深層学習五十論文 by 綿岡晃輝 単語帳 shell, awk, 英語(25) docker(101)

2019年、俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) 綿岡晃輝　@wataoka
https://qiita.com/wataoka/items/ae782defabc3706b5c93

 <この項は書きかけです。順次追記します。>
 
# はじめに
2017年, 2018年は深層学習の読書会に参加するにあたって、

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

docker(18) なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

資料を整理していました。2019年は、量子計算機に焦点を絞り、深層学習は少しほおったらかしにしてきました。

「量子アニーリングの基礎」を読む 第１日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778

そんな後ろめたい気持ちで迎えた年末に、ちょうどねがってもない記事から論文を被験しています。


# ５０論文の単語帳作成

いつもは同じ領域の１００論文で作成する。固有名詞の幅も狭い。
今回は５０論文だが単語数は14302と数が多い。

文献、図表などの本文以外の文字処理上の課題があるかどうかは未確認。

単語帳を作成する趣旨は、自分の知らない単語はあらかじめ辞書などで調べておくためです。

４５年くらい前から、100ページくらいの文章を読むのに、記憶力が悪く、何度も同じ単語を辞書で引いていました。
PCを使うようになって、あらかじめ単語帳を作り、辞書で引いておく習慣にしています。

英語(18) 英語文献を入手したら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb3d0e299c3c96370a31

# 短縮名(short name) 略号(abbreviation)
@iKaz888 さんのご意見に基づき作成しはじめました。
まだ全体の ~~20~~ ~~10~~ ~~4~~ 2分の１くらいの作業量です。

過去に自分たちの作った資料で、複数担当で作ったら、資料の中で、R(red)とR(right)の２つの異なる意味で同じ記号の略号が存在したという反省に基づいています。

著者の違う複数の論文を読むときには、同じ記号で別の意味で使っている可能性を最大限調査するのが経験則です。
例えば、MCBNはMonte Carlo Bayesian networkかと思って読んでました。

| abbreviation | full spelling |  |
|:--|:--|:--|
| 3D |  three dimensions |  |
| aaai | Advancement of Artificial Intelligence  |  |
| ACC |  accuracy |  |
| ACM | Association for Computing Machinery |  |
| ai | Artificial intelligence |  |
| AMT  | Amazon Mechanical Turk  |  |
| ARL | Army Research Laboratory |  |
| AUC | area under the curve, area under the ROC curve  |  |
| BCA | Balanced Classification Accuracy  |  |
| BER | Bit Error Rate |  |
| BMI | Body Mass Index |  |
| BN | Batch Normalization  |  |
| CB  | Class-Balanced |  |
| CE  | cross entropy  |  |
| CFI | Canada Foundation for Innovation  |  |
| CFP | Celebrities in Frontal Profile  |  |
| CFS  | correlation-based feature selection  |  |
| cifar | Canadian Institute for Advanced Research |  |
| CMC | Cumulative Match Characteristic |  |
| cnn | Cellular neural network |  |
| cnn(s) | Convolutional Neural Network(s) |  |
| COMPAS | Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions  |  |
| CRPS | Continuous Ranked Probability Score  |  |
| CRRA | Constant Relative Risk Aversion  |  |
| CSFS | cost-sensitive feature selection |  |
| cTMU | Conditional Transient Mapping Unit  |  |
| CUDO | Constant Uncertainty Dropout  |  |
| CUHK |  Chinese University of Hong Kong |  http://www.cuhk.edu.hk/english/index.html |
| CV | cross-validation  |  |
| cvpr | Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |  |
| DA  | domain adaptation  |  |
| DAE | Discrimination-Aware Ensemble  |  |
| dann | Domain Adversarial Neural Network |  |
| DAQL | Density Aware Quadruplet Loss  |  |
| DARPA | Defense Advanced Research Projects Agency  |  |
| DATL | Density Aware Triplet Loss  |  |
| DI | Disparate Impact |  |
| DiF | Diversity in Faces  |  |
| DL | Deep Learning  |  |
| DM  | Deep Metric Learning  |  |
| DM's | decision-maker's |  |
| DNN(s) | deep neural network(s) |  |
| DOS | deep oversampling framework  |  |
| DR | Diabetic Retinopathy  |  |
| DRO | distributionally robust optimization  |  |
| ECOA | Equal Credit Opportunity Acts  |  |
| EDE | Equally Distributed Equivalent  |  |
| EEOC | US Equal Employment Opportunity Commission  |  |
| EGT | Evolutionary Game Theory  |  |
| EO | Equal Opportunity  |  |
| ERM | empirical risk minimization  |  |
| EUS | Evolutionary Undersampling  |  |
| FAD | Fair adversarial discriminative  |  |
| FAIR | Facebook AI Research  |  |
| FERM |  Fair Empirical Risk Minimization |  |
| FF  | frontal-frontal  |  |
| FGSM | Fast Gradient Sign Method  |  |
| FHA | Fair Housing Acts |  |
| FL | Focal Loss  |  |
| FMMR  | Fairness Maximal Marginal Relevance  |  |
| FN  | false negative  |  |
| FNB | Fair Naive-Bayes |  |
| FNR | false negative rate  |  |
| FP | false positive  |  |
| FP | frontal-profile  |  |
| FPN | Feature Pyramid Network  |  |
| FPR  | false positive rates  |  |
| FRQNT  | Fonds de recherche du Quebec Nature et technologies  |  |
| GAMO | Generative Adversarial Minority Oversampling  |  |
| GAN(s) | Generative adversarial network(s) |  |
| GM | geometric mean  |  |
| GPU | Graphics Processing Unit |  |
| GRL | gradient reversal layer  |  |
| GRU | gated recurrent unit  |  |
| http(s) | hyper text transfer protocol (secure) |  |
| HUD. | Housing and Urban Development  |  |
| I-FGSM | Iterative FGSM  |  |
| icml | International Conference on Machine Learning |  |
| IEEE | Institute of Electrical and Electronics Engineers |  |
| ITFR | Information-Theoretic Feature Ranking  |  |
| KDE | Kernel Density Estimate  |  |
| KL | Kullback-Leibler  |  |
| KNN | k-nearest neighbor  |  |
| LDS  | local distributional smoothness  |  |
| LFR  | Learned Fair Representations |  |
| LFW | labeled faces in the wild  |  |
| LIBSVM1 |  |  https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets |
| LR | Logistic Regression |  |
| LR | linear predictor  |  |
| MCAR | Missing Completely At Random  |  |
| MCBN | Monte Carlo Batch Normalization  |  |
| MCC | Matthews correlation coefficient  |  |
| MCDO | Monte Carlo Dropout  |  |
| MD | minibatch diversity |  |
| MDP | Markov decision process  |  |
| MIFR | Mutual Information-based Fair Representations  |  |
| MINECO | Spanish Ministry of Economy and Competitiveness  |  |
| minist | Modified National Institute of Standards and Technology  |  |
| MIT | Massachusetts Institute of Technology |  http://www.mit.edu/ |
| ML | machine learning |  |
| MLReliefF | Multi-Label ReliefF  |  |
| MMD | maximum mean discrepancy  |  |
| MMR | Maximal Marginal Relevance  |  |
| MNF | Multiplicative Normalizing Flows for variational Bayesian networks  |  |
| mRMR | Minimum Redundancy Maximum Relevance  |  |
| MSA | minimum subgroup accuracy  |  |
| mSDA | marginalized Stacked Autoencoders  |  |
| MUG | Multiplayer version of the Ultimatum Game  |  |
| NBS | naive Bayes  |  |
| NCCL | NVIDIA Collective Communication Library  |  |
| NCFS | Non-Convex Feature Learning  |  |
| NGO |  Non Governmental Organization  |  |
| nips | Neural Information Processing Systems |  |
| nn | neural network |  |
| NSERC. | Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada  |  |
| NSF | National Science Foundation  |  |
| NYPD | New York Police Devision |  |
| OHEM | online hard example mining  |  |
| OPT | optimization |  |
| OTOS | Optimal Transport for OverSampling  |  |
| PAD | Proxy A-distances  |  |
| PBP | Probabilistic backpropagation  |  |
| PCA | Principle Component Analysis  |  |
| PCG | primary condition group  |  |
| PLL | Log likelihood  |  |
| POF | price of fairness  |  |
| PRID |  Progesterone Releasing Intravaginal Device |  |
| RBA | reducing bias amplification  |  |
| ReLU |  rectified linear unit |  |
| resnet | Residual neural network |  |
| ResNets |  Residual neural network |  |
| RFS | Robust Feature Selection  |  |
| RKHS | Reproducing Kernel Hilbert Space  |  |
| RLR | Regularized Logistic Regression |  |
| ROC | Reject Option based Classification  |  |
| RPT | random perturbation training  |  |
| RUS | random majority undersampling  |  |
| SE | Squeeze and Excitation  |  |
| SEAT | Sentence Encoder Association Test  |  |
| SGD | stochastic gradient descent |  |
| SGM | Sigmoid |  |
| SM  | Softmax  |  |
| SMOTE | Synthetic Minority Oversampling TEchnique  |  |
| SSL | semi-supervised learning |  |
| STEM | Science, Technology, Engineering, and Math |  |
| SUM. | sample-level uncertainty modeling  |  |
| SUNDIAL | SUrvey Network for Deep Imaging Analysis and Learning  |  |
| SVHN | Street View House Numbers  |  |
| svm | Support vector machine, |  |
| SVM-RFE | support vector machine recursive feature elimination  |  |
| TN | true negative  |  |
| TP | true positive  |  |
| UCI |  University of Californiaj  Irvine |  |
| UG  | Ultimatum Game  |  |
| ui | user interface |  |
| UMM  | uncertainty-based margin  |  |
| US/USA |  Unites States of America  |  |
| USD |  US Dollar |  |
| VAE | Variational Auto Encoders |  |
| VAEs | virtual adversarial examples  |  |
| VAT | virtual adversarial training  |  |
| VI | variational inference  |  |
| VIPeR |  viewpoint invariant pedestrian recognition |  |
| WEAT | Word Embedding Association Test  |  |
| YTF  | YouTube Faces  |  |


主な同一表現の別の言葉は、

CA: California
CA: Canada

 FP: false positive  
 FP: frontal-profile 

 LR: Logistic Regression 
 LR : linear predictor ,  Learning Fair Representations, Richard Zemel, 2013

 VAE:  Variational Auto Encoders 
 VAEs:  virtual adversarial examples  

英語(2) まぎらわしい、間違えやすい、行き違いの多い略号worst 10(候補24)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0bff5dbb72208053489b

英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624

LRを
https://en.wikipedia.org/wiki/LR#Science%2C_technology_and_mathematics
に追記してみました。

# 固有名詞用語集(onomasticon)
まだ全体の ~~50~~ ~~45~~ 10 分の１くらいの作業量です。

| onomasticon | URL |
|:--|:--|
| acm | https://www.acm.org |
| arxiv | http://www.arxiv.com |
| bayesian | https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network |
| cifar | http://www.cifar.ca |
| DARPA | https://www.darpa.mil/ |
| dwork | https://en.wikipedia.org/wiki/Cynthia_Dwork |
| ECOA | https://www.justice.gov/crt/equal-credit-opportunity-act-3 |
| FHA | https://www.hud.gov/program_offices/fair_housing_equal_opp/fair_housing_act_overview |
| gaussian | https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_things_named_after_Carl_Friedrich_Gauss |
| ieee | http://www.ieee.org |
| Lipschitz | https://en.wikipedia.org/wiki/Rudolf_Lipschitz |
| NCCL | https://developer.nvidia.com/nccl |
| pytorch | https://pytorch.org |
| zafar | https://people.mpi-sws.org/~mzafar/ |
| Zemel | http://www.cs.toronto.edu/~zemel/inquiry/home.php |


英語(24) アン(-an)の部屋（28人名から学ぶ数学・物理）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e02cbe23b96d5fb96aa1

# 単語出現頻度(word count)
型(type):  略号（abbreviation）, 固有名詞（onomasticon）,変数(variable)

| word | 日本語 | count | type |
|:--|:--|--:|:--|
| the | その | 21520 |  |
| of | の | 10920 |  |
| and | そして | 9426 |  |
| a | a | 8575 |  |
| to | に | 8345 |  |
| in | に | 7392 |  |
| is | は | 5409 |  |
| we | 私達 | 5238 |  |
| for | にとって | 5016 |  |
| x | x | 4168 | variable |
| that | それ | 3919 |  |
| on | に | 3366 |  |
| with | と | 2940 |  |
| i | 私 | 2732 |  |
| as | なので | 2694 |  |
| by | 沿って | 2365 |  |
| this | この | 2288 |  |
| t | t | 2259 |  |
| f | f | 2209 | variable |
| s | s | 2147 |  |
| are | は | 2055 |  |
| y | y | 1924 | variable |
| be | なる | 1920 |  |
| learning | 学習 | 1854 |  |
| d | d | 1845 |  |
| fairness | 公平 | 1704 |  |
| p | p | 1703 |  |
| data | 与件 | 1688 |  |
| from | から | 1660 |  |
| k | k | 1635 |  |
| g | g | 1563 |  |
| can | できる | 1556 |  |
| our | 私たちの | 1492 |  |
| m | m | 1453 |  |
| j | j | 1431 |  |
| an | an | 1428 |  |
| training | 訓練 | 1407 |  |
| class | 級 | 1374 |  |
| b | b | 1352 |  |
| r | r | 1287 |  |
| loss | 損失 | 1283 |  |
| h | h | 1277 |  |
| c | c | 1261 |  |
| z | z | 1203 |  |
| model | 模型 | 1193 |  |
| which | どれ | 1134 |  |
| e | e | 1119 |  |
| n | n | 1116 |  |
| adversarial | 敵対者 | 1096 |  |
| it | それ | 1063 |  |
| et | ら | 990 |  |
| not | じゃない | 988 |  |
| al | al | 987 |  |
| samples | 例 | 974 |  |
| each | 各 | 918 |  |
| l | l | 891 |  |
| w | w | 884 |  |
| or | または | 856 |  |
| set | 設定する | 854 |  |
| at | で | 844 |  |
| all | すべて | 819 |  |
| have | 持ってる | 797 |  |
| classification | 分類 | 788 |  |
| where | どこ | 776 |  |
| using | を使用して | 755 |  |
| one | 一 | 722 |  |
| if | もし | 696 |  |
| between | の間に | 693 |  |
| results | 結果 | 692 |  |
| fair | 公平 | 690 |  |
| two | 二 | 689 |  |
| u | あなたは | 663 |  |
| algorithm | 解法 | 656 |  |
| accuracy | 正確さ | 642 |  |
| classifier | 分類器 | 642 |  |
| these | これら | 641 |  |
| dataset | 与件集合 | 639 |  |
| more | もっと | 631 |  |
| used | 中古 | 628 |  |
| figure | 図 | 603 |  |
| different | 違う | 591 |  |
| also | また | 590 |  |
| such | そのような | 588 |  |
| when | いつ | 587 |  |
| function | 関数 | 584 |  |
| neural | 神経の | 578 |  |
| examples | 例 | 571 |  |
| then | それから | 570 |  |
| q | q | 569 |  |
| distribution | 分布 | 568 |  |
| group | 集まり | 562 |  |
| network | 通信網 | 558 |  |
| over | 以上 | 551 |  |
| deep | 深い | 542 |  |
| v | v | 533 |  |
| use | 使用する | 520 |  |
| networks | 網 | 516 |  |
| number | 数 | 515 |  |
| performance | 性能 | 509 |  |
| models | 模型 | 508 |  |
| has | 持っている | 502 |  |
| only | のみ | 502 |  |
| than | より | 495 |  |
| their | 彼らの | 491 |  |
| based | 基づく | 490 |  |
| input | 入力 | 485 |  |
| feature | 特徴 | 482 |  |
| problem | 問題 | 481 |  |
| sample | 例 | 477 |  |
| method | 方法 | 472 |  |
| metric | 測定 | 467 |  |
| will | 意志 | 458 |  |
| methods | 方法 | 456 |  |
| other | その他 | 456 |  |
| given | 与えられた | 455 |  |
| error | 誤り | 452 |  |
| softmax | 軟最大 | 445 |  |
| any | どれか | 441 |  |
| machine | 機械 | 439 |  |
| large | 大 | 435 |  |
| classes | 級 | 434 |  |
| domain | 領域 | 433 |  |
| while | ながら | 427 |  |
| work | 作業 | 427 |  |
| sensitive | 敏感な | 425 |  |
| both | どちらも | 424 |  |
| information | 情報 | 421 |  |
| but | だが | 418 |  |
| conference | 会議 | 409 |  |
| trained | 訓練された | 409 |  |
| features | 特徴 | 405 |  |
| show | 公演 | 405 |  |
| rate | 割合 | 403 |  |
| datasets | 与件集合 | 402 |  |
| test | 試験 | 402 |  |
| first | 最初 | 399 |  |
| proposed | 提案された | 389 |  |
| target | 目標 | 388 |  |
| approach | やり方 | 383 |  |
| arxiv | arxiv | 380 | onomasticon |
| its | その | 378 |  |
| xi | xi | 376 | variable |
| case | 場合 | 373 |  |
| section | 節 | 362 |  |
| decision | 決定 | 360 |  |
| linear | 線形 | 355 |  |
| same | 同じ | 351 |  |
| label | 名札 | 349 |  |
| there | そこ | 349 |  |
| however | しかしながら | 348 |  |
| optimal | 最適な | 348 |  |
| no | 番号 | 346 |  |
| experiments | 実験 | 341 |  |
| following | 以下 | 340 |  |
| example | 例 | 339 |  |
| table | 表 | 338 |  |
| image | 画像 | 337 |  |
| some | いくつか | 336 |  |
| how | どうやって | 334 |  |
| layer | 層 | 333 |  |
| dnn | dnn | 332 | abbreviation |
| probability | 確率 | 328 |  |
| distance | 距離 | 327 |  |
| systems | 系 | 320 |  |
| images | 画像 | 319 |  |
| positive | 前向き | 319 |  |
| consider | 考える | 318 |  |
| values | 値 | 311 |  |
| representations | 表現 | 310 |  |
| may | 五月 | 309 |  |
| size | 大きさ | 307 |  |
| impact | 影響 | 305 |  |
| note | 注意 | 305 |  |
| log | 記録 | 297 |  |
| value | 値 | 293 |  |
| they | 彼ら | 291 |  |
| time | 時間 | 291 |  |
| output | 出力 | 288 |  |
| similar | 同様の | 288 |  |
| into | に | 287 |  |
| thus | かくして | 287 |  |
| most | 最も | 286 |  |
| pages | ページ数 | 286 |  |
| space | 空間 | 286 |  |
| so | そう | 285 |  |
| recognition | 認識 | 283 |  |
| cost | 費用 | 281 |  |
| parameters | 引数 | 281 |  |
| small | 小さい | 279 |  |
| yi | yi | 278 | variable |
| was | だった | 275 |  |
| measure | 測る | 273 |  |
| let | させる | 269 |  |
| disparate | 異なる | 267 |  |
| do | 行う | 266 |  |
| labels | 名札 | 263 |  |
| discrimination | 差別 | 261 |  |
| would | するだろう | 261 |  |
| ieee | IEEE | 260 | abbreviation |
| bias | 偏り | 251 |  |
| optimization | 最適化 | 251 |  |
| points | 点 | 250 |  |
| negative | 負 | 249 |  |
| high | 高い | 248 |  |
| max | 最大 | 248 |  |
| source | 源 | 248 |  |
| cifar | cifar | 246 | abbreviation |
| mean | 平均 | 246 |  |
| algorithms | 解法 | 244 |  |
| proceedings | 議事録 | 244 |  |
| prediction | 予測 | 243 |  |
| representation | 表現 | 242 |  |
| new | 新着 | 241 |  |
| random | 無作為 | 241 |  |
| us | 我ら | 241 |  |
| see | 見る | 240 |  |
| vector | 有向量 | 240 |  |
| does | する | 238 |  |
| pr | pr | 238 |  |
| research | 研究 | 237 |  |
| under | 下 | 237 |  |
| without | なしで | 237 |  |
| o | o | 235 |  |
| well | 上手 | 235 |  |
| ml | ml | 234 |  |
| uncertainty | 不確実性 | 232 |  |
| mnist | mnist | 231 | abbreviation |
| original | 元の | 231 |  |
| risk | 危険 | 231 |  |
| individuals | 個人 | 230 |  |
| theorem | 定理 | 230 |  |
| objective | 目的 | 229 |  |
| paper | 論文 | 229 |  |
| since | 以来 | 229 |  |
| defined | 定義済み | 228 |  |
| minority | 少数 | 228 |  |
| face | 面 | 226 |  |
| batch | 束 | 225 |  |
| constraints | 制約 | 225 |  |
| sampling | 標本化 | 223 |  |
| learned | 学んだ | 221 |  |
| classifiers | 分類子 | 220 |  |
| definition | 定義 | 220 |  |
| individual | 個人 | 220 |  |
| task | 仕事 | 220 |  |
| gradient | 勾配 | 218 |  |
| standard | 標準 | 218 |  |
| bound | 行きの | 217 |  |
| non | 非 | 217 |  |
| been | されている | 215 |  |
| groups | 集まり | 212 |  |
| knowledge | 知識 | 212 |  |
| were | だった | 210 |  |
| attribute | 属性 | 209 |  |
| better | より良い | 208 |  |
| learn | 学ぶ | 208 |  |
| parameter | 引数 | 207 |  |
| international | 国際 | 206 |  |
| because | なぜなら | 205 |  |
| should | すべき | 203 |  |
| imbalanced | 不均衡 | 201 |  |
| adversary | 敵 | 200 |  |
| respect | 尊敬 | 200 |  |
| about | 約 | 199 |  |
| fig | 図 | 197 |  |
| proof | 証明 | 197 |  |
| eq | eq | 196 |  |
| many | たくさんの | 196 |  |
| equal | 等しい | 194 |  |
| train | 列車 | 194 |  |
| architecture | 建築 | 193 |  |
| here | ここに | 193 |  |
| setting | 設定 | 193 |  |
| shows | 示す | 192 |  |
| min | 分 | 191 |  |
| perturbation | 摂動 | 191 |  |
| real | 現実 | 191 |  |
| distributions | 分布 | 190 |  |
| analysis | 分析 | 189 |  |
| margin | 余白 | 189 |  |
| constraint | 制約 | 187 |  |
| even | でも | 186 |  |
| functions | 関数 | 186 |  |
| result | 結果 | 185 |  |
| second | 第二 | 185 |  |
| binary | 二進 | 184 |  |
| now | 今 | 183 |  |
| substitute | 代替 | 182 |  |
| during | 中に | 181 |  |
| make | 作る | 181 |  |
| terms | 条項 | 181 |  |
| th | 番目 | 181 |  |
| against | に対して | 180 |  |
| shown | 示す | 180 |  |
| point | 点 | 179 |  |
| step | 段階 | 178 |  |
| supervised | 監督 | 178 |  |
| through | 使って | 178 |  |
| multi | 複数の | 177 |  |
| computer | 計算機 | 176 |  |
| parity | 一致 | 176 |  |
| hypothesis | 仮説 | 175 |  |
| wk | 週 | 175 |  |
| larger | 大きい | 174 |  |
| sets | 集合 | 174 |  |
| statistical | 統計的 | 174 |  |
| long | 長いです | 173 |  |
| assume | 想定する | 172 |  |
| state | 状態 | 172 |  |
| transfer | 転送 | 172 |  |
| above | 上 | 171 |  |
| follows | 従う | 171 |  |
| lower | 低い | 171 |  |
| processing | 処理 | 171 |  |
| single | 単一 | 171 |  |
| corresponding | 対応する | 170 |  |
| distillation | 蒸留 | 170 |  |
| minibatch | 小束 | 170 |  |
| study | 調査 | 170 |  |
| across | に渡って | 169 |  |
| framework | 枠組み | 169 |  |
| imbalance | 不均衡 | 169 |  |
| acm | acm | 168 |  |
| human | 人間 | 168 |  |
| vat | バット | 168 |  |
| TRUE | 真 | 168 |  |
| best | 最善 | 167 |  |
| level | 水準 | 167 |  |
| multiple | 複数 | 167 |  |
| particular | 特定の | 167 |  |
| term | 期間 | 166 |  |
| biased | 偏った | 165 |  |
| convolutional | たたみ込み | 164 |  |
| due | 期限 | 164 |  |
| layers | 層 | 163 |  |
| average | 平均 | 162 |  |
| define | 定義する | 161 |  |
| denote | 示す | 161 |  |
| opportunity | 機会 | 161 |  |
| difference | 差 | 160 |  |
| find | 見つける | 159 |  |
| possible | 可能 | 159 |  |
| process | 処理する | 159 |  |
| after | 後 | 158 |  |
| regression | 退行 | 158 |  |
| selection | 選択 | 158 |  |
| several | いくつかの | 158 |  |
| provide | 提供する | 157 |  |
| respectively | それぞれ | 157 |  |
| good | 良い | 156 |  |
| scale | 規模 | 156 |  |
| very | 非常に | 155 |  |
| validation | 検証 | 154 |  |
| order | 注文 | 153 |  |
| adaptation | 適応 | 152 |  |
| synthetic | 合成 | 152 |  |
| convex | 凸面 | 151 |  |
| gender | 性別 | 151 |  |
| pairs | 対 | 151 |  |
| protected | 保護された | 151 |  |
| therefore | したがって | 151 |  |
| per | あたり | 150 |  |
| achieve | 成し遂げる | 149 |  |
| approaches | やり方 | 149 |  |
| making | 作り | 149 |  |
| regularization | 正則化 | 149 |  |
| attributes | 属性 | 148 |  |
| fixed | 修繕 | 148 |  |
| gi | gi | 148 |  |
| generated | 生成された | 147 |  |
| predictions | 予測 | 147 |  |
| dt | dt | 146 |  |
| preprint | 前刷り | 145 |  |
| ds | ds | 144 |  |
| further | さらに | 144 |  |
| lemma | 補題 | 144 |  |
| system | 系 | 144 |  |
| weight | 重量 | 144 |  |
| cnn | cnn | 143 | abbreviation |
| instance | 実例 | 143 |  |
| oracle | 神託 | 143 |  |
| svm | svm | 143 | abbreviation |
| gf | GF | 142 |  |
| higher | より高い | 142 |  |
| instead | 代わりに | 142 |  |
| specific | 明確な | 142 |  |
| empirical | 経験的 | 141 |  |
| measures | 対策 | 141 |  |
| much | ずっと | 141 |  |
| every | 毎回 | 140 |  |
| general | 一般的な | 140 |  |
| low | 低い | 140 |  |
| metrics | 指標 | 140 |  |
| tasks | 仕事 | 139 |  |
| being | であること | 138 |  |
| like | お気に入り | 138 |  |
| expected | 期待される | 137 |  |
| mixup | 混同 | 137 |  |
| need | 必要 | 137 |  |
| often | しばしば | 137 |  |
| baseline | 基準線 | 136 |  |
| erm | えーっと | 136 |  |
| three | 三 | 136 |  |
| constant | 絶え間ない | 135 |  |
| way | 仕方 | 135 |  |
| classi | classi | 134 |  |
| effective | 効果的 | 134 |  |
| inputs | 入力 | 134 |  |
| lipschitz | lipschitz | 134 | onomasticon |
| utility | 効用 | 134 |  |
| simple | 簡単な | 133 |  |
| theoretical | 理論的 | 133 |  |
| cross | 十字 | 132 |  |
| less | もっと少なく | 132 |  |
| resnet | resnet | 132 | abbreviation |
| via | 経由で | 132 |  |
| pp | pp | 131 |  |
| them | それら | 131 |  |
| university | 大学 | 131 |  |
| up | 上に | 131 |  |
| appendix | 付録 | 130 |  |
| aware | 気がついて | 130 |  |
| those | それら | 130 |  |
| could | たぶん......だろう | 129 |  |
| decisions | 決定 | 129 |  |
| dm | dm | 129 |  |
| propose | 提案する | 129 |  |
| solution | 解決 | 129 |  |
| evaluation | 評価 | 128 |  |
| obtain | 入手します | 128 |  |
| dnns | dnns | 127 | abbreviation |
| object | 対象 | 127 |  |
| out | でる | 127 |  |
| procedure | 手順 | 127 |  |
| re | 再 | 127 |  |
| another | 別の | 126 |  |
| compared | 比較した | 126 |  |
| comparison | 比較 | 126 |  |
| previous | 前 | 126 |  |
| race | 人種 | 126 |  |
| balanced | 均衡のとれた | 125 |  |
| design | 設計 | 125 |  |
| epochs | 世紀 | 125 |  |
| matrix | 行列 | 124 |  |
| existing | 既存の | 123 |  |
| search | 探す | 123 |  |
| what | 何 | 123 |  |
| whether | かどうか | 123 |  |
| top | 上 | 122 |  |
| com | com | 121 |  |
| compute | 計算する | 121 |  |
| form | 形 | 121 |  |
| goal | 目標 | 121 |  |
| hidden | 隠された | 121 |  |
| improve | 改善する | 121 |  |
| majority | 過半数 | 121 |  |
| applied | 適用された | 120 |  |
| effect | 効果 | 120 |  |
| labeled | 名札付き | 120 |  |
| least | 少なくとも | 120 |  |
| li | li | 120 |  |
| observe | 観察する | 120 |  |
| predict | 予測する | 120 |  |
| weights | 重り | 120 |  |
| evaluate | 評価する | 119 |  |
| notion | 概念 | 119 |  |
| related | 関連する | 119 |  |
| selected | 選択された | 119 |  |
| problems | 問題点 | 118 |  |
| according | に応じて | 117 |  |
| able | できる | 116 |  |
| art | 芸術 | 116 |  |
| ez | ez | 116 |  |
| qi | 気 | 116 |  |
| rule | 規則 | 116 |  |
| attack | 攻撃 | 115 |  |
| bayesian | baysesian | 115 | onomasticon |
| hard | 硬い | 115 |  |
| he | 彼 | 115 |  |
| cases | 場合 | 114 |  |
| demographic | 人口統計 | 114 |  |
| equation | 方程式 | 113 |  |
| rates | 率 | 113 |  |
| close | 閉じる | 112 |  |
| forward | 進む | 112 |  |
| generalization | 一般化 | 112 |  |
| perform | 演じる | 112 |  |
| mapping | 対応づけ | 111 |  |
| must | しなければならない | 111 |  |
| norm | 規範 | 111 |  |
| still | まだ | 111 |  |
| cvpr | cvpr | 110 | abbreviation |
| requires | が必要です | 110 |  |
| social | 社会 | 110 |  |
| techniques | 技術 | 110 |  |
| triplet | 三揃 | 110 |  |
| compare | 比べる | 109 |  |
| estimate | 見積り | 109 |  |
| future | 未来 | 109 |  |
| computing | 計算 | 108 |  |
| region | 領域 | 108 |  |
| theory | 理論 | 108 |  |
| allocation | 割り当て | 107 |  |
| instances | 実例 | 107 |  |
| FALSE | 偽 | 106 |  |
| robust | 壮健 | 105 |  |
| strategy | 戦略 | 105 |  |
| success | 成功 | 105 |  |
| threshold | 敷居 | 105 |  |
| described | 説明した | 104 |  |
| experiment | 実験 | 104 |  |
| important | 重要 | 104 |  |
| made | 製 | 104 |  |
| means | 手段 | 104 |  |
| science | 理科 | 104 |  |
| settings | 設定 | 104 |  |
| ai | ai | 103 | abbreviation |
| architectures | 建築 | 103 |  |
| fully | 完全に | 103 |  |
| obtained | 得た | 103 |  |
| similarly | 同様に | 103 |  |
| take | 取る | 103 |  |
| finally | 最後に | 102 |  |
| world | 世界 | 102 |  |
| compas | 羅針盤 | 101 |  |
| directly | 直接 | 101 |  |
| goodfellow | 仲良し | 101 |  |
| notions | 概念 | 101 |  |
| perturbations | 摂動 | 101 |  |
| stochastic | 確率的 | 101 |  |
| within | 以内に | 101 |  |
| detection | 検出 | 100 |  |
| experimental | 実験的 | 100 |  |
| including | 含む | 100 |  |
| present | 提示 | 100 |  |
| access | 接続 | 99 |  |
| advances | 前進 | 99 |  |
| artificial | 人工的な | 99 |  |
| focal | 焦点 | 99 |  |
| quality | 品質 | 99 |  |
| significantly | かなり | 99 |  |
| support | 支援 | 99 |  |
| benefit | 恩恵 | 98 |  |
| computed | 計算された | 98 |  |
| domains | 領域 | 98 |  |
| inequality | 不平等 | 98 |  |
| maximum | 最大 | 98 |  |
| might | かもしれない | 98 |  |
| range | 範囲 | 98 |  |
| similarity | 類似性 | 98 |  |
| upper | 上の | 98 |  |
| user | 利用者 | 98 |  |
| end | 終わり | 97 |  |
| entropy | エントロピー | 97 |  |
| few | 少ない | 97 |  |
| found | 見つけた | 97 |  |
| literature | 文献 | 97 |  |
| pi | pi | 97 |  |
| recent | 最近 | 97 |  |
| robustness | 堅牢性 | 97 |  |
| vision | 資格 | 97 |  |
| zhang | 張 | 97 |  |
| algorithmic | 解法の | 96 |  |
| di | di | 96 |  |
| intelligence | 知性 | 96 |  |
| smaller | 小さい | 96 |  |
| testing | 検査 | 96 |  |
| total | 合計 | 96 |  |
| towards | に向かって | 96 |  |
| who | 誰 | 96 |  |
| vectors | 有向量 | 95 |  |
| condition | 調子 | 94 |  |
| defer | 延期する | 94 |  |
| equality | 平等 | 94 |  |
| focus | 絞る | 94 |  |
| normalized | 正規化 | 94 |  |
| right | 正しい | 94 |  |
| shot | 撃つ | 94 |  |
| center | 中央 | 92 |  |
| confidence | 信頼 | 92 |  |
| either | どちらか | 92 |  |
| imagenet | 像網 | 92 |  |
| main | 主 | 92 |  |
| nips | nips | 92 | abbreviation |
| rather | むしろ | 92 |  |
| works | 働く | 92 |  |
| among | の間で | 91 |  |
| chen | 陳 | 91 |  |
| cos | cos | 91 |  |
| dwork | dwork | 91 | onomasticon |
| eo | eo | 91 |  |
| population | 人口 | 91 |  |
| recall | 想起 | 91 |  |
| stage | 段階 | 91 |  |
| gaussian | gaussian | 90 | onomasticon |
| line | 線 | 90 |  |
| semi | 副 | 90 |  |
| specifically | 具体的に | 90 |  |
| version | 版 | 90 |  |
| wi | 版 | 90 |  |
| zemel | zemel | 90 | onomasticon |
| bn | 十億 | 89 |  |
| fact | 事実 | 89 |  |
| generate | 生む | 89 |  |
| hand | 手 | 89 |  |
| https | https | 89 | abbreviation |
| increasing | 増加している | 89 |  |
| known | 知られている | 89 |  |
| next | 次 | 89 |  |
| resulting | 結果として | 89 |  |
| vi | vi | 89 |  |
| angular | 角張った | 88 |  |
| current | 電流 | 88 |  |
| dropout | 脱落 | 88 |  |
| head | 頭 | 88 |  |
| trade | 取引 | 88 |  |
| adult | 大人 | 87 |  |
| attacks | 攻撃 | 87 |  |
| conv | conv | 87 |  |
| dann | dann | 87 | abbriviation |
| last | 最終 | 87 |  |
| mining | 採掘 | 87 |  |
| practice | 練習 | 87 |  |
| reported | 報告 | 87 |  |
| additional | 追加 | 86 |  |
| allows | 許可する | 86 |  |
| apply | 適用する | 86 |  |
| approximate | 近似 | 86 |  |
| approximation | 近似 | 86 |  |
| box | 箱 | 86 |  |
| considered | 考えた | 86 |  |
| increases | 増加する | 86 |  |
| predictive | 予測的 | 86 |  |
| prior | 先に | 86 |  |
| unfair | 不公平 | 86 |  |
| units | 単位 | 86 |  |
| wang | 王 | 86 |  |
| zero | 零 | 86 |  |
| context | 環境 | 85 |  |
| crafting | 工芸 | 85 |  |
| equivalent | 同等の | 85 |  |
| natural | 自然の | 85 |  |
| pair | 対 | 85 |  |
| available | 利用可能 | 84 |  |
| change | 変化する | 84 |  |
| ci | ci | 84 |  |
| formulation | 定式化 | 84 |  |
| introduce | 導入する | 84 |  |
| issues | 課題 | 84 |  |
| ber | ビール | 83 |  |
| cannot | できない | 83 |  |
| ensure | 確保する | 83 |  |
| equalized | 均等化 | 83 |  |
| hence | したがって | 83 |  |
| indeed | 確かに | 83 |  |
| iq | iq | 83 |  |
| likely | たぶん | 83 |  |
| odds | 勝算 | 83 |  |
| ut | ut | 83 |  |
| although | でも | 82 |  |
| makes | 作ります | 82 |  |
| bounds | 境界 | 81 |  |
| cs | cs | 81 |  |
| introduced | 導入された | 81 |  |
| left | 左 | 81 |  |
| needs | 必要性 | 81 |  |
| nn | nn | 81 | abbreviation |
| off | オフ | 81 |  |
| welfare | 福祉 | 81 |  |
| augmentation | 増強 | 80 |  |
| control | 制御 | 80 |  |
| dh | dh | 80 |  |
| journal | 雑誌 | 80 |  |
| noise | 雑音 | 80 |  |
| reduce | 減らす | 80 |  |
| sign | 符号 | 80 |  |
| ui | ui | 80 | abbreviation |
| uses | 使用する | 80 |  |
| wt | wt | 80 |  |
| address | 住所 | 79 |  |
| bounded | 跳ねる | 79 |  |
| choice | 選択 | 79 |  |
| chosen | 選ばれた | 79 |  |
| discriminative | 差別的 | 79 |  |
| distortion | ねじれ | 79 |  |
| increase | 増加する | 79 |  |
| logistic | 論理的 | 79 |  |
| outcomes | 結果 | 79 |  |
| part | 部 | 79 |  |
| pattern | 類型 | 79 |  |
| performed | 行った | 79 |  |
| provides | 提供する | 79 |  |
| yes | はい | 79 |  |
| achieved | 達成した | 78 |  |
| agents | 代理 | 78 |  |
| aj | aj | 78 |  |
| classified | 分類された | 78 |  |
| demonstrate | 実証する | 78 |  |
| dimension | 寸法 | 78 |  |
| direction | 方向 | 78 |  |
| hardt | 辛い | 78 |  |
| require | 必要とする | 78 |  |
| round | 円形 | 78 |  |
| technique | 技術 | 78 |  |
| unfairness | 不公平 | 78 |  |
| zafar | zafar | 78 | onomasticon |
| complexity | 複雑 | 77 |  |
| details | 詳細 | 77 |  |
| difficult | 難しい | 77 |  |
| easy | かんたん | 77 |  |
| fraction | 分数 | 77 |  |
| http | http | 77 | abbreviation |
| icml | icml | 77 | abbreviation |
| members | 要員 | 77 |  |
| proposition | 命題 | 77 |  |
| pytorch | pytorch | 77 | onomasticon |
| team | 班 | 77 |  |
| various | いろいろ | 77 |  |
| xt | xt | 77 |  |
| around | 周り | 76 |  |
| black | 黒 | 76 |  |
| suppose | 仮定する | 76 |  |
| achieves | 達成する | 75 |  |
| computation | 計算 | 75 |  |
| dp | dp | 75 |  |
| interviewees | 面談対象者 | 75 |  |
| satisfy | 満足させる | 75 |  |
| sensitivity | 感度 | 75 |  |
| survey | 調査 | 75 |  |
| fast | 速い | 74 |  |
| implementation | 実装 | 74 |  |
| meta | 超 | 74 |  |
| moreover | さらに | 74 |  |
| question | 質問 | 74 |  |
| regret | 後悔 | 74 |  |
| relu | relu | 74 |  |
| biases | 偏り | 73 |  |
| definitions | 定義 | 73 |  |
| er | er | 73 |  |
| estimates | 見積り | 73 |  |
| liu | u | 73 |  |
| lr | lr | 73 |  |
| provided | 提供された | 73 |  |
| significant | 重要な | 73 |  |
| unit | 単位 | 73 |  |
| certain | 確かな | 72 |  |
| credit | 信用 | 72 |  |
| estimation | 推定 | 72 |  |
| generative | 原動力 | 72 |  |
| income | 所得 | 72 |  |
| minimization | 最小化 | 72 |  |
| optimize | 最適化する | 72 |  |
| org | 組織 | 72 |  |
| otherwise | さもないと | 72 |  |
| program | 計画 | 72 |  |
| reject | 拒絶する | 72 |  |
| strategies | 戦略 | 72 |  |
| users | 利用者 | 72 |  |
| virtual | 仮想 | 72 |  |
| bayes | bayes | 71 | onomasticon |
| before | 前 | 71 |  |
| david | david | 71 |  |
| efficient | 効率的 | 71 |  |
| full | 一杯 | 71 |  |
| implies | 含意する | 71 |  |
| kn | kn | 71 |  |
| mcbn | mcbn | 71 | abbreviation |
| minimizing | 最小化 | 71 |  |
| observed | 観察された | 71 |  |
| pa | pa | 71 |  |
| patterns | 類型 | 71 |  |
| subset | 部分集合 | 71 |  |
| errors | 誤り | 70 |  |
| four | 四 | 70 |  |
| get | 取得する | 70 |  |
| overall | 全体 | 70 |  |
| people | 人 | 70 |  |
| properties | 財産 | 70 |  |
| repair | 修復 | 70 |  |
| residual | 残余 | 70 |  |
| tail | 尾 | 70 |  |


# docker
プログラムちょい替え（10）英語(14) 単語帳作成 dockerで（文字コード対応）量子計算機　arXiv掲載　西森 秀稔　論文(shell, awk), docker(82)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/319672853519990cee42

作成時のスクリプトなどを利用。

```shell-session:macOS
$ docker run -v /tmp/docker:/tmp/docker -it kaizenjapan/qc-nakamori /bin/bash
```
-v /tmp/docker:/tmep/dockerは、dockerを起動するシステムに/tmp/dockerというフォルダが利用可能な場合に記載。フォルダ名は、利用できるもので、docker側が空のものであればよい。ファイル共有するつもりがなければ不要。

```shell-session:docker/ubuntu
# cd /home/wataoka/work
# ./ptt.sh
# cat ../text/* > all.txt
# tr 'a-z' 'A-Z' < all.txt > small.txt
# awk -f wc.awk small.txt > wc.txt
# ls ../
pdf  text  work
# ls 
all.txt  ptt.sh  small.txt  wc.awk  wc.csv  wc.org  wc.txt  wc.xlsx
```

wc.csvが14302語の単語帳csv(comma separated value)ファイル。
同じ内容のwc.xlsxはExcelファイル

上記表の90回以上出現する単語は日本語は未整備。

```shell:ptt.sh
 #!/bin/bash

 cd ../nakamori
 for File in *; do
    case ${File##*.} in
        pdf|PDF )
            echo "Convert the PDF:" ${File}
            pdftotext -q ${File} ../text/${File}.txt ;;
        *) ;;
    esac
 done
```

# 固有名詞などの確認

```shell-session:docker/ubuntu
# cd work
# grep zemel all.txt
University of Toronto, Department of Computer Science. Supported by NSERC. Email: zemel@cs.toronto.edu.
mlr.press/v28/zemel13.html.
zemel@cs.toronto.edu
```

共出現率計算プログラム検索中。

## awk

```awk:wc.awk
# Print list of word frequencies
# https://researchmap.jp/jomd7nobo-45644/
# This is for papers, not for programming.
# remove _ from gsub list 20200101 @kaizen_nagoya

{
    $0 = tolower($0)    # 
    gsub(/[^a-z \t]/, " ", $0)  #
    for (i = 1; i <= NF; i++)
        freq[$i]++
}

END {
    for (word in freq)
        printf "%s\t%d\n", word, freq[word]
}
```

## ファイル一覧

標題名順

| title | file |
|:--|:--|
| A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning | 1908.09635.pdf |
| Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour | 1706.02677.pdf |
| Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks | 1802.06455.pdf |
| Certifying and removing disparate impact | 1412.3756.pdf |
| Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samles | 1901.05555.pdf |
| Classification with Fairness Constraints: A Meta-Algorithm with Probable Guarantees | 1806.06055.pdf |
| Cost-Sensitive Feature Selection by Optimizing F-measures | 1904.02301v1.pdf   |
| Data Decision and Theoretical Implications when Adversarially Learning Fair Representations | 1707.00075.pdf |
| Decision Theory for Discrimination-aware Classification | ICDM_2012.pdf |
| Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks | 1511.04508.pdf |
| Domain-Adversarial Training of Neural Networks | 1505.07818.pdf |
| Empirical Risk Minimization under Fairness Constraints | 1802.08626.pdf |
| Enhancing the Accuracy and Fairness of Human Decision Making | 1805.10318.pdf |
| Evolution of collective fairness in hybrid populations of humans and agents | 4450.pdf |
| Explaining and Harnessing Adversarial Examples | 1412.6572.pdf |
| Exploiting Synthetically Generated Data with Semi-Supervised Learning for Small and Imbalanced Datasets | 1903.10022.pdf |
| Fairness Behind a Veil of Ignorance: A Welfare Analysis for Automated Decision Making | 1806.04959.pdf |
| Fairness Through Awareness | 1104.3913.pdf |
| Fairness Through Computationally-Bounded Awareness | 1803.03239.pdf |
| Fairness Without Demographics in Repeated Loss Minimization | 1806.0801.pdf |
| Focal Loss for Dense Object Detection | 1708.02002.pdf |
| Generative Adversarial Minority Oversampling | 1903.09730v1.pdf   |
| Group Fairness for Indivisible Goods Allocation | group-fairness-aaai.pdf |
| Imperceptible Adversarial Attacks on Tabular Data | 1911.03274.pdf |
| Improving Fairness in Machine Learning Systems: What Do Industry Practitioners Need? | 1812.05239.pdf |
| Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks | 1612.02295.pdf |
| Learning Adversarially Fair and Transferable Representations | 1802.06309.pdf |
| Learning Controllable Fair Representations | 1812.04218.pdf |
| Learning Fair Representations | icml-final.pdf |
| Learning to Model the Tail | 7278-learning-to-model-the-tail.pdf |
| Limitations of the Lipschits constant as a defense against adversarial examples | 1807.09705.pdf |
| Max-margin Class Imbalanced Learning with Gaussian Affinity | 1901.07711.pdf |
| mixup: Beyond Empirical Risk Minimization | 1710.09412.pdf |
| On Learning Density Aware Embeddings | 1904.03911.pdf |
| On the Legal Comparability of Fairness Definitions | 1912.00761.pdf |
| One-network Adversarial Fairness | AAAI2019_OneNetworkAdversarialFairness.pdf |
| Online Learning with an Unknown Fairness Metric | 1802.06936.pdf |
| Oversampling for Imbalanced Data via Optimal Transport | 4381.pdf |
| Practical Black-Box Attacks against Machine Learning | 1602.02697.pdf |
| Predict Responsibly: Improving Fairness and Accuracy by Learning to Defer | 1711.06664.pdf |
| PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library | 1912.01703.pdf |
| Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy? | 1912.01094.pdf |
| SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition | 1704.08063.pdf |
| Striking the Right Balance with Uncertainty | 1901.07590.pdf |
| The Cost of Fairness in Binary Classification | menon18a.pdf |
| The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings | 1511.07528.pdf |
| Trainable Undersampling for Class-Imbalance Learning | aaai.2019.classimbalance.pdf |
| Transfer of Machine Learning Fairness across Domains | 1906.09688.pdf |
| Using Image Fairness Representations in Diversity-Based Re-ranking for Recommendations | 1809.03577.pdf |
| Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning | 1704.03976.pdf |

## 参考文献一覧(reference list)
上記書籍の参考文献の一覧を作成中。

https://github.com/kaizen-nagoya/probability_and_statistics/blob/master/logical_science/machine_learning/wataoka.md

各論文で出てくる略号も一覧中。


参考文献駆動執筆の分類
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc2300b3717f61d39dee

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

# 参考資料(reference)

dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

docker(18) なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編　読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

深層学習・機械学習　出願特許
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/38085a4fb38cd1d9e4d8

英語(1) プログラマが知っているとよい英単語の語源
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9de6d47c47e2c211222b

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

# 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20191231
ver. 0.02 略号、固有名詞追記 20200101 午後
ver. 0.03 用語頻度90まで一覧 略号、固有名詞追記 20200101 夕
ver. 0.04 用語頻度80まで一覧 略号、固有名詞追記 20200101 夜
ver. 0.05 用語頻度70まで一覧 略号、固有名詞追記 20200101 真夜中
ver. 0.06 参考文献一覧作成中 略号、固有名詞追記 20200102 午前
ver. 0.07 参考資料追記 20200102 昼
ver. 0.08 略号100語到達 20200102 午後
ver. 0.09 略号160語 20200103 午後
ver. 0.10 はじめに追記 20200103 夜

# 作業場

まだfull spellingを記載していない略号等

CASIA
LFW
PCA
RBF
L-BFGS
LSTMs
MP-DBM
EU
FEDER
LSP
LSPFS
SMOTE
USP
SIG
AALIM
AIDS.
CA
DMNS
ECGs
HIV
COLT
ICML
ITCS
NIPS
SIAM
GF1A
GF1B 
COCO
HOG
SSD
YOLO
FGSM
NSF
ONR
AFOSR
SPAM
MLP
LAFTR
LeNet ?
PCA
SUN
t-SNE
CoRR
CRA
VGG-11
ADASYN 
DANGER
MWMOTE
GRF
HKRGC
API
APL
CNTK
NumPy
SciPy
Pandas
FIFO
CPU
AUCPRC
ALLKNN

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

色(0) 記事100書く切り口 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

水の資料集(0)　方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

SDV 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49aba886ad208e2aa70f

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e


## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853

amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/83259d18921ce75a91f4

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
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ver. 0.01 初稿 　20241110
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