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2021年01月05日
株式会社ユビキタスAIコーポレーション

NeurIPS 2020にDarwinAI社の10本の共同論文が採択

このたび、ユビキタスAIコーポレーションが日本国内での代理販売権を持つディープラーニングモデル最適化プラットフォーム「GenSynth（ジェンソン）」を開発するDarwinAI社とウォータールー大学のVIP（Vision and Image Processing）ラボとの共同論文10本が、機械学習分野におけるトップカンファレンスのひとつとして知られる国際会議NeurIPS 2020にて採択されました。

主なイノベーション内容として、ディープラーニングにおける信頼性の定量化、ディープニューラルネットワークのトポロジカル解析、スマートフォンなどのEdgeデバイスで推論可能な音声認識モデルなどの研究が含まれます。

採択された共同論文の一部はarXiv※1にて閲覧可能であり、残りの一部の共同論文は随時arXivへ掲載予定です。

採択された共同論文（一部）

  • 「Vulnerability Under Adversarial Machine Learning: Bias or Variance?」
    Hossein Aboutalebi, Mohammad Javad Shafiee, Michelle Karg,
    Christian Scharfenberger, and Alexander Wong
    arXivリンク：https://arxiv.org/abs/2008.00138
  • 「DepthNet Nano: A Highly Compact Self-Normalizing Neural Network for Monocular Depth Estimation」
    Linda Wang, Mahmoud Famouri, and Alexander Wong
    arXivリンク：https://arxiv.org/abs/2004.08008
  • 「Inter-layer Information Similarity Assessment of Deep Neural Networks Via Topological Similarity and Persistence Analysis of Data Neighbour Dynamics」
    Andrew Hryniowski, and Alexander Wong
    arXivリンク：https://arxiv.org/pdf/2012.03793.pdf
  • 「AttendNets: Tiny Deep Image Recognition Neural Networks for the Edge via Visual Attention Condensers」
    Alexander Wong, Mahmoud Famouri, and Mohammad Javad Shafiee
    arXivリンク：https://arxiv.org/pdf/2009.14385.pdf
  • 「TinySpeech: Attention Condensers for Deep Speech Recognition Neural Networks on Edge Devices」
    Alexander Wong, Mahmoud Famouri, Maya Pavlova, and Siddharth Surana
    arXivリンク：https://arxiv.org/abs/2008.04245
  • 「Insights into Fairness through Trust: Multi-scale Trust Quantification for Financial Deep Learning」
    Alexander Wong, Andrew Hryniowski, and Xiao Yu Wang
    arXivリンク：https://arxiv.org/pdf/2011.01961.pdf
  • 「COVIDNet-S: Towards computer-aided severity assessment via training and validation of deep neural networks for geographic extent and opacity extent scoring of chest X-rays for SARS-CoV-2 lung disease severity」
    A. Wong, Z. Q. Lin, L. Wang, A. G. Chung, B. Shen, A. Abbasi, M. Hoshmand-Kochi, and T. Q. Duong
    arXivリンク：https://arxiv.org/pdf/2005.12855.pdf

NeurIPSについて

NeurIPSは、機械学習分野におけるトップカンファレンスのひとつとして知られる国際会議であり、1987 年に立ち上がり今年で34回目の開催となる。世界中から数多くの論文が投稿され、そのうち優れた論文が採択されており、世界中の企業の講演、展示、デモ、ワークショップなどを実施。

ディープラーニングモデル最適化プラットフォーム「GenSynth（ジェンソン）」について

DarwinAI社の開発する説明可能なプラットフォーム「GenSynth（ジェンソン）」の詳細については、以下よりご参照ください。

「GenSynth」製品ページ

※1 arXiv：さまざまな学術論文が無料で保存・公開されているウェブサイト