Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Semi-supervised Counting via Pixel-by-pixel Density Distribution Modelling [135.7]
本稿では,トレーニングデータのごく一部をラベル付けした半教師付き群集カウントに着目した。我々は1つの決定論的値ではなく、確率分布として回帰するためにピクセル単位の密度値を定式化する。本手法は,様々なラベル付き比率設定の下で,競争相手よりも明らかに優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:48:02 GMT)
CriticBench: Evaluating Large Language Models as Critic [115.8]
CriticBenchは、大規模言語モデル(LLM)の4つの重要な批判能力次元を包括的かつ確実に評価するために設計された新しいベンチマークである。 CriticBenchは9つの多様なタスクを含み、それぞれがLLMの応答を様々な品質の粒度で批判する能力を評価する。オープンソース LLM とクローズドソース LLM の広範な評価により,批判能力と課題,応答品質,モデルスケールの興味深い関係が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:44:52 GMT)
Recursive Generalization Transformer for Image Super-Resolution [108.7]
本稿では,大域空間情報を捕捉し,高分解能画像に適した画像SRのための再帰一般化変換器(RGT)を提案する。我々は,RG-SAと局所的自己意識を組み合わせることで,グローバルな文脈の活用を促進する。我々のRGTは最近の最先端の手法よりも定量的に質的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:55:16 GMT)
A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models [102.8]
知識蒸留(KD)は、高度な能力をオープンソースモデルに転送するための重要な方法論である。本稿では,大規模言語モデル(LLM)の領域におけるKDの役割を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:03:16 GMT)
Self-Retrieval: Building an Information Retrieval System with One Large Language Model [102.8]
Self-Retrievalは、エンドツーエンドのLLM駆動の情報検索アーキテクチャである。本稿では,自己検索が従来の検索手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:45:35 GMT)
Scene Prior Filtering for Depth Map Super-Resolution [102.2]
テクスチャ干渉とエッジ不正確性を緩和するScene Prior Filtering Network(SPFNet)を導入する。我々のSPFNetは、実データと合成データの両方で広範囲に評価され、最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:31:27 GMT)
AgentOhana: Design Unified Data and Training Pipeline for Effective Agent Learning [102.1]
textbfAgentOhanaは、さまざまなシナリオにまたがって、異なる環境からエージェントのトラジェクトリを集約する。 AIエージェント用に調整された大規模なアクションモデルである textbfxLAM-v0.1 は、さまざまなベンチマークで例外的なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:56:26 GMT)
OpenSUN3D: 1st Workshop Challenge on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding [97.6]
本報告では,ICCV 2023とともに開かれたOpenSUN3D Workshop on Open-Vocabulary 3D Scene Understandingにおける課題の概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:39:59 GMT)
Towards Efficient and Exact Optimization of Language Model Alignment [97.4]
本稿では、アライメント目的の効率的な精度最適化(EXO)を提案する。我々は,EXOがRLアルゴリズムと同じ方向に最適化されることを証明した。さらに、現実的な人間の嗜好データに対する既存のアプローチよりも、提案手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:19:22 GMT)
Out-of-Domain Intent Detection Considering Multi-Turn Dialogue Contexts [91.4]
我々は,OODインテント検出タスクにおけるマルチターンコンテキストをモデル化するためのコンテキスト認識型OODインテント検出(Caro)フレームワークを提案する。 CaroはF1-OODスコアを29%以上改善することで、マルチターンOOD検出タスクの最先端性能を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:13:30 GMT)
AgentLite: A Lightweight Library for Building and Advancing Task-Oriented LLM Agent System [91.4]
LLMエージェントの研究を簡略化する新しいAIエージェントライブラリであるAgentLiteをオープンソースとして公開する。 AgentLiteは、タスクを分解するエージェントの機能を強化するために設計されたタスク指向フレームワークである。我々は,その利便性と柔軟性を示すために,AgentLiteで開発された実用アプリケーションを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:25:20 GMT)
Performance Limits of a Deep Learning-Enabled Text Semantic Communication under Interference [89.9]
本稿では,(マルチインターフェラー)RFIの存在下でのDeepSCという人気テキストSemComシステムの性能限界について検討する。本稿では,DeepSCが意味的に無関係な文を生成することを示す。また,マルチインターフェラーRFIにおいて,DeepSCの実用限界と停止確率の低い値も導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:54:33 GMT)
Training Nonlinear Transformers for Efficient In-Context Learning: A Theoretical Learning and Generalization Analysis [88.5]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、いくつかの入力例でクエリを拡大するだけで、トレーニング済みのモデルが微調整なしで新しいタスクを処理できる、印象的なコンテキスト内学習機能を示した。本稿では,トランスフォーマーの非線型自己注意と非線形活性化に起因するトレーニング問題の最適理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:07:20 GMT)
On the Multi-turn Instruction Following for Conversational Web Agents [83.5]
本稿では,ユーザと環境の両方で複数回にまたがる高度なインタラクションを必要とする,対話型Webナビゲーションの新たなタスクを紹介する。本稿では,メモリ利用と自己回帰技術を用いた自己反射型メモリ拡張計画(Self-MAP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:18:12 GMT)
Fine-tuning CLIP Text Encoders with Two-step Paraphrasing [83.4]
パラフレーズに対するCLIPモデルの表現を強化するための簡単な微調整手法を提案する。 ParaCLIPと呼ばれる我々のモデルは、様々なタスクでベースラインCLIPモデルよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:11:50 GMT)
Unified View of Grokking, Double Descent and Emergent Abilities: A Perspective from Circuits Competition [83.1]
近年の研究では、グラッキング、二重降下、大規模言語モデルにおける創発的能力など、ディープラーニングにおける興味深い現象が明らかにされている。本稿では,記憶回路と一般化回路の競合に着目し,これら3つの現象の統一的な見方を提供する包括的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:14:36 GMT)
MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [82.2]
大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。 8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:19:52 GMT)
Pano-NeRF: Synthesizing High Dynamic Range Novel Views with Geometry from Sparse Low Dynamic Range Panoramic Images [82.1]
そこで本研究では,Sparse LDRパノラマ画像からの照射場を用いて,忠実な幾何復元のための観測回数を増やすことを提案する。実験により、照射場は幾何復元とHDR再構成の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:27:10 GMT)
Co-Supervised Learning: Improving Weak-to-Strong Generalization with Hierarchical Mixture of Experts [81.4]
我々は,一貫した生徒を統括する,一貫した一貫した教師ではなく,多様な専門教師の集合を活用することを提案する。我々のアプローチは、古典的な階層的な専門家の混合に似ている。提案手法は,OpenAIの弱強ベンチマークと追加のマルチドメインデータセットを用いて,視覚認識タスクにより検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:56:11 GMT)
Multi-Constraint Safe RL with Objective Suppression for Safety-Critical Applications [81.0]
本稿では,目標を最大化するタスク報酬を適応的に抑制する新しい手法であるObjective Suppressionを提案する。我々は、自律運転領域を含む2つのマルチ制約安全領域において、客観抑制をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:22:06 GMT)
Large Multimodal Agents: A Survey [78.8]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。 LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:04:23 GMT)
The Surprising Effectiveness of Skip-Tuning in Diffusion Sampling [78.6]
Skip-Tuningは、スキップ接続上でシンプルだが驚くほど効果的にトレーニング不要なチューニング方法である。 ImageNet 64 では 19 NFE (1.75) で事前訓練された EDM に対して100% FID の改善が可能である。 Skip-Tuningは画素空間におけるスコアマッチング損失を増加させる一方、特徴空間における損失は減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:05:23 GMT)
Enhancing One-Shot Federated Learning Through Data and Ensemble Co-Boosting [76.6]
ワンショットフェデレートラーニング(One-shot Federated Learning, OFL)は,単一のコミュニケーションラウンドを通じてグローバルサーバモデルのトレーニングを可能にする,有望な学習パラダイムである。合成されたデータとアンサンブルモデルを相互に拡張する新しいフレームワークであるCo-Boostingを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:15:10 GMT)
Pre-trained Language Models for Keyphrase Generation: A Thorough Empirical Study [76.5]
事前学習言語モデルを用いて,キーフレーズ抽出とキーフレーズ生成の詳細な実験を行った。 PLMは、競争力のある高リソース性能と最先端の低リソース性能を持つことを示す。さらに,領域内のBERTライクなPLMを用いて,強大かつデータ効率のよいキーフレーズ生成モデルを構築できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:45:40 GMT)
Gotcha! Don't trick me with unanswerable questions! Self-aligning Large Language Models for Responding to Unknown Questions [75.8]
自己調整法は,回答を拒否するだけでなく,未知の質問の解答不能を説明できる。我々は, LLM自体を微調整し, 未知の質問に対する応答を所望の通りに調整するために, 偏差駆動による自己計算を行い, 有資格データを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:24:36 GMT)
Merging Facts, Crafting Fallacies: Evaluating the Contradictory Nature of Aggregated Factual Claims in Long-Form Generations [75.5]
FActScoreや引用リコールなどの既存の事実精度指標は,非事実項の事実性を適切に評価できないことを示す。我々は、曖昧なエンティティを持つコンテンツに特化して設計された拡張メトリックD-FActScoreを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:25:19 GMT)
Cohere3D: Exploiting Temporal Coherence for Unsupervised Representation Learning of Vision-based Autonomous Driving [73.4]
本稿では,コヒーレントなインスタンス表現を長期入力シーケンスで学習するための,新しいコントラスト学習アルゴリズムであるCohere3Dを提案する。我々は,様々な下流認識,予測,計画タスクにおいて,事前学習したモデルを微調整することにより,アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:43:01 GMT)
Fine-Grained Self-Endorsement Improves Factuality and Reasoning [72.8]
本研究は, 大規模言語モデル (LLM) 世代を推定時に改善するために, ファクト・コンプレッション・幻覚を緩和する。本稿では,複数のサンプル応答におけるファクトレベルの詳細な比較を生かした自己組織化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:24:40 GMT)
Selective "Selective Prediction": Reducing Unnecessary Abstention in Vision-Language Reasoning [70.7]
本稿では、予測精度を低下させることなく、選択的な視覚言語システムの過剰保持を低減するための推論時アルゴリズムReCoVERRを紹介する。 ReCoVERRは,システム精度を低下させることなく,バニラ選択予測よりも,A-OKVQAタスクに対して最大20%の質問に回答できる,BLIP2とInstructBLIPの2つのVLMを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:16:52 GMT)
Federated Learning with Extremely Noisy Clients via Negative Distillation [70.1]
フェデレーテッド・ラーニング (FL) は, ノイズラベルに悩まされながら, ディープモデルの協調訓練において顕著な成功を収めた。ノイズの多いクライアントで訓練されたモデルを活用するために, 負蒸留(FedNed)と呼ばれる新しい手法を提案する。 FedNedはまずノイズの多いクライアントを特定し、知識蒸留方式でノイズの多いクライアントを捨てるのではなく採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:50:18 GMT)
Repetition Improves Language Model Embeddings [68.9]
本稿では,2回入力を繰り返して,2回目以降の埋め込みを抽出する「echo Embeddings」を提案する。 MTEBのリーダーボードでは、エコー埋め込みは古典的な埋め込みよりも9%以上ゼロショット、微調整すると約0.7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:25:10 GMT)
ConceptMath: A Bilingual Concept-wise Benchmark for Measuring Mathematical Reasoning of Large Language Models [67.3]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の概念的数学的推論を評価するための詳細なベンチマークであるConceptMathを紹介する。一般的な数学的推論を平均精度で評価する従来のベンチマークとは異なり、ConceptMathは数学の問題を数学的概念の階層の下に体系的に整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:13:00 GMT)
Zero-shot causal learning [64.9]
CaMLは因果メタラーニングフレームワークであり、各介入の効果をタスクとしてパーソナライズした予測を定式化する。トレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:05:03 GMT)
Information-Theoretic Safe Bayesian Optimization [63.3]
そこでは、未知の(安全でない)制約に反するパラメータを評価することなく、未知の関数を最適化することを目的としている。現在のほとんどのメソッドはドメインの離散化に依存しており、連続ケースに直接拡張することはできない。本稿では,GP後部を直接利用して,最も情報に富む安全なパラメータを識別する情報理論的安全な探索基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:31:10 GMT)
Neural Causal Abstractions [63.2]
我々は、変数とそのドメインをクラスタリングすることで、因果抽象化の新しいファミリーを開発する。本稿では,ニューラルネットワークモデルを用いて,そのような抽象化が現実的に学習可能であることを示す。本実験は、画像データを含む高次元設定に因果推論をスケールする方法を記述し、その理論を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:22:42 GMT)
A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [62.9]
この分析は、様々な観点からPAMI分野のレビューを徹底的にレビューすることを目的としている。書評を自動評価するために,大規模言語モデルを用いた書評指標を提案する。新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:40:01 GMT)
Multi-Armed Bandits with Abstention [62.7]
本稿では, 新たな戦略要素である禁忌を取り入れた, 正準多重武装バンディット問題の拡張を提案する。この強化されたフレームワークでは、エージェントは各タイムステップでアームを選択することだけでなく、観察する前に即時報酬を受け付けないオプションも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:27:12 GMT)
GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.6]
グラフ構造学習(GSL)は、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てている。既存のGSL法は、監督信号として明示的なグラフ構造情報に大きく依存している。グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:29:42 GMT)
Where Visual Speech Meets Language: VSP-LLM Framework for Efficient and Context-Aware Visual Speech Processing [62.0]
LLM(VSP-LLM)を組み込んだビジュアル音声処理という新しいフレームワークを提案する。 VSP-LLMは、視覚音声認識と翻訳のマルチタスクを実行するように設計されている。 VSP-LLMは15時間のラベル付きデータでより効果的に唇の動きを認識・翻訳できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:21:32 GMT)
Foundation Policies with Hilbert Representations [61.2]
ラベルなしオフラインデータから一般ポリシーを事前学習するための教師なしフレームワークを提案する。我々の重要な洞察は、基盤となる環境の時間的構造を保存する構造的表現を学習することである。実験の結果、教師なしのポリシーは、ゴール条件付きおよび一般のRLタスクをゼロショットで解決できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:09:10 GMT)
Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [60.9]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:38:37 GMT)
Metrics reloaded: Recommendations for image analysis validation [59.6]
メトリクスのリロード(Metrics Reloaded)は、メトリクスの問題を意識した選択において研究者を導く包括的なフレームワークである。このフレームワークは多段階のDelphiプロセスで開発され、問題指紋という新しい概念に基づいている。問題指紋に基づいて、ユーザは適切なバリデーションメトリクスを選択して適用するプロセスを通じてガイドされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:05:20 GMT)
Understanding metric-related pitfalls in image analysis validation [59.2]
この研究は、画像解析におけるバリデーションメトリクスに関連する落とし穴に関する情報にアクセスするための、初めての包括的な共通点を提供する。バイオメディカル画像解析に焦点をあてるが、他の分野へ移行する可能性があるため、対処された落とし穴はアプリケーションドメイン全体にわたって一般化され、新しく作成されたドメインに依存しない分類に分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:37:33 GMT)
UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting [59.1]
この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:17:03 GMT)
Age-Based Scheduling for Mobile Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach [58.9]
我々は情報時代(AoI)の新たな定義を提案し、再定義されたAoIに基づいて、MECシステムにおけるオンラインAoI問題を定式化する。本稿では,システム力学の部分的知識を活用するために,PDS(Post-Decision State)を導入する。また、PSDと深いRLを組み合わせることで、アルゴリズムの適用性、スケーラビリティ、堅牢性をさらに向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:55:34 GMT)
Robot Fleet Learning via Policy Merging [58.5]
我々はFLEET-MERGEを提案し、艦隊設定における政策を効率的にマージする。本稿では,FLEET-MERGEがメタワールド環境における50のタスクで訓練されたポリシーの行動を統合することを示す。合成・接触に富んだロボット操作タスクにおけるフリートポリシー学習のための新しいロボットツール用ベンチマークであるFLEET-TOOLSを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:51:51 GMT)
Unlocking the Power of Open Set : A New Perspective for Open-Set Noisy Label Learning [58.4]
両タイプのラベルノイズに対処する2段階のコントラスト学習手法を提案する。具体的には、性能を高めるために、いくつかのオープンセットの例をクローズドセットのクラスに組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:55:08 GMT)
AMBER: An LLM-free Multi-dimensional Benchmark for MLLMs Hallucination Evaluation [58.2]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は幻覚の重要な課題に直面する。 MLLMの幻覚を評価することは、モデルの改善と実践的なアプリケーション展開においてますます重要になっている。生成タスクと識別タスクの両方を評価するために, LLMフリーな多次元ベンチマークAMBERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:54:11 GMT)
Hierarchical Invariance for Robust and Interpretable Vision Tasks at Larger Scales [58.0]
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような階層型アーキテクチャを用いて、オーバーコンプリート不変量を構築する方法を示す。オーバーコンプリート性により、そのタスクはニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)のような方法で適応的に形成される。大規模で頑健で解釈可能な視覚タスクの場合、階層的不変表現は伝統的なCNNや不変量に対する効果的な代替物とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:50:07 GMT)
Adversarial Examples Detection with Bayesian Neural Network [57.2]
本稿では,ランダムな成分が予測器の滑らかさを向上できるという観測によって動機づけられた敵の例を検出するための新しい枠組みを提案する。本稿では,BATer を略した新しいベイズ対向型サンプル検出器を提案し,対向型サンプル検出の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:23:23 GMT)
The Good and The Bad: Exploring Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) [56.7]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、プロプライエタリおよびプライベートデータによる言語モデルを容易にする強力な技術である。本研究では,プライベート検索データベースの漏洩に対するRAGシステムの脆弱性を実証する,新たな攻撃手法による実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:35:15 GMT)
MaskMA: Towards Zero-Shot Multi-Agent Decision Making with Mask-Based Collaborative Learning [56.0]
マルチエージェント意思決定(MaskMA)のためのMaskベースの協調学習フレームワークを提案する。 MaskMAは、非集中的な実行によって60の未確認テストマップ上で、77.8%の平均ゼロショット勝利率を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:11:14 GMT)
KIEval: A Knowledge-grounded Interactive Evaluation Framework for Large Language Models [55.9]
KIEvalは、大規模言語モデルのための知識ベースでインタラクティブな評価フレームワークである。動的汚染耐性評価を達成するために、LSMを動力とする"インターアクター"の役割を初めて取り入れている。 5つのデータセットにわたる7つのLLMの大規模な実験により、KIEvalの有効性と一般化が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:30:39 GMT)
Dimension Independent Disentanglers from Unentanglement and Applications [55.9]
両部非絡み込み入力から次元独立なk-パーティイトディジアンタングル(類似)チャネルを構築する。 NEXP を捉えるためには、$| psi rangle = sqrta | sqrt1-a | psi_+ rangle という形の非負の振幅を持つのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:22:03 GMT)
Tailoring Instructions to Student's Learning Levels Boosts Knowledge Distillation [55.7]
LGTM(Learning Good Teacher Matters)は,教師の学習プロセスに蒸留の影響を組み込むための効果的な訓練手法である。我々のLGTMはGLUEベンチマークで6つのテキスト分類タスクに基づいて10の共通知識蒸留基準を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:09:29 GMT)
Who Wrote this Code? Watermarking for Code Generation [55.5]
エントロピー閾値(SWEET)を用いた新しい透かし手法Selective WatErmarkingを提案する。 SWEETは、生成中のトークン分布のエントロピーが高い位置にのみ「グリーン」トークンをプロモートすることで、生成されたコードの正確性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:32:10 GMT)
GPT-HateCheck: Can LLMs Write Better Functional Tests for Hate Speech Detection? [55.2]
HateCheckは、合成データに対してきめ細かいモデル機能をテストするスイートである。 GPT-HateCheckは,スクラッチからより多彩で現実的な機能テストを生成するフレームワークである。クラウドソースのアノテーションは、生成されたテストケースが高品質であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:02:01 GMT)
Can large language models build causal graphs? [54.7]
大規模言語モデル(LLM)は因果グラフの構築プロセスを容易にする機会である。 LLMは、ユーザが使用する単語、コンテキスト、およびプロンプトの選定に脆弱であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:40:15 GMT)
A Bargaining-based Approach for Feature Trading in Vertical Federated Learning [54.5]
本稿では,垂直的フェデレートラーニング(VFL)において,経済的に効率的な取引を促進するための交渉型特徴取引手法を提案する。当社のモデルでは,収益ベース最適化の目的を考慮し,パフォーマンスゲインベースの価格設定を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:21:07 GMT)
Fine-Tuning of Continuous-Time Diffusion Models as Entropy-Regularized Control [54.1]
拡散モデルは、自然画像やタンパク質のような複雑なデータ分布を捉えるのに優れている。拡散モデルはトレーニングデータセットの分布を表現するために訓練されるが、私たちはしばしば、生成された画像の美的品質など他の特性にもっと関心を持っている。本稿では,本フレームワークが真に報酬の高い多種多様なサンプルを効率よく生成できることを示す理論的,実証的な証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:54:42 GMT)
Biomedical Entity Linking as Multiple Choice Question Answering [53.2]
本稿では,バイオメディカルエンティティリンクを複数問合せ回答として扱う新モデルであるBioELQAを提案する。まず、高速検索器を用いて候補エンティティを取得し、生成器に参照と候補エンティティを共同で提示し、選択したエンティティに関連付けられた予測シンボルを出力する。長い尾を持つエンティティの一般化を改善するため、類似したラベル付きトレーニングインスタンスを手がかりとして検索し、ジェネレータの検索インスタンスで入力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:40:38 GMT)
Towards Model-Driven Dashboard Generation for Systems-of-Systems [52.3]
本稿では、単純なダッシュボードモデルのリストをダッシュボードモデルに自動変換する、モデル駆動技術に依存しないアプローチについて述べる。ダッシュボードのカスタマイズは抽象モデル表現を単に修正するだけで効率的に実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:55:18 GMT)
PIXAR: Auto-Regressive Language Modeling in Pixel Space [51.5]
テキスト生成を行うピクセルベース自動回帰LDMであるPIXARを紹介する。デコーダのみで構成されたPIXARは、以前のエンコーダ・デコーダモデルと同等のパラメータ数を保ちながら、自由形式の生成タスクを実行できる。そこで本研究では,LAMBADAでは8.1,bAbIでは8.5,PIXARでは8.1の可読性と精度を向上させる逆事前学習ステージを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:06:35 GMT)
Kun: Answer Polishment for Chinese Self-Alignment with Instruction Back-Translation [51.4]
Kunは、手動のアノテーションに頼ることなく、大きな言語モデル(LLM)のための高品質な命令チューニングデータセットを作成するための新しいアプローチである。我々は、Wudao、Wanjuan、SkyPileなど、さまざまな情報源から収集された不正なデータを活用して、100万以上の中国語の命令データポイントの実質的なデータセットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:48:46 GMT)
The Klarna Product Page Dataset: Web Element Nomination with Graph Neural Networks and Large Language Models [51.4]
私たちはKlarna Product Pageデータセットを紹介します。これは、豊かさと多様性で既存のデータセットを超えるWebページの集合です。我々は、Web要素指名タスクにおいて、GNN(Graph Neural Networks)の範囲を実証的にベンチマークする。第2に、各ページから少数の関連要素を識別する訓練改善手順を導入する。第3に,推薦精度をさらに高める新たなトレーニング手法であるChallenge Nomination Training procedureを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:22:23 GMT)
Executing Natural Language-Described Algorithms with Large Language Models: An Investigation [51.4]
自然言語で概説したアルゴリズムを理解・実行するための,今日の大規模言語モデルの能力について検討する。我々は、30個のアルゴリズムを選択し、300個のランダムサンプリングされたインスタンスを生成し、人気のあるLCMがこれらのアルゴリズムを理解し実行できるかを評価した。この結果から,LLM,特にGPT-4は,重数値計算を伴わない限り,自然言語で記述されたプログラムを効果的に実行できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:31:36 GMT)
Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN [51.0]
PELICANは、新しい置換同変であり、ローレンツ不変アグリゲーターネットワークである。本稿では,タグ付け(分類)とローレンツ発泡トップクォークの再構成(回帰)の両文脈におけるPELICANアルゴリズムアーキテクチャについて述べる。 PELICANの適用範囲を、クォーク開始時とグルーオン開始時とを識別するタスクに拡張し、5種類のジェットを対象とするマルチクラス同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:27:25 GMT)
A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.4]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:09:41 GMT)
Simulation-based inference using surjective sequential neural likelihood estimation [50.2]
主観的逐次的ニューラルネットワーク類似度推定はシミュレーションに基づく推論の新しい手法である。データを低次元空間に埋め込むことで、SSNLは高次元データセットに適用する際の従来の可能性ベースの手法が抱えるいくつかの問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:39:14 GMT)
MambaIR: A Simple Baseline for Image Restoration with State-Space Model [49.6]
本研究では,画像復元のためのベンチマークモデルMambaIRを提案する。本稿では,コンボリューションとチャネルアテンションを利用して,バニラマンバの能力を高めるResidual State Space Blockを提案する。例えば、MambaIRはTransformerベースのベースラインSwinIRを0.36dBまで上回り、同様の計算コストを用いるが、大域的な受容場を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:15:54 GMT)
Fast Adversarial Attacks on Language Models In One GPU Minute [49.6]
我々は、言語モデル(LM)のための高速ビームサーチに基づく敵攻撃(BEAST)の新たなクラスを導入する。 BEASTは解釈可能なパラメータを使用し、攻撃者は攻撃速度、成功率、敵のプロンプトの可読性の間でバランスをとることができる。我々の勾配のない標的攻撃は、1分以内に高い攻撃成功率のLMをジェイルブレイクできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:12:53 GMT)
LARA: A Light and Anti-overfitting Retraining Approach for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [49.5]
深部変分自動エンコーダに基づく時系列異常検出手法(VAE)のための光・反オーバーフィット学習手法(LARA)を提案する。本研究の目的は,1) 再学習過程を凸問題として定式化し, 過度に収束できること,2) 履歴データを保存せずに活用するルミネートブロックを設計すること,3) 潜在ベクトルと再構成データの微調整を行うと, 線形形成が基底真実と微調整されたブロックとの誤りを最小に調整できることを数学的に証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:58:26 GMT)
GROS: A General Robust Aggregation Strategy [49.2]
距離空間における推定器を組み合わせるための新しい、非常に一般的な、堅牢な手順が導入された。最小化が標本を乗っ取ると、同じ(定数まで)準ガウス性が得られることを示す。 GROSの性能は5つのシミュレーション研究により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:00:32 GMT)
Gen4Gen: Generative Data Pipeline for Generative Multi-Concept Composition [47.1]
近年のテキスト・画像拡散モデルでは,新規でパーソナライズされた概念を含む画像の学習と合成が可能となっている。本稿では,テキスト・画像拡散モデルのパーソナライズという領域における2つの相互接続問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:55:09 GMT)
Generating Zero-shot Abstractive Explanations for Rumour Verification [46.9]
我々は,そのタスクを再構成して,噂の正確性に関するモデル中心のフリーテキストの説明を生成する。大規模言語モデル(LLM)の少数ショット学習機能を利用する。実験の結果,LLMは要約評価において人間と類似の一致を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:01:38 GMT)
Second-Order Fine-Tuning without Pain for LLMs:A Hessian Informed Zeroth-Order Optimizer [46.5]
古典的な1次メモリを備えた細調整の大型言語モデル(LLM)は、バックプロパゲーションプロセスによって禁止的なGPUを必要とする。最近の研究は微調整のためのゼロオーダーに変化しており、2つのフォワードパスを使用することでかなりのメモリを節約している。本研究では, 対角的ヘッセン情報に基づくゼロ階軌道であるHiZOOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:11:55 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Brain Vessel Segmentation through Transwarp Contrastive Learning [46.2]
教師なし領域適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソース分布とラベル付きターゲット分布との整合を目的とし、ドメイン不変な予測モデルを得る。本稿では,ラベル付きソースと非ラベル付きターゲット分布の領域間ギャップを狭めるための,UDAのための簡易かつ強力なコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:01:22 GMT)
Framing in the Presence of Supporting Data: A Case Study in U.S. Economic News [46.1]
我々は、客観的な測度がデータをサポートする形で存在する、ニュースに値するトピックが存在すると論じる。本稿では,この設定における編集選択を分析するための計算フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:19:22 GMT)
Hands-Free VR [46.1]
本稿は、VRのための音声ベースの自然言語インタフェースであるHands-Free VRを紹介する。ユーザは音声を使ってコマンドを与え、音声音声データを音声からテキストへの深層学習モデルを用いてテキストに変換する。テキストは、自然言語の多様性に対して堅牢な大きな言語モデルを使用して、実行可能VRコマンドにマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:02:23 GMT)
Morphological Symmetries in Robotics [45.3]
形態的対称性はロボットの形態の固有の特性ですこれらの対称性は、ロボットの状態空間とセンサーの測定にまで拡張される。データ駆動型手法では, 機械学習モデルのサンプル効率と一般化を, モルフォロジー対称性により向上させることができることを示す。解析手法の文脈では、ロボットの力学を低次元独立力学の重ね合わせに分解するために抽象調和解析を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:21:21 GMT)
Genie: Generative Interactive Environments [44.7]
我々は、未学習のインターネットビデオから教師なしで訓練された最初の生成型インタラクティブ環境であるGenieを紹介する。このモデルは、テキスト、合成画像、スケッチを通して記述されたさまざまなアクション制御可能な仮想世界を生成するよう促すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:47:26 GMT)
Content Conditional Debiasing for Fair Text Embedding [44.2]
公正なテキスト埋め込みを学習するための新しい手法を提案する。コンテンツに条件付きテキスト埋め込みとセンシティブ属性の条件独立性を確保することで、実用上のトレードオフを維持しつつ公平性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:19:09 GMT)
Which Model to Transfer? A Survey on Transferability Estimation [43.9]
トランスファーラーニングメソッドは、既存のソーストレーニング済みモデルやデータセットから関連する知識を活用して、下流のターゲットタスクを解決する。モデル伝達可能性の推定は関心が高まりつつある領域であり、個別にトレーニングすることなく、この適合性を定量化する指標を提案することを目的としている。本稿では、この領域における既存の進歩を初めてレビューし、これらを2つの異なる領域に分類する: ソースフリーモデル転送可能性推定とソース依存モデル転送可能性推定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:47:27 GMT)
BSPA: Exploring Black-box Stealthy Prompt Attacks against Image Generators [43.2]
大規模な画像生成装置は、様々な分野にわたって大きな変換ポテンシャルを提供する。いくつかの研究では、イメージジェネレータは特に攻撃を受けやすく、NSFW(Not Fitable For Work)コンテンツを生成することが示されている。 APIユーザからの攻撃をシミュレートするために,レトリバーを採用するブラックボックスステルスシープロンプトアタックを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:28:16 GMT)
Advancing Parameter Efficiency in Fine-tuning via Representation Editing [43.2]
我々はRepresentation EDiting(RED)と呼ばれる微細チューニングニューラルモデルに対する新しいアプローチを提案する。 REDは、フルパラメータの微調整に比べて、トレーニング可能なパラメータの数を25,700ドルと大幅に削減する。注目すべきは、REDが完全なパラメータの微調整に匹敵する、あるいは優れた結果をもたらすことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:21:02 GMT)
Transformers are Expressive, But Are They Expressive Enough for Regression? [43.1]
我々は変換器が連続関数を確実に近似するのに苦労し、分割的に一定間隔の近似に頼っていることを論じる。我々の貢献には、関数近似におけるトランスフォーマーの極限の根元を示す理論的解析と、その限界を検証するための広範な実験が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:12:53 GMT)
Deep Generative Models for Offline Policy Learning: Tutorial, Survey, and Perspectives on Future Directions [42.9]
オフライン政策学習における深層生成モデルの適用に関する最初の体系的なレビューを提供する。本稿では、変分オートエンコーダ、生成逆数ネットワーク、正規化フロー、トランスフォーマー、拡散モデルを含む5つの主流の深部生成モデルについて述べる。各タイプのDGMに基づくオフライン政策学習において、基本スキームを抽出し、DGMの使用状況に基づいて関連作業の分類を行い、アルゴリズムの開発プロセスを整理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:03:00 GMT)
ToMBench: Benchmarking Theory of Mind in Large Language Models [42.8]
ToMは、自分自身や他人に精神状態を知覚し、解釈する認知能力である。既存のToM評価は、制約されたスコープ、主観的判断、意図しない汚染といった課題によって妨げられる。 ToMBenchには3つの重要な特徴がある: 社会的認知における8つのタスクと31の能力を含む体系的評価フレームワーク、自動的かつ偏りのない評価をサポートする複数選択質問フォーマット、データ漏洩を厳密に回避するためのビルト・トゥ・スクラッチバイリンガルインベントリ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:05:46 GMT)
Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation [42.5]
本稿では,既存の思考パラダイムの「ペンローズ三角形」の法則に反する,思考のすべて(XoT)と呼ばれる新しい思考促進手法を紹介する。 XoTは、事前訓練された強化学習とモンテカルロ木探索(MCTS)を活用して、外部ドメイン知識を思考に組み込む。我々は,ゲーム24,8-Puzzle,Pocket Cubeなど,難解な複数解問題に対するXoTの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:09:58 GMT)
Making Reasoning Matter: Measuring and Improving Faithfulness of Chain-of-Thought Reasoning [42.2]
大きな言語モデル(LLM)は、質問に答える前にステップバイステップの推論を求めると、よりよいパフォーマンスを示すことが示されている。モデルの最終回答がどの程度、説明された推論ステップに忠実であるかは定かではない。 FRODOは、小さなLMを調整して正しい推論ステップを生成し、これらのステップに対して堅牢な推論を行うためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:01:48 GMT)
Online Sequential Decision-Making with Unknown Delays [42.1]
本稿では,様々な種類のフィードバックを処理するために,近似解に基づく遅延アルゴリズムの3つのファミリを提案する。各アルゴリズムに対して、一般凸性および相対的強凸性の場合の対応する後悔境界を提供する。我々の理論的結果は、標準設定に分解されたときの現在の最良の境界と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:05:19 GMT)
UFO: A UI-Focused Agent for Windows OS Interaction [42.0]
われわれは,Windows OS上のアプリケーションに適したユーザ要求を満たす,革新的なUIフォーカスエージェントであるUFOを紹介した。 UFOはデュアルエージェントフレームワークを使用して、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を注意深く観察し、分析し、Windowsアプリケーションの情報を制御する。我々は9つの人気のあるWindowsアプリケーションでUFOのテストを行い、ユーザの日々の使用を反映したさまざまなシナリオを網羅した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:21:14 GMT)
GS-EMA: Integrating Gradient Surgery Exponential Moving Average with Boundary-Aware Contrastive Learning for Enhanced Domain Generalization in Aneurysm Segmentation [42.0]
勾配手術指数移動平均(GS-EMA)最適化手法と境界対応コントラスト学習(BACL)を利用した新しい領域一般化戦略を提案する。我々のアプローチは、ドメイン不変の特徴を学習することで、新しい未確認領域に適応し、様々な臨床データセット間での動脈瘤セグメンテーションの堅牢性と正確性を向上させることができるという点で際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:02:15 GMT)
NuNER: Entity Recognition Encoder Pre-training via LLM-Annotated Data [41.9]
Named Entity Recognitionタスクに特化したコンパクト言語表現モデルであるNuNERの作成方法を示す。 NuNERは、データ効率のよい方法で下流のNER問題を解決するように微調整できる。トレーニング済みデータセットのサイズとエンティティタイプの多様性が、優れたパフォーマンスを実現するための鍵であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:23:51 GMT)
Entanglement catalysis for quantum states and noisy channels [41.9]
量子通信における絡み合いの性質とその役割について検討する。バイパルタイト純状態間の変換については、普遍触媒の存在を証明している。さらに、ノイズの多い量子チャネルを介して確立できる一重項の数を推定する方法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:09:18 GMT)
Counterfactual Generation with Identifiability Guarantees [41.9]
我々は,MATTE (doMain AdapTive counTerfactual gEneration model) を開発した。本研究は, 対物生成タスクに係わるコンテンツとスタイル変数の領域依存性に対処する。本フレームワークは,教師なし型転送タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:24:19 GMT)
Low-Rank Representations Meets Deep Unfolding: A Generalized and Interpretable Network for Hyperspectral Anomaly Detection [41.5]
現在のハイパースペクトル異常検出(HAD)ベンチマークデータセットは、低解像度、単純なバックグラウンド、検出データの小さなサイズに悩まされている。これらの要因は、ロバスト性の観点からよく知られた低ランク表現(LRR)モデルの性能も制限する。我々は、複雑なシナリオにおけるHADアルゴリズムの堅牢性を改善するために、新しいHADベンチマークデータセットであるAIR-HADを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:15:58 GMT)
Seeing is Believing: Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models via CLIP-Guided Decoding [41.4]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、物体の幻覚に影響を受けやすい。現在のアプローチは、しばしばモデルのトークン可能性やその他の内部情報に依存する。 CLIP-Guided Decoding approach to reduce object hallucination at decoding time。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:57:16 GMT)
$\widetilde{O}(N^2)$ Representation of General Continuous Anti-symmetric Function [41.2]
量子力学において、多体電子系のようなフェルミオン系の波動関数は反対称で連続である。我々は、我々のアンサッツが任意のAS連続関数を表現できることを証明し、Hutterによって提案された行列式に基づく構造を適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:59:41 GMT)
Application of Quantum Extreme Learning Machines for QoS Prediction of Elevators' Software in an Industrial Context [41.0]
本稿では、エレベータの文脈におけるQELMの産業応用について、QUELLと呼ばれるアプローチを提案する。我々は、エレベータのスケジューリングソフトウェアに関連する待ち時間予測にQELMを使用し、ソフトウェア回帰テスト、エレベータデジタルツイン、リアルタイムパフォーマンス予測に応用する。我々は,QUELLが待ち時間を効率的に予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:04:21 GMT)
Towards Versatile Graph Learning Approach: from the Perspective of Large Language Models [40.6]
大きな言語モデル(LLM)は、豊富な知識と人間のような知性のために潜在的な解決策を提供する。本稿では LLM を用いた多目的グラフ学習手法の設計のための新しい概念的プロトタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:18:30 GMT)
Spear and Shield: Adversarial Attacks and Defense Methods for Model-Based Link Prediction on Continuous-Time Dynamic Graphs [40.0]
本稿では,連続時間動的グラフ上でのリンク予測のための,単純かつ効果的な逆攻撃手法T-SPEARを提案する。本稿では,T-SPEARがリンク予測タスクにおいて,被害者モデルの性能を著しく低下させることを示す。我々の攻撃は他のTGNNに転送可能であり、攻撃者が想定する被害者モデルとは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:22:48 GMT)
AutoMMLab: Automatically Generating Deployable Models from Language Instructions for Computer Vision Tasks [39.7]
AutoMMLabは、ユーザの言語命令に従う汎用LLMベースのAutoMLシステムである。提案する AutoMMLab システムは,AutoML と OpenMMLab コミュニティを結ぶブリッジとして LLM を効果的に利用している。実験の結果、AutoMMLabシステムは汎用的で、さまざまなメインストリームタスクをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:38:19 GMT)
Seamless Human Motion Composition with Blended Positional Encodings [38.9]
後処理や冗長な復調ステップを伴わずにシームレスなヒューマン・モーション・コンポジション(HMC)を生成する最初の拡散モデルであるフローMDMを紹介する。我々はBabelとHumanML3Dデータセットの精度、リアリズム、スムーズさの観点から最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:59:40 GMT)
Tables as Images? Exploring the Strengths and Limitations of LLMs on Multimodal Representations of Tabular Data [38.8]
5つのテキストベースおよび3つの画像ベーステーブル表現を比較し、LLM性能に対する表現とプロンプトの影響を実証する。本研究は、テーブル関連タスクにおけるLLMの有効利用に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:18:03 GMT)
A Human-Inspired Reading Agent with Gist Memory of Very Long Contexts [38.3]
本実験では,有効文脈長を最大20倍に向上させるエージェントシステムであるReadAgentを提案する。人間が長い文書を対話的に読む方法に触発され、簡単なプロンプトシステムとしてReadAgentを実装した。本稿では,検索手法を用いてベースラインに対するReadAgentの評価を行い,元の長コンテキストを用いて,gistメモリを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:21:28 GMT)
Towards Few-shot Entity Recognition in Document Images: A Graph Neural Network Approach Robust to Image Manipulation [38.1]
トークン間のトポロジ的隣接関係を導入し、相対的な位置情報を強調する。言語モデル埋め込みの上にグラフニューラルネットワーク層を追加することにより、これらのグラフを事前訓練された言語モデルに組み込む。 2つのベンチマークデータセットの実験によると、LAGERは異なる数ショット設定で強いベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:36:02 GMT)
Harnessing the Computing Continuum across Personalized Healthcare, Maintenance and Inspection, and Farming 4.0 [37.0]
AI-SPRINTプロジェクトは、コンピュータ連続体全体にわたるAIアプリケーションの開発と実装に焦点を当てている。本稿では、パーソナライズされたヘルスケア、メンテナンスと検査、ファーミング4.0の応用について詳細に検討する。提案するツールチェーンが、さまざまな課題に効果的に対処し、プロセスを洗練し、その関連性と複数のドメインへの影響について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:20:34 GMT)
Let's Rectify Step by Step: Improving Aspect-based Sentiment Analysis with Diffusion Models [36.5]
本稿では,段階的に段階的にアスペクトを抽出するABSAに適した新しい拡散モデルを提案する。 DiffusionABSAは、トレーニングプロセスにおけるアスペクト用語に徐々にノイズを加え、その後、これらの用語を徐々に逆の方法で復元する認知プロセスを学ぶ。境界を推定するために,構文認識型時間的注意機構によって強化された認知ニューラルネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:35:43 GMT)
Smoothed Graph Contrastive Learning via Seamless Proximity Integration [35.7]
グラフコントラスト学習(GCL)はノードペアを正と負に分類することでノード表現を整列させる。 SGCL(Smoothed Graph Contrastive Learning Model)を提案する。提案したSGCLは, 3つの異なる平滑化手法を取り入れることで, ノード対に付随するペナルティを対照的な損失で調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:32:46 GMT)
Do Large Code Models Understand Programming Concepts? A Black-box Approach [34.9]
大規模言語モデルによるテキスト生成の成功により、コード生成やコーディングタスクも改善された。このギャップを埋めるためには、基礎となるプログラムの論理構造をどの程度の自己回帰モデルで理解するかを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:48:48 GMT)
Autonomous and Human-Driven Vehicles Interacting in a Roundabout: A Quantitative and Qualitative Evaluation [34.7]
我々は,イタリア・ミラノのラウンドアバウンドにおいて,交通渋滞を最小限に抑え,汚染を最小限に抑える政策を学ぶ。最先端のコックピットを用いて学習方針を定性的に評価し,実世界に近い環境下での性能を評価する。以上の結果から,ヒト駆動車両はAVの動態を最適化することの利点が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:47:45 GMT)
Farsight: Fostering Responsible AI Awareness During AI Application Prototyping [34.6]
私たちはFarsightという、プロトタイピング中のAIアプリケーションから潜在的な害を識別する新しい対話型ツールを紹介します。ユーザのプロンプトに基づいて、Farsightは関連するAIインシデントに関するニュース記事を強調し、LLM生成したユースケースやステークホルダ、障害を調査、編集することを可能にする。 10人のAIプロトタイプを用いた共同設計研究と42人のAIプロトタイプを用いたユーザスタディから得られた知見を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:38:05 GMT)
LLM-CompDroid: Repairing Configuration Compatibility Bugs in Android Apps with Pre-trained Large Language Models [34.2]
LLMの長所と従来のバグ解決ツールを組み合わせたLLM-CompDroidフレームワークを紹介する。 LLM-CompDroidによるバグ解決性能の大幅な向上を示す実験結果を得た。この革新的なアプローチは、Androidアプリケーションの信頼性と堅牢性を向上させることを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:51:16 GMT)
Symbolic Music Generation with Non-Differentiable Rule Guided Diffusion [34.1]
音楽規則は、音の密度やコード進行などの音の特徴に象徴的な形で表されることが多い。本稿では,ルール関数の前方評価のみを必要とする新しいガイダンス手法である制御誘導(SCG)を提案する。 SCGは、非微分不可能なルールに対するトレーニング不要のガイダンスを初めて達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:15:32 GMT)
Optimal Transport for Structure Learning Under Missing Data [33.5]
欠落データの存在下での因果発見はニワトリと卵のジレンマを引き起こす。目的は真の因果構造を取り戻すことであるが、頑健な計算には変数間の依存関係や好ましくは因果関係を考慮する必要がある。そこで本稿では,欠落データから因果構造を学習するための最適トランスポートに基づくスコアベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:49:04 GMT)
Oversmoothing: A Nightmare for Graph Contrastive Learning? [33.4]
グラフコントラスト学習(GCL)は、膨大なラベルのないグラフデータを活用するための有望な方法として浮上している。 GCLにおけるネットワーク深度の増加は、その深部表現の過度な平滑化を招き、驚くほど浅部表現に繋がることを示した。我々は、GCLが悪名高い過度にスムースすることを防ぐために、驚くほどシンプルで効果的なブロックワイズトレーニングフレームワークであるBlockGCLを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:39:48 GMT)
Leveraging Domain Knowledge for Efficient Reward Modelling in RLHF: A Case-Study in E-Commerce Opinion Summarization [32.6]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、人間の価値観や目標に対する言語モデル(LM)の運営において支配的な戦略となっている。本稿では,ドメイン知識を$varphi$に注入する新しい手法を提案する。我々の貢献には、新しいリワードモデリング技術、オピニオン要約のための新しいデータセット(PromptOpinSumm)、人間の好みデータセット(OpinPref)が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:05:06 GMT)
FAIR: Filtering of Automatically Induced Rules [32.5]
本稿では,多数の自動生成ルールからルールをフィルタリングするアルゴリズムを提案する。本稿では,既存のルールフィルタリング手法と比較して,統計的に有意な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:04:54 GMT)
Entity-level Factual Adaptiveness of Fine-tuning based Abstractive Summarization Models [31.8]
我々は、微調整に基づく要約モデルの頑健さと知識衝突を解析する。本稿では,制御可能な対実データ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:53:39 GMT)
Learning Mean Field Games on Sparse Graphs: A Hybrid Graphex Approach [31.8]
平均フィールドゲーム(MFG)は、エージェント間のネットワーク構造を含むように、Graphon MFG(GMFG)に拡張することができる。本稿では,グラフ理論のグラフ理論的概念を基盤としたグラフ MFG の新たな概念を紹介する。このハイブリッドグラフ学習アプローチは、システムが主に高連結コアとスパース周辺で構成されていることを生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:04:14 GMT)
A Decision-Language Model (DLM) for Dynamic Restless Multi-Armed Bandit Tasks in Public Health [31.7]
DLM:less multi-armed bandit (RMAB)のための決定言語モデルを提案する。 DLMは、人間の言語コマンドのみを入力として、ポリシー結果を動的に形成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:17:10 GMT)
DataInf: Efficiently Estimating Data Influence in LoRA-tuned LLMs and Diffusion Models [31.7]
本稿では,大規模生成AIモデルに有効な効率的な影響近似手法であるDataInfを提案する。理論的解析により,DataInfはLoRAのようなパラメータ効率のよい微調整技術に特に適していることが示された。 RoBERTa-large、Llama-2-13B-chat、stable-diffusion-v1.5モデルへの適用において、DataInfは、他の近似影響スコアよりも、最も影響力のある微調整例を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:34:07 GMT)
Adversarial Preference Optimization [30.9]
より効率的な人選好最適化を目指すために, 対人選好最適化(APO)フレームワークを提案する。 APOは補助性と無害性の観点から,ベースライン手法のアライメント性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:58:34 GMT)
Unlocking the Power of Large Language Models for Entity Alignment [30.7]
ChatEAは、大規模な言語モデル(LLM)を取り入れてEAを改善する革新的なフレームワークである。限られた入力KGデータの制約に対処するため、ChatEAはKGコード翻訳モジュールを導入した。エンティティの埋め込み比較の過度な信頼性を克服するため、ChatEAは2段階のEA戦略を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:55:35 GMT)
Bidirectional Uncertainty-Based Active Learning for Open Set Annotation [30.7]
オープンセットのシナリオにおけるアクティブラーニングは、ラベルのないデータプールでもっとも価値のある例を特定するという、新たな課題を示している。従来の手法では、信頼度が低い情報的事例を選択することを優先しており、同様に信頼度が低い未知の事例を誤って選択する危険性がある。近年の手法は、単純な習得済みの例を選ぶリスクを伴って、最も可能性の高い既知の例を好んでいる。正と負の両方の学習によって生じる不確実性を共同で推定し、一貫した安定なサンプリングを行うことにより、テキストの双方向不確実性サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:59:04 GMT)
Open Ad Hoc Teamwork with Cooperative Game Theory [30.7]
アドホックなチームワークは、事前の調整や共同トレーニングなしに、チームメイトと協力するエージェントの設計を必要とする、困難な問題を引き起こします。オープンアドホックチームワークは、オープンチームと呼ばれるチームメイトの数が増える環境を考えることで、この課題をさらに複雑にします。この問題の最先端のソリューションは、グラフベースのポリシー学習(GPL)であり、グラフニューラルネットワークの一般化性を活用して、制限のない数のエージェントを処理し、オープンなチームに効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:04:33 GMT)
Structured Probabilistic Coding [30.5]
本稿では、新しい教師付き表現学習フレームワーク、すなわち構造化確率符号化(SPC)を提案する。 SPCはエンコーダのみの確率的符号化技術であり、ターゲット空間から構造化された正規化を持つ。事前訓練された言語モデルの一般化能力を高め、言語理解を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:53:13 GMT)
PEMT: Multi-Task Correlation Guided Mixture-of-Experts Enables Parameter-Efficient Transfer Learning [30.4]
マルチタスク変換学習に基づくパラメータ効率の高いファインチューニングフレームワークPEMTを提案する。我々は17のデータセットにまたがる幅広いタスクについて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:59:18 GMT)
Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Medicine [30.4]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い医療質問応答(QA)タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 Retrieval-augmented Generation(RAG)は有望なソリューションであり、広く採用されている。我々は、5つの医療QAデータセットから7,663の質問を含む第一種ベンチマークであるMIRAGE(Medicical Information Retrieval-Augmented Generation Evaluation)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:46:58 GMT)
Mathematical Language Models: A Survey [30.3]
本稿では,数学的言語モデル(LM)の包括的調査を行う。この調査は、重要な研究成果を2つの異なる視点(タスクと方法論)から体系的に分類した。この調査では、トレーニングデータセット、ベンチマークデータセット、拡張データセットなど、60以上の数学的データセットのコンパイルがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:00:04 GMT)
MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs [30.0]
この規模での大規模言語モデル(LLM)のトレーニングは、効率性と安定性のトレーニングに前例のない課題をもたらします。モデルブロック全体にわたってアルゴリズムとシステムコンポーネントを共同設計するフルスタックアプローチを採用しています。システムコンポーネントやイベントをスタックの奥深くで監視し,根本原因を特定し,耐障害性を実現し,トラグラーを緩和する効果的な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:10:59 GMT)
API-BLEND: A Comprehensive Corpora for Training and Benchmarking API LLMs [29.8]
既存のデータセットを特定し、キュレーションし、変換するタスクに重点を置いています。ツール拡張LDMのトレーニングと体系的なテストを行うための大規模なコーパスであるAPI-BLENDを紹介する。トレーニングとベンチマークの両方の目的で,API-BLENDデータセットの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:30:49 GMT)
False Claims against Model Ownership Resolution [29.7]
モデルオーナシップ解決(モデルオーナシップ解決、MOR)は、モデル盗難を抑える手法のクラスである。既存のMORスキームのほとんどは、悪意のある容疑者に対して堅牢性を優先している。我々は、一般的なMORスキームが、異なる、等しく重要だが不十分に調査された堅牢性に関する懸念に対して脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:31:20 GMT)
The Sample Complexity of Approximate Rejection Sampling with Applications to Smoothed Online Learning [29.4]
n$ の関数としての最適総変分距離が $tildeTheta(fracDf'(n))$ によって与えられることを示す。次に、スムーズなオンライン学習という非常に異なる分野のアプリケーションを検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:35:40 GMT)
VISREAS: Complex Visual Reasoning with Unanswerable Questions [29.4]
本稿では,新しい視覚的質問応答データセットVISREASを紹介する。それは、共通性とオブジェクト、属性、関係の差異をトラバースし、摂動することで構成される、応答可能で解決不可能なビジュアルクエリで構成されている。このタスクのユニークな特徴は、回答する前のイメージに対する質問応答性を検証すること、そして最先端モデルの貧弱な性能が、新しいモジュラーベースラインであるLOGIC2VISIONの設計に影響を与えたことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:12:10 GMT)
Getting Serious about Humor: Crafting Humor Datasets with Unfunny Large Language Models [29.3]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストを編集することでユーモア検出のための合成データを生成することができる。我々は、既存の人間のデータセット上でLLMをベンチマークし、現在のLLMがジョークを解き放つ素晴らしい能力を示すことを示す。我々は、GPT-4の合成データがバイリンガルアノテータによって高度に評価されているという、コード混成のイングリッシュ・ヒンディー語ユーモアデータセットにアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:58:12 GMT)
Lasso with Latents: Efficient Estimation, Covariate Rescaling, and Computational-Statistical Gaps [29.1]
本研究では、観測されていない潜伏変数から強い相関関係が生じる自然なスパース線形回帰設定を提案する。この設定では、強い相関関係に起因する問題を解析し、驚くほど単純な修正を設計する。結果として生じる「再スケールされたラッソ」アルゴリズムのサンプルの複雑さは、(最悪の場合)下層の信号の間隔に二次的に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:16:38 GMT)
Machine unlearning through fine-grained model parameters perturbation [29.1]
そこで本研究では,不エクササイズマシンの非学習戦略であるTop-KパラメータとRandom-kパラメータの微粒化を提案する。また,機械学習の有効性を評価する上での課題にも取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:47:45 GMT)
Scalable Human-Machine Point Cloud Compression [29.0]
本稿では,分類の機械的タスクに特化した,スケーラブルなポイントクラウドデータを提供するとともに,人間の視聴のメカニズムも提供する。提案した拡張性では、"base"ビットストリームはマシンタスクをサポートし、"enhancement"ビットストリームは、人間の視聴のための入力再構成性能を改善するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:41:15 GMT)
Reading Relevant Feature from Global Representation Memory for Visual Object Tracking [28.9]
テンプレートや過去のフレームからの参照機能は、ビジュアルオブジェクト追跡に不可欠である。ビデオのダイナミックな性質のため、異なる時間ステップで異なる検索領域に対して要求される参照履歴情報も矛盾する。本稿では,関連性注意機構とグローバル表現メモリからなる新しいトラッキングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:58:40 GMT)
Statistical Perspective of Top-K Sparse Softmax Gating Mixture of Experts [28.9]
本研究では,トップKスパース・ソフトマックス・ゲーティング関数が密度およびパラメータ推定に与える影響について検討した。その結果,入力領域の異なる振る舞いを捉えるために,パラメータ間の新規な損失関数を定義した。以上の結果から,トップKスパースソフトマックスゲーティング関数から選択した専門家の数は,一定数のボロノイ細胞の総濃度を超えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:58:14 GMT)
SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication [28.4]
本稿では,Sparse Gradient Accumulation dilemmaを扱うために,SparDLと呼ばれる新しい効率的なスパース通信フレームワークを提案する。 SparDLは、効率的なReducee-Scatterモデルに基づくSpar-Reduce-Scatterアルゴリズムを使用して、追加の通信操作なしでSGAジレンマを処理する。そこで本研究では,Spar-All-Gatherアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:35:18 GMT)
DeMPT: Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning for Making LLMs Be Better Context-aware Translators [27.8]
DeMPT(Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning)という適応手法を提案する。各フェーズで異なる連続プロンプトを導入し、LLMを様々な情報を識別的にモデル化する。実験の結果,本手法は結合法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:01:00 GMT)
Rethinking Channel Dependence for Multivariate Time Series Forecasting: Learning from Leading Indicators [27.8]
そこで本研究では,各ステップにおけるリードインジケータとそのリードステップを効率的に推定するLIFTという手法を提案する。 LIFTは任意の時系列予測メソッドとシームレスに協調できるプラグインとして機能する。 6つの実世界のデータセットの実験では、LIFTは平均予測性能を5.5%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:38:39 GMT)
KICGPT: Large Language Model with Knowledge in Context for Knowledge Graph Completion [27.4]
本稿では,大規模言語モデルと3次元KGCレトリバーを統合したフレームワークKICGPTを提案する。追加のトレーニングオーバーヘッドを発生させることなく、長い尾の問題を軽減する。ベンチマークデータセットの実証結果は、KICGPTの有効性を示し、トレーニングオーバーヘッドは小さく、微調整は行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:01:44 GMT)
Direct evidence for cosmic-ray-induced correlated errors in superconducting qubit array [27.3]
関連するエラーは、量子エラー補正に大きな影響を及ぼす可能性がある。超伝導量子ビットは複数の量子ビットで相関する誤差を負っていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:23:48 GMT)
Analyzing the Inherent Response Tendency of LLMs: Real-World Instructions-Driven Jailbreak [26.7]
大規模言語モデル(LLM)が悪意ある指示に直面すると有害な応答を発生させる現象である。本稿では,LDMのポテンシャルを増幅することでセキュリティ機構をバイパスし,肯定応答を生成する新しい自動ジェイルブレイク手法RADIALを提案する。提案手法は,5つのオープンソースのLLMを用いて,英語の悪意のある命令に対する攻撃性能を良好に向上すると同時に,中国語の悪意のある命令に対するクロス言語攻撃の実行において,堅牢な攻撃性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:32:27 GMT)
Estimation of partially known Gaussian graphical models with score-based structural priors [26.6]
グラフの先行を考慮し、後部分布からサンプルを生成するためにランゲヴィン拡散に依存する。基礎となるグラフのスコア関数には,Langevinサンプルが前もってアクセスする必要があるため,グラフニューラルネットワークを用いてグラフデータセットからスコアを効果的に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:38:35 GMT)
User Inference Attacks on Large Language Models [26.6]
ファインチューニング(英: Fine-tuning)は、大規模言語モデル(LLM)を特定のタスクやアプリケーションに合わせるための、一般的で効果的な方法である。ユーザデータに対する微調整LDMのプライバシーへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:25:17 GMT)
Offline Inverse RL: New Solution Concepts and Provably Efficient Algorithms [26.5]
逆強化学習(IRL)は、行動の実証から専門家の報酬機能を回復することを目的としている。本稿では、オフライン設定の機会と限界を捉えた、実現可能な報酬セットという新しい概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:49:46 GMT)
Fine-Grained Detoxification via Instance-Level Prefixes for Large Language Models [26.5]
インスタンスレベルのプレフィックス(FGDILP)によるきめ細かいデトックス化は、有害なテキストを余分なコストで軽減する。 FGDILPは、正のプレフィックス予測プロンプトを用いて、注意空間における文脈化された表現と対比する。我々は、FGDILPが発話レベルと文脈レベルの両方において有害性に関して制御されたテキスト生成を可能にすることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:04:48 GMT)
Diversity of Thought Improves Reasoning Abilities of LLMs [26.1]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論を必要とする設定で苦労するために文書化されている。我々は、思考の多様性の手段として、入力プロンプトのバリエーションを作成し、活用する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:35:30 GMT)
Convolutional Deep Kernel Machines [26.0]
最近の研究は、表現学習を維持するためにベイズニューラルネットワークのNNGP(Neural Network Gaussian Process)制限を変更している。この修正された制限をディープ・ガウス・プロセスに適用すると、ディープ・カーネル・マシン(DKM)と呼ばれる実用的な学習アルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:23:45 GMT)
Position Paper: An Integrated Perspective on Data, Metrics, and Methodology for Deep Time-Series Forecasting [25.8]
深層時系列予測は多くの実践的応用において重要な役割を担っている。包括的なフレームワークを提案することで、現在の予測プラクティスの限界を超越することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:51:56 GMT)
Machine Unlearning by Suppressing Sample Contribution [25.7]
マシン・アンラーニング(MU)は、よく訓練されたモデルからデータを忘れることである。理論的には、入力感度がおよそ寄与を計測し、MU-Misと呼ばれるアルゴリズムを実際に設計することで、忘れるデータの寄与を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:44:15 GMT)
AltNeRF: Learning Robust Neural Radiance Field via Alternating Depth-Pose Optimization [25.4]
AltNeRFは、既知のカメラのポーズに頼ることなく、回復力のあるNeRF表現を作成するように設計された新しいフレームワークである。我々は、NeRF出力を調和して融合させる交互アルゴリズムを導入する。 SMDEは、コンデンス駆動のメカニズムにより拡張される。深度事前の整合性実験では、高忠実でロバストな新奇なビューを生成する上で、AltNeRFの魅力的な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:45:05 GMT)
Faithful Temporal Question Answering over Heterogeneous Sources [25.4]
最先端の手法は3次元に制限がある。これらの欠点に対処する時間的QAシステムを提案する。実験は、一連のベースラインよりも優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:03:17 GMT)
Causal Graph Discovery with Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models [25.1]
本稿では,科学文献の大規模コーパスに含まれる広範な知識を利用して,一般的な因果グラフ回復タスクにおける因果関係を推定する手法を提案する。本手法はまず,文献から関連テキストのチャンクを抽出し,各因子の関連性を識別し,ラベル付けする。本手法は,文献のみからよく知られたSACHSデータセット上で,高品質な因果グラフを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:02:10 GMT)
Self-Supervised Pre-Training for Table Structure Recognition Transformer [25.0]
テーブル構造認識変換器のための自己教師付き事前学習(SSP)手法を提案する。線形射影変換器とハイブリッドCNN変換器のパフォーマンスギャップは、TSRモデルにおける視覚エンコーダのSSPにより緩和できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:34:06 GMT)
Dynamics-Guided Diffusion Model for Robot Manipulator Design [24.7]
本稿では,データ駆動型マニピュレータ幾何設計を所定の操作タスクのために生成するフレームワークを提案する。タスク毎に異なる設計モデルをトレーニングする代わりに、私たちのアプローチでは、タスク間で共有される学習された動的ネットワークを採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:19:30 GMT)
Language-Based User Profiles for Recommendation [24.7]
Language-based Factorization Model (LFM) はエンコーダ/デコーダモデルであり、エンコーダとデコーダの両方が大きな言語モデル(LLM)である。エンコーダLLMは、ユーザの評価履歴から、ユーザの関心事のコンパクトな自然言語プロファイルを生成する。我々は,MovieLens データセットに対する LFM のアプローチを,ユーザの評価履歴から直接予測する行列係数化と LLM モデルと比較し,評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:58:50 GMT)
DEEM: Dynamic Experienced Expert Modeling for Stance Detection [24.5]
本稿では,動的経験的エキスパートモデリング(DEEM)手法を提案する。実験の結果, DEEMは3つの標準ベンチマークで常に最良の結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:24:00 GMT)
Self-Adaptive Reconstruction with Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embeddings [24.3]
教師なし文埋め込みタスクは、文を意味ベクトル表現に変換することを目的としている。事前訓練された言語モデルにおけるトークンバイアスのため、モデルは文中のきめ細かいセマンティクスをキャプチャできない。本稿では,新たな自己適応型コントラスト文埋め込みフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:28:31 GMT)
Deep Coupling Network For Multivariate Time Series Forecasting [24.0]
我々は,MTS予測のための新しいディープカップリングネットワーク,DeepCNを提案する。提案するDeepCNは,最先端のベースラインに比べて優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:38:08 GMT)
State Space Models for Event Cameras [24.0]
イベントベースビジョンに学習可能な時間スケールパラメータを備えた状態空間モデル(SSM)を導入する。以上の結果から,SSMモデルではトレーニングが33%高速化され,トレーニング入力よりも高い周波数でテストした場合の性能劣化が最小限に抑えられることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:51:55 GMT)
GenDOM: Generalizable One-shot Deformable Object Manipulation with Parameter-Aware Policy [23.7]
我々は,1つの実世界の実演だけで異なる変形可能なオブジェクトを操作できるフレームワークであるGenDOMを紹介した。新しいオブジェクトが推測されると、GenDOMは1つの実世界のデモだけで変形可能なオブジェクトパラメータを推定できる。シミュレーションおよび実世界のオブジェクト操作設定の実証検証により,本手法が一つの実演で異なるオブジェクトを操作できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:51:31 GMT)
Artificial Intelligence for Complex Network: Potential, Methodology and Application [23.7]
複雑なネットワーク科学は、実際のネットワークの基盤となる統計力学、構造、力学の理解を大幅に強化した。人工知能(AI)技術の出現は、複雑なネットワーク科学研究の新しい時代を告げている。この調査は、複雑なネットワーク研究の難題を克服する上で、AIの潜在的な利点を体系的に解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:06:36 GMT)
EMIFF: Enhanced Multi-scale Image Feature Fusion for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection [23.3]
車両・インフラ協力型3D(VIC3D)物体検出における2つの大きな課題が続いている。 VIC3Dタスクのための新しいカメラベースの3D検出フレームワーク、EMIFF(Multiscale Image Feature Fusion)を提案する。実験により、EMIFFはDAIR-V2X-Cデータセット上でSOTAを達成し、従来のアーリーフュージョン法とレイトフュージョン法を同等の伝送コストで大幅に上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:35:48 GMT)
Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca [23.0]
中国語テキストの理解・生成機能を備えたLLaMAの拡張手法を提案する。我々は、中国語データを用いた二次事前学習を取り入れ、中国語の命令データセットでモデルを微調整する。 C-Evalデータセットの結果は、我々の数倍の大きさのモデル間で競合性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:22:36 GMT)
Helen: Optimizing CTR Prediction Models with Frequency-wise Hessian Eigenvalue Regularization [23.0]
CTR(Click-Through Rate)予測は、オンライン広告とレコメンデーションシナリオにおいて最も重要である。近年のCTR予測モデルの普及にもかかわらず、性能の改善は限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:00:46 GMT)
Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey [22.7]
拡散モデルは、サンプルの品質と訓練安定性において、以前の生成モデルを上回る。最近の研究は、強化学習(RL)ソリューションの改善における拡散モデルの利点を示している。この調査は、この新興分野の概要を提供し、新たな研究の道のりを刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:42:57 GMT)
Grasp, See and Place: Efficient Unknown Object Rearrangement with Policy Structure Prior [22.5]
ロボットがオブジェクトをRGB-D画像で指定された目標設定に再構成することを想定する、未知のオブジェクト再構成のタスクに焦点をあてる。近年の研究では、学習に基づく知覚モジュールを組み込んだ未知の物体再構成システムについて検討している。本稿では,結合構造を持つ二重ループシステム GSP を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:05:51 GMT)
Bagged Deep Image Prior for Recovering Images in the Presence of Speckle Noise [22.4]
複数の測定セットから複素数値信号を復元する確率に基づく手法の理論的側面とアルゴリズム的側面の両方について検討する。我々の理論的貢献は、深部画像先行仮説の下で最大極大推定器の平均正方形誤差(MSE)に、初めて存在する理論上界を確立することである。アルゴリズムの面では、bagged Deep Image Priors (Bagged-DIP)の概念を導入し、それらを投影された勾配勾配と統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:36:07 GMT)
RoboEXP: Action-Conditioned Scene Graph via Interactive Exploration for Robotic Manipulation [22.3]
本稿では,ロボットが自律的に環境を探索し,行動条件付きシーングラフ(ACSG)を作成する,インタラクティブなシーン探索という新たな課題を紹介する。 ACSGは、幾何学や意味論のような低レベル情報と、シーン内の異なるエンティティ間のアクション条件付き関係のような高レベル情報の両方を記述している。実世界の様々な環境にゼロショットで適用し、これまで見たことのない環境の探索とモデリングにその効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:27:17 GMT)
United We Pretrain, Divided We Fail! Representation Learning for Time Series by Pretraining on 75 Datasets at Once [22.0]
自然言語処理と視覚では、事前学習を用いて効果的な表現を学習する。我々は,多くの時系列データセットからエンコーディングを学ぶために,新たな自己教師付きコントラスト事前学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:06:38 GMT)
Coffee: Boost Your Code LLMs by Fixing Bugs with Feedback [22.0]
フィードバックでコードを修正するために特別に設計されたデータセットであるCoffeeを紹介します。 CoffeePotsは、Preference-d Tuning and Selectionを通じて、FEEdbackでCOdeフィクスを行うためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:56:16 GMT)
A Study of Shape Modeling Against Noise [21.8]
本稿では,多くのコンピュータビジョンと医用画像のコアに位置する形状モデリングの課題である形状デノイングを紹介する。本報告では, 形状の摂動に使用できる6種類のノイズと, 騒音レベルの客観的な測定方法, 形状の遮音性能の比較方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:01:25 GMT)
Interpreting Context Look-ups in Transformers: Investigating Attention-MLP Interactions [21.7]
特定のトークンを予測する多層パーセプトロンにおいて,注目頭部と特殊な「次世代」ニューロンとの相互作用について検討する。我々の分析では、特定のトークンの予測に関連するコンテキストを認識し、残りの接続を通じて関連するニューロンを活性化する注意頭を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:15:47 GMT)
SelectLLM: Can LLMs Select Important Instructions to Annotate? [21.4]
我々はSelectLLMを紹介した。これは大規模言語モデルで未記述の命令を選択的にアノテートするためのフレームワークである。我々の実験では、SelectLLMは命令チューニングベンチマークにおいて、他の最先端の手法と一致し、性能が良くなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:28:17 GMT)
RecWizard: A Toolkit for Conversational Recommendation with Modular, Portable Models and Interactive User Interface [21.3]
RecWizard for Conversational Recommender Systems (CRS) という新しいPythonツールキットを提案する。 RecWizardはモデルの開発と対話型ユーザインタフェースをサポートする。 RecWizardのCRSはモジュール式、ポータブル、インタラクティブで、LLM(Large Language Models)フレンドリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:16:13 GMT)
DSLR: Diversity Enhancement and Structure Learning for Rehearsal-based Graph Continual Learning [21.1]
本稿では,グラフ学習法(GCL)におけるリハーサルベースアプローチにおけるリプレイバッファについて検討する。本稿では,DSLR という名前の GCL モデルを提案する。具体的には,クラスの代表性と各クラスにおける多様性を両立させるために,カバレッジベース多様性 (CD) アプローチを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:43:05 GMT)
Toward Fully Self-Supervised Multi-Pitch Estimation [21.0]
マルチピッチ推定のための自己教師型学習目標セットを提案する。これらの目的は、完全に畳み込みのオートエンコーダを訓練して、直接マルチピッチサリエンスグラムを生成するのに十分である。完全自己教師付きフレームワークは,ポリフォニック・ミックスを一般化し,従来のマルチピッチ・データセットで訓練された教師付きモデルに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:12:41 GMT)
OmniPred: Language Models as Universal Regressors [20.6]
本稿では,言語モデルの訓練を行うフレームワークを提案し,評価データを$(x,y)$で提供する。実験により, 数学的パラメータと値のテキスト表現のみにより, 言語モデルは非常に正確な数値回帰が可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:37:09 GMT)
Spatially-Aware Transformer Memory for Embodied Agents [20.5]
本稿では,空間情報を含む空間認識変換器モデルの利用について検討する。メモリ利用効率が向上し,様々な場所中心の下流タスクにおいて精度が向上することが実証された。また,強化学習に基づくメモリ管理手法であるAdaptive Memory Allocatorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:46:30 GMT)
Inconsistencies in Masked Language Models [20.3]
Masked Language Model (MLM) は、マスキングされた位置におけるトークンの分布をシーケンスで提供することができる。異なるマスキングパターンに対応する分布は、かなりの矛盾を示す可能性がある。本稿では,条件文の集合(Ensemble of Conditionals)と呼ばれる fors の推論時間戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:08:58 GMT)
CoderEval: A Benchmark of Pragmatic Code Generation with Generative Pre-trained Models [20.2]
230のPythonと230のJavaコード生成タスクからなるCoderEvalというベンチマークを提案する。 CoderEval上で3つのコード生成モデルを評価することにより、スタンドアロン関数の生成におけるこれらのモデルの有効性が非スタンドアロン関数の生成よりも著しく高いことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:29:16 GMT)
From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions, and Models for Planning from Raw Data [20.0]
本稿では,抽象状態と行動に対する論理に基づく関係表現を自律的に学習する最初の手法を提案する。学習された表現は自動発明されたPDDLのようなドメインモデルを構成する。決定論的設定における実証的な結果は、少数のロボット軌道から強力な抽象表現を学ぶことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:54:55 GMT)
AttributionBench: How Hard is Automatic Attribution Evaluation? [19.9]
AttributionBenchは、様々な既存の属性データセットからコンパイルされた包括的なベンチマークである。実験の結果,微調整GPT-3.5でさえ,二項分類法で約80%のマクロF1しか達成できないことがわかった。 300以上のエラーケースの詳細な分析では、失敗の大部分は、ナンスされた情報を処理できないことに起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:23:33 GMT)
Human-Aligned Calibration for AI-Assisted Decision Making [19.8]
信頼度値が、意思決定者の予測に対する信頼度に関して自然な整合性を満たすならば、常に最適な意思決定方針が存在することを示す。意思決定者自身の予測に対する自信に対するマルチキャリブレーションは、アライメントに十分な条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:35:04 GMT)
Does Combining Parameter-efficient Modules Improve Few-shot Transfer Accuracy? [19.7]
本稿では,LoRAモジュールの構成可能性について検討し,事前学習したモジュールを組み合わせることで,下流タスクに対する一般化が促進されるかどうかを検討する。視覚モデルと言語モデルの両方の実験結果から,ダウンストリームタスクに限られたサンプルしか使用できない場合において,均一な合成法と学習された合成法により,転送精度が向上することが明らかとなった。本研究は、学習可能なパラメータを追加することなく、低ショット設定での転送可能性を高めるための均一な構成の可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:20:29 GMT)
Addressing Order Sensitivity of In-Context Demonstration Examples in Causal Language Models [19.7]
本稿では、因果言語モデル(CausalLMs)が、文脈内サンプルの順序により敏感であることを示す。情報拡張・一貫性強化手法と呼ばれる教師なしの微調整手法を導入する。提案手法は、文脈内サンプルの順序に対する感度を低減し、堅牢な一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:39:12 GMT)
Studying the Impact of Stochasticity on the Evaluation of Deep Neural Networks for Forest-Fire Prediction [19.6]
本研究では,ルールオブリティが評価指標の2つのクラスに与える影響を研究する枠組みを開発する。我々は実世界の山火事データに分析を拡張し、従来の山火事予測手法の限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:54:20 GMT)
Don't Ignore Dual Logic Ability of LLMs while Privatizing: A Data-Intensive Analysis in Medical Domain [19.5]
本研究では, LLMの二重論理能力が, 医療領域の民営化過程における影響について検討した。以上の結果から,LLMに汎用ドメイン二重論理データを組み込むことによって,LLMの二重論理能力が向上するだけでなく,精度も向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:58:10 GMT)
Contact Energy Based Hindsight Experience Prioritization [19.4]
強化学習(RL)アルゴリズムでは,報酬の少ないマルチゴールロボット操作作業が困難である。 Hindsight Experience Replay (HER)のような最近のアルゴリズムは、失敗軌跡を生かして学習を高速化している。本稿では,コンタクトによるリッチな情報に基づいて,リプレイバッファからサンプルを選択するための,CEBP(Contact Energy Based Prioritization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:30:57 GMT)
Dual Encoder: Exploiting the Potential of Syntactic and Semantic for Aspect Sentiment Triplet Extraction [19.4]
Aspect Sentiment Triple extract (ASTE) は、微粒な感情分析における新たな課題である。本稿では,BERTチャネルによる意味情報をキャプチャするデュアルチャネルエンコーダと,総合構文情報キャプチャのための拡張LSTMチャネルを提案する。我々はこれらのモジュールのシナジーを活用して、ASTEタスクにおける構文情報と意味情報の重要な可能性を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:07:13 GMT)
FP8 Quantization: The Power of the Exponent [19.2]
本稿では,ニューラルネットワーク推論における浮動小数点方式の利点について検討する。我々はFP8フォーマットで選択できる選択について詳述し、マティーサと指数のビット数の重要な選択を含む。これらの結果が実際のネットワークにどのように変換され、FP8シミュレーションの効率的な実装と新しいアルゴリズムが提供されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:49:45 GMT)
ProTIP: Probabilistic Robustness Verification on Text-to-Image Diffusion Models against Stochastic Perturbation [19.0]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデル(DM)は、単純なテキスト記述に基づいて高品質な画像を生成する際、印象的な能力を示した。多くのディープラーニング(DL)モデルに共通するように、DMは堅牢性に欠ける。本稿では,T2I DMのロバスト性に関する確率論的概念を導入し,統計的保証で評価するための効率的なフレームワークであるProTIPを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:48:56 GMT)
EasyRL4Rec: A User-Friendly Code Library for Reinforcement Learning Based Recommender Systems [19.0]
Reinforcement Learning-Based Recommender Systems(RS)は、長期のユーザエンゲージメントを改善する能力において、ますます認識されている。 EasyRL4Recは、RLベースのRS用にカスタマイズされた、ユーザフレンドリーで効率的なライブラリである。 EasyRL4Recは5つの広く使用されているパブリックデータセット上に構築された軽量で多様なRL環境を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:54:26 GMT)
Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey [18.9]
トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、知識ベース、ヒューマンインタフェース、動的エージェントなど様々な分野に適用されている。本稿では,トランスフォーマーをベースとしたLLMアーキテクチャの最近の進歩について,LLMの長期的コンテキスト能力の向上を目的とした調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:22:58 GMT)
Benchmarking Observational Studies with Experimental Data under Right-Censoring [18.8]
検閲時間が時間と時間とは無関係である2つの事例を考察する。偏りのないCATE推定が不可能な場合でも,同じテストが引き続き使用可能であることを示す。半合成実験による検閲意識テストの有効性を検証するとともに,女性保健イニシアチブによるRTTおよびOSデータの解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:44:13 GMT)
Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series [18.6]
State-Dependent Causal Inference (SDCI)は根底にある因果関係を回復することができる。 NBA選手の動きをモデル化した非因果RNNよりも改善した結果,本手法の可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:41:54 GMT)
Cost-Adaptive Recourse Recommendation by Adaptive Preference Elicitation [18.4]
アルゴリズムのリコースでは、被験者に対して、好ましくない機械学習の分類決定を逆転させるために、コスト効率のよいアクションを推奨する。本稿では、リコース生成問題に嗜好学習を統合するための2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:27:17 GMT)
Medical Knowledge Graph QA for Drug-Drug Interaction Prediction based on Multi-hop Machine Reading Comprehension [18.3]
本稿では,MedKGQAと呼ばれる医療知識グラフ質問応答モデルを提案する。クローズドドメイン文献からの機械読解を利用してドラッグ・ドラッグ相互作用を予測し、オープンドメイン文書からドラッグ・タンパク質三重項の知識グラフを構築する。提案モデルでは,従来のカンガルー・メドホップデータセットの最先端モデルと比較して薬物と薬物の相互作用予測の精度が4.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:45:32 GMT)
Constructing Indoor Region-based Radio Map without Location Labels [18.3]
本稿では、位置ラベルを使わずに受信信号強度(RSS)測定から地域ベースの無線マップを開発する。構築は、屋内エリアの各地域を正確に1度訪問するデバイスから、盲目的に収集されたRSS測定データに基づいて行われる。提案手法は, 重み付きセントロイド局在化(WCL)ベースラインと比較して, 領域の局所化誤差を約50%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:49:16 GMT)
BeGin: Extensive Benchmark Scenarios and An Easy-to-use Framework for Graph Continual Learning [18.3]
連続学習(英: Continual Learning, CL)とは、絶え間なく一連のタスクを学習する過程である。グラフデータ(グラフCL)は、標準的な実験的な設定が欠如しているため、比較的過小評価されている。我々は,グラフCLのための容易かつ愚かなフレームワークであるBeGinを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:24:11 GMT)
Machine Unlearning of Pre-trained Large Language Models [18.3]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈における「忘れられる権利」の概念について検討する。我々は、事前学習されたモデルに焦点をあてて、機械学習を重要なソリューションとして探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:43:26 GMT)
TransFlower: An Explainable Transformer-Based Model with Flow-to-Flow Attention for Commuting Flow Prediction [18.2]
通勤パターンの予測にフロー・ツー・フロー・アテンションを用いた,説明可能なトランスフォーマーベースのモデルであるTransFlowerを紹介した。我々のモデルは、既存の手法を最大30.8%のCommon Part of Commutersで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:00:04 GMT)
Generative Models are Self-Watermarked: Declaring Model Authentication through Re-Generation [17.9]
データオーナシップの検証は、特に生成したデータの不正な再利用の場合、非常に困難な問題を引き起こします。私たちの研究は、個々のサンプルからでもデータの再利用を検出することに集中しています。本稿では, 再生成によるデータ所有を考慮に入れた説明可能な検証手法を提案し, さらに, 反復的データ再生による生成モデルにおけるこれらの指紋の増幅を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:48:21 GMT)
The topology of data hides in quantum thermal states [17.9]
量子熱状態の蒸留によるトポロジカルデータ解析(TDA)を行うための量子プロトコルを提供する。量子熱状態生成アルゴリズムを活用するために,量子TDAをリアルタイムから仮想画像に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:34:26 GMT)
Multi-Task Learning for Routing Problem with Cross-Problem Zero-Shot Generalization [17.7]
車両ルーティング問題(VRP)は多くの現実世界のアプリケーションで見られる。本研究では,クロスプロブレム一般化という重要な課題に取り組むための最初の試みを行う。提案モデルでは、ゼロショットの一般化方式で、見当たらない属性の組み合わせでVRPを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:25:23 GMT)
De-authentication using Ambient Light Sensor [17.7]
本稿では,新しい,安価で,高速で,ユーザフレンドリな脱認証手法である「アンビエント光センサを用いたDE-authentication」を提案する。ディールは、89.15%のヒット率と7.35%のダウンアウトで、4秒以内に離脱するユーザーを非認証にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:18:04 GMT)
Optimisic Information Directed Sampling [17.6]
本研究では、損失関数が既知のパラメトリック関数クラスに属すると仮定された文脈的帯域幅問題におけるオンライン学習の問題について検討する。本稿では,Russo と Van Roy によるベイズ的情報指向サンプリングの理論と,決定推定係数に基づく Foster, Kakade Qian および Rakhlin (2021) の最悪のケース理論を橋渡しする新たな分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:19:32 GMT)
Constraint Latent Space Matters: An Anti-anomalous Waveform Transformation Solution from Photoplethysmography to Arterial Blood Pressure [17.4]
動脈血圧 (ABP) は, 心臓血管の健康管理に有効である。 PPG-ABP予測の最近の進歩は、生成モデルと識別モデルの統合を含んでいる。我々は、量子化されたコードブックを利用して堅牢な潜在空間を生成する、LSCT(Latent Space Constraint Transformer)という革新的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:31:35 GMT)
SeeClick: Harnessing GUI Grounding for Advanced Visual GUI Agents [17.4]
タスク自動化のためのスクリーンショットのみに依存する新しいビジュアルグラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントであるSeeClickを提案する。この課題に対処するため,GUIグラウンディングによるSeeClickの改良を提案し,GUIグラウンディングデータのキュレーションを自動化する手法を考案した。また、モバイル、デスクトップ、Web環境を含む初めての現実的なGUIグラウンドティングベンチマークであるScreenSpotも作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:36:51 GMT)
Closing the AI generalization gap by adjusting for dermatology condition distribution differences across clinical settings [17.3]
我々は,これまで見つからなかったデータに基づいてAIアルゴリズムを評価した場合,皮膚の状態分布の違いがエラーの主な原因であることを示した。以上の結果から, 凍結埋込モデル上の分類層のみに比較して, エンド・ツー・エンドの微調整と微調整に比較した性能が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:07:53 GMT)
Trajectory-wise Iterative Reinforcement Learning Framework for Auto-bidding [17.3]
オンライン広告では、広告主は広告機会を得るために広告オークションに参加し、しばしば需要側プラットフォーム(DSP)が提供する自動入札ツールを利用する。安全上の懸念から、ほとんどのRLベースの自動入札ポリシーはシミュレーションでトレーニングされており、オンライン環境にデプロイするとパフォーマンスが低下する。本稿では,反復的オフラインRLのための新しいデータ収集・データ利用手法であるTrajectory-wise Exploration and Exploitation (TEE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:20:23 GMT)
AccessLens: Auto-detecting Inaccessibility of Everyday Objects [17.3]
本稿では,日常オブジェクトのアクセス不能なインターフェースを識別するためのエンドツーエンドシステムであるAccessLensを紹介する。当社のアプローチでは,21の非アクセシビリティクラスを自動的に認識するために設計された新しいAccessDBデータセットを使用して,検出器をトレーニングする。 AccessMetaは、これらのアクセシビリティクラスをオープンソース3D拡張設計にリンクする包括的な辞書を構築するための堅牢な方法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:06:14 GMT)
RecMind: Large Language Model Powered Agent For Recommendation [17.3]
RecMindは、ゼロショットパーソナライズされたレコメンデーションを慎重に計画する自律的なレコメンデーションエージェントである。実験の結果,RecMind は既存のゼロ/フェーショット LLM ベースのレコメンデーションベースライン手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:05:48 GMT)
Deep Networks Always Grok and Here is Why [16.7]
グロキング(Grokking)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)における一般化が、ほぼゼロのトレーニングエラーを達成した後、長く発生する現象である。これまでの研究では、特定の制御された環境でグラッキングが発生することが報告されている。我々は、グルーキングが実際ずっと広く、幅広い実践的な設定で実現されていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:59:31 GMT)
EyeTrans: Merging Human and Machine Attention for Neural Code Summarization [16.7]
我々は,人間の注意を機械の注意に取り入れて,ニューラルネットワークの要約を強化する手法を開発した。人間の注意をトランスフォーマーに組み込むことの有効性を実証するため、2つのコード要約タスクに関する包括的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:53:32 GMT)
Infusing Hierarchical Guidance into Prompt Tuning: A Parameter-Efficient Framework for Multi-level Implicit Discourse Relation Recognition [16.6]
マルチレベル暗黙的談話関係認識(MIDRR)は,議論間の階層的談話関係の同定を目的とする。本稿では,プロンプトベースを提案する。上記の問題を解決するための多レベルIDRR(PEMI)フレームワーク。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:53:39 GMT)
GPTVQ: The Blessing of Dimensionality for LLM Quantization [16.6]
ニューラルネットワーク量子化のサイズと精度のトレードオフは、量子化次元を増大させることで大幅に改善できることを示す。 GPTVQ法は,大規模言語モデル(LLM)によく適応するベクトル量子化(VQ)の高速化手法である。本手法は,各層ごとの出力再構成MSEのヘシアンからの情報を用いて,残りの未定量重みを更新した1列以上の列の量子化をインターリーブする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:39:16 GMT)
Remembering to Be Fair: Non-Markovian Fairness in Sequential Decision Making [16.4]
我々は、連続的な意思決定の文脈における非マルコフ的公正の概念を探求する。非マルコフ的フェアネスの性質を同定し、長期的、時空的、周期的、有界公正の概念を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:38:34 GMT)
HiMAP: Learning Heuristics-Informed Policies for Large-Scale Multi-Agent Pathfinding [16.4]
Heuristics-Informed Multi-Agent Pathfinding (HiMAP) Heuristics-Informed Multi-Agent Pathfinding (HiMAP)
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:01:13 GMT)
Attention-Guided Masked Autoencoders For Learning Image Representations [16.3]
Masked Autoencoders (MAE) はコンピュータビジョンタスクの教師なし事前訓練のための強力な方法として確立されている。本稿では,注意誘導損失関数を用いて再建過程を通知する。評価の結果,事前学習したモデルでは,バニラMAEよりも遅延表現が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:11:25 GMT)
Automated forest inventory: analysis of high-density airborne LiDAR point clouds with 3D deep learning [16.1]
ForAINetは多様な森林タイプや地理的地域をまたいでセグメンテーションを行うことができる。システムは、調査ドローンを使用して5つの国で取得されたポイントクラウドのデータセットであるFor-Instanceでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:44:00 GMT)
Ranking Entities along Conceptual Space Dimensions with LLMs: An Analysis of Fine-Tuning Strategies [16.1]
大規模言語モデルから概念空間を蒸留することは、最近、有望な戦略として浮上した。我々は特に、与えられた概念空間次元に応じてエンティティをランク付けするタスクに焦点をあてる。得られたモデルのランク付け能力が知覚的・主観的特徴に移行するかどうかを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:17:01 GMT)
CloChat: Understanding How People Customize, Interact, and Experience Personas in Large Language Models [15.9]
CloChatは、大規模言語モデルにおけるエージェントペルソナの簡単かつ正確なカスタマイズをサポートするインターフェースである。その結果、参加者はカスタマイズされたエージェントと感情結合を形成し、よりダイナミックな対話を行い、相互作用を持続することに興味を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:25:17 GMT)
A First Look at GPT Apps: Landscape and Vulnerability [15.8]
我々は,GPT ストアの先駆的な探索を行い,GPT アプリケーション内の脆弱性や盗作について調査する。 GPT作成に対するユーザや開発者の熱意は,GPT作成者やクリエーターの急速な増加によって証明された。しかし, GPT内部の保護が困難であることや, システムプロンプトの90%近くが容易に保護され, GPT間にかなりの盗作と重複が生じていることも判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:30:32 GMT)
On the Duality Between Sharpness-Aware Minimization and Adversarial Training [15.7]
敵の攻撃に対する最も効果的な防御手段は、敵の訓練(AT)である。 ATは、トレーニング中に入力サンプルを逆向きに摂動させる。サンプルを摂動させる代わりに、SAM(Sharpness-Aware Minimization)はトレーニング中にモデルの重量を摂動させ、より平坦なロスランドスケープを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:22:55 GMT)
SDEMG: Score-based Diffusion Model for Surface Electromyographic Signal Denoising [15.5]
表面筋電図(sEMG)記録は、監視される筋肉が心臓に近いときに心電図(ECG)信号に影響される。本稿では,SDEMGと呼ばれる新しい手法を提案し,SEMG信号デノイングのためのスコアベース拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:50:14 GMT)
Studying LLM Performance on Closed- and Open-source Data [15.4]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学の実践において広く利用されている。 LLMは主に、寛容なライセンスで配布されるオープンソース(OSS)コードに基づいて訓練されている。 C#のパフォーマンスはOSSとほとんど変わりませんが、C++では大幅に低下します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:17:28 GMT)
Parameter-Free Algorithms for Performative Regret Minimization under Decision-Dependent Distributions [15.4]
パフォーマンスリスク最小化は、決定依存分布の下での最適化の定式化である。我々のアルゴリズムは、既存のリプシッツ定数分布パラメータに基づく手法を大幅に改善する。提案手法は,既存手法と他のブラックボックス楽観的最適化手法に比較して,アルゴリズムの数値的優位性を示す実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:36:28 GMT)
Improving Sentence Embeddings with an Automatically Generated NLI Dataset [15.2]
デコーダベースの大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における多くのタスクにおいて高いパフォーマンスを示している。我々は,NLIデータセットを自動生成することで,教師なし環境で学習した文の埋め込みを改善することを目的とする。 STSタスク実験において, 提案手法は, 平均スピアマンランク相関係数82.21を人体評価で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:33:51 GMT)
End-to-end Supervised Prediction of Arbitrary-size Graphs with Partially-Masked Fused Gromov-Wasserstein Matching [15.2]
教師付きグラフ予測(SGP)のためのエンド・ツー・エンドの深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。我々は、初期最適輸送(OT)に基づく損失、部分マスド・フューズド・グロモフ・ワッサースタイン損失(PM-FGW)を導入する。実験セクションでは、3つの異なるタスク、斬新で挑戦的な合成データセット(image2graph)と2つの実世界のタスク、 image2map と fingerprint2molecule – が、競合他社と比較して、このアプローチの効率性と汎用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:55:27 GMT)
Fair Resource Allocation in Multi-Task Learning [15.1]
マルチタスク学習(MTL)はタスク間の共有知識を活用でき、データ効率と一般化性能が向上する。 MTLにおける大きな課題は、いくつかのタスクの公平な最適化を妨げる、矛盾する勾配の存在にある。通信ネットワークにおける公平なリソース割り当てに着想を得て,新しいMTL最適化法であるFairGradを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:46:14 GMT)
Multimodal Transformer With a Low-Computational-Cost Guarantee [14.9]
Low-Cost Multimodal Transformer (LoCoMT) は、トレーニング中の計算コストを低減し、性能損失を最小限に抑えることを目的とした、新しいマルチモーダルアテンション機構である。 LoCoMTは柔軟にマルチモーダル信号を制御でき、理論上既存のマルチモーダルトランスフォーマーの変種と比較して計算コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:09:35 GMT)
Classification Under Strategic Self-Selection [14.4]
自己選択が学習に与える影響と,学習が自己選択集団の構成に及ぼす影響について検討した。本稿では,自己選択行動下での学習を効果的に最適化できる,識別可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:37:56 GMT)
Towards Principled Task Grouping for Multi-Task Learning [14.3]
マルチタスク学習(MTL)におけるタスクグループ化への新しいアプローチを提案する。我々の手法は、転送ゲインを構築するための制限的な仮定に依存しない、より理論的に基礎付けられた方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:51:20 GMT)
Learning Cyclic Causal Models from Incomplete Data [13.7]
周期因果グラフを部分的に欠落したデータから学習するための新しいフレームワークであるMissNODAGSを提案する。付加雑音モデルの下では、MissNODAGSは、欠落したデータを入力し、データの可視部分のログ類似度を最大化することで、因果グラフを学習する。本研究では、最先端の計算技術を用いた場合と比較して、部分的に欠落した介入データに対する因果学習による性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:03:12 GMT)
LiMAML: Personalization of Deep Recommender Models via Meta Learning [13.7]
我々は、個人メンバーや他のエンティティのためのモデルのパーソナライズに適した革新的なメタラーニングソリューションを導入する。モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムを用いて,最近のユーザインタラクションデータを用いて,タスクごとのサブネットワークを適応する。私たちのアプローチは、さまざまなLinkedInアプリケーションにまたがる、高度にパーソナライズされたAIモデルのデプロイを可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:06:36 GMT)
Mechanics-Informed Autoencoder Enables Automated Detection and Localization of Unforeseen Structural Damage [13.5]
本稿では,構造物の損傷の自動検出と局所化のための新しい"deploy-and-forget"手法を提案する。これは、安価なセンサーとメカニックインフォームドオートエンコーダによる完全な受動的測定の相乗的な組み合わせに基づいている。わずか3時間のデータから学習すると、さまざまな種類の予期せぬ損傷を自律的に検出し、ローカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:31:02 GMT)
Improving Explainable Object-induced Model through Uncertainty for Automated Vehicles [13.5]
最近の説明可能な自動車両(AV)は、動作の説明を提供しながら、固有の不確実性に関連する重要な情報を無視している。本研究は、意思決定の場面におけるオブジェクトの役割を優先する「対象誘導型」モデルアプローチに基づく。また、不確実性によって導かれる先進的なトレーニング戦略についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:14:57 GMT)
Prompting Large Language Models for Counterfactual Generation: An Empirical Study [13.5]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語理解と生成タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。本稿では,様々な種類のNLUタスクに対する総合的な評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:02:09 GMT)
DOSA: A Dataset of Social Artifacts from Different Indian Geographical Subcultures [13.4]
生成モデルは、テキスト生成、コモンセンス推論、質問応答など、様々なアプリケーションでますます使われている。グローバルに効果的にするためには、これらのモデルは地域社会文化の文脈を認識し、説明する必要がある。私たちは、19の異なるインド地域サブカルチャーから260人の参加者を参加させることで、最初のコミュニティ生成の $textbfD$ataset $textbfo$f 615 $textbfS$ocial $textbfA$rtifacts を導入するために参加研究手法を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:10:18 GMT)
Chu-ko-nu: A Reliable, Efficient, and Anonymously Authentication-Enabled Realization for Multi-Round Secure Aggregation in Federated Learning [13.3]
セキュアなアグリゲーションのための,より信頼性が高く,匿名で認証する方式であるChu-ko-nuを提案する。中古ぬは秘密鍵成分の再分配過程を補うことで確率P障壁を破る。 FLトレーニングに参加するクライアントを匿名でサポートし、攻撃の有無でクライアントを効果的に認証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:50:43 GMT)
An Empirical Study of Data Ability Boundary in LLMs' Math Reasoning [13.1]
大規模言語モデル(LLM)は、数学推論タスクの創発的な能力を示している。本稿では,教師付きデータの一般的なデータ戦略を探求し,数学推論能力の最適化と拡張を支援することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:38:43 GMT)
Safe Task Planning for Language-Instructed Multi-Robot Systems using Conformal Prediction [13.1]
ミッション成功率の高い分散型マルチロボットプランナを新たに導入する。これは、分布のない不確実性定量化ツールである共形予測(CP)をブラックボックスモデルで活用することで達成される。理論的にも経験的にも,提案したプランナは,ヘルプリクエストの総数を最小限に抑えながら,ユーザ特定タスクの成功率を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:02:44 GMT)
Understanding Oversmoothing in Diffusion-Based GNNs From the Perspective of Operator Semigroup Theory [12.9]
本稿では拡散型グラフニューラルネット(GNN)における過剰な問題に関する新しい研究について述べる。過平滑化が拡散作用素のエルゴード性に本質的に関連していることを厳密に証明する。実験結果から,このエルゴード性破壊項はディリクレエネルギーによって測定された過密化を効果的に緩和することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:44:57 GMT)
Uncertainty-driven and Adversarial Calibration Learning for Epicardial Adipose Tissue Segmentation [12.7]
心膜脂肪組織(EAT)は、大量のアディポカインを分泌し心筋や冠動脈に影響を及ぼすことのできる内臓脂肪の一種である。より正確なEATボリューム推定のためのセグメンテーションを強化するために,不確実性駆動・対角校正学習を備えた新しい特徴量空間多レベル監視ネットワーク(SPDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:52:02 GMT)
Low-Frequency Black-Box Backdoor Attack via Evolutionary Algorithm [12.7]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンタスクで成功したが、バックドア攻撃に弱い。周波数スペクトルの低周波成分を最小限に摂動させる強力な低周波ブラックボックスバックドアアタック(LFBA)を提案する。実世界のデータセットの実験は、画像処理操作と最先端のバックドア防御に対するLFBAの有効性と堅牢性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:36:36 GMT)
On the composable security of weak coin flipping [12.6]
我々は,弱いコインフリッププロトコルを,構成可能なセキュリティを備えたブラックボックスリソースに抽象化することはできないことを示した。また、逐次構成の下では、弱いコインフリッププロトコルの総合的なスタンドアロンセキュリティを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:54:06 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） (Fri, 23 Feb 2024 14:07:41 GMT)
Centaur: Federated Learning for Constrained Edge Devices [12.5]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、特にウェアラブルデバイスやインターネット・オブ・Thingデバイスにおいて、エッジにおける新しいアプリケーションを容易にする。マルチ層FLフレームワークであるCentaurを提案し,超制約デバイスが大規模ニューラルネットワーク上でFLに効率的に参加できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:55:02 GMT)
Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph [12.5]
標準InfoNCE損失と対照的な学習は、類似性グラフ上のスペクトルクラスタリングと等価であることを示す。理論的な洞察に感銘を受け,カーネル・インフォネッションNCEの損失を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:32:47 GMT)
Minimax Optimality of Score-based Diffusion Models: Beyond the Density Lower Bound Assumptions [12.3]
カーネルベースのスコア推定器は$widetildeOleft(n-1 t-fracd+22(tfracd2 vee 1)rightの最適平均二乗誤差を達成する核を用いたスコア推定器は,拡散モデルで生成した試料の分布の総変動誤差に対して,極小ガウスの下での最大平均2乗誤差を$widetildeOleft(n-1/2 t-fracd4right)$上界で達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:51:31 GMT)
CPT: Competence-progressive Training Strategy for Few-shot Node Classification [12.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類に大きな進歩を遂げているが、その成功はトレーニングデータ内のクラス毎の十分なラベル付きノードに依存している。伝統的なエピソディックなメタラーニングアプローチはこの領域で有望であるが、固有の制限に直面している。メタラーナーのプログレッシブ・コンピテンスにタスクの難易度を合わせる2段階のカリキュラム学習手法であるCPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:52:09 GMT)
A Data-Centric Approach To Generate Faithful and High Quality Patient Summaries with Large Language Models [11.9]
医師のノートに基づいて患者要約を生成するための大規模言語モデルの可能性について検討する。幻覚のための厳密なラベリングプロトコルを開発し、2人の医療専門家が100個の実世界のサマリーと100個のサマリーに注釈を付ける。幻覚のないデータの微調整は,Llama 2の要約1回あたりの幻覚を2.60から1.55に効果的に低減し,関連する情報を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:32:28 GMT)
Decoding News Narratives: A Critical Analysis of Large Language Models in Framing Bias Detection [11.6]
GPT-3.5 Turbo、GPT-4、Flan-T5モデルは、ゼロショット、少数ショット、説明可能なプロンプト手法によってニュース見出しのフレーミングバイアスを検出する。特にGPT-4は、関連するドメイン内の様々な例を示す場合、いくつかのシナリオでパフォーマンスが向上することを示した。 FLAN-T5の貧弱な性能は、より小さなモデルではフレーミングバイアスを識別するために追加のタスク固有の微調整が必要になることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:43:50 GMT)
REPOFUSE: Repository-Level Code Completion with Fused Dual Context [11.5]
本稿では,遅延トレードオフを伴わずにリポジトリレベルのコード補完を向上するための先駆的ソリューションであるREPOFUSEを紹介する。本稿では、2種類の文脈を制限された大きさのプロンプトに効率的に凝縮する新しいランク・トランケート・ジェネレーション(RTG)手法を提案する。 REPOFUSEは既存のモデルよりも大幅に飛躍し、コード補完の正確な一致(EM)精度が40.90%から59.75%向上し、推論速度が26.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:53:20 GMT)
Convergence Analysis of Split Federated Learning on Heterogeneous Data [11.4]
Split Learning(SFL)は、複数のクライアント間で協調的なモデルトレーニングのための分散アプローチである。 SFLでは、グローバルモデルは通常2つの部分に分割され、クライアントは1つの部分を並行的に訓練し、もう一方は他方を訓練する。本研究では,SFLの収束解析を行い,不均一なデータに対する凸性および汎用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:59:23 GMT)
An LLM-Enhanced Adversarial Editing System for Lexical Simplification [11.3]
Lexical Simplificationは、語彙レベルでのテキストの簡略化を目的としている。既存のメソッドはアノテーション付きデータに大きく依存している。並列コーパスのない新しいLS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:42:00 GMT)
Hyperbolic Hierarchical Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction in Low Dimensions [11.3]
我々は、$textbfHyp$erbolic $textbfH$ierarchical $textbfKGE$ (HypHKGE)と呼ばれる新しいKGEモデルを提案する。このモデルは、双曲空間に対する注意に基づく学習可能な曲率を導入し、リッチなセマンティック階層を保存するのに役立つ。 3つのベンチマークデータセットに対するHypHKGEモデルの有効性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:38:06 GMT)
Evaluating the Performance of ChatGPT for Spam Email Detection [11.2]
本研究は,ChatGPTの英語および中国語のメールデータセットにおけるスパム識別能力を評価することを目的とする。 In-context Learning を用いたスパムメール検出にはChatGPT を用いる。また、トレーニングサンプルサイズがChatGPTの性能に与える影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:52:08 GMT)
How to Evaluate Behavioral Models [11.1]
我々は損失関数が満足すべきであると主張する公理を定式化する。実際に使われている多くの損失関数を除外するが、特に正方形L2誤差を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:59:36 GMT)
Benchmarking the Robustness of Panoptic Segmentation for Automated Driving [11.1]
この研究は、AADのための単眼セグメンテーションモデルのロバスト性を評価するための統一パイプラインを提案する。提案されたパイプラインの最初のステップは、現実のノイズ要因を反映した劣化したカメラデータを生成することである。次に、セグメンテーション性能の変動を、選択した8つの画像品質指標に相関させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:00:06 GMT)
Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Ethical Considerations and Assessment Checklist [11.0]
我々は医療における創造的人工知能(GenAI)に関する倫理的議論のスコーピングレビューを行う。我々は,GenAI研究における倫理的議論の包括的評価と透明な文書化のためのチェックリストを開発することにより,ギャップを減らすことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:50:04 GMT)
QACP: An Annotated Question Answering Dataset for Assisting Chinese Python Programming Learners [10.9]
本稿では,Python学習者を対象とした中国語質問・回答データセットを提案する。オンラインプログラミング教育の有効性と品質を高めるために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:35:41 GMT)
SzCORE: A Seizure Community Open-source Research Evaluation framework for the validation of EEG-based automated seizure detection algorithms [10.8]
本稿では,脳波を用いた発作検出アルゴリズムの標準化を目的とした統合フレームワークを提案する。既存のガイドラインとレコメンデーションに基づいて、このフレームワークはデータセット、ファイルフォーマット、EEGデータ入力コンテンツ、アセプションアノテーション入力と出力、クロスバリデーション戦略、パフォーマンスメトリクスに関連する一連のレコメンデーションと標準を導入している。また,公開データセットを標準フォーマットに変換する機械学習ベンチマークである,10～20回の発作検出ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:45:39 GMT)
MemoryPrompt: A Light Wrapper to Improve Context Tracking in Pre-trained Language Models [10.8]
トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)は、大規模でハードコードされた入力ウィンドウを通してコンテキスト情報を追跡する。メモリプロンプト(MemoryPrompt)は、LMを小さな補助的リカレントネットワークで補完し、その正規入力をベクトル列でプレフィックスすることでLMに情報伝達する手法である。複数のファクト更新を追跡するLMの能力を調査するために設計されたタスクでテストされた MemoryPromptの拡張されたLM は、完全な入力履歴にアクセス可能なより大きなLMよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:30:39 GMT)
ColBERT-XM: A Modular Multi-Vector Representation Model for Zero-Shot Multilingual Information Retrieval [10.7]
現在のアプローチは、非英語言語における高品質なラベル付きデータの欠如を回避している。本稿では,単一の高リソース言語のリッチデータから学習するモジュール型高密度検索モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:21:24 GMT)
The AffectToolbox: Affect Analysis for Everyone [10.5]
AffectToolboxは、研究者が感情に敏感な研究やプロトタイプの開発を支援することを目的とした、新しいソフトウェアシステムである。提案システムでは,既存のフレームワークが生み出す課題に対処する。プログラミングの知識が深く,主にパワーユーザや熟練した開発者を対象とする場合が多い。このアーキテクチャは、複数の感情チャネルとモダリティに対する感情認識のための様々なモデルと、マルチモーダルアセスメントを統合された結果にマージする精巧な融合システムを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:55:47 GMT)
When in Doubt, Think Slow: Iterative Reasoning with Latent Imagination [10.2]
本研究では,このようなエージェントの性能向上のための,新しいトレーニング不要なアプローチを提案する。我々は、推論されたエージェント状態を微調整するために、意思決定時に反復推論を適用する。本手法は,視覚的3次元ナビゲーションタスクに適用した場合の再現精度とタスク性能の両面において一貫した改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:27:48 GMT)
Chain of Logic: Rule-Based Reasoning with Large Language Models [10.0]
ルールベースの推論は、一連の事実にルールを正確に適用することで、結論を引き出すことができます。そこで本研究では, 論理の連鎖という, 論理の分解と再構成を通じて規則に基づく推論を導く新しいプロンプト手法を提案する。我々は、LegalBenchベンチマークから3つの異なる構成規則を含む8つのルールベースの推論タスクにおける論理の連鎖を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:55:23 GMT)
Optimized Deployment of Deep Neural Networks for Visual Pose Estimation on Nano-drones [9.8]
小型無人航空機(UAV)は小型化が進み、屋内ナビゲーションや人体監視といった新しいタスクが可能になった。本研究では,Deep Neural Networks (DNN) を用いた視覚的ポーズ推定タスクの自動最適化パイプラインを提案する。その結果,アイソエラー時の予測遅延を最大3.22倍改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:35:57 GMT)
MSPipe: Efficient Temporal GNN Training via Staleness-aware Pipeline [9.7]
メモリベースの時間グラフニューラルネットワーク(MTGNN)は、ノードメモリモジュールを使用して長期の時間依存を捕捉し保持する時間グラフニューラルネットワークのクラスである。トレーニングパラダイム、モデルアーキテクチャ、メモリモジュールの欠如などにより、既存の静的GNNの最適化はMTGNNに直接適用できない。モデル精度を維持しながらトレーニングスループットを最大化するMTGNNのための汎用的で効率的なフレームワークであるMSPipeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:57:22 GMT)
Distilling Adversarial Robustness Using Heterogeneous Teachers [9.4]
頑健さは逆行訓練を受けた教師から知識蒸留を用いて生徒モデルに移行できる異種教員を用いた強靭性を蒸留することにより、敵攻撃に対する防御体制を構築した。ホワイトボックスとブラックボックスの両方のシナリオにおける分類タスクの実験は、DARHTが最先端のクリーンで堅牢な精度を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:55:13 GMT)
Artificial Bee Colony optimization of Deep Convolutional Neural Networks in the context of Biomedical Imaging [9.3]
我々は,人工蜂コロニーアルゴリズムと進化計算ツールを統合して,スクラッチからモデルを生成する,新しいハイブリッド型ニューロエボレーティブアルゴリズムを提案する。 Chimera Algorithmは、自然画像と医療画像の2つのデータセットで検証され、Transfer Learningのパフォーマンスを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:21:03 GMT)
Robust agents learn causal world models [9.3]
データ生成過程の因果関係を近似的に学習したと考えられる。転帰学習や因果推論など,いくつかの研究領域において,この結果がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:50:13 GMT)
Alternating Weak Triphone/BPE Alignment Supervision from Hybrid Model Improves End-to-End ASR [9.2]
エンド・ツー・エンドのモデルトレーニングを改善するために,弱い三声/BPEアライメントの監督を交互に行うことを提案する。トリホンまたはBPEアライメントに基づく弱監視が標準CTC補助損失よりもASR性能を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:26:54 GMT)
Rayleigh Quotient Graph Neural Networks for Graph-level Anomaly Detection [9.1]
異常グラフと正規グラフのスペクトル差を再検討する。異常グラフのスペクトル特性を探索する最初のスペクトルGNNであるRayleigh Quotient Graph Neural Network (RQGNN)を提案する。 RQGNNは6.74%のマクロF1得点、1.44%のAUC得点で最高のライバルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:54:13 GMT)
How to Sustain a Scientific Open-Source Software Ecosystem: Learning from the Astropy Project [9.0]
本研究では,科学的OSSの持続可能性を高めるための課題と機会について検討する。天体物理学の分野で広く使われているソフトウェアエコシステムであるアストロピー・プロジェクト(Astropy Project)のケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:54:53 GMT)
Evolution equation for quantum coherence [8.9]
量子状態のコヒーレンス進化方程式は、完全かつ厳密な非コヒーレント演算 (FSIO) チャネルを通して導かれる。クーディ状態の全コヒーレンスを定量化するために、GコヒーレンスとGコヒーレンスの凸屋根を定義する。 FSIOチャネル下での任意の$d$次元量子純および混合状態に対するコヒーレンス進化方程式を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:52:47 GMT)
Universal Lower Bounds and Optimal Rates: Achieving Minimax Clustering Error in Sub-Exponential Mixture Models [8.8]
まず、混合モデルのクラスタリングにおける誤差率の普遍的な下限を確立する。次に、この下界をサブ指数尾を持つ混合モデルで再現的アルゴリズムが達成できることを実証する。ポアソンまたは負二項混合によりモデル化されたデータセットについて,指数族に属する混合モデルについて検討した。このような混合では、ブロッグマンの発散を利用したロイドのアルゴリズムの変種であるブロッグマンのハードクラスタリングが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:51:17 GMT)
Evaluating Large Language Models in Analysing Classroom Dialogue [8.8]
この研究には中学生のデータセットが含まれており、数学と中国語の授業間での教室での対話を含んでいる。これらの対話は、教育専門家が手作業でコーディングし、カスタマイズされたGPT-4モデルを用いて分析した。その結果、GPT-4によるかなりの時間節約と、モデルと人間のコーダ間のコーディングにおける高い一貫性が示され、特定のコードではいくつかの相違が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:19:09 GMT)
Factored Online Planning in Many-Agent POMDPs [8.7]
集中型マルチエージェントシステムでは、アクションと観測空間はエージェントの数とともに指数関数的に増加する。我々はMPOMDPのためのサンプルベースオンラインプランナに重み付き粒子フィルタリングを導入する。第三に、我々はその信念をスケーラブルに近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:35:41 GMT)
Stacking Factorizing Partitioned Expressions in Hybrid Bayesian Network Models [8.6]
本稿では,分割式を分解する積み重ね係数分解(SF)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 SFアルゴリズムは中間ノードを生成し、元の分割表現の密度を漸進的に再構成する。 SF+BF アルゴリズムは CPD サイズを大幅に削減し,モデルのツリー幅の低減に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:33:06 GMT)
Fine-tuning Large Language Models for Domain-specific Machine Translation [8.4]
大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)において大きな進歩を遂げた。しかし、ドメイン特異的MTのポテンシャルはいまだ未解明のままである。本稿では,LlamaIT と呼ばれる,ドメイン固有の MT タスクのための汎用 LLM を効果的かつ効率的に微調整する,プロンプト指向の微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:24:15 GMT)
Joint Problems in Learning Multiple Dynamical Systems [8.4]
時系列のクラスタリングはよく研究されている問題であり、代謝物濃度から得られる代謝の定量的にパーソナライズされたモデルから、量子情報理論における状態判別まで幅広い応用がある。我々は,一組のトラジェクトリと複数のパーツを与えられた場合,各パーツのトラジェクトリと線形力学系(LDS)モデルを共同で分割し,全てのモデルにおける最大誤差を最小化するために検討する。本稿では,グローバル収束法とEMを,有望な計算結果とともに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:12:44 GMT)
User-friendly guarantees for the Langevin Monte Carlo with inaccurate gradient [8.3]
本稿では,Langevin拡散の離散化に基づく近似サンプリングのいくつかの手法を解析する。我々の保証は、最先端の結果を3方向に改善または拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:39:40 GMT)
Representing Online Handwriting for Recognition in Large Vision-Language Models [8.3]
本稿では,テキストとして,画像として,時間順のストローク列を含む新しいデジタルインク(オンライン手書き)のトークン化表現を提案する。この表現は、最先端のオンライン筆跡認識器に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:11:10 GMT)
Prime+Retouch: When Cache is Locked and Leaked [8.3]
現代のコモディティCPU上のキャッシュは、サイドチャネルリークの主な原因の1つになっている。キャッシュベースのサイドチャネル攻撃を防ぐため、2種類の対策が提案されている。これらの防御策を完全に回避するPrime+Retouch攻撃を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:34:49 GMT)
Interactive-KBQA: Multi-Turn Interactions for Knowledge Base Question Answering with Large Language Models [8.3]
Interactive-KBQAは知識ベース(KB)との直接インタラクションを通じて論理形式を生成するように設計されたフレームワークである提案手法は,WebQuestionsSP, ComplexWebQuestions, KQA Pro, MetaQAデータセット上での競合結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:32:18 GMT)
InteRACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions [8.3]
InteRACTアーキテクチャは、大規模な人間と人間のデータセットと小さな人間とロボットのデータセットの微細構造に関する条件付き意図予測モデルを事前訓練する。実世界の協調的なロボット操作タスクについて評価し、条件付きモデルが様々な限界ベースラインよりも改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:29:14 GMT)
G-RepsNet: A Fast and General Construction of Equivariant Networks for Arbitrary Matrix Groups [8.2]
グループ同変ネットワークは、幅広いディープラーニングタスクにおいて有用である。本稿では,グループ表現ネットワーク(G-RepsNets)について紹介する。 G-RepsNetはG-FNO (Helwig et al., 2023) とEGNN (Satorras et al., 2023) にそれぞれN体予測とPDEの解について競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:19:49 GMT)
Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning: Provable Efficiency with Linear Function Approximation [8.2]
我々は、オフダイナミックス強化学習(RL)を研究し、そこでポリシーはソースドメイン上でトレーニングされ、異なるターゲットドメインにデプロイされる。オフダイナミックス RL の関数近似を用いたオンライン DRMDP に関する最初の研究を行った。 DR-LSVI-UCBは,関数近似を用いたオフダイナミックスのための高速オンラインDRMDPアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:01:44 GMT)
Enhancing Worker Recruitment in Collaborative Mobile Crowdsourcing: A Graph Neural Network Trust Evaluation Approach [8.2]
CMCS(Collaborative Mobile Crowdsourcing)は、複雑なセンシングタスクを協調的に実行するワーカーチームを募集するプラットフォームである。本稿では,ソーシャルネットワークにおける全作業者の非対称信頼度を求めるために,信頼強化評価フレームワーク(TREF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:45:42 GMT)
Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation and Analysis [8.0]
本研究はChatGPTの因果テキストマイニング機能に関する総合的な評価を行う。一般的な英語データセットを超えて拡張するベンチマークを導入する。また、ChatGPTと従来のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:50:18 GMT)
FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector [8.0]
FSSD(Feature Fusion Single Shot Multibox Detector)は、新しい軽量機能融合モジュールを備えた拡張SSDである。我々のネットワークは、Nvidia 1080Ti GPUを使用して、入力サイズ300$times$300の65.8 FPS(秒間フレーム)で82.7 mAP(平均精度)を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 03:16:50 GMT)
Understanding Entrainment in Human Groups: Optimising Human-Robot Collaboration from Lessons Learned during Human-Human Collaboration [7.7]
コラボレーションにおけるトレーニングの成功は、信頼、協力への意欲、協力者への好意に肯定的な影響を及ぼす。本稿では,HCI/HRI(Human-Computer/Robot Interaction)とHCI/HRI(Human-Centred approach)を併用し,ペアとグループによる協調作業における運動の特徴を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:42:17 GMT)
A multidisciplinary framework for deconstructing bots' pluripotency in dualistic antagonism [7.6]
ボットに散在する誤報は、社会的過程を微妙に再形成する可能性がある。本稿では,ボットの市民談話に対する創発的リスクを特徴付けるための学際的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:08:44 GMT)
Physics-constrained polynomial chaos expansion for scientific machine learning and uncertainty quantification [7.6]
本稿では,SciML(SciML)と不確実性定量化(UQ)の両タスクの実行が可能な代理モデリング手法として,物理制約付きカオス展開を提案する。提案手法は,SciMLをUQにシームレスに統合し,その逆で,SciMLタスクの不確かさを効果的に定量化し,SciMLを利用してUQ関連タスクにおける不確実性評価を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:04:15 GMT)
Font Impression Estimation in the Wild [7.5]
フォントインプレッションに関するアノテーションを備えたフォントデータセットと、このタスクのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)フレームワークを使用する。本稿では,入力画像に類似したフォントの印象をアンサンブルする戦略に依拠した,模範的な印象推定手法を提案する。そこで本研究では,書籍のジャンルとフォント印象の相関分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:00:25 GMT)
Shapley Value Based Multi-Agent Reinforcement Learning: Theory, Method and Its Application to Energy Network [7.5]
本論は,協調ゲーム理論によるマルチエージェント強化学習における信用割当の基礎を考察する。まず,コラボレーティブゲーム理論において,コンベックスゲーム(convex game)と呼ばれるゲームモデルと,Shapley値と呼ばれるペイオフ分配スキームを拡張した。 Markov Shapley値に基づいて,SHAQ,SQDDPG,SPOという3つのマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:43:15 GMT)
A Blockchain-Enabled Framework of UAV Coordination for Post-Disaster Networks [7.2]
本稿では、災害対応のためにUAV艦隊を安全に調整する堅牢なブロックチェーン対応フレームワークを提案する。セキュアでプライベートなマルチ緊急調整のためのコンソーシアムブロックチェーンと、効率性とフォールトトレランスのバランスをとる最適化されたコンセンサスプロトコルです。総合的なシミュレーションでは、ポストディザスターネットワークにおけるUAV調整のための透明性、自動化、スケーラビリティ、サイバー攻撃のレジリエンスを高めるフレームワークの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:01:27 GMT)
Speech Corpus for Korean Children with Autism Spectrum Disorder: Towards Automatic Assessment Systems [7.2]
本稿では,韓国の子どもを対象とした音声コーパスについて紹介する。音声・言語病理学者3人は,3点類似尺度を用いて,社会コミュニケーション重症度 (SCS) と発音能力 (PP) の評価を行った。また,73児と9人のTD児を対象に,音声データから抽出した音響的特徴と言語学的特徴を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:32:54 GMT)
Conformalized-DeepONet: A Distribution-Free Framework for Uncertainty Quantification in Deep Operator Networks [7.1]
我々は,DeepONet(DeepONet)レグレッションのカバレッジを保証するため,コンフォメーション予測を用いて信頼性予測間隔を求める。我々は分割共形予測をより自然に利用できる新しいQuantile-DeepONetを設計する。種々の常微分方程式の数値例を用いて提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:07:39 GMT)
High Resolution Guitar Transcription via Domain Adaptation [6.8]
そこで本研究では,高分解能ピアノ転写モデルを用いて新しいギター転写モデルを訓練する。得られたモデルは、ゼロショットコンテキストでGuitarSetの最先端の転写結果を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:56:47 GMT)
Learning thermodynamically constrained equations of state with uncertainty [6.7]
この研究は、状態方程式(EOS)モデルを構築するためのデータ駆動機械学習アプローチを示す。物理インフォームドガウス過程回帰(GPR)に基づく新しいフレームワークを提案する。提案モデルを適用して,密度汎関数理論データと実験衝撃ユゴニオットデータの両方を用いて,炭素のダイヤモンド固体状態のEOSを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:32:50 GMT)
Categorical Deep Learning: An Algebraic Theory of Architectures [6.7]
本稿では,ディープラーニングアーキテクチャの特定と研究のための汎用フレームワークの探求について述べる。本稿では,これら2つのニューラルネットワーク設計の風味をエレガントに仮定する単一理論として,圏論を適用することを提案する。この理論は、幾何学的深層学習によって引き起こされる制約と、ニューラルネットワークの多様な風景から引き出された多くのアーキテクチャの実装をいかに回復するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:01:53 GMT)
Parallelized Midpoint Randomization for Langevin Monte Carlo [6.6]
対象分布は滑らかで対数対数密度が強いことが特徴である。並列化されたランダム化中間点法を再検討し、最近開発された純粋にシーケンシャルなバージョンを解析するための証明手法を用いる。サンプリングとターゲット密度の間のワッサーシュタイン距離の上限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:14:06 GMT)
Two Simple Proofs of M\"uller's Theorem [6.5]
ミュラーの定理はアルゴリズム情報理論と物理学の交わりにおける最も重要な結果である。本論文は、この定理の2つの簡単な証明を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:36:23 GMT)
Brain-Inspired Two-Stage Approach: Enhancing Mathematical Reasoning by Imitating Human Thought Processes [6.5]
本稿では,人間の思考過程を模倣し,数学的推論能力を高める新しい手法であるBrainを提案する。まず,コードLLaMA 7Bをベースとしたモデルと比較し,SOTAの性能を評価する。第二に、計画が自然言語、コード、形式言語から明示的に抽出できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:40:31 GMT)
Label-efficient Multi-organ Segmentation Method with Diffusion Model [6.4]
我々は,CT画像における多臓器分割作業のための事前学習拡散モデルを用いたラベル効率の学習手法を提案する。提案手法は, FLARE 2022データセットの最先端手法と比較して, 競合する多臓器セグメンテーション性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:25:57 GMT)
Blending Data-Driven Priors in Dynamic Games [6.4]
KLGameはKulback-Leibler(KL)正規化を用いた非協調型動的ゲームである。我々は,KLGameのNash平衡戦略を,マルチモーダル近似フィードバックをリアルタイムに計算するための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:53:50 GMT)
Real-Time FPGA Demonstrator of ANN-Based Equalization for Optical Communications [6.4]
人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた等化器のFPGA(高スループットフィールドプログラマブルゲートアレイ)デストレータを提案する。 30GBdの2レベルパルス振幅変調(PAM2)光通信システムにおいて、等化を行い、リアルタイムに図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:33:27 GMT)
Learning Action Embeddings for Off-Policy Evaluation [6.4]
オフ・ポリティィ・アセスメント(OPE)法では,異なるポリシによって収集されたログデータを用いて,ポリシの期待される報酬を計算することができる。しかし、アクションの数が多ければ、あるアクションがロギングポリシーによって探索されていない場合、逆正当性スコアリング(IPS)に基づく既存の推定器は、高いあるいは無限のばらつきを持つことができる。 Saito と Joachims は、代わりにアクション埋め込み(英語版)を用いて、大きなアクション空間における IPS のばらつきを減らし、マーシャライズされた IPS (MIPS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:32:39 GMT)
Prompting LLMs to Compose Meta-Review Drafts from Peer-Review Narratives of Scholarly Manuscripts [6.3]
大規模言語モデル(LLM)は、複数の専門家によるピアレビューの物語に基づいてメタレビューを生成することができる。本稿では,3つのLLMを用いてメタレビューを自動的に生成するケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:14:16 GMT)
Spatiotemporal Observer Design for Predictive Learning of High-Dimensional Data [6.2]
オブザーバ理論を指導したStemporalと呼ばれるディープラーニングアーキテクチャは、オブザーバの高次元データを予測学習するために設計されている。このフレームワークは、一段階と多段階の両方のシナリオで正確な予測を行う時間的ダイナミクスをキャプチャすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:28:31 GMT)
Linear Dynamics-embedded Neural Network for Long-Sequence Modeling [6.2]
我々はLinear Dynamics-embedded Neural Network (LDNN) と呼ばれる新しいニューラルネットワークを提案する。 SSMの連続的、離散的、畳み込み的特性により、LDNNはパラメータがほとんどなく、フレキシブルな推論が可能である。 2つの効率的な戦略は、畳み込みの時間的複雑さを$O(LNHmaxL, N)$から$O(LNmax H, log L)$に減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:36:31 GMT)
Bicolor loop models and their long range entanglement [6.1]
二色ループモデルへのトーリック符号モデルの一般化を考察し,長距離絡み合いが3つの異なる方法で反映可能であることを示す。ハミルトニアンはスペクトル全体に対して正確には解けないが、領域法則の正確な励起状態の塔を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:45:19 GMT)
CodeCoT: Tackling Code Syntax Errors in CoT Reasoning for Code Generation [6.1]
チェーン・オブ・シント(CoT)は、複雑な推論タスクにおいて特に有効であるとして、NLPの画期的なツールとして登場した。コード生成のための自己検査プロセスとCoTを統合したCode Chain-of-Thought(CodeCoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:56:37 GMT)
Robust Implicit Regularization via Weight Normalization [6.0]
重み正規化は、重みが実質的に大規模であっても持続する頑健なバイアスを可能にすることを示す。実験により, 暗黙バイアスの収束速度とロバスト性の両方の利得は, 重み正規化を用いて劇的に改善されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:20:33 GMT)
Nonlinear Bayesian optimal experimental design using logarithmic Sobolev inequalities [5.9]
より大きい候補プールから$k$実験を選択する問題について検討する。目標は、選択されたサブセットと基本パラメータ間の相互情報(MI)を最大化することである。正確な解を見つけるにはコストがかかるが、これは探索の複雑さだけでなく、非線形/非ガウス的な設定でMIを評価するのが難しいためでもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:14:44 GMT)
Learning to Check: Unleashing Potentials for Self-Correction in Large Language Models [5.9]
大規模言語モデル(LLM)は推論能力において大きな進歩を遂げた。近年の研究では、自己補正は限定的であるか、あるいは反生産的であることが示唆されている。我々は,LLMの自己検査能力を向上させることを目的として,訓練データを慎重に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:51:19 GMT)
Score-based generative models break the curse of dimensionality in learning a family of sub-Gaussian probability distributions [5.8]
標準ガウス測度に対する相対密度の観点から確率分布の複雑性の概念を導入する。パラメータが適切に有界なニューラルネットワークで対数相対密度を局所的に近似できるなら、経験的スコアマッチングによって生成された分布はターゲット分布を近似する。本証明の重要な要素は,前処理に付随する真のスコア関数に対する次元自由深部ニューラルネットワーク近似率を導出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:51:20 GMT)
A Comprehensive Survey of Convolutions in Deep Learning: Applications, Challenges, and Future Trends [5.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、オブジェクト検出、画像分割といった様々なコンピュータビジョンタスクに使用される。 1D、2D、3D CNNなど、特定のニーズと要求を満たすように設計されたCNNには、数多くの種類がある。これらの異なるCNNタイプを比較して、それらの長所と短所を理解するためには、徹底的な理解を得ることが重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:28:57 GMT)
Accelerating Convergence of Stein Variational Gradient Descent via Deep Unfolding [5.6]
スタイン変分勾配勾配(SVGD)は、ターゲット分布をサンプリングするために用いられる顕著な粒子ベースの変分勾配推定法である。本稿では,深層展開(deep Openfolding)と呼ばれる深層学習手法をSVGDに組み込んだ,新しいトレーニング可能なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:24:57 GMT)
TREC: APT Tactic / Technique Recognition via Few-Shot Provenance Subgraph Learning [5.4]
本稿では,深層学習技術を活用することで,APT戦術を証明グラフから認識する最初の試みであるTRECを提案する。干し草の山」問題に対処するために、TRECは大きな前兆グラフから小さくコンパクトな部分グラフを分割する。チームによって収集・公開されているカスタマイズデータセットに基づいてTRECを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:05:32 GMT)
Adaptive Deep Learning for Efficient Visual Pose Estimation aboard Ultra-low-power Nano-drones [5.4]
視覚に基づく人間のポーズ推定タスクを効率的に実行するための適応的深層学習に基づく新しいメカニズムを提案する。実世界のデータセットと実際のナノドロンのハードウェアでは,平均絶対誤差(MAE)を維持しながら28%のレイテンシ低減を実現し,アイソレイテンシでは3%のMAE削減,絶対ピーク性能,すなわちSoAモデルよりも6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:07:38 GMT)
A Two-Layer Blockchain Sharding Protocol Leveraging Safety and Liveness for Enhanced Performance [5.3]
既存のプロトコルは、さまざまな敵攻撃を見落とし、トランザクションスループットを制限します。本稿では,この問題に対処する基盤的シャーディングプロトコルReticulumを提案する。コントロール"と"プロセス"のシャードを2つのレイヤで構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:08:32 GMT)
Revisiting the Role of Label Smoothing in Enhanced Text Sentiment Classification [5.3]
本稿では,テキスト感情分類のための8つのデータセットと3つのディープラーニングアーキテクチャについて,詳細な分析を行う。スムーズなパラメータをチューニングすることで、各モデルアーキテクチャのほぼすべてのデータセットのパフォーマンスを向上させることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:36:50 GMT)
Enhancing ICU Patient Recovery: Using LLMs to Assist Nurses in Diary Writing [5.1]
集中治療室(ICU)患者は、長期回復において新しい健康問題を引き起こすことが多い。医療専門家は、患者の滞在の日記を残すことは、この問題に取り組むための実証済みの戦略であるが、いくつかの採用障壁に直面している。本稿では,ICU日記作成における大規模言語モデル(LLM)の可能性を活用するための今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:06:25 GMT)
How (un)ethical are instruction-centric responses of LLMs? Unveiling the vulnerabilities of safety guardrails to harmful queries [5.1]
大型言語モデル(LLM)の安全性と倫理的利用に関する懸念が高まっている。当社の作業は,特定の問題に対してゼロになっている – 命令中心の応答を生成するように要求することで,LLMをどの程度の頻度で誘導することが可能か,という点です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:03:12 GMT)
Adversarial Robustness of Deep Learning-based Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing [5.0]
本稿では,(デ)ランダム化平滑化に触発された敵のマルウェアに対する現実的な防御法を提案する。本研究では,マルウェア作者が挿入した敵対的コンテンツを,バイトの関連部分集合を選択することでサンプリングする可能性を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:30:12 GMT)
Exploring the Capabilities of ChatGPT in Ancient Chinese Translation and Person Name Recognition [4.9]
ChatGPTの現代標準言語を扱う能力は、古代中国語を理解する上でのその使用の可能性を示している。本稿では,古代中国語から現代中国語への翻訳と古代中国語の認識という2つの課題を通じて,古代中国語におけるChatGPTの能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:24:26 GMT)
On Trojan Signatures in Large Language Models of Code [4.8]
トロイジャンシグネチャは、トロイジャン類パラメータ(重み)とトロイの木モデルの非トロイジャン類パラメータの分布において顕著な違いである。以上の結果から,トロイジャン符号はLLMに一般化できないことが示唆された。これは、大規模言語のコードモデルに対する重みに基づくトロイの木馬署名の啓示技術を調べるための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:48:29 GMT)
Predicting Properties of Quantum Systems with Conditional Generative Models [4.7]
生成モデルは、単一の量子状態の測定から学習し、局所的な観測可能な状態を予測するのに十分な精度で状態を再構築することができる。分類と回帰モデルは、異なるが関連する状態の測定から学習することで、局所的な可観測物を予測することができる。最大45キュービットのシミュレーションを用いて、2次元ランダムハイゼンベルクモデルに対する我々のアプローチを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:59:23 GMT)
Adversarial Feature Map Pruning for Backdoor [4.6]
本稿では,バックドア攻撃を軽減するために,FMP (Adversarial Feature Map Pruning for Backdoor)を提案する。 FMPは、入力からバックドア情報を抽出するように訓練されたバックドア特徴マップのプルークを試みる。我々の実験は、既存の防衛戦略と比較して、FMPは最も複雑で目に見えない攻撃トリガーに対しても、攻撃成功率(ASR)を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:42:24 GMT)
Convergence Analysis of Blurring Mean Shift [4.4]
ブラリング平均シフト (BMS) アルゴリズムは、データクラスタリングのためのカーネルベースの反復手法である。我々はBMSアルゴリズムの収束特性を,その解釈を最適化手法として活用して解析する。本研究は,BMSアルゴリズムの収束が,収束点の幾何学的特徴のさらなる活用により高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:05:09 GMT)
Fiducial Focus Augmentation for Facial Landmark Detection [4.4]
本稿では,モデルによる顔構造理解を高めるために,新しい画像強調手法を提案する。我々は,Deep Canonical correlation Analysis (DCCA) に基づく損失を考慮した,シームズアーキテクチャに基づくトレーニング機構を採用している。提案手法は,様々なベンチマークデータセットにおいて,最先端のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:34:00 GMT)
RoboLLM: Robotic Vision Tasks Grounded on Multimodal Large Language Models [4.4]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な下流タスクのための新しいバックボーンとして登場した。我々は、ARMBenchチャレンジにおける視覚的認識タスクに対処するため、BEiT-3バックボーンを備えたRoboLLMフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:18:31 GMT)
DeepSet SimCLR: Self-supervised deep sets for improved pathology representation learning [4.4]
我々は、これらのデータセットの固有の3D特性を暗黙的にモデル化することで、標準の2D SSLアルゴリズムを改善することを目指している。強いベースラインモデルの上に構築された2つの変種を提案し、これらの変種は、様々な下流タスクにおいて、しばしば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） (Fri, 23 Feb 2024 20:37:59 GMT)
NeuralThink: Algorithm Synthesis that Extrapolates in General Tasks [4.4]
最近のDeep Thinking法は、外挿する学習アルゴリズムにおいて有望であることを示している。我々はニューラルシンク (NeuralThink) を提案する。ニューラルシンク (NeuralThink) は、対称的タスクと非対称的タスクの両方に連続的に外挿できる新しいリカレントアーキテクチャである。 NeuralThinkは、最先端のDeep Thinkingアーキテクチャよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:51:45 GMT)
On normalization-equivariance properties of supervised and unsupervised denoising methods: a survey [4.2]
本稿では,教師付き学習手法と教師なし学習手法のガイド付きツアーを画像復調のために提案する。文献の中でもっとも優れた手法の合理的性と限界について考察する。入力画像に適用される強度シフトやスケーリングが、デノイザ出力の対応する変化をもたらすことが最重要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:39:12 GMT)
Immersive Video Compression using Implicit Neural Representations [4.1]
MV-HiNeRVは最先端のINRベースのビデオHiNeRVの拡張版である。ビュー毎に異なる機能グリッドのグループを学習するためにモデルを修正し、学習したネットワークパラメータをすべてのビューで共有しました。提案手法は,MPEG Immersive Video (MIV) Common Test Conditionsにおいて,マルチビューテクスチャと深度ビデオの圧縮に用いる。その結果、MV-HiNeRV は TMIV よりも 72.33% に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:26:24 GMT)
On the Usability of Next-Generation Authentication: A Study on Eye Movement and Brainwave-based Mechanisms [4.1]
眼球運動や脳波などの行動生物学的要因に基づく次世代認証機構が出現している。本研究は, システムユーザビリティ尺度により, いずれのメカニズムについても, 全体的なユーザビリティが良好であることを示す。プライバシー、認証インターフェース設計、検証時間という3つの改善点を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:34:43 GMT)
Frustration elimination for effective optical spins in coherent Ising machines [4.0]
フラストレーションはスピン系における多くの基本的な性質の複雑さの基盤となる。コヒーレントイジングマシン (CIM) は有望なアナログ計算手法として提案されている。フラストレーションのないCIM構成に、Isingモデルがどのようにマッピングできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:27:33 GMT)
CI w/o TN: Context Injection without Task Name for Procedure Planning [4.0]
指導ビデオにおけるプロシージャ計画には、ビデオからの視覚的なスタートとゴール観察に基づいて、ゴール指向のプランを作成することが含まれる。従来の研究では、中間的な視覚観察や言語指導からタスククラスの監督に至るまで、徐々に訓練の監督を弱めることでこの問題に対処してきた。既存の大規模言語モデルでは解決不可能なタスク名を監視対象として含まない,はるかに弱い設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:34:47 GMT)
ChunkAttention: Efficient Self-Attention with Prefix-Aware KV Cache and Two-Phase Partition [4.0]
ChunkAttentionは、大きな言語モデルのためのプレフィックス対応のセルフアテンションモジュールである。複数のリクエストにまたがる一致したプロンプトプレフィックスを検出し、実行時にそのキー/値テンソルをメモリで共有する。実験によると、ChunkAttentionは、最先端の実装と比較して、自己保持カーネルを3.2-4.8$times$で高速化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:29:19 GMT)
Semi-Supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for White Blood Cells [4.0]
利用可能なデータセットの不足を効果的に活用するための半教師付き学習フレームワークを提案する。自己学習(Self-training)とは、ラベル付きデータに基づいてトレーニングされたモデルを使用して、ラベルなしデータの擬似ラベルを生成し、その両方で再トレーニングする手法である。自己学習パイプラインにFixMatchを組み込むことで、ほとんどのケースでパフォーマンスが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:09:24 GMT)
Spontaneous superradiant photon current [3.9]
本研究は,スピンキャビティ系におけるフォトン電流の自然発生を報告する。具体的には、コヒーレントな光子-エミッタ相互作用がキャビティから自然に流れる超放射相の光子である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:57:40 GMT)
Turning Federated Learning Systems Into Covert Channels [3.7]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、エッジクライアント間でモデルトレーニングを分散することで、従来の集中型機械学習を越えている。本稿では,ステルス通信インフラを実装するために,FLシステムを隠蔽チャネルにすることを目的とした,新たな攻撃モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:27:50 GMT)
Source-Guided Similarity Preservation for Online Person Re-Identification [3.7]
Online Unsupervised Domain Adaptation (OUDA)は、よくアノテーションされたソースドメインデータセットでトレーニングされたモデルを、データストリームとして観測されたターゲットドメインに継続的に適応させるタスクである。 OUDAでは、人物Re-IDモデルは、破滅的な忘れとドメインシフトという、2つの大きな課題に直面しています。本稿では、これら2つの問題を緩和する新しいソース誘導類似性保存(S2P)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:07:20 GMT)
A Survey of Music Generation in the Context of Interaction [3.7]
機械学習は、メロディーとポリフォニックの両方の曲の作曲と生成に成功している。これらのモデルのほとんどは、ライブインタラクションによる人間と機械の共創には適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:41:44 GMT)
Observation of the First-Order Interference Fringes Beyond Coherence Length Employing Commercial Continuous-wave Multi-mode Laser Diode: A Sight of Two-photon Interference [3.6]
2光子干渉の古典的二重スリット干渉縞の観測実験を報告する。時間的安定かつ明瞭な空間分布パターン,すなわち1次干渉縞が観察された。我々は、2光子1次干渉を行う新しい方法を明らかにし、これは2光子干渉の性質を理解するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:28:20 GMT)
CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics [3.6]
CFDBenchは、計算流体力学問題のトレーニング後のニューラル演算子の一般化能力を評価するためのベンチマークである。データには、速度と圧力場の合計302Kフレームが含まれており、それぞれ異なる条件パラメータを持つ739のケースが含まれている。 CFDBnech上でのフィードフォワードネットワーク,DeepONet,FNO,U-Netなどのニューラルネットワークの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:39:40 GMT)
Efficient semi-supervised inference for logistic regression under case-control studies [3.5]
ラベル付きデータの結果がバイナリとなる半教師付き設定における推論問題を考える。ケースコントロールサンプリングは、バイナリデータの不均衡構造を緩和するための効果的なサンプリング手法である。ラベルのないデータが利用可能であれば、インターセプトパラメータを半教師付き学習設定で識別できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:55:58 GMT)
Text2Pic Swift: Enhancing Long-Text to Image Retrieval for Large-Scale Libraries [3.5]
テキストから画像への検索は,デジタルライブラリやeコマースプラットフォーム,マルチメディアデータベースなど,さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩にもかかわらず、大規模かつ多様であいまいな検索シナリオの適用性は、重要な計算要求によって制限されている。本稿では,テキスト記述に対応する画像の効率的かつ堅牢な検索に適したText2Pic Swiftフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:47:16 GMT)
CLIPPER+: A Fast Maximal Clique Algorithm for Robust Global Registration [3.4]
未重み付きグラフの最大傾きを求めるアルゴリズムであるCLIPPER+を提案する。標準グラフベンチマークにおけるCLIPPER+の性能と,合成および実世界のクラウド登録問題を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:50:22 GMT)
Safety Optimized Reinforcement Learning via Multi-Objective Policy Optimization [3.4]
セーフ強化学習(Safe reinforcement learning, Safe RL)とは、RLアルゴリズムが制約を犯すのを防ぐ技術である。本稿では,多目的ポリシー最適化フレームワークに基づく新しいモデルフリーなSafe RLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:58:38 GMT)
Probing critical phenomena in open quantum systems using atom arrays [3.4]
量子臨界点において、相関は力則として崩壊し、指数は普遍的なスケール次元の集合によって決定される。ここでは、Rydberg量子シミュレータを用いて、1次元の環と2次元の正方格子の両方の臨界基底状態を理論的に準備する。量子システムの開放性を考慮し、調整することにより、我々は、直接、力-法則の相関を観察し、対応するスケーリング次元を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:21:38 GMT)
Debiasing Machine Learning Models by Using Weakly Supervised Learning [3.3]
アルゴリズムの出力と感度変数の両方が連続的な設定において、アルゴリズム決定のバイアス軽減の問題に取り組む。典型的な例は、年齢や財政状況に関して行われる不公平な決定である。我々のバイアス緩和戦略は弱い教師付き学習手法であり、データのごく一部を公平に測定する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:11:32 GMT)
CARBD-Ko: A Contextually Annotated Review Benchmark Dataset for Aspect-Level Sentiment Classification in Korean [3.2]
本稿では,事前学習言語モデル(PLM)におけるアスペクトベース感情分類(ABSC)による課題について検討する。本稿では、アスペクト固有とアスペクト非依存の感情分類を区別するために、アスペクトとデュアルタグの極性を組み込んだベンチマークデータセットであるCARBD-Koを紹介する。実験結果から,両極性を正確に予測することの難しさを浮き彫りにし,文脈的感情分析モデルの重要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:49:38 GMT)
DeepCode AI Fix: Fixing Security Vulnerabilities with Large Language Models [3.2]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクの解決にますます使われている。長距離コード関係を学習するモデルを必要とするため,タスクは困難であることを示す。本稿では,LLMのクエリと微調整のための新しいアプローチにより,これらの課題に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:26:06 GMT)
Covariance-Adaptive Least-Squares Algorithm for Stochastic Combinatorial Semi-Bandits [3.0]
我々は、プレイヤーが d 個の基本項目を含む集合の P 部分集合から選択できる半帯域の問題に対処する。我々は,共分散構造のオンライン推定に頼って,OLS-UCBの分散適応バージョンを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:07:54 GMT)
Experimental Design for Multi-Channel Imaging via Task-Driven Feature Selection [2.9]
本稿では,その設計(画像チャネルのセット)を同時に最適化し,ユーザが特定した画像解析タスクを実行するための機械学習モデルを訓練する実験設計のための新しいパラダイムを提案する。その結果、従来の実験設計よりも大幅に改善され、新しいパラダイムにおけるアプリケーション固有の方法が2つ、教師付き特徴選択における最先端のアプローチが2つあった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:23:51 GMT)
Neural optimal controller for stochastic systems via pathwise HJB operator [2.9]
本研究の目的は,物理インフォームドラーニングと動的プログラミングに基づく高次元制御問題に対するディープラーニングに基づくアルゴリズムの開発である。我々はHJB方程式に付随するパスワイズ演算子を導入し、物理インフォームドラーニングの問題を定義する。最適制御が明示的な表現を持つか否かに応じて,物理インフォームド学習問題の解法として2つの数値解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:19:06 GMT)
SynTable: A Synthetic Data Generation Pipeline for Unseen Object Amodal Instance Segmentation of Cluttered Tabletop Scenes [2.9]
我々はNVIDIAのIsaac Sim Replicator Composerを使って構築されたPythonベースのデータセットジェネレータであるSynTableを紹介する。私たちのデータセット生成ツールは、オブジェクトメッシュ、材料、テクスチャ、照明、背景を含む複雑な3Dシーンをレンダリングすることができます。レイトレーシングによりSynTableを用いて生成されたサンプルデータセットを用いて、最先端モデルであるUOAIS-Netのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:34:18 GMT)
ArabianGPT: Native Arabic GPT-based Large Language [2.9]
本稿ではアラビアンLLMスイート内の一連のトランスフォーマーモデルであるアラビアンGPTを提案する。これらのモデルに不可欠なアラナイザー・トークンーザはアラビア文字のユニークな形態的側面に対処する。感情分析では、微調整されたアラビアのGPT-0.1Bモデルは95%の顕著な精度を達成し、ベースモデルの56%から大幅に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:32:47 GMT)
Break the Breakout: Reinventing LM Defense Against Jailbreak Attacks with Self-Refinement [2.9]
言語モデル(LM)は、敵の誤用に対する悪用に対して脆弱である。安全でないLMであっても、優れた安全性を実現するフォーマッティングによる自己再定義を提案する。また、安全性に配慮しないLMは、より便利で安全な応答を提供することで、安全に配慮したLMよりも優れていることも見てきた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:22:24 GMT)
PREDILECT: Preferences Delineated with Zero-Shot Language-based Reasoning in Reinforcement Learning [2.7]
ロボット学習の新たな分野として,嗜好に基づく強化学習(RL)が出現している。我々は、人間が提供するテキストから大言語モデル(LLM)のゼロショット機能を利用する。シミュレーションシナリオとユーザスタディの両方において、フィードバックとその意味を分析することによって、作業の有効性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:30:05 GMT)
The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers [2.7]
我々は,ciptsander2022sinkformers,geshkovski2023,geshkovski2023によって開発されたトランスフォーマーのフレームワークを用いて,トークンクラスタの構造的ダイナミクスに,注目パラメータや初期トークン値の変動がどう影響するかを数学的に検討する。この研究は、LoRAアルゴリズム citehu2021lora,peft への実践的応用を通じて微調整分野に寄与し、LoRA強化トランスフォーマーモデルの振る舞いの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:26:01 GMT)
Sharp Lower Bounds on Interpolation by Deep ReLU Neural Networks at Irregularly Spaced Data [2.7]
Deep ReLUニューラルネットワークは、距離$delta$で区切られた$N$のデータポイントで値を補間することができる。我々は$Omega(N)$パラメータが、$delta$が$N$で指数関数的に小さい状態において必要であることを示す。アプリケーションとして、埋め込みエンドポイントにおけるソボレフ空間に対して、深いReLUニューラルネットワークが達成できる近似率に、低いバウンダリを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:43:02 GMT)
Combining Cloud and Mobile Computing for Machine Learning [2.6]
モデルセグメンテーションはユーザエクスペリエンスを改善するためのソリューションだと考えている。この部門は、ユーザの待ち時間を短縮するだけでなく、クラウドのワークロードを最適化するための微調整も可能であることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:17:22 GMT)
Rapid Bayesian identification of sparse nonlinear dynamics from scarce and noisy data [2.6]
我々はベイジアンフレームワーク内でSINDy法をリキャストし、ガウス近似を用いて計算を高速化する。ベイジアン・シンディは推定したパラメータの不確かさを定量化するが、限られたノイズのあるデータから正しいモデルを学ぶ際にもより堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:41:35 GMT)
PythonSaga: Redefining the Benchmark to Evaluate Code Generating LLM [2.6]
我々はPythonコード生成のベンチマークを2つ評価し、その多様性と難易度を分析した。我々の発見は、限られたプログラミング概念に対する批判的な偏見を示し、他の概念のほとんどを無視した。様々な難易度にまたがる38のプログラミング概念のバランスのとれた表現を手作りで185のプロンプトを特徴とする新しいベンチマークPythonSagaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:29:06 GMT)
Feature Selection with Annealing for Forecasting Financial Time Series [2.4]
本研究では,機械学習(ML)モデルを用いた戦術的入力出力特徴マッピング技術に基づいて,財務時系列を総合的に予測する手法を提案する。実験の結果,FSAアルゴリズムは問題の種類に関わらず,MLモデルの性能を向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:16:25 GMT)
Outlier detection by ensembling uncertainty with negative objectness [2.4]
外乱検出は、教師付き視覚認識の安全クリティカルな応用に欠かせない能力である。我々は、K の基底クラスと1つの外れ値クラスに対応する K+1 ロジットの直接予測を再考する。 K+2クラスにマスクレベルの認識を組み込んだ高密度予測アーキテクチャに本手法を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:19:37 GMT)
Generative Kaleidoscopic Networks [2.3]
我々は、このニューラルネットワークの特性を利用して、ジェネレーティブ・カレイドスコープと呼ばれるデータセット・カレイドスコープを設計する。我々は、CNN、Transformers、U-Netsといった他のディープラーニングアーキテクチャに対して、この現象を様々な程度に観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:13:53 GMT)
Learning solution operators of PDEs defined on varying domains via MIONet [2.3]
MIONet を通じて様々な領域で定義された PDE の解演算子を学習する。 2-dポアソン方程式の実験を行い、領域と右辺の項が変化する。この方法は、PDEの一種の一般解法として柔軟に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:11:34 GMT)
Perceptual Musical Features for Interpretable Audio Tagging [2.2]
本研究では,音楽の自動タグ付けにおける解釈可能性の関連性について検討する。 3つの異なる情報抽出手法を組み込んだワークフローを構築した。 MTG-JamendoデータセットとGTZANデータセットの2つのデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:41:18 GMT)
Resisting high-energy impact events through gap engineering in superconducting qubit arrays [2.1]
高エネルギー衝撃事象は超伝導量子ビットアレイの相関誤差を生じる。クビットのジョセフソン接合の異なる超伝導ギャップは、このようなQPトンネルに抵抗する方法を提供する。同じ基板上に強いギャップ工学と弱いギャップ工学を兼ね備えた全アルミニウムトランスモン量子ビットを作製することにより、高エネルギー衝撃イベントにおける真に異なる応答を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:03:11 GMT)
Differentially Private Fair Binary Classifications [2.1]
まず,公平性保証のみで分類器を学習するアルゴリズムを提案する。次に、このアルゴリズムを改良して、差分プライバシーを取り入れます。アダルトカードとクレディカードのデータセットで行った実証的な評価は、我々のアルゴリズムが公正性の保証の観点から最先端のアルゴリズム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） (Fri, 23 Feb 2024 20:52:59 GMT)
On the power of graph neural networks and the role of the activation function [2.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性に関する新しい結果を示す。グラフ入力サイズでアーキテクチャサイズが成長しない任意のGNNに対して、GNNが任意の反復数までルートを区別できないように、深さ2の非同型ルート木が一対存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:05:34 GMT)
AltGraph: Redesigning Quantum Circuits Using Generative Graph Models for Efficient Optimization [2.1]
AltGraphはサーチベースのサーキットトランスフォーメーションアプローチである。既存の生成グラフモデルを用いて等価量子回路を生成する。ゲート数の平均は37.55%減少し、回路深度は37.75%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:01:47 GMT)
Fourier Basis Density Model [2.0]
制約されたフーリエ基底によりパラメータ化される軽量でフレキシブルでエンドツーエンドのトレーニング可能な確率密度モデルを導入する。一般に適合が難しいマルチモーダル1次元密度を近似する際の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:26:12 GMT)
Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations [2.0]
我々は,SE2に特化して,リー群を超越した最適輸送のための計算フレームワークを開発する。我々は,リー群の高速かつ正確な距離近似を用いて効率的に実装できるシンクホーン型アルゴリズムを開発した。画像のSE2への持ち上げと、左不変の異方性指標による最適な輸送の枠組みが、画像の優越的な輪郭や有向線構造に沿った同変輸送につながることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:40:34 GMT)
The Cost of Parallelizing Boosting [1.9]
本研究は,学習用弱強化アルゴリズムの並列化コストについて検討する。ブースティングの"軽い"並列化でさえ、トレーニングの複雑さが指数関数的に爆発的に大きくなる必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:03:52 GMT)
Multi-zone trapped-ion qubit control in an integrated photonics QCCD device [1.9]
大規模アーキテクチャにおいて、多重化操作と多重トラップサイトに対する拡張コヒーレント制御は、トラップイオンプロセッサの基本要件である。ここでは、これらのビルディングブロックを、多数のゾーンにスケーラブルな集積フォトニック成分を持つ表面電極トラップを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:02:18 GMT)
Towards Efficient Active Learning in NLP via Pretrained Representations [1.9]
ファインチューニング大型言語モデル(LLM)は、今や幅広いアプリケーションにおけるテキスト分類の一般的なアプローチである。能動学習ループ内でのLLMの事前学習表現を用いて,このプロセスを大幅に高速化する。私たちの戦略は、アクティブな学習ループを通した微調整と同じようなパフォーマンスを得るが、計算コストは桁違いに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:28:59 GMT)
GNNShap: Scalable and Accurate GNN Explanation using Shapley Values [1.9]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのマシンラーニングモデルとして人気がある。モデルをどのように予測するかを理解するのは難しい。ゲーム理論のシェープ値アプローチは、他の領域で一般的な説明法であるが、グラフに対しては十分に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:49:19 GMT)
All Thresholds Barred: Direct Estimation of Call Density in Bioacoustic Data [1.8]
本研究では,データ単位の呼び出し密度を推定するための検証手法を提案する。我々はこれらの分布を用いて、分布シフトの対象となるサイトレベルの密度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:52:44 GMT)
Explorations of Self-Repair in Language Models [1.8]
個人の注意を損なう際には、様々なモデルファミリーやサイズに自己修復が存在していることを示す。本稿では, 自己修復に寄与する2つのメカニズムを強調し, 最終段階のLayerNormスケーリング因子の変化と, アンチ・エロージャを実装した神経細胞のスパースセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:42:12 GMT)
Trustworthy confidential virtual machines for the masses [1.7]
Revelioは、シークレット仮想マシン(VM)ベースのワークロードを、サービスプロバイダによる改ざんを許容する方法で設計およびデプロイ可能にするアプローチです。 SEV-SNPを活用してWeb対応ワークロードを保護し、新しいWebセッションが確立されるたびに、エンドユーザがシームレスにそれらを証明できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:54:07 GMT)
Social Convos: Capturing Agendas and Emotions on Social Media [1.6]
本稿では,特定のトピックを議論するユーザのグループ間を循環するメッセージから,影響指標を抽出する手法を提案する。我々は、アジェンダ(制御)と感情言語の使用の2つの影響指標に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:14:09 GMT)
Smooth and Sparse Latent Dynamics in Operator Learning with Jerk Regularization [1.6]
本稿では,圧縮された潜在空間の学習にジャッジ正規化を組み込んだ連続演算子学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、任意の所望の空間的あるいは時間的解像度での推論を可能にする。この枠組みの有効性は、ナヴィエ・ストークス方程式によって支配される二次元非定常流問題によって証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:38:45 GMT)
KetGPT -- Dataset Augmentation of Quantum Circuits using Transformers [1.2]
量子回路として表現される量子アルゴリズムは、量子システムの性能を評価するためのベンチマークとして用いられる。しかしランダム回路は、実際の量子アルゴリズム固有の性質を欠いているため、代表的なベンチマークではない。この研究は、我々が「リアルに見える」回路と呼ぶものを生成することによって、既存の量子回路データセットを強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:55:48 GMT)
Sampling-based Distributed Training with Message Passing Neural Network [1.2]
ドメイン分割に基づくメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)のための分散トレーニングと推論手法を提案する。我々はDS-MPNN(DとSは分散してサンプリングされる)と呼ばれるスケーラブルなグラフニューラルネットワークを提案し、最大$O(105)のノードをスケーリングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:33:43 GMT)
Thermalization of isolated quantum many-body system \`a la entanglement [1.1]
絡み合いは, 普遍的ではなく, 特に熱分解剤として作用する可能性が示唆された。特に, エンタングルエネルギー固有状態における観測対象の期待値とその限界値は観測対象のミクロカノニカルおよび標準平均値と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:51:36 GMT)
Fair Multivariate Adaptive Regression Splines for Ensuring Equity and Transparency [1.1]
学習過程に公平度を組み込んだMARSに基づく公正度予測モデルを提案する。 MARSは、特徴選択を行い、非線形関係を扱い、解釈可能な決定ルールを生成し、変数の最適分割基準を導出する非パラメトリック回帰モデルである。実世界のデータにfairMARSモデルを適用し、精度とエクイティの観点からその有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:02:24 GMT)
Data/moment-driven approaches for fast predictive control of collective dynamics [1.1]
モデル予測制御(MPC)の2つの代替案が提案されている。まず,最適フィードバック法則のオフライン近似における教師あり学習手法の利用について述べる。次に,粒子アンサンブルの巨視的量に基づく力学の逐次線形化に基づく手順を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:21:16 GMT)
Statically Inferring Usage Bounds for Infrastructure as Code [1.0]
インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)は、クラウドにプロビジョニングされたリソースの複雑なデプロイメントの作成と修正において、クラウド顧客がよりアジリティを持つことを可能にする。本稿では,IaCデプロイメントにおけるリソース間相互作用を制約の集合としてモデル化し,詳細な静的利用分析を行うツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 22:27:56 GMT)
The Challenges of Machine Learning for Trust and Safety: A Case Study on Misinformation Detection [1.0]
信頼性と安全性の問題に機械学習を適用する際、奨学金と実践の切り離しについて検討する。フィールドに270の有能な論文からなるコーパスを用いた誤情報の自動検出に関する文献の体系化を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:13:38 GMT)
Initial Indications of Safety of Driverless Automated Driving Systems [0.9]
本稿では、2020年のCPUC Annual ReportからUberが旅行する3種類の運転の事故率と特徴について分析する。運転はすべてサンフランシスコ市内で行われ、高速道路は除いた。研究によると、監督されたAVは人間の運転とほぼ同等の事故(CPMM)を起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:15:55 GMT)
Efficient error and variance estimation for randomized matrix computations [0.9]
本稿では,ランダム化された低ランク近似のための残差誤差推定器と,ランダム化された行列の出力のばらつきを推定するためのジャックニフ再サンプリング法を提案する。どちらの診断も、ランダム化SVDやランダム化Nystr"om近似のようなランダム化低ランク近似アルゴリズムの計算が高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:01:09 GMT)
Explainable Benchmarking for Iterative Optimization Heuristics [0.8]
我々は、様々な最適化アルゴリズムの性能を分析し、理解するためのIOH-Xplainerソフトウェアフレームワークを紹介する。さまざまなアルゴリズムコンポーネントと構成の影響を調査し、さまざまなシナリオにおけるパフォーマンスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:11:37 GMT)
Iteration and Stochastic First-order Oracle Complexities of Stochastic Gradient Descent using Constant and Decaying Learning Rates [0.8]
本研究では,学習速度だけでなく,バッチサイズにも依存していることを示す。その結果, 評価された臨界バッチサイズは, 理論結果から推定したサイズに近いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:24:45 GMT)
Graph Transformers without Positional Encodings [0.7]
グラフのラプラシアンスペクトルを認識する新しいスペクトル対応アテンション機構を用いたグラフ変換器であるEigenformerを紹介する。我々は,多数の標準GNNベンチマークデータセットにおいて,SOTAグラフ変換器に匹敵する性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:26:13 GMT)
Streaming IoT Data and the Quantum Edge: A Classic/Quantum Machine Learning Use Case [0.7]
量子機械学習を分散コンピューティング連続体に統合するためのエッジコンピューティングの利用について検討する。我々は,IoTシナリオにおける量子機械学習分析の予備的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:36:22 GMT)
Mixup Barcodes: Quantifying Geometric-Topological Interactions between Point Clouds [0.7]
我々は、持続的ホモロジーと画像持続的ホモロジーを組み合わせることで、それらの間の形状と相互作用を特徴付ける新しい方法を定義する。特に,(1)任意の次元の2つの点集合間の幾何学的トポロジカル相互作用(ミックスアップ)をキャプチャするミキシングバーコード,(2)単純な要約統計,総ミキシングアップ,および合計パーセンテージミキシングアップ,(3)これらの相互作用の複雑さを1つの数として定量化するソフトウェアツールを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:19:26 GMT)
Open Energy Services -- Forecasting and Optimization as a Service for Energy Management Applications at Scale [0.6]
我々は、エネルギー管理システムが採用する複雑な最適化アルゴリズムを標準化されたコンポーネントに分割するアプローチを推進している。本研究は,これらの予測および最適化サービスの効率的な実装と運用を支援するフレームワークの体系的設計を中心にしている。 emphEnergy Service Genericsをフリーかつオープンソースリポジトリとしてリリースしたデザインコンセプトの実装について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:46:49 GMT)
A blind spot for large language models: Supradiegetic linguistic information [0.6]
ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、驚くべきことに人間らしく、言語的な流布を実現する。本稿では,言語学,具体的認知,認知科学,数学,歴史など,いくつかの分野の思想を用いて,この枠組みの詳細について検討する。これらの概念を用いて,ChatGPT などの LLM がパリンドロム処理に苦慮する理由,シンボルの視覚的特徴,シュメール・キュニフォームの翻訳,整数列の継続について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:18:55 GMT)
Disinformation Capabilities of Large Language Models [0.6]
本稿では,現在世代の大言語モデル(LLM)の非情報化能力について述べる。 20個の偽情報物語を用いた10個のLDMの能力評価を行った。 LLMは、危険な偽情報の物語に一致する説得力のあるニュース記事を生成することができると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:44:18 GMT)
Towards a Theoretical Understanding of Two-Stage Recommender Systems [0.5]
プロダクショングレードのレコメンダシステムは、Netflix、Pinterest、Amazonなど、オンラインメディアサービスで使用されている大規模なコーパスに大きく依存している。最適なレコメンデータシステムに強い収束をもたらす2段階レコメンデータの挙動について検討する。本研究では,2段階のレコメンデータが,商品の属性や属性が評価に与える影響をカプセル化できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:11:55 GMT)
Fixed Random Classifier Rearrangement for Continual Learning [0.5]
視覚分類のシナリオでは、ニューラルネットワークは新しいタスクを学習した後、必然的に古いタスクの知識を忘れる。我々はFixed Random Rearrangement (FRCR)という連続学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:43:58 GMT)
Simultaneous off-the-grid learning of mixtures issued from a continuous dictionary [0.4]
ノイズによる信号の連続を観測する。各信号は連続辞書に属する未知の数の特徴の有限混合である。正規化最適化問題を定式化し, 混合系の線形係数を同時に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:32:00 GMT)
Effective description of a quantum particle constrained to a catenoid [0.4]
カテノイドに制約された量子粒子を記述し、観測可能な値と量子分散の期待値に基づいて量子力学を効果的に記述する。我々は粒子の半古典的軌道を求め、量子的挙動の一般的な特徴を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:39:28 GMT)
Reinforcement Learning-Based Approaches for Enhancing Security and Resilience in Smart Control: A Survey on Attack and Defense Methods [0.4]
強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、現実世界の経験に基づいて意思決定を行うことを学ぶ。本稿では、敵のRL脅威を概観し、これらのアプリケーションを保護するための効果的な防御戦略を概説する。スマートグリッドとスマートホームシナリオに集中することにより、この調査は、ML開発者と研究者にRLアプリケーションを保護するために必要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:48:50 GMT)
Unveiling the Importance of Longer Paths in Quantum Networks [0.3]
コンカレンス・パーコレーション (Concurrence Percolation) として知られる拡張接続の基礎となる統計理論について検討する。我々の発見は量子ネットワーク(QN)設計の第一原則を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:45:00 GMT)
Calibration of Deep Learning Classification Models in fNIRS [0.3]
機能近赤外分光法(FNIRS)は脳活動を監視する貴重な非侵襲的ツールである。多くの研究者は、fNIRSデータに固有の分類問題に取り組むために、ディープラーニングに目を向けている。本稿では,fNIRS分類タスクにおける深層学習に基づく予測の信頼性向上を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:27:10 GMT)
Size Lowerbounds for Deep Operator Networks [0.3]
我々は、ノイズの多いデータに対する経験的エラーを低減するために必要なDeepONetsのサイズに対して、データ依存の低いバウンドを確立する。固定モデルサイズにおいて、この共通出力次元の増大を利用してトレーニング誤差の単調な低減を実現するためには、トレーニングデータのサイズが少なくとも2次的にスケールする必要があることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:36:18 GMT)
CMOS + stochastic nanomagnets: heterogeneous computers for probabilistic inference and learning [0.2]
相補的金属酸化物半導体(CMOS)トランジスタを新規ナノ技術(X)で強化するムーアの法則はますます重要になっている。重要な問題の1つのクラスは、確率的機械学習、最適化、量子シミュレーションで使用されるサンプリングベースのモンテカルロアルゴリズムである。ここでは、磁気トンネル接合(sMTJ)に基づく確率ビット(pビット)とフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を組み合わせて、エネルギー効率の良いCMOS + Xプロトタイプを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 05:04:33 GMT)
Computer Vision for Multimedia Geolocation in Human Trafficking Investigation: A Systematic Literature Review [0.2]
この体系的な文献レビューでは,マルチメディア位置情報にコンピュータビジョン技術を活用した最先端技術について検討する。人身売買と戦うことの適用性を識別し、人身売買を起訴するマルチメディア位置情報の強化がもたらす影響を強調している。この結果から,将来的な影響研究の道筋が多岐にわたることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:23:06 GMT)
Modified CycleGAN for the synthesization of samples for wheat head segmentation [0.1]
注釈付きデータセットがない場合は、モデル開発に合成データを使用することができる。そこで我々は,小麦頭部分割のための現実的な注釈付き合成データセットを開発した。その結果、Diceのスコアは内部データセットで83.4%、外部のGlobal Wheat Head Detectionデータセットで83.6%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:42:58 GMT)
Economic and Financial Learning with Artificial Intelligence: A Mixed-Methods Study on ChatGPT [0.1]
本研究では,ChatGPTの教育ツールとしての可能性を探り,ユーザ認知,経験,学習成果に着目した。この研究は、ChatGPTの有効性を裏付ける露光後の認知の顕著な変化を明らかにした。しかし、効果の促進や情報の正確性といった課題が重要課題として浮上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:55:43 GMT)
Is a model equivalent to its computer implementation? [0.0]
広く使われているモデルにおいても、(形式的な)数学的モデルと結果の集合との因果関係はもはや確実ではないと論じる。このトピックに関する新しい見解は、いくつかの研究の分野において、実装されたモデルのみを使用するという加速傾向に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:54:40 GMT)
Zeptosecond-scale single-photon gyroscope [0.0]
テレコムレンジの光学ジャイロスコープは、ヘラルド光子の1つをトレーシングアウトすることで、超低強度の熱光を発生させる。プロトタイプは、平均時間72ドルで光子の遅延測定に249ドル(約2万2000円)の制限を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:32:30 GMT)
Words that Matter: The Impact of Negative Words on News Sentiment and Stock Market Index [0.0]
本研究では, ネガティブな単語が感情分析に与える影響と, 韓国株式市場指数KOSPI200への影響について検討した。この研究は、Word2Vec、コサイン類似性、および拡張辞書を用いて、韓国の日刊経済ニュース記事45,723件のデータセットを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:05:44 GMT)
Whose Projection Postulate? [0.0]
射影仮定は、離散スペクトルを持つ観測可能な測定器の量子系に対する効果を記述している。これはしばしば「フォン・ノイマンの射影仮定」(von Neumann's projection postulate)あるいは「L "uders rule"」(L "uders rule")と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:06:39 GMT)
What can we learn from diffusion about Anderson localization of a degenerate Fermi gas? [0.0]
我々は、光スペックルパターンによって形成される障害電位において、縮退したスピン偏極フェルミガスを実験的に研究した。臨界障害強度以上の局所化への移行のサインを示すものもあれば、改良された拡散状態へのスムーズな交差を示すものもある。本研究は, 系の拡散を詳細に解析することにより, 局所化への遷移を研究できることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:51:02 GMT)
Unitary (semi)causal quantum-circuit representation of black hole evaporation [0.0]
ブラックホールの一元的進化(蒸発)の一般的な構造が導出され、量子回路の言語で表される。対応する絡み合いエントロピーとエントロピー曲線の進化の結果が決定された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:12:09 GMT)
Unconditional Quantum Advantage for Sampling with Shallow Circuits [0.0]
Bravyi、Gosset、Koenigによる最近の研究は、一定の深さの量子回路で解ける探索問題が存在することを示した。この質問に対する答えは、古典回路に与えられるランダムな入力ビットの数が有界であるときにイエスであることが示される。また、アドバイス付き定数深度量子回路と、ファンインとファンアウトの有界な古典回路との類似の分離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:19:41 GMT)
Ultrafast excitonic dynamics in DNA: Bridging correlated quantum dynamics and sequence dependence [0.0]
タイトバインディングアプローチは, 緩和特性, 平均電荷分離, 双極子モーメントをDNA配列の大規模なアンサンブルに相関させることが示唆された。電子-ホール相互作用(クーロン力)の影響を系統的にスクリーニングすることにより、これらの相関関係は相互作用パラメータの有限サイズの変動に対して比較的堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:24:58 GMT)
The economic value of scientific software [0.0]
学術機関とそのスタッフはソフトウェアを使用し、適応し、作成する。このソフトウェアがなぜ作られたのか、どのようなリソースで、組織がそれに由来する関心を持つのかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:20:19 GMT)
The Weakly Bound States in Gaussian Wells: From the Binding Energy of Deuteron to the Electronic Structure of Quantum Dots [0.0]
この研究は、ガウスの井戸の中で最も低い状態、特に弱束縛状態に焦点を当てることに焦点を当てている。この分析は、小さな距離と大きな距離の両方で正確な波動関数の振舞いを解明し、数パラメトリックアンザッツの開発を動機付けている。本研究の結論として,2電子量子ドットの電子構造探索におけるアンザッツの軌道としての性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:45:35 GMT)
The Umeyama algorithm for matching correlated Gaussian geometric models in the low-dimensional regime [0.0]
2つの相関したランダムな幾何グラフのマッチングの問題に触発され、潜在ノード置換によって相関した2つのガウス幾何学モデルのマッチング問題を研究する。 A_i,j=langle X_i,X_j rangle$, $B_i,j=langle Y_i,Y_j rangle$ で与えられるエッジウェイトを持つ2種類の(相関した)重み付き完全グラフを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 04:58:54 GMT)
The Dual Dynamical Foundation of Orthodox Quantum Mechanics [0.0]
行列力学の点から正準可換関係(CCR)を導出する。シュル・オーディンガーの最初の波動方程式の導出の意味に関する議論。フォン・ノイマンによるヒルベルト空間上の統一量子力学の構築に対する批判的評価
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:10:53 GMT)
System-environment quantum information flow [0.0]
量子コヒーレンス(quantum coherence)と呼ばれる量子リソースが、メインシステムから環境へどのように伝播するかを示す。本研究では,メインキュービットを離れて環境を通り抜ける情報伝達と,環境からメインシステムへの回帰を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:24:52 GMT)
Subradiant entanglement in plasmonic nanocavities [0.0]
プラズモニックナノキャビティは、2つ以上の量子エミッタ間のサブラジアントエンタングル状態を形成する。この研究は、プラズモンナノキャビティを用いた環境条件下での量子絡み合った状態の工学への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:02:56 GMT)
Streaming Gaussian Dirichlet Random Fields for Spatial Predictions of High Dimensional Categorical Observations [0.0]
本稿では,時間分布,疎度,高次元の分類学的観察の流れに対する新しいアプローチを提案する。提案手法は,ストリーミングデータのグローバルな局所パターンを効率的に学習する。より正確な予測を行うネットワークアプローチの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:52:05 GMT)
Steady-state charging of quantum batteries via dissipative ancillas [0.0]
量子ビットのNセル星ネットワークに埋め込まれた単一セル量子電池の定常充電過程について検討する。両シナリオで最適な定常電荷が得られ、貯水池の化学的ポテンシャルと化学的ポテンシャルの差により単調に成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 07:57:28 GMT)
Statistical Agnostic Regression: a machine learning method to validate regression models [0.0]
本稿では,MLに基づく線形回帰の統計的意義を評価する手法として,統計的回帰(Agnostic Regression, SAR)を提案する。我々は、説明的(機能)変数と反応(ラベル)変数の間の集団に線形関係があることを結論付けるために、少なくとも1-etaの確率で十分な証拠が存在することを示すしきい値を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:19:26 GMT)
Sparse Probabilistic Synthesis of Quantum Operations [0.0]
多くのアプリケーションは、量子コンピューティングにおける回転ゲートやNMRやMRIアプリケーションにおけるブロードバンドパルスなど、望ましい量子演算を必要とする。この研究は、測定繰り返し率を緩やかに増加させるコストで、そのような操作の正確な実装を可能にするアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:41:44 GMT)
Single-photon generation from a neodymium ion in optical fiber at room temperature [0.0]
室温でテープ状シリカ繊維中の孤立型ネオジムイオンを用いた単一光子生成実験を行った。この結果は、低コストで波長選択可能な単一光子源とフォトニック量子応用のためのプラットフォームとして重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 02:42:56 GMT)
Simulation of Dissipative Dynamics Without Interferometers [0.0]
我々はクラウスマップを実験的に構築し、ユニタリおよびプロジェクション操作を行う。我々の手法はクラウス作用素を最適に和る方法を見つけることに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:03:28 GMT)
Selective disclosure of claims from multiple digital credentials [0.0]
本稿では,MerkleハッシュツリーとBoneh-Lynn-Shachamシグネチャを組み合わせた選択的開示手法を提案する。選択的な開示に加えて、このアプローチを用いて複数の発行者が署名した証明書の発行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:20:28 GMT)
Scaling of Entanglement-Assisted Communication in Amplified Fiber Links [0.0]
本研究では,事前共有の絡み合いが任意に高いキャパシティの利点をもたらす,新しいシナリオを提案する。提案手法は, 屈折率の調整だけで, 多モードファイバのモード数を増大させることができるという観察に依拠する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:05:02 GMT)
Rigid Transformations for Stabilized Lower Dimensional Space to Support Subsurface Uncertainty Quantification and Interpretation [0.0]
地下データセットは本質的に、膨大な量、多様な特徴、高いサンプリング速度などのビッグデータ特性を持っている。計量多次元スケーリング(MDS)は、その固有の複雑さのため、地下データセットに好まれる。地下推論と機械学習を強化するためには、データセットを安定して縮小次元表現に変換する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:31:50 GMT)
Retinotopic Mapping Enhances the Robustness of Convolutional Neural Networks [0.0]
本研究では,葉緑体視覚の重要成分であるレチノトピックマッピングが,画像分類と局所化性能を向上させることができるかどうかを検討する。標準オフザシェルフ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力にレノトピックマッピングが組み込まれた驚くべきことに、レチノトピー的にマッピングされたネットワークは、分類において同等のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:15:37 GMT)
Restoring Adiabatic State Transfer in Time-Modulated Non-Hermitian Systems [0.0]
非エルミート系の例外点(EP)を動的に巻くと断熱性が達成できることを示す。我々の発見は、量子領域と古典領域の両方で様々な波動操作プロトコルを進化させるという約束を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:53:16 GMT)
Reputational Algorithm Aversion [0.0]
本稿では,アルゴリズムに従う選択が人間の能力に関する情報を伝える際に,「アルゴリズムの逆転」が発生することを示す。労働者が自分のプライベート情報とアルゴリズムの信号に基づいてランダムな結果を予測するモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:28:55 GMT)
Representing states in iterated belief revision [0.0]
反復信条改正は、現在の信条に関する情報を必要とする。ほとんどの文献は、ドクサスティックな状態を改善する方法に集中しており、指数関数的に成長する可能性があることを無視している。この問題は、ドクサスティック状態を保存する最も一般的な方法として研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:45:05 GMT)
Remarks on the ($2+1$)-dimensional Duffin-Kemmer-Petiau oscillator in an external magnetic field [0.0]
2+1$)次元Duffin-Kemmer-Petiau発振器(DKPO)におけるスピン-$1$粒子の問題を再検討する。 Duffin-Kemmer-Petiau (DKP) 理論のスピン-$1$セクターの適切な手順に従うことにより、文献における6ドル6セントの表現は3ドル3セントの既約表現に還元可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:35:40 GMT)
Quantum robustness of the toric code in a parallel field on the honeycomb and triangular lattice [0.0]
本研究では,一様平行場の存在下でのハニカム格子上のトーリック符号における位相秩序の量子ロバスト性について検討する。 z$-direction の体に対して、低エネルギー物理学はフラックスフリーセクターにあり、ハニカム格子上の横フィールドイジングモデルに写像することができる。負の$x$-フィールドの場合、電荷自由セクターは三角格子上の強フラストレーションの反強磁性逆場イジングモデルにマッピングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:36:21 GMT)
Prejudice and Caprice: A Statistical Framework for Measuring Social Discrimination in Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)における識別を包括的に計測するPCF(Prejudice-Caprice Framework)を提案する。我々は,LLMの集合的文脈的識別リスクを,LLMの持続的偏見から生じる偏見リスクと,それらの世代的矛盾から生じるキャプライスリスクに数学的に分解する。識別測定の枠組みを12の共通LLMに適用し,興味深い結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:15:56 GMT)
PUAD: Frustratingly Simple Method for Robust Anomaly Detection [0.0]
対象の誤数のような論理的異常は空間的特徴写像によってうまく表現できないと我々は主張する。本稿では, 特徴空間上に, 最先端の再構成に基づくアプローチに対して, 簡単な分布外検出手法を組み込む手法を提案する。本手法は,MVTec LOCO ADデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:57:31 GMT)
Optimized Current Density Reconstruction from Widefield Quantum Diamond Magnetic Field Maps [0.0]
ダイヤモンド結晶中の窒素原子価(NV)欠陥を利用した量子ダイヤモンド顕微鏡は、様々なナノスケール電流プロファイルの磁場イメージングを可能にした。現在の密度を再構築する問題は、研究中の構造について重要な洞察を与える。推論に基づく再構成の新しい代替手段として,学習アルゴリズムとベイズ的手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:57:07 GMT)
Optimality and Noise-Resilience of Critical Quantum Sensing [0.0]
ユニタリの場合、どちらの戦略も光子数と精度2次スケーリングを達成するが、散逸の存在下では、これは批判的戦略にのみ当てはまる。また、例外的なポイントやしきい値を超えて作業することで、サブ最適パフォーマンスが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:01:17 GMT)
On the existence of unbiased resilient estimators in discrete quantum systems [0.0]
我々は,パラメータの事前知識の不足に直面するとき,Cram'er-Rao と Bhattacharyya 境界の性能を比較した。与えられた系次元に対して、事前の無知に対するロバスト性の増加を示す量子系における推定器を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:12:35 GMT)
On the Origin of Quantum Uncertainty [0.0]
量子不確実性は、数学的論理に固有の不確定性の顕在化である。このようなペアの結合状態は決定されるが、個々のマシンの状態は量子測定のように正確には決定されない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:22:24 GMT)
On the Generalized Lemaitre Tolman Bondi Metric: Classical Sensitivities and Quantum Einstein-Vaz Shells [0.0]
L_fracpartialpartial t による感度と低感度は 0 であることを示す。我々は、量子重力崩壊の最終結果であるアインシュタイン・ヴァズ殻の特性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:39:59 GMT)
On Minimal Depth in Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワークの表現可能性の特徴は、人工知能における彼らの成功を理解することに関係している。本研究では, ReLU ニューラルネットワークの表現性と, 連続的ピースワイド線形関数 (CPWL) の表現に必要な最小深度に関する予想との関係について検討する。トピックは、和と最大演算の最小深度表現であり、ポリトープニューラルネットワークの探索である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:34:03 GMT)
Observing dynamical phases of BCS superconductors in a cavity QED simulator [0.0]
従来の超伝導体では、反対モータを持つ電子は、材料中のフォノンによって媒介される魅力的な相互作用によってクーパー対に結合する。超伝導は自然に熱平衡で現れるが、系のパラメータが突然変化すると平衡から出てくることもある。ここでは空洞量子電気力学を用いて提案した動的位相を生成する別の方法を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:52:47 GMT)
Novi jezi\v{c}ki modeli za srpski jezik [0.0]
本稿では,セルビア語におけるトランスフォーマーに基づく言語モデルの開発史について概説する。セルビアで選択されたベクトル化モデルのうち2つの新しいモデルを含む10つは、4つの自然言語処理タスクで比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:00:49 GMT)
Non-adiabatic quantum dynamics with fermionic subspace-expansion algorithms on quantum computers [0.0]
励起状態分子量子力学シミュレーションのための新しい計算フレームワークを提案する。我々は、量子部分空間展開と量子運動方程式の異なるフレーバーで要求される励起状態遷移特性を計算する。弱い電子相関効果と強い電子相関効果の両方を捉える方法だけが、反応事象を調節する非断熱効果を適切に記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:09:19 GMT)
Non-Markovian bath-induced coupling revealed by two-dimensional spectroscopy [0.0]
浴槽の非マルコフ的処理においてのみ発生する形態の異なる系状態間のコヒーレントカップリングが存在することを示す。これはシステムバス状態が絡み合っているため、単純な吸収スペクトルと2次元電子分光法において、この物理学の異なる符号が存在することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:29:57 GMT)
Neural Networks and Friction: Slide, Hold, Learn [0.0]
本稿では,リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)が,合成データから速度と状態の摩擦則の複雑な力学を学習する能力を持っていることを示す。ネットワークのトレーニングに使用されるデータは、従来の速度と状態の摩擦方程式の適用によって生成される。その結果、RNNはGRUアーキテクチャを用いて、速度ジャンプによる摩擦係数の変化を効果的に予測できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:42:19 GMT)
Neural Implicit Swept Volume Models for Fast Collision Detection [0.0]
本稿では,深層学習に基づく符号付き距離計算の高速化と幾何衝突チェッカーの精度保証を併用したアルゴリズムを提案する。シミュレーションおよび実世界のロボット実験において、我々のアプローチを検証するとともに、商用ビンピッキングアプリケーションを高速化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:06:48 GMT)
Multi-Objective Learning for Deformable Image Registration [0.0]
変形可能な画像登録(DIR)は、複数の矛盾する目的を最適化する。本稿では、最近提案されたニューラルネットワークのMOトレーニング手法と、DIRのためのよく知られたディープニューラルネットワークを組み合わせる。骨盤核磁気共鳴画像(MRI)のDIR法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:42:13 GMT)
Modeling Phonon-mediated Quasiparticle Poisoning in Superconducting Qubit Arrays [0.0]
超伝導量子ビットチップに衝突する電離放射線による相関誤差は、量子誤り訂正に問題となる。衝撃の余波におけるフォノンおよび準粒子動力学の数値シミュレーションのための総合的戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:02:51 GMT)
Microscopic contributions to the entropy production at all times: From nonequilibrium steady states to global thermalization [0.0]
単一電子トランジスタのエントロピー生成に対する微視的寄与を数値解析した。エントロピー生成は, 浴槽内の温度変化による微視的偏差がほとんどであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:40:41 GMT)
Magnetic resonance delta radiomics to track radiation response in lung tumors receiving stereotactic MRI-guided radiotherapy [0.0]
オントリート磁気共鳴(MR)画像から放射線線量応答を追跡するデルタ放射能の可能性を探る。デルタ放射線は放射線照射と相関し,腫瘍のコントロールと生存について検討した。スキューネス,伸長,フラットネスは局所再発のない生存と有意に関連していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:00:44 GMT)
Machine Translation for Ge'ez Language [0.0]
Ge'ezのような低リソース言語の機械翻訳は、語彙外単語、ドメインミスマッチ、ラベル付きトレーニングデータの欠如といった課題に直面している。言語関連性に基づく多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)モデルを開発した。また,最新のLCMであるGPT-3.5を用いて,ファジィマッチングを用いた数ショット翻訳実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:17:03 GMT)
Machine Learning-Based Completions Sequencing for Well Performance Optimization [0.0]
このプロジェクトの主な目的は、多次元予測変数の効果を統合できる効果的な機械学習モデルを開発することである。 3つのモデルは全て、7.35から20.01万バレルの石油の根平均二乗誤差(RMSE)値で累積生産予測を行った。包括的機能エンジニアリングやハイブリッドモデルやサロゲートモデルの使用を推奨するなど、大幅な改善の可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 21:11:17 GMT)
Low-Weight High-Distance Error Correcting Fermionic Encodings [0.0]
誤り訂正特性を持つ実効的なフェルミオン・ツー・キュービット符号化を探索する。安定化器と論理演算子の重みを著しく改善する有望な高距離符号化を複数報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:32:57 GMT)
Long Short-Term Memory Pattern Recognition in Currency Trading [0.0]
ワイコフフェイズ(Wyckoff Phases)は、リチャード・D・ワイコフが20世紀初頭に考案したフレームワークである。本研究は、取引範囲と二次試験の段階を探求し、市場ダイナミクスを理解することの重要性を解明する。この研究は、これらの相の複雑さを解き明かすことで、市場構造を通して流動性を生み出すことに光を当てている。この研究は、金融分析とトレーディング戦略におけるAI駆動アプローチの変革の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:59:49 GMT)
Leggett-Garg Macrorealism and temporal correlations [0.0]
我々は、マクロリアリスティックと量子時間相関を特徴づける最近の進歩と、Leggett-Gargテストに関連する閉ループを概観する。測定障害の仮定を緩和することによりマクロ現実主義モデルを超えた非古典的時間相関の最近の定義を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:43:15 GMT)
Is the relaxation dynamics of spatially disordered quantum spin systems universal? [0.0]
我々は、Rydberg原子量子シミュレータ上で、多体スピン系を広範囲に実現した。ハイゼンベルク XX-, XXZ- およびイジング・ハミルトンの磁化緩和ダイナミクスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:45:44 GMT)
Inversion dynamics of class manifolds in deep learning reveals tradeoffs underlying generalisation [0.0]
非単調な傾向と対立する傾向のバランスをとる表現を最適化力学がいかに見つけるかを示す数値実験について報告する。インバージョンでのトレーニングエラーはサブサンプリングの下で安定しており、ネットワークの初期化やオプティマイザを越えて、データ構造と(非常に弱い)アーキテクチャのプロパティとして特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:21:40 GMT)
Interacting electrons in a flat-band system within the Generalized Kadanoff-Baym Ansatz [0.0]
本研究では,オープン相互作用系のスペクトル特性について報告する。相互作用は、自己整合2階ボルン近似の中で扱われる。中心領域は、平坦なバンドを持つ縮退した基底状態を含む最も単純なモデルとして選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:24:42 GMT)
Inference for Regression with Variables Generated from Unstructured Data [0.0]
構造化されていないデータを分析するための2段階の戦略は、経験的に実証可能な設定におけるバイアス付き推論につながる。本稿では,上流モデルと下流モデルとを併用した有効推論の一段階戦略を提案する。一段階戦略 (i) はシミュレーションにおけるバイアスを大幅に低減し、 (ii) はCEOタイムユースデータを用いた指導アプリケーションにおいて定量的に重要な効果を持ち、 (iii) 応用研究者が容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:52:09 GMT)
How do machines learn? Evaluating the AIcon2abs method [0.0]
本稿では,AIをコンクリートから抽象へ(Queiroz et al. 2021)評価する。 WiSARDモデルは、トレーニングと分類のためにインターネット接続を必要としない。 AIcon2abs法の有効性は,作業負荷が約6時間である遠隔コースの評価を通じて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:20:42 GMT)
Homeostatic motion planning with innate physics knowledge [0.0]
単純な動物でさえ、ロボット工学ではまだ再現されていない複雑な計画を開発し、実行することができる。離散閉ループ制御器と一時閉ループ制御器の集合を定義することで解を提案する。提案するフレームワークは実際のロボット向けに実装され、概念実証として2つのシナリオでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:30:57 GMT)
Generative Modelling with Tensor Train approximations of Hamilton--Jacobi--Bellman equations [0.0]
不確実性量子化(UQ)と生成モデル(GM)では、オルンシュタイン-ウベック導出プロセスの対数密度に依存する逆時間拡散プロセスが一般的なサンプリングツールである。 Berner et al. [2022] で著者らは、これらの対数密度は最適制御から知られているテキストHamilton-JacobiBellman (HJB)方程式の解によって得られると指摘している。このHJB方程式は、通常、ポリシー非依存やニューラルネットワークのようなブラックボックスアーキテクチャの教師なしトレーニングのような間接的手法で扱われるが、代わりに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 12:30:20 GMT)
Gate-tunable kinetic inductance parametric amplifier [0.0]
ジョセフソン接合のないゲート可変パラメトリック増幅器を提案する。この設計は、20dB以上のゲインと30MHzのゲインバンド幅の製品を備えた、ほぼ量子制限性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 08:22:12 GMT)
Finite-temperature vibronic spectra from the split-operator coherence thermofield dynamics [0.0]
有限温度で振動分解された電子スペクトルを数値的に正確に評価する手法を提案する。モースポテンシャルにおけるコヒーレンス熱場ダイナミクスを用いて得られる有限温度スペクトルは、ボルツマンが個々の振動レベルのスペクトルを計算したスペクトルと正確に一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 15:51:37 GMT)
FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning [0.0]
Federated Learning(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習技術である。 FLにおける標的毒攻撃に対する防御機構であるFedDefenderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:10:41 GMT)
Exploring dynamical phase transitions with cold atoms in an optical cavity [0.0]
光学キャビティに約100万個のストロンチウム-88原子のアンサンブルを用いて、Lipkin-Meshkov-Glickモデルをシミュレートする。本システムでは,システムサイズ,初期状態,その他のパラメータに対する動的相転移の依存性を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:59:02 GMT)
Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements [0.0]
本稿では,説明可能な特徴を生かした合成データに基づく手法を提案する。本稿では, 説明可能なブースティングマシン (EBM) を用いて, 精度を犠牲にすることなく, より優れた説明性を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 18:31:45 GMT)
Evaluating the Stability of Deep Learning Latent Feature Spaces [0.0]
本研究では,潜在空間の安定性を評価し,その後の解析における一貫性と信頼性を確保するための新しいワークフローを提案する。我々はこのワークフローを500のオートエンコーダ実現と3つのデータセットにまたがって実装し、合成シナリオと実世界のシナリオの両方を包含する。本研究は,潜在特徴空間における固有の不安定性に注目し,これらの不安定性を定量化し解釈するワークフローの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:59:54 GMT)
Entanglement-assisted classical capacities of some channels acting as radial multipliers on fermion algebras [0.0]
我々は$mathrmM_2k$上の新しい単位量子計算チャネルのクラスについて検討する。有限次元フェルミオン代数を持つ行列代数 $mathrmM_2k$ を同定する。我々の計算はフェルミオンオルンシュタイン-ウレンベック半群の作用素に適用できる正確な値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:58:31 GMT)
Entanglement and confinement in lattice gauge theory tensor networks [0.0]
熱力学限界と連続体の両方において、体積の長距離挙動が絡み合い領域の法則を生じさせることを示す。本手法を$Z$格子ゲージ理論に適用可能であることを数値的に示し,いくつかの絡み合い特性と閉じ込め分解遷移を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:15:28 GMT)
Enhancing Mean-Reverting Time Series Prediction with Gaussian Processes: Functional and Augmented Data Structures in Financial Forecasting [0.0]
本稿では,ガウス過程(GP)を基礎構造を持つ平均回帰時系列の予測に適用する。 GPは、平均予測だけでなく、将来の軌道上の確率分布全体を予測する可能性を提供する。これは、不正なボラティリティ評価が資本損失につながる場合、正確な予測だけでは十分でない金融状況において特に有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:09:45 GMT)
Electromagnetic field quantization in the presence of a moving nano-particle [0.0]
適切なラグランジアンは、半無限空間で動くナノ粒子からなる系であると考えられている。高速度ナノ粒子が経験する量子摩擦は、ナノ粒子の放射力の散逸項として同定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 23:00:55 GMT)
Efficient Data-Driven Optimization with Noisy Data [0.0]
我々は、既知のノイズ源によってデータが破損するデータ駆動処方薬問題について検討する。我々は,この雑音下での効率的なデータ駆動型定式化を導出し,エントロピックな最適輸送解釈を享受していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:47:23 GMT)
Dynamics of a quantum system interacting with white non-Gaussian baths: Poisson noise master equation [0.0]
浴槽のポアソンノイズ特性に影響を受ける量子散逸系を記述する理論を考案する。過去の研究とは対照的に、散逸性量子系の一貫した記述を可能にする量子バスモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:21:36 GMT)
Dynamic Memory Based Adaptive Optimization [0.0]
振り返り学習法則補正(Retrospective Learning Law Correction)と呼ばれる一般的な手法を導入する。この方法は、メモリユニットの動的に変化する線形結合(学習法則と呼ばれる)を計算するように設計されている。 RLLCは、より多くのメモリユニットを追加し、より適応的にすることで、既知のものの性能を高めるための有望なフレームワークである、と結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:19:02 GMT)
Distilled Self-Critique of LLMs with Synthetic Data: a Bayesian Perspective [0.0]
本稿では, 蒸留自己批判(dSC)を導入し, RLAIFをベイズ推論として解釈する。 dSCは、後に微調整されたモデルに蒸留されるギブス・サンプルラーを通してLLMの出力を精製する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:03:19 GMT)
Descripci\'on autom\'atica de secciones delgadas de rocas: una aplicaci\'on Web [0.0]
我々は,EfficientNetB7によって抽出された画像の特徴を関連づけるモデルのトレーニングのために,画像のデータセットとそのテキスト記述を構築した。このモデルは、研究、専門的、学術的な作業に有用なリソースとなり得るので、Webアプリケーションを通じてパブリックに利用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 01:22:32 GMT)
Curve fitting on a quantum annealer for an advanced navigation method [0.0]
与えられたデータ点の集合を近似し、標準化された関数の有限線型結合として記述される関数を考える。実単語の場合、動的プログラミングの枠組みを用いて船体に最適化された速度プロファイルを求める問題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 13:13:28 GMT)
Controlling Markovianity with Chiral Giant Atoms [0.0]
最近の実験では、マイクロ波光導波路に結合した巨大な人工原子のキラル挙動が示されている。結合の位相を調整することで、巨大原子が固有の時間遅延によらずマルコフ状態に入ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Combining Transformer based Deep Reinforcement Learning with Black-Litterman Model for Portfolio Optimization [0.0]
モデルフリーのアルゴリズムとして、深層強化学習(DRL)エージェントは、教師なしの方法で環境と対話することで学習し、決定する。 DRLエージェントとBlack-Litterman (BL)モデルを組み合わせたハイブリッドポートフォリオ最適化モデルを提案する。我々のDRLエージェントは、様々な比較ポートフォリオ選択戦略と代替DRLフレームワークを、累積リターンで少なくとも42%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:01:37 GMT)
Cluster Algebras: Network Science and Machine Learning [0.0]
クラスター代数は近年、数学や物理学において重要なプレーヤーとなっている。我々は、現代のデータサイエンスのレンズを通して、特にネットワークサイエンスと機械学習の技術を用いてそれらを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 11:16:10 GMT)
Classification of compact radio sources in the Galactic plane with supervised machine learning [0.0]
我々は、無線画像と赤外線画像の両方を入力として、ギャラクティック平面におけるコンパクトな電波源の分類に着目する。この目的のために、我々は、異なる天文学クラスからなるコンパクトなソースの2万の画像をキュレートしたデータセットを作成しました。実装されたツールと訓練されたモデルが公開され、将来の応用のために電波天文学コミュニティで利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:47:42 GMT)
Chitchat as Interference: Adding User Backstories to Task-Oriented Dialogues [0.0]
Llama-2-70Bを用いて,ユーザバックストリーによるMultiWOZデータセットの強化を行う。分析の結果、豊富なデータセットがこれらのシステムに重大な課題をもたらすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:27:42 GMT)
Chaotic attractor reconstruction using small reservoirs - the influence of topology [0.0]
貯留層計算はカオス力学の予測に有効な方法であることが示されている。本研究では,未結合ノードの貯留層が長期時間予測をより確実に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:43:52 GMT)
Can we forget how we learned? Doxastic redundancy in iterated belief revision [0.0]
どのようにして情報が取得されたかは無関係になるかもしれない。時として、修正が等しくない場合や、それを示すものでさえも、冗長になることがある。辞書リビジョンの短縮シーケンスは、反復的信念リビジョン状態の最もコンパクトな表現を短縮している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 17:09:04 GMT)
Calculating the expected value function of a two-stage stochastic optimization program with a quantum algorithm [0.0]
2段階の最適化では、将来の決定の期待されるコストを計算し、現在の最良の決定を知らせる。本研究では,2段階最適化問題における期待値関数を,確率変数の複雑性から大きく独立して推定する量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 00:07:34 GMT)
Bernstein Flows for Flexible Posteriors in Variational Bayes [0.0]
変分推論(VI)は、最適化によって後部を計算するのが難しい手法である。本稿では,Bernstein Flow Variational Inference (BF-VI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 16:04:18 GMT)
Alquist 5.0: Dialogue Trees Meet Generative Models. A Novel Approach for Enhancing SocialBot Conversations [0.0]
Alexa Prize SocialBot Grand Challenge5のために開発されたSocialBot -- Alquist5.0 -- を紹介します。 NRG Baristaを導入し、社会ボットにバリスタを統合するための革新的なアプローチをいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:24:48 GMT)
Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions [0.0]
ほぼ同値の定義を提供し、それをモデルで符号化する実践的な方法を与える。具体的には、リー代数の畳み込みを定義し、それらがリー群畳み込みに対していくつかの利点を提供することを示す。 2つの存在定理を証明し、1つは多様体の等距離の有界距離におけるほぼ等距離の存在を示し、もう1つはヒルベルト空間の逆を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 14:45:45 GMT)
Adiabatic time evolution of highly excited states [0.0]
保護エネルギーギャップが存在しないにもかかわらず、量子多体傷は断熱時間の進化に適していることを示す。単一の孤立した基底状態を操作することは、量子的応用では一般的であるが、傷跡状態の断熱的進化は、基底状態のような状態の塔全体を操作するための柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 20:20:35 GMT)
A note on the adjoint method for neural ordinary differential equation network [0.0]
随伴作用素解析は、離散随伴が離散ニューラルODEと同一のスキームを持つならば、随伴形式がBPと同じ結果を与えることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:55:34 GMT)
A contextuality witness inspired by optimal state discrimination [0.0]
最適二状態判別にインスパイアされた準備状況の証人を示す。主な考え方は、古典的モデルと量子的モデルの両方において、到達可能な確率が成功と誤りを平均化することに基づいている。すると、非コンテクストの不平等と関連する目撃者を構築することができ、不確定な出来事の形でノイズや損失を非偏極化することに対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:45:03 GMT)
A Spin-Optical Quantum Computing Architecture [0.0]
フォールトトレラント量子コンピューティング用に設計された適応性とモジュール型ハイブリッドアーキテクチャを提案する。量子エミッターと線形光学的エンタングゲートを組み合わせて、物質ベースのアプローチとフォトニックベースのアプローチの両方の強度を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:24:54 GMT)
A Relation-Interactive Approach for Message Passing in Hyper-relational Knowledge Graphs [0.0]
本稿では,ReSaEと呼ばれるグローバルな関係構造認識能力を備えたメッセージパス方式のグラフエンコーダを提案する。実験により、ReSaEは複数のリンク予測ベンチマークで最先端の性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 06:55:04 GMT)
A Fixed-Parameter Tractable Algorithm for Counting Markov Equivalence Classes with the same Skeleton [0.0]
因果DAG(Bayesian Network)は、確率変数間の条件依存を符号化する一般的なツールである。しかし、同じ確率変数の集合上の2つの異なる因果DAGに対して、全く同じ条件依存の集合をエンコードすることが可能である。そのような因果DAGはマルコフ同値であり、マルコフ同値DAGの同値類はマルコフ同値類(Markov Equivalent Classs、MECs)として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 10:57:57 GMT)
(Almost) Everything is a Dicke model -- Mapping correlated light-matter systems to the exactly solvable Dicke model [0.0]
ディック結合を持つ単一モードキャビティにおける相互作用量子スピン系のクラスについて検討する。我々は、幅広いクラスのモデルの関連する低エネルギーセクターを、正確に解けるディックモデルにマッピングする。平均場理論により得られた結果と一致して、Dicke-Isingモデルにパラダイム的な例として結果を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Feb 2024 09:13:56 GMT)