2019: We need to talk about standard splits · Issue #241 · jojonki/arXivNotes
Kyle Gorman, Steven Bedrick. ACL 2019. Tweet: https://twitter.com/wellformedness/status/1130129820124368896 PDF: https://www.aclweb.org/anthology/P19-1267/ Podcastでも解説しました． https://anchor.fm/lnlp-ninja/episodes/ep32-We-need-to-talk-about-standard-splits-e457nd 概要 システム性能のランキングを行うために，一般的にはテストセットに対する評価結果が採用されている．しかしその結果が偶然によるものなのか，複数のtrain/testセットで結果は安定しているのか，これらに対する研究はほとんどない．我々は2000-2018における９つのPOSタガ
Using Artificial Intelligence to Augment Human Intelligence
Sentence from Pride and Prejudice by Jane Austen. Interpolated by the authors. Inspired by experiments done by the novelist Robin Sloan Such generative interfaces provide a kind of cartography of generative models, ways for humans to explore and make meaning using those models. We saw earlier that the font model automatically infers relatively deep principles about font design, and makes them avai
Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Models
Recent studies show that the state-of-the-art deep neural networks (DNNs) are vulnerable to adversarial examples, resulting from small-magnitude perturbations added to the input. Given that that emerging physical systems are using DNNs in safety-critical situations, adversarial examples could mislead these systems and cause dangerous situations.Therefore, understanding adversarial examples in the
人工知能学会誌 Vol. 18 No. 5 ( 2003 年9 月) | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
人工知能学会誌 Ｖｏｌ．１８ Ｎｏ．５ （２００３年９月） 目 次 特集：「遺伝的アルゴリズムの発展」 特集「遺伝的アルゴリズムの発展」の編集にあたって ……………………………………… 山村雅幸・喜多 一・小野 功 477 確率分布推定に基づく実数値GA の新展開 ……………… 佐久間 淳・小林重信 479 ベイジアン最適化手法と分布推定アルゴリズムの動向 ……………………………………. 倉橋節也・勝又勇治・寺野隆雄 487 航空機の多目的最適設計 ……………………………………… 大林 茂 495 実数値GA のバイオ分野への応用 ―大規模遺伝子ネットワークの相互作用推定― …………. 岡本正宏・小野 功 502 GAによる不確実な適応度関数の最適化 ………………….. 喜多 一・佐野泰仁 510 特集：「機械学習，それが人に及ばざる理由」 特集「機械学習，それが人に及ばざる理由」の企画
Active learning for positive examples
my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) I have a colleague who wants to look through large amounts of (text) data for examples of a pretty rare phenomenon (maybe 1% positive class, at most). We have about 20 labeled positive examples and 20 labeled negative examples. The natural
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Mean Teacher: Weight-averaged consistency targets, improve semi- supervised deep learning results, NIPS 2017 - Curious AI
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