논문을 읽는 방법

앤드류 응 교수님의 논문 읽는 방법 추천

1. 읽을 논문의 목록을 정리

2. 목록의 논문을 가감

어떻게 읽을 것인가?

1. 논문 제목(title)과 초록(abstract), 도표(figures)를 먼저 본다.

• 그로인해 기본적인 컨셉과 아이디어를 캐치 가능
• 딥러닝 계열의 논문은 한 두개의 도표로 여러개의 논문을 정리하기 때문에 모두 다 읽을 필요는 X

2. 도입(introduction), 결론(conclusion), 도표(figures)를 읽고 필요없는 부분은 생략한다.

• 도입과 결론, 초록에는 저자가 논문 리뷰어들에게 왜 자신의 논문이 게재 승인 되어야 하는지 설명을 하기 때문

3. 수식은 과감히 생략한다.

4. 이해가 안되는 부분은 빼고 전체적으로 읽는다.

읽은 후에 아래 질문에 답변을 해본다.

1. 저자가 뭘 하고 싶어 했는가?

2. 이 연구의 접근에서 중요한 요소는 무엇인가?

3. 독자는 이 논문을 스스로 이용할 수 있는가?

4. 독자는 참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 것이 있는가?

NLP List

• Generating sequences with recurrent neural networks (2013), A. Graves. pdf

• Recursive deep models for semantic compositionality over a sentiment treebank (2013), R. Socher et al. pdf

• Efficient estimation of word representations in vector space (2013), T. Mikolov et al. pdf

• Distributed representations of words and phrases and their compositionality (2013), T. Mikolov et al. pdf

• Distributed representations of sentences and documents (2014), Q. Le and T. Mikolov pdf

• Glove: Global vectors for word representation (2014), J. Pennington et al. pdf

• Convolutional neural networks for sentence classification (2014), Y. Kim pdf

• A convolutional neural network for modeling sentences (2014), N. Kalchbrenner et al. pdf

• Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation (2014), K. Cho et al. pdf

• Sequence to sequence learning with neural networks (2014), I. Sutskever et al. pdf

• Neural machine translation by jointly learning to align and translate (2014), D. Bahdanau et al. pdf

• Neural turing machines (2014), A. Graves et al. pdf

• Memory networks (2014), J. Weston et al. pdf

• Conditional random fields as recurrent neural networks (2015), S. Zheng and S. Jayasumana. pdf

• Effective approaches to attention-based neural machine translation (2015), M. Luong et al. pdf

• Teaching machines to read and comprehend (2015), K. Hermann et al. pdf

• Exploring the limits of language modeling (2016), R. Jozefowicz et al. pdf

• Neural Architectures for Named Entity Recognition (2016), G. Lample et al. pdf