githubGitHubあり2026-09-10
label-studio — Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
コンピュータビジョン物体検出分類セグメンテーション画像
- 用途
- データラベル化ツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
「classification」の検索結果
159 件githubGitHubあり2026-09-09
transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
🤗 Transformersは、テキスト・ビジョン・音声など複雑なモデル定義をサポートするフレームワークで、インフェレンスターやトレーニングに使用できる。
深層学習Transformer分類テキスト音声
- 用途
- 機械学習モデル定義
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
ultralytics — Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オブジェクト検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
supervision — We write your reusable computer vision tools. 💜
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オリジナルコンピュータビジョンツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
paperless-ngx — A community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documents
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
- 用途
- ドキュメント管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
cvat — Computer Vision Annotation Tool (CVAT) is a leading platform for building high-quality visual datasets for vision AI. It offers open-source, cloud, and enterprise products, as well as labeling services, for image, video, and 3D annotation with AI-assisted labeling, quality assurance, team collaboration, analytics, and developer APIs.
CVATは、機械学習用の業界標準のデータエンジンです。さまざまなスケールのチームが使用し、さまざまなスケールのデータに対応しています。
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像
- 用途
- データのラベル付けと管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
labelme — Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.
イメージを注釈するツール。ポリゴン、長方形、円、線、点などを注釈することができる。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類画像動画
- 用途
- イメージ注釈
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models
FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。
品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像
- 用途
- データセットの精査とAIモデル可視化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
openvino — OpenVINO™ is an open source toolkit for optimizing and deploying AI inference
オープンソースのAI推論最適化と展開用ツールキットです。
深層学習Transformer分類生成音声
- 用途
- AI推論の最適化と展開
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
pytorch-image-models — The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more
PyTorchで使用できる画像エンコーダとバックボーンの最大のコレクションです。トレーニング、評価、推論など様々なスクリプトや事前の重み付きデータが含まれます。
深層学習Transformer分類画像
- 用途
- PyTorchで使用できる画像エンコーダとバックボーン
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
insightface — State-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project
このプロジェクトは２Ｄおよび３Ｄ顔の分析を実現するための基盤プロジェクトであり、最先端の技術を導入して顔の分析を実現します。
コンピュータビジョン3D・点群分類検出3D
- 用途
- 面量認証
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
FunASR — Open-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.
電気生理信号から表現を学習し、脳コンピューターインターフェースの開発を支援する。
深層学習Transformer分類検出テキスト
- 用途
- 電気生理信号から表現を学習する
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-09
compromise — modest natural-language processing
この研究では、自然言語処理の負担を減らすモジュラリティを目指しています。モジュラリティとは、システムを小さくて独立した部分に分割して、それぞれを簡素化することです。この研究では、文脈に応じてモジュラリティを変更できるメカ
自然言語処理分類音声
- 用途
- 自然言語処理の簡素化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
presidio — An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.
presidioは、テキスト、画像、構造化データを含む敏感データを検出、削除、マスク、アノニマイズするオープンソースフレームワークです。自然言語処理、パターンマッチング、カスタマイズ可能なパイプラインをサポートします。
表形式向き深層学習Transformer分類検出画像
- 用途
- データのプライバシーを保護する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
CoreNLP — CoreNLP: A Java suite of core NLP tools for tokenization, sentence segmentation, NER, parsing, coreference, sentiment analysis, etc.
CoreNLPはJavaで開発されたNLPツールのセットであり、分割、文分割、名詞認識、パーシング、コorefence、感情分析などを行える。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 分析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
smile — Statistical Machine Intelligence & Learning Engine
マシン学習、統計学習などに関する統計的エンジンです。
自然言語処理大規模言語モデル分類回帰画像
- 用途
- 統計的マシン学習エンジン
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
NOAH: Learning the Full Patient Journey. A Longitudinal Multimodal Time-Aware Model for Representation and Forecasting
The digitization of healthcare has generated vast, longitudinal, and multimodal patient records over a lifetim
センサ/時系列深層学習Transformer分類生成予測
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
ZK-Trace: Certified Collusion Tracing with Zero-Knowledge Credentials for Federated GNSS Interference Monitoring
Federated global navigation satellite system (GNSS) monitoring distributes a proprietary classifier to partly
深層学習軽量化・量子化分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
Chimaera: A Mixture-of-Graph-Experts Architecture for Cross-Task and Cross-Dataset Graph Learning
Designing foundation models for graphs is challenging due to the irregular structure of graphs and the differe
深層学習グラフニューラルネット分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
HOPE: Heterophily-Aware Open-Set Node Classification with Pseudo-Extrapolation
Standard open-set node classification methods rely on the homophily assumption, where connected nodes share la
深層学習Transformer分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
Leveraging contextual events on structure-aware next activity prediction
Predictive process monitoring aims at forecasting various aspects of running processes. Among the different ta
深層学習Transformer分類予測テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
Limitations of Automated Simulatability: LLM Simulators Can Bypass Explanations
Simulatability is an evaluation protocol for explanations that quantifies their usefulness by how well they he
自然言語処理大規模言語モデル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
A Transformer-Based Delta Expression Encoder for Psilocybin Transcriptional Response: Architecture, Representations, and Biological Validation
Understanding why individuals respond differently to psilocybin requires modeling the drug's transcriptional p
深層学習Transformer分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
PocketVE: Stable and Property-Guided Structure-Based Drug Design with Variance-Exploding Diffusion
Protein-conditioned 3D molecule generation is a central challenge in structure-based drug design, requiring a
MI向き品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
BIFTA: Brain-Inspired Few-Shot Tactile Adaptation for Unknown Sensors
Advances in tactile sensing have made contact-rich perception possible, accelerating progress in robotic manip
少数データ向きセンサ/時系列深層学習RNN / LSTM分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
X2Streaming-ASR: wait when uncertain, emit when ready for streaming ASR
Streaming automatic speech recognition (ASR) for real-time voice agents and full-duplex dialogue must provide
センサ/時系列自然言語処理RAG分類テキスト音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
TriCCOT: Tri-part Convolutional Conformal Transformer for Onboard Space Object Detection
Onboard object detection in Earth observation is constrained by limited computational resources and the absenc
深層学習Transformer分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
Segment Any Motion with Radar: Robust Multimodal Moving-Object Segmentation and Tracking
Moving-object perception must decide which image regions correspond to real motion and keep every instance ide
コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
TTGBench: Benchmarking Topological Evolution and Semantic Drift in Text-attributed Temporal Graphs
Temporal graph learning models the evolution of dynamic systems, where both structural interactions and semant
表形式向き深層学習グラフニューラルネット分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
RevalExo: A Functional Daily-Activity Benchmark for Inertial and Visual Locomotion Mode Recognition in Older Adults and Clinical Cohorts
Assistive devices for people with mobility impairments, such as powered exoskeletons, rely on accurate locomot
深層学習Transformer分類画像動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
AuK Technical Report: An Open-Source Foundational Model for Speech Generation and Editing
We introduce AuK, an open-source foundational model that unifies speech generation and editing through a commo
センサ/時系列深層学習Transformer分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
The Rater Ising-Potts Model with LLM-Derived Weights: An Application to Multi-Category Scoring Reliability
The Ising model is extended to the Potts model for multinomial data. We introduce a Rater Ising-Potts model th
説明可能自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
Snugi-AI-v2 @ eRisk 2026 Task 2: Early Depression Detection via a Learned Stopping Policy with Sustained Confidence Gate
We describe the Snugi-AI-v2 submission to eRisk 2026 Task 2, the second edition of contextualized early depres
深層学習Transformer分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
DXPR: Depth-Based Vision-LiDAR Cross-Modal Place Recognition Using Vision Foundation Models
We present DXPR, a depth-based cross-modal place recognition (CMPR) framework that uses vision foundation mode
センサ/時系列機械学習時系列分類画像3D
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
Medical AI Encodes a "Feeling of Error": Verifying Cancer Segmentation via Internal Concepts
Cancer segmentation models can fail silently, generating plausible but incorrect masks that risk missed findin
説明可能品質予測/異常検知深層学習Transformer分類検出セグメンテーション
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
Beyond Gait: Person Identification from Millimeter-Wave Point Clouds Across Activities of Daily Living
Person identification from millimeter-wave (mmWave) point clouds has mainly relied on gait. Indoor walking, ho
深層学習Transformer分類テキスト3D
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
Enhancing Table Structure Recognition via Bounding Box Guidance
Table Structure Recognition (TSR) aims to extract the bounding boxes of cells and table structure (e.g., HTML)
コンピュータビジョン物体検出分類検出生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
Effects of model architecture and learning strategies on deep learning-based recognition of activated sludge microscopic images and comparison with quantitative image analysis
Microscopic image analysis has long been recognized as a promising approach for monitoring activated sludge. I
深層学習Transformer分類画像自己教師
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
CAR-MIL: Counterfactual Attention Regularization for Multiple Instance Learning
Multiple Instance Learning (MIL) is widely used for weakly supervised learning, particularly in digital pathol
深層学習Transformer分類教師あり
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-08
Supervised Cross-Modal Feature Alignment for Zero-Wearable Freezing of Gait Detection in Parkinsonism
Objective assessment of Freezing of Gait (FoG) in Parkinson's disease (PD) relies predominantly on wearable In
センサ/時系列深層学習軽量化・量子化分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
From Glance to Scrutiny: Progressive Distortion Reasoning for Fine-Grained Image Quality Assessment
Multi-modal large language models (MLLMs) have demonstrated significant potential in image quality assessment
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル分類検出生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
SoftRerank: Hierarchical Soft Fusion with Candidate-Label Reranking for Long-Tailed Micro-Action Recognition
Micro-actions are subtle, low-intensity non-verbal behaviors that provide cues to fine-grained human states, i
深層学習軽量化・量子化分類画像動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-08
BrachistoneLR: A Brachistochrone-Inspired Learning-Rate Schedule and a Controlled Benchmark of Scheduling Policies
The learning-rate schedule is a consequential choice in training deep networks, yet the policies in common use
深層学習Transformer分類画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-08
open_clip — An open source implementation of CLIP.
CLIPという画像認識モデルをオープンソースとして実装したライブラリ。
自然言語処理プロンプトエンジニアリング分類
- 用途
- 画像認識
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-08
pruna — Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
デベロッパー向けのモデロプティミゼーションフレームワークです。モデルの高速化と効率化を実現することができます。
深層学習Transformer分類音声
- 用途
- モデロプティミゼーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-08
stanza — Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages
stanzaは、さまざまな言語を処理するための言語処理用ライブラリです。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 言語処理用ライブラリを提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
MI-PEFT: Mixture-of-Experts Integrated Parameter-Efficient Fine-Tuning Protein Language Models Improves Acidophilic Proteins Classification
Acidophilic proteins that remain stable and functional under highly acidic conditions, are important for indus
深層学習軽量化・量子化分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-07
VEX-Bench: Benchmarking LLM Agents for Assessing Exploitability of Software Supply Chain Vulnerabilities
The software supply chain has become an increasingly exposed attack surface because of its reliance on intrica
自然言語処理大規模言語モデル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Automated Chest CT Protocol Selection via Large Language Model Derived Text Embeddings from Imaging Request Text
Purpose: Accurate CT protocol selection is critical for diagnostic quality and patient safety, yet the current
品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化分類回帰テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Heat Field Signatures: From Point Clouds to Smooth Geometry
Bringing multiscale geometric analysis directly to irregular point clouds remains difficult: quantities such a
MI向き深層学習軽量化・量子化分類3D
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Prevalence calibration as shortcut mitigation
Shortcut learning denotes the widespread situation in which a classifier exploits spurious correlations rather
深層学習CNN分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
SGD in Multiclass Logistic Regression: Sequential Learning and Scaling Laws
We study the training dynamics of multiclass logistic regression on high-dimensional Gaussian mixture models w
深層学習正規化・最適化手法分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Cross-modal learning for SAR target recognition using optical vision foundation models
Synthetic Aperture Radar (SAR) is an important modality in a wide range of imaging applications due to its ver
センサ/時系列自然言語処理埋め込み・検索分類画像マルチモーダル
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Sub-6 GHz Over-the-Air AMC via Curriculum Fine-Tuned CNN-Transformers
Automatic modulation classification (AMC) models are frequently trained and validated on synthetic or channel-
深層学習Transformer分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
CLUES-WEASEL: No additional clues required to choose your time series clustering algorithm
Time series data is very common in many real-world applications and in numerous domains, with increasing inter
センサ/時系列コンピュータビジョンセグメンテーション分類時系列教師なし
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
Improving Multivariate Time Series Classification with Class-Wise Training and Model Aggregation
In this paper, we propose a class-wise dimension (channel) selection framework for Multivariate Time Series Cl
説明可能センサ/時系列品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類生成時系列
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Multi-label versus multi-class classification of blood cells and their aggregates in microfluidic channels
Deformability cytometry (DC) is a type of imaging flow cytometry, which uses a camera-equipped device to measu
機械学習教師あり学習分類画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
RAFM-SER++: A Lightweight Multimodal Emotion Recognition Framework for Real-Time Behavioral Monitoring in Surveillance Systems
Recent multimodal Speech Emotion Recognition (SER) systems achieve high accuracy through interaction-heavy cro
深層学習Transformer分類埋め込みテキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Impact of canny edge detection preprocessing on performance of machine learning models for Parkinson's disease classification
This study investigates the classification of individuals as healthy or at risk of Parkinson's disease using m
表形式向きCPUで試しやすい強化学習方策勾配 (PPO / A3C)分類検出回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
SAFER-Activities: A Dataset for Smart Assessment of Fall Events and Routine Activities
Smart healthcare monitoring systems require precise action recognition to ensure well-being and timely interve
深層学習Transformer分類検出異常検知
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
SAFIRE: Safety-Critical Benchmark for Fine-grained Fire and Smoke Understanding in Multimodal LLMs
Multimodal Large Language Models (MLLMs) show strong progress on vision-language tasks, yet their reliability
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
When Intelligence Becomes Agency: A Theory of Governed, Proactive Agency for Symbiotic AI Systems
Persistent AI assistants are intended to extend human attention, memory, and coordination across changing digi
生成AIGAN分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
A radiographic world model for clinical reasoning and evidence generation
Medical imaging artificial intelligence (AI) is commonly developed as separate mappings from radiographs to di
コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Fine PT-PT Web: A High-Quality 41 Billion Tokens Data Collection of the European Portuguese Web
Curating Web corpora for regional language variants like European Portuguese (PT-PT) is heavily bottlenecked b
品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Mapping the Emerging Social Science of Large Language Models
Large language models (LLMs) increasingly shape communication, learning, work, creativity, and decision-making
説明可能深層学習Transformer分類埋め込みテキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
BanglaMemeX: Advancing Cultural Metaphoric Image Interpretation in Bangla with a Multimodal Explainable Dataset
Vision Language Models have achieved strong performance on multimodal benchmarks, yet their ability to reason
説明可能コンピュータビジョンマルチモーダル分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Syntactic Patterns and Stylistic Functions in Narrative Prose: A Rule-Based and Machine-Learning Approach
This paper presents a small-scale quantitative experiment that links syntactic structure to stylistic function
センサ/時系列機械学習時系列分類テキスト音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
Qwen-Audio-3.0-ASR Technical Report
In recent years, automatic speech recognition (ASR) has witnessed transformative advancements driven by three
自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Vishing-Tactics-Bench: Forecasting Exploitation Trajectories in Voice Phishing Calls
Voice phishing (vishing) unfolds in real time; by the time a call has ended and post-hoc classification is pos
説明可能自然言語処理大規模言語モデル分類予測
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
PTCG: Persona-guided Tree-based Counterargument Generation
The ability to generate counterarguments is important for critical thinking and balanced discourse, yet existi
深層学習軽量化・量子化分類生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
TurEngMix: A Text Corpus and Benchmark for Turkish-English Code-Mixed Language Identification and Named Entity Recognition
Natural language processing systems underperform on code-mixed text, particularly for low-resource language pa
自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-07
A Black-Box Adversarial Attack on Human Pose Estimation and Keypoint-Based Action Recognition Models
Human pose estimation and keypoint-based action recognition models are increasingly deployed as components of
品質予測/異常検知コンピュータビジョン動画認識分類画像動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
BarkNet-Lite: A Lightweight Texture and Colour Network with the BarkBD Benchmark for Bark-Based Tree Species Recognition in Bangladesh
Tree species recognition supports forest inventory and biodiversity monitoring but still depends on scarce tax
深層学習軽量化・量子化分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
TeMo: Temperature Modulation for Multimodal Contrastive Learning
Contrastive learning approaches achieve strong performance by training models to bring similar samples closer
自然言語処理プロンプトエンジニアリング分類マルチモーダル
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-07
When Semantically Consistent Encoding Meets View-Label Heterogeneity Modeling: A Unified Framework for Incomplete Multi-View Multi-Label Learning
Incomplete multi-view multi-label learning requires not only robust semantic aggregation from partially observ
機械学習教師あり学習分類埋め込み
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
Mitigating Shortcut Learning: Texture-Penalized Prototype Networks
Standard Convolutional Neural Networks (CNNs) exhibit severe performance degradation due to a strong inductive
深層学習Transformer分類異常検知テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
When Superpixels Fail on Documents: A Study of Segmentation for LIME Explanations
Post-hoc explanation methods are widely used to inspect image classifiers, but their reliability depends on de
説明可能コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
AFID: A Unified Open Framework for Automated Fingermark Identification, Quality Assessment and Feature Extraction
Automated fingermark identification is the foundation of forensic investigation, yet progress in the field is
品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-07
Federated Binary Gating with Server-Side Vision-Language Inference for Surveillance Anomaly Classification
Privacy-sensitive surveillance systems could benefit from large vision-language models (VLMs), but such models
品質予測/異常検知深層学習Transformer分類テキスト動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
TRAIL: Trajectory-Aware Visual Place Recognition against Unordered Databases
Modern Visual Place Recognition (VPR) methods excel on standard benchmarks yet remain brittle in feature-poor
表形式向き深層学習軽量化・量子化分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Weakly-supervised Kidney Tumor Classification from CT Scans with Multi-Instance Learning and Anatomical Filtering
Deep learning models for CT scan analysis are often limited by the scarcity of precise pixel-level annotations
深層学習軽量化・量子化分類セグメンテーション回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Discovering Natural Transformation Vulnerabilities in Black-Box Vision Models
Natural adversarial examples (NAEs) reveal that vision models can fail under realistic semantic changes beyond
説明可能品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Ambient @ EgoProactive 2026 : Proactive Egocentric Assistance with Visually Grounded Supervision
We present our submission to the EgoProactive track of the ECCV 2026 Wearable AI Challenge, which ranked first
コンピュータビジョンマルチモーダル分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-07
SupGRPO: Enhancing GRPO with Matching-based Online SFT for Text Spotting
Text spotting requires both accurate text recognition and precise spatial localization. Current specialised sp
表形式向き自然言語処理大規模言語モデル分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
CNsEMD: An Expert-Annotated Multi-Field-Strength MRI Dataset and a Hyperspherical Manifold Network for Multimodal Cranial Nerve Parcellation
Cranial nerves (CNs) play essential roles in sensory, motor, and autonomic functions. Accurate CN parcellation
自然言語処理埋め込み・検索分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Wearable Multimodal Human-Machine Interface for Integrated Hand Intentions Decoding in Dynamic Teleoperation
Under ubiquitous teleoperation environments with optically challenging conditions, an interface for tele-opera
コンピュータビジョンマルチモーダル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-07
Protocol effects on feature-based hardware-Trojan detection across Trust-Hub families
Trust-Hub reuses host circuits: several files differ mainly in the inserted Trojan. When gates from sibling va
表形式向きCPUで試しやすい自然言語処理RAG分類検出回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Large Classification-Risk-Optional Label Acquisition
We study how a limited labeling budget should be allocated to minimize multiclass zero-one classification risk
深層学習軽量化・量子化分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-06
Stability and Generalization of Straight-Through Estimators for Training Two-Layer Quantized Neural Networks
We study the identity straight-through estimator (STE) for training a two-layer binary-activation network with
品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Formation of structural attractors in neuromorphic systems
This paper examines the theory of Invariant Structural Learning (ISL), which proposes a non-optimization appro
生成AIGAN分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Exact Record Omission in Delta Attention: A Transport Criterion, Its Cost, and a Replay Certificate
When a user asks an assistant to forget a record, the test is whether the memory now matches the state it woul
深層学習RNN / LSTM分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-06
NormViz: A Benchmark and Framework for Grounding Multimodal Reasoning in Global Cultures
AI systems are used worldwide, but they struggle to serve the needs of culturally diverse populations. Prior w
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Typed Federated Artifacts for the Agentic Web:Sharing Tool-Routing Knowledge Across Frozen,Heterogeneous LLM Agents
An open, networked web will allow agents to run frozen models from multiple vendors, keep their history privat
自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Train Smarter, Not Harder: Switching Signal-Guided Training in Active Learning
Training strategy, namely whether to retrain from scratch or fine-tune from the previous checkpoint, is an ove
少数データ向き条件最適化自然言語処理ファインチューニング分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
AURA-Eval: Evaluation Framework for Acting Under Risk Awareness in LLM Agent Trajectories
LLM agents operate in workflows where unsafe actions can have real consequences. Existing safety evaluations o
自然言語処理大規模言語モデル分類検出
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-06
Discovering Translation-Worthy Languages with E-Values
Choosing when to translate multilingual documents is a central routing problem in text classification: transla
機械学習教師あり学習分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-06
Visual Search Augmented Chain-of-Thought Reasoning for Attribute Value Extraction from Product Videos
Existing approaches to visual attribute value extraction (AVE) primarily rely on static product images, failin
品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-05
Selective Posterior Margin Regularization for Forward-Corrected Classification
Learning with class-conditional label noise often relies on a transition model from latent clean classes to ob
深層学習軽量化・量子化分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-05
vit-pytorch — Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
感覚変換、すなわちバーチャルエキスパートが可能なPytorch実装。
深層学習Transformer分類画像
- 用途
- 感覚変換
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-04
Gaussian Linear Functional Manifold Method for Massive Point Cloud Data
Reconstructing continuous terrain manifolds from massive, unstructured airborne LiDAR point clouds remains cha
少数データ向き説明可能コンピュータビジョン3D・点群分類3D
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-04
Learning from VAE Errors to support ECG-based Differential Diagnosis of Myocardial Scar
Late Gadolinium Enhancement (LGE) on cardiac magnetic resonance is a key marker of myocardial scar, but its li
表形式向きCPUで試しやすい深層学習Transformer分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-04
Development of a Humanoid Robot Prototype for Multimodal Human-Robot Interaction
Human-robot interaction (HRI) enables intuitive and intelligent collaboration between humans and robots in rea
深層学習RNN / LSTM分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-04
Adaptation Needs in Robotic Systems: Assessing Behavior Trees and Their Enhancement
Robotic systems increasingly operate in dynamic, uncertain, and open-ended environments, where design-time ass
深層学習Transformer分類生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-04
Optimal Rates for Agentic Networked Information Aggregation
Building on the pioneering paper of Kearns, Roth, and Ryu (SODA'26), we study information aggregation in a net
コンピュータビジョンセグメンテーション分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-03
Cooperative Multi-Task Semantic Communication for Joint Classification and Regression Tasks
Multi-Task semantic communication (SemCom) prioritizes simultaneous execution of multiple tasks over bit-accur
強化学習マルチエージェント分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-03
Towards AI-Driven Nanomedicine Discovery: A Benchmark and Multimodal Learning Framework for Nano Self-Assembly Prediction
Nano self-assembly organizes molecular components into bioactive nanoscale structures. Self-assembled nanopart
説明可能コンピュータビジョンマルチモーダル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-03
SocioGesture: Real-Time and Adaptive Social Gesture Perception for Human-Robot Interaction
Robots interacting with people must recognize not only explicit commands, but also social cues such as invitat
深層学習Transformer分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-03
Where Appearance Fails, Geometry Recognizes: A CAD-Free 3D Shape Prior That Complements Vision Foundation Models
Recognizing specific objects onboarded without a labeled training set recurs across manufacturing and service
品質予測/異常検知コンピュータビジョン3D・点群分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-03
Catalogue Photography as a Cold Start: Toward Deployable Carbide Burr Recognition
Verifying that manufactured batches of milling tools or carbide rotary burrs conform to production order sheet
品質予測/異常検知深層学習Transformer分類埋め込み画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-03
Automated Weld Seam Recognition and 3D Mapping for Robotic Post Processing Using Photogrammetry and Semantic Segmentation
Accurate identification of weld seam geometries is essential for automated robotic post processing operations
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
ENEAS: Embedding-guided Neural Ensemble for Adaptive Segmentation
We present ENEAS, a unified, text-promptable method for instance tracking and semantic discovery. Text-prompta
品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
AdaptVPR: Route-Aware Hard Positive Generation for Robust Visual Place Recognition
Visual Place Recognition (VPR) localizes a query image by retrieving database images of the same or nearby pla
コンピュータビジョンセグメンテーション分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-09-03
The 2026 PNPL Competition: Word Classification and Efficient Cross-Subject Generalisation in LibriBrain100
The ambition of the 2025 PNPL competition (Landau et al., 2025) was to launch a multi-year curriculum for non-
深層学習軽量化・量子化分類検出音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-02
Evaluating Graph Neural Networks for Change-Criticality Classification in Maritime Navigation Charts
Graph neural networks (GNNs) are a class of neural networks suitable for learning on graph-structured data. Th
表形式向き深層学習グラフニューラルネット分類表形式
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-02
Bayes-Optimal BER and AUC: Estimation and Evaluation of Estimators
A fundamental quantity in machine learning is the optimal performance achievable by any model on a given task.
コンピュータビジョンセグメンテーション分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-02
Let Confidence Change, Not the Prediction: Prediction-Preserving Repair for Post-hoc Calibration
Post-hoc calibration corrects reported confidence, yet a multiclass calibrator can also change the associated
コンピュータビジョン画像分類画像
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-01
On the Reliability of Generative Augmentation: A Wasserstein-Based Theoretical and Empirical Study
Generative data augmentation is widely used to mitigate class imbalance, yet its theoretical effect on downstr
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-01
Measuring consistency via ensemble margin and local prediction variability: Auditing decision systems in the presence of predictive multiplicity
The Rashomon effect is a machine learning phenomenon where equally accurate models produce different predictio
表形式向き深層学習Transformer分類テキスト表形式
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-09-01
One-Layer Transformer Provably Learns Multiclass One-Nearest Neighbor in Context
We extend recent work establishing an equivalence between one-layer transformers and nearest-neighbor classifi
深層学習Transformer分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-09-01
Semi-Supervised Classification with Informative Missing Labels in Weibull Mixture Models
We consider semi-supervised classification from a partially classified sample arising from a two-component Wei
コンピュータビジョンセグメンテーション分類半教師あり
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-01
yolov5 — Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- 物体検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-31
A convolutional framework for detecting event-driven dynamics in energy price series
This paper develops a general convolutional neural network (CNN) framework for detecting heterogeneous event-d
センサ/時系列深層学習CNN分類時系列
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-31
Learning the Geometry of Admissible Hypotheses through Inductive Bias in Training Distributions
Scientific discovery often requires reasoning over competing hypotheses that are consistent with experimental
自然言語処理埋め込み・検索分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-31
Informative Label Missingness in Multiclass Classification Information Geometry and Excess Risk
Informative label missingness can change the usual efficiency ordering between completely and partially labell
深層学習軽量化・量子化分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-31
Fairness in multi-class multi-group classification problems via contextial coherent risk measures
We propose a new design of fair classifiers for multi-class classification problems in the presence of vector-
強化学習方策勾配 (PPO / A3C)分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-31
Investigating Hyperparameter Optimization and Transferability for ES-HyperNEAT: A TPE Approach
Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT) and its advanced version, Evolvable-Substrate HyperNEAT (ES-Hyp
機械学習教師あり学習分類生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-31
Where Should Experience Live? Hierarchical Hebbian Memory for Continual Vision Transformers
Vision Transformers provide strong visual representations but typically rely on slowly updated parameters, lim
深層学習Transformer分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-31
Conjoint Audio-to-Spikes Encoding and Processing for Efficient Neuromorphic Speech Recognition
Obtaining data from neuromorphic sensors and processing it with Spiking Neural Networks is a promising solutio
深層学習Transformer分類音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-31
Rival-Injective Allocations: Support-List Structure and Maximum-Anchor EFX$_0$ Certificates
We study complete allocations under nonnegative additive valuations through the positive supports of goods, fo
強化学習方策勾配 (PPO / A3C)分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-08-31
Using Grounded Theory for Agent Behavior Analysis at Scale
Understanding agent behavior requires methods that scale to thousands of trajectories and surface new patterns
少数データ向き自然言語処理大規模言語モデル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-30
Learning Representations through Token Prediction: Geometry, Approximation, and Downstream Guarantees
Token prediction is a central pre-training objective for modern language models. Despite its empirical success
深層学習RNN / LSTM分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-30
Multiclass Linear Perceptrons with Multiplicative Margins
This paper introduces a family of multiclass linear Perceptron classifiers with a multiplicative margin mechan
強化学習方策勾配 (PPO / A3C)分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-29
PathGuide: Dynamic Classifier-Free Guidance via On-Policy Transport Alignment
While modern generative models excel at modeling complex data, precise inference-time control in conditional g
表形式向き深層学習軽量化・量子化分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-08-29
Recognition-Refusal Misalignment in LLMs: Why Models Answer Structurally Unanswerable Questions
Large language models often answer structurally unanswerable questions, such as computing cot(-540°) or evalua
自然言語処理大規模言語モデル分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-28
The thermodynamic freedom of a thermodynamic computer
Thermodynamic computers are stochastic physical devices designed to perform calculations at the thermal energy
機械学習教師あり学習分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-27
Curvature-Aware Radius Shrinkage for Adaptive Nearest Neighbor Classification
Nearest neighbor classification relies fundamentally on how locality is defined, yet conventional $k$-NN impos
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-27
Why not to use the Gaussian kernel
Kernels measure similarity or correlation in tasks such as regression and classification. The Gaussian kernel,
少数データ向き深層学習Transformer分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-27
ANTShapes Benchmarking Datasets for Event-Based Neuromorphic Object Classification
Object classification in event-based computer vision is a task that is attracting considerable research attent
センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習Transformer分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-26
Fine-Tuning Whisper for Automatic Speech Recognition in Baniwa: A Preliminary Study
Automatic Speech Recognition (ASR) technologies have achieved remarkable performance in recent years through t
自然言語処理ファインチューニング分類テキスト音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-25
On Scaling Coordinate-Based Neuroevolution: The Quadtree Bottleneck in ES-HyperNEAT
ES-HyperNEAT evolves substrate topology through adaptive quadtree subdivision; to our knowledge, no implementa
CPUで試しやすいコンピュータビジョンセグメンテーション分類生成回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-24
Spicing up Genetic Netlist Generation with LLMs
Analog circuit topology synthesis remains challenging because useful designs occupy a tiny fraction of a combi
自然言語処理大規模言語モデル分類生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-24
Basins of Attraction to Multiple Fixed Points in Discrete-time Hysteresis Neural Networks
This paper studies multiple fixed points in a discrete-time hysteresis neural network. The network consists of
機械学習教師あり学習分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-08-24
spaCy — 💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
spaCyはPythonで動くIndustrial-strength Natural Language Processing(Language理解の高度なライブラリです。文脈理解、構文解析、名詞の抽出など、複雑なNLPタ
機械学習教師あり学習分類テキスト
- 用途
- ライブラリの紹介
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-08-22
deep-learning-drizzle — Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!
Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learni
数学・理論最適化分類画像音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-19
HiRA-CAM: Preserving Fine-Grained Spatial Relevance in Gradient-Based Visual Explanations
Deep Learning models can include billions of parameters or more, making it difficult to explain their internal
説明可能深層学習CNN分類画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-17
Evolving Executable Pipeline Programs for AutoML with Language Models
Automated machine learning (AutoML) systems search for pipelines within a space of preprocessing operators, le
表形式向きCPUで試しやすい自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト表形式
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-15
Chameleon: An Adaptive AI-Driven Honeypot Architecture Using Threat-Calibrated Particle Swarm Optimization and Semantic Deception Rapidly-Exploring Random Trees
An invariant behavioral profile is the defining vulnerability of traditional honeypot installations: a skilled
CPUで試しやすい深層学習RNN / LSTM分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-14
Adaptive Protection for Evolutionary Feature Construction in Symbolic Regression with Application to Credit Classification
Evolutionary feature construction has shown strong promise in symbolic regression by automatically discovering
説明可能品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-08-13
pytorch-grad-cam — Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image similarity and more.
このライブラリは、コンピューター ビジョンのための高度なAI解釈と可視化ソリューションです。このライブラリは、CNN、ビジョン トランスフォーム、分類、物体検出、分割、画像類似度など、さまざまなコンピューター ビジョンの
深層学習Transformer分類検出セグメンテーション
- 用途
- AIの解釈と可視化ソリューション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-12
Columnar-Embedder: A Biologically Inspired Cortical Architecture for Binary Sparse Distributed Graph Representations
Finding a representative description of graph entities that captures their structural roles and homophily is a
深層学習グラフニューラルネット分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-11
Predictive Allostatic Organization in Recurrent and Spiking Agents Under Partial Observability
この研究では、半推測状態の状況でアダプティブ行動を示すために、反射的な組織がどのように機能するかを調査する。これでは、現時点の観察だけを基に、内部状態が情報を保持できる計算プロパティを開発します。
深層学習RNN / LSTM分類
- 用途
- 計画的ストレス解消
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-11
Spiking Local Interaction and Adaptive Complementary Fusion for Spiking Transformer
Spiking Transformers model token interactions primarily through spiking self-attention (SSA). However, binary
深層学習Transformer分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-09
Rethinking Attention Locality in Spiking Transformers
Spiking Transformers provide a promising paradigm for efficient visual processing with spike-driven computatio
深層学習Transformer分類検出セグメンテーション
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-04
Active Spiking Perception: The Membrane Potential as a Belief State for Anytime 3D Point Cloud Recognition
Spiking point cloud networks usually scan space in a fixed, input-agnostic order, which leaves the most distin
深層学習Transformer分類3D
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-08-03
Spike-HTR: Spiking Neural Transformer for Handwritten Text Recognition
Handwritten Text Recognition (HTR) is computationally imbalanced in two ways: most image pixels are background
深層学習Transformer分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-02
Unsupervised Multidomain Approaches to Named Entity Recognition with Small Datasets
This paper explores the challenges and the methodologies associated with learning quality representations in s
少数データ向き品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化分類テキスト教師なし
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-07-31
SILVA Networks as Structured Implicit Layers and Vector Attractors via Dynamic Interaction Fields
Many learning problems require representations that reconcile direct input, nearby structure, and broader cont
コンピュータビジョンセグメンテーション分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
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arxivPaper only2026-07-27
A Negative-Control Protocol for Clinical EEG Foundation-Model Benchmarks: Dataset Identity and External-Cohort Stress Testing
EEG foundation-model gains may depend on cohort, montage, or probe design. We evaluated five models on five ta
深層学習Transformer分類検出
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-07-22
The Giant Hippocampus: From Structural Monoculture to a System of Systems
この研究では、人工知能の研究者と神経科学者の間の分野を結びつけるために、脳のシステム構造を研究し、その研究から導かれた新しいアプローチを提案しました。
深層学習Transformer分類画像テキスト
- 用途
- 脳のシステム構造とその応用
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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