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- Empirical Evaluation and Theoretical Analysis for Representation Learning: A Survey [25.6]
表現学習により、データセットからジェネリックな特徴表現を自動的に抽出して、別の機械学習タスクを解決することができます。 近年,表現学習アルゴリズムと単純な予測器によって抽出された特徴表現は,複数の機械学習タスクにおいて最先端の性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Apr 2022 09:18:47 GMT)- Representation Learningの現状がわかるありがたいサーベイ。
- LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking [83.1]
テキストと画像のマスキングを併用した文書AIのためのマルチモーダルトランスフォーマーを事前学習するためのLayoutLMv3を提案する。 単純な統一アーキテクチャとトレーニングの目的により、LayoutLMv3はテキスト中心および画像中心のDocument AIタスクの汎用的な事前トレーニングモデルになる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Apr 2022 16:19:52 GMT)