学習なしでモデルのアーキテクチャの性能を評価! NASWOTの紹介
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NAS
機械学習
時系列予測に深層学習モデルが本当に必要？
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Time-series
U-NetとTransformerを合体！医用画像セグメンテーションのための新しいネットワークSwin Unetを紹介｡
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medical
脱ReLU！敵対的学習では、滑らかな活性化関数を使うべし！
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adversarial perturbation
なぜビジョントランスフォーマーはこれほど高性能なのか。
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Transformer
INRsを適用した、新たな動画生成GAN！
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GAN（敵対的生成ネットワーク）
生成画像を思い通りに！？ 生成画像の制御ができる新たなGANフレームワーク"VCGAN"
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画像認識
【Kaggler必見】世界最大規模の前立腺がん診断コンペ『PANDAチャレンジ』！！
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medical
VFS: Value Functionを使ったLong-Horizon Taskに効果的なRerepsentation
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強化学習
ロボットが未知の複雑な挿入タスクを過去に集めたデータを用いて素早く適応するoffline Meta-RL Framework!
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強化学習
生成されたテキストの人間っぽさや面白さを高精度にモデル化：MAUVE
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natural language processing
生成言語モデルのみから教師なし学習で機械翻訳を実現する！
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natural language processing
クロスドメイン・クロスタスク設定下での新たな転移性指標OTCE
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転移学習
深層強化学習によって学習されたロボットは組み立てタスクにおいて工場で利用できるのか？
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強化学習
Self-Supervisedモデルは下流タスクでどれだけ成功するか？
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self-supervised learning
敵対的攻撃を利用して精度向上！？
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画像認識
GitHubのCopilotの安全性は？
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natural language processing
分類モデルの精度評価にラベルは常に必要であるか？
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深層学習