人工智能前沿学生论坛
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综述专栏
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
MLP is Maybe Your Need
SOM(自组织映射神经网络)——理论篇
GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo
深度学习模型大小与模型推理速度的探讨
一文了解推荐系统中的图神经网络
自编码器的最佳特征：最大化互信息
系统了解Encoder-Decoder 和 Seq2Seq及其关键技术
GNN解耦表征论文汇总
最简单的self-supervised方法
识别与诊断--基于深度学习的计算病理学进阶应用
BERT知识蒸馏综述
More About Attention
NLP词向量发展历程
基于深度学习的有监督关系抽取方法简介
AI系统安全的实用方法
一篇综述带你全面了解领域泛化(Domain Generalization)
到底什么是生成式对抗网络GAN？
DeepGNN: 图神经网络如何变深
Few-shot Learning 小白入门笔记
联邦学习：从集中化学习到分布式现场学习的发展过程
对比学习的浅显总结及其在NLP下的应用
冯志伟 | 我国计算语言学研究70年
强化学习（Reinforcement Learning）知识整理
领域自适应(Domain Adaptation)的理论分析
医学图像半监督分割的一些感触
干饭人，干饭魂，搞懂图神经网络稳饭盆
少样本学习综述
Bayesian Neural Networks：贝叶斯神经网络
少样本学习综述：小样本学习研究综述（中科院计算所）
自监督学习的一些思考
详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN
自监督学习看这篇就够了！
一文读懂Faster RCNN
当可解释人工智能遇上知识图谱
CVPR 2021 自动驾驶相关论文汇总
十分钟理解Transformer
思考无标注数据的可用极限
Graph Embedding
ICRA 2021自动驾驶相关论文汇总
IJCAI 2021｜ 基于图学习的推荐系统综述
排序学习（Learning to rank）综述
零样本文本分类探秘
重磅发布 | 图像图形学发展年度报告（中国图象图形学报第6期综述专刊）
域适应(UDA)和半监督(SSL)的恩怨情仇
Meta Learning — Introduction to meta-learning
网络模型加速——轻量化网络
关于GNN的几个疑问的思考
图卷积神经网络(GCN)速览
从零到一：生成对抗网络GAN完全掌握
目标检测综述整理
Bert向量表示不能直接用于相似度问题的分析
从迁移学习到图像合成
隐私计算的另一个思路：使用差分隐私实现的隐私模型聚合
Transformer 论文详细解读
注意力机制
对比学习入门 A Primer on Contrastive Learning
梯度爆炸与梯度消失
课程学习（Curriculum Learning）简介
基于预训练的推荐系统知识迁移综述
一文回顾Transformer 和 预训练模型
关于Transformer几个内部细节的总结
深入浅出带你读懂图卷积神经网络原理和pytorch代码实现
从5大挑战带你了解多模态机器学习
深度学习中的图像分割：方法和应用
目标检测中的框位置优化总结
神经网络的可解释性综述
元学习-总结
对抗网络：李宏毅GAN课程笔记
课程学习经典论文解读-自步学习
预训练模型-中文预训练模型
知识蒸馏在推荐系统中的应用
如何在标注存在错标的数据上训练模型
DL：LSTM如何实现长短期记忆
卷积网络压缩方法总结
深度学习模型泛化性小结
transformer面试题的简单回答
进化吧，self_attention
如何定义目标检测网络的正负例：Anchor-based
走马观花AutoML
自然语言处理面试题
group convolution (分组卷积)详解
最简单的self-supervised方法
神经网络可解释性综述
什么是知识图谱｜知识图谱入门｜概述
《Multitask Learning》多任务学习发展的关键节点
图神经网络综述
初探Explainable AI
超详细的NLP预训练语言模型总结清单！
Transformer的9种变体概览
知识图谱综述
各细分学习领域调研(A Survey for Learning Fields)
Distributed Training：强化学习并行训练论文合集
用放大镜看Transformer——总体和各个模块的结构到底是什么样的
注意力机制到底是什么——基于常识的基本结构介绍
乘风破浪的PTM：两年来预训练模型的技术进展
对比学习（Contrastive Learning）综述
深度学习中的Normalization模型
目标检测之Neck选择
基于能量的模型
Image matting—图像抠图入门篇
深度生成式模型
知识蒸馏在推荐系统的应用
深度学习中眼花缭乱的Normalization学习总结
关于知识图谱和语言模型的想法
循环神经网络RNN（含LSTM，GRU）小综述
一文讲述LSTM及其变体
认知科学中的迭代模型，何以缓解语言迁移
知识图谱综述
如何提高强化学习算法模型泛化能力初探
3W字长文带你轻松入门视觉transformer
类脑运算：脉冲神经网络（Spiking Neural Network）叙述
对抗训练——终极数据增强？
浅谈微信AI在通用图像搜索领域的探索
贝叶斯神经网络BNN(推导+代码实现)
2020 Pose Estimation人体骨骼关键点检测综述笔记
多目标跟踪（MOT）入门
Anchor-free应用一览：目标检测、实例分割、多目标跟踪
语音转换Voice Conversion：特征分离技术
Domain Adaptation基础概念与相关文章解读
一日看尽长安花——NLP可解释研究梳理
损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2
点云距离度量：完全解析EMD距离(Earth Mover's Distance)
One Shot NAS总结
图神经网络与深度学习在智能交通中的应用：综述Survey
异质图神经网络学习笔记
Self-supervised Learning
元学习综述
异常检测：Anomaly Detection综述
计算机视觉基本任务综述
小样本学习——概念、原理与方法简介（Few-shot learning）
基于元学习的现实场景应用论文介绍
Graph Neural Network: An Introduction Ⅰ
单阶段实例分割
知识图谱学习资源——知识图谱综述总结
薛建儒: 自动驾驶的场景理解研究
arXiv最新论文：自动驾驶中深度学习
SLAM回环检测方法
视频摘要最新综述文章，附45页综述全文下载
常用聚类算法综述
CVPR2019目标检测方法进展综述
AutoML自动机器学习：最新进展综述
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）综述
写作机器人综述
目标检测简明综述
多模态机器学习综述
复杂环境文字识别技术研究及应用进展
基于深度学习的目标检测算法综述
机器学习在社会科学中的应用（全文）
非精确图匹配方法综述
人体骨骼关键点检测综述
深度神经网络加速与压缩
人脸检测算法综述
多模态学习研究进展综述
神经科学启发的人工智能
博彩众长，自成一家的神经机器翻译
大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（上）（附PDF下载）
大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（下）（附PDF下载）
步态识别的深度学习综述
脑启发的视觉计算2017年度关键进展回顾（附PPT）
跨领域推荐系统文献综述（上）
跨领域推荐系统文献综述（下）
11页长文综述国内近三年模式分类研究现状（完整版附PDF）
超长综述让你走近深度人脸识别（附源码）
孙仕亮：多视图机器学习综述
迁移学习简明手册
朱松纯教授浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一（附PPT）
图像物体分类与检测算法综述
掌纹识别近十年进展综述
国内近三年模式分类研究现状综述（附PDF）