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其他领域不了解，说下计算机的论文复现，目前有一年基础的研究生复现的时间大概在一天之内，但是想达到论文的指标还需要调参或者询问论文作者一些细节.编辑于2020-07-11.继续浏览内容.
最近在学机器学习，看的第一篇论文《MembershipInferenceAttackAgainstMachineLearningModels》，…两天复现？两年也不一定能复现。机器学习潜规则，很久没有放代码并没有人复现成功的，多半用了什么trick，很难复现，对小白来说更难。
所以我特别好奇，这个所谓的硕博论文抽查，一般的期限是多久？只查前一年毕业的，还是前五年毕业的？我个人感觉，硕士论文，一般要做，也做不出什么来，毕竟除了上课就做一年半或者两年，莫非还要期望硕士论文达到多高水平吗？无语
复现一篇深度强化学习论文之前请先看了这篇文章！.去年，OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验，不用经典的奖励信号来训练智能体，而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。.有篇博客专门讲了这个实验LearningfromHumanPreferences，原始论文是《Deep...
深度学习论文的复现一直是一个比较耗时的事情（感谢那些发paper带code的作者!）。与此同时，由于一些作者的编程习惯不太好（比如不写文档，不写注释），让阅读代码的速度也慢上不少。如果各位的代码能力不强，读起…
是的呀，我们毕业时说过，每年教育局都会抽查毕业论文，包括已经毕业的。查重不过会去除学位。删除|赞回应来自豆瓣App已注销2019-10-1110:34:42瑟瑟发抖，今年听说抽中了一个学的论文，她已经工作两年了...
论文官方提醒可以在这个网站提交提交代码。.也看到很多别人的data+code。.4.直接看论文。.有的论文直接在正文中告诉你相关模型，数据，代码在哪可以找到，.也有很多论文直接在脚注里面注明相关data,code的网址。.注意，不一定在首页和末尾，很可能...
前言：离上一次写博文已经快半年了，这半年我主要在忙两件事，一个是组里的企业项目，一个是我的第一篇学术论文。时间飞逝，转眼半年过去，从项目中诞生的一个想法最终转换成了我的第一篇学术论文，成功被AAAI接收，这对于刚刚开始博士生涯的我是莫大的鼓励。
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。
复现DRL算法的实际时间远多于预计时间Rahtz最终实现了复现论文的目标。他的博文除了给读者详细总结了一路走来的各种宝贵工程经验，更让大家从一个具体事例感受到了DRL研究实际上存在多大的泡沫、有多少的坑。
其他领域不了解，说下计算机的论文复现，目前有一年基础的研究生复现的时间大概在一天之内，但是想达到论文的指标还需要调参或者询问论文作者一些细节.编辑于2020-07-11.继续浏览内容.
最近在学机器学习，看的第一篇论文《MembershipInferenceAttackAgainstMachineLearningModels》，…两天复现？两年也不一定能复现。机器学习潜规则，很久没有放代码并没有人复现成功的，多半用了什么trick，很难复现，对小白来说更难。
所以我特别好奇，这个所谓的硕博论文抽查，一般的期限是多久？只查前一年毕业的，还是前五年毕业的？我个人感觉，硕士论文，一般要做，也做不出什么来，毕竟除了上课就做一年半或者两年，莫非还要期望硕士论文达到多高水平吗？无语
复现一篇深度强化学习论文之前请先看了这篇文章！.去年，OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验，不用经典的奖励信号来训练智能体，而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。.有篇博客专门讲了这个实验LearningfromHumanPreferences，原始论文是《Deep...
深度学习论文的复现一直是一个比较耗时的事情（感谢那些发paper带code的作者!）。与此同时，由于一些作者的编程习惯不太好（比如不写文档，不写注释），让阅读代码的速度也慢上不少。如果各位的代码能力不强，读起…
是的呀，我们毕业时说过，每年教育局都会抽查毕业论文，包括已经毕业的。查重不过会去除学位。删除|赞回应来自豆瓣App已注销2019-10-1110:34:42瑟瑟发抖，今年听说抽中了一个学的论文，她已经工作两年了...
论文官方提醒可以在这个网站提交提交代码。.也看到很多别人的data+code。.4.直接看论文。.有的论文直接在正文中告诉你相关模型，数据，代码在哪可以找到，.也有很多论文直接在脚注里面注明相关data,code的网址。.注意，不一定在首页和末尾，很可能...
前言：离上一次写博文已经快半年了，这半年我主要在忙两件事，一个是组里的企业项目，一个是我的第一篇学术论文。时间飞逝，转眼半年过去，从项目中诞生的一个想法最终转换成了我的第一篇学术论文，成功被AAAI接收，这对于刚刚开始博士生涯的我是莫大的鼓励。
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。
复现DRL算法的实际时间远多于预计时间Rahtz最终实现了复现论文的目标。他的博文除了给读者详细总结了一路走来的各种宝贵工程经验，更让大家从一个具体事例感受到了DRL研究实际上存在多大的泡沫、有多少的坑。
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