会员服务
读论文 · Aaditya Ramdas · 工具 ·
2022 年 3 月 20 日
【CMU Aaditya Ramdas助理教授】怎么读研究论文？How to I read research papers
专知会员服务
专知会员服务
专知，提供专业可信的知识分发服务，让认知协作更快更好！

让你了解一下阅读论文对我来说是如何从一个没有经验的研究者变成一个成熟的研究者的(也许对你来说也是如此)。给你们看一些我用来记录我读过的文章的工具，这样我就不会忘记要点了。

成为VIP会员查看完整内容
https://www.stat.cmu.edu/~aramdas/
How to read research papers
29

相关内容

【MIT Sam Hopkins】如何读论文？How to Read a Paper
【MIT Sam Hopkins】如何读论文？How to Read a Paper
专知会员服务
105+阅读 · 2022年3月20日
【MAREK REI】给做ML/NLP研究项目的学生的建议 Advice for students doing research projects in ML/NLP
【MAREK REI】给做ML/NLP研究项目的学生的建议 Advice for students doing research projects in ML/NLP
专知会员服务
17+阅读 · 2022年3月14日
【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
专知会员服务
30+阅读 · 2022年3月12日
计算机理论顶会STOC 2021奖项出炉，滕尚华等华人学者获奖
专知会员服务
7+阅读 · 2021年7月22日
计算机系统软件顶会OSDI 2021最佳论文出炉，邢波团队研究入选
计算机系统软件顶会OSDI 2021最佳论文出炉，邢波团队研究入选
专知会员服务
9+阅读 · 2021年7月16日
【如何做研究】How to research ，22页ppt
【如何做研究】How to research ，22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
【CMU】最新深度学习课程， Introduction to Deep Learning
【CMU】最新深度学习课程， Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
NLP必读经典文献100篇
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【DeepMind】强化学习教程，83页ppt
【DeepMind】强化学习教程，83页ppt
专知会员服务
153+阅读 · 2020年8月7日
【强化学习轻松入门】《Reinforcement Learning 101》，Shweta Bhatt
【强化学习轻松入门】《Reinforcement Learning 101》，Shweta Bhatt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年1月3日
如何做好科研？德国图宾根大学Andreas这份《科研阅读、写作与报告》82页PPT，手把手教你实操科研: 读写评讲论文
如何做好科研？德国图宾根大学Andreas这份《科研阅读、写作与报告》82页PPT，手把手教你实操科研: 读写评讲论文
专知
2+阅读 · 2022年4月13日
IEEE TII Call For Papers
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【MIT Sam Hopkins教授】如何读论文？How to Read a Paper
【MIT Sam Hopkins教授】如何读论文？How to Read a Paper
专知
1+阅读 · 2022年3月21日
加州大学华人女博士提出全新高效NAS算法：AutoML一次「训练」适配亿万硬件
加州大学华人女博士提出全新高效NAS算法：AutoML一次「训练」适配亿万硬件
新智元
1+阅读 · 2022年1月14日
我有文章了，但也不想搞学术了
我有文章了，但也不想搞学术了
夕小瑶的卖萌屋
2+阅读 · 2022年1月1日
覆盖近2亿篇论文还免费！沈向洋旗下团队「读论文神器」登B站热搜
覆盖近2亿篇论文还免费！沈向洋旗下团队「读论文神器」登B站热搜
新智元
0+阅读 · 2021年11月25日
嘿，同学！田厂对你很好奇！
嘿，同学！田厂对你很好奇！
微软招聘
0+阅读 · 2021年11月5日
被论文引用数1万+的CMU大佬带飞！
被论文引用数1万+的CMU大佬带飞！
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2021年7月6日
【如何做研究】How to research ，22页ppt
【如何做研究】How to research ，22页ppt
专知
0+阅读 · 2021年4月17日
LibRec 精选：推荐系统的论文与源码
LibRec 精选：推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
高准度二代测序比对算法
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
基于Morrey空间的函数空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
工件可拒绝的折衷排序和在线排序
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
批处理机上的分组工件排序研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
基于深度学习的时序3D深度图动作语义理解
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
TRPC1介导海马内少突胶质细胞与有髓神经纤维损伤对糖尿病认知功能障碍作用的机制探讨
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Partial Spread Bent函数与Bent-Negabent函数的构造及密码学性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
离散HJB方程及离散HJB障碍问题的快速迭代算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
一类典型性状基因位点定位的统计方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
ATP敏感性钾通道非电导功能在神经元缺氧损伤中的保护作用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
BliMe: Verifiably Secure Outsourced Computation with Hardware-Enforced Taint Tracking
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Radio Galaxy Zoo: Using semi-supervised learning to leverage large unlabelled data-sets for radio galaxy classification under data-set shift
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Efficient Bayesian Policy Reuse with a Scalable Observation Model in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Homogeneity in the instrument-treatment association is not sufficient for the Wald estimand to equal the average causal effect for a binary instrument and a continuous exposure
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Natural Language Processing in-and-for Design Research
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Resource-Constrained Neural Architecture Search on Tabular Datasets
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
AID: Accuracy Improvement of Analog Discharge-Based in-SRAM Multiplication Accelerator
AID: Accuracy Improvement of Analog Discharge-Based in-SRAM Multiplication Accelerator
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Methodical Advice Collection and Reuse in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月14日
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
Arxiv
83+阅读 · 2021年10月21日
A Survey on Reinforcement Learning for Recommender Systems
Arxiv
22+阅读 · 2021年9月22日
VIP会员
相关主题
读论文
Aaditya Ramdas
工具
相关VIP内容
【MIT Sam Hopkins】如何读论文？How to Read a Paper
【MIT Sam Hopkins】如何读论文？How to Read a Paper
专知会员服务
105+阅读 · 2022年3月20日
【MAREK REI】给做ML/NLP研究项目的学生的建议 Advice for students doing research projects in ML/NLP
【MAREK REI】给做ML/NLP研究项目的学生的建议 Advice for students doing research projects in ML/NLP
专知会员服务
17+阅读 · 2022年3月14日
【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
专知会员服务
30+阅读 · 2022年3月12日
计算机理论顶会STOC 2021奖项出炉，滕尚华等华人学者获奖
专知会员服务
7+阅读 · 2021年7月22日
计算机系统软件顶会OSDI 2021最佳论文出炉，邢波团队研究入选
计算机系统软件顶会OSDI 2021最佳论文出炉，邢波团队研究入选
专知会员服务
9+阅读 · 2021年7月16日
【如何做研究】How to research ，22页ppt
【如何做研究】How to research ，22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
【CMU】最新深度学习课程， Introduction to Deep Learning
【CMU】最新深度学习课程， Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
NLP必读经典文献100篇
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【DeepMind】强化学习教程，83页ppt
【DeepMind】强化学习教程，83页ppt
专知会员服务
153+阅读 · 2020年8月7日
【强化学习轻松入门】《Reinforcement Learning 101》，Shweta Bhatt
【强化学习轻松入门】《Reinforcement Learning 101》，Shweta Bhatt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年1月3日
热门VIP内容
相关资讯
如何做好科研？德国图宾根大学Andreas这份《科研阅读、写作与报告》82页PPT，手把手教你实操科研: 读写评讲论文
如何做好科研？德国图宾根大学Andreas这份《科研阅读、写作与报告》82页PPT，手把手教你实操科研: 读写评讲论文
专知
2+阅读 · 2022年4月13日
IEEE TII Call For Papers
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【MIT Sam Hopkins教授】如何读论文？How to Read a Paper
【MIT Sam Hopkins教授】如何读论文？How to Read a Paper
专知
1+阅读 · 2022年3月21日
加州大学华人女博士提出全新高效NAS算法：AutoML一次「训练」适配亿万硬件
加州大学华人女博士提出全新高效NAS算法：AutoML一次「训练」适配亿万硬件
新智元
1+阅读 · 2022年1月14日
我有文章了，但也不想搞学术了
我有文章了，但也不想搞学术了
夕小瑶的卖萌屋
2+阅读 · 2022年1月1日
覆盖近2亿篇论文还免费！沈向洋旗下团队「读论文神器」登B站热搜
覆盖近2亿篇论文还免费！沈向洋旗下团队「读论文神器」登B站热搜
新智元
0+阅读 · 2021年11月25日
嘿，同学！田厂对你很好奇！
嘿，同学！田厂对你很好奇！
微软招聘
0+阅读 · 2021年11月5日
被论文引用数1万+的CMU大佬带飞！
被论文引用数1万+的CMU大佬带飞！
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2021年7月6日
【如何做研究】How to research ，22页ppt
【如何做研究】How to research ，22页ppt
专知
0+阅读 · 2021年4月17日
LibRec 精选：推荐系统的论文与源码
LibRec 精选：推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
高准度二代测序比对算法
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
基于Morrey空间的函数空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
工件可拒绝的折衷排序和在线排序
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
批处理机上的分组工件排序研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
基于深度学习的时序3D深度图动作语义理解
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
TRPC1介导海马内少突胶质细胞与有髓神经纤维损伤对糖尿病认知功能障碍作用的机制探讨
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Partial Spread Bent函数与Bent-Negabent函数的构造及密码学性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
离散HJB方程及离散HJB障碍问题的快速迭代算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
一类典型性状基因位点定位的统计方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
ATP敏感性钾通道非电导功能在神经元缺氧损伤中的保护作用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
BliMe: Verifiably Secure Outsourced Computation with Hardware-Enforced Taint Tracking
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Radio Galaxy Zoo: Using semi-supervised learning to leverage large unlabelled data-sets for radio galaxy classification under data-set shift
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Efficient Bayesian Policy Reuse with a Scalable Observation Model in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Homogeneity in the instrument-treatment association is not sufficient for the Wald estimand to equal the average causal effect for a binary instrument and a continuous exposure
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Natural Language Processing in-and-for Design Research
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Resource-Constrained Neural Architecture Search on Tabular Datasets
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
AID: Accuracy Improvement of Analog Discharge-Based in-SRAM Multiplication Accelerator
AID: Accuracy Improvement of Analog Discharge-Based in-SRAM Multiplication Accelerator
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Methodical Advice Collection and Reuse in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月14日
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
Arxiv
83+阅读 · 2021年10月21日
A Survey on Reinforcement Learning for Recommender Systems
Arxiv
22+阅读 · 2021年9月22日
微信扫码咨询专知VIP会员
Top