869
线下沙龙深圳站回顾 | 夏天最正确的打开方式，就是干货满满的学术趴
自 8 月 21 日线下沙龙开启报名
我们迎来了两百多位小伙伴的踊跃参与
炎热的天气未能褪减大家的热情
我们一起度过了收获颇丰的周末
PaperWeekly已经记录了下来
8 月 26 日这天
我们经历的一切 Get到的所有干货
一起度过的欢乐时光
在镜头里 也在心里
△ 感受一下座无虚席的现场氛围~
今夏，最爱学习的人都在这里齐聚！
作为当天的首位嘉宾，来自新加坡南洋理工大学的彭海韵博士给我们分享了情感分析的使用场景，引入并探讨了情感分析在 Chatbot 领域的应用场景及研究价值。此外，他还带我们回顾了近年来基于深度学习的情感分析研究。
第二位嘉宾毛旭东博士毕业于香港城市大学计算机科学系，他此次的 talk 主题为最小二乘 GAN（LSGAN）。在原始的 GAN 中，分辨器（discriminator）使用的是 Sigmoid 交叉熵损失函数，最小二乘损失函数的提出，可以有效解决 Sigmoid 交叉熵损失函数可能会导致梯度消失的问题。
相比于原始的 GAN，LSGAN 有两个优点，一是可以生成更高质量的图片，二是在训练过程中表现的更稳定。其次，毛旭东博士还介绍了一些基于 LSGAN 的应用。
尚利峰博士现任华为诺亚方舟实验室研究员，他在现场带大家回顾了诺亚和学术界在对话系统方面近 20 年来的研究工作。从传统的基于概率决策过程的多轮对话系统，到近年来提出的基于深度学习的检索式和生成式对话系统，再到基于深度强化学习的对话系统。现场交流的时候还和观众探讨了对话系统在自然语言理解方面面临的困境和挑战。
当天最后一位嘉宾是来自香港中文大学的博士后研究员郑卫国，他为大家介绍了一些关于知识图谱的研究和技术，包括知识图谱构建、存储、查询和应用等方面的内容。
在这场线下沙龙里，我们不仅有干货满满的知识分享，主办方之一的智言科技还为大家准备了深度学习领域奠基性的经典畅销书「Deep Learning」作为礼物，送给当天最最幸运的两位同学。
△ 这位女生将礼物转赠给了现场第一位加她微信的人
△ 现场参与度极高的同学~
PaperWeekly 的初衷就是可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。感谢一直支持我们线上线下活动，并带给我们满满感动的每一个你。
我们在后台也收到了很多热心小伙伴的留言，什么时候能到我们的城市来呀？非常感谢大家对 PaperWeekly 的热爱，下一站先留个悬念哈，说不定就是你所在的城市哦！
来源：PaperWeekly
原文链接
最后更新：2017-08-30 11:33:00