转载于量子位当年看到一篇精彩的AI论文,正想尝试究竟有多厉害的时候,却发现它没有公开源代码。此时的你是不是感到很苦恼?不仅是你这么想,最近AI界女强人AnimaAnandkumar也...
无论是研究方向是AI方面的学生,或者是做机器学习方面的算法工程师,在掌握基础的机器学习相关知识后,都必须掌握搜索论文的技能,特别是研究或者工作领域方向的最新论文,更进阶一点的技能,就是可以复现论文的算法,这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法,但是在能够...
最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。在AAAI会议上,挪威科技大学计算机科学家OddErikGundersen报告了一项调查的结果,调查针对过去几年在两个AI顶会上发表的论文中提出的400种算法。他发现只有6%的研究者分享了算法的代码。
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。
过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中,公开算法代码的只占6%,只有三分之一分享了测试数据,只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复…
好在,随着论文复现难的问题越来越普遍,AI学术界正在改变这一现状,尝试推动研究人员在有条件的情况下,尽可能共享源代码。2018年7月,Reddit用户rstoj做了一个网站“PaperswithCode”,将最新AI论文和Github上的代码关联起来,研究者能很方便地发现,哪些论文公布了源代码。
去年,AI知名女学者AnimaAnandkumar曾在个人博客里公开喊话,强烈反对文却不给代码的行为,呼吁学术会议强制要求投稿同时必须公开代码。.她认为不开源代码不利于评审论文,不利于对论文造假的追责,更不利于行业开放竞争。.你觉得公开的学术论文也...
必看AI顶会论文、Github高星项目大合集(附链接).目前,国外计算机界评价学术水平主要是看在顶级学术会议上发表的论文,特别是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。.本期我们盘点了2019年人工智能领域的顶会,如最核心的顶会AAAI...
顶会AI论文提出的400种算法,94%的算法”可复现性“存疑!在AAAI会议上,加拿大麦吉尔大学的计算机科学家PeterHenderson表示,通过反复试验学习设计的AI的性能不仅对所使用的确切代码高度敏感,还对产生的随机数“超参数”也非常敏感——这些设置不是算法的核心,但会影响其学习速度。
免费查找AI最优论文神器:一键出结果,分分钟提取论文表格、最新数据.现在网站上有超过2500多个排行榜和20,000多个论文结果。.机器学习越来越火了,感觉不学习都赶不上时代的步伐了。.可是看论文又没有方向,费时费力,也许还要费钱。.而且机器学习的...
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无论是研究方向是AI方面的学生,或者是做机器学习方面的算法工程师,在掌握基础的机器学习相关知识后,都必须掌握搜索论文的技能,特别是研究或者工作领域方向的最新论文,更进阶一点的技能,就是可以复现论文的算法,这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法,但是在能够...
最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。在AAAI会议上,挪威科技大学计算机科学家OddErikGundersen报告了一项调查的结果,调查针对过去几年在两个AI顶会上发表的论文中提出的400种算法。他发现只有6%的研究者分享了算法的代码。
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。
过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中,公开算法代码的只占6%,只有三分之一分享了测试数据,只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复…
好在,随着论文复现难的问题越来越普遍,AI学术界正在改变这一现状,尝试推动研究人员在有条件的情况下,尽可能共享源代码。2018年7月,Reddit用户rstoj做了一个网站“PaperswithCode”,将最新AI论文和Github上的代码关联起来,研究者能很方便地发现,哪些论文公布了源代码。
去年,AI知名女学者AnimaAnandkumar曾在个人博客里公开喊话,强烈反对文却不给代码的行为,呼吁学术会议强制要求投稿同时必须公开代码。.她认为不开源代码不利于评审论文,不利于对论文造假的追责,更不利于行业开放竞争。.你觉得公开的学术论文也...
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顶会AI论文提出的400种算法,94%的算法”可复现性“存疑!在AAAI会议上,加拿大麦吉尔大学的计算机科学家PeterHenderson表示,通过反复试验学习设计的AI的性能不仅对所使用的确切代码高度敏感,还对产生的随机数“超参数”也非常敏感——这些设置不是算法的核心,但会影响其学习速度。
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