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- Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of key properties, current progresses, and future perspectives [18.0]
ディープラーニングの最新技術進歩であるTransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。 我々は、医療画像に対する最先端のTransformerベースのアプローチを包括的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 16:38:31 GMT)- 医療分野の画像処理でTransformerがどのように使われているかのサーベイ。
- 医療分野とあるが一般的な画像処理でも重要な考え方が多く参考になる。当然ながらMedical image reconstructionなどドメイン依存のタスクも興味深い。
- A Survey on Video Action Recognition in Sports: Datasets, Methods and Applications [60.3]
本稿では,スポーツ分析のための映像行動認識に関する調査を行う。 サッカー、バスケットボール、バレーボール、ホッケー、フィギュアスケート、体操、卓球、ダイビング、バドミントンなど10種以上のスポーツを紹介します。 本研究では,サッカー,バスケットボール,卓球,フィギュアスケート動作認識をサポートするPaddlePaddleを用いたツールボックスを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Jun 2022 13:19:36 GMT)
- A Survey on Neural Open Information Extraction: Current Status and Future Directions [87.3]
Open Information extract (OpenIE) は、大規模コーパスからの関係事実のドメインに依存しない発見を容易にする。 我々は、最先端のニューラルなOpenIEモデル、その設計決定、強み、弱点について概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 24 May 2022 02:24:55 GMT)- 非構造化テキストからファクトを抽出するOpenIEに関するサーベイ。タギングを行う手法と生成モデルを使う手法の両方を調査対象にしている。8ページとコンパクトなサーベイ。
- Trustworthy Graph Neural Networks: Aspects, Methods and Trends [108.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,さまざまな実世界のシナリオに対して,有能なグラフ学習手法として登場した。 パフォーマンス指向のGNNは、敵の攻撃に対する脆弱性のような潜在的な副作用を示す。 こうした意図しない害を避けるためには、信頼度に特徴付けられる有能なGNNを構築する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 16 May 2022 02:21:09 GMT)- グラフニューラルネットワークについて robustness, explainability, privacy, fairness, accountability, environmental well-beingの6つの観点を整理したサーベイ。
- グラフデータという特殊なデータであるが故の対応など非常に勉強になる。
- A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms and Research Challenges [35.3]
我々は、AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドについてレビューする。 我々は、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 8 May 2022 09:38:35 GMT)- 環境を軸とした持続可能性（Computitaion-Efficient, Data-Efficient）、社会を軸とした持続可能性（Responsible, Rationalizable & Resilient）という2つの側面からAIの持続可能性を整理したサーベイ。興味深い整理軸。
- Automated Audio Captioning: an Overview of Recent Progress and New Challenges [57.0]
自動音声キャプションは、与えられた音声クリップの自然言語記述を生成することを目的とした、モーダル横断翻訳タスクである。 本稿では、既存の様々なアプローチから評価指標やデータセットまで、自動音声キャプションにおけるコントリビューションの総合的なレビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 12 May 2022 08:36:35 GMT)- Audio Captioningのサーベイ。とても大事なタスクである一方でimage captioningやvideo captioningに比べて歴史が浅い（2017～）というのに驚いた。
- A Survey of Deep Learning Models for Structural Code Understanding [21.7]
本稿では,コードデータから形成される構造について概観する。 近年のコード理解モデルは,シーケンスベースモデルとグラフベースモデルという2つのグループに分類されている。 メトリクスやデータセット、下流タスクも導入しています。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 3 May 2022 03:56:17 GMT)- ソースコード分析へのDeepLearning活用についての幅広いサーベイ。
- Synthetic Data — what, why and how? [30.4]
本資料は, 合成データ技術の現状を概観することを目的としている。 この記事は技術的でない聴衆を対象としているが、専門家に明確性を提供するための正式な定義がいくつか与えられている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 6 May 2022 14:27:45 GMT)- 合成データに関するサーベイ、主な観点としてprivate data release 、data de-biasing and fairness、data augmentation for robustnessを挙げ、関連領域（攻撃や防御など）についても記載がある。
- Embedding Knowledge for Document Summarization: A Survey [66.8]
従来の研究は、知識を組み込んだ文書要約器が優れた消化力、特に情報性、一貫性、事実整合性を生み出すのに優れていたことを証明した。 本稿では,知識を文書要約に組み込む最先端方法論について,初めて体系的な調査を行う。 特に,文書要約の視点で知識と知識の埋め込みを再結合する新しい分類法を提案する。 さらに、文書要約モデルの学習アーキテクチャ、特にディープラーニングモデルにおいて、埋め込みがどのように生成されるかを考察する
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Sun, 24 Apr 2022 04:36:07 GMT)- 要約文中の事実を正しく扱うために用いる知識埋め込みに関するサーベイ。実質6ぺージと短いがどのようなアプローチがあるか知る上ではとても有用。
- Sequential Point Clouds: A Survey [33.2]
本稿では,シーケンシャルポイントクラウド研究のための深層学習に基づく手法について概説する。 これには、動的フロー推定、オブジェクトの検出とトラッキング、ポイントクラウドセグメンテーション、ポイントクラウド予測が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 21 Apr 2022 02:10:05 GMT)- 3Dスキャナ等で得られるポイントクラウド情報に時間的な推移を足したsequential point cloudに関するサーベイ。Deep Learningで取り扱う際のアプローチが参考になる。