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写一写自己的一些想法吧，目前我正在做多目标领域的一些事情，也遇到了复现论文的一些问题，我认为有以下几点需要注意的地方。复现算法的前提是能理解算法，这需要对提出算法的论文本身有深入的理解，理解作者提出这个算法要解决什么问题，相比之前的同领域算法有什么改进，为什么...
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…
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。
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(｡
为什么现在大多数论文复现不了成了常态？.最近了很多篇论文，跟原文的结果都差的很多，以前还觉得自己搞错了，但一次课上全班40多人都复现复现不了的时候才发现原来真的有问题！.导致我现在复现….我佛了。.电气工程方向，大家都在用...
老师会重点讲解论文中的模型原理，深入拆解模型结构，对关键公式逐步推导，让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的，掌握实验手段及结果，老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点，节约你自己摸索的时间。Step3：讲透代码复现
理想情况下，完全的可复现性意味着阅读一篇科学论文就应该能直接让你掌握完成以下3个步骤所需的所有信息：.1）设置相同的实验；.2）遵循相同的方法；.3）获得类似的实验结果。.如果我们可以完全基于论文中提供的信息从上面的步骤（1）一直完成到...
复现两篇论文中的时间序列预测模型星期二,08.十月201903:27下午注：论文实现代码和论文.pdf都在git账号下，欢迎交流讨论论文题目：LearningtoMonitorMachineHealthwithConvolutionalBi-DirectionalLSTMNetworks
前言：网上关于使用pytorch复现SRCNN的文章和代码已经多如牛毛，为什么我还要写这篇文章呢？这是因为在我一开始学习超分辨率网络时，发现网上的代码并没有严格按照论文中的表述进行复现，对数据的处理和评价指标P…
代码复现预测MNIST的模型构建论文中提供了预测MNIST所用的网络架构，由四个卷积层，两个池化层和两个全连接层组成，此处需要注意的是Softmax不直接出现在网络结构中，而是通过损失函数进行表示，因此模型中最后一层以全连接层结束。
写一写自己的一些想法吧，目前我正在做多目标领域的一些事情，也遇到了复现论文的一些问题，我认为有以下几点需要注意的地方。复现算法的前提是能理解算法，这需要对提出算法的论文本身有深入的理解，理解作者提出这个算法要解决什么问题，相比之前的同领域算法有什么改进，为什么...
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…
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。
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(｡
为什么现在大多数论文复现不了成了常态？.最近了很多篇论文，跟原文的结果都差的很多，以前还觉得自己搞错了，但一次课上全班40多人都复现复现不了的时候才发现原来真的有问题！.导致我现在复现….我佛了。.电气工程方向，大家都在用...
老师会重点讲解论文中的模型原理，深入拆解模型结构，对关键公式逐步推导，让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的，掌握实验手段及结果，老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点，节约你自己摸索的时间。Step3：讲透代码复现
理想情况下，完全的可复现性意味着阅读一篇科学论文就应该能直接让你掌握完成以下3个步骤所需的所有信息：.1）设置相同的实验；.2）遵循相同的方法；.3）获得类似的实验结果。.如果我们可以完全基于论文中提供的信息从上面的步骤（1）一直完成到...
复现两篇论文中的时间序列预测模型星期二,08.十月201903:27下午注：论文实现代码和论文.pdf都在git账号下，欢迎交流讨论论文题目：LearningtoMonitorMachineHealthwithConvolutionalBi-DirectionalLSTMNetworks
前言：网上关于使用pytorch复现SRCNN的文章和代码已经多如牛毛，为什么我还要写这篇文章呢？这是因为在我一开始学习超分辨率网络时，发现网上的代码并没有严格按照论文中的表述进行复现，对数据的处理和评价指标P…
代码复现预测MNIST的模型构建论文中提供了预测MNIST所用的网络架构，由四个卷积层，两个池化层和两个全连接层组成，此处需要注意的是Softmax不直接出现在网络结构中，而是通过损失函数进行表示，因此模型中最后一层以全连接层结束。
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