知行编程网知行编程网  2022-06-13 17:00 知行编程网 隐藏边栏 |   抢沙发  5 
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论文怎么读?吴恩达手把手教你!

来源 | medium

转自 | 大数据文摘   编译 | 朱科锦、Andy

论文怎么读?吴恩达手把手教你!


还在为看不懂论文烦恼吗?还在为读到到吃晚饭还卡在第一页烦恼吗?或者说读到一半就开始我是谁我在哪?


你不是一个人!


斯坦福教授吴恩达在上周发布了一篇博客,手把手教你如何读论文,以上问题都在文中一一被解答。


在炼丹界中,快速刷论文了解一下最前沿研究已经是每个炼丹师的必备技能了。


为了让自己的知识不过时,从业者们也都要保持学术思维和习惯,和一些走上工作岗位后只用从社会大学学习的领域还不同。因为AI相关领域发展飞速,大家就必须得掌握领域最前沿的知识,而这些看书还都没有,只能通过读论文才能获得。


本文就是来自吴教授在斯坦福深度学习课上教给大家的如何有效阅读研究论文的指南,大致包括:


  • 系统阅读论文快速获得一个领域知识的方法
  • 如何正确阅读一篇研究论文
  • 搜索论文和一些关键词时会用到的在线资源

对于那些只想直奔主题的读者,可以下拉到“阅读研究论文”标题处,直接往下看。

首先,让我简单介绍一下吴教授吧。

这篇文章的主要材料来源于吴教授斯坦福大学课上的内容。(https://www.youtube.com/watch?v=733m6qBH-jI&t ),我也会根据经历和网上材料进行些补充。

吴教授可能是网上最有名(而且观看数最高)的机器学习老师了,他同时还是“ Deeplearning.ai”和“ Coursera”的联合创始人。除从事在线教育外,他还是斯坦福大学的教授。更详细信息只要谷歌或百度一下就出来了。

接下来就和文摘菌一起看一下吴教授是怎么看论文的吧~

近朱者赤,近墨者黑,一个人待在什么样的环境也就自然而然就能学会他周围人的技能和习惯;这也是为什么很多博士生能比较快地学到怎么刷论文。吴教授在视频开头就提了。

但我们不是博士生,当然也有可能有些是,那么普通人该怎么获得读论文和真正理解论文所需的技能呢?

   系统地读论文


论文怎么读?吴恩达手把手教你!

如果你很聪明而且还专精了机器学习某个领域,那么就会很受欢迎(当然不是学妹的欢迎)。比如说比起对整个机器视觉各个领域都了解一些,如果你掌握的是一些很专门领域的关键技术(例如姿势估计),那么你在这个领域找工作就会很容易。

既然说到“姿势估计”,那就用它为例,来介绍一下如何阅读与该主题相关的论文吧。

1. 收集关于该主题的各种资源,可以是论文,Medium文章,博客文章,视频,GitHub库各种形式。

只要谷歌一搜“姿势估计”这个词,就能找到相关的各种热门资源。所以第一步,我们的目标是要收集所有相关资源,例如YouTube视频,实现文档还有论文。理想情况下,在这个阶段,你觉得有多少重要资源就搜集多少,但前提是一定要创建一个清单,给有用的都列出来。

2. 接下来,就可以深入理解一下这些资源了。

在这一步,最关键的是需要找个方法记录自己对各个资源的理解程度。吴教授建议,根据理解程度可以画出下面这个表格。
论文怎么读?吴恩达手把手教你!
论文怎么读?吴恩达手把手教你!

资源理解等级表


建议列表里的每篇论文都先读个10%到20%;这样就能保证你能大致读读介绍,判断一下相关性。接着对于那些相关性高的资料,就需要更深层次理解了。到最后,你就能保留下那些你能完全理解的较好的资源了。

搜集过程中,你可能会问:“到底多少论文/资源算够”。其实我也不知道(手动狗头),但吴教授知道啊。

根据吴教授的经验,只要理解了5到20篇论文就让你对一个领域有一些基本理解了,至少能知道到底干了啥。而理解个50-100篇论文就能帮你很好的理解这个领域了。

在浏览完资源列表,并提取出关键信息之后,你的表格可能看起来跟下面一样。

论文怎么读?吴恩达手把手教你!
填完的资源理解等级表

3. 第三步,是我发现对我理解论文很有用的技巧,那就是结构化地做笔记,用你的话来总结论文里的关键发现和技术。

说完了大方向上的,下面我会详细解释怎么读一篇研究论文。

   具体如何读一篇研究论文

论文怎么读?吴恩达手把手教你!

如果是出于理解目的,那么只读一遍是很难理解的。吴教授说,从头到尾硬啃一遍论文可能并不是理解的最佳方法。至少需要读三遍来充分理解其内容。

4. 在第一遍中,首先阅读论文的标题,摘要和图表。

5. 第二遍就需要你读简介和结论了,同时再看一遍图表,然后扫一遍其他内容。

一般论文的简介和结论部分都包括了论文内容和主要发现很清晰明了的介绍。这俩部分通常都会忽略次要信息,只包含关键信息。这对我们很有用,因为你可以很快地就了解论文中的重要信息。

6. 第三遍就需要读论文的所有部分了,但可以跳过任何你不熟悉的复杂公式,还有所有你不了解或不熟悉的术语。

7. 对某个领域要进行深入研究人,还可以再多读几遍。主要是为了增强对其中数学,技术还有未知术语的理解。

但对于那些只是为了了解进展,以及为了工程目的读论文的人,这样深入阅读的方法就有点不合时宜了,特别是在还有20篇论文躺在 Todo List 的时候。

   带着问题去读

吴教授还列出一系列你在读论文时,要时刻问自己的问题。这些问题通常能测试你对论文中关键信息的理解程度。免得你读到一半,突然问自己,我是谁,我在哪,我要做什么。

吴教授列出来的问题包括:
1. 描述一下论文作者想要实现,或者达成了的东西;
2. 如果论文中引入了新方法或技术,那其中的关键要素是什么?
3. 论文中哪些内容对你有用?
4. 里面有哪些引用你想之后读?

   辅助研究的其他资源

下面就是一些能让你找相关信息更简单的资源:
The Machine Learning Subreddit 

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

The Deep Learning Subreddit 
https://www.reddit.com/r/deeplearning/
PapersWithCode

https://paperswithcode.com/


顶会:
NIPS

https://papers.nips.cc/

ICML

https://icml.cc/

ICLR

https://iclr.cc/

Research Gate 

https://www.researchgate.net/


   结语


坚持不断的学习好过突击抱佛脚学习。-吴教授

虽然我现在对机器学习和计算机视觉领域都还不太熟。但我仍然相信, 如果一个人始终如一地寻求知识,无论在哪个领域,他们都能获得超乎常人的理解。默默@一万小时定律。

用吴教授说的方法,我现在每个月至少吃透四篇论文。说实话,刚开始光吃透LeNet 论文就花了我将近一个半星期。但你会发现,当你读的越多,你也就会读得越快和越好了。

相关报道:

https://towardsdatascience.com/how-you-should-read-research-papers-according-to-andrew-ng-stanford-deep-learning-lectures-98ecbd3ccfb3


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本篇文章来源于: 深度学习这件小事

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这个人很懒,什么都没写

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