到哪找论文对应的代码? |
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我搜了知乎的帖子:做简单整理 更新:目前最好用的方法: 还是github,你懂的。 如果你没有梯子:可以用镜像(10月更新的,可能会死)。更新2:还发现有的小领域代码(计算机的偏多): 可以在CSDN上找到代码: 关键词:csdn。 如果很穷,建议找淘宝想办法。你懂的。我们还是不十分支持这种行为的,但是如果迫不得已了,可以试一下。 一、这里面有的: 一些专门网站。推荐几个我知道的比较厉害的:A. Papers With Code: the latest in machine leaning这个网站网址也是很明明白白的。也是既可以输入论文全名,也可以输入算法名称去搜一个大类。昨天刚发现的,相见恨晚。 B. Code Ocean: Professional tools for researches 这是我提交IEEE论文时候发现的。论文官方提醒可以在这个网站提交提交代码。也看到很多别人的data+code。 二、这款插件叫做Find Code for Research Papers,现在已经支持Chrome和Firefox两款浏览器,可以直接应用商店搜到。 Chrome插件:https://chrome.google.com/webstore/detail/find-code-for-research-pa/aikkeehnlfpamidigaffhfmgbkdeheil Firefox插件:https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/code-finder-catalyzex/ 来源 更新2月 我粘贴私信给我的推荐的原文: 你好! 我喜欢你的帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/357395906 我是来自 CatalyzeX 开发团队的 Himanshu Ragtah:Find Code for Published Research Paper Plug-in。 我们发布了新版本的 CatalyzeX 扩展! (版本 0.0.0.24) .crx 文件在这里:https://share.weiyun.com/YUTjUneO .rar 文件在这里:https://share.weiyun.com/SW3BhAYW 在 Chrome 中安装:https://chrome.google.com/webstore/detail/aiml-papers-with-code-eve/aikkeehnlfpamidigaffhfmgbkdeheil 在 Firefox 中安装:https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/code-finder-catalyzex/ 也请分享或发帖! 我真的很感谢你的帮助。 非常感谢您的支持 三、1. Papers with Code首先给出这个网站的网址: https://paperswithcode.com 这是 Reddit 的一个用户 rstoj 做的一个网站,将 ArXiv 上的最新机器学习论文与 Github 上的代码(TensorFlow/PyTorch/MXNet/等)对应起来。 2. Browse state-of-the-art同样先给出网址: https://paperswithcode.com/sota 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。 最后,再给出两个网站的网址: https://paperswithcode.comhttps://paperswithcode.com/sota来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56251710 更新部分 四、https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:1701.04099 https://paperswithcode.com/sota 1. 如果这论文很老,论文里的算法在该领域有举足轻重的地位。那么网上很可能有工具包。例如我做的机器学习方向,经典的聚类、分类算法,MATLAB, python等常用语言都有丰富的工具包可供使用,一般有名的算法都会包括在其中。 2.(简述版)若是比较新的文章,就通过以下几种方法进行查找: (1)在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名,找到该作者的个人学术主页。在他的主页上看看他是否公开了论文的代码。(2) 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言,如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少,有的人读完会写代码并公布出来。(3)邮件联系论文第一作者。(有时候,作者会很快回复)2. (详述版)如果论文非常新,或者论文中的算法在该领域并没有多大的影响,这时网上各种编程语言自带的工具包一般是不包括它的。我能想到的大概有以下3种方法: a. 在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名,找到该作者的个人学术主页(计算机领域多数科研人员都有自己的学术主页)。在他的主页上看看他是否公开了论文的代码,很多学者乐于分享自己的代码。或者搜索相关项目组实验室的主页,看是否有相关项目和论文的资源。b. 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言,如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少,有的人读完会写代码并公布出来。c. 邮件联系第一作者。可惜多数情况下邮件都是石沉大海。尤其是一些很忙的大牛,他们收到类似的邮件太多,可能扫一眼就不再过问。相反,如果是一些博士生,有的还是乐于分享代码的,这样自己的文章也更容易被同行引用。3. 另外,还有的办法是,查看该论文被哪些论文引用了,引用者有时需要将自己的算法与引用的算法作比较,所以他们有可能这个算法的代码。这个途径找代码工作量更大,概率更小。或者查看引用该论文且使用该论文作为baseline或比较对象的其他论文,找这些论文的作者要代码。 若是经典文章,按上边几种方法,基本上都可以找到Code; ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Expected future」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:如何快速查找论文的源代码_未来可期-CSDN博客_怎么在github上找论文代码 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/103024188 未完待续 6月24日更新先罗列参考文献 鑫鑫淼淼焱焱:[资源推荐] 必须收藏的两个查找论文和代码实现的网站!(已查并补充至上文) https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105486071(已查并补充至上文) https://blog.csdn.net/weixin_45656790/article/details/109271019(已查并补充至上文) https://zhuanlan.zhihu.com/p/79398346(第一部分) https://zhuanlan.zhihu.com/p/103024188(对应上述四部分) |
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