15 篇最新 AI 论文来袭！NLP、C
这是 的第 72 篇文章
via an
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本文主要研究机器翻译领域最先进的 系统（ is all you need）。针对该系统解码效率底下的问题，本文在模型设计层面提出平均注意网络，在不损失翻译质量的情况下，本文所提模型有效提升解码速率 4~7 倍。
本文在 WMT 六个语言对 12 个翻译方向上进行了实验论证，结果一致地表明本文所提模型可以有效地提升解码速率，并生成高质量译文。
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for
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本文来自 ’18。深度表征学习网络可以自动地学习数据集中数据的表示，但是这也存在局限性，其被局限到被采样的数据中，而对未见过的数据域泛化能力有限。本文借助对抗网络对表征学习网络进行正则化，其分类器向表征网络提供负反馈，使其不会陷入特定数据域的表征学习，从而提升网络对的泛化能力。
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#Text
本文来自 AI ，论文使用层次话结构做故事生成，解决长依赖性问题。少信息->多信息， self- + ， 时 word 从 word prob 中随机选取，可减少生成重复文本。
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DOTA: A - for in
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本文提出了一个数据集，包含 2806 张遥感图像（大小约 4000*4000），188,282 个 ，分为 15 个类别。
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Deep
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脉冲神经网络（SNN）在生物理论中备受关注。理论上脉冲神经网络应该与人工神经网络的性能是相同的，但是训练深层的 SNN 是非常困难的。本文提出了一种脉冲版本的 ，并且在 、 等数据集上实验得到了 of the art的结果。
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Deep for
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本文是亚马逊和 UT 发表于 ICLR 2018 的工作，论文在命名实体识别的方法上引入主动学习，在少量数据集即可达到较优结果，感觉也可以扩展到其他自然语言方向。
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An
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本文来自微软，本文结合 deep 和 rank net，设计对成对的图片的 排序模型。模型首先使用深度卷积得到网络图片的 的均值和方差，然后使用设计好的标准，对两个图片之间的关系进行预测。
论文把模型排序结果和搜索引擎排序结果比较，质量得到较明显提升。
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as : , LINE, PTE, and
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本文来自清华和微软。论文创造性地将 ，LINE， 等 的方法，通过 框架来统一表示。
进一步地基于 的思路，作者提出 方法，实验证明优于 ，LINE 的算法。此外作者也给出了相关 的严格数学证明。
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for
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本文是北京大学发表于 ACL 2018 的工作，论文提出用 解决句内重复和输入输出语义无关问题， Unit + Self 。
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Look to See : for Fine-
@RTM 推荐
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本文是 CVPR 2017 的一篇 Oral 文章，主要工作集中在细粒度图片识别。文中提出了一种级联的网络结构，通过 sub- 实现粗粒度图片到细粒度图片的获取和识别，文中充分利用了卷积神经网络的注意力机制，在原始图片的基础上裁剪、放大识别图片中目标。
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An for a and View
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本文来自 ，提出用 根据不同的输入粒度计算相似度，将答案的特定部分中的局部信息与整个问题的全局表示相结合。 的关键就是文本相似度的计算，文章有可以学习的地方。
最后在 上评估系统，实验目的是看注意力机制关注的哪些部分文本，并探究其在不同参数设置下的表现，结果比 IBM（ for ）提出的 LSTM 稍微提高了一些。
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Deep & for Ad
@c0de 推荐
#Ad
本文来自斯坦福大学和 ，论文利用深度学习自动高效得学习高阶交叉特征，免去特征工程。
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- with
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本文来自斯坦福吴恩达组，该论文主要做的事情建立了从单导联的心电信号到 14 种心脏疾病的模型，模型是一个 34 层的 CNN 网络。文章定义了 12 种心脏异常状态和窦性心率及噪声，共 14 种。模型主要是 34 层的残差 CNN 将 ECG 序列映射到 序列。
本文声称自己的模型超过了心电科的医生，不同于传统的提取各种统计指标再训练模型，是一种直接从 训练的模型，确实能够减少很多工作量。
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for
@mev 推荐
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本文介绍了 的一个检索式实现，这个结果应该是实际产品化了的，有一定的参考价值。文章中使用了大量的方式来降低模型的 ，并且使最终结果保持在较高精度。
比较有意思的是文中有一个实验，使用句子的 sum 来表示句子，然后通过一个 RNN 重新生成原句，在几十万词的数据集下得到了 ppl 为 1.2 的结果，证明了仅仅使用 就可以捕捉到足够的句子序列信息了。
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: A Deep for of Long-tail Web
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作者使用深层自编码器解决推荐中的一个新颖问题：长尾推荐问题。探索了深度学习在推荐系统中越来越多的领域。
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