機械学習の論文を探す場所まとめ
論文を読んでみる
趣味9割、仕事1割くらいの割合で論文を読んでいます。
学生のときは「論文なんて、何の役に立つんだろ？」とか思っていたダメ学生でしたが、最近は「論文は最先端の研究にキャッチアップするための最高の知のアーカイブの一つ」と少しだけ思えるようになりました。
機械学習・ディープラーニング(AI)の分野では、無料で読める論文がたくさんありますし、コードが公開されているものも多く、（比較的）手元で再現実験しやすいのも良いですね。
いつもTwitterに流れている論文を適当に拾うことが多いのですが、それ以外の情報源をメモがてら個人的にまとめてみます。ガチ研究者ではないので、そういう方は近くの優秀な人に聞いてくださいね（そして、コメントとかで教えてください）。
Consensus GPT
ChatGPTの有料版が必要ですが、2億以上の論文からAIを使って探せるということで、良い気がします。
arXiv
機械学習系では、最も有名かつ最大の論文アーカイブサイトです。機械学習系の論文を探すと、大体はここに行き着きます。
arXivTimes
arXivの論文をひたすらまとめてくれているサイトです。Issuesに論文1本につき、まとめとして1つissueを立てているのですが、2021年時点で2000本とかあってビビります。
arXiv sanity
arXivのまとめサイト
arXiv翻訳
arXivの論文を翻訳してツイートしてくれるbot
Google Scholar
定番ですね。探し方は以下の記事が参考になります。
CiNii
定番ですが、あんまり使いこなせてないです。
Papers with Code
コードでの実装付きの論文が集められています。すぐ試せるものを探しているときに便利です。ただし、コードが簡単に動かせるとは限らないです。
Seminar Deep Learning JP
東大松尾研の論文の輪読会資料が公開されています。ありがたいですね。
cvpaper.challenge
画像処理分野の国際会議の完全読破を目指しています。
とのことです。凄い挑戦です。
takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
全日本コンピュータビジョン勉強会のまとめとして、論文やその解説スライドをまとめた記事が定期的に投稿されているブログです。
CV CG CP ML CMOS
CG, ML関係の論文を取り上げて紹介しているブログです。タイトルにCMOSとある通り、カメラのハードウェア寄りの話も多めに取り上げられています。
MLOps
MLOpsに関する論文含めた様々な資料が集まっています。
Qiitaの論文読みタグ
Qiitaでは、論文解説をしている初心者向けの記事が結構あります。ただ、間違っていたり、ポイントを（自分としては）外しているものも多いので、気になる論文は原典を読んだほうが良いです。
ニューズレター
機械学習関係のニューズレターからも論文を拾ったりしています。
https://www.getrevue.co/profile/upura
https://www.getrevue.co/profile/icoxfog417
https://www.getrevue.co/profile/akiratosei_ja
The Machine & Deep Learning Compendium
機械学習関係の情報を辞書的に網羅したサイト。論文を探すという目的とは少しずれるかもしれませんが。あれ？こういう話ってどの論文に書いてあったけな？という内容を探すのには適しています。
DeNA/MoT AI技術共有会発表リスト
DeNAとMoTでは、AI技術に携わるメンバーの情報交換を目的として技術共有会を開催しており、毎週2名から30〜40分ほどの発表があります。共有会自体はクローズドですが、社外秘情報を含まない発表についてはこちらのリストにあるように積極的に社外公開しております。
Huggin Face Papers
Hugging Faceの論文
LayerXの勉強会
論文を読んだものとかあります。
Connected Papers
論文検索の他、論文間のつながりが見えます。
LLM関係
論文千本ノック
その他
その他、まとめをメモ。増えてきたら整理します。
Twitterリスト
AI関係のものをまとめたリストです。論文以外もあります。
まとめ記事です。
学会一覧
国内学会の一覧
分かりやすいマップ。
ML, DM, and AI Conference Map
GitHubのAwesomeリポジトリ
awesome-robotics-conferences
ロボティクス関連カンファレンス
AI関係の学会の締切をリアルタイム表示するサイト
AIのニュース
まとめ
論文読むサイトを紹介しました。論文、しっかり読むことももちろん大切ですが、趣味半分であれば片意地はらずに、気楽に「半分くらい分かればいいや」くらいの気持ちで読むのも良いかと思います。少なくとも、全く読まないよりはずっと良いのではないかなと個人的には思っています。
たくさん読んで「こんくらいなら自分にもかけるぜ！」と思ったら、論文書いて投稿してみるのも良いかもしれませんね。論文を書くこと自体に資格は必要ないので。もちろん、論文を投稿する場合は、投稿先のルールをまもり、真剣かつ真摯な気持ちで向き合いましょう。
関連記事
変更履歴
- 2024/05/13 Consensus GPTを追記
- 2023/01/04 arXiv翻訳を追記
- 2022/04/05 Google Scholarに関して追記
- 2021/10/07 学会マップへのリンクを追記
- 2021/09/09 その他にリンク追記
- 2021/08/18 ニューズレータに関して追記
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