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这是 PaperDaily 的第 46 篇文章

[ 自然语言处理 ]

Nested LSTMs

@Synced 推荐

#RNN

近日，CMU 和蒙特利尔大学联合提出一种新型的多级记忆的 RNN 架构——嵌套 LSTM。在访问内部记忆时，嵌套 LSTM 相比传统的堆栈 LSTM 有更高的自由度，从而能处理更长时间规模的内部记忆。

实验也表明，NLSTM 在多种任务上都超越了堆栈 LSTM。作者认为嵌套 LSTM 有潜力直接取代堆栈 LSTM。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1627

代码链接

https://github.com/hannw/nlstm

A Consolidated Open Knowledge Representation for Multiple Texts

@hussar 推荐

#Knowledge Representation

本文提出了一种统一的开放知识表示方法 OKR，可以解决多文档的摘要问题。通过各种指代链接技术对多文档的信息进行压缩。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1668

代码链接

https://github.com/vered1986/OKR

Deconvolutional Paragraph Representation Learning

@icaruss 推荐

#Encoder-Decoder Framework

这篇 2017 年发表在 NIPS 的文章提供了一个 deconvolutional text autoencoder 架构，在长文本重构上从原先的 20 多的 bleu score 提升到 90 多，并在文本分类等下游任务上提升显著。另外，本文在速度上也提升了三到五倍。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1536

代码链接

https://github.com/dreasysnail/textCNN_public

KBGAN: Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings

@paperweekly 推荐

#Knowledge Graph

知识图谱和 NLP 数据里通常只有正样本，所以训练传统嵌入模型的时候，大家喜欢用随机采样方法生成负例。但是这样生成的负例往往质量很差，对模型训练没什么帮助。作者提出了一种基于强化对抗学习的新方法，可以自动生成高质量的负样本。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1712

代码链接

https://github.com/cai-lw/KBGAN

MobiRNN: Efficient Recurrent Neural Network Execution on Mobile GPU

@kaierlong 推荐

#Recurrent Neural Network

本文提出的 MobiRNN 框架，可以显著降低 RNN 模型在手机设备上的运行时间。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1674

代码链接

https://github.com/csarron/MobiRnn

[ 计算机视觉 ]

Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks

@paperweekly 推荐

#GAN

训练不稳定至今仍是 GAN 的一个重大挑战。本文提出了一种新型权值归一化（weight normalization）技术 SN-GANs，能让判定器训练更加稳定。

这是一种轻量化、易实现的方法，作者用 CIFAR10、STL-10 和 ILSVRC2012 的数据集对它进行了测试，实验证明，SN-GANs 能比以往提出的稳定方法生成质量更高，或者至少是质量相当的图像。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1670

代码链接

https://github.com/pfnet-research/sngan_projection

Parallel Tracking and Verifying

@chenhong 推荐

#Object Tracking

object tracking 是视频分析的基本任务，长期以来一直有两大阵营，CF 相关滤波和 CNN，当然也可以 CF+CNN 融合。

本文将 tracking 过程分解为两个并行但是相互协作的部分：一个用于快速的跟踪（fast tracking），另一个用于准确的验证（accurate verification）。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1613

代码链接

http://www.dabi.temple.edu/~hbling/code/PTAV/ptav.htm

AmbientGAN: Generative models from lossy measurements

@paperweekly 推荐

#Generative Adversarial Networks

本文为 ICLR 2018 录用论文，主要研究如何从嘈杂、扭曲、局部的观察中学习 GAN。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1620

代码链接

https://github.com/shinseung428/ambientGAN_TF

Depth CNNs for RGB-D scene recognition: learning from scratch better than transferring from RGB-CNNs

@paperweekly 推荐

#Scene Recognition

基于卷积神经网络的 RGB-D 场景识别，本文为 AAAI2017 录用文章。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1610

代码链接

https://github.com/songxinhang/D-CNN

TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation

@Synced 推荐

#Image Segmentation

本文展示了 U-Net 类型的架构如何利用预训练的编码器提升性能。代码和相关的预训练权重已开源。文中比较了三种权重初始化方案：LeCun uniform、取自 VGG11 权重的编码器和在 Carvana 数据集上训练的完整网络。

该网络架构是 Kaggle 竞赛（Carvana Image Masking Challenge）中获胜解决方案（在 735 名参赛者中排名第一）的一部分。

论文链接

https://www.paperweekly.site/papers/1573

代码链接

https://github.com/ternaus/TernausNet

本文由 AI 学术社区 PaperWeekly 精选推荐，社区目前已覆盖自然语言处理、计算机视觉、人工智能、机器学习、数据挖掘和信息检索等研究方向，点击「阅读原文」即刻加入社区！

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