原因：一开始自己以为单纯的看看论文，把论文里面的代码调通，就是复现代码，今天就专门搜了一下，什么算复现代码。

解决：网友的意思大概是：那样顶多孙是调通了编译环境，与复现代码还有很长的路，需要自己懂每一个模型是怎么应用，输入是什么，输出是什么等等。好吧，自己离这一步还有很长的路要走。

看了一下这个网友关于自己复现代码的感受，enmmm...，确实这样，很容易被很长的代码打败。

但是还是要给自己加油鼓气，不能遇到事情就退缩。

今天看了一个博主发的自己看论文的方式，感觉这个学习方法挺好的，先记录一下。

怎么给组织下载下来的论文？

建议每一篇下载的文献，用其发表年份+论文题目命名，比如2018-News session based recommendation susing deep neural networks，
而每看完一篇，将看完的这篇论文前标序号，比如4.2018-News session based recommendation susing deep neural networks，代表我第四篇看完了这个。

这样的话，假设我们有一个Notes.md文件，那么我们就直接在最后加一个References Section，然后把已经看过的论文按照自己标的顺序列出来，在总结的时候相关的内容直接加引用，相当于根据目前自己看了的论文写一个Related Work。

如果想根据不同的论文写自己的看法，也可以直接用序号.md命名就成。

同样，在ipad中由于有手写笔，可以进行一些算法的记录、演算，为复现做准备，笔记本名称可以直接使用自己标的论文序号，这样就方便很多。

怎么读论文？

我也是自己摸索，从暑假到现在看了也不少文献了，但发现很多时候看了就像没看，啥也没学会啥也没搞懂，最近有更集中的在搞这个事，慢慢找到了一些方法：
即在上述（自己动态更新/总结一个Related Work，同时每一篇看过的论文对应一个独立的md文件记录自己的理解思考和收获）的基础上：

对每一个论文pdf中可以有高亮，不同颜色代表不同的点，比如我自己就是黄色代表不懂的，蓝色代表看懂要提醒自己注意的，绿色是不认识的单词，光高亮没用，一定要及时加注释
读论文时可以在论文对应的markdwon文件（i.e.3.md）中填充以下框架(这个过时了，我现在用这个仓库的outline.md)，这样看论文的时候有了重点，比较容易理解和钻研：

## 优缺点/总结
- 【当前文献总结的以前工作的优缺点】
- 【后来的文献总结的当前工作的优缺点】## 解决的问题
- 【相较于以前的工作，本篇论文解决了什么问题】## 模型
### 结构
- 【每一个module/层的功能、及其输入输出】### Tricks
- 【模型中使用的一些技巧】### Prediction
- 【如何生成预测的y值】### Objective Function/Loss Function
- 【损失函数，对应求解的方法】### 参数
- 【模型中哪些是需要学习的参数，哪些是超参数】### Optimizer
- 【使用什么优化方法/更新参数的方法】

有些地方懒得打字/公式，建议截图，然后用i_j.png的形式保存在和markdown文件相同根目录的文件夹下，其中i为第i篇看过的文献，j为从这个文献中截得第j张图，直接往markdown里插入就成。
勤Google，csdn、知乎配合使用效果更佳
勤总结，勤归纳，经常给别人讲一讲自己的收获，给别人说的时候就发现自己不清楚的点了；建议在那个自己写的Related Work里积极总结、分类。

怎么选论文？

KDD
WWW
AAAI
WASM
SIGIR
CIKM
ICIR
ACM的RecSys

这是我总结的一些顶会论文，可以直接搜这个相关官网。

找论文的话，先新建两个文件夹，一个是有用的文件夹，一个是没用的文件夹。可以先看摘要，如果摘要是你们感兴趣的，下载下来，如果内容刚好是你们的方向，那就放在有用的文件夹下面，如果是没用的就放在没用的文件夹下面。

enmmm,所以先按这个方式试一下，首先是坚持下来!!!

也会及时记录自己看过的论文，提醒自己。要不然看了感觉相当于没看。

参考链接:【小白做科研（一）】论文的命名、组织和论文内容梳理_namespace_Pt的博客-CSDN博客

如何读论文？复现代码？相关推荐

论文复现+代码翻译2----RESA
论文代码:[2008.13719] RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection (arxiv.org) 论文翻译: 论文翻译 ...
starGan-v2论文复现-代码完整
github:https://github.com/clovaai/stargan-v2 Paper: https://arxiv.org/abs/1912.01865 github上的代码没有预训练 ...
论文复现相关资料汇总
3-论文代码看不懂怎么办?_哔哩哔哩_bilibili 找论文复现代码的四种方法(简介区有文字版总结)_哔哩哔哩_bilibili 你还在为论文代码复现发愁吗?来这里看看吧_哔哩哔哩_bilibili ...
百度官方论文复现营！顶会审稿人28天手把手带你复现顶会论文
对于本科生,论文复现可以帮你快速奠定理论基石并彻底搞懂,为课题研究打好基础: 对于硕博生,如果你要发AI论文,就必须要快速大量的阅读特定方向的重要论文,并且理解创新点,进行复现,这才有利于找到自己的研 ...
经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络
来源:PaperWeekly 本文约2500字,建议阅读10分钟. 本文介绍了经典AI论文--LSGAN,它比常规GAN更稳定,比WGAN收敛更迅速. 笔者这次选择复现的是 Least Squares ...
10 年深度学习顶级论文和代码精选，请务必收藏！
点击上方"AI有道",选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达你是否经常花费时间或苦于寻找深度学习相关的顶会优秀论文极其相对应的代码?今天给大家介绍一个超赞 ...
经典论文复现 | 基于深度卷积网络的图像超分辨率算法
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含"伪代码".这是今年 AAAI ...
经典论文复现 | 基于标注策略的实体和关系联合抽取
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含"伪代码".这是今年 AAAI ...
经典论文复现 | ICML 2017大热论文：Wasserstein GAN
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含"伪代码".这是今年 AAAI ...
经典论文复现 | InfoGAN：一种无监督生成方法
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含"伪代码".这是今年 AAAI ...

如何读论文？复现代码？