本文探討了十個徹底改變人工智能（AI）和機器學習（ML）的開創(chuàng)性出版物。我們將研究神經(jīng)網(wǎng)絡和算法的最新突破，并解釋驅動現(xiàn)代AI的核心概念。本文強調了這些發(fā)現(xiàn)對當前應用和未來趨勢的影響，從而清楚地了解了塑造AI革命的力量。

涵蓋的關鍵區(qū)域：

• 最近ML進步對AI的影響。
• 重新定義ML的開創(chuàng)性研究論文。
• 為當前AI創(chuàng)新提供動力的變革算法和方法。
• 關鍵研究塑造了智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析的演變。
• 關鍵研究對當前ML應用和未來趨勢的影響。

目錄

• 十大有影響力的機器學習論文
• “具有深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的Imagenet分類”（Krizhevsky等，2012）
• “圖像識別的深度殘留學習”（He等，2015）
• “關于機器學習的一些有用的事情”（Domingos，2012年）
• “批發(fā)歸一化：加速深層網(wǎng)絡培訓……”（Ioffe＆Szegedy，2015年）
• “使用神經(jīng)網(wǎng)絡序列學習的順序”（Sutskever等，2014）
• “生成對抗網(wǎng)”（Goodfellow等，2014）
• “具有內核相關過濾器的高速跟蹤”（Henriques等，2014）
• “ Yolo9000：更好，更快，更強大”（Redmon＆Divvala，2016年）
• “快速R-CNN”（Girshick，2015年）
• “卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的大規(guī)模視頻分類”（Fei-Fei等，2014）
• 常見問題

十大有影響力的機器學習論文

讓我們深入研究這十本關鍵的ML研究論文。

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

這項研究表明，深層神經(jīng)網(wǎng)絡將120萬個高分辨率成像圖像分為1,000類。該網(wǎng)絡擁有6000萬個參數(shù)和650,000個神經(jīng)元，在測試集上分別超過了以前的模型，分別達到了前1和前5個錯誤率，分別為37.5％和17.0％。

關鍵創(chuàng)新包括使用非飽和神經(jīng)元，有效的GPU實施卷積以及一種新穎的正則化技術（“輟學”）。該模型達到了15.3％的前5名錯誤率，贏得了ILSVRC-2012競賽。

[鏈接到紙]

2. “圖像識別的深度殘留學習”（He等，2015）

本文應對培訓極深的神經(jīng)網(wǎng)絡的挑戰(zhàn)。它引入了一個殘留的學習框架，簡化了對網(wǎng)絡的培訓，遠遠超過了以前。該框架沒有學習任意功能，而是學習相對于先前層的輸入的殘留功能。結果表明，這些殘留網(wǎng)絡更容易優(yōu)化和受益于增加的深度，從而提高準確性。

在ImageNet上，測試了具有高達152層（比VGG網(wǎng)絡深的八倍）的殘留網(wǎng)絡，達到了3.57％的錯誤率并贏得了ILSVRC 2015分類挑戰(zhàn)。該模型還顯示出對象檢測的顯著改善。

[鏈接到紙]

3. “關于機器學習的一些有用的事情”（Domingos，2012年）

Pedro Domingos的論文探討了ML算法如何在沒有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學習。它強調了ML在各個領域的重要性日益重要，并提供了實用的建議以加速ML應用程序開發(fā)，重點是分類器結構的經(jīng)常被忽視的方面。

[鏈接到紙]

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

這項研究解決了深層網(wǎng)絡中內部協(xié)變量轉變的問題，在培訓期間，輸入分布發(fā)生了變化。批次歸一化使層輸入歸一化，減輕這種轉移，并允許更快的收斂速度與更高的學習率。該研究表明，模型性能和訓練效率取得了顯著提高。

[鏈接到紙]

5. “使用神經(jīng)網(wǎng)絡序列學習的順序”（Sutskever等，2014）

本文介紹了一種使用深神經(jīng)網(wǎng)絡的序列到序列任務的新方法，采用LSTMS將輸入序列映射到向量并將其解碼為輸出序列。該方法在機器翻譯任務上實現(xiàn)了最新的結果。

[鏈接到紙]

6. “生成對抗網(wǎng)”（Goodfellow等，2014）

這份開創(chuàng)性的論文介紹了使用對抗方法培訓生成模型的框架。生成模型和歧視模型在類似游戲的環(huán)境中進行了訓練，從而導致高質量的數(shù)據(jù)生成。

[鏈接到紙]

7. “具有內核相關過濾器的高速跟蹤”（Henriques等，2014）

本文使用內核相關過濾器提出了一種高效的對象跟蹤方法，與現(xiàn)有技術相比，速度和準確性都顯著提高。

[鏈接到紙]

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

本文介紹了Yolo9000，這是一個改進的實時對象檢測系統(tǒng)，能夠檢測9000多個對象類別。

[鏈接到紙]

9. “快速R-CNN”（Girshick，2015年）

這項研究可顯著提高對象檢測速度和精度，使用深層卷積網(wǎng)絡。

[鏈接到紙]

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

這項研究探討了CNN在大規(guī)模視頻分類中的應用，并提出了用于有效培訓的多解決體系結構。

[鏈接到紙]

結論

這十篇有影響力的論文代表了塑造現(xiàn)代AI和ML的大部分進步。他們的貢獻從基礎算法到創(chuàng)新應用，不斷推動該領域的快速發(fā)展。

常見問題

Q1。 “具有深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的Imagenet分類”的主要進步是什么？答：本文使用輟學的技術引入了深入的CNN，可在Imagenet上實現(xiàn)顯著的性能提高。

Q2。 “圖像識別的深層學習”如何改善神經(jīng)網(wǎng)絡培訓？答：它引入了殘留學習，通過學習殘留功能來訓練極深的網(wǎng)絡，從而更容易優(yōu)化和更高的準確性。

Q3。 “關于機器學習的一些有用的知識”提出，哪些實用的見解？答：本文為有效地建立和使用ML分類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)絡培訓受益？答：它可以使層輸入歸一化，減少了內部協(xié)變量偏移，使收斂速度更快并提高了性能。

Q5。 “生成對抗網(wǎng)”的核心思想是什么？答：它提出了一個框架，在該框架中，生成器和鑒別器受到對抗的訓練，從而導致高質量的數(shù)據(jù)生成。

以上是前十名必須閱讀機器學習研究論文的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！