【Materials Informatics】個別残差学習により深層学習のポテンシャルを引き出すことに成功！
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Materials Informatics
機械学習
敵対的攻撃から見た、一般的な画像分類モデルと医療用画像分類モデルの違い
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adversarial perturbation
これが音声認識のSoTA論文だ！ 半教師あり学習の限界を突破したGoogleの研究とは！？
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音声認識
バーチャル試着の実現はもう間近！？ 生成モデル最前線！【PF-AFN】
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GAN（敵対的生成ネットワーク）
【MLP-Mixer】MLPがCNN，Transformerを超える日
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画像認識
マイクロソフトの強力なChatBOT、DialoGPTの紹介
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natural language processing
Vision Transformersの未来に託す研究
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Transformer
敵対的サンプルにロバストなネットワーク構造の探索
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NAS
低リソース言語への転移学習のためのメタ表現変換 : MetaXL
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natural language processing
時系列異常検知SOTAサーベイ
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survey
Pruningには大きなモデルは必要ない？自動的にスパースネットワークを見つける！
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Pruning
データの点と点をつなぐ！？GNNを用いた新たな多次元時系列データ分析手法の提案！
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GNN
テキストでGANにイメージを伝えよう！
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GAN（敵対的生成ネットワーク）
Vision TransformerでGPT-3レベルを作る方法は？
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Transformer
腎臓の治療を、AIで判断できるか？臨床データを用いた腎臓代替療法（RRT）の最適な時期を推定せよ！
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medical
GPT-3の真価を引き出す方法 : Promptプログラミング
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natural language processing
Cutblur:超解像タスクにおける最適なData Augmentationとは？
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Super Resolution
フレーム補間×MAML：MAMLに基づくフレーム補間モデルのメタラーニング
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Meta-Learning