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** 자신의 아이디어와 종이에 적용하는 데 도움이되는 일반 및 학습 가치 관행을 증류하는 883 최종 구두 종이를 증류했습니다. 더 보기

구두 종이는, 구두 보고를 위한 학문 회의에 의해 선정된 종이를 나타내고, 연구 기여, 혁신 또는 영향력을 위한 보통 주의하고, 학습의 우수한 종이의 예입니다.

영어 README . 완전한 기술 . 중국 Phrasing

왜 이런, 기술

나는 구강 종이가 구강 종이가 될 수있는 이유가 있다고 생각하고 연구하고 배우는 이유가 있습니다. 좋은 종이를 만들고 쓰는 방법을 더 빨리 이해하고 싶은 경우에, 아주 직접적인 학습 물자입니다.

체계적인 과학 훈련을 받기에 있는 첫번째 단계는 수시로 고전적인 기사의 독서입니다. 회의, 구두 및 고품질과 금의 다른 종이의 이전 회의는 또한 일반적인 예입니다.

ICLR, ICLR, ICLR, ICMR, ICML, NeuroPS는, 동일합니다. 그것은 영감, 그것은 A를 B 장면으로 얻을 수있는 방법입니다, 또는 그것은 로컬 최적화, 그리고 그것은 새로운 종이입니다.

이 길을 통해 많은 사람들이 논문을 출판했습니다. 그러나 정확히 학습의이 종류의 왼쪽, 끝 A + B와 조금 더 배우는 경우에? 포트폴리오 및 개선은 확실히 가치가있을 수 있으며, 중요한 것은 우리가 왜 문제점이 중요하다는지, 왜 혁신이 설치되고, 증거가 결론을 지원하는지 이해하는 것입니다.

AI로, 나는 공정이 더 체계적 일 수 있다고 생각한다 : 신속하고 더 나은 소독, 유용한 일반을 증류, 그 후 자신의 생각에 이러한 관행을 넣어, 과학 연구와 쓰기를 배울 수.

나는 내가 공유 한 마지막 비디오 이후 공유하는 것에 대해 생각하고있다 [T0] 몇 백을 모은 기술. 나는 많은 좋은 기술을 숨겼고, 이번에는이 시리즈에서 두 번째 프로젝트를 만들었습니다.

** 내 목표는 ICLR, ICML, NeuurIPS 및 학습 자료로 거의 2 개의 완성 된 사이클의 관련 우수한 종이, 추출, 비교 및 통합, 재사용 가능한 방법론을 형성하기 위해 ICLR, ICML, NeuurIPS의 공식 구두 항목을 사용하는 것입니다. 더 보기

이 용어는 여기에 지식의 추출을 말한다: 특정 관행의 컴파일, 응용 프로그램의 조건 및 예에서 종이, 기술 형태로. 둥근은 그 후에 비교되고, 확인되고 종합되는 summaries에서 추출됩니다; 몸 또는 도표를 포함하는 권고는 대응 물자의 추가 독서를 요구합니다.

당신을 위한 두 가지 일입니다.

#1. 좋은 종이에 대한 개선을 찾기

귀하의 문제와 종이의 유형에 따라 적절한 예를 선택하면 기여, 조직 증거를 표현하고 기여가 변경 될 수있는 방법을 나타냅니다.

가장 중요한 권장 사항 중 각각은 가능한 한 많이 포함:** 원래의 논문 접근 및 소스 왜 당신이 당신의 쓰기의 상태를 검토하고 특정 수정을 만들기 위해 관련. 더 보기

예를 들어, 종이의 얼굴에서 더 낮은 비용, 그것은 동일한 품질의 최종 비용 비교를 제공 여부 확인 할 수 있습니다. 이것은 권고의 형태의 표시입니다; 실제적인 attribution가 종이에 주어질 때, 해당 텍스트는 읽을 필요가 있습니다.

#2. 좋은 관행을 배우고 당신의 재설정 안내

Clarify 학습 가치가 있는 접근법: 소개가 어떻게 진행되는지, 이전의 혁신 포인트가 어떻게 구별되는지, 지도가 제시되는지, 그리고 다른 해석을 제외하는 중요한 실험 방법。