MathVista: Evaluating Math Reasoning in Visual Contexts with GPT-4V,
Bard, and Other Large Multimodal Models [170.0] MathVistaは、様々な数学的タスクと視覚的タスクの課題を組み合わせるために設計されたベンチマークである。
最高のパフォーマンスのGPT-4Vモデルは全体の49.9%の精度を達成し、第2位のパフォーマーであるBardを15.1%上回った。
GPT-4Vは、複雑な数字を理解し、厳格な推論を行うのに苦戦しているため、人間のパフォーマンスが10.4%下がったままである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:22:24 GMT)
PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama [109.3] PERFはパノラマ性神経放射場を1つのパノラマから訓練する新しいビュー合成フレームワークである。
本研究では,360度2Dシーンを3Dシーンに持ち上げるために,新しい共同RGBDインペイント法とプログレッシブ・インペイント・アンド・エラスティング法を提案する。
PERFは,パノラマから3D,テキストから3D,3Dシーンのスタイリングなど,現実世界のアプリケーションに広く利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:01 GMT)
Guide Your Agent with Adaptive Multimodal Rewards [107.1] 本研究は、エージェントの一般化能力を高めるための効率的なフレームワークであるアダプティブリターン条件付きポリシー(ARP)を提示する。
我々のキーとなる考え方は、事前訓練されたマルチモーダル埋め込み空間における視覚観察と自然言語命令の類似性を計算することである。
マルチモーダル報酬は各タイミングで適応的な信号を提供するので、ARPはゴールの一般化を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:39:38 GMT)
Exploring Question Decomposition for Zero-Shot VQA [99.3] 視覚的質問応答のための質問分解戦略について検討する。
モデル記述分解の素早い適用は性能を損なう可能性があることを示す。
モデル駆動選択的分解手法を導入し,予測と誤りの訂正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:23:57 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） (Wed, 25 Oct 2023 01:56:14 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） (Wed, 25 Oct 2023 06:46:42 GMT)
Detecting Pretraining Data from Large Language Models [90.1] 事前学習データ検出問題について検討する。
事前学習データを知ることなく、テキスト片とLCMへのブラックボックスアクセスを条件に、モデルが提供されたテキストでトレーニングされたかどうかを判断できますか?
簡単な仮説に基づく新しい検出手法Min-K% Probを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:21:23 GMT)
AgentBench: Evaluating LLMs as Agents [88.5] 大規模言語モデル(LLM)は、従来のNLPタスクを超えた現実的な実用的ミッションをターゲットとして、ますます賢く自律的になってきています。
我々は,現在8つの異なる環境からなるベンチマークであるAgentBenchを紹介し,LLM-as-Agentの推論と意思決定能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:41:24 GMT)
On Pixel-level Performance Assessment in Anomaly Detection [87.7] 異常検出法は様々な応用において顕著な成功を収めている。
しかし、特にピクセルレベルでのパフォーマンスを評価することは複雑な課題である。
本稿では,視覚的エビデンスと統計的分析により,この課題の複雑さを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:02:27 GMT)
Maximize to Explore: One Objective Function Fusing Estimation, Planning,
and Exploration [87.5] 我々はtextttMEX というオンライン強化学習(オンラインRL)フレームワークを提案する。
textttMEXは、自動的に探索エクスプロイトのバランスをとりながら、見積もりと計画コンポーネントを統合する。
様々な MuJoCo 環境では,ベースラインを安定的なマージンで上回り,十分な報酬を得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:59:32 GMT)
Generative Pre-training for Speech with Flow Matching [85.1] 我々は,フローマッチングとマスク条件を併用した60k時間の無転写音声に対して,SpeechFlowという生成モデルを事前学習した。
実験結果から,事前学習した生成モデルをタスク固有のデータで微調整し,音声強調,分離,合成に関する既存の専門家モデルに適合または超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:40:50 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） (Wed, 25 Oct 2023 11:56:49 GMT)
API-Bank: A Comprehensive Benchmark for Tool-Augmented LLMs [84.5] API-Bankは、ツール強化された大規模言語モデルのための画期的なベンチマークである。
73のAPIツールからなる実行評価システムを開発した。
我々は、1,000の異なるドメインにまたがる2,138のAPIから1,888のツール使用対話を含む総合的なトレーニングセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:54:12 GMT)
Adapt Anything: Tailor Any Image Classifiers across Domains And
Categories Using Text-to-Image Diffusion Models [83.0] 我々は,現代テキスト・画像拡散モデルが,ドメインやカテゴリ間でタスク適応型画像分類器をカスタマイズできるかどうかを検討することを目的とする。
対象のテキストプロンプトから派生したカテゴリラベルを用いた画像合成には,1つのオフ・ザ・シェルフテキスト・ツー・イメージモデルのみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:58:14 GMT)
Oracle-Efficient Pessimism: Offline Policy Optimization in Contextual
Bandits [82.3] 悲観的OPOのための最初の一般オラクル効率アルゴリズムを提案する。
従来の悲観的アプローチと類似した統計的保証を得る。
我々は多種多様な構成の非正規化OPOに対して優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:57:55 GMT)
CoDet: Co-Occurrence Guided Region-Word Alignment for Open-Vocabulary
Object Detection [78.0] CoDetはオープン語彙オブジェクト検出のためのオブジェクトレベルの視覚言語表現を学習するための新しいアプローチである。
共有概念に言及するイメージをキャプションにグループ化することにより、共有概念に対応するオブジェクトは、高い共起性を示す。
CoDetは、オープン語彙検出において優れたパフォーマンスと魅力的なスケーラビリティを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:31:02 GMT)
SMURF-THP: Score Matching-based UnceRtainty quantiFication for
Transformer Hawkes Process [77.0] SMURF-THPは,変圧器ホークス過程を学習し,予測の不確かさを定量化するスコアベース手法である。
具体的には、SMURF-THPは、スコアマッチング目標に基づいて、イベントの到着時刻のスコア関数を学習する。
我々は,イベントタイプ予測と到着時刻の不確実性定量化の両方において,広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:33:45 GMT)
Discrete Diffusion Language Modeling by Estimating the Ratios of the
Data Distribution [76.3] 従来の手法よりも安定な新しい離散的なスコアマッチング損失であるスコアエントロピーを提案する。
我々は、スコアエントロピー離散拡散モデル(SEDD)をGPT-2の実験的な設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:12 GMT)
Winning Prize Comes from Losing Tickets: Improve Invariant Learning by
Exploring Variant Parameters for Out-of-Distribution Generalization [76.3] Out-of-Distribution (OOD) 一般化は、分散固有の特徴に適合することなく、様々な環境によく適応する堅牢なモデルを学ぶことを目的としている。
LTH(Lottery Ticket hypothesis)に基づく最近の研究は、学習目標を最小化し、タスクに重要なパラメータのいくつかを見つけることでこの問題に対処している。
Invariant Learning (EVIL) における変数探索手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:10:57 GMT)
Can You Rely on Your Model Evaluation? Improving Model Evaluation with
Synthetic Test Data [75.2] 本稿では,モデル評価を容易にする深層生成モデリングフレームワークである3Sテストを紹介する。
私たちの実験では、3Sテストが従来のベースラインより優れていることが示されています。
これらの結果は、限られた実テストデータから合成テストデータへのパラダイムシフトが必要かどうかという問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:18:44 GMT)
DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple
Experts Fine-tuning [75.0] 金融大規模言語モデル(LLM)を構築するための多言語エキスパートファインチューニングフレームワークを提案する。
DISC-FIN-SFTという金融インストラクションチューニングデータセットを構築し、4つのカテゴリ(コンサルト、NLPタスク、コンピューティング、検索強化ジェネレーション)のインストラクションサンプルを含む。
複数のベンチマークで評価した結果, 様々な財務シナリオにおいて, ベースラインモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:56:13 GMT)
R&B: Region and Boundary Aware Zero-shot Grounded Text-to-image
Generation [74.6] 拡散モデルを用いてゼロショット接地T2I生成を探索する。
本稿では,地域境界(R&B)を意識したクロスアテンションガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:07:27 GMT)
WaLiN-GUI: a graphical and auditory tool for neuron-based encoding [73.9] ニューロモルフィックコンピューティングはスパイクベースのエネルギー効率の高い通信に依存している。
本研究では, スパイクトレインへのサンプルベースデータの符号化に適した構成を同定するツールを開発した。
WaLiN-GUIはオープンソースとドキュメントが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:34:08 GMT)
OccuQuest: Mitigating Occupational Bias for Inclusive Large Language
Models [73.5] emphOccuQuestという名前のインストラクションチューニングデータセットを作成し、26の職業カテゴリで1,000以上の職業をカバーする11000以上のプロンプト補完ペアと30,000以上の対話を含む。
次に、OccuQuest上でLLaMAを微調整し、OccuLLaMAを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:06:17 GMT)
CLEX: Continuous Length Extrapolation for Large Language Models [73.4] Transformer-based Large Language Models (LLM) は多くの自然言語処理タスクにおいて先駆的な進歩を遂げている。
位置埋め込み(PE)スケーリング手法は、コンテキストウィンドウを特定の長さに拡張するのに有効であるが、顕著な制限を示す。
長さ外挿法は、理論的にはトレーニングシーケンス長を超えてコンテキストウィンドウを拡張することができるが、実際的なロングコンテキスト応用では性能が劣ることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:13:02 GMT)
Are GATs Out of Balance? [73.3] 本稿では,ノード近傍のアグリゲーションをパラメータ化注意係数で重み付けするグラフ注意ネットワーク(GAT)について検討する。
我々の主定理は、注意機構を持つ正の同次モデルの学習力学を研究するための足掛かりとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:49:30 GMT)
FlatMatch: Bridging Labeled Data and Unlabeled Data with Cross-Sharpness
for Semi-Supervised Learning [73.1] Semi-Supervised Learning (SSL) は、ラベル付きデータが極めて少ない豊富なラベル付きデータを活用する効果的な方法である。
ほとんどのSSLメソッドは、通常、異なるデータ変換間のインスタンス単位の一貫性に基づいている。
本研究では,2つのデータセット間の一貫した学習性能を確保するために,クロスシャープネス尺度を最小化するFlatMatchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:57:59 GMT)
Towards Self-Interpretable Graph-Level Anomaly Detection [73.1] グラフレベルの異常検出(GLAD)は、コレクションの大多数と比べて顕著な相違を示すグラフを識別することを目的としている。
本稿では,異常なグラフを検出し,同時に情報的説明を生成する自己解釈グラフaNomaly dETectionモデル(SIGNET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:10:07 GMT)
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models [72.9] ロボットが人からの指示に従うためには、人間の語彙の豊かな意味情報を繋げなければならない。
我々は、事前学習された視覚言語モデルを利用して、オブジェクト識別情報を抽出するシンプルなアプローチを開発する。
実際の移動マニピュレータにおける様々な実験において、MOOはゼロショットを様々な新しいオブジェクトカテゴリや環境に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:45:24 GMT)
S-CLIP: Semi-supervised Vision-Language Learning using Few Specialist
Captions [69.0] 対照的な言語画像事前学習(CLIP)のような視覚言語モデルは、自然画像領域において顕著な結果を示した。
S-CLIPはCLIPを訓練するための半教師付き学習手法であり、追加の未ペア画像を利用する。
S-CLIPは、ゼロショット分類でCLIPを10%改善し、リモートセンシングベンチマークで画像テキスト検索で4%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:49:23 GMT)
DISCO: A Large Scale Human Annotated Corpus for Disfluency Correction in
Indo-European Languages [68.7] ディフルエンシ補正(Disfluency correction, DC)とは、話し言葉からフィラー、繰り返し、訂正などの不適切な要素を取り除き、読みやすく解釈可能なテキストを作成する過程である。
Indo-Europeanの4つの重要な言語(英語、ヒンディー語、ドイツ語、フランス語)を網羅した、高品質な人間の注釈付きDCコーパスを提示する。
最新の機械翻訳(MT)システムと併用した場合,DCはBLEUスコアを平均5.65ポイント増加させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:32:02 GMT)
MultiPrompter: Cooperative Prompt Optimization with Multi-Agent
Reinforcement Learning [68.4] MultiPrompterは、プロンプト最適化をプロンプト間の協調ゲームと見なす新しいフレームワークである。
我々は,MultiPrompterが問題のサイズを効果的に減らし,プロンプトを最適に学習するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:58:51 GMT)
Frequency-Aware Transformer for Learned Image Compression [68.1] 学習画像圧縮(lic)のためのマルチスケール指向性アナリシスを初めて実現した周波数認識変換器(FAT)ブロックを提案する。
FATブロックは、自然画像のマルチスケールおよび指向性周波数成分をキャプチャするための周波数分解ウィンドウアテンション(FDWA)モジュールを含む。
また、周波数変調フィードフォワードネットワーク(FMFFN)を導入し、異なる周波数成分を適応的に変調し、周波数歪み性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:59:25 GMT)
Video Referring Expression Comprehension via Transformer with
Content-conditioned Query [68.1] ビデオ参照表現(REC)は、検索された自然言語に基づいて対象物をビデオにローカライズすることを目的としている。
ビデオRECの最近の改良は、学習可能なクエリを持つTransformerベースの手法を用いてなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:38:42 GMT)
Inverse Dynamics Pretraining Learns Good Representations for Multitask
Imitation [66.9] このようなパラダイムを模倣学習でどのように行うべきかを評価する。
本稿では,事前学習コーパスがマルチタスクのデモンストレーションから成り立つ環境について考察する。
逆動力学モデリングはこの設定に適していると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:44 GMT)
Evaluating Hallucinations in Chinese Large Language Models [65.5] 我々は,中国大言語モデルにおける幻覚現象を測定するために,HaluQA(中国語幻覚質問回答)というベンチマークを構築した。
GLM-130B と ChatGPT の2種類の幻覚について考察した。
評価のために,モデル出力が幻覚的かどうかを判定するために,GPT-4を用いた自動評価手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:49:37 GMT)
Limitations of Deep Learning for Inverse Problems on Digital Hardware [65.3] 我々は、チューリングマシンとしてモデル化された現在のハードウェアプラットフォームで実際に計算できるものを分析する。
有限次元逆問題は小さな緩和パラメータに対してバナッハ・マズール計算可能でないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:29:27 GMT)
QMoE: Practical Sub-1-Bit Compression of Trillion-Parameter Models [64.3] Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、スパースルーティングによる大規模言語モデル(LLM)の高推論コストに対する一般的な解決策を提供する。
本稿では,QMoEと呼ばれる新しい圧縮実行フレームワークの形で,このメモリ問題に対する解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:24:53 GMT)
Myths and Legends in High-Performance Computing [63.3] 我々は、高性能コンピューティングコミュニティのメンバーの間で伝承されている神話や伝説について論じる。
われわれは、多くのスケーリング法が廃止され、現在の大規模な変革の時代における時代を象徴するものだと考えている。
いくつかの法則が終わる一方で、アルゴリズムスケーリングや新しいアーキテクチャ研究など、新しい方向性が出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:01:14 GMT)
UAV-Sim: NeRF-based Synthetic Data Generation for UAV-based Perception [62.7] ニューラルレンダリングの最近の進歩を利用して、静的および動的ノベルビューUAVベースの画像レンダリングを改善する。
本研究では,主に実データと合成データのハイブリッドセットに基づいて最先端検出モデルが最適化された場合,性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:20:37 GMT)
SACSoN: Scalable Autonomous Control for Social Navigation [62.6] 我々は、社会的に邪魔にならないナビゲーションのための政策の訓練方法を開発した。
この反事実的摂動を最小化することにより、共有空間における人間の自然な振る舞いを変えない方法でロボットに行動を促すことができる。
屋内移動ロボットが人間の傍観者と対話する大規模なデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:25:41 GMT)
Language Agnostic Code Embeddings [61.8] 私たちは、さまざまなプログラミング言語にまたがるコード埋め込みの言語間機能に重点を置いています。
1つは特定の言語のニュアンスと構文に深く結びついており、もう1つは詳細を知らない。
我々は、この言語固有のコンポーネントを分離して排除すると、下流のコード検索タスクが大幅に改善されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:34:52 GMT)
Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video
Understanding [61.8] Video-LLaMAは、ビデオ内の視覚的および聴覚的コンテンツの両方を理解する能力を備えた、大規模言語モデル(LLM)を強化するフレームワークである。
Video-LLaMAブートストラップは、凍結された事前訓練されたビジュアルおよびオーディオエンコーダと凍結されたLCMからのクロスモーダルトレーニングである。
Video-LLaMAは,映像コンテンツを知覚し,理解し,意味のある応答を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:23:31 GMT)
Data Pruning via Moving-one-Sample-out [61.5] 我々は移動1サンプルアウト(MoSo)と呼ばれる新しいデータ処理手法を提案する。
MoSoは、トレーニングセットから最も分かりにくいサンプルを特定し、削除することを目的としている。
実験結果から,MoSoは高プルーニング比で高い性能劣化を効果的に緩和することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:19:05 GMT)
BOOST: Harnessing Black-Box Control to Boost Commonsense in LMs'
Generation [60.8] 本稿では,凍結した事前学習言語モデルを,より汎用的な生成に向けて操る,計算効率のよいフレームワークを提案する。
具体的には、まず、文に常識的スコアを割り当てる参照なし評価器を構築する。
次に、スコアラをコモンセンス知識のオラクルとして使用し、NADOと呼ばれる制御可能な生成法を拡張して補助ヘッドを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:32:12 GMT)
MCUFormer: Deploying Vision Tranformers on Microcontrollers with Limited
Memory [60.5] 我々はMCUFormerと呼ばれるハードウェア・アルゴリズムの協調最適化手法を提案し、メモリが極端に制限されたマイクロコントローラにビジョントランスフォーマーを配置する。
MCUFormerは320KBのメモリを持つ画像分類のためのImageNet上で73.62%のTop-1精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:00:26 GMT)
PromptAgent: Strategic Planning with Language Models Enables
Expert-level Prompt Optimization [60.0] PromptAgentは、エキスパートレベルのプロンプトを、専門家による手工芸品と同等の品質で作成する最適化手法である。
PromptAgentは人間のような試行錯誤の探索にインスパイアされ、専門家レベルの正確な洞察と詳細な指示を誘導する。
PromptAgentを3つの実践領域にまたがる12のタスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:47:01 GMT)
Score Matching-based Pseudolikelihood Estimation of Neural Marked
Spatio-Temporal Point Process with Uncertainty Quantification [59.8] 我々は、不確実な定量化を伴うmarkPsを学習するためのスコアMAtching推定器であるSMASHを紹介する。
具体的には,スコアマッチングによるマークPsの擬似的類似度を推定することにより,正規化自由度を推定する。
提案手法の優れた性能は、事象予測と不確実性定量化の両方において広範な実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:37:51 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） (Wed, 25 Oct 2023 11:31:40 GMT)
Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment [59.0] ユーザ意図に合わせた,より小さな言語モデルの実現を目指しています。
従来の研究では、より大規模なモデルに教師付き微調整(dSFT)を適用することにより、タスクの精度が大幅に向上することが示されている。
蒸留直接選好最適化(dDPO)を用いて,意図のアライメントを大幅に改善したチャットモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:25:16 GMT)
Show from Tell: Audio-Visual Modelling in Clinical Settings [58.9] 臨床環境でのオーディオ・ビジュアル・モデリングを考察し、人間の専門的アノテーションを使わずに医学的表現を学習するためのソリューションを提供する。
この目的のために, 単純かつ効果的なマルチモーダル自己教師型学習フレームワークを提案する。
提案手法は,音声のみを基準として,超音波画像中の解剖学的関心領域をローカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:55:48 GMT)
Goal Driven Discovery of Distributional Differences via Language
Descriptions [58.8] 大きなコーパスを採掘することは有用な発見をもたらすが、人間には時間がかかる。
我々は、ゴール駆動方式で2つの大きなコーパス間の差異を自動的に発見する新しいタスクD5を定式化する。
本稿では,OpenD5 の幅広い応用について,これまで不明な発見を著者に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:43:04 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Constrained Text Generation for Large
Language Models [58.8] 本研究では,大言語モデル(LLM)の制約付きテキスト生成について検討する。
本稿では,ChatGPT や GPT-4 など複数の LLM について検討し,制約を語彙型,構造型,関係型に分類する。
この研究は、LLMが制約に準拠する範囲など、いくつかの重要な研究課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:58:49 GMT)
Prompt Me Up: Unleashing the Power of Alignments for Multimodal Entity
and Relation Extraction [58.4] 画像とテキストによるマルチモーダル抽出は、エンティティとリレーションのためのより多くの信号を取得する。
以前の作業では、NewsCLIPingなど、ラベルなしのイメージキャプチャペアの多くを見落としていた。
本稿では,エンティティオブジェクトとリレーショナルイメージアライメントのための革新的な事前学習目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:51:56 GMT)
Seeing is not Believing: Robust Reinforcement Learning against Spurious
Correlation [57.4] 国家の異なる部分には、保存されていない共同設立者が引き起こす相関関係が存在しない。
このような役に立たないあるいは有害な相関を学習するモデルは、テストケースの共同創設者がトレーニングケースから逸脱したときに破滅的に失敗する可能性がある。
したがって、単純かつ非構造的な不確実性集合を仮定する既存の頑健なアルゴリズムは、この問題に対処するには不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:51:27 GMT)
Natural Language Decompositions of Implicit Content Enable Better Text
Representations [56.9] 本稿では,暗黙的に伝達されたコンテンツを明示的に考慮したテキスト分析手法を提案する。
我々は大きな言語モデルを用いて、観察されたテキストと推論的に関係する命題の集合を生成する。
本研究は,NLPにおいて,文字のみではなく,観察された言語の背景にある意味をモデル化することが重要であることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:08:17 GMT)
Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A
Comprehensive Benchmark [56.8] 合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。
合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。
本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:32:02 GMT)
Subspace Chronicles: How Linguistic Information Emerges, Shifts and
Interacts during Language Model Training [56.7] 我々は、構文、意味論、推論を含むタスクを、200万の事前学習ステップと5つのシードで分析する。
タスクや時間にまたがる重要な学習フェーズを特定し、その間にサブスペースが出現し、情報を共有し、後に専門化するために混乱する。
この結果は,モデル解釈可能性,マルチタスク学習,限られたデータからの学習に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:09:55 GMT)
GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model [56.7] 我々は,130億のパラメータを持つバイリンガル(英語と中国語)事前学習言語モデルであるGLM-130Bを紹介する。
100Bスケールのモデルを少なくとも GPT-3 (davinci) と同程度にオープンソース化し、そのようなスケールのモデルがどのように事前訓練されるかを明らかにする試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:22:43 GMT)
A No-Reference Quality Assessment Method for Digital Human Head [56.2] 我々は、デジタルヒューマン品質評価(DHQA)を扱うトランスフォーマーに基づく新しいノリフレクション(NR)手法を開発した。
具体的には、デジタル人間の前方2次元投影を入力として描画し、特徴抽出に視覚変換器(ViT)を用いる。
次に,歪み型を共同分類し,デジタル人間の知覚品質レベルを予測するマルチタスクモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:01:05 GMT)
Fuse Your Latents: Video Editing with Multi-source Latent Diffusion
Models [55.8] テキスト誘導ビデオ編集を実現するための訓練不要フレームワークFLDM(Fused Latent Diffusion Model)を提案する。
FLDMは、デノナイジング過程中に画像LDMとビデオLDMとを融合させる。
編集されたビデオのテキストアライメントと時間的一貫性を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:35:01 GMT)
Improving a Named Entity Recognizer Trained on Noisy Data with a Few
Clean Instances [55.4] クリーンなインスタンスの小さなセットから,ノイズの多いNERデータを誘導することで,ノイズを発生させる手法を提案する。
メインのNERモデルとともに、判別器モデルをトレーニングし、その出力を使用してサンプルの重み付けを校正します。
クラウドソーシングと遠隔監視データセットの結果から,提案手法は少ないガイダンスセットで継続的に性能を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:23:37 GMT)
General Point Model with Autoencoding and Autoregressive [55.1] 本稿では,ポイントクラウドトランスにおける自動エンコーディングと自己回帰タスクをシームレスに統合する汎用ポイントモデルを提案する。
このモデルは汎用性が高く、ダウンストリームポイントクラウド表現タスクの微調整や、条件なしおよび条件付き生成タスクが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:08:24 GMT)
MusicAgent: An AI Agent for Music Understanding and Generation with
Large Language Models [54.6] MusicAgentは、多数の音楽関連ツールと、ユーザの要求に対処するための自律ワークフローを統合している。
このシステムの第一の目的は、AI音楽ツールの複雑さからユーザーを解放し、クリエイティブな側面に集中できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:34:13 GMT)
Attention-Enhancing Backdoor Attacks Against BERT-based Models [54.1] バックドア攻撃の戦略を調べることは、モデルの脆弱性を理解するのに役立つだろう。
本稿では,注意パターンを直接操作することでトロイの木馬行動を向上させる新しいトロイの木馬注意損失(TAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:45:53 GMT)
Accented Speech Recognition With Accent-specific Codebooks [53.3] 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） (Wed, 25 Oct 2023 03:23:30 GMT)
Defense Against Model Extraction Attacks on Recommender Systems [53.1] 本稿では、モデル抽出攻撃に対するリコメンデータシステムに対する防御のために、グラディエントベースのランキング最適化(GRO)を導入する。
GROは、攻撃者の代理モデルの損失を最大化しながら、保護対象モデルの損失を最小限にすることを目的としている。
その結果,モデル抽出攻撃に対するGROの防御効果は良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:30:42 GMT)
Lipschitzness Is All You Need To Tame Off-policy Generative Adversarial
Imitation Learning [52.5] 本稿では,非政治的生成的対人模倣学習の事例について考察する。
学習した報酬関数を局所的なリプシッツ連続関数に強制することは、その手法がうまく動作するための正準非条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:21:42 GMT)
RCAgent: Cloud Root Cause Analysis by Autonomous Agents with
Tool-Augmented Large Language Models [52.4] 近年,クラウド根本原因分析(RCA)における言語モデル (LLM) の適用が活発に検討されている。
RCAgentは、実用的でプライバシに配慮した産業RCA利用のためのツール強化LDM自律エージェントフレームワークである。
RCAgentはGPTファミリではなく、内部的にデプロイされたモデル上で動作し、フリーフォームのデータ収集とツールによる包括的な分析を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:53:31 GMT)
Distance Weighted Trans Network for Image Completion [52.3] 本稿では,DWT(Distance-based Weighted Transformer)を利用した画像コンポーネント間の関係をよりよく理解するためのアーキテクチャを提案する。
CNNは、粗い事前の局所的なテクスチャ情報を強化するために使用される。
DWTブロックは、特定の粗いテクスチャやコヒーレントな視覚構造を復元するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:24:28 GMT)
Hierarchical Text Spotter for Joint Text Spotting and Layout Analysis [52.0] HTSは画像中のテキストを認識し、文字、単語、行、段落の4段階の階層構造を識別することができる。
HTSは、複数の単語レベルのテキストスポッティングベンチマークデータセットと幾何学的レイアウト解析タスクの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:23:54 GMT)
SpikingJelly: An open-source machine learning infrastructure platform
for spike-based intelligence [51.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、高エネルギー効率のニューロモルフィックチップに脳にインスパイアされたインテリジェンスを実現することを目的としている。
我々は、ニューロモルフィックデータセットの事前処理、深層SNNの構築、パラメータの最適化、およびニューロモルフィックチップへのSNNのデプロイのためのフルスタックツールキットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:15:17 GMT)
ClearMark: Intuitive and Robust Model Watermarking via Transposed Model
Training [50.8] 本稿では,人間の直感的な評価を目的とした最初のDNN透かし手法であるClearMarkを紹介する。
ClearMarkは目に見える透かしを埋め込んで、厳格な値閾値なしで人間の意思決定を可能にする。
8,544ビットの透かし容量は、現存する最強の作品に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:16:55 GMT)
Achieving Constraints in Neural Networks: A Stochastic Augmented
Lagrangian Approach [49.2] DNN(Deep Neural Networks)の正規化は、一般化性の向上とオーバーフィッティングの防止に不可欠である。
制約付き最適化問題としてトレーニングプロセスのフレーミングによるDNN正規化に対する新しいアプローチを提案する。
我々はAugmented Lagrangian (SAL) 法を用いて、より柔軟で効率的な正規化機構を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:55:35 GMT)
Learning-based adaption of robotic friction models [48.5] 我々は、可能な限り少ないデータを用いて、既存の摩擦モデルを新しいダイナミクスに適用するための新しいアプローチを導入する。
提案する推定器は,従来のモデルベースアプローチとベースニューラルネットワークを著しく上回る性能を示した。
本手法はトレーニング中に外部負荷を伴うデータに依存しないため,外部トルクセンサは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:50:15 GMT)
Robust and Actively Secure Serverless Collaborative Learning [48.0] コラボレーティブ機械学習(ML)は、分散データからより良いモデルを学ぶために広く利用されている。
学習のための協調的なアプローチは、直感的にユーザデータを保護しますが、サーバ、クライアント、あるいはその両方に対して脆弱なままです。
本稿では、悪意のあるサーバに対してセキュアで、悪意のあるクライアントに対して堅牢なピアツーピア学習方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:43:03 GMT)
Overview of the BioLaySumm 2023 Shared Task on Lay Summarization of
Biomedical Research Articles [47.0] 本稿では,ACL 2023のBioNLPワークショップで開催されているバイオメディカルリサーチ記事のレイ要約(BioLaySumm)における共有タスクの結果について述べる。
この共有タスクの目的は、"遅延要約"を生成することができる抽象的な要約モデルを開発することである。
総合的な結果に加えて,BioLaySumm共有タスクのセットアップと洞察についても報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:16:43 GMT)
Unconstrained Dynamic Regret via Sparse Coding [46.9] オンライン凸最適化(OCO)を2つの問題構造の結合の下で検討した。
本稿では, スパースコーディングフレームワークを用いて, 適応的再帰境界を新たに実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:30:39 GMT)
Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language
Pre-training [46.6] 本稿では,資源集約型視覚言語事前学習のための凍結型大規模言語モデル (LLM) の最適化を目的とした新しい手法を提案する。
われわれのアプローチは、言語コンポーネントに集中して、視覚的特徴と整合する最適なプロンプトを具体的に特定することによって、多様化している。
我々のフレームワークは、ビデオ学習タスクにおけるその成功例によって検証されるように、アーキテクチャ設計の観点からは、モダリティ非依存かつ柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:28:56 GMT)
Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning [46.4] 本稿では,ロボットのポーズ,障害物マップ,ロボットのフットプリントに基づいて,異なる衝突コストを返却するニューラルネットワークモデルを提案する。
私たちのアーキテクチャには、障害物マップとロボットフットプリントを埋め込みに変換するニューラルイメージエンコーダが含まれています。
Husky UGVモバイルロボットの実験は、我々のアプローチがリアルタイムで安全なローカルプランニングを可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:00:21 GMT)
From Tempered to Benign Overfitting in ReLU Neural Networks [46.4] 過自明なニューラルネットワーク(NN)は、ノイズの多いデータに完全に適合するように訓練された場合でも、適切に一般化することが観察される。
最近、NNの振舞いは「抑止過剰」と表現されることが多いと推測され、実証的に観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:20:46 GMT)
On Single Index Models beyond Gaussian Data [45.9] 緩やかな高次元関数は、勾配-蛍光法の振舞いを研究するための豊富な枠組みとして生まれてきた。
この研究では、安定性と対称性の両方に反する可能性のあるガウス的な設定を超えて、この図の拡張を探求する。
本研究の主な成果は,高次元状態下での未知方向$theta*$を効率よく回収できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:57:02 GMT)
Divide et Impera: Multi-Transformer Architectures for Complex NLP-Tasks [45.0] 複雑なタスクを単純なサブタスクに分割する手法を提案する。
複数のトランスモデルは、それぞれ1つのサブタスクに微調整され、複雑なタスクを達成するために並べられる。
これにより、微調整データセットのコンパイルが簡単になり、全体的な可制御性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:00:15 GMT)
Multiplication-Free Transformer Training via Piecewise Affine Operations [45.0] 本稿では,浮動小数点数のビット表現を整数として加えることで実現した,安価なアフィン近似に置き換える。
変換器は、視覚と言語の両方のタスクに対して、結果の修正された行列乗法で、ほとんど、あるいは全く性能に影響を与えずに訓練できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:50:35 GMT)
Personalized Federated X -armed Bandit [44.7] 我々は、フェデレートされた$mathcalX$-armed bandit問題について検討し、フェデレート学習パラダイムにおいて、クライアントの異種局所目的を同時に最適化する。
本手法では,非最適領域を安全に除去すると同時に,非最適領域の偏りはあるが効果的な局所目的評価を通じて協調を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:11:32 GMT)
Towards Large-scale Masked Face Recognition [44.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)が流行する中、ほとんどの人がマスクを着用している。
本稿では,ICCV MFR WebFace260M と InsightFace の制約のないトラックにテキスト分岐ソリューションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:04:47 GMT)
A Survey of Deep Learning for Low-Shot Object Detection [44.2] Low-Shot Object Detection (LSOD)は、アノテーション付きのサンプルからオブジェクトを検出する新しい研究トピックである。
本調査ではLSOD法について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:44:30 GMT)
Dolfin: Diffusion Layout Transformers without Autoencoder [44.1] 自動エンコーダを持たない拡散レイアウト変換器(Dolfin)を新たに導入する。
Dolfinは、既存の方法と比較して、複雑さを減らしてモデリング能力を大幅に改善する。
本実験はDolfinの利点を示すために定性的および定量的な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:26:04 GMT)
Evaluating General-Purpose AI with Psychometrics [43.9] 現在のAIベンチマークは、通常、特定のタスクのコレクションのパフォーマンスを評価する。
AIシステムが今まで見たことのない新しいタスクを完了できるかどうかを予測するのは難しい。
心理学は、複数のタスクでパフォーマンスを損なう潜在構造を特定し、測定するための厳密な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:38:38 GMT)
Evaluation and Improvement of Interpretability for Self-Explainable
Part-Prototype Networks [43.8] パートプロトタイプネットワークは、固有の解釈可能性と非解釈可能ネットワークと同等の精度で、幅広い研究の関心を集めている。
本研究は,パートプロトタイプネットワークの解釈可能性について定量的かつ客観的に評価する試みである。
本研究では, 浅層深度特徴アライメントモジュールとスコアアグリゲーションモジュールを備えた高精細な部分プロトタイプネットワークを提案し, プロトタイプの解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:27:47 GMT)
Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural
Distributional Shifts [43.4] グラフ学習におけるノードレベルの問題では、分散シフトは特に複雑である。
本稿では,グラフ構造に基づく分布変化の一般化手法を提案する。
単純なモデルは、考慮された構造的シフトにおいて、より洗練された手法よりも優れていることがよく示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:42:47 GMT)
Towards Control-Centric Representations in Reinforcement Learning from
Images [43.2] ReBisは、報酬なしの制御情報と報酬特化知識を統合することで、制御中心の情報を取得することを目指している。
AtariゲームとDeepMind Control Suitを含む2つの大規模なベンチマークに関する実証研究は、ReBisが既存の方法よりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:09:53 GMT)
Is ChatGPT a Good Multi-Party Conversation Solver? [42.9] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理の領域において影響力のある道具として出現している。
本稿では,多人数会話におけるLLM生成の可能性について検討する。
実験により,ChatGPTとGPT-4のゼロショット学習能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:18:40 GMT)
Open Domain Multi-document Summarization: A Comprehensive Study of Model
Brittleness under Retrieval [42.7] マルチドキュメント要約(MDS)は、一連のトピック関連の文書が入力として提供されると仮定する。
タスクを形式化し、既存のデータセット、レトリバー、要約器を使ってブートストラップすることで、より困難な設定について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:25:20 GMT)
GPT Understands, Too [42.7] 本稿では,個別のプロンプトと組み合わせたトレーニング可能な連続プロンプト埋め込みを用いた新しいP-Tuning法を提案する。
P-Tuningは一般的に、完全に教師された設定と少数の設定の両方の下で、凍結された言語モデルとチューニングされた言語モデルの両方に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:15:58 GMT)
Measurement of small photon numbers in circuit QED resonators [42.0] 量子ビットを持つ共振器におけるゆらぎ光子のオフ共振相互作用は、量子ビットの劣化率を増加させる。
我々はこの効果を利用して、コヒーレントまたは熱的に駆動される少数の空洞内光子を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:40:56 GMT)
Quantum Key Distribution With an Integrated Photonic Receiver [41.9] フォトニック集積回路(PIC)はセキュア通信のための量子技術の進歩の鍵である。
我々は,デコイ状態法を用いて3状態のBB84プロトコルを実装し,量子通信を強化する。
最も顕著な結果の1つは、記録破りの45dBチャネル減衰に対する秘密鍵の抽出である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:19:19 GMT)
On the Powerfulness of Textual Outlier Exposure for Visual OoD Detection [41.3] 外周露光は、トレーニング中のOoDデータの低信頼予測を促進する追加の損失をもたらす。
本稿では、画像領域における実または仮想のオフレイラをテキスト等価物に置き換えることによるテキストアウトレイラの利用の利点について検討する。
本実験は, 大規模OoDベンチマークおよびハードOoDベンチマークにおいて, テキストアウトレーヤの生成により, 競合性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:19:45 GMT)
An Early Evaluation of GPT-4V(ision) [40.9] 我々は,GPT-4Vの視覚的理解,言語理解,視覚パズルの解法,深度,熱,映像,音声などの他のモダリティの理解など,様々な能力を評価する。
GPT-4Vの性能を評価するため、656の試験インスタンスを手動で構築し、GPT-4Vの結果を慎重に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:33:17 GMT)
DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion
Prior [40.7] 本稿では,高忠実でコヒーレントな3Dオブジェクトを生成する階層型3Dコンテンツ生成手法であるDreamCraft3Dを提案する。
幾何学的彫刻とテクスチャ強化の段階をガイドするために, 2次元参照画像を活用することで, この問題に対処する。
階層的な世代を通して調整された3Dプリエントにより、DreamCraft3Dはフォトリアリスティックなレンダリングを備えたコヒーレントな3Dオブジェクトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:50:10 GMT)
XFEVER: Exploring Fact Verification across Languages [40.2] 本稿では,異なる言語間で事実検証モデルをベンチマークするために設計された言語間ファクト抽出と検証データセットを提案する。
我々は、Fact extract and VERificationデータセットのクレームとエビデンステキストを6言語に翻訳して構築した。
トレーニングセットと開発セットは機械翻訳を使用して翻訳され、テストセットはプロの翻訳者によって翻訳されたテキストと機械翻訳されたテキストを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:20:17 GMT)
Initialization-Dependent Sample Complexity of Linear Predictors and
Neural Networks [40.0] 本研究では,スカラー値の線形予測器の設定を考えると,サンプルの複雑さの挙動が驚くほど異なることを示す。
これはまた、フィードフォワードニューラルネットワークのための新しいサンプル複雑性境界をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:36:15 GMT)
The Data Provenance Initiative: A Large Scale Audit of Dataset Licensing
& Attribution in AI [39.1] 法的および機械学習の専門家は、1800以上のテキストデータセットを体系的に監査し、追跡する。
私たちのランドスケープ分析は、コンポジションの急激な分断と、商業的にオープンなデータセットとクローズドなデータセットの焦点を浮き彫りにしています。
広く使用されているデータセットホスティングサイトでは、ライセンスが72%以上、エラー率が50%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:20:26 GMT)
RDBench: ML Benchmark for Relational Databases [39.0] 我々は、リレーショナルデータベース(RDB)に関する再現性のある機械学習(ML)研究を促進するための標準ベンチマークRDBenchを紹介する。
RDBenchは、さまざまなスケール、ドメイン、グラフ、リレーショナル構造からなる、さまざまなRDBデータセットを提供する。
RDBenchは、RDB予測タスクの下で、XBoostGからグラフニューラルネットワークまで、さまざまなドメインからのMLメソッド間の有意義な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:34 GMT)
OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [38.9] OceanGPTは、海洋ドメインにおける最初の大規模言語モデル(LLM)の専門家である。
DoInstructは、大量の海洋ドメインインストラクションデータを自動的に取得する新しいフレームワークである。
OceanBenchは、海洋領域におけるLLMの能力を評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:55:38 GMT)
InstructPTS: Instruction-Tuning LLMs for Product Title Summarization [38.9] InstructPTSはProduct Title Summarization(PTS)タスクの制御可能なアプローチである
提案手法は,新しい指導的微調整戦略を用いて学習し,様々な基準に従って製品タイトルを要約することができる。
提案手法は,14点以上のBLEU点と8点以上のROUGE点を改良し,より正確な製品名要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:56:07 GMT)
On the Proactive Generation of Unsafe Images From Text-To-Image Models Using Benign Prompts [38.6] 従来の研究は、操作されたプロンプトがテキスト・ツー・イメージ・モデルを用いて安全でない画像を生成することを実証してきた。
基本攻撃と実用性維持攻撃の2つの毒素攻撃を提案する。
本研究は,実世界のシナリオにおけるテキスト・ツー・イメージ・モデル導入の潜在的なリスクを明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:10:44 GMT)
DiQAD: A Benchmark Dataset for End-to-End Open-domain Dialogue
Assessment [38.3] オープンドメインの対話品質を自動的に評価するための大規模対話品質評価データセット(DiQAD)をリリースする。
具体的には,対話の質に関する人間の判断に適合する寸法に基づいて,評価基準を確立する。
また、これらの基準に基づいて実際のユーザ間で会話する大規模な対話を注釈付けし、約10万の対話を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:04:57 GMT)
TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous Control [37.7] TD-MPCはモデルに基づく強化学習アルゴリズムである。
本稿では,TD-MPCアルゴリズムを改良したTD-MPC2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:57:07 GMT)
AirFL-Mem: Improving Communication-Learning Trade-Off by Long-Term
Memory [37.4] 本研究では,長期記憶機構を実装することでフェージングを緩和する新しいスキームであるAirFL-Memを提案する。
また, フェードチャネルの存在下での電力制御に使用されるトラクションしきい値に対して, 新たな凸最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:51:38 GMT)
LoCoOp: Few-Shot Out-of-Distribution Detection via Prompt Learning [37.4] 本稿では,数発のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための新しい視覚言語プロンプト学習手法を提案する。
LoCoOpは、トレーニング中にCLIPローカル機能の一部をOOD機能として利用するOOD正規化を実行する。
LoCoOpは、既存のゼロショットと完全に教師付き検出方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:22:02 GMT)
Tailoring Personality Traits in Large Language Models via
Unsupervisedly-Built Personalized Lexicons [36.6] 人格は人間の表現パターンを形成する上で重要な役割を果たしている。
本稿では,大型言語モデル (LLM) のパーソナリティ特性をプラガブルな方法で調整するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:16:33 GMT)
Agreeing to Stop: Reliable Latency-Adaptive Decision Making via
Ensembles of Spiking Neural Networks [36.1] スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Network、SNN)は、入力時系列の間隔を利用して分類などのタスクを効率的に実行することができる反復モデルである。
本稿では,SNNの信頼性向上を目的としたアンサンブルモデルの実装により,SNNの不確実性を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:40:33 GMT)
Controlled Decoding from Language Models [36.1] 本稿では,言語モデルから高い報酬を得るための自己回帰生成を制御するための,非政治的強化学習手法を提案する。
Reddit会話コーパスの制御機構としてCDが有効であることを実証的に実証した。
トレーニング時間の変更を必要とせずに,CDを新しいブロックワイズで推論時に適用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:00:05 GMT)
A Tale of Pronouns: Interpretability Informs Gender Bias Mitigation for
Fairer Instruction-Tuned Machine Translation [35.4] 機械翻訳モデルがジェンダーバイアスを示すか否かについて検討する。
We found that IFT model default to male-inflected translations, evengarding female occupational stereotypes。
実装が容易で効果的なバイアス緩和ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:43:49 GMT)
Quality > Quantity: Synthetic Corpora from Foundation Models for
Closed-Domain Extractive Question Answering [35.4] 閉領域内での抽出的質問応答について検討し,対象とする事前学習の概念を紹介する。
提案フレームワークはGalacticaを用いて,特定の書体スタイルやトピックに合わせて合成された「ターゲット」コーパスを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:48:16 GMT)
Systematic Comparison of Software Agents and Digital Twins: Differences,
Similarities, and Synergies in Industrial Production [35.1] 2つの一般的なソフトウェアパラダイムは、ソフトウェアエージェント(エージェントと呼ばれる)とデジタルツイン(DT)である。
本研究は, 産業応用におけるエージェントとDTの系統的比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:18:52 GMT)
Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models [34.9] マイクロソフトの最先端の米国データセンターでGPT-3を訓練することで、70万リットルの清浄な淡水を直接蒸発させることができる。
世界のAI需要は、2027年の4.2.6億立方メートルの水流出の原因になる可能性がある。
グローバルな水の課題に対応するために、AIモデルは、社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:56:21 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） (Wed, 25 Oct 2023 10:03:52 GMT)
From Simple to Complex: A Progressive Framework for Document-level
Informative Argument Extraction [34.4] イベント引数抽出(EAE)は、単一のドキュメントから複数のイベントの引数を抽出するモデルを必要とする。
文書レベルEAEのための簡易・複雑プログレッシブフレームワークを提案する。
提案手法は,F1 において SOTA を 1.4% 上回る性能を示し,EAE タスクにおいて有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:38:02 GMT)
S$^3$-TTA: Scale-Style Selection for Test-Time Augmentation in
Biomedical Image Segmentation [33.7] 本研究では、テスト画像毎に適切な画像スケールとスタイルを選択する新しいTTAフレームワークであるS$3$-TTAを提案する。
細胞と肺のセグメンテーションに関する公開ベンチマークでは、S$3$-TTAはそれぞれ3.4%と1.3%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:19:14 GMT)
Exploring OCR Capabilities of GPT-4V(ision) : A Quantitative and
In-depth Evaluation [33.7] 評価の結果,GPT-4Vはラテン内容の認識や理解に優れていたが,多言語シナリオや複雑なタスクに苦慮していることが明らかとなった。
この研究は、LMMを用いたOCRの今後の研究に重要な参考となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:38:55 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） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:56 GMT)
Redco: A Lightweight Tool to Automate Distributed Training of LLMs on
Any GPU/TPUs [33.4] 大規模言語モデル(LLM)の分散トレーニングと推論を自動化するツールであるRedcoを紹介する。
また,3つの関数の定義により,多様なMLパイプラインをカスタマイズする機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:32:35 GMT)
Land-cover change detection using paired OpenStreetMap data and optical
high-resolution imagery via object-guided Transformer [33.3] 光高解像度画像とOpenStreetMap(OSM)データは、土地被覆変化検出のための2つの重要なデータソースである。
本稿では,ペアOSMデータと光学画像を用いた土地被覆変化の直接検出の先駆者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:34:03 GMT)
Privately Aligning Language Models with Reinforcement Learning [33.2] 強化学習(RL)による大規模言語モデル(LLM)のプライバシー保護アライメントについて検討する。
提案手法の有効性を検証し,強力なプライバシ保護を確保しつつ,競争力のあるユーティリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:58:51 GMT)
Streaming Factor Trajectory Learning for Temporal Tensor Decomposition [33.2] 本研究では,時間的テンソル分解のためのストリーム・ファクタ・トラジェクトリ・ラーニング(SFTL)を提案する。
GPを用いて因子の軌道をモデル化し、その時間的進化を柔軟に推定する。
合成タスクと実世界のアプリケーションの両方において、SFTLの利点を示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:58:52 GMT)
ChimpACT: A Longitudinal Dataset for Understanding Chimpanzee Behaviors [32.7] ChimpACTは、ドイツのライプツィヒ動物園に住む20以上のチンパンジーのビデオを特集している。
ChimpACTは、合計160,500フレームの163の動画で構成されており、包括的で難しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:11:02 GMT)
Particle-based Variational Inference with Generalized Wasserstein
Gradient Flow [32.4] 本稿では一般化ワッサーシュタイン勾配勾配(GWG)と呼ばれるParVIフレームワークを提案する。
GWGが強い収束保証を示すことを示す。
また、収束を加速するためにワッサーシュタイン計量を自動的に選択する適応版も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:05:42 GMT)
Regularized Data Programming with Automated Bayesian Prior Selection [32.3] 本研究は,DP目標を正規化項で拡張することにより,教師なし学習の失敗を緩和する古典DPのベイズ拡張を導入する。
その結果, 正規化DPは, 最大得票率と多数票率に対して性能を向上し, 高い解釈可能性を示し, 低いデータ体制下での性能を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:13:57 GMT)
Scaling Laws for Hyperparameter Optimization [31.9] 本稿では, ニューラルネットワークモデルを用いて, ゆるいスケーリングパターンに従う予測を行う手法を提案する。
提案手法は,すべてのベンチマークにおいて,すべての競合相手と比較して,最高のリアルタイム結果を得ることによって,最良の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:08:52 GMT)
HI-TOM: A Benchmark for Evaluating Higher-Order Theory of Mind Reasoning
in Large Language Models [31.8] 心の理論(りょうがく、英: Theory of Mind、ToM)とは、自己と他者の精神状態について考える能力である。
本稿では,高次マインド理論のベンチマークであるHI-TOMを紹介する。
各種Large Language Models (LLM) を用いた実験により,高次ToMタスクの性能低下が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:41:15 GMT)
Information-Theoretic Generalization Analysis for Topology-aware
Heterogeneous Federated Edge Learning over Noisy Channels [31.7] 位相対応フェデレーションエッジラーニング(FEEL)のための情報理論一般化分析法を提案する。
ノイズの多いチャネル上でモデルパラメータを送信し、様々な環境でデータを収集するモバイルデバイスは、訓練されたモデルの一般化に挑戦する。
本稿では,フェデレート・グローバル・ミューチュアル・インフォメーション・リダクション(FedGMIR)と呼ばれる新たな正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:46:48 GMT)
URL-BERT: Training Webpage Representations via Social Media Engagements [31.6] LMを適応させてURLやWebページを理解するための,新たな事前学習目標を提案する。
提案するフレームワークは,(1) ソーシャルメディア上のユーザエンゲージメントに基づいて,URLの浅い表現を学習するためのスケーラブルなグラフ埋め込みである。
当社の継続的な事前学習アプローチは、さまざまなタスクやTwitterの内部および外部ベンチマークにおけるWebページ理解を改善することを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:22:50 GMT)
DSAC-T: Distributional Soft Actor-Critic with Three Refinements [31.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な意思決定や制御タスクに取り組む上で非常に効果的であることが証明されている。
この問題に対処するため,我々は最近,分散ソフトアクター批判 (DSAC) と呼ばれる非政治的RLアルゴリズムを導入した。
DSACには、時折不安定な学習プロセスやタスク固有の報酬スケーリングの必要性など、独自の欠点がある。
本稿では,これらの問題点に対処するため,標準DSACに3つの重要な改良点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:34:40 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） (Wed, 25 Oct 2023 16:40:59 GMT)
An Investigation of LLMs' Inefficacy in Understanding Converse Relations [30.9] 本稿では,知識グラフ補完データセットから抽出した17の関係と1240のトリプルを含む,逆関係に着目した新しいベンチマークであるConvReを紹介する。
我々のConvREは2つのタスク、Re2TextとText2Reを備えており、LLMが関連テキストと関連するテキストのマッチングを判定する能力を評価するために、多選択質問応答として定式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:27:12 GMT)
LLM Performance Predictors are good initializers for Architecture Search [30.9] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクの解決において重要な要素となっている。
本研究では,LLMを用いて性能予測器(PP)を構築する新しいユースケースについて検討する。
PPプロンプト (LLM-PP) を用いた GPT-4 は,SOTA との平均絶対誤差でアーキテクチャの性能を予測できることを示す。
また、HS-NASはベンチマーク間でSOTA NASと非常によく似た性能を示し、検索時間を約50%削減し、場合によってはレイテンシ、GFLOP、モデルサイズを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:34:30 GMT)
PointDC:Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds via
Cross-modal Distillation and Super-Voxel Clustering [30.1] 我々は、ポイントクラウドの完全な教師なしセマンティックセマンティックセグメンテーションの最初の試みを行う。
本稿では,上記の問題に対処する2つのステップからなる新しいフレームワークであるPointDCを提案する。
PointDCは、従来の最先端の教師なし手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:09:56 GMT)
Talk2Care: Facilitating Asynchronous Patient-Provider Communication with
Large-Language-Model [30.0] LLMを利用したコミュニケーションシステムTalk2Careを,高齢者と医療提供者向けに開発した。
高齢者に対しては,音声アシスタント(VA)の利便性とアクセシビリティを活用し,効果的な情報収集のためのLLMを利用したVAインタフェースを構築した。
その結果,Talk2Careはコミュニケーションプロセスを促進し,高齢者の健康情報を充実させ,提供者の努力と時間を著しく節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:10:49 GMT)
(S)GD over Diagonal Linear Networks: Implicit Regularisation, Large
Stepsizes and Edge of Stability [29.7] 直交線形ネットワーク上での降下(GD)と勾配降下(SGD)の暗黙的正則化に対する勾配性および大きな段差の影響について検討する。
GDのスパース解の回復を妨げつつも, スパース回帰問題に対して, SGD が常に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:09:19 GMT)
Covert Planning against Imperfect Observers [29.6] カバー・プランニング(英: Covert Planning)とは、エージェントが受動的オブザーバに漏れた最小限の情報でタスクを遂行し、検出を避けることを目的とした制約された計画問題である。
本稿では,観測者の不完全な観測と力学の結合を利用して,検出されることなく最適性能を実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:23:57 GMT)
Follow-on Question Suggestion via Voice Hints for Voice Assistants [29.5] 我々は,ユーザがフォローアップ質問をできるように,コンパクトで自然な音声ヒントで質問を提案する新しい課題に取り組む。
質問リストから音声ヒントを生成するために,シーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマを用いたベースラインとアプローチを提案する。
以上の結果から,提案する質問を和らげるナイーブなアプローチが,音声のヒントに乏しいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:22:18 GMT)
ZGUL: Zero-shot Generalization to Unseen Languages using Multi-source
Ensembling of Language Adapters [29.2] 我々は、言語アダプタ(LA)を用いて、NLPタスクにおけるゼロショット言語間移動の問題に取り組む。
トレーニング対象のLAはラベルのないデータを必要とするが、リソースの低い言語では簡単には利用できない。
ZGULを(1)ラベルのないデータか(2)ターゲット言語で使用可能な数ショットのトレーニング例のどちらかに拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:22:29 GMT)
Learning to Rank for Active Learning via Multi-Task Bilevel Optimization [29.2] データ取得のための学習代理モデルを用いて、ラベルのないインスタンスのバッチを選択することを目的とした、アクティブな学習のための新しいアプローチを提案する。
このアプローチにおける重要な課題は、ユーティリティ関数の入力の一部を構成するデータの歴史が時間とともに増大するにつれて、よく一般化する取得関数を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:50:09 GMT)
LightSpeed: Light and Fast Neural Light Fields on Mobile Devices [29.1] モバイルデバイス上でのリアルタイムのノベルビュー画像合成は、計算能力とストレージの制限により禁止されている。
近年の光電場表現の進歩により、モバイルデバイス上でのリアルタイムビュー合成の結果が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:05 GMT)
"Understanding Robustness Lottery": A Geometric Visual Comparative
Analysis of Neural Network Pruning Approaches [29.0] この研究は、異なるプルーニング手法がネットワークの内部的特徴表現とそれに伴うモデルパフォーマンスへの影響をどのように変化させるかを明らかにすることを目的としている。
モデル性能と特徴表現に対するプルーニングの影響を比較・強調するために,特徴表現の視覚幾何学的解析を導入する。
提案ツールは,プルーニング手法の詳細な比較環境と,一般的なデータ破損に対するモデル応答の包括的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:00:44 GMT)
Bayesian Domain Invariant Learning via Posterior Generalization of
Parameter Distributions [29.0] PosTerior Generalization (PTG)は、DomainBed上の様々な領域の一般化ベンチマークで競合性能を示す。
PTGは、トレーニング領域における不変後部と後部を含む、近似パラメータ分布に対する変分推論を完全に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:17:08 GMT)
Adaptive Uncertainty Estimation via High-Dimensional Testing on Latent
Representations [28.9] 不確実性推定は、訓練されたディープニューラルネットワークの信頼性を評価することを目的としている。
既存の不確実性推定アプローチは、低次元分布仮定に依存している。
本研究では,不確実性推定のためのデータ適応型高次元仮説テストを用いた新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:22:18 GMT)
DDCoT: Duty-Distinct Chain-of-Thought Prompting for Multimodal Reasoning
in Language Models [28.7] 大規模言語モデル(LLM)は、思考の連鎖(CoT)を利用して人間の思考を模倣することによって、言語モダリティの多段階的推論において顕著な進歩を遂げた。
これらの進歩をマルチモーダルな文脈に移すことは、労働集約的アノテーションの非現実的な必要性に限らず、より高い課題をもたらす。
本研究では,複数モーダリティを推論に組み込んだDDCoTプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:03:10 GMT)
DecipherPref: Analyzing Influential Factors in Human Preference
Judgments via GPT-4 [28.7] 我々はOpenAIから解放された一対の人的判断の収集を詳細に調査する。
最も好まれる要因はタスクやジャンルによって異なり、最も好まれない要因は一貫性がある傾向にある。
本研究は,人間の嗜好評価におけるバランスの取れたデータセットの構築に影響を及ぼすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:40:18 GMT)
Improving Few-shot Generalization of Safety Classifiers via Data
Augmented Parameter-Efficient Fine-Tuning [28.4] テキスト安全分類器のための領域一般化型少ショット学習の新たな設定について検討する。
この設定では、既存の少数ショット技術がうまく機能しないことを示す。
本稿では,パラメータ効率のよい微調整(PEFT)と,既存のルールと同様の例に基づくトレーニングデータの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:57:07 GMT)
On the Interplay between Fairness and Explainability [28.4] 公平さと説明責任が相互にどのように影響するかを理解するための最初の研究を行う。
バイアス軽減のためのいくつかの手法を用いて、事前学習した言語モデルを微調整する。
バイアス緩和アルゴリズムは必ずしもより公平なモデルに繋がらない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:59:51 GMT)
Improving Conversational Recommendation Systems via Bias Analysis and
Language-Model-Enhanced Data Augmentation [28.3] 会話レコメンデーションシステム(CRS)は,言語モデリング技術の進歩とともに注目されている研究分野である。
本研究では、CRSモデル開発のためのベンチマークデータセットを探索し、マルチターン相互作用に固有のフィードバックループから生じる潜在的なバイアスに対処する。
バイアスを緩和しながらモデル性能を向上させるための2つの新しい戦略「Once-Aug」と「PopNudge」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:11:55 GMT)
Model-enhanced Contrastive Reinforcement Learning for Sequential
Recommendation [28.2] モデル強化コントラスト強化学習(MCRL)という新しいRLレコメンデータを提案する。
一方、ユーザの長期エンゲージメントを推定するためのバリュー関数と、過大評価問題を緩和するための保守的なバリュー学習機構を学習する。
実験により,提案手法は既存のオフラインRL法と自己教師付きRL法を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:43:29 GMT)
Learning Efficient Surrogate Dynamic Models with Graph Spline Networks [28.0] 物理システムの予測を高速化する新しいディープラーニング手法であるGraphSplineNetsを提案する。
本手法は,時間と空間における任意の位置での応答を効率的に予測するために,2つの微分可能なスプラインコロケーション法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:32:47 GMT)
Large Language Model for Multi-objective Evolutionary Optimization [27.8] 本研究は,MOEA演算子の設計に強力な大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいアプローチについて検討する。
適切なプロンプトエンジニアリングにより、ゼロショット方式で分解ベースのMOEA(MOEA/D)のためのブラックボックス探索演算子として、汎用LLMを機能させることに成功した。
さらに, LLMの挙動から学習することで, ランダムな明示的なホワイトボックス演算子を設計し, MOEA/D-LOと呼ばれる分解型MOEAの新バージョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:11:12 GMT)
Graph Neural Networks with a Distribution of Parametrized Graphs [27.4] 複数のグラフをパラメータ化して生成するために潜在変数を導入する。
予測最大化フレームワークにおいて,ネットワークパラメータの最大推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:38:24 GMT)
The Distributional Hypothesis Does Not Fully Explain the Benefits of
Masked Language Model Pretraining [27.1] マスク付き言語モデルを用いて事前学習したモデルのより優れたサンプル効率とより優れた一般化能力は、事前学習したデータの分布特性に符号化された意味的類似性に起因するかを検討する。
本研究は,モデル事前学習の限定的な理解と今後の研究方向性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:31:29 GMT)
Physician Detection of Clinical Harm in Machine Translation: Quality
Estimation Aids in Reliance and Backtranslation Identifies Critical Errors [27.1] そこで本研究では,ハイテイクな医療環境における意思決定をシミュレーションしたヒト実験を用いて,生体内品質評価のフィードバックを評価する。
品質評価はMTへの適切な依存を改善するが、逆翻訳はQE単独で見逃されるより臨床的に有害なエラーを検出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:44:14 GMT)
Encoding Time-Series Explanations through Self-Supervised Model Behavior
Consistency [27.0] トレーニング説明書の時系列一貫性モデルであるTimeXを提案する。
TimeXは、事前訓練された時系列モデルの振る舞いを模倣するために解釈可能なサロゲートを訓練する。
我々は8つの合成および実世界のデータセット上でTimeXを評価し、その性能を最先端の解釈可能性手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:59:27 GMT)
Policy Optimization in a Noisy Neighborhood: On Return Landscapes in
Continuous Control [26.3] 我々は、リターンランドスケープ、すなわち、ポリシーとリターンのマッピングについて研究する。
一般的なアルゴリズムは、この風景のノイズの多い地区を横切り、ポリシーパラメータを1回更新するだけで、幅広いリターンが得られます。
本研究では,政策の安定性を向上するパラメータ空間の単純な経路を見出すことにより,ランドスケープが驚くべき構造を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:35:53 GMT)
RePo: Resilient Model-Based Reinforcement Learning by Regularizing
Posterior Predictability [25.9] 本稿では,視覚モデルに基づくRL法を提案する。
我々の訓練目的は、表現が力学と報酬を最大限に予測することを奨励する。
我々の取り組みは、モデルベースのRLを動的で多様なドメインのための実用的で有用なツールにするためのステップです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:42:11 GMT)
Asking Clarification Questions to Handle Ambiguity in Open-Domain QA [25.8] 本稿では,ユーザの反応がユーザの意図に最も合致する解釈を識別する上で有効であることを示す。
最初に,5,654の曖昧な質問からなるデータセットであるCAMBIGNQを提示する。
次にタスクのパイプラインを定義し、適切な評価指標を設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:24:16 GMT)
Leave-one-out Distinguishability in Machine Learning [25.6] 我々は、機械学習アルゴリズムの出力分布の変化を、トレーニングセットにいくつかのデータポイントを含めて定量化する新しいフレームワークを導入する。
この問題は、機械学習において**記憶*と*情報漏洩*を測定する上で鍵となる。
本手法は,トレーニングデータに関連する記憶とプライバシーのリスクに関する実証的な尺度をいかに拡張し,洗練するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:03:34 GMT)
AtMan: Understanding Transformer Predictions Through Memory Efficient
Attention Manipulation [25.6] 我々はAtManについて紹介する。AtManは、生成トランスフォーマーモデルの説明を、ほとんど余分なコストで提供する。
AtManは、変換器の注意機構を操作して、入力の関連マップを生成するモード依存摂動法である。
テキストと画像テキストのベンチマーク実験により、AtManはいくつかのメトリクスで現在の最先端の勾配に基づく手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:05:01 GMT)
Ordinal Classification with Distance Regularization for Robust Brain Age Prediction [25.6] 老化はアルツハイマー病(AD)の主要な危険因子の1つである
脳の年齢は、加齢による構造変化を反映した脳画像から導かれる指標であり、ADの発症を識別し、疾患リスクを評価し、標的とする介入を計画する可能性がある。
磁気共鳴画像(MRI)スキャンによる脳年齢予測のためのディープラーニングに基づく回帰手法は,近年,非常に精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:39:07 GMT)
Context Does Matter: End-to-end Panoptic Narrative Grounding with
Deformable Attention Refined Matching Network [25.5] パノラマ・ナララティブ・グラウンディング(PNG)は、高密度なナラティブキャプションに基づいて、画像中の視覚オブジェクトを分割することを目的としている。
Deformable Attention Refined Matching Network (DRMN) と呼ばれる新しい学習フレームワークを提案する。
DRMNは、トップ$k$で最も類似したピクセルの特徴表現を更新した後、変形可能なアテンションネットワークで画素を反復的に再エンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:12:39 GMT)
On Momentum-Based Gradient Methods for Bilevel Optimization with
Nonconvex Lower-Level [25.4] バイレベル最適化は機械学習タスクで一般的なプロセスである。
本稿では,両レベルPLゲームにおける非表現問題について検討する。
我々は,既存の最良の結果を$tO(Enabla F(x)leq epsilon$)の係数で改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:12:18 GMT)
CycleAlign: Iterative Distillation from Black-box LLM to White-box
Models for Better Human Alignment [25.2] 大規模コーパスで訓練された言語モデルは、しばしば有害な、有害な、あるいは人間の嗜好に反してコンテンツを生成する。
本稿では,パラメータ可視LLM(ブラックボックス)からパラメータ可視モデル(ホワイトボックス)へ反復的にアライメント機能を蒸留するためにCycleAlignを導入する。
我々はCycleAlignが既存の手法をはるかに上回り、人間の価値に合わせて最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:05:03 GMT)
Saddle-to-Saddle Dynamics in Diagonal Linear Networks [25.0] 本稿では,初期化の終了限界における対角線ネットワーク上の勾配流の軌跡について述べる。
制限フローは、トレーニング損失のサドルから、最低$ell_$-normに到達するまで、連続して別のサドルにジャンプすることを示す。
このサドル・トゥ・サドル力学は、各サドルが座標がゼロでなければならないアクティブな集合に制約された損失の最小値に対応するため、漸進的な学習過程に変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:02:09 GMT)
Enhancing Large Language Models for Secure Code Generation: A
Dataset-driven Study on Vulnerability Mitigation [24.7] 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に大きな進歩をもたらし、初心者と経験豊富な開発者の両方に恩恵を与えている。
しかし、GitHubのようなオープンソースのリポジトリから無防備なデータを使用したトレーニングは、セキュリティ上の脆弱性を不注意に伝播するリスクをもたらす。
本稿では,ソフトウェアセキュリティの観点からのLLMの評価と拡張に焦点をあてた総合的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:32:56 GMT)
Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection [24.1] 二重ロバストな損失を用いたQaggregationに基づく新しいCATEアンサンブル手法を提案する。
本研究の主な成果は,因果的Q集合が統計的に最適なモデル選択後悔率を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:27:05 GMT)
A Batch-to-Online Transformation under Random-Order Model [23.8] 本稿では,オンラインアルゴリズムの開発に利用可能な変換フレームワークについて紹介する。
オンライン$(k,z)$-clustering,オンライン行列近似,オンライン回帰など,さまざまな問題に適用する。
われわれのアルゴリズムは、一部のオンラインアプリケーションで望まれる低整合性も享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:22:08 GMT)
Wide Flat Minimum Watermarking for Robust Ownership Verification of GANs [23.6] ホワイトボックス攻撃に対するロバスト性を向上したGANのための新しいマルチビット・ボックスフリー透かし手法を提案する。
透かしは、GANトレーニング中に余分な透かし損失項を追加することで埋め込む。
その結果,透かしの存在が画像の品質に与える影響は無視できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:38:10 GMT)
Interpretable and Explainable Logical Policies via Neurally Guided
Symbolic Abstraction [23.6] ニューラルgUided Differentiable loGic policiEs (NUDGE)を紹介する。
NUDGEは、トレーニングされたニューラルネットワークベースのエージェントを使用して、候補重み付けされたロジックルールの探索をガイドし、差別化可能なロジックを使用してロジックエージェントをトレーニングする。
実験により, NUDGEエージェントは, 純粋に神経性に優れ, 初期状態や問題の大きさの異なる環境に対して良好な柔軟性を示しながら, 解釈可能かつ説明可能なポリシーを誘導できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:40:27 GMT)
Squared Neural Families: A New Class of Tractable Density Models [23.3] 正方形ニューラルネットワークファミリー(SNEFY)と呼ばれる新しい確率分布のクラスを開発し,検討する。
SNEFYsは、多くの興味のある場合において閉形式正規化定数を認め、フレキシブルで完全にトラクタブルな密度モデルをもたらすことを示す。
それらのユーティリティは、データタスクの欠如による様々な密度推定、条件付き密度推定、および密度推定について説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:56:52 GMT)
MACP: Efficient Model Adaptation for Cooperative Perception [23.3] 協調機能を備えた単エージェント事前学習モデルを備えたMACPという新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,協調観測を効果的に活用し,他の最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:24:42 GMT)
Training Priors Predict Text-To-Image Model Performance [23.2] 本稿では,「宇宙飛行士」,「ライド」,「馬」などの刺激を助長する主観的主観的対象(SVO)三脚について考察する。
トレーニングデータにSVOトリアードが現れる頻度が高ければ多いほど、モデルがそのトリアードに整合した画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:56:03 GMT)
ConDefects: A New Dataset to Address the Data Leakage Concern for
LLM-based Fault Localization and Program Repair [22.3] 欠陥(Condefects)は、このような重複をなくすために慎重にキュレートされた、真断層の新しいデータセットである。
には1,254のJavaの欠陥プログラムと1,625のPythonの欠陥プログラムが含まれている。
障害位置と対応するコードバージョンとをペアにすることで、障害のローカライゼーションとプログラムの修正関連研究に適したものにします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:06:02 GMT)
Disentangling Extraction and Reasoning in Multi-hop Spatial Reasoning [22.3] 我々は,この課題に対処するモデルにおいて,情報抽出と推論のプロセスを切り離すことの潜在的な利点について検討する。
実験結果から,現実的なデータ領域におけるモデルの一般化性を高める能力を示すとともに,解離の有効性を一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:00:47 GMT)
Driving through the Concept Gridlock: Unraveling Explainability
Bottlenecks [22.2] 本稿では,視覚的特徴として概念ボトルネックを用いる新しい手法を提案する。
我々は、車両制御コマンドを学習しながら、シーケンシャルな運転シーンを説明するために、人間の理解可能な概念層を学習する。
このアプローチは、人間の(または自動運転車)からの指示が外部からの刺激や好みの変化によって導かれるかどうかを判断するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:39:04 GMT)
Learning Rate Free Bayesian Inference in Constrained Domains [21.9] 我々は、完全に学習率の低い制約付き領域をサンプリングするための新しい粒子ベースのアルゴリズム群を紹介する。
我々は,本アルゴリズムの性能を,単純度に基づくターゲットからのサンプリングを含む,様々な数値的な例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:54:05 GMT)
Enhancing Low-Precision Sampling via Stochastic Gradient Hamiltonian
Monte Carlo [21.8] 深層ニューラルネットワークのトレーニング効率を高めるための、有望な低コスト技術として、低精度トレーニングが登場している。
本稿では, グラディエント・ハミルトン・モンテカルロ(SGHMC)による低精度サンプリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:06:48 GMT)
A Multi-Modal Multilingual Benchmark for Document Image Classification [21.8] 新たに作成した2つの多言語データセットWIKI-DOCと MultiEUR-DOCLEXを紹介する。
我々は、文書画像分類における未検証設定において、視覚的に豊富な文書理解や文書AIモデルについて研究する。
実験結果から,多言語間移動における多言語文書AIモデルの限界が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:35:06 GMT)
Near-Optimal Pure Exploration in Matrix Games: A Generalization of
Stochastic Bandits & Dueling Bandits [21.5] ノイズを伴う2プレーヤゼロサム行列ゲームにおいて,純粋戦略ナッシュ均衡(PSNE)を同定する際のサンプル複雑性について検討した。
計算の複雑さは, 最大ログ係数に一致し, 最適に近いアルゴリズムが見つかる。
また,PSNEを同定する問題は,マルチアームバンディットやデュエルバンディットにおける純粋探索の問題も一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:05:37 GMT)
Conditionally Combining Robot Skills using Large Language Models [21.4] シミュレーションロボット環境での大規模言語モデルの動作を可能にするMeta-Worldベンチマークの拡張を提案する。
Meta-Worldと同じタスクセットを使用することで、Language-Worldの結果とMeta-Worldの結果とを簡単に比較することができます。
第2に、我々はPlan Conditioned Behavioral Cloning (PCBC)と呼ばれる手法を導入し、エンド・ツー・エンドのデモを用いて高レベルのプランの動作を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:46:34 GMT)
ACES: Generating Diverse Programming Puzzles with Autotelic Language
Models and Semantic Descriptors [21.3] ピソン計画パズルのオープンエンド空間の文脈における自動問題生成について検討する。
ACESでは、セマンティック記述子を活用して興味ある多様性を直接最適化する、新しいオートテリック生成手法を導入する。
我々は,ACESが,様々な多様性指標で測定された既存の多様性最大化アルゴリズムよりも,パズルの多様性に富むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:01:38 GMT)
SSLCL: An Efficient Model-Agnostic Supervised Contrastive Learning
Framework for Emotion Recognition in Conversations [20.9] 会話における感情認識(ERC)は、自然言語処理コミュニティの中で急速に進化している課題である。
We propose a efficient and model-agnostic SCL framework named Supervised Sample-Label Contrastive Learning with Soft-HGR Maximal correlation (SSLCL)。
浅い多層パーセプトロンを通して、離散ラベルを密度の高い埋め込みに投影することで、ラベル表現を活用する新しい視点を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:41:14 GMT)
Multimodal Automated Fact-Checking: A Survey [20.5] マルチモーダルな誤報は、人間がより信頼しやすく、テキストのみの誤報よりも速く拡散すると考えられている。
マルチモーダル誤報に特有のサブタスクを含む,自動ファクトチェック(AFC)のためのフレームワークを概念化する。
実世界のファクトチェックで一般的な4つのモダリティ(テキスト、画像、オーディオ、ビデオ)に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:43:02 GMT)
TorchSparse++: Efficient Training and Inference Framework for Sparse
Convolution on GPUs [20.4] スパース畳み込みは、AR/VRにおけるポイントクラウド処理、自動運転、レコメンデーションシステムにおけるグラフ理解など、新興ワークロードにおいて重要な役割を果たす。
既存のGPUライブラリはスパース畳み込みのための2つのデータフロー型を提供する。
TorchSparse++は、両方の世界のベストを達成するための新しいGPUライブラリです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:02:38 GMT)
SuperHF: Supervised Iterative Learning from Human Feedback [20.2] 我々は,大規模言語モデル,Supervised Fine-Tuning (SFT) とReinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) の2つの一般的な手法に着目した。
両手法の強みを生かした新しい手法であるSupervised Iterative Learning from Human Feedback (SuperHF)を提案する。
実験の結果,SuperHF は PPO ベースの RLHF を超え,高い報酬を低報酬ハッキングで容易にかつ好意的に取り除き,下流校正を改善し,GPT-4 ベースの定性評価スキームでも同様に実施し,実装は極めて簡単であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:52:00 GMT)
Performative Prediction: Past and Future [20.2] 自己充足と自己負の予測は、パフォーマンス性の例である。
機械学習の応用において、性能は分散シフトとして表されることが多い。
性能予測の結果は、新しい最適化課題を引き起こす自然な平衡概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:02:45 GMT)
CoderEval: A Benchmark of Pragmatic Code Generation with Generative
Pre-trained Models [20.2] 230のPythonと230のJavaコード生成タスクからなるCoderEvalというベンチマークを提案する。
CoderEval上で3つのコード生成モデルを評価することにより、スタンドアロン関数の生成におけるこれらのモデルの有効性が非スタンドアロン関数の生成よりも著しく高いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:00:48 GMT)
CAD -- Contextual Multi-modal Alignment for Dynamic AVQA [20.2] 既存のAVQA手法には2つの大きな欠点がある。
提案するCADネットワークは,最先端手法の全体的な性能を平均9.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:40:09 GMT)
Harnessing the Power of Choices in Decision Tree Learning [20.1] 本稿では,ID3,C4.5,CARTなどの決定木学習アルゴリズムを簡易に一般化し,実証的に成功した決定木学習アルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムであるTop-$k$は、$k$のベスト属性を単一のベスト属性ではなく、可能な分割として考慮しています。
広範な実験を通して、Top-k$は、決定木学習の2つの主要なアプローチより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:40:49 GMT)
Community Detection and Stochastic Block Models [20.1] 幾何ブロックモデル(SBM)はクラスタリングとコミュニティ検出を研究するための標準モデルとして広く用いられている。
統計学やデータ科学で発生する情報理論と計算上のトレードオフを研究するための、肥大した基盤を提供する。
本書は、SBMにおけるコミュニティ検出の基本的な限界を確立する最近の発展について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:53:12 GMT)
On the connection between least squares, regularization, and classical
shadows [19.8] RLS と CS の両者を, 未決定状態の正則化剤とみなすことができることを示す。
RLSとCSを3つの異なる角度から評価し, バイアスと分散のトレードオフ, 期待値と実測値とのミスマッチ, 計測数と撮影数との相互作用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:39:08 GMT)
Unsupervised Episode Generation for Graph Meta-learning [19.8] Few-Shot Node-Classification (FSNC) タスクをラベルなしでメタラーニングすることで解決するための教師なしエピソード生成法について検討する。
提案手法はNeighbors as Queries (NaQ) と呼ばれ,ノード-ノード類似性に基づくトレーニングエピソードを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:09:24 GMT)
Improving Diversity of Demographic Representation in Large Language
Models via Collective-Critiques and Self-Voting [19.8] 本稿では,生成的大言語モデルにおける表現の多様性を形式化する。
評価データセットを提示し、人や文化軸に沿って生成された反応の多様性を測定する指標を提案する。
LLMは多様性の概念を理解し、その目標に対して自身の反応を推論し、批判することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:17:17 GMT)
CommonCanvas: An Open Diffusion Model Trained with Creative-Commons
Images [19.6] 我々はCreative-Commons-Lensed (CC) 画像のデータセットを組み立て、テキストから画像への生成モデルを訓練する。
我々は直感的な転写学習技術を用いて、CC画像と組み合わせた高品質な合成キャプションのセットを作成する。
我々は既存のSD2モデルのトレーニングに必要なLAION-2Bデータの3%しか必要としないが、同等の品質が得られるデータと計算効率のトレーニングレシピを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:56:07 GMT)
Local Discovery by Partitioning: Polynomial-Time Causal Discovery Around
Exposure-Outcome Pairs [19.4] 分割による局所発見(LDP)は、有効な調整セットの識別によって動機付けられる。
合成および半合成グラフに関する理論的保証を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:53:10 GMT)
Transformer-based Live Update Generation for Soccer Matches from
Microblog Posts [19.3] 試合の進行状況をユーザが瞬時に把握し,生のツイートから試合の興奮を享受できるように,試合のライブ更新をツイートから生成するシステムを構築した。
提案システムは,大規模な事前学習型言語モデルに基づいて,更新数を制御する機構と,重複や類似の更新の冗長性を低減させる機構を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:12:35 GMT)
FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic
Expressions on Smartphones via Federated Learning [19.2] 既存の受動的メンタルヘルス監視システムは、アクティビティ、アプリ利用、モバイルデバイス経由の位置といった代替機能を使用している。
本稿では,プライバシ保護方式で連続音声とキーボード入力を利用するモバイルメンタルヘルスモニタリングシステムであるFedTherapistを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:35:09 GMT)
Open Knowledge Base Canonicalization with Multi-task Unlearning [19.1] MulCanonは、OKB標準化における機械学習問題に取り組むマルチタスクアンラーニングフレームワークである。
一般的なOKB標準化データセットに関する徹底的な実験的研究は、MulCanonが高度な機械学習効果を達成することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:13:06 GMT)
CATE Lasso: Conditional Average Treatment Effect Estimation with
High-Dimensional Linear Regression [18.6] 条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果を表す量として重要な役割を果たす。
本研究では,高次元および非スパースパラメータの下でも連続的にCATEを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:51:07 GMT)
NormDial: A Comparable Bilingual Synthetic Dialog Dataset for Modeling
Social Norm Adherence and Violation [18.6] 本稿では,中国とアメリカの文化に対する社会規範順守と違反をターン・バイ・ターンでアノテーションで記述した高品質なダイアディック対話データセットを提案する。
我々のデータセットは中国語と英語の両方で人工的に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:00:19 GMT)
Understanding Optimization of Deep Learning via Jacobian Matrix and
Lipschitz Constant [18.6] 本稿では,ディープラーニングにおける最適化の包括的理解について述べる。
モデル表現能力の低下とトレーニング不安定性の低下につながる勾配消滅と勾配爆発の課題に焦点をあてる。
現在の最適化手法を理解するために、明示的な最適化と暗黙的な最適化の2つのクラスに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:25:14 GMT)
Process Extraction from Text: Benchmarking the State of the Art and
Paving the Way for Future Challenges [18.5] 既存のソリューションが、モデル抽出問題をどの程度解決できるか、どのように互いに比較できるかは、不明である。
定性的側面と定量的側面の両方を網羅した,モデル抽出のための10の最先端手法を体系的に比較した。
その結果,パフォーマンス面では3つの異なるツール群が示され,優れたスコアと重大な制限が得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:11:16 GMT)
Optimal Rates for Bandit Nonstochastic Control [18.5] 既知システムと未知システムの両方に対して最適な後悔(対数要因まで)を達成できる帯域幅LQRとLQGのアルゴリズムを提案する。
提案手法の中心的な構成要素は,メモリを用いたバンドベックス最適化のための新しい手法であり,これは独立した関心事である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:26:40 GMT)
A Step Towards Worldwide Biodiversity Assessment: The BIOSCAN-1M Insect
Dataset [18.2] 本稿では,画像に基づく分類学的評価が可能なコンピュータビジョンモデルの訓練を目的とした,100万画像データセットを提案する。
このデータセットは魅力的な特徴も示しており、その研究はより広範な機械学習コミュニティにとって興味深いものとなるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:06:01 GMT)
GADY: Unsupervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs [18.2] 本稿では,従来の離散的手法の限界を突破する細粒度情報を取得するための連続的動的グラフモデルを提案する。
第2の課題として、負の相互作用を生成するためにジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(Generative Adversarial Networks)を開拓した。
提案したGADYは,3つの実世界のデータセットにおいて,従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:27:45 GMT)
PeFLL: Personalized Federated Learning by Learning to Learn [18.2] PeFLLは,3つの側面で最先端の学習を改善する,個人化された新しいフェデレーション学習アルゴリズムである。
PeFLLの中核には、埋め込みネットワークとハイパーネットワークを共同でトレーニングする学習から学習へのアプローチがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:15:28 GMT)
A Causal Disentangled Multi-Granularity Graph Classification Method [18.2] いくつかのグラフ分類法は、グラフデータの多重粒度特性を結合しない。
本稿では,この課題を解決するために,因果不整合多粒性グラフ表現学習法(CDM-GNN)を提案する。
このモデルは強力な分類性能を示し、人間の認知パターンに沿った説明結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:20:50 GMT)
ConvNets Match Vision Transformers at Scale [18.1] 大規模なラベル付き画像データセットである JFT-4B 上で事前学習した ConvNet アーキテクチャを評価する。
我々は、0.4kから110kのTPU-v4コア計算時間の間の事前トレーニング計算予算を検討し、NFNetモデルファミリーから深度と幅を増す一連のネットワークを訓練する。
ImageNetを微調整した後、NFNetはVision Transformerのパフォーマンスを同等の計算予算で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:52:13 GMT)
Unifying GANs and Score-Based Diffusion as Generative Particle Models [18.0] 本稿では,粒子生成モデルと逆生成モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。
これは、ジェネレータが任意の生成モデルに追加されることを示唆している。
フレームワークの潜在的な応用の概念の証明として、これらのオリジナルのモデルの有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:56:45 GMT)
UPTON: Preventing Authorship Leakage from Public Text Release via Data
Poisoning [18.0] トレーニングサンプルにおける著者の特徴を弱めるためにブラックボックスデータ中毒法を利用した新しいソリューションであるUPTONを提案する。
UPTONがAAモデルの精度を非現実的なレベルに下げる実験的な検証法を提案する。
UPTONは、著者の利用可能なクリーンな文章に基づいてすでに訓練されているAAモデルに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:48:21 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） (Wed, 25 Oct 2023 07:50:52 GMT)
Can Knowledge Graphs Simplify Text? [17.6] KGSimpleは教師なしのテキスト単純化の新しいアプローチである。
我々のモデルは、重要な情報を保持することを学ぶことで、KGから始めるときのテキストを単純化することができる。
現在利用可能なKG-to-textデータセット上で、KGSimpleモデルの様々な設定を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:57:54 GMT)
A Knowledge-enhanced Two-stage Generative Framework for Medical Dialogue
Information Extraction [17.1] 本稿では,医療対話(MD-TSPE)からの用語-統計対抽出に着目した。
我々は、MD-TSPEを2つのフェーズで統一した生成形式で完成させるために、単一のモデルを用いる。
提案した特別なステータスは、より多くの用語を提供し、第2フェーズのトレーニングデータを強化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:41:34 GMT)
Learning Repeatable Speech Embeddings Using An Intra-class Correlation
Regularizer [16.7] クラス内相関係数(ICC)を用いて埋め込みの再現性を評価する。
我々は、より高い繰り返し性を持つ埋め込みを生成するために、ディープニューラルネットワークを誘導する対照的な損失を補うために、新しい正則化器であるICC正則化器を提案する。
我々は、ICC正規化器を実装し、話者検証、音声スタイル変換、およびディフォニック音声検出のための臨床応用の3つの音声タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:21:46 GMT)
DSAM-GN:Graph Network based on Dynamic Similarity Adjacency Matrices for
Vehicle Re-identification [16.7] 本稿では,動的類似性隣接行列(DSAM-GN)に基づくグラフネットワークを提案する。
提案手法は,抽出した車両の特徴を,グラフネットワーク内のノードとして異なるパッチに分割する。
パブリックデータセットのVeRi-776とVabyIDによる実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:04:57 GMT)
TransPose: 6D Object Pose Estimation with Geometry-Aware Transformer [16.7] TransPoseは、Transformerをジオメトリ対応モジュールで活用して、ポイントクラウドの特徴表現の学習を改善する、新しい6Dポーズフレームワークである。
TransPoseは3つのベンチマークデータセットで競合する結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:24:12 GMT)
Distribution-Aligned Diffusion for Human Mesh Recovery [16.6] 本稿では,人間のメッシュ回復のための拡散に基づくアプローチを提案する。
本稿では,メッシュ回復を逆拡散過程とするHuman Mesh Diffusion(HMDiff)フレームワークを提案する。
提案手法は, 広く使用されている3つのデータセットに対して, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:32:42 GMT)
Lang3DSG: Language-based contrastive pre-training for 3D Scene Graph
prediction [16.6] 本稿では,3次元シーングラフのための言語ベースの事前学習手法を提案する。
一般的な視覚言語モデルであるCLIPの言語エンコーダを利用して、その知識をグラフベースのネットワークに抽出する。
提案手法は,メインセマンティックな3Dシーングラフベンチマークにおいて,最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:26:16 GMT)
Faithful Path Language Modelling for Explainable Recommendation over
Knowledge Graph [16.5] PEARLMは,言語モデリングによるユーザ行動や製品側の知識を効率的に捉える新しい手法である。
我々のアプローチでは、知識グラフの埋め込みは言語モデルによってKG上の経路から直接学習され、同じ最適化空間におけるエンティティと関係を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:14:49 GMT)
Monte Carlo guided Diffusion for Bayesian linear inverse problems [16.5] 我々は、前者の特定の構造を利用して、中間線形逆問題の列を定義する。
ノイズレベルが低下するにつれて、これらの逆問題の後部は元の逆問題の後部に近いものとなる。
提案アルゴリズムである MCGDiff は理論的に基礎を成し, 競合するベースラインよりも優れていることを示す数値シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:35:20 GMT)
VoxArabica: A Robust Dialect-Aware Arabic Speech Recognition System [16.4] VoxArabicaは、アラビア語の方言識別(DID)と自動音声認識(ASR)のためのシステムである。
我々は、アラビアDIDおよびASRタスクの教師付き設定において、HuBERT(DID)、Whisper、XLS-R(ASR)などの広範囲のモデルを訓練する。
MSA、エジプト、モロッコ、および混合データでASRモデルを微調整します。
私たちはこれらのモデルを単一Webインターフェースに統合し、オーディオ記録、ファイルアップロード、モデル選択、誤出力のためのフラグを掲げるオプションなど、さまざまな機能を備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:20:39 GMT)
Querying Large Language Models with SQL [16.4] 多くのユースケースでは、情報はテキストに格納されるが、構造化データでは利用できない。
事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) の台頭に伴い、大量のテキストコーパスから抽出された情報を保存および使用するための効果的なソリューションが現在存在する。
本稿では,従来のデータベースアーキテクチャに基づくプロトタイプであるGaloisについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:55:30 GMT)
CL-MASR: A Continual Learning Benchmark for Multilingual ASR [16.0] 連続学習環境における多言語自動音声認識のベンチマークであるCL-MASRを提案する。
CL-MASRは、大規模事前訓練されたASRモデル上に実装された多種多様な連続学習手法と共通のメトリクスを提供する。
我々の知る限り、CL-MASRは多言語ASRタスクのための最初の連続学習ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:55:40 GMT)
CoheSentia: A Novel Benchmark of Incremental versus Holistic Assessment
of Coherence in Generated Texts [15.9] 自動生成テキストの人間知覚コヒーレンスに関する新しいベンチマークである sc CoheSentia を紹介する。
我々のベンチマークには、自動生成および人称注釈付き500の段落が含まれており、それぞれが両方の方法で注釈付けされている。
解析の結果,インクリメンタルモードにおけるアノテータ間の合意は,総合的な代替よりも高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:21:20 GMT)
Kiki or Bouba? Sound Symbolism in Vision-and-Language Models [15.7] 音声記号はCLIPやStable Diffusionのような視覚・言語モデルに反映されていることを示す。
我々の研究は、音の象徴性を実証し、その性質を計算ツールを用いて理解する新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:15:55 GMT)
Coreset Markov Chain Monte Carlo [15.3] コアセットの重みをチューニングするための最先端の手法は高価であり、非自明なユーザー入力を必要とし、モデルに制約を課す。
我々は,コアセットの重みを同時に更新しながら,コアセット後部を対象とするマルコフ連鎖をシミュレートする新しい手法,Coreset MCMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:53:27 GMT)
How do I update my model? On the resilience of Predictive Process
Monitoring models to change [15.3] 予測プロセスモニタリング技術は通常、過去のプロセス実行に基づいて予測モデルを構築し、それを新しい進行中のケースの将来を予測するために使用します。
これにより、予測的プロセスモニタリングは、実際の環境で動作するプロセスの変動に対処するには厳格すぎる。
予測モデルの定期的な再検討や漸進的な構築を可能にする3つの戦略の活用を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:44:14 GMT)
Evaluating Pre-trained Language Models for Repairing API Misuses [15.2] APIの誤用は、ソフトウェアバグやクラッシュ、脆弱性につながることが多い。
最近の研究では、テストスーツベースの自動プログラム修復(APR)ツールが、API誤用の修復に有効でないことが判明した。
我々は,現在最先端の汎用PLMの9つと,APRツールの2つを含む,11種類の学習支援APRツールに関する総合的研究を行った。
以上の結果から, PLMはAPI誤用を修復する際のAPRツールよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:10:22 GMT)
DiffRef3D: A Diffusion-based Proposal Refinement Framework for 3D Object
Detection [15.1] DiffRef3Dという新しいフレームワークを導入し,点雲による3次元物体検出における拡散過程を初めて適用した。
トレーニング中、DiffRef3Dはプロポーザルとターゲットオブジェクトの間の残余に徐々にノイズを加え、その後、仮説を生成するためにプロポーザルにノイズの残余を適用する。
精製モジュールはこれらの仮説を利用してノイズ残基をノイズ化し、正確なボックス予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:17:13 GMT)
EdgeCalib: Multi-Frame Weighted Edge Features for Automatic Targetless
LiDAR-Camera Calibration [15.1] 実世界のシナリオにおけるLiDARとカメラの自動校正のためのエッジベースのアプローチを提案する。
エッジ機能は、様々な環境で広く使われているが、画像と点雲の両方に並び、外在パラメータを決定する。
その結果, 最先端回転精度は0.086deg, 翻訳精度は0.977cmであり, 既存のエッジベースキャリブレーション法よりも精度とロバスト性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:27:56 GMT)
Finite-time Analysis of Globally Nonstationary Multi-Armed Bandits [14.8] データストリーム上の文献からの適応的ウィンドウ化技術を活用した帯域幅アルゴリズムである適応的リセット帯域幅(ADR-bandit)を導入する。
ADR-banditは,大域的な変化と呼ばれる急激な変化や漸進的な変化が発生すると,ほぼ最適な性能を示すことを示す。
実験の結果,提案アルゴリズムは,合成環境や実環境において,既存の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:10:37 GMT)
Open-NeRF: Towards Open Vocabulary NeRF Decomposition [14.8] 開語彙埋め込み型ニューラルラジアンスフィールド(Open-NeRF)を提案する。
Open-NeRFはSegment Anything Model (SAM)のような大規模オフザシェルフセグメンテーションモデルを活用する
実験の結果,提案したOpen-NeRFは,開語彙シナリオにおけるLERF citelerfやFFD citeffdといった最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:43:14 GMT)
Deep Learning for Plant Identification and Disease Classification from
Leaf Images: Multi-prediction Approaches [14.7] 本研究は,植物識別と病原性分類に関する最近の深層学習手法について調査する。
我々は、GSMo-CNN(Generalized Stacking Multi-output CNN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
提案したGSMo-CNNは,3つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:06:18 GMT)
Rethinking Multimodal Content Moderation from an Asymmetric Angle with
Mixed-modality [14.6] ソーシャルメディア上でのマルチモーダルコンテンツモデレーション(CM)の必要性は急速に高まっている。
既存のユニモーダルCMシステムは、モダリティを越える有害な内容の取得に失敗する可能性がある。
マルチモーダルおよび非モーダルCMタスクを対象とする新しいCMモデルである非対称混合モードモデレーション(AM3)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:06:05 GMT)
HANSEN: Human and AI Spoken Text Benchmark for Authorship Analysis [14.5] 音声テキストの最大のベンチマークであるHANSEN(Human ANd ai Spoken tExt beNchmark)を紹介する。
HANSENは、新しいAI生成された音声テキストデータセットの作成とともに、書き起こしを伴う既存の音声データセットの厳密なキュレーションを含んでいる。
HANSENの実用性を評価・実証するため,人間工学データセット上でオーサシップ(AA)とオーサリティ検証(AV)を行い,最先端(SOTA)モデルを用いた人間対AI音声テキスト検出を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:23:17 GMT)
Apollo: Zero-shot MultiModal Reasoning with Multiple Experts [14.4] 異なるモダリティやドメインにまたがって、異なる基礎モデルの専門知識を活用するモジュラーフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、分散化されたコマンド実行を可能にし、各モデルが他のモデルの専門知識から貢献と利益を得られるようにします。
提案手法は,画像と音声が付与され,提供された音声のコンテキスト内で画像を記述するテキストを生成する,新たなタスクである音声認識画像キャプションで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:36:40 GMT)
FuXi-Extreme: Improving extreme rainfall and wind forecasts with
diffusion model [14.2] 我々は,FuXi-Extremeモデルを開発し,FuXiモデルが5日間の予測で生成した表面予測データにおいて,より微細な詳細を復元する。
FuXi と FuXi-Extreme は, HRES と比較すると, TC トラック予測において優れた性能を示したが, HRES と比較すると, TC トラック予測では劣った性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:16:02 GMT)
Decoding Stumpers: Large Language Models vs. Human Problem-Solvers [14.1] 4つの最先端の大規模言語モデルの性能を人的参加者と比較する。
次世代のLSMは、ステンパーの解決と人間のパフォーマンスに勝る。
人間は、同じ問題に対する解決策を検証するのに優れたスキルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:54:39 GMT)
Incremental Predictive Process Monitoring: How to Deal with the
Variability of Real Environments [14.0] 本稿では,予測モデルの漸進的な構築を可能にするアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは、異なるケースエンコーディング戦略を用いて実装され、多くの実データおよび合成データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:49:44 GMT)
WSDMS: Debunk Fake News via Weakly Supervised Detection of Misinforming
Sentences with Contextualized Social Wisdom [13.9] 本稿では,文章レベルの誤報を検出する偽ニュース拡散の分野における新たな課題について検討する。
Weakly Supervised Detection of Misinforming Sentences (WSDMS) というモデルを提案する。
実世界の3つのベンチマークでWSDMSを評価し、文レベルと記事レベルの両方でフェイクニュースをデバッキングすることで、既存の最先端のベースラインを上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:06:55 GMT)
On Performance Discrepancies Across Local Homophily Levels in Graph
Neural Networks [13.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)の研究は、ノード分類における高いホモフィリーと強い予測性能の関係を強調している。
ノードの局所的ホモフィリーレベルがグローバルなホモフィリーレベルから逸脱した場合のGNNの性能について検討する。
グローバルな異種グラフ用に設計されたGNNは、局所的ホモフィリーレベルの性能を改善することにより、性能の相違を軽減することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:30:23 GMT)
How Robust is Federated Learning to Communication Error? A Comparison
Study Between Uplink and Downlink Channels [13.9] 本稿では,アップリンクおよびダウンリンク通信誤りに対するフェデレーション学習の堅牢性について検討する。
FLにおけるアップリンク通信は、ダウンリンク通信よりも高いビット誤り率(BER)を許容できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:03:11 GMT)
Learning Robust Deep Visual Representations from EEG Brain Recordings [13.8] 本研究は,脳波に基づく深部表現の頑健な学習を行うための2段階の手法を提案する。
ディープラーニングアーキテクチャを用いて,3つのデータセットにまたがる特徴抽出パイプラインの一般化性を実証する。
本稿では,未知の画像を脳波空間に変換し,近似を用いて再構成する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:26:07 GMT)
WebWISE: Web Interface Control and Sequential Exploration with Large
Language Models [13.8] 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） (Wed, 25 Oct 2023 03:54:11 GMT)
Dual Defense: Adversarial, Traceable, and Invisible Robust Watermarking
against Face Swapping [13.7] 顔交換に代表される深い偽造の悪意ある応用は、誤情報拡散や身元確認詐欺のようなセキュリティ上の脅威を導入している。
本稿では,デュアルディフェンス(Dual Defense)と呼ばれる,トレーサビリティと敵意を組み合わせた新たなアクティブディフェンス機構を提案する。
ターゲットの顔に単一の堅牢な透かしを埋め込んで、悪意のある顔交換の突然のケースに積極的に反応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:39:51 GMT)
Instance-wise Linearization of Neural Network for Model Interpretation [13.6] この課題は、ニューラルネットワークの非線形動作に潜むことができる。
ニューラルネットワークモデルでは、非線形な振る舞いはモデルの非線形なアクティベーションユニットによって引き起こされることが多い。
本稿では,ニューラルネットワーク予測のフォワード計算過程を再構成するインスタンスワイズ線形化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:07:39 GMT)
TwinPot: Digital Twin-assisted Honeypot for Cyber-Secure Smart Seaports [13.5] デジタルツイン(DT)技術は、ハニーポットの複雑さとシミュレーション精度を高めるために用いられる。
我々は、スマート海港における外部攻撃のためのDT支援型ハニーポットTwinPotを提案する。
我々は,内部攻撃や外部攻撃の検知に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:29:53 GMT)
Digital Twin-Enabled Intelligent DDoS Detection Mechanism for Autonomous
Core Networks [13.5] 既存の分散型サービスアタック(DDoS)ソリューションは、高度に集約されたデータレートを処理できない。
本稿では,自律システムのためのオンライン学習手法を用いたディジタルツイン対応インテリジェントDDoS検出機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:22:27 GMT)
Dynamics Generalisation in Reinforcement Learning via Adaptive
Context-Aware Policies [13.4] 一般化を改善するために,行動学習に文脈をどのように組み込むべきかについて検討する。
ニューラルネットワークアーキテクチャであるDecision Adapterを導入し、アダプタモジュールの重みを生成し、コンテキスト情報に基づいてエージェントの動作を条件付ける。
決定適応器は以前に提案したアーキテクチャの有用な一般化であり、より優れた一般化性能をもたらすことを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:50:05 GMT)
Imperfect Digital Twin Assisted Low Cost Reinforcement Training for
Multi-UAV Networks [13.4] デジタルツイン(DT)技術は、物理空間の特徴に対処して構築されたデジタル空間におけるアルゴリズムの性能をシミュレートすることができる。
マルチUAVネットワークのトレーニングを支援するための偏差のある不完全なDTモデルを考える。
特筆すべきは, トレーニングコスト, DT建設コスト, DTの偏差がトレーニングに与える影響をトレードオフするために, 自然および事実上発生するUAV混合配置法を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:19:19 GMT)
Don't be so Monotone: Relaxing Stochastic Line Search in
Over-Parameterized Models [13.4] 単調線探索条件を緩和する非単調線探索法を探索する。
単調な場合と同様の高速収束率を示す。
我々は,バックトラックの量をゼロに抑えつつ,初期ステップサイズを大きく維持する新たなリセット手法を開発した。
我々の知る限り、最初の実行時比較では、行探索に基づく手法のエポックな優位性が全体的な計算時間に反映されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:59:19 GMT)
Security Patchworking in Lebanon: Infrastructuring Across Failing
Infrastructures [13.0] 複数の障害インフラストラクチャに対応するために,レバノンの人々が日常的なセキュリティを確立し維持するために実施したインフラ構築作業について検討する。
分析を通じて,基本的ニーズの確保に必要なインフラ構築作業の可視化を実現する,セキュリティパッチワークの概念を開発する。
このような慣行は、しばしば新しい形の不安全をもたらす保護の異なるメカニズムに根ざしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:12:20 GMT)
Can Differentiable Decision Trees Learn Interpretable Reward Functions? [13.0] 微分決定木(DDT)を用いた嗜好から表現的・解釈可能な報酬関数を学習するための新しいアプローチを提案し,評価する。
CartPole、Visual Gridworld環境、Atariゲームなど、いくつかの領域にわたる実験により、学習した報酬関数のツリー構造が人間の嗜好に合致する範囲を決定するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:36:24 GMT)
Real-time 6-DoF Pose Estimation by an Event-based Camera using Active
LED Markers [12.9] 本稿では,能動LEDマーカー(ALM)を用いたイベントベースのポーズ推定システムを提案する。
提案アルゴリズムは、SI3kilo Hertzの出力速度を維持しながら、SI0.5ミリ秒未満のレイテンシでリアルタイムに動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:14:12 GMT)
IntenDD: A Unified Contrastive Learning Approach for Intent Detection
and Discovery [12.9] バックボーンを符号化する共有発話を利用した統一手法であるIntenDDを提案する。
IntenDDは完全に教師なしのコントラスト学習戦略を用いて表現学習を行う。
当社のアプローチは,3つのタスクのすべてにおいて,競争上のベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:50:24 GMT)
PROMINET: Prototype-based Multi-View Network for Interpretable Email
Response Prediction [12.7] 本研究では,メールデータからの意味情報と構造情報を組み込んだプロトタイプベースのマルチビューネットワーク(PROMINET)を提案する。
モデルマップは意味と構造を学習し、文書、文、フレーズなど、異なるレベルの粒度のトレーニングデータ中のサンプルを観察した。
学習したプロトタイプは、メールのテキスト編集を強化し、効果的なメール応答の可能性を高めるための提案を生成する可能性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:39:00 GMT)
Emergence of multifractality through cascade-like transitions in a
mosaic interpolating Aubry-Andr\'{e}-Fibonacci chain [12.7] バンドエッジ領域における状態に対するモザイクAA制限は、非局在化遷移のカスケードを通じて多フラクタル領域へと進化することを示す。
このカスケードはフラクタル次元の最大値で区切られた下部フラクタル次元のローブを示す。
対照的に、バンド中心領域の状態は異常なカスケード過程を示し、高いフラクタル次元のローブが低いフラクタル次元の領域によって分離される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:24:08 GMT)
Corrupting Neuron Explanations of Deep Visual Features [12.6] 我々は、統一パイプライン下でニューロン説明法の最初の解析を行う。
これらの説明は、ランダムノイズと、それらの探索データによく設計された摂動によって、著しく破損する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:28:37 GMT)
R$^3$ Prompting: Review, Rephrase and Resolve for Chain-of-Thought
Reasoning in Large Language Models under Noisy Context [12.5] 雑音条件下でのChain-of-Thought(CoT)推論のための新しいプロンプト手法,すなわちR$3$プロンプトを提案する。
実験の結果,R$3$は,雑音条件下での5つの推論タスクにおいて,既存のCoTプロンプトよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:34:02 GMT)
EmoCLIP: A Vision-Language Method for Zero-Shot Video Facial Expression
Recognition [12.3] 本稿では,サンプルレベルのテキスト記述を自然言語の監視に用いる新しい視覚言語モデルを提案する。
以上の結果から,本手法はベースライン法と比較して大きな改善をもたらすことが示唆された。
本研究では,メンタルヘルス症状推定の下流課題について,サンプルレベル記述を用いてトレーニングしたネットワークから得られた表現を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:43:36 GMT)
Faster Recalibration of an Online Predictor via Approachability [12.2] 本稿では,オンラインの予測モデルを校正せず,その予測を校正した予測に変換する手法を提案する。
提案アルゴリズムは,従来の手法であるarXiv:1607.03594よりも高速にキャリブレーションと精度を達成し,オンライン設定におけるキャリブレーション誤差と精度との柔軟なトレードオフを提供する最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:59:48 GMT)
Flow-Attention-based Spatio-Temporal Aggregation Network for 3D Mask
Detection [12.2] 本稿では,FASTENと呼ばれる新しい3次元マスク検出フレームワークを提案する。
ネットワークが大きな動きの細部に集中するように調整することで、余分な時間的特徴干渉を排除できる。
FASTENは5フレームの入力しか必要とせず、データ内評価とクロスデータセット評価の両方で8つの競合より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:54:21 GMT)
netFound: Foundation Model for Network Security [12.1] 我々はネットワークセキュリティの基礎モデルであるnetFoundを開発した。
我々の実験は、既存の最先端MLベースのソリューションよりもnetFoundの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:04:57 GMT)
Experimental test of the Jarzynski equality in a single spin-1 system
using high-fidelity single-shot readouts [11.9] ジャジンスキーの等式は量子熱力学において重要な役割を果たす。
高次元量子系における物理過程の分布を直接測定してJEの厳密な試験は、まだ解明されていない。
本稿では,1本のスピン-1系におけるJEの実験実験について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:39:13 GMT)
Dynamic Decision Frequency with Continuous Options [11.8] 古典的な強化学習アルゴリズムでは、エージェントは離散時間と一定時間間隔で決定を行う。
本研究では,連続時間連続オプティオン(CTCO)と呼ばれるフレームワークを提案する。
本研究では,環境相互作用の周波数選択の影響を受けないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:57:08 GMT)
Seismogram Transformer: A generic deep learning backbone network for
multiple earthquake monitoring tasks [11.8] 本稿では地震モニタリングタスクのための新しいバックボーンニューラルネットワークモデルSeisTについて紹介する。
効率的なネットワークアーキテクチャのおかげで、SeesTは、地震検出、地震相の選択、ファーストモーションの極性分類、マグニチュード推定、バックアジマス推定タスクにおいて、最先端のモデルに匹敵する、あるいはより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:52:01 GMT)
$\mathbb{VD}$-$\mathbb{GR}$: Boosting $\mathbb{V}$isual
$\mathbb{D}$ialog with Cascaded Spatial-Temporal Multi-Modal
$\mathbb{GR}$aphs [11.7] 本稿では,事前学習言語モデル(LM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせた新しいビジュアルダイアログモデルを提案する。
mathbbVD$-$mathbbGR$のコアとなるのは、空間的時間的マルチモーダルGNNとBERT層を交換する新しい統合メカニズムである。
我々は、$mathbbVD$-$mathbbGR$が4つのデータセットにまたがって新しい最先端の結果を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:25:53 GMT)
Tuned Compositional Feature Replays for Efficient Stream Learning [11.7] 本稿では,ジェネリック部分の再結合によって再構成された特徴マップを再生することで,忘れを緩和するアルゴリズムを提案する。
CRUMBは、新しい刺激を再構築するために使われるメモリブロックのインデックスを格納し、後続のタスク中に特定のメモリの再生を可能にする。
メモリの約4%、ベクターの約30%のCRUMBランタイムは、以前の最先端よりも効果的に破滅的だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:51:26 GMT)
An Optimal and Scalable Matrix Mechanism for Noisy Marginals under
Convex Loss Functions [11.7] ノイズの限界は機密性保護データリリースの一般的な形式であり、多くのダウンストリームタスクに役立ちます。
最適かつスケーラブルなガウス雑音を持つ辺縁系に対する行列機構であるResidualPlannerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:09:49 GMT)
On adaptive low-depth quantum algorithms for robust multiple-phase
estimation [11.7] We present robust multiple-phase estimation (RMPE) algorithm with Heisenberg-limited scaling。
これらのアルゴリズムは、初期のフォールトトレラント量子コンピュータに特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:43:10 GMT)
MixerFlow for Image Modelling [11.6] 我々はMixer-Mixerアーキテクチャに基づくMixerFlowと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
計算予算の固定化により,画像データセットの密度推定精度が向上することを示した。
また、MixerFlowはGlowベースのアーキテクチャよりも有益な埋め込みを提供していることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:10:37 GMT)
Learning Continuous Network Emerging Dynamics from Scarce Observations
via Data-Adaptive Stochastic Processes [11.5] 我々は、データ適応型ネットワークダイナミクスによって制御される新しいプロセスのクラスであるODE Processs for Network Dynamics (NDP4ND)を紹介する。
提案手法はデータと計算効率に優れており,未確認のネットワークに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:44:05 GMT)
Deep Nonparametric Estimation of Intrinsic Data Structures by Chart
Autoencoders: Generalization Error and Robustness [11.4] グラフの集合上の低次元の潜在特徴にデータをエンコードするために、チャートオートエンコーダを用いる。
オートエンコーダを訓練することにより、チャートオートエンコーダは入力データを正常な雑音で効果的に識別できることを示す。
特別な場合として、データ多様体が大域的パラメトリゼーションを持つ限り、我々の理論は古典的自己エンコーダにも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:06:44 GMT)
Proposal-Contrastive Pretraining for Object Detection from Fewer Data [11.4] 本稿では,新しい教師なし総合事前学習手法ProSeCoを提案する。
ProSeCoは、コントラスト学習のために検出器によって生成される多数のオブジェクト提案を使用する。
本手法は,標準および新しいベンチマークにおいて,対象検出のための教師なし事前学習において,最先端の手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:59:26 GMT)
AutoFocusFormer: Image Segmentation off the Grid [11.3] AutoFocusFormer (AFF) は、ローカルアテンション変換器の画像認識バックボーンである。
バランスの取れたクラスタリングモジュールによって促進される新しいポイントベースのローカルアテンションブロックを開発する。
実験の結果、AutoFocusFormer(AFF)は類似サイズのベースラインモデルよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:28:12 GMT)
Posterior Consistency for Missing Data in Variational Autoencoders [11.2] 本稿では,データから変分オートエンコーダ(VAE)を学習する際の問題点について考察する。
本稿では,この整合性を促進するエンコーダの後部分布の正規化手法を提案する。
この改良された性能は、正規化フローを備えたVAEを含む多くのVAEのクラスで観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:56:02 GMT)
rTisane: Externalizing conceptual models for data analysis increases
engagement with domain knowledge and improves statistical model quality [11.2] 統計モデルは、変数とその関係に関するアナリストのドメイン知識を正確に反映すべきである。
最近のツールにより、アナリストはこれらの仮定を表現し、結果の統計モデルを作成することができる。
アナリストが何を表現したいのか、外部化が統計モデルの品質に与える影響は、まだ不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:32:52 GMT)
Rebuild City Buildings from Off-Nadir Aerial Images with Offset-Building
Model (OBM) [11.1] 本稿では,対話型トランスフォーマーモデルとプロンプトエンコーダを組み合わせることで,ビルのセグメンテーションを正確に抽出する手法を提案する。
ROAMと呼ばれる強力なモジュールは、屋根とフットプリントのオフセットを予測するための一般的な問題のために調整された。
また,大規模ビルディングオフセットに適したDistance-NMSアルゴリズムを開発し,予測ビルディングオフセット角度と長さの精度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:44:50 GMT)
Probabilistic Integral Circuits [11.1] 連続LVを表す積分単位でPCを拡張する計算グラフの新しい言語を導入する。
実際には、PICを軽量なニューラルネットでパラメータ化して、難易度の高い階層的連続混合物を提供する。
これらのPIC近似PCは予測最大化やSGDによって学習されるPCを体系的に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:38:18 GMT)
Simple, Scalable and Effective Clustering via One-Dimensional
Projections [10.8] クラスタリングは、教師なし機械学習における基本的な問題であり、データ分析に多くの応用がある。
任意の$k$に対して、期待時間$O(mathrmnnz(X) + nlog n)$で確実に動作する単純なランダム化クラスタリングアルゴリズムを導入する。
我々は,このアルゴリズムが$k$-means目的の任意の入力データセットに対して,近似比$smashwidetildeO(k4)$を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:37:45 GMT)
DualMatch: Robust Semi-Supervised Learning with Dual-Level Interaction [10.8] 従来の半教師付き学習手法は、通常、異なるデータ拡張ビューのモデル予測を単一レベルのインタラクション方法で一致させる。
本稿では,DualMatchと呼ばれる新しいSSL方式を提案する。
標準SSL設定では、SOTA法と比較して9%のエラー削減が達成されるが、より困難なクラス不均衡設定でも6%のエラー削減が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:34:05 GMT)
LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for
Ranking [10.7] ランキングベースレコメンデーション(LlamaRec)のための大規模言語モデルを用いた2段階フレームワークを提案する。
特に,ユーザインタラクション履歴に基づいて候補を検索するために,小規模なシーケンシャルレコメンデータを用いる。
LlamaRecは、推奨パフォーマンスと効率の両方において、データセットの優れたパフォーマンスを一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:23:48 GMT)
MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Effective and Efficient
Neural Networks [10.6] 微分可能なアーキテクチャサーチ(DAS)はニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)に革命をもたらす
既存のDAS法は、粗粒度操作レベル探索のみを行うか、カーネルレベルおよび重みレベル単位の残りの比率を手作業で定義する。
我々は,多粒度検索空間を包括的かつメモリ効率よく探索することを目的とした統合フレームワークである多粒度アーキテクチャサーチ(MGAS)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:50:49 GMT)
Recurrent Transformer Encoders for Vision-based Estimation of Fatigue
and Engagement in Cognitive Training Sessions [10.6] 本研究では,リアルタイムな心的疲労をモニタリングするための新しいリカレントビデオトランス (RVT) 手法を開発し,検証する。
RVTモデルは最先端のバイナリモデルと比較して高いバランスの取れた精度(78%)と精度(0.82)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:13:46 GMT)
Bridging the Human-AI Knowledge Gap: Concept Discovery and Transfer in
AlphaZero [10.6] AIシステムであるAlphaZeroから新しいチェスの概念を抽出する方法を示す。
4人のチェスのグランドマスターが提示されたコンセプトのプロトタイプ位置の解法の改善を示した結果,これらの概念はトップ・ヒューマン・エキスパートによって学習可能であることが示された。
これは、AIを活用することで人間の知識のフロンティアを前進させる上で、最初の重要なマイルストーンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:49:26 GMT)
An International Consortium for Evaluations of Societal-Scale Risks from
Advanced AI [10.6] 規制のギャップにより、AIラボは最小限の監視で研究、開発、デプロイメント活動を行うことができた。
フロンティアAIシステムの評価は、フロンティアAIシステムの開発と展開のリスクを評価する方法として提案されている。
本稿では,AI開発者とサードパーティのAIリスク評価者の両方からなる,AIリスク評価のための国際コンソーシアムの形でのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:56:42 GMT)
Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation [10.5] 重み付けによる共変量シフト適応のための二重頑健な推定器を提案する。
我々の推定器は密度比推定誤差から生じるバイアスを低減する。
特に、密度比推定器または回帰関数が整合である場合、我々の推定器は整合性を保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:38:29 GMT)
math-PVS: A Large Language Model Framework to Map Scientific
Publications to PVS Theories [10.4] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の高度な数学的概念の定式化への適用性について検討する。
我々は、研究論文から数学的定理を抽出し、形式化する、Emphmath-PVSと呼ばれる自動過程を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:54:04 GMT)
DiffInfinite: Large Mask-Image Synthesis via Parallel Random Patch
Diffusion in Histopathology [10.4] 任意の大きさの組織像を生成する階層拡散モデルDiffInfiniteを提案する。
提案手法は,任意の画像サイズにスケールアップできるが,高速トレーニングには小さなパッチのみが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:58:40 GMT)
Equipping Federated Graph Neural Networks with Structure-aware Group
Fairness [10.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な種類のグラフデータ処理や分析タスクに広く利用されている。
textF2$GNNはFair Federated Graph Neural Networkであり、フェデレートされたGNNのグループフェアネスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:29:50 GMT)
Unraveling Feature Extraction Mechanisms in Neural Networks [10.1] 本稿では, ニューラルネットワークカーネル(NTK)に基づく理論的手法を提案し, そのメカニズムを解明する。
これらのモデルが勾配降下時の統計的特徴をどのように活用し、最終決定にどのように統合されるかを明らかにする。
自己注意モデルとCNNモデルはn-gramの学習の限界を示すが、乗算モデルはこの領域で優れていると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:22:40 GMT)
Learning to Explain: A Model-Agnostic Framework for Explaining Black Box
Models [9.9] 本稿では、視覚モデルに対するポストホックな説明を提供するためのモデルに依存しないフレームワークであるLearning to Explain(LTX)を紹介する。
LTXフレームワークは、説明マップを生成する"説明者"モデルを導入し、説明されているモデルの予測を正当化する重要な領域を強調している。
LTXは、様々な指標において、現在の最先端の説明可能性を大幅に上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:18:00 GMT)
PID-Inspired Inductive Biases for Deep Reinforcement Learning in
Partially Observable Control Tasks [9.9] PIDコントローラの成功を見ると、多くの制御タスクに時間をかけて情報を蓄積するためには、和と差分のみが必要であることが分かる。
PID機能を直接使用するアーキテクチャと、これらのコアアイデアを拡張して任意の制御タスクで使用できるアーキテクチャの2つを提案する。
タスクのトラッキングを超えて、当社のポリシーは従来の最先端メソッドよりも平均1.7倍高いパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:30:30 GMT)
Semiring Provenance for Lightweight Description Logics [9.9] 提案手法は,データベースのセッティングにもともと定義されていた,記述論理のためのフレームワークであるprofence semiringについて検討する。
セミリングのいくつかの制限の下で、セマンティクスは望ましい性質を満たすことを示す。
本稿では,公理や接続型問合せ解の証明に関連する問題の複雑性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:53:49 GMT)
PlanE: Representation Learning over Planar Graphs [9.7] この研究はホップクロフトとタージャンの古典的な平面グラフ同型アルゴリズムにインスパイアされている。
PlanEには、実用的な拡張性を維持しながら、平面グラフ上の完全な不変性を学習できるアーキテクチャが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:37:35 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation with Pseudo
Label Self-Refinement [9.7] 擬似ラベルのオンライン精錬のための補助的擬似ラベル精錬ネットワーク(PRN)を提案する。
3つの異なるドメインシフトを持つベンチマークデータセット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） (Wed, 25 Oct 2023 20:31:07 GMT)
A Picture is Worth a Thousand Words: Principled Recaptioning Improves
Image Generation [9.6] コーパスを特別な自動キャプションモデルで再現し、再カプセル化データセット上でテキスト・ツー・イメージモデルを訓練することにより、モデルがボード全体に大きなメリットをもたらすことを示す。
我々は、コーパスを緩和する様々な方法を分析し、この手法がRECAPと呼ばれ、どちらも列車の干渉の相違を低減し、例ごとにより多くの情報を提供するという証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:10:08 GMT)
Exploring Behavior Discovery Methods for Heterogeneous Swarms of
Limited-Capability Robots [9.5] 本研究では,ロボット群が機能的に異質である場合の創発行動を決定する問題について検討する。
我々の知る限りでは、これらは計算自由エージェントの異種群に対する最初の創発的行動である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:20:32 GMT)
Pitfall of Optimism: Distributional Reinforcement Learning by
Randomizing Risk Criterion [9.4] 本稿では,リスクの一方的な傾向を避けるために,リスク基準のランダム化によって行動を選択する新しい分散強化学習アルゴリズムを提案する。
理論的結果は,提案手法がバイアス探索に該当せず,最適回帰に収束することが保証されていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:53:04 GMT)
Sum-of-Parts Models: Faithful Attributions for Groups of Features [9.3] サム・オブ・パーティ(Sum-of-Parts)は、構成に忠実なグループ化された特徴属性によって予測されるモデルのクラスである。
我々は、標準的な解釈可能性指標を持つベンチマークでSOPを評価し、その場合、SOPの忠実な説明を用いて、天体物理学者が銀河形成に関する新しい知識を発見する手助けをする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:50:10 GMT)
Sheaf Neural Networks for Graph-based Recommender Systems [9.1] レコメンデーションシステムの多くの問題は自然にグラフとしてモデル化できる。
現在のグラフニューラルネットワークアプローチでは、ノードはトレーニング時に学習した静的ベクトルで表現される。
本稿では,カテゴリ理論にヒントを得た最近提案されたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:05:10 GMT)
Probing Conceptual Understanding of Large Visual-Language Models [9.0] 大規模視覚言語モデル(V+L)が視覚内容の概念的把握能力を持つか否かを検討する。
我々の調査は認知科学に基礎を置いており、V+Lモデルが人間の手で飾られた雪が有り得ないかどうかを判断するのに役立つ。
本研究は,クロスアテンションが概念的理解の学習に役立つこと,CNNがテクスチャやパターンに優れていること,トランスフォーマーが色や形状に優れていること,などの興味深い知見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:36:46 GMT)
AccoMontage-3: Full-Band Accompaniment Arrangement via Sequential Style
Transfer and Multi-Track Function Prior [9.0] AccoMontage-3は、フルバンドの伴奏を生成できるシンボリック・ミュージック・オートメーションシステムである。
システムは、自己教師型でフルバンド伴奏を生成することを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:30:37 GMT)
This Reads Like That: Deep Learning for Interpretable Natural Language
Processing [9.0] プロトタイプ学習は、本質的に解釈可能な決定のために設計された一般的な機械学習手法である。
本稿では,事前学習文の埋め込みの情報的次元に着目し,類似度を高める学習重み付き類似度尺度を提案する。
プロトタイプと入力文の両方から予測関連単語を抽出するポストホックな説明可能性機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:18:35 GMT)
CodeTransOcean: A Comprehensive Multilingual Benchmark for Code
Translation [9.0] CodeTransOceanは、コード翻訳のための最大のプログラミング言語をサポートする大規模な包括的なデータセットである。
CodeTransOceanは3つの新しい多言語データセット、すなわち、複数のポピュラープログラミング言語間の翻訳をサポートするMultilingualTrans、ニッチプログラミング言語とポピュラー言語間の翻訳を行うNicheTrans、大言語モデル(LLM)による翻訳コードの実行可能性を評価するLLMTransで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:40:49 GMT)
Implementation of The Future of Drug Discovery: QuantumBased Machine
Learning Simulation (QMLS) [9.0] 我々は,新たなコンセプトQMLSを導入し,R&Dフェーズ全体を3～6ヶ月短縮し,コストを5～8万USDに短縮する。
ヒット生成のために、機械学習分子生成(MLMG)は標的タンパク質の分子構造に応じてヒットを生成する。
リード最適化では、QSGから生成・濾過された結果の分子を比較し、両方のプロセスの結果として現れる分子を数十のバリエーションに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:13:01 GMT)
Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using
Dynamic Programming [8.8] サブツリーを独立なサブプロブレムとして解き、木構造を利用する方法を示す。
我々は、従来の動的プログラミングアプローチを、分離可能な目的と制約の組み合わせを最適化できるフレームワークに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:35:21 GMT)
A Recycling Training Strategy for Medical Image Segmentation with
Diffusion Denoising Models [8.6] 拡散モデルのデノイングは、画像上に条件付きセグメンテーションマスクを生成することにより、画像セグメンテーションに応用されている。
本研究では, トレーニング戦略の改善に焦点をあて, 新たなリサイクル手法を提案する。
提案手法は,同一のネットワークアーキテクチャと計算予算とを公正に比較し,非拡散型教師付きトレーニングによるリサイクルベース拡散モデルの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:22:50 GMT)
Estimating Higher-Order Mixed Memberships via the $\ell_{2,\infty}$
Tensor Perturbation Bound [8.5] テンソルブロックモデルの一般化であるテンソル混合メンバーシップブロックモデルを提案する。
我々は,モデルの同定可能性を確立し,計算効率の良い推定手法を提案する。
2つのフライトデータセットと1つのトレーディングネットワークデータセットへのアプリケーションを含む、実データおよびシミュレーションデータに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:01:30 GMT)
Enhancing Document Information Analysis with Multi-Task Pre-training: A
Robust Approach for Information Extraction in Visually-Rich Documents [8.5] モデルは事前訓練され、その後、様々な文書画像解析タスクのために微調整される。
提案されたモデルは、文書分類のためのRVL-CDIPデータセットで95.87%の精度で、すべてのタスクで印象的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:22:30 GMT)
On the Identifiability and Interpretability of Gaussian Process Models [8.4] 単出力ガウス過程(GP)モデルにおいて,Mat'ernカーネルの加法的混合を用いることの一般的な実践を批判的に検討する。
マタン核の混合の滑らかさは、最小の滑らかな成分によって決定され、そのような核を持つGPは、実質的に最小の滑らかなカーネル成分と等価であることを示す。
A$は乗算定数まで同定可能であることを示し、乗算混合が多出力タスクに適していることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:00:29 GMT)
AI Agent as Urban Planner: Steering Stakeholder Dynamics in Urban
Planning via Consensus-based Multi-Agent Reinforcement Learning [8.4] 本稿では,コンセンサスを基盤としたマルチエージェント強化学習フレームワークについて紹介する。
この枠組みは参加型都市計画に役立ち、多様な知的エージェントを利害関係者の代表として好まれる土地利用形態に投票することができる。
マルチエージェント強化学習を統合することで、参加型都市計画決定がよりダイナミックで、コミュニティのニーズに適応することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:04:11 GMT)
A Mean Field Approach to Empirical Bayes Estimation in High-dimensional
Linear Regression [8.3] 高次元線形回帰における経験的ベイズ推定について検討する。
もともとCarbonetto and Stephens (2012) と Kim et al. (2022) で導入された変分経験ベイズアプローチを採用する。
これは、空間性のない高次元回帰設定において、最初の厳密な経験的ベイズ法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:20:28 GMT)
Wasserstein Gradient Flow over Variational Parameter Space for
Variational Inference [8.3] 変分推論(VI)は、変分パラメータを調整し、変分分布を真の後部と密に整合させる最適化問題である。
この最適化問題に対処するためのワッサーシュタイン勾配降下法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:20:53 GMT)
A Non-Custodial Wallet for CBDC: Design Challenges and Opportunities [8.3] CBDCは、中央銀行が発行し規制できる新しい形態の通貨である。
CBDCシステムの設計は、多くの技術的・社会的課題を提示している。
本稿では,非カストディアルウォレットの設計と試作について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:20:42 GMT)
Increasing Fairness via Combination with Learning Guarantees [8.3] 個人と集団の公平性の両方を反映する差別的リスクという,公正性の品質指標を提案する。
また,一階と二階のオラクル境界を提案し,理論学習保証とアンサンブルの組み合わせにより公平性を高めることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:44:27 GMT)
Translating Universal Scene Descriptions into Knowledge Graphs for
Robotic Environment [8.2] ロボット環境モデリングのための実装として,仮想現実技術の利用について検討する。
本稿では,シーングラフを知識ベースに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:09:40 GMT)
Segment Any Building For Remote Sensing [8.1] この原稿は、画像にセグメンテーションを構築するための最先端表現学習パラダイムを用いて、多様なデータセットをタンデムで活用する能力をアクセント化する。
我々の前衛合同訓練体制は, 都市インフラ整備, 防災戦略, 生態モニタリングなど, 重要な分野に重大な影響を及ぼし, アプローチのメリットを浮き彫りにしている。
この研究の結果は、学術的な追求の基盤を固めることと、セグメンテーション構築の分野における革新的な応用による地平線を埋めることの両方に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:28:35 GMT)
Edge Aware Learning for 3D Point Cloud [8.1] 本稿では,階層型エッジ対応3Dポイントクラウドラーニング(HEA-Net)における革新的なアプローチを提案する。
ポイントクラウドデータにおけるノイズの課題に対処し、エッジ機能に注目してオブジェクト認識とセグメンテーションを改善することを目指している。
我々は,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションを強化するために,革新的なエッジアウェアラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:30:04 GMT)
BabyStories: Can Reinforcement Learning Teach Baby Language Models to
Write Better Stories? [8.0] 本研究では,人間からのフィードバック(RLHF)による強化学習が,限られた学習コーパスを用いてゼロから事前学習した言語モデルに与える影響について検討した。
GPT-2を2種類比較すると、RLHFの微調整後のストーリーテリング作業において、より大きなモデルの方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:45:48 GMT)
Causal Discovery with Generalized Linear Models through Peeling
Algorithms [7.9] 本稿では、一般化された構造方程式モデルを用いた因果発見の新しい手法を提案する。
これは、剥離アルゴリズムによって親子関係を正確に発見するための統計的保証を提供する。
また、アルツハイマー病への応用も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:12:24 GMT)
Trustworthy Cross-Border Interoperable Identity System for Developing
Countries [7.8] 発展途上国におけるサービス提供と包括的経済成長の最適化に基礎的アイデンティティシステム(FIDS)が用いられている。
このような可能性にもかかわらず、アフリカのアイデンティティエコシステムにおけるFIDSの相互運用性に関する重要な研究は行われていない。
本研究は,アフリカにおけるクロスボーダー・インターオペラビリティの課題,機会,要件を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:33:08 GMT)
Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A
Preliminary Study [7.7] 本稿では,D-MAD(D-MAD)のためのマルチスペクトルフレームワークを提案する。
提案したマルチスペクトルD-MADフレームワークは、7つの異なるスペクトルバンドを取得してモーフィング攻撃を検出するために、信頼できるキャプチャとしてキャプチャされたマルチスペクトル画像を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:26:16 GMT)
Model predictive control-based value estimation for efficient
reinforcement learning [7.7] データ駆動型アプローチにより環境をモデル化するモデル予測制御に基づく改良された強化学習手法を設計する。
学習した環境モデルに基づいて、価値関数を推定し、ポリシーを最適化する多段階予測を行う。
本手法は, 学習効率の向上, 最適値に傾向のある戦略の収束速度の向上, 経験的再生バッファに必要なサンプル容量の削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:55:14 GMT)
An Integrative Survey on Mental Health Conversational Agents to Bridge
Computer Science and Medical Perspectives [7.6] 我々は、PRISMAフレームワークを用いて総合的な文献レビューを行い、コンピュータ科学と医学の両方で発行された534の論文をレビューする。
本研究は, 精神保健関連会話エージェントの構築に関する136つの重要な論文について, モデル化と実験設計手法の多様な特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:37:57 GMT)
Vector Autoregressive Evolution for Dynamic Multi-Objective Optimisation [7.5] 動的多目的最適化(DMO)は、様々な環境において複数の目的を持つ最適化問題を扱う。
本稿では,DMOの環境変化に対応するために,ベクトル自己回帰(VAR)と環境対応ハイパーミューテーションからなるベクトル自己回帰進化(VARE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:49:54 GMT)
Trust, but Verify: Robust Image Segmentation using Deep Learning [7.2] 医用画像分割のためのディープニューラルネットワークの出力を検証する手法について述べる。
より深いニューラルレグレッションネットワークを用いた従来のセグメンテーション評価手法は偽陰性に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:55:07 GMT)
SCB-ST-Dataset4: Extending the Spatio-Temporal Behavior Dataset in
Student Classroom Scenarios Through Image Dataset Method [7.2] このデータセットは754のイメージと25670のラベルで構成され、手書き読み書きの3つの動作に焦点を当てている。
提案手法はアノテーションを必要とせずに時間的行動データセットを高速に生成できる。
我々は, YOLO5, YOLO7, YOLOv8, SlowFastアルゴリズムを用いて, 平均精度82.3%のデータセットを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:46:26 GMT)
Hierarchical clustering with OWA-based linkages, the Lance-Williams
formula, and dendrogram inversions [7.1] 本稿では,Lance-Williams更新公式と,無限係数列による重み付き拡張OWAリンクの関係について検討する。
重み生成装置は、結果として生じるデンドログラムが非審美的逆転から解放されることを保証するため、いくつかの条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:45:23 GMT)
Mapping the Empirical Evidence of the GDPR (In-)Effectiveness: A
Systematic Review [6.8] 経験的証拠の質素な体が生成されているが、広く散在し、検討されていない。
そこで我々は,30年近くにわたる実証研究の総合的なレビューと合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:07:46 GMT)
UAV Pathfinding in Dynamic Obstacle Avoidance with Multi-agent
Reinforcement Learning [6.8] マルチエージェント強化学習に基づく学習手法は,エージェントにとって実現可能かつ安全な経路のオンライン計画において重要である。
マルチエージェント強化学習に基づく分散実行手法を用いた新しい集中型学習法を提案する。
シミュレーション,室内環境,屋外環境における実験結果から,本手法の有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:21:22 GMT)
Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark [6.8] 本稿では,神経科学,機械学習,グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための,機能的ヒト脳ネットワークデータの収集について述べる。
データセットは6つの異なるソースから始まり、4つの脳の状態をカバーし、合計で2,702人の被験者で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:04:13 GMT)
TAPS: Connecting Certified and Adversarial Training [6.7] TAPSはIPPとPGDを併用して、必ずしも音質の悪い損失近似を行うわけではないが、精度の高いトレーニング手法である。
TAPSは多くの設定で新しい最先端を実現しており、例えばTinyImageNetでは22%の精度で認証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:58:53 GMT)
Finite Time Analysis of Constrained Actor Critic and Constrained Natural
Actor Critic Algorithms [6.7] 我々は,制約付きマルコフ決定過程の関数近似を用いた,アクター批判と自然なアクター批判アルゴリズムについて検討する。
また,いくつかのグリッド・ワールド・セッティングの実験結果を示すとともに,この2つのアルゴリズムを用いて良好な実験性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:04:00 GMT)
From port-based teleportation to Frobenius reciprocity theorem:
partially reduced irreducible representations and their applications [6.5] ポートベースのテレポーテーション作用素のスペクトルは、対称群 $S(m-1)subset S(m)$ に対するジューシー・マーフィー作用素のスペクトルと非常に単純な方法で連結であることを示す。
これは、決定論的 PBT スキームの性質を記述する中心対象と対称群の抽象表現論において自然に現れる対象との間に深い関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:22:54 GMT)
RIPencapsulation: Defeating IP Encapsulation on TI MSP Devices [6.4] 本稿では,MSP430 デバイスと MSP432 デバイス向けにテキサス・インスツルメンツが展開した TEE である IP Encapsulation (IPE) の2つの根本的な弱点を明らかにする。
RIPencapsulationと呼ばれる攻撃を実装しており、IPE内でコードの一部を実行し、レジスタファイルから明らかになった部分状態を使って秘密データを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:00:59 GMT)
Knowledge Distillation $\approx$ Label Smoothing: Fact or Fallacy? [6.3] トレーニングしたモデルの予測的信頼度を比較することで,手法間の等価性を再検討する。
ほとんどの設定では、KDとLSは完全に反対方向にモデルの信頼性を駆動する。
KDでは、学生は知識だけでなく教師からの信頼も受け継ぎ、古典的な知識伝達の視点を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:10:01 GMT)
TaskDiff: A Similarity Metric for Task-Oriented Conversations [6.1] 本稿では,対話的類似度尺度であるTaskDiffを紹介する。
異なる対話コンポーネント(発話、意図、スロット)とそれらの分布を使って類似性を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:10:07 GMT)
Understanding Political Divisiveness using Online Participation data
from the 2022 French and Brazilian Presidential Elections [6.0] 参加者が個別の政府プログラムを構築するオンライン実験で収集したデータを提示する。
従来のアグリゲーション関数とは無関係なディバイシブネスの計量が偏極的提案を識別できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:41:49 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） (Wed, 25 Oct 2023 09:18:47 GMT)
CUNI Submission to MRL 2023 Shared Task on Multi-lingual Multi-task
Information Retrieval [6.0] 本稿では,多言語多タスク情報検索におけるMRL2023共有タスクのためのチャールズ大学システムを提案する。
共有タスクの目的は、いくつかの未表現言語で名前付きエンティティ認識と質問応答のためのシステムを開発することである。
両方のサブタスクに対する私たちのソリューションは、翻訳テストのアプローチに依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:22:49 GMT)
ChatGPT is a Potential Zero-Shot Dependency Parser [5.7] 事前訓練された言語モデルが、ゼロショットシナリオに付加的な構造を導入することなく、自発的に依存性解析の能力を発揮できるかどうかについては、未検討のままである。
本稿では,ChatGPTなどの大規模言語モデルの依存性解析能力について検討し,言語解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:08:39 GMT)
Non-isotropic Persistent Homology: Leveraging the Metric Dependency of
PH [5.7] 連続ホモロジーを単一距離関数に制限する場合、点雲の情報が失われることを示す。
非等方的永続ホモロジーは、ランダムに生成された点雲の向き、向きのばらつき、スケーリングに関する情報を抽出できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:03:17 GMT)
Can LLMs Capture Intertemporal Preferences? [5.7] 本研究では,人間の調査回答をエミュレートし,好みを提示する上で,Large Language Models (LLMs) の生存可能性について検討する。
我々はLLMからの反応を様々な言語で比較し、それらを人間の反応と比較し、より小さく、より早く、より大きい、後の報酬の間の好みを探求する。
以上の結果より, GPT-3.5はヒトの意思決定者とは異なり, 早期の報酬に対するレキソグラフィな嗜好を示し, GPT-3.5はヒトよりも忍耐力が低いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:31:50 GMT)
Learning Transfers over Several Programming Languages [5.6] 言語間変換学習は、ソース言語からのデータを使用して、ターゲット言語上でのモデルパフォーマンスを改善する。
本稿では,変圧器を用いた大規模言語モデルと11から41のプログラミング言語を用いた4つのタスクに関する広範な実験を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:04:33 GMT)
Critic-Driven Decoding for Mitigating Hallucinations in Data-to-text
Generation [5.3] 入力に埋もれていないテキストの幻覚は、ニューラルネットワークによるテキスト生成においてよく知られた問題である。
生成言語モデルの確率的出力と特別な「テキスト評論家」の出力を組み合わせることで幻覚を緩和する新しい方法を提案する。
本手法では,LMのアーキテクチャやトレーニング手順の変更は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:05:07 GMT)
StrAE: Autoencoding for Pre-Trained Embeddings using Explicit Structure [5.3] StrAEは構造化オートエンコーダフレームワークであり、明示的な構造に厳格に固執することで、マルチレベル表現の効果的な学習を可能にする。
本研究の結果は,入力として提供される構造に直接的な関連性があることを示し,既存のツリーモデルではそうではないことを示す。
次に、StrAEを拡張して、単純なローカライズ・マージアルゴリズムを用いてモデルが独自の構成を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:30:59 GMT)
Challenges of Radio Frequency Fingerprinting: From Data Collection to
Deployment [5.1] RFF(Radio Frequency Fingerprinting)技術は、製造時に導入された固有のハードウェア不完全性に基づいて、物理層における無線デバイスを認証することを約束する。
機械学習の最近の進歩は、デバイス固有の指紋を構成する複雑な特徴を抽出し学習するRFFシステムの能力を改善している。
DLテクニックをRFFと統合し、実際のシナリオでシステムを操作することは、多くの課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:45:49 GMT)
Multiple Key-value Strategy in Recommendation Systems Incorporating
Large Language Model [5.1] インターネットアプリケーションにおいて,レコメンデーションシステム (RS) はユーザ情報に適合する上で重要な役割を担っている。
近年,大規模言語モデル (LLM) が出現し,CVコミュニティとNLPコミュニティの両方で大きなブレークスルーを遂げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:49:19 GMT)
FACE: Evaluating Natural Language Generation with Fourier Analysis of
Cross-Entropy [5.0] モデル生成言語と人文言語との類似度を測定するための指標であるFACEを提案する。
オープンエンド生成タスクと過去の研究による実験データから,FACEが人-モデルギャップを効果的に識別できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:32:58 GMT)
Computer Science Framework to Teach Community-Based Environmental
Literacy and Data Literacy to Diverse Students [4.7] 本研究では, 環境リテラシー, データリテラシー, コンピュータサイエンスを両立させることにより, 過小評価された学生を育成するための総合カリキュラムを提案する。
この枠組みは、文化的に持続的なアプローチを用いて、環境意識、データリテラシー、市民のエンゲージメントを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:28:29 GMT)
Inertia of partial transpose of positive semidefinite matrices [4.7] ライナーとマルチライナー ALGEBRA, Changchun Feng et al., 2022」のオープン問題を解決する。
結果を適用して、いくつかの慣性を構成するとともに、12時間12$正半定値行列の部分転置の可能なすべての慣性のリストを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:47:31 GMT)
Duplicate Question Retrieval and Confirmation Time Prediction in
Software Communities [4.7] 異なるドメインにおけるコミュニティ質問回答(CQA)は、複数のプラットフォームが利用可能であり、ユーザ間で大きな共有情報があるため、大規模に成長している。
このようなオンラインプラットフォームが急速に成長する中で、大量のアーカイブデータによって、モデレーターが新たな疑問のために可能な複製を検索することが困難になる。
我々は、テキストとネットワークベースの両方の特徴を生かして、シームズニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:23:38 GMT)
Reinforcement Learning for SBM Graphon Games with Re-Sampling [4.7] 我々は,リサンプリング(GGR-S)モデルを用いたグラフゲームに基づく新しい学習フレームワークを開発した。
我々はGGR-Sのダイナミクスを解析し,MP-MFGのダイナミックスへの収束を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:14:48 GMT)
ParisLuco3D: A high-quality target dataset for domain generalization of
LiDAR perception [4.7] LiDARは、シーンの正確な幾何学的情報を集めることで、自律運転を支援するセンサーシステムである。
様々な知覚タスクの定量的性能が向上するにつれて、ソース・ソース・インセプションからドメイン適応、ドメイン一般化へと焦点が移った。
本論文は、クロスドメイン評価のための新しいデータセットを提供し、様々なソースデータセットの性能評価を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:45:38 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） (Wed, 25 Oct 2023 15:11:57 GMT)
A Survey on Causal Discovery Methods for I.I.D. and Time Series Data [4.6] 因果発見(CD)アルゴリズムは、関連する観測データからシステムの変数間の因果関係を識別することができる。
本稿では、独立および同一分散データ(I.I.D.)データと時系列データの両方から因果発見を行うために設計された手法について広範な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:52:29 GMT)
Can Large Language Models Discern Evidence for Scientific Hypotheses?
Case Studies in the Social Sciences [4.5] 強い仮説は、既存の証拠に基づく最良の推理であり、関連する文献の包括的な見解によって知らされる。
毎年発行される科学論文の数が指数関数的に増加すると、ある仮説に関連する証拠の手作業による集約と合成は困難である。
我々は,社会科学における研究のコミュニティ主導のアノテーションを用いた科学的仮説の課題のための新しいデータセットを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:57:41 GMT)
Attention Lens: A Tool for Mechanistically Interpreting the Attention
Head Information Retrieval Mechanism [4.3] 本稿では,研究者が注目ヘッドの出力を語彙トークンに変換するツールであるAttention Lensを提案する。
トレーニングレンズから得られた予備的な知見は、注意頭が言語モデルにおいて極めて専門的な役割を担っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:03:35 GMT)
1-PAGER: One Pass Answer Generation and Evidence Retrieval [4.3] 1-Pagerは、質問に答え、単一のTransformerベースのモデルとデコードプロセスを使用して証拠を検索する最初のシステムである。
検索精度と解答精度の両指標で比較すると,これは同等の検索・読解手段と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:51:22 GMT)
InvGC: Robust Cross-Modal Retrieval by Inverse Graph Convolution [4.2] マルチモーダルデータ表現は(表現退化問題として)限られた凸錐内にクラスタリングする傾向がある
InvGCは、グラフの畳み込みと平均プールにインスパイアされた後処理技術である。
LocalAdjは、各データポイントとその隣人の間の距離を増やすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:46:42 GMT)
Beyond IID weights: sparse and low-rank deep Neural Networks are also
Gaussian Processes [4.1] 我々は Matthews らの証明を、より大きな初期重み分布のクラスに拡張する。
また,PSEUDO-IID分布を用いた完全連結・畳み込みネットワークは,その分散にほぼ等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:38:36 GMT)
Removing Dust from CMB Observations with Diffusion Models [4.1] ダストエミッションマップの例から拡散モデルを訓練できることが示される。
また、CMB宇宙論によって規定されたモデルを導入し、成分分離に関する単一宇宙論を用いて訓練されたモデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:36:48 GMT)
Diversity Enhanced Narrative Question Generation for Storybooks [4.0] マルチクエスト生成モデル(mQG)を導入し,複数の,多様な,回答可能な質問を生成する。
生成した質問の応答性を検証するために,SQuAD2.0の微調整された質問応答モデルを用いる。
mQGは、強力なベースラインの中で、様々な評価指標で有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:10:04 GMT)
Sampling reduced density matrix to extract fine levels of entanglement
spectrum [4.0] 低層微細絡み合いスペクトル(ES)を抽出する新しい手法を提案する。
量子モンテカルロシミュレーションを用いて環境をトレースし、還元密度行列を対角化してESを得る。
我々のシミュレーション結果は、前例のないほど大きなシステムサイズで、環境自由度の高い絡み合いスペクトルの実践的なスキームを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:25:44 GMT)
Evanescent Electron Wave Spin [3.5] エバネッセント電子波は、有限量子井戸と無限量子井戸の両方の外に存在することを示す。
エバネッセント波は量子井戸内の波動と同時に回転することを示した。
この結果から,電子スピンによる量子スピン情報の探索や盗聴が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:29:33 GMT)
Universal Test-time Adaptation through Weight Ensembling, Diversity
Weighting, and Prior Correction [3.5] テスト時適応(TTA)はデプロイ後もモデルを更新し続け、現在のテストデータを活用する。
我々は、自己学習ベースの手法が対処しなければならないいくつかの課題を特定し、強調する。
モデルがバイアスを受けるのを防ぐために、データセットとモデルに依存しない確実性と多様性の重み付けを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:50:19 GMT)
Is a Prestigious Job the same as a Prestigious Country? A Case Study on
Multilingual Sentence Embeddings and European Countries [3.4] 我々は,多言語文表現がヨーロッパ諸国や職業をどのように捉えているかを研究する。
我々の分析によると、この埋没の最も顕著な特徴は、東欧と西欧の地政学的区別である。
例外は、職業的名声と起源の国との関係を示す小さな蒸留モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:13:34 GMT)
Graph Agent: Explicit Reasoning Agent for Graphs [3.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用するインテリジェントエージェントであるグラフエージェント(GA),帰納的推論モジュール,グラフ推論タスクのための長期メモリを紹介する。
GAはシンボリック推論と既存のグラフ埋め込みの側面を統合し、複雑なグラフ推論タスクに革新的なアプローチを提供する。
その結果、GAは最先端のパフォーマンスに達し、精度は90.65%、95.48%、Cola、PubMed、PrimeKGの各データセットで89.32%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:20:16 GMT)
Neural Foundations of Mental Simulation: Future Prediction of Latent
Representations on Dynamic Scenes [3.3] 我々は、目標駆動型モデリングアプローチと高密度神経生理学的データと人間の行動的読み出しを組み合わせることで、この問題を阻害する。
具体的には,豊かで倫理的に関連のある環境の将来の状態を予測するために,知覚認知ネットワークのいくつかのクラスを構築し,評価する。
これらのモデルクラス間での強い差別化は、さまざまな環境内と環境内の両方で、神経的および行動的データを予測できる能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:34:16 GMT)
Exploring Large Language Models for Code Explanation [3.3] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な進歩を遂げている。
本研究では,様々なLLMを用いて,コードスニペットの自然言語要約を生成するタスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:38:40 GMT)
Data Optimization in Deep Learning: A Survey [3.1] 本研究の目的は,ディープラーニングのための様々なデータ最適化手法を整理することである。
構築された分類学は分割次元の多様性を考慮し、各次元に深いサブタコノミが構築される。
構築された分類学と明らかにされた接続は、既存の手法のより良い理解と、新しいデータ最適化手法の設計を啓蒙する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:33:57 GMT)
Interpretable time series neural representation for classification
purposes [3.1] 提案したモデルは、一貫した、離散的で、解釈可能で、可視化可能な表現を生成する。
実験の結果,提案したモデルでは,複数のデータセットに対する他の解釈可能なアプローチよりも平均的に優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:06:57 GMT)
Transferring a molecular foundation model for polymer property
predictions [3.1] トランスモデルの自己教師付き事前トレーニングには、大規模なデータセットが必要である。
本研究では, 高分子特性を微調整し, 小分子で事前学習したトランスフォーマーを用いることで, 強化ポリマーデータセットでトレーニングしたトランスフォーマーと同等の精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:55:00 GMT)
Network-Aware AutoML Framework for Software-Defined Sensor Networks [3.1] ソフトウェア定義センサネットワークにおけるDDoS攻撃を検出するネットワーク対応自動機械学習(AutoML)フレームワークを提案する。
本フレームワークは,ネットワーク制約環境下でのDDoS攻撃を検出するための機械学習アルゴリズムを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:24:57 GMT)
The GOOSE Dataset for Perception in Unstructured Environments [3.0] 本研究では,非構造屋外環境を対象とした包括的データセットを提案する。
GOOSEデータセットには10万のラベル付きイメージとポイントクラウドが含まれており、さまざまな最先端セグメンテーションモデルをトレーニングするために使用される。
このイニシアチブは、既存のデータセットのシームレスなインクルージョンを可能にし、非構造化環境で動作しているさまざまなロボットの知覚能力を高めるための、共通のフレームワークを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:20:38 GMT)
From Molecules to Materials: Pre-training Large Generalizable Models for
Atomic Property Prediction [3.0] 合同マルチドメイン事前訓練(JMP)は、異なる化学ドメインから複数のデータセットを同時にトレーニングする教師付き事前訓練戦略である。
JMPは、スクラッチからトレーニングまでの平均59%の改善を示し、40タスク中34タスクで最先端のタスクをマッチまたはセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:32:23 GMT)
New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable
Multifaceted Revolution [2.9] 標準化された学術試験におけるChatGPTのハイパフォーマンスは、人工知能(AI)のトピックを、教育の将来に関する主流の議論に押し付けている。
本研究の目的は、応用、利点、課題の3つの主要な軸にまたがる既存の文献のレビューと分析を通じて、AIが教育に与える影響について調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:12:03 GMT)
Identifying Reasons for Bias: An Argumentation-Based Approach [2.9] そこで本研究では, 類似した個人と比較して, 個人が別々に分類される理由を決定するための, モデルに依存しない議論に基づく新しい手法を提案する。
フェアネス文献でよく用いられる2つのデータセットを用いて本手法の評価を行い,バイアスの同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:47:15 GMT)
How to Data in Datathons [2.9] 我々は、データソンのデータ関連複雑さをナビゲートするためのガイドラインとレコメンデーションを提供する。
提案するフレームワークを10ケーススタディに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:20:20 GMT)
A framework for benchmarking clustering algorithms [2.9] クラスタリングアルゴリズムは、さまざまなベンチマーク問題でテストできる。
多くの研究論文や大学院論文では、少数のデータセットしか考慮していない。
我々はクラスタリングアルゴリズムをテストする一貫した方法論を導入することを目的としたフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:32:18 GMT)
Adaptive importance sampling for heavy-tailed distributions via
$\alpha$-divergence minimization [2.9] 提案手法は,学生の提案分布からターゲットを近似するAISアルゴリズムを提案する。
我々は、目標と提案の護衛モーメントを一致させて、位置とスケールパラメータを適応させる。
これらの更新は、ターゲットと提案の間の$alpha$-divergenceを最小化し、変動推論と接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:07:08 GMT)
MimicTouch: Learning Human's Control Strategy with Multi-Modal Tactile
Feedback [2.9] ミミックタッチ(MimicTouch)は、人間の触覚誘導制御戦略を模倣する新しいフレームワークである。
物理ロボットにオンライン強化学習を取り入れた。
この研究は、触覚誘導ロボットの幅広い分野への道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:34:06 GMT)
A Targeted Assessment of Incremental Processing in Neural LanguageModels
and Humans [2.8] 本稿では,人間とニューラル言語モデルにおけるインクリメンタル処理のスケールアップ比較について述べる。
データはInterpolated Maze Taskと呼ばれる新しいオンライン実験パラダイムに由来する。
人間と言語モデルの両方が、非文法的な文領域における処理困難を増大させていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:01:19 GMT)
MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation with a
Transformer-GCNFormer Network [2.7] 本稿では、2つの並列トランスとGCNFormerストリームを用いてチャネル数を分割する新しいAttention-GCNFormerブロックを提案する。
提案するGCNFormerモジュールは, 隣接する接合部間の局所的関係を利用して, トランス出力を補完する新しい表現を出力する。
我々は、Human3.6MとMPI-INF-3DHPの2つの人気のあるベンチマークデータセットでモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:46:35 GMT)
A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores [2.7] 本稿では、分類器として機能する畳み込みニューラルネットワークの出力を説明するために使用される帰属手法のカテゴリを含む脆弱性について論じる。
このタイプのネットワークは、入力の知覚できない摂動がモデルの出力を変える可能性のある敵攻撃に弱いことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:35:19 GMT)
Unsupervised Learning of Molecular Embeddings for Enhanced Clustering
and Emergent Properties for Chemical Compounds [2.7] SMILESデータに基づく化合物の検出とクラスタリングのための様々な手法を提案する。
埋め込みデータを用いて化合物のグラフィカルな構造を解析し, しきい値を満たすためにベクトル探索を用いる。
また、GPT3.5を用いたベクトルデータベースに格納された自然言語記述埋め込みを用い、ベースモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:00:24 GMT)
A Novel Fast Path Planning Approach for Mobile Devices using Hybrid
Quantum Ant Colony Optimization Algorithm [2.7] 緊急サービスでは、デバイスはリアルタイムに移動し、TSPインスタンスから高速な経路計画を必要とする。
本稿では,複数のTSPインスタンス上でのハイブリッド量子アントコロニー最適化アルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果は有望な結果を示し,量子対応モバイルデバイスにおけるリアルタイムパス計画の実装において,提案手法が重要であることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:23:00 GMT)
Can GPT models Follow Human Summarization Guidelines? Evaluating ChatGPT
and GPT-4 for Dialogue Summarization [2.6] 本研究は,対話要約のための人間のガイドラインに従う上で,ChatGPT や GPT-4 のようなプロンプト駆動型大規模言語モデル (LLM) の能力について検討する。
以上の結果から,GPTモデルは長大な要約を産出し,人間の要約ガイドラインから逸脱することが多いことが示唆された。
人間のガイドラインを中間的なステップとして使うと、約束が示され、いくつかのケースでは単語長の制約プロンプトよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:39:07 GMT)
Statistical Component Separation for Targeted Signal Recovery in Noisy
Mixtures [2.6] 統計的成分分離」問題は、雑音混合からターゲット信号の統計的記述子のセットを予め定義された状態に戻すことに焦点を当てている。
提案手法は,ほとんどの状況において,標準的なデノナイジング手法よりも,対象データのディスクリプタの回復性が高いことを示す。
我々は,この手法を,初期手法に新たな視点を与える拡散ステップワイズアルゴリズムを導入することで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:57:11 GMT)
Patterns of Student Help-Seeking When Using a Large Language
Model-Powered Programming Assistant [2.6] 本研究は,オンデマンドプログラミング支援を行う革新的なツールを学生が直接ソリューションを明らかにすることなく活用することを検討する。
私たちは学期を通して2500以上の質問を学生から集めました。
しかし、関連する概念や概念理解の深化のために支援を求める要求は少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:36:05 GMT)
ArTST: Arabic Text and Speech Transformer [2.5] 本稿では、事前訓練されたアラビア語テキストと音声変換器ArTSTを提案する。
アラビア語のためのオープンソースの音声技術をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:20:54 GMT)
Exceptional points in non-Hermitian Photonics: Applications and Recent
Developments [2.5] 本稿では,光導波路,フォトニック結晶,ファブリペロ共振器,プラズモン系などの非エルミートフォトニック系における最近の発展について概説する。
光学的非線形性と例外的境界状態が近い将来に非エルミートフォトニクスの発展にどのように影響するかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:13:28 GMT)
Nighttime Driver Behavior Prediction Using Taillight Signal Recognition
via CNN-SVM Classifier [2.4] 本研究の目的は、人間駆動車と自律車の両方のテールライトを特定し、夜間運転行動を予測する能力を高めることである。
提案モデルでは、道路の前方のテールライトを正確に検出するカスタム検出器が組み込まれている。
夜間の限られたデータに対処するため、昼間の画像をリアルな夜のイメージに変換するために、ユニークな画素ワイズ画像処理技術を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:23:33 GMT)
Strategizing EV Charging and Renewable Integration in Texas [2.4] 本研究では,テキサス州における電気自動車(EV),再生可能エネルギー,スマートグリッド技術の収束について検討する。
グリッド安定性の懸念、非コーディネート充電パターン、EVと再生可能エネルギー源との複雑な関係に関する研究に焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:34:25 GMT)
Give Me the Facts! A Survey on Factual Knowledge Probing in Pre-trained
Language Models [2.4] 事前訓練された言語モデル(PLM)は、世界知識に富んだ膨大なラベルのないデータに基づいて訓練されている。
このことが、PLMに存在する事実知識の量を定量化するコミュニティの関心を喚起した。
本研究では,PLMの実態を調査するための手法とデータセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:57:13 GMT)
On Surgical Fine-tuning for Language Encoders [2.4] 異なる下流言語タスクでは、サブセットのレイヤのみを微調整すれば、言語エンコーダのすべてのレイヤを微調整するよりも、ほぼ近く、しばしば良いパフォーマンスが得られることを示す。
本稿では,フィッシャー情報行列(FIMスコア)の対角線に基づく効率的な計量法を提案し,選択的な微調整のための候補層を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:42:30 GMT)
Theme Aspect Argumentation Model for Handling Fallacies [2.3] フォーマルな制約によって誤認識を特徴づける新しい手法を提案する。
フォーマルな制約で誤字を識別することにより、モデル付き修辞学における誤字がフォーマルな厳密さを持つかどうかを判断することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:49:55 GMT)
Interpretable Alzheimer's Disease Classification Via a Contrastive
Diffusion Autoencoder [2.3] コントラスト損失と拡散オートエンコーダのバックボーンを組み合わせて意味論的に意味のある潜在空間を生成する。
2次元MRI画像のデータセット上で,ブラックボックスアプローチに匹敵する分類精度を実現する。
この研究は、医用画像における正確かつ解釈可能な深層学習の発展に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:51:25 GMT)
Guarantees for Self-Play in Multiplayer Games via Polymatrix
Decomposability [2.3] セルフプレイ(Self-play)は、学習アルゴリズムが自分自身のコピーと対話して学習するマルチエージェントシステムにおける機械学習のテクニックである。
両プレイヤーの定数ゲームでは、ナッシュ均衡に達するセルフプレイが保証され、ポストトレーニング中の対戦相手に対して良好に機能する戦略が作成できることを示す。
本研究は,マルチプレイヤーゲームの構造的特性を初めて同定し,多種多様なセルフプレイアルゴリズムによって生成される戦略の性能保証を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:20:24 GMT)
Free-form Flows: Make Any Architecture a Normalizing Flow [2.2] 本研究では,変数の変動の勾配を効率的に推定する訓練手法を開発した。
これにより、任意の次元保存ニューラルネットワークが、最大限のトレーニングを通じて生成モデルとして機能することが可能になる。
我々は$E(n)$-equivariantネットワークを用いた分子生成ベンチマークにおいて優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:23:08 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） (Wed, 25 Oct 2023 14:30:39 GMT)
Enhanced Simultaneous Machine Translation with Word-level Policies [2.1] 本稿では,サブワードレベルで考案されたポリシーが,ワードレベルで運用するポリシーよりも優れていることを示す。
本稿では,言語モデル(LM)を用いたSiMTモデルの強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:10:42 GMT)
An operator-algebraic formulation of self-testing [2.1] 我々は、$C*$-代数上の状態の観点からの相関関係に対する自己テストの新しい定義を与える。
極端二項相関と極端同期相関については、射影モデルに対する任意の自己テストはPOVMモデルに対する自己テストであることを示す。
我々の新しい定義の利点は、自然に演算子モデルに拡張できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:15:33 GMT)
Estimating Class Separability of Datasets Using Persistent Homology with
Application to LLM Fine-Tuning [2.1] 本稿では,テキストの文変換器埋め込みのトポロジ特性を検査することにより,ラベルなしテキストデータセットのクラス分離性を推定する手法を提案する。
実験では、バランスの取れたシナリオとバランスの取れないシナリオで、バイナリとマルチクラスの両方のケースで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:06:36 GMT)
Understanding Social Structures from Contemporary Literary Fiction using
Character Interaction Graph -- Half Century Chronology of Influential Bengali
Writers [2.1] 社会構造や現実世界の出来事は、しばしば現代文学に影響を及ぼす。
文字相互作用グラフを用いて、現代文化が文学の風景に与える影響について、社会的問いかけを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:09:14 GMT)
Quantum Parametric Amplification and NonClassical Correlations due to 45
nm nMOS Circuitry Effect [2.0] 本研究は、量子回路における半導体技術の利用の画期的な探索を明らかにする。
この新しい量子デバイスは、量子信号を増幅する量子パラメトリック増幅器として機能するだけでなく、信号固有の量子特性も強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:55:50 GMT)
4D-Editor: Interactive Object-level Editing in Dynamic Neural Radiance
Fields via 4D Semantic Segmentation [2.0] 本稿では動的シーンにおける対話型オブジェクトレベルの編集を対象とする。
対話型セマンティック駆動編集フレームワークである4D-Editorを提案する。
4D-Editor は写真リアルな動的 NeRF 編集を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:20:03 GMT)
RAEDiff: Denoising Diffusion Probabilistic Models Based Reversible
Adversarial Examples Self-Generation and Self-Recovery [2.0] Reversible Adversarial Exsamples (RAE)は、データセットのIP保護の問題を解決するのに役立つ。
DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)に基づくRAE生成のためのRAEDiffの導入
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:49:29 GMT)
TriPlaneNet: An Encoder for EG3D Inversion [2.0] NeRFをベースとしたGANは、人間の頭部の高分解能かつ高忠実な生成モデリングのための多くのアプローチを導入している。
2D GANインバージョンのための普遍的最適化に基づく手法の成功にもかかわらず、3D GANに適用された手法は、結果を新しい視点に外挿することができないかもしれない。
本稿では,EG3D生成モデルに提示された3面表現を直接利用することにより,両者のギャップを埋める高速な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:22:30 GMT)
TSONN: Time-stepping-oriented neural network for solving partial
differential equations [1.9] この研究は、PDE問題を解決するために、タイムステッピング法とディープラーニングを統合する。
擬似タイムステッピング過程の軌跡に従うことにより、モデルトレーニングの収束性を大幅に改善する。
提案手法は,標準のPINNでは解けない多くの問題において,安定したトレーニングと正しい結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:19:40 GMT)
Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport
with Applications in Bayesian Inference [1.9] 静的および動的条件付き最適輸送(COT)問題の解を近似する2つのニューラルネットワーク手法を提案する。
提案手法は,対象条件分布をトラクタブルな参照分布の変換として表現する。
PCP-Mapは、部分的に入力された凸ニューラルネットワーク(PICNN)の勾配として条件付きトランスポートマップをモデル化し、計算効率を向上させるために新しい数値実装を使用する。
COT-Flowは、正規化されたニューラルODEの流れを介して条件付き輸送をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:20:09 GMT)
Personalized Speech-driven Expressive 3D Facial Animation Synthesis with
Style Control [1.9] 現実的な顔アニメーションシステムは、自然性や妥当性の高次化を実現するために、アイデンティティ固有の話し方や顔の慣用性を考慮すべきである。
音声駆動型表情表現3次元顔画像合成フレームワークを提案する(スタイルと呼ばれる)。
我々のフレームワークはエンドツーエンドで訓練されており、3つの主要コンポーネントを持つ非自己回帰エンコーダデコーダアーキテクチャを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:22:28 GMT)
Local Statistics for Generative Image Detection [1.8] 拡散モデル (DM) はガウスノイズから画像の合成を学ぶ生成モデルである。
我々は、デジタルカメラ画像とDM生成画像の区別において、グローバル統計とは対照的に局所統計計算の有効性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:47:32 GMT)
Adaptive novelty detection with false discovery rate guarantee [1.8] 有限標本における検出された新規性に対する偽発見率(FDR)を柔軟に制御する手法を提案する。
複数のテスト文献に触発されて、nullの割合に適応するAdaDetectの変種を提案する。
これらの手法は、天体物理学の応用を含む、合成データセットと実世界のデータセットに説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:29:17 GMT)
Transfer of Reinforcement Learning-Based Controllers from Model- to
Hardware-in-the-Loop [1.8] 強化学習は、自律的な訓練エージェントが複雑な制御タスクを実行する大きな可能性を秘めている。
組み込みシステム機能開発においてRLを効果的に利用するには、生成されたエージェントが現実世界のアプリケーションを扱う必要がある。
本研究は,Transfer Learning(TL)とX-in-the-Loop(XiL)シミュレーションを組み合わせることで,RLエージェントのトレーニングプロセスの高速化に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:13:12 GMT)
Towards Explainability in Monocular Depth Estimation [1.8] 本稿では,人間が深度をどう知覚するかという観点から,単分子深度推定法における説明可能性に着目した。
我々は、定義した文脈における説明可能性を間接的に評価するために、最先端の手法を試した。
その結果, 平均精度は約77%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:31:04 GMT)
Photometric Redshifts with Copula Entropy [1.7] コピュラエントロピー(CE)は、光度測定と赤方偏移の相関を測定するために用いられる。
選択した測定値により、光度赤方偏移の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:33:40 GMT)
Chilled Sampling for Uncertainty Quantification: A Motivation From A
Meteorological Inverse Problem [1.7] 勾配に基づくマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いて(予測)推定誤差の評価を行った。
主な貢献は、点推定の近傍における後部分布の局所的な近似をサンプリングする「ここでの冷却」と呼ばれる一般的な戦略を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:05:48 GMT)
Welfare and Fairness in Multi-objective Reinforcement Learning [1.6] エージェントは,ベクトル値報酬の多次元における高い報酬を同時に達成する政策を学習しなければならない,公平な多目的強化学習について検討する。
提案手法は,線形スカラー化に基づく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） (Wed, 25 Oct 2023 00:26:09 GMT)
Diagnosing Alzheimer's Disease using Early-Late Multimodal Data Fusion
with Jacobian Maps [1.6] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、老化に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では,自動特徴抽出とランダム森林のための畳み込みニューラルネットワークを利用する,効率的な早期融合(ELF)手法を提案する。
脳の容積の微妙な変化を検出するという課題に対処するために、画像をヤコビ領域(JD)に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:02:57 GMT)
Multilingual Coarse Political Stance Classification of Media. The
Editorial Line of a ChatGPT and Bard Newspaper [1.5] 我々は、信頼できるニュースメディアのレーティングを使用して、粗いスタンスアノテーションを備えた多言語ニュースコーパスを作成します。
このデータに基づいて訓練された分類器は、英語、ドイツ語、スペイン語、カタルーニャ語で目に見えないほとんどの新聞の編集ラインを特定することができる。
従来の新聞と同様、ChatGPT編集ラインは時間とともに進化し、データ駆動システムであるので、生成した記事のスタンスが言語によって異なることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:01:28 GMT)
DECWA : Density-Based Clustering using Wasserstein Distance [1.4] 空間密度と確率的アプローチに基づく新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 様々なデータセットにおいて, 最先端の密度に基づくクラスタリング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） (Wed, 25 Oct 2023 11:10:08 GMT)
False membership rate control in mixture models [1.4] クラスタリングタスクは、サンプルの要素を均質なグループに分割する。
教師付き設定では、このアプローチはよく知られており、禁忌オプションの分類として言及されている。
本稿では, 教師なし混合モデルフレームワークで再検討し, 偽会員率が予め定義された名目レベルを超えないことを保証する手法を開発することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:04:25 GMT)
Towards Information Theory-Based Discovery of Equivariances [1.4] 対称性の存在は、システムに厳密な制約のセットを課す。
この制約された構造により、知的エージェントがそのようなシステムと相互作用し、学習と一般化の効率を大幅に改善することができる。
並行して、複雑性に制約のある学習と行動の原則モデルが、情報理論の手法の利用を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:19:40 GMT)
Accelerating the analysis of optical quantum systems using the Koopman
operator [1.4] 光子エコーの予測は、光量子系を理解するための重要な技術である。
本稿では、Koopman演算子をベースとしたデータ駆動サロゲートモデルを用いて、このプロセスを高速化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:02:04 GMT)
Non-Clifford and parallelizable fault-tolerant logical gates on constant
and almost-constant rate homological quantum LDPC codes via higher symmetries [1.3] 本研究では, 3次元多様体上に定式化されたホモロジー量子量子低密度パリティチェック符号群に対するフォールトトレラント量子計算について, 定値あるいはほぼ一定の符号化速度で検討する。
3次元多様体の3次元交叉不変量を計算するための一般形式法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:33:59 GMT)
Leveraging the two timescale regime to demonstrate convergence of neural
networks [1.2] ニューラルネットワークのトレーニング力学を2時間体制で研究する。
勾配勾配勾配は最適流動勾配の記述に従って振る舞うが、この体制の外では失敗する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:13:57 GMT)
Towards Continually Learning Application Performance Models [1.2] 機械学習ベースのパフォーマンスモデルは、重要なジョブスケジューリングとアプリケーションの最適化決定を構築するために、ますます使われています。
伝統的に、これらのモデルは、より多くのサンプルが時間とともに収集されるため、データ分布が変化しないと仮定する。
本研究では,分布のドリフトを考慮した継続的な学習性能モデルを構築し,破滅的な忘れを軽減し,一般化性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:48:46 GMT)
Investigating Antigram Behaviour using Distributional Semantics [1.2] 我々は、アナグラムとアンティグラムを、そのようなユニークな性質を持つ単語として識別する。
本稿では,アンチグラム検出のための初歩的かつ解釈可能なルールベースアルゴリズムを提案する。
わずか12アンチグラムの小さなデータセットでは, 精度は39%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:55:00 GMT)
From Pointwise to Powerhouse: Initialising Neural Networks with
Generative Models [1.2] 本稿では,新しい初期化手法の2つのグループを紹介する。
まず,変分オートエンコーダを用いて重み群を局所的に初期化する。
第2に,グラフハイパーネットを用いた全重みセットをグローバルに初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:06:32 GMT)
Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from
Speech [1.2] 本研究では,畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)を用いたLIDを提案する。
CRNNベースのLIDは、音声サンプルのMel- frequency Cepstral Coefficient(MFCC)特性で動作するように設計されている。
LIDモデルは言語的に類似した言語に対して97%から100%のハイパフォーマンスレベルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:21:08 GMT)
How well can machine-generated texts be identified and can language
models be trained to avoid identification? [1.2] 合成ツイートを生成するために、5つの異なる言語モデルを洗練します。
ナイーブベイズのような浅層学習分類アルゴリズムは0.6から0.8の精度で検出できることがわかった。
生成モデルを改良するために強化学習アプローチを用いることで,検出精度0.15以下でBERTベースの分類を回避できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:43:07 GMT)
DEFT: Data Efficient Fine-Tuning for Large Language Models via
Unsupervised Core-Set Selection [1.2] DEFTはデータ効率のよい微調整フレームワークで、教師なしのコアセットの選択を利用して、下流タスクでPLMを微調整するのに必要となるデータ量を最小化する。
以上の結果から, DEFTモデルはCoEDITと同程度の精度で, 70%の精度で微調整できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:06:42 GMT)
Grokking in Linear Estimators -- A Solvable Model that Groks without
Understanding [1.2] グロキングは、トレーニングデータに適合した後、モデルが一般化することを学習する場所である。
線形処理を行う線形ネットワークにおいて、グラッキングが驚くほど起こりうることを解析的および数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:08:44 GMT)
Parcel loss prediction in last-mile delivery: deep and non-deep
approaches with insights from Explainable AI [1.1] 本稿では,DBSLを用いたデータバランスとDHEL(Deep Hybrid Ensemble Learning)の2つの機械学習手法を提案する。
このような予測の実際的な意味は、保険関連意思決定ポリシーの最適化において、eコマース小売業者を支援することの価値である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:46:34 GMT)
A Multilingual Virtual Guide for Self-Attachment Technique [1.1] 本稿では,既存のアウトオブランゲージデータを活用して,マンダリンにおける自己アタッチメント技術(SAT)配信のための対話エージェントを作成するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは大規模な人間翻訳を必要としないが、安全性と信頼性を維持しつつ、同等のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:50:18 GMT)
Mapping the magnetic field using a magnetometer array with noisy input
Gaussian process regression [1.1] ガウス過程は、空間的に変化する磁場の大きさを学ぶために用いられる。
しかし、磁力計の位置は、ほとんど知られていない。
本稿では,磁界マップの品質向上のために,磁力計のアレイをどのように利用できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:00:45 GMT)
Certifying Quantum Separability with Adaptive Polytopes [1.1] 本稿では,2粒子および多粒子量子系の量子分離性を証明する手法を提案する。
多粒子系では、最大5量子ビットまたは3量子ビットの完全分離性を特徴付けることができる。
提案手法は, 興味深い絡み合い特性を持つ量子状態の系統的同定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:08:21 GMT)
Quantum correlated photons via a passive nonlinear microcavity [1.1] 我々は、受動InGaPフォトニック集積回路を介して、光子反バンチを含む古典的でない光子相関を生成する。
我々の研究は、高度にエンジニアリング可能なバルク光学非線形性を活用することで、量子光を制御する新しい経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:45:31 GMT)
An Integrative Paradigm for Enhanced Stroke Prediction: Synergizing
XGBoost and xDeepFM Algorithms [1.1] 本稿では,XGBoostとxDeepFMアルゴリズムのパワーを組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。
本研究の目的は,既存のストローク予測モデルの改良であり,精度とロバスト性の向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:55:02 GMT)
Unknown Health States Recognition With Collective Decision Based Deep
Learning Networks In Predictive Maintenance Applications [1.1] 本稿では,異なるCNNを対象とした集団決定フレームワークを提案する。
One-vs-Restネットワーク(OVRN)に基づいて、既知の状態と未知の状態を同時に分類する。
OVRNは、状態固有の識別機能を学び、異なるCNNに組み込まれた新しい異常サンプルを拒否する能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:24:48 GMT)
A Neurocomputational Account of Consciousness: The Goal-Aligning
Representation Internal Manipulation Theory (GARIM) [1.0] 我々は,神経計算の枠組みの中で,意識の「ゴール・アライニング・表現内部操作(GARIM)」理論を提案する。
GARIM理論の中心的な考え方は、意識がゴール関連内部表現の活発な操作を支援することである。
この理論は、生物学的および人工エージェントの意識をテストするための新しいアプローチを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:56:24 GMT)
Large-scale magnetic field maps using structured kernel interpolation
for Gaussian process regression [0.9] そこで本研究では,屋内環境における大規模磁場マップを計算するためのマッピングアルゴリズムを提案する。
シミュレーションでは, マッピング面積が増大する磁場マップにおいて, 現在の最先端手法よりも精度がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:58:18 GMT)
Transformer-based Atmospheric Density Forecasting [0.9] ディープラーニングベースの予測は、データの非線形性をキャプチャする能力を持つ。
この研究は、大気密度予測のための従来の線形伝搬法を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:23:41 GMT)
A linear program for testing nonclassicality and an open-source
implementation [0.8] 実験が古典的な説明に抵抗することを示すためのよく動機付けられた方法は、その統計が一般化された非文脈性に反することを示すことである。
本稿では,この問題を線形プログラムとして定式化し,任意の準備実験が古典的に説明可能であるか否かを検証したオープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:09:46 GMT)
Joint Distributional Learning via Cramer-Wold Distance [0.8] 高次元データセットの共分散学習を容易にするために,クレーマー-ウォルド距離正規化を導入し,クレーマー-ウォルド距離正規化法を提案する。
また、フレキシブルな事前モデリングを可能にする2段階学習手法を導入し、集約後と事前分布のアライメントを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:24:23 GMT)
Improving Performance in Colorectal Cancer Histology Decomposition using
Deep and Ensemble Machine Learning [0.7] 組織学的にヘマトキシリンとエオシンで染色されたサンプルは、一般的に大腸癌管理に用いられている。
近年の研究では、手軽に利用できる画像から臨床関連バイオマーカーの抽出を容易にするための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性を強調している。
CNNベースのバイオマーカーは、スピード、自動化、最小コストの利点を付加して、患者の結果をゴールデンスタンダードと同等に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:46:27 GMT)
Investigating Topological Order using Recurrent Neural Networks [0.7] トポロジカル秩序を示す2つの原型量子多体ハミルトニアンを2次元RNNを用いて検討する。
具体的には, RNN波動関数が, かごめ格子上のトーリック符号とボース・ハッバードスピン液体のトポロジ的順序を効果的に捉えることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:32:02 GMT)
All-optical single-shot readout of a superconducting qubit [0.7] ミリケルビン温度における電子光学マイクロ波フォトニクスを実演し、無線-ファイバ量子ビットリードアウトを実装した。
我々は、高忠実度量子非破壊測定で検証されたように、量子ビット状態への直接放射線の影響を観測しない。
この実験は、厳しい環境下での電気光学ラジオメトリーの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:46:25 GMT)
A Comprehensive Review of AI-enabled Unmanned Aerial Vehicle: Trends,
Vision , and Challenges [0.7] この研究は、AIがナビゲーション、物体の検出と追跡、野生生物のモニタリング、精密農業の強化、救助活動の促進、監視活動の実施、環境に配慮した計算技術を用いたUAV間のコミュニケーションの確立にどのように貢献するかを検討する。
可能性を見据えながら、倫理的考慮、安全性に関する懸念、確立すべき規制フレームワーク、AIに強化されたUAVシステムの責任ある展開についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:52:16 GMT)
How can neuromorphic hardware attain brain-like functional capabilities? [0.6] 現在のニューロモルフィックハードウェアは、標準的な人工ニューロンの代わりに脳のようなスパイクニューロンを使用している。
NMHWにおけるスパイキングニューロンのネットワークの現在のアーキテクチャとトレーニング方法は、主に人工ニューラルネットワークからコピーされている。
私たちは、NMHWで簡単に実装でき、脳のような機能をサポートする可能性のある原則に焦点を当てる必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:09:52 GMT)
Proving the Absence of Microarchitectural Timing Channels [0.6] タイムプロテクトと呼ばれるOS機構のセットが、そのようなチャネルを通しての情報漏洩を防止するための原則的な方法として最近提案されている。
時間保護と基盤となるハードウェア機構を,seL4に記憶チャネルがないことを示す情報フロー証明にリンクする方法として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:52:37 GMT)
Using GPT-4 to Augment Unbalanced Data for Automatic Scoring [0.6] 本稿では,GPT-4を利用した新たなテキストデータ拡張フレームワークを提案する。
我々は、GPT-4が学生の回答、特にマイノリティスコアリングクラスに類似した応答を生成し、データを増強するプロンプトを作成した。
以上の結果から, GPT-4を付加したデータの導入により, モデル性能, 特に精度, リコール, F1スコアが向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:07:50 GMT)
Samsung R&D Institute Philippines at WMT 2023 [0.6] 本稿では,Samsung R&D Institute Philippines が WMT 2023 General Translation Task に提出した制約MTシステムについて述べる。
我々のシステムはTransformerベースのシーケンス・ツー・シーケンス・モデルで構成されており、これらはベストプラクティスの混合で訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:10:52 GMT)
Select and Augment: Enhanced Dense Retrieval Knowledge Graph
Augmentation [0.6] 本稿では,KGエンティティに関連するテキスト記述の集合を共同で選択するフレームワークを提案する。
Link Predictionの実験結果は平均相反ランク(MRR)とHits@10スコアの5.5%と3.5%の増加を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:35:03 GMT)
Two-qubit logic between distant spins in silicon [0.6] 本研究では、超伝導共振器を用いて、2つの半導体スピン量子ビット間250$mu$mのコヒーレント相互作用を促進する。
結果は、チップ上のスピンキュービットモジュールのスケーラブルなネットワークを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:37:03 GMT)
Environmental-induced work extraction [0.5] 局所測定は、2つの絡み合ったキャビティ系のバックアクションとして処理を抽出する。
これにより、自然が特定の絡み合い度にテキスト固定された作業量を割り当てることが示される。
また、このような運動特性の変化は、一般相対性理論による時空の曲率をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:54:18 GMT)
Back Transcription as a Method for Evaluating Robustness of Natural
Language Understanding Models to Speech Recognition Errors [0.5] 音声対話システムにおいて、自然言語理解の性能を劣化させることができる音声認識システムにより、NLUモデルが先行する。
本稿では,音声認識誤りが自然言語理解モデルの性能に与える影響を調査する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:07:07 GMT)
Integrable Quantum Circuits from the Star-Triangle Relation [0.4] 恒星-三角関係を用いて積分可能な量子回路を構築する。
Q-$state qudits の連鎖に作用する回路の2つの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:49:04 GMT)
An Explainable Deep Learning-Based Method For Schizophrenia Diagnosis
Using Generative Data-Augmentation [0.4] 脳波記録を用いた統合失調症の自動診断にディープラーニングを用いた手法を応用した。
このアプローチは、診断の精度を高める強力な手法である生成データ拡張を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:55:16 GMT)
Human-centred explanation of rule-based decision-making systems in the
legal domain [0.4] 法域におけるルールに基づく自動意思決定システムの人間中心的説明法を提案する。
まず,説明手法を開発するための概念的枠組みを確立する。
次に,質問駆動による説明を可能にするために,グラフデータベースを用いた説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:20:05 GMT)
Learning Independent Program and Architecture Representations for
Generalizable Performance Modeling [0.4] PerfVecは、新しいディープラーニングベースのパフォーマンスモデリングフレームワークである。
高次元、独立/直交プログラムとマイクロアーキテクチャ表現を学習する。
PerfVecは、命令のパフォーマンスの本質をキャプチャする基盤モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:24:01 GMT)
Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) vs Classical LSTM in Time Series
Forecasting: A Comparative Study in Solar Power Forecasting [0.3] 太陽発電予測のための量子長短期記憶(QLSTM)モデルと古典長短期記憶(LSTM)モデルの比較を行った。
実験の結果,QLSTMの有望な利点が明らかとなった。
さらなる研究と開発により、世界中の太陽光発電の予測において、前例のない精度と信頼性を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:19:05 GMT)
Hyperparameter Optimization for Multi-Objective Reinforcement Learning [0.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な問題に対処するための強力なアプローチである。
近年,多目的強化学習(MORL)の導入により,RLの範囲が拡大した。
実際には、このタスクは難しいことがしばしば証明され、これらのテクニックのデプロイが失敗に終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:17:25 GMT)
Multi-label Text Classification using GloVe and Neural Network Models [0.3] 既存のソリューションには、予測のための従来の機械学習とディープニューラルネットワークが含まれる。
本稿では,GloVe モデルと CNN-BiLSTM ネットワークに基づくback-of-words モデル手法を提案する。
テストセットの精度は87.26%、F1スコアは0.8737であり、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:30:26 GMT)
Mysterious and Manipulative Black Boxes: A Qualitative Analysis of
Perceptions on Recommender Systems [0.3] 本稿では,欧州のレコメンデーション制度における一般市民,市民社会グループ,企業,その他の認識の質的分析について述べる。
調査したデータセットは、欧州連合(EU)で最近施行されたデジタルサービス法(DSA)に関する協議に提出された回答に基づいている。
質的な結果によると、ヨーロッパ人は一般的にレコメンデーションシステムとレコメンデーションの品質について否定的な意見を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:59:02 GMT)
Cavity enhanced emission from a silicon T center [0.2] T中心は長い励起状態の寿命と低いデバイ・ウォラー因子を示し、低効率でゼロフォノン線に放出される。
ナノフォトニックキャビティはパーセル効果を通じてゼロフォノン線への放射放出を増強することでこの問題を解決することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:27:32 GMT)
Balancing Augmentation with Edge-Utility Filter for Signed GNNs [0.2] 署名付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、多くの現実世界のネットワークが2種類のエッジを含む署名付きネットワークであるため、近年注目を集めている。
負のエッジの存在は2つの側面においてSGNNのロバスト性に影響を与える。
本稿では,SGNNにおける上記の2つの側面に対処するバランス強化手法を提案する。まず,不均衡構造における各負のエッジの発生を計算して,各負のエッジの有用性を計測し,第2に,(1)エッジレギュレータを用いて原符号グラフを選択的に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:15:01 GMT)
Hybrid Minimax-MCTS and Difficulty Adjustment for General Game Playing [0.2] ゼロサムゲームにおいて,難易度の高い人工知能に対抗するための一般的な手法を提案する。
我々は,ミニマックス探索プロセスとMCTSのGGPを組み合わせたミニマックス-MCTSハイブリッドアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、視覚障害者にフレンドリーなモバイルアプリケーションであるLoBoGamesでテストされました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:13:40 GMT)
A new class of exact coherent states: enhanced quantization of motion on
the half-line [0.2] 半直線上の運動に対して動的に安定なコヒーレント状態のクラスを見つける。
半直線境界の正則化とそれに伴う量子運動は、共変アフィン量子化の枠組みの中で説明される。
我々の発見は、量子宇宙論の分野において大きな関連性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:19:24 GMT)
Formal Runtime Error Detection During Development in the Automotive
Industry [0.2] 安全関連ソフトウェアでは,音声静的プログラム解析を用いて実行時エラーの欠如を証明することが推奨されている。
この分析は、開発者が長時間実行し、多くの誤報を発生させるため、しばしば重荷と見なされる。
本稿では,自動推論契約がモジュールレベルの解析にどのようにコンテキストを追加するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:44:52 GMT)
New and improved bounds on the contextuality degree of multi-qubit
configurations [0.1] 我々は,量子的文脈性を決定するアルゴリズムとCコードを示し,文脈性の評価を行う。
この論文はまずアルゴリズムとCのコードについて記述し、次に2から7までの範囲のシンプレクティック極空間の多くの部分空間にその力を示す。
i) 文脈が次元 2 以上の部分空間である構成の非コンテキスト性、(ii) 次元 3 以上の負の部分空間の非存在性。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:25:17 GMT)
Bootstrapping entanglement in quantum spin chains [0.1] 本稿では,量子多体系の特性の理解と計算方法を再定義することを目的とする。
直対角化ではなく整合関係を利用するブートストラップ法を用いて,これらの特性を推定する。
このアプローチは、新しい計算方法論を提供するだけでなく、二部構成と多部構成の絡み合い特性の包括的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:45:17 GMT)
Nonequilibrium critical dynamics of the two-dimensional $\pm J$ Ising
model [0.0] pm J$ Ising モデルは単純なフラストレーションのスピンモデルであり、交換結合は独立に確率$p$の離散値 $-J$ と確率$-p$の $+J$ を取る。
ここでは, 2次元のJ$イジングモデルの非平衡臨界挙動について検討し, 常磁性-強磁性(PF)遷移線上の臨界点$T_c(p)$に異なる初期条件からクエンチした後に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:44:40 GMT)
Will releasing the weights of large language models grant widespread
access to pandemic agents? [0.0] 適切に保護されたモデルは、重傷を負うために誤用される可能性のある「デュアルユース」な洞察の提供を拒否します。
モデル体重増加が将来の悪質俳優の大量死を助長する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:43:16 GMT)
Violation of the two-time Leggett-Garg inequalities for a harmonic
oscillator [0.0] 2時間準確率分布関数を計算するための新しい式を開発した。
我々は,レゲット=ガルグの不等式が直観的に破られた場合について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:52:00 GMT)
Variational quantum algorithms on cat qubits [0.0] 現在のハードウェアは、制御不能なノイズに悩まされ、1つの計算の期待結果を変更できる。
我々は、本質的にビットフリップに耐性を持つ技術である猫クビットについて検討する。
VQAで定式化できる2種類の問題をシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:37:50 GMT)
Universal adversarial perturbations for multiple classification tasks
with quantum classifiers [0.0] 量子敵対機械学習は、敵対的摂動に対する量子学習システムの脆弱性を研究する。
本稿では、不均一な分類タスクの文脈における量子普遍摂動について考察する。
2つの異なる分類タスクにおいて、ほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、慎重に作られた1つの普遍摂動によって決定的に欺くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:09:48 GMT)
Understanding Code Semantics: An Evaluation of Transformer Models in
Summarization [0.0] 関数と変数名を変更することで,コード要約の有効性を評価する。
3つのプログラミング言語にまたがってデッドコードやコメントコードのような敵を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:41:50 GMT)
Topologically Nontrivial Three-Body Contact Interaction in One Dimension [0.0] 非恒等粒子の1次元$n(geq3)$-body問題における3体接触相互作用は位相的に非自明であることが知られている。
本稿では,経路積分の観点からトポロジカルに非自明な3体接触相互作用を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:00:00 GMT)
The Wave-Particle Duality in a Quantum Heat Engine [0.0] 波動粒子双対性(WPD)によると、量子系は粒子のような挙動と波動のような振舞いを示す。
我々は、ボソニックな量子熱エンジンを、波動に基づくものと粒子に基づくものとの2つの古典的な熱機関と比較する。
どちらの古典モデルも量子エンジンの平均出力パワーを再現するが、どちらも変動を再現しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:32:01 GMT)
The Simplest Inflationary Potentials [0.0] インフレは初期の宇宙にとって非常に好まれる理論である。
データの現在の品質を考えると、多くの候補実装で非常に過小評価されています。
シンボリック回帰法を用いて、演算子の2つの可能な基底集合のうちの1つに対して、すべての可能な単純なスカラー場ポテンシャルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:20:19 GMT)
The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review [0.0] 本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:28:22 GMT)
Symphony of experts: orchestration with adversarial insights in
reinforcement learning [0.0] 我々は、一連の専門家ポリシーが意思決定を導くオーケストレーションの概念を探求する。
我々は、自然政策勾配の分析を、任意の敵の集合戦略に拡張する。
われわれのアプローチの要点は、既存の方法に比べて明らかに透明な証明にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:53:51 GMT)
StochGradAdam: Accelerating Neural Networks Training with Stochastic
Gradient Sampling [0.0] 本稿では,十分に無視されたAdamアルゴリズムの新たな適応であるStochGradAdamを公表する。
StochGradAdamは画像分類とセグメンテーションの両方において、従来のAdamよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:45:31 GMT)
Steady state in strong system-bath coupling: mean force Gibbs state
versus reaction coordinate [0.0] 強結合状態の定常状態を得るために現在使われている2つの戦略を分析し比較する。
期待され,期待されているように,これらの2つの戦略の予測は,いくつかのパラメータ領域で一致していることを示す。
両戦略の極めて単純な妥当性基準を導入し,検証に成功し,妥当性範囲の問題に対する回答を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:28:59 GMT)
Spontaneous breaking of U(1) symmetry at zero temperature in one
dimension [0.0] ゼロ温度でのU(1)対称性の自発的破壊を示す新しい例について論じる。
この振る舞いのより一般的な条件は、ハミルトニアンがフラストレーションフリーであるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Spin-photon entanglement with direct photon emission in the telecom
C-band [0.0] テレコムCバンドの固体量子エミッタは、量子通信アプリケーションにとって有望なプラットフォームである。
通信用Cバンドへの直接放出が可能な固体系におけるスピン光子絡みの初の実証を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:53:42 GMT)
Semiclassical gravity beyond coherent states [0.0] 量子場理論とともに半古典重力を用いることが可能である。
特に、半古典的な重力によって重力のバックリアクションをモデル化できる猫の状態の族を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:48:53 GMT)
Sanity checks for patch visualisation in prototype-based image
classification [0.0] 本稿では,ProtoPNetとProtoTreeで実装された可視化手法が画像内の関心領域を正しく識別していないことを示す。
また、より忠実な画像パッチを提供する他のサリエンシ手法を使用することで、この問題を緩和できることを定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:13:02 GMT)
Robust Output Analysis with Monte-Carlo Methodology [0.0] シミュレーションや機械学習を用いた予測モデリングでは,推定値の品質を正確に評価することが重要である。
モンテカルロサンプリングのレンズによるシミュレーションと機械学習の出力の統一的な出力分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:37:35 GMT)
Reduce dark count effects by optimizing measurements [0.0] 我々は、ダークカウント効果のロバスト性を実用的な検出器で反映し、測定の新しい最適性を定義する。
この研究は、測定の最適化に基づいてダークカウント効果を処理しようとする最初の試みかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:07:34 GMT)
Radical Pair Model for Magnetic Field Effects on NMDA Receptor Activity [0.0] N-メチル-D-アスパラギン酸受容体は、脳の発達と機能において顕著な役割を担っている。
様々な研究により、異なる強度の磁場がこれらの受容体に影響を与えることが示されている。
量子力学的プロセスであるラジカルペア機構は、これらのフィールド効果のいくつかを説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:53:31 GMT)
Quantum interferometers: principles and applications [0.0] 香港・奥羽マンデル干渉計(HOM)、N00N状態干渉計、フランソン干渉計を概観する。
本論では, 単モード理論と多モード理論を含む, これらの干渉計の理論モデルについて述べる。
応用セクションでは、これらの干渉計の量子通信、計算、測定への応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:33:39 GMT)
Quantum computation from dynamic automorphism codes [0.0] 低ウェイトな測定シーケンスからなる量子計算の新しいモデルを提案する。
測定シーケンスは論理情報を同時に符号化し、誤り訂正を可能にし、論理ゲートを適用する。
非クリフォード論理ゲートはアダプティブ2量子ビット測定により実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:03:19 GMT)
Quantum Time: a novel resource for quantum information [0.0] 相対性理論における時間は、標準量子力学で採用されているものとは異なる状態を持つ。
時間は、外部絶対ニュートンフレームを参照して測定されたパラメータであると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 13:13:59 GMT)
Quantum Thermodynamics and Hierarchy of Quantum Correlations and
Fidelity of Teleportation in a Two Coupled Double Quantum Dots [0.0] 量子相関の階層構造と、2つの量子ドット間の一方方向のステアリングを見いだす。
この状態が量子テレポーテーションに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:27:02 GMT)
Quantum Nonlocality: Multi-copy Resource Inter-convertibility & Their
Asymptotic Inequivalence [0.0] 最強の意味では相容れない量子非局所相関の例を示す。
注目すべきは、これらの非比較不可能な量子相関は、最も単純なベルのシナリオでも得られることである。
我々の結果は、しばしば「最大資源状態」と呼ばれる「特異金貨」の概念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:57:44 GMT)
Postselection-free controlled generation of a high-dimensional
orbital-angular-momentum entangled state [0.0] 軌道角運動量における高次元の絡み合った状態は、量子情報応用に独特な利点をもたらす。
与えられたアプリケーションの最適性能を得るためには、完全にポストセレクションフリーで完全に制御可能なOAM絡み合った状態の生成技術が必要である。
提案手法は,150次元のOAM絡み合った状態のポストセレクションフリー生成を実験的に実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 04:39:36 GMT)
Polarization-entangled photons from a whispering gallery resonator [0.0] 結晶状ウィスペリング・ギャラリーモード共振器から偏光絡みを発生できることを実験的に示す。
本手法は, 干渉計の相対位相を変化させることで, 発生した絡み合った状態の位相を制御する柔軟性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:25:40 GMT)
Photon-photon correlation of condensed light in a microcavity [0.0] 染料充填マイクロキャビティ内の光子-光子相関関数の運動方程式の解析式を導出した。
これにより、光モードのコヒーレンス時間を導出し、縮合された光の時間コヒーレンスと微小キャビティのカットオフ周波数との非単調な依存を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:49:59 GMT)
Phase Transitions of Civil Unrest across Countries and Time [0.0] 本研究は, 集団内乱のダイナミクスが繰り返し位相シフトの連続として, 合理的に特徴づけられるかどうかを考察する。
1946年から2017年までの170カ国の市民不安事象の包括的データセットを用いて、マクロレベルの市民不安統計モデルを導入し、その妥当性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 00:49:23 GMT)
Performance best practices using Java and AWS Lambda [0.0] 最も広く使用されているFサービスはAWS Lambdaで、Amazon Web Servicesが提供している。
これら2つの技術を併用する際の大きな問題は、大きなレイテンシと恐ろしいコールドスタートである。
Lambda関数のパフォーマンスを大幅に改善するために、さまざまなテクニック、戦略、アプローチが研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:58:07 GMT)
Optimal control for manipulating vibrational wave packets through
polarizability interactions induced by non-resonant laser pulses [0.0] 我々は, 分子振動ダイナミクスを, 微弱に強い非共鳴レーザー(NR)パルスを用いて最適に操作する方法を数値解析した。
本稿では,選択的人口移動,ウェーブパケット形成,ウェーブパケット変形抑制の3つの基本的な制御目標について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:06:36 GMT)
On-demand driven dissipation for cavity reset and cooling [0.0] 電磁界の目標モード上で能動的かつオンデマンドで調整可能な消散を提供する超伝導回路装置を提案する。
当社のデバイスは、ブロードバンドフィルタモードと共振するように調整可能なカプラをベースとしている。
本研究では, 超伝導量子ビットのリードアウトキャビティを測定後にリセットし, 20 ns以下の特性時間でリセットした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:19:35 GMT)
On the stability, correctness and plausibility of visual explanation
methods based on feature importance [0.0] 画像分類器の特徴的重要性に基づいて, 説明の安定性, 正確性, 妥当性の相違について検討した。
これらの特性を評価するための既存の指標は必ずしも一致せず、説明のための優れた評価基準を構成するものの問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:59:21 GMT)
On character table of Clifford groups [0.0] クリフォード群 $mathcalC_n$ for $n=1,2,3$ の文字表を構築する。
応用として、行列表現のテンソル積を効率的に分解することができる。
副生成物として、有限シンプレクティック群 $Sp(2n,2)$ を生成元と関係性の観点から提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:11:38 GMT)
Nomic realism, simplicity, and the simplicity bubble effect [0.0] 我々は、自律現実主義の唯一の本質的な基準として、単純さを論じる。
この議論は単純さのバブル効果に基づいている。
量子基底における下決定は、その例を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 22:23:02 GMT)
Multi-parallel-task Time-delay Reservoir Computing combining a Silicon
Microring with WDM [0.0] 時系列予測,分類,無線チャネル等化を含む3つのタスクを同時に解決するマイクロリングベースの時間遅延貯水池計算方式を数値的に示す。
波長多重チャネル上で実行される各タスクは、最適化されたパワーと周波数デチューニングで最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:24:56 GMT)
Metrically Scaled Monocular Depth Estimation through Sparse Priors for
Underwater Robots [0.0] 三角特徴量からのスパース深度測定を融合して深度予測を改善する深度学習モデルを定式化する。
このネットワークは、前方に見える水中データセットFLSeaで教師ありの方法で訓練されている。
この方法は、ラップトップGPUで160FPS、単一のCPUコアで7FPSで実行することで、リアルタイムのパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:32:31 GMT)
Long term behavior of the stirred vacuum on a Dirac chain: geometry blur
and the random Slater ensemble [0.0] 我々は1次元ディラック真空の長期状態が不誘電性物体によってかき混ぜられるのを特徴付ける。
緩やかな運動のために、実効的なフロケ・ハミルトニアンはガウス行列式アンサンブルの典型的な特徴を提示する。
障害物が十分に速く動くと、実効的なフロケ・ハミルトニアン(英語版)はポアソン的振舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:04:03 GMT)
Legal NLP Meets MiCAR: Advancing the Analysis of Crypto White Papers [0.0] 暗号資産分野の白書は現在、欧州連合の暗号資産規制市場(MiCAR)の下で、前例のない内容要件の対象となっている。
自然言語処理は、これらの文書を分析し、規制コンプライアンスを支援する強力なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:18:40 GMT)
Learning COVID-19 Regional Transmission Using Universal Differential
Equations in a SIR model [0.0] 本稿では,周辺地域の影響を捉えるために,ユニバーサル微分方程式(UDE)を提案する。
深層ニューラルネットワーク(DNN)によって構成されるSIR方程式に付加的な用語を含め、他の領域からの感染の入射力を学習する。
DNNのみからなる単一領域SIRと完全データ駆動モデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:35:01 GMT)
Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via
Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering [0.0] 本研究では,ランダム効果をBN学習に統合する新しい手法を提案する。
その結果,提案手法によりBN学習が促進され,より解釈可能なモデルがもたらされることが示唆された。
同時に、トウモロコシ収量予測の誤差率を28%から17%に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:16:23 GMT)
Interacting Two-Level Systems as a Source of 1/f Charge Noise in Quantum
Dot Qubits [0.0] 半導体量子ドットの電荷ノイズは1/fのスペクトルを持つ。
本稿では,量子ドットの対を2段階系の2次元浴槽に結合するモデルを提案する。
量子ドットにおける1/fの電位雑音スペクトルと2つの量子ドット間のノイズの相互相関が実験と定性的に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:37:26 GMT)
Improvement in Alzheimer's Disease MRI Images Analysis by Convolutional
Neural Networks Via Topological Optimization [0.0] 本研究は,MRI画像の精細化におけるフーリエ位相最適化の有効性を裏付けるものである。
畳み込みニューラルネットワークを通じてアルツハイマー病の分類精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:36:00 GMT)
Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning [0.0] 小さなボード上では nim が学習可能であることを示すが,AlphaZero スタイルのアルゴリズムでは,ボードのサイズが大きくなると学習が劇的に遅くなる。
ニムのような公平なゲームとチェスや囲碁のようなパルチザン的なゲームの違いは、システムに少量のノイズが加えられるという事実によって説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:23:16 GMT)
Hunayn: Elevating Translation Beyond the Literal [0.0] このプロジェクトでは、従来のツールを超越した英語からアラビア語への翻訳が導入された。
私たちのアプローチでは、自己学習型の純粋に文学的なアラビア語データセットを微調整します。
Google Translateに対する評価は質的な評価において一貫した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:41:39 GMT)
Green's function and LDOS for non-relativistic electron pair [0.0] 魅力的なクーロン力の場における非相対論的荷電粒子に対するクーロングリーン関数(GF)を拡張する。
状態の局所密度 (LDOS) は偶数と奇数両方のGFからの寄与の組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:09:55 GMT)
Graph-based multimodal multi-lesion DLBCL treatment response prediction
from PET images [0.0] 診断後, 標準フロントライン治療における非対応患者数(30～40%)は依然として顕著である。
本研究は,適応治療を必要とする高リスク患者を特定するためのコンピュータ支援アプローチを開発することを目的とする。
複数の病変からのイメージング情報を組み合わせた最近のグラフニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:16:45 GMT)
From Heisenberg to Hubbard: An initial state for the shallow quantum
simulation of correlated electrons [0.0] 本稿では,フェルミ・ハッバードモデルの基底状態の算定を行うための3段階決定論的量子ルーチンを提案する。
第一に、ハイゼンベルクモデルの基底状態は、短期量子ハードウェアに適している。
第二に、マルチスピン$frac12$波動関数をフェルミオンバージョンに変換するための一般的な方法が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:05:50 GMT)
Fractal Schr\"{o}dinger Equation: Implications for Fractal Sets [0.0] この論文はフラクタル計算の世界に展開し、フラクタル集合に対するその意味を調査した。
Fractal Schr"odinger Equationを導入し、その結果に関する洞察を提供する。
量子力学とフラクタル数学の相互作用により、この研究は量子力学とフラクタル数学の関係について深い洞察を得るための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:55:15 GMT)
Floquet codes without parent subsystem codes [0.0] 親サブシステムコードに明示的な接続を持たない2次元、3次元の誤り訂正動的符号を新たに提案する。
ハニカムコードとは異なり、明示的なCSS構造を持ち、ゲージチェックはサブシステムコードを形成しない。
本稿では,動的プロトコルが論理情報を保存し,誤り訂正のしきい値を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:28:47 GMT)
Exploring the dynamics of finite-energy Airy beams: A trajectory
analysis perspective [0.0] 実際には、エアリービームは近似的にしか再生できず、空間拡張が限られており、したがってエネルギーは有限である。
理想的なエアリービームと共起する3つの異なる開口関数を考える。
対応する軌道は、ビームによって示される伝播ダイナミクスに関するより深い物理的な洞察を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:49:53 GMT)
Experimental Observation of Earth's Rotation with Quantum Entanglement [0.0] 面積715 m$2$の干渉計において,光の最大経路交叉量子状態を用いたテーブルトップ実験を行った。
5$mu$rad/sの感度は、光学量子干渉計で達成された最も高い回転分解能を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:01:23 GMT)
Exact asymptotics of long-range quantum correlations in a nonequilibrium
steady state [0.0] 量子多体系では、この種のコヒーレントな相関が顕著な絡み合い構造の出現につながる可能性がある。
電圧バイアスフリーフェルミオンのゼロ温度定常状態における量子相関測定のスケーリングを解析的に検討する。
本研究は,従属対数補正の正確な形式を,相関測度の広範な項に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:00:48 GMT)
Evaluation of Crowdsourced Data on Unplowed Roads [0.0] 本研究では,クラウドソース・トランスポート・データ・プロバイダであるWazeの新たな未耕起道路データセットを評価する。
報告の81%は雪のイベントに近いものであり、偽陽性は州全体で1日当たり10回程度の割合で発生していた。
ソーシャルメディア上のターゲットメッセージを通じてWazeの未公開道路報告を促進する努力は、参加を増やさなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:48:50 GMT)
Early Detection of Tuberculosis with Machine Learning Cough Audio
Analysis: Towards More Accessible Global Triaging Usage [0.0] TB診断のための現在の金の基準は遅いかアクセス不能である。
現在の機械学習(ML)診断研究は、胸部X線写真の利用と同様に効果がない。
新たなMLアーキテクチャを用いて,スマートフォンからコーズの音響疫学を解析するアンサンブルモデルを開発した。
結果は15秒以内に提供され、モバイルアプリから簡単にアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:22:20 GMT)
Dynamic Fabry-Perot cavity stabilization technique for atom-cavity
experiments [0.0] 安定化技術は、原子キャビティ量子電磁力学(QED)実験で用いられる中程度の微細ファブリ・ペロ(Fabry-P'erot、FP)キャビティの共振周波数をロックし、動的に調整するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:04:41 GMT)
Does canonical quantization lead to GKSL dynamics? [0.0] 熱緩和過程を記述するためのブラウン運動の一般化された古典モデルを導入する。
詳細バランス条件を満たすGorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad(GKSL)方程式を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 23:48:20 GMT)
Detection of news written by the ChatGPT through authorship attribution
performed by a Bidirectional LSTM model [0.0] この研究は、ChatGPTが人口が消費するニュースを生成するために使用される特定の状況を中心にしている。
それは、ChatGPTによって書かれたものを識別し、ニュース記事の著者帰属を行う人工知能モデルを構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:48:58 GMT)
Deepfake Detection: Leveraging the Power of 2D and 3D CNN Ensembles [0.0] 本研究は,映像コンテンツの検証に革新的なアプローチを提案する。
この手法は高度な2次元および3次元畳み込みニューラルネットワークをブレンドする。
実験による検証は、この戦略の有効性を強調し、ディープフェイクの発生に対処する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 06:00:37 GMT)
Deep machine learning for meteor monitoring: advances with transfer
learning and gradient-weighted class activation mapping [0.0] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、気象検出を分類する完全自動パイプラインを開発した。
我々の新しい手法は、雲や月、建物などの静的要素を含む画像でも隕石を検出することができる。
スペイン気象局(SPMN)が収集した大規模なデータセットを用いて、我々のモデルをトレーニングし、評価し、精度は98%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:56:28 GMT)
Deep Learning Techniques for Cervical Cancer Diagnosis based on
Pathology and Colposcopy Images [0.0] 頸部がんは毎年何百万人もの女性に感染する病気である。
コンピュータビジョンにおける有望な技術であるディープラーニングは、頸部がん検診の精度と効率を改善するための潜在的なソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 14:23:40 GMT)
Datastore Design for Analysis of Police Broadcast Audio at Scale [0.0] シカゴ警察署(CPD)の分析における音声感情認識(SER)の実現に向けた予備研究について述べる。
合成音声ファイルのマルチモーダル解析を可能にするデータストアのパイプライン作成を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 19:52:19 GMT)
Data Augmentation for Emotion Detection in Small Imbalanced Text Data [0.0] 課題の1つは、感情で注釈付けされた利用可能なデータセットが不足していることだ。
我々は、小さな不均衡なデータセットに適用した場合に、データ拡張技術が与える影響を正確に調査した。
実験結果から,分類器モデルの訓練に拡張データを用いることで,大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 21:29:36 GMT)
Cyclic Directed Probabilistic Graphical Model: A Proposal Based on
Structured Outcomes [0.0] 本稿では,指向性周期依存を直接キャプチャ可能な確率的グラフィカルモデル(確率的関係ネットワーク)について述べる。
このモデルは確率公理に違反せず、観測データからの学習をサポートする。
特に、確率的推論をサポートし、データ分析やエキスパートおよび設計アプリケーションにおいて、将来的なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 10:19:03 GMT)
Crowd-Certain: Label Aggregation in Crowdsourced and Ensemble Learning
Classification [0.0] クラウドソースおよびアンサンブル学習分類タスクにおけるラベルアグリゲーションのための新しいアプローチであるCrowd-Certainを紹介する。
提案手法は,アノテータと訓練された分類器の整合性を利用して,各アノテータの信頼性スコアを決定する。
我々は10の異なるデータセットにまたがる10の既存手法に対するアプローチを広範囲に評価し、それぞれに異なる数のアノテータをラベル付けした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:58:37 GMT)
Covariant catalysis requires correlations and good quantum reference
frames degrade little [0.0] 我々は、対称性群のユニタリ表現に関して任意の量子チャネルを共変させなければならない対称性と保存法則によって課される制限について考察する。
正確な触媒が有用であるためには、ある過程を共変ユニタリ力学に拡張する興味の系か自由度のいずれかに相関関係を構築する必要がある。
言い換えれば、ユニタリダイナミクスをシミュレートする参照フレームが高精度に分解されるのはごくわずかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 11:15:23 GMT)
Complete extension: the non-signaling analog of quantum purification [0.0] 完全拡張仮定 (CEP) はビット圧縮の不可能性を示唆することを示す。
さらに、ある場合において、完全拡張は純粋ではないことを示し、精製仮定から重要な分岐を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 17:05:54 GMT)
Coherence of a field-gradient-driven singlet-triplet qubit coupled to
many-electron spin states in 28Si/SiGe [0.0] 工学的なスピン電結合により、半導体ナノ構造のスピン量子ビットを効率よく、個別に操作することができる。
オンチップマイクロマグネットを用いた28ドルSi/SiGeのゲート定義二重量子ドットにおける高速シングルトリップ量子ビット発振を実演する。
我々は、量子ドットのスピン状態と量子ビットの大きさとコヒーレントなカップリングの証拠を示し、スピン-誘電体結合が(1,1)電荷配置で電荷ベースの2量子ビットゲートを可能にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:49:21 GMT)
Classical-Nonclassical Polarity of Gaussian States [0.0] スクイーズや絡み合いのような古典的でない性質は、量子情報処理にとって重要な資源である。
統一的な定量化: $mathcalP$ で表される '古典的非古典的極性' を導入する。
純粋な多モードガウス状態の場合、古典的非古典的極性は、単一のモードのスクイージングと2モードのスクイージングからの平均光子の数の和に等しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:14:09 GMT)
Breakdown of Temporal Coherence in Photon Condensates [0.0] モード間相関は、臨界ポンプパワーを超えるコヒーレンス時間の劇的な減少を説明する。
外部に汲み上げられた染料を充填した微小キャビティで形成された光子の凝縮物に対して、カウンターサンプルが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:40:48 GMT)
Brain-Inspired Reservoir Computing Using Memristors with Tunable
Dynamics and Short-Term Plasticity [0.0] 本研究では,少数の異なるメムリスタで構築された貯水層が,単一のデータ符号化による予測精度と分類精度を著しく向上することを示す。
神経活動分類タスクでは、わずか3つの異なるメムリスタの貯水池が96.5%の精度を実験的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:27:43 GMT)
Bolstering Stochastic Gradient Descent with Model Building [0.0] 勾配降下法とその変種は、優れた収束率を達成するためのコア最適化アルゴリズムを構成する。
本稿では,前方ステップモデル構築に基づく新しいアルゴリズムを用いて,線探索の代替手法を提案する。
提案アルゴリズムは、よく知られたテスト問題において、より高速な収束とより優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:20:12 GMT)
Beating the standard quantum limit for binary phase-shift-keying
discrimination with a realistic hybrid feed-forward receiver [0.0] 本稿では,二相相シフトキー型コヒーレント状態の識別のためのハイブリッドフィードフォワード受信機(HFFRE)を提案する。
提案手法の性能について検討し,非単位量子検出効率,暗カウント,可視性低下の存在下での現実的なシナリオに対処する。
現在のHFFREは、全ての条件においてDFFREよりも優れており、特定のレシエーションにおける標準量子限界を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:09:34 GMT)
Balancing central and marginal rejection when combining independent
significance tests [0.0] p$-valuesのコレクションの重要性を評価するための一般的なアプローチは、それらをプーリング関数と組み合わせている。
p$-値の非ヌルな証拠の強さと頻度を伝達する一連の代替仮説が導入された。
中央の拒絶は常に限界の拒絶よりも大きいか等しいことが証明されており、両者のバランスを測る商を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 12:45:49 GMT)
Assessing the overall and partial causal well-specification of nonlinear
additive noise models [0.0] 非線形因果加法および潜在的にヘテロシダスティックノイズモデルにおけるモデルの誤特定を検出する手法を提案する。
このような誤用があっても因果関係を推測できる予測変数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:44:16 GMT)
Artificial intelligence in government: Concepts, standards, and a
unified framework [0.0] 人工知能(AI)の最近の進歩は、政府の変革を約束している。
新しいAIシステムは、社会の規範的な期待に沿うように振る舞うことが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 18:35:20 GMT)
Analytical simulations of the resonant transmission of electrons in a
closed nanocircuit for terahertz applications where a tunneling junction is
shunted by a metallic nanowire [0.0] 本研究では, ベリリウムフィラメントで散乱したクローズド量子ナノ回路を, 平均68nmの経路上の準コヒーレント電子輸送のためにモデル化した。
各モデルは、(1)バリアの長さ、(2)バリアの高さと形状、(3)プレバリアの長さ、(4)電子エネルギーの4つのパラメータを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 02:29:15 GMT)
An Efficient Deep Learning-based approach for Recognizing Agricultural
Pests in the Wild [0.0] 農夫が経験した最大の課題の1つは、農作物の収量で害虫と戦うことである。
これは、簡単かつ効果的に昆虫の害虫を識別することを必要とする。
我々は,それぞれに最適な方法を見出すために,様々な方法を検討する広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 20:42:20 GMT)
An Approach for Efficient Neural Architecture Search Space Definition [0.0] 本稿では, 理解や操作が容易な新しいセルベース階層型検索空間を提案する。
提案手法の目的は,検索時間を最適化し,CNNアーキテクチャのほとんどの状態を扱うのに十分な一般性を得ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 08:07:29 GMT)
All-optical correlated noisy channel and its application in recovering
quantum coherence [0.0] 4波長混合プロセスに依存する全光相関ノイズチャネル(ACNC)を提案する。
コヒーレント状態と2モード圧縮状態を含む2つの量子系が検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 03:56:11 GMT)
Adversarial sample generation and training using geometric masks for
accurate and resilient license plate character recognition [0.0] 本研究は,ナンバープレート文字を識別するレジリエントな手法を開発する。
最初のステップとして、ネパールの160台の車両から1057個の文字画像を抽出し、標準の深層畳み込みニューラルネットワークを訓練し、99.5%の文字分類精度を得た。
次に、幾何学的にマスキングされた画像を生成し、付加することでデータセットを豊かにし、モデルを再訓練し、モデルの予測を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:17:07 GMT)
AI Hazard Management: A framework for the systematic management of root
causes for AI risks [0.0] 本稿ではAI Hazard Management(AIHM)フレームワークを紹介する。
AIのハザードを体系的に識別し、評価し、治療するための構造化されたプロセスを提供する。
総合的な最先端分析からAIハザードリストを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 15:55:50 GMT)
A versatile circuit for emulating active biological dendrites applied to
sound localisation and neuron imitation [0.0] 我々は,利得を示し,遅延を導入し,統合を行うデンドライトのセグメントをエミュレートする汎用回路を導入する。
また、デンドライトが破裂するニューロンを形成できることもわかりました。
この重要な発見は、デンドライト回路のみからなるニューラルネットワークを作る可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:42:24 GMT)
A quantum information perspective on meson melting [0.0] 本研究では, 高温における非摂動境界状態の熱的融解を特徴付けるために, 量子情報の概念を用いる。
熱状態第2R'enyiエントロピーの温度依存性に中間子融解の平衡符号が同定された。
これらの分析は、量子多体および高エネルギー物理学において、中間子中の中間子現象を記述する新しい方法をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 16:16:36 GMT)
A model for multi-attack classification to improve intrusion detection
performance using deep learning approaches [0.0] ここでの目的は、悪意のある攻撃を識別するための信頼性の高い侵入検知メカニズムを作ることである。
ディープラーニングベースのソリューションフレームワークは、3つのアプローチから成り立っている。
最初のアプローチは、adamax、SGD、adagrad、adam、RMSprop、nadam、adadeltaといった7つの機能を持つLong-Short Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN)である。
モデルは特徴を自己学習し、攻撃クラスをマルチアタック分類として分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 05:38:44 GMT)
A hybrid method of generating spin-squeezed states for quantum-enhanced
atom interferometry [0.0] 我々は、よく確立された2つのスピンスクイーズ技術、量子非破壊測定(QND)と1軸ねじれ(OAT)のハイブリッドである新しいスピンスクイーズ技術を導入する。
このハイブリッド手法は、現在達成されているものをQNDとOATで改善することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 01:48:15 GMT)
A Realist Interpretation of Unitarity in Quantum Gravity [0.0] ユニタリティは、状態の非正規化性と時間の問題のため、正準量子重力において実装するのが難しい概念である。
我々は、重力-フェルミオン系の大域的時間を定義するために、理論における定配置の仮定を用いる。
ミニ超空間におけるユニタリ状態は、ハミルトニアン制約の近似解を見つけることによって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 07:29:22 GMT)
A Comprehensive Python Library for Deep Learning-Based Event Detection
in Multivariate Time Series Data and Information Retrieval in NLP [0.0] 時系列データ中の事象を検出するための新しいディープラーニング制御手法を提案する。
これは二項分類ではなく回帰に基づく。
ラベル付きデータセットは必要とせず、各ポイントにラベルが付けられている。
時間ポイントや時間間隔として定義された参照イベントのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Oct 2023 09:13:19 GMT)