Deep Learning
বাংলা
Chapter 62

রিসার্চ পেপার পড়া

Reading Research Papers
📚 কেন পেপার পড়বেন?
AI field-এ knowledge ৬ মাসেই পুরনো হয়ে যায়। Textbook লেখা হবার আগেই SOTA পাল্টে যায়। তাই serious AI engineer/researcher হতে হলে পেপার পড়া obligatory skill।

পেপার কোথায় পাবেন

  • arXiv.org — cs.LG, cs.CL, cs.CV section। Preprint, peer-review-এর আগে।
  • Papers With Code — code+benchmark সহ পেপার।
  • Hugging Face Daily Papers — community-curated trending list।
  • Google Scholar — citation graph follow করতে।
  • Conference proceedings — NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR, EMNLP।

৩-Pass Reading Method (Keshav)

Pass 1 — 5-10 মিনিট (Skim)

  • Title, Abstract, Introduction পড়ুন।
  • Section heading-গুলো scan করুন।
  • Conclusion পড়ুন।
  • Reference-এ পরিচিত নাম খুঁজুন।
  • প্রশ্ন: এটা কী category-র? কোন assumption? Contribution কী?

Pass 2 — 1 ঘণ্টা (Read)

  • Figure, table, graph মনোযোগ দিয়ে দেখুন।
  • Math/proof skip করুন, কিন্তু intuition নিন।
  • মূল contribution + result note করুন।
  • Related work mark করুন future reading-এর জন্য।

Pass 3 — 4-5 ঘণ্টা (Reproduce mentally)

  • প্রতিটি assumption challenge করুন।
  • "আমি হলে কীভাবে করতাম" — ভাবুন।
  • Math derive করুন।
  • Reproducibility — code/dataset পাওয়া যায়?
  • Limitation/weakness খুঁজুন।

যেসব পেপার সব AI engineer-এর পড়া উচিত

  1. AlexNet (2012) — Deep learning revolution-এর শুরু।
  2. ResNet (2015) — Skip connection।
  3. Attention is All You Need (2017) — Transformer।
  4. BERT (2018) — Bidirectional pretraining।
  5. GPT-2/3 — Scaling law।
  6. CLIP (2021) — Multimodal contrastive।
  7. Diffusion Models Beat GANs (2021)।
  8. LoRA (2021) — Parameter-efficient FT।
  9. Chinchilla (2022) — Compute-optimal scaling।
  10. LLaMA (2023) — Open foundation model।

Note-taking ও Tools

  • Zotero / Mendeley — reference manager।
  • Obsidian / Notion — পেপার summary + linking।
  • SciSpace / Elicit — AI দিয়ে paper Q&A।
  • Connected Papers — related paper graph।
  • প্রতি পেপারে এই template: Problem → Method → Result → Limitation → My takeaway।
💡 অভ্যাস গড়ুন
সপ্তাহে অন্তত ১টি পেপার pass-1 + ১টি deep read। ৬ মাস পরে আপনি field-এর trend নিজেই predict করতে পারবেন।

সারসংক্ষেপ

✨ এই অধ্যায়ে যা শিখলাম
  • পেপারের উৎস — arXiv, PWC, HF, conference।
  • 3-pass reading — skim → read → reproduce।
  • Must-read 10টি foundational paper।
  • Tools — Zotero, Obsidian, SciSpace।
পূর্ববর্তী
অ্যাডভান্সড প্রজেক্ট
পরবর্তী
পেপার রিপ্রোডিউস