興味のある分野の論文を読み、そのまとめをissueで管理したものである。
なぜissueで管理するのか
- labelによるタグ付けができる
- 読んだ本数がはっきりとわかる
なぜ論文を読むのか
- 書籍での知識を穴を補える
- 論文を読む訓練をできる
- 最新の研究動向について知ることができる
- インターンなどで研究に関する理解と知識量をアピールできる
論文の分野に関しては、基本的に機械学習分野中心であるが、神経科学や合成生物学、バイオインフォマティクスにも興味ある。機械学習分野の中では特に強化学習、GANなどに興味がある。また、機械学習の歴史の振り返りや、最新の研究テーマのキャッチアップなどもやっていきたいと思う。
テンプレートは落合陽一先生のフォーマットをベースとし、自分なりに工夫を加えたものである。 自分なりの工夫として、被引用数や論文誌情報なども論文の重要度を表す指標として併記する。論文は基本的に略読だが、熟読した際には7. （任意）より詳しい手法の理解を記載する。 また、現在論文のPDFから画像や表を説明文付きで抽出する方法を模索しており、それが完成したら画像付きでまとめることで復習しやすくなる。
- どんなもの？（Abstract,Conclusion）
- 先行研究と比べてどこがすごいの？（先行研究,どんな問題を解決した）
- 技術や手法の"キモ"はどこにある？(新規点,どう解決した)
- どうやって有効だと検証した？（実験手法）
- 議論はあるか？（未解決点,応用例）
- 次に読むべき論文？
- （任意）より詳しい手法の理解
- 著者，"タイトル，" ジャーナル名，voluem，no.，ページ，年
- Google Scholar 被引用数:
- 論文誌名：
- Cite Score 2020:
- SJR 2020:
- SNIP 2020:
- 国際会議:
- （準備中）