Courtesy of SCMP

Makalah Deep Residual Learning: Kunci AI Terpopuler Sepanjang Masa

Menyoroti pentingnya makalah tentang deep residual learning yang telah menjadi makalah paling banyak dikutip di abad ke-21 dan berpotensi menjadi yang paling banyak dikutip sepanjang masa.

19 Apr 2025, 14.00 WIB

107 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Makalah tentang pembelajaran residual dalam jaringan neural menjadi yang paling banyak disitasi sejak tahun 2000.
Penelitian ini berkontribusi signifikan terhadap kemajuan teknologi AI.
Konferensi IEEE adalah platform penting untuk presentasi penelitian di bidang penglihatan komputer.

Tiongkok - Makalah ilmiah yang paling banyak dikutip pada abad ke-21 ditulis oleh empat peneliti Tiongkok pada tahun 2016. Makalah ini diperkirakan akan menjadi makalah yang paling banyak dikutip sepanjang masa. Temuan makalah ini membantu membuka jalan bagi alat kecerdasan buatan (AI) seperti ChatGPT dan AlphaGo. Makalah ini mengalahkan beberapa terobosan ilmiah terbesar abad ini dalam hal dampak kutipan.

Makalah ini diterbitkan pada tahun 2016 di IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Makalah ini membahas tentang ResNets, atau jaringan pembelajaran residual dalam. Makalah ini ditulis oleh He Kaiming, Ren Shaoqing, Sun Jian, dan Zhang Xiangyu, yang semuanya adalah anggota Microsoft Research Asia pada saat itu. Makalah ini menerima antara 103.756 dan 254.074 kutipan, tergantung pada basis data yang dikonsultasikan.

Analisis yang dirilis oleh Nature menunjukkan bahwa makalah ini memiliki dampak kutipan yang sangat besar dan berpotensi menjadi yang paling banyak dikutip sepanjang masa. Temuan dalam makalah ini sangat penting dalam pengembangan alat kecerdasan buatan modern. Dengan demikian, makalah ini telah memberikan kontribusi besar dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

--------------------

Analisis Kami: Deep residual learning benar-benar mengubah cara kita memandang pelatihan jaringan saraf dalam dengan menghadirkan solusi sederhana namun efektif yang menembus batasan pembelajaran tradisional. Keberhasilan dan dampaknya membuktikan bahwa ide-ide inovatif dari para peneliti Asia, khususnya Cina, sekarang memegang kendali penting dalam bidang AI global.

--------------------

Analisis Ahli:

Yann LeCun: Pendekatan residual learning mengatasi masalah degradasi performa di jaringan dalam dan memungkinkan perkembangan arsitektur neural lebih kompleks dengan efisiensi lebih besar.

Andrew Ng: Makalah ini memancing revolusi dalam cara pelatihan model AI, membuka jalan bagi generasi baru aplikasi berbasis deep learning.

--------------------

What's Next: Makalah ini kemungkinan akan menjadi sumber referensi utama dalam penelitian kecerdasan buatan selama beberapa dekade mendatang dan terus memengaruhi pengembangan teknologi AI yang lebih canggih.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/news/china/science/article/3307118/ai-paper-4-chinese-paved-way-chatgpt-alphago-its-set-greater-glory-2030?module=top_story&pgtype=subsection

Pertanyaan Terkait

Siapa penulis utama dari makalah yang paling banyak disitasi?

Penulis utama dari makalah yang paling banyak disitasi adalah He Kaiming.

Apa tema utama dari makalah tersebut?

Tema utama dari makalah tersebut adalah pembelajaran residual dalam jaringan neural untuk pengenalan gambar.

Di mana makalah ini dipresentasikan?

Makalah ini dipresentasikan di IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

Mengapa makalah ini penting untuk perkembangan AI?

Makalah ini penting karena temuan-temuannya membantu pengembangan alat AI seperti ChatGPT dan AlphaGo.

Apa yang dimaksud dengan jaringan residual dalam?

Jaringan residual dalam adalah jenis jaringan neural yang dapat mengalami penurunan kinerja jika terlalu dalam, sehingga memerlukan teknik khusus untuk mengatasi masalah ini.