俱乐部本学期第一次研讨会

一转眼就到12月啦!

不过广州依然金秋的景象

上下学路上丹桂飘香

关注着AI Club的你也闻到了吗

天气变化多端 大家也要爱惜身体呢

?????小编改做天气预报了?

小编是想说,感谢大家的关注:

一年中只喜欢你们四天——

春天夏天秋天和冬天!!!

正题预警!!!

上周末俱乐部举办了第一次全体会员的seminar,其中语音语言理解部三位同学进行了阶段性学习汇报分享,另外两位师兄进行了知识分享。全俱乐部的同学都积极到现场参与了讨论。活动全程干货满满,学术氛围浓厚,同时又不乏轻松有趣的互动!有幸到达现场的小编表示:和强者一起交流真是收获颇丰啊!

先一起来看看本次seminar的流程吧

时间

2018.11.25

word2Vec模型

魏依璐同学分享了知名的word2Vec模型的实现机制

机器阅读理解

倪庆千同学分享了机器阅读理解任务的概况和基础模型

句法分析

苏亮州同学带来了句法分析任务的讲解

医学报告

实验室硕士王福宇师兄带来了image caption和医学报告生成的框架分享

Object Detection

实验室硕士陈日全师兄带来了经典的Object Detection任务中,众多优秀模型的讲解和演化

会员们专心听着报告

看见他们听得如此认真

欲知详情如何??

01

word2Vec模型

魏依璐同学从为什么要使用word2vec开始,讲解了基于Hierarchical Softmax和Negative Sampling两种模型的数学思想和公式验算。其中重点讲解了CBOW方法,Skip Gram方法在两种模型中的相似和不同之处,以及计算过程中损失函数构建,和优化方式等内容。在30分钟里,由浅入深带大家领略了word2vec之美。

02

机器阅读理解

倪庆千同学首先大体介绍了阅读理解任务的流程即分为表示问题,检索问题和答案生成三个步骤。其次介绍了深度学习在机器阅读理解任务中所扮演的角色,并重点讲解了“Teaching Machines to Read and Comprehend”论文中提出的基本模型“Attentive Reader”,对于模型中的Encoding层,Decoding层,Attention层的作用和实现进行了详细的讲解。

最后,倪庆千同学还带我们浏览了模型的实现代码,可谓干货满满!

03

句法分析

首先苏同学用幽默风趣的语言解释了为什么我们需要句法分析,句法分析和其他NLP任务的区别是什么。之后介绍了两种主流的方法:短语结构文法(context-tree grammars)和依存分析(dependency parsing)。接下来重点介绍了依存分析的来龙去脉,从依存分析方法的基本思想,到Google大规模标注数据集带来的该方法的蓬勃发展,再到依存分析方法的训练和评估途径,最后分享了如何使用神经网络进行依存分析的实现。

04

医学报告

王福宇师兄从caption model的任务讲起,分享了仅生成一句话的基础的caption model的框架讲起,详细分析了训练的过程和测试的过程,并强调了两者的细微差别。

之后师兄讲解了Attention机制在caption模型中的应用。接下来师兄讲解了从一张图片中生成多个句子的模型架构,针对Hierarchical model做了详细的分析。最后师兄列出了一些经典论文推荐给大家阅读。

05

Object Detection框架演变

陈日全师兄带来了经典的Object Detection任务中,众多优秀模型的讲解和演化,并分享了其中有趣的小故事。

师兄从RCNN模型讲起,详细分析了该模型的开创性和不足之处,之后进一步延伸到FastRCNN,FasterRCNN等模型,除了two-stage模型,师兄也讲解了YOLO和SSD两个经典的one-stage模型,对于两大类模型的不同和相似之处,师兄也进行了又细致又深度的分析,台下同学听得津津有味!

整个过程中台上台下积极互动,不仅会员们积极就讨论的话题相互间交换意见,解答疑惑,同时实验室的师兄师姐们也帮助我们一起学习,一起理解。

最后

当然是最令人期待的合照环节啦!

看到此情此景:

小编已经开始期待下一次seminar的到来了!

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181201G0LKV700?refer=cp_1026
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