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2018年20项最具影响力的科研工作中的20项，配置它！

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作为一名半年前学者，致力于学术界，现在参与该行业，DanielGutiérrez习惯于在数据科学行业工作，同时跟踪学院的最新发展。
最近，通过网络研讨会，他发现人工智能之神安德鲁·吴也有同样的习惯。吴恩达提到，他经常带着一个充满研究文章的文件夹，并利用他的空闲时间来学习文件。
丹尼尔·古铁雷斯，因此，建议专业人士的科学数据作为研究人员可以编写一个文件夹来保存一些文件，如建议吴恩达：如果你读每周几篇文章（有些项目可以广泛阅读）一年之后，你阅读了100多篇文章，足以了解一个新的领域。
在本文中，DanielGutiérrez在2018年列出了20篇最具影响力的科学研究论文中的20篇，所有数据科学家都应该仔细阅读它们。我还包括一系列评论文章，可以帮助您了解当前的最新技术水平，以及完整的参考文献列表，其中许多都是创新的。
最好从这里开始收集新年带来的论文！

一种无梯度斜率的新型后向传播算法

数据研究文件
我们都知道，20世纪70年代早期引入的反向传播算法是神经网络学习的支柱。反向传播使用着名的一阶迭代优化算法进行梯度下降，以找到函数的最小值。在本文中，班加罗尔PES大学的研究人员描述了一种不使用梯度斜率的向后传播方法。他们设计了一种新算法，该算法使用Moore-Penrose伪反演来发现人工神经元的权重和偏差中的误差。该文件还对若干数据集进行了数值研究和实验，以验证替代算法的结果是否符合预期。

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