RIO: A Benchmark for Reasoning Intention-Oriented Objects in Open
Environments [170.4] 我々はReasoning Intention-Oriented Objects (RIO)と呼ばれる包括的なデータセットを構築する。
RIOは、様々な現実世界のシナリオと幅広いオブジェクトカテゴリを統合するように設計されている。
オープン環境で意図指向オブジェクトを推論する既存モデルの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:15:21 GMT)
Learning Regularized Graphon Mean-Field Games with Unknown Graphons [155.4] グラフィック平均フィールドゲーム(GMFG)のための強化学習アルゴリズムを設計する。
我々は、正規化されたGMFGのナッシュ平衡(NE)を、グラフンが未知のときに学習することを目指している。
これらのアルゴリズムは、サンプルエージェントからグラモンを学習するために設計された最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:19:24 GMT)
Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress [147.6] 我々は、大規模社会被害と悪用、および自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的喪失について検討する。
AIの迅速かつ継続的な進歩を踏まえ、私たちはAI研究開発とガバナンスの優先順位を提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:06 GMT)
Scaling Data-Constrained Language Models [137.2] データ制約付きシステムにおける言語モデルのスケーリングについて検討する。
固定された計算予算に対する制約付きデータでは、反復するデータの最大4つのエポックなトレーニングは、ユニークなデータに比べて損失に対する無視可能な変化をもたらす。
本稿では,繰り返しトークンと過剰パラメータの値の減少を考慮に入れた計算最適性のスケーリング法則を提案し,実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:24:24 GMT)
On the Risk of Misinformation Pollution with Large Language Models [127.1] 本稿では,現代大規模言語モデル (LLM) の誤用の可能性について検討する。
本研究は, LLMが効果的な誤情報発生器として機能し, DOQAシステムの性能が著しく低下することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:45:39 GMT)
Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [122.4] 本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)の物体幻覚に関する最初の体系的研究である。
LVLMは、記述中の対象画像と矛盾しないオブジェクトを生成する傾向がある。
対象の幻覚を評価するために,POPEと呼ばれるポーリングに基づくクエリ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:52:40 GMT)
Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with
Multi-modal Foundation Models [114.7] 本稿では、画像とテキストで検索可能な表現から、運転決定を提供することができる、エンドツーエンドのオープンセット(環境/シーン)自律運転を適用するアプローチを提案する。
当社のアプローチでは, 多様なテストにおいて非並列的な結果を示すと同時に, アウト・オブ・ディストリビューションの状況において, はるかに高いロバスト性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:56:35 GMT)
Revisiting Out-of-distribution Robustness in NLP: Benchmark, Analysis,
and LLMs Evaluations [111.9] 本稿では,NLP分野におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のロバスト性に関する研究を再検討する。
本稿では, 明確な分化と分散の困難さを保証するための, ベンチマーク構築プロトコルを提案する。
我々は,OODロバスト性の分析と評価のための事前学習言語モデルの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:59:50 GMT)
Diversified Outlier Exposure for Out-of-Distribution Detection via
Informative Extrapolation [110.3] Out-of-Distribution(OOD)検出は、現実のアプリケーションに信頼性の高い機械学習モデルをデプロイするために重要である。
近年, 外部曝露によるOOD検出に有意な結果が得られた。
本稿では,補助外乱量に基づく情報外挿による効果的なOOD検出のための新しい枠組み,すなわちDivOE(Diversified Outlier Exposure)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:50:44 GMT)
ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [99.0] ControlLLMは、大規模言語モデル(LLM)が現実世界のタスクを解決するためにマルチモーダルツールを利用することを可能にするフレームワークである。
このフレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈し,ツールを効率的に実行するためのリッチなツールボックスを備えたtextitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:57:21 GMT)
AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data [93.7] 52kのAlpacaデータからフィルタした9kの高品質データのみを微調整したAlpaGasusを紹介する。
AlpaGasusは、複数のテストセットと制御された人間の評価において、オリジナルのAlpacaを著しく上回っている。
また、5.7倍高速な訓練も提供し、7B型の訓練時間を80分(アルパカ用)から14分に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:08:51 GMT)
Ponder: Point Cloud Pre-training via Neural Rendering [93.3] 本稿では,識別可能なニューラルエンコーダによる点雲表現の自己教師型学習手法を提案する。
学習したポイントクラウドは、3D検出やセグメンテーションといったハイレベルなレンダリングタスクだけでなく、3D再構成や画像レンダリングといった低レベルなタスクを含む、さまざまなダウンストリームタスクに簡単に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:56:50 GMT)
Efficient Reinforcement Learning with Impaired Observability: Learning
to Act with Delayed and Missing State Observations [92.3] 本稿では,制御系における効率的な強化学習に関する理論的研究を紹介する。
遅延および欠落した観測条件において,RL に対して $tildemathcalO(sqrtrm poly(H) SAK)$ という形でアルゴリズムを提示し,その上限と下限をほぼ最適に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:10:07 GMT)
Dynosaur: A Dynamic Growth Paradigm for Instruction-Tuning Data Curation [92.2] インストラクションチューニングデータの自動キュレーションのための動的成長パラダイムであるDynosaurを提案する。
既存のデータセットのメタデータに基づいて、LLMを使用して、関連するデータフィールドを特定し、適切な命令を生成することで、命令調整データを自動的に構築する。
既存のアノテートデータセットを活用することで、Dynosaurには、命令を生成するためのAPIコストを削減すること、命令チューニングのための高品質なデータを提供すること、新しいアノテートデータセットが利用可能になったときに、命令チューニングデータを生成することで、モデルの継続的な改善をサポートすること、など、いくつかのメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:10:18 GMT)
Deja Vu: Contextual Sparsity for Efficient LLMs at Inference Time [91.0] 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)が、エキサイティングなAIアプリケーションに新たな波を巻き起こした。
既存の方法は、コストのかかる再訓練が必要か、LLMのコンテキスト内学習能力を捨てるか、ウォールクロックのスピードアップを達成できないかのいずれかである。
DejaVuは,各層に与えられた入力をリアルタイムで予測するために,低コストなアルゴリズムを用いたシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:01:09 GMT)
A Unified Algebraic Perspective on Lipschitz Neural Networks [88.1] 本稿では,様々なタイプの1-Lipschitzニューラルネットワークを統一する新しい視点を提案する。
そこで本研究では,SDP(Common semidefinite Programming)条件の解析解を求めることによって,既存の多くの手法を導出し,一般化することができることを示す。
SDPベースのLipschitz Layers (SLL) と呼ばれる我々のアプローチは、非自明で効率的な凸ポテンシャル層の一般化を設計できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:53:21 GMT)
Fine-tuning Global Model via Data-Free Knowledge Distillation for
Non-IID Federated Learning [86.6] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ制約下での分散学習パラダイムである。
サーバ内のグローバルモデル(FedFTG)を微調整するデータフリー知識蒸留法を提案する。
私たちのFedFTGは最先端(SOTA)のFLアルゴリズムよりも優れており、FedAvg、FedProx、FedDyn、SCAFFOLDの強化のための強力なプラグインとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:56:58 GMT)
Efficient Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning [85.7] Diffsuion-QLは、拡散モデルでポリシーを表現することによってオフラインRLの性能を大幅に向上させる。
これら2つの課題を克服するために,効率的な拡散政策(EDP)を提案する。
EDPは、サンプリングチェーンの実行を避けるために、トレーニング中の腐敗したアクションからアクションを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:25:02 GMT)
DDF-HO: Hand-Held Object Reconstruction via Conditional Directed
Distance Field [82.8] DDF-HOは、DDF(Directed Distance Field)を形状表現として活用する新しいアプローチである。
我々はランダムに複数の光線をサンプリングし、新しい2D線に基づく特徴集約方式を導入することにより、局所的・大域的特徴を収集する。
合成および実世界のデータセットの実験は、DFF-HOが全てのベースライン手法を大きなマージンで一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:41:12 GMT)
GNNEvaluator: Evaluating GNN Performance On Unseen Graphs Without Labels [81.9] 本稿では,ラベル付きおよび観測されたグラフに基づいて学習した特定のGNNモデルの性能を評価することを目的とした,新しい問題であるGNNモデル評価について検討する。
本稿では,(1) DiscGraph セット構築と(2) GNNEvaluator トレーニングと推論を含む2段階の GNN モデル評価フレームワークを提案する。
DiscGraphセットからの効果的なトレーニング監督の下で、GNNEvaluatorは、評価対象であるGNNモデルのノード分類精度を正確に推定することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:08:52 GMT)
INSTRUCTSCORE: Explainable Text Generation Evaluation with Finegrained
Feedback [80.6] テキスト生成のための説明可能な評価指標であるInstructScoreを提案する。
LLaMAに基づいてテキスト評価基準を微調整し、生成されたテキストのスコアと人間の可読性診断レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:21:30 GMT)
Salespeople vs SalesBot: Exploring the Role of Educational Value in
Conversational Recommender Systems [78.8] 既存の会話レコメンデータシステムは、ユーザのバックグラウンド知識の欠如をよく見落とし、好みの収集にのみ焦点をあてる。
このようなシステムのシミュレーションと評価を容易にするフレームワークであるSalesOpsを紹介する。
私たちは、フレームワークの両側をシミュレートできるLLMベースのエージェントであるSalesBotとShopperBotを構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:44:06 GMT)
Symbolic Planning and Code Generation for Grounded Dialogue [78.5] 大規模言語モデル(LLM)は、テキストとコードの両方の処理と生成に優れる。
本稿では,LLMをシンボリックプランナと接地コード実行で構成することで,欠点に対処する,モジュール型で解釈可能な接地対話システムを提案する。
我々のシステムは、人間の評価におけるタスク成功率を最も困難な環境で56%から69%に改善するなど、従来の最先端技術よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:22:23 GMT)
DocumentNet: Bridging the Data Gap in Document Pre-Training [78.0] 本稿では,Webから大規模かつ弱いラベル付きデータを収集し,VDERモデルの学習に役立てる手法を提案する。
収集されたデータセットはDocumentNetと呼ばれ、特定のドキュメントタイプやエンティティセットに依存しない。
広く採用されているVDERタスクの実験は、DocumentNetを事前トレーニングに組み込んだ場合、大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:23:15 GMT)
Multi-grained Hypergraph Interest Modeling for Conversational
Recommendation [75.7] 複雑な履歴データの下でユーザの興味を捉えるために, マルチグラデーション・ハイパーグラフ・インフォメーション・モデリング手法を提案する。
提案手法では,まず,ユーザの過去の対話セッションをモデル化し,セッションベースハイパーグラフを作成するためにハイパーグラフ構造を用いる。
さらに,2種類のハイパーグラフに対して多粒度ハイパーグラフの畳み込みを行い,拡張表現を用いて関心を意識したCRSを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:52:30 GMT)
Optimization-Inspired Learning with Architecture Augmentations and
Control Mechanisms for Low-Level Vision [74.9] 本稿では,GDC(Generative, Discriminative, and Corrective)の原則を集約する,最適化に着想を得た統合学習フレームワークを提案する。
フレキシブルな組み合わせで最適化モデルを効果的に解くために,3つのプロパゲーティブモジュールを構築した。
低レベル視覚タスクにおける実験は、GDCの有効性と適応性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:39:49 GMT)
Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of
General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model [74.6] 事前訓練されたモデルの任意のペアリングに対して、一方のモデルは他方では利用できない重要なデータコンテキストを抽出する。
このような「補的」な知識を,性能劣化を伴わずに,あるモデルから別のモデルへ伝達できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:46 GMT)
EMMA-X: An EM-like Multilingual Pre-training Algorithm for Cross-lingual
Representation Learning [74.6] EMMAX: (X)Crosslingual Universalsを学習するためのEM-like Multilingual Pretrainingアルゴリズムを提案する。
EMMAXは、言語間表現学習タスクと、EMフレームワーク内の余分な意味関係予測タスクを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:31:00 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） (Thu, 26 Oct 2023 02:24:32 GMT)
Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of
Instruction Manuals [73.9] Read and Rewardは、Atariゲーム開発者がリリースしたマニュアルを読むことで、Atariゲーム上のRLアルゴリズムを高速化する。
各種RLアルゴリズムは,設計支援による性能向上とトレーニング速度の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:23:48 GMT)
BEVContrast: Self-Supervision in BEV Space for Automotive Lidar Point
Clouds [73.4] 自動車のライダー点雲上での3次元バックボーンの自己監督を驚くほどシンプルかつ効率的に行う方法を提案する。
我々は,同じシーンで撮影されたLidarスキャンの特徴間の対照的な損失を設計する。
セルレベルの表現の結果は、PointContrastで利用されるポイントレベルの表現と、TARLで使用されるセグメントレベルの表現との間に良いトレードオフをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:02:33 GMT)
Neural Optimal Transport with General Cost Functionals [70.4] 一般費用関数の最適輸送計画を計算するニューラルネットワークに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
アプリケーションとして,クラス単位の構造を保ちながら,データ分布をマップするコスト関数を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:13:53 GMT)
Control3Diff: Learning Controllable 3D Diffusion Models from Single-view
Images [70.2] Control3Diffは拡散モデルと3D GANの強みを組み合わせた3次元拡散モデルである。
FFHQ,AFHQ,ShapeNet などの標準画像生成ベンチマークにおける Control3Diff の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:04:17 GMT)
Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize
Content And Behavior [68.2] シャノンはコミュニケーションを技術、意味、効力の3つのレベルに分けた。
大きな言語モデル(LLM)は第2の目標に向かって多少前進するが、第3のレベルはまだほとんど触れられていない。
振舞いトークンは、共有、いいね、クリック、購入、リツイートなど、コミュニケーション上の受信者動作を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:18:51 GMT)
A Video Is Worth 4096 Tokens: Verbalize Videos To Understand Them In
Zero Shot [67.0] そこで本研究では,自然言語による記述を生成するために長編動画を音声化し,生成したストーリーの映像理解タスクを実行することを提案する。
提案手法は,ゼロショットであるにもかかわらず,ビデオ理解のための教師付きベースラインよりもはるかに優れた結果が得られる。
ストーリー理解ベンチマークの欠如を緩和するため,我々は,説得戦略の識別に関する計算社会科学における重要な課題に関する最初のデータセットを公開している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:08:31 GMT)
Grow Your Limits: Continuous Improvement with Real-World RL for Robotic
Locomotion [66.7] 本稿では,ロボットの学習過程における探索を調節するポリシー正規化フレームワークであるAPRLを提案する。
APRLは四足歩行ロボットを、数分で完全に現実世界を歩けるように効率よく学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:51:46 GMT)
Extending the Design Space of Graph Neural Networks by Rethinking
Folklore Weisfeiler-Lehman [66.2] 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)の最も人気のあるフレームワークとして、メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)が登場している。
しかし、その表現力は1次元のWeisfeiler-Lehman (1-WL) テストによって制限される。
我々は、任意の同変集合をすべてのノードの代わりに隣人と考える拡張、$(k,t)$-FWLを提案する。
N$2-GNNは、ZINC-SubsetとZINC-Fullで記録破りの結果を達成し、以前のSOTAの結果をそれぞれ10.6%、40.9%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:40:16 GMT)
SE(3) Diffusion Model-based Point Cloud Registration for Robust 6D
Object Pose Estimation [66.2] 実世界のシナリオにおける6次元オブジェクトポーズ推定のためのSE(3)拡散モデルに基づく点クラウド登録フレームワークを提案する。
提案手法は,3次元登録タスクをデノナイズ拡散過程として定式化し,音源雲の姿勢を段階的に洗練する。
実世界のTUD-L, LINEMOD, およびOccluded-LINEMODデータセットにおいて, 拡散登録フレームワークが顕著なポーズ推定性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:47:26 GMT)
Improving Multimodal Datasets with Image Captioning [65.7] 生成したキャプションが非記述テキストによるWebスクラッピングデータポイントの有用性を高める方法について検討する。
DataComp の大規模字幕 (1.28B 画像テキストペア) を用いた実験により,合成テキストの限界について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:41:06 GMT)
MiniGPT-v2: large language model as a unified interface for
vision-language multi-task learning [65.6] MiniGPT-v2は、様々な視覚言語タスクをよりよく扱うための統一インターフェースとして扱うことができるモデルである。
モデルをトレーニングする際、異なるタスクに対してユニークな識別子を使うことを提案する。
以上の結果から,MiniGPT-v2は多くの視覚的質問応答および視覚的接地ベンチマークにおいて高い性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:21:06 GMT)
Unifying (Quantum) Statistical and Parametrized (Quantum) Algorithms [65.3] 我々はカーンズのSQオラクルとヴァリアントの弱い評価オラクルからインスピレーションを得ます。
評価クエリから学習するための非条件の下限を出力する,広範かつ直感的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:23:21 GMT)
Large Language Models as General Pattern Machines [64.8] 我々は,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) が,複雑なトークンシーケンスを自動回帰的に完了することを示す。
驚いたことに、語彙からランダムにサンプリングされたトークンを用いてシーケンスが表現された場合でも、パターン完了の習熟度を部分的に保持することができる。
本研究では,ロボット工学における問題に対して,これらのゼロショット機能がどのように適用されるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:27:29 GMT)
Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement [64.7] 本稿では,低照度画像強調問題に対処する拡散型フレームワークについて検討する。
我々は、その固有のODE-軌道の正規化を提唱する。
実験により,提案手法は低照度化において優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:01:52 GMT)
FLARE: Fast Learning of Animatable and Relightable Mesh Avatars [64.5] モニカー(Moniker)は、単一のモノクロビデオからアニマタブルな3Dアバターの作成を可能にする技術である。
メッシュ表現と照度を用いて標準幾何学を学習する。
次に、物理的にレンダリングし、観察された因子の色をアルベド、本質的な粗さ、および照明の神経表現に追従する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:13:00 GMT)
PockEngine: Sparse and Efficient Fine-tuning in a Pocket [63.0] さまざまなエッジデバイスで微調整が可能な,小型でスパースで効率的なエンジンであるPockEngineを紹介します。
PockEngineはスパースバックプロパゲーションをサポートし、測定メモリの節約とレイテンシの削減でモデルをスパース更新する。
注目すべきなのは、PockEngineはNVIDIA Jetson AGX OrinのLLaMav2-7Bを550トークン/秒で微調整できることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:46:11 GMT)
Revisiting the Distillation of Image Representations into Point Clouds
for Autonomous Driving [61.6] 自己監督画像ネットワークは、複雑な2Dタスクに非常に効率的に対処し、下流の監視をほとんど、あるいは全く行わずに使用できる。
高品質な自己監督型2D特徴量を3Dネットワークに抽出する手法が提案されている。
我々の高品質蒸留表現は,開語彙セグメンテーションや背景・背景発見にも利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:54:43 GMT)
Self-Evaluation Guided Beam Search for Reasoning [61.5] 我々は,Large Language Model (LLM) の推論プロセスのガイドと校正を行うための段階的自己評価機構を導入する。
本稿では,ビームサーチによる自己評価ガイダンスを統合した復号アルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、GSM8K、AQuA、StrategyQAにおいて、対応するCodexバックボンドベースラインをわずかに精度6.34%、9.56%、および5.46%で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:43:17 GMT)
"You Are An Expert Linguistic Annotator": Limits of LLMs as Analyzers of
Abstract Meaning Representation [60.9] 文意味構造の解析において, GPT-3, ChatGPT, および GPT-4 モデルの成功と限界について検討した。
モデルはAMRの基本形式を確実に再現でき、しばしばコアイベント、引数、修飾子構造をキャプチャできる。
全体としては,これらのモデルではセマンティック構造の側面を捉えることができるが,完全に正確なセマンティック解析や解析をサポートする能力には重要な制限が残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:47:59 GMT)
Simple Baselines for Projection-based Full-reference and No-reference
Point Cloud Quality Assessment [60.3] 投影型ポイントクラウド品質評価(PCQA)のための簡易ベースラインを提案する。
我々は、全参照(FR)タスクと非参照(NR)PCQAタスクの両方に対して、点雲から共通立方体状の投影プロセスによって得られる多重射影を用いる。
ICIP 2023 PCVQA Challengeに参加して,5トラック中4トラックで首位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:42:57 GMT)
Efficient Adversarial Contrastive Learning via Robustness-Aware Coreset
Selection [59.8] 敵対的コントラスト学習(ACL)は、高価なデータアノテーションを必要としないが、敵対的攻撃に耐える堅牢な表現を出力する。
ACLは、すべてのトレーニングデータの逆の変種を生成するのに、膨大な実行時間が必要です。
本稿では,ACLの高速化を目的としたロバストネス対応コアセット選択(RCS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:15:14 GMT)
StableRep: Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual
Representation Learners [58.9] 合成画像の自己教師的手法を訓練することで、実際の画像と一致したり、打ち負かしたりすることができることを示す。
本研究では,StableRepと呼ばれるマルチ陽性のコントラスト学習手法を開発した。
合成画像だけで、StableRepで学んだ表現は、SimCLRとCLIPで学んだ表現のパフォーマンスを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:16:57 GMT)
Unleashing the potential of GNNs via Bi-directional Knowledge Transfer [58.6] Bi-directional Knowledge Transfer (BiKT) は、オリジナルのアーキテクチャを変更することなく、機能変換操作の可能性を解き放つためのプラグイン・アンド・プレイ方式である。
BiKTはオリジナルのGNNよりも0.5%-4%パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:11:49 GMT)
Causal Modeling with Stationary Diffusions [58.4] 定常密度が干渉下でのシステムの挙動をモデル化する微分方程式を学習する。
古典的アプローチよりもよく、変数に対する見当たらない介入を一般化することを示します。
提案手法は,再生カーネルヒルベルト空間における拡散発生器の定常状態を表す新しい理論結果に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:01:17 GMT)
Joint Entity and Relation Extraction with Span Pruning and Hypergraph
Neural Networks [58.4] PLマーカ(最先端マーカーベースピプレリンモデル)上に構築されたEREのためのHyperGraphニューラルネットワーク(hgnn$)を提案する。
エラーの伝播を軽減するため,NERモジュールからのエンティティ識別とラベル付けの負担をモデルのジョイントモジュールに転送するために,ハイリコールプルーナー機構を用いる。
EREタスクに広く使用されている3つのベンチマークの実験は、以前の最先端のPLマーカーよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:36:39 GMT)
Effective Targeted Attacks for Adversarial Self-Supervised Learning [58.1] ラベル情報を持たないモデルにおいて堅牢性を達成する手段として、教師なしの敵訓練(AT)が強調されている。
本稿では,敵のSSLフレームワークを効果的に生成するために,敵の攻撃を標的とした新たな正のマイニングを提案する。
提案手法は,非コントラスト型SSLフレームワークに適用した場合のロバストネスの大幅な向上と,コントラスト型SSLフレームワークによるロバストネスの向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:18:23 GMT)
Learning Transferable Adversarial Robust Representations via Multi-view
Consistency [57.7] デュアルエンコーダを用いたメタ逆多視点表現学習フレームワークを提案する。
未確認領域からの少数ショット学習タスクにおけるフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:41:22 GMT)
LLM4DyG: Can Large Language Models Solve Problems on Dynamic Graphs? [56.9] 本稿では,大規模言語モデルの動的グラフ上での時空間理解能力を評価することを提案する。
我々は、異なるデータ生成装置、データ統計、プロンプト技術、LLMがモデル性能に与える影響を分析する実験を行う。
最後に, LLM の時空間理解能力を高めるために, 動的グラフ上の LLM に対する Disentangled Spatial-Temporal Thoughts (DST2) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:37:43 GMT)
ZipLM: Inference-Aware Structured Pruning of Language Models [56.5] ZipLMと呼ばれる大規模言語モデル(LLM)に対する新しい構造化圧縮手法を提案する。
ZipLMは、所望のランタイムスピードアップのセットをマッチングしながら、最先端の精度-vs-スピードアップを実現する。
ZipLMはすべての設定で最先端の圧縮モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:42:40 GMT)
Foundation Model Based Native AI Framework in 6G with Cloud-Edge-End
Collaboration [56.3] 基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、意図認識型PFMのカスタマイズアプローチを提供し、新しいクラウド-エッジコラボレーションパラダイムを概説する。
実例として,無線通信システムにおける最大和率を達成するために,このフレームワークをオーケストレーションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:19:40 GMT)
SpatialRank: Urban Event Ranking with NDCG Optimization on
Spatiotemporal Data [55.6] 本研究ではSpatialRankという新しい空間イベントランキング手法を提案する。
本研究では,SpatialRankが犯罪や交通事故の最も危険性の高い場所を効果的に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:01:02 GMT)
MimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning using
Human Demonstrations [55.5] MimicGenは、少数の人間のデモから大規模でリッチなデータセットを自動的に合成するシステムである。
ロボットエージェントは,この生成したデータセットを模倣学習により効果的に訓練し,長期的・高精度なタスクにおいて高い性能を達成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:17:31 GMT)
Optimal Guarantees for Algorithmic Reproducibility and Gradient
Complexity in Convex Optimization [55.1] 以前の研究は、一階法はより良い収束率(漸進収束率)をトレードオフする必要があることを示唆している。
最適複雑性と準最適収束保証の両方を、滑らかな凸最小化と滑らかな凸最小化問題に対して達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:56:52 GMT)
Cross-modal Active Complementary Learning with Self-refining
Correspondence [54.6] 既存手法のロバスト性を改善するために,クロスモーダルなロバスト補完学習フレームワーク(CRCL)を提案する。
ACLは、誤った監視を行うリスクを減らすために、アクティブで補完的な学習損失を利用する。
SCCは、モーメント補正を備えた複数の自己精製プロセスを使用して、対応を補正するために受容場を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:15:11 GMT)
A Survey on Transferability of Adversarial Examples across Deep Neural
Networks [54.5] 逆の例では、機械学習モデルを操作して誤った予測を行うことができます。
敵の例の転送可能性によって"ブラックボックス"攻撃が可能になり、ターゲットモデルの詳細な知識の必要性を回避することができる。
本研究は, 対角移動可能性の展望を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:45:26 GMT)
Static Semantics Reconstruction for Enhancing JavaScript-WebAssembly
Multilingual Malware Detection [54.2] WebAssemblyを使うと、攻撃者は言語間の相互運用でJavaScriptマルウェアの悪意のある機能を隠せる。
JavaScriptとWebAssembly間の複雑な相互運用とセマンティックな多様性のため、JavaScript-WebAssemblyマルチ言語マルウェア(JWMM)の検出は難しい。
本稿では,JWMMの静的検出を高速化する最初の手法であるJWBinderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:59:45 GMT)
JudgeLM: Fine-tuned Large Language Models are Scalable Judges [54.0] 大規模言語モデル (LLM) を拡張性判断器 (JudgeLM) として微調整し, LLM を効率よく, かつ効率的に評価する手法を提案する。
まず, タスクシード, LLM 生成回答, GPT-4 生成判断を含む包括的, 大規模, 高品質なデータセットを提案する。
次に、微調整LDMにおける重要なバイアスを判断として分析し、位置バイアス、知識バイアス、フォーマットバイアスとみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:48:58 GMT)
A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered
by Semantic Communication [53.8] 生成AIアプリケーションは、多種多様な高品質AI生成コンテンツ(AIGC)を作成することによって、巨大なユーザーベースに育ちつつある
無線ネットワークにおいて、不安定なチャネル、限られた帯域リソース、不均一な分散計算リソースを備えた最適なAIGCサービスを提供するのは難しい。
本稿では,セマンティック通信(SemCom)を利用したAIGC(SemAIGC)の生成と伝送フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:05:22 GMT)
Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks [52.6] 大規模言語モデル(LLM)は,視覚的タスクを具現化するための一般化可能なポリシーであることを示す。
我々のアプローチはLarge LAnguage Model Reinforcement Learning Policy (LLaRP)と呼ばれ、学習済みの凍結LDMに適応し、入力テキスト命令と視覚的自我中心の観察と出力動作を環境内で直接行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:32:05 GMT)
Katakomba: Tools and Benchmarks for Data-Driven NetHack [52.0] NetHackは強化学習研究のフロンティアとして知られている。
採用には、リソースワイド、実装ワイド、ベンチマークワイドの3つの大きな障害がある、と私たちは主張しています。
オフラインの強化学習コミュニティに慣れ親しんだワークフローの基礎を提供するオープンソースライブラリを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:51:10 GMT)
Is ChatGPT A Good Keyphrase Generator? A Preliminary Study [51.9] ChatGPTは最近、計算言語学コミュニティから大きな注目を集めている。
我々は、キーフレーズ生成プロンプト、キーフレーズ生成の多様性、長い文書理解など、様々な面でその性能を評価する。
その結果、ChatGPTは6つのプロンプトすべてに対して非常によく機能し、データセット間で小さなパフォーマンス差が観測されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:43:58 GMT)
Deep Quantum Circuit Simulations of Low-Energy Nuclear States [51.8] 深部量子回路の高速数値シミュレーションの進歩について述べる。
21キュービットまでの回路と 115,000,000以上のゲートを効率的にシミュレートできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:10:58 GMT)
Image Prior and Posterior Conditional Probability Representation for
Efficient Damage Assessment [51.6] 人的援助及び災害対応のための被害評価の定量化が重要である。
本稿では,画像先行と後部条件付き確率(IP2CP)を有効計算画像表現として開発する。
一致した前と後の画像は、1つの画像に効果的に符号化され、その画像は深層学習アプローチを用いて処理され、損傷レベルが決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:17:37 GMT)
Estimating Large Language Model Capabilities without Labeled Test Data [51.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ほんの数例からICL(In-context Learning)を実行するという印象的な能力を持っている。
ICLの精度推定タスクを提案し、新しいタスクで文脈内学習を行う場合のLLMの精度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:09:05 GMT)
Knowledge Editing for Large Language Models: A Survey [51.0] 大規模言語モデル(LLM)の大きな欠点の1つは、事前学習に要する計算コストである。
知識に基づくモデル編集(KME)が注目を集めており、特定の知識を組み込むためにLLMを正確に修正することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:45:42 GMT)
Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles [50.9] ニューラル加算モデル(NAM)は、個別の加算サブネットワークにおける入力特徴を扱うことにより、ディープニューラルネットワークの解釈可能性を改善することができる。
本研究では,Laplace-approximated NAM (LA-NAMs) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:37:22 GMT)
Combating Representation Learning Disparity with Geometric Harmonization [50.3] 本稿では,表現学習におけるカテゴリレベルの均一性を促進するために,新しい幾何調和法を提案する。
我々の提案はSSLの設定を変更せず、低コストで既存のメソッドに容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:41:11 GMT)
Modeling Non-Covalent Interatomic Interactions on a Photonic Quantum
Computer [50.2] 我々は、cQDOモデルがフォトニック量子コンピュータ上でのシミュレーションに自然に役立っていることを示す。
我々は、XanaduのStrawberry Fieldsフォトニクスライブラリを利用して、二原子系の結合エネルギー曲線を計算する。
興味深いことに、2つの結合したボソニックQDOは安定な結合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:45:09 GMT)
Deep Imbalanced Regression via Hierarchical Classification Adjustment [50.2] コンピュータビジョンにおける回帰タスクは、しばしば、対象空間をクラスに定量化することで分類される。
トレーニングサンプルの大多数は目標値の先頭にあるが、少数のサンプルは通常より広い尾幅に分布する。
不均衡回帰タスクを解くために階層型分類器を構築することを提案する。
不均衡回帰のための新しい階層型分類調整(HCA)は,3つのタスクにおいて優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:54:39 GMT)
Skill-Mix: a Flexible and Expandable Family of Evaluations for AI models [50.1] AIエージェントの主な能力は、必要に応じて、学習した基本的なスキルを柔軟に組み合わせることである。
この研究は、スキルを組み合わせる能力を測定するための新しい評価であるSkill-Mixを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:55:05 GMT)
Good regularity creates large learning rate implicit biases: edge of
stability, balancing, and catapult [49.9] 非最適化のための客観的降下に適用された大きな学習速度は、安定性の端を含む様々な暗黙のバイアスをもたらす。
これらの暗黙の偏見は、実際には同じ氷山における様々なヒントであることを示す。
また、異なる損失、アクティベーション関数、正規化が正則性に有意な影響を及ぼすネットワークの実験により、我々の理論を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:11:17 GMT)
High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN [49.8] 44.1KHzの音声をたった8kbpsの帯域でトークンに90倍圧縮する,高忠実なユニバーサルニューラルオーディオ圧縮アルゴリズムを提案する。
我々は、すべてのドメイン(音声、環境、音楽など)を単一の普遍モデルで圧縮し、全てのオーディオの生成モデルに広く適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:17:49 GMT)
Detecting Spoilers in Movie Reviews with External Movie Knowledge and
User Networks [49.3] オンライン映画レビュープラットフォームは、映画産業と一般大衆にクラウドソースによるフィードバックを提供している。
自動でスポイラーを識別するための予備的な研究が実施されたが、それらは単にレビューの内容そのものに焦点を当てているだけであった。
本稿では,映画レビュープラットフォーム上での映画やユーザ活動の外部知識を考慮した,新しい多視点スポイラー検出フレームワークであるMVSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:07:19 GMT)
Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and
Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.2] 我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。
本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:45:45 GMT)
Measuring Wigner functions of quantum states of light in the
undergraduate laboratory [49.2] 光の量子状態のウィグナー分布関数の測定を目的とした教育活動を提案する。
このプロジェクトはコロンビアのボゴタにあるロズ・アンデス大学(Universidad de los Andes)の物理学部の様々な学部の学生によって考案された。
この活動は現在ではシラバスのコースの一部であり、その仮想成分は量子光学における距離学習の実装に非常に有用であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:17:54 GMT)
A minimax optimal control approach for robust neural ODEs [49.2] 我々は、頑健な制御の観点から、ニューラルなODEの敵対的訓練に対処する。
我々はポントリャーギンの最大原理の形で一階最適条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:07:43 GMT)
Fair collaborative vehicle routing: A deep multi-agent reinforcement
learning approach [49.0] 協力的な車両ルーティングは、キャリアがそれぞれの輸送要求を共有し、互いに代表して輸送要求を実行することで協力するときに発生する。
従来のゲーム理論解の概念は、特性関数がエージェントの数とともに指数関数的にスケールするので、計算に費用がかかる。
我々は,この問題を,深層マルチエージェント強化学習を用いて解決した連立交渉ゲームとしてモデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:42:29 GMT)
Coalitional Bargaining via Reinforcement Learning: An Application to
Collaborative Vehicle Routing [49.0] コラボレーティブ・ビークル・ルーティング(Collaborative Vehicle Routing)とは、デリバリ情報を共有し、互いに代理してデリバリ要求を実行することで、デリバリ企業が協力する場所である。
これによりスケールの経済が達成され、コスト、温室効果ガスの排出、道路渋滞が減少する。
しかし、どの会社が誰とパートナーし、それぞれの会社がどれだけの報酬を支払うべきか?
シャプリー値(英語版)やヌクレオルス(英語版)のような伝統的なゲーム理論解の概念は、協調車両ルーティング(英語版)の現実問題に対して計算することが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:04:23 GMT)
Tuning Multi-mode Token-level Prompt Alignment across Modalities [48.4] 本稿では,多モードのトークンレベルチューニングフレームワークを提案し,モジュール間のプロンプトトークンの集合を学習・調整する。
具体的には、1) 多様な意味表現を保証するマルチモードプロンプト発見、2) トークンレベルのアライメント、そして、きめ細かい類似性を探索する。
一般的な画像認識ベンチマークの実験では、我々のアプローチのより優れた一般化と少ないショット能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:04:19 GMT)
Tuning Legged Locomotion Controllers via Safe Bayesian Optimization [47.9] 本稿では,ロボットハードウェアプラットフォームにおけるモデルベースコントローラの展開を効率化するための,データ駆動型戦略を提案する。
モデルフリーな安全な学習アルゴリズムを用いて制御ゲインのチューニングを自動化し、制御定式化で使用される単純化されたモデルと実システムとのミスマッチに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:54:50 GMT)
Reward-Augmented Decoding: Efficient Controlled Text Generation With a
Unidirectional Reward Model [47.7] Reward-Augmented Decoding (RAD) は、言語モデルに特定の特性を持つテキストを生成するよう促すために、小さな一方向の報酬モデルを使用するテキスト生成プロシージャである。
一方向の報酬モデルを使用することで、RADは前世代のステップからアクティベーションをキャッシュすることで、計算オーバーヘッドを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:04:47 GMT)
Networks are Slacking Off: Understanding Generalization Problem in Image
Deraining [47.5] Deep deraining Networkは、現実世界のアプリケーションにデプロイする際、一定の一般化問題に一貫して遭遇する。
我々の研究は、低レベルの視覚タスクにおける一般化問題をよりよく理解するための貴重な視点と方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:53:27 GMT)
Unpacking the Ethical Value Alignment in Big Models [46.6] 本稿では,ビッグモデルに関連するリスクと課題の概要,既存のAI倫理ガイドラインを調査し,これらのモデルの限界から生じる倫理的影響について考察する。
本稿では,大規模モデルの倫理的価値を整合させる新しい概念パラダイムを導入し,アライメント基準,評価,方法に関する有望な研究方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:45:40 GMT)
Event knowledge in large language models: the gap between the impossible
and the unlikely [46.5] 我々は,事前学習された大規模言語モデル (LLM) がイベント知識を持つことを示す。
彼らはほぼ常に、不可能な事象に対して高い確率を割り当てる。
しかし、おそらくは起こりそうもない出来事に対して、一貫性のない選好を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:27:31 GMT)
Detection Defenses: An Empty Promise against Adversarial Patch Attacks
on Optical Flow [46.2] アドリアパッチは、任意のシーンに配置する際の光流予測の信頼性を損なう。
潜在的な治療は、敵のパッチを検出して除去する防衛戦略であるが、その基盤となる動作予測への影響は研究されていない。
防衛機構を考慮に入れた攻撃に、現在の防衛が耐えられるかどうかを調べるために、防衛対応攻撃を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:56:12 GMT)
CompeteAI: Understanding the Competition Behaviors in Large Language
Model-based Agents [45.6] 大規模言語モデル(LLM)は、個人支援やイベント計画など、さまざまなタスクを完了させるエージェントとして広く使用されている。
エージェント間の競合を研究するための一般的な枠組みを提案する。
我々は,レストランエージェントとカスタマーエージェントを含む2種類のエージェントで仮想街をシミュレートするために,GPT-4を用いた現実的な競争環境を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:06:20 GMT)
Understanding the Role of Input Token Characters in Language Models: How
Does Information Loss Affect Performance? [45.5] 入力トークン文字における情報損失が事前学習言語モデルの性能に与える影響について検討する。
驚くべきことに、極端な設定下であっても事前トレーニングを行うこと、すなわちトークンの1文字だけを使うこと、標準のNLUベンチマークのパフォーマンス保持、および探索タスクが高いことが判明した。
例えば、トークンからの1文字1文字にのみ事前トレーニングされたモデルでは、SuperGLUEタスクとGLUEタスクのフルトーケンモデルの約90ドル%と7,7ドル%のパフォーマンス保持が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:47:50 GMT)
Can Language Models Laugh at YouTube Short-form Videos? [45.5] ユーザ生成したYouTubeから10Kのマルチモーダルな面白いビデオのデータセット、ExFunTubeをキュレートします。
GPT-3.5を用いたビデオフィルタリングパイプラインを用いて,ユーモアに寄与する言語的要素と視覚的要素の両方を検証する。
フィルタリング後、各ビデオにタイムスタンプとテキスト説明をアノテートします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:27:13 GMT)
Incorporating Probing Signals into Multimodal Machine Translation via
Visual Question-Answering Pairs [45.4] マルチモーダル機械翻訳(MMT)システムは、テキスト入力が完了すると視覚情報に対する感度が低下する。
ソーステキストからVQAスタイルのペアを並列に生成する手法が提案されている。
MMT-VQAマルチタスク学習フレームワークを導入し、データセットからの明示的な探索信号をMTトレーニングプロセスに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:13:49 GMT)
Training-free Diffusion Model Adaptation for Variable-Sized
Text-to-Image Synthesis [45.2] 拡散モデル(DM)は近年,テキスト・画像合成における最先端性能に注目されている。
本稿では,視覚的忠実度を維持しながら多彩性を扱うためにテキスト・画像拡散モデルを適用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:16:25 GMT)
LightLM: A Lightweight Deep and Narrow Language Model for Generative
Recommendation [45.0] LightLMは、生成レコメンデーションのための軽量トランスフォーマーベースの言語モデルである。
LightLMは軽量のディープトランスフォーマーアーキテクチャを導入することでこの問題に対処している。
また,SCI(Spectral Collaborative Indexing)とグラフコラボレーションインデックス(Graph Collaborative Indexing,GCI)という,考案したユーザIDとアイテムIDのインデックス化手法によって,大規模言語モデルよりも高い精度で,より深く狭いトランスフォーマーアーキテクチャを実現することも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:44:57 GMT)
The Josephson junction as a quantum engine [44.6] クーパー対は、ジョゼフソン接合(JJ)の超伝導電極を開系とし、アンドレフ散乱によって電子の外部浴に結合する。
浴槽間の不平衡はJJに適用される直流バイアスを生成する。
また, 周波数$omega = 2 e V / hbar$でJJの電気双極子を平均電圧$V$で自己発振する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:42:28 GMT)
A Neural Collapse Perspective on Feature Evolution in Graph Neural
Networks [44.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの分類タスクでますます人気が高まっている。
本稿では,ノードワイズ分類に着目し,ニューラル崩壊現象のレンズによる特徴進化を考察する。
我々は、「最適」な数学的モデルでさえ、グラフが正確な崩壊を伴う最小値を持つためには厳密な構造条件に従う必要があることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:22:56 GMT)
Neural Stress Fields for Reduced-order Elastoplasticity and Fracture [43.5] 弾塑性と破壊の低次モデリングのためのハイブリッドニューラルネットワークと物理フレームワークを提案する。
鍵となる革新は、暗黙の神経表現を通してキルヒホフ応力場に対する低次元多様体を訓練することである。
最大10万倍の次元削減と最大10倍の時間節約を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:37:32 GMT)
Parallel Spiking Neurons with High Efficiency and Ability to Learn
Long-term Dependencies [43.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、チャージ・ファイア・リセット・ニューラル・ダイナミクスを使用する。
本稿では,前者とは独立に隠れた状態を生成するParallel Spiking Neuron (PSN)を提案する。
我々はPSNファミリーをシミュレーション速度と時間的・静的データ分類で評価し,PSNファミリーの効率と精度において圧倒的な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:01:59 GMT)
ToxicChat: Unveiling Hidden Challenges of Toxicity Detection in
Real-World User-AI Conversation [43.4] ToxicChatは、オープンソースのチャットボットからの実際のユーザクエリに基づく、新しいベンチマークである。
既存の毒性データセットに基づいてトレーニングされたモデルの体系的評価は、ToxicChatのこのユニークなドメインに適用した場合の欠点を示している。
将来的には、ToxicChatは、ユーザとAIインタラクションのための安全で健全な環境を構築するためのさらなる進歩を促進する上で、貴重なリソースになり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:35:41 GMT)
Codebook Features: Sparse and Discrete Interpretability for Neural
Networks [43.1] ニューラルネットワークが、疎く、離散的で、より解釈可能な隠された状態を持つように訓練できるかどうかを探る。
コードブックの特徴は、各層にベクトル量子化ボトルネックを持つニューラルネットワークを微調整することによって生成される。
ニューラルネットワークは、パフォーマンスをわずかに低下させるだけで、この極端なボトルネックの下で動作できることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:28:48 GMT)
A Causal View of Entity Bias in (Large) Language Models [42.6] ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方において,エンティティバイアスを軽減するための因果介入手法を提案する。
ホワイトボックス設定では,PLMのOOD性能を5.7ポイント,機械読解(MRC)を9.1ポイント向上させる。
ブラックボックス設定下では, 文脈内介入は, GPT-3.5の実体に基づく知識紛争を効果的に軽減し, MRCの正確な一致精度を最大20.5ポイント改善し, REの記憶率を最大17.6ポイント削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:02:27 GMT)
Interactive Robot Learning from Verbal Correction [42.4] OLAFは、ロボットがミスをしたとき、言葉で訂正するロボットを教える。
OLAFの重要な特徴は、言葉のフィードバックに基づいてロボットの視覚運動神経ポリシーを更新する能力である。
本研究では,ユーザがロボットに長期操作タスクを指示する実験において,設計の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:46:12 GMT)
Sign Languague Recognition without frame-sequencing constraints: A proof
of concept on the Argentinian Sign Language [42.3] 本稿では,様々な特徴量に基づいてサブ分類器を結合した手話分類のための一般化確率モデルを提案する。
提案したモデルは、アルゼンチン手話データセットで97%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:47:11 GMT)
LSA64: An Argentinian Sign Language Dataset [42.3] 本稿では,アルゼンチン手話(LSA)から64の記号のデータセットを提案する。
LSA64と呼ばれるこのデータセットには、10人の被験者が記録した64種類のLAA符号の3200の動画が含まれている。
また、前処理したデータセットも提示し、そこから信号の移動、位置、手形に関する統計を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:37:01 GMT)
SPA: A Graph Spectral Alignment Perspective for Domain Adaptation [41.9] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、データ分布が異なる特定のターゲットドメインにドメインモデルを拡張するための機械学習における重要な形式である。
それまでのほとんどの研究はドメイン間の転送可能性の獲得に重点を置いていたが、ドメイン内のリッチな構造を見落としている。
トレードオフに対処するための新しいグラフスペクトラルアライメント(SPA)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:13:48 GMT)
Revisit Weakly-Supervised Audio-Visual Video Parsing from the Language
Perspective [41.1] 本稿では,音声・視覚的モダリティのすべての事象を特定し,特定することを目的とした,弱教師付き音声・視覚的ビデオ解析タスク(AVVP)に焦点を当てる。
AVVPを言語の観点から扱うことを考える。なぜなら言語は固定ラベルを超えて各セグメントにどのように様々なイベントが現れるかを自由に記述できるからである。
我々の単純で効果的なアプローチは、最先端の手法を大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:13:30 GMT)
Improved Best-of-Both-Worlds Guarantees for Multi-Armed Bandits: FTRL
with General Regularizers and Multiple Optimal Arms [41.1] 本研究では,適応型マルチアームバンディットアルゴリズムを設計する際の課題について検討する。
FTRLには多種多様な正規化要因と新たな学習率スケジュールが不要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:21:36 GMT)
A Hybrid Graph Network for Complex Activity Detection in Video [40.8] 複雑なアクティビティ検出(CompAD)は、分析を長期的なアクティビティに拡張する。
本稿では,局所的な(短期的な)動的シーンを符号化したグラフに適用した注目と,全体の長期的活動をモデル化した時間グラフを組み合わせたハイブリッドグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:49:35 GMT)
Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data [40.7] 研究者と実践者の両方にとって、どのモデルが優れているかは定かではない。
ひとつはResNetのようなアーキテクチャで、以前の作業でしばしば欠落する強力なベースラインであることが分かりました。
第2のモデルは、表データに対するTransformerアーキテクチャの簡単な適応であり、ほとんどのタスクにおいて他のソリューションよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:00:03 GMT)
Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data [40.7] 研究者と実践者の両方にとって、どのモデルが優れているかは定かではない。
ひとつはResNetのようなアーキテクチャで、以前の作業でしばしば欠落する強力なベースラインであることが分かりました。
第2のモデルは、表データに対するTransformerアーキテクチャの簡単な適応であり、ほとんどのタスクにおいて他のソリューションよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:00:03 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） (Thu, 26 Oct 2023 06:54:22 GMT)
Detecting and Mitigating Hallucinations in Multilingual Summarisation [40.5] 幻覚は抽象的な要約のためのニューラルネットワークの信頼性に重大な課題をもたらす。
我々は、非英語要約の忠実度を評価する新しい計量mFACTを開発した。
そこで我々は,言語間移動による幻覚を減らすための,シンプルだが効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:02:56 GMT)
M2C: Towards Automatic Multimodal Manga Complement [40.0] マルチモーダルマンガ分析は、視覚的特徴とテキスト的特徴によるマンガ理解の強化に焦点を当てている。
現在、ほとんどのコミックは手描きであり、ページの欠落、テキストの汚染、老化といった問題に悩まされている。
2つの言語をカバーする新しいM2Cベンチマークデータセットを確立することで,まずマルチモーダルマンガ補完タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:10:16 GMT)
No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and
Transitions [39.9] 対戦型マルコフ決定プロセスのための既存のオンライン学習アルゴリズムは、T$ラウンドのインタラクションの後、後悔して$O(sqrtT)を達成します。
これは、対向遷移関数が非回帰学習を不可能にすることが示されているためである。
我々は、$widetildeO(sqrtT + CtextsfP)$ regretというアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:12:30 GMT)
Completely Positive Map for Noisy Driven Quantum Systems Derived by
Keldysh Expansion [39.6] ケルディシュ形式に基づくデコヒーレンスモデルを導入する。
この定式化により、非周期駆動と相関量子ノイズをモデルに含めることができる。
我々は、この戦略が量子ビット状態移動およびゲート演算における相関量子ノイズを緩和するパルスを生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:05:20 GMT)
Circuit as Set of Points [39.1] 本稿では,回路部品を点雲として扱うことにより,回路設計の新しい視点を提案する。
このアプローチは、プリプロセッシングなしで生データから直接の機能抽出を可能にし、エンドツーエンドのトレーニングを可能にし、高いパフォーマンスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:22:43 GMT)
Virtual Accessory Try-On via Keypoint Hallucination [39.0] 人体やアクセサリーの事前知識を利用するための背景指向ネットワークを提案する。
提案手法は, 人体における前景キーポイントの目標位置を学習し, 幻覚する。
STRATデータセットを用いて提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:11:34 GMT)
Node-oriented Spectral Filtering for Graph Neural Networks [38.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ホモ親和性グラフデータに顕著な性能を示す。
一般に、グローバルな視点からグラフ上の普遍的なスペクトルフィルタを学習することは、局所的なパターンの変化に適応する上で非常に困難である。
グラフニューラルネットワーク(NFGNN)のためのノード指向スペクトルフィルタリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:01:34 GMT)
Full-magnetic implementation of a classical Toffoli gate [37.7] 3つの相互作用する古典スピンを用いてトフォリゲートの磁気的実装を実現するため、異なる構成を解析する。
本手法では, 制御スピンの異なる構成で, 目標スピンを条件的に反転させることができる実効フィールドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:26:12 GMT)
Social Contract AI: Aligning AI Assistants with Implicit Group Norms [37.7] 我々は、観察されたインタラクションからユーザの(未知の)好みのモデルを反転させることで、AIアシスタントを整列させるアイデアを探求する。
本研究は,ユーザの嗜好をシミュレートされたプレイヤーの行動を導くポリシーとして定式化し,概念実証シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:27:03 GMT)
A Dataset of Relighted 3D Interacting Hands [37.3] Re:InterHandは、リライト付きの3Dインタラクションハンドのデータセットだ。
我々は、両手の3Dポーズを正確に追跡した、最先端の手のリライトネットワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:26:50 GMT)
Lookup Table meets Local Laplacian Filter: Pyramid Reconstruction
Network for Tone Mapping [37.3] 本稿では, 閉形式ラプラシアンピラミッドの分解と復元を利用して, グローバルおよびローカル演算子を統合する新しい戦略について検討する。
周波数情報の特徴を利用して低周波画像のトーンを操作するために,画像適応型3D LUTを用いた。
また、局所ラプラシアフィルタを用いて、高周波成分のエッジ詳細を適応的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:05:38 GMT)
How do Language Models Bind Entities in Context? [37.2] 言語モデル(LM)は、エンティティを属性にバインドし、コンテキスト内情報を正しく使用する必要がある。
我々はバインディングIDのメカニズムを同定し、バインディング問題を解くための一般的なメカニズムを示す。
本研究は,テキスト上での記号的知識を表現するためのLMの解釈可能な戦略を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:10:31 GMT)
Global Structure Knowledge-Guided Relation Extraction Method for
Visually-Rich Document [37.1] 本稿では,知識誘導型関係式textbfExtraction (textbfmodel) フレームワークを提案する。
モデルは、文書のスキャンされた画像から抽出されたエンティティペアの事前関係予測を生成することによって開始する。
グローバル構造知識は、前回の反復予測から取得され、エンティティの表現に組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:32:22 GMT)
Out-of-Distribution Detection in Time-Series Domain: A Novel Seasonal
Ratio Scoring Approach [36.9] 時系列領域におけるOOD検出の新たな問題点について考察する。
本論文は,これらの課題に触発され,季節比スコア(SRS)の新たなアプローチを提案する。
種々の実世界のベンチマーク実験により、SRS法は時系列OOD検出に適していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:57:11 GMT)
Semi-supervised Deep Multi-view Stereo [36.1] 本稿では,学習型マルチビューステレオ(MVS)の半教師付き環境での問題について検討する。
本稿では,SDA-MVSという,半教師付き分散拡張MVSフレームワークを提案する。
バックボーンネットワークにおける同じ設定により,提案したSDA-MVSは,完全に教師付き,教師なしのベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:25:17 GMT)
Controlling all Degrees of Freedom of the Optical Coupling in Hybrid
Quantum Photonics [35.8] 我々はSi$_3$N$_4$-フォトニック結晶キャビティのモードに結合したナノダイヤモンドにおける負電荷シリコン空孔中心に基づくハイブリッドアプローチを開発した。
デバイス性能の指標として,コヒーレントなラビ振動とラインブロードニングの周波数を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:26:27 GMT)
Simultaneous Machine Translation with Tailored Reference [35.5] 同時機械翻訳(SiMT)は、ソース文全体を読みながら翻訳を生成する。
既存のSiMTモデルは、異なるレイテンシで利用可能な様々なソース情報を無視して、同じ参照を使用してトレーニングされるのが一般的である。
そこで本研究では,異なるレイテンシでトレーニングしたSiMTモデルに対して,基底構造をリフレッシュして参照を調整した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:17:37 GMT)
On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning [35.3] トランスフォーマーのようなディープアーキテクチャは、データ問題に強いパフォーマンスを示している。
従来のモデルとは異なり、これらのアーキテクチャは数値的な特徴のスカラー値を高次元埋め込みにマッピングする。
数値的な特徴を埋め込むことは多くのバックボーンにとって有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:11:02 GMT)
DeepShaRM: Multi-View Shape and Reflectance Map Recovery Under Unknown
Lighting [35.2] 我々は,この課題に対して最先端の精度を実現する新しいマルチビュー手法であるDeepShaRMを導出する。
本稿では,カメラ・ビュー・リフレクタンス・マップを復元する新しいディープ・リフレクタンス・マップ推定ネットワークを提案する。
シェーディングネットワークは、符号付き距離関数で表される幾何推定を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:50:10 GMT)
C-Disentanglement: Discovering Causally-Independent Generative Factors
under an Inductive Bias of Confounder [35.1] 我々は,共同設立者の帰納的バイアスを明示する最初のフレームワークである,C-Disentanglement(C-Disentanglement)というフレームワークを紹介した。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方について広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:44:42 GMT)
Beyond MLE: Convex Learning for Text Generation [35.0] 我々は、機械翻訳のようなクローズドエンドテキスト生成タスクにおいて、最大推定(MLE)が必ずしも必要であり、最適であるとは限らないと論じる。
本研究では,データ分布全体を推定することなく,テキスト生成モデルを高い確率出力に集中させることができる,凸関数に基づく新たな学習目標のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:08:43 GMT)
Understanding and Addressing the Pitfalls of Bisimulation-based
Representations in Offline Reinforcement Learning [34.7] オンライン環境においてバイシミュレーション手法が成功する理由を理解することを目的としているが、オフラインタスクではフェールする。
分析の結果,データセットの欠落はバイシミュレーションの原理に特に有害であることが判明した。
提案手法は、MICoとSimSRの2つの最先端バイシミュレーションに基づくアルゴリズムに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:20:55 GMT)
Adapting Offline Speech Translation Models for Streaming with
Future-Aware Distillation and Inference [34.5] ストリーミング音声翻訳の一般的なアプローチは、異なるレイテンシ要求をサポートするために、wait-kポリシを備えた単一のオフラインモデルを使用することである。
完全発話で訓練されたモデルを用いて部分的な入力を伴うストリーミング推論を行う場合、ミスマッチ問題が発生する。
本稿では,ストリーミング入力にオフラインSTモデルを適用するFuture-Aware Streaming Translation (FAST) という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:27:24 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） (Thu, 26 Oct 2023 09:08:34 GMT)
TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors in 2023 [33.7] TabR -- 基本的には、中央にカスタムk-Nearest-Neighborsのようなコンポーネントを備えたフィードフォワードネットワークを提供します。
数百万オブジェクトまでのデータセットを持つ公開ベンチマークセットでは、TabRが最高の平均パフォーマンスを示している。
はるかに高いパフォーマンスに加えて、TabRはシンプルで、はるかに効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:37 GMT)
DiffSketcher: Text Guided Vector Sketch Synthesis through Latent
Diffusion Models [33.7] DiffSketcherは、自然言語入力を使用してテキストベクトル化されたフリーハンドスケッチを作成する革新的なアルゴリズムである。
我々の実験は、DiffSketcherが以前の作業よりも高い品質を実現していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:32:32 GMT)
Test-time Augmentation for Factual Probing [33.1] 事実探索の問題は、プロンプトの小さな変更がモデル出力に大きな変化をもたらす可能性があることである。
そこで本研究では,TTA(Test-time augmentation)を関係性に依存しない手法として用いて,感度を低減し,変動を誘発する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:41:32 GMT)
Recycle-and-Distill: Universal Compression Strategy for
Transformer-based Speech SSL Models with Attention Map Reusing and Masking
Distillation [33.0] HuBERTのようなトランスフォーマーベースの音声自己教師学習(SSL)モデルは、様々な音声処理タスクにおいて驚くべきパフォーマンスを示す。
音声SSLモデルの膨大なパラメータは、アカデミックや小規模企業で広く使用されるために、よりコンパクトなモデルに圧縮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:43:07 GMT)
Kernel Single Proxy Control for Deterministic Confounding [32.7] 結果が確定的に生成される場合,一つのプロキシ変数が因果推定に十分であることを示す。
我々は、挑戦的な合成ベンチマークにおいて因果効果を回復できることを実証し、実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:29:36 GMT)
Bhasha-Abhijnaanam: Native-script and romanized Language Identification
for 22 Indic languages [32.6] 我々は、インド憲法に記載されている22の言語で、母国語とローマ語の両方で言語識別データセットとモデルを作成します。
まず、ネイティブスクリプトの言語識別テストセットであるBhasha-Abhijnaanamと、ロマライズされたテキストを作成する。
IndicLIDもトレーニングしています。ネイティブとローマン化されたスクリプトの両方で、上記のすべての言語用の言語識別子です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:57:27 GMT)
Sliceformer: Make Multi-head Attention as Simple as Sorting in
Discriminative Tasks [32.3] 我々は,Sliceformerと呼ばれるトランスフォーマーの効果的かつ効率的なサロゲートを提案する。
我々のスライスフォーマーは、従来のMHA機構を極めて単純なスライシングソーシングの操作で置き換える。
我々のSliceformerは、Transformerとその変種よりもメモリコストが低く、高速な性能を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:43:07 GMT)
Eurasian-Scale Experimental Satellite-based Quantum Key Distribution
with Detector Efficiency Mismatch Analysis [32.3] 我々は,ミシウス衛星を用いたZvenigorodとNanshanの量子安全リンクの確立を可能にする600mm地上局の設計結果について報告する。
量子通信セッションの結果,2.5Mbits,総最終鍵長310kbitが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:26:48 GMT)
Aksharantar: Open Indic-language Transliteration datasets and models for
the Next Billion Users [32.2] Aksharantarは、モノリンガルコーパスとパラレルコーパスからのマイニングによって生成された、インド語のための最大公用翻訳データセットである。
データセットには、12のスクリプトを使用して、3つの言語ファミリーから21のIndic言語に対する2600万の文字ペアが含まれている。
Aksharantarは、既存のデータセットの21倍の大きさで、7つの言語と1つの言語ファミリーのための最初の公開データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:21:20 GMT)
PointDC:Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds via
Cross-modal Distillation and Super-Voxel Clustering [32.2] 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） (Thu, 26 Oct 2023 13:17:13 GMT)
HyperFields: Towards Zero-Shot Generation of NeRFs from Text [32.0] テキスト条件付きニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を1つのフォワードパスで生成するHyperFieldsを導入する。
i) テキストトークンの埋め込みからNeRF空間へのスムーズなマッピングを学習する動的ハイパーネットワーク; (ii) 個々のNeRFに符号化されたシーンを1つの動的ハイパーネットワークに蒸留するNeRF蒸留訓練。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:36:03 GMT)
Understanding the Effects of Projectors in Knowledge Distillation [31.9] 学生と教師が同じ特徴次元を持つ場合でも、プロジェクターを追加することで蒸留性能が向上する。
本稿では、プロジェクターが果たす暗黙の役割について検討するが、これまで見過ごされてきた。
プロジェクターの正の効果に感化されて, プロジェクターアンサンブルを用いた特徴蒸留法を提案し, 蒸留性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:30:39 GMT)
Bias in Evaluation Processes: An Optimization-Based Model [31.8] 本研究では,タスクに対する個人の実効性分布から観察された分布への変換として評価過程をモデル化する。
本研究では,本モデルから生じる分布を特徴付けるとともに,観測された分布に対するパラメータの影響について検討する。
実世界のデータセットを組み込むことで、我々のモデルを実証的に検証し、下流選択タスクにおける介入の効果を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:45:01 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） (Thu, 26 Oct 2023 06:23:33 GMT)
Neuro-Inspired Fragmentation and Recall to Overcome Catastrophic
Forgetting in Curiosity [31.4] 深層強化学習法は様々なタスクにおいて顕著な性能を示すが,広い環境下での探索に苦戦している。
予測に基づく本質的な報酬は、エージェントがハードな探索タスクを解くのに役立つが、それらは破滅的な忘れに苦しむ可能性がある。
本研究では,人間と動物の学習方法に触発された新しい手法FARCuriosityを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:28:17 GMT)
Language and Mental Health: Measures of Emotion Dynamics from Text as
Linguistic Biosocial Markers [30.7] 本研究では,ツィート感情動態とメンタルヘルス障害との関連について検討した。
調査対象のUEDメトリクスはそれぞれ,ユーザの自己開示診断によって異なることがわかった。
この研究は、感情力学に関連する言語的手がかりが、精神疾患のバイオ社会マーカーとして重要な役割を担っていることを示す重要な初期の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:00:26 GMT)
CQM: Curriculum Reinforcement Learning with a Quantized World Model [30.2] 本稿では,カリキュラムプロセスに不可欠な情報を含む意味目標空間を自動的に定義する新しいカリキュラム手法を提案する。
自動ゴール空間上の最終目標に収束する不確実性と時間的距離対応のカリキュラム目標を提案する。
また、エゴ中心の視覚入力においても、データ効率と性能に関する最先端のカリキュラムRL法よりも、様々な目標達成タスクにおいて優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:50:58 GMT)
Look Beneath the Surface: Exploiting Fundamental Symmetry for
Sample-Efficient Offline RL [29.9] オフライン強化学習(RL)は、事前にコンパイルされたデータセットからポリシーを学ぶことによって、現実世界のタスクに魅力的なアプローチを提供する。
しかし、既存のオフラインRLアルゴリズムの性能はデータセットのスケールと状態-アクション空間カバレッジに大きく依存する。
システム力学の基本対称性を活用することで、小さなデータセット下でのオフラインRL性能を大幅に向上できるという新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:48:49 GMT)
A Theoretical Explanation of Activation Sparsity through Flat Minima and
Adversarial Robustness [29.9] ブロック内でのアクティベーション間隔の最近の経験的観察は、自由な計算コストを大幅に削減する機会を提供する。
本稿では、活性化空間の1つの源としての空間性の概念とそれに基づく理論的説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:02:02 GMT)
Defect Spectrum: A Granular Look of Large-Scale Defect Datasets with
Rich Semantics [29.6] Defect Spectrumは、広範囲の産業的欠陥に対して、正確でセマンティックな、そして大規模なアノテーションを提供する包括的なベンチマークである。
4つの重要な産業ベンチマークに基づいて、私たちのデータセットは既存のアノテーションを洗練し、単一のイメージ内の複数の欠陥タイプを識別する、リッチなセマンティックな詳細を導入します。
また、高品質で多様な欠陥画像を作成するために設計された2段階拡散ベースジェネレータであるDefect-Genを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:23:24 GMT)
Uncovering Meanings of Embeddings via Partial Orthogonality [29.2] 機械学習ツールは、しばしば実数のベクトルとしてテキストを埋め込むことに依存している。
このような埋め込みの代数構造において,言語の意味構造がどのように符号化されているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:34:32 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） (Thu, 26 Oct 2023 20:02:03 GMT)
Learn to Unlearn: A Survey on Machine Unlearning [29.1] 本稿では,最近の機械学習技術,検証機構,潜在的攻撃について概説する。
新たな課題と今後の研究方向性を強調します。
本稿では、プライバシ、エクイティ、レジリエンスをMLシステムに統合するための貴重なリソースの提供を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:21:18 GMT)
Controllable Generation of Artificial Speaker Embeddings through
Discovery of Principal Directions [29.0] 本研究では,実際の人間にリンクできない人工話者埋め込みを生成する手法を提案する。
制御可能な埋め込みは、訓練中に実際の人間の埋め込みを条件とした音声合成システムに供給することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:54:12 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） (Thu, 26 Oct 2023 04:16:52 GMT)
Counterfactual Fairness for Predictions using Generative Adversarial
Networks [28.7] 我々は, 対実フェアネスの下で予測を行うための, GCFN (Generative Counterfactual Fairness Network) と呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを開発した。
本手法は, 対実的公正性の概念を保証するために数学的に保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:58:39 GMT)
Towards Unifying Diffusion Models for Probabilistic Spatio-Temporal
Graph Learning [28.5] 既存のアプローチは、異なる学習タスクに個別に取り組み、Web時間データの本質的な不確実性に合わせてモデルを調整している。
我々は、不確実性を考慮した拡散フレームワーク内でのタスクに一様に対処するために、統一S時間拡散モデル(USTD)を導入する。
USTDは、ネットワークがタスク固有のものであることを示す共有時間エンコーダとアテンションに基づく記述で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:48:43 GMT)
Distance-Restricted Folklore Weisfeiler-Leman GNNs with Provable Cycle
Counting Power [27.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)の特定のグラフサブ構造、特にサイクルをカウントする能力は重要である。
本稿では,GNNの新しいクラスとして$d$-Distance-Restricted FWL(2) GNNを提案する。
我々のモデルは今までで最も効率的なGNNモデルであり、最大6サイクルまで数えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:43:19 GMT)
The Validity of Evaluation Results: Assessing Concurrence Across
Compositionality Benchmarks [27.8] 本研究では,4つのデータセットにまたがる6つのモデリング手法の性能について検討した。
この結果から,一般的な評価データセットが測定対象を計測するかどうかを評価する上で,まだ多くの作業が続けられていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:11:04 GMT)
Reward Scale Robustness for Proximal Policy Optimization via DreamerV3
Tricks [27.6] この研究はDreamerV3のトリックをPPOに適用し、オリジナルの作品以外の実験的な研究としては初めてである。
本稿では,Arcade Learning EnvironmentとDeepMind Control Suiteの合計1万時間以上のアブレーション研究について紹介する。
これらのトリックによるPPOは、アタリゲーム上でPPOに比較可能であり、報奨クリッピングを伴わずにPPOを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:40:30 GMT)
Dynamic MDETR: A Dynamic Multimodal Transformer Decoder for Visual
Grounding [27.6] マルチモーダルトランスは、視覚的な接地のために画像とテキストを整列させる高い能力と柔軟性を示す。
既存のエンコーダのみの接地フレームワークは、2次時間複雑性を持つ自己注意操作のために重い計算に悩まされている。
本稿では,動的MDETR(Dynamic Mutilmodal DETR)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:41:20 GMT)
Coverage-based Example Selection for In-Context Learning [27.2] BERTScore-Recall (BSR) がテスト入力の健全な側面をよりよく示すより良い例を選択していることを示す。
6つのタスクにまたがる15のデータセットと7つの LLM に対して、(1) BSR は、ボード全体のコンテキスト内サンプル選択において優れた指標であり、(2) 構成タスクでは、Set-BSR は、平均17ポイントまで独立したランキングを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:01:01 GMT)
AntifakePrompt: Prompt-Tuned Vision-Language Models are Fake Image
Detectors [27.1] 深層生成モデルは、偽情報や著作権侵害に対する懸念を高めながら、驚くほど偽のイメージを作成することができる。
実画像と偽画像とを区別するためにディープフェイク検出技術が開発された。
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:23:45 GMT)
ExplainCPE: A Free-text Explanation Benchmark of Chinese Pharmacist
Examination [26.9] 既存の説明データセットは主に英語の一般的な知識に関する質問である。
有理性QAデータセットの生成における言語バイアスと医療資源の欠如に対処するために, ExplainCPEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:15:41 GMT)
Learning Temporal Sentence Grounding From Narrated EgoVideos [26.6] Ego4DとEPIC-Kitchensのデータセットは、特に長いビデオの中で、よりきめ細やかな文を提供する。
我々は,ナレーションとそれに対応する粗いナレーションタイムスタンプのみを用いて,これらのデータセットの文を学習する手法を開発した。
そこで本稿では,テキストコンディショニングによる時間的接地訓練のために,クリップを人工的にマージする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:46:20 GMT)
Integrating View Conditions for Image Synthesis [26.5] 本稿では、視点情報を統合して画像編集タスクの制御を強化する先駆的なフレームワークを提案する。
既存のオブジェクト編集手法を探索することにより、画像編集法で満たすべき3つの必須基準、一貫性、可制御性、調和を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:30:44 GMT)
Transformers Learn Higher-Order Optimization Methods for In-Context
Learning: A Study with Linear Models [26.2] In-context Learning を実現するために,Transformer が高次最適化手法の実装を学習していることを示す。
In-context on ill-conditioned data, is a setting where Gradient Descent struggles but Iterative Newton successfully。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:08:47 GMT)
Generating by Understanding: Neural Visual Generation with Logical
Symbol Groundings [26.1] 本稿では,ニューラル・シンボリック・ラーニング・アプローチであるAbductive Visual Generation(AbdGen)を提案し,論理プログラミングシステムとニューラル・ビジュアル・ジェネレーション・モデルを統合する。
我々はAbdGenがシンボル代入のインスタンスレベルのラベル情報を大幅に少なくすることを示した。
我々のアプローチは、既存のアプローチの能力から外れたデータから、基礎となる論理的生成規則を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:00:21 GMT)
AD-PT: Autonomous Driving Pre-Training with Large-scale Point Cloud
Dataset [25.9] 知覚モデルが大規模なクラウドデータセットから学ぶことは、Autonomous Driving (AD)コミュニティの長期的なビジョンである。
我々は、ポイントクラウド事前トレーニングタスクを半教師付き問題として定式化し、少数のラベル付きおよび大規模ラベルなしのポイントクラウドデータを活用する。
我々は、異なるベースラインモデルの下で、nuScenesやKITTIを含む一連の下流認識ベンチマークにおいて、大幅な性能向上を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:20:31 GMT)
Enhancing Graph Neural Networks with Structure-Based Prompt [25.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータのセマンティクスを学習する上で強力である。
新しいパラダイム"pre-train, prompt"は、教師付きデータが少ないさまざまなタスクにGNNを適用するという有望な結果を示している。
本稿では,GNNの事前学習と即時チューニングの両段階における構造情報を一貫して活用する新しい構造ベースプロンプト手法,すなわちSAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:46:18 GMT)
CLASS: A Design Framework for building Intelligent Tutoring Systems
based on Learning Science principles [25.9] 本稿では,高性能大規模言語モデル(LLM)を利用した高度知能チューニングシステム(ITS)を構築するためのフレームワークを提案する。
CLASSフレームワークには本質的な問題解決戦略が備わっており、教師のような段階的な指導を学生に提供することができる。
我々は、CLASSフレームワークを用いて学習し、大学レベルの生物コンテンツに焦点をあてた概念実証ITS(SPOCK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:25:23 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） (Thu, 26 Oct 2023 07:01:53 GMT)
The IMS Toucan System for the Blizzard Challenge 2023 [25.5] Blizzard Challenge 2023へのコントリビューションのため、Blizzard Challenge 2021に提出したシステムを改善しました。
提案手法は,フランス語におけるホモグラフの規則に基づく曖昧さを含む,規則に基づく音素間テキスト処理システムである。
最新の最先端アプローチを組み合わせたGANベースのニューラルボコーダは、スペクトログラムを最終波に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:53:29 GMT)
CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through
Condition-Annealed Sampling [25.3] Condition-Annealed Diffusion Sampler (CADS) は任意の事前学習モデルとサンプリングアルゴリズムで使用することができる。
本研究では,様々な条件生成タスクにおける拡散モデルの多様性を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:27:56 GMT)
Cultural Adaptation of Recipes [24.8] 本稿では、中国料理と英語料理のレシピの翻訳と文化適応に関する新たな課題を紹介する。
この調査を支援するために、中国語と英語で書かれたレシピを自動的に組み合わせたユニークなデータセットであるCulturalRecipesを提示する。
我々は,GPT-4や他の大規模言語モデル,従来の機械翻訳,情報検索技術など,様々な手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:39:20 GMT)
Visually-Situated Natural Language Understanding with Contrastive
Reading Model and Frozen Large Language Models [24.5] Contrastive Reading Model (Cream)は、Large Language Models (LLM)の言語画像理解能力を高めるために設計された、新しいニューラルネットワークである。
我々のアプローチは、視覚と言語理解のギャップを埋め、より洗練されたドキュメントインテリジェンスアシスタントの開発の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:51:07 GMT)
New Boolean satisfiability problem heuristic strategy: Minimal Positive
Negative Product Strategy [24.4] 本研究は,CDCLが満足度問題を解く上で,「最小肯定的負の製品戦略」と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、動的個別和(DLIS)や最大独立減衰和(VSIDS)など、広く使われているブール値に対して、このアルゴリズムの優越性に関する数学的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:36:13 GMT)
ACT-SQL: In-Context Learning for Text-to-SQL with
Automatically-Generated Chain-of-Thought [24.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインやタスクにおいて強力な能力を持つことが証明されている。
我々は、スキーマリンクに類似した方法で、チェーン・オブ・シンクレット(CoT)プロンプトを設計する。
我々は、テキストからテキストへのマルチターンタスクにコンテキスト内学習手法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:16:25 GMT)
Large-Scale Gaussian Processes via Alternating Projection [23.8] 本稿では,カーネル行列のサブブロックにアクセスする反復的手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、交互プロジェクションに基づくもので、GPを非常に大きなデータセットにスケールするという現実的な課題の多くを解決し、各イテレーション時間と空間の複雑さを$mathcalO(n)で解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:20:36 GMT)
What Else Do I Need to Know? The Effect of Background Information on
Users' Reliance on QA Systems [23.7] 本研究では,予測に十分な情報がない場合のQAシステムとのインタラクションについて検討する。
本研究は,モデルの正しさを評価するのに十分な情報がない場合でも,利用者がモデル予測に頼っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:01:11 GMT)
Evaluating Bias and Fairness in Gender-Neutral Pretrained
Vision-and-Language Models [23.7] 我々は,3種類の視覚・言語モデルを用いた事前学習および微調整後のバイアス増幅の定量化を行う。
全体として、事前学習および微調整後のバイアス増幅は独立である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:19:19 GMT)
Counting the Bugs in ChatGPT's Wugs: A Multilingual Investigation into
the Morphological Capabilities of a Large Language Model [23.6] 大規模言語モデル (LLM) は近年,人間の言語スキルと比較する上で,目覚ましい言語能力に達している。
そこで本研究では,4言語でChatGPTの形態的能力の厳密な分析を行う。
ChatGPTは、特に英語の目的構築システムでは大幅に性能が低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:45:28 GMT)
RS-Del: Edit Distance Robustness Certificates for Sequence Classifiers
via Randomized Deletion [23.3] 離散列分類器のランダム化スムーシングを適用して、編集距離境界の敵に対して確固たるロバスト性を提供する。
私たちの証明は、確立されたNeyman-Pearsonアプローチから逸脱したものです。
一般的なMalConvマルウェア検出モデルに適用すると、スムーシング機構RS-Delは128バイトの編集距離半径で91%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:37:31 GMT)
FLEEK: Factual Error Detection and Correction with Evidence Retrieved
from External Knowledge [23.0] FLEEKはテキストから事実を自動抽出するプロトタイプツールである。
外部の知識ソースから証拠を収集し、各クレームの事実性を評価し、特定されたエラーに対する修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:28:30 GMT)
DPM-Solver-v3: Improved Diffusion ODE Solver with Empirical Model
Statistics [23.0] 拡散モデル(DPM)は、非効率サンプリングに悩まされながら、高忠実度画像生成に優れた性能を示した。
最近の研究は、DPMの特定のODE形式を利用する高速ODEソルバを提案することでサンプリング手順を加速している。
我々は、事前学習モデルにいくつかの係数を導入し、DPMのための新しい高速ODEソルバであるtextitDPM-FEr-v3を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:51:47 GMT)
A Spectral Condition for Feature Learning [23.0] 主な課題は、ネットワークの内部表現があらゆる幅で非自明に進化するようにトレーニングをスケールすることである。
特徴学習は、重みのスペクトルノルムとそれらの更新をスケーリングすることで達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:17:39 GMT)
Global Voices, Local Biases: Socio-Cultural Prejudices across Languages [22.9] 人間の偏見はユビキタスであるが、一様ではない。言語、文化、社会的境界を越えて格差が存在する。
本研究では,Word Embedding Association Test (WEAT) を24言語に拡張し,より広範な研究を可能にする。
より広く普及している社会的バイアスを包含するために、毒性、能力主義などにわたる新しいバイアス次元について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:07:50 GMT)
Interacting Diffusion Processes for Event Sequence Forecasting [22.9] 拡散生成モデルを組み込んだ新しい手法を提案する。
このモデルはシーケンス・ツー・シーケンスの予測を容易にし、過去のイベント・シーケンスに基づいた複数ステップの予測を可能にする。
提案手法は,TPPの長期予測において,最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:17:25 GMT)
Convergence of flow-based generative models via proximal gradient
descent in Wasserstein space [22.7] フローベースの生成モデルは、データ生成と可能性の計算において一定の利点がある。
本稿では,JKOフローモデルと呼ばれるプログレッシブフローモデルを用いて,データ分布の生成を理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:06:23 GMT)
Every Parameter Matters: Ensuring the Convergence of Federated Learning
with Dynamic Heterogeneous Models Reduction [22.6] クロスデバイス・フェデレーション・ラーニング(FL)は、ユニークなコントリビューションを行う可能性のあるローエンドのクライアントが、リソースのボトルネックのため、大規模なモデルのトレーニングから除外されるという、大きな課題に直面します。
近年,グローバルモデルから縮小サイズのモデルを抽出し,それに応じてローカルクライアントに適用することによって,モデル不均一FLに焦点を当てている。
本稿では,オンラインモデル抽出を用いた不均一FLアルゴリズムの一元化フレームワークを提案し,一般収束解析を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:35:47 GMT)
Driving through the Concept Gridlock: Unraveling Explainability
Bottlenecks in Automated Driving [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） (Thu, 26 Oct 2023 15:15:39 GMT)
Cross-Stream Contrastive Learning for Self-Supervised Skeleton-Based
Action Recognition [22.1] 自己教師型骨格に基づく行動認識は、対照的な学習の発展とともに急速に成長する。
骨格に基づく行動表現学習(CSCLR)のためのクロスストリームコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、CSCLRはストリーム内コントラストペアを利用するだけでなく、ストリーム間コントラストペアをハードサンプルとして導入し、より良い表現学習を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:38:48 GMT)
Benign Oscillation of Stochastic Gradient Descent with Large Learning
Rates [21.8] 勾配降下法(SGD)アルゴリズムを用いて学習したニューラルネットワーク(NN)の一般化特性について検討した。
このようなトレーニング体制下では,SGDトレーニングによるNN重みの振動は,NNの一般化に有益であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:35:40 GMT)
FD-Align: Feature Discrimination Alignment for Fine-tuning Pre-Trained
Models in Few-Shot Learning [21.7] 本稿では,特徴識別アライメント(FD-Align)と呼ばれる微調整手法を提案する。
本手法は,突発的特徴の一貫性を保ち,モデルの一般化可能性を高めることを目的としている。
一度微調整すると、モデルは既存のメソッドとシームレスに統合され、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:32:44 GMT)
Convolutional Visual Prompt for Robust Visual Perception [21.4] 視覚モデルは、適応することなく、しばしばオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルに対して脆弱である。
頑健な視覚知覚のためのラベルなしテスト時間適応のための畳み込み視覚プロンプトを導入する。
当社のアプローチは有効であり、複数の大規模モデルに対して最大5.87%の堅牢性向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:10:45 GMT)
SD4Match: Learning to Prompt Stable Diffusion Model for Semantic
Matching [21.2] 画像ペア間で意味的に類似したキーポイントをマッチングするという課題に対処する。
既存の研究では、安定拡散中のUNetの中間出力が、堅牢な画像特徴マップとして機能することを示唆している。
基礎的なプロンプトチューニング手法を用いることで、安定拡散の本質的なポテンシャルを生かし、従来の手法よりも精度が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:58:01 GMT)
Bounding Box-based Multi-objective Bayesian Optimization of Risk
Measures under Input Uncertainty [21.1] 我々は,入力不確実性(IU)の存在下でのブラックボックス関数のリスク測定によって定義されるパレートフロント(PF)を効率的に同定する,新しい多目的ベイズ最適化(MOBO)手法を提案する。
提案手法の基本的な考え方は,ブラックボックス関数に対するガウス過程(GP)モデルを仮定し,GPモデルを用いたリスク対策のための高確率バウンディングボックスを構築することである。
ベイズリスク、最悪のケースリスク、そして値といった様々なリスク対策に対して、アルゴリズムは高い確率で有限個の反復で任意の精度の解を返すことができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:20:02 GMT)
Hierarchical Semi-Implicit Variational Inference with Application to
Diffusion Model Acceleration [20.8] 半単純変分推論 (SIVI) を導入し, 解析的変分系列を拡大した。
我々は、より表現力のある多層構造を実現するためにSIVIを一般化するHSIVIと呼ばれる階層的半単純変分推論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:52:28 GMT)
Proving Test Set Contamination in Black Box Language Models [20.6] 本研究では,事前学習データやモデルの重み付けを使わずに,言語モデルにおけるテストセット汚染の証明可能な保証を提供することが可能であることを示す。
我々のアプローチは、データ汚染がない場合、交換可能なベンチマークの全ての順序が等しくなるという事実を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:43:13 GMT)
Automatic Logical Forms improve fidelity in Table-to-Text generation [20.5] テーブル・トゥ・テキストシステムはテーブルのような構造化データから自然言語文を生成する。
LFを使用せず,システム上で30ポイントの忠実度を向上することにより,自動LFの品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:00:24 GMT)
BLIS-Net: Classifying and Analyzing Signals on Graphs [20.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やグラフ分類といったタスクのための強力なツールとして登場した。
我々は以前に導入された幾何散乱変換に基づいて構築された新しいGNNであるBLIS-Net(Bi-Lipschitz Scattering Net)を紹介する。
BLIS-Netは,交通流とfMRIデータに基づいて,合成データと実世界のデータの両方において優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:03:14 GMT)
LeCaRDv2: A Large-Scale Chinese Legal Case Retrieval Dataset [20.3] 大規模法ケース検索データセットLeCaRDv2(バージョン2)を紹介する。
800のクエリと430万件の刑事事件文書から抽出された55,192の候補で構成されている。
評価,ペナルティ,手順の3つの重要な側面を考慮し,既存の関連基準を充実させる。
データセットのすべてのケースは、刑事法を専門とする複数の法律専門家によって注釈付けされています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:32:55 GMT)
Embedding structure matters: Comparing methods to adapt multilingual
vocabularies to new languages [20.2] 事前訓練された多言語言語モデルは、英語以外の現代のNLPツールの大部分を支えている。
本稿では,言語間語彙をコンパクトな言語固有の語彙に置き換える,いくつかの簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:26:16 GMT)
FedPEAT: Convergence of Federated Learning, Parameter-Efficient Fine
Tuning, and Emulator Assisted Tuning for Artificial Intelligence Foundation
Models with Mobile Edge Computing [20.1] Emulator-Assisted Tuning and Federated PEAT (FedPEAT)について紹介する。
FedPEATは、フェデレーションモデルチューニング、モデルのプライバシとメモリ効率の向上にアダプタ、エミュレータ、PEFTを使用している。
私たちは、サーバが協調的なチューニングに参加するというユニークなシナリオでFedPEATをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:47:44 GMT)
FormaT5: Abstention and Examples for Conditional Table Formatting with
Natural Language [20.0] FormaT5は、テーブルの条件付きフォーマットルールを生成するトランスフォーマーベースのモデルである。
これらのタスクのユーザ記述は、しばしば不明確か曖昧であり、コード生成システムが所望のルールを正確に学習することが難しくなる。
FormaT5がプレースホルダーを予測することを学習するが、このプレースホルダーは第2のモデルで満たされるか、あるいはフォーマットすべき行の例を、プログラム・バイ・サンプル・システムで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:05:15 GMT)
Bridging The Gaps Between Token Pruning and Full Pre-training via Masked
Fine-tuning [19.4] 動的視覚変換器はトークンを冗長にプルーニングすることで推論を加速するために使用される。
現在のベースモデルは、通常フルイメージトレーニングを採用し、フルイメージを入力として使用し、フィーチャーマップ全体をフォワードプロセスを通して保持する。
マスクと自己教師付きタスクを行うMAEにインスパイアされた我々は、事前訓練されたベースモデルとトークンプルーニングに基づく動的視覚変換器のギャップを埋めるために、マスク付き微調整を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:03:18 GMT)
1D-Touch: NLP-Assisted Coarse Text Selection via a Semi-Direct Gesture [19.0] 本稿では,キャレットベースのサブワード選択を補完する新しいテキスト選択手法である1D-Touchを紹介する。
本手法では,単語から選択領域を拡大・縮小するために,簡単な垂直スライドジェスチャーを用いる。
1D-Touchが処理する粗粒度選択タスクに着目した評価では,Android上でのデフォルトワードスナッピング選択法よりも20%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:01:22 GMT)
Looping in the Human: Collaborative and Explainable Bayesian
Optimization [18.8] 我々は,協調的・説明可能なベイズ最適化フレームワークと,よりバランスのとれた人間-AIパートナーシップを提案する。
ユーザが知識モデルを提供することを明示的に要求する代わりに、CoExBOでは、最適化に対する人間の洞察をシームレスに統合するために、好みの学習を採用している。
リチウムイオン電池設計における人間-AI実験によるCoExBOの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:50:31 GMT)
Masked Space-Time Hash Encoding for Efficient Dynamic Scene
Reconstruction [18.8] Masked Space-Time Hash encoding (MSTH)は、マルチビューやモノクロビデオから動的3Dシーンを効率的に再構築する新しい手法である。
MSTHは動的シーンを3Dハッシュエンコーディングと4Dハッシュエンコーディングの重み付けの組み合わせとして表現している。
MSTHは、トレーニング時間20分と130MBのメモリストレージで、従来の方法よりも一貫して良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:18:38 GMT)
Is Explanation the Cure? Misinformation Mitigation in the Short Term and
Long Term [18.8] 本稿では,警告ラベルの有効性と,GPT-4による誤報の真偽説明とを比較した。
以上の結果から,双方の介入は,短期的・長期的に同等に偽の主張に対する自己申告的信念を著しく低下させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:12:02 GMT)
Adaptive whitening with fast gain modulation and slow synaptic
plasticity [18.8] ニューロンは、個々の応答のばらつきを正規化し、反応間の相関を小さくすることで、感覚統計の変化に迅速に適応する。
適応的白化の既存の力学モデルは、適応のための生物学的基質としてシナプス的可塑性またはゲイン変調を排他的に用いている。
本研究では,これらのアプローチを,シナプス可塑性と変調の相補的な計算的役割で適応的に応答を白くする,規範的マルチタイム・メカニスティック・モデルで統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:52:44 GMT)
On the Convergence to a Global Solution of Shuffling-Type Gradient
Algorithms [18.7] 勾配降下アルゴリズム (SGD) は、多くの機械学習タスクにおいて選択の方法である。
本稿では,SGDが凸設定として望まれる計算一般複雑性を達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:56:16 GMT)
On the Convergence of CART under Sufficient Impurity Decrease Condition [18.5] 回帰条件下でのCARTの収束率について検討する。
誤差境界が定数や対数係数以上でさらに改善できないことを示す例を示す。
本稿では、この概念の実用性を説明するために、非パラメトリック推定におけるいくつかのよく知られた関数クラスについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:01:11 GMT)
Thinker: Learning to Plan and Act [18.4] 思考アルゴリズムは環境を世界モデルで包み、世界モデルと対話するために設計された新しいアクションを導入する。
本研究では,ソコバンとアタリ2600ベンチマークを用いて,実験結果を用いてアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:11:37 GMT)
Spatio-Temporal Meta Contrastive Learning [18.3] 頑健で一般化可能なS時間グラフ表現を符号化する新しい時間的コントラスト学習フレームワークを提案する。
本稿では,交通犯罪予測における各種技術ベースラインの性能向上について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:56:31 GMT)
ArchBERT: Bi-Modal Understanding of Neural Architectures and Natural
Languages [18.3] ArchBERTは、ニューラルネットワークと自然言語の合同学習と理解のためのバイモーダルモデルである。
方法のトレーニングと検証のための2つの新しいバイモーダルデータセットを導入し、公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:58:52 GMT)
Variance Reduced Halpern Iteration for Finite-Sum Monotone Inclusions [18.1] 平衡問題の幅広いクラスをモデル化した有限サム単調包含問題について検討する。
我々の主な貢献は、複雑性の保証を改善するために分散還元を利用する古典的ハルパーン反復の変種である。
我々は、この複雑さが単調なリプシッツ設定では改善できないと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:47:10 GMT)
Medical Text Simplification: Optimizing for Readability with
Unlikelihood Training and Reranked Beam Search Decoding [18.1] テキストの単純化は、医学などの専門分野におけるコミュニケーションギャップを埋めるために、AIのますます有用な応用として現れてきた。
顕著な進歩にもかかわらず、医学的単純化の手法は、品質と多様性の低い生成されたテキストをもたらすことがある。
そこで本研究では,より単純な用語を生成するための新たな異義性損失と,シンプルさを最適化する再帰的ビーム探索復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:54:41 GMT)
DEMIST: A deep-learning-based task-specific denoising approach for
myocardial perfusion SPECT [18.0] MPI SPECT画像(DEMIST)を識別するタスク固有深層学習手法を提案する。
この手法は、デノゲーションを行う一方で、検出タスクにおけるオブザーバのパフォーマンスに影響を与える特徴を保存するように設計されている。
以上の結果から,MPI SPECTで低位像を呈示するDEMISTのさらなる臨床評価が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:14:34 GMT)
In-Context Learning Dynamics with Random Binary Sequences [17.9] 大量のテキストデータセットのコーパスに基づいてトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、複雑で創発的な機能を示している。
本稿では,文脈内学習のダイナミクスを解析できる認知的解釈可能性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:54:52 GMT)
Table Detection for Visually Rich Document Images [17.8] テーブル検出(TD)は、視覚的にリッチな文書理解を可能にするための基本的なタスクである。
我々は、IoUを、予測結果の情報損失を測定するために前者を用いる、基礎的真理カバレッジ項と予測カバレッジ項に分離することを提案する。
総合実験の結果,提案手法はIoUによる測定値の異なる最先端手法を一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:03:36 GMT)
Socially Beneficial Metaverse: Framework, Technologies, Applications,
and Challenges [17.6] メタバースの開発はまだ初期段階であり、これまではほとんど研究が行われていない。
現実世界とは無関係の仮想世界として、メタバースはユーザーに様々な仮想活動を提供し、社会に大きな便宜をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:24:24 GMT)
mLongT5: A Multilingual and Efficient Text-To-Text Transformer for
Longer Sequences [17.5] このモデルはLongT5のアーキテクチャに基づいており、mT5の事前トレーニングに使用される多言語データセットとUL2の事前トレーニングタスクを活用している。
このモデルを多言語要約および質問応答タスクで評価し,mBARTやM-BERTのような既存の多言語モデルと比較して,mLongT5の性能が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:43:26 GMT)
Exploring Iterative Refinement with Diffusion Models for Video Grounding [17.4] ビデオグラウンドイングは、所定の文クエリに対応する未編集ビデオにおいて、ターゲットモーメントをローカライズすることを目的としている。
条件生成タスクとしてビデオグラウンドを定式化する拡散モデルを用いた新しいフレームワークであるDiffusionVGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:04:44 GMT)
CodeFusion: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation [17.2] 自然言語からのコード生成のための自動回帰モデルでは、生成された以前のトークンを再考することは容易ではない。
我々は、この制限に対処する事前訓練された拡散コード生成モデルであるCodeFusionを紹介し、符号化された自然言語で条件付けられた完全なプログラムを反復的にデノベートする。
実験によると、CodeFusionは最先端の自動回帰システムと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:06:15 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） (Thu, 26 Oct 2023 04:55:52 GMT)
Forecasting Response to Treatment with Global Deep Learning and
Patient-Specific Pharmacokinetic Priors [17.1] 本稿では,新しいグローバルローカルアーキテクチャと薬物動態エンコーダを提案する。
本研究は,血糖予測タスクにおける精度向上のためのアプローチの有効性を示す。
提案手法は臨床応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:07:46 GMT)
CBD: A Certified Backdoor Detector Based on Local Dominant Probability [16.8] 本稿では,新しい整合予測手法に基づく最初の認証バックドア検出器(CBD)を提案する。
CBDは、(1)検出推測、(2)攻撃が検出可能であることを保証する条件、(3)偽陽性率の確率的上限を提供する。
CBDは最先端の検出器と同等またはそれ以上の精度で検出を行い、さらに検出認証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:53:18 GMT)
Limits of Fault-Tolerance on Resource-Constrained Quantum Circuits for
Classical Problems [16.6] 既存の境界から得られた雑音閾値は、Deutsch-Jozsaアルゴリズムの単純なフォールトトレラントな実装には適用できないことを示す。
我々は、リソース制約によるノイズモデルの下で、古典的な入力と出力を持つフォールトトレラント量子回路の基本的限界を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:17:32 GMT)
Attribute Based Interpretable Evaluation Metrics for Generative Models [16.2] 属性強度の分布に関するトレーニングセットから生成された画像の集合のばらつきを計測する新しい評価プロトコルを提案する。
我々のメトリクスは、生成モデルの説明可能な評価の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:25:09 GMT)
Uncertainty-weighted Loss Functions for Improved Adversarial Attacks on
Semantic Segmentation [16.1] 分類モデルのために開発された敵攻撃は、セグメンテーションモデルにも適用可能であることが示された。
このような攻撃の損失関数に対する単純な不確実性に基づく重み付け方式を提案する。
重み付けスキームは、よく知られた敵攻撃者の損失関数に容易に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:47:10 GMT)
CHITNet: A Complementary to Harmonious Information Transfer Network for
Infrared and Visible Image Fusion [16.0] 現在の赤外線および可視画像融合法(IVIF)は、相補的特徴を発掘するために非常に長い期間がかかる。
我々は、調和した情報伝達ネットワーク(CHITNet)を提案する。
相補的情報を調和したものに合理的に転送し、2つのモダリティから相補的特徴の共有と相補的特徴を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:16:13 GMT)
Changes to Captions: An Attentive Network for Remote Sensing Change
Captioning [16.0] 本研究では,リモートセンシング画像の変化を正確に記述することの重要性を強調した。
両時間リモートセンシング画像に対して,短時間でChg2Capと呼ばれる注意的変更対キャプションネットワークを提案する。
提案するChg2Capネットワークは2つの代表的なリモートセンシングデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:37:16 GMT)
Improving Denoising Diffusion Models via Simultaneous Estimation of
Image and Noise [15.7] 本稿では,逆拡散過程によって生成される画像の速度と品質の向上を目的とした2つの重要なコントリビューションを紹介する。
最初のコントリビューションは、画像と雑音の間の四分円弧上の角度で拡散過程を再パラメータ化することである。
2つ目のコントリビューションは、私たちのネットワークを使ってイメージ(mathbfx_0$)とノイズ(mathbfepsilon$)を直接見積もることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:43:07 GMT)
Harnessing the Power of Multi-Lingual Datasets for Pre-training: Towards
Enhancing Text Spotting Performance [15.5] 様々な領域への適応能力は、実環境にデプロイする際のシーンテキストスポッティングモデルに不可欠である。
本稿では,ドメイン適応型シーンテキストスポッティングの問題,すなわちマルチドメインソースデータを用いたモデルトレーニングについて検討する。
その結果,複数の領域にまたがるテキストスポッティングベンチマークにおいて,中間表現が有意な性能を発揮する可能性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:33:06 GMT)
Pre-RMSNorm and Pre-CRMSNorm Transformers: Equivalent and Efficient
Pre-LN Transformers [15.4] 本稿では,2つの主流アーキテクチャであるPre-LNとPre-RMSNormを統一する手法を提案する。
Pre-LN変換器のメインブランチにある本質的に冗長な平均情報を除去することで、LayerNormをRMSNormに還元し、高い効率を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:32:49 GMT)
Tightening continuity bounds on entropies and bounds on quantum
capacities [15.2] 局所変分距離と全変分距離の両方の観点からシャノンエントロピーに対して厳密な一様連続性を証明した。
また、作用素ノルムとトレース距離の両方の観点から、フォン・ノイマンエントロピーに対して有界な一様連続性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:50:01 GMT)
Towards Learning Monocular 3D Object Localization From 2D Labels using
the Physical Laws of Motion [15.2] 本稿では,1枚のキャリブレーションカメラからの1枚の画像における2次元ラベルのみを用いた高精度な3次元物体位置決め手法を提案する。
3Dラベルを使う代わりに、我々のモデルは、物体の動きの物理的知識とともに、容易に注釈付けできる2Dラベルで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:10:10 GMT)
CROP: Conservative Reward for Model-based Offline Policy Optimization [15.1] 本稿では、モデルベースオフラインポリシー最適化(CROP)のための新しいモデルベースオフラインRLアルゴリズム、保守的リワードを提案する。
保守的な報奨推定を実現するため、CROPは、ランダムな動作の推定誤差と報酬を同時に最小化する。
特にCROPは、オフラインRLとオンラインRLの革新的な接続を確立し、オンラインRL技術を採用することでオフラインRLの問題に取り組むことができることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:45:23 GMT)
A Framework for Automated Measurement of Responsible AI Harms in
Generative AI Applications [15.1] 大規模言語モデル(LLM)のためのAI(RAI)メトリクスの自動計測のためのフレームワークを提案する。
LLMの害を自動測定するための枠組みは,既存の技術的・社会学的専門知識に基づいて構築されている。
我々は、このフレームワークを使用して、異なるLLMがRAI関連の原則にどのように違反するかを研究するいくつかのケーススタディを実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:45:06 GMT)
Dialogue-based generation of self-driving simulation scenarios using
Large Language Models [14.9] シミュレーションは自動運転車のコントローラーを開発し評価するための貴重なツールである。
現在のシミュレーションフレームワークは、高度に専門的なドメイン固有言語によって駆動される。
簡潔な英語の発話と、ユーザの意図をキャプチャする実行可能なコードの間には、しばしばギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:07:01 GMT)
Lil-Bevo: Explorations of Strategies for Training Language Models in
More Humanlike Ways [14.5] 我々は、BabyLM Challengeへの応募であるLil-Bevoを紹介します。
私たちのベースラインモデルは、偶然以上に実行されましたが、より多くのデータに基づいてトレーニングされたより大きなLLMのパフォーマンスレベルよりもはるかに低いものでした。
ターゲットとするMasked Language Modelingの拡張は、モデルパフォーマンスを全般的に向上させるには至らなかったが、ターゲットとする特定のBLiMPタスクのいくつかに役立つように思われた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:13:07 GMT)
fairret: a Framework for Differentiable Fairness Regularization Terms [14.4] 偏見をモジュラー目的として定量化するフェアネス正則化項(フェアレット)の枠組みを導入する。
私たちのコントリビューションには、FairretフレームワークのPyTorch実装が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:13:15 GMT)
CARE-MI: Chinese Benchmark for Misinformation Evaluation in Maternity
and Infant Care [14.3] 大規模言語モデル(LLM)における誤情報評価のためのベンチマークCARE-MIを提案する。
提案するベンチマークは,LLMの広範利用と,これらのモデルが生成した誤情報を評価するためのデータセットの欠如とのギャップを埋めるものである。
ベンチマークの結果,母子関係や乳幼児ケアの分野では,現在の中国のLSMは完璧とは程遠いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:19:58 GMT)
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural networks in
fixed dimension [14.2] 推定器の滑らかさは次元ではなく、過度に適合する鍵であることが示される。
我々はその結果を広いニューラルネットワークに翻訳する。
我々の実験は、そのようなニューラルネットワークが過度に適合しているにもかかわらず、低次元のデータセットでも十分に一般化可能であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:27:53 GMT)
TST$^\mathrm{R}$: Target Similarity Tuning Meets the Real World [14.2] ターゲット類似性チューニング(TST)は、自然言語(NL)から大規模言語モデル(LLM)によるコード生成を選択し、性能を向上させる手法である。
本稿では,現実世界におけるTSTの適用と改善のための異なる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:27:36 GMT)
Trajectory Alignment: Understanding the Edge of Stability Phenomenon via
Bifurcation Theory [14.1] 我々は、勾配降下軌道に沿って、損失ヘッセンの最大の固有値(シャープネスとしても知られる)の進化について研究する。
トレーニングの初期段階ではシャープネスが増加し、最終的には2/text(ステップサイズ)$のしきい値に近く飽和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:16:38 GMT)
Scale-Adaptive Feature Aggregation for Efficient Space-Time Video
Super-Resolution [14.1] 本稿では,個々のサンプルに対して異なる処理スケールのサブネットワークを適応的に選択する,SAFA(Scale-Adaptive Feature Aggregation)ネットワークを提案する。
我々のSAFAネットワークは,PSNRにおける平均0.5dB以上の改善により,TMNetやVideoINRといった最近の最先端手法よりも優れており,パラメータの半数未満と計算コストは1/3に満たない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:18:51 GMT)
Asymmetric feature interaction for interpreting model predictions [13.9] 自然言語処理では、ディープニューラルネットワーク(DNN)はコンテキスト間の複雑な相互作用をモデル化することができる。
本研究では,非対称な高次特徴相互作用の探索を目的とした非対称な特徴相互作用帰属モデルを提案する。
2つの感情分類データセットによる実験結果から,我々のモデルが最先端の特徴的相互作用帰属法に対して優位であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:32:54 GMT)
Quality-Aware Network for Face Parsing [13.5] 本報告では, CVPR 2021におけるPICワークショップおよびチャレンジにおける, BUPT-CASIA for Short-video Face Parsing Trackのソリューションについて紹介する。
この研究は、その類似点と相違点を調べるために、最先端の人間構文解析手法を適用している。
我々の応募は86.84%のスコアを獲得し、この挑戦で2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:04:17 GMT)
Network Intrusion Detection with Edge-Directed Graph Multi-Head Attention Networks [13.4] 本稿では,ネットワーク侵入検出のためのエッジ指向グラフマルチヘッドアテンションネットワーク(EDGMAT)を提案する。
EDGMATモデルでは,侵入検知モデルにマルチヘッドアテンション機構を導入し,マルチヘッドアテンション機構とエッジ特徴を組み合わせた付加的な重み学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:30:11 GMT)
The Expressive Power of Low-Rank Adaptation [13.4] パラメータ効率のよい微調整法である低ランク適応は、微調整事前学習モデルの代表的な手法として登場した。
本稿では,LoRAの表現力を理論的に解析することで,ギャップを埋める第一歩を踏み出す。
トランスフォーマーネットワークでは、任意のモデルが、ランク=$(fractextembedding size2)$ LoRAで同じサイズのターゲットモデルに適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:08:33 GMT)
Automatic Calibration and Error Correction for Generative Large Language
Models via Pareto Optimal Self-Supervision [13.3] 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションで顕著な機能を示しているが、未処理や誤応答の低減は依然として大きな成長領域である。
本稿では,LLM応答の系統的調整に利用可能なプログラム制御を活用できるフレームワークを提案する。
バイオメディカルおよび一般領域における標準的関係抽出および分類タスクの実験は、提案したリスクスコアが実際のLCM誤差率と高い相関があることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:27:00 GMT)
Learning to Abstract with Nonparametric Variational Information
Bottleneck [13.3] 同じモデルの異なる層で異なる抽象レベルに圧縮する方法を学ぶことができる新しい言語表現モデルを導入する。
モデル内のレイヤは抽象化のレベルの増加に対応し、それらの表現が言語的により情報化されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:04:31 GMT)
Counterfactual-Augmented Importance Sampling for Semi-Offline Policy
Evaluation [13.3] そこで本研究では,ヒトが観測不能な反事実軌道のアノテーションを提供する半オフライン評価フレームワークを提案する。
提案手法は,アノテーション・ソリケーションの原則に基づく設計と組み合わせることで,高次の領域における強化学習の活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:41:19 GMT)
Compact free-running InGaAs/InP single-photon detector with 40%
detection efficiency and 2.3 kcps dark count rate [13.2] InGaAs/InP単光子検出器(SPD)は、近赤外線領域における非同期単光子検出を必要とするアプリケーションのための重要なコンポーネントである。
本稿では,InGaAs/InP SPDを結合した小型4チャネル多モードファイバの実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:56:01 GMT)
Prototypical Contrastive Learning-based CLIP Fine-tuning for Object
Re-identification [13.1] 本研究の目的は、オブジェクト再識別(Re-ID)の性能を高めるために、コントラスト言語画像事前学習(CLIP)のような大規模事前学習型視覚言語モデルを適用することである。
私たちはまず,CLIP-ReIDにおけるロールプロンプト学習を分析し,その限界を同定する。
提案手法は,CLIPのイメージエンコーダを直接微調整し,プロトタイプ・コントラッシブ・ラーニング(PCL)の損失を低減し,即時学習の必要性を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:12:53 GMT)
StyleBART: Decorate Pretrained Model with Style Adapters for
Unsupervised Stylistic Headline Generation [13.1] StyleBARTは、スタイリスティックな見出し生成のための教師なしのアプローチである。
提案手法は,事前学習したBARTモデルを,異なるスタイルに責任を持つアダプタでデコレーションする。
StyleBARTは教師なしのスタイリスティックな見出し生成タスクにおいて,新しい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） (Thu, 26 Oct 2023 19:31:22 GMT)
Learning Space-Time Continuous Neural PDEs from Partially Observed
States [13.0] 格子独立モデル学習偏微分方程式(PDE)を雑音および不規則格子上の部分的な観測から導入する。
本稿では、効率的な確率的フレームワークとデータ効率とグリッド独立性を改善するための新しい設計エンコーダを備えた時空間連続型ニューラルネットワークPDEモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:03:26 GMT)
LR-Sum: Summarization for Less-Resourced Languages [12.6] このプレプリントでは、新しいパーミッシブライセンスデータセットであるLR-Sumの開発が進行中である。
LR-Sumには40言語のための人間による要約が含まれており、その多くはオープンソースではない。
ソースデータはVoice of Americaのウェブサイトから収集されたパブリックドメインのニュースワイヤであり、LR-Sumはクリエイティブ・コモンズ・ライセンス(CC BY 4.0)の下でリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:50:29 GMT)
GNN-GMVO: Graph Neural Networks for Optimizing Gross Merchandise Value
in Similar Item Recommendation [12.3] 類似のアイテムレコメンデーションは、Eコマース業界における重要なタスクであり、顧客が類似した関連する選択肢を探索するのに役立つ。
従来の機械学習モデルにもかかわらず、グラフニューラルネットワーク(GNN)は製品間の類似性のような複雑な関係を理解することができる。
本稿では,GNN-GMVO(Graph Neural Network - Gross Merchandise Value)と呼ばれる新しいGNNアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:43:16 GMT)
Online Estimation and Community Detection of Network Point Processes for
Event Streams [12.2] ネットワークモデリングにおける共通のゴールは、ノード間に存在する潜在コミュニティ構造を明らかにすることである。
本稿では,ネットワーク上の動的イベント到着に基づく潜在構造を推定する高速なオンライン変分推定アルゴリズムを提案する。
オンライン推論は、コミュニティリカバリの観点から、オンライン以外の変種に匹敵する性能が得られることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:51:42 GMT)
SoK: Pitfalls in Evaluating Black-Box Attacks [12.2] 本稿では,フィードバックの粒度の軸,対話型クエリのアクセス,攻撃者が利用できる補助データの品質と量にまたがる脅威空間に関する分類法を提案する。
私たちの新しい分類は3つの重要な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:23:40 GMT)
Towards Matching Phones and Speech Representations [12.2] 自己教師型表現のクラスタセントロイドが,携帯電話のインスタンスの変動を減少させ,携帯電話間の関係を尊重するか否かを検討する。
次に、マッチング結果を用いて擬似ラベルを生成し、自己教師付き表現を改善するための新たな損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:47:52 GMT)
What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A
Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement [12.1] 特定の局所的に接続されたニューラルネットワークは、データ分布が低い量子エンタングルメントを許容している場合に限り、データ分布を正確に予測できることを示す。
我々は、局所的に接続されたニューラルネットワークに対するデータ分布の適合性を高めるための前処理手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:10:27 GMT)
What are Public Concerns about ChatGPT? A Novel Self-Supervised Neural
Topic Model Tells You [12.1] 最近リリースされた人工知能の会話エージェントChatGPTは、学界と実生活に大きな注目を集めている。
ユーザクエリとソーシャルメディア投稿はどちらも、この高度な対話システムに関する公衆の懸念を表明している。
本稿では,ChatGPTに関する一般の懸念を掘り下げるために,新たな自己スーパービジョンニューラルトピックモデル(SSTM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:15:30 GMT)
Approximate Leave-one-out Cross Validation for Regression with $\ell_1$
Regularizers (extended version) [12.0] 微分不可能な正則化をもつ一般化線形モデル族において、幅広い問題に対する新しい理論を提案する。
n/p と SNR が固定され有界である間、|ALO - LO| は p が無限大に進むにつれて 0 となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:48:10 GMT)
TinyTracker: Ultra-Fast and Ultra-Low-Power Edge Vision In-Sensor for
Gaze Estimation [11.9] この研究は、ソニーによるIMX500と呼ばれる最初の「センサーのAI」ビジョンプラットフォームを活用し、超高速で超低消費電力のエッジビジョンアプリケーションを実現する。
本研究では,2次元視線推定のための高効率完全量子化モデルTinyTrackerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:28:29 GMT)
A Challenge in Reweighting Data with Bilevel Optimization [11.9] バイレベルソルバは、モデルパラメータとデータウェイトの両方を同時に学習するウォームスタート戦略に基づいている。
このジョイントダイナミクスは、最終的なデータの重み付けが極めて少ない準最適解に繋がる可能性があることを示す。
この発見は、データ再重み付けの難しさを浮き彫りにしており、この方法が実際に使われない理由を手がかりにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:33:26 GMT)
AutoPlan: Automatic Planning of Interactive Decision-Making Tasks With
Large Language Models [11.9] AutoPlanは、LCMベースのエージェントをガイドして、対話的な意思決定タスクを実現するアプローチである。
実験の結果,AutoPlanはベースラインと同等の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:44:39 GMT)
PAC-tuning:Fine-tuning Pretrained Language Models with PAC-driven
Perturbed Gradient Descent [11.9] 本稿では,この最適化課題に対処する2段階ファインチューニング手法であるPACチューニングを提案する。
PACチューニングは、適切なパラメータ分布を学習するために、PAC-Bayes境界を直接最小化する。
第2に、PACチューニングは、トレーニング中にモデルパラメータに学習したノイズを注入することで勾配を調整し、摂動降下の変異をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:09:13 GMT)
Estimation of control area in badminton doubles with pose information
from top and back view drone videos [11.7] 我々はバドミントンダブルスでトップとバックビューから最初の注釈付きドローンデータセットを提示する。
チームワークのパフォーマンスを評価するために,制御領域の確率マップを推定するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:05:11 GMT)
Stability Guarantees for Feature Attributions with Multiplicative
Smoothing [11.7] 我々は安定性を信頼性のある特徴帰属法の特性として分析する。
このようなモデルを実現するために,Multiplelicative Smoothing (MuS) と呼ばれる平滑化手法を開発した。
LIME や SHAP などの様々な特徴属性法による視覚モデルや言語モデル上で MuS を評価するとともに, MuS が非自明な安定性を保証する特徴属性を付与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:25:13 GMT)
Utilizing Language Models for Energy Load Forecasting [11.7] エネルギー負荷予測に言語モデルを活用する新しい手法を提案する。
我々は、エネルギー消費データを記述文に変換するためのプロンプト技術を採用している。
その結果,エネルギー負荷予測における言語モデルの利用は,エネルギー効率の向上を約束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:36:06 GMT)
MO-YOLO: End-to-End Multiple-Object Tracking Method with YOLO and MOTR [11.6] そこで本研究では,MO-YOLOという,効率的かつ計算効率のよいマルチオブジェクト追跡モデルを提案する。
MOT17データセットでは、MOTRcitezeng2022motrは8GeForce 2080 Ti GPUを4日間トレーニングして満足な結果を得る必要があり、MO-YOLOは1GeForce 2080 Ti GPUと12時間のトレーニングしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:49:44 GMT)
Efficient Data Fusion using the Tsetlin Machine [11.6] そこで本研究では,Tsetlin Machineを用いて,ノイズの多い動的データを評価・融合する新しい手法を提案する。
提案手法は,TMが動的データのノイズを伴って変化を学習する論理的節による説明の仕方を監視することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:49:25 GMT)
Curvature Filtrations for Graph Generative Model Evaluation [11.6] グラフ生成モデルの評価には、分布レベルでのグラフ間の差異を理解する必要がある。
曲線はグラフの特徴付けにおいてその有用性を最近証明した性質の1つである。
グラフ生成モデルを評価するために,グラフ曲率記述子とトポロジカルデータ解析からの新たな手法を組み合わせることで,堅牢で表現力豊かな記述子を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:18:20 GMT)
Optimal Scoring Rule Design under Partial Knowledge [11.5] 本研究では,主成分がエージェントの信号分布の部分的知識を持つ場合の最適スコアリングルールについて検討する。
私たちの設定では、プリンシパルはエージェントの信号分布が属する一連の分布のみを知っています。
分布の集合が有限である場合に最適なスコアリングルールを計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:02:12 GMT)
OptScaler: A Hybrid Proactive-Reactive Framework for Robust Autoscaling
in the Cloud [11.3] オートスケーリングはクラウドコンピューティングにおいて重要なメカニズムであり、動的ワークロード下でのコンピューティングリソースの自律的な調整をサポートする。
既存のアクティブ自動スケーリングメソッドは将来のワークロードを予測し、事前にリソースをスケールしますが、リアクティブメソッドはリアルタイムシステムフィードバックに依存します。
本稿では,CPU利用制御のためのプロアクティブ手法とリアクティブ手法の両方のパワーを統合するハイブリッド自動スケーリングフレームワークであるOpsScalerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:38:48 GMT)
''Fifty Shades of Bias'': Normative Ratings of Gender Bias in GPT
Generated English Text [11.1] 言語は、社会的信念システムの顕在化のための強力なツールとして機能する。
ジェンダーバイアスは、私たちの社会でもっとも普及しているバイアスの1つです。
我々は、GPT生成した英語テキストの最初のデータセットを作成し、男女バイアスの規範的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:34:06 GMT)
Investigating Multilingual Coreference Resolution by Universal
Annotations [11.0] 本研究では,言語レベルでの真理データを調べることによって,コア推論について検討する。
我々は、SotAシステムが解決できない最も困難なケースのエラー解析を行う。
普遍的な形態素的アノテーションから特徴を抽出し,これらの特徴をベースラインシステムに統合し,その潜在的な利点を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:50:04 GMT)
Effective field theory of particle mixing [11.0] 本研究では, 媒体中の共通減衰チャネルへの結合によって誘導される2つの磁場の遠方混合について検討した。
この分析は、広く使われている非エルミート的有効ハミルトニアンの観点からの混合の記述に微妙な注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:23:34 GMT)
DiffS2UT: A Semantic Preserving Diffusion Model for Textless Direct
Speech-to-Speech Translation [11.0] 本稿では,テキスト連続表現空間における拡散前処理を適用して,新しい拡散モデルを提案する。
このようにして、拡散過程における連続音声表現空間の意味構造を保存し、連続拡散モデルと離散拡散モデルを統合する。
そこで,提案手法は,計算集約的な自己回帰ベースラインに匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:58:14 GMT)
Improving Zero-shot Reader by Reducing Distractions from Irrelevant
Documents in Open-Domain Question Answering [10.8] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメイン質問応答(ODQA)におけるゼロショットアプローチを可能にする
本研究の目的は,計算コストの課題とラベル付きデータの必要性に対処するゼロショットリーダの実現性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:45:12 GMT)
BERT-PIN: A BERT-based Framework for Recovering Missing Data Segments in
Time-series Load Profiles [10.6] BERT-PIN (BERT-PIN) は、トランスフォーマーによるプロファイル・インペインティング・ネットワークの双方向表現である。
ロードと温度の時系列プロファイルを入力として、複数の欠落データセグメント(MDS)を復元する。
MDSsリカバリと需要応答ベースライン推定という2つの応用のための実世界のデータセットを用いたBERT-PINの開発と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:30:31 GMT)
Orchestration of Emulator Assisted Mobile Edge Tuning for AI Foundation
Models: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [10.5] 我々は,モバイルエッジコンピューティングと基礎モデルを統合した画期的なパラダイムを提示する。
私たちのアプローチの中心はイノベーティブなEmulator-Adapterアーキテクチャであり、基礎モデルを2つの凝集モジュールに分割する。
本稿では,分散環境におけるEmulator-Adapter構造のニーズに合わせて微調整された高度なリソース割り当て機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:47:51 GMT)
Robust Covariate Shift Adaptation for 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） (Thu, 26 Oct 2023 02:53:20 GMT)
Building Random, Fair, and Verifiable Games on Blockchain. Raffle smart
contract designs on Sui Network [10.4] 本稿では,ブロックチェーン上での公正で検証可能な,効率的なスマートコントラクトゲームの設計に関する洞察を提供することを目的とする。
DRAND委員会ベースの分散ランダムビーコンや1つのプライベートキーベースの検証可能なランダム関数(VRF)など、スマートコントラクトにランダム性を実装する効率的な方法を検討する。
我々の発見は、スマートコントラクトでランダムで公正で検証可能なゲームを構築するための、将来の研究者や開発者にとって貴重なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:33:54 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） (Thu, 26 Oct 2023 03:26:30 GMT)
Robotic Fabric Flattening with Wrinkle Direction Detection [9.8] 知覚は、複雑な力学と変形可能なオブジェクトの高度な自由のために、DOMにおける大きな課題の1つと考えられている。
本稿では,Gaborフィルタに基づく新しい画像処理アルゴリズムを開発し,布から有用な特徴を抽出する。
本アルゴリズムは,シミュレーションや実ロボット実験において,布のしわの方向を正確に決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:53:03 GMT)
PETA: Evaluating the Impact of Protein Transfer Learning with Sub-word
Tokenization on Downstream Applications [9.8] PETAは3つのトークン化法の下で14の異なる語彙サイズを持つ言語モデルを訓練した。
モデル転送学習能力を評価するために、33のさまざまな下流データセット上で数千のテストを実行した。
実験の結果、50から200までの語彙サイズがモデルを最適化するのに対し、800を超えるサイズはモデルの表現性能に悪影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:20:44 GMT)
High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making [9.7] 本研究では,任意の条件付けイベントの収集対象である逆選択された高次元状態の予測を行う問題について検討する。
この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切な条件付けイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:32 GMT)
Distribution-Free Model-Agnostic Regression Calibration via
Nonparametric Methods [9.7] 予測モデルの量子化を特徴付けるための個別キャリブレーションの目的について考察する。
既存の方法はほとんどなく、個々のキャリブレーションに関して統計的な保証が欠如している。
基礎となる予測モデルに依存しない単純な非パラメトリックキャリブレーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:59:37 GMT)
6-DoF Stability Field via Diffusion Models [9.6] 本研究では,シーンの安定な構成を生成するオブジェクトの3次元ポーズを生成可能な生成モデルである6-DoFusionを提案する。
異なるオブジェクト配置と積み重ねタスクでモデルを評価し、安定したシーンを構築する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:12 GMT)
Characterizing the Implicit Bias of Regularized SGD in Rank Minimization [9.6] ニューラルネットワークをミニバッチSGDでトレーニングすると、重み行列のランク最小化に偏りが生じることを示す。
具体的には、このバイアスはより小さいバッチサイズ、高い学習率、あるいは体重減少の増加でより顕著であることを示す。
このバイアスと一般化の関係を実証的に研究し、一般化に限界効果があることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:20:30 GMT)
DeepIron: Predicting Unwarped Garment Texture from a Single Image [9.4] 本稿では,1枚の写真から3次元衣料のテクスチャマップを再構築する新しい枠組みを提案する。
私たちのフレームワークのキーコンポーネントであるTexture Unwarperは、入力された衣料品画像から元のテクスチャイメージを推測する。
入力された衣服の本来のテクスチャを推定することにより、新しいポーズのためにリアルに変形した高品質なテクスチャ画像を表示することができる3D衣料モデルの再構築を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:07:55 GMT)
Learning Environment-Aware Affordance for 3D Articulated Object
Manipulation under Occlusions [9.4] 本稿では,オブジェクトレベルの動作可能な事前条件と環境制約の両方を組み込んだ環境対応アベイランスフレームワークを提案する。
本稿では,1つのオクルーダーを含むシーンを学習し,複雑なオクルーダーの組み合わせでシーンに一般化できる新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:54:40 GMT)
LP-OVOD: Open-Vocabulary Object Detection by Linear Probing [9.2] オブジェクト検出器は、トレーニングにおいて見知らぬクラスの例をラベル付けせずに、テストイメージ内の見えないクラスと見えないクラスの両方を識別する必要がある。
OVODの典型的なアプローチは、CLIPの合同テキストイメージ埋め込みを使用して、ボックスの提案を最も近いテキストラベルに割り当てることである。
オーバー・アンド・アンダー・カバーされたオブジェクト・ボックスのような多くの低品質なボックスは、CLIPが正確なオブジェクト位置情報に基づいて訓練されていないため、高品質なボックスと同等のスコアを持つ。
そこで我々は,低品質なボックスをトレーニングによって破棄するLP-OVODを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:37:08 GMT)
Making the End-User a Priority in Benchmarking: OrionBench for
Unsupervised Time Series Anomaly Detection [9.1] 時系列異常検出は、医療における患者のモニタリング、金融の予測、エネルギーの予測保守など、多くのアプリケーション領域で一般的な問題である。
We propose OrionBench -- a user centric continuous maintain benchmark for unsupervised time series anomaly detection。
OrionBenchの使用状況と,3年間で公開された15リリースにわたるパイプラインの進行状況について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:43:16 GMT)
InstOptima: Evolutionary Multi-objective Instruction Optimization via
Large Language Model-based Instruction Operators [9.0] InstOptimaは、命令生成を進化的多目的最適化問題として扱う。
演算子に対して客観的誘導機構を導入し、LLMが目的を理解し、生成した命令の品質を向上させる。
実験により、微調整性能の向上と、高品質な命令セットの多種多様な生成が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:48:45 GMT)
Cross-feature Contrastive Loss for Decentralized Deep Learning on
Heterogeneous Data [8.9] 異種データに基づく分散学習のための新しい手法を提案する。
一対の隣接するエージェントのクロスフィーチャーは、他のエージェントのモデルパラメータに関するエージェントのデータから得られる特徴である。
実験の結果,提案手法は異種データを用いた分散学習手法に比べて性能(テスト精度が0.2～4%向上)が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:49:10 GMT)
Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised
Learning [8.7] 画像CLIPモデルをビデオ領域に適応させるために,言語に結びついた自己教師型学習を導入する。
時間的モデリングのために修正されたバックボーンは、アクション概念空間で運用される列車の目的と自己蒸留設定の下で訓練される。
提案手法は3つの行動認識ベンチマークにおいてゼロショットおよび線形探索性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:34:55 GMT)
Editing Common Sense in Transformers [8.7] Transformerでモデルパラメータを直接編集することで、再トレーニングすることなく、オープンソーストランスフォーマーベースのモデルの更新が可能になる。
複数の正しい答えを持つ常識知識、例えばリンゴは緑でも赤でも透明ではないが透明ではない)は研究されていないが、トランスフォーマーの信頼性と有用性を高めるのに必須である。
我々は,MEMIT編集アルゴリズムを直接適用することにより,サブパー性能が向上し,編集トークンの変化によりコモンセンス領域での性能が向上することが見いだされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:38:38 GMT)
Generalizing to Unseen Domains in Diabetic Retinopathy Classification [8.6] DR分類において,モデルが未知の分布や領域(ドメイン一般化)に一般化する問題について検討する。
本稿では,視覚変換器(ViT)の自己蒸留を,新しい予測ソフト化機構によって実現する,シンプルで効果的な領域一般化(DG)手法を提案する。
本稿では,オープンソースのDR分類データセット上での最先端DG手法の性能を初めて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:11:55 GMT)
Redactable and Sanitizable Signature Schemes: Applications and
Limitations for use in Decentralized Digital Identity Systems [8.5] リアクティブルシグネチャスキームとサニチザブルシグネチャスキームは、与えられたデジタルメッセージの変更を許可し、有効なシグネチャを保持する方法である。
本稿では,これらのプロトコルをデジタル認証上に実装し,それらの適合性を評価するために,他のプライバシ向上手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:28:25 GMT)
Segment Any Building [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） (Thu, 26 Oct 2023 17:08:34 GMT)
CPSeg: Finer-grained Image Semantic Segmentation via Chain-of-Thought
Language Prompting [8.1] CPSegは、新しいChain-of-Thoughtプロセスを統合することで、画像セグメンテーションのパフォーマンスを向上させるように設計されたフレームワークである。
我々は、画像、セマンティックマスク、および対応するテキスト情報を含む新しい視覚言語データセット、FloodPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:35:37 GMT)
Training-based Model Refinement and Representation Disagreement for
Semi-Supervised Object Detection [8.1] 半教師付き物体検出(SSOD)は、既存の物体検出器の性能と一般化を改善することを目的としている。
近年のSSOD法は, 古典的指数移動平均 (EMA) 戦略を用いて, モデル改良の不十分さが問題となっている。
本稿では,新しいトレーニングベースモデル改良段階と,シンプルで効果的な表現不一致(RD)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:13:05 GMT)
YOLO-BEV: Generating Bird's-Eye View in the Same Way as 2D Object
Detection [8.1] YOLO-BEVは、ユニークな周囲カメラのセットアップを利用して、車体環境の2D鳥眼ビューを生成する効率的なフレームワークである。
リアルタイム車体認識タスクにおけるYOLO-BEVの実現可能性について予備的な検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:16:27 GMT)
Mitigate Replication and Copying in Diffusion Models with Generalized
Caption and Dual Fusion Enhancement [8.0] 拡散モデルは高品質な画像を生成するが、トレーニングデータを複製する傾向はプライバシーの懸念を引き起こす。
本稿では,キャプションの一般性を測定し,大言語モデル(LLM)を用いてトレーニングキャプションを一般化する一般化スコアを提案する。
拡散モデルの複製を緩和する新しい二重核融合拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:59:17 GMT)
Bifurcations and loss jumps in RNN training [7.9] 本稿では,ReLUベースのRNNにおけるすべての固定点とkサイクルとその存在と安定性領域を検出するアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは正確な結果を提供し、驚くほど優れたスケーリング動作で固定点とサイクルを高次に返却する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:49:44 GMT)
DFPENet-geology: A Deep Learning Framework for High Precision
Recognition and Segmentation of Co-seismic Landslides [7.9] 本稿では,Dense-Decoder Network (DFPENet) を用いたロバストモデル Dense Feature Pyramid を開発した。
DFPENetモデルから抽出した画像特徴,地質学的特徴,時間分解能,地すべりの空間解析,移動学習を統合した共地震地すべり認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:06:52 GMT)
MIM-GAN-based Anomaly Detection for Multivariate Time Series Data [7.7] GAN(Generative Adversarial Network)の損失関数は,異常検出のための生成サンプルの品質と多様性に影響を与える重要な要因である。
メッセージ重要度尺度(MIM-GAN)を用いたGANに基づく教師なし多重時系列異常検出アルゴリズムを提案する。
実験の結果,MIM-GANに基づく異常検出アルゴリズムは精度,リコール,F1スコアにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:09:39 GMT)
CoFiI2P: Coarse-to-Fine Correspondences for Image-to-Point Cloud
Registration [7.7] CoFiI2Pは、グローバルな最適解を達成するために、粗大な方法で対応を抽出する新しいI2P登録ネットワークである。
KITTIデータセットで行った実験は、CoFiI2Pが素晴らしい結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:48:29 GMT)
IndustReal: A Dataset for Procedure Step Recognition Handling Execution
Errors in Egocentric Videos in an Industrial-Like Setting [7.6] 手順ステップ認識(PSR)の新たな課題について紹介する。
PSRは、手続き段階の正しい完了と順序を認識することに焦点を当てている。
マルチモーダルなIndustRealデータセットも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:44:29 GMT)
ConvBKI: Real-Time Probabilistic Semantic Mapping Network with
Quantifiable Uncertainty [7.5] 我々は,不確実な環境下でのリアルタイム意味マッピングのためのモジュール型ニューラルネットワークを開発した。
提案手法は,従来の確率論的アルゴリズムの信頼性と,現代のニューラルネットワークの性能と効率の両立を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:37:00 GMT)
Scale-free localization and PT symmetry breaking from local
non-Hermiticity [7.4] エルミート格子系における局所的非エルミート摂動は、連続スペクトル固有状態に対するスケールフリーな局所化を一般に誘導することを示す。
その結果,局所的非エルミート摂動によって引き起こされる一連の予期せぬ一般的な現象が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:28:10 GMT)
Efficient Numerical Algorithm for Large-Scale Damped Natural Gradient
Descent [7.4] 本研究では,パラメータ数が利用可能なサンプル数を大幅に上回る大規模シナリオにおいて,減衰したフィッシャー行列を効率的に解くアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムはColesky分解に基づいており、一般に適用可能である。ベンチマークの結果、既存の手法よりもかなり高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:46:13 GMT)
Permutation-Aware Action Segmentation via Unsupervised Frame-to-Segment
Alignment [7.3] 本稿では、時間的活動セグメンテーションのための教師なしトランスフォーマーに基づくフレームワークを提案する。
フレームレベルのキューだけでなく,セグメントレベルのキューも活用しています。
我々の手法は、教師なしのアクティビティセグメンテーションにおける従来の手法と同等または優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:43:33 GMT)
HCT: Hybrid Convnet-Transformer for Parkinson's disease detection and
severity prediction from gait [7.2] 歩行データからパーキンソン病(PD)を検出・発生するための新しい深層学習法を提案する。
我々のハイブリッドアーキテクチャは、畳み込みニューラルネットワーク(ConvNets)とトランスフォーマーの両方の長所を利用して、PDを正確に検出し、重大度ステージを決定する。
PD検出精度は97%,重度ステージング精度は87%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:43:15 GMT)
NeRFtrinsic Four: An End-To-End Trainable NeRF Jointly Optimizing
Diverse Intrinsic and Extrinsic Camera Parameters [7.2] ニューラル放射場(NeRF)を用いた新しいビュー合成は、新しい視点から高品質な画像を生成する最先端技術である。
カメラパラメータとNeRFの結合最適化に関する最近の研究は、ノイズ外在カメラパラメータの精製に重点を置いている。
我々はこれらの制限に対処するために、NeRFtrinsic Fourと呼ばれる新しいエンドツーエンドトレーニング可能なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:08:43 GMT)
Long-coherence pairing of low-mass conduction electrons in
copper-substituted lead apatite [7.2] 2つの絡み合った量子ビットは、通常原子の精度に制限された量子制御の必須資源として現れる。
銅置換による固体焼結鉛アパタイト試料のエキゾチックアンサンブル効果について報告する。
実験では、85Kで1マイクロ秒を超えるコヒーレンス時間を持つカップレートダイラディカルの3重項ラビ振動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:15:38 GMT)
Words, Subwords, and Morphemes: What Really Matters in the
Surprisal-Reading Time Relationship? [7.2] LLMに基づく予測は、単語を形態素に分解するのではなく、サブワードトークン化に基づいている。
読み出し時刻データに対する正書法,形態学,BPEトークン化を用いた推定値の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:55:29 GMT)
Adaptive important sampling for Deep Ritz [7.1] 偏微分方程式(PDE)の解法を目的としたディープリッツ法の適応サンプリング法を提案する。
1つのネットワークはPDEの解を近似するために使用され、もう1つはトレーニングセットを洗練させるために新しいコロケーションポイントを生成するために使用される深層生成モデルである。
従来のDeep Ritz法と比較して、特に低正規性と高次元性で特徴づけられる問題に対して、提案手法は精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:35:08 GMT)
Learning to reason over visual objects [6.8] 対象物の観点から視覚シーンを処理するための汎用メカニズムが,抽象的な視覚的推論を促進するのにどの程度役立つかを検討する。
我々は、オブジェクト中心処理の帰納バイアスが抽象的な視覚的推論の鍵となることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:24:47 GMT)
Lexical Diversity in Kinship Across Languages and Dialects [6.8] 本稿では,言語多様性に関する内容と計算語彙を融合させる手法を提案する。
本手法は、血縁用語に関する2つの大規模ケーススタディを通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:54:30 GMT)
In-Context Ability Transfer for Question Decomposition in Complex QA [6.7] 複雑な問合せ課題を解決するために,icat(In-Context Ability Transfer)を提案する。
複雑な質問を単純な質問に分解したり、ステップバイステップの合理性をLSMに生成することができる。
本研究では, 数値推論, 構成複素QA, 不均一複素QAを含む多種多様な複雑なQAタスクについて大規模に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:11:07 GMT)
Demystifying Compiler Unstable Feature Usage and Impacts in the Rust
Ecosystem [6.7] Rustコンパイラは、コンパイラ機能、構文、標準ライブラリのサポートを拡張するために、Rust不安定機能(RUF)を導入した。
RUFは削除され、依存パッケージにコンパイルエラーが導入される。
我々の調査によると、Rustエコシステムは1000種類のRUFを使用しており、少なくともパッケージバージョンの44%はRUFの影響を受けている。
広範囲にわたるRUFの影響を軽減するため, RUFコンパイル障害回復ツールの設計と実装を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:43:25 GMT)
Likelihood-based Out-of-Distribution Detection with Denoising Diffusion
Probabilistic Models [6.6] 拡散モデルに拡張できる可能性に基づくアウト・オブ・ディストリビューション検出法を示す。
ディープデノイング拡散モデルを用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出のための新しい可能性比を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:40:30 GMT)
Defending Against Transfer Attacks From Public Models [6.4] 本稿では,公用サロゲートモデルによる転送攻撃を敵が頼りにする,新たな実用的脅威モデルを提案する。
本研究では,この環境での移動攻撃を評価し,ゲーム理論の観点から専門的な防御手法を提案する。
この脅威モデルの下では、我々の防衛であるPubDefは、最先端のホワイトボックス対敵訓練を、通常の精度でほとんど損なわない大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:58:08 GMT)
The statistical thermodynamics of generative diffusion models [6.4] 生成拡散モデルが対称性破壊現象に対応する2次相転移を行うことを示す。
これは、その生成能力の中心にある不安定な形に繋がる、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:15:01 GMT)
Spontaneous Symmetry Breaking in Generative Diffusion Models [6.4] 生成拡散モデルは近年,高次元データ生成の先導的アプローチとして浮上している。
これらのモデルの力学は、生成力学を2つの異なる位相に分割する自発的対称性の破れを示す。
本稿では,より高性能でバイアスの少ない高速サンプリングを実現する可能性を持つ拡散モデルの生成力学を理解するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:02:56 GMT)
Leveraging Ensemble Diversity for Robust Self-Training in the Presence
of Sample Selection Bias [6.4] 自己学習は半教師あり学習におけるよく知られたアプローチである。
モデルが信頼しているラベル付きデータに擬似ラベルを反復的に割り当て、ラベル付き例として扱う。
ニューラルネットワークでは、誤った予測であっても過信であるという事実にもかかわらず、ソフトマックス予測確率は信頼度尺度としてしばしば使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:02:41 GMT)
A Theory of Link Prediction via Relational Weisfeiler-Leman on Knowledge
Graphs [6.4] グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データ上での表現学習のための顕著なモデルである。
私たちの目標は、知識グラフのためのグラフニューラルネットワークのランドスケープを体系的に理解することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:44:27 GMT)
Deeply-Learned Generalized Linear Models with Missing Data [6.3] 我々は、深く学習された一般化線形モデルの文脈において、欠測データの形式的処理を行う。
我々は、無視できないパターンと無視できないパターンの両方を柔軟に説明できる新しいアーキテクチャ、textitdlglmを提案する。
UCI Machine Learning Repositoryのバンクマーケティングデータセットのケーススタディで締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:31:03 GMT)
Sequential Memory with Temporal Predictive Coding [6.2] 時空間予測符号化 (tPC) という, PC を用いた時空間メモリモデルを提案する。
我々のtPCモデルは、生物学的に妥当なニューラル実装を用いて、シーケンシャルな入力を正確に記憶し、取得できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:39:02 GMT)
Community Detection and Classification Guarantees Using Embeddings
Learned by Node2Vec [6.2] k平均クラスタリングはブロックモデルのノードに対して弱い一貫したコミュニティリカバリをもたらすことを示す。
また、これらの埋め込みをノードおよびリンク予測タスクに利用することについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:16:23 GMT)
Content-based Controls For Music Large Language Modeling [6.2] Coco-Mullaは、音楽大言語モデリングのためのコンテンツベースの制御方法である。
提案手法は,低リソース半教師付き学習による高品質な音楽生成を実現する。
本システムは,フレキシブルな音楽変化生成とスタイル転送を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:24:38 GMT)
Graph Neural Networkrs for Enhanced Decoding of Quantum LDPC Codes [6.2] 量子低密度パリティチェック(LDPC)符号に対する微分可能な反復デコーダを提案する。
提案アルゴリズムは,古典的信念伝達(BP)復号段階と中間グラフニューラルネットワーク(GNN)層から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:56:25 GMT)
Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models
(GAAMs) for fast calorimeter simulation [6.1] 生成モデルはより高速なサンプル生産を提供することができるが、現在は特定の検出器測地の性能を最適化するためにかなりの努力が必要である。
我々は,温度計の応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自動回帰モデルを開発した。
幾何認識モデルは、いくつかの指標で50ドル以上もするベースライン無意識モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:07:28 GMT)
Tackling Interference Induced by Data Training Loops in A/B Tests: A
Weighted Training Approach [6.0] 重み付けトレーニングと呼ばれる新しいアプローチを導入する。
このアプローチでは、治療データと制御データの両方に現れる各データポイントの確率を予測するために、モデルをトレーニングする必要がある。
本手法は, トレーニング分布の変化を生じさせることなく, 全推定器間の最小分散を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:52:34 GMT)
Learning Extrinsic Dexterity with Parameterized Manipulation Primitives [6.0] 我々は、オブジェクトのポーズを変えるために環境を利用する一連のアクションを学習する。
我々のアプローチは、オブジェクトとグリップと環境の間の相互作用を利用してオブジェクトの状態を制御することができる。
拘束されたテーブルトップワークスペースから様々な重量,形状,摩擦特性の箱状物体を選別する手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:28:23 GMT)
Light scattering properties beyond weak-field excitation in a few-atom
system [5.8] 本研究では,原子アンサンブルの光散乱特性について,累積展開法を用いて検討した。
解析の結果、ヒルベルト-双極子相互作用(DDI)の弱い状態において、第1次展開は光深度に対する良好な予測をもたらすことがわかった。
入射光の強度が増加すると、原子飽和効果が顕著になり、光透過性、エネルギーシフト、崩壊速度が著しく変化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:16:51 GMT)
Integrating Subsystem Embedding Subalgebras and Coupled Cluster Green's
Function: A Theoretical Foundation for Quantum Embedding in Excitation
Manifold [5.7] 本稿では,CCGF理論とSES-CC形式をシームレスに統合することにより,結合クラスタグリーン関数(CCGF)の埋め込みに新たなアプローチを導入する。
我々の研究は、複数の埋め込みドメインの量子力学的記述の道を開いた。
この拡張は、非平衡量子系の探索と応用に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:52:36 GMT)
Style-Aware Radiology Report Generation with RadGraph and Few-Shot
Prompting [5.6] 放射線学レポート生成のための2段階のアプローチを提案する。
まず,画像から内容を取り出す。次に,抽出した内容を,特定の放射線技師のスタイルにマッチしたレポートに言語化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:06:38 GMT)
Curve Your Enthusiasm: Concurvity Regularization in Differentiable
Generalized Additive Models [5.5] GAM(Generalized Additive Models)はその解釈可能性のために最近人気が回復した。
我々は,GAMの解釈可能性の低下がいかに深刻かを示す。
線形変換しない特徴変数の相互相関をペナルティ化した,概念的には単純だが効果的な正則化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:45:05 GMT)
RoCNet: 3D Robust Registration of Point-Clouds using Deep Learning [5.5] 本稿では,ディープラーニングに基づく3Dポイントクラウド登録手法を提案する。
我々はModelNet40データセットで実験を行い、提案したアーキテクチャは非常に有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:55:20 GMT)
DualStreamFoveaNet: A Dual Stream Fusion Architecture with Anatomical
Awareness for Robust Fovea Localization [5.4] マルチキュー核融合のためのDualStreamFoveaNet (DSFN) と呼ばれる新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、網膜と血管の分布を用いた長距離接続とグローバルな特徴をはっきりと組み込んで、堅牢な葉の局在を図っている。
DSFNは、正常な網膜像と疾患のある網膜像の両方においてより堅牢であり、クロスデータセット実験においてキャパシティの一般化がより優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:18:43 GMT)
Taming Gradient Variance in Federated Learning with Networked Control
Variates [5.4] 機械学習に対する分散型アプローチであるフェデレーション学習は、広範な通信オーバーヘッドなどの大きな課題に直面している。
フェデレートラーニングのための新しいネットワーク制御変数(FedNCV)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:32:52 GMT)
Automating lichen monitoring in ecological studies using instance
segmentation of time-lapse images [5.3] てんかんをモニタリングする新しい方法は、タイムラプスカメラを使ってキッチンの個体群の画像を集めることである。
これらのカメラはニューファンドランドとラブラドールの生態学者によって、画像を分析し手動で分類し、ライシェンタリーの状態と変化を判定するために使用される。
本研究は, 長期にわたってキッチンのモニタリングを自動化し, バイオマスと環境を推定し, 生態学者の業務を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:45:19 GMT)
A multi-artifact EEG denoising by frequency-based deep learning [5.2] 我々は周波数領域で動作する新しい脳波復調モデルを開発し、ノイズスペクトルの特徴に関する事前知識を活用している。
EEGdenoiseNetデータセットの性能評価は、提案モデルが時間およびスペクトルの指標に応じて最適な結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:01:47 GMT)
Goals are Enough: Inducing AdHoc cooperation among unseen Multi-Agent
systems in IMFs [5.2] インテントベースのマネジメントは、次世代モバイルネットワークにおける顧客の期待を達成する上で重要な役割を果たす。
従来の手法では、それぞれの期待を独立して扱う傾向があるため、効率的な資源管理を行うことはできない。
本稿では,AIをベースとしたスーパーバイザエージェントを活用して,事前学習エージェントを並列に編成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:21:36 GMT)
Detecting stealthy cyberattacks on adaptive cruise control vehicles: A
machine learning approach [5.0] 運転行動がわずかに変化しただけで、より汚い攻撃は、ネットワーク全体の混雑、燃料消費、さらにはクラッシュリスクさえも、容易に検出されずに増加させる可能性がある。
本稿では,車両制御コマンドの不正な操作,センサ計測に対する偽データ注入攻撃,DoS攻撃の3種類のサイバー攻撃に対するトラフィックモデルフレームワークを提案する。
車両軌跡データを用いた攻撃をリアルタイムに識別するために,GANに基づく新しい生成逆数ネットワーク(generative adversarial network, GAN)を用いた異常検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:22:10 GMT)
Steady-state topological order [5.0] 定常状態が基底状態の代わりとなる閉系から開系への位相秩序の一般化について検討する。
定常位相秩序を持つ典型的な格子モデルを構築し、定常状態の位相縮退、位相エントロピー、散逸ゲージ理論に基づく相補的アプローチで特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:35:16 GMT)
Time-Conditioned Generative Modeling of Object-Centric Representations
for Video Decomposition and Prediction [4.8] ビデオの時間条件生成モデルを提案する。
本モデルでは,オブジェクト中心の映像分解を行い,隠蔽対象の完全な形状を再構築し,新しい視点の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:07:02 GMT)
Synthesizing Efficiently Monitorable Formulas in Metric Temporal Logic [4.6] システム実行から形式仕様を自動合成する問題を考察する。
時間論理式を合成するための古典的なアプローチの多くは、公式のサイズを最小化することを目的としている。
我々は,この概念を定式化し,有界な外見を持つ簡潔な公式を合成する学習アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:13:15 GMT)
Unscrambling the Rectification of Adversarial Attacks Transferability
across Computer Networks [4.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルは、最先端のパフォーマンスを達成する上で重要な役割を果たす。
CNNは敵の攻撃を受けやすいため、妥協することができる。
本稿では,攻撃の強さを向上し,CNNにおける敵例の伝達可能性を評価するための,新しい包括的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:36:24 GMT)
SynergyNet: Bridging the Gap between Discrete and Continuous
Representations for Precise Medical Image Segmentation [4.6] 既存のエンコーダ/デコーダセグメンテーションフレームワークを強化するために設計された新しいボトルネックアーキテクチャであるSynergyNetを提案する。
マルチオーガナイズドセグメンテーションと心的データセットを用いた実験により,SynergyNetが他の技術手法よりも優れていることが示された。
我々の革新的なアプローチは、医用画像解析の重要な領域において、ディープラーニングモデルの全体的な性能と能力を高める方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:13:44 GMT)
Analytical model for large-scale design of sidewalk delivery robot
systems [4.5] 本稿では,配送システムの初期コストと運用コストの両方を把握し,運用における制約や運用戦略の影響を評価するモデルを提案する。
そして、このモデルをニューヨーク市の地区に適用し、実際のシナリオにおける歩道配達ロボットシステムの展開を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:26:12 GMT)
A Coarse-to-Fine Pseudo-Labeling (C2FPL) Framework for Unsupervised
Video Anomaly Detection [4.5] ビデオにおける異常事象の検出は、監視などのアプリケーションにおいて重要な問題である。
セグメントレベル(正規/異常)の擬似ラベルを生成する簡易な2段擬似ラベル生成フレームワークを提案する。
提案した粗大な擬似ラベル生成器は、慎重に設計された階層的分割クラスタリングと統計的仮説テストを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:19 GMT)
Mixed-Integer Optimization with Constraint Learning [4.5] 我々は、学習制約を伴う混合整数最適化のための幅広い方法論基盤を確立する。
我々は多くの機械学習手法の混合整数最適化・表現性を利用する。
本手法は,World Food Programme計画と化学療法最適化の両方で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:50:48 GMT)
Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian
Processes in Continuous and Discrete Spaces [4.4] センサ配置問題は、相関現象を監視する際に発生する一般的な問題である。
センサ配置問題とスパースプロセス(SGP)の新たな接続を明らかにする。
提案手法は,従来の最先端手法と同等以上のセンサ配置を常に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:39:13 GMT)
TIMELINE: Exhaustive Annotation of Temporal Relations Supporting the
Automatic Ordering of Events in News Articles [4.3] 本稿では,どの時間的関係にアノテートすべきかに基づいて,その基準を明確に定義する新たなアノテーション手法を提案する。
また、プロセスを自動化する時間的関係(長距離関係を含む)に注釈を付ける方法も提案する。
その結果、新しいデータセットであるTIMELINEコーパスが得られ、アノテーション間の合意が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:23:38 GMT)
Assessment of a new GeoAI foundation model for flood inundation mapping [4.3] そこで本稿は,IBM-NASAのPrithviによる地空間基盤モデルの性能評価を行い,地空間解析の重要課題である洪水浸水マッピングを支援する。
実験では、ベンチマークデータセットであるSen1Floods11を使用し、モデルの予測可能性、一般化可能性、転送可能性を評価する。
以上の結果から, 未確認領域におけるセグメンテーションにおけるPrithviモデルの性能上の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:58:04 GMT)
The impact of using an AI chatbot to respond to patient messages [4.2] ドキュメンテーションの負担はクリニックのバーンアウトに大きく貢献する。
多くの病院が電子カルテシステムに積極的に統合している。
我々は,患者の質問に対する臨床医の回答作成を支援するために,大規模言語モデルの有用性を初めて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:03:46 GMT)
Multitask Online Learning: Listen to the Neighborhood Buzz [4.2] エージェントは任意の通信ネットワーク上で、隣人との情報交換しかできない環境で、マルチタスクオンライン学習を研究する。
我々は,タスク類似性とネットワーク構造との相互作用に依存するこの設定のための分散アルゴリズムである$textttMT-COtextttOL$を紹介した。
我々の分析によると、$textttMT-COtextttOL$の後悔は、エージェントが情報を共有していない場合に得られる境界よりも決して悪くはない(定数まで)。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:32:49 GMT)
Understanding when Dynamics-Invariant Data Augmentations Benefit
Model-Free Reinforcement Learning Updates [4.2] 我々は、観察された学習改善に寄与するデータ拡張(DA)の一般的な側面を同定する。
本研究では,動的不変データ拡張機能を持つスパース逆タスクに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:28:50 GMT)
EqDrive: Efficient Equivariant Motion Forecasting with Multi-Modality
for Autonomous Driving [4.1] 我々は,マルチエージェント車両運動予測のタスクにおいて,先行する同変粒子であるEqMotionと人間の予測モデルを用いる。
EqMotionを利用することで、パラメータが少なく(120万)、トレーニング時間を大幅に短縮(2時間以内)で、最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:32:34 GMT)
Technical Note: Feasibility of translating 3.0T-trained Deep-Learning
Segmentation Models Out-of-the-Box on Low-Field MRI 0.55T Knee-MRI of Healthy
Controls [4.1] 我々は,0.55Tでスキャンした健常者における両側膝バイオマーカーの定量化にDeep Learning (DL) を有効にしたアルゴリズムの適用可能性について,3.0Tと比較した。
最初の結果は、既存の定量的深層学習に基づくイメージセグメンテーション技術に翻訳可能な技術的実現可能性を示し、膝MRIの0.55Tのうち3.0Tでトレーニングされた。
0.55T低磁場で持続可能で簡単に装着できるMRIは、確立されたDLアルゴリズムにより膝軟骨の厚みと骨の分節を評価するのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:52:25 GMT)
Decoding The Digital Fuk\'u: Deciphering Colonial Legacies to Critically
Assess ChatGPT in Dominican Education [4.1] ChatGPTのようなジェネレーティブAIツールは、教育のギャップを埋める可能性があるという認識から、ドミニカ人教育者の関心を喚起し始めている。
本稿では、DR教育におけるChatGPTのようなAI駆動型ツールが、デジタル植民地主義のファセットをいかに再現するかを批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:20:35 GMT)
Risk-Averse Model Uncertainty for Distributionally Robust Safe
Reinforcement Learning [4.0] 不確実な環境での安全な意思決定のための深層強化学習フレームワークを提案する。
我々は,このフレームワークに対して,分散的に堅牢な強化学習問題の特定のクラスと等価であることを示すことによって,堅牢性を保証する。
安全性の制約のある継続的制御タスクの実験では、当社のフレームワークが、さまざまな障害のあるテスト環境にわたるデプロイメント時に、堅牢なパフォーマンスと安全性を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:07:59 GMT)
Mitigating Temporal Fragility in the XY Surface Code [3.9] 局所的量子ビットを小さなグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態に変換する論理的状態準備プロトコルを提案する。
この新たな手順では、1つの格子境界に沿った高レートエラーが論理的失敗を引き起こす可能性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Topic Segmentation of Semi-Structured and Unstructured Conversational
Datasets using Language Models [3.8] トピックセグメンテーションに関する現在の研究は、しばしば構造化されたテキストのセグメンテーションに焦点を当てている。
本研究では,非構造化チャットと半構造化チャットを分割する場合に,クロスエントロピーと再重み付きクロスエントロピー損失関数の頑健な代替としてFocal Loss関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:37:51 GMT)
Navigating Data Heterogeneity in Federated Learning: A Semi-Supervised
Approach for Object Detection [3.7] フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース間でモデルをトレーニングするための強力なフレームワークとして登場した。
特に自動運転のようなアプリケーションでは、高品質なラベルや、IID以外のクライアントデータに制限がある。
クライアントがラベル付きデータを持っている間、ラベル付きデータがサーバにのみ存在するシナリオ用に設計された、先駆的なSSFODフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:40:28 GMT)
GROOViST: A Metric for Grounding Objects in Visual Storytelling [3.7] 我々は、画像に示される実体について、物語がどの程度にあるかを評価することに集中する。
本稿では,視覚的接地における相互依存,時間的ミスアライメント,人間の直感を考慮に入れた新しい評価ツールGROOViSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:27:16 GMT)
LLM Powered Sim-to-real Transfer for Traffic Signal Control [3.6] 大規模言語モデル(LLM)は大量知識に基づいて訓練されており、驚くべき推論能力を備えていることが判明した。
本研究では,LLMを利用してシステムダイナミクスの理解と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:15:31 GMT)
Systematic Evaluation of Deep Learning Models for Failure Prediction [3.6] 本稿では,障害予測のためのログデータ埋め込み戦略とディープラーニング(DL)タイプの組み合わせを系統的に検討する。
そこで我々は,組込み戦略とDLベースのエンコーダの様々な構成に対応するモジュールアーキテクチャを提案する。
また,F1スコア測定値を用いて,Logkey2vecを用いたCNNベースのエンコーダが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:07:45 GMT)
On Forecast Stability [3.6] 垂直安定性と水平安定性と呼ばれる2種類の予測安定性について検討する。
本稿では,任意のベースモデルが提供する予測を垂直・水平に安定化するために,線形補間に基づく簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:55:30 GMT)
Inferring Quantum Network Topology using Local Measurements [3.5] 本稿では,量子ネットワークのトポロジを識別し,推論するための効率的なプロトコルを提案する。
このプロトコルはノイズに対して完全に堅牢であり、量子変分最適化によって実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:53:05 GMT)
Criteria for Davies Irreducibility of Markovian Quantum Dynamics [3.5] そのようなシステムにとって重要な概念は (Davies) 既約性、すなわち非自明な不変部分空間が存在するかどうかという問題である。
1970年代にフリジェリオは、リンドブラッド作用素が自随伴集合と自明な可換集合にまたがるなら、系は既約であることを示した。
系が既約であることは、リンドブラッド作用素によって生成される乗法代数が作用素空間全体であるときに限る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:55:46 GMT)
The Wasserstein Believer: Learning Belief Updates for Partially
Observable Environments through Reliable Latent Space Models [3.5] 本稿では,POMDPの潜在モデルと信念更新の近似を学習するRLアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、我々の出力された信念が最適な値関数を学習できるようにするため、近似の質に関する理論的保証が伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:25:57 GMT)
De-novo Chemical Reaction Generation by Means of Temporarily
Convolutional Neural Networks [3.4] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と一時畳み込みニューラルネットワーク(TCN)の2つの組み合わせを示す。
リカレントニューラルネットワークは自己回帰特性で知られており、SMILES生成への直接適用を伴う言語モデリングで頻繁に使用される。
比較的新しいTCNは、自然言語処理(NLP)に必要な因果性に従いながら、広い受容野を持つ類似特性を有する
異なる微調整プロトコルは、転送学習による関心のデータセットに適用した場合、モデルの生成範囲に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:15:56 GMT)
Fairness and bias correction in machine learning for depression
prediction: results from four study populations [3.3] 本稿では,うつ病の予測を目的とした機械学習モデルにおけるバイアスの体系的研究について述べる。
標準MLアプローチは、定期的にバイアスのある振る舞いを示す。
また、標準法と自己のポストホック法の両方による緩和技術は、不公平なバイアスのレベルを低減するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:51:39 GMT)
Where you go is who you are -- A study on machine learning based
semantic privacy attacks [3.3] 本稿では,2つの攻撃シナリオ,すなわち位置分類とユーザプロファイリングを体系的に分析する。
Foursquareのデータセットと追跡データの実験は、高品質な空間情報の悪用の可能性を示している。
以上の結果から,追跡データや空間文脈データのデータベース化のリスクが指摘される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:56:50 GMT)
Learning Optimal Classification Trees Robust to Distribution Shifts [3.2] トレーニングとテスト/デプロイデータ間の分散シフトに頑健な分類木を学習する際の問題点を考察する。
混合整数型ロバスト最適化技術に基づく最適ロバスト分類木を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:37:29 GMT)
Evaluation of large language models using an Indian language LGBTI+
lexicon [3.2] 大規模言語モデル(LLM)は通常、MMLUのようなタスクベースのベンチマークに基づいて評価される。
本稿では,インド語におけるLGBTI+レキシコンを用いたLCMの評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:32:24 GMT)
torchdistill Meets Hugging Face Libraries for Reproducible, Coding-Free
Deep Learning Studies: A Case Study on NLP [3.1] モジュール駆動のコーディング不要なディープラーニングフレームワークである torchdistill を,大幅に改良したバージョンとして紹介する。
アップグレードされた torchdistill に基づくスクリプトを用いて,BERT モデルの GLUE ベンチマーク結果を再現する。
27の細調整されたBERTモデルと結果を再現する構成はすべて、Hugging Faceで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:57:15 GMT)
NLI4CT: Multi-Evidence Natural Language Inference for Clinical Trial
Reports [3.0] 臨床治験報告に基づくNLI研究の進展に向けた新たな資料を提示する。
NLI4CTは2400の文とCTRからなるコーパスで、これらのタスクに注釈を付ける。
私たちの知る限りでは、私たちは完全なCTRの解釈をカバーするタスクを最初に設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:02:44 GMT)
Information reconciliation for discretely-modulated continuous-variable
quantum key distribution [3.0] 離散変調を用いた連続可変量子鍵分布プロトコルの整合問題について説明する。
我々はこの問題は非自明であり、さらなる注意に値すると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:44:06 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） (Thu, 26 Oct 2023 21:35:42 GMT)
Multilayer Environment and Toolchain for Holistic NetwOrk Design and Analysis [2.8] 本研究は分散システム評価の要件を詳細に分析する。
我々のアプローチは、より広い範囲の分散システムのセットアップと評価に重点を置いています。
さまざまなユースケースにまたがって価値ある洞察を提供するためのフレームワークの機能を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:02:31 GMT)
OTMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Optimal Transport [2.7] ラベル付きデータの有効利用により,半教師付き学習は目覚ましい進歩を遂げた。
我々は,最適輸送損失関数を用いてクラス間の意味的関係を利用する OTMatch という新しい手法を提案する。
我々は,現在最先端の手法であるFreeMatchと比較して,ある程度の精度向上が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:01:54 GMT)
Describe me an Aucklet: Generating Grounded Perceptual Category
Descriptions [2.7] マルチモーダル言語モデルにおいて,カテゴリレベルの知覚的グラウンド化をテストするためのフレームワークを提案する。
我々は、視覚カテゴリーの記述を生成し解釈するために、別々のニューラルネットワークを訓練する。
コミュニケーションの成功が生成モデルの性能問題を露呈することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:35:03 GMT)
A qualitative difference between gradient flows of convex functions in
finite- and infinite-dimensional Hilbert spaces [2.7] 凸対象関数に対する勾配流/勾配降下とボール/加速勾配降下の最適化について検討する。
ヒルベルト空間において、これは最適である:$f(x_t) - inf f$ は、モノトンが減少し$infty$で可積分である任意の関数と同じくらいゆっくりと$0$に崩壊することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:33:52 GMT)
A near-autonomous and incremental intrusion detection system through active learning of known and unknown attacks [2.7] 侵入検知は、セキュリティ専門家の伝統的な慣行であるが、まだ対処すべき問題がいくつかある。
本稿では、未知の攻撃と未知の攻撃の両方を適応的かつ漸進的に検出するハイブリッド侵入検知システム(IDS)のアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:37:54 GMT)
Fast Scalable and Accurate Discovery of DAGs Using the Best Order Score
Search and Grow-Shrink Trees [2.7] 有向非巡回グラフ(DAG)学習のためのベストオーダースコアサーチ(BOSS)とグロースシンクツリー(GST)
有向非巡回グラフ(DAG)を学習するためのベストオーダースコアサーチ(BOSS)とGST(Grow-Shrink Tree)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:03:12 GMT)
YouTube-ASL: A Large-Scale, Open-Domain American Sign Language-English
Parallel Corpus [2.6] 本稿では,ASL(American Sign Language)ビデオの大規模オープンドメインコーパスであるYouTube-ASLについて紹介する。
ASLのベースラインモデルをYouTube-ASLで英語翻訳にトレーニングし、How2Signで評価する。
我々は12.39BLEUの新しい細かな状態を実現し、ゼロショットの結果を初めて報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:57:49 GMT)
Measuring Topological Field Theories: Lattice Models and Field-Theoretic
Description [2.5] 近年、物質のトポロジカルな段階における測定への関心が高まっている。
本稿では、トポロジカル場の理論における測定を記述するための場理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:26:04 GMT)
Three-dimensional Bone Image Synthesis with Generative Adversarial
Networks [2.5] 本研究は,高分解能医用量を生成するために,3次元生成対向ネットワーク(GAN)を効率的に訓練できることを実証する。
GANインバージョンは3次元設定のために実装され、モデル解釈可能性に関する広範な研究に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:08:17 GMT)
Navigating to Success in Multi-Modal Human-Robot Collaboration: Analysis
and Corpus Release [2.5] 人間誘導型ロボット探査は、遠隔地で情報を集めるための有用なアプローチである。
リモートロケーションされたパートナー間の共通基盤を維持することは、課題である。
我々は,ロボットパートナーの助けを借りて遠隔地を調査するために,参加者が複数のモダリティを利用する方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:56:01 GMT)
Thought Cloning: Learning to Think while Acting by Imitating Human
Thinking [2.4] 強化学習(RL)エージェントは、これらの能力において人間レベルのパフォーマンスには程遠い。
そこでは、人間のデモ参加者の行動のクローン化だけでなく、人間がこうした行動を行うときの思考も紹介する。
その結果、Thought Cloningは振舞いクローンよりもはるかに早く学習し、そのパフォーマンス上の優位性は分散テストタスクの更なるアウトアウトを増大させます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:22:42 GMT)
pysentimiento: A Python Toolkit for Opinion Mining and Social NLP tasks [2.4] pysentimientoは意見マイニングやその他のソーシャルNLPタスク用に設計されたPythonツールキットである。
このオープンソースライブラリは、簡単に使えるPythonライブラリで、スペイン語、英語、イタリア語、ポルトガル語の最先端モデルを提供する。
各種タスク,言語,データセットにまたがる事前学習言語モデルの総合的な性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:10:16 GMT)
An Open Source Data Contamination Report for Llama Series Models [2.4] 本稿では,Llamaシリーズモデルに対するオープンソースのデータ汚染レポートを提案する。
1%から8.7%までの様々な汚染レベルがベンチマークで確認されている。
ラマモデルは汚染されたサブセットに対してクリーンサブセットよりも5%以上精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:11:42 GMT)
Learning an Inventory Control Policy with General Inventory Arrival
Dynamics [2.4] 本稿では,一般到着ダイナミクスの存在下での在庫管理方針の学習・検証の問題に対処する。
これは任意の到着ダイナミクスまたは順序量の任意の下流後処理を処理する最初の作業である。
本研究では,本手法が生産ベースラインよりも利益率の統計的に有意な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:49:13 GMT)
Supplementing Recurrent Neural Networks with Annealing to Solve
Combinatorial Optimization Problems [2.4] 本稿では,実世界の最適化問題に対するアプローチとして,変分古典アニール (VCA) を用いる可能性を示す。
以上の結果から, VCA は相対誤差の点で, 平均1桁以上の限界でアニーリング (SA) を平均的に上回ることがわかった。
ベストケースシナリオでは、SAが最適解を見つけられなかった場合、VCAは優れた代替手段として機能する、と結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:49:16 GMT)
Designing Hash and Encryption Engines using Quantum Computing [2.3] データセキュリティを強化するために,量子ベースのハッシュ関数と暗号化について検討する。
量子コンピューティングと古典的手法の統合は、量子コンピューティングの時代におけるデータ保護の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:49:51 GMT)
Multilingual Natural Language Processing Model for Radiology Reports --
The Summary is all you need! [2.3] マルチリンガルテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマに基づくモデルを微調整することで、放射線学印象の生成を自動化した。
ブラインドテストでは、2人の放射線学者が、システム生成サマリーのうち少なくとも70%は、品質が対応する人文サマリーと一致または上回っていることを示した。
本研究は,複数の言語モデルにおいて,放射線学レポートの要約に特化している他のモデルと,特に放射線学レポートの要約に特化していないモデルとを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:18:01 GMT)
A Robust Morphological Approach for Semantic Segmentation of Very High
Resolution Images [2.2] 既存のセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを高解像度画像にシームレスに拡張する堅牢なパイプラインを開発する。
提案手法では,高解像度画像の真理アノテーションは不要である。
提案手法により得られたセマンティックセグメンテーションの結果が,高解像度画像上の既存の最先端アルゴリズムに勝っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:33:29 GMT)
Normative Ethics Principles for Responsible AI Systems: Taxonomy and
Future Directions [2.2] 我々は,コンピュータ科学の文献を調査し,AIで運用可能な23の規範的倫理原則の分類法を開発した。
我々は,この分類が,責任あるAIシステムに規範的倫理原則を組み込む方法論の開発を促進することを想定している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:29:07 GMT)
CosmosDSR -- a methodology for automated detection and tracking of
orbital debris using the Unscented Kalman Filter [2.1] ケスラー・シンドローム(Kessler syndrome)は、宇宙の頻繁な活動から宇宙の破片をエスカレートし、将来の宇宙探査を脅かす現象である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、カーネル主成分分析(KPCA)、モデル非依存メタラーニング(MAML)など、いくつかのAIモデルがさまざまなデータタイプで評価されている。
本稿では, YOLOv3 と Unscented Kalman Filter を組み合わせた衛星追跡手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:02:19 GMT)
Emotion Recognition by Video: A review [2.0] 本稿では,2015年から2023年にかけての映像感情認識における既存の傾向を体系化する論文を選定する。
まず2つの典型的な感情モデルについて語り、次にビデオ感情認識に頻繁に使用されるデータベースについて話す。
次に、現代の一助的・多モーダルな映像感情認識手法の具体的構造と性能を考察し、分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:56:17 GMT)
Dialect Adaptation and Data Augmentation for Low-Resource ASR: TalTech
Systems for the MADASR 2023 Challenge [2.0] 本稿では,ASRU MADASR 2023 Challengeのために開発されたタリン工科大学(TalTech)システムについて述べる。
この課題は、訓練された音声とテキストデータに制限がある方言に富んだインドの言語の自動音声認識に焦点を当てている。
TalTechは、提供されたトレーニングデータのみの使用を可能にするトラック1と、追加のオーディオデータの使用を可能にするトラック3の2つのトラックに参加した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:57:08 GMT)
Little Exploration is All You Need [1.9] マルチアームバンディット問題において,標準 UCB アルゴリズムの新たな修正を導入する。
タスクの難易度を考慮に入れた$tau > 1/2$の調整付きボーナス項を提案する。
UCB$tau$と表記される提案アルゴリズムは,包括的後悔とリスク分析によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:28:29 GMT)
A Declaration of Software Independence [1.9] RivestとWackは投票システムの原則と要件として、ソフトウェア独立(SI)の原則を提案した。
基本的に、投票システムは、ソフトウェアへの依存が「曖昧な証拠」である場合、すなわち、そのソフトウェアを検査せずに、ソフトウェアに物質的変化が生じたことを検知する方法がある場合、SIである。
この記事では、SIのより正式な数学的定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:21:25 GMT)
COMEDIAN: Self-Supervised Learning and Knowledge Distillation for Action
Spotting using Transformers [1.9] 動作スポッティングのためのトランスフォーマーを初期化する新しいパイプラインであるCOMEDIANを提案する。
この結果から,非事前学習モデルと比較して,性能の向上や収束の高速化など,事前学習パイプラインのメリットを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:58:37 GMT)
A Deep Learning Approach to Teeth Segmentation and Orientation from
Panoramic X-rays [1.7] 本研究では, 深層学習技術を活用したパノラマX線画像からの歯のセグメンテーションと配向に対する包括的アプローチを提案する。
創傷セグメンテーションのために開発された人気モデルであるFUSegNetをベースとしたモデルを構築した。
主成分分析(PCA)により, 歯の配向を正確に推定する指向性バウンディングボックス(OBB)の生成を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:01:25 GMT)
MaxEnt Loss: Constrained Maximum Entropy for Calibration under
Out-of-Distribution Shift [1.7] 本稿では, 配電系統のキャリブレーション問題(OOD)に対処する新たな損失関数を提案する。
トレーニング中に観測される有意な統計的制約を取り入れ,精度を犠牲にすることなく,より優れたモデル校正を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:10:57 GMT)
Deep Learning on SAR Imagery: Transfer Learning Versus Randomly
Initialized Weights [1.7] 我々は、スクラッチから訓練したディープラーニングモデルと、この目的のために微調整した事前学習モデルのパフォーマンスを比較した。
以上の結果から, 予訓練モデルにより, 特に融雪期の試験試料において, 良好な結果が得られたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:52:54 GMT)
Small Total-Cost Constraints in Contextual Bandits with Knapsacks, with
Application to Fairness [1.7] 我々は,各ラウンドにおいてスカラー報酬が得られ,ベクトル値のコストがかかる問題であるknapsacks[CBwK]のコンテキスト的帯域幅問題を考える。
予測段階更新に基づく二元的戦略を導入し,多元対数項まで$sqrtT$の総コスト制約を扱えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:52:12 GMT)
The Eigenlearning Framework: A Conservation Law Perspective on Kernel
Regression and Wide Neural Networks [1.7] テストリスクとカーネルリッジ回帰の他の一般化指標について、簡単なクローズドフォーム推定を導出する。
関数の正規直交基底を学習するKRRの能力を制限するシャープな保存法則を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:22:26 GMT)
A Comprehensive Study of Groundbreaking Machine Learning Research:
Analyzing highly cited and impactful publications across six decades [1.6] 機械学習(ML)は、コンピュータ科学やその他の関連分野の研究分野として注目されている。
重要なトレンド、影響力のある著者、そしてこれまでの重要な貢献を識別するために、高度に引用された出版物の風景を理解することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:49:27 GMT)
LEI2JSON: Schema-based Validation and Conversion of Livestock Event
Information [1.5] この記事では、LEI2JSON(Livestock Event Information To)という新しいソリューションを紹介します。
このツールはGoogle Sheetsのアドオンで、家畜イベント情報(LEI)スキーマに準拠している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:20:40 GMT)
Comparison of Cross-Entropy, Dice, and Focal Loss for Sea Ice Type
Segmentation [1.4] 我々は,3つの損失関数がセンチネル-1画像における支配的な氷のタイプを予測するために訓練されたCNNモデルの性能にどう影響するかを示す。
Dice と Focal の損失がより高いメトリクスを生み出すという事実にもかかわらず、クロスエントロピーの結果は一般により物理的に一貫性があるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:18:00 GMT)
A Survey of Requirements for COVID-19 Mitigation Strategies. Part II:
Elicitation of Requirements [1.4] マルチエージェントシステムは、それらの本質を研究(およびバランス)するための共通のプラットフォームを提供することができると仮定する。
メディアスニペットから「蒸留」することで、プロパティの包括的リストを取得する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:50:52 GMT)
LEI: Livestock Event Information Schema for Enabling Data Sharing [1.3] 家畜イベント情報(英: Livestock Event Information、LEI)は、家畜のイベントを正確に均一に記録するように設計されている。
LEIはICAR(International Committee for Animal Recording)とISC(Integration System Company)のスキーマに準拠している。
LEIの採用により、データの正確性の向上、コスト削減、生産性の向上など、大きなメリットが期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:53:40 GMT)
Invariance Measures for Neural Networks [1.3] 本稿では,ニューラルネットワークの内部表現の不変性を定量化する手法を提案する。
これらの測定は効率的で解釈可能であり、任意のニューラルネットワークモデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:59:39 GMT)
Penalty-Based Imitation Learning With Cross Semantics Generation Sensor
Fusion for Autonomous Driving [1.3] 本稿では,複数の情報モダリティを統合するために,ペナルティに基づく模倣学習手法を提案する。
最新技術(SOTA)モデルであるInterFuserと比較して,運転スコアが12%以上増加していることが観察された。
本モデルでは, 推論速度を7倍に向上し, モデルサイズを約30%削減しながら, この性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:09:24 GMT)
Local Advantage Networks for Cooperative Multi-Agent Reinforcement
Learning [1.2] 本稿では,協調的部分観測環境のための新しいタイプの強化学習アルゴリズムを提案する。
我々は、各エージェントに対して、個別の利点関数を介して分散化されたベストレスポンスポリシーを学ぶために、デュエルアーキテクチャを使用します。
StarCraft IIマルチエージェントチャレンジベンチマークの評価は、LANが最先端のパフォーマンスに達することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:11:26 GMT)
Asymptotics of Bayesian Uncertainty Estimation in Random Features
Regression [1.2] 本研究では, 後方予測分布(ベイジアンモデル平均)のばらつきに着目し, MAP推定器の危険度と比較する。
また、サンプルの数がモデル次元のどの定数倍数よりも速く成長する場合にも一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:53:58 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。
我々は,テキスト編集LMの文脈におけるDEFTフレームワークの有効性を実証し,最先端のテキスト編集モデルであるCoEDITと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:13:26 GMT)
Enhancing sea ice segmentation in Sentinel-1 images with atrous
convolutions [1.1] MLトレーニングと評価のために生成された高解像度ベンチマークデータセットであるExtreme Earthバージョン2を使用します。
我々のパイプラインは、SAR画像セグメンテーションのためのResNetsとAtrous Space Pyramid Poolingを組み合わせたものである。
提案手法は,全SARシーンを1回の実行で効率的に分割することができ,ベースラインのU-Netよりも高速で,空間解像度と寸法を保ち,パッチ分類に依存するアプローチに比べてノイズに対して頑健である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:43:28 GMT)
Incremental Multimodal Surface Mapping via Self-Organizing Gaussian
Mixture Models [1.1] 本文では,環境を連続確率モデルとして表わすインクリメンタルなマルチモーダル表面マッピング手法について述べる。
この研究で使用される戦略は環境を表現するためにガウス混合モデル(GMM)を用いる。
このギャップを埋めるために,高速GMMサブマップ抽出のための空間ハッシュマップを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:38:08 GMT)
Nearest Neighbor Search over Vectorized Lexico-Syntactic Patterns for
Relation Extraction from Financial Documents [1.1] そこで本研究では, 近縁な近接探索により, 試行時間における学習関係を概説する簡単な手法を提案する。
我々は、REFinDに対するアプローチを評価し、その手法が最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:19:56 GMT)
Angular Momentum Flows without anything carrying it [1.0] 2つの遠隔領域間で保存された量の移動は、一般的には比較的簡単なプロセスであると仮定される。
我々は、ある領域から別の領域への角運動量の流れを、任意の粒子(または場)が存在するという驚くほど小さい確率で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:59:29 GMT)
Exploring the Potential of Generative AI for the World Wide Web [0.9] 我々は、World Wide Webの領域における生成AIの可能性を探る。
Web開発者は、すでに生成AIを使用してテキストや画像の作成を支援している。
Webブラウザは将来、壊れたWebページの修復、帯域幅の保存、プライバシーの強化といったタスクのために、ローカルに画像を生成するためにそれを使うかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:02:45 GMT)
Quantum Query Complexity of Boolean Functions under Indefinite Causal
Order [0.9] 一般高次量子計算におけるブール関数の問合せ複雑性について検討する。
最近導入された因果順序の量子制御を持つ量子回路のクラスは、クエリの複雑さを減らすことは不可能である。
因果不確定なスーパーマップを利用する場合、2つのクエリで計算できる最小誤差が厳密に低い関数がいくつか見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:35:15 GMT)
A Method for Network Intrusion Detection Using Flow Sequence and BERT Framework [0.9] 本研究の目的は,ネットワーク侵入検知システムの領域適応性を向上させるために,フローのシーケンスを用いることの可能性を検討することである。
提案手法は自然言語処理技術とトランスフォーマーフレームワークからの双方向表現を用いる。
初期の実証実験の結果,従来のアプローチに比べてドメイン適応能力が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:56:40 GMT)
Real-Time Neural Materials using Block-Compressed Features [0.9] 本稿では、リアルタイムレンダリングパイプラインで使用するように設計された特徴量とデコーダを備えたニューラルマテリアルモデルを提案する。
我々のフレームワークはハードウェアベースのブロック圧縮(BC)テクスチャフォーマットを利用して学習した特徴を記憶し、そのモデルに空間と規模で連続的に材料情報を出力するように訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:45:58 GMT)
Bayesian Neural Networks for Geothermal Resource Assessment: Prediction
with Uncertainty [0.8] 地熱資源ポテンシャル評価への機械学習の適用について検討する。
教師付き学習問題は、アメリカ合衆国ネバダ州内の10の地質学的・物理的特徴の地図を用いて、広い地域にわたって地熱ポテンシャルを定義することで定義される。
我々は、比較的小さな正のトレーニングサイト(既知の資源や活力発電所)と負のトレーニングサイト(不適切な地熱条件のドリルサイト)を提供し、これらを使用して、この分類作業のために人工ニューラルネットワークを制約し、最適化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:04:08 GMT)
Bayesian Neural Networks for Geothermal Resource Assessment: Prediction
with Uncertainty [0.8] 地熱資源ポテンシャル評価への機械学習の適用について検討する。
教師付き学習問題は、アメリカ合衆国ネバダ州内の10の地質学的・物理的特徴の地図を用いて、広い地域にわたって地熱ポテンシャルを定義することで定義される。
我々は、比較的小さな正のトレーニングサイト(既知の資源や活力発電所)と負のトレーニングサイト(不適切な地熱条件のドリルサイト)を提供し、これらを使用して、この分類作業のために人工ニューラルネットワークを制約し、最適化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:04:08 GMT)
Task-driven Prompt Evolution for Foundation Models [0.8] SAM(SAMPOT)のような基礎モデルのためのプラグアンドプレイ型プロンプト最適化手法を提案する。
胸部X線像における肺分画に対するSAMPOTの有用性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:08:07 GMT)
Graph Convolutional Networks for Complex Traffic Scenario Classification [0.8] シナリオベースのテストアプローチは、自動運転システムの安全性の統計的に重要な証拠を得るのに必要な時間を短縮することができる。
シナリオ分類のほとんどの方法は、多様な環境を持つ複雑なシナリオでは機能しない。
本研究では,車両と環境との相互作用をモデル化できる複雑な交通シナリオ分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:51:24 GMT)
Network Design through Graph Neural Networks: Identifying Challenges and
Improving Performance [0.8] 勾配に基づく編集を統制する要因について検討する。
本稿では, (a) 最高スコアのエッジを編集し, (b) 編集したグラフを再埋め込みして勾配をリフレッシュし, バイアスの少ないエッジ選択を実現する反復編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:45:20 GMT)
Incorprating Prompt tuning for Commit classification with prior
Knowledge [0.8] コミット分類(CC)はソフトウェアのメンテナンスにおいて重要なタスクである。
本稿では,事前知識を用いたコミット分類のためのプロンプトチューニングを組み込んだ生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークはCCの問題をシンプルに解決できるが、ほとんどショットやゼロショットのシナリオでは効果的に解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:23:08 GMT)
Decoherence time in quantum harmonic oscillators as quantum memory
systems [0.7] 本稿では線形量子微分方程式により記述されたオープン量子調和振動子(OQHO)について述べる。
システム-環境結合のより現実的な場合、系変数の平均二乗偏差の典型的な時間としてメモリデコヒーレンス水平線を定義する。
我々は、OQHOのエネルギーと結合行列に対するデコヒーレンス時間を記憶相におけるメモリシステムとみなし、ゼロハミルトニアンが準最適解を提供する条件を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:29:42 GMT)
Emergent representations in networks trained with the Forward-Forward
algorithm [0.7] 我々は,フォワード・フォワードアルゴリズムが,高い空間性を示すカテゴリ固有のアンサンブルに編成可能であることを示す。
その結果、フォワード・フォワードが提案する学習手順は、大脳皮質における学習のモデル化において、バックプロパゲーションよりも優れている可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:49:13 GMT)
Effects of sub-word segmentation on performance of transformer language
models [0.6] 統計的セグメンテーションアルゴリズムBPEと形態素セグメンテーションのための2つの教師なしアルゴリズムを用いて訓練されたGPTモデルとBERTモデルを比較した。
形態的セグメンテーションによるトレーニングでは,1は低いパープレキシティを実現し,2はトレーニング時間でより効率的に収束し,3は下流タスクで同等あるいはより良い評価スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:36:36 GMT)
SourceP: Detecting Ponzi Schemes on Ethereum with Source Code [0.6] SourcePは、事前訓練されたモデルとデータフローを使用して、プラットフォーム上のスマートPonziスキームを検出する方法である。
まず、スマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、スマートコントラクトにおけるPonziスキームを識別するための分類モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:06:28 GMT)
Tackling the Matrix Multiplication Micro-kernel Generation with Exo [0.6] 新しいハードウェアごとに専用のマイクロカーネルを生成するためのステップバイステップの手順を提案する。
ハードウェアターゲットは、その命令の簡潔なライブラリベースの記述によって完全に指定されるため、生成したコードの移植性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:09:57 GMT)
Optimal entanglement generation in GHZ-type states [0.5] 我々は,3量子GHZ型状態のクラスにおいて,最も高速かつ持続的な三部体絡み合いの発生を好む過程を同定する。
本結果は,マルチパーティシステムへの絡み合い率の理解を深め,様々な量子情報処理タスクにおける効率向上戦略に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:57:01 GMT)
Anti-parity-time symmetry hidden in a damping linear resonator [0.5] オーバー・ダッピングからアンダー・ダッピング状態への相転移は、物理的システムにおいてユビキタスな現象である。
ここでは、この位相遷移は、単一減衰線形共振器に隠された反パリティ時間対称性によって決定される。
反$mathcalPT$対称性の破れは過減衰状態から低減衰状態への相転移をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:56:34 GMT)
Values of cooperative quantum games [0.5] 我々は,量子非シグナリング相関の型階層から生じる量子ゲーム値を分析する。
作用素の三元環の最大テンソル積の代替記述を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:50:44 GMT)
Explanations Based on Item Response Theory (eXirt): A Model-Specific
Method to Explain Tree-Ensemble Model in Trust Perspective [0.5] Ciu、Dalex、Eli5、Lofo、Shap、Skaterといった手法がブラックボックスモデルを説明するために登場した。
Xirtは、ツリーアンサンブルモデルのグローバルな説明とIRTを通してモデルのインスタンスのローカルな説明を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:36:48 GMT)
Improving the Timing Resolution of Positron Emission Tomography
Detectors Using Boosted Learning -- A Residual Physics Approach [0.5] 本研究は,機械学習(ML)と残差物理を用いた検出器最適化の新しい多用途手法を提案する。
ポジトロン・エミッション・トモグラフィー (PET) の概念を適用し, 一致時間分解能(CTR)の向上を目的とした。
臨床的に有意な19mmの検出器ではCTRを有意に改善し(20%以上)、185 ps (450-550 keV) のCTRに到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:25:50 GMT)
SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from
Diffusion Models [0.5] DPM(Diffusion Probabilistic Models)として知られる強力な生成モデルのクラスが注目されている。
高速であるにもかかわらず、そのような解法は通常、利用可能な遅いSDE解法によって達成される最適な品質に達しない。
我々の目標は、その目標を達成するために数百から数千のNFEを必要とすることなく、最適な品質に達するSDEソルバを提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:51:28 GMT)
Instability of computer vision models is a necessary result of the task
itself [0.5] 我々は、a)データの対称性、b)分類タスクの分類的性質、c)画像自体をオブジェクトとして分類することの相違により、不安定性は必然的であることを示した。
コンピュータビジョンの課題が現在どのように定式化されているかは、不安定性が不可欠である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:48:36 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） (Thu, 26 Oct 2023 02:12:49 GMT)
Exploring Behaviours of RESTful APIs in an Industrial Setting [0.4] これらのAPIが示す振る舞いの例を生成するために,REST APIに共通する一連の動作特性を提案する。
これらの例は、APIの理解を深めるために(i)、自動テストケースのソースとして(ii)の両方に使用することができます。
提案手法は,システム理解と実践者によるテスト生成の源泉として考えられる例を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:33:11 GMT)
BlackJack: Secure machine learning on IoT devices through hardware-based shuffling [0.4] 我々は、CPU内の機能ユニットとして追加されたハードウェアであるBlackJackを紹介する。
BlackJackは、攻撃に必要な時間を何世紀にもわたって増加させることで、IoTデバイス上のニューラルネットワークをセキュアにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:37:52 GMT)
Sky Imager-Based Forecast of Solar Irradiance Using Machine Learning [0.4] 本稿では,空画像から短時間の太陽放射を推定する新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは、天空画像から特徴を抽出し、学習に基づく手法を用いて太陽放射を推定する。
提案する機械学習(ML)アルゴリズムの性能は,スカイイメージの2つの公開データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:44:45 GMT)
Feature Extraction and Classification from Planetary Science Datasets
enabled by Machine Learning [0.4] 近年の研究では、外惑星ミッションのデータセットに機械学習(ML)ニューラルネットワークを適用し、特徴認識を実現するための2つの事例を示す。
トレーニングデータセットにラベル付きブロックを認識するために,業界標準のMask R-CNNに新しいレイヤを追加し,トレーニングするトランスファーラーニングアプローチを採用しました。
別のアプリケーションでは、Titan上の雲を認識するためにMask R-CNNを適用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:43:55 GMT)
Quantum Algorithm for Dynamic Mode Decomposition and Matrix Eigenvalue
Decomposition with Complex Eigenvalues [0.4] 本稿では,量子微分方程式解法によりシミュレーションされた時系列データを解析する量子アルゴリズムを提案する。
我々の量子アルゴリズムは、対応する線形力学系を解析することによって行列固有値の抽出も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:21:51 GMT)
Distribution of Action Movements (DAM): A Descriptor for Human Action
Recognition [0.3] フレーム間の関節の運動方向の分布に基づく新しい動作記述子を提案する。
ディスクリプタは、多くのよく知られたデータセット上で、最先端の技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:24:57 GMT)
Variance of ML-based software fault predictors: are we really improving
fault prediction? [0.3] 我々は、最先端の故障予測手法のばらつきを実験的に分析する。
我々は,クラス毎の精度測定値において最大10.10%のばらつきを観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:31:32 GMT)
Towards the decentralized coordination of multiple self-adaptive systems [0.3] 複数の自己適応システムが同じ環境を共有し、共通の目標を持つ場合、競合を避け、目標を満たすために実行時に適応を調整することができる。
本研究では,2種類の制約(優先制約,局所的関心事表現,一貫性制約,共有的関心事表現)を導入した分散協調手法であるCoADAPTを提案する。
実行時に、各自己適応システムによって実装された分散制約最適化アルゴリズムを用いて分散的に解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:22:35 GMT)
Handshape recognition for Argentinian Sign Language using ProbSom [0.3] 本稿では、まず、アルゼンチン手話(LSA)のための手話データベースの作成について述べる。
第2に,ProbSomと呼ばれる自己組織化マップの教師付き適応を用いた画像処理,記述子抽出,その後の手形分類手法を提案する。
構築されたデータベースには、800枚の画像と16個のLAAハンドパップが含まれており、アルゼンチンのサインの包括的なデータベースを構築するための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:32:44 GMT)
Towards Better Generalization with Flexible Representation of
Multi-Module Graph Neural Networks [0.3] ランダムグラフ生成器を用いて,グラフサイズと構造特性がGNNの予測性能に与える影響について検討する。
本稿では,GNNが未知のグラフに一般化できるかどうかを決定する上で,平均ノード次数が重要な特徴であることを示す。
集約された入力に対して単一の正準非線形変換を一般化することにより、ネットワークが新しいグラフに柔軟に対応可能なマルチモジュールGNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:13:16 GMT)
DSAC-C: Constrained Maximum Entropy for Robust Discrete Soft-Actor
Critic [0.2] 本稿では,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)アルゴリズムのファミリを新たに拡張する。
我々は、最大エントロピー原理に基づいて、サロゲート批判政策から導かれるさらなる統計的制約により、離散SACをさらに改善することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:54:51 GMT)
Mapping Guaranteed Positive Secret Key Rates for Continuous Variable
Quantum Key Distribution [0.2] 連続可変量子鍵分布(continuous variable quantum key distribution, CVQKD)とは、光の連続振幅と位相クオーチャを用いて、異なるパーティ間で秘密鍵を共有することである。
ここでは、正秘密鍵レート(SKR)の領域を地図化するための比較ツールが開発されている。
この手法は離散変調CVQKD(DM-CVQKD)プロトコル向けに開発されたが、現在および将来のプロトコルやセキュリティ証明にも拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:44:39 GMT)
Effective Prime Factorization via Quantum Annealing by Modular
Locally-structured Embedding [0.2] 本稿では、現在のD-Wave QAデバイスのペガサスアーキテクチャにバイナリ乗算器回路の、新しくてコンパクトなモジュラー符号化を提案する。
私たちの知る限りでは、これらは量子アニールに符号化された最大の分解問題である。
8,219,999 = 32,749 * 251は、私たちが分解できる最高の素数である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:00:22 GMT)
Non-contrastive sentence representations via self-supervision [0.2] コンピュータビジョンのコミュニティでは、異なる種類の自己監督的損失関数とメソッドが考慮され、次元は対照的である。
次元の対照的な目的を用いて訓練された自己教師あり埋め込みは、補助損失関数を必要とせず、下流タスクにおいてSimCSEより優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Harnessing GPT-3.5-turbo for Rhetorical Role Prediction in Legal Cases [0.2] 訴訟の修辞的役割予測タスクにおいて,大規模な事前学習型生成変換器(GPT-3.5-turbo)を問うための一段階適用手法の総合的研究を提案する。
実例数,ラベルの定義,(ラベル付き)テキストコンテキストの提示,およびこのコンテキストに関する特定の質問が,モデルの性能に肯定的な影響を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:19:48 GMT)
Nabra: Syrian Arabic Dialects with Morphological Annotations [0.1] ナブラ語(Nabra)は、シリアのアラビア語方言のコーポラで、形態的アノテーションがある。
シリア原住民のチームは、約6万語を含む6K以上の文を収集した。
ナブラ語は、アレッポ語、ダマスカス語、ディール・エズール語、ハマ語、ホムス語、フラン語、ラタキア語、マルディン語、ラッカ語、スウェーダ語を含むいくつかのシリアの方言をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:23:05 GMT)
Simulating Scattering of Composite Particles [0.1] 古典的および量子コンピュータ上での散乱をシミュレーションするための非摂動的アプローチを開発する。
この構造は、2つの複合粒子が接触する粒子衝突を模倣するように設計されている。
このアプローチは、相対論的および非相対論的条件の両方において、強く結合したシステムを研究するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Quantum repeater via entangled phase modulated multimode coherent states [0.1] 本稿では,対称および反対称シュリンガー猫状態の電気光学変調により得られる,絡み合った多モードコヒーレント状態を用いる量子リピータのスキームを提案する。
この方法では、リモートパーティによって生成された位相変調状態のサブキャリアモードを、中心ノードの対称ビームスプリッタに送信する。
絡み合ったコヒーレント状態は、ビームスプリッタの出力チャネルにおける光子計数測定によって熱処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 06:11:11 GMT)
Mutual information of spin systems from autoregressive neural networks [0.0] モンテカルロサンプリングに基づく古典的スピン系の二部共役情報を推定する新しい直接手法について述べる。
乗算接続された偶対除算を含む4つのパーティショニングのイジングモデルでこれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:47:48 GMT)
miditok: A Python package for MIDI file tokenization [0.0] MidiTokは、シンボリック音楽のトークン化を可能にするオープンソースライブラリである。
最もポピュラーな音楽トークン化を、統一されたAPIの下で実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:37:44 GMT)
Valley splitting depending on the size and location of a silicon quantum
dot [0.0] シリコン量子ドットのバレー分割は、シリコンスピン量子ビットの性能とスケーラビリティに重要な役割を果たす。
シリコン量子ドットのサイズと位置の関数としてのSiGe/Si/SiGeヘテロ構造のVSについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:44:01 GMT)
Using a resource theoretic perspective to witness and engineer quantum
generalized contextuality for prepare-and-measure scenarios [0.0] 我々は、準備・測定シナリオの構造を解析するためのツールとして、一般化文脈性の資源理論を用いる。
このフレームワークは複雑なシナリオにおける量子文脈性の証明を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:23:09 GMT)
Using State-of-the-Art Speech Models to Evaluate Oral Reading Fluency in
Ghana [0.0] 本稿では,ガーナの学生の口頭読解率(ORF)を評価するために,大規模音声モデルを用いた最近の3つの実験について報告する。
我々はWhisper V2が13.5の単語誤り率でガーナの学生の読み書きを生成することを発見した。
これは、成人スピーチにおけるモデルの平均的なWER(12.8)に近く、わずか数年前には子供の音声の書き起こしの最先端と見なされていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:30:13 GMT)
Universal Quantum Computation in Globally Driven Rydberg Atom Arrays [0.0] 我々は、Rydberg原子配列を用いた量子計算のモデルを開発する。
任意の回路は、静的原子配列上の大域共振レーザーパルスのシーケンスによって実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:43:11 GMT)
Unified linear response theory of quantum dot circuits [0.0] 有限緩和と軽視によってもたらされる非単体効果を捉える統一理論を開発する。
我々のモデルは、ハイブリッド量子古典回路の設計を容易にし、量子ビット制御と量子状態の読み出しをシミュレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:48:37 GMT)
Two-photon quantum state tomography of photonic qubits [0.0] 2次干渉を用いてストークスパラメータと単一光子の偏光度を測定するためのツールを提供する。
偏光状態が内部自由度に結合している部分偏光子を識別できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:14:03 GMT)
Tuning photon-mediated interactions in a multimode cavity: from
supersolid to insulating droplets hosting phononic excitations [0.0] 本研究では, ボースガスをリングキャビティの長手モードに結合させることにより, フォノン様格子励起を伴う超固体および液滴状態について検討した。
接触衝突と調整可能な空洞を介する相互作用の相互作用は、豊かな位相図に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:07:41 GMT)
Training Methods of Multi-label Prediction Classifiers for Hyperspectral
Remote Sensing Images [0.0] ハイパースペクトルリモートセンシング画像に対するマルチラベル・パッチレベルの分類法を提案する。
リモートセンシング画像から抽出した空間次元を縮小したパッチと全スペクトル深度を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:05:07 GMT)
Trade-offs between precision and fluctuations in charging
finite-dimensional quantum systems [0.0] 量子バッテリは当初、循環ハミルトニアン過程によって充電される熱平衡状態にあるとみなす。
我々は、同一の2レベルシステムと個別の$d$レベルのシステムに対して、最適または準最適プロトコルを提案する。
我々は、これらのメリットの数字と、地域およびグローバルなオペレーションのパフォーマンスのトレードオフを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:27:39 GMT)
Thermal local quantum uncertainty in a two-qubit-superconducting system
under decoherence [0.0] 局所量子不確実性(LQU)は、量子相関の尺度である。
熱LQUはハミルトニアンパラメータを操作することで増大することができることを示す。
熱LQUに対するデコヒーリングチャネルの影響について, 詳細な解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:11:12 GMT)
The six blinds and the elephant or an interdisciplinary selection of
measurement features [0.0] 整合性、整合性、相関性、ランダム性、不確実性の問題は、物理学、決定理論、ゲーム理論を含む様々な分野において明らかである。
基礎となる数学的構造は、非常によく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:43:58 GMT)
The prince and the pauper. A quantum paradox of Hilbert-space
fundamentalism [0.0] 量子世界はヒルベルト空間とハミルトン空間における単位ベクトルによって記述される。
この論文は以前 (arXiv:2102.08620) で完全に一般化された。
ここでは、具体的な物理的に異なる世界は、同じ単位ベクトルで記述でき、同じ法則に従って進化することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:53:27 GMT)
The p-Adic Schr\"odinger Equation and the Two-slit Experiment in Quantum
Mechanics [0.0] p-進量子力学はディラック・ヴォン・ノイマン公理から構成される。
p-進量子力学は、空間が離散的な性質を持つ場合、標準量子力学はどうなるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:39:28 GMT)
The Not-So-Secret Fourth Parameter of Quantum Codes [0.0] 量子符号は通常、物理量子ビット数$n$、符号空間の次元$K$、符号距離$d$の3つのパラメータを使って参照される。
しかし、これらの3つのパラメータは、コードの下で量子コードの唯一の不変量ではない。
我々は、この結果が一般に証明され、新しい"パラメータ$Gに関して、厳密に安定化符号を上回る3つの非付加符号のファミリーを構築するのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:59:33 GMT)
The Disparate Impact of Uncertainty: Affirmative Action vs. Affirmative
Information [0.0] 不確実性は意思決定に異なる影響を与える。
平均的な結果の高い群は、通常、高い偽陽性率を割り当てられる。
付加的なデータ取得は、格差を排除し、機会へのアクセスを拡大することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:16:05 GMT)
Supercharging academic writing with generative AI: framework,
techniques, and caveats [0.0] このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。
我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:35:00 GMT)
Summation formulas generated by Hilbert space eigenproblem [0.0] シュル」オミルチ様無限級数や級数のある種のクラスが閉形式で計算可能であることを示す。
我々は、ヒルベルト空間の固有プロブレムに基づく一般的なフレームワークを提供し、異なる正確な可解量子モデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:55:05 GMT)
Steady-state charging of quantum batteries via dissipative ancillas [0.0] 量子ビットのNセル星ネットワークに埋め込まれた単一セル量子電池の定常充電過程について検討する。
両シナリオで最適な定常電荷が得られ、貯水池の化学的ポテンシャルと化学的ポテンシャルの差により単調に成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:56:15 GMT)
Spontaneously sliding multipole spin density waves in cold atoms [0.0] レーザー駆動型ルビジウム原子の基底状態における自発ドリフト結合スピンと四極子密度波の観測について報告する。
この観測は、非平衡磁気系における新しい輸送過程を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:00:04 GMT)
Spherical CNN for Medical Imaging Applications: Importance of
Equivariance in image reconstruction and denoising [0.0] 同変ネットワークは、トモグラフィー応用のための効率的かつ高性能なアプローチである。
2次元および3次元の医療画像問題に対する同変球状CNNの有効性を評価した。
本稿では,従来の画像再構成ツールの補完としてSCNNを用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:12:06 GMT)
Sparse Bayesian Multidimensional Item Response Theory [0.0] 本稿では,二項および順序項目MIRTのためのベイズ的プラットフォームを開発する。
チューニングが最小限で、比較的大規模なデータセットで十分スケールする必要がある。
2つのデータセットに対して,本手法の実用的有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:50:50 GMT)
Spacing distribution for quantum Rabi models [0.0] 非対称量子ラビモデル(AQRM)は、量子光学の基本モデルである。
本稿では,高エネルギーの限界におけるAQRMの連続固有値の分布と値の差に着目した。
結果は、半整数バイアスを示すことが知られているAQRMの隠れ対称性を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:22:00 GMT)
Sketch-and-Project Meets Newton Method: Global $\mathcal O(k^{-2})$
Convergence with Low-Rank Updates [0.0] 高速な$mathcal O(k-2)$大域収束率を持つスケッチ・アンド・プロジェクトニュートン法を提案する。
SGNは、スケッチ・アンド・プロジェクト方式の安価なイテレーションコスト、最先端の$mathcal O(k-2)$フルランクニュートン方式のグローバル収束率、減衰ニュートン方式のアルゴリズム単純さの3つを継承している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:33:34 GMT)
Shadow tomography with noisy readouts [0.0] シャドウトモグラフィー(シャドウトモグラフィー)は、量子コンピュータや量子シミュレータの量子状態を特徴付けるスケーラブルな手法である。
建設によって、古典的な影は本質的に読み出しノイズに敏感である。
古典的な影は、標準的な影よりもはるかに柔軟な構造を受け入れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:47:51 GMT)
Sensitivity Bounds for Quantum Control and Time-Domain Performance
Guarantees [0.0] 我々は、一点一点一点の最適制御場によって制御される閉量子系の構造的不確実性に対するゲート忠実度誤差の差分感度に関する解析的境界を提供する。
次に、これらの差分感度境界を用いて、パラメータの不確かさに直面して忠実度誤差によって定量化される性能を保証する条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:32:33 GMT)
Semantic Generative Augmentations for Few-Shot Counting [0.0] 合成データは,クラス非依存のカウントにどのように役立つかを検討する。
本稿では,安定拡散の二重条件付けをプロンプトと密度マップの両方で行うことを提案する。
実験により, 多様な生成戦略により, 2つの最近の数理モデルと数理モデルとのカウント精度が大幅に向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:42:48 GMT)
Secure short-term load forecasting for smart grids with
transformer-based federated learning [0.0] 電力負荷予測は、需要と供給収支を補助するスマートグリッドの中で不可欠なタスクである。
きめ細かい負荷プロファイルは、ユーザの消費電力の挙動を公開できるため、プライバシやセキュリティ上の懸念が高まる。
本稿では,短期電力負荷予測のためのフェデレーション学習を用いた変圧器を用いた新しい深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:27:55 GMT)
Scale-invariant phase transition of disordered bosons in one dimension [0.0] 1次元のボゾン粒子の超流動状態と非超流動状態の間の障害誘起量子相転移は、一般的にベレジンスキー-コステリッツ-Thouless (BKT)型であることが期待されている。
ここでは、積分可能なパワーローホッピングを持つハードコア格子ボソンが1/ralpha$で崩壊し、代わりに非BKT連続相転移を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:30:12 GMT)
Saturating the Maximum Success Probability Bound for Noiseless Linear
Amplification using Linear Optics [0.0] ノイズレス線形増幅器(NLA)は、量子物理学の規則で許容される最高品質の増幅を行う。
残念なことに、これらの同じ規則はNLA演算を確率過程の領域に制約する非閉定理を通じて我々に反する。
ここでは、Knill-Laflamme-Milburn準決定性テレポータを増幅器に変更することにより、この成功確率境界を達成する最初の線形光学NLAプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:21:53 GMT)
Robust and Deterministic Preparation of Bosonic Logical States in a
Trapped Ion [0.0] ボソニックモードの論理量子ビットは、フォールトトレラントな量子情報処理のハードウェア効率の高い実装を提供する。
閉じ込められたイオンと超伝導マイクロ波キャビティの最近の進歩は、高品質なボゾン状態の実験的実現につながっている。
捕捉イオンの機械的運動における非古典的標的ボゾン状態の高忠実度, 決定論的準備を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 01:46:47 GMT)
Relayed-QKD and switched-QKD networks performance comparison considering
physical layer QKD limitations [0.0] スイッチングQKDにおける最適化されていないQKDペアに対するSKR生成を実験的に評価し、スイッチングQKDと中継QKDネットワークの性能を比較して、短距離および大規模ネットワークでの性能が向上することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:25:13 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） (Thu, 26 Oct 2023 05:21:39 GMT)
Quantum criticality at cryogenic melting of polar bubble lattices [0.0] 極薄Pb(Zr0.4Ti0.6)O3薄膜におけるいくつかの双極子相の位相に量子揺らぎがどう影響するかを示す。
また、量子揺らぎは六角形気泡格子と液体のような状態とを分離する量子臨界点(QCP)を誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 00:32:21 GMT)
Quantified Effects of the Laser Seeding Attack in Quantum Key
Distribution [0.0] 量子鍵分布(QKD)は、情報理論セキュリティを用いたプライベート通信を可能にする。
レーザーシード攻撃(LSA)として知られるQKD送信機に対する顕著な攻撃について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:34:03 GMT)
Prospects for thermalization of microwave-shielded ultracold molecules [0.0] マイクロ波遮蔽極性分子フェルミオン希薄ガス中の異方性熱化について検討した。
しきい値より上の衝突エネルギーについては、前方散乱の強い好みにより熱化が抑制されていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:06:47 GMT)
Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on
sensitivity in the tangent bundle [0.0] 本稿では,フィードフォワードReLUネットワークの一般化誤差に基づいたPAC型を提案する。
得られた境界はネットワークの深さに明示的に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:14:13 GMT)
Operational meanings of a generalized conditional expectation in quantum
metrology [0.0] 量子力学における一般化条件期待(GCE)の統一形式が最近出現した。
量子パラメータ推定の文脈において、GCEのバージョンに対して運用上の意味を提供する。
頻繁な設定については、GCE が量子ラオ・ブラックウェルの定理につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 22:26:00 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） (Thu, 26 Oct 2023 16:24:39 GMT)
On the recognition of the game type based on physiological signals and
eye tracking [0.0] 我々は,参加者のゲームに対する認識を,問題の探索の場として利用する。
我々は,3つの異なるゲーム(スペースインベーダー,テトリス,タワーディフェンス)とゲーム間停止の分類器を構築する。
ゲーム分類において得られた結果に基づいて、スマート監視と定量化自己の潜在的な応用を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:27:23 GMT)
On the convex characterisation of the set of unital quantum channels [0.0] 我々は、$d$次元のユニタリ量子チャネルの凸集合を考える。
特に、写像の族をパラメトリズし、このパラメトリゼーションを通じて集合の部分的な特徴付けを提供する。
四重チャネルの場合、集合の極点とその分類をクラウス階数に関して考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:39:37 GMT)
On Lieb-Robinson bounds for a class of continuum fermions [0.0] 我々は、紫外線正規化ペア相互作用を持つ$mathbb Rd$における多重フェルミオン系の量子力学を考察する。
我々は、条件付き期待というフェルミオン連続体の概念を開発し、それを局所的に時間発展するフェルミオン可観測物に近似するために利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:52:30 GMT)
O-band QKD link over a multiple ONT loaded carrier-grade GPON for FTTH
applications [0.0] 我々は,複数のONTでキャリアグレードのFiber-to-the-Home(FTTH)光アクセスネットワークを複製し,実生活のFTTH運用をエミュレートする,GPONテストベッド上に,Oバンド商用量子鍵配信(QKD)システムを統合することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:18:02 GMT)
Non-Gaussian Quantum Illumination with three modes [0.0] 信号状態が2つのモードを記述し、アイドラーが1つの光子モード状態を記述するような3モード非ガウス状態の量子照明は、高雑音の背景において標準ガウス量子照明よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:56:29 GMT)
Neuromorphic Online Clustering and Classification [0.0] ニューロモルフィックアーキテクチャの2つのレイヤが設計され、オンラインクラスタリングと教師付き分類が可能であることが示されている。
アクティブスパイキングデンドライトモデルを使用し、単一の樹状体セグメントは古典的な統合点と発火点ニューロンと本質的に同じ機能を発揮する。
単一のデンドライトは複数のセグメントで構成され、オンラインクラスタリングが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 21:59:19 GMT)
Multiplexed Processing of Quantum Information Across an Ultra-wide
Optical Bandwidth [0.0] 本稿では、多重周波数チャネル上で並列にそのようなブロードバンドソースを用いて量子情報を処理する効率的な方法を提案する。
具体的には、多重連続可変量子鍵分布(CV-QKD)と多重連続可変量子テレポーテーションプロトコルの2つの基本プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 23:50:20 GMT)
Meaning and understanding in large language models [0.0] 人工知能の生成的大言語モデル(LLM)の最近の発展は、機械による言語理解に関する伝統的な哲学的仮定を改訂する必要があるという信念を導いた。
本稿では,機械語の性能を単なる統語的操作と見なす傾向と理解のシミュレーションを批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:06:14 GMT)
Making topologically trivial non-Hermitian systems nontrivial via gauge
fields [0.0] 非ハーモニティ性は、物理学における対称性とトポロジーの概念を著しく豊かにする。
ここでは、対称性障壁を横断する一般的なメカニズムを示す。
我々の研究はゲージ構造が基本レベルで非エルミート物理学を著しく豊かにすることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 02:46:53 GMT)
Magic Angle Spinning Effects on Longitudinal NMR Relaxation: 15N in
L-Histidine [0.0] 縦方向緩和は、非コヒーレントなプロセスによって、縦方向の核磁化を熱平衡に戻すメカニズムである。
本研究は、2つのモデル化合物の長手緩和速度定数に及ぼす魔法の角度回転速度の影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:07:18 GMT)
MEMPSEP III. A machine learning-oriented multivariate data set for
forecasting the Occurrence and Properties of Solar Energetic Particle Events
using a Multivariate Ensemble Approach [0.0] 本稿では,機械学習パイプラインの検証,クリーン化,キュレーションを行う複数の公開観測源から作成したデータセットについて述べる。
太陽エネルギー粒子(SEP)を生成する252個の太陽事象と、そうでない17,542個の太陽事象を同定する。
同定された各事象に対して,エネルギー陽子と電子データ,上流太陽風条件,惑星間磁場ベクトル量などの局所プラズマ特性を1auで取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 20:48:52 GMT)
Local Inaccessibility of Random Classical Information : Conditional
Nonlocality demands Entanglement [0.0] 局所的な演算と古典的通信(LOCC)の下での量子状態の識別は興味深い問題である。
局所ランダム認証(LRA)と呼ばれる,入力依存型局所量子状態識別のためのフレームワークを提案する。
その結果、ネットワーク内の情報のセキュリティとLOCCパラダイムによる量子絡み合いの相互作用の全く新しい側面が浮かび上がった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 09:23:19 GMT)
Lithium Metal Battery Quality Control via Transformer-CNN Segmentation [0.0] デンドライト形態を観察する非破壊的手法は、X線CT(Computerd tomography)を用いて断面ビューを提供することが多い。
電池内部の3次元構造を検索するためには,XCT画像の定量的解析に画像セグメンテーションが不可欠である。
本研究では,XCTデータからデンドライトをセグメント化可能なトランスフォーCNNと呼ばれるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークを用いた,新しいセマンティックセマンティックセマンティクスアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:30:30 GMT)
Learning to learn with an evolutionary strategy applied to variational
quantum algorithms [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、コスト関数を最小化するために古典的手法を用いて最適化された$U$でパラメータ化された量子回路を用いる。
本稿では,LLES(Learning to Learn with an Evolutionary Strategy')という新しい最適化手法を紹介する。
LLESは最適化を学習問題として扱い、繰り返しニューラルネットワークを用いてVQAパラメータを反復的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:55:01 GMT)
Learning depth from monocular video sequences [0.0] トレーニングプロセス中に、より多くのイメージをインクルードできる新たなトレーニング損失を提案する。
単一画像推定のための新しいネットワークアーキテクチャも設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:00:41 GMT)
Kernel Stein Discrepancy thinning: a theoretical perspective of
pathologies and a practical fix with regularization [0.0] Stein Thinning は (Riabiz et al., 2022) がマルコフ連鎖モンテカルロのポストプロセッシング出力に対して提案した有望なアルゴリズムである。
本稿では,これらの病態を理論的に解析し,そのメカニズムを明確に把握し,改善戦略を提案する。
次に,正規化Steinシンニングアルゴリズムを導入し,診断された病態を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:03:13 GMT)
Intermodal quantum key distribution field trial with active switching
between fiber and free-space channels [0.0] 本稿では、モーダル量子鍵分布系のフィールドトライアルについて述べる。
アクティブチャネルは、620mのフリースペースリンクと17kmの展開ファイバの間で交互に切り替えられる。
自由空間流路の性能は大気乱流強度に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 14:52:35 GMT)
Inside the black box: Neural network-based real-time prediction of US
recessions [0.0] 長期記憶(LSTM)とゲートリカレントユニット(GRU)は1967年から2021年までの米国の景気後退をモデル化するために使用される。
予測性能は従来の線形モデルと比較される。
S&P500種指数、実質GDP、個人住宅固定投資などの主要指標は短期予測に一貫して表れている。
長期予測(6ヶ月以上)では、この用語が広まり、生産者物価指数がより顕著になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:58:16 GMT)
Improving Traffic Density Forecasting in Intelligent Transportation
Systems Using Gated Graph Neural Networks [0.0] Gated Graph Neural Networks (GGNN) は最低のRMSEを9.15で、印象的な7.1のMAEを示し、それらを最前線と位置づけている。
GCNはRMSEが9.10、MAEが8.00、GraphSAGEはRMSEが8.3、MAEが7.5である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:40:28 GMT)
IDENAS: Internal Dependency Exploration for Neural Architecture Search [0.0] 内部依存に基づくニューラルアーキテクチャ探索(NAS)とフィーチャーセレクションは、このようなシナリオで有望なソリューションとして現れている。
本研究は、内部依存に基づくニューラルアーキテクチャ探索であるIDENASを提案し、NASと特徴選択を統合する。
本手法は1次元センサと2次元画像データを含む分類のための完全パラメータ空間の内部依存性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:58:29 GMT)
Hierarchical Ensemble-Based Feature Selection for Time Series
Forecasting [0.0] 階層的積み重ねに基づく特徴選択のための新しいアンサンブル手法について検討する。
当社のアプローチでは,階層構造を用いた機能間の共依存を利用しています。
このアプローチの有効性は、合成データセットと実生活データセットで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:40:09 GMT)
Grokking Beyond Neural Networks: An Empirical Exploration with Model
Complexity [0.0] グロキング(Grokking)とは、トレーニングセットで同じパフォーマンスを達成した後、ニューラルネットワークが完璧またはほぼ完璧な精度を達成する場所である。
我々は,スプリアス情報を含む次元を付加することにより,アルゴリズムデータセット上でグラッキングを誘導する機構を明らかにする。
具体的には、この現象は、誤差と複雑さの風景における特定の領域のアクセシビリティによって支配されていると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:47:42 GMT)
Gravity-induced entanglement as a probe of spacetime curvature [0.0] 現在、重力場が(摂動的に)量子であるなら、2つの巨大な物体を絡めると広く信じられている。
このエッセイでは、重力によって引き起こされる絡み合いが時空の曲率に依存することを証明し、原則として、膨張する背景の交互なシグネチャとして振る舞うことができる。
これにより、曲線付き時空におけるそのような絡み合いを探索する新たな補完的な方向が開かれ、それに関する新たな視点が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:16:35 GMT)
Generating a 4-photon Tetrahedron State: Towards Simultaneous
Super-sensitivity to Non-commuting Rotations [0.0] 観測可能な状態に対する量子状態の超感度は、他の非可換観測可能な状態に対する感度の低下によって生じると考えられている。
この誤解は、コンパス状態、すなわち量子状態が位置と運動量の変位に対して等しく超敏感であることによって解消された。
N00N状態は回転軸に整列している限り、古典的な方法よりも有利であることが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:49:23 GMT)
From Transcripts to Insights: Uncovering Corporate Risks Using
Generative AI [0.0] 我々は、政治的、気候的、AI関連のリスクに曝露する、しっかりとしたレベルのリスク対策を開発し、検証する。
GPT 3.5 モデルを用いてリスクサマリーとアセスメントを生成することにより,GPT ベースの尺度が重要な情報内容を有することを示す。
また、生成的AIは、近年の四半期で急増しているAIリスクのような、新たなリスクを検出するのに効果的であることもわかっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:30:37 GMT)
Framework of dynamical transitions from long-range to short-range
quantum systems [0.0] 量子多体系は、局所パラメータと大域パラメータの異なる異なる種の相転移を行う。
本稿では,グローバルあるいはローカルなシステムパラメータにまたがる待ち行列の挙動を動的に変化させるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:57:55 GMT)
Floquet States [0.0] フロケット状態は、運転中に外界に着飾った準粒子とともに出現する。
フロッケ状態は様々な興味深い物理的性質を持つ。
凝縮物質物理学におけるフロケ状態の最近の話題と応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:23:01 GMT)
Finding out all locally indistinguishable sets of generalized Bell
states [0.0] 本稿では,いくつかの二部量子系におけるGBS集合の局所的識別の問題を,完全に解決することを目的とする。
GBS集合の片方向局所判別のための簡潔な必要条件と条件が得られ、Wangらによって提案されたケースに対して肯定的な回答を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 13:56:08 GMT)
Finding Regions of Counterfactual Explanations via Robust Optimization [0.0] 反事実的説明 (CE) は、モデルの決定が変化する最小の摂動データポイントである。
既存のメソッドのほとんどは1つのCEしか提供できないが、ユーザにとっては達成できないかもしれない。
特徴がわずかに乱れた後も有効であるロバストCEを計算するための反復的手法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:49:51 GMT)
Exploring the Trie of Rules: a fast data structure for the
representation of association rules [0.0] 関連ルールマイニング技術は、トランザクションデータベース上に実装された場合、大量のシーケンシャルデータを生成することができる。
本稿では,アソシエーションルールマイニングによって生成されるルールセットを格納するための,ルールのトライ(True of Rule)と呼ばれる新しいデータ構造を提案する。
特定のルールの検索やソートといった基本的な操作の時間的メリットの観点から、ほとんどデータ損失や利益を伴わないルールセットを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 12:44:33 GMT)
Exploring $2d$ localization with a step dependent coin [0.0] 我々は citeZahed023 のコイン演算子を一般化して, 2d$ の局所化を誘導するステップ依存的特徴を含む。
a) 位置とコイン空間におけるシャノンエントロピー、(b) 位置とスピン空間の間のエンタングルメントエントロピー、(c) ステップ依存およびステップ独立コインの密度演算子のPOVMである量子相対エントロピーの3つの異なる測度を計算・比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:44:08 GMT)
Entanglement in Cosmology [0.0] 球状領域内の無質量場における絡み合いエントロピーの進化を、インフレ期とその後の放射線支配の時代を通じて計算する。
我々はエントロピーの大きさを推定し、インフレーション中に地平線から出るモードの量子から古典への遷移の光における解釈について議論する。
我々の結果は、インフレーション中にテンソルモードから生じる重力波のような弱い相互作用する場の量子的性質が、今日の宇宙で検出できる可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 07:50:20 GMT)
Driving superconducting qubits into chaos [0.0] カーキャット量子ビットは近年SNAILトランスモン超伝導回路で実現されている。
非線形性が大きく、駆動力が強いとき、カオスは量子ビットを解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:00:07 GMT)
Do Graph Neural Networks Dream of Landau Damping? Insights from Kinetic
Simulations of a Plasma Sheet Model [0.0] 本モデルでは, 1次元プラズマモデルの動的プラズマ力学を学習する。
本研究は, 実時間, 保存法則, キー物理量の時間的変化の観点から, 元のプラズマモデルと性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:58:12 GMT)
Diffusion coefficients preserving long-time correlations: Consequences
on the Einstein relation and on entanglement in a bosonic Bogoliubov system [0.0] 我々は、$N$結合調和振動子の系を持続的相関を示す平衡状態に駆動する拡散係数を解析的に導出した。
また, 2部構造ボゴリューボフ系におけるエンタングルメントの進化について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:44:48 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） (Thu, 26 Oct 2023 10:49:13 GMT)
Comparing Photorealistic and Animated Embodied Conversational Agents in
Serious Games: An Empirical Study on User Experience [0.0] Embodied conversational agent (ECA) は、エンボディ文字の形をした会話ユーザーインタフェースのパラダイムである。
本稿では、プレゼンテーションリアリズムの2つの異なるレベルを探求する研究に焦点をあてる。
フォトリアリスティックなエージェントはよりリアルで人間らしく感じられ、アニメキャラクターはタスクをゲームのように感じさせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 10:45:26 GMT)
Company classification using zero-shot learning [0.0] NLPとゼロショット学習を用いた企業分類手法を提案する。
Wharton Research Data Services(WRDS)を用いて得られた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） (Thu, 26 Oct 2023 20:19:37 GMT)
Can large language models replace humans in the systematic review
process? Evaluating GPT-4's efficacy in screening and extracting data from
peer-reviewed and grey literature in multiple languages [0.0] 本研究は, GPT-4のタイトル/サブトラクションスクリーニング, フルテキストレビュー, およびデータ抽出能力について, ヒューマン・アウト・オブ・ザ・ループ(Human-out-of-the-loop)アプローチを用いて評価した。
GPT-4は、ほとんどのタスクにおいて人間のパフォーマンスと同等の精度を持っていたが、結果は偶然の合意とデータセットの不均衡によって歪められた。
信頼性の高いプロンプトを用いたフルテキスト文学のスクリーニングでは、GPT-4の性能は「ほぼ完璧」であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 16:18:30 GMT)
Can LLMs Grade Short-answer Reading Comprehension Questions :
Foundational Literacy Assessment in LMICs [0.0] 本稿では,生成的大言語モデル(GPT-4)を用いて,短解答読解質問を確実に評価することの新たな証拠を示す。
具体的には,生成的(LLM)の様々な構成が,新しいデータセットから学生の反応を評価することができるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:05:40 GMT)
Bulk-Edge Correspondence for Point-Gap Topological Phases in Junction
Systems [0.0] 接合系における点ギャップ位相位相のバルクエッジ対応を確立する。
ほぼすべての固有状態は「非エルミート近接効果」と呼ばれる界面の近くで局所化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:05:32 GMT)
Bridging Phylogeny and Taxonomy with Protein-protein Interaction
Networks [0.0] タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)ネットワークは、生物の代謝と生存に不可欠な複雑な生物学的反応の概要を提供する。
我々は,PPIネットワークから情報を収集することで,生命樹・分類学の理解を深めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 05:32:33 GMT)
Boosting Biomolecular Switch Efficiency With Quantum Coherence [0.0] エネルギー量子コヒーレンスは光異性化の効率を増幅する資源として機能することを示す。
これらの知見は、メソスコピックスケールにおける量子熱力学の領域における重要な資源として、エネルギー的量子コヒーレンス(en:Energetic quantum coherence)の役割を示す証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 17:07:45 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） (Thu, 26 Oct 2023 12:29:40 GMT)
An Ensemble Method Based on the Combination of Transformers with
Convolutional Neural Networks to Detect Artificially Generated Text [0.0] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたSci-BERT、DeBERTa、XLNetなどのトランスフォーマーモデルによる分類モデルを提案する。
実験により, アンサンブルアーキテクチャは, 分類のための個別変圧器モデルの性能を上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:17:03 GMT)
Alzheimers Disease Diagnosis by Deep Learning Using MRI-Based Approaches [0.0] アルツハイマー病はいくつかの脳の過程(記憶など)を弱め、最終的に死に至る。
ディープラーニングアルゴリズムは、入力された生データからパターン認識と特徴抽出を行うことができる。
我々は,2021年から2023年にかけてのMRIに基づくディープラーニングアルゴリズムを用いて,アルツハイマー病の診断に焦点を当てた5つの特定の研究を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:48:08 GMT)
Advancing Brain Tumor Detection: A Thorough Investigation of CNNs,
Clustering, and SoftMax Classification in the Analysis of MRI Images [0.0] 脳腫瘍は、すべての年齢層で高い有病率と死亡率のため、世界的な健康上の大きな課題となる。
本研究は,MRI画像を用いた脳腫瘍検出における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用に関する包括的研究である。
このデータセットは、健康な個人と脳腫瘍患者のMRIスキャンで作成され、CNNアーキテクチャーに入力された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 18:27:20 GMT)
Accelerating variational quantum Monte Carlo using the variational
quantum eigensolver [0.0] 変分モンテカルロ法(VMC)は量子状態に対応する分布から古典的にサンプリングするために用いられる。
本稿では,この初期分布を量子コンピュータを用いて生成したサンプルに置き換えることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 15:18:22 GMT)
A weighted-variance variational autoencoder model for speech enhancement [0.0] パラメータ学習における各スペクトル時間枠の寄与を重み付けした重み付き分散生成モデルを提案する。
提案した生成モデルに基づいて,効率的な学習と音声強調アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 11:47:25 GMT)
A simple proof that anomalous weak values require coherence [0.0] 異常な弱値は、前と後の選択状態が$A$の固有基底においてコヒーレンスを持つ必要があることを示す。
また、異常$A_w$が一般化された文脈性の証人である条件も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 08:32:34 GMT)
A Near-Quadratic Sample Complexity Reduction for Agnostic Learning via
Quantum Algorithms [0.0] 我々は精度$epsilon,0epsilon1/4$と信頼性$-delta,0delta 1,$の新しいサンプル複雑性上限$O(mboxlog(frac1delta)/epsilon)を$epsilon,deltaright 0として取得する($epsilon-1$の多相因子まで)。
一般学習の場合、学習速度の量子スピードアップは、(ポリログまで)$epsilon-1$である
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 03:56:42 GMT)
A Family of Quantum Codes with Exotic Transversal Gates [0.0] アルゴリズムは、二進イコサヘドラル群 2,I$ と、T$のようなゲートが、最も効率的なシングルキュービットゲート集合を形成することを示す。
アルゴリズムのフォールトトレラントを実行するには、$ico$lyを実装したコードが必要である。
私たちはこの空白を、すべて$2I$lyを実装した距離 = 3$のコード群を構築することで埋めます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 19:08:24 GMT)
A Classifier Using Global Character Level and Local Sub-unit Level
Features for Hindi Online Handwritten Character Recognition [0.0] Hindiのオンライン手書き文字をモデル化するために,グローバル文字特徴,サブユニット数,ローカルサブユニット特徴の同時分布を定義する分類器を開発した。
開発した分類器は、同じトレーニングセットから抽出された異なる特徴に基づいて訓練された分類器と比較して、テストセットで93.5%の精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Oct 2023 04:20:39 GMT)