有的机器学习论文中有大量的数学公式和推导过程，读这样的论文往往很是费力费时。为了了解阅读这样的论文的技巧，Reddit 用户 thebackpropaganda 提出了自己的问题：理解机器学习论文读什么书比较好？要读懂数学内容很多的机器学习论文，我又该读什么书？问题发出后反响热烈，很多「过来人」都分享了自己经验和看法。机器之心从中选择了部分进行编译介绍，更多经验可参阅原帖（地址见文后）。

schmook 的回答：

「太多数学（math heavy）」有两种可能的含义。你是指哪种？

一篇「太多数学的论文」可能是指：有很长的公式的论文，有复杂公式的大量代数运算和操作。

当你阅读一篇论文时，开奖，你不会只读一次。你首先要阅读标题，然后你要决定要不要读摘要，读完摘要你还要决定是否浏览结果，之后你再决定是否浏览整个文本，等等。人生苦短，要读的文章实在太多了。

要读懂一篇有很多代数运算的论文，秘诀是不要在第一次阅读时就去理解代数部分。这是大多数学生都会犯的错。在第一次阅读时，你不需要理解一个长计算过程的所有步骤。你大略看看并且假设它就是对的，着重看看其中的关键步骤即可。阅读那些公式之间用英语写的内容。阅读结果，阅读结论。当你大概理解了这篇该死的论文在说什么之后，然后再考虑要不要花时间去琢磨那些代数部分。别被你不理解的部分困住。假设它们是对的，然后继续阅读。后面可以回过头再来看。如此反复直到你完全搞懂。

当你像一位「应用数学家」一样熟练时，你就有能力只需略览代数部分就能或多或少理解这部分的内容、想要实现的目的以及需要做哪些步骤。没人能快速阅读对复杂公式的长操作，所以你不需要一开始就读这些。你只需要粗略看看，然后每一次复读都关注越来越细的细节。

另外，你也应该注意，计算中很多时候都会有错误。在第一次阅读时就找到这些错误是不可能的。大多数时候这些错误与这篇文章想要得到的结论无关，但它们会让你困惑，阻碍你对这些代数内容的理解。如果你之前已经有了大概的了解，就能更容易发现这些错误。

另外，当你查看这些等式时，你要确保你能理解这些等式的实际意义。我相信你知道这些等式的数学含义，但你明白这些等式的物理意义吗？（抱歉，因为我是物理学家，所以我只知道这个比喻。）你知道该怎样用普通语言解释给我听吗——这个等式说明了这个特定系统在做什么？你可以说出这样的话吗——「当你最大化 ELBO，这个近似后验将与似然项中的数据允许的先验相似」？这就是 ELBO 表达式背后的「物理意义」。当你达到这种程度时，推理长长的代数操作就轻松多了。要怎样达到这种程度？读大量论文，做大量计算。别无他法。

另一种「太多数学」的论文是指使用了非常形式化的数学语言而且依赖于（有时候是过分依赖或不必要依赖）许多形式的数学概念的论文。比如它引用了勒贝格测度、Radon-Nikodym 导数、西格玛代数等等。

对我来说，这读起来要难得多，因为它们会让我的胡说八道检测器困惑。所有形式部分看起来都很重要。但技巧是一样的：首先略看。现在还无需查阅维基百科了解并记住什么是博雷尔分层（Borel Hierarchy）。留在后面来做吧，你甚至可能不会读这篇论文第二遍。

另外，也可以将形式概念替换成普通场景中的特定案例。很多时候，人们使用形式数学的原因是保证安全，防止出现什么怪异的案例毁了他们的推理。就像是一个自作聪明的在读数学博士问：「哦，要是这个函数是连续的但任何地方都不可微分呢？这仍然有效吗？」所以，你应该假设没有这样自作聪明的人，并用比率来替代所有的 Radon-Nikodym 导数、用好用的黎曼积分的简单函数来替代所有测度，并且假设这个论文作者在卖弄自己，你不需要这些富丽的辞藻来理解他所说的内容。

有时候这种方法不管用，而你又确实应该读那篇充满了形式数学的论文，因为数学在其中发挥了重要作用。那就只有硬着头皮上了。如果你像我一样，形式数学不是长项，那就要花点时间和功夫了。

PassiveAgressiveHobo 的回答：

当我开始阅读论文时，我总是会试图一次性理解所有东西。我总是会卡在小细节上，因为沮丧，大多时候我都不能读完这些论文。后来我看到了这篇论文《如何阅读论文》：，j2直播，现在我正在尝试使用其中的技巧来提升我的阅读能力，目前来看，效果良好。

__boo__ 的回答：