选对论文，效率提升50% | 本周值得读
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這是 PaperDaily 的第?50?篇文章// 自然語言處理 //
@paperweekly 推薦
#Chinese Text Dataset
清華大學和騰訊共同推出了一個超大規模的中文自然文本數據集——CTW，該數據集包含 32,285 張圖像和 1,018,402 個中文字符，規模遠超此前的同類數據集。
Reinforced Self-Attention Network: a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling@zhkun 推薦
#Attention Model
本文將 hard-attention 和 soft-attention 進行巧妙融合，hard-attention 處理長句子依賴問題，soft-attention 進行更精細化的操作，同時為 hard-attention 提供指導，并在強化學習的方法下實現了兩種 attention mechanism 的有效融合，方法還是很有意思的。
Building Task-Oriented Dialogue Systems for Online Shopping
@xcwill 推薦
#Dialog System
本文來自微軟小冰團隊，論文展示了完整的基于網購任務的對話系統構建。
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks@kaierlong 推薦
#Deep Learning
本文全面概述了深度神經網絡的壓縮方法，主要可分為參數修剪與共享、低秩分解、遷移/壓縮卷積濾波器和知識精煉，本論文對每一類方法的性能、相關應用、優勢和缺陷等進行獨到的分析。
A Hybrid CNN-RNN Alignment Model for Phrase-Aware Sentence Classification@yinnxinn 推薦
#Sentence Classification
本文有機地將 CNN 和 RNN 結合，從語義層面對 sentense 進行分類，取得良好的效果，文章亮點在于模型的結合使用。
Tiny SSD: A Tiny Single-shot Detection Deep Convolutional Neural Network for Real-time Embedded Object Detection@Romantic1412 推薦
#Object Detection
本文來自滑鐵盧大學和 DarwinAI，論文提出了一個比 Tiny YOLO 更快效果更好的適用于嵌入式設備的物體檢測算法。
Comparative Analysis of Unsupervised Algorithms for Breast MRI Lesion Segmentation@xaj 推薦
#Medical Image Analysis
本文研究的問題是乳腺核磁共振圖像（2D）的分割，對比了 K-Means、標記控制分水嶺算法和高斯混合模型三種方法。
@Layumi 推薦
#Medical Image Analysis
本文提升了 ChestX-ray14 數據集上 state-of-the-art performance。通過 Attention機制，讓計算機關注病理區域。
@sunlightll 推薦
#Multi-task Learning
本文從 Giphy 網站上獲取 GIF 圖片，通過其 GIFGIF 平臺，這篇文章構建了一個帶有情感的 GIF 圖片庫：GIFGIF+，包含 23,544 張圖片，17 種情感分類。
Netizen-Style Commenting on Fashion Photos: Dataset and Diversity Measures@jamiechoi 推薦
#Image Captioning
本文研究的問題是根據圖片生成網民評論，提出了一個大規模服裝數據集——NetiLook，其中包含源自 11,034 位 Lookbook 用戶的?355,205 張圖片和 500 萬條評論。此外，論文還提出了三種衡量多樣性的方法。
@jindongwang 推薦
#Domain Adaptation
本文是一篇比較新的 domain adaptation 文章，里面有二十幾種方法的結果，非常值得借鑒。
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing@Synced 推薦
#Neural Network Architectures
本文提出超越神經架構搜索（NAS）的高效神經架構搜索（ENAS），這是一種經濟的自動化模型設計方法，通過強制所有子模型共享權重從而提升了 NAS 的效率，克服了 NAS 算力成本巨大且耗時的缺陷，GPU 運算時間縮短了 1000 倍以上。
在 Penn Treebank 數據集上，ENAS 實現了 55.8 的測試困惑度；在 CIFAR-10 數據集上，其測試誤差達到了 2.89%，與 NASNet 不相上下（2.65% 的測試誤差）。
@chenliang 推薦
#Database
本文創造性地將數據庫索引視為可學習的對象，將不同的索引結構對應成不同的機器學習問題。比如，將索引一段排序內容視為 regression 問題，將 hash 解決的數據存在與否問題視為 classification 問題。
雖然目前主要考慮了 read-only 的解決方案，但仍有開辟新研究領域的潛力。
@sunlightll 推薦
#Affective Computing
本文結合了多任務學習和領域自適應方法，個性化地對個人第二天的心情、健康和壓力等級進行預測。
過往的方法通常準確率較低，大部分是解決心情識別的問題，很少做心情預測，對心情識別只是二值分析，不區分程度。對每個人都采用統一的模型分析，不針對個人進行模型的調整。
本文利用用戶的生理指標，行為和天氣等信息訓練 DNN 和 GP 來同時對用戶第二天的心情、健康和壓力進行預測。在 DNN 中運用多任務學習機制，對每個人進行建模，在 GP 中運用領域自適應機制，對每個人的模型進行調整。
Fast-Slow Recurrent Neural Networks@sylar 推薦
#Sequential Modeling
NIPS 2017 錄用論文，本文解決的是不同 timescale 的序列輸入問題，適用場景包括語音、推薦 session 中的興趣捕捉等。
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#榜 單 公 布?#
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