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人工智能論文怎麼樣

生活更新时间:2024-11-23 08:45:24

論文要有創新性才容易發表，但創新性是有階段性的。比如1995年的時候，人工智能開始流行統計機器學習，于是沿此方向上研究并撰寫的文章都相對容易被接收和發表。

其中，一個最容易玩上手的是核方法。直觀來說，就是當數據在原空間不能線性劃分時，即不能用類似直線的超平面線性分類時，核方法能通過函數映射将這些數據轉換到一個高維空間，在那裡進行線性劃分。而且這個映射函數不需要顯式知道，隻用一個被證明過的徑向基函數就可以在原空間完成--映射、比較、劃分---三個步驟。

于是，大家一轟而上，都往這個核方法的方向鑽，稱為核技巧。因為這個技巧用起來簡單，幾乎不用改之前的方法，就可以加一節核方法來自然擴充，所以相應的文章很多。

可是，這東西不能玩太久。前一兩千篇還能接受。玩到四五年以後，如果還是簡單的套用陳舊的核映射函數，評審會一眼看穿，且會因為極度厭惡這類重複性的操作而直接拒稿。這就是審美疲勞了。

在随後的近二十年裡，審美疲勞出現過好幾次。每次都是因為一個新方法，被不斷地重複或僅做細微的小改進就發文章。比如概率圖模型、正則化技術、線性判别分析中的類内距離減小類間距離變大等等。

人工智能論文怎麼樣（人工智能裡的論文審美疲勞）1

張軍平，複旦大學計算機科學技術學院，教授、博士生導師，中國自動化學會混合智能專委會副主任。主要研究方向包括人工智能、機器學習、圖像處理、生物認證及智能交通。至今發表論文近100篇，其中IEEE Transactions系列19篇，包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC等。學術谷歌引用3100餘次，ESI高被引一篇，H指數28.

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