问：深度学习论文要放模型收敛图吗?
- 答：要。深度学习是人工神经网络的研究的概念，在论文写作时，为了使得自己的论点更具有真实性以及可行性，要放模型收敛图。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
问：深度学习方向科研工作的神器有哪些？
- 答：深度学习方向的科研工作常用的神器有：
大型 GPU 集群：用于训练大型深度学习模型，能够提升训练速度。
大型数据集：用于训练深度学习模型，能够提升模型泛化能力。
开源深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，能够方便构建和训练深度学习模型。
可视化工具：如 TensorBoard、Weights & Biases 等，能够方便观察模型训练过程和结果。
论文写作工具：如 LaTeX、Overleaf 等，能够方便撰写高质量论文。
问：AI论文写作指南01
- 答：1.科学研究的定义
人工智能与机器学习：
完整流程
步骤
通过一定的方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系，记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识。科学文献不仅仅只有学术论文！
期刊、会议和学位论文
维基百科、专业书籍
确定研究关键字：
什么论文值得读？
研究领域内无人应用过机器学习方法，而传统方法存在机器学习可以解决的问题。
研究领域内目前已有主流方法所存在的缺陷。
MATLAB
优点：
库函数丰富、不同OS上可以使用。
缺点：
深度学习库运行慢。
PyTorch
优点：
使用方便、参考文档丰富、适合研究使用。
缺点：无成熟的可视化接口，导出的模型较难移植。
TF：
优点：可视化程度高，说明文档高。
劣势：运行速度一般。
