♂♀小鼠傍地走，
你还没有女（男）朋友！
CNS 都到手，
竟然还没女（男）朋友？
各位科学的明日之星：
为什么你的头脑可以和古往今来的大师交谈，你的灵魂却不得不在“5.20”的夜晚独自孤单？
难道真的是知识改变了命运？
不，可能是你的文献还看得不够。
传说在各大学术期刊里，隐藏着不少“爱情宝典”，只等待有缘人的挖掘。
今天这个黄道吉日，就请你跟我们来看（找）文（对）献（象）吧！
找对象的第一步，当然是双向选择。
你心中的TA究竟喜欢什么样的异性？这4篇论文帮助你知己知彼。
择偶篇
男人喜欢傻白甜，而女人一点也不
——Adair, L., Andersen, B., & Hinton, T.(2020). He looks “easy” and she’s not into it: Sexual exploitation cues and attraction. Evolutionary Behavioral Sciences. 《进化行为科学》
研究人员请151名女大学生给110名男生的照片打分，看看这些男生在长期选择（恋爱结婚）和短期选择（露水情缘）方面的吸引力有多大。
照片里含有一些隐藏线索：年轻、害羞、迷糊、酗酒、幼稚、鲁莽等。研究人员假设，男性的这些特质可能让他们更容易被异性“骗色”。
结果女生们很容易就辨认出了这些特质，并且认为这样的男生更容易被“PUA”。
这项研究告诉我们：对异性脆弱的一面，女性和男性嗅觉同样敏锐。但不同之处在于，男性对“傻白甜”女生会比较感兴趣，而女性则普遍认为“easy boy”们实在是没啥魅力。
“女人不会被那些容易操纵或欺骗的男人吸引。”研究人员说，“女人喜欢什么？健康的身体，有趣的灵魂。简而言之，女人对那些似乎对她们也感兴趣的男人感兴趣。看起来‘easy’并不性感，只有能很好地回应她的兴趣，才性感。”
这种情况下，男人偏爱“女汉子”
——Marcinkowska, U. M.et al.(2014). Cross-cultural variation in men's preference for sexual dimorphism in women's faces. Biology Letters.《生物学快报》
研究人员调查了28个国家的男性对女性的面容偏好。
不出所料，所有国家的男性都更喜欢富有“女人味儿”的面孔，比如拥有大大的眼睛和丰满的嘴唇。科学家认为，这些特征都跟雌激素关系密切，可能是“好生养”的标志。
而且，男人在不考虑建立长期关系的情况下，会更加偏好这种高度女性化的长相。
但耐人寻味的是，在那些经济社会很不发达，人们的健康难以得到保障的地区，长相“爷们儿”一些的女性会更受欢迎。
科学家判断，这可能是因为在严酷的环境下，比起找个温温软软好生养的小娇妻，男性更迫切的需求是拥有一位能够并肩作战的贤内助。
比起“玄铁直男”，“暖男”就是更受欢迎啊
——Arisvet Díaz et al.(2021). Ewes prefer subordinate rather than dominant rams as sexual partners. Applied Animal Behaviour Science.《应用动物行为学》
上篇论文说了，男人普遍喜欢女人味满满的异性。那女性是不是也喜欢男人味爆表的“玄铁直男”呢？
似乎不是。
在羊群里，最强势的公羊能够拥有全部雌性。但如果母羊们能自己选择，情况又会如何？
研究人员把一只强势的公羊（领头羊）拴在围场的一端，把一只性情温顺的公羊拴在另一端。然后让七只发情的母羊进来，让它们自由选择交配对象。这个实验在不同羊群中重复了多次。
结果发现，在至少四分之一的羊群中，没有一只母羊选择平日里趾高气昂的领头羊。其他羊群里，选择和领头羊交配的母羊也非常少。在研究人员看来，母羊们似乎很享受温柔的公羊的陪伴。
人群中开展的实验也有类似发现。BBC出品的纪录片《两性奥秘》里，研究者通过对一张照片进行技术处理，让一张脸从极度女性化到极度男性化连续变化。
一张脸从极度女性化（左）连续变化为极度男性化（右）。图源：《两性奥秘》
结果发现，相比百分百纯爷们的脸，女性被试更喜欢相对柔和一些的男性面孔：帅，又不至于难以接近。
女被试：我想这张脸告诉我，他不会帅到不可接近；科学家：你选择的这种脸孔是所谓的父亲脸孔。
科学家对此的解释是：这是一种典型的“爸爸脸”。女性的潜意识认为，这样的男性会更好地供养妻儿。
别小看“凤凰男”，他们的魅力是跨物种的
——Jiani Chen，Yuqi Zou，Yue-Hua Sun，Carel ten Cate.(2019). Problem-solving males become more attractive to female budgerigars.Science.《科学》
说起科学版爱情宝典，怎么能少了中国科学家的这篇《科学》论文？
中科院动物研究所的鸟类学专家发现，对异性缘不佳的公鹦鹉们进行为期一周的特训，就能让它们翻身变成“凤凰男”，打败之前更有魅力的“高富帅”，逆袭赢得美人归。
学习打开食盒的虎皮鹦鹉 课题组供图
研究人员首先筛选出一批不受异性欢迎的“loser”鹦鹉，然后手把手教会它们打开复杂的食物盒子。整个过程需要3步：揭开盖子、打开门、拉出抽屉。
然后研究人员重新设了一个“相亲局”，让鹦鹉姑娘能够同时看到“高富帅”和“前loser”们解决问题时的样子。
母鹦鹉完全被会开食盒的小伙（右）吸引了 课题组供图
结果，鹦鹉姑娘完全被那些能用娴熟手法打开食盒的小伙子吸引了，而面对盒子束手无策的高富帅们，这次变得无人问津。
由此可见，凭借聪明和勤奋逆天改命，过上更好的生活，即便在鹦鹉眼中，也特别特别帅的。
上面4篇论文告诉我们：不管人还是动物，在择偶时都充满实用主义。
雄性最喜欢生育能力优秀的异性，而在世道艰险时，又需要一位贤内助；而雌性则喜欢能力出众又温柔体贴的伴侣。
但在真正走入一段关系时，人类的行为就显得更为复杂。
恋爱篇
男女之间友谊太纯？自信点，让它“变质”吧
——Lemay, E. P., & Wolf, N. R. (2016). Projection of Romantic and Sexual Desire in Opposite-Sex Friendships How Wishful Thinking Creates a Self-Fulfilling Prophecy.personality and social psychology bulletin.《个性与社会心理学通报》
男女之间的友谊纯吗？很常见的情况是：一方比较纯，另一方比较不纯。
200多对自称是“柏拉图”式的纯·异性朋友参加了一项研究。问卷调查一下：果不其然，其中一些人对朋友怀抱着暗戳戳的想法。
有意思的是，那些对朋友怀抱特殊“兴趣”的人，往往也会高估朋友对自己的兴趣，简称“自作多情”。同时自我感觉良好的人也更容易高估朋友对自己的兴趣，简称“谜之自信”。
而且，男性“自作多情”和“谜之自信”的程度明显高于女性。
可别小看这种虚幻的信心，它会让人勇于开始行动，比如主动调情、更亲密的语言和肢体接触，甚至直接告白。在这种情况，还真有不少异性朋友接受了对方抛出的绣球，友情直接升级为爱情！
但研究人员也发现，主动一方的成功率和其自身的配偶价值（个人魅力+外在条件）显著相关。简而言之就是“帅者不难，难者不帅”。而且，你的配偶价值高不高，你自己说了不算，你的朋友说了才算。
一见钟情的“一见”，其实大有讲究
——Kellerman, J., Lewis, J., & Laird, J. D. (1989). Looking and loving: The effects of mutual gaze on feelings of romantic love. Journal of Research in Personality.《人格研究杂志》
和陌生异性不间断地对视2分钟，你会怎么样？
会尴尬？会抵触？社恐患者可能会直接选择狗带（Go Die）。
但科学家说：真实情况比这更可怕——你们可能会突然相爱。
研究人员做了两组实验：
在实验I中，96名志愿者按照“男女搭配”“互不相识”的原则两两配对，分别按如下几种方式互瞅2分钟：凝视彼此的眼睛，凝视彼此的手，一个人看对方的眼睛一个人看对方的手。
结果发现，互相凝视对方眼睛的一对男女，产生了更多的情感和尊重。而且专心凝视的效果最好，如果你一边看对方，一边脑子里在想其他事（比如数对方眨了几次眼），效果就会大打折扣。
但如果你一直盯着对方的手看……然后就没有然后了。
在进一步的实验II中，36名男士和36名女士两两配对，互相凝视对方的眼睛。2分钟后，他们的激情之爱、对伴侣的好感及情感上的联结都显著增加。
如果环境给力，比如有闪烁的烛光和曼妙的音乐，那么激情之爱的攀升幅度更加惊人。
36个问题，让你们从萍水相逢变成亲密爱人
——Aron, Arthur; Melinat, Edward; Aron, Elaine N.; Vallone, Robert Darrin; Bator, Renee J.(1997).The experimental generation of interpersonal closeness: A procedure and some preliminary findings.Personality and Social Psychology Bulletin.《个性与社会心理学通报》
今天要介绍的最后一篇论文，是一篇见证奇迹的论文。完全陌生的大学生们被两两分组坐在一起，在45分钟内互相提问36个问题。
在58对参与后续调查问卷的学生中，57%的人在实验结束后还互相联系过，35%的人在一起做了一些事情，37%的人随后上课都坐在一起。而且，所有人的依恋风格都变得更加健康积极。
据说，其中一对在6个月后领证了，还邀请所有参与实验的人参加了他们的婚礼！
这36个问题，有些很天马行空：假如一个水晶球能告诉你关于自己、人生和未来的一切答案，你想知道什么？
有些很私密：你人生中最尴尬的时刻是什么？
有些很轻松：用“我们”造三个句子，比如“我们都在这个房间里”。
有些甚至很残酷：你最无法接受哪位亲人死去，为什么？
为什么这些问题会有如此神奇的效果？
研究人员解释：“亲密关系发展的关键在于：持续的、不断升级的、互惠的、个性化的自我表露。”当你向另一个人敞开心扉时，美好的关系也在迅速滋长。
这篇论文实在太火了。连谢耳朵和胖妮也一起做过这个实验：
图源：《生活大爆炸第8季》
今天的爱情宝典就介绍到这里。
现在想想，这7篇论文分别告诉我们关于恋爱的什么道理呢？
无非就是：自尊一点、强大一点、温柔一点、勤奋一点、自信一点、凝视对方的眼睛、打开自己的心扉。
不管找不找对象，我们都可以向这些方向努力。
最后，在这个特殊的日子，祝愿各位才华横溢、智慧非凡的科学网读者们：
告别科研狗、单身狗的“双料小狗”，变身学术牛、生活牛的“全面大牛”！
大数据文摘出品
文章来源：opendatascience.com
编译：Ivy、狗小白、云舟
作为一名前半生奉献给学术，现在投身业界的研究者，Daniel Gutierrez习惯在数据科学业内工作的同时，跟进学术界的最新动态。
最近，通过一场网络研讨会，他发现人工智能大神吴恩达（Andrew Ng）也有一样的习惯。吴恩达提到，他经常随身携带一个装满研究论文的文件夹，利用搭车的空闲时间研究论文。
Daniel Gutierrez因此建议，不管是数据科学从业者还是研究者，都可以准备一个论文文件夹来装一些论文，就像吴恩达建议的：如果你每周阅读几篇论文（部分论文可以泛读），一年后你就阅读了100多篇论文，足够比较深入地了解一个新领域。
在这篇文章中，Daniel Gutierrez列出了2018年最具影响力的20篇数据科学研究论文清单，所有数据科学家都应该认真回顾。我还收录了一些综述性文章，它们可以帮助你看到当前技术领域的发展情况，同时还有完整的参考文献列表，其中不乏很多具有开创性的论文。
新一年随身携带的论文合集，不如就从这里开始吧！
无法科学上网的同学，可以在大数据文摘后台回复“数据科学论文 ”下载合集。
一种新型无梯度下降的反向传播算法
我们都知道，在20世纪70年代初引入的反向传播算法是神经网络学习的支柱。反向传播利用大名鼎鼎的一阶迭代优化算法进行梯度下降，用于寻找函数的最小值。本文中， Bangalore的PES大学研究人员描述了一种不使用梯度下降的反向传播方法。他们设计了一种新算法，使用Moore-Penrose伪逆找出人工神经元权重和偏差的误差。本文还在各种数据集上进行了数值研究和实验，旨在验证替代算法的结果是否符合预期。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1802.00027.pdf
一份基于深度学习的情感分析
情感分析经常被用于识别和分类文本中所表达的观点，因为它可以确定作者对特定主题、产品等态度是积极、消极还是中性的，所以在处理社交媒体数据时，情感分析非常有价值。
深度学习日益流行，它是一种强大的机器学习技术，可以学习到数据的多层特征并生成预测结果。随着深度学习在许多其他应用领域的成功，近年来，深度学习在情感分析中也得到了广泛的应用。本文对深度学习进行了全面的综述，并对其在情感分析领域的应用现状也进行了分析。
下载链接：
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf
应用数学家所理解的深度学习是什么
作为一名数学家，我喜欢看一些关于数据科学的技术文档，并找到它们与应用数学的联系。本文从应用数学的角度出发，对深入学习的基本思想进行阐述。多层人工神经网络已在各个领域中被广泛使用，这场深度学习革命的核心实际上可以追溯到应用和计算数学的基础概念：特别是在微积分、偏微分方程、线性代数和近似/优化理论的概念中。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1801.05894.pdf
论深度学习的起源
本文对深度学习模型进行了全面的历史回顾，它从人工神经网络的起源介绍到在过去十年的深度学习研究中占据主导地位的模型：如卷积神经网络、深度信念网络和循环神经网络。本文还重点介绍了这些模型的先例，分析了早期模型的构建过程，以及模型的发展历程。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1702.07800.pdf?
循环神经网络研究进展
循环神经网络（RNN）能够从时间序列数据中学习序列特征和长期依赖性。RNN由一堆非线性单元组成，单元之间至少有一个连接形成有向循环。一个训练完备的RNN可以模拟任何一个动态系统，然而，RNN在训练时一直受到长期依赖性问题的困扰。本文对RNN进行了综述，并着重介绍了该领域的一些最新进展。
下载链接：
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf
关于深度学习的十大质疑
尽管深度学习的历史根源可以追溯到几十年前，但“深度学习”这一术语和技术在五年前才开始流行起来，当时该领域被Krizhevsky、Sutskever和Hinton等人所统治，他们在2012年发表了经典之作“基于深度卷积神经网络的图像分类”。但在接下来的五年中，深度学习领域中又有什么发现呢？在语音识别、图像识别和游戏等领域取得长足进步的背景下，纽约大学的AI反对者Gary Marcus对深度学习提出了十个问题，并表明如果我们想要获得通用的人工智能，深度学习必须辅以其他技术。
下载链接：
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf
深度学习中的矩阵微积分
本文较为全面的介绍了深度神经网络中（以及参考文献表中大多数论文）所需的所有线性代数知识。除了基础微积分知识之外，本文深奥的数学知识很少。请注意，若你还是深度学习新手，这篇论文对你来说意义不大；相反，若你已经熟悉神经网络基础知识并希望加深对基础数学的理解，这篇论文将非常适合你研究。
相关报道：
https://arxiv.org/abs/1802.01528
群组归一化
批量归一化（BN）是深度学习开发中的里程碑技术，它使得各种网络的训练成为了可能。但是，沿批量维度进行归一化会带来一些问题：当批量大小变小时，由于批次统计估计不准确，BN的误差会迅速增加。这限制了BN在训练大型模型以及计算机视觉任务（包括检测、分割视频）中的使用，因为这些任务需要的是受内存消耗限制的小批量。本文由Facebook AI研究人员（FAIR）提出，将Group Normalization（GN）作为BN的简单替代方案。GN将通道分成群组，并在每组内计算标准化的均值和方差。GN的计算与批量大小无关，并且其准确性在各种批量大小中都是稳定的。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf
平均参数比重能带来更广泛的优化和更好的概括能力
深度神经网络的训练一般通过使用随机梯度陡降（SGD）变量和递减学习率来优化一个损失函数，直至其收敛。这篇论文指出，对SGD曲线上的多个点取简单平均数，并使用周期波动或恒定的学习率比传统训练方式有更好的概括能力。这篇论文还展示了，这个随机平均参数比重（SWA）过程比SGD有更广泛的优化能力，仅用一个模型就达到了之前快速集合法的效果。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1803.05407.pdf
对基于神经网络进行文本总结方法的调查
自动总结归纳文本，或者说在保留主要含义的同时压缩文本长度，是自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究范畴。这篇论文对近来基于神经网络的模型在自动文本总结方面进行了研究。作者详细审查了十款最前沿的神经网络摘要器：五款摘要模型，以及五款提炼模型。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1804.04589.pdf
神经网络风格传输的回顾
Gatys等人在2015年“针对艺术风格的神经网络算法”这篇开创性著作中，展示了卷积神经网络(CNN) 能够分离和重组图片的内容和风格，在生成艺术图像上表现出了强大的能力。这个使用CNN来渲染不同风格的内容图像被称作神经网络风格传输(NST)。此后，NST在学术著作和工业应用上都很是热门，受到越来越多的关注，也产生了很多种致力改善或者扩展原有NST算法的方法。这篇论文对NST目前的发展状况提供了概览，也对未来研究提出了一系列问题。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1705.04058.pdf
几何数据：在机器学习领域针对黎曼几何的一个Python包
在机器学习领域应用黎曼几何越来越受人们关注。这篇论文引入了几何数据这一概念，也给出了应用于诸如超球面、双曲空间、空间对称正定矩阵和李群变换等多重内容计算的python包。此外，论文中还包含了对于这些多重内容的应用，以及实用的黎曼度量和相关的外生性、对数图。相应的测地线距离提供了一系列机器学习损失函数的直观选择。作者还给出了对应的黎曼梯度。几何数据的操作可用于不同的计算后台，比如numpy, tensorflow和keras。文章作者使keras深度学习框架综合应用GPU和几何数据多重内容计算变成了可能。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1805.08308.pdf
一个更通用的稳健损失函数
这篇论文展示了一个双参数损失函数，可视为对稳健统计学中很多常用的损失函数的一个概括，这些常用的损失函数包括Cauchy/Lorentzian, Geman-McClure, Welsch/Leclerc和广义卡尔波涅尔损失函数（按传递性分为L2，L1，L1-L2和pseudo-Huber/Charbonnier损失函数）。作者描述并可视化展示了这个损失和相应的分布，并列出了它的一些实用性特质。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf
反向退出：随机反向传播算法
这篇论文引入了“反向退出”的概念，也即一个灵活而应用简便的方法，可以直观地表述为，退出现象仅沿着反向传播管道发生。反向退出的应用是沿着网络中特定点插入一个或多个屏蔽层。每个反向退出的屏蔽层在正推法中被视为特征，但几乎不屏蔽部分反向梯度传播。直观来看，在任何卷积层之后插入反向退出层会带来随机梯度，随刻度特征不同而有不同。因此，反向退出非常适用于那些有多重刻度、金字塔结构的数据。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1806.01337.pdf
关系型强化深度学习
这篇论文引入了一个通过结构化感知和关系型推理从而提升强化深度学习(RL)的方法，主要表现在改善效率、泛化能力和提升传统方法的解读能力。通过自我感知来迭代推理场景中的主题和引导无模型原则之间的关系。结果显示，在一个拥有新型导航和任务计划的“盒世界”中，代理找到了可解释的解决方案，从而可以在基线之上改善样本的复杂度、泛化能力（在训练中能应对更的复杂场景）以及整体表现。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1806.01830.pdf
一个非常有趣的案例：卷积神经网络和执行坐标转化方法的失败
深度学习里几乎没有别的概念像“卷积”那样大的影响力了。对包含像素或空间表征的任何问题，普遍的直觉就是试试看CNNs。这篇论文通过一个看似微不足道的坐标转化问题展示了一个反直觉的案例，也即单纯要求机器在坐标(x,y)笛卡尔空间和一个热像素的空间之间学习一个映射。虽然CNNs似乎很适用于这个场景，来自Uber的作者们证明了卷积神经网络法最终失败了。这篇论文展示并仔细检验了这个失败案例。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf
反向传播法的演变
反向传播算法是深度学习的基石。尽管其非常重要，但很少有方法尝试调整其算法。这篇论文展示了一种发现新的反向传播方程变式的方法。来自Google的作者使用了一种领域专用语言，将升级的方程描述为一系列原始方程。基于进化的方法被用来发现新的反向传播原则，该原则在一系列最大训练次数后能够最大化泛化能力。这个研究发现了一些升级方程，相较标准的反向传播算法在较少次数内训练得更快，并在收敛时有与标准反向传播算法近似的表现。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1808.02822.pdf
在深度卷积神经网络学习时代里，物体探测领域近来的发展
物体探测就是对于特定类别图片，比如车、飞机等进行探测的计算机视图任务 ，它在过去五年里在人工智能领域里吸引了非常多的关注。这些关注，既源于该领域在实际应用的重要性，也是因为自从CNNs时代的到来，它是人工智能领域里现象级的发展。这篇论文是对近来使用深度卷积神经网络学习方法的物体探测领域著作的一个全面回顾，也对近来这些发展进行了深刻的透析。
下载链接
https://arxiv.org/pdf/1809.03193.pdf
语言交互式AI的神经网络法
这篇论文对近年来发展出的语言交互式AI中神经网络方法进行了调查。语言交互式AI可被分为三个类别：1. 回答问题的机器人2. 以任务为导向的对话机器人3. 自动化语音聊天机器人。针对每个类别，文章使用特定系统和模型为案例，展示了领域最前沿的神经网络方法，并将其与传统方法比较，讨论其进步之处和仍面临的问题。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1809.08267.pdf
可撤销的循环神经网络
循环神经网络（RNNs）在运行序列数据上表现最优秀，但训练起来更占用内存，也就限制了RNNs模型的灵活性。可撤销的循环神经网络，也就是“隐藏对隐藏”的转化能被撤销的RNNs，提供了减少训练所需内存的一个路径，因其隐藏状态无需存储，从而能够在反向传播算法中被重新计算。这篇论文展示了完美可撤销RNNs从根本上就是受限的，因为它们依然需要记住隐藏状态。随后，为了实现能够忘记隐藏状态的完美可撤RNNs，文章提供了存储少量bits的方法。作者这个方法达到了传统模型的近似效果，同时减少了活动内存成本约10-15个百分点。
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1810.10999.pdf
相关报道：
https://opendatascience.com/most-influential-data-science-research-papers-for-2018/
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