2018 年 Top 10 影响力 AI 研究论文( 七 )_：2018年Top10影响力AI研究论文AI科技

特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评论：「在用 RNN 之前一定要先试试 CNN。CNN 的表现会好到你惊讶的。」

未来可能的相关研究

为了在不同的序列建模任务上进一步提高 TCN 的表现，我们还需要更多的架构探索、算法探索方面的合作。

5. Delayed Impact of Fair Machine Learning

「公平的机器学习的影响是有延迟的」

论文地址

https://arxiv.org/abs/1803.04383

内容概要

这篇论文的目标是想要确保，当使用一个机器学习算法生成分数来决定不同的人是否能够得到某些机会（比如贷款、奖学金、工作等）时，人口统计学角度分出的不同族群可以被公平地对待。UC 伯克利人工智能实验室（BAIR）的研究人员们表明，使用常见的公平性条件实际上有可能伤害到弱势群体，这是由于某些后果的出现是有延迟的。通过这项研究他们希望鼓励大家在设计公平的机器学习系统时考虑它的长期后果。