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| 本文作者： 奕欣 | 2017-01-13 09:50 |
你知道吗？Reddit 上的 Machine Learning 小组上目前已经聚集了 85,613 位关注者了，而在 2016 年底的时候，@Mandrathax 发起了一个评选活动，名为「Reddit 机器学习小组的 2016 年度最佳论文大奖」！结果于今天火热出炉啦，且和雷锋网一起来看看他们都是怎么评选出这些论文的吧。
@Mandrathax 在距离 2017 还有三天的时候慷慨激昂地提议：让我们来用鼠标投票，选出你心目中的年度最佳论文吧！
本次论文评选共有九大奖项，从比较正经的「年度最佳论文」到莫名奇妙的「最佳非机器学习论文」（黑人问号），雷锋网将在后面的奖项揭晓部分逐一为大家盘点。
奖项提名过程也很简单，只需要在帖子最后进行评论，并附上免费（手动微笑）的论文链接就可以了。「你可以为你的选择自由提供论据，言之成理即可，如果你就是论文的作者，那么谦虚一点地推荐也是可以的。」
不过，虽然是一个不太严肃的评选，但人家也是有自己节操的好伐！
比如说：
1. 每次只能在一条评论中提名一篇论文，如果有多篇心水文章，可以分多个评论来提名。
2. 提名一定要附上论文链接。比如说如果发布在 arxiv 上，需要附上 arxiv 的页面链接，而不是论文的 pdf 文件。而且，本着不让大家破产的原则，不欢迎贴上需要付费阅读的论文链接。
3. 只有正规的研究论文才能参加本次评选哦，什么书呀博客呀，这次就 sorry 啦，毕竟我们这个评选可是非常正 经 规的。
Reddit 上的用户可以直接在评论板块把认同的提名顶上去。经过 12 天激烈（？）的评选，有 100 位热心读者提出了他们心目中的最佳奖项。票选结果原定于 1 月 6-7 日揭晓，不过楼主可能去欧洲喂鸽子了，所以推迟到今天才出结果。
事不宜迟，赶紧和雷锋网一起来奇文共赏吧！
评选标准：木有！只要这篇论文看完后，你觉得醍醐灌顶、内牛满面、脑海里只有「好赞」两个字，感觉以前的书都白读了的，都可以。
获奖论文：《Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search》
如果你看不懂英文，其实用膝盖想一下就知道是哪篇论文了，没错，就是谷歌 DeepMind 团队解析利用 DNN 与搜索树算法攻克围棋问题的详细解读。
当然，这一奖项的角逐非常激烈，还有 InfoGAN、Google 机器翻译系统等论文也是大热的候选者。
不过，因为提名者 @Bhananana 提交的是 pdf，还是被楼主小小地吐槽了一番。
评选标准：虽然博士生带了个「生」字，不过这里的学生论文评选只局限于「还在上学」&「非博士生」，而且该学生必须是第一作者哦。
获奖论文：《Recurrent Batch Normalization》（递归批规范化）
第一作者名为 Tim Cooijmans，在蒙特利尔大学机器学习实验室（MILA）学习，师从 Aaron Courville。他在论文中尝试重新将 LSTM 参数化，并证明这能有助于 RNN 的批规范化，使得 LSTM 的具有更快的收敛性及更好的通用性。
这篇论文是作者 @cooijmanstim 自己跑来自荐的，他说：
「这是第一篇呈现展示了 RNN 批规范化的论文，而且在这篇论文提出之前，这个想法也只是存在可能而已。（我是第一作者啦，当时只是一个低年级的研究生而已。）」
恭喜恭喜啪啪啪！还没读到博士就已经有了第一作者的论文，前途不可限量。
评选标准：该论文的第一作者来自某个大学/国立研究所，比如法国的 INRIA（法国国家信息与自动化研究所）。
获奖论文：（空缺）
楼主特别声明，虽然这个类目没有论文被提名，但他在其它类目的提名中发现了一些符合条件的论文，比如雷锋网曾经报道过的 DeepMind 的识别唇语论文《Lip Reading Sentences in the Wild》；还有 MILA 的《Recurrent Batch Normalization》及《Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Networks》等等。
评选标准：源于科技公司（或旗下基于私人资助的研究院，比如 openai）的优秀论文。
获奖论文：《WaveNet: A Generative Model for Raw Audio》
没错又是 DeepMind，它们设计了一个原始音频波形深度生成模型 WaveNet，利用卷积神经网络所生成的语音听起来比现存的最优文本（语音系统）更为自然，将模拟生成的语音与人类声音的差异降低一半以上。而它们在语音合成领域取得的这一新进展计划将应用于谷歌产品中，这有期提升数百万用户的产品体验。雷锋网在此前论文发表之时也做过覆盖，详情可以点击《DeepMind 发布最新原始音频波形深度生成模型 WaveNet，将为 TTS 带来无数可能》查看。http://www.leiphone.com/news/201609/ErWGa8fs7yR1zn2L.html
如果说前面的评选还画风比较正常的话，那么接下来的奖项就有点让人看不懂了……
评选标准：数学、数学、数学……停不下来。我在数学的海洋里无法自拔！
获奖论文：《Operational calculus on programming spaces and generalized tensor networks》
雷锋网简单看了一下这篇 27 页的论文，除了摘要、介绍及引用的三页外，其它 24 页都有各种公式，那画面太美我不敢看了。
评选标准：虽然深度学习这么火热，我们也应该稍微尊重一下高斯回归过程、随机森林还有核方法的感受吧！
获奖论文：《Fast and Provably Good Seedings for k-Means》
来来来，给 K-Means 聚类算法让个位好吧？
评选标准：论文并没有通过 peer review，如果能提供被拒绝的证据那就更好了（真是好残忍呐）
获奖论文：《Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients》
@sour_losers（雷锋网按：看这名字起的……）自荐了这篇论文，他说，虽然自己没有收到拒绝信，但他根据发布时间推断认为他被 NIPS 拒绝了。
所以雷锋网得到一个结论：起名字呀，还是得起个酷一点的，哦我指的是网名。
评选标准：今年内还没发表出来的论文。楼主 PS：这个奖项可能会和上一个奖项有点重复，但先设着吧（雷锋网小编：这些奖设置得还真是随便啊）。
（这个类目因为只有这一个提名，且只获得了两票，因此就顺利成章地获奖了。楼主表示，这证实了此前的猜测，“我觉得确实设重了。”）
最佳论文标题
评选标准：只要比这个标题厉害就可以了：《A Spectral Approach to Ghost Detection》。
鬼魂识别？我读书少你可别骗我。你还别说，这论文写得还有模有样的，除了建模、识别外，两位研究人员还设计了一个功能，可以自动抹除图片里的鬼魂。
作者 Daniel Maturana 是一个爱听雷鬼乐的虔诚天主教徒，而 David Fouhey 则是 CMU 的机器人研究中心的博士生，他曾经担任某个机构的联合大使，主要任务是探索瑜伽裤与普通长裤的区别（什么鬼）。
获奖论文：《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》
翻译过来就是《通过梯度下降学习如何学习梯度下降》，嗯……我服。
文章由 Google DeepMind、牛津大学及加拿大先进研究院的八位研究者联合完成。虽然名字起得像绕口令，但简介写得还是比较清晰的，文章主要将算法的调优视为一个能用机器学习完成的过程，综合了 LSTM、通用性及人工设计的对抗网络进行训练，并将其应用于相似的全新任务中。
有意思的是，这个奖项赢得了最多用户的关注，竞争也最为激烈。其它的论文名字还包括：
《星体平面的映射》（这是走错星球大战片场了吗？）
《YOLO9000：更高更快更强》（这是在办奥运会吗？）
《Mother Fugger：采用本地色块挖掘历史手稿》（总是有种奇怪的联想）
以上便是 2016 年 Reddit 的 Machine Learning 小组评选的「最佳」九大论文，当然，其中主要还是以戏谑及有趣做为评选主题，雷锋网想，不知道中文版本的论文评选是否有哪些特别的论文能入选呢？欢迎向雷锋网推荐你心目中符合这几大奖项的论文吧！
最后附上原帖页面及评选结果页面：
r/MachineLearning's 2016 Best Paper Award
Results from the Best Paper Awards
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