js05212/BayesianDeepLearning-Survey

解決する課題

ベイズ深層学習は急速に進展する研究分野であり、重要な研究を見逃しがちです。このリポジトリは、多くの応用分野にわたる論文を収集した、構造化され継続的に更新されるリファレンスとして機能し、これまでに行われた研究とその方向性を迅速に把握できます。ACM Computing Surveys（2020年）に掲載された正式なサーベイに基づき、新しい研究を追加して拡張しています。

仕組み

このプロジェクトはGitHubリポジトリであり、READMEが論文の分類リストになっています。各エントリには、論文タイトル、著者、発表場所、PDFへのリンク（場合によってはコードやスライド）が含まれます。カテゴリは主要な応用分野をカバーしています：レコメンダシステム、ドメイン適応とメタ学習、ヘルスケア、自然言語処理、コンピュータビジョン、制御と計画、グラフ、トピックモデリング、音声、予測、フェデレーテッドラーニング、継続学習、科学のためのAI、その他です。一部の論文は複数のカテゴリに登場し、相互参照されています。リストはタイトルが示すように「An Updating Survey」として時間とともに更新されます。

対象読者

機械学習および深層学習の研究者、大学院生、実務者を対象としており、ベイズ深層学習の文献に関する包括的で最新のマップを求める人々に向けています。特に、この分野に参入する人や、特定の応用分野で関連研究を探している人に役立ちます。

ハイライト

• ACM Computing Surveys（2020年）に掲載された査読付きサーベイに基づいています。
• ヘルスケアからコンピュータビジョン、自然言語処理まで、幅広い応用分野をカバーしています。
• 各エントリには直接PDFリンクが含まれており、全文に簡単にアクセスできます。
• 関連セクション間の相互参照により、複数のトピックにまたがる研究を追跡できます。
• リポジトリは「常に更新・拡張されている」と明示されており、元のサーベイを超えた新しい発展も追跡しています。