arXivTimes

機械学習関係の論文を調査し、共有するためのリポジトリです。

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論文輪講も併せて実施しています。輪講の内容はこちらから。

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#arXivTimesタグをつけている、GitHubで論文をまとめているリポジトリはこちら。

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Contents

• Article Summaries
  • 論文の一言まとめ、また概要をIssueで管理しています。
• Datasets
  • 機械学習に利用可能なデータセットをまとめています。
• Tools
  • 機械学習モデルの実装に役立つツールをまとめています。
• Conference Related Papers
  • arXivTimesに投稿された論文のうち、学会に提出された論文を年代ごとにまとめています。
  • NIPS
  • ICLR
  • ICML
  • CVPR
  • ACL
  • AAAI

Conference Information

• 各学会の締め切り: AI Conference Deadlines
• 各学会のBest Paper: Best Paper Awards in Computer Science

How to Contribute

論文のまとめを投稿する際は、以下の要領でお願いいたします。

• 登録したい論文は、Issueに登録を行ってください。
• Issueのタイトルを論文とし、内容はIssue Templateに従ってください。登録時必須なのは以下点のみです
  • 一言でいうと
  • 論文リンク
  • 著者/所属機関 ※論文からのコピペでOK
  • 投稿日付 Submission dateです。yyyy/MM/ddの形式でお願いします。学会に提出されている場合は、それについても記載いただけると助かります(NIPS 2017など)
• 「一言でいうと」の分量は、Twitterで呟ける程度が目安です。問題設定・アプローチ手法・結果が端的にまとまっているのがよい「一言」です。未読の人になるべくその内容が伝わるよう、工夫を凝らしてください。
• Issueのより詳細な内容について記載を行う場合は、担当者に(Assignees)自分を設定してください。これは読んでいる論文のバッティングを防ぐための措置です
• 論文の内容に応じて、Labelをつけてください(現時点ではContributorのみ付与可能なので、投稿頂いた場合こちらで付与を行わせていただきます)
• コメントには、論文を読んでの所感や評価、また理解が難しい点などがあったらその旨を記載してください
• 論文が学会に採択された場合、投稿した論文のコメントにてご連絡ください。Projectページに反映します。

なお、まとめについて内容に自信がない、という場合はコメントで@arxivtimesbotに対してメンションでレビューを依頼できます。

レビューの依頼が行われると、arXivtimesのメンバーがレビューします。

タグを増やしたい、テンプレートを変えたい、という要望はproposalのタグをつけてIssueにあげてください。

また、その他のコンテンツについては他のOSS同様、Pull Requestにてお願いいたします。