日: 2021年4月13日

• Towards Efficient Graph Convolutional Networks for Point Cloud Handling [181.6]
  ポイントクラウド上で学習するためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の計算効率の向上を目指す。 1) 3次元表現の局所的幾何学的構造情報はKNN探索による近傍特徴の収集に依存するGCN全体にわたって円滑に伝播する。2)グラフ特徴集合の順序をシャッフルし、MLPが等価あるいは類似の複合演算に導く。これらの結果に基づき、GCNの計算手順を最適化する。最適化されたネットワークは計算の複雑さを減らし、メモリ消費を減らし、予測速度を加速し、ポイントクラウド上での学習の精度を同等に保った。
  論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Mon, 12 Apr 2021 17:59:16 GMT)
  • GCNの高速化の話。結果はpoint cloudの性質による（？）

• Machine Translation Decoding beyond Beam Search [43.3]
  ビームサーチは自動回帰機械翻訳モデルの復号化手法である。ビームサーチは自動回帰機械翻訳モデルの復号化手法である。 BLEUの観点で一貫した改善をもたらすが、それは高いモデル確率で出力を見つけることだけに関係している。 我々の目標は、ビームサーチがより強力な計量駆動サーチ技術に置き換えられるかどうかを確かめることである。 モンテカルロ木探索(mcts)に基づく手法を導入し,その競合性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 12 Apr 2021 10:28:17 GMT)
  • 翻訳タスク、文章生成タスクなどでよく用いられるビームサーチを改善できるかを検討した論文。DeepMindらしく（？）広範な比較があり参考になる。BLEUのみをメトリクスにしていないのも今風。

• Sentiment-based Candidate Selection for NMT [2.6]
  本稿では,機械翻訳(mt)候補選択プロセスに自動感情スコアを組み込むデコーダ側手法を提案する。 我々は、英語とスペイン語の感情分類器を訓練し、ビームサーチによるベースラインMTモデルによって生成されたn-best候補を用いて、原文の感情スコアと翻訳の絶対差を最小化する候補を選択する。 人間の評価結果から口語的で感情的な原文をより正確に翻訳することができた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 10 Apr 2021 19:01:52 GMT)
  • 感情分類器を併用した機械翻訳の論文。このようなアプローチは面白い。