2023-10-04 Meeting #1

 

Piemērs Bayes Neural Nets pētījumam no pagājuša gada (Izlasi tālāko pētījumu sadaļu)

  1. http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-10-4-740836F8-31CC-4C62-B8CE-4F7F59F3CF39.pdf

  2. http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-10-4-10350892-CEC6-4355-91FA-476AC97BFEBE.pdf

TODO:

  1. Pēc piemērēm zemāk sagatavot SLR table, kas atbild uz jautājumiem

    1. Kādas metodes un uzdevumi tiek salīdzinātas Variational Infernece/Bayes Neural Nets petījumos pret Neural Networks?

    2. Kādi tasks, datasets un metrics ir šajos pētījumos?

    3. Sākumam: Robustness, cleanliness, stability of models or data? ko vēl pēta šajā laukā?

  2. Sagatavo nelielu report par iespējām, kuras citi identificējuši Variational Infernece/Bayes Neural Nets advantages over ANN (Artificial Neural Networks)

 

Piemēri kā veidot atskaites pirms tikšanām

Izmantojot Google Docs, Notion, Evernote vai ko citu:

Piemēri atskaitēm: http://share.yellowrobot.xyz/1650910330-example-reports

Example SLR

Best tool for reading PDFs (or find others using langchain):

  1. https://chatpdf.com

 

Examples of SLR tables:

  1. https://puupuls.notion.site/SLR-Tabula-1-04cafc5ed342497b92629b87c2c1e548

  2. https://www.evernote.com/shard/s736/sh/2c598470-3b41-6a1c-d629-3fa44ec1e0c3/c340ef470d5f0d9391b709d03751445f

 

Examples of SLR:

  1. http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-2-28-62301A6A-9494-43EE-B86B-007AF6F685EB.pdf

  2. https://sci-hub.hkvisa.net/10.1016/j.infsof.2008.09.009

  3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950584908001390

  4. http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-2-28-0CCAE1B2-6579-4F45-97E3-A12AEDA732B0.pdf

 

Tool to access any publication:

  1. http://sci-hub.hkvisa.net

 

Use these databases for searching papers:

  1. http://semanticscholar.org

  2. http://researchrabbitapp.com

  3. https://deeplearn.org

  4. https://scirate.com

  5. https://arxiv-sanity-lite.com

  6. http://perplexity.ai (academic section)

  7. https://typeset.io

 

Obligāti datu kopām pārmeklēt līdzīgas ar:

  1. http://zenodo.org

  2. http://paperswithcode.com

 

 

Izveidot un nosharot SLR (Systematic Literature review tabulu)

  1. Atrast datu kopas

  2. Atrast SOTA (State of the Art) metrikas un vērtības katrai kopai

  3. Atrast metodes - dažādas kļūdas funkcijas, modeļu arhitektūras, pre-processing, post-processing

  4. Tabula - kolonas:

    1. Nr - Vismaz 20 pētījumi

    2. Gads

    3. Nosaukums

    4. Keywords

    5. Links uz pētījumu

    6. Links uz Github ja ir (vēlams)

    7. Organizācija (universitāte, firma)

    8. Citātu skaits (Semantic schollar)

    9. Datu kopas (kuras tiek izmatotas) - Ja nav publicēta vai nav info par datu kopu: NAV

    10. Metrikas un Rezultāti (kuras tiek izmantotas, lai noteiktu metodes darbību uz katru datu kopu), ja nav precīzi rezultāti, tad: NAV

    11. Modelis (kāda ir modeļa arhitektūra), var būt arī NE DL modelis

    12. Metode (kas ir galvenā metode, kura tiek izmantota)

    13. Tālākie pētījumi (ko iesaka vēl pētīt)