【年终盘点】2018年29篇必读机器学习论文总结,BERT, SeqGAN等上榜

【导读】本文作者 Cody Marie Wild,她是一位机器学习领域的数据科学家,她钟爱语言和简洁优美的系统,与此同时Cody Marie Wild还标榜自己是一位专业求知欲者。Cody每年都会找一个月时间集中精读当年的重要和经典的机器学习论文,每天一篇并写上500-1000词的总结,比如论文主要是思路,重要的创新点以及可能的应用方向等,这对于每个研究者来说都是一份重要的论文阅读指导,可以作为初学者如何看论文,读论文一个非常好的借鉴范例。


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在论文中,每篇论文,作者都给了论文的主要思路,与其他相关的研究有什么区别,这篇论文有哪些亮点与创新点等等。而且,基本上每篇论文都附上了链接,可以作为初学者如何看论文,读论文一个非常好的借鉴范例。


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论文笔记工分为六个部分:


  • 语言/序列模型(Language/Sequence Models)

  • 元学习/多任务(Meta Learning / Multi Task)

  • 内在奖励/基于模型的强化学习(Intrinsic Rewards/Model-Based RL)

  • Multi-Agent强化学习

  • 对抗样本(Adversarial Examples)

  • 其他(Miscellaneous)


论文笔记的目录



附笔记全文



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参考链接:

https://docs.google.com/document/d/15o6m0I8g6O607mk5YPTh33Lu_aQYo7SpHhNSbLPQpWQ/edit#


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