Zero to Hero：2017年机器之心AI高分概述文章全集

机器之心整理

参与：李泽南、刘晓坤

新年快乐！在狗年的第一天，我们全面梳理了过去一年机器之心发布的基础知识和深度概述性文章，希望能对大家的研究和学习有所帮助。

过去一年，人工智能技术不仅经历了快速发展，也因为各家科技公司的大量投入而不断落地，在人们的眼里，AI 眼前的道路正在逐渐变得清晰。2017 年里，我们整理并发布了很多来自学界、业界的概述性文章，其中不仅有盘点机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域现有技术的长文，也有面向深度学习框架、机器学习相关硬件方面的研究，其中包含多篇颇具价值的概述性论文。时值春节，我们将其分类整理，以方便大家参考和学习。

这些深度文章包括并不限于以下关键词：进化策略、迁移学习、卷积神经网络、知识图谱、聚类、回归、PCA、t-SNE、贝叶斯、决策树、随机森林、遗传算法、强化学习、马尔科夫、概率图、LSTM……

Note：想要了解去年机器之心的盘点，请点击——人工智能从入门到进阶，机器之心高分技术文章全集

入门

• 深度 | David Silver 全面解读深度强化学习：从基础概念到 AlphaGo

• 深度 | 迁移学习全面概述：从基本概念到相关研究

• 深度 | 理解深度学习中的卷积

• 综述 | 知识图谱研究进展

• 盘点 | 机器学习入门算法：从线性模型到神经网络

• 深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础

• 机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

• 想了解概率图模型？你要先理解图论的基本定义与形式

• 人工智能能骗过人类吗？愚人节特写：这不是玩笑

• 三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

• LSTM 入门必读：从基础知识到工作方式详解

• 从语言学到深度学习 NLP，一文概述自然语言处理

• 最全的 DNN 概述论文：详解前馈、卷积和循环神经网络技术

• 从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

• 追根溯源！一图看尽深度学习架构谱系

• 徒手实现 CNN：综述论文详解卷积网络的数学本质

• 读懂概率图模型：你需要从基本概念和参数估计开始

• 从零开始：教你如何训练神经网络

• 开发者必读：计算机科学中的线性代数

理论

机器学习

• 学界 | 定量研究：当前机器学习领域十大研究主题

• 机器学习和深度学习引用量最高的 20 篇论文（2014-2017）

• 从贝叶斯角度，看深度学习的属性和改进方法

• 良心 GitHub 项目：各种机器学习任务的顶级结果（论文）汇总

• 深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型

• 揭秘深度学习成功的数学原因：从全局最优性到学习表征不变性

• 深度 | 从 AlexNet 到残差网络，理解卷积神经网络的不同架构

• 从 Pix2Code 到 CycleGAN：2017 年深度学习重大研究进展全解读

前沿方向

• OpenAI 详解进化策略方法：可替代强化学习

• 从自编码器到生成对抗网络：一文纵览无监督学习研究现状

• 资源 | 从文本到视觉：各领域最前沿的论文集合

• 从决策树到随机森林：树型算法的原理与实现

• 从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类

• 从遗传算法到 OpenAI 新方向：进化策略工作机制全解

GAN

• 综述 | 一文帮你发现各种出色的 GAN 变体

• 资源 | 生成对抗网络及其变体的论文汇总

• 生成对抗网络综述：从架构到训练技巧，看这篇论文就够了

计算机视觉

• 干货 | 物体检测算法全概述：从传统检测方法到深度神经网络框架

• 重磅 | 自动驾驶计算机视觉研究综述：难题、数据集与前沿成果（附 67 页论文下载）

• 神经风格迁移研究概述：从当前研究到未来方向（附论文和代码）

• 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD

• 计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告

• 计算机视觉这一年：2017 CV 技术报告 Plus 之卷积架构、数据集与新趋势

• 深度 | 2017 CV 技术报告之图像分割、超分辨率和动作识别

• 深度 | 2017CV 技术报告：从 3D 物体重建到人体姿态估计

自然语言处理

• 语音合成到了跳变点？深度神经网络变革 TTS 最新研究汇总

• 资源 | 从全连接层到大型卷积核：深度学习语义分割全指南

• 学界 | 词嵌入 2017 年进展全面梳理：趋势和未来方向

• 深度 | 一文概述 2017 年深度学习 NLP 重大进展与趋势

推荐系统

• 学界 | 一文综述所有用于推荐系统的深度学习方法

• 使用深度学习构建先进推荐系统：近期 33 篇重要研究概述

深度学习框架

• 业界｜谷歌 TensorFlow 的一份全面评估报告：好的坏的及令人讨厌的

• 初学者怎么选择神经网络环境？对比 MATLAB、Torch 和 TensorFlow

硬件

• 业界 | 剖析用于深度学习的硬件：GPU、FPGA、ASIC 和 DSP

• 神经形态计算与神经网络硬件最全调查：从研究全貌到未来前景

• 从 GPU、TPU 到 FPGA 及其它：一文读懂神经网络硬件平台战局

优化

• 从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法

• 综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览

• 深度 | 从修正 Adam 到理解泛化：概览 2017 年深度学习优化算法的最新研究进展

• 一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

代码实现

• 从强化学习基本概念到 Q 学习的实现，打造自己的迷宫智能体

• 回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附 Python 和 R 实现）

• 基于 TensorFlow 理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器

• 一文读懂遗传算法工作原理（附 Python 实现）

• 10 大深度学习架构：计算机视觉优秀从业者必备（附代码实现）

• 从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验

• 2017 年度盘点：15 个最流行的 GitHub 机器学习项目

本文为机器之心整理，转载请联系本公众号获得授权。

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