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- A Survey on Gender Bias in Natural Language Processing [22.9]
自然言語処理における性別バイアスに関する304論文について調査する。 ジェンダーバイアスの検出と緩和に対するコントラストアプローチの比較を行った。 性別偏見の研究は、4つの中核的な限界に悩まされている。1)ジェンダーを流動性と連続性を無視した二変数変数として扱う。 2) 単言語で実施されている。 3) 倫理的考察を無視している。 4) 男女差の非常に限定的な定義と, 評価基準とパイプラインの欠如に根本的な欠陥がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Dec 2021 14:54:18 GMT)- AIの社会実装において逃げてはいけないジェンダーバイアスに関するサーベイ。4つの問題が指摘されているが、その中でもジェンダー及びジェンダーバイアスの定義ができていないというのは非常に重要な指摘であると思う。
- Multimodal Image Synthesis and Editing: A Survey [41.6]
マルチモーダル画像合成と編集は 近年 ホットな研究テーマになっている。 明確な手がかりを提供する従来のビジュアルガイダンスとは異なり、マルチモーダルガイダンスは画像合成と編集において直感的で柔軟な手段を提供する。 本稿では、GAN(Generative Adversarial Networks)、GAN Inversion、Transformer、NeRFやDiffusionモデルなどを含む詳細なフレームワークを用いたマルチモーダル画像合成と編集手法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 27 Dec 2021 10:00:16 GMT)
- Between words and characters: A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP [22.8]
単語と文字のハイブリッドなアプローチと,学習セグメンテーションに基づくサブワードベースのアプローチが提案され,評価されていることを示す。 すべてのアプリケーションに対して銀の弾丸が存在することはあり得ない。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 20 Dec 2021 13:04:18 GMT)- 自然言語処理の基礎となるTokenizeの歴史が書かれたサーベイ（？）結論は銀の弾丸はないので応用領域ごとに考えるべきというものだが、歴史が非常に参考になる。
- 特に日本語では自然言語処理には形態素解析が重要になることが多く、目的に応じて手法（アプローチ）が異なるのは納得感がある。
- 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: 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。
- 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。
- 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。
- 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)
- 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)
- 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)