你所在的专业领域，有哪些综述文献推荐给刚入行的朋友看？
我所在的领域，如果用一个更亲近的说法来形容，可以称之为“信息与智能的交汇点”，或者更具体一点，专注于“如何让机器理解和处理海量信息，并在此基础上产生有用的智能”。
对于刚踏入这个精彩世界的朋友们，我非常乐意推荐几篇我认为是“必读”的综述文献，它们就像是为你指路的灯塔，能帮助你快速建立起对这个领域的整体认知，少走很多弯路。我会尽量讲得详细一些，让你能体会到它们真正的价值。
1. 机器学习基础与进展
推荐文献： 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》 (Kevin P. Murphy) 这本书本身就是一本厚实的教科书，但其中的“Overview of Machine Learning”章节，以及后续关于监督学习、无监督学习、深度学习等核心部分的导论，是极好的入门。
为何推荐：
系统性： 这本书的厉害之处在于它将机器学习的许多方法都统一在概率模型的框架下进行解释。对于初学者来说，这能帮助你建立一个更统一、更深刻的理解，而不是零散地学习各种算法。
严谨性： Murphy的写作风格非常严谨，但又不失清晰。它会引导你理解算法背后的数学原理，这对于深入研究至关重要。
覆盖面广： 它不仅讲了监督学习（回归、分类），也深入了无监督学习（聚类、降维），甚至还触及了强化学习和概率图模型。这些都是现代人工智能的基石。
初学者如何阅读：
抓住核心概念： 刚开始不必纠结于每一个数学公式的推导。重点是理解“模型”、“损失函数”、“优化”、“泛化”等核心概念。
联系实际： 尝试将书中的概念与你日常接触到的AI应用联系起来，比如人脸识别（分类）、商品推荐（推荐系统，虽然书里不直接讲，但思想相通）、图像生成（生成模型）。
循序渐进： 可以先从最基础的线性模型、逻辑回归开始，逐步深入到更复杂的模型。
2. 深度学习的革命性力量
推荐文献： 《Deep Learning》 (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville) 这本书，俗称“花书”，是深度学习领域的圣经。其中“Introduction”和“Building Blocks of Deep Learning”等早期章节，以及关于“Deep Feedforward Networks”和“Convolutional Networks”的介绍，都非常适合新手。
为何推荐：
权威性： 作者是深度学习领域的领军人物，这本书汇集了该领域最核心的理论和技术。
全面性： 从最基础的神经网络结构，到各种激活函数、正则化方法、优化算法，再到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典模型，都有详尽的介绍。
前瞻性： 书中也触及了生成对抗网络（GANs）、强化学习等前沿话题，让你能对未来发展方向有所预判。
初学者如何阅读：
理解前向传播与反向传播： 这是深度学习的核心机制，一定要花时间去理解。
熟悉核心模型： CNN用于图像，RNN（以及后来的LSTM、GRU）用于序列数据，是现代AI应用中最常见的模型。
多动手实践： 结合一些深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）上的入门教程，用少量代码去实现书中的简单模型，比如手写数字识别（MNIST数据集）。实践是检验和巩固理解的最佳方式。
3. 自然语言处理（NLP）的演进：从规则到深度学习
推荐文献：
早期视角： 《Speech and Language Processing》 (Daniel Jurafsky, James H. Martin) 这本书的“Introduction”以及关于“Word Embeddings”和“Neural Networks for NLP”的章节。
现代视角： 《Attention Is All You Need》 (Vaswani et al., 2017) 这篇论文本身就是一篇开创性文献，但它的“Introduction”和“Model Architecture”部分，以及后续一些解读这篇论文的综述文章，都非常重要。
为何推荐：
NLP的全面历史： Jurafsky & Martin的书是NLP领域的经典，它能让你了解从早期的基于规则、统计的方法，如何一步步发展到现在的深度学习方法。
理解核心技术： 词向量（Word Embeddings）是理解文本语义的关键，这部分介绍非常到位。
Transformer的颠覆： 《Attention Is All You Need》这篇论文及其背后的Transformer模型，彻底改变了NLP领域。理解它的工作原理（尤其是SelfAttention机制）是跟上当前NLP发展浪潮的关键。
初学者如何阅读：
建立NLP的脉络： 先从Jurafsky & Martin的书里了解NLP的基本任务（如词性标注、命名实体识别、机器翻译）和早期处理方法，然后理解词向量的意义。
聚焦Transformer： 重点理解Transformer模型是如何通过SelfAttention机制来捕捉长距离依赖的。很多最新的NLP模型（如BERT、GPT系列）都是基于Transformer构建的。
关注应用： 思考这些技术如何应用到你的日常生活中，比如智能语音助手、机器翻译软件、文本摘要工具等。
4. 计算机视觉（CV）的飞跃
推荐文献：
经典基础： 《Computer Vision: Algorithms and Applications》 (Richard Szeliski) 这本书的“Introduction”和关于“Image Formation”、“Feature Detection and Matching”、“Segmentation”等章节。
深度学习驱动： 一些高质量的CV领域综述文章，比如关于“Deep Learning for Computer Vision”的综述，或者专门针对“Object Detection”、“Image Segmentation”等任务的综述。
为何推荐：
CV的经典体系： Szeliski的书为你构建了计算机视觉的传统知识框架，让你理解图像处理、几何视觉、三维重建等基础概念。
理解CNN的威力： 深度学习，尤其是CNN，在CV领域取得了巨大的成功。理解CNN如何在图像识别、目标检测、语义分割等任务中发挥作用至关重要。
前沿趋势： 了解自监督学习、Transformer在CV中的应用（如Vision Transformer, ViT）等最新进展。
初学者如何阅读：
理解图像的基本原理： 知道图像是如何被数字化的，以及一些基础的图像处理操作。
掌握CNN的核心思想： 理解卷积层、池化层是如何提取图像特征的。
关注任务： 了解CV领域的主要任务，比如图像分类（判断图片是什么）、目标检测（框出图片中的物体并识别）、图像分割（将图片中的每个像素归类）。
总结给刚入行的朋友：
1. 不要害怕数学，但也不要被数学吓倒： 很多时候，先抓住概念，理解“为什么”和“做什么”，再逐步深入“怎么做”背后的数学原理。
2. 实践是最好的老师： 找一些简单的代码例子，动手跑起来，修改参数，看看结果有什么变化。这会极大地加深你的理解。
3. 保持好奇心，持续学习： 这个领域发展太快了，总有新的技术和模型出现。阅读综述文献是为了建立一个扎实的基础，让你能更快地理解和学习新知识。
4. 找到自己的兴趣点： 是对语言的理解更有热情，还是对图像的识别更有兴趣？找到你的切入点，会让你更有动力。
希望这些推荐能为你在这条探索信息与智能的道路上，提供一份有价值的参考。这是一个充满挑战但也无比迷人的领域，欢迎你的加入！
对于刚踏入这个精彩世界的朋友们，我非常乐意推荐几篇我认为是“必读”的综述文献，它们就像是为你指路的灯塔，能帮助你快速建立起对这个领域的整体认知，少走很多弯路。我会尽量讲得详细一些，让你能体会到它们真正的价值。
1. 机器学习基础与进展
推荐文献： 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》 (Kevin P. Murphy) 这本书本身就是一本厚实的教科书，但其中的“Overview of Machine Learning”章节，以及后续关于监督学习、无监督学习、深度学习等核心部分的导论，是极好的入门。
为何推荐：
系统性： 这本书的厉害之处在于它将机器学习的许多方法都统一在概率模型的框架下进行解释。对于初学者来说，这能帮助你建立一个更统一、更深刻的理解，而不是零散地学习各种算法。
严谨性： Murphy的写作风格非常严谨，但又不失清晰。它会引导你理解算法背后的数学原理，这对于深入研究至关重要。
覆盖面广： 它不仅讲了监督学习（回归、分类），也深入了无监督学习（聚类、降维），甚至还触及了强化学习和概率图模型。这些都是现代人工智能的基石。
初学者如何阅读：
抓住核心概念： 刚开始不必纠结于每一个数学公式的推导。重点是理解“模型”、“损失函数”、“优化”、“泛化”等核心概念。
联系实际： 尝试将书中的概念与你日常接触到的AI应用联系起来，比如人脸识别（分类）、商品推荐（推荐系统，虽然书里不直接讲，但思想相通）、图像生成（生成模型）。
循序渐进： 可以先从最基础的线性模型、逻辑回归开始，逐步深入到更复杂的模型。
2. 深度学习的革命性力量
推荐文献： 《Deep Learning》 (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville) 这本书，俗称“花书”，是深度学习领域的圣经。其中“Introduction”和“Building Blocks of Deep Learning”等早期章节，以及关于“Deep Feedforward Networks”和“Convolutional Networks”的介绍，都非常适合新手。
为何推荐：
权威性： 作者是深度学习领域的领军人物，这本书汇集了该领域最核心的理论和技术。
全面性： 从最基础的神经网络结构，到各种激活函数、正则化方法、优化算法，再到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典模型，都有详尽的介绍。
前瞻性： 书中也触及了生成对抗网络（GANs）、强化学习等前沿话题，让你能对未来发展方向有所预判。
初学者如何阅读：
理解前向传播与反向传播： 这是深度学习的核心机制，一定要花时间去理解。
熟悉核心模型： CNN用于图像，RNN（以及后来的LSTM、GRU）用于序列数据，是现代AI应用中最常见的模型。
多动手实践： 结合一些深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）上的入门教程，用少量代码去实现书中的简单模型，比如手写数字识别（MNIST数据集）。实践是检验和巩固理解的最佳方式。
3. 自然语言处理（NLP）的演进：从规则到深度学习
推荐文献：
早期视角： 《Speech and Language Processing》 (Daniel Jurafsky, James H. Martin) 这本书的“Introduction”以及关于“Word Embeddings”和“Neural Networks for NLP”的章节。
现代视角： 《Attention Is All You Need》 (Vaswani et al., 2017) 这篇论文本身就是一篇开创性文献，但它的“Introduction”和“Model Architecture”部分，以及后续一些解读这篇论文的综述文章，都非常重要。
为何推荐：
NLP的全面历史： Jurafsky & Martin的书是NLP领域的经典，它能让你了解从早期的基于规则、统计的方法，如何一步步发展到现在的深度学习方法。
理解核心技术： 词向量（Word Embeddings）是理解文本语义的关键，这部分介绍非常到位。
Transformer的颠覆： 《Attention Is All You Need》这篇论文及其背后的Transformer模型，彻底改变了NLP领域。理解它的工作原理（尤其是SelfAttention机制）是跟上当前NLP发展浪潮的关键。
初学者如何阅读：
建立NLP的脉络： 先从Jurafsky & Martin的书里了解NLP的基本任务（如词性标注、命名实体识别、机器翻译）和早期处理方法，然后理解词向量的意义。
聚焦Transformer： 重点理解Transformer模型是如何通过SelfAttention机制来捕捉长距离依赖的。很多最新的NLP模型（如BERT、GPT系列）都是基于Transformer构建的。
关注应用： 思考这些技术如何应用到你的日常生活中，比如智能语音助手、机器翻译软件、文本摘要工具等。
4. 计算机视觉（CV）的飞跃
推荐文献：
经典基础： 《Computer Vision: Algorithms and Applications》 (Richard Szeliski) 这本书的“Introduction”和关于“Image Formation”、“Feature Detection and Matching”、“Segmentation”等章节。
深度学习驱动： 一些高质量的CV领域综述文章，比如关于“Deep Learning for Computer Vision”的综述，或者专门针对“Object Detection”、“Image Segmentation”等任务的综述。
为何推荐：
CV的经典体系： Szeliski的书为你构建了计算机视觉的传统知识框架，让你理解图像处理、几何视觉、三维重建等基础概念。
理解CNN的威力： 深度学习，尤其是CNN，在CV领域取得了巨大的成功。理解CNN如何在图像识别、目标检测、语义分割等任务中发挥作用至关重要。
前沿趋势： 了解自监督学习、Transformer在CV中的应用（如Vision Transformer, ViT）等最新进展。
初学者如何阅读：
理解图像的基本原理： 知道图像是如何被数字化的，以及一些基础的图像处理操作。
掌握CNN的核心思想： 理解卷积层、池化层是如何提取图像特征的。
关注任务： 了解CV领域的主要任务，比如图像分类（判断图片是什么）、目标检测（框出图片中的物体并识别）、图像分割（将图片中的每个像素归类）。
总结给刚入行的朋友：
1. 不要害怕数学，但也不要被数学吓倒： 很多时候，先抓住概念，理解“为什么”和“做什么”，再逐步深入“怎么做”背后的数学原理。
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4. 找到自己的兴趣点： 是对语言的理解更有热情，还是对图像的识别更有兴趣？找到你的切入点，会让你更有动力。
希望这些推荐能为你在这条探索信息与智能的道路上，提供一份有价值的参考。这是一个充满挑战但也无比迷人的领域，欢迎你的加入！
网友意见
那我必推荐我们去年在 后门学习 领域写的survey。感谢大家的支持，目前这也是后门学习领域被引次数最多的综述。
在这篇survey中我们对现有的文章进行了分类和总结，并加入了很多我们的思考。同时，我们也在Github上维护了一个资源汇总的仓库：
后门学习(backdoor learning)是一个重要且正在蓬勃发展的领域。与对抗学习(adversarial learning)类似，后门学习也研究深度学习模型的安全性问题，其研究主要包括两大领域：后门攻击(backdoor attacks)及后门防御(backdoor defenses)。
顾名思义，后门攻击希望在模型的训练过程中通过某种方式在模型中埋藏后门(backdoor)，埋藏好的后门通过攻击者预先设定的触发器(trigger)激发。在后门未被激发时，被攻击的模型具有和正常模型类似的表现；而当模型中埋藏的后门被攻击者激活时，模型的输出变为攻击者预先指定的标签（target label）以达到恶意的目的。后门攻击可以发生在训练过程非完全受控的很多场景中，例如使用第三方数据集、使用第三方平台进行训练、直接调用第三方模型，因此对模型的安全性造成了巨大威胁。
目前，对训练数据进行投毒是后门攻击中最直接，最常见的方法。 如下图所示，在基于投毒的后门攻击(poisoning-based attacks)中，攻击者通过预先设置的触发器（例如一个小的local patch）来修改一些训练样本。 这些经过修改的样本的标签讲被攻击者指定的目标标签替换，生成被投毒样本（poisoned samples）。这些被投毒样本与正常样本将会被同时用于训练，以得到带后门的模型。值得一提的是，触发器不一定是可见的，被投毒样品的真实标签也不一定与目标标签不同，这增加了后门攻击的隐蔽性。 当然，目前也有一些不基于投毒的后门攻击方法被提出，也取得了不错的效果。
相对于攻击来说，后门防御的类型要更为丰富与复杂。直观上来说，后门攻击就像是使用对应的钥匙开门，因此后门防御也可以从 触发器-后门不匹配、后门移除、触发器移除 这三种设计范式下进行思考与讨论。 General Idea如下图所示：
尽管存在很多相似之处，后门学习事实上与对抗学习之间仍然存在很大的区别。一般来说，对抗攻击关注的是模型预测过程的安全性问题，而后门攻击关注的是模型训练过程的安全性。此外，后门攻击与传统的数据投毒（data poisoning）[另一个关注模型训练过程安全性的研究领域]也有很大的区别：数据投毒的目的是为了降低模型的泛化性能(即希望训练好的模型在测试集上不能有良好的表现)，而后门攻击在正常设定下具有和正常模型类似的表现。
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