Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large Language Models [112.5]
SALAD-Benchは、大規模言語モデル(LLM)を評価するために特別に設計された安全ベンチマークである。それは、その大規模な、豊富な多様性、三つのレベルにまたがる複雑な分類、多目的機能を通じて、従来のベンチマークを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:50:22 GMT)
DiffSpeaker: Speech-Driven 3D Facial Animation with Diffusion Transformer [110.3]
音声駆動の3D顔アニメーションは多くのマルチメディアアプリケーションにとって重要である。最近の研究は、このタスクにDiffusionモデルまたはTransformerアーキテクチャを使用する際の有望さを示している。 DiffSpeakerはトランスフォーマーをベースとしたネットワークで、新しいバイアス付条件付アテンションモジュールを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:39:16 GMT)
Self-Rewarding Language Models [105.7]
言語モデル自体がLLM-as-a-Judgeを介して使用される自己回帰言語モデルについて検討し、学習中に独自の報酬を提供する。反復型DPOトレーニングでは,指導の追従能力が向上するだけでなく,高品質な報酬をそれ自体に提供する能力も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:19:53 GMT)
Task-customized Masked AutoEncoder via Mixture of Cluster-conditional Experts [105.0]
Masked Autoencoder (MAE) は,モデル事前学習において有望な結果が得られる自己教師型学習手法である。我々は、新しいMAEベースの事前学習パラダイム、Mixture of Cluster-conditional Experts (MoCE)を提案する。 MoCEは、クラスタ条件ゲートを使用して、各専門家にセマンティックなイメージのみをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:46:32 GMT)
Unsupervised 3D Keypoint Discovery with Multi-View Geometry [104.8]
本研究では,多視点画像から人体上の3Dキーポイントを,監督やラベルなしで発見するアルゴリズムを提案する。我々の手法は、他の最先端の教師なしアプローチと比較して、より解釈可能で正確な3Dキーポイントを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:02:22 GMT)
Text2Data: Low-Resource Data Generation with Textual Control [104.4]
自然言語は、人間が機械とシームレスに対話するための共通かつ直接的な制御信号として機能する。ラベルのないデータを用いて教師なし拡散モデルを用いて基礎となるデータ分布を理解する新しいアプローチであるText2Dataを提案する。制御性を確保し、破滅的な忘れを効果的に防止する、新しい制約最適化ベースの学習目標を通じて制御可能な微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:41:39 GMT)
SPHINX-X: Scaling Data and Parameters for a Family of Multi-modal Large Language Models [98.0]
MLLM(Multimodality Large Language Model)シリーズを開発した。我々は、言語、ビジョン、視覚言語タスクで利用可能なリソースを網羅した包括的なデータセットを組み立てる。パラメータサイズや多言語能力の異なるMLLMのスペクトルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:59:48 GMT)
SMaRt: Improving GANs with Score Matching Regularity [94.8]
生成的敵ネットワーク(GAN)は通常、基礎となる多様体が複雑である非常に多様なデータから学ぶのに苦労する。スコアマッチングは、生成したデータポイントを実データ多様体へ持続的にプッシュする能力のおかげで、この問題に対する有望な解決策であることを示す。スコアマッチング規則性(SMaRt)を用いたGANの最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:46:12 GMT)
AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning [92.3]
AnimateDiffは、モデル固有のチューニングを必要とせずに、パーソナライズされたT2Iモデルをアニメーションするためのフレームワークである。我々は,AnimateDiffの軽量微調整技術であるMotionLoRAを提案する。その結果,これらのモデルが視覚的品質と動きの多様性を保ちながら,時間的にスムーズなアニメーションクリップを生成するのに有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:08:57 GMT)
Get What You Want, Not What You Don't: Image Content Suppression for Text-to-Image Diffusion Models [86.9]
テキスト埋め込みの操作方法を分析し、不要なコンテンツを除去する。第1は、テキスト埋め込み行列を正規化し、望ましくないコンテンツを効果的に抑制する。第2の方法は、プロンプトの不要なコンテンツ生成をさらに抑制し、所望のコンテンツの生成を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:15:06 GMT)
LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control [80.9]
本稿では,その問題に対する学習可能なパーセプション・アクション・コミュニケーション(LPAC)アーキテクチャを提案する。 CNNは局所認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)はロボットのコミュニケーションを促進する。評価の結果,LPACモデルは標準分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:05:17 GMT)
Principled Reinforcement Learning with Human Feedback from Pairwise or $K$-wise Comparisons [80.0]
RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)の理論的枠組みを提供する。学習した報酬モデルに基づいてポリシーをトレーニングする際、MLEは失敗し、悲観的なMLEは特定のカバレッジ仮定の下で性能を改善したポリシーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:16:52 GMT)
DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image Enhancement [77.0]
水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:15:52 GMT)
In-Context Principle Learning from Mistakes [75.7]
Incontext Learning(ICL)は、いくつかの入力出力例から学習することで、下流タスクにLLMを適用する標準的な方法である。我々はこのパラダイムを再考し、数少ないインプット・アウトプットの例からより多くを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:42:29 GMT)
Merging Facts, Crafting Fallacies: Evaluating the Contradictory Nature of Aggregated Factual Claims in Long-Form Generations [75.5]
FActScoreや引用リコールなどの既存の事実精度指標は,非事実項の事実性を適切に評価できないことを示す。我々は、曖昧なエンティティを持つコンテンツに特化して設計された拡張メトリックD-FActScoreを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:36:29 GMT)
Tempered Calculus for ML: Application to Hyperbolic Model Embedding [74.8]
MLで使用されるほとんどの数学的歪みは、本質的に自然界において積分的である。本稿では,これらの歪みを改善するための基礎的理論とツールを公表し,機械学習の要件に対処する。我々は、最近MLで注目を集めた問題、すなわち、ハイパーボリック埋め込みを「チープ」で正確なエンコーディングで適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:30:24 GMT)
A Sampling Theory Perspective on Activations for Implicit Neural Representations [73.7]
Inlicit Neural Representations (INR) は、コンパクトで微分可能なエンティティとして信号の符号化で人気を博している。サンプリング理論の観点からこれらの活性化を包括的に分析する。本研究により,INRと併用されていないシンクアクティベーションは,信号符号化に理論的に最適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:52:45 GMT)
SciBench: Evaluating College-Level Scientific Problem-Solving Abilities of Large Language Models [72.9]
拡張ベンチマークスイートSciBench for Large Language Model (LLM)を導入する。 SciBenchには、数学、化学、物理学の分野から、さまざまな大学レベルの科学的問題を含むデータセットが含まれている。その結果、現在のLLMは満足のいく性能を達成できないことが判明し、全体のスコアは43.22%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:16:17 GMT)
Binding Dynamics in Rotating Features [72.8]
本稿では,特徴間のアライメントを明示的に計算し,それに応じて重みを調整する「コサイン結合」機構を提案する。これにより、自己注意と生物学的神経プロセスに直接接続し、回転する特徴に現れるオブジェクト中心の表現の基本的なダイナミクスに光を当てることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:31:08 GMT)
Everybody Prune Now: Structured Pruning of LLMs with only Forward Passes [72.1]
我々は,小型で高速かつ高精度な刈り込みモデルを実現するための,勾配のない摂動型刈り込み法を開発した。また,Hugingface Open LLMリーダーボード上での4/6タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する,単一のA6000を用いた新しいサブ2Bモデルを作成するために,Bonsaiを利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:48:26 GMT)
Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts for Vision-language Instruction Tuning [71.5]
クラスター条件のLoRAエキスパート(MoCLE)の混合 MoCLEはタスクカスタマイズモデルパラメータを活性化するために設計された新しいMixture of Expertsアーキテクチャである。新規な命令に対するMoCLEの一般化能力を改善するために、別個のユニバーサルエキスパートがさらに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:54:20 GMT)
It's Never Too Late: Fusing Acoustic Information into Large Language Models for Automatic Speech Recognition [70.8]
大規模言語モデル(LLM)は、自動音声認識(ASR)出力の上の生成誤り訂正(GER)に成功することができる。本研究では,不確実性認識ダイナミックフュージョン (UADF) と呼ばれる新しい遅延融合解によって予測された転写を生成する前に,音響情報を注入することにより,そのような制限を克服することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:21:45 GMT)
How do Transformers perform In-Context Autoregressive Learning? [65.9]
簡単な次のトークン予測タスクでTransformerモデルをトレーニングする。トレーニングされたTransformerが、まず$W$ in-contextを学習し、次に予測マッピングを適用することで、次のトークンを予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:24:44 GMT)
CREMA: Multimodal Compositional Video Reasoning via Efficient Modular Adaptation and Fusion [65.4]
CREMAはビデオ推論に新しいモダリティを注入するための効率的なフレームワークである。本稿では,ビデオ3D,ビデオオーディオ,ビデオ言語推論タスクについて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:27:22 GMT)
Model-Based RL for Mean-Field Games is not Statistically Harder than Single-Agent RL [64.9]
モデルに基づく関数近似を用いた平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習のサンプル複雑性について検討した。本稿では、モデルクラスの複雑性を特徴付けるためのより効果的な概念である部分モデルベースエルダー次元(P-MBED)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:54:47 GMT)
Sensitivity, Performance, Robustness: Deconstructing the Effect of Sociodemographic Prompting [64.8]
社会デマトグラフィープロンプトは、特定の社会デマトグラフィープロファイルを持つ人間が与える答えに向けて、プロンプトベースのモデルの出力を操縦する技術である。ソシオデマトグラフィー情報はモデル予測に影響を及ぼし、主観的NLPタスクにおけるゼロショット学習を改善するのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:35:36 GMT)
Guided Evolution with Binary Discriminators for ML Program Search [64.4]
プログラムのペアがどのプログラムの方が優れているかを識別するために、オンラインで訓練された二項判別器による指導進化を提案する。本稿では,MLの記号探索における3.7倍の高速化,RL損失関数の4倍の高速化など,様々な問題に対する進化の高速化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:59:24 GMT)
InstaGen: Enhancing Object Detection by Training on Synthetic Dataset [63.8]
本稿では,オブジェクト検出機能の向上,例えばカテゴリ拡大や検出性能の向上など,新たなパラダイムを提案する。インスタンスレベルの接地ヘッドを事前学習した生成拡散モデルに統合する。 InstaGenからの合成データセットのトレーニング中にオブジェクト検出器を拡張できることを実証するために、徹底的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:59:53 GMT)
Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report [63.5]
異なるサイズの3つの埋め込みモデルを提供し、推論効率と埋め込み品質のバランスを提供する。そこで我々は,新しい命令調整型埋め込みモデルを導入し,その性能は類似サイズの最先端の英語のみのモデルと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:47:50 GMT)
CSL: Class-Agnostic Structure-Constrained Learning for Segmentation Including the Unseen [62.7]
クラス非依存構造制約学習(Class-Agnostic Structure-Constrained Learning)は、既存のメソッドと統合可能なプラグインフレームワークである。 OODオブジェクトセグメンテーションを強化するソフトアサインとマスク分割手法を提案する。実証的な評価は、OODセグメンテーション、ZS3、DAセグメンテーションにまたがる既存のアルゴリズムの性能を向上させるCSLの進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:20:38 GMT)
Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey [61.9]
本調査は,KG-driven Multi-Modal Learning(KG4MM)とMulti-Modal Knowledge Graph(MM4KG)の2つの主要な側面におけるKG認識研究に焦点を当てる。 KG対応マルチモーダル学習タスクと本質的MMKGタスクの2つの主要なタスクカテゴリについて検討した。これらのタスクの多くに対して、定義、評価ベンチマークを提供し、関連する研究を行うための重要な洞察を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:04:36 GMT)
AvatarMMC: 3D Head Avatar Generation and Editing with Multi-Modal Conditioning [61.6]
GANとLDMに基づく3次元頭部アバター生成・編集手法を提案する。我々は,LDMの条件付け機能を利用して,事前学習した3D GANの潜伏空間に対するマルチモーダル制御を実現する。 RGB入力やセグメンテーションマスク,グローバル属性などの制御信号が混在した3Dヘッドアバターを生成・編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:41:20 GMT)
Improving Token-Based World Models with Parallel Observation Prediction [60.5]
トークンベースの世界モデル(TBWM)は、最近サンプル効率のよい方法として提案されている。想像の中で、次の観測のシーケンシャルなトークン・バイ・トークンの生成は深刻なボトルネックをもたらす。我々は、このボトルネックを解決するために、新しい並列観測予測(POP)機構を考案した。 POPは、我々の強化学習環境に合わせて、新しいフォワードモードでRetentive Network(RetNet)を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:58:07 GMT)
SpirDet: Towards Efficient, Accurate and Lightweight Infrared Small Target Detector [60.4]
我々は、赤外線小ターゲットの効率的な検出のための新しいアプローチであるSpirDetを提案する。新しいデュアルブランチスパースデコーダを用いて特徴写像を復元する。大規模な実験により、提案されたSpirDetは最先端モデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:06:14 GMT)
Is it Possible to Edit Large Language Models Robustly? [60.4]
大型言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いを模倣するコミュニケーションAIを構築する上で重要な役割を担っている。近年の研究では、言語モデルの特定の記憶を操作し、関連する言語生成を変更するモデル編集の領域を掘り下げている。この研究は、編集方法の強みと限界を理解し、コミュニケーションAIの堅牢で現実的な応用を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:06:45 GMT)
Tradeoffs of Diagonal Fisher Information Matrix Estimators [60.0]
計算コストが高いことから、実践者はしばしばランダムな推定器を使用し、対角成分のみを評価する。精度とサンプルの複雑さが関連する分散に依存する2つの推定器について検討する。分散の境界を導出し、回帰と分類のネットワークでそれらをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:29:10 GMT)
"Can You Play Anything Else?" Understanding Play Style Flexibility in League of Legends [59.7]
スキルレベルとプレイスタイルの異なるプレイヤーを対象とするデータセットを用いて、各プレイヤーの柔軟性を総合的柔軟性と時間的柔軟性の2つの尺度で計算する。以上の結果から,ユーザの柔軟性はユーザの好みのプレイスタイルに依存し,柔軟性は結果に一致することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:57:03 GMT)
Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science [59.2]
未知のパラメータについて、プライベートな先行エージェントが存在する場合の仮説テストについて検討する。エージェントの戦略行動によって明らかにされる情報を活用する統計的推論を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:47:12 GMT)
Adaptive Surface Normal Constraint for Geometric Estimation from Monocular Images [59.0]
本稿では,幾何学的文脈を取り入れつつ,画像から深度や表面正規度などの測地を学習するための新しい手法を提案する。提案手法は,入力画像に存在する幾何学的変動を符号化した幾何学的文脈を抽出し,幾何的制約と深度推定を相関付ける。本手法は,画像から高品質な3次元形状を生成可能な密着型フレームワーク内での深度と表面の正規分布推定を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:57:59 GMT)
CLR-Face: Conditional Latent Refinement for Blind Face Restoration Using Score-Based Diffusion Models [58.0]
最近の生成優先法は、有望なブラインドフェイス修復性能を示している。入力に忠実なきめ細かい顔の詳細を生成することは、依然として難しい問題である。本稿では,VQGANアーキテクチャの内部に拡散型プライマーを導入し,非破壊な潜伏埋め込みにおける分布の学習に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:51:49 GMT)
Integrating Self-supervised Speech Model with Pseudo Word-level Targets from Visually-grounded Speech Model [57.8]
擬似単語レベルのターゲットを学習プロセスに統合するフレームワークであるPseudo-Word HuBERT(PW-HuBERT)を提案する。 4つの音声言語理解(SLU)ベンチマークによる実験結果から,意味情報の収集におけるモデルの有用性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:55:21 GMT)
Contextualizing MLP-Mixers Spatiotemporally for Urban Data Forecast at Scale [57.4]
時空間データ(STUD)は複雑な相関パターンを示す。 STUDは大規模であることが多いため、実践者は有効性と効率のバランスをとる必要がある。 Nex-Mixerと呼ばれる別のパラダイムは、単純さと有効性の両方の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:31:04 GMT)
Collaborative non-parametric two-sample testing [56.0]
目標は、null仮説の$p_v = q_v$が拒否されるノードを特定することである。グラフ構造を効率的に活用する非パラメトリックコラボレーティブ2サンプルテスト(CTST)フレームワークを提案する。提案手法は,f-divergence Estimation, Kernel Methods, Multitask Learningなどの要素を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:43:56 GMT)
Efficient Stagewise Pretraining via Progressive Subnetworks [55.7]
我々は、トレーニング全体を通して完全なモデルを維持できる代替フレームワークであるプログレッシブサブネットワークトレーニングを提案し、各ステップでモデル内でのみトレインワークを行う。 RaPTr は BERT と UL2 言語モデルの事前トレーニング損失が向上すると同時に,標準的なトレーニングに比べて 20-33% のFLOP の削減が要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:49:09 GMT)
OHQ: On-chip Hardware-aware Quantization [55.6]
我々は,オンラインデバイスにアクセスすることなく,ハードウェア対応の混合精度量子化を行うオンチップハードウェア・アウェア量子化(OHQ)フレームワークを提案する。線形プログラミングによるネットワークおよびハードウェアの洞察により、最適化されたビット幅構成が得られる。 ResNet-18 と MobileNetV3 でそれぞれ70% と 73% の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:12:48 GMT)
Training Large Language Models for Reasoning through Reverse Curriculum Reinforcement Learning [55.3]
逆カリキュラム強化学習(RL)によるR$3の学習推論を提案する。 RLは、大規模言語モデルのプロセス監視の利点を達成するために、結果監視のみを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:46:26 GMT)
Plug-and-Play Transformer Modules for Test-Time Adaptation [54.8]
PLUTO: Plug-and-pLay modUlar Test-time Domain AdatiOn戦略を紹介する。私たちは、それぞれ異なるソースドメインに特化した、大規模なモジュールセットを事前訓練します。単一の推論コールで複数の最も関連性の高いソースドメインを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:13:45 GMT)
Time Series Diffusion in the Frequency Domain [54.6]
周波数領域における時系列表現がスコアベース拡散モデルに有用な帰納バイアスであるか否かを解析する。重要なニュアンスを持つ周波数領域において、二重拡散過程が生じることを示す。周波数領域に拡散モデルを実装するために,デノナイジングスコアマッチング手法を適用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:59:05 GMT)
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting [54.0]
本稿では,デコーダのみの変換器アーキテクチャに基づく時系列予測のための汎用基礎モデルであるLag-Llamaを提案する。 Lag-Llamaは、複数のドメインからの多様な時系列データの大規模なコーパスで事前訓練され、強力なゼロショット一般化能力を示す。このような未確認データセットの比較的小さな部分で微調整を行うと、Lag-Llamaは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） (Thu, 8 Feb 2024 05:49:04 GMT)
VFedMH: Vertical Federated Learning for Training Multiple Heterogeneous Models [53.3]
本稿では,複数の異種モデル(VFedMH)を学習するための垂直フェデレーション学習という新しい手法を提案する。被験者の局所的な埋め込み値を保護するために,軽量なブラインド・ファクターに基づく埋め込み保護手法を提案する。実験により、VFedMHは、不均一な最適化で複数の異種モデルを同時に訓練し、モデル性能の最近の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:24:53 GMT)
Two Trades is not Baffled: Condensing Graph via Crafting Rational Gradient Matching [52.0]
大規模グラフの学習はグラフ表現学習において顕著な成果を上げてきたが、そのコストと記憶力の増大が懸念されている。そこで我々は,textbfCraftextbfTing textbfRationatextbf (textbfCTRL) という新しいグラフ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:38:14 GMT)
You Only Need One Color Space: An Efficient Network for Low-light Image Enhancement [51.3]
低照度画像強調(LLIE)タスクは、劣化した低照度画像から詳細と視覚情報を復元する傾向がある。水平/垂直インテンシティ(HVI)と呼ばれる新しいトレーニング可能なカラー空間を提案する。輝度と色をRGBチャネルから切り離して、拡張中の不安定性を緩和するだけでなく、トレーニング可能なパラメータによって異なる照明範囲の低照度画像にも適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:47:43 GMT)
Editable Scene Simulation for Autonomous Driving via Collaborative LLM-Agents [51.2]
ChatSimは、編集可能な3Dドライビングシーンシミュレーションを、外部デジタル資産を持つ自然言語コマンドで実現した最初のシステムである。 ChatSimは、フォトリアリスティックな結果を生成するために、新しいマルチカメラニューラルフィールド法を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:26:28 GMT)
Differentially Private Model-Based Offline Reinforcement Learning [51.1]
DP-MORLは差分プライバシーを保証するアルゴリズムである。環境のプライベートモデルは、まずオフラインデータから学習される。次に、モデルベースのポリシー最適化を使用して、プライベートモデルからポリシーを導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:05:11 GMT)
Limits of Transformer Language Models on Algorithmic Learning [50.6]
離散アルゴリズム学習におけるトランスフォーマー言語モデルの性能解析を行う。 LLaMAモデルをスクラッチからトレーニングし,GPT-4とGeminiで学習プリミティブの学習組成を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:23:29 GMT)
Private Knowledge Sharing in Distributed Learning: A Survey [50.5]
人工知能の台頭は多くの産業に革命をもたらし、社会の働き方を変えた。異なるエンティティが分散または所有する学習プロセスにおいて、情報を活用することが不可欠である。現代のデータ駆動サービスは、分散知識エンティティを結果に統合するために開発されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:18:23 GMT)
An Interactive Agent Foundation Model [50.5]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:58:02 GMT)
Classifying Nodes in Graphs without GNNs [50.3]
本稿では,完全GNNフリーなノード分類手法を提案する。本手法は, 滑らかさ制約, 擬似ラベル反復, 近傍ラベルヒストグラムの3つの主要成分からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:59:30 GMT)
An Ordinal Regression Framework for a Deep Learning Based Severity Assessment for Chest Radiographs [50.3]
本稿では,順序回帰問題をモデル,対象関数,分類関数の3つの部分に分割する枠組みを提案する。符号化の選択が性能に強く影響し,コーエンのカッパの選択重み付けに依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:00:45 GMT)
Gaussian Mixture Models for Affordance Learning using Bayesian Networks [50.2]
Affordancesはアクション、オブジェクト、エフェクト間の関係の基本的な記述である。本稿では,世界を探究し,その感覚経験から自律的にこれらの余裕を学習するエンボディエージェントの問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:05:45 GMT)
How Well Can LLMs Negotiate? NegotiationArena Platform and Analysis [50.2]
人間は自動車の価格から共通の資源の共有方法まで、あらゆることを交渉する。大規模言語モデル(LLM)を人間の代理エージェントとして使うことへの関心が急速に高まっているため、そのようなLLMエージェントも交渉できる必要がある。我々は,LLMエージェントの交渉能力を評価し,検証するためのフレキシブルなフレームワークであるNegotiationArenaを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:51:48 GMT)
RFTrans: Leveraging Refractive Flow of Transparent Objects for Surface Normal Estimation and Manipulation [50.1]
本稿では、透明物体の表面正規化と操作のためのRGB-Dに基づくRFTransを提案する。 RFNetは屈折流、物体マスク、境界を予測し、次いでF2Netは屈折流から表面の正常を推定する。現実のロボットがタスクをつかむと、成功率は83%となり、屈折流が直接シミュレートから現実への移動を可能にすることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 01:44:30 GMT)
In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces [49.1]
Headless-ADは、可変サイズ、セマンティックコンテンツ、順序の離散的なアクション空間に一般化することができる。我々は、ヘッドレスADは、これまでに遭遇したことのないアクション空間に一般化する重要な能力を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:30:09 GMT)
Generative Echo Chamber? Effects of LLM-Powered Search Systems on Diverse Information Seeking [49.0]
大規模言語モデル(LLM)を利用した対話型検索システムは、すでに数億人の人々が利用している。評価バイアスのあるLCMが, ユーザの視点を補強したり, 異議を申し立てたりすることで, 効果が変化するか, どのように変化するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:14:33 GMT)
Computation and Parameter Efficient Multi-Modal Fusion Transformer for Cued Speech Recognition [48.8]
Cued Speech (CS) は、聴覚障害者が使用する純粋視覚符号化法である。自動CS認識(ACSR)は、音声の視覚的手がかりをテキストに書き起こそうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:24:54 GMT)
Trainable Transformer in Transformer [48.8]
本稿では,Transformer in Transformer(略してTinT)の効率的な構築法を提案する。 TinTは多くの変圧器の変種に対応しており、その設計思想は変圧器内部の単純なモデルの過去のインスタンス化の効率も改善している。これらの結果から,大規模事前学習言語モデルでは複雑な推論が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:19:14 GMT)
SubGen: Token Generation in Sublinear Time and Memory [48.4]
大規模言語モデル(LLM)はトークン生成に広範なメモリ要件を持つ。本研究では,KVキャッシュの効率的な圧縮手法の開発に焦点をあてる。我々は,キートークンにオンラインクラスタリングを導入し,値に$ell$をサンプリングする,サブ線形複雑性を持つ新しいキャッシング手法を考案した。このアルゴリズムは、サブリニアメモリフットプリントとサブリニアタイムの複雑さを保証するだけでなく、我々のアプローチに厳密なエラーを課す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:17:40 GMT)
Generalized Preference Optimization: A Unified Approach to Offline Alignment [48.3]
本稿では,一般的な凸関数のクラスによってパラメータ化されるオフライン損失の族である一般化された選好最適化(GPO)を提案する。 GPOは、DPO、IPO、SLiCといった既存のアルゴリズムを特別なケースとして含む、優先最適化に関する統一的なビューを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:33:09 GMT)
Low-degree phase transitions for detecting a planted clique in sublinear time [47.4]
我々は、n$上のランダムグラフにおいて、サイズ$k$の植込みクリムを検出する問題を考える。我々は、$k = Theta(n1/2 + delta)$のとき、高信号状態のアルゴリズムをより高速に研究する。適応的でない全てのクエリパターンに対して、少なくとも有効である同じサイズの高度に構造化されたクエリパターンが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:08:55 GMT)
Asynchronous Diffusion Learning with Agent Subsampling and Local Updates [47.3]
エージェントのネットワークを非同期に動作させ,個々のローカルデータセットに適合する理想的なグローバルモデルを見つけることを目的とした。平均二乗誤差感覚において非同期拡散戦略が安定であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:07:30 GMT)
Large Language Models for Psycholinguistic Plausibility Pretesting [47.1]
本稿では,言語モデル (LM) が妥当性判定に有効かどうかを検討する。その結果, GPT-4の妥当性判定は, 調査対象の構造全体にわたって, 人間の判断と高い相関関係があることが判明した。そして、この相関関係が、人間の代わりにLMを使うことを暗示するかどうかを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:20:02 GMT)
Federated Recommendation with Additive Personalization [46.7]
付加的パーソナライゼーション(FedRAP)を用いたフェデレーションレコメンデーションを提案する。 FedRAPは、FLを介してアイテムのグローバルなビューと、各ユーザのローカルなパーソナライズされたビューを学習する。複数のベンチマークでFL設定で最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:41:49 GMT)
Read to Play (R2-Play): Decision Transformer with Multimodal Game Instruction [46.7]
本稿では,エージェントに対するタスクガイダンスの強化について検討し,ゲームプレイ指導の理解を可能にした。命令チューニングを決定変換器に組み込むためのマルチモーダルゲーム命令セットを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:15:48 GMT)
Implicit Diffusion: Efficient Optimization through Stochastic Sampling [46.6]
パラメータ化拡散により暗黙的に定義された分布を最適化するアルゴリズムを提案する。本稿では,これらのプロセスの1次最適化のための一般的なフレームワークについて紹介する。本研究では,提案手法の性能に関する理論的保証と,実環境における有効性を示す実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:00:11 GMT)
Self-Alignment of Large Language Models via Monopolylogue-based Social Scene Simulation [46.1]
MATRIXはユーザの入力クエリ周辺の現実的なシーンをエミュレートする新しいソーシャルシーンシミュレータである。推論速度を損なうことなく,MATRIX で LLM を微調整し,人間の値への付着性を確保する。調整した13BサイズのLCMは、人間の値に合わせるとGPT-4を超えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:21:03 GMT)
HardSATGEN: Understanding the Difficulty of Hard SAT Formula Generation and A Strong Structure-Hardness-Aware Baseline [45.9]
既存のSAT生成アプローチでは、グローバルな構造特性を同時に捉えることはほとんどできず、高い計算硬度を維持することができる。本稿では,SAT式生成のためのニューラル・スプリット・マージ・パラダイムに,きめ細かい制御機構を導入するHardSATGENを提案する。従来の手法と比較すると、平均的な性能向上は構造統計の38.5%、計算の88.4%、解法チューニングの有効性の140.7%以上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:49:57 GMT)
Rapid Optimization for Jailbreaking LLMs via Subconscious Exploitation and Echopraxia [45.7]
大規模言語モデル(LLMs)は、暴力的で有害なコンテンツを引き出すための安全対策をバイパスする特別なジェイルブレイクのプロンプトの傾向にある。本稿では,2つの心理的概念に触発された新しい最適化手法であるRIPPLEを紹介する。 RIPPLE は平均攻撃成功率 91.5% を達成し、現在の5つの手法を最大 47.0% で上回り、オーバーヘッドは 8 倍減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:56:49 GMT)
SpiRit-LM: Interleaved Spoken and Written Language Model [45.4]
SPIRIT-LMは、テキストと音声を自由に混合する基礎的マルチモーダル言語モデルである。モデルは、事前訓練されたテキスト言語モデルに基づいており、テキストと音声ユニットで継続的にトレーニングすることで、音声モダリティに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:39:32 GMT)
Parameter-free Mirror Descent [45.1]
非有界領域における適応型およびパラメータフリーなアルゴリズムを構築するのに適した、修正されたオンラインミラー降下フレームワークを開発する。我々はこの手法を利用して、最適な動的後悔境界を達成するために、制約のないオンライン線形最適化アルゴリズムを開発した。また、新しいパラメータフリーな暗黙的な更新を構築するために、ミラー降下フレームワークを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:36:16 GMT)
Federated Offline Reinforcement Learning: Collaborative Single-Policy Coverage Suffices [45.0]
オフライン強化学習(RL)は、オフラインデータを使用して最適なポリシーを学習しようとする。この研究は、複数のエージェントでオフラインデータセットを協調的に活用することを目的とした、オフラインRLのためのフェデレーション学習のメリットを探求する。 FedLCB-Qは、フェデレートされたオフラインRLに適したモデルフリーQラーニングアルゴリズムの亜種である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:09:17 GMT)
Teaching Text-to-Image Models to Communicate in Dialog [44.8]
本稿では,イノベーティブな対話・画像生成タスクに焦点をあてる。この問題に対処するために、我々は最先端のテキスト・画像生成モデルのトップに調整された微調整アプローチを設計する。我々のアプローチは、3つの最先端の事前訓練されたテキスト-画像生成バックボーンで一貫した、そして顕著な改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:06:33 GMT)
Multi-Sender Persuasion -- A Computational Perspective [44.4]
半連続ベイズパースケーションの枠組みを一般化し、送信者のシグナル伝達ポリシーのナッシュ均衡を求める。我々は,このゲームの非線形かつ不連続なユーティリティを近似するために,新しい微分可能なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:10:26 GMT)
Anfinsen Goes Neural: a Graphical Model for Conditional Antibody Design [44.3]
Anfinsen Goes Neural(AGN)は、Anfinsen's dogmaと呼ばれるタンパク質をコードするグラフィカルモデルである。我々のフレームワークは、pLMによるシーケンス生成とグラフニューラルネットワーク(GNN)による構造予測の2段階プロセスに従う。実験により,本手法はベンチマーク実験において最先端の結果より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:02:05 GMT)
Matryoshka Representation Learning [43.6]
Matryoshka Representation Learningは、下流タスクの計算制約に適応するために、単一の埋め込みを可能にする。 MRLは、独立に訓練された低次元表現と同じくらい正確でリッチな粗大な表現を学習する。 MRLは、視覚(ViT、ResNet)、視覚+言語(ALIGN)、言語(BERT)といった、Webスケールのデータセットにシームレスに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:21:26 GMT)
Learning to Route Among Specialized Experts for Zero-Shot Generalization [43.2]
我々は,専門専門家の海洋上での時間的適応的整合性ゲーティング(PHATGOOSE)を提案する。パラメータ効率の細かいチューニングによって生成された特殊なモジュール間のルートを学習する。特別なモデルを作成するために使用されるデータセットに同時アクセスする必要はなく、各エキスパートモデルがトレーニングされた後のみ、わずかな量の計算が必要になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:43:22 GMT)
Attention or Convolution: Transformer Encoders in Audio Language Models for Inference Efficiency [43.1]
音声トランスフォーマエンコーダを用いたより複雑な事前学習モデルに匹敵する推論効率が得られることを示す。まず,これらの音声変換器をエンコーダとして用いることで,事前学習した音声モデルの効率も向上することを示す。この単純なアプローチは、ニューラルネットワークの低ビット量量子化技術により、効率を向上する上で特に有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:09:18 GMT)
TimeArena: Shaping Efficient Multitasking Language Agents in a Time-Aware Simulation [43.0]
TimeArenaは、複雑な時間的ダイナミクスと制約を組み込んだ、新しいテキストシミュレート環境である。 TimeArenaは、料理、家庭活動、実験室の仕事で30の現実世界の仕事をこなす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:08:57 GMT)
Unified Speech-Text Pretraining for Spoken Dialog Modeling [42.6]
本研究は, 与えられた入力音声に関連付けられた有機韻律的特徴を持つコヒーレントな音声応答を生成するための, 広範囲な音声テキストLLMフレームワークを提案する。提案手法では,LLMのチェイン・オブ・レーソン機能を利用した多段階音声文推論方式を用いる。提案手法は,従来のベースラインとケースドベースラインの両方に優れ,自然な音声応答を生成するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:35:09 GMT)
UFO: A UI-Focused Agent for Windows OS Interaction [42.0]
われわれは,Windows OS上のアプリケーションに適したユーザ要求を満たす,革新的なUIフォーカスエージェントであるUFOを紹介した。 UFOはデュアルエージェントフレームワークを使用して、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を注意深く観察し、分析し、Windowsアプリケーションの情報を制御する。我々は9つの人気のあるWindowsアプリケーションでUFOのテストを行い、ユーザの日々の使用を反映したさまざまなシナリオを網羅した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:40:35 GMT)
Discovering Temporally-Aware Reinforcement Learning Algorithms [42.0]
既存の2つの目的発見アプローチに簡単な拡張を提案する。一般的に使用されるメタ段階的アプローチは適応的目的関数の発見に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:07:42 GMT)
Permute-and-Flip: An optimally robust and watermarkable decoder for LLMs [41.5]
本稿では,Permute-and-Flip(PF)デコーダと呼ばれる新しいデコーダを提案する。 PFデコーダは標準サンプリングデコーダと同様の堅牢性を有する。サンプリングよりも品質と損耗のトレードオフが最大で2倍改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:54:23 GMT)
PromptCrypt: Prompt Encryption for Secure Communication with Large Language Models [41.1]
クラウドベースの大規模言語モデル(LLM)は、データ漏洩と機密情報への不正アクセスの重大なリスクを引き起こす。本稿では,ユーザプライバシ保護のためのシンプルかつ効果的なメカニズムであるPromptCryptを提案する。ユーザ入力をLLMに送信する前に暗号化するために絵文字を使用しており、人間やLLMの検査では解読できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:57:11 GMT)
EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary Computation [40.7]
EvoXは、ECアルゴリズムの自動化、分散、均一な実行に適したコンピューティングフレームワークである。 EvoXの中核には、並列化可能なECアルゴリズムの開発を合理化するユニークなプログラミングモデルがある。 EvoXは、数十の数値テスト機能から数百の強化学習タスクまで、さまざまなベンチマーク問題に対する包括的なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:31:25 GMT)
Descriptive Kernel Convolution Network with Improved Random Walk Kernel [40.6]
Kernel Convolution Networks (KCNs) のスイートは、学習性を導入してグラフカーネルの再活性化に成功した。ランダムウォークカーネル(RWK)は多くのKCNでデフォルトカーネルとして使われており、注目度が高まっている。本稿では,RWK+をコアカーネルとして使用するKCNであるRWK+CNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:39:49 GMT)
TaE: Task-aware Expandable Representation for Long Tail Class Incremental Learning [40.1]
クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、古いクラスを忘れずに新しいクラスを学ぶ分類器を訓練することを目的としている。本稿では,タスク固有のトレーニング可能なパラメータを動的に割り当て,更新する,タスク対応拡張可能(TaE)フレームワークを提案する。我々はCentroid-Enhanced (CEd) 法を開発し、これらのタスク認識パラメータの更新をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:37:04 GMT)
Health-LLM: Personalized Retrieval-Augmented Disease Prediction Model [39.9]
本稿では,大規模特徴抽出と医療知識トレードオフスコアリングを組み合わせたHeath-LLMという革新的なフレームワークを提案する。本研究は,Health-LLMの有効性を評価するために,多数の健康報告で疾患予測実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:47:19 GMT)
Driving Everywhere with Large Language Model Policy Adaptation [39.2]
新しい環境、習慣、法律に運転行動を適用することは、自動運転における長年の問題である。 LLaDAは、人間のドライバーや自動運転車が、新しい場所での交通ルールにタスクや運動計画を適用することによって、どこにでも運転できるようにするツールです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:59:03 GMT)
Dirichlet Flow Matching with Applications to DNA Sequence Design [39.0]
確率経路としてのディリクレ分布の混合に基づいて, 単純度に基づくディリクレフローマッチングを開発する。蒸留したディリクレフローマッチングにより,最小性能で一段階のシーケンス生成が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:18:01 GMT)
The Virtues of Pessimism in Inverse Reinforcement Learning [39.0]
逆強化学習(Inverse Reinforcement Learning)は、専門家によるデモンストレーションから複雑な振る舞いを学ぶための強力なフレームワークである。内ループRLにおける専門家のデモンストレーションを活用することにより、探査負担を軽減することが望ましい。我々は、IRLにおけるRLの高速化のための代替アプローチとして、Emphpessimism、すなわち、オフラインのRLアルゴリズムを用いてインスタンス化された専門家のデータ分布に近づき続けることを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:50:16 GMT)
On the Convergence of Zeroth-Order Federated Tuning in Large Language Models [38.9]
FL(Federated Learning)とLLM(Large Language Models)は、プライバシ保護の自然言語処理の新しい時代を支えている。メモリ効率ゼロ階最適化(FedMeZO)は、フェデレートされた設定内でのメモリ効率ゼロ階最適化の新しい統合である。我々は、FedMeZOがSGDのような従来の一階法よりも高速に収束できることを示し、また、トレーニング中のGPUメモリ使用量を推論時に同等のレベルまで大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:56:40 GMT)
TextFusion: Unveiling the Power of Textual Semantics for Controllable Image Fusion [38.6]
本稿では,高度な画像融合のためのテキスト誘導融合パラダイムを提案する。テキスト注釈付き画像融合データセットIVTをリリースする。我々のアプローチは、従来の外見に基づく融合法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:43:57 GMT)
FusionBooster: A Unified Image Fusion Boosting Paradigm [38.2]
融合タスク用に特別に設計されたモデルであるFusionBoosterを提示する。ブースターは、プローブユニット、ブースター層、組み立てモジュールの3つの構成要素で構成されている。様々なフュージョンタスクおよび下流検出タスクで得られた実験結果は、提案したFusionBoosterが性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:51:02 GMT)
Hypergraph Node Classification With Graph Neural Networks [37.9]
We developed WCE-GNN, a simple and efficient framework for hypergraph node classification。 WCE-GNNは最先端のHyperGNNと比較して高い分類精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:10:39 GMT)
Scalable Diffusion Models with State Space Backbone [37.1]
拡散状態空間モデルは、時間、条件、ノイズの多いイメージパッチを含む全ての入力をトークンとして扱う。我々はGflopsのフォワードパス複雑性によって測定されたDiSのスケーラビリティを解析する。遅延空間におけるDiS-H/2モデルは、クラス条件のImageNetベンチマークにおける事前拡散モデルと同様のパフォーマンスレベルを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:08:42 GMT)
NPSVC++: Nonparallel Classifiers Encounter Representation Learning [36.4]
我々は多目的最適化に基づくNPSVC++を開発し、NPSVCとその特徴のエンドツーエンド学習を可能にする。双対性最適化による一般的な学習手順を提案し、2つの適用可能なインスタンスを提供する。実験では、既存の手法よりも優位性を示し、NPSVC++の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:12:33 GMT)
Sharp Rates in Dependent Learning Theory: Avoiding Sample Size Deflation for the Square Loss [36.3]
L2$ と $Psi_p$ の位相が我々の仮説クラス $mathscrF$, $mathscrF$ に同値であるときにいつでも、$mathscrF$ は弱準ガウス類であることを示す。以上の結果から, 混合への直接的な依存は高次項に還元されるため, この問題は実現可能か否かを判断できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:57:42 GMT)
MIGC: Multi-Instance Generation Controller for Text-to-Image Synthesis [36.0]
本稿では,複数のインスタンスを同時に生成するマルチインスタンス生成(MIG)タスクを提案する。我々は、MIGタスクの課題に対処するために、MIGC(Multi-Instance Generation Controller)という革新的なアプローチを導入する。 MIGタスクにおける生成モデルの性能を評価するため、COCO-MIGベンチマークと評価パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:52:36 GMT)
Deep Learning-based Computational Job Market Analysis: A Survey on Skill Extraction and Classification from Job Postings [35.8]
このアプリケーションドメインのコアタスクは、スキル抽出とジョブポストからの分類である。この新興分野の徹底的な評価はない。公開されているデータセットの包括的なカタログ化は、データセットの生成と特徴に関する統合された情報の欠如に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:20:28 GMT)
pFedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning [35.7]
そこで本研究では,Mixture of Experts (pFedMoE) 法を用いたモデルヘテロジニアスなフェデレート学習を提案する。共有同種小特徴抽出器と、各クライアントの局所異種大モデルに対するローカルゲーティングネットワークを割り当てる。全体として、pFedMoEは局所モデルのパーソナライズをきめ細かいデータレベルで強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:22:43 GMT)
Succint Interaction-Aware Explanations [34.9]
SHAPは、個々の特徴の重要性を明らかにすることでブラックボックスモデルを説明する一般的なアプローチである。一方、NSHAPは全ての機能のサブセットに付加的な重要性を報告している。我々は、これらの2つの世界の長所を、機能を大幅に相互作用する部分に分割することで組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:04:11 GMT)
Sound Source Separation Using Latent Variational Block-Wise Disentanglement [33.9]
本稿では,デジタル信号処理/ディープニューラルネットワーク(DSP/DNN)による音源分離手法を提案する。古典的な信号処理理論結果によって動機づけられた課題の設計選択と変分定式化が,分布外のデータを見落とし,過度に適合するリスクの低減につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:22:39 GMT)
RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation [33.6]
本稿ではロバスト適応法 (RoSA) と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。 RoSAは、固定された事前トレーニングされた重みのセットの上に、$textitlow-rank$と$textithighly-sparse$コンポーネントをトレーニングする。また,RoSAがLoRA,純スパース微調整,代替ハイブリット法を同じパラメータ予算で上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:43:44 GMT)
RedCoast: A Lightweight Tool to Automate Distributed Training of LLMs on Any GPU/TPUs [33.4]
大規模言語モデル(LLM)の分散トレーニングと推論を自動化するツールであるRedCoastを紹介する。また,3つの関数の定義により,多様なMLパイプラインをカスタマイズする機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:36:44 GMT)
PanoDiffusion: 360-degree Panorama Outpainting via Diffusion [32.7]
パノディフュージョンと呼ばれる潜在拡散モデル(LDM)を用いた360度室内RGB-Dパノラマ露光モデルを提案する。トレーニング中にRGBと深度パノラマデータの両方を利用する新しいバイモーダル潜時拡散構造を導入する。以上の結果から,RGB-Dパノラマにおけるパノ拡散法は,様々な種類のマスクに対して多種多様な構造を持つ結果が得られるだけでなく,高品質のパノラマを合成し,リアルな3次元室内モデルを提供することによって,最先端のパノラマ法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:37:05 GMT)
Sorted LLaMA: Unlocking the Potential of Intermediate Layers of Large Language Models for Dynamic Inference [32.6]
SortedNet を Sorted Fine-Tuning (SoFT) に置き換えることで生成 NLP タスクに拡張する。我々のアプローチはモデル効率を向上し、推論中に様々なシナリオに対する複数のモデルの必要性を排除します。以上の結果から,SFT+ICT(Early-Exit)と標準ファインチューニング(SFT+ICT)と比較して,サブモデルの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:43:04 GMT)
Real-time Holistic Robot Pose Estimation with Unknown States [32.2]
RGB画像からロボットのポーズを推定することは、コンピュータビジョンとロボット工学において重要な問題である。本稿では,1枚のRGB画像から実時間で総合的なポーズ推定を行うためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。本手法は,ロボットの状態パラメータ,キーポイント位置,ルート深さなど,カメラとロボットの回転を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:12:50 GMT)
Benchmarking Distribution Shift in Tabular Data with TableShift [32.1]
TableShiftは、表データの分散シフトベンチマークである。財政、教育、公共政策、医療、市民参加を含む。我々は、堅牢な学習法とドメイン一般化法とともに、いくつかの最先端データモデルを比較した大規模な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:28:23 GMT)
Dynamical quantum state tomography with time-dependent channels [31.9]
我々は動的量子状態トモグラフィーフレームワークを構築した。ある条件の下では、射影作用素の無限族を得ることができる。未知の量子状態上でSIC-POVMをシミュレートする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:02:00 GMT)
Rethinking Spectral Graph Neural Networks with Spatially Adaptive Filtering [31.6]
スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)はスペクトル領域において十分に確立されているが、近似への実際の依存は空間領域への深いリンクを意味する。スペクトルと空間アグリゲーションの間に理論的な関係を確立し、スペクトルが元のグラフを適応した新しいグラフに暗黙的に導く本質的な相互作用を明らかにする。本稿では,非局所的な補助的なアグリゲーションのためのスペクトルフィルタリングにより適応された新しいグラフを利用する空間適応フィルタリング(SAF)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:21:43 GMT)
Randomness Is All You Need: Semantic Traversal of Problem-Solution Spaces with Large Language Models [31.5]
本稿では, LLMファインチューニングとカスタムアイデアデータベースを用いて, イノベーション問題とソリューションドメインを探索する新しい手法を提案する。温度レベルの異なる二方向問題と解木を意味的にトラバースすることにより、解編集距離の多様性を高めることができる。与えられた問題に対する様々な解を見つけることに加えて、本手法は元の問題文を洗練・明確化するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:49:09 GMT)
Off-policy Distributional Q($\lambda$): Distributional RL without Importance Sampling [31.0]
オフポリティ分布 Q($lambda$) は、オフポリティ学習に重要サンプリングを適用しない。我々は,Q($lambda$)とC51エージェントの組み合わせである分散Q($lambda$)-C51が,深いRLベンチマークで有望な結果を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:51:50 GMT)
PiVe: Prompting with Iterative Verification Improving Graph-based Generative Capability of LLMs [31.0]
大規模言語モデルの出力の検証モジュールとして機能するために,小言語モデルをいかに訓練するかを示す。また,検証モジュールがテキスト・ツー・グラフ生成タスクに対して,よりコスト効率のよいソリューションのために,繰り返し修正をオフラインで適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:04:25 GMT)
On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design [30.8]
本稿では,ロジスティック回帰モデルのパラメータを与えられた$ell$エラーまで推定するサンプル複雑性について検討する。試料の複雑性曲線は逆温度の点で2つの変化点を持ち, 低温, 中温, 高温状態を明確に分離することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:09:37 GMT)
Guiding Large Language Models with Divide-and-Conquer Program for Discerning Problem Solving [30.2]
本稿では,優れた表現力を確保し,タスクの分解,サブタスクの解決,分解処理を解消するDivide-and-Conquerプログラムを提案する。実験結果から,提案手法は中間誤りや誤認内容に悩まされるタスクにおいて,通常の手順よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:37:30 GMT)
Implicit Bias and Fast Convergence Rates for Self-attention [30.1]
トランスフォーマーのコアメカニズムであるセルフアテンションは、従来のニューラルネットワークと区別し、その優れたパフォーマンスを駆動する。固定線形復号器をバイナリに固定した自己アテンション層をトレーニングする際の勾配降下(GD)の暗黙バイアスについて検討した。 W_t$ から $W_mm$ に対する最初の有限時間収束率と、注意写像のスペーサー化率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:15:09 GMT)
Linear Convergence of Entropy-Regularized Natural Policy Gradient with Linear Function Approximation [30.0]
線形関数近似を用いたエントロピー規則化NPGの有限時間収束解析を確立した。エントロピー規則化NPGは関数近似誤差までのエンフィナール収束を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:02:15 GMT)
In-Context Learning Can Re-learn Forbidden Tasks [30.0]
我々は、モデルが回答を拒むように設計されたタスク、すなわち、禁止されたタスクについて研究する。テキスト内学習(ICL)が,タスクの学習を禁止しているかどうかを検討する。この攻撃はStarling-7BとVicuna-7Bでは実行できないが、Llama2-7Bでは実行できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:54:17 GMT)
Mamba-ND: Selective State Space Modeling for Multi-Dimensional Data [29.7]
状態空間モデルに基づくMambaは、テキストシーケンスをモデル化するための同等のパフォーマンスを実現することが示されている。本稿では,Mambaアーキテクチャを任意の多次元データに拡張した汎用設計であるMamba-NDを提案する。我々は,Mamba-NDが,多次元ベンチマークにおける最先端技術と性能の競争力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:30:50 GMT)
Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations from Large Language Models [29.3]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとしてデプロイされる。最近の研究は、現代のLSMが自己説明(Ses)を生成できることを示している。 LLMが生成するSEの忠実度と妥当性の両立を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:30:49 GMT)
DDLP: Unsupervised Object-Centric Video Prediction with Deep Dynamic Latent Particles [29.3]
本稿では,深部潜伏粒子表現に基づくオブジェクト中心のビデオ予測アルゴリズムを提案する。提案手法は,いくつかの課題のあるデータセットに対して,最先端のオブジェクト中心のビデオ予測結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:54:53 GMT)
WebLINX: Real-World Website Navigation with Multi-Turn Dialogue [29.2]
WEBLINXは,対話型Webナビゲーションの2300人の専門家による実演における100Kインタラクションのベンチマークである。私たちのベンチマークでは、150以上の現実世界のWebサイト上の幅広いパターンをカバーし、さまざまなシナリオにおけるエージェントのトレーニングと評価に使用しています。選択した要素とスクリーンショットとアクション履歴を使用して、Webをナビゲートする際の人間の振る舞いを再現するさまざまなモデルを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:58:02 GMT)
APT-Pipe: An Automatic Prompt-Tuning Tool for Social Computing Data Annotation [29.0]
自動的なプロンプトチューニングパイプラインであるAPT-Pipeを提案する。 12の異なるテキスト分類データセットでテストする。 APT-Pipeによって調整されたプロンプトは、ChatGPTが12つの実験データセットのうち9つでより高い重み付きF1スコアを達成するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:22:06 GMT)
Construction of $\varepsilon_{d}$-ASIC-POVMs via $2$-to-$1$ PN functions and the Li bound [28.7]
完全非線形 (PN) 関数はすべて$varepsilon_q$-ASIC-POVM を構成するのに利用できることを示す。我々は、$varepsilon_q$-ASIC-POVMに対応するベクトルの集合が双角フレームを形成することを示す。 varepsilon_q+1$-ASIC-POVMs の構成は、Li 境界と呼ばれる乗法的文字和推定に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:37:34 GMT)
Sparse-VQ Transformer: An FFN-Free Framework with Vector Quantization for Enhanced Time Series Forecasting [28.6]
スパースベクトル量子化FFN自由変換器(スパースVQ)について紹介する。提案手法は,RevIN(Reverse Instance Normalization)と組み合わせた疎ベクトル量子化手法を用いてノイズの影響を低減する。我々のFFNフリーアプローチは、パラメータカウントをトリムし、計算効率を向上し、オーバーフィッティングを減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:09:12 GMT)
Comprehensive Assessment of Jailbreak Attacks Against LLMs [28.6]
4つのカテゴリから13の最先端ジェイルブレイク法,16の違反カテゴリから160の質問,6つの人気のあるLDMについて検討した。実験の結果, 最適化されたジェイルブレイクは高い攻撃成功率を確実に達成することが示された。攻撃性能と効率のトレードオフについて論じるとともに、脱獄プロンプトの転送性は依然として維持可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:42:50 GMT)
Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: a Novel System and Dataset [28.4]
統合された人間-AI協調フレームワークChatCoach'を紹介する。患者エージェントとコーチングエージェントは、医療コミュニケーションスキルの実践において、医療学習者を協調的に支援する。比較分析の結果,Llama2はChatGPTのプロンプトベースアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:32:06 GMT)
BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation [28.2]
本稿では,M3-Embeddingと呼ばれる新しい埋め込みモデルを提案する。 100以上の作業言語をサポートすることができるため、多言語および多言語検索タスクにおける最先端のパフォーマンスが新たに向上する。 M3-Embeddingは、短い文から最大8192トークンの長いドキュメントまで、さまざまな粒度の入力を処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:32:52 GMT)
Revisiting Early-Learning Regularization When Federated Learning Meets Noisy Labels [27.8]
本稿では,早期学習の正規化を再考し,革新的戦略であるFederated Label-mixture Regularization(FLR)を導入する。 FLRはFLの複雑さに適応し、新しい擬似ラベルを生成し、局所的および大域的モデル予測をブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:21:33 GMT)
Concept Algebra for (Score-Based) Text-Controlled Generative Models [27.7]
本稿では,テキスト誘導生成モデルにおける学習表現の構造について述べる。そのようなモデルの鍵となる性質は、異なる概念を非絡み合いの方法で構成できることである。ここでは、ある表現空間の部分空間として概念が符号化されるという考えに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:43:08 GMT)
Learning to Rewrite Prompts for Personalized Text Generation [27.5]
パーソナライズされたテキスト生成のためのプロンプトを自動的に修正する新しい手法を提案する。提案手法は、パーソナライズされた生成のための最先端のマルチステージフレームワークによって生成された初期プロンプトを取り込み、いくつかの重要なコンポーネントを書き換える。書き直しプロンプトの詳細な分析は、人間の読みやすいだけでなく、手作業による手作業による書き直しも可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:23:33 GMT)
On the Effect of Image Resolution on Semantic Segmentation [27.1]
本研究では,高分解能セグメンテーションを直接生成できるモデルが,より複雑なシステムの性能と一致することを示す。提案手法は,ボトムアップ情報伝搬手法を様々なスケールで活用する。先進的なセマンティックセグメンテーションデータセットを用いて,本手法を厳格に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:21:30 GMT)
Real-World Robot Applications of Foundation Models: A Review [27.1]
LLM(Large Language Models)やVLM(Vision-Language Models)のような基盤モデルの最近の発展は、様々なタスクやモダリティにまたがる柔軟な適用を促進する。本稿では,現実のロボット工学における基礎モデルの実用的応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:19:50 GMT)
A Data-Driven Measure of Relative Uncertainty for Misclassification Detection [25.9]
誤分類検出のための観測者に対して,不確実性に関するデータ駆動測度を導入する。ソフト予測の分布パターンを学習することにより,不確実性を測定することができる。複数の画像分類タスクに対する経験的改善を示し、最先端の誤分類検出方法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:26:57 GMT)
Version age-based client scheduling policy for federated learning [25.8]
フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータを共有することなく、複数のクライアント間の協調トレーニングを容易にする、プライバシ保護機械学習パラダイムとして登場した。エッジデバイス能力の進歩にもかかわらず、通信ボトルネックは多数のクライアントを集約する上での課題を示す。この現象は、FLにおけるストラグラーの致命的な課題と、クライアントスケジューリングポリシーがグローバルモデル収束と安定性に与える影響を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:48:51 GMT)
Animated Stickers: Bringing Stickers to Life with Video Diffusion [25.8]
テキストプロンプトと静的画像に条件付きアニメーションを生成するビデオ拡散モデルであるアニメーションステッカーを紹介する。我々のモデルは、現在最先端のEmuテキスト・ツー・イメージモデルの上に構築されており、動きをモデル化するための時間層が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:49:32 GMT)
Do Large Code Models Understand Programming Concepts? A Black-box Approach [25.8]
大規模言語モデルによるテキスト生成の成功により、コード生成やコーディングタスクも改善された。このギャップを埋めるためには、基礎となるプログラムの論理構造をどの程度の自己回帰モデルで理解するかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:48:01 GMT)
A High Dimensional Model for Adversarial Training: Geometry and Trade-Offs [25.3]
本稿では,データと敵の攻撃的ジオメトリ間の相互作用を研究することのできる,引き込み可能な数学的モデルを提案する。我々の主な理論的貢献は、敵の経験的リスク最小化のための十分な統計の正確な記述である。トレーニング中に非破壊的特徴を防御する利点を示し、一様保護を本質的に効果的な防御機構として同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:52:35 GMT)
Selective Forgetting: Advancing Machine Unlearning Techniques and Evaluation in Language Models [24.8]
本研究では,個人や機密データを不注意に保持するニューラルモデルに関する懸念について検討する。言語モデル内で、正確かつ選択的に忘れることを実現するために、新しいアプローチが導入された。 S-EL(Sensitive Information extract Likelihood)とS-MA(Sensitive Information Memory Accuracy)の2つの革新的な評価指標が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:50:01 GMT)
CIDR: A Cooperative Integrated Dynamic Refining Method for Minimal Feature Removal Problem [24.6]
最小限の機能集合を効率的に発見するための協調型動的精錬法(CIDR)を提案する。具体的には、特徴間の相互作用を検出するために協調統合勾配(CIG)を設計する。また,多数の候補集合から最小の特徴集合を決定するための補助的最小特徴再構成アルゴリズムも考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:27:28 GMT)
Noise Contrastive Alignment of Language Models with Explicit Rewards [24.6]
我々は、NCEを利用して、スカラー評価で明示的に注釈付けされた報酬データセットを扱う際のギャップを埋める、LMアライメントのための一般的なフレームワークを提案する。我々のフレームワークは2つの並列アルゴリズム、NAAとInfoNCAで構成されており、どちらも報酬データと嗜好データからLMポリシーを直接抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:58:47 GMT)
FusionSF: Fuse Heterogeneous Modalities in a Vector Quantized Framework for Robust Solar Power Forecasting [24.6]
本稿では,過去の電力データ,数値天気予報,衛星画像を統合するための多モード融合フレームワークを提案する。本フレームワークは,新たに設置した植物に特に有用である,強いゼロショット予測能力を示す。我々のモデルは頑丈なだけでなく、ゼロショット予測とトレーニングデータに富んだシナリオの両方において精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:03:10 GMT)
Investigating Agency of LLMs in Human-AI Collaboration Tasks [24.6]
我々は社会認知理論に基づいて、エージェントが対話で表現される特徴の枠組みを構築する。我々は、83人の人間と人間の協力的なインテリアデザインの会話のデータセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:22:53 GMT)
An Introduction to Transformers [23.9]
Transformerは、有用なシーケンスやデータポイントのセットを学ぶために使用できるニューラルネットワークコンポーネントである。本稿では,トランスアーキテクチャの数学的,正確,直感的,クリーンな記述を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:01:34 GMT)
Principled Preferential Bayesian Optimization [23.9]
優先ベイズ最適化(BO)の問題について検討する。一対の候補解よりも優先的なフィードバックしか持たないブラックボックス関数を最適化することを目指している。この問題を解決するために,効率的な計算手法を用いた楽観的アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:57:47 GMT)
CTGAN: Semantic-guided Conditional Texture Generator for 3D Shapes [23.6]
StyleGANのような生成ネットワークには高度な画像合成があるが、高忠実なテクスチャを持つ3Dオブジェクトの生成はまだ十分に研究されていない。本研究では,3次元形状の視角に整合した高品質なテクスチャを生産するセマンティック誘導型条件テクスチャジェネレータ(CTGAN)を提案する。 CTGANはStyleGANの歪んだ性質を利用して入力された潜伏符号を微調整し、生成されたテクスチャのスタイルと構造の両方を明示的に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:00:15 GMT)
SVQ: Sparse Vector Quantization for Spatiotemporal Forecasting [23.4]
本稿では,スパース回帰に基づくベクトル量子化(SVQ)を提案する。ビデオ予測では、Human、KTH、KittiCaltech-itはMAEを平均9.4%削減し、画質を17.3%改善している。 5つのベンチマークデータセットに関する実証研究により、SVQが最先端の結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:55:08 GMT)
Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting [23.3]
多くの実用化には時系列予測が不可欠である。トランスフォーマーの重要な特徴、注意機構、データ表現を強化するために動的に埋め込みを融合させ、しばしば注意重みを副産物の役割に還元する。提案手法は,時系列の主表現として注目重みを高くし,データポイント間の時間的関係を利用して予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:00:50 GMT)
Learning Uncertainty-Aware Temporally-Extended Actions [22.9]
我々は不確かさを意識した時間拡張(UTE)という新しいアルゴリズムを提案する。 UTEはアンサンブル法を用いて、アクション拡張中の不確実性を正確に測定する。我々はGridworldとAtari 2600環境における実験を通してUTEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:32:06 GMT)
WLST: Weak Labels Guided Self-training for Weakly-supervised Domain Adaptation on 3D Object Detection [22.8]
弱い教師付きドメイン適応(WDA)は、ターゲットドメインに対するラベル付けの労力をほとんど必要としない、過度に探索されているが実用的なタスクである。本稿では,WDAのための3次元オブジェクト検出のための汎用弱ラベルガイド型自己学習フレームワークWLSTを提案する。我々の手法は、より堅牢で一貫性のある擬似ラベルを生成することができ、ターゲットドメインのトレーニングプロセスに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:36:46 GMT)
Unsupervised learning based end-to-end delayless generative fixed-filter active noise control [22.8]
遅延のないノイズ制御は、我々の初期の生成固定フィルタアクティブノイズ制御(GFANC)フレームワークによって実現されている。コプロセッサの1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D CNN)は、ラベル付きノイズデータセットを使用した初期トレーニングを必要とする。本稿では,1次元CNNトレーニングプロセスを簡素化し,その実用性を高めるために,教師なしGFANCアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:14:12 GMT)
Accurate LoRA-Finetuning Quantization of LLMs via Information Retention [22.8]
本稿では,LoRAを用いて量子化LLMを情報保持により高精度にプッシュする新しいIR-QLoRAを提案する。実験の結果、IR-QLoRA は LLaMA と LLaMA2 の2-4ビット幅での精度を大幅に向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:53:31 GMT)
Symmetric multipartite Bell inequalities via Frank-Wolfe algorithms [22.6]
グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)の非局所性ロバスト性について,多部構成ベルのシナリオで検討する。相関テンソルの対称性を利用してベルの不等式計算を劇的に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:32:02 GMT)
Buffer Overflow in Mixture of Experts [22.5]
クロスバッチ依存関係を持つ専門家のルーティング戦略が攻撃に対して脆弱であることを示します。悪質なクエリはモデルに送信することができ、同じバッチにグループ化されている場合、他の良質なクエリに対するモデルの出力に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:05:28 GMT)
Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs [22.4]
大規模言語モデル(LLM)の構造化データを明示的に表現するためのパラメータ係数法を提案する。提案手法は,明示的な構造化情報でプロンプトを拡張するエンコード関数を学習する。グラフ構造を明示的に表現することで、グラフ推論タスクを大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:51:44 GMT)
Offline Actor-Critic Reinforcement Learning Scales to Large Models [22.3]
オフラインアクター批判強化学習は,トランスフォーマーなどの大規模モデルにも拡張可能であることを示す。オフラインアクター批判アルゴリズムは、マルチタスクトレーニングにおいて、強力な、教師付き、行動的クローンベースラインよりも優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:29:46 GMT)
EUGENE: Explainable Unsupervised Approximation of Graph Edit Distance [22.2]
グラフ編集距離(GED)は、その理解性には好まれるが、計算のNP硬度によって妨げられる。本稿では,GED を近似した効率的な代数的非スーパービジュアライズ手法 EUGENE を提案する。 EUGENEは、すべてのベンチマークデータセットの中で、最も正確な方法の1つだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:23:05 GMT)
Can Large Language Models Detect Rumors on Social Media? [21.7]
ソーシャルメディア上でのうわさ検出にLarge Language Models (LLMs) を用いることを検討した。そこで我々は,LLMにニュースやコメントの重要な手がかりを推論するように指導する手法として,LeRuD(LeRuD)アプローチを提案する。 LeRuDは最先端の噂検出モデルを3.2%から7.7%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:09:36 GMT)
Investigating White-Box Attacks for On-Device Models [21.3]
オンデバイスモデルは、対応するモバイルアプリから簡単に抽出できるため、攻撃に対して脆弱である。本稿では,デバイス上でのTFLiteモデルをデバッギング可能なモデルに自動的に変換する,デバイス上でのReverse Engineering framework for On-Device Models (REOM)を提案する。以上の結果から,REOMは攻撃者の攻撃成功率を100倍に抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:03:17 GMT)
Multi-Timescale Ensemble Q-learning for Markov Decision Process Policy Optimization [21.3]
元々のQ-ラーニングは、非常に大きなネットワークにわたるパフォーマンスと複雑性の課題に悩まされている。従来のQ-ラーニングに適応したモデルフリーアンサンブル強化学習アルゴリズムを提案する。計算結果から,提案アルゴリズムは平均ポリシエラーを最大55%,実行時複雑性を最大50%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:08:23 GMT)
Fairness-Aware Job Scheduling for Multi-Job Federated Learning [21.0]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のデータ所有者(FLクライアント)が、機密性の高いプライベートデータを開示することなく、協調的に機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする。既存のFL研究は主に、1つのFLサーバがFLクライアントのサブセットを選択して各トレーニングラウンドでローカルモデルを更新する独占シナリオに焦点を当てている。本稿では,このギャップを埋めるためにFairFedJS(Federated Job Scheduling)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:42:47 GMT)
DiffTOP: Differentiable Trajectory Optimization for Deep Reinforcement and Imitation Learning [20.9]
本稿では、微分軌道最適化をポリシー表現として利用し、深い強化と模倣学習のためのアクションを生成するDiffTOPを提案する。 15のモデルベースRLタスクと13の模倣学習タスクに高次元画像と点クラウド入力があり、DiffTOPは両方のドメインにおける最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:26:40 GMT)
Transformer-empowered Multi-modal Item Embedding for Enhanced Image Search in E-Commerce [20.9]
マルチモーダルアイテム埋め込みモデル(MIEM)は、製品に関するテキスト情報と複数の画像の両方を利用して、意味のある製品機能を構築することができる。 MIEMはShopeeイメージ検索プラットフォームの一部となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:35:36 GMT)
Exploring the Impact of In-Browser Deep Learning Inference on Quality of User Experience and Performance [20.6]
ディープラーニング(DL)は、"ブラウザ内推論"と呼ばれる方法を通じて、Webアプリケーションに統合されつつある。調査では、広く使われている9つのDLモデルを比較し、50のPC Webブラウザでテストした。ブラウザ内の推論には大量のメモリが必要であり、時にはDLモデル自体の最大334.6倍のメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:02:57 GMT)
NeuralMatrix: Compute the Entire Neural Networks with Linear Matrix Operations for Efficient Inference [20.5]
本稿では,Deep Neural Network(DNN)モデル全体の計算を線形行列演算に変換するフレームワークであるNeuralMatrixを提案する。提案手法は,汎用性とアプリケーション固有の計算効率を両立させながら,ネットワークの精度を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:11:27 GMT)
UAV-Rain1k: A Benchmark for Raindrop Removal from UAV Aerial Imagery [20.4]
UAVのレンズに付着した雨滴は、背景の視認性を阻害し、画質を低下させる。まず,UAV画像から雨滴を除去するUAV-Rain1kというベンチマークデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:00:25 GMT)
A Non-Intrusive Neural Quality Assessment Model for Surface Electromyography Signals [20.3]
本研究では,SEMG信号のSNRを予測する新しい非侵入モデルQASE-netを提案する。実験フレームワークは,2つのオープンアクセスデータベースから実世界のsEMGとECGデータを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:23:33 GMT)
On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis [20.3]
双レベル最適化は、そうでなければ斜め最適化問題の内部構造を明らかにする。双レベル最適化の共通のゴールは、低レベル点の集合の集合に暗黙的に依存する超対象を探索することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:49:07 GMT)
Exploring Visual Culture Awareness in GPT-4V: A Comprehensive Probing [20.2]
我々は,MARVLベンチマークデータセットを用いてGPT-4Vを広範囲に探索し,その能力と視覚的理解の限界について検討した。実験結果から,GPT-4Vは文化概念の同定に優れるが,低リソース言語では依然として性能が弱いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:25:40 GMT)
Resolving Ethics Trade-offs in Implementing Responsible AI [20.0]
初歩的なものから複雑なものまで、トレードオフを通じて緊張に対処するための5つのアプローチをカバーします。いずれのアプローチも、すべての組織、システム、アプリケーションに適していない可能性が高い。 i)緊張の積極的な識別、(ii)倫理的側面の優先順位付けと重み付け、(iii)トレードオフ決定の正当化と文書化からなる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:12:19 GMT)
NCRF: Neural Contact Radiance Fields for Free-Viewpoint Rendering of Hand-Object Interaction [20.0]
ビデオのスパース集合から手動物体間相互作用を再構成するための新しいフリーポイントレンダリングフレームワークであるニューラルコンタクトレーダランスフィールド(NCRF)を提案する。私たちはこれらの重要なコンポーネントを共同で学び、視覚的および幾何学的制約で相互に助け合い、規則化します。提案手法は、レンダリング品質とポーズ推定精度の両方の観点から、現在の最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:09:12 GMT)
Large Language Model Cascades with Mixture of Thoughts Representations for Cost-efficient Reasoning [19.5]
大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示していますが、この強力なパフォーマンスは、しばしば有料のAPIサービスを使用するコストが高くなります。本稿では, LLM のコスト削減を目的とした LLM カスケードの構築について検討する。提案するカスケードは,より強力なLCMのみを使用すれば性能が向上するが,コストの40%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:02:22 GMT)
A General Theory for Kernel Packets: from state space model to compactly supported basis [19.2]
GP の $m$-dimensional SS モデルの定式化は、一般右 Kernel Packet (KP) として導入する概念と等価であることを示す。 KP はさらに GP の予測時間を O(log n) あるいは O(1) に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:56:25 GMT)
Efficient and Interpretable Bandit Algorithms [19.0]
バンドアルゴリズムは、未知のモデルパラメータの不確実性を減少させる目的で探索した場合、解釈可能である。本稿では,制約付き最適設計に基づく帯域幅アルゴリズムCODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:37:36 GMT)
MultiResFormer: Transformer with Adaptive Multi-Resolution Modeling for General Time Series Forecasting [19.0]
トランスフォーマーベースのモデルは、最近時系列予測の境界を大きく押し上げている。既存のメソッドは通常、時系列データを$textitpatches$にエンコードする。最適パッチ長を適応的に選択することで時間変動を動的にモデル化するMultiResFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:40:35 GMT)
NeRCC: Nested-Regression Coded Computing for Resilient Distributed Prediction Serving Systems [18.9]
NeRCCは、近似符号化コンピューティングのための一般的なストラグラー耐性フレームワークである。 NeRCCは、幅広いストラグラーにおける元の予測を正確に近似し、最先端の予測を最大23%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:15:10 GMT)
MTSA-SNN: A Multi-modal Time Series Analysis Model Based on Spiking Neural Network [18.8]
スパイキングニューラルネットワーク(MTSA-SNN)に基づくマルチモーダル時系列解析モデルを提案する。パルスは、時間画像とシーケンシャル情報の符号化を共通のパルスベース表現で統一する。本研究では、ウェーブレット変換操作を導入し、時間的情報を分析し評価するモデルの能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:39:11 GMT)
Joint End-to-End Image Compression and Denoising: Leveraging Contrastive Learning and Multi-Scale Self-ONNs [18.7]
ノイズの圧縮が本質的に困難であるため,ノイズ画像は画像圧縮アルゴリズムの課題である。本稿では,共同画像圧縮・復号化のための自己組織型オペレーショナルニューラルネットワークからなるマルチスケールデノイザの統合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:33:16 GMT)
Robust Knowledge Extraction from Large Language Models using Social Choice Theory [18.6]
大規模言語モデル(LLM)は、会話エージェント、クリエイティブな書き込み、一般的なクエリ応答など、幅広いアプリケーションをサポートすることができる。典型的には堅牢ではないため、医学などの高精細な領域での問合せに適していない。ランキングクエリを繰り返し使用し、社会的選択理論からの手法を用いてクエリを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:29:54 GMT)
OpenToM: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Theory-of-Mind Reasoning Capabilities of Large Language Models [18.3]
N-ToM(Neural Theory-of-Mind)は、他者の精神状態を理解し、追跡する能力を持つ機械である。 OpenToMは、より長く明確な物語、明示的な性格特性、キャラクタの意図によって引き起こされる行動でN-ToMを評価するための新しいベンチマークである。身体世界における精神状態の特定の側面をモデル化する上では最先端のLSMが活躍するが、心理学世界におけるキャラクターの精神状態を追跡する際には不足することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:35:06 GMT)
RoadFormer: Duplex Transformer for RGB-Normal Semantic Road Scene Parsing [18.1]
RoadFormer(ロードフォーマー)は、トランスフォーマーベースの道路シーン解析用データフュージョンネットワークである。 RoadFormerは、ロードシーン解析のための最先端ネットワークをすべて上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:10:47 GMT)
Point-VOS: Pointing Up Video Object Segmentation [17.9]
現在の最先端のビデオオブジェクト(VOS)メソッドは、トレーニングとテストの両方において、オブジェクトごとの密集したマスクアノテーションに依存している。本稿では,その労力を大幅に削減する疎時間的ポイントワイドアノテーションスキームを備えた新しいPoint-VOSタスクを提案する。ビデオナラティブグラウンドディング(VNG)タスクで評価することで、視覚と言語を接続するモデルを改善するために、我々のデータが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:52:23 GMT)
Impact on Public Health Decision Making by Utilizing Big Data Without Domain Knowledge [17.7]
新たなデータソースと人工知能(AI)の手法は、多くの社会的応用における意思決定と関係がある。この研究は、新しいデータソースを用いた効果的な介入の割り当てを示すためのロバストネスとモデル仕様の重要な問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:03:34 GMT)
Mitigating Privacy Risk in Membership Inference by Convex-Concave Loss [17.6]
機械学習モデルは、トレーニングセットにサンプルがあるかどうかを推測することを目的とした、メンバシップ推論攻撃(MIA)の影響を受けやすい。既存の作業では、勾配上昇を利用してトレーニングデータの損失分散を拡大し、プライバシリスクを軽減する。本稿では,勾配降下によるトレーニング損失分布の分散化を可能にする新しい手法であるConvex-Concave Lossを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:14:17 GMT)
SoftEDA: Rethinking Rule-Based Data Augmentation with Soft Labels [17.5]
ルールベースのテキストデータ拡張は、単純さのため、NLPタスクに広く利用されている。拡張データにソフトラベルを適用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:44:25 GMT)
AutoAugment Is What You Need: Enhancing Rule-based Augmentation Methods in Low-resource Regimes [17.5]
ルールベースの拡張方法は、その単純さのため、現実世界のアプリケーションで広く採用されている。この問題を解決するためにAutoAugmentを適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:36:23 GMT)
When accurate prediction models yield harmful self-fulfilling prophecies [17.5]
本研究では, 意思決定に予測モデルを用いることで, 予測が展開後に良質な差別を示す場合であっても, 有害な決定を導出できることを示す。以上の結果から,医学的意思決定に使用される予測モデルの検証,展開,評価の標準化の必要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:21:04 GMT)
Enhancing Zero-shot Counting via Language-guided Exemplar Learning [17.5]
CAC(Class-Agnostic Counting)問題はその興味深い一般化と優れた効率のために注目を集めている。本稿では,言語指導による模範学習を深く掘り下げることで,ゼロショットオブジェクトのカウントを向上する新しいExpressCountを提案する。 ExpressCountは革新的な言語指向のExemplar Perceptronと、下流のZero-shot Countingパイプラインで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:07:38 GMT)
Rethinking Propagation for Unsupervised Graph Domain Adaptation [17.4]
Unlabelled Graph Domain Adaptation (UGDA)は、ラベル付きソースグラフから教師なしターゲットグラフに知識を転送することを目的としている。本稿では,グラフ領域適応のためのA2GNNというシンプルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:24:57 GMT)
Taylor Videos for Action Recognition [17.2]
Taylorビデオは、Taylorフレームと呼ばれるそれぞれのフレームにおける支配的な動きをハイライトする新しいビデオフォーマットだ。テイラー級数 (Taylor series) は、ある点における関数を重要な項で近似するテイラー級数 (Taylor series) にちなむ。テイラービデオは2D CNN, 3D CNN, トランスフォーマーなど, 一般的なアーキテクチャへの効果的なインプットであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:34:21 GMT)
Continuous Multidimensional Scaling [17.2]
多次元スケーリング(MDS)は、$d$次元ユークリッド空間に$n$オブジェクトの集合に関する近接情報を埋め込む行為である。もし$n$が上がったら? すると、MDSを再構成し、埋め込み問題全体の列を固定空間における最適化問題の列と見なせるようにする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:00:30 GMT)
Faster Quantum Algorithms with "Fractional''-Truncated Series [17.2]
本稿では,回路の簡易化のための2つの経路を提供する一般フレームワークRandomized Truncated Series (RTS)を提案する。中心となる考え方は、2つの特定の形式のランダムな混合は、トランケーション誤差を著しく減少させることである。近単位演算子に対する新しい混合補題を用いたRTSの誤差解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:49:24 GMT)
S-Agents: self-organizing agents in open-ended environment [17.2]
動的ワークフローのための「エージェントのツリー」構造を持つ自己組織化エージェントシステム(S-Agents)を導入する。この構造はエージェントのグループを自律的に調整することができ、オープンで動的な環境の課題に効率的に対処することができる。実験の結果,S-AgentsはMinecraft環境において協調的な建築作業や資源収集を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:01:00 GMT)
Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation [17.1]
SPDiffという社会物理学インフォームド拡散モデルを提案する。 2つの実世界のデータセットで実施された実験は、SPDiffの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:43:33 GMT)
SCP: Spherical-Coordinate-based Learned Point Cloud Compression [17.0]
本研究では,Spherical-Coordinateをベースとした学習点クラウド圧縮法を提案する。 SCP はPSNR BD-Rate において従来の最先端手法を29.14% 上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:02:33 GMT)
CURE: Simulation-Augmented Auto-Tuning in Robotics [16.9]
本稿では、因果的な設定オプションを識別するCUREを提案する。 CUREは、様々な構成オプションとロボットのパフォーマンス目標との間の因果関係を抽象化する。物理ロボットとシミュレーションの両方で実験を行うことにより,CUREの有効性と伝達性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:27:14 GMT)
GenEFT: Understanding Statics and Dynamics of Model Generalization via Effective Theory [16.9]
ニューラルネットワークの一般化の静的性と動的性に光を遮る効果的な理論フレームワークを提案する。我々はデコーダが弱すぎても強すぎないGoldilocksゾーンの一般化を見出した。次に、潜在空間表現を相互作用粒子(応答)としてモデル化する表現学習のダイナミクスに関する効果的な理論を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:51:55 GMT)
Common-Sense Bias Discovery and Mitigation for Classification Tasks [16.8]
画像記述に基づいてデータセットの特徴クラスタを抽出するフレームワークを提案する。解析された特徴と相関は人間に解釈可能であるので、我々はCommon-Sense Bias Discovery (CSBD) という手法を名づける。実験の結果,2つのベンチマーク画像データセットに対して,複数の分類タスクに新たなバイアスが生じることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:38:54 GMT)
Checking the Sufficiently Scattered Condition using a Global Non-Convex Optimization Software [16.6]
十分分散状態 (SSC) は、行列分解問題の同定可能性において重要な条件である。現実的なシナリオで適切な時間内にチェックできることが示されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:41:38 GMT)
Robust Roadside Perception: an Automated Data Synthesis Pipeline Minimizing Human Annotation [16.5]
高品質なラベル付き道路センサデータの多様性の欠如は、ロバスト性を低下させる。生成Adrial Networkは、さらに現実性を高めるために適用され、フォトリアリスティック合成データセットを生成する。我々のアプローチは、ミシガン州の2つの重要な交差点であるマキティ交差点と州立セント・エルズワースRdラウンドアバウトで厳格にテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:08:37 GMT)
RESMatch: Referring Expression Segmentation in a Semi-Supervised Manner [16.3]
Referring Expression segmentation (RES)は、自由形式の言語記述に基づいて特定のインスタンスレベルのオブジェクトをローカライズするタスクである。本稿では、データアノテーションへの依存を減らすことを目的とした、RESのための最初の半教師付き学習(SSL)アプローチであるRESMatchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:40:50 GMT)
Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems [16.3]
マルチスケール現象は様々な科学領域にまたがって現れ、複雑なシステムのマルチスケール力学を正確に、効果的に予測する上で、ユビキタスな課題を提示している。本稿では,大規模力学を独立にモデル化し,小規模力学をスレーブシステムとして扱うことにより,デカップリング解法を新たに提案する。スペクトル物理学インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,小型システムを効率的かつ高精度に特徴付けるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:37:50 GMT)
Investigating Reproducibility in Deep Learning-Based Software Fault Prediction [16.3]
ますます複雑な機械学習モデルが急速に採用されるようになると、学者が文献で報告される結果を再現することがますます困難になる。特に、適用されたディープラーニングモデルと評価方法論が適切に文書化されていない場合と、コードとデータが共有されていない場合である。我々は,2019年から2022年にかけて,トップレベルのソフトウェアエンジニアリングカンファレンスにおいて,現在の文献を体系的にレビューし,56件の研究論文のレベルを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:00:18 GMT)
ActiveDP: Bridging Active Learning and Data Programming [16.2]
機械学習モデルは、優れたパフォーマンスを達成するために大きなラベル付きデータセットを必要とする。大規模なデータセットを手動でラベル付けするのは高価で時間を要する。データプログラミングパラダイムにより、ユーザは大規模なデータセットを効率的にラベル付けできるが、ノイズの多いラベルを生成できるため、下流モデルのパフォーマンスが低下する。本研究では,アクティブラーニングとデータプログラミングを併用したインタラクティブなフレームワークであるActiveDPを提案し,高い精度とカバレッジでラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:57:10 GMT)
TASER: Temporal Adaptive Sampling for Fast and Accurate Dynamic Graph Representation Learning [16.1]
TGNN(Temporal Graph Neural Networks)は、様々なハイインパクトアプリケーションで最先端の性能を実証している。 TGNNは、時間遅延リンクや歪んだ相互作用分布のような実世界の動的グラフで見られる一般的なノイズの傾向にある。本稿では,TGNNの精度,効率,スケーラビリティに最適化された最初の適応サンプリング手法であるTASERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:16:35 GMT)
Memory Consolidation Enables Long-Context Video Understanding [16.0]
メモリ統合型視覚変換器(MC-ViT)は、そのコンテキストを過去まで拡張する。 MC-ViTは、Ego、Perception Test、Diving48の長文ビデオ理解の最先端を新たに設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:50:22 GMT)
PPSURF: Combining Patches and Point Convolutions for Detailed Surface Reconstruction [15.8]
PPSurfは、ポイント畳み込みに基づくグローバル事前処理と、ローカルポイントクラウドパッチの処理に基づくローカル事前処理を組み合わせた手法である。提案手法は,現在の最先端技術よりも高精度に表面情報を復元しながら,ノイズに対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:10:39 GMT)
Decision Theory-Guided Deep Reinforcement Learning for Fast Learning [15.8]
Decision Theory-Guided Deep Reinforcement Learning (DT-Guided DRL) 本稿では,Decision Theory-Guided Deep Reinforcement Learning (DT-Guided DRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:47:34 GMT)
Learning Collective Behaviors from Observation [15.7]
本稿では,力学系の構造的同定に使用される学習手法を総合的に検討する。提案手法は,理論収束を保証するだけでなく,高次元観測データを扱う際の計算効率も保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:17:03 GMT)
Quadratic Time-Frequency Analysis of Vibration Signals for Diagnosing Bearing Faults [15.6]
本稿では, 騒音レベルの異なる軸受欠陥を診断するための時間周波数解析と深層学習の融合について述べる。転がり要素軸受の様々な欠陥を診断するための時間周波数畳み込みニューラルネットワーク(TF-CNN)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:14:54 GMT)
Intelligent Mode-switching Framework for Teleoperation [15.6]
遠隔操作のためのインテリジェントなモードスイッチングフレームワークを提案する。オペレータ側に深層強化学習エージェントを配置し、自律モードと遠隔操作モードをシームレスに切り替える。提案手法は,タスク完了確率を向上し,最大50%の通信負荷削減を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:38:35 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-Trained Vision Models: A Survey [15.6]
パラメータ効率のよい微調整(PEFT)を研究中 PEFTは最小パラメータ修正による完全微調整の性能を上回ることを目指している。本調査は視覚的PEFTの総合的概要と今後の方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:17:57 GMT)
DroneOptiNet: A Framework for Optimal Drone-based Load Redistribution Mechanism for 5G and Beyond Solar Small Cell Networks [15.5]
本稿では,無人機に搭載された航空機基地局を用いた新しいユーザ負荷伝達手法を提案する。高エネルギーから低エネルギーセルへ航空BSを移動させることにより、ユーザ密度と航空BSの可用性に応じて、エネルギー不足のセルのエネルギー要求を許容する。提案アルゴリズムは、BSの停電を低減し、一貫したスループットの安定性を維持し、無線通信システムの信頼性と堅牢性を高める能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:56:03 GMT)
A Prompt Response to the Demand for Automatic Gender-Neutral Translation [15.4]
バイアスや冗長な二項仮定を避けるジェンダーニュートラル翻訳(GNT)は、より包括的な翻訳技術を作成する上で重要な課題である。機械翻訳(MT)におけるこのタスクの進歩は、専用並列データの欠如によって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:24:44 GMT)
Direct Acquisition Optimization for Low-Budget Active Learning [15.4]
アクティブラーニング(AL)は、限られたラベル付きデータを持つドメインにデータ集約型機械学習(ML)モデルを統合することで有名になった。本稿では,従来のALアルゴリズムの低予算環境での性能劣化を実証的に観察する。そこで我々は,期待される真の損失削減に基づくサンプル選択を最適化する新しいALアルゴリズムであるDAO(Direct Acquisition Optimization)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:36:21 GMT)
Contrastive Approach to Prior Free Positive Unlabeled Learning [15.3]
本稿では,前文不変表現学習を通じて特徴空間を学習することから始まる,新しいPU学習フレームワークを提案する。提案手法は,いくつかの標準PUベンチマークデータセットにおいて,最先端のPU学習手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:20:54 GMT)
LayerCollapse: Adaptive compression of neural networks [15.2]
我々は、完全に連結された層の深さを減らすために、構造化プルーニングの一形態であるLayerCollapseを提案する。我々は,性能に制限があるながら,微調整を伴わずに圧縮を後処理できる新しいレギュラーライザを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:28:28 GMT)
Analysing the Sample Complexity of Opponent Shaping [15.2]
一般サムゲームでの学習は、しばしば集合的な準最適結果をもたらす。初期の対戦型シェーピング(OS)法では、高階微分を用いてコプレイヤーの学習を形作る。 M-FOS(M-free Opponent Shaping)は、OSの問題をメタゲームとして再定義することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:17:18 GMT)
Privacy-Preserving Synthetic Continual Semantic Segmentation for Robotic Surgery [15.2]
生物学的学習では、ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)は、時間とともに漸進的なタスクを学習できず、破滅的な忘れを見せる。プライバシー保護型連続的セマンティックセグメンテーションフレームワークを開発した。我々は、EdoVis 2017と2018の計測セグメンテーションデータセット上で、我々のフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:44:06 GMT)
Degeneracy is OK: Logarithmic Regret for Network Revenue Management with Indiscrete Distributions [15.0]
我々は、従来のネットワーク収益管理(NRM)問題について、意思決定を受理/退避し、IIDの到着を$T$で検討する。本モデルでは,O(log2 T)$ regret を実現するオンラインアルゴリズムを開発した。 2階成長の仮定を追加して、$O(log T)$ regretを達成する2番目の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:09:23 GMT)
Training Overparametrized Neural Networks in Sublinear Time [14.9]
ディープラーニングには膨大な計算とエネルギーのコストが伴う。探索木の小さな部分集合として、二分ニューラルネットワークの新しいサブセットを示し、それぞれが探索木のサブセット(Ds)に対応する。我々はこの見解が深層ネットワーク(Ds)の分析解析にさらに応用できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:26:31 GMT)
AttnLRP: Attention-Aware Layer-wise Relevance Propagation for Transformers [14.8]
大きな言語モデルは、バイアスのある予測と幻覚の傾向があります。ブラックボックストランスモデルの完全性への忠実な貢献と計算効率の維持は未解決の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:01:24 GMT)
How to Refactor this Code? An Exploratory Study on Developer-ChatGPT Refactoring Conversations [14.7]
開発者がChatGPTと対話する際のニーズを明確にする方法については、ほとんど分かっていない。提案手法は17,913のChatGPTプロンプトと応答からのテキストマイニングに関する会話に依存する。私たちの発見は、コードという文脈において、開発者とAIモデル間のコラボレーションのより広範な理解に寄与し、モデルの改善、ツール開発、ソフトウェアエンジニアリングにおけるベストプラクティスに影響を及ぼすと期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:24:01 GMT)
RemoteCLIP: A Vision Language Foundation Model for Remote Sensing [14.4]
遠隔センシングのための視覚言語基盤モデルであるRemoteCLIPを提案する。リッチなセマンティクスと、シームレスなダウンストリームアプリケーションのためのアライメントされたテキスト埋め込みによって、堅牢なビジュアル機能を学ぶことを目指している。リモートCLIPは、ゼロショット画像分類、線形探索、$textitk$-NN分類、少数ショット分類、画像テキスト検索、リモートセンシング画像におけるオブジェクトカウントなど、さまざまなダウンストリームタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:46:40 GMT)
Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning [14.2]
マルチモーダル推論のための質問認識型視覚変換器QA-ViTを提案する。視覚エンコーダに直接質問認識を埋め込む。この統合により、仮定された問題に関連性のある画像の側面に焦点を当てた動的視覚的特徴が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:03:39 GMT)
FuncGrasp: Learning Object-Centric Neural Grasp Functions from Single Annotated Example Object [14.1]
FuncGraspは、不明瞭なオブジェクトに対して、密度が高く信頼性の高い把握構成を推測できるフレームワークである。筆者らのフレームワークは、生成した把握に対する密度と信頼性の観点から、いくつかの強力なベースライン法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:59:47 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の確率を統計的に有意に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:31:18 GMT)
When CNN Meet with ViT: Towards Semi-Supervised Learning for Multi-Class Medical Image Semantic Segmentation [13.9]
本稿では,一貫性を意識した擬似ラベルに基づく自己認識手法を提案する。我々のフレームワークは、ViTとCNNによって相互に強化された特徴学習モジュールと、一貫性を意識した目的のために堅牢なガイダンスモジュールから構成されている。実験により,提案手法は,公開ベンチマークデータセット上での最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:55:52 GMT)
ReposVul: A Repository-Level High-Quality Vulnerability Dataset [13.9]
自動データ収集フレームワークを提案し,ReposVulと呼ばれる最初のリポジトリレベルの高品質な脆弱性データセットを構築した。提案するフレームワークは,主に3つのモジュールから構成されている。(1)脆弱性解消モジュールは,脆弱性修正に関連するコード変更を,大規模言語モデル (LLM) と静的解析ツールを併用した,絡み合ったパッチから識別することを目的としたもので,(2)脆弱性の相互呼び出し関係の把握を目的とした多言語依存性抽出モジュールで,リポジトリレベル,ファイルレベル,関数レベルを含む各脆弱性パッチに対して,複数の粒度情報を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:06:47 GMT)
Memory-efficient deep end-to-end posterior network (DEEPEN) for inverse problems [13.7]
後部分布のE2E学習のためのメモリ効率向上手法を提案する。この枠組みは3次元・高次元のMR画像再構成へ向けての道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:29:04 GMT)
Game-theoretic Counterfactual Explanation for Graph Neural Networks [13.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑なネットワークにおけるノード分類タスクのための強力なツールである。対実的説明(CFE)は、機械学習モデルの解釈可能性を高めることを約束している。ノード分類タスクのためのCFEを生成するための,半値に基づく非学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:07:43 GMT)
Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods [13.5]
本稿では、中核的な概念、Chain-of-ThoughtやReflectionのような高度な技術、およびLCMベースのエージェント構築の背景にある原則を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:40:47 GMT)
Explainable AI for Safe and Trustworthy Autonomous Driving: A Systematic Review [13.3]
本稿では,安全かつ信頼性の高い自動運転のための説明可能な手法に関する,最初の体系的な文献レビューを紹介する。我々は、ADにおける安全で信頼性の高いAIに対するXAIの5つの重要な貢献を特定し、それらは解釈可能な設計、解釈可能な代理モデル、解釈可能なモニタリング、補助的な説明、解釈可能な検証である。我々は、これらのコントリビューションを統合するためにSafeXと呼ばれるモジュラーフレームワークを提案し、同時にAIモデルの安全性を確保しながら、ユーザへの説明提供を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:08:44 GMT)
Analysis of Deep Image Prior and Exploiting Self-Guidance for Image Reconstruction [13.3]
DIPがアンダーサンプドイメージング計測からどのように情報を回収するかを検討する。ネットワーク重みと入力の両方を同時に最適化する自己駆動型再構築プロセスを導入する。提案手法は,ネットワーク入力画像と再構成画像の両方の堅牢かつ安定した関節推定を可能にする,新しいデノイザ正規化項を組み込んだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:01:07 GMT)
Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical Images [13.3]
見えない透かしは画像のピクセルの中に埋め込まれていて、人間の目からは見えないが、検出性は保たれている。我々のゴールは、合成医療画像の検出可能性の向上、倫理基準の強化、データ汚染や潜在的な詐欺に対する保護などにおいて、このような透かしの有効性に関する議論の道を開くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:30:53 GMT)
Non-Adiabatic Effect in Topological and Interacting Charge Pumping [13.1]
我々は、量子化された電荷ポンプからのこの偏差とポンプ円後の絡み合いの発生との関係を論じる。本稿では,ライス-メレ-ハバードモデルにおいて,ブロックウォール型量子回路モデルとして表現可能な可溶性ポンプ方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:21:15 GMT)
Out-of-Variable Generalization for Discriminative Models [13.1]
機械学習では、エージェントが新しい環境でうまく機能する能力は知性の重要な側面である。我々は、これまで共同で観測されなかった変数を持つ環境に関する、$textitout-of-variable$ generalizationを調査した。本稿では,重なり合うが相違する因果予測器の集合に直面する場合,非自明な変数外一般化性能を示す手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:22:42 GMT)
Collapse-Aware Triplet Decoupling for Adversarially Robust Image Retrieval [12.9]
対人訓練は、対人的な例に対して画像検索を擁護する上で大きな成果を上げている。ディープ・メトリック・ラーニング(DML)の既存の研究は、依然として弱敵とモデル崩壊という2つの大きな限界に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:16:17 GMT)
Fair Coresets via Optimal Transport [12.5]
サンプルレベルの重みとともに,適切な合成代表サンプルを生成する新しいコアセット手法を提案する。我々は、FWCの制約のないバージョンが、k-メディアンやk-平均クラスタリングのためのロイドのアルゴリズムと等価であることを示す。合成データセットと実データセットの両方で実施された実験により、FWCは下流モデルにおける競合フェアネス・パフォーマンスのトレードオフを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:52:44 GMT)
Unichain and Aperiodicity are Sufficient for Asymptotic Optimality of Average-Reward Restless Bandits [12.5]
我々のポリシーは、$O(1/sqrtN)$Optimity gap for a $N$-armed problemで最適であることを示す。当社のアプローチは、インデックスや優先順位ポリシーに重点を置く既存の作業から逸脱しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:07:20 GMT)
HistoHDR-Net: Histogram Equalization for Single LDR to HDR Image Translation [12.5]
高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングは、現実世界のシーンの高画質と明快さを再現することを目的としている。この文献は、低ダイナミックレンジ(Low Dynamic Range, LDR)からのHDR画像再構成のための様々なデータ駆動手法を提供している。これらのアプローチの共通する制限は、再構成されたHDR画像の領域における詳細が欠けていることである。細部を復元するためのシンプルで効果的な手法Histo-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:14:46 GMT)
Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series [12.3]
Event-Based Contrastive Learning (EBCL) は異種患者データの埋め込みを学習する手法である。 EBCLは、心不全コホートのための重要な下流タスクにおいて、より良い微調整性能をもたらすモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:20:18 GMT)
Lookbehind-SAM: k steps back, 1 step forward [12.2]
シャープネス・アウェア(SAM)メソッドの人気が高まっている。本研究では, SAMの目的の効率性と目的を向上し, 損失共有のトレードオフを向上する。性能の向上,重みに対する堅牢性の向上,学習の改善,破滅的な忘れ作業の削減などが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:16:33 GMT)
Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning Guided by Evolutionary Algorithms in Large Language Models [12.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショット・チェーン・オブ・ソート(CoT)のプロンプトを適用することで、様々なタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを示している。既存のゼロショットCoTプロンプトメソッドは、すべてのタスクインスタンスに対して同じCoTプロンプトを使用するのが最適ではないかもしれない。進化的アルゴリズムを利用してLLMの多様なプロンプトを動的に生成するゼロショットプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:17:38 GMT)
A Survey on Safe Multi-Modal Learning System [11.9]
本研究は,MMLSの安全性に関する最初の分類法であり,これらの懸念に欠かせない4つの柱を同定する。各柱について詳細なレビューを行い、現在の開発状況に基づいて重要な制限を強調します。我々は,MMLSの安全性に固有の課題を指摘し,今後の研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:27:13 GMT)
On Calibration and Conformal Prediction of Deep Classifiers [11.8]
その目的のための2つの一般的な後処理アプローチは、1)キャリブレーションと2)共形予測である。本研究では, 温度スケーリング, 最も一般的なキャリブレーション手法が顕著なCP法に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:45:12 GMT)
GPTs Are Multilingual Annotators for Sequence Generation Tasks [11.6]
本研究では,大規模言語モデルを用いた自律アノテーション手法を提案する。提案手法はコスト効率だけでなく,低リソース言語アノテーションにも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:44:02 GMT)
AntiCopyPaster 2.0: Whitebox just-in-time code duplicates extraction [11.5]
AntiCopyPasterは、重複コードを検出して抽出するIntelliJ IDEAプラグインである。プラグインは、複製の価値があるときにのみ、重複の抽出を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:15:20 GMT)
Towards Uncertainty-Aware Language Agent [11.5]
不確実性認識言語エージェント(Uncertainty-Aware Language Agent, UALA)は、不確実性定量化を用いてエージェントと外部世界の相互作用を編成するフレームワークである。我々の実験では、UALAは、外部世界への依存度を著しく低くしながら、パフォーマンスを大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:53:34 GMT)
Monotone, Bi-Lipschitz, and Polyak-Lojasiewicz Networks [11.5]
本稿では,新しいEmphbi-Lipschitz可逆ニューラルネットワークBiLipNetを提案する。 EmphLipnessとEmphintonicityの両方をコントロールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:33:03 GMT)
An In-Context Learning Agent for Formal Theorem-Proving [11.4]
我々は、LeanやCoqのような環境で、形式的定理コンテキストのための即興学習エージェントを提示します。 COPRAは大規模言語モデルに対して、ステートフルなバックトラック検索から戦術的応用を提案することを何度も求めている。我々はCompCertプロジェクトのMiniF2FベンチマークとCoqタスクセットに対するCOPRAの実装を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:32:00 GMT)
FACT-GPT: Fact-Checking Augmentation via Claim Matching with LLMs [11.3]
FACT-GPTは、以前の主張と一致し、矛盾し、あるいは無関係であるソーシャルメディアコンテンツを識別する。評価の結果,LLMは大規模モデルの精度に適合し,関連するクレームを識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:43:05 GMT)
Machine Learning Augmented Branch and Bound for Mixed Integer Linear Programming [11.3]
Mixed Linear Programming (MILP)は、幅広いアプリケーションに対して強力なモデリング言語を提供する。近年,ブランチ・アンド・バウンドアルゴリズムに関わる主要なタスクをすべて強化するための機械学習アルゴリズムの利用が爆発的な発展を遂げている。特に、分岐とバウンドの効率の指標を自動的に最適化する機械学習アルゴリズムに注意を払っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:19:26 GMT)
Federated Learning Can Find Friends That Are Beneficial [11.2]
フェデレートラーニング(FL)では、クライアントデータの分散の性質と均一性は、機会と課題の両方を示します。本稿では,FLトレーニングに参加するクライアントに対して適応的なアグリゲーション重みを割り当てるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:29:25 GMT)
Descanning: From Scanned to the Original Images with a Color Correction Diffusion Model [11.2]
我々はDESCAN-18Kという,高品質で大規模なデータセットを新たに導入する。これは、複数の複雑な劣化を含む野生で収集された18K対の原画像とスキャンされた画像を含んでいる。本研究では,大域的な色劣化を補正するカラーエンコーダと,局所的な劣化を除去する条件付き拡散確率モデル(DDPM)からなる,DescanDiffusionと呼ばれる新しい画像復元モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:11:52 GMT)
How Far Can Fairness Constraints Help Recover From Biased Data? [10.6]
公平な分類に関する一般的な信念は、公正な制約は正確さとトレードオフを引き起こし、バイアスのあるデータが悪化する可能性があるというものである。この信念とは対照的に、Blum & Stangl は、非常に偏りのあるデータであっても、同じ機会制約による公平な分類は、元のデータ分布上で最適に正確かつ公平な分類を回復できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:58:43 GMT)
GET-Tok: A GenAI-Enriched Multimodal TikTok Dataset Documenting the 2022 Attempted Coup in Peru [10.5]
GET-Tokは、TikTok Research APIを生成AIモデルで拡張することにより、TikTokビデオの収集とデータ強化のためのパイプラインである。資料には2022年11月20日から2023年3月1日までの43,697本のビデオが記載されている(102日)。 Generative AIは、収集したデータを、TikTokビデオの書き起こし、ビデオに表示されているものに関するテキスト記述、ビデオ内で表示されているテキスト、ビデオに表示されるスタンスを通じて強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:16:47 GMT)
Examining Gender and Racial Bias in Large Vision-Language Models Using a Novel Dataset of Parallel Images [10.4]
EveRyday Scenariosのための新しいデータセットPAIRS(Parallel Images for eveRyday Scenarios)を提案する。 PAIRSデータセットには、人物のAI生成画像のセットが含まれており、背景や視覚的内容の点で画像は極めて類似しているが、性別や人種の寸法によって異なる。このような画像を用いてLVLMを問合せすることにより,人物の知覚的性別や人種による応答の有意な差を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:11:23 GMT)
Early Fusion of Features for Semantic Segmentation [10.4]
本稿では,効率的な画像分割を実現するために,分類器ネットワークとリバースHRNetアーキテクチャを統合する新しいセグメンテーションフレームワークを提案する。私たちの手法は、Mapillary Vistas、Cityscapes、CamVid、COCO、PASCAL-VOC2012など、いくつかのベンチマークデータセットで厳格にテストされています。その結果,画像解析における様々な応用の可能性を示し,高いセグメンテーション精度を実現する上で,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:58:06 GMT)
Social Learning: Towards Collaborative Learning with Large Language Models [10.2]
大規模言語モデル(LLM)の文脈における「社会学習」の枠組みを紹介する。 LLM間の知識伝達のための2つのアプローチを提案し,評価する。これらの手法による性能は,元のラベルとプロンプトを用いた結果に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:52:29 GMT)
Logical Specifications-guided Dynamic Task Sampling for Reinforcement Learning Agents [10.1]
強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、人工エージェントが多様な振る舞いを学習できるようにするために大きな進歩を遂げてきた。論理仕様誘導動的タスクサンプリング(LSTS)と呼ばれる新しい手法を提案する。 LSTSは、エージェントを初期状態から目標状態へ誘導するRLポリシーのセットを、ハイレベルなタスク仕様に基づいて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:24:32 GMT)
Scalable Wasserstein Gradient Flow for Generative Modeling through Unbalanced Optimal Transport [10.0]
半二重JKO(S-JKO)と呼ばれるスケーラブルなWGFベースの生成モデルを導入する。我々のアプローチは、トレーニングの複雑さを$O(K)$に減らします。我々のモデルは既存のWGFベースの生成モデルよりも大幅に優れていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:45:03 GMT)
Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning [9.9]
強化学習は、ビデオゲームのような複雑な領域で最高の人間よりも優れていることが実証されている。自律運転のための大規模強化学習実験を行っている。我々の最高の実行方針は、最先端の機械学習による自律運転のポリシーと比較して、運転進捗率を25%向上させながら、失敗率を64%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:39:19 GMT)
Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications [9.9]
フェデレートラーニング(FL)は、空間時間モデルを訓練するための理想的な候補として機能する。既存の時空間モデルから分散学習への移行には,ユニークな課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:09:20 GMT)
Multimodal Urban Areas of Interest Generation via Remote Sensing Imagery and Geographical Prior [9.9]
AOI(Urban Area-of-interest)は、多角形境界が定義された都市機能ゾーンである。本稿では,正確なAOI境界を同時に検出し,AOIの信頼性を検証するための総合的なエンドツーエンド多モードディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:23:42 GMT)
Performance Analysis of Quantum CSS Error-Correcting Codes via MacWilliams Identities [9.7]
実用実装において最も重要なクラスの1つである安定化器符号の性能を解析する。 WEの知識と論理演算子解析を組み合わせた新しい手法を提案する。大きなコードについては、$rho_mathrmL approx 1215 rho4$および$rho_mathrmL approx 663 rho5$ for the $[85,1,7]$および$[181,1,10]$Surface codesを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:09:59 GMT)
Simultaneously Achieving Group Exposure Fairness and Within-Group Meritocracy in Stochastic Bandits [9.6]
2段階の公平性を考慮した両レベル公正性を提案する。最初のレベルでは、バイレベルフェアネスは各グループへの特定の最小露出を保証する。第2のレベルでは、各アームがグループ内のメリットに応じて引き出されることを保証する、第2のレベルでの功利主義的公正性を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:19:58 GMT)
Mesoscale Traffic Forecasting for Real-Time Bottleneck and Shockwave Prediction [9.6]
空間次元に自己注意(SA)とLong Short-Term Memory(LSTM)を統合する深層予測法であるSA-LSTMを導入する。この手法を,n段階のSA-LSTMを用いた多段階予測に拡張し,短期予測と長期予測のトレードオフにおいて従来の多段階予測手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:27:10 GMT)
Neural Graphics Primitives-based Deformable Image Registration for On-the-fly Motion Extraction [9.6]
放射線治療における屈折内運動は、通常、変形性画像登録(DIR)を用いてモデル化される既存の手法は、しばしば速度と精度のバランスをとるのに苦労し、臨床シナリオにおける適用性を制限する。本研究では、ニューラルネットワークプリミティブ(NGP)を利用して変位ベクトル場(DVF)を最適化する新しいアプローチを提案する。本手法を4D-CT肺データセットDIR-labで検証し,1.77秒で1.15pm1.15mmの目標登録誤差(TRE)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:09:27 GMT)
Coordinated Activity Modulates the Behavior and Emotions of Organic Users: A Case Study on Tweets about the Gaza Conflict [9.6]
この研究は、ガザ紛争の最中のTwitter上で、コーディネートされた(悪意のある)エンティティとオーガニックな(規則的な)ユーザの間の相互作用のダイナミクスを詳しく調べる。 13万以上のユーザーから約350万件のツイートを分析した結果、ユーザのコーディネートが情報のランドスケープに大きく影響していることが判明した。結果は、ソーシャルメディアプラットフォーム上での情報操作に対する警戒と、微妙な理解の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:07:17 GMT)
Adaptive Experimental Design for Policy Learning [9.5]
複数の治療アームを用いたポリシー学習のための最適適応型実験設計について検討する。サンプリング段階では、プランナーは、順次到着した実験ユニットに対して、処理アームを適応的に割り当てる。実験の後、プランナーは個体群に対する個別の割り当て規則を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:41:43 GMT)
An Inexact Halpern Iteration for with Application to Distributionally Robust Optimization [9.5]
決定論的および決定論的収束設定におけるスキームの不正確な変種について検討する。不正確なスキームを適切に選択することにより、(予想される)剰余ノルムの点において$O(k-1)収束率を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:12:47 GMT)
Exploring Learning Complexity for Downstream Data Pruning [9.5]
本稿では,学習複雑性(LC)を分類・回帰タスクのスコアリング機能として扱うことを提案する。大規模言語モデルの微調整を行うため,本手法は安定収束による最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:29:33 GMT)
Rocks Coding, Not Development--A Human-Centric, Experimental Evaluation of LLM-Supported SE Tasks [9.5]
コーディングタスクやソフトウェア開発の典型的なタスクにおいて,ChatGPTがどの程度役に立つかを検討した。単純なコーディング問題ではChatGPTはうまく機能していましたが、典型的なソフトウェア開発タスクをサポートするパフォーマンスはそれほど良くありませんでした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:07:31 GMT)
Fast Timing-Conditioned Latent Audio Diffusion [9.4]
安定オーディオは、A100 GPU上で8秒で95秒までのステレオ信号を44.1kHzでレンダリングすることができる。これは2つの公開テキスト・トゥ・ミュージック・アンド・オーディオ・ベンチマークで最高の1つであり、最先端のモデルとは違い、構造とステレオ・サウンドで音楽を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:26:54 GMT)
FairWASP: Fast and Optimal Fair Wasserstein Pre-processing [9.4]
本報告では,FairWASPについて述べる。FairWASPは,従来のデータを変更することなく,分類データセットの格差を低減するための,新しい前処理手法である。我々は,整数重みが最適であることを理論的に示す。つまり,本手法はサンプルの重複や除去と等価に理解することができる。本研究は, 大規模混合整数プログラム (MIP) として前処理タスクを再構成し, 切削平面法に基づく高効率なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:28:13 GMT)
ALERT-Transformer: Bridging Asynchronous and Synchronous Machine Learning for Real-Time Event-based Spatio-Temporal Data [9.3]
非同期センシングと同期処理を組み合わせたハイブリッドパイプラインを提案する。競争相手よりもレイテンシの低い最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:09:17 GMT)
Attention-Enhanced Deep Learning for Device-Free Through-the-Wall Presence Detection Using Indoor WiFi Systems [9.1]
WiFi信号のチャネル状態情報(CSI)を用いた人間の存在検知システムを提案する。本システムでは,CSIデータから情報サブキャリアを自動的に選択するためのアテンションメカニズムを用いて,アテンション検出のためのアテンション強化深層学習(ALPD)と命名した。提案するALPDシステムは,CSIデータセットを収集するための一対のWiFiアクセスポイント(AP)をデプロイすることで評価し,さらにいくつかのベンチマークと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:24:55 GMT)
Mixed-state quantum anomaly and multipartite entanglement [9.1]
混合状態絡み合いと't Hooft anomaly'との間に驚くべき関連性を示す。非自明な長距離多部交絡を伴う混合状態の単純な例を生成する。我々は,強い対称性と弱い対称性の両方を含む混合異常について短時間議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:22:49 GMT)
RepQuant: Towards Accurate Post-Training Quantization of Large Transformer Models via Scale Reparameterization [8.8]
ポストトレーニング量子化(PTQ)は、大きなトランスモデルを圧縮するための有望な解である。既存のPTQメソッドは、通常、非自明な性能損失を示す。本稿では、量子化推論デカップリングパラダイムを備えた新しいPTQフレームワークRepQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:35:41 GMT)
Resource Allocation for Rate and Fidelity Maximization in Quantum Networks [8.7]
既存の光学ネットワークのインフラは、光子損失のために量子ネットワークアプリケーションにすぐには利用できない。既存のインフラにまたがる量子リピータを効率的に分散することを目的とした,ネットワーク計画のための包括的フレームワークを提案する。量子リピータにおける量子メモリ多重化の効果と,メモリコヒーレンス時間の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:17:06 GMT)
SudokuSens: Enhancing Deep Learning Robustness for IoT Sensing Applications using a Generative Approach [8.6]
本稿では、機械学習ベースのIoT(Internet-of-Things)アプリケーションにおいて、トレーニングデータの自動生成のための生成フレームワークであるSudokuSensを紹介する。このフレームワークは、結果のディープラーニングモデルの堅牢性を改善し、データ収集が高価であるIoTアプリケーションを対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:35:26 GMT)
Large Language Model Meets Graph Neural Network in Knowledge Distillation [8.6]
LinguGKDは、追加のデータやモデルパラメータを必要とせずに、学生GNNの予測精度と収束率を大幅に向上させる。教師のLLMと比較して、蒸留したGNNは、計算とストレージの要求をはるかに少なくした推論速度が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:33:21 GMT)
Different Algorithms (Might) Uncover Different Patterns: A Brain-Age Prediction Case Study [8.6]
脳波研究による脳年齢予測の確立された仮説が、アルゴリズム全体にわたって検証されるかどうかを検討する。使用した特定のデータセットに対して最先端のパフォーマンスを達成したモデルはほとんどありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:55:07 GMT)
Jacquard V2: Refining Datasets using the Human In the Loop Data Correction Method [8.6]
本稿では,Human-In-The-Loop(HIL)手法を用いてデータセットの品質を向上させることを提案する。このアプローチは、ロボットの把握のための物体の位置と方向を予測するために、バックボーンのディープラーニングネットワークに依存している。ラベルを欠いた画像は、有効なグリップバウンディングボックス情報で拡張される一方、破滅的なラベリングエラーによる画像は完全に除去される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:32:22 GMT)
Linearizing Models for Efficient yet Robust Private Inference [8.5]
本稿では,RLNetを提案する。RLNetは,高遅延ReLU演算の低減による遅延改善を実現する,堅牢な線形化ネットワークのクラスである。 RLNetは、全ReLUモデルに近い精度で最大11.14倍のReLUで、クリーン、自然摂動、勾配に基づく摂動画像が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:01:29 GMT)
Data-Driven Identification of Quadratic Representations for Nonlinear Hamiltonian Systems using Weakly Symplectic Liftings [8.5]
この研究は、非線形ハミルトニアン系が立方体ハミルトニアンを持つ非線形系として書けると仮定する持ち上げ仮説に基づいている。本稿では,弱強化のシンプレクティック・オートエンコーダと組み合わさってハミルトン構造を強制し,二次力学系を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:58:38 GMT)
Unsupervised Discovery of Clinical Disease Signatures Using Probabilistic Independence [8.5]
臨床疾患の十分な正確な診断は、多くの治療失敗の原因となりうる。本稿では,これらのパターンを確率的独立性を用いて学習し,因果性潜伏病源の医学的記録を乱すアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:41:03 GMT)
Graph Neural Networks for Physical-Layer Security in Multi-User Flexible-Duplex Networks [8.5]
本研究では,和秘密問題,特に協調型・分散型盗聴器に直面する場合の複雑さについて検討する。コントリビューションには、反復的なソリューション最適化と、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく教師なし学習戦略が含まれています。我々は,盗聴者のチャネル知識の欠如に対処するため,GNNアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:22:12 GMT)
Mildly Overparameterized ReLU Networks Have a Favorable Loss Landscape [8.4]
その結果,ほとんどのアクティベーションパターンは,局所最小値が低いパラメータ領域に対応していることがわかった。 1次元の入力データに対して、ネットワークによって実現可能なほとんどの活性化領域は、高次元の大域的ミニマと悪い局所的ミニマを含んでいないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:43:22 GMT)
Modeling Choice via Self-Attention [8.4]
注意に基づく選択モデルはHalo Multinomial Logit(Halo-MNL)モデルの低最適一般化であることを示す。また、実データから選択を推定するための最初の現実的な尺度を確立し、既存のモデルの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:32:44 GMT)
S$\Omega$I: Score-based O-INFORMATION Estimation [8.3]
S$Omega$I を導入し,システムに関する制約的な仮定を伴わずに初めて O-information を計算できるようにした。本実験は, 実世界のユースケースにおけるS$Omega$Iの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:38:23 GMT)
Digital Computers Break the Curse of Dimensionality: Adaptive Bounds via Finite Geometry [8.3]
デジタルコンピュータは$mathbbRd$で有限グリッドで動作する。実コンピュータにモデルを実装すると,統計的学習における次元性の呪いが体系的に壊れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:23:11 GMT)
LLark: A Multimodal Instruction-Following Language Model for Music [8.3]
音楽にはユニークで複雑な構造があり、専門家と既存のAIシステムの両方が理解することが難しい。音韻理解のための命令調整型マルチモーダルモデルであるLLarkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:23:40 GMT)
U-shaped Vision Mamba for Single Image Dehazing [8.1]
本論文では,効率的なシングルイメージデハージングネットワークであるVision Mamba(UVM-Net)を紹介する。 The State Space Sequence Models (SSMs)は、長いシーケンスを扱うパワーで知られる新しいディープシークエンスモデルであり、Bi-SSMブロックを設計する。 I/O処理時間なしで325倍の325ドル解像度画像(100FPS)を推測するには,テキスト0.009秒しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:49:26 GMT)
Exact quantum sensing limits for bosonic dephasing channels [8.1]
Dephasingは、量子情報キャリアを悩ませる顕著なノイズメカニズムである。ボソニック・デファス・チャネルの識別と推定について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:35:32 GMT)
Optimal probe states for single-mode quantum target detection in arbitrary object reflectivity [7.9]
最適化アルゴリズムを用いて、任意のオブジェクト反射率に対する単一モード連続変数OPSを同定する。以上の結果から,OPSは特定の条件下では例外なく,ほとんどの反射率シナリオにおいて非ガウス状態であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:57:33 GMT)
Domain-Agnostic Hardware Fingerprinting-Based Device Identifier for Zero-Trust IoT Security [7.8]
次世代ネットワークは、人間、機械、デバイス、システムをシームレスに相互接続することを目的としている。この課題に対処するため、Zero Trust(ZT)パラダイムは、ネットワークの完全性とデータの機密性を保護するための重要な方法として登場した。この研究は、新しいディープラーニングベースの無線デバイス識別フレームワークであるEPS-CNNを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:23:42 GMT)
InkSight: Offline-to-Online Handwriting Conversion by Learning to Read and Write [7.8]
InkSightは、物理的なメモ取り者が自分の仕事(オフラインの筆跡)をデジタルのインク(オンラインの筆跡)に変換するのを助ける当社のアプローチでは、事前の読み書きと組み合わせて、大量のペアのサンプルがない場合にモデルをトレーニングすることが可能です。人間の評価では,HierTextデータセット上で得られたサンプルの87%が,入力画像の有効なトレースとして検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:41:41 GMT)
DSD$^2$: Can We Dodge Sparse Double Descent and Compress the Neural Network Worry-Free? [7.8]
このような現象を回避し、一般化を改善する学習フレームワークを提案する。第2に,この現象の持続性に関する洞察を提供するエントロピー尺度を導入する。第3に、再初期化法、モデル幅と深さ、データセットノイズなどの要因を包括的に定量的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:26:47 GMT)
Real-World Fluid Directed Rigid Body Control via Deep Reinforcement Learning [7.7]
ボックス・オ・フロー(Box o Flows)は、動的実世界のシナリオにおいてRLアルゴリズムを体系的に評価する実験的な制御システムである。モデルフリーなRLアルゴリズムは, 単純な報酬仕様を用いて, 様々な複雑な振る舞いを合成できることを示す。この予備的な研究から得られた洞察とBox o Flowsのようなシステムの可用性は、体系的なRLアルゴリズムの開発を支援するものだと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:35:03 GMT)
Spectral Clustering with Variance Information for Group Structure Estimation in Panel Data [7.7]
まず、各係数の推定値のばらつきがグループ構造の推定に有用な情報を含んでいることを示す局所解析を行う。次に、分散情報を明示的に考慮した一般的なパネルデータモデルに対して、観測不能なグルーピングを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:02:52 GMT)
Segmentation-free Connectionist Temporal Classification loss based OCR Model for Text Captcha Classification [7.4]
本稿では,コネクショニストの時間的分類損失に基づくテキストカプチャ分類のためのセグメンテーションフリーOCRモデルを提案する。提案モデルの精度を最先端モデルと比較し,有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:18:11 GMT)
ML-Enabled Systems Model Deployment and Monitoring: Status Quo and Problems [7.3]
我々は、ML対応システムのエンジニアリング方法に関する実践的洞察を集めるために、国際調査を実施した。モデル配置および監視段階における現状と問題点を解析した。私たちの結果は、実践において採用されているプラクティスや問題をより深く理解する上で役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:25:30 GMT)
Flashback: Understanding and Mitigating Forgetting in Federated Learning [7.2]
フェデレートラーニング(FL)では、忘れたり、ラウンド全体で知識が失われたりすると、ハマーズアルゴリズムが収束する。我々は,新たな知識獲得の過程で,忘れをきめ細かく測定し,認識を確実にする指標を導入する。本稿では,局所的なモデルを正規化し,その知識を効果的に集約する動的蒸留手法を用いたFLアルゴリズムであるFlashbackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:52:37 GMT)
Fluctuations and Persistence in Quantum Diffusion on Regular Lattices [7.2]
時間依存自由粒子Schr"odinger方程式により支配される波動関数の振幅と位相変動を解析して量子永続性について検討する。古典的拡散と類似して、持続確率は局所(振幅または位相)のゆらぎが時間$t$に変化しない確率として定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:46:56 GMT)
Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning [7.1]
実験を行うことで、人間が隠れたルールを積極的に推論する方法のモデルを構築します。これら3つの原則 – 明示的な仮説,確率的ルール,オンライン更新 – を組み合わせることで,禅道的なタスクにおける人的パフォーマンスが説明できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:57:29 GMT)
LightningNet: Distributed Graph-based Cellular Network Performance Forecasting for the Edge [7.1]
セルラーネットワークの性能を予測するための軽量分散グラフベースのフレームワークLightningNetを提案する。私たちのアーキテクチャイデオロギーは、IoTとエッジデバイスをサポートするように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:56:43 GMT)
Benchmarking Transferable Adversarial Attacks [6.9]
敵対的攻撃に対するディープラーニングモデルの堅牢性は、依然として重要な関心事である。本研究は、敵攻撃の伝達可能性を高めるために開発された様々な手法を体系的に分類し、批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:49:23 GMT)
Efficient Expression Neutrality Estimation with Application to Face Recognition Utility Prediction [6.8]
ISO/IEC 29794-5は、認識性能に影響を与える多くのコンポーネント品質要素の1つとして表現中立性を導入している。本研究では,7つのデータセットを用いて表情中立性を評価するために分類器を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:33:07 GMT)
Optimal realization of Yang-Baxter gate on quantum computers [6.8]
量子コンピュータ上でのYang-Baxterゲートの最適実現法を知ることは不可欠である。パルス制御により,ヤンバクターゲートを系統的に実現する方法を示す。ヤンバクスターゲートのパルス実現は、最適CNOTや$R_zz$の実現と比較して常に高いゲート忠実度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:12:17 GMT)
Text-to-Code Generation with Modality-relative Pre-training [6.5]
シーケンストークンがどのモダリティに属するかによってどのように適応できるかを検討する。 2つのバックボーンモデルと2つのテストセットにまたがる一貫した改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:17:24 GMT)
Two Simple Proofs of M\"uller's Theorem [6.5]
ミュラーの定理はアルゴリズム情報理論と物理学の交わりにおける最も重要な結果である。本論文は、この定理の2つの簡単な証明を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:07:15 GMT)
A New Inexact Proximal Linear Algorithm with Adaptive Stopping Criteria for Robust Phase Retrieval [6.4]
本稿では,非平滑かつ非最適化問題であるロバスト検索問題を考察する。本稿では,2つのコントリビューションでサブプロブレムを解くことを目的とした,新しい不正確な近位線形アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:52:40 GMT)
Reinforcement Learning as a Catalyst for Robust and Fair Federated Learning: Deciphering the Dynamics of Client Contributions [6.3]
Reinforcement Federated Learning (RFL)は、深い強化学習を活用して、集約中のクライアントコントリビューションを適応的に最適化する新しいフレームワークである。堅牢性に関しては、RFLは同等の公平性を維持しつつ、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:22:12 GMT)
A Solution for Commercializing, Decentralizing and Storing Electronic Medical Records by Integrating Proxy Re-Encryption, IPFS, and Blockchain [6.2]
本稿では,EVM互換のブロックチェーンとIPFSを用いた分散ストレージを実現するための革新的なソリューションを提案する。プライバシとコントロールを確保するため,医療データマーケットプレースでは,PRE(Proxy Re-Encryption)という暗号認証方式を採用しています。ブロックチェーンのスマートコントラクトとIPFSを通じて、ユーザの健康データに対するコントロールを強化し、医療記録の整合性とプライバシを保護する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:09:03 GMT)
TATA: Stance Detection via Topic-Agnostic and Topic-Aware Embeddings [6.1]
我々は、下流姿勢検出に使用するトピック認識/TAGとトピック認識/TAW埋め込みを訓練する。いくつかの公開姿勢検出データセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:17:15 GMT)
Variational Quantum Multi-Objective Optimization [6.0]
本稿では,変分量子多目的最適化(QMOO)アルゴリズムを提案する。アルゴリズムの中核は、量子状態を生成するように調整された変分量子回路(VQC)である。最大5つの目的を持つベンチマーク問題に対して提案アルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:10:29 GMT)
Protecting logical qubits with dynamical decoupling [5.9]
超伝導量子ビットにおいて、複数の論理量子ビットが物理的に優れていることを示すのはこれが初めてである。今後の信頼性の高い量子計算のコンポーネントとして,我々のスキームは有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:03:42 GMT)
CLIF: Complementary Leaky Integrate-and-Fire Neuron for Spiking Neural Networks [5.8]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたエネルギー効率のモデルである。これらは時間的情報を処理するための優れた効率と能力を示す。しかし、SNNのスパイク機構の区別が難しいため、SNNを訓練することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:31:28 GMT)
Multi-Relational Hyperbolic Word Embeddings from Natural Language Definitions [5.8]
本稿では、そのような構造を明示的に活用し、定義から単語埋め込みを導出するマルチリレーショナルモデルを提案する。経験的な分析は、フレームワークが望ましい構造的制約を課すのに役立つことを示している。実験により、ユークリッド語よりもハイパーボリック語の埋め込みの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:29:08 GMT)
Learning pseudo-contractive denoisers for inverse problems [5.7]
ディープデノイザは信号処理と画像処理における逆問題の解法において優れた性能を示した。収束を保証するために、デノイザーは非拡張性のようないくつかのリプシッツ条件を満たす必要がある。本稿では, 疑似難読度という, 深い難読度に弱い制約を課す, 新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:49:46 GMT)
Safeguarding Oscillators and Qudits with Distributed Two-Mode Squeezing [5.7]
マルチモード Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 符号は、離散的およびアナログ的量子情報の保護を強化することに大きな期待を示している。我々は,マルチモードGKPコードを改善するために,量子センシングの技術を適用したユニークな例を提供する。分散量子センシングに着想を得て,最小限の能動符号化操作で誤り訂正を行う分散2モードスクイーズ(dtms)GKP符号を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:24:22 GMT)
Memory-Efficient Vision Transformers: An Activation-Aware Mixed-Rank Compression Strategy [5.7]
本稿では,ViTのパラメータ数を削減するために,異なる層の低ランクテンソル近似を用いたアクティベーション対応モデル圧縮手法を提案する。提案手法は,ImageNetデータセットの精度を1%以下に抑えながら,DeiT-Bのパラメータ数を60%削減する。これに加えて、提案した圧縮技術は、DeiT/ViTモデルを圧縮して、より小型のDeiT/ViTモデルとほぼ同じモデルサイズで、精度が最大1.8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:01:14 GMT)
ParlayANN: Scalable and Deterministic Parallel Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Search Algorithms [5.5]
本稿では,ParlayANNについて紹介する。ParlayANNは決定論的および並列グラフに基づく近接探索アルゴリズムのライブラリである。我々は、数十億のデータセットにスケールする4つの最先端グラフベースのANNSアルゴリズムに対して、新しい並列実装を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:00:13 GMT)
Convergence of Alternating Gradient Descent for Matrix Factorization [5.4]
非対称行列分解対象に一定のステップサイズを施した交互勾配降下(AGD)について検討した。階数-r$行列 $mathbfA in mathbbRm times n$, smoothness $C$ in the complexity $T$ to be a absolute constant。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:53:12 GMT)
Minecraft-ify: Minecraft Style Image Generation with Text-guided Image Editing for In-Game Application [5.4]
立方体多様体を有する3次元仮想キャラクタに適したテクスチャマッピングのための顔焦点画像を生成することができる。 StyleGANとStyleCLIPを使ってテキストガイダンスで操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:01:00 GMT)
Optimizing Predictive AI in Physical Design Flows with Mini Pixel Batch Gradient Descent [5.4]
MSEの平均化効果は、モデルトレーニングとデプロイメントの両方において制限をもたらすと我々は主張する。プラグ・アンド・プレイ最適化アルゴリズムであるMPGDを提案する。代表的ベンチマークスーツの実験は、様々な物理設計予測タスクにおけるMPGDの顕著な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:14:35 GMT)
Prior-Dependent Allocations for Bayesian Fixed-Budget Best-Arm Identification in Structured Bandits [5.4]
本研究では, ベイジアン固定予算ベストアーム識別(BAI)の問題について検討する。本稿では,事前情報と環境構造に基づく固定割当を用いたアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:13:26 GMT)
Veni, Vidi, Vici: Solving the Myriad of Challenges before Knowledge Graph Learning [5.4]
知識グラフ(KG)は、大規模リンクデータを表現するためにますます一般的になっている。 KG学習性能を同時に制限する最先端グラフ学習における4つの重要な欠陥を同定する。これらの欠陥は,1) 専門知識統合の欠如,2) KGにおけるノード次数不安定性の不安定,3) 学習中の不確実性と関連性の欠如,および4) 説明可能性の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:15:23 GMT)
Relaxing the Additivity Constraints in Decentralized No-Regret High-Dimensional Bayesian Optimization [5.3]
我々は、獲得関数の保証を弱めることなく、加法構造上の制限的な仮定を$f$で緩和する。本稿では,最先端のBOアルゴリズムに対して非常に競争力のある性能を実現するために,最適な分散BOアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:47:35 GMT)
Mixture Density Networks for Classification with an Application to Product Bundling [5.3]
分類タスクのための2つのMDNモデルを提案する。我々はMDNベースのモデルを用いて、合成販売データから2つの製品に対する有償(WTP)分布を学習する。提案したMDNベースのモデルは、製品とバンドルの真のWTP分布をよく近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:54:08 GMT)
Extending 6D Object Pose Estimators for Stereo Vision [5.3]
我々は6次元オブジェクトポーズ推定のためのYCB-VデータセットのBOP互換ステレオバージョンを作成する。本手法はステレオビジョンを利用して最先端の6Dポーズ推定アルゴリズムより優れており,他の高密度特徴ベースアルゴリズムにも容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:08:52 GMT)
NoisyICL: A Little Noise in Model Parameters Calibrates In-context Learning [5.3]
In-Context Learning(ICL)は、事前バイアスが高く、不信感があるため、不満足なパフォーマンスと過小評価に悩まされている。本稿では,モデルパラメータをランダムノイズで摂動させることで,より優れた性能とキャリブレーションを実現するノイズICLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:48:02 GMT)
DiscDiff: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation [5.2]
本稿では, 離散的なDNA配列を生成するための遅延拡散モデルであるDisdisDiffと, これらの配列を洗練するためのポストトレーニングアルゴリズムであるAbsorb-Escapeを紹介する。 EPD-GenDNAは15種から16万のユニークな配列を含む、DNA生成のための最初の包括的で多種のデータセットである。本研究は,遺伝子治療やタンパク質生産に影響を及ぼす可能性のあるDNA生成モデルの構築を期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:06:55 GMT)
Stable Autonomous Flow Matching [5.1]
データサンプルが物理的に安定な状態を表す文脈では、データポイントはエネルギーランドスケープの局所的なミニマを表すと仮定されることが多い。本稿では,このようなデータと,フローマッチングと呼ばれる近年の深層生成モデルに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:01:24 GMT)
Decoding In-Context Learning: Neuroscience-inspired Analysis of Representations in Large Language Models [5.1]
In-context Learning (ICL) による大規模言語モデル(LLM)の性能向上について検討する。本稿では,Llama-270BとVicuna 13Bのパラメータ化探索と,関連する情報と無関係情報に対する注意度の測定方法を提案する。 ICL後の行動改善とLLM層間の埋め込みと注意重みの変化との間に有意な相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:39:07 GMT)
Personalized PCA: Decoupling Shared and Unique Features [5.0]
異種データセットから共有特徴とユニークな特徴を分離するパーソナライズされたPCA(PerPCA)を提案する。穏やかな条件下では、一意的特徴と共有的特徴の両方を制約付き最適化問題によって識別し、復元できることが示される。異種データセットから共有とユニークな機能を分離するための体系的なアプローチとして、PerPCAは、ビデオセグメンテーション、トピック抽出、フィーチャークラスタリングなど、いくつかのタスクにおけるアプリケーションを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:35:56 GMT)
Multi-Task Learning with Summary Statistics [4.9]
様々な情報源からの要約統計を利用した柔軟なマルチタスク学習フレームワークを提案する。また,Lepskiの手法の変種に基づく適応パラメータ選択手法を提案する。この研究は、さまざまな領域にわたる関連するモデルをトレーニングするための、より柔軟なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:08:29 GMT)
Is Adversarial Training with Compressed Datasets Effective? [4.9]
圧縮データセットを用いて学習したモデルに対する対向的ロバスト性の影響を示す。本稿では,データセットの最小有限被覆(MFC)の探索に基づく,ロバスト性を考慮した新しいデータセット圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:53:11 GMT)
Choose Your Weapon: Survival Strategies for Depressed AI Academics [4.7]
ますます多くのAI学者は、世界規模で競争する手段やリソースを見つけることができない。ここでは、学術的なまま競争力を保つために何ができるかについて議論する。これは完全な戦略リストではなく、すべての戦略に同意できないかもしれないが、議論を始めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:03:07 GMT)
Unsupervised Reconstruction of 3D Human Pose Interactions From 2D Poses Alone [4.6]
本研究は,教師なし多人数2D-3Dポーズ推定の実現可能性について検討した最初の研究の1つである。本手法では,各被験者の2次元ポーズを3次元に独立に持ち上げ,それらを共有3次元座標系で組み合わせる。これにより、ポーズの正確な3D再構成を検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:27:02 GMT)
Text Role Classification in Scientific Charts Using Multimodal Transformers [4.6]
テキストロール分類は、科学チャート内のテキスト要素の意味的な役割を分類することを含む。本稿では,事前訓練された2つのマルチモーダル文書レイアウト解析モデルであるLayoutLMv3とUDOPをグラフデータセット上に微調整することを提案する。モデルの性能向上にデータ拡張とバランシングが有効かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:21:44 GMT)
Mixture-Models: a one-stop Python Library for Model-based Clustering using various Mixture Models [4.6]
textttMixture-Modelsは、Gaussian Mixture Models(GMM)とその変種を適合させるオープンソースのPythonライブラリである。様々な第1/第2次最適化ルーチンを使用して、これらのモデルの実装と分析を合理化する。このライブラリは、BIC、AIC、ログライクな推定など、ユーザフレンドリーなモデル評価ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:34:24 GMT)
Edge Caching Based on Deep Reinforcement Learning and Transfer Learning [4.6]
トラフィックの急増はバックホールリンクやバックボーンネットワークを歪め、エッジルータでのキャッシュソリューションの探索を促した。半マルコフ決定プロセス(SMDP)を用いてキャッシング問題を定式化し、実世界のシナリオの連続的な性質に対応する。本稿では、生涯、サイズ、重要性といったファイルの特徴を包括的に考慮した、ダブルディープQラーニングに基づくキャッシュ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:17:46 GMT)
An Optimization-based Baseline for Rigid 2D/3D Registration Applied to Spine Surgical Navigation Using CMA-ES [4.5]
整形外科ロボットのナビゲーションシステムには,堅牢で効率的な2D/3D登録フレームワークが不可欠である。 CMA-ESアルゴリズムに基づく粗大な登録フレームワークを提案する。以上の結果から,本フレームワークが実際の整形外科手術データに及ぼす影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:56:26 GMT)
Interpretable classifiers for tabular data via discretization and feature selection [4.4]
表データから人間の解釈可能かつ正確な分類器を即座に計算する手法を提案する。提案手法は14の実験により実証され,ランダム林,XGBoost,および文献における同じデータセットに対する既存の結果と主に類似したアキュラシーによる結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:58:16 GMT)
Resources of the Quantum World [4.4]
量子資源理論は、単一の枠組みの下で様々な量子現象を統合することを目指している。本は読者に、この急速に発展する分野にナビゲートし貢献するために必要な高度な数学的ツールと物理原理を装備することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:05:02 GMT)
Establishing degrees of closeness between audio recordings along different dimensions using large-scale cross-lingual models [4.3]
そこで本稿では,メタデータを慎重にキュレートした音声録音におけるABXテストを用いた教師なしの新しい手法を提案する。 3つの実験が考案され、1つは室内音響、もう1つは言語学的ジャンル、もう1つは音声学的側面である。その結果,異なる言語・言語的特徴を持つ記録から抽出した表現は,同じ線に沿って異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:31:23 GMT)
A Novel Approach to WaveNet Architecture for RF Signal Separation with Learnable Dilation and Data Augmentation [4.3]
本稿では、学習可能な拡張パラメータを導入し、高密度RFスペクトルにおける信号分離を大幅に強化するWaveNetアーキテクチャの新たな適応を提案する。本稿では、改良されたモデルアーキテクチャ、データ準備技術、戦略的トレーニング戦略を含む包括的な方法論を詳述する。我々のモデルは、その優れた性能を示し、機械学習アプリケーションのための新しい標準を確立するという課題において、第1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:36:29 GMT)
Position Paper: Why the Shooting in the Dark Method Dominates Recommender Systems Practice; A Call to Abandon Anti-Utopian Thinking [4.1]
テストするB'を見つけるためのベストプラクティスは、パフォーマンスを明示的にターゲットするのではなく、プロキシ尺度をターゲットにしている。あるプロキシが他のオフラインよりも優れているかどうかを特定するための原則は存在しません。本稿では,ディープラーニングスタックの非標準利用が,報酬最適化の推奨を解放する可能性を持っていることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:58:36 GMT)
A Bibliometric View of AI Ethics Development [4.1]
我々は過去20年間,キーワード検索に基づくAI倫理文献の文献分析を行った。 AI倫理の次のフェーズは、AIが人間とマッチしたり、知的に超越したりするにつれて、AIをより機械的に近いものにすることに集中する可能性が高いと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:36:55 GMT)
Can ChatGPT evaluate research quality? [4.0]
ChatGPT-4 は、REF の基準に適合する文書要約と品質評価の根拠を生成することができる。全体として、ChatGPTは正式な研究品質評価タスクや非公式な研究品質評価タスクを信頼できるほど正確ではないようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:00:40 GMT)
Hidden in Plain Sight: Undetectable Adversarial Bias Attacks on Vulnerable Patient Populations [3.8]
人口統計学的に標的としたラベル中毒攻撃は,深層学習(DL)モデルにおいて逆行性下垂体症バイアスをもたらす可能性が示唆された。この結果から,検出不能な逆相関攻撃に対する集団の脆弱性は,モデルのトレーニングデータにおける表現と直接的に相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:40:32 GMT)
Classification under Nuisance Parameters and Generalized Label Shift in Likelihood-Free Inference [3.7]
本稿では,不確実性定量化のための新しい手法を提案する。提案手法は,ドメイン適応能力を持つ事前学習型分類器を効果的に提供し,高出力を維持しながら有効な予測セットを返却する。現実的な力学モデルから得られたデータを用いて、生物学と天体物理学における2つの挑戦的な科学的問題に対して、その性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:12:18 GMT)
S2vNTM: Semi-supervised vMF Neural Topic Modeling [3.6]
キーワードのような人間の知識を統合するのは難しい。モデルのトレーニングにはたくさんのリソースが必要です。大量のテキストデータを事前訓練に頼っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:09:53 GMT)
A Multi-Perspective Machine Learning Approach to Evaluate Police-Driver Interaction in Los Angeles [3.5]
州内で最も目に見えて接触した警察官は、交通停止中に年間2000万回以上、市民と交流している。ボディウーンカメラ(BWC)は、警察の説明責任を高め、警察と公共の相互作用を改善する手段として用いられる。本稿では、このBWC映像から音声、ビデオ、および転写情報を分析するために、新しいマルチパースペクティブ・マルチモーダル機械学習(ML)ツールを開発するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:28:26 GMT)
A Study on Stock Forecasting Using Deep Learning and Statistical Models [3.4]
本稿では、株価予測のための多くのディープラーニングアルゴリズムを概説し、トレーニングとテストにs&p500インデックスデータを用いた。自動回帰積分移動平均モデル、リカレントニューラルネットワークモデル、長い短期モデル、畳み込みニューラルネットワークモデル、完全な畳み込みニューラルネットワークモデルなど、さまざまなモデルについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:45:01 GMT)
Can participation in a hackathon impact the motivation of software engineering students? A preliminary case study analysis [3.4]
本稿では,ハッカソンがソフトウェア工学(SE)の学生のモチベーションに影響を及ぼすかどうかを検討する。プレハッカソンの発見は、全体的な受容を伴う様々なモチベーションを示し、一方、ハッカソン後の反応は、参加者の知覚に統計的に有意な変化を示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:56:50 GMT)
LightCAM: A Fast and Light Implementation of Context-Aware Masking based D-Tdnn for Speaker Verification [3.4]
従来のTDNN(Time Delay Neural Networks)は、計算複雑性と推論速度の遅いコストで最先端のパフォーマンスを実現している。本稿では,DSM(Deepwise Separable Convolution Module)とマルチスケール機能アグリゲーション(MFA)を併用した,高速かつ軽量なLightCAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:47:16 GMT)
Optimizing for ROC Curves on Class-Imbalanced Data by Training over a Family of Loss Functions [3.3]
条件付き損失訓練は、厳しい階級不均衡の下で信頼性の高い分類器を訓練するために使用することができる。不均衡な分類問題に条件付き損失訓練を適用する方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:31:21 GMT)
Revolutionizing Cyber Threat Detection with Large Language Models: A privacy-preserving BERT-based Lightweight Model for IoT/IIoT Devices [3.3]
本稿では,インターネットネットワークにおけるサイバー脅威検出にBERT(Bidirectional Representations from Transformers)モデルを活用する,新たなアーキテクチャであるSecurityBERTを提案する。我々の研究は、SecurityBERTがサイバー脅威検出において、畳み込みニューラルネットワーク(CNNIoT)やリカレントニューラルネットワーク(IoTRNN)など、従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の手法より優れていることを示した。 SecurityBERTは、14の異なる攻撃タイプを特定することで、98.2%の全体的な精度を達成し、ハイブリッドソリューションによって設定された過去の記録を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:06:39 GMT)
Temporal Analysis of Drifting Hashtags in Textual Data Streams: A Graph-Based Application [3.3]
グラフ解析とテキストデータストリームの概念を用いてハッシュタグのドリフトを時間とともに分析する。我々は、このハッシュタグが、薬物の合法化、予防接種、政治抗議、戦争、公民権といったトピックにまたがって、研究期間中に漂流したことを観察した。 2021年は最も重要な漂流年であり、この年は#mybodymychoiceが予防接種やコビッド19関連のトピックに大きく影響したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:58:53 GMT)
Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time with Chebyshev and bit complexity [3.3]
局所量子ハミルトニアンは、その状態のコピーを既知の逆温度で学習する。我々の主な技術的貢献は、チェビシェフ展開に基づく指数関数の新しい平坦近似である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:42:47 GMT)
Causality and a possible interpretation of quantum mechanics [3.2]
本稿では、相対論的因果性、量子非局所性、および量子測定を統合するための量子場理論に基づく枠組みを提案する。還元密度行列を用いて、量子状態の局所的な情報を特徴づけ、超光的に進化できないことを示す。この再正規化は、量子パラドックスの導出の妥当性を疑問視し、量子力学の非常に自然で相対論的に互換性のある解釈を提案するきっかけとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:07:22 GMT)
One-Stop Automated Diagnostic System for Carpal Tunnel Syndrome in Ultrasound Images Using Deep Learning [3.1]
手根管症候群(CTS)検査は、中央神経(MN)を同定し、CTSの診断は検査者の専門性に大きく依存するが、CTSの診断に特有な利点がある。我々は,ワンストップ自動CTS診断システム(OSA-CTSD)を開発し,コンピュータ支援診断ツールとしての有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:43:55 GMT)
VT-Former: A Transformer-based Vehicle Trajectory Prediction Approach For Intelligent Highway Transportation Systems [3.1]
自動車軌道予測は、高速道路や道路安全への多くの応用において重要な要素である。本稿では,VT-Former で表される高速道路の安全と監視のための車両軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。長距離時間パターンをキャプチャするためにトランスフォーマーを活用することに加えて、車両間の複雑な社会的相互作用をキャプチャするために、新しいグラフ注意トークン化(GAT)モジュールが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:33:00 GMT)
CIC: A framework for Culturally-aware Image Captioning [3.0]
そこで我々は,文化を表す画像の視覚的要素から抽出された文化的要素をキャプションとして記述する新しい枠組み,textbfCulturally-aware Image Captioning (CIC)を提案する。視覚的モダリティとLarge Language Models(LLM)を適切なプロンプトで組み合わせた手法に着想を得て,この枠組みは画像から文化カテゴリーに基づく質問を生成する。 4つの異なる文化集団から45人の被験者を対象に行った人的評価から,提案する枠組みがより文化的に記述的なキャプションを生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:12:25 GMT)
Minimizing robust density power-based divergences for general parametric density models [3.0]
一般パラメトリック密度に対する密度パワー分散(DPD)を最小化する手法を提案する。提案手法は、他の密度電力ベースの$gamma$-divergencesを最小化するためにも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:57:13 GMT)
POLARIS: A framework to guide the development of Trustworthy AI systems [3.0]
ハイレベルなAI倫理原則と、AI専門家のための低レベルな具体的なプラクティスの間には、大きなギャップがある。我々は、理論と実践のギャップを埋めるために設計された、信頼に値するAIのための新しい総合的なフレームワークを開発する。私たちの目標は、AIプロフェッショナルが信頼できるAIの倫理的側面を確実にナビゲートできるようにすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 01:05:16 GMT)
Large Language Model Augmented Exercise Retrieval for Personalized Language Learning [2.9]
ベクトル類似性アプローチは,学習者が学習したいことを表現するために使用するエクササイズコンテンツと言語との関係を,不十分に捉えていることがわかった。我々は,学習者の入力に基づいて仮説的演習を合成することにより,大きな言語モデルの生成能力を活用してギャップを埋める。我々はmHyERと呼ぶアプローチを,(1)学習における関連ラベルの欠如,(2)制限なし学習者の入力内容,(3)入力候補と検索候補とのセマンティックな類似性の低さという3つの課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:35:31 GMT)
Reinforcement Learning for Generative AI: State of the Art, Opportunities and Open Research Challenges [2.9]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、さまざまな機械学習タスクのパラダイムとして非常に成功した。目的を指定せずに生成する代替手段として,RLという3種類のアプリケーションについて論じる。我々は,この魅力的な新興地域の機会と課題について,深く議論して,調査を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:48:23 GMT)
Enhancement of High-definition Map Update Service Through Coverage-aware and Reinforcement Learning [2.9]
HD Mapシステムは、自動運転をより高いレベルに進める上で、重要な役割を果たすだろう。 HD Mapを作成するには、大量のオンロードとオフロードのデータが必要です。動的トポロジのため、車載無線チャネル上で生データを伝送することは困難である。車両ネットワークのサービス品質とHDマップ更新を最適化するために,Q-learningカバレッジ・タイムアウェアネスアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:51:13 GMT)
Leveraging AI for Enhanced Software Effort Estimation: A Comprehensive Study and Framework Proposal [2.9]
本研究は,従来の手法の限界を克服し,精度と信頼性を向上させることを目的とする。提案されたAIベースのフレームワークは、プロジェクトの計画とリソース割り当てを強化する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:25:41 GMT)
KIX: A Metacognitive Generalization Framework [2.9]
メタ認知的一般化フレームワークであるKnowledge-Interaction-eXecution(KIX)を提案する。我々は、型空間を利用したオブジェクトとの相互作用は、伝達可能な相互作用の概念と一般化の学習を促進すると論じる。これは、知識を強化学習に統合する自然な方法であり、人工知能システムにおける自律的および汎用的な行動の実現手段として振る舞うことを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 01:41:28 GMT)
Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning in Network Aggregative Markov Games [2.9]
ネットワーク集約ゲーム(NAMG)のCPTリスクを考慮した分散サンプリングベースアクタクリティカル(AC)アルゴリズムを提案する。一組の仮定の下で、NAMGにおける完全ナッシュ均衡の主観的な概念を証明する。実験により、主観的な政策はリスク中立的な政策とは異なる可能性があることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:43:27 GMT)
Demonstration of a Hardware-Independent Toolkit for Automated Quantum Subcircuit Synthesis [2.8]
本稿では、合成、コンパイル、最適化のための自動量子ソフトウェアツールキットについて述べる。古典的に特定され、不可逆な関数を、技術に依存しない量子回路と技術に依存した量子回路に変換する。我々は、量子読み取り専用メモリ、量子乱数生成器、量子オラクルの3つの状況におけるツールキットの応用について記述し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:56:43 GMT)
Collaborative Control for Geometry-Conditioned PBR Image Generation [2.8]
本稿では,RGB 生成における測光的不正確さと,RGB からの PBR 抽出における固有曖昧性を回避するために,PBR 画像分布を直接モデル化することを提案する。既存のクロスモーダルファインタニングのパラダイムは、データ不足と出力モダリティの高次元性のため、PBR生成には適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:53:21 GMT)
Learning Team-Based Navigation: A Review of Deep Reinforcement Learning Techniques for Multi-Agent Pathfinding [2.8]
本稿では、MAPFにおけるDRLベースのアプローチの統合に焦点を当てる。我々は、MAPFソリューションの評価における現在のギャップを、統一的な評価指標の欠如に対処して埋めることを目的としている。本稿では,モデルベースDRLの将来的な方向性としての可能性について論じ,その基礎的理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:31:14 GMT)
Safe Reinforcement Learning as Wasserstein Variational Inference: Formal Methods for Interpretability [2.7]
本稿では,適応ワッサースタイン変分最適化(Adaptive Wasserstein Variational Optimization, AWaVO)を提案する。提案手法は形式的手法を用いて報酬設計の解釈、訓練収束の透明性、逐次決定の確率論的解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:09:25 GMT)
Complexity of graph-state preparation by Clifford circuits [2.7]
グラフ状態の CZ-複素性は、|Grangle$ とグラフのランク幅 $G$ との接続を示す。我々は、グラフの特殊クラスに$G$が含まれているとき、$|Grangle$を$O(n)$ CZ-複雑度で作成する量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:08:09 GMT)
Investigating the Impact of SOLID Design Principles on Machine Learning Code Understanding [2.6]
我々は,SOLID設計原則が機械学習コード理解に与える影響を検討した。 SOLIDの原則を使わなかった実際の産業用MLコードを再構築した。その結果、SOLID設計原則の採用がコード理解を改善するという統計的に重要な証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:44:45 GMT)
ClickSAM: Fine-tuning Segment Anything Model using click prompts for ultrasound image segmentation [2.6]
超音波画像のクリックプロンプトを使ってSegment Anything Modelを微調整する。 ClickSAMは他の超音波画像分割モデルと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:41:41 GMT)
TWIG: Towards pre-hoc Hyperparameter Optimisation and Cross-Graph Generalisation via Simulated KGE Models [2.6]
我々は、KGEの出力をシミュレートする新しい埋め込み不要なパラダイムであるTWIG(Topologically-Weighted Intelligence Generation)を紹介する。 UMLSデータセットの実験では、単一のTWIGニューラルネットワークが最先端のComplEx-N3 KGEモデルの結果を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:12:02 GMT)
Function Aligned Regression: A Method Explicitly Learns Functional Derivatives from Data [2.4]
本稿では,FAR(Function Aligned Regression)を,関数微分を捉えることにより,基底的真理関数に適合する,より効率的かつ効率的な解法として提案する。提案手法は,6つのベンチマークデータセットから,2つの合成データセットと8つの広範囲な実世界のタスクに対して実効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:43:53 GMT)
Formal Verification of the Sumcheck Protocol [2.4]
1992年に導入されたsumcheckプロトコルは、多くの確率的証明システムの重要な構成要素である対話的証明である。本稿では,対話型定理証明器Isabelle/HOLを用いた要約プロトコルのセキュリティ解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:01:32 GMT)
Efficient Models for the Detection of Hate, Abuse and Profanity [2.3]
大規模言語モデル(LLM)は、感情分析、文書分類、名前付きエンティティ認識、質問応答、要約など、多くの自然言語処理(NLP)タスクの基盤である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:28:18 GMT)
How Much is Unseen Depends Chiefly on Information About the Seen [2.2]
トレーニングデータに現れないクラスに属する未知の集団におけるデータポイントの割合は、トレーニングデータに同じ回数に現れるクラスの数$f_k$によってほぼ完全に決定される。サンプルのみを用いて最小平均二乗誤差(MSE)を持つ推定器を探索する遺伝的アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:12:49 GMT)
Rethinking Data Selection for Supervised Fine-Tuning [2.0]
教師付き微調整(SFT)は、大きな言語モデルと人間を協調させる重要な技術として登場した。近年の研究では、SFTのデータ選択の重要性が示されており、高品質で多様なデータセットのサブセットによる微調整により、下流のパフォーマンスが向上している。 SFTは表面的であるため、データ品質や多様性ではなく、人間のようなインタラクションを反映することに焦点を当てるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:02:04 GMT)
Adaptive Activation Functions for Predictive Modeling with Sparse Experimental Data [2.0]
本研究では,適応的あるいは訓練可能なアクティベーション関数が,限られたデータ可用性を特徴とする設定における分類精度と予測不確実性に与える影響について検討した。本研究は,個別の訓練可能なパラメータを持つ指数線形ユニット(ELU)やソフトプラスなどの適応活性化関数が正確かつ確実な予測モデルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 04:35:09 GMT)
Differential geometry with extreme eigenvalues in the positive semidefinite cone [1.9]
本稿では,超一般化固有値の効率に基づくSPD値データの解析と処理のためのスケーラブルな幾何学的枠組みを提案する。我々は、この幾何学に基づいて、SPD行列の新たな反復平均を定義し、与えられた有限個の点の集合に対するその存在と特異性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:29:42 GMT)
The $\phi^n$ trajectory bootstrap [1.9]
グリーン関数 $G_n=langlephinrangle$ は複素$n$に対する解析的継続を認める。ブートストラップ問題は極小特異性の原理によって解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:09:06 GMT)
Enhancing Network Initialization for Medical AI Models Using Large-Scale, Unlabeled Natural Images [1.9]
自己教師付き学習(SSL)は胸部X線写真に適用して、堅牢な特徴を学習することができる。我々は6つの大規模なグローバルデータセットから800,000個の胸部X線写真を用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:06:00 GMT)
Kernel Debiased Plug-in Estimation: Simultaneous, Automated Debiasing without Influence Functions for Many Target Parameters [1.7]
カーネル・デバイアスド・プラグイン推定(KDPE)という新しい手法を提案する。 KDPEは、我々の規則性条件を満たす全ての微分可能なターゲットパラメータを同時に分離する。我々は、KDPEの使用法を数値的に説明し、理論結果を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:45:00 GMT)
Limitations of Agents Simulated by Predictive Models [1.7]
エージェントとなると予測モデルが失敗する2つの構造的理由を概説する。いずれの障害も環境からのフィードバックループを組み込むことで修正可能であることを示す。我々の治療は、これらの障害モードの統一的なビューを提供し、オンライン学習でオフライン学習ポリシーを微調整することで、より効果的になる理由を疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:08:08 GMT)
Machine learning one-dimensional spinless trapped fermionic systems with neural-network quantum states [1.7]
ガウスポテンシャルを介して相互作用する完全に偏極された1次元フェルミオン系の基底状態特性を計算する。我々は、波動関数のアンサッツとして、反対称人工ニューラルネットワーク(英語版)またはニューラル量子状態を用いる。相互作用の兆候によって、非常に異なる基底状態が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:53:59 GMT)
The Loss Landscape of Shallow ReLU-like Neural Networks: Stationary Points, Saddle Escaping, and Network Embedding [1.6]
経験的二乗損失を学習したReLU様活性化関数を持つ一層ニューラルネットワークの損失状況について検討した。アクティベーション関数は微分不可能であるため、固定点を完全に特徴づける方法は今のところ不明である。定常点が一階条件で定義される「エスケープニューロン」を含まない場合、局所最小値でなければならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:30:29 GMT)
Accelerated Event-Based Feature Detection and Compression for Surveillance Video Systems [1.5]
スパース圧縮表現において時間的冗長性を伝達する新しいシステムを提案する。我々はADDERと呼ばれるビデオ表現フレームワークを利用して、フレーム化されたビデオを疎結合で非同期な強度サンプルに変換する。我々の研究は、今後のニューロモルフィックセンサーの道を切り拓き、スパイクニューラルネットワークによる将来の応用に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:26:22 GMT)
Optimizing Delegation in Collaborative Human-AI Hybrid Teams [1.4]
我々は、1人のチームメンバー(コントロールエージェント)だけがチームのコントロールとして振る舞うことを許可されたハイブリッドチームのケースに対処する。チームの外部オブザーバとして学ぶAIマネージャの追加を提案する。我々は,人間ドライバーと自律運転システムからなるハイブリッドエージェントチームの場合をシミュレートした運転シナリオで,マネージャのパフォーマンスを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:04:43 GMT)
Offline Risk-sensitive RL with Partial Observability to Enhance Performance in Human-Robot Teaming [1.4]
本稿では,モデルの不確実性を取り入れ,リスクに敏感なシーケンシャルな意思決定を可能にする手法を提案する。シミュレーションロボット遠隔操作環境において,26名の被験者を対象に実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:27:34 GMT)
Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net with Shared Neurons [1.3]
マルチ処理環境における新しい非パラメトリック処理効果推定法を提案する。我々のモデルは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)ネットに依存している。本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:05:43 GMT)
On the Interaction between Software Engineers and Data Scientists when building Machine Learning-Enabled Systems [1.2]
機械学習(ML)コンポーネントは、組織のコアシステムにますます統合されています。重要な課題の1つは、緊密に連携する必要がある異なるバックグラウンドを持つアクター間の効果的な相互作用である。本稿では,MLプロジェクトにおけるこれらの役割間の相互作用と協調のダイナミクスを理解するための探索ケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:27:56 GMT)
Automatizing Software Cognitive Complexity Reduction through Integer Linear Programming [1.2]
近年,ソフトウェア認知複雑性の低減を最適化問題としてモデル化し,開発者を支援する手法を提案する。このアプローチは、停止基準を満たすまでコード抽出操作のシーケンスを列挙する。結果として、コードの認知複雑性を所定のしきい値に減らすことができる最小限のコード抽出操作のシーケンスを返す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:53:00 GMT)
Traditional Machine Learning Models and Bidirectional Encoder Representations From Transformer (BERT)-Based Automatic Classification of Tweets About Eating Disorders: Algorithm Development and Validation Study [1.2]
我々の目標は、摂食障害に関連するツイートを分類するための効率的な機械学習モデルを見つけることであった。トランスフォーマーベースのモデルは、より多くの計算資源を必要とするが、摂食障害に関連するツイートを分類する従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:16:13 GMT)
EfficientAD: Accurate Visual Anomaly Detection at Millisecond-Level Latencies [1.2]
本稿では,最新のGPU上で1ミリ秒未満で画像を処理する軽量な特徴抽出器を提案する。次に,生徒-教員のアプローチを用いて異常な特徴を検出する。 3つの産業的異常検出データセットから抽出した32個のデータセットからEfficientADという手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:38:30 GMT)
Using YOLO v7 to Detect Kidney in Magnetic Resonance Imaging: A Supervised Contrastive Learning [1.2]
医用画像ライブラリを用いた半教師ありアプローチによる腎臓検出のための高性能モデルを開発した。モデルの一般化性を評価するには、さらなる外部検証が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:54:20 GMT)
GIRT-Model: Automated Generation of Issue Report Templates [1.2]
我々は、開発者の指示に基づいてIRTを自動的に生成するアシスタント言語モデルであるGIRT-Modelを紹介する。我々は、GIRT-Instructを使って、GIRT-Modelを作成するために、T5ベースモデルをインストラクション-チューニングします。 GIRT-Modelは、ROUGE、BLEU、METEOR、人的評価において、極めて高いスコアを達成し、IRT世代における一般的な言語モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:24:40 GMT)
Generalization of LiNGAM that allows confounding [1.1]
LiNGAMは、加算雑音モデルを用いて原因から効果までの変数順序を決定する。それまでの手法では、コンバウンディングの有無にかかわらず、重要な計算資源を必要としていた。コンバウンディングの大きさを定量化するLiNGAM-MMIを導入することでLiNGAMを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:13:19 GMT)
Anatomy of a Robotaxi Crash: Lessons from the Cruise Pedestrian Dragging Mishap [1.1]
2023年10月、GMクルーズのロボタクシーとサンフランシスコの歩行者が衝突し、重傷を負っただけでなく、劇的な大怪我を負った。問題は、事故の事実そのものだけでなく、Cruiseが事故後最初の停止後に歩行者を車の下に引きずり込むロボットタクシーをどう扱ったかにも起因している。我々は、技術、運用上の安全プラクティス、インシデントに対する組織的反応について、学習されるかもしれない安全性の教訓を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:37:51 GMT)
Empowering machine learning models with contextual knowledge for enhancing the detection of eating disorders in social media posts [1.0]
本稿では,知識グラフと深層学習を組み合わせてソーシャルメディア投稿の分類を強化する新しいハイブリッドアプローチを提案する。我々は、健康領域、特に摂食障害に関連するポストを特定することに重点を置いている。我々は,摂食障害に関する2000ツイートのデータセットを用いて,知識グラフ情報と単語埋め込みを組み合わせることで,予測モデルの信頼性が向上することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:15:41 GMT)
Improving Agent Interactions in Virtual Environments with Language Models [1.0]
本研究は、Minecraftデータセットにおける集合的なビルディング割り当てに焦点を当てる。我々は,最先端手法によるタスク理解を強化するために,言語モデリングを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:34:11 GMT)
High-Q Cavity Interface for Color Centers in Thin Film Diamond [0.9]
量子情報技術は、量子コンピュータ間の絡み合いを分散できるセキュアなチャネルを通じて、前例のない計算資源を実現する能力を提供する。ダイヤモンドは、光学的にアクセス可能なスピン量子ビットを持つ原子のような欠陥のホストとして、量子リンクの範囲を広げるために必要な量子メモリノードを実現するための主要なプラットフォームである。本稿では、最近開発された薄膜ダイヤモンドで作製された1次元および2次元のPhC空洞について、それぞれ1.8x10$5$と1.6x10$5$のQ因子を特徴とし、任意の材料で実現された可視性PhC空洞の最高Qを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:47:58 GMT)
Capability enhancement of the X-ray micro-tomography system via ML-assisted approaches [0.9]
X線マイクロCT画像におけるリングアーティファクトは、その正確な視覚的解釈と定量的解析における主要な原因の1つである。本稿では、UNetにインスパイアされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのディープラーニング(DL)モデルと、リングアーティファクトを除去するためのスキップ接続を備えた一連のエンコーダとデコーダユニットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:23:24 GMT)
Automated Smart Contract Summarization via LLMs [0.8]
我々は,実世界のスマートコントラクトを評価することに集中し,それをMMTransと比較し,マルチモーダルプロンプトを組み合わせてコントラクトコード要約を生成する方法について検討する。実験の結果,METEORとROUGELのメトリクスであるGemini-Pro-Visionは,3発のプロンプトで生成されたコードコメントに対して21.17%,21.05%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:09:16 GMT)
Advances and Limitations in Open Source Arabic-Script OCR: A Case Study [0.8]
この研究は、アラビア語の学術雑誌『al-Abhath』でオープンソースのOCRエンジン『Kraken』の精度調査を行っている。この研究は、al-Abhathデータに基づいて、フォント固有および一般化されたモデルの相対的精度を評価し、エラーインスタンスのマイクロ分析と、OCRの誤認識に寄与した可能性のあるコンテキスト特徴を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:51:36 GMT)
An operator learning perspective on parameter-to-observable maps [0.8]
本稿では,有限次元入力と出力に対応可能なフーリエニューラルマッピングフレームワークを提案する。自然な疑問は、パラメータ・トゥ・オブザーバブル(PtO)マップをエンドツーエンドに学習するか、あるいは最初に解演算子を学習し、次にフルフィールドの解からオブザーバブルを計算するかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:07:47 GMT)
REMEDI: Corrective Transformations for Improved Neural Entropy Estimation [0.8]
我々は微分エントロピーの効率的かつ正確な推定のために$textttREMEDI$を紹介した。提案手法は,幅広い推定課題にまたがる改善を実証する。自然に情報理論による教師あり学習モデルに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:47:37 GMT)
Graph Neural Networks with polynomial activations have limited expressivity [0.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、一階述語論理の適切な断片によって特徴付けられる。本稿では,GC2クエリはアクティベーション関数を持つGNNでは表現できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:10:26 GMT)
Heart disease risk prediction using deep learning techniques with feature augmentation [0.7]
年齢、性別、コレステロール値、血糖値、心拍数などの要因は、生命を脅かす心臓に影響を及ぼすことが知られている。変数が多すぎるため、専門家が各患者に対してこの情報を考慮に入れることはしばしば困難である。本論文では, 患者が心血管疾患に罹患するリスクがあるかどうかを評価するための特徴増強手法と併用して, 深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:07:38 GMT)
Determining the severity of Parkinson's disease in patients using a multi task neural network [0.7]
パーキンソン病は進行すると容易に診断できるが、早期の診断は困難である。本研究では,音声分析から容易に抽出できる変数の集合を解析する。 99.15%の成功率は、パーキンソン病またはパーキンソン病以外の重度のパーキンソン病に罹患しているかどうかを予測する問題で達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:55:34 GMT)
Boolean Observation Games [0.7]
不完全な情報と定性的目的を持つ有限戦略ゲームの部分クラスを導入する。ブール観測ゲームでは、各プレイヤーは命題変数の有限集合に関連付けられ、値のみを観測できる。我々は、結果関係が与えられた場合、ナッシュ均衡が存在することが保証される条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:54:32 GMT)
Minimizing the negativity of quantum circuits in overcomplete quasiprobability representations [0.6]
本稿では,量子回路の準確率表現に対する全負性度を最小化する手法を開発する。我々のアプローチには、等価な準確率ベクトルに対する最適化と、過剰完全性のために現れる行列の両方が含まれる。また,フレーム寸法の増大とゲートマージ手法の適用により,ノイズの多いレンガ壁ランダム回路の負性最小化についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:33:46 GMT)
Spiking Neural Networks in the Alexiewicz Topology: A New Perspective on Analysis and Error Bounds [0.5]
スパイクトレインをスパイクトレインにマッピングする自己準同型として,スパイクニューラルネットワーク(SNN)の数学的解析の課題に対処する。スパイク列車の空間の適切な構造と、SNNの誤差測定の設計にその意味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:29:29 GMT)
Quantization in Spiking Neural Networks [0.5]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)では、各ノードにおいて重み付きディラックパルスの入力シーケンスを重み付きディラックパルスの出力シーケンスに変換する。この写像は量子化作用素として理解でき、アレクセイヴィチノルムを用いて量子化誤差に対応する公式を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:26:33 GMT)
Transfer learning of optimal QAOA parameters in combinatorial optimization [0.5]
本研究では,ある問題インスタンスの事前学習されたQAOAパラメータを異なるCOPインスタンスに再利用するために,転送学習(TL)手法について検討する。本研究では、旅行セールスマン問題(TSP)、ビン包装問題(BPP)、クナップサック問題(KP)、最大カット問題(MaxCut)、ポートフォリオ最適化問題(PO)の小さな事例を選択する。我々は,BPP のパラメータを持つ D-Wave Advantage 量子アニールを用いて,クロスプラットフォーム TL が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:35:23 GMT)
Neural and spectral operator surrogates: unified construction and expression rate bounds [0.5]
無限次元関数空間間の写像の深い代理に対する近似速度について検討する。関数空間からの演算子 in-および出力は、安定なアフィン表現系によってパラメータ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:12:39 GMT)
Squeezing oscillations in a multimode bosonic Josephson junction [0.4]
一次元多モードボソニックジョセフソン接合における量子相関の強化方法を示す。我々の研究は、多体システムの相互作用の自由度における工学的相関と絡み合いの新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:16:51 GMT)
Nonparametric Instrumental Variable Regression through Stochastic Approximate Gradients [0.4]
本稿では,非パラメトリックインスツルメンタル変数(NPIV)の回帰を行うための新しいフレームワークであるSAGD-IVを提案する。提案アルゴリズムの理論的サポートを提供し、実証実験によりその競争性能をさらに実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:50:38 GMT)
Predicting discrete-time bifurcations with deep learning [0.3]
深層学習分類器を訓練し、コディメンジョン-1の5つの局所離散時間分岐に対してEWSを提供する。これは、広範囲のノイズ強度と分岐へのアプローチ率において、一般的に使用されるEWSよりも優れています。また、ほとんどの場合において正しい分岐を予測し、特に周期分岐、ニーマルク・サッカー、折りたたみ分岐の精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:59:42 GMT)
Topological Learning in Multi-Class Data Sets [0.3]
フィードフォワードディープニューラルネットワーク(DNN)の学習におけるトポロジカル複雑度の影響について検討する。我々は,複数の構築およびオープンソースデータセットに対するトポロジ的分類アルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:16:39 GMT)
Unleashing the Infinity Power of Geometry: A Novel Geometry-Aware Transformer (GOAT) for Whole Slide Histopathology Image Analysis [0.3]
病理組織学的解析は癌の診断と予後に極めて重要である。近年の手法はスライド画像全体の幾何学的表現を適切に活用していない。我々は、新しい弱い教師付きフレームワーク、Geometry-Aware Transformer (GOAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:06:38 GMT)
Alleviating the quantum Big-$M$ problem [0.2]
古典的には "Big-$M$" 問題として知られており、物理的エネルギースケールに影響を与える。我々は、量子ビッグ-M$問題を体系的に包含し、最適の$M$を見つけるのにNPハードネスを明らかにする。本稿では,SDP緩和に基づく実用的な翻訳アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:17:30 GMT)
Quantum Amplitude Loading for Rainbow Options Pricing [0.2]
本稿では、価格空間への遷移を遅らせることにより効率を強調し、エンドツーエンドの量子回路の実装を提案する。 IBM QASMシミュレータの実験は、我々の量子価格モデルを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:19:32 GMT)
CLIP-Loc: Multi-modal Landmark Association for Global Localization in Object-based Maps [0.2]
本稿では,オブジェクトマップとカメラ画像を用いたグローバルローカライゼーションのためのマルチモーダルデータアソシエーション手法について述べる。本稿では,自然言語記述によるランドマークのラベル付けと,画像観察と概念的類似性に基づく対応抽出を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:59:12 GMT)
Background independent tensor networks [0.2]
ホログラムマップには背景の絡み合いがなく,背景の独立性を示す。これはテンソルネットワークがより大きなコード部分空間のホログラフィックマップをモデル化できるので有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:44:28 GMT)
Ai4Fapar: How artificial intelligence can help to forecast the seasonal earth observation signal [0.2]
モデルの評価は, 気候指標と比較し, 1年経過した期間で行った。その結果, 変圧器モデルの方が1ヶ月の地平線予測でベンチマークモデルより優れており, その後の気候学的ベンチマークの方が優れていることがわかった。全体として、テストされたTransformerモデルは、特に気象データと組み合わせて短期予測を行う場合、FAPAR予測に有効な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:00:51 GMT)
Characterizing non-Markovian Off-Resonant Errors in Quantum Gates [0.1]
我々はコヒーレントな非マルコフ誤差のクラスについて記述する。オフ共鳴励起は、周波数選択性を使用するアーキテクチャを制限する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:24:02 GMT)
Probabilistic Matching of Real and Generated Data Statistics in Generative Adversarial Networks [0.1]
本稿では,あるデータ統計量の分布が実データの分布と一致することを確実にする手法を提案する。提案手法を合成データセットと実世界のデータセットで評価し,提案手法の性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:17:12 GMT)
High quantum yields generated by a multi-band quantum dot photocell [0.1]
我々は、中間バンド(IB)をドーピングすることで、マルチバンド量子ドット(QD)フォトセルで量子収率を実行する。得られた量子収率は、QD-IB光セルにおけるいくつかの効果的な理論的アプローチによって効率を向上させる可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:06:50 GMT)
DAPlankton: Benchmark Dataset for Multi-instrument Plankton Recognition via Fine-grained Domain Adaptation [0.1]
異なる撮像装置は、一般的なプランクトン認識法の開発を妨げるデータセット間のドメインシフトを引き起こす。 DAPlanktonと呼ばれる新しいDAデータセットを,異なる機器で得られた植物プランクトン画像から作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:18:39 GMT)
Quantitative relations between different measurement contexts [0.1]
量子論において、測定コンテキストは、それぞれの基底ベクトルが特定の測定結果を表すヒルベルト空間の基底によって定義される。量子的文脈性のパラドックスを記述する確率は、非常に少数の内部積から導出できることを示す。量子絡み合いの非局所性は、1つの系のみにおける測定コンテキストの間の関係を表す局所内積に遡ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:42:42 GMT)
Verifiable blind quantum computing with trapped ions and single photons [0.0]
我々は、ファイバー光量子リンクを介してネットワーク化された、閉じ込められたイオン量子サーバとクライアント側フォトニック検出システムを使用する。メモリキュービットと決定論的エンタングゲートの可用性により、後選択なしで対話的なプロトコルが実現される。プライバシを量子化して、量子ビット当たり0.03リークの古典ビットを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:35:03 GMT)
Using Changeset Descriptions as a Data Source to Assist Feature Location [0.0]
本稿では,変更点記述を利用した手法を実装し,この手法の全体的な性能を観察するための実証的研究を行う。 Rhino と Mylyn.Tasks システムによる予備研究は,このアプローチが潜在的に効率的な特徴位置推定技術に繋がる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:38:29 GMT)
Trustful Coopetitive Infrastructures for the New Space Exploration Era [0.0]
新しい宇宙経済において、宇宙機関、大企業、スタートアップは、様々な資源利用目的のために、宇宙マルチロボットシステム(MRS)を立ち上げることを目指している。これらの利害関係者の競合する経済利害関係は、集中型デジタルプラットフォームにおける効果的な協力を妨げる可能性がある。本稿では、新しいアーキテクチャフレームワークと、MSSにブロックチェーン技術を統合するための包括的な要求セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:24:38 GMT)
Tower of two-dimensional scar states in a localized system [0.0]
不足状態の塔を収容する有限次元2次元乱れモデルについて検討する。スペクトルは非熱的であり、散乱状態はエントロピーの高い正確な固有状態として現れる。検討されたモデルに対して、局所化は予想されるよりも強いと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:53:15 GMT)
Towards Risk Analysis of the Impact of AI on the Deliberate Biological Threat Landscape [0.0]
2023 安全、安全、信頼に値する開発と人工知能の利用に関する執行命令は、AIがバイオリスクを高める方法を評価する必要がある。本稿では,バイオリスク評価のための簡易なフレームワークを提案する。そして、既存のリスク評価の成果を基盤として、エンジニアリング生物学のためのAI対応ツールのキャラクタリゼーションの取り組みがなぜ必要かを正当化する潜在的な道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:14:18 GMT)
Towards More Efficient Shared Autonomous Mobility: A Learning-Based Fleet Repositioning Approach [0.0]
本稿では,SAMSフリートをマルコフ決定プロセスとして定式化し,ISR(Integrated System-Adnt Repositioning)と呼ばれる強化学習型再配置(RLR)アプローチを提案する。 ISRは、需要予測を明示せずに、需要パターンの進化に対応することを学び、最適化に基づく乗客と車両の割り当てに協力する。その結果, RLR アプローチは JO アプローチと比較して, 乗客待ち時間を大幅に削減し, 50% 以上を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:19:53 GMT)
The inherent goodness of well educated intelligence [0.0]
本稿では,生物と人工シリコンのどちらがコンピュータ上に存在するのか,その知性について検討する。インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「一つの集団的な行動」または「局所的な行動のグローバルな結果を知る」ことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:44:15 GMT)
The Unruh-DeWitt model and its joint interacting Hilbert space [0.0]
スピンボソン基底状態の存在に関する既存の結果は、Unruh-DeWittモデルに適応可能であることを示す。時空スミアリング関数の一般的な選択は、モデルの紫外線挙動を調節するが、なおも赤外線の発散を示すことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:36:19 GMT)
The Impact of AI Tool on Engineering at ANZ Bank An Emperical Study on GitHub Copilot within Coporate Environment [0.0]
本研究では,大規模組織におけるソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるAIツールの統合について検討する。私たちは、ソフトウェア開発ライフサイクルのすべての側面をカバーする5000人以上のエンジニアを雇用するANZ Bankに重点を置いています。本稿では、実世界のエンジニアリングタスクにおけるその有効性を評価するために、制御された環境内で、注目すべきAIツールであるGitHub Copilotを使用して実施された実験について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:47:57 GMT)
The Fairness of Credit Scoring Models [0.0]
信用市場において、スクリーニングアルゴリズムは、良いタイプの借主と悪いタイプの借主を区別することを目的としている。これは意図せず、トレーニングデータセットから、あるいはモデル自体から生まれます。評価モデルのアルゴリズムフェアネスの形式的検証方法と,フェアネスの欠如の原因となる変数の同定方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:19:14 GMT)
The Disparate Impact of Uncertainty: Affirmative Action vs. Affirmative Information [0.0]
平均的な結果の高い群は、通常、高い偽陽性率を割り当てられる。データセットから人口統計変数を省略する直感的な治療法が、それを修正しない理由を説明している。本稿では,データ欠落の代わりに,データ富化が機会へのアクセスをいかに拡大するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:58:55 GMT)
Super-phenomena in arbitrary quantum observables [0.0]
超振動は、グローバルな帯域制限関数が最も高いフーリエ係数よりも早く局所的に振動するときに起こる。超エネルギーの挙動は、状態が時間内に超エネルギーによって与えられる速度が、縮小されたプランク定数によって分割されることを意味する。この例は、ほぼゼロエネルギー状態のコヒーレントな重ね合わせで所望の空間領域を広くする高エネルギー状態の模倣の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 00:57:33 GMT)
StochGradAdam: Accelerating Neural Networks Training with Stochastic Gradient Sampling [0.0]
本稿では,十分に無視されたAdamアルゴリズムの新たな適応であるStochGradAdamを公表する。 StochGradAdamは画像分類とセグメンテーションの両方において、従来のAdamよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:39:47 GMT)
Spiking Neural Network Enhanced Hand Gesture Recognition Using Low-Cost Single-photon Avalanche Diode Array [0.0]
暗黒および明るい光環境下で10種類のジェスチャーを認識するために,小型なスパイキング畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)とスパイキング多層パーセプトロン(90P)を提案する。ハンドジェスチャ認識(HGR)システムでは,光子強度データをネットワークのトレーニングとテストに利用した。バニラ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)も実装され、SCNNのパフォーマンスを同じネットワークトポロジとトレーニング戦略と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:35:06 GMT)
Smooth min-entropy lower bounds for approximation chains [0.0]
簡単なエントロピー三角形の不等式を証明し、任意の補助状態の R'enyi エントロピーの観点から、状態の滑らかなミニエントロピーを有界にすることができる。この三角形の不等式を用いて、様々なシナリオにおける近似鎖のエントロピーの観点から、状態の滑らかなミニエントロピーに対する下界を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:01:38 GMT)
Sixfold Way of Traversable Wormholes in the Sachdev-Ye-Kitaev Model [0.0]
赤外線限界では、2次元のほぼ反ド・ジッター時空は弱い二重トレース変形によって摂動される。この関係を利用して、$N$, $q$, $r$, with $q>2r$ に依存するトラバーサブルワームホールの対称性分類を提案し、レベル統計解析により確認する。興味深いことに、時間反転状態は新しい状態にはならないため、A、AI、BDI、CI、C、Dの6つの普遍性クラスしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:10:05 GMT)
Scrapping The Web For Early Wildfire Detection [0.0]
Pyroはウェブスクレイピングベースのデータセットで、カメラネットワークからの山火事のビデオで構成されている。データセットは、データの品質と多様性を改善し、最終的なデータを1万枚まで削減する戦略に基づいてフィルタリングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:01:36 GMT)
Scheme for continuous force detection with a single electron at the $10^{-27}\mathrm{N}$ level [0.0]
本研究では, 単一トラップ電子を用いた高感度連続力検出手法を提案する。単一電子とマイクロ波の波長の間の大きさの相違にもかかわらず、電荷の零点運動を継続的に監視することが可能である。この感度は、最先端の4桁の精度で向上し、新しい精度実験への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:00:06 GMT)
Scaling Intelligent Agents in Combat Simulations for Wargaming [0.0]
深層強化学習(英語版) (RL) は、ゲームにおける知的エージェント行動発達の有望な結果を示し続けている。我々の研究は、大規模で複雑なシミュレーション環境で効果的に機能するインテリジェントエージェントを作成するためにHRLを研究・拡張している。私たちの究極のゴールは、超人的なパフォーマンスを持つエージェントを開発し、軍事計画立案者や意思決定者のAIアドバイザーとして機能させることです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:57:10 GMT)
Scaling Artificial Intelligence for Digital Wargaming in Support of Decision-Making [0.0]
マルチモデルアプローチと次元不変の観察抽象化を含む階層的強化学習フレームワークを開発し,実装している。 AI対応システムを前進させることで、全ドメイン認識を強化し、意思決定サイクルのスピードと品質を改善し、新しい行動コースの推奨を提供し、敵の行動に迅速に対抗できるようになります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:51:07 GMT)
Savvy: Trustworthy Autonomous Vehicles Architecture [0.0]
死亡事故の増加は、完全自動運転車のメインストリーム化を妨げている。両世界のベストを達成できる、信頼に足る新しいインテリジェントなAVアーキテクチャであるSavvyを提案する。これは、よりリッチまたはより高速なアウトプットを提供するためにチューニング可能な動的MLモデルを使用することで、ガイド付きタイムアウェアな予測品質劣化(TPQD)によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 07:24:45 GMT)
Rigorous relations for barrier transmittance and some physical corollaries [0.0]
単純な量子力学モデルに対するいくつかの正確な解が考慮される。 2つの障壁のモデルは、1次元の場合の興味深い現象を予測できる。 3Dケースに関するいくつかのコメントが作成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:03:38 GMT)
Rhizomes to Load Balance Skewed In-Degree Distributions [0.0]
本研究の目的は,グラフにおける高次分布に起因する負荷不均衡に対処することである。改善点は、メモリ処理要素間での計算負荷のインディグリー化と、ネットワークオンチップでの競合の低減にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:38:14 GMT)
Reduced-order modeling of unsteady fluid flow using neural network ensembles [0.0]
本稿では,一般的なアンサンブル学習手法であるバッグングを用いて,完全なデータ駆動型リダクションモデルフレームワークを開発することを提案する。このフレームワークはCAEを用いて全階モデルとLSTMアンサンブルの空間的再構成を行い、時系列予測を行う。その結果,提案フレームワークはエラーの伝播を効果的に低減し,未確認点における潜伏変数の時系列予測をより正確に行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:02:59 GMT)
Quantum ontology de-naturalized: What we can't learn from quantum mechanics [0.0]
科学哲学はオントロジーと科学を結び付け、これらの分野は双方向の関係を維持していると述べている。我々は、オントロジーを自然化する過程、すなわち、特定の理論がどの存在にコミットするかを指摘することだけに、オントロジーの研究を精査する過程を批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:26:13 GMT)
Quantum neural network with ensemble learning to mitigate barren plateaus and cost function concentration [0.0]
本稿では,量子ニューラルネットワーク構築における新しいアプローチ,特にVGとCFCの問題に対処する手法を提案する。我々の手法はアンサンブル学習を採用し、深さが1ドルで複数の量子回路を同時に展開することを提唱している。提案モデルの有効性を,従来構築したQNNとの比較分析により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:57:57 GMT)
Quantum entropy evolution in the photovoltaic process of a quantum dot photocell [0.0]
二重量子ドット(DQD)光セルモデルを用いて、光エネルギー出力中の動的量子エントロピー関連パラメータを探索する。その結果, 動的太陽光発電性能は, トンネル結合強度の異なる量子エントロピー関連パラメータと互換性があることが示唆された。いくつかの熱力学的基準は、提案した光セルモデルにおける光エネルギー過程を評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:01:40 GMT)
Quantum annealing-based computed tomography using variational approach for a real-number image reconstruction [0.0]
本研究は実数再構成のための変分手法を用いたQACT再構成アルゴリズムを開発した。注目すべきは、各ピクセルの表示に2キュービットしか必要とせず、正確な再構成に十分であることを示したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:48:30 GMT)
Quantum algorithms for the Sylvester denumerant and the numerical semigroup membership problem [0.0]
数値半群の文脈でよく知られた問題に対処する2つの量子アルゴリズムが提示される。数値半群メンバシップ問題(NSMP)とSylvester denumerant problem(SDP)について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:04:46 GMT)
Quantum Sensing in Tweezer Arrays: Optical Magnetometry on an Individual-Atom Sensor Grid [0.0]
我々は、レーザー冷却原子を個別に保持できる数百のサイトからなる量子センシングのためのスケーラブルなプラットフォームを実装した。この単一量子系センサアレイの2次元格子上の磁場マッピングへの適用性を実証する。この個々の原子センサープラットフォームは、外部に印加された勾配直流磁場のマッピングにすぐに応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 23:29:57 GMT)
Quantum Reference Frames at the Boundary of Spacetime [0.0]
摂動論において、物質と二階に結合した重力の局所位相空間を解析する。境界モードは微分同相写像と内部ローレンツ回転の両方に対する参照フレームの役割を担っている。マルチフィンガーシュル・オーディンガー方程式は、バルク内の量子状態のリレーショナル進化を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:17:48 GMT)
Quantitative bounds to propagation of quantum correlations in many-body systems [0.0]
我々は、多体系における量子相関を二分する限界を確立する。その結果、宇宙における古典的な情報の拡散は量子相関を抑制することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:57:52 GMT)
Quadrature Coherence Scale of Linear Combinations of Gaussian Functions in Phase Space [0.0]
ガウス関数の線形結合として表現可能なウィグナー関数を特徴とする量子状態の二次コヒーレンススケールの計算法を提案する。二次コヒーレンススケールは,損失の存在下での非古典性のスケーラビリティを検証するための貴重なツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:28:12 GMT)
Public Sector Sustainable Energy Scheduler -- A Blockchain and IoT Integrated System [0.0]
本稿では,ブロックチェーンとモノのインターネットの透明性と不変性を統合した概念実証について紹介する。システム設計は予測と最適化のフレームワークを利用し、パブリックセクターブロックチェーン上でのヒートポンプのスケジュール動作を記述します。このシステムは電気式ヒートポンプの運転を微調整し、高再生可能エネルギー発生時に発生する電力系統の低炭素排出期間中の使用を優先する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:59:15 GMT)
Prompting Fairness: Artificial Intelligence as Game Players [0.0]
公正さを測定するための実用的ゲームは、社会科学で何十年にもわたって研究されてきた。独裁者のゲームの101ラウンド以上で、私はAIはそれに依存する公平さの強い感覚を持っていると結論付けます。 AIが人間と同じように不平等回避を経験する証拠があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:24:40 GMT)
Prevalence of prejudice-denoting terms in news media worldwide [0.0]
我々は9800万以上のニュースや意見記事において、偏見を否定する用語と社会正義に関連する用語の有病率を定量化する。我々は,2010年以降の先進国において,研究専門用語のニュースメディアの普及がグローバルな現象であることが確認された。アメリカのニュースメディアは、偏見と社会正義をコンテンツにロードする用語を埋め込んだ先駆者ではなかったようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:40:56 GMT)
Pretrained Generative Language Models as General Learning Frameworks for Sequence-Based Tasks [0.0]
そこで本研究では,素小事前学習型生成言語モデルをシーケンスベースタスクの一般的な学習フレームワークとして利用することを提案する。提案では,ニューラルネットワークと言語モデルをスクラッチからトレーニングする際の計算資源,スキルセット,タイムラインの課題を克服する。 125M,350M,1.3Bパラメータを事前学習した基礎言語モデルを1万から1000,000の命令例で微調整できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:19:32 GMT)
Phonetically rich corpus construction for a low-resourced language [0.0]
本稿では,低音源言語に対する幅広い音声カバレッジを持つテキストコーパスを作成するための新しい手法を提案する。提案手法は,三声分布に基づく文選択アルゴリズムまでのテキストデータセットの収集を含む。アルゴリズムを用いて、同様のサイズのサンプルに対して、異なるトリフォンの比率が55.8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:36:11 GMT)
Overcoming Noise Limitations in QKD with Quantum Privacy Amplification [0.0]
分散絡み合いの質を向上させることにより、QPAがQKDで達成可能なセキュアな鍵レートを向上できることを実験的に示す。 QPAは従来キー生成を妨げていたノイズレベルにおいてキー生成を可能にする。結果は、量子プロセッサをリンクするグローバル量子ネットワークの実装と、将来的なデータセキュリティの確保に最重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:07:36 GMT)
Orthogonal Transforms in Neural Networks Amount to Effective Regularization [0.0]
非線形システム同定におけるニューラルネットワークの適用について考察する。そのような構造が普遍近似であることを示す。特に、フーリエ変換を用いたそのような構造は直交サポートのない同値モデルよりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:31:40 GMT)
On Convolutional Vision Transformers for Yield Prediction [0.0]
コンボリューション・ビジョン・トランスフォーマー (CvT) は、現在多くのビジョンタスクにおいて最先端の結果を達成しているビジョン・トランスフォーマーを評価するためにテストされている。 XGBoostやCNNなど,広くテストされているメソッドよりもパフォーマンスが悪くなるが,Transformerが収量予測を改善する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:50:12 GMT)
Nonlinear functionals of master equation unravelings [0.0]
乱れによって生じる軌道は、崩壊モデルのように、実として扱われることもある。ここでは2種類の非線形汎函数、すなわち分散とエントロピーを考える。エントロピーの場合、これらの補正は負であることが示され、リンドブラッド作用素によって導入された局所化が表される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:21:23 GMT)
Non-Markovian Quantum Mpemba effect [0.0]
我々は、非平衡状態が平衡に近い状態よりも速く緩和できるMpemba効果を研究する。我々の研究は、量子系における加速緩和の基礎となるリッチな物理学に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:41:02 GMT)
Neural Multigrid Architectures [0.0]
我々は、高密度層を持たない固定ニューラルネットワークは効率的な反復的手法を実現することができないと論じる。結果として得られるネットワークは、何千もの未知の線形問題で訓練することができ、数百万の未知の問題でその効率を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:02:06 GMT)
Neural Models for Source Code Synthesis and Completion [0.0]
コード提案システムへの自然言語(NL)は、NL発話をコンパイル可能なコードスニペットに変換することで、統合開発環境(IDE)の開発者を支援する。現在のアプローチは主に意味解析に基づくハードコードなルールベースのシステムである。我々は,NLを汎用プログラミング言語にマッピングするためのシーケンス・ツー・シーケンス深層学習モデルと訓練パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:10:12 GMT)
Neural Circuit Diagrams: Robust Diagrams for the Communication, Implementation, and Analysis of Deep Learning Architectures [0.0]
ディープラーニングアーキテクチャを通信するニーズに合わせたグラフィカルな言語であるニューラル・サーキット・ダイアグラムを紹介します。それらの構成構造はコードと類似しており、図と実装の密接な対応を作る。数学的洞察を提供し、アルゴリズムの時間と空間の複雑さを分析する上で、それらの有用性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:42:13 GMT)
Named Entity Recognition for Address Extraction in Speech-to-Text Transcriptions Using Synthetic Data [0.0]
本稿では,BERTアーキテクチャによる双方向表現に基づく名前付きエンティティ認識(NER)モデルの構築手法を提案する。このNERモデルは、音声からテキストへの書き起こしから取得したデータからアドレス部分を抽出する。合成データのみを訓練したNERモデルの性能を,小さな実データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:29:11 GMT)
Multipartite entanglement sudden death and birth in randomized hypergraph states [0.0]
ランダム化されたハイパーグラフ状態の絡み合い特性を導入・解析する。絡み合いはランダム性パラメータの観点から非単調な振る舞いを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 01:33:21 GMT)
Multifractality in the interacting disordered Tavis-Cummings model [0.0]
相互作用しないTavis-Cummingsモデルのスペクトルおよび輸送特性を半励起充填で解析する。両部交絡エントロピーは時間とともに対数的に増加する。これらの効果は、有限相互作用とモデルの可積分性の組み合わせによるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:30:47 GMT)
Multi-source and multimodal data fusion for predicting academic performance in blended learning university courses [0.0]
異なる情報源から1年目の大学生のデータを収集・前処理した。 4つの異なるデータ融合手法と6つの分類アルゴリズムを適用して実験を行った。最高の予測モデルから,理論授業における注目度,Moodleクイズにおける得点,およびMoodleフォーラムにおける活動度が,本コースにおける学生の最終成績を予測する上での最善の属性セットであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:29:41 GMT)
Monitor Placement for Fault Localization in Deep Neural Network Accelerators [0.0]
本稿では,シストリクスアレイ内のハードウェアモニタ配置を最適化する手法を提案する。単一障害PEをローカライズするために、256$ systolic配列に対して0.33%のオーバヘッドしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:54:33 GMT)
Mixed Integer Linear Programming Solver Using Benders Decomposition Assisted by Neutral Atom Quantum Processor [0.0]
本稿では、MILP(Mixed Linear Programming)を解くためのハイブリッド古典量子法を提案する。我々は、MILPをマスター問題(MP)とサブプロブレム(SP)に分割するためにベンダー分解(BD)を適用する。我々の知る限り、この研究は、BDを通してMILPを解くための、自動化された問題に依存しないフレームワークを開発する際に、中性原子量子プロセッサを利用する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:33:09 GMT)
Microwave power harvesting using resonator-coupled double quantum dot photodiode [0.0]
共振器結合二重量子ドットにおけるマイクロ波電力-電気エネルギー変換を実証する。この装置は、光子対電子変換効率が12%に達することにより、最大収穫効率2%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:47:32 GMT)
Memory in quantum processes with indefinite time direction and causal order [0.0]
時間方向と因果順序が不確定な量子過程における動的メモリ効果の出現について検討する。位相共変量子ビットチャネルの様々なファミリを考慮すると、メモリレス量子プロセスに実装されると、量子タイムフリップと量子スイッチ演算の両方がメモリ効果を発生させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:57:11 GMT)
Measurable entanglement criterion for extended Bose-Hubbard model [0.0]
格子間の集合的絡み合いを目撃する実験的なアクセス可能な絡み合い基準を提案する。ラマン散乱や飛行時間展開実験によって測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:09:14 GMT)
Maximally entangled mixed states for a fixed spectrum do not always exist [0.0]
エンタングルメント(Entanglement)は、古典的通信(LOCC)を補助するローカル操作のリソースである。これは、$d$-次元ベル状態が局所次元$d$のすべての二部状態の集合において最大に絡み合った状態であることはよく知られた結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 13:49:34 GMT)
Magnetic field effects on the Kitaev model coupled to environment [0.0]
有効非エルミート・キタエフ模型は、マヨラナ分散に例外的な点を持つ無空スピン液体状態を引き起こすことを示した。無限小磁場がギャップを開くエルミートの場合とは対照的に、例外点が有限臨界磁場までギャップのないままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:51:37 GMT)
Magic Class and the Convolution Group [0.0]
我々は、畳み込み群(CG)の固定点を用いて、量子状態を異なるマジッククラスに分類する。また,CG固定点の対称性と量子エントロピーにより,マジッククラスが特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:12:16 GMT)
Machine learning applied to omics data [0.0]
膵癌におけるゲノミクスと免疫学の総合的解析におけるランダムフォレストとペナルティズドマルチノミカルロジスティックレグレッションの使用について検討・評価を行った。本手法は107例の膵臓サンプルと117,486例の生殖細胞SNPからなるTCGAから得られた実データに応用し,膵癌における免疫学的浸潤を予測するための方法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:22:45 GMT)
Loss induced collective mode in one-dimensional Bose gases [0.0]
本研究では, 2体損失は, 調和に閉じ込められた1次元ボース気体の集合励起を誘導することを示した。気体の相空間四重極モードと同様に、ポテンシャルと運動エネルギーの両方において明確なコヒーレント振動が観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:04:04 GMT)
Loophole-free Bell tests with randomly chosen subsets of measurement settings [0.0]
ループホールのないベル非局所性検査は,少数のランダムな設定しか検出できない場合もある。この手法は、局所システムの寸法、可視性、検出効率を考慮し、検出されたループホールのない状態に到達するのに必要なコンテキストの分数を計算することができる、ループホールのないベル試験の設計に新しいアプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:28:44 GMT)
Localized Virtual Purification [0.0]
不純物に基づく量子シミュレーション法は、環境からの冷却温度やノイズなどの実験における制限を緩和することができる。この方法は、システムサイズと指数関数的にスケールする多数の測定値を持つ大域的絡み合い測定を必要とするという欠点がある。そこで本稿では, 局所観測装置の近傍に絡み合った測定値を制限することで, これらの問題を克服できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 08:58:17 GMT)
Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness [0.0]
縦断データは医療、社会学、地震学など多くの分野で重要である。実世界のデータセットは高次元であり、構造化された欠陥パターンを含み、測定時間ポイントは未知のプロセスによって管理される。これらの制限に対処可能な、柔軟で効率的な潜在変数モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:41:48 GMT)
LLMs Among Us: Generative AI Participating in Digital Discourse [0.0]
LLMs among Us」は、ボットと人間の参加者が、ボットと人間の参加者の比率や性質を知らずにコミュニケーションする実験的な枠組みである。実験を3ラウンド実施し,各ラウンド後の参加者を調査し,人間の検出を伴わずにLLMが人体として振る舞う能力を測定した。実験では,ボットと人間の両方の存在を知りながら,被験者が他のユーザの性質を正しく識別できたのは42%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:21:33 GMT)
Is Learning in Biological Neural Networks based on Stochastic Gradient Descent? An analysis using stochastic processes [0.0]
生体神経ネットワーク(BNN)における教師あり学習モデルについて検討する。我々は,各学習機会を多くのローカル更新によって処理した場合に,勾配ステップが生じることを示す。この結果は、勾配降下がBNNを最適化する役割を担っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:06:38 GMT)
Investigating techniques to optimise the layout of turbines in a windfarm using a quantum computer [0.0]
本研究では, 風洞内における風力タービンの最適配置について検討し, システムを擬似非拘束二項最適化問題にマッピングすることによって発生する電力を最大化する。本稿では,量子計算機シミュレータ上での変分量子固有解法(VQE)によるQUBO問題の解法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:38:52 GMT)
Integrating LLMs for Explainable Fault Diagnosis in Complex Systems [0.0]
本稿では,原子力プラントなどの複雑なシステムにおける故障診断の説明可能性を高めるための統合システムを提案する。物理に基づく診断ツールとLarge Language Modelを組み合わせることで、障害を識別するだけでなく、その原因と意味を明確かつ理解可能な説明を提供する新しいソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:11:21 GMT)
Individual addressing and state readout of trapped ions utilizing rf micromotion [0.0]
局所的な静電場を調整し, 個々のイオンの超過マイクロモーションを高精度に誘導する。マイクロモーションはイオンとレーザー場の結合を変調し、理想的には最大値からゼロに調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:41:29 GMT)
IGUANe: a 3D generalizable CycleGAN for multicenter harmonization of brain MR images [0.0]
画像翻訳のための深層学習手法が, MR画像との調和のためのソリューションとして登場した。本研究では,ドメイン翻訳の強みを生かしたオリジナル3DモデルIGUANeを紹介する。モデルは未知の取得サイトからでも任意の画像に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 10:40:26 GMT)
Hybrid Active Teaching Methodology for Learning Development: A Self-assessment Case Study Report in Computer Engineering [0.0]
第一の目的は、要求工学における活発な方法論と学際的なカリキュラムの利点を強調することである。この方向は、コンピュータ工学教育の全体的かつ応用的な軌道を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:42:37 GMT)
How to train your VAE [0.0]
変分オートエンコーダ(VAE)は、機械学習における生成モデリングと表現学習の基盤となっている。本稿では,ELBO(エビデンス・ロウアー・バウンド)における重要な構成要素であるKulback Leibler (KL) Divergenceの解釈について検討する。提案手法は, ELBOをガウスの混合体で再定義し, 分散崩壊を防止するための正規化項を導入し, テクスチャリアリズムを高めるためにPatchGAN識別器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:37:56 GMT)
High-Performance Multi-Qubit System with Double-Transmon Couplers towards Scalable Superconducting Quantum Computers [0.0]
2つのDouble-transmon coupler(DTC)を介して結合された3つの固定周波数キュービットの系を数値解析する。 DTCは、最近提案されたチューナブルカプラであり、2つの固定周波数トランスモンが共有ループを介して結合され、追加のジョセフソン接合が設けられている。分離された2量子ビット系と同様に、DTCは望ましくない残余結合を十分に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:44:24 GMT)
Hermitian stochastic methodology for X-ray superfluorescence [0.0]
最近導入されたX線自発放射の力学をモデル化するための理論的枠組みは、量子エミッタの密度行列と放射場のサンプリングに基づいている。第一原理に基づいて、価値ある理論的な洞察を与える一方で、元の微分方程式は分岐と数値的不安定性を示す。ここでは、コンポーネントを摂動的に考慮し、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:46:44 GMT)
GPT-4 Generated Narratives of Life Events using a Structured Narrative Prompt: A Validation Study [0.0]
我々は,OpenAIのGPT-4を用いて,ゼロショット構造化された物語プロンプトを用いて24,000の物語を生成する。このデータセットから、2,880の物語を手動で分類し、出生、死亡、雇用、解雇の妥当性を評価する。我々は分析を拡張し、残りの21,120の物語の分類を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:20:01 GMT)
Fixed width treelike neural networks capacity analysis -- generic activations [0.0]
本稿では,Emphtreelike Committee Machine (TCM) ニューラルネットワークの能力について考察する。 citeStojnictcmspnncaprdt23,Stojnictcmspnncapliftedrdt23のフレームワークは、そのようなシナリオの処理を可能にするのに十分強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:19:29 GMT)
FAQ-Gen: An automated system to generate domain-specific FAQs to aid content comprehension [0.0]
頻繁に質問される質問(FAQ)は、特定のコンテンツに関する最も一般的な質問を指す。トピックを単純化し、情報を簡潔に提示することで理解を強化することで、コンテンツ理解支援として機能する。我々は,テキストからテキストへの変換モデルを利用したエンドツーエンドシステムの開発を通じて,FAQ生成を自然言語処理(NLP)タスクとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:49:41 GMT)
Exact capacity of the \emph{wide} hidden layer treelike neural networks with generic activations [0.0]
Random Duality Theory (RDT) と Emphpartially lifted (pl RDT) は、非常に正確なネットワーク容量分析に使用できる強力なツールである。本稿では, 広範囲に隠された層ネットワークを考察し, citeStojnictcmspnncapdiffactrdt23における数値的困難の特定の側面が奇跡的に消失していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:50:07 GMT)
Entanglement buffering with two quantum memories [0.0]
量子ネットワークは、絡み合ったリンクとして知られる高品質な量子ビット対の可用性に極めて依存している。これらのリンクの品質を維持することは、時間依存ノイズが存在するため難しい課題である。絡み合い浄化プロトコルは、複数の低品質な絡み合い状態からより少数の高品質な状態に変換することで解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 19:09:54 GMT)
Efficient, High-Fidelity Single-Photon Switch Based on Waveguide-Coupled Cavities [0.0]
導波管を結合した2レベルエミッタを埋め込んだキャビティは、導波管内の入力光子の高効率な量子スイッチとして機能することを示す。スイッチは弱いエミッタ-キャビティ結合状態の光子を反射し、強い結合状態の光子を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:40:35 GMT)
Efficient Numerical Wave Propagation Enhanced By An End-to-End Deep Learning Model [0.0]
本稿では,数値解法とディープラーニングコンポーネントをエンドツーエンドのフレームワークに統合する,新しい統合システムを提案する。安定かつ高速な解法により、高周波波成分を補正する並列時間アルゴリズムであるPararealが利用可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 22:56:21 GMT)
Dynamics of measurement-induced state transitions in superconducting qubits [0.0]
その結果,特定の時間間隔で急激なクビット誤差率の変化が認められた。観測された時間不安定性は、測定刺激によって引き起こされるクビット遷移に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 05:04:39 GMT)
Dynamics of a strongly coupled quantum heat engine -- computing bath observables from the hierarchy of pure states [0.0]
HOPS内における浴槽エネルギーと相互作用エネルギーの変化について検討した。熱力学サイクルの状態変化図の類似図を用いて、これらの様々な貢献を可視化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:23:10 GMT)
Determining the significance and relative importance of parameters of a simulated quenching algorithm using statistical tools [0.0]
本稿では,ANOVA (Analysis of the VAriance) 法を用いて, 模擬アニール法を徹底的に解析する。 ANOVAとポストホックTukey HSDを用いて, 得られた結果のパラメータの意義と相対的重要性, およびそれぞれの値について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:34:00 GMT)
Designing three-way entangled and nonlocal two-way entangled single particle states via alternate quantum walks [0.0]
量子粒子の3自由度を含む初期分離可能な状態から3方向の絡み合いを生成する。また、粒子の非局所的位置自由度の間の負性によって定量化される最適二方向非局所的絡み合わせを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 06:02:20 GMT)
Designing Trustful Cooperation Ecosystems is Key to the New Space Exploration Era [0.0]
新興宇宙経済では、マッピングや鉱業といった特殊な目標を持つ自律ロボットミッションが勢いを増している。分散台帳技術(DLT)は、企業が透明で信頼性の高い非プロプライエタリなデジタルプラットフォームを通じて宇宙資源を探索するためのメカニズムとして機能する。我々は、経済的な観点からのDLTの利点は、技術的観点からの欠点に対して重み付けされていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:17:52 GMT)
Deepfake Detection and the Impact of Limited Computing Capabilities [0.0]
この研究は、限られたコンピューティングリソースを持つシナリオにおいて、既存のさまざまなデータセットにわたるディープフェイクの検出に対処することを目的としている。目標は、これらの制限の下で異なるディープラーニング技術の適用性を分析し、その効率を高めるための可能なアプローチを探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:04:34 GMT)
Datastringer: easy dataset monitoring for journalists [0.0]
私たちは、ジャーナリストが定期的に更新されたデータセットに定期的に適用したい一連の基準を定義できるようにソフトウェアを作成しました。これらの基準が満たされたら警告を送るので、書くべきストーリーがあるかもしれないと彼らに知らせる。このプロジェクトは実生活環境でテストされている概念の証明であり、より多くのアクセシビリティに向けて開発される予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:49:58 GMT)
Comparison of machine learning and statistical approaches for digital elevation model (DEM) correction: interim results [0.0]
そこで本研究では,DEM補正のための勾配強化決定木(GBDT)の最近の3つの実装との比較結果について紹介する。我々のこれまでの研究は、機械学習アプローチの可能性を示しており、特にDEM修正のためのグラデーションアップされた決定木(GBDT)が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 16:32:14 GMT)
Can Large Language Models Capture Public Opinion about Global Warming? An Empirical Assessment of Algorithmic Fidelity and Bias [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の知覚や行動をエミュレートすることで、社会科学研究においてその可能性を実証している。本研究は,LLMのアルゴリズム的忠実度と偏りを,全国的に代表される2つの気候変動調査を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 03:49:46 GMT)
Boson Operator Ordering Identities from Generalized Stirling and Eulerian Numbers [0.0]
生成と消滅演算子からなるボソン弦は、他のそのような弦の線形結合として拡張することができる。 i) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$のツイストバージョンが$Omega$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:29:52 GMT)
Blockchain Based Residential Smart Rent [0.0]
資産の賃貸は、異なる責任と利益を持つ複数のエンティティを巻き込む。紛争を避けるため、公証人、銀行、不動産代理店などを通じて当事者間の信頼関係を確立することが不可欠である。現在のプロセスには、効率性、コスト、透明性、官僚主義、データセキュリティに関するいくつかの欠点がある。我々は、家主とテナントの両方がレンタル契約を締結し、レンタル支払いを安全に行えるように設計された、ブロックチェーンベースのスマートレンタルプラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:14:39 GMT)
Avoiding lateral mode leakage in thin film lithium niobate waveguides for the generation of spectrally pure photons at telecom wavelengths [0.0]
フォトニック集積光学素子、特に直線導波路は、オンチップ生成と光の量子状態の操作において重要な要素である。自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)を用いて、絶縁体(LNOI)にニオブ酸リチウムをベースとした導波路の最適化に焦点をあてる。具体的には,Xカット型ニオブ酸リチウム導波路におけるタイプ0,タイプI,タイプIIの位相整合条件を含むすべてのSPDCプロセスの側方漏れについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:12:55 GMT)
Availing non-Markovian dynamics in effective negative temperature-based transient quantum Otto engines [0.0]
研究は、有限時間等時過程におけるマルコフ力学と非マルコフ力学の両方を包含する。我々は、有効負の温度ベースで必然的に過渡的な量子オットーエンジンが存在することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 17:26:08 GMT)
Autoencoder Based Face Verification System [0.0]
この研究の主な目的は、ラベル付きデータへの依存を減らすことを目的とした代替アプローチを提案することである。提案手法では,顔画像認識タスク内でのオートエンコーダの事前学習を2段階のプロセスで行う。実験により、事前訓練されたオートエンコーダパラメータでディープニューラルネットワークを初期化することにより、最先端の手法に匹敵する結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 02:09:01 GMT)
Attentive VQ-VAE [0.0]
本稿では,残像エンコーダと残像アテンション層(AREN)を統合することで,VQ-VAEモデルの能力を高める新しいアプローチを提案する。 ARENは複数のレベルで効果的に動作し、多様なアーキテクチャの複雑さを収容するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 20:52:25 GMT)
Are observers reducible to structures? [0.0]
可観測物と物理的性質の間に一意の対応性はあるか? すべてのパラメトリゼーションから得られたオブザーバのような構造がオブザーバであったら、外界の記憶は事実と一致しないでしょう。構造的リアリズム、心の哲学、量子物理学と古典物理学の基礎、量子第一のアプローチに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 18:26:14 GMT)
Answering Causal Queries at Layer 3 with DiscoSCMs-Embracing Heterogeneity [0.0]
本稿では, 分散一貫性構造因果モデル (DiscoSCM) フレームワークを, 反事実推論の先駆的アプローチとして提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 14:38:04 GMT)
AUPIMO: Redefining Visual Anomaly Detection Benchmarks with High Speed and Low Tolerance [0.0]
Per-IMage Overlap(PIMO)は、AUROCとAUPROの欠点に対処する新しいメトリクスである。画像ごとのリコールの測定は、計算を単純化し、ノイズの多いアノテーションに対してより堅牢である。実験の結果,PIMOは実用的優位性があり,性能の見識に乏しいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 12:58:13 GMT)
A numerical study of the Bose-Einstein condensates in a double-well trap using finite differences [0.0]
ボソン-ボソン相互作用の強度に対するそれらの量子的性質とそれらの依存性について研究する。システムのエネルギー分布と固有状態の両方における行動変化に関連する臨界パラメータの偏差を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:11:03 GMT)
A Framework for Assessing Proportionate Intervention with Face Recognition Systems in Real-Life Scenarios [0.0]
顔認識(FR)は高い技術的成熟度に達したが、倫理的観点から慎重に評価する必要がある。最近のAIポリシでは、このようなFR介入は厳密に必要な場合にのみ、比例してデプロイされるべきである、と提案されている。本稿では、FR介入が所定の使用状況に比例するか否かを評価するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 15:07:21 GMT)
A Concept for Reconstructing Stucco Statues from historic Sketches using synthetic Data only [0.0]
中世には、木工は「シノピア」と呼ばれる赤い色を使って、最初に壁面に造られた像のスケッチを作成した。現在、これらの像の多くは破壊されているが、原画は「シノピア」とも呼ばれる赤い色に由来するもので、最終像がどう見えるかの再構築が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 11:46:26 GMT)
3D-2D Neural Nets for Phase Retrieval in Noisy Interferometric Imaging [0.0]
本稿では3次元2次元位相検索型U-Net(PRUNe)を導入し,ノイズとランダムに位相シフトした干渉図を入力とし,単一の2次元位相像を出力する。 3Dダウンサンプリング畳み込みエンコーダは、フレーム内およびフレーム間の相関をキャプチャして、2D遅延空間を生成し、2Dデコーダによって位相画像にアップサンプリングする。 PRUNe再構成は、より正確でスムーズな再構成を連続的に示し、低 (f) のインターフェログラムに対して、複数の信号-雑音比で x2.5 - 4 の平均2乗誤差を下方修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 21:19:16 GMT)
$\mu$GUIDE: a framework for microstructure imaging via generalized uncertainty-driven inference using deep learning [0.0]
$mu$GUIDEは、任意の生体物理モデルやMRI信号の表現から組織微細構造パラメータの後方分布を推定する。得られた後続分布は、モデル定義に存在する退化をハイライトし、推定されたパラメータの不確かさとあいまいさを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Feb 2024 09:36:58 GMT)