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「本週論文推薦精選」是 Paper 研習社推出的全新欄目，展現社友們在研習論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優秀論文，幫助大家一起學習、討論每個領域最新、最精彩的學術論文。
①
#循環神經網絡#
基於注意力機制的循環神經網絡的文本分類研究
推薦理由：核心問題：文本分類是機器學習的主要任務之一。它旨在設計合適的算法，使計算機能夠自動提取特徵並對文本進行分類。
創新點：這主要是基於關鍵字和神經網絡語義的分類和合成分類。前者將關鍵字的作用分為階段，後者則側重於角色之間的單詞組合。本文提出的方法綜合了這兩種方法的優點。它使用注意機制來學習每個單詞的權重。在該設置下，關鍵字的權重更高，常用詞的權重更低。
研究意義：注意力機制是當前的火熱應用，注意力機制來源於圖像，現在在nlp領域應用很多，增加註意力機制的nlp任務往往能夠取得很好的效果。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2651?from=leiphonecolumn
推薦人：magic（燕山大學計算機技術專業，Paper 研習社特約作者）
②
#深度強化學習#
Wuji: 使用進化深度強化學習進行自動在線戰鬥遊戲測試
推薦理由：這篇論文要解決的是大規模商業遊戲的自動化智能測試問題。
在遊戲開發的過程中，需要對遊戲進行測試。依靠人力的手動測試往往費時費力，而自動化的遊戲測試的研究和應用還處於比較初級的階段。智能測試的挑戰在於遊戲本身是一個不斷決策的過程，導致遊戲中的bug隱藏得很深，只有在特定的情況下才會被觸發。在以往的研究中心，深度強化學習算法被用於各種電子遊戲中，但是隻考慮瞭如何贏得比賽，而不是遊戲測試，不能有效覆蓋需要測試的分支場景。這篇論文提出了名為Wuji的實時遊戲測試框架，通過融合了進化算法、深度強化學習算法和多目標優化機制，在贏得遊戲和探索遊戲空間之間取得了較好的平衡，並且在網易的遊戲上驗證了框架的有效性。
這篇論文是強化學習研究在遊戲測試領域的探索性工作，這個領域還有很多值得研究的問題。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2583?from=leiphonecolumn
推薦人：琴•福克納（清華大學信息與通信工程專業，Paper 研習社特約作者）
③
#機器學習#
基於函數加密來增強機器學習的隱私性
推薦理由：本文所致力解決的問題是市面上缺少對加密數據進行計算的函數加密解決方案 。函數加密與同態加密類似，都能對加密數據進行計算，但它的知名度不如同態加密那麼高，與同態加密相比，它的優勢是計算成本相對較低。 雖然現在已經有通用化的函數加密方案，但是它們所依賴的假設(assumption)是非標準的，難以理解的，並且時間成本很高。
這篇論文提出並實現了函數加密庫在 C 語言以及 Go 語言上的實現，並且提供了針對多種函數加密方案的簡便易用的API ,潛在的應用方向包括：保護隱私的心血管疾病在線預測器，匿名流量熱圖以及加密數據的圖像分類。這些都在論文中有對應的章節進行闡述，並提供了對應的開源代碼實現。
它對這個領域的作用是完善了函數加密在其現實場景中的應用，為開發人員提供了用於其產品原型以及函數加密學術研究的測試平臺。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/2580?from=leiphonecolumn
項目鏈接：https://github.com/fentec-project
推薦人：餘杭
④
#強化學習#
強化學習之雙重Qlearning
推薦理由：1.DQN的結果過於樂觀
2.調整神經架構
3.是目前強化學習比較前沿的神經網絡結構
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/1252?from=leiphonecolumn
推薦人：週週週週
⑤
#卷積神經網絡#
用於文本分類的深層次卷積神經網絡
推薦理由：
核心問題：本文提出了一種低複雜度用於文本分類的詞級深度卷積神經網絡（cnn）結構，能夠有效地表示文本中的長距離關聯
關鍵點：提出了一種單詞級別的深層 CNN 模型，來捕捉文本的全局語義表徵，該模型在不增加太多的計算開銷的情況下，通過增加網絡深度可以獲得最佳的性能
研究意義：最近的研究表明字級CNN更準確 比最先進的深度網絡速度快得多。
論文鏈接：https://paper.yanxishe.com/review/3008?from=leiphonecolumn
推薦人：賈斯丁•卡內
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