#статья
Работа ребят из Беркли
Zitong Yang et al Rethinking Bias-Variance Trade-off for Generalization of Neural Networks
о пересмотре для нейросетей концепции разброс-смещение
https://arxiv.org/pdf/2002.11328.pdf

#статья
Обзор по представлениям в обработке аудио
Deep Representation Learning in Speech Processing:Challenges, Recent Advances, and Future Trends:
https://arxiv.org/abs/2001.00378

#статья
Ещё один ответ на популярный вопрос студентов: «Какая математика используется в ML?» Серия постов про теорию решёток (!) в машинном обучении:
https://habr.com/ru/post/510808/

#статья
Почему сильный ИИ никогда не будет создан. Статья авторитетного учёного в Nature:
https://www.nature.com/articles/s41599-020-0494-4

#статья
Неплохой обзор современных методов синтеза и клонирования. Правда, после его написания вышли ещё:
Mellotron, WaveGlow (вокодер)
FlowTron
Glow-TTS
EATS
https://heartbeat.fritz.ai/a-2019-guide-to-speech-synthesis-with-deep-learning-630afcafb9dd#2a7a

#статья
Очень неплохая статья про теорему Эрроу:
https://psv4.userapi.com/c856416/u8733459/docs/d5/c2150e7b913d/Savvateev-Filatov-Shvarts-JEM2018.pdf

#статья
Работа «старая», но всё время забываю на неё сослаться, когда рассказываю студентам об Adam - это метод оптимизации используется наиболее интенсивно при обучении нейронных сетей, но он может не сходиться. Пример приведён в этой работе, метод «исправили», он стал теоретически обоснован, но практически показывает себя хуже и Adam-ом продолжают пользоваться;)
https://arxiv.org/abs/1904.09237

#статья
Отличный пост от моего коллеги Дмитрия Ватолина, у него вообще очень хорошие посты на Хабре. Про гениев, сжатие и монетизацию:
https://habr.com/ru/post/525664/

#статья
Скаченные со sci-hub статьи цитируются в 1.72 раз чаще:
https://arxiv.org/abs/2006.14979

#статья
Ещё на тему функций ошибки. Интересное обобщение нескольких известных функций - alpha-loss:
https://arxiv.org/pdf/1906.02314v5.pdf