资源推荐] 必须收藏的两个查找论文和代码实现的网站!

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java源码admin2020-07-26 4:44:44100A+A-

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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,但是在能够掌握这项技能前,我们希望能够搜索到其他人复现的代码。

  最新机器学习论文与 Github 上的代码(TensorFlow/PyTorch/MXNet/等)对应起来。相比之前推荐的阅读 ArXiv 的网站,这位用户做出了满足更多研究者的最大需求--寻找论文算法实现的代码!

  标题关键词查询,或者研究领域关键词,如图像分类、文本分类等搜索,也可以按流行程度、最新论文以及 Github 上 Star 数量最多来排列。这个网站能让你跟上机器学习社区流行的最新动态。

  上图给出的是按照流行程度来排列,对每篇论文给出了题目、作者、投稿的会议或者顶会,一些简介,比如是否当前领域最先进算法,标签(即关键词,论文研究的方向)和采用的代码框架(比如是 Pytorch 还是 TensorFlow 或者其他框架),论文和代码链接,还有当前 Github 的 Star 数量,以及每小时增加的 Star 数量。

  这个网站主要是解决另一个问题--寻找一个领域目前最好的(State of the art, Sota)算法的论文以及实现代码。这也是刚接触到一个新领域时候,必须要做的事情,先找到最新最好的算法论文,然后根据这篇论文的代码实现,先跑下代码,接着再去了解细节,或者是根据它的参考论文,来学习这个领域最近几年的论文(一般是 3 年到 5 年内的),逐渐熟悉这个领域的研究方向和难点所在。

  的方法,但是总的来讲给我的感觉是太泛了,不够具体。鉴于此,我根据自己的文献调研经历,总结了几种最容易上手的文献

  首先要确定3个问题:1.找什么?即检索关键词是啥,尤其是对于英文检索一定要明确这个方向的专有名词是什么,不能随便查一个名词组,英文名词百科科普请使用Wikipedia。2.用什么找......

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