Paper 研習(xí)社本周論文推薦精選 | 第八期

本文作者： AI研習(xí)社

2019-11-22 14:37

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「本周論文推薦精選」是 Paper 研習(xí)社推出的全新欄目，展現(xiàn)社友們?cè)谘辛?xí)論文的過(guò)程中，推薦自己所閱讀到的優(yōu)秀論文，幫助大家一起學(xué)習(xí)、討論每個(gè)領(lǐng)域最新、最精彩的學(xué)術(shù)論文。

①

#人工智能# #人機(jī)交互#

《不要問(wèn) AI 可以做什么，而要問(wèn) AI 應(yīng)該做什么：一個(gè)面向任務(wù)可委托性的框架》

推薦理由：

本文被 NeurlPS 2019 錄用，要解決的是 AI 應(yīng)該做什么的問(wèn)題。

為了回答該問(wèn)題，這篇論文收集了 100 項(xiàng)任務(wù)，從動(dòng)機(jī)、困難、風(fēng)險(xiǎn)和信任四個(gè)方面衡量了這些任務(wù)可以委托給 AI 的程度。通過(guò)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和收集回答，這篇論文發(fā)現(xiàn)大家還是傾向于讓 AI 參與而人類保持主導(dǎo)的方式，而不是完全交給 AI 來(lái)控制。在 4 個(gè)因素中，信任是與 AI 可委托性最相關(guān)的一個(gè)因素。

這篇論文是想引發(fā)人們對(duì)于 AI 應(yīng)該做什么的思考，不過(guò)目前它的調(diào)查結(jié)果基于亞馬遜的眾包平臺(tái)，也限制了受訪者來(lái)自美國(guó)，可能換一個(gè)調(diào)查群體會(huì)有完全不一樣的結(jié)果，例如中國(guó)的 AI 開(kāi)發(fā)者對(duì)于這 4 個(gè)因素的關(guān)注程度會(huì)完全不一樣。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3757?from=leiphonecolumn

推薦人：琴?福克納（清華大學(xué)信息與通信工程專業(yè)，Paper 研習(xí)社特約作者）

②

#計(jì)算語(yǔ)言學(xué)#

《Dreaddit：一個(gè)用于社交媒體壓力分析的 Reddit 數(shù)據(jù)集》

推薦理由：

創(chuàng)新點(diǎn)：這篇論文為壓力識(shí)別研究提供了一個(gè)新的數(shù)據(jù)集。

作為一種場(chǎng)景的人類情感，壓力在網(wǎng)絡(luò)論壇中表現(xiàn)得非常明顯。適當(dāng)?shù)膲毫梢猿蔀槿藗兊墓ぷ鲃?dòng)力，但是過(guò)大的壓力會(huì)危害到人們的健康。之前的研究缺失壓力識(shí)別研究相關(guān)的數(shù)據(jù)集，因此這篇論文通過(guò)從 Reddit 社區(qū)上獲取的帖子，經(jīng)過(guò)標(biāo)注后，提出了一個(gè)用于壓力識(shí)別研究的社交媒體上下文語(yǔ)料集。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了來(lái)自五個(gè)不同的 Reddit 社區(qū)類型的 19 萬(wàn)帖子，還從 3 千份帖子樣本中使用 Amazon Mechanical Turk 標(biāo)注了其中的 3 萬(wàn) 5 千個(gè)片段。作者們?cè)O(shè)計(jì)了有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，來(lái)識(shí)別壓力。最后，作者們還分析了數(shù)據(jù)的復(fù)雜度和多樣性，以及每類數(shù)據(jù)的特性。

研究意義：新的數(shù)據(jù)集的提出會(huì)有助于后續(xù)的研究進(jìn)一步探索壓力識(shí)別方向的方法，并且與這篇論文中的方法進(jìn)行對(duì)比。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3592?from=leiphonecolumn

推薦人：阿諾德?普里

③

#深度學(xué)習(xí)# #神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#

《AutoGAN：生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索》

推薦理由：

核心問(wèn)題：對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再自然圖像方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，如何生成高質(zhì)量的圖片成為一個(gè)很重要的問(wèn)題，本論文使用自動(dòng)搜索的方式搜索到一個(gè)較好的生成器結(jié)構(gòu)而無(wú)需人工設(shè)計(jì)，這種結(jié)構(gòu)自設(shè)計(jì)的方式成為 Auto-GAN。

創(chuàng)新點(diǎn)：作者首先定義了生成器結(jié)構(gòu)變化的搜索空間，然后使用 RNN 控制器來(lái)指導(dǎo)搜索，并通過(guò)參數(shù)共享和動(dòng)態(tài)重置來(lái)加速該過(guò)程。最后使用 Inception score 作為獎(jiǎng)勵(lì)，引入多級(jí)搜索策略以逐步執(zhí)行 NAS。

研究意義：自動(dòng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一直是火熱的話題，而如何再 GAN 中做自動(dòng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是一個(gè)難題，NAS 和 GAN 結(jié)合面臨的獨(dú)特挑戰(zhàn)。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/2575?from=leiphonecolumn

推薦人：莎碧娜?埃德

④

#計(jì)算機(jī)視覺(jué)#

《基于深度殘差學(xué)習(xí)的車(chē)牌拍賣(mài)價(jià)格預(yù)測(cè)》

推薦理由：

本文要解決的問(wèn)題是車(chē)牌拍賣(mài)價(jià)格的預(yù)測(cè)問(wèn)題。

由于迷信等因素，不同字母和數(shù)字對(duì)應(yīng)的車(chē)牌號(hào)的拍賣(mài)價(jià)格很不一樣，甚至可以高達(dá)數(shù)百萬(wàn)元，例如本文使用的香港車(chē)牌拍賣(mài)的歷史上就有 5 次車(chē)牌售價(jià)超過(guò)了一百萬(wàn)美元。在這樣的背景下，這篇論文試圖搭建一個(gè)在線服務(wù)，用來(lái)提供以下服務(wù)：

價(jià)格估計(jì)：通過(guò)深度殘差學(xué)習(xí)等模型，基于語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)這兩方面的特征（例如數(shù)字是否吉利、是否對(duì)稱等），來(lái)估計(jì)車(chē)牌的拍賣(mài)價(jià)格；
給出估計(jì)的價(jià)格的分布，特別是對(duì)于價(jià)格比較貴的車(chē)牌，能夠給用戶更準(zhǔn)確的參考；
車(chē)牌搜索引擎：能夠讓用戶找到可能會(huì)感興趣的車(chē)牌號(hào)。

基于香港車(chē)牌拍賣(mài)的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，這篇論文發(fā)現(xiàn)基于卷積神經(jīng)單元的模型要優(yōu)于基于遞歸神經(jīng)單元的模型，也優(yōu)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

與之前一篇試圖用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)預(yù)測(cè)藝術(shù)品價(jià)格的論文類似，這也是一篇試圖在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的論文，或許能夠啟發(fā)后續(xù)的研究在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)任務(wù)之外，找到更多計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠應(yīng)用的場(chǎng)景。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/815?from=leiphonecolumn

推薦人：溫蒂?斯普林

⑤

#圖卷積網(wǎng)絡(luò)#

《使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)在詞嵌入中整合句法和語(yǔ)義信息》

推薦理由：

詞嵌入已在多個(gè) NLP 應(yīng)用程序中廣泛采用。大多數(shù)現(xiàn)有的單詞嵌入方法都利用單詞的順序上下文來(lái)學(xué)習(xí)其嵌入。盡管已經(jīng)嘗試了利用單詞的句法上下文，但是這種方法導(dǎo)致詞匯量的爆炸式增長(zhǎng)。

創(chuàng)新點(diǎn)：在本文中，作者通過(guò)提出 SynGCN（一種基于圖卷積的靈活方法來(lái)學(xué)習(xí)單詞嵌入）克服了這一問(wèn)題。SynGCN 在不增加詞匯量的情況下利用單詞的依存關(guān)系。SynGCN 學(xué)習(xí)的單詞嵌入在各種內(nèi)在和外在任務(wù)上的表現(xiàn)均優(yōu)于現(xiàn)有方法，與 ELMo 結(jié)合使用時(shí)具有優(yōu)勢(shì)。作者還提出了 Sem-GCN 框架，這是一個(gè)可以整合各種語(yǔ)義知識(shí)，以進(jìn)一步增強(qiáng)學(xué)習(xí)的單詞表示形式的有效框架。作者提供兩種模型的源代碼，以鼓勵(lì)可重復(fù)的研究。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3602?from=leiphonecolumn

推薦人：Furion

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