看了版上很多貼子，發(fā)現(xiàn)很多版友都在問“熱門研究方向”、“最新方法”等。有同學(xué)建議國(guó)內(nèi)某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每當(dāng)看到這種問題，我都有點(diǎn)納悶，為什么不去讀頂級(jí)會(huì)議上的論文？

我無意否認(rèn)以上文獻(xiàn)的價(jià)值，但是在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域，頂級(jí)會(huì)議才是王道。國(guó)內(nèi)教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的東西。有人會(huì)質(zhì)疑這些會(huì)議都只是EI。是的，這的確非常特殊：在許多其它領(lǐng)域，會(huì)議都是盛會(huì)，比如society of neuroscience的會(huì)議，每次都有上萬人參加，帶個(gè)abstract和poster就可以去。但在所討論的幾個(gè)領(lǐng)域，頂級(jí)會(huì)議的重要性無論怎么強(qiáng)調(diào)都不為過。?

可以從以下幾點(diǎn)說明：（1）因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域發(fā)展非常迅速，新的工作層出不窮，如果把論文投到期刊上，一兩年后刊出時(shí)就有點(diǎn)out了。因此大部分最新的工作都首先發(fā)表在頂級(jí)會(huì)議上，這些頂級(jí)會(huì)議完全能反映“熱門研究方向”、“最新方法”。（2）很多經(jīng)典工作大家可能引的是某頂級(jí)期刊上的論文，這是因?yàn)槠诳撐谋硎龅帽容^完整、實(shí)驗(yàn)充分。但實(shí)際上很多都是在頂級(jí)會(huì)議上首發(fā)。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等。（3）如果注意這些領(lǐng)域大牛的pulications，不難發(fā)現(xiàn)他們很非常看重這些頂級(jí)會(huì)議，很多人是80%的會(huì)議+20%的期刊。即然大牛們把最新工作發(fā)在頂級(jí)會(huì)議上，有什么理由不去讀頂級(jí)會(huì)議？?

(1)以下是不完整的列表，但基本覆蓋。?
機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議：NIPS, ICML, UAI, AISTATS;? （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）?
計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別：ICCV, CVPR, ECCV;? （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）?
人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）?
另外相關(guān)的還有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。?
特別是，如果做機(jī)器學(xué)習(xí)，必須地，把近4年的NIPS, ICML翻幾遍；如果做計(jì)算機(jī)視覺，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻幾遍。?

(2)另外補(bǔ)充一下：大部分頂級(jí)會(huì)議的論文都能從網(wǎng)上免費(fèi)下載到，比如CV方面：http://www.cvpapers.com/index.html;?NIPS:?http://books.nips.cc/;? JMLR(期刊):http://jmlr.csail.mit.edu/papers/;? COLT和ICML(每年度的官網(wǎng)):?http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html。希望這些信息對(duì)大家有點(diǎn)幫助。?

(3)說些自己的感受。我的研究方向主要是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和概率圖模型，但對(duì)計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)都有涉及，對(duì)Data mining和IR也有些了解。這些領(lǐng)域，從方法和模型的角度看，統(tǒng)計(jì)模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影響力的方法。有個(gè)非常明顯的趨勢(shì)：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出現(xiàn)，然后應(yīng)用到CV,IR和MM。雖然具體問題和應(yīng)用也很重要，但多關(guān)注和結(jié)合這些方法也很有意義。?
對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的牛人們，以上全是淺顯的廢話，完全可以無視。歡迎討論。

總結(jié)

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