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介绍深度学习的关键是训练。无论是从图像处理到语音识别，每个问题都有其独特的细微差别和方法。但是，你可以从哪里获得这些数据？现在你看到的很多研究论文都使用专有数据集，而这些数据集通常不会向公众发布。
再有就是看具体的做的内容，然后关学者都用什么数据集，除了LDC那种组织，其他很多数据都可以通过track论文中的信息或者是作者主页上的信息下载到的.做数据挖掘和数据分析都是针对某一个领域或者问题去做，其实也看那个领域会不会有开放的心态...
一旦数据集已开放并发表（现在有好几个出版商都会要求公开数据），想要重复利用这些数据集做别的工作的话，该怎么做呢？是否需要事先告知作者？还是只要在文献中加注原始工作就好？
OpenImagesdataset为了促进计算机视觉技术的进步，谷歌发布了OpenImages，大约900万URL的已经标注图像数据集，横跨6000个分类。2016年8月20日UCIMachineLearningRepository机器学习的一个数据库2016年8月2日社交数据及汇总清华大学唐杰老师课题组将他们近年论文中用到的相关数据汇总，共24个数据集，包括...
数据可用性说明(DataAvailabilityStatements)是关于已发表文章结果的数据-包括在研究期间分析或生成的公开数据集的获取方式的说明。.大多期刊会要求作者提供原始数据，并撰写数据可用性声明（一般写在参考文献之前），例如文章均值、标准差等数值背后的原始...
ImageNet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，该数据集有1000多个图像，涵盖图像分类、定位、检测等应用方向。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
最后，实验数据最好是公开数据集，你可以建立自己的数据集（写论文的时候也能作为一种贡献）但是公开数据集方便大家测试和实验，更能体现自己方法的优劣；2.实验对比：首先，实验对比方法不能只有一个俩个，最好能够有自己方法相关...
复现ICCV2017经典论文—PyraNet-Alan_Fire-博客园.复现ICCV2017经典论文—PyraNet..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...
论文：《HARP:HierarchicalRepresentationLearningforNetworks》谷歌于2013年公开了word2vec，在学术界和工业界引起了巨大的关注。该方法通过无监督学习将单词映射到低维度连续的向量上，称之为“词向量”。词向量融入了单词的语义信息，…
介绍深度学习的关键是训练。无论是从图像处理到语音识别，每个问题都有其独特的细微差别和方法。但是，你可以从哪里获得这些数据？现在你看到的很多研究论文都使用专有数据集，而这些数据集通常不会向公众发布。
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一旦数据集已开放并发表（现在有好几个出版商都会要求公开数据），想要重复利用这些数据集做别的工作的话，该怎么做呢？是否需要事先告知作者？还是只要在文献中加注原始工作就好？
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数据可用性说明(DataAvailabilityStatements)是关于已发表文章结果的数据-包括在研究期间分析或生成的公开数据集的获取方式的说明。.大多期刊会要求作者提供原始数据，并撰写数据可用性声明（一般写在参考文献之前），例如文章均值、标准差等数值背后的原始...
ImageNet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，该数据集有1000多个图像，涵盖图像分类、定位、检测等应用方向。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
最后，实验数据最好是公开数据集，你可以建立自己的数据集（写论文的时候也能作为一种贡献）但是公开数据集方便大家测试和实验，更能体现自己方法的优劣；2.实验对比：首先，实验对比方法不能只有一个俩个，最好能够有自己方法相关...
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