スキルアップAI講師陣が選ぶ「2019年前半に読むべきディープラーニングの最新論文 19選」

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](https://bit.ly/3ncM1p1)」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。

# 目次
[1.コンピュータビジョン系](#1-コンピュータビジョン系)
[2.自然言語処理系](#2-自然言語処理系)
[3.ニューラルネット一般](#3-ニューラルネット一般)
[4.強化学習系](#4-強化学習系)

# 1. コンピュータビジョン系
・「[Deep Residual Learning for Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1512.03385)」
　モダンなCNNの主要技術であるResNetの原論文。

・「[Squeeze-and-Excitation Networks](https://arxiv.org/abs/1709.01507)」
　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](https://arxiv.org/abs/1704.04861)」
　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](https://arxiv.org/abs/1505.04597)」
　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](https://arxiv.org/abs/1311.2901)」
　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](https://arxiv.org/abs/1410.3916)」
　LSTM以上の長期記憶を実現した質疑応答用DNN。

・「[End-To-End Memory Networks](https://arxiv.org/abs/1503.08895)」
　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](https://arxiv.org/abs/1706.03762)」
　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](https://arxiv.org/abs/1810.04805)」
　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](https://arxiv.org/abs/1410.5401)」
　DNNで「計算」そのものをモデリングしようという試み。

# 3. ニューラルネット一般
・「[Distilling the Knowledge in a Neural Network](https://arxiv.org/abs/1503.02531)」
　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](https://arxiv.org/abs/1412.6572)」
　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](https://arxiv.org/abs/1811.10959)」
　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](https://openreview.net/forum?id=ByfPDyrYim)」
　性能を変えずにBPの計算を高速にする手法 。

・「[Understanding Batch Normalization](https://arxiv.org/abs/1806.02375)」
　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](https://arxiv.org/abs/1703.06103)」
　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。

# 4. 強化学習系
・「[Mastering the game of Go without human knowledge](https://www.nature.com/articles/nature24270)」
　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](https://arxiv.org/abs/1603.00448)」
　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](https://arxiv.org/abs/1606.03476)」
　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。

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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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