深度学习研究论文源码

不是的。1、对评审非常不友好。某些论文作者中只给伪代码，但是用伪代码去复现论文的结果是很困难的。因为对于深度学习来说，每个细微的参数都很重要，一点差别就可能导致结果无法复现。而开放代码更容易让你的论文通过评审。从2019年开始，ICML增加了论文可重复性作为评审考察的因素。2、对科研人员不公平。一些科研人员无法获得大量的计算资源。如果某个大团队发布了一篇论文，而一个研究生需要用到其中的结果应该怎么办？指望他一个人复现上百人工程团队的的研究成果吗？这显然是不现实的。公开代码能让科研人员紧跟最新研究成果，对保持学术界的竞争力至关重要。

打开app软件就行。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文，基于深信度网（DNB）提出非监督贪心逐层训练算法，未解决深层结构相关的优化难题出现的论文。