論文の概要: Learning Moderately Input-Sensitive Functions: A Case Study in QR Code Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20305v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 10:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.69786
• Title: Learning Moderately Input-Sensitive Functions: A Case Study in QR Code Decoding
• Title（参考訳）: 適度な入力感性関数の学習:QRコードデコーディングを事例として
• Authors: Kazuki Yoda, Kazuhiko Kawamoto, Hiroshi Kera,
• Abstract要約: 本研究では,最初の学習ベースクイックレスポンス(QR)符号デコーディングを提案する。 実験の結果、Transformerは理論上の誤り訂正限界を超えてQRコードを復号できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2980803808373516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The hardness of learning a function that attains a target task relates to its input-sensitivity. For example, image classification tasks are input-insensitive as minor corruptions should not affect the classification results, whereas arithmetic and symbolic computation, which have been recently attracting interest, are highly input-sensitive as each input variable connects to the computation results. This study presents the first learning-based Quick Response (QR) code decoding and investigates learning functions of medium sensitivity. Our experiments reveal that Transformers can successfully decode QR codes, even beyond the theoretical error-correction limit, by learning the structure of embedded texts. They generalize from English-rich training data to other languages and even random strings. Moreover, we observe that the Transformer-based QR decoder focuses on data bits while ignoring error-correction bits, suggesting a decoding mechanism distinct from standard QR code readers.
• Abstract（参考訳）: 目的のタスクを達成する関数を学ぶことの難しさは、その入力感度に関係している。 例えば、画像分類タスクは、マイナーな汚職が分類結果に影響を与えるべきではないため、入力に敏感であるのに対して、最近注目されている算術と記号計算は、各入力変数が計算結果に結びつくため、非常に入力に敏感である。 本研究は,メディア感度の学習機能について,最初の学習ベースクイックレスポンス(QR)コードデコードを提案する。 実験の結果,組込みテキストの構造を学習することで,QR符号の復号化が理論的誤り訂正限界を超えても可能であることがわかった。 彼らは英語に富んだ訓練データから他の言語やランダムな文字列まで一般化する。 さらに、TransformerベースのQRデコーダは、誤り訂正ビットを無視しながらデータビットに焦点を当てており、標準的なQRコードリーダーとは異なる復号機構が提案されている。

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