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经典论文最新视觉报道_一篇完整的论文范文(2024年12月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

经典论文

多模态算法必读论文清单𐟓š 今天为大家整理了一些多模态方向的经典论文，如果你对多模态算法感兴趣，或者计划投递多模态算法岗位，这些论文绝对值得一读。以下是一些值得关注的论文： CLIP 𐟓‘ BLIP 𐟓– BLIP2 𐟓š Instruct BLIP 𐟓𐊌Lava 𐟔劍iniGPT4v1v2 𐟓ˆ Flamingo 𐟦… mPLUG 𐟔Œ kosmos 𐟌Œ Qwen- VL 𐟌 Intern- VL 𐟌 Gemini 𐟌 阅读这些论文的同时，也别忘了积累多模态相关的项目经验。如果你计划冲刺算法岗位，项目经历是不可或缺的一部分。

【图书抽奖】No.870 中国人民大学出版社长销书《诺奖大师谈博弈论》转发加关注，五天后开，抽二本其中一本限铁粉本书是博弈论经典名著囊括多篇诺奖大师成名之作清晰呈现博弈论发展理论脉络张维迎、谢识予、李三希、韩松、李井奎联袂力荐 20世纪后半叶，博弈论进入黄金时代。本书精选14位博弈论泰斗的18篇经典论文，包括约翰ⷧ𚳤𛀣€约翰•海萨尼、莱因哈德•泽尔腾、罗伯特•奥曼、劳埃德•沙普利等多位诺贝尔经济学奖得主的作品，这些经典文章构建了博弈论的基本理论框架。本书是理解现代博弈论核心思想、原理、方法论及其发展脉络的必读宝典。

深度学习必读128篇经典论文推荐对于许多想要开始深度学习之旅的小伙伴来说，一个常见的问题是：“我应该从哪篇论文开始读起？”而对于那些已经入门的同学来说，了解不同方向的论文也是非常重要的。那么，有没有一份完整的深度学习论文导引，让所有人都可以在其中找到想要的内容呢？答案是肯定的！今天，我将为大家分享一份史上最牛的深度学习论文整合合集。这份阅读列表的组织原则如下：从全局到枝干：从综述类、全局性的文章到细分领域的具体论文。从经典到最前沿：每个话题的文章都是按时间顺序排列的，可以清晰展示每个方向的发展脉络。从通用理论到具体应用：有些论文针对深度学习通用理论，有些则针对具体应用领域。专注于最先进的研究：收集了许多最新的论文，确保阅读列表的时效性。当然，这里的每个话题都只选了几篇最具代表性的论文。如果你想要深入研究，还需要进一步阅读更多的相关文献。希望这份阅读列表能帮助你更好地理解深度学习领域及其各个分支！𐟓š

「转发赠书」「好书荐阅」 2024诺贝尔经济学奖揭晓！中国人民大学出版社的一本长销书《诺奖大师谈博弈论》也正好再版出炉！本书是博弈论经典名著囊括多篇诺奖大师成名之作清晰呈现博弈论发展理论脉络张维迎、谢识予、李三希、韩松、李井奎联袂力荐 20世纪后半叶，博弈论进入黄金时代。本书精选14位博弈论泰斗的18篇经典论文，包括约翰•纳什、约翰•海萨尼、莱因哈德•泽尔腾、罗伯特•奥曼、劳埃德•沙普利等多位诺贝尔经济学奖得主的作品，这些经典文章构建了博弈论的基本理论框架。本书是理解现代博弈论核心思想、原理、方法论及其发展脉络的必读宝典。关注我+转赞评本微博，抽1个小伙伴赠书！

Paper初稿倒计时24天：每日进展记录今天的工作虽然时间不长，但质量很高，而且并不疲惫，可能是因为收到了有益的反馈，得到了启发。以下是一些达成的项目和想法： 𐟐𐠨﷦•™数学语言：今天在连接层级的数学语言上有些迷茫，于是向𐟐𐨯𗦕™。经过一个多小时的详细解释，思路清晰了很多，𐟐𐨿˜给出了一些关于数学语言和文章结构的中肯建议。果然，闭门造车不可行，多多请教和交流可以更好地学习！ 𐟓Š 回溯代码版本：今天继续找昨天的bug。对比历史版本一无所获后，重新跑了一遍以前的代码，发现transformer一样出现了梯度消失的问题。查看pytorch最新发布，三周前有一次更新，其中和梯度相关的某个语法加了条件限制。于是暂时将pytorch回溯到前一个版本，重新加上metrics跑出了结果，赶完deadline有空再做更新。 𐟖Œ️ 绘制模型pipeline图：今天画完了模型pipeline图，对模型的整体流程有了更清晰的认识。 𐟓– 阅读经典论文：今天阅读了一些经典论文，对模型的介绍和数学描述有了更详细的规划。 𐟓 序列构建、target及Loss的表达式：今天在纸上写了序列构建、target以及Loss的表达式，对模型的理解更加深入。 𐟚𖢀♀️ 散步放松：傍晚时分，阳光正好，出门散步了一个多小时，搭上了落日时的末班车回家，放松心情。这些小进展让我对论文的初稿写作更有信心，期待接下来的24天能有更多的突破！

博士申请研究计划书攻略：学长亲传经验！大家好！今天来聊聊博士申请中那至关重要的研究计划书（Research Proposal，简称RP）。一个好的RP不仅能让你在导师或委员会面前展示你的研究方向和可行性，还能大大提升你的录取几率！最近，我有幸帮一个英国的授课型硕士申请博士，按照英国的标准来写RP，积累了一些心得，今天就来和大家分享一下。确定研究方向 𐟧튩斥…ˆ，你得明确自己要研究什么。你可以看看目标院校老师的研究方向，然后根据自己的兴趣和背景来定。或者直接和老师联系，看看他们有没有兴趣。标题要简洁 ✍️ 标题一定要简短！最好在一句话内说清楚你的研究题目和主题，避免冗长。记住，简洁就是力量！摘要/简介 𐟓 摘要部分是整个RP的精华，要总结你的研究方法和研究的重要方面。建议你在所有部分都写完之后再写摘要，这样更容易把握整体。个人陈述 𐟓– 学校会问你为什么觉得自己有能力完成研究，让你写一写过往的经历。这部分主要是展示你与PhD这个位置的匹配程度。研究现状 𐟔 在写RP之前，你需要做好文献综述，熟悉本领域内的经典论文和最新研究动态。引用一些经典的论文会加分哦！ Methodology 𐟔슨🙦˜繁䤺†摘要之外另一个核心内容。你需要向导师讲述你的研究目标和达到目标的方法，包括研究设计、数据收集和分析方法。还要考虑研究可能存在的局限性，并说明如何避免这些局限性。有些大学还会要求你考虑研究道德问题。引用表 𐟓Š 引用表是用来体现你对这个研究的背景和积累的。可以用之前提到的那些经典论文。记得统一格式哦！用APA就全部用APA，用芝加哥就全部用芝加哥！研究计划 ⏰ 最后，别忘了写一个研究计划表，展示你的研究时间和进度安排。让学校对你的研究有一个清晰的认识。希望这些建议能帮到大家，祝大家申请顺利！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

人工智能表白遭拒，究竟是为什么？哎，真是没想到啊！我这位在人工智能领域摸爬滚打多年的老手，居然也会遇到表白被拒的尴尬局面。你可能会问，一个在深度学习、强化学习、自然语言处理、生成模型、计算机视觉、自动驾驶、智能机器人等方面都颇有造诣的人工智能研究者，怎么会连个简单的表白都搞不定呢？首先，我得说，我读过的论文可是从Hopfield、Hinton、LeCun、Bengio到何恺明、吴恩达、李飞飞、周志华，这些顶尖学者的研究成果我早已烂熟于心。对于深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle，我也都能够熟练使用。你知道的，我对CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer、GPT、以及最新的Mamba模型的理解之深，连那些顶会上的大牛都时常赞叹我见解独到，甚至有人说我的观点比那些经典论文还要深刻。结果呢？她居然对我不感兴趣？真是气死我了！在我面前装什么清高？有个情敌拿着几本《高等数学》《大学物理》装模作样，我轻蔑地一笑，谁不知道这些是入门读物？我读的可是《深度学习》（花书）、《机器学习》（西瓜书）、《PRML》（模式识别与机器学习）、《深度强化学习：原理与实践》、《统计学习方法》、《神经网络与机器学习》哪本不是AI界的经典巨著？那些科普作家还在谈什么梯度下降、反向传播、交叉熵损失、过拟合？这些早在我研究本科毕设的时候就烂熟于心了。什么ANN、RNN、CNN、Transformer、GPT、BERT，这些模型在我眼里也不过是AI基础知识罢了。更不用说LSTM、GRU、GAN、VAE、SOM，这些网络和架构早就是我的手下工具。我如此博学多才，理论和实践功底深厚，为什么她就不喜欢我呢？难道我研究的神经网络结构不够前沿？从Transformer到Mamba，从大模型到具身智能，这些前沿的方向我无一不涉猎。还是我的数据集不够大？可我用的都是SA-1B、The Pile、JFT-3B那样的大规模数据集。还是我发的论文不够顶？确实，我承认我没有发在Nature和Science，但我的CVPR、ICLR和ICML论文难道还不够证明我的实力？还是我外表不够帅？我确实不是那种颜值爆表的，但你凭什么要求我长得帅？难道这个世界上，长得不够帅、但有着牛逼的理论和出色的编程能力就成了负担？这世道怎么就成了这样，科研成果和深刻的思想竟然比不过一个好看的外表！真是让人无语啊！

𐟔 目标检测的四大经典论文推荐 𐟌Ÿ 1. "SSD: Single Shot MultiBox Detector"（SSD：单次检测多框检测器）：这篇文章提出了SSD网络结构，通过在不同尺度上同时预测目标的位置和类别，实现了快速而准确的目标检测。 2. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation"（用于准确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构）：这篇文章介绍了R-CNN网络结构，通过利用深度神经网络提取丰富的特征层次结构，实现了准确的目标检测和语义分割。 3. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"（YOLO：统一的实时目标检测）：这篇文章介绍了YOLO网络结构，通过将目标检测任务转化为回归问题，实现了实时的目标检测。 4. "Relation Networks for Object Detection"（用于目标检测的关系网络）：该文章提出了关系网络（Relation Networks），通过建模物体之间的关系，提高了目标检测算法的性能。这些论文涵盖了目标检测领域中一些重要的研究工作，对于入门学习和了解最新的目标检测算法都非常有帮助。希望这些内容对你有所启发！

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

如何撰写申请博士的RP？𐟓 RP框架𐟓 标题标题要简洁明了，突出研究主题和意义，不要过长或无重点。摘要 (200-400字) 摘要非常重要！很多导师没有时间看全文，会选择直接看摘要。摘要是对RP的整体总结，可以在其他部分写完后最后写。第一段：概述大领域背景可以从近期社会热点话题入手，引出大背景。第二段：阐述小领域科研现状基于10-20篇论文，结合领域的经典论文和近期新论文。引用导师的论文和自己的论文（如果有），会是加分项！第三段：论述小领域存在的Research Gaps 由于科研经验有限，现阶段可能无法提出真正有意义的gap和objective，但没关系，只要有合理论点输出即可。观点可以陈旧、老套或偏颇，但一定要有观点和输出观点的逻辑！第四段：提出Research Objective 并强调这个Objective的重要性。研究目标即是指研究想解决什么问题，问题的提出要有层次，问题越多越细致，研究越有价值。

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