OpenAI前CTO Ilya推荐的30篇文章，认真读完将理解当下90%的AI技术（2）

文章预览

近日，网上流传一份ilya推荐给John Carmack的阅读清单，该清单包含了当今与AI相关27篇顶级文章，并称如果真的将它们读完，就能理解当下90%的AI技术。 前文阅读： OpenAI前CTO Ilya推荐的30篇文章，认真读完将理解当下90%的AI技术（1-10） 下面剩余的文章速览。 12）Deep Residual Learning for Image Recognition（ 深度残差学习的图像识别） 何凯明的大作 ，2016年CVPR最佳论文 ， 深入浅出地描述了深度残差学习框架，大幅降低了训练更深层次神经网络的难度，也使准确率得到显著提升 。 训练更深层的神经网络通常会面临更多挑战。为了解决这一难题，作者提出了一种残差学习框架，目的在于简化比以往使用的网络深度更大的网络的训练过程。作者将每个层转化为学习相对于其输入的残差函数，而非学习没有参考基准的函数。作者提供了充分的实验证据证明，这些残差 ………………………………