你知道嗎？Reddit 上的 Machine Learning 小組上目前已經(jīng)聚集了 85,613 位關(guān)注者了，而在 2016 年底的時候，@Mandrathax 發(fā)起了一個評選活動，名為「Reddit 機(jī)器學(xué)習(xí)小組的 2016 年度最佳論文大獎」！結(jié)果于今天火熱出爐啦，且和雷鋒網(wǎng)一起來看看他們都是怎么評選出這些論文的吧。

@Mandrathax 在距離 2017 還有三天的時候慷慨激昂地提議：讓我們來用鼠標(biāo)投票，選出你心目中的年度最佳論文吧！

本次論文評選共有九大獎項(xiàng)，從比較正經(jīng)的「年度最佳論文」到莫名奇妙的「最佳非機(jī)器學(xué)習(xí)論文」（黑人問號），雷鋒網(wǎng)將在后面的獎項(xiàng)揭曉部分逐一為大家盤點(diǎn)。

獎項(xiàng)提名過程也很簡單，只需要在帖子最后進(jìn)行評論，并附上免費(fèi)（手動微笑）的論文鏈接就可以了?！改憧梢詾槟愕倪x擇自由提供論據(jù)，言之成理即可，如果你就是論文的作者，那么謙虛一點(diǎn)地推薦也是可以的?！?/p>

不過，雖然是一個不太嚴(yán)肅的評選，但人家也是有自己節(jié)操的好伐！

比如說：

1. 每次只能在一條評論中提名一篇論文，如果有多篇心水文章，可以分多個評論來提名。

2. 提名一定要附上論文鏈接。比如說如果發(fā)布在 arxiv 上，需要附上 arxiv 的頁面鏈接，而不是論文的 pdf 文件。而且，本著不讓大家破產(chǎn)的原則，不歡迎貼上需要付費(fèi)閱讀的論文鏈接。

3. 只有正規(guī)的研究論文才能參加本次評選哦，什么書呀博客呀，這次就 sorry 啦，畢竟我們這個評選可是非常正 經(jīng) 規(guī)的。

Reddit 上的用戶可以直接在評論板塊把認(rèn)同的提名頂上去。經(jīng)過 12 天激烈（？）的評選，有 100 位熱心讀者提出了他們心目中的最佳獎項(xiàng)。票選結(jié)果原定于 1 月 6-7 日揭曉，不過樓主可能去歐洲喂鴿子了，所以推遲到今天才出結(jié)果。

事不宜遲，趕緊和雷鋒網(wǎng)一起來奇文共賞吧！

年度最佳論文（Best Paper of the year）

評選標(biāo)準(zhǔn)：木有！只要這篇論文看完后，你覺得醍醐灌頂、內(nèi)牛滿面、腦海里只有「好贊」兩個字，感覺以前的書都白讀了的，都可以。

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search》

如果你看不懂英文，其實(shí)用膝蓋想一下就知道是哪篇論文了，沒錯，就是谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)解析利用 DNN 與搜索樹算法攻克圍棋問題的詳細(xì)解讀。

當(dāng)然，這一獎項(xiàng)的角逐非常激烈，還有 InfoGAN、Google 機(jī)器翻譯系統(tǒng)等論文也是大熱的候選者。

不過，因?yàn)樘崦?@Bhananana 提交的是 pdf，還是被樓主小小地吐槽了一番。

最佳學(xué)生論文（Best student paper）

評選標(biāo)準(zhǔn)：雖然博士生帶了個「生」字，不過這里的學(xué)生論文評選只局限于「還在上學(xué)」&「非博士生」，而且該學(xué)生必須是第一作者哦。

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Recurrent Batch Normalization》（遞歸批規(guī)范化）

第一作者名為 Tim Cooijmans，在蒙特利爾大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室（MILA）學(xué)習(xí)，師從 Aaron Courville。他在論文中嘗試重新將 LSTM 參數(shù)化，并證明這能有助于 RNN 的批規(guī)范化，使得 LSTM 的具有更快的收斂性及更好的通用性。

這篇論文是作者 @cooijmanstim 自己跑來自薦的，他說：

「這是第一篇呈現(xiàn)展示了 RNN 批規(guī)范化的論文，而且在這篇論文提出之前，這個想法也只是存在可能而已。（我是第一作者啦，當(dāng)時只是一個低年級的研究生而已。）」

恭喜恭喜啪啪啪！還沒讀到博士就已經(jīng)有了第一作者的論文，前途不可限量。

最佳學(xué)界論文（Best paper from academia）

評選標(biāo)準(zhǔn)：該論文的第一作者來自某個大學(xué)/國立研究所，比如法國的 INRIA（法國國家信息與自動化研究所）。

獲獎?wù)撐模海杖保?/strong>

樓主特別聲明，雖然這個類目沒有論文被提名，但他在其它類目的提名中發(fā)現(xiàn)了一些符合條件的論文，比如雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)報道過的 DeepMind 的識別唇語論文《Lip Reading Sentences in the Wild》；還有 MILA 的《Recurrent Batch Normalization》及《Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Networks》等等。

最佳業(yè)界論文（Best paper from the industry）

評選標(biāo)準(zhǔn)：源于科技公司（或旗下基于私人資助的研究院，比如 openai）的優(yōu)秀論文。

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《WaveNet: A Generative Model for Raw Audio》

沒錯又是 DeepMind，它們設(shè)計(jì)了一個原始音頻波形深度生成模型 WaveNet，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所生成的語音聽起來比現(xiàn)存的最優(yōu)文本（語音系統(tǒng)）更為自然，將模擬生成的語音與人類聲音的差異降低一半以上。而它們在語音合成領(lǐng)域取得的這一新進(jìn)展計(jì)劃將應(yīng)用于谷歌產(chǎn)品中，這有期提升數(shù)百萬用戶的產(chǎn)品體驗(yàn)。雷鋒網(wǎng)在此前論文發(fā)表之時也做過覆蓋，詳情可以點(diǎn)擊《DeepMind 發(fā)布最新原始音頻波形深度生成模型 WaveNet，將為 TTS 帶來無數(shù)可能》查看。http://www.ozgbdpf.cn/news/201609/ErWGa8fs7yR1zn2L.html

如果說前面的評選還畫風(fēng)比較正常的話，那么接下來的獎項(xiàng)就有點(diǎn)讓人看不懂了……

最佳理論論文（Best theoretical paper）

評選標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)……停不下來。我在數(shù)學(xué)的海洋里無法自拔！

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Operational calculus on programming spaces and generalized tensor networks》

雷鋒網(wǎng)簡單看了一下這篇 27 頁的論文，除了摘要、介紹及引用的三頁外，其它 24 頁都有各種公式，那畫面太美我不敢看了。

最佳「非」深度學(xué)習(xí)論文（Best non Deep Learning paper）

評選標(biāo)準(zhǔn)：雖然深度學(xué)習(xí)這么火熱，我們也應(yīng)該稍微尊重一下高斯回歸過程、隨機(jī)森林還有核方法的感受吧！

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Fast and Provably Good Seedings for k-Means》

來來來，給 K-Means 聚類算法讓個位好吧？

最佳被拒論文（Best rejected paper）

評選標(biāo)準(zhǔn)：論文并沒有通過 peer review，如果能提供被拒絕的證據(jù)那就更好了（真是好殘忍吶）

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients》

@sour_losers（雷鋒網(wǎng)按：看這名字起的……）自薦了這篇論文，他說，雖然自己沒有收到拒絕信，但他根據(jù)發(fā)布時間推斷認(rèn)為他被 NIPS 拒絕了。

所以雷鋒網(wǎng)得到一個結(jié)論：起名字呀，還是得起個酷一點(diǎn)的，哦我指的是網(wǎng)名。

最佳未發(fā)表論文

評選標(biāo)準(zhǔn)：今年內(nèi)還沒發(fā)表出來的論文。樓主 PS：這個獎項(xiàng)可能會和上一個獎項(xiàng)有點(diǎn)重復(fù)，但先設(shè)著吧（雷鋒網(wǎng)小編：這些獎設(shè)置得還真是隨便?。?。

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Training recurrent networks to generate hypotheses about how the brain solves hard navigation problems》

（這個類目因?yàn)橹挥羞@一個提名，且只獲得了兩票，因此就順利成章地獲獎了。樓主表示，這證實(shí)了此前的猜測，“我覺得確實(shí)設(shè)重了?！保?/p>

最佳論文標(biāo)題

評選標(biāo)準(zhǔn)：只要比這個標(biāo)題厲害就可以了：《A Spectral Approach to Ghost Detection》。

鬼魂識別？我讀書少你可別騙我。你還別說，這論文寫得還有模有樣的，除了建模、識別外，兩位研究人員還設(shè)計(jì)了一個功能，可以自動抹除圖片里的鬼魂。

作者 Daniel Maturana 是一個愛聽雷鬼樂的虔誠天主教徒，而 David Fouhey 則是 CMU 的機(jī)器人研究中心的博士生，他曾經(jīng)擔(dān)任某個機(jī)構(gòu)的聯(lián)合大使，主要任務(wù)是探索瑜伽褲與普通長褲的區(qū)別（什么鬼）。

獲獎?wù)撐模?a target="_blank" rel=nofollow>《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》

翻譯過來就是《通過梯度下降學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)梯度下降》，嗯……我服。

文章由 Google DeepMind、牛津大學(xué)及加拿大先進(jìn)研究院的八位研究者聯(lián)合完成。雖然名字起得像繞口令，但簡介寫得還是比較清晰的，文章主要將算法的調(diào)優(yōu)視為一個能用機(jī)器學(xué)習(xí)完成的過程，綜合了 LSTM、通用性及人工設(shè)計(jì)的對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并將其應(yīng)用于相似的全新任務(wù)中。

有意思的是，這個獎項(xiàng)贏得了最多用戶的關(guān)注，競爭也最為激烈。其它的論文名字還包括：

《星體平面的映射》（這是走錯星球大戰(zhàn)片場了嗎？）

《YOLO9000：更高更快更強(qiáng)》（這是在辦奧運(yùn)會嗎？）

《Mother Fugger：采用本地色塊挖掘歷史手稿》（總是有種奇怪的聯(lián)想）

以上便是 2016 年 Reddit 的 Machine Learning 小組評選的「最佳」九大論文，當(dāng)然，其中主要還是以戲謔及有趣做為評選主題，雷鋒網(wǎng)想，不知道中文版本的論文評選是否有哪些特別的論文能入選呢？歡迎向雷鋒網(wǎng)推薦你心目中符合這幾大獎項(xiàng)的論文吧！

最后附上原帖頁面及評選結(jié)果頁面：

r/MachineLearning's 2016 Best Paper Award

Results from the Best Paper Awards

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