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上海科技大学ACL2018高分论文:混合高斯隐向量文法

自然语言处理领域的传统方法着重于处理离散符号之间的复杂结构,但近几年随着深度学习的兴起,出现了很多将符号向量化结合神经网络的方法。而将深度学习方法与传统 NLP 方法有机结合将会是自然语言处理领域未来的一个重要方向。 本文介绍了一篇来自于上海科技大学的 ACL 2018 论文“Gaussian Mixture Latent Vector Grammars”。该论文将传统的上下文无关文法与深度学习中的符号向量化思想相结合,提出了一种全新的“隐向量文法”,拓展了前人在文法向量化方面的工作,并获得了不错的实验效果。 该论文在 ACL 2018 审稿中获得了 6/5/5 的高分,是 ACL 2018 为数不多获得 6 分评审的长文。按 ACL 2018 的官方说明,6 分意味着审稿人认为这篇论文有可能改变整个领域并值得推荐最佳论文。据官方统计,ACL 2018 长文评审中仅有 0.4% 是 6 分,即总共只给出了约 12 个 6 分。 ■ 论文 | Gaussian Mixture Latent Vector Grammars■ 链接 | https://www.paperweekly.sit...

基于正交拉普拉斯脸的人脸识别算法研究

直觉上,自然存在的人脸数据可以由支持的概率分布采样生成或者近似于环绕空间的子流线型分布。据此,我们提出了一种基于外观的人脸识别算法,称为正交拉普拉斯脸(Orthogonal Laplacianface,简称OLPP)。该算法基于局部保持映射(Locality Preserving Projection,简称LPP)算法,其中LPP算法的目标是找到在面部流形空间中拉普拉斯-贝特拉算子特征函数的一个线性近似。然而,LPP是非正交的,于是就给重建数据带来了困难。OLPP方法是生成正交基函数,相比于LPP将会拥有更好的邻域保护能力。因为邻域保护能力与分辨能力有着潜在的联系,所以OLPP有望比LPP具有更高的分辨能力。基于三个人脸数据库的实验结果表明了我们所提算法的有效性。 关键字: 基于外观的视觉 人脸识别 局部保持投影 正交局部保持投影 1 引言 最近,基于外观的人脸识别受到了很多关注[20][14]。 一般来说,将尺寸为n1×n2的人脸图像表示为图像空间R n1×n2中的矢量。 我们用脸空间来表示所有人脸图像的集合。 虽然图像空间具有很高的维度,但是脸空间通常是嵌入在环绕空间中的维度很...

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