4個 高產出碩博士生 閱讀 機器學習論文摘要時 深度回答的 關鍵問題

閱讀時間約 1 分鐘
你好,我是王啟樺。
目前在加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計機器學習方向的博士後研究員。個人閱讀機率統計與機器學習相關論文已經有8+年的經驗。在美國攻讀統計學博士的期間,也會收到許多台灣理學院的碩博士生詢問學術閱讀的方法與實務。
這篇文章介紹一個區分出普通碩博士生與高產出碩博士生,在閱讀機器學習論文摘要時,產生決定性差異的閱讀心法。
當我們閱讀機器學習論文摘要,要準備一份筆記,詳細回答下面四個問題:
1. 這篇論文是與哪一個機器學習研究子社群對話?
2. 這篇論文試圖解決該機器學習研究社群裡的什麼矛盾?
3. 這篇論文的主要演算法產品是什麼?
4. 這篇論文的主要演算法產品如何解決研究社群裡的矛盾?
你是否也想培養自己的學術研究能力,開啟自己成為高產出的碩博士生的旅程嗎?歡迎留言與追蹤我的英文推特(@ChiHuaWang1)與中文方格子(vocus.cc 王啟樺),與我分享科學研究心得,討論學術閱讀相關技術!
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我透過俄羅斯語學習,開啟了3個終身學習的能力。 1. 數理科學朔源:探索數理科學思想原文的能力。 2. 編程思維強化:對物件導向思想進行更深思考的能力。 3. 斯拉夫文明探索:探索別於歐亞文化與歐美文化之外第三種文化的能力。 你也想獲得這些能力嗎?
你好,我是王啟樺,目前在加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計機器學習方向的博士後研究員。 為了成為多產的數位寫作者, 從2022年4月開始,實踐原子短文(Atomic Essay) 已經有7+個月。這段期間我輸出了120+篇原子短文,幫助我很有效率地完成平日作為博士後研究員的工作,學習與生活。我也
為了成為多產的數位寫作者, 我開始刻意寫原子短文(Atomic Essay) 已經有5+個月。 這段期間我輸出了100+篇原子短文,幫助我很有效率地完成平日作為博士後研究員的工作,學習與生活。
一直以來都想要建立每日寫作的習慣。 為此我嘗試過許多方法。每日讀一篇文章後寫心得,每天寫100個字,在通勤的時候記錄下靈感,散步的時候記錄下靈感,把與他人的對話整理成文章。過去這十年,我試過十種以上每日在網路上輸出自己的文章的方法。 但他們都失敗了。 秘訣:將自己的寫作,轉為「原子短文」的形式。
這篇文章想與你分享,我閱讀好朋友朱騏對整理筆記方式的貼文後,對筆記風格的思考與詮釋。 根據下面人的三個天性,這篇文章想推薦給你相對應的筆記風格: 好奇心:內容優先筆記,旨在抓住初識時的熱情。 求知慾:主題優先筆記,旨在發現事物的底層邏輯。 成就感:行動優先筆記,旨在實現心之嚮往的改變。
你知道顯影的英語是development嗎? 這讓我想到,我們平常在「自學」,其實也是一種發展過程。 當你有了這層認知,你可能就會突然理解到卡片筆記法中的一個關鍵概念,內容地圖 (Map of Content; MOC),具體如何發展了。
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