这 8 份「Paper + Code」,你一定用得上 | PaperDaily #08
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这是 PaperDaily 的第 7 篇文章[ 自然语言处理 ]
SLING: A framework for frame semantic parsing
@paperweekly 推荐
#Semantic Parsing
一个非常快的 semantic parsing 工具,工作来自 Google。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/957
代码链接
https://github.com/google/sling
Optimal Hyperparameters for Deep LSTM-Networks for Sequence Labeling Tasks
@wangmuy 推荐
#Sequence Labeling
通过超过 50000 次实验,综合评价序列标注任务(POS,Chunking,NER,Entities,Events)中的超参数作用。将比较有名的序列标注都实现了一遍,并大量实验求证超参数的作用。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/962
代码链接
https://github.com/UKPLab/emnlp2017-bilstm-cnn-crf
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering
@jamiechoi 推荐
#QA
目前 coco leaderboard 第二名,来自微软的论文。 提出了自下而上(bottom-up)和自上而下的 attention (top-down) 机制。其中 bottom-up 是利用 Faster R-CNN 提出图像区域,每个区域都具有相关联的特征向量,而 top-down 的机制确定特征的权重。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/754
代码链接
https://github.com/peteanderson80/bottom-up-attention
[ 计算机视觉 ]
Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation
@Gapeng 推荐
#GAN
NVIDIA 新作,更稳定的 GAN 训练,以及更高分辨率的图像生成,1024*1024 超高分辨率的 CelebA 图像生成。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/1008
代码链接
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation
@corenel 推荐
#Data Augmentation
提出了一种不需要特定领域知识的数据扩增的方法,能够生成大量标记样本,并且不损失类别信息。按文中所说,确实能够提升一定的分类模型的精度。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/919
代码链接
https://github.com/HazyResearch/tanda
Class-specific Poisson denoising by patch-based importance sampling
@falconwj 推荐
#Image Denoising
将图像降噪问题与高级视觉问题联系在一起,有针对性的对不同图像内容进行不同程度的降噪。解决了现有手法(BM3d)在 texture 图像降噪上的过处理问题。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/999
代码链接
https://github.com/Ding-Liu/DeepDenoising
[ 机器学习 ]
Reinforcement Learning for Bandit Neural Machine Translation with Simulated Human Feedback
@paperweekly 推荐
#Deep Reinforcement Learning
EMNLP 2017 论文,通过增强学习的方法来做 NMT,提出了一种 actor-critic 与 encoder-decoder 结合的框架。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/951
代码链接
https://github.com/khanhptnk/bandit-nmt
Gated Orthogonal Recurrent Units: On Learning to Forget
@datou 推荐
#RNN
文章是在 GRU 的基础上做了两个修改,一是将参数矩阵 U 变为正交矩阵,而是将 tanh 改为论文提的 modelRELU,对于某些实验有较明显的提高。
论文链接
http://www.paperweekly.site/papers/1002
代码链接
https://github.com/jingli9111/GORU-tensorflow
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