中科院計算所研究員山世光：AI人才稀缺，開發任務繁重，限制了深度學習落地
鈦媒體注：鈦媒體T-EDGE國際年度盛典，作為鈦媒體年度最重要、在科技領域最舉足輕重的年度國際峰會，每一年年末希望能夠對當年發生的和未來可能發生的做一些重...
2017年必讀的“頂級”深度學習論文，必須收藏！
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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無監督/生成模型
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圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
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強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
TACOTRON：走向端到端的語音合成
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
TACOTRON：走向端到端的語音合成
MobileNets：用於移動視覺應用的高效卷積神經網絡
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
內容涉及：
理解/推廣
優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
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令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
TACOTRON：走向端到端的語音合成
MobileNets：用於移動視覺應用的高效卷積神經網絡
Deep Voice：實時的神經語音合成系統
深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，由Hinton等人於2006年提出。隨著人工智能的大火，深度學習等基礎技術已經成為走出“江湖”必帶的寶劍之一。不管你的處於哪個應用領域，以下這些經典的深度學習論文都值得一讀。
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優化/培訓技術
無監督/生成模型
卷積網絡模型
圖像分割/對象檢測
圖片/視頻
自然語言處理/ RNNs
演講/其他域
強化學習/機器人
等等。。。。。。
具體的2017最新論文列表截圖如下：
用生成對抗網絡學習發現跨領域關係
一種基於神經網絡的對話模式
詳解進化策略方法：可替代強化學習
圖像分割——PixelNet
深度照片風格轉移
批量歸一化：通過減少內部協變量轉移加速深度網絡訓練
令人叫絕的Wasserstein GAN
理解深度學習需要重新思考泛化
可變形卷積網絡
卷積序列到序列學習
TACOTRON：走向端到端的語音合成
MobileNets：用於移動視覺應用的高效卷積神經網絡
Deep Voice：實時的神經語音合成系統
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