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Weekly Machine Learning #148

News: arXivのインフラ刷新プロジェクトの全貌が公開されました。みんながお世話になっているインフラは、なんとOSSで公開されています。ぜひ貢献できるところを探していきましょう。DeepMind


November 2 · Issue #149 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

arXivのインフラ刷新プロジェクトの全貌が公開されました。みんながお世話になっているインフラは、なんとOSSで公開されています。ぜひ貢献できるところを探していきましょう。DeepMindによるStarCraft IIの攻略は、時間の問題だった気がします。次の挑戦は何になるのか、楽しみな反面一体何を追っているのか?が不明確になりつつある気もします。TensorFlow 2.0のコンペティションは、精度以外にもTensorFlow 2.0を使いこなしたチームに賞金が出るようなのでこれを機に試してみたい方は良いチャンスと思います。
抽象型要約のファクトチェックは、重要な研究と思います。特に受付業務を行うような対話(チャットボット)システムでも、この観点は重要と感じます。A Good Sample is Hard to Findは面白いData Augmentationの手法を取っています。Back TranslationならぬBack Parseとも呼べる手法で(生成文をパースしてデータにする)、Back XXの手法がいろいろなタスクで有効なことを感じさせられます。Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning~は、タスク共通の初期値ではなくタスク共通のパラメーター生成器を作るようなアプローチです。類似する先行研究がいくつかあるのですが、ここでパラメーター生成器の作成がメタラーニングの手法として確立した感があります。
Adversarial Machine Learningの記事は、Adversarial Exampleを実際に作ることに挑戦しています。話は聞くけど作ったことない、という方はこれを機に試してみてもよいと思います(カスタムのライブラリを使っていてちょっと読みにくいですが・・・)。150 successful machine learning modelsは、機械学習プロジェクトの実体験に裏打ちされたノウハウがまとめられた記事です。これだけの事例をバックボーンとした記事は珍しいと思います。

The NG project is modernizing arXiv | blog
AlphaStar: Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning | DeepMind
TensorFlow 2.0 Question Answering | Kaggle
GitHub - facebookresearch/pycls: Codebase for Image Classification Research, written in PyTorch.
[BEAM-1251] Python 3 Support - ASF JIRA
Few-shot Video-to-Video Synthesis
A new dense, sliding-window technique for instance segmentation
[1910.12840] Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization
A Good Sample is Hard to Find: Noise Injection Sampling and Self-Training for Neural Language Generation Models
[1910.14599] Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding
UniGrasp: Learning a Unified Model to Grasp with N-Fingered Robotic Hands
[1910.13616] Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation
Learning to Predict Without Looking Ahead
To Follow or not to Follow: Selective Imitation Learning From Observations
Generative Graph Transformer
[1810.03993] Model Cards for Model Reporting
Introduction to Adversarial Machine Learning
Block-like robots could assemble into emergency staircases | Engadget
What does it mean for a machine to “understand”? - Thomas G. Dietterich - Medium
150 successful machine learning models: 6 lessons learned at – the morning paper
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