papers

项目介绍：Papers

项目背景

Papers项目由作者自2018年以来对所阅读的研究论文进行分类、注释和评论构成。在过去的五年中，作者已阅读并记录了超过430篇的研究论文。在2023年6月，作者撰写了一篇博客文章，分享了他在五年内阅读300篇论文的经验和意义。他探讨了为何大量阅读论文是重要的，以及他是如何组织这些阅读工作的，并提供了一份特别有趣的30篇论文清单，还包括一些相关的论文统计数据。

分类细节

Papers项目中的论文被分为了多个类别，以便于系统化阅读和研究。其中一些主要的类别包括：

• 不确定性估计
• 集成学习
• 随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）
• 变分推断
• 分布外检测
• 深度学习的理论特性
• 生成对抗网络（GAN）
• 正态流
• 医学/医疗健康的机器学习
• 物体检测、3D物体检测与追踪
• 数据和模型的分布转移
• 社会影响
• 自然语言处理（NLP）
• 表示学习
• 图神经网络

项目论文

自2018年起，作者每年都会阅读和分类多篇研究论文。下面介绍的部分论文摘自2024年的阅读记录，以说明项目的具体运作方式：

2024年已读论文示例

• 深度学习在乳腺癌风险预测中的应用：一项具有回顾性队列研究的论文，旨在通过分析正常女性供献者的乳腺组织，评估细胞衰老相关的核形态特征。这项研究旨在预测未来的乳腺癌风险，尽管部分医学背景可能令人难以评估研究结果的临床影响。

• 基于流动模型的数据生成与转移学习：这篇论文提出了一种称作"纠正流"的新方法，试图简化和解释数据生成过程，尽管具体方法过于冗长而不太适合会议论文格式。

• 癌症诊断与预后预测的病理学基础模型：论文中描述了一种新的模型，该模型通过使用60,000多种组织类型的WSIs进行训练，结合CLIP文本编码器来增强模型表现。尽管取得了一定的性能提升，作者期望能有更广泛和详细的评估。

结论

Papers项目是一个致力于分类和评审大量学术研究论文的庞大计划。通过这种结构化的方式，项目帮助作者理清科研思路、获取新知识，并为未来的研究提供丰富的理论基础和实践依据。这种方法不仅能提升科研人员对复杂话题的理解，也为业界贡献了大量潜在的框架和方法论探索。