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| 本文作者： AI研習社 | 2020-02-13 16:00 |
梯度剪切可以加速梯度下降
完成命名實體識別的雙向LSTM+CRF結構
完成命名實體識別的神經(jīng)網(wǎng)絡結構
自然語言處理（幾乎）從頭開始
免強度函數(shù)學習的時間點過程
論文名稱：Why Gradient Clipping Accelerates Training: A Theoretical Justification for Adaptivity
作者：Jingzhao Zhang /Tianxing He /Suvrit Sra /Ali Jadbabaie
發(fā)表時間：2019/9/26
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10859?from=leiphonecolumn_paperreview0212
在神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程中對梯度進行剪切是最近越來越流行的一個趨勢，但很多人都不清楚這種做法為什么有效。這篇論文就給出了理論解釋以及證明，證明了梯度剪切確實對網(wǎng)絡訓練有幫助作用。
作者們從實際網(wǎng)絡的訓練過程中的平滑性出發(fā)，進行了仔細的分析和推理，證明了梯度剪切和梯度正則化兩種常見方法都可以比傳統(tǒng)的固定步驟大小的梯度下降收斂得更快。作者們也做了進一步的解釋，并在常見的網(wǎng)絡訓練設定下通過實驗驗證了他們的理論。
這篇論文得到了審稿人的一致好評，被ICLR2020接收為口頭報告論文。
論文名稱：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
作者：Zhiheng Huang /Wei Xu /Kai Yu
發(fā)表時間：2015/8/9
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10858?from=leiphonecolumn_paperreview0212
核心問題：這篇論文是完成命名實體識別的工作，這是一系列使用RNN結構并結合CRF層進行NER的工作的文章之一。
創(chuàng)新點：本論文的創(chuàng)新點是使用了雙向LSTM+CRF作為網(wǎng)絡模型，這種創(chuàng)新的意義都是結構上的創(chuàng)新，很多時候模型的效果就是結構上的創(chuàng)新。
研究意義：證明BI-LSTM-CRF模型可以有效地利用過去和未來的輸入信息。
論文名稱：Neural Architectures for Named Entity Recognition
作者：Guillaume Lample /Miguel Ballesteros /Sandeep Subramanian /Kazuya Kawakami
發(fā)表時間：2016/4/7
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10857?from=leiphonecolumn_paperreview0212
推薦原因
核心問題：本文是完成是nlp領域中經(jīng)典的命名識別識別的問題，本論文可以說是承上啟下的作用，它的做法改變了之前的做法，并且之后的很多任務都是使用這樣的基本結構。
創(chuàng)新點：先前的使用的核心模型都是CNN，本文中使用RNN代替CNN，并且搭建了一套RNN+CRF的模型結構，這種模型結構效果不錯
研究意義：通過實現(xiàn)效果，在英語、荷蘭語、德語以及西班牙語上使用LSTM-CRF的實驗都證明了能夠獲得較好的NER性能，并且在沒有任何人工標注特征的條件下，在英語上獲得非常好的性能。
論文名稱：Natural Language Processing (Almost) from Scratch
作者：Ronan Collobert /Jason Weston /Leon Bottou /Michael Karlen /Koray Kavukcuoglu /Pavel Kuksa
發(fā)表時間：2011/1/10
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10856?from=leiphonecolumn_paperreview0212
推薦原因
本文所解決得核心問題：這個論文提出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡得方法來完成多種nlp任務，比如詞性標注、組塊、命名實體識別和語義角色標記。
研究重點：本文算是很早使用深度學習得方法來做類似得任務，它比機器學習得優(yōu)勢就是不懂手動得來構建特征，并且不需要根據(jù)任務得不同構建不同得特征。它通過兩個網(wǎng)絡模型來完成，一個網(wǎng)絡模型用于提取局部的特征，另外一個網(wǎng)絡模型用于提取全局特征。
研究意義：本文使用得核心思想是多任務訓練得思路，具體來說先訓練好word embedding，然后使用該詞向量完成之后得子任務，并且取得了良好得表現(xiàn)。
這篇文章核心使用得是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，其實有些時候我發(fā)現(xiàn)在文本領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡取得的效果也是不錯得。
論文名稱：Intensity-Free Learning of Temporal Point Processes
作者：Shchur Oleksandr /Bilo? Marin /Günnemann Stephan
發(fā)表時間：2019/9/26
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/10386?from=leiphonecolumn_paperreview0212
推薦原因
時間點過程是一類有效的用于建模連續(xù)時間域的異步事件序列方法。該方法在事件預測，因果分析，圖建模等方向有著廣泛的應用。使用該方法的一個核心問題是條件強度函數(shù)的設計。然而簡單的指定強度函數(shù)(指數(shù)分布族等)會造成模型表達能力有限，復雜的方式又會造成強度函數(shù)中survival積分項計算困難，需要借助數(shù)值方法求解。本文另辟蹊徑，不再建模強度函數(shù)，而是分別提出基于流的方法和混合高斯的方法直接建模條件概率。最后的實驗在時間序列預測等任務上達到或者超過了目前的sota, 并且所提出方法非常適合用于學習序列embedding和缺失信息情況下的序列問題。
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