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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…
你是否曾经尝试实现一篇论文，结果发现一行这样的话："Westartfrom[Smithetal.2020]"，然后又发现，[Smithetal.2020]实际上是一串论文工作中的最新论文，这一串论文又是由一名博士生完成的五年工作，包含着大量未公开的代码？
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…
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
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。
吴恩达老师曾经说过，看一篇论文的关键，是复现作者的算法。然而，很多论文根本就复现不了，这是为什么呢？一、数据关系因为作者使用的数据比较私密，一般人拿不到，这种情况下，即使作者提供了源代码，但是读者却拿不到数据，也就没法复现算法。
论文代码是否应该公开已是争论已久的问题，有从业者呼吁通过代码提交减少当下各类论文中的「水分」，也有研发人员表示「代码提交」类问题得因「研究」而异。不过单从我们最关心的各类顶会而言，似乎可以简单从三个…
有些特性与可复现性无关，但我发现这些特性却最有趣。我回顾了到2017年为止，我试图实现的每一篇论文，并且基于两个准则对这些论文进行了筛选：（1）这种尝试实现论文的工作是否会因为看过发布的源代码而带有偏见；（2）与作者是否有私人关系。
论文本身就应该包含足够多的细节，这样其他人才能了解如何复现。分享代码可以让他人轻松地复现，但如果论文作者不愿分享的话，则需要在方法部分提供更多的细节，这样读者才能自行复现。决定是否分享代码是研究者的自由，别人无权干涉。
小白的经典CNN复现系列（一）：LeNet-1989之前的浙大AI作业的那个系列，因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到，所以我们先换一个系列开始更新博客，就是现在这个经典的CNN复现啦(｡
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…
你是否曾经尝试实现一篇论文，结果发现一行这样的话："Westartfrom[Smithetal.2020]"，然后又发现，[Smithetal.2020]实际上是一串论文工作中的最新论文，这一串论文又是由一名博士生完成的五年工作，包含着大量未公开的代码？
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…
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
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。
吴恩达老师曾经说过，看一篇论文的关键，是复现作者的算法。然而，很多论文根本就复现不了，这是为什么呢？一、数据关系因为作者使用的数据比较私密，一般人拿不到，这种情况下，即使作者提供了源代码，但是读者却拿不到数据，也就没法复现算法。
论文代码是否应该公开已是争论已久的问题，有从业者呼吁通过代码提交减少当下各类论文中的「水分」，也有研发人员表示「代码提交」类问题得因「研究」而异。不过单从我们最关心的各类顶会而言，似乎可以简单从三个…
有些特性与可复现性无关，但我发现这些特性却最有趣。我回顾了到2017年为止，我试图实现的每一篇论文，并且基于两个准则对这些论文进行了筛选：（1）这种尝试实现论文的工作是否会因为看过发布的源代码而带有偏见；（2）与作者是否有私人关系。
论文本身就应该包含足够多的细节，这样其他人才能了解如何复现。分享代码可以让他人轻松地复现，但如果论文作者不愿分享的话，则需要在方法部分提供更多的细节，这样读者才能自行复现。决定是否分享代码是研究者的自由，别人无权干涉。
小白的经典CNN复现系列（一）：LeNet-1989之前的浙大AI作业的那个系列，因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到，所以我们先换一个系列开始更新博客，就是现在这个经典的CNN复现啦(｡
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