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This complete matlab for neural network

发信人: bluefinger (人有我无), 信区: DataMining
标  题: Re: [转载] 如何阅读paper
发信站: 南京大学小百合站 (Mon May 27 21:51:43 2002)

经验之谈阿，有道理
感觉参考文献也很有用，当然不是那些凑数的，而是在文章里提到过，最好有简要介绍的

个人以为开始最好能找两片本领域比较权威的综述，然后把里边介绍的代表性的文章先看
一遍
【 在 GzLi 的大作中提到: 】
: 【 以下文字转载自 AI 讨论区 】
: 【 原文由 cloud 所发表 】
: 做学问的最大功课就是读paper. 从浩如烟海的文献里面找出自己有用的东西.
: 这并不是一件容易的工作. 有些人做得非常出色,比如daniel 还有我们研究院
: 的许多同事. 
: 而我自己走过了多年的弯路. 最终也领悟到了读paper的方法,但为时已晚. 很多
: 光阴已经虚掷,无从追回. 这里特此,将我所有的体会罗列如下,希望大家指正.
: 1. 入门宜缓
: 在选择研究方向的时候,还是要三思而行. 多读这方面的survey, review 和tutorial

: 之类的文章. 弄清楚这个方面目前研究的状况,是已经比较成熟了呢,还是刚刚兴起.
: 建议大家还是做新兴的东西比较好, 出文章和成果容易
: 2. 常看引文
: 引文是非常重要的东西, 经常留意引文. 可以发现这个领域谁做得比较好, 权威是哪..
: 哪些工作是里程性的. 这样可以使得你在以后选择阅读方向的时候少走弯路
: 3. 浏览能力
: 要养成审稿人的习惯. 拿到文章,先看标题, 作者单位, 然后是摘要和引文, 最后是结

: 束语. 争取在几分钟内决定什么文章该读,什么不该读. 
: 4.多做笔记
: 这是少做重复劳动的好方法, 好些文章读过就忘. 需要的时候没有笔记,就只好做重