问：AI论文写作指南03
- 答：AI论文写作是当前热门话题，许多人对此感兴趣并想要学习。所以，我们提供了 AI 论文写作指南。
首先，要理解 AI 的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，这些技术可以让 AI 自行研究和生成论文。
其次，要注意论文的结构、语法和格式，这对论文的质量非常重要。建议乎袜在写作之前制作论文大纲，明确各个部分的内容和顺序，确保逻辑性和连贯性。
最后，要注意选择适当的文献资料，特别是最新研究成果和数据，以确保您的论文不过时。此外，还要注重科学研究的道德和防止抄袭。
总之，AI论文写作是一项挑战和机遇，我们需要细心研究、理性思考和创新思维，才能创造出高水平的高慧 AI 论文戚顷答。 - 答：在学术论文中，引言是用相对简短的篇幅来勾勒全文的基本内容和轮廓。
eg:
研究方向：人脸识别
背景设定：假定此时所有已提出的方法都是基于手工特征
当前问题：识别率不准确
提出方法：利用深度学习解决
1.用饥局橘一句话引出当前已经提出的属于本烂团文研究领域的方法。
xxx can be categorized into three fields: xxx, xxx, and xxx
xxx is/ are/ es very popular in xxx field since xxx
总结归纳：
2.概述目前已有的经典工作
总结各工作时，一般需要1-2句，不宜过长。总结时，需根据论文的研究内容，概述各工作的主要相关方法和优缺点。
3.总结目前已有的经典工作所存的问题。
一般来说，这一部分需要总结与本文内容相关的问题，并以此引出本腊脊文的Motivation。
本文研究综述段落包含了研究目的、方法和实验设计。
根据上段最后总结的现有方法的主要问题，提出本文的研究目的。
to address / solve / deal with xxx , this paper presents / proposes xxx
in this paper , we aims to xxx by xxx
As a consequence, this paper xxx
提出具体的解决方案。
提出验证方案
摘要和结论部分均属于总结性质的章节，完成全文其他部分，最后再进行摘要和结论的撰写。
问：如何更好地学习机器学习
- 答：先看看相关的图书：要有好几本作为参考，最好是角度差异大、深浅程度不同，比如系统的导论式的、深入数锋的有推导的、浅出的手把手的。它要充当不同学习过程中的工具书。
教程：比如Andrew Ng的、各种专题的博客，有针对地找相应的教程，相对着看， 资源比如51cto学院的课程跟书的表达方式毕竟是不一样的，也是很有益的信息源。
paper：比如学CNN的时候，就薯圆晌搜一堆论文来，集中一段时间看一轮，一定要有针对性，带着很明确的问号去看。
开源资源：很多很多东西，其实都有人做出来开源了，直接拿来用，一边用一边理解，甚至可以学习源码
关注这个领域：关注相关的会议期刊，关注大牛们（Hinton、Bengio、LeCun等）的动向，微博加一堆领域大牛每天看一眼他们分享什么上来。
至于视频学习，我个人不太喜欢，信息密度太低，效率太低，还不如多看些书和论文（当然，你如果想瞻仰大神们，还是可以看看的）。
基础知识：线代、统计、概率、数学分析；信息论方面基本概念要理解，比如要知道相对熵是什么意思和怎么算；凸优化和最优估计相关内容，在各种各样问题中都会遇到，学好了可以帮腔洞大忙。
机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计，虽然有很多现成工具，但是不熟悉优化问题的话，会很抓瞎。
模型总要熟悉几个吧，神经 （SAE、RBM、CNN等）、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣，挑一些自己以后可能常用到的多练习。
问：深度学习和传统机器学习相比有哪些优势?
- 答：一、数据依赖性
与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。
三、硬件依赖
深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU 主要用来高效优化矩阵运算，所以 GPU 是深度学习正常工作的必须硬件。与传统相比，深度学习更依赖安装 GPU 的高端机器。
二、特征处理
特征处理是将领域知识放入特征提取器里面来减少数据的复杂度并生成使学习算法工作的更好的模式的过程。特征处理过程很耗时而且需要专业知识。
深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，这是深度学习与传统机器学习算法的主要的不同。基陵尺于此，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。
例如，尝试在前边的层学习低等级的特征念汪明，然后学习部分人脸，然仔告后是高级的人脸的描述。更多信息可以阅读神经 机器在深度学习里面的有趣应用。
当应用传统机器学习算法解决问题的时候，传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题并逐个子问题解决最后结合所有子问题的结果获得最终结果。相反，深度学习提倡直接的端到端的解决问题。
