感覺靈感被掏空？你需要這 9 篇論文來補一補 | PaperDaily #05

在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目里，你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點，時刻緊跟 AI 前沿成果。 點擊即刻加入社區，查看更多最新論文推薦。

[ 自然語言處理 ]

What does Attention in Neural Machine Translation Pay Attention to?

@paperweekly 推薦

#Attention Model

本文對 attention 進行了詳細研究，對比了 NMT 中的 alignment，給出了很多有意思的結論。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/857

Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation

@lukepan 推薦

#Chatbot

該論?所引?的知識是以 tuple 的形式儲存在 KB 中的。 knowledge 的引??式如下：Candidate Facts Retriever 從 input 中提取 entity，然後在 KB 中進? query，將通過 relation 尋找到的 objects 和 subjects 作為 Candidate Facts 存儲為?個集合。

在 Reply Decoding 流程中，為了決定該使?哪些 facts，提出了 dynamic knowledge enquirer，?以根 據 local contexts at various positions within a response 來 rank 並選擇集合中哪些 facts 應該被使?。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/891

Program Induction by Rationale Generation : Learning to Solve and Explain Algebraic Word Problems

@RamonYeung 推薦

#Question Answering

DeepMind 和牛津大學共同打造的代數問題數據集 AQuA（AQuA = Algebra Question Answering）。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/913

[ 計算機視覺 ]

Detect to Track and Track to Detect

@corenel 推薦

#Object Detection

新出的一篇視頻內目標檢測的文章，在逐幀的 RoI Pooling 上增加了幀間的 RoI Tracking（regresses box transformations (translation, scale, aspect ratio) across frames），結構簡單，精度不錯，通過調間隔時間可以調整處理速度。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/912

GP-GAN: Gender Preserving GAN for Synthesizing Faces from Landmarks

@starif 推薦

#Face Synthesis

此文嘗試用 facial landmarks 通過 GAN 來合成人臉。除了 Adversarial loss，文章使用了 perceptual loss、L1 reconstruction error，特別還設計了 gender preserving loss。

性別具有確定性、二元性，是人臉的一個很特別的屬性，也是對機器學習來說一個易用的信息，如何利用這一屬性來提高人臉的合成效果，文章或許可以給你一個很好的啟發。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/860

Face Super-Resolution Through Wasserstein GANs

@993917172 推薦

#Face Reenactment

2017 年，生成對抗網路 GAN 廣泛應用在超解析度復原 SR 等領域，並取得巨大發展。但是，GAN 的變體 WGAN，CGAN 等方法仍然較少的應用於 SR 上。

本文把超解析度復原思想和 WGAN 結合起來，思路和上面的 SRGAN 有點類似。與之不同，它是用於解決人臉圖像解析度不足的問題。該方法不僅採用基礎 GAN（2014）作為基本網路框架，還將 WGAN 作為提升 GAN 網路學習能力的重要工具。

總的來說，該方法使用卷積神經網路進行圖像復原，簡單高效，結合 GAN 網路，只要較少的訓練樣本就可以讓生成圖像非常逼真，廣大學者可以嘗試在更多圖像對監控場景下應用人臉圖像的思路，發揮生成對抗網路的威力。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/927

[ 機器學習 ]

Mixed Precision Training

@機器之心 推薦

#CTC

減少模型半數內存用量：百度 & 英偉達提出混合精度訓練法。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/858

A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning

@Nevertiree 推薦

#Deep Reinforcement Learning

深度強化學習的最新綜述，發表於 2017 下半年。本文是 Reddit 推薦的熱文。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/922

MoleculeNet: A Benchmark for Molecular Machine Learning

@paperweekly 推薦

#Molecular Machine Learning

一個分子機器學習 benchmark，最喜歡看到這種將機器學習應用到傳統學科領域了。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/862

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