2017年深度学习必读31篇论文(附下载地址)

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2017年深度学习必读31篇论文(附下载地址)

技术小能手 2017-12-20 10:30:45 浏览2616
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2017年即将擦肩而过,Kloud Strife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文,包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD & 优化及理论等各个方面,有些论文名扬四海,有些论文则非常低调。

一如既往,首先,标准免责声明适用,因为今年仅与GAN有关的论文就超过1660篇。我肯定会有疏漏,试图缩减到每两周一篇论文,包含了Imperial Deep Learning Reading Group上的大量素材。无论如何,我们开始吧。

架构/模型

今年的Convnet网络架构已经少得多,一切都稳定了。 有些论文肯定是在推动这项研究。 其中首先是安德鲁·布鲁克(Andrew Brock)的破解SMASH,尽管有ICLR的评论,但它已经在1000个GPU上进行了神经架构搜索。

SMASH:基于超网络的模型结构搜索
SMASH :

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