何静作者

大盘点:Top100 深度学习论文+7 篇下载量最多的 AI 研究文章!

今天,人工智能这个名词被反复提及,也已经融入了我们生活当中。从人脸识别到网页新闻推荐,都有它的身影,而这些也离不开深度学习

深度学习从大量数据中学习样本数据的内在规律,最终让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等,并在语音和图像识别方面取得巨大的成果。

100 篇深度学习论文

在 GitHub 上有一个关于深度学习论文阅读路线图的存储库,包含了 100 篇 Top 深度学习论文,涉及自然语言处理、机器人、语义图像分割等多个领域,为初入深度学习的研究者提供引导方向。

传送门:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

高下载量论文推荐

在 Brainstorming box 这个网站上也整理了近年来 7 篇下载量最多的论文:

1. 社会人机交互的人工认知:一种实现

发表年份:2016 年

在很多方面,人机交互已经成为人工智能的挑战。这是因为内置的环境通常不是为机器人设计的。需要语义来理解与人之间的物理交互的环境。因此,需要实施社会可接受的策略,如可控、多模式和自然模型。需要遏制的主要挑战包括联合行动、沟通和人为执行。构建基于人的语义绑定自身的体系结构可能会提供一个合理的解决方案。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370216300790

2. 人工智能的解释:来自社会科学的见解

发表年份:2018

人工智能在社会科学领域的应用被认为是优柔寡断的。许多著名的研究人员和人工智能专家正在为提高算法的透明度铺平道路。本研究的主题主要集中在如何将行动传达给人类。这项研究背后的原因也许是为了发现人类如何能够很轻松地相互解释。研究主题超越了哲学、心理学和认知科学,以演示人类如何定义、选择、生成并快速解释该过程。

论文链接:
https://www.aminer.cn/pub/599c7968601a182cd263a6c8/explanation-in-artificial-intelligence-insights-from-the-social-sciences

3. Hanabi 挑战:人工智能研究的新前沿

发表年份:2020 年

每个游戏都需要一个测试平台。自从发明游戏以来,就需要一个合适的环境和平台来运行测试,以确定游戏是否完美到足以发布。Hanabi 是一款纸牌游戏,需要不完整信息的玩家之间进行合作。挑战的概念是弄清楚它是否能理解其他玩家的意图和信念。基于一种称为 SPARTA 的策略,它可以很容易地理解为什么它会在游戏中做出它应该做的动作。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370219300116

4. 量子计算、量子理论和人工智能

发表年份:2010

量子计算!如今,这个及其热门的流行语正在解决社会面临的最大挑战。目前,研究人员不仅在发明硬件,而且在根据商业原则建造机器。量子计算拥有让计算机高效、快速地执行任务的能力。他们有能力做一些普通电脑做不到的事情,比如破解加密技术、找到机场航班的最佳安排方式,以及预测送货卡车的最佳送货路线。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370209001398

5. 人工智能的论证

发表年份:2007

毫无疑问,人工智能增强已经成为人工智能世界的核心主题。更准确地说,增强的人工智能向世界表明,认知能力的存在只是为了支持人类智能,而不是取代人类智能。然而,利用深度学习机器学习算法来解决复杂问题,正是人类智能所具有的作用。简单地说,人工智能增强是为了让生活更简单,比如支持、加速和提高人类执行任务的效率。这样地实例包括自动转录软件和自动驾驶汽车等任务。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370207000793

6. 人工智能的进化

发表年份:2006

人工智能,这个由约翰・麦卡锡(John McCarthy)在 1956 年提出的术语,现在已经成为许多组织和行业轰动一时的技术。从使用语音助手应用程序到播放向你推荐的最佳剧集,都是人工智能的工作,而我们也已都成为人工智能世界的一部分。这项新技术预计创造的就业机会将是它所消灭的就业机会的两倍。然而,作为人类,我们仍然有责任去平衡善与恶,并走向发展成功地 AI 革命。

论文链接:
https://www.aminer.cn/pub/53e99a1fb7602d97022734f6/evolution-of-artificial-intelligence

7. 转变观点:人工智能人机交互

发表年份:2006

人工智能即将改变人类的需求。除此之外,它还开始提供积极的商业模式。人们现在期待着考虑 AI 的伦理以及它的可理解性和可解释性。就我们所知,这些都是人类的方面。而这波浪潮只有一个解决方案,那就是利用技术的增强,应用和以人为本的方法来表征。尽管对于计算机和人之间如何交互有相反地观点,但是检查这两个机构如何协同工作也至关重要。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370206000920

今天的你博学了吗?小编就帮你到这里了,快来快乐学习吧!

资料来源:
https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
http://brainstormingbox.org/most-downloaded-artificial-intelligence-research-articles/
https://www.aminer.cn/topic?from=home

AMiner学术头条
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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

图像分割技术

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

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