微信免费互投票群 2020年还必须阅读文章的10篇人工智能论文
在这篇文章中，为了你的阅读文章快乐，我列举了2021年阅读文章人工智能论文的十条提议（及其别的一些进一步的学习提议）。
在这个目录中，我关键关注这些在没有明确提出新构架的情形下促进全新技术性的文章内容，这种文章内容不包含全新的YOLO或ResNet组合；反过来，是指了损害公式计算、基础理论提升、新优化器等领域的最新消息。
针对内容的上半部分，我将关键详细介绍机器视觉和NLP，由于这种就是我最了解的主题风格，并从一两个經典技术性逐渐。针对每一篇毕业论文，我都是会汇总其关键奉献微信免费互投票群，并列结构出阅读文章原因。最终，我还在每一篇文章的结束都提供了有关这一主题风格的实际阅读文章提议，并将其与别的最新消息或相近念头联络起來。
1.GloVe (2014)
Pennington, Jeffrey, Richard Socher, and Christopher D. Manning. “Glove: Global vectors for word representation.” 2014年自然语言处理方式大会（EMNLP）会议论文集。
毕业论文连接：
https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162.pdf
尽管如今的小区关键关注神经元网络，但很多初期的結果是根据更简易的数学原理得到的。GloVe是以经典算法考虑的，它是根据降低英语单词共现引流矩阵维数的英语单词置入实体模型。与之前的方式不一样，GloVe应用隐式表达方式，使其可以拓展为规模性文字语料库。
原因1：假如你从自然语言处理（NLP）下手，这也是一本非常好的读本，可以幫助你掌握英语单词置入的基础知识及其他们的必要性。
原因2：之前并并不一定的事物是根据Transformers的，阅读文章初期的佳作是一个非常好的办法去寻找一个“被遗弃的念头”，该念头可以使目前技术性进一步发展趋势。
Transformers：
http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need
原因3：很多创作者在之后拓展了文中中提到的很多定义。现如今微信免费互投票群，词嵌入已变成自然语言处理（NLP）中的具体内容。
进一步阅读文章：在同一阶段微信免费互投票群，Google公布了Word2Vec，另一个zhu名的词义空间向量生成模型。没多久以后，这种念头被分子生物学界采取，做为表明大蛋清和基因序列的方式。而如今BERT是语汇表现和词义了解的核心方式。
Word2Vec:
https://arxiv.org/abs/1301.3781
BERT:
https://arxiv.org/abs/1810.04805
2.AdaBoost (1997)
Freund, Yoav; Schapire, Robert E (1997). “A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting”. #p#分页标题#e#