从深度学习研究开始,需要理解基本概念,如神经网络、优化和反向传播。学习TensorFlow或PyTorch等常用于实验的框架。
选择感兴趣的特定领域,如计算机视觉,NLP或生成模型,并在arXiv等平台上研究相关研究论文。重新实现现有的论文,以理解方法,并为新颖的贡献奠定基础。
与学术或行业导师合作,并参与挑战,如Kaggle或NeurIPS比赛,以获得曝光。通过会议和研讨会了解最新进展对于取得进展也至关重要。
从深度学习研究开始,需要理解基本概念,如神经网络、优化和反向传播。学习TensorFlow或PyTorch等常用于实验的框架。
选择感兴趣的特定领域,如计算机视觉,NLP或生成模型,并在arXiv等平台上研究相关研究论文。重新实现现有的论文,以理解方法,并为新颖的贡献奠定基础。
与学术或行业导师合作,并参与挑战,如Kaggle或NeurIPS比赛,以获得曝光。通过会议和研讨会了解最新进展对于取得进展也至关重要。
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