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长话短说,先看图:

总的来说,arXiv学习的路还很长,去划船也有很好的方法:思路清晰,选择熟练,阅读广泛,经常总结。

其实不仅仅是arXiv,其他论文也是,只是arXiv流量大,需要的技能多。

有人说arXiv垃圾太多,不值得一读。我非常不同意这种说法。我曾经在微博上说过——如果你爱它,就发到arXiv,因为它是寺庙;如果你讨厌,就发给arXiv,因为那是垃圾场。

ArXiv是一个让人又爱又恨的混合体。

平心而论,关于arXiv的高质量论文不在少数,而且在迅速上升。废话少说,看看数据:2017年,理论计算机科学和机器学习领域发表的论文,超过60%都有arXiv电子版。且不说arXiv有两个最美的点:fast & amp;更多。“快”不需要细说。第一时间了解实力团队最新方向/成果,零延迟追踪最新问题/技术前沿。arXiv是个理想的地方,期刊和会议没有胜算;“更多”如何成为优势?因为多,所以杂,总体趋势可以更有效的统计代表——无论是占坑还是废稿,好坏参半,总量巨大。经过分析,自然清楚,有路有坑有深有浅——噪音并不可怕,因为噪音是真实的,分布是连续的,可信的。都说arXiv是垃圾,80%都是没深入学习,懒得淘金的人。怎么读?光勤奋是不够的。一定要讲方法和策略。

▌的第一步是想清楚

想什么?想定位,想目标,想办法。

找什么?追随边疆?找问题?想办法?崇拜?探坑?找对象?找撕?学会写字?一起聊聊?打发时间?定位明确,学科范围自然明确,不了解自己只能“什么都吃”,结果往往是“消化不良”。

不管是什么岗位,有一点很重要:抱着学习的态度去读书,收获会更多。挑剔不会让你变得更好看。这是正确的成长方式。

不久前,赵京云在一次关于博士生学习方式的采访中提到了“过度阅读”:

过度阅读会产生额外的界限,让研究者无法尝试新的想法

说“过度阅读”,就像“筑起一道墙”,会阻碍你尝试新的想法,是适得其反的。解决的办法很简单——如果你把心思放对了,就没有“过度”:看报不是边界,是思考,是开悟,看完要坚持:

追求自己的方向,自己去尝试,不管到目前为止有人在这个方向是否成功。

看报的时候不要忽视阅读——打好基础很重要,尤其是作者认为“大家都懂”的“常识”知识。有了好的基础才能有“根”,有了新的知识和思维才能有联系,才有了成长的“茎”,最后才能长成健康茂密高耸的“树”。

▌的第二步是巧妙选择

阅读arXiv,选择很重要。选对了就成功了一半。

简而言之,选择看三点:形式、精神、服从。

形:看的是论文的表象,具体包括出处、题目、文字和图表。

毫无疑问,题目和出处是粗筛选最有效的特征——题目有意义,短小有趣,解题方法新颖,作者和机构熟悉,50%的论文可以快速排除。当然,根据具体定位,作者和出处都比较生疏。文章不妨宽容一点。如果题目有意思,可以广泛尝试,有时会有“惊喜”;

正文部分,先看总结和介绍,再看全文结构。引言对问题、难点、相关工作以及本文的工作进行了清晰的交代,逻辑严谨。全文结构紧凑不拖泥带水,可以先选综合论文;

在图表部分,要求描述完整,自成一体,并与正文呼应。一张好的图表应该能够反映论文的思想和特点,借助文字描述能够了解论文的角度和作者的思路。

神:看的是论文的内涵,具体包括主旨、韵律和风格。

好的论文主题明确,角度合理,思路清晰,一条线索贯穿全文;

论文的节奏是对内容的详细安排。一篇好的论文,重点明确,节奏得当,能一眼找到作者想表达的内容;

一篇好的论文绝对不是自说自话,而是与读者的对话。会提前回答读者密切关注的方面和潜在问题,引导读者以主线流畅阅读。

从:看其他读者的推荐和反馈,可从一人,也可从众。

恐怕跟着别人走是最方便的选择方式,但有时候又遇不到。

跟着一个人,看对方的方向和品味。选择追随谁不是一个小问题,就像推荐系统走到最后一样,重点不在事物之间的关系,而在寻找合适的用户进行合作。如何衡量对方是否值得追随?看是否满足多信任、少信任、多信任三个条件。

大部分是指他们不仅愿意分享,还坚持不懈地持续分享;少,是指在论文的选读上有统一的品味和态度,而不是缺乏;信的意思是可信,标准稳定,不易“私货”。如果你找到一个符合以上三点的人,恰好和你的方向相似或者部分重合,那绝对是可喜可贺的!我在努力寻找这样的人,我在努力成为这样的人,造福自己,造福他人。希望你也一样。

从众可能被认为是一条捷径。大众关注的东西一定要有自己的观点,无论是炒作还是批评。“专注”就是这么一个特别的东西。你不必完全“了解”,但“知道”一定是有益无害的。

以上只是一些用来判断论文质量的表面“动作”。当你用这些方法帮自己找到一定量的“好”论文时,你就会逐渐找到筛选论文的感觉和信心。这时,就像武术的更高境界——“无招”胜“有招”一样,可以轻松给试卷一个更客观的总分。我相信这一天不会太远。

▌第三步是广泛阅读

最后,该看报的时候,不要激动,不要深究细节,先搞清楚策略。建议广泛精读,避免日读。

广泛阅读什么?看问题,看难点,看相关工作,看本文的视角和特点,重点是拓展视野,拓展思路,丰富基本面;

你精读什么?好好学习,不要漏掉每一个细节,避免道听途说漏掉重点。只有对你特别“有用”的论文才能精读。一旦选定,就不要试图吞下去。

下定决心,严格区分,不要在“知道”和“明白”之间徘徊,实现能量的高效优化分配。

读论文重在思考,因联系、深化而增值的部分最有价值。多思考,多联系,深化拓宽,给自己的知识体系添枝加叶,才是读书的意义。

▌第四步是勤奋总结

及时总结和回顾阅读的收获是一个好习惯。学习的过程就是不断的抽象和巩固。适当的重复不仅会增强你的记忆,还会激发一些更深刻的思考。

尽量多和别人分享,尤其是精读的文章。正如费曼先生所说,“如果你不能用简单明了的语言解释清楚,你就没有真正理解它”,把它告诉别人是检验你是否真正理解它的有效基准。

可以听别人分享,但不要迷信,也不要把它作为学习新知识的捷径。偷懒投机只会得不偿失。古语有云:“要想知道梨的味道,必须自己去尝。”认真阅读分享不如老老实实看原文。

回复“秘籍”获取《吴恩达机器学习训练秘籍》前19章英文版

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