מאמרים שחזרתי אליהם

עידו לנג

@ido_reads_stats

9Items

0Likes

רשימה אישית של papers שקראתי בין סטים של אספרסו קר לטיילת (בעיקר בשעות שהייתי צריך לישון). לא בהכרח החדשים ביותר, אבל אלה שהשאירו סימן — קצת כמו אותם shots שממשיכים להיכנס גם ברבע הרביעי. מסודר לפי איך שהם שינו לי את החשיבה, לא לפי citations (למרות שבדקתי, כי אני לא מסוגל לא לבדוק). ניסוי קטן: כמה מהם באמת קראתם עד הסוף ולא רק את ה-abstract?

See all 9 items Follow עידו לנגOpen in app

The list

Showing 1–9 of 9

מאמרים שחזרתי אליהם — 9 items
Name	Comment	כותרת	תחום	שנת פרסום	מוסד מוביל	קושי קריאה	סטטוס קריאה	תגית
1Attention Is All You Need	זה ה-Jordan של ה-papers, כולם מצטטים אותו גם בלי לקרוא. ה-self-attention זה בערך כמו pick and roll שעובד בכל מערכת	Attention Is All You Need	Deep Learning / NLP	2017	Google Brain	בינוני-גבוה	קראתי פעמיים	קלאסיקה
2A Mathematical Theory of Communication	שאנון בנה ענף מתמטי שלם מאפס, כמו לייסד ליגה חדשה. entropy הפכה לי לכלי חשיבה גם מחוץ לקוד, ממש probability בחיים היומיומיים	A Mathematical Theory of Communication	Information Theory	1948	Bell Labs	גבוה (אבל שווה)	קראתי חלקי	בסיסי
3Random Forests	breiman כתב את זה כאילו הוא מסביר סטטיסטיקה לחבר על בירה. bagging ו-bootstrap מוסברים כך שאפילו בשעה 2 בלילה אחרי משחק אתה מבין	Random Forests	Machine Learning	2001	UC Berkeley	נמוך-בינוני	קראתי במלואו	פרקטי
4Deep Residual Learning for Image Recognition	ה-skip connections זה בדיוק כמו assist שחוסך פוזשן שלם. פשוט וברור, ה-buzzer beater של ה-CV world באותה תקופה	Deep Residual Learning for Image Recognition	Computer Vision	2015	Microsoft Research	בינוני	קראתי במלואו	ארכיטקטורה
5The Unreasonable Effectiveness of Data	קצר, לא טכני מדי, אבל שינה לי משהו בראש — data > algorithm, כמו סטטיסטיקאי שאומר לך שה-sample size חשוב יותר מהמודל היוקרתי	The Unreasonable Effectiveness of Data	Machine Learning	2009	Google	נמוך	קראתי במלואו	תפיסתי
6Generative Adversarial Networks	שני מודלים משחקים אחד נגד השני כמו הגנה מול התקפה, zero-sum בכל אימון. גודפלו כתב את זה בקצב שגורם לך להרגיש שאתה בפריטים	Generative Adversarial Networks	Deep Learning	2014	Université de Montréal	בינוני-גבוה	קראתי חלקי	יצירתי
7ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks	AlexNet, ה-rookie season שכולם עדיין מדברים עליו. זה הרגע שבו deep learning עבר מ-underdog לליגת האלופות	ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks	Computer Vision	2012	University of Toronto	בינוני	קראתי במלואו	היסטורי
8Playing Atari with Deep Reinforcement Learning	reward function שמזכיר לי איך מאמן בונה rotation, כל פעולה משפיעה על ה-Q-value לטווח ארוך. קראתי את זה פעם אחרי לילה שלם של יורוליג ופשוט התחברתי לרעיון של policy	Playing Atari with Deep Reinforcement Learning	Reinforcement Learning	2013	DeepMind	בינוני	קראתי במלואו	RL
9Estimation of the Sample Mean and Variance from the Sample Size and the Range	נשמע יבש אבל זה ה-paper שגרם לי סוף סוף להבין variance כמו שצריך, לא רק כנוסחה. קצת כמו ללמוד לחשב true shooting percentage בלי מחשבון	Estimation of the Sample Mean and Variance from the Sample Size and the Range	Statistics	2005	University of Cambridge	בינוני	קראתי חלקי	סטטיסטיקה

Conversation

All 1 posts

Join the conversation