异常检测是一个在各个研究领域和应用领域内得到广泛研究的重要问题。本研究的目的有两个方面:首先,我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的综述。此外,我们还回顾了这些方法对不同应用领域异常的应用,并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法,将最先进的研究技术分为不同的类别。在每一类中,我们概述了基本的异常检测技术,以及它的变体,并给出了关键的假设,以区分正常行为和异常行为。对于我们介绍的每一类技术,我们还介绍了它们的优点和局限性,并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后,我们概述了研究中的未决问题和采用这些技术时所面临的挑战。

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20190114-DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION A SURVEY.pdf
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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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【简介】在智能交通系统中交通预测扮演着重要的角色。精准的交通预测有助于优化通行路线,指导车辆调度,缓解交通拥堵。由于道路网络中不同区域之间复杂且动态的时空依赖关系,这一问题具有很大挑战性。最近几年,有大量的研究工作推进了这一领域的发展,提高了交通系统预测交通的能力。这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。同时,我们也收集和整理了几个相关的公共数据集,并分别在两个数据集上通过对相关的交通预测方法的表现进行了评估。最后,我们对这一领域未来的发展方向进行了探讨。

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题目: Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要:

深度学习(DL)容易受到分布不均匀和对抗性示例的影响,从而导致不正确的输出。为了使DL更具有鲁棒性,最近提出了几种方法:异常检测技术来检测(并丢弃)这些异常样本。本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的概述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术,并提供了这些方法的相对优势和劣势。我们在这次调查中的目标是提供一个更容易并且更好理解的技术,这项技术是在这方面已经做过研究的,且属于不同的类别的。最后,我们强调了在DL系统中应用异常检测技术所面临的未解决的研究挑战,并提出了一些具有重要影响的未来研究方向。

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深度学习(DL)容易受到分布外出和对抗性样本的影响,从而导致不正确的输出。为了使DL更健壮,最近提出了几种后方法异常检测技术来检测(并丢弃)这些异常样本。本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的综述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术,并提供了这些方法的相对优势和劣势。我们在这次调查中的目标是提供一个更容易,但更好地理解技术属于不同的类别,在这方面的研究已经做了。最后,我们强调了在DL系统中应用异常检测技术所面临的未解决的研究挑战,并提出了一些具有重要影响的未来研究方向。

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【简介】自然语言处理(NLP)能够帮助智能型机器更好地理解人类的语言,实现基于语言的人机交流。目前随着计算能力的发展和大量语言数据的出现,推动了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别,特别是NLP等领域取得了显著的进步,数据驱动策略的应用已经非常的普遍。本综述对NLP领域中所应用的深度学习进行了分类和讨论。它涵盖了NLP的核心任务和应用领域,并对深度学习方法如何推进这些领域的发展进行了细致的描述。最后我们进一步分析和比较了不同的方法和目前最先进的模型。

原文连接:https://arxiv.org/abs/2003.01200

介绍

自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支,能够为自然语言和计算机之间提高沟通的桥梁。它帮助机器理解、处理和分析人类语言。NLP通过深入地理解数据的上下文,使得数据变得更有意义,这反过来又促进了文本分析和数据挖掘。NLP通过人类的通信结构和通信模式来实现这一点。这篇综述涵盖了深度学习在NLP领域中所扮演的新角色以及各种应用。我们的研究主要集中在架构上,很少讨论具体的应用程序。另一方面,本文描述了将深度学习应用于NLP问题中时所面临的挑战、机遇以及效果评估方式。

章节目录

section 2: 在理论层面介绍了NLP和人工智能,并将深度学习视为解决现实问题的一种方法。

section 3:讨论理解NLP所必需的基本概念,包括各种表示法、模型框架和机器学习中的示例性问题。

section 4:总结了应用在NLP领域中的基准数据集。

section 5:重点介绍一些已经被证明在NLP任务中有显著效果的深度学习方法。

section 6:进行总结,同时解决了一些开放的问题和有希望改善的领域。

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题目: A survey of deep learning techniques for autonomous driving

简介: 本文目的是研究自动驾驶中深度学习技术的最新技术。首先介绍基于AI的自动驾驶架构、CNN和RNN、以及DRL范例。这些方法为驾驶场景感知、路径规划、行为决策和运动控制算法奠定基础。该文研究深度学习方法构建的模块化“感知-规划-执行”流水线以及将传感信息直接映射到转向命令的端到端系统。此外,设计自动驾驶AI架构遇到的当前挑战,如安全性、训练数据源和计算硬件等也进行了讨论。该工作有助于深入了解深度学习和自动驾驶AI方法的优越性和局限性,并协助系统的设计选择。

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多目标跟踪(MOT)的问题在于在一个序列中跟踪不同目标的轨迹,通常是视频。近年来,随着深度学习的兴起,为这一问题提供解决方案的算法受益于深度模型的表示能力。本文对利用深度学习模型解决单摄像机视频MOT任务的作品进行了全面的综述。提出了MOT算法的四个主要步骤,并对深度学习在每个阶段的应用进行了深入的回顾。本文还对三种MOTChallenge数据集上的现有工作进行了完整的实验比较,确定了一些最优的方法之间的相似性,并提出了一些可能的未来研究方向。

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在过去的几年里,自然语言处理领域由于深度学习模型的大量使用而得到了发展。这份综述提供了一个NLP领域的简要介绍和一个快速的深度学习架构和方法的概述。然后,筛选了大量最近的研究论文,并总结了大量相关的贡献。NLP研究领域除了计算语言学的一些应用外,还包括几个核心的语言处理问题。然后讨论了目前的技术水平,并对该领域今后的研究提出了建议。

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题目: Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

简介: 多对象跟踪(MOT)的问题在于遵循序列中不同对象(通常是视频)的轨迹。 近年来,随着深度学习的兴起,提供解决此问题的算法得益于深度模型的表示能力。 本文对采用深度学习模型解决单摄像机视频中的MOT任务的作品进行了全面的调查。 确定了MOT算法的四个主要步骤,并对这些阶段的每个阶段如何使用深度学习进行了深入的回顾。 还提供了对三个MOTChallenge数据集上提出的作品的完整实验比较,确定了表现最好的方法之间的许多相似之处,并提出了一些可能的未来研究方向。

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DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI-OBJECT TRACKING.pdf
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