論文の概要: Innovation and Word Usage Patterns in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03633v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 00:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:30:34.649891
• Title: Innovation and Word Usage Patterns in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習におけるイノベーションと単語使用パターン
• Authors: V\'itor Bandeira Borges and Daniel Oliveira Cajueiro
• Abstract要約: 機械学習の領域に現れた重要なテーマと基本的な概念を特定します。 研究貢献の斬新さと多様化を定量化するために、Kullback-Leibler Divergence 計量を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we delve into the dynamic landscape of machine learning research evolution. Initially, through the utilization of Latent Dirichlet Allocation, we discern pivotal themes and fundamental concepts that have emerged within the realm of machine learning. Subsequently, we undertake a comprehensive analysis to track the evolutionary trajectories of these identified themes. To quantify the novelty and divergence of research contributions, we employ the Kullback-Leibler Divergence metric. This statistical measure serves as a proxy for ``surprise'', indicating the extent of differentiation between the content of academic papers and the subsequent developments in research. By amalgamating these insights, we gain the ability to ascertain the pivotal roles played by prominent researchers and the significance of specific academic venues (periodicals and conferences) within the machine learning domain.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械学習研究の進化のダイナミックな展望について考察する。 当初は、遅延ディリクレ割当の利用により、機械学習の領域に現れた中心的なテーマと基本的な概念を識別する。 その後,これらのテーマの進化的軌跡を網羅的に分析した。 研究貢献の斬新さと多様化を定量化するために、Kullback-Leibler Divergence 計量を用いる。 この統計指標は、学術論文の内容とその後の研究の発展との違いの程度を示す「サプライズ」の指標として機能する。 これらの洞察を融合することで、著名な研究者が果たす重要な役割と、機械学習領域における特定のアカデミック会場(周期や会議)の重要性を確認することができる。

関連論文リスト

• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
  オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。 1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。 埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:49:19Z)
• A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
  この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。 50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。 発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:54:56Z)
• Reproducibility and Geometric Intrinsic Dimensionality: An Investigation on Graph Neural Network Research [0.0]
  これらの努力に基づいて構築することは、マシンラーニングにおけるもうひとつの重要な課題、すなわち次元の呪いに向かっています。 本研究は,機械学習モデルが学習対象のデータセットの拡張次元にどのような影響を受けているのかを,本質的な次元の密接な関連概念を用いて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T11:44:30Z)
• The Compute Divide in Machine Learning: A Threat to Academic Contribution and Scrutiny? [1.0985060632689174]
  計算の偏差は、計算集約的な研究トピックにおける学術のみの研究チームの表現の減少と一致していることを示す。 この傾向から生じる課題に対処するため、留意的に学術的な洞察を広めるためのアプローチを推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T01:26:11Z)
• Towards a General Framework for Continual Learning with Pre-training [55.88910947643436]
  本稿では,事前学習を用いた逐次到着タスクの連続学習のための一般的な枠組みを提案する。 我々はその目的を,タスク内予測,タスク同一性推論,タスク適応予測という3つの階層的構成要素に分解する。 本稿では,パラメータ効率細調整(PEFT)技術と表現統計量を用いて,これらのコンポーネントを明示的に最適化する革新的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T02:03:38Z)
• A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why? [84.46288849132634]
  本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。 我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。 我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:08:00Z)
• Improving Prediction Performance and Model Interpretability through Attention Mechanisms from Basic and Applied Research Perspectives [3.553493344868414]
  この論文は著者の論文の要約に基づいている。 ディープラーニングモデルは、従来の機械学習モデルよりも予測性能がはるかに高い。 特定の予測プロセスの解釈や説明は依然として困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T16:24:08Z)
• Foundations and Recent Trends in Multimodal Machine Learning: Principles, Challenges, and Open Questions [68.6358773622615]
  本稿では,マルチモーダル機械学習の計算的基礎と理論的基礎について概説する。 本稿では,表現,アライメント,推論,生成,伝達,定量化という,6つの技術課題の分類法を提案する。 最近の技術的成果は、この分類のレンズを通して示され、研究者は新しいアプローチの類似点と相違点を理解することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T19:21:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。