来源：新智元

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本文从研究人员、审稿人和读者的角度来探讨优秀论文的写作过程，值得细细品味。

[ 导读 ]近期，Deepmind 和纽约大学研究科学家一起作了一场关于如何撰写一篇优秀的研究论文的专题会议，从研究人员、审稿人和读者的角度来探讨写作过程，值得研究人员细细品味。

Deepmind 和纽约大学研究科学家一起作了一场关于如何撰写一篇优秀的研究论文的专题会议，从研究人员 (通过写作来提高你自己的理解)，审稿人(避免被拒绝的常见陷阱) 和读者 (传达你的信息并使你的作品尽可能有影响力) 的角度来探讨写作过程，值得研究人员细细品味。

1. 微软首席研究员西蒙 · 佩顿 · 琼斯关于写作的 7 点建议：

• 不要等待：要写

• 确定你的主要想法

• 讲一个故事

• 打磨你的贡献点

• 相关工作：稍后再写

• 把你的读者放在首位

•  倾听读者的意见

    

西蒙 · 佩顿 · 琼斯（Simon PeytonJones，1958 年 1 月 18 日－），生于南非，英国计算机科学家，毕业于剑桥大学三一学院，以研究函数编程语言的实作与应用为主，特别是针对惰性函数编程语言（lazy functional languages）。他对 Haskell 编程语言的发展有很大贡献，为格拉斯哥大学的荣誉教授，也在剑桥大学指导博士生。

2. Deepmind Ulrich Paquet

Ulrich Paquet2007 年毕业于剑桥大学机器学习方向。随后在 Imense 从事人脸识别和图像检索工作。2011 年加入微软剑桥研究院 Xbox 项目组, 2015 年加入 Deepmind。

3. Deepmind Stephan Gouws

Google Brain Team 的研究科学家，也是最近炙手可热的 UniversalTransformers 作者之一。

4. Deepmind Nando de Freitas

Nando de Freitas 是一名来自牛津大学机器学习教授，也是牛津大学深度学习课程的主讲人。在 2000 年拿到 Trinity College 的博士学位后，1999 至 2001 年他在 UC Berkeley 担任博后，2001 至 2014 年在 University of British Columbia 担任教授，他还是加拿大高级科研学会（CIFAR）的一员，并拿到了许多学术类的奖项。

Nando 本人在其网站上这样简洁地描述他的兴趣：我想明白智能以及思考的机理。我的工具有计算机科学，统计学，数学和无尽的思考。2015 年 12 月 26 日，Nando de Freitas 加入了由 Reddit 管理的 AMA（Ask Me Anything）平台。

5. 纽约大学 Martin Arjovsky

著名的 Wasserstein GAN 作者之一，为解决 GAN 不稳定问题的 WGAN 在 2017 年 ICML 提出后再 Google scholar 上已经有了一千多引用。

6. 纽约大学 Kyunghyun Cho

机器翻译专家，Yoshua Bengio 的博士后，2015 年《Neural machine translation by jointly learning to align andtranslate》最早将 Attention 机制引入到机器翻译中。

附 PPT 全文：

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http://www.deeplearningindaba.com/uploads/1/0/2/6/102657286/research-paper-writing.pdf