JCST深度学习Deep Learning专辑，论文限时免费下载
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来源：Springer
近年来，深度学习(Deep Learning)的研发及其在机器人、计算机视觉、自然语言处理和语音处理等领域的应用均已取得了重大进展。可以毫不夸张地说，深度学习是现代最具革命性的计算机技术之一。
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近日Journal of Computer Science and Technology (JCST)特别邀请华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任、IEEE会士、ACM杰出科学家李航博士，与清华大学张长水教授、复旦大学黄萱菁教授、华中科技大学白翔教授一起，组织了深度学习专辑（Volume 32, Issue 4, 2017）。
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该专辑共包括14篇论文，包括深度学习模型训练加速论文1篇，深度学习在计算机视觉领域的应用5篇以及其在自然语言处理中的应用8篇。其中计算机视觉论文涵盖了场景解析、目标潜在区域生成、图像情感分类和图像检索等主题；自然语言处理论文涉及句法分析、语法错误检测、新闻标题生成、文本情感分类、机器翻译、自动问答、实体识别和用户行为预测等。
1
Balanced Quantization: An Effective and Efficient Approach to Quantized Neural Networks
量化神经网络，即利用低位宽数来表示神经网络的参数，被证明可以有效的增强神经网络的训练和预测效率。该文章提出了一种新型量化方法，使得量化值均匀分布在可能的值之间，增加了有效位宽，并引入计算上更廉价的百分位数的近似值来减少由平衡量化引入的计算开销，从而提高QNN的预测精度，对训练速度的影响可以忽略不计，且不会在推理过程中引入额外的计算。该方法适用于卷积神经网络和循环神经网络。
2
Retrieving Aerial Scene Images with Learned Deep Image-Sketch Features
该文章提出一种获取跨域特征的方法，收集了包括遥感影像和手绘草图的数据集，并对其进行多尺度数据增强，在此基础上训练多细节尺度的深度学习模型，使用深度网络的全连接层作为跨域特征用以描述图像和草图，最后采用草图和图像特征之间的欧式距离来衡量两者的相似度并排序，获得检索结果。
3
Deep Multimodal Reinforcement Network with Contextually Guided Recurrent Attention for Image Question Answering
图像问答是计算机视觉与自然语言处理的交叉研究问题。该文章提出上下文引导型的循环注意机制，基于深度强化学习的多模态循环网络，解决图像问答问题。算法根据综合的上下文信息，采用强化学习策略循环地决定在何处寻找问题相关的视觉内容。相对传统“静态”的软注意机制，该注意机制可被认为是“动态”的：根据问答相关的强化学习奖励信号优化学习目标。最终学习到的综合信息包含了全局上下文和局部细节，能够更好地用于问题答案的生成。
4
Recent Advances on Neural Headline Generation
该文章详细对比了不同的编码器、解码器和训练算法对神经网络标题生成整体性能的影响，对现有的神经标题生成系统进行了定量分析，总结了影响标题生成系统性能的关键因素，并对典型的神经标题生成系统进行详细的错误分析。
5
An Experimental Study of Text Representation Methods for Cross-Site Purchase Preference Prediction Using the Social Text Data
利用用户在社交媒体中的活动来挖掘购买意图是一项有意思的任务。该文章针对跨平台的信息共享，研究如何有效利用社交媒体平台上的文本信息，对用户购买产品类别偏好进行预测。通过在电子商务网站京东、社交媒体平台新浪微博构建大规模真实跨平台用户数据集，证明了社交文本信息的确能够用来预测用户在电子商务网站上的购买偏好，并且，当预测的产品类别较多时，通过深度神经网络学习的社交文本表示方法预测效果显著。
刊物介绍
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Journal of Computer Science and Technology(JCST)是中国计算机领域的第一个英文学术刊物，由中国科学院计算技术研究所与中国计算机学会联合主办,1986年创刊，目前为双月刊，JCST主编是李国杰院士。JCST编委会为JCST在国际范围内的组稿、审稿工作做出很大贡献。在编委会的严格把关下，保证了JCST刊发的内容能够反映世界计算机科学技术最新研究成果。本刊栏目的设置反映计算机科学技术领域最新研究成果，突出国际研究热点和有中国特色的高水平研究。为了方便读者阅读，避免综合性期刊论文内容分散，本刊选取了6个重点领域（Computer Architecture and Systems, Artificial Intelligence and Pattern Recognition, Computer Networks and Distributed Computing, Computer Graphics and Multimedia, Software Systems, Data Management and Data Mining），每期设有专题栏目集中发表相关领域论文。JCST荟萃了国内外计算机科学技术领域中有指导性和开拓性的学术论著，其中部分文章邀请了国际著名计算机领域的科学家撰写。目前JCST已被SCIE、EI、数学文摘、Computing Reviews、DBLP等国际重要检索系统收录。JCST读者对象为国内外大专院校计算机科学技术专业师生以及科研院所研究人员。2005年起JCST由Springer代理国际出版发行，中国境内由报刊发行局总发行。
深度学习专辑，免费下载论文地址（限两周，赶紧）：
https://link.springer.com/journal/11390/32/4/page/1?wt_mc=Other.Other.8.CON328.JCST_wechat&utm_medium=other&utm_source=other&utm_content=jcst_wechat&utm_campaign=8_syo1607_jcst_wechat
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