دليل

• الحوار إلى العمل: قاعدة معرفية كبيرة من الأسئلة والأجوبة جلسة

• اللغة الطبيعية تحليل لمعرفة من تعليقات المستخدمين

• العصبية الدلالي نموذج البيانات المؤتلف

• SMPL-X: معبرة القبض على الجسم: احصل على اليدين والوجه، والجسم من صورة واحدة

• SMPL: نموذج خطي جلود متعددة

الحوار إلى العمل: قاعدة معرفية كبيرة من الأسئلة والأجوبة جلسة

أطروحة العنوان: الحوار إلى العمل: ConversationalQuestion وردا على مدى قاعدة المعارف كبيرة النطاق

الكاتب: DayaGuo / DuyuTang / NanDuan / دقيقة gZh أوو / JianYin

تاريخ النشر: 2018/09/13

أوراق تحتوي على وصلة: HTTP : //Papers.nips.cc/paper/7558-dialog-to-action-conversational-question-answering-over-a-large-scale-knowledge-base.pdf

أوصت السبب: القضية الأساسية: ورقة يبني نظام إدارة الحوار، هو نظام وردا على سؤال على أساس خرائط المعرفة.

ابتكارات: إدارة الحوار هو تحليل الدلالي الأساسية، وتقترح هذه الورقة طريقة لتتحول إلى التمثيل المنطقي للشكل اللغة الطبيعية، فإنه يدخل عنصر إدارة الذاكرة مربع الحوار، والتي تستخدم المنطق التاريخي عند إنشاء شكل للحوار الحالي الكيانات، المسندات وتسلسل العملية. من أجل تجنب تستغرق وقتا طويلا في حالة تكرار مستودع على نطاق واسع خلال تدريب قبل الاتساع اولا بحث خوارزمية للحصول على الإجابة الصحيحة يمكن أن تولد تسلسل الخطاب والعمل، من احتمال تسلسل العمل المتوقع الناتجة عن نموذج لتحقيق أقصى قدر من التعلم. تستطيع أن تحل القضية صعودا وهبوطا، وكذلك الكلمات الأجنبية تشير إلى

آثار للبحوث: هذا النموذج ونماذج أخرى لها ميزة أكثر كبيرة، والنتائج الجيدة التي تحققت، وهنا لتعطيني الإلهام نقطة أخرى هي لدمج مزيد من المعلومات المصب للقيام بهذه المهمة.

اللغة الطبيعية تحليل لمعرفة من تعليقات المستخدمين

ورقة العنوان: تعلم العصبية الدلالية محلل من ملاحظات العضو

الكاتب: SrinivasanIyer / إيوان غير Konstas / AlvinCheung

تاريخ النشر: 2017/04/27

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //arxiv.org/pdf/1704.08760.pdf

أوصت السبب

المشكلة الأساسية: ورقة يقوم به محلل الدلالي، جوهر هو أن تتحول إلى اللغة الطبيعية يمكن أن نفهم الكمبيوتر وتنفيذ لغة SQL ولدت

ابتكارات: تقترح هذه الورقة طريقة لبسرعة وبسهولة بناء قاعدة بيانات واجهة اللغة الطبيعية لمجال جديد، وإنشاء نموذج سلسلة نهاية العصبية، والتحويل المباشر من اللغة الطبيعية إلى SQL التمثيل. ثم نموذج للتعلم على الانترنت، على الانترنت من خلال نشر من أجل الحصول على ردود فعل مباشرة للمستخدم، ومن ثم استخدام هذه التغذية الراجعة لتحسين تأثير النموذج

تبين التجارب أن هذه الطريقة يمكن نشرها بسرعة إلى أي مجال هدف جديد، مثل محلل الدلالي من الصفر الحصول على قاعدة البيانات عبر الإنترنت الأكاديمية: الآثار المترتبة على الأبحاث.

العصبية الدلالي نموذج البيانات المؤتلف

عنوان الاطروحة: إعادة التركيب بيانات العصبية الدلالية توزيع

الكاتب: روبن جيا / بيرسي ليانغ

تاريخ النشر: 2016/06/11

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //arxiv.org/pdf/1606.03622.pdf

أوصت السبب

المشكلة الأساسية: هذه هي مهمة محلل الدلالي القيام به، وهذا هو واحد من أكثر المجالات الهامة حقل البرمجة اللغوية العصبية، وكيفية فهم كلمة واحدة، لإكمال المهمة المصب هو مفتاح حل المشكلة.

الابتكار: هذه الورقة يقترح المؤلفون نموذج الإطار الجديد، من أجل وضع قواعد واضحة للمنطق، وسيتم ضخ عليه في معرفة مسبقة العفن من أجل الحصول على التمثيل الدلالي دقيقة للغاية، ومن ثم تسهيل مهمة المصب، هو المصب نموذج عالمي، وآليات تكرار النموذج القائم RNN من الاهتمام.

أهمية: إعادة تنظيم البيانات لتحسين دقة النموذج RNN على ثلاثة التحليل الدلالي من مجموعات البيانات، بحيث النموذج يحتوي على الإشراف على مقارنة البيانات العادية المنصوص GeoQuery الحصول على أحدث الأداء.

SMPL-X: معبرة القبض على الجسم: احصل على اليدين والوجه، والجسم من صورة واحدة

عنوان الرسالة معبرة الجسم الالتقاط: الأيدي 3D، والوجه، والجسم من صورة واحدة

الكاتب: Pavlakos جورجيوس / Choutas فاسيليوس / قرباني نعمة / Bolkart تيمو / عثمان أحمد A. A. / Tzionas ديميتريوس / أسود مايكل J.

تاريخ النشر: 2019/04/11

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //arxiv.org/abs/1904.05866

أوصت السبب

SMPL-X: حساب نموذج 3D من الموقف الإنساني، والإيماءات، وتعبيرات الوجه من الصور أحادي واحدة. ويمكن تمديد هذا النموذج من قبل SMPL التفاصيل الكاملة للاليدين والوجه التعبيرية.

تم تحسين أطروحة SMPLify في عدة طرق هامة:

الكشف عن ورقة الوجه واليدين والقدمين الموافق السمة 2D، وتركيب كاملة من SMPL-X نموذج لهذه الميزات.

وMoCap الورق مع مجموعات كبيرة من البيانات من الشبكة العصبية لتدريب الموقف الجديد.

وتعرف هذه الورقة سريعة ودقيقة عقوبة الإختراق.

ورقة كشف الجنسين ونموذج الجسم السليم (ذكر، انثى أو محايدة) تلقائيا؛

قمنا بتقييم دقة 3D تخطط مجموعة بيانات جديدة

HTTPS: // smpl السينية. غير اكتساب نموذج، رمز والبيانات اللازمة لدراسة .tue.mpg.de.

SMPL: نموذج خطي جلود متعددة

عنوان الاطروحة: SMPL: A البشرة متعدد شخص النموذج الخطي

الكاتب: ماثيو الحصان النطاط / Naureen محمود / خافيير روميرو / جيرارد بونس-مول / مايكل J. الأسود

تاريخ النشر: 2015/10/01

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //dl.acm.org/doi/10.1145/2816795.2818013

أوصت السبب

اقترحنا الجديد شكل يتغير شكل الجسم وموقف نموذج التعلم المرتبطة بها والتي هي أكثر دقة من النموذج السابق، ومتوافق مع خط أنابيب الرسومات الموجودة. الجلد متعددة الخطية نموذج (SMPL) هو قمة القائمة على نموذج من الجلد، ويمكن أن تمثل بدقة الموقف الجسم الطبيعي لجميع أنواع الجسم. معلمات النموذج من بيانات التعلم يتضمن قالب بقية تشكل، الوزن مزيج، تتعلق بموقف الشكل المختلط، شكل المختلط وموقف مشترك المتصلة بالهوية من قمة الرأس إلى regressor. يختلف عن النموذج التقليدي، ترتبط شكل مختلطة لموقف دوران عناصر المصفوفة تشكل دالة خطية. هذه صيغة بسيطة لنموذج التدريب بأكمله من أشخاص مختلفين كبير نسبيا في أوضاع مختلفة محاذاة 3D عيون. استخدام من أربعة البديل SMPL التقييم الكمي مختلط أو مزدوج خطية من الجلد، وتبين أن كلا من نموذج يستند BlendSCAPE من نفس البيانات أكثر دقة. كما سيتم تمديدها SMPL إلى النموذج الحقيقي للتشوه ديناميكية من الأنسجة اللينة. لأنه يقوم على مزيج من الجلد، لذلك SMPL متوافقة مع جعل المحرك الحالي، أنها يمكن أن تستخدم لأغراض البحث.

SMPL هو 3D النمذجة الحالي هو النار من المشروع، وتقوم العديد من الدراسات على هذه التكنولوجيا.

وضعت أيضا SMPL-X (النمذجة تحسين كبير في الوجه)، SMPL-H (تحسين نمذجة تفاصيل اليد)، SMPLify (بوز الثابتة النمذجة صورة 2D) والعديد من الإصدارات الأخرى.

الحاجة إلى مصدر السجل تحميل .

الموقع الرسمي: HTTPS: // smpl. غير .tue.mpg.de /

فريق الكتاب بتجنيد

من أجل تقديم خدمة أفضل لشبابنا AI، AI Yanxishe رسميا قسما جديدا "أوراق" على أمل أن بأنها "نقطة اهتمام" ورقة البلمرة AI طالب الشباب، الذي أوصت به فرز الأوراق، استعراض تفسير رمز على الإنجاب. لتصبح التعلم المتطورة في الداخل والخارج لمناقشة نتائج البحوث ونشر مكان التجمع، ولكن أيضا للبحث ممتاز تنتشر على نطاق واسع ومعترف بها.

نتمنى لكم الحب الأكاديمية، يمكنك إضافة المؤلفون إلى فريقنا.

انضمام إلى فريق الكتاب يمكنك الحصول على

1. قسم من هذه المادة مع اسمك، سوف يقاتل من ألمع النجوم الأكاديمية

2. الإتاوات المربحة

التحريف 3.AI الشركات الشهيرة، والرعاية تذاكر الجمعية، والهدايا التذكارية، الخ، الخ حصرية المحيطة بها.

تاريخ الكتاب الفريق تحتاج:

1. هل تحب الورق الموصى به لغالبية أعضاء الروتاري Yanxishe

2. أوراق القراءة يؤلف

إذا كنت على استعداد للانضمام إلى منظمة العفو الدولية Yanxishe فريق بدوام جزئي من مؤلفي ورقة، ويمكنك إضافة القليل شقيقة العمليات بريد إلكتروني الصغير ، ملاحظات "جزء من أطروحة"