Synced 深度研学社 每周干货,每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少,每周进步一点点~
【入门书籍】 Deep Learning Research Review: Generative Adversarial Nets
by Adit Deshpande
简介:这篇文章第一部分介绍了深度学习中的Generative Adversarial Net,简短地介绍了其中的generative model和discriminative model。文章第二部分总结了三篇与GAN相关的论文: Laplacian pyramid of adversarial networks, generative adversarial text to image synthesis, 和super resolution using GANs.
【技术分析】End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access
by Bhuwan Dhingra, Lihong Li, Xiujun Li, Jianfeng Gao, Yun-Nung Chen, Faisal Ahmed, Li Deng
简介:作者来自Carnegie Mellon University,Microsoft Research,和National Taiwan University。这篇论文是强化学习在对话系统中的应用,提出基于概率的End-to-End联合训练方式,保留了可微性。实验结果显示这种训练方式对带噪音的输入有着更好的表现结果。
【资源分享】CoreNLP by Stanford
简介:CoreNLP是斯坦福提供的自然语言分析工具,支持将语言学分析应用到自然语言文本中,支持的自然语言包括英语、阿拉伯语、汉语、法语、德语、西班牙语。这是一个灵活度高、延展性好的框架,可迅速上手进行快速可靠的文本分析。