张奇教授将论文最后的成功发表,分为了四关,一路打怪升级,最后达成目标!张奇教授讲述的时候可能是站到自然语言处理的角度,但是我觉得对计算机其他方向也都是适用的
张奇教授提到的四关分别是基础关,阅读关,动机关,写作关
基础需要我们阅读一些经典书籍,系统全面掌握相关知识
经典书籍推荐
1,2点 感觉做AI的都需要看,3的话做自然语言处理看即可
1 周志华老师的《机器学习》又叫做西瓜书
2 《神经网络与深度学习》
3 《统计自然语言处理》
1李航老师《统计学习方法》
2《深度学习》Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写的花书
老师推荐了一些课程链接
1 神经网络与深度学习 邱锡鹏 https://www.bilibili.com/video/BV13b4y1177W
2 李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF
3 斯坦福CS224N《深度学习自然语言处理》课程(2021) by Christopher Manning https://www.bilibili.com/video/BV1nP4y1j7rZ
4 神经网络与深度学习 邱锡鹏 https://www.bilibili.com/video/BV13b4y1177W
上面很多课程我都没看过,但我看了北京邮电大学鲁鹏老师的课程,我觉得对我帮助很大
计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏 清晰版合集(完整版)_哔哩哔哩_bilibili
我觉得李沐老师的动手深度学习非常棒,可以来提高代码实战能力
《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)
张奇老师提到两点
如果可以在一周之内
不看别人的代码手搓实现Transformer等基本架构,R-NET基本架构等就算基本入门了
每年相关论文有上万篇,arxiv上每天也放出很多相关论文,怎么阅读?
老师给出的建议是分层过滤,集团作战,公众号热点,一些文章核心看motivation,一些文章重点看
从各大会议筛选出一万多篇
每个会议的Best Paper,oral(口头报告论文),Session,重点单位论文筛选出两千多篇
然后根据title,自己做的方向筛选出一千多篇
然后再阅读摘要Abstract和Introduction筛选出五百篇
筛选出五百篇还是很多,所以要和组内同学相互分享(集团作战)
每人精读一百多篇左右,主题分享阅读
从各大公众号上获取论文热门信息,核心要看论文的motivation是什么
在筛选过程中,如何泛读呢?
1 题目是什么
2 做的Motivation是什么,motivation可以理解为左这个研究的动机,即做这个研究的目的,出发点
3 大致用了什么方法,看重点的图
4 在什么数据集上面做了测试,结果怎么样
那么在阅读了大量论文之后,就要提出自己的研究动机和方向了
研究方向怎么选?是否应该选择热门方向呢?还是选一些冷门方向
这得看自身情况?如果着急发论文,可以选一些热门的容易录取,但是如果打算长时间做研究,可以静下心来好好做自己真正感兴趣的
快速发论文可以用棋盘法
好的研究的特点
有一个经典的motivation 非常反面的例子——之前的方法精度低,本文提出的方法提升了精度,是不行的
精度低不是motivation,而是要讲明白为什么精度低,对于精度低,我们找到为什么会精度低,提出自己的方法,从而最后取得了哪些进步,解决的初衷才是motivation
比较好的motivation还有比如别人做的工作没注意到什么点,没有关注什么信息,我们充分利用了这些信息等等
核心让读者读懂,降低读者的难度,尽量让读者提升他的愉悦感
这里,老师提到了清华大学刘洋老师的报告——论文发表流程
大致分为
1 确定方向
2 确定问题
3 确定思路
4 确定方法
5 实验验证
6 撰写论文
详细可看
刘洋:如何撰写高质量科技论文-清华大学智能产业研究院 (tsinghua.edu.cn)
1 信息的呈现符合读者的认知惯性,深入浅出,引人入胜,让读者快速找到想要的信息
2 尽量降低读者的理解难度 合理地综合使用信息元素:图>曲线>表>正文>公式
3 尽量提高读者阅读时的愉悦感 思想新颖、组织合理、逻辑严密 论证充分、文笔优美、排版美观
我们要核心理解审稿人的审稿一般也是赶DDL,所以我们要在五分钟之内打动审稿人
两个都可以
相当于是把Abstract的每一句话变成一段话详细阐述,中间加上现有的方法有哪些(最好分一下类)现有方法有什么问题
最后阐明自己的Contribution贡献,1,2,3分条列出来
一般在第一页右上部分加一个图说明自己的motivation
不要一上来就描述你的工作,可以先介绍背景知识(往往就是baseline)
• 有利于降低初学者或其他领域学者的理解难度
• 有利于对introduction中的论文做更详细的解释
• 有利于对比baseline和你的方法
多用例子
1 公认的标准数据和state-of-the-art系统
2 实验先主后辅
不辞辛劳,做到极致
最后,老师寄语