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而AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑客技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。从某种调度来讲，他们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。今天给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文。
我倒觉得现在的问题不是「去哪里寻找论文」，而是如何找到「适合自己且值得一读的论文」。信息对每个领域都造成了不同程度的影响，泛人工智能领域也不例外，每年各大人工智能顶会的论文加起来没有8000篇也有5000篇。所以「如何找到对自己有用的优秀论文」反而是更加迫切的任务。
搞AI，在不断精进自己代码的同时，更应该提升自己的阅读能力。需要不断地阅读大量的最新、最前沿的论文，也要深扎经典论文根基。因为阅读论文可以帮助你深入原理，理解AI更前沿的发展状态，掌握更前沿的技术热点。这也是优秀工程师和普通工程师的本质区别。
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
论文新手别着急，这些神网站值得看一看百度学术能否替代Google学术网站？有没有其他选择？发表论文时，该不该引用arXiv上未出版的论文？免费知识哪里来——Arxiv使用指南周志华：别把arXiv当作正式文章，没经过同行评审，连跳大神都是可能的！
1月30号，Nature上的一条新闻《Chinacoronavirus:howmanypapershavebeenpublished?》指出，截至1月30日，至少有54篇关于新型冠状病毒的英文论文发表！于是这两天我扒完了关于新冠病毒的所有学术文章！今天就来帮大家好好吃一吃学术瓜，分析一下新冠病毒究竟出了多少论文、该不该在这时候发这么多论文...
8张图看苹果公开的第一篇AI论文.图1：模拟+无监督（S+U）学习。.任务是学习一个模型，能够改进图像的真实性同时保留标注信息，图像来自使用未标记的真实数据的模拟器。.图2.SimGAN概览。.我们使用一个refiner神经网络R来最小化局部对抗损失和...
他在论文中描述的核心想法是：要了解一个系统的智慧水平，应当测量它在一系列不同任务中表现出的获得新能力的效率；这和先验、经验、泛化难度都相关。.论文中包含了对AI、智慧相关概念的解释和讨论，他认为的理想的通用AI评价方式，以及他自己设计...
分享AI论文——关于智慧的测量手段.初学者70002021/8/2963.关于智慧的测量手段.虽然机器学习研究人员们总说通用人工智能是远大理想和努力方向，但「在固定的具体任务上跑分」的惯例实在看不出哪里和通用人工智能沾边了。.谷歌大脑研究员、Keras库作者...
而AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑客技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。从某种调度来讲，他们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。今天给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文。
我倒觉得现在的问题不是「去哪里寻找论文」，而是如何找到「适合自己且值得一读的论文」。信息对每个领域都造成了不同程度的影响，泛人工智能领域也不例外，每年各大人工智能顶会的论文加起来没有8000篇也有5000篇。所以「如何找到对自己有用的优秀论文」反而是更加迫切的任务。
搞AI，在不断精进自己代码的同时，更应该提升自己的阅读能力。需要不断地阅读大量的最新、最前沿的论文，也要深扎经典论文根基。因为阅读论文可以帮助你深入原理，理解AI更前沿的发展状态，掌握更前沿的技术热点。这也是优秀工程师和普通工程师的本质区别。
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
论文新手别着急，这些神网站值得看一看百度学术能否替代Google学术网站？有没有其他选择？发表论文时，该不该引用arXiv上未出版的论文？免费知识哪里来——Arxiv使用指南周志华：别把arXiv当作正式文章，没经过同行评审，连跳大神都是可能的！
1月30号，Nature上的一条新闻《Chinacoronavirus:howmanypapershavebeenpublished?》指出，截至1月30日，至少有54篇关于新型冠状病毒的英文论文发表！于是这两天我扒完了关于新冠病毒的所有学术文章！今天就来帮大家好好吃一吃学术瓜，分析一下新冠病毒究竟出了多少论文、该不该在这时候发这么多论文...
8张图看苹果公开的第一篇AI论文.图1：模拟+无监督（S+U）学习。.任务是学习一个模型，能够改进图像的真实性同时保留标注信息，图像来自使用未标记的真实数据的模拟器。.图2.SimGAN概览。.我们使用一个refiner神经网络R来最小化局部对抗损失和...
他在论文中描述的核心想法是：要了解一个系统的智慧水平，应当测量它在一系列不同任务中表现出的获得新能力的效率；这和先验、经验、泛化难度都相关。.论文中包含了对AI、智慧相关概念的解释和讨论，他认为的理想的通用AI评价方式，以及他自己设计...
分享AI论文——关于智慧的测量手段.初学者70002021/8/2963.关于智慧的测量手段.虽然机器学习研究人员们总说通用人工智能是远大理想和努力方向，但「在固定的具体任务上跑分」的惯例实在看不出哪里和通用人工智能沾边了。.谷歌大脑研究员、Keras库作者...
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