日: 2021年8月9日

UniCon(Unified Context Network): アクティブな話者検出

  • UniCon: Unified Context Network for Robust Active Speaker Detection [111.9]
    我々は、堅牢なアクティブ話者検出(ASD)のための新しい効率的なフレームワークUnified Context Network(UniCon)を導入する。 私たちのソリューションは、複数の種類のコンテキスト情報を共同でモデリングすることに焦点を当てた、新しく統合されたフレームワークです。 異なる設定下で、いくつかの挑戦的なASDベンチマークで徹底的なアブレーション研究が実施されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 5 Aug 2021 13:25:44 GMT)

AI Economist: 強化学習を用いた課税モデルの検証

  • The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep Reinforcement Learning [126.4]
    機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。 AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。 単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を再現する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 5 Aug 2021 17:42:35 GMT)
    • 深層強化学習を政策に取り入れられるかを検討・シミュレーションした研究。複雑な状況でも動作し、突発的な戦略的行動（≒節税的行動）があった場合も対応していくとのこと。現実に利用可能かはおいておいて興味深い研究だと思う。
    • ソースコードはhttps://github.com/salesforce/ai-economist、Salesforce Researchのhttps://einstein.ai/the-ai-economist関連のプロジェクト。
  • Building a Foundation for Data-Driven, Interpretable, and Robust Policy Design using the AI Economist [67.1]
    AIエコノミストフレームワークは,2段階強化学習とデータ駆動型シミュレーションを用いて,効果的な,柔軟な,解釈可能なポリシー設計を可能にする。 RLを用いて訓練されたログリニア政策は、過去の結果と比較して、公衆衛生と経済の両面から社会福祉を著しく改善することがわかった。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 6 Aug 2021 01:30:41 GMT)
    • 関連する報告があったため追加。