之前无意中刷到这个twitter, 有点好奇这30篇paper 到底讲了啥，学完到底能知道什么，所以决定读一读。
如何读
作为一个算法和AI小白, 真的学会在今天90%关于AI 的内容有点超出能力范畴， 所以我的目标是读懂这些paper的文本内容，建立一个整体的大框架即可。
依然对于一个算法和AI小白来说，直接阅读paper,、会遇到大量读不懂的概念， 需要查询相关资料，我觉得如果你也是小白同时也对这些paper 感兴趣的话，我查询的资料和阅读过程对你也会有帮助，所以我会把这些内容都记录下来，供你参考。
阅读记录
递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION)
30 research papers
https://arc.net/folder/D0472A20-9C20-4D3F-B145-D2865C0A9FEE
- The Annotated Transformer
简介：Transformer 模型注释版，详细解析了 Transformer 模型的内部结构和工作原理。推荐理由：理解现代 NLP 模型的基础。 - The First Law of Complexodynamics
简介：探讨了复杂动力学的第一定律，解释了复杂系统的演变规律。推荐理由：提供了关于复杂系统的一些理论基础。 - The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
简介：讨论了 RNN 在处理序列数据时的有效性。推荐理由：帮助理解 RNN 的应用和优势。 - Understanding LSTM Networks
简介：详细介绍了 LSTM 网络的结构和功能。推荐理由：LSTM 是 RNN 的重要变种，广泛应用于序列数据处理。 - Recurrent Neural Network Regulation
简介：探讨了 RNN 的正则化方法。推荐理由：正则化是提高模型泛化能力的重要手段。 - Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights
简介：通过最小化权重描述长度来简化神经网络。推荐理由：提供了一种简化模型的方法，提升模型的解释性。 - Pointer Networks
简介：介绍了指针网络及其在处理离散序列问题上的应用。推荐理由：拓展了对序列模型的认识。 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
简介：深度卷积神经网络在 ImageNet 分类上的应用。推荐理由：经典论文，推动了深度学习在计算机视觉领域的革命。 Order Matters: Sequence to Sequence for Sets
简介：讨论了顺序在序列到序列模型中的重要性。推荐理由：提供了对序列模型的深刻理解。GPipe: Easy Scaling with Micro-Batch Pipeline Parallelism
简介：介绍了通过微批次流水线并行实现模型扩展的方法。推荐理由：解决大规模模型训练的瓶颈问题。- Deep Residual Learning for Image Recognition
简介：深度残差学习在图像识别中的应用。推荐理由：残差网络是深度学习的一大突破。 - Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
简介：通过膨胀卷积实现多尺度上下文聚合。推荐理由：在处理图像和信号时的有效方法。 - Neural Message Passing for Quantum Chemistry
简介：神经消息传递在量子化学中的应用。推荐理由：展示了神经网络在科学计算中的潜力。 - Attention Is All You Need
简介：Transformer 模型的奠基论文，提出了注意力机制。推荐理由：现代 NLP 模型的基石。 - Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate
简介：通过联合学习对齐和翻译的神经机器翻译方法。推荐理由：NMT 的重要发展。 - Identity Mappings in Deep Residual Networks
简介：残差网络中的恒等映射。推荐理由：帮助理解深度网络的训练。 - A simple neural network module for relational reasoning
简介：用于关系推理的简单神经网络模块。推荐理由：增强模型的推理能力。 - Variational Lossy Autoencoder
简介：变分有损自编码器的介绍。推荐理由：提供了一种新颖的生成模型。 - Relational recurrent neural networks
简介：关系递归神经网络。推荐理由：结合关系推理和序列建模的优势。 - Quantifying the Rise and Fall of Complexity in Closed Systems: The Coffee Automaton
简介：定量分析封闭系统中复杂性的兴衰。推荐理由：理论性强，有助于理解复杂系统。 - Neural Turing Machines
简介：神经图灵机的概念和应用。推荐理由：连接神经网络和计算理论的重要工作。 - Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
简介：端到端语音识别系统 Deep Speech 2 的介绍。推荐理由：语音识别领域的重要进展。 - Scaling Laws for Neural Language Models
简介：神经语言模型的规模法则。推荐理由：帮助理解模型扩展的规律。 - A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle
简介：最小描述长度原理的教程。推荐理由：理论基础，适用于多种模型选择问题。 - Machine Super Intelligence
简介：机器超级智能的讨论。推荐理由：未来 AI 发展的重要参考。 - Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness
简介：Kolmogorov 复杂性和算法随机性的介绍。推荐理由：计算复杂性理论的经典。 - CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
简介：CS231n 课程网站，包含卷积神经网络的详细教程。推荐理由：全面的学习资源，适合入门和进阶学习。