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你会向从业者推荐的五大机器学习研究论文是什么？
我认为这些论文在引入新颖的创意方面都很有趣。
- 使用深度卷积神经网络的ImageNet分类：HTTPS：//papers.nips.cc/paper/482 ...
- 更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测
- 转学习：令人震惊的认可基准
- 注意就是你所需要的:(纸）（解释者1，解释者2，解释者3）
- 神经词嵌入作为隐式矩阵分解：神经词嵌入作为隐式矩阵分解
- 序列到序列模型：[1409.3215]用神经网络进行序列学习的序列
- 谷歌翻译：缩小人机翻译的差距
- 伯特：用于语言理解的深度双向变压器的预训练
- 甘斯：[1406.2661]生成性对抗网络
- 批量标准化：通过减少内部协变量转换加速深度网络训练
- 退出：HTTPS：//www.cs.toronto.edu/~hint ...
- CycleGANs：[1703.10593]使用周期一致的对抗网络的不成对的图像到图像转换
- 使用强化学习进行神经架构搜索：[1611.01578]神经结构搜索与强化学习
- AlphaGo：HTTPS：//storage.googleapis.com/d ...。
- AlphaGo Zero：AlphaGo Zero：从头学习|DeepMind
- WaveNet：原始音频的生成模型
- 更快的Wavenet：快速高保真语音合成
- 风格转移：[1508.06576]一种艺术风格的神经算法
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