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正文
转载自：HyperAI
虽然 2019 年已经渐行渐远，但回顾这一年，人工智能领域发生的很多大事件产生的影响依然深远。
从黑洞照片公布到量子霸权实现，从清华天机芯到 ZAO App 的 AI 换脸，从中国人脸识别第一案到 AI 合成语音诈骗……
同时，在 AI 引发颇多思考的一年中，优秀的论文也源源不断地诞生，让我们得以了解和学习，在 AI 领域各个方向的技术所取得的新进展。
我们收集了 Reddit 上，网友分享的 「2019 最喜欢的论文」 ， 与大家分享，希望大家能从这些论文中，对 2020 年人工智能的发展方向、前沿技术，略窥一二。
Reddit 传送门：
http://dwz.win/wke
1
理论研究
《借助欠平滑 HAL，有效估计路径可微分目标参数》
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.05607.pdf
在本文中，作者认为， 功能参数平滑特征的渐近有效估计量，都可在易验证的全局欠平滑条件下，借助 Spline-HAL-MLE 获取。
通过使用 targeted HAL-MLE 作为元学习步骤，有可能得到一个估计器，该估计器可将 superlearning、 undersrmoothed HAL-MLE 以及 TMLE 结合利用。
平均密度值参数的模拟结果
2
计算机视觉
《BA-Net： 密集捆绑调整网络》
论文链接：
http://dwz.win/wmQ
本文介绍了一种神经网络， 通过特征束调整（BA），来解决运动结构（SfM）问题。 此外，这项工作引入了一种新颖的深度参数化，来恢复密集的每像素深度。
整个系统很好地结合了领域知识（硬编码多视图几何约束）和机器学习，从而解决极具挑战性的 SfM 问题。大规模实验证明，该方法优于传统 BA 及当下的深度学习方法。
BA-Net 结构一览
3
计算机视觉
《MoCo： 无监督视觉表示学习方法》
论文链接： https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf
论文的一作是计算机视觉领域大牛何恺明。 该方法在一系列无监督计算机视觉相关任务中，都表现优异。 MoCo 从 IN-1M 到 IG-1B 的改进引人注目，但相对较小，这表明较大规模的数据可能没有被充分利用。
除简单的实例区分任务以外， MoCo 还可以应用于 masked auto-encoding 等自监督任务，无论是语言方向还是视觉方向。
三种对比损失机制的概念比较
4
无监督学习
《通过隐藏单元对抗进行无监督学习》
论文链接：
http://dwz.win/wuJ
在文中，作者 设计了一种学习算法， 该算法利用隐藏层中的全局抑制，能够以一种完全无监督的方式，学习早期的特征检测器。
这些低层特征检测器通常可借助监督的方式，训练高层权重，从而使整个网络的性能可与标准前馈网络的性能相提并论，通过反向传播算法，实现简单的训练任务。
训练算法的 Pipeline
5
理论研究
《N-BEATS： 可用于可解释时间序列预测的神经基础扩展分析》
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1905.10437.pdf
作者在本文中提出并验证了用于单变量 TS 预测的新型架构。该架构通用且灵活，在各种 TS 预测中，都表现良好。
该实验证明 DL 可以多任务方式，在多个时间序列上训练模型，并且支持共享独立的学习任务。 研究人员推测，N-BEATS 的优秀表现，可以部分归因于它执行了元学习的形式，未来将在该领域进行更深入的研究。
—— END ——