> ML_LITERATUR_v1.0
Araştırma Literatürü Atlası
Temel istatistiksel öğrenmeden modern akıl yürüten LLM'lere (DeepSeek-R1, Llama 3) uzanan 253 doğrulanmış literatür kaydı: doğrulanmış DOI, arXiv bağlantıları ve orijinal iki dilli sentezler.
wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations
Kendi kendini denetleyen ön eğitim yoluyla düşük kaynaklı konuşma tanımada çığır açan ve wav2vec 2.0'ı kuran dönüm noktası Facebook AI makalesi.
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks (GCN)
Graf Evrişimli Ağlarını (GCN) başlatan ve atıf, dolandırıcılık ve biyolojik ağlarda modern grafik temsil öğrenmesini kuran temel ICLR makalesi.
How Powerful are Graph Neural Networks? (Graph Isomorphism Network - GIN)
Graf sinir ağlarının matematiksel sınırlarını belirleyen ve maksimum ayırt edici grafik sınıflandırma için GIN'i tasarlayan temel teorik ICLR makalesi.
Forecasting at Scale (Prophet)
İş operasyonlarında, talep planlamasında ve kapasite mühendisliğinde en yaygın kullanılan otomatik tahmin aracı Prophet'ı kuran dönüm noktası makale.
N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting
M4 yarışması kıyaslamalarını kazanan ve zaman serilerinde saf ileri beslemeli ağların karmaşık istatistiksel toplulukları geçtiğini kanıtlayan dönüm noktası ICLR makalesi.
A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers (PatchTST)
Yama oluşturma ve kanal bağımsızlığı yoluyla uzun vadeli çok değişkenli tahminlerde Transformer'ları yeniden en üst düzeye taşıyan etkili ICLR PatchTST makalesi.
Are Transformers Effective for Time Series? (DLinear / NLinear)
Zaman serilerine Transformer'ların körü körüne uygulanmasını sorgulayan ve DLinear'ı vazgeçilmez bir minimalist referans haline getiren ödüllü AAAI makalesi.
Multilayer feedforward networks are universal approximators
Yapay sinir ağlarının evrensel fonksiyon yaklaştırıcıları olduğunu kanıtlayan temel matematiksel makale.
Bagging Predictors
Rastgele Ormanlar ve bagging topluluklarının arkasındaki temel algoritmik mekanizma olan önyükleme birleştirmeyi kuran çığır açıcı makale.
Induction of Decision Trees (ID3)
Şeffaf ve yorumlanabilir sınıflandırma kuralları oluşturan bilgi teorisine dayalı karar ağacı öğrenimini tanıtan temel makale.
A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting (AdaBoost)
AdaBoost'u tanıtan ve makine öğreniminde topluluk artırma (boosting) yöntemlerinin teorik ve matematiksel temellerini kuran Gödel Ödülü sahibi makale.
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks (Xavier Initialization)
Erken dönem gradyan kaybolmasını çözen ve sigmoid ile tanh aktivasyonlu derin ağların kararlı eğitimini sağlayan Xavier ağırlık başlatmasını kuran AISTATS makalesi.
Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification (PReLU / Kaiming Init)
Kaiming başlatmasını ve PReLU'yu kuran, doğrultulmuş aktivasyonlara sahip tüm modern derin sinir ağlarında standart olan (PyTorch varsayılanı) tarihi ICCV makalesi.
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Ağların 10 kat daha hızlı eğitilmesini sağlayan ve parametre başlatmaya olan aşırı duyarlılığı ortadan kaldıran Batch Normalization makalesi.
Decoupled Weight Decay Regularization (AdamW)
Transformer'lar, BERT, GPT ve modern temel modellerin ön eğitiminde evrensel varsayılan optimize edici olan AdamW'yi tanıtan dönüm noktası ICLR makalesi.
Adam: A Method for Stochastic Optimization
Bilgisayar bilimlerinde en çok atıf alan optimizasyon makalesi olup Adam'ı derin öğrenmenin temel optimize edicisi olarak kurmuştur.
Auto-Encoding Variational Bayes (VAE)
Varyasyonel çıkarımı derin yapay sinir ağlarıyla birleştirerek modern olasılıksal derin öğrenmenin temelini oluşturan anıtsal ICLR makalesi.
Think you have Solved Question Answering? Try ARC, the AI2 Reasoning Challenge
Açık LLM liderlik tablolarında yaygın standart olan gerçek dünya bilimsel ve nitel akıl yürütmeyi değerlendiren AI2 kıyaslaması.