صوت مستخدمو Reddit على أفضل الأوراق البحثية لعام 2018 (مع نصائح للقراءة)
بقلم سوبر نيورو
ليس هناك شك في أن قراءة الأوراق البحثية مهمة للحصول على فهم أعمق للتكنولوجيات والمشاكل في مجال معين.
وكان هناك أيضًا العديد من الأوراق عالية الجودة في عام 2018، مثل الأوراق الحائزة على جوائز في المؤتمرات الأكاديمية الكبرى. سنراجع اليوم الأوراق التي يعتقد مستخدمو Reddit أنها ساعدتهم في عام 2018.
مستخدم Reddit: أصوت لهذه الورقة
@beezlebub33 الأوراق الموصى بها:
"دراسة واسعة النطاق للتعلم القائم على الفضول"
البحث في التعلم القائم على الفضول على نطاق واسع
https://pathak22.github.io/large-scale-curiosity/
الأسباب الموصى بها:
وتكمن أهمية هذه الورقة في أنها تحقق أداءً ممتازًا في العديد من الألعاب دون الحاجة إلى آلية مكافأة جيدة. ما يهم هو أن يتعلم كيفية لعب الألعاب من خلال إجراء التوقعات، ويمكنه تحديد انتهاكات التوقعات، ويمكنه استكشاف المناطق غير المعروفة. قد يكون هذا هو اتجاه التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي: الإشراف الذاتي، والبيانات غير المصنفة، والتنبؤ، والفضول، والدافع الداخلي، وما إلى ذلك.
لم يكن لدى الأشخاص الوقت الكافي لإنشاء مجموعات تدريب خاضعة للإشراف وتحديد المصفوفات لهذه المجموعات من البيانات. ولكن إذا أعطيت الذكاء الاصطناعي بيانات خام وأصبح قادرًا على تعلم تمثيل داخلي للتطور المكاني الزمني لهذا النظام، فيمكنك تحديد الهدف وتحقيقه في النهاية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
@YBuzzinGA الأوراق الموصى بها:
"قواعد التعلم غير الخاضع للإشراف"
تعلم قواعد التعلم غير الخاضع للإشراف
https://arxiv.org/abs/1804.00222.
الأسباب الموصى بها:
تتناول هذه المقالة استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لإنجاز بعض المهام، والذي يتميز بحقيقة أن النموذج يتعلم كيفية التعلم من تلقاء نفسه.
التعلم الفوقي هو مجال رئيسي، حيث تعلم قواعد التعلم التي تسمح للذكاء الاصطناعي بفهم نفسه وتحسين نفسه. إذا كان بوسعنا تعليم جهاز كمبيوتر كيفية التعلم عن نفسه، فربما يمكننا تحقيق قفزة نوعية.
@breadwithlice الأوراق الموصى بها:
"مبني على العبارات وغير خاضع للإشراف العصبي"
الترجمة الآلية
الترجمة الآلية العصبية القائمة على العبارات وغير الخاضعة للإشراف
https://arxiv.org/abs/1810.04805v1
الأسباب الموصى بها:
في هذه المقالة، تم إكمال الترجمة باستخدام مجموعة واحدة فقط، دون الحاجة إلى أي تعيين أو قاموس أو بيانات موازية.
تستخدم الورقة تقنية الترجمة العكسية، عند التحويل من أ إلى ب، ثم تحويل ب إلى أ، مما يحسن المترجم بشكل كبير، ثم التبديل بين أ و ب، النتيجة مذهلة!
@kartayyar الأوراق الموصى بها:
《التدريب المسبق للمحولات ثنائية الاتجاه العميقة
"لفهم اللغة"
التدريب المسبق على الأساليب ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة
https://arxiv.org/abs/1809.10756
الأسباب الموصى بها:
ما يعجبني فيه:
فكرة مبتكرة رائعة، طريقة التغطية التي استخدموها كانت مبدعة جدًا.
لقد استخدموا جملًا بسيطة للغاية للتعبير بوضوح عن أفكارهم الأساسية.
يوجد كود على Github لإعادة إنتاج النتائج.
قادرة على التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام.
@ndha1995 الأوراق الموصى بها:
"مقدمة في البرمجة الاحتمالية"
مقدمة في البرمجة الاحتمالية
https://arxiv.org/abs/1809.10756
الأسباب الموصى بها:
كانت هذه ورقتي المفضلة لعام 2018.
يقدم المؤلف مقدمة شاملة ودقيقة للبرمجة الاحتمالية، وفي الفصل الأخير يقدم أبحاثًا حديثة حول الجمع بين الشبكات العصبية العميقة والبرمجة الاحتمالية.
نصائح هامة لقراءة الأوراق البحثية
حتى لو كنت تعرف عن الأوراق الرائعة، بصرف النظر عن قول واو، فهي عظيمة جدًا، فكيف يمكنك فهمها؟
أولاً، يجب عليك أن تفكر بوضوح في دوافعك. ستكون النتائج والتجربة مختلفة تمامًا إذا كنت تريد استكشاف المهام بشكل نشط أو إكمالها بشكل سلبي. لقد وجدنا بعض النصائح الصعبة، وهذا كل شيء بالنسبة لك.
اقرأ بشكل نقدي
وهذا موقف مهم جدًا. لا تتبع رأي المؤلف بشكل أعمى. بدلا من ذلك، الشك والتحقق.
ما هي القراءة النقدية؟ حاول طرح الأسئلة. إذا حاول المؤلفون حل مشكلة ما، فهل قاموا بحلها بشكل صحيح؟ هل هناك أي حلول بسيطة لم يأخذها المؤلف في الاعتبار؟ ما هي حدود الحل (بما في ذلك تلك التي لم يلاحظها المؤلفون أو يعترفوا بها صراحة)؟
هل افتراضات المؤلف معقولة؟ بالنظر إلى الافتراضات، هل منطق الورقة واضح وسليم، أم أن هناك عيوب في الاستدلال؟
إذا قدم المؤلفون بيانات، فهل تدعم بياناتهم حججهم، وهل المسار الذي اتبعوه لجمع البيانات معقول؟ ماذا عن الطريقة التي يفسرون بها البيانات؟ هل سيكون من الأفضل استخدام بيانات أخرى بدلاً من ذلك؟
اقرأ بإبداع
قراءة ورقة بحثية بطريقة نقدية ليست أصعب شيء لأن تدميرها أسهل من بنائها. تتطلب القراءة الإبداعية تفكيرًا أكثر نشاطًا وصعوبة.
على سبيل المثال: ما هي الأفكار الجيدة التي تحتويها هذه المقالة؟ هل هناك تطبيقات أو امتدادات أخرى لهذه الأفكار؟ هل يمكن تمديدها أكثر؟ هل هناك تحسينات من شأنها أن تحدث فرقا كبيرا؟ إذا كنت ستقوم بإجراء بحث ذي صلة بنفسك، ماذا ستفعل بعد ذلك؟
خذ ملاحظات أثناء قراءة الورقة
يقوم العديد من الأشخاص بتدوين الملاحظات أثناء قراءة الصحيفة. هذه الطريقة جيدة جداً. يمكنك كتابة أي أسئلة أو تعليقات تخطر على بالك بالطريقة التي تريدها. حاول العثور على النقاط الرئيسية للمؤلف.
قم بتحديد البيانات الأكثر أهمية أو التي تبدو أنها تسبب مشكلة. تساعد هذه العلامات في فهم الورقة وتساعد أيضًا في مراجعتها لاحقًا.
بعد القراءة الأولى، حاول تلخيص الورقة في جملة أو جملتين.
تقترح جميع الأوراق الجيدة تقريبًا إجابة لسؤال محدد. إذا كنت تستطيع وصف ورقة بحثية بإيجاز، فمن المحتمل أنك تفهم بالفعل ما فعله المؤلفون، بما في ذلك السؤال الذي سعوا للإجابة عليه والإجابة التي توصلوا إليها في النهاية. بمجرد التركيز على الأفكار الرئيسية، ارجع إلى مخططك لتتعرف بشكل أعمق على التفاصيل المحددة.
في الواقع، إذا كان من السهل تلخيص بحثك في جملة أو جملتين، فحاول اتباع نهج مختلف وإنشاء مخطط تفصيلي يتكون من ثلاث أو أربع نقاط تلخص الأفكار الرئيسية.
إذا كان ذلك ممكنا، قارن الورقة بأعمال أخرى
إن تلخيص ورقة بحثية هو إحدى الطرق لمحاولة تحديد المساهمة العلمية للورقة البحثية. ولكن لفهم القيمة العلمية الحقيقية، عليك مقارنة البحث بأعمال أخرى في هذا المجال. لكي نعرف هل هذه الأفكار جديدة أم ظهرت من قبل؟
ومن الجدير بالذكر أن هناك طرقًا عديدة لعرض البحث العلمي. على سبيل المثال، بعض الأوراق تقترح ببساطة أفكارًا جديدة، في حين أن أوراقًا أخرى تنفذها وتتحقق منها وتوضح كيفية عملها؛ ويقوم البعض الآخر بدمج الأفكار السابقة في إطار جديد. إن فهم الأعمال الأخرى في هذا المجال يمكن أن يساعدك على فهم قيمة بحثك بشكل أفضل.