【學(xué)術(shù)相關(guān)】TopPaper：AI 初學(xué)者經(jīng)典論文列表
無(wú)論你是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)，看學(xué)術(shù)論文必不可少。作為 AI 初學(xué)者而言，如何挑選更適合自己、更容易學(xué)習(xí)的 AI 論文尤為重要！真的會(huì)起到事半功倍的效果。
今天給大家推薦一個(gè)非常不錯(cuò)的 GitHub 開源項(xiàng)目：TopPaper。該項(xiàng)目匯聚了 AI 方向重點(diǎn)核心的論文，方便初學(xué)者查閱和下載，節(jié)約了很多時(shí)間。
首先放上該項(xiàng)目的地址：
https://github.com/qiulinzhang/TopPaper
目錄：
該 TopPaper 項(xiàng)目主要聚焦 AI 領(lǐng)域，主要內(nèi)容包括：傳統(tǒng)算法、CNN、視覺中的 Transformer、NLP 中的 Transformer 和自注意力、等等。
下面分別來(lái)看一下！
0. 傳統(tǒng)算法
傳統(tǒng)算法作者列舉了 3 個(gè)，分別是：SIFT、HOG、SURF，相應(yīng)的 Paper 鏈接已經(jīng)列出，同時(shí)也有該算法發(fā)表的期刊和年份信息。
1. CNN
1.1 圖像識(shí)別
1.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
這部分主要列舉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較核心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如：LeNet、ImageNet、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet 等。
1.1.2 數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、技巧
這部分主要列舉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法和一些調(diào)參技巧等。
1.2 目標(biāo)檢測(cè)
目標(biāo)檢測(cè)是 CNN 應(yīng)用的重要場(chǎng)景之一。關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的 AI 論文很多，作者列舉了經(jīng)典的 Fast RCNN 、SSD、YOLO 等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
1.3 目標(biāo)分割
作者列舉了目標(biāo)分割領(lǐng)域相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如：FCN、Unet、RefineNet 等。
1.6 人臉識(shí)別
人臉識(shí)別方向，作者列舉了 DeepFace、FaceNet、ArcFace 等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
2. 視覺中的 Transformer
3. NLP 中的 Transformer 和自注意力
總結(jié)
總的來(lái)說(shuō)，這份 AI 初學(xué)者經(jīng)典論文列表非常不錯(cuò)，作者精心整理幫助我們節(jié)省了很多時(shí)間。在我們查閱某一 AI 應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)論文的時(shí)候，這是一份很不錯(cuò)的參考資料，方便我們查閱。
希望這份資源對(duì)你有用，最后再次放上該 TopPaer 項(xiàng)目的開源地址：
https://github.com/qiulinzhang/TopPaper
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