Reddit 票选:2019 年绝对不能错过的机器学习论文
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内容一览:回顾 2019 年,人工智能领域时有大事发生,吸引着各界人士的关注。这一年,也诞生了数篇优质论文。我们收集了 Reddit 上网友 2019 最喜欢的论文,供大家一起分享、学习与探讨。
关键词:元学习 深度参数化 计算机视觉
来源:reddit.com
编辑:神经星星 神经小兮
技术顾问:姜汉(openbayes.com)
虽然 2019 年已经渐行渐远,但回顾这一年,人工智能领域发生的很多大事件产生的影响依然深远。
从黑洞照片公布到量子霸权实现,从清华天机芯到 ZAO App 的 AI 换脸,从中国人脸识别第一案到 AI 合成语音诈骗……
同时,在 AI 引发颇多思考的一年中,优秀的论文也源源不断地诞生,让我们得以了解和学习,在 AI 领域各个方向的技术所取得的新进展。
我们收集了 Reddit 上,网友分享的「2019 最喜欢的论文」,与大家分享,希望大家能从这些论文中,对 2020 年人工智能的发展方向、前沿技术,略窥一二。
Reddit 传送门:http://dwz.win/wke
1
理论研究
《借助欠平滑 HAL,有效估计路径可微分目标参数》
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1908.05607.pdf
在本文中,作者认为,功能参数平滑特征的渐近有效估计量,都可在易验证的全局欠平滑条件下,借助 Spline-HAL-MLE 获取。
通过使用 targeted HAL-MLE 作为元学习步骤,有可能得到一个估计器,该估计器可将 superlearning、 undersrmoothed HAL-MLE 以及 TMLE 结合利用。
平均密度值参数的模拟结果
2
计算机视觉
《BA-Net:密集捆绑调整网络》
论文链接:http://dwz.win/wmQ
本文介绍了一种神经网络,通过特征束调整(BA),来解决运动结构(SfM)问题。此外,这项工作引入了一种新颖的深度参数化,来恢复密集的每像素深度。
整个系统很好地结合了领域知识(硬编码多视图几何约束)和机器学习,从而解决极具挑战性的 SfM 问题。大规模实验证明,该方法优于传统 BA 及当下的深度学习方法。
BA-Net 结构一览
3
计算机视觉
《MoCo:无监督视觉表示学习方法》
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf
论文的一作是计算机视觉领域大牛何恺明。该方法在一系列无监督计算机视觉相关任务中,都表现优异。MoCo 从 IN-1M 到 IG-1B 的改进引人注目,但相对较小,这表明较大规模的数据可能没有被充分利用。
除简单的实例区分任务以外, MoCo 还可以应用于 masked auto-encoding 等自监督任务,无论是语言方向还是视觉方向。
三种对比损失机制的概念比较
4
无监督学习
《通过隐藏单元对抗进行无监督学习》
论文链接:http://dwz.win/wuJ
在文中,作者设计了一种学习算法,该算法利用隐藏层中的全局抑制,能够以一种完全无监督的方式,学习早期的特征检测器。
这些低层特征检测器通常可借助监督的方式,训练高层权重,从而使整个网络的性能可与标准前馈网络的性能相提并论,通过反向传播算法,实现简单的训练任务。
训练算法的 Pipeline
5
理论研究
《N-BEATS:可用于可解释时间序列预测的神经基础扩展分析》
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1905.10437.pdf
作者在本文中提出并验证了用于单变量 TS 预测的新型架构。该架构通用且灵活,在各种 TS 预测中,都表现良好。
该实验证明 DL 可以多任务方式,在多个时间序列上训练模型,并且支持共享独立的学习任务。研究人员推测,N-BEATS 的优秀表现,可以部分归因于它执行了元学习的形式,未来将在该领域进行更深入的研究。
以上就是 Reddit 上用户分享的 2019 年机器学习精选论文,大家可以复制链接在浏览器打开查看。
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