arXiv 精选:一文看尽六月最热五篇论文

  • 日期:08-01
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现场描述:arXiv.org成立于1991年,至今已有超过100万张预印本。近年来,其每月提交的数量已超过10,000。它已成为一个巨大的学习宝库。本文在arXiv.org上列出了上个月关于人工智能的最热门论文供您参考。

关键词:arXiv最佳论文

作为研究人员特定的“职业”系统,arXiv.ordg包含了大量的物理学,数学和计算机科学等各个领域的研究论文。来自世界各地的研究人员为arXiv做出了贡献。

自2016年以来,它每月提交的文件超过10,000份。大量的论文构成了学习方法的真正宝库,可以用来解决数据科学问题。但是这种巨大的资源也增加了筛查的难度。

大量论文将不可避免地让读者感到眼花缭乱

为此,我们选择了一些关于arXiv.org的最新研究论文,这些论文在人工智能,机器学习和深度学习领域非常有吸引力,包括统计学,数学和计算机科学。然后我们整理了六月份最热门论文的清单。

我们希望通过选择可以成为数据科学家典型代表的文章来节省一些时间。下面列出的文章代表了arXiv上出现的所有文章的一小部分。排名没有特别的顺序,每篇论文都附有链接和简要概述。

由于这些是学术研究论文,它们通常用于研究生,博士后和经验丰富的专业人士。它们通常包含高级数学,所以每个人都应该做好准备。接下来,请享受!

《MonteCarloGradientEstimationinMachineLearning》机器学习中的蒙特卡罗梯度估计▲▲▲

论文链接:

推荐等级:

本文是对蒙特卡罗梯度估计在机器学习和统计科学中使用的方法的广泛和可访问的调查:计算函数的期望梯度与定义分布的参数问题的集成,以及灵敏度分析的问题。

在机器学习研究中,这种梯度问题是许多学习问题的核心(包括监督,无监督和强化学习)。谷歌研究人员经常试图以允许蒙特卡罗估计的形式重写这种梯度。使它们易于使用和分析。

随机优化循环包括模拟阶段和优化阶段

“AnIntroductiontoVariational

自动编码器“变分自编码器简介”

▲▲▲

论文链接:

推荐等级:

变分自编码器为学习深潜变量模型和相应的推理模型提供了理论框架。本文介绍了变分自编码器和一些重要的扩展。

VAE学习观察到的x空间之间的随机映射

《GenerativeAdversarialNetworks:ASurveyandTaxonomy》生成对抗网络:调查和分类▲▲▲

论文链接:

推荐等级:

在过去几年中,已经有很多关于生成对抗网络(GAN)的研究。最具革命性的技术之一是计算机视觉领域,例如图像生成,图像到图像转换和面部特征变化。

尽管GAN的研究取得了一些突破,但在实际问题上将面临三大挑战:(1)高质量的图像生成; (2)多元化的图像生成; (3)稳定性训练。

作者提出了一种方法来对大多数流行的GAN进行分类,即架构变体和损失变体,然后从这两个角度处理三个挑战。

在本文中,回顾和讨论了七种架构变体GAN和九种损失变体GAN。本文的目的是提供对当前GAN性能改进研究的深入分析。

GAN的架构。在学习过程中同时训练两个深度神经网络识别器D和发生器G

《LearningCausalStateRepresentationsofPartiallyObservableEnvironments》了解可观察环境的因果状态▲▲▲

论文链接:

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智能代理可以使用学习和状态无关的抽象来应对复杂和易变的环境。在本文中,提出了一种近似因果状态的机制,它最优地促进了可观察马尔可夫决策过程中行动和观察的结合。所提出的算法从RNN中提取因果状态表示,该RNN被训练以预测历史的后续观察。作者证明,通过对不可知状态的抽象学习,可以有效地研究强化学习问题的战略规划。

功能神经过程(FNP)模型

《TheFunctionalNeuralProcess》功能神经过程▲▲▲

论文链接:

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本文提出了一种可交换的随机过程,称为功能神经过程(FNPs)。 FNP模型训练给定的数据集,并通过基础表示的依赖图执行模拟的函数分布。

在这样做时,通常的方法是仅定义贝叶斯模型,并忽略先验分布在全局参数上的设置;为了改进这一点,本文给出了数据集关系结构的先验,并完成了这项任务。简化。

作者展示了如何从数据中学习这些模型,在小批量优化测试中演示它们,将它们扩展到大型数据集,并描述如何通过后验预测分布预测新点。

为了验证FNP的性能,对玩具回归和图像分类进行了测试。结果表明,与基线相比,FNP可以提供更好的竞争预测和更强大的不确定性估计。

生成图模型测试结果的随机模型

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零点是大数据智能服务组织的典范,专注于行业的深度应用。零点依赖于多源数据资源的长期积累和不断扩展,数据分析模型和应用平台的不断研发和优化,通过数据轴从大数据,中等数据到精细数据,直接用于公共事务,业务领域优质的客户群提供数据驱动的从楼层到天花板的解决方案,涵盖行动策略,决策支持和价值管理。

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自2016年以来,它每月提交的文件超过10,000份。大量的论文构成了学习方法的真正宝库,可以用来解决数据科学问题。但是这种巨大的资源也增加了筛查的难度。

大量论文将不可避免地让读者感到眼花缭乱

为此,我们选择了一些关于arXiv.org的最新研究论文,这些论文在人工智能,机器学习和深度学习领域非常有吸引力,包括统计学,数学和计算机科学。然后我们整理了六月份最热门论文的清单。

我们希望通过选择可以成为数据科学家典型代表的文章来节省一些时间。下面列出的文章代表了arXiv上出现的所有文章的一小部分。排名没有特别的顺序,每篇论文都附有链接和简要概述。

由于这些是学术研究论文,它们通常用于研究生,博士后和经验丰富的专业人士。它们通常包含高级数学,所以每个人都应该做好准备。接下来,请享受!

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在机器学习研究中,这种梯度问题是许多学习问题的核心(包括监督,无监督和强化学习)。谷歌研究人员经常试图以允许蒙特卡罗估计的形式重写这种梯度。使它们易于使用和分析。

随机优化循环包括模拟阶段和优化阶段

“AnIntroductiontoVariational

自动编码器“变分自编码器简介”

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变分自编码器为学习深潜变量模型和相应的推理模型提供了理论框架。本文介绍了变分自编码器和一些重要的扩展。

VAE学习观察到的x空间之间的随机映射

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在过去几年中,已经有很多关于生成对抗网络(GAN)的研究。最具革命性的技术之一是计算机视觉领域,例如图像生成,图像到图像转换和面部特征变化。

尽管GAN的研究取得了一些突破,但在实际问题上将面临三大挑战:(1)高质量的图像生成; (2)多元化的图像生成; (3)稳定性训练。

作者提出了一种方法来对大多数流行的GAN进行分类,即架构变体和损失变体,然后从这两个角度处理三个挑战。

在本文中,回顾和讨论了七种架构变体GAN和九种损失变体GAN。本文的目的是提供对当前GAN性能改进研究的深入分析。

GAN的架构。在学习过程中同时训练两个深度神经网络识别器D和发生器G

《LearningCausalStateRepresentationsofPartiallyObservableEnvironments》了解可观察环境的因果状态▲▲▲

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智能代理可以使用学习和状态无关的抽象来应对复杂和易变的环境。在本文中,提出了一种近似因果状态的机制,它最优地促进了可观察马尔可夫决策过程中行动和观察的结合。所提出的算法从RNN中提取因果状态表示,该RNN被训练以预测历史的后续观察。作者证明,通过对不可知状态的抽象学习,可以有效地研究强化学习问题的战略规划。

功能神经过程(FNP)模型

《TheFunctionalNeuralProcess》功能神经过程▲▲▲

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本文提出了一种可交换的随机过程,称为功能神经过程(FNPs)。 FNP模型训练给定的数据集,并通过基础表示的依赖图执行模拟的函数分布。

在这样做时,通常的方法是仅定义贝叶斯模型,并忽略先验分布在全局参数上的设置;为了改进这一点,本文给出了数据集关系结构的先验,并完成了这项任务。简化。

作者展示了如何从数据中学习这些模型,在小批量优化测试中演示它们,将它们扩展到大型数据集,并描述如何通过后验预测分布预测新点。

为了验证FNP的性能,对玩具回归和图像分类进行了测试。结果表明,与基线相比,FNP可以提供更好的竞争预测和更强大的不确定性估计。

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