2012-2016 年被引用次数最多的深度学习论文

By 吴攀2017年2月17日 13:26

近些年来在深度学习热潮的推动下,人工智能领域的研究犹如机器之心的吉祥物土拨鼠在春天里一样不断涌现,到今天,一个人要阅读了解这一领域的所有研究已经不再具有任何实践的可能性。择其善者而读之已经成为了人工智能研究者的一项重要技能,而其中非常值得关注的一项指标就是论文的引用次数,尤其是近期的引用次数。


滑铁卢大学博士、GitHub 用户 Terry Taewoong Um 就希望能在这方面做出贡献,他在 GitHub 上创建了一个项目,罗列了自 2012 年以来被引用最多的深度学习论文。


项目地址:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers 


这是一个持续更新的项目。机器之心曾在 2016 年 6 月编译发表过这个项目之前的一个版本《学界 | 2010-2016 年被引用次数最多的深度学习论文(附论文下载)》。近日,这个项目再次进行了更新,下面我们就来看看被引用最多的论文有哪些。


背景及相关资源


在这份榜单前后,也有一些其它很棒的深度学习榜单,比如:



但要看完这些榜单中提及的内容就已经很困难了,更不要说还有更多不在这些列表中的内容。所以我在这里推出了深度学习论文百强列表,希望能对想要整体了解深度学习研究的人提供帮助。


评选说明


1. 这份深度学习论文百强列表的论文来自 2012-2016 年之间发表的论文。

2. 如果一篇论文被加入到了这个列表,那么就必然会有一篇论文被移出这个列表(因此,移出论文和加入论文一样都是对这份列表的贡献。

3. 重要但是却无法被包含进这份列表的论文会收纳到 More than Top 100 列表。

4.New Papers 和 Old Papers 分别包含了最近 6 个月和 2012 年之前发表的论文。


评选标准



请注意我们更偏爱开创性的可以应用于多种研究的深度学习论文,而非应用论文。基于这样的原因,一些满足评选标准的论文也被排除了。具体还要依赖该论文的影响、这一领域其它研究的稀缺性等等。


内容目录



其它看点



理解/泛化/迁移



重要研究者:Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Jason Yosinski


优化/训练技术



重要研究者:Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Kaming He, Diederik P. Kingma


无监督/生成模型



重要研究者:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Alex Graves


卷积网络模型



重要研究者:Christian Szegedy, Kaming He, Shaoqing Ren, Jian Sun, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun


图像分割/目标检测



重要研究者:Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell


图像/视频/ETC



重要研究者:Oriol Vinyals, Andrej Karpathy


循环神经网络模型



自然语言处理



重要研究者:Kyunghyun Cho, Oriol Vinyals, Richard Socher, Tomas Mikolov, Christopher D. Manning, Yoshua Bengio


语音/其它领域



重要研究者:Alex Graves, Geoffrey Hinton, Dong Yu


强化学习



重要研究者:Sergey Levine, Volodymyr Mnih, David Silver


2016 年其它论文



新论文(New Papers)


最近六个月内值得一读的论文:



旧论文(Old Papers)


2012 年之前发表的经典论文:



HW/SW/数据集



书籍/调查/概述



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