本文探討了十個(gè)徹底改變?nèi)斯ぶ悄埽ˋI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的開(kāi)創(chuàng)性出版物。我們將研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法的最新突破，並解釋驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代AI的核心概念。本文強(qiáng)調(diào)了這些發(fā)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前應(yīng)用和未來(lái)趨勢(shì)的影響，從而清楚地了解了塑造AI革命的力量。

涵蓋的關(guān)鍵區(qū)域：

• 最近ML進(jìn)步對(duì)AI的影響。
• 重新定義ML的開(kāi)創(chuàng)性研究論文。
• 為當(dāng)前AI創(chuàng)新提供動(dòng)力的變革算法和方法。
• 關(guān)鍵研究塑造了智能係統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析的演變。
• 關(guān)鍵研究對(duì)當(dāng)前ML應(yīng)用和未來(lái)趨勢(shì)的影響。

目錄

• 十大有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)論文
• “具有深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Imagenet分類(lèi)”（Krizhevsky等，2012）
• “圖像識(shí)別的深度殘留學(xué)習(xí)”（He等，2015）
• “關(guān)於機(jī)器學(xué)習(xí)的一些有用的事情”（Domingos，2012年）
• “批發(fā)歸一化：加速深層網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)……”（Ioffe＆Szegedy，2015年）
• “使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列學(xué)習(xí)的順序”（Sutskever等，2014）
• “生成對(duì)抗網(wǎng)”（Goodfellow等，2014）
• “具有內(nèi)核相關(guān)過(guò)濾器的高速跟蹤”（Henriques等，2014）
• “ Yolo9000：更好，更快，更強(qiáng)大”（Redmon＆Divvala，2016年）
• “快速R-CNN”（Girshick，2015年）
• “卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模視頻分類(lèi)”（Fei-Fei等，2014）
• 常見(jiàn)問(wèn)題

十大有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)論文

讓我們深入研究這十本關(guān)鍵的ML研究論文。

1. “具有深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Imagenet分類(lèi)”（Krizhevsky等，2012）

這項(xiàng)研究表明，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將120萬(wàn)個(gè)高分辨率成像圖像分為1,000類(lèi)。該網(wǎng)絡(luò)擁有6000萬(wàn)個(gè)參數(shù)和650,000個(gè)神經(jīng)元，在測(cè)試集上分別超過(guò)了以前的模型，分別達(dá)到了前1和前5個(gè)錯(cuò)誤率，分別為37.5％和17.0％。

關(guān)鍵創(chuàng)新包括使用非飽和神經(jīng)元，有效的GPU實(shí)施卷積以及一種新穎的正則化技術(shù)（“輟學(xué)”）。該模型達(dá)到了15.3％的前5名錯(cuò)誤率，贏(yíng)得了ILSVRC-2012競(jìng)賽。

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2. “圖像識(shí)別的深度殘留學(xué)習(xí)”（He等，2015）

本文應(yīng)對(duì)培訓(xùn)極深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。它引入了一個(gè)殘留的學(xué)習(xí)框架，簡(jiǎn)化了對(duì)網(wǎng)絡(luò)的培訓(xùn)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了以前。該框架沒(méi)有學(xué)習(xí)任意功能，而是學(xué)習(xí)相對(duì)於先前層的輸入的殘留功能。結(jié)果表明，這些殘留網(wǎng)絡(luò)更容易優(yōu)化和受益於增加的深度，從而提高準(zhǔn)確性。

在ImageNet上，測(cè)試了具有高達(dá)152層（比VGG網(wǎng)絡(luò)深的八倍）的殘留網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到了3.57％的錯(cuò)誤率並贏(yíng)得了ILSVRC 2015分類(lèi)挑戰(zhàn)。該模型還顯示出對(duì)象檢測(cè)的顯著改善。

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3. “關(guān)於機(jī)器學(xué)習(xí)的一些有用的事情”（Domingos，2012年）

Pedro Domingos的論文探討了ML算法如何在沒(méi)有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。它強(qiáng)調(diào)了ML在各個(gè)領(lǐng)域的重要性日益重要，並提供了實(shí)用的建議以加速M(fèi)L應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，重點(diǎn)是分類(lèi)器結(jié)構(gòu)的經(jīng)常被忽視的方面。

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4. “批發(fā)歸一化：加速深層網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)……”（Ioffe＆Szegedy，2015年）

這項(xiàng)研究解決了深層網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)變的問(wèn)題，在培訓(xùn)期間，輸入分佈發(fā)生了變化。批次歸一化使層輸入歸一化，減輕這種轉(zhuǎn)移，並允許更快的收斂速度與更高的學(xué)習(xí)率。該研究表明，模型性能和訓(xùn)練效率取得了顯著提高。

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5. “使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列學(xué)習(xí)的順序”（Sutskever等，2014）

本文介紹了一種使用深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列到序列任務(wù)的新方法，採(cǎi)用LSTMS將輸入序列映射到向量並將其解碼為輸出序列。該方法在機(jī)器翻譯任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了最新的結(jié)果。

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6. “生成對(duì)抗網(wǎng)”（Goodfellow等，2014）

這份開(kāi)創(chuàng)性的論文介紹了使用對(duì)抗方法培訓(xùn)生成模型的框架。生成模型和歧視模型在類(lèi)似遊戲的環(huán)境中進(jìn)行了訓(xùn)練，從而導(dǎo)致高質(zhì)量的數(shù)據(jù)生成。

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7. “具有內(nèi)核相關(guān)過(guò)濾器的高速跟蹤”（Henriques等，2014）

本文使用內(nèi)核相關(guān)過(guò)濾器提出了一種高效的對(duì)象跟蹤方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，速度和準(zhǔn)確性都顯著提高。

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8. “ Yolo9000：更好，更快，更強(qiáng)大”（Redmon＆Divvala，2016年）

本文介紹了Yolo9000，這是一個(gè)改進(jìn)的實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)，能夠檢測(cè)9000多個(gè)對(duì)像類(lèi)別。

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9. “快速R-CNN”（Girshick，2015年）

這項(xiàng)研究可顯著提高對(duì)象檢測(cè)速度和精度，使用深層卷積網(wǎng)絡(luò)。

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10. “卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模視頻分類(lèi)”（Fei-Fei等，2014）

這項(xiàng)研究探討了CNN在大規(guī)模視頻分類(lèi)中的應(yīng)用，並提出了用於有效培訓(xùn)的多解決體系結(jié)構(gòu)。

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結(jié)論

這十篇有影響力的論文代表了塑造現(xiàn)代AI和ML的大部分進(jìn)步。他們的貢獻(xiàn)從基礎(chǔ)算法到創(chuàng)新應(yīng)用，不斷推動(dòng)該領(lǐng)域的快速發(fā)展。

常見(jiàn)問(wèn)題

Q1。 “具有深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Imagenet分類(lèi)”的主要進(jìn)步是什麼？答：本文使用輟學(xué)的技術(shù)引入了深入的CNN，可在Imagenet上實(shí)現(xiàn)顯著的性能提高。

Q2。 “圖像識(shí)別的深層學(xué)習(xí)”如何改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)？答：它引入了殘留學(xué)習(xí)，通過(guò)學(xué)習(xí)殘留功能來(lái)訓(xùn)練極深的網(wǎng)絡(luò)，從而更容易優(yōu)化和更高的準(zhǔn)確性。

Q3。 “關(guān)於機(jī)器學(xué)習(xí)的一些有用的知識(shí)”提出，哪些實(shí)用的見(jiàn)解？答：本文為有效地建立和使用ML分類(lèi)器提供了必不可少的，經(jīng)常被忽視的建議。

Q4。批量歸一化如何使深層網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)受益？答：它可以使層輸入歸一化，減少了內(nèi)部協(xié)變量偏移，使收斂速度更快並提高了性能。

Q5。 “生成對(duì)抗網(wǎng)”的核心思想是什麼？答：它提出了一個(gè)框架，在該框架中，生成器和鑑別器受到對(duì)抗的訓(xùn)練，從而導(dǎo)致高質(zhì)量的數(shù)據(jù)生成。

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