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。

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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。

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。

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。

最新更新時間：2017年11月17日

本庫的分類以下：

• 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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