2018年最具影响力的20篇数据科学研究论文，盘它！

大数据文摘出品

文章来源：opendatascience.com

编译：Ivy、狗小白、云舟

作为一名前半生奉献给学术，现在投身业界的研究者，Daniel Gutierrez习惯在数据科学业内工作的同时，跟进学术界的最新动态。

最近，通过一场网络研讨会，他发现人工智能大神吴恩达(Andrew Ng)也有一样的习惯。吴恩达提到，他经常随身携带一个装满研究论文的文件夹，利用搭车的空闲时间研究论文。

Daniel Gutierrez因此建议，不管是数据科学从业者还是研究者，都可以准备一个论文文件夹来装一些论文，就像吴恩达建议的：如果你每周阅读几篇论文(部分论文可以泛读)，一年后你就阅读了100多篇论文，足够比较深入地了解一个新领域。

在这篇文章中，Daniel Gutierrez列出了2018年最具影响力的20篇数据科学研究论文清单，所有数据科学家都应该认真回顾。我还收录了一些综述性文章，它们可以帮助你看到当前技术领域的发展情况，同时还有完整的参考文献列表，其中不乏很多具有开创性的论文。

新一年随身携带的论文合集，不如就从这里开始吧!

一种新型无梯度下降的反向传播算法

我们都知道，在20世纪70年代初引入的反向传播算法是神经网络学习的支柱。反向传播利用大名鼎鼎的一阶迭代优化算法进行梯度下降，用于寻找函数的最小值。本文中， Bangalore的PES大学研究人员描述了一种不使用梯度下降的反向传播方法。他们设计了一种新算法，使用Moore-Penrose伪逆找出人工神经元权重和偏差的误差。本文还在各种数据集上进行了数值研究和实验，旨在验证替代算法的结果是否符合预期。

下载链接：https://arxiv.org/pdf/1802.00027.pdf

一份基于深度学习的情感分析

情感分析经常被用于识别和分类文本中所表达的观点，因为它可以确定作者对特定主题、产品等态度是积极、消极还是中性的，所以在处理社交媒体数据时，情感分析非常有价值。

深度学习日益流行，它是一种强大的机器学习技术，可以学习到数据的多层特征并生成预测结果。随着深度学习在许多其他应用领域的成功，近年来，深度学习在情感分析中也得到了广泛的应用。本文对深度学习进行了全面的综述，并对其在情感分析领域的应用现状也进行了分析。

下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf

应用数学家所理解的深度学习是什么

作为一名数学家，我喜欢看一些关于数据科学的技术文档，并找到它们与应用数学的联系。本文从应用数学的角度出发，对深入学习的基本思想进行阐述。多层人工神经网络已在各个领域中被广泛使用，这场深度学习革命的核心实际上可以追溯到应用和计算数学的基础概念：特别是在微积分、偏微分方程、线性代数和近似/优化理论的概念中。

下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05894.pdf

论深度学习的起源

本文对深度学习模型进行了全面的历史回顾，它从人工神经网络的起源介绍到在过去十年的深度学习研究中占据主导地位的模型：如卷积神经网络、深度信念网络和循环神经网络。本文还重点介绍了这些模型的先例，分析了早期模型的构建过程，以及模型的发展历程。

下载链接：https://arxiv.org/pdf/1702.07800.pdf?

循环神经网络研究进展

循环神经网络(RNN)能够从时间序列数据中学习序列特征和长期依赖性。RNN由一堆非线性单元组成，单元之间至少有一个连接形成有向循环。一个训练完备的RNN可以模拟任何一个动态系统，然而，RNN在训练时一直受到长期依赖性问题的困扰。本文对RNN进行了综述，并着重介绍了该领域的一些最新进展。

下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf

关于深度学习的十大质疑

尽管深度学习的历史根源可以追溯到几十年前，但“深度学习”这一术语和技术在五年前才开始流行起来，当时该领域被Krizhevsky、Sutskever和Hinton等人所统治，他们在2012年发表了经典之作“基于深度卷积神经网络的图像分类”。但在接下来的五年中，深度学习领域中又有什么发现呢?在语音识别、图像识别和游戏等领域取得长足进步的背景下，纽约大学的AI反对者Gary Marcus对深度学习提出了十个问题，并表明如果我们想要获得通用的人工智能，深度学习必须辅以其他技术。

下载链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf

深度学习中的矩阵微积分

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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