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[ 自然语言处理 ]Style Transfer in Text: Exploration and Evaluation@zhangjun 推荐Transfer Learning
本文尝试在用 non-parallel data 来做文本的 style transfer,已被 AAAI 2018 录用。
论文链接An Encoder-Decoder Framework Translating Natural Language to Database Queries@zhangjun 推荐Natural Language Generation
本文用端到端框架将自然语言转换为 SQL 语句,并在学术搜索和电影搜索问题上进行了实验。
论文链接Aggressive Sampling for Multi-class to Binary Reduction with Applications to Text Classification@guotong1988 推荐Text Classification
把多分类问题转化成二分类问题,10000 多个类别的文本分类,多个指标 SOTA。
论文链接[ 计算机视觉 ]MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector@chenhong 推荐Object Detection
旷视科技新出的一篇论文,作者主要提高 batch size 实现目标检测,GPU 也是相当大的,128 个 GPU,也不是一般公司能干的起的。
论文链接Interpretable R-CNN@Synced 推荐Object Detection
由于深度学习已经在需要做出重大决策的领域如安防和自动驾驶中得到越来越广泛的应用,深度网络的可解释性称为愈加迫切的需要。北卡罗来纳州立大学与阿里巴巴 AI 实验室的研究人员近日提出了一种聚焦于目标检测的定性可解释的 R-CNN 网络,实现了未来人机对话的开端。
论文链接What is the Role of Recurrent Neural Networks (RNNs) in an Image Caption Generator?@jamiechoi 推荐Image Captioning
文章比较了 RNN 在 image caption 里的两种作用:1. RNN 用来 encode 文字和图片;2. RNN 只 encode 文字。
论文链接[ 机器学习 ]MinimalRNN: Toward More Interpretable and Trainable Recurrent Neural Networks@paperweekly 推荐Recurrent Neural Networks本文提出了一种更加简洁的 RNN 模型,实验证明可以捕获到更加长程的依赖。论文链接SafePredict: A Meta-Algorithm for Machine Learning That Uses Refusals to Guarantee Correctness@Synced 推荐Distributed Machine Learning
SafePredict 是一种新型元算法,可以使用拒绝机制保证正确率,其错误界限不依赖于任何关于数据分布或基础预测器的假设。该算法与顶尖的基于置信度的拒绝机制相比更有优势,可以更鲁棒地保证正确率,并减少拒绝的数量。
论文链接Exploiting Dining Preference for Restaurant Recommendation@LiFeng 推荐POI Recommendation
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原文发布时间为:2017-11-27
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