学习AI论文痛苦?1分钟教你如何快速读AI领域论文

时间:2021-11-05 01:53 作者:hth华体会
本文摘要:许多朋侪上学、事情期间最痛苦的,莫过于要阅读大量的英文论文。不仅语言生涩,难以领会意图,而且面临庞大的网络结构和数学公式,更是让人感受力有未逮。笔者履历过无数次痛苦折磨后,总结了一些方法履历,与大家分享。熟悉领域的经典事情在AI领域,方法的进步创新往往是有脉络可寻的,就像一棵树,从外寓目盘根错节,让人不知所措。 然而从内部看,都是从树根一点点生长而来。对AI领域来说,经典事情就是树根。

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许多朋侪上学、事情期间最痛苦的,莫过于要阅读大量的英文论文。不仅语言生涩,难以领会意图,而且面临庞大的网络结构和数学公式,更是让人感受力有未逮。笔者履历过无数次痛苦折磨后,总结了一些方法履历,与大家分享。熟悉领域的经典事情在AI领域,方法的进步创新往往是有脉络可寻的,就像一棵树,从外寓目盘根错节,让人不知所措。

然而从内部看,都是从树根一点点生长而来。对AI领域来说,经典事情就是树根。以NLP为例,许多论文的网络结构很是庞大,类似于CNN/RNN/GRU/LSTM/BiLSTM/AN等等结构层出不穷,然而大部门网络万变不离其宗,还是Encoder-Decoder的经典结构。从经典事情出发,我们往往能知其然而知其所以然。

同样,多读一些领域总结性的综述论文,也能资助我们快速相识领域的生长偏向。对照论文源码阅读一般来说,论文提出揭晓后,作者一般会将论文源码放在Github上。

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所接纳的框架一般也为tensorflow,pytorch等,简朴易懂。一般来说,看源码明白论文,要单纯比通过论文的形貌、图表、数学公式要容易的多。就我小我私家而言,阅读许多Google揭晓论文都感受网络结构图很是庞大,不能明白,可是对照开源代码后,就会明确为什么结构图要画成这个样子。同时,多看源码有利于提高小我私家的编程水平,能比力好的提高自己的工程能力。

读论文前,重点阅读摘要和实验效果这也是血的教训,现在人工智能领域大火,灌水之风盛行,很多多少时候到arXiv上阅读一圈,看到一篇论文貌似不错,效果花了半天时间费劲阅读后,发现文章方法并没有太多可取之处,往往得不偿失。文章的摘要详细先容了论文的创新点,详细阅读能很大水平上帮我们规避灌水论文,节约时间。

而实验设置及效果可以帮我们快速选择适合自己研究的事情,要否则到时候花了大量时间复现,却发现实验设置自己不合理就得不偿失了。不要畏惧英语,不要太纠结数学大部门论文下来,加上参考文献都要12页之多。大段的英文看着就头疼。

但其实,大部门盘算机论文行文结构、用语都很类似。往往多看几篇,一些生僻的单词就算不能说出详细的意思,也都能感受个或许。

而如果只是希望将论文方法用在事情中的话,许多庞大的公式推导都可以略过,因为详细实现基本都是基于成熟的开源框架,只需要明白基本原理即可应用。固然,如果涉及到创新和革新的话,最好还是花一些功夫弄懂好些。以上就是笔者为大家先容的一些论文阅读履历,不知道是否对您有所启发,其实万事都是先易后难,只要前期耐住寥寂,肯下功夫,再难的问题都市迎刃而解。


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