SCI论文创新思路

SCI论文创新思路

一、 创新的分类

1、算法创新

比如提出CNN、LSTM、GCN、Attention、GAN这些伟大的算法,图灵奖大佬或在路上的大佬

2、架构创新

提出Transformer这种新的架构

3、迁移创新

将NLP的Transformer应用到CV领域,打破了cv和nlp的壁垒

VIT

4、思想创新

预训练

5、方法创新

最多的还是基于Transformer,大多对注意力改进

6、组合创新

1、融合的方式:串行、并行

2、对模块进行微改,看起来具有创新性(可能没啥效果)

三四区=LSTM+Attention(变体,通道,概率稀疏注意力,金字塔注意力)+posion embedding

三四区=Transformer+Attention+cnn+pool+position embedding

组合创新,大有可为!!

二、组合创新的必要性

上限高低:上可顶刊顶会,下可三区四区EI

入场门槛:既可0论文入手,也可顶会下场

助人程度:上可任教读博,下可毕业无忧

三、组合创新的流程

一般的科研流程:

1、明确领域内存在的问题(广泛阅读基础,思考)

2、提出合适的算法去解决(明确每个算法的优点)
组合创新的流程:

1、提出一个组合模型(了解一些顶会顶刊的模型框架,以及具体的算法,并进行总结)

2、了解对应论文中的问题(明确论文的动机和贡献,动机是你的动机的一部分,贡献是你的贡献的一部分,模块来源于哪一篇论文,好好读)

四、组合创新举例

1、组合创新公式

组合创新=基准模型(Transformer、U-Net)+模块(Attention、GCN)

如果想发一区:

1)组合的方式:串行、并行、融合等

2)对模块进行微改,或是加入一些小trick,看起来具有创新性

2、生活中的例子

3、关于CV的例子

4、魔改的方法

组合创新=基准模型(Transformer、U-Net)+模块(Attention、GCN)

如果想发一区:

1)组合的方式:串行、并行、融合等

2)对模块进行微改,或是加入一些小trick,看起来具有创新性


相关推荐
renhongxia111 小时前
COVLM-RL:利用VLM引导强化学习实现自动驾驶的关键面向对象推理
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自动驾驶·逻辑回归
爱喝可乐的老王12 小时前
PyTorch搭建神经网络
pytorch·深度学习·神经网络
有Li12 小时前
3D CT图像的MedLSAM:定位并分割任何模型/文献速递-基于人工智能的医学影像技术
人工智能·深度学习·计算机视觉
咚咚王者12 小时前
人工智能之核心技术 深度学习 第九章 框架实操(PyTorch / TensorFlow)
人工智能·pytorch·深度学习
AI人工智能+12 小时前
联机手写签名识别技术通过采集书写时的压力、速度、轨迹等动态特征,构建独特的“行为指纹“
深度学习·联机手写签名识别·手写签名识别
大模型最新论文速读12 小时前
NCoTS:搜索最优推理路径,改进大模型推理效果
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理
盼小辉丶13 小时前
Transformer实战(35)——跨语言相似性任务
深度学习·自然语言处理·transformer
JOYCE_Leo1613 小时前
MPRNet: Multi-Stage Progressive Image Restoration-CVPR2021
深度学习·图像复原·all in one
阿杰学AI13 小时前
AI核心知识84——大语言模型之 AI Constitution(简洁且通俗易懂版)
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·ai伦理·ai宪法·ai constitution
陈天伟教授13 小时前
人工智能应用- 语言理解:02. 语言模型
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·语音识别