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PointNet论文复现及代码详解.本文主要对PointNet（之前有解读论文）的代码进行了分析和解读，有助于进一步理解其思想。.可以发现，PointNet的结构并不复杂，比起CNN还要简单一些。.理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用，本文对该部分进…
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…
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(｡
你是否曾经尝试实现一篇论文，结果发现一行这样的话："Westartfrom[Smithetal.2020]"，然后又发现，[Smithetal.2020]实际上是一串论文工作中的最新论文，这一串论文又是由一名博士生完成的五年工作，包含着大量未公开的代码？
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。人工智能这个蓬勃发…
小白的经典CNN复现（二）：LeNet-5各位看官大人久等啦！我胡汉三又回来辣（不是最近因为到期末考试周，再加上老板临时给安排了个任务，其实LeNet-5的复现工作早都搞定了，结果没时间写这…
网络的结构其实蛮简单的，但是在读论文以及看论文附图的时候有两个比较要命的问题：论文是基于两个GPU进行的描述，但是我们现在没必要把这个模型分开，现在1050以上的显卡基本上显存都在4G以上，完全装得下的，所以我们要把论文里面的模型的卷积层的通道数扩大成两倍，这样才和论文的...
【导读】来自意大利米兰理工大学的Maurizio团队近日发表了一篇极具批判性的文章，剑指推荐系统领域的其他数十篇论文，指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失，导致它们无法复现，而那些可复现的算法，其性能也难以达到预期，甚至难以超越...
经典论文复现|基于深度卷积网络的图像超分辨率算法.笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015年的经典论文——SRCNN。.超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和...
写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（TextRNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning...
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