Transformerベースの物体検出に対応したドメイン適応
Efficient Transformers: A Survey, 2022

テキストマイニングと深層学習による火気災害の原因分析

Cuase analysis of hot work accidents based on text mining and deep learning

拡散モデルの理論

Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

強化学習のためのBERTによる対照学習
CoBERL: Contrastive BERT for Reinforcement Learning

高次元データに対するロバストな自己修復型の予測モデル

Robust self-healing prediction model for high dimensional data

【XAIの最前線Part2】ニューラルネットワークの線形加法モデルにおける解釈性 / Shapley値を用いたモデル解釈の限界を定量化

Neural Additive Models- Interpretable Machine Learning with Neural Nets / Shapley Residuals: Quantifying the limits of the Shapley value for explanations

【XAIの最前線Par1】基本知識 + 特徴量の相関関係を考慮できるモデル非依存型解釈手法

How does This Interaction Affect Me? Interpretable Attribution for Feature Interactions

強化学習を用いた、言語モデルにおける政治的バイアスの軽減（言語モデルの技術動向）Part2

Mitigating Political Bias in Language Models Through Reinforced Calibration Part2

強化学習を用いた、言語モデルにおける政治的バイアスの軽減（言語モデルの技術動向）Part1

Mitigating Political Bias in Language Models Through Reinforced Calibration

ディープラーニングを用いた市場ポートフォリオの最適化

Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors

AIによる制作「ディープフェイク」が社会に与えるインパクト

国内外の著名なAI倫理ガイドライン

企業におけるAI倫理の規制導入

Employee Perceptions of the Effective Adoption of AI Principles

深層強化学習 (Double Deep Q Network) のアルゴリズム取引への応用深層

An Application of Deep Reinforcement Learning to Algorithmic Trading

マルチロボット強化学習の環境SMART

From Multi-agent to Multi-robot: A Scalable Training and Evaluation Platform for Multi-robot Reinforcement Learning

ハイパーパラメータ最適化にウォームアップ済みCMA-ESモデル

Warm Starting CMA-ES for Hyperparameter Optimization

PoF 特徴抽出器の事後学習による汎化性能の向上

PoF: Post-Training of Feature Extractor for Improving Generalization

工業分野における画像異常検知の最先端モデル：PatchCore

Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection

長い時系列文章データに対応できるTransformerの改善モデル

Infomer:Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

e値を使用した特徴量選択

Feature Selection using e-values

データ汚染を用いても顔認識AIから守られません

Data Poisoning Won’t Save You From Facial Recognition

プライバシー保護型データ生成のフレームワーク：PEARL

Data Synthesis via Private Embeddings and Adversarial Reconstruction Learning

AIの倫理的課題に関する調査