Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Battle of the Backbones: A Large-Scale Comparison of Pretrained Models across Computer Vision Tasks [139.4]
Battle of the Backbones (BoB)は、ニューラルネットワークベースのコンピュータビジョンシステムのためのベンチマークツールである。視覚変換器(ViT)と自己教師型学習(SSL)がますます人気になっている。同じアーキテクチャと同じようなサイズの事前トレーニングデータセット上でのアップルとアプリケーションの比較では、SSLバックボーンは極めて競争力があることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:23:58 GMT)
Emergent Modularity in Pre-trained Transformers [127.1]
モジュラリティの主な特徴は、ニューロンの機能的特殊化と機能に基づくニューロングループ化である。事前学習中にモジュラリティがどのように出現するかを調べた結果,モジュール構造が早期に安定していることが判明した。このことはトランスフォーマーがまずモジュラ構造を構築し、次にきめ細かいニューロン関数を学ぶことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:40:35 GMT)
TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters [118.3]
我々は、背景に忠実な視覚的に魅力的なテキストで画像を生成することに焦点を当てたTextDiffuserを紹介した。我々は,OCRアノテーションを用いた最初の大規模テキスト画像データセットであるMARIO-10Mに,1000万の画像テキストペアをコントリビュートする。テキストプロンプトのみまたはテキストテンプレート画像と併用して高品質なテキスト画像を作成し,テキストによる不完全な画像の再構成を行う,テキストディフューザは柔軟かつ制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:33:01 GMT)
How Far Can Camels Go? Exploring the State of Instruction Tuning on Open Resources [117.6]
この研究は、オープンな命令追従データセットにおける命令チューニング言語モデルの最近の進歩を探求する。我々は、12の命令データセットに基づいて訓練された6.7Bから65Bのパラメータを含む、命令調整されたモデルの大規模なセットを提供する。それらの事実的知識、推論、多言語性、コーディング、そしてその後に続くオープン・エンド・インストラクションに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:36:20 GMT)
Multimodal Fusion Interactions: A Study of Human and Automatic Quantification [116.6]
我々は、人間がマルチモーダル相互作用の2つの分類に注釈を付ける方法を研究する。本稿では,部分的および対実的ラベルのアノテーションを情報分解に自動的に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:06:46 GMT)
Factorized Contrastive Learning: Going Beyond Multi-view Redundancy [116.3]
本稿では,マルチビュー冗長性を超えた新しいマルチモーダル表現学習法であるFacterCLを提案する。大規模な実世界のデータセットでは、FacterCLは共有情報とユニークな情報の両方をキャプチャし、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:31:05 GMT)
MM-VID: Advancing Video Understanding with GPT-4V(ision) [113.6]
我々は、GPT-4Vの能力を利用して高度な映像理解を促進する統合システムMM-VIDを提案する。 MM-VIDは、長いビデオや1時間以内のコンテンツの推論のような複雑なタスクによって生じる課題に対処するために設計されている。ビデオゲームやグラフィックユーザインタフェースといったインタラクティブな環境に適用する際の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:44:09 GMT)
Revisiting Evaluation Metrics for Semantic Segmentation: Optimization and Evaluation of Fine-grained Intersection over Union [113.2]
そこで本研究では,mIoUsの微細化と,それに対応する最悪の指標を提案する。これらのきめ細かいメトリクスは、大きなオブジェクトに対するバイアスの低減、よりリッチな統計情報、モデルとデータセット監査に関する貴重な洞察を提供する。ベンチマークでは,1つの測定値に基づかないことの必要性を強調し,微細なmIoUsが大きな物体への偏りを減少させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:45:15 GMT)
ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [108.4]
我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。我々は,画像,音声,映像処理を含む多種多様なタスクの枠組みを評価し,既存の手法と比較して,その精度,効率,汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:30:47 GMT)
Fine-Grained Human Feedback Gives Better Rewards for Language Model Training [108.3]
言語モデル(LM)は、しばしば偽、有毒、無関係な出力を生成するなど、望ましくないテキスト生成の振る舞いを示す。本研究では,2つの点において微細な報酬関数から学習と学習を可能にするフレームワークであるFine-Grained RLHFを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:34:35 GMT)
When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations [105.6]
コンテキストベースのファインチューニングメソッドは、パラメータのごく一部でフルファインチューニングのパフォーマンスにマッチすることが多いため、人気を集めている。連続埋め込み空間は離散トークン空間よりも表現力が高いにもかかわらず、ソフトプロンプティングとプレフィックスチューニングは完全な微調整よりも厳密に表現力に乏しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:19:34 GMT)
Diffused Redundancy in Pre-trained Representations [98.6]
事前訓練された表現で機能がどのようにコード化されているか、より詳しく見ていきます。与えられた層における学習された表現は拡散冗長性を示す。我々の発見は、事前訓練されたディープニューラルネットワークによって学習された表現の性質に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:43:36 GMT)
VideoCrafter1: Open Diffusion Models for High-Quality Video Generation [97.6]
高品質ビデオ生成のための2つの拡散モデル、すなわち、テキスト・ツー・ビデオ(T2V)と画像・ツー・ビデオ(I2V)モデルを導入する。 T2Vモデルは与えられたテキスト入力に基づいてビデオを合成し、I2Vモデルは追加のイメージ入力を含む。提案したT2Vモデルは,解像度が1024×576$のリアルで映像品質の高いビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:12:40 GMT)
Posterior Sampling for Competitive RL: Function Approximation and Partial Observation [96.7]
我々は,ゼロサムマルコフゲーム(MG)に焦点をあてる。そこで本研究では,両プレイヤーがナッシュ平衡を学習するためのモデルベース自己再生後サンプリング手法を提案する。本稿では,潜在的な部分観測可能性を持つ逆MG学習のためのモデルに基づく後部サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:59:26 GMT)
Knowledge-Augmented Reasoning Distillation for Small Language Models in Knowledge-Intensive Tasks [90.1]
大規模言語モデル(LLM)は知識集約推論タスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。外部知識ベースから得られた知識を付加したLPMから理性を生成するための,小型LMを微調整する新しい手法であるKARDを提案する。我々は,KARDが知識集約型推論データセットにおいて,小さなT5モデルとGPTモデルの性能を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:20:14 GMT)
Quantifying & Modeling Multimodal Interactions: An Information Decomposition Framework [89.9]
本稿では,入力モーダル性と出力タスクを関連付けた冗長性,特異性,シナジーの度合いを定量化する情報理論手法を提案する。 PID推定を検証するために、PIDが知られている合成データセットと大規模マルチモーダルベンチマークの両方で広範な実験を行う。本研究では,(1)マルチモーダルデータセット内の相互作用の定量化,(2)マルチモーダルモデルで捉えた相互作用の定量化,(3)モデル選択の原理的アプローチ,(4)実世界のケーススタディの3つにその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:32:38 GMT)
Model-Based Reparameterization Policy Gradient Methods: Theory and Practical Algorithms [88.7]
Reization (RP) Policy Gradient Methods (PGM) は、ロボット工学やコンピュータグラフィックスにおける連続的な制御タスクに広く採用されている。近年の研究では、長期強化学習問題に適用した場合、モデルベースRP PGMはカオス的かつ非滑らかな最適化環境を経験する可能性があることが示されている。本稿では,長期モデルアンロールによる爆発的分散問題を緩和するスペクトル正規化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:43:21 GMT)
Towards Label-free Scene Understanding by Vision Foundation Models [87.1]
ネットワークがラベル付きデータなしで2Dおよび3D世界を理解できるようにするためのビジョン基盤モデルの可能性について検討する。本稿では,CLIPとSAMの強度を利用して2次元ネットワークと3次元ネットワークを同時に監視するクロスモダリティ・ノイズ・スーパービジョン(CNS)手法を提案する。我々の2Dネットワークと3Dネットワークは、ScanNet上で28.4%と33.5%のmIoUでラベルなしセマンティックセグメンテーションを実現し、それぞれ4.7%と7.9%を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:27:57 GMT)
Confidence-Conditioned Value Functions for Offline Reinforcement Learning [86.6]
本稿では,任意の信頼度を高い確率で同時に学習するベルマンバックアップ方式を提案する。理論的には、学習した値関数が真値の任意の信頼度で保守的な推定値を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:57:27 GMT)
CustomNet: Zero-shot Object Customization with Variable-Viewpoints in Text-to-Image Diffusion Models [85.7]
CustomNetは、オブジェクトのカスタマイズプロセスに3Dの新しいビュー合成機能を明示的に組み込んだ、新しいオブジェクトカスタマイズアプローチである。テキスト記述や特定のユーザ定義画像による位置制御とフレキシブルな背景制御を実現するための繊細な設計を導入する。本手法は,テスト時間最適化を伴わないゼロショットオブジェクトのカスタマイズを容易にし,視点,位置,背景を同時制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:50:14 GMT)
SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation [85.2]
表現的人間のポーズと形状推定(EHPS)は、身体、手、顔の動きを多数の応用で統合する。本研究では,VT-Huge をバックボーンとする第1次一般基礎モデル (SMPLer-X) に向けた EHPS のスケールアップについて検討する。ビッグデータと大規模モデルにより、SMPLer-Xは、さまざまなテストベンチマークにまたがる強力なパフォーマンスと、目に見えない環境への優れた転送性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:08:22 GMT)
Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.2]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:48:11 GMT)
Balance, Imbalance, and Rebalance: Understanding Robust Overfitting from a Minimax Game Perspective [80.5]
敵対的訓練(AT)はおそらく、頑健な特徴を抽出するための最先端のアルゴリズムである。 ATは、特に学習率(LR)が崩壊した後、深刻な強固な過適合問題に悩まされる。我々は, LR崩壊が, より強い記憶能力でトレーナーに力を与えることにより, ミニマックスゲーム間のバランスを損なうことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:00:11 GMT)
Speculative Decoding: Exploiting Speculative Execution for Accelerating Seq2seq Generation [80.2]
本稿では,自己回帰(AR)デコーディングを高速化する投機的実行のアイデアを活用するための投機的デコーディング(SpecDec)を提案する。 SpecDecには2つのイノベーションがある。Spec-Drafter - 効率的なドラフトのために特別に最適化された独立モデル、Spec-Verification - ドラフトされたトークンを効率的に検証するための信頼性の高い方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:36:06 GMT)
Perception Test: A Diagnostic Benchmark for Multimodal Video Models [78.6]
本稿では,事前学習したマルチモーダルモデルの知覚と推論能力を評価するために,新しいマルチモーダルビデオベンチマークを提案する。知覚テストは、スキル(記憶、抽象化、物理学、セマンティックス)と、ビデオ、オーディオ、テキストモダリティ間の推論(記述的、説明的、予測的、反ファクト的)のタイプに焦点を当てている。このベンチマークは、ゼロショット/少数ショットまたは限定的な微調整方式で、転送機能の事前訓練されたモデルを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:35:48 GMT)
Advancing Counterfactual Inference through Quantile Regression [77.3]
本稿では,(学習した)定性的因果構造と観測データに基づいて,信頼性の高い反ファクト推論を実現することを目的とする。我々は、ディープニューラルネットワークで実装された拡張量子回帰問題として、カウンターファクト推論を再検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:25:46 GMT)
What's "up" with vision-language models? Investigating their struggle with spatial reasoning [76.2]
3つの新しいコーパスは基本空間関係のモデル理解を定量化する。我々は18の視覚言語(VL)モデルを評価し、全てが不十分であることが判明した。私たちはこの驚くべき行動の原因を研究することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:50:15 GMT)
Text encoders bottleneck compositionality in contrastive vision-language models [76.2]
単一ベクトルのテキスト表現からキャプションを再構築することを目的としたテキストのみのリカバリプローブを訓練する。 CLIPのテキストエンコーダは、より構成的な入力では不十分であることがわかった。結果は、テキストのみの回復性は、構成因子をモデル化するのに必要である(しかし十分ではない)ことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:57:47 GMT)
LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code [76.0]
LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。 LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。 LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:55:02 GMT)
Leveraging Bitstream Metadata for Fast, Accurate, Generalized Compressed Video Quality Enhancement [74.1]
圧縮ビデオの細部を復元する深層学習アーキテクチャを開発した。これにより,従来の圧縮補正法と比較して復元精度が向上することを示す。我々は、ビットストリームで容易に利用できる量子化データに対して、我々のモデルを条件付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:47:43 GMT)
QH9: A Quantum Hamiltonian Prediction Benchmark for QM9 Molecules [72.7]
我々は、2,399分子動力学軌道に対して正確なハミルトン行列を提供するために、QH9と名付けられた新しい量子ハミルトンデータセットを生成する。現在の機械学習モデルでは、任意の分子に対するハミルトン行列を予測する能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:14:20 GMT)
Neural Model Reprogramming with Similarity Based Mapping for Low-Resource Spoken Command Recognition [72.0]
低リソース音声コマンド認識(SCR)のための新しいAR手法を提案する。 ARプロシージャは、(対象領域から)音響信号を修正して、事前訓練されたSCRモデルを再利用することを目的としている。提案したAR-SCRシステムについて,アラビア語,リトアニア語,マンダリン語を含む3つの低リソースSCRデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:26:34 GMT)
Collaborative Evaluation: Exploring the Synergy of Large Language Models and Humans for Open-ended Generation Evaluation [71.8]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の評価に代わるスケーラブルで費用対効果の高い代替品として登場した。本稿では,タスク固有の基準のチェックリストとテキストの詳細な評価を含む協調評価パイプラインCoEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:04:35 GMT)
TransXNet: Learning Both Global and Local Dynamics with a Dual Dynamic Token Mixer for Visual Recognition [71.7]
本稿では,グローバルな情報と局所的な詳細を入力依存の方法で集約する軽量なDual Dynamic Token Mixer (D-Mixer)を提案する。我々は、新しいハイブリッドCNN-TransformerビジョンバックボーンネットワークであるTransXNetを設計するために、基本的なビルディングブロックとしてD-Mixerを使用している。 ImageNet-1Kの画像分類タスクでは、TransXNet-TはSwing-Tを0.3%上回り、計算コストの半分以下である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:35:56 GMT)
AI Alignment: A Comprehensive Survey [71.1]
AIアライメントは、人間の意図や価値観に応じてAIシステムを構築することを目的としている。何百人ものAI専門家と一般大衆が、AIのリスクに対する懸念を表明している。 AIアライメントに関する最新のシステマティック調査の欠如によって、私たちは、アライメントリサーチのコアコンセプト、方法論、実践を掘り下げました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:52:15 GMT)
Train Once, Get a Family: State-Adaptive Balances for Offline-to-Online Reinforcement Learning [71.0]
Family Offline-to-Online RL (FamO2O) は、既存のアルゴリズムが状態適応型改善-制約バランスを決定するためのフレームワークである。 FamO2Oは、D4RLベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、既存の様々な手法よりも統計的に顕著な改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:22:23 GMT)
A Federated Learning Framework for Stenosis Detection [70.3]
本研究は,冠動脈造影画像(CA)の狭窄検出におけるFL(Federated Learning)の使用について検討した。アンコナのOspedale Riuniti(イタリア)で取得した200人の患者1219枚の画像を含む2施設の異種データセットについて検討した。データセット2には、文献で利用可能な90人の患者からの7492のシーケンシャルな画像が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:13:40 GMT)
Learnware: Small Models Do Big [69.9]
自然言語処理やコンピュータビジョンの応用で目覚ましい成果を上げてきた、一般的なビッグモデルパラダイムは、これらの問題にまだ対応していないが、炭素排出量の深刻な源となっている。この記事では、マシンラーニングモデルをスクラッチから構築する必要がないようにするための学習ソフトウェアパラダイムの概要を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:20:47 GMT)
One-for-All: Bridge the Gap Between Heterogeneous Architectures in Knowledge Distillation [69.7]
知識蒸留は,教師が指導する学習手法を通じて,モデル性能を向上させる上で,極めて効果的な手法であることが証明されている。既存の蒸留法のほとんどは、教師と生徒のモデルが同じモデルファミリーに属するという前提で設計されている。我々は, ヘテロジニアスアーキテクチャ間の蒸留性能を大幅に向上させる, OFA-KDという, 単純で効果的な一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元一元
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:13:02 GMT)
Integration of Pre-trained Protein Language Models into Geometric Deep Learning Networks [68.9]
我々は、タンパク質言語モデルから学んだ知識を、いくつかの最先端の幾何学的ネットワークに統合する。以上の結果から,ベースラインを20%上回る総合的な改善が見られた。強い証拠は、タンパク質言語モデルの知識を取り入れることで、幾何学的ネットワークの能力が著しく向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:13:44 GMT)
Augmentation-Aware Self-Supervision for Data-Efficient GAN Training [68.8]
識別器が過度に適合する傾向があるため、限られたデータでGANを訓練することは困難である。本稿では,拡張データの拡張パラメータを予測する,拡張型自己教師型識別器を提案する。本稿では,クラス条件の BigGAN と非条件の StyleGAN2 アーキテクチャを用いた State-of-the-art (SOTA) 手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:44:05 GMT)
Scaling Riemannian Diffusion Models [68.5]
非自明な多様体上の高次元タスクにスケールできることを示す。我々は、$SU(n)$格子上のQCD密度と高次元超球面上の対照的に学習された埋め込みをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:27:53 GMT)
Improving Input-label Mapping with Demonstration Replay for In-context Learning [67.6]
In-context Learning (ICL)は、大規模な自己回帰言語モデルの出現する能力である。 Sliding Causal Attention (RdSca) と呼ばれる新しいICL法を提案する。 ICL実験において,本手法は入力ラベルマッピングを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:29:41 GMT)
Improving Factual Consistency of Text Summarization by Adversarially Decoupling Comprehension and Embellishment Abilities of LLMs [67.6]
大規模言語モデル(LLM)は、本来の記事と現実的に矛盾する要約を生成する。これらの幻覚は、従来の方法による検出が困難である。本研究では,LLMの探索能力とエンプレニシャNT能力を両立させる逆デカップリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:40:16 GMT)
When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data? [67.5]
私たちは一歩後退して、'NN vs. GBDT'議論の重要性に疑問を投げかけます。驚くほど多くのデータセットに対して、GBDTとNNのパフォーマンスの違いは無視できる。我々は、データセットのどの特性がNNやGBDTを適切に動作させるために適しているかを決定するために、数十のメタ機能を分析します。私たちの洞察は、実践者がデータセット上で最もうまく機能するテクニックを決定するためのガイドとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:24:22 GMT)
Harvest Video Foundation Models via Efficient Post-Pretraining [67.3]
本稿では,画像から映像基盤モデルを抽出する効率的なフレームワークを提案する。提案手法は,入力ビデオパッチをランダムにドロップし,プレトレーニング後の入力テキストをマスクアウトすることで,直感的に簡単である。提案手法は,プレトレーニング済みの映像基盤モデルに匹敵する,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:06:16 GMT)
Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained Evaluation for Text-to-Image Generation [67.1]
Davidsonian Scene Graph(DSG)に基づく評価フレームワークを開発する。 DSGはグラフベースの自動QG/Aであり、任意のQG/Aモジュールに適応するようにモジュール実装されている。本稿では,1060個のプロンプトを含むオープンソースの評価ベンチマークDSG-1kを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:00:49 GMT)
Unlimiformer: Long-Range Transformers with Unlimited Length Input [67.0]
Unlimiformerは、既存のトレーニング済みエンコーダ-デコーダ変換器をラップする一般的なアプローチである。クロスアテンション計算をkNN(k-nearest-neighbor)インデックスにオフロードする。 Unlimiformerは、BookSumデータセットから500kのトークン長の入力を、テスト時に入力トランケーションなしで処理できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:44:47 GMT)
NLLB-CLIP -- train performant multilingual image retrieval model on a budget [65.3]
NLLBモデルからテキストエンコーダを用いたNLLB-CLIP-CLIPモデルを提案する。 201言語でキャプションを持つ106,246の良質な画像のデータセットを自動生成しました。我々は,NLLB-CLIPが最先端モデルに匹敵する品質であり,低リソース言語ではかなり優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:56:26 GMT)
Convolutional State Space Models for Long-Range Spatiotemporal Modeling [65.1]
ConvS5は、長距離時間モデリングのための効率的な変種である。トランスフォーマーとConvNISTTMは、長い水平移動実験において、ConvLSTMより3倍速く、トランスフォーマーより400倍速くサンプルを生成する一方で、大幅に性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:11:06 GMT)
Uncertainty-guided Boundary Learning for Imbalanced Social Event Detection [64.4]
本研究では,不均衡なイベント検出タスクのための不確実性誘導型クラス不均衡学習フレームワークを提案する。我々のモデルは、ほとんど全てのクラス、特に不確実なクラスにおいて、社会イベントの表現と分類タスクを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:32:04 GMT)
Text Descriptions are Compressive and Invariant Representations for Visual Learning [63.3]
本研究では,クラスごとの複数の視覚的特徴に対する人間の理解に則って,頑健な数ショット学習環境では魅力的な性能が得られることを示す。特に,SLR-AVD (Sparse Logistic Regression using Augmented Visual Descriptors) という新しい手法を導入する。このメソッドはまず、まず大きな言語モデル(LLM)を介して各クラスの複数の視覚的記述を自動生成し、次にVLMを使用してこれらの記述を各画像の視覚的特徴埋め込みに変換し、最後に、これらの特徴の関連するサブセットを選択するためにスパースロジスティック回帰を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:33:45 GMT)
DreamPose: Fashion Image-to-Video Synthesis via Stable Diffusion [63.2]
静止画像からアニメーション・ファッション・ビデオを生成する拡散法であるDreamPoseを提案する。そこで本手法では,人体と織物の両方の動きを収録した映像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:44:52 GMT)
Provable Training for Graph Contrastive Learning [63.1]
Graph Contrastive Learning (GCL)は、ラベルのない拡張グラフからノード埋め込みを学習するための一般的なトレーニング手法として登場した。 GCLのトレーニングは、実際にはすべてのノードで不均衡であることを示す。ノードがGCLの原理に従う方法の下位境界である計量「ノードコンパクト性」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:12:00 GMT)
T2I-CompBench: A Comprehensive Benchmark for Open-world Compositional Text-to-image Generation [62.7]
T2I-CompBenchは、オープンワールドのコンポジションテキスト・ツー・イメージ生成のための包括的なベンチマークである。合成テキスト・画像生成の評価に特化して設計されたいくつかの評価指標を提案する。本稿では,ジェネレーティブmOdelファインタニングとReward-driven Sample selection (GORS)を導入することで,合成テキスト・画像生成能力を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:42:42 GMT)
Treatment Learning Causal Transformer for Noisy Image Classification [62.6]
本研究では,この2値情報「ノイズの存在」を画像分類タスクに組み込んで予測精度を向上させる。因果的変動推定から動機付け,雑音画像分類のための頑健な特徴表現を潜在生成モデルを用いて推定するトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを提案する。また、パフォーマンスベンチマークのための幅広いノイズ要素を取り入れた、新しいノイズの多い画像データセットも作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:22:50 GMT)
Spuriosity Rankings: Sorting Data to Measure and Mitigate Biases [62.5]
本稿では,突発的手がかりに依存したモデルバイアスを簡易かつ効果的に測定・緩和する手法を提案する。我々は,解釈可能なネットワークの深部神経的特徴をベースとして,それらのクラス内の画像のランク付けを行う。以上の結果から,素早い特徴依存によるモデルバイアスは,モデルがどのようにトレーニングされたかよりも,モデルがトレーニングされていることの影響がはるかに大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:22:35 GMT)
M4LE: A Multi-Ability Multi-Range Multi-Task Multi-Domain Long-Context Evaluation Benchmark for Large Language Models [61.1]
M4LEは、大規模言語モデル(LLM)の時系列能力を評価するためのベンチマークである。 M4LEは、36のNLPタスクタイプと12のドメインからなる多様なNLPタスクプールに基づいている。我々は,11個のLLM,特に長文入力に最適化されたLLMについて,系統評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:11:30 GMT)
Res-Tuning: A Flexible and Efficient Tuning Paradigm via Unbinding Tuner from Backbone [60.5]
Res-Tuningは、バックボーンからチューナーをアンバインドする新しいチューニングパラダイムである。一般的なチューニング手法は、結合のない定式化の下で同等の手法を持つことを示す。本稿では,メモリ効率のよいRes-Tuningの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:58:19 GMT)
SheetCopilot: Bringing Software Productivity to the Next Level through Large Language Models [60.2]
本研究では,スプレッドシートの要求を満たすために自然言語処理と制御を行うスプレッドシートコパイロットエージェントを提案する。 221のスプレッドシート制御タスクを含む代表データセットをキュレートし,完全自動評価パイプラインを構築した。当社の SheetCopilot は1世代で44.3% のタスクを正しく完了し、強力なコード生成ベースラインを広いマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:36:24 GMT)
Perfectly Secure Steganography Using Minimum Entropy Coupling [60.2]
カチン1998のステガノグラフィー情報理論モデルでは, ステガノグラフィーの術式は完全に安全であることが示されている。また, 完全セキュアな手順の中で, 最小エントロピー結合によって誘導される場合に限, 情報スループットが最大になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:33:15 GMT)
Joint Bayesian Inference of Graphical Structure and Parameters with a Single Generative Flow Network [59.8]
本稿では,ベイジアンネットワークの構造上の結合後部を近似する手法を提案する。サンプリングポリシが2フェーズプロセスに従う単一のGFlowNetを使用します。パラメータは後部分布に含まれるため、これは局所確率モデルに対してより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:29:44 GMT)
Differentially Private Federated Clustering over Non-IID Data [59.6]
クラスタリングクラスタ(FedC)問題は、巨大なクライアント上に分散されたラベルなしデータサンプルを、サーバのオーケストレーションの下で有限のクライアントに正確に分割することを目的としている。本稿では,DP-Fedと呼ばれる差分プライバシー収束手法を用いた新しいFedCアルゴリズムを提案する。提案するDP-Fedの様々な属性は、プライバシー保護の理論的解析、特に非識別的かつ独立に分散された(非i.d.)データの場合において得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:59:23 GMT)
SimSCOOD: Systematic Analysis of Out-of-Distribution Generalization in Fine-tuned Source Code Models [58.8]
本研究は,Low-Rank Adaptation (LoRA)ファインチューニング手法を含む,異なる微調整手法によるモデルの挙動について検討する。解析の結果、LoRAファインチューニングは様々なシナリオにおけるフルファインチューニングよりも、OODの一般化性能が大幅に向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:25:57 GMT)
Learning non-Markovian Decision-Making from State-only Sequences [57.2]
非マルコフ決定過程(nMDP)を用いた状態のみ列のモデルに基づく模倣を開発する。非マルコフ制約をもつ経路計画課題において提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:18:02 GMT)
On Learning Gaussian Multi-index Models with Gradient Flow [57.2]
高次元ガウスデータに対する多次元回帰問題の勾配流について検討する。低階射影をパラメトリする部分空間よりも、非パラメトリックモデルで低次元リンク関数を無限に高速に学習する2時間スケールのアルゴリズムを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:55:28 GMT)
Subjective and Objective Quality Assessment for in-the-Wild Computer Graphics Images [57.0]
我々は6000のCGI(CGIQA-6k)からなる大規模CGIQAデータベースを構築した。本稿では, 歪みと美的品質表現を両立させて, 効果的な深層学習に基づくno-reference (NR) IQAモデルを提案する。実験の結果,提案手法は構築したCGIQA-6kデータベース上で,最先端のNR IQA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:42:55 GMT)
Data-driven abstractions via adaptive refinements and a Kantorovich metric [extended version] [56.9]
本稿では,動的システムのスマートでスケーラブルな抽象化のための適応的洗練手順を提案する。最適構造を学ぶために、マルコフ連鎖の間のカントロビッチに着想を得た計量を定義する。本稿では,従来の線形プログラミング手法よりも計算量が多くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:51:18 GMT)
Generalized Category Discovery with Clustering Assignment Consistency [56.9]
一般化圏発見(GCD)は、最近提案されたオープンワールドタスクである。クラスタリングの一貫性を促進するための協調学習ベースのフレームワークを提案する。提案手法は,3つの総合的なベンチマークと3つのきめ細かい視覚認識データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:32:47 GMT)
Generating Continual Human Motion in Diverse 3D Scenes [56.7]
本研究では,3次元シーンにまたがる人間の動きを誘導するアニメーターを合成する手法を提案する。本研究では,連続的な動作合成問題を経路に沿って歩行し,キーポイントが指定した動作の内外への遷移に分解する。我々のモデルは、つかんだり、座ったり、傾いたりといった多様な行動の長いシーケンスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:01:42 GMT)
Exploring Geometry of Blind Spots in Vision Models [56.5]
CNNやトランスフォーマーのような視覚モデルにおける過敏性の現象について検討する。本稿では,入力空間に対する信頼度の高い領域を反復的に探索するレベルセットトラバースアルゴリズムを提案する。モデルが高い信頼度を維持するこれらの連結高次元領域の範囲を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:33 GMT)
Skywork: A More Open Bilingual Foundation Model [55.9]
英語と中国語の両方のテキストから引き出された3.2兆以上のトークンのコーパスをトレーニングした,大規模言語モデル(LLM)のファミリーであるSkywork-13Bを紹介する。我々のモデルは,一般的なベンチマークに優れるだけでなく,さまざまなドメインにおける中国語のモデリングにおける芸術的パフォーマンスの即興性も達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:31:47 GMT)
Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction [55.8]
本稿では,大規模事前学習モデルを用いて,サンプル難易度を考慮したエントロピー正規化による下流モデルトレーニングを指導する。我々は、挑戦的なベンチマークで精度と不確実性の校正を同時に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:49:36 GMT)
Local-Global Temporal Difference Learning for Satellite Video Super-Resolution [55.7]
本稿では,時間的差分を効果的かつ効果的な時間的補償に利用することを提案する。フレーム内における局所的・大域的時間的情報を完全に活用するために,短期・長期的時間的相違を体系的にモデル化した。 5つの主流ビデオ衛星に対して行われた厳密な客観的および主観的評価は、我々の手法が最先端のアプローチに対して好適に機能することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:29:33 GMT)
Exposing Attention Glitches with Flip-Flop Language Modeling [55.1]
この研究は、大きな言語モデルにおける注意点の現象を特定し、分析する。ニューラルネットワークモデルの外挿挙動を探索するために設計された,合成ベンチマークのファミリであるフリップフロップ言語モデリング(FFLM)を導入する。その結果,Transformer FFLM は散発的推論誤差の長い尾に悩まされていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:53:22 GMT)
ViR: Vision Retention Networks [55.0]
視覚変換器(ViT)は、長距離空間依存をモデル化する際、例外的な能力を持つため、近年、多くの人気を集めている。本稿では,視覚保持ネットワーク (ViR) と呼ばれる新しいコンピュータビジョンモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:55:50 GMT)
Momentum Provably Improves Error Feedback! [54.9]
未処理の場合、圧縮による誤差は指数的トレーニングの振る舞いを伝播させる。 EF21-SGDMは、従来のエラーフィードバックアルゴリズムの通信とサンプルの複雑さを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:18:44 GMT)
Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification [54.8]
フェデレートラーニング(FL)は急速に成長している分野として認識されている。パラメータの非平滑性と非共有性は、FLアプリケーションで一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:15:47 GMT)
Testing Robustness Against Unforeseen Adversaries [54.8]
対向ロバストネスの研究は主にL_p摂動に焦点を当てている。現実世界のアプリケーションでは、開発者はシステムが直面するあらゆる攻撃や汚職にアクセスできる可能性は低い。我々は、予期せぬ敵に対して、モデルロバスト性を評価するためのフレームワークであるImageNet-UAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:42:29 GMT)
PLASTIC: Improving Input and Label Plasticity for Sample Efficient Reinforcement Learning [54.4]
強化学習(RL)では, サンプル効率の向上が重要である。原則として、非政治的なRLアルゴリズムは、環境相互作用毎に複数の更新を可能にすることで、サンプル効率を向上させることができる。本研究は, この現象の原因を, 塑性を2つの側面に分けて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:35:29 GMT)
A Hierarchical Training Paradigm for Antibody Structure-sequence Co-design [54.3]
抗体配列構造共設計のための階層的訓練パラダイム(HTP)を提案する。 HTPは4段階の訓練段階から構成され、それぞれが特定のタンパク質のモダリティに対応する。実証実験により、HTPは共同設計問題において新しい最先端性能を設定できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:39:15 GMT)
TarGEN: Targeted Data Generation with Large Language Models [54.1]
TarGENは、高品質な合成データセットを生成するための、多段階のプロンプト戦略である。我々は,LLMが不正確なラベル付きインスタンスを修正できるようにする自己補正法により,TarGENを増強する。合成データセットを元のデータセットと比較した包括的な分析により、データセットの複雑さと多様性の類似または高いレベルが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:08:56 GMT)
Shape-centered Representation Learning for Visible-Infrared Person Re-identification [53.6]
現在の可視赤外人物再識別法(VI-ReID)は外観特徴の抽出を優先する。本研究では,形状に関連付けられた形状特徴と外観特徴に着目した形状中心表現学習フレームワーク(ScRL)を提案する。形状に関連のある外観特徴を取得するために,形状特徴によって誘導される識別非関連特徴を抑えつつ,識別関連特徴をアクセントする外観特徴強調(AFE)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:37:18 GMT)
Optimistic Active Exploration of Dynamical Systems [52.9]
我々はOPAXと呼ばれる活発な探索のためのアルゴリズムを開発した。我々は,OPAXを各エピソードで解決可能な最適制御問題に還元する方法を示す。実験の結果,OPAXは理論的に健全であるだけでなく,新規な下流タスクのゼロショット計画にも有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:18:01 GMT)
IMPRESS: Evaluating the Resilience of Imperceptible Perturbations Against Unauthorized Data Usage in Diffusion-Based Generative AI [52.9]
拡散ベースの画像生成モデルは、アーティストのスタイルを模倣するアートイメージを作成したり、偽のコンテンツのためにオリジナルの画像を悪意を持って編集することができる。知覚不能な摂動を追加することによって、元のイメージをそのような不正なデータ使用から保護する試みがいくつかなされている。本研究では, IMPRESS という浄化摂動プラットフォームを導入し, 非受容性摂動の有効性を保護策として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:33:41 GMT)
Conditional Score Guidance for Text-Driven Image-to-Image Translation [52.7]
本稿では,事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルに基づく,テキスト駆動型画像・画像変換のための新しいアルゴリズムを提案する。本手法は,ソース画像の関心領域を選択的に編集することで,対象画像を生成することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:48:41 GMT)
Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models [52.6]
Three Towers (3T) は、事前訓練された画像分類器を組み込むことで、視覚言語モデルのコントラスト学習を改善するフレキシブルな方法である。検索タスクにおいて,3T は LiT と CLIP スタイルの from-scratch ベースラインよりも一貫して改善されていることを示す。分類において、3Tはオフスクラッチベースラインよりも確実に改善され、JFTで事前訓練されたモデルではLiTと比較して性能は劣るが、ImageNet-21kとPlaces365の事前訓練ではLiTより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:27:10 GMT)
VoLTA: Vision-Language Transformer with Weakly-Supervised Local-Feature Alignment [52.5]
VoLTAは、画像キャプチャデータのみを使用するが、きめ細かい領域レベルの画像理解を利用する新しい視覚言語事前学習パラダイムである。 VoLTAは、プレトレーニング中にマルチモーダル融合をユニモーダルバックボーンに深く押し込む。広範囲の視覚および視覚の下流タスクの実験は、VoLTAの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:56:14 GMT)
Uncertainty Quantification over Graph with Conformalized Graph Neural Networks [52.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データに基づく強力な機械学習予測モデルである。 GNNには厳密な不確実性見積が欠如しており、エラーのコストが重要な設定での信頼性の高いデプロイメントが制限されている。本稿では,共形予測(CP)をグラフベースモデルに拡張した共形GNN(CF-GNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:10:30 GMT)
ALT: Towards Fine-grained Alignment between Language and CTR Models for Click-Through Rate Prediction [51.6]
クリックスルーレート(CTR)予測は、パーソナライズされたオンラインサービスにおいてコア機能モジュールとして機能する。本稿では,CTR予測のための言語モデルとCTRモデル(ALT)間の細粒度特徴レベルのアライメントを提案する。 3つの実世界のデータセットの実験により、ALTはSOTAベースラインより優れており、様々な言語やCTRモデルに高い互換性があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:25:03 GMT)
Can Language Models Solve Graph Problems in Natural Language? [51.3]
大型言語モデル (LLM) は暗黙的なグラフィカル構造を持つ様々なタスクに採用されている。自然言語をシミュレーションするグラフベース問題解決のベンチマークであるNLGraphを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:00:00 GMT)
Scaling Up Differentially Private LASSO Regularized Logistic Regression via Faster Frank-Wolfe Iterations [51.1]
我々は,Frank-Wolfeアルゴリズムを$L_1$のペナル化線形回帰に適応させ,スパース入力を認識し,有効利用する。この方法では,プライバシパラメータ$epsilon$の値とデータセットの分散度に応じて,最大2,200times$の係数でランタイムを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:52:43 GMT)
Linguistically Motivated Sign Language Segmentation [51.1]
個々の記号へのセグメンテーションとフレーズへのセグメンテーションという2種類のセグメンテーションを考える。本手法は手話コーパスで観察される言語的手がかりによって動機付けられている。私たちは、主要なIOタグ付けスキームをBIOタグに置き換えて、継続的な署名を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:51:39 GMT)
InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback [50.7]
標準的な強化学習環境として,インタラクティブコーディングの軽量でフレキシブルで使いやすいフレームワークであるInterCodeを紹介した。私たちのフレームワークは、言語とプラットフォームに依存しない、自己完結型のDocker環境を使用して、安全で再現可能な実行を提供します。我々は、異なるプロンプト戦略で構成された複数の最先端LLMを評価することにより、InterCodeの生存性をテストベッドとして示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:52:18 GMT)
Color Equivariant Convolutional Networks [50.7]
CNNは、偶然に記録された条件によって導入された色の変化の間にデータ不均衡がある場合、苦労する。カラースペクトル間の形状特徴共有を可能にする新しいディープラーニングビルディングブロックであるカラー等変畳み込み(CEConvs)を提案する。 CEConvsの利点は、様々なタスクに対するダウンストリーム性能と、列車-テストの分散シフトを含む色の変化に対するロバスト性の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:18:49 GMT)
Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks [50.2]
本稿では、連続時間動的ネットワークデータのための表現学習フレームワークIntensity Profile Projectionを提案する。このフレームワークは3つの段階から構成される: 対の強度関数を推定し、強度再構成誤差の概念を最小化する射影を学習する。さらに、推定軌跡の誤差を厳密に制御する推定理論を開発し、その表現がノイズに敏感な追従解析に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:47:56 GMT)
Improving Molecular Representation Learning with Metric Learning-enhanced Optimal Transport [49.2]
分子レグレッション問題に対する一般化能力を高めるために,MROTと呼ばれる新しい最適輸送ベースアルゴリズムを開発した。 MROTは最先端のモデルよりも優れており、新しい物質の発見を加速する有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:20:05 GMT)
Learn to Categorize or Categorize to Learn? Self-Coding for Generalized Category Discovery [49.2]
テスト時に未知のカテゴリを発見できる新しい,効率的かつ自己管理手法を提案する。このアプローチの健全な特徴は、個々のデータインスタンスに最小長のカテゴリコードの割り当てである。我々は、その最適性の証明を提供する理論的な基礎で、我々の命題を固める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:45:32 GMT)
Implicit Manifold Gaussian Process Regression [49.1]
本稿では,データから暗黙構造を直接推定するプロセス回帰手法を提案する。我々の手法は数十万のデータポイントまでスケールし、高次元集合における標準ガウス過程の回帰の予測性能とキャリブレーションを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:52:48 GMT)
Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models [48.8]
本稿では,知識グラフ(KG)を活用して,大規模言語モデル(LLM)の事実知識を評価する枠組みを提案する。本フレームワークは,所定のKGに格納された事実から質問の集合と期待された回答を自動的に生成し,これらの質問に答える際のLCMの精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:05:31 GMT)
Interpretable-by-Design Text Classification with Iteratively Generated Concept Bottleneck [48.8]
Text Bottleneck Models (TBMs) は、グローバルとローカルの両方の説明を提供する、本質的に解釈可能なテキスト分類フレームワークである。概念生成と測定の両方にGPT-4を用いた12種類の多様なデータセットにおいて,TBMが確立したブラックボックスベースラインの性能に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:41:32 GMT)
FAMO: Fast Adaptive Multitask Optimization [48.6]
本稿では,動的重み付け手法であるFast Adaptive Multitask Optimization FAMOを導入する。この結果から,FAMOは最先端の勾配操作技術に匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:45:50 GMT)
Disentangled Counterfactual Learning for Physical Audiovisual Commonsense Reasoning [48.6]
本稿では,視覚的コモンセンス推論のためのディスタングル型対実学習手法を提案する。提案手法は,任意のベースラインに組み込むことができるプラグアンドプレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:16:34 GMT)
Generator Identification for Linear SDEs with Additive and Multiplicative Noise [48.4]
同定可能性条件は線形SDEを用いた因果推論において重要である。付加雑音を伴う線形SDEの生成元を特定するのに十分かつ必要な条件を導出する。導出された識別可能性条件を幾何学的に解釈して理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:28:53 GMT)
Counterfactual Augmentation for Multimodal Learning Under Presentation Bias [48.4]
機械学習システムでは、ユーザとモデル間のフィードバックループが将来のユーザの振る舞いをバイアスし、ラベルのプレゼンテーションバイアスを引き起こす。生成した反事実ラベルを用いてプレゼンテーションバイアスを補正する新しい因果的手法である反事実拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:05:11 GMT)
ResolvNet: A Graph Convolutional Network with multi-scale Consistency [48.0]
マルチスケール一貫性の概念を導入する。グラフレベルでは、マルチスケールの一貫性は、異なる解像度で同じオブジェクトを記述する異なるグラフが同様の特徴ベクトルを割り当てるべきという事実を指す。本稿では,リゾルダーの数学的概念に基づくフレキシブルグラフニューラルネットワークResolvNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:42:21 GMT)
Towards Grouping in Large Scenes with Occlusion-aware Spatio-temporal Transformers [47.8]
特に大規模なシーンにおけるグループ検出は、公共の安全とスマートシティに多くの潜在的な応用がある。既存の方法は、複数の人との大規模なシーンにおいて、頻繁に排他的に対処することができない。本稿では,大規模シーンにおけるグループ検出のためのエンドツーエンドフレームワークTransformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:17:22 GMT)
The Data Provenance Initiative: A Large Scale Audit of Dataset Licensing & Attribution in AI [47.2]
法的および機械学習の専門家は、1800以上のテキストデータセットを体系的に監査し、追跡する。私たちのランドスケープ分析は、コンポジションの急激な分断と、商業的にオープンなデータセットとクローズドなデータセットの焦点を浮き彫りにしています。広く使用されているデータセットホスティングサイトでは、ライセンスが72%以上、エラー率が50%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:37:32 GMT)
Stability and Generalization for Minibatch SGD and Local SGD [46.5]
ミニバッチ勾配降下(ミニバッチSGD)と局所SGDは並列最適化の2つの一般的な方法である。本研究では,ミニバッチと局所SGDの安定性と一般化解析を行い,学習性について考察した。最適リスク境界を達成するために,ミニバッチと局所SGDの両方が線形スピードアップを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:30:10 GMT)
A Survey on Knowledge Editing of Neural Networks [46.4]
最大の人工ニューラルネットワークでさえ間違いを犯し、世界が時間とともに進むにつれて、一度修正された予測が無効になる可能性がある。知識編集は、訓練済みのターゲットモデルに対する信頼性、データ効率、迅速な変更の実現を目的とした、新しい研究分野として浮上している。まず、ニューラルネットワークの編集の問題を紹介し、それを共通のフレームワークで形式化し、継続的学習のような悪名高い研究分野と区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:29:47 GMT)
Trans-Dimensional Generative Modeling via Jump Diffusion Models [46.2]
本稿では,様々な次元のデータを自然に扱う生成モデルの新たなクラスを提案する。まず、時間反転生成過程を生成する次元を導出する前に、前方ノイズ発生過程を破壊する次元を定義する。時間反転生成過程に対する学習近似をシミュレーションし、様々な次元のデータをサンプリングする効果的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:14:44 GMT)
Latent Space Energy-based Model for Fine-grained Open Set Recognition [46.0]
微細なオープンセット認識(FineOSR)は、未知のクラスのイメージを拒絶しながら、微妙な外観の違いを持つクラスに属する画像を認識することを目的としている。生成モデルの一種として、エネルギーベースモデル(EBM)は、生成的タスクと識別的タスクのハイブリッドモデリングのポテンシャルである。本稿では,OSRの精密な視覚空間におけるエネルギーに基づく事前分布を用いた低次元潜伏空間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:37:42 GMT)
Thorny Roses: Investigating the Dual Use Dilemma in Natural Language Processing [45.7]
我々は,NLP研究者と実践者を対象に,問題の深さと展望を理解するために調査を行った。調査の結果に基づき,NLPコミュニティのニーズに合わせた二重利用の定義を提供する。我々は、NLPにおける二重利用を緩和する現在の状況と潜在的手段について議論し、既存の会議倫理枠組みに統合可能なチェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:14:50 GMT)
Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection [45.6]
本稿では,モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって,より合理的なデータ選択原理を提案する。近年の研究では、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択の原則が提案されている。この研究は、軽量ベイズ処理を活用し、大規模な事前訓練モデル上に構築された既製のゼロショット予測器を組み込むことにより、これらの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:10:56 GMT)
Transformer-based nowcasting of radar composites from satellite images for severe weather [45.1]
衛星データを用いた地上レーダー画像系列を最大2時間リードするトランスフォーマーモデルを提案する。厳しい気象条件を反映したデータセットに基づいてトレーニングされたこのモデルは、異なる気象現象の下で発生したレーダーフィールドを予測する。このモデルは、レーダータワーを明示的に必要とせずに、大きなドメインにまたがる降水を支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:17:38 GMT)
LightLM: A Lightweight Deep and Narrow Language Model for Generative Recommendation [45.0]
LightLMは、生成レコメンデーションのための軽量トランスフォーマーベースの言語モデルである。 LightLMは軽量のディープトランスフォーマーアーキテクチャを導入することでこの問題に対処している。また,SCI(Spectral Collaborative Indexing)とグラフコラボレーションインデックス(Graph Collaborative Indexing,GCI)という,考案したユーザIDとアイテムIDのインデックス化手法によって,大規模言語モデルよりも高い精度で,より深く狭いトランスフォーマーアーキテクチャを実現することも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:50:17 GMT)
Neural Relation Graph: A Unified Framework for Identifying Label Noise and Outlier Data [44.6]
本稿では,データのリレーショナルグラフ構造に基づいてラベルエラーや外れ値データを検出するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。また,特徴埋め込み空間におけるデータポイントのコンテキスト情報を提供する可視化ツールも導入した。提案手法は,検討対象のタスクすべてに対して最先端検出性能を達成し,大規模実世界のデータセットでその有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:36:37 GMT)
The Impact of Depth and Width on Transformer Language Model Generalization [44.3]
我々は、最近の理論的および実証的な研究によって動機付けられた仮説を検証し、トランスフォーマーはより深い(より多くの層を持つ)ときにより構成的に一般化する。単にレイヤーを追加するだけでパラメータの総数が増加し、深さとサイズが曖昧になるので、深さを幅と交換するモデルの3つのクラスを構築します。 1) 微調整後, より深いモデルにより, より浅いモデルよりも配当性の向上が図られるが, 付加層の相対的利益は急速に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:10:06 GMT)
Factor Fitting, Rank Allocation, and Partitioning in Multilevel Low Rank Matrices [43.6]
フロベニウスノルムの MLR 行列によって与えられた行列を適合させる際に生じる3つの問題に対処する。第一の問題は、MLR行列の因子を調整する因子フィッティングである。 2つ目はランクアロケーションで、各レベルにおけるブロックのランクを、与えられた値の合計ランクに基づいて選択する。最終問題は、列と列の階層的な分割と、ランクと要素を選択することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:52:17 GMT)
DrM: Mastering Visual Reinforcement Learning through Dormant Ratio Minimization [43.6]
ビジュアル強化学習は、継続的な制御タスクにおいて有望である。現在のアルゴリズムは、パフォーマンスのあらゆる面において、いまだに満足できない。 DrMは、ドッグドメインとマニピュレータドメインの両方のタスクを一貫して解決する最初のモデルフリーアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:50:56 GMT)
Stronger Privacy Amplification by Shuffling for R\'enyi and Approximate Differential Privacy [43.3]
このモデルにおける重要な結果は、ランダムにランダム化されたデータをランダムにシャッフルすると、差分プライバシー保証が増幅されることである。このような増幅は、匿名でデータが提供されるシステムにおいて、はるかに強力なプライバシー保証を意味する。本研究では,理論的にも数値的にも,アートプライバシの増幅状態を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:20:04 GMT)
Generative Neural Fields by Mixtures of Neural Implicit Functions [43.3]
本稿では,暗黙的ベースネットワークの線形結合によって表現される生成的ニューラルネットワークを学習するための新しいアプローチを提案する。提案アルゴリズムは,メタラーニングや自動デコーディングのパラダイムを採用することにより,暗黙のニューラルネットワーク表現とその係数を潜在空間で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:41:41 GMT)
The geometry of hidden representations of large transformer models [43.2]
大規模トランスは、さまざまなデータタイプをまたいだ自己教師型データ分析に使用される強力なアーキテクチャである。データセットのセマンティック構造は、ある表現と次の表現の間の変換のシーケンスから現れることを示す。本研究は,データセットのセマンティクス情報が第1ピークの終わりによりよく表現されることを示し,この現象を多種多様なデータセットで訓練された多くのモデルで観測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:11:05 GMT)
Beyond Confidence: Reliable Models Should Also Consider Atypicality [43.0]
サンプルやクラスが非典型的であるかとモデルの予測の信頼性との関係について検討する。非定型入力や非定型クラスの予測は、より過信であり、精度が低いことを示す。モデルの信頼性だけでなく,不確かさの定量化や性能向上にも非定型性を用いるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:24:15 GMT)
KG-FRUS: a Novel Graph-based Dataset of 127 Years of US Diplomatic Relations [42.9]
我々は、米国の外交関係(FRUS)のデータを活用して、文書に関する情報を抽出する。抽出されたエンティティと関連するメタデータを使用して、グラフベースのデータセットを作成します。 KGの関係は外交、外交、外交、政治の複雑な分野の研究と理解に必要なシナジーとダイナミクスを捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:53:02 GMT)
InfoEntropy Loss to Mitigate Bias of Learning Difficulties for Generative Language Models [42.8]
本稿では,頻繁なトークンと頻繁なトークンの不均衡に対処する情報エントロピーロス関数を提案する。我々は436M、1.1B、6.7Bパラメータの異なるスケールで生成言語モデルを訓練する。提案されたInfoEntropy Lossを組み込んだモデルでは、ダウンストリームベンチマークで一貫したパフォーマンス向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:33:21 GMT)
Bounding Training Data Reconstruction in DP-SGD [42.4]
異なるプライベートトレーニングは、通常、メンバーシップ推論攻撃に対する保証として解釈される保護を提供する。プロキシによって、この保証は、完全なトレーニング例を抽出しようとする再構築攻撃のような他の脅威にまで拡張される。最近の研究は、もしメンバーシップ攻撃から保護する必要がなく、訓練データ再構成から保護することだけを望むなら、プライベートモデルの実用性を改善することができるという証拠を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:12:11 GMT)
Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability [41.7]
勾配降下(GD)をステップサイズ$eta$でトレーニングすると、損失のHessianのノルムが約2/eta$に達するまで増加し、その後この値に変動することを示す。我々は、Sharpness-Aware Minimization (SAM) の「安定性の端」に到達するための同様の計算を行う。 GDの場合とは異なり、SAM-edgeの結果は勾配のノルムに依存する。3つのディープラーニングトレーニングタスクを用いて、SAMは、この分析によって同定された安定性の端で動作していることを実証的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:25:55 GMT)
ADGym: Design Choices for Deep Anomaly Detection [41.6]
本稿では,DeepメソッドにおけるAD設計要素の包括的評価と自動選択のためのプラットフォームであるADGymを紹介する。実験の結果,既存の先行手法のみに依存するだけでは不十分であることが判明した。対照的にADGymを用いて開発されたモデルは、現在の最先端技術を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:40:35 GMT)
Block-State Transformers [41.6]
状態空間モデル(SSM)は、長距離依存のモデリングを必要とするタスクに対して印象的な結果を示している。本稿では,長距離コンテキスト化のためのSSMサブレイヤを内部的に結合したBST(Block-State Transformer)というハイブリッド層を提案する。我々のモデルは言語モデリングの難易度において類似のTransformerベースのアーキテクチャよりも優れており、より長いシーケンスに一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:44:04 GMT)
Unified Enhancement of Privacy Bounds for Mixture Mechanisms via $f$-Differential Privacy [41.5]
本稿では、シャッフルモデルと1点差分勾配勾配のプライバシー境界の改善に焦点をあてる。シャッフルモデルに対するトレードオフ関数のクローズドフォーム式を導出し、最新の結果よりも優れる。また, ホッケースティックの進行した関節凸性の$f$-DPアナログを, $(epsilon,delta)$-DPに関連するホッケースティックのばらつきについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:37:51 GMT)
Mining Word Boundaries in Speech as Naturally Annotated Word Segmentation Data [41.5]
中国語単語セグメンテーション(CWS)の自然な注釈付きデータの探索に触発されたこの研究は、パラレル音声/テキストデータから単語境界を抽出することを提案する。まず、実験で使用したCWSデータに関連する2つのインターネットソースから、並列音声/テキストデータを収集する。隣接する文字間の停止時間に応じて単語境界を決定するための文字レベルのアライメントと簡単なルールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:11:46 GMT)
Artificial General Intelligence (AGI) for Education [41.5]
人工知能(AGI)は将来の技術としてグローバルに認知されている。 AGIはコンピュータシステムを通じて人間の知性を再現することを目的としている。この研究は、将来の教育におけるAGIの重要概念、能力、範囲、可能性についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:27:14 GMT)
A Hybrid Graph Network for Complex Activity Detection in Video [40.8]
複雑なアクティビティ検出(CompAD)は、分析を長期的なアクティビティに拡張する。本稿では,局所的な(短期的な)動的シーンを符号化したグラフに適用した注目と,全体の長期的活動をモデル化した時間グラフを組み合わせたハイブリッドグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:47:44 GMT)
Transformation vs Tradition: Artificial General Intelligence (AGI) for Arts and Humanities [40.8]
本稿では,芸術や人文科学に関連するテキスト,グラフィック,オーディオ,ビデオに対するAGIの応用と意義を包括的に分析する。我々は,AGIシステムにおける事実性,毒性,バイアス,公衆安全に関する重大な懸念について概説する。この論文は、AGIが創造性、知識、文化的価値を、真実や人間の尊厳を損なうことなく、確実に促進するために、複数株主の協力を求めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:19:15 GMT)
DGFN: Double Generative Flow Networks [40.5]
Generative Flow Networks (GFlowNets/GFNs) は,多種多様な候補を生成する能力に対して,最近導入された手法である。本稿では、DGFN(Double GFlowNets)を紹介する。本稿では,これらのトラジェクトリを用いてメインネットワークを更新しながら,トラジェクトリをサンプリングするターゲットネットワークを提案する。実験により、DGFNはスパース報酬領域と高次元状態空間の探索を効果的に促進することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:04:02 GMT)
Observation of a finite-energy phase transition in a one-dimensional quantum simulator [39.9]
1次元における有限エネルギー相転移の最初の実験例を示す。 1Dトラップイオン量子シミュレータで異なるエネルギーで初期状態を作成することにより、長距離相互作用量子系の有限エネルギー相図を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Vision-Language Adaptive Mutual Decoder for OOV-STR [39.4]
我々は、VLAMD(Vision Language Adaptive Mutual Decoder)というフレームワークを設計し、OoV(out-of-vocabulary)問題に部分的に対処する。提案手法は,ECCV 2022 TiE Workshop における OOV-ST Challenge の単語認識タスクにおいて, IV+OOV と OOV の設定に対して 70.31% と 59.61% の単語精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:15:16 GMT)
Leave No Stone Unturned: Mine Extra Knowledge for Imbalanced Facial Expression Recognition [39.1]
顔の表情データは大きな不均衡を特徴とし、ほとんどの収集されたデータは幸福あるいは中立な表現を示し、恐怖や嫌悪の事例は少ない。この不均衡は、表情認識(FER)モデルに課題をもたらし、様々な人間の感情状態を完全に理解する能力を妨げる。既存のFER法は通常、高度に不均衡なテストセットに対して全体的な精度を報告するが、全ての式クラスの平均精度では低い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:26:26 GMT)
Uncovering the Hidden Dynamics of Video Self-supervised Learning under Distribution Shifts [39.1]
本研究では, 自然分布変化に対応した6種類の自己監督手法(v-SimCLR, v-MoCo, v-BYOL, v-SimSiam, v-DINO, v-MAE)の挙動について検討した。本研究は,VSSL手法の興味深い発見と興味深い挙動を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:50:38 GMT)
RDBench: ML Benchmark for Relational Databases [39.0]
我々は、リレーショナルデータベース(RDB)に関する再現性のある機械学習(ML)研究を促進するための標準ベンチマークRDBenchを紹介する。 RDBenchは、さまざまなスケール、ドメイン、グラフ、リレーショナル構造からなる、さまざまなRDBデータセットを提供する。 RDBenchは、RDB予測タスクの下で、XBoostGからグラフニューラルネットワークまで、さまざまなドメインからのMLメソッド間の有意義な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:51:30 GMT)
Towards Personalized Cold-Start Recommendation with Prompts [38.9]
本研究では,事前学習型言語モデルの能力を活かした,革新的で効果的なアプローチを提案する。提案手法は,ユーザプロファイルや項目属性の情報を含む自然言語の感情分析に変換され,迅速な学習によって感情極性が予測される。私たちの知る限りでは、これはシステムコールドスタートレコメンデーション問題に取り組む最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:03:22 GMT)
Nested Diffusion Processes for Anytime Image Generation [38.8]
そこで本研究では,任意の時間に任意の時間に停止した場合に,有効画像を生成することができるリアルタイム拡散法を提案する。 ImageNetとStable Diffusionを用いたテキスト・ツー・イメージ生成実験において,本手法の中間生成品質が元の拡散モデルよりも大幅に高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:58:43 GMT)
On the accuracy and efficiency of group-wise clipping in differentially private optimization [38.8]
異なるクリッピングスタイルは、同じ時間の複雑さを持つが、精度とメモリのトレードオフをインスタンス化する。大規模モデルでは,グループワイドクリッピングと全層クリッピングの精度差が小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:01:15 GMT)
Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2.0: A Manifesto of Open Challenges and Interdisciplinary Research Directions [37.6]
説明可能なAI(XAI)は、様々な領域にまたがる実践的、倫理的利益の研究分野として登場した。本稿では,XAIの進歩と実世界のシナリオへの応用について述べる。 9つのカテゴリに分類される27のオープンな問題のマニフェストを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:44:55 GMT)
GestureGPT: Zero-shot Interactive Gesture Understanding and Grounding with Large Language Model Agents [37.6]
大規模言語モデル(LLM)を活用したゼロショットジェスチャ理解およびグラウンドディングフレームワークであるGestureGPTを紹介した。ジェスチャ記述はジェスチャービデオのランドマーク座標に基づいて定式化され、我々の二重エージェント対話システムに入力される。ジェスチャーエージェントは、インタラクションコンテキストに関するこれらの記述とクエリを解読する。反復交換に続いて、ジェスチャーエージェントは、ユーザ意図を識別し、対話的な機能にグラウンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:04:07 GMT)
Scan and Snap: Understanding Training Dynamics and Token Composition in 1-layer Transformer [37.4]
トランスフォーマーアーキテクチャは、複数の研究領域で顕著な性能を示している。我々は、次のトークン予測タスクのためのSGDトレーニングダイナミクスを解析する。自己注意が自己識別型スキャンアルゴリズムとして機能することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:32:08 GMT)
NetHack is Hard to Hack [37.2]
NeurIPS 2021 NetHack Challengeでは、シンボリックエージェントは中央値のゲームスコアにおいて、ニューラルネットワークのアプローチを4倍以上に上回りました。我々はNetHackのニューラルポリシー学習について広範な研究を行っている。従来の完全なニューラルポリシーを127%のオフライン設定、25%のオンライン設定を中央値のゲームスコアで上回る最先端のニューラルエージェントを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:23:33 GMT)
Efficient Exploration in Continuous-time Model-based Reinforcement Learning [37.1]
強化学習アルゴリズムは典型的には離散時間力学を考察するが、基礎となるシステムは時間的に連続していることが多い。連続時間力学を表すモデルに基づく強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:04:40 GMT)
Denevil: Towards Deciphering and Navigating the Ethical Values of Large Language Models via Instruction Learning [36.7]
大きな言語モデル(LLM)は前例のない突破口をたどったが、彼らの日常生活への統合は非倫理的コンテンツによって社会的リスクを引き起こす可能性がある。この研究はモラル・ファンデーション理論を利用した倫理的価値を論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:30:35 GMT)
Stochastic Distributed Optimization under Average Second-order Similarity: Algorithms and Analysis [36.6]
マスタノードと$n-1$ローカルノードを含む有限サム分散最適化問題について検討する。本稿では,SVRSとAccSVRSの2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:18:37 GMT)
The Eval4NLP 2023 Shared Task on Prompting Large Language Models as Explainable Metrics [36.5]
生成型大規模言語モデル (LLM) は、タスクに関連する最小あるいは全くの例でタスクを解く顕著な能力を示している。 Eval4NLP 2023共有タスクを導入し、参加者に対して機械翻訳(MT)と要約評価のためのプロンプトとスコア抽出について検討する。本稿では,参加者のアプローチの概要を述べるとともに,MTと要約データセットの3つの言語対にまたがる新しい参照なしテストセットについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:55:08 GMT)
Overview of the CLAIMSCAN-2023: Uncovering Truth in Social Media through Claim Detection and Identification of Claim Spans [36.2]
ソーシャルメディアプラットフォームは、偽情報、プロパガンダ、フェイクニュースを広める人々の避難所になっている。ソーシャルメディアの投稿を自動的に識別し、そのクレームを確認し、信用と偽のクレームを区別することが重要になっている。主な目的は、ソーシャルメディア投稿がクレームを構成するかどうかを判断するタスクAと、クレームを構成するポスト内の単語やフレーズを正確に識別するタスクBである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:57:41 GMT)
Which Examples to Annotate for In-Context Learning? Towards Effective and Efficient Selection [35.9]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)を介して新しいタスクに適応できるそこで本研究では,ICLのアクティブな学習手法について検討し,アノテートのための予算が限られている。本稿では,モデルが不確実であることを示すモデル適応型最適化自由アルゴリズムAdaICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:03:55 GMT)
Pareto Frontiers in Neural Feature Learning: Data, Compute, Width, and Luck [35.7]
オフラインスパースパリティ学習は,多層パーセプトロンの勾配に基づくトレーニングにおいて,統計的クエリの下限を許容する教師付き分類問題である。理論上, 実験上, 疎初期化とネットワーク幅の増大がサンプル効率を著しく向上させることを示す。また,合成スパースパリティタスクは,軸方向の特徴学習を必要とする現実的な問題のプロキシとして有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:32:25 GMT)
Constrained Hierarchical Monte Carlo Belief-State Planning [35.6]
オンライン検索ベースのCPOMDPプランニングを大規模ロボット問題に拡張するために,Constrained Options Belief Tree Search (COBeTS)を導入した。プリミティブオプションコントローラが割り当てられた制約予算を満たすように定義された場合、COBeTSはいつでも制約を満たす。我々はCOBeTSをいくつかの安全クリティカルで制約のある部分的に観測可能なロボットドメインで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:16:53 GMT)
Going Deeper into Recognizing Actions in Dark Environments: A Comprehensive Benchmark Study [35.5]
暗黒環境における行動認識は、夜間の監視や自律運転といった分野に適用することができる。夜間の監視や自動運転といった分野に適用可能な暗黒環境における行動認識の課題に焦点をあてる。 UG2+ Challenge Track 2 (UG2-2) をIEEE CVPR 2021でローンチし、暗黒環境でのARモデルの堅牢性の評価と向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:11:19 GMT)
Label-Only Model Inversion Attacks via Knowledge Transfer [35.4]
モデル反転(MI)攻撃では、敵は機械学習(ML)モデルへのアクセスを悪用し、プライベートデータを推論して再構築する。ラベルのみのMI攻撃に対する新しいアプローチであるLOKTを提案する。提案手法は既存のSOTA LabelのみのMI攻撃を全MIベンチマークで15%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:32:12 GMT)
Reservoir Computing with Magnetic Thin Films [35.3]
新しい非伝統的なコンピューティングハードウェアは、自然現象を利用して効率を上げる可能性を秘めている。物理貯水池計算は、様々な非伝統的なシステムでこれを実証している。マイクロスケールシミュレーションにより薄膜の3つの磁性体を初期探査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:23:42 GMT)
DEFT: Dexterous Fine-Tuning for Real-World Hand Policies [35.3]
デクスタリティは複雑な操作の基盤と見なされることが多い。本稿では,ソフトで変形可能なオブジェクトや,複雑な,比較的長期のタスクの場合の課題について検討する。そこで本研究では,実世界で直接実行される,人間による事前処理を活用する新しいアプローチであるDEFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:59:35 GMT)
Language models show human-like content effects on reasoning tasks [34.9]
抽象推論はインテリジェントシステムにとって重要な能力である。例えば、大言語モデル (LM) は推論タスクにおいて上述の精度を達成するが、多くの不完全性を示す。パフォーマンスの場合、推論は人間の知識と内容に影響を受けます。この知見は,人間の認知的影響を理解することにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:17:59 GMT)
Indication of critical scaling in time during the relaxation of an open quantum system [34.8]
相転移は、温度や外部磁場のような連続的な制御パラメータに応答して物理系の特異な振る舞いに対応する。相関長のばらつきに伴う連続相転移に近づき、顕微鏡システムの詳細とは無関係な臨界指数を持つ普遍的なパワーロースケーリング挙動が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:42:19 GMT)
On Measuring Fairness in Generative Models [34.6]
フェアネス測定は、フェアジェネレーションモデルにおいて、ゲージの進行に重要な要素である。まず,既存の公正度測定フレームワークにかなりの測定誤差があることを明らかにする。第2に, クラシファイア・エラー・アウェア計測(CLEAM)を提案する。これは統計モデルを用いて, SA分類器の不正確さを推定する新しいフレームワークである。第3に,CLEAMを用いて重要なテキスト・画像生成器とGANの公平性を計測し,これらのモデルにかなりのバイアスを生じさせ,それらのアプリケーションに対する懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:33:48 GMT)
Demystifying Softmax Gating Function in Gaussian Mixture of Experts [34.5]
本稿では,パラメータ間の新しいボロノイ損失関数を提案し,パラメータ推定のための最大極大推定器(MLE)の収束率を確立する。本研究は,MLEの収束率と方程式系の可解性問題との関連性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:13:03 GMT)
Probabilistic inverse optimal control for non-linear partially observable systems disentangles perceptual uncertainty and behavioral costs [33.7]
本研究では,観測不能な動作信号を持つ非線形系の逆最適制御に対する確率論的アプローチを提案する。我々は,神経科学と実践的行動が不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定に絡み合っているにもかかわらず,知覚的要因や行動的コストを解消できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:36:44 GMT)
ExPT: Synthetic Pretraining for Few-Shot Experimental Design [33.6]
実験事前変換器(Experiment Pretrained Transformers、ExPT)は、数発の実験設計の基礎モデルである。 ExPTは、合成事前学習と文脈内学習を組み合わせた新しい組み合わせを採用している。挑戦領域における数ショットの実験設計におけるExPTの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:25:43 GMT)
Parametric Surface Constrained Upsampler Network for Point Cloud [33.0]
バイコビック関数と回転関数で表されるパラメトリック曲面をニューラルネットワークに学習させ,新しいサーフェス正規化器をアップサンプラーネットワークに導入する。これらの設計は、2つの異なるネットワークに統合され、レイヤのアップサンプリングの利点を生かしている。両課題の最先端実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:50:08 GMT)
Time Series as Images: Vision Transformer for Irregularly Sampled Time Series [33.0]
本稿では,不規則なサンプル時系列を線グラフ画像に変換することによって,新しい視点を提案する。次に、画像分類と同様に、時系列分類に強力な事前学習型視覚変換器を利用する。注目すべきは、その単純さにもかかわらず、私たちのアプローチは、いくつかの一般的な医療および人間の活動データセットに関する最先端の特殊アルゴリズムよりも優れていることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:16:01 GMT)
EDiffSR: An Efficient Diffusion Probabilistic Model for Remote Sensing Image Super-Resolution [33.0]
畳み込みネットワークは、リモートセンシング画像スーパーレゾルティオン(SR)において顕著な発展を遂げた生成的敵ネットワークは複雑な詳細を推測する可能性があるが、それらは容易に崩壊し、望ましくない成果物をもたらす。 EDiffSRは訓練が容易で、知覚障害画像の生成におけるDPMの利点を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:09:33 GMT)
Investigating Table-to-Text Generation Capabilities of LLMs in Real-World Information Seeking Scenarios [32.8]
タブラルデータは様々な産業で広く使われており、ユーザが情報検索の目的を理解し、操作するのにかなりの時間と労力を要する。テーブル情報探索における大規模言語モデル (LLM) の現実的応用は, いまだに実証されていない。本稿では,2つの実世界情報探索シナリオ内の4つのデータセットを用いて,異なるLLMのテーブル・トゥ・テキスト機能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:00:25 GMT)
DistillCSE: Distilled Contrastive Learning for Sentence Embeddings [32.7]
本稿では,知識蒸留による自己学習パラダイムの下で,コントラスト学習を行うDistillCSEフレームワークを提案する。 DistillCSEの潜在的な利点は、自給自足機能である: ベースモデルを使用してさらなる監視信号を提供することで、知識蒸留を通じてより強力なモデルを学ぶことができる。本稿では, 暗黙の正規化としてのグループ-Pシャッフル戦略と, 複数の教師コンポーネントのロジット平均化という, 知識蒸留の単純かつ効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:23:36 GMT)
Improving Online Source-free Domain Adaptation for Object Detection by Unsupervised Data Acquisition [32.5]
Online Source-Free Domain Adaptation (O-SFDA)は、ターゲットドメインからのラベルなしデータのストリームを使用して、リアルタイムなモデル適応を提供する。本稿では,非教師付きデータ取得による移動ロボットの適応物体検出のためのO-SFDAの改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:04:02 GMT)
The Tunnel Effect: Building Data Representations in Deep Neural Networks [32.5]
本稿では,データ表現の相違に寄与する2つの異なる部分に,十分に深いネットワークが分割されていることを示す。最初のレイヤは線形に分離可能な表現を生成し、その後のレイヤはこれらの表現を圧縮し、全体的なパフォーマンスに最小限の影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:41:27 GMT)
Unsupervised Performance Analysis of 3D Face Alignment with a Statistically Robust Confidence Test [32.4]
本稿では3次元顔アライメント(3DFA)の性能解析の問題点について述べる。提案手法の中核となる要素は、予測されたランドマークとモデルランドマークの間の剛性変換の頑健な評価である。その結果、提案手法は教師付きメトリクスと一致しており、予測されたランドマークと自動アノテーション付き3DFAデータセットの精度を測定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:23:44 GMT)
Hierarchical Prompting Assists Large Language Model on Web Navigation [32.3]
大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおける複雑な観察処理に苦労する。この問題を緩和するための単純な階層的プロンプトアプローチを提案する。タスク成功率を6.2%向上させる手法として,従来の最先端技術よりも優れた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:55:53 GMT)
Improved Bayesian Regret Bounds for Thompson Sampling in Reinforcement Learning [32.0]
我々は、トンプソン・サンプリングが様々な環境で強化学習に関わった最初のベイズ的後悔の限界を証明した。本研究では,個別のサロゲート環境を用いて学習問題を単純化し,後続の一貫性を用いた情報比の精密な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:53:02 GMT)
Outlier-Robust Gromov-Wasserstein for Graph Data [31.9]
我々は、Gromov-Wasserstein (GW) 距離のRGWと呼ばれる新しい頑健なバージョンを導入する。 RGWは、クルバック・リーバーの発散に基づくあいまいさ集合の中で楽観的に摂動する限界制約を特徴とする。サブグラフマッチングや部分形状対応などの実世界のグラフ学習におけるRGWの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:58:51 GMT)
Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain Activities [31.4]
2相fMRI表現学習フレームワークを提案する。第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。第2フェーズでは、イメージオートエンコーダからのガイダンスで視覚的再構成に最も有用な神経活性化パターンに参加するように、特徴学習者に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:27:19 GMT)
Are Diffusion Models Vision-And-Language Reasoners? [30.6]
我々は、DiffusionITMと呼ばれる新しい手法を用いて、任意の画像テキストマッチング(ITM)タスクに対する拡散ベースモデルを変換する。 GDBench(Generative-Discriminative Evaluation Benchmark)ベンチマークを7つの複雑な視覚・言語タスク、バイアス評価、詳細な分析で導入する。安定拡散+拡散ITMは多くのタスクで競争力があり、CLIPよりもCLEVRやWinogroundのようなコンポジションタスクで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:57:33 GMT)
Grokking Tickets: Lottery Tickets Accelerate Grokking [30.4]
本研究では,宝くじの仮説からグルーキングのメカニズムを解析することを目的とする。我々はこれらの作品を「煙突チケット」と呼ぶ。宝くじは密集したネットワークに比べてグルークを劇的に加速することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:58:44 GMT)
Diversify & Conquer: Outcome-directed Curriculum RL via Out-of-Distribution Disagreement [30.2]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントがドメイン知識にアクセスせずに探索すべき非情報探索問題の課題に直面することが多い。本研究は、D2C(Diversify for Disagreement & Conquer)と呼ばれるカリキュラムRLの新しいアプローチを提案する。従来のカリキュラム学習法とは異なり、D2Cは望ましい結果のごくわずかの例しか必要とせず、どんな環境でも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:12:19 GMT)
Near-optimal learning with average H\"older smoothness [29.9]
平均リプシッツの滑らかさの概念をH"古い滑らかさに拡張することで一般化する。我々の結果は任意の完全有界距離空間を持ち、その内在幾何学の観点で述べられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:40:20 GMT)
Handling Heavy Occlusion in Dense Crowd Tracking by Focusing on the Heads [29.8]
本研究では,歩行者のリコールと精度向上を図るために,アンカーレス方式のジョイントヘッドとボディ検出器を設計した。本モデルでは,訓練用歩行者検出のための統計的頭部比に関する情報は不要である。このモデルを,MOT20,Crowd Human,HT21データセットなど,さまざまなデータセットに対する広範な実験により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:41:07 GMT)
BERT4ETH: A Pre-trained Transformer for Ethereum Fraud Detection [29.5]
BERT4ETHは、様々な不正行為を検出するための事前訓練されたTransformerアカウント表現抽出器である。 BERT4ETHはトランザクション固有の動的シーケンシャルパターンをキャプチャするTransformerの優れたモデリング機能を備えている。実験により,BERT4ETHは,フィッシングアカウントの検出や匿名化タスクにおいて,最先端の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:03:08 GMT)
Deep anytime-valid hypothesis testing [29.3]
非パラメトリックなテスト問題に対する強力なシーケンシャルな仮説テストを構築するための一般的なフレームワークを提案する。テスト・バイ・ベッティング・フレームワーク内で、機械学習モデルの表現能力を活用するための原則的なアプローチを開発する。合成および実世界のデータセットに関する実証的な結果は、我々の一般的なフレームワークを用いてインスタンス化されたテストが、特殊なベースラインと競合することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:46:19 GMT)
Generated Distributions Are All You Need for Membership Inference Attacks Against Generative Models [29.1]
本稿では,様々な生成モデルに対する最初の一般化されたメンバシップ推論攻撃を提案する。実験では、全ての生成モデルが攻撃に対して脆弱であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:21:26 GMT)
CreoleVal: Multilingual Multitask Benchmarks for Creoles [29.0]
CreoleValは8つの異なるNLPタスクにまたがるベンチマークデータセットの集合である。これは、機械理解、関係分類、クレオールのための機械翻訳のための全く新しい開発データセットの集合である。 CreoleValの目標は、NLPおよび計算言語学におけるクレオールの研究を強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:24:20 GMT)
Adapter Pruning using Tropical Characterization [28.8]
本稿では,訓練可能なモジュールの熱帯特性を解析し,アダプタ・プルーニング手法を提案する。 5つのNLPデータセットを用いた実験により, 熱帯の地形は, マグニチュードベースラインと比較した場合, より関連性の高いパラメータを同定する傾向を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:20:44 GMT)
MLIC: Multi-Reference Entropy Model for Learned Image Compression [28.6]
本稿では,マルチ参照エントロピーモデル(MEM)と高度なバージョンであるMEM$+$を提案する。 MEM と MEM$+$ に基づいて,画像圧縮モデル MLIC と MLIC$+$ を提案する。我々のMLICとMLIC$+$モデルは最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRで測定されたVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを8.05%、11.39%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:16:42 GMT)
Modeling Dynamics over Meshes with Gauge Equivariant Nonlinear Message Passing [28.5]
非線形メッセージパッシングを用いた新しいゲージ同変アーキテクチャを提案する。我々のアーキテクチャは、複雑で非線形なドメイン上の畳み込みネットワークや注意ネットワークよりも高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:45:59 GMT)
FetusMapV2: Enhanced Fetal Pose Estimation in 3D Ultrasound [28.4]
以上の課題を克服するために,新しい3次元ポーズ推定フレームワーク(FetusMapV2)を提案する。まず,ネットワーク構造に制約がなく,アクティベーションに制約のないGPUメモリ管理手法を提案する。第2に、対称構造と類似の解剖構造による混乱を軽減するために、新しいペアロスを設計する。第3に、比較的安定したランドマークを選択して、オンラインのポーズを洗練させることにより、自己指導型形状事前学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:18:47 GMT)
GOPlan: Goal-conditioned Offline Reinforcement Learning by Planning with Learned Models [28.2]
ゴール条件付きオフライン計画(GOPlan)という新しい2段階モデルベースフレームワークを提案する。 GOPlanは、事前ポリシーを事前訓練し、偽装ポリシーのための想像的な軌跡を生成する。我々は、GOPlanが様々なオフラインマルチゴール操作タスクで最先端のパフォーマンスを達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:19:52 GMT)
On the Sensitivity of Reward Inference to Misspecified Human Models [27.9]
人間の振る舞いから報酬関数を推論することは、価値の整合の中心であり、AIの目標と私たち、人間、実際に望むものとを整合させる。これらのモデルは、報酬の推測が正確になるために、どの程度正確なものが必要なのか? 提案手法は, 推定報酬において, 任意に大きな誤差を生じさせるような, 行動の小さな逆バイアスを構築することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:01:12 GMT)
A Principled Hierarchical Deep Learning Approach to Joint Image Compression and Classification [27.9]
本研究は,エンコーダを誘導し,コンパクトで差別的で,一般的な拡張/変換に適した特徴を抽出する3段階共同学習戦略を提案する。 CIFAR-10では最大1.5%,CIFAR-100では3%,従来のE2Eクロスエントロピートレーニングでは3%の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:52:18 GMT)
On the Role of Entropy-based Loss for Learning Causal Structures with Continuous Optimization [27.6]
因果構造学習問題を最小二乗損失を用いた連続最適化問題として定式化する。ガウス雑音の仮定に違反すると因果方向の同定が妨げられることを示す。より一般的なエントロピーに基づく損失は、任意の雑音分布下での確率スコアと理論的に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:21:21 GMT)
Facilitating Graph Neural Networks with Random Walk on Simplicial Complexes [27.5]
ノードレベルのランダムウォークは、グラフニューラルネットワークの改善に広く使用されている。本稿では,Simplicial Complex (SC) の異なる順序でのランダムウォーキングが,GNNの理論的表現性をいかに促進するかを系統的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:03:34 GMT)
Explaining the Decisions of Deep Policy Networks for Robotic Manipulations [27.5]
本稿では,ロボットのポリシーモデルの決定にどのような影響を及ぼすかを説明するために,入力属性法による深いポリシーモデルの明示的な分析を行う。我々の知る限りでは、ロボット操作のためにオンラインのディープポリシーネットワークにおけるマルチモーダルセンサ入力の入力属性の動的変化を特定する最初のレポートである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:44:12 GMT)
BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graphs [27.3]
独立に訓練された単調FMをブリッジしてマルチモーダル動作を確立するための,パラメータ効率のよい新しい学習フレームワークであるBioBridgeを提案する。実験結果から,BioBridgeは最高基準のKG埋め込み法に勝ることを示した。また、BioBridgeは、未知のモダリティや関係を外挿することで、ドメイン外一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:43:20 GMT)
MLIC++: Linear Complexity Multi-Reference Entropy Modeling for Learned Image Compression [26.7]
マルチ参照エントロピーモデリングのための線形複雑度を持つ学習画像圧縮であるMLIC$++$を提案する。当社のMLIC$++$はより効率的で、PSNRで測定したVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを13.39%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:56:08 GMT)
FedML-HE: An Efficient Homomorphic-Encryption-Based Privacy-Preserving Federated Learning System [26.7]
Federated Learningは、ローカルデータではなく、ローカルモデルのアップデートを集約することによって、分散デバイス上の機械学習モデルをトレーニングする。サーバ上の集約されたローカルモデルは、逆攻撃によって機密性の高い個人情報を明らかにする可能性があるため、プライバシー上の懸念が生じる。我々は,HedML-HEをベースとした安全なモデルアグリゲーションを実現するための,最初の実践的フェデレーション学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:40:35 GMT)
NPCL: Neural Processes for Uncertainty-Aware Continual Learning [26.6]
連続学習(CL)は、新しいタスクによる忘れを制限しながら、ストリーミングデータ上でディープニューラルネットワークを効率的にトレーニングすることを目的としている。本稿では,異なるタスクを関数上の確率分布にエンコードするメタラーナーのクラスである,ニューラルプロセス(NP)を用いたCLタスクの処理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:10:00 GMT)
PUNR: Pre-training with User Behavior Modeling for News Recommendation [26.3]
ニュースレコメンデーションは、ユーザーの行動に基づいてクリック行動を予測することを目的としている。ユーザの表現を効果的にモデル化する方法が、望ましいニュースを推奨する鍵である。本研究では,ユーザ行動マスキングとユーザ行動生成という2つのタスクを備えた教師なし事前学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:13:42 GMT)
Continuous Conditional Generative Adversarial Networks: Novel Empirical Losses and Label Input Mechanisms [26.3]
本研究はCcGAN(Continuous Conditional Generative Adversarial Network)を提案する。 CcGANは連続・スカラー条件(終値回帰ラベル)に基づく画像生成のための最初の生成モデルである
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:52:16 GMT)
Does Role-Playing Chatbots Capture the Character Personalities? Assessing Personality Traits for Role-Playing Chatbots [26.2]
本稿では,ロールプレイングチャットボットにおける個性評価のための,革新的なオープンエンドインタビュースタイルのアプローチを明らかにする。我々は,ChatHaruhiライブラリが作成した32個のロールプレイングチャットボットに対して,ビッグファイブとMBTIの両次元にわたるパーソナリティ評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:13:15 GMT)
Pre-training Language Models for Comparative Reasoning [26.2]
本稿では,テキストに対する比較推論能力を高めるための,事前学習型言語モデルのための新しいフレームワークを提案する。本稿では,テキストに基づくエンティティ比較のためのスケーラブルなデータ収集手法を提案する。本稿では,比較推論の新たな3つの目的を通じて,事前学習型言語モデルの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:11:05 GMT)
Relaxed Octahedral Group Convolution for Learning Symmetry Breaking in 3D Physical Systems [25.6]
本稿では3次元物理系モデリングのための緩和八面体群畳み込みについて述べる。実験により,本手法は相転移における対称性破壊要因の洞察を与えるだけでなく,流体超解像タスクにおいて優れた性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:59:53 GMT)
Rethinking Memory and Communication Cost for Efficient Large Language Model Training [25.6]
大規模言語モデルの学習速度に及ぼすメモリ消費と通信コストの影響を再考する。実験の結果,PAROはSOTA法に比べて1.19x-2.50倍のトレーニングスループットを向上することがわかった。 HO-Ringアルゴリズムは従来のRingアルゴリズムと比較して通信効率を36.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:07:50 GMT)
ToolkenGPT: Augmenting Frozen Language Models with Massive Tools via Tool Embeddings [25.5]
大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、複雑な問題を解決するための有望なアプローチとして現れている。最近のインコンテキスト学習パラダイムはこれらの問題を緩和するが、制限されたコンテキスト長はいくつかのデモのみを可能にする。我々は、両者の利点を組み合わせた代替アプローチである$textbfToolkenGPT$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:46:30 GMT)
Addressing Negative Transfer in Diffusion Models [25.5]
マルチタスク学習(MTL)は拡散モデルにおいて負の伝達をもたらすことがある。本稿では,タスクを小さなタスククラスタにクラスタ化し,MTL手法を適用することを提案する。本研究では,信号対雑音比,時間ステップ,タスク親和性を利用して,動的プログラミングを用いて区間クラスタリングを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:03:10 GMT)
Variational Curriculum Reinforcement Learning for Unsupervised Discovery of Skills [25.3]
本稿では,VUVC(Value Uncertainty Vari Curriculum Curriculum)と呼ばれる情報理論に基づく教師なしスキル発見手法を提案する。規則性条件下では、VUVCは、均一なカリキュラムに比べて訪問状態のエントロピーの増加を加速させる。また,本手法によって発見された技術は,ゼロショット設定で現実のロボットナビゲーションタスクを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:34:25 GMT)
Refining Diffusion Planner for Reliable Behavior Synthesis by Automatic Detection of Infeasible Plans [25.3]
拡散に基づくプランニングは、長期のスパースリワードタスクにおいて有望な結果を示している。しかし、生成モデルとしての性質のため、拡散モデルは実現可能な計画を生成することが保証されない。本稿では,拡散モデルが生成する信頼できない計画を改善するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:35:42 GMT)
One Risk to Rule Them All: A Risk-Sensitive Perspective on Model-Based Offline Reinforcement Learning [25.2]
両問題に共同で対処するためのメカニズムとしてリスク感受性を提案する。相対的不確実性へのリスク回避は、環境に悪影響を及ぼす可能性のある行動を妨げる。実験の結果,提案アルゴリズムは決定論的ベンチマーク上での競合性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:17:20 GMT)
Efficient Subgraph GNNs by Learning Effective Selection Policies [25.2]
グラフGNN(Subgraph GNN)は、グラフ表現をグラフの集合から学習する、証明可能な表現可能なニューラルネットワークアーキテクチャである。本稿では,データ駆動方式で可能な膨大なサブグラフのサブセットを選択することの難しさについて考察する。我々は、反復的な方法でサブグラフの選択方法を学ぶ「ポリシーラーン」と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:41:05 GMT)
DPATD: Dual-Phase Audio Transformer for Denoising [25.1]
本稿では,denoising (DPATD) のための2相音響変換器を提案する。メモリに圧縮された説明可能な注意は効率的で、頻繁に使用される自己注意モジュールよりも早く収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:44:59 GMT)
Large Trajectory Models are Scalable Motion Predictors and Planners [25.0]
運動予測と計画は自動運転において重要なタスクであり、最近の取り組みは機械学習ベースのアプローチに移行している。モデルスケーリングによる類似の複雑さに対処する大規模言語モデルの成功に触発された我々は、State Transformer (STR)と呼ばれるスケーラブルな軌道モデルを導入する。 STRは、観測、状態、動作を1つの統合シーケンスモデリングタスクにアレンジすることで、動作予測と動作計画の問題を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:12:41 GMT)
A General Neural Causal Model for Interactive Recommendation [25.0]
観測データの生存バイアスは、リコメンダシステムの最適化を局所最適に導く。本稿では,反ファクト推論を実現するためのニューラル因果モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:21:04 GMT)
S-QGPU: Shared Quantum Gate Processing Unit for Distributed Quantum Computing [25.0]
本稿では,個別の小型量子コンピュータを共有量子ゲート処理ユニットに接続する分散量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。 S-QGPUは、リモートゲート操作のためのハイブリッド2ビットゲートモジュールからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:51:08 GMT)
Dynamic Tensor Decomposition via Neural Diffusion-Reaction Processes [24.7]
テンソル分解はマルチウェイデータ解析の重要なツールです動的EMbedIngs fOr Dynamic Algorithm dEcomposition (DEMOTE)を提案する。シミュレーション研究と実世界の応用の両方において,本手法の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:49:45 GMT)
TSMD: A Database for Static Color Mesh Quality Assessment Study [24.7]
テクスチャマップを備えた静的メッシュは、現代の工業や製造業で広く利用されている。静的メッシュ圧縮アルゴリズムと客観的品質指標の研究を容易にするため、Tencent - Static Meshデータセットを作成します。 210個の歪んだサンプルは、多角形静的メッシュ符号化におけるCall for Proposalsのために開発された損失圧縮スキームによって生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:15:52 GMT)
Lipschitz Bandits with Batched Feedback [24.6]
本稿では,この問題を最適に解くために,Batched Lipschitz Narrowing (BLiN)と呼ばれる新しいランドスケープ認識アルゴリズムを提案する。我々の理論的下限は、最適な後悔を達成するためには、任意のアルゴリズムに$Omega(log T)$バッチが必要であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:50:28 GMT)
Personas as a Way to Model Truthfulness in Language Models [23.9]
言語モデルは、真正のペルソナをモデル化することで、真正のテキストをクラスタリングできることを示す。例えば、WikipediaやScienceのような信頼できる情報源は、形式的な書式を使い、一貫した主張をする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:20:39 GMT)
Flow-based Distributionally Robust Optimization [23.2]
本稿では,Wassersteinの不確実性集合を用いたフローベース分散ロバスト最適化問題の解法を提案する。我々のフレームワークは, サンプルサイズが大きい高次元データを扱うことができ, 様々なアプリケーションに有用である。本稿では、逆学習、分布論的に堅牢な仮説テスト、およびデータ駆動型分布摂動差分プライバシーの新しいメカニズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:53:31 GMT)
Fast Summary-based Whole-program Analysis to Identify Unsafe Memory Accesses in Rust [23.1]
Rustは40年以上にわたって低レベルのソフトウェアに悩まされてきたメモリ安全性問題を解決する最も有望なシステムプログラミング言語の1つである。アンセーフなRustコードと直接リンクされたアンセーフな外部ライブラリは、メモリ安全違反自体を導入するだけでなく、セーフなRustと同じモノリシックなアドレス空間で実行されるプログラム全体を侵害する可能性がある。我々は、安全でないヒープの割り当てと、それらの安全でないヒープオブジェクトへのメモリアクセスの両方を識別するためのプログラム全体をプロトタイプ化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:36:25 GMT)
Adversarial Batch Inverse Reinforcement Learning: Learn to Reward from Imperfect Demonstration for Interactive Recommendation [23.0]
我々は、強化学習の基礎となる報奨学習の問題に焦点をあてる。従来のアプローチでは、報酬を得るための追加の手順を導入するか、最適化の複雑さを増大させる。所望の特性を実現するために, バッチ逆強化学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:43:20 GMT)
Federated Multi-Objective Learning [22.9]
複数のクライアントを用いたFMOL(Federated Multi-Objective Learning)フレームワークを提案する。私たちのFMOLフレームワークは、異なるクライアント間で異なる目的関数セットを提供し、幅広いアプリケーションをサポートします。本フレームワークでは,FSMGDA (Federated Multi-gradient descent Averaging) とFSMGDA (Federated Multi-gradient descent Averaging) という2つの新しいFMOOアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:08:51 GMT)
Weakly-supervised Micro- and Macro-expression Spotting Based on Multi-level Consistency [22.7]
ビデオレベルのラベルに基づく弱教師付き表現スポッティング(WES)は、フレームレベルのアノテーションの複雑さを軽減する可能性がある。マルチ一貫性協調機構を用いた,新しいシンプルな WES フレームワーク MC-WES を提案する。 MC-WESは最先端の完全教師付き手法に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:07:44 GMT)
BSDAR: Beam Search Decoding with Attention Reward in Neural Keyphrase Generation [22.5]
本研究では,単語レベルとngramレベルの報酬関数に基づくビーム探索復号法を導入し,テスト時にSeq2Seq推論を制約・洗練する。その結果,提案手法はアルゴリズムのバイアスを克服し,符号化性能を大幅に向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:33:55 GMT)
Test Suites Task: Evaluation of Gender Fairness in MT with MuST-SHE and INES [22.5]
本稿では,MuST-SHE-WMT23とINESの2つのテストスイートの評価結果について要約する。以上の結果から,女性と男性の両方のジェンダー形態を自然主義的なジェンダー現象に正しく翻訳する上で,システムは合理的かつ同等のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:36:30 GMT)
Query lower bounds for log-concave sampling [22.4]
強い対数凹と対数平滑な分布を次元$dge 2$でサンプリングする際の下限を証明した。我々の証明は(1)幾何測度論におけるカキーア予想に着想を得たマルチスケールの構成と(2)アルゴリズムブロッククリロフアルゴリズムがこの問題に最適であることを示す新しい還元に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:01:43 GMT)
Meta-Learned Kernel For Blind Super-Resolution Kernel Estimation [22.4]
本稿では,画像の分布に含まれる情報からメタ学習を行う学習学習アプローチを提案する。提案手法は,既存手法よりも14.24～102.1倍高速に推算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:30:39 GMT)
Universal Gradient Descent Ascent Method for Nonconvex-Nonconcave Minimax Optimization [22.4]
非コンケーブなミニマックス最適化は、機械学習に広く応用されているため、この10年で大きな注目を集めている。本稿では,一様かつ二重に勾配のバランスをとることができる新しい単一ループ二元アルゴリズムを提案する。具体的には、指数$thetain(0,1)$の片側KL条件の下で、DS-GDAは$mathcalO(eps-2$2$1)の結果と収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:56:50 GMT)
Free from Bellman Completeness: Trajectory Stitching via Model-based Return-conditioned Supervised Learning [22.3]
オフライン動的プログラミング(DP)技術は、シーケンシャルな意思決定問題を解決する上で重要な手法であることが証明されている。関数近似の存在下では、そのようなアルゴリズムは収束することが保証されない。本研究では,リターン条件付き教師あり学習(RCSL)に基づく非政治的学習手法が,これらの課題を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:03:14 GMT)
Self-Consistent Velocity Matching of Probability Flows [22.3]
偏微分方程式(PDE)のクラスを解くための離散化のないスケーラブルなフレームワークを提案する。主な観察は、PDE溶液の時間変化速度場は自己整合性が必要であることである。実験性能の強い計算障害を回避できるバイアス勾配推定器を用いた反復的定式化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:44:29 GMT)
Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck [22.3]
本稿では,PGIB(Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck)と呼ばれる,説明可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たなフレームワークを提案する。 PGIBは、情報ボトルネックフレームワークにプロトタイプ学習を組み込んで、モデル予測に重要な入力グラフから重要な部分グラフをプロトタイプに提供する。定性的分析を含む広範囲な実験により、PGIBは予測性能と説明可能性の両方の観点から最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:16:19 GMT)
Jaccard Metric Losses: Optimizing the Jaccard Index with Soft Labels [22.2]
ユニオン(IoU)の損失に対するインターセクション(Intersection over Union)は、Jaccardインデックスを直接最適化するサロゲートである。ハードラベルを用いた標準設定では,Jaccard Metric Losses (JML) はソフトなJaccard損失と同じだが,ソフトなラベルと完全に互換性がある。実験の結果,4つのセマンティックセグメンテーションデータセット間のクロスエントロピー損失に対して一貫した改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:04:14 GMT)
OptiMUS: Optimization Modeling Using MIP Solvers and large language models [21.5]
そこで我々は,Large Language Model (LLM) ベースのエージェントであるOptiMUSを紹介した。エージェントをベンチマークするために,線形プログラミング(LP)と混合整数線形プログラミング(MILP)の新たなデータセットであるNLP4LPを提案する。実験の結果,OptiMUS は基本的な LLM 促進戦略の約2倍の問題を解くことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:23:45 GMT)
VDIP-TGV: Blind Image Deconvolution via Variational Deep Image Prior Empowered by Total Generalized Variation [21.3]
ディープイメージ事前(DIP)は、教師付きモデルではなく、単一のイメージのレギュレータとしてディープネットワークを使用することを提案する。本稿では,全一般化変分法(TGV)をVDIPと組み合わせ,これらの欠点を克服する。提案したVDIP-TGVは、TGVを介して余分な勾配情報を補足することにより、画像のエッジと詳細を効果的に回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:03:18 GMT)
SeamlessNeRF: Stitching Part NeRFs with Gradient Propagation [21.3]
複数のNeRFをシームレスに混合する新しいアプローチであるSeamlessNeRFを提案する。具体的には,ターゲット放射界の外観を最適化し,音源場との調和を図ることを目的としている。本手法は, 境界領域から目標領域全体へのソースの出現を勾配を通じて効果的に伝播させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:52:35 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses in Large Language Models: Old and New Threats [21.2]
欠陥のある堅牢性評価は研究を遅くし、セキュリティの誤った感覚を与える。新たなアプローチの堅牢性評価を改善するための,第1の前提条件を提供する。我々は、最近提案された防衛について、新しいアプローチの頑健さを過大評価することは容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:01:02 GMT)
Improving Fairness-Accuracy tradeoff with few Test Samples under Covariate Shift [21.1]
我々は、ラベル付きトレーニングセットとともに、ラベル付きテストサンプルの小さなセットのみが利用可能である教師なしの体制の下で運用する。我々は,損失定式化による最適化が,パレート感覚における最先端のベースラインよりも優れていることを実験的に検証した。提案手法は, それらの性能を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:53:40 GMT)
Accelerated Methods for Riemannian Min-Max Optimization Ensuring Bounded Geometric Penalties [21.1]
我々は$min_x max_y f(x, y) という形式で、$mathcalN$ は Hadamard である。我々は、勾配収束定数を減少させることにより、グローバルな関心が加速されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:18:29 GMT)
Semi- and Weakly-Supervised Domain Generalization for Object Detection [21.1]
半教師付きドメイン一般化オブジェクト検出(SS-DGOD)と弱い教師付きDGOD(WS-DGOD)の2つの新しい問題設定を提案する。複数のドメインからのラベル付きデータを必要とする従来のドメインの一般化とは対照的に、SS-DGODとWS-DGODは1つのドメインからのみラベル付きデータを必要とし、トレーニングのために複数のドメインからラベル付きまたは弱いラベル付きデータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:46:26 GMT)
Dynamics of Instruction Tuning: Each Ability of Large Language Models Has Its Own Growth Pace [21.0]
本研究では,データ量,パラメータサイズ,データ構築方法が各種能力の発達に与える影響を系統的に検討する。データボリュームとパラメータスケールがモデル全体のパフォーマンスに直接影響を与えるにもかかわらず、いくつかの能力はモデルの増加に反応し、限られたデータを使って効果的に訓練できる。これらの結果がより効率的なデータ構築をガイドする方法を実証し、公開ベンチマークの実践的なパフォーマンス改善につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:37:10 GMT)
Towards Practical Non-Adversarial Distribution Alignment via Variational Bounds [21.0]
分布アライメントは、フェアネスとロバストネスの応用で不変表現を学ぶのに使うことができる。ほとんどの先行研究は対向アライメント法を頼っているが、結果として生じるミニマックス問題は不安定で最適化が難しい。本稿では,任意のモデルパイプラインに適用可能な非逆VAEベースのアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:05:46 GMT)
Sim2Real for Environmental Neural Processes [20.9]
我々は「Sim2Real」の分析を行い、再分析と観測データの微調整を事前学習する。 Sim2Realは、天気予報や気象モニタリングのためのより正確なモデルを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:49:06 GMT)
SURF: A Generalization Benchmark for GNNs Predicting Fluid Dynamics [20.7]
一般化は、様々な位相、解像度、熱力学範囲に適応すべき汎用流体シミュレータの鍵となる要件である。学習したグラフに基づく流体シミュレータのテキスト一般化をテストするためのベンチマークであるSURFを提案する。我々は2つの最先端グラフベースモデルを徹底的に研究し、SURFの適用性を実証的に実証し、それらの一般化に新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:12:35 GMT)
Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation [20.5]
LLM合成コードの機能的正しさを厳格に評価するコード合成評価フレームワークであるEvalPlusを提案する。 EvalPlusは、自動テスト入力ジェネレータによって新たに生成された大量のテストケースで、所定の評価データセットを拡張する。我々は、HumanEval+が、これまで検出されていなかった大量の間違ったコードをキャッチできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:37:09 GMT)
Pre-trained Recommender Systems: A Causal Debiasing Perspective [20.4]
本研究では,異なるドメインから抽出した汎用ユーザ・イテムインタラクションデータをトレーニングすることで,ユニバーサルインタラクションパターンをキャプチャする汎用レコメンデータを開発する。実験により,提案モデルにより,ゼロショットと少数ショットの学習環境での推薦性能が大幅に向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:37:32 GMT)
Autoregressive Attention Neural Networks for Non-Line-of-Sight User Tracking with Dynamic Metasurface Antennas [20.4]
非LoSマルチパス設定に特化して設計された,ユーザ追跡のための2段階の機械学習ベースのアプローチを提案する。新しく提案された注目に基づくニューラルネットワーク(NN)は、ノイズの多いチャネル応答を潜在的なユーザ位置にマッピングするために最初に訓練される。第2の段階として、NNの過去のユーザ位置の予測は学習可能な自己回帰モデルに渡される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:38:16 GMT)
Fast swap regret minimization and applications to approximate correlated equilibria [20.0]
任意の定数$varepsilon>0$に対して、我々のアルゴリズムは$varepsilon T$-swap regretを$T = Mathsfpolylog(n)$ roundsで取得する。我々のアルゴリズムは$varepsilon$に指数関数的依存を持つが、我々は一致する新しい下界を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:35:24 GMT)
KeyGen2Vec: Learning Document Embedding via Multi-label Keyword Generation in Question-Answering [20.0]
現在の埋め込みモデルは、主にラベル管理の可用性に依存して、その結果の埋め込みの表現力を高めている。本研究の目的は,Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)テキストジェネレータによる文書埋め込みを学習することで,ラベル管理への依存を緩和することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:35:45 GMT)
Robust Causal Bandits for Linear Models [20.0]
因果系における報酬関数を最適化するための実験の逐次設計は、因果包帯における介入の逐次設計(CB)により効果的にモデル化できる。本稿では,このようなモデルゆらぎに対するCBの頑健性について述べる。累積後悔は設計基準として採用され、その目的は、因果モデル全体とその変動を意識したオラクルに対して最小の累積後悔を引き起こす一連の介入を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:58:01 GMT)
FormaT5: Abstention and Examples for Conditional Table Formatting with Natural Language [20.0]
FormaT5は、テーブルの条件付きフォーマットルールを生成するトランスフォーマーベースのモデルである。これらのタスクのユーザ記述は、しばしば不明確か曖昧であり、コード生成システムが所望のルールを正確に学習することが難しくなる。 FormaT5がプレースホルダーを予測することを学習するが、このプレースホルダーは第2のモデルで満たされるか、あるいはフォーマットすべき行の例を、プログラム・バイ・サンプル・システムで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:29:59 GMT)
Learning from Label Proportions: Bootstrapping Supervised Learners via Belief Propagation [19.9]
LLP(Learning from Label Proportions)は、トレーニング中にバッグと呼ばれるインスタンスのグループに対して、アグリゲートレベルのラベルしか利用できない学習問題である。この設定は、プライバシー上の配慮から、広告や医療などの領域で発生する。本稿では,この問題に対して,反復的に2つの主要なステップを実行する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:03:23 GMT)
Homophily-enhanced Structure Learning for Graph Clustering [19.6]
グラフ構造学習は、欠落したリンクを追加し、スプリアス接続を取り除くことで、入力グラフの精細化を可能にする。グラフ構造学習におけるこれまでの取り組みは、主に教師付き設定を中心に行われてきた。グラフクラスタリングのためのtextbfhomophily-enhanced structure textbflearning という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:44:32 GMT)
A Novel Confidence Induced Class Activation Mapping for MRI Brain Tumor Segmentation [19.5]
弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための信頼誘導CAM(Cfd-CAM)を提案する。 Cfd-CAMは、対象クラスの信頼度を用いて、各特徴マップの重みを算出する。 2つの脳腫瘍データセットに対する実験により、Cfd-CAMは既存の最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:45:01 GMT)
Adaptive Dynamic Programming for Energy-Efficient Base Station Cell Switching [19.5]
無線ネットワークの省エネは、次世代のセルネットワークの進化に対する需要が増大しているため、重要になっている。本稿では,ネットワーク電力消費量を減らすために,オンライン最適化と併用して,基地局のセルをオン/オフする近似動的プログラミング(ADP)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:13:26 GMT)
Topology-Aware Uncertainty for Image Segmentation [19.2]
このようなタスクに対する不確実性の推定に重点を置いているので、人間のアノテータが検証できるように、非常に不確実でエラーを起こしやすい構造を特定できる。本稿では,隣接する構造物を考慮に入れながら構造物の不確かさを推定する共同予測モデルを提案する。また,各構造に固有の不確かさをモデル化する新しい確率的DMTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:08:33 GMT)
The Quantization Model of Neural Scaling [19.1]
ニューラルスケーリング法則の量子化モデルを提案し、モデルとデータサイズによる損失の観測されたパワー則の減少と、スケールによる新しい機能の突然の出現について説明する。使用頻度を減少させるために量子が学習されると、使用中の電力法則が観測された損失のスケーリングを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:47:26 GMT)
Towards Hybrid-grained Feature Interaction Selection for Deep Sparse Network [18.8]
深層スパークネットワークにおける特徴場と特徴値の両方を対象とする,ハイブリッドな機能相互作用選択手法を提案する。そこで我々は,機能フィールドと特徴値の両方から機能相互作用を効率的に選択するoptFeatureという選択アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:01:26 GMT)
Cascaded Sparse Feature Propagation Network for Interactive Segmentation [18.6]
ユーザが提供する情報をラベルなし領域に伝播するためのクリック拡張特徴表現を学習するカスケードスパース特徴伝達ネットワークを提案する。提案手法の有効性を,様々なベンチマークによる総合的な実験により検証し,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:53:20 GMT)
Explaining Tree Model Decisions in Natural Language for Network Intrusion Detection [18.5]
機械学習を利用したネットワーク侵入検知(NID)システムは、悪意のあるネットワークトラフィックを検出するために使用される場合、実際に高い性能を示すことが示されている。特に決定木は、パフォーマンスと単純さのバランスが強いが、NIDシステムのユーザは、機械学習の背景知識を解釈しなければならない。本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,意思決定木NIDシステムに対する説明と背景知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:40:34 GMT)
Exploiting Image-Related Inductive Biases in Single-Branch Visual Tracking [18.4]
本稿では,単一ブランチネットワークと識別モデルとのギャップを埋めるために,適応型ViTモデル予測トラッカ(AViTMP)を提案する。 AViTMPは最先端のパフォーマンス、特に長期追跡と堅牢性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:48:04 GMT)
A Lightweight Method to Generate Unanswerable Questions in English [18.3]
本稿では,英語における疑問生成のための簡易なデータ拡張手法について検討する。回答可能な質問に対して、Antonymとエンティティスワップを実行します。従来の最先端技術と比較すると、トレーニング不要で軽量な戦略で生成されたデータにより、より良いモデルが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:14:52 GMT)
Adaptive Anchor Label Propagation for Transductive Few-Shot Learning [18.3]
ラベル付きデータによる画像の分類の問題に対処する例は少ない。識別可能な損失関数を最小化することによりラベル付きデータの特徴埋め込みを適応する新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,1ショット設定と5ショット設定において,標準ラベル伝搬アルゴリズムを最大7%,2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:29:31 GMT)
IterInv: Iterative Inversion for Pixel-Level T2I Models [18.2]
最近の画像編集技術は、LDM(Latent Diffusion Models)に基づくDDIMインバージョンに依存している。我々は,このT2Iモデルのストリームに対する反復反転(IterInv)を開発し,オープンソースのDeepFloyd-IFモデルを用いてIterInvを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:47:46 GMT)
CHAMMI: A benchmark for channel-adaptive models in microscopy imaging [18.2]
顕微鏡画像におけるチャネル適応モデルの検討のためのベンチマークを提案する。チャネル適応モデルにより、領域外タスクをより一般化でき、計算効率が良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:03:28 GMT)
Radar-Lidar Fusion for Object Detection by Designing Effective Convolution Networks [18.2]
オブジェクト検出の強化のために,レーダデータとライダーデータを統合したデュアルブランチフレームワークを提案する。この結果は、最先端の手法を1.89%ドルと2.61%ドルで上回り、好ましくない気象条件で上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:18:40 GMT)
Meek Separators and Their Applications in Targeted Causal Discovery [17.8]
我々は、サブセット検索と因果マッチングの2つの問題に焦点をあてる。小型のMeekセパレータを効率よく見つけるアルゴリズムを提案する。以上の結果から,両問題に対する既知の平均ケース保証が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:15:27 GMT)
Quantum Circuit AutoEncoder [17.8]
本稿では、量子回路内の情報を圧縮してエンコードする量子回路オートエンコーダ(QCAE)のモデルを提案する。 varQCAEを3つの実用的なタスクに適用し、量子回路内の情報を効果的に圧縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:22:25 GMT)
On the Robustness of Removal-Based Feature Attributions [17.7]
我々は、除去に基づく特徴属性のロバスト性の特性を理論的に特徴づける。具体的には、このような手法を統一的に分析し、無害な帰属と摂動した帰属の差について上界を導出する。合成および実世界のデータによる結果から理論的結果が検証され,その実用的意義が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:08:42 GMT)
A Path to Simpler Models Starts With Noise [17.4]
羅生門集合は、与えられたデータセット上でほぼ等しく機能するモデルの集合である。オープンな疑問は、なぜラショモン比が大きくなるのかである。よりノイズの多いデータセットは、実践者がモデルをトレーニングする方法を通じて、より大きなRashomon比につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:52:57 GMT)
On consequences of finetuning on data with highly discriminative features [17.3]
トランスファーラーニングの時代、スクラッチからニューラルネットワークを訓練することは時代遅れになりつつある。ネットワークは基本的なデータパターンを優先し、価値ある事前学習機能を禁止しがちだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:43:50 GMT)
Many-body Approximation for Non-negative Tensors [17.3]
我々は、多体近似と呼ばれる非負のテンソルを分解する別の方法を提案する。従来の分解法では、表現において低ランクを前提としており、大域的な最適化と目標ランクの選択が困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:43:27 GMT)
A Metadata-Driven Approach to Understand Graph Neural Networks [17.2]
グラフデータ特性に対するGNNの感度を解析するための$textitmetadata-driven$アプローチを提案する。よりバランスの取れた次数分布を持つデータセットは,ノード表現の線形分離性の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:25:02 GMT)
CodeFusion: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation [17.2]
自然言語からのコード生成のための自動回帰モデルでは、生成された以前のトークンを再考することは容易ではない。我々は、この制限に対処する事前訓練された拡散コード生成モデルであるCodeFusionを紹介し、符号化された自然言語で条件付けられた完全なプログラムを反復的にデノベートする。実験によると、CodeFusionは最先端の自動回帰システムと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:29:36 GMT)
Japanese SimCSE Technical Report [17.1]
我々は,SimCSEを微調整した日本語文埋め込みモデルであるSimCSEの開発について報告する。本報告では,日本語SimCSEの詳細なトレーニング設定と評価結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:43:26 GMT)
GMSF: Global Matching Scene Flow [17.1]
我々は点雲からのシーンフロー推定の課題に取り組む。ソースとターゲットポイントクラウドが与えられた場合、目的はソースポイントクラウドの各ポイントからターゲットへの変換を推定することである。そこで本研究では,この問題に対処するため,より単純なワンショット・ワンショット・グローバルマッチングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:22:09 GMT)
Forecasting Response to Treatment with Global Deep Learning and Patient-Specific Pharmacokinetic Priors [17.1]
本稿では,新しいグローバルローカルアーキテクチャと薬物動態エンコーダを提案する。本研究は,血糖予測タスクにおける精度向上のためのアプローチの有効性を示す。提案手法は臨床応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:31:34 GMT)
The Memory Perturbation Equation: Understanding Model's Sensitivity to Data [17.0]
本稿では,学習データ中の摂動に対するモデルの感度を関連づけるメモリ・摂動方程式(MPE)を提案する。実験結果から, トレーニング中に得られた感度推定値を用いて, 未確認試験データの一般化を忠実に予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:12:24 GMT)
CARPE-ID: Continuously Adaptable Re-identification for Personalized Robot Assistance [16.9]
今日のHuman-Robot Interaction(HRI)のシナリオでは、ロボットが最も近い個人と協力する必要があると仮定する傾向が一般的である。連続的な視覚適応技術に基づく人物識別モジュールを提案する。実験室環境におけるビデオ記録と,移動ロボットによるHRIシナリオを用いて,このフレームワークを単体でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:24:21 GMT)
Inferring the Future by Imagining the Past [16.9]
人間は通常、空力シーンの静的スナップショットから過去と将来のイベントの複雑なシーケンスを推論する。本稿では、人間がこのような迅速で柔軟な推論を行う方法をモデル化する。私たちの重要な技術的洞察は、推論問題とモンテカルロのパストレースとの間に驚くべきつながりがあることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:24:39 GMT)
Moral Judgments in Narratives on Reddit: Investigating Moral Sparks via Social Commonsense and Linguistic Signals [16.6]
著者やコメンテーターが、誰が非難に値するかを道徳的な判断で共有するRedditの記事を調べます。我々は、道徳的判断に影響を与える要因を調べるために計算技術を採用している。事象に関連するネガティブな性格(例えば、未熟で失礼な)が注意を惹きつけ、非難を刺激し、モラルの火花と非難の親密な関係を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:03:26 GMT)
Boosting Learning for LDPC Codes to Improve the Error-Floor Performance [16.3]
本稿では,ニューラルミンサムデコーダ(NMS)のトレーニング手法を提案する。異なる重み付けを不満足なチェックノードに割り当てることで、最小限の重み付けでエラーフロアを効果的に低減できることを示す。提案したNMSデコーダは、余分なハードウェアコストを発生させることなく、既存のLDPCデコーダに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:58:46 GMT)
Censored Sampling of Diffusion Models Using 3 Minutes of Human Feedback [16.2]
我々は、最小限のフィードバックに基づいて訓練された報酬モデルを用いて、事前訓練された拡散モデルを用いて検閲された世代を提示する。人間のフィードバック効率を極端に向上させることができ、ほんの数分の人間のフィードバックで生成されたラベルが十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:09:47 GMT)
Differentially Private Reward Estimation with Preference Feedback [15.9]
嗜好に基づくフィードバックから学ぶことは最近、生成モデルと人間の関心を結びつけるための有望なアプローチとして、かなりの注目を集めている。上記のパイプラインの任意のステップにおける敵攻撃は、人間のラベルのプライベートで機密性の高い情報を明らかにする可能性がある。我々は、各ラベルのプライバシーを保護しつつ、嗜好に基づくフィードバックからの報酬推定の問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:58:30 GMT)
Large Language Models Are Semi-Parametric Reinforcement Learning Agents [15.9]
REMEMBERERは過去のエピソードからの経験をさまざまなタスク目標に活用することができる。メモリを更新するためにRLEM(Reinforcement Learning with Experience Memory)が導入される。提案したフレームワークを評価するために,2つのRLタスクセットで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:52:11 GMT)
Causal Context Connects Counterfactual Fairness to Robust Prediction and Group Fairness [15.8]
我々は、公正性と正確性の間に根本的なトレードオフがないことを示すことによって、事実的公正を動機付けます。対実フェアネスは、比較的単純なグループフェアネスの測定によってテストされることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:07:57 GMT)
Debias Coarsely, Sample Conditionally: Statistical Downscaling through Optimal Transport and Probabilistic Diffusion Models [15.6]
非ペアデータを用いた統計的ダウンスケーリングのための2段階確率的フレームワークを提案する。本研究では, 1次元および2次元流体問題に対する提案手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:41:14 GMT)
TempME: Towards the Explainability of Temporal Graph Neural Networks via Motif Discovery [15.6]
本稿では、時間グラフニューラルネットワーク(TGNN)の予測を導く最も重要な時間的モチーフを明らかにするTempMEを提案する。 TempMEは、最も相互作用に関連するモチーフを抽出し、含んでいる情報の量を最小化し、説明の空間性と簡潔性を維持する。実験では、TempMEの優位性が検証され、6つの実世界のデータセットで説明精度が最大8.21%向上し、現在のTGNNの平均精度が最大22.96%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:51:41 GMT)
Intra-Modal Proxy Learning for Zero-Shot Visual Categorization with CLIP [15.5]
InMaPは、1つのGPUで1分以内にビジョンプロキシを取得でき、CLIPが事前トレーニングしたViT-L/14@336でImageNet上でのゼロショット精度を7.02%から80.21%に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:22:02 GMT)
Open Domain Knowledge Extraction for Knowledge Graphs [15.4]
我々は,オープンWebから高品質なエンティティや事実を大規模にソースするフレームワークODKEを紹介する。私たちは、業界規模のオープンドメイン知識グラフを成長させる上での課題と設計上の決定を反映しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:18:34 GMT)
A High-Resolution Dataset for Instance Detection with Multi-View Instance Capture [15.3]
インスタンス検出(InsDet)は、ロボット工学とコンピュータビジョンにおける長期的な問題である。現在のInsDetは、今日の標準ではスケールが小さすぎる。 InsDetの新しいデータセットとプロトコルを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:58:41 GMT)
Predicting mutational effects on protein-protein binding via a side-chain diffusion probabilistic model [14.9]
SidechainDiffは、未ラベルな実験タンパク質構造を利用する表現学習に基づくアプローチである。 SidechainDiffは、側鎖の拡散に基づく最初の生成モデルであり、タンパク質のバックボーン構造の生成に主に焦点をあてた以前の試みと区別している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:23:42 GMT)
SNEkhorn: Dimension Reduction with Symmetric Entropic Affinities [14.9]
エントロピック親和性 (EA) は、一般的な次元性還元 (DR) アルゴリズム t-SNE で用いられる。 EAは本質的に非対称で行ワイドであるが、シンメトリゼーション法(英語版)の後にDRアプローチで使用される。本研究では,最適な輸送問題としてEAの新たな特徴を明らかにし,効率的に計算できる自然な対称性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:34:03 GMT)
An Efficient Imbalance-Aware Federated Learning Approach for Wearable Healthcare with Autoregressive Ratio Observation [14.9]
我々は,フェデレート学習シナリオにおけるクラス不均衡の課題に対処するために,新しいフェデレーション学習フレームワークであるFedImTを提案する。 FedImTには、アグリゲーションの各ラウンドでデータ構成を推定できるオンラインスキームが含まれている。実験は、余剰エネルギー消費やプライバシーリスクを回避することなく、不均衡問題を解決するためのFedImTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:17:55 GMT)
Re-evaluating Retrosynthesis Algorithms with Syntheseus [14.8]
本稿では,デフォルトでベストプラクティスを促進するSyntheseusというベンチマークライブラリを提案する。評価を行った結果,最先端モデルのランク付けが変化していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:59:04 GMT)
Distribution-Based Trajectory Clustering [14.8]
軌道クラスタリングは、軌道データの共通パターンの発見を可能にする。距離測定には高い計算コストと低い忠実度という2つの課題がある。我々は,最近の分散カーネル(IDK)を3つの課題に対処するための主要なツールとして利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:26:44 GMT)
Few-shot Hybrid Domain Adaptation of Image Generators [14.8]
Few-shot Hybrid Domain Adaptationは、すべてのターゲットドメインの統合属性を保存する適応型ジェネレータを取得することを目的としている。本稿では,異なる領域の画像を分離可能な部分空間に直接エンコードする,差別化不要なフレームワークを提案する。実験により,本手法は単一適応型ジェネレータにおいて多くのドメイン固有属性を得ることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:35:43 GMT)
LitCab: Lightweight Calibration of Language Models on Outputs of Varied Lengths [14.8]
言語モデル(LM)の校正は、幻覚の検出と緩和において重要な役割を担っている。一般的なニューラルモデル校正技術は、答えの正しさを識別する柔軟性の欠如のため、LMに適していない。入力テキスト表現とLM出力ロジットを操作する単一の線形層からなる軽量キャリブレーション機構であるLitCabを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:30:34 GMT)
Technical Report on the Learning of Case Relevance in Case-Based Reasoning with Abstract Argumentation [14.8]
我々は、意思決定木を用いて、実際にどのように関連性を学ぶことができるかを示す。また,AA-CBRによるケース関係の学習により,決定木よりもコンパクトな表現が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:01:41 GMT)
Addressing Weak Decision Boundaries in Image Classification by Leveraging Web Search and Generative Models [14.7]
多くの大きな問題は、機械学習モデルが、表現不足なグループに対して等しくうまく機能しないことである。本稿では,Web検索と生成モデルのパワーを活用して,識別モデルの欠点を緩和する手法を提案する。本研究では, 脆弱な個体群に対して本手法を実証するが, 提案手法は幅広い問題や領域に拡張可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:04:50 GMT)
Image Clustering Conditioned on Text Criteria [14.7]
本稿では,ユーザが指定したテキスト基準に基づいて画像クラスタリングを行う手法を提案する。テキスト基準に基づく画像クラスタリング条件 (IC$|$TC) と呼ぶ。 IC$|$TCは、最小限かつ実用的な人間の介入を必要とし、ユーザーはクラスタリング結果に対してかなりの制御をすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:50:33 GMT)
Look At Me, No Replay! SurpriseNet: Anomaly Detection Inspired Class Incremental Learning [14.5]
継続的学習は、一連のタスクに関するインクリメンタルトレーニングを通じて、知識とスキルを蓄積可能な、人工知能ニューラルネットワークを作成することを目的としている。継続的な学習の主な課題は破滅的な干渉であり、そこでは新たな知識が過去の知識を覆い、あるいは干渉し、忘れてしまう。提案手法であるSurpriseNetは,パラメータ分離法と,異常検出にインスパイアされたオートエンコーダを用いたクロスタスク知識の学習により,破滅的な干渉に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:16:26 GMT)
Towards A Holistic Landscape of Situated Theory of Mind in Large Language Models [14.5]
大言語モデル(LLM)は、心の理論(ToM)の出現の可能性について、かなりの関心と議論を巻き起こしている。最近のいくつかの調査では、これらのモデルに堅牢なToMが欠如していることが判明し、新しいベンチマークの開発に対する需要が高まっている。マシンToMを7つのメンタルステートカテゴリに分類し、既存のベンチマークをデライン化して、探索されていないToMの側面を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:12:09 GMT)
Automatic Evaluation of Generative Models with Instruction Tuning [14.4]
特定の課題に対する人間の判断と評価基準をエミュレートするための,近年のパラダイムファインチューン事前訓練言語モデルについて検討した。命令チューニングモデルの一般化能力に着想を得て,命令チューニングに基づく学習指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:00:52 GMT)
Revitalizing Legacy Video Content: Deinterlacing with Bidirectional Information Propagation [14.3]
本稿では,アニメーションとライブアクションの映像コンテンツを挿入するディープラーニングに基づく手法を提案する。提案手法は,複数スケールにわたる双方向情報伝搬を支援する。提案手法は,複数フィールドを同時に処理し,フレーム単位の時間を短縮し,リアルタイム処理を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:43:19 GMT)
Exposing flaws of generative model evaluation metrics and their unfair treatment of diffusion models [14.3]
生成モデルの全体的な性能、忠実度、多様性、希少性、記憶度を評価するための17の現代的な指標を比較した。ヒトが判断する拡散モデルの最先端の知覚現実性は、FIDのような一般的に報告されている指標には反映されない。次に、データ記憶の研究を行い、生成モデルは、CIFAR10のような単純で小さなデータセットでトレーニング例を記憶するが、ImageNetのようなより複雑なデータセットでは必ずしも記憶しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Fast Optimal Transport through Sliced Wasserstein Generalized Geodesics [14.3]
min-SWGGは2つの入力分布の最適1次元投影に基づく2乗WDのプロキシである。 min-SWGG は WD の上界であり、Sliced-Wasserstein と同様の複雑性を持つことを示す。実証的な証拠は、様々な文脈におけるmin-SWGGの利点を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:25:56 GMT)
Unveiling the Limits of Learned Local Search Heuristics: Are You the Mightiest of the Meek? [14.2]
Tabu Searchに基づく単純な学習は、パフォーマンスと一般化性の点で最先端の学習を超越していることが示される。今後の研究に向けて,本研究は仮定に挑戦し,エキサイティングな道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:16:42 GMT)
HiNeRV: Video Compression with Hierarchical Encoding-based Neural Representation [14.1]
Implicit Representations (INRs) は画像やビデオのコンテントの表現や圧縮に使われてきた。既存のINRベースの手法は、ビデオ圧縮の最先端技術に匹敵する速度性能を達成できなかった。軽量層と階層的位置符号化を組み合わせたINRであるHiNeRVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:33:44 GMT)
DiffEnc: Variational Diffusion with a Learned Encoder [14.0]
拡散過程にデータと深度に依存した平均関数を導入し,拡散損失を改良した。提案するフレームワークであるDiffEncは,CIFAR-10における最先端の可能性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:54:36 GMT)
Seeing Through the Conversation: Audio-Visual Speech Separation based on Diffusion Model [14.0]
AVDiffuSS は自然サンプルの生成能力で知られている拡散メカニズムに基づく音声・視覚的音声分離モデルである。拡散の2つのモードを効果的に融合させるため,クロスアテンションに基づく特徴融合機構を提案する。提案手法は,VoxCeleb2 と LRS3 の2つのベンチマークを用いて,より自然な音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:39:34 GMT)
Denoising Diffusion Probabilistic Models for Hardware-Impaired Communication Systems: Towards Wireless Generative AI [13.7]
ハードウェア不備なトランシーバを用いた有限精度無線通信システムにおいて,拡散確率モデル(DDPM)を提案する。これに触発されて、現実的な非理想に直面する実用的な無線通信方式としてDDPMベースの受信機が提案される。提案手法は低SNR下でのネットワークレジリエンス,HWIレベルと量子化誤差の相違によるほぼ不変な再構成性能,非ガウス雑音に対するロバストなアウト・オブ・ディストリビューション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:33:01 GMT)
Toward a Better Understanding of Loss Functions for Collaborative Filtering [13.6]
協調フィルタリング(CF)は現代のレコメンデータシステムにおいて重要な手法である。最近の研究は、損失関数を単純に再構成するだけで、大幅な性能向上が達成できることを示している。本稿では、アライメントと均一性の設計を改善する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:33:49 GMT)
A Perceptual Shape Loss for Monocular 3D Face Reconstruction [13.5]
本研究では,3次元顔再構成の質を人間がどう認識するかに着想を得た,単眼顔撮影のための新しい損失関数を提案する。我々の損失は、入力顔画像と幾何推定のシェードレンダリングを採る判別器型ニューラルネットワークとして実装されている。我々は、新しい知覚的形状損失が、単眼の3次元顔最適化とディープニューラルネットワーク回帰の伝統的なエネルギー用語とどのように組み合わせられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:39:11 GMT)
SimMMDG: A Simple and Effective Framework for Multi-modal Domain Generalization [13.5]
SimMMDGは、マルチモーダルシナリオにおけるドメインの一般化を実現する上での課題を克服するためのフレームワークである。我々は,共同性を確保し,距離制約を課すために,モダリティ共有特徴に対する教師付きコントラスト学習を採用する。本研究では,EPIC-KitchensデータセットとHuman-Animal-CartoonデータセットのマルチモーダルDGにおいて,理論的に支持され,高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:58:09 GMT)
Towards Unbounded Machine Unlearning [13.3]
我々は,異なるアプリケーション (RB, RC, UP) に対するアンラーニングを,それぞれ独自のデシラタ,忘れるための定義,および品質を忘れるための関連する指標をもって研究する。 UPでは,非学習者に対する強力なメンバーシップ推論攻撃の新たな適応を提案する。また、RB, RC, UPの異なるアプリケーション依存メトリクス間で品質を忘れる上で、一貫してトップパフォーマーである新しいアンラーニングアルゴリズムであるSCRUBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:14:02 GMT)
A Survey of Federated Unlearning: A Taxonomy, Challenges and Future Directions [13.3]
フェデレート・アンラーニング(FU)に関する総合的な調査を報告する。既存のアルゴリズム、目的、評価指標を提供し、FUの課題を特定します。いくつかの研究をレビューし、比較することにより、様々なスキーム、潜在的な応用、今後の方向性の分類にまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:34:33 GMT)
Leveraging generative artificial intelligence to simulate student learning behavior [13.2]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)による学生の学習行動のシミュレートの実現可能性について検討する。従来の機械学習に基づく予測とは異なり、私たちはLLMを活用して、特定の人口層を持つ仮想学生をインスタンス化する。我々の目的は、学習成果を予測するだけでなく、実際の学生の学習行動やパターンを再現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:09:59 GMT)
Conditional Unscented Autoencoders for Trajectory Prediction [13.1]
acCVAEは軌道予測において最も広く使われているモデルの一つである。本稿では,CVAE の重要な構成要素に挑戦する。学習した分布からサンプルを決定論的に抽出する無感覚サンプリングは、潜在的に危険なランダムサンプリングよりも軌道予測に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:59:32 GMT)
Semiquantum proxy blind signature based on quantum teleportation [12.7]
X状態に基づく量子テレポーテーションを用いた新しい半量子プロキシブラインドシグネチャスキームを提案する。当社のプロトコルは, 完全盲目, 偽造性, 非再考だけでなく, 盗聴者からの攻撃行動にも抵抗できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:56:29 GMT)
DUMA: a Dual-Mind Conversational Agent with Fast and Slow Thinking [12.7]
DUMAは2つの生成型Large Language Model(LLM)をそれぞれ高速な思考と低速な思考に利用することで、デュアルミンドのメカニズムを具現化している。我々は、不動産業界のオンライン調査を扱うための会話エージェントを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:16:55 GMT)
Maximum Knowledge Orthogonality Reconstruction with Gradients in Federated Learning [12.7]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを守るためにクライアントデータをローカルに保つことを目的としている。既存のFLアプローチの多くは、非現実的に小さなバッチサイズでFL設定を仮定している。本稿では,クライアントの入力データを再構築するための,新しい,完全に解析的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:01:48 GMT)
ReTAG: Reasoning Aware Table to Analytic Text Generation [12.6]
ReTAGは、ベクトル量子化を用いて異なるタイプの解析的推論を出力に注入するテーブルおよび推論認識モデルである。私たちは、ToTTo、InfoTabsデータセットを参照文毎に推論カテゴリで拡張(そして、オープンソースの35.6K分析、55.9k記述インスタンス)します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:24:37 GMT)
D4Explainer: In-Distribution GNN Explanations via Discrete Denoising Diffusion [12.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、モデル監査と信頼できるグラフ学習の確保において重要な役割を果たす。 D4Explainerは、偽物とモデルレベルの説明シナリオの両方に対して、分散GNN説明を提供する新しいアプローチである。これは、カウンターファクトとモデルレベルの説明を組み合わせた最初の統合フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:41:42 GMT)
Upgrading VAE Training With Unlimited Data Plans Provided by Diffusion Models [12.5]
VAEにおけるオーバーフィッティングエンコーダは,事前学習した拡散モデルからのサンプルのトレーニングによって効果的に緩和できることを示す。提案手法を用いて学習したVAEの一般化性能,償却ギャップ,ロバスト性を3つの異なるデータセットで解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:38:39 GMT)
A Black-Box Approach to Post-Quantum Zero-Knowledge in Constant Rounds [12.5]
我々は,統計音性およびブラックボックス$epsilon$-zero-knowledgeを満たすNPのラウンド・インタラクティブ証明を構築した。我々の研究の核心は、シミュレーターが悪意のある検証者のコミットメッセージを抽出できる新しい量子巻き戻し技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:42:21 GMT)
Generalization Limits of Graph Neural Networks in Identity Effects Learning [12.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフドメインでデータ駆動学習を行う強力なツールとして登場した。我々は、いわゆるアイデンティティ効果の学習において、GNNの新たな一般化特性と基本的限界を確立する。我々の研究は、単純な認知タスクを行う際に、GNNの能力を理解する必要性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:57:48 GMT)
Integrating Summarization and Retrieval for Enhanced Personalization via Large Language Models [12.0]
パーソナライゼーションは自然言語処理(NLP)システムにおけるユーザエクスペリエンスにおいて重要な要素である。 LLM(Large Language Models)の出現によって、重要な疑問は、これらのモデルを使ってユーザエクスペリエンスをよりパーソナライズする方法である。 LLMが生成するタスク対応ユーザ要約を用いた,新しい要約型パーソナライゼーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:40:41 GMT)
Fusing Temporal Graphs into Transformers for Time-Sensitive Question Answering [11.8]
長い文書から時間に敏感な質問に答えるには、質問や文書の時間的推論が必要である。既存の時間情報抽出システムを用いて、質問や文書における事象、時間、時間関係の時間グラフを構築する。実験結果から, 時間グラフを入力テキストに融合する手法は, トランスフォーマーモデルの時間的推論能力を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:12:50 GMT)
On Modifying the Variational Quantum Singular Value Decomposition Algorithm [11.8]
本稿では、既知の変分量子特異値分解アルゴリズムに適用可能な2つの修正について論じる。 1つ目は、目的関数の変更で、アルゴリズムの性能を改善し、回路の深さを減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:53:55 GMT)
BioInstruct: Instruction Tuning of Large Language Models for Biomedical Natural Language Processing [11.7]
25,000以上のサンプルを含むタスク固有の命令データセットであるBioInstructを紹介する。このデータセットは、GPT-4言語モデルに80の人為的な命令の3シードサンプルを付与することで生成される。バイオインストラクトデータセットを用いたLLMの微調整により、バイオメディカル自然言語処理(BioNLP)におけるLLMの性能を最適化することを目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:38:50 GMT)
Why Can Large Language Models Generate Correct Chain-of-Thoughts? [11.7]
自然言語生成に適した2階層階層型グラフィカルモデルを提案する。我々は、LLM生成した思考の連鎖の可能性を測る魅力的な幾何学的収束率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:47:39 GMT)
Dual-Directed Algorithm Design for Efficient Pure Exploration [11.5]
有限の選択肢からなる逐次適応実験の文脈における純粋探索問題を考える。サンプルの最適な割り当てに対する強い収束の概念の観点から、最適性の十分な条件を導出する。我々のアルゴリズムは、$epsilon$-best-armの識別としきい値の帯域幅問題に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:29:17 GMT)
Towards Few-Annotation Learning for Object Detection: Are Transformer-based Models More Efficient ? [11.4]
本稿では,現在最先端のオブジェクト検出器であるDeformable DETRに適した半教師付き手法を提案する。本手法はCOCOとPascal VOCの半教師付きオブジェクト検出ベンチマークで評価し,特にアノテーションが少ない場合,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:51:25 GMT)
Learning Interpretable Rules for Scalable Data Representation and Classification [11.4]
ルールベースのLearner Representation (RRL)は、データ表現と分類のための解釈可能な非ファジィ規則を学習する。 RRLは容易に調整でき、異なるシナリオの分類精度とモデルの複雑さのトレードオフを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:03:15 GMT)
EHRTutor: Enhancing Patient Understanding of Discharge Instructions [11.3]
本稿では,Large Language Model(LLM)を利用した,対話型質問応答による患者教育のための革新的なマルチコンポーネントフレームワークであるEHRTutorを提案する。まず、電子健康記録排出指示に関する質問を定式化する。そして、各質問をテストとして実施することにより、会話を通じて患者を教育する。最後に、会話の最後に要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:46:03 GMT)
Concept Alignment as a Prerequisite for Value Alignment [11.2]
価値アライメントは、人々と安全かつ確実に対話できるAIシステムを構築するために不可欠である。概念のアライメントが体系的な価値のアライメントにどのように結びつくかを示します。我々は、人の概念や価値観を共同で推論することで、このような障害モードを最小化するアプローチについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:23:15 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning over Vertically and Horizontally Partitioned Data for Financial Anomaly Detection [11.2]
実世界の金融異常検出シナリオでは、データは垂直と水平の両方に分割される。我々のソリューションは、完全同型暗号化(HE)、セキュアマルチパーティ計算(SMPC)、微分プライバシー(DP)を組み合わせる。私たちのソリューションは、米国プライバシ・エンハンシング・テクノロジーズ(PET)賞チャレンジの第1フェーズで2位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:51:33 GMT)
$e^{\text{RPCA}}$: Robust Principal Component Analysis for Exponential Family Distributions [11.1]
指数族に対するロバスト主成分分析法(etextRPCA$)を提案する。効率的な$etextRPCA$分解のための乗算器最適化アルゴリズムの新しい交互方向法を提案する。次に、etextRPCA$の有効性を、鋼板欠陥検出のための第1と、アトランタ大都市圏における犯罪活動監視のための第2の2つのアプリケーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:51:30 GMT)
Photophysics of O-band and transition metal color centers in monolithic silicon for quantum communications [11.1]
我々は、Tセンターの寿命を65%から1.56ドルまで延長する。 0.5T以下で25%拡大する磁場誘起のスピン縮退は、高忠実なスピン光子界面としてのT中心の代替となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:08:57 GMT)
PlayTest: A Gamified Test Generator for Games [11.1]
Playtestは、タイリングテストプロセスを目的のある競争ゲームに変換する。プレイテストフェーズでは,プレイテストの段階において,プレイヤーがツールを介して各ゲームにアクセスできるようにすることで,ゲームテストのタスクをクラウドソーシングするために,Playtestを使用することを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:14:27 GMT)
FLSL: Feature-level Self-supervised Learning [11.1]
FLSL(Feature-Level Self-supervised Learning)と呼ばれる2段階の特徴クラスタリングSSL法を提案する。 FLSLは目覚しいセマンティッククラスタ表現を促進し,ビュー内およびビュー間特徴クラスタリングに適した埋め込みスキームを学習する。実験により、FLSLは密度予測タスクにおいて大幅な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:10:58 GMT)
Spiking Denoising Diffusion Probabilistic Models [11.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超低エネルギー消費と高い生物学的信頼性を有する。そこで本研究では,SNN を用いた新しい生成モデルである Spking Denoising Diffusion Probabilistic Models (SDDPM) を提案する。提案手法は,生成タスクの最先端化を実現し,他のSNNベース生成モデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:37:58 GMT)
Operator Learning Enhanced Physics-informed Neural Networks for Solving Partial Differential Equations Characterized by Sharp Solutions [11.0]
そこで我々は,OL-PINN(Operator Learning Enhanced Physics-informed Neural Networks)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。提案手法は, 強い一般化能力を実現するために, 少数の残差点しか必要としない。精度を大幅に向上すると同時に、堅牢なトレーニングプロセスも保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:47:55 GMT)
SparseByteNN: A Novel Mobile Inference Acceleration Framework Based on Fine-Grained Group Sparsity [10.9]
本稿では,モバイル推論アクセラレーションフレームワークであるSparseByteNNを提案する。 30%のスパースMobileNet-v1に対して,SparseByteNNは高密度バージョンで1.27倍,最先端のスパース推論エンジンMNNで1.29倍の高速化を実現し,精度は0.224%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:08:48 GMT)
Exact solution for the quantum and private capacities of bosonic dephasing channels [10.8]
ボソニックデファスティングチャネルの量子、プライベート、双方向アシスト量子、シークレットキー容量を、初めて正確に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:20:37 GMT)
GC-MVSNet: Multi-View, Multi-Scale, Geometrically-Consistent Multi-View Stereo [10.7]
本稿では,学習中の複数のソースビューにまたがる参照ビュー深度マップの幾何的整合性を明確に促進する新しいアプローチを提案する。この幾何整合性損失を加えることで、幾何学的に矛盾したピクセルを明示的にペナル化することで学習を著しく加速することがわかった。実験の結果,本手法はDTUおよびBlendedMVSデータセットの新たな最先端化を実現し,Turts and Templesベンチマークの競争結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:41:53 GMT)
Test-Time Amendment with a Coarse Classifier for Fine-Grained Classification [10.7]
階層的アンサンブル(HiE)と呼ばれるポストホック補正のための新しいアプローチを提案する。 HiEはラベル階層を利用して、粗い粒度予測を用いてテスト時のきめ細かい分類の性能を向上させる。提案手法は,細粒度クラスにおいてトレーニングデータが減少するにつれて,誤りの重大度が著しく低下する一方で,トップ1の精度において顕著な向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:21:32 GMT)
RGB-X Object Detection via Scene-Specific Fusion Modules [10.6]
本稿では,事前学習した単一モードモデルの活用と融合が可能な,効率的かつモジュール化されたRGB-X融合ネットワークを提案する。本実験は,RGB-熱的およびRGB-ゲート型データセットにおける既存の研究と比較して,本手法の優位性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:27:31 GMT)
Remember what you did so you know what to do next [10.5]
我々は,初等科学実験のためのテキストゲームシミュレータであるScienceWorldにおいて,シミュレーションロボットが30の目標を達成する計画を立てる。実験の結果、30種類のアクションに対して、パフォーマンスが広範囲に分散していることが示され、タスクに対する平均化が重大なパフォーマンス上の問題を隠蔽する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:29:00 GMT)
Locally Optimal Best Arm Identification with a Fixed Budget [10.5]
本研究は,最高の治療用アーム,最も期待される治療用アームを同定する問題について検討する。我々は, 最適治療アームと準最適治療アームの差がゼロに近づく小ギャップ体制下で, 誤同定の確率の低い境界を開発する。我々は、Neyman (1934) によって提案された Neyman 割り当ての拡張である Generalized-Neyman-Allocation (GNA)-empirical-best-arm (EBA) 戦略と Bubeck らによって提案された Uniform-EBA 戦略を設計する。 GNA-EBA戦略では、
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:52:46 GMT)
Fast quantum state transfer and entanglement preparation in strongly coupled bosonic systems [10.1]
本稿では,高忠実度量子状態伝達(QST)とエンタングルメント準備(EP)を高速で実現する新しい手法を提案する。 QSTタスクでは、いくつかの典型的な量子状態について検討し、この手法が熱雑音や実験シーケンスの不完全性に対して堅牢であることを示す。 EPタスクでは、最短準備時間内にベル状態およびW型状態の準備のために、このスキームをうまく実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:26:11 GMT)
PolyThrottle: Energy-efficient Neural Network Inference on Edge Devices [10.0]
ML駆動システムの連続運転は、推論中にかなりのエネルギー消費をもたらす。本稿では,GPU,メモリ,CPU周波数などのデバイス上のハードウェア要素の構成が,通常の微調整によるNN推論のエネルギー消費に与える影響について検討する。本稿では,Constrained Bayesian Optimization を用いて,各ハードウェアコンポーネント間の構成をエネルギー保存的に最適化するPolyThrottleを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:19:41 GMT)
Accurate transition state generation with an object-aware equivariant elementary reaction diffusion model [9.9]
遷移状態 (TS) 探索は反応機構の解明と反応ネットワークの探索に重要である。そこで本研究では, 基本反応における構造の集合を生成するためのすべての物理対称性と制約を満たす, オブジェクト対応SE(3)同変拡散モデルを開発する。反応物と生成物が与えられたこのモデルは、量子化学に基づく最適化を行うのに必要な時間ではなく、数秒でTS構造を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:30:29 GMT)
The Acquisition of Physical Knowledge in Generative Neural Networks [9.8]
本研究では, 深層生成ニューラルネットワークの学習軌跡を, 身体的理解をテストベッドとして, 子どもの発達軌跡と比較する。我々のモデルは、多くの物理的過程を正確に予測できるが、両方の仮説の下での学習軌跡は、子供の発達軌跡に従わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:58:03 GMT)
Individual-atom control in array through phase modulation [9.8]
位相変調連続駆動による単一キュービットゲートの設計法を提案する。特定の量子ビットは、変調パラメータを調整するだけで、個別に高精度に対応できる。我々の結果は、低エラーのパラレルゲート操作で原子アレイプラットフォームをスケールアップする方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:04:53 GMT)
FormalGeo: The First Step Toward Human-like IMO-level Geometric Automated Reasoning [9.7]
これは、私たちが過去3年間に達成した一連の研究の中で、初めての論文です。我々は完全かつ互換性のある形式平面幾何学システムを構築した。これは、IMOレベルの平面幾何学の課題と、可読性のあるAI自動推論の間に重要な橋渡しとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:08:02 GMT)
Exploring Post-Training Quantization of Protein Language Models [9.6]
タンパク質言語モデルのための後学習量子化(PTQ)に関する研究(ProteinLMs) 我々の研究は、タンパク質膜の全重量と活性化を定量化する最初の試みである。非対称なアクティベーション値に対して一方向線形量子化を利用する新しいPTQ法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:18:06 GMT)
CONFIDE: Contextual Finite Differences Modelling of PDEs [9.5]
本稿では、以前に見つからなかったダイナミクスによって生成されたデータサンプルから明示的なPDEを推測する手法を提案する。トレーニングフェーズは方程式の形式に関する知識を微分スキームと統合し、推論フェーズはデータサンプルに適合するPDEを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:55:43 GMT)
TorchProbe: Fuzzing Dynamic Deep Learning Compilers [9.3]
PyTorch 2.0はPythonで任意のディープラーニングプログラムのコンパイルをサポートする。動的特徴を含むテストケースを生成するためのコード変換を提案する。我々は、PyTorchコンパイラとその基盤となるテンソルコンパイラTritonの20の既知のバグを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:20:47 GMT)
Deep Kalman Filters Can Filter [9.1]
ディープカルマンフィルタ(ディープカルマンろく、英: Deep Kalman filters、DKF)は、シーケンシャルデータからガウス確率測度を生成するニューラルネットワークモデルである。 DKFはカルマンフィルタにインスパイアされるが、フィルター問題と具体的な理論的関係は欠如している。連続時間DKFは、非マルコフおよび条件付きガウス信号プロセスの幅広いクラスで条件法則を実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:58:12 GMT)
ROAM: memory-efficient large DNN training via optimized operator ordering and memory layout [9.0]
本稿では,演算子順序とテンソルメモリレイアウトを最適化したメモリ効率の高い実行計画の導出のために,グラフレベルで動作するROAMを提案する。実験の結果、ROAMはPytorchと2つの最先端手法と比較して35.7%、13.3%、27.2%の大幅なメモリ削減を実現し、53.7倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:29:21 GMT)
Decentralised, Scalable and Privacy-Preserving Synthetic Data Generation [9.0]
我々は、リアルデータのコントリビュータが、微分プライベートな合成データ生成に自律的に参加できる新しいシステムを構築します。私たちのソリューションは、Solid(Social Linked Data)、MPC(Secure Multi-Party Computation)、Trusted Execution Environments(TEEs)という3つのビルディングブロックに基づいています。これらの3つの技術が、責任と信頼性のある合成データ生成における様々な課題に効果的に対処できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:27:32 GMT)
Building Real-World Meeting Summarization Systems using Large Language Models: A Practical Perspective [8.5]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いた実世界利用のための会議要約システムを効果的に構築する方法について検討する。以上の結果から,ほとんどのクローズドソース LLM は性能的に優れていることが判明した。 LLaMA-2 (7Bと13B) のようなより小さなオープンソースモデルは、ゼロショットシナリオでも大きなクローズドソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:25:21 GMT)
The Expressibility of Polynomial based Attention Scheme [8.5]
大規模言語モデル(LLM)は、私たちの日常生活の様々な側面を著しく改善しました。変換器における注意の二次的複雑さは、長いテキストを処理するためにこれらのモデルをスケールアップする際の課題である。本稿では,表現的注意力に関する理論的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:16:18 GMT)
SGMM: Stochastic Approximation to Generalized Method of Moments [8.5]
本稿では,モーメントの一般化法 (Generalized Method of Moments, SGMM) というアルゴリズムを導入し, モーメント制約モデルの推定と推定を行う。我々のSGMMは、人気のあるHansen (1982) (オフライン) GMMの新たな近似であり、ストリーミングデータセットをリアルタイムに処理できる高速でスケーラブルな実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:13:18 GMT)
Meta-Learning Strategies through Value Maximization in Neural Networks [8.2]
完全に規範的な目的に対して制御信号を効率よく最適化できる学習活動フレームワークを提案する。本稿では,一般的なメタ学習アルゴリズムにおける近似の影響について検討する。設定全体では、学習の早い段階でタスクの容易な側面に適用する場合、制御の取り組みが最も有益であることが分かります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:29:26 GMT)
Understanding Multi-phase Optimization Dynamics and Rich Nonlinear Behaviors of ReLU Networks [8.2]
線形可分データに基づく勾配流による2層ReLUネットワークの学習過程の理論的評価を行う。学習過程全体から4つの段階が明らかになり,学習の簡略化と複雑化の傾向が示された。特定の非線形挙動は、初期、サドルプラトー力学、凝縮エスケープ、複雑化に伴う活性化パターンの変化など、理論的に正確に識別することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:23:50 GMT)
Topology Recoverability Prediction for Ad-Hoc Robot Networks: A Data-Driven Fault-Tolerant Approach [7.9]
アドホックなロボットネットワークで発生する故障は、それらのネットワークのサブセットを切断する原因となるトポロジを致命的に混乱させる可能性がある。トポロジ的再計算は、何らかの断層発生後のトポロジ的回復可能性がその発見不可能性を上回る場合のみ行わなければならない。我々は,2つの異なるプレフォールトおよびポストフォールト予測経路を用いて,典型的な問題の解を予測できる2経路データ駆動モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:16:46 GMT)
Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in Clinical Summarization [7.8]
LLM(Large Language Models)は、重要な文脈情報をキャプチャする際、例外的な機能を示す。 LLMは、臨床領域で非常に有害な、事実的に幻覚的な要約を生成することがある。高品質なフィードバックデータを生成するために,人間の専門家の代わりにChatGPTを用いたパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:33:22 GMT)
Estimating optimal PAC-Bayes bounds with Hamiltonian Monte Carlo [7.7]
最適後部を用いてデータ非依存のPAC-Bayes境界を推定する。 MNISTデータセットに対する我々の実験は、いくつかのケースでは最大5-6%の、かなりきついギャップがあることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:16:51 GMT)
SolarFormer: Multi-scale Transformer for Solar PV Profiling [7.7]
SolarFormerは、ソーラーパネルを空中画像から切り離し、その位置と大きさに関する洞察を提供するように設計されている。本モデルでは,低レベル機能を活用し,太陽PV設置の局所化を強化するインスタンスクエリ機構を組み込んだ。我々の実験は、我々のモデルが最先端のモデルと一致しているか、あるいは超えていることを一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:22:01 GMT)
MCAD: Multi-teacher Cross-modal Alignment Distillation for efficient image-text retrieval [7.6]
単ストリームモデルと二重ストリームモデルの利点を統合するため, マルチティーチングラークロスモーダルアライメント蒸留(MCAD)手法を提案する。両ストリームモデルのイメージとテキストの特徴に融合した単一ストリーム特徴を組み込むことで,教師の新たな特徴やロジットを定式化する。画像テキスト検索作業におけるMCADの顕著な性能と高効率性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:38:43 GMT)
Reusability report: Prostate cancer stratification with diverse biologically-informed neural architectures [7.4]
前立腺がんの病態をモデル化するために、生物学的に情報を得た疎結合(P-NET)のフィードフォワードニューラルネットワークが提示された。我々は、Reactomeの生物学的経路によるネットワークスペーサー化の寄与を定量化し、P-NETの優れた性能にその重要性を確認した。同じトレーニングデータを用いて3種類のグラフニューラルネットワークを実験し、異なるモデル間の臨床予測一致について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:48:22 GMT)
FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging [7.3]
現在、医療画像における将来のAI開発を導くための具体的なガイドラインやベストプラクティスは存在しない。本稿では、ヘルスイメージングにおけるAIに関する5つの大きなヨーロッパプロジェクトから、蓄積された経験、コンセンサス、ベストプラクティスから引き出されたガイド原則を慎重に選択する。これらの指針はFUTURE-AIと呼ばれ、その構成要素は(i)公正性、(ii)普遍性、(iii)トレーサビリティ、(iv)ユーザビリティ、(v)ロバスト性、(vi)説明性からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:22:48 GMT)
Characterizing Manipulation from AI Systems [7.3]
我々は、他の分野からの操作に関する文献の上に構築し、操作の可能な概念の空間を特徴づける。本稿では,特徴量に基づく操作の定義を提案する。第3に,不正や強制など,操作と関連する概念の関連性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:50:03 GMT)
FOCAL: Contrastive Learning for Multimodal Time-Series Sensing Signals in Factorized Orthogonal Latent Space [7.3]
本稿では,マルチモーダル時系列センシング信号から包括的特徴を抽出する,FOCALと呼ばれる新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。ダウンストリームタスクにおける最先端のベースラインを、明確なマージンで一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:55:29 GMT)
Faithful and Robust Local Interpretability for Textual Predictions [7.3]
FRED(Fithful and Robust Explainer for textual Documents)を提案する。 FREDは、削除された際の予測に大きな影響を及ぼすドキュメントのキーワードを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:27:36 GMT)
Eigenstate Thermalization and its breakdown in Quantum Spin Chains with Inhomogeneous Interactions [7.3]
固有状態熱化仮説 (ETH) は、孤立量子多体系におけるエルゴディディティと熱化の基準を確立する成功理論である。本研究では, 線形不均一相互作用を有するスピン=1/2 $ XXZ鎖の熱重合特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:12:21 GMT)
Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness [7.2]
アドリア摂動は、機械学習モデルの脆弱性を明らかにするために使用される。個々人の公平性の概念は、微妙な属性に関係なく公平な扱いを確保することを目的としている。因果的属性を包含する因果的構造に基づいて定式化された因果的公正度(cousal fair metric)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:53:42 GMT)
Invariant kernels on Riemannian symmetric spaces: a harmonic-analytic approach [7.2]
この研究は、古典ガウス核が非ユークリッド対称空間上で定義されるとき、パラメータの選択に対して正定でないことを証明することを目的としている。新しい結果は、対称空間上の不変核の研究の青写真を作った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:06:52 GMT)
Adaptive importance sampling for Deep Ritz [7.1]
偏微分方程式(PDE)の解法を目的としたディープリッツ法の適応サンプリング法を提案する。 1つのネットワークはPDEの解を近似するために使用され、もう1つはトレーニングセットを洗練させるために新しいコロケーションポイントを生成するために使用される深層生成モデルである。従来のDeep Ritz法と比較して、特に低正規性と高次元性で特徴づけられる問題に対して、提案手法は精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:42:29 GMT)
Generating Medical Instructions with Conditional Transformer [6.9]
本稿では,新しいモデルアーキテクチャであるLabel-To-Text-Transformer (bfLT3)を紹介した。 LT3はMIMIC-IIIデータベースから抽出された医療命令の膨大なコーパスで訓練される。実験により、合成データに基づいてトレーニングされたモデルは、薬物、周波数、経路、強度、形態のラベル認識において96-98%のF1スコアが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:53:11 GMT)
Exploring the Value of Pre-trained Language Models for Clinical Named Entity Recognition [6.9]
我々は、スクラッチからトレーニングされたTransformerモデルと、細調整されたBERTベースのLLMを比較した。文脈学習を促進するために,追加のCRF層がそのようなモデルに与える影響を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:56:49 GMT)
Towards Robust Plant Disease Diagnosis with Hard-sample Re-mining Strategy [6.8]
ハードサンプルリマイニング(HSReM)という,シンプルだが効果的なトレーニング戦略を提案する。 HSReMは、健康なデータの診断性能を高め、同時に疾患データの性能を向上させるように設計されている。実験の結果,HSReMトレーニング戦略は大規模未確認データに対する診断性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:59:57 GMT)
There Are No Data Like More Data- Datasets for Deep Learning in Earth Observation [6.8]
私たちは、地球観測データ専用の機械学習データセットをスポットライトに入れたいと思っています。我々は、私たちのデータの性質が地球観測コミュニティを区別するものであるという理解に貢献したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:19:16 GMT)
Unmasking Bias and Inequities: A Systematic Review of Bias Detection and Mitigation in Healthcare Artificial Intelligence Using Electronic Health Records [6.8]
本研究では,EHRデータを用いたAI研究におけるバイアスに対処する文献を体系的にレビューすることを目的とする。 6つの主要なバイアスタイプを定義し、バイアス処理における既存のアプローチを要約しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:29:15 GMT)
BTRec: BERT-Based Trajectory Recommendation for Personalized Tours [6.8]
多くのツアーレコメンデーションツールは、人気のPoints of Interest(POI)やルーティング制約など、限られた要素しか考慮していない。本稿では,提案する反復アルゴリズムであるBTREC (BERT-based Trajectory Recommendation)を提案する。我々の推薦システムは、訪問したPOIを最大化する旅行イテナリーを作成するとともに、POIのカテゴリと時間可用性のユーザの好みを考慮した旅行イテナリーを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:26 GMT)
ROME: Evaluating Pre-trained Vision-Language Models on Reasoning beyond Visual Common Sense [6.6]
我々はROMEという新しい探索データセットを導入する(常識的知識を超越した推論)。 ROMEには、色、形状、材料、サイズ、位置関係に関する常識的知識に反するイメージが含まれている。最先端の事前訓練された視覚言語モデルの実験では、これらのモデルのほとんどは、いまだに反直観的なシナリオを解釈できないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:35:37 GMT)
Spectal Harmonics: Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self-Supervised Learning [6.5]
自己監督的手法は、ラベルの形で明らかに監督されることなくデータのセマンティクスを尊重する学習表現に対する、一見したところのアプローチによって、大きな注目を集めた。現代自己監督的表現学習法で使われる損失の動物園の作業について、一貫性があり理論的に根拠づけられた理解を構築する試みとして、成長する文献が既に出版されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:45:09 GMT)
Vignat: Vulnerability identification by learning code semantics via graph attention networks [6.4]
コードのグラフレベルのセマンティック表現を学習することで脆弱性を識別する新しいアテンションベースのフレームワークである textitVignat を提案する。コードプロパティグラフ(CPG)を粒度で表現し,脆弱性検出にグラフアテンションネットワーク(GAT)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:31:38 GMT)
From Stream to Pool: Dynamic Pricing Beyond i.i.d. Arrivals [6.3]
適応的でないポリシーを効率的に計算するミニマックス近位アルゴリズムを提案する。また,新しいエンフェデビアス法に基づく適応型エンフェレーンアーン政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:53:37 GMT)
Active Learning Framework for Cost-Effective TCR-Epitope Binding Affinity Prediction [6.3]
ActiveTCRは、アクティブラーニングとTCR-epitopeバインディング親和性予測モデルを組み込んだフレームワークである。アノテーションのコストを最小化しながら、パフォーマンスの向上を最大化することを目的としている。本研究は,TCR-epitope結合親和性予測のためのデータ最適化に関する最初の体系的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:06:32 GMT)
Transformers over Directed Acyclic Graphs [6.3]
有向非巡回グラフ(DAG)上の変換器について検討し,DAGに適したアーキテクチャ適応を提案する。グラフトランスフォーマーは、DAGに適したグラフニューラルネットワークを概ね上回り、品質と効率の両面でSOTAグラフトランスフォーマーの性能を向上させるのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:33:43 GMT)
Dis-inhibitory neuronal circuits can control the sign of synaptic plasticity [6.2]
繰り返し抑制がヘビアン可塑性に顕著に影響を及ぼすと,エラー変調学習が回路レベルで自然に現れることを示す。本研究は, 機能的および実験的に観察された可塑性規則のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:06:19 GMT)
Empathy Detection Using Machine Learning on Text, Audiovisual, Audio or Physiological Signals [6.1]
10の有名なデータベースから801の論文を体系的に収集・スクリーニングし、選択した54の論文を分析した。本論文は,共感検出システムの入力モダリティ,すなわちテキスト,オーディオ視覚,オーディオ,生理的信号に基づいてグループ化する。我々は、Affective Computingベースの共感ドメインにおける潜在的なアプリケーション、デプロイメント課題、研究ギャップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:34:12 GMT)
SHAP-IQ: Unified Approximation of any-order Shapley Interactions [6.1]
ブラックボックスモデルの特徴属性を決定するためにシェープ値(SV)が適用される。 ShaPley Interaction Quantification (SHAP-IQ)は、Shapleyインタラクションを計算するための効率的なサンプリングベースの近似器である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:49:38 GMT)
Bayesian Simulation-based Inference for Cosmological Initial Conditions [6.0]
本稿では,シミュレーションに基づく推論に根ざし,自己回帰モデルにより拡張された多目的ベイズ場再構成アルゴリズムを提案する。本稿では,概念実証における最初の有望な結果として,時空密度場からの宇宙初期条件の回復について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:24:25 GMT)
Split-NER: Named Entity Recognition via Two Question-Answering-based Classifications [5.9]
SplitNERは、NER問題を2つの論理的なサブタスクに分割することで解決するシステムである。 4つのクロスドメインデータセットによる実験では、この2ステップのアプローチが効率的かつ時間的効率の両方を示している。本システムの有効性は,検出と分類を分離して,BERTモデルを2回微調整することに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:57:28 GMT)
Introducing instance label correlation in multiple instance learning. Application to cancer detection on histopathological images [5.9]
本研究では,VGPMIL-PRと呼ばれる最先端のGPベースのMIL法を拡張し,その相関性を利用する。我々のモデルは、他の最先端確率的MIL法よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:57:59 GMT)
Clustered Multi-Agent Linear Bandits [5.9]
クラスタ化多重エージェント線形バンドイットと呼ばれる,マルチエージェント線形バンドイット問題の特定の事例に対処する。本稿では,エージェント間の効率的な協調を利用して最適化問題を高速化するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:41:56 GMT)
'Person' == Light-skinned, Western Man, and Sexualization of Women of Color: Stereotypes in Stable Diffusion [5.9]
我々は、最も人気のあるテキスト・画像生成装置の1つに埋め込まれたステレオタイプについて研究する。性別・国籍・大陸アイデンティティのステレオタイプが,そのような情報がない状態で安定拡散表示を行うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:57:01 GMT)
Approximating Intersections and Differences Between Linear Statistical Shape Models Using Markov Chain Monte Carlo [5.9]
本稿では,2つの線形SSMを高密度対応で比較する手法を提案する。マルコフ連鎖モンテカルロを用いて交叉空間に横たわる形状の分布を近似する。本稿では,交差空間の計算と解析と,利用可能な顔モデルの違いにより,提案アルゴリズムを定性的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:11:12 GMT)
GPCR-BERT: Interpreting Sequential Design of G Protein Coupled Receptors Using Protein Language Models [5.8]
我々はGPCR結合受容体(GPCR)のシーケンシャル設計を理解するためのGPCR-BERTモデルを開発した。 GPCRはFDAが承認した医薬品の3分の1以上を標的としている。我々は、結合ポケットの残基と保存モチーフのいくつかの関係について光を当てることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:28:50 GMT)
Cavity magnomechanics: from classical to quantum [5.8]
磁気材料中のマグノンに基づくハイブリッド量子システムは、過去10年間で大きな進歩を遂げた。特に、マグノン、マイクロ波空洞光子、振動フォノン間の相互作用は、空洞磁気力学の系を形成する。ここでは、この新興分野の実験的、理論的進歩について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:52:15 GMT)
Gradient-free online learning of subgrid-scale dynamics with neural emulators [5.8]
提案手法では, ニューラルエミュレータを用いて, 縮小状態空間解法の近似を学習する。このアルゴリズムは、元の解法の勾配を計算することなく、オンライン戦略の利点のほとんどを回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:46:35 GMT)
Non-Fermi Liquids from Dipolar Symmetry Breaking [5.6]
各種空間次元のフェルミオンモデルにおける双極子対称性の対称性破断相の性質について検討する。双極子凝縮物のゴールドストーンモードは分散フェルミオンと強く結合し、低エネルギーで非フェルミ液体を自然に生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:12:16 GMT)
The Contextual Lasso: Sparse Linear Models via Deep Neural Networks [5.6]
本研究では,空間的特徴の関数として空間的パターンと係数が変化するような説明的特徴に疎線形モデルに適合する新しい統計的推定器を開発する。実データと合成データに関する広範な実験は、学習されたモデルは、非常に透明であり、通常のラッソよりもスペーサーであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:05:43 GMT)
MENTOR: Human Perception-Guided Pretraining for Iris Presentation Detection [5.6]
MENTOR(huMan pErceptioN-guided preTraining fOr iris pResentation attack Detection)を紹介する。我々はオートエンコーダを訓練し、入力虹彩画像から人間の唾液マップを学習する。トレーニングされたオートエンコーダは, (a) アイリス提示攻撃検知器のトレーニング済みバックボーンとして, (b) 未知データ上の有意な特徴のアノテータとして, および (b) の2つの異なる方法で利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:50:44 GMT)
Asymmetric Diffusion Based Channel-Adaptive Secure Wireless Semantic Communications [5.5]
拡散モデルと深部強化学習(DRL)を利用したセキュアな意味コミュニケーションシステムDiffuSeCを提案する。送信側端の拡散モジュールと受信側端の非対称なdenoisingモジュールにより、DiffuSeCはセマンティックアタックによって追加された摂動を緩和する。セマンティックアタックによる不安定なチャネル条件下でのロバスト性をさらに向上するため,DRLに基づくチャネル適応拡散ステップ選択方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:00:47 GMT)
Incentivizing Honesty among Competitors in Collaborative Learning and Optimization [5.5]
協調学習技術は、単一のエンティティのデータでトレーニングされたモデルよりも優れた機械学習モデルを可能にする可能性がある。多くの場合、このような協調的なスキームの潜在的な参加者は、下流のタスクで競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:22:23 GMT)
Abdominal organ segmentation via deep diffeomorphic mesh deformations [5.4]
CTとMRIによる腹部臓器の分節は,手術計画とコンピュータ支援ナビゲーションシステムにとって必須の要件である。肝, 腎, 膵, 脾の分節に対するテンプレートベースのメッシュ再構成法を応用した。結果として得られたUNetFlowは4つの器官すべてによく当てはまり、新しいデータに基づいて簡単に微調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:48:50 GMT)
The Vault: A Comprehensive Multilingual Dataset for Advancing Code Understanding and Generation [5.3]
複数のプログラミング言語における高品質なコードテキストペアのデータセットであるThe Vaultを提示する。我々の評価では、The Vault上でコード大言語モデルを微調整すると、このようなモデルはCodeSearchNetのような他のデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:05:38 GMT)
PriPrune: Quantifying and Preserving Privacy in Pruned Federated Learning [5.3]
ローカルモデルプルーニングのためのプライバシ対応アルゴリズムであるPruneを紹介する。我々は,プルーニングFLモデルによってリークされる情報量に基づいて,情報理論上界を導出する。 PriPruneは、最先端のPruned FLスキームと比較して、プライバシーと精度のトレードオフを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:18:09 GMT)
Mean BERTs make erratic language teachers: the effectiveness of latent bootstrapping in low-resource settings [5.1]
潜伏ブートストラッピングは、言語モデルの事前訓練のための代替のセルフスーパービジョン技術である。我々は,限られた資源から言語知識を取得するために,このアプローチがいかに効果的かを評価する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:31:32 GMT)
Phase Dependent Hanbury-Brown and Twiss effect [5.1]
我々は、2つの位相コヒーレント入力フィールドとコヒーレント補助フィールドを混合してHBT干渉計を拡張し、強度相関測定を行った。この実用的な手法は、光学系における天文学的応用のための合成開口イメージングの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:48:05 GMT)
PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences [5.1]
生成タンパク質言語モデルは、望ましい機能を持つ新しいタンパク質を設計する自然な方法である。 PoETは、関連するタンパク質の集合を配列配列として生成することを学ぶタンパク質ファミリー全体の自己回帰的生成モデルである。 PoETは検索拡張言語モデルとして使用することができ、任意のタンパク質ファミリーに設定された任意の変更を生成し、スコア付けすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:48:49 GMT)
ProNet: Progressive Neural Network for Multi-Horizon Time Series Forecasting [4.9]
ProNetは、マルチ水平時系列予測用に設計された新しいディープラーニングアプローチである。本手法では,予測水平線をセグメントに分割し,非自己回帰的に各セグメントの最も重要なステップを予測し,残りのステップを自己回帰的に行う。 ARモデルと比較して、ProNetは顕著なアドバンテージを示し、ARイテレーションを少なくし、予測速度を高速化し、エラーの蓄積を軽減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:46:40 GMT)
AMLNet: Adversarial Mutual Learning Neural Network for Non-AutoRegressive Multi-Horizon Time Series Forecasting [4.9]
AMLNetは,オンライン知識蒸留手法を用いて,現実的な予測を実現する革新的なNARモデルである。 AMLNetは、ディープARデコーダとディープNARデコーダを協調的にトレーニングすることで、ARモデルとNARモデルの長所を活用する。この知識伝達は、(1)教師モデルからのKD損失の寄与を動的に加重し、浅いNARデコーダがアンサンブルの多様性を組み込むことを可能にする結果駆動型KD、(2)モデルに隠された蒸留状態から貴重な洞察を抽出するために敵の訓練を利用するヒント駆動型KDの2つの主要なメカニズムによって促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:10:00 GMT)
Strategic Data Sharing between Competitors [4.9]
このデータ共有トレードオフを分析するための一般的なフレームワークを紹介します。経済理論から従来の市場モデルに基づくフレームワークのインスタンス化について検討する。以上の結果から,市場環境がデータ共有インセンティブに大きく影響していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:16:02 GMT)
A Generative Framework for Low-Cost Result Validation of Outsourced Machine Learning Tasks [4.9]
我々は、アウトソースされた機械学習ワークロードのリアルタイム検証のための新しいフレームワークであるFidesを提案する。 Fidesは、統計的分析とばらつき測定を使用して、サービスモデルが攻撃を受けている場合、高い確率で識別するクライアント側攻撃検出モデルを備えている。攻撃検出と再分類モデルの訓練のための生成的逆ネットワークフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:40:39 GMT)
Analyzing eyebrow region for morphed image detection [4.9]
提案手法は,眼窩領域の周波数を解析することに基づく。以上の結果から,本手法は画像の変形検出に有用なツールである可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:11:27 GMT)
PsyMo: A Dataset for Estimating Self-Reported Psychological Traits from Gait [4.8]
PsyMoは、歩行パターンに現れる心理的手がかりを探索するための、新しく、多目的かつマルチモーダルなデータセットである。被験者312名から7種類の歩行変化と6種類のカメラアングルで歩行シーケンスを収集した。被験者は歩数と合わせて6つの心理的質問紙に記入し,性格,自尊心,疲労,攻撃性,精神的健康に関連する17の心理指標を集計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:49:46 GMT)
GaitFormer: Learning Gait Representations with Noisy Multi-Task Learning [4.8]
本稿では,217Kの匿名トラックレットを含む歩行分析システムのための最大データセットであるDenseGaitを提案する。また、CASIA-Bで92.5%、FVGで85.33%の精度を実現するトランスフォーマーベースのモデルであるGaitFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:28:44 GMT)
RayDF: Neural Ray-surface Distance Fields with Multi-view Consistency [4.8]
我々は、レイベースニューラルネットワークとして3次元形状を定式化するためのRayDFと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。本手法は,800×800の深度画像を描画する座標法よりも1000倍高速な高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:22:50 GMT)
Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks [4.7]
本研究では,デジタルCTスキャン画像から岩石の効率的な弾性変調を予測するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチを提案する。我々はMapperアルゴリズムを用いて、3Dデジタルロック画像をグラフデータセットに変換し、重要な幾何学的情報をカプセル化する。我々のGNNモデルは、様々なサブキューブ次元から派生した様々なグラフサイズにわたる堅牢な予測能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:13:58 GMT)
Can ChatGPT advance software testing intelligence? An experience report on metamorphic testing [4.7]
我々はChatGPTに変成関係の候補を生成するよう依頼する。本稿では,ChatGPTを用いて複数のソフトウェアシステムをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:01:51 GMT)
Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents [4.7]
Jina Embeddings 2は、最大8192トークンを収容できるオープンソースのテキスト埋め込みモデルである。 Jina Embeddings 2は、様々な埋め込み関連タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:35:30 GMT)
Stabilized Neural Differential Equations for Learning Dynamics with Explicit Constraints [4.7]
そこで我々は, ニューラルネットワーク微分方程式に対する任意の多様体制約を強制するために, 安定化されたニューラル微分方程式(SNDE)を提案する。我々のアプローチは安定化項に基づいており、元の力学に加えると、制約多様体は確実に安定である。その単純さのため、我々の手法はすべての共通神経微分方程式(NDE)モデルと互換性があり、広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:18:31 GMT)
RefEgo: Referring Expression Comprehension Dataset from First-Person Perception of Ego4D [4.7]
RefEgoデータセットには、ビデオベースの参照式理解アノテーションのための12Kビデオクリップと41時間が含まれている。実験では,最先端の2D参照表現理解モデルとオブジェクト追跡アルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:50:49 GMT)
Role of Structural and Conformational Diversity for Machine Learning Potentials [4.6]
量子力学におけるデータバイアスとモデル一般化の関係について検討する。この結果から,一般化指標の微妙なパターンが明らかになった。これらの知見は、QMデータ生成のための貴重な洞察とガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:33:12 GMT)
A Framework for Bidirectional Decoding: Case Study in Morphological Inflection [4.6]
外部からシーケンスを復号するフレームワークを提案する。各ステップで、モデルは左、右にトークンを生成するか、左と右のシーケンスを結合するかを選択します。我々のモデルは2022年と2023年の共有タスクに最先端のSOTA(State-of-the-art)を設定し、それぞれ平均精度4.7ポイントと2.7ポイント以上で次の最高のシステムを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:51:34 GMT)
Stochastic Configuration Machines: FPGA Implementation [4.6]
コンフィグレーションネットワーク(SCN)は、データモデリングのメリットと実現可能性から、産業アプリケーションにおいて主要な選択肢である。本稿では、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)にSCMモデルを実装し、学習性能を向上させるためにバイナリコード入力を導入することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:04:20 GMT)
Efficient distributed representations beyond negative sampling [4.6]
本稿では,分散表現を効率よく学習する手法について述べる。我々は,sotfmax正規化定数を線形時間で推定でき,効率的な最適化戦略を設計できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:34:17 GMT)
Deep Learning for Spatiotemporal Big Data: A Vision on Opportunities and Challenges [4.5]
一時的ビッグデータは、これまで不可能だった問題を解決する新たな機会を育むことができる。ビッグデータの特徴は、ディープラーニング技術に新たな課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:12:51 GMT)
Identifying Label Errors in Object Detection Datasets by Loss Inspection [4.4]
本稿では,オブジェクト検出データセットにおけるラベル誤り検出手法のベンチマークを紹介する。そこで本研究では,軌道上でランダムに導入した4種類のラベルエラーと,良好なラベル付きオブジェクト検出データセットの試験セットをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:08:13 GMT)
Bidirectional Captioning for Clinically Accurate and Interpretable Models [4.4]
視覚言語事前学習は、下流コンピュータビジョンタスクに効率的に転送する高品質な視覚エンコーダを生成することが示されている。本稿では,放射線学レポートの双方向キャプションを事前学習の一形態として実験し,学習した埋め込みの質と有用性を比較検討した。以上の結果から, コントラスト前訓練と競合する前訓練型視覚エンコーダ(CheXpert competition multi-label AUC 89.4%)の字幕化は, 臨床的に有意な報告が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:25:29 GMT)
Equivariant Neural Simulators for Stochastic Spatiotemporal Dynamics [4.3]
Equi Probabilistic Neural Simulation (EPNS)は、同変分布の自己回帰モデリングのためのフレームワークである。 EPNSは、確率的シミュレーションのための既存のニューラルネットワークベースの手法をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:00:55 GMT)
L2T-DLN: Learning to Teach with Dynamic Loss Network [4.2]
既存の研究では、教師の反復モデル(1)は、学生モデルの現在の状態に基づいて損失関数を単に決定するだけである。本稿では,まず,記憶単位を持つ教師モデルを設計し,時間的タスクとして損失調整を定式化する。そして、ダイナミックな損失ネットワークにより、損失の状態を利用して、教師と生徒モデルとの相互作用を強化する教師の学習を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:21:40 GMT)
TensorNet: Cartesian Tensor Representations for Efficient Learning of Molecular Potentials [4.2]
我々は、革新的なO(3)等価メッセージパッシングニューラルネットワークアーキテクチャであるNetを紹介する。テンソル原子埋め込みを用いることで、機能混合は行列積演算により単純化される。ポテンシャルエネルギーと力の上のベクトルとテンソル分子量の正確な予測が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:15:00 GMT)
Sustainable Concrete via Bayesian Optimization [4.1]
地球規模の二酸化炭素排出量の8%はセメントの生産による可能性がある。そのため、低炭素コンクリート公式の発見は持続可能性にとって非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:04:00 GMT)
Observation of strong coupling between a mechanical oscillator and a cavity-magnon polariton [4.1]
キャビティマグノメカニクス(CMM)は、マイクロ波キャビティ光子、マグノン、振動フォノン間のコヒーレントカップリングを扱う。ここでは, 強結合系におけるCMMシステムを実証し, 関連する正規モード分割を観察する。この研究は、フォノン、光子、マグノンの量子状態のコヒーレントな制御と測定への道を開き、マルチパーティイトハイブリッドシステムにおけるリッチな強結合効果の研究のための新しいプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:47:10 GMT)
NAS-X: Neural Adaptive Smoothing via Twisting [4.1]
本稿では,スムーシング・シーケンシャルモンテカルロ (SMC) を用いて, 逐次設定に再重み付けしたウェイクスリープ (RWS) を拡張する手法であるツイスト法 (NAS-X) を導入する。実験の結果,NAS-X は従来の VI- および RWS に基づく推論とモデル学習において,より低いパラメータ誤差とより厳密な近距離境界を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:32:08 GMT)
Stage-Aware Learning for Dynamic Treatments [4.0]
動的治療体制のための新しい個別化学習法を提案する。我々は、観察された治療軌跡と、決定段階にわたって最適な状態から得られるものとの整合性に重点を置いている。観測軌道が最適処理と完全に一致しなければならないという制約を緩和することにより,本手法は逆確率重み付け法のサンプル効率と安定性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:35:31 GMT)
Generating Context-Aware Natural Answers for Questions in 3D Scenes [4.0]
質問応答タスクをシーケンス生成タスクにピボットし、3Dシーンにおける質問に対する自由形式の自然な回答を生成する(Gen3DQA)。 ScanQAベンチマークに新しいSOTAを設定する(テストセットのCIDErスコア72.22/66.57)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:18:31 GMT)
A 4-approximation algorithm for min max correlation clustering [4.0]
minmax相関クラスタリング問題に対する下界法を導入し、この手法に基づいて、完全グラフに対する 4-近似アルゴリズムを提案する。これにより、線形プログラムの定式化を用いて、5の最もよく知られた近似を保証することができる。提案手法は,ソリューションの品質やベンチマークデータセットの精度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:15:41 GMT)
Typical entanglement entropy in systems with particle-number conservation [4.0]
本研究では, 任意の粒子を含む系において, 典型的な二部交絡エントロピーを$langle S_Arangle_N$で計算する。量子カオススピンとボソン系の高励起固有状態の絡み合いエントロピーについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Protecting Publicly Available Data With Machine Learning Shortcuts [3.9]
簡単なショートカットであっても、説明可能なAI手法で検出することは困難であることを示す。そして、この事実を利用して、オンラインデータベースをクローラーから守るアプローチを設計します。 MLショートカットを意図的に追加することで、抑止力を創出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:38:03 GMT)
Early detection of inflammatory arthritis to improve referrals using multimodal machine learning from blood testing, semi-structured and unstructured patient records [3.7]
IA早期検出における意思決定を支援するため,マルチモーダルデータを用いた融合・アンサンブル学習手法を提案する。我々の知る限り、GPレファラールからのIAの早期検出を支援するためにマルチモーダルデータを利用した最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:30:00 GMT)
Measuring Behavior Change with Observational Studies: a Review [3.7]
我々は148の論文(2000-2023)を分析し,行動分類と変化検出手法を作成した。私たちの発見は、感情の変化、API制限されたプラットフォームへの重点、理論の統合に焦点を合わせました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:02:09 GMT)
Uncertainty-aware Grounded Action Transformation towards Sim-to-Real Transfer for Traffic Signal Control [3.6]
本稿では,UGAT と呼ばれる実世界のシミュレーション(シミュレート・トゥ・リアル)トランスファー手法を提案する。本手法は,実世界における移動RLポリシーの性能を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:16:22 GMT)
Assessment of Differentially Private Synthetic Data for Utility and Fairness in End-to-End Machine Learning Pipelines for Tabular Data [3.6]
差分プライベート(DP)合成データセットは、個々のデータプロバイダのプライバシを保持しながらデータを共有するためのソリューションである。機械学習モデルの訓練と評価に最も効果的な合成データ生成手法を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:37:16 GMT)
Rapid suppression of quantum many-body magnetic exciton in doped van der Waals antiferromagnet (Ni,Cd)PS3 [3.5]
ファンデルワールス反強磁性体NiPS3の磁気励起子を2つの実験的手法と理論的研究により研究した。結果は、コヒーレント磁気励起子の前提条件として格子の隠れた重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:41:24 GMT)
WEARDA: Recording Wearable Sensor Data for Human Activity Monitoring [3.5]
We present WEARDA, the open Source WEARable Sensor Data Acquisition software package。 WEARDAは、スマートウォッチによる人間の活動データ取得を容易にする。 4つのセンサーからの生データを同時に記録する機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:09:04 GMT)
Chain-of-Thought Embeddings for Stance Detection on Social Media [3.5]
CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは,最近,姿勢検出タスクのパフォーマンス向上を図っている。本研究では,姿勢検出タスクにおけるCOT性能を向上させるCOT埋め込みについて紹介する。本モデルはソーシャルメディアから収集した複数の姿勢検出データセット上でのSOTA性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:18:10 GMT)
Navigating the Pitfalls of Active Learning Evaluation: A Systematic Framework for Meaningful Performance Assessment [3.3]
アクティブラーニング(AL)は、ラベルなしデータのプールから最も情報性の高いサンプルをインタラクティブに選択することで、ラベル付けの負担を軽減することを目的としている。半教師型(Semi-SL)や自己教師型学習(Self-SL)のような新興パラダイムと比較して、ALの有効性を疑問視する研究もある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:49:51 GMT)
Machine Learning Regularization for the Minimum Volume Formula of Toric Calabi-Yau 3-folds [3.3]
佐々木・アインシュタイン5次元多様体の最小体積に対する明示的な公式の集合を示す。提示された公式は、トーリック・カラビ・ヤウの3次元多様体の幾何学的不変量である。我々の研究は、広範なトーリック・カラビ・ヤウ3次元多様体の集合であっても、提案式は最小体積を驚くほど精度良く近似することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:25:50 GMT)
Soft Gripping: Specifying for Trustworthiness [3.2]
本稿では,ソフトロボットシステムの開発における仕様策定の重要性について論じる。食品のピック・アンド・プレイス・タスクのためのソフトグリップの広範な例を示す。提案された仕様は、信頼性、安全性、適応性、予測可能性、倫理、規制など、機能的および非機能的要件の両方をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:25:01 GMT)
Tell Me What Is Good About This Property: Leveraging Reviews For Segment-Personalized Image Collection Summarization [3.1]
プロパティ・レビューの分析により,プロパティ・ヴィジュアライゼーションの要約におけるユーザの意図を考察する。視覚的な要約にレビューからの洞察を取り入れることで、ユーザに対して関連コンテンツを提示することで要約を強化する。人間の知覚研究を含む我々の実験は、我々のクロスモーダルアプローチの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:06:49 GMT)
Inverse folding for antibody sequence design using deep learning [2.9]
本稿では, 抗体構造に特異的に最適化した, 精密な折り畳み逆モデルを提案する。本研究では、相補性決定領域の標準的コンフォーメーションについて検討し、これらのループの既知のクラスタへの符号化を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:12:41 GMT)
Domain Generalization in Computational Pathology: Survey and Guidelines [2.8]
アウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distribution)データは、Emph domain shift(DS)を引き起こす。 DSはトレーニングされたモデルの一般化をわずかに異なるデータ分布を持つ未知のデータセットに還元する。複雑なDG問題に対処するため,28個の最先端DGアルゴリズムを用いて徹底的なベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:39:19 GMT)
Are Natural Domain Foundation Models Useful for Medical Image Classification? [2.8]
確立された4つの医用画像データセットを対象とした5つの基礎モデルの性能評価を行った。 DINOv2は、ImageNet事前トレーニングの標準プラクティスを一貫して上回っている。他の基盤モデルは、医療画像分類タスクへの転送可能性の限界を示す、この確立されたベースラインを一貫して打ち負かさなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:21:56 GMT)
Neural networks for insurance pricing with frequency and severity data: a benchmark study from data preprocessing to technical tariff [2.8]
本稿では,複数種類の入力機能が存在する場合に,頻度と重大度を目標とした4つの保険データ集合に関するベンチマーク研究を行う。本稿では,2つの入力データに対する一般化線形モデル,勾配ブースト木モデル,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN),複合アクチュエータニューラルネットワーク(CANN)の性能を詳細に比較する。我々のCANNは、それぞれGLMとGBMと確立されたベースライン予測とニューラルネットワークの補正を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:03:07 GMT)
Modular Anti-noise Deep Learning Network for Robotic Grasp Detection Based on RGB Images [2.8]
本稿では,単一のRGB画像からつかむポーズを検出するための興味深いアプローチを提案する。本稿では,認識とセマンティックセグメンテーションを付加したモジュール型学習ネットワークを提案する。提案手法の有効性と精度を,実践的な実験と評価を通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:01:49 GMT)
Learning Invariant Representations under General Interventions on the Response [2.7]
線形構造因果モデル(SCM)に着目し、不変整合性(IMP)を導入する。離散環境と連続環境の両方において,本手法の一般化誤差を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:58:00 GMT)
A Clinical Guideline Driven Automated Linear Feature Extraction for Vestibular Schwannoma [2.7]
前庭神経腫(Vestibular Schwannoma)は、バランス神経の1つから成長する良性脳腫瘍である。患者は手術、放射線治療、あるいは保守的な「待機とスキャン」戦略で治療される。本研究は,深層学習に基づくセグメンテーションを用いて,計算アルゴリズムを用いて関連する臨床特徴を抽出することにより,このプロセスの自動化と改善を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:54:24 GMT)
Topological Learning for Motion Data via Mixed Coordinates [2.6]
トポロジーはデータセット内の構造情報を効率的に抽出することができる。本稿では,位相情報を多出力ガウスプロセスモデルに組み込むことを提案する。時間と運動の時系列でトポロジ情報を用いた統一的なフレームワークを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:20:48 GMT)
Dynamic Gaussian Splatting from Markerless Motion Capture can Reconstruct Infants Movements [2.4]
本研究は,多様な臨床集団に適用可能な高度な運動分析ツールの道を開くものである。マーカーレスモーションキャプチャーデータに対する動的ガウススプラッティングの適用について検討した。以上の結果から,この手法が乳幼児の情景を表現し,乳幼児の動きを追跡できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:09:39 GMT)
Lyapunov-Based Dropout Deep Neural Network (Lb-DDNN) Controller [2.4]
ドロップアウト正規化(Dropout regularization)は、トレーニング中にノードをランダムにドロップして、オーバーフィッティングやコ適応といった問題を緩和するアプローチである。追従誤差の収束を保証するため、非滑らかなリャプノフに基づく安定性解析を行う。シミュレーションの結果、トラッキングエラーは38.32%改善され、関数近似エラーは53.67%改善され、制御労力は50.44%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:54:08 GMT)
Floquet non-equilibrium Green's function and Floquet quantum master equation for electronic transport: The role of electron-electron interactions [2.4]
非平衡グリーン関数(NEGF)と量子マスター方程式(QME)は電子輸送のアプローチの2つの主要なクラスである。外部周期場との相互作用により駆動される量子ドットの輸送特性に対するこれらの形式の様々なフロケ分散について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:01:55 GMT)
Towards Multi-User Activity Recognition through Facilitated Training Data and Deep Learning for Human-Robot Collaboration Applications [2.3]
本研究では、シングルユーザに関するデータを収集し、後処理でそれらをマージすることで、マルチユーザアクティビティに関するデータを集める方法を提案する。同じ設定で記録されたユーザのグループに関するトレーニングデータを使用する場合と比較して、この方法で収集されたデータをHRC設定のペアに使用し、同様のパフォーマンスを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:04:15 GMT)
A rapidly mixing Markov chain from any gapped quantum many-body system [2.3]
我々は、$pi(x)=|langle x|psirangle|2$ からビット文字列 $x$ を考える。我々の主な結果は、逆スペクトルギャップ$H$と関連する連続時間Markov Chainと定常状態$pi$の混合時間との直接リンクを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:36:59 GMT)
Learning quantum states and unitaries of bounded gate complexity [2.2]
我々は、G$2量子ビットゲートを持つ量子回路によって生成された状態を微量なトレース距離に学習するには、G$で線形にスケールするサンプル複雑性が必要であることを証明した。また、$G$ゲートによって生成されるユニタリを、小さな平均ケースエラーに対して線形に$G$で学習するのに最適なクエリの複雑さが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:03 GMT)
An interpretable clustering approach to safety climate analysis: examining driver group distinction in safety climate perceptions [2.2]
この研究は、安全気候の認識に基づいて、トラック運転手をクラスタリングするための5つのアルゴリズムを比較した。本研究では,クラスタリングの結果をよりよく解釈するために,異なる解釈可能な機械学習手法を導入する。様々なドライバーグループを区別する上で、監督ケアの促進が重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:53:42 GMT)
LightSAGE: Graph Neural Networks for Large Scale Item Retrieval in Shopee's Advertisement Recommendation [2.1]
我々は、グラフ構築、モデリング、データ歪の扱いにおいて、単純で斬新でインパクトに富んだテクニックを紹介します。我々は,強信号ユーザ行動と高精度協調フィルタリング(CF)アルゴリズムを組み合わせることで,高品質な項目グラフを構築する。そこで我々はLightSAGEと呼ばれる新しいGNNアーキテクチャを開発し、ベクトル探索のための高品質なアイテムの埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:57:06 GMT)
Towards Populating Generalizable Engineering Design Knowledge [2.1]
工学設計の文献における手法は、しばしば三重項をポップアップさせるために予め定義された一連の関係を利用する。タグをトレーニングして、文からエンティティとリレーションの両方を識別します。これらのタグをトレーニングするために、44,227の文とそれに対応する事実のデータセットを手作業で構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:59:43 GMT)
Codes for entanglement-assisted classical communication [2.0]
Schemeは量子チャネル上で、最大絡み合ったペアによって支援された古典的な情報を送信する。利用可能な絡み合いの量に基づいて、直接コーディングや超高密度コーディングを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:44:33 GMT)
Coherent control of a superconducting qubit using light [2.0]
我々は、最大1.18%の変換効率で動作するマイクロ波光量子トランスデューサを開発した。超伝導量子ビットにおける光駆動型Rabi振動は、量子ビットコヒーレンス時間に影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:45:24 GMT)
Merging Dipolar Supersolids in a Double-Well Potential [2.0]
双極性ボース-アインシュタイン凝縮体による2つの同一超固体の融合挙動について検討した。 2つの井戸間の障壁高さと間隔を断熱的に調整することにより、2つの超固体は互いに移動し、様々な基底状態相が出現する。ガスの2つの部分を切り離すのに必要な力を計算し、融合した超固体が変形可能なプラスチック材料のように振る舞うことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:13:15 GMT)
Interaction Measures, Partition Lattices and Kernel Tests for High-Order Interactions [1.9]
2つ以上の変数のグループ間の非自明な依存関係は、そのようなシステムの分析とモデリングにおいて重要な役割を果たす。我々は、結合確率分布の因数分解をますます含む、$d$-order$d geq 2$)相互作用測度の階層を導入する。また、相互作用測度とそれらの複合置換試験の導出を解明する格子理論と数学的リンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:55:48 GMT)
LinFlo-Net: A two-stage deep learning method to generate simulation ready meshes of the heart [1.9]
患者画像データから人間の心臓のコンピュータモデルを自動的に生成する深層学習モデルを提案する。我々のフレームワークはメッシュの自己貫通を最小化するために設計されており、これは通常は小さな距離で分離された表面メッシュを変形する際に発生する。我々のモデルは、最先端の手法に匹敵する精度を示しながら、自己切断のないメッシュを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:29:50 GMT)
Transcending the Attention Paradigm: Representation Learning from Geospatial Social Media Data [1.8]
本研究では、分散パターンの源泉としてソーシャルメディアデータを調査し、パフォーマンスベンチマークのパラダイムに挑戦する。本研究は,これらの抽象的関係を適切に表現するために,経験的ソーシャルメディアコーパスを要素成分に分解する。我々は、各都市固有の単語モデルを採用し、それぞれの表現を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:56:21 GMT)
Quantum Lego and XP Stabilizer Codes [1.8]
近年のXP安定化器コードに 'quantum lego' のグラフィカルなフレームワークを適用した。演算子マッチングの考え方がそのような符号を保ち続けていることを示す。我々はこれらの対称性を追跡するための効率的な古典的アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:44:39 GMT)
A little magic means a lot [1.8]
我々は「偽マズーク」現象を紹介する低いマジックを持つ量子状態の特定のアンサンブルは、高いマジックを持つ量子状態と計算的に区別できない。結果は、魔法は量子状態の「隠蔽可能な」性質であるという概念的な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:22:50 GMT)
Regret-Minimization Algorithms for Multi-Agent Cooperative Learning Systems [1.8]
MACL(Multi-Agent Cooperative Learning)は、人工知能(AI)システムであり、複数の学習エージェントが協力して共通のタスクを完了させる。近年、様々な領域におけるMACLシステムの実証的な成功は、逐次意思決定問題に対するMACLシステムの設計と解析に活発な研究を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:50:31 GMT)
Learning Dictionaries from Physical-Based Interpolation for Water Network Leak Localization [1.7]
本稿では,状態推定と学習に基づくリークローカライズ手法を提案する。提案手法は, 配水ネットワークにおける隣接ノードの油圧ヘッド間の相互接続の物理値を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:58:59 GMT)
Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling Sentiments and Relationships in Online Comments [1.7]
本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係について検討する。単語の埋め込みを使って文や文書のコンポーネントを分析する。我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:38:39 GMT)
Large-Scale Application of Fault Injection into PyTorch Models -- an Extension to PyTorchFI for Validation Efficiency [1.7]
PyTorchALFI (Application Level Fault Injection for PyTorch) という,PyTorchFIに基づく新しいフォールトインジェクションフレームワークを導入する。 PyTorchALFIは、ランダムに生成された再利用可能な障害セットを定義して、PyTorchモデルに注入する効率的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:18:35 GMT)
A Preference Learning Approach to Develop Safe and Personalizable Autonomous Vehicles [1.7]
本研究は、自動運転車の交通規則の遵守を保証する選好学習手法を導入する。ペア比較に基づく安全保証選好学習の問題を定式化する。提案手法は,従来の選好学習法と比較して,選好の獲得に関して競争力のある結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:52:37 GMT)
On Feynman--Kac training of partial Bayesian neural networks [1.6]
部分ベイズニューラルネットワーク(pBNN)は、完全なベイズニューラルネットワークと競合することが示されている。本稿では,Feynman-Kacモデルのシミュレーションとして,pBNNのトレーニングを定式化した効率的なサンプリングベーストレーニング戦略を提案する。提案手法は, 予測性能において, 提案手法が技術状況より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:03:15 GMT)
Iris: Dynamic Privacy Preserving Search in Structured Peer-to-Peer Networks [1.6]
構造化P2Pネットワーク,特にChordプロトコルのクエリプライバシについて検討する。我々は、強力な敵が存在する場合でも、プライバシー保証を評価することができる新しいプライバシー概念を導入する。 We design Iris, a algorithm that a requester to hide the target of a query in Chord from the intermediate node that part in the routing。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:24:47 GMT)
Approximate information maximization for bandit games [1.6]
本稿では,システム内のキー変数の情報ゲインに対する近似を最大化する新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。経験的成功により,ガウス報酬を用いた二本腕バンディット問題に対する最適性を証明する。このアプローチはより複雑なバンディット設定に効率よく適応することができ、マルチアームバンディット問題に対する情報アプローチのさらなる調査を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:43:52 GMT)
Evolving parametrized Loss for Image Classification Learning on Small Datasets [1.5]
本稿ではメタロスネットワーク(MLN)と呼ばれるパラメタ化損失関数の進化のためのメタラーニング手法を提案する。本手法では,MLNを識別対象関数として分類学習の枠組みに組み込む。実験の結果,MLNは古典的クロスエントロピー誤差や平均二乗誤差と比較して,一般化を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:27:01 GMT)
Deep-learning-based decomposition of overlapping-sparse images: application at the vertex of neutrino interactions [1.4]
本稿では,深層学習の力を利用して,多次元重なり合うスパース画像中の個々の物体を正確に抽出する手法を提案する。これは、イメージング検出器から得られるオーバーレイド素粒子を分解した高エネルギー物理学の直接的な応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:12:25 GMT)
Elimination of Static Hazards in Asynchronous Sequential Circuits using Quantum dot Cellular Automata [1.3]
新興技術には他にはないが、Quantum-dot Cellular Automataでは、高速、低電力運転、高パッケージ密度を見つけることができる。この研究は、リスクのないシーケンシャル回路とハザードのないシーケンシャル回路の両方を考慮しており、どちらもクッキングエネルギーの観点から比較され、より良い回路が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:09:12 GMT)
A Planning-and-Exploring Approach to Extreme-Mechanics Force Fields [1.2]
我々は、ひずみ状態の空間のプリサンプリングとアクティブラーニング技術を組み合わせることで、骨折のためのニューラルネットワークベースの力場、NN-F$3$を開発する。 NN-F$3$の能力は、モデル問題としてh-BNおよびツイスト二層グラフェンの破断を研究することによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:59:01 GMT)
Corrected Bell and Noncontextuality Inequalities for Realistic Experiments [1.2]
文脈性は量子相関の特徴である。非古典的な現象としての基本的な観点からも重要であり、量子的優位性のためのリソースとしての応用の観点からも重要である。我々は、その雑音に対する頑健性を保証する文脈分数(文脈分数)の既知の尺度の連続性を証明した。すると、これらの緩和が文脈性を説明できる範囲に縛り付けられ、真の文脈性の概念が成立し、実験的な不完全性に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:43:39 GMT)
Herd: Using multiple, smaller LLMs to match the performances of proprietary, large LLMs via an intelligent composer [1.1]
オープンソースモデルの群れは、インテリジェントルータを介して、プロプライエタリなモデルのパフォーマンスに適合または超えることができることを示す。 GPTがクエリに答えられない場合、Herdは少なくとも40%の確率でモデルを特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:11:02 GMT)
Early Detection of Depression and Eating Disorders in Spanish: UNSL at MentalRiskES 2023 [1.1]
MentalRiskESは、スペイン語の早期リスク検出に関連する問題を解決することを提案する新しい課題である。目的は、異なるタスクを考慮に入れた精神障害の兆候を示すTelegramユーザーをできるだけ早く検出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:38:31 GMT)
Offline Tracking with Object Permanence [1.1]
本稿では,隠蔽された物体追跡に焦点をあてたオフライン追跡モデルを提案する。従来のオンライン追跡結果を45%のIDSと2%のAMOTAで改善し、3Dマルチオブジェクトトラッキングにおける最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:31:05 GMT)
Conceptor-Aided Debiasing of Large Language Models [1.0]
事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングコーパスの社会的バイアスを反映している。我々は,BERT や GPT などの LLM のバイアス部分空間を同定し,除去するためのソフトプロジェクション手法である概念を用いた。提案手法は,(1)NOT操作による後処理によるバイアス部分空間の投影,(2)新しいアーキテクチャ,CI-BERT (Conceptor-intervened BERT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:00:23 GMT)
Masked-Attention Diffusion Guidance for Spatially Controlling Text-to-Image Generation [1.0]
拡散モデルのさらなる訓練を伴わずにテキスト・画像生成を空間的に制御する手法を提案する。我々の目的は、与えられたセマンティックマスクやテキストプロンプトに従ってアテンションマップを制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:48:26 GMT)
Lattice Realizations of Topological Defects in the critical (1+1)-d Three-State Potts Model [1.0]
位相的/完全伝達的欠陥は共形場の理論の分析において基礎的な役割を果たす。これらの欠陥に対するスピン鎖規則化を提案し,三状態ポッツCFTの場合の解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:25:01 GMT)
Learning Robot Manipulation from Cross-Morphology Demonstration [1.0]
いくつかの学習は、教師と学生の行動空間における小さなミスマッチを処理する。ここでは,教師の形態が学生と大きく異なる場合について述べる。我々のフレームワークであるMorphological Adaptation in Imitation Learning (MAIL)はこのギャップを埋め、異なる形態を持つ他のエージェントによるデモンストレーションからエージェントを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:13:12 GMT)
Optimize Planning Heuristics to Rank, not to Estimate Cost-to-Goal [0.9]
計画のための模倣学習では、関数のパラメータは一連の解決された問題インスタンスに対して最適化される。次に、フォワード探索アルゴリズムの与えられた変種に合わせたランキングに基づいて、損失関数の族を提案する。様々な問題の集合に関する実験的な比較は、導出理論を絶対的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:39:49 GMT)
Advancing a Model of Students' Intentional Persistence in Machine Learning and Artificial Intelligence [0.9]
多様な集団の持続性は工学で研究されている。短期的な意図的持続性は、専攻やレベルの研究のような学術的入学要因と関連付けられている。長期的持続性は、職業的役割の信頼性の尺度と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:57:40 GMT)
"Just a little bit on the outside for the whole time": Social belonging confidence and the persistence of Machine Learning and Artificial Intelligence students [0.9]
機械学習(ML)と人工知能(AI)の成長分野は、永続化研究においてユニークで未調査なケースを提示している。我々はこの分野での持続性の最初の理解を得るために探索的研究を行う。学生が社会的帰属によって動機づけられることと、密接なメンターシップの重要性の相違について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:59:38 GMT)
A Mini Review on the utilization of Reinforcement Learning with OPC UA [0.9]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボット工学、自然言語処理、ゲームプレイといった様々な分野に応用された強力な機械学習パラダイムである。この可能性を完全に活用する鍵は、既存の産業システムへのRLのシームレスな統合である。この研究は、このギャップを埋めるために、両方の技術の技術的な概要を簡潔に提供し、半発掘的な文献レビューを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:52:42 GMT)
Strategies to Harness the Transformers' Potential: UNSL at eRisk 2023 [0.9]
CLEF eRisk Laboratoryは、インターネット上のリスク検出に関連するさまざまなタスクに対するソリューションを探索している。 2023年版では,第1タスクはうつ病の症状を検索し,BDIアンケートの症状との関連性に応じて利用者の文章を抽出することを目的としていた。課題2は,病的ギャンブルリスクの早期発見の問題であり,参加者は可能な限り早くユーザを検知しなければならなかった。第3タスクは、摂食障害の徴候の重症度を推定することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:34:33 GMT)
On Many-Actions Policy Gradient [0.9]
本研究では,政策勾配 (SPG) の変動について検討した。我々は多作用最適性条件を導出し、多作用 SPG が比例的に延長された単作用剤と比較して低分散を生じるかどうかを決定する。 SPGの文脈における多行動サンプリングに動的モデルを活用するモデルベース多行動(MBMA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:20:05 GMT)
Decoupled Actor-Critic [0.9]
Decoupled Actor-Critic (DAC)は、勾配のバックプロパゲーションによって2つの異なるアクターを学ぶ。 DACはロコモーションタスクの最先端性能とサンプル効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:28:06 GMT)
Incorporating Zero-Knowledge Succinct Non-interactive Argument of Knowledge for Blockchain-based Identity Management with off-chain computations [0.9]
zk-SNARKを統合する新しいブロックチェーンベースの指紋認証システムを提案する。提案手法はブロックチェーンベースのID管理のためのセキュアで効率的なソリューションを提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:24:05 GMT)
Can input reconstruction be used to directly estimate uncertainty of a regression U-Net model? -- Application to proton therapy dose prediction for head and neck cancer patients [0.8]
本稿では,別の直接不確実性推定法を提案し,それを回帰U-Netアーキテクチャに適用する。本手法は頭頸部癌患者に対する陽子線量予測に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:04:34 GMT)
rTsfNet: a DNN model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature Extraction for IMU-based Human Activity Recognition [0.8]
本稿では、IMUに基づく人間活動認識(HAR)のための新しいDNNモデルとしてrTsfNetを提案する。 rTsfNetはDNN内で3D回転パラメータを導出することで特徴を導出する3Dベースを自動的に選択する。時系列特徴(TSF)を導出し,UCIを用いてHARを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:51:50 GMT)
Emotional Theory of Mind: Bridging Fast Visual Processing with Slow Linguistic Reasoning [0.7]
イメージにおける心的問題に関する感情理論は、感情認識タスクであり、「境界ボックスの人はどのように感じるか?」と問うものである。本研究では,最近の大規模視覚言語モデルに埋め込まれた感情的コモンセンス知識をコンテキストデータセットの感情で評価する。 EMOTICでゼロショット視覚言語モデルを用いた実験では、「高速」と「スロー」の推論を組み合わせることが感情認識システムを改善するための有望な方法であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:26:12 GMT)
The Ethics of AI Value Chains [0.7]
AI倫理に関心を持つ研究者、実践者、政策立案者は、より統合的なアプローチを必要とする。我々は、戦略的管理、サービス科学、経済地理学、産業、政府、応用研究文献から、バリューチェーンとAIバリューチェーンの理論をレビューする。我々は、研究者、実践者、政策立案者がAI開発と利用のより倫理的な実践を進めるための4つの今後の方向性を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:27:41 GMT)
Reconstructing complex states of a 20-qubit quantum simulator [0.7]
本稿では, 量子状態の多角化を効果的に再現する手法を示す。我々は,ニューラルネットワークの量子状態表現に基づく手法と比較して,状態再構成の品質と収束の高速化を観察する。本研究は,多体量子系のクエンチダイナミクスによって生成される複素状態の効率的な実験的評価への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:37:32 GMT)
Entanglement-based quantum digital signatures over deployed campus network [0.7]
量子デジタルシグネチャプロトコルの大きな利点は、情報理論のセキュリティを持つことができることである。我々のキャンパスネットワーク上で、絡み合いに基づく量子デジタルシグネチャを実装するハードウェアを実演し、特徴付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:31:23 GMT)
Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space [0.6]
有限標本から無限次元空間における近似関数の挑戦について検討する。我々の特に焦点はワッサーシュタイン距離関数(英語版)(Wasserstein distance function)に集中しており、これは関連する例である。数値的な実装では,ニューラルネットワークをベース関数として適切に設計し,基礎関数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:59:47 GMT)
Facial asymmetry: A Computer Vision based behaviometric index for assessment during a face-to-face interview [0.5]
行動計測は、選択過程における比較的小さな研究分野である。本研究では,面接者の客観的評価を容易にする支援ツールとして,行動計測の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:42:08 GMT)
Stability of classical shadows under gate-dependent noise [0.5]
現実的な実践では,騒音下での影推定器の挙動を理解することが重要である。我々は、影の推定に影響を及ぼす平均ノイズチャネルを特定し、ノイズによるバイアスのよりきめ細かい制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:00:18 GMT)
Toward Transparent Sequence Models with Model-Based Tree Markov Model [0.5]
モデルベース木隠れセミマルコフモデル(MOB-HSMM)を提案する。このモデルは、Deep Neural Networks (DNN)から抽出した知識を活用し、明確な説明を提供しながら予測性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:10:26 GMT)
Model Uncertainty based Active Learning on Tabular Data using Boosted Trees [0.5]
監視された機械学習は、モデルトレーニングのための良質なラベル付きデータの可用性に依存している。アクティブな学習は機械学習のサブフィールドであり、ラベル付きデータを効率的に取得するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:29:53 GMT)
An Empirical Study of Using Large Language Models for Unit Test Generation [0.5]
コード生成モデルは、コードコメント、既存のコード、または両方の組み合わせからプロンプトを受け取り、コードを生成する。我々は,このギャップを埋めるために3つの生成モデル(Codex, GPT-3.5-Turbo, StarCoder)がいかにうまくテストケースを生成するかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 01:30:16 GMT)
Learning with Subset Stacking [0.4]
入力-出力ペアの集合から学習する新しい回帰アルゴリズムを提案する。我々はこのアルゴリズムを「サブセット・スタックング」あるいは「LESS」と呼ぶが、これは回帰器を積み重ねる手法に似ているためである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:56:34 GMT)
Bayesian Quality-Diversity approaches for constrained optimization problems with mixed continuous, discrete and categorical variables [0.4]
複雑なエンジニアリング設計問題は、設計するシステムの挙動と性能を予測するために、数値的にコストのかかるシミュレーションコードを使用する必要がある。近年、デザイン空間の探索を強化するため、品質多様性と呼ばれる新しいアプローチが提案されている。本稿では,連続的・離散的・カテゴリー的ベイズ最適化戦略に基づく新しい品質多様性手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:28:17 GMT)
Skip-WaveNet: A Wavelet based Multi-scale Architecture to Trace Firn Layers in Radar Echograms [0.3]
我々はレーダエコーグラムのためのウェーブレットに基づくマルチスケールディープラーニングアーキテクチャを開発し、ファーン層検出を改善する。ウェーブレットベースのアーキテクチャは、最適なデータセットスケール(ODS)と最適な画像スケール(OIS)Fスコアをそれぞれ3.99%、そして3.7%改善する。提案したSkip-WaveNetアーキテクチャは各イテレーションで新しいウェーブレットを生成し,最先端のファーン層検出ネットワークと比較して高い一般化性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:30:27 GMT)
Thresholds in the Robustness of Error Mitigation in Noisy Quantum Dynamics [0.3]
我々はImry-Ma引数を適用し、ランダムな空間的局所回路に対する誤差緩和のロバスト性におけるしきい値の存在を予測する。対照的に、1次元の回路では、緩和は障害の特徴づけにおける不完全性に対して$mathcalO(1)$の時間で失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:13:12 GMT)
Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models [0.3]
この研究は拡散モデルを利用して、衛星画像、リモートセンシング、大気データを統合することでサイクロン軌道と降水パターンを予測する。実験では、カスケードモデルからの最後の予測は、36時間のロールアウトまでの正確な予測を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:00:09 GMT)
An Online Bootstrap for Time Series [0.3]
本稿では,データ依存を考慮し,オンラインで実行できるブートストラップ手法を提案する。一般条件下でのブートストラップ方式の理論的妥当性を検証した。我々の研究は、古典的な再サンプリング技術と現代のデータ分析の要求のギャップを埋めるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:03:11 GMT)
Local random quantum circuits form approximate designs on arbitrary architectures [0.2]
エッジが許容される2$-qudit相互作用を決定する任意の連結グラフ上のランダム量子回路(RQC)を考える。有界次数と高さを持つグラフ上のRQCは、$O(mathrmpoly(k))$ gates の後、$k$-designs となる。我々は、RQCが回路サイズで近似設計を生成するグラフのより大きなクラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:48:14 GMT)
Exact Recovery and Bregman Hard Clustering of Node-Attributed Stochastic Block Model [0.2]
本稿では,コミュニティラベルの正確な回復のための情報理論的基準を提案する。ネットワークと属性情報をどのように交換して正確なリカバリを行うかを示す。また、共同確率を最大化する反復的クラスタリングアルゴリズムも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:46:05 GMT)
Comprehending Variability in Analysis Results of Software Product Lines [0.2]
ソフトウェア製品ライン(SPL)の分析は通常、論理式で注釈付けされた変数の結果を報告します。その結果,新しいビジュアライザを用いることで,ユーザの作業の正確性や効率性を大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:56:59 GMT)
Evolutionary Tabletop Game Design: A Case Study in the Risk Game [0.1]
本研究は、テーブルトップゲームに対するアプローチの拡張を提案し、リスクの変種を生成することによってプロセスを評価する。我々は、選択したパラメータを進化させる遺伝的アルゴリズムと、ゲームをテストするルールベースのエージェントを用いてこれを達成した。結果は、より小さなマップを持つオリジナルゲームの新たなバリエーションが作成され、結果としてより短いマッチとなることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:53:26 GMT)
Convolutional Neural Networks for Automatic Detection of Intact Adenovirus from TEM Imaging with Debris, Broken and Artefacts Particles [0.1]
医薬品製品の一次粒子と純度プロファイルの定期的なモニタリングは、製造者が製品の変動や汚染を避けるために不可欠である。破片、破片、アーティファクト粒子を混合した非接種ウイルス背景に対する無傷アデノウイルスの検出を自動化することは有用である。我々は,アデノウイルスの半自動アノテーションとセグメンテーションのためのソフトウェアツールと,TEMイメージングシステムにおける無傷アデノウイルスの自動セグメンテーションと検出のためのソフトウェアツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:23:25 GMT)
INSPIRE: Distributed Bayesian Optimization for ImproviNg SPatIal REuse in Dense WLANs [0.1]
IEEE 802.11axは、無線伝送における2つの重要なパラメータの動的更新を可能にすることで、無線チャネルの再利用を高めることを目的としている。本稿では,ベイズ過程に基づく局所最適化を行う分散ソリューションINSPIREを提案する。わずか数秒で、INSPIREは、その公平性とスループットを改善して、運用空間のサービス品質を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:52:26 GMT)
Investigative Pattern Detection Framework for Counterterrorism [0.1]
自動ツールは、アナリストから応答するクエリに関する情報を抽出し、新しい情報を継続的にスキャンし、過去のイベントと統合し、出現する脅威について警告するために必要である。我々は、調査パターン検出の課題に対処し、対テロ対策のための調査パターン検出フレームワーク(INSPECT)を開発する。このフレームワークは、行動指標を特定する機械学習技術や、リスクプロファイルやグループを検出するグラフパターンマッチング技術を含む、多数のコンピューティングツールを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 00:45:05 GMT)
Modified Genetic Algorithm for Feature Selection and Hyper Parameter Optimization: Case of XGBoost in Spam Prediction [0.1]
Twitterはスパムコンテンツを広めるメディアとして好まれている。 Twitterは、機能領域のサイズと不均衡なデータ分散に代表される余分な課題をもたらした。不均衡なデータセットに対する同時次元削減とハイパーパラメータ最適化のための改良された遺伝的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:00:05 GMT)
Modeling the Telemarketing Process using Genetic Algorithms and Extreme Boosting: Feature Selection and Cost-Sensitive Analytical Approach [0.1]
本研究は、顧客による長期預金の意欲をモデル化する上で、テレマーケティングデータの力を活用することを目的とする。ポルトガルの銀行と社会経済指標の実際のデータは、遠隔販売による意思決定プロセスのモデル化に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:46:55 GMT)
Valuation of a Financial Claim Contingent on the Outcome of a Quantum Measurement [0.0]
量子系は、既知の密度行列 $hat p$ によってハイゼンベルク表現で与えられる。エージェントは、そのような契約を締結するために、時給0ドルを喜んで支払うだろうか? null 空間上の物理的状態 $hat p$ と同等の価格状態 $hat q$ が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:43:34 GMT)
Uniqueness of quantum state over time function [0.0]
基本的な非対称性は、空間と時間の間の量子論の従来の枠組みの中に存在する。量子システムの記述は、時間とともに静的な量子状態によってカプセル化できる新しいフレームワークが最近提案されている。先に提案した公理は時間関数で一意な状態が得られないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:00:29 GMT)
Uncertainty Relations for the Relativistic Jackiw-Nair Anyon: A First Principles Derivation [0.0]
任意のスピンを持つ相対論的粒子のモデルに対する$position-position$と$position-momentum$ (Heisenberg)不確かさ関係を明示的に計算する。電子に当てはまるときの同一のテクスト形式主義は、自明な位置の不確実性関係を生み出し、それらの三次元可換空間における生活と整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:54:32 GMT)
Uncertainty Quantification in Machine Learning Based Segmentation: A Post-Hoc Approach for Left Ventricle Volume Estimation in MRI [0.0]
左室容積推定は各種心血管疾患の診断・管理に重要である。近年の機械学習、特にU-Netのような畳み込みネットワークは、医療画像の自動セグメンテーションを促進している。本研究では,LV容積予測におけるポストホック不確実性推定のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:44:55 GMT)
US Microelectronics Packaging Ecosystem: Challenges and Opportunities [0.0]
Heterogeneous Integration (HI) は、独立して設計された、製造されたコンポーネントを統合するための高度なパッケージング技術である。 HIを有効にするためには、先進的な包装の研究開発が不可欠である。アウトソース半導体アセンブリー・アンド・テスト(OSAT)の設備やベンダーのほとんどはオフショアである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:20:02 GMT)
Tutorial: Remote entanglement protocols for stationary qubits with photonic interfaces [0.0]
我々は、原子または固体系における単一スピン間の光子を介する絡み合い発生の一般的なメカニズムを解明するためのモジュラー理論フレームワークを提供する。本フレームワークは,既存のプロトコルをさまざまな抽象化レベルに分類し,異なるスキームの要素を新たな方法で組み合わせることを可能にする。特定の実験パラメータに適合したプロトコルの実用的評価を実現するため,我々は,このフレームワークをベースとした数値シミュレーションを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Topological dualities via tensor networks [0.0]
トーリック符号の基底状態、2次元のクラスD超伝導体、および2次元のイジングモデルの分配和は、互いに双対である。フェルミオン系とボゾン系を接続すると、双対性の構成は本質的に非局所的である。我々はこの双対性に対する統一的なアプローチを提案し、その主役は中間変換子の役割を仮定するテンソルネットワーク(TN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:40:37 GMT)
Time of ocurrence observables: expading to other symmetries [0.0]
本研究は, 因果ポインカー変換を含むように従来提案されていた手法を一般化することにより, 他の著者による作業の拡充を図ることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:12:54 GMT)
Thermodynamic Limit in the Two-qubit Quantum Rabi Model with Spin-Spin Coupling [0.0]
2階超放射型量子相転移は、同じ量子化場モードに結合された2つの相互作用量子ビットからなる量子系において光される。スピンスピン相互作用を持つ積分可能な2量子ビット量子Rabiモデルに対して、適切な熱力学的極限を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:52:50 GMT)
Thermal Purcell effect and cavity-induced renormalization of dissipations [0.0]
私はその材料に吸収された放射熱の簡単な表現を導き出す。キャビティの存在によってどのように変化するのかを考察し、適切なキャビティジオメトリのために劇的に拡張されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:29:32 GMT)
Theory of robust quantum many-body scars in long-range interacting systems [0.0]
量子多体散乱(Quantum many-body scars, QMBS)は、量子多体系の異常エネルギー固有状態である。長距離相互作用量子スピン系の設定は、一般にロバストなQMBSをホストすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:00:18 GMT)
Tackling Sampling Noise in Physical Systems for Machine Learning Applications: Fundamental Limits and Eigentasks [0.0]
本稿では,有限サンプリング雑音下での一般物理系の可解表現能力(REC)を評価するための枠組みを提案する。次に,低雑音固有タスクの抽出が機械学習タスクの性能向上につながるという実証的証拠を提供する。我々の発見は量子機械学習とセンシングの応用に幅広い影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:55:43 GMT)
Systems Interoperability Types: A Tertiary Study [0.0]
この研究は、ソフトウェア集約型システムの相互運用性のパノラマを更新し、そのタイプに特に注意を払っている。 2012年から2023年にかけて37の二次研究を精査した第3次研究を行った。私たちは、13の相互運用性モデルと6つのフレームワークに加えて、117の異なる定義に関連する36の相互運用性タイプを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:32:55 GMT)
Synthetic dimensions for topological and quantum phases: Perspective [0.0]
合成次元の概念は特に原子物理学、量子光学、フォトニクスにおいてうまく機能する。本稿では, 合成次元の量子シミュレータを設計し, 曲面空間, 人工ゲージ場, 格子ゲージ理論, ツイストロニクス, 量子ランダムウォークなどを模倣する試みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:59:52 GMT)
Synthetic dimension-induced pseudo Jahn-Teller effect in one-dimensional confined fermions [0.0]
超低温フェルミガス中における量子不純物の基底状態を記述するために, ボルン・オッペンハイマー近似の失敗を示す。反発が増すと、速浴と緩やかな不純物度の間の非断熱的な結合が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:43:36 GMT)
Synergetic quantum error mitigation by randomized compiling and zero-noise extrapolation for the variational quantum eigensolver [0.0]
本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの量子誤差軽減戦略を提案する。数値シミュレーションにより,VQEのコヒーレントノイズはごく少数であり,大きな誤差が生じることが判明した。提案手法は従来報告されていたランダム化コンパイル(RC)とゼロノイズ外挿(ZNE)の組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:11:33 GMT)
Support matrix machine: A review [0.0]
サポートマトリックスマシン(SMM)は、行列入力データを扱うのに適した新しい手法の1つである。本稿では,SMM モデルの開発について,より詳細な分析を行う。我々は、ロバスト、スパース、クラス不均衡、マルチクラス分類モデルなど、多くのSMM変種について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:46:23 GMT)
Studying Drowsiness Detection Performance while Driving through Scalable Machine Learning Models using Electroencephalography [0.0]
運転者の眠気は交通事故の主な原因の1つである。 Brain-Computer Interfaces (BCI) と Machine Learning (ML) はドライバの眠気の検出を可能にしている。本研究は、BCIを用いたインテリジェントなフレームワークと、脳波に基づく運転シナリオの眠気を検出する特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:21:08 GMT)
Student Certificate Sharing System Using Blockchain and NFTs [0.0]
本稿では,ブロックチェーンに基づく証明書共有システムを提案する。学生は個々の機関が作成したデータに単一のプラットフォームでアクセスし、要求に応じて関連するコースのビューをフィルタリングし、証明書のメタデータをNFTとしてミントする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:45:12 GMT)
Solving a Class of Cut-Generating Linear Programs via Machine Learning [0.0]
カット生成線形プログラム(CGLP)は分離オラクルとして重要な役割を担い、混合整数プログラムの可能な領域に対して有効な不等式を生成する。分岐木と分岐木のノードでデュアルPを実行するのは、ノード候補の数と、ノードが有用な切断平面を許容する事前知識がないため、計算的に煩雑である。本稿では,分岐木ノードで切断面を生成できるかどうかを判定する,マシンPクラスの最適値を近似する学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:31:52 GMT)
Sentiment Analysis in Digital Spaces: An Overview of Reviews [0.0]
本報告では,2,275の初等研究を含む38の体系的レビューについて概説する。我々は,システムレビュー方法論と報告基準の厳格さと品質を評価するための,見事な品質評価フレームワークを考案した。この結果から,多様な応用や手法,報告の厳密さの制限,時間の経過とともに課題が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:04:35 GMT)
Scalable Two-Minute Feedback: Digital, Lecture-Accompanying Survey as a Continuous Feedback Instrument [0.0]
コースや講義の内容に関する詳細なフィードバックは、改善に不可欠であり、またリフレクションのツールとしても機能します。本論文は,学生のストレスを定量的に測定し,質的部分における参加者の反射に対処するための形式的フィードバックとして,デジタルサーベイ形式を用いた。回答は、主に講義内容や組織的側面のトピックをカバーし、講義内の問題を報告するために集中的に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:14:26 GMT)
Robustness Evaluation of Deep Unsupervised Learning Algorithms for Intrusion Detection Systems [0.0]
本稿では, 汚染データに対する侵入検出のための6つの最新のディープラーニングアルゴリズムの堅牢性を評価する。本研究で用いた最先端のアルゴリズムは,データ汚染に敏感であり,データ摂動に対する自己防衛の重要性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:48:39 GMT)
Resource Constrained Semantic Segmentation for Waste Sorting [0.0]
産業環境におけるリサイクル廃棄物の分別化のための資源制約セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。 ICNet, BiSeNet (Xception39 Backbone), ENet の3つのネットワークで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:19:40 GMT)
Real-time Spin Systems from Lattice Field Theory [0.0]
熱浴中におけるスピン系のリアルタイム力学を計算するための格子場理論法を構築する。一般スピンハミルトニアンに対してシュウィンガー・ケルディシュ経路積分を導出し、簡単なシステム上でその方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:29:54 GMT)
Rail journey cost calculator for Great Britain [0.0]
英国におけるトレイントラベルのコストを分析するために,Pythonパッケージと関連するデータセットを提案する。我々は、研究者、政策立案者、その他の利害関係者が、列車旅行のコスト、これに起因する地理的または社会的不平等、そして輸送システムがどのように改善されるかについての質問を調査できるように、我々の研究を助言する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:23:31 GMT)
Radiomics as a measure superior to the Dice similarity coefficient for tumor segmentation performance evaluation [0.0]
本研究は, 医師のセグメンテーション能力と自動セグメンテーションツールを評価するための優れた尺度として, 放射能の特徴を提案する。放射線の特徴、特に形状とエネルギーに関連するものは、Dice similarity Coefficient (DSC)とは異なり、腫瘍のセグメンテーション特性の微妙な変化を捉えることができる。発見は、これらの新しい指標が、新しい自己隔離法を評価し、医療セグメント化における個人のトレーニングを強化するために使われることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:50:08 GMT)
Quantum to classical crossover in generalized spin systems -- the temperature-dependent spin dynamics of FeI$_2$ [0.0]
古典的モーメントの温度依存正規化を導入し、量子和則を課すことで等級を決定する。この単純な再正規化スキームは計算値と測定値(S(mathbfq, omega)$ for FeI$_2$ at all temperature との一致を著しく改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:13:05 GMT)
Quantum Parton Shower with Kinematics [0.0]
進化変数の離散化について1つの余分な仮定を加えることで、量子vetoアルゴリズムを構築することができることを示す。特定の初期状態に対して、このvetoアルゴリズムで生成された量子干渉効果は古典的に抽出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:03 GMT)
Purcell-Enhanced Single Photons at Telecom Wavelengths from a Quantum Dot in a Photonic Crystal Cavity [0.0]
量子ドットは、様々な低損失の通信帯域にまたがる調整可能な発光のために、テレコムの単一光子源として有望な候補である。本研究は, 液滴エピタキシーMOVPEを用いて作成したInAs/InPQDをテレコムCバンド内で動作させる。低分子量フォトニック結晶空洞内のQDの相互作用により, パーセル係数5から生じる340psの短い放射寿命を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:23:06 GMT)
Preserving The Safety And Confidentiality Of Data Mining Information In Health Care: A literature review [0.0]
PPDM技術は、膨大な量のデータから実行可能な洞察を抽出することを可能にする。機密情報の開示は患者のプライバシーを侵害する。本稿では,プライバシ保護機構,データ保護規制,緩和戦略に関する関連研究のレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:32:15 GMT)
Prediction of Locally Stationary Data Using Expert Advice [0.0]
継続的機械学習の課題について考察する。データフローを生成するソースの性質に関する仮定は使用されない。局所定常時系列のオンライン予測アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:48:01 GMT)
Partial Tensorized Transformers for Natural Language Processing [0.0]
本研究では,テンソル-トレイン分解による視覚言語ニューラルネットワーク(BERT, ViT)の精度向上と圧縮効果について検討した。我々の新しいPTNNアプローチは、トレーニング後の調整を必要とせず、既存のモデルの精度を最大5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:19:06 GMT)
Othello is Solved [0.0]
オセロは世界で最も複雑で人気のあるゲームの一つである。約10オクテデシリオン(10から58番目のパワー)のゲーム記録と10オクティリオン(10から28番目のパワー)のゲーム位置を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:48:50 GMT)
Ordinal classification for interval-valued data and interval-valued functional data [0.0]
順序分類の目的は、観測された一連の入力から出力の順序付きラベルを予測することである。区間値データと区間値関数データを順序分類問題における入力として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:45:03 GMT)
Optimal approximation using complex-valued neural networks [0.0]
複雑評価ニューラルネットワーク(CVNN)は最近、有望な経験的成功を示している。 CVNNの表現性を近似特性を用いて解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:27:16 GMT)
On the Prospects of a de Broglie-Bohm-Barbour-Bertotti Theory [0.0]
Pure shape dynamics (PSD) は、Julian Barbour と Bruno Bertotti によって提案されたリレーショナルフレームワークの新たな実装である。 PSDはド・ブロイ=ボームのN-ボディシステムとそのような関係性記述の概念的利点を効果的に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:14:37 GMT)
Non-parametric regression for robot learning on manifolds [0.0]
ロボット学習において、多様体値のデータはしばしば、多様体を適切なユークリッド空間に関連付けることによって処理される。我々は、多様体内で直接作用する回帰に対する「本質的な」アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:17:32 GMT)
Non-Hermitian dynamics and nonreciprocity of optically coupled nanoparticles [0.0]
このチューニング性を利用して、2つの非相互および非線形相互作用するナノ粒子の非エルミート力学を解析する。この研究は、ツイーザーアレイ内の個々の部位の動的制御によって調整された非平衡な多粒子集合効果の研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:30:32 GMT)
Musical Form Generation [0.0]
本稿では,任意の長さの楽曲を任意に生成する手法を提案する。このアプローチの中心は、条件付き生成モデルを用いた音楽セグメントの作成である。ハイレベルな構成を決定するプロンプトの生成は、より微細で低レベルな詳細の作成とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:02:08 GMT)
Multiscale Feature Attribution for Outliers [0.0]
本稿では,特に外れ値に特化して設計された特徴帰属手法である逆マルチスケールオクルージョンを提案する。ダークエネルギーサーベイ・インスツルメンツから検出された銀河スペクトルの外れ値について,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:58:28 GMT)
Multiplexed Processing of Quantum Information Across an Ultra-wide Optical Bandwidth [0.0]
本稿では、多重周波数チャネル上で並列にそのようなブロードバンドソースを用いて量子情報を処理する効率的な方法を提案する。具体的には、多重連続可変量子鍵分布(CV-QKD)と多重連続可変量子テレポーテーションプロトコルの2つの基本プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:03:00 GMT)
Metric Flows with Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワークの勾配勾配による流れの理論を考案する。これは部分的には、Calabi-Yauメトリクスをニューラルネットワークで近似する進歩によるものである。本稿では,これらのアイデアを,特徴学習の重要性に関する議論を含む数値的なカラビ・ヤウ指標に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Machine learning on quantum experimental data toward solving quantum many-body problems [0.0]
最大44量子ビットのシステムに対する古典的機械学習アルゴリズムの実装を成功例に示す。我々は、多体物理学に関心のある問題に対するハイブリッドアプローチの適用性を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:25:59 GMT)
MMM and MMMSynth: Clustering of heterogeneous tabular data, and synthetic data generation [0.0]
我々は、クラスタリングと合成データ生成という異種データセットに関連する2つのタスクに対して、新しいアルゴリズムを提供する。合成異種データのクラスタ決定において,新しいEMベースのクラスタリングアルゴリズムであるMMMが,標準的なアルゴリズムより優れていることを示す。また、入力データを事前クラスタリングし、クラスタワイズ合成データを生成する合成データ生成アルゴリズムであるMMMsynthを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:26:01 GMT)
MIST: Medical Image Segmentation Transformer with Convolutional Attention Mixing (CAM) Decoder [0.0]
本稿では,CAMデコーダを組み込んだ医用画像変換器(MIST)を提案する。 MISTには2つの部分がある: 事前訓練された多軸視覚変換器(MaxViT)をエンコーダとして使用し、符号化された特徴表現をCAMデコーダに渡して画像のセグメンテーションを行う。空間情報ゲインを高めるため、特徴抽出及び受容野拡大に深部及び浅部畳み込みを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:07:57 GMT)
Long-Lived Singlet State in an Oriented Phase and its Survival across the Phase Transition Into an Isotropic Phase [0.0]
核スピン対の長寿命一重項状態(LLS)は、液体状態NMRを介して等方性相において広く研究され、利用されてきた。本稿では,液晶溶媒のネマティック相に部分的に配向した一対の核スピンにおけるLSSの観察を報告する。配向相におけるLSSは、通常のスピン格子緩和時間定数の最大3倍長寿命である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:27:23 GMT)
Leveraging Language Models to Detect Greenwashing [0.0]
グリーンウォッシングリスクに対して,生成ラベル上で言語モデルをトレーニングするための新しい手法を提案する。本研究の主な貢献は,緑化リスクを定量化するための数学的定式化と,この問題に対する微調整式CurrentBERTモデルである。持続可能性レポートからなるテストセットでは, 平均精度スコアが86.34%, F1スコアが0.67。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:41:49 GMT)
Learning under random distributional shifts [0.0]
基底共変量空間の任意の変化を捉えるランダム分布シフトモデルのクラスを考える。ハイブリッドアプローチは分散シフトの強さとプロキシ関係の強さに頑健であることを示す。 2つの高インパクト領域において、提案手法は平均二乗誤差を著しく低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:27:51 GMT)
Learning to love diligent trolls: Accounting for rater effects in the dialogue safety task [0.0]
トロールは間違ったラベルでトレーニング例を提供する。トレーニングデータを削除するために、以前の作業では、ユーザ集約型クロスバリデーション(CV)エラーの高いトレーニング例を取り除いた。自動エッセイスコアリング(AES)における方法論にインスパイアされたソリューションを提案する。複数のユーザがそれぞれの発話を評価し、次にLCA(Latent class analysis)を行い、正しいラベルを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:08:23 GMT)
Intelligent Breast Cancer Diagnosis with Heuristic-assisted Trans-Res-U-Net and Multiscale DenseNet using Mammogram Images [0.0]
乳癌(BC)は、女性のがん関連死亡率に大きく寄与する。悪性の腫瘤を正確に識別することは依然として困難ですマンモグラフィ画像を用いたBCGスクリーニングのための新しい深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:22:14 GMT)
Integrating Pre-trained Language Model into Neural Machine Translation [0.0]
高品質なバイリンガル言語ペアデータの欠如は、NMTの性能向上に大きな課題をもたらす。近年,この問題を解決するために,事前学習言語モデル(PLM)の文脈情報の利用が検討されている。本研究では PLM 統合 NMT モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:00:13 GMT)
Inhomogeneous quenches as state preparation in two-dimensional conformal field theories [0.0]
我々はM"obius/SSDと呼ばれる不均一なハミルトン派でシステムを進化させた。 M"オビウスの進化の間、絡み合いエントロピーは量子回復と呼ばれる周期的な運動を示す。本稿では,本論文で考察した系の重力双対について,さらにその一般化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:34:30 GMT)
Hybridizing Physics and Neural ODEs for Predicting Plasma Inductance Dynamics in Tokamak Fusion Reactors [0.0]
我々は、Alcator C-Mod核融合炉のデータに基づいて、物理モデルとニューラルネットワークモデルの両方を訓練する。物理に基づく方程式をニューラルODEと組み合わせたモデルは、既存の物理動機付きODEと純粋なニューラルODEモデルの両方よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 23:25:54 GMT)
HyPE: Attention with Hyperbolic Biases for Relative Positional Encoding [0.0]
Transformerベースのアーキテクチャでは、アテンション機構は入力シーケンスのトークンに関して本質的に置換不変である。本稿では,双曲関数の特性を利用してトークンの相対位置を符号化する新しい手法である,双曲的位置注意(HyPE)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:54:32 GMT)
Generative retrieval-augmented ontologic graph and multi-agent strategies for interpretive large language model-based materials design [0.0]
トランスフォーマーニューラルネットワークは、特に材料分析、設計、製造において、有望な能力を示す。本稿では,教材の工学的分析を支援するツールとして,大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 20:31:50 GMT)
Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional Neural Networks [0.0]
芸術的なスタイルの転送は、ある画像の内容を別の芸術的なスタイルに融合させ、ユニークな視覚的な構成を作り出すことである。本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいスタイル伝達手法の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:55:43 GMT)
Free fermions with no Jordan-Wigner transformation [0.0]
フェルミオンが自由であり、ハミルトニアンがフェルミオンの双線型であるスピン鎖の族を見つける。正確なスペクトルを計算し、エレガントなグラフ理論の構成をモデルに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:07:36 GMT)
Extracting user needs with Chat-GPT for dialogue recommendation [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ますます洗練され、人間のような能力を示している。 OpenAIのChat-GPTは対話システムとして非常に高い推論能力を持ち、高品質な文を生成する能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:41:26 GMT)
Expansion of one-, two- and three-body matrix elements on a generic spherical basis for nuclear ab initio calculations [0.0]
一般球面上で拡張されたハミルトン行列要素の完全な解析的表現を初めて提示する。これにより、最適な核基地を決定するための体系的な研究が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:55:02 GMT)
Evolutionary Dynamic Optimization and Machine Learning [0.0]
進化計算(Evolutionary Computation, EC)は、人工知能の強力な分野として出現し、徐々に発展する自然のメカニズムに触発されている。これらの制限を克服するために、研究者は学習アルゴリズムと進化的手法を統合した。この統合は、反復探索中にECアルゴリズムによって生成された貴重なデータを活用し、検索空間と人口動態に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:32:10 GMT)
Epidemic outbreak prediction using machine learning models [0.0]
本稿では, アメリカ合衆国ニューヨーク州における流行の流行(インフルエンザ, 肝炎, マラリア)を, 機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを用いて予測する。このアルゴリズムは、過去のデータを使って5週間のケース数を予測します。グーグル検索トレンド、社会メディアデータ、気象データなどの非臨床要因も、アウトブレイクの確率を予測するために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:28:44 GMT)
Enhancing axial localization with wavefront control [0.0]
渦ビームを用いた軸方向定位における最終的な精度を実証する。この証明は、LGの渦ビームに基づく顕微鏡技術が、導入した量子インスパイアされた超解像プロトコルの恩恵を受ける可能性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:18:32 GMT)
Enhancing Scalability and Reliability in Semi-Decentralized Federated Learning With Blockchain: Trust Penalization and Asynchronous Functionality [0.0]
本論文は, 信頼金化機構を通じて参加ノードの信頼性を高めることに焦点を当てている。提案システムは、データのプライバシーを損なうことなく、協調的な機械学習のための公正でセキュアで透明な環境を構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:05:50 GMT)
Eigenvector Continuation and Projection-Based Emulators [0.0]
固有ベクトル継続はパラメトリック固有値問題の計算方法である。還元基底法(reduce-basis method)と呼ばれる、より広範な部分空間射影技法のクラスの一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:30:27 GMT)
Efficient vacuum state preparation for quantum simulation of strongly interacting local quantum field theories [0.0]
量子コンピュータ上での強い相互作用を持つ局所量子場理論の文脈で基底状態を作成するための効率的なアプローチを示す。このアプローチは体積の平方根に比例して真空状態を生成する。現実的な制限によるエラーは抑制され、沿道の世俗的な成長は見られない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 02:16:58 GMT)
Efficient formulation of multitime generalized quantum master equations: Taming the cost of simulating 2D spectra [0.0]
本稿では,GQMEフレームワークを拡張した従来の作業の計算コストを大幅に単純化し,削減する定式化を提案する。具体的には, 修正された森-中島-Zwanzigフレームワークから, 量子相関関数の時間微分を除去する。また、スペクトルを1-, 2-, 3時間相関に分解し、システムがマルコフ体制に入る時期を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:16:04 GMT)
Efficient fabrication of high-density ensembles of color centers via ion implantation on a hot diamond substrate [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空洞(NV)中心は量子技術にとって有望なシステムである。本研究では, 高温ターゲット基板上のMeV N2+イオンの高流動注入によるNV中心密度の増大に対するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:26:24 GMT)
Efficient entanglement purification based on noise guessing decoding [0.0]
本稿では,ランダム付加雑音復号法(GRAND)のハッシュ化と推定に基づく新しい二部分絡除去プロトコルを提案する。我々のプロトコルは、既存のハッシュプロトコルに対して大きな利点を提供し、浄化のためにキュービットを少なくし、高い忠実性を実現し、計算コストを削減してより良い利得を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:28:09 GMT)
EduceLab-Scrolls: Verifiable Recovery of Text from Herculaneum Papyri using X-ray CT [0.0]
X線CT画像を用いたHerculaneum papyriの隠れテキストを明らかにするための完全なソフトウェアパイプラインを提案する。 EduceLab-Scrollsは、この問題に関する20年間の研究成果を表す包括的オープンデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:19:42 GMT)
Does canonical quantization lead to GKSL dynamics? [0.0]
熱緩和過程を記述するためのブラウン運動の一般化された古典モデルを導入する。詳細バランス条件を満たすGorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad(GKSL)方程式を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:17:31 GMT)
DistNet2D: Leveraging long-range temporal information for efficient segmentation and tracking [0.0]
2次元セルセグメンテーションと追跡のための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャであるDistNet2Dを提案する。 DistNet2Dは入力時に7つのフレームを考慮し、映画全体の情報を利用してセグメンテーションエラーを修正する後処理手順を使用する。 2Dデータ可視化、キュレーション、トレーニングのためのImageJベースのグラフィカルユーザインタフェースに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:29:48 GMT)
Dimension-free mixing times of Gibbs samplers for Bayesian hierarchical models [0.0]
階層モデルを対象としたギブス試料の総変動混合時間の挙動を解析した。 2段階モデルの幅広いクラスに対するランダムなデータ生成仮定の下で収束結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:59:27 GMT)
Diffusion map particle systems for generative modeling [0.0]
拡散写像とラプラシアン調整ワッサーシュタイン勾配勾配(LAWGD)に基づく新しい拡散写像粒子システム(DMPS)を提案する。拡散写像は、サンプルから対応するランゲヴィン拡散過程の生成元を近似し、基礎となるデータ生成多様体を学習するために用いられる。LAWGDは、核の適切な選択を条件として、対象分布からの効率的なサンプリングを可能にする。本手法では、オフライントレーニングや最小限のチューニングは必要とせず、適度な次元のデータセットにおいて、他の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 04:05:32 GMT)
Density Estimation for Entry Guidance Problems using Deep Learning [0.0]
長い短期記憶ニューラルネットワークは、エントリー車両で利用可能な測定値と、それが飛んでいる密度プロファイルの間のマッピングを学習するために訓練される。訓練されたLSTMは、車両が飛行する密度プロファイルを予測し、既に飛行している密度プロファイルを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:03:37 GMT)
Deep Learning for Visual Navigation of Underwater Robots [0.0]
本稿では,水中ロボットの視覚ナビゲーションのための深層学習手法を短時間で調査することを目的とする。本研究の範囲は,深層学習による水中ロボットの視覚的知覚,利用可能な水中データセット,模倣学習,ナビゲーションのための強化学習方法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:37:49 GMT)
DataZoo: Streamlining Traffic Classification Experiments [0.0]
本稿では,ネットワークトラフィック分類におけるデータセット管理の効率化を目的としたツールセットであるDataZooを紹介する。 DataZooは、CESNET-QUIC22、CESNET-TLS22、CESNET-TLS22という3つの広範なデータセットにアクセスするための標準化されたAPIを提供する。 DataZooツールセットは、現実的な評価シナリオの作成を簡単にし、分類方法のクロスコンペア化と結果の再現を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:24:25 GMT)
Data Augmentation for Emotion Detection in Small Imbalanced Text Data [0.0]
課題の1つは、感情で注釈付けされた利用可能なデータセットが不足していることだ。我々は、小さな不均衡なデータセットに適用した場合に、データ拡張技術が与える影響を正確に調査した。実験結果から,分類器モデルの訓練に拡張データを用いることで,大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:33:16 GMT)
DDMT: Denoising Diffusion Mask Transformer Models for Multivariate Time Series Anomaly Detection [0.0]
本稿では,Adaptive Dynamic Neighbor Mask (ADNM) 機構を導入し,それをTransformer and Denoising Diffusion Modelと統合する。 ADNMモジュールは、データ再構成中に入力と出力の特徴間の情報漏洩を軽減するために導入された。 Denoising Diffusion Transformer (DDT)は、Denoising Diffusion Modelのための内部ニューラルネットワーク構造としてTransformerを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:23:59 GMT)
Complexity of the Online Distrust Ecosystem and its Evolution [0.0]
われわれは、相互接続されたコミュニティ(Facebookページ)のFacebookネットワークを分析した。われわれは、閉鎖を含むFacebookの緩和キャンペーンの結果として、急速に自己修復されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:37:09 GMT)
Complex-valued Wigner entropy of a quantum state [0.0]
ウィグナー函数に付随する複素数値エントロピーを定義する利点を論じる。複素平面は相空間における準確率分布のエントロピー特性を解析するための適切な枠組みをもたらすことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 06:30:03 GMT)
Complementarity relationship between first-order coherence and path distinguishability in an interferometer based on induced coherence [0.0]
2つの干渉信号光子の1次コヒーレンスを結合する相補性関係を導出する。導出相補性関係の妥当性を検証した低光子流束系において実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:36:11 GMT)
Classification of the anyon sectors of Kitaev's quantum double model [0.0]
無限三角格子上のキタエフの量子二重模型の任意のセクターの完全な分類を与える。予想通り、任意のセクターは正確に$G$の量子二重代数の既約表現に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:42:44 GMT)
Certifying long-range quantum correlations through routed Bell tests [0.0]
透過チャネルの損失は距離とともに増加するが、量子非局所性のフォトニクスの実証には大きな障害となる。最近、Chaturvedi, Viola, Pawlowski らは、量子非局所性を証明できる範囲を拡張することを目的として、標準ベルの実験のバリエーションを導入した。と呼ばれるこれらの実験において、ボブは量子粒子を2つの可能な経路に沿ってルーティングし、2つの異なる場所で測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:07:42 GMT)
Cavity-coupled telecom atomic source in silicon [0.0]
本研究は, 単一T中心からの空洞型蛍光放射を実証する。結果は、量子情報処理およびネットワークアプリケーションのための効率的なT中心スピンフォトンインターフェースを構築するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 21:03:38 GMT)
Can multiple observers detect KS-contextuality? [0.0]
状態に依存しない文脈性は、文脈の測定の間にあるシステムに何が起こるかとは独立ではないことを示す。我々は、状態に依存しないケースにおいても、文脈性の喪失を説明しながら、セットアップの分析的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 14:18:29 GMT)
Bounding Entanglement Entropy with Contracted Graphs [0.0]
安定状態、W状態、Dicke状態の縮約グラフについて検討する。任意の$n$-qubit Clifford 回路を用いて生成できるエントロピーベクトルの数に上限を導出する。我々は、同じクリフォード軌道内の状態の重力双対の相対的近接に対するホログラフィック的含意を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Beyond Individual Input for Deep Anomaly Detection on Tabular Data [0.0]
異常検出は、金融、医療、サイバーセキュリティなど、多くの領域において不可欠である。私たちの知る限りでは、この機能機能とサンプルサンプル依存関係をうまく組み合わせる最初の作業です。提案手法は,F1スコアとAUROCをそれぞれ2.4%,AUROCを1.2%上回り,最先端性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 08:55:20 GMT)
Bell Correlations as Selection Artefacts [0.0]
ベル相関は,実験の初期状態の通常の制御によって生じる特別な選択人工物として生じる可能性があることを示す。これは非局所性であり、直接的な空間的な因果関係や影響を含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:44:49 GMT)
Autoregressive Renaissance in Neural PDE Solvers [0.0]
ICLR 2022で発表された論文では、自己回帰モデルを再検討し、メッセージパッシンググラフニューラルネットワークを設計している。このブログ記事は、自動回帰モデルにおける不安定性の一般的な問題に対処するために使用される戦略について、この研究の重要な貢献について詳しく説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:35:26 GMT)
Attractive Solution of Binary Bose Mixtures: Liquid-Vapor Coexistence and Critical Point [0.0]
モンテカルロ法を用いて, 魅力的な二成分系ボース混合物の熱力学挙動について検討した。本研究では,アトラクション強度の異なる値に対して,圧力対密度面の等温曲線を計算する。また, この遷移における密度不連続性は, トラップ内の混合実験で観測できることも指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 09:09:32 GMT)
Artificial intelligence and the limits of the humanities [0.0]
人間はデジタルの時代に適応しなければならない。人文科学の新しい学際的な分野が出現する。人間の認知的限界を理解することが人類の再生の鍵です
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 10:35:23 GMT)
Approximate t-designs in generic circuit architectures [0.0]
単位的 t-設計(英: Unitary t-designs)は、第一の t モーメントが極大ランダムに現れるユニタリ群上の分布である。これまでの研究は、あるランダム量子回路が近似t-設計をアンサンブルする深さのいくつかの上限を確立してきた。ここでは、これらの境界はハールランダムの2つのサイトゲートの任意の固定されたアーキテクチャに拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:49:44 GMT)
Anomalous Loss Reduction Below Two-Level System Saturation in Aluminum Superconducting Resonators [0.0]
容量結合型半波長コプラナー導波路共振器について検討した。 2レベル系(TLS)は、数光子および低温状態において主要な損失源となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:45:11 GMT)
Addressing The Knapsack Challenge Through Cultural Algorithm Optimization [0.0]
我々は,0-1knapsack問題の解法に特化して設計された,新しい文化アルゴリズムの変種を紹介する。提案アルゴリズムは,集団を改良するための信念空間と,交叉率と突然変異率を動的に調節する2つの重要な機能を導入している。我々は,このアルゴリズムがグローバルな最適点を一貫して見つけ出す上で,顕著な効率性を示す証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:05:19 GMT)
Addition and Differentiation of ZX-diagrams [0.0]
ZX-ダイアグラムの追加に関する一般帰納的定義を導入する。 ZX-ダイアグラムの誘導的分化を提供する。また、結果を適用してイジング・ハミルトン多様体の図形を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:26:30 GMT)
Adaptive Meta-Learning-Based KKL Observer Design for Nonlinear Dynamical Systems [0.0]
本稿では,メタラーニングによる非線形力学系のオブザーバ設計に対する新しいアプローチを提案する。システム出力の測定から情報を活用するフレームワークを導入し、さまざまなシステム条件や属性にオンライン適応可能な学習ベースのKKLオブザーバを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 12:25:14 GMT)
AdaSub: Stochastic Optimization Using Second-Order Information in Low-Dimensional Subspaces [0.0]
本稿では,低次元部分空間における2階情報に基づく探索方向の探索アルゴリズムであるAdaSubを紹介する。一階法と比較して、二階法は収束特性が優れているが、繰り返しごとにヘッセン行列を計算する必要があるため、計算コストが過大になる。予備的な数値結果から、AdaSubは所定の精度に達するのに必要なイテレーションの時間と回数で、一般的なイテレーションを超越していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:24:23 GMT)
A vision transformer-based framework for knowledge transfer from multi-modal to mono-modal lymphoma subtyping models [0.0]
既存の遺伝子発現技術に基づく診断法は高価で時間を要する。 IHC技術に基づく代替診断法は存在するが、精度は低い。 DLBCL癌サブタイプと高分解能WSIを区別するビジョントランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 11:17:48 GMT)
A spectral regularisation framework for latent variable models designed for single channel applications [0.0]
遅延変数モデル(LVM)は一般的に、観測データ内の基盤となる依存関係、パターン、隠れた構造をキャプチャするために使用される。ソース重複は、単一チャネルLVMアプリケーションに共通するデータハンケライゼーション前処理ステップの副産物である。提案パッケージは、新しいスペクトル正規化項の追加により、ソース複製問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 03:24:54 GMT)
A simple quantum algorithm to efficiently prepare sparse states [0.0]
ゲートの複雑性は状態の非零振幅数において線形であり、キュービット数では2次であることを示す。これは、スパース状態の準備のための最もよく知られたアルゴリズムと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 07:05:15 GMT)
A simple construction of Entanglement Witnesses for arbitrary and different dimensions [0.0]
異なる次元の空間間の様々な正の写像の集合を生成するための簡単なアプローチを提案する。この方法により、選択された所望の測定値からなる絡み合いウィットネスを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 17:45:11 GMT)
A new economic and financial theory of money [0.0]
電子通貨の評価はマクロ経済理論と金融政策の基本的な方程式に基づいて行われる。電子通貨を、サブエコノミーの有形資産に関連付けられた取引株式として捉えていく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 16:46:13 GMT)
A Scalable Training Strategy for Blind Multi-Distribution Noise Removal [0.0]
本稿では適応サンプリング/アクティブラーニング戦略を用いたネットワークの学習手法を提案する。本研究は, 真の仕様空間の近似を組み込むことにより, 最近提案されたユニバーサルデノイザトレーニング戦略を改善した。本手法はポアソン・ガウス・スペックル共振器の共振器雑音のシミュレーション実験を行い,提案手法を用いることで,単一ブラインド型一般雑音器ネットワークが一様有界な特定雑音器ネットワーク内でピーク信号-雑音比を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 22:29:07 GMT)
A Quantum Approximate Optimization Algorithm Based on CNR Operations [0.0]
本稿では、CNR演算(comparison and replacement)を導入し、CNR$t$のレベル$p$とアンシラ量子ビット数に依存する最適化問題に対する純粋量子近似アルゴリズムを構築する。 CNRは、高いオブジェクト関数レベルを持つ文字列の確率をアルゴリズムのレベルで引き上げ、オブジェクト関数が確率を支配するのをほぼ最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 05:24:45 GMT)
A Novel Representation to Improve Team Problem Solving in Real-Time [0.0]
本稿では,実生活における問題解決におけるチームの行動の理解と改善を支援するために,計算メトリクスをサポートする新しい表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 13:46:24 GMT)
A Linearized Semiclassical dynamics study of the multi-quantum vibrational relaxation of NO scattering from a Au(111) Surface [0.0]
我々は、異なる入射翻訳エネルギーに対して、$nu_i=3$状態からNOの振動緩和を正確に予測する。振動緩和過程における金属から分子への過渡電子移動の中心的役割を捉えた。我々は、高入射振動励起に対する多量子緩和の全範囲を定量的に予測することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 19:36:04 GMT)
A Bayesian Methodology for Estimation for Sparse Canonical Correlation [0.0]
標準相関解析(CCA)は、データセット間の関係を識別する統計手法である。 ScSCCAは、異なるデータモダリティ間の相互関係の堅牢なモデリングを目的とした、急速に発展する方法論分野である。ベイズ無限因子モデルを用いて,ロバストな推定を実現する新しいSCSCCA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 30 Oct 2023 15:14:25 GMT)