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- Vision-Language Pre-training: Basics, Recent Advances, and Future Trends [158.3]
近年,マルチモーダルインテリジェンスのための視覚言語事前学習法が開発されている。 各カテゴリについて、最先端の手法の総合的なレビューを行い、現在進行中の進歩と課題について論じる。 また,研究コミュニティにおいて,大規模基盤モデル,統合モデリング,文脈内数発の学習,知識,堅牢性,コンピュータビジョンなど,高度なトピックが積極的に検討されていることについても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Oct 2022 17:11:36 GMT)- 画像-言語のマルチモーダルモデルに対する極めて詳細なサーベイ
- Deep Clustering: A Comprehensive Survey [53.4]
クラスタリング分析は、機械学習とデータマイニングにおいて必須の役割を果たす。 ディープ・クラスタリングは、ディープ・ニューラルネットワークを使ってクラスタリングフレンドリーな表現を学習することができるが、幅広いクラスタリングタスクに広く適用されている。 ディープクラスタリングに関する既存の調査は、主にシングルビューフィールドとネットワークアーキテクチャに焦点を当てており、クラスタリングの複雑なアプリケーションシナリオを無視している。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:31:32 GMT)
- A Survey on Extreme Multi-label Learning [72.9]
マルチラベル学習は、近年、学術分野と産業分野の両方から大きな注目を集めている。 計算とメモリのオーバーヘッドのため、それらを非常に大きなラベル空間に直接適応することは不可能である。 eXtreme Multi-label Learning (XML)は重要なタスクとなり、多くの効果的なアプローチが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:31:34 GMT)- ラベル空間が極めて大きい設定、eXtreme Multi-label Learning (XML)のサーベイ
- An Empirical Study on Finding Spans [31.4]
エンド・ツー・エンドの情報抽出システムのトレーニングに活用できるアプローチに着目する。 タスク特性を考慮せずに、すべての下流タスクをうまく解決できる銀の弾丸がないことを認識します。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:15:48 GMT)- Named Entity Recognition (NER)、Event Extraction (EE)、Relation Extraction (RE)、Coreference Resolution (CR)といったスパンを発見するタスク（典型的には下記）に関するサーベイ
- 当然かもだが銀の弾丸はない「we found that there is not a single recipe that is best for all scenarios」とのこと
- Requirements Engineering for Machine Learning: A Review and Reflection [39.0]
本稿では,機械学習アプリケーションにおける要件工学プロセスの概要について述べる。 産業データ駆動インテリジェンスアプリケーションの例も、前述のステップに関連して議論されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:24:39 GMT)- 機械学習アプリケーションにおける要求をレビューした論文。CRISP-DM と CRISP-ML(Q)の差のようにデータ分析とは異なる点が面白い。
- 「Fig 1: General collaborations of Stakeholders involved in ML Application Development」は役割分担（興味）を整理するうえでも面白い。
- A Comprehensive Survey on Trustworthy Recommender Systems [32.5]
本稿では,信頼に値するレコメンダシステム (TRec) の概要について概説する。 それぞれの側面について、最近の技術についてまとめ、信頼性の高いレコメンデータシステムの実現を支援する研究の方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Sep 2022 04:34:17 GMT)
- Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey [18.4]
本稿ではまず, セマンティックvSLAMの開発について概観し, その強みと相違点に着目する。 次に、意味情報の抽出と関連付け、意味情報の応用、意味vSLAMの利点の3つについて検討する。 最後に,セマンティックvSLAMの今後の発展に向けた青写真を提供する今後の方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Sep 2022 05:45:26 GMT)
- A Survey on Large-Population Systems and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning [18.9]
我々は、大規模人口システムを理解し分析するための現在のアプローチに光を当てる。 我々は,大規模制御の応用の可能性を調査し,実践システムにおける学習アルゴリズムの有能な将来的応用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Sep 2022 14:58:50 GMT)- 非常に多くの対象がいるMulti-Agent Reinforcement Learning (MARL)のように大規模な参加者がいるシステムに関するサーベイ。
- A Survey of Machine Unlearning [45.9]
近年の規制では、ユーザに関する個人情報は一般にコンピュータシステムから、特に要求に応じてMLモデルから削除することが要求されている。 この現象は、機械学習モデルを特定のデータを忘れるようにするための新しいパラダイム、すなわち機械学習を求めている。 我々は、マシンアンラーニングの定義、シナリオ、メカニズム、アプリケーションについて、徹底的に調査することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Sep 2022 08:51:53 GMT)
- Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey [48.1]
結果を改善するためにスケールのみを使用するということは、リソース消費もスケールすることを意味します。 本研究は,NLPにおけるこれらの効率性における方法と知見を関連づけ,合成するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Aug 2022 20:32:35 GMT)- 自然言語処理の効率化について、データ、モデル設計、学習、推論・圧縮の面でーサーベイした論文。