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- Towards a consistent interpretation of AIOps models [24.2]
内部整合性,外部整合性,時間整合性という,AIOpsモデルの解釈の整合性について検討する。 学習者からのランダム性、ハイパーパラメータチューニング、データサンプリングは、一貫した解釈を生成するために制御されるべきである。 我々の研究は、実践者が一貫したAIOpsモデルの解釈を引き出すための貴重なガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 4 Feb 2022 18:33:14 GMT)- AI Opsと解釈性に関する論文、興味深いサーベイ
- Mental Stress Detection using Data from Wearable and Non-wearable Sensors: A Review [11.1]
ヒトのストレス反応を測定する方法は、ウェアラブルと非ウェアラブルセンサーのデータを用いて観察された主観的アンケートと客観的マーカーを含むことができる。 各種情報源からの関連データを利用して, ストレス検出手法が人工知能の恩恵を受ける方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 7 Feb 2022 09:48:46 GMT)- ウェアラブル（脳波や筋電、心拍など）、非ウェアラブル（瞳孔、音声、熱など）センサーからストレス反応を検出できるかのサーベイ。本文だけで67ページと広範な内容。
- A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation [53.0]
Retrieval-augmented text generationは顕著な利点があり、多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。 まず、検索拡張生成の一般的なパラダイムを強調し、異なるタスクに応じて注目すべきアプローチをレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 2 Feb 2022 16:18:41 GMT)- 検索を併用するテキスト生成に関するサーベイ
- サーベイとしては短め（がゆえに）簡潔にまとまっていて参考になる
- DrugOOD: Out-of-Distribution (OOD) Dataset Curator and Benchmark for AI-aided Drug Discovery — A Focus on Affinity Prediction Problems with Noise Annotations [90.3]
我々は、AI支援薬物発見のための体系的なOODデータセットキュレーターおよびベンチマークであるDrugOOD を提案する。 DrugOODには、ベンチマークプロセスを完全に自動化するオープンソースのPythonパッケージが付属している。 我々は、薬物標的結合親和性予測という、AIDDにおける最も重要な問題の1つに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Jan 2022 12:32:48 GMT)
- Table Pretraining: A Survey on Model Architectures, Pretraining Objectives, and Downstream Tasks [37.4]
テキストや画像の成功を受けて、テーブル事前学習フレームワークの急激な普及が提案されている。 表の事前訓練は通常、表とテキストの合同の事前訓練の形式を取る。 この調査は、異なるモデル設計の包括的なレビュー、事前学習の目的、およびテーブル事前学習のための下流タスクを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 24 Jan 2022 15:22:24 GMT)- 表やテキスト構造へのDeep Learning適用のサーベイ。table question answeringやtable type recognitionといった表を含むドメインの問題やテーブルデータへのDeep Learning適用（TabTransformerやSAINT）が対象になっている。
- この分野を概観するには良いが詳細を知るには挙げられた論文を読む必要がありそう。
- Video Transformers: A Survey [42.3]
ビデオデータのモデル化にトランスフォーマーを適用するための貢献とトレンドについて検討する。 具体的には、ビデオの埋め込みとトークン化の方法を掘り下げて、大きなCNNバックボーンの非常にウィドスプレッドな使用法を見つけます。 また,ビデオトランスフォーマーの訓練に使用される自己監督的損失の分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 16 Jan 2022 07:31:55 GMT)- 動画処理にもTransformerが使われていることがよくわかるサーベイ
- Transferability in Deep Learning: A Survey [80.7]
知識を習得し再利用する能力は、ディープラーニングにおける伝達可能性として知られている。 本研究は,深層学習における異なる孤立領域と伝達可能性との関係を関連付けるための調査である。 我々はベンチマークとオープンソースライブラリを実装し、転送可能性の観点からディープラーニング手法の公平な評価を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 15 Jan 2022 15:03:17 GMT)
- Fighting Money Laundering with Statistics and Machine Learning: An Introduction and Review [95.4]
マネーロンダリングは深刻なグローバルな問題です。 このトピックに関する統計学と機械学習の研究はほとんどない。 大きな課題の1つは、公開データセットの欠如である。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Jan 2022 13:54:31 GMT)- AI利用のアンチマネーロンダリングのサーベイ。想像がつくことではあるが公開されているデータがほぼないことが大きな課題。これに加えて不均衡データであることも課題として挙げられている。
- 様々な取り組みを振り返るには良い内容。
- A Survey of Pretrained Language Models Based Text Generation [97.6]
テキスト生成は、入力データから人間の言語で可読で読みやすいテキストを生成することを目的としている。 ディープラーニングは、ニューラルジェネレーションモデル、特に事前学習言語モデル(PLM)のパラダイムにより、この分野を大幅に進歩させた。 PLM上でのテキスト生成は、学術と産業の両方において有望な方向と見なされている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 14 Jan 2022 01:44:58 GMT)
- The State of Aerial Surveillance: A Survey [62.2]
本稿では、コンピュータビジョンとパターン認識の観点から、空中監視タスクの概要を概観する。 主な対象は人間であり、単体または複数の被験者が検出され、特定され、追跡され、再同定され、その振る舞いが分析される。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Jan 2022 20:13:27 GMT)- ドローン等を用いて空中から人を監視するタスクのサーベイ。対象のタスクはdetection, tracking, identification, action recognition。データセットの概要やモデル、難しさ（課題）など非常に参考になる。
- 未解決の課題は画像処理分野一般に言えることだと思うが、撮像時の解像度の低さや環境ノイズの多さのカバーやOnboard computingの重要性などはこの分野で特徴的なのかなと思った。