网传Ilya Sutskever的推荐清单火了,掌握当前AI 90%

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网传Ilya Sutskever的推荐清单火了,掌握当前AI 90%
网传Ilya Sutskever的推荐清单火了,掌握当前AI 90%
 

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文章摘要


摘要:随着生成式 AI 模型的兴起,AI 领域的发展引起了广泛关注。为了帮助行业从业者和基础科学研究者快速了解 AI 领域的最新进展和基础知识,OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理了一份机器学习研究文章清单。这份清单被认为涵盖了当前人工智能领域 90% 的重要内容。

推荐清单内容:
1. transformer 架构:Ilya 推荐了谷歌在 2017 年发表的《Attention Is All You Need》论文,以及康奈尔大学副教授 Alexander Rush 等人撰写的《The Annotated transformer》博客文章,后者是对原论文的逐行注释版本。
2. 循环神经网络(RNN:推荐了 AI 大牛 Andrej Karpathy 2015 年的博客文章,强调 RNN 的有效性,以及 Ilya Sutskever 和 Wojciech Zaremba 2015 年发表的论文《Recurrent Neural Network Regularization》,提出了一种简单的正则化技术。
3. 长短期记忆网络(LSTM):推荐了 Christopher Olah 2015 年的博客文章《Understanding LSTM Networks》,全面讲解了 LSTM 的基本知识。
4. 神经网络的复杂度:推荐了《Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness》一书中关于算法统计的部分,以及 Geoffrey Hinton 组的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》和 DeepMind Alex Graves 等人提出的神经图灵机(NTM)。

其他推荐:
– 神经网络应用于基础科学(化学)的研究论文
– 扩展定律相关文章
– 斯坦福大学计算机科学课程 CS231n:用于视觉识别的卷积神经网络

获取更多信息:
感兴趣的读者可以查看原推荐清单,了解更多内容。参考链接:[https://twitter.com/keshavchan/status/1787861946173186062](https://twitter.com/keshavchan/status/1787861946173186062)

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原文作者: 机器之心

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