從深度學習研究論文中自動生成可執行源代碼

大部分研究論文缺乏相應的開源實現，在不同的庫中復現研究論文的實現也是一大難題。因此，這篇論文的作者提出一種新型算法，可以自動解析論文，提取文中描述的深度學習模型設計，並生成 Keras 和 Caffe 可執行源代碼，在模擬數據集上的實驗表明該框架對流程圖內容提取的準確率達到了 93%。 過去十年，深度學習在人工智能領域飛速發展，自 2016 年以來就發佈了 35800 篇研究論文。與論文一樣不斷增

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