Обзор ключевых достижений в области искусственного интеллекта, включая обучение с подкреплением, генеративные модели, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

«Появление мощного ИИ будет либо лучшим, либо худшим событием, которое когда-либо случалось с человечеством. Мы еще не знаем, какой». -Стивен Хокинг

Область искусственного интеллекта (ИИ) постоянно развивается, постоянно происходят новые исследования и прорывы. Для энтузиастов ИИ быть в курсе последних событий в этой области имеет решающее значение для понимания текущего состояния дел и потенциальных будущих приложений ИИ. В этой статье мы обсудим 10 исследовательских работ по ИИ, которые должен прочитать каждый энтузиаст ИИ.

  1. «Контроль на уровне человека с помощью глубокого обучения с подкреплением» (Nature, 2015 г.), Владимир Мних и др.

В этой статье описывается разработка алгоритма глубокого обучения с подкреплением, называемого DQN, который смог достичь производительности на уровне человека в нескольких играх Atari. Это стало значительным прорывом в области обучения с подкреплением и продемонстрировало потенциал глубоких нейронных сетей для управления сложными системами.

2. «Генеративно-состязательные сети» (arXiv, 2014 г.) Яна Гудфеллоу и др.

В этом документе представлена ​​концепция генеративно-состязательных сетей (GAN), мощного метода создания новых данных путем обучения модели воспроизведению заданного набора данных. С тех пор GAN использовались для самых разных приложений, включая синтез изображений и видео, генерацию текста и многое другое.

3. «Внимание — это все, что вам нужно» (arXiv, 2017 г.) Ашиша Васвани и др.

В этом документе представлена ​​архитектура преобразователя, новый подход к нейронному машинному переводу, который использует механизмы внимания для повышения точности и эффективности модели. С тех пор архитектура трансформатора использовалась в самых разных задачах обработки естественного языка и стала стандартом в этой области.

4. «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding» (arXiv, 2018), Джейкоб Девлин и др.

В этом документе представлена ​​BERT, предварительно обученная модель представления языка, которая достигла современного уровня производительности в широком диапазоне задач понимания естественного языка. С тех пор BERT стал популярной моделью для множества задач НЛП, а его метод предварительного обучения стал стандартной практикой в ​​этой области.

5. «Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей» (arXiv, 2012) Алекса Крижевского и др.

В этой статье описывается разработка глубокой сверточной нейронной сети (CNN), которая смогла достичь новой современной точности классификации изображений в наборе данных ImageNet. Это был значительный прорыв, который продемонстрировал потенциал CNN для задач компьютерного зрения и привел к широкому внедрению CNN в полевых условиях.

6. «Deep Residual Learning for Image Recognition» (arXiv, 2015 г.), Kaiming He et al.

В этом документе представлена ​​​​архитектура ResNet, новый подход к обучению глубоких нейронных сетей, который уменьшает проблему исчезающих градиентов, позволяя эффективно обучать более глубокие сети. С тех пор архитектуры ResNet использовались для самых разных задач компьютерного зрения и стали стандартом в этой области.

7. «Graph Convolutional Networks» (arXiv, 2018), Томас Н. Кипф и др.

В этой статье представлена ​​концепция графовых сверточных сетей (GCN), новый тип нейронной сети, предназначенный для работы с данными, структурированными в виде графа. С тех пор GCN использовались для широкого круга задач, включая системы рекомендаций, поиск лекарств и многое другое.

8. «Вариационные автоэнкодеры» (arXiv, 2013 г.), Дидерик П. Кингма и др.

В этой статье представлена ​​концепция вариационных автоэнкодеров (VAE), мощного метода генеративного моделирования, использующего нейронные сети для изучения компактного представления набора данных. С тех пор VAE использовались для широкого спектра приложений, включая создание изображений и текста, обнаружение аномалий и многое другое.

9. «Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу» (arXiv, 2014) Дмитрия Богданова и др.

В этой статье представлен механизм внимания, новый подход к нейронному машинному переводу, который повышает точность и эффективность модели, позволяя декодеру сосредоточиться на определенных частях ввода. С тех пор механизм внимания использовался в самых разных задачах обработки естественного языка и стал стандартом в этой области.

10. «Неконтролируемое репрезентативное обучение с помощью глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей» (arXiv, 2016) Алека Рэдфорда и др.

В этой статье представлена ​​​​концепция неконтролируемого обучения представлению с помощью глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей (DCGAN), новый подход к обучению глубоких нейронных сетей без необходимости в помеченных данных. С тех пор DCGAN использовались для широкого круга задач обучения без учителя и стали стандартом в этой области.

В заключение, эти 10 исследовательских работ представляют собой одни из самых значительных прорывов и вкладов в область искусственного интеллекта за последние годы. Они охватывают широкий круг тем, от обучения с подкреплением и генеративных моделей до обработки естественного языка и компьютерного зрения. Прочитав и поняв эти документы, энтузиасты ИИ смогут глубже понять текущее состояние дел в этой области и потенциальные будущие приложения ИИ.

Однако все упомянутые мной документы можно найти, выполнив поиск по их названиям наarXiv (arxiv.org), которая является платформой с открытым исходным кодом для научных исследований. статей или путем поиска их вGoogle Scholar (scholar.google.com) – поисковой системе, которая индексирует научную литературу по различным форматам и дисциплинам. Важно отметить, что некоторые статьи находятся за платным доступом и требуют доступа к университетской библиотеке или другой подписки для их чтения, но обычно рефераты и резюме находятся в свободном доступе.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.