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- Bia Mitigation for Machine Learning Classifiers: A Comprehensive Survey [25.3]
本稿では,機械学習(ML)モデルにおける公平性を実現するためのバイアス緩和手法を包括的に調査する。 ML分類器のバイアス軽減に関する合計234の論文を収集する。 本論文では,既存のバイアス緩和手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Jul 2022 17:16:45 GMT)- 機械学習による分類器に対してバイアスを緩和する手法のサーベイ。200以上の論文がサーベイ対象であり、多種多様なアプローチ、手法があることに驚き。
- TASKOGRAPHY: Evaluating robot task planning over large 3D scene graphs [33.3]
TASKOGRAPHYは、3DSGを使った最初の大規模ロボットタスク計画ベンチマークである。 タスク条件付き3DSGスカラー化手法であるSCRUBを提案する。 また,学習ベースプランナが3DSG構造を活用できる手法であるSEEKを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 11 Jul 2022 16:51:44 GMT)
- Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models [81.1]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理以外の領域に適用できる。 具体化された環境でのLLMの計画には、何をすべきかだけでなく、どのように、いつ行うべきかを考える必要がある。 環境フィードバックを活用することで、LLMはロボット制御シナリオにおいてよりリッチな処理と計画を行うことができる内部モノローグを形成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Jul 2022 15:20:48 GMT)
- OmniTab: Pretraining with Natural and Synthetic Data for Few-shot Table-based Question Answering [106.7]
最小限のアノテーションによるテーブルベースのQAモデルを構築した。 本稿では、自然データと合成データの両方を消費する全能事前学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 8 Jul 2022 01:23:45 GMT)
- Revealing Unfair Models by Mining Interpretable Evidence [50.5]
機械学習の人気は、不公平なモデルがハイリスクなアプリケーションにデプロイされるリスクを高めている。 本稿では,解釈可能な証拠をマイニングすることで不公平なモデルを明らかにする新しい課題に取り組む。 本手法は,訓練されたモデルの不公平性を効果的に明らかにするために,極めて解釈可能な確固たる証拠を見出す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Jul 2022 20:03:08 GMT)- 不公平さをエビデンス付きで明らかにするタスク・手法の提案
- 社会実装のために重要な技術であると思う
- Embedding Recycling for Language Models [38.1]
我々は, 埋込みリサイクル(ER)によるそのような環境下での計算コストの削減について検討する。 我々は、事前訓練されたモデルから中間層の出力をキャッシュし、残りのレイヤを微調整して新しいタスクを行う方法を提案する。 本研究では,本手法が学習中の100%の高速化,55～86%の推論速度向上を実現し,学術領域におけるテキスト分類とエンティティ認識タスクの精度への影響を無視できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 11 Jul 2022 16:36:14 GMT)
- Video Graph Transformer for Video Question Answering [182.1]
本稿では,ビデオクエリアンサー(VideoQA)のためのビデオグラフ変換器(VGT)モデルを提案する。 事前学習のないシナリオでは,VGTは先行技術よりも動的関係推論に挑戦するビデオQAタスクにおいて,はるかに優れたパフォーマンスが得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Jul 2022 06:51:32 GMT)
- More ConvNets in the 2020s: Scaling up Kernels Beyond 51×51 using Sparsity [103.6]
最近、いくつかの先進的な畳み込みモデルが、局所的だが大きな注意機構によって動機付けられた大きなカーネルで後退している。 本稿では,51×51カーネルを備えた純粋なCNNアーキテクチャであるSparse Large Kernel Network (SLaK)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 23:55:52 GMT)
- DavarOCR: A Toolbox for OCR and Multi-Modal Document Understanding [27.0]
DavarOCRは、OCRとドキュメント理解タスクのためのオープンソースのツールボックスである。 DavarOCRは19の高度なアルゴリズムを実装し、9つのタスク形式をカバーする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Jul 2022 06:54:47 GMT)
- DocCoder: Generating Code by Retrieving and Reading Docs [87.9]
コードマニュアルとドキュメントを明示的に活用するアプローチであるDocCoderを紹介します。 我々のアプローチは一般的に、どんなプログラミング言語にも適用でき、基礎となるニューラルモデルとは無関係です。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Jul 2022 06:47:51 GMT)