博士期间科研计划


博士期间科研计划

[TOC]

提前说:

已经博士二年级下学期了,准备开始好好安排好博士的剩下时间的学习和生活,总结一下前两年的学习,展望下以后的学习。

内容主要包括:科研基础部分、论文阅读部分。

  • 科研基础分部包括:数学基础、科研基础、写作基础、编程基础、工具基础等
  • 论文阅读部分包括:GNN论文、GCN论文、GAT论文、GAE论文等

1、科研基础

科研基础部分主要是用来弥补科研中的不足,有许多不足,都需要补充,每个部分都需要补充。

1.1 数学基础

数学基础主要有线性代数、傅里叶变换、概率论、高等数学、统计学、凸优化等内容

1.2 科研基础

科研基础主要有机器学习、深度学习、图审计网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。

1.2.1 机器学习

主要用于开始学习机器学习的入门工作。经过查看知乎等网站,搜索到本领域的科研入门的学习资料,吴恩达的《机器学习》位于推荐的榜首。所以第一步主要是学习吴恩达机器学习的内容,等学完该视频然后再考虑其他的内容。

1.2.1.1 吴恩达《机器学习》

  1. 吴恩达机器学习第一章

1.3 写作基础

写作基础部分主要包括的内容有四本书的内容,《Science Research Writing》《Academic Phrasebank》《The Elements of Style》《Style Lessons in Clarity and Grace》,还包括其他写作方面的视频等。

1.4 编程基础

编程基础还是很重要的,主要包括数据分析库、数据可视化库、机器学习库、计算机视觉课、自然语言处理库等。

1.5 工具基础

工具基础主要是一些科研方面的工具,主要包括Zotero、Origin、LaTex等。

2. 论文阅读部分

论文阅读部分主要是对图神经网络论文的阅读记录。主要包括:GNN论文、GCN论文、GAT论文、GAE论文、GGN论文、GSN论文等。

2.1 GNN论文

GNN论文部分主要是记录GNN综述论文。

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