部分主流机器学习研究方向知识汇总

1、CNN（卷积神经网络）网络结构
https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html
LeNet
AlexNet
ZF
VGG
GoogleLeNet
ResNet
DenseNe
CapsNet（胶囊网络）
2、RNN（循环神经网络）网路结构one to one\one to many\many to one\many to many(2种)
干货｜深度理解RNN：时间序列数据的首选神经网络
https://www.cnblogs.com/zl0372/articles/Rnn.html
LSTM
GRU/SRU（LSTM变体）
杨丽, 吴雨茜, 王俊丽, et al. 循环神经网络研究综述[J]. 计算机应用, 2018, 38(S2):6-11+31.
3、GAN（对抗生成网络）结构
GAN生成对抗网络发展史-文章整理https://blog.csdn.net/u013369277/article/details/60954170
几种GAN结构 https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/85646114
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望[J]. 自动化学报, 2017(3).
4、图神经网络
图神经网络综述：模型与应用 https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/85271138
5、自动机器学习（AutoML）
6、元学习（meta-learning）学习如何学习
元学习(Meta-Learning) 综述及五篇顶会论文推荐
https://cloud.tencent.com/developer/article/1421248
7、强化学习和深度强化学习 元强化学习
深度强化学习1——强化学习到深度强化学习
https://blog.csdn.net/weixin_42389349/article/details/82935123
主要研究时间序列的数据，而不是独立同分布的数据
8、迁移学习
迁移学习简介 https://blog.csdn.net/mei86233824/article/details/79916884
9、增量学习
浅谈迁移学习，增量学习 https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/84786399#_36
迁移学习是指用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种机器学习方法。
增量学习是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识，并能保存大部分已经学习到的知识。
10、在线学习
机器学习中的在线学习与离线学习 https://blog.csdn.net/a133521741/article/details/79221015
11、主动学习与半监督学习
主动学习的概述 https://blog.csdn.net/angela2016/article/details/84228457
主动学习，半监督学习的概念的区分 https://blog.csdn.net/angela2016/article/details/84290703
12、集成学习
关于树的几个ensemble模型的比较（GBDT、XGBoost、LightGBM、RF）
https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/68927422
13、注意力机制
关于《注意力模型–Attention注意力机制》的学习
https://www.jianshu.com/p/e14c6a722381
14、联邦学习
https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410