论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

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论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

原文翻译导读这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练(adversarial training)的思路来解决开放式对话生成(open-domain dialogue generation)这样一个无监督的问题. 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上,一个是生成器(generative model),利用seq2seq式的模型以上文的句子作为输入,输出对应的对话语句:另一个则是一个判别器(discriminator),用以区分在前文条件下当前的问答是否是和人类行为接近,这里可以近似地看作是一…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构解决问题主要贡献算法原理参考文献 (1) 解决问题现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

论文泛读：Click Fraud Detection: Adversarial Pattern Recognition over 5 Years at Microsoft

这篇论文非常适合工业界的人(比如我)去读,有很多的借鉴意义. 强烈建议自己去读. title:五年微软经验的点击欺诈检测摘要:1.微软很厉害.2.本文描述了大规模数据挖掘所面临的独特挑战.解决这一问题的技术的设计选择和原理,并举例说明了该系统在打击点击欺诈方面的有效性和一些定量结果. 1.What is Click Fraud? 什么是点击欺诈 Click fraud is the term used to describe artificial clicks generated on adv…

论文泛读 A Novel Ensemble Learning-based Approach for Click Fraud Detection in Mobile Advertising [1/10]

title:新的基于集成学习的移动广告作弊检测导语:基于buzzcity数据集,我们提出了对点击欺诈检测是基于一组来自现有属性的新功能的一种新方法.根据所得到的精度.召回率和AUC对所提出的模型进行评估.最后的模型基于6种不同的学习算法.我们用刚才说的三种指标,来证明模型是稳定的.我们的最终模型在训练.验证和测试数据集上显示了改进的结果,从而证明了它对不同数据集的普遍性. 1.Introduction 导入大部分都是废话 1.1 Problem Formulation 问题构建数据是用的b…

NLP论文泛读之《教材在线评论的情感倾向性分析》

NLP论文泛读之<教材在线评论的情感倾向性分析> 本文借助细粒度情感分类技术, 对从网络上抓取大量计算机专业本科教材的评价文本进行情感极性分析, 从而辅助商家和出版社改进教材的质量.制定合理的销售策略, 并为潜在消费者的购买决策供参考依据. 主要解决了什么问题? 分析.提取对计算机类教材有效的.可靠的评价(当当.京东平台) 1.部分评论有省略号 2.有些评论很简略,没有出现'书'这个主体对象主要用到什么方法或技术流程: Sep1.去噪 1.1 同一用户针对同一产品发表的多条相同评论…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构解决问题主要贡献算法原理实验结果参考文献 (1) 解决问题现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

[论文][半监督语义分割]Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation 论文原文摘要创新点:我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法. 在传统的GAN网络中,discriminator大多是用来进行输入图像的真伪分类(Datasets里面sample的图片打高分,generator产生的图片打低分),而本文设计了一种全卷积的discriminator,用于区分输入标签图中各个像素(pixel-wise)的分类结果是ground…

【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

【论文阅读】MEAL: Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://github.com/AaronHeee/MEAL 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章,主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型,压缩为一个简单的student网络,来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销.作者使用的是基于…