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...
AI论文,到底该不该强制开源代码?NeurIPS2020官方近日发布了一份开源指南。从2019开始,NeurIPS就“强烈建议”提交论文代码,不过仍非强制。但无论如何,官方传达出了一种信号:AI学术...
首先讲解如何从零基础开始阅读一篇机器学习方向的论文,以及对待论文中的数学问题。随后,从一篇经典论文入手,讲解如何快速梳理和理解一个深度学习框架及模型。...
人工智能论文范文大全:谈计算机及人工智能技术发展、人工智能就业影响及研究进展、谈大数据人工智能时代智慧交通、室内设计人工智能家居应用、人工智能技术发展...
高效地阅读论文，是一种必不可少的经验和技能。首先，你要对论文的主题以及核心内容进行了解和分析；其次，你要了解论文的核心思想；最后，你要深入理解论文、尝试复现。我给你整理...
我们所看到的那些黑科技,其后无不堆积了大量论文,而且都是最新、最前沿的论文。从某种角度来讲,它们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进,...
人工智能包涵，模式识别,数字图像处理。内容包括:神经网络,手写体文字识别,指纹识别,语音识别,...
作者|青暮编辑|陈彩娴“用于评估AI和机器学习模型的常用指标不足以反映这些模型的真实性能”,来自维也纳医科大学人工智能与决策支持研究所的研究人员通过调查3867篇AI论文,得出了...
运行具有提取性问答功能的报告,以识别医学/科学论文集中关键问题的答案。paperai用于分析COVID-19开放研究数据集(CORD-19),并在CORD-19Kaggle挑战赛中获得多...
地址:https://github/neuroailab/LocalAggregation9论文摘要描述场景中发生的变化是一项重要的工作,但前提是生成的文本只关注语义相关的内容。因此,需要将干扰因素(例如视点...
另外,作者在文章中还列举了一些论文,这些论文对当前关键的AI建模技术进行了分析,所有的分析结果主要有两种:1、研究员声称的核心创新只是对原算法的微改进;2、新技术与多年前的旧算法...