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題目： AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

摘要：

深度學習（DL）技術已滲透到我們生活的方方面面，并為我們帶來了極大的便利。但是，針對特定任務構建高質量的DL系統高度依賴于人類的專業知識，這阻礙了DL在更多領域的應用。自動機器學習（AutoML）成為在無需人工協助的情況下構建DL系統的有前途的解決方案，并且越來越多的研究人員專注于AutoML。在本文中，對AutoML中的最新技術（SOTA）進行了全面而最新的回顧。首先，根據管道介紹AutoML方法，涵蓋數據準備，特征工程，超參數優化和神經體系結構搜索（NAS）。我們更加關注NAS，因為它是AutoML的非常熱門的子主題。然后總結了具有代表性的NAS算法在CIFAR-10和ImageNet數據集上的性能，并進一步討論了NAS方法的一些值得研究的方向：一階段/兩階段NAS，單次NAS以及聯合超參數和體系結構優化。最后，討論了現有AutoML方法的一些未解決的問題，以供將來研究。

隨著web技術的發展，多模態或多視圖數據已經成為大數據的主要流，每個模態/視圖編碼數據對象的單個屬性。不同的模態往往是相輔相成的。這就引起了人們對融合多模態特征空間來綜合表征數據對象的研究。大多數現有的先進技術集中于如何融合來自多模態空間的能量或信息，以提供比單一模態的同行更優越的性能。最近，深度神經網絡展示了一種強大的架構，可以很好地捕捉高維多媒體數據的非線性分布，對多模態數據自然也是如此。大量的實證研究證明了深多模態方法的優勢，從本質上深化了多模態深特征空間的融合。在這篇文章中，我們提供了從淺到深空間的多模態數據分析領域的現有狀態的實質性概述。在整個調查過程中，我們進一步指出，該領域的關鍵要素是多模式空間的協作、對抗性競爭和融合。最后，我們就這一領域未來的一些方向分享我們的觀點。

題目： The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey

摘要： 本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用小樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類:黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

題目

二值神經網絡綜述，Binary Neural Networks: A Survey

關鍵詞

二進制神經網絡，深度學習，模型壓縮，網絡量化，模型加速

簡介

二進制神經網絡在很大程度上節省了存儲和計算成本，是一種在資源有限的設備上部署深度模型的有前途的技術。 然而，二值化不可避免地導致嚴重的信息丟失，甚至更糟的是，其不連續性給深度網絡的優化帶來了困難。 為了解決這些問題，近年來提出了多種算法，并取得了令人滿意的進展。 在本文中，我們對這些算法進行了全面的概述，主要分為直接進行二值化的本機解決方案，以及使用使量化誤差最小化，改善網絡損耗函數和減小梯度誤差等技術進行優化的解決方案。 我們還將研究二進制神經網絡的其他實用方面，例如硬件友好的設計和訓練技巧。 然后，我們對不同的任務進行了評估和討論，包括圖像分類，對象檢測和語義分割。 最后，展望了未來研究可能面臨的挑戰。

作者

Haotong Qina , Ruihao Gonga , Xianglong Liu?a,b, Xiao Baie , Jingkuan Songc , Nicu Sebe

簡介： 在許多將數據表示為圖形的領域中，學習圖形之間的相似性度量標準被認為是一個關鍵問題，它可以進一步促進各種學習任務，例如分類，聚類和相似性搜索。 最近，人們對深度圖相似性學習越來越感興趣，其中的主要思想是學習一種深度學習模型，該模型將輸入圖映射到目標空間，以使目標空間中的距離近似于輸入空間中的結構距離。 在這里，我們提供對深度圖相似性學習的現有文獻的全面回顧。 我們為方法和應用提出了系統的分類法。 最后，我們討論該問題的挑戰和未來方向。

在特征空間上學習足夠的相似性度量可以顯著確定機器學習方法的性能。從數據自動學習此類度量是相似性學習的主要目的。相似度/度量學習是指學習一種功能以測量對象之間的距離或相似度，這是許多機器學習問題（例如分類，聚類，排名等）中的關鍵步驟。例如，在k最近鄰（kNN）中分類[25]，需要一個度量來測量數據點之間的距離并識別最近的鄰居；在許多聚類算法中，數據點之間的相似性度量用于確定聚類。盡管有一些通用度量標準（例如歐幾里得距離）可用于獲取表示為矢量的對象之間的相似性度量，但是這些度量標準通常無法捕獲正在研究的數據的特定特征，尤其是對于結構化數據。因此，找到或學習一種度量以測量特定任務中涉及的數據點的相似性至關重要。

論文主題： Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

論文摘要： 目標檢測是計算機視覺中的基本視覺識別問題，并且在過去的幾十年中已得到廣泛研究。目標檢測指的是在給定圖像中找到具有精確定位的特定目標，并為每個目標分配一個對應的類標簽。由于基于深度學習的圖像分類取得了巨大的成功，因此近年來已經積極研究了使用深度學習的對象檢測技術。在本文中，我們對深度學習中視覺對象檢測的最新進展進行了全面的調查。通過復習文獻中最近的大量相關工作，我們系統地分析了現有的目標檢測框架并將調查分為三個主要部分：（i）檢測組件，（ii）學習策略（iii）應用程序和基準。在調查中，我們詳細介紹了影響檢測性能的各種因素，例如檢測器體系結構，功能學習，建議生成，采樣策略等。最后，我們討論了一些未來的方向，以促進和刺激未來的視覺對象檢測研究。與深度學習。

Attention模型目前已經成為神經網絡中的一個重要概念，注意力模型（AM）自機器翻譯任務【Bahdanau et al 2014】首次引入進來，現在已經成為主流的神經網絡概念。這一模型在研究社區中非常受歡迎，適用領域非常廣泛，包括自然語言處理、統計學習、語音和計算機視覺方面的應用。本篇綜述提供了關于注意力模型的全面概述，并且提供了一種將現有注意力模型進行有效分類的分類法，調查了用于不同網絡結構的注意力模型，并顯示了注意力機制如何提高模型的可解釋性，最后，討論了一些受到注意力模型較大影響的應用問題。