吴恩达-斯坦福-如何读研究领域内的论文

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了吴恩达-斯坦福-如何读研究领域内的论文相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

阅读一个方向paper的方法

  1、从arv、github、博客上收集论文,从各种途径上收集
  2、将所有文章制作一个(0%-100%)的表格
  3、每篇文章读取10%,自己决定每篇文章要不要继续读下去,并且还可以通过其他的paper对其引用、
    批评来判断这个paper是否值得学习。
  4、删除价值不高的paper
  5、发现新的paper会促使你理解其他的paper

简单的指导方针

  5-20篇:基本了解,你也许会实现某个算法,但是还不能站在时代的前沿
  50-100: 这种可以进行创新的工作,可以算是专业了
怎么读某一篇paper
  分好几遍阅读
  第一遍: 阅读标题、摘要、图示关键的神经网络图。
  第二遍:intro、conclusion、仔细看数字、skim 剩下的
      related work这一部分可以不阅读,除非对方向非常清楚,否则会非常难以理解

  第三遍:跳过数学公式阅读
  第四遍:通读全篇,跳过无意义部分
读完paper后提问:
  1、作者试图完成什么
  2、关键要素是什么
  3、那些事你自己可以用的
SOURCE OF PAPER
  1、推特, Kina
  2、ML sub
  3、NIPS/ICML/ICIR
paper中的数学
code
  下载开源的
  重新实现它
长期建议
  每周一到两篇 比一周100篇好
职业的建议
  大公司还是创业工作,都希望能做重要的工作,
  怎么获得工作
  招聘人员在寻找什么
    深度学习技能点、代码能力、工作经验(项目经验)
  一个AI人员的情况
    广泛了解:了解ML、DL、PGM(概率图模型)、NLP、CV...
    至少一个领域有深刻的理解,开源工作、工作经验
    比如说:NN, BN, CNN,RNN你都了解一些,在某一个领域深入
  多个工作中怎么选择
    work with  great people/project 。大厂
    重点放在团队上,(10-30人的团队,即使公司有1000人,影响自己的也只是附近的)
    领导
    不是品牌,大厂边缘岗位
    要知道所做的项目,和那个团队合作

感觉自己有幸遇到这样的团队了!!!

 

  

以上是关于吴恩达-斯坦福-如何读研究领域内的论文的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习研究者的养成指南,吴恩达建议这么读论文

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