吴恩达亲述：如何高效阅读论文，开启一个新的领域！

AI 圈的朋友应该都知道吴恩达的大名，为了防止一些萌新还不知道，本菌这里先做一个简要的介绍。

吴恩达（英文名：Andrew Ng），是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授，人工智能实验室主任，人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller），曾担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。

他在斯坦福大学的一次深度学习课程上，亲述了如何有效阅读论文，通过论文去了解一个新的领域。

下面，我以“Deep Learing（深度学习）”这一技术领域为例子亲身示范吴恩达的论文阅读方法，整理如下：

第一步：收集并整合相关资源。

资源可以是研究论文、媒体文章、博客文章、视频、GitHub知识库等形式。

在谷歌上搜索 “Deep Learing”，你会得到与主题相关的顶级资源。这一步的目标是整理所有相关的资源。

在这个阶段，对资源数量没有限制，但一定要创建一个名单列表，用于记录有用的论文、视频和文章。

第二步：深入研究你认为与主题相关的任何资源。

在这一步中，记录并跟踪对每个资源的理解程度是至关重要的。Andrew Ng建议根据对资源的理解程度绘制一个资源表格。

确保对添加到列表中的每篇论文至少有 10-20% 的理解；这将确保你已经对收集到的资源有了足够的整体性了解，并且能够准确地衡量它的相关性。

你可能会问，“多少论文/资源算足够呢”

根据Andrew Ng的说法，理解了 5-20 篇论文的内容，那么你对该领域的研究就有了基本的理解，对该领域的相关技术也会有足够的理解。

50-100 篇论文会让你对这个领域有一个更深入的理解。

第三步：做笔记，对该领域理解的升华。

做结构化的笔记，用你自己的话总结论文中的关键发现和技巧。如果你是工科类的，那么推荐你用博客、云笔记等去记录，因为这样更有助于你随时随地查看。特别是程序员，当你的博客积累到一定程度，得到大家的认可，在圈内也会逐渐形成自己的知名度。

一、一口气从第一个词读到最后一个词可能不是最好的方式。

通常一篇论文至少要读三遍。

第 1 遍：阅读标题、摘要、文中图表。
第 2 遍：阅读引言、结论，掌握关键信息；并结合图表快速扫描文章其余的内容。
第 3 遍：对论文进行整体阅读，但要跳过任何对你来说可能陌生的复杂的数学或技术公式。在此过程中，还可以跳过不理解或不熟悉的任何术语和术语。

如若要深入理解一个领域，这些公式和术语还是必须搞懂的。

二、通过问自己问题来检测对论文的理解程度

Andrew Ng提供了一组在阅读论文时应该问自己的问题。这些问题通常会表明你理解论文中提出的关键信息。我使用下面的问题作为指引，以确保不会偏离理解重要信息的目标。

论文的作者想要完成什么，或者已经完成了什么？
如果一篇论文介绍了一种新方法/技术/方法，那么该新方法的关键要素是什么?
论文中哪些内容对你有用?
你还想关注哪些参考文献?

最后，吴恩达也强调：“Learn steadily rather than short burst for longevity.”

Andrew Ng建议每个月至少阅读四篇研究论文，来达到对该领域的理解。随着对论文阅读频次的增加，阅读和理解文章的速度也会越来越快。

最近，越来越多小伙伴私信我，给我留言。但由于自己精力有限，没能一一回复，希望大家见谅。为了方便大家一起学习交流，我刚组建了一个AI学习者专属的交流群，诚邀各位的加入！

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