本文分享了如何高效地搜索深度学习领域的论文。通过选择感兴趣的主题，列出关键词，结合Google Scholar、会议论文库和在线论文图书馆，可以找到相关资源。在筛选过程中，考虑作者背景、发表日期和引用次数，以获取高质量的论文。
全文共2086字，预计学习时长4分钟
图片来源：unplash
斯坦福大学吴恩达教授在计算机科学课上阐述如何在人工智能领域出类拔萃时说到：
深度学习的发展势如破竹，即便已掌握了深度学习的基础知识，在研究特定应用程序时，仍需阅读论文以紧跟最新趋势。
吴恩达教授分享了一个简单有效的阅读计划技巧。包括以下步骤:
· 选择一个感兴趣的话题(如语音识别、文本摘要、GANs图像生成)。
· 列出包含10-20篇论文/期刊/博客的文献清单。
· 逐步把文章量扩大到50篇以上。
此外，吴恩达教授还分享了几个查找资源的地方，如Twitter,Machine Learning subreddit（https://www.reddit.com/r/MachineLearning/）,NIPS（https://nips.cc/）,ICML（https://icml.cc/）和ICLR（https://iclr.cc/）(后三者为机器学习会议)。
那么就这个方法来说，制定合适的论文清单需要花多少时间和精力?本文将传授你一些小技巧。
如何开始？
第一步，选定主题/问题。在笔者的案例中，主题是如何将深度学习应用于各种类型贷款(抵押贷款、个人贷款、信用卡等)的信用风险评估。
一旦确定了主题就列出相关关键词。笔者的关键词是:信
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