顛覆機器學習的巨星：Ian與Ilya的時光印記

原標題：破例兩篇！NeurIPS 時間檢驗獎頒給了Ian的GAN、Ilya的Seq2Seq，實至名歸
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：3606字

NeurIPS時間檢驗獎的雙重頒發

在2024年的NeurIPS大會上，時間檢驗獎破例頒發給兩篇具有重大影響力的論文，分別是Ian Goodfellow的《Generative Adversarial Nets（GAN）》和Ilya Sutskever等人的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（Seq2Seq）》。這一獎項旨在表彰十年前在NeurIPS上發表的論文，其對研究領域的影響經得起時間的考驗。

1. 生成對抗網絡（GAN）

GAN是生成模型領域的重要理論基礎之一，至今已被引用超過85000次。該論文提出了一種通過對抗過程來估計生成模型的新框架，涉及兩個模型的訓練：生成模型G和判別模型D。G的目標是生成與真實數據相似的樣本，而D的目標是區分真實數據和G生成的數據。通過這種相互博弈的過程，GAN能夠生成幾乎無法被D區分的真實數據，深刻影響了AI圖像修復和圖像風格轉換等領域。

2. 序列到序列學習（Seq2Seq）

Seq2Seq模型提出了一種通用的序列端到端深度學習方法，解決了深度神經網絡在處理可變長度輸入和輸出序列時的限制。該模型主要應用于機器翻譯，采用了兩個長短期記憶網絡（LSTM），一個作為編碼器，另一個作為解碼器。Seq2Seq在WMT’14數據集的英語到法語翻譯任務中表現出色，BLEU分數達到34.8，展示了其在長短句處理上的能力，為后續的編碼器-解碼器架構奠定了基礎。