NAIST知能コミュニケーション研究室で新M1向けに行った勉強会の発表資料です。
2020.06.01 M1勉強会 論文の読み方・書き方・研究室の過ごし方
NAIST知能コミュニケーション研究室で新M1向けに行った勉強会の発表資料です。
「ほん訳コンニャク」 を食べて 論文を読もう - Qiita
TL;DR; 以下の「ほん訳こんにゃく」を作った。 （※ 上記のbadgeを 2020/12/18 に追記しました。 ） 作りたかったもの 研究室配属で、かねてから取り組みたかった 「シナプス可塑性におけるmiRNA機能とそれらが記憶や学習などの高次認知機能に与える影響の解明」 を自分の研究テーマ（※暫定）にすることができ、生物系の論文を読む機会が圧倒的に増えたのですが、元々深層学習系統の論文しか読んでいなかったため、常識や背景知識不足に悩まされ、DeepLやGoogle Translateなしには論文が読めないという日々が続いていました。 論文を読みながら適宜翻訳するのは非効率ですし、iPadにPDFを保存して電車内で読むなんてこともできず、かといって全部一度翻訳するのは非常に面倒で、「これ、自動化したいな〜」と思ったので、「論文のURLを投げれば、全文翻訳付きのPDFを生成するプログラ
独りで学ぶ 論文検索｜学ぶ素人｜note
皆さんは「学術論文」を読んだことがあるでしょうか。 大学生や大学院生なら、自分の分野の論文は読んでいることでしょう。 情報が広く共有される現代でも、 「学術論文は専門家や研究者が読むもの」 「普通の市民は論文など読めない」 というイメージは今でもかなり強いように感じます。 私はこれを非常に「もったいない」と思っています。 実際には、「素人が専門の論文にアクセスする」ためのハードルは年々下がっているからです。 今や、素人でも「専門家が読んでいるのと同じ文献」をその気になれば読める時代になりました。 にもかかわらず「科学論文を読む素人」や「分野外の論文を読む学徒」が増えないのは、「論文の読み方」を大学以外でなかなか習えない、というのが一つの障壁になっているのかもしれません。 「論文の調べ方」「論文の読み方」に王道などありませんが、今回はあくまで私の例として、論文を探して読むためのハウツーを簡単
2019年、俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
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