MLSys 2020の論文より。Embeddingが異なった場合、後段のNLPタスクに対してどれだけの影響があるかを、後段モデルの訓練を行わないで推定しようという論文の「Understanding the Downstr […]
Embeddingの違いによる後段タスクへの影響推定：Understanding the Downstream Instability of Word Embeddings
カテゴリー: 論文
ニューラルネットワークのPruningをメタアナリシスした論文：What is the State of Neural Network Pruning?
MLSys 2020という学会で発表された面白そうな論文を読んだ。タイトルは「What is the State of Neural Network Pruning?」で、Neural Network Pruningにつ […]
対話生成におけるマルチカリキュラム学習の活用論文：Learning from Easy to Complex Adaptive Multi-curricula Learning for Neural Dialogue Generation
AAAI 2020の論文「Learning from Easy to Complex: Adaptive Multi-curricula Learning for Neural Dialogue Generation」よ […]
文字認識をWatermarkで騙す手法の論文：「Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial Watermarks」
「Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial Watermarks」という論文を読んだ。 概要 OCRシステムを騙すための […]
論文読み：Squeeze-and-Excitation Networks
元論文：Squeeze-and-Excitation Networks 最近良くCNN関連のタスクでよく使われる手法なので、論文を読んでみたときのメモ。 ググると他にも詳しい解説記事があるので、あくまでも個人的なメモとし […]
小規模データセットに対するニューラルネットの汎化性能の理由に迫る論文：Modern Neural Networks Generalize on Small Data Sets
NeurIPS 2018の論文で「Modern Neural Networks Generalize on Small Data Sets」という論文があったので読んでみた。 ニューラルネットは大規模データで成功を収めて […]
Attentionによるニュース推薦の論文「NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention」
KDD2019のApplied Data Science Track Paperからピックアップして「NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention […]
Microsoftでの時系列データ異常検知手法の論文：「Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft」
KDD2019の論文を少しずつ読んでいってる。特にApplied Data Science Track Paperの方は、企業で実際に機械学習を運用している際の話が書かれているので面白く読める。 今回はMicrosoft […]
時系列クラスタリングの研究サーベイ論文を読んだ
「Time-series clustering – A decade review」という論文を読んだ。過去10年間の時系列クラスタリングの研究動向についてサーベイした論文。クラスタ手法のみではなく、効率や品 […]
機械学習による化合物テストツールの論文：「PrePeP – A Tool for the Identification and Characterization of Pan Assay Interference Compounds」
PrePeP – A Tool for the Identification and Characterization of Pan Assay Interference Compounds Maksim Koptelo […]