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免费查找AI最优论文神器:一键出效果,分分钟挑取论文外格、最新数据

发布时间:2020-09-09 15:57 作者:admin 来源:未知 点击:80 字号:

原标题:免费查找AI最优论文神器:一键出效果,分分钟挑取论文外格、最新数据

白交 发自 凹非寺

衡山异逅投资有限公司

量子位 报道 | 公多号 QbitAI

机器学习越来越火了,感觉不学习都赶不上时代的步伐了。

可是望论文又异国倾向,费时费力,能够还要费钱。

而且机器学习的论文真不是清淡的多。

Google AI大牛、谷歌大脑负责人Jeff Dean,就曾经过详细计算后得出了一个数据: 平均每镇日,全世界都会产生100篇机器学习新论文。

这还只是一年前的效果。

那如何在这个茫茫论文之海里找到最佳论文呢?

坚信许多干货里都挑到了如许一个网站,号称“AI一切周围最优原料查找神器”——Papers with Code。

而且现在,Papers With Code迎来了大更新,还登上了Reddit炎榜,网友纷纷外示:太棒了!

现在网站上有超过2500多个排走榜和20,000多个论文效果。

此外,效果现在能够直接链接到arXiv中的外格,只必要轻轻一点result,就能够挑掏出论文效果来。

话不多说,吾们就来一睹为快。

查论文神器大更新

此次更新,主要是由三个方面,一个新的result界面,自动化效果挑取,大数据库更新。

最先是,一个新的result界面,该界面将效果直接链接到arXiv论文中的原首外格。

就比如,吾们望到这个ImageNet排走榜,单击下面其中一走的result,就能够直接链接到论文中的外格,是不是更添直不悦目清亮?

此外,如许的新界面还充当了新论文的效果编辑器,用户能够在社区直接增补论文的效果,如许将直接链接到内部外格。

必要仔细的是,这个界面现在仅适用于带有LaTex源的arXiv论文。

接着,就是自动化效果挑取。

该公司在以前一年中就致力于钻研从机器论文学习中自动挑取效果。

现在就有了一个新的人机交互体系,用于生产中的效果挑取。吾们的模型能够为每一篇arXiv ML论文生成人类能够批准或拒绝的提出。议决隐晦挑高性能,使这一体系在实际行使上比之前的最先辈的体系更添可走。

现在已经在arXiv上发布了有关手段,并在GitHub上开源,还发布了一个组织化的注解数据集,用于训练模型的效果挑取,以及评估模型在此义务上的性能的数据集,以期以后更益的优化。

此外,资源数据也得到了很大的扩展,截至现在,网站已经有了800多个新的排走榜以及5500多个新的效果。一切的数据都已经获得了免费的盛开数据应允,并且也能够在此处下载JSON格式的数据。

关于Papers with Code

Papers with Code成立于2018年7月,初衷是期待能够协助机器学习的喜欢益者跟踪最新发布的论文及源代码,迅速晓畅最前沿的技术挺进。

网站普及涉及ML各个周围,包括CV、NLP、医疗、语音、游玩、时序、音频、机器人、音笑、推理、计算机代码等方面的内容。

网站一切内容都是可编辑和版本化的。

首页上就有直不悦目的索引。

而在每个周围下方,不光有论文排名,以及与此连接的代码。

网站将 arXiv 上最新的机器学习论文与 GitHub 上的代码对答首来,让用户能够按标题关键词查询,或者按通走水平、GitHub 珍藏数排列「炎门钻研」。

吾们就以CV为例。

计算机视觉就分了五个幼类,语义分割、影像分类、物体检测、影像生成、往噪。

点击语义分割这一类,最先是对语义分割的一个简短介绍,资源中心接着就是论文排走榜。

点击你所想要望的论文及代码,能够啦!

Papers with Code 网站背后的公司名为 Atlas ML,位于英国伦敦,创首人造 Robert Stojnic 和 Ross Taylor。

创建者之一 Robert Stojnic 在 2012 年于剑桥大学取得计算生物学博士学位。2018 年 7 月创办 Atlas ML 及网站 Papers with Code,现在担任 Atlas ML 的 CEO 职位。

Ross Taylor 在 2014 年于剑桥大学取得经济学硕士学位,卒业后曾在金融走业从事柔件开发和机器学习模型设计等做事,2018 年说相符创办 Atlas ML,现在担任 CTO一职。

而就在往年岁暮,竖立仅一年多的 Papers with Code宣布正式并入 Facebook AI ,不过两边不息保持其平台自力性,有关服务、社区和网站的运走及互脱手段都不会转折。

One more thing

介绍了如许一个优质的资源网站以后,能够你还想问,那如何望论文呢?

此前,吾们发外了一篇由清华本科特奖弟子高天宇的干货分享,其中他就有挑到怎么查找论文,钻研论文的幼秘诀。

最先,对论文进走分类:

对于与本身现在课题有关的论文,必要有一个周详的把握,对每一篇都答有所晓畅。

一方面,这些钻研本身与你的钻研专门有关;另一方面,在“撞题”的情况下,你正在做的项现在能够已经被别人率先突破。

而别的子周围及其他周围论文,对于你现在的钻研异国太大启发,能够略过。但倘若有对整个钻研周围存在请示意义或者取得宏大突破和收获,那就必要仔细研读和总结。

针对标题,高天宇还挑出了 水文第必定律。

标题越长,是水文的概率越大。标题越短,往往干货越多。

标题越长,是水文的概率越大。标题越短,往往干货越多。

此外,还分享了文献管理工具,以及如何望论文等幼技巧,想望的能够戳下方链接哦!

另外,倘若你也有什么查望文献各类神器,也迎接跟吾们分享~

参考链接:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gfq9kp/pr_a_big_update_to_papers_with_code_now_with_2500/

https://paperswithcode.com/sota

https://medium.com/paperswithcode/a-home-for-results-in-ml-e25681c598dc

清华本科特奖高天宇干货分享:

https://mp.weixin.qq.com/s/iaNTQ5WnLIpqNlytGa7N4g

— 完—

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