「资源推荐」 很是有用的两个查找论文和代码实现的网站‘爱游戏官方网站入口’

无论是研究偏向是 AI 方面的学生，或者是做机械学习方面的算法工程师，在掌握基础的机械学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技术，特别是研究或者事情领域偏向的最新论文，更进阶一点的技术，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措施，可是在能够掌握这项技术前，我们希望能够搜索到其他人复现的代码。因此，今天我会推荐两个相关的网站，而且都是同个团队的结果，这个两个网站，一个可以用于展示带有代码实现的论文算法，另一个给出了多个领域最新最好的算法论文效果。

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 上的最新机械学习论文与 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！这个项目索引了约莫 5 万篇论文（最近 5 年公布在 arxiv 上的论文）和 1 万个 Github 库。你可以按标题关键词查询，或者研究领域关键词，如图像分类、文天职类等搜索，也可以按盛行水平、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械学习社区盛行的最新动态。首先是看下这个网站或许长什么样的：上图给出的是根据盛行水平来排列，对每篇论文给出了题目、作者、投稿的集会或者顶会，一些简介，好比是否当前领域最先进算法，标签(即关键词，论文研究的偏向）和接纳的代码框架（好比是 Pytorch 还是 TensorFlow 或者其他框架），论文和代码链接，另有当前 Github 的 Star 数量，以及每小时增加的 Star 数量。如果是根据 Github Star 数量最多排列，如下图所示：可以看到最多 Star 数量前两位都是 TensorFlow ，第三位是 Caffe 框架。

另外，如果我们在搜索框输入研究领域的关键词，好比图像分类--Image Classification，搜索效果如下所示：它会展示当前包罗该领域带有论文的共 250 篇论文，然后是展示几个数据集上效果最好的算法和论文，以及开源项目（如果开源了），然后就是子领域--Subtasks，最后是该领域的有代码的论文，根据 Github 上 Star 数量来排列。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--寻找一个领域现在最好的（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，然后凭据这篇论文的代码实现，先跑下代码，接着再去相识细节，或者是凭据它的参考论文，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偏向和难点所在。还是 Papers with Code 的团队做出了一个可以查询领域最新算法的网站，它总共包罗了 16 个大类，950+的单独子类任务，500+个评估效果（包罗 Sota 效果）、700+数据库，8000+论文。如下图所示：16 个分类包罗：盘算机视觉自然语言处置惩罚医疗研究方法杂类语音游戏图(Graphs）时间序列音频机械人音乐推理盘算机编码知识库反抗性(Adversarial)点击盘算机视觉这个大类，可以看到详细又划分了450+个子任务，如下图所示：这里可以继续点击进去每个子任务，好比图像分类，然后会获得如下图所示：上图其实就是在刚刚先容 Paper with Code 网站时候，先容搜索领域关键词例子中的图例了。最后，再给出两个网站的网址：https://paperswithcode.comhttps://paperswithcode.com/sota有了上述两个网站资助，相信可以资助大家更好的去学习和熟悉研究领域偏向的事情了！。

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