【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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【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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【简介】近些年,将计算智能应用于金融业已经引起了学术界和金融界的广泛关注。研究人员发布了大量的研究成果和各种各样的模型。同时,在机器学习领域,深度学习在近期也引起了大量的关注,主要是因为这些经典的深度学习模型表现优于传统模型。金融是深度学习模型开始受到关注的一个特殊领域,然而,这个领域非常开放,仍然存在很多研究机会。在这篇综述中,我们尝试着提供一个已经开发好的,可用在金融应用当中的深度学习模型。我们不仅根据模型的实现进行了分类,还对这些深度学习模型进行了分析。此外,我们还旨在确定未来深度学习模型在金融领域有可能的实现,以及强调了该领域正在进行的研究。

原始链接:

https://arxiv.org/abs/2002.05786

介绍

股票市场预测、算法交易、信用风险评估、投资组合配置、资产定价和衍生品市场都是机器学习研究人员关注的领域,他们致力于开发出能够为金融业提供实时工作解决方案的模型。因此,目前文献中存在大量有关的出版物和实现。

然而,在机器学习领域中,深度学习是一个新兴的领域,并且每年都在快速增长。结果越来越多的深度学习金融模型开始出现在会议和期刊上。我们在这篇论文中关注的是目前在金融领域深度学习模型之间的不同之处。在这种方式下,依据各自的兴趣点研究人员和从业者可以决定他们应该走哪条路。

在这篇论文中,我们尝试着为下列研究中的问题提供答案:

  • 有哪些金融应用可以用到深度学习?
  • 当前在这些应用领域中的研究现状如何?
  • 从学术/工业研究的角度来看,哪些领域有很大的潜力?
  • 在不同的应用环境中哪些深度学习模型表现更好?
  • 深度学习模型和传统的机器学习技术相比如何?
  • 在金融领域深度学习研究的未来方向是什么?

金融领域中的机器学习

早在40年前,金融就一直是最受机器学习关注的应用领域之一。到目前为止,在金融的各个领域已经发表了成千上万的研究论文,整体的兴趣似乎不会很快消失。尽管这篇调查论文仅仅关注于深度学习的实现,但是我们希望通过引用过去20年的相关调查,为读者提供一些以前在金融领域关于机器学习研究的见解。

深度学习

深度学习是一种特定类型的机器学习,由多个ANN层组成。它为数据建模提供了高级别的抽象。目前,主要的深度学习模型有以下几种:

DMLP(深度多层感知机)、CNNs、RNNs、LSTM、RBMs(受限波兹曼机)、DBNs(Deep Belief Networks 和自编码器(AEs)。

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【简介】随着深度表示学习的发展,强化学习(RL)已经成为了一个强大的学习框架,其可以在高维度空间中学习复杂的规则。这篇综述总结了深度强化学习(DRL)算法,提供了采用强化学习的自动驾驶任务的分类方法,重点介绍了算法上的关键挑战和在现实世界中将强化学习部署在自动驾驶方面的作用,以及最终评估,测试和加强强化学习和模仿学习健壮性的现有解决方案。

论文链接: https://arxiv.org/abs/2002.00444

介绍:

自动驾驶(AD)系统由多个感知级任务组成,由于采用了深度学习架构,这些任务现在已经达到了很高的精度。除了感知任务之外,自主驾驶系统还包含多个其他任务,传统的监督学习方法已经不再适用。首先,当对agent行为的预测发生变化时,从自动驾驶agent所处的环境中接收到的未来传感器观察到的结果,例如获取市区最佳驾驶速度的任务。其次,监督信号(如碰撞时间(TTC),相对于agent最佳轨迹的侧向误差)表示agent的动态变化以及环境中的不确定性。这些问题都需要定义随机损失函数来使其最大化。最后,agent需要学习当前环境新的配置参数,预测其所处的环境中每一时刻的最优决策。这表明在观察agent和其所处环境的情况下,一个高维度的空间能够给出大量唯一的配置参数。在这些场景中,我们的目标是解决一个连续决策的问题。在这篇综述中,我们将介绍强化学习的概念,强化学习是一种很有前景的解决方案和任务分类方法,特别是在驱动策略、预测感知、路径规划以及低层控制器设计等领域。我们还重点回顾了强化学习在自动驾驶领域当中各种现实的应用。最后,我们通过阐述应用当前诸如模仿学习和Q学习等强化学习算法时所面临的算力挑战和风险来激励使用者对强化学习作出改进。

章节目录:

section2: 介绍一个典型的自动驾驶系统及其各个组件。

section3: 对深度强化学习进行介绍,并简要讨论关键概念。

section4: 探讨在强化学习基本框架上对其进行更深层次,更加复杂的扩展。

section5: 对强化学习用于自动驾驶领域的所面临的问题提供一个概述。

section6: 介绍将强化学习部署到真实世界自动驾驶系统中所面临的挑战。

section7: 总结

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大数据正在成为智能交通系统(ITS)的一个研究热点,这可以在世界各地的许多项目中看到。智能交通系统会产生大量的数据,将对智能交通系统的设计和应用产生深远的影响,从而使智能交通系统更安全、更高效、更有利可图。在ITS中研究大数据分析是一个蓬勃发展的领域。本文首先回顾了大数据和智能交通系统的发展历史和特点,接着讨论了ITS系统中进行大数据分析的框架,总结了ITS系统中的数据源和采集方法、数据分析方法和平台以及大数据分析应用领域。同时介绍了大数据分析在智能交通系统中的几个应用实例,包括道路交通事故分析、道路交通流量预测、公共交通服务规划、个人出行路线规划、轨道交通管理与控制、资产维护等。最后,本文讨论了在ITS中应用大数据分析的一些开放性挑战。

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题目: Network Representation Learning: A Survey

摘要:

随着信息技术的广泛应用,信息网络越来越受到人们的欢迎,它可以捕获各种学科之间的复杂关系,如社交网络、引用网络、电信网络和生物网络。对这些网络的分析揭示了社会生活的不同方面,如社会结构、信息传播和交流模式。然而,在现实中,大规模的信息网络往往使网络分析任务计算昂贵或难以处理。网络表示学习是近年来提出的一种新的学习范式,通过保留网络拓扑结构、顶点内容和其它边信息,将网络顶点嵌入到低维向量空间中。这有助于在新的向量空间中方便地处理原始网络,以便进行进一步的分析。在这项调查中,我们全面回顾了目前在数据挖掘和机器学习领域的网络表示学习的文献。我们提出了新的分类法来分类和总结最先进的网络表示学习技术,根据潜在的学习机制、要保留的网络信息、以及算法设计和方法。我们总结了用于验证网络表示学习的评估协议,包括已发布的基准数据集、评估方法和开源算法。我们还进行了实证研究,以比较代表性的算法对常见数据集的性能,并分析其计算复杂性。最后,我们提出有希望的研究方向,以促进未来的研究。

作者简介:

Xingquan Zhu是佛罗里达大西洋大学计算机与电气工程和计算机科学系的教授,在中国上海复旦大学获得了计算机科学博士学位。曾在多家研究机构和大学工作过,包括微软亚洲研究院(实习)、普渡大学、佛蒙特大学和悉尼科技大学。主要研究方向:数据挖掘、机器学习、多媒体系统、生物信息学。

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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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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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