Uncertainty Quantification for Forward and Inverse Problems of PDEs via
Latent Global Evolution [111.0] 本稿では,効率的かつ高精度な不確実性定量化を深層学習に基づく代理モデルに統合する手法を提案する。
本手法は,フォワード問題と逆問題の両方に対して,堅牢かつ効率的な不確実性定量化機能を備えたディープラーニングに基づく代理モデルを提案する。
提案手法は, 長期予測を含むシナリオに適合し, 拡張された自己回帰ロールアウトに対する不確かさの伝播に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:22:59 GMT)
Revealing Decurve Flows for Generalized Graph Propagation [108.8] 本研究は,有向グラフと重み付きグラフを用いて,m文を一般化した伝播を定義することによって,従来のメッセージパッシング(中心からグラフ学習)の限界に対処する。
この分野ではじめて、データセットにおける学習された伝播パターンの予備的な探索を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:13:17 GMT)
Training Data Protection with Compositional Diffusion Models [106.7] 比較拡散モデル(CDM)は、異なるデータソース上で異なる拡散モデル(またはプロンプト)を訓練する手法である。
個々のモデルは、独立した、異なるタイミングで、異なる分散とドメインでトレーニングすることができる。
各モデルには、トレーニング中に露出したデータのサブセットに関する情報のみが含まれており、いくつかの形式のトレーニングデータ保護を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:44:59 GMT)
On diffusion models for amortized inference: Benchmarking and improving
stochastic control and sampling [96.8] 本研究では,非正規化密度やエネルギー関数を持つ分布からサンプルを抽出する拡散モデルの訓練問題について検討する。
シミュレーションに基づく変分法や非政治手法など,拡散構造推論手法のベンチマークを行った。
我々の結果は、過去の研究の主張に疑問を投げかけながら、既存のアルゴリズムの相対的な利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:32:09 GMT)
IM-3D: Iterative Multiview Diffusion and Reconstruction for High-Quality
3D Generation [96.3] 本稿では,テキスト・ツー・3Dモデルの設計空間について検討する。
画像生成装置の代わりに映像を考慮し、マルチビュー生成を大幅に改善する。
IM-3Dは,2次元ジェネレータネットワーク10-100xの評価回数を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:59:51 GMT)
Adaptive Hierarchical Certification for Segmentation using Randomized
Smoothing [95.6] 本稿では,画像セマンティックセグメンテーションのための適応的階層的認証アルゴリズムを提案する。
当社のアプローチは,認証を階層内の粗いレベルに適応的に緩和する。
提案アルゴリズムは,現在の最先端認証手法と比較して,高い認証情報ゲインと低いアプテンス率を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:59:43 GMT)
Street-View Image Generation from a Bird's-Eye View Layout [95.4] 近年,Bird's-Eye View (BEV) の知覚が注目されている。
自動運転のためのデータ駆動シミュレーションは、最近の研究の焦点となっている。
本稿では,現実的かつ空間的に一貫した周辺画像を合成する条件生成モデルであるBEVGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:21:11 GMT)
AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data [93.7] 低品質なデータを自動的に識別しフィルタリングする、シンプルで効果的なデータ選択戦略を提案する。
52kのAlpacaデータからフィルタした9kの高品質データのみを微調整したAlpaGasusを紹介する。
AlpaGasusは、複数のテストセットと制御された人間の評価において、オリジナルのAlpacaを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:37:25 GMT)
Selective Learning: Towards Robust Calibration with Dynamic
Regularization [93.3] ディープラーニングにおけるミススキャリブレーションとは、予測された信頼とパフォーマンスの間には相違がある、という意味である。
トレーニング中に何を学ぶべきかを学ぶことを目的とした動的正規化(DReg)を導入し、信頼度調整のトレードオフを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:25:20 GMT)
Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models [90.0] 大規模言語モデル(LLM)の領域における機械学習の研究
このイニシアチブは、望ましくないデータの影響(機密情報や違法情報など)と関連するモデル機能を排除することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:51:58 GMT)
DriveGPT4: Interpretable End-to-end Autonomous Driving via Large
Language Model [87.9] 本研究は,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づく新しい解釈可能なエンドツーエンド自動運転システムであるDriveGPT4を紹介する。
DriveGPT4は、車両動作の解釈を促進し、関連する推論を提供し、ユーザによるさまざまな質問に効果的に対処する。
BDD-Xデータセットで行った評価では,DriveGPT4の質的,定量的な性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:47:59 GMT)
SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement
Learning [85.2] 筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。
我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。
これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:40:46 GMT)
SepRep-Net: Multi-source Free Domain Adaptation via Model Separation And
Reparameterization [85.1] 本稿では,SepRep-Netと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
SepRep-Netは複数の既存モデルを統合ネットワークに再組み立て、別々の経路(分離)を維持した。
SepRep-Net は、1) 効果、2) 目標領域での競争性能、2) 効率、低い計算コスト、3) 一般化可能性、既存のソリューションよりも多くのソース知識を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:35:00 GMT)
Non-Vacuous Generalization Bounds for Large Language Models [83.1] 事前訓練された大言語モデルに対して、最初の空でない一般化境界を提供する。
より大きいモデルはより優れた一般化バウンダリを持ち、より小さなモデルよりも圧縮性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:19:03 GMT)
World Model on Million-Length Video And Language With RingAttention [82.8] 現在の言語モデルは、言葉で簡単に説明できない世界の理解の側面に乏しく、複雑で長期的なタスクに苦しむ。
ビデオシーケンスは、言語と静的な画像に欠落する貴重な時間情報を提供するため、言語との共同モデリングには魅力的である。
数百万のビデオおよび言語シーケンスのトークンから学ぶことは、メモリ制約、計算複雑性、限られたデータセットによる課題を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:47:36 GMT)
Confronting Reward Overoptimization for Diffusion Models: A Perspective
of Inductive and Primacy Biases [81.5] 拡散モデルと人間の嗜好のギャップを埋めることが、実用的生成への統合に不可欠である。
本稿では,中間段階の時間的帰納バイアスを利用したポリシー勾配アルゴリズムTDPO-Rを提案する。
実験結果から,報酬過小評価を緩和するアルゴリズムの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:55:41 GMT)
LLaGA: Large Language and Graph Assistant [79.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ分析の進歩を促進する。
GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、ディープラーニングの新しい時代を告げている。
textbfLLaGAは、グラフ構造化データの複雑さを扱うためにLLM機能を効果的に統合する革新的なモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:03:26 GMT)
Measuring and Controlling Persona Drift in Language Model Dialogs [76.0] パーソナライズされた2つのチャットボット間のセルフチャットによりペルソナの安定性を評価する。
8ラウンドの会話で大きなペルソナの漂流が明らかになりました。
この現象の実証的および理論的解析は、トランスフォーマーの注意機構が役割を果たすことを示唆している。
そこで本研究では,2つの強力なベースラインに対して良好に比較可能なsplit-softmaxという軽量な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:10:29 GMT)
PROXYQA: An Alternative Framework for Evaluating Long-Form Text
Generation with Large Language Models [74.7] 大規模言語モデル(LLM)は、長期的文脈理解タスクにおいて顕著な成功を収めた。
現在のベンチマークでは、情報的かつ包括的なコンテンツを生成するLLMの能力は十分に評価されていない。
長文テキスト生成を評価するフレームワークであるtextsc ProxyQA を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:24:49 GMT)
Provable Multi-Task Representation Learning by Two-Layer ReLU Neural
Networks [74.4] 本稿では,複数タスクにおける非線形モデルを用いたトレーニング中に特徴学習が発生することを示す最初の結果を示す。
私たちのキーとなる洞察は、マルチタスク事前トレーニングは、通常タスク間で同じラベルを持つポイントを整列する表現を好む擬似コントラスト的損失を誘導するということです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:00:47 GMT)
Vision-Language Models Provide Promptable Representations for
Reinforcement Learning [73.6] 人間は、バックグラウンドワールドの知識を活用することで、素早く新しい行動を学ぶことができる。
視覚言語モデルに符号化された多量の一般および索引可能な世界知識を利用する新しい手法を提案する。
本研究では,ハビタットのマインクラフトとロボットナビゲーションにおいて,視覚的に複雑で長い水平方向のRLタスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:51:03 GMT)
GS-CLIP: Gaussian Splatting for Contrastive Language-Image-3D
Pretraining from Real-World Data [73.1] ポイントクラウドとして表される3D形状は、画像と言語記述を整列させるために、マルチモーダル事前トレーニングの進歩を実現している。
GS-CLIPは,3D表現を向上させるために,マルチモーダル事前学習に3DGSを導入するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:33:41 GMT)
An open dataset for the evolution of oracle bone characters: EVOBC [72.9] 現存する最古の漢字は、他の東アジアの言語と密接に関連しているオラクルの骨碑文に由来する。
本研究では,6つの歴史的段階にまたがる権威あるテキストやウェブサイトから,古代の文字を体系的に収集した。
我々は13,714の異なる文字カテゴリを表す229,170の画像からなる広範囲なデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:21:50 GMT)
RanDumb: A Simple Approach that Questions the Efficacy of Continual
Representation Learning [72.5] RanDumbは、RBF-カーネルを近似した固定ランダム変換を用いて生のピクセルを埋め込む。
RanDumbは深層ネットワークを用いて継続的に学習された表現を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:07:29 GMT)
An open dataset for oracle bone script recognition and decipherment [68.3] Oracle Bone Script (OBS) は、3000年前にさかのぼる上海王朝の人文と地理に関する貴重な洞察を持っている。
時間の経過はそれらの意味の多くを曖昧にしており、これらの古代のテキストを解読する上で重要な課題が提示されている。
このデータセットは1,588個の解読されたスクリプトの77,064個の画像と9,411個の未解読文字の62,989個の画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:09:56 GMT)
The Multiple-Access Channel with Entangled Transmitters [67.9] 絡み合うリソースを持つ古典的マルチアクセスチャネル(MAC)上での通信について考察する。
我々は、絡み合った送信機を持つ一般MACの容量領域の内外界を確立する。
超深度符号化を用いることで、絡み合いは会議レートを2倍にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:27:14 GMT)
Improving Generalization in Semantic Parsing by Increasing Natural
Language Variation [67.1] 本研究では,テキスト間セマンティック解析の堅牢性を高めるためにデータ拡張を利用する。
私たちは、より現実的で多様な質問を生成するために、大きな言語モデルの能力を活用しています。
いくつかのプロンプトを使って、スパイダー内の質問の数を2倍に増やすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:48:23 GMT)
BECoTTA: Input-dependent Online Blending of Experts for Continual
Test-time Adaptation [66.5] 連続テスト時間適応(CTTA)は、学習済みの知識を維持しながら、継続的に見えない領域に効率的に適応するために必要である。
本稿では,CTTAの入力依存型かつ効率的なフレームワークであるBECoTTAを提案する。
提案手法は, トレーニング可能なパラメータを98%少なく抑えながら, 整合性や漸進性などの複数のCTTAシナリオより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:37:53 GMT)
Towards Meta-Pruning via Optimal Transport [64.6] 本稿では, フラニングパラダイムに挑戦する「イントラフュージョン」という新しいアプローチを提案する。
モデル融合と最適輸送の概念を利用して、より効果的なスパースモデル表現に到達する。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetなどの一般的なデータセット上で, 各種ネットワークのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:19:54 GMT)
PSC-CPI: Multi-Scale Protein Sequence-Structure Contrasting for
Efficient and Generalizable Compound-Protein Interaction Prediction [63.5] 化合物-タンパク質相互作用予測は、合理的な薬物発見のための化合物-タンパク質相互作用のパターンと強度を予測することを目的としている。
既存のディープラーニングベースの手法では、タンパク質配列や構造が単一のモダリティしか利用していない。
CPI予測のためのマルチスケールタンパク質配列構造コントラストフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:51:10 GMT)
A Dense Reward View on Aligning Text-to-Image Diffusion with Preference [61.2] 本稿では,T2I逆鎖の初期ステップを強調する,トラクタブルアライメントの目的を提案する。
単一および複数プロンプト生成の実験では,本手法は強い関連するベースラインと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:37:24 GMT)
Latent Inversion with Timestep-aware Sampling for Training-free
Non-rigid Editing [60.7] 安定拡散を用いた非剛性編集のための学習自由アプローチを提案する。
提案手法は,テキスト最適化,潜時反転,タイムステップ対応テキストインジェクションサンプリングの3段階からなる。
本手法の有効性を,アイデンティティの保存,編集性,美的品質の観点から示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:08:35 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） (Tue, 13 Feb 2024 15:38:11 GMT)
Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation [60.1] 本稿では,ニューラルネットワークによる安定確率分布の伝播手法を提案する。
提案手法は局所線形化に基づいており,ReLU非線型性に対する全変動距離の近似値として最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:40:19 GMT)
CATfOOD: Counterfactual Augmented Training for Improving Out-of-Domain
Performance and Calibration [59.5] データの増大はOOD性能を継続的に向上させることを示す。
また, CF拡張モデルのキャリブレーションが容易な場合, 重要度を割り当てる場合, エントロピーがはるかに低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:52:52 GMT)
CCPrefix: Counterfactual Contrastive Prefix-Tuning for Many-Class
Classification [57.6] 多クラス分類のための新しいプレフィックスチューニング手法であるCCPrefixを提案する。
基本的に、ラベル空間における実数対から派生したインスタンス依存の軟式接頭辞は、多クラス分類における言語動詞化を補完するために利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:51:03 GMT)
An Embarrassingly Simple Approach for LLM with Strong ASR Capacity [56.3] 我々は,音声基礎エンコーダと大規模言語モデル(LLM)を用いて,音声処理の分野で最も重要な課題の1つを解決することに注力する。
最近の研究は、音声エンコーダの出力を時間的に圧縮したり、プロジェクタのモーダルアライメントに対処したり、LLMのパラメータ効率の良い微調整を利用するといった複雑な設計をしている。
そこで本研究では,市販の音声エンコーダLLMと,トレーニング可能な唯一の線形プロジェクタの単純な構成がASRタスクに適しているのに対して,繊細な設計は必要ないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:25:04 GMT)
Mixtures of Experts Unlock Parameter Scaling for Deep RL [56.1] 本稿では,Mixture-of-Expert(MoE)モジュールを値ベースネットワークに組み込むことで,パラメータスケーラブルなモデルが得られることを示す。
この研究は、強化学習のためのスケーリング法則の開発に関する強力な実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:18:56 GMT)
Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models via
Classifier-Free Guidance [56.0] LVLM(Large Vision-Language Models)は、画像中の既存の物体を幻覚させる傾向がある。
私たちはclassifieR-Free guIdaNcE (MARINE)を介してMitigating HallucinAtionと呼ばれるフレームワークを導入する。
MARINEはトレーニングフリーかつAPIフリーであり、生成プロセス中のオブジェクト幻覚を効果的かつ効率的に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:59:05 GMT)
A Survey of Table Reasoning with Large Language Models [55.2] 大規模言語モデル(LLM)の使用は、テーブル推論の主流となる。
LLM時代におけるテーブル推論性能の向上に使用される主流技術について分析する。
本研究は,既存手法の改良と実用化の拡充の両面から研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:17:52 GMT)
Depth Separation in Norm-Bounded Infinite-Width Neural Networks [55.2] 無限幅ニューラルネットワークでは,重みの総和$ell$-normで複雑性を制御できる。
本稿では,標準制御深度3ReLUネットワークによる入力次元のサンプル複雑性を学習可能な関数が存在するが,標準制御深度2ReLUネットワークによるサブ指数サンプル複雑性では学習できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:26:38 GMT)
Algorithmic Persuasion Through Simulation [55.0] 本研究では,受信側が受信側を説得し,二元的行動を起こそうとするベイズ的説得問題について考察する。
顧客調査やユーザスタディ、最近のジェネレーティブAIの進歩に動機付けられ、送信側は受信者についてより深く学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:31:50 GMT)
FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.8] FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。
ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。
最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:04:39 GMT)
Coding-Based Hybrid Post-Quantum Cryptosystem for Non-Uniform Information [53.9] 我々は、新しいハイブリッドユニバーサルネットワーク符号化暗号(NU-HUNCC)を導入する。
NU-HUNCCは,リンクのサブセットにアクセス可能な盗聴者に対して,個別に情報理論的に保護されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:12:39 GMT)
JAMDEC: Unsupervised Authorship Obfuscation using Constrained Decoding
over Small Language Models [53.8] 著者の難読化に対する教師なし推論時間アプローチを提案する。
本稿では,著者難読化のためのユーザ制御推論時間アルゴリズムであるJAMDECを紹介する。
提案手法は,GPT2-XL などの小型言語モデルに基づいて,オリジナルコンテンツをプロプライエタリな LLM の API に公開するのを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:54:29 GMT)
A Distributional Analogue to the Successor Representation [53.0] 本稿では,分散強化学習のための新しい手法を提案する。
学習プロセスにおける遷移構造と報酬のクリーンな分離を解明する。
実例として,ゼロショットリスクに敏感な政策評価が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:35:24 GMT)
Watermarking Conditional Text Generation for AI Detection: Unveiling
Challenges and a Semantic-Aware Watermark Remedy [52.8] 本研究では,条件付きテキスト生成と入力コンテキストの特性を考慮した意味認識型透かしアルゴリズムを提案する。
実験結果から,提案手法は様々なテキスト生成モデルに対して大幅な改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:27:44 GMT)
Tandem Transformers for Inference Efficient LLMs [52.3] これらの問題に対処するために,新しいアーキテクチャであるタンデム変換器を導入する。
このアーキテクチャは、小さな自己回帰モデルとブロックモードで動作する大きなモデルを組み合わせたものである。
PaLM2プレトレーニングデータセットでは、PaLM2-BisonとPaLM2-Geckoのタンデムが次点予測精度を3.3%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:24:08 GMT)
Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence [52.0] 政府や企業は、AIを管理する手段として計算を活用し始めている。
計算ベースのポリシーと技術は、これらの領域を補助する可能性があるが、実装の準備ができている点で大きなバリエーションがある。
プライバシーや経済的影響、権力の中央集権化といった分野において、ガバナンスの計算方法の素早い、あるいは不十分なアプローチは重大なリスクを伴います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:10:21 GMT)
Transferring Ultrahigh-Field Representations for Intensity-Guided Brain
Segmentation of Low-Field Magnetic Resonance Imaging [51.9] 7T MRIの使用は、低磁場MRIと比較して高コストでアクセシビリティが低いため制限されている。
本研究では,入力されたLF磁気共鳴特徴表現と,脳画像分割タスクのための7T様特徴表現とを融合した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） (Tue, 13 Feb 2024 12:21:06 GMT)
Sobolev Space Regularised Pre Density Models [51.6] 本研究では,ソボレフ法則の正則化に基づく非パラメトリック密度推定法を提案する。
この方法は統計的に一貫したものであり、帰納的検証モデルを明確かつ一貫したものにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:52:00 GMT)
Limits of Transformer Language Models on Learning Algorithmic
Compositions [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） (Tue, 13 Feb 2024 07:36:40 GMT)
Regret Minimization in Stackelberg Games with Side Information [50.3] Stackelbergゲーム (Stackelberg game) は、リーダーが(混合)戦略にコミットし、フォロワーがベスト対応する2人プレイのゲームである。
本研究は, リーダが全敵的設定で優れたパフォーマンス(後悔によって測られる)を達成することは不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:24:57 GMT)
Premier-TACO is a Few-Shot Policy Learner: Pretraining Multitask
Representation via Temporal Action-Driven Contrastive Loss [49.9] Premier-TACOはマルチタスクの特徴表現学習手法である。
シーケンシャルな意思決定タスクにおいて、数ショットのポリシー学習効率を改善するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:19:04 GMT)
A survey of recent methods for addressing AI fairness and bias in
biomedicine [48.5] 人工知能システムは、人種や性別に基づくような社会的不平等を永続するか、偏見を示すことができる。
バイオメディカル自然言語処理 (NLP) やコンピュータビジョン (CV) の分野での様々な脱バイアス法に関する最近の論文を調査した。
我々は,2018年1月から2023年12月にかけて,複数のキーワードの組み合わせを用いて,PubMed,ACMデジタルライブラリ,IEEE Xploreに関する文献検索を行った。
バイオメディシンに応用可能な一般領域からの他の方法について検討し, バイアスに対処し, 公平性を向上する方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:38:46 GMT)
Rec-GPT4V: Multimodal Recommendation with Large Vision-Language Models [48.1] Rec-GPT4V: Visual-Summary Thought (VST) という新しい推論手法を提案する。
ユーザ履歴をコンテキスト内ユーザの好みとして利用して,最初の課題に対処する。
次に、LVLMにアイテム画像要約の生成を促し、自然言語空間における画像理解とアイテムタイトルを組み合わせることで、候補項目に対するユーザの嗜好を問う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:51:18 GMT)
Blinded by Generated Contexts: How Language Models Merge Generated and
Retrieved Contexts for Open-Domain QA? [47.9] 大規模言語モデルが生成および検索コンテキストをどのように統合するかについて検討する。
誤った情報を提供する場合であっても、LLMが生成したコンテキストに対して有意なバイアスを生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:18:54 GMT)
Grounded Question-Answering in Long Egocentric Videos [46.4] 長い、エゴセントリックなビデオで、個人やロボットが自分の過去の視覚的体験について尋ねることができる。
このタスクは、広範囲なビデオコンテンツ内での時間的グラウンドクエリの複雑さを含む、ユニークな課題を提示する。
提案手法は, (i) クエリグラウンディングと解答を統一モデルに統合し, 誤りの伝播を低減すること, (ii) 大規模言語モデルを用いて効率的でスケーラブルなデータ合成を行い, (iii) 回答のあいまいさを管理するためのクローズドなQAタスクを導入することにより, これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:25:44 GMT)
Stability-penalty-adaptive follow-the-regularized-leader: Sparsity,
game-dependency, and best-of-both-worlds [46.3] FTRL(Follow-the-regularized-leader)は近年,バンドイット問題における適応性獲得の最も有望なアプローチの1つである。
我々は3種類の適応性を持ついくつかのアルゴリズムを確立する:空間性、ゲーム依存性、およびベスト・オブ・ボス・ワールド(BOBW)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:23:48 GMT)
Exploration by Optimization with Hybrid Regularizers: Logarithmic Regret
with Adversarial Robustness in Partial Monitoring [46.3] 敵環境における最適境界を実現するための最適化による探索(ExO)が提案された。
まず,ハイブリッド正規化器を用いたExOの新しいフレームワークと解析手法を構築した。
特に、$O(sum_a neq a* k2 log T / Delta_a)$で、$a*$は最適なアクションであり、$Delta_a$はアクションの亜最適ギャップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:34:22 GMT)
Formal Methods: From Academia to Industrial Practice. A Travel Guide [46.0] 産業ソフトウェア開発の本当の変化は起こっていないようだ。
フォーマルなメソッドが達成できることと、日々のソフトウェア開発プラクティスのギャップは、小さくなっているようには見えません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:11:38 GMT)
Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models [45.8] 提案するフレームワークはBFS (Broadth-first Search) アプローチを用いており,クエリの線形数のみを使用することができる。
提案フレームワークは,時間とデータ効率の向上に加えて,様々なサイズの実世界の因果グラフに対して,最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:27:00 GMT)
This Land is {Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language
Models [45.6] 大規模言語モデル (LLM) では, 異なる言語を問うと, 地理的知識が不整合に記憶されることが示されている。
対象とするケーススタディとして、本質的に議論の的かつ多言語的な課題である領土紛争を考察する。
本稿では,様々な言語における応答のバイアスと一貫性を正確に定量化するための評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:18:06 GMT)
Improving Black-box Robustness with In-Context Rewriting [45.6] 機械学習モデルは、ID(In-distribution)データに優れることが多いが、OOD(out-of-distriion)入力に苦しむ。
OODロバスト性を改善するほとんどのテクニックは、モデルが事実上ブラックボックスであるような設定には適用できない。
TTA(Test-time augmentation)は、ブラックボックス制約をサイドステップする堅牢性を改善するためのシンプルなポストホック手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:33:35 GMT)
Investigating Out-of-Distribution Generalization of GNNs: An
Architecture Perspective [45.4] グラフ自己アテンション機構と疎結合アーキテクチャはグラフOOD一般化に肯定的に寄与することを示す。
我々は,グラフ自己保持機構と疎結合アーキテクチャの両方の堅牢性を活用するために,新しいGNNバックボーンモデルDGATを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:38:45 GMT)
Prompted Contextual Vectors for Spear-Phishing Detection [45.1] スパイアフィッシング攻撃は重大なセキュリティ上の課題を示す。
本稿では,新しい文書ベクトル化手法に基づく検出手法を提案する。
提案手法は, LLM生成したスピアフィッシングメールの識別において, 91%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:12:55 GMT)
SemRel2024: A Collection of Semantic Textual Relatedness Datasets for 14
Languages [44.4] SemRelは14言語にわたるネイティブスピーカーによって注釈付けされた新しいセマンティック関連データセットである。
これらの言語は5つの異なる言語族の出身であり、主にアフリカとアジアで話されている。
SemRelデータセットの各インスタンスは、2つの文間の意味的テキスト関連性の度合いを表すスコアに関連付けられた文対である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:04:53 GMT)
Bayesian Multi-Task Transfer Learning for Soft Prompt Tuning [44.4] 我々は、ソースタスクからトレーニングソースプロンプトを介して知識を抽出する場合、ソースタスク間の相関を考慮し、ターゲットタスクへのより良い転送を行う必要があると論じる。
本稿では,ソースタスク間のプロンプトの後方分布を扱うベイズ的手法を提案する。
ベイジアンマルチタスク変換学習手法は,多くの環境において最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:57:02 GMT)
Learning Continuous 3D Words for Text-to-Image Generation [44.2] 本稿では,画像中の複数の属性の微粒化制御をユーザに提供するアプローチを提案する。
本手法は,複数の連続した3Dワードとテキスト記述を同時に行うことで,画像生成を条件付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:34:10 GMT)
GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for
Open-ended Tasks [44.0] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は強力なゼロショットと命令追従機能を備えている。
GraphTranslatorは、GMを活用して、事前に定義されたタスクを効果的に処理し、LLMの拡張インターフェースを活用して、さまざまなオープンなタスクをGMに提供することを目的としている。
ノード表現を言語の一種として扱うことにより、提案したGraphTranslatorは、ノード表現と言語命令に基づいて予測を行うLLMの権限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:25:37 GMT)
Translating Images to Road Network:A Non-Autoregressive
Sequence-to-Sequence Approach [43.8] 道路網は高精細地図の生成に不可欠である。
道路ネットワークの生成は、ユークリッドと非ユークリッド構造の組み合わせが相反するため、大きな課題となる。
我々の研究は、ユークリッドデータと非ユークリッドデータの両方をRoadNet Sequenceと呼ばれる整数列に投影することで、両方のデータ領域の統一表現を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:12:41 GMT)
THE COLOSSEUM: A Benchmark for Evaluating Generalization for Robotic
Manipulation [43.7] 我々は,20種類の操作タスクを備えた新しいシミュレーションベンチマークであるThe COLOSSEUMを提案する。
現状の4つの操作モデルを比較して,これらの摂動因子のうち,成功率が30～50%程度低下していることを明らかにする。
実験結果の生態学的妥当性を検証するため,シミュレーションの結果は実世界の実験と同様の摂動と相関している(barR2 = 0.614$)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:25:33 GMT)
Incentive-Aware Synthetic Control: Accurate Counterfactual Estimation
via Incentivized Exploration [43.6] 我々は「オーバーラップ」の合成制御法(SCM)においてしばしば見過ごされるが、ユビキタスな仮定に光を当てた。
我々は、通常考慮しない介入を行うために、異なる好みのユニットにインセンティブを与えるフレームワークを提案する。
そこでは、制御だけでなく、すべての介入の下で対実的な結果を生み出すことを目標としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:45:01 GMT)
MABL: Bi-Level Latent-Variable World Model for Sample-Efficient
Multi-Agent Reinforcement Learning [43.3] 本稿では,2レベル潜在変数世界モデルを高次元入力から学習するモデルベースMARLアルゴリズムMABLを提案する。
各エージェントについて、MABLは、上位レベルにおけるグローバル潜伏状態を学び、下位レベルにおけるエージェント潜伏状態の学習を知らせるために使用される。
MaBLは、サンプル効率と全体的な性能の両方において、SOTAのマルチエージェント潜在変数世界モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:50:54 GMT)
Your Diffusion Model is Secretly a Certifiably Robust Classifier [42.3] 我々はノイズ拡散(NDC)と呼ばれる新しい拡散分類器群を提案する。
NDCは、破損したデータの低いバウンダリの証拠を導き、国家技術に認定されたロバスト性を持っている。
我々は、それぞれ 0.25 と 0.5 未満の敵ノルムの下で、CIFAR-10 で80%以上、70%以上認証されたロバスト性を達成した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:23:18 GMT)
Non-equilibrium quantum probing through linear response [41.9] 本研究では, 単体摂動に対するシステム応答と非単体摂動について検討し, 環境特性に影響を及ぼす。
本研究では, 線形応答と量子探索手法を組み合わせることで, 環境の摂動と特性について, 有効な定量的情報を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:21:34 GMT)
Test-Time Backdoor Attacks on Multimodal Large Language Models [41.6] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に対するテスト時間バックドア攻撃であるAnyDoorを提案する。
AnyDoorは、普遍的な敵攻撃で使用される同様のテクニックを採用しているが、有害な効果のセットアップとアクティベーションのタイミングを分離する能力によって、自分自身を区別している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:28:28 GMT)
ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language [40.4] ChatCellは、自然言語による単一セル分析を容易にするツールである。
ChatCellは単細胞生物学の深い専門知識を得た。
プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.io/project/ChatCell.orgで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:06:14 GMT)
Mixture of Link Predictors [40.3] リンク予測は、グラフ内の見えない接続を予測することを目的としている。
様々なペアの測度を利用するヒューリスティック手法は、しばしばバニラグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:36:50 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） (Tue, 13 Feb 2024 02:42:35 GMT)
Stochastic Low-rank Tensor Bandits for Multi-dimensional Online Decision
Making [39.8] 低ランクテンソル・バンドイット(low-rank tensor bandits)は、平均報酬を低ランクテンソルとして表現できるバンドイットのクラスである。
文脈のないテンソルバンディットに対する2つの学習アルゴリズムを提案し、それらに対する有限時間後悔境界を導出する。
我々のアルゴリズムはテンソルの低ランク構造を無視する様々な最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:04:26 GMT)
LPFormer: An Adaptive Graph Transformer for Link Prediction [39.7] メッセージパッシングネットワーク(MPNN)とニューラルズ手法の利点を組み合わせた新しい手法が登場した。
これらの手法は、候補リンク内のノード間の関係をキャプチャする"ペアワイズエンコーディング"と合わせて、MPNNの出力を用いて予測を行う。
本稿では,各リンクのペアエンコーディングを適応的に学習する新しい手法bf LPFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:41:34 GMT)
Setting the Record Straight on Transformer Oversmoothing [39.5] トランスフォーマーベースのモデルは、最近、さまざまなドメインセットで大成功を収めています。
近年の研究では、トランスフォーマーは本質的に低域通過フィルタであり、徐々に入力を過度に過度に処理すると主張している。
実際、トランスフォーマーは本質的にローパスフィルタではない。代わりに、トランスフォーマーが過度に滑らかであるか否かは、更新方程式の固有スペクトルに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:48:46 GMT)
Agent Smith: A Single Image Can Jailbreak One Million Multimodal LLM
Agents Exponentially Fast [39.5] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)エージェントは、命令を受け取り、画像をキャプチャし、メモリから履歴を検索し、使用するツールを決定することができる。
Red-teamingの取り組みは、敵のイメージ/プロンプトがMLLMをジェイルブレイクし、不整合行動を引き起こすことを明らかにしている。
感染性ジェイルブレイクと呼ばれるマルチエージェント環境において,さらに深刻な安全性の問題が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:06:17 GMT)
Improving Molecule Generation and Drug Discovery with a
Knowledge-enhanced Generative Model [39.4] 我々はK-DReAMと呼ばれる知識強化型生成モデルのためのフレームワークを開発する。
意味的整合性を保ちながら知識グラフの機能を拡張し、このコンテキスト情報を生成フレームワークに組み込む。
K-DReAMは、非条件およびターゲット生成タスクの両方において最先端の生成モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:58:36 GMT)
A Generalized Approach to Online Convex Optimization [39.4] 完全適応逆数を用いたオンライン線形最適化のアルゴリズムは,オンライン凸最適化のアルゴリズムであることを示す。
完全情報フィードバックを必要とする任意のアルゴリズムは、半帯域フィードバックを持つアルゴリズムに変換される可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:42:27 GMT)
Experts Don't Cheat: Learning What You Don't Know By Predicting Pairs [39.2] モデルに$p(Y|X)$を近似させる戦略を提案し、$widehatp_theta(Y|X)$と$p(Y|X)$の間の残りのギャップを推定する。
提案手法では,曖昧な画像分類,(合成)言語モデリング,部分観測可能なナビゲーションタスクなどにおいて,モデルがどの程度の知識を持っていないかを正確に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:01:45 GMT)
Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable
Performance Guarantees [38.4] 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。
これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助的なマップである。
この作業の重要な技術的焦点は、誤った判断の可能性を限定して、これらの新しいAI修正器のパフォーマンス保証を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:53:06 GMT)
Disambiguated Node Classification with Graph Neural Networks [38.4] 下記のグラフ領域は不規則なホモフィリー/ヘテロフィリーパターンと多様な近隣階級の分布を示し、曖昧さをもたらす。
これらの少数地域はしばしば不規則なホモフィリー/ヘテロフィリーパターンと多様な近隣階級の分布を示し、曖昧さをもたらす。
本研究では,GNNにおけるあいまいさ問題,表現学習への影響,及びこの問題に対処するためのよりリッチな監視信号の開発について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:07:57 GMT)
Information-based Transductive Active Learning [38.1] 本稿では,情報に基づくトランスダクティブ学習を短縮したIDLを提案する。
一般の正則性仮定では、IPLはアクセス可能なデータから得られる最小の不確実性に一様に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:22:45 GMT)
Active Few-Shot Fine-Tuning [38.1] 古典的能動学習, 帰納的能動学習の一般化の一例として, 数ショットの微調整があげられる。
本稿では,情報に基づくトランスダクティブ学習を短縮したIDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:19:05 GMT)
In-context Vectors: Making In Context Learning More Effective and
Controllable Through Latent Space Steering [37.3] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習能力の出現を示す。
In-context vectors (ICV) としてコンテキスト内学習をリキャストする代替手法を提案する。
ICVは、標準のコンテキスト内学習よりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:37:39 GMT)
Knowledge Editing on Black-box Large Language Models [37.0] 本稿では,現在手法におけるデータ編集とスタイルオーバー編集のプライバシー漏洩に対処する新しいポスト編集フレームワークを提案する。
2つのベンチマークの実験と分析は、 PostEditがすべてのベースラインを上回り、強力な一般化を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:59:34 GMT)
Making Batch Normalization Great in Federated Deep Learning [36.9] バッチ正規化(BN)は集中型ディープラーニングにおいて収束と一般化を改善するために広く用いられている。
BNによるトレーニングはパフォーマンスを阻害する可能性があり、グループ正規化(GN)に置き換えることを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:32:47 GMT)
EndoGaussian: Real-time Gaussian Splatting for Dynamic Endoscopic Scene
Reconstruction [36.4] 3次元ガウススプラッティングを用いたリアルタイム内視鏡的シーン再構築フレームワークであるEndoGaussian(3DGS)を紹介する。
我々のフレームワークはレンダリング速度をリアルタイムレベルまで大幅に向上させます。
公開データセットの実験は、多くの点で以前のSOTAに対する有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:40:02 GMT)
A Neural-network Enhanced Video Coding Framework beyond ECM [36.3] 拡張圧縮モデル(ECM)に基づくハイブリッドフレームワークの提案
コーディング技術をよく設計した最新のECMリファレンスソフトウェアを拡張しました。
ECM-10.0と比較すると,Y,U,Vの各成分に対して6.26,13.33,12.33BDレートの保存が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:56:15 GMT)
Controlled Decoding from Language Models [36.1] KL正規化強化学習(KL-regularized reinforcement learning、RL)は、高い報奨結果に対する言語モデル応答を制御するための一般的なアライメントフレームワークである。
本稿では,制御復号化 (CD) と呼ばれる,このRL目的のためのモジュラーソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:10:20 GMT)
A PAC-Bayesian Link Between Generalisation and Flat Minima [36.0] 現代の機械学習は通常、過度なパラメータ設定で予測器を伴います。
この現象は多くの理論的結果に挑戦し、未解決の問題である。
勾配項を含む新しい一般化境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:03:02 GMT)
Conservative and Risk-Aware Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
for Digital Twins [35.9] 本稿では、分散RLと保守的Q-ラーニングを統合したDTベースの無線ネットワークのためのオフラインMARL方式を提案する。
提案手法を集中型分散実行フレームワークに適用し,エージェントの政策を共同で訓練する。
提案手法は,MA-CQR(Multi-agent conservative Quantile regression)と呼ばれ,リスクに敏感な設計基準に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:49:22 GMT)
Leveraging cough sounds to optimize chest x-ray usage in low-resource
settings [35.6] インド・ビハール州プルニアのクリスチャン・メディカル・センターと病院で胸部X線検査を行った137例について前向きに収集した。
それぞれの患者は放射線治療中に少なくとも5つのうっ血を投与した。
胸部X線異常を予測するために, 3つのモデルを開発し, 試験し, 比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:54:55 GMT)
Points2Surf: Learning Implicit Surfaces from Point Cloud Patches [35.2] スキャンベースの計算における重要なステップは、秩序のない点雲を表面に変換することである。
Points2Surfはパッチベースの新しい学習フレームワークで、正常なスキャンから正確な表面を直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:48:29 GMT)
A Chain-of-Thought Is as Strong as Its Weakest Link: A Benchmark for
Verifiers of Reasoning Chains [34.7] ステップバイステップの回答を提供する言語モデル(例:Chain-of-Thought)は、複雑な推論タスクにおいて顕著なアプローチである。
このような検証方法の徹底的な評価を可能にするための、きめ細かいステップレベルのデータセットは提供されていない。
ReVEAL: Reasoning Verification Evaluationは複雑なチェーン・オブ・ソート推論の自動検証をベンチマークするデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:37:03 GMT)
Privacy-Preserving Language Model Inference with Instance Obfuscation [33.9] 言語モデル・アズ・ア・サービス(LM)は、開発者や研究者が事前訓練された言語モデルを使用して推論を行うための便利なアクセスを提供する。
入力データとプライベート情報を含む推論結果は、サービスコール中にプレーンテキストとして公開され、プライバシー上の問題が発生する。
本稿では,自然言語理解タスクにおける決定プライバシ問題に対処することに焦点を当てた,インスタンス・オブフルスケート推論(IOI)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:36:54 GMT)
Average-Case Analysis of Iterative Voting [33.7] 反復投票は、社会的選択における戦略的意思決定の自然なモデルである。
この研究は、平均ケース分析をより広範な分布のクラスに拡張し、反復的な複数回による福祉の改善や低下を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:46:46 GMT)
CMA-R:Causal Mediation Analysis for Explaining Rumour Detection [33.5] 因果媒介分析を適用し、Twitter上での噂検出のためのニューラルモデルの決定過程を説明する。
CMA-Rのアプローチは,モデル予測を説明する健全なツイートを識別し,物語の真偽を決定する批判的ツイートに対して,人間の判断と強い一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:31:08 GMT)
Plausible Extractive Rationalization through Semi-Supervised Entailment
Signal [33.4] 抽出された有理量の妥当性を最適化するために,半教師付きアプローチを採用する。
我々は、事前学習された自然言語推論(NLI)モデルを採用し、さらに教師付き論理の小さなセットに微調整する。
質問応答タスクにおける説明と回答のアライメント合意を強制することにより、真理ラベルにアクセスせずに性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:12:32 GMT)
Multilingual Instruction Tuning With Just a Pinch of Multilinguality [33.2] 多くの言語が単言語チューニングから命令追従機能を他の言語に移行していることを示す。
多言語混合に調整されたモデルは、複数の言語で同等または優れた性能を示す。
2-4言語でも命令チューニングセットの多様化は、言語間の一般化を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:22:38 GMT)
Graph Structure Inference with BAM: Introducing the Bilinear Attention
Mechanism [32.0] 本稿では,教師付きグラフ構造学習のためのニューラルネットワークモデルを提案する。
モデルは可変形状および結合された入力データで訓練される。
本手法は, 線形および多種多様な非線形依存関係に対して, 堅牢な一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:48:47 GMT)
Neural Collapse in Multi-label Learning with Pick-all-label Loss [31.1] ニューラル崩壊レンズ(NC)を用いたマルチラベル分類(MLab)タスクのためのディープニューラルネットワークの研究
一般化された NC 現象が MLab と呼ばれる「ピック・オール・ラベル」の定式化を持つことを初めて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:16:29 GMT)
Data Reconstruction Attacks and Defenses: A Systematic Evaluation [30.9] 我々は,連合学習の設定において,強力な再構築攻撃を提案する。
このアタックは中間機能を再構築し、以前のほとんどのメソッドとうまく統合し、性能を向上する。
以上より, 切断勾配, ドロップアウト, 付加雑音, 局所凝集などの防御機構が, 最先端攻撃に対する防御戦略として有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:06:34 GMT)
Preconditioners for the Stochastic Training of Implicit Neural
Representations [30.9] 複雑な連続多次元信号をニューラルネットワークとして符号化する強力な手法として、暗黙の神経表現が登場した。
本稿では,様々な信号モダリティにまたがる実効性を示すために,対角プレコンディショナーを用いたトレーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:46:37 GMT)
Approximately Piecewise E(3) Equivariant Point Networks [30.6] 本稿では,近似的ピースワイズ-$E(3)$等変点ネットワークを構築するためのフレームワークであるAPENを紹介する。
第一の洞察は、より微細な分割に関して同値な関数もまた真の分割に関して同値を維持することである。
本稿では,パートベース対称性を示す2つのデータ型を用いたAPENの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:34:39 GMT)
AttackEval: How to Evaluate the Effectiveness of Jailbreak Attacking on
Large Language Models [30.2] 我々は大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃の有効性を評価するための新しいアプローチを開拓した。
本研究は,粗粒度評価と細粒度評価の2つの異なる評価フレームワークを紹介する。
我々は、ジェイルブレイクに特化された総合的な真実データセットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:20:31 GMT)
InstructGraph: Boosting Large Language Models via Graph-centric
Instruction Tuning and Preference Alignment [30.1] InstructGraphは、グラフ推論と生成の能力を備えた大規模な言語モデルを強化するフレームワークである。
InstructGraph は GPT-4 と LLaMA2 を 13% 以上,LLaMA2 は 38% 以上向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:47:17 GMT)
MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models [30.0] 本研究は,分子間相互作用予測のための新しいマルチモーダルフレームワークであるMollTC(Chain-of-Thought, CoT)理論を提案する。
統合MRLを実現するため、MollTCは、クロスデータセット情報共有のための動的パラメータ共有戦略を革新的に開発している。
我々の実験は4000,000以上の分子対を含む様々なデータセットで実施され、現在のGNNおよびLLMベースラインよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:28:48 GMT)
Efficient Agnostic Learning with Average Smoothness [29.9] 分布のない一様収束を,非依存的条件における平均平滑性クラスに限定する。
以上の結果から,最近得られた平均平滑関数の認識能力の保証が,非依存的な環境に伝達されることが示唆された。
証明の核心は、そのブラケットエントロピーの観点から関数クラスの一様収束率を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:03:10 GMT)
Unsupervised Evaluation of Code LLMs with Round-Trip Correctness [28.7] 代替評価法としてラウンドトリップ正当性(RTC)を導入する。
RTCはモデルに予測を依頼できるという考えに基づいている。
コード合成と編集の評価にRTCを用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:08:08 GMT)
Non-linear Fusion in Federated Learning: A Hypernetwork Approach to
Federated Domain Generalization [28.4] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが共同で共有グローバルモデルをトレーニングする、有望なパラダイムとして現れています。
我々は、ハイパーネットワークベースのフェデレートフュージョンのための、hFedFと呼ばれる革新的なフェデレーションアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:09:06 GMT)
CroissantLLM: A Truly Bilingual French-English Language Model [28.3] 英語とフランス語のトークンセットを事前訓練した1.3B言語モデルであるCroissantLLMを紹介する。
我々は、英語とフランス語の事前学習データ比率1:1で、本質的なバイリンガルモデルを訓練するアプローチを開拓した。
英語以外のパフォーマンスを評価するため、新しいベンチマークである FrenchBench を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:12:26 GMT)
ARTrackV2: Prompting Autoregressive Tracker Where to Look and How to
Describe [28.2] ARTrackV2は、追跡の2つの重要な側面、すなわち、どこを見るか(ローカライゼーション)と、ターゲットオブジェクトをビデオフレーム間でどのように記述するか(外観分析)の2点を統合する。
前身のARTrackV2の基礎の上に構築されたARTrackV2は、オブジェクトの軌跡を読み出し、その外観を自己回帰的に「見直す」ために統一された生成フレームワークを導入することで、概念を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:51:07 GMT)
Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and
Spectrum [28.2] グラフベースの不正検出(GFD)は、半教師付きノードバイナリ分類タスクとして困難なものと見なすことができる。
本稿では,セミ教師付きGNNベースの詐欺検知器SEC-GFDを提案する。
4つの実世界の不正検出データセットの総合的な実験結果は、SEC-GFDが他の競合グラフベースの不正検出よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:36:42 GMT)
Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A
Second-Order Perspective [28.1] 適応手法の動作が根の除去時にどのように変化するかを検討する。
驚いたことに、このような平方根自由適応法は畳み込みアーキテクチャ上のSGDへの一般化ギャップを閉じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:33:15 GMT)
Bridging Optimal Transport and Jacobian Regularization by Optimal
Trajectory for Enhanced Adversarial Defense [27.9] 逆行訓練とヤコビ正則化の複雑さを2つの重要な防御法として分析した。
本稿では, OTJR と呼ばれるヤコビ正規化手法を用いた新しい最適輸送法を提案する。
CIFAR-10では52.57%、CIFAR-100データセットでは28.3%と評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:19:20 GMT)
Online Structured Prediction with Fenchel--Young Losses and Improved
Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss [27.9] フルインフォメーションフィードバックを用いたオンライン構造化予測について検討する。
我々はエクスプロイト・ザ・サロゲート・ギャップ・フレームワークをemphFenchelによるオンライン構造化予測に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:36:41 GMT)
LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents [27.3] 交通信号制御(TSC)は都市交通管理において重要な要素であり、道路網の効率を最適化し渋滞を軽減することを目的としている。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた新しいフレームワーク LLMLight について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:02:23 GMT)
LLIC: Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for
Learned Image Compression [27.0] 学習画像圧縮(LLIC)のための適応重み付き大規模受容場変換符号化を提案する。
学習した画像圧縮コミュニティではじめて、控えめな複雑さを維持しながら冗長性を高めるために、カーネルベースの奥行きに関する大規模な畳み込みを導入しました。
また,大規模カーネルの潜在能力を十分に活用するために,改良されたトレーニング手法についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:45:18 GMT)
Frequency-aware Graph Signal Processing for Collaborative Filtering [26.3] 協調フィルタリングのための周波数対応グラフ信号処理法(FaGSP)を提案する。
まず,理想的な高域通過フィルタと理想的な低域通過フィルタからなるカスケードフィルタモジュールを設計する。
そこで,2つの低域通過フィルタからなる並列フィルタモジュールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:53:18 GMT)
Understanding Pathologies of Deep Heteroskedastic Regression [25.5] ヘテロスケダスティックモデルは各データポイントの平均ノイズと残留ノイズの両方を予測する。
極端に言えば、これらのモデルはすべてのトレーニングデータを完璧に適合させ、残音を完全に排除する。
他方では、一定で非形式的な平均を予測しながら残音を過度に補正する。
中間地盤の欠如を観察し, モデル正則化強度に依存する相転移を示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:46:28 GMT)
LMs: Understanding Code Syntax and Semantics for Code Analysis [25.5] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の機能と,ソフトウェア工学におけるコード解析の限界を評価する。
GPT4, GPT3.5, StarCoder, CodeLlama-13b-インストラクトという,最先端の4つの基礎モデルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:56:48 GMT)
Epistemic Exploration for Generalizable Planning and Learning in
Non-Stationary Settings [25.2] 本稿では,非定常環境における継続計画とモデル学習のための新しいアプローチを提案する。
提案したフレームワークは、エージェントの現在の知識状態のギャップをモデル化し、焦点を絞った調査を行うためにそれらを使用する。
いくつかのベンチマーク領域での実証的な評価は、このアプローチがサンプルの複雑さの観点からプランニングとRLベースラインを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:50:06 GMT)
In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A
Survey [24.9] インコンテクスト学習者(ICL)は入力コンテキストでのデモを少しだけ行うだけで、新しいタスクに適応できる。
最近の開発では、固定された一連のデモを使う代わりに、各入力クエリに合わせたデモを検索する。
本稿では,検索モデル,検索訓練手順,推論アルゴリズムの異なる設計選択について論じ,比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:46:32 GMT)
Pix2Code: Learning to Compose Neural Visual Concepts as Programs [24.8] プログラム合成を視覚的リレーショナル推論に拡張するフレームワークPix2Codeを提案する。
Pix2Codeの表現は人間の解釈可能であり、性能向上のために容易に修正可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:14:10 GMT)
Concept-1K: A Novel Benchmark for Instance Incremental Learning [24.7] 既存のILシナリオとデータセットは、PLMにおける忘れの評価には適していない。
我々は、インスタンスインクリメンタルラーニング(IIL)と呼ばれる挑戦的なILシナリオと、より大規模なILステップをサポートするConcept-1Kと呼ばれる新しいデータセットを提案する。
本研究は, PLMの破滅的な忘れ方を探究する新たなシナリオを提供し, PLMの忘れ方を軽減するために, より強力な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:29:50 GMT)
Vehicle Behavior Prediction by Episodic-Memory Implanted NDT [24.7] 既存のディープラーニングベースの手法は、優れた精度と精度を示してきたが、ブラックボックスの性質は、それらを実用的に適用することは信用できない。
エピソードメモリ埋込みニューラル決定木(eMem-NDT)による目標車両の挙動予測の解釈可能性の検討
eMem-NDTは、ディープラーニングモデルのソフトマックス層をeMem-NDTに変更することにより、トレーニング済みのディープラーニングモデルのニューラルバック部分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:50:04 GMT)
PERP: Rethinking the Prune-Retrain Paradigm in the Era of LLMs [24.6] イテレーティブ・マグニチュード・プルーニング(IMP)のような単純で効果的な手法は、重要でないパラメータを排除し、プルーニング後にパフォーマンスを回復するためにコストのかかるトレーニング手順を必要とする。
LLM(Large Language Models)の台頭により、メモリと計算の制約により、完全なリトレーニングが不可能になった。
GPTアーキテクチャのパラメータの0.27%-0.35%しか再トレーニングを行ない、One Shotに匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:19:34 GMT)
Deep Active Learning with Noise Stability [24.5] ラベルのないデータの不確実性推定は、アクティブな学習に不可欠である。
本稿では,雑音の安定性を利用して不確実性を推定する新しいアルゴリズムを提案する。
本手法はコンピュータビジョン,自然言語処理,構造データ解析など,様々なタスクに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:27:35 GMT)
Intelligent Diagnosis of Alzheimer's Disease Based on Machine Learning [24.5] この研究は、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データセットに基づいている。
アルツハイマー病(AD)の早期発見と進行の解明を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:43:30 GMT)
Learning High-Order Relationships of Brain Regions [24.4] 脳領域の高次関係は、極端に情報的かつ最小限に冗長であるべきである。
本稿では,fMRIデータからMIMR高次関係を抽出することを目的としたHYBRIDという新しい手法を提案する。
我々のモデルは、最先端の予測モデルを平均11.2%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:18:36 GMT)
Higher Layers Need More LoRA Experts [23.7] トランスフォーマーモデルのための新しいパラメータ効率MoE法であるtextittextbfMoE-LtextbfoRA と textbfLayer-wise Expert textbfAllocation (MoLA) を導入する。
6つのよく知られたNLPおよびCommonsense QAベンチマークの実験は、MoLAがすべてのベースラインと同等または優れたパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:04:21 GMT)
Subgraphormer: Unifying Subgraph GNNs and Graph Transformers via Graph
Products [22.9] 本稿では,Subgraphormerを注目と位置エンコーディングと統合するアーキテクチャを提案する。
本結果は,幅広いデータセット上で,Subgraph GNNとGraph Transformerの双方に対して,大幅な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:37:13 GMT)
Discovering Symmetry Breaking in Physical Systems with Relaxed Group
Convolution [22.6] 我々は、リラックスしたグループ畳み込みを用いてデータの非対称性を学習することに集中する。
我々は、様々な物理系において解釈可能で物理的に意味のある様々な対称性を破る要因を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:32:02 GMT)
TorchQL: A Programming Framework for Integrity Constraints in Machine
Learning [22.5] 本稿では、機械学習アプリケーションの正確性を評価し改善するプログラミングフレームワークであるTorchQLを紹介する。
TorchQLを使用することで、マシンラーニングモデルやデータセットに対する整合性制約を指定およびチェックするためのクエリの記述が可能になる。
我々は、自律運転においてビデオフレーム間で検出されたオブジェクトの時間的不整合を検知するなど、多様なユースケースでTorchQLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:07:12 GMT)
Sampling from the Mean-Field Stationary Distribution [22.5] 平均場SDEの定常分布からのサンプリングの複雑さについて検討する。
私たちの主な洞察は、この問題の2つの重要な側面を分離することです。
我々のアプローチは概念的にシンプルであり、その柔軟性はアルゴリズムと理論の両方に最先端の技術を取り入れることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:49:52 GMT)
Sparsity via Sparse Group $k$-max Regularization [22.1] 本稿では,新規かつ簡潔な正規化,すなわちスパース群$k$-max正規化を提案する。
提案手法の有効性と柔軟性を,合成データセットと実世界のデータセットの数値実験により検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:41:28 GMT)
Towards Fast Stochastic Sampling in Diffusion Generative Models [22.0] 拡散モデルは、推論時に遅いサンプル生成に悩まされる。
拡張空間における事前学習拡散モデルにおける高速サンプリングのための分割法を提案する。
本研究では,スプリッティングの単純適用が高速サンプリングに最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:14:24 GMT)
CABINET: Content Relevance based Noise Reduction for Table Question
Answering [21.9] CABINET(Content RelevAnce-Based NoIse ReductioN for TablE QuesTion-Answering)は、大規模言語モデル(LLM)が外部情報を抑制することで関連するデータに集中できるようにするフレームワークである。
ノイズを導出し、様々なサイズのテーブル上でパフォーマンスを維持し、WikiTQ、FeTaQA、Wikiデータセット上で新しいSoTAパフォーマンスを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:11:01 GMT)
BBox-Adapter: Lightweight Adapting for Black-Box Large Language Models [21.8] BBox-Adapterは、ブラックボックス大言語モデル(LLM)用の軽量アダプタである。
ターゲットデータを正、ソースデータを負として扱うことにより、ターゲットとソースのドメインデータを区別する。
様々なタスクとドメインでモデル性能を最大6.77%向上させ、トレーニングコストと推論コストをそれぞれ31.30倍と1.84倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:15:46 GMT)
Oracle-Efficient Differentially Private Learning with Public Data [21.8] 本稿では,関数クラスが非プライベートに学習可能な場合に,公開データを利用してプライベートに学習するアルゴリズムを初めて提案する。
本稿では,関数クラスが凸である場合や,タスクが二項分類である場合の特別な場合において,サンプルの複雑さを改善した特殊アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:40:50 GMT)
Learning to Generate Context-Sensitive Backchannel Smiles for Embodied
AI Agents with Applications in Mental Health Dialogues [21.7] 高度な対話能力を持つ身体的エージェントは、従来の介護方法に対する有望で費用対効果の高いサプリメントとして出現する。
心身の健康、病気、関係などの話題について、親密な対面会話の動画の中で、バックチャネルの笑顔に注釈を付けた。
音声韻律と言語と話者とリスナーの人口統計から得られた手がかりを用いて,バックチャネル・スマイルの強度の有意な予測因子が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:47:22 GMT)
A Circuit Approach to Constructing Blockchains on Blockchains [21.4] 私たちは、特定のブロックチェーンセットを読み込み、書き込みすることで、よりセキュアなオーバーレイブロックチェーンを構築する方法を示します。
1) 2つのブロックチェーン間のシリアルコンポジションは、少なくとも1つのアンダーレイブロックチェーンが安全で、両方のアンダーレイブロックチェーンが稼働している場合、安全であるオーバーレイブロックチェーンを生成する。
結果は同期設定にも拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:17:17 GMT)
Beyond Lengthscales: No-regret Bayesian Optimisation With Unknown
Hyperparameters Of Any Type [21.3] HE-GP-UCBは、任意の形の未知のハイパーパラメーターの場合、非回帰特性を享受する最初のアルゴリズムである。
我々の証明アイデアは新しく、ベイズ最適化の他の変種にも容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:27:45 GMT)
PRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST): Integrating Human
Feedback and Preference Alignment [21.3] マルチステップタスクのための離散的なプロンプト最適化フレームワークを新たに導入する。
我々のフレームワークは、潜在的なエラーに関する人間設計のフィードバックルールを組み込んで、改善のための直接提案を自動で提供する。
このアプローチは、人間工学的なプロンプトと、他のいくつかのプロンプト最適化手法の両方を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:38:01 GMT)
Are Large Language Model-based Evaluators the Solution to Scaling Up
Multilingual Evaluation? [20.5] 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れる。
彼らの評価、特に上位20ドルを超える言語では、既存のベンチマークとメトリクスの制限のため、依然として不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:10:29 GMT)
Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation [20.4] ニューラル推論の最近の進歩を活用して,CO問題の学習を改善することを提案する。
私たちは、COインスタンスでトレーニングする前に、関連するアルゴリズムでニューラルネットワークを事前トレーニングすることを提案します。
以上の結果から,この学習装置を用いることで,非アルゴリズム的情報深層学習モデル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） (Tue, 13 Feb 2024 17:17:53 GMT)
Amortized Variational Inference: When and Why? [20.2] 償却変分推論(A-VI)は共通の推論関数を学習し、各観測結果を対応する潜伏変数の近似後方にマッピングする。
A-VI が F-VI の最適解を得るために必要で十分かつ検証可能な潜在変数モデル上で条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:33:43 GMT)
The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large
Language Models [20.2] MLLM(Multi-modal large language model)は、言語情報と視覚情報を統合したものである。
MLLMの革新的展望にもかかわらず、推論能力に対する我々の理解は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:04:30 GMT)
An Order-Complexity Aesthetic Assessment Model for Aesthetic-aware Music
Recommendation [20.2] 主観評価は芸術作品を評価する上で もっとも効果的な方法です
人間が作った音楽と比較すると、AIが生成した音楽は機械的、単調に聞こえるし、美的魅力がない。
ビルホフの美的尺度を用いて、美的モデルを設計し、音楽の美的美しさを客観的に測定し、音楽の美的感覚に応じてレコメンデーションリストを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:03:03 GMT)
Distribution Estimation under the Infinity Norm [20.0] 我々は$ell_infty$ノルムの下で離散確率分布を推定するための新しい境界を示す。
我々のデータ依存収束保証は、現在知られている結果に対して最大極大推定器を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:49:50 GMT)
Projection-Free Online Convex Optimization with Time-Varying Constraints [20.0] 逆時間制約によるオンライン凸最適化の設定について検討する。
固定可能な集合を投影することが難しいシナリオによって動機付けられ、線形最適化オラクル(LOO)を通してのみこの集合にアクセスするプロジェクションフリーアルゴリズムを考える。
我々は、長さ$T$のシーケンスで、全体$T$をLOOに呼び出し、$tildeO(T3/4)$ regret w.r.t.の損失と$O(T7/8)$制約違反を保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:13:29 GMT)
Amplifying Exploration in Monte-Carlo Tree Search by Focusing on the
Unknown [19.7] モンテカルロ木探索(MCTS)は、探索木の有望なセグメントに焦点を合わせるために、戦略的に計算資源を割り当てる。
提案手法はAmEx-MCTSと呼ばれ,新しいMCTSの定式化を導入することでこの問題を解決する。
実験による評価は,AMEx-MCTSの優れた性能を示し,従来のMCTSと関連するアプローチを実質的なマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:05:54 GMT)
Transformer Mechanisms Mimic Frontostriatal Gating Operations When
Trained on Human Working Memory Tasks [19.6] 簡単なシーケンスモデリングタスクで訓練されたバニラアテンションのみのトランスフォーマー内で発生するメカニズムを解析する。
トレーニングの結果,Transformer内の自己認識機構が,入力と出力のゲーティング機構を反映する方法で特化していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:28:43 GMT)
Agnostic Multi-Robust Learning Using ERM [19.3] 頑健な学習における根本的な問題は非対称性である: 学習者は指数関数的に多くの摂動の全てを正しく分類する必要がある。
これとは対照的に、攻撃者は1つの摂動を成功させる必要がある。
本稿では,新しいマルチグループ設定を導入し,新しいマルチロバスト学習問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:24:23 GMT)
CROWN: A Novel Approach to Comprehending Users' Preferences for Accurate
Personalized News Recommendation [19.2] カテゴリー誘導意図のゆがみを利用した新しいパーソナライズされたニュースレコメンデーションフレームワーク(CROWN)を提案する。
CROWNは10の最先端のニュースレコメンデーションメソッドに対して一貫したパフォーマンス改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:20:35 GMT)
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage
Perturbation Test for Causal Explanation [19.2] 特徴を摂動させる確率(PNS)は、特徴の重要性を測る指標として、予測が変化するための必要かつ十分な原因である。
FANSは6つのベンチマークで既存の特徴属性法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:25:01 GMT)
NeRF Analogies: Example-Based Visual Attribute Transfer for NeRFs [19.2] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は3次元幾何学の特定の関係とシーンの外観を符号化する。
2次元画像からNeRFへの古典的画像類似性を一般化する。
本手法は3次元形状と外観の混合・マッチング積空間を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:47:42 GMT)
Leveraging tensor kernels to reduce objective function mismatch in deep
clustering [19.1] 目的関数ミスマッチ(Objective Function Mismatch, OFM)は、ある目的の最適化が別の目的に負の影響を与える場合に発生する。
本研究では、ディープクラスタリングにおけるOFMについて検討し、ディープクラスタリングに対する一般的なオートエンコーダベースのアプローチがクラスタリング性能の低下につながることを明らかにする。
ミスマッチを低減するため, 補助目標の構造保存性を維持しつつ, 新たな補助目標セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:09:00 GMT)
Causal Discovery under Off-Target Interventions [18.9] 因果グラフ発見は様々な分野の応用において重要な問題である。
本研究は,介入数の最小化を目標とした介入設定の下での因果発見問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:43:49 GMT)
MetaTra: Meta-Learning for Generalized Trajectory Prediction in Unseen
Domain [18.9] 軌道予測は、自律運転やロボットナビゲーションなど、さまざまな分野で広く注目を集めている。
本稿ではメタ学習に基づく新しい軌跡予測手法MetaTraを提案する。
また,MetaTraは他の最先端手法を超越するだけでなく,プラグアンドプレイの能力も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:25:37 GMT)
Zero Trust Score-based Network-level Access Control in Enterprise Networks [18.7] 信頼スコアを計算するために使用できる29の信頼属性の包括的リストを提供する。
第2に、信頼度が許容されるアクセスのために満たさなければならない信頼しきい値を計算するための動的リスクベース手法について述べる。
第3に、最初の2つのコントリビューションを取り入れ、きめ細かい決定可能性を提供する、主観的論理に基づく新しい信頼アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:56:57 GMT)
Online Foundation Model Selection in Robotics [18.7] ファンデーションモデルはコンピュータビジョンと自然言語処理に長けた後、最近ロボット工学に発展した。
効果的で費用がかかるクローズドソースモデルと、無料だがあまりパワフルでないオープンソース代替品のどちらを選ぶかを決めると、どちらのユーザーも問題に直面します。
本稿では,オープンソースのエンコーダと,このコンテキストを処理するオンライン学習アルゴリズムを組み合わせた新しいソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:14:32 GMT)
Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters [18.3] 本研究では,ニュアンスパラメータの導入により,ベイズ学習者の対象パラメータの推定値に偏りが生じることを示す。
負の干渉の程度は極端に大きいことを示し、ニュアンスパラメータの正確な推定がそれを減らすために重要であることを示す。
その結果,学習環境間の負の伝達現象が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:25:21 GMT)
Human Curriculum Effects Emerge with In-Context Learning in Neural
Networks [17.7] 簡潔な規則によって管理されるタスクでは、関連する例が試行錯誤によってブロックされる場合、学習はより堅牢になるが、そのような規則がなければインターリービングはより効果的である。
メタラーニングで訓練されたニューラルネットワークと大規模言語モデル(LLM)の両方において、この同じトレードオフが「コンテキスト内学習(ICL)」によって自然に現れることを示す。
事前訓練されたLLMとメタラーニングトランスフォーマーを用いた実験では、ICLはルールのような構造を含むタスクにおいて人間に示されるブロッキングの利点を示し、逆に、同時重み付き学習は、そのような構造を欠いたタスクにおいてヒトに観察されるインターリーブの利点を再現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:55:27 GMT)
COLD-Attack: Jailbreaking LLMs with Stealthiness and Controllability [17.6] 我々は,大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃の検索を統一し,自動化するCOLD-Attackフレームワークを導入する。
COLD-Attackによって実現された制御性は、さまざまな新しいjailbreakシナリオをもたらします。
LLM (Llama-2, Mistral, Vicuna, Guanaco, GPT-3.5) を用いた実験により, COLD-Attack の広い適用性, 強い制御性, 高い成功率, 攻撃伝達性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:58:48 GMT)
Learning Weakly Supervised Audio-Visual Violence Detection in Hyperbolic
Space [17.3] HyperVDは、モデル識別を改善するために、双曲空間にスニペットの埋め込みを学ぶ新しいフレームワークである。
我々のフレームワークはマルチモーダル核融合のためのデトゥール核融合モジュールで構成されている。
この空間でスニペット表現を学習することで、このフレームワークは暴力的な出来事と通常の出来事のセマンティックな差異を効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:00:01 GMT)
Instruction Tuning with Human Curriculum [16.9] 本研究は,構造化認知学習方法論の統合による指導指導への新たなアプローチを提案する。
合成指導データ生成パイプラインには,各指導のトピックや認知的厳密さを詳述したメタデータが組み込まれている。
命令チューニング中、質問がより複雑な方法で提示されるように命令をキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:40:42 GMT)
Dynamic Inter-treatment Information Sharing for Individualized Treatment
Effects Estimation [16.7] 観察研究から個別治療効果(ITE)を推定することは因果推論の根本的な問題である。
限られた観測データセットは、信頼できるITE推定において課題となる。
ITE学習者を対象とした「テキストソフト重量共有」に基づく深層学習フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法はITE推定誤差を改善するとともに,より小さなデータセットに対する有効性を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:38:13 GMT)
Suppressing Pink Elephants with Direct Principle Feedback [16.6] 我々は,憲法AIの新たな単純化,直接原則フィードバックを適用し,回答のランク付けを省略し,批判や改訂に直接DPOを使用する。
以上の結果から,合成Pink ElephantsデータセットのDPF微調整後,LLaMA2モデルがLlama-2-13B-Chatより有意に優れ,ベースラインが誘導された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:44:11 GMT)
Dynamic Maintenance of Kernel Density Estimation Data Structure: From
Practice to Theory [16.5] カーネル密度推定(KDE)は機械学習において難しい課題である。
近年,効率的なKDEにデータ構造を用いる傾向が高まっている。
そこで本研究では,KDEデータ構造を動的に維持し,逆クエリに対する堅牢性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:59:56 GMT)
Learning Emergent Gaits with Decentralized Phase Oscillators: on the
role of Observations, Rewards, and Feedback [16.3] 四足歩行学習のための最小位相発振器モデルを提案する。
位相観察, 単純な位相に基づく報酬, および局所フィードバックのダイナミクスの組み合わせは, 突発的な歩行嗜好を示すポリシーを誘導することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:46:10 GMT)
PreFLMR: Scaling Up Fine-Grained Late-Interaction Multi-modal Retrievers [16.0] 知識に基づく視覚質問応答(KB-VQA)のための広範囲なトレーニングおよび評価フレームワークM2KRを提案する。
我々はM2KRを用いて、KB-VQAに対する最近開発された細粒化遅延作用型マルチモーダルレトリバー(FLMR)の事前学習版であるPreFLMRを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:47:07 GMT)
Large Language Models are Clinical Reasoners: Reasoning-Aware Diagnosis
Framework with Prompt-Generated Rationales [15.9] 本稿では,素早い学習を通して診断過程を合理化する推論認識型診断フレームワークを提案する。
そこで本研究では,実世界の臨床環境に対する機械生成的合理化の可能性を評価するための新しい基準セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:48:00 GMT)
A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General
Parameterization and Linear Convergence [15.8] ミラー降下に基づくポリシー最適化のための新しいフレームワークを提案する。
一般パラメータ化を含む政策次数法に対して線形収束を保証する最初の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:18:16 GMT)
Learn To be Efficient: Build Structured Sparsity in Large Language
Models [15.7] 大きな言語モデル(LLM)は、その10億レベルのパラメータで驚くべき成功を収めていますが、高い推論オーバーヘッドを引き起こします。
本稿では,Learning-To-Efficient (LTE) アルゴリズムを提案する。
実験の結果、LTEはスパーシリティとタスクパフォーマンスのトレードオフを良くすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:38:03 GMT)
On Limitations of the Transformer Architecture [15.3] 本稿では,関数の領域が十分に大きい場合,Transformer層は関数を構成することができないことを示す。
また,LLMにとって難しいと思われる構成課題の中核にある数種類の数学的タスクは,トランスフォーマーが解けるとは考えにくいことを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:52:15 GMT)
FedLPS: Heterogeneous Federated Learning for Multiple Tasks with Local
Parameter Sharing [14.9] 局所異種共有を用いたフェデレーション学習(FedLPS)を提案する。
FedLPSは転送学習を使用して、ローカルモデルを共有エンコーダとタスク固有のエンコーダに分割することで、複数のタスクをひとつのデバイスにデプロイする。
FedLPSは最先端(SOTA)のFLフレームワークを最大4.88%上回り、計算資源消費量を21.3%減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:30:30 GMT)
Learning time-dependent PDE via graph neural networks and deep operator
network for robust accuracy on irregular grids [14.9] GraphDeepONetはグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく自己回帰モデルである
既存のGNNベースのPDEソルバモデルと比較すると,解の精度は高い。
従来のDeepONetとその変種とは異なり、GraphDeepONetは時間依存PDEソリューションの時間外挿を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:14:32 GMT)
How do Large Language Models Navigate Conflicts between Honesty and
Helpfulness? [14.7] 人間の振る舞いを特徴付けるための心理モデルと実験を用いて、大きな言語モデルを分析する。
人間のフィードバックからの強化学習は、誠実さと有用性の両方を改善している。
GPT-4 Turboは、会話のフレーミングやリスナーの判断コンテキストに対する感度を含む人間的な応答パターンを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:21:02 GMT)
What Causes Polysemanticity? An Alternative Origin Story of Mixed
Selectivity from Incidental Causes [14.6] 一連の無関係な特徴を活性化するポリセマンティックニューロンは、タスク最適化されたディープネットワークの解釈可能性に対する重要な障害と見なされている。
データ内のすべての特徴を表現できるニューロンが多数存在する場合でも、多義性は偶発的に起こる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:26:22 GMT)
Learning to Stabilize Online Reinforcement Learning in Unbounded State
Spaces [14.5] オンライントレーニング中の所望状態への距離を直接最小化する深いRLアルゴリズムは、しばしば不安定なポリシーをもたらすことを示す。
次に, リアプノフに基づくコスト形成手法と, 2) 境界のない状態空間への状態変換という2つの考え方に基づくアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:32:20 GMT)
QuEST: Low-bit Diffusion Model Quantization via Efficient Selective
Finetuning [14.3] 拡散モデルは画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、その実際の展開は高メモリと時間消費によって抑制されている。
本稿では,活性化分布に適応するために,量子化モデルを微調整する。
提案手法は,3つの高分解能画像生成タスクに対して評価し,様々なビット幅設定で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:22:34 GMT)
PRDP: Proximal Reward Difference Prediction for Large-Scale Reward
Finetuning of Diffusion Models [14.3] リワード微調整は、ファンデーションモデルを下流の目標と整合させるための有望なアプローチとして現れています。
既存の報酬微調整手法は、大規模なプロンプトデータセットにおける不安定性によって制限される。
拡散モデルに対する安定なブラックボックス報酬の微調整を可能にするためのPRDP(Proximal Reward difference Prediction)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:58:16 GMT)
Multiple Different Black Box Explanations for Image Classifiers [14.2] 与えられた画像に対するブラックボックス画像分類器の出力に関する複数の説明を計算するためのアルゴリズムとツールであるMultiReXについて述べる。
我々のアルゴリズムは因果理論に基づく原理的アプローチを用いる。
ImageNet-miniベンチマークでは、画像の96%にMultiReXが複数説明されているのに対し、以前の研究では11%しか説明されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:38:30 GMT)
Learned Image Compression with Text Quality Enhancement [14.1] 本稿では,オリジナル画像と再構成画像間のテキストの相違を定量化するために設計された,新たなテキストロジット損失を最小限に抑えることを提案する。
提案した損失関数を適切な重み付けと組み合わせることで,再構成テキストの品質が著しく向上することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:20:04 GMT)
QuApprox: A Framework for Benchmarking the Approximability of
Variational Quantum Circuit [14.0] 我々は、与えられた量子回路の近似をベンチマークする自動ツールを開発する。
提案手法は理論値と一致した近似性を正確に推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:23:42 GMT)
Fine-Tuning Text-To-Image Diffusion Models for Class-Wise Spurious
Feature Generation [14.0] 本稿では,大規模テキスト・画像拡散モデルを利用して,突発的な特徴を生成する手法を提案する。
実験結果から,異なる分類器間で一貫した鮮明な画像を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:55:09 GMT)
Slot-VAE: Object-Centric Scene Generation with Slot Attention [14.0] Slot-VAEはオブジェクト中心の構造的シーン生成のための階層的VAEフレームワークとスロットアテンションを統合した生成モデルである。
シーン生成能力の評価は,Slot-VAEがサンプル品質とシーン構造精度でスロット表現に基づく生成ベースラインを上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:49:54 GMT)
eCeLLM: Generalizing Large Language Models for E-commerce from
Large-scale, High-quality Instruction Data [13.8] 電子商取引のための,最初のオープンソース,大規模,高品質なベンチマークインストラクションデータセットであるECInstructを構築した。
我々は,eコマース LLM のシリーズである eCeLLM を開発した。
eCeLLMは、目に見えない製品や目に見えない命令を含む、ドメイン外の設定に優れた一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:26:24 GMT)
ChatGPT vs LLaMA: Impact, Reliability, and Challenges in Stack Overflow
Discussions [13.7] ChatGPTは、プログラミングとソフトウェア開発に関する開発者のクエリのためのプレミアプラットフォームであるStack Overflowを揺るがした。
ChatGPTのリリースから2ヶ月後、MetaはLLaMAという独自のLarge Language Model (LLM)で回答を発表した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:15:33 GMT)
Evidence Tetris in the Pixelated World of Validity Threats [13.5] 人間の被験者による複雑な実験では、直感的に妥当な脅威が圧倒的に多い。
我々は、妥当性の脅威を優先するために直観のみに頼ることをやめることを提案する。
疑わしい脅威の実際の影響の証拠は直感を補完すべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:18:12 GMT)
Stochastic Gradient Descent for Additive Nonparametric Regression [13.3] 本稿では,メモリストレージと計算要求を満足する加法モデルの反復的学習アルゴリズムを提案する。
得られた推定値が不等式を満たすことを示し,その不等式がモデルの誤特定を許容することを示した。
3つの異なる訓練段階の学習速度を慎重に選択することにより、そのリスクがトレーニングサンプルのサイズとデータの寸法依存性の点で極小であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:40:53 GMT)
A Convergence Analysis of Approximate Message Passing with Non-Separable
Functions and Applications to Multi-Class Classification [13.3] 非分離多変量非線形性を持つAMP力学の収束解析について述べる。
応用として、モチベーション付き凸最適化問題の完全(かつ独立)解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:56:55 GMT)
Subset verification and search algorithms for causal DAGs [13.1] エッジのサブセット(ターゲットエッジ)間の因果関係を学習するために必要な最小の介入セットを特定する問題について検討する。
介入因果グラフのいくつかの興味深い構造的特性を証明し、ここで研究されるサブセット検証・探索問題以外の応用があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:11:17 GMT)
Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from
High-dimensional Datasets [12.9] 本研究では,高次元データセットから低次元合成データを効率的に生成する微分プライベートアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの重要なステップは、ほぼ最適精度を持つプライベートプライマリコンポーネント分析(PCA)手順である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:41:01 GMT)
Faster Repeated Evasion Attacks in Tree Ensembles [12.9] 木アンサンブルの逆例は、一貫したが比較的小さな特徴の集合を摂動する傾向があるという事実を活用する。
我々はこれらの特徴を素早く識別し、この知識を用いて敵の例の構築を高速化できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:44:02 GMT)
SAGMAN: Stability Analysis of Graph Neural Networks on the Manifolds [12.7] 現代のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力グラフ構造やノードの特徴の変化に敏感である。
本稿では,GNNの安定性を調べるためのSAGMANと呼ばれるスペクトルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:33:45 GMT)
Auditing Counterfire: Evaluating Advanced Counterargument Generation
with Evidence and Style [12.6] 本稿では, 議論の精錬, マイニング, 評価におけるさらなる応用を目的とした, 逆論の制御された構成のための新しいデータセットを提案する。
我々のデータセットはReddit ChangeMyViewデータセットの投稿に対する豊富な反論で構成されており、高品質な情報源から取得した証拠と統合されている。
結果の対火コーパスは、GPT-3.5ターボ、コアラ、PALM 2モデルと2種類の微調整された派生機からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:53:12 GMT)
H2O-SDF: Two-phase Learning for 3D Indoor Reconstruction using Object
Surface Fields [12.3] 本研究では,屋内環境における対象領域と非対象領域を識別する二相学習手法H2O-SDFを提案する。
当社の2相学習フレームワークの基盤は、永続的消滅勾配問題を軽減するために設計された新しい概念であるObject Surface Field (OSF)の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:23:31 GMT)
Nearest Neighbor Representations of Neurons [12.2] Nearest Neighbor(NN)表現は、脳にインスパイアされた新しい計算モデルである。
NN表現を用いたニューロン(閾値関数)の表現の複雑さについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:33:41 GMT)
Nearest Neighbor Representations of Neural Circuits [12.2] Nearest Neighbor (NN)表現は計算の新しいアプローチである。
我々は、そのNN表現に対して、ビット数に明示的な境界を持つ明示的な構成を提供する。
例えば、凸多面体のNN表現(閾値ゲートのAND)、IP2、閾値ゲートのOR、線形または正確な決定リストなどがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:38:01 GMT)
Towards the Detection of AI-Synthesized Human Face Images [12.1] 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)とさまざまなDMによって生成される人間の顔画像を含むベンチマークを提案する。
そして、異なる生成モデルによって導入された偽の痕跡を周波数領域で解析し、様々な知見を得た。
さらに、周波数表現で訓練された検出器が、他の見えない生成モデルとよく一致できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:37:44 GMT)
PeTailor: Improving Large Language Model by Tailored Chunk Scorer in
Biomedical Triple Extraction [12.0] バイオメディカルトリプル抽出のための新しい検索フレームワークPeTailorを提案する。
提案手法は,GM-CIHTと2つの標準バイオメディカルトリプル抽出データセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:57:27 GMT)
Theoretical Analysis of Leave-one-out Cross Validation for
Non-differentiable Penalties under High-dimensional Settings [12.0] 我々は, サンプル外リスクを推定する上で, 期待される2乗誤差(LO)に対して, サンプル上限を有限に設定する。
ここで提示される理論的枠組みは、LOの精度を示す経験的発見を解明するための確かな基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:48:10 GMT)
FedMFS: Federated Multimodal Fusion Learning with Selective Modality
Communication [11.8] 選択的モーダル通信を用いたFedMFS(Federated Multimodal Fusion Learning)を提案する。
鍵となる考え方は、各デバイスに対するモダリティ選択基準の導入であり、(i)Shapley値解析によって測定されたモダリティの影響を重み付けし、(ii)モダリティモデルサイズを通信オーバーヘッドの指標とする。
実世界のActionSenseデータセットの実験では、FedMFSが複数のベースラインに匹敵する精度を達成し、通信オーバーヘッドを4倍に削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:09:59 GMT)
Improving Factual Error Correction for Abstractive Summarization via
Data Distillation and Conditional-generation Cloze [11.6] まず,条件生成クローズタスクに基づく誤り訂正モデルFactClozeを提案する。
次に,より忠実な要約データセット SummDSC を生成するためのデータ蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:35:48 GMT)
Adversarial attacks and defenses in explainable artificial intelligence:
A survey [11.5] 敵機械学習(AdvML)の最近の進歩は、最先端の説明手法の限界と脆弱性を強調している。
本調査は、機械学習モデルの説明に対する敵攻撃に関する総合的な研究の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:36:33 GMT)
A Faster $k$-means++ Algorithm [11.4] ほぼ最適な実行時間で$k$-means++問題を解決するアルゴリズムを提案する。
我々は、$widetildeO(nd + nk2)$時間しかかからない新しいアルゴリズムtextscFastKmeans++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:39:48 GMT)
Learning to Produce Semi-dense Correspondences for Visual Localization [11.4] 本研究は,夜間シナリオ,悪天候,季節変化などの要求条件下で視覚的局所化を行うことの課題に対処する。
本稿では,高密度なキーポイントマッチングに基づいて,信頼性の高い半高密度2D-3Dマッチングポイントを抽出する手法を提案する。
ネットワークは幾何学的および視覚的な手がかりを用いて、観測されたキーポイントから観測されていないキーポイントの3D座標を効果的に推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:40:10 GMT)
Towards Faithful and Robust LLM Specialists for Evidence-Based
Question-Answering [11.4] 証拠に基づくQAは、Large Language Models (LLMs)で不十分に機能することが証明された。
自動データ品質フィルタを備えたデータ生成パイプラインを導入し、多種多様な高品質なトレーニングおよびテストデータを大規模に合成する。
提案した品質フィルタによって大幅に改善できるデータ品質が,エビデンスに基づくQAの改善に重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:12:48 GMT)
Central Limit Theorem for Two-Timescale Stochastic Approximation with
Markovian Noise: Theory and Applications [11.4] 中心極限(CLT)によるマルコフ雑音下での2時間近似(TTSA)の詳細な解析を行う。
TTSA の従来の CLT 結果ではMartingale 差雑音にのみ対応していないマルコフ連鎖の影響を受け, TTSA の動的特性を明らかにする。
さらに,我々のCLT結果を利用して,マルコフサンプルを用いた非線形関数近似によるGTDアルゴリズムの統計的特性を推定し,その同一性能,すなわち現在の有限時間境界から明らかでない視点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:35:42 GMT)
Drift Analysis with Fitness Levels for Elitist Evolutionary Algorithms [11.3] フィットネスレベルから最も厳密な距離境界が構築され、初めて証明される。
異なる種類の線形境界に対する異なる適合度レベル手法の開発に使用できるフレームワークが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:37:59 GMT)
Corridor Geometry in Gradient-Based Optimization [11.2] 廊下は、勾配降下と勾配流が同じ軌跡をたどる領域であることを示す。
廊下における損失線形減少を利用して、勾配降下に対する学習率適応方式を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:54:15 GMT)
Peeking Behind the Curtains of Residual Learning [10.9] The Plain Neural Net hypothesis (PNNH) は、非線形層を横断する内部経路を残留学習において最も重要な部分として認識する。
我々は,PNNH対応CNNアーキテクチャとトランスフォーマーを一般的なビジョンベンチマーク上で徹底的に評価し,トレーニングスループットが最大0.3%向上し,ResNetやビジョントランスフォーマーに比べてパラメータ効率が2倍向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:24:10 GMT)
Quantum Computing-Enhanced Algorithm Unveils Novel Inhibitors for KRAS [10.7] 我々は16量子ビットのIBM量子コンピュータでトレーニングされた量子アルゴリズムのパワーをシームレスに統合する量子古典的生成モデルを導入する。
我々の研究は、実験で確認された生物学的ヒットを生み出すために量子生成モデルを使用した初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:19:06 GMT)
Dueling Over Dessert, Mastering the Art of Repeated Cake Cutting [10.5] 我々は,アリスとボブという2人の選手の間で,ケーキ上での個人的評価の相違を繰り返す公平な分割の設定について検討する。
我々は2つのバージョンを考える: シーケンシャル: ボブがアリスのカットポイントを左と右を選ぶ前に観察し、同時に、ボブが選択した後のみ彼女のカットポイントを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:53:09 GMT)
LLbezpeky: Leveraging Large Language Models for Vulnerability Detection [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は、人やプログラミング言語におけるセムナティクスを理解する大きな可能性を示している。
私たちは、脆弱性の特定と修正を支援するAI駆動ワークフローの構築に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:56:24 GMT)
Customized Load Profiles Synthesis for Electricity Customers Based on
Conditional Diffusion Models [10.3] 異種顧客のための条件付き拡散モデルに基づく新しい負荷プロファイル合成法を提案する。
条件付き拡散モデルを実装するために,残差層を積み重ねた雑音推定モデルを設計する。
提案手法の有効性と優位性を検証するために,公開データセットに基づく事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:09:49 GMT)
Computational Copyright: Towards A Royalty Model for Music Generative AI [10.1] 生成的AIは、特に音楽産業において、著作権問題に拍車をかけた。
本稿では,これらの課題の経済的側面に焦点をあて,著作権分野における経済的影響が中心的な課題となっていることを強調する。
我々は,AI音楽生成プラットフォーム上での収益分配のためのロイヤリティモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:25:42 GMT)
Rates of Convergence in the Central Limit Theorem for Markov Chains,
with an Application to TD Learning [10.0] ベクトル値マーチンゲール差分に対して,スタイン法を用いて漸近的でない中心極限定理を証明した。
次に、これらの結果を用いて、平均化を伴う時間差分学習(TD)のための非漸近的中心極限定理を確立することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:08:07 GMT)
Bagged Regularized $k$-Distances for Anomaly Detection [9.9] BRDAD (Bagged regularized $k$-distances for Anomaly Detection) と呼ばれる距離に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々のBRDADアルゴリズムは、重み付けされた密度推定のための$k$-distances(BWDDE)の実証的リスクの有限標本境界を最小化して重みを選択する。
理論的には,我々のアルゴリズムに対するAUCの高速収束率を確立し,バッグング手法が計算複雑性を著しく減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:26:00 GMT)
Two Tales of Single-Phase Contrastive Hebbian Learning [9.8] 完全局所学習アルゴリズムである「二重伝搬」は,性能ギャップをバックプロパゲーションに埋めることが可能であることを示す。
このアルゴリズムは、その数値安定性が、生物学的およびアナログ的な実装において制限的な対称ヌーディングに依存しているという欠点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:21:18 GMT)
From Shapes to Shapes: Inferring SHACL Shapes for Results of SPARQL
CONSTRUCT Queries (Extended Version) [9.8] 与えられたSPARQL ConSTRUCTクエリの出力グラフを全て保持する形状制約の導出について検討する。
本研究では,入力されたSHACL形状とCONSTRUCTクエリを静的に解析し,その音質と複雑さを証明するアルゴリズムを提案し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:04:11 GMT)
Implicit Bias in Noisy-SGD: With Applications to Differentially Private
Training [9.6] Gradient Descent(SGD)を使用した小さなバッチによるDeep Neural Networks(DNN)のトレーニングでは、より大きなバッチよりも優れたテストパフォーマンスが得られる。
DNNのトレーニングで差分プライバシー(DP)を確保するために使用されるDP-SGDは、クリップされた勾配にガウスノイズを付加する。
驚くべきことに、大規模なバッチトレーニングは依然としてパフォーマンスを著しく低下させており、強力なDPが大量のバッチを使用する必要があることを保証しているため、重要な課題となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:19:33 GMT)
SWAP: Sparse Entropic Wasserstein Regression for Robust Network Pruning [9.6] 本研究では、経験的漁業情報行列(FIM)の計算において、不正確な勾配が存在するというニューラルネットワークプルーニングの問題に取り組む。
本稿では、最適輸送(OT)問題の幾何学的特性を活かした、エントロピック・ワッサースタイン回帰(EWR)ネットワークプルーニングの定式化であるSWAPを紹介する。
提案手法は,ネットワークパラメータの4分の1未満のMobileNetV1において,精度が6%向上し,テスト損失が8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:22:41 GMT)
Provable Traffic Rule Compliance in Safe Reinforcement Learning on the
Open Sea [9.5] 強化学習(Reinforcement Learning)は、時間論理仕様に準拠した動作計画を見つけるための有望な方法である。
我々は、常に交通規則に準拠する安全かつ安全なRLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:59:19 GMT)
A Survey on Domain Generalization for Medical Image Analysis [9.4] MedIAのドメイン一般化は、未知のデータ分散を効果的に一般化し、堅牢に実行することで、ドメインシフトの課題に対処することを目的としている。
医療分野におけるドメインシフトとドメイン一般化の正式な定義を提供し、関連するいくつかの設定について議論する。
データ操作レベル,特徴表現レベル,モデルトレーニングレベルという3つの視点から,最近の手法を要約し,いくつかのアルゴリズムを詳細に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:43:19 GMT)
A Survey of Generative AI for De Novo Drug Design: New Frontiers in
Molecule and Protein Generation [9.4] デ・ノボの医薬品設計のための生成モデルは、スクラッチから完全に新規な生物学的化合物の創出に焦点を当てている。
この分野の急速な発展と創薬プロセスの複雑さが組み合わさって、新しい研究者が参入するのは難しい風景を生み出している。
本調査では,ド・ノボの薬物設計を小分子とタンパク質生成という2つの大まかなテーマにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:56:31 GMT)
Are Semi-Dense Detector-Free Methods Good at Matching Local Features? [9.3] セミセンス検出器フリーアプローチ(SDF)は、現在最も人気のある画像マッチング手法の一つである。
本論文は,対応関係の確立能力と推定ポーズの質との関連性を検討するための最初の試みである。
以上の結果から,テクスチャ領域における正確な対応性を確立する能力と,推定されたポーズ/ホモグラフィーの精度との間には強い相関性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:53:13 GMT)
Omitted Labels in Causality: A Study of Paradoxes [9.3] また, 適切な調整を行うには, 交換不能な治療群と制御群が必要であることも示唆した。
これらの落とし穴は、異なる文脈から引き出された結論のネットワークに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:53:58 GMT)
Approximating Families of Sharp Solutions to Fisher's Equation with
Physics-Informed Neural Networks [9.3] 本稿では,フィッシャー方程式の解法として物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いる。
標準PINN手法に関連する最適化問題に対処するために,残重み付け方式を導入する。
移動波の形で解を調整した特定のネットワークアーキテクチャについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:17:20 GMT)
Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis [9.0] グラフニューラルネットワークは、グラフ上の不変関数を学習するためのアーキテクチャである。
グラフ内の特定のパターンを数えることのできないことは、そのような制限の中心にある。
我々は、対象パターンの「基底」に全ての構造の準同型数を含むよりきめ細かいアプローチを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:57:06 GMT)
GLoRe: When, Where, and How to Improve LLM Reasoning via Global and
Local Refinements [9.0] 最先端の言語モデルは、数学、科学、あるいはコーディングタスクに関する驚くべき推論の洗練能力を示すことができる。
しかし、最高のモデルでさえ、外部からのフィードバックを使わずに、Textitwhenと洗練すべき場所を特定するのに苦労している。
我々は、最適ポリシーの今後の報奨を近似するために、合成データのみに基づいて訓練されたステップワイズORMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:16:29 GMT)
The Last JITAI? The Unreasonable Effectiveness of Large Language Models
in Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity
in a Prospective Cardiac Rehabilitation Setting [8.8] デジタルヘルスにおけるジャスト・イン・タイム・アダプティブ・インターベンション(JITAI)のコンテンツ作成とパーソナライズのための大規模言語モデルの実現可能性について検討した。
JITAI実装の従来のルールベースおよび機械学習モデルは、スケーラビリティと信頼性の制限に直面している。
27のLayPsによる評価の結果, GPT-4によるJITAIsはすべての評価尺度でHCPsやLayPsよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:39:36 GMT)
One-to-many Reconstruction of 3D Geometry of cultural Artifacts using a
synthetically trained Generative Model [8.8] 提案手法は1枚のスケッチから様々な詳細な3D表現を生成する。
トレーニング用の合成データにのみ依存しており、少数のトレーニング例であっても適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:13:30 GMT)
Apples, Oranges, and Software Engineering: Study Selection Challenges
for Secondary Research on Latent Variables [8.6] 抽象概念を測ることができないことは、ソフトウェア工学の二次研究にとって直接的に課題となる。
標準化された測定機器はめったに利用できないが、たとえあるとしても、多くの研究者はそれを使用せず、また研究された概念の定義も提供していない。
したがって、セカンダリリサーチを行うSE研究者は、(a)どの一次研究が同じ構造を測るか、(b)同じ構造を全く異なる測定値と比較し、集約する方法を決定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:32:17 GMT)
Interacting Particle Systems on Networks: joint inference of the network
and the interaction kernel [8.5] エージェント間の相互作用のルールを決定するネットワークとシステムの重み行列を推論する。
我々は2つのアルゴリズムを使用する: 1つは演算子回帰と呼ばれる新しいアルゴリズムで、最小2乗のデータを交互に更新する。
どちらのアルゴリズムも、識別可能性と適正性を保証するスケーラブルな条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:29:38 GMT)
On the Limitations of Temperature Scaling for Distributions with
Overlaps [8.5] 一般的な分布集合に対する経験的リスク最小化器の場合, 温度スケーリング性能は, クラス間の重なり合いによって低下することを示す。
そこで本研究では,Mixupデータ拡張手法によって引き起こされる経験的リスクの修正形式を最適化することで,キャリブレーション性能が良好であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:59:13 GMT)
Deep and shallow data science for multi-scale optical neuroscience [8.2] 生物学的な情報を抽出する必要性を満たす計算手法が開発されている。
これらのアルゴリズムは、例えば、最先端の機械学習を使用して、与えられたスケールの詳細を最大限に学習することができる。
ここでは,アルゴリズム設計における限界とトレードオフについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:30:44 GMT)
NeuRes: Learning Proofs of Propositional Satisfiability [8.1] 本稿ではニューロシンボリック証明に基づくSATソルバであるNeuResを紹介する。
設計上、NeuResは不満足さを証明するために命題解決を用いて証明書駆動方式で動作している。
我々は,NeuResが有意な割合で教師の証明を大幅に短縮できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:50:54 GMT)
What is a "bug"? On subjectivity, epistemic power, and implications for
software research [8.1] バグ」は少なくとも1870年代からの工学的「欠陥」の口語である。
現代のソフトウェア指向の定義のほとんどは、開発者が意図したものと、プログラムが実際に何をするかを区別するものである。
バグをファインディングするのは簡単だ" と最初に言うのは,“バグパターンはしばしばエラーとなるコード”だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:52:42 GMT)
Practical Differentially Private Hyperparameter Tuning with Subsampling [8.0] そこで我々は,ランダムな探索サンプルの数がランダム化されるような,微分プライベート(DP)機械学習(ML)アルゴリズムの新たなクラスを提案する。
我々は,これらの手法のDP境界と計算コストの両方を,機密データのランダムな部分集合のみを用いて下げることに重点を置いている。
本稿では,提案手法に対するR'enyi差分プライバシー解析を行い,プライバシー利用のトレードオフの改善につながることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:15:01 GMT)
Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search
Spaces [8.0] ヘテロジニアスドメイン上でのモデル事前学習手法であるMPHDを紹介する。
MPHDはBOとシームレスに統合され、異種検索空間をまたいで知識を伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:44:25 GMT)
On the Transferability of Large-Scale Self-Supervision to Few-Shot Audio
Classification [7.8] 自己教師付き学習は、ラベルのないデータから堅牢な特徴表現を学ぶ能力に優れています。
本研究は,大規模自己教師型モデルの性能を数ショット音声分類で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:21:04 GMT)
Leveraging Self-Supervised Instance Contrastive Learning for Radar
Object Detection [7.7] 本稿では,レーダ物体検出装置を事前訓練する際,RCLを例に紹介する。
我々は、より少ないデータで学習するために、物体検出器のバックボーン、頭、首を事前訓練することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:53:33 GMT)
Fusing Individualized Treatment Rules Using Secondary Outcomes [7.7] 我々は、一次結果の値関数を最大化するだけでなく、二次結果の最適規則を近似するITRを学ぶ。
代理損失関数を用いてITRを推定する2つのアルゴリズムを提案する。
一次結果の推定IRRと二次結果の最適IRRとの一致率は、二次結果が考慮されない場合よりも早く真の一致率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:16:36 GMT)
Intriguing Differences Between Zero-Shot and Systematic Evaluations of
Vision-Language Transformer Models [7.4] トランスフォーマーベースのモデルは、ベンチマークデータセットにおける優れた(ゼロショット)パフォーマンスのために、ここ数年で自然言語処理やその他の領域を支配してきた。
本稿では,新しい勾配勾配勾配最適化法に基づいて,一般的に使用される視覚言語モデルの埋め込み空間を探索する。
Imagenetteデータセットを用いて、モデルが99%以上のゼロショット分類性能を達成する一方で、体系的な評価を完全に失敗することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:07:49 GMT)
Early Exploration of a Flexible Framework for Efficient Quantum Linear
Solvers in Power Systems [7.3] 我々は,電力システムアプリケーションとQiskitで利用可能な量子線形解器のギャップを埋める,NWQSimを利用した多用途フレームワークを提案する。
革新的なゲート融合戦略,回路深度低減,GPUアクセラレーションにより,シミュレータは資源効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:08:21 GMT)
AMEND: A Mixture of Experts Framework for Long-tailed Trajectory
Prediction [7.3] 軌道予測のためのモジュラーモデル非依存フレームワークを提案する。
各専門家は、データの特定の部分に関して、特別なスキルで訓練される。
予測のために,相対的信頼スコアを生成することで,最高の専門家を選択するルータネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:43:41 GMT)
Thresholding Data Shapley for Data Cleansing Using Multi-Armed Bandits [7.3] データクリーニングは、トレーニングデータセットから有害なインスタンスのセットを取り除き、モデルパフォーマンスを改善することを目的としている。
Data Shapleyは、モデルパフォーマンスに対する各インスタンスのコントリビューションを評価するための、理論的に保証される一般的な方法である。
本稿では、閾値帯域幅アルゴリズムを用いて、低データのShapley値を持つインスタンスのサブセットを高速に識別する反復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:17:48 GMT)
Comparative Analysis of ImageNet Pre-Trained Deep Learning Models and
DINOv2 in Medical Imaging Classification [7.2] 本稿では,脳MRIデータの3つの臨床的モダリティを用いたグリオーマグレーディングタスクを行った。
我々は、ImageNetやDINOv2をベースとした様々な事前学習深層学習モデルの性能を比較した。
臨床データでは,DINOv2 はImageNet ベースで事前訓練したモデルほど優れていなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:39:11 GMT)
DNABERT-S: Learning Species-Aware DNA Embedding with Genome Foundation
Models [7.2] DNABERT-SはDNAの組込みを専門とするゲノム基盤モデルである。
ミミクス(MI-Mix)は、ランダムに選択された層におけるDNA配列の隠蔽表現を混合し、これらの混合比率を出力層で認識・区別するようにモデルを訓練する。
18種類のデータセットの実証結果から,DNABERT-Sの顕著な性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:21:29 GMT)
Learning semantic image quality for fetal ultrasound from noisy ranking
annotation [7.1] 画像品質がセマンティック要件に依存するアプリケーションに対して,セマンティックな画像品質の概念を導入する。
画像のセマンティックな画質に基づいて画像のランク付けを行い、予測されたランク付けを不確実な推定で達成する頑健な粗大度モデルの設計を行う。
我々は,胎児超音波品質評価課題において,我々のランク付けアルゴリズムと最先端のランク付けアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:48:16 GMT)
Parallel-friendly Spatio-Temporal Graph Learning for Photovoltaic
Degradation Analysis at Scale [7.1] 本稿では,太陽光発電(PV)電力網のフラッグレベルの性能解析を行うために,新しい時空間グラフニューラルネットワークを用いたトレンド分析手法(ST-GTrend)を提案する。
我々は,ST-GTrendを3つの大規模PVデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:00:59 GMT)
Adaptive Block Sparse Regularization under Arbitrary Linear Transform [7.0] 本稿では,未知のブロック構造を持つ任意の線形変換の下でのブロック間隔に対する凸かつ高速な信号再構成法を提案する。
我々の研究は、ブロックスパース正規化の範囲を広げ、様々な信号処理領域にまたがるより汎用的で強力なアプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:58:26 GMT)
Robots Autonomously Detecting People: A Multimodal Deep Contrastive
Learning Method Robust to Intraclass Variations [6.8] 本稿では,クラス内変動下での人検出の移動ロボット問題に対処する,新しいマルチモーダル人検出アーキテクチャを提案する。
本稿では,1)時間不変なマルチモーダルコントラスト学習(TimCLR)と,2)MFRCNN(Multimal Faster R-CNN)検出器を用いた2段階学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:07:59 GMT)
LDTrack: Dynamic People Tracking by Service Robots using Diffusion
Models [6.8] 本稿では、条件付き潜伏拡散モデル(LDTrack)を用いて、複数の動的人物をクラス内変動下で追跡する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々は,高次元の潜伏空間内での拡散処理を可能にする潜在特徴エンコーダネットワークを導入し,人物の外観,動き,位置,アイデンティティ,文脈情報などのリッチな特徴の抽出と時間的改善を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:16:31 GMT)
Tree Search in DAG Space with Model-based Reinforcement Learning for
Causal Discovery [6.8] CD-UCTは木探索に基づく因果探索のためのモデルに基づく強化学習手法である。
我々は、サイクルを導入するエッジを排除するための効率的なアルゴリズムの正しさを形式化し、証明する。
提案手法は離散確率変数と連続確率変数の両方を持つ因果ベイズネットワークに広く適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:18:04 GMT)
Learning Operators with Stochastic Gradient Descent in General Hilbert
Spaces [6.7] 本研究では、一般ヒルベルト空間間の作用素の学習に勾配降下(SGD)を活用することを検討する。
我々は、SGDアルゴリズムの収束率の上限を確立し、最小限の低境界解析を行う。
ベクトル値および実値のカーネルヒルベルト空間に基づく演算子学習問題への解析の適用により、新たな収束結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:06:44 GMT)
JeFaPaTo -- A joint toolbox for blinking analysis and facial features
extraction [6.6] Jena Facial Palsy Toolbox (JeFaPaTo)は、高度な顔分析を医療専門家がより容易に行えるようにするために開発された。
最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムを使用し、プログラミングの専門知識を持たない人向けのユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。
これは、医療専門家が点滅過程、偏差、およびより良いアイケアのための治療について理解を深めるのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:18:18 GMT)
Large Language Models as Minecraft Agents [6.6] 本研究では,インテリジェンスエージェントとして機能する上で,LLM(Large Language Models)の利用について検討する。
明確化に関する質問を導入し、改善の課題と機会について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:37:30 GMT)
Counterfactual Influence in Markov Decision Processes [6.6] 対実的および介入的分布の比較に基づく影響の形式的特徴化を導入する。
我々は、与えられた報酬構造に最適であるだけでなく、観察された経路に合わせて調整された反事実政策を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:10:30 GMT)
Efficient 3D Reconstruction, Streaming and Visualization of Static and
Dynamic Scene Parts for Multi-client Live-telepresence in Large-scale
Environments [6.5] 本研究では,静的シーンと動的シーンの双方で,部屋規模を超えて大規模環境下での3Dライブテレプレゼンス体験の共有を目指す。
我々のシステムは、リアルタイムに近い速度でVRベースのライブテレプレゼンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:04:42 GMT)
PresAIse, A Prescriptive AI Solution for Enterprises [6.5] 本稿は、IBM Researchのイニシアチブの概要であり、一連の規範的AIソリューションを提供することによって、これらの課題のいくつかに対処することを目的としている。
ソリューションスイートには、スケーラブルな因果推論方法、解釈可能な意思決定アプローチ、大規模言語モデルの統合が含まれている。
概念実証であるPresAIseは、非MLの専門家が自然言語インターフェースを介して規範的なAIモデルと対話できるようにすることで、ソリューションの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:59:28 GMT)
A Homogenization Approach for Gradient-Dominated Stochastic Optimization [6.5] 勾配支配を享受する関数に対する同次二階降下法(SHSOD)を提案する。
以上の結果から,SHSODMは勾配優先最適化法において,他の2次法で達成された最もよく知られたサンプルの複雑さと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:58:40 GMT)
Punctuation Restoration Improves Structure Understanding without
Supervision [6.5] 触覚回復は、構造理解を改善する効果的な学習目標である。
本研究では,句読点復元が構造関連タスクにおける内分布・外分布性能の向上に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:22:52 GMT)
LEFL: Low Entropy Client Sampling in Federated Learning [6.4] Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが協力して、プライベートデータを使用して単一のグローバルモデルを最適化する、機械学習パラダイムである。
本稿では,モデルが学習した高レベルの特徴に基づいて,クライアントのクラスタリングを1回行うことで,新たなサンプリング手法LEFLを提案する。
提案手法で選択したサンプルクライアントは,グローバルなデータ分布に対して,相対エントロピーが低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:13:00 GMT)
The Application of ChatGPT in Responding to Questions Related to the
Boston Bowel Preparation Scale [6.3] ChatGPTは、創発的なインテリジェンスを持つ大きな言語モデルであり、医療応用の可能性をも示している。
2020年から2023年にかけて,回顧的に233枚の大腸内視鏡像を収集した。
これらの画像はBoston Bowel prepared Scale (BBPS) を用いて, 3人の高齢者内科医と3人の初心者内科医により評価された。
ChatGPTの精度は48.93%から62.66%の間で変化し、内科医の精度は76.68%から77.83%まで続いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:38:12 GMT)
One-shot Imitation in a Non-Stationary Environment via Multi-Modal Skill [6.3] 本稿では,ワンショット模倣とゼロショット適応が可能なスキルベース模倣学習フレームワークを提案する。
視覚言語モデルを利用して、オフラインのビデオデータセットから設定したセマンティックスキルを学習する。
拡張された多段階のメタワールドタスクに対して,様々なワンショットの模倣シナリオでフレームワークを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:01:52 GMT)
Compositional Deep Probabilistic Models of DNA Encoded Libraries [6.2] 分子表現をモノシンソン,ジシンソン,トリシンソン構造ブロックに分解するDELデータ(DEL-Compose)の合成確率モデルを提案する。
本モデルでは, 基準値と比較して高い性能を示し, 適切な薬局網を充実させ, 内在的解釈可能な構造を通じて貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:15:09 GMT)
Mysticeti: Low-Latency DAG Consensus with Fast Commit Path [6.2] 我々は、低レイテンシかつ高リソース効率のビザンチンコンセンサスプロトコルであるMysticeti-Cを紹介する。
我々は、最先端のコンセンサスと高速パスプロトコルを比較し、その低レイテンシとリソース効率を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:33:32 GMT)
Analyzing Prompt Influence on Automated Method Generation: An Empirical
Study with Copilot [6.0] 本研究では,8つのプロンプトがプロンプトのスタイルや内容,正確性,複雑性,サイズ,開発者コードとの類似度に与える影響について検討する。
結果から,実例の存在や目的の要約などの素早い特徴が,結果の質にどのように影響するかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:58:53 GMT)
P-Mamba: Marrying Perona Malik Diffusion with Mamba for Efficient
Pediatric Echocardiographic Left Ventricular Segmentation [6.0] P-Mamba を用いた小児心エコー図左室分画の高効率化について検討した。
具体的には、最近提案された視覚マンバエンコーダブランチの視覚マンバ層に目を向ける。
他のDWTベースのPMDエンコーダブランチでは、ノイズ抑制にPMDを利用するDWTベースのPerona-Malik Diffusion(PMD)ブロックを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:02:46 GMT)
Forecasting for Swap Regret for All Downstream Agents [6.0] 我々は, 最善を尽くす下流エージェントが, スワップ後悔を抑えることが保証されるよう, 予測を行うことの問題点について検討する。
校正されていないが、慎重に選択されたイベントの収集に偏っていない予測を行うことで、任意の下流エージェントが後悔のスワップを減らすことを保証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:39:11 GMT)
Optimal Task Assignment and Path Planning using Conflict-Based Search
with Precedence and Temporal Constraints [5.9] 本稿では,TAPF-PTC問題におけるタスク割り当てと経路探索について検討する。
我々は、競合ベースの検索(CBS)を拡張して、優先度と時間的制約に従うタスク割り当てと衝突のない経路を同時に生成する。
実験により,我々のアルゴリズムであるCBS-TA-PTCは,優先度と時間的制約を効果的に解決できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:07:58 GMT)
An in-principle super-polynomial quantum advantage for approximating
combinatorial optimization problems via computational learning theory [5.9] 量子コンピュータは、最適化問題に対する近似解法において、古典的コンピュータよりも高次超多項式的優位性を有することを証明している。
量子アドバンテージのコアは、究極的にはShorの量子アルゴリズムからファクタリングのために借用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:40:31 GMT)
CaPS: Collaborative and Private Synthetic Data Generation from Distributed Sources [5.9] 分散データホルダから合成データの協調的かつプライベートな生成のためのフレームワークを提案する。
我々は信頼されたアグリゲータをセキュアなマルチパーティ計算プロトコルに置き換え、差分プライバシー(DP)を介してプライバシを出力する。
MWEM+PGMおよびAIMの最先端選択測度生成アルゴリズムに対するアプローチの適用性とスケーラビリティを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:26:32 GMT)
Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents [5.8] 現代の強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なタスクにおいて人間より優れている。
我々は、RLエージェントの集団が、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達できることを示します。
支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:32:35 GMT)
Learning How To Ask: Cycle-Consistency Refines Prompts in Multimodal
Foundation Models [5.6] CyclePromptは、サイクル一貫性をフリーの監視信号として使用し、プロンプトを反復的に作成する。
コード生成と画像キャプションという2つの領域でCyclePromptを実証する。
私たちの知識を最大限に活用するために、自己教師型学習を初めて活用するのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:49:17 GMT)
Intelligent Canvas: Enabling Design-Like Exploratory Visual Data
Analysis through Rapid Prototyping, Iteration and Curation [5.6] 我々は、生成AIをデータ分析に組み込んだ「デザインライクな」インテリジェントキャンバス環境を導入する。
私たちの2つのコントリビューションには、生成可能なAIコンポーネントをキャンバスインターフェースに統合することや、ユーザスタディからの経験的な発見が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:33:12 GMT)
Probabilistic Forecasting with Generative Networks via Scoring Rule
Minimization [5.6] 生成ニューラルネットワークを用いて高次元空間上の分布をパラメトリズする。
生成ネットワークをトレーニングし、関心の現象の時間的シーケンスの記録に基づいて、予測順序(または前順序)のスコアリングルールを最小化する。
本手法は,特に確率的キャリブレーションにおいて,最先端の対角法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:27:28 GMT)
Verified Multi-Step Synthesis using Large Language Models and Monte
Carlo Tree Search [5.5] 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いて大規模言語モデル(LLM)を誘導し,Dafny,Lean,Coqの検証プログラムを生成する手法を提案する。
提案手法はVMCTSと呼ばれ,各ステップで部分的なプログラムをチェックすることにより,探索アルゴリズム内の検証手法を活用する。
検証済みの5つの問題に対して,VMCTSでは,1時間で再サンプリングした場合でも,基本モデルでは解けない4つの問題に対して,VMCTSは6分以内で解けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:55:14 GMT)
Trained quantum neural networks are Gaussian processes [5.4] パラメトリックな1量子ビットゲートと2量子ビットゲートを幅の限界で固定した量子ニューラルネットワークについて検討した。
我々は、教師付き学習問題に対して、二乗損失を伴う勾配降下によるネットワークのトレーニングを解析的に特徴付ける。
ネットワークが不毛の台地の影響を受けていない限り、トレーニングされたネットワークはトレーニングセットに完全に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:00:08 GMT)
Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance
Function [5.4] 我々はこの観測を用いて、ユークリッド距離関数に適用された近似勾配勾配の拡散モデルを再解釈する。
そこで本研究では, DDIM サンプルの直進収束解析を行い, デノイザの投射誤差を簡易に仮定する。
本稿では,DDIMに対する2つの簡単な修正に基づく新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:08:41 GMT)
Misconduct in Post-Selections and Deep Learning [5.4] ほとんどすべての機械学習メソッドは、不正行為と隠蔽という、同じ不正行為に根ざしています。
ここでの新しい分析から、隠された犯人がポストセレクションであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:11:08 GMT)
MatSynth: A Modern PBR Materials Dataset [5.4] Mat Synthは4000以上のCC0超高分解能PBR材料のデータセットである。
Mat Synth はプロジェクトページ https://www.gvecchio.com/matsynth.com で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:31:07 GMT)
Generating Java Methods: An Empirical Assessment of Four AI-Based Code
Assistants [5.3] 私たちは、人気のあるAIベースのコードアシスタントであるGitHub Copilot、Tabnine、ChatGPT、Google Bardの4つの有効性を評価します。
その結果、Copilotは他のテクニックよりも正確であることが多いが、他のアプローチによって完全に仮定されるアシスタントは存在しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:59:20 GMT)
Scribble-based fast weak-supervision and interactive corrections for
segmenting whole slide images [5.3] 本稿では,スライス組織像全体のセグメンテーションにおける2つの大きな課題に対処するために,ユーザインタラクションを最小限に抑えた動的インタラクティブかつ弱教師付きセグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:57:35 GMT)
The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations [5.2] データ中毒に対する非現実的説明の脆弱性について検討する。
我々は,反実的な説明の文脈でデータ中毒を定式化し,リコースのコストを増大させる。
現状の反ファクト生成手法がこのようなデータ中毒に弱いことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:41:32 GMT)
HQNET: Harnessing Quantum Noise for Effective Training of Quantum Neural
Networks in NISQ Era [5.1] ノイズのない理想的な条件と比較して,バレンプラトー (BP) はノイズの多い量子環境において早く現れる。
ノイズの多い量子コンピューティング環境におけるQNN性能を改善するために,観測可能な選択のための戦略的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:08:18 GMT)
Color Image Denoising Using The Green Channel Prior [5.1] グリーンチャネル先行(GCP)は、しばしば色画像のデノイングにおいて過小評価されるか無視される。
本稿では,GCP-ID(GCP-ID)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:57:37 GMT)
Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and
Climate Variability with Uncertainties [5.0] 本研究では、農業において人工知能(AI)が作物の収量を増加させ、細管の使用と水処理を行い、硝酸塩の流出と温室効果ガスを減らす方法について検討した。
気候変動や農業知識の制限に直面するため、農業環境とAIエージェントの相互作用をモデル化するために、作物シミュレーターを用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いる。
また,N$O排出を予測する機械学習(ML)モデルを開発し,これらの予測をシミュレータに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:29:40 GMT)
Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes under Weak
Distributional Overlap [5.0] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)における非政治的評価の課題を再検討する。
本稿では,この環境での良好な性能を期待できる2重頑健性(TDR)推定器のクラスを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:55:56 GMT)
Unveiling Hidden Energy Anomalies: Harnessing Deep Learning to Optimize
Energy Management in Sports Facilities [5.0] スポーツ施設の異常検出における機械学習,特にディープラーニングの役割について検討する。
本稿では,Deep Feedforward Neural Networks (DFNN) を用いた問題定式化を行い,しきい値推定手法を提案する。
提案手法の有効性を評価するため, カタール大学における水文中心データセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:27:06 GMT)
Hierarchical Position Embedding of Graphs with Landmarks and Clustering
for Link Prediction [4.8] 本稿ではランドマークと呼ばれる代表ノードを用いた位置情報の表現を提案する。
高い集中度を持つ少数のノードがランドマークとして選択され、ノードの位置の参照ポイントとして機能する。
実践的なネットワークに理論的知見を適用し,ランドマークとクラスタリングを組み込んだ階層的位置推定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:13:12 GMT)
Optimal Learning via Moderate Deviations Theory [4.7] 我々は、中等度偏差原理に基づくアプローチを用いて、高精度な信頼区間の体系的構築を開発する。
提案した信頼区間は,指数的精度,最小性,整合性,誤評価確率,結果整合性(UMA)特性の基準を満たすという意味で統計的に最適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:37:10 GMT)
HyperBERT: Mixing Hypergraph-Aware Layers with Language Models for Node
Classification on Text-Attributed Hypergraphs [4.5] 我々はハイパーグラフリレーショナル構造とテキスト分散ハイパーグラフを同時にモデル化する新しいアーキテクチャHyperBERTを提案する。
結果から,HyperBERTは5つの挑戦的テキスト分散ハイパーグラフノード分類ベンチマークに対して,新たな最先端性を達成していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:24:20 GMT)
A Refutation of Shapley Values for Explainability [4.5] 最近の研究は、Shapley値が誤解を招く情報を提供するブール関数の存在を実証した。
本稿は, 様々な特徴に対して, 1つ以上の不適切な発見問題を示すブール関数が存在することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:35:25 GMT)
A new framework for calibrating COVID-19 SEIR models with
spatial-/time-varying coefficients using genetic and sliding window
algorithms [4.5] サセプティブル感染除去モデル(SEIR)は、非薬剤的介入(NPI)がCOVID-19の流行の地域的および時間的分布に与える影響をモデル化するために、空間的・時間的に異なる係数を仮定する。
SEIRモデルの空間/時間変化パラメータを最適化するための新しい校正フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:27:30 GMT)
Gaussian boson sampling with click-counting detectors [4.4] クリックカウント検出器を用いた一般多モードガウス状態からのサンプリング問題について検討する。
与えられた結果を得る確率は、Kensingtonianと呼ばれる新しい行列関数と関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:55:24 GMT)
From random-walks to graph-sprints: a low-latency node embedding
framework on continuous-time dynamic graphs [4.4] 本稿では,レイテンシが低く,最先端の高レイテンシモデルと競合する連続時間動的グラフ(CTDG)のフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,マルチホップ情報を要約したタイムアウェアノード埋め込みを,入ってくるエッジ上のシングルホップ操作のみを用いて計算する。
グラフプリント機能と機械学習を組み合わせることで,競争性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:20:46 GMT)
Investigating the Effect of Noise on the Training Performance of Hybrid
Quantum Neural Networks [4.3] 我々は、位相フリップ、ビットフリップ、位相減衰、振幅減衰、分極チャネルなど、異なる量子ノイズゲートの影響を分析する。
以上の結果から,HyQNNのトレーニングと,ノイズの確率の異なる検証精度に顕著で有意な影響が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:26:19 GMT)
Evaluating the Data Model Robustness of Text-to-SQL Systems Based on
Real User Queries [4.3] 本論文は,テキスト・ツー・システムのデータモデルロバスト性について,実際に評価した最初の事例である。
サッカーDBはFIFAワールドカップ2022の文脈で9ヶ月にわたって展開されたシステムである。
データはすべて、システムにライブで質問された実際のユーザ質問に基づいています。これらの質問のサブセットを手動でラベル付けし、3つの異なるデータモデルに翻訳しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:28:57 GMT)
Camera Calibration through Geometric Constraints from Rotation and
Projection Matrices [4.1] 本稿では,カメラの内在的・外在的パラメータを測定するための制約に基づく新たな損失を提案する。
我々の手法は、ニューラルネットワークの学習能力を利用して、望ましいパラメータを推定するハイブリッドアプローチである。
提案手法は,最新のSOTA(State-of-the-art)ベンチマークと比較して,全パラメータにまたがる改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:07:34 GMT)
Learning to Compute Gr\"obner Bases [4.1] Gr"obnerベースは、非常に高価な計算コストで知られている。
本稿では,トランスフォーマーのトレーニングにより,初めて複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:30:19 GMT)
Unveiling Competition Dynamics in Mobile App Markets through User
Reviews [4.1] モバイルアプリ市場分析を支援するための,新しい自動手法を提案する。
提案手法は,新たに公開されたユーザレビューに基づいて,定量的なメトリクスとイベント検出技術を活用する。
本研究の結果から,選択された市場セグメント内の関連事象の検出に関する実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:44:43 GMT)
The Paradox of Motion: Evidence for Spurious Correlations in
Skeleton-based Gait Recognition Models [4.1] 本研究は、視覚に基づく歩行認識が主に動きパターンに依存しているという一般的な仮定に挑戦する。
高さ情報の除去が顕著な性能低下につながることを比較分析により示す。
本研究では,時間的情報を無視して個々のポーズを処理する空間変換器モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:33:12 GMT)
CrossGaze: A Strong Method for 3D Gaze Estimation in the Wild [4.1] 我々は、視線推定のための強力なベースラインであるCrossGazeを提案する。
我々のモデルはいくつかの最先端手法を超え、平均角誤差は9.94度である。
提案手法は,視線推定における将来の研究開発の基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:20:26 GMT)
Gaussian Ensemble Belief Propagation for Efficient Inference in
High-Dimensional Systems [4.0] 本稿では,アンサンブルカルマンフィルタとガウス的信念(GaBP)を融合したGEnBPを紹介する。
GEnBPは、グラフィックモデル構造で低ランクのローカルメッセージを渡すことでアンサンブルを更新する。
これは、連立学習システムパラメータ、観測パラメータ、潜時状態変数を含む一般的な問題構造に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:31:36 GMT)
A Novel Approach to Regularising 1NN classifier for Improved
Generalization [4.0] 流域分類器は、十分な密度のデータセット上で任意の境界を見つけることができ、同時に非常に小さなVC次元を持つことを示す。
本研究では,流域分類器に整合した表現を学習可能な損失関数を提案し,NAAベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:09:15 GMT)
Syllable based DNN-HMM Cantonese Speech to Text System [4.0] 本稿では,音節ベース音響モデルを用いたカントーン音声テキスト(STT)システムを構築する。
OnCに基づく音節音響モデリングは、単語誤り率(WER)が9.66%、リアルタイム係数(RTF)が1.38812で最高の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:54:24 GMT)
BdSLW60: A Word-Level Bangla Sign Language Dataset [3.9] 我々は、制約のない自然な設定で、BdSLW60という名前の包括的BdSLワードレベルデータセットを作成します。
データセットには60のBangla手話が含まれており、18人の手話専門家が手話専門家の監督の下で提供した9307のビデオトライアルがかなりの規模で提供されている。
本稿では,SVM(Support Vector Machine)を用いたBdSLW60データセットのベンチマーク結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:02:58 GMT)
Fairness Auditing with Multi-Agent Collaboration [3.8] 公正監査における既存の作業は、エージェントが独立して動作すると仮定する。
異なるタスクに対して同一プラットフォームを監査する複数のエージェントについて検討する。
エージェントが独立して動作したり協力したりする際の相互作用を理論的に研究する。
意外なことに、コーディネーションが正確さを監査するのに有害である場合もありますが、非コーディネートなコラボレーションは一般的に良い結果をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:24:46 GMT)
Denoising Diffusion Restoration Tackles Forward and Inverse Problems for
the Laplace Operator [3.8] 本稿では,拡散復元モデル(DDRM)を用いたPDEの逆解と前方解に対する新しいアプローチを提案する。
DDRMは線形演算子の特異値分解(SVD)を利用して元のクリーン信号を復元するために線形逆問題に用いられた。
以上の結果から,拡散復元法を用いることで,解とパラメータの推算が大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:04:41 GMT)
Learning Cortical Anomaly through Masked Encoding for Unsupervised
Heterogeneity Mapping [3.8] 本稿では、複雑な脳疾患の教師なし検出のための新しいフレームワークであるCAM(Cortical Anomaly Detection through Masked Image Modeling)を紹介する。
我々は、この枠組みを精神スペクトル上の個人の検出に利用し、その能力を実証する。
Pars Triangularisを含む非典型的皮質領域と、統合失調症に関連するいくつかの前頭葉領域の分析は、我々のアプローチにさらなる信頼をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:58:22 GMT)
Strategizing against No-Regret Learners in First-Price Auctions [3.8] 本研究は,2人のプレーヤ間の第1価格の繰り返しオークションと一般のベイズゲームについて検討した。
1人のプレイヤーは学習アルゴリズムを使わず、もう1人のプレイヤーは学習者のアルゴリズムを知り、自身のユーティリティを最大限にするために戦略を立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:03:56 GMT)
Measurement induced phase transitions in quantum raise and peel models [3.6] 古典的なアップ・アンド・ピールモデルの界面成長をエミュレートする量子回路モデルを提案する。
大規模シミュレーションにより, フィードバックルールによっては, 測定による絡み合い遷移がいくつか実施される可能性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:11:30 GMT)
Poisson flow consistency models for low-dose CT image denoising [3.6] 本稿では,Poisson Flow Generative Model (PFGM)++で得られる柔軟性と,高品質で単一ステップの一貫性モデルのサンプリングを併用した新しい画像復調手法を提案する。
この結果から,PFGM++における拡張変数の次元性であるハイパーパラメータDのチューニングの柔軟性が,一貫性モデルよりも優れることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:39:56 GMT)
Adversarial Robustness on Image Classification with $k$-means [3.5] 我々は、攻撃に対する$k$-meansクラスタリングアルゴリズムの脆弱性を評価し、関連するセキュリティリスクを強調した。
敵シナリオにおけるテスト性能を向上させるための敵訓練手法を導入・評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:53:13 GMT)
Model approximation in MDPs with unbounded per-step cost [3.5] 我々は、無限水平割引コストのMarkov決定プロセス$mathcalM$に対して、近似モデル$hatmathcalM$にしかアクセスできない場合に制御ポリシーを設計する問題を考える。
最適なポリシー$hatpistar$は、オリジナルのモデル$mathcalM$で使用される場合、どの程度機能しますか?
コスト関数間の重み付き距離と、原モデルと近似モデルの遷移核間の重み付き距離に明示的に依存する上限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:36:30 GMT)
Input Validation for Neural Networks via Runtime Local Robustness
Verification [3.4] 本稿では,実行時局所ロバスト性検証を用いてニューラルネットワークの入力を検証することを提案する。
実験により,ニューラルネットワークを敵の例から保護し,精度を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:09:49 GMT)
Nonlinear Processing with Linear Optics [3.4] 低光出力で同時にプログラム可能な線形変換と非線形変換を合成できる多重散乱を用いた新しいフレームワークを提案する。
我々は、この光学フレームワークのスケーリングが、最先端のディープデジタルネットワークのように、電力法則に従うことを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:42:15 GMT)
Advancing Data-driven Weather Forecasting: Time-Sliding Data
Augmentation of ERA5 [3.4] 我々は高解像度データへの共通依存から逸脱する新しい戦略を導入する。
本稿では,データ拡張と処理に対する新たなアプローチとして,変数の追加による従来のアプローチの改善について述べる。
その結果, 解像度が低いにもかかわらず, 提案手法は大気条件の予測にかなり精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:01:22 GMT)
A Dataset for the Detection of Dehumanizing Language [3.3] そこで本研究では,非人間化テキストの2つのデータセット,大規模な自動収集コーパス,より小さな手動注釈付きデータセットを提案する。
提案手法により,多種多様な非人間化データを扱えるようになり,さらなる探索分析と非人間化パターンの自動分類が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:58:24 GMT)
LLM-driven Imitation of Subrational Behavior : Illusion or Reality? [3.2] 既存の作業は、複雑な推論タスクに対処し、人間のコミュニケーションを模倣する大規模言語モデルの能力を強調している。
そこで本研究では,LLMを用いて人工人体を合成し,サブリレーショナル・エージェント・ポリシーを学習する手法を提案する。
我々は,4つの単純なシナリオを通して,サブリレータリティをモデル化するフレームワークの能力について実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:46:39 GMT)
Perturbation-Assisted Sample Synthesis: A Novel Approach for Uncertainty
Quantification [3.2] 本稿では、摂動支援サンプル合成(PASS)法により生成された合成データを利用した新しい摂動支援推論(PAI)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、複雑なデータシナリオ、特に非構造化データの不確実性定量化に焦点を当てている。
我々は、画像合成、感情語分析、マルチモーダル推論、予測区間の構築など、様々な分野に適用することで、複雑なデータ駆動タスクにおける不確実性定量化を推し進める上で、PAIの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:44:31 GMT)
A new development of modified quantum mechanics [3.2] 我々は、新しい量子力学と、その新しい原子微細構造アルゴリズムを提案する。
ab 原子微細構造の計算は 相対論的量子力学を 生成する最初の駆動力です
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:12:27 GMT)
Improving Image Coding for Machines through Optimizing Encoder via
Auxiliary Loss [3.1] そこで本研究では,エンコーダに補助損失を付与し,その認識能力と速度歪み性能を向上させるための新しいICMモデルのトレーニング手法を提案する。
本手法は,従来の訓練法と比較して,オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションタスクにおいて,Bjontegaard Deltaレートを27.7%,20.3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:45:25 GMT)
Transfer Operators from Batches of Unpaired Points via Entropic
Transport Kernels [3.1] そこで我々は,最大形推論関数を導出し,計算可能な近似を提案し,それらの特性を解析する。
我々は、ブロック数$N$が無限に近づくと、経験的近似から真の密度を回復できることを示す$Gamma$-convergenceの結果を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:52:41 GMT)
Adjustment Identification Distance: A gadjid for Causal Structure
Learning [3.1] 本稿では,グラフ間の因果距離を推定する枠組みを提案する。
このフレームワークを用いて、改良された調整ベース距離と、部分的に有向な非巡回グラフと因果順序の拡張を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:32:59 GMT)
Vertex-minor universal graphs for generating entangled quantum
subsystems [3.0] 我々は、$k$量子ビットの量子状態、すなわち$n$量子ビットの量子状態の概念を研究し、任意の$k$量子ビット上で安定化状態を誘導することができる。
これらの状態は、Bravyiらによって導入された$k$-pairable状態の概念を一般化し、グラフ状態と$k$-vertex-minor Universal graphを用いて、一視点から研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:02:32 GMT)
Sugarcane Health Monitoring With Satellite Spectroscopy and Machine Learning: A Review [3.0] このレビューは、サトウキビの健康モニタリングと、衛星分光法と機械学習(ML)を用いた病気・害虫検出における、未調査、未調査領域を掘り下げるものである。
関連衛星、植生指標、ML法、サトウキビ反射率に影響を与える要因、最適な成長条件、共通疾患、従来の検出方法など、システム開発の重要事項について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:12:39 GMT)
Approximation of relation functions and attention mechanisms [3.0] ニューラルネットワーク特徴写像の内部積は、入力間の関係をモデル化する方法として現れる。
本研究では,ニューラルネットワークの内部積の近似特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:53:47 GMT)
Now It Sounds Like You: Learning Personalized Vocabulary On Device [2.9] フェデレートラーニング(FL)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを実行する能力において、大きな進歩を見せている。
本研究は、デバイス上での言語モデリングにパーソナライズされたFLを適用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:27:36 GMT)
LoTa-Bench: Benchmarking Language-oriented Task Planners for Embodied
Agents [2.9] 大規模言語モデル (LLM) はタスク計画のための代替ソリューションとして最近注目されている。
本稿では,ホームサービス実施エージェントのタスクプランニング性能を定量的に評価するベンチマークシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:28:57 GMT)
Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents [2.9] 個人のプライバシーを維持し、効果的な社会学習を可能にすることはどちらも重要なデシダータであるが、基本的には互いに相反しているように見える。
差分プライバシー(DP)に基づく厳密な統計的保証を用いて情報漏洩を制御する。
その結果,グループ意思決定の結果の質,学習精度,通信コスト,エージェントが備えているプライバシー保護の水準の両面でのトレードオフの性質が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:38:01 GMT)
Demystifying Quantum Power Flow: Unveiling the Limits of Practical
Quantum Advantage [2.8] 量子コンピュータは、古典的コンピュータにとって難解な問題を解くことを約束する。
量子パワーフローアルゴリズムによるスピードアップは、最先端のアルゴリズムによって解決された古典的なPFと比較して指数関数であると主張される。
ゲートベース量子コンピュータの古典的手法と比較して,QPFの解法における実用的量子優位性(PQA)の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:36:18 GMT)
Regression Trees for Fast and Adaptive Prediction Intervals [2.7] 本稿では,局所的なカバレッジ保証を伴う回帰問題に対して,予測間隔を調整するための一連の手法を提案する。
回帰木とランダムフォレストを適合度スコアでトレーニングすることで分割を作成する。
提案手法は多種多様な適合性スコアや予測設定に適用できるため,多種多様である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:46:07 GMT)
Glass Segmentation with Multi Scales and Primary Prediction Guiding [2.7] ガラスのような物体は、日々の生活の中でどこにでも見えます。
本稿では,FineRescaling and Merging Module (FRM) から構成されるMGNetを提案する。
高信頼セグメンテーションマップを作成するために,不確実性を考慮した新たな損失関数を用いてモデルを監督する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:14:32 GMT)
LOSS-GAT: Label Propagation and One-Class Semi-Supervised Graph
Attention Network for Fake News Detection [2.6] Loss-GATは、フェイクニュース検出のための半教師付き一級アプローチである。
我々は、ニュースを関心(フェイク)と非関心(リアル)の2つのグループに分類するために、2段階のラベル伝搬アルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:02:37 GMT)
The Deep Latent Position Topic Model for Clustering and Representation
of Networks with Textual Edges [2.6] Deep-LPTMは、変分グラフ自動エンコーダアプローチに基づくモデルベースのクラスタリング戦略である。
Enron社のメールは分析され、その結果の視覚化が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:14:14 GMT)
A Systematic Review of Data-to-Text NLG [2.5] 本研究は,データ・テキスト・ジェネレーション研究の現状を包括的に分析し,研究ギャップの特定,今後の方向性の提供,レビュー中の課題への対処を目的としている。
文献は,アプローチ,データセット,評価指標,応用,多言語主義,幻覚緩和対策など,徹底的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:51:45 GMT)
PowerFlowNet: Power Flow Approximation Using Message Passing Graph
Neural Networks [2.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、電力フロー近似の精度と速度を改善するための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,従来のNewton-Raphson法と同じような性能を示すPF近似のための新しいGNNアーキテクチャであるPowerFlowNetを紹介する。
性能と実行時間の点で、DC緩和法のような従来の近似法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:10:31 GMT)
On the Transit Obfuscation Problem [2.4] ルート上の中間点やルートから見えるようにすることは、交通や監視のシナリオにおいて重要な目標である。
本稿では,ある始点から終点への移動の問題であるトランジット難読化問題について,敵から隠れる必要がある特定の通過点を「隠蔽」しながら検討する。
本稿では,経路計画アルゴリズムの知識を十分に備えた強力な敵であっても,特定のトランジットポイントの匿名性を定量的に保証するトランジット匿名の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:02:05 GMT)
Discrete Nonparametric Causal Discovery Under Latent Class Confounding [2.4] 因果発見は、有界潜在クラスの下でも識別可能であることを示す。
この問題の実現性は、グローバルな共同設立者の基数、観察された変数の基数、因果構造の疎度の間のトレードオフによって管理される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:42:02 GMT)
On the Instance Dependence of Optimal Parameters for the Quantum
Approximate Optimisation Algorithm: Insights via Instance Space Analysis [2.4] 本稿では,QAOAの性能に対するインスタンス特性の依存性について検討する。
初期化パラメータの選択におけるインスタンス特性に関する洞察を使用することで、QAOAのパフォーマンスが向上する。
特定のインスタンスクラス内では、より小さなインスタンスからのパラメータをより大きなインスタンスに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:36:09 GMT)
Conditional Neural Expert Processes for Learning from Demonstration [2.3] 条件付きニューラルネットワークプロセス(CNEP)は、異なるモードから異なる専門家ネットワークにデモを割り当てることを学ぶ。
CNEPは、軌道がどのモードに属するかの監督を必要としない。
本稿では,CNEPモデルにより,新しい開始点と目的地点が提供されると,実際のマニピュレータによる障害物回避作業が達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:52:02 GMT)
RBF-PINN: Non-Fourier Positional Embedding in Physics-Informed Neural
Networks [2.2] 特定の状況下で広く使われているFourierベースの特徴マッピングの限界を強調した。
条件付き正定根基関数の使用を提案する。
我々の手法は座標に基づく入力ニューラルネットワークにシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:54:43 GMT)
Graph Feature Preprocessor: Real-time Extraction of Subgraph-based
Features from Transaction Graphs [2.2] グラフ特徴前処理(Graph Feature Preprocessor)は、金融取引グラフにおける典型的なマネーロンダリングと不正パターンをリアルタイムで検出するソフトウェアライブラリである。
よりリッチなトランザクション機能により、勾配ブースティングに基づく機械学習モデルの予測精度が劇的に向上することを示す。
我々のソリューションは、標準的なグラフニューラルネットワークよりも、マイノリティークラスのF1スコアの高い不正なトランザクションを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:53:48 GMT)
On-the-Fly Syntax Highlighting: Generalisation and Speed-ups [2.2] オンザフライ構文強調は、視覚二次表記値を言語派生のそれぞれの文字と素早く関連付けるタスクである。
スピード制約はツールのユーザビリティを保証するために不可欠であり、オンラインソースコードにアクセスするエンドユーザの応答性を示す。
コードの理解力を高めるためには、正確なハイライトを達成することが重要です。
このようなリゾルバの開発コストに対処することは、多くのプログラミング言語のバージョンを考えると必須である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:43:22 GMT)
System-level Analysis of Adversarial Attacks and Defenses on Intelligence in O-RAN based Cellular Networks [2.2] オープンラジオアクセスネットワーク技術におけるサイバー脅威のシステムレベルでの徹底的な調査を行う。
我々は、O-RANのほぼリアルタイムRAN Intelligent Controller(近RT RIC)プラットフォーム内のxAppsとして知られる機械学習(ML)インテリジェンスコンポーネントに焦点を当てる。
我々の研究は、2種類のテストデータに対する敵対攻撃を実行するために設計された悪質なxAppの開発から始まった。
これらの脅威を緩和するために,教師モデルを高いソフトマックス温度で訓練し,その知識を低いソフトマックス温度で訓練された学生モデルに伝達する蒸留技術を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:54:48 GMT)
ROSpace: Intrusion Detection Dataset for a ROS2-Based Cyber-Physical
System [2.2] ロボット・オペレーティング・システム2(ROS2)上に構築された組み込みサイバー物理システムにおける侵入検知のためのデータセットについて述べる。
データセットは時系列として構造化され、システムの期待される振る舞いとROS2固有の攻撃に対する応答を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:54:47 GMT)
Unit Test Generation using Generative AI : A Comparative Performance
Analysis of Autogeneration Tools [2.1] 本研究では,Pythonプログラムの単体テストスクリプト生成におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性を実験的に検討することを目的とする。
実験では,1)手続き型スクリプト,2)関数ベースのモジュール型コード,3)クラスベースのコードという3つのタイプのコードユニットを検討する。
以上の結果から,ChatGPTの性能はPynguinに匹敵するが,いくつかのケースではPynguinよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:18:29 GMT)
Graph Mamba: Towards Learning on Graphs with State Space Models [2.0] 選択状態空間モデル(SSM)に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)の新しいクラスを提案する。
GMNは、長距離、小規模、大規模、ベンチマークのベンチマーク実験で優れたパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:58:17 GMT)
On black-box separations of quantum digital signatures from pseudorandom
states [1.9] 我々は、$textitdoes not$が存在し、量子デジタル署名スキームのブラックボックス構造が存在することを示す。
この結果は,古典署名付き$textitone-time$ secure QDSスキームを記述した森前と山川(2022年)を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:36:35 GMT)
Echoes of Socratic Doubt: Embracing Uncertainty in Calibrated Evidential
Reinforcement Learning [1.9] 提案アルゴリズムは,共形推論の原理に基づいて,深い明解学習と量子キャリブレーションを組み合わせる。
ミニチュア化されたアタリゲームスイート(MinAtar)でテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:14:34 GMT)
Adversarially Robust Feature Learning for Breast Cancer Diagnosis [1.9] 敵対的なデータは、ディープラーニングアプリケーションの誤動作を引き起こす可能性がある。
本稿では, 乳がん診断の現実的応用のための, 対角的頑健な特徴学習法(ARFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:02:34 GMT)
ADS: Approximate Densest Subgraph for Novel Image Discovery [1.8] 本稿では,新しい画像発見のための高速かつトレーニング不要なアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの鍵は、画像の集合を距離重み付きグラフとして定式化することであり、その中で我々の仕事はK-デンストグラフを見つけることである。
より正確な画像のマイニングが可能でありながら、メモリフットプリントを小さくして実行する方がはるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:27:34 GMT)
Classification Using Global and Local Mahalanobis Distances [1.8] 競合クラスからの観測のマハラノビス距離に基づく新しい半パラメトリック分類器を提案する。
我々のツールは、これらの距離を異なるクラスの後部確率を推定する特徴として利用するロジスティックリンク関数を持つ一般化加法モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:22:42 GMT)
GhostWriter: Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences
Through Personalization and Agency [1.8] 大規模言語モデル(LLM)はより広く普及し、様々な形式の筆記補助を提供するのにユビキタスな用途を見出した。
我々はGhostWriterを紹介した。GhostWriterはAIによって強化された書き込みデザインプローブで、ユーザーは強化されたエージェンシーとパーソナライゼーションを実行できる。
GhostWriterを2つの異なる書き込みタスクで使用した18人の参加者を対象に、ユーザがパーソナライズされたテキスト世代の作成を支援し、システムの書き込みスタイルを制御する複数の方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:48:59 GMT)
Time to Stop and Think: What kind of research do we want to do? [1.7] 本稿では,メタヒューリスティック最適化の分野に焦点をあてる。
私たちの主な目標は、仕事の誠実な批判的な評価の種を縫い合わせることで、個人とコミュニティの両方でリフレクションプロセスを引き起こします。
この文書に含まれるすべての声明は、他人が共有できるかどうかに関わらず、個人的な見解と意見である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:53:57 GMT)
Inherent Diverse Redundant Safety Mechanisms for AI-based Software
Elements in Automotive Applications [1.6] 本稿では,自律走行システムにおける人工知能(AI)アルゴリズムの役割と課題について考察する。
主な関心事は、AIモデルの初期のトレーニングデータを超えて一般化する能力(と必要性)に関連している。
本稿では、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける過信AIモデルに関連するリスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:15:26 GMT)
Public Attitudes Toward ChatGPT on Twitter: Sentiments, Topics, and
Occupations [1.6] 感情分析などの自然言語処理技術を適用し,ChatGPTに対する公衆の態度を検討した。
私たちの感情分析の結果、全体の感情は肯定的であり、ネガティブな感情は時間の経過とともに減少していたことが示唆された。
私たちのトピックモデルは、最も人気のあるトピックが、教育、バード、検索エンジン、OpenAI、マーケティング、サイバーセキュリティであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:53:00 GMT)
Sequence graphs realizations and ambiguity in language models [1.5] 計算的観点から,シーケンスグラフの実現可能性とあいまいさについて検討する。
大きさが 3 の窓に対して、w が定数であるとしても、すべての不変量の硬さを証明する。
本稿では、実現可能性問題を解く整数プログラムと、列挙問題の解法を動的プログラミングで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:22:51 GMT)
Conditional Information Gain Trellis [1.5] 条件計算は、ニューラルネットワークの計算ユニットの一部のみを使用して入力を処理する。
深層畳み込みニューラルネットワークにおける特定の実行パスを生成するために,トレリスに基づくアプローチを用いる。
条件付き実行機構は,非条件付きベースラインと比較して,同等あるいは優れたモデル性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:23:45 GMT)
Training Coupled Phase Oscillators as a Neuromorphic Platform using
Equilibrium Propagation [1.3] 結合位相発振器の系をうまく訓練することは可能であることを示す。
XY/倉本模型の複雑なエネルギー環境は、乗算可能性をもたらし、この課題にどう対処するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:31:04 GMT)
Correction to "Wasserstein distance estimates for the distributions of
numerical approximations to ergodic stochastic differential equations" [1.3] Wasserstein-2距離におけるエルゴードSDEの数値離散化の非漸近的保証を解析する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:31:55 GMT)
ALMs: Authorial Language Models for Authorship Attribution [1.3] 我々は権威言語モデル(ALM)と呼ばれる著者帰属手法を導入する。
CCAT50データセットとBlogs50データセットを使用して、ALMを最先端システムと比較した。
ALMは,Blogs50で83.6%,CCAT50で74.9%,マクロ平均精度で83.6%のスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:18:45 GMT)
Increased Compute Efficiency and the Diffusion of AI Capabilities [1.2] 高度なAIモデルをトレーニングするには、計算リソースや計算に多大な投資が必要になる。
ハードウェアのイノベーションが計算とアルゴリズムの進歩の価格を下げるにつれ、AIモデルを所定のパフォーマンスにトレーニングするコストは、時間の経過とともに低下する。
アクセス効果が与えられたパフォーマンスにモデルを訓練できるアクターの数を増加させる一方、パフォーマンス効果は各アクターが利用できるパフォーマンスを同時に増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:52:00 GMT)
Quality Does Matter: A Detailed Look at the Quality and Utility of
Web-Mined Parallel Corpora [1.2] 我々は,ウェブマイニングコーパスの異なる部分間で,品質に有意な差異があることを指摘した。
また、Webマイニングされたデータセットでは、最もランクの高い25k部分でトレーニングされたNeural Machine Translation(NMT)モデルが、人間の計算したデータセットと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:47:00 GMT)
Globally-Optimal Greedy Experiment Selection for Active Sequential
Estimation [1.2] 逐次的に収集したデータの実験を適応的に選択するアクティブシーケンシャル推定の問題について検討する。
目標は、より正確なモデル推定のための実験選択ルールを設計することである。
そこで本稿では,グリーディ実験の選択手法のクラスを提案し,最大可能性の統計的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:09:29 GMT)
Model Assessment and Selection under Temporal Distribution Shift [1.2] 我々は,与えられたモデルの一般化誤差を推定する適応型ローリングウインドウ手法を開発した。
また、ペアワイズ比較を単一消去トーナメントに統合し、候補の集合から最適に近いモデル選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:54:08 GMT)
BERT4FCA: A Method for Bipartite Link Prediction using Formal Concept
Analysis and BERT [1.1] 本稿では,二部ネットワークにおけるリンク予測手法であるBERT4FCAについて,形式的概念解析(FCA)とBERTを用いて提案する。
実世界の2部ネットワーク上で実験を行い,本手法が従来のFCA法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:02:05 GMT)
Towards a Certified Proof Checker for Deep Neural Network Verification [1.0] 本稿では,DNN検証のための検証チェッカーの実装について述べる。
数値安定性と高い妥当性を提供することにより、既存の実装を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:51:50 GMT)
Gradient-flow adaptive importance sampling for Bayesian leave one out
cross-validation for sigmoidal classification models [1.0] 勾配流誘導適応的重要度サンプリング(IS)変換は、ベイズ分類モデルに対する点幅のモンテカルロ近似を安定させる。
我々は,ロジスティック回帰と浅部ReLU活性化人工ニューラルネットワークの場合において,ヤコビ行列式の正則式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:03:39 GMT)
Hole Flying Qubits in Quantum Dot Arrays [1.0] ホールスピン量子ビットは量子ゲートの実装の基礎となる高速量子演算を約束する。
本稿では,半導体量子ドットアレイにおけるホールスピン状態の長距離移動と絡み合ったペアの量子分布について検討する。
我々は、電場操作によりSOIの動的制御が可能であり、転送中に量子ゲートの実装を同時に行うことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:26:40 GMT)
Modeling Balanced Explicit and Implicit Relations with Contrastive
Learning for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs [1.0] 既存の手法は、推薦のためのユーザと知識概念との明確な関係に依存している。
MOOCプラットフォーム上のユーザの学習活動には、暗黙の関係が多数発生している。
本研究では,明示的・暗黙的な関係を表現・バランスできる,対照的な学習に基づく新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:12:44 GMT)
Arbitrary Polynomial Separations in Trainable Quantum Machine Learning [1.0] 量子機械学習の最近の理論的結果は、量子ニューラルネットワーク(QNN)の表現力とトレーニング可能性との一般的なトレードオフを示している。
ここでは、これらの否定的な結果を回避するために、非条件で証明可能なメモリ分離を示すQNNを効率的に訓練する階層を構築する。
量子文脈性(quantum contextuality)が表現性分離の源であることが示され、量子機械学習における現実的な優位性の存在が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:12:01 GMT)
Large Language Models for the Automated Analysis of Optimization
Algorithms [1.0] 最適化アルゴリズムの領域内でのLLM(Large Language Models)の可能性をSTNWebに組み込むことで実証することを目的としている。
これは、最適化アルゴリズムの挙動を可視化するサーチトラジェクトリ・ネットワーク(STN)の生成のためのWebベースのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:05:02 GMT)
Object Detection in Thermal Images Using Deep Learning for Unmanned
Aerial Vehicles [0.9] 本研究は,無人航空機が収集した熱画像中の微小物体と微小物体を認識可能なニューラルネットワークモデルを提案する。
背骨はYOLOv5の構造に基づいて開発され、最後にトランスフォーマーエンコーダが使用される。
ネックは、スライドウインドウと変圧器とを組み合わせたBI−FPNブロックを備え、予測ヘッドに入力された情報を増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:40:55 GMT)
Ant Colony Optimization for Cooperative Inspection Path Planning Using
Multiple Unmanned Aerial Vehicles [0.9] 本稿では無人航空機(UAV)の協調経路計画問題に対処する新しい群知能に基づくアプローチを提案する。
このアプローチでは、UAVの視点を生成するために構造の3Dモデルを使用する。
実構造物の3次元モデルを用いた実験を行い,提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:20:37 GMT)
On convertibility among bipartite 2x2 entangled states [0.9] 分離可能な操作の下で低いランクの絡み合った状態に変換することは不可能である。
MEMSは、所定の形成の絡み合いの順に絡み合った状態の底にあるかもしれないと推測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:53:48 GMT)
A Nonlocality Anomaly and Extended Semiquantum Games [0.9] 部分的に絡み合う状態が最大絡み合う状態を上回る非局所異常を議論する。
局所測定のジョイント確率の観点から、異常が発生するために必要な条件が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:01:43 GMT)
What the Fix? A Study of ASATs Rule Documentation [0.8] 複数のプログラミング言語を対象とした16のASATの100以上のルールのドキュメントを分析した。
目的や内容のタイプの観点から,ドキュメントの有効性を評価するための調査を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:51:36 GMT)
Lying Blindly: Bypassing ChatGPT's Safeguards to Generate Hard-to-Detect
Disinformation Claims at Scale [0.8] 本研究では、ウクライナにおける戦争に関する無条件の主張を発生させるChatGPTの能力について検討する。
IFCN登録ファクトチェッカーによるClaumReviewの戦争関連クレームと、ChatGPTが生成した類似のショートフォームコンテンツを比較した。
われわれは、ChatGPTが現実的でターゲット固有の偽情報を安価、迅速、かつ大規模に生成できることを示し、これらの主張が人間や既存の自動化ツールによって確実に区別できないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:50:08 GMT)
Spin-coupled molecular orbitals: chemical intuition meets quantum
chemistry [0.8] スピン結合根基状態を含む一般化MO理論を導入する。
我々の理論は化学結合のモデルを提供しており、これは化学的に直感的かつ定性的に正確である。
我々の理論の活用は古典的な計算に重大な課題をもたらすが、スピン結合状態の予測可能な構造は量子コンピュータを利用するアルゴリズムに理想的に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 23:57:04 GMT)
Visual Question Answering Instruction: Unlocking Multimodal Large
Language Model To Domain-Specific Visual Multitasks [0.8] VQA-IN(Visual Question Answering Instruction)と呼ばれる,ドメイン固有の視覚および視覚のデータセットを統一された質問応答形式に変換する手法を開発した。
提案手法は,マルチタスク方式で視覚言語タスクの性能を維持しつつ,ドメイン固有の視覚タスクのスコアを高く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:40:53 GMT)
Forecasting high-impact research topics via machine learning on evolving
knowledge graphs [0.8] 我々は、研究者がこれまでに出版したことのないアイデアの発症の影響を予測する方法を示す。
我々は、2200万以上の科学論文から構築された大きな進化した知識グラフを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:09:38 GMT)
Enabling Multi-Agent Transfer Reinforcement Learning via Scenario
Independent Representation [0.7] マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムは、エージェント間の協調や競合を必要とする複雑なタスクに広く採用されている。
本稿では,様々な状態空間を固定サイズの入力に統一することで,MARLの伝達学習を可能にする新しいフレームワークを提案する。
スクラッチから学習するエージェントと比較して,他のシナリオから学んだ操作スキルを用いたマルチエージェント学習性能の大幅な向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:48:18 GMT)
Epistemic Power, Objectivity and Gender in AI Ethics Labor: Legitimizing
Located Complaints [0.7] 本稿は、研究者、開発者、オープンソースコントリビュータ、アーティスト、活動家など75人の技術者へのインタビューに基づいている。
AI倫理の実践が、学術的な権威、自動化、定量化にいかに到達し、正当性を達成したかを示します。
私は、支配的なAI倫理の実践が、同じプロジェクトの正当部分として具現化され、生きた経験を非合法化し、疎外化する程度に、AI倫理をプロジェクトとして正当かつ反対の尺度で正当化するリスクを負うと論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:07:03 GMT)
The domain wall color code [0.7] 量子誤り訂正カラーコードの新しい変種であるドメインウォールカラーコードを導入する。
この符号は、バイアスノイズを受ける量子ビットに対して、非常に高いコード容量エラー閾値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:38:58 GMT)
Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers [0.7] 量子コンピュータの潜在的な用途とリスクについて、現在知られていることをレビューする。
新しい近似手法とビジネス関連量子応用の商業的探索という2つの大規模トレンドを特定した。
我々は、量子コンピュータが経済的に重要でない計算を実行できると信じていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:47:44 GMT)
Optimized Information Flow for Transformer Tracking [0.7] ワンストリームトランスフォーマートラッカーは、挑戦的なベンチマークデータセットで優れたパフォーマンスを示している。
トラッカーの識別能力を高めるための新しいOIFTrackフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:39:15 GMT)
Self-Supervised Blind Source Separation via Multi-Encoder Autoencoders [0.7] ブラインドソース分離(ブラインドソース分離、BSS)は、ソースやミキシングシステムの事前の知識なしに、ソースを混合物から分離することを含む。
マルチエンコーダオートエンコーダの自然特徴部分空間特化能力を活用することで,非線形混合物のBSSに対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:40:31 GMT)
Systematic coarse-graining of environments for the non-perturbative
simulation of open quantum systems [0.7] 本研究では,有限時間間隔での開系力学を正確に捉えた有効フォノンスペクトル密度の構築手法を提案する。
既存の非摂動シミュレーションツールと組み合わせることで、多体オープンシステムダイナミクスに関連する計算コストを大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:38:29 GMT)
Enhancing Robustness of Indoor Robotic Navigation with Free-Space
Segmentation Models Against Adversarial Attacks [0.7] ディープラーニングモデルは敵の攻撃に弱い。
本研究では,ニューラルネットワークの隠れた層内の脆弱性を同定する。
提案手法は,クリーン画像と逆画像における隠蔽層間のギャップを最小限に抑え,新しい距離損失関数を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:57:24 GMT)
Zero Shot Molecular Generation via Similarity Kernels [0.7] ゼロショット分子生成の新しい手法である類似性に基づく分子生成(SiMGen)を提案する。
SiMGenは時間依存の類似性カーネルと事前訓練された機械学習力場からの記述子を組み合わせて分子を生成する。
また、ユーザがSiMGenで構造をオンラインで生成できるインタラクティブなWebツールもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:53:44 GMT)
Tensor network noise characterization for near-term quantum computers [0.6] 本研究では,実験可能なトモグラフィーサンプルが,現実的な相関ノイズモデルを正確に特徴付けるのに十分であることを示す。
本手法と最近提案されたノイズ対応テンソルネットワーク誤り軽減プロトコルを組み合わせる。
これにより、テンソルネットワークに基づくノイズキャラクタリゼーションプロトコルは、短期量子コンピューティング時代の実用的なエラーキャラクタリゼーションと緩和のための貴重なツールとして位置づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:57:47 GMT)
Floralens: a Deep Learning Model for the Portuguese Native Flora [0.6] 我々は,生物分類のためのデータセットを構築するための方法論を,一般公開された研究グレードデータセットから開発する。
GoogleのAutoML Visionクラウドサービスが提供するような、既製の深層畳み込みニューラルネットワークを使用して、これらのデータセットからモデルを導出します。
慎重にデータセットを設計することで、既成の機械学習クラウドサービスが、最先端の市民科学プラットフォームが提供するものに匹敵する、比較的少ない労力で正確なモデルを生成することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:23:21 GMT)
End-to-End Policy Learning of a Statistical Arbitrage Autoencoder
Architecture [0.5] 統計的アービタージュ(StatArb)におけるオートエンコーダアーキテクチャの有用性について検討する。
我々は、Ornstein-Uhlenbeck(OU)プロセスに基づいた取引戦略を導出するために、米国株のリターンに基づいて訓練された標準のAutoencoderを使用します。
政策学習アプローチを採用し、ポートフォリオトレーディングポリシの空間のニューラルネットワーク表現にAutoencoderネットワークを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:53:00 GMT)
nSimplex Zen: A Novel Dimensionality Reduction for Euclidean and Hilbert
Spaces [0.5] 次元低減技術は、高次元空間から低次元空間への値のマッピングを行う。
次元を減少させる新しいトポロジカル手法であるnSimplex Zenを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:33:18 GMT)
Migration to Microservices: A Comparative Study of Decomposition
Strategies and Analysis Metrics [0.5] 本稿では,モノリシックアプリケーションにおけるポテンシャルを識別する新しいクラスタリング手法を提案する。
本手法では,クラス間の静的解析,構造,意味的関係を考慮した密度に基づくクラスタリングアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:15:00 GMT)
Efficient Resource Scheduling for Distributed Infrastructures Using
Negotiation Capabilities [0.5] ファジィ論理に基づく資源スケジューリングのためのエージェントベースの自動ネゴシエーションシステムを提案する。
提案手法は,1対1の自己交渉処理を完了し,プロバイダとクライアントに対して最適なオファーを生成する。
我々は、ファジィネゴシエーションシステムを置き換えるために機械学習モデルをトレーニングし、処理速度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:58:40 GMT)
Explicit References to Social Values in Fairy Tales: A Comparison
between Three European Cultures [0.4] 本研究では,ポルトガル,イタリア,ドイツの妖精物語における価値の伝達を,コンパスに単語を埋め込む手法を用いて研究する。
我々は、値チャージされたトークンのリストを指定し、それらの単語の幹を考慮し、これら間の距離を事前学習されたWord2Vecモデルで分析する。
予備的な発見は、ヨーロッパ社会全体にわたる文化的理解と、ベネヴォランス、コンフォーマル性、普遍主義といった価値観の表現を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:26:19 GMT)
Rethinking U-net Skip Connections for Biomedical Image Segmentation [0.4] アウト・オブ・ディストリビューションデータは、ニューラルネットワークの性能を著しく損なう可能性がある。
以前の研究では、トレーニングされたネットワーク層は、このドメインシフトに対する感受性が異なることが示されていた。
Hellinger 距離を用いて各ネットワーク層固有の領域感受性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:07:14 GMT)
Generative VS non-Generative Models in Engineering Shape Optimization [0.4] 設計空間構築における生成モデルと非生成モデルの有効性と効率を比較した。
非生成的モデルは、生成的モデルと比較して、無効な設計がほとんどあるいは著しく少ないロバストな潜在空間を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:45:20 GMT)
Time-Series Classification for Dynamic Strategies in Multi-Step
Forecasting [0.4] 時系列におけるマルチステップ予測(MSF)はほとんどの時間領域において基本である。
これまでの研究では、予測戦略が未確認データに基づく評価に最適であるかどうかが明らかでないことが示されている。
MSFのための動的戦略(DyStrat)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:10:14 GMT)
Bayesian Quality-Diversity approaches for constrained optimization
problems with mixed continuous, discrete and categorical variables [0.4] シミュレーション予算の制限という観点から,混合変数に基づく新しい品質多様性手法を提案する。
提案手法は、複雑なシステム設計のための意思決定者にとって貴重なトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:19:30 GMT)
Addressing Bias Through Ensemble Learning and Regularized Fine-Tuning [0.3] 本稿では,AIモデルのバイアスを取り除くために,複数の手法を用いた包括的アプローチを提案する。
我々は、データ分割、局所訓練、正規化ファインチューニングを通じて、事前訓練されたモデルのカウンターバイアスで複数のモデルを訓練する。
我々は、単一のバイアスのないニューラルネットワークをもたらす知識蒸留を用いて、ソリューションを結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:54:59 GMT)
What can we know about that which we cannot even imagine? [0.3] 最初の疑問は、知能の生物学的機能、特に人間の知能の認知的補綴に関するものである。
言語で強化されているにもかかわらず、人間の言語がいかに恐ろしいほど制限されているか、そして、我々の認知能力がどれほど制限されているかを強調します。
そして、これらの質問を組み合わせて、このエッセイの指導的関心事に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:33:54 GMT)
SALAD: Smart AI Language Assistant Daily [0.3] SALADは、外国人が日本語を学ぶのを助けるために設計された、AIによる言語学習アプリケーションである。
漢字仮名文字の翻訳、音声認識、翻訳音声、語彙追跡、文法説明、新たに学習した単語から生成された歌などを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:34:48 GMT)
Comparative Analysis of Segment Anything Model and U-Net for Breast
Tumor Detection in Ultrasound and Mammography Images [0.2] この技術は、2つの高度なディープラーニングアーキテクチャ、すなわち U-Net と SAM を腫瘍セグメンテーションに用いている。
U-Netモデルは医用画像セグメンテーション用に特別に設計されている。
事前訓練されたSAMアーキテクチャには、空間的依存関係をキャプチャし、セグメンテーション結果を生成するメカニズムが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:52:17 GMT)
Two entanglement conditions and their connection to negativity [0.0] 状態の負性性に対する低い境界を与えるために、2つの条件が利用できることを示す。
ある状態のシュミットベクトルについてある程度の知識があれば、より良い境界を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:23:49 GMT)
Treatment of Epistemic Uncertainty in Conjunction Analysis with
Dempster-Shafer Theory [0.0] 本稿では,CDM(Conjunction Data Messages)における不確実性のモデル化手法を提案する。
本論文では,欧州宇宙機関のアプローチよりも,分類体系がより保守的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:06:21 GMT)
Towards Equitable Agile Research and Development of AI and Robotics [0.0] 本稿では,広く普及している研究開発(R&D)プロジェクトマネジメント手法を組織的エクイティ能力の構築に適用するための枠組みを提案する。
プロジェクトチームが、最も有望なプラクティス、スキルセット、組織文化、権利に基づく公平さ、公平性、説明責任、倫理的問題を検出し、対処する手法を組織し、運用する方法を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:13:17 GMT)
Topological safeguard for evasion attack interpreting the neural
networks' behavior [0.0] 本研究は, 新規な回避攻撃検知装置の開発である。
入力サンプルが注入されたとき、モデルによって与えられるニューロンの活性化に関する情報に焦点を当てる。
この目的のためには、これらの情報をすべて検出器に導入するために、巨大なデータ前処理が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:09:41 GMT)
Topological enhancement of non-normality in non-Hermitian skin effects [0.0] 非エルミート皮膚効果は非エルミート系に代表される内在現象である。
開境界条件下での非正規性の位相的増強は非エルミート皮膚効果を正確に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:11:59 GMT)
Thinking twice inside the box: is Wigner's friend really quantum? [0.0] 我々は、ウィグナーの友人パラドックスのギストは量子物理学を仮定せずに再現できると主張している。
最近提案されたいくつかの拡張されたウィグナーの友人シナリオは古典的な思考実験によって再現可能であることを示す。
この難しさは物理学と哲学の基礎にある他のパズルの中核にあると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:00:13 GMT)
Thermodynamics of hybrid quantum rotor devices [0.0] 量子ロータと相互作用する2つの量子ビットからなるハイブリッド量子デバイスの熱力学について検討する。
熱機関,冷凍機,加速器として機能する装置を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:09:46 GMT)
The Floquet Fluxonium Molecule: Driving Down Dephasing in Coupled
Superconducting Qubits [0.0] 量子コンピュータには高コヒーレンス量子ビットが必須である。
静的フラキソニウム分子のスペクトルを変化させるためにフロケフラックスドライブを用いた超伝導量子ビットアーキテクチャを提案する。
この結果から, 駆動量子ビットは静的な量子ビット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） (Tue, 13 Feb 2024 03:22:11 GMT)
The Duet of Representations and How Explanations Exacerbate It [0.0] アルゴリズムは、人間の知覚における特徴とラベルの関係の因果表現に影響を及ぼす。
説明は、人間の注意を対立する特徴に向け、他の関連する特徴から遠ざけることができる。
これは因果的過剰寄与を引き起こし、人間の情報処理に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:18:27 GMT)
Techniques for supercharging academic writing with generative AI [0.0] このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。
我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:31:19 GMT)
Taking Training Seriously: Human Guidance and Management-Based
Regulation of Artificial Intelligence [0.0] 我々は、AIを管理する新たなマネジメントベースの規制フレームワークと、トレーニング中の人間の監視の必要性との関係について論じる。
規制当局に最も関心を抱くようなAIの高額なユースケースは、データのみのトレーニングよりも、人間の指導によるトレーニングに頼るべきだ、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:48:54 GMT)
Subsystem surface and compass code sensitivities to non-identical
infidelity distributions on heavy-hex lattice [0.0] 本稿では,サブシステム表面符号とコンパス符号の雑音分布のパラメータに依存する論理誤差率について検討する。
平均論理誤差率は、より高いモーメントに敏感に反応することなく、物理量子不均一分布の平均に依存する。
位置特定誤差率を認識した復号器は、論理誤差率を適度に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:05:50 GMT)
Strong convergence of a resolution of the identity via canonical
coherent states [0.0] 正準コヒーレント状態によるアイデンティティの分解は、弱い作用素位相においてしばしば証明される。
我々は、関連する一様極限が存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:25:22 GMT)
Statistical inference using machine learning and classical techniques
based on accumulated local effects (ALE) [0.0] Accumulated Local Effects (ALE) は、機械学習アルゴリズムのグローバルな説明のためのモデルに依存しないアプローチである。
ALEに基づく統計的推論を行うには,少なくとも3つの課題がある。
ALEを用いた統計的推論のための革新的なツールと技術を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:38:50 GMT)
Sensitivity of quantum walk to phase reversal and geometric
perturbations: an exploration in complete graphs [0.0] 主連結グラフ $G$ と二次連結グラフ $G'$ の統合から生じるグラフ構造上の量子ウォークのダイナミクスを解析する。
この幾何学的摂動が量子ウォークに基づく探索アルゴリズムの成功確率に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:17:07 GMT)
Sample-Efficient Clustering and Conquer Procedures for Parallel
Large-Scale Ranking and Selection [0.0] 並列コンピューティング環境では、相関ベースのクラスタリングは$mathcalO(p)$サンプル複雑性低減率を達成することができる。
ニューラルアーキテクチャ検索のような大規模AIアプリケーションでは、スクリーニングなしバージョンの手順が、サンプル効率の点で完全に順序づけられたベンチマークを驚くほど上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 02:31:19 GMT)
Retrieve, Merge, Predict: Augmenting Tables with Data Lakes [0.0] 結合可能なテーブルを検索し、情報をマージし、結果のテーブルと予測する。
データレイクとして、論文ではYADL(Yet Another Data Lake)と、よく参照された実際のデータレイクであるOpen Data USを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:24:53 GMT)
Reinforcement Learning in Non-Markovian Environments [0.0] 本稿では,この定式化にQ-ラーニングアルゴリズムを適用した場合,非マルコビアン性による誤差を列挙する。
任意の非マルコフ環境下で強化学習を行うためにヴァン・ロイと共著者によって開発された新しいパラダイムに動機付けられ、関連する定式化を提案し、観測の非マルコフ性に起因する誤りを明示的に特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:32:43 GMT)
Rectified Lorentz Force from Thermal Current Fluctuations [0.0] 平均ローレンツ力密度を計算し、薄い地下層でゼロではなく、表面を向いて、バルクで消滅する。
これは補正されたゆらぎの基本的な例であり、カシミール力や放射熱輸送と同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:06:24 GMT)
Quantum null-hypothesis dimension witness for a bipartite state [0.0] 両部量子系の次元性について,Null witness testの構築を通して検討する。
このテストは、与えられた絡み合った状態が期待される量子次元に一致するかどうかを評価し、また実空間と複素空間を区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:52:52 GMT)
Quantifying the effect of gate errors on variational quantum
eigensolvers for quantum chemistry [0.0] 変分量子固有解法(VQEs)は、短期的な量子優位性を示す主要な候補である。
我々は、その耐久脱分極ゲートエラーのレベルを数値的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:30:41 GMT)
Q-COSMIC: Quantum Software Metrics Based on COSMIC (ISO/IEC19761) [0.0] 量子ソフトウェア工学(QSE)は、量子技術の情報処理の側面に焦点を当てている。
Q-COSMICは、量子ソフトウェアの機能的サイズを測定する技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:02:33 GMT)
Primal-Dual Algorithms with Predictions for Online Bounded Allocation
and Ad-Auctions Problems [0.0] 本稿では,オンライン境界割当問題とオンライン広告入札問題に対する機械学習予測を用いたアルゴリズムを提案する。
予測の質に応じて競合性能を達成するアルゴリズムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:02:11 GMT)
Path integral Lindblad master equation through transfer tensor method &
the generalized quantum master equation [0.0] このコミュニケーションは、他の散逸モードの正確な経路積分記述にプロセスを統合するアプローチを示す。
このアプローチのコストは、使用する経路積分法のコストに支配され、リンドブラディアン項の影響は、効果的に無償で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:15:48 GMT)
Parametric Level-sets Enhanced To Improve Reconstruction (PaLEnTIR) [0.0] 本稿では,PaLEnTIR(PalenTIR)について紹介する。
キーとなるコントリビューションは、単一のレベルセット関数を利用して、複数コントラストのピースワイズ・コンスタントなオブジェクトを含むシーンを復元する独自の PaLS の定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:27:00 GMT)
Open Quantum System Approach to the Gravitational Decoherence of
Spin-1/2 Particles [0.0] 本稿では, 重力波と空間重畳系の相互作用によるデコヒーレンス効果について検討する。
まず, 圧縮重力波によって誘導される大規模物体の空間的重ね合わせにおいて, 確立されたデコヒーレンスを得るために, オープン量子系アプローチを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:39:24 GMT)
Nonstabilizerness of permutationally invariant systems [0.0] N$bitsのシステムの非安定化度の測定には、パウリ群の各パウリ弦に対して2N$の状態で4N$期待値を計算する必要がある。
我々は、もしシステムが置換の下で不変であれば、このリソースオーバーヘッドを2N$次元の状態において$O(N3)$期待値に減らすことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:55:39 GMT)
Noninvasive Acute Compartment Syndrome Diagnosis Using Random Forest
Machine Learning [0.0] 急性コンパートメント症候群(英: acute compartment syndrome、ACS)は、筋コンパートメント内の圧力上昇によって引き起こされる整形外科疾患である。
本研究では,ACSの客観的,非侵襲的診断法を提案する。
このデバイスは、皮膚に置かれる力感受性抵抗体(FSR)からの代理圧力読み取りを利用するランダムフォレスト機械学習モデルを介してACSを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:53:14 GMT)
Non-Gaussian correlations in the steady-state of driven-dissipative
clouds of two-level atoms [0.0] レーザー駆動高密度アンサンブルにより放出される光の2次コヒーレンス関数$g(2)(tau)$について実験的に測定した。
我々は、この違反はコヒーレントフィールドの出現によるものではないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:47:07 GMT)
Non-Consensual Synthetic Intimate Imagery: Prevalence, Attitudes, and
Knowledge in 10 Countries [0.0] ディープフェイク技術はユビキタスになり、写真やビデオの操作を「民主化」している。
ディープフェイク技術がよく使われるのは、性的に露骨なコンテンツを作ることで、インターネット上で広く投稿され、共有される。
本稿では,非合意型総合画像(NSII)の特定形態としての「ディープフェイクポルノ」に関する態度と行動について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:26:23 GMT)
Noise Aware Utility Optimization of NISQ Devices [0.0] ユーザが提供するCNOTと読み取りエラー要求を、回路を実行するための準拠のパーティションに変換する方法を提案する。
長さ50量子ビットのランダムなCNOT鎖に対して,最大52%の忠実度向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:36:19 GMT)
Multi-Level GNN Preconditioner for Solving Large Scale Problems [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)はメッシュのような非構造化データから学ぶのに最適だが、小さな問題に制限されることが多い。
本稿では,GNNモデルを多レベルドメイン分解フレームワークに統合した新しいプレコンディショナーを提案する。
提案したGNNベースのプレコンディショナーは、Krylov法の効率を高めるために使用され、任意の精度の要求レベルに収束できるハイブリッド・ソルバとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:50:14 GMT)
Monocular Cyclist Detection with Convolutional Neural Networks [0.0] 本研究は,盲点に対する運転者の注意不足に起因する車両と自転車の衝突回数を減らすことを目的としている。
我々は、物体検出畳み込みニューラルネットワークを用いてサイクリストを検出できる最先端のリアルタイム単眼サイクリスト検出を設計した。
このサイクリスト検出装置は、サイクリストを正確にかつ迅速に検出し、サイクリストの安全性を大幅に向上させる可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 01:45:37 GMT)
Memory in a sequence of weak and short duration measurements of
non-commuting observables [0.0] 非可換可観測物の連続射影測定は、過去の測定結果に関する情報を破壊する。
我々は、量子状態拡散(Quantum State Diffusion)を用いてリンドブラッド方程式を解き、スピン1/2系の数値軌道を生成する。
本研究では,S_zの自己相関関数を短時間かつ弱い測定値で測定することにより,ラグ時間の範囲でゼロではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:17:34 GMT)
Mapping the Ethics of Generative AI: A Comprehensive Scoping Review [0.0] 我々は、特に大きな言語モデルやテキスト・ツー・イメージモデルを含む、生成的人工知能の倫理に関するスコーピングレビューを行う。
本分析では,19のトピック領域において,378の規範的問題を分類し,文献の有病率に応じて分類する。
この研究は、公正性、安全、有害なコンテンツ、幻覚、プライバシー、相互作用リスク、セキュリティ、アライメント、社会的影響などに関する倫理的な議論を、学者、実践者、あるいは政策立案者に包括的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 09:38:17 GMT)
Magneto-optical Hall response in generic Weyl semimetals [0.0] 一般ワイル半金属のホール伝導率に対する線形応答理論を用いた閉形式式を解析的に導出した。
本研究では, 傾き, 運動量分離, ノードのエネルギー位置, および化学ポテンシャルが磁気光学伝導率に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:04:17 GMT)
Logical recognition method for solving the problem of identification in
the Internet of Things [0.0] 本研究の目的は、非交差オブジェクトの論理的特徴とクラスを持つ参照テーブルからなるオブジェクト認識のための論理的手法を開発することである。
この手法は、参照テーブルを至るところで定義されていない論理関数として考慮し、特徴空間全体への論理関数の最適継続を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:05:50 GMT)
Latent space configuration for improved generalization in supervised
autoencoder neural networks [0.0] 所望のトポロジを持つLSを得るための2つの手法を提案する。
LS構成を知ることで、LSで類似度尺度を定義し、ラベルを予測したり、複数の入力に対して類似度を推定することができる。
提案手法を用いて衣服のテクスチャ分類を訓練したSAEは,細調整をせずに,LIP,Market1501,WildTrackのデータセットから見当たらないデータによく一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:25:51 GMT)
LLMs and the Human Condition [0.0] 本稿では,人間の意思決定の確立された3つの理論について述べる。
言語をアクションとして真剣に考えると、モデルが会話のユーザーインターフェイスに適用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:04:43 GMT)
Joint Measurability, Einstein-Podolsky-Rosen Steering, and Bell
Nonlocality [0.0] 共同測定不可能な任意の測定値が量子非局所性を示すのに利用できることを示す。
またベル非局所性と関節測定可能性の関連についても論じ、両概念が等価でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:03:22 GMT)
Insights Towards Better Case Study Reporting in Software Engineering [0.0] 本稿では,ケーススタディレポートの質と影響を高める知見を共有することを目的とする。
ケーススタディでは、確立されたガイドライン、正確な分類、詳細な文脈記述に従うことの必要性を強調した。
我々は,ケーススタディが方法論的に健全であることを保証するために,より厳密でコミュニケーション的な戦略を採用するよう研究者に促すことを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 12:29:26 GMT)
Inference of Abstraction for a Unified Account of Symbolic Reasoning
from Data [0.0] データから様々な種類の記号的推論を統一的確率論的に記述する。
この理論は、人間のようなマシンインテリジェンスに対する推論に関する新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 18:24:23 GMT)
Inductive Simulation of Calorimeter Showers with Normalizing Flows [0.0] iCaloFlowは、連続したカロリー層内のエネルギー蓄積パターンに基づいて訓練された、誘導型正規化フローに基づく高速検出器シミュレーションのためのフレームワークである。
示すように、iCaloFlowは、以前考えられていたよりも10倍から100倍高い検出器測地上で高速で高忠実なシミュレーションを行う際に、フローを正規化する可能性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:09:47 GMT)
Hyperfine spectroscopy and fast, all-optical arbitrary state
initialization and readout of a single, ten-level ${}^{73}$Ge vacancy nuclear
spin qudit in diamond [0.0] 色中心に結合された高スピン核は、スピン光子界面において長寿命のメモリクイトとして機能する。
ダイヤモンド中のゲルマニウム空孔(GeV)はその優れたスペクトル特性のために近年注目されている。
ここでは、73$GeV超微細構造を観察し、核スピン読み出しを行い、73$Geスピンを任意の固有状態に初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:46:54 GMT)
Hyperfine and Zeeman interactions in ultracold collisions of molecular
hydrogen with atomic lithium [0.0] その結果, H$_2$の低場探索状態は弾性衝突が主であることがわかった。
H$_2$の核スピンとLiの電子スピンとの異方性超微粒子相互作用は、超低温状態における非弾性散乱に有意な影響を及ぼすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:31:13 GMT)
Hypercomplex neural network in time series forecasting of stock data [0.0] 入力層に畳み込み、長短期記憶(LSTM)、あるいは4次元代数の高複素層を含むように異なるアーキテクチャを評価した。
4つの関連する株式市場の時系列が入力データとして使われ、予測はそのうちの1つに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 15:43:01 GMT)
Helping university students to choose elective courses by using a hybrid
multi-criteria recommendation system with genetic optimization [0.0] 本稿では、協調フィルタリング(CF)とコンテンツベースフィルタリング(CBF)を組み合わせたハイブリッドRSを提案する。
遺伝的アルゴリズム(GA)は最適なRS構成を自動的に発見するために開発された。
実験結果から, コース推薦における最も関連性の高い基準について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 11:02:12 GMT)
Hamiltonian engineering with time-ordered evolution for unitary control
of electron spins in semiconductor quantum dots [0.0] 本稿では、側方量子ドットの電子スピンに基づくスケーラブルな量子コンピュータアーキテクチャのための一元制御パルス設計法を提案する。
スピン相互作用の同時制御を用い、1-および2-量子論理ゲートの普遍集合に対するスピンハミルトンパラメータパルスの関数形式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:53:43 GMT)
Ground state energy of dense gases of strongly interacting fermions [0.0] 単位箱に閉じ込められたN$フェルミオンの気体の基底状態エネルギーを$d$次元で調べる。
私たちの焦点は、強く相互作用するケース $alpha1-frac2d$ にあります。
本証明は, 平均場の場合のボゾン化手法の適応である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:34:58 GMT)
Geometry-induced Implicit Regularization in Deep ReLU Neural Networks [0.0] 暗黙の正則化現象は、まだよく理解されていないが、最適化中に起こる。
パラメータの異なる出力集合の幾何について検討する。
バッチ関数次元は隠蔽層内の活性化パターンによってほぼ確実に決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:49:57 GMT)
Frog-Snake prey-predation Relationship Optimization (FSRO) : A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for feature selection [0.0] 本研究では,Frog-Snake prey-predation Relationship Optimization (FSRO)アルゴリズムを提案する。
カエルとヘビの捕食関係から着想を得て、離散最適化問題に適用した。
提案アルゴリズムは26種類の機械学習データセットを用いて特徴選択に関する計算実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:39:15 GMT)
Finding Optimal Diverse Feature Sets with Alternative Feature Selection [0.0] 代替機能の選択を導入し、最適化問題として定式化する。
特に,制約によって代替品を定義し,利用者が代替品の数や相違を制御できるようにする。
本研究では,一定要素近似が一定の条件下で存在することを示し,対応する探索法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:21:06 GMT)
Family-Vicsek dynamical scaling and Kardar-Parisi-Zhang-like
superdiffusive growth of surface roughness in a driven one-dimensional
quasiperiodic model [0.0] 一次元準周期モデルにおけるスピンレスフェルミオンの平衡外ダイナミクスについて検討した。
周期的な駆動がない状態では、このモデルが亜拡散臨界相をホストしていることが興味深い。
実効的なフロケハミルトニアンを構築し, 駆動モデルで発生する特徴を定性的に捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:47:04 GMT)
FESS Loss: Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss for Optimizing
Medical Image Analysis [0.0] 本研究では,空間的精度と包括的特徴表現のバランスをとる上での課題を克服するために,特徴強化空間損失(FESS損失)を提案する。
FESS損失は、対照的な学習の利点と、Dice損失に固有の空間的精度を統合する。
医用画像のセグメント化において,空間的精度と特徴に基づく表現を両立させることが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:36:21 GMT)
Exploring the dynamics of finite-energy Airy beams: A trajectory
analysis perspective [0.0] 実際には、エアリービームは近似的にしか再生できず、空間拡張が限られており、したがってエネルギーは有限である。
理想的なエアリービームと共起する3つの異なる開口関数を考える。
対応する軌道は、ビームによって示される伝播ダイナミクスに関するより深い物理的な洞察を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:00:19 GMT)
Exchange-only virial relation from the adiabatic connection [0.0] 明示的な局所交換ポテンシャルを伴わない交換のみのウイルス関係を証明した。
この関係は、交換相関ポテンシャル$v_mathrmxclambda$を含む極限である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:00:01 GMT)
Evolving AI Risk Management: A Maturity Model based on the NIST AI Risk
Management Framework [0.0] 研究者、政府機関、組織は、責任あるAIコミュニティへのシフトを要求している。
我々は,社会工学的被害軽減のベストプラクティスに関する新たなコンセンサスに対して,組織がどこに座るかを評価するための枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:41:42 GMT)
Error correction of parity-encoding-based annealing through post-readout
decoding [0.0] 我々はモンテカルロシミュレーションを通して、この冗長符号化がパリティ符号化方式の不効率性と計算コストの問題を解決するために利用されることを示した。
本研究は,QAを短期量子技術で実現するためのパリティ符号化方式の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 22:55:58 GMT)
Enhanced Deep Q-Learning for 2D Self-Driving Cars: Implementation and
Evaluation on a Custom Track Environment [0.0] 本稿では,2次元(2D)カスタムトラック上での自動運転車のためのディープQラーニングネットワーク(DQN)の実装について述べる。
メンフィス大学地図を囲むトラック上で、Pygameを使ったカスタム運転環境の開発を含む。
このアルゴリズムは、車に搭載された7つのセンサーのデータを利用して、車とトラックの距離を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 20:29:36 GMT)
Eliciting Big Five Personality Traits in Large Language Models: A
Textual Analysis with Classifier-Driven Approach [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は採用の文脈において、候補者と雇用主の両方が利用している。
本研究は,異なる入力プロンプトに基づいて,それらの出力変動を調べることによって,そのようなモデルをよりよく理解することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:09:00 GMT)
Electron cooling in graphene thermal transistors [0.0] グラフェン熱トランジスタにおける電子ガスの能動的冷却と冷却を実証した。
プロトタイプは、約450mKの浴槽温度で約15mKのグラフェン中の電子の最高冷却を達成した。
我々のグラフェン熱トランジスタは超伝導ハイブリッド量子技術に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:10:45 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） (Tue, 13 Feb 2024 20:14:28 GMT)
Distal Interference: Exploring the Limits of Model-Based Continual
Learning [0.0] 継続的な学習は破滅的な干渉や忘れによって妨げられる。
実際に成功したにもかかわらず、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)は破滅的な干渉を起こしやすい。
複雑性モデルによる連続的な学習には、トレーニングデータやアルゴリズムの強化が必要であると推測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 07:07:37 GMT)
Digital quantum simulation of gravitational optomechanics with IBM
quantum computers [0.0] 本稿では,量子機械振動子と光学場との相互作用を制御したハミルトニアンの作用のディジタル量子シミュレーションを紹介する。
本稿では,2つの異なる量子コンピュータにおいて,誤差軽減とポストセレクション手法を適用した実験結果について述べる。
得られた結果は90%以上の忠実度に対応しており、量子重力場のシミュレーションによって実際に絡み合いが生じたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 10:25:39 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Controlled Traversing of the Attractor
Landscape of Boolean Models in the Context of Cellular Reprogramming [0.0] 我々は,再プログラミング戦略の同定を容易にする深層強化学習に基づくアノベル計算フレームワークを開発する。
そこで本研究では,BN および PBN のフレームワークに対するセルリプログラミングの文脈における非制御問題を定式化する。
また,訓練中に擬似トラクタの状態を特定するために,擬似トラクタと擬似トラクタの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 14:36:46 GMT)
Cryptomite: A versatile and user-friendly library of randomness
extractors [0.0] ランダム性抽出実装のPythonライブラリであるCryptomiteを提示する。
このライブラリは、パラメータ計算モジュールとともに、2つのソース、シード、決定論的ランダムネス抽出器を提供する。
抽出器の実装は、実際は効率的であり、最大240 > 1012$ ビットの入力サイズを許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:51:04 GMT)
Cryptoanalysis of a key exchange protocol based on a congruence-simple semiring action [0.0] このようなセミリングのいずれかの分散公開情報から共有鍵を明らかにするアタックを提供することにより、同期型セミリングアクションに基づくキー交換が安全でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:13:58 GMT)
Control and amplification of Bloch oscillations via photon-mediated
interactions [0.0] 定常波キャビティと非共振格子と共振格子と共振器波長で支持された光学格子における光子媒介相互作用による原子ブロッホ振動を制御・増強する手法を提案する。
本研究は,多体動力学的な自己可変ポテンシャルを探索するために,最先端の空洞QED実験で利用できる新しい可能性を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:34:54 GMT)
Confronting Discrimination in Classification: Smote Based on
Marginalized Minorities in the Kernel Space for Imbalanced Data [0.0] 決定境界とサンプル近接関係に基づく新しい分類オーバーサンプリング手法を提案する。
提案手法を古典的金融詐欺データセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 04:03:09 GMT)
Complete Hilbert-Space Ergodicity in Quantum Dynamics of Generalized
Fibonacci Drives [0.0] 量子系がより強いエルゴード性を示すことができるかどうかを考察し、時間進化した状態が時間とともにヒルベルト空間全体を均一に訪問する。
我々は、最小限のシンボリック複雑性を持つ非周期的だが決定論的ドライブの族が存在することを発見した。
この結果は、一般的な時間依存量子系における熱化の理解の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 03:27:29 GMT)
Combining Insights From Multiple Large Language Models Improves
Diagnostic Accuracy [0.0] 大きな言語モデル (LLM) は診断支援ツールとして提案されるか、あるいは "curbside consults" の代替として言及される。
個別の商業用LDMを問うことで得られた差分診断の精度を,同一LCMの組み合わせからの応答を集約して合成した差分診断の精度と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:24:21 GMT)
Boson subtraction as an alternative to fusion gates for generating graph
states [0.0] 線形量子ネットワークのグラフ図(LQG図)に基づいてグラフ状態を生成する方法を提案する。
これらのサブトラクションスキームは、単一の光子源と融合ゲートよりも柔軟な測定要素を備えた効率的な隠蔽光学装置に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 13:00:50 GMT)
Beyond unital noise in variational quantum algorithms: noise-induced
barren plateaus and fixed points [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、多くの可能性を秘めているが、指数的に小さな勾配の挑戦に直面している。
ノイズ誘起バレン高原(NIBPs)は、開放系効果によって生じる避けられないBPの一種である。
VQAコスト関数のノイズ誘起定点(NIFP)の関連現象を同定し,単位雑音と非単位雑音の両方にその存在を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:00:05 GMT)
BEFUnet: A Hybrid CNN-Transformer Architecture for Precise Medical Image
Segmentation [0.0] 本稿では,医療画像の正確な分割のために,身体情報とエッジ情報の融合を強化するBEFUnetという,革新的なU字型ネットワークを提案する。
BEFUnetは、新しいローカル・クロス・アテンション・フィーチャー(LCAF)融合モジュール、新しいダブル・レベル・フュージョン(DLF)モジュール、デュアルブランチ・エンコーダの3つの主要モジュールから構成されている。
LCAFモジュールは、2つのモダリティの間に空間的に近接する特徴に対して、局所的な相互注意を選択的に行うことにより、エッジとボディの特徴を効率よく融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 21:03:36 GMT)
Automated detection of motion artifacts in brain MR images using deep
learning and explainable artificial intelligence [0.0] 本研究は,T1強調脳画像における剛性運動を検出する深層学習モデルを示す。
このモデルは6つのモーションシミュレーションされた振り返りデータセットで85%と80%の平均精度とリコール基準を達成した。
このモデルはArtifactIDツールの一部であり、ギブスリング、ラップアラウンド、モーションアーティファクトのインライン自動検出を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:36:23 GMT)
Artificial intelligence and the transformation of higher education
institutions [0.0] 本稿では、典型的なHEIにおけるAI変換の因果フィードバック機構をマッピングするための因果ループ図(CLD)を開発する。
私たちのモデルは、AI変革を駆動する力と、典型的なHEIにおける価値創造に対するAI変革の結果について説明します。
この記事では、学生の学習、研究、管理を改善するために、HEIがAIに投資する方法について、いくつかの強化とバランスの取れたフィードバックループを特定し、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 00:36:10 GMT)
Artificial Intelligence for Literature Reviews: Opportunities and
Challenges [0.0] この写本は、システム文献レビューにおける人工知能の使用に関する包括的なレビューを提示する。
SLRは、あるトピックに関する以前の研究を評価し、統合する厳格で組織化された方法論である。
従来の23の機能と11のAI機能を組み合わせたフレームワークを用いて、主要なSLRツール21について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:05:51 GMT)
Anomaly inflow, dualities, and quantum simulation of abelian lattice
gauge theories induced by measurements [0.0] バルク内のSPT状態と境界上の模擬ゲージ理論の分解相の間の異常流入機構を示す。
物質場を持つ格子ゲージ理論の測定に基づく量子シミュレーションのための資源状態と測定パターンを構築する。
我々は,高次大域対称性に対応する欠陥を挿入した分割関数間の正確な双対性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:00:04 GMT)
Anomalous Casimir effect in an expanding ring [0.0] リングの半径が十分に速くなったときに、リングのエネルギーと圧力が追加で大きな補正を得ることを示す。
この効果は、環の幾何学の時代の進化によって引き起こされた時空の曲率に由来する動的カシミール効果とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:21:06 GMT)
Algebraic methods for solving recognition problems with non-crossing
classes [0.0] 認識演算子と決定規則という2つの演算子の形式でモデルを考えることが提案されている。
演算子を認識するために代数演算を導入し、これらの演算子の応用に基づいて認識アルゴリズムのファミリを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 16:06:13 GMT)
Aharonov-Bohm effect in phase space [0.0] 量子力学の2つの異なる形式論の中で、初めてアハロノフ・ボーム効果を特徴づける。
この目的は準確率ウィグナー関数を用いて量子系の一貫した記述を得ることである。
2つの特定のケースについて、アハロノフ・ボーム効果について検討し、そのうち1つは非ゼロ電位で、もう1つは非ゼロ磁気ベクトル電位で決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 17:25:41 GMT)
Additive estimates of the permanent using Gaussian fields [0.0] 本稿では,M$M$実行列$A$から加法誤差までの永久性を推定するランダム化アルゴリズムを提案する。
我々は$mathrmperm(A)$を$epsilonbigg(sqrt32Mprod2M_i=1 C_iibigg)$の加算誤差に時間内に見積もることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 19:28:13 GMT)
Active Sensing with Predictive Coding and Uncertainty Minimization [0.0] 2つの生物学的計算から着想を得たエンボディード探索のためのエンドツーエンドの手法を提案する。
まず,迷路ナビゲーションタスクによるアプローチを実演し,環境の遷移分布と空間的特徴を明らかにする。
本モデルでは,視覚シーンを効率的に分類するための探索によって,教師なし表現を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:13:26 GMT)
APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning
Networks [0.0] APALU(Adaptive piecewise approximated activation linear unit)を新たに導入する。
実験では、様々なタスクに広く使用されるアクティベーション関数よりも大幅に改善されている。
APALUは、限られたデータセットで手話認識タスクにおいて100%精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 06:18:42 GMT)
A Logical Approach to Criminal Case Investigation [0.0] 結論の理由を説明する特性を持つXAI(eXplanable AI)技術が注目されている。
XAIは法科学と司法制度の発展に使用されることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 08:24:32 GMT)
A Hormetic Approach to the Value-Loading Problem: Preventing the
Paperclip Apocalypse? [0.0] 本稿では,AIの行動パターンの制御にホルムティック分析を用いる規制パラダイムであるHALOを提案する。
HALOがいかにして「ペーパークリップ最大化」のシナリオを解決できるかを示す。これは、紙クリップを作るための非規制のAIが、宇宙のすべての物質を紙クリップに変換することに終止符を打つという思考実験である。
我々のアプローチは、限界効用を減らした繰り返し動作のヘドニックな計算に基づいて、進化する「値」のデータベースを作成するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 13 Feb 2024 05:21:40 GMT)