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- 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。
- Automatic Related Work Generation: A Meta Study [5.0]
自然言語処理では、通常「関連作業」という節で文献レビューが行われる。 自動作業生成の課題は, 「関連作業」 セクションを自動生成することである。 本稿では,問題定式化,データセット収集,方法論的アプローチ,性能評価,今後の展望の観点から,関連作業生成に関する既存の文献をメタスタディで比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Jan 2022 01:16:38 GMT)- 論文にだいたいある「Related works」を自動生成することを目的とした研究のサーベイ。有用そう＆今であれば出来そうな気もしつつ難しそうな気もするタスクであるが、サーベイからは発展途上との印象をうける。
- All You Need In Sign Language Production [50.4]
手話の認識と生成のためには、いくつかの重要な課題に対処する必要があります。本稿ではSLP（ Sign Language Production）のバックボーンアーキテクチャや手法を簡潔に紹介し、SLPの分類について提案する。 最後に、SLPと性能評価のための一般的なフレームワーク、およびSLPの最近の発展、利点、限界に関する議論について、今後の研究の行程についてコメントする。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Jan 2022 18:10:58 GMT)- 深層学習を中心とした手話に関するサーベイ。その中でもSign Language Productionに焦点を当てており、題名の通り包括的なサーベイの印象。Sign Language Recognition (SLR)とSign Language Production (SLP)の問題の違いなどが参考になった。
- What is Event Knowledge Graph: A Survey [46.6]
本稿では、歴史、オントロジー、例、アプリケーションビューからイベントナレッジグラフ(EKG)を包括的に調査する。 EKGは、インテリジェント検索、質問回答、レコメンデーション、テキスト生成など、多くの機械学習および人工知能アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:42:55 GMT)- イベントの概念を追加されたナレッジグラフに関するサーベイ。「イベント」ノードの追加、「イベント-イベント」と「イベント-エンティティ」の関係（エッジ）の追加がされ表現力が強化、検索等で重要な概念になることがサーベイされている。色々な取り組みがあってとても参考になる。
- Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries and Directions [81.2]
我々は、グラフ機械学習のためのHPO(hyper-parameter optimization)とNAS(neural architecture search)をカバーする自動グラフマシンアプローチについて論じる。 当社の専用かつ世界初のグラフ機械学習のためのオープンソースライブラリであるAutoGLを紹介します。 本論文は,自動グラフ機械学習のためのアプローチ,ライブラリ,方向性に関する,最初の体系的かつ包括的な議論である。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Jan 2022 18:31:31 GMT)
- Deep Facial Synthesis: A New Challenge [76.0]
まず,FS2Kという,2,104のイメージスケッチペアからなる高品質なFSSデータセットを提案する。 第2に, 古典的手法139点を調査し, 最大規模のFSSについて検討した。 第3に、FSGANという単純なFSSのベースラインを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Fri, 31 Dec 2021 13:19:21 GMT)- 2100以上のデータからなる顔のスケッチデータセット（性別等の属性付き）の紹介と広範囲な調査、ベースラインの提示。顔合成に関するサーベイとしても興味深い内容。
- Machine Learning Application Development: Practitioners’ Insights [18.1]
MLアプリケーション開発の課題とベストプラクティスを理解することを目的とした調査について報告する。 80人の実践者から得られた結果を17の発見にまとめ、MLアプリケーション開発の課題とベストプラクティスを概説する。 報告された課題が、MLベースのアプリケーションのエンジニアリングプロセスと品質を改善するために調査すべきトピックについて、研究コミュニティに知らせてくれることを期待しています。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Dec 2021 03:38:37 GMT)- AI/機械学習の実用を行っている人へのアンケート結果の報告。周りの人がどのようなことをやっているのかを知るために参考になる。
- Findingsも（全部同意というわけではないが）納得のいく内容が多い。Finding 12の「roughly one-third of the practitioners write code from scratch for model implementation」はやや驚き。どこからがscratchなんだろう？「Practitioners also mentioned using their own custom auto-ML system for ML model training.」も納得感があって、私もGitHub – s-taka/fugumlを作っている。報告ではクラスバランスが重視されている印象があるが、個人的には不均衡データの取り扱いはドメインに強く依存するなーと思う。