近日，OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever整理的一份机器学习研究文章清单在网络中广为流传，被认为涵盖了人工智能领域90%的重要内容。以下是清单内容与推荐理由：
1、Transformer架构
重点推荐：谷歌2017年发表的《Attention Is All You Need》，标志着transformer架构的诞生。
辅助材料：《The Annotated Transformer》，提供逐行注释，帮助理解原论文。
2、循环神经网络（RNN）
推荐博客：Andrej Karpathy的2015年博客，强调RNN的有效性。
推荐论文：《Recurrent Neural Network Regularization》，提出RNN的正则化技术。
3、长短期记忆网络（LSTM）
推荐博客：Christopher Olah的《Understanding LSTM Networks》，深入讲解LSTM的基础知识。
4、神经网络复杂度
推荐书籍：《Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness》，提供算法统计框架。
5、其他重要论文
深度学习革命：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，由Ilya Sutskever等撰写，提出AlexNet模型。
神经图灵机（NTM）：结合神经网络与算法能力，由DeepMind的Alex Graves等人提出。
6、推荐清单的意义
Ilya Sutskever的推荐清单不仅为AI领域的从业者和研究者提供了一份精炼的学习资源，也为希望快速了解AI发展现状的人士提供了宝贵的指导。
随着AI技术的不断进步，系统地学习和掌握核心知识变得尤为重要。Ilya Sutskever的这份清单，无疑为AI学习者指明了一条高效学习之路。
机器学习研究文章清单地址：https://arc.net/folder/D0472A20-9C20-4D3F-B145-D2865C0A9FEE
