深度強化學習簡明教程分享，ACL、ICJL

ACL-2017年會議論文下載位址分享

ACL會議（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然語言處理與計算語言學領域最高級別的學術會議， 由計算語言學協會主辦， 每年一屆。 ACL-2017於今年7月30日-8月3日在加拿大溫哥華召開， 會議已經結束， 下面整理本次大會所有論文， 供大家下載。

地址：http://www.aclweb.org/anthology/P/P17/

ICML 2017 深強化學習， 決策和控制簡化教程分享

深度學習是一種結合了高容量的神經網路模型和簡單、可擴展的訓練演算法的一種方法。 深度學習已經在包括電腦視覺， 語音辨識和自然語言處理等一系列監督學習領域產生了巨大影響。 深度學習之所以能取得這一成功，

是因為深度學習可以通過深的網路來捕捉複雜的、高維的函數， 學習靈活的分散式表達。

這種能力能夠被帶到現實世界， 來解決實際的決策和控制問題嗎？實際的控制決策問題中， 模型不僅要歸類複雜的感官模式， 而是還要判斷他們的長期後果的行動和原因是什麼。 決策和控制問題沒有出現在更類似於的深學習應用的技術， 因此需要提出一些新的演算法來滿足需求， 深度強化學習技術應運而生。

ICML-2017放出了一個關於深度強化學習的簡單教程， 涉及到深強化學習、最優控制等基礎理論， 討論從深度學習到決策和控制的技術， 包括基於模型的演算法， 模仿學習和逆強化學習， 探索深度強化學習技術前沿和目前深強化學習演算法的限制。

教程下載地址：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28371343

IJCAI-2017年會議論文下載地址分享

2017年國際人工智慧聯合會議， 簡稱IJCAI-2017， 將於2017年8月19日-25日在澳大利亞墨爾本召開， 由國際人工智慧聯合會議（IJCAI）主辦。 IJCAI是國際AI研究人員的主要國際聚會， 自1969年至2015年的奇數年間每兩年舉行一次。

IJCAI-16於2016年7月9日至7月15日在美國紐約市舉行。 IJCAI-17即將於2017年8月19日至25日在澳大利亞墨爾本舉行。 今天先給大家分享IJCAI-2017年論文集。

地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2017/

模型匯總20-TACOTRON一種端到端的Text-to-Speech合成模型

Google昨天發佈一篇題為《TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS 》的論文， 提出了一種end-to-end的文本到語音的合成模型。 文本到語音合成系統通常由多個模組組成，

例如文本分析模組， 聲學模型和音訊合成模組。 構建這些元件通常需要廣泛的領域知識， 並且可能包含一些脆弱的設計選擇。 在本文中， 作者提出了Tacotron， 一種從字元直接合成語音的， 一種端到端的文本到語音模型。

給定<文本， 音訊>對， 可以從頭開始隨機初始化該模型， 進行訓練。 作者提出了幾個關鍵技術， 使序列後續框架在這個具有挑戰性的任務中表現良好。 Tacotron在美式英語合成方面獲得了3.82主觀得分， 評分返回0-50-500500-50-5000-50-50500500-50-50500-50-500-50-50000-50-5級， 在自然方面0-50550-50-50-5000550-50-5-550-5550-50-50-5產系統00-50-5acot0-50-5生成語音0-50-5本級自0-50快得多。

論文下載地址：https://arxiv.org/abs/1703.10135