深度学习毕业论文研究方法

根据2012-2017年被引用最多的深度学习论文,深度学习目前的研究方向如下:1、基础性的理解和概括2、优化训练3、卷积神经网络模型研究4、图像：分割/目标检测5、视频6、自然语言处理7、强化学习/机器人8、语音/其他领域

深度学习，需要怎么做到？最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别

首先，题主的问题是需要哪些方面的基础知识，可以看懂深度学习理论方面论文的数学推导。这个问题的答案其实非常宽泛，这里我默认题主已经熟练掌握了数分，高代，概率论，必要的统计知识和贝叶斯方面的理论基础。除此以外，近年来ICLR，ICML上的一些论文中用到的数学知识越来越深，包括但不限于实变，泛函，点集拓扑，微分几何，抽象代数。工科出身的话往往上去一看人家定义一堆希腊字母一堆花写字母就头大了，想要补一些数学基础也不知道该从哪里下手。我个人的体会是，做深度学习方向的工科生想要把这些课全部学一遍，既不现实又浪费时间。但是，以下这些内容即使是工科生也建议去学一下：实变函数（这个是论文里出现最多的部分。至少要知道什么是可测集，什么是不可测集，什么是可积，进一步的黎曼可积和勒贝格可积；理解下测度的概念）泛函，变分法（这门课真的难，我也只学了一部分，但是做机器学习的，变分法Euler-Lagrange方程必须得会吧）基础的拓扑概念（现在的论文里大家都喜欢用manifold这个词，只要说到高维数据就manifold，源头在这里。再比如WGAN里面那个完美分类器的证明，其实就是教科书里面度量空间和Hausdorff空间的一个很基础的证明）一点基础的度量知识（论文中出现的也非常多，不过感觉知道度量张量，知道指数映射，知道测地线方程就差不多了，更深的一些几何概念很少出现）再往下更深的数学，我也没学过。比如今年ICLR那篇球面CNN的文章我也是一脸懵逼一头雾水，不过上面那些基本上足以让你以高屋建瓴的视角看大多数深度方面的理论文章了。

深度学习如何管理学结合发论文。你这个要求太高了，完完全全是150个字解决不了的，因为你这个深度学习和管理学结合的话，那就相当于是什么，相当于是把两个学科弄在一起啊，开玩笑呢，这150个字哪能说得清楚。

这一切都是关于什么的？在这篇博文中，我将分享三种技术，帮助我充分利用深度学习研究论文。在过去的11个月里，我一直致力于每周阅读五篇研究论文，以便跟上计算机视觉领域最前沿的想法。几个月来，我尝试了许多不同的技术，我将与您分享三种最有效的技术，这些技术对我有用，以便开始理解并喜欢阅读研究论文。为何阅读研究论文？在您的学习之旅中，您将需要真正开始摆脱教程和课程，然后走出去看看人们正在谈论的想法。为了获得在机器学习中实现理想工作所需的真实世界体验，您需要跟上这个领域。机器学习和深度学习正在迅速改变，似乎每天都有一篇论文发表新想法。“跟上这个领域”的好处是了解并实施最先进的技术，以供未来的雇主观看，了解这些技术可能会引导您研究和创造自己的尖端技术。技巧＃1：做笔记即使这看起来很明显，但最简单的事情也很容易做不到。我有一种特殊的方式，我喜欢出去为研究论文做笔记。我发现的内容可以帮助我保留我从深度学习论文中读到的信息，每个部分都有两个注释。即使是论文摘要，我也写下了一些与论文讨论的内容不同的东西。我相信这样做有助于您密切关注论文的想法。技术＃2：可视化实施我所说的“视觉实现”是一种我一直在使用的技术，它最适合学习深度学习研究论文中的不同网络架构。在阅读本文时，以您阅读并将其填写的语言查找当前论文的实现。我相信拥有视觉可以让你的思想与你正在学习的想法联系起来。可视化也是为新复杂材料提供更多上下文的一种非常有效的方法。技巧＃3：数学这项技术的重点是理解深度学习研究论文中的数学。很多人认为他们不够聪明，不能阅读研究论文的原因是他们可能会看数学并认为研究论文不是为了他们的大脑速度。现在这可能是最难使用的技术，但我相信它真实可以让您对阅读的纸张有最清晰的了解。我使用这种技术的一种方法是第一次阅读论文并忽略数学，然后我会再次阅读它并确保我知道所有的数学方程式。理解数学显然不是最容易做到的事情，但能够在阅读和理解研究论文时形成信心，这只会有助于你在人工智能领域未来的发展！