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本周 AI 论文良心推荐,你想 pick 谁?

Adaptive Scaling for Sparse Detection in Information Extraction@roger 推荐Information Extraction 本文是中科院软件所发表于 ACL 2018 的...

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关于知识图谱,各路大神最近都在读哪些论文?

TheWebConf 2018 ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1956 ■ 解读...

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简明条件随机场CRF介绍 | 附带纯Keras实现

按照之前的思路,我们依旧来对比一下普通的逐帧 softmax 和 CRF 的异同。 逐帧softmax CRF 主要用于序列标注问题,可以...

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SRGAN With WGAN:让超分辨率算法训练更稳定 | 附开源代码

写在前面 此文挖坑了很久,项目本在 7 个月前已经结束,但一直没心思把代码整理出来,后来发现有相同思路的团队把它写成论文占坑了,也就更没动...

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高效CNN推理库、多款AlphaGo实现…你们喜欢的Github项目精选又来了!

ELF #Facebook游戏研究平台 ELF 是一个可扩展、轻量级且非常灵活的游戏研究平台,Facebook AI Research ...

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深度强化学习在指代消解中的一种尝试

本文出自斯坦福 NLP 组,发表在 EMNLP 2016,其将深度强化学习应用于指代消解领域是一大创新,相较于其他方法有很好的效果提升。 ...

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15 篇最新 AI 论文来袭!NLP、CV...人人有份 | 本周值得读

Accelerating Neural Transformer via an Average Attention Network@bzhang 推荐Neural Machine Translation 本文主要研究机器翻译领域最先进的 ...

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5 篇 AAAI 2018 论文看「应答生成」

本文将介绍 AAAI 2018 中的五篇关于应答生成方面的论文,希望对大家有所启发。 写作动机 作者认为,虽然之前的论文对多轮对话的层次...

综述:图像风格化算法最全盘点 | 内附大量扩展应用

首先,第一个问题,什么是图像风格化(Neural Style Transfer)? 简单来讲,图像风格化是将一张照片渲染成有艺术风格的画作...

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进击的YOLOv3,目标检测网络的巅峰之作 | 内附实景大片

YOLOv3的前世今生 2015 年,R-CNN 横空出世,目标检测 DL 世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代,陆续有了 SPP,fast,...

神经网络

自适应注意力机制在Image Caption中的应用

Introduction 目前大多数的基于 Attention 机制的 Image Captioning 模型采用的都是 encoder-...

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跨域社交推荐:如何透过用户社交信息“猜你喜欢”?

论文动机 在线平台一般分为两种,一种是信息导向的,比如一些电商的网站,强调 user-item 的相互作用;另一种是社交导向的,比如推特等...

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超详细解读:神经语义解析的结构化表示学习 | 附代码分析

任务介绍 本文介绍的任务,语义解析(Sematic Parsing),是将自然语言的句子转换为机器可解析的语义表达。具体而言,在这篇文章中...

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ETH Zurich提出新型网络「ROAD-Net」,解决语义分割域适配问题

问题背景 本文研究的是无人驾驶场景中的语义分割问题。语义分割的样本标记成本很高,使用合成数据能帮助解决样本不足问题。但是合成的数据和真实的...

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从无监督构建词库看「最小熵原理」,套路是如何炼成的

在深度学习等端到端方案已经逐步席卷 NLP 的今天,你是否还愿意去思考自然语言背后的基本原理?我们常说“文本挖掘”,你真的感受到了“挖掘”...

算法

Tree-CNN:一招解决深度学习中的「灾难性遗忘」

网络结构及学习策略 网络结构 Tree-CNN 模型借鉴了层分类器,树卷积神经网络由节点构成,和数据结构中的树一样,每个节点都有自己的 I...

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当前深度神经网络模型压缩和加速都有哪些方法?

研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由 G...

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商汤科技 & 中科院自动化所:视觉跟踪之端到端的光流相关滤波 | CVPR 2018

论文动机 首先是 motivation,近两年 DCF+CNN 的 tracker 在 tracking 的社区里面一直是标配,但我们注意...

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快醒醒,一大波最新 AI 论文加开源代码来袭!

ETH-DS3Lab at SemEval-2018 Task 7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Clas...

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基于CNN的阅读理解式问答模型:DGCNN

事不宜迟,先来介绍一下模型的基本情况。 模型特点 本模型——我称之为 DGCNN——是基于 CNN 和简单的 Attention 的模型,...

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