js05212/BayesianDeepLearning-Survey

해결하는 문제

베이지안 딥러닝은 빠르게 발전하는 연구 분야로, 중요한 연구를 놓치기 쉽습니다. 이 저장소는 여러 응용 분야의 논문을 수집한 구조화되고 지속적으로 업데이트되는 참고 자료 역할을 하여, 지금까지 수행된 연구와 방향을 빠르게 파악할 수 있게 합니다. ACM Computing Surveys(2020)에 게재된 공식 서베이를 기반으로 하며, 최신 연구를 추가하여 확장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 GitHub 저장소로, README가 논문의 분류 목록입니다. 각 항목은 논문 제목, 저자, 발표 장소, PDF 링크(때로는 코드나 슬라이드)를 제공합니다. 카테고리는 주요 응용 분야를 다룹니다: 추천 시스템, 도메인 적응 및 메타 러닝, 헬스케어, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 제어 및 계획, 그래프, 토픽 모델링, 음성, 예측, 연합 학습, 지속 학습, 과학을 위한 AI, 기타 등입니다. 일부 논문은 여러 카테고리에 나타나며 상호 참조됩니다. 목록은 제목이 말하듯이 "An Updating Survey"로 시간이 지남에 따라 업데이트됩니다.

대상 독자

머신러닝 및 딥러닝 분야의 연구자, 대학원생, 실무자를 대상으로 하며, 베이지안 딥러닝 문헌에 대한 포괄적이고 최신의 지도를 원하는 사람들을 위한 것입니다. 특히 이 분야에 새로 진입하는 사람이나 특정 응용 분야에서 관련 연구를 찾는 사람에게 유용합니다.

주요 특징

• ACM Computing Surveys(2020)에 게재된 동료 검토 서베이를 기반으로 합니다.
• 헬스케어에서 컴퓨터 비전, 자연어 처리에 이르기까지 다양한 응용 분야를 다룹니다.
• 각 항목에는 직접 PDF 링크가 포함되어 있어 전문에 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 관련 섹션 간의 상호 참조를 통해 여러 주제에 걸친 연구를 추적할 수 있습니다.
• 저장소는 "지속적으로 업데이트되고 확장된다"고 명시되어 있어 원래 서베이를 넘어 새로운 발전도 추적합니다.