大家心目中的這些「優質」論文，你讀過幾篇？| PaperDaily #01

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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。

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[ 自然語言處理 ]

1. Sequence Level Training with Recurrent Neural Networks

@cosmmb 推薦

#recurrent neural networks

現在的 neural-based 的機器翻譯在 decoder 端，training 和 testing 在生成機制上存在一定的 disagreement。

decoder 說 training time 的時候後是 local 的，比如說無論之前生成的字是什麼 mode l都會用 ground truth 作為前一個字。而在 testing time 的時候是沒有 ground truth 的，因此無法給出前應該正確生成的字，這就導致了 training 和 testing 的時候對前一個字的準確度的依賴程度不一樣。

如果 testing time 前一個字生產錯誤，這就導致了 training 時學習的 distribution 和此時不一致而導致未知的後果。這篇文章就是為了統一 training 和 testing 的生成模式。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/785

2. Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks

@geledek 推薦

#question answering

這是一篇相當經典的 Siamese 網路模型，類似架構可以通過改變左右兩邊的網路結構而適用於各種 task。

如果把右側網路輸入換成 Label，則可以用於實現：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-06.pdf.

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/775

3. Generating Sentences by Editing Prototypes

@paperweekly 推薦

#natural language generation

本文提出了一種新的文本生成模型，即先從大量的語料中學習生成出一個原型句子，然後再次編輯原型句子而形成最後的句子。相對傳統的 left-to-right beam search，本文提出的 prototype-then-edit 生成的句子質量更高。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/786

[ 計算機視覺 ]

4. Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

@ailingzeng 推薦

#motion estimation

CVPR 2017：多人姿態實時估計，這裡主要亮點還是多人實時+效果.本文演算法主要流程如下：輸入一幅圖像，經過卷積網路提取特徵，得到一組特徵圖，然後分成兩個岔路，分別使用 CNN 網路提取 Part Confidence Maps 和 Part Affinity Fields ，得到這兩個信息後，我們使用圖論中的 Bipartite Matching 將同一個人的關節點連接起來得到最終的結果。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/784

5. In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification

@Molly 推薦

#question answering

對 triplet loss 的一個討論，裡面的 batch hardmining 非常好用。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/787

[ 機器學習 ]

6. Graph Regularized Non-negative Matrix Factorization for Data Representation

@jindongwang 推薦

#matrix factorization

數據表示領域的經典文章，討論用圖正則化和矩陣分解的方式來表示數據。可以應用到很多方向的研究中。第一作者是大牛、浙江大學 Deng Cai 老師，Jiawei Han 是共同作者。

論文鏈接：http://www.paperweekly.site/papers/781

本文由 AI 學術社區 PaperWeekly 精選推薦，社區目前已覆蓋自然語言處理、計算機視覺、人工智慧、機器學習、數據挖掘和信息檢索等研究方向，點擊「閱讀原文」即刻加入社區！

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