颠覆机器学习的巨星：Ian与Ilya的时光印记

原标题：破例两篇！NeurIPS时间检验奖颁给了Ian的GAN、Ilya的Seq2Seq，实至名归
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：3606字

NeurIPS时间检验奖的双重颁发

在2024年的NeurIPS大会上，时间检验奖破例颁发给两篇具有重大影响力的论文，分别是Ian Goodfellow的《Generative Adversarial Nets（GAN）》和Ilya Sutskever等人的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（Seq2Seq）》。这一奖项旨在表彰十年前在NeurIPS上发表的论文，其对研究领域的影响经得起时间的考验。

1. 生成对抗网络（GAN）

GAN是生成模型领域的重要理论基础之一，至今已被引用超过85000次。该论文提出了一种通过对抗过程来估计生成模型的新框架，涉及两个模型的训练：生成模型G和判别模型D。G的目标是生成与真实数据相似的样本，而D的目标是区分真实数据和G生成的数据。通过这种相互博弈的过程，GAN能够生成几乎无法被D区分的真实数据，深刻影响了AI图像修复和图像风格转换等领域。

2. 序列到序列学习（Seq2Seq）

Seq2Seq模型提出了一种通用的序列端到端深度学习方法，解决了深度神经网络在处理可变长度输入和输出序列时的限制。该模型主要应用于机器翻译，采用了两个长短期记忆网络（LSTM），一个作为编码器，另一个作为解码器。Seq2Seq在WMT’14数据集的英语到法语翻译任务中表现出色，BLEU分数达到34.8，展示了其在长短句处理上的能力，为后续的编码器-解码器架构奠定了基础。

3. 当前状况与未来展望

两位作者Ilya和Ian在2024年NeurIPS大会上将进行简短的问答环节。Ilya目前忙于创业，而Ian则在与病魔作斗争，令人祝愿他早日康复。这两篇论文的成功不仅展示了研究者的卓越贡献，也标志着机器学习领域的重要进步，预示着未来更为广泛的应用可能性。

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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189