paper浅谈:一个菜狗的自救
本篇博客是关于如何选择论文,如何查找论文,如何阅读论文,以及论文结构,代码复现等等知识
作者目前为某大专院校的大三学生,研究方向为人工智能在生物信息领域的应用,目前的小小理想是研究NLP,以及成为一名合格的前端开发者
目前这个博客只支持文字,,,其实这几个框架我都尝试了一下,vuepress和gatsby都有各自男泵的地方,所以直接使用纯hexo了
0.论文的大致结构
- Abstruct(建筑这个单词怎么打不出来啊):论文简介,阐述内容和创新结果
- Introduction:介绍研究背景
- Related work:研究现存的方法,提出创新点和不足之处
- Our work:论文主要方法和实现细节
- Experiment:实验效果
- Discussion:总结
1.为什么要读论文
其实这个问题我很早之前想过,因为读了我也不会......但是没办法 cv和NLP的兄弟们,不读怎么办啊
哦对了,如果是师弟师妹们看到这篇博客也可以注意一下,组会汇报的时候可以根据这个大致的思路来
读论文大概以下作用
- 构建知识体系
- 紧跟前沿技术
- 培养科研逻辑
- 写论文(最主要是为了这个)
论文大概分成两种类型:
- 综述论文: 用来快速熟悉某个领域的发展历程,现状和方向
- 专题论文: 专注于设计思路和代码设计
对于初学者/学生来说,更需要的是去阅读综述. 二后者则是有助于工业界人士完成相关的工作.
2.读什么论文
从论文质量角度来说,可以有以下选择
- 高质量期刊: CVPR,LCML,AAAI等等
- 高引用论文
- 知名团队(Andrew等等)以及有代码的论文(后者方便复现,网站paperwithcode就是不错的选择)
3.如何寻找论文
根据关键词/具体信息找到相关论文
找到论文呢,我们可以直接在以下几个渠道进行寻找 * 谷歌学术搜索引擎 * researchGate(有手机app) * arXiv:这是一个论文的预印本平台(prePrint) * 其他的一些顶会期刊
对于收费论文
对于收费论文,可以使用网站sci-hub(需要梯子),以及百度学术互助等等方法
另外,在寻找论文的时候,可以根据影响因子,分区等等方式来判断论文的优质程度
以下都是几种常见的判断
IF和 JCR
- IF(影响因子):一个计算指标,代表了近些年来论文被引用的次数
- JCR:统计sci期刊的论文引用数据 ##### SCI分区
根据影响因子等等的排序,中科院/JCR有不同的分区方法
4.如何读论文
论文具体的阅读可以分别为三个步骤,每一步都有单独的问题辅助检测
泛读,精度,总结
泛读
泛读的目的是快速浏览,把握摘要.
比如可以把文章标题全都看一遍,大致梳理一下文章是在解决了什么东西
标题,摘要,图表,结论这些是可以先泛读的,具体的方法实现,创新点等等可以放在下面
泛读以后需要解决三个问题: 1. 这篇文章解决了什么 2. 这篇文章采用了什么方法 3. 这篇文章达到了什么效果
精读
精读就是选择其中的精华部分仔细阅读,摸索方法实现,理解算法等等
需要解决的问题就是按照小标题,可以大致构建出是什么内容
总结
总结文中的创新点, 关键点 和 启发点
最终论文的阅读以后,需要解决这几个问题
1.这篇论文提出了什么
2.论文解决了什么问题
3.达到了什么效果
4.论文的启发点是什么
论文代码的学习方法:
写论文的时候最好连同代码一起尝试复现
5.paper学习路径
因为个人预计后期肯定是往NLP方向发展了
学cv以及其他方向的同学可以试试别的
- python基础知识(编程基础,机器学习库)
- 神经网络基础知识(多层感知机,卷积神经网络基础,循环神经网络)
- 数学基础(线性代数,概率论,信息论)
- pythorch入门
- NLP基础知识(文本特征,NLP相关任务)
这部分内容挺杂乱的,后面会在博客上补充
转载请注明来源，欢迎对文章中的引用来源进行考证，欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。可以在下面评论区评论，也可以邮件至 xranudvilas@gmail.com
