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学术写作复现别人的论文结果是否有意义？复现别人的成果，也许可以发现其中的问题或技术关键点，为己所用；但是有时候受限于技术条件或expertknowledge，复现有时又是不可实现的。单纯...
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…
因此，我给那些把Reviewer2当敌人的研究生的建议是：在某些时候，成为你最恨的Reviewer2。在撰写论文时，仿佛你的耐心为0，仿佛缺少引文都会把你疯一样。你写的论文，就仿佛是要给那种因为你写论文而愤怒的人看的。
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。
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。
很多人在写论文时可能都会面临这个问题,在这个问题上你可能有“两怕”。第一,你怕别人都研究烂了,怀疑自己还能不能去研究;第二,你怕先前没有人研究过,没有人研究你也没得研究,因为你根本没有资料可用。那么,实际情…
观点3：论文本身应该包含足够多的细节，但是否开源是各人的自由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。
友友们，lz现在在写本科毕业论文，设计部分的模型是复现的一篇英文论文模型，就是根据论文的思路自己编程复现出类似的结果，目前写论文时前面绪论这些是自己根据各种文献综合来写的（就是硬凑字数），论文的设计部分就直接用了复现的模型，模型的分析推导和那篇英文文献基本相同...
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...
过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中，公开算法代码的只占6%，只有三分之一分享了测试数据，只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复…
学术写作复现别人的论文结果是否有意义？复现别人的成果，也许可以发现其中的问题或技术关键点，为己所用；但是有时候受限于技术条件或expertknowledge，复现有时又是不可实现的。单纯...
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…
因此，我给那些把Reviewer2当敌人的研究生的建议是：在某些时候，成为你最恨的Reviewer2。在撰写论文时，仿佛你的耐心为0，仿佛缺少引文都会把你疯一样。你写的论文，就仿佛是要给那种因为你写论文而愤怒的人看的。
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。
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。
很多人在写论文时可能都会面临这个问题,在这个问题上你可能有“两怕”。第一,你怕别人都研究烂了,怀疑自己还能不能去研究;第二,你怕先前没有人研究过,没有人研究你也没得研究,因为你根本没有资料可用。那么,实际情…
观点3：论文本身应该包含足够多的细节，但是否开源是各人的自由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。
友友们，lz现在在写本科毕业论文，设计部分的模型是复现的一篇英文论文模型，就是根据论文的思路自己编程复现出类似的结果，目前写论文时前面绪论这些是自己根据各种文献综合来写的（就是硬凑字数），论文的设计部分就直接用了复现的模型，模型的分析推导和那篇英文文献基本相同...
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...
过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中，公开算法代码的只占6%，只有三分之一分享了测试数据，只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复…
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