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- A Survey on non-English Question Answering Dataset [0.0]
この調査の目的は、多くの研究者がリリースした既存のデータセットを認識し、要約し、分析することである。 本稿では,フランス語,ドイツ語,日本語,中国語,アラビア語,ロシア語など,英語以外の共通言語で利用できる質問応答データセットと,多言語および多言語間の質問応答データセットについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Dec 2021 12:45:06 GMT)- 英語以外のQAデータセットのサーベイ。日本語で挙げられていたJP-Newsは公開されているんだろうか・・・？
- PRIME: A Few Primitives Can Boost Robustness to Common Corruptions [60.1]
ディープ・ネットワークは画像の破損を 一般化するのに苦労しています。 本稿では,最大エントロピー画像変換の単純なファミリーからなる汎用データ拡張スキームPRIMEを提案する。 PRIMEは従来の汚損防止技術よりも優れており,そのシンプルさとプラグ・アンド・プレイ性により,他の手法と組み合わせて堅牢性をさらに向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Dec 2021 07:17:51 GMT)
- Explainable Artificial Intelligence for Pharmacovigilance: What Features Are Important When Predicting Adverse Outcomes? [21.3]
我々は、個人の健康情報を入力として取り込むモデルを作成し、その個人が急性冠症候群を発症する確率を予測する。 XAIを用いて、特定の薬物がこれらのACS予測に与える影響を定量化した。 ロフェコキシブとセロコキシブの薬物放出特性は、ACS関連副作用予測に0以上の寄与があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 25 Dec 2021 09:00:08 GMT)- 医薬品の副作用予測でXAIが有用、現在使われている統計手法に対してvaluable additionになるという内容の論文。MDI(Mean Decrease of Impurity)とMDA(Mean Decrease in Accuracy)、LIME、SHAPを比較している。
- 既存手法の完全代替は無理だよねというのは納得。それと本件では説明対象がツリー系手法だが、その他の手法でどうなるかも興味がある。
- Multimodal Image Synthesis and Editing: A Survey [41.6]
マルチモーダル画像合成と編集は 近年 ホットな研究テーマになっている。 明確な手がかりを提供する従来のビジュアルガイダンスとは異なり、マルチモーダルガイダンスは画像合成と編集において直感的で柔軟な手段を提供する。 本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)、GAN Inversion、Transformer、NeRFやDiffusionモデルなどを含む詳細なフレームワークを用いたマルチモーダル画像合成と編集手法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 27 Dec 2021 10:00:16 GMT)
- CUGE: A Chinese Language Understanding and Generation Evaluation Benchmark [144.1]
汎用言語インテリジェンス評価は、自然言語処理の長年の目標である。 汎用言語インテリジェンス評価には,ベンチマーク自体が包括的で体系的なものである必要がある,と我々は主張する。 以下に示す機能を備えた中国語理解・生成評価ベンチマークであるCUGEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Dec 2021 11:08:58 GMT)- 自然言語タスクが幅広く扱われたベンチマークで、階層別に整理されておりリーダーボードが存在。
- 日本語版が欲しい・・・動きはあるようなので、このような統一的なものが作られることを期待
- プロジェクトサイトは智源指数 (baai.ac.cn)
- JoJoGAN: One Shot Face Stylization [6.0]
本研究は,細部を正確に把握したワンショット画像スタイリングを実現することを目的としている。 GANインバージョンと事前学習したStyleGANのファインチューンを用いて,参照スタイルの画像から実データを近似した。 次に、StyleGANを一般化して、学習したスタイルを他のすべての画像に適用できるように促します。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Dec 2021 03:13:16 GMT)
- BANMo: Building Animatable 3D Neural Models from Many Casual Videos [129.7]
本稿では,特殊なセンサや事前定義されたテンプレート形状を必要としないBANMoを提案する。 Banmoは、多くのモノクロカジュアルビデオから高忠実な3Dモデルを、差別化可能なレンダリングフレームワークで構築する。 実際のデータセットと合成データセットでは、BANMoは人間や動物の以前の研究よりも高忠実な3D再構成を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Dec 2021 18:30:31 GMT)
- ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation [50.0]
GPT-3は、事前訓練された言語モデルをスケールアップすることで、その潜在能力をさらに活用できることを示した。 ERNIE 3.0のスケールアップ性能を調べるため、PaddlePaddleプラットフォーム上で最大2600億のパラメータを持つERNIE 3.0 Titanをトレーニング、様々なNLPタスクにおいて最先端のモデルよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Dec 2021 17:35:48 GMT)- Baiduの巨大言語モデル、68のNLPデータセットでSoTAとのこと。
- 学習をGPUとAscend 910を併用しヘテロジニアスな構成で行う、推論もNvidia A100-SXM4(40GB)では不可能で分散実施とインフラ部分も興味津々
- 一度に複数の生徒をトレーニング可能なOnline Distillation Frameworkを提案しているのも興味深い
- TagLab: A human-centric AI system for interactive semantic segmentation [63.8]
TagLabは、大規模な画像に注釈をつけるための、オープンソースのAI支援ソフトウェアである。 画像アノテーションをスクラッチから支援ツールを通じてスピードアップし、カスタムの完全自動セマンティックセグメンテーションモデルを作成し、自動予測の迅速な編集を可能にする。 研究結果は,海洋生態学と建築遺産の2つの異なるシナリオで報告した。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 23 Dec 2021 16:50:06 GMT)
- VELVET: a noVel Ensemble Learning approach to automatically locate VulnErable sTatements [62.9]
本稿では,ソースコード中の脆弱な文を見つけるための新しいアンサンブル学習手法であるVELVETを提案する。 我々のモデルは、グラフベースとシーケンスベースニューラルネットワークを組み合わせて、プログラムグラフの局所的およびグローバル的コンテキストを捕捉する。 VELVETは、合成データと実世界のデータに対して、それぞれ99.6%と43.6%の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Dec 2021 22:45:27 GMT)- グラフ構造情報、系列情報を併用した脆弱性検知手法の提案。合成データで事前学習し現実のデータでfine tuningすることで優れた性能を達成とのこと。