gg游戏修改器7.5版_gg游戏修改器安卓版

作者：佚名来源：网友日期:2025-02-23 05:00:21

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机器之心整理

参与：一鸣

本周 NeuralPS 2019 论文评审结果公布，其中包括周志华等的一篇「AI 蒙汗药」论文。同时还有一些有趣的研究，如网易伏羲实验室的 GAN 建立游戏角色、上海交大的无监督词嵌入命名实体识别等论文，同时还有关于深度学习数学计算和 GAN 的应用综述论文。

GAN 的总体分类。

StackGAN的总体架构。

AttnGAN 的架构

表 1：文本-图像转换任务中使用的 GAN 的方法总结。

推荐：GAN 是近年来图像处理领域最值得关注的算法之一。本文是目前相当全面的一篇 GAN 的综述，为读者提供了 GAN 在不同场景下的方法全景图。

论文 3：Evaluating the Search Phase of Neural Architecture Search

作者：Christian Sciuto、Kaicheng Yu、Martin Jaggi、Claudiu Musat、Mathieu Salzmann
论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.08142

无监督命名实体识别模型的基本架构。左图的模型用于实体文本的检测，右图的模型则用于实体类型的预测。

强化学习模型的框架图示。

推荐：万能的词嵌入又有新应用。本文是上海交大的一篇论文，用词嵌入进行无监督的命名实体识别任务，为文本数据上进行无监督学习提供了新的思路。

论文 5：Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder

作者：Ji Feng、Qi-Zhi Cai、 Zhi-Hua Zhou
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09027.pdf

摘要：本文提出了高效生成对抗训练数据的最先进方法之一——DeepConfuse，通过劫持神经网络的训练过程，教会噪声生成器为训练样本添加一个有界的扰动，使得该训练样本训练得到的机器学习模型在面对测试样本时，泛化能力尽可能地差，非常巧妙地实现了「数据下毒」。

「数据下毒」即让训练数据「中毒」，具体的攻击策略是通过干扰模型的训练过程，对其完整性造成影响，进而让模型的后续预测过程出现偏差。（「数据下毒」与常见的「对抗样本攻击」是不同的攻击手段，存在于不同的威胁场景：前者通过修改训练数据让模型「中毒」，后者通过修改待测试的样本让模型「受骗」。）

推荐：这篇又名为「AI 蒙汗药」的论文作者是周志华等，采用了从数据层面对模型进行攻击的方法。论文已被 NeuralPS 2019 接收。

论文 6：Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation

作者：Tianyang Shi、Yi Yuan、Changjie Fan、Zhengxia Zou、Zhenwei Shi、Yong Liu
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.01064

摘要：角色定制系统是角色扮演类游戏（RPG）的重要组成部分，玩家可以根据自身喜好对他们游戏中角色的面部外观进行编辑，而不使用默认模板。本文提出的方法能够根据输入的人脸照片自动创建玩家的游戏角色。基于面部相似性度量和参数搜索范式，并通过解决大量具有物理意义的人脸参数的优化问题，研究者制定了上述「艺术创造」过程。

方法概览。该方法可基于输入人脸图像自动生成游戏角色，它基于人脸相似性度量和参数搜索机制（对大量具备物理意义的面部参数执行搜索）实现。之后用户可以根据需要自行微调生成游戏角色的面部参数。

该方法的处理流程。模型包括模拟器 G(x) 和特征提取器 F (y)。前者模拟游戏引擎的行为，以用户定制的面部参数 x 为输入，生成「渲染后」的人脸图像 y。后者则决定了人脸相似性度量可以执行的特征空间，以搜索最优的面部参数集。

推荐：本文是网易伏羲实验室的一篇论文，是 GAN 在游戏领域一个非常有创意的应用。利用人脸图像生成游戏中的角色人脸参数。据论文介绍，这个方法已在网易的游戏中使用了百万次。

论文 7：Rethinking the Number of Channels for the Convolutional Neural Network

作者：Hui Zhu, Zhulin An, Chuanguang Yang, Xiaolong Hu, Kaiqiang Xu, Yongjun Xu
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.01861v1

摘要：最近的一些神经架构搜索（NAS）相关的论文——尽管取得了一定的成果，但缺少一种能够设计卷积神经网络中通道数的 NAS 方法。本文提出了一种针对卷积神经网路通道数的高效自动架构搜索方法。在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集分类任务上，可以使用很小的计算资源（0.4~1.3 GPU-days）来发现新的架构，并分别取得了 0.5% 和大约 2.3% 的精确度提升，而且模型参数更少。作者认为，这一方法适用于各种卷积神经网络，用于快速发现合适的通道数。

推荐：NAS 的研究正在渗透到深度学习的各个领域，甚至可以设计神经网络的通道数。本文作者来自中科大和中科院，适合读者了解 NAS 的前沿应用。

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