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毕筱倩mm
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剪刀手七七

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(1)看论文题目(2)看作者姓名与单位主要看论文作者是否是该领域的权威或知名人士,或者看作者所在的单位在该研究领域内是否处于领先地位,等等。(3)看论文的摘要在这里,论文作者基本上将该文所做的工作摘要的形式做了总结与阐述。因此论文摘要是论文全文的核心部分之一。了解了摘要,你基本上可以初步掌握了该论文的全貌。(4)看论文引言或引论(5)跳过正文,看结论与致谢(7)看附录它一般是对论文有关内容的补充,是一种论文内容的扩展。例如,论文中有些数学推导的详细过程,有些试验的补充结果和补充说明等等。这部分只有当你需要对该文进一步了解或补充时才会用到,一般可以不予理会。此外,对于一般的学术论文,你走完了以上几个步骤,则基本上可以算完成了对文章的阅读。也许你会问:怎么最关键部分——正文没有看呢?其实问题就出在这儿,初看论文时,往往就是被这卡住的,总是迈不过去。对于正文,我们要区分这篇文章与你所要进行的研究工作方向的关联程度如何。若关联程度不大,大可不必在这里纠缠,耗费时日。

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请叫我大海哥

姓名:李泽  学号:20021110073  学院:电子工程学院 原文链接: 【嵌牛导读】: 通过学习吴恩达教授的课程,本文总结出以下三方面内容:一,读一系列文献以增长某一领域知识的系统方法;二,如何正确阅读一篇研究论文;三,获得有助于搜索论文和关键信息的在线资源 【嵌牛鼻子】: 系统方法  研究论文  关键信息 【嵌牛提问】: 如何收集针对主题的资源集?如何深入挖掘自己认为与主题相关的资源? 【嵌牛内容】 “智慧不是学而可取,而是毕生追求所得。” ——阿尔伯特·爱因斯坦        一个人总会自然而然地去学习周围人所展示的技能和习惯,这就是为什么大多数博士生都能获得有效领悟研究论文内容的技能。但是,大多数人不是博士生,那么对于普通人来说,如何获得方方面面阅读研究论文和理解内容的能力呢? 阅读研究论文        如果一些从业人员在机器学习领域的专业化方面很有天赋,这对他们来说是非常有利的。例如,具备计算机视觉领域的通才知识是值得赞赏的,但具备关键技术(如姿态估计)方面的专业知识和技能将更能吸引在该领域寻找从业人员的公司和组织。 下面以姿态估计主题为例,指导如何阅读与主题相关的研究论文。 1 、 收集针对主题的资源集。资源形式可包括:研究论文、Medium文章、博文、视频、GitHub库等。      谷歌搜索“姿态估计”,将显示包含主题相关信息的一流资源。第一步的目标是整理所有相关资源,如YouTube视频、实施文档以及研究论文。在这一阶段,收集自己认为重要的资源,没有数量限制,但是请确保为有用的论文、视频和文章创建一个“候选名单”。 2 、 深入挖掘自己认为与主题相关的资源。记录对于每个候选资源的理解,这一点至关重要。吴恩达建议根据自己对资源的理解程度绘制一个表格,如下所示。        添加到列表中的每篇文章至少要浏览10-20%内容,以确保在已标识的资源中了解到足够多的介绍性内容,并能准确地评估其相关性。       对于已标识更具相关性的论文/资源,建议更深一步理解。最后得到一些自己完全理解的合适资源。      你可能会问自己:“阅读多少论文/资源才够?笔者也不知道答案,但是吴恩达知道。据吴恩达说,理解5-20篇论文即可展现出对主题的基本理解,也许足以推动技术的实施。阅读50-100篇论文可以很好的理解该领域。在浏览资源并提取重要信息后,表格可能变成这样:3 、 这是笔者观察到的一个快速技巧,在理解研究论文时很有用。该步骤是进行结构性注释,用自己的话总结论文中的关键发现、结果和技术。  下列步骤将集中于如何阅读一篇研究论文。        阅读一篇研究论文只通读一遍论文内容不能实现理解的目的。吴恩达认为,一次性从头到尾逐字阅读一篇论文并非形成理解的最佳方式。要想很好的理解内容,至少要将论文通读三遍。 4 、 第一遍,阅读文中以下部分:题目、摘要和图片。 5 、 第二遍,先阅读以下部分:引言、结论、图片(再次阅览),然后浏览论文剩余部分。        论文的引言和结论部分包含了对文章总体内容清晰简明的介绍和对发现的总结。这几节通常只提供包括关键信息,而无补充信息。作为读者,这是有益的,因为能抓到阅读论文其他部分所需的关键信息。 6 、 第三遍,阅读全文,但是跳过所有陌生复杂的数学计算或技术公式。还可跳过不理解或不熟悉的术语和技术。 7 、 对某个领域进行深入研究的论文可以多阅读几遍。这些额外遍数将主要专注在对文中数学、技术以及陌生术语的理解。       对于那些通常出于信息和工程目的阅读研究论文的人,深入研究可能是非常耗时的,特别是在还有20篇论文要阅读的时候。      笔者通过介绍LeNet卷积神经网络的原始论文来展开本文的介绍过程,并总结了笔记中的关键内容,然后将其转换为一系列Medium文章。 结论 “学习的过程是循序渐进的,而非一蹴而就的。” ——吴恩达        在机器学习和计算机视觉领域,笔者仍然是个新手,有很多未涉足的知识(保守陈述)。但是笔者相信,不论在哪个领域,只要持之以恒地探索知识,就能获得超越常人的理解能力和专业技能。       从吴恩达介绍的技巧来看,笔者一个月至少要阅读4篇论文并理解。老实说,笔者全身心投入1周半时间才完成LeNet论文的阅读。但是阅读次数越多,就能越快越好地阅读并理解研究论文。       吴恩达表示,他总是随身带着一批研究论文以便阅读。吴恩达是机器学习领域的杰出人才。所以笔者相信,效仿他的习惯和学习技巧会对学习之旅非常有益。       附上B站吴恩达公开课视频

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小牛芸芸*

第一步(需5-10分钟)快速浏览整篇论文,对其有个大概的了解。你也可以自己决定是否需要进一步阅读。该阶段分下面的几个步骤组成:1、仔细阅读题目、摘要和引言;2、阅读标题和小节标题,标题下的内容不必看。3、阅读结论4、看看参考文献,也许有你读过的论文。在第一步完成后,你应该可以回答以下五个问题:1.类别:这篇论文是什么类型?测试类?对现有系统进行分析的?对原型系统进行描述的?2.内容:在你读过的论文中与其相关的有哪些?使用哪些理论基础来分析文章?3.正确性:结论是否有效?4.创新:该论文的主要创新是什么?5.清晰度:该论文是否条理清晰?回答出以上问题,你便清楚是否有必要继续阅读该论文,这也许与你的兴趣或研究领域有关,也可能是作者的结论不正确使之没必要再继续阅读。这也再次提醒你,在你写论文的时候,希望有人看你的论文,那么简明扼要的标题及摘要是非常重要的,无论是读者还是审稿人在用五分钟过一遍你的论文后,看不到文章的亮点也就对你的论文失去读下去的兴趣了。第二步(需1小时左右)在第二步要仔细阅读论文,但忽略掉诸如证明之类的细节。 阅读过程中做好笔记记录重点,或在论文空白处标注出来,1、仔细阅读论文中的数字、图表和其他插图。 尤其要注意图表: 轴标签是否正确? 标示的结果是否有误差线? 这些常见的错误能区分出该论文是粗制滥造的还是经过尽心做研究后的结果。2、为了了解更多关于该论文的背景,记得要标记未读过的参考文献供进一步阅读。通过第二步的阅读,你应该能够掌握论文的主要内容。你也应该可以把论文的主旨及论据总结给别人。对于你感兴趣的论文,读到这个程度就可以了,但是对于那些在你研究领域内的论文来时,还远远不够。有些情况你在读到第二步结束时仍然难以理解论文,可能的原因是主旨对你来说是全新的,还有不熟悉的术语和缩略词。也可能论文作者使用您不明白的论据或实验技术,导致大部分论文内容无法理解。除此之外,有些论文可能写得很差,也导致你无法理解该篇论文。亦或者可能是深夜,你很累了。如果是这样,你可以选择:(1)把论文放到一边,期望着在你走向事业成功的路上不需要理解它,(b)在了解了相关背景知识后,过段时间再回头读,或者(c)坚持不懈继续阅读。第三步(数小时)要充分了解一篇论文,尤其你是审稿人时,需要进行第三步。第三步的关键是:在脑中勾勒出整篇论文,作出与作者相同的假设,重新创作。通过将这种重新创作与实际文章进行比较,您可以轻松地验证出论文的创新之处,也可以轻松找出一些不易察觉的缺陷和假设。这一步需要读者精读论文,完成这一步读者便可验证论文中每一个假设是否成立,并且同时思考如果自己是本文作者的话会如何去体现自己的idea ,这种假设自己是作者的方法可以加深你对该论文论据及表述技巧上的理解,并且能从中学到这些技巧。在完成第三步的过程中,你应该时刻留意对于未来研究工作的新想法。第三步是最耗费时间的,对于初学者来说可能要数小时,即便是有经验的学者也至少要一两个小时。当完成这一步后,你应该可以在脑海中重现构造论文的整个架构,同时能确定论文中哪些是好的,哪些是一般的论点。特别地,你也应该能明确指出论文中不清晰的假设、漏掉引用的相关工作以及论文中试验和分析的手段潜在的缺点。

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