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supervisión de ML

Es difícil mantenerse al día con lo último y lo mejor en el aprendizaje automático. Aquí hay una selección de documentos de encuestas que resumen los avances en el campo .

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Tabla de contenido

• Recomendación
• Aprendizaje profundo
• Procesamiento del lenguaje natural
• Visión por computadora
• Visión y lenguaje
• Aprendizaje de refuerzo
• Gráfico
• Incrustaciones
• Meta-aprendizaje y aprendizaje de pocos disparos
• Otros

Recomendación

• Algoritmos: Encuesta de sistemas de recomendación (2013)
• Algoritmos: Sistema de recomendación basado en el aprendizaje profundo: una encuesta y nuevas perspectivas (2019)
• Algoritmos: ¿Realmente estamos progresando? Un análisis de los enfoques de recomendación neuronal (2019)
• Serendipity: una encuesta de casualidad en sistemas de recomendación (2016)
• Diversidad: diversidad en sistemas de recomendación - una encuesta (2017)
• Explicaciones: Una encuesta de explicaciones en Sistemas de recomendación (2007)

Aprendizaje profundo

• Arquitectura: una encuesta de vanguardia sobre teoría y arquitecturas de aprendizaje profundo (2019)
• Destilación del conocimiento: Destilación del conocimiento: una encuesta (2021)
• Compresión del modelo: compresión de modelos de aprendizaje profundo para texto: una encuesta (2020)
• Aprendizaje de transferencia: una encuesta sobre el aprendizaje de transferencia profunda (2018)
• Búsqueda de arquitectura neuronal: una encuesta integral de la búsqueda de arquitectura neural (2021)
• Búsqueda de arquitectura neural: búsqueda de arquitectura neural: una encuesta (2019)

Procesamiento del lenguaje natural

• Aprendizaje profundo: tendencias recientes en el procesamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje profundo (2018)
• Clasificación: Clasificación de texto basado en el aprendizaje profundo: una revisión exhaustiva (2021)
• Generación: Encuesta de la SOTA en la generación de lenguaje natural: tareas centrales, aplicaciones y evaluación (2018)
• Generación: Generación del lenguaje neuronal: formulación, métodos y evaluación (2020)
• Aprendizaje de transferencia: explorar el aprendizaje de transferencia con T5: el transformador de transferencia de texto a texto (2020)
• Transformadores: transformadores eficientes: una encuesta (2020)
• Métricas: Más allá de la precisión: pruebas de comportamiento de los modelos de PNL con la lista de verificación (2020)
• Métricas: Evaluación de la generación de texto: una encuesta (2020)

Visión por computadora

• Detección de objetos: detección de objetos en 20 años (2019)
• Ataques adversos: amenaza de ataques adversos contra el aprendizaje profundo en la visión por computadora (2018)
• Vehículos autónomos: visión por computadora para vehículos autónomos: problemas, conjuntos de datos y SOTA (2021)
• Subtitulación de imágenes: una encuesta integral del aprendizaje profundo para el subtítulos de imágenes (2018)
• Segmentación de instancias: una encuesta sobre segmentación de instancias: estado del arte
• Transformador de visión: una encuesta sobre Vision Transformer
• Arquitecturas: Revisión del aprendizaje profundo: conceptos, arquitecturas CNN, desafíos, aplicaciones, instrucciones futuras
• Transformers: Transformers in Vision: una encuesta

Visión y lenguaje

• Tendencias: Tendencias en la integración de la visión y la investigación del lenguaje: tareas, conjuntos de datos y métodos (2021)
• Tendencias: investigación multimodal en visión e lenguaje: tendencias actuales y emergentes (2020)

Aprendizaje de refuerzo

• Algoritmos: una breve encuesta sobre el aprendizaje de refuerzo profundo (2017)
• Aprendizaje de transferencia: Aprendizaje de transferencia para dominios de aprendizaje de refuerzo (2009)
• Economía: revisión de métodos y aplicaciones de aprendizaje de refuerzo profundo en economía (2020)
• Descubrimiento: aprendizaje de refuerzo profundo para búsqueda, recomendación y publicidad en línea (2018)

Gráfico

• Encuesta: una encuesta completa sobre redes neuronales Graph (2019)
• Encuesta: una guía práctica para las redes neuronales gráficas (2020)
• Detección de fraude: una revisión sistemática de la literatura de enfoques de detección de anomalías basados ​​en gráficos (2020)
• Gráficos de conocimiento: una introducción completa a los gráficos de conocimiento (2021)

Incrustaciones

• Texto: de Word to Sense Incrushings: una encuesta sobre representaciones vectoriales de significado (2018)
• Texto: incrustaciones de palabras diacrónicas y cambios semánticos (2018)
• Texto: incrustaciones de palabras: una encuesta (2019)
• Texto: una encuesta reproducible sobre incrustaciones de palabras y métodos basados ​​en ontología para la similitud de palabras (2019)
• Gráfico: una encuesta integral de integración gráfica: problemas, técnicas y aplicaciones (2017)

Meta-aprendizaje y aprendizaje de pocos disparos

• PNL: Meta-Learning para Procesamiento de lenguaje natural de pocos disparos: una encuesta (2020)
• Dominio Agnóstico: Aprendiendo de pocas muestras: una encuesta (2020)
• Redes neuronales: meta-aprendizaje en redes neuronales: una encuesta (2020)
• Dominio Agnóstico: una visión general y una encuesta de avances recientes en el meta-aprendizaje (2020)
• Dominio Agnóstico: Pasos de bebé hacia el aprendizaje de pocos disparos con múltiples semánticas (2020)
• Dominio Agnóstico: Meta-Learning: A Survey (2018)
• Dominio Agnóstico: una visión de perspectiva y una encuesta del meta-learning (2002)

Otros

• Aprendizaje de transferencia: una encuesta sobre el aprendizaje de transferencia (2009)