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一般情况其实这个是一种手艺吧，并且同样是强组，大组和小组各有特点。我是大组呆过，小组也呆过，各有特点，都难以取舍。本身TeamWork的话我听说有些配合的非常好的组（大牛+大牛组合，无打杂拖进度的）能早上九点看论文，晚上就能复现完测一轮然后academicinsight比较好的会疯狂的看…
你想象的复现过程:复现完了，跑一下实验，发现哇塞原来论文的结论这么神奇。实际的复现过程:先复现一个模块，发现卧槽怎么这么简单的一个模块会出现这么意想不到的结果，看看哪里错了。又复现一个模块，又发现掉进一个坑里，赶紧解决。
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…
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。
很多时候我们想要复现别人的研究成果，编程实现或者改进一个算法，我们都会涌现出一个强烈的愿望：啊我想要直接看作者的程序！哪怕自己掌握了算法梗概，也希望自己能够对一下答案~于是，慢慢总结了一下如何科学…
如果你希望处理一个强化学习项目，下面是一些更具体的注意内容。选择需要复现的论文分为几部分查找论文，并避免需要多个部分协同处理的论文。强化学习如果我们的强化学习是作为更大系统中的一个组件，请不要尝试自己实现强化学习算法。
小白的经典CNN复现（三）：AlexNet锵锵——本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦)，到了这里，我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了，并且从这一个
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...
选择需要复现的论文分为几部分查找论文，并避免需要多个部分协同处理的论文。强化学习如果我们的强化学习是作为更大系统中的一个组件，请不要尝试自己实现强化学习算法。
经典论文复现|基于深度学习的图像超分辨率重建.过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约54%的分享包含“伪代码”。.这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。.人工智能...
一般情况其实这个是一种手艺吧，并且同样是强组，大组和小组各有特点。我是大组呆过，小组也呆过，各有特点，都难以取舍。本身TeamWork的话我听说有些配合的非常好的组（大牛+大牛组合，无打杂拖进度的）能早上九点看论文，晚上就能复现完测一轮然后academicinsight比较好的会疯狂的看…
你想象的复现过程:复现完了，跑一下实验，发现哇塞原来论文的结论这么神奇。实际的复现过程:先复现一个模块，发现卧槽怎么这么简单的一个模块会出现这么意想不到的结果，看看哪里错了。又复现一个模块，又发现掉进一个坑里，赶紧解决。
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…
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。
很多时候我们想要复现别人的研究成果，编程实现或者改进一个算法，我们都会涌现出一个强烈的愿望：啊我想要直接看作者的程序！哪怕自己掌握了算法梗概，也希望自己能够对一下答案~于是，慢慢总结了一下如何科学…
如果你希望处理一个强化学习项目，下面是一些更具体的注意内容。选择需要复现的论文分为几部分查找论文，并避免需要多个部分协同处理的论文。强化学习如果我们的强化学习是作为更大系统中的一个组件，请不要尝试自己实现强化学习算法。
小白的经典CNN复现（三）：AlexNet锵锵——本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦)，到了这里，我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了，并且从这一个
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