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| 本文作者： AI研習社 | 2019-10-21 14:47 |
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「本周論文推薦精選」是 Paper 研習社推出的全新欄目，展現社友們在研習論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優秀論文，幫助大家一起學習、討論每個領域最新、最精彩的學術論文。
①
#線性回歸模型# #計算機圖形技術#
基于計算機圖形技術的藝術品定價
推薦理由：這篇論文要解決的是藝術品定價的問題。
這是出自北大匯豐商學院的工作，首次嘗試了使用計算機圖形學技術來進行藝術品的定價。不過這篇論文并沒有用到復雜的深度神經網絡或其他機器學習模型，而是最常見的線性回歸模型，只不過在模型的輸入變量中除了尺寸、材料、署名等繪畫的基本信息外，還用到了作者自己定義的線條和顏色的方差（用來衡量畫作的精致程度，以及被仿造的難度），而加入這些方差確實能夠更好地擬合藝術品的成交價格。
看標題會讓人以為會是一篇很有趣的論文，因為藝術的抽象和人們對藝術品的欣賞因人而異的特點，使得藝術品定價其實存在很大的不確定性。不過這篇論文只是計算機視覺技術在藝術品定價方面的一個小小的嘗試，并沒有用到很多很復雜的模型，還有待之后的研究繼續探索。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/682?from=leiphonecolumn
推薦人：琴?福克納（清華大學信息與通信工程專業，Paper 研習社特約作者）
②
#深度學習#
卷積神經網絡研究進展
推薦理由：本論文是對近幾年來卷積神經網絡CNN發展的綜述，卷積神經網絡作為深度學習中最為重要的基礎模型之一，在眾多領域卷積神經網絡已經取得了成功，近些年來隨著深度學習的發展，卷積神經網絡變得越來越深，提出了眾多的改進模型，本文就是對其進行總結，不夸張的講看完這篇論文，卷積神經網絡應該是沒問題了。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/814??from=leiphonecolumn
推薦人：Magic（燕山大學計算機機，Paper 研習社特約作者）
③
#監督學習#
在基于技巧的紙牌游戲中改進對監督學習的搜索
推薦理由：1、解決問題：在非完備游戲中的采樣，更真實的采樣方法
2、創新點：非完備信息Skat的應用，得到了更強的Skat bot；
使用人類玩家數據，采用深度NN對單個卡牌位置預測
3、研究意義：
對Ai在非完備信息領域的探索，以及更細分領域（Trick-base）游戲的解決方案的創新。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/235?from=leiphonecolumn
推薦人：Simon-xc
④
#弱監督學習#
弱監督學習的簡要介紹
推薦理由：在這篇文章中，作者指出雖然目前的機器學習技術取得了巨大的成功，然而由于數據標注成本較高，許多任務很難獲得充分的監督信息。因此，弱監督學習被期待能有所作用。
這篇文章回顧了弱監督學習的研究進展，主要集中在三種典型類型上：incomplete supervision，僅給出一部分帶標簽的訓練數據；inexact supervision，訓練數據帶有粗粒度的標簽；inaccurate supervision，給定的標簽數據不一定是真實的。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/680?from=leiphonecolumn
推薦人：feima0969（清華大學數據科學，Paper 研習社特約作者）
⑤
#半監督學習#
相互指導的半監測皮膚檢測網絡
推薦理由：提出了一種新的數據驅動皮膚分割方法，該方法可以從單個肖像圖像中穩健地計算皮膚區域。
與之前的方法不同，本文使用人體區域作為弱語義指導，考慮到很難獲得大量手動標記的皮膚數據。
具體來說，提出了一個雙任務網絡，通過半監督學習策略聯合檢測皮膚和身體。該網絡由一個共享編碼器和兩個獨立的解碼器組成，分別檢測皮膚和身體。對于任何解碼器，其輸出也起到另一個解碼器的作用。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/232?from=leiphonecolumn
推薦人：望北（重慶郵電大學計算機科學與技術專業）
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