机器学习前沿技术总结
这篇帖子将记录一些前沿机器学习研究方向，并随着作者的了解，及时添加更新内容。
一、计算机视觉（CV）
- 图像去雨去雾去噪
- 暗光图像增强
- 图像高分辨率成像
- 图像生成
- 视频理解
- 目标检测
- 行人重识别
二、自然语言处理（NLP）
- 机器翻译
- 语音识别
- 推荐系统
三、强化学习（RL）
- 多智能体强化学习（MARL）
- 分层强化学习 （HRL）
- 模仿学习（Imitation Learning）
- 逆向强化学习（IRL）
四、图深度学习（Graph Deep learning）
- 知识图谱
- 问答系统
五、终身学习（Life learning）
- Curriculum Learning (课程式学习): 类似于一个课程系的学习， 研究的是如何安排课程学习的先后顺序。
- Taskonomy: 研究的是各个任务之间的关系， 即该先学哪个，后学哪个。
