这 8 份「Paper + Code」，你一定用得上 | PaperDaily #08
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后的探索和思考。
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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這是 PaperDaily 的第?7?篇文章[ 自然語言處理 ] SLING: A framework for frame semantic parsing@paperweekly 推薦
#Semantic Parsing
一個非常快的 semantic parsing 工具，工作來自 Google。
Optimal Hyperparameters for Deep LSTM-Networks for Sequence Labeling Tasks@wangmuy 推薦
#Sequence Labeling
通過超過 50000 次實驗，綜合評價序列標注任務（POS，Chunking，NER，Entities，Events）中的超參數作用。將比較有名的序列標注都實現了一遍，并大量實驗求證超參數的作用。
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering@jamiechoi 推薦
#QA
目前 coco leaderboard 第二名，來自微軟的論文。 提出了自下而上（bottom-up）和自上而下的 attention (top-down) 機制。其中 bottom-up 是利用 Faster R-CNN 提出圖像區域，每個區域都具有相關聯的特征向量，而 top-down 的機制確定特征的權重。
[ 計算機視覺 ] Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation@Gapeng 推薦
#GAN
NVIDIA 新作，更穩定的 GAN 訓練，以及更高分辨率的圖像生成，1024*1024 超高分辨率的 CelebA 圖像生成。
Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation@corenel 推薦
#Data Augmentation
提出了一種不需要特定領域知識的數據擴增的方法，能夠生成大量標記樣本，并且不損失類別信息。按文中所說，確實能夠提升一定的分類模型的精度。
Class-specific Poisson denoising by patch-based importance sampling@falconwj 推薦
#Image Denoising
將圖像降噪問題與高級視覺問題聯系在一起，有針對性的對不同圖像內容進行不同程度的降噪。解決了現有手法（BM3d）在 texture 圖像降噪上的過處理問題。
@paperweekly 推薦
#Deep Reinforcement Learning
EMNLP 2017 論文，通過增強學習的方法來做 NMT，提出了一種 actor-critic 與 encoder-decoder 結合的框架。
Gated Orthogonal Recurrent Units: On Learning to Forget@datou?推薦
#RNN
文章是在 GRU 的基礎上做了兩個修改，一是將參數矩陣 U 變為正交矩陣，而是將 tanh 改為論文提的 modelRELU，對于某些實驗有較明顯的提高。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的这 8 份「Paper + Code」，你一定用得上 | PaperDaily #08的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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