机器之心年度盘点：2018年重大研究与开源项目

机器之心原创作者：思源、刘晓坤2018 年即将结束，要问今年深度学习领域有什么要关注的进展，恐怕首先想到的就是 Deepmind 的 BigGAN 和 Google 的 BERT。这两项进展有一些共同点：除了弱监督或无监督，那就是大，数据大，模型大，计算大，算法改动没那么大，主要靠计算。但是除了它们，今年还是有很多非常美的想法，例如强行解积分的强大流模型 Glow、基于图结构的广义神经网络，以及拥有连续层级的神经常微分方程。它们为深度学习开拓了新方向，也为未来提供了更多选择。在这篇文章中，机器之心从想法到实践介绍了 2018 年令人瞩目的研究工作，它们共同构建了机器学习的当下。我们主要按领域从模型到开源工具展开，其中算法或模型的选择标准主要是效果和潜 ………………………………