相信很多来到这里的人和我第一次到这里一样,都是想找一种比较好的目标跟踪算法,或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解,虽然这个问题是经典目标跟踪算法,但事实上,可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法),而是那些即将成为经典的,或者就目前来说最好用.速度和性能都看的过去的tracker.我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向,接下来我将介绍我所认识的目标跟踪,尤其是相关滤波类方法,分享一些我认为比较好的算法,顺便谈谈我的看法. 一 先来混个脸熟,大概了解一下目标跟踪

本期NLP 专题论文笔记,涵盖对话系统.命名实体识别(NER)和QA系统,希望对你有所帮助. 一.对话系统 论文 | Affective Neural Response Generation 链接 | http://www.paperweekly.site/papers/1043 作者 | Jeffreygao 1. 论文动机 论文来自华为诺亚方舟实验室. 都说人工智能要有情感,能体会到人的喜怒哀乐,今天就来介绍一篇带有情绪的 chatbot.在以往的研究中,大部分对话系统都只关注生成对话的语法

对话系统 1. 论文动机 论文来自华为诺亚方舟实验室. 都说人工智能要有情感,能体会到人的喜怒哀乐,今天就来介绍一篇带有情绪的 chatbot.在以往的研究中,大部分对话系统都只关注生成对话的语法语义是否合理,这里面有考虑上下文的,有结合主题的,有生成长句子的等等.但很少有对话系统关注情感,这是很不合理的.因为在聊天中,当一个人表示难过的时候,另一方经常会回应适当的安慰:当一方感到开心时,另一方也会为其感到快乐.就好比 A 说"我的宠物狗去世了",B 很自然应该回复"我为你感

原文地址:http://www.douban.com/note/164191021/ "模型.状态和行为特征.场景"和"四象图",建模观的命名与立象. 建模原语:四象图 作者:achieveidea@gmail.com 命名:模型.结构特征.行为特征.场景(及其规约). 释义: 模型,描述事物为一组时间函数,蕴藏了与事物相关的所有事实. 特征,从模型上剥离的一组时间函数.特征分为两大类,一类是结构特征,一类是行为特征. 场景,模型凝聚相应的特征持续一段时间,描述一段

一. 要解决什么问题,难度在哪里? Google DeepMind 团队在 NIPS 2015 发表了一篇题为 "Teaching Machines to Read and Comprehend" 的论文 [1].这篇论文想解决的问题是:如何让计算机回答提问.具体来说,输入一篇文章(d)和一句提问(q),输出文章中的一个词组,作为回答(a). 譬如输入以下这段文章, The BBC producer allegedly struck by Jeremy Clarkson will no

CNN/日常邮件阅读理解任务的彻底检查 联合编译:章敏,陈圳 摘要 NLP尚未解决的核心目标是,确保电脑理解文件回答理解问题.而通过机器学习系统,解决该问题的一大阻碍是:人类-注释数据的可用性有限.Hermann等人通过生成一个超过百万的实例(将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对)来寻求解决方案,结果显示神经网络可以通过训练,提高在该任务方面的性能.本文中,我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测.我们的主要目标是,了解在该任务中,需要什么深度的语言理解.一方面,我们仔细的手动分

雷锋网曾编译了<干货分享 | 深度学习零基础进阶大法!>系列,相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解,其基本的模型架构(CNN/RNN/LSTM)与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了.今天这一部分,我们将通过新一批论文,让你对深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解.由于第三部分的论文开始向细化方向延展,因此你可以根据自己的研究方向酌情进行选择.雷锋网对每篇论文都增加了补充介绍.这一弹主要从自然语言处理以及对象检测两方面的应用进行介绍. 本文编译于外媒 github,原文标

  注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用   本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html      近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总

文章描述:漫谈互联网产品商业需求文档(BRD)的设计. BRD是英文"Business Requirement Document"的缩写,根据英文直译过来就是"商业需求文档"的意思,指的就是基于商业目标或价值所描述的产品需求内容文档(报告),其核心的用途就是用于产品在投入研发之前,由企业高层作为决策评估的重要依据. BRD与PRD的差异 BRD不同于常见的MRD(Market Requirement Document-市场需求文档)和PRD(Product Requ