NLPモデルの頑健性の評価、改善に関するサーベイ

  • Measure and Improve Robustness in NLP Models: A Survey [23.5]
    堅牢性は視覚やNLPなどのアプリケーションで別々に研究されており、様々な定義、評価、緩和戦略が研究の複数のラインで行われている。 まず、ロバスト性の定義を複数結合し、その後、ロバスト性障害を特定し、モデルのロバスト性を評価する様々な作業ラインを統一します。 我々は、NLPモデルの堅牢性を効果的に改善する方法をより体系的な視点で、データ駆動型、モデル駆動型、インダクティブプライオリベースである緩和戦略を提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)  参考訳(全文)  (Wed, 15 Dec 2021 18:02:04 GMT)
    • 社会実装で重要な自然言語処理モデル頑健性について評価方法や、改善方法をまとめたサーベイ。本文は8ページと短めだが簡潔にまとまっておりベンチマークなども参考になる。

A Framework for Fairness: Fair AIを実現するためのサーベイ

  • A Framework for Fairness: A Systematic Review of Existing Fair AI Solutions [4.6]
    公正性の研究の大部分は、機械学習の実践者がアルゴリズムを設計しながらバイアスを監査するために使用できるツールの開発に費やされている。 実際には、これらの公平性ソリューションの応用例が欠如している。 このレビューでは、定義されたアルゴリズムバイアス問題と提案された公平問題解決方法の詳細な概要について述べる。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Fri, 10 Dec 2021 17:51:20 GMT)
    • アルゴリズムバイアスとFairness awareなAIを構築するためのソリューションのサーベイ。

効率的な顔認識のサーベイ

  • Detect Faces Efficiently: A Survey and Evaluations [13.1]
    顔認識、表情認識、顔追跡、頭部推定を含む多くの応用は、画像中の顔の位置と大きさの両方が知られていると仮定する。 ディープラーニング技術は、かなりの計算量の増加と共に、対面検出に驚くべきブレークスルーをもたらした。 本稿では, 代表的な深層学習手法を紹介し, 精度と効率性の観点から, 深く, 徹底的な分析を行う。
    論文  参考訳(メタデータ)  参考訳(全文)  (Fri, 3 Dec 2021 08:39:40 GMT)
    • Deep Learningの応用先としても有力な顔認識に関するサーベイ。主要なモデルを振り返るうえで非常に参考になる。

Metaverceと芸術のサーベイ

  • When Creators Meet the Metaverse: A Survey on Computational Arts [19.4]
    本論では, 仮想現実をブレンドした新しいアートワークについて, 計算芸術に関する包括的調査を行う。 メタバースサイバースペースの拡張された地平線における斬新な創造のいくつかの顕著なタイプが反映されている。 計算芸術の民主化,デジタルプライバシ,メタバースアーティストの安全,デジタルアートの所有権認識,技術的課題など,いくつかの研究課題を提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Fri, 26 Nov 2021 13:24:37 GMT)
    • 仮想現実とアートに関するサーベイ。読み物としても非常に面白く刺激的。

敵対的攻撃と防御のサーベイ

  • A Review of Adversarial Attack and Defense for Classification Methods [78.5]
    本稿では,敵対的事例の生成と保護に焦点をあてる。 この論文は、多くの統計学者が、この重要かつエキサイティングな分野において、敵の事例を生成・防御することを奨励するものである。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 18 Nov 2021 22:13:43 GMT)
    • ディープ系モデルに対する敵対的攻撃とその防御に関するサーベイ、数式多めだが分かりやすい。
    • リポジトリはGitHub – liyao880/revew_adv_defense

ビジネス文書を対象としたAI適用のサーベイ

  • Document AI: Benchmarks, Models and Applications [35.5]
    ドキュメントAI(Document AI)とは、ビジネス文書を自動的に読み、理解し、分析する技術である。 近年、ディープラーニング技術の人気は、Document AIの開発を大きく進めている。 本稿では,代表モデル,タスク,ベンチマークデータセットについて概説する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Tue, 16 Nov 2021 16:43:07 GMT)
    • ドキュメントを対象とした分析のサーベイ。レイアウト分析、情報抽出、Visual Question Answeringなど様々なタスクの概要とベンチマーク、モデル等を解説しており参考になる。できることは増えてきているので応用が進んでほしい。
    • サーベイ中、日本語のデータセットはGitHub – doc-analysis/XFUND: XFUND: A Multilingual Form Understanding Benchmarkのみ。ほとんど英語というのは残念。

Computer Visionにおけるアテンションのサーベイ

  • Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey [75.6]
    本稿では,コンピュータビジョンにおける様々な注意機構について概観する。 チャネルアテンション,空間アテンション,時間アテンション,分岐アテンションなど,アプローチによって分類する。 我々は注意機構研究の今後の方向性を提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 15 Nov 2021 09:18:40 GMT)

GameにおけるAIのサーベイ

  • AI in Games: Techniques, Challenges and Opportunities [40.9]
    Libratus、OpenAI Five、AlphaStarといった様々なゲームAIシステムが開発され、プロの人間プレイヤーに勝っている。 本稿では,最近成功したゲームAI,ボードゲームAI,カードゲームAI,ファーストパーソンシューティングゲームAI,リアルタイム戦略ゲームAIについて調査する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 15 Nov 2021 09:35:53 GMT)
    • 碁のようなボードゲーム、テキサス・ホールデムのようなカードゲーム、FPS、リアルタイムストラテジーゲームと4種類のゲームとそのAIに関するサーベイ。ゲームは意思決定と密接に関わっており、応用範囲は広い印象。

Visual Transformersのサーベイ

  • A Survey of Visual Transformers [30.1]
    注意に基づくエンコーダデコーダアーキテクチャであるTransformerは、自然言語処理の分野に革命をもたらした。 コンピュータビジョン(CV)分野へのトランスフォーマーアーキテクチャの適用に関する先駆的な研究が最近行われている。 我々は,3つの基本的なCVタスクに対して,100以上の異なる視覚変換器の総合的なレビューを行った。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 11 Nov 2021 07:56:04 GMT)
    • 画像分野におけるTransformerのサーベイ。

ソーシャルレビューの不正検知のサーベイ

  • Social Fraud Detection Review: Methods, Challenges and Analysis [42.3]
    レビューはウェブを支配しており、製品情報の信頼できる情報源となっている。 企業は、単一のユーザ、ユーザグループ、あるいは不正コンテンツを生成するために訓練されたボットを使用して、偽情報を広めるために、ソーシャル情報を利用する。 多くの研究がユーザ行動に基づくアプローチを提案し、不正検出の課題に対処するためのテキストをレビューした。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 10 Nov 2021 11:25:20 GMT)
    • ボットなどで行われるレビューの不正を検知する研究のサーベイ。時系列で研究課題やアプローチがまとめられているのが分かりやすい。