作者：LukeKenworthy编译：ronghuaiyang（AI公园）原文地址：来自AI专家的13篇必读论文一位老外找了8位AI大神推荐了13篇必读文章，可以收藏一下。在“顶尖人工智能书籍”阅读榜单大受欢迎之后，我们联系了一…
译者：AI研习社（季一帆）双语原文链接：‘Must-Read’AIPapersSuggestedbyExperts-Pt2我们之前写了一篇文章，向大家推荐了一些AI必读论文，引起很好的反响。现在，我们推出了第二篇文章。这次推荐的论…
AI专家们推荐的13篇“必读”论文2020年11月16日16:53雷锋网新浪财经APP缩小字体放大字体收藏微博微信分享原标题：AI专家们推荐的13篇“必读...
AI专家们推荐的13篇“必读”论文译者：AI研习社（Icarus、、Maker、这么辣鸡吗、Clara）双语原文链接：13‘Must-Read’PapersfromAIExpertsAI专家们推荐的13篇“必读”论文以下所有的论文都是免费的，涵盖了从超梯度到CNN的产量响应建模等一系列...
4.通读整篇论文方法掌握了，顺便再给大家推荐10篇超级经典的AI论文。这10篇AI论文，其中有两篇是前IBM中国总部数据科学家高民权老师亲自推荐给我的，他推荐的论文值得看10遍！扫码备注【论文】10大AI必读经典论文等你来领扫码报名添加小助手，
搞AI的，在不断精进代码能力的同时，还应该坚持阅读论文。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。就连硅谷大佬吴恩达，都会利用碎片化的时间读AI论文，吴恩达老师不仅经常读AI论文，还给我们总结了读...
卷积神经网络基本上占据了现在人工智能领域的半壁江山。.推荐几篇卷积神经网络的文章。.1.LeNet-5.LeNet-5可能是卷积神经网络的最早版本，含有2个卷积层。.LeCunY.,etal.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.Proc.IEEE,86(11):2278-2324,1998.
【寒假必屯|论文精读】AI学霸，逐句逐字读AI高水平经典优质论文！！！字幕制作者（中文（简体））：房东_bili知识校园学习课程读论文评论房东_bili发消息...
对抗训练（adversarialtraining）是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中，样本会被混合一些微小的扰动（改变很小，但是很可能造成误分类），然后使神经网络适应这种改变，从而对对抗样本具有鲁棒性。在图像领域，采用对抗训练通常能提高鲁棒性，但是通常都会造成泛化性降低...
搞AI的，在不断精进代码能力的同时，还应该坚持阅读论文。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。就连硅谷大佬吴恩达，都会利用碎片化的时间读AI论文，吴恩达老师不仅经常读AI论文，还给我们总结...
推荐几篇：1）深度卷积神经网络Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012)...
其次，你要了解论文的核心思想；最后，你要深入理解论文、尝试复现。我给你整理了【人工智能论文资料礼包】，涵盖了人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、商...
位于蒙特利尔的AI内容创作者LouisBouchard(他的YouTube账号叫What'sAI)汇总了一份2020年最值得关注的AI论文名单（https://github/louisfb01/Best_AI_paper_2020）。...
译者:AI研习社(Icarus、、Maker、这么辣鸡吗、Clara)双语原文链接:13‘Must-Read’PapersfromAIExpertsAI专家们推荐的13篇“必读”论文以下所有的论文...
我们之前写了一篇文章,向大家推荐了一些AI必读论文,引起很好的反响。现在,我们推出了第二篇文章。这次推荐的论文依然是分量十足、诚意满满,各位推荐者都认为自...
JeffClune，OpenAI的研究团队负责人我们在一月份的时候就和Jeff谈过，当时他不能只选一篇论文作为必读，所以我们让他选了两篇。下面列出这两篇论文。LearningtoReinforcementL...
一位老外找了8位AI大神推荐了13篇必读文章,可以收藏一下。在“顶尖人工智能书籍”阅读榜单大受欢迎之后,我们联系了一些社区人士,找出他们认为每个人都应该阅读的论文!以下所有的论...
【干货】AI领域必读的13篇论文SAIRI·导读在机器学习和人工智能领域必须读的论文有哪些?想必这个问题引起了许多人的共鸣。近日,国外的一位博客作者联系到了吴...
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AI专家们推荐的13篇“必读”论文,以下所有的论文都是免费的,涵盖了从超梯度到CNN的产量响应建模等一系列主题。每位专家还附上了论文被选中的原因以及简短的个人简历。本文解...