こんにちは。スキルアップAI編集部です。

本記事は2019年に執筆されたものですが、2021年の現在となっても非常に有意義な記事となっております。是非ご一読ください。

スキルアップAIでは、現在「【E資格対策】ディープラーニング最新論文対策講座」を開講中です。この講座では、2015年以降に発表されたディープラーニングに関する注目論文を潮流に沿って紹介し、注目ポイントを解説しています。

本講座で、多くの参加者から、「もっと深く書く論文を取り上げて欲しい」「より詳細な解説をしてもらいたい」という声も多数頂き、取り上げた論文の内容をご紹介する事に致しました。

本記事では、まず取り上げた論文一覧のご紹介をいたします。

1. コンピュータビジョン系

・「Deep Residual Learning for Image Recognition」
　モダンなCNNの主要技術であるResNetの原論文。

・「Squeeze-and-Excitation Networks」
　ResNetと並んでCNNの汎化性能の基本技術になりうるSE moduleの原論文。

・「MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications」
　組み込み向けCNNの構成技術であり、スマホ等で使われている。

・「U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation」
　医療分野で活躍するCNNであり、少数データからセグメンテーションを可能とする。

・「Visualizing and Understanding Convolutional Networks」
　なぜCNNが画像認識をうまくできるのか？という問題の解析手法。

2. 自然言語処理系

・「Memory Networks」
　LSTM以上の長期記憶を実現した質疑応答用DNN。

・「End-To-End Memory Networks」
　全体をBPで学習可＋多層化したMemory Networks。Attention機構の再発見という意味で非常に重要な論文。

・「Attention Is All You Need」
　現在のNLPタスクの主流になっているTransformerモデルの原論文であり、タイトルが非常にキャッチー、パクリタイトル論文が多数存在する。

・「BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding」
　最近出たNLPタスクの決定的モデル、あらゆるタスクでSotAを達成した。

・「Neural Turing Machines」
　DNNで「計算」そのものをモデリングしようという試み。

・「Distilling the Knowledge in a Neural Network」
　モデル軽量化の主流手法、小さなモデルに知識を蒸留する。

・「Explaining and Harnessing Adversarial Examples」
　ニューラルネットワークを騙すような入力Adversarial Exampleについて。

・「Dataset Distillation」
　上2本に関連、「NNが好きな入力」を使って、「データを」蒸留する試み。

・「Linear Backprop in non-linear networks」
　性能を変えずにBPの計算を高速にする手法。

・「Understanding Batch Normalization」
　DNNの学習に必要不可欠なバッチ正規化の解析論文。

・「Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks」
　画像ではなく”関係性”を畳み込もうという新しいネットワーク。

・「Mastering the game of Go without human knowledge」
　人工知能の火付け役、AlphaGoの進化版 • 教師あり学習から完全自律の教師なしモデルに進化した。

・「Guided Cost Learning: Deep Inverse Optimal Control via Policy Optimization」
　強化学習の新しい考え方「逆強化学習」を解こう、という試み。

・「Generative Adversarial Imitation Learning」
　逆強化学習は実はGANと同じという主張であり、GAN-Likeなネットワークでモデルフリーな強化学習手法を提案する。

以上となります。次回は「Deep Residual Learning for Image Recognition」を紹介する予定です。ご期待ください！

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