見出し・要約・本文から、情報のつながりを探します。
arXiv:2610.37867v1 発表タイプ：新規 要旨：食品類似性は、検索、推薦、代替など、さまざまな食に関する計算タスクの基盤となっているが、従来の食品表現評価では主に同一性の保持に焦点が当てられてきた。そこで私たちは、同一性を超えた食品類似性について考察する。すなわち、異なる視覚的表現が食品をいかに関係的な近隣群として整理し、これらの近隣群がどのような料理上の関係を明らかにしたり隠蔽したりするのか、さらに、こうした構造が表現間でどの程度一貫して現れるのかを問う。インド料理は、視覚的に類似している食品であっても異なる料理上のアイデンティティを持つことがあり、また同じ料理ファミリーに属する食品でも外見が大きく異なる場合があるという、極めて挑戦的な状況を提供する。拡張されたKhanaデータセットと、畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーを含む7種類の事前学習済み視覚表現を用いて
arXiv:2610.36582v1 公告タイプ：新規 要旨：ランドマークベースの経路案内を生成するためには、モデルは地図の幾何学的構造と人間のランドマークに対する好みの両方を理解する必要があります。大規模言語モデル（LLMs）は言語処理タスクにおいて優れた能力を示していますが、これらのモデル向けに地図データをどのように構造化すべきかについては、まだ確立されていません。本論文では、経路ナビゲーションにおけるランドマーク選択タスク向けの構造化テキスト表現を提案し、空間的特徴を符号化するためにSVG形式を活用します。この構造化テキストは、レンダリングされた地図画像との幾何学的なつながりを維持しており、言語モデルが空間情報および意味情報を直接参照できるようにします。人間による経路説明文とOpenStreetMapデータから作成した新しいデータセットを用いて、ターンごとのランドマーク選択および目的地周辺でのランドマーク選択という二つのタスクについてモデルの評価を行います。
arXiv:2610.32184v1 発表タイプ：新規 要旨：安静時機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）に基づく脳ネットワークに対する機械学習は、自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断において有望であるが、既存の手法は限られた学習データに対して過剰適合しやすく、事後的な統計的帰属解析では臨床的な解釈可能性が限定的である。本研究では、ラベルを変更した脳ネットワークを学習することで、データ拡張と反事実的説明を統合する反事実的脳ネットワーク学習フレームワークであるCFBrainAugを提案する。従来のラベル保持型拡張とは異なり、CFBrainAugはまずラベルとは逆だがトポロジー的に類似した候補を抽出し、その後、モジュール数制約の下でそれを精緻化する。事実的および反事実的ネットワークを併せて学習することで、学習
arXiv:2610.31803v1 発表タイプ：新規 要旨：視覚的仕様から物理的に安定した3D構造を生成するには、幾何学的曖昧さを解消しつつ、物体間の物理的相互作用を考慮する必要があります。本研究では、与えられたブロックの在庫と3つの正投影シルエットを条件として、安定なブロック組み立てを生成するフレームワークStackGen3Dを提案します。我々の手法は二段階から成ります。まず、ブロック間の支持関係をモデル化し、安定性の迅速な予測器として機能する、物理情報に基づくグラフニューラルネットワーク（PI-GNN）を開発し、多様な安定構造のデータセットを収集します。次に、このデータセットを用いて条件付きフローマッチングモデルを学習し、目標とするシルエットに一致するブロック配置の多モード分布を捉えます。推論時には、軽
