本周值得读的15篇AI论文，还有源码搭配服用
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。
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@jingyihiter 推荐
#Neural Sequence Generation
本文是自动化所张家俊老师发表于 TACL 2019 的工作，论文研究的问题是在序列生成任务的解码过程中如何进行双向解码。文章提出一种新的 beam search 算法用于双向解码，提出了改进 transformer 进行双向解码的 BIFT model，在机器翻译和文本摘要任务上都取得明显的提升。文中分别给出了详细的实验，并附有开源实现代码。
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@paperweekly 推荐
#Abstractive Summarization
本文来自 NAACL-HLT 2019，论文提出了一个名为多级存储网络（MMN）的生成式摘要模型，直接用多级卷积存储器代替基于 RNN 的编码器。该模型利用卷积来控制多级句子，段落和整个文本中的表示程度。
此外，本文还贡献了一个大型抽象摘要数据集—Reddit TIFU，包含来自 Reddit 的 120K 个帖子。基于 AMT 的定量评估和用户研究，本文模型在 Reddit TIFU 和新闻类生成式摘要数据集上均优于当前最先进的抽象概括方法。
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@stevewyl 推荐
#Natural Language Understanding
本文来自微软，论文提出将多任务学习（MTL）和语言模型进行结合，提升了 NLU 领域的 GLUE 榜单 1.8%。本文是基于多任务学习框架和特征共享层硬连接的方式实现的，将原有 MT-DNN 模型中的特征表示层，替换为目前大热的 BERT。与 BERT 不同的是，微调是在多个任务上同时进行的。
本文是在 BERT 的基础上比较成功的一次探索，后续可以考虑任务之间的相关性。BERT 和 MTL 的结合可能是接下来的一个研究热点。 不足之处是没有重大创新，MTL 的使用比较简单，有提升空间。
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@Hutommy 推荐
#Dialogue Systems
本文是波恩大学和波鸿鲁尔大学发表于 CoNLL 2018 的工作，论文基本说明了对话系统的类别，而且介绍了 RNN，BiRNN 以及 GRU 的思想。此外，本文结合了外部知识增加了一种机制，提高处理较低频的字词的能力。同时结合了领域关键字描述编码，在多回合对话中有所帮助。
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@chunhualiu 推荐
#Story Ending Generation
本文是清华大学黄民烈老师组发表于 AAAI 2019 的工作，论文提供了一种如何利用常识知识做故事结尾生成的新思路。作者提出利用增量编码的方式来对 RocStories 数据集中的 context 进行编码，并且将从 ConceptNet 中检索得到的知识进行编码，利用 multi-source attention 的方式融合到 context 的编码过程中。
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@paperweekly 推荐
#Named Entity Recognition
本文是曼彻斯特大学和丰田工业大学发表于 NAACL 2018 的工作，论文提出了一种由 flat NER layers 动态连续堆叠而成的神经网络模型，每个 flat NER layer 含有一个 BiLSTM 和 CRF 分别进行输入编码和标签预测，整体模型为 Layered-BiLSTM-CRF。
当前 flat layer 将已被识别为实体的 token 经过 LSTM 处理的新表示合并起来，传递给下一个 flat layer，从而使得模型能以从内到外的方式，充分利用内部实体编码信息识别出外部实体，直到没有更外部的实体被识别出来。
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@xiaolu 推荐
#Visual Question Answering
本文是一篇来自港中文、清华大学等机构的最新 VQA 论文，被 CVPR 2019 接收为口头报告。Github 上已经有人复现了该工作。
学习多模态之间的高效特征融合是视觉问答问题的核心，本文提出了一种动态融合多模态特征的新方法，通过模态内（intra-modality ）和模态间（inter-modality）的信息流，交替地在视觉和语言模态之间传递动态信息。它可以稳健地捕获语言和视觉域之间的高层次语义交互，从而显著提高视觉问答的性能。
本文还发现，基于其它模态的约束，一种模态内的注意力可以动态调节目标模态的注意力。本文模型在 VQA2.0 数据集上实现了当前最好的效果。
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@vimjian 推荐
#6D Object Pose Estimation
本文是斯坦福和上海交大发表于 CVPR 2019 的工作，论文提出了一种可单独处理两个数据源的异质架构—DenseFusion。实验表明，DenseFusion 在 YCB-Video 和 LineMOD 两个数据集上的表现都优于当前最先进的方法。此外，研究者还将该方法应用于真实的机器人上，使其可以根据估计的姿态来抓取和操纵目标。
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@Flawless1202 推荐
#Object Detection
本文是中山大学和华为诺亚方舟实验室发表于 NeurIPS 2018 的工作，论文提出了大尺度目标检测的新思路，通过显性知识和隐性知识模块，将先验信息融合到神经网络中以丰富特征，取得了 SOTA 的效果。
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@paperweekly 推荐
#Pose Transfer
本文来自特伦托大学和Snap，论文研究的问题是将视频中的物体动作迁移到一张图片上，然后基于这张图片和指定动作生成一个新视频。
作者通过一个深度框架够将外形和运动信息解耦，该框架由三个模块组成：1）关键点检测器，可以无监督训练提取对象关键点；2）深度运动预测网络，可从稀疏关键点生成密集的热图（heatmaps），从而更好地编码运动信息；3）运动迁移网络，该网络基于运动热图和从输入图像提取的外形信息去合成输出帧。
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@BelieveOP5 推荐
#Image Generation
本文是 Google AI 发表于 PMLR 2018 的工作，论文将图像超分辨和 Self-Attention 机制结合起来，提出了一种将 Self-Attention 机制应用在图像生成领域上的新方法，值得一看。
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@alichen 推荐
#Robotics
本文是普渡大学发表于 ICRA 2019 的工作。这篇文章提出了 Flapping Wing Micro Air Vehicles (FWMAVs) 开源仿真平台，并比较了仿真和实验测得的 force map，开环控制响应及闭环控制响应，发现仿真结果和实验结果非常相近。
和其他机器人仿真相比（例如 legged robots, ground vehicles），FWMAVs 仿真需要考虑在高频的 flapping motion 下，周围空气动力学的不稳定性，对系统进行建模难度更大。这个平台可用于机器人设计、控制与优化的研究，并与和 OpenAI Gym 环境完全兼容，利于今后强化学习和飞行控制相结合的研究。
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@paperweekly 推荐
#Collaborative Filtering
本文是 Netflix、MIT 和 Google AI 发表于 WWW 2018 的工作，论文将变分自编码器（VAE）扩展到协同过滤以进行隐式反馈，通过非线性概率模型克服线性因子模型的局限。其次，作者引入了具有多项式似然（multinomial likelihood）的生成模型，并使用贝叶斯推断进行参数估计。
作者基于 VAE 提出了一个生成模型 VAE_CF，并针对 VAE 的正则参数和概率模型选取做了适当调整，使其在当前推荐任务中取得最佳结果。
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@zhangjun 推荐
#Bayesian Neural Network
本文是 UCLA 和 UC Davis 发表于 ICLR 2019 的工作，论文提出了一种新的对抗防御方法，结合了贝叶斯神经网络（BNN）和对抗训练的优势，获得了不错的效果。其中，BNN 将每个权重参数视作一个随机变量，在预测时相当于一个无限个数的集成模型，实验证明只依靠 BNN 并不能做好防御，结合对抗训练才会提升模型的防御能力。
点评：本文没有提出原创的方法，而是结合两种现有的方法进行了组合测试，取得了不错的效果。
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@RememberMe 推荐
#Financial Time Series
本文提出了一种确定股票价格时间序列中最佳 buy, sell, hold 时间点的股票交易模型，作者结合了两种已有方法 GA+DMLP (Genetic Algorithm and Deep Multi Layer Perceptron)。
具体思路：已有 1）技术分析指标（technical analysis indicator）作为深度网络模型的输入特征来做时间序列预测；2）用于技术分析指标寻优的进化算法。本文结合二者，将进化算法优化后的技术分析指标作为深度网络的输入特征，从而尝试使深度网络从进化算法的优化中学习判断最佳的进出点。
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@chlr1995 推荐
#Network Pruning
本文是图森发表在 ECCV 2018 的工作，论文在结构稀疏化的基础上提出了一种更简洁的方式，达到粗粒度的剪枝（直接剪枝整个 residual function/aggregated residual block 中的一个 group），通过引入一个结构缩放因子 lambda，在训练过程中对 lambda 施加一个 L1 正则化，训练结束后，剪掉 lambda=0 的块或 group，达成网络剪枝的效果。
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