスト上で合成スキャンパスを生成する新しい離散シーケンス対シーケンス拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:52:19 GMT)
Single-shot error correction on toric codes with high-weight stabilizers [0.5]
単発エラー訂正では、コードサイズに関係なく1ラウンドのノイズシンドローム測定でエラーしきい値を設定することができる。単発チェック演算子は、ノイズ測定を伴うエラーモデルに対して、持続しきい値が5.62%となる。この誤差モデルでは、複数の測定値を持つ従来のチェック演算子は論理誤差率を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:06:19 GMT)
Coherent control of a superconducting qubit using light [0.4]
我々は、最大1.18%の変換効率で動作するマイクロ波光量子トランスデューサを開発した。超伝導量子ビットにおける光駆動型Rabi振動は、量子ビットコヒーレンス時間に影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:51:39 GMT)
Hamiltonian simulation using quantum singular value transformation: complexity analysis and application to the linearized Vlasov-Poisson equation [0.4]
ハミルトニアンシミュレーション(HS)アルゴリズムは物理系のシミュレーション時間を高速化するために用いられる。近年,量子特異値変換(QSVT)がHSの最小シミュレーション時間を達成することが証明された。そこで本研究では,QSVT ベースの HS の誤りとクエリ数に関する詳細な解析を行い,シミュレーション時間における不明瞭な手法が固定点法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:28:48 GMT)
Trade-off relations of geometric coherence [0.4]
量子ビット系における幾何コヒーレンスのトレードオフ関係について検討する。 2次元と3次元の一般測度上での幾何コヒーレンスの量子不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 03:04:59 GMT)
Analyzing Single Cell RNA Sequencing with Topological Nonnegative Matrix Factorization [0.4]
非負行列分解(NMF)は、結果として生じる低次元成分のメタジーン解釈によるユニークなアプローチを提供する。この研究は、2つの永続ラプラシア正規化NMF法、すなわちトポロジカルNMF(TNMF)とロバストトトポロジカルNMF(rTNMF)を導入している。合計12のデータセットを用いて、提案したTNMFとrTNMFが、他のNMFベースの手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:36:41 GMT)
Characterizing Issue Management in Runtime Systems [0.4]
GitHubの34のランタイムシステムリポジトリから約118Kの問題に関する実証的研究を報告する。拡張、テストの失敗、バグに関する問題は、主にランタイムシステムリポジトリに投稿されている。 82.65%の発行者はラベルでタグ付けされ、28.30%の発行者は指定されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:12:52 GMT)
Large-scale Bayesian Structure Learning for Gaussian Graphical Models using Marginal Pseudo-likelihood [0.3]
我々は,マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)探索アルゴリズムを2種類導入し,ベイズ的手法よりも計算コストが大幅に低いことを示した。これらのアルゴリズムは、1000変数の大規模問題であっても、標準コンピュータ上でわずか数分で信頼性の高い結果を提供できる。シミュレーション研究は,提案アルゴリズム,特に大規模スパースグラフにおいて,計算効率と精度の点でベイズ的手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:34:23 GMT)
PuoBERTa: Training and evaluation of a curated language model for Setswana [0.3]
PuoBERTaは、セツワナで特別に訓練されたカスタマイズ言語モデルである。我々はPuoBERTaの訓練のための高品質なコーパスを生成するために、多種多様な単言語テキストを収集し、キュレートし、準備した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:01:46 GMT)
A Note on the Proposed Law for Improving the Transparency of Political Advertising in the European Union [0.3]
2020年、EUにおける政治広告の透明性を高めるための新しい規制が提案された。この短い解説は提案された規制を見直し、その制限と潜在的な影響についていくつかの点を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:31:19 GMT)
Physically Explainable Deep Learning for Convective Initiation Nowcasting Using GOES-16 Satellite Observations [0.2]
Convection Initiation (CI) nowcasting は、数値天気予報モデルと既存の nowcasting アルゴリズムの両方において難しい問題である。本研究では,多チャンネル赤外線GOES-R衛星観測に基づくCI予測のためのオブジェクトベース確率的深層学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:18:44 GMT)
Compressed representation of brain genetic transcription [0.2]
ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:26:43 GMT)
MLFMF: Data Sets for Machine Learning for Mathematical Formalization [0.2]
MLFMF(MLFMF)は、証明アシスタントを用いた数学の形式化を支援するために使用されるベンチマークシステムのためのデータセットの集合である。各データセットは、AgdaやLeanの証明アシスタントで書かれた形式化された数学のライブラリから導かれる。合計25万ドル以上のエントリーがあり、これは現在、機械学習可能な形式における公式な数学的知識のコレクションとして最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:00:00 GMT)
Automatic Aorta Segmentation with Heavily Augmented, High-Resolution 3-D ResUNet: Contribution to the SEG.A Challenge [0.2]
この研究は、MICCAI 2023カンファレンスで組織されたSEGへのMedGIFTチームの貢献を示す。ディープエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく完全自動アルゴリズムを提案する。ソースコードと事前訓練されたモデルを自由にリリースし、Grand-Challengeプラットフォーム上でアルゴリズムへのアクセスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:28:46 GMT)
EGOFALLS: A visual-audio dataset and benchmark for fall detection using egocentric cameras [0.2]
転倒は重大であり、高齢者のような脆弱な人口にとって致命的である。これまでの研究は、単一のセンサー、画像、加速度計によるデータキャプチャによるフォールの検出に対処してきた。本研究では,エゴセントリックカメラが撮影したビデオから抽出したマルチモーダルディスクリプタを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:13:31 GMT)
Quantum speed limit of a single atom in a squeezed optical cavity mode [0.1]
本研究では,Fabry-Perotマイクロ共振器に閉じ込められた単一原子の量子速度限界について検討する。進化した原子状態の解析的表現は、非エルミート的シュル「オーディンガー方程式(英語版)を用いて得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:52:27 GMT)
The Physics of (good) LDPC Codes I. Gauging and dualities [0.0]
低深さパリティチェック(LDPC)符号は、(qu)ビット間の空間的に非局所的な相互作用を可能にする誤り訂正のパラダイムである。これらの符号は、符号距離の最適スケーリングと有限符号化率を組み合わせた「良い符号」をもたらす可能性がある。量子LDPC符号のすべての既知の例は、局所的に検証可能な古典符号をゲージすることで得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:47:06 GMT)
qPOTS: Efficient batch multiobjective Bayesian optimization via Pareto optimal Thompson sampling [0.0]
多目的最適化を解くためのサンプル効率のアプローチはプロセス・オラクル・サロゲート (GP) を経由する。本稿では,ランダムGPサンプルのフロンティアから新しい候補を選択する,単純かつ効果的なトンプソンサンプリングに基づくアプローチを提案する。提案手法は, 実世界の実験だけでなく, 精度, 計算効率の両面において, 高い実験性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:35:15 GMT)
Wide-field quantitative magnetic imaging of superconducting vortices using perfectly aligned quantum sensors [0.0]
完全に整列したダイヤモンド量子センサを用いて超伝導薄膜中の渦の成層場を広視野で定量的にイメージングする。得られた渦の形状は理論モデルと一致しており、浸透深度とその温度依存性は以前の研究と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:06:29 GMT)
Using Slisemap to interpret physical data [0.0]
Slisemapは、多様体の可視化と説明可能な人工知能を組み合わせる。 Slisemapは、ブラックボックスモデルの異なる振る舞いの概要を提供します。 Slisemapが物理的データでどのように利用され、評価されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:25:49 GMT)
Unsupervised energy disaggregation via convolutional sparse coding [0.0]
スマートメータを備えた民家における非教師なしエネルギー分散手法を提案する。これは、個人住宅の非侵襲的な健康モニタリングのような応用の基礎を築いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:50:39 GMT)
Universal and nonuniversal probability laws in Markovian open quantum dynamics subject to generalized reset processes [0.0]
マルコフ開量子系の量子ジャンプ軌跡は、初期設定への状態の時間的リセットを受ける。量子状態の関数に関連する観測可能量に対して、列内の特定の順序の確率が普遍法則に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:57:17 GMT)
Unitary (semi)causal quantum-circuit representation of black hole evaporation [0.0]
ブラックホールの一元的進化(蒸発)の一般的な構造が導出され、量子回路の言語で表される。対応する絡み合いエントロピーとエントロピー曲線の進化の結果が決定された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:07:43 GMT)
Ultrafast Optical Modulation by Virtual Interband Transitions [0.0]
仮想励起による光変調は材料中の熱蓄積や散逸の問題に直面しないことを示す。単一の光サイクルの時間スケールでのみ材料応答を変更する励起仮想集団の過渡的な性質は、屈折率の変化が本質的に超高速であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:11:22 GMT)
Tips for making the most of 64-bit architectures in langage design, libraries or garbage collection [0.0]
本研究では,アドレスレジスタの空白ビットをどのように利用できるかを示す具体例を3つ開発する。そのうちの2つは、新しい静的型付け言語のためのライブラリの実装に関するものである。 3つ目の例は、ガベージコレクタ、特にオブジェクトマーキングフェーズのマーク&スイープの強化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:54:23 GMT)
The ballistic to diffusive crossover in a weakly-interacting Fermi gas [0.0]
本研究では, フェルミオンに散逸支援演算子進化を適用することにより, 高温でのフェルミオン系のシミュレーションを行う数値計算法を開発した。本手法を弱い相互作用を持つフェルミオンの微視的モデルに適用することにより,ボールから拡散輸送へのクロスオーバーが一度に起こることを数値的に示す。我々は、このスケーリングを、演算子拡散図におけるフェルミの黄金律計算で、単一粒子グリーン関数のフェルミオン-フェルミオン散乱時間と寿命として$t_D$を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:57:11 GMT)
The Quantum Monadology [0.0]
関数型プログラミング言語の現代の理論は、計算サイドエフェクトとサイドコンテキストを符号化するためにモナドを使用する。我々はGrothendieckの「操作のモチベーションヨガ」によって誘導されるパラメータ化モジュールスペクトルのカテゴリ上での(co)モナドの分析を行う。本稿では、これらのモナディック量子効果を透明なdo-notationで表現したドメイン固有量子プログラミング言語(QS)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:19:24 GMT)
Superposing compass states for asymptotic isotropic sub-Planck phase-space sensitivity [0.0]
一般化コンパス状態は$n$コンパス状態の重ね合わせとして導入する。一般化されたコンパス状態は、極限$ntoinfty$で任意の方向の位相空間変位に対して等方性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 05:45:06 GMT)
SequenceMatch: Revisiting the design of weak-strong augmentations for Semi-supervised learning [0.0]
半教師付き学習(SSL)は、大量のラベルのないデータを使ってモデルのトレーニングを可能にするため、近年人気が高まっている。多くのSSLメソッドが直面する問題のひとつは、モデルが小さなラベル付きトレーニングデータセットに過度に適合した場合に発生する、確認バイアスである。本稿では,複数のデータ拡張を利用する効率的なSSL手法であるSequenceMatchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:34:58 GMT)
Second Born electrons, born again seamen [0.0]
海洋上の人の救助と、原子衝突における電荷移動における第二のボルン項の支配は、物理学の一般的な要素を共有している。タイトルの複数の句は好奇心に満ちており、海に浮かぶ人物の救出と、原子衝突における電荷移動における第2ボルン項の支配は、物理学の一般的な要素を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:15:34 GMT)
Rule Enforcing Through Ordering [0.0]
中央当局が公に知られた命令で違反者を処理した場合、違反者に罰金を支払うよう適切に促すことが示される。我々は、中央機関が受け取る総支払額を定量化し、その額が大幅に増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:16:25 GMT)
Robust shaped pulses for arrays of superconducting or semiconductor spin qubits with fixed Ising coupling [0.0]
固体量子コンピューティングにおける現在の大きな課題は、量子ビット配列をより多くの量子ビットに拡張することである。問題を単純化する1つのアプローチは、固定Ising(ZZ$)相互作用を持つqubit配列を使用することである。既存の超伝導量子ビットおよび半導体スピン量子ビットアレイを構成する2辺,3辺,4辺の頂点に対して,このロバストゲートセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:05:47 GMT)
Robust and Deterministic Preparation of Bosonic Logical States in a Trapped Ion [0.0]
ボソニックモードの論理量子ビットは、フォールトトレラントな量子情報処理のハードウェア効率の高い実装を提供する。閉じ込められたイオンと超伝導マイクロ波キャビティの最近の進歩は、高品質なボゾン状態の実験的実現につながっている。捕捉イオンの機械的運動における非古典的標的ボゾン状態の高忠実度, 決定論的準備を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:30:06 GMT)
Relaxation breakdown and resonant tunneling in ultrastrong-coupling cavity QED [0.0]
単一共振器モードに超強結合した非対称双極子の開緩和ダイナミクスについて検討した。相互作用系全体の熱化マスター方程式を用いて、リウヴィリアギャップの位相図を導出する。極性多光子共鳴はキャビティを介する双極子共鳴トンネル法により高速な緩和を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:29:20 GMT)
Reinforcement learning based local path planning for mobile robot [0.0]
オフラインのシナリオでは、環境マップが一度作成され、このマップ上に固定された経路計画が作成され、ターゲットに到達する。オンラインのシナリオでは、センサーから得られる知覚データを用いて地図を使わずに、ロボットは所定の目標に向かって動的に移動する。深層ニューラルネットワークを用いたQ-Learning手法は、前述のモバイルロボットナビゲーションの問題に対する新たな解決策として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:26:25 GMT)
Reducing hyperparameter dependence by external timescale tailoring [0.0]
本研究では,外部制御可能なタスク固有時間尺度が貯水池計算手法の性能に与える影響について検討する。この結果は主に過去の入力の記憶を必要とする時間的タスクに関係している。貯水池計算手法にタスク固有の時間スケールを含める様々な方法を検討し、時間多重・空間多重の貯水池計算の両面から、メッセージの普遍性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:06:34 GMT)
Randomized Forward Mode of Automatic Differentiation for Optimization Algorithms [0.0]
本稿では,損失関数の方向微分を用いてニューラルネットワークのパラメータを更新する遺伝的ランダム化手法を提案する。勾配降下法を用いてニューラルネットワークパラメータの更新を行うため、勾配の計算が重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:20:24 GMT)
Quantumness near a Schwarzschild black hole [0.0]
シュワルツシルトブラックホール近傍の量子度をデコヒーレンスの下で実用モデルで研究する。調査中のホーキング放射とデコヒーレンスの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:38:41 GMT)
Quantum metrology with boundary time crystals [0.0]
我々は,対称性から境界時間結晶相への遷移が,量子フィッシャー情報によって定量化された量子強調感度を示すことを示した。我々の手法は確かに、量子増強感度を達成するためにデコヒーレンスを利用する実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:41:00 GMT)
Quantum coherence and the principle of microscopic reversibility [0.0]
熱貯留層と相互作用する量子ビット系の枠組みにおける本研究の意義について検討した。その結果,コヒーレンスの影響は低温ではより決定的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:45:02 GMT)
Quantum chaos in the Dicke model and its variants [0.0]
我々は、オープン量子システム設定において、ディックモデルの異なるバリエーションに対して、時間外順序付き相関器(OTOC)を計算する。これは、量子光学モデルにおけるOTOCと量子カオスの実験的研究において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:47:54 GMT)
Quantum Multiphoton Rabi Oscillations in Waveguide QED [0.0]
チップスケールナノフォトニクス、特にキャビティQEDと導波路QEDの量子情報処理技術の将来量子フォトニクス技術を支える最も先進的なプロセスの1つは、ラビ振動の現象である。 2レベルエミッタと相互作用するフォトニックフォック状態の散乱ダイナミクスを解析的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:03:38 GMT)
Quantum Computed Green's Functions using a Cumulant Expansion of the Lanczos Method [0.0]
本稿では,多体グリーン関数行列をスピン軌道ベースで計算する量子計算法を提案する。我々は,量子量子コンピュータのH1-1におけるグリーン関数の計算を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:31:54 GMT)
Propagation of light in cold emitter ensembles with quantum position correlations due to static long-range dipolar interactions [0.0]
我々は、不安定な位置が静的な長距離双極子-双極子相互作用によって引き起こされる相関を示す双極子放出体からの光の散乱を分析する。量子-機械的位置相関は、変動量子および拡散量子モンテカルロ法によるゼロ温度ボゾン原子または分子に対して計算される。我々は,コヒーレントかつ非コヒーレントな散乱,集合線幅,直線シフト,固有モード,および障害誘発励起の局在が静的相互作用と密度にどのように影響するかを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:02:40 GMT)
Probing Electromagnetic Nonreciprocity with Quantum Geometry of Photonic States [0.0]
本研究では,その中心に興味のある物質を配置するクロスキャビティデバイスを用いた非接触検出を提案する。本稿では, キャビティの電磁モード間の結合と共振周波数のシフトに, Kerr や Faraday などの材料の光学特性が現れることを示す。本手法は,光キャビティにおけるフォック状態,マイクロ波およびTHz共振器におけるコヒーレント状態など,幅広い実験プラットフォームに適用可能であることが期待される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:37:09 GMT)
Physics-Informed with Power-Enhanced Residual Network for Interpolation and Inverse Problems [0.0]
本稿では、パワーエンハンシング残差ネットワークと呼ばれる新しいニューラルネットワーク構造を提案する。残余要素に電力項を追加することで、アーキテクチャはネットワークの表現力を高める。その結果、特に非滑らか関数に対して、提案したパワーエンハンシング残差ネットワークの例外的精度を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:01:15 GMT)
Physics-Informed Graph Convolutional Networks: Towards a generalized framework for complex geometries [0.0]
偏微分方程式の解法としてグラフニューラルネットワークを用いることを正当化する。古典的数値解法と物理インフォームド・フレームワークを組み合わせることで、別の手法を提案する。本稿では,不規則な幾何学上の3次元問題に対して検証を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:30:31 GMT)
Physicality of evolution and statistical contractivity are equivalent notions of maps [0.0]
可能なすべての線型写像の中で、フィッシャー情報と契約する唯一のものは、まさに物理的なものであることを証明している。この結果は、一般的な意見に反して、物理写像と正準統計量化器の間には基本的な階層が存在しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:16:05 GMT)
Photon-number moments and cumulants of Gaussian states [0.0]
光子数に基づいてガウス状態のモーメントと累積表現を開発する。我々は光子数モーメントと累積の計算が$#P-$hardであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:12:30 GMT)
Photon-mediated long range coupling of two Andreev level qubits [0.0]
超伝導マイクロ波キャビティカップラにおいて,マイクロ波光子を介する2つのアンドレーブ準位量子ビット(ALQ)間のコヒーレント結合を示す。高い絡み合いを持つ2量子状態が6ミリメートルの距離で媒介される。この研究はALQをコンパクトでスケーラブルな固体量子ビットとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:40:49 GMT)
Phase diagram of early training dynamics in deep neural networks: effect of the learning rate, depth, and width [0.0]
勾配降下法(SGD)を訓練したディープニューラルネットワーク(DNN)の最適化ダイナミクスを系統的に解析する。力学は、(i)早期過渡的体制、(ii)中期飽和体制、(iii)進歩的鋭化体制、(iv)後期安定体制の4つの異なる状態を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:59:46 GMT)
Performance Tuning for GPU-Embedded Systems: Machine-Learning-based and Analytical Model-driven Tuning Methodologies [0.0]
本研究は,分析モデル駆動型チューニング手法と機械学習(ML)に基づくチューニング手法を紹介する。 NVIDIA JetsonシステムにおけるBPLGライブラリの異なる並列プレフィックス実装のための2つのチューニング手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:09:03 GMT)
Particle detector models from path integrals of localized quantum fields [0.0]
プローブ場の任意の有限個のモードの力学は、正確には有限個の検出器の力学であることを示す。このアプローチは、最近提案された検出器ベースとフィールド理論ベースの測定フレームワーク間の橋渡しと拡張を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Open-radiomics: A Collection of Standardized Datasets and a Technical Protocol for Reproducible Radiomics Machine Learning Pipelines [0.0]
オープンラジオミクス、一連のラジオミクスデータセット、包括的なラジオミクスパイプラインを紹介する。 BraTS 2020オープンソースMR(Magnetic Resonance Imaging)データセットで実験が行われた。 binWidthや画像正規化とは異なり,腫瘍の亜領域と画像の配列はモデルの性能に大きく影響した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:41:44 GMT)
On the Shift Invariance of Max Pooling Feature Maps in Convolutional Neural Networks [0.0]
ガボル型フィルタによるサブサンプル畳み込みはエイリアスしがちであり、小さな入力シフトに敏感である。安定性を実現する上で,フィルタの周波数と向きが果たす重要な役割を強調した。二重ツリー複合ウェーブレットパケット変換に基づく決定論的特徴抽出器を設計し,本理論を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:17:47 GMT)
Nonlinear response theory for lossy superconducting quantum circuits [0.0]
損失の少ない超伝導量子回路に対して,数値的かつ計算学的に実現可能な非線形応答理論を導入する。我々はドライブの存在下での弱い結合近似を導出し、超伝導量子ビットの分散可読性の研究を通じて、フォーマリズムの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:53:10 GMT)
Nonlinear dimensionality reduction then and now: AIMs for dissipative PDEs in the ML era [0.0]
本研究では、分散力学系のための低次モデル(ROM)を構築するために、純粋にデータ駆動型のコレクションを提案する。特にモチベーションは、ガルシア・アルキラ、ノヴォ、ティティのいわゆる後処理のガレルキン法である。提案手法は, (a) 理論(フーリエ係数), (b) 線形データ駆動(PODモード), (c) 非線形データ駆動(拡散マップ)座標を用いてROMを表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:10:43 GMT)
Non-Fungible Token Security [0.0]
非偽造トークン(NFT)はブロックチェーンに格納されたユニークなデジタル資産であり、デジタル資産の所有権と認証に使用される。 NFTは2014年に初めて製作され、その人気は2021年から2022年にかけてピークを迎えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 04:55:43 GMT)
Noise-tailored Constructions for Spin Wigner Function Kernels [0.0]
ノイズのある量子チャネルと一般観測器に対するそれらの効果の推測は難しい問題である。本稿では,マルチキューディット系に対するスピンウィグナー関数について検討する。いくつかの確率的ユニタリノイズモデルの効果を少数のパラメータで捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:13:04 GMT)
Natural Language Processing for Drug Discovery Knowledge Graphs: promises and pitfalls [0.0]
薬物発見を支援するための知識グラフ(KGs)の構築と分析は、研究の話題となっている。我々は、自然言語処理(NLP)を用いて、構造化されていないテキストをKGのデータソースとしてマイニングすることの約束と落とし穴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:35:24 GMT)
Multimodal Representations for Teacher-Guided Compositional Visual Reasoning [0.0]
NMNは統合モデルと比較して説明性の向上を提供する。本稿では,大規模なクロスモーダルエンコーダによって得られた特徴を活用することを提案する。スケジュールされた教師指導を含むNMN学習戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:51:08 GMT)
Model of models -- Part 1 [0.0]
本稿では,AGIエージェントの主成分として機能する新しい認知モデルを提案する。このモデルは、成熟したインテリジェンス状態に導入され、以前のモデル、特にAKREMの拡張として導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:22:44 GMT)
Measuring nuclear spin qubits by qudit-enhanced spectroscopy in Silicon Carbide [0.0]
単一電子スピンへの超微細結合を持つ核スピンは、非常に貴重な量子ビットである。本研究では,4H-SiCの単一シリコン空孔色中心(V2)を取り巻く特にリッチな核スピン環境を探索し,特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 06:59:39 GMT)
Magic Traps for Multiple Rotational States of NaRb Molecule [0.0]
量子状態の重畳に対するコヒーレントな制御は分子の操作の鍵です光電位における分子の効率的なトラップは、選択されたレーザー周波数で実現できることを示す。我々は、超低温23Na87Rb極性分子における多重回転状態のマジックトラップ条件を作成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:09:42 GMT)
Long-range entanglement and topological excitations [0.0]
トポロジカル秩序は様々な形態を持ち、その分類と検出は近代研究の重要な分野である。位相位相を特定するために最初に導入された測度であるDisconnect Entanglement Entropyは、単一の励起によってもたらされる長距離エンタングルメントを明らかにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:07 GMT)
Linear response of molecular polaritons [0.0]
分子エミッタが光キャビティの光子モードに結合する集合的な光物質強結合系は、量子不純物モデルにマッピング可能であることを示す。分子入力に必要な唯一の分子入力が分子線感受性である線形光学スペクトル(透過,反射,吸収)の単純な解析式を導出する。この定式化は、温度、障害、振動結合、分子アンサンブルの光学飽和の役割を示す一連の説明例に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 00:41:20 GMT)
Learning-based Scheduling for Information Accuracy and Freshness in Wireless Networks [0.0]
我々は、複数のソース、単一の通信チャネル、単一の監視ステーションからなるシステムを考える。正確な測定の確率と、全てのソースが正常に送信される確率は、スケジューラに未知である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:31:34 GMT)
Learning Dynamics in Linear VAE: Posterior Collapse Threshold, Superfluous Latent Space Pitfalls, and Speedup with KL Annealing [0.0]
変分オートエンコーダ (VAEs) は、変分後部はしばしば前と密接に整合する悪名高い問題に直面している。本研究では,極小VAEにおける学習力学の理論解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:20:27 GMT)
Krylov complexity in a natural basis for the Schr\"odinger algebra [0.0]
二次元シュリンガー群対称性を持つ量子系の作用素成長について検討する。半直和構造によって特徴づけられるシュル「オーディンガー代数」のようなケースは複雑である。この代数のクリロフ複雑性を自然な正則基底で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:26:41 GMT)
Interpretable Medical Image Classification using Prototype Learning and Privileged Information [0.0]
解釈可能性はしばしば医療画像に必須の要件である。本研究では,学習プロセスで利用可能な追加情報を用いて,理解しやすく強力なモデルを構築することができるかを検討する。本稿では,カプセルネットワーク,プロトタイプ学習,特権情報の利用といったメリットを活用する,Proto-Capsと呼ばれる革新的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:28:59 GMT)
Intelligent Debris Mass Estimation Model for Autonomous Underwater Vehicle [0.0]
海洋の破片は海洋の野生生物の生存に重大な脅威となり、しばしば絡み合いや飢餓につながる。インスタンスセグメンテーション(インスタンスセグメンテーション)は、オブジェクトを識別し、それらを正確に特定し、分離するオブジェクト検出の高度な形式である。 AUVは画像セグメンテーションを使用して、カメラが捉えた画像を分析し、水中環境をナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:23:26 GMT)
Infinite Width Graph Neural Networks for Node Regression/ Classification [0.0]
この研究は、グラフ構造化データ上の完全連結ディープニューラルネットワークの一般化であるグラフニューラルネットワークを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:51:17 GMT)
Improving Deep Learning Models for Pediatric Low-Grade Glioma Tumors Molecular Subtype Identification Using 3D Probability Distributions of Tumor Location [0.0]
pLGGサブタイプ同定のためのCNNモデルは腫瘍セグメンテーションに依存している。我々はMRIデータにおける腫瘍位置確率を用いてCNNモデルを拡張することを提案する。腫瘍位置をCNNモデルに組み込むことにより,統計的に有意な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:47:41 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） (Tue, 24 Oct 2023 01:56:05 GMT)
Grid Frequency Forecasting in University Campuses using Convolutional LSTM [0.0]
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を用いて,グリッド周波数の堅牢な時間予測モデルを確立する。個々のConvLSTMモデルは、各キャンパスビルの電力消費データに基づいて訓練され、歴史的傾向に基づいてグリッド周波数を予測する。アンサンブルモデル(英: Ensemble Model)は、建物固有のモデルから洞察を収集し、キャンパス全体の総合的な予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:53:51 GMT)
Generalized Black Hole Entropy is von Neumann Entropy [0.0]
最近、シュワルツシルト-AdSブラックホールの質量にdressした可観測物のフォン・ノイマン代数やデ・シッターの観測者がタイプIIであることが示されている。我々は、キリング地平線を持つ任意の時空上の線型体に対して、着飾った可観測体の代数を得るための一般的な枠組みを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:54:14 GMT)
Gauged cooling of topological excitations and emergent fermions on quantum simulators [0.0]
シミュレーション冷却は、量子シミュレータ上で多体ハミルトニアンの低エネルギー状態を作成するための堅牢な方法である。領域壁を励起する量子イジングモデルの強磁性相を効率的に冷却する方法を示す。本プロトコルは強磁性相と常磁性相の基底状態を等しく効率的に作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Finite-time Landauer principle beyond weak coupling [0.0]
我々は、1つのフェルミオンモードの占有において符号化されたビットに対してランダウアーの原理の有限時間版を開発する。非マルコフ的かつ強い結合効果を考慮したランダウアー境界に対する有限時間補正を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:33:43 GMT)
Exploring Kondo effect by quantum energy teleportation [0.0]
1次元の$XXZ$スピン鎖の位相図を再現する量子エネルギーテレポーテーション(QET)法を考える。エネルギー供給装置と受信装置は、点不純物から空間的に分離され、直接相互作用しない。エンタングルメントスペクトルのギャップ間隔の変化は, エントロピーとエネルギーの両面におけるピーク位置と一致し, QETにより決定された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:32:54 GMT)
Entanglement from superradiance and rotating quantum fluids of light [0.0]
超放射能散乱はコヒーレント状態を含む異なる入力状態の絡み合いを生成することを示す。我々は,安定なエルゴリージョンの生成を数値シミュレーションし,同等の構成を実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:46:24 GMT)
Ensemble of Task-Specific Language Models for Brain Encoding [0.0]
本研究では,10の人気のある言語モデルからアンサンブルモデルを作成することにより,このようなエンコーダの性能を向上させる。アンサンブルメソッドを通じて、すべてのROIで、現在のベースラインを平均10%上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:52:41 GMT)
Elusive phase transition in the replica limit of monitored systems [0.0]
我々は、このレプリカのトリックを利用して、浄化やその他の可観測物の研究における測定結果の重み付けをボルンの規則に当てはめている。弱い測定相における混合状態の浄化時間は、任意の強い測定速度でシステムサイズにおいて常に指数関数的に長いことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 09:18:46 GMT)
ELM Ridge Regression Boosting [0.0]
ELM(Extreme Learning Machine)に適用したRine Regression(RR)手法の高速化手法について検討する。提案手法は,EMMの分類性能とロバスト性を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 21:53:50 GMT)
Dynamical nuclear spin polarization in a quantum dot with an electron spin driven by electric dipole spin resonance [0.0]
単一電子スピンによって誘起される量子ドットにおける核スピンの偏極を解析する。我々は、関連する核スピン偏光速度を導出し、アクセス可能な制御パラメータへの依存を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 08:23:27 GMT)
Dynamical Spectral Response of Fractonic Quantum Matter [0.0]
拘束されたボース・ハッバードモデルの1次元における低エネルギー励起について検討する。強い結合結果と相反するギャップ付き励起の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Driver Safety Reward with Cooperative Platooning using Blockchain [0.0]
運転者の安全につながる道路での小隊化を促進するドライバーインセンティブモデルを提案する。小隊のリーダーはフォロワーよりも複数の責任を持ち、我々のモデルはフォロワーよりもリーダーにインセンティブを与える。この小隊のリーダーとフォロワーの両方のためのデジタルマネタイズ方法は、ブロックチェーンを使用したセキュアなトランザクションによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:21:20 GMT)
Differentiable Sparsification for Deep Neural Networks [0.0]
本稿では,ディープニューラルネットワークのための完全微分可能なスペーシフィケーション手法を提案する。提案手法は,ネットワークのスパース化構造と重み付けの両方をエンドツーエンドに学習することができる。私たちの知る限りでは、これが最初の完全に差別化可能なスパーシフィケーション手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:59:28 GMT)
Design of General Purpose Minimal-Auxiliary Ising Machines [0.0]
Ising Machineは量子インスパイアされた処理インメモリコンピュータである。我々はIsing問題に対する汎用的なアルゴリズム解を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:33:26 GMT)
Design Of Rubble Analyzer Probe Using ML For Earthquake [0.0]
この地震破砕解析装置は、機械学習を用いて周囲の音によって人間の存在を検知し、97.45%の精度を達成している。また、リアルタイムの環境データも提供し、地震後の救助活動に不可欠な、閉じ込められた個人の生存可能性を評価するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 14:43:42 GMT)
Deep Learning Models for Classification of COVID-19 Cases by Medical Images [0.0]
本研究は,感染患者の正確な分類に深層学習モデルの力を利用する。われわれの研究は、医療画像の識別と識別を含むCovid-19分類を含んでいる。本研究は、これらのモデルの有効性と、新型コロナウイルス対策の国際的取り組みに多大な貢献をする可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:48:40 GMT)
Debiasing, calibrating, and improving Semi-supervised Learning performance via simple Ensemble Projector [0.0]
半教師付き学習(EPASS)のための簡単な手法であるEnsemble Projectorsを提案する。 EPASSは標準的な方法とは異なり、複数のプロジェクタからのアンサンブル埋め込みをメモリバンクに格納する。 EPASSは、一般化を改善し、特徴表現を強化し、パフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:11:19 GMT)
Covariant quantum combinatorics with applications to zero-error communication [0.0]
我々は、有限次元の共変集合における量子関係と量子(すなわち非可換)グラフの理論を発展させる。我々は、対称性制約を持つゼロエラー量子通信理論への応用による定義の動機付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 11:58:50 GMT)
Convergence rate of algorithms for solving linear equations by quantum annealing [0.0]
線形方程式 $ax=b$ を量子コンピュータを用いて解くための反復アルゴリズムについて検討する。無限個の量子ビットと少数の量子ビットの両方を用いたアルゴリズムへのこのアプローチの適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 01:23:00 GMT)
Contextualised Out-of-Distribution Detection using Pattern Identication [0.0]
CODEは、説明可能なAIの分野からの既存の作業の拡張である。クラス固有の繰り返しパターンを特定して、堅牢なOut-of-Distribution(OoD)検出方法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:55:09 GMT)
Context-aware feature attribution through argumentation [0.0]
我々はCA-FATA (Context-Aware Feature Attribution Through Argumentation) と呼ばれる新しい特徴属性フレームワークを定義する。我々のフレームワークは、各特徴を、予測を支援したり、攻撃したり、中和したりできる議論として扱うことによって、議論の力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:02:02 GMT)
Context-aware explainable recommendations over knowledge graphs [0.0]
本稿では,ユーザのコンテキストに適応した好みをモデル化するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。このフレームワークは、アイテムのコンテキストや特徴など、さまざまな要因に対するユーザの関心を捉えます。より具体的には、このフレームワークはユーザーのコンテキストに適合した好みをモデル化し、与えられたコンテキストに適応した説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:30:31 GMT)
Constructing and Machine Learning Calabi-Yau Five-folds [0.0]
コホモロジーデータに基づいて、教師付き機械学習を行う。四つ以下の複素射影空間の積において、すべての可能な完備交叉カラビ・ヤウ多様体を構成する。 h1,1$は非常に効率的に学習でき、R2$スコアは非常に高く、精度は96%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:07:08 GMT)
Connecting the Hamiltonian structure to the QAOA energy and Fourier landscape structure [0.0]
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)におけるハミルトニアンの構成と,対応するコストランドスケープ特性との関係の理解を深めることを目的とする。 QAOAは変分量子アルゴリズム(VQA)の顕著な例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:31:35 GMT)
Comparative study of light storage in antirelaxation-coated and buffer-gas-filled alkali vapor cells [0.0]
抗レラクレーションコーティングおよび緩衝ガス充填アルカリ気相セルの光蓄積特性について比較検討した。バッファーガスを充填したセルを使用することで、抗レラクゼーションコーティングされたセルと比較して、保存時間と効率が$approx$10倍に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:20:06 GMT)
Combining Deep Learning on Order Books with Reinforcement Learning for Profitable Trading [0.0]
本研究は,注文フローを用いた複数地平線におけるリターン予測と,5つの金融機器を対象とした3つの時間差不均衡学習モデルを訓練することに焦点を当てる。この結果は潜在的な可能性を証明しているが、小売取引コスト、滑り込み、スプレッド・揺らぎを完全に処理するためには、一貫した黒字取引のためのさらなる最小限の修正が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:58:58 GMT)
Clinical Decision Support System for Unani Medicine Practitioners [0.0]
提案システムは,患者の症状を入力するためのWebベースのインターフェースを提供する。このシステムにより、患者は最も可能性の高い疾患を選択し、関連する治療法を遠隔で患者に知らせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:49:18 GMT)
Can bin-wise scaling improve consistency and adaptivity of prediction uncertainty for machine learning regression ? [0.0]
BVS(Binwise Variance Scaling)は、機械学習の回帰問題の不確かさを予測するためのポストホックリカバリ手法として提案されている。適応性を改善するために,BVSのいくつかの適応,特に代替損失関数と入力機能(X)に基づくビンニング方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:23:58 GMT)
CP$^{\infty}$ and beyond: 2-categorical dilation theory [0.0]
我々は、$mathrmCPinfty$-構成の水平分類によって、すべてのフォン・ノイマン代数とチャネルの圏を復元できることを示した。応用として、チェーの有限次元行列代数間の極端チャネルのキャラクタリゼーションを任意のフォン・ノイマン代数間の極端チャネルのキャラクタリゼーションに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 12:21:02 GMT)
Brainchop: Next Generation Web-Based Neuroimaging Application [0.0]
Brainchopは、トレーニング済みの全脳深層学習モデルを使用して、構造MRIのボリューム分析を可能にする、画期的なブラウザ内ツールである。本稿では,Brainchopの処理パイプラインの概要と,各種ハードウェア構成におけるモデルの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 20:17:06 GMT)
Block-Invariant Symmetry Shift: Preprocessing technique for second-quantized Hamiltonians to improve their decompositions to Linear Combination of Unitaries [0.0]
特定の対称性の目標状態に対して固有スペクトルを変更することなく、ハミルトニアンのノルムを減少させる前処理手順を提案する。新しい手順であるBlock-Invariant Symmetry Shift (BLISS) は作用素 T を構築し、H-T を実装するコストは H のそれと比較すると削減されるが、H-T は H と同じ方法で利子の部分空間に作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:27:16 GMT)
Beware of diffusion models for synthesizing medical images -- A comparison with GANs in terms of memorizing brain MRI and chest x-ray images [0.0]
我々は、BRATS20、BRATS21、胸部X線肺炎データセットを用いてStyleGANおよび拡散モデルのトレーニングを行い、脳MRIおよび胸部X線画像の合成を行う。以上の結果から,拡散モデルは,特に小規模なデータセットにおいて,StyleGANと比較してトレーニングイメージを記憶する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:52:16 GMT)
Backorder Prediction in Inventory Management: Classification Techniques and Cost Considerations [0.0]
本稿では,在庫管理における後方予測のための高度な分析手法を紹介する。秩序とは、株式の枯渇により直ちに達成できない命令をいう。アンサンブル手法とVAEを含むモデリング手法を組み合わせることで、在庫管理における不均衡なデータセットに効果的に対処できることが研究で示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 15:49:03 GMT)
Baby Llama: knowledge distillation from an ensemble of teachers trained on a small dataset with no performance penalty [0.0]
我々は,GPT-2と小さなLLaMAモデルからなるアンサンブルを,発達的に予測可能な10MワードのBabyLMデータセットで訓練した。我々は, 58MパラメータのLLaMAモデルを用いて蒸留を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:58:42 GMT)
An Optimization Case Study for solving a Transport Robot Scheduling Problem on Quantum-Hybrid and Quantum-Inspired Hardware [0.0]
我々は、D-Wavesの量子古典ハイブリッドフレームワーク、富士通の量子インスパイアされたデジタルアニール、そして輸送ロボットスケジューリング問題の解法におけるグロビの最先端の古典的解法を比較した。ディジタルアニールラーには有望な結果が得られ、グロビと直接比較すると、ハイブリッド量子アニールラーにはいくつかの機会がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 13:20:06 GMT)
Amortized Variational Inference: A Systematic Review [0.0]
変分推論(VI)の中核となる原理は、複雑な後続確率密度の統計的推論問題を、トラクタブルな最適化問題に変換することである。従来のVIアルゴリズムは大規模データセットには拡張性がなく、データポイントのアウトオブバウンドを容易に推測できない。ブラックボックスやアモールタイズVIのようなこの分野の最近の進歩は、これらの問題に対処するのに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:26:52 GMT)
Alquist 5.0: Dialogue Trees Meet Generative Models. A Novel Approach for Enhancing SocialBot Conversations [0.0]
Alexa Prize SocialBot Grand Challenge5のために開発されたSocialBot -- Alquist5.0 -- を紹介します。 NRG Baristaを導入し、社会ボットにバリスタを統合するための革新的なアプローチをいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 18:47:13 GMT)
Accented Speech Recognition With Accent-specific Codebooks [0.0]
音声アクセントは最先端の自動音声認識(ASR)システムに重大な課題をもたらす。あまり表現されないアクセントによる性能低下は、ASRの包括的採用に対する深刻な抑止力である。トレーニング可能なコードブックを用いたクロスアテンションを用いた,エンドツーエンドのASRシステムに対するアクセント適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 16:10:58 GMT)
AI-enhanced Auto-correction of Programming Exercises: How Effective is GPT-3.5? [0.0]
本稿では、パーソナライズされたコード修正とフィードバック生成におけるAIの可能性について検討する。 GPT-3.5は、実際のエラーではないエラーのローカライズや、幻覚的エラーなど、評価の弱点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 10:35:36 GMT)
AI Alignment and Social Choice: Fundamental Limitations and Policy Implications [0.0]
人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)がAIアライメントの鍵となるフレームワークとして登場した。本稿では,民主的規範を尊重するRLHFシステム構築における具体的な課題について考察する。我々は、AIエージェントをすべての個人の価値観と整合させることが、常に個人のプライベートな倫理的嗜好に反することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 17:59:04 GMT)
A clustering tool for interrogating finite element models based on eigenvectors of graph adjacency [0.0]
本稿では,有限要素シミュレーションモデルでエラーをデバッグする教師なし学習アルゴリズムを紹介する。このアルゴリズムは、その剛性行列の隣接性の数値的性質を用いて、FEモデルにおいて自由度をクラスタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 23:49:27 GMT)
A Risk-Averse Framework for Non-Stationary Stochastic Multi-Armed Bandits [0.0]
医療や金融のような高ボラティリティの分野では、素直な報酬アプローチは学習問題の複雑さを正確に捉えないことが多い。非定常環境で動作する適応型リスク認識戦略の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 19:29:13 GMT)
A Near-Quadratic Sample Complexity Reduction for Agnostic Learning via Quantum Algorithms [0.0]
我々は精度$epsilon,0epsilon1/4$と信頼性$-delta,0delta 1,$の新しいサンプル複雑性上限$O(mboxlog(frac1delta)/epsilon)を$epsilon,deltaright 0として取得する($epsilon-1$の多相因子まで)。一般学習の場合、学習速度の量子スピードアップは、(ポリログまで)$epsilon-1$である
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 07:39:16 GMT)
3:1 Nesting Rules in Redistricting [0.0]
マルコフ連鎖モンテカルロ法による2つのアンサンブルを比較する。 3:1のネスト規則を必要とすることは、勝利した席の分布に最小限の影響を与える。下院レベルでの極端な議席バイアスは、上院レベルでの議席の配分に大きな影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 24 Oct 2023 22:40:19 GMT)