NIPS 2016 Highlighted Papers
今天看到NIPS官網開放了部分錄用文章的Spotlight Videos,迫不及待擼了一遍,特別將一些有趣、有料的highlight出來分享給大家。文章鏈接均為油管視頻,戳前請翻墻(排名不分先后,但根據自己的興趣在每篇文章后用“★”標記出了推薦指數,五星為最高)。
-
Fast and Provably Good Seedings for k-Means
傳統k-Means算法受初始化影響較大,雖然后來有k-Means++算法來優化初始化結果,但該算法不能適用于海量數據。本文提出了一種新的更優且高效的針對k-Means初始化方法(oral paper)★★★
-
Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering
針對VQA提出不僅要在image domain需要attention,同時為了增加魯棒性還需在question domain同樣加入attention;★★
-
Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks
實驗角度探究了ResNet,提出ResNet更像很多小網絡的集成。比較有意思的paper;★★★★★
-
Boosting with Abstention
利用Boosting框架處理了當有“棄權”情況產生時的分類情況;★★
-
Stochastic Multiple Choice Learning for Training Diverse Deep Ensembles
多個深度模型集成算法;★★★★
-
Active Learning from Imperfect Labelers
提出一種adaptive算法以處理主動學習中labeler不不確定的情況;★★
-
Deep learning for Human Strategic Behaviour
顧名思義,同時也是一篇oral。另外,視頻做的很有趣:)★★
-
Improved dropout for shallow deep learning
提出一種改進版本dropout★★★★
-
Single Pass PCA of Matrix Products
解決了大矩陣PCA分解問題★★★
-
Convolutional Neural Fabrics
抽象化CNN,學習網絡結構 ★★★★
-
Learning Deep Embeddings with Histogram Loss
提出無參的Histogram loss進一步優化深度模型特征嵌入;★★★
-
Tagger: Deep Unsupervised Perceptual Grouping
很有料的文章,另外視頻很贊,建議授予“最佳視頻獎”:)★★★★★
總結
以上是生活随笔為你收集整理的NIPS 2016 Highlighted Papers的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 灵魂回响 职业评测 刺客技能全解析、战场
- 下一篇: 《暗黑破坏神3》打孔器在下个补丁中有10