作为一名想从事机器学习工作的学生，我想知道如何开始我的学习以及如何遵循它以保持最新状态。例如，我愿意研究 RL 和 MAB 问题，但是关于这些主题的文献很多。此外，这些主题是由来自不同社区的研究人员研究的，例如 AI 和 ML、运筹学、控制工程、统计学等。而且，我认为每周都会发表几篇关于这些主题的论文，这使得关注它们变得非常困难。
如果有人能提出一个路线图来开始研究这些主题、关注它们以及我应该如何选择和研究新发表的论文，我将不胜感激。最后，我愿意了解 RL 和 MAB 问题的新趋势。
如何在 ML/RL 社区中保持最新的研究人员？
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马尔可夫决策过程
2021-10-27 20:36:56
1个回答
有一些很好的资源可以在 ML 社区中保持最新状态。以下是一位同事向我展示的一小部分：
深度学习监视器：该站点包含热门和新论文以及社区推广的推文！您甚至可以在此处专门查看 RL 论文
arxiv-sanity：该站点更新了热门论文和新论文，这些论文进入了 Arxiv
带代码的论文：这个站点很棒，因为它不仅链接到论文，而且还链接到它们的实现，以便在您自己的个人项目中进行复制或帮助。他们甚至有一个排行榜并跟踪大量不同任务 的最新技术 ( SoTA )
DL_twitter 循环：你不能忘记 twitter，因为大多数研究人员都在使用它；这只是一个你可能喜欢的好组