网传Ilya Sutskever的推荐清单火了，掌握当前AI 90%

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网传Ilya Sutskever的推荐清单火了，掌握当前AI 90%

 

重点标签 tag1、AI技术、机器学习、transformer、RNN

文章摘要

摘要：随着生成式 AI 模型的兴起，AI 领域的发展引起了广泛关注。为了帮助行业从业者和基础科学研究者快速了解 AI 领域的最新进展和基础知识，OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理了一份机器学习研究文章清单。这份清单被认为涵盖了当前人工智能领域 90% 的重要内容。

推荐清单内容：
1. transformer 架构：Ilya 推荐了谷歌在 2017 年发表的《Attention Is All You Need》论文，以及康奈尔大学副教授 Alexander Rush 等人撰写的《The Annotated transformer》博客文章，后者是对原论文的逐行注释版本。
2. 循环神经网络（RNN）：推荐了 AI 大牛 Andrej Karpathy 2015 年的博客文章，强调 RNN 的有效性，以及 Ilya Sutskever 和 Wojciech Zaremba 2015 年发表的论文《Recurrent Neural Network Regularization》，提出了一种简单的正则化技术。
3. 长短期记忆网络（LSTM）：推荐了 Christopher Olah 2015 年的博客文章《Understanding LSTM Networks》，全面讲解了 LSTM 的基本知识。
4. 神经网络的复杂度：推荐了《Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness》一书中关于算法统计的部分，以及 Geoffrey Hinton 组的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》和 DeepMind Alex Graves 等人提出的神经图灵机（NTM）。

其他推荐：
– 神经网络应用于基础科学（化学）的研究论文
– 扩展定律相关文章
– 斯坦福大学计算机科学课程 CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络

获取更多信息：
感兴趣的读者可以查看原推荐清单，了解更多内容。参考链接：[https://twitter.com/keshavchan/status/1787861946173186062](https://twitter.com/keshavchan/status/1787861946173186062)

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原文作者: 机器之心