NIPS 2016精选论文

weixin_38113026

于 2020-06-04 07:06:19 发布

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分类专栏：人工智能学术前沿

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本文精选NIPS 2016五篇重要论文，涵盖Active Memory与Attention机制、Stein Variational Gradient Descent、Coresets在Bayesian Logistic Regression中的应用、Data Programming快速创建训练集以及残差网络的集成学习解释。通过这些论文，深入理解深度学习和概率推理的最新进展。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

人工智能和机器学习的顶级会议 Neural Information Processing Systems 2016 （NIPS 2016）12月已经在西班牙的巴塞罗那圆满举行。因为 NIPS 的论文涵盖主题非常广泛，所以一般读者很难从浩如烟海的文献中即刻抓取到有用信息。同时，读到有价值的信息需要专业知识和不少时间投入。在本文中，继续上一期，笔者精选出5篇有意思的文章，为读者解惑。

Can Active Memory Replace Attention

概要：Active Memory 能够替代 Attention 吗？本文想要探讨这样的话题。不过，从结果看，答案是，不能。

这篇文章来自 Google Brain 的 Lukasz Kaiser 和 Samy Bengio。文章的主旨是想使用一种叫做 Active Memory 的机制来替代 Attention 机制。文章通过扩展第一作者在 ICLR 2016提出的一个 Neural-GPU 模型，使其拥有 Active Memory 的能力并且叫做 Extended-Neural GPU，通过机器翻译来展现该机制可与 Attention 匹敌。不过，读者们需要注意，文中提出的 Active Memory 机制主要基于 Convolution Operator，是否能够扩展到其他模型，还需要

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