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技術社區[雲棲]
提升效率必備，9 篇論文幫你積累知識點 | PaperDaily #06
自然語言處理
Multi-Task Learning for Speaker-Role Adaptation in Neural Conversation Models
@paperweekly 推薦
多任務學習是個非常流行的研究方法，本文針對對話生成任務，給出了一種 seq2seq+autoencoder 的多任務學習方案，取得了一定的效果。
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https://www.paperweekly.site/papers/988
Supervised Speech Separation Based on Deep Learning - An Overview
@Synced 推薦
近年來，基於深度學習的監督語音分離發展很快。本文作者對今年相關研究進行概述，介紹了語音分離的背景、監督語音分離的形成和組成部分，從曆史的角度敘述了監督語音分離的技術發展過程。本文對監督語音分離的概述還包括分離算法和泛化等問題。
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https://www.paperweekly.site/papers/992
Multi-Task Label Embedding for Text Classification
@jerryshi 推薦
本文不同於以為文本分類中對待標簽或類別的方法，傳統方式是對標簽進行 one-hot 編碼，而該文章的思路是對標簽也進行語義表示，從而在標簽間獲得豐富的信息，以提高最終任務的效果。
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https://www.paperweekly.site/papers/990
計算機視覺
VisDA: The Visual Domain Adaptation Challenge
@corenel 推薦
domain adaption 領域的一個新的數據集，數據是從仿真到實物的，有分類任務與分割任務兩個部分，比較貼近實際項目，值得在發新文章的時候作為實驗之一。
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https://www.paperweekly.site/papers/959
Interpreting CNN knowledge via an Explanatory Graph
@AkiyamaYukari 推薦
通過一個圖模型來學習/可視化已經訓練好的卷積神經網絡中的每一層（中層比較有價值）的每個濾窗（fliter）所學習到的圖像特征，在可解釋 AI 方麵的新的一步。 是作者下一篇文章的鋪墊。
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https://www.paperweekly.site/papers/966
ReLayNet: Retinal Layer and Fluid Segmentation of Macular Optical Coherence Tomography using Fully Convolutional Network
@atomwh 推薦
本文提出了一種新的深度學習網絡結構 ReLayNet，用於正常人和 DME 患者的 OCT 圖像層次分割。ReLayNet 借鑒 U-Net 的思想，分為下采樣和上采樣兩個步驟，在訓練過程中同時使用了交叉熵和 Dice overlap loss 函數進行優化。
實驗結果與 5 個 state-of-the-art 的分割方法進行比較，該方法具有更好的表現。而且該文章使用的是公開的數據集，值得做為實現對比的論文。
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https://www.paperweekly.site/papers/986
機器學習
A Geometric View of Optimal Transportation and Generative Model
@JadeLi 推薦
從使用變分法求解凸幾何中亞曆山大問題這個視角出發，討論了最優傳輸定理與解凸幾何問題的聯係，從而給了生成式模型一個幾何視角來解釋與研究。文章將 GAN（主要是基於 WGAN）的訓練過程，等效為求最優傳輸路徑，並由此解釋了 GAN 很多性能問題。
特別地，文章提出 Wasserstein GAN 中生成器和識別器的競爭理論上不需要，即交替訓練沒有起作用。並做實驗自己的幾何方法在 Multiple cluster 時對分布的度量優於 WGAN。
個人覺得本文關於 GAN 的類比過於嚴厲，但是無論如何，這篇文章對於 GAN 的視角值得關注。鑒於 GAN 一直囿於納什均衡解的存在性、算法收斂性，以及機器學習本身的黑箱問題，本文從理論角度體現出來的 GAN 的問題也亟待進一步探索。
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https://www.paperweekly.site/papers/934
A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks
@paperweekly 推薦
圖像分類問題中多個分類下樣本不均衡問題對於 CNN 模型的影響研究。
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https://www.paperweekly.site/papers/955
原文發布時間為：2017-10-27
本文作者：讓你更懂AI的
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最後更新：2017-10-27 16:34:21