【写作背景】
暑假花了两个月,实现了给自己最初定的小目标--“2个月完成一篇核心论文”。在这期间阅读过大量计算机人工智能相关的论文,有了很多感受和心得,在此仅分享一些个人的理解与经验,希望能够给需要的看官带来些许帮助,以在科研之路上少走些弯路。
【1】耐心和时间
一篇优秀的论文,真的是需要读上好几遍的,所以耐心就扮演着很重要的元素。第一遍时,了解大意,很可能读不懂,不过没关系,假装自己在接下来的阅读中能够读懂,那么,在第二遍第三遍……第N遍中获得地更多。
【2】问自己几个问题
文章解决的是什么问题,核心,关键点在哪里,面临的挑战是什么?;
文章中提出什么算法,具体步骤如何实现?;
怎么用最优化函数实现的?;
在实践中,我发现,动动手去尝试下是个不错的选择,可以发现很多新的问题。
【3】建立联系
将作者中提到的方法和自己的相关方法联系起来,建立已有的和新的方法之间的联系桥梁,从概念,步骤等各个方面来发现不同和相似之处。
【4】不能仅仅用英语词典来查相关术语
用英语词典查,只是字面意思,不能真正体现真实的在文中上下文中的意思,那怎么办呢?维基百科和其他相关硕士博士毕业论文中有详细的概念解释,而且很到位。
【5】先分解后融合
有时候一段话、一句话中有很多不明白的概念和算法,没有关系,各个击破就好了,当把每一个细节的算法了解透了,再把各个方法和算法融到一块去思考就完事儿了。
【6】理论与实践相结合
通俗点说就是,看论文也要动手实践,很多论文给有代码和数据集,动动手用matlab或者Python实验动手操作下,会有很大启发,然后交替再去看论文,就会有很大发现,从而理解更快,更透彻。