paper/

(all) 言語モデル 言語獲得 最適化 順序学習 分類器 計算 多様体学習 生成モデル 次元圧縮 模擬世界 強化学習 画像認識 活性化関数 ALT FAIR GAN 半教師アリ学習 MLP MarkovLogic 顔認証 教師ナシ学習 余帰納法 類似度学習 機械学習 形式言語 物体検出 共訓練 sampling twitter 極性分析 wikipedia アンサンブル学習 イベント検知 推薦システム オートエンコーダ 読みかけ クラスタリング ゲーム テキストマイニング テキスト分類 集合被覆 データ水増し トピックモデル 埋め込み表現 ハッシュ 量子計算 パターン 距離学習 モデル説明 ランク学習 自動獲得 自動着色 自動翻訳 自動要約 自然言語処理 自然言語生成 深層学習

言語モデル

Class-based n-gram models of natural language

言語モデル 自然言語処理

n-gram/ interpolated estimation (Jelinek and Mercer, 1980)/ n-gram class model/ 尤度/ Prictical/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=176316

言語獲得

[1706.05125] Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues

言語獲得 ゲーム

概要/ ソースコード・データセット/ ゲーム (タスク) の概要/ 手法/ 結果/ 参考文献/

https://arxiv.org/abs/1706.05125

[1704.07926] From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood

言語獲得 強化学習 模擬世界

タスクの概要/ ソースコード/ SCONE dataset/ モデル/

https://arxiv.org/abs/1704.07926

最適化

A Greedy Heuristic for Set-Covering Problem

最適化 集合被覆

A Better-Than-Greedy Approximation Algorithm for the Minimum Set Cover Problem

最適化 集合被覆

重み付き最小集合被覆問題/ 貪欲法/ 提案手法: The greedy algorithm with withdrawals (GAWW)/

http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/S0097539704444750

順序学習

Automatically Generating Wikipedia Artciles: A Structure-Aware Approach (Sauper+, 2009)

自然言語処理 自然言語生成 wikipedia 順序学習

Goal/ 感想/ Overview/ Content Planning/ 生成物/ 生成物/ / Method Overview/ Method::前処理::訓練事例/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理 (誰か読んで)/ 事前処理::Search: 作ったテンプレート毎に excerpts (抜粋) を拾う (Section 3.1)/ ここまで/ Selection Model (Section 3.2.1)/ 推定と学習/ 推定::Ranking/ 推定::最適化/ 推定::最適化::Redundancy Constraints/ 推定::最適化::Solving the ILP/ $w_j$ の学習/ Perceptron Ranking Algorithm [Collins, 02] (蛇足)/ The perceptron training for ranking/ Update/ voted perceptron (もっと蛇足)/ 学習::Ranking Perceptron/ 評価/ データ/ Baselines/ ROUGE-1 結果 (Table 3)/ REACTIONS/

http://www.aclweb.org/anthology/P09-1024

分類器

Class Imbalance, Redux

分類器

[1605.06955] Semi-Supervised Classification Based on Classification from Positive and Unlabeled Data

分類器 半教師アリ学習

リンク/ 概要/ Background/ 提案される半教師アリ学習/ 解析/

https://arxiv.org/abs/1605.06955

Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

分類器 機械学習

概要/ 実装/ FFMs/ パラメータ数、計算量/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf

Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW)

機械学習 分類器

Support Vector Machine (SVM)

機械学習 分類器

INDEX/ 実装/ 動機/ notation/ 目的関数/ カーネル拡張/

http://www.cs.cornell.edu/People/tj/svm_light/#References

Factorization Machines (FMs)

分類器 機械学習

FMs とは何か/ 手法の概要/ $d$-way FM/ SVM との比較/ 行列分解との比較/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf

Learning Decision Lists (2001)

分類器 機械学習

notation/ 2.4 決定木/ 2.6 決定リスト/ 3. 他の述語との関係/ 4. Polynomial Learnability/

https://people.csail.mit.edu/rivest/Rivest-DecisionLists.pdf

Efficient k-Nearest Neighbor Graph Construction for Generic Similarity Measures

機械学習 分類器

概要/ 実装/ 解説スライド/ 参考/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1963487

計算

Combining Monads

計算

論文リンク/ 概要/ モナド/ モナド内包 (Monad Comprehension)/ リストモナドと他モナドとの合成/ モナドの分配則 (distributive laws)/

http://homepages.inf.ed.ac.uk/wadler/papers/monadscomb/monadscomb.ps

多様体学習

[1802.03426] UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction

多様体学習 次元圧縮

実装/ 概要/ アルゴリズム/ 使ってみる/

https://arxiv.org/abs/1802.03426

生成モデル

Spherical Latent Spaces for Stable Variational Autoencoders

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

リンク/ 概要/ vMF 分布/ vMF VAE/

https://arxiv.org/abs/1808.10805

Learning Generative Models via Discriminative Approaches (Tu's generative model)

生成モデル

Variational Autoencoders (VAEs)

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

index/ 参考文献/ 概要/ VAE (M1)/ Conditional Variational Autoencoders (CVAE, M2)/ MNIST 実験/

https://arxiv.org/abs/1606.05908

次元圧縮

[1802.03426] UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction

多様体学習 次元圧縮

実装/ 概要/ アルゴリズム/ 使ってみる/

https://arxiv.org/abs/1802.03426

模擬世界

[1704.07926] From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood

言語獲得 強化学習 模擬世界

タスクの概要/ ソースコード/ SCONE dataset/ モデル/

https://arxiv.org/abs/1704.07926

強化学習

One Big Net For Everything: ONE

深層学習 強化学習 読みかけ

概要/ Basic Ideas/

https://arxiv.org/abs/1802.08864

[1704.07926] From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood

言語獲得 強化学習 模擬世界

タスクの概要/ ソースコード/ SCONE dataset/ モデル/

https://arxiv.org/abs/1704.07926

画像認識

[1805.06447] Spatial Transformer Introspective Neural Network

深層学習 画像認識 データ水増し

Representation Learning by Learning to Count

画像認識 教師ナシ学習

Facial Attractiveness Prediction using Psychologically Inspired Convolutional Neural Network (PI-CNN)

深層学習 画像認識

One pixel attack for fooling deep neural networks

深層学習 画像認識

概要/ Github/ 手法/ 結果/

https://arxiv.org/abs/1710.08864

Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 方法/ 他/ 追記/

https://arxiv.org/abs/1801.02929

[1708.04552] Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 実装/ 類似提案 ([1708.04896] Random Erasing Data Augmentation)/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1708.04552

[1704.06904] Residual Attention Network for Image Classification

深層学習 画像認識

概要/ 手法 - attention learning/

https://arxiv.org/abs/1704.06904

[1406.4729] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

深層学習 画像認識

概要/ SPP-layer/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1406.4729

Unsupervised Learning by Predicting Noise

深層学習 画像認識 FAIR

概要/ 手法/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1704.05310

Deformable Convolutional Networks

深層学習 画像認識

links/ 概要/ 手法/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1703.06211

Shake-Shake Regularization

深層学習 画像認識

活性化関数

Swish: a Self-Gated Activation Function

活性化関数 深層学習

概要/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1710.05941

ALT

Learning Relational Patterns (ALT 2011)

ALT パターン 形式言語

Introduction/ Relational Patterns/

http://www2.cs.uregina.ca/~zilles/geilkeZ11.pdf

Finding Minimal Generalizations for Unions of Pattern Languages and Its Application to Inductive Inference from Positive Data (1994)

ALT パターン 形式言語

Polynomial time inference of extended regular pattern languages

ALT 形式言語 パターン

要旨/ Lemma 1/ Theorem 1/ Lemma 2/ Proposition 1/ 標準形 (canonical form)/ Theorem 6/ Theorem 7/ 部分列 (subsequence)/ Proposition 2/ Theorem 8/

http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-11980-9_19

正規パターン言語の和と共通部分の帰納学習

ALT パターン 形式言語

導入 (先に学ぶべきことリスト)/ 復習/ 和積パターン表現の定義/ 定義/ 和積標準形/ 例/ 特徴集合/ 補題 3.2/ 補題 3.3 (補題2.2の上位互換)/ 定理 3.4/ 正例からの帰納学習/ 正提示/ 推論アルゴリズム/ k-和積言語の学習/

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1426-8.pdf

FAIR

DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

顔認証 FAIR

Unsupervised Learning by Predicting Noise

深層学習 画像認識 FAIR

概要/ 手法/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1704.05310

GAN

[1704.02304] Adversarial Generator-Encoder Networks

GAN

概要/ links/ Adversarial Generator-Encoder (AGE)/ 半教師アリ学習への適用/

https://arxiv.org/abs/1704.02304

[1704.02227] Training Triplet Networks with GAN

距離学習 類似度学習 GAN

概要/ あらまし/ Triplet Training with GAN/

https://arxiv.org/abs/1704.02227

Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

深層学習 GAN

論文概要/ 手法/

https://arxiv.org/abs/1703.05192

Improved Techniques for Training GANs

深層学習 GAN

概要/ テクニック/ 半教師あり学習 (画像の分類問題)/

https://arxiv.org/abs/1606.03498

半教師アリ学習

[1605.06955] Semi-Supervised Classification Based on Classification from Positive and Unlabeled Data

分類器 半教師アリ学習

リンク/ 概要/ Background/ 提案される半教師アリ学習/ 解析/

https://arxiv.org/abs/1605.06955

[1706.00909] Learning by Association - A versatile semi-supervised training method for neural networks

深層学習 半教師アリ学習

概要/ アイデア/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.00909

Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習 共訓練

Semi-Supervised Learning with Ladder Networks

深層学習 半教師アリ学習

参考/ 関連/ 概要/ 手法/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.02672

ICWSM - A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習

MLP

Multilayer Perceptron Algebra

MLP 機械学習

INDEX/ 概要/ 私の感想/ 動機/ $\ell$ 層MLP ($\ell$-layer MLP)/ MLP 操作の諸定義/ 特性 MLP (Characteric MLP)/ MLP 操作の諸定義 (part 2)/

https://arxiv.org/abs/1701.04968

MarkovLogic

Fine-Grained Sentiment Analysis with Structural Features

自然言語処理 極性分析 MarkovLogic

概要/ 考察/ Markov Logic による極性判定の形式化/ 実験/ 感想/

http://aclweb.org/anthology/I/I11/I11-1038.pdf

顔認証

DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

顔認証 FAIR

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes (DeepID)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ Verification/ 感想/

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf

Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification (DeepID2)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ 私の感想/

https://arxiv.org/abs/1406.4773

教師ナシ学習

Representation Learning by Learning to Count

画像認識 教師ナシ学習

Unsupervised Word Usage Similarity in Social Media Texts

自然言語処理 教師ナシ学習 類似度学習

余帰納法

Practical Coinduction

余帰納法

類似度学習

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes (DeepID)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ Verification/ 感想/

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf

[1704.02227] Training Triplet Networks with GAN

距離学習 類似度学習 GAN

概要/ あらまし/ Triplet Training with GAN/

https://arxiv.org/abs/1704.02227

Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification (DeepID2)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ 私の感想/

https://arxiv.org/abs/1406.4773

Deep Metric Learning using Triplet Network

距離学習 類似度学習

手法概要/ 評価実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1412.6622

Representational Distance Learning for Deep Neural Networks

深層学習 類似度学習 距離学習

概要/ 私の実装/ 関連/

https://arxiv.org/abs/1511.03979

Unsupervised Word Usage Similarity in Social Media Texts

自然言語処理 教師ナシ学習 類似度学習

機械学習

Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

分類器 機械学習

概要/ 実装/ FFMs/ パラメータ数、計算量/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf

Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW)

機械学習 分類器

Using Maximum Entropy for Text Classification

自然言語処理 機械学習 テキスト分類

最大エントロピーによるテキスト分類の直感的な知見/ model/ features for Text Classification/ Experiment/

http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

Support Vector Machine (SVM)

機械学習 分類器

INDEX/ 実装/ 動機/ notation/ 目的関数/ カーネル拡張/

http://www.cs.cornell.edu/People/tj/svm_light/#References

LIME - Local Interpretable Model-agnostic Explanations

機械学習 モデル説明

リンク/ model explanation とは/ 局所性/ agnostic/ LIME/

https://arxiv.org/pdf/1602.04938.pdf

Multilayer Perceptron Algebra

MLP 機械学習

INDEX/ 概要/ 私の感想/ 動機/ $\ell$ 層MLP ($\ell$-layer MLP)/ MLP 操作の諸定義/ 特性 MLP (Characteric MLP)/ MLP 操作の諸定義 (part 2)/

https://arxiv.org/abs/1701.04968

Factorization Machines (FMs)

分類器 機械学習

FMs とは何か/ 手法の概要/ $d$-way FM/ SVM との比較/ 行列分解との比較/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf

Learning Decision Lists (2001)

分類器 機械学習

notation/ 2.4 決定木/ 2.6 決定リスト/ 3. 他の述語との関係/ 4. Polynomial Learnability/

https://people.csail.mit.edu/rivest/Rivest-DecisionLists.pdf

Efficient k-Nearest Neighbor Graph Construction for Generic Similarity Measures

機械学習 分類器

概要/ 実装/ 解説スライド/ 参考/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1963487

A Re-Examination of Text Categorization Methods (1999)

自然言語処理 テキスト分類 機械学習

k-means++: The Advantages of Careful Seeding

機械学習 クラスタリング

x-means法

機械学習 クラスタリング

参考/ Intro/ notation/ ベイズ情報量基準 (BIC)/

http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf

形式言語

Learning Relational Patterns (ALT 2011)

ALT パターン 形式言語

Introduction/ Relational Patterns/

http://www2.cs.uregina.ca/~zilles/geilkeZ11.pdf

Finding Minimal Generalizations for Unions of Pattern Languages and Its Application to Inductive Inference from Positive Data (1994)

ALT パターン 形式言語

Polynomial time inference of extended regular pattern languages

ALT 形式言語 パターン

要旨/ Lemma 1/ Theorem 1/ Lemma 2/ Proposition 1/ 標準形 (canonical form)/ Theorem 6/ Theorem 7/ 部分列 (subsequence)/ Proposition 2/ Theorem 8/

http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-11980-9_19

正規パターン言語の和と共通部分の帰納学習

ALT パターン 形式言語

導入 (先に学ぶべきことリスト)/ 復習/ 和積パターン表現の定義/ 定義/ 和積標準形/ 例/ 特徴集合/ 補題 3.2/ 補題 3.3 (補題2.2の上位互換)/ 定理 3.4/ 正例からの帰納学習/ 正提示/ 推論アルゴリズム/ k-和積言語の学習/

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1426-8.pdf

物体検出

YOLOv3

物体検出 読みかけ

Virtual Adversarial Training

物体検出 深層学習

概要/ Adversarial Example/ Adversarial Training/ Virtual Adversarial Training (VAT)/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.00677

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

物体検出 深層学習

共訓練

Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習 共訓練

sampling

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

深層学習 sampling

twitter

Twitter-scale New Event Detection via K-term Hashing

自然言語処理 twitter イベント検知 ハッシュ

FSD/ Introduction/ 既存研究/ アプローチ/ 新規性/ Experiments/

https://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1310.pdf

Twitterを用いた非タスク指向型対話システムの発話生成

自然言語処理 twitter 自然言語生成

Introduction/ 質の高さ/ タスク/ コーパス/ フィルタリング/ 文の点数/ Result/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-260.html

Exploring Twitter Hashtags

自然言語処理 twitter

Intro/ Dataset/ Hashtag co-occurrences/ Clustered graph/ Classification/ 学習/

http://arxiv.org/pdf/1111.6553.pdf

極性分析

Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習 共訓練

ICWSM - A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習

Fine-Grained Sentiment Analysis with Structural Features

自然言語処理 極性分析 MarkovLogic

概要/ 考察/ Markov Logic による極性判定の形式化/ 実験/ 感想/

http://aclweb.org/anthology/I/I11/I11-1038.pdf

wikipedia

Automatically Generating Wikipedia Artciles: A Structure-Aware Approach (Sauper+, 2009)

自然言語処理 自然言語生成 wikipedia 順序学習

Goal/ 感想/ Overview/ Content Planning/ 生成物/ 生成物/ / Method Overview/ Method::前処理::訓練事例/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理 (誰か読んで)/ 事前処理::Search: 作ったテンプレート毎に excerpts (抜粋) を拾う (Section 3.1)/ ここまで/ Selection Model (Section 3.2.1)/ 推定と学習/ 推定::Ranking/ 推定::最適化/ 推定::最適化::Redundancy Constraints/ 推定::最適化::Solving the ILP/ $w_j$ の学習/ Perceptron Ranking Algorithm [Collins, 02] (蛇足)/ The perceptron training for ranking/ Update/ voted perceptron (もっと蛇足)/ 学習::Ranking Perceptron/ 評価/ データ/ Baselines/ ROUGE-1 結果 (Table 3)/ REACTIONS/

http://www.aclweb.org/anthology/P09-1024

アンサンブル学習

[1710.03282] Checkpoint Ensembles: Ensemble Methods from a Single Training Process

深層学習 アンサンブル学習

概要/ 既存手法/ 提案手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1710.03282

イベント検知

Twitter-scale New Event Detection via K-term Hashing

自然言語処理 twitter イベント検知 ハッシュ

FSD/ Introduction/ 既存研究/ アプローチ/ 新規性/ Experiments/

https://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1310.pdf

推薦システム

Hybrid Recommender System based on Autoencoders

推薦システム 深層学習

src/ 概要/ 手法/ 実験/ REMARKS/

https://arxiv.org/abs/1606.07659

オートエンコーダ

Spherical Latent Spaces for Stable Variational Autoencoders

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

リンク/ 概要/ vMF 分布/ vMF VAE/

https://arxiv.org/abs/1808.10805

Variational Autoencoders (VAEs)

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

index/ 参考文献/ 概要/ VAE (M1)/ Conditional Variational Autoencoders (CVAE, M2)/ MNIST 実験/

https://arxiv.org/abs/1606.05908

Adversarial Autoencoders (AAEs)

深層学習 オートエンコーダ クラスタリング

概要/ GAN (復習事項)/ AAE/ 応用例/

https://arxiv.org/abs/1511.05644

読みかけ

YOLOv3

物体検出 読みかけ

One Big Net For Everything: ONE

深層学習 強化学習 読みかけ

概要/ Basic Ideas/

https://arxiv.org/abs/1802.08864

クラスタリング

Adversarial Autoencoders (AAEs)

深層学習 オートエンコーダ クラスタリング

概要/ GAN (復習事項)/ AAE/ 応用例/

https://arxiv.org/abs/1511.05644

k-means++: The Advantages of Careful Seeding

機械学習 クラスタリング

x-means法

機械学習 クラスタリング

参考/ Intro/ notation/ ベイズ情報量基準 (BIC)/

http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf

ゲーム

[1706.05125] Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues

言語獲得 ゲーム

概要/ ソースコード・データセット/ ゲーム (タスク) の概要/ 手法/ 結果/ 参考文献/

https://arxiv.org/abs/1706.05125

テキストマイニング

Learning Surface Text Patterns for a Question Answering System (Ravichandran+, 2002)

自然言語処理 テキストマイニング

Dual Iterative Pattern Relation Extraction (DIPRE)

自然言語処理 テキストマイニング パターン

Freepal: A Large Collection of Deep Lexico-Syntactic Patterns for Relation Extraction

テキストマイニング 自然言語処理

Learning Phrase Patterns for Text Classification

自然言語処理 テキストマイニング テキスト分類

Intro/ 先行研究/ phrase pattern/ learning/ 尺度/ Lemma/ Word shape/ POS/ Named entity (NE)/ LIWC dictionary ($89.95)/ MPQA subjectivity lexicon/ manual/ automatic/ Speaker role/ Alignment move/ Authority claim/ Result/

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6457440

文字列パターンと MathML による構造を利用した数学問題文の検索

自然言語処理 テキストマイニング

3. 小問集合の抽出/ パターン言語/ 問題文間の類似度/ 実験/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/643.pdf

テキスト分類

[1801.06146] Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

テキスト分類 自然言語処理

概要/ 提案手法/

https://arxiv.org/abs/1801.06146

Using Maximum Entropy for Text Classification

自然言語処理 機械学習 テキスト分類

最大エントロピーによるテキスト分類の直感的な知見/ model/ features for Text Classification/ Experiment/

http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (FastText)

自然言語処理 テキスト分類

src/ 概要/ モデル/ やっぱよくわからん/

https://arxiv.org/abs/1607.01759

Text Categorization with Suport Vector Machines: Learning with Many Relevant Features

自然言語処理 テキスト分類

A Re-Examination of Text Categorization Methods (1999)

自然言語処理 テキスト分類 機械学習

Learning Phrase Patterns for Text Classification

自然言語処理 テキストマイニング テキスト分類

Intro/ 先行研究/ phrase pattern/ learning/ 尺度/ Lemma/ Word shape/ POS/ Named entity (NE)/ LIWC dictionary ($89.95)/ MPQA subjectivity lexicon/ manual/ automatic/ Speaker role/ Alignment move/ Authority claim/ Result/

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6457440

集合被覆

A Greedy Heuristic for Set-Covering Problem

最適化 集合被覆

A Better-Than-Greedy Approximation Algorithm for the Minimum Set Cover Problem

最適化 集合被覆

重み付き最小集合被覆問題/ 貪欲法/ 提案手法: The greedy algorithm with withdrawals (GAWW)/

http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/S0097539704444750

データ水増し

[1806.05236] Manifold Mixup: Encouraging Meaningful On-Manifold Interpolation as a Regularizer

深層学習 データ水増し

概要/ 手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1806.05236

[1805.06447] Spatial Transformer Introspective Neural Network

深層学習 画像認識 データ水増し

Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 方法/ 他/ 追記/

https://arxiv.org/abs/1801.02929

[1708.04552] Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 実装/ 類似提案 ([1708.04896] Random Erasing Data Augmentation)/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1708.04552

トピックモデル

Deep Autoencoder Topic Model for Short Texts

自然言語処理 深層学習 トピックモデル

埋め込み表現

Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations

埋め込み表現

概要/ 先行研究: Translational/ ポアンカレ空間/ 実験/ 実装/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1705.08039

ハッシュ

Twitter-scale New Event Detection via K-term Hashing

自然言語処理 twitter イベント検知 ハッシュ

FSD/ Introduction/ 既存研究/ アプローチ/ 新規性/ Experiments/

https://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1310.pdf

b-Bit minwise hashing

ハッシュ

量子計算

Exact Quantum Query Complexity of EXACT and THRESHOLD

量子計算

パターン

Learning Relational Patterns (ALT 2011)

ALT パターン 形式言語

Introduction/ Relational Patterns/

http://www2.cs.uregina.ca/~zilles/geilkeZ11.pdf

Finding Minimal Generalizations for Unions of Pattern Languages and Its Application to Inductive Inference from Positive Data (1994)

ALT パターン 形式言語

Polynomial time inference of extended regular pattern languages

ALT 形式言語 パターン

要旨/ Lemma 1/ Theorem 1/ Lemma 2/ Proposition 1/ 標準形 (canonical form)/ Theorem 6/ Theorem 7/ 部分列 (subsequence)/ Proposition 2/ Theorem 8/

http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-11980-9_19

正規パターン言語の和と共通部分の帰納学習

ALT パターン 形式言語

導入 (先に学ぶべきことリスト)/ 復習/ 和積パターン表現の定義/ 定義/ 和積標準形/ 例/ 特徴集合/ 補題 3.2/ 補題 3.3 (補題2.2の上位互換)/ 定理 3.4/ 正例からの帰納学習/ 正提示/ 推論アルゴリズム/ k-和積言語の学習/

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1426-8.pdf

Dual Iterative Pattern Relation Extraction (DIPRE)

自然言語処理 テキストマイニング パターン

距離学習

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes (DeepID)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ Verification/ 感想/

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf

[1704.02227] Training Triplet Networks with GAN

距離学習 類似度学習 GAN

概要/ あらまし/ Triplet Training with GAN/

https://arxiv.org/abs/1704.02227

Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification (DeepID2)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ 私の感想/

https://arxiv.org/abs/1406.4773

Deep Metric Learning using Triplet Network

距離学習 類似度学習

手法概要/ 評価実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1412.6622

Representational Distance Learning for Deep Neural Networks

深層学習 類似度学習 距離学習

概要/ 私の実装/ 関連/

https://arxiv.org/abs/1511.03979

モデル説明

LIME - Local Interpretable Model-agnostic Explanations

機械学習 モデル説明

リンク/ model explanation とは/ 局所性/ agnostic/ LIME/

https://arxiv.org/pdf/1602.04938.pdf

ランク学習

From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview - Microsoft Research

ランク学習

Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach

ランク学習

Learning to Rank (RankNet)

ランク学習

ランク学習 (ランキング学習)/ RankNet [^1]/ 参考文献/

http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf

自動獲得

A Computational Cognitive Model of Novel Word Generalization

自動獲得 自然言語処理

Introduction/ 既存研究: Xu and Tenenbaum (X&T), 2007/ The Word Learning Framework/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.697.2491

自動着色

Deep Koalarization: Image Colorization using CNNs and Inception-ResNet-v2

深層学習 自動着色

自動翻訳

Six Challenges for Neural Machine Translation

自然言語処理 自動翻訳

概要/ 実験環境/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.03872

A Novel Method for Bilingual Web Page Acquisition from Search Engine Web Records

自然言語処理 自動翻訳

Introduction/ Overview/ Clustering with Path Similarity/ Data Record Extraction/ Bilingual Web Page Verification/ Experiments and Results/ Conclusion/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1944600

Detecting Erroneous Sentences using Automatically Mined Sequential Patterns

自然言語処理 自動翻訳

Erroneous/ LSP (Labeled sequential pattern)/ クラス/ 列 `LHS` の生成/ 参考文献/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.129.893

自動要約

Automatic Extraction of Briefing Templates

自然言語処理 自然言語生成 自動要約

Multi-Sentence Compression: Finding Shortest Paths in Word Graphs (Filippova, 2010)

自然言語処理 自動要約

概要/ Word graph/ パスの選択/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1873818

自然言語処理

[1801.06146] Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

テキスト分類 自然言語処理

概要/ 提案手法/

https://arxiv.org/abs/1801.06146

BPEmb: Tokenization-free Pre-trained Subword Embeddings in 275 Languages

自然言語処理

Six Challenges for Neural Machine Translation

自然言語処理 自動翻訳

概要/ 実験環境/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.03872

Using Maximum Entropy for Text Classification

自然言語処理 機械学習 テキスト分類

最大エントロピーによるテキスト分類の直感的な知見/ model/ features for Text Classification/ Experiment/

http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (FastText)

自然言語処理 テキスト分類

src/ 概要/ モデル/ やっぱよくわからん/

https://arxiv.org/abs/1607.01759

Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習 共訓練

Deep Autoencoder Topic Model for Short Texts

自然言語処理 深層学習 トピックモデル

Twitter-scale New Event Detection via K-term Hashing

自然言語処理 twitter イベント検知 ハッシュ

FSD/ Introduction/ 既存研究/ アプローチ/ 新規性/ Experiments/

https://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1310.pdf

A Novel Method for Bilingual Web Page Acquisition from Search Engine Web Records

自然言語処理 自動翻訳

Introduction/ Overview/ Clustering with Path Similarity/ Data Record Extraction/ Bilingual Web Page Verification/ Experiments and Results/ Conclusion/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1944600

A Computational Cognitive Model of Novel Word Generalization

自動獲得 自然言語処理

Introduction/ 既存研究: Xu and Tenenbaum (X&T), 2007/ The Word Learning Framework/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.697.2491

Automatic Extraction of Briefing Templates

自然言語処理 自然言語生成 自動要約

Learning Surface Text Patterns for a Question Answering System (Ravichandran+, 2002)

自然言語処理 テキストマイニング

Automatically Generating Wikipedia Artciles: A Structure-Aware Approach (Sauper+, 2009)

自然言語処理 自然言語生成 wikipedia 順序学習

Goal/ 感想/ Overview/ Content Planning/ 生成物/ 生成物/ / Method Overview/ Method::前処理::訓練事例/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理 (誰か読んで)/ 事前処理::Search: 作ったテンプレート毎に excerpts (抜粋) を拾う (Section 3.1)/ ここまで/ Selection Model (Section 3.2.1)/ 推定と学習/ 推定::Ranking/ 推定::最適化/ 推定::最適化::Redundancy Constraints/ 推定::最適化::Solving the ILP/ $w_j$ の学習/ Perceptron Ranking Algorithm [Collins, 02] (蛇足)/ The perceptron training for ranking/ Update/ voted perceptron (もっと蛇足)/ 学習::Ranking Perceptron/ 評価/ データ/ Baselines/ ROUGE-1 結果 (Table 3)/ REACTIONS/

http://www.aclweb.org/anthology/P09-1024

Multi-Sentence Compression: Finding Shortest Paths in Word Graphs (Filippova, 2010)

自然言語処理 自動要約

概要/ Word graph/ パスの選択/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1873818

Detecting Erroneous Sentences using Automatically Mined Sequential Patterns

自然言語処理 自動翻訳

Erroneous/ LSP (Labeled sequential pattern)/ クラス/ 列 `LHS` の生成/ 参考文献/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.129.893

Twitterを用いた非タスク指向型対話システムの発話生成

自然言語処理 twitter 自然言語生成

Introduction/ 質の高さ/ タスク/ コーパス/ フィルタリング/ 文の点数/ Result/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-260.html

Text Categorization with Suport Vector Machines: Learning with Many Relevant Features

自然言語処理 テキスト分類

A Re-Examination of Text Categorization Methods (1999)

自然言語処理 テキスト分類 機械学習

Dual Iterative Pattern Relation Extraction (DIPRE)

自然言語処理 テキストマイニング パターン

Freepal: A Large Collection of Deep Lexico-Syntactic Patterns for Relation Extraction

テキストマイニング 自然言語処理

Class-based n-gram models of natural language

言語モデル 自然言語処理

n-gram/ interpolated estimation (Jelinek and Mercer, 1980)/ n-gram class model/ 尤度/ Prictical/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=176316

ICWSM - A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習

Learning Phrase Patterns for Text Classification

自然言語処理 テキストマイニング テキスト分類

Intro/ 先行研究/ phrase pattern/ learning/ 尺度/ Lemma/ Word shape/ POS/ Named entity (NE)/ LIWC dictionary ($89.95)/ MPQA subjectivity lexicon/ manual/ automatic/ Speaker role/ Alignment move/ Authority claim/ Result/

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6457440

文字列パターンと MathML による構造を利用した数学問題文の検索

自然言語処理 テキストマイニング

3. 小問集合の抽出/ パターン言語/ 問題文間の類似度/ 実験/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/643.pdf

Unsupervised Word Usage Similarity in Social Media Texts

自然言語処理 教師ナシ学習 類似度学習

Exploring Twitter Hashtags

自然言語処理 twitter

Intro/ Dataset/ Hashtag co-occurrences/ Clustered graph/ Classification/ 学習/

http://arxiv.org/pdf/1111.6553.pdf

Fine-Grained Sentiment Analysis with Structural Features

自然言語処理 極性分析 MarkovLogic

概要/ 考察/ Markov Logic による極性判定の形式化/ 実験/ 感想/

http://aclweb.org/anthology/I/I11/I11-1038.pdf

自然言語生成

Automatic Extraction of Briefing Templates

自然言語処理 自然言語生成 自動要約

Automatically Generating Wikipedia Artciles: A Structure-Aware Approach (Sauper+, 2009)

自然言語処理 自然言語生成 wikipedia 順序学習

Goal/ 感想/ Overview/ Content Planning/ 生成物/ 生成物/ / Method Overview/ Method::前処理::訓練事例/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理 (誰か読んで)/ 事前処理::Search: 作ったテンプレート毎に excerpts (抜粋) を拾う (Section 3.1)/ ここまで/ Selection Model (Section 3.2.1)/ 推定と学習/ 推定::Ranking/ 推定::最適化/ 推定::最適化::Redundancy Constraints/ 推定::最適化::Solving the ILP/ $w_j$ の学習/ Perceptron Ranking Algorithm [Collins, 02] (蛇足)/ The perceptron training for ranking/ Update/ voted perceptron (もっと蛇足)/ 学習::Ranking Perceptron/ 評価/ データ/ Baselines/ ROUGE-1 結果 (Table 3)/ REACTIONS/

http://www.aclweb.org/anthology/P09-1024

Twitterを用いた非タスク指向型対話システムの発話生成

自然言語処理 twitter 自然言語生成

Introduction/ 質の高さ/ タスク/ コーパス/ フィルタリング/ 文の点数/ Result/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-260.html

深層学習

Spherical Latent Spaces for Stable Variational Autoencoders

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

リンク/ 概要/ vMF 分布/ vMF VAE/

https://arxiv.org/abs/1808.10805

Lifting Layers: Analysis and Applications

深層学習

概要/ 提案/ Examples/

https://arxiv.org/abs/1803.08660

Deep Representation Learning with Target Coding

深層学習

[1806.10909] ResNet with one-neuron hidden layers is a Universal Approximator

深層学習

概要/ 万能関数近似性/ ResNet の構成/ 証明の概要 (理解する自信ない)/

https://arxiv.org/abs/1806.10909

[1710.03282] Checkpoint Ensembles: Ensemble Methods from a Single Training Process

深層学習 アンサンブル学習

概要/ 既存手法/ 提案手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1710.03282

[1806.05236] Manifold Mixup: Encouraging Meaningful On-Manifold Interpolation as a Regularizer

深層学習 データ水増し

概要/ 手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1806.05236

[1805.06447] Spatial Transformer Introspective Neural Network

深層学習 画像認識 データ水増し

Deep Koalarization: Image Colorization using CNNs and Inception-ResNet-v2

深層学習 自動着色

Facial Attractiveness Prediction using Psychologically Inspired Convolutional Neural Network (PI-CNN)

深層学習 画像認識

One pixel attack for fooling deep neural networks

深層学習 画像認識

概要/ Github/ 手法/ 結果/

https://arxiv.org/abs/1710.08864

One Big Net For Everything: ONE

深層学習 強化学習 読みかけ

概要/ Basic Ideas/

https://arxiv.org/abs/1802.08864

Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 方法/ 他/ 追記/

https://arxiv.org/abs/1801.02929

Swish: a Self-Gated Activation Function

活性化関数 深層学習

概要/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1710.05941

Variational Autoencoders (VAEs)

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

index/ 参考文献/ 概要/ VAE (M1)/ Conditional Variational Autoencoders (CVAE, M2)/ MNIST 実験/

https://arxiv.org/abs/1606.05908

[1708.04552] Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 実装/ 類似提案 ([1708.04896] Random Erasing Data Augmentation)/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1708.04552

[1706.00909] Learning by Association - A versatile semi-supervised training method for neural networks

深層学習 半教師アリ学習

概要/ アイデア/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.00909

[1704.06904] Residual Attention Network for Image Classification

深層学習 画像認識

概要/ 手法 - attention learning/

https://arxiv.org/abs/1704.06904

[1406.4729] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

深層学習 画像認識

概要/ SPP-layer/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1406.4729

Recurrent Additive Network (RAN)

深層学習

Unsupervised Learning by Predicting Noise

深層学習 画像認識 FAIR

概要/ 手法/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1704.05310

Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

深層学習 GAN

論文概要/ 手法/

https://arxiv.org/abs/1703.05192

Deformable Convolutional Networks

深層学習 画像認識

links/ 概要/ 手法/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1703.06211

Shake-Shake Regularization

深層学習 画像認識

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

深層学習 sampling

Improved Techniques for Training GANs

深層学習 GAN

概要/ テクニック/ 半教師あり学習 (画像の分類問題)/

https://arxiv.org/abs/1606.03498

Adversarial Autoencoders (AAEs)

深層学習 オートエンコーダ クラスタリング

概要/ GAN (復習事項)/ AAE/ 応用例/

https://arxiv.org/abs/1511.05644

Weight Normalization

深層学習

概要・手法/ メリット/

https://arxiv.org/abs/1602.07868

Virtual Adversarial Training

物体検出 深層学習

概要/ Adversarial Example/ Adversarial Training/ Virtual Adversarial Training (VAT)/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.00677

Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN)

深層学習

Direct Feedback Alignment Provides Learning in Deep Neural Networks

深層学習

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

物体検出 深層学習

Hybrid Recommender System based on Autoencoders

推薦システム 深層学習

src/ 概要/ 手法/ 実験/ REMARKS/

https://arxiv.org/abs/1606.07659

Semi-Supervised Learning with Ladder Networks

深層学習 半教師アリ学習

参考/ 関連/ 概要/ 手法/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.02672

Deep Autoencoder Topic Model for Short Texts

自然言語処理 深層学習 トピックモデル

Representational Distance Learning for Deep Neural Networks

深層学習 類似度学習 距離学習

概要/ 私の実装/ 関連/

https://arxiv.org/abs/1511.03979

all papers

Spherical Latent Spaces for Stable Variational Autoencoders

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

リンク/ 概要/ vMF 分布/ vMF VAE/

https://arxiv.org/abs/1808.10805

Lifting Layers: Analysis and Applications

深層学習

概要/ 提案/ Examples/

https://arxiv.org/abs/1803.08660

Deep Representation Learning with Target Coding

深層学習

概要/ 準備/ 実験/

http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/files/aaai_2015_target_coding.pdf

[1806.10909] ResNet with one-neuron hidden layers is a Universal Approximator

深層学習

概要/ 万能関数近似性/ ResNet の構成/ 証明の概要 (理解する自信ない)/

https://arxiv.org/abs/1806.10909

[1710.03282] Checkpoint Ensembles: Ensemble Methods from a Single Training Process

深層学習 アンサンブル学習

概要/ 既存手法/ 提案手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1710.03282

[1806.05236] Manifold Mixup: Encouraging Meaningful On-Manifold Interpolation as a Regularizer

深層学習 データ水増し

概要/ 手法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1806.05236

Learning Generative Models via Discriminative Approaches (Tu's generative model)

生成モデル

概要/ 手法/

http://pages.ucsd.edu/~ztu/publication/cvpr07_gdl.pdf

[1805.06447] Spatial Transformer Introspective Neural Network

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 手法/

https://arxiv.org/abs/1805.06447

[1801.06146] Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

テキスト分類 自然言語処理

概要/ 提案手法/

https://arxiv.org/abs/1801.06146

Deep Koalarization: Image Colorization using CNNs and Inception-ResNet-v2

深層学習 自動着色

リンク/ 概要/ アプローチ/ ネットワーク構造/ 実験/

https://www.researchgate.net/publication/321744935_Deep_Koalarization_Image_Colorization_using_CNNs_and_Inception-ResNet-v2

Representation Learning by Learning to Count

画像認識 教師ナシ学習

概要/ 感想/

http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Noroozi_Representation_Learning_by_ICCV_2017_paper.pdf

BPEmb: Tokenization-free Pre-trained Subword Embeddings in 275 Languages

自然言語処理

評価/

https://arxiv.org/abs/1710.02187

YOLOv3

物体検出 読みかけ

Bounding Box Prediction/

https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

[1802.03426] UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction

多様体学習 次元圧縮

実装/ 概要/ アルゴリズム/ 使ってみる/

https://arxiv.org/abs/1802.03426

Facial Attractiveness Prediction using Psychologically Inspired Convolutional Neural Network (PI-CNN)

深層学習 画像認識

備考/ 概要/ 手法/

https://pdfs.semanticscholar.org/886f/891eb99170220fb98a523c8e6f5b31ddbb38.pdf

One pixel attack for fooling deep neural networks

深層学習 画像認識

概要/ Github/ 手法/ 結果/

https://arxiv.org/abs/1710.08864

Six Challenges for Neural Machine Translation

自然言語処理 自動翻訳

概要/ 実験環境/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.03872

One Big Net For Everything: ONE

深層学習 強化学習 読みかけ

概要/ Basic Ideas/

https://arxiv.org/abs/1802.08864

Class Imbalance, Redux

分類器

概要/ downsampling/ bagging/

https://pdfs.semanticscholar.org/a8ef/5a810099178b70d1490a4e6fc4426b642cde.pdf

Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 方法/ 他/ 追記/

https://arxiv.org/abs/1801.02929

Swish: a Self-Gated Activation Function

活性化関数 深層学習

概要/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1710.05941

[1605.06955] Semi-Supervised Classification Based on Classification from Positive and Unlabeled Data

分類器 半教師アリ学習

リンク/ 概要/ Background/ 提案される半教師アリ学習/ 解析/

https://arxiv.org/abs/1605.06955

Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations

埋め込み表現

概要/ 先行研究: Translational/ ポアンカレ空間/ 実験/ 実装/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1705.08039

Variational Autoencoders (VAEs)

深層学習 オートエンコーダ 生成モデル

index/ 参考文献/ 概要/ VAE (M1)/ Conditional Variational Autoencoders (CVAE, M2)/ MNIST 実験/

https://arxiv.org/abs/1606.05908

[1708.04552] Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout

深層学習 画像認識 データ水増し

概要/ 実装/ 類似提案 ([1708.04896] Random Erasing Data Augmentation)/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1708.04552

[1706.00909] Learning by Association - A versatile semi-supervised training method for neural networks

深層学習 半教師アリ学習

概要/ アイデア/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1706.00909

Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

分類器 機械学習

概要/ 実装/ FFMs/ パラメータ数、計算量/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf

[1704.06904] Residual Attention Network for Image Classification

深層学習 画像認識

概要/ 手法 - attention learning/

https://arxiv.org/abs/1704.06904

From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview - Microsoft Research

ランク学習

概要/ RankNet/ LambdaRank/ LambdaMART/ 参考文献/

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/from-ranknet-to-lambdarank-to-lambdamart-an-overview/#

[1706.05125] Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues

言語獲得 ゲーム

概要/ ソースコード・データセット/ ゲーム (タスク) の概要/ 手法/ 結果/ 参考文献/

https://arxiv.org/abs/1706.05125

[1704.07926] From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood

言語獲得 強化学習 模擬世界

タスクの概要/ ソースコード/ SCONE dataset/ モデル/

https://arxiv.org/abs/1704.07926

[1406.4729] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

深層学習 画像認識

概要/ SPP-layer/ 参考/

https://arxiv.org/abs/1406.4729

Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach

ランク学習

概要/ ListNet [^1]/ 参考/

http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/139.pdf

Learning to Rank (RankNet)

ランク学習

ランク学習 (ランキング学習)/ RankNet [^1]/ 参考文献/

http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf

DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

顔認証 FAIR

概要/

https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/taigman_cvpr14.pdf

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes (DeepID)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ Verification/ 感想/

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf

Recurrent Additive Network (RAN)

深層学習

概要/ 提案手法/

http://www.kentonl.com/pub/llz.2017.pdf

Unsupervised Learning by Predicting Noise

深層学習 画像認識 FAIR

概要/ 手法/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1704.05310

[1704.02304] Adversarial Generator-Encoder Networks

GAN

概要/ links/ Adversarial Generator-Encoder (AGE)/ 半教師アリ学習への適用/

https://arxiv.org/abs/1704.02304

[1704.02227] Training Triplet Networks with GAN

距離学習 類似度学習 GAN

概要/ あらまし/ Triplet Training with GAN/

https://arxiv.org/abs/1704.02227

Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

深層学習 GAN

論文概要/ 手法/

https://arxiv.org/abs/1703.05192

Deformable Convolutional Networks

深層学習 画像認識

links/ 概要/ 手法/ 実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1703.06211

Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW)

機械学習 分類器

概要/ 実装/ 解説スライド/

http://webee.technion.ac.il/people/koby/publications/arow_nips09.pdf

Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification (DeepID2)

距離学習 類似度学習 顔認証

概要/ 手法/ 私の感想/

https://arxiv.org/abs/1406.4773

Using Maximum Entropy for Text Classification

自然言語処理 機械学習 テキスト分類

最大エントロピーによるテキスト分類の直感的な知見/ model/ features for Text Classification/ Experiment/

http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

Shake-Shake Regularization

深層学習 画像認識

概要/ 実験/

https://github.com/xgastaldi/shake-shake

Deep Metric Learning using Triplet Network

距離学習 類似度学習

手法概要/ 評価実験/ 感想/

https://arxiv.org/abs/1412.6622

Combining Monads

計算

論文リンク/ 概要/ モナド/ モナド内包 (Monad Comprehension)/ リストモナドと他モナドとの合成/ モナドの分配則 (distributive laws)/

http://homepages.inf.ed.ac.uk/wadler/papers/monadscomb/monadscomb.ps

Support Vector Machine (SVM)

機械学習 分類器

INDEX/ 実装/ 動機/ notation/ 目的関数/ カーネル拡張/

http://www.cs.cornell.edu/People/tj/svm_light/#References

LIME - Local Interpretable Model-agnostic Explanations

機械学習 モデル説明

リンク/ model explanation とは/ 局所性/ agnostic/ LIME/

https://arxiv.org/pdf/1602.04938.pdf

Multilayer Perceptron Algebra

MLP 機械学習

INDEX/ 概要/ 私の感想/ 動機/ $\ell$ 層MLP ($\ell$-layer MLP)/ MLP 操作の諸定義/ 特性 MLP (Characteric MLP)/ MLP 操作の諸定義 (part 2)/

https://arxiv.org/abs/1701.04968

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

深層学習 sampling

概要/ 手法/

https://arxiv.org/abs/1611.01144

Improved Techniques for Training GANs

深層学習 GAN

概要/ テクニック/ 半教師あり学習 (画像の分類問題)/

https://arxiv.org/abs/1606.03498

Adversarial Autoencoders (AAEs)

深層学習 オートエンコーダ クラスタリング

概要/ GAN (復習事項)/ AAE/ 応用例/

https://arxiv.org/abs/1511.05644

Weight Normalization

深層学習

概要・手法/ メリット/

https://arxiv.org/abs/1602.07868

Virtual Adversarial Training

物体検出 深層学習

概要/ Adversarial Example/ Adversarial Training/ Virtual Adversarial Training (VAT)/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.00677

Factorization Machines (FMs)

分類器 機械学習

FMs とは何か/ 手法の概要/ $d$-way FM/ SVM との比較/ 行列分解との比較/

http://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf

Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN)

深層学習

手法/

https://arxiv.org/abs/1611.01576

Direct Feedback Alignment Provides Learning in Deep Neural Networks

深層学習

方法/ 実験/

https://arxiv.org/abs/1609.01596

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (FastText)

自然言語処理 テキスト分類

src/ 概要/ モデル/ やっぱよくわからん/

https://arxiv.org/abs/1607.01759

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

物体検出 深層学習

memo/ The Architecture/ The Dataset/

https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Hybrid Recommender System based on Autoencoders

推薦システム 深層学習

src/ 概要/ 手法/ 実験/ REMARKS/

https://arxiv.org/abs/1606.07659

Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習 共訓練

http://www.aclweb.org/anthology/P15-1102

Semi-Supervised Learning with Ladder Networks

深層学習 半教師アリ学習

参考/ 関連/ 概要/ 手法/ 実装/

https://arxiv.org/abs/1507.02672

Deep Autoencoder Topic Model for Short Texts

自然言語処理 深層学習 トピックモデル

疑問/

https://www.prhlt.upv.es/workshops/iwes15/pdf/iwes15-kumar-d'haro.pdf

Representational Distance Learning for Deep Neural Networks

深層学習 類似度学習 距離学習

概要/ 私の実装/ 関連/

https://arxiv.org/abs/1511.03979

Twitter-scale New Event Detection via K-term Hashing

自然言語処理 twitter イベント検知 ハッシュ

FSD/ Introduction/ 既存研究/ アプローチ/ 新規性/ Experiments/

https://aclweb.org/anthology/D/D15/D15-1310.pdf

Learning Relational Patterns (ALT 2011)

ALT パターン 形式言語

Introduction/ Relational Patterns/

http://www2.cs.uregina.ca/~zilles/geilkeZ11.pdf

A Novel Method for Bilingual Web Page Acquisition from Search Engine Web Records

自然言語処理 自動翻訳

Introduction/ Overview/ Clustering with Path Similarity/ Data Record Extraction/ Bilingual Web Page Verification/ Experiments and Results/ Conclusion/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1944600

A Computational Cognitive Model of Novel Word Generalization

自動獲得 自然言語処理

Introduction/ 既存研究: Xu and Tenenbaum (X&T), 2007/ The Word Learning Framework/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.697.2491

Learning Decision Lists (2001)

分類器 機械学習

notation/ 2.4 決定木/ 2.6 決定リスト/ 3. 他の述語との関係/ 4. Polynomial Learnability/

https://people.csail.mit.edu/rivest/Rivest-DecisionLists.pdf

Automatic Extraction of Briefing Templates

自然言語処理 自然言語生成 自動要約

Practical Coinduction

余帰納法

Introduction/ Coinductive Datatypes/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.252.3961

A Greedy Heuristic for Set-Covering Problem

最適化 集合被覆

Illustration/ 定理/

http://www.jstor.org/stable/3689577?seq=1#page_scan_tab_contents

A Better-Than-Greedy Approximation Algorithm for the Minimum Set Cover Problem

最適化 集合被覆

重み付き最小集合被覆問題/ 貪欲法/ 提案手法: The greedy algorithm with withdrawals (GAWW)/

http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/S0097539704444750

Learning Surface Text Patterns for a Question Answering System (Ravichandran+, 2002)

自然言語処理 テキストマイニング

http://www.aclweb.org/anthology/P02-1006

Automatically Generating Wikipedia Artciles: A Structure-Aware Approach (Sauper+, 2009)

自然言語処理 自然言語生成 wikipedia 順序学習

Goal/ 感想/ Overview/ Content Planning/ 生成物/ 生成物/ / Method Overview/ Method::前処理::訓練事例/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理::テンプレート学習 (Section 3.1)/ 事前処理 (誰か読んで)/ 事前処理::Search: 作ったテンプレート毎に excerpts (抜粋) を拾う (Section 3.1)/ ここまで/ Selection Model (Section 3.2.1)/ 推定と学習/ 推定::Ranking/ 推定::最適化/ 推定::最適化::Redundancy Constraints/ 推定::最適化::Solving the ILP/ $w_j$ の学習/ Perceptron Ranking Algorithm [Collins, 02] (蛇足)/ The perceptron training for ranking/ Update/ voted perceptron (もっと蛇足)/ 学習::Ranking Perceptron/ 評価/ データ/ Baselines/ ROUGE-1 結果 (Table 3)/ REACTIONS/

http://www.aclweb.org/anthology/P09-1024

Efficient k-Nearest Neighbor Graph Construction for Generic Similarity Measures

機械学習 分類器

概要/ 実装/ 解説スライド/ 参考/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1963487

Multi-Sentence Compression: Finding Shortest Paths in Word Graphs (Filippova, 2010)

自然言語処理 自動要約

概要/ Word graph/ パスの選択/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1873818

Detecting Erroneous Sentences using Automatically Mined Sequential Patterns

自然言語処理 自動翻訳

Erroneous/ LSP (Labeled sequential pattern)/ クラス/ 列 `LHS` の生成/ 参考文献/

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.129.893

Twitterを用いた非タスク指向型対話システムの発話生成

自然言語処理 twitter 自然言語生成

Introduction/ 質の高さ/ タスク/ コーパス/ フィルタリング/ 文の点数/ Result/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/paper-260.html

Text Categorization with Suport Vector Machines: Learning with Many Relevant Features

自然言語処理 テキスト分類

概要/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=649721

A Re-Examination of Text Categorization Methods (1999)

自然言語処理 テキスト分類 機械学習

手法/ 結論/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=312647

k-means++: The Advantages of Careful Seeding

機械学習 クラスタリング

参考/ 概要/

http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf

x-means法

機械学習 クラスタリング

参考/ Intro/ notation/ ベイズ情報量基準 (BIC)/

http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf

Finding Minimal Generalizations for Unions of Pattern Languages and Its Application to Inductive Inference from Positive Data (1994)

ALT パターン 形式言語

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.52.5331

Polynomial time inference of extended regular pattern languages

ALT 形式言語 パターン

要旨/ Lemma 1/ Theorem 1/ Lemma 2/ Proposition 1/ 標準形 (canonical form)/ Theorem 6/ Theorem 7/ 部分列 (subsequence)/ Proposition 2/ Theorem 8/

http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-11980-9_19

正規パターン言語の和と共通部分の帰納学習

ALT パターン 形式言語

導入 (先に学ぶべきことリスト)/ 復習/ 和積パターン表現の定義/ 定義/ 和積標準形/ 例/ 特徴集合/ 補題 3.2/ 補題 3.3 (補題2.2の上位互換)/ 定理 3.4/ 正例からの帰納学習/ 正提示/ 推論アルゴリズム/ k-和積言語の学習/

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1426-8.pdf

Dual Iterative Pattern Relation Extraction (DIPRE)

自然言語処理 テキストマイニング パターン

method/ pattern/ 実験/

http://ilpubs.stanford.edu:8090/421/1/1999-65.pdf

Freepal: A Large Collection of Deep Lexico-Syntactic Patterns for Relation Extraction

テキストマイニング 自然言語処理

目的/ 手法/ 例/ 実装/

http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/pdf/764_Paper.pdf

Class-based n-gram models of natural language

言語モデル 自然言語処理

n-gram/ interpolated estimation (Jelinek and Mercer, 1980)/ n-gram class model/ 尤度/ Prictical/

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=176316

ICWSM - A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews

自然言語処理 極性分析 半教師アリ学習

手法/ Data/ 分類/ baseline/

http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewFile/1495/1851/

Learning Phrase Patterns for Text Classification

自然言語処理 テキストマイニング テキスト分類

Intro/ 先行研究/ phrase pattern/ learning/ 尺度/ Lemma/ Word shape/ POS/ Named entity (NE)/ LIWC dictionary ($89.95)/ MPQA subjectivity lexicon/ manual/ automatic/ Speaker role/ Alignment move/ Authority claim/ Result/

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6457440

文字列パターンと MathML による構造を利用した数学問題文の検索

自然言語処理 テキストマイニング

3. 小問集合の抽出/ パターン言語/ 問題文間の類似度/ 実験/

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/643.pdf

Unsupervised Word Usage Similarity in Social Media Texts

自然言語処理 教師ナシ学習 類似度学習

Intro/ Data/ Method/ Result/

http://www.aclweb.org/anthology/S/S13/S13-1036.pdf

Exploring Twitter Hashtags

自然言語処理 twitter

Intro/ Dataset/ Hashtag co-occurrences/ Clustered graph/ Classification/ 学習/

http://arxiv.org/pdf/1111.6553.pdf

b-Bit minwise hashing

ハッシュ

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1772759

Fine-Grained Sentiment Analysis with Structural Features

自然言語処理 極性分析 MarkovLogic

概要/ 考察/ Markov Logic による極性判定の形式化/ 実験/ 感想/

http://aclweb.org/anthology/I/I11/I11-1038.pdf

Exact Quantum Query Complexity of EXACT and THRESHOLD

量子計算

http://arxiv.org/abs/1302.1235