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| 本文作者：AI研习社 | 2019-10-31 11:06 |
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「本周论文推荐精选」是 Paper 研习社推出的全新栏目，展现社友们在研习论文的过程中，推荐自己所阅读到的优秀论文，帮助大家一起学习、讨论每个领域最新、最精彩的学术论文。
①
#循环神经网络#
基于注意力机制的循环神经网络的文本分类研究
推荐理由：核心问题：文本分类是机器学习的主要任务之一。它旨在设计合适的算法，使计算机能够自动提取特征并对文本进行分类。
创新点：这主要是基于关键字和神经网络语义的分类和合成分类。前者将关键字的作用分为阶段，后者则侧重于角色之间的单词组合。本文提出的方法综合了这两种方法的优点。它使用注意机制来学习每个单词的权重。在该设置下，关键字的权重更高，常用词的权重更低。
研究意义：注意力机制是当前的火热应用，注意力机制来源于图像，现在在nlp领域应用很多，增加注意力机制的nlp任务往往能够取得很好的效果。
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/2651?from=leiphonecolumn
推荐人：magic（燕山大学计算机技术专业，Paper 研习社特约作者）
②
#深度强化学习#
Wuji: 使用进化深度强化学习进行自动在线战斗游戏测试
推荐理由：这篇论文要解决的是大规模商业游戏的自动化智能测试问题。
在游戏开发的过程中，需要对游戏进行测试。依靠人力的手动测试往往费时费力，而自动化的游戏测试的研究和应用还处于比较初级的阶段。智能测试的挑战在于游戏本身是一个不断决策的过程，导致游戏中的bug隐藏得很深，只有在特定的情况下才会被触发。在以往的研究中心，深度强化学习算法被用于各种电子游戏中，但是只考虑了如何赢得比赛，而不是游戏测试，不能有效覆盖需要测试的分支场景。这篇论文提出了名为Wuji的实时游戏测试框架，通过融合了进化算法、深度强化学习算法和多目标优化机制，在赢得游戏和探索游戏空间之间取得了较好的平衡，并且在网易的游戏上验证了框架的有效性。
这篇论文是强化学习研究在游戏测试领域的探索性工作，这个领域还有很多值得研究的问题。
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/2583?from=leiphonecolumn
推荐人：琴•福克纳（清华大学信息与通信工程专业，Paper 研习社特约作者）
③
#机器学习#
基于函数加密来增强机器学习的隐私性
推荐理由：本文所致力解决的问题是市面上缺少对加密数据进行计算的函数加密解决方案 。函数加密与同态加密类似，都能对加密数据进行计算，但它的知名度不如同态加密那么高，与同态加密相比，它的优势是计算成本相对较低。 虽然现在已经有通用化的函数加密方案，但是它们所依赖的假设(assumption)是非标准的，难以理解的，并且时间成本很高。
这篇论文提出并实现了函数加密库在 C 语言以及 Go 语言上的实现，并且提供了针对多种函数加密方案的简便易用的API ,潜在的应用方向包括：保护隐私的心血管疾病在线预测器，匿名流量热图以及加密数据的图像分类。这些都在论文中有对应的章节进行阐述，并提供了对应的开源代码实现。
它对这个领域的作用是完善了函数加密在其现实场景中的应用，为开发人员提供了用于其产品原型以及函数加密学术研究的测试平台。
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/2580?from=leiphonecolumn
项目链接：https://github.com/fentec-project
推荐人：余杭
④
#强化学习#
强化学习之双重Qlearning
推荐理由：1.DQN的结果过于乐观
2.调整神经架构
3.是目前强化学习比较前沿的神经网络结构
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/1252?from=leiphonecolumn
推荐人：周周周周
⑤
#卷积神经网络#
用于文本分类的深层次卷积神经网络
推荐理由：
核心问题：本文提出了一种低复杂度用于文本分类的词级深度卷积神经网络（cnn）结构，能够有效地表示文本中的长距离关联
关键点：提出了一种单词级别的深层 CNN 模型，来捕捉文本的全局语义表征，该模型在不增加太多的计算开销的情况下，通过增加网络深度可以获得最佳的性能
研究意义：最近的研究表明字级CNN更准确 比最先进的深度网络速度快得多。
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/3008?from=leiphonecolumn
推荐人：贾斯丁•卡内
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