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机械学习必读TOP100论文清单:高引用、笼罩面广丨GitHub 21.4k星

更新时间  2022-05-01 00:09 阅读
本文摘要:萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 民众号 QbitAI想要入门机械学习,怎样领域的新论文太多,不知道该看哪一篇?自2017年以来,逾越SOTA的方法天天有,但往往针对性很是强,纷歧定是颠覆机械学习圈的重要结果。又回到了熟悉的话题:要想入行,还得看高引用经典论文。

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萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 民众号 QbitAI想要入门机械学习,怎样领域的新论文太多,不知道该看哪一篇?自2017年以来,逾越SOTA的方法天天有,但往往针对性很是强,纷歧定是颠覆机械学习圈的重要结果。又回到了熟悉的话题:要想入行,还得看高引用经典论文。这里整合了2012年到2016年的高引TOP 100论文,引用量要求随着年份递减而递增,Hinton、Bengio、何恺明等大牛的论文都在其中,一起来看看吧:清单列表明白、泛化、迁移学习1、Distilling the knowledge in a neural network (2015), G. Hinton et al.http://arxiv.org/pdf/1503.02531这篇先容了Hinton大神在15年做的一个黑科技技术,Hinton在一些陈诉中称之为Dark Knowledge,技术上一般叫做知识蒸馏(Knowledge Distillation)。这篇论文的焦点思想是通过迁移知识,从而以训练好的大模型获得越发适合推理的小模型。

2、Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecognizable images (2015), A. Nguyen et al.http://arxiv.org/pdf/1412.1897研究效果展现了人的视觉和现在DNNs的差异。详细来说,卷积神经网络在ImageNet或MNIST数据集上训练都体现良好,但发现通过进化算法或梯度上升处置惩罚的图片,DNNs以很高的置信度贴以标签属于某个数据集类(其实不属于这个数据集类)。3、How transferable are features in deep neural networks? (2014), J. Yosinski et al.http://papers.nips.cc/paper/5347-how-transferable-are-features-in-deep-neural-networks.pdf本文通过实验,量化了深度神经网络每层神经元的通用性与特殊性,并对效果举行了展示。

网络第一层的特征并非特定于某一数据集或者某一任务,而是通用的特征,它们适用于许多数据集和普遍的任务。在较深的模型层,特征会从通用的特征逐渐转换为更专业的特征(和任务、数据集精密相关的特征)。

4、CNN features off-the-Shelf: An astounding baseline for recognition (2014), A. Razavian et al.http://www.cv-foundation.org//openaccess/content_cvpr_workshops_2014/W15/papers/Razavian_CNN_Features_Off-the-Shelf_2014_CVPR_paper.pdf本文思量了一种问题,假设有一个现成的,针对某个详细问题A训练好的CNN,仅仅使用它的前几层来提取图像信息,再配合使用一些经典分类器(SVM等),是否可以在其他的问题B,C上也获得比力好的效果?5、Learning and transferring mid-Level image representations using convolutional neural networks (2014), M. Oquab et al.https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Oquab_Learning_and_Transferring_2014_CVPR_paper.pdfCNN的学习需要建设数以百万计的参数,而且需要大量已经标注好的图像。这种特性现在阻止了CNN在有限训练集问题上的应用。本文展示了在大规模标志的数据上、用CNN学习出的图像表现,是如何有效地被迁移到其他视觉识此外任务中的。

6、Visualizing and understanding convolutional networks (2014), M. Zeiler and R. Fergushttp://arxiv.org/pdf/1311.2901这篇论文的目的,就是通过特征可视化,检察精度变化,从而知道CNN学习到的特征如何。这篇论文论述了CNN的每一层到底学习到了什么特征,然后作者通过可视化举行调整网络。7、Decaf: A deep convolutional activation feature for generic visual recognition (2014), J. Donahue et al.http://arxiv.org/pdf/1310.1531这篇论文验证了卷积特征在种种场所上的效果,算是transfer learning和一些验证的论文。

而且,DeCAF可以算是著名的框架Caffe的前身。优化、技巧方法8、Training very deep networks (2015), R. Srivastava et al.http://papers.nips.cc/paper/5850-training-very-deep-networks.pdf作者提出了一种全新的高速网络结构 (Highway Networks),用于优化深度神经网络由于梯度爆炸和梯度消失而导致的训练难题的问题。

而且,ResNet 的思路和这篇文章所提出的想法有许多相似之处。(小tips,这篇论文揭晓于 2015 年 05 月份,ResNet 揭晓于 2015 年 12 月份)9、Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift (2015), S. Loffe and C. Szegedyhttp://arxiv.org/pdf/1502.03167这篇文章引入了BN层,并先容了引入原因。

引入 BN 后,我们可以不用太在意参数的初始化,同时使用更大的学习率,而且也会有正则化的效果,在一些情况下可以不用再使用 Dropout。10、Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification (2015), K. He et al.http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/He_Delving_Deep_into_ICCV_2015_paper.pdf这篇论文是来自MSRA的何恺明的论文,论文首次公然宣布图像的识别率逾越人类水平。

11、Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting (2014), N. Srivastava et al.http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf大牛集结的论文,Hinton、Bengio都有到场。这篇文章对dropout举行了研究,效果讲明,在视觉、语音识别、文档分类和盘算生物学等方面,dropout都能提高神经网络在有监视学习任务中的性能,在许多基准数据集上都获得了最新的效果。12、Adam: A method for stochastic optimization (2014), D. Kingma and J. Bahttp://arxiv.org/pdf/1412.6980本文展示了如何将优化算法的设计转换为一个学习问题,使算法能够自动地在感兴趣的问题中使用结构。

文中的学习算法由LSTMs实现。13、Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors (2012), G. Hinton et al.http://arxiv.org/pdf/1207.0580.pdfHinton的论文,文章对过拟合问题举行了研究。

训练网络时,随机忽略一半的feature detectors能够防止因训练集太小带来的过拟合问题。这能够防止一些detectors团结在一起才起作用的情况,每个神经元预测一个特征有利于提高准确率,这种dropout的方法能提高许多benchmark的结果。

14、Random search for hyper-parameter optimization (2012) J. Bergstra and Y. Bengiohttp://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12aBengio的论文,关于超参数优化的方法。论文指出,Random Search比Gird Search更有效。

实际操作的时候,一般也是先用Gird Search的方法,获得所有候选参数,然后每次从中随机选择举行训练。无监视学习、生成模型15、Pixel recurrent neural networks (2016), A. Oord et al.http://arxiv.org/pdf/1601.06759v2.pdf本文提出了一个深度神经网络,它凭据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。这种模型离散了原始像素值的可能性,同时编码保证了整个图片的完整性。对自然图片的漫衍举行建模一直以来都是无监视学习中的里程碑式的难题。

这要求图片模型易表达、易处置惩罚、可拓展。16、Improved techniques for training GANs (2016), T. Salimans et al.http://papers.nips.cc/paper/6125-improved-techniques-for-training-gans.pdf本文提出了可以用到GAN上的一些新的结构特征和训练历程。本文主要应用于半监视学习和生成视觉上真实的图像两个偏向。使用这种方法,可以在MNIST,CIFAR10,SVHN上到达很好的半监视效果。

17、Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks (2015), A. Radford et al.https://arxiv.org/pdf/1511.06434v2这篇论文旨在资助缩小监视学习和非监视学习乐成运用于CNN上的差距。论文先容了CNN的一个类,称为深度卷积生成反抗网络(DCGANs),这个网络有着明确的结构约束,而且讲明他们对非监视学习有着强烈的可信度。18、DRAW: A recurrent neural network for image generation (2015), K. Gregor et al.http://arxiv.org/pdf/1502.04623本文先容了深度递归书写器(DRAW)神经网络用于图像生成。

DRAW网络是一种模拟人眼空间注意力机制的、带有视觉偏好性的可变自动编码框架,其主要功效是用于庞大图像的迭代结构。19、Generative adversarial nets (2014), I. Goodfellow et al.http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdfGANs来了。论文提出了一个通过反抗历程预计生成模型的新框架,在新框架中同时训练两个模型:一个用来捕捉数据漫衍的生成模型G,和一个用来预计样原来自训练数据而不是G的概率的判别模型D,G的训练历程是最大化D发生错误的概率。

在训练或生成样本期间不需要任何马尔科夫链或展开的近似推理网络。20、Auto-encoding variational Bayes (2013), D. Kingma and M. Wellinghttp://arxiv.org/pdf/1312.6114AEV与GAN是现在生成网络中的两个趋势。

文中引入了随机变分推理和学习算法,扩展到大数据集,而且可以在一些温和的差异性条件下、甚至某些棘手的情况下事情。论文讲明,变分下界的重新参数化发生了可以使用尺度随机梯度法直接优化的下限预计器。21、Building high-level features using large scale unsupervised learning (2013), Q. Le et al.http://arxiv.org/pdf/1112.6209GoogleBrain中特征学习的原理,通过使用未标志的图像学习人脸、猫脸high-level特征,获得检测器。文章使用大数据构建了一个9层的局部毗连稀疏自编码网络,使用模型并行化和异步SGD在1000个机械(16000核)上训练了3天,效果显示,可以在未标志图像是否有人脸的情况下训练出一小我私家脸检测器。

由于文章比力多,此处只先容前20篇论文,除此之外,另有卷积神经网络模型、目的检测、视频图像处置惩罚、NLP算法、RNN模型、强化学习和机械人领域等近年来最经典的论文。对机械学习感兴趣的朋侪们,可以点击下方链接,选择自己感兴趣的领域举行学习。传送门机械学习TOP 100论文:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers#understanding--generalization--transfer— 完 —量子位 QbitAI · 头条号签约关注我们,第一时间获知前沿科技动态。


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