颠覆传统：Ian与Ilya引领AI新纪元的GAN与Seq2Seq传奇

Ilya是连续第二年得奖了

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：大数据文摘
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NeurIPS时间检验奖颁发双篇论文

今年，NeurIPS时间检验奖（Test of Time Awards）破例同时颁给了两篇具有重大影响力的论文：《Generative Adversarial Nets（GAN）》和《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（Seq2Seq）》。这两篇论文不仅在发表十年后仍然影响深远，而且在各自领域内奠定了重要的理论基础。

1. Generative Adversarial Nets（GAN）

GAN的主要贡献在于提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。该框架需要同时训练生成模型G和判别模型D。生成模型G负责生成逼真的数据，而判别模型D则试图区分真实数据与G生成的数据。通过这种竞争机制，两者共同优化，最终G能够生成几乎无法被D区分的真实数据。此方法在视觉数据和其他领域的应用中产生了深远影响，并推动了AI图像修复和风格迁移等技术的发展。迄今为止，这篇论文已被引用超过85000次。

2. Sequence to Sequence Learning（Seq2Seq）

Seq2Seq论文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序列映射问题上的局限性。该模型基于递归神经网络（RNN），包括编码器和解码器两个长短期记忆网络（LSTM）。通过这种设计，Seq2Seq能够处理输入和输出均为可变长度的任务，尤其在机器翻译领域表现突出。实验结果显示，在WMT’14数据集的英语到法语翻译任务中，LSTM生成的翻译获得了34.8的BLEU分数，展现了其强大的处理能力。此论文已被引用超过27000次。

3. 作者现状与影响

两位论文作者的现状各异：Ian Goodfellow目前在Google DeepMind担任研究科学家，他以GAN而闻名；而Ilya Sutskever则忙于创业，成立了自己的公司SSI。值得一提的是，Ilya连续第二年获得该奖项，去年他因论文word2vec获奖。官方宣布，两位作者将在12月13日进行简短的Q&A，以分享他们的研究经验与未来展望。

这些经典论文的影响力不仅体现在学术界，也为后续的研究和技术发展奠定了基础，推动了深度学习和生成模型的广泛应用。

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