關於如何讀論文
下面方法可能只針對工科理科方面的論文。
首先緒論
論文的緒論很重要，排除扯淡的部分，就剩知識點。你在這裡能瞭解到與論文題目相關的很多是知識點。這些知識點可以作為擴充套件。強烈推薦碩士、博士學位論文的摘要，非常值得一看。
實驗方案
瞭解這個論文的實驗過程，也是你重複論文實驗的關鍵所在。
圖表
如果你是這個行業的大牛，那麼可以跳過上面，直接看圖表，看看結論就能懂論文的要點。
參考文獻
還是值得一看的，複製下來，去百度學術找找，看看哪些論文被引用多，下載下來看看。
相關推薦
讀論文《BP改進算法在哮喘癥狀-證型分類預測中的應用》
style 思想 三種 輸入數據 數據 研究 cnblogs 抽象 來源 總結： 一、研究內容 本文研究了CAL-BP（基於隱層的競爭學習與學習率的自適應的改進BP算法）在癥狀證型分類預測中的應用。 二、算法思想 1、隱層計算完各節點的誤差後，對有最大誤差的節點
network embedding 需讀論文
action ane ips pub nlp ppr margin ice for Must-read papers on NRL/NE. github: https://github.com/nate-russell/Network-Embedding-Resource
讀論文系列：Object Detection SPP-net
多層 彌補 match rop lte 圖片 detection orien img 本文為您解讀SPP-net: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
讀論文系列：Object Detection ECCV2016 SSD
mat 輸入 gem 分類 就是 box HR com 參考 轉載請註明作者：夢裏茶 Single Shot MultiBox Detector Introduction 一句話概括：SSD就是關於類別的多尺度RPN網絡 基本思路： 基礎網絡後接多層feature m
讀論文：Object Detection
Object Detection Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation CVPR’14 問題 之前最好的辦法很複雜 滑動
學習筆記2018-10-26 讀論文A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal
TOPIC: A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal and estuarine waters from RSE WRITERS: A.I
關於如何讀論文
下面方法可能只針對工科理科方面的論文。 首先緒論 論文的緒論很重要，排除扯淡的部分，就剩知識點。你在這裡能瞭解到與論文題目相關的很多是知識點。這些知識點可以作為擴充套件。強烈推薦碩士、博士學位論文的摘要，非常值得一看。 實驗方案 瞭解這個論文的實驗過程，也是你重複論文實驗的關鍵所
Deep Learning 26：讀論文“Maxout Networks”——ICML 2013
論文Maxout Networks實際上非常簡單，只是發現一種新的啟用函式（叫maxout）而已，跟relu有點類似，relu使用的max(x,0)是對每個通道的特徵圖的每一個單元執行的與0比較最大化操作，而maxout是對5個通道的特徵圖在通道的維度上執行最大化操作 這些論文已經有很多前人幫我們解讀了，所
Deep Learning 24：讀論文“Batch-normalized Maxout Network in Network”——mnist錯誤率為0.24%
讀本篇論文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist錯誤率為0.24%，世界排名第4。並且程式碼是用matlab寫的，本人還沒裝cafe…… 理論知識 本文是臺灣新竹國立交通大學的Jia-Ren Chang 寫的，其實要說這篇文章有多在
Deep Learning 25：讀論文“Network in Network”——ICLR 2014
論文Network in network （ICLR 2014）是對傳統CNN的改進，傳統的CNN就交替的卷積層和池化層的疊加，其中卷積層就是把上一層的輸出與卷積核（即濾波器）卷積，是線性變換，然後再加上一個非線性變換的啟用函式（比如：relu），但是在NIN中並有像CNN中這樣， 1.它們的區別之一是卷
Deep Learning 33：讀論文“Densely Connected Convolutional Networks”-------DenseNet 簡單理解
1 Model created 2 ____________________________________________________________________________________________________ 3 Layer (type) Output Shape P
Deep Learning 18：DBM的學習及練習_讀論文“Deep Boltzmann Machines”的筆記
前言 論文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛學生Ruslan Salakhutdinov在論文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作後的又一次聯合發表的一篇
Deep Learning 23：dropout理解_之讀論文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”
感覺沒什麼好說的了，該說的在引用的這兩篇部落格裡已經說得很清楚了，直接做試驗吧 注意： 1.在模型的測試階段，使用”mean network(均值網路)”來得到隱含層的輸出，其實就是在網路前向傳播到輸出層前時隱含層節點的輸出值都要減半（如果dropout的比例為p=50%），其理由如下： At
Deep Learning 16：用自編碼器對資料進行降維_讀論文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的筆記
前言 筆記 摘要：高維資料可以通過一個多層神經網路把它編碼成一個低維資料，從而重建這個高維資料，其中這個神經網路的中間層神經元數是較少的，可把這個神經網路叫做自動編碼網路或自編碼器（autoencoder）。梯度下降法可用來微調這個自動編碼器的權值，但是隻有在初始化權值較好時才能得到最優解，不然就
讀論文：deep Learning 深度學習合集
Deep Learning Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition ICLR 2015 問題 網路模型不夠深 方法** 用3個 3x3的核 替換
讀論文：Detecting Vehicle Illegal Parking Events using Sharing Bikes’ Trajectories（未完成）
KDD 2018 鄭宇組的論文 首先說了這個工作很有意義，並且有資料可以做這個事情，然後定義問題分析難點最後講述自己的解決方案，並且已部署上線。其中預處理部分非常值得學習，違章檢測是基於分佈的思想也值得借鑑。 OUTLINE 軌跡資料預處理 違章停車
讀論文的小心得
cs論文閱讀心得： 1. 關注motivation，特別是文中具體的例子。 2. 先看文章的整體組織結構，初步篩選內容。對每一小節，先看標題，想一想自己希望從這個部分獲得什麼，然後帶著問題讀，讀完後小結一下這節內容。 3. 關注資料集（大小，人們普遍使用的情況） 4.
［讀論文］ArrayTrack: A Fine-Grained Indoor Location System
這篇文章描述的是一種基於WiFi的室內定位系統，稱為ArrayTrack。從作者對系統的命名中就能看出這種定位系統必然跟天線陣列有關。雖然從2000年的RADAR開始，室內定位的文章層出不窮，但這篇2013年的文章仍然能夠發表在NSDI 2013上，還是有其突出的地方的。
如何高效讀論文？
寫給研究初學者的論文閱讀簡明教程。（由於微信公眾號外部連結的限制，文中的部分連結可能無法正確開啟
讀論文-隨筆
精確 轉換 ftp rtm 全球 p s 東方 北方 http 1.InSAR時序形變與GPS比較時，應將GPS投影在雷達視線向方向上再比較。轉換公式 L=【sin*(雷達入射角)*sin(衛星航向的方位角) -sin(雷達入射角)*cos(衛星航向方位角) co