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循环杂志发表论文（循环杂志是sci吗）(2)
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摘要：创造新积木的resnet很大程度上受到了highway network的启发，将x直接连接到下一层的概念在论文发表后，实际上看起来相当直观，为什么别人想不到呢？ 这个
创造新积木的resnet很大程度上受到了highway network的启发，将x直接连接到下一层的概念在论文发表后，实际上看起来相当直观，为什么别人想不到呢？ 这个问题我也在问自己。 o(_) o是哈哈~。 再举一个例子，Conv层如何层叠，是同型的Conv层叠，还是不同的kernel size的Conv层叠，这就是alexnet、googlenet等不同的卷积网络的不同
现在，谷歌也以利用遗传算法等自动找到新积木的，发表了很多高水平的论文。 如果我告诉大科学家他们只是积木堆放的不同，“虽然没有别的办法，但我记得很熟”，他们会不会生我的气呢？
用于不同积木形状场景的注意机制最先出现在NLP领域，后来进入了语音识别与合成领域和CV计算机视觉领域。 只是同一个积木用于不同的场景。 最先发现新应用场景的人成了他领域的大神。 如果我说大神只是个搬运工，我相信大神也会打我。
以上三种未必都能概括全面，但我认为能做以上任何一种都是个好主意。 当然，“积木游戏”要想玩得好，就需要“多玩”。 多玩意味着看论文，了解人怎么玩，熟练的人怎么玩，学会用别人的玩，最后自己找到新的玩法，反复训练自己的新玩法熟练，多玩旧的。 你是终极玩家。
综上所述，深度学习并不容易，但不需要想得复杂。 相信只要运用以上三条，自由创新，大胆实践实验，很快就能出很多高水平的论文。
两句话的总结：
1 .实践是检验真理的唯一标准。
2 .他不在，但很熟练。
文章来源：《中国循环杂志》 网址: http://www.zgxhbjb.cn/zonghexinwen/2022/1209/585.html