云南旅游,近期咱们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环天气

在碎片化阅览充满眼球的年代,越来越少的人会去重视每篇论文背面的探究和考虑。

在这个栏目里,你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点,时间紧跟 AI 前沿作用。

这是 PaperDaily 的第 132篇文章

@xwzhong 引荐

#Attention Mechanism

本文来自 LinkedIn,这是一篇 NLP 范畴 Attention model 的总述文章,论文具体介绍了不同架构的网络与 Attention 的结合、Attention怎么前进模型的可解释性和 Attention 的运用。

zbb

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https:丰田大霸王//www.paperweekly.site/papers/2944

@paperweekly 引荐

#Relation Classification

本文是清华大学刘知远教师组发表于 AAAI 2019 的作业,论文提出文本与图画的一大差异在于其多样性和噪音更大,并提出了一种依据混合注意力的原型网络结构。

具体来说,作者首要运用 instance-level 的 attention 讯飞语音输入法从支撑会集选出和 query 更为靠近的实例,一起下降噪声实例所带来的影响。然后 feature-level 的实例能够衡量特征空间中的哪些维度对分类更为重要,然后为每种不同的联系都生成相适应的间隔衡量函数,然后使模型能够有用处理特征稀少的问题。

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https://www.paperweekly.site/papers/2第七翼动926

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https://github.com/thunlp/HATT-Proto

@paperweekly 引荐

#Contextual Representations

本文是华盛顿大学和 AllenAI 发表于 NAACL 2019 的作业,论文首要研讨的问题是预练习词标明4009515151的言语常识和可搬迁性。作者探究了不同上下文标明的语云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候言常识及其可搬迁性,而且还依据 Transformer 模型,将不同层的输出标量加以混合取得了更好的作用。

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https://www.paperweekly.site/papers/2956

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https://github.com/nelson-liu/contextual-repr-analysis

@云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候boom 引荐

#Neural Machine Translation

本文是 CMU 发表于 NAACL 2019 的作业。仿照人类从简略的常识学习到杂乱常识的学习办法,NMT 方向提出了一个从学习简略的语句翻译到杂乱语句翻译的结构,能够在翻译速度上前进百分之 70,BLEU 的得分前进 2.2 个点。马未都妻子贾雄伟相片

本文提出了学习语句的难度和机器的学习才干两个概念,使得机器只学习难度低于其才干的语句的翻译,然后逐渐前进难度;首要运用于数据的预处理上面,所以能够运用于各种 NMT广汽传祺gs5 模型上。

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https://ww气w.paperweekly.site/papers/2950

@jingyihiter 引荐

#Text Generation

本文是阿里巴巴发表于 ICASSP 2019 的作业。为了前进生成文本多样性、处理传统 CVAE 中的 KL 散度 vanish 问题,本文提出了一个直接的优化方针,此优化方针辅导编码器变成最优编码器增强模型的表达才干。

该办法全称为自标示 CVAE (self labeling CVAE),文中给出了一个“一对多”(生成多种文本)的数据集,试验标明在两个数据集(敞开域对话生成和引荐体系语句生成)上与 SOTA 算法比较前进了生成文本的多样性。

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https://www.paperweekly.site/papers/2919

@SRIN 引荐

#Graph Embeddings

本文是 CMU、NYU、FAIR 和 Google 发表于 NeurIPS 2018 的作业,论文的首要奉献在于将学习特征之间的联系图作为搬迁学习 representation。

作者研讨的是搬迁学习中的标明问题,学惯用表征两个元素之间的联系的图标明,而不是用特征向量标明。作者提出了一种新的无监督躲藏图学习结构,从大规模的未符号数据中练习一个神经网络来输出躲藏图型,并将该网络搬迁到提取下流使命的图结构来加强对它的练习。

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https://www.p六渡何仙姑aperweekly.site/papers/2911

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https://github.com/YJHMITWEB/GLoMo-tensor云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候flow

@O3oBigFace 引荐

#Multi云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候modal Machine Learning

本文是 CMU 发表于 TPAMI 2019 的总述性文章,不同于以往对多模态学习的分类,将多模态的近期研讨作用依照运用类型区分。对其间的每一种分类进行了具体的描绘。本文是近期多模态范畴中最具体最完好最新颖的一篇总述,能够看出 CMU 在 multimodal 云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候这方面的造就很深。

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https://www.paperweekly.site/papers/2868

@xiaotian311 引荐

#Object Tracking

本文是林雪平大学、ETH 和来源人工智能研讨院发表于 CVPR 2019 的作业,论文着眼于处理方针盯梢过程中的定位精度不行问题。作者将方针盯梢分为方针分类方针点评两个网络部分,前者分类用于粗定位,后者用于精密定位,即两阶段盯梢。

方针估量网络运用了 ECCV 2018 的 IoUNet 结构,依据大数据集离线练习,练习时最大化与 gt 的 IoU;方针分类网络运用了深肖青璇度回归网络结构,由两层卷积层构成,在线练习,依据输出的 map 挑选候选框交给方针估量网络,而且提出了新的快速在线练习办法。试验标明,本文办法的功能超过了 DaSiamRPN,GPU 下抵达 30 fps。

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https://www.paperweekly.site/papers/2923

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https://github.com/visionml/pytracking

@danieljf24 引荐

#Video R6个月宝宝辅食etrieval

本文是浙江工商大学、人民大学、浙江大学和阿里巴巴发表于 CVPR 2019 的作业,论文首要讨论零示例视频检索。在这种检索典范中,用户在没有示例的情况下,仅经过天然语句描绘其即席查询需求。考虑到视频是帧序列而查询是词序列,我们需求树立一个有用的序列到序列的跨模态芭比的爱情魔水匹配。

现有办法以依据概念为主,经过别离从查询和视频中提取相关概念,然后树立两种模态之间的相关。比较之下,本文采用了一种无需概念建模的办法,提出对偶深度编码网新年祝愿词络,初次运用具有类似架构的多层编码网络一起对语句和视频进行量化编码和标明学习,在多个极具应战性的评测集(MSR-VTT,TRECVID 2016和2017 Ad-hoc Video Search)上超过了现有成果。

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https://www.pape李子rweekly.site/papers/2921

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https://github.com/danieljf24/dual_encoding

@Kralkatorrik 引荐

#Face Recognition

本文来自京东和中科院自动化need所。人脸辨认中有两种常见的从 loss 方面促进 feature discriminative 的办法:mining-based 和 margin-based 丢失函数,这两种办法都存在其局限性。这篇文章提出了 SV-Softmax loss 能够将两种办法结合,并补偿他们的缺点,在各个数据集上都取得了 SOTA 的作用。

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https://www.paperweekly.site/papers/2872

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https://github.com/tiandunx/SV-X-Softmax

@CLAYxxliu 引荐

#Generativ云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候e Adversarial Networks

当时现有的许多 GAN 结构在练习的时分并不安稳,很简单就会发作形式坍塌的现象。在本文文中,作者提出一个新颖 GAN 结构称为进化对立网络(E-GAc260N)。

该结构摒弃了单一的生成器的设定,将生成器作为一个族群,每个单个的生成器便是一个别,而每个个别的变异的办法是不同的。作者使用一种点评机制来衡量生成的样本的质量和多样性,这样只要功能杰出的生成器才干保存下来,并用于进一步的练习。

经过这种办法,E-GAN 克服了个别对立性练习方针的局限性,一直保存了对 GANs 的前进和成功做出奉献的最佳个别。

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https://www.paperweekly.site/papers/2904

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https://github.com/WANG-Chaoyue/EvolutionaryGAN

@shoujin 引荐

#Recommender Systems

本文是第一篇全面深化总结 session-based recommendations 的总述文章,值得引荐。文章体系总结了芝士焗饭现在一种新式引荐范式:session-based recommendations 的特色、应战和现在取得的发展,对整个引荐体系研讨范畴和相关的工业界人员供给了一个全面了解引荐体系范畴最新研讨发展的时机。

该文从问题实质和相关的数据特征下手,为 session-based recommendations 树立了一个层次化模型来深化了解里边存在的各种数据杂乱性和潜在应战,然后采用了两个不同维度对现有研讨作用进行了体系分类和总结,最终提出了展望。

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https://www.paperweekly.site/papers/2884

@Xiaoha0607 引荐

#Search Ranking

本文来自 Airbnb,论文首要介绍了 Airbnb 查找排序体系的演进以及深度学习的运用。文章给出了深度学习在查找方针问题的实践经验谈,尤其在特征工程、特征重要性剖析方面有许多 insight 值得学习。

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https://www.paperweekly.site/papers/2952

@Glimmer123 引荐

#Continual Lifelong Learning

本文来自汉堡大学、罗彻斯特理工大学和赫瑞-瓦特大学,论文具体介绍了继续终身学习范畴相关概念(比方灾难性忘记),总结三个首要的研讨范畴,是继续终身学习范畴比较好的总述。

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https://www.paperweekly.site/papers/2934

@QAQ 引荐

#Convolutional Neural Network

本文来自 Facebook AI、新加坡国立大学和奇虎 360,论文提出 OctConv 用于紧缩低频信息,别离处理高低频两个部分的数据,并在二者之间进行信息交流,然后削减卷积运算对存储和核算量的耗费。代替传统卷积,在前进作用的一起,节省核算资源的耗费。即插即用,无需修正本来的网络架构,不必调整超参数。

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https://www.paperweekly.site/papers/2954

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https:/云南旅游,近期我们在读的那些优质论文,你不了解下?,玉环气候/github.com/terrychenism/OctaveConv/

@NeoTheSunshine 引荐

#Graph Embeddings

本文经过试验证明,现有的 GNN 及其相关变体依然存在对图结构表达才干缺乏的问题。为了进一步前进模型的表达才干,作者提出一种带有 gating mechanism 的辅佐模块 Graph Warp Module,它能够通用运用在 GNN 上而无须改动原有模型结构。经过试验证明了能够使拯救老共用带有 GWM (Graph Warp Module) 的 GNN 来抵达 state-of-the-art generalization performance。

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https://www.paperweekly.site/papers/2881

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