サーベイ論文
サーベイ論文とは、
- 総説論文
- レビュー論文
と呼ばれることもある、特定の領域での研究状況をまとめた論文のことです。
通常、論文は、何かのトピックに関して、
- 有効性
- 新規性
- 信頼性
があることが期待されます。
有効性は、特定の問題に対する解決策を示すといった、
その研究が関係する分野に貢献できるかというポイントです。
新規性は、研究にはオリジナリティが求められるということです。
信頼性は、論文の論理性や方法、結論、考察などが妥当かどうかということです。
新規性という意味では、サーベイ論文は、通常の論文とは少し毛色が異なると言えるかもしれません。
サーベイ論文は、その分野の研究に対する理解を深めたい時に、活用できます。
今日は、ディープラーニング関連のサーベイ論文を、いくつかの領域別に紹介します。
ディープラーニングの様々な領域でのサーベイ論文
ディープラーニング全般
Deep Learning in Neural Networks: An Overview (2014, Jurgen Schmidhuber)
Deep learning (2015, Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton)
コンピュータビジョン
Deep learning for visual understanding: A review (2016, Yanming Guo et al.)
Deep Learning for Computer Vision: A Brief Review (2018, Athanasios Voulodimos et al.)
物体検出
Object Detection with Deep Learning: A Review (2019, Zhong-Qiu Zhao et al.)
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey (2019, Li Liu et al.)
A survey of deep learning-based object detection (2019, Licheng Jiao et al.)
画像セグメンテーション
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey (2020, Shervin Minaee et al.)
A survey on deep learning techniques for image and video semantic segmentation (2018, Alberto Garcia-Garcia et al.)
画像データ拡張
A survey on image data augmentation for deep learning (2019, Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar)
自然言語処理
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing (2018, Tom Young et al.)
A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing (2020, Daniel W. Otter et al.)
Transformer関連
Transformerは、自然言語処理を始めとして、様々な領域で活用されているディープラーニングのモデルの一つです。
Efficient Transformers: A Survey (2020, Yi Tay et al.)
事前学習
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey (2020, Xipeng Qiu et al.)
その他の応用分野
医療系の画像
A survey on deep learning in medical image analysis (2017, Geert Litjens et al.)
農業関連分野
Deep learning in agriculture: A survey (2018, Andreas Kamilaris et al.)
GAN
GANは、機械学習の枠組みの一つで、ディープラーニングのアルゴリズムとしての活用をはじめ、幅広い領域で応用が進んでいます。
Recent Progress on Generative Adversarial Networks (GANs): A Survey (2019, Zhaoqing Pan et al.)
Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy (2020, Zhengwei Wang et al.)
ディープラーニングの動向を知りたい時に
ディープラーニングの領域では、日々新しい研究が発表されています。
- 画像処理
- 自然言語処理
など特定の分野でのディープラーニング関連技術の動向を把握したい場合には、
それらの分野のサーベイ論文を確認してみるというのはお勧めの方法です。
- ディープラーニング研究開発の最近の動向
- 特定の分野でのディープラーニング活用のトレンド
などが気になる場合は、
論文の探し方で紹介した方法に加え、サーベイ論文からディープラーニング関連の情報を把握する、という方法を試してみてはいかがでしょうか。
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