顛覆機(jī)器學(xué)習(xí)的巨星：Ian與Ilya的時(shí)光印記

原標(biāo)題：破例兩篇！NeurIPS時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)?lì)C給了Ian的GAN、Ilya的Seq2Seq，實(shí)至名歸
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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NeurIPS時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)的雙重頒發(fā)

在2024年的NeurIPS大會(huì)上，時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)破例頒發(fā)給兩篇具有重大影響力的論文，分別是Ian Goodfellow的《Generative Adversarial Nets（GAN）》和Ilya Sutskever等人的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（Seq2Seq）》。這一獎(jiǎng)項(xiàng)旨在表彰十年前在NeurIPS上發(fā)表的論文，其對(duì)研究領(lǐng)域的影響經(jīng)得起時(shí)間的考驗(yàn)。

1. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

GAN是生成模型領(lǐng)域的重要理論基礎(chǔ)之一，至今已被引用超過(guò)85000次。該論文提出了一種通過(guò)對(duì)抗過(guò)程來(lái)估計(jì)生成模型的新框架，涉及兩個(gè)模型的訓(xùn)練：生成模型G和判別模型D。G的目標(biāo)是生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本，而D的目標(biāo)是區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和G生成的數(shù)據(jù)。通過(guò)這種相互博弈的過(guò)程，GAN能夠生成幾乎無(wú)法被D區(qū)分的真實(shí)數(shù)據(jù)，深刻影響了AI圖像修復(fù)和圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等領(lǐng)域。

2. 序列到序列學(xué)習(xí)（Seq2Seq）

Seq2Seq模型提出了一種通用的序列端到端深度學(xué)習(xí)方法，解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理可變長(zhǎng)度輸入和輸出序列時(shí)的限制。該模型主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯，采用了兩個(gè)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），一個(gè)作為編碼器，另一個(gè)作為解碼器。Seq2Seq在WMT’14數(shù)據(jù)集的英語(yǔ)到法語(yǔ)翻譯任務(wù)中表現(xiàn)出色，BLEU分?jǐn)?shù)達(dá)到34.8，展示了其在長(zhǎng)短句處理上的能力，為后續(xù)的編碼器-解碼器架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。

3. 當(dāng)前狀況與未來(lái)展望

兩位作者Ilya和Ian在2024年NeurIPS大會(huì)上將進(jìn)行簡(jiǎn)短的問(wèn)答環(huán)節(jié)。Ilya目前忙于創(chuàng)業(yè)，而Ian則在與病魔作斗爭(zhēng)，令人祝愿他早日康復(fù)。這兩篇論文的成功不僅展示了研究者的卓越貢獻(xiàn)，也標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要進(jìn)步，預(yù)示著未來(lái)更為廣泛的應(yīng)用可能性。

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作者簡(jiǎn)介：專(zhuān)業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189