神器!3小时复现 Alexnet 和 word2vec!
最近后台有很多准研究生粉丝给我留言,重复频次最高的2个主题是:
① 如何高效地筛选、阅读论文?
② 如何高效复现论文?
AI领域学术会议动辄上千篇文章,无论是准研究生还是现研究生,都会碰到这个问题。
想要高效筛选、阅读、复现论文,首先从积累大量的经典论文开始,因为前沿技术的更迭都是基于经典Paper的某个模型之上。前沿论文质量参差不齐,并不是每一篇都值得研读,但经典论文将会是你学术研究的重要基石!
从CV和NLP近些年的技术演化路径来说,CV方向的Alex net 和NLP方向的 Word2vec,是两大领域经典中的经典,这里推荐大家阅读并复现:
CV · Alex net
① AlexNet 是计算机视觉领域的开山之作
② 2012年以超出第二名10.9个百分点的成绩夺冠
③ AlexNet使得计算机视觉应用迅速落地
NLP · Word2vec
① Word2vec是自然语言处理领域最著名的
模型之一
② 即能生成更好的词向量, 还能大幅度提高词向量训练的速度
③ Word2vec提出之后,基于深度学习的自然语言处理任务得到了高速的发展
但新问题来了,有同学说他看论文时是这样的:
读论文的难点到底在哪里,我分析了一波:
1.重点难把握:动辄10多页的文字,看了半天找不出重点、关键点;
2.论文关系理不清:论文之间存在相互借鉴、引用,需要耗费大量的时间、精力才能理清,更何况大家阅历有限的情况下,根本就理不清;
3.公式图看不懂:公式复杂,步数过多,加大阅读理解难度,直接劝退新手;
4.无法复现论文代码:刚学python不久,python拓展c代码不会,编译问题不断,程序跑不起来,debugging....
5.坚持不下去:几乎以上任意一条就挺折磨人,如果你同时遇到上面三条困境,那就离放弃不远了。
如果你也有这些困惑,这里推荐深度之眼与阿里云天池合作的:
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CV、NLP高手方法论,教你系统学习论文
学习最怕的就是东拼西凑,网上找了资料一大堆,学到最后发现并不成体系,反而浪费了宝贵的时间,可以说是得不偿失。
深度之眼金牌导师-余老师和NLP高手-Povp老师,总结了他们阅读Paper的经验,再加上800+教研团的力量,打磨出一套系统学习论文的方法论,目前已经辅导过2w+学员,帮助过1w+学员成功复现论文。
深度之眼·余老师
· 某互联网公司CV算法工程师
· 著有电子书《PyTorch 模型训练最新实用教程》
· 在深度学习学习者和研究者中广为传播,并被“机器之心”等一线AI媒体转载和报道
· 研究机器学习、深度学习、图像分类及分割等众多技术领域。
· 发表论文2篇,授权1项发明专利。
深度之眼·Povp老师
· 互联网TOP大厂算法工程师
· 研究文本对抗样本、机器翻译、文本分类等自然语言处理技术
· 在AAAI和IJCAI顶级学术会议发表论文数篇
1套系统的方法论:3步走教你啃透论文、复现代码
Step1:深挖研究背景
提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。
Step2:死磕算法模型
老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。
Step3:讲透代码复现
通过 Noteb00k 可视化讲解函数流程与计算数据流,会在 Pycharm 中整合工程完成训练,讲解过程会从是什么,怎么做,为什么三个层面帮你全面消化算法内容,手把手教你实现工程项目。
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