TIC-TAC: A Framework To Learn And Evaluate Your Covariance [119.8] State-of-the-art method predict the mean $f_theta(x)$ and covariance $textrmCov(f_theta(x))$ of the target distribution through the two neural network using the negative log-likelihood。
1)予測共分散は予測平均のランダム性を真に捉えているのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:54:03 GMT)
Multilingual Machine Translation with Large Language Models: Empirical
Results and Analysis [108.4] 大規模言語モデル(LLM)は多言語機械翻訳(MMT)の処理において顕著な可能性を示した。
本稿では, MMT における LLM の利点と課題を体系的に検討する。
また,ChatGPTとGPT-4を含む8つのLLMを徹底的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:23:02 GMT)
Rethinking Bias Mitigation: Fairer Architectures Make for Fairer Face
Recognition [107.6] 顔認識システムは、法執行を含む安全クリティカルなアプリケーションに広くデプロイされている。
彼らは、性別や人種など、様々な社会的デデノグラフィー次元に偏見を示す。
バイアス軽減に関するこれまでの研究は、主にトレーニングデータの事前処理に重点を置いていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:20:22 GMT)
LEACE: Perfect linear concept erasure in closed form [103.6] 概念消去は、特定の特徴を表現から削除することを目的としている。
LEAst-squares Concept Erasure (LEACE) は、線形分類器が可能な限り少ない表現で概念を検出することを確実に防止する閉形式手法である。
LEACEを"concept scrubbing"と呼ばれる新しい手法で大規模言語モデルに適用し、ネットワーク内の各層からターゲット概念情報を消去する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:41:46 GMT)
Stochastic Approximation Approaches to Group Distributionally Robust
Optimization [96.3] 群分散ロバスト最適化(GDRO)
オンライン学習技術は、各ラウンドに必要なサンプル数をm$から1$に減らし、同じサンプルを保持する。
分布依存収束率を導出できる重み付きGDROの新規な定式化。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:26:22 GMT)
Multi-Prompt Alignment for Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation [94.0] マルチプロンプトアライメント(MPA: Multi-Prompt Alignment)は,マルチソースUDAのためのシンプルかつ効率的なフレームワークである。
MPAは、学習したプロンプトを自動エンコードプロセスで認知し、再構築されたプロンプトの合意を最大化することでそれらを調整する。
実験によると、MPAは3つの一般的なデータセットで最先端の結果を達成し、DomainNetの平均精度は54.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:47:13 GMT)
Latent Exploration for Reinforcement Learning [87.4] 強化学習では、エージェントは環境を探索し、相互作用することでポリシーを学ぶ。
LATent TIme-Correlated Exploration (Lattice)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:30:51 GMT)
Pushdown Layers: Encoding Recursive Structure in Transformer Language
Models [86.8] 再帰は人間の言語の特徴であり、本質的には自己注意に挑戦する。
この作業では、新しいセルフアテンション層であるPushdown Layersを導入している。
プッシュダウン層を備えたトランスフォーマーは、劇的に改善され、3.5倍の高効率な構文一般化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:27:18 GMT)
E-detectors: a nonparametric framework for sequential change detection [86.2] 逐次的変化検出のための基本的かつ汎用的なフレームワークを開発する。
私たちの手順は、平均走行距離のクリーンで無症状な境界が伴います。
統計的および計算効率の両方を達成するために,これらの混合物を設計する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:35:18 GMT)
OpenMask3D: Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [84.6] OpenMask3Dはオープンな3Dインスタンスセグメンテーションのためのゼロショットアプローチである。
私たちのモデルは、CLIPベースの画像埋め込みのマルチビュー融合により、マスクごとの特徴を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:04:25 GMT)
Video Frame Interpolation with Many-to-many Splatting and Spatial
Selective Refinement [83.6] 本稿では,フレームを効率的に補間するM2Mスプレイティングフレームワークを提案する。
入力フレームペアごとに、M2Mは任意の数のフレーム間を補間する際の計算オーバーヘッドが極小である。
フレキシブルな空間選択リファインメント(Spatial Selective Refinement)コンポーネントを導入して,M2M++フレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:09:32 GMT)
Uni-ControlNet: All-in-One Control to Text-to-Image Diffusion Models [82.2] ローカルコントロールとグローバルコントロールの同時利用を可能にする統合フレームワークであるUni-ControlNetを紹介した。
既存の方法とは異なり、Uni-ControlNetは、凍結した事前訓練されたテキスト-画像拡散モデル上に2つのアダプタを微調整するだけでよい。
Uni-ControlNetは、制御性、生成品質、構成性の観点から、既存のメソッドよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:59:24 GMT)
Myriad: Large Multimodal Model by Applying Vision Experts for Industrial
Anomaly Detection [82.2] 産業異常検出に視覚専門家を適用した新しい大規模マルチモーダルモデル(Myriad)を提案する。
具体的には,MiniGPT-4をベースLMMとして採用し,Large Language Models (LLM) に理解可能なトークンとして,視覚専門家の事前知識を埋め込むために,Expert Perceptionモジュールを設計する。
視覚専門家の誤りや混乱を補うために,一般画像と産業画像の視覚的表現ギャップを埋めるために,ドメインアダプタを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:49:45 GMT)
Personality Understanding of Fictional Characters during Book Reading [81.7] この問題に対する最初のラベル付きデータセットPersoNetを提示する。
当社の新たなアノテーション戦略では,オリジナル書籍のプロキシとして,オンライン読書アプリからユーザノートを注釈付けします。
実験と人間の研究は、データセットの構築が効率的かつ正確であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:57:47 GMT)
MQuAKE: Assessing Knowledge Editing in Language Models via Multi-Hop
Questions [80.7] 編集されたモデルが正しい解答を行うかどうかを評価するマルチホップ質問を含むベンチマークMQuAKEを提案する。
本稿では,メモリベースのアプローチであるMeLLoを提案する。これは,編集された事実に整合した回答を生成するために,言語モデルを反復的に促しながら,すべての編集された事実を外部に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:28:17 GMT)
TRIAGE: Characterizing and auditing training data for improved
regression [80.1] TRIAGEは回帰タスクに適した新しいデータキャラクタリゼーションフレームワークで、広範囲の回帰器と互換性がある。
TRIAGEは、共形予測分布を利用して、モデルに依存しないスコアリング方法、TRIAGEスコアを提供する。
TRIAGEの特徴は一貫性があり、複数の回帰設定においてデータの彫刻/フィルタリングによるパフォーマンス向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:31:59 GMT)
Parameter and Computation Efficient Transfer Learning for
Vision-Language Pre-trained Models [79.3] 本稿では,視覚言語事前学習モデルのためのパラメータと効率的な伝達学習(PCETL)を提案する。
そこで本研究では,新しい動的アーキテクチャスキップ(DAS)アプローチを効果的PCETLに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:20:43 GMT)
Poisoning Retrieval Corpora by Injecting Adversarial Passages [79.1] 本稿では,悪意のあるユーザが少数の逆行を発生させるような,高密度検索システムに対する新たな攻撃を提案する。
これらの逆行路を大規模な検索コーパスに挿入すると、この攻撃はこれらのシステムを騙すのに非常に効果的であることを示す。
また、教師なしと教師なしの両方の最先端の高密度レトリバーをベンチマークし、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:13:31 GMT)
On Calibrating Diffusion Probabilistic Models [78.8] 拡散確率モデル(DPM)は様々な生成タスクにおいて有望な結果を得た。
そこで本研究では,任意の事前学習DPMを校正する簡単な方法を提案する。
キャリブレーション法は1回だけ行い, 得られたモデルをサンプリングに繰り返し使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:14:29 GMT)
Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models [78.2] 人間の個性理論を機械行動研究のツールとして活用することで,心理測定研究からインスピレーションを得た。
これらの疑問に答えるために,機械の動作を研究するためのMachine Personality Inventory(MPI)ツールを紹介した。
MPIは、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター(Big Five Personality Factors、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター)理論とパーソナリティ評価在庫に基づく標準化されたパーソナリティ・テストに従う。
パーソナリティ・プロンプト法(P2法)を考案し、特定のパーソナリティを持つLSMを制御可能な方法で誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:39:25 GMT)
InstanT: Semi-supervised Learning with Instance-dependent Thresholds [75.9] 本稿では,既存手法と比較して高い自由度を有するインスタンス依存しきい値の研究を提案する。
インスタンスレベルのあいまいさと擬似ラベルのインスタンス依存エラー率を利用して、すべての未ラベルインスタンスに対して新しいインスタンス依存しきい値関数を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:31:43 GMT)
Filling the Missing: Exploring Generative AI for Enhanced Federated
Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [72.6] ローカルデータのFIMI(FIlling the MIssing)部分を活用することにより,これらの課題に対処する,AIを活用した創発的なフェデレーション学習を提案する。
実験の結果,FIMIはデバイス側エネルギーの最大50%を節約し,目標とするグローバルテスト精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:34:47 GMT)
Federated Learning of Large Language Models with Parameter-Efficient
Prompt Tuning and Adaptive Optimization [71.9] フェデレートラーニング(FL)は、分散データとの協調モデルトレーニングを可能にする、有望なパラダイムである。
LLM(Large Language Models)のトレーニングプロセスは一般的に重要なパラメータの更新を引き起こす。
本稿では,性能と効率を同時に向上する効率的な部分的プロンプトチューニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:17:45 GMT)
Video-Mined Task Graphs for Keystep Recognition in Instructional Videos [71.2] 手続き的活動理解には、より広いタスクの観点から人間の行動を知覚する必要がある。
本稿では,ハウツービデオからタスクグラフを自動的に発見して,人々がキーステップを実行する傾向を確率論的に表現することを提案する。
より信頼性の高いゼロショットキーステップのローカライゼーションとビデオ表現学習の改善。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:16:11 GMT)
Perceptual Quality Assessment of Face Video Compression: A Benchmark and
An Effective Method [69.9] 生成的符号化アプローチは、合理的な速度歪曲トレードオフを持つ有望な代替手段として認識されている。
従来のハイブリッドコーディングフレームワークから生成モデルまで、空間的・時間的領域における歪みの多様さは、圧縮顔画像品質評価(VQA)における大きな課題を提示する。
大規模圧縮顔画像品質評価(CFVQA)データベースを導入し,顔ビデオの知覚的品質と多角化圧縮歪みを体系的に理解するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:06:56 GMT)
A U-turn on Double Descent: Rethinking Parameter Counting in Statistical
Learning [68.8] 二重降下がいつどこで起こるのかを正確に示し、その位置が本質的に閾値 p=n に結び付けられていないことを示す。
これは二重降下と統計的直観の間の緊張を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:05:39 GMT)
CAPSTONE: Curriculum Sampling for Dense Retrieval with Document
Expansion [68.2] 本稿では,学習中に擬似クエリを利用して,生成したクエリと実際のクエリとの関係を徐々に向上させるカリキュラムサンプリング戦略を提案する。
ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットに対する実験結果から,本手法が従来の高密度検索モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:32:07 GMT)
Towards Improved Input Masking for Convolutional Neural Networks [67.0] 層マスキングと呼ぶCNNのための新しいマスキング手法を提案する。
本手法は,マスク形状や色がモデル出力に与える影響を排除あるいは最小化することができることを示す。
また,マスクの形状がクラスに関する情報を漏洩させる可能性を示し,クラス関連特徴に対するモデル依存度の推定に影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:11:33 GMT)
Diversify Your Vision Datasets with Automatic Diffusion-Based
Augmentation [66.7] ALIA(Automated Language-Guided Image Augmentation)は、大規模ビジョンと言語モデルを用いてデータセットのドメインの自然言語記述を自動的に生成する手法である。
データ整合性を維持するために、オリジナルのデータセットでトレーニングされたモデルは、最小限の画像編集とクラス関連情報を破損したデータをフィルタリングする。
そこで本研究では,ALIAが従来のデータ拡張や,詳細な分類作業におけるテキストから画像への変換を超越できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:52:04 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Two-layer ReLU and Leaky ReLU
Networks on Nearly-orthogonal Data [66.1] 好ましい性質を持つ解に対する暗黙の偏見は、勾配に基づく最適化によって訓練されたニューラルネットワークがうまく一般化できる重要な理由であると考えられている。
勾配流の暗黙バイアスは、均質ニューラルネットワーク(ReLUやリークReLUネットワークを含む)に対して広く研究されているが、勾配降下の暗黙バイアスは現在、滑らかなニューラルネットワークに対してのみ理解されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:47:48 GMT)
Robust Learning with Progressive Data Expansion Against Spurious
Correlation [65.8] 本研究では,2層非線形畳み込みニューラルネットワークの学習過程について検討した。
分析の結果,不均衡なデータ群と学習容易なスプリアス特徴が学習過程におけるスプリアス特徴の優位性に繋がる可能性が示唆された。
本稿では,PDEと呼ばれる新たなトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:03:32 GMT)
Complexity Matters: Rethinking the Latent Space for Generative Modeling [65.6] 生成的モデリングにおいて、多くの成功したアプローチは、例えば安定拡散のような低次元の潜在空間を利用する。
本研究では, モデル複雑性の観点から潜在空間を再考することにより, 未探索の話題に光を当てることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:13:00 GMT)
On Evaluating Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models [64.7] 大規模視覚言語モデル(VLM)のロバスト性を,最も現実的で高リスクな環境で評価する。
特に,CLIP や BLIP などの事前学習モデルに対して,まず攻撃対象のサンプルを作成する。
これらのVLM上のブラックボックスクエリは、ターゲットの回避の効果をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:32:19 GMT)
Reward Finetuning for Faster and More Accurate Unsupervised Object
Discovery [64.4] 機械学習の最近の進歩は、ヒューマンフィードバックからの強化学習が機械学習モデルを改善し、人間の好みに合わせることができることを示している。
本稿では,RL法と類似した手法を非教師対象発見に適用することを提案する。
我々は、我々のアプローチがより正確であるだけでなく、物体発見に関する以前の研究よりも訓練の桁数も高速であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:03:12 GMT)
Mask Propagation for Efficient Video Semantic Segmentation [63.1] ビデオセマンティックベースライン劣化(VSS)は、ビデオシーケンス内の各ピクセルにセマンティックラベルを割り当てることを含む。
SSSSと呼ばれるVSSのための効率的なマスク伝搬フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,フレーム単位のMask2Formerと比較して最大4倍のFLOPを削減し,Cityscapes検証セット上では最大2% mIoUしか使用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:55:28 GMT)
Posterior Sampling with Delayed Feedback for Reinforcement Learning with
Linear Function Approximation [63.0] Delayed-PSVI は楽観的な値に基づくアルゴリズムであり、後続サンプリングによる雑音摂動により値関数空間を探索する。
我々のアルゴリズムは、未知の遅延が存在する場合に、$widetildeO(sqrtd3H3 T + d2H2 E[tau]$最悪の後悔を実現する。
遅延LPSVIのための勾配に基づく近似サンプリングスキームをLangevin動的に組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:12:43 GMT)
Efficient Test-Time Adaptation for Super-Resolution with Second-Order
Degradation and Reconstruction [63.0] 画像超解像(SR)は,低分解能(LR)から高分解能(HR)へのマッピングを,一対のHR-LRトレーニング画像を用いて学習することを目的としている。
SRTTAと呼ばれるSRの効率的なテスト時間適応フレームワークを提案し、SRモデルを異なる/未知の劣化型でテストドメインに迅速に適応させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:58:57 GMT)
Neural Fields with Hard Constraints of Arbitrary Differential Order [61.5] 我々は、ニューラルネットワークに厳しい制約を課すための一連のアプローチを開発する。
制約は、ニューラルネットワークとそのデリバティブに適用される線形作用素として指定することができる。
私たちのアプローチは、広範囲の現実世界のアプリケーションで実証されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:11:39 GMT)
Information Design in Multi-Agent Reinforcement Learning [61.1] 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、人間の幼児や動物が環境から学ぶ方法にインスパイアされている。
計算経済学の研究は、他者に直接影響を与える2つの方法を蒸留する: 有形物(機械設計)の提供と情報(情報設計)の提供である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:30:15 GMT)
UNSSOR: Unsupervised Neural Speech Separation by Leveraging
Over-determined Training Mixtures [60.9] 残響状態においては、各マイクは異なる場所で複数の話者の混合信号を取得する。
我々は、$textbfu$nsupervised $textbfn$euralのアルゴリズムUNSSORを提案する。
この損失は、教師なし話者の分離を促進することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:55:12 GMT)
Adversarial Examples Are Not Real Features [60.7] citetilyas 2019adversarialのよく知られた理論は、データの観点から敵の脆弱性を説明する。
我々は、複数の学習パラダイムを取り入れることで、理論をより大きな文脈から再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:50:27 GMT)
Uncovering Prototypical Knowledge for Weakly Open-Vocabulary Semantic
Segmentation [59.4] 本稿では,弱開語彙セマンティックセマンティックセグメンテーション(WOVSS)の問題点について検討する。
既存の方法は、グループトークンの使用に関する粒度の矛盾に悩まされる。
マルチモーダル正規化を組み込んだプロトタイプ誘導ネットワーク(PGSeg)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:18:00 GMT)
Roles of Scaling and Instruction Tuning in Language Perception: Model
vs. Human Attention [58.8] 本研究は,複数の大規模言語モデル (LLM) を異なる大きさで自己意識的に比較し,言語知覚に対するスケーリングと指導指導の効果を評価する。
その結果,スケーリングは人間の類似性を向上し,簡単なパターン依存を減らし,効果的な注意力を高める一方で,命令チューニングは行わないことがわかった。
また、現在のLLMは、注目されているネイティブスピーカーよりも、常に非ネイティブに近づき、全てのモデルの準最適言語知覚が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:16:40 GMT)
Language Models with Rationality [57.4] 大規模言語モデル(LLM)は質問応答(QA)に熟練している
答えが潜んでいる「信条」からどのように従うか(あるいはたとえも)は必ずしも明確ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:51:48 GMT)
Optimal Learners for Realizable Regression: PAC Learning and Online
Learning [56.2] 本研究では,PAC学習環境とオンライン学習環境の両方において,実現可能な回帰の統計的複雑さを特徴付けることを目的とする。
まず,再現可能な回帰のためのミニマックスインスタンス最適学習器を導入し,実数値予測器のどのクラスが学習可能であるかを質的かつ定量的に特徴付ける新しい次元を提案する。
オンライン学習の文脈では、最小の最適インスタンス最適累積損失を一定要素まで特徴付ける次元を提供し、再現可能な回帰のための最適オンライン学習者を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:21:05 GMT)
Looking for Carroll particles in two time spacetime [55.2] 非消滅的なエネルギー値のキャロル粒子は、2時間物理学の枠組みに記述されている。
我々は、1999年に水素原子に対してBarsによって得られたパラメトリゼーションとそれとの予期せぬ対応を利用して、そのような粒子の量子論を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:51:41 GMT)
Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.2] 長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:03:31 GMT)
CGOF++: Controllable 3D Face Synthesis with Conditional Generative
Occupancy Fields [52.1] 生成した顔画像の3次元制御性を実現する条件付き3次元顔合成フレームワークを提案する。
中心となるのは条件付き生成操作場(cGOF++)であり、それによって生成された顔の形状が与えられた3Dモルファブルモデル(3DMM)メッシュに適合するように効果的に強制される。
提案手法の有効性を検証し, 最先端の2次元顔合成法よりも高精度な3次元制御性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:04:55 GMT)
Posterior Contraction Rates for Mat\'ern Gaussian Processes on
Riemannian Manifolds [51.7] 我々は,本質的なガウス過程が実際により優れた性能を発揮することを示す。
我々の研究は、データ効率の異なるレベルを区別するために、よりきめ細かい分析が必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:46:50 GMT)
Turning Flowchart into Dialog: Augmenting Flowchart-grounded
Troubleshooting Dialogs via Synthetic Data Generation [50.1] Flowchart-grounded trouble shooting dialogue (FTD) システムは、特定のドメインにおけるユーザの問題を診断するフローチャートの指示に従う。
多様な合成ダイアログデータを大規模に生成する計画ベース合成データ生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:02:47 GMT)
Conformal Normalization in Recurrent Neural Network of Grid Cells [49.0] 哺乳類の脳の角膜皮質の格子細胞は、応答地図に顕著な六角形発火パターンを示す。
本稿では,リカレントニューラルネットワークに対する入力速度の単純で一般的な正規化を提案する。
ナビゲーションタスクにおける共形正規化とヘキサゴングリッドパターンの出現を結合する新しい理論的理解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:12:56 GMT)
Sketching Algorithms for Sparse Dictionary Learning: PTAS and Turnstile
Streaming [48.2] 本研究は,スプリス辞書学習とユークリッド語$k$-meansクラスタリング問題に対するスケッチベースアプローチの適用性を高めるための新しい手法を開発した。
高速アルゴリズムでは、$k$-meansクラスタリング問題に対してPTASを設計するための新しいアプローチを得る。
ストリーミングアルゴリズムの分野では、辞書学習と$k$-meansクラスタリングのための新しい上限と下位境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:46:26 GMT)
S2F-NER: Exploring Sequence-to-Forest Generation for Complex Entity
Recognition [47.7] 本研究では、フォレストデコーダを介して文中のエンティティを直接抽出できる新しいシーケンス・ツー・フォレスト生成パラダイムS2F-NERを提案する。
具体的には,各樹木の最大深度が3である森林において,各樹木の各経路を自己回帰的に生成する。
このパラダイムに基づいて、我々のモデルは露出バイアス問題をエレガントに緩和し、Seq2Seqの単純さを維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:09:10 GMT)
Auditing Fairness by Betting [47.5] 我々は,デプロイされた分類モデルと回帰モデルの公平性を評価するための,実用的で効率的で非パラメトリックな手法を提供する。
我々の手法は逐次的であり、入ってくるデータの継続的なモニタリングを可能にする。
提案手法の有効性を3つのベンチマークフェアネスデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:40:24 GMT)
MindLLM: Pre-training Lightweight Large Language Model from Scratch,
Evaluations and Domain Applications [46.3] 我々は、スクラッチから訓練されたバイリンガル軽量な大規模言語モデルの新しいシリーズであるMindLLMを紹介する。
大規模なモデル開発で得られた経験の詳細な説明が与えられ、プロセスのすべてのステップをカバーする。
MindLLMは、いくつかの公開ベンチマークにおいて、他のオープンソースの大規模モデルのパフォーマンスと一貫して一致または上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:17:53 GMT)
Language Agents for Detecting Implicit Stereotypes in Text-to-image
Models at Scale [45.6] テキスト・ツー・イメージモデルにおけるステレオタイプ検出に適した新しいエージェントアーキテクチャを提案する。
複数のオープンテキストデータセットに基づいたステレオタイプ関連ベンチマークを構築した。
これらのモデルは、個人的特性に関する特定のプロンプトに関して、深刻なステレオタイプを示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:07:54 GMT)
Exploring the impact of vibrational cavity coupling strength on
ultrafast CN + $c$-C$_6$H$_{12}$ reaction dynamics [45.5] 我々はシクロヘキサンおよびクロロホルムと相互作用するCNラジカルの超高速ダイナミクスについて検討した。
反応速度は、あらゆる余剰、共鳴、共鳴外共振共振器結合条件で変化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:46:42 GMT)
DynPoint: Dynamic Neural Point For View Synthesis [45.4] 我々は、制約のないモノクロビデオのための新しいビューの迅速な合成を容易にするアルゴリズムであるDynPointを提案する。
DynPointは、情報集約を実現するために、隣接するフレーム間の明示的な3D対応を予測することに集中している。
本手法は,ビデオコンテンツの正規表現を学習することなく,長時間の動画処理において強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:55:53 GMT)
CHAIN: Exploring Global-Local Spatio-Temporal Information for Improved
Self-Supervised Video Hashing [45.2] ローカルな冗長性と複雑なグローバルなビデオフレームのため、ビデオ検索の正確なハッシュを学習することは困難である。
提案するContrastive Hash-temporal Information (CHAIN) は、4つのビデオベンチマークデータセット上で最先端の自己監督型ビデオハッシュ法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:36:11 GMT)
Retrofitting Light-weight Language Models for Emotions using Supervised
Contrastive Learning [44.2] 本稿では,BERT や RoBERTa などの事前学習言語モデル (PLM) に感情的側面を誘導する新しい手法を提案する。
コントラスト学習を用いて事前学習したネットワーク重みを更新し、類似した感情を示すテキスト断片を表現空間の近傍に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:43:34 GMT)
FLORIDA: Fake-looking Real Images Dataset [43.4] 我々は、偽の外観を示す510個の本物の画像のデータセットをキュレートし、2つのAIモデルを用いて評価を行った。
データセットに適用すると,2つのモデルがサブパー性能を示した。
我々のデータセットは、複雑な視覚刺激を理解する深層学習モデルの能力を評価する貴重なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:25:10 GMT)
One is More: Diverse Perspectives within a Single Network for Efficient
DRL [43.2] OMNetは、単一のネットワーク内で複数のワークを活用する新しい学習パラダイムであり、多様なアウトプットを効率的に提供する。
OMNetは、最小限の追加オーバーヘッドで、様々な深層強化学習アルゴリズムに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:46:30 GMT)
Sampling from Gaussian Process Posteriors using Stochastic Gradient
Descent [43.1] 勾配アルゴリズムは線形系を解くのに有効な方法である。
最適値に収束しない場合であっても,勾配降下は正確な予測を導出することを示す。
その不確実性推定は、大規模な最適化タスクにおいて、はるかに高価なベースラインのパフォーマンスと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:47:19 GMT)
Escaping Saddle Points in Heterogeneous Federated Learning via
Distributed SGD with Communication Compression [42.9] 本稿では,新しいエラーフィードバック方式により,圧縮された情報のみを伝達する新しいアルゴリズムPower-EFを提案する。
Power-EFは、データ均一性を仮定せずに不均一FLにおけるサドル点を確実に回避する最初の分散圧縮SGDアルゴリズムである。
我々の理論は、ローカルデータに対するより寛容な設定を拡張しながら、以前の結果を改善・復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:24:53 GMT)
Identifiable Contrastive Learning with Automatic Feature Importance
Discovery [42.8] 既存のコントラスト学習方法は、データ表現を学ぶために、ペアワイズサンプルコントラスト$z_xtop z_x'$に依存している。
本稿では,3要素コントラストを$z_xtop S z_x'$で表現する三要素コントラスト学習(tri-factor contrastive learning, triCL)を提案する。
ここでは、triCLは、ランダム性を排除した識別可能な特徴だけでなく、重要性行列$S$に従って順序付けられたより解釈可能な特徴を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:20:54 GMT)
MILL: Mutual Verification with Large Language Models for Zero-Shot Query
Expansion [41.2] 本稿では,クエリ拡張のための新たなLarge Language Model (LLM) に基づく相互検証フレームワークを提案する。
具体的には、まず、LLMに符号化された文脈知識を効果的に活用できるクエリクエリー文書生成パイプラインを設計する。
次に、生成した文書と検索した文書の相互検証手法を用いて、検索した文書を、生成した文書の外部コンテキスト知識でフィルタリングし、生成した文書を、検索した文書のコーパス固有の知識でフィルタリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:04:10 GMT)
CoMoSpeech: One-Step Speech and Singing Voice Synthesis via Consistency
Model [41.2] 本研究では,単一拡散サンプリングステップによる音声合成を実現する"Co"sistency "Mo"del-based "Speech"合成法,"CoMoSpeech"を提案する。
単一のサンプリングステップで音声録音を生成することで、CoMoSpeechはリアルタイムよりも150倍以上高速な推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:12:08 GMT)
Understanding and Improving Feature Learning for Out-of-Distribution
Generalization [41.1] 我々は、OODの一般化に備えたよりリッチな特徴を学習するために、モデルを強制するためのFeAT(Feature Augmented Training)を提案する。
反復的にモデルを拡張して、すでに学んだ機能を維持しながら、新しい機能を学習する。
実験により、FeATはよりリッチな特徴を効果的に学習し、様々なOOD目標の性能を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:20:53 GMT)
Injecting structural hints: Using language models to study inductive
biases in language learning [40.9] 言語モデルに帰納バイアスを注入し,形式的構造化データに基づいて事前学習を行う。
次に, 学習者の言語学習能力の評価を行った。
非文脈自由な関係が最良の帰納バイアスとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:14:06 GMT)
Large Language Models as Evolutionary Optimizers [40.7] 本稿では,大言語モデル(LLM)を進化論として初めて研究する。
主な利点は、最小限のドメイン知識と人間の努力が必要であり、モデルに追加のトレーニングは必要ありません。
また,進化探索における自己適応機構の有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:44:52 GMT)
Reliable learning in challenging environments [40.7] テスト時間環境における信頼性のある学習者の設計と分析について考察する。
このような設定において、確実に最適な保証を得られる信頼性のある学習者を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:17:33 GMT)
Dynamo-Depth: Fixing Unsupervised Depth Estimation for Dynamical Scenes [40.5] ダイナモ・ディープス(Dynamo-Depth)は、単分子深度、3次元独立流れ場、およびラベルなし単分子ビデオからの運動セグメンテーションを共同学習することにより、動的運動を曖昧にするアプローチである。
提案手法は,移動物体の深度を著しく改善したオープンおよびヌースシーンにおける単眼深度推定における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:24:16 GMT)
Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the
Werewolf Game [40.4] 戦略的言語エージェントを開発するための強化学習(RL)を利用した新しいフレームワークを提案する。
我々のエージェントは、まず大きな言語モデル(LLM)を使用して、潜在的な詐欺を推論することで、一般的な言語ゲームであるWerewolfに取り組みます。
候補者から行動を選択するRL政策は、エージェントの意思決定能力を高めるために、人口ベースの訓練によって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:02:57 GMT)
Local quenches in fracton field theory: non-causal dynamics and fractal
excitation patterns [39.6] フラクトン場理論における局所摂動によって誘起される平衡外ダイナミクスについて検討する。
有限体積の理論について、フラクトン波面が非自明なハウスドルフ次元を持つフラクタル形状を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:39:21 GMT)
The Cambridge Law Corpus: A Corpus for Legal AI Research [39.5] 我々は、法的なAI研究のためのコーパスであるCambridge Law Corpus (CLC)を紹介する。
英国から250,000件以上の訴訟が起こっている。
ほとんどのケースは21世紀のものであるが、コーパスには16世紀のものが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:47:57 GMT)
Unlocking Deterministic Robustness Certification on ImageNet [39.4] 本稿では,より大規模でより深いモデルに頑健なトレーニングを拡大するための戦略について検討する。
従来のResNetに対するリプシッツ定数のバウンディングの高速な方法が緩やかであることを示し、新しい残差ブロックを設計してこの問題に対処する方法を示す。
私たちはImageNetに高速な決定論的堅牢性保証をスケールアップすることができ、この堅牢性学習へのアプローチが現実世界のアプリケーションに適用可能であることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:43:45 GMT)
Simple and Asymmetric Graph Contrastive Learning without Augmentations [39.3] グラフのための非対称コントラスト学習(GraphACL)は実装が容易であり、グラフ拡張やホモフィリー仮定に依存しない。
実験結果から, 単純グラフACLは, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの対比学習法と自己教師学習法を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:14:20 GMT)
Does Invariant Graph Learning via Environment Augmentation Learn
Invariance? [39.1] 不変グラフ表現学習は、グラフの分布外一般化のために異なる環境からデータ間の不変性を学習することを目的としている。
我々は,不変グラフ学習のための変分十分性や変分整合性を含む,最小限の仮定のセットを開発する。
我々は,最大不変部分グラフをプロキシ予測に抽出することにより,OODの一般化を成功させるために,基礎となる不変部分グラフを確実に同定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:57:37 GMT)
Label Poisoning is All You Need [38.2] バックドア攻撃において、敵は、画像上の予測を制御するために、破損したデータをモデルのトレーニングデータセットに注入する。
我々は、FLIPと呼ばれるラベルのみのバックドア攻撃を設計するための新しいアプローチを導入する。
FLIPの攻撃成功率は99.4%であり、クリーンテストの精度は1.8%しか低下していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:03:45 GMT)
Boosting Decision-Based Black-Box Adversarial Attack with Gradient
Priors [38.0] グラディエントプライオリティ(DBA-GP)を用いた新たな決定型ブラックボックスアタックフレームワークを提案する。
DBA-GPは、データ依存の勾配事前と時間依存の勾配推定手順をシームレスに統合する。
実験により,提案手法が他の強いベースラインを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:05:39 GMT)
Improving Multi-Person Pose Tracking with A Confidence Network [37.8] 我々は、人間の検出とポーズ推定を改善するために、新しいキーポイント信頼ネットワークと追跡パイプラインを開発する。
具体的には、キーポイント信頼ネットワークは、各キーポイントが閉鎖されているかどうかを決定するように設計されている。
追従パイプラインでは,Bbox-revisionモジュールが欠落検出を低減し,ID-retrieveモジュールが損失軌跡を補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:36:27 GMT)
Fast Trainable Projection for Robust Fine-Tuning [36.5] ロバスト微調整は、競争力のある分散内分散(ID)性能を達成することを目的としている。
プロジェクションベースの微調整は頑健な微調整に成功している。
Fast Trainable Projectionはプロジェクションベースのファインチューニングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:52:43 GMT)
A Visual Active Search Framework for Geospatial Exploration [36.3] 多くの問題は、航空画像によって支援された地理空間探索の形式と見なすことができる。
我々は3つの重要な入力を持つ視覚的能動探索(VAS)フレームワークでこの問題をモデル化する。
完全注釈付き検索タスクの集合からメタ検索ポリシーを学習するVASのための強化学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:24:10 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Mixture-of-Expert Dialogue Management [36.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 筋力のない対話管理(DM)エージェントを開発する上で大きな期待を抱いている。
我々は,近年のMixture-of-Expert Language Models(MoE-LMs)を活用した対話計画のための多種多様なRLアルゴリズムを開発した。
提案手法は,MoE-LM構造を利用して,アクション空間のサイズを大幅に削減し,RLベースのDMの有効性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:05:52 GMT)
Estimating the Rate-Distortion Function by Wasserstein Gradient Descent [36.2] 損失圧縮の理論では、レート歪み関数$R(D)$は、データソースが(ビットレートで)どんなレベルの忠実度(歪み)でも圧縮できるかを記述する。
最適輸送の観点から,$R(D)$を推定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:29:59 GMT)
Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water
Footprint of AI Models [34.9] マイクロソフトの最先端の米国データセンターでGPT-3を訓練することで、70万リットルの清浄な淡水を直接蒸発させることができる。
世界のAI需要は、2027年の4.2.6億立方メートルの水流出の原因となる可能性がある。
グローバルな水の課題に対応するために、AIモデルは、社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:30:08 GMT)
3DMiner: Discovering Shapes from Large-Scale Unannotated Image Datasets [34.6] 3DMinerは、挑戦的なデータセットから3D形状をマイニングするためのパイプラインである。
本手法は最先端の教師なし3次元再構成技術よりもはるかに優れた結果が得られる。
LAION-5Bデータセットから得られる画像の形状を再構成することにより,3DMinerを組込みデータに適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:08:19 GMT)
Bayesian Optimisation of Functions on Graphs [34.0] 一般,大規模,潜在的に未知のグラフ上で定義された関数を最適化する新しいベイズ最適化フレームワークを提案する。
グラフ上の適切なカーネルの学習を通じて、我々のフレームワークは対象関数の振る舞いに適応する利点がある。
局所モデリング手法は,提案手法の効率性をさらに保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:16:12 GMT)
Exploring OCR Capabilities of GPT-4V(ision) : A Quantitative and
In-depth Evaluation [33.7] 評価の結果,GPT-4Vはラテン内容の認識や理解に優れていたが,多言語シナリオや複雑なタスクに苦慮していることが明らかとなった。
一般に、多様なOCRタスクを扱う汎用性にもかかわらず、GPT-4Vは既存の最先端のOCRモデルより優れているわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:59:21 GMT)
MEGClass: Extremely Weakly Supervised Text Classification via
Mutually-Enhancing Text Granularities [33.6] MEGClassは極めて弱い教師付きテキスト分類法である。
ミューチュアル・エンハンシング・テキスト・グラニュラリティを利用する。
最も情報に富むクラス表示文書を選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:03:54 GMT)
Bespoke Solvers for Generative Flow Models [33.2] コストのかかるサンプリングプロセスを緩和する既存の方法は、モデルの蒸留と専用のODEソルバの設計である。
Bespoke solvers"は、与えられた事前学習フローモデルのODEに合わせてカスタマイズされたカスタムODEソルバを構築するための新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:58:31 GMT)
A Read-and-Select Framework for Zero-shot Entity Linking [33.2] 本稿では、エンティティの曖昧さの主成分をモデル化し、リード・アンド・セレクト(ReS)フレームワークを提案する。
提案手法は,確立されたゼロショットエンティティリンクデータセットであるZESHELに対して,2.55%のマイクロ平均精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:58:54 GMT)
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly
Detection [32.9] AnomalyCLIPはオブジェクトに依存しないテキストを学習し、画像の一般的な正規性と異常をキャプチャする。
AnomalyCLIPは、非常に多様なクラスセマンティクスのデータセットにおける異常の検出とセグメンテーションにおいて、優れたゼロショット性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:03:49 GMT)
From Continuous Dynamics to Graph Neural Networks: Neural Diffusion and
Beyond [32.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データモデリングにおいて大きな可能性を示しており、様々な分野で広く応用されている。
我々は,GNNの継続的な視点を活用した,最初の体系的かつ包括的な研究のレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:31:53 GMT)
DoWG Unleashed: An Efficient Universal Parameter-Free Gradient Descent
Method [31.9] 我々は、DWGが最適に効率的であることを証明し、凸最適化における調整勾配勾配の収束率をパラメータを調整せずに対数係数に一致させ、普遍的であることを示した。
DoWGはランニング平均の新しい距離ベース重み付きバージョンを維持しており、これは所望の特性を達成するために不可欠である。
本理論を補完するため,DoWGは安定性の限界に到達し,実践的な機械学習タスクにおけるその有効性を検証することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:36:37 GMT)
Hansel: A Chinese Few-Shot and Zero-Shot Entity Linking Benchmark [31.8] 以下に示すのは、中国語の新しいベンチマークであるHanselで、英語以外の小文字とゼロショットのEL課題の空白を埋める。
Hanselのテストセットは注釈付きでレビューされ、ゼロショットのELデータセットを収集する新しい方法によって作成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:35:27 GMT)
Interactive Visual Reasoning under Uncertainty [29.6] 我々は,不確実性下での人工エージェントの推論能力を評価するためのIVRE環境を考案した。
IVREは、Blicket検出を中心にしたリッチなシナリオを特徴とする対話型環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:04:32 GMT)
Exploiting Asymmetry for Synthetic Training Data Generation: SynthIE and
the Case of Information Extraction [28.5] 本研究は,大規模言語モデルでは直接解けないタスクに対しても,有用なデータを合成的に生成できることを示唆する。
我々は、1.8Mのデータポイントのデータセットを合成的に生成し、人間の評価において既存のデータセットと比較して優れた品質を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:24:46 GMT)
TeacherLM: Teaching to Fish Rather Than Giving the Fish, Language
Modeling Likewise [28.5] 我々は,ほとんどのNLPサンプルに対して,関連する基本,思考の連鎖,一般的な誤りを注釈できるTeachLM-7.1Bを提案する。
このモデルはMMLUで52.3のゼロショットスコアを獲得し、100B以上のパラメータを持つほとんどのモデルを上回った。
TeacherLMシリーズのモデルと拡張データセットをオープンソースとしてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:16:54 GMT)
Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large
Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents [28.4] 「$underlineD$escribe」は、Large Language Models(LLMs)に基づく対話型計画手法である。
DEPSは、計画実行プロセスの$textitdescription$を統合することで、初期LLM生成の$textitplan$のエラー修正を容易にする。
実験は、70以上のMinecraftタスクを確実に達成できる最初のゼロショットマルチタスクエージェントのマイルストーンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:03:08 GMT)
A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models [28.2] 知識注入を伴う事前学習言語モデルを知識強化事前学習言語モデル(KEPLM)と呼ぶ。
これらのモデルは深い理解と論理的推論を示し、解釈可能性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:25:17 GMT)
Proving Linear Mode Connectivity of Neural Networks via Optimal
Transport [27.8] この経験的観察を理論的に説明する枠組みを提供する。
ワッサーシュタイン収束率を規定する支持重み分布ニューロンがモード接続性とどのように相関するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:35:05 GMT)
Ziya-Visual: Bilingual Large Vision-Language Model via Multi-Task
Instruction Tuning [27.5] バイリンガルな大規模視覚言語モデル(LVLM)の集合であるZiya-Visualシリーズを紹介する。
我々のモデルは BLIP-2 から Querying Transformer を採用し,最適化手法のさらなる支援を探求している。
さらに,多モーダルシナリオにおけるGPT-4の理解能力を刺激し,収集した英語画像テキストデータセットを中国語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:39:51 GMT)
Rare Event Probability Learning by Normalizing Flows [27.3] 稀な事象は発生確率が低いことによって定義される。
本研究では,NOFISと呼ばれる重要度サンプリングの正規化を提案する。
NOFIS法の有効性は, 総合的な定性的可視化によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:59:33 GMT)
Learning to Follow Object-Centric Image Editing Instructions Faithfully [26.7] 自然言語命令による画像編集に焦点をあてる現在のアプローチは、自動生成されたペアデータに依存している。
我々は、ペアデータの品質を大幅に改善し、監視信号を強化する。
我々のモデルは、最先端のベースラインよりもきめ細かいオブジェクト中心の編集を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:39:11 GMT)
Toward a Deeper Understanding: RetNet Viewed through Convolution [25.9] Vision Transformer (ViT)はCNNよりもグローバルな依存関係を学習できるが、CNN固有のローカリティは高価なトレーニングリソースに取って代わることができる。
本稿では、CNNの観点からRetNetの有効性について検討し、視覚領域に合わせたRetNetの変種を示す。
本稿では,1つのマスクが2つの学習可能なパラメータしか持たない新しいガウス混合マスク(GMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:08:04 GMT)
On Momentum-Based Gradient Methods for Bilevel Optimization with
Nonconvex Lower-Level [25.4] バイレベル最適化は機械学習タスクで一般的なプロセスである。
本稿では,両レベルPLゲームにおける非表現問題について検討する。
我々は,既存の最良の結果を$tO(Enabla F(x)leq epsilon$)の係数で改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:03:43 GMT)
MUST: A Multilingual Student-Teacher Learning approach for low-resource
speech recognition [25.3] 学生-教師学習(KD)は、これまで、音声認識(ASR)システムの訓練において、データ不足の問題に対処するために用いられてきた。
本研究は,後部マッピング手法を利用したMUST学習を提案する。
MUST学習で訓練されたモデルは、ベースライン単言語ASRと比較して、相対的文字誤り率(CER)を最大9.5%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:38:36 GMT)
Bipartite Graph Pre-training for Unsupervised Extractive Summarization
with Graph Convolutional Auto-Encoders [24.1] 本研究は, 文章表現の正当性や特徴を最適化するプロセスから, 事前学習した埋め込みを活用することで, 重要な文のランク付けに役立てるものであることを論じる。
そこで本研究では,文埋め込みのためのグラフ事前学習オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:27:18 GMT)
Behavior Alignment via Reward Function Optimization [23.9] 設計者のドメイン知識と環境のプライマリ報酬を反映した補助報酬を統合する新しいフレームワークを導入する。
提案手法の有効性を,小型実験から高次元制御課題に至るまで,様々な課題に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:45:07 GMT)
BirdSAT: Cross-View Contrastive Masked Autoencoders for Bird Species
Classification and Mapping [22.3] 本稿では,世界中の鳥類の詳細な分類と生態地図作成に有用なメタデータ認識型自己教師型学習(SSL)フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,コントラスト学習(CL)とMasked Image Modeling(MIM)の2つのSSL戦略を統合するとともに,鳥の地上レベルの画像にメタデータを付加した埋め込み空間を充実させる。
本研究では,小粒度の視覚的分類(FGVC)とクロスモーダル検索(クロスモーダル検索)という2つの下流課題に基づいて,鳥の細粒度・地理的に条件付けられた特徴を学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:08:00 GMT)
Optimization Landscape of Policy Gradient Methods for Discrete-time
Static Output Feedback [22.2] 本稿では,静的な出力フィードバック制御に適用した場合に,ポリシー勾配法に固有の最適化環境を解析する。
3つの政策勾配法に対する定常点への収束(およびほぼ次元自由率)に関する新しい知見を導出する。
我々は,バニラポリシー勾配法が,そのようなミニマに近づいた場合,局所最小マに対して線形収束を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:25:57 GMT)
Correlation Aware Sparsified Mean Estimation Using Random Projection [22.2] Rand-$k$スペーシフィケーションは、通信コストを削減するために一般的に使用されるテクニックである。
最近提案されたRand-$k$-Spatial estimatorはサーバのクロスクライアント相関情報を利用してRand-$k$のパフォーマンスを改善する。
クライアントベクトルをランダムな$k$-次元部分空間に投影することにより、Rand-$k$の符号化を一般化する、より柔軟な符号化復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:45:52 GMT)
Geodesic Multi-Modal Mixup for Robust Fine-Tuning [21.3] 微調整後でもCLIPは均一性や整列性に乏しいことが判明した。
画像とテキストの埋め込みを混合してハードネガティブなサンプルを生成するジオデシック・マルチモーダル・ミックスアップを提案する。
本手法は,多種多様なタスクに対するロバストなモデル適応を実現するため,転送可能な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 00:01:40 GMT)
Worst-case Performance of Popular Approximate Nearest Neighbor Search
Implementations: Guarantees and Limitations [20.9] グラフに基づく近似近傍探索アルゴリズムの最悪の性能について検討する。
DiskANNの場合、その"スロープリプロセッシング"バージョンは、ほぼ近隣の検索クエリを確実にサポートしている。
本稿では,「理にかなった」精度を達成するのに要する経験的なクエリ時間が,インスタンスサイズにおいて線形であるインスタンス群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:25:48 GMT)
Multimodal ChatGPT for Medical Applications: an Experimental Study of
GPT-4V [20.8] 我々は、最先端のマルチモーダル言語モデルであるGPT-4 with Vision(GPT-4V)の能力について批判的に評価する。
本実験は,画像と組み合わせた問診におけるGPT-4Vの習熟度を,病理と放射線学の両方のデータセットを用いて徹底的に評価した。
精度試験の結果、GPT-4Vの現在のバージョンは現実世界の診断には推奨されないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:26:28 GMT)
SiDA: Sparsity-Inspired Data-Aware Serving for Efficient and Scalable
Large Mixture-of-Experts Models [20.8] Mixture-of-Experts (MoE) は、大規模モデルの時代に好意的なアーキテクチャとして登場した。
しかし、そのような利点を実現することは、しばしばGPUメモリの有効利用に繋がる。
大規模なMoEモデルに適した効率的な推論手法であるSiDAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:08:55 GMT)
BeaverTails: Towards Improved Safety Alignment of LLM via a
Human-Preference Dataset [20.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における安全性アライメント研究の促進を目的としたtextscBeaverTailsデータセットを紹介する。
安全メタラベルを30,207対の質問回答(QA)と30,144対の専門家比較データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:53:56 GMT)
JEN-1 Composer: A Unified Framework for High-Fidelity Multi-Track Music
Generation [20.7] JEN-1 Composerは、マルチトラック音楽上の限界分布、条件分布、共同分布を効率的にモデル化するための統一されたフレームワークである。
単トラック生成から多トラック組合せの柔軟な生成への移行において,モデルを漸進的に指導することを目的としたカリキュラム学習戦略を導入する。
制御可能かつ高忠実なマルチトラック音楽合成における最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:51:49 GMT)
Equivariant Adaptation of Large Pretrained Models [20.7] 正規化ネットワークは,大規模な事前学習ネットワークの同種化に有効であることを示す。
データセットに依存した事前情報を用いて正準化関数を通知し、その性能を維持しながら、大きな事前訓練されたモデルを同変させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:46:45 GMT)
TESTA: Temporal-Spatial Token Aggregation for Long-form Video-Language
Understanding [20.2] TESTAは、似たようなフレームを適応的に集約することで、ビデオセマンティクスを凝縮する。
TESTAに基づいて,各ビデオブロックに分割した時空トークン集約モジュールを備えた事前学習ビデオ言語モデルを導入する。
段落間検索と長文ビデオQAタスクのための5つのデータセットを用いて,本モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:25:32 GMT)
Playing in the Dark: No-regret Learning with Adversarial Constraints [20.1] 本稿では,従来のオンライン凸最適化(OCO)フレームワークの長期的制約を考慮した一般化について検討する。
我々は,任意のOCOポリシを用いて代理問題を解くことで,最適な性能境界を実現することができることを示す。
新たなリャプノフに基づく証明手法が提示され、後悔と特定の逐次不等式の間の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:55:41 GMT)
Learning in Zero-Sum Linear Quadratic Games with Last-Iterate
Convergence [19.8] Zero-sum Linear Quadratic (LQ) ゲームは最適制御の基本である。
本研究では,より単純な入れ子ゼロ階法 (NPG) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:02:23 GMT)
DCQA: Document-Level Chart Question Answering towards Complex Reasoning
and Common-Sense Understanding [19.7] 文書レベルの質問応答(DCQA)という新しいタスクを導入する。
新たに開発されたベンチマークデータセットは、チャートを幅広いスタイルで統合した50,010の合成文書からなる。
本稿では,テーブルデータ,リッチな色集合,および基本的な質問テンプレートを利用する強力な質問応答生成エンジンの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:38:08 GMT)
Exact Optimality of Communication-Privacy-Utility Tradeoffs in
Distributed Mean Estimation [19.6] 通信における平均推定問題と局所的差分プライバシー制約について検討する。
我々は,共用ランダム性の存在下でのEmphexact-Optimalアプローチを特徴付けるための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:26:27 GMT)
SBMLtoODEjax: Efficient Simulation and Optimization of Biological
Network Models in JAX [19.6] 本稿では,SBMLモデルとMLサポートパイプラインをシームレスに統合する軽量ライブラリであるSBMLtoODEjaxを紹介する。
JAXの能力を利用して効率的な並列シミュレーションと最適化を行い、生物学的ネットワーク分析の研究を加速することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:29:33 GMT)
Hyperbolic Graph Neural Networks at Scale: A Meta Learning Approach [19.2] 本稿では,ノード分類とリンク予測のための新しい手法であるHyperbolic GRAph Meta Learner (H-GRAM)を提案する。
H-GRAMは、ハイパーボリックなメタグラデーションとラベルのハイパーボリックなプロトネットという形で、サポートローカルなサブグラフの集合から転送可能な情報を学習する。
比較分析の結果,H-GRAMは複数の難易度設定で情報を効果的に学習し,転送することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:11:49 GMT)
Guided Motion Diffusion for Controllable Human Motion Synthesis [18.7] 本稿では,空間的制約を運動生成プロセスに組み込む手法として,誘導運動拡散(GMD)を提案する。
具体的には、空間情報と局所的なポーズの一貫性を高めるために、動きの表現を操作する効果的な特徴投影方式を提案する。
本実験はGMDの開発を正当化し,テキストベースモーション生成における最先端手法を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:27:38 GMT)
A Holistic Approach to Unifying Automatic Concept Extraction and Concept
Importance Estimation [18.6] 概念に基づくアプローチは最も有望な説明可能性手法として現れている。
これら2つのステップを包括的に定義し、明確化する統一理論フレームワークを導入する。
類似の共有戦略に基づいて分類されたデータポイントのクラスタを効率的に識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:28:21 GMT)
Social Interaction-Aware Dynamical Models and Decision Making for
Autonomous Vehicles [18.4] IAAD(Interaction-Aware Autonomous Driving)は、急速に成長する研究分野である。
それは、人間の道路利用者と安全かつ効率的に対話できる自動運転車の開発に焦点を当てている。
これは、自動運転車が人間の道路利用者の行動を理解し予測できることを要求するため、困難な作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:43:50 GMT)
Revisiting the Learnability of Apple Tasting [18.1] テキストタップル味覚フィードバックに基づくオンライン二項分類では、学習者は予測した場合のみ真のラベルを観察する。
我々は, リトルストーンの寸法が, リンゴの味付けの量的特徴の厳密な定量化を図り続けていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:37:51 GMT)
Robustifying Language Models with Test-Time Adaptation [18.0] 大規模言語モデルは、多くの言語タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成した。
これらは、言語モデルを騙すように最適化された文であるが、人間に類似した意味を持つ、敵対的な言語の例では失敗する。
入力文をマスキングされた単語からの予測に適応させることで,多くの言語敵対攻撃を逆転させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:37:54 GMT)
Unlocking Feature Visualization for Deeper Networks with MAgnitude
Constrained Optimization [17.9] 解釈可能な画像を生成するためのシンプルなアプローチであるMACOについて述べる。
我々のアプローチは、質的にも定量的にも、はるかに優れた結果をもたらし、大きな最先端のニューラルネットワークのための効率的かつ解釈可能な特徴視覚化を解き放つ。
特徴可視化手法の比較のための新しいベンチマークで本手法を検証し,画像Netデータセットの全クラスを対象とした可視化結果をリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:13:29 GMT)
Prodigy: An Expeditiously Adaptive Parameter-Free Learner [17.2] 我々は,AdagradやAdamといった適応的な手法で学習率を推定する問題を考察する。
本稿では,2つの手法,Prodigy と Resetting について述べる。
我々のアプローチは、D-Adaptationを一貫して上回り、手作りのAdamに近いテスト精度の値に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:08:03 GMT)
Compression with Bayesian Implicit Neural Representations [16.6] 本稿では,データに変分ニューラルネットワークをオーバーフィッティングし,相対エントロピー符号化を用いて近似後重みサンプルを圧縮し,量子化やエントロピー符号化を行う。
実験により,本手法は単純さを維持しつつ,画像および音声の圧縮に強い性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:38:17 GMT)
Differentiable Learning of Generalized Structured Matrices for Efficient
Deep Neural Networks [16.5] 本稿では,高密度非構造体を所望の特性を持つ構造体に置き換えるための効率的なディープニューラルネットワーク(DNN)について検討する。
この課題は、一般的なニューラルネットワークモデルにおける最適な重み行列構造がほとんどの場合不明瞭であり、同じネットワークであっても層ごとに異なるためである。
本稿では,勾配降下による重み行列の効率的な構造を学習するための一般化および微分可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:07:30 GMT)
Text Promptable Surgical Instrument Segmentation with Vision-Language
Models [16.2] 我々は、そのタスクを即時にテキストとして再定義し、手術器具のよりきめ細やかな理解を可能にする。
視覚言語モデルの最近の進歩に触発されて、事前訓練された画像とテキストエンコーダをモデルバックボーンとして活用する。
これは外科用機器のセグメンテーションへの迅速なアプローチの最初の実装であり、ロボット補助手術の分野における実践的応用に有意義な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:07:43 GMT)
RAIFLE: Reconstruction Attacks on Interaction-based Federated Learning
with Active Data Manipulation [16.2] フェデレートラーニング(FL)は、ユーザインタラクションに依存するドメインにおける機械学習のプライバシ保護アプローチとして登場した。
IFLはユーザプライバシに関して,特に中央サーバがユーザと対話するアイテムに関する知識とコントロールを持っている場合に,ユニークな課題を導入することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:47:24 GMT)
Counterfactually Probing Language Identity in Multilingual Models [15.3] 多言語モデルの内部構造を探索するために, 対実的探索法AlterRepを用いる。
言語 X のテンプレートを考えると、言語 Y が言語 Y の単語の確率を体系的に増加させることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:21:36 GMT)
Efficient Learning of Control Policies for Robust Quadruped Bounding
using Pretrained Neural Networks [15.1] 境界は, 交渉上の障害に対して, 四足歩行において重要な局面の1つである。
著者らはロバストなバウンディングゲイトをより効率的に学習できる効果的なアプローチを提案した。
著者らは、Jueying Miniの四足歩行ロボットが不均一な地形に接することによる、効率的な計算と良好な移動結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:18:20 GMT)
ODE-based Recurrent Model-free Reinforcement Learning for POMDPs [15.0] 我々は,POMDPを解くために,新しいODEベースのリカレントモデルとモデルレス強化学習フレームワークを組み合わせる。
様々なPO連続制御タスクとメタRLタスクにまたがる手法の有効性を実験的に実証した。
提案手法は,不規則にサンプリングされた時系列をモデル化するODEの能力のため,不規則な観測に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:30:40 GMT)
Alignment with human representations supports robust few-shot learning [14.9] 我々は、人間との表現的アライメントの程度と、数発の学習課題におけるパフォーマンスとの間には、U字型の関係があることを示すべきである。
また、高度に整合したモデルは、自然な敵攻撃とドメインシフトの両方に対してより堅牢であることを示す。
以上の結果から,人間のアライメントはしばしば十分ではあるが必要ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:45:09 GMT)
Inconsistency, Instability, and Generalization Gap of Deep Neural
Network Training [14.9] 不整合は、損失景観の鋭さよりも、一般化ギャップの信頼性の高い指標であることを示す。
この結果は、共蒸留やアンサンブルといった既存の手法の理論的基盤も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:04:11 GMT)
Transfer Learning for Hate Speech Detection in Social Media [14.8] 本稿では、2つの独立したデータセットを協調的に活用するために転送学習手法を用いる。
我々は、構築されたヘイトスピーチ表現の解釈可能な2次元可視化ツールを構築します。
この共同表現は,限られた監督範囲の場合にのみ予測性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:22:12 GMT)
Dynamic V2X Autonomous Perception from Road-to-Vehicle Vision [14.7] 本稿では,道路から車への視界からV2X知覚を構築することを提案し,AR2VP(Adaptive Road-to-Vehicle Perception)法を提案する。
AR2VPは、シーン内とシーン間の両方の変化に取り組むように設計されている。
本研究では,3次元物体検出とセグメンテーションの知覚実験を行い,AR2VPは動的環境における特性帯域トレードオフと適応性の両方に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:01:20 GMT)
SyncDiffusion: Coherent Montage via Synchronized Joint Diffusions [14.5] 複数の画像を縫い合わせると、しばしば目に見える縫い目になる。
最近の技術は複数の窓で共同拡散を行うことによってこの問題に対処しようとしている。
本稿では,知覚的類似性損失からの勾配降下を通じて複数の拡散を同期するプラグイン・アンド・プレイモジュールSyncDiffusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:11:24 GMT)
An Improved Relaxation for Oracle-Efficient Adversarial Contextual
Bandits [14.1] 対向的な文脈的包帯問題に対するオラクル効率の緩和法を提案する。
我々のアルゴリズムは、$O(Tfrac23(Klog(|Pi|))frac13)$という残念なバウンダリを持ち、1ラウンド当たりのO(K)$コールをオフラインで最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:31:34 GMT)
Datasets and Benchmarks for Nanophotonic Structure and Parametric Design
Simulations [14.0] パラメトリック構造設計の文脈でナノフォトニック構造を評価するためのフレームワークとベンチマークを導入する。
ベンチマークは、最適化アルゴリズムの性能を評価し、対象の光学特性に基づいて最適な構造を特定するのに役立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:57:42 GMT)
Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for
Semi-Supervised Medical Image Segmentation [13.7] 本稿では,Pseudo-Labels Guided Data Augmentationを通じて,Dual-Decoder Consistencyと呼ばれる半教師付き学習手法を提案する。
私たちは、同じエンコーダを維持しながら、学生や教師のネットワークに異なるデコーダを使用します。
ラベルのないデータから学習するために、教師ネットワークによって生成された擬似ラベルを作成し、擬似ラベルでトレーニングデータを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:37:59 GMT)
Multi-task deep learning for large-scale building detail extraction from
high-resolution satellite imagery [13.5] MT-BR(Multi-task Building Refiner)は、衛星画像から構築の詳細を同時抽出するための適応型ニューラルネットワークである。
大規模アプリケーションでは,限定的だが代表的画像サンプルを戦略的に選択する新しい空間サンプリング方式を考案する。
MT-BRは、様々なメトリクスをまたいだ詳細の構築において、他の最先端の手法よりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:43:30 GMT)
Partial Orderings as Heuristic for Multi-Objective Model-Based Reasoning [13.2] 複雑なモデルが利害関係者を混乱させ、圧倒することがある。
ここでは,部分順序付けに基づく手法により,$O(log(N)$クエリ(以下)を必要とするバイナリチョップを通じて,人間が許容可能なソリューションを見つけることができる,と論じる。
本稿では,iSNEAK部分順序付けツールを用いて,このアプローチの価値を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:21:37 GMT)
Sentence Bag Graph Formulation for Biomedical Distant Supervision
Relation Extraction [13.2] 本稿では、エンティティペアを参照する文袋のグラフビューを提案し、エンティティペアに関連する情報のメッセージパスに基づくアグリゲーションを可能にする。
提案手法は,遠隔教師付き関係抽出におけるノイズラベリングの一般的な問題を緩和し,バッグ内に文間の依存性を効果的に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:48:04 GMT)
A multi-modal table tennis robot system [12.6] 本稿では,高精度な視覚検出と高速なロボット反応を備えたテーブルテニスロボットシステムを提案する。
これまでの研究に基づいて、我々のシステムはKUKAロボットアームと6 DOF、フレームベースのカメラ4台とイベントベースのカメラ2台を搭載している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:35:29 GMT)
Implicit Neural Feature Fusion Function for Multispectral and
Hyperspectral Image Fusion [12.4] MHIFは高分解能マルチスペクトル画像(HR-MSI)と高分解能ハイパースペクトル画像(LR-HSI)を融合して高分解能ハイパースペクトル画像(HR-HSI)を得るための実用的課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:48:41 GMT)
On the Optimization Landscape of Dynamic Output Feedback: A Case Study
for Linear Quadratic Regulator [12.3] 動的コントローラの座標変換によってdLQRコストがどう変化するかを示し、次に与えられた可観測安定化コントローラの最適変換を導出する。
これらの結果は、部分的に観測された情報を含む一般的な意思決定問題に対する効率的なアルゴリズムの設計に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:09:22 GMT)
Unified Representation for Non-compositional and Compositional
Expressions [12.0] 本稿では,BARTをベースとした言語モデルPIERを提案することで,非合成性の表現について検討する。
PIEは、その非構成性と文脈的あいまいさが、そのリテラルと慣用的な解釈によって特徴づけられる。
一方、3.12%と3.29%はPIE感覚分類の精度とシーケンス精度が向上し、また、最先端のIE表現モデルであるGIEAと比較してスパン検出の精度が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:28:22 GMT)
Ever Evolving Evaluator (EV3): Towards Flexible and Reliable
Meta-Optimization for Knowledge Distillation [11.9] 本稿では,スケーラブルな機械学習モデルを効率的にトレーニングするために設計された,新しいメタ最適化フレームワークであるEV3を紹介する。
EV3の各イテレーションにおいて、様々なモデルパラメーターの更新を調査し、評価手法を用いて評価し、最適な更新と過去の進捗履歴に基づいてモデルを適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:00:33 GMT)
Open Problems in DAOs [11.6] 分散型自治組織(DAOs)は、契約によって統治される、急速に成長する新しい組織である。
スマートコンコンストラクタの新たな科学に研究者が貢献する方法を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:48:45 GMT)
Kernelized Cumulants: Beyond Kernel Mean Embeddings [11.4] 我々は、テンソル代数のツールを用いて、累積をカーネルヒルベルト空間(RKHS)に拡張する。
我々は、次数1を超えることはいくつかの利点があり、同じ計算複雑性と最小限のオーバーヘッドで達成できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:05:52 GMT)
Automaton Distillation: Neuro-Symbolic Transfer Learning for Deep
Reinforcement Learning [11.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、シーケンシャルな意思決定プロセスにおいて最適なポリシーを見つけるための強力なツールである。
実践的なRL問題に必要とされるエージェント経験の収集は違法に高価であり、学習方針はトレーニング分布外のタスクに対する一般化が不十分である。
本稿では,教師からのQ値推定を,オートマトンという形で低次元の表現に蒸留する,ニューロシンボリック・トランスファー学習の形式であるオートマトン蒸留を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:59:55 GMT)
LLMs and Finetuning: Benchmarking cross-domain performance for hate
speech detection [11.3] 本稿では,ヘイトスピーチ検出のための事前学習型および微調整型大規模言語モデル(LLM)を比較した。
我々の研究は、LLMのクロスドメイン妥当性と過剰適合リスクの課題を浮き彫りにしている。
我々は、ドメイン間の一般化性を強調し、ヘイトスピーチ検出の未来に対するビジョンで締めくくる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:07:32 GMT)
Out-of-distribution Object Detection through Bayesian Uncertainty
Estimation [11.0] OOD検出のための新しい,直感的で,スケーラブルなオブジェクト検出手法を提案する。
提案手法は,提案したガウス分布からの重みパラメータサンプリングにより,IDデータとOODデータを識別することができる。
BDD100kおよびVOCデータセットでトレーニングした場合,FPR95スコアを最大8.19%削減し,AUROCスコアを最大13.94%向上させることで,ベイズ対象検出器のOOD識別性能が良好であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:10:52 GMT)
Building a Safer Maritime Environment Through Multi-Path Long-Term
Vessel Trajectory Forecasting [10.7] 本稿では,AISデータを用いた実効的多経路長期船体軌道予測という,トラジェクトリ予測の本質的な問題に取り組む。
双方向長短期記憶ネットワーク(Bidirectional Long Short-Term Memory Networks, Bi-LSTM)を用いたエンコーダ・デコーダモデルを用いて,1～3時間のAISデータを用いて,次の12時間の血管軌跡を予測する。
我々は北大西洋右クジラ(NARW)生息地の一つであるセントローレンス湾で実験を行い、異なる技術と特徴を持つR2スコアを98%以上達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:15:22 GMT)
How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models [10.5] リンク予測のための最も成功した知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、エネルギーベースモデルとして解釈できる。
この研究は、これらのKGEのスコア関数を回路として再解釈する。
我々の解釈では、リンク予測のパフォーマンスがほとんど、あるいは全く失われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:02:48 GMT)
Jumping through Local Minima: Quantization in the Loss Landscape of
Vision Transformers [10.4] Evol-Q は完全量子化された ViT-Base のトップ-1 の精度を 10.30%$,$0.78%$,$0.15%$ で$3$-bit,$4$-bit,$8$-bit で改善している。
私たちのコードはhttps://github.com/enyac-group/evol-q.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:00:05 GMT)
Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends,
Challenges, and Future Research Directions [9.7] 我々は, acFLの医学的応用, 特にグローバル癌診断の文脈に焦点をあてる。
acFLの最近の発展により、複雑な機械学習モデルを分散的に訓練することが可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:32:21 GMT)
Controllable Group Choreography using Contrastive Diffusion [9.5] 音楽によるグループコレオグラフィーは、幅広い産業用途において大きな可能性を秘めている。
ダンサーとグループ間のつながりを高めるために,グループコントラスト拡散(GCD)戦略を導入する。
本研究は,グループダンスの動きを視覚的に捕食し,一貫した動作で再現する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:59:12 GMT)
DELTA: Diverse Client Sampling for Fasting Federated Learning [9.5] フェデレーテッド・ラーニング(FL)では、コミュニケーションの負担を効率的に軽減するために、部分的なクライアント参加が広く採用されている。
既存のサンプリング手法はバイアスを受けるか、より高速な収束のためにさらに最適化することができる。
DELTAは,これらの問題を緩和するための非バイアスサンプリング方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:57:43 GMT)
Evaluating LLP Methods: Challenges and Approaches [9.3] LLP(Learning from Label Proportions)は、多数の現実世界のアプリケーションにおいて確立された機械学習問題である。
異なる変種の要求を満たすデータセットを生成する手法を開発した。
モデル選択や評価手順を含むLLPアルゴリズムをベンチマークするためのガイドラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:45:20 GMT)
Efficient IoT Inference via Context-Awareness [8.9] 我々は、スケーラブルで効率的な文脈認識分類のための新しいパラダイム、CACTUSを提案する。
CACTUSは、現在のコンテキストに関連するクラスの小さなセットを認識し、コンテキストが変更されると、すぐに他の適切なマイクロ分類器に切り替える。
我々は、CACTUSが、さまざまなデータセットやIoTプラットフォームにわたる正確性、レイテンシ、計算予算において、大きなメリットを達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:57:15 GMT)
Towards Generalized Multi-stage Clustering: Multi-view Self-distillation [8.6] 既存のマルチステージクラスタリング手法は、独立して複数のビューから健全な特徴を学習し、クラスタリングタスクを実行する。
本稿では,多視点自己蒸留(DistilMVC)を導入し,ラベル分布の暗黒知識を抽出する多段階深層MVCフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:35:34 GMT)
Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis [8.6] 本稿では,オンライン学習環境における機械学習モデルに対する敵対的攻撃事例について検討する。
攻撃強度が臨界しきい値を超えると,学習者の精度が不連続に変化することが証明される。
以上の結果から,特にデータストリームを小さなバッチで処理した場合,強欲な攻撃は極めて効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:44:49 GMT)
Emergence of Shape Bias in Convolutional Neural Networks through
Activation Sparsity [8.5] 現在の物体認識のためのディープラーニングモデルはテクスチャに大きく偏っている。
対照的に、人間の視覚系は形状や構造に偏っていることが知られている。
脳内のユビキタスな原理であるスパースコーディングは、それ自体がネットワークに形状バイアスをもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:07:52 GMT)
A CS guide to the quantum singular value transformation [8.3] 量子特異変換(QSVT)を導入した,[Gily'en, Su, Low, and Wiebe, STOC'19, arXiv:1806.01838] のいくつかの部分の簡易な展開を示す。
QSVTフレームワークは、量子アルゴリズムコミュニティからかなり最近の関心を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:42:22 GMT)
Uncovering Gender Bias within Journalist-Politician Interaction in
Indian Twitter [8.0] 私たちはTwitter上で100人のインド系ジャーナリストと100人のインド系政治家の性別バランスの取れたセットをキュレートしました。
我々は、これらの政治家に言及したジャーナリストが投稿した21,188のユニークなツイートを収集した。
ジャーナリストが男性政治家に言及する頻度と、女性政治家に言及する頻度に、大きな男女差があることが、我々の分析で明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:41:53 GMT)
Universal quantum gates by nonadiabatic holonomic evolution for the
surface electron [7.7] 本研究では,表面電子系における非断熱的ホロノミック量子ゲートの実現手法を提案する。
出力状態の忠実度は、実験的に達成可能なパラメータを持つ0.99を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:48:09 GMT)
Beyond Geometry: Comparing the Temporal Structure of Computation in
Neural Circuits with Dynamical Similarity Analysis [7.7] 本稿では、2つの系を力学のレベルで比較する新しい類似度指標を提案する。
本手法は,ニューラルネットワークにおける計算の本質的時間構造を比較検討するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:13:46 GMT)
Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods [7.6] 差分プライバシーは、プライバシー保護のための厳格な枠組みとして登場し、学術界と産業界の両方で広く認知されている。
本稿では,差分プライベートな置換テストを導入することにより,仮説テストの文脈における懸念を軽減することを目的とする。
提案フレームワークは、従来の非プライベートな置換試験をプライベートな設定に拡張し、有限サンプルの妥当性と差分プライバシーの両方を厳密な方法で維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:13:36 GMT)
Fairness and Bias in Robot Learning [7.5] 本稿では,技術的,倫理的,法的課題にまたがる学際的な観点から,ロボット学習における公正性に関する最初の調査を紹介する。
偏見の源泉とその原因となる差別の分類法を提案する。
本稿では,公平性の定義,倫理的・法的考察,公平なロボット学習の方法などについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:12:25 GMT)
Atom: Low-bit Quantization for Efficient and Accurate LLM Serving [7.4] 我々は低ビット量子化手法であるAtomを導入し,精度の低下を無視して高いスループット向上を実現する。
Atomは低ビット演算子を使用することでサービスを大幅に強化し、低ビット量子化によるメモリ消費を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:33:05 GMT)
Bridging the Gap: Towards an Expanded Toolkit for ML-Supported
Decision-Making in the Public Sector [7.3] 我々は,機械学習と公共セクターの意思決定のギャップを埋めることを目的として,重要な技術的課題の包括的概要を提示する。
我々は、モデルと運用環境を接続するMLパイプラインの要点に集中する。
これらの課題は、因果ML、ドメイン適応、不確実性定量化、多目的最適化を含む、新たな方法論の進歩と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:44:48 GMT)
End-to-End Autoregressive Retrieval via Bootstrapping for Smart Reply
Systems [7.3] ブートストラップによって得られた(メッセージ,返信セット)ペアのデータセットから,スマートリプライタスクをエンドツーエンドに学習する新たなアプローチを検討する。
実験結果から、この手法は3つのデータセットにわたる最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:56:17 GMT)
Hyperbolic VAE via Latent Gaussian Distributions [7.3] 本稿ではガウス多様体の変分オートエンコーダ(GM-VAE)を提案する。
実験では、画像データセットの密度推定とモデルベース強化学習における環境モデリングの2つのタスクにおけるGM-VAEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:18:12 GMT)
Trust, but Verify: Robust Image Segmentation using Deep Learning [7.2] 医用画像分割のためのディープニューラルネットワークの出力を検証する手法について述べる。
より深いニューラルレグレッションネットワークを用いた従来のセグメンテーション評価手法は偽陰性に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:09:48 GMT)
FPGAN-Control: A Controllable Fingerprint Generator for Training with
Synthetic Data [7.2] 画像生成フレームワークであるFPGAN-Controlについて述べる。
指紋の識別と外観特性の絡み合いを助長する新規な外観損失を導入する。
FPGAN-Controlのメリットを,アイデンティティレベル,外観制御の程度,合成ドメイン間ギャップの低さの観点から定量的かつ定性的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:30:01 GMT)
D2NO: Efficient Handling of Heterogeneous Input Function Spaces with
Distributed Deep Neural Operators [7.1] 異種性を示す入力関数を扱うための新しい分散手法を提案する。
中央ニューラルネットワークは、すべての出力関数間で共有情報を処理するために使用される。
ニューラルネットワークが連続非線形作用素の普遍近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:29:59 GMT)
Bayesian Dynamic DAG Learning: Application in Discovering Dynamic
Effective Connectome of Brain [7.0] Acyclicity characterization textbf(BDyMA)法による動的DAG学習を導入し,動的有効コネクトーム(DEC)の発見の課題に対処する。
提案手法は2つの主要な課題に対処でき, 最先端の手法やベースライン手法と比較して, より正確かつ信頼性の高いDECが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:47:28 GMT)
The Utility of "Even if..." Semifactual Explanation to Optimise Positive
Outcomes [6.8] 我々はtextitGain の概念を導入し(つまり、ユーザーがその説明からどれだけ利益を得るか)、半実物の因果的形式化を最初に検討する。
テストは、我々のアルゴリズムが以前の作業と比べて利益を最大化するのに優れており、そのプロセスにおいて因果関係が重要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:52:23 GMT)
Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark [6.8] 本稿では,神経科学,機械学習,グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための,機能的ヒト脳ネットワークデータの収集について述べる。
データセットは6つの異なるソースから始まり、4つの脳の状態をカバーし、合計で2,702人の被験者で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:35:05 GMT)
A Spectral Approach to Item Response Theory [6.5] 本稿では,Raschモデルに対する新しい項目推定アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの中核は、アイテム-イムグラフ上で定義されたマルコフ連鎖の定常分布の計算である。
合成および実生活データセットの実験により、我々のアルゴリズムは、文献でよく使われている手法とスケーラブルで正確で競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:52:49 GMT)
DiffSpectralNet : Unveiling the Potential of Diffusion Models for
Hyperspectral Image Classification [6.5] 我々は拡散と変圧器技術を組み合わせたDiffSpectralNetと呼ばれる新しいネットワークを提案する。
まず,拡散モデルに基づく教師なし学習フレームワークを用いて,高レベル・低レベルのスペクトル空間的特徴を抽出する。
この拡散法はスペクトル空間の特徴を多様かつ有意義に抽出し,HSI分類の改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:26:37 GMT)
Investigating Neuron Disturbing in Fusing Heterogeneous Neural Networks [6.4] 本稿では,異種局所モデルのニューロン同士が相互に干渉するニューロン乱れ現象を明らかにする。
本稿では,ニューラルネットワークの乱れを排除し,AMSと呼ばれる局所モデルを適応的に選択して予測を行う実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:56:46 GMT)
Debiasing Algorithm through Model Adaptation [6.2] 因果解析を行い、問題のあるモデル成分を同定し、フィードフォワードの中間層が最もバイアスを伝達しやすいことを明らかにする。
解析結果に基づいて,これらの層を線形投影により乗算することでモデルを適応させる。
提案手法であるDAMAは,下流タスクにおけるモデルの性能を維持しながら,様々な指標によって測定されるバイアスを著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:50:03 GMT)
Strategic Distribution Shift of Interacting Agents via Coupled Gradient
Flows [6.1] 実世界のシステムにおける分散シフトのダイナミクスを解析するための新しいフレームワークを提案する。
より単純なモデルでは捉えられない偏極や異なる影響といった、よく文書化された形態の分布シフトを捉える手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:34:39 GMT)
A Unique Training Strategy to Enhance Language Models Capabilities for
Health Mention Detection from Social Media Content [6.1] ソーシャルメディアから健康関連コンテンツを抽出することは、様々なタイプのアプリケーションの開発に有用である。
この欠点の主な理由は、ソーシャルメディア利用者が一般的に使用する標準化されていない書き込みスタイルにある。
鍵となるゴールは、ランダムな重み付き摂動と対照的な学習戦略を取り入れることによって達成される。
ソーシャルメディアテキストの投稿を非健康・健康関連クラスに識別するための5つの異なる言語モデルの利点を享受するメタ予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:08:33 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） (Sun, 29 Oct 2023 01:38:36 GMT)
Physics-Driven ML-Based Modelling for Correcting Inverse Estimation [6.0] この研究は、SAE逆問題にそれらを採用する前に失敗した状態推定を検出し、修正することに焦点を当てている。
本稿では,低エラーと高効率の両方を実現することを目的として,GEESEという新しい手法を提案する。
GEESEは3つの実世界のSAE逆問題でテストされ、最先端の最適化/探索手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:29:07 GMT)
Back to the Future! Studying Data Cleanness in Defects4J and its Impact
on Fault Localization [5.9] 我々は,Defects4Jの欠陥トリガテストについて検討し,SBFL技術に関する開発者の知識がもたらす意味を強調した。
バグの再現や回帰テストのために,障害トリガテストの55%が新たに追加されたことが分かりました。
また、バグレポートの作成後に障害トリガテストの22%が修正され、バグに関する開発者の知識が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:19:06 GMT)
Enhancing Motor Imagery Decoding in Brain Computer Interfaces using
Riemann Tangent Space Mapping and Cross Frequency Coupling [5.9] 運動画像(MI)は脳コンピュータインタフェース(BCI)の領域における重要な実験パラダイムである
本稿では,MI特徴量に関する表現品質と復号化能力を向上させるための新しい手法を提案する。
さらに特徴抽出と分類のために軽量畳み込みニューラルネットワークが使用され、クロスエントロピーとセンターロスの共同管理の下で動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:37:47 GMT)
Comparison of Microservice Call Rate Predictions for Replication in the
Cloud [5.8] マイクロサービス時間に基づいて、マイクロサービス呼び出し率を予測するために、機械学習(ML)モデルを3つ比較する。
その結果,LRモデルはGBRやモデルよりも訓練時間が短いことがわかった。
勾配ブースティングモデルによる各マイクロサービスに必要なレプリカ数は、予測なしで実際のテストデータに近い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:05:56 GMT)
Towards Anytime Classification in Early-Exit Architectures by Enforcing
Conditional Monotonicity [5.4] 任意のアルゴリズムは、計算予算が動的である環境に適しています。
現在のアーリーエグジットネットワークは、任意の設定に直接適用できないことを示す。
本稿では,製品・オブ・エグゼクティブ(Product-of-Experts)に基づくエレガントなポストホック修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:35:01 GMT)
HDMNet: A Hierarchical Matching Network with Double Attention for
Large-scale Outdoor LiDAR Point Cloud Registration [5.4] 大規模屋外LiDAR点雲登録のために,HDMNetという2重注意を持つ新しい階層型ニューラルネットワークを提案する。
高柔軟性で2段階マッチングを実現するために,特徴整合性強化二重ソフトマッチングネットワークを導入した。
より深い層からのスパースマッチング情報をさらに活用するために,我々は新しいトレーニング可能な埋め込みマスクを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:22:38 GMT)
EtiCor: Corpus for Analyzing LLMs for Etiquettes [5.3] 我々は,エティケテスコーパスであるEtiCorを提案する。
コーパスは、地域固有のエチケットの知識と理解のためにLSMを評価するためのテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:47:23 GMT)
Analyzing Vision Transformers for Image Classification in Class
Embedding Space [5.2] この研究は、画像分類タスクを解決するために訓練されたビジョン変換器をリバースエンジニアリングする手法を導入する。
NLPにおける過去の研究に触発されて、階層の任意のレベルにおける内部表現が、学習したクラス空間にどのように投影できるかを実証した。
我々は,画像トークンが注意機構や文脈情報に依存するクラス固有の表現をどのように発達させるかを示すために,我々のフレームワークを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:25:23 GMT)
Area law for the maximally mixed ground state in degenerate 1D gapped
systems [5.1] 我々は、最大混合状態$Omega$に対する対数補正を伴う領域法則を、1Dギャップ化された局所ハミルトニアン$H$の(縮退した)基底空間で示す。
また、$mathrmI(L:R)_Omega leq O(log |L|)$という形の相互情報に対して面積法則を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:36:30 GMT)
Quantum Computing for MIMO Beam Selection Problem: Model and Optical
Experimental Solution [5.0] 本研究は, 実用的な5G演算への大きな期待を示し, 通信における計算困難問題の解法における量子コンピューティングの適用を促進する。
大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)は、データレートの向上、信号品質の向上、課題のある環境でのカバレッジ向上などにより、近年広く普及している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:22:49 GMT)
Improved Motor Imagery Classification Using Adaptive Spatial Filters
Based on Particle Swarm Optimization Algorithm [4.9] 本稿では,粒子群最適化アルゴリズム(PSO)に基づく適応型空間フィルタ解法を提案する。
MIEEG信号分類のためのフィルタバンクと空間フィルタ(FBCSP-ASP)に基づくトレーニングおよびテストフレームワークを設計する。
提案手法の分類精度は, データセット2aと2bでそれぞれ74.61%, 81.19%に達している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 23:53:37 GMT)
Asymmetric Image Retrieval with Cross Model Compatible Ensembles [4.9] 非対称検索は、顔認識や画像検索のようなリソース制約のあるアプリケーションに適したソリューションである。
本稿では, 知識蒸留に頼るのではなく, 埋め込み変換モデルを用いるアプローチを提案する。
クエリの計算予算を低く保ちながら,どのモデルよりも全体的な精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:59:00 GMT)
Towards a Better Understanding of the Computer Vision Research Community
in Africa [4.8] 我々は、アフリカの機関が最上位のコンピュータビジョン会場で公開できる機会について研究する。
我々は,北米やアジアなど他の大陸とは異なり,上位階層におけるアフリカ系出版の傾向が一貫した成長を見せていないことを示す。
我々は、東アフリカと西アフリカの両方が、過去2年間に南アフリカとのギャップを閉じることで、有望な増加を見せていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:22:56 GMT)
Blacksmith: Fast Adversarial Training of Vision Transformers via a
Mixture of Single-step and Multi-step Methods [4.6] 視覚変換器(ViT)における破滅的オーバーフィッティング(CO)問題を克服するための新しいトレーニング戦略を提案する。
本手法では,ニューラルネットの対向トレーニングにおいて,小バッチにおいてPGD-2とFGSMのいずれかをランダムに利用する。
提案手法はCOを効果的に防止し,PGD-2レベルの性能を実現し,既存の技術よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:48:44 GMT)
Transfer Learning in Transformer-Based Demand Forecasting For Home
Energy Management System [4.6] 複数の世帯からのデータを活用して、単一世帯の負荷予測を改善することで、トランスファーラーニングがいかに役立つかを分析する。
具体的には、複数の異なる世帯のデータを用いて高度な予測モデルをトレーニングし、限られたデータを持つ新しい家庭でこのグローバルモデルを微調整する。
得られたモデルは、次の24時間(日頭)の家庭の電力消費を15分間の時間分解能で予測するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:19:08 GMT)
Remaining Useful Life Prediction of Lithium-ion Batteries using
Spatio-temporal Multimodal Attention Networks [4.5] 本稿では,マルチモーダル時間アテンションネットワーク(ST-MAN)を用いたリチウムイオン電池の2段階余寿命予測手法を提案する。
提案モデルは、利用可能なデータに基づいて、電池が有用寿命の終了に要するサイクル数を反復的に予測するように設計されている。
実験結果から,提案したST-MANモデルは既存のCNNおよびLSTMに基づく手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:32:32 GMT)
Pre-trained Speech Processing Models Contain Human-Like Biases that
Propagate to Speech Emotion Recognition [4.4] 本研究では,多くの音声タスクに使用される1種類のモデルのバイアスを検出する手法であるSpeech Embedding Association Test(SpEAT)を提案する。
SpEATを用いて、16の英語音声モデルにおいて6種類のバイアスをテストした。
私たちの研究は、テキストや画像ベースのモデルのように、事前訓練された音声ベースのモデルは、しばしば人間のようなバイアスを学習する、という証拠を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:27:56 GMT)
Neural Injective Functions for Multisets, Measures and Graphs via a
Finite Witness Theorem [4.4] インジェクティブ・マルチセット関数は、乗算やグラフにおける機械学習の理論において重要な役割を果たす。
しかし、理論上考慮される証明可能な射影的多重集合函数と実際に考慮されるものの間にはギャップが残っている。
インジェクティブ・マルチセット関数のモーメントをニューラル・マルチ関数とみなすことはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:30:59 GMT)
Intel Labs at Ego4D Challenge 2022: A Better Baseline for Audio-Visual
Diarization [4.0] 本稿では,Ego4D Challenge 2022におけるAVD(Audio-Visual Diarization)の取り組みについて述べる。
我々は、カメラ装着者の音声活動の検出性能を、そのモデルのトレーニングスキームを変更して改善する。
第2に,カメラ装着者の音声活動にのみ適用した場合,オフザシェルフ音声活動検出モデルにより,偽陽性を効果的に除去できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:22:11 GMT)
An open-source deep learning algorithm for efficient and fully-automatic
analysis of the choroid in optical coherence tomography [4.0] 我々は,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)データにおける脈絡膜領域分割のための,オープンソースの完全自動ディープラーニングアルゴリズムであるDeepGPETを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:01:52 GMT)
Data Cooperatives for Identity Attestations [3.9] 我々は、盲目の証明に対抗するために法的実体の使用を提案する。
この機能には、デジタル資産の取引におけるFunds Travel Ruleや、分散型ソーシャルネットワークにおけるプライバシ保護など、いくつかのユースケースがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:54:02 GMT)
Real-World Implementation of Reinforcement Learning Based Energy
Coordination for a Cluster of Households [3.9] 本研究では, 住宅8棟の電力消費調整における強化学習(RL)の有効性について検討した。
以上の結果から,データ駆動方式で学習したRLに基づくランキングの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:10:38 GMT)
A practical PINN framework for multi-scale problems with multi-magnitude
loss terms [3.9] PINNを用いたマルチスケール問題に対する実践的なディープラーニングフレームワークを提案する。
新しいPINN法は主に2つの点で従来のPINN法とは異なる。
提案手法は計算効率と計算精度において従来のPINN法より有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:22:20 GMT)
BERT Lost Patience Won't Be Robust to Adversarial Slowdown [3.8] 我々は,マルチエクイット言語モデルの対向性低下に対するロバスト性を評価する。
メカニズムが複雑になればなるほど、敵の減速がより脆弱になる。
敵の訓練は我々のスローダウン攻撃を倒すには効果がないが、ChatGPTのような会話モデルによる入力衛生は摂動を効果的に除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:06:34 GMT)
Predicting recovery following stroke: deep learning, multimodal data and
feature selection using explainable AI [3.8] 主な課題は、ニューロイメージングデータの非常に高次元性と、学習に利用可能なデータセットの比較的小さなサイズである。
我々は、MRIから抽出された関心領域を組み合わせた画像に対して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する新しいアプローチを導入する。
病院のスキャナーの画像を用いて、現在のモデルがどのように改善され、さらに高いレベルの精度が得られるかを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:31:20 GMT)
From Chatbots to PhishBots? -- Preventing Phishing scams created using
ChatGPT, Google Bard and Claude [3.8] 本研究では,一般的な4つの大規模言語モデルを用いてフィッシング攻撃を発生させる可能性について検討する。
我々は、悪意のあるプロンプトの早期検出に使用できるBERTベースの自動検出ツールを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:52:40 GMT)
Quantum algorithms for linear and non-linear fractional
reaction-diffusion equations [3.4] 周期境界条件を持つ非線形分数反応拡散方程式の効率的な量子アルゴリズムについて検討する。
本稿では,ハミルトニアンシミュレーション手法と相互作用画像形式を線形に組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:48:20 GMT)
Braid Protected Topological Band Structures with Unpaired Exceptional
Points [3.4] 位相的に安定な例外点(EP)の存在を示す。
複素エネルギー準位の非可換ブレイドが不対効果EPを安定化させる可能性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:49:32 GMT)
On the impact of activation and normalization in obtaining isometric
embeddings at initialization [3.4] 層正規化は多層パーセプトロンのグラム行列を恒等行列に偏ることを示す。
活性化関数のHermite展開を用いて、この速度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:42:41 GMT)
Magnomechanically controlled Goos-H\"{a}nchen shift in cavity QED [3.4] キャビティマグノメカニクス系におけるマグノン、フォノン、光子を含む現象が近年注目されている。
マイクロ波共振器内の反射プローブ場のグース-H"アンチェンシフト(GHS)について検討した。
本研究はマイクロ波スイッチングとセンシングの応用において潜在的に重要である可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:51:43 GMT)
Stacking the Odds: Transformer-Based Ensemble for AI-Generated Text
Detection [3.2] 我々は、AI生成テキスト検出のタスクにトランスフォーマーの積み重ねアンサンブルを使用する。
その結果,個々のモデルを用いた場合と比較して精度が向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:28:44 GMT)
Causal Estimation of Exposure Shifts with Neural Networks: Evaluating
the Health Benefits of Stricter Air Quality Standards in the US [3.2] 我々は、シフト応答関数を推定するニューラルネットワーク法とその理論的基盤を構築する。
本手法を米国全体で6800万人、死者2700万人からなるデータに適用する。
我々のゴールは、初めて因果的方法を用いて、この予想された修正の結果生じる死亡率の削減を見積もることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:19:00 GMT)
On Parametric Optimal Execution and Machine Learning Surrogates [3.1] 本研究では,短時間の価格変動とレジリエンスを考慮した離散時間における最適順序実行問題について検討する。
動的プログラミングとディープラーニングに基づく数値アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:08:03 GMT)
Bayes beats Cross Validation: Efficient and Accurate Ridge Regression
via Expectation Maximization [3.1] 本稿では,正規化ハイパーパラメータである$lambda$について,LOOCV(Left-out-out Cross-validation)よりも高速に計算できる手法を提案する。
提案手法は,比較的穏やかな条件下で,十分大きな$n$に対して,一意の最適解を求めることが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:13:55 GMT)
Expanding memory in recurrent spiking networks [2.8] リカレントスパイキングニューラルネットワーク(RSNN)は、スパイクのバイナリの性質によって強化される、消失する勾配問題のために訓練が難しいことで知られている。
我々はこれらの制限を回避する新しいスパイク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） (Sun, 29 Oct 2023 16:46:26 GMT)
Posiform Planting: Generating QUBO Instances for Benchmarking [2.8] 本稿では,任意のサイズのランダムQUBOインスタンスを既知の最適解で生成する,posform plantingと呼ばれる新しい手法を提案する。
実験では,最大5,627ドルキュービットの最適化問題の最適植込み解をサンプリングするD-Wave量子アニールの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:04:17 GMT)
Quantum Phase Transitions in a Generalized Dicke Model [2.7] 2つの相互作用するスピンアンサンブルと1モードのボソニック場を導入することで、一般化されたディックモデルについて検討する。
強磁性スピンスピン相互作用はスーパーラジアント相を観察するために必要となるスピン-ボソン結合強度を著しく減少させる。
平均場寄与を超える高次量子効果を調べるために、ホルシュタイン・プリマコフ変換を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:00:56 GMT)
Efficient Cluster Selection for Personalized Federated Learning: A
Multi-Armed Bandit Approach [2.5] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを優先する、マシンラーニングモデルのための分散トレーニングアプローチを提供する。
本稿では,マルチアームバンディット(MAB)アプローチに触発された動的アッパー信頼境界(dUCB)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:46:50 GMT)
Clustering with minimum spanning trees: How good can it be? [2.2] 最小スパンニングツリー(MST)は、パターン認識活動におけるデータセットの便利な表現を提供する。
本稿では,低次元空間における分割データクラスタリングタスクにおいて,それらが意味を持つ範囲を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:11:36 GMT)
Locally Differentially Private Gradient Tracking for Distributed Online
Learning over Directed Graphs [2.1] 本稿では,局所的に個人差分な勾配追跡に基づく分散オンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,厳密な局所差分プライバシーを確保しつつ,平均二乗を最適解に収束させることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:34:15 GMT)
PACuna: Automated Fine-Tuning of Language Models for Particle
Accelerators [1.9] PACunaは、カンファレンスやプレプリント、書籍など、一般公開されたアクセラレータリソースを通じて洗練された、微調整された言語モデルである。
専門家の関与を最小限に抑え、データを公開できるように、データ収集と質問生成を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:43:19 GMT)
Medical Profile Model: Scientific and Practical Applications in
Healthcare [1.7] 本研究は, 患者の病歴を, 病の時間的シーケンスとして提示し, その埋め込みを教師なしで学習する。
埋め込みスペースには、一般化された患者プロファイルの作成を可能にする人口統計パラメータが含まれている。
このような医療プロファイルモデルのトレーニングは、100万人以上の患者のデータセット上で実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:04:16 GMT)
Modeling Fission Gas Release at the Mesoscale using Multiscale DenseNet
Regression with Attention Mechanism and Inception Blocks [1.6] 核燃料中の分裂ガス放出(FGR)のメソスケールシミュレーションは、ミクロ構造の進化がFGRに与える影響を理解する強力なツールを提供する。
本稿では,2次元核燃料微構造画像からFGRフラックスを瞬時に予測するために,ディープラーニングを用いたデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:34:55 GMT)
The Petz (lite) recovery map for scrambling channel [1.5] 本研究では, ブラックホール蒸発のためのHayden-PreskillセットアップやSYKモデルなど, カオス系におけるペッツ回収マップの特性について検討する。
元のチャネルのadjoint $mathcalNdagger$だけで、リカバリチャネル $mathcalR$ の式が単純化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:21:35 GMT)
Women Wearing Lipstick: Measuring the Bias Between an Object and Its
Related Gender [1.4] 画像キャプションシステムにおける対象物が性差に与える影響について検討する。
本稿では, 画像キャプションシステムのプラグインとして使用できる, 偏見の度合いを計測する視覚的意味に基づく性別スコアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:39:03 GMT)
Circuit Width Estimation via Effect Typing and Linear Dependency (Long
Version) [1.4] 本稿では,線形依存型・実効性を持つ回路記述言語Proto-Quipper-Rを提案する。
提案手法は現実的な量子アルゴリズムを検証するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:10:31 GMT)
A Brief Yet In-Depth Survey of Deep Learning-Based Image Watermarking [1.2] 本稿では,ディープラーニングに基づく画像透かしに関する総合的な調査を行う。
カバーイメージ内の透かしの埋め込みと抽出に重点を置いており、堅牢性と適応性のシームレスなブレンドを提供することを目的としている。
本稿では,フィールドを埋め込み抽出器,特徴変換としてのディープネットワーク,ハイブリッドメソッドに分割する,洗練された分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:52:32 GMT)
Backward and Forward Inference in Interacting Independent-Cascade
Processes: A Scalable and Convergent Message-Passing Approach [1.1] 本研究では,ネットワーク上に並列に分散する2つの拡散過程の過去と将来の進化を推定する問題について検討する。
ネットワークの初期状態と観測ショット$mathcalO_n$の正確な結合確率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:03:38 GMT)
A foundational neural operator that continuously learns without
forgetting [1.1] 本稿では,科学計算の基礎モデルとしてNeural Combinatorial Wavelet Neural Operator (NCWNO) の概念を紹介する。
NCWNOは、物理学の様々なスペクトルから学習し、パラメトリック偏微分方程式(PDE)に関連する解作用素に継続的に適応するように特別に設計されている。
提案した基礎モデルには、2つの大きな利点がある: (i) 複数のパラメトリックPDEに対する解演算子を同時に学習し、 (ii) 極小調整の少ない新しいパラメトリックPDEに素早く一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:20:10 GMT)
Qubit Reset with a Shortcut-to-Isothermal Scheme [1.0] ランダウアーの原理は、温度がT$の浴槽で古典的なビットをリセットする最小のエネルギーコストが無限の時間で$k_BTln2$であることを示している。
有限時間$tau$で量子ビットをリセットするショートカット・ツー・アイソサーマル・スキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:49:01 GMT)
Kernel-based Joint Multiple Graph Learning and Clustering of Graph
Signals [0.9] 本稿では,ノード側情報を協調的に分割し,各クラスタのグラフを学習する,新しいカーネルベースのアルゴリズムを提案する。
数値実験は、最先端技術に対する効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:41:12 GMT)
On the Vulnerability of DeepFake Detectors to Attacks Generated by
Denoising Diffusion Models [0.6] 我々は,最新の生成手法によって生成されたブラックボックス攻撃に対する単一イメージのディープフェイク検出器の脆弱性について検討した。
われわれの実験はFaceForensics++で行われている。
以上の結果から,ディープフェイクの再建過程において,1段階の偏微分拡散のみを用いることで,検出可能性を大幅に低下させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:41:02 GMT)
On Linear Separation Capacity of Self-Supervised Representation Learning [0.6] 自己教師型学習の最近の進歩は、ラベルのないデータからデータ表現を学習する際のデータ拡張の有効性を強調している。
本稿では,データ拡張により非線形データ構造を線形分離可能な表現に展開する機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:08:35 GMT)
NP-SBFL: Bridging the Gap Between Spectrum-Based Fault Localization and
Faulty Neural Pathways Diagnosis [0.6] ディープラーニングは様々な現実世界のアプリケーションに革命をもたらしたが、Deep Neural Networks(DNN)の品質は依然として懸念されている。
本稿では,SBFL(Spectrum-based Fault Localization)を応用した新しいNP-SBFL法を提案する。
本手法は,LRP(Layer-wise Relevance propagation)技術を用いて臨界ニューロンを同定し,どの臨界ニューロンが欠陥であるかを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:01:15 GMT)
SALMA: Arabic Sense-Annotated Corpus and WSD Benchmarks [0.5] SALMAは、最初のアラビア語の感覚アノテーション付きコーパスで、34Kのトークンで構成されており、すべて感覚アノテーション付きである。
単語に対して複数の感覚を評価するためのスマートなWebベースのアノテーションツールが開発された。
単語センスの曖昧さのベースラインを確立するために,エンド・ツー・エンドの単語センスの曖昧さの解消システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:36:37 GMT)
Efficient separate quantification of state preparation errors and
measurement errors on quantum computers and their mitigation [0.5] 現在のノイズ量子コンピュータは、状態準備、測定/読み出し、ゲート操作で発生する複数のタイプのエラーを持つ。
本稿では,状態準備と読み出しエラー率を別々に定量化する,シンプルで資源効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:51:06 GMT)
Dynamic Task and Weight Prioritization Curriculum Learning for
Multimodal Imagery [0.5] 本稿では,カリキュラム学習法を訓練したマルチモーダル深層学習モデルを用いたディザスタ後の分析について検討する。
カリキュラム学習は、ますます複雑なデータに基づいてディープラーニングモデルを訓練することにより、人間の教育における進歩的な学習シーケンスをエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:46:33 GMT)
ArBanking77: Intent Detection Neural Model and a New Dataset in Modern
and Dialectical Arabic [0.5] 本稿では,銀行ドメインにおける意図検出のための大規模アラビア語データセットであるArBanking77について述べる。
我々のデータセットは、現代標準アラビア語(MSA)とパレスチナ方言の両方で31,404のクエリで、もともとのBritish Banking77データセットからアラベライズされ、ローカライズされた。
AraBERTに基づくニューラルネットワークをArBanking77で微調整し,MSAおよびパレスチナ方言で0.9209と0.8995のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:46:11 GMT)
Software engineering for deep learning applications: usage of SWEng and
MLops tools in GitHub repositories [0.4] 我々は、Pythonをメインプログラミング言語として使用する一般的なDLプロジェクトで採用されている、従来のMLOpsツールとMLOpsツールを識別する。
マイニングされたGitHubリポジトリの約70%には、少なくとも1つの従来のSEツールが含まれていた。
これらのツールの1つであるBoardは、私たちの研究のリポジトリの約半分で採用されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:21:33 GMT)
Self Attention with Temporal Prior: Can We Learn More from Arrow of
Time? [0.3] 本稿では,注目層がデータセットの短期的時間バイアスをよりよく符号化できる簡易かつ効率的な手法を提案する。
実験では、タスクとデータセットのほとんどの上で最高の実行モデルと比較して、例外的な分類結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:00:13 GMT)
A transfer learning approach with convolutional neural network for Face
Mask Detection [0.3] 本稿では,トランスファー学習とインセプションv3アーキテクチャに基づくマスク認識システムを提案する。
マスクやマスクのない顔に加えて、マスクの誤用も検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:38:33 GMT)
Web3 Meets AI Marketplace: Exploring Opportunities, Analyzing
Challenges, and Suggesting Solutions [0.3] この記事では、web3とAIマーケットプレースの統合に焦点を当てます。
私たちは、ユーザーがAIサービスを得るためにどんな暗号通貨でも支払いができるフレームワークを開発しました。
ユーザーは、プロトコルに一時的にアセットをロックするだけで、プラットフォーム上でAIサービスを無料で利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:21:36 GMT)
Krylov Complexity and Spectral Form Factor for Noisy Random Matrix
Models [0.2] 擬似ポテンシャルを持つ非ガウス RMT とガウス雑音を持つ RMT の2種類のランダム行列モデルのスペクトル特性について検討した。
両モデルともデコヒーレンス効果により短時間でスペクトル形成因子の抑制効果を示すが,長期間の挙動が異なることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:34:53 GMT)
Learning Subgrid-Scale Models in Discontinuous Galerkin Methods with
Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier--Stokes
Equations [0.2] 計算コストを削減するために、サブグリッドスケールモデルで低忠実度モデルを実行するのが一般的である。
偏微分方程式をシミュレートする際のサブグリッドスケールモデル効果の学習法を提案する。
提案手法は,低次DGソルバの欠落スケールを連続的に学習し,低次DG近似の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:26:23 GMT)
TiV-NeRF: Tracking and Mapping via Time-Varying Representation with
Dynamic Neural Radiance Fields [0.1] 動的シーンの追跡と再構成を行うための時間変化表現を提案する。
本システムでは,追跡処理とマッピング処理の2つのプロセスを同時に維持する。
我々は,2つの公開合成データセットに対するアプローチを評価し,この手法が現在最先端の動的マッピング法よりも有効であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:10:46 GMT)
Stochastic modeling of superconducting qudits in the dispersive regime [0.1] この研究は、オープン量子系における分散二次測定のモデル化に焦点をあてる。
トランスモン型キュートレットを用いた実験結果を用いて,本モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 00:39:47 GMT)
AMIR: Automated MisInformation Rebuttal -- A COVID-19 Vaccination
Datasets based Recommendation System [0.1] 本研究は,ソーシャルメディアから得られる既存の情報を活用して,大規模な誤報の自動報知を容易にする方法について検討した。
FaCov(ファクトチェック記事)と誤解を招く(ソーシャルメディアTwitter)という、新型コロナウイルスワクチンに関する2つの公開データセットを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:07:33 GMT)
Wavelet-based Ramsey magnetometry enhancement of a single NV center in
diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は固体ナノセンシングパラダイムを構成する。
本研究では,光子ショットノイズの抑制に適したウェーブレットデノジング法により強化された単一NV中心のラムゼー直流磁力計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:01:21 GMT)
Using Variational Eigensolvers on Low-End Hardware to Find the Ground
State Energy of Simple Molecules [0.0] 物理系の鍵となる性質は、系を表す行列の固有値によって記述することができる。
これらの行列の固有値を決定する計算アルゴリズムは存在するが、一般に行列のサイズが大きくなるにつれて性能が低下する。
この過程を量子計算に拡張して、古典的アルゴリズムよりも優れた性能で固有値を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:36:18 GMT)
Updated Standard for Secure Satellite Communications: Analysis of Satellites, Attack Vectors, Existing Standards, and Enterprise and Security Architectures [0.0] 衛星通信と宇宙データシステムのための一般的なセキュリティ標準フレームワークに関して、業界にはかなりのギャップがある。
プロジェクトレポートは、要素、脅威ランドスケープ、エンタープライズセキュリティアーキテクチャ、衛星通信および宇宙データシステムの公開標準の特定、分類、比較、評価に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:39:23 GMT)
Toward Local Madelung Mechanics in Spacetime [0.0] 非相対論的マドルング方程式を用いた完全相対論的量子流体処理について述べる。
マドルング流体中の全ての粒子は等しくリアルであり、定位置、運動量、運動エネルギー、ポテンシャルエネルギーを持つ。
エネルギーの局所的な保存を可能にするには、量子ポテンシャルエネルギー電流を定義する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 00:44:15 GMT)
Topological, or Non-topological? A Deep Learning Based Prediction [0.0] 望ましい性質を持つ新しい物質の予測と発見は、量子科学と技術研究の最前線にある。
この分野での大きなボトルネックは、abinitio計算から新しい材料を見つけることに関連する計算資源と時間複雑性である。
本研究では、永続的ホモロジーとグラフニューラルネットワークを組み込むことにより、効果的で堅牢なディープラーニングに基づくモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:29:49 GMT)
Three Dogmas, a Puzzle and its Solution [0.0] 本稿では,これらの仮定がアラビア語の基本原理と矛盾していることを示す。
論理学者の考えでは、自然言語の単語の中で「ToBe」の構成はアイデンティティーステートメントを表す。
不確定な記述は意味のある文を形成するために存在量化子に置き換える必要があり、記号は解釈に依存しない意味を持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:20:38 GMT)
The diminishing state of shared reality on US television news [0.0] 我々は、共有現実仮説が失われたという強い証拠を見出した:「放送は同様の話題を同様の言語でカバーし続けているが、ケーブルニュースネットワークはますます明確になってきている。
放送ニュースは確かに人気は減っているが、ケーブル放送よりもアメリカ人の約50%がニュースの主流となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:21:45 GMT)
The Power of Explainability in Forecast-Informed Deep Learning Models
for Flood Mitigation [0.0] 本研究では,水理構造を有する流域における洪水管理を実現するために,予測インフォームド深層学習アーキテクチャFIDLARを提案する。
その結果、FIDLARは、数桁のスピードアップで現在の最先端技術よりも優れた性能を示した。
本論文の主な貢献は、モデル説明可能性のためのツールの有効活用であり、その決定に対する様々な環境要因の貢献を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:56:22 GMT)
Superclustering by finding statistically significant separable groups of
optimal gaussian clusters [0.0] 本稿では,BIC基準の観点から,最適なデータセットをグループ化することで,データセットをクラスタリングするアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの重要な利点は、既に訓練済みのクラスタに基づいて、新しいデータの正しいスーパークラスタを予測する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 05:21:37 GMT)
Spacecraft Autonomous Decision-Planning for Collision Avoidance: a
Reinforcement Learning Approach [0.0] 本研究は、強化学習技術に基づく宇宙船における自律的なCA意思決定機能の実装を提案する。
提案フレームワークは,軌道上の破片の状態を不完全な監視し,正確な衝突回避策(CAM)を実行するためのポリシーをAIシステムが効果的に学習できるようにする。
目的は、CAMを自律的に実施するための意思決定プロセスを、人間の介入なしに宇宙船に委譲することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:15:33 GMT)
Securing Refugee Identity: A Literature Review on Blockchain-based Smart
Contract [0.0] 本研究は,スマートコントラクトに基づく難民アイデンティティ管理に関する最近の研究をレビューする。
本研究の主な貢献は、スマートコントラクトに基づく難民アイデンティティ管理における現在の取り組みを収集することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 14:16:26 GMT)
SAMCLR: Contrastive pre-training on complex scenes using SAM for view
sampling [0.0] コンピュータビジョンにおいて、自己監督的コントラスト学習は、同じ画像の異なるビュー間で同様の表現を強制する。
そこで本研究では,イメージをセマンティック領域に分割し,同じ領域から2つのビューをサンプリングするSimCLRのアドオンであるSAMCLRを提案する。
予備的な結果は、CityscapesとADE20Kで事前トレーニングを行った後、CIFAR-10、STL10、ImageNetteの分類に基づいてSAMCLRが少なくとも同等で、最も顕著に性能が向上していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 03:57:18 GMT)
Quantum Mechanics From Principle of Least Observability [0.0] 基本的非相対論的量子定式化は、最小可観測性の原理から導出できることを示す。
この原理は古典力学の最小作用原理の拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:35:57 GMT)
QWID: Quantized Weed Identification Deep neural network [0.0] 農業における雑草分類の効率的な解法を提案する。
本研究では,8ビット整数(int8)量子化を用いて,9種の雑草群のデータセットを分類する量子化ディープ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） (Sun, 29 Oct 2023 06:43:01 GMT)
Prompt-Engineering and Transformer-based Question Generation and
Evaluation [0.0] 本稿では,変換器モデルを用いてテキストデータから質問を生成する最良の方法を見つけ,エンジニアリングを急ぐことを目的とする。
生成した質問は、SQuADデータセットのベースライン質問と比較し、4つの異なるプロンプトの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:45:30 GMT)
Photon Bound States in Coupled Waveguides [0.0] 我々は、これらの境界状態が真に束縛されているという、新規で明確で曖昧な署名を研究する。
この系では、光子結合状態は固体分子のように振る舞うが、光子は個別にトンネルするのではなく、集合的にトンネルする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:02:25 GMT)
Peer-to-Peer Deep Learning for Beyond-5G IoT [0.0] P2PLは、エッジサーバやクラウドからの調整を必要としないマルチデバイスピアツーピアディープラーニングアルゴリズムである。
これにより、P2PLはスマートシティのような5G以上のコンピューティング環境に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 01:18:45 GMT)
Non-unitary Trotter circuits for imaginary time evolution [0.0] 本稿では、トロッター分解リアルタイム進化のための、確立されたパウリガジェットプリミティブに匹敵する想像時間を提案する。
このスキームは、横イジングモデルとフェルミオンハバードモデルで試験され、システムの基底状態に収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 22:22:23 GMT)
Non-Local Multi-Qubit Quantum Gates via a Driven Cavity [0.0] 共振器モードに結合したキュービット上の決定論的非局所的マルチキュービット量子ゲートを実装するための2つのプロトコルを提案する。
プロトコルはキャビティモードの古典的なドライブのみに依存し、キュービットの外部ドライブは不要である。
我々は、光またはマイクロ波空洞に結合した原子および分子量子ビットのゲート忠実度と持続時間の推定を行い、量子誤差補正への応用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:30:56 GMT)
Neural network reconstruction of cosmology using the Pantheon
compilation [0.0] 相関データを含む様々なデータセットを用いてハッブル図を再構成する。
独立した不確実性を持つデータセットのために構築されたReFANNを使用して、非ガサスデータポイントを含むように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 04:27:53 GMT)
Nature abhors a vacuum: A simple rigorous example of thermalization in
an isolated macroscopic quantum system [0.0] 低密度自由フェルミオン鎖は以下の(制限された)意味で熱化を示す。
我々は、すべての粒子が鎖の半分にあるヒルベルト空間からランダムに引き出された純粋状態として初期状態を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:48:11 GMT)
Music Augmentation and Denoising For Peak-Based Audio Fingerprinting [0.0] 我々は,音楽スニペットにノイズを加える新しいオーディオ拡張パイプラインを現実的に導入し,リリースする。
次に、スペクトルからノイズの多い成分を除去するディープラーニングモデルを提案し、リリースする。
ノイズ条件下であっても,本モデルの追加により,一般的な音声指紋認証システムの識別性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 10:48:51 GMT)
Minimax Rates for High-Dimensional Random Tessellation Forests [0.0] モンドリアン林は、任意の次元でミニマックスレートが得られた最初のランダム林である。
概略分割方向を持つ多種多様なランダム林は任意の次元における最小収束率も達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:31:14 GMT)
Machine Learning for the identification of phase-transitions in
interacting agent-based systems [0.0] エージェントモデルに対する位相遷移をピンポイントするデータ駆動型フレームワークを提案する。
我々は、データ駆動潜在変数の相似集合を特定するために、多様体学習アルゴリズムを用いる。
次に、深層学習フレームワークを用いて、データ駆動座標の共形再パラメータ化を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:07:08 GMT)
Machine Learning Algorithms to Predict Chess960 Result and Develop
Opening Themes [0.0] 本研究の目的は,機械学習技術を用いてゲーム結果を予測することであり,開始位置毎にオープニングテーマを開発することである。
この手法では、.pgnファイルからの生データを使用可能なフォーマットに分離し、開始位置ごとに約500のゲームからなるデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:54:26 GMT)
Linear optical properties of organic microcavity polaritons with
non-Markovian Quantum State Diffusion [0.0] キャビティモードと偏光子状態への励起子のハイブリッド化は、マイクロキャビティ中の有機半導体の線形光学特性を決定する。
我々はホルシュタイン・タヴィス・カミングスモデルを用いてそのような系の屈折率を計算し、転送行列法を用いて線形光学特性を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:25:35 GMT)
Lattice control of non-ergodicity in a polar lattice gas [0.0] 極性格子ガス中のサイト間相互作用は、ヒルベルト空間の断片化により、障害がなくてもエルゴード性の欠如により生じる可能性がある。
光学格子中の1次元双極子気体のサイト間相互作用は、通常1/r3$依存と見なされる1/r3$依存から逸脱することを示す。
本研究は, 光学格子中の双極子気体実験における直接的実験結果であり, 準1次元格子モデルが強い3次元格子で実現された場合, あるいは強い高調波閉じ込めにより粒子動力学が著しく異なることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 08:57:26 GMT)
Keyword Augmented Retrieval: Novel framework for Information Retrieval
integrated with speech interface [0.0] 言語モデルを使って幻覚なしで素早く低コストで回答を取得することは大きなハードルです。
これは知識検索自動化における言語モデルの利用を防止するためである。
商用検索やチャットボットアプリケーションでは、GPT 3.5などの商用大規模言語モデル(LLM)への完全依存は非常にコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:25:47 GMT)
Higher Berry curvature from matrix product states [0.0] 高いベリー曲率は、量子力学系におけるベリー曲率の拡張としてカプスティンとスポディナイコによって導入された。
変換不変行列積状態を用いた高次ベリー曲率の定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 13:33:15 GMT)
Geometric post-Newtonian description of massive spin-half particles in
curved spacetime [0.0] 曲線4次元時空における外部電磁場に結合したディラック方程式を、古典時計を表す時間的ワールドライン$gamma$とみなす。
一般化されたフェルミ正規座標を$gamma$の管状近傍で使用し、ディラック方程式を次元のないパラメータの2階まで拡張する。
外部電磁場におけるスピン半粒子のパウリ・ハミルトニアンに対する低重力後ニュートン式を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 12:49:36 GMT)
Gauge-optimal approximate learning for small data classification
problems [0.0] 小さなデータ学習問題は、応答変数の観測量が限られたことと大きな特徴空間次元との相違によって特徴づけられる。
本稿では,Gauge-Optimal Approximate Learning (GOAL)アルゴリズムを提案する。
GOALは、合成データと、気候科学やバイオインフォマティクスといった現実世界の応用に挑戦する、最先端の機械学習(ML)ツールと比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:46:05 GMT)
Finding Optimal Training Parameters for Quantum Generative Adversarial
Networks [0.0] 近年、MLの最も印象的かつ認識可能な成果の2つは、双方とも敵対的手法を用いて訓練された。
QGANは、古典的なデータを量子状態にロードする非常に効率的な方法を提供する。
本稿では,これらの手法の性能を,カイスキットスタイルの最適トレーニングパラメータのいくつかを決定するために検討する。
回路化されたQGANフレームワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 19:09:18 GMT)
Feature Aggregation in Joint Sound Classification and Localization
Neural Networks [0.0] 現在の最先端の音源ローカライゼーション深層学習ネットワークは、アーキテクチャ内での機能集約を欠いている。
我々は,コンピュータビジョンニューラルネットワークから信号検出ニューラルネットワークへ特徴集約技術を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:37:14 GMT)
Exploring the Emotional Landscape of Music: An Analysis of Valence
Trends and Genre Variations in Spotify Music Data [0.0] 本稿ではSpotifyの音楽データを用いた音楽感情と傾向の複雑な分析を行う。
回帰モデル、時間分析、気分遷移、ジャンル調査を応用し、音楽と感情の関係のパターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 15:57:31 GMT)
Exchange-only virial relation from the adiabatic connection [0.0] 明示的な局所交換ポテンシャルを伴わない交換のみのウイルス関係を証明した。
この関係は、交換相関ポテンシャル$v_mathrmxclambda$を含む極限である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 20:38:54 GMT)
Entanglement entropy of higher rank topological phases [0.0] 本研究では,制限されたモビリティ制約を持つ分数励起を許容する異常な$mathbbZ_N$トポロジカル安定化符号の絡み合いエントロピーについて検討する。
従来の位相的に順序付けられた位相における円盤幾何学の絡み合いエントロピーのサブリーディング項は、分数励起の量子次元の総数と関係していることが広く知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 07:30:23 GMT)
Energy cost and machine learning accuracy impact of k-anonymisation and
synthetic data techniques [0.0] 我々は、k匿名化(一般化抑制を使用)と合成データ、および3つの機械学習モデルという2つのプライバシ向上技術を使用している。
以上の結果から,k匿名化データでトレーニングしたモデルは,元のデータでトレーニングしたモデルよりも少ないエネルギーを消費することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 18:19:41 GMT)
Customize StyleGAN with One Hand Sketch [0.0] 本稿では,単一のユーザスケッチでスタイルGAN画像を制御するフレームワークを提案する。
我々は、エネルギーベース学習により、事前学習したStyleGANモデルの潜在空間における条件分布を学習する。
我々のモデルは、入力スケッチにセマンティックに整合したマルチモーダル画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 09:32:33 GMT)
CubeTR: Learning to Solve The Rubiks Cube Using Transformers [0.0] ルービックス立方体は、可能な構成の五重項に対して単一の解状態を持ち、非常にスパースな報酬をもたらす。
提案モデルであるCubeTRは、より長いアクションシーケンスに参加し、スパース報酬の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 06:11:29 GMT)
CrossEAI: Using Explainable AI to generate better bounding boxes for
Chest X-ray images [0.0] 画像診断では、疾患の分類は通常、高い精度を達成するが、生成された境界ボックスは、IoU(Intersection over Union)よりもはるかに低い。
従来の研究では、これらの手法によって生成された境界ボックスは、通常、地上の真理よりも大きく、主要な非放出領域を含んでいることが示されている。
本稿では,胸部X線画像診断のためのバウンディングボックスを生成するために,ポストホックAIの利点を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 17:48:39 GMT)
Coupling conduction-band valleys in modulated SiGe heterostructures via
shear strain [0.0] エンジニアリング伝導バンド・バレー結合は、Siベースのスピン量子ビットにとって鍵となる課題である。
近年の研究では、谷のカップリングを強化する最も信頼性の高い方法は、量子井戸にGe濃度の振動を加えることである。
本稿では,2次結合プロセスにより長波長構造において短波長発振の主な利点が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 02:41:39 GMT)
Cliqueful graphs as a means of calculating the maximal number of maximum
cliques of simple graphs [0.0] 最大クリフの最大数は、いわゆるクリフグラフ(cliqueful graph)に乗じることを示す。
これを用いて、3lfloor n/3 rfloorc$ maxcliques を含むグラフが、$n$ vertices 上で最も多くの最大値を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 11:28:41 GMT)
Artificial intelligence and biological misuse: Differentiating risks of
language models and biological design tools [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と生物設計ツール(BDT)の2種類のAIツールを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:28:35 GMT)
An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra
Transformer, GloVe, and LSTM [0.0] 本研究では,Electra,GloVe,LSTMモデルの強みを組み合わせた質問分類のための革新的なアンサンブル手法を提案する。
このモデルは、よく認識されたTRECデータセットで厳密にテストされ、これらの異なる技術の統合がより優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 21:07:54 GMT)
A Survey on Recent Named Entity Recognition and Relation Classification
Methods with Focus on Few-Shot Learning Approaches [0.0] 本稿では,名前付きエンティティ認識および関係分類タスクにおける最近のアプローチについて調査する。
私たちの研究は、2つのパラダイムにおける主要なアプローチを比較します。
本稿では,2つの課題における最新の測定値について,数発の学習範囲で結果を考察した構造化解析を用いて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 29 Oct 2023 16:02:46 GMT)