这个小长假，你错过了哪些精彩论文？| PaperDaily #03
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[ 自然语言处理 ]
Improving Word Representations via Global Context and Multiple Word Prototypes
@paperhwd 推荐
#Word Embeddings
文章试图通过在《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》的基础上进行改进，使得词向量富含更丰富的语义信息。第一个创新是使用全文信息辅助已有的局部信息，第二个创新是使用多个词向量来表示多义词。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/805
Neural Turing Machines
@Ttssxuan 推荐
#Neural Network Architectures
通过使用注意力机制以及外部存储，扩展神经网络的能力，提出类似图灵机（Turing Machine）或冯诺尹曼机（Von Neumann）的系统 Neural Turing Machines (NTM)，NTM 与图灵机和冯诺尹曼机的主要区别在于，NTM 是端到端可微的，这样可能使用梯度下降有效的对 NTM 进行训练。
本文主要从读（Reading）、写（Writing）、寻址（Addressing Mechanisms）、主控网络（Controller Network），四个方面对 NTM 进行阐述。
读：每步产生个权重向量，向量决定内存每一行权重，向量和内存结合得到读取结果。
写：写由两部分组成，即：擦除（erase）和增强（add）。
寻址：本文提出基于内容寻址（content-based addressing）和基于位置寻址（location-based addressing）两种方式结合，形成 NTM 寻址方式。
主控网络：主要使用了 LSTM 和 Feedforward 两种方式 论文使用 LSTM、NTM（LSTM 控制器）、NTM（Feedforward 控制器），进行了拷贝（Copy）、重复拷贝（Repeat Copy）、Associative Recall、Dynamic N-Grams、Priority Sort 等对比实验。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/810
Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation
@zh794390558 推荐
# Neural Machine Translation
Luong Attention，乘法 Attention，Bahdanau attention（加法）的变种。论文对 Attention 机制讲述清晰，比 Bhdanau 实现简单，对比了多种 score 的方法。语法简单，很值得看的一篇论文。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/806
[ 计算机视觉 ]
Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors
@Molly 推荐
#Object Detection
对各种主流的目标检测网络进行比较（速度、正确率、大小）。 此前各模型的 base feature extractor、 图像像素、 平台都不同，不太好比较。文章给出了一个非常详尽的 Faster R-CNN， R-FCN， SSD 系统的性能比较。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/840
Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
@zh794390558 推荐
#Image Captioning
Attention 在图像中的应用，15 年发表至今被引用上千次。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/812
PixelCNN++: Improving the PixelCNN with Discretized Logistic Mixture Likelihood and Other Modifications
@sangiovese17 推荐
#Image Generation
改进了 Pixel CNN 算法，假设像素点服从一种确定形式的混合分布，通过 CNN 做回归直接预测分布的参数，从而直接的到分布。生成时从预测的分布抽样。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/838
[ 机器学习 ]
node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
@YFLu 推荐
#Network Embedding
node2vec 是 16 年 KDD 的一个工作，论文提出了一种学习网络节点的特征表示的算法框架。论文定义了一个网络节点邻居的灵活概念，并设计了一个带偏置的随机游走过程来获得不同邻居节点。
论文的亮点主要在：采用深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS）两种策略，随机游走生成节点的邻居节点集合。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/823
Bilingual Word Embeddings from Parallel and Non-parallel Corpora for Cross-Language Text Classification
@xk57238890 推荐
#Word Embeddings
该文章介绍了一种建模多语言的段落向量（BRAVE）的模型，该模型通过句子对齐或者标签对齐可以学习词语的多语言分布式表示，从而可以支持多语言的文本分类。
论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/821
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