Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Multimodal C4: An Open, Billion-scale Corpus of Images Interleaved with Text [130.9]
テキスト内ビジョンやFlamingoのような言語モデルは、任意のインターリーブされた画像とテキストのシーケンスを入力としてサポートする。このインターフェースをサポートするために、インターリーブされた画像+テキストを含むウェブコーパス上でプレトレーニングが行われる。画像がインターリーブされた人気テキスト専用C4コーパスの拡張であるMultimodal C4をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:19:41 GMT)
What Can Human Sketches Do for Object Detection? [127.7]
スケッチは非常に表現力が高く、本質的に主観的かつきめ細かい視覚的手がかりを捉えている。スケッチ可能なオブジェクト検出フレームワークは、 textityou sketch -- textit that zebra' に基づいて検出する。スケッチベース画像検索(SBIR)のために構築された基礎モデル(例えばCLIP)と既存のスケッチモデルとの直感的な相乗効果を示す。特に、まず、エンコーダモデルの両方のスケッチブランチで独立に実行し、高度に一般化可能なスケッチとフォトエンコーダを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:58:15 GMT)
SPAE: Semantic Pyramid AutoEncoder for Multimodal Generation with Frozen LLMs [124.3]
画像やビデオなどの非言語的モダリティを含む理解タスクと生成タスクを,凍結したLLMで実現するためのSPAEを導入する。結果として得られる語彙トークンは、意味的意味と視覚的再構成に必要な細部の両方をキャプチャする。提案手法は,凍結したLCMが画像理解タスクの最先端性能を25%以上越えながら,画像コンテンツを生成できるようにする試みとして,初めて成功した試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:09:46 GMT)
Collaborative Generative AI: Integrating GPT-k for Efficient Editing in Text-to-Image Generation [114.8]
GPT-kのような大規模言語モデルを利用してテキスト・画像生成の迅速な編集プロセスを改善する可能性について検討する。我々は、人間とGPT-kの共通編集を比較し、T2Iを誘導する際のGPT-kの性能を評価し、このプロセスに影響を与える可能性のある要因を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:13:44 GMT)
Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with Different Training Data [113.2]
効果的ロバスト性」は、分配内(ID)性能から予測できる以上の余分な分配外ロバスト性を測定する。異なるデータに基づいてトレーニングされたモデルの有効ロバスト性を評価・比較するための新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:26:10 GMT)
PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama [109.3]
PERFはパノラマ性神経放射場を1つのパノラマから訓練する新しいビュー合成フレームワークである。本研究では,360度2Dシーンを3Dシーンに持ち上げるために,新しい共同RGBDインペイント法とプログレッシブ・インペイント・アンド・エラスティング法を提案する。 PERFは,パノラマから3D,テキストから3D,3Dシーンのスタイリングなど,現実世界のアプリケーションに広く利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:50:41 GMT)
Cal-QL: Calibrated Offline RL Pre-Training for Efficient Online Fine-Tuning [104.1]
オフライン強化学習(RL)手法は微調整中は動作が悪くなる傾向がある。このような校正値関数を学習するオフラインRLアルゴリズムが効果的なオンライン微調整につながることを示す。実際には、Cal-QLは、オフラインのRLのための保守的なQ学習(CQL)の上に、1行のコード変更で実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:14:56 GMT)
On the Exploitability of Instruction Tuning [103.8]
そこで本研究では,モデルの動作を変えるための命令チューニングを,相手がどのように活用できるかを検討する。自動データ中毒パイプラインである textitAutoPoison を提案する。結果から、AutoPoisonは、少数のデータだけを中毒することで、敵がモデルの振る舞いを変えることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:04:36 GMT)
Laughing Hyena Distillery: Extracting Compact Recurrences From Convolutions [101.1]
近年のアテンションフリーシーケンスモデルの発展は、トランスフォーマーのコアにあるアテンション演算子の代替として、畳み込みに依存している。本稿では,事前学習した長大な畳み込みアーキテクチャにおいて,トークン当たりの計算コストとメモリコストを$mathcal O(1)$にすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:40:03 GMT)
Training Socially Aligned Language Models on Simulated Social Interactions [99.4]
AIシステムにおける社会的アライメントは、確立された社会的価値に応じてこれらのモデルが振舞うことを保証することを目的としている。現在の言語モデル(LM)は、トレーニングコーパスを独立して厳格に複製するように訓練されている。本研究は,シミュレートされた社会的相互作用からLMを学習することのできる,新しい学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:02:39 GMT)
LayoutGPT: Compositional Visual Planning and Generation with Large Language Models [98.8]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト条件からレイアウトを生成することで視覚的なプランナーとして機能する。本稿では,スタイルシート言語におけるコンテキスト内視覚的デモンストレーションを構成する手法であるLayoutGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:56:32 GMT)
DPOK: Reinforcement Learning for Fine-tuning Text-to-Image Diffusion Models [97.3]
我々は、オンライン強化学習を用いて、テキスト・ツー・イメージモデルを微調整する。拡散モデルに焦点をあて、微調整タスクをRL問題として定義する。我々のアプローチはDPOKと呼ばれ、政策最適化とKL正規化を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:42:25 GMT)
"Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters [97.1]
大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:15:13 GMT)
Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.2]
時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである* Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。 Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:08:03 GMT)
Are All Steps Equally Important? Benchmarking Essentiality Detection of Events [92.9]
本稿では,現在のモデルが目標イベントに関連するステップイベントの本質をどの程度理解しているかについて検討する。コミュニティガイドサイトWikiHowから収集した高品質なペア(ゴール,ステップ)コーパスをコントリビュートする。高いアノテータ間の合意は、人間が事象の本質について一貫した理解を持っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:37:48 GMT)
Open Visual Knowledge Extraction via Relation-Oriented Multimodality Model Prompting [90.0]
オープンビジュアル知識抽出の新しいパラダイムを初めて探求する。 OpenVikは、リレーショナル知識を含む可能性のあるリージョンを検出するオープンリレーショナルリージョン検出器で構成されている。検出された関心領域で大規模なマルチモーダリティモデルを促すことにより、書式のない知識を生成する視覚的知識生成装置。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:09:29 GMT)
JourneyDB: A Benchmark for Generative Image Understanding [89.0]
生成画像の領域に適合する包括的データセットであるJourneyDBを導入する。精巧にキュレートされたデータセットは、400万の異なる高品質な画像で構成されています。本データセットでは,生成した画像の理解性能を評価するための4つのベンチマークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:46:07 GMT)
4K4D: Real-Time 4D View Synthesis at 4K Resolution [86.7]
本稿では、4K解像度で動的3Dシーンを高忠実かつリアルタイムに見ることを目的とする。ハードウェア化をサポートし,前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現を提案する。私たちの表現は、1080p解像度のDNAレンダリングデータセットで400 FPS、4090 GPUで4K解像度のENeRF-Outdoorデータセットで80 FPSでレンダリングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:41:48 GMT)
OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Unified 3D HD Mapping [84.7]
交通シーン構造を考慮したトポロジ推論のための最初のデータセットであるOpenLane-V2を提案する。 OpenLane-V2は2000のアノテートされた道路シーンで構成され、交通要素と車線との関係を記述している。様々な最先端手法を評価し,OpenLane-V2の定量的,定性的な結果を示し,交通現場におけるトポロジ推論の今後の道筋を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:51:52 GMT)
Provable Benefits of Policy Learning from Human Preferences in Contextual Bandit Problems [82.9]
嗜好に基づく手法は、InstructGPTのような経験的応用でかなりの成功を収めている。フィードバックモデリングにおける人間のバイアスと不確実性がこれらのアプローチの理論的保証にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:15:07 GMT)
HIQL: Offline Goal-Conditioned RL with Latent States as Actions [81.7]
オフラインデータからゴール条件付きRLの階層的アルゴリズムを提案する。この階層的な分解によって、推定値関数のノイズに頑健になることを示す。提案手法は,従来の手法を巧みに操り,高次元画像観察にスケールできるとともに,アクションフリーなデータを容易に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:07:56 GMT)
From Indeterminacy to Determinacy: Augmenting Logical Reasoning Capabilities with Large Language Models [79.9]
DetermLRは、推論プロセスを非決定的な前提から非決定的な前提へと転換する過程として定式化する、新しい推論フレームワークである。 DetermLRは、訪問する状態を少なくし、論理的推論タスクに対処する上で、その優れた効率性と有効性を強調しながら、より良い推論性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:05:51 GMT)
Statistical Knowledge Assessment for Large Language Models [79.1]
ファクトイドの問題に関する様々なプロンプトを考慮すれば、大きな言語モデル(LLM)は事実的に正しい答えを確実に生成できるだろうか? LLMの事実知識を評価する統計的手法であるKaRRを提案する。この結果から,同じバックボーン構造を持つLLMの知識はスケーリング法則に則っており,命令追従データに基づくチューニングは,実際に正しいテキストを確実に生成するモデルの能力を損なう場合があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:58:04 GMT)
Online Decision Mediation [72.8]
意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:59:43 GMT)
Inverse Decision Modeling: Learning Interpretable Representations of Behavior [72.8]
我々は,逆決定モデルに関する表現的,統一的な視点を開拓する。これを逆問題(記述モデルとして)の形式化に用います。この構造が(有界な)有理性の学習(解釈可能な)表現を可能にする方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:05:01 GMT)
Explaining by Imitating: Understanding Decisions by Interpretable Policy Learning [72.8]
観察されたデータから人間の行動を理解することは、意思決定における透明性と説明責任にとって重要である。意思決定者の方針をモデル化することが困難である医療などの現実的な設定を考えてみましょう。本稿では, 設計による透明性の向上, 部分観測可能性の確保, 完全にオフラインで動作可能なデータ駆動型意思決定行動の表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:06:14 GMT)
TorchDEQ: A Library for Deep Equilibrium Models [72.7]
TorchDEQは、最小限のコードとベストプラクティスで複数のドメイン上でDEQを定義し、トレーニングし、推論することを可能にする、アウト・オブ・ザ・ボックスのライブラリです。私たちは、異なるドメインにまたがる6つの暗黙のモデルをサポートするDEQ Zoo'を構築します。 DEQ Zooの6つのプロジェクトすべてにまたがる10のデータセット上でのDECのパフォーマンス、トレーニングの安定性、効率を大幅に改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:16:10 GMT)
Setting the Trap: Capturing and Defeating Backdoors in Pretrained Language Models through Honeypots [68.8]
近年の研究では、バックドア攻撃に対するプレトレーニング言語モデル(PLM)の感受性が明らかにされている。バックドア情報のみを吸収するために,ハニーポットモジュールをオリジナルのPLMに統合する。我々の設計は、PLMの低層表現が十分なバックドア特徴を持っているという観察に動機づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:21:16 GMT)
Parameter-efficient Tuning of Large-scale Multimodal Foundation Model [68.2]
我々はこれらの課題を克服するために、クロスモーダル転送(Aurora)のための優雅なプロンプトフレームワークを提案する。既存のアーキテクチャの冗長性を考慮すると、まずモード近似を用いて0.1Mのトレーニング可能なパラメータを生成し、マルチモーダルプロンプトチューニングを実装する。 6つのクロスモーダルベンチマークの徹底的な評価は、最先端のベンチマークを上回るだけでなく、完全な微調整アプローチよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:17:38 GMT)
Embedding in Recommender Systems: A Survey [67.7]
重要な側面は、ユーザやアイテムIDといった高次元の離散的な特徴を低次元連続ベクトルに包含する技法である。埋め込み技術の適用は複雑なエンティティ関係を捉え、かなりの研究を刺激している。この調査では、協調フィルタリング、自己教師付き学習、グラフベースのテクニックなどの埋め込み手法を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:31:06 GMT)
Learning Descriptive Image Captioning via Semipermeable Maximum Likelihood Estimation [67.3]
トレーニング対象として最大最大推定を行うと、その予測がラベルと一致しないときにキャプションモデルがペナル化される。本研究では,精度の最適化をブロックしながらリッチネスの最適化を可能にするSemipermeable MaxImum Likelihood Estimation (SMILE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:44:48 GMT)
A Deep Instance Generative Framework for MILP Solvers Under Limited Data Availability [66.4]
我々は、MILPインスタンスのための最初の深層生成フレームワークであるG2MILPを提案する。 G2MILPはMILPインスタンスを二部グラフとして表現し、マスク付き変分オートエンコーダを元のグラフの一部を反復的に破損させ、置き換えて新しいグラフを生成する。生成されたMILPインスタンスの品質を評価するためのベンチマークスイートを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:10:46 GMT)
LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.7]
道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:38:00 GMT)
Efficiently Measuring the Cognitive Ability of LLMs: An Adaptive Testing Perspective [63.9]
大きな言語モデル(LLM)は、人間のような認知能力を示している。 LLM評価のための適応テストフレームワークを提案する。このアプローチは、モデルの性能に基づいて、難易度などのテスト問題の特徴を動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:02:24 GMT)
Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:54:37 GMT)
Non-Autoregressive Math Word Problem Solver with Unified Tree Structure [62.9]
我々は,この問題を解析し,統一木に基づいて解表現を推論する,新しい非自己回帰解法であるtextitMWP-NAS を提案する。 Math23K と MAWPS を用いた大規模な実験の結果,提案したMWP-NAS の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:09:38 GMT)
High-probability Convergence Bounds for Nonlinear Stochastic Gradient Descent Under Heavy-tailed Noise [62.2]
本研究では, 広帯域非線形SGD法における収束境界テクスタイチン高確率について検討する。リプシッツ連続勾配の強い凸損失関数に対して、ノイズが重く抑えられた場合でも、故障確率に対数依存があることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:53:41 GMT)
Accelerating LLM Inference by Enabling Intermediate Layer Decoding [62.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。しかし、その大きなサイズは推論を遅く、計算的に高価にする。テキストを効率よく生成するための中間層復号化を実現するために,LLMを命令する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:07:58 GMT)
Unified Off-Policy Learning to Rank: a Reinforcement Learning Perspective [61.4]
メソッドをランク付けするオフポリシー学習は、ユーザがクリックデータを生成する方法に関して、強い仮定をすることが多い。オフライン強化学習は,複雑なデバイアス手法や事前知識を使わずに,様々なクリックモデルに適応できることを示す。様々な大規模データセットの結果から、CUOLRはアルゴリズムのランク付けに最先端のオフポリシー学習を一貫して上回っていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:12:37 GMT)
UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting [59.1]
この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:07:32 GMT)
Improving CLIP Training with Language Rewrites [57.9]
言語書き換えによるCLIPトレーニングを強化するために,Language augmented CLIP (LaCLIP)を導入した。また,LaCLIPは,学習中に計算やメモリオーバーヘッドを伴わずに転送性能を大幅に向上することを示した。 ImageNetゼロショット精度では、LaCLIPはCC12MでCLIPを8.2%、LAION-400Mで2.4%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:46:13 GMT)
Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval for Retrieval Augmented Visual Question Answering [57.0]
知識に基づくビジュアル質問回答 (KB-VQA) では、外部知識ベースからの知識を活用して視覚的に座屈した質問に答えるためにVQAシステムが必要である。本稿では,RA-VQAにおける知識検索を大幅に改善する,微粒な遅延相互作用型マルチモーダル検索(FLMR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:03:35 GMT)
Maximum Independent Set: Self-Training through Dynamic Programming [56.7]
本研究では、動的プログラミング(DP)にインスパイアされた最大独立集合(MIS)問題を解決するグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 GNNをベースとしたDPライクな再帰アルゴリズムを提案し、まず2つの小さなサブグラフを構築し、より大きなMISを持つサブグラフを予測し、次に再帰呼び出しを行う。 MISサイズに関する異なるグラフの比較を注釈付けすると、自己学習プロセスが発生し、比較をより正確に自己アノテーションし、その逆も引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:58:25 GMT)
DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection [55.7]
ディープフェイク検出の分野で見落とされがちな課題は、標準化され、統一され、包括的なベンチマークがないことである。 DeepfakeBenchと呼ばれる,3つの重要なコントリビューションを提供するディープフェイク検出のための,最初の包括的なベンチマークを提示する。 DeepfakeBenchには15の最先端検出方法、9CLデータセット、一連のDeepfake検出評価プロトコルと分析ツール、包括的な評価ツールが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:05:52 GMT)
Arbitrarily Scalable Environment Generators via Neural Cellular Automata [55.2]
NCA環境ジェネレータは, 環境サイズに関わらず, 整合性, 規則化されたパターンを維持可能であることを示す。提案手法は,類似したパターンを持つ大規模環境に対して,単エージェント強化学習ポリシーを任意に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:30:09 GMT)
Residual Q-Learning: Offline and Online Policy Customization without Value [53.5]
イミテーション・ラーニング(Imitation Learning, IL)は、実演から模倣行動を学ぶためのフレームワークである。政策カスタマイズと呼ばれる新しい問題設定を定式化する。本稿では,従来の政策を活かして定式化MDPを解くための新しいフレームワークであるResidual Q-learningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:27:29 GMT)
Spectral Entry-wise Matrix Estimation for Low-Rank Reinforcement Learning [53.4]
低ランク構造を持つ強化学習(RL)における行列推定問題について検討した。低ランク帯では、回収される行列は期待される腕の報酬を指定し、低ランクマルコフ決定プロセス(MDP)では、例えばMDPの遷移カーネルを特徴付ける。簡単なスペクトルベースの行列推定手法は,行列の特異部分空間を効率よく復元し,ほぼ最小の入力誤差を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:01:37 GMT)
Revisiting Adversarial Training for ImageNet: Architectures, Training and Generalization across Threat Models [52.9]
我々は、ViTsとConvNeXtsを比較したImageNetの敵対的トレーニングを再考する。修正されたConvNeXt, ConvNeXt + ConvStemは、モデルパラメータの異なる範囲にまたがる最も堅牢な一般化をもたらす。我々の ViT + ConvStem は、目に見えない脅威モデルに最高の一般化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:27:56 GMT)
UNK-VQA: A Dataset and A Probe into Multi-modal Large Models' Abstention Ability [51.8]
本稿ではUNK-VQAと呼ばれる包括的データセットを提案する。まず、画像または疑問について意図的に摂動することで、既存のデータを拡大する。そこで我々は,新たなマルチモーダル大規模モデルのゼロショット性能と少数ショット性能を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:04:29 GMT)
Adaptive Test-Time Personalization for Federated Learning [51.3]
テスト時パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(TTPFL)と呼ばれる新しい設定を導入する。 TTPFLでは、クライアントはテスト期間中にラベル付きデータに頼ることなく、教師なしの方法でグローバルモデルをローカルに適応する。本稿では,ソースドメイン間の分散シフトから,モデル内の各モジュールの適応率を適応的に学習する ATP という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:42:47 GMT)
Sharpness-Aware Minimization Leads to Low-Rank Features [49.6]
シャープネス認識最小化(SAM)は、ニューラルネットワークのトレーニング損失を最小限に抑える手法である。 SAMはニューラルネットワークの異なる層で発生する特徴ランクを減少させる。我々はこの効果を理論的に確認し、深層ネットワークでも起こりうることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:02:29 GMT)
OC-NMN: Object-centric Compositional Neural Module Network for Generative Visual Analogical Reasoning [49.1]
モジュラリティがいかにして、想像にインスパイアされた構成データ拡張フレームワークを導出できるかを示す。本手法は, オブジェクト中心合成ニューラルネットワーク (OC-NMN) を用いて, 視覚生成推論タスクを, ドメイン固有言語を使わずに, オブジェクトに適用した一連のプリミティブに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:12:58 GMT)
Language Models Meet World Models: Embodied Experiences Enhance Language Models [48.7]
大規模言語モデル(LM)は、物理的環境における単純な推論と計画にしばしば苦労する。我々は、世界モデルでそれらを微調整することで、LMを強化する新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:55:44 GMT)
RelaMiX: Exploring Few-Shot Adaptation in Video-based Action Recognition [48.3]
ビデオベースアクティビティ認識(FSDA-AR)のためのFew-Shot Domain Adaptation 多様なドメインタイプを考慮した5つの確立されたデータセットを用いてFSDA-ARベンチマークを構築した。本稿では,数少ないラベル付き対象ドメインサンプルを知識ガイダンスとして活用するための新しいアプローチであるRelaMiXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:00:08 GMT)
A Question Answering Framework for Decontextualizing User-facing Snippets from Scientific Documents [47.4]
言語モデルを使って、科学文書からスニペットを書き直して、自分で読むことができます。本稿では,タスクを質問生成,質問応答,書き直しの3段階に分割するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:18:26 GMT)
Towards better traffic volume estimation: Jointly addressing the underdetermination and nonequilibrium problems with correlation-adaptive GNNs [47.2]
本稿では, 交通量推定に関する2つの重要な問題について考察する。(1) 未検出運動による交通流の過小評価, (2) 渋滞伝播による非平衡交通流。上記の問題に対処するために,データ駆動型,モデルフリー,相関適応型アプローチをグラフベースで実現するディープラーニング手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:55:01 GMT)
Distributionally Robust Bayesian Optimization with $\varphi$-divergences [45.5]
我々は,$varphi$-divergencesにおけるデータシフトに対するロバスト性について考察する。この設定におけるDRO-BO問題は有限次元最適化問題と等価であり、連続的な文脈でも証明可能な部分線型後悔境界で容易に実装できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:42:09 GMT)
Switching Temporary Teachers for Semi-Supervised Semantic Segmentation [45.2]
半教師付きセマンティックセグメンテーションで一般的な教師/学生のフレームワークは、主に指数的移動平均(EMA)を用いて、学生の量に基づいて教師の重みを更新する。本稿では,学生のカップリング問題を軽減するために,2つの臨時教員を兼ねた,シンプルで効果的な方法であるデュアル教師を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:49:16 GMT)
Intrinsic Gaussian Vector Fields on Manifolds [45.2]
得られたホッジ・マタン・ガウスベクトル場を二次元球面とハイパートーラス上に展開するのに必要となるプリミティブを提供する。ガウスベクトル場は、前述した外生的場よりもかなり洗練された帰納的バイアスを構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:17:36 GMT)
LambdaBeam: Neural Program Search with Higher-Order Functions and Lambdas [44.9]
我々はLambdaBeamと呼ばれる検索アルゴリズムを設計し、特定のDSL内で操作を構成する任意の関数を構築できる。我々は、探索中に構築する合成を選択するためにニューラルネットワークを訓練し、それらを高次関数に引数として渡す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:07:27 GMT)
Tree-Based Diffusion Schr\"odinger Bridge with Applications to Wasserstein Barycenters [44.8]
本研究では,Diffusion Schr"odinger Bridge(DSB)アルゴリズムの拡張であるTreeDSB(TreeDSB)を開発した。我々の方法論の顕著なユースケースは、星型ツリー上のmOT問題の解として再キャストできるワッサーシュタインのバリセンタを計算することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:01:39 GMT)
Episodic Multi-Task Learning with Heterogeneous Neural Processes [44.6]
既存のメタラーニング手法では、単一のエピソードにおいて重要な異種情報を利用することができない。エピソード・マルチタスク・セットアップのためのヘテロジニアス・ニューラル・プロセス(HNP)を開発した。トランス構造推論モジュールはメタ知識とタスク関連性に対する効率的な推論を可能にするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:12:40 GMT)
TraceDiag: Adaptive, Interpretable, and Efficient Root Cause Analysis on Large-Scale Microservice Systems [44.5]
マイクロサービスシステムの信頼性を確保するために、ルート原因分析(RCA)がますます重要になっている。本稿では,大規模マイクロサービスシステムの課題に対処するエンドツーエンドのRCAフレームワークであるTraceDiagを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:49:00 GMT)
Contrastive Retrospection: honing in on critical steps for rapid learning and generalization in RL [44.4]
我々は、オフラインのコントラスト学習を用いて、重要なステップに注目する新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 Contrastive Retrospection (ConSpec)と呼ばれるこのアルゴリズムは、既存のRLアルゴリズムに追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:08:13 GMT)
UCF: Uncovering Common Features for Generalizable Deepfake Detection [44.1]
ディープフェイク検出は、新しい種類の偽造を一般化することが困難であるため、依然として難しい課題である。本稿では,2種類のオーバーフィッティング問題に共通する偽造特徴を明らかにすることによって対処する新しい手法を提案する。我々のフレームワークは現在の最先端手法よりも優れた一般化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:17:19 GMT)
Explainable Modeling for Wind Power Forecasting: A Glass-Box Approach with Exceptional Accuracy [42.6]
本稿では,風力予測における異常な精度と透明性を併用したガラスボックス手法を提案する。予測モデル内の形状関数を作成するために,高度な人工知能手法が用いられている。シミュレーションの結果,提案手法は,大域およびインスタンスの観点からの風力予測の結果を効果的に解釈できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:56:42 GMT)
DisDiff: Unsupervised Disentanglement of Diffusion Probabilistic Models [42.6]
拡散確率モデル(DPM)の解離という新たな課題を提案する。この課題は、観測の背後にある固有の因子を自動的に発見し、DPMの勾配場を下位段階の磁場に分解することである。そこで我々は,DPMの枠組みにおいて,不整合表現学習を実現するために,DisDiffという教師なしのアプローチを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:21:47 GMT)
Anaphor Assisted Document-Level Relation Extraction [42.6]
文書レベルの関係抽出(DocRE)は、文書内の複数の文に分散されたエンティティ間の関係を識別する。既存の方法は、エンティティの内部構造とエンティティ間の外部相互作用をモデル化する異種文書グラフの構築に焦点を当てている。 DocREタスクのためのAnaphor-Assisted (AA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:11:18 GMT)
Dense Retrieval as Indirect Supervision for Large-space Decision Making [41.9]
本研究では,学習から検索までのタスクとして,大規模空間識別型NLUタスクの再構成を提案する。詳細な決定をロジットとして予測する代わりに、DDRでは、決定シソーラスから検索することで予測を学習するデュアルエンコーダアーキテクチャを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:00:28 GMT)
Dual Prompt Tuning for Domain-Aware Federated Learning [41.7]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルデータで共有モデルを共同でトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。本研究では、各クライアントのトレーニングデータが異なるドメインから派生する、挑戦的で現実的なフェデレートされた学習シナリオについて考察する。本稿では,Fed-DPT(Federated Dual Prompt Tuning)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:40:24 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） (Sat, 28 Oct 2023 03:07:09 GMT)
Efficient Algorithms for Generalized Linear Bandits with Heavy-tailed Rewards [41.0]
トランケーションと平均中央値に基づく2つの新しいアルゴリズムを提案する。我々のトラニケーションベースのアルゴリズムは、既存のトラニケーションベースのアプローチと区別して、オンライン学習をサポートする。我々のアルゴリズムは,$epsilon=1$の既存アルゴリズムと比較して,対数係数による後悔境界を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:01:10 GMT)
LogiCoT: Logical Chain-of-Thought Instruction-Tuning [40.3]
Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) は印象的な連鎖推論能力を示す。本稿では,GPT-4を用いたロジカル・チェーン・オブ・ソート推論のための新しい命令チューニングデータセットであるLogiCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:22:58 GMT)
Slowly decaying zero mode in a weakly non-integrable boundary impurity model [40.2]
この研究は不純物モデル(TFIMは境界積分可能性の破断相互作用によって摂動される)を考える。十分に大きな横磁場に対して、TFIMの秩序相ではゼロモードは崩壊する。崩壊のおもちゃモデルがクリロフ空間で構築され、フェルミの黄金律がこのおもちゃモデルからどのように回収されるかが強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:20:42 GMT)
Improved Regret Bounds of (Multinomial) Logistic Bandits via Regret-to-Confidence-Set Conversion [40.2]
我々は,オンライン学習アルゴリズムのテキストテキシスタンスのみに基づく凸信頼セットを,後悔の保証付きで構築する。 R2CSを用いて、計算実現可能性を維持しながら、ロジスティックな包帯におけるw.r.t.$S$を厳格に改善する。我々は,この分析を多項ロジスティック・バンディットにまで拡張し,R2CSの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:27:52 GMT)
RTDK-BO: High Dimensional Bayesian Optimization with Reinforced Transformer Deep kernels [39.5]
近年のDeep Kernel Learning(DKL)とアテンションベースのTransformerモデルを組み合わせることで,GPサロゲートのモデリング能力とメタラーニングを改善する。本稿では,DKLに注意機構を組み込んだメタラーニングBOサロゲートの改良手法を提案する。このトランスフォーマーディープカーネルと、継続的ソフトアクター・クリティカル強化学習で訓練された学習的獲得関数を組み合わせることで、探索を支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:58:27 GMT)
Fair Streaming Principal Component Analysis: Statistical and Algorithmic Viewpoint [38.9]
本稿では, ほぼ公平かつ最適(PAFO)学習性という新しい概念を用いて, 公正主成分分析(PCA)に対する理論的, 実践的なアプローチを提案する。次に、PAFO学習性の観点から統計学的保証を行い、PCA文学におけるこの種の文献としては初めてである。最後に,実世界のデータセット上でのアルゴリズムの有効性とメモリ効率を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:09:30 GMT)
Customizing 360-Degree Panoramas through Text-to-Image Diffusion Models [38.7]
本稿では,T2I拡散モデルを用いた360度パノラマのカスタマイズに焦点を当てたアプローチを提案する。これを実現するために、タスク用に特別に設計されたペア画像テキストデータセットをキュレートし、LoRAで事前学習したT2I拡散モデルを微調整する。本稿では,合成画像の左端と右端の連続性を確保するためのStitchDiffusion法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:57:24 GMT)
Extending Input Contexts of Language Models through Training on Segmented Sequences [38.7]
本研究では,事前学習したモデルの入力コンテキストサイズをアーキテクチャ変更なしに拡張する訓練手法を開発した。提案手法は,パープレキシティを改善しつつ,入力コンテキストを4倍に拡張できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:14:38 GMT)
AirFL-Mem: Improving Communication-Learning Trade-Off by Long-Term Memory [37.4]
本研究では,長期記憶機構を実装することでフェージングを緩和する新しいスキームであるAirFL-Memを提案する。また, フェードチャネルの存在下での電力制御に使用されるトラクションしきい値に対して, 新たな凸最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:44:22 GMT)
Temporally Disentangled Representation Learning under Unknown Nonstationarity [36.7]
我々は、時間遅れの潜伏因果変数を再構成するために、原則的推定フレームワークNCTRLを導入する。経験的評価は、時間遅れの潜伏因果関係の信頼性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:46:03 GMT)
Laplacian Canonization: A Minimalist Approach to Sign and Basis Invariant Spectral Embedding [36.6]
スペクトル埋め込みは強力なグラフ計算手法であり、グラフトランスフォーマーの有効性から最近多くの注目を集めている。従来の手法は、新しい不変量を学び、高い複雑さに苦しむために、コストのかかるアプローチを開発した。本研究では,固有ベクトルの正準方向を直接求めることにより,あいまいさを解消する最小限のアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:35:10 GMT)
Evaluating Emotion Arcs Across Languages: Bridging the Global Divide in Sentiment Analysis [36.2]
自動生成された感情弧を初めて評価した。 9言語で18の多様なデータセットで実験を行ないました。英語の感情レキシコンの自動翻訳は、低リソース言語で高品質な感情弧を生成するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:30:57 GMT)
Training Energy-Based Normalizing Flow with Score-Matching Objectives [36.1]
エネルギーベース正規化フロー(EBFlow)と呼ばれる新しいフローベースモデリング手法を提案する。本研究では,EBFlowをスコアマッチング目的に最適化することにより,線形変換に対するヤコビ行列式の計算を完全に回避できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:50:12 GMT)
Pre-training with Random Orthogonal Projection Image Modeling [35.7]
Masked Image Modeling (MIM)は、ラベルを使わずに視覚前訓練のための強力な自己教師型戦略である。ランダム直交投影画像モデリング(ROPIM)に基づく画像モデリングフレームワークを提案する。 ROPIMはノイズ分散が保証される場合の空間的トークン情報を低減し、局所的に変化するマスキング度の下で空間的画像領域全体をマスキングすると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:42:07 GMT)
Virchow: A Million-Slide Digital Pathology Foundation Model [35.6]
Virchowは、計算病理のための6億2200万のパラメータディープニューラルネットワーク基盤モデルである。 150万個のヘマトキシリンとエオシンで、様々な組織群のスライド画像全体を染色する。膵管タイル分類では93%の精度でAUCが0.983であり,大腸微小衛星不安定状態予測では0.983である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:01:45 GMT)
Strategic Apple Tasting [35.3]
ハイテイク領域におけるアルゴリズムによる意思決定は、しばしばアルゴリズムへの入力を戦略的に修正するインセンティブを持つエージェントに決定を割り当てる。我々は、この設定をリンゴ味のフィードバックによるオンライン学習問題として定式化する。我々の目標は、プリンシパルのパフォーマンスを後見の最良の固定政策のパフォーマンスと比較する、サブリニアな戦略的後悔を達成することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:21:47 GMT)
Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE Solvers [34.8]
線形偏微分方程式と呼ばれる力学モデルのクラスは、熱伝達、電磁気、波動伝播などの物理過程を記述するために用いられる。離散化に基づく特殊数値法はPDEの解法として用いられる。パラメータや測定の不確実性を無視することで、古典的なPDE解法は固有の近似誤差の一貫した推定を導出できない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:04:30 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） (Sat, 28 Oct 2023 02:00:39 GMT)
Adaptive Principal Component Regression with Applications to Panel Data [32.0]
オンラインデータ収集において,最初のタイムユニフォーム有限サンプル保証を提供する。結果は,現代のマルティンゲール濃度から変量設定への適応ツールに頼っている。本研究では,介入が適応的にアサインされた場合のパネルデータ設定における実験設計のためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:26:47 GMT)
Parameter-Efficient Cross-lingual Transfer of Vision and Language Models via Translation-based Alignment [31.9]
CLIPのような事前訓練された視覚と言語モデルは、画像とテキストを英語のテキストに焦点を合わせることに顕著な成功を収めた。異なる言語間のパフォーマンスの格差は、不均一なリソース可用性のために観測されている。翻訳に基づくアライメント手法を用いて,多言語差を緩和するパラメータ効率のよい多言語間移動学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:38:47 GMT)
FedCP: Separating Feature Information for Personalized Federated Learning via Conditional Policy [31.4]
フェデレート条件付きポリシー(FedCP)は,各サンプルに対して,グローバル情報とパーソナライズされた情報を特徴として分離する条件付きポリシーを生成する。コンピュータビジョンと自然言語処理の分野での実験では、FedCPは最先端の11の手法を最大6.69%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:05:10 GMT)
Personalised Distillation: Empowering Open-Sourced LLMs with Adaptive Learning for Code Generation [31.4]
学生が最初に課題を解こうとすると、教師は生徒に適応的な改善を与える。コード生成では、パーソナライズド蒸留は、データの3分の1しか標準蒸留に勝っていない。データ収集コストが4～6ドルとなる2.5～3Kのパーソナライズされた例だけで、CodeGen-mono-16Bは7%向上して36.4%のpass@1、StarCoderは12.2%向上し、HumanEvalでは45.8%のpass@1を達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:54:39 GMT)
Complex Locomotion Skill Learning via Differentiable Physics [30.9]
微分物理学は、ニューラルネットワーク(NN)コントローラの効率的な最適化を可能にする。本稿では,複雑度と多様性を著しく向上したタスクが可能な統一NNコントローラを出力する実践的学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:01:53 GMT)
Uniform-in-Time Wasserstein Stability Bounds for (Noisy) Stochastic Gradient Descent [30.8]
この10年で、異なる損失関数に適用された異なるアルゴリズムに対する安定性の増大が見られた。本稿では,最適化アルゴリズムの安定性を証明するための統一的なガイドラインを導入する。私たちのアプローチは柔軟で、他の一般的な学習クラスにも容易に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:34:39 GMT)
Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation [30.8]
弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、画像レベルのアノテーションのみを使用することで、精細なピクセルレベルのアノテーションの必要性を回避することを目的としている。既存のほとんどのメソッドは、ピクセルレベルの擬似ラベルを導出するためにクラスアクティベーションマップ(CAM)に依存している。オブジェクト,部品,サブパートのきめ細かいインスタンスマスクを生成できるクラスに依存しない基礎モデルであるSegment Anything Model (SAM) を利用した,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:34:36 GMT)
Using Early Readouts to Mediate Featural Bias in Distillation [30.5]
ディープネットワークは、現実世界の教師付き学習タスクにおいて、突発的な特徴ラベル相関を学習する傾向がある。本稿では,従来のネットワーク層からの表現を用いてラベルを予測しようとする新しい早期読み出し機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:58:15 GMT)
Optimization-Free Test-Time Adaptation for Cross-Person Activity Recognition [30.4]
Test-Time Adaptationは、テストストリームを使用して、リアルタイムの推論で予測を調整することを目的としている。計算コストが高いため、リソース制約のあるエッジデバイス上での動作が困難になる。センサベースHARのための最適化自由テスト時間適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:20:33 GMT)
Species196: A One-Million Semi-supervised Dataset for Fine-grained Species Recognition [30.3]
種196(英: species 196)は、196科の外来種の大規模な半教師付きデータセットである。専門家レベルの正確なアノテーションである種196-Lと、侵入種196-Uの1.2M以上のラベルのない画像を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:48:50 GMT)
Design from Policies: Conservative Test-Time Adaptation for Offline Policy Optimization [30.2]
オフライントレーニングフェーズからオフラインRL(値推定とポリシ抽出)を分離し,非イテレーティブな双方向パラダイムを形成する。この非イテレーティブなパラダイムは、テストにおいて外部レベルの最適化(政治抽出)を行いながら、トレーニングにおいて内部レベルの最適化(価値推定)を行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:31:26 GMT)
Responsible AI (RAI) Games and Ensembles [30.1]
本稿では,Responsible AI(RAI)ゲーム(Responsible AI)と呼ばれる問題を研究するための一般的なフレームワークを提供する。 a)ゲームプレイベースアルゴリズムと(b)ステージワイズ推定アルゴリズムの2つのクラスを提供する。我々は、いくつかのRAI問題、特にサブポピュレーションシフトに関して、我々の技術の適用性と競争性能を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:17:30 GMT)
Efficient Object Detection in Optical Remote Sensing Imagery via Attention-based Feature Distillation [29.8]
本研究では,物体検出のための注意型特徴蒸留(AFD)を提案する。本稿では,背景要素と前景要素を効果的に区別するマルチインスタンスアテンション機構を提案する。 AFDは、他の最先端モデルの性能を効率よく達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:15:37 GMT)
Unsupervised Behavior Extraction via Random Intent Priors [29.8]
UBERは、さまざまな報酬を通じてオフラインの報酬なしデータセットから有用な振る舞いを抽出するための教師なしのアプローチである。ランダムニューラルネットワークから生成された報酬は、多様で有用な振る舞いを抽出するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:03:34 GMT)
Med-DANet V2: A Flexible Dynamic Architecture for Efficient Medical Volumetric Segmentation [29.1]
医用セグメンテーションのための動的アーキテクチャネットワーク(Med-DANet)は、良好な精度と効率のトレードオフを実現している。本稿では、データ自体とモデル構造の両方の観点から、動的推論フレームワークの統一的な定式化について検討する。当社のフレームワークでは,BraTS 2019のセグメンテーション結果と同等で,モデル効率を4.1倍と17.3倍に向上しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:57:28 GMT)
DecipherPref: Analyzing Influential Factors in Human Preference Judgments via GPT-4 [28.7]
我々はOpenAIから解放された一対の人的判断の収集を詳細に調査する。最も好まれる要因はタスクやジャンルによって異なり、最も好まれない要因は一貫性がある傾向にある。本研究は,人間の嗜好評価におけるバランスの取れたデータセットの構築に影響を及ぼすものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:03:15 GMT)
MMD-FUSE: Learning and Combining Kernels for Two-Sample Testing Without Data Splitting [28.6]
最大平均離散性(MMD)に基づく2サンプルテストのパワーを最大化する新しい統計法を提案する。これらのカーネルは、データ分割を避けるために、よく校正されたテストで、データ依存だが置換に依存しない方法でどのように選択できるかを示す。我々は,合成低次元および実世界の高次元データに対するMDD-FUSEテストの適用性を強調し,その性能を現状のカーネルテストと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:53:33 GMT)
Beyond Black-Box Advice: Learning-Augmented Algorithms for MDPs with Q-Value Predictions [28.5]
一般のMDPモデルの下でQ値のアドバイスが与えられた場合、第一種一貫性とロバスト性トレードオフが証明される。結果から,Q値アドバイスを利用することで,より優れた機械学習アドバイスと堅牢なベースラインを動的に追求できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:44:58 GMT)
Autonomous Capability Assessment of Sequential Decision-Making Systems in Stochastic Settings (Extended Version) [27.8]
ユーザは自分のAIシステムに何ができるかを理解し、安全に使用するためには不可能である。本稿では,ブラックボックス型AIシステムにおいて,計画と動作が可能な能力をモデル化するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:43:36 GMT)
Memory-Efficient Fine-Tuning of Compressed Large Language Models via sub-4-bit Integer Quantization [27.8]
大規模言語モデル(LLM)は、高いメモリ要求と計算コストのため、微調整とデプロイメントの課題に直面している。本稿では,PEFT と量子化 LLM の利点を組み合わせた簡易かつ効果的な手法である PEQA (Efficient Adaptation and Quantization-aware) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:53:52 GMT)
Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale From A New Perspective [27.7]
50 IPC未満では、Tiny-ImageNetとImageNet-1Kデータセットの検証精度が最も高い42.5%と60.8%である。我々のアプローチは、データ合成中に11.6$times$と6.4$times$のメモリ消費を少なくして、約52$times$ (ConvNet-4) と 16$times$ (ResNet-18) の速度で MTT を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:21:49 GMT)
Graph Neural Networks with a Distribution of Parametrized Graphs [27.4]
複数のグラフをパラメータ化して生成するために潜在変数を導入する。予測最大化フレームワークにおいて,ネットワークパラメータの最大推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:14:19 GMT)
Deep Learning-based Compressed Domain Multimedia for Man and Machine: A Taxonomy and Application to Point Cloud Classification [27.1]
本稿では,圧縮されたドメイン・コンピュータ・ビジョン・ソリューションを設計するための最初の分類法を提案する。提案された分類のポテンシャルは、ポイントクラウド分類の特定のケースで示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:38:30 GMT)
Large Language Models Are Better Adversaries: Exploring Generative Clean-Label Backdoor Attacks Against Text Classifiers [25.9]
バックドア攻撃は、トレーニングとテストデータに無害なトリガーを挿入することで、モデル予測を操作する。我々は、敵のトレーニング例を正しくラベル付けした、より現実的でより困難なクリーンラベル攻撃に焦点を当てる。私たちの攻撃であるLLMBkdは言語モデルを利用して、さまざまなスタイルベースのトリガをテキストに自動的に挿入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:11:07 GMT)
State Regularized Policy Optimization on Data with Dynamics Shift [25.4]
多くの実世界のシナリオでは、強化学習(RL)アルゴリズムは、動的シフトを持つデータ、すなわち、異なる環境ダイナミクスを持つデータに基づいて訓練される。本稿では, 同様の構造と動的に異なる多くの環境において, 最適ポリシが定常状態分布と類似していることを見出した。このような分布は、新しい環境で訓練されたポリシーを規則化するために使用され、SRPO(textbfS textbfRegularized textbfPolicy textbfOptimization)アルゴリズムにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:00:49 GMT)
PAC-Bayesian Spectrally-Normalized Bounds for Adversarially Robust Generalization [25.3]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。敵の攻撃に対する防衛アルゴリズムを確立するには敵の強固な一般化が不可欠だ本稿では、PAC-Bayesアプローチに基づくノルムに基づく摂動の複雑さに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:01:47 GMT)
ASTormer: An AST Structure-aware Transformer Decoder for Text-to-SQL [25.1]
従来のRNN細胞を置き換えるためのAST構造対応トランスフォーマーデコーダ(ASTormer)を提案する。提案するフレームワークは,ノード選択を考慮したトラバースオーダと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:21:40 GMT)
Online Multi-view Anomaly Detection with Disentangled Product-of-Experts Modeling [25.0]
マルチビューやマルチモーダルデータさえも、現実世界のアプリケーションには魅力的なものです。本稿では,(1)多視点データに対処するProduct-of-Experts層,(2)ビュー共通表現とビュー固有表現を混在させるTotal Correction Discriminator,(3)すべてのコンポーネントをラップするジョイントロス関数を含む,新しい多視点変分自動符号化モデルdPoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:14:43 GMT)
An Inverse Scaling Law for CLIP Training [25.0]
ここでは,CLIPトレーニングの逆スケーリング法則が存在することを示す。限られた計算資源でもCLIPをトレーニングできるのです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:25:10 GMT)
When Reviewers Lock Horn: Finding Disagreement in Scientific Peer Reviews [24.9]
本稿では,ある記事のレビュアー間での矛盾を自動的に識別する新しいタスクを紹介する。我々の知識を最大限に活用するために、ピアレビュアー間での意見の不一致を自動的に識別する最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:57:51 GMT)
Stabilize to Act: Learning to Coordinate for Bimanual Manipulation [24.5]
本稿では,バイマニュアルロボットシステムのための新しい役割割り当てフレームワークを提案する。安定アームは、動作アームがタスクを実行する間、環境を簡素化するためにオブジェクトを所定の位置に保持する。安定化(BUDS)からのBimanUal Dexterityを用いて、このフレームワークをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:49:28 GMT)
Exploring Data Augmentations on Self-/Semi-/Fully- Supervised Pre-trained Models [24.4]
本研究では,データ拡張が視力事前訓練モデルの性能に与える影響について検討する。ランダム消去(Random Erasing)、CutOut(CutOut)、CutMix(CutMix)、MixUp(MixUp)という4種類のデータ拡張を適用します。画像分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーションなどの視覚タスクにおける性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:46:31 GMT)
Goal-Conditioned Predictive Coding for Offline Reinforcement Learning [24.3]
本研究は, シーケンス・モデリングがトラジェクトリを, ポリシー学習を促進する有用な表現に凝縮する能力を持つかどうかを考察する。本稿では、強力な軌道表現を導出し、実行ポリシーをもたらすシーケンスモデリングの目的であるゴール・コンディション付き予測符号化を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:42:50 GMT)
Towards Good Practices in Evaluating Transfer Adversarial Attacks [23.4]
我々は、ImageNet上の9つの防御に対する23の代表的な攻撃を網羅し、転送攻撃の包括的評価を行った。特に,既存の攻撃を5つのカテゴリに分類することを提案する。また、さまざまな非受容性指標を採用し、よりきめ細かな特徴を探求することで、ステルスネスに特に注意を払っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:26:57 GMT)
SSL Framework for Causal Inconsistency between Structures and Representations [23.0]
深層学習と因果発見のクロスポリン化は、画像、ビデオ、テキストなどの統計的でないデータ形式における因果関係の解明を目指す、急成長する研究分野を触媒している。我々は、不確定データに適した介入戦略を理論的に開発し、因果一貫性条件(CCC)を導出する。 CCCは様々な分野で重要な役割を果たす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:29:49 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。本稿では,1次離散化誤差を最小限に抑えるため,サンプリング中の最適パラメータ化に向けた新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:03:14 GMT)
Purify++: Improving Diffusion-Purification with Advanced Diffusion Models and Control of Randomness [22.9]
敵攻撃に対する防御はAIの安全性にとって重要である。敵の浄化は、敵の攻撃を適切な前処理で防御するアプローチのファミリーである。そこで我々は,新たな拡散浄化アルゴリズムであるPurify++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:18:38 GMT)
Enhancing Adversarial Robustness via Score-Based Optimization [22.9]
敵対的攻撃は、わずかな摂動を導入することによって、ディープニューラルネットワーク分類器を誤認する可能性がある。 ScoreOptと呼ばれる新しい対向防御方式を導入し、テスト時に対向サンプルを最適化する。実験の結果,本手法は性能とロバスト性の両方において,既存の敵防御よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:53:24 GMT)
ProMap: Effective Bilingual Lexicon Induction via Language Model Prompting [22.7]
バイリンガル誘導(BLI)の新しいアプローチであるProMapを紹介する。 ProMapは、言語モデルの効果的なパッドドプロンプトと、独立して使用する場合に優れたパフォーマンスを実現するシード辞書に依存している。リッチ・ソース言語とロー・ソース言語の両方で評価すると、ProMapは一貫して最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:33:24 GMT)
A General Theory of Correct, Incorrect, and Extrinsic Equivariance [22.6]
同変学習文献の欠片は、対称性が領域内にのみ存在するときの同変ネットワークの分析である。本研究では,そのような状況に関する一般的な理論を提示する。部分的不正確な対称性を持つ分類や回帰設定において、不変あるいは同変ネットワークに対する誤差の低い境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:53:30 GMT)
Pessimistic Off-Policy Multi-Objective Optimization [22.5]
既存のポリシーによって収集されたデータから,多目的ポリシーのオフライン最適化について検討する。本稿では,多目的ポリシー値に対する悲観的推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:50:15 GMT)
Robust Offline Policy Evaluation and Optimization with Heavy-Tailed Rewards [22.4]
本稿では,重み付き報酬を伴うシナリオにおいて,オフライン強化学習(RL)の堅牢性を高めるための取り組みを行う。本稿では, ROAM と ROOM という2つのアルゴリズムフレームワークを提案し, 堅牢なオフポリティ評価 (OPE) とオフラインポリシ最適化 (OPO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:24:26 GMT)
Normalizing flow neural networks by JKO scheme [22.3]
我々はJKO-iFlowと呼ばれるニューラルネットワークを開発し、Jordan-Kinderleherer-Ottoスキームに触発された。提案手法は,残余ブロックを次々と積み重ねることにより,残余ブロックの効率的なブロックワイズ訓練を可能にする。合成および実データを用いた実験により,提案したJKO-iFlowネットワークが競合性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:10:51 GMT)
ATTA: Anomaly-aware Test-Time Adaptation for Out-of-Distribution Detection in Segmentation [22.1]
ドメインシフトとセマンティックシフトを協調的に扱うための二重レベルOOD検出フレームワークを提案する。第1のレベルは、グローバルな低レベル機能を活用することで、画像内にドメインシフトが存在するかどうかを区別する。第2のレベルは、高次特徴写像を高密度に利用することにより、セマンティックシフトを伴う画素を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:37:02 GMT)
Are NLP Models Good at Tracing Thoughts: An Overview of Narrative Understanding [21.9]
物語的理解は、著者の認知過程を捉え、その知識、意図、信念、欲求に関する洞察を提供する。大きな言語モデル(LLM)は文法的に一貫性のあるテキストを生成するのに優れているが、著者の思考を理解する能力は依然として不明である。これは物語理解の実践的な応用を妨げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:47:57 GMT)
Near-Optimal Non-Convex Stochastic Optimization under Generalized Smoothness [21.9]
2つの最近の研究は、$O(epsilon-3)$サンプル複雑性を確立し、$O(epsilon)$-定常点を得る。しかし、どちらも$mathrmploy(epsilon-1)$という大きなバッチサイズを必要とする。本研究では,STORMアルゴリズムの単純な変種を再検討することにより,従来の2つの問題を同時に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:26:32 GMT)
Identifying Conspiracy Theories News based on Event Relation Graph [21.7]
我々は、ニュース記事が陰謀論を含むかどうかを特定することを目的とする。物語における出来事の文脈的理解を得ることは陰謀論を検出するのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:27:21 GMT)
Discourse Structures Guided Fine-grained Propaganda Identification [21.7]
我々は政治ニュースにおけるプロパガンダを、文レベルとトークンレベルという2つのきめ細かいレベルで識別することを目指している。本稿では,プロパガンダ発見のための局所的・グローバルな談話構造の導入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:18:19 GMT)
Where have you been? A Study of Privacy Risk for Point-of-Interest Recommendation [21.3]
我々は,POI(point-of-interest)レコメンデーションモデルに適したデータ抽出とメンバシップ推論攻撃を含むプライバシ攻撃スイートを設計する。これらの攻撃は、モビリティデータからさまざまな種類の機密情報を抽出することを目的としており、POIレコメンデーションモデルに対する全体的なプライバシーリスク評価を提供する。また、プライバシー攻撃の影響を受けやすいモビリティデータの種類を理解するために、ユニークな知見も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:17:52 GMT)
The Evolution of the Interplay Between Input Distributions and Linear Regions in Networks [21.0]
ReLUに基づくディープニューラルネットワークにおける線形凸領域の数をカウントする。特に、任意の1次元入力に対して、それを表現するのに必要となるニューロンの数に対して最小限の閾値が存在することを証明している。また、トレーニング中のReLUネットワークにおける決定境界の反復的改善プロセスも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:04:53 GMT)
ALERTA-Net: A Temporal Distance-Aware Recurrent Networks for Stock Movement and Volatility Prediction [20.6]
我々は、株式市場予測の精度を高めるために、世論の豊かな情報源であるソーシャルメディアデータの力を活用している。我々は、感情分析、マクロ経済指標、検索エンジンデータ、過去の価格をマルチアテンション深層学習モデルに組み込むアプローチを開拓した。市場の動向とボラティリティの予測のために,私たちによって特別にキュレーションされたデータセットを用いて,提案モデルの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:31:39 GMT)
Causal Component Analysis [20.6]
因果成分分析(CauCA)と呼ばれる中間問題を導入する。 CauCAは独立成分分析(ICA)の一般化と見なすことができる CauCA と ICA 設定における広範囲な合成実験により,その効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:28:45 GMT)
Iterative Multi-granular Image Editing using Diffusion Models [20.2]
EMILIE:イテレーティブ・マルチグラニュラー画像エディタを提案する。新たに提案した設定を評価するためのベンチマークデータセットを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:16:53 GMT)
The Adversarial Consistency of Surrogate Risks for Binary Classification [20.0]
逆行訓練は、各例が小さなボール内で悪質に破損する可能性がある場合に、予想される0$-$1$損失を最小限にすることを目指している。我々は、一貫した代理損失関数の集合の単純かつ完全な特徴づけを与える。本結果から, 逆一貫したサロゲートのクラスは, 標準設定よりもかなり小さいことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:24:18 GMT)
This Looks Like Those: Illuminating Prototypical Concepts Using Multiple Visualizations [19.7]
ProtoConceptsは,ディープラーニングとケースベース推論を組み合わせた画像分類手法である。提案手法は,プロトタイプベースネットワークのアーキテクチャを改良し,複数のイメージパッチを用いて視覚化された概念を学習する。実験の結果,この手法は,既存の画像分類網の広範な変更として適用可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:54:48 GMT)
Improving Compositional Generalization Using Iterated Learning and Simplicial Embeddings [19.7]
構成の一般化は人間には容易だが、ディープニューラルネットワークには難しい。簡単な埋め込みモデルで繰り返し学習を行うことにより、この能力を向上させることを提案する。このような変化の組み合わせは、他のアプローチよりも構成の一般化を改善することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:30:30 GMT)
All Things Considered: Detecting Partisan Events from News Media with Cross-Article Comparison [19.3]
我々は,ニュース記事のイデオロギーを予測するための潜在変数ベースのフレームワークを開発する。以上の結果から,主観性や非党派的傾向が強い主流メディアにおいても,メディアバイアスのレベルが高いことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:53:23 GMT)
A Neural Separation Algorithm for the Rounded Capacity Inequalities [19.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)による正確な問題の解を学習するグラフ粗化を用いた学習ベース分離アルゴリズムを設計する。 CVRPSEPは,VRPの解決に使用される様々なカットのための,一般的な分離ソフトウェアパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:11:22 GMT)
Assessing and Improving Syntactic Adversarial Robustness of Pre-trained Models for Code Translation [19.2]
CoTRはCoTR-AとCoTR-Dの2つのコンポーネントから構成される。 CoTRの有効性は、実世界のJavaからPythonのデータセットの実験を通じて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:35:24 GMT)
Breaking the Trilemma of Privacy, Utility, Efficiency via Controllable Machine Unlearning [19.2]
本稿では,機械学習(MU)アルゴリズムの校正を容易にする新しいフレームワークであるConMUを提案する。 ConMUフレームワークには、実行時の効率とモデルの一般化を調整した重要なデータ選択モジュール、プライバシとモデルの一般化のバランスをとるプログレッシブなガウス機構モジュール、プライバシと実行時の効率のトレードオフを制御する未学習プロキシの3つの統合モジュールが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:24:54 GMT)
Uncertainty-Guided Spatial Pruning Architecture for Efficient Frame Interpolation [19.1]
ビデオフレーム(VFI)モデルはすべての場所に畳み込み演算を適用し、簡単に動く領域で冗長な計算を行う。冗長計算を省略する不確実性誘導型空間プラニングアーキテクチャを開発した。提案手法は,複数のベンチマーク上でのFLOPの低下による最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:31:18 GMT)
Embracing the chaos: analysis and diagnosis of numerical instability in variational flows [19.1]
変動流中における数値不安定性がサンプリングの信頼性,密度評価,およびエビデンス低境界(ELBO)推定に及ぼす影響について検討した。その結果, 数値不安定性が高いにもかかわらず, 流れの結果はアプリケーションに十分正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:00:13 GMT)
FastHuman: Reconstructing High-Quality Clothed Human in Minutes [18.6]
高品質な人体形状を数分で最適化する手法を提案する。本手法はメッシュベースのパッチワープ手法を用いて,マルチビュー光度整合性を確保する。提案手法は,合成データセットと実世界のデータセットの両方において有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:42:44 GMT)
Rethinking Semi-Supervised Imbalanced Node Classification from Bias-Variance Decomposition [18.3]
本稿では,グラフ構造データ学習のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)におけるクラス不均衡問題に対する新しいアプローチを提案する。提案手法は,不均衡ノード分類とバイアス分散分解を統合し,モデル分散にデータ不均衡を密接に関連付ける理論的枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:28:07 GMT)
Unbiased constrained sampling with Self-Concordant Barrier Hamiltonian Monte Carlo [18.1]
Barrier Hamiltonian Monte Carlo (BHMC) は、多様体 $mathrmM$ 上の Gibbs 分布 $pi$ からサンプリングすることを目的とした HMC アルゴリズムのバージョンである。本稿では,この問題に対処するため,新たなフィルタステップである"進化チェックステップ"を提案する。我々の主な結果は、これらの2つの新しいアルゴリズムが$pi$に対して可逆的なマルコフ連鎖を生成し、以前の実装と比較してバイアスに悩まされないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:40:43 GMT)
Effective Multi-Graph Neural Networks for Illicit Account Detection on Cryptocurrency Transaction Networks [17.8]
暗号通貨の不正行為は、通常のユーザーから数十億ドルの損失をもたらした。大規模トランザクションネットワーク上で不正なアカウントを検出するための,新しいマルチグラフニューラルネットワークモデルであるDIAMを提案する。例えば、2000万のノードと203万のエッジを持つBitcoinデータセットでは、DIAMはF1スコア96.55%を獲得し、F1スコア83.92%よりも大幅に高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:26:14 GMT)
TLM: Token-Level Masking for Transformers [17.7]
オーバーフィッティングを減らすために,トークンレベルに基づく新たな正規化手法を提案する。具体的には,トランスフォーマーが自己注意のつながりを規則化するための新しいTLMトレーニング戦略を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:42:47 GMT)
Knowledge-Driven CoT: Exploring Faithful Reasoning in LLMs for Knowledge-intensive Question Answering [17.7]
CoT(Chain-of-Thought)を備えた大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにおいて顕著な推論能力を示している。我々は、外部知識との相互作用を通じてCoTの推論トレースを検証・修正する、KD-CoT(Knowled-Driven Chain-of-Thought)というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:19:29 GMT)
EDGE++: Improved Training and Sampling of EDGE [17.6]
これらの問題に対処するために,EDGEモデルの強化を提案する。具体的には,各時刻におけるアクティブノード数を最適化する等級別ノイズスケジュールを導入する。また、生成過程を微調整し、合成されたネットワークと真のネットワークとの類似性をよりよく制御できる改良されたサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:53:48 GMT)
Domain Generalisation via Risk Distribution Matching [17.3]
本稿では,リスク分布を利用した領域一般化(DG)手法を提案する。テストでは、同様の、あるいは潜在的に大きな、リスク分布のばらつきを観察することができる。リスク分散マッチング(RDM)は最先端DG法よりも優れた一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:23:55 GMT)
SpikingNeRF: Making Bio-inspired Neural Networks See through the Real World [17.2]
本稿では,SNNの時間次元と放射光を一致させて放射場を再構成するSpikeNeRFを提案する。各種データセットを用いた実験により, 平均70.79%のエネルギー消費を削減できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:51:44 GMT)
On the Convergence of Black-Box Variational Inference [16.9]
完全ブラックボックス変分推論(BBVI)の最初の収束保証を提供する。以上の結果より, 対数平滑な後部密度と対数凹凸が強く, 位置スケールの変動が認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:31:53 GMT)
Feature Guided Masked Autoencoder for Self-supervised Learning in Remote Sensing [16.7]
Masked AutoEncoder (MAE) はリモートセンシングにおける視覚トランスフォーマーの事前訓練に広く注目を集めている。本研究では,多スペクトル画像に対する向き付けされた粒度(HOG)と正規化差分指標(NDI)の組合せを再構成し,SAR画像のHOGを再構成する特徴誘導マスク付きオートエンコーダ(FG-MAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:43:13 GMT)
Private Stochastic Optimization With Large Worst-Case Lipschitz Parameter: Optimal Rates for (Non-Smooth) Convex Losses and Extension to Non-Convex Losses [16.6]
多くの実践的な問題において、すべてのデータポイントにおける損失の最悪の(一様)リプシッツパラメータは非常に大きいかもしれない。この研究は、損失の均一なリプシッツパラメータに依存しない準最適超過リスク境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:40:30 GMT)
Accelerating Value Iteration with Anchoring [16.5]
価値反復(VI)は現代の強化学習の理論と実践の基礎となっている。ベルマン整合性演算子と最適性演算子の両方に対して、最初の加速 VI を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:59:45 GMT)
BanditPAM++: Faster $k$-medoids Clustering [16.4]
k$-medoidsクラスタリングでは、クラスタセンターは実際のデータポイントでなければならない。最近の研究では、最先端の複雑さとクラスタリング精度を備えたランダム化$k$-medoidsアルゴリズムであるBanditPAMが提案されている。本稿では,BanditPAMを2つのアルゴリズム改良により高速化するBanditPAM++について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:11:16 GMT)
Towards Understanding the Dynamics of Gaussian-Stein Variational Gradient Descent [16.2]
Stein Variational Gradient Descent (SVGD) は、非パラメトリック粒子に基づく決定論的サンプリングアルゴリズムである。双線型カーネルを介してガウス分布の族に投影されるガウス-SVGDのダイナミクスについて検討する。本稿では密度ベースおよび粒子ベースによるGaussian-SVGDの実装を提案し、GVIの最近のアルゴリズムは、異なる視点から提案され、我々の統合フレームワークの特別なケースとして現れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:37:04 GMT)
Successfully Applying Lottery Ticket Hypothesis to Diffusion Model [15.9]
Lottery Ticket仮説は、独立してトレーニングされた場合、元の高密度ニューラルネットワークと競合するパフォーマンスを達成するための勝利チケットが存在すると主張している。ベンチマーク上で拡散確率モデルをデノベートするための性能を損なうことなく、スパーシティの90%～99%でワークスを実証的に発見する。本手法では,ストレージの少ないスペーサーサブモデルを見つけることができ,FLOPの数を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:09:50 GMT)
Self-Supervised Multi-Modality Learning for Multi-Label Skin Lesion Classification [15.8]
マルチモーダル皮膚病変分類のための自己教師付き学習アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは,2対の皮膚内視鏡像と臨床像との類似性を最大化することにより,マルチモーダリティ学習を実現する。以上の結果から,我々のアルゴリズムは最先端のSSLよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:16:08 GMT)
CityRefer: Geography-aware 3D Visual Grounding Dataset on City-scale Point Cloud Data [15.5]
都市レベルの視覚的接地のためのCityReferデータセットについて紹介する。データセットは、SensatUrbanの都市シーンに現れる3Dオブジェクトの35kの自然言語記述と、OpenStreetMapと同期する5kのランドマークラベルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:05:32 GMT)
Domain Agnostic Fourier Neural Operators [15.3]
本研究では,不規則なジオメトリと進化するドメインを持つサロゲートを学習するために,ドメインに依存しないフーリエニューラル演算子(DAFNO)を導入する。鍵となる考え方は、FNOの積分層アーキテクチャに滑らかな特性関数を組み込むことである。 DAFNOはベースラインニューラル演算子モデルと比較して最先端の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:52:49 GMT)
PrObeD: Proactive Object Detection Wrapper [15.2]
PrObeDはエンコーダ・デコーダアーキテクチャで構成されており、エンコーダネットワークは入力画像の暗号化のために画像依存の信号テンプレートを生成する。本稿では,プロアクティブな手法に基づくラッパーPrObeDを提案する。 PrObeDの適用後,MS-COCO,CAMO,COD$10$K,NC$4$Kのデータセットを用いた実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:25:01 GMT)
ODM3D: Alleviating Foreground Sparsity for Enhanced Semi-Supervised Monocular 3D Object Detection [15.2]
ODM3Dフレームワークは、トレーニング中にLiDARドメインの知識を単分子検出器に注入するために、様々なレベルでのクロスモーダルな知識蒸留を必要とする。既存手法の準最適トレーニングの主要因として,前景の空間空間を同定することにより,LiDAR点に埋め込まれた正確な位置化情報を活用する。 KITTI検証とテストベンチマークの両方で1位にランクインし、教師付きまたは半教師付きである既存のモノクラー手法をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:12:09 GMT)
End-to-end Feature Selection Approach for Learning Skinny Trees [15.0]
複合機能選択とツリーアンサンブル学習は難しい課題である。一般的な木アンサンブルツールキット(グラディエントツリーやランダムフォレストなど)は、誤解を招くことが知られている特徴量に基づいた特徴選択をサポートし、パフォーマンスを著しく損なう可能性がある。本研究では,木組におけるアンサンブル選択のためのスキニーツリーツールキットを提案し,特徴選択とツリーアンサンブル学習を同時に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:15:10 GMT)
On the Accuracy of Hotelling-Type Asymmetric Tensor Deflation: A Random Tensor Analysis [14.8]
ホテルリング型テンソルデフレレーションはノイズの存在下で研究されている。我々は,デフレ手順の各ステップにおいて,推定特異値と推定および真の特異ベクトルのアライメントを解析的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:40:10 GMT)
Translating away Translationese without Parallel Data [14.4]
翻訳されたテキストは、同じ言語の原文と比較して体系的な言語的差異を示す。本稿では,翻訳文の翻訳文を減らすための新しい手法について検討する。自己監督損失と教師なし損失を組み合わせて並列検証データの必要性を解消する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:11:25 GMT)
Diagnosing Transformers: Illuminating Feature Spaces for Clinical Decision-Making [14.4]
事前訓練されたトランスフォーマーは、限られた臨床ノートを使用して臨床意思決定を支援するために微調整されることが多い。モデルの解釈可能性は、特に医学のような高度な領域において、信頼を確立し、安全性を確保するために不可欠である。本稿では,微調整型変換器の特徴空間の解釈可能性を高めるための体系的フレームワークであるSUFOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:07:45 GMT)
World Model Based Sim2Real Transfer for Visual Navigation [14.3]
本稿では,従来のtextitWorld Model のコンポーネントを堅牢なシステムに融合させる新しいシステムを提案する。我々のロボットは、複雑なtextitFirst-Person View(FPV)ベースのRGBイメージからBEV表現への変換を最初に学習することでシミュレータでナビゲートすることを学ぶ。現実世界でテストする場合、ロボットはFPVベースのRGB画像を下流ポリシーで使用される埋め込みに変換する知覚モデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:25:19 GMT)
Reboost Large Language Model-based Text-to-SQL, Text-to-Python, and Text-to-Function -- with Real Applications in Traffic Domain [14.2]
これまでのSOTA(State-of-the-art)手法は、スパイダーデータセット上での顕著な実行精度を達成した。ビジネスデータセットの再生中に、パフォーマンスの大幅な低下を観察しました。情報ギャップを防ぐために、プロンプト内のデータベース記述の一部として、列に対するコメント、値タイプ、値サンプルを含めます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:32:40 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） (Sat, 28 Oct 2023 08:24:06 GMT)
EHRXQA: A Multi-Modal Question Answering Dataset for Electronic Health Records with Chest X-ray Images [13.8]
構造化されたEHRと胸部X線画像を組み合わせた新しいマルチモーダル質問応答データセットであるEHRXQAを紹介する。 EHRにおけるマルチモーダルな質問の独特な課題に対処するため,外部VQA APIを備えたニューラルベース戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:42:04 GMT)
Optimization of utility-based shortfall risk: A non-asymptotic viewpoint [13.4]
ユーティリティ・ベース・ショートフォールリスク(UBSR)の推定と最適化の問題点を考察する。 UBSR推定の文脈では、UBSRの古典的サンプル平均近似(SAA)の平均二乗誤差に基づく非漸近境界を導出する。 UBSR最適化のための勾配アルゴリズムの速度を定量化する非漸近境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:57:58 GMT)
Curriculum Learning for Graph Neural Networks: Which Edges Should We Learn First [13.4]
本研究は, 難易度から難易度, 難易度に応じて, より多くのエッジをトレーニングに組み込む新しい戦略を提案する。提案手法の強みは,学習した表現の一般化能力とロバスト性の向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:35:34 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via Probabilistic Smoothing [13.3]
既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。 VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:08:27 GMT)
Towards Plastic and Stable Exemplar-Free Incremental Learning: A Dual-Learner Framework with Cumulative Parameter Averaging [13.3]
In this proposed a Dual-Learner framework with Cumulative。平均化(DLCPA) DLCPA は Task-IL と Class-IL の両方の設定において,最先端の既定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） (Sat, 28 Oct 2023 08:48:44 GMT)
Oracle Complexity of Single-Loop Switching Subgradient Methods for Non-Smooth Weakly Convex Functional Constrained Optimization [12.8]
目的関数が弱凸あるいは弱凸である非制約最適化問題を考える。そこで本研究では,一階調律であり,実装が容易な段階的手法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:29:14 GMT)
Energy-Based Models for Anomaly Detection: A Manifold Diffusion Recovery Approach [12.6]
本稿では,データ内の低次元構造を利用した異常検出のための新しいエネルギーベースモデル(EBM)のトレーニング手法を提案する。提案したアルゴリズムであるManifold Projection-Diffusion Recovery (MPDR) は、トレーニングデータセットを近似した低次元多様体に沿ったデータポイントを摂動する。実験の結果,MPDRは多種多様なデータ型を含む様々な異常検出タスクに対して高い性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:18:39 GMT)
Contrast Everything: A Hierarchical Contrastive Framework for Medical Time-Series [12.5]
COMETは、医療時系列のすべての固有のレベルにおいてデータのコンピテンシーを活用する革新的な階層的フレームワークである。我々の綿密に設計されたモデルは、観察、サンプル、トライアル、患者レベルという4つの潜在的なレベルからデータ一貫性を体系的にキャプチャする。心筋梗塞の心電図信号とアルツハイマー病とパーキンソン病の脳波信号を含む3つの多様なデータセットを用いて,COMETと6つのベースラインを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:07:39 GMT)
A General Learning Framework for Open Ad Hoc Teamwork Using Graph-based Policy Learning [12.0]
完全かつ部分的な可観測性の下でオープンなアドホックチームワークのためのソリューションのクラスを開発する。我々のソリューションは、オープンなアドホックチームワークにおいて、完全かつ部分的に観察可能なケースで効率的なポリシーを学習できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:29:29 GMT)
On low-depth algorithms for quantum phase estimation [11.7]
早期のフォールトトレラント量子デバイスでは、最小数のアンシラ量子ビットを使用する量子位相推定アルゴリズムが望ましい。本稿では,量子気象学の既存のアルゴリズムが最初の3つの要件を達成できることを実証する。第4の要件を満たすアルゴリズムの修正版を提案し,早期のフォールトトレラント量子デバイスに特に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:37:12 GMT)
An Investigation of Darwiche and Pearl's Postulates for Iterated Belief Update [11.4]
我々は,信念状態に基づく元のKM仮定の修正を提案する。我々は、反復的信念修正のためのいくつかのよく知られた仮定を反復的信念更新に移行した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:21:21 GMT)
Audio-Visual Instance Segmentation [11.3]
我々は,新しいマルチモーダルタスク,すなわち音声視覚インスタンスセグメンテーション(AVIS)を提案する。目標は、可聴ビデオ内の個々のサウンドオブジェクトのインスタンスを同時に識別し、セグメンテーションし、追跡することである。私たちの知る限り、インスタンスセグメンテーションがオーディオ視覚領域に拡張されたのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:37:52 GMT)
Robust Distributed Learning: Tight Error Bounds and Breakdown Point under Data Heterogeneity [11.2]
本稿では,より現実的な不均一性モデル,すなわち(G,B)-段階的な相似性について考察し,既存の理論よりも学習問題を扱えることを示す。また、分散学習アルゴリズムの学習誤差に新たな低い境界があることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:32:53 GMT)
Towards Combinatorial Generalization for Catalysts: A Kohn-Sham Charge-Density Approach [11.0]
密度モデルは、列車時に見えない要素の組み合わせで新しい構造を一般化できることを示す。その結果、二分数および三分数テストケースの80%以上は、密度汎関数論の標準基底線よりも早く収束できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:04:05 GMT)
Probing LLMs for Joint Encoding of Linguistic Categories [11.0]
大規模言語モデル(LLM)における言語カテゴリーの合同符号化をテストするためのフレームワークを提案する。関連音声(POS)クラスと異なる(POSクラスと関連する構文依存関係)言語階層の双方で共同符号化の証拠を見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:46:40 GMT)
A New Policy Iteration Algorithm For Reinforcement Learning in Zero-Sum Markov Games [10.8]
ゲームに対するナイーブなポリシー反復の単純な変種は指数関数的に高速に収束することを示す。また、線形マルコフゲームの関数近似設定において、ルックアヘッドポリシーを効率的に実装できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:23:45 GMT)
Applying human-centered AI in developing effective human-AI teaming: A perspective of human-AI joint cognitive systems [10.7]
研究と応用は、AIシステムを開発するための新しいパラダイムとして、HAT(Human-AI Teaming)を使用している。我々は,人間とAIの協調認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みについて詳しく検討する。本稿では,HATを表現・実装するためのヒューマンAI共同認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:31:26 GMT)
How Hard is Takeover in DPoS Blockchains? Understanding the Security of Coin-based Voting Governance [10.5]
Delegated-Proof-of-Stake(DPoS)ブロックチェーンは、コインベースの投票システムを通じて選択されたブロックプロデューサの委員会によって管理される。本稿では,EOSIO,Steem,TRONの受動的乗っ取り抵抗に関する大規模な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:22:54 GMT)
Online Convex Optimization with Unbounded Memory [10.3]
我々は,過去の意思決定に対する長期的依存を捉えたOCOフレームワークの一般化を紹介する。ポリシーの後悔に対して$O(sqrtH_p T)$上界とマッチング(Worst-case)下界を証明します。我々は、このフレームワークの広範な適用性を、後悔境界の導出に利用し、既存の後悔境界の導出を改善し、単純化することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:15:57 GMT)
Experimental verification of the steering ellipsoid zoo via two-qubit states [10.1]
量子ステアリング楕円体(Quantum steering ellipsoid)は、ブロッホ図における別の相関量子ビットの測定によって操れる全ての量子ビット状態の集合を視覚化する。幾何学的性質の異なる様々な種類の量子楕円体が楕円体動物園を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:00:25 GMT)
Visual Explanations via Iterated Integrated Attributions [9.9]
視覚モデルの予測を説明する汎用的な手法として,Iterated Integrated Attributions (IIA)を提案する。 IIAは、入力画像、モデルによって生成された内部表現、およびそれらの勾配を反復的に統合し、正確で集中した説明図を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:30:16 GMT)
Key Frame Mechanism For Efficient Conformer Based End-to-end Speech Recognition [9.8]
エンドツーエンドの自動音声認識のためのバックボーンネットワークとしてのコンフォーマーは、最先端の性能を達成した。しかし、Conformerベースのモデルは、自己認識メカニズムの問題に直面している。キーフレームを用いた自己注意機構の計算量を削減する新しい手法であるキーフレームベースの自己注意機構(KFSA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:38:46 GMT)
Deep Integrated Explanations [9.5]
Deep Integrated Explanations (DIX) は視覚モデルを説明する普遍的な方法である。 DIXは、モデルの中間表現から情報を統合することで説明写像を生成し、対応する勾配と結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:43:15 GMT)
Hierarchical Mutual Information Analysis: Towards Multi-view Clustering in The Wild [9.4]
この研究は、データリカバリとアライメントを階層的に一貫した方法で融合し、異なるビュー間の相互情報を最大化するディープMVCフレームワークを提案する。私たちの知る限りでは、これは欠落したデータ問題と不整合データ問題に異なる学習パラダイムで別々に対処する最初の試みになるかもしれません。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:43:57 GMT)
Zero-shot Medical Image Translation via Frequency-Guided Diffusion Models [9.2]
構造保存画像変換のための拡散モデルを導出するために周波数領域フィルタを用いた周波数誘導拡散モデル(FGDM)を提案する。その設計に基づいて、FGDMはゼロショット学習を可能にし、ターゲットドメインのデータのみに基づいてトレーニングし、ソース・ツー・ターゲットドメインの変換に直接使用することができる。 FGDMは、Frechet Inception Distance(FID)、Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)、および構造的類似性の測定値において、最先端手法(GANベース、VAEベース、拡散ベース)よりも優れていた
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:42:02 GMT)
Triplet Attention Transformer for Spatiotemporal Predictive Learning [9.1]
本稿では,フレーム間動的特徴とフレーム内静的特徴の両方を捉えるために,革新的な三重項注意変換器を提案する。このモデルはトリプレット・アテンション・モジュール(TAM)を組み込んだもので、時間、空間、チャネル次元における自己アテンションのメカニズムを探求することで、従来のリカレント・ユニットを置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:49:33 GMT)
MultiScale Spectral-Spatial Convolutional Transformer for Hyperspectral Image Classification [9.1]
Transformerはハイパースペクトル画像分類のためのCNNの代替アーキテクチャとなっている。ハイパースペクトル画像分類のためのマルチスケールスペクトル空間畳み込み変換器(MultiscaleFormer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:41:35 GMT)
Deep Intrinsic Decomposition with Adversarial Learning for Hyperspectral Image Classification [9.1]
本研究は,超スペクトル画像分類のための逆学習,すなわちAdverDecomを用いた新しい内在的分解法を開発した。異なる環境カテゴリーを識別するために識別ネットワークを構築する。実験は3つの一般的な実世界のデータセット上で行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:41:25 GMT)
Semantic-aware Consistency Network for Cloth-changing Person Re-Identification [8.9]
本稿ではセマンティック・アウェア・コンシスタンス・ネットワーク(SCNet)を紹介し,アイデンティティに関連するセマンティックな特徴を学習する。衣服領域の画素を消去することにより,黒衣画像を生成する。さらに、高レベルのアイデンティティ関連セマンティック特徴の学習を容易にするために、セマンティック一貫性損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:28:35 GMT)
Generative Artificial Intelligence for Software Engineering -- A Research Agenda [8.7]
我々は、GenAI for Software Engineeringの研究アジェンダを開発するために、文献レビューと5ヶ月間のフォーカスグループを実施しました。この結果から,GenAIを部分的自動化に適用し,すべてのソフトウェア開発活動における意思決定を支援することが可能であることが示唆された。 GenAIを実装する際の一般的な考慮事項は、業界レベルの評価、信頼性と正確性、データアクセシビリティ、透明性、技術に関連する持続可能性といった点である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:14:39 GMT)
Application of Collaborative Learning Paradigms within Software Engineering Education: A Systematic Mapping Study [8.7]
産業は、生産的なソフトウェア開発に貢献するためにコラボレーションスキルを持つソフトウェア工学(SE)卒業生を求めている。本稿では,SE教育における協調学習(CL)教育理論の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:16:38 GMT)
Probing LLMs for hate speech detection: strengths and vulnerabilities [8.6]
我々は、異なるプロンプト変動、入力情報を活用し、ゼロショット設定で大きな言語モデルを評価する。 GPT-3.5、text-davinci、Flan-T5の3つの大きな言語モデルと、HateXplain、暗黙の憎しみ、ToxicSpansという3つのデータセットを選択します。パイプライン内のターゲット情報を含む平均すると,モデルの性能が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:07:31 GMT)
Automating the Correctness Assessment of AI-generated Code for Security Contexts [8.6]
本稿では,セキュリティのためにAI生成コードの正当性を評価するために,ACCAという完全自動化手法を提案する。我々はACCAを用いて、セキュリティ指向のアセンブリコードを生成するために訓練された4つの最先端モデルを評価する。実験の結果,本手法は基本解よりも優れ,AI生成コードの正確性は人間による評価と類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:28:32 GMT)
A randomized algorithm for nonconvex minimization with inexact evaluations and complexity guarantees [8.4]
我々は、(関数値ではなく)勾配ヘシアンに不コンパクトな滑らかな非Oracle関数の方向を考え、$epsilon_g, epsilon_()$-approximate 2階最適性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:57:56 GMT)
Implicit Transfer Operator Learning: Multiple Time-Resolution Surrogates for Molecular Dynamics [8.4]
シミュレーションプロセスのサロゲートを複数の時間分解能で学習するフレームワークであるImplict Transfer Operator (ITO) Learningを提案する。また、全原子分子動力学を定量的にモデル化できる粗粒CG-SE3-ITOモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:36:51 GMT)
ReConTab: Regularized Contrastive Representation Learning for Tabular Data [8.2]
コントラスト学習を正規化した深層自動表現学習フレームワークReConTabを紹介する。 ReConTabは、どんな種類のモデリングタスクにも依存せず、モデル入力から同じ生のフィーチャに基づいて非対称のオートエンコーダを構築する。大規模な実世界のデータセットで実施された実験は、フレームワークのキャパシティを裏付け、実質的でロバストなパフォーマンス改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:05:28 GMT)
Optimal Preconditioning and Fisher Adaptive Langevin Sampling [8.1]
我々は,アルゴリズムの実行時に発生する勾配履歴から事前条件を学習する,計算効率の良い適応MCMCスキームを導出する。いくつかの実験において,提案アルゴリズムは高次元において非常に頑健であり,他の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:08:19 GMT)
One-shot Localization and Segmentation of Medical Images with Foundation Models [7.9]
自然画像上で訓練されたモデルが,医用画像上で優れた性能を発揮することを示す。テンプレート画像に対する対応を利用して、Segment Anything(SAM)モデルを単一ショットセグメンテーションに到達させる。また,本手法は,最近提案された複数ショットセグメンテーション法であるUniverSegよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:58:20 GMT)
Crossing the Aisle: Unveiling Partisan and Counter-Partisan Events in News Reporting [7.8]
我々は,メディアがニュース報道のバランスを保ち,イベント包摂や欠席を通じて消費者に影響を与える程度について検討する。まず、パルチザンと反パルチザンの両方を検知するタスクを紹介する。以上の結果から,ニュースが微妙に意見を形成する方法と,大規模言語モデルの必要性の両方が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:50:13 GMT)
Towards Automated Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability [7.6]
本稿では,それに続く機械的解釈可能性プロセスの体系化について述べる。調査中のデータセット、メトリック、ユニットを変えることで、研究者は各コンポーネントの機能を理解することができる。本稿では,いくつかのアルゴリズムを提案し,それを検証するために過去の解釈可能性の結果を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:05:52 GMT)
A Joint Time-frequency Domain Transformer for Multivariate Time Series Forecasting [7.5]
本稿では、JTFT(Joint Time-Frequency Domain Transformer)を紹介する。 JTFTは時間と周波数領域の表現を組み合わせて予測を行う。 6つの実世界のデータセットの実験結果から、JTFTは予測性能において最先端のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:16:59 GMT)
Synergies Between Federated Learning and O-RAN: Towards an Elastic Virtualized Architecture for Multiple Distributed Machine Learning Services [7.5]
我々は、動的マルチサービスFL(DMS-FL)と呼ばれる、NextGネットワーク上の汎用FLパラダイムを導入する。弾性FL(EV-FL)と呼ばれる新しい分散MLアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:28:31 GMT)
Fast Temporal Wavelet Graph Neural Networks [7.5]
時系列データに基づくタスク学習のためのFTWGNN(Fast Temporal Wavelet Graph Neural Networks)を提案する。我々は高密度グラフ構造を分解し、対応するスパースウェーブレット基底を計算するために、MMF(Multi resolution Matrix Factorization)を用いる。実世界のPEMS-BAY, METR-LAトラフィックデータセット, AJILE12 ECoGデータセットによる実験結果から,FTWGNNは最先端技術と競合していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:38:05 GMT)
WCLD: Curated Large Dataset of Criminal Cases from Wisconsin Circuit Courts [7.4]
WCLDは、ウィスコンシン州の巡回裁判所から150万件の刑事事件をキュレートした大規模なデータセットである。我々は1970年から2020年までの信頼できる公開データを用いて、過去の犯罪数や再犯の結果などの属性をキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:04:29 GMT)
Sequence-Level Certainty Reduces Hallucination In Knowledge-Grounded Dialogue Generation [7.1]
自然言語生成における幻覚に関する共通テーマとしてシーケンスレベルの確実性を提案する。シーケンスレベルの確実性は確率的確実性と意味的確実性という2つの側面に分類する。 NLGにおける幻覚を緩和するための復号時間法であるCertainty-based Response Ranking (CRR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:42:28 GMT)
ShiftAddViT: Mixture of Multiplication Primitives Towards Efficient Vision Transformer [7.1]
本稿では,GPU上でのエンドツーエンドの推論高速化を実現するために,$textbfShiftAddViT$と呼ばれる新たな乗法モデルを提案する。様々な2D/3D視覚タスクの実験は、提案したShiftAddViTの有効性を一貫して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:27:19 GMT)
Cross3DVG: Cross-Dataset 3D Visual Grounding on Different RGB-D Scans [6.9]
3Dシーンにおけるクロスデータセット視覚的グラウンド化のための新しいタスク(Cross3DVG)を提案する。大規模な3DビジュアルグラウンドデータセットであるROOReferを作成しました。 3RScanの1,380の屋内RGB-Dスキャンで、63万以上の3Dオブジェクトが記述されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:47:56 GMT)
An Intelligent Remote Sensing Image Quality Inspection System [6.7]
複数の先進的コンピュータビジョンモデルからなる新しい深層学習型2段階インテリジェントシステムを提案する。その結果,提案手法は従来の手法よりも優れた性能と効率性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:55:08 GMT)
Characterization and Learning of Causal Graphs with Small Conditioning Sets [6.5]
制約に基づく因果探索アルゴリズムは、条件付き独立性を体系的にテストすることで因果グラフ構造の一部を学習する。 2つの因果グラフ間の$k$-Markov同値をグラフィカルに特徴付ける新しい表現を提案する。合成および半合成実験を行い、$k$-PCアルゴリズムがより堅牢な因果発見を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:20:57 GMT)
MILDSum: A Novel Benchmark Dataset for Multilingual Summarization of Indian Legal Case Judgments [6.5]
公正な司法アクセスを確保するために、インドの言語で法律文書を要約することが不可欠である。本研究は,ヒンディー語における英語法典の言語間要約に向けた先駆的な取り組みを示す。我々は、英語とヒンディー語の両方の要約とともに、英語の著名なインド人裁判所から3,122件の判例判決からなる、最初の高品質な法定コーパスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 05:51:57 GMT)
A Competitive Algorithm for Agnostic Active Learning [6.4]
アクティブな学習のための最も一般的なアルゴリズムは、不一致係数と呼ばれるパラメータでその性能を表現する。我々は、任意の二進仮説クラス$H$と分布$D_X$ over$X$に対して最適なアルゴリズムと競合するアルゴリズムを得る。我々のアルゴリズムの$O(log |H|)$オーバーヘッドよりは、NPハードである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:01:16 GMT)
Demand-Side Threats to Power Grid Operations from IoT-Enabled Edge [6.4]
IoT(Internet-of-Things)対応のエネルギスマートアプライアンス(ESA)をコンシューマの端で採用するにつれ、需要側対応(DSR)サービスを実現する上で重要なものと見なされている。これらのスマートアプライアンスは、セキュリティの観点からは設計が貧弱で、電力グリッドオペレーションに対する新たな脅威となることが多い。ユーティリティサイドやSCADAの資産とは異なり、ESAは、その多さと、消費者サイトにおける広範な監視インフラの欠如により、継続的に監視されることはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:56:43 GMT)
Rethinking Semi-Supervised Federated Learning: How to co-train fully-labeled and fully-unlabeled client imaging data [6.3]
分離フェデレートラーニング(IsoFed)は、半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)に特化して設計されたラーニングスキームである。本稿では,教師付きモデルと半教師付きモデルの簡易な平均化を回避し,SSFLに特化して設計した新しい学習手法を提案する。特に、我々のトレーニングアプローチは、(a)ラベル付きおよびラベルなしのクライアントモデルの独立したアグリゲーションと、(b)すべてのクライアントで独立したグローバルモデルのローカルな自己教師付き事前トレーニングという2つの部分で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:41:41 GMT)
Foundational Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey and Future Vision [6.3]
ファンデーションモデルは、広範囲の下流タスクに適応した大規模で事前訓練されたディープラーニングモデルである。これらのモデルは、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を促進する。コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像はこれらのモデルへの関心も高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:08:12 GMT)
Statistical Limits of Adaptive Linear Models: Low-Dimensional Estimation and Inference [5.9]
データの任意適応が許された場合、単一の座標を推定する誤差を$sqrtd$の倍にすることができる。 2段階適応線形推定方程式(TALE)を解くことにより,単一座標推定のための新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:54:57 GMT)
Weakly Coupled Deep Q-Networks [5.8]
弱結合マルコフ決定過程(WCMDP)の性能を向上させる新しい深層強化学習アルゴリズムを提案する。 WCDQNは、複数のDQN"サブエージェント"を訓練するために1つのネットワークを使用し、各サブプロブレムに対して1つを訓練し、それらのソリューションを組み合わせて最適なアクション値の上限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:07:57 GMT)
On the Minimax Regret for Online Learning with Feedback Graphs [5.7]
強く観察可能な無向フィードバックグラフを用いて,オンライン学習を後悔する上で,上層と下層の境界を改善した。改良された上界$mathcalObigl(sqrtalpha T(ln K)/(lnalpha)bigr)$ hold for any $alpha$ and the lower bounds for bandits and experts。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:11:51 GMT)
Local-Global Self-Supervised Visual Representation Learning [5.5]
本稿では,画像の拡張ビュー全体にわたって対応するパッチを見つけるパッチマッチングアルゴリズムを提案する。モデルはCLSトークンだけでなく、対応するパッチ間の表現距離を最小化する。提案手法は、画像分類と下流タスクの両方において、最先端の画像レベルの表現学習方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:35:30 GMT)
N-Critics: Self-Refinement of Large Language Models with Ensemble of Critics [5.5]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自己補正機構を提案し,毒性や事実幻覚などの問題を緩和する。この方法は、批評家とモデル自身のフィードバックのアンサンブルを通じてモデル出力を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:22:22 GMT)
A General Framework for Robust G-Invariance in G-Equivariant Networks [5.2]
群同変畳み込みニューラルネットワーク(G$-CNN)におけるロバストなグループ不変性を実現するための一般的な方法を提案する。群上の三重相関の理論は、これも完備である唯一の最低度不変写像である。可換群と非可換群の両方で定義された$G$-CNNに対するこの手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:27:34 GMT)
Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models [5.2]
星形DDPM(SSDDPM)について紹介する。実装はhttps://github.com/andreyokhotin/star-shaped.comで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:50:10 GMT)
MC-NN: An End-to-End Multi-Channel Neural Network Approach for Predicting Influenza A Virus Hosts and Antigenic Types [5.1]
インフルエンザは公衆衛生、特に高齢者、幼児、基礎疾患を持つ人々にとって重大な脅威となる。インフルエンザAウイルスの宿主および抗原サブタイプを予測するためのマルチチャネルニューラルネットワークモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:00:41 GMT)
Dive into Machine Learning Algorithms for Influenza Virus Host Prediction with Hemagglutinin Sequences [5.1]
インフルエンザウイルスは急速に変異し、公衆衛生、特に脆弱な集団に脅威をもたらす可能性がある。近年,機械学習アルゴリズムによるウイルス配列の高速かつ正確な予測への関心が高まっている。本研究では,さまざまな分類レベルで機械学習アルゴリズムを評価するために,実検定データセットと各種評価指標を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:25:37 GMT)
Group Robust Classification Without Any Group Information [5.1]
この研究は、グループロバストネスに対する現在のバイアス非教師アプローチが、最適なパフォーマンスを達成するためにグループ情報に依存し続けていることを主張する。バイアスラベルは依然として効果的なモデル選択に不可欠であり、現実のシナリオにおけるこれらの手法の実用性を制限する。本稿では, 偏りのないモデルに対して, 完全にバイアスのない方法でトレーニングし, 妥当性を検証するための改訂手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:29:18 GMT)
Minimal Clifford Shadow Estimation by Mutually Unbiased Bases [5.0]
可能な乱数回路の数を最小に抑えるために,最小クリフォード測定(MCM)を導入する。特に、MCMには2n+1$の異なるクリフォード回路が必要であり、Mutually Unbiased Basesによって実現可能であることを示す。元のクリフォード測定と比較すると、MCMは回路の複雑さとコンパイルコストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:22:04 GMT)
INCODE: Implicit Neural Conditioning with Prior Knowledge Embeddings [4.6]
Inlicit Neural Representation (INR)は、複雑なデータの連続的かつ滑らかな表現を提供するためにニューラルネットワークを活用することで、信号表現に革命をもたらした。 InCODEは、深い事前知識を用いて、INRにおける正弦波ベースの活性化関数の制御を強化する新しいアプローチである。提案手法は表現力に優れるだけでなく,音声,画像,3次元形状復元などの複雑な課題に対処する能力も拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:16:49 GMT)
Modeling of an efficient singlet-triplet spin qubit to photon interface assisted by a photonic crystal cavity [4.5]
我々は,シングルトリップスピンキュービットとフォトニックキュービットとの間の新しいインタフェースの抽出効率を最適化する。界面は220nmの厚いGaAs/AlGaAsヘテロ構造膜に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:08:24 GMT)
Benchmark Generation Framework with Customizable Distortions for Image Classifier Robustness [4.3]
本稿では,画像分類モデルのロバスト性を評価するために,逆ベンチマークを生成する新しいフレームワークを提案する。当社のフレームワークでは,画像に最適な歪みの種類をカスタマイズすることが可能で,デプロイメントに関連する歪みに対処する上で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:40:42 GMT)
Stability of Random Forests and Coverage of Random-Forest Prediction Intervals [4.1]
本研究では,無作為林のアウト・オブ・バグ・エラーから構築した予測区間の被覆確率の非漸近的下限を証明した。本研究は, ランダム森林の安定性は, 良好な点予測だけでなく, 余分な計算コストを伴わずに, 最適区間予測を実現できる機械学習手法であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:38:53 GMT)
AI for Open Science: A Multi-Agent Perspective for Ethically Translating Data to Knowledge [4.1]
我々は,AI4Scienceのマルチエージェント拡張として,AI for Open Science(AI4OS)の概念を紹介した。私たちのゴールは、AI4Science(例えば、自動運転ラボ)の自然な結果が、開発者だけでなく、社会全体の利益であることを保証することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:57:15 GMT)
PyDCM: Custom Data Center Models with Reinforcement Learning for Sustainability [3.8]
PyDCMは、Pythonで実装されたカスタマイズ可能なデータセンターモデルである。ベクトル化熱計算を用いることで、PyDCMのオーダーは現在のEnergy Plusのモデリング実装よりも桁違いに速い(30倍)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:05:59 GMT)
Foundation Models for Generalist Geospatial Artificial Intelligence [3.7]
本稿では,大規模データに基づく基礎モデルの事前学習と微調整を効果的に行うための第1種フレームワークを提案する。我々はこの枠組みを利用して、マルチスペクトル衛星画像の1TB以上を事前トレーニングしたトランスフォーマーベースの基礎モデルであるPrithviを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:19:55 GMT)
The Synergy of Speculative Decoding and Batching in Serving Large Language Models [3.4]
本稿では,異なるバッチサイズに対して最適な投機長を選択する新しい投機的復号法を提案する。提案手法は, 提案手法により, 固定された投機長を持つ, 最先端の投機復号方式と同等以上の性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:36:36 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） (Sat, 28 Oct 2023 09:56:49 GMT)
Photomolecular Effect: Visible Light Interaction with Air-Water Interface [3.0]
空気-水界面から水クラスターを切断する横磁場偏光子。可視光は薄い霧を熱し、この過程が天候、気候、地球の水循環に影響を与えることを示唆している。我々の研究は、光分子効果が雲から霧、海、土壌表面、植物の呼吸など自然界で広く起こることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:59:09 GMT)
Proceedings of the First Workshop on Trends in Configurable Systems Analysis [3.0]
パラメータに依存したり、様々な特徴をサポートするシステムの分析は、設定オプションの数が指数関数的に急増しているため、難しい。この巻には、システム分析のトレンドに関する最初のワークショップであるTiCSA 2023の調達後の記事が掲載されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:51:26 GMT)
DySurv: Dynamic Deep Learning Model for Survival Prediction in the ICU [2.9]
そこで我々は,DySurvと呼ばれる条件付き変分オートエンコーダ方式を提案する。 DySurvは、ICUの死亡リスクを動的に推定するために、患者の電子健康記録から静的および時系列の測定を組み合わせる。 DySurvの予測能力は一貫しており、生存確率は異なるデータセットに分散している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:29:09 GMT)
MEDAVET: Traffic Vehicle Anomaly Detection Mechanism based on spatial and temporal structures in vehicle traffic [2.8]
本稿では,高速道路の交通異常を検出するために,コンピュータビジョンを用いた車両追跡をモデル化することを目的とする。トラフィックの検出、追跡、分析のステップを開発する。実験結果から,本手法はTrack4テストセットで許容可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:36:50 GMT)
Electrical Impedance Tomography: A Fair Comparative Study on Deep Learning and Analytic-based Approaches [2.7]
EIT(Electronic Impedance Tomography)は、様々な応用の強力なイメージング技術である。 EIT逆問題(EIT inverse problem)とは、物体の内部伝導率分布を、その境界で測定した値から推定することである。近年、分析ベースのアプローチとディープラーニングの革新によって、大きな進歩が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:45:51 GMT)
Sleep Deprivation in the Forward-Forward Algorithm [2.7]
睡眠と覚醒相のギャップの大きさが,アルゴリズムの学習能力に影響を及ぼすことを示す。睡眠不足の破壊的影響を減少させるための負のデータの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:09:44 GMT)
Exceptional points in non-Hermitian Photonics: Applications and Recent Developments [2.5]
本稿では,光導波路,フォトニック結晶,ファブリペロ共振器,プラズモン系などの非エルミートフォトニック系における最近の発展について概説する。光学的非線形性と例外的境界状態が近い将来に非エルミートフォトニクスの発展にどのように影響するかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:02:17 GMT)
DORIS-MAE: Scientific Document Retrieval using Multi-level Aspect-based Queries [2.5]
マルチレベルAspect-based queries (DORIS-MAE) を用いた科学的文書検索手法を提案する。複雑な問合せごとに100の関連文書を集め、それらのランキングに注釈付きの関連スコアを生成した。 Anno-GPTは、専門家レベルのデータセットアノテーションタスクにおいて、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを検証するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:47:47 GMT)
Accelerating Molecular Graph Neural Networks via Knowledge Distillation [1.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩は、分子や分子系のより包括的なモデリングを可能にしている。この分野は、より大規模で複雑なアーキテクチャへと進展しているため、最先端のGNNは、多くの大規模アプリケーションでほとんど禁止されている。我々は, 方向性および同変GNNにおける隠れ表現の蒸留を容易にするKD戦略を考案し, エネルギー・力予測の回帰タスクにおけるその性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:55:37 GMT)
Differentially Private Online Item Pricing [1.7]
本稿では,商品選択と入札という,購入者の入力ペアに対する差分プライバシを提供する小説を紹介する。当社のアルゴリズムは、プライバシ保証付きサブリニアの$O(sqrtTlogT)を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:12:40 GMT)
Optimal Transport for Kernel Gaussian Mixture Models [1.6]
最適な物質輸送からワッサーシュタインの距離は強力な数学的ツールである。核ヒルベルト空間における2つのガウス混合間の距離を計算するためのワッサーシュタイン型計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 04:31:49 GMT)
Engaging Engineering Teams Through Moral Imagination: A Bottom-Up Approach for Responsible Innovation and Ethical Culture Change in Technology Companies [1.4]
我々は,技術系企業のエンジニアリングチームと製品チームに対して,責任あるイノベーションの文化を促進するための"モラル・イマジネーション"手法を提案する。当社のアプローチは、過去2年間にわたってGoogleで運用されており、組織全体で50以上のワークショップを開催しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 08:20:32 GMT)
Hierarchical Framework for Interpretable and Probabilistic Model-Based Safe Reinforcement Learning [1.4]
本稿では,安全クリティカルシステムにおける深層強化学習の新たなアプローチを提案する。確率論的モデリングと強化学習の利点と、解釈可能性の利点を兼ね備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:30:57 GMT)
Examining the Potential and Pitfalls of ChatGPT in Science and Engineering Problem-Solving [1.4]
この研究では、OpenAIのChatGPTが様々なタイプの物理問題を解く能力について検討している。 ChatGPTは、よく特定された問題の62.5%をうまく解決することができたが、その精度は未特定問題に対して8.3%にまで低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:24:57 GMT)
Linear Mode Connectivity in Sparse Neural Networks [1.3]
合成データによるニューラルネットワークのプルーニングが、ユニークなトレーニング特性を持つスパースネットワークにどのように影響するかを考察する。これらの特性は、蒸留データを適用した設定において、従来のIMPのパフォーマンスを最大150倍のトレーニングポイントで整合させる合成作業に繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:51:39 GMT)
ViSoBERT: A Pre-Trained Language Model for Vietnamese Social Media Text Processing [1.2]
ベトナムのソーシャルメディアテキストであるViSoBERTに対して,最初のモノリンガル事前学習言語モデルを提案する。我々の実験では、ViSoBERTはパラメータがはるかに少ないため、ベトナムのソーシャルメディアタスクにおける過去の最先端モデルを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 16:22:19 GMT)
Predicting Agricultural Commodities Prices with Machine Learning: A Review of Current Research [1.1]
農業価格の予測は農家、政策立案者、その他の農業分野の利害関係者にとって重要である。機械学習アルゴリズムは、精度、リアルタイム予測、カスタマイズ、統合を改善して、農業の価格予測に革命をもたらす可能性がある。機械学習は農業価格予測に革命をもたらす可能性があると結論付けているが、このアプローチに関連する限界と課題に対処するためには、さらなる研究が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:09:29 GMT)
UniCat: Crafting a Stronger Fusion Baseline for Multimodal Re-Identification [1.0]
遅延融合法は, 単独でモダリティを訓練する手法と比較して, 最適潜伏表現をしばしば生み出すことを示す。この効果は主に、核融合の際の個々のモダリティに対するトレーニング目標の意図しない緩和によるものであると我々は主張する。また,UniCat(uniCat)や,非modalバックボーン(unimodal backbones)の遅延アンサンブルが,複数のマルチモーダルReIDベンチマークで現在最先端の性能を上回っていることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:30:59 GMT)
A Hybrid Genetic Algorithm for the min-max Multiple Traveling Salesman Problem [1.0]
本稿では,Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP) を解くためのハイブリッド遺伝的アルゴリズムを提案する。新たなクロスオーバーオペレーターは、2人の親からの同様のツアーを組み合わせるように設計されており、人口に対して大きな多様性を提供する。我々のアルゴリズムは、ベンチマークセットに対してテストした場合に、同様のカットオフ時間しきい値で、すべての既存のアルゴリズムを平均で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:23:35 GMT)
Emotion-Oriented Behavior Model Using Deep Learning [0.9]
感情に基づく行動予測の精度は2尾のピアソン相関を用いて統計的に検証される。本研究は,感情指向行動に基づく多面的人工エージェントインタラクションの基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 17:27:59 GMT)
Efficient kernel surrogates for neural network-based regression [0.9]
ニューラルタンジェントカーネル(NTK)の効率的な近似である共役カーネル(CK)の性能について検討する。特に、相対的なテスト損失のバウンダリを確立し、数値的なテストで検証し、カーネルの正則性を性能の重要な決定要因として特定する。 NTKの代わりにCKを使用するための理論的基盤を提供するのに加えて、我々のフレームワークは様々な近似の堅牢性を理解するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:41:47 GMT)
Message in a Bottle -- An Update to the Golden Record [0.9]
この研究は、1977年にボイジャー1号と2号で打ち上げられたボイジャー・ゴールデン・レコードの遺産の継続である。レコードは、地球と人類のスナップショットとしてだけでなく、先進的なエイリアン文明との接触を確立するという我々の欲求も継続している。我々の目的は、人類社会の普遍的かつ文脈的理解を提供する方法で、我々の集合的知識、感情、革新、願望を伝えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:27:36 GMT)
"Do it my way!": Impact of Customizations on Trust perceptions in Human-Robot Collaboration [0.8]
補助ロボットのパーソナライゼーションは,ロボットの採用やユーザ認知と正の相関関係にある。以上の結果から,カスタマイズ度の増加は高い信頼感と快適感に結びついていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:31:40 GMT)
Using Large Language Models to Support Thematic Analysis in Empirical Legal Studies [0.8]
大規模言語モデル(LLM)を用いた法律専門家の効果的な協調を支援する新しい枠組みを提案する。我々は, 盗難に関する刑事裁判所の意見から, 事実のデータセット(n=785)の分析にこの枠組みを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:20:44 GMT)
Overview of Current Applications of Large Language Models in Various Medical Specialities [0.8]
本稿では,医療分野におけるLarge Language Models(LLM)の最近の応用について概説する。本研究は, がん診断, 歯科治療, ネフローロロジー, 皮膚科など, 様々な医療分野での利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:01:30 GMT)
Constraints of Internal Symmetry on Non-Hermitian Skin Effect and Bidirectional Skin Effect Under Time-reversal$^\dagger$ Symmetry [0.7]
非エルミート皮膚効果は非エルミート系における基本的な現象である。本文では, 任意の次元における非エルミート皮膚効果に関するすべての内部対称性の制約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 07:44:47 GMT)
Optical ranging with quantum advantage [0.6]
本稿では, 絡み合いとクロス相関ホモダイン測定を用いて, 限界を克服する手法を提案する。標的の低反射率は、ホモダインの基準場の強度を増大させることで否定される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:37:39 GMT)
Kerr-Enhanced Optical Spring [0.1]
光カー効果を用いた拡張光バネの生成を実験的に提案する。我々の知る限り、これは非線形光学効果を用いた光学的カップリング強化の最初の実現である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:57:04 GMT)
An XAI Approach to Deep Learning Models in the Detection of DCIS [0.1]
その結果,XAIは,臨床コミュニティにおける補助的AIシステムの実装に関する議論を始める上で,概念実証として活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:17:10 GMT)
Vision-Based Incoming Traffic Estimator Using Deep Neural Network on General Purpose Embedded Hardware [0.0]
不適切な交通管理は、国家の燃料、時間、生産性を無駄にする。ディープニューラルネットワーク(DNN)は、各画像のトラフィック強度をリアルタイムで推測するように訓練された。システムはRaspberry Piのシングルボードコンピュータで実装された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 23:33:00 GMT)
Ultrafast electro-optic Time-Frequency Fractional Fourier Imaging at the Single-Photon Level [0.0]
フラクショナルフーリエ変換(FRT)は位相空間における任意の角度回転(例えば時間周波数(TF)空間)に対応する。 FRTの多用途低雑音単一光子互換実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:17:07 GMT)
Two different analyses on derivation of PYTHAGORAS Theorem (569-479 BC): Discrete continuum states [0.0]
我々はピタゴラス定理の2つの異なる導出を提案し、これを離散状態と連続状態の研究に適用する。本論文は離散状態および連続状態の研究に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:55:47 GMT)
The Telehealth Chain: a protocol for secure and transparent telemedicine transactions on the blockchain [0.0]
本稿では、遠隔医療サービスを容易にするブロックチェーンベースのデジタルエンティティを構築するための理論的枠組みを提案する。このフレームワークはブロックチェーン技術を利用して、医療従事者が患者のトランザクションをリモートで操作するためのセキュアで信頼性の高いプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:56:47 GMT)
The Role of Reference Points in Machine-Learned Atomistic Simulation Models [0.0]
化学環境モデリング理論(CEMT)は、従来の原子中心機械学習力場(MLFF)モデルに固有の制約を克服するために設計されている。 FE-DFT計算による空間分解エネルギー密度と電荷密度の活用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 01:02:14 GMT)
Single-photon scattering on a two-qubit system. Spatio-temporal structure of the scattered field [0.0]
1次元(1D)開導波路のモードに結合した2つの同一量子ビット系から単一光子狭パルスの散乱によって生じる光子電界について検討した。散乱の後の時間帯が無限大となるにつれて、場が一次元空間全体において安定な状態光子が形成されていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 14:57:08 GMT)
Renormalization Group Approach for Modified vdP Oscillator with $\mathcal{PT}$ Symmetric Non-Hermitian Interaction [0.0]
我々は、よく知られた2d vdP発振器の修正版を、新しい非エルミート相互作用で検討する。力学系に対する再正規化群法は摂動解の発散を除去するために用いられている。このモデルを非エルミート量子力学の枠組みで示し、システム内の$mathcalPT$相転移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:31:37 GMT)
Reflection coupling for unadjusted generalized Hamiltonian Monte Carlo in the nonconvex stochastic gradient case [0.0]
非拡散条件下での勾配を持つハミルトン・モンテカルロを考える。 Wasserstein 2-distanceの総変動が与えられる。相対エントロピーは数値的な推定とともに与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:25:59 GMT)
Quantum dynamics of non-Hermitian many-body Landau-Zener systems [0.0]
我々は、線形駆動型非エルミート量子系の大規模なクラスを解くための枠組みを開発する。このクラスのモデルに特有の新しい保存法則が存在し、非正規化波動関数の同時成長を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:57:52 GMT)
Punica: Multi-Tenant LoRA Serving [0.0]
低ランクスケジューラ適応(LoRA)は、事前訓練されたモデルを特定のドメインに適応するための重要かつ一般的な手法となっている。我々は、共有GPUクラスタで複数のLoRAモデルを提供するシステムであるPunicaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 00:33:37 GMT)
Privacy as Contextual Integrity in Online Proctoring Systems in Higher Education: A Scoping Review [0.0]
プライバシーは、高等教育におけるオンライン・プロクタリング・システムの導入と実装における重要な課題の1つだ。この研究は、これらの原則をどのように実装し、持続するかを明確にする必要性を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:35:39 GMT)
On Training Implicit Meta-Learning With Applications to Inductive Weighing in Consistency Regularization [0.0]
暗黙的メタラーニング(IML)では、特にヘシアン(Hessian)の計算に2ドル(約2,200円)の勾配を必要とする。ヘッセンの様々な近似が提案されたが、計算コスト、安定性、解の一般化、推定精度の体系的な比較はほとんど見過ごされてしまった。本稿では,ドメイン固有の特徴を抽出するために,信頼ネットワークをトレーニングすることで,有用画像のアップウェイトや配布外サンプルのダウンウェイトを学べることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:50:03 GMT)
Latent class analysis by regularized spectral clustering [0.0]
分類データの潜在クラスモデルを推定する2つの新しいアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは, 応答行列から計算した正規化ラプラシアン行列を用いて開発した。さらに,我々のアルゴリズムを実世界のカテゴリデータに適用し,有望な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:09:08 GMT)
LagrangeBench: A Lagrangian Fluid Mechanics Benchmarking Suite [0.0]
ラグランジュ粒子問題に対する最初のベンチマークスイートであるLagrangeBenchを紹介する。 A) Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 法により生成された流体力学データセット(3次元で4つ, 3次元で3つ)。また,定位置誤差を超えて運動エネルギーMSEやシンクホーン距離などの物理指標を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:58:58 GMT)
Inverse distance weighting attention [0.0]
この形態の注意は逆距離重み付けを単純化する。そこで本研究では, 手動で構築したプロトタイプを用いて, 特殊ケースの低インパクト処理を行うことにより, 解釈可能なネットワークを拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:11:01 GMT)
Higher-order protection of quantum gates: Hamiltonian engineering coordinated with dynamical decoupling [0.0]
我々は、量子ゲートの高次保護の実現に向けて、単純だが一般的なアプローチを提唱した。私たちのアプローチの中心的な考え方は、量子ゲートハミルトニアンを設計する(従って制御を取り戻す)ことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 12:35:52 GMT)
High Q-factor diamond optomechanical resonators with silicon vacancy centers at millikelvin temperatures [0.0]
オプティメカニカルクリスタル(OMC)は、フォノンを量子情報キャリアとして利用するためのプラットフォームを提供する。フォノンとシリコン空孔(SiV)スピンとの強い相互作用のために設計されたダイヤモンド中のOMCを実演する。これらのデバイスにおけるSiV光およびスピン特性について検討し、コヒーレントスピン-フォノン界面への経路を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 22:56:45 GMT)
GalliformeSpectra: A Hen Breed Dataset [0.0]
データセットには、ビエレフェルド、ブラックオルピントン、ブラフマ、バッキー、ファイヨミ、レグホーン、ニューハンプシャー・プリマスロック、サセックス、テュルク人種が含まれる。 1010枚のオリジナル画像が細心の注意を払って収集され、各鶏の物理的特性、羽毛のパターン、特徴を呈示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:03:06 GMT)
Fragment-based Pretraining and Finetuning on Molecular Graphs [0.0]
標識されていない分子データは豊富になり、化学領域におけるGNNの自己教師付き学習の急速な発展を促進する。本稿では,ノードレベルとグラフレベルの事前学習の限界を克服するために,フラグメントレベルでの事前学習を提案する。グラフフラグメントに基づく事前学習(GraphFP)では,8つの共通分子ベンチマークのうち5つのパフォーマンスが向上し,少なくとも11.5%の長範囲生物学的ベンチマークのパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 03:22:06 GMT)
FinBTech: Blockchain-Based Video and Voice Authentication System for Enhanced Security in Financial Transactions Utilizing FaceNet512 and Gaussian Mixture Models [0.0]
この抽象化は、スマートコントラクト、ブロックチェーン技術、顔認識を改善するFaceNet512、音声認識のためのGaussian Mixture Models(GMM)を組み合わせた画期的な方法を提供する。最先端技術を組み合わせることで、このシステムはID盗難と不正アクセスに対する強力な防御を提供し、安全な金融取引のための新しいベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 10:46:06 GMT)
Enhanced Gradient Boosting for Zero-Inflated Insurance Claims and Comparative Analysis of CatBoost, XGBoost, and LightGBM [0.0]
CatBoostは、予測性能に基づいた自動クレーム頻度モデルを開発するための最良のライブラリである。そこで我々は, インフレ確率$p$と分布平均$mu$の関係を仮定した, ゼロ膨張ポアソン強化木モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 15:03:37 GMT)
Efficient OPA tomography of non-Gaussian states of light [0.0]
光パラメトリック増幅器(OPA)は、計測強度分布から直接未知の状態の二次分布を再構成することができる。標準スキームに制御可能な変位を加えることを提案し、非対称状態や非ガウス状態にも適用可能な改善手法を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 20:58:53 GMT)
Donor-acceptor recombination emission in hydrogen-terminated nanodiamond: Novel single-photon source for room-temperature quantum photonics [0.0]
起源不明の線は500 nmから800 nmの範囲で観測される。ドナー・アクセプター対(DAP)の放射的組換えからこれらの謎の線が生じるという仮説を, 実験的に提案し, 実証した。 DAPは、ダイヤモンド格子中に存在するドナー様置換窒素と、水素末端NDの表面への転写ドーピング効果によって生じる2D層との相互作用によって形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:01:52 GMT)
Daemonic ergotropy in continuously-monitored open quantum batteries [0.0]
デーモンエルゴトロピーは、量子状態におけるこの仕事の抽出強化を適切に記述し、定量化するために導入されます。対応するデーモン的エルゴトロピーは、エルゴトロピーと対応する非条件状態のエネルギーの間に値を取ることを示す。上界は、初期純状態と環境に対する完全に効率的な射影測定を仮定することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 13:53:32 GMT)
Continual Developmental Neurosimulation Using Embodied Computational Agents [0.0]
ブレイテンベルク車両を用いた開発型学習エージェントの設計について述べる。成人の表現型の発生に影響を与える生物学的・認知的発達を考察する。本稿では,遺伝的アルゴリズムを用いてネットワーク形態形成を実現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 06:30:17 GMT)
Causal discovery in a complex industrial system: A time series benchmark [0.0]
因果発見は、観測データからグラフで表される因果構造を生成する。専門知識から構築された因果グラフとともに,欧州スパレーションソースの産業サブシステムからのデータセットを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 09:47:02 GMT)
Approximate inference of marginals using the IBIA framework [0.0]
確率的グラフィカルモデル (PGM) における限界の厳密な推論は難解であることが知られている。本稿では,段階的ビルド・インファー・アポキシマト (IBIA) パラダイムに基づく限界推定のための新しいアルゴリズムを提案する。提案手法は,既存の変分法やサンプリング法よりも精度が良いか,あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 11:36:41 GMT)
A Review on the Applications of Machine Learning for Tinnitus Diagnosis Using EEG Signals [0.0]
チニトゥス(Tinnitus)は、年齢、聴覚障害、大きな騒音、耳の感染症や腫瘍、特定の薬物、頭や首の怪我、不安や抑うつなどの心理的状態など、様々な要因によって引き起こされる耳疾患である。この病気の早期発見を支援するため、スチニタス検出の新しい開発が進められている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:49:43 GMT)
A Novel Site-Agnostic Multimodal Deep Learning Model to Identify Pro-Eating Disorder Content on Social Media [0.0]
本研究の目的は、ソーシャルメディア投稿が摂食障害を促進するかどうかを判断できるマルチモーダルディープラーニングモデルを構築することである。ツイートのラベル付きデータセットがTwitterから収集され、12のディープラーニングモデルがトレーニングされ、テストされた。 RoBERTaとMaxViTの融合モデルは、TumblrとRedditの未ラベルの投稿のデータセットを分類するためにデプロイされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 02:11:31 GMT)
A Fuzzy Time Series-Based Model Using Particle Swarm Optimization and Weighted Rules [0.0]
ファジィ時系列で見られる最も正確なモデルの中で、高次のモデルが最も正確である。本稿では,高次ファジィ時系列モデルの適用に関する3つの潜在的な限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 21:24:59 GMT)
A Data-driven Recommendation Framework for Optimal Walker Designs [0.0]
本稿では,統計モデルと機械学習を利用して医療用歩行器を最適化することに焦点を当てる。歩行者の望ましい特性を達成するために,予測機械学習モデルを訓練し,パフォーマンス目標間のトレードオフを識別する。本稿では,構造安定性と整合性を高めつつ,30%の質量減少を示す潜在的な歩行設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 18:04:38 GMT)
A Comparison of AIS, X-Band Marine Radar Systems and Camera Surveillance Systems in the Collection of Tracking Data [0.0]
本研究の目的は、目標追跡のための監視システムを解析し、海上監視システム全体へのカメラの統合による海上保安改善のいくつかを結論付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 28 Oct 2023 19:12:15 GMT)