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湖北建设网官方网站,p2p平台网站开发,vi设计理念和设计思路,seo实战培训中心OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever#xff1a;学会这30篇#xff0c;你就掌握了90% 的 AI 原创 尹小军 AGI Hunt 2024年5月19日 15:27 北京 在人工智能领域#xff0c;了解并掌握关键文献对于深入理解和应用技术至关重要。以下是 Ilya Sutskever 推荐的 30 篇重要文献学会这30篇你就掌握了90% 的 AI原创 尹小军 AGI Hunt2024年5月19日 15:27北京在人工智能领域了解并掌握关键文献对于深入理解和应用技术至关重要。以下是 Ilya Sutskever 推荐的 30 篇重要文献掌握它们将让你对人工智能有着深入的了解。点击【阅读原文】可查看完整论文集合。1. The Annotated Transformer作者Harvard NLP简介这篇论文介绍了 Transformer 模型这是一种基于注意力机制的深度学习模型在自然语言处理任务中取得了巨大成功。论文链接https://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/2. The First Law ofComplexodynamics复杂动力学作者Scott Aaronson简介对于复杂动力学的第一定律的探讨。论文链接https://scottaaronson.blog/?p7623. The Unreasonable Effectiveness of RNNs作者Andrej Karpathy简介探讨循环神经网络的不合理有效性。论文链接https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/4. Understanding LSTM Networks作者Christopher Olah简介解释了LSTM长短期记忆网络的工作原理。论文链接https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/5. Recurrent Neural Network Regularization作者Wojciech Zaremba、Ilya Sutskever简介关于循环神经网络的正则化方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf6. Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights作者Geoffrey Hinton简介通过减少权重描述长度来简化神经网络。论文链接https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/colt93.pdf7. Pointer Networks作者Oriol Vinyals、Meire Fortunato、Navdeep Jaitly简介介绍了一种用于序列到序列学习的神经网络结构。论文链接https://arxiv.org/pdf/1506.03134.pdf8. ImageNet Classification with Deep CNNs作者Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton简介使用深度卷积神经网络进行图像分类的方法。论文链接https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf9. Order Matters: Sequence to sequence for sets作者Oriol Vinyals、Samy Bengio、Manjunath Kudlur简介探讨序列到序列模型在集合领域的应用。论文链接https://arxiv.org/pdf/1511.06391.pdf10. GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism作者Yanping Huang、Youlong Cheng、Dengyong Zhou简介利用管道并行性高效训练大型神经网络的方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1811.06965.pdf11. Deep Residual Learning for Image Recognition作者Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun简介介绍了一种用于图像识别的深度残差学习方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf12. Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions作者Fisher Yu、Vladlen Koltun、Thomas Funkhouser简介介绍了一种多尺度上下文聚合的方法使用了扩张卷积。论文链接https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf13. Neural Quantum Chemistry作者Kristof Schütt、Pieter-Jan Kindermans、Huziel Enoc Sauceda、Stefan Chmiela、Alexandre Tkatchenko、Klaus-Robert Müller简介探讨了神经网络在量子化学领域的应用。论文链接https://arxiv.org/pdf/1704.01212.pdf14. Attention Is All You Need作者Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Łukasz Kaiser、Illia Polosukhin简介介绍了一种完全基于注意力机制的神经网络模型用于序列到序列学习任务。论文链接https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf15. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate作者Dzmitry Bahdanau、KyungHyun Cho、Yoshua Bengio简介介绍了一种神经机器翻译模型同时学习对齐和翻译。论文链接https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf16. Identity Mappings in Deep Residual Networks作者Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun简介研究了在深度残差网络中使用身份映射的方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1603.05027.pdf17. A Simple NN Module for Relational Reasoning作者Adam Santoro、David Raposo、David G.T. Barrett、Mateusz Malinowski、Razvan Pascanu、Peter Battaglia、Tim Lillicrap简介介绍了一种用于关系推理的简单神经网络模块。论文链接https://arxiv.org/pdf/1706.01427.pdf18. Variational Lossy Autoencoder作者Emily Denton、Rob Fergus、Yann LeCun简介介绍了一种变分损失自编码器的方法。论文链接https://arxiv.org/pdf/1611.02731.pdf19. Relational RNNs作者Adam Santoro、Ryan Faulkner、David Raposo、Jack Rae、Mike Chrzanowski、Theophane Weber、Timothy Lillicrap、Peter Battaglia简介探讨了关系循环神经网络的应用。论文链接https://arxiv.org/pdf/1806.01822.pdf20. Quantifying the Rise and Fall of Complexity in Closed Systems: The Coffee Automaton作者Jérôme Durand-Lose、Benoît Masson、Ashwin Pananjady简介探讨了闭合系统中复杂性的变化以咖啡自动化系统为例。论文链接https://arxiv.org/pdf/1405.6903.pdf21. Neural Turing Machines作者Alex Graves、Greg Wayne、Ivo Danihelka简介介绍了一种具有外部内存的神经图灵机模型。论文链接https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf22. Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin作者Dario Amodei、Sandeep Gupta、Andrew Gibiansky、Rishita Anubhai、Eric Battenberg、Carl Case、Jared Casper、Bryan Catanzaro、Qiang Cheng、Guan Chen、Jie Chen、Jensen Chen、Mingxing Chen、Zhao Chen、Jacobson Cohen、Mournir El-Houmaidi、Yangqing Jia、Brendan Jou、Timothy LeGower、Amit Levy、Jiangyan Long、Philippe Mathieu、Levente Orban、Sherry Moore、Jonathan Raiman、Shuang Sun、Johannes Titz、Kunal Vyas、Ning Wang、Tianhao Wang、Chiyuan Zhang、Zhenyao Zhu简介介绍了一种用于英语和普通话的端到端语音识别系统。论文链接https://arxiv.org/pdf/1512.02595.pdf23. Scaling Laws for Neural LMs作者Nikita Kitaev、Łukasz Kaiser、Anselm Levskaya简介探讨了神经语言模型的缩放规律。论文链接https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf24. A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle作者Paul Vitányi、Mark Li简介对最小描述长度原理的教程介绍。论文链接https://arxiv.org/pdf/math/0406077.pdf25. Machine Super Intelligence Dissertation作者Shane Legg简介探讨了机器超级智能的论文。论文链接https://www.vetta.org/documents/Machine_Super_Intelligence.pdf26. PAGE 434 onwards: Komogrov Complexity作者Andrey Kolmogorov简介介绍了科尔莫哥罗夫复杂性理论。论文链接https://www.lirmm.fr/~ashen/kolmbook-eng-scan.pdf27. CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition作者Andrej Karpathy、Justin Johnson、Fei-Fei Li简介介绍了用于视觉识别的卷积神经网络模型。论文链接https://cs231n.github.io/28. Open this site in a new tab作者Andrej Karpathy简介The Unreasonable Effectiveness of RNNs网址https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/29. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks作者Ilya Sutskever、Oriol Vinyals、Quoc V. Le简介介绍了一种用于序列到序列学习的神经网络模型。论文链接https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf30. Neural Architectures for Named Entity Recognition作者Guillaume Lample、Miguel Ballesteros、Sandeep Subramanian、Kazuya Kawakami、Chris Dyer简介探讨了命名实体识别任务中的神经网络架构。论文链接https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf通过学习以上这30篇论文你将对人工智能领域的重要理论、模型和技术有着更深入的理解为成为一名优秀的 AI 研究者或从业者打下坚实的基础。