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作为一个在复现论文中踩坑无数，好不容易走出来的人，简单说一下我的看法。.例子1：我是活体检测落地的，老师当时跟我说，旷视能做出来，你应该也可以做个差不多的吧（微笑）。.然后我就开始的漫长的算法复现道路。.后来很久以后发现了两件事。.一...
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。
机器学习论文复现，这五大问题你需要注意.您的浏览器不支持audio元素。.论文复现一直是机器学习领域的难题，虽然最近多个学术会议提倡大家提交代码，但解决论文复现问题仍然任重而道远。.在试图复现机器学习论文时，我们经常遇到哪些问题呢...
大佬DanielHolden：为什么你不能复现那些论文的结果？.-何雨龙-博客园.DanielHolden在角色动画和深度学习的领域做了很多出色的工作，我偶然看到他的一篇博文，很受启发。.因为真的喜欢，所以我尝试翻译大体内容，分享他的经验之谈。.以下出自DanielHolden...
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。
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(｡
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。
总的来说，复现一篇强化学习方面的论文作为业余项目还是很有趣的。反过来看，也可以想想从中学到了什么技能，我也想知道花费几个月时间复现一篇论文是否值得。
作为一个在复现论文中踩坑无数，好不容易走出来的人，简单说一下我的看法。.例子1：我是活体检测落地的，老师当时跟我说，旷视能做出来，你应该也可以做个差不多的吧（微笑）。.然后我就开始的漫长的算法复现道路。.后来很久以后发现了两件事。.一...
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。
机器学习论文复现，这五大问题你需要注意.您的浏览器不支持audio元素。.论文复现一直是机器学习领域的难题，虽然最近多个学术会议提倡大家提交代码，但解决论文复现问题仍然任重而道远。.在试图复现机器学习论文时，我们经常遇到哪些问题呢...
大佬DanielHolden：为什么你不能复现那些论文的结果？.-何雨龙-博客园.DanielHolden在角色动画和深度学习的领域做了很多出色的工作，我偶然看到他的一篇博文，很受启发。.因为真的喜欢，所以我尝试翻译大体内容，分享他的经验之谈。.以下出自DanielHolden...
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。
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(｡
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。
总的来说，复现一篇强化学习方面的论文作为业余项目还是很有趣的。反过来看，也可以想想从中学到了什么技能，我也想知道花费几个月时间复现一篇论文是否值得。
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