githubGitHubあり2026-06-10
pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。
機械学習教師あり学習
- 用途
- CUDAアクセラレーション付きのAI
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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「supervised」の検索結果
204 件githubGitHubあり2026-06-09
tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 人間に学習フレームワーク
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
ML-For-Beginners — 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
マシンラーニングの入門コースを提供する。
機械学習教師あり学習
- 用途
- マシンラーニング入門
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- 全システム観察
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
OpenBB — Financial data platform for analysts, quants and AI agents.
OpenBBは、分析家・量算家・AIエージェント用の金融データプラットフォームを提供している。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 金融分析用データ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
scikit-learn — scikit-learn: machine learning in Python
scikit-learnはPythonで機械学習を行うことができるライブラリで、データの分類・可視化・特徴量選択などが可能である。
CPUで試しやすい機械学習教師あり学習
- 用途
- マシンラーニング
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
keras — Deep Learning for humans
kerasは、人類が開発できる深層学習フレームワークで、モデル定義からトレーニングまでを行うことが可能。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 人間による深層学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
julia — The Julia Programming Language
juliaはJuliaプログラミング言語で、高速演算とパッケージ管理が可能である。
機械学習教師あり学習
- 用途
- Juliaプログラミング
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
streamlit — Streamlit — A faster way to build and share data apps.
streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- データアプリ作成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
photoprism — AI-Powered Photos App for the Decentralized Web 🌈💎✨
photoprismはAIパワーで管理される写真管理アプリケーションで、写真の特徴や情報を自動的に検出することができる。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- 写真管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
google-research — Google Research
google-researchはGoogle Researchで、研究者がアクセスすることができる機械学習リソースの一つである。
機械学習教師あり学習
- 用途
- Google研究
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
opencv — Open Source Computer Vision Library
このリポジトリでは、64MパラメータのGPTを完全にTrainingし、2時間以内に完成させる手法を提供します。
深層学習画像
- 用途
- 大モデル 2時間で完全にTraining
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
pytorch-lightning — Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.
AIモデルを高速にトレーニングするためのライブラリ。1台から10000台のGPUで利用可能。
深層学習
- 用途
- AIモデルトレーニング
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
cs249r_book — Machine Learning Systems
マシンラーニングシステムの理論と実装に関する本。
深層学習テキスト
- 用途
- 機械学習システム
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
FeatureBench — [ICLR 2026] Official Implementation of "FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development"
Feature Benchmarkは、複雑な特徴の開発を評価するための枠組みである。
自然言語処理
- 用途
- Feature Benchmark用途
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
vision — Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision
コンピュータビジョンのデータセット、変換、モデルのライブラリ。
コンピュータビジョン
- 用途
- コンピュータビジョン
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
carla — Open-source simulator for autonomous driving research.
CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。
コンピュータビジョン
- 用途
- 自動運転研究用のオープンソースシミュレータ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
colmap — COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo
このライブラリは、3次元幾何学とモーションの解析のためのオープンソースライブラリです。このライブラリは、複数の視点からの画像を扱い、構造計算とマルチビューステレオの解析をサポートしています。
コンピュータビジョン
- 用途
- 3次元幾何学とモーションの解析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
kornia — 🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AI
このリポジトリでは、金融分野に適したLarge Language Modelsを提供しています。
コンピュータビジョン画像
- 用途
- 金融用のLarge Language Models
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
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
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githubGitHubあり2026-06-09
Gymnasium — An API standard for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
Gymnasiumは、シングルエージェントRLの疑似環境を提供するAPIです。
強化学習
- 用途
- 疑似環境を提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
PufferLib — Puffing up reinforcement learning
P
強化学習
- 用途
- 強化学習用ライブラリ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
RLinf — RLinf: Reinforcement Learning Infrastructure for Embodied and Agentic AI
この研究では、弾性シミュレーションに基づいて、エピソード間の状態を保つために、リプラスの重みと、エピソードの初期状態を用いました。
強化学習
- 用途
- 弾性シミュレーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
weaviate — Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filtering with the fault tolerance and scalability of a cloud-native database.
ベクトル検索と構造化されたフィルタリングを組み合わせたベクターデータベースです。
MLOps生成画像
- 用途
- ベクターデータベース
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
deepinv — DeepInverse: a PyTorch library for solving imaging inverse problems using deep learning
ピラミードライブラリを使ったイメージインバース問題の解決に使えるライブラリです。
生成AI拡散モデル画像自己教師
- 用途
- イメージインバース問題の解決
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-09
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
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githubGitHubあり2026-06-09
TextBlob — Simple, Pythonic, text processing--Sentiment analysis, part-of-speech tagging, noun phrase extraction, translation, and more.
テキスト分析、センチメント分析や単語分割などを行えるライブラリ。
自然言語処理テキスト音声
- 用途
- テキスト分析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
modelscope — ModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.
ModelScopeは、モデルをサービス化するためのプラットフォームです。モデルを作成し、ホスティングし、管理し、配信することができます。
自然言語処理音声
- 用途
- モデルをサービス化する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Weighted universal approximation of differentiable maps on infinite-dimensional manifolds
この研究では、重み付きユニバーサル近似定理を拡張して、異次元多様体上の分離性近似定理を導出しました。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 異次元多様体上の分離近似
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Preserving Plasticity in Continual Learning via Dynamical Isometry
この研究では、継続学習における塑性保存を実現するために、ダイナミックアイソメトリを用いて、次世代神経ネットワークの塑性を保存しました。
深層学習正規化・最適化手法
- 用途
- 継続学習における塑性保存
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Disentanglement with Holographic Reduced Representations
画像分割を目的としたDeep learningモデルを提案した論文です。Deep learningモデルが画像を構成するオブジェクトに適切に分割できるようにするために、画像を分割したときの画像の特徴量を用いて学習します。
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生成教師あり教師なし
- 用途
- 画像分割
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Evaluating the Representation Space of Diffusion Models via Self-Supervised Principles
生成モデルDiffusionモデルの強度推論を評価するフレームワークを提案します。Diffusionモデルの表現能力と生成能力を評価するために、特徴量を不変成分と余分な成分に分割し、不変性汚染という概念を導入します。
品質予測/異常検知生成AI拡散モデル分類生成教師あり
- 用途
- 強度推論
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
A Unifying Framework for Concept-Based Representational Similarity
Learned representations across models and modalities often exhibit striking structural similarities, suggestin
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教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Integrating gene regulatory priors into Transformer attention with scTransformer for interpretable scRNA-seq analysis
scRNA-seq データの解釈を向上させる Transformer を提案。モデルにゲノム規制的情報を組み込むことで、遺伝子発現の解釈と予測の精度が向上することを示した。
説明可能深層学習Transformer分類教師あり自己教師
- 用途
- scRNA-seq データの解釈を向上させる Transformer
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Streaming Interventions: Can Video Large Language Models Correct Mistakes as They Occur?
動画大規模言語モデルを使用した質問に対する回答を研究。モデルの能力と限界を調査し、質問に対する答えを生成するための方法を提案した。
深層学習軽量化・量子化テキスト動画マルチモーダル
- 用途
- 動画大規模言語モデルを使用した質問に対する回答
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Breaking the Tokenizer Barrier: On-Policy Distillation across Model Families
On-Policy Distillation (OPD) has become a core technique in the post-training of Large Language Models (LLMs)
深層学習軽量化・量子化テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Correct Looks Better: Pairwise Comparisons Reveal Accuracy Rankings
この研究では、ペア比較を使用して生成モデルを評価しました。結果は、エロランキングと実際の精度ランキングが一致することを示しています。
機械学習教師あり学習生成
- 用途
- 多様なスタイルの評価
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
PriFT: Prior-Support Guided Supervised Fine-Tuning
この研究では、プレトレーニング済みモデルを低レベルタスクに向けて適応化するためのPrior-Support ガイドされた超視覚的フィニートゥニング方法であるPriFT を提案しました。
深層学習軽量化・量子化生成QA強化学習
- 用途
- 低レベルタスクの適応化
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Zero-Shot Semantic Re-Identification for Autonomous Driving: A VLM Baseline Study
この研究では、ゼロショット セマンティック再特定の基準を設定し、画像のセマンティック特定を自動化します。
説明可能センサ/時系列深層学習CNN画像テキストマルチモーダル
- 用途
- セマンティック再特定
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Alcmean's: Unsupervised community detection using local Laplacian, automatic detection of the number of centers
Alcmean's アルゴリズムは、複雑なネットワークの分析において基本的な問題であるコミュニティ検出に取り組んでいます。従来のアルゴリズムはマニュアルなパラメータ調整を必要としており、中心の選択も不正確です。この課題を
深層学習グラフニューラルネット検出埋め込み教師なし
- 用途
- コミュニティ検出問題
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-08
From Shortcuts to Reasoning: Robust Post-Training of Theory of Mind with Reinforcement Learning
理論的思考は、最新の基礎モデルシステムが安全かつ効果的に現実世界で動作するには必須のスキルであると考えられています。しかし、理論的思考の進進には、「ショートカット」問題が存在し、タスクは99％の正解率を達成するのに、ただ
自然言語処理RAGテキストマルチモーダル強化学習
- 用途
- 理論的思考の強化問題
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Stage-1 Controls the Entropy Regime, Not the Outcome
Two-stage post-training -- a Stage-1 warm-start (supervised fine-tuning, SFT, or on-policy distillation, OPD)
深層学習軽量化・量子化テキストマルチモーダル強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-08
INFUSER: Influence-Guided Self-Evolution Improves Reasoning
Self-evolution offers a scalable path to stronger reasoning: a pretrained language model improves itself with
機械学習教師なし学習テキスト教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
From inverse problems to neural operators: prediction, mechanism, and generalization of data-driven models
実験とモデルの学習における逆問題を解決するために、新しいアプローチを提案します。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 実験とモデルの学習における逆問題の解決
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
From Hazard Functions to Language Space: Cox-Supervised Distillation of Survival Risk into a Large Language Model
言語モデルの寿命リスクへの適用を実現するために、コックス比例危険モデルを使用して、新しいアプローチを提案します。
深層学習軽量化・量子化生成画像テキスト
- 用途
- 言語モデルの寿命リスクへの適用
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Who Earns the Safety? Intervention-Aware Quantum Predictive Control with Safety Attribution
この論文では、AI システムのセーフティ対策を改善するために、新しい方法を提案する。これにより、AI システムのセーフティがより効果的に保証される。
機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- AI システムのセーフティ対策
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
SearchSwarm: Towards Delegation Intelligence in Agentic LLMs for Long-Horizon Deep Research
この論文では、エージェントの委譲能力を改善するために、新しいフレームワークを提案する。これにより、エージェントがより効率的にタスクを分割できる。
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト
- 用途
- エージェントの委譲
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-08
An 84-Format Numeric Catalog with Bit-Exact Conformance Vectors: A Vendor-Neutral Reference for FP8, BF16, MXFP4, and Microscaling Formats
この論文では、数値形式の標準化を提案する。これにより、数字の解釈と操作がより効率的に行える。
機械学習教師あり学習テキスト
- 用途
- 数値形式の標準化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Next-Token Prediction Learns Generalisable Representations of Sleep Physiology
基礎モデルは、多モーダル生理信号を人間の健康に縮小された表現に圧縮することで、睡眠医学、心臓学、神経学など、広い応用域への道を開いています。既存のモデルは、一般的にはマスクした再構築または対比的目的で訓練されています。
センサ/時系列深層学習Transformer分類埋め込み自己教師
- 用途
- ngủの生理学的特性の学習
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Emergence of Context Characteristics Sensitivity in Large Language Models
During instruction fine-tuning (IFT), large language models (LLMs) learn to follow instructions by using the p
深層学習Transformerテキスト強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
A Finetuned SpeechLLM for Joint Multi-Granular L2 Assessment and Natural-Language Rationales
スピーチアセスメントを自動化するためのSpeechLLMが提案され、スピーチの質と能力を評価する。
説明可能自然言語処理大規模言語モデル音声
- 用途
- L2スピーチアセスメントの実現
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
AliyunConsoleAgent: Training Web Agents in Real-World Cloud Environments via Distillation and Reinforcement Learning
Webエージェントを自動化するためのAliyunConsoleAgentが提案され、ドキュメントの検証とWebエージェントの開発を簡素化する。
深層学習軽量化・量子化テキスト強化学習
- 用途
- Webエージェントの自動化
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
WeaveBench: A Long-Horizon, Real-World Benchmark for Computer-Use Agents with Hybrid Interfaces
マルチモーダルのエージェントの評価を目的としたWeaveBenchが提案され、ハイブリッドインターフェースの機能を評価する。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- マルチモーダルのエージェントの評価
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Can Data Work be Reparative?
医療エージェントの能動的な推論を目的としたExperience Makes Skillfulが提案され、医療エージェントが複数の場合に経験を活用して推論する能力を取得する。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 医療エージェントの能動的な推論
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Real-time body pose non-verbal communication with a consistency-based reliability measure
Body movement communicates intent at distances and in conditions where neither the face, nor speech can be cap
機械学習教師なし学習分類予測テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-08
Physics-Guided Sequence-Based Generative Framework for Acoustic Metamaterial Inverse Design
可変化の帯域幅を考慮した、聴覚超材料の逆設計における新しいフレームワークである Physics-Guided Sequence-Based Generative Framework for Acoustic Metama
センサ/時系列深層学習Transformer生成画像音声
- 用途
- 可変化の帯域幅を考慮した、聴覚超材料の逆設計
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
RTL-BenchLS: A Large-Scale Benchmark for RTL Reasoning and Generation with Large Language Models
LLMベースのRTL生成と推論は、ハードウェア設計自動化の新たな方向を示唆します。しかし、ベンチマークは、大規模化とタスクスコープの制約がある。現存するベンチマークでは、前向きモデルの実績
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト自己教師
- 用途
- RTLリージョニングと生成のための大規模ベンチマーク作成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
PACT: Learning Diverse Diagnostic Strategies via Privileged Synthesis and Branch Consensus
Clinical diagnosis requires flexible use of multiple reasoning paradigms under incomplete patient information.
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Quality-Diversity Search in Sound Generation: Investigating Innovation Engines for Audio Exploration
この研究では、音楽生成における多様性を促進するためのオープンソース・フレームワークを開発します。このフレームワークは、音楽生成における多様性の促進を支援するために、進化的プロセスと多様性促進アルゴリズムを組み合わせたもの
MI向き品質予測/異常検知自然言語処理ファインチューニング分類生成テキスト
- 用途
- 音楽生成における多様性の促進
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-08
Beyond Accuracy: Community Perspectives on Machine Translation
Despite remarkable progress in machine translation (MT), non-AI communities have raised growing concerns about
品質予測/異常検知自然言語処理翻訳
- 用途
- 翻訳
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
From Genes to Tokens: a GWAS-inspired Approach for Interpretable Stylometric Analysis
英語やドイツ語などの文書から、著者を特定するために、遺伝子を分析する方法を提案した。ロジスティック回帰を用い、各トークンの関連性を検証したことで、著者を検出できるような形になり、結果として著者の特定のタスクを実行した。
説明可能機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 著者の特定のタスク
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
DECSELFMASK: Leveraging Unlabeled Text via Self-Relevance-Guided Masking for Decoder-Only Classification
予備情報が少ない場合や医療分野などの特定の分野の場合、分類タスクは難しいようになるが、この研究では、モデルが未分類データを操作して、分類モデルの性能を向上させる方法である、DecSelfMaskを提案した。
自然言語処理RAG分類生成テキスト
- 用途
- 分類タスクの性能向上
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
CRANE: Knowledge Editing for Reasoning MLLMs
The emergence of reasoning multimodal large language models (MLLMs), which generate explicit chain-of-thought
自然言語処理大規模言語モデル異常検知画像テキスト
- 用途
- 異常検知
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Securing Self-supervised Data Curation for Foundation Models Robustness
Self-supervised data curation provides a pathway to scaling and improving the generalization capabilities of m
表形式向きCPUで試しやすい自然言語処理RAG分類検出異常検知
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
CapRL++: Unified Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Dense Image and Video Captioning
Image and video captioning are fundamental tasks that bridge the visual and linguistic domains, playing a crit
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル画像テキスト動画
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-08
Self-supervised Learning Matters: A Simple Ensemble Solution for Micro-Gesture Recognition
In this paper, we present XInsight Lab's solution to the micro-gesture classification track of the 4th MiGA Ch
自然言語処理ファインチューニング分類埋め込み動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-08
Semi-supervised Source Detection in Astronomical Images: New Benchmark and Strong Baseline
Source detection in modern observational astronomy is a cornerstone for localizing and identifying stellar sou
機械学習教師あり学習検出生成画像
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-08
Can we stabilize an inverted pendulum with feedback from a time-of-flight camera?
Time-of-flight cameras are popular in robotics for providing direct depth information while being compact, ine
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-08
pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。
CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰
- 用途
- オートMLプラットフォーム
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-06-08
AI-Papers-of-the-Week — 🔥Highlighting the top ML papers every week.
最新のマシンラーニング研究論文を紹介している。
自然言語処理
- 用途
- 最新のML研究論文
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-07
From A to B to A: Palindromic Zero-Shot Voice Conversion with Non-Parallel Data
We present a voice conversion (VC) framework that utilizes K-Nearest Neighbors (KNN) retrieval over WavLM repr
自然言語処理プロンプトエンジニアリング音声教師あり
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
Aperon Technical Report: Hierarchical No-Pointer Tangent-Local Search for High-Dimensional Approximate Nearest Neighbors
We present HNTL (Hierarchical No-pointer Tangent-Local), the core vector indexing and candidate generation fra
CPUで試しやすい機械学習教師なし学習生成
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-07
Compositional Approximation Can Strictly Outperform Superpositional Approximation
Many classically studied function classes are known to be approximated optimally by superpositional methods, i
機械学習教師あり学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-07
Rank Intervals for Leaderboards: A Hierarchical Framework for Model Evaluation
Pretrained models are often evaluated on multi-task leaderboards to measure their applicability in diverse con
機械学習教師あり学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
A Comparison of SSL-Based Feature Extractors and Back-End Classifiers for Spoofing Detection: A Multi-Corpus Training and Cross-Linguistic Analysis
Voice biometric systems face growing threats from spoofing attacks, yet the evaluation of detection models rem
深層学習CNN分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
FiberTune: Preserving Action-Fiber Visual Residuals in Vision-Language-Action Fine-Tuning
Action-supervised fine-tuning of vision-language-action (VLA) policies fits demonstrations effectively but con
深層学習Transformer画像マルチモーダル
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
Tyan-WP: A Wind Power Foundation Model for Ultra-Short-Term Probabilistic Forecasting
Global wind power capacity, especially in China, is booming, with new farms spanning diverse terrains and clim
センサ/時系列自然言語処理プロンプトエンジニアリング予測テキスト時系列
- 用途
- 予測
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
A spectral audit framework reveals task-dependent aperiodic reliance across EEG and ECG deep learning
Deep learning on physiological time series is interpreted through domain-specific features -- oscillatory rhyt
説明可能センサ/時系列機械学習教師あり学習分類検出画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-07
Querying Counterfactuals on Tissue Graphs with Supervised Disentanglement
\textit{Tissue graph counterfactuals} ask how a cell's expression would change under altered spatial neighbor
機械学習教師なし学習テキスト教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-07
Intelligent Character Recognition of Handwritten Forms with Deep Neural Networks
The automatic processing of handwritten forms remains a challenging task, wherein detection and subsequent cla
機械学習教師あり学習分類検出
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
Cross-Source Reasoning-based Correction for Author Name Disambiguation
Author name disambiguation is a critical challenge in academic search systems, often addressed through from-sc
自然言語処理RAG
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-07
Ishigaki-IDS: An Open-Weight Verifier-Aware Model for Information Delivery Specification Drafting in Building Information Modeling
Building Information Modeling (BIM) projects require information requirements to be described as machine-check
自然言語処理大規模言語モデル生成強化学習
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
MaskAlign: Token-Subset Representation Alignment for Efficient Diffusion Training
Representation alignment with pretrained vision models has recently shown strong potential for accelerating di
品質予測/異常検知深層学習Transformer生成画像自己教師
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-07
AUCp: Pseudo-AUC for Inference Model Selection with Unlabeled Validation Data in Abnormality Detection
Abnormality detection is a crucial yet challenging task in medical image analysis. Distinguishing abnormalitie
コンピュータビジョンセグメンテーション検出画像教師なし
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
SceneConductor: 3D Scene Generation from Single Image with Multi-Agent Orchestration
Generating complete 3D scenes from a single image requires inferring globally consistent geometry, object rela
MI向き自然言語処理RAG生成セグメンテーション画像
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-07
Safe, Fluent and Acceptable Motion Generation and Execution for Human--Robot Interaction in Manufacturing Environments
Robots operating in human environments must not only ensure physical safety but also exhibit behaviors that ar
品質予測/異常検知強化学習生成テキスト
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-07
EFX for Additive Chores: Nonexistence, Pareto Incompatibility, and Bi-Valued Existence
We consider the fair division problem of indivisible chores and resolve the long-standing open problem for the
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-07
awesome-datascience — :memo: An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems.
データサイエンスの学習には役立つリポジトリ。実世界の問題に応じた学習が可能。
深層学習画像
- 用途
- データサイエンス学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-06
Strategic Type Spaces
We provide a strategic foundation for information: in any given game with incomplete information we define str
自然言語処理
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-06
Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms
As large language models are increasingly deployed in high-stakes settings, there is a growing need for tools
説明可能自然言語処理大規模言語モデルテキスト教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding?
Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable success in visual understanding, yet the
説明可能品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル画像テキストマルチモーダル
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-06
FMRFusion: Frequency-Aware Multi-View Representation Learning for Heterogeneous Image Fusion
Infrared and visible image fusion aims to generate a composite image that retains significant target informati
品質予測/異常検知自然言語処理埋め込み画像テキスト
- 用途
- 埋め込み
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivGitHubあり2026-06-06
Defending Against Malicious Finetuning by Scaling Train-time Adversarial Attacks
Current open-weight large language models (LLMs) are prone to malicious finetuning attacks, which could compro
深層学習軽量化・量子化テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-06
Self-Supervised Vision Transformers for CBCT-Based Detection of Temporomandibular Joint Osteoarthritis
Temporomandibular joint osteoarthritis (TMJ OA) is a prevalent degenerative condition whose osseous changes ar
深層学習Transformer分類検出生成
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-06
SMI: Efficient Self-Supervised Learning via Mutual-Information-Inspired Dependency Optimization
Self-supervised learning (SSL) has achieved remarkable representation learning performance, but many existing
深層学習CNN埋め込み画像教師あり
- 用途
- 埋め込み
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
G2G: Exploiting Intra-Group Geometry for Inter-Group Pose Estimation
Recovering the relative 6-DoF pose between two image groups underlies cross-sequence relocalization and multi-
深層学習Transformer検出画像
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
How Much MRI Preprocessing Is Enough? A Cost-Utility Study for Brain MRI Foundation Models
MRI preprocessing defines the input distribution seen by brain MRI foundation models, yet it is usually treate
深層学習Transformer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 only2026-06-06
Disturbance-Aware Aerial Robotics for Ethical Wildlife Monitoring
Reliable wildlife monitoring is essential for ecology and conservation, yet many existing methods, such as tag
品質予測/異常検知強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-06
mlops-zoomcamp — Free MLOps course from DataTalks.Club
面倒なシーケンスデータ処理を自動化するツールであるChiplingoが提案されました。
MLOps
- 用途
- AIモデルへのデータ補完
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-06
awesome-nlp — :book: A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing (NLP)
このリポジトリは自然言語処理(NLP)に関するリソースをまとめたものです。
自然言語処理テキスト
- 用途
- NLPリソースのまとめ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-06
nltk — NLTK Source
このリポジトリは、Natural Language Toolkit（NLT）のソースコードを収録しています。
自然言語処理
- 用途
- Natural Language Toolkit（NLT）ソース
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Instrumented data for causal scientific machine learning
Scientific machine learning is limited less by model size than by the data it is trained on. Observational dat
説明可能MI向きセンサ/時系列強化学習方策勾配 (PPO / A3C)画像
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-05
A Framework for Evaluating and Benchmarking Concept Drift Detection Methods
Data stream mining is fundamentally challenged by concept drift, where distributional changes can degrade mode
MLOpsモデルデプロイ検出
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Time series Foundation Models based on Physics-Informed Synthetic Histories for Cold-Start Photovoltaic Forecasting
At commissioning time, Photovoltaic (PV) operators must forecast production before target-site observations ar
センサ/時系列自然言語処理プロンプトエンジニアリング予測テキスト時系列
- 用途
- 予測
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-05
Covariance Shrinkage via Stochastic Interpolation
この論文では、共分散を縮小するための手法を提案しています。この手法は、共分散を縮小するための機械学習フレームワークです。この手法は大量のデータを扱う必要があるため、高性能コンピュータを必要とします。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 共分散を縮小するための手法
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Deep Single-Index Fréchet Regression
この研究では、分散式回帰の推論を改善するフレームワークであるDeSI（Deep Single-Index Fréchet Regression）を開発した。DeSIは、単一のインデックス構造に基づいて、多変量の入力に対し
説明可能機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 分散式回帰の推論を改善する
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
A Data-Free Symbolic Regression Approach for Solving Equations
Many equations arising in science currently cannot be solved by available analytical techniques and are theref
機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-05
Affordance-Based Hierarchical Reinforcement Learning for Quadruped Pedipulation
The object manipulation capabilities of quadruped robots is an open research challenge. While previous studies
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
On orbital stabilization of a circular motion primitive for a dynamic extension of the Dubins car model
この論文では、Dubins車モデルの動的拡張に基づく円形運動原理の軌道安定化を扱った。軌道安定化を実現するために、非線形化の手法とコントローラ設計の条件を提案し、非線形化の手法が安定化につながることを確認した。
強化学習
- 用途
- 軌道安定化の開発
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Re-imagining ISO 26262 in the Age of Autonomous Vehicles: Enhancing Controllability through Transferability and Predictability
The ISO 26262 standard defines functional safety for road vehicles through risk assessments based on Severity,
強化学習テキスト
- 用途
- 自律走行車の安全性を向上させる
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Simulation-Driven Imitation Learning for Biosignals-Free Shared-Autonomy Prosthetic Grasping
この論文では、上肢義手の操業を可能にするビオシグナルなしの制御システムを提案した。IMITATION LEARNINGを用い、シミュレーションを用いて、達成可能な範囲を拡大した。
強化学習生成
- 用途
- ビオシグナルなしで上肢義手の操業を可能にする制御システム
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-05
Mission-Level Runtime Assurance Framework for Autonomous Driving
This paper studies runtime safety for autonomous driving when high-level driving commands become faulty or unr
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-05
A Cross-view Fusion Framework for Robust 6-DoF Grasp Pose Estimation
この論文では、6-自由度のグレイスプースト推定を実現するための新しいフレームワークであるCross-view Fusionフレームワークを提案しました。
深層学習Transformer3D自己教師
- 用途
- 6-自由度のグレイスプースト推定
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-05
Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation
VLNベンチマークでは、ディシクリットな操作や粗い操作が使われ、UAVのヴィジョンラングジュアクション（VLJ）タスクでは短い操作が中心で、長時間飛行に対応できるfineグラINEDUAVナビゲーション（FLIGHT）ベ
コンピュータビジョンマルチモーダルテキスト動画
- 用途
- ドローンの長時間飛行
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-05
Lane Change Trajectory Planning for Personalized Driving Comfort and Mobility Efficiency
車の乗り心地と移動効率の同時最適化を可能にするためのローカル方程式に基づく車の乗り心地と移動効率の同時最適化方法を提案した。
機械学習教師あり学習回帰テキスト
- 用途
- 車の乗り心地と移動効率の最適化
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Adverse Effects of V2V Adoption on Road Safety
Vehicle-to-vehicle (V2V) communication is expected to improve road safety and reduce congestion. However, prio
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
Improved Lower Bounds for Proportionally Fair Clustering
We study proportionally fair clustering, where a set of $k$ centers must be chosen from a metric space to repr
機械学習教師なし学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-05
No, Cake Cutting Really is a Piece of Cake
We design and analyze a deterministic cake cutting algorithm that achieves proportional fairness using a linea
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
On the Geometry of On-Policy Distillation
On-policy distillation (OPD) is increasingly used to improve large language model reasoning, but its training
深層学習軽量化・量子化検出生成テキスト
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
SlimSearcher: Training Efficiency-Aware Web Agents via Adaptive Reward Gating
Deep research agents have demonstrated remarkable capabilities in complex information-seeking tasks, yet this
深層学習Transformer強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
Entropy as a Structural Prior: How a Log-Barrier on DiT Belief Space Drives Musical Diversity and Development
Confidence-based loss weighting is usually avoided in generative models because it accelerates errors when the
センサ/時系列自然言語処理ファインチューニング生成テキスト音声
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-05
stable-pretraining — Reliable, minimal and scalable library for pretraining foundation and world models
基礎モデルの前処理を行うためのライブラリ。最小限でシームレスにスケールできる。
深層学習Transformerマルチモーダル自己教師
- 用途
- 基礎モデルの前処理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-04
Gaussian Process Latent Factor Regression for Low-Data, High-Dimensional Output Problems
In the sciences, regression tasks often require predicting high-dimensional outputs from few training examples
少数データ向き表形式向き機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-04
Anchor PCA
この研究では、複数ドメインのデータを扱うための主成分分析 (PCA) を改善する方法を提案します。この方法は「Anchor PCA」と呼ばれ、複数ドメインのデータを扱うための次元削減を実行できます。
センサ/時系列深層学習軽量化・量子化教師なし
- 用途
- 複数ドメインのデータの次元削減を実行する方法を開発
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-04
Gotta Grow Fast: Design and Benchmarking of a Tip Mount for High-Speed Vine Robots
vineロボットが増長する度に、センサやツールをマウントすることが課題。
センサ/時系列品質予測/異常検知強化学習
- 用途
- vineロボット用センサーモンタリング
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-04
World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis
統合された視覚言語アクションモデルを提案し、これを用いたタスクの性能を向上させることができるようになる。
深層学習Transformer生成画像テキスト
- 用途
- 統合された視覚言語アクションモデル
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-04
N-Player Binary Games with Unidirectional Dependencies: Cycle Robustness and Induced Indifference
The present study provides a closed-form characterisation of Nash equilibria in N-player binary games with uni
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-04
Simultaneous EF1 and approximate MMS allocations for submodular valuations
この研究では、エネルギー効率の良い空間モデルを構築した。
強化学習
- 用途
- エネルギー効率の良い空間モデル
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-04
Metric Facility Assignment with Partial Information
この研究では、部品割当における完全情報の限られた条件で最適割当を実現する方法を提案します。
強化学習
- 用途
- 設備の割当
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Cosine Misleads: Auxiliary Losses Reshape Vision Language Models, Not Their Latents
Latent visual reasoning (LVR) inserts supervised latent tokens between perception and answer generation in vis
品質予測/異常検知コンピュータビジョンマルチモーダル生成画像テキスト
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents
Persistent AI assistants, such as OpenClaw, accumulate large collections of related memories over long-term in
機械学習教師あり学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Reinforcement Learning Elicits Contextual Learning of Unseen Language Translation
Prior work has shown that large language models (LLMs) can translate unseen or low-resource languages by under
深層学習軽量化・量子化テキスト強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis
Inference-time skill augmentation provides a lightweight way to improve data-analytic agents by injecting reus
品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化生成教師なし
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-03
Identifying Gems from Roman RAPIDly
この研究では、将来の天文台 Roman が取得するデータに対して、変換検出と変換エラー検出の自動パイプラインを提案している。変換検出は、特に天文台 Roman のデータでは重要な機能であり、天文現象を検出するために迅速な
機械学習教師あり学習分類検出画像
- 用途
- 有望な天体に自動エラー検出と変換検出機能
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-03
A General Framework for Dynamic Consistent Submodular Maximization
この研究では、時系列データの最適な解を生成するための動的一貫性 (Consistency) を確保する方法を提案しており、時系列データの最適な解を動的で適応的に生成する。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 時系列データの最適な解を生成するための動的一貫性
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-03
Knockoffs-based False Discovery Rate Control and Simplification for Deep Neural Networks
The deep neural network is a widely used framework in machine learning that has been widely applied in various
機械学習教師あり学習回帰テキスト
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-03
QDS-SNN: Energy-efficient Quantum Deeply-Supervised Spiking Neural Network Algorithm for Traffic Sign Recognition
Traffic sign recognition is crucial for intelligent transportation and autonomous driving, as it can improve d
深層学習CNN分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-03
Welfare Maximization in Bilateral Trade: Improved Approximation Guarantees Beyond the Fixed Price Barrier
We study the setting of welfare maximization in bilateral trade, where the values of both the buyer and the se
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-03
Extending the El Farol Bar Game with Partial Observability and Incentive Design
The El Farol Bar game is a classic model of coordination under uncertainty, traditionally treating the venue a
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-03
cs-video-courses — List of Computer Science courses with video lectures.
このリポジトリはコンピュータサイエンスのビデオコースの一覧を提供しています。
機械学習教師あり学習動画
- 用途
- 教育資源の共有
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-03
dm_control — Google DeepMind's software stack for physics-based simulation and Reinforcement Learning environments, using MuJoCo.
物理ベースのシミュレーションおよびロールアウト学習環境を提供するツールです。
強化学習
- 用途
- セルフモデリング環境
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-02
Central Description Length (CDL) Clustering Validation Index
Selecting a clustering algorithm and its hyperparameters without labels is a common difficulty in engineering
センサ/時系列自然言語処理埋め込み・検索画像教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-02
A Robust Optimization Approach to Sparse Principal Component Analysis
密度関連する主成分分析 (PCA) は、高次元データを対象とする際に効果を発揮しないことがあります。ロバスト最適化アプローチを用いて、スパース主成分分析を対象とする手法を提案しました。
自然言語処理RAG回帰教師なし
- 用途
- スパース主成分分析を対象とするロバスト最適化アプローチ
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-06-02
What Makes Majority Illusion Easy to Detect?
Majority illusion is an undesirable phenomenon in social networks in which agents incorrectly perceive a minor
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02
A Cookbook of 3D Vision: Data, Learning Paradigms, and Application
3D vision has rapidly evolved, driven by increasingly diverse data representations, learning paradigms, and mo
自然言語処理RAG生成動画3D
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02
MemTrain: Self-Supervised Context Memory Training
Memory is an indispensable capability for long-horizon LLM agents, enabling them to preserve and utilize infor
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト自己教師強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-06-01
It does what it says on the tin: safe synthetic data from coarsened margins
This paper proposes a method of creating synthetic data (SD) that will have two important advantages for the u
機械学習教師あり学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-06-01
Semi-Supervised Hyperbolic Hierarchical Clustering with Set-Level Structural Priors
Semi-supervised hierarchical clustering aims to learn a tree structure consistent with data patterns and user-
品質予測/異常検知自然言語処理埋め込み・検索半教師あり
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-01
Quality-Guided Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation
Training accurate medical image segmentation models requires large amounts of densely annotated data, which is
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画像教師あり半教師あり
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-05-31
Limit Continuous Poker: A Variant of Continuous Poker with Limited Bet Sizes
We introduce and analyze Limit Continuous Poker, a variant of Von Neumann's Continuous Poker with variable but
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-05-31
Trust Functions: Near-Lossless Weak-to-Strong Generalization by Learning When to Trust the Weak Teacher
Weak-to-strong generalization studies how to improve a strong student using supervision from a weaker teacher
機械学習教師あり学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-05-30
SDR: Set-Distance Rewards for Radiology Report Generation
Reinforcement learning with verifiable rewards has rapidly advanced reasoning in vision--language models. Howe
品質予測/異常検知深層学習Transformer生成テキスト強化学習
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-05-30
Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain
Transfer learning aims to facilitate the learning of a target domain by transferring knowledge from a source d
説明可能自然言語処理RAG画像半教師あり
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-05-29
Envy Cycle Elimination with Strategic Agents: Best Responses and Fairness Guarantees
With strong evidence in the literature showing that fairness and truthfulness are incompatible, there is a rec
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-29
Model Monotonicity in Autobidding Auctions: When Do Better Predictions Lead to Better Outcomes?
Online advertising platforms rely on machine learning models to predict click-through rates (pCTR) and convers
品質予測/異常検知強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-29
faceswap — Deepfakes Software For All
faceswapは、Deepfakes技術を使用した画像合成ソフトウェアで、ディープフェイクを作ることができる。
機械学習教師あり学習
- 用途
- ディープフェイク
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-28
Selection Hyper-heuristics Can Automatically Adjust the Learning Period to Optimally Solve Pseudo-Boolean Problems
The Random Gradient hyper-heuristic was recently shown to be able to learn the optimal neighbourhood size when
深層学習
- 用途
- オプティマイズのための学習時期の自動調整
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-28
Runtime Analysis of a Compact Genetic Algorithm on a Truly Multi-valued OneMax Function
Recently, the runtime analysis of multi-valued estimation-of-distribution algorithms in the framework of Ben J
深層学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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huggingfaceHugging Faceあり2026-05-28
Meta-Cognitive Memory Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agents
Memory-augmented LLM agents tackle complex long-horizon tasks by recursively summarizing interaction trajector
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト自己教師強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-05-28
openFrameworks — openFrameworks is a community-developed cross platform toolkit for creative coding in C++.
OpenFrameworksは、C++で構築されたクロスプラットフォームのツールキットで、クリエイティブコーディングのために使われます。このライブラリは、各種のデバイス上でプログラムを動作させることを容易にします。
コンピュータビジョン音声動画
- 用途
- クリエイティブコーディングのためのクロスプラットフォームツールキット
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-05-27
A Fresh Look at Lamarckian Evolution and the Baldwin Effect
Baldwinian and Lamarckian evolution have existed for a long time in evolutionary algorithms (EAs) without ever
深層学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-27
Improving Evaluation of Recombination-based Cartesian Genetic Programming
Cartesian Genetic Programming has traditionally been using mutation as its main and often sole genetic operato
機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-27
On the Structural (Dis)Agreement of Landscape Representations in Black-Box Optimization
Landscape feature representations play a central role in automated algorithm selection and meta-learning for b
条件最適化自然言語処理RAG教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
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arxivPaper only2026-05-27
Adaptive Bandit Algorithms for Contextual Matching Markets
We study bandit learning in matching markets, where players and arms constitute the two market sides, and the
強化学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-26
Improved Hardness Results for Nash Social Welfare, Budgeted Allocation and GAP via the Unique Games Conjecture
We consider the problem of dividing a set of indivisible goods among agents with additive valuations. This pro
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-26
Proper Calibeating
The classic concept of "calibrated forecasts" and its more recent refinement, "calibeating," are defined with
強化学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-26
learnopencv — Learn OpenCV : C++ and Python Examples
OpenCVを用いて画像処理の学習方法を紹介している。
コンピュータビジョン
- 用途
- OpenCVの学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-26
Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning — This is the homepage of a new book entitled "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning."
Mathematical Foundations of Reinforcement Learningは、ディープラーニングにおける推論力学習の数学的基礎を網羅している。
強化学習
- 用途
- ディープラーニングに関する本書の制作
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-26
deep-rl-class — This repo contains the Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course.
強化学習に関する学習教室を提供するリポジトリです。
強化学習
- 用途
- 強化学習教室
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-25
The Behavioral Credibility Trilemma: When Calibrated Autonomy Becomes Impossible
We prove that no reinforcement learning policy with confidence-gated autonomy can simultaneously achieve maxim
強化学習検出
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-25
ColossalAI — Making large AI models cheaper, faster and more accessible
ColossalAIは、より安く、速く、よりアクセスが容易な-large AIモデルの作成に適したフレームワークを提供します。
機械学習教師なし学習
- 用途
- 分散型AIモデルのコスト削減
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-23
Facility Location Mechanism Design: Breaking The Deterministic Barrier
We study the facility location mechanism design problem where $n$ agents report their locations in Euclidean s
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-23
open_spiel — OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.
ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティであるEnvironmentおよびアルゴリズムの集合。
強化学習
- 用途
- ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-22
Planktonzilla: Multimodal dataset and models for understanding plankton ecosystems
Marine plankton underpin aquatic food webs and play a key role in global CO2 sequestration, making reliable sp
少数データ向き深層学習Transformer分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-05-22
Super Condorcet Winners and Limit Coalitional Manipulability of IRV
単一候補者の選挙結果の正当性を確立するために、投票結果が多数決規則に基づく選挙結果とはどのように関連しているかを研究します。ここでは、複数候補者の選挙において選挙結果の正当性が確立されていく過程について、多数決規則から選
強化学習
- 用途
- 協力的な投票決定に不可欠な複数候補者に対する選挙結果の正当性
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-22
Deception and Counter Deception in Adversarial Graph Traversal Game
この研究では、拝視を行うために行動するエージェントを欺いたり、欺き返したりするゲームを研究します。このゲームでは、エージェントは目標に到達するために最小コストで移動したいと考えていますが、拝視者はエージェントの行動に影響
強化学習
- 用途
- 拝視を行うために行動するエージェントを欺いたり、欺き返したりするゲーム
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-22
rasa — 💬 Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants
rasaは、テキストやボイスベースの会話を自動化するオープンソースの機械学習フレームワークです。自然言語理解(NLU)、会話管理、 slackやFacebook等への接続など、幅広い機能を提供しています。
自然言語処理テキスト
- 用途
- チャットボット作成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-21
Smoothed Elicitation Complexity for Approximate $Γ$-calibration of Discrete Classification Tasks
One prominent method of evaluating machine learning model trustworthiness is the notion of calibration. In the
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 only2026-05-21
A Generalized Nash Equilibrium-Seeking Scheme for Trauma Resuscitation
Trauma resuscitation is a clinical process for treating life-threatening physiological disorders in safety-cri
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-21
Single-Item Auctions with a Monopolist Intermediary
中間者がオプティマルなアウクションを実現する場合の状況を調べます。中間者は価格決定に参加する参加者や買収者に情報を伝えるときに、収益の最大化を優先します。
強化学習
- 用途
- 中間者を考慮したオプティマルなアウクション
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-20
Approximation Theory for Neural Networks: Old and New
この研究では、近四十年の間に、このような定性的汎用性結果が発展しました。これにより、関数の近似係数、パラメータの量、誤差の分配、精力的なパターンなどの量的理論が提供されます。この理論は、関数の近似に特化していますが、関連
深層学習
- 用途
- 数理的根拠をもって人工知能ネットワークの精力的な能力を説明する基礎となる理論を形成する
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-20
fastai — The fastai deep learning library
「fastai」は、深層学習のライブラリです。
深層学習
- 用途
- 機械学習ライブラリ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-19
Equilibria in Multiplayer Graph Games: An Algorithmic Study
To verify the robustness of a program or protocol, it is common in the computer science community to rely on t
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-19
Perpetual Fully-Online Approximate Fairness
Many decision processes run for a long and unknown duration: in each round new requests arrive, an irrevocable
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-19
Strange bifurcation diagrams
We investigate a family of one dimensional maps for which the bifurcation diagram looks differently than the u
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-19
spaCy — 💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
機械学習教師あり学習分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-05-19
handson-ml — ⛔️ DEPRECATED – See https://github.com/ageron/handson-ml3 or handson-mlp instead.
⛔️ DEPRECATED – See https://github.com/ageron/handson-ml3 or handson-mlp instead.
深層学習
- 用途
- 実装・検証基盤
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-18
Self-supervised local learning rules learn the hidden hierarchical structure of high-dimensional data
The brain learns abstract representations of high-dimensional sensory input, but the plasticity rules that ena
深層学習軽量化・量子化自己教師
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-05-18
When Fireflies Cluster; Enhancing Automatic Clustering via Centroid-Guided Firefly Optimization
This work presents a novel variant of the Firefly Algorithm (FA) for data clustering, addressing limitations o
センサ/時系列品質予測/異常検知機械学習教師なし学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-18
Mechanism Design for Connecting Regions Under Disruptions
Man-made and natural disruptions such as planned constructions on roads, suspensions of bridges, and blocked r
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-18
God numbers for Graphs, Games and Groups
We describe and axiomatize finite solitaire puzzles and zero sum sequential games graph theoretically. Zermelo
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-17
tesseract.js — Pure Javascript OCR for more than 100 Languages 📖🎉🖥
tesseract.jsはJavaScriptで利用できる画像認識システムで、100以上の言語に対応しています。
深層学習
- 用途
- 画像認識と文字解読
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-05-17
awesome-artificial-intelligence — A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.
awesome-artificial-intelligenceは、人工知能に関する教材、アートcles、講義等を集め、提供しているオープンソースプロジェクトです。
機械学習教師なし学習動画教師なし
- 用途
- AIに関するリソースの集めと提供
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-05-16
Beyond the briscola advantage: a Monte Carlo dominance test for deterministic strategies in two-player Briscola Game
Briscola is a traditional Italian trick-taking card game whose simplest form is played by two players. Popular
機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-16
Improved Parallel Algorithms for EF1 Allocations
Allocating $m$ indivisible goods among $n$ agents is a fundamental task in fair division. Recent work of Garg
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-15
Diversified Residual Symbolic Regression
記号化した符号回帰は、大規模データに基づいて符号回帰を行う方法である。しかし、この方法では、不常の観測値が問題を引き起こすことがある。この研究では、これらの問題を解決する方法を提案した。
説明可能品質予測/異常検知機械学習教師あり学習回帰
- 用途
- 記号化した符号回帰を改善する
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-15
Structure Abstraction and Generalization in a Hippocampal-Entorhinal Inspired World Model
Hippocampal-Entorhinal の構造を取り入れ、抽象的な表現と予測的世界モデルを学習します。
自然言語処理RAG画像テキスト教師あり
- 用途
- Hippocampal-Entorhinal の世界モデル
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
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arxivPaper only2026-05-14
First Mathematical Runtime Analyses of Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Multi-Valued Decision Variables
多値解決問題におけるMOEAの数学的動作分析を初めて実施
深層学習
- 用途
- 多値解決問題におけるMOEA
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-14
Gradient-Free Training of Spiking Neural Networks via Low-Rank Evolution Strategies
Spiking Neural Networks (SNNs) offer compelling energy efficiency on neuromorphic hardware, yet their training
説明可能深層学習生成
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-05-13
The fitness landscape of social norms in social dilemmas
By specifying behaviour across multiple agents, social norms are a coordination approach to resolving social d
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-05-12
Self-organized MT Direction Maps Emerge from Spatiotemporal Contrastive Optimization
The spatial and functional organization of the primate visual cortex is a fundamental problem in neuroscience.
深層学習Transformer画像動画3D
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-05-12
Towards Affordable Energy: A Gymnasium Environment for Electric Utility Demand-Response Programs
Towards Affordable Energyは、電力需要応答プログラムの最適化に役立つアルゴリズムを紹介する研究である。
強化学習
- 用途
- 電力需要応答プログラムの最適化
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-12
Position Auctions with a Capacity Constraint
Sponsored search auctions are commonly modeled as an assignment of a fixed set of slots (positions) to a set o
強化学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-05-11
Optimal Interventions on the Linear Threshold Model in Large-Scale Networks
We study an optimal intervention problem on the linear threshold model (LTM) in which a social planner aims to
強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→