論文の概要: Graph-Convolutional Autoencoder Ensembles for the Humanities,
Illustrated with a Study of the American Slave Trade
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00824v1
- Date: Mon, 1 Jan 2024 17:48:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 15:47:35.102352
- Title: Graph-Convolutional Autoencoder Ensembles for the Humanities,
Illustrated with a Study of the American Slave Trade
- Title（参考訳）: 人文科学のためのグラフ畳み込みオートエンコーダアンサンブル
- Authors: Tom Lippincott
- Abstract要約: 本稿では,グラフ対応のオートエンコーダアンサンブルフレームワークについて紹介する。
サブアーキテクチャを構成してモデルを生成することにより、サブアーキテクチャ選択毎に関数シグネチャを提供しながら、解釈可能性を維持します。
我々は、アメリカのポストアトランティック奴隷貿易の歴史研究への我々のアプローチの実践的応用について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a graph-aware autoencoder ensemble framework, with associated
formalisms and tooling, designed to facilitate deep learning for scholarship in
the humanities. By composing sub-architectures to produce a model isomorphic to
a humanistic domain we maintain interpretability while providing function
signatures for each sub-architectural choice, allowing both traditional and
computational researchers to collaborate without disrupting established
practices. We illustrate a practical application of our approach to a
historical study of the American post-Atlantic slave trade, and make several
specific technical contributions: a novel hybrid graph-convolutional
autoencoder mechanism, batching policies for common graph topologies, and
masking techniques for particular use-cases. The effectiveness of the framework
for broadening participation of diverse domains is demonstrated by a growing
suite of two dozen studies, both collaborations with humanists and established
tasks from machine learning literature, spanning a variety of fields and data
modalities. We make performance comparisons of several different architectural
choices and conclude with an ambitious list of imminent next steps for this
research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人文科学における学習のための深層学習を容易にするために,関連する形式とツールを備えた,グラフ対応のオートエンコーダアンサンブルフレームワークを提案する。
人文的なドメインに同型なモデルを生成するためにサブアーキテクチャを構成することで、私たちは、サブアーキテクチャ選択毎に関数シグネチャを提供しながら、解釈可能性を維持します。
本稿では,米国における奴隷貿易史研究へのアプローチを実践的に応用し,新たなハイブリッドグラフ畳み込みオートエンコーダ機構,共通グラフトポロジのバッチ化ポリシ,特定のユースケースにおけるマスキング技術など,いくつかの技術的貢献を行った。
多様なドメインへの参加を拡大するためのフレームワークの有効性は、ヒューマニストとのコラボレーションと機械学習文学からの確立されたタスクの両方で、さまざまな分野とデータモダリティにまたがる2ダースの研究によって実証されている。
我々は、いくつかの異なるアーキテクチャ選択のパフォーマンス比較を行い、この研究の差し迫った次のステップの野心的なリストで結論付けます。
関連論文リスト
- Masked Image Modeling: A Survey [73.21154550957898]
マスク付き画像モデリングは、コンピュータビジョンにおける強力な自己教師付き学習技術として登場した。
我々は近年,分類学を構築し,最も顕著な論文をレビューしている。
我々は,最も人気のあるデータセット上で,様々なマスク付き画像モデリング手法の性能評価結果を集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-13T07:27:02Z) - Machine Apophenia: The Kaleidoscopic Generation of Architectural Images [11.525355831490828]
本研究では,建築設計における生成人工知能の適用について検討する。
本稿では,複数のニューラルネットワークを組み合わせて,教師なしかつ修正されていないユニークなアーキテクチャイメージのストリームを生成する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T11:11:19Z) - Categorical semiotics: Foundations for Knowledge Integration [0.0]
ディープラーニングアーキテクチャの定義と分析のための包括的なフレームワークを開発するという課題に取り組む。
我々の方法論は、ファジィ集合の宇宙の中で解釈されるエルレスマンのスケッチに類似したグラフィカル構造を用いる。
このアプローチは、決定論的および非決定論的ニューラルネットワーク設計の両方をエレガントに包含する統一理論を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T23:19:01Z) - Deep Learning for Human Parsing: A Survey [54.812353922568995]
本研究では,人間の意味解析の先駆的な研究の幅広い範囲を網羅する,最先端の人間の構文解析手法の解析を行う。
1) 構造駆動型アーキテクチャは,人体の異なる部分と固有の階層構造を生かし,(2) グラフベースのネットワークは,効率的で完全な人体分析を実現するためにグローバルな情報を捉え,(3) コンテキスト認識ネットワークは,対応するクラスのピクセルを特徴付けるために,すべてのピクセルにわたって有用なコンテキストを探索し,(4) LSTMベースの手法は,短距離と長距離空間の依存関係を結合して,豊富な局所的・グローバルなコンテキストをうまく活用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-29T10:54:56Z) - Motor Imagery Decoding Using Ensemble Curriculum Learning and
Collaborative Training [11.157243900163376]
マルチオブジェクトEEGデータセットは、いくつかの種類のドメインシフトを示す。
これらの領域シフトは、堅牢なクロスオブジェクトの一般化を妨げる。
複数の特徴抽出器を組み込んだ2段階モデルアンサンブルアーキテクチャを提案する。
我々のモデルアンサンブルアプローチはカリキュラム学習と協調学習の力を組み合わせたものであることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-21T13:45:44Z) - Vision+X: A Survey on Multimodal Learning in the Light of Data [64.03266872103835]
様々なソースからのデータを組み込んだマルチモーダル機械学習が,ますます普及している研究分野となっている。
我々は、視覚、音声、テキスト、動きなど、各データフォーマットの共通点と特異点を分析する。
本稿では,表現学習と下流アプリケーションレベルの両方から,マルチモーダル学習に関する既存の文献を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T13:14:57Z) - 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) - DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled
Local Explanations [119.1953397679783]
我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。
提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z) - Bayesian Deep Learning for Graphs [6.497816402045099]
論文は、この分野のほとんどのメソッドが構築される原則のレビューから始まり、続いてグラフ分類問題の研究が続く。
そこから、ディープアーキテクチャを漸進的に構築することで、グラフのディープラーニングに関する基本的なアイデアをベイジアンの世界に橋渡しします。
このフレームワークにより、離散的かつ連続的なエッジ特徴を持つグラフを考慮し、いくつかの分類タスクで最先端に達するのに十分な教師なしの埋め込みを生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T20:18:41Z) - Sequential Sentence Classification in Research Papers using Cross-Domain
Multi-Task Learning [4.2443814047515716]
本研究では,一様深層学習アーキテクチャとマルチタスク学習を提案する。
当社のアプローチは,3つのベンチマークデータセット上でのテクニックの状況よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T13:54:10Z) - A Diagnostic Study of Explainability Techniques for Text Classification [52.879658637466605]
既存の説明可能性技術を評価するための診断特性のリストを作成する。
そこで本研究では, モデルの性能と有理性との整合性の関係を明らかにするために, 説明可能性手法によって割り当てられた有理性スコアと有理性入力領域の人間のアノテーションを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T12:01:53Z)
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。