如何寻找论文及其相关代码?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何寻找论文及其相关代码?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

专业的论文网站

Papers with Code

官方网址: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。

有关联代码,非常的nice!而且界面也很好,推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

怎么查论文代码,开发工具,人工智能,深度学习

Browse state-of-the-art

官方网址: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,也算是paperswithcode下的一个子模块,相关需求的同学帮助非常打,推荐指数:⭐⭐⭐⭐。

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。

arxiv

官方网址:https://arxiv.org/

arXiv是一个向任何人开放的策划研究共享平台。作为数字开放获取的先驱,目前在八个主题领域拥有200多万篇学术文章,由我们强大的志愿者版主社区策划。arXiv为研究人员提供广泛的服务:文章提交,编译,生产,检索,搜索和发现,人类读者的Web分发,机器的API访问,以及内容管理和保存。我们对开放性、协作性和学术性的重视为arXiv的蓬勃发展奠定了坚实的基础。arXiv目前服务于物理,数学,计算机科学,定量生物学,定量金融,统计学,电气工程和系统科学以及经济学等领域。arXiv由Paul Ginsparg于1991年创立,现在由康奈尔理工学院维护和运营。

专业性很强,但是页面不够没观,有的没有其他资料,只有PDF,找论文指数:⭐⭐⭐⭐⭐,代码推荐指数:⭐⭐⭐

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Google学术:

Google学术搜索:https://code.google.com/archive/

没玩明白,推荐指数:⭐⭐

ResearchCode

官方地址:https://researchcode.com/

一个很好用的查找论文代码的网站,当您在https://arxiv.org/或Google Scholar中搜索浏览论文时,还可以用http://researchcode.com提供的google chrome扩展程序”ResearchCode code finder“查找代码。

推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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CatalyzeX

官方地址:https://www.catalyzex.com/

CatalyzeX可以方便快速找论文代码,还可以直观看到论文代码是否开源,也可以下载插件方便使用

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Code Ocean

官方地址:https://codeocean.com/

Code Ocean用于创建、共享、发布、保存和重用可执行代码和数据的集中式平台。借助Code Ocean,研究人员可以轻松地分析、组织和执行研究工作,并将其发表到机构库和期刊中,推荐指数:⭐⭐⭐⭐。

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ReadPaper

ReadPaper是论文阅读管理工具,理工科科研人的专属福音

推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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GitHub

挺好的,不用多说。

直接搜有技巧或者知道作者容易搜索一些,直接搜论文名比较难,推荐指数:⭐⭐⭐⭐,会查的推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

知乎/csdn

找到自己要用的论文的解析,通常博主会关联相关的代码地址(不过现在这环境大部分是不会了😅😅😅)。

推荐指数:⭐文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-753189.html

到了这里,关于如何寻找论文及其相关代码?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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