【討論】為什么不去讀頂級會議上的論文？適應于機器學習属瓣、計算機視覺和人工智能
2010-12-03 來源：小木蟲 作者： raodu
看了版上很多貼子载迄，發(fā)現(xiàn)很多版友都在問“熱門研究方向”、“最新方法”等抡蛙。有同學建議國內某教授的教材护昧、或者CNKI、或者某些SCI期刊粗截。每當看到這種問題惋耙，我都有點納悶，為什么不去讀頂級會議上的論文？我無意否認以上文獻的價值绽榛，但是在機器學習湿酸、計算機視覺和人工智能領域，頂級會議才是王道灭美。國內教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的東西推溃。有人會質疑這些會議都只是EI。是的届腐，這的確非常特殊：在許多其它領域铁坎，會議都是盛會，比如society of neuroscience的會議犁苏，每次都有上萬人參加硬萍，帶個abstract和poster就可以去。但在所討論的幾個領域傀顾，頂級會議的重要性無論怎么強調都不為過襟铭。可以從以下幾點說明：（1）因為機器學習短曾、計算機視覺和人工智能領域發(fā)展非常迅速寒砖，新的工作層出不窮，如果把論文投到期刊上嫉拐，一兩年后刊出時就有點out了哩都。因此大部分最新的工作都首先發(fā)表在頂級會議上，這些頂級會議完全能反映“熱門研究方向”婉徘、“最新方法”漠嵌。（2）很多經(jīng)典工作大家可能引的是某頂級期刊上的論文，這是因為期刊論文表述得比較完整盖呼、實驗充分儒鹿。但實際上很多都是在頂級會議上首發(fā)。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等几晤。（3）如果注意這些領域大牛的pulications约炎，不難發(fā)現(xiàn)他們很非常看重這些頂級會議蟹瘾，很多人是80%的會議+20%的期刊圾浅。即然大牛們把最新工作發(fā)在頂級會議上，有什么理由不去讀頂級會議憾朴？(1)以下是不完整的列表狸捕，但基本覆蓋。機器學習頂級會議：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）計算機視覺和圖像識別：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相關的還有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等众雷。特別是灸拍，如果做機器學習做祝，必須地，把近4年的NIPS, ICML翻幾遍株搔；如果做計算機視覺剖淀，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻幾遍。(2)另外補充一下：大部分頂級會議的論文都能從網(wǎng)上免費下載到纤房，比如CV方面：http://www.cvpapers.com/index.html; NIPS: http://books.nips.cc/; JMLR(期刊): http://jmlr.csail.mit.edu/papers/; COLT和ICML(每年度的官網(wǎng)): http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html纵隔。希望這些信息對大家有點幫助。(3)說些自己的感受炮姨。我的研究方向主要是統(tǒng)計學習和概率圖模型捌刮，但對計算機視覺和計算神經(jīng)科學都有涉及，對Data mining和IR也有些了解舒岸。這些領域绅作，從方法和模型的角度看，統(tǒng)計模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影響力的方法蛾派。有個非常明顯的趨勢：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出現(xiàn)俄认，然后應用到CV,IR和MM。雖然具體問題和應用也很重要洪乍，但多關注和結合這些方法也很有意義眯杏。對于這個領域的牛人們，以上全是淺顯的廢話壳澳，完全可以無視岂贩。歡迎討論。
為什么不去讀頂級會議上的論文诀诊？適應于機器學習洞渤、計算機視覺和人工智能 by raodu
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