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2006年前，尝试训练深度架构都失败了:训练一个深度有监督前馈神经网络趋向于产生坏的结果(同时在训练和测试误差中)，然后将其变浅为1(1或者2个隐层)。
2006年的3篇论文改变了这种状况，由Hinton的革命性的在深度信念网(Deep Belief Networks, DBNs)上的工作所引领:
Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learning algorithm for deep belief nets.Neural Computation 18:1527-1554, 2006
Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle,Greedy LayerWise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2006), pp. 153-160, MIT Press, 2007
Marc’Aurelio Ranzato, Christopher Poultney, Sumit Chopra and Yann LeCunEfficient Learning of Sparse Representations with an Energy-Based Model, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2006), MIT Press, 2007
在这三篇论文中以下主要原理被发现:
表示的无监督学习被用于(预)训练每一层;
在一个时间里的一个层次的无监督训练，接着之前训练的层次。在每一层学习到的表示作为下一层的输入;
用有监督训练来调整所有层(加上一个或者更多的用于产生预测的附加层);
DBNs在每一层中利用用于表示的无监督学习RBMs。Bengio et al paper 探讨和对比了RBMs和auto-encoders(通过一个表示的瓶颈内在层预测输入的神经网络)。Ranzato et al paper在一个convolutional架构的上下文中使用稀疏auto-encoders(类似于稀疏编码)。Auto-encoders和convolutional架构将在以后的课程中讲解。
从2006年以来，大量的关于深度学习的论文被发表。
深度架构的动机
学习基于深度架构的学习算法的主要动机是：
不充分的深度是有害的；
大脑有一个深度架构；
认知过程是深度的；
不充分的深度是有害的
在许多情形中深度2就足够(比如logical gates, formal [threshold] neurons, sigmoid-neurons, Radial Basis Function [RBF] units like in SVMs)表示任何一个带有给定目标精度的函数。但是其代价是：图中所需要的节点数(比如计算和参数数量)可能变的非常大。理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。这一点已经在logical gates, formal [threshold] neurons 和rbf单元中得到证实。在后者中Hastad说明了但深度是d时，函数族可以被有效地(紧地)使用O(n)个节点(对于n个输入)来表示，但是如果深度被限制为d-1，则需要指数数量的节点数O(2^n)。
我们可以将深度架构看做一种因子分解。大部分随机选择的函数不能被有效地表示，无论是用深地或者浅的架构。但是许多能够有效地被深度架构表示的却不能被用浅的架构高效表示(see the polynomials example in the Bengio survey paper)。一个紧的和深度的表示的存在意味着在潜在的可被表示的函数中存在某种结构。如果不存在任何结构，那将不可能很好地泛化。
大脑有一个深度架构
例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联，因此更复杂)。这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，他们根据低层特征定义。
需要注意的是大脑中的表示是在中间紧密分布并且纯局部：他们是稀疏的：1%的神经元是同时活动的。给定大量的神经元，任然有一个非常高效地(指数级高效)表示。
硕士深度学习毕业论文难吗深度学习毕业论文难度取决于学生的技术能力，以及论文的难度。如果学生具有良好的技术能力，并且清楚论文的要求，深度学习毕业论文并不是很难，只要把握好时间，可以顺利完成。但如果学生技术能力不足，或缺乏全面的理解，深度学习毕业论文则比较难以完成，需要更多的时间以及精力去完成。总之，深度学习毕业论文的难度取决于学生的技术能力以及论文的难度。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示:流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有父亲，输出节点没有孩子。
这种流向图的一个特别属性是深度(depth):从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。
第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
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着急吃不着热豆腐!这是我奶奶告诉我滴，这一次不能盲目,不要盲目!
1、论文引用别人的思路而不算抄袭的话，第一要看模仿思路到什么程度，是全部照搬还是有所创新，第二要看模仿的思路是否用来解决了新的问题。2、一般而言思路是没有专属所有权的，也就是思路不能作为专利，但思路如果硬来解决问题，成了方法，那就享有著作权和专利权了。3、正确的方法是受到原思路的启发，在原有思路上进行拓展和创新，上升到新的层次，并用来解决新的问题。
管理是人类各种活动中最普通和最重要的一种活动。近百年来，人们把研究管理活动规律所形成的管理基本理论与方法，统称为管理学。自从人们开始组成群体来实现个人无法完成的目标以来，管理工作就成为协调个体努力必不可少的因素了。由于人类社会越来越依赖集体的努力以及越来越多的、有组织的群体规模的扩大，管理人员的任务也就愈发重要了。因此，管理者必须具有敬业精神和服务意识，还要有解决突发性事件的能力，最重要的是要靠得住，会办事，能共事，不出事等各方面的素质。 《管理学》这门课是我在上期末选修的。当初我选，是因为，我认为我将来就是一个企业家或是一个公司老板，首先面临的问题就是“人才”，然而，间接面对的就是“管理”，曾听说过“天时不如地利，地利不如人和”，这句话也从侧面说明了管理的重要，因为，要留住人才，关键就在于管理，因此，我选修了这门课。 光阴似箭，时至第十周，这门课也即将修完。我想由于某些原因，我先说明，我写的算不上什么“体会”只能算是“心得”罢了。所谓“心得”即心里年得到的，就这一点，我想每个人只要接触了什么，也都会自然而然的有一点儿心得。因此，我写的是我自己的心得。 谈其事，必先谈其人。先说说我自己吧，本人没有缺席这门课的任何一节，也只是迟到了两次罢了。我想就这一点，老师能够原谅。每节课，我都是认认真真地听课，并且认认真真地做笔记。我的态度是没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我是毕恭毕敬了，当然，我是大有心得。 再说说另一个人，自然就是我们的老师了，我想，我的感受绝对跟大多数人的一样。上我们这门课的是经 管院的老师，他姓杨，曰，“杨老师”。不胖不高，不黑也不白，眼睛近视，自然就有一幅眼镜了。顽愚中透露着绅士风度；和谐、自然，因为他从不摆老师的架子；严肃认真，因为他又从不失老师的本性；风趣、幽默是他的最大亮点；尽职尽责是他的无形中的典范模样。因为他的课“与民同乐”：笑，大家一起笑，静，大家都安静。因为他完全没有生搬硬套地照做书本上的知识，而是尽量多举例，多提问，以来丰富课本的空洞和繁琐。每每讲课，他总是繁简得当，浅显易懂的，一笔带过，深奥抽象的，耐人询问的是他的耐心！我曾在上面说过，我没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我就肯定有许多心得了！第一：了解了这门学科的组成：《管理学》的出现和发展，古代以及现代的经典《管理学》原理。这一章里，我们学习到了许多经典的管理学榜样。首先，管理的最重要原则——以人为本。这和现代的管理理念一致，到处都是听说的“以人为本”，因此，在这里，我才真正的在书上接触到了这个观念。其次，管理者中的“人际技能”，这又映证了“天时不如地利，地利不如人和”。一个优秀的管理者必须处理好人际关系。同时“人际关系”也是一个人立足社会的基本点。再次：分工与协作，分工要求各尽其职，协作便又是现在热炒的“团队精神”。老师在总结这一章时，提出了以下一些令人受益匪浅的五点意见：1：自我超越（pemonal mastey）;2：改善心智模式（improving mental modls）;3：建立共同的愿望（building shared vision）；4：团体学习（team leaning）;5：系统思考（systems thinking）。第二：了解了这门课的一些基本思想。首先是“道德与社会责任”，我想无论是那门课，这都是非常非常重要的，在这个竞争异常激烈的社会，“道德与责任”便成了我们在这个社会能够得以生存的关键。人生观，价值观，价值取向也被提到了。其次，全球化管理。这一点是当今社会非常流行的，因为现代社会的发展就是面向世界，面向未来，面向21世纪。还有就是“信息管理”，这是一个新观念，因为以往没有，这也是为了适应当今社会的发展而提出的。Internet的建立，改变了人们的思想方式，同时也改变了人类的行为模式，这就不断要求现代人要专门化的从事这门管理。第三：管理的几个方面：决策与计划，组织，领导以及控制和创新。在提到决策时，老师曾说了两句他人的名言：“做一件事情，在没有最好意见之前最好不要做决定（即集思广益）。如果一件事情，看上去只有一种方法，则此种方法可能是错误的。”我想这便说明了我们在做一件事情决策时候应把握的两个基本观点。它教导我们不要“唯心主义”，同时自己也要有自己的观点！同时老师不拘书本上的知识，概括地提出了以下6W和3H的思想，“WHAT、WHY、WHEN、WHICH、WHO、WHERE，HOW、HOW MUCH”，有了这些，我们便能更好的决策一件事了！
深度学习如何管理学结合发论文。你这个要求太高了，完完全全是150个字解决不了的，因为你这个深度学习和管理学结合的话，那就相当于是什么，相当于是把两个学科弄在一起啊，开玩笑呢，这150个字哪能说得清楚。
这一切都是关于什么的？在这篇博文中，我将分享三种技术，帮助我充分利用深度学习研究论文。在过去的11个月里，我一直致力于每周阅读五篇研究论文，以便跟上计算机视觉领域最前沿的想法。几个月来，我尝试了许多不同的技术，我将与您分享三种最有效的技术，这些技术对我有用，以便开始理解并喜欢阅读研究论文。为何阅读研究论文？在您的学习之旅中，您将需要真正开始摆脱教程和课程，然后走出去看看人们正在谈论的想法。为了获得在机器学习中实现理想工作所需的真实世界体验，您需要跟上这个领域。机器学习和深度学习正在迅速改变，似乎每天都有一篇论文发表新想法。“跟上这个领域”的好处是了解并实施最先进的技术，以供未来的雇主观看，了解这些技术可能会引导您研究和创造自己的尖端技术。技巧＃1：做笔记即使这看起来很明显，但最简单的事情也很容易做不到。我有一种特殊的方式，我喜欢出去为研究论文做笔记。我发现的内容可以帮助我保留我从深度学习论文中读到的信息，每个部分都有两个注释。即使是论文摘要，我也写下了一些与论文讨论的内容不同的东西。我相信这样做有助于您密切关注论文的想法。技术＃2：可视化实施我所说的“视觉实现”是一种我一直在使用的技术，它最适合学习深度学习研究论文中的不同网络架构。在阅读本文时，以您阅读并将其填写的语言查找当前论文的实现。我相信拥有视觉可以让你的思想与你正在学习的想法联系起来。可视化也是为新复杂材料提供更多上下文的一种非常有效的方法。技巧＃3：数学这项技术的重点是理解深度学习研究论文中的数学。很多人认为他们不够聪明，不能阅读研究论文的原因是他们可能会看数学并认为研究论文不是为了他们的大脑速度。现在这可能是最难使用的技术，但我相信它真实可以让您对阅读的纸张有最清晰的了解。我使用这种技术的一种方法是第一次阅读论文并忽略数学，然后我会再次阅读它并确保我知道所有的数学方程式。理解数学显然不是最容易做到的事情，但能够在阅读和理解研究论文时形成信心，这只会有助于你在人工智能领域未来的发展！
会。提交深度学习论文代码是需要的，但却并不一定需要，因此算法、理论和应用的各项研究才能蓬勃发展近日微软研究的讨论了顶会到底应不应该提交代码，因为不同研究主题与领域对代码的需求不同，他表明代码提交应该鼓励，但并不能强制。
深度学习论文投稿需要提供实验数据。论文是需要实验数据作为基础的，论文的一切实验数据都必须是真实的，否则没有意义。
这个你其实检索一下就可以发现了。深度学习要比嵌入式发论文好得多。 嵌入式发表论文，最好得走交叉学科路线。
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管理是人类各种活动中最普通和最重要的一种活动。近百年来，人们把研究管理活动规律所形成的管理基本理论与方法，统称为管理学。自从人们开始组成群体来实现个人无法完成的目标以来，管理工作就成为协调个体努力必不可少的因素了。由于人类社会越来越依赖集体的努力以及越来越多的、有组织的群体规模的扩大，管理人员的任务也就愈发重要了。因此，管理者必须具有敬业精神和服务意识，还要有解决突发性事件的能力，最重要的是要靠得住，会办事，能共事，不出事等各方面的素质。 《管理学》这门课是我在上期末选修的。当初我选，是因为，我认为我将来就是一个企业家或是一个公司老板，首先面临的问题就是“人才”，然而，间接面对的就是“管理”，曾听说过“天时不如地利，地利不如人和”，这句话也从侧面说明了管理的重要，因为，要留住人才，关键就在于管理，因此，我选修了这门课。 光阴似箭，时至第十周，这门课也即将修完。我想由于某些原因，我先说明，我写的算不上什么“体会”只能算是“心得”罢了。所谓“心得”即心里年得到的，就这一点，我想每个人只要接触了什么，也都会自然而然的有一点儿心得。因此，我写的是我自己的心得。 谈其事，必先谈其人。先说说我自己吧，本人没有缺席这门课的任何一节，也只是迟到了两次罢了。我想就这一点，老师能够原谅。每节课，我都是认认真真地听课，并且认认真真地做笔记。我的态度是没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我是毕恭毕敬了，当然，我是大有心得。 再说说另一个人，自然就是我们的老师了，我想，我的感受绝对跟大多数人的一样。上我们这门课的是经 管院的老师，他姓杨，曰，“杨老师”。不胖不高，不黑也不白，眼睛近视，自然就有一幅眼镜了。顽愚中透露着绅士风度；和谐、自然，因为他从不摆老师的架子；严肃认真，因为他又从不失老师的本性；风趣、幽默是他的最大亮点；尽职尽责是他的无形中的典范模样。因为他的课“与民同乐”：笑，大家一起笑，静，大家都安静。因为他完全没有生搬硬套地照做书本上的知识，而是尽量多举例，多提问，以来丰富课本的空洞和繁琐。每每讲课，他总是繁简得当，浅显易懂的，一笔带过，深奥抽象的，耐人询问的是他的耐心！我曾在上面说过，我没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我就肯定有许多心得了！第一：了解了这门学科的组成：《管理学》的出现和发展，古代以及现代的经典《管理学》原理。这一章里，我们学习到了许多经典的管理学榜样。首先，管理的最重要原则——以人为本。这和现代的管理理念一致，到处都是听说的“以人为本”，因此，在这里，我才真正的在书上接触到了这个观念。其次，管理者中的“人际技能”，这又映证了“天时不如地利，地利不如人和”。一个优秀的管理者必须处理好人际关系。同时“人际关系”也是一个人立足社会的基本点。再次：分工与协作，分工要求各尽其职，协作便又是现在热炒的“团队精神”。老师在总结这一章时，提出了以下一些令人受益匪浅的五点意见：1：自我超越（pemonal mastey）;2：改善心智模式（improving mental modls）;3：建立共同的愿望（building shared vision）；4：团体学习（team leaning）;5：系统思考（systems thinking）。第二：了解了这门课的一些基本思想。首先是“道德与社会责任”，我想无论是那门课，这都是非常非常重要的，在这个竞争异常激烈的社会，“道德与责任”便成了我们在这个社会能够得以生存的关键。人生观，价值观，价值取向也被提到了。其次，全球化管理。这一点是当今社会非常流行的，因为现代社会的发展就是面向世界，面向未来，面向21世纪。还有就是“信息管理”，这是一个新观念，因为以往没有，这也是为了适应当今社会的发展而提出的。Internet的建立，改变了人们的思想方式，同时也改变了人类的行为模式，这就不断要求现代人要专门化的从事这门管理。第三：管理的几个方面：决策与计划，组织，领导以及控制和创新。在提到决策时，老师曾说了两句他人的名言：“做一件事情，在没有最好意见之前最好不要做决定（即集思广益）。如果一件事情，看上去只有一种方法，则此种方法可能是错误的。”我想这便说明了我们在做一件事情决策时候应把握的两个基本观点。它教导我们不要“唯心主义”，同时自己也要有自己的观点！同时老师不拘书本上的知识，概括地提出了以下6W和3H的思想，“WHAT、WHY、WHEN、WHICH、WHO、WHERE，HOW、HOW MUCH”，有了这些，我们便能更好的决策一件事了！
深度学习如何管理学结合发论文。你这个要求太高了，完完全全是150个字解决不了的，因为你这个深度学习和管理学结合的话，那就相当于是什么，相当于是把两个学科弄在一起啊，开玩笑呢，这150个字哪能说得清楚。