13篇「AAAI2022」最新论文抢先看！看人工智能2022在研究什么？

最近人工智能顶级会议AAAI2022接收结果已经公布，一共有1349篇论文被接收，接收率为15%，相比去年的20.6%大大降低，竞争越来越激烈。专知在这里整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的13篇最新AAAI2022论文，方便大家抢先阅览！这些论文包括自监督学习、可解释性、因果性、反事实等。

15%接受率！AAAI2022结果出炉，1349篇上榜， 你的paper中了吗？

1. 基于算法概念的可解释推理Algorithmic Concept-based Explainable Reasoning

https://www.zhuanzhi.ai/paper/9c4a631c44a2ba8daa770b5fa6f105ff

2. 通过自适应聚类关系建模的无监督行人再识别，Mind Your Clever Neighbours: Unsupervised Person Re-identification via Adaptive Clustering Relationship Modeling

https://www.zhuanzhi.ai/paper/5d9a7923aecd639fe8d54d090cca1513

无监督人再识别(Re-ID)因其解决有监督Re-ID模型可扩展性问题的潜力而受到越来越多的关注。现有的无监督聚类方法大多采用迭代聚类机制，基于无监督聚类生成的伪标签训练网络。然而，聚类错误是不可避免的。为了生成高质量的伪标签并减少聚类错误的影响，我们提出了一种新的无监督人Re-ID聚类关系建模框架。具体来说，在聚类之前，利用图关联学习(GCL)模块探索未标记图像之间的关系，然后利用细化的特征进行聚类，生成高质量的伪标签。因此，协方差分析自适应地在一个小批量中挖掘样本之间的关系，以减少训练时异常聚类的影响。为了更有效地训练网络，我们进一步提出了一种带有选择性记忆库更新策略的选择性对比学习(SCL)方法。大量的实验表明，我们的方法比市场1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上大多数最先进的无监督方法的结果要好得多。我们将发布模型复制的代码。

3. 在预训练语言模型中探索逻辑推理的语言信息，Probing Linguistic Information For Logical Inference In Pre-trained Language Models

https://www.zhuanzhi.ai/paper/446de7776858573558995b2b4edfbfe6

4. 基于混合实例感知时间融合的在线视频实例分割，Hybrid Instance-aware Temporal Fusion for Online Video Instance Segmentation

https://www.zhuanzhi.ai/paper/7ea2959c252c2c2e8bbc5614bc159ef3

5. TransZero:用于零样本学习的属性引导Transformer，TransZero: Attribute-guided Transformer for Zero-Shot Learning

https://www.zhuanzhi.ai/paper/4594af42d79efb3a1090149653d332e6

6. 交通预测的图神经控制微分方程，Graph Neural Controlled Differential Equations for Traffic Forecasting

https://arxiv.org/pdf/2112.03558.pdf

7. 用于目标检测的上下文感知传输攻击，Context-Aware Transfer Attacks for Object Detection

地址：

https://arxiv.org/pdf/2112.03223

8. 基于BERT的本体对齐系统，BERTMap: A BERT-based Ontology Alignment System

https://arxiv.org/pdf/2112.02682.pdf

9. 对不确定性估计的多样化、全球性和摊销的反事实解释，Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for Uncertainty Estimates

https://arxiv.org/pdf/2112.02646

10. 无增强图自监督学习，Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs

https://arxiv.org/pdf/2112.02472

11. 领域自适应的主动学习，Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach

https://www.zhuanzhi.ai/paper/b2cbb3e492535323da57811cc8dd9b1f

12. 通过自训练加强反事实分类，Enhancing Counterfactual Classification via Self-Training

https://arxiv.org/abs/2112.04461

13. 基于混合实例感知时间融合的在线视频实例分割，Hybrid Instance-aware Temporal Fusion for Online Video Instance Segmentation

https://www.zhuanzhi.ai/paper/7ea2959c252c2c2e8bbc5614bc159ef3

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