一文讀完GitHub30+篇頂級機器學習論文(附摘要和論文下載地址)

學術領域,最新的機器學習技術都作到了什麼水平?Github上有一個開源項目,專門用於更新最新的研究突破,具體說來,就是什麼算法在哪個數據集上取得了state-of-the-art 的成果。大類包括:監督學習、半監督學習和無監督學習、遷移學習、強化學習,小類包括語音、計算機視覺和NLP。html

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算法

這一份列表幾乎囊括了2017年機器學習領域全部最重大的突破,從微軟對話語音識別錯誤率將至5.1%、到Hinton掀起深度學習革命的Capsule 網絡、再到谷歌的「一個模型學習全部」「Attention is all you need」以及Facebook在機器翻譯上的多次突破,以及讓你們興奮的AlphaGo Zero。網絡

這不單單是一份論文和代碼資源的列表,更是2017年機器學習和人工智能里程碑的表單,在這裏,你能夠讀懂2017機器學習領域究竟在哪些方向上取得了突破,各大前沿機構和學術大牛們在哪些方向上發力。機器學習

做者說:「本庫爲全部機器學習問題提供了當前最優結果,並盡最大努力使庫保持隨時更新狀態」,咱們也一樣期待這一列表不斷更新,出現更多讓人拍案叫絕的最新研究成果,將人工智能不斷往前推動。學習

最新更新時間:2017年11月17日阿里雲

本庫的分類以下:人工智能

  • 監督學習

  1. Speech
  2. 計算機視覺
  3. NLP

  • 半監督學習:計算機視覺
  • 無監督學習

  1. Speech
  2. 計算機視覺
  3. NLP



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