用两万篇论文告诉你：机器学习在过去五年中发生了什么

与之相反，哪些症礁绞糈以前一年中出现了下滑，变成了最冷门的关键词?我整顿了以下排名：

卷积神经收集模型(CNN)

可以看到，Theano 已经高速成长了一段时光了，但近期它的增速正在放缓。Caffe 大年夜 2014 年前后开端快速爆发，但在以前几个月中已经被强大年夜的 TensorFlow 反超。Torch(以及比来的 PyTorch)也处于上升期，固然增速略显迟缓，不过增长稳定。我估计再过几个月再来看这个结不雅会更有趣，因为根据我的估计，将来 Caffe 和 Theano 将会迟缓式微，而因为 PyTorch 的崛起，TensorFlow 的增速可能会放缓。

可以看到，fractal(分形) 和 bayesian(贝叶斯)相干的内容在近一年的时光中热度衰减严重。

总结

话说，看完了所有的分析结不雅，你不赶紧写一篇基于全卷积神经收集、BatchNorm、ResNet 和 GAN 技巧，经由过程 Adam 算法优化，并应用于风格转换的论文么。

【编辑推荐】

机械进修的成长过程及启发
机械进修研究与开辟平台的选择
Python机械进修拭魅战：信用卡讹诈检测
数据分析机械进修的泰坦尼克案例-牛刀小试
机械进修案例拭魅战之信用卡讹诈检测

【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

2/2 首页上一页 1 2

　　推荐阅读

　　如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画？

前段时光做了一个关于诺贝尔人才流动的题，包含了可视化视频和信息图，所以用这个选题，来分享一些制造过程以及对象应用，欲望可以或许赞助到题主和其他和对这方面感兴趣的知友。本次视频>>>详细阅读

本文标题：用两万篇论文告诉你：机器学习在过去五年中发生了什么

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34740.html

1/2 1