如何实现论文里的算法Word文档格式.docx
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学相关的研究领域中。
然而,你也可以在其他任何领域的论文中使用下面提及的准则。
1.-开始之前
anykindofpaperorimplementation.
1—Beforeyoujumpin
Thereareafewpointsyoushouldreviewbeforeyoujumpintoreadingatechnicalpaperandimplementingit.Makesureyoucoverthem在你开始阅读一篇论文和实现它之前,有几个你需要注意的地方。
并请确保每次你要开始类似的项目之前,都仔细的注意过这几个方面。
译者信息
carefullyeachtimeyouareabouttostartworkingonsuchaproject.
1.1—Findanopensource
implementationtoavoidcoding
1.1-看看是不是已经有开源软
it
件实现过
Unlessyouwanttoimplementthepaperforthepurposeoflearningmoreaboutthefield,youhavenoneedtoimplementit.Indeed,what除非你是为了纯粹的学习目的而去实现一篇文论中的算法,否则你不必一定要实现它。
实际上,你所需要的不是自己去实现它的过程,而是已经实
youwantisnotcodingthepaper,butjustthecodethatimplementsthepaper.Sobeforeyoustartanything,youshouldspendacoupleofdaystryingtofindanopensourceimplementationontheinternet.
Justthinkaboutit:
wouldyouratherlosetwodayslookingforthecode,orwastetwomonthsimplementinganalgorithmthatwasalreadyavailable?
1.2—Findsimplerwaysto
achieveyourgoal
Askyourselfwhatyouaretryingtodo,andifsimplersolutionswouldworkforwhatyouneed.Couldyouuseanothertechnique-evenifthe
resultisonly80%ofwhatyouwant-thatdoesnotrequiretoimplementthepaper,andthatyoucouldgetrunningwithinthenexttwodaysorsowithavailableopensourcelibraries?
Formore
现了这个算法的代码。
所以在你开始编码之前,你应该花一些时间去找找网上是不是已经有实现了这个算法的开源软件。
想想你是愿意花两天时间去找到已经完成的代码,还是浪费两个月的时间去实现一个别人已经实现的了算法呢?
1.2-用最简单的方法达到你的
目的
你要先搞清楚你想要达到的目标是什么,以及是不是有简单的方法已经可以达到你的目标。
或许你可以尝试使
用另外的技术,即使它只能达到你80%的目标,但它不需要你去实现一篇论文。
然后你可以再花几天的时间去尝试是不是可以用开源软件运行起来。
关于这个更多的详情,请参考我的另外一篇文章The20/80
ProductivityRule.
The
regardingthis,seemyarticle20/80ProductivityRule
1.3—Bewareofsoftware
patents
1.3-注意软件的专利
如果你正在研究一篇关于在计算神经学领域中使用支持向量机(SVM)的论文
IfyouareintheU.S.,bewareofsoftwarepatents.Somepapersarepatentedandyoucouldgetintotroubleforusingthemincommercialapplications.
如果你再美国,你需要注意软件的专利问题。
有一些论文是注册了专利的,你可能因为在商业软件中使用了它的算法而惹上麻烦。
1.4-关注更多该领域的论文
fieldofthepaper
IfyouarereadingapaperabouttheuseofSupportVectorMachines(SVM)inthecontextofComputationalNeuroscienee,thenyoushouldreadashortintroductiontoMachineLearningandthedifferenttypesofclassifiersthatcouldbealternativestoSVM,andyoushouldaswellreadgeneralarticlesaboutComputationalNeuroscieneetoknowwhatisbeingdoneinresearchrightnow.
1.5-Staymotivated
Ifyouhaveneverimplementedapaperand/orifyouarenewtothedomainofthepaper,thenthereadingcanbeverydifficult.
Whateverhappens,donotlettheamountandthecomplexityofthemathematicalequationsdiscourageyou.Moreover,speedisnotanissue:
evenifyoufeelthatyouunderstandthepaperslowerthanyouwishyouwould,justkeeponworking,andyouwillseethatyouwillslowlyandsteadilyunderstandtheconceptspresentedinthepaper,andpassalldifficultiesoneaftertheother.
2-Threekindsof
papers
Itisneveragoodideatopickarandompaperandstartimplementinginrightaway.Therearealotofpapersoutthere,whichmeansthere
的话,那你应该再读一些关于机器学习以及其他可替代支持向量机(SVM)的分类算法的介绍。
同时,你还可以读一些关于计算神经学领域的文章,看看学术界正在研究什么.
1.5-保持积极性
如果你还没有实现过一篇论文或你正在研究一个新领域内的论文,这样的阅读研究是很困难的。
不管发生什么,不要让那些复杂的数学公式吓到你。
而且,不要去担心进度的问题,即使你感觉理解这篇论文要比你预计的要慢很多,坚持做下去你会发现你慢慢的就理解了这篇论文中所要表述的概念。
2-三种类型的论文
随便选一篇论文,马上开始实现绝对不是一个好注意.世界上有很多很多的论文,这也意味着有很多很多的垃圾论isalotofgarbage.Allpublicationscanfitintothreecategories:
2.1—Thegroundbreakingpaper
Somereallyinteresting,well-written,andoriginalresearch.Mostofthesepapersarecomingoutoftop-tieruniversities,oroutofresearchteamsinsmalleruniversitiesthathavebeentacklingtheproblemforaboutsixtotenyears.Thelateriseasytospot:
theyrefereneetheir
文。
所以发表的论文可以分成三类
2.1-创新型论文
这是一些非常有趣的,写的很好的,原创性的论文。
大部分这类论文来自世界顶尖大学或者是已经研究某个领域很久的小学校的研究团队。
后者很好区分,他们往往都在自己论文中引用自己之前的研究成果,已展示他们对这个问题的研究已经很长时间了,而且他们最新的研究工作都是基于已经证实了的论文之上。
同时,这类型的论文基本都在该领域内最好的期刊杂志上发
ownpublicationsinthepapers,showingthattheyhavebeenontheproblemforsometimenow,andthat
theybasetheirnewworkonaprovenrecordofpublications.Also,thegroundbreakingpapersaregenerallypublishedinthebestjournalsinthefield.
2.2-Thecopycatpaper
Someresearchgroupthatisjustfollowingtheworkofthegroundbreakingteams,proposingimprovementstoit,andpublishingtheirresultsoftheimprovements.Manyofthesepaperslackproperstatisticalanalysisandwronglyconcludethattheimprovementsarereallybeatingtheoriginalalgorithm.Mostofthetime,theyreallyarenotbringinganythingexceptforunnecessaryadditionalcomplexity.Butnotallcopycatsarebad.Somearegood,butit'
srare.
2.2-模仿型论文
一些研究群体仅仅只是跟随哪些有突破性创新的团体,他们的目的就是提高已经发表的论文(算法),并且发表他们提高后的结果。
很多这样的论文缺少合适的统计分析和错误的结论,这样的提高其实是破坏了原有的算法。
很多时候,他们这样做并没有带来任何东西,除了带来不必要与而外的复杂性。
但也并不是所有的模仿是不好的,有些还是不错的,但却很稀少。
2.3-垃圾型论文
一些研究者并不知道他们做的事情是
3-如何阅读科技论文
2.3-Thegarbagepaper
Someresearchersreallywhattheyaredoingand/orareevil.
Theyjusttrytomaintaintheirstatusandprivilegesintheacademicinstitutionatwhichtheyteach.Sotheyneedfunding,andforthattheyneedtopublish,something,anything.ThehonestoneswilltellyouintheconclusionthattheyfailedandthattheresultsareaccurateonlyN%ofthetime(withNbeingabadvalue).Butsomeeviloneswilllie,andsaythattheirresearchwasagreatsuccess.Aftersometimereadingpublications,itbecomeseasytospotthegarbagepaperandditchthem.
3-Howtoreada
scientificpaper
Alothasalreadybeenwrittenonthetopic,soIamnotgoingtowritemuchaboutit.Agoodstartingpoint
is:
HowtoReadaPaperbySrinivasanKeshav.BelowareafewpointsthatIfoundusefulwhileIwasreadingscientificpublications.
3.1-Findtherightpaper
Whatyouwanttoimplementisanoriginalpaper,onethatstartedawholedomain.Itissometimesokaytopickacopycatpaper,ifyoufeelthatitbringsrealimprovementsandconsistencytoagoodbutimmature
这个话题已经讨论过很多次,因此不打算继续写很多关于这个问题的探讨。
一个好的出发点可以参见这篇文章:
HowtoReadaPaper,下面的一些观点是我在阅读科技论文时候发现的有用的观点。
3.1-找到正确的论文
原始论文就是你想实现的是什么,描述的是这个领域的开端。
有时候也可以选择相似的论文,前提是你觉得这篇论文是能带来算法上本质的提升并且有良好的一致性却不成熟的创新的文章。
那么让我告诉你以该论文作为出发点。
你需要在该论文相关领域做些研究。
对groundbreakingpaper.
Solet'
ssayyouhaveapaperasyourstartingpoint.Youneedtodosomeresearchinitssurroundings.Forthat,thestrategyistolookforrelatedpublications,andforthepublicationsbeinglistedinthe
“References”sectionattheendofthepaper.GoonGoogleScholarandsearchforthetitlesandtheauthors.Doesanyofthepapersyoufounddoabetterjobthanthepaperyouhadoriginally?
Ifyes,thenjustditchthepaperyouwerelookingatinthefirstplace,andkeepthenewoneyoufound.AnothercoolfeatureofGoogleScholaristhatyoucanfindpapersthatciteagivenpaper.Thisisreallygreat,becauseallyouhavetodoistofollowthechainofcitationsfromonepapertothenext,andyouwillfindthemostrecentpapersinthefield.Findingthegoodpaperfromastartingpointisallaboutlookingforpapersbeingcitedby
thecurrentpaper,andforpaperscitingthecurrentpaper.Bymovingbackandforthintimeyoushouldfindthepaperthatisbothofhighqualityandfitsyourneeds.
Important:
notethatatthisstageofsimpleexplorationandreckoning,youshouldnotbereadingandfullyunderstandthepapers.
Thissearchfortherightpapershouldbedonejustbyskimmingoverthepapersandusingyourinstinettodetectthegarbage(thiscomeswithexperienee).
此,方法就是寻找相关联的论文,即是那些在该论文引用部分里面所提到的论文。
再去GoogleScholar依据论文题目和作者搜索。
你找到的论文是否比你现在看的论文所做的效果更好呢?
如果是,那么就去研究找到的新论文。
GoogleScholar还有个优点就是能标注论文的引用。
这个非常棒,因为你能从一篇论文的引用链接找到另外的论文,这样可以找到某个研究领域最新的成果。
总体来说就是从当前论文的引用中寻找新的论文。
通过这样来回搜索,就会找到适合你的高质量的论文。
重点:
在这个搜索论文过程中,你不需要从头到尾仔细阅读理解论文。
只需要大体浏览论文并用你的直觉去判断论文的价值。
3.2-Donotreadonthescreen
Printthepublicationonhardpaperandreadthepaperversion.Also,donotreducethesizeinordertoprintmoreoneachpage.Yes,youwillsavethreesheetsofpaper,butyouwilllosetimeasyouwillgettiredfasterreadingthesetinycharacters.Goodfontsizeforreadingisbetween11and13points.
3.3—Goodtimingandlocation
Donotreadapaperinthemiddleofthenight,doitatamomentofthedaywhenyourbrainisstillfresh.
Also,findaquietarea,andusegoodlighting.Whenlread,Ihaveadesk
lamppointingdirectlyatthedocument.
3.4—Markerandnotes
3.2-不要在屏幕上阅读
打印成纸质阅读,打印时不要降低字体大小,如果你降低了字体大小可能节省了几页纸却使你在阅读时因为眼睛更易疲劳而浪费了更多的时间,字体大小
一般建议在11pt-13pt
3.3-选择恰当的阅读时间和地
占
八、、
不要在半夜阅读,最好在大脑清醒时才阅读.也应该找一个安静、光线适中的地方。
我通常都在台灯下阅读。
3.4-注意标记和备注
标记重要信息,并在重要信息旁写下阅读时脑袋中浮现的各种想法。
Highlighttheimportantinformationwithamarker,andtakenotesinthemarginofwhateverideathatpopsin
yourheadasyouread.
3.5-Knowthedefinitionsof
alltheterms
3.5知道所有术语的定义
Whenyouareus
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- 如何 实现 论文 算法