有没有机器学习入门的论文推荐
推荐深度学习相关的4篇论文。
(1) 让卷积神经网络名声大噪的这篇，也是2012年的ILSVRC竞赛冠军：
Krizhevsky, A., Sutskever, I., \u0026amp; Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105). (http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/supervision.pdf)
(2) ResNet，可能是近年来引用量最高的深度学习论文
ResNet的核心模块如下：
He, K., Zhang, X., Ren, S., \u0026amp; Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778). (https://arxiv.org/abs/1512.03385)
(3) SENet，ResNet的一种注意力机制的改进，加入了对特征通道的重新加权：
Hu, J., Shen, L., \u0026amp; Sun, G. (2018). Squeeze-and-excitation networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 7132-7141). (https://arxiv.org/abs/1709.01507)
(4) Deep residual shrinkage network （残差收缩网络），把SENet的加权，修改成了软阈值化，以增强含噪数据上的效果：
【有没有机器学习入门的论文推荐】 Zhao, M., Zhong, S., Fu, X., Tang, B., \u0026amp; Pecht, M. (2019). Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(7), 4681-4690. (https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096)
■网友
机器学习范围太广，而论文一般都是着重于某个具体方向，所以在网上找教程看更实际一些。比如Coursera上的machine learning课程。如果对数据挖掘感兴趣，也可以去kaggle，找一些入门的task做，基础教程也很丰富。等有了具体想要尝试或者深入研究的方向，再去搜索相关领域的review/survey paper就好。
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