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以出论文为目的，如果你用的不是别人论文里的数据，到头来不也还是要复现。打榜或者做和别人一样task一样数据的工作，那就不用复现了。另外，undergraduates出于学习目的，复现经典论文当然也是可以的（甚至我觉得是必须的）。复现有困难可以试着联系
目前正在复现一篇paper的代码，工作还没有完成，这里作为自己的经验总结。首先必须得说，复现他人的程序实在是迫不得已的事情。要么源码无法要到，要么就是不符合自己的编程习惯或者输入输出不能够对应得上。通过p…
编故事，写小说，看上去逻辑挺清晰的，但是不给别人复现的机会。理想的论文什么样？1.效果可以复现，论文里每一个实验逻辑都很通畅，论文所有实验形成的逻辑链完备，使用公开数据集，效果和论文基本一致。能够达到这种的一般是领域内...
大佬DanielHolden：为什么你不能复现那些论文的结果？.-何雨龙-博客园.DanielHolden在角色动画和深度学习的领域做了很多出色的工作，我偶然看到他的一篇博文，很受启发。.因为真的喜欢，所以我尝试翻译大体内容，分享他的经验之谈。.以下出自DanielHolden...
我当时在复现论文的时候，在网上搜索了相关的内容，但是可参考的内容少之又少。为此，我将自己复现第一篇论文的心路历程以及经验教训记录下来，希望可供将来复现科研论文的同学借鉴。在某个风和日丽…
同时，我也很好奇复现一篇论文是不是对过去数月时间的最佳利用。一方面，我确实感觉到了机器学习工程能力的提升。我在识别常见的强化学习实现错误上更有自信了；我的工作流程在整体上变得更好了；从这篇特定的论文中，我学到了关于分布式TensorFlow和非共时设计的很多东西。
1.pdf.过一些深度强化学习，你也可以训练木棍做后空翻.我曾经看到过一些建议：复现论文是提高机器学习能力的一种很好的方法，这对我自己来说是一个有趣的尝试。.LearningfromHumanPreferences的确是一个很有意思的项目，我很高兴能复现它，但是回想起来这段...
复现论文实验一直是一大难题，或者说复现实验达到论文中精度是一大难题。绝大部分时候我们很难复现到媲美原文的精度，这很大原因是神经网络的参数众多，优化技巧众多，参数初始化等一些列问题，一般论文中对不会对小细节的处理进行描述或者他们有着一些不为人知的“trick”，所以我们...
我认为容易复现的工作对于别人来说可能就很难，反之亦然。例如，我不能复现基于贝叶斯或公平性的论文，但我不相信这些领域的工作是完全不可...
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
以出论文为目的，如果你用的不是别人论文里的数据，到头来不也还是要复现。打榜或者做和别人一样task一样数据的工作，那就不用复现了。另外，undergraduates出于学习目的，复现经典论文当然也是可以的（甚至我觉得是必须的）。复现有困难可以试着联系
目前正在复现一篇paper的代码，工作还没有完成，这里作为自己的经验总结。首先必须得说，复现他人的程序实在是迫不得已的事情。要么源码无法要到，要么就是不符合自己的编程习惯或者输入输出不能够对应得上。通过p…
编故事，写小说，看上去逻辑挺清晰的，但是不给别人复现的机会。理想的论文什么样？1.效果可以复现，论文里每一个实验逻辑都很通畅，论文所有实验形成的逻辑链完备，使用公开数据集，效果和论文基本一致。能够达到这种的一般是领域内...
大佬DanielHolden：为什么你不能复现那些论文的结果？.-何雨龙-博客园.DanielHolden在角色动画和深度学习的领域做了很多出色的工作，我偶然看到他的一篇博文，很受启发。.因为真的喜欢，所以我尝试翻译大体内容，分享他的经验之谈。.以下出自DanielHolden...
我当时在复现论文的时候，在网上搜索了相关的内容，但是可参考的内容少之又少。为此，我将自己复现第一篇论文的心路历程以及经验教训记录下来，希望可供将来复现科研论文的同学借鉴。在某个风和日丽…
同时，我也很好奇复现一篇论文是不是对过去数月时间的最佳利用。一方面，我确实感觉到了机器学习工程能力的提升。我在识别常见的强化学习实现错误上更有自信了；我的工作流程在整体上变得更好了；从这篇特定的论文中，我学到了关于分布式TensorFlow和非共时设计的很多东西。
1.pdf.过一些深度强化学习，你也可以训练木棍做后空翻.我曾经看到过一些建议：复现论文是提高机器学习能力的一种很好的方法，这对我自己来说是一个有趣的尝试。.LearningfromHumanPreferences的确是一个很有意思的项目，我很高兴能复现它，但是回想起来这段...
复现论文实验一直是一大难题，或者说复现实验达到论文中精度是一大难题。绝大部分时候我们很难复现到媲美原文的精度，这很大原因是神经网络的参数众多，优化技巧众多，参数初始化等一些列问题，一般论文中对不会对小细节的处理进行描述或者他们有着一些不为人知的“trick”，所以我们...
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超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
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