Today Paper | Sivrisinek çağrısı veri seti; konuşma tanımanın doğruluğunu artırın; ikili dikkat öneri sistemi vb.
Akademik gençlerin en son araştırma sonuçlarını ve teknolojilerini daha iyi öğrenmelerine yardımcı olmak için AI Science and Technology Review, çalışma referansınız için yapay zeka üzerine en son akademik makaleleri seçmeniz için her gün [Today Paper] sütununu başlattı. Aşağıdakiler bugünün seçili içeriğidir
içindekiler
-
Gürültülü koşullarda konuşma tanımanın doğruluğunu artırın ve ortak araçları kullanabilirsiniz
- İkili grafik dikkat ağının çok yönlü sosyal etkisine dayalı öneri sistemi
- Sivrisinekleri incelemek ve sıtmayı durdurmak için bir sivrisinek çağrı veri setine ihtiyacınız var
- Sınıfı artıran hedef tespiti için çapraz veri seti eğitimi
- Evrişim anlamı: Aydınlık tahmini için basit bir evrişimli sinir ağı
Gürültülü koşullarda konuşma tanımanın doğruluğunu artırın ve ortak araçları kullanabilirsiniz
Bildiri Başlığı: Kamusal Alanlarda Sosyal Robotlar için Geliştirilmiş Sağlam ASR
Yazar: Charles Jankowski / Vishwas Mruthyunjaya / Ruixi Li n
Gönderme süresi: 2020/1/14
Makaleye bağlantı: https: //paper.yanxishe .com / inceleme / 8973
Önerilen neden:
Sosyal işlevlere ve insan benzeri görünümlere sahip robotlar artık otellerde, bankalarda, sergi salonlarında ve diğer durumlarda gittikçe daha fazla ortaya çıkıyor ve herkes onlarla sohbet etmeyi seviyor. Bununla birlikte, halka açık ve açık sahnelerde bu tür otomatik konuşma tanıma (ASR), özellikle çevresel gürültüde hala zordur. Mevcut ASR modeli genellikle gürültü küçük olduğunda ve konuşmacının sinyal-gürültü oranı yüksek olduğunda iyi performans gösterir, ancak gürültü arttıkça modelin performansı önemli ölçüde azalacaktır.
Bu makale, gürültülü bir ortamda ASR'ye odaklanmaktadır. Yazarlar AiShell-1 Çince konuşma veri seti üzerinde deneyler yaptılar.Yüksek gürültü durumunda yeni en iyi sonuçları elde etmekle kalmayıp, aynı zamanda bulması kolay açık kaynak araç seti + yüzlerce saat Eğitim verileri nispeten yüksek doğruluk elde edebilir. Bu sonuç, diğer geliştiriciler ve yeni başlayanlar için de çok kullanışlıdır.
İkili grafik dikkat ağının çok yönlü sosyal etkisine dayalı öneri sistemi
Bildiri Başlığı: Öneri Sistemlerinde Çok Yönlü Sosyal Etkilerin Derin Gizli Temsili için Çift Grafikli Dikkat Ağları
Yazar: Wu Qitian / Zhang Hengrui / Gao Xiaofeng / He Peng / Weng Paul / Gao Han / Chen Guihai
Gönderme süresi: 2019/3/25
Makaleye bağlantı: https: //paper.yanxishe .com / inceleme / 8984
Önerilen neden:
Grafik sinir ağları büyük başarı elde etti ve şimdi birçok alanda uygulanıyor. Grafikler için en alakalı öneri olarak, birçok çalışma düğüm temsilini daha iyi öğrenmek için GNN'yi tanıtmaya çalışır. Bu makale, GNN'yi önermek için tanıtan ve WWW2019'da yayınlanan daha önceki bir makaledir. Yazar, kullanıcı-öğe ikili grafiği üzerindeki sosyal etkinin etkisini araştırmakta ve toplam 4 sosyal etki tanımlamaktadır.Yazar, GNN aracılığıyla temsili öğrendikten sonra, dinamik entegrasyon sağlamak için pekiştirmeli öğrenme teknolojisini kullanmaktadır. Deneysel sonuçlar bu algoritmanın etkinliğini doğrulamaktadır.
Sivrisinekleri incelemek ve sıtmayı durdurmak için bir sivrisinek çağrı veri setine ihtiyacınız var
Kağıt adı: HumBug Zooniverse: kalabalık kaynaklı bir akustik sivrisinek veri kümesi
Yazar: Ivan Kiskin / Adam D. Cobb / Lawrence Wang / Stephen Roberts
Gönderme süresi: 2020/1/14
Makaleye bağlantı: https: //paper.yanxishe .com / inceleme / 8954
Önerilen neden:
Derin öğrenme uygulaması giderek daha yaygın hale geliyor, özellikle biyoloji okuyan insanlar derin öğrenmeyi kullanmaya başladıktan sonra, bazı komik ve beklenmedik araştırmalar ve veri setleri görmeye başlıyoruz.
Kısa bir süre önce, Sichuan Eyaleti Nesli Tükenmekte Olan Yaban Hayatı Koruma Anahtar Laboratuvarı-Chengdu Dev Panda Yetiştiriciliği Araştırma Üssü, panda seslerinden oluşan bir veri seti yayınladı.Bugün bir sivrisinek sesi veri seti gördük. Doğru, insanları ısırıp hastalıkları yayan sivrisineklerin veri setidir.
Oxford Üniversitesi'nden bu araştırmacılar, 190.000'den fazla 2 saniyeden fazla sivrisinek kaydı topladı ve bunlara açıklama yaptı. Veri örneklerinin yaklaşık% 10'u belirli bir sivrisinek davranışına karşılık geldi. Bu veri setinin sivrisineklerin dağılımını ve davranışını daha iyi incelemeye yardımcı olabileceğini umuyorlar ve ayrıca makalede CNN kullanarak sınıflandırma örnekleri sunuyorlar.
Bu makale aynı zamanda 2019 NeurIPS ML4D atölyesinde En İyi Kağıt Ödülü'nün sahibidir. ML4D atölye çalışmasının temel amacı, gelişmekte olan ülkelere yardımcı olmak için makine öğrenimi teknolojisini kullanmaktır.Bu makalede incelenen sivrisinekler, gelişmekte olan ülkelerde henüz tam olarak kontrol edilmeyen sıtma için önemli bir bulaşma yoludur. Çalıştayın hedefleriyle çok tutarlıdır ve öncü ve aydınlatıcı önemi vardır. Bu en iyi makale ödülü uygundur.
Sınıfı artıran hedef tespiti için çapraz veri seti eğitimi
Kağıt adı: Sınıf Artan Nesne Algılama için Çapraz Veri Kümesi Eğitimi
Yazar: Yao Yongqiang / Wang Yan / Guo Yu / Lin Jiaojiao / Qin Hongwei / Yan Junjie
Gönderme süresi: 2020/1/14
Makaleye bağlantı: https: //paper.yanxishe .com / inceleme / 8985
Önerilen neden:
Bu makale, veri kümeleri arasında eğitilmiş bir hedef sınıflandırma görevini ele almaktadır.
Farklı veri kümeleri verildiğinde, çapraz veri seti eğitiminin amacı, tüm veri kümeleri için tüm kategorileri etiketlemeye gerek kalmadan farklı kategorilerin birleşimini tespit etmektir. Bu şekilde, mevcut veri seti modeli eğitmek için kullanılabilir ve daha sonra birleştirilmiş veri setine uygulanabilir ve yeni veri setinde etiketlemeyi önlemek için kullanılabilir. Bu makale, PASCAL VOC, COCO, WIDER FACE ve WIDER Pedestrian veri setlerinde iki eğitim modu, tek bir veri seti ve bir çapraz veri seti ile deneyler yaptı. Deneysel sonuçlar, bağımsız eğitimle karşılaştırıldığında, bu makalede önerilen çapraz veri seti eğitim çerçevesinin bu veri setlerinde aynı anda benzer performansa ulaşabileceğini göstermektedir.
Evrişim anlamı: Aydınlık tahmini için basit bir evrişimli sinir ağı
Makale Başlığı: Evrişimli Ortalama: Aydınlatıcı Tahmini için Basit Evrişimli Sinir Ağı
Yazar: Gong Han
Gönderme süresi: 2020/1/14
Makaleye bağlantı: https: //paper.yanxishe .com / inceleme / 8986
Önerilen neden:
Bu makale, aydınlatma tahmini için evrişim ortalaması adı verilen evrişimli bir sinir ağı önermektedir.
Bu evrişim ortalama yöntemi yalnızca yaklaşık 1100 parametresi ve 48x32 küçük resim girdi haritası içeren küçük bir ağ modeli gerektirir. Bu yöntem, optimize edilmemiş bir Python uygulamasında 1 milisaniyede 1 görüntü işleme hızına sahiptir ve aynı doğruluğu korurken diğer mevcut çözümlerden çok daha hızlıdır. İki genel veri seti üzerinde yapılan deneyler, bu yöntemin birden çok metrik üzerindeki doğruluğunun mevcut optimal algoritma ile karşılaştırılabilir olduğunu da göstermektedir.
AI Araştırma Enstitüsü, yapay zeka gençlerinin çoğuna daha iyi hizmet verebilmek için resmi olarak yeni bir "Tez" bölümü başlattı ve tezleri, önerileri, yorumları ve yorumları sıralayan makaleler aracılığıyla yapay zeka öğrencilerini ve gençleri bir araya getirmek için "ilgi çekici noktalar" olarak kullanmayı umdu ve kod yeniden üretildi. Yurtiçinde ve yurtdışında en son araştırma sonuçlarının incelenmesi, tartışılması ve yayınlanması için bir buluşma yeri olmaya ve mükemmel bilimsel araştırmaların daha yaygın olarak yayılmasına ve tanınmasına izin vermeye kararlıdır. Umarız akademisyenleri sevenler, Ekleyebilir Bildiri yazarlarından oluşan ekibimize katılın. Bildiri yazar ekibine girebilirsiniz 1. Adınızın yazdığı bir makale sizi en göz kamaştırıcı akademik yıldız yapacak 2. Zengin ücret 3. AI ünlü şirketleri, konferans bileti avantajları, özel çevre birimleri vb. Bildiri yazarı ekibine katılmak için ihtiyacınız olan: 1. Favori makalelerinizi araştırma kulübü üyelerinin çoğuna önerin 2. Tez yorumunu yazın AI Araştırma Enstitüsü'nün yarı zamanlı makale yazarı ekibine katılmaya hazırsanız, ameliyat bayanın mikro kız kardeşini ekleyebilir ve "Yarı zamanlı makale yazarı" notunu yazabilirsiniz.
