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1：论文信息1.1：论文思路1.2：摘要引言总结Pytorch复现STGCN:基于图卷积时空神经网络在交通速度中的预测奥卡姆的剃刀2020-11-1119:35:348063收藏120
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。.给你开源的代码，两天时间你也不一定能装好环境解决坑跑完实验拿到结果。.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...
论文简介本文主要介绍CMU在2016年发表在ACL的一篇论文：HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification及其代码复现。该论文是用于文档级情感分类（document-levelsentimentclassification）的，其模型架构如下：
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…
作者：BipinKrishnanP编译：ronghuaiyang原文j链接：如何将深度学习研究论文实现为代码的几个要点导读如果深度学习是一种超能力，那么将理论从论文转化为可用的代码就是一种超超能力。为什么要去复现机器学…
本文介绍了TCN在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN的性能大幅超过RNN。选自towardsdatascience，作者：BryanTan，机器之心编译，编辑：魔王、陈萍。本文主要介绍了以下几部分…
本文介绍了TCN在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识...这些论文中声称的许多性能难以复现，因为它们无法泛化至所预测的...
原始论文地址链接Pytorch代码实现1.1：论文思路使用Kipf&Welling2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。
因为动态计算图的便利，很多原本使用TensorFlow实现的论文都有PyTorch复现版，例如下面的高速公路网络和多人实时姿态估计（CVPR'17）等。而更多的是本来就由PyTorch实现的论文，包括DiscoGAN、AnimeGAN和TCN等。
[论文复现赛第4期][DeepFEFM冠军方案]DeepFEFM-paddle8【2021CCF基线系统】基于sklearn实现系统认证风险预测-异常检测9用量子神经网络实现GAN10【Paddle打比赛】花样滑冰选手骨骼点动作识别（验证集方案）-62.89分百度推荐学习项目1...
1：论文信息1.1：论文思路1.2：摘要引言总结Pytorch复现STGCN:基于图卷积时空神经网络在交通速度中的预测奥卡姆的剃刀2020-11-1119:35:348063收藏120
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。.给你开源的代码，两天时间你也不一定能装好环境解决坑跑完实验拿到结果。.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...
论文简介本文主要介绍CMU在2016年发表在ACL的一篇论文：HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification及其代码复现。该论文是用于文档级情感分类（document-levelsentimentclassification）的，其模型架构如下：
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作者：BipinKrishnanP编译：ronghuaiyang原文j链接：如何将深度学习研究论文实现为代码的几个要点导读如果深度学习是一种超能力，那么将理论从论文转化为可用的代码就是一种超超能力。为什么要去复现机器学…
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原始论文地址链接Pytorch代码实现1.1：论文思路使用Kipf&Welling2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。
因为动态计算图的便利，很多原本使用TensorFlow实现的论文都有PyTorch复现版，例如下面的高速公路网络和多人实时姿态估计（CVPR'17）等。而更多的是本来就由PyTorch实现的论文，包括DiscoGAN、AnimeGAN和TCN等。
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