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「本周論文推薦精選」是 Paper 研習(xí)社推出的全新欄目，展現(xiàn)社友們在研習(xí)論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優(yōu)秀論文，幫助大家一起學(xué)習(xí)、討論每個領(lǐng)域最新、最精彩的學(xué)術(shù)論文。 

①

#循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#

基于注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類研究

推薦理由：核心問題：文本分類是機器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)之一。它旨在設(shè)計合適的算法，使計算機能夠自動提取特征并對文本進(jìn)行分類。

創(chuàng)新點：這主要是基于關(guān)鍵字和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義的分類和合成分類。前者將關(guān)鍵字的作用分為階段，后者則側(cè)重于角色之間的單詞組合。本文提出的方法綜合了這兩種方法的優(yōu)點。它使用注意機制來學(xué)習(xí)每個單詞的權(quán)重。在該設(shè)置下，關(guān)鍵字的權(quán)重更高，常用詞的權(quán)重更低。

研究意義：注意力機制是當(dāng)前的火熱應(yīng)用，注意力機制來源于圖像，現(xiàn)在在nlp領(lǐng)域應(yīng)用很多，增加注意力機制的nlp任務(wù)往往能夠取得很好的效果。

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2651?from=leiphonecolumn

推薦人：magic（燕山大學(xué)計算機技術(shù)專業(yè)，Paper 研習(xí)社特約作者）

②

#深度強化學(xué)習(xí)#

Wuji: 使用進(jìn)化深度強化學(xué)習(xí)進(jìn)行自動在線戰(zhàn)斗游戲測試

推薦理由：這篇論文要解決的是大規(guī)模商業(yè)游戲的自動化智能測試問題。

在游戲開發(fā)的過程中，需要對游戲進(jìn)行測試。依靠人力的手動測試往往費時費力，而自動化的游戲測試的研究和應(yīng)用還處于比較初級的階段。智能測試的挑戰(zhàn)在于游戲本身是一個不斷決策的過程，導(dǎo)致游戲中的bug隱藏得很深，只有在特定的情況下才會被觸發(fā)。在以往的研究中心，深度強化學(xué)習(xí)算法被用于各種電子游戲中，但是只考慮了如何贏得比賽，而不是游戲測試，不能有效覆蓋需要測試的分支場景。這篇論文提出了名為Wuji的實時游戲測試框架，通過融合了進(jìn)化算法、深度強化學(xué)習(xí)算法和多目標(biāo)優(yōu)化機制，在贏得游戲和探索游戲空間之間取得了較好的平衡，并且在網(wǎng)易的游戲上驗證了框架的有效性。

這篇論文是強化學(xué)習(xí)研究在游戲測試領(lǐng)域的探索性工作，這個領(lǐng)域還有很多值得研究的問題。

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2583?from=leiphonecolumn

推薦人：琴?福克納（清華大學(xué)信息與通信工程專業(yè)，Paper 研習(xí)社特約作者）

③

#機器學(xué)習(xí)# 

基于函數(shù)加密來增強機器學(xué)習(xí)的隱私性

推薦理由：本文所致力解決的問題是市面上缺少對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計算的函數(shù)加密解決方案 。函數(shù)加密與同態(tài)加密類似，都能對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，但它的知名度不如同態(tài)加密那么高，與同態(tài)加密相比，它的優(yōu)勢是計算成本相對較低。 雖然現(xiàn)在已經(jīng)有通用化的函數(shù)加密方案，但是它們所依賴的假設(shè)(assumption)是非標(biāo)準(zhǔn)的，難以理解的，并且時間成本很高。

這篇論文提出并實現(xiàn)了函數(shù)加密庫在 C 語言以及 Go 語言上的實現(xiàn)，并且提供了針對多種函數(shù)加密方案的簡便易用的API ,潛在的應(yīng)用方向包括：保護(hù)隱私的心血管疾病在線預(yù)測器，匿名流量熱圖以及加密數(shù)據(jù)的圖像分類。這些都在論文中有對應(yīng)的章節(jié)進(jìn)行闡述，并提供了對應(yīng)的開源代碼實現(xiàn)。

它對這個領(lǐng)域的作用是完善了函數(shù)加密在其現(xiàn)實場景中的應(yīng)用，為開發(fā)人員提供了用于其產(chǎn)品原型以及函數(shù)加密學(xué)術(shù)研究的測試平臺。

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2580?from=leiphonecolumn

項目鏈接：https://github.com/fentec-project

推薦人：余杭

④

#強化學(xué)習(xí)#

強化學(xué)習(xí)之雙重Qlearning

推薦理由：1.DQN的結(jié)果過于樂觀

2.調(diào)整神經(jīng)架構(gòu)

3.是目前強化學(xué)習(xí)比較前沿的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/1252?from=leiphonecolumn

推薦人：周周周周

⑤

#卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)# 

用于文本分類的深層次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

推薦理由：

核心問題：本文提出了一種低復(fù)雜度用于文本分類的詞級深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）結(jié)構(gòu)，能夠有效地表示文本中的長距離關(guān)聯(lián)

關(guān)鍵點：提出了一種單詞級別的深層 CNN 模型，來捕捉文本的全局語義表征，該模型在不增加太多的計算開銷的情況下，通過增加網(wǎng)絡(luò)深度可以獲得最佳的性能

研究意義：最近的研究表明字級CNN更準(zhǔn)確 比最先進(jìn)的深度網(wǎng)絡(luò)速度快得多。

論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/3008?from=leiphonecolumn

推薦人：賈斯丁?卡內(nèi)

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