为什么不去读顶级会议上的论文？适应于机器学习、计算机视觉和人工智能?
为什么不去读顶级会议上的论文？适应于机器学习、计算机视觉和人工智能?
看了版上很多贴子，发现很多版友都在问“热门研究方向”、“最新方法”等。有同学建议国内某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每当看到这种问题，我都有点纳闷，为什么不去读顶级会议上的论文？
我无意否认以上文献的价值，但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域，顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的东西。有人会质疑这些会议都只是EI。是的，这的确非常特殊：在许多其它领域，会议都是盛会，比如society of neuroscience的会议，每次都有上万人参加，带个abstract和poster就可以去。但在所讨论的几个领域，顶级会议的重要性无论怎么强调都不为过。
可以从以下几点说明：
（1）因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，新的工作层出不穷，如果把论文投到期刊上，一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。
（2）很多经典工作大家可能引的是某顶级期刊上的论文，这是因为期刊论文表述得比较完整、实验充分。但实际上很多都是在顶级会议上首发。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等。
（3）如果注意这些领域大牛的pulications，不难发现他们很非常看重这些顶级会议，很多人是80%的会议+20%的期刊。即然大牛们把最新工作发在顶级会议上，有什么理由不去读顶级会议？
(1)
以下是不完整的列表，但基本覆盖。
机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）
计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）
人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）
另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。
特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。
(2)
另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到，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(每年度的官网): http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html。希望这些信息对大家有点帮助。
(3)
说些自己的感受。我的研究方向主要是统计学习和概率图模型，但对计算机视觉和计算神经科学都有涉及，对Data mining和IR也有些了解。这些领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
对于这个领域的牛人们，以上全是浅显的废话，完全可以无视。欢迎讨论。
