论文推荐：2018年10篇重要的人工智能学术论文|人工智能论文
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人工智能行业发展十分迅速，试着时刻紧跟AI最新研究论文往往会让人觉得是徒劳无益的。如果你还没有完全弄明白该阅读哪些最新的经典文章，那看到这篇文章的总结你就可以少走很多弯路了。
为了帮助您赶上进度，本文总结了2018年以来的10篇重要的人工智能研究论文，对今年的机器学习进展进行了全面的概述。虽然还有很多突破性的论文值得一读，但我认为这是一个很好的清单，让你开始。
面向文本分类的通用语言模型精细调整Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
混淆的梯度给出错误的安全感：避开对抗性例子的防御Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security: Circumventing Defenses to Adversarial Examples
深度上下问语义表示法Deep Contextualized Word Representations
用于序列建模的通用卷积和递归网络的经验评价An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
机器学习的延迟影响Delayed Impact of Fair Machine Learning
词模型World Models
任务学：解构任务迁移学习Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
知道你不知道的事Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD
高质量自然图像合成的大规模GAN训练Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis
BERT：用于语言理解的深度双向的预训练模型BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
专栏简介：码上一课每日不定时更新，更新内容主要为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以智慧对话世界，在这里，持续感受人工智能技术的魅力。
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