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最近，開發神經網絡驅動的組合優化問題求解器(如旅行銷售人員問題)引起了學術界的極大興趣。這篇博文介紹了一個神經組合優化管道，它將幾個最近提出的模型架構和學習范式統一到一個單一的框架中。我們分析了深度學習在路由問題上的最新進展，并提供了新的方向，以促進未來的研究走向實際影響。

摘要：隨著深度學習技術的快速發展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經網絡和循環神經網絡方面，出現了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析，介紹卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展，分析多種典型分類方法的特點和性能，從準確率和運行時間方面對基礎網絡結構進行比較，表明深度神經網絡較傳統機器學習方法在用于文本分類時更具優勢，其中卷積神經網絡具有優秀的分類性能和泛化能力。在此基礎上，指出當前深度文本分類模型存在的不足，并對未來的研究方向進行展望。

//www.ecice06.com/article/2021/1000-3428/2121.htm

文本分類技術經歷了從專家系統到機器學習再到深度學習的發展過程。在20世紀80年代以前，基于規則系統的文本分類方法需要領域專家定義一系列分類規則，通過規則匹配判斷文本類別。基于規則的分類方法容易理解，但該方法依賴專家知識，系統構建成本高且可移植性差。20世紀90年代，機器學習技術逐漸走向成熟，出現了許多經典的文本分類算法，如決策樹[1]、樸素貝葉斯[2]、支持向量機[3]、最大熵[4]、最近鄰[5]等，這些方法部分克服了上述缺點，一定程度上實現了分類器的自動生成，被廣泛應用于各個領域。然而，機器學習方法在構建分類器之前通常需要繁雜的人工特征工程，這限制了其進一步發展。

2012年之后，深度學習算法引起了研究者的廣泛關注。深度學習為機器學習建模提供了一種直接端到端的解決方案，可避免復雜的特征工程。GolVe[6]和word2vec[7]等詞向量模型的提出，使深度學習算法成功地應用到文本處理領域，隨后出現了各種基于深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）的文本分類方法。這些方法主要采用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力機制等深度學習技術，并且取得了比傳統方法更為出色的性能。近年來，圖卷積網絡（Graph Convolutional Network，GCN）、區域嵌入和元學習等一些新的深度學習方法也被應用于文本分類領域。

本文對基于深度神經網絡的文本分類技術進行介紹和分析，闡述卷積神經網絡、循環神經網絡和注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展情況，總結各類方法的特點及區別，并對不同方法的性能表現和適用場景進行比較，討論在應用深度學習方法處理文本分類任務時應當注意的問題。在此基礎上，指出針對該技術未來的研究方向。

【導讀】2020注定是寫入到歷史的一年，新冠變成主題詞。在2019年機器學習領域繼續快速發展，深度學習理論、對比學習、自監督學習、元學習、持續學習、小樣本學習等取得很多進展。在此，專知小編整理這一年這些研究熱點主題的綜述進展，共十篇，了解當下，方能向前。

1、Recent advances in deep learning theory（深度學習理論）

陶大程院士等最新《深度學習理論進展》綜述論文，41頁pdf255篇文獻闡述六大方面進展

作者：Fengxiang He,Dacheng Tao

摘要：深度學習通常被描述為一個實驗驅動的領域，并不斷受到缺乏理論基礎的批評。這個問題已經部分地被大量的文獻解決了，這些文獻至今沒有被很好地組織起來。本文對深度學習理論的最新進展進行了綜述和整理。文獻可分為六類: (1)基于模型復雜度和容量的深度學習泛化; (2)用于建模隨機梯度下降及其變量的隨機微分方程及其動力學系統，其特征是深度學習的優化和泛化，部分受到貝葉斯推理啟發; (3)驅動動力系統軌跡的損失的幾何結構; (4)深度神經網絡的過參數化從積極和消極兩個方面的作用; (5)網絡架構中幾種特殊結構的理論基礎; (6)對倫理和安全及其與泛化性的關系的日益關注。

網址： //www.zhuanzhi.ai/paper/b5ac0f259b59817b890b6c253123ee84

2、Learning from Very Few Samples: A Survey（少樣本學習）

清華大學張長水等最新《少樣本學習FSL》2020綜述論文，30頁pdf414篇參考文獻

作者：Jiang Lu,Pinghua Gong,Jieping Ye,Changshui Zhang

摘要：少樣本學習(FSL)在機器學習領域具有重要意義和挑戰性。成功地從很少的樣本中學習和歸納的能力是區分人工智能和人類智能的一個明顯的界限，因為人類可以很容易地從一個或幾個例子中建立他們對新穎性的認知，而機器學習算法通常需要數百或數千個監督樣本來保證泛化能力。盡管FSL的悠久歷史可以追溯到21世紀初，近年來隨著深度學習技術的蓬勃發展也引起了廣泛關注，但迄今為止，有關FSL的調研或評論還很少。在此背景下，我們廣泛回顧了2000年至2019年FSL的200多篇論文，為FSL提供了及時而全面的調研。在本綜述中，我們回顧了FSL的發展歷史和目前的進展，原則上將FSL方法分為基于生成模型和基于判別模型的兩大類，并特別強調了基于元學習的FSL方法。我們還總結了FSL中最近出現的幾個擴展主題，并回顧了這些主題的最新進展。此外，我們重點介紹了FSL在計算機視覺、自然語言處理、音頻和語音、強化學習和機器人、數據分析等領域的重要應用。最后，我們對調查進行了總結，并對未來的發展趨勢進行了討論，希望對后續研究提供指導和見解。

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3、A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications（知識圖譜研究綜述論文）

最新！知識圖譜研究綜述論文: 表示學習、知識獲取與應用，25頁pdf詳述Knowledge Graphs技術趨勢

作者：Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu

摘要：人類知識提供了對世界的認知理解。表征實體間結構關系的知識圖譜已經成為認知和人類智能研究的一個日益流行的方向。在本次綜述論文中，我們對知識圖譜進行了全面的綜述，涵蓋了知識圖譜表示學習、知識獲取與補全、時序知識圖譜、知識感知應用等方面的研究課題，并總結了最近的突破和未來的研究方向。我們提出對這些主題進行全視角分類和新的分類法。知識圖譜嵌入從表示空間、得分函數、編碼模型和輔助信息四個方面進行組織。對知識獲取，特別是知識圖譜的補全、嵌入方法、路徑推理和邏輯規則推理進行了綜述。我們進一步探討了幾個新興的主題，包括元關系學習、常識推理和時序知識圖譜。為了方便未來對知識圖的研究，我們還提供了不同任務的數據集和開源庫的集合。最后，我們對幾個有前景的研究方向進行了深入的展望。

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4、A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications（生成式對抗網絡綜述論文）

密歇根大學28頁最新《GANs生成式對抗網絡綜述：算法、理論與應用》最新論文，帶你全面了解GAN技術趨勢

作者：Jie Gui,Zhenan Sun,Yonggang Wen,Dacheng Tao,Jieping Ye

摘要：生成對抗網絡（GANs）是最近的熱門研究主題。自2014年以來，人們對GAN進行了廣泛的研究，并且提出了許多算法。但是，很少有全面的研究來解釋不同GANs變體之間的聯系以及它們是如何演變的。在本文中，我們嘗試從算法，理論和應用的角度對各種GANs方法進行敘述。首先，詳細介紹了大多數GANs算法的動機，數學表示形式和結構。此外，GANs已與其他機器學習算法結合用于特定應用，例如半監督學習，遷移學習和強化學習。本文比較了這些GANs方法的共性和差異。其次，研究了與GANs相關的理論問題。第三，說明了GANs在圖像處理和計算機視覺，自然語言處理，音樂，語音和音頻，醫學領域以及數據科學中的典型應用。最后，指出了GANs未來的開放性研究問題。

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5、A Survey on Causal Inference（因果推斷綜述論文）

最新「因果推斷Causal Inference」綜述論文38頁pdf，阿里巴巴、Buffalo、Georgia、Virginia

作者：Liuyi Yao,Zhixuan Chu,Sheng Li,Yaliang Li,Jing Gao,Aidong Zhang

摘要：數十年來，因果推理是一個跨統計、計算機科學、教育、公共政策和經濟學等多個領域的重要研究課題。目前，與隨機對照試驗相比，利用觀測數據進行因果關系估計已經成為一個有吸引力的研究方向，因為有大量的可用數據和較低的預算要求。隨著機器學習領域的迅速發展，各種針對觀測數據的因果關系估計方法層出不窮。在這項綜述中，我們提供了一個全面的綜述因果推理方法下的潛在結果框架，一個眾所周知的因果推理框架。這些方法根據是否需要潛在結果框架的所有三個假設分為兩類。對于每一類，分別對傳統的統計方法和最近的機器學習增強方法進行了討論和比較。并介紹了這些方法的合理應用，包括在廣告、推薦、醫藥等方面的應用。此外，還總結了常用的基準數據集和開放源代碼，便于研究者和實踐者探索、評價和應用因果推理方法。

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6、Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey（預訓練語言模型）

【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

作者：Xipeng Qiu,Tianxiang Sun,Yige Xu,Yunfan Shao,Ning Dai,Xuanjing Huang

摘要：近年來，預訓練模型(PTMs)的出現將自然語言處理(NLP)帶入了一個新的時代。在這項綜述中，我們提供了一個全面的PTMs調研。首先簡要介紹了語言表示學習及其研究進展。然后，我們根據四種觀點對現有的PTMs進行了系統的分類。接下來，我們將描述如何將PTMs的知識應用于下游任務。最后，我們概述了未來PTMs研究的一些潛在方向。本調查旨在為理解、使用和開發各種NLP任務的PTMs提供實際指導。

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7、A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources（異質圖網絡嵌入）

異質圖嵌入綜述: 方法、技術、應用和資源, 23頁pdf

作者：Xiao Wang, Deyu Bo, Chuan Shi, Shaohua Fan, Yanfang Ye, Philip S. Yu

摘要：

異質圖（Heterogeneous Graph, HG）也稱為異質信息網絡（Heterogeneous Information Network, HIN），在現實世界中已經無處不在。異質圖嵌入(Heterogeneous Graph Embedding, HGE)，旨在在低維的空間中學習節點表示，同時保留異質結構和語義用于下游任務（例如，節點/圖分類，節點聚類，鏈接預測），在近年來受到了廣泛的關注。在綜述中，我們對異質圖嵌入的方法和技術的最新進展進行了全面回顧，探索了異質圖嵌入的問題和挑戰，并預測了該領域的未來研究方向。

該論文的主要貢獻如下：

討論了與同質圖相比，異質圖的異質性帶來的獨特挑戰 。該論文對現有的異質圖嵌入方法進行了全面的調研，并基于它們在學習過程中使用的信息進行分類，以解決異質性帶來的特定的挑戰。 對于每類代表性的異質圖嵌入方法和技術，提供詳細的介紹并進一步分析了其優缺點。此外，該論文首次探索了異質圖嵌入方法在現實工業環境中的可轉換性和適用性。 總結了開源代碼和基準數據集，并對現有的圖學習平臺進行了詳細介紹，以促進該領域的未來研究和應用。 探討異質圖嵌入的其他問題和挑戰，并預測該領域的未來研究方向。

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8、Graph Neural Networks: Taxonomy, Advances and Trends（圖神經網絡）

太原理工最新《圖神經網絡:分類,進展,趨勢》綜述論文，50頁pdf400篇文獻

作者：Yu Zhou,Haixia Zheng,Xin Huang

摘要：圖神經網絡為根據特定任務將真實世界的圖嵌入低維空間提供了一個強大的工具包。到目前為止，已經有一些關于這個主題的綜述。然而，它們往往側重于不同的角度，使讀者看不到圖神經網絡的全貌。本論文旨在克服這一局限性，并對圖神經網絡進行了全面的綜述。首先，我們提出了一種新的圖神經網絡分類方法，然后參考了近400篇相關文獻，全面展示了圖神經網絡的全貌。它們都被分類到相應的類別中。為了推動圖神經網絡進入一個新的階段，我們總結了未來的四個研究方向，以克服所面臨的挑戰。希望有越來越多的學者能夠理解和開發圖神經網絡，并將其應用到自己的研究領域。

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9、Efficient Transformers: A Survey（高效Transformer）

【Google】最新《高效Transformers》綜述大全，Efficient Transformers: A Survey

作者：Yi Tay, Mostafa Dehghani, Dara Bahri, Donald Metzler

摘要：Transformer模型架構最近引起了極大的興趣，因為它們在語言、視覺和強化學習等領域的有效性。例如，在自然語言處理領域，Transformer已經成為現代深度學習堆棧中不可缺少的主要部分。最近，提出的令人眼花繚亂的X-former模型如Linformer, Performer, Longformer等這些都改進了原始Transformer架構的X-former模型，其中許多改進了計算和內存效率。為了幫助熱心的研究人員在這一混亂中給予指導，本文描述了大量經過深思熟慮的最新高效X-former模型的選擇，提供了一個跨多個領域的現有工作和模型的有組織和全面的概述。

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10、Self-supervised Learning: Generative or Contrastive（自監督學習）

作者：Xiao Liu, Fanjin Zhang, Zhenyu Hou, Zhaoyu Wang, Li Mian, Jing Zhang, Jie Tang

摘要：深度監督學習在過去的十年中取得了巨大的成功。然而，它依賴于手工標簽的缺陷和易受攻擊的弱點促使人們探索更好的解決方案。作為另一種學習方式，自監督學習以其在表征學習領域的飛速發展吸引了眾多研究者的關注。自監督表示學習利用輸入數據本身作為監督，并使得幾乎所有類型的下游任務從中受益。在這項綜述中，我們著眼于新的自監督學習方法，用于計算機視覺、自然語言處理和圖學習。我們全面回顧了現有的實證方法，并根據它們的目的將它們歸納為三大類:生成型、對比型和生成-對比型(對抗型)。我們進一步研究了相關的理論分析工作，以提供對自監督學習如何工作的更深層次的思考。最后，我們簡要討論了自監督學習有待解決的問題和未來的發展方向。

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摘要： 隨著深度學習技術的快速發展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別在卷積神 經網絡和循環神經網絡方面，出現了許多新穎且富有成效的分類方法。本文對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析。分類介紹基于深度學習的文本分類方法，研究卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機 制等方法在文本分類中的應用和發展，分析不同深度學習文本分類方法的特點和性能，從準確率和運行時 間方面對基礎網絡結構進行比較。已有研究和本文實驗結果表明，深度神經網絡方法的分類性能超過了傳 統的機器學習方法，卷積神經網絡具有良好的分類性能。分析當前深度文本分類模型的不足，并對未來的 研究方向進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059099

文本分類技術經歷了從專家系統到機器學習再到深度學習的發展過程。上世紀 80 年代 以前，基于規則系統的文本分類方法需要領域專家定義一系列分類規則，通過規則匹配判斷 文本類別。基于規則的分類方法容易理解，但該方法依賴專家知識，構建成本高，系統可移 植性差。到上世紀 90 年代，機器學習技術逐漸走向成熟，出現了許多經典的文本分類算法， 如決策樹[1]、樸素貝葉斯[2]、支持向量機[3]、最大熵[4]、最近鄰方法[5]等，這些方法部分克服 了前述缺點，一定程度上實現了分類器的自動生成，被廣泛應用的各個領域，但其缺點是在 構建分類器之前，通常需要繁雜的人工特征工程。2012 年開始，深度學習算法引起了越來 越多人的關注，深度學習為機器學習建模提供了一種直接端到端的解決方案，避免了復雜的 特征工程。Golve[6]和 word2vec[7]等詞向量模型的提出，為深度學習算法應用到文本處理領域 上鋪平了道路，隨后出現了各種基于深度神經網絡的文本分類方法，這些方法主要采用了卷 積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）、循環神經網絡（recurrent neural networks， RNN）、注意力機制（attention mechanism）等深度學習技術，并且取得了比傳統方法更為 出色的性能。近年來，圖卷積網絡（graph convolutional network，GCN）、區域嵌入（region embedding）、元學習（meta-learning）等一些新的深度學習方法也被應用到文本分類領域。本文對基于深度神經網絡的文本分類技術進行了介紹和分析，將詳細介紹卷積神經網 絡、循環神經網絡、組合模型、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展，分析各類方 法的特點以及之間的區別，對不同方法的性能表現和適用場景進行分析比較，討論在應用深度學習方法處理文本分類任務時應當注意的問題，最后指出未來的研究方向。

【導讀】辭九迎零，我們迎來2020，到下一個十年。在2019年機器學習領域繼續快速發展，元學習、遷移學習、小樣本學習、深度學習理論等取得很多進展。在此，專知小編整理這一年這些研究熱點主題的綜述進展，共十篇，了解當下，方能向前。

1、A guide to deep learning in healthcare（醫療深度學習技術指南）

斯坦福&谷歌Jeff Dean最新Nature論文：醫療深度學習技術指南（29頁綜述）

Google 斯坦福 Nature Medicine

作者：Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar, Volodymyr Kuleshov, Mark DePristo, Katherine Chou, Claire Cui, Greg Corrado, Sebastian Thrun & Jeff Dean

摘要：我們介紹了醫療保健的深度學習技術，重點討論了計算機視覺、自然語言處理、強化學習和廣義方法的深度學習。我們將描述這些計算技術如何影響醫學的幾個關鍵領域，并探討如何構建端到端系統。我們對計算機視覺的討論主要集中在醫學成像上，我們描述了自然語言處理在電子健康記錄數據等領域的應用。同樣，在機器人輔助手術的背景下討論了強化學習，并綜述了基因組學的廣義深度學習方法。

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//www.nature.com/articles/s41591-018-0316-z

2、Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy（多模態機器學習）

人工智能頂刊TPAMI2019最新《多模態機器學習綜述》

CMU TPAMI

作者：Tadas Baltru?aitis,Chaitanya Ahuja,Louis-Philippe Morency

摘要：我們對世界的體驗是多模態的 - 我們看到物體，聽到聲音，感覺質地，聞到異味和味道。情態是指某種事物發生或經歷的方式，并且當研究問題包括多種這樣的形式時，研究問題被描述為多模式。為了使人工智能在理解我們周圍的世界方面取得進展，它需要能夠將這種多模態信號一起解釋。多模態機器學習旨在構建可以處理和關聯來自多種模態的信息的模型。這是一個充滿活力的多學科領域，具有越來越重要的意義和非凡的潛力。本文不是關注特定的多模態應用，而是研究多模態機器學習本身的最新進展。我們超越了典型的早期和晚期融合分類，并確定了多模式機器學習所面臨的更廣泛的挑戰，即：表示，翻譯，對齊，融合和共同學習。這種新的分類法將使研究人員能夠更好地了解該領域的狀況，并確定未來研究的方向。

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3、Few-shot Learning: A Survey（小樣本學習）

《小樣本學習(Few-shot learning)》最新41頁綜述論文，來自港科大和第四范式

香港科大 第四范式

作者：Yaqing Wang,Quanming Yao

摘要：“機器會思考嗎”和“機器能做人類做的事情嗎”是推動人工智能發展的任務。盡管最近的人工智能在許多數據密集型應用中取得了成功，但它仍然缺乏從有限的數據示例學習和對新任務的快速泛化的能力。為了解決這個問題，我們必須求助于機器學習，它支持人工智能的科學研究。特別地，在這種情況下，有一個機器學習問題稱為小樣本學習(Few-Shot Learning，FSL)。該方法利用先驗知識，可以快速地推廣到有限監督經驗的新任務中，通過推廣和類比，模擬人類從少數例子中獲取知識的能力。它被視為真正人工智能，是一種減少繁重的數據收集和計算成本高昂的培訓的方法，也是罕見案例學習有效方式。隨著FSL研究的廣泛開展，我們對其進行了全面的綜述。我們首先給出了FSL的正式定義。然后指出了FSL的核心問題，將問題從“如何解決FSL”轉變為“如何處理核心問題”。因此，從FSL誕生到最近發表的作品都被歸為一個統一的類別，并對不同類別的優缺點進行了深入的討論。最后，我們從問題設置、技術、應用和理論等方面展望了FSL未來可能的發展方向，希望為初學者和有經驗的研究者提供一些見解。

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4、meta Learning: A Survey（元學習）

元學習(Meta-Learning) 綜述及五篇頂會論文推薦

作者：Joaquin Vanschoren

摘要：元學習，或學習學習，是一門系統地觀察不同機器學習方法如何在廣泛的學習任務中執行的科學，然后從這種經驗或元數據中學習，以比其他方法更快的速度學習新任務。這不僅極大地加快和改進了機器學習管道或神經體系結構的設計，還允許我們用以數據驅動方式學習的新方法取代手工設計的算法。在本文中，我們將概述這一迷人且不斷發展的領域的最新進展。

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5、A Comprehensive Survey on Transfer Learning（遷移學習）

中科院發布最新遷移學習綜述論文，帶你全面了解40種遷移學習方法

作者：Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Senior Member, IEEE, Hui Xiong, Senior Member, IEEE, and Qing He

摘要：遷移學習的目的是通過遷移包含在不同但相關的源域中的知識來提高目標學習者在目標域上的學習表現。這樣，可以減少對大量目標域數據的依賴，以構建目標學習者。由于其廣泛的應用前景，遷移學習已經成為機器學習中一個熱門和有前途的領域。雖然已經有一些關于遷移學習的有價值的和令人印象深刻的綜述，但這些綜述介紹的方法相對孤立，缺乏遷移學習的最新進展。隨著遷移學習領域的迅速擴大，對相關研究進行全面的回顧既有必要也有挑戰。本文試圖將已有的遷移學習研究進行梳理使其系統化，并對遷移學習的機制和策略進行全面的歸納和解讀，幫助讀者更好地了解當前的研究現狀和思路。與以往的文章不同，本文從數據和模型的角度對40多種具有代表性的遷移學習方法進行了綜述。還簡要介紹了遷移學習的應用。為了展示不同遷移學習模型的性能，我們使用了20種有代表性的遷移學習模型進行實驗。這些模型是在三個不同的數據集上執行的，即Amazon Reviews，Reuters-21578和Office-31。實驗結果表明，在實際應用中選擇合適的遷移學習模型是非常重要的。。

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6、Multimodal Intelligence: Representation Learning, Information Fusion, and Applications（多模態智能論文綜述：表示學習，信息融合與應用） 【IEEE Fellow何曉東&鄧力】多模態智能論文綜述：表示學習，信息融合與應用，259篇文獻帶你了解AI熱點技術

京東

作者：Chao Zhang,Zichao Yang,Xiaodong He,Li Deng

【摘要】自2010年以來，深度學習已經使語音識別、圖像識別和自然語言處理發生了革命性的變化，每種方法在輸入信號中都只涉及一種模態。然而，人工智能的許多應用涉及到多種模態。因此，研究跨多種模態的建模和學習的更困難和更復雜的問題具有廣泛的意義。本文對多模態智能的模型和學習方法進行了技術綜述。視覺與自然語言的結合已成為計算機視覺和自然語言處理研究的一個重要領域。本文從學習多模態表示、多模態信號在不同層次上的融合以及多模態應用三個新角度對多模態深度學習的最新研究成果進行了綜合分析。在多模態表示學習中，我們回顧了嵌入的關鍵概念，將多模態信號統一到同一個向量空間中，從而實現了多模態信號的交叉處理。我們還回顧了許多類型的嵌入的性質，構造和學習的一般下游任務。在多模態融合方面，本文著重介紹了用于集成單模態信號表示的特殊結構。在應用方面，涵蓋了當前文獻中廣泛關注的選定領域，包括標題生成、文本到圖像生成和可視化問題回答。我們相信這項綜述可促進未來多模態智能的研究。

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7、Object Detection in 20 Years: A Survey（目標檢測）

密歇根大學40頁《20年目標檢測綜述》最新論文，帶你全面了解目標檢測方法

作者：Zhengxia Zou (1), Zhenwei Shi (2), Yuhong Guo (3 and 4), Jieping Ye

摘要：目標檢測作為計算機視覺中最基本、最具挑戰性的問題之一，近年來受到了廣泛的關注。它在過去二十年的發展可以說是計算機視覺歷史的縮影。如果我們把今天的目標檢測看作是深度學習力量下的一種技術美學，那么讓時光倒流20年，我們將見證冷兵器時代的智慧。本文從目標檢測技術發展的角度，對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧。本文涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。

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8、A Survey of Techniques for Constructing Chinese Knowledge Graphs and Their Applications（中文知識圖譜）

作者：Tianxing Wu, Guilin Qi ,*, Cheng Li and Meng Wang

摘要：隨著智能技術的不斷發展，作為人工智能支柱的知識圖譜以其強大的知識表示和推理能力受到了學術界和產業界的廣泛關注。近年來，知識圖譜在語義搜索、問答、知識管理等領域得到了廣泛的應用。構建中文知識圖譜的技術也在迅速發展，不同的中文知識圖譜以支持不同的應用。同時，我國在知識圖譜開發方面積累的經驗對非英語知識圖譜的開發也有很好的借鑒意義。本文旨在介紹中文知識圖譜的構建技術及其應用，然后介紹了典型的中文知識圖譜，此外我們介紹了構建中文知識圖譜的技術細節，并介紹了了中文知識圖譜的幾種應用。

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9、Advances and Open Problems in Federated Learning（聯邦學習）

【重磅】聯邦學習FL進展與開放問題萬字綜述論文，58位學者25家機構聯合出品，105頁pdf438篇文獻

摘要：聯邦學習(FL)是一種機器學習設置，在這種設置中，許多客戶(例如移動設備或整個組織)在中央服務器(例如服務提供商)的協調下協作地訓練模型，同時保持訓練數據分散。FL體現了集中數據收集和最小化的原則，可以減輕由于傳統的、集中的機器學習和數據科學方法所帶來的許多系統隱私風險和成本。在FL研究爆炸性增長的推動下，本文討論了近年來的進展，并提出了大量的開放問題和挑戰。

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10、Optimization for deep learning: theory and algorithms（深度學習優化理論算法）

【2019年末硬貨】深度學習的最優化:理論和算法綜述論文，60頁pdf257篇文獻

摘要：什么時候以及為什么能夠成功地訓練神經網絡?本文概述了神經網絡的優化算法和訓練理論。首先，我們討論了梯度爆炸/消失問題和更一般的不期望譜問題，然后討論了實際的解決方案，包括仔細的初始化和歸一化方法。其次，我們回顧了用于訓練神經網絡的一般優化方法，如SGD、自適應梯度方法和分布式方法，以及這些算法的現有理論結果。第三，我們回顧了現有的關于神經網絡訓練的全局問題的研究，包括局部極值的結果、模式連接、彩票假設和無限寬度分析。

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題目： A survey of deep learning techniques for autonomous driving

簡介： 本文目的是研究自動駕駛中深度學習技術的最新技術。首先介紹基于AI的自動駕駛架構、CNN和RNN、以及DRL范例。這些方法為駕駛場景感知、路徑規劃、行為決策和運動控制算法奠定基礎。該文研究深度學習方法構建的模塊化“感知-規劃-執行”流水線以及將傳感信息直接映射到轉向命令的端到端系統。此外，設計自動駕駛AI架構遇到的當前挑戰，如安全性、訓練數據源和計算硬件等也進行了討論。該工作有助于深入了解深度學習和自動駕駛AI方法的優越性和局限性，并協助系統的設計選擇。