無論你是學習機器學習還是深度學習，看學術論文必不可少。作為 AI 初學者而言，如何挑選更适合自己、更容易學習的 AI 論文尤為重要！真的會起到事半功倍的效果。
今天給大家推薦一個非常不錯的 GitHub 開源項目：TopPaper。該項目彙聚了 AI 方向重點核心的論文，友善初學者查閱和下載下傳，節約了很多時間。
首先放上該項目的位址：
https://github.com/qiulinzhang/TopPaper目錄：
該 TopPaper 項目主要聚焦 AI 領域，主要内容包括：傳統算法、CNN、視覺中的 Transformer、NLP 中的 Transformer 和自注意力、等等。
下面分别來看一下！
0. 傳統算法
傳統算法作者列舉了 3 個，分别是：SIFT、HOG、SURF，相應的 Paper 連結已經列出，同時也有該算法發表的期刊和年份資訊。
1. CNN
1.1 圖像識别
1.1.1 網絡架構
這部分主要列舉卷積神經網絡比較核心的網絡結構，例如：LeNet、ImageNet、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet 等。
1.1.2 資料集、資料增強、技巧
這部分主要列舉卷積神經網絡常見的資料集、資料增強算法和一些調參技巧等。
1.2 目标檢測
目标檢測是 CNN 應用的重要場景之一。關于目标檢測的 AI 論文很多，作者列舉了經典的 Fast RCNN 、SSD、YOLO 等卷積神經網絡結構。
1.3 目标分割
作者列舉了目标分割領域相應的神經網絡結構，例如：FCN、Unet、RefineNet 等。
1.6 人臉識别
人臉識别方向，作者列舉了 DeepFace、FaceNet、ArcFace 等網絡結構。
2. 視覺中的 Transformer
3. NLP 中的 Transformer 和自注意力
總結
總的來說，這份 AI 初學者經典論文清單非常不錯，作者精心整理幫助我們節省了很多時間。在我們查閱某一 AI 應用領域相關論文的時候，這是一份很不錯的參考資料，友善我們查閱。
希望這份資源對你有用，最後再次放上該 TopPaer 項目的開源位址：