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组会ppt与论文--每一次的精心准备都值得留下记录😛

数据科学研讨会记录

2018-3-16

Title	Detail	Author
Why should I trust you	提出了开源工具"Lime"，能够解释样本的预测结果，并且增加模型本身的可解释性	Fuyingnan
Deep Residual Learning for Image Recognition	提出了更深层次的卷积网络架构——残差网络，解决了传统模型中网络难以训练的问题	Zhurenyu
A Unified Probabilistic Framework for Name Disambiguation in Digital Library	将姓名消歧问题formalize成一个隐马尔科夫随机场，并提出了参数估计的两阶段算法；提出了自动确定重名人数的auto K算法	Lina
JointExtractionofEntitiesandRelations	将实体识别和关系提取统一为序列标注问题，使用同一个模型同时进行实体识别和关系提取	Kuangjun

2018-3-23

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Mask R-CNN	提出了Mask R-CNN用于图像的实例分割	yuruonan
Deep Reinforcement Learning for Mention-Ranking	采用神经网络和强化学习技术增加共指消解的准确率	chenyuanzhe
Question Answering with Subgraph Embeddings	采用基于子图嵌入的方法，进行问答系统的训练和答案预测	tanglumin
RNN学习心得	介绍了RNN相关概念，讲解了梯度消失和权重冲突问题	yangkang

2018-3-30

Title	Detail	Author
Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data	提出一个新的关系分类模型，由实体选择器和关系分类器构成，能够在“Sentence Level”提取关系。将实体选择问题转换成强化学习问题。	GuHang
Pix2code: Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot	使用CNN和RNN的联合模型，将网页的UI图转化为对应的HTML代码	E Shen
JAVA GC机制	讲解了java的内存分配机制和垃圾回收机制	YinJiaLing

2018-4-13

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Convolutional Sequence to Sequence Learning	An architecture based entirely on convolutional neural networks for sequence to sequence learning(such as NMT)	CuiYiFeng
DeepFM：A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Predicti	回顾了过去的CTR模型，以及介绍了一系列基于深度学习的CTR模型（FNN,PNN,WDL）	ChenLeiHui
Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network	介绍了Memory Network，用于情感分析问题	Void-Yu

2018-4-20

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Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning	使用ID-LSTM + HS-LSTM学习文本结构，并用策略梯度法进行强化学习	JinLiJiao
Human Action Adverb Recognition: ADHA Dataset And A Three-stream Hybrid Model	贡献了一个数据集：x为人类动作的视频流序列，y为动作对应的副词。 例如识别接吻的视频是“甜蜜地”，"激动地"，“绅士地” ...	SunChen

2018-5-4

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Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Network	周志华提出的gcForest多粒度级联森林	FuYingNan
Structure Regularized Neural Network for Entity Relation Classification for Chinese Literature Text	利用结构正则化简化句法结构，进行关系提取	KuangJun
Ranking-Based Name Matching for Author Disambiguation in Bibliographic Data	KDD Cup 2013第二名，使用基于字符串和元路径的相似度进行作者姓名消歧	LiNa

组会 2018-5-18

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Modeling Mention, Context and Entity with Neural Networks for Entity Disambiguation	2015年实体消岐的最优模型，采用神经网络，使用了Embedding，卷积，神经张量网络等结构。	ChenYuanZhe
解析HashTable，HashMap，ConcurrentHashMap	讨论了java中该三种结构的特点，主要从多线程安全性、性能等方面考虑	YinJiaLing