【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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