标题
- 一、论文下载
- 二、吴恩达读论文方法
-
- 三、职业生涯
- 四、给出的建议
- 五、参考
一、论文下载
Source of paper:
-
twitter
-
ML subreddit
-
NIPS/ICML/ICLR
-
frinds
-
arXiv网站
强烈推荐使用中科院arxiv的镜像地址:http://xxx.itp.ac.cn
具体使用方法:把要访问 arxiv 链接中的域名从 https://arxiv.org 换成 http://xxx.itp.ac.cn ,
比如:
https://arxiv.org/pdf/1608.00367
换成:
http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.00367.pdf
或者将:
https://arxiv.org/abs/1608.00367
换成:
http://xxx.itp.ac.cn/abs/1608.00367
-
企鹅论文
企鹅论文集成了Sci-Hub及其他免费文献下载网站,只需要输入文献的DOI,即可免费一键下载95%的SCI文献
企鹅论文链接
顺便推荐一个英文论文阅读神器:liquidtext,感兴趣可以去知乎搜一下。
二、吴恩达读论文方法
建议每周读2-3篇论文,并长期坚持
2.1 主体
吴恩达教你如何读论文,高效了解新领域。
方法具体如何呢?我们就以「姿态估计」这一技术为例,来介绍一下这个方法吧。
系统阅读论文集
既然有了目标,第一步收集资源,并整合起来。论文、博客文章、GitHub资源库、视频……在谷歌上搜索「姿态估计」这个词,得到所有关于这个关键词的资源都要整理下来。
这一阶段,资源数量是没有限制的。只要是你认为重要的资料都可以整理,但要注意,一定要创建一个有用的论文、视频和文章的短名单。
第二步,将你认为的与主题相关的任何资源进行深入研究。
这时候,你可以绘制一张表格。对每种资源的理解程度,做一个实时的跟踪。
Resourse | 10%-20% | 20%-40% | 40%-60% | 60%-80% | 80%-100% |
---|
资源1 | ok | | | | |
资源2 | ok | | | | |
资源3 | ok | ok | | | |
资源4 | ok | | | | |
资源5 | ok | ok | ok | ok | |
具体来讲,最好的方式就是对所有你收集到的资源都有一个10%~20%的理解程度。
这样,就确保你已经对你所收集到的资源,有了足够的了解,并且还能准确的评估其相关性。
很好,你已经对这项技术基本入门了。更进一步,仔细研读相关程度更高的文章资源。这时候,就出现了一个问题,大概多少论文足够了呢?
吴恩达说:对5~20篇的论文的理解,那么就说明你对这个领域以及研究进展有了基本的了解。
如果研读到了50~100篇,那么已经非常了解这个领域了。
这时候,你的表格可能是这样。
这里只介绍如何研究一篇论文
吴恩达认为,要理解一篇论文,一次将一篇论文从第一个字读到最后一个字,可能并不是最佳方式。
正确的打开方式是,一篇论文至少要看三遍。
第一遍,仔细阅读论文中的标题、摘要和关键词。
第二遍,阅读文中的导言、结论以及图表(架构图),快速扫描一下论文剩下的内容。
这一步主要是要把握论文中的关键信息,不光是导言和结论,还包括文章中任何小结论的总结,文中涉及的补充信息都跳过。
第三遍,阅读论文的整个部分,但是要跳过任何可能陌生看不懂的数学公式,技术术语。
不过,如果你需要对这个专业领域有一个「深入」的理解,那就必须要搞懂那些公式术语了。
第四遍,阅读整篇文章,但跳过没有意义的部分
问自己问题
如何检测你对这篇文章的关键信息有了基本的了解?问自己问题吧!
吴恩达提供了一系列的问题,在阅读的时候询问自己。这里就摘取一部分。
1、Describe what the authors of the paper aim to accomplish, or perhaps did achieve.
这篇论文作者的目标是什么,或者也许已经实现了什么。
2、If a new approach/technique/method was introduced in a paper, what are the key elements of the newly proposed approach?
如果文中引入了一种新方法/技术,那么这一新提出的方法/技术的关键要素是什么?
3、What content within the paper is useful to you?
论文中,有哪些内容对你有用。
4、What other references do you want to follow?
你还想关注哪些参考资料/文献?
2.2 Math
通读它,详细记录,然后从头开始推导它(从一张白纸开始)
2.3 Coding
下载并运行源码
从头开始实现它
三、职业生涯
职业生涯:
- skills(ML ,coding)
- meaningful work 实际落地的项目
成为一个T型人才
对于一个领域要有深度,对其他领域要了解,如何才能有深度?做项目、做开源软件、做研究发论文、大公司实习
四、给出的建议
斯坦福大学的课程作业非常好,很有深度,一定要坚持做完(这一点我做的不是很好:( )
selecting a job:
和优秀的人一起工作/或者优秀的项目
-关注团队 (10-30人)
-你的经理对你影响很大
当公司在招募你的时候,拒绝告诉你在做什么项目,谁是你的经理,你正在加入什么团队,一定要谨慎,这个工作可能不是你想要的
五、参考
https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/95176357
量子位
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)