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          強強聯(lián)合!Papers with Code攜手arXiv,上傳論文、提交代碼一步到位

          共 1426字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2020-10-12 05:45


          機器之心報道


          作者:魔王
          日前,機器學(xué)習(xí)資源網(wǎng)站 Papers with Code 宣布與論文預(yù)印本平臺 arXiv 進(jìn)行合作,論文作者在 arXiv 上上傳論文時可以同步上傳官方和社區(qū)代碼,這或許有助于解決論文可復(fù)現(xiàn)性問題。

          機器學(xué)習(xí)資源網(wǎng)站 Papers with Code 自創(chuàng)立以來,憑借豐富的開放資源和卓越的社區(qū)服務(wù),成為機器學(xué)習(xí)研究者最常用的資源網(wǎng)站之一。2019 年底,Papers with Code 正式并入 Facebook AI。最近,它又有了新舉措:與論文預(yù)印本平臺 arXiv 展開合作,支持在 arXiv 頁面上添加代碼鏈接。


          現(xiàn)在,arXiv 上機器學(xué)習(xí)論文摘要頁面的下方出現(xiàn)了一個 Code 按鈕,它可以鏈接論文相關(guān)的官方和社區(qū)代碼實現(xiàn):

          arXiv 論文頁面新增的 Code 部分(Papers with Code 提供支持)。

          可提供官方代碼和社區(qū)代碼。

          如何使用?

          論文作者登錄 arXiv 網(wǎng)站,點擊 Papers with Code 圖標(biāo)即可添加官方代碼(參見下圖箭頭)。然后,頁面轉(zhuǎn)向 Papers with Code 網(wǎng)站,作者可以在那里添加代碼。官方代碼實現(xiàn)添加完成后,arXiv 論文摘要頁面將出現(xiàn)官方代碼(official code)部分。


          Papers With Code 聯(lián)合創(chuàng)始人 Robert Stojnic 表示:

          Papers With Code 的宗旨是通過使用戶更輕松地獲取、使用和擴展各項研究,來促進(jìn)科技進(jìn)步。與 arXiv 的此次合作可以幫助研究人員和從業(yè)者更輕松地基于最新機器學(xué)習(xí)研究進(jìn)行復(fù)用和擴展。

          Papers With Code 希望這一舉措可以對機器學(xué)習(xí)以外更廣泛的計算科學(xué)帶來連鎖反應(yīng)。科學(xué)是逐漸累積的。開放科學(xué),包括公布源代碼,有助于加速科學(xué)的進(jìn)步。


          全球最大的預(yù)印本系統(tǒng) + 機器學(xué)習(xí)研究者最常用的資源網(wǎng)站 = ?

          當(dāng)越來越多的人在上傳論文到 arXiv 時順手附上代碼實現(xiàn),提交代碼是否會演變成為社區(qū)規(guī)范?這將帶來什么影響?

          不管最終如何,arXiv 和 Papers With Code 的合作首先有助于解決研究的可復(fù)現(xiàn)性問題。


          有網(wǎng)友表示:「當(dāng)這成為規(guī)范,提交代碼將成為在計算機科學(xué)期刊上發(fā)表文章的軟要求,如果期刊還存在的話……」


          無獨有偶,還有人設(shè)想,要是再加些新的功能(比如 Q&A 論壇、讀者評論),說不定期刊的時代真的可以結(jié)束了:


          可復(fù)現(xiàn)性是科學(xué)領(lǐng)域長期關(guān)注的話題,近期人工智能和機器學(xué)習(xí)社區(qū)也對此投入了更多關(guān)注。例如 ICML、ICLR 和 NeurIPS 這些頂級學(xué)術(shù)會議都在努力推進(jìn)將實驗代碼和數(shù)據(jù)作為評審材料的一部分提交,并鼓勵作者在評審或出版過程中提交代碼以幫助結(jié)果可復(fù)現(xiàn)。

          在此背景下,Papers with Code 與 arXiv 的合作將對可復(fù)現(xiàn)性研究帶來有益的影響。當(dāng)提交代碼成為規(guī)范,當(dāng)可復(fù)現(xiàn)性難題得到解決,開放科學(xué)還會遠(yuǎn)嗎?

          往期精彩:

          ? CNN圖像分類:從LeNet5到EfficientNet

          【原創(chuàng)首發(fā)】機器學(xué)習(xí)公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)30講.pdf

          【原創(chuàng)首發(fā)】深度學(xué)習(xí)語義分割理論與實戰(zhàn)指南.pdf


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