PaddlePaddle论文复现项目：
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 会议上一个严峻的报告。 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。
可验证的知识是科学的基础，它事关理解。随着人工智能领域的发展，打破不可复现性将是必要的。为此，PaperWeekly 联手百度 PaddlePaddle 共同发起了本次论文有奖复现，我们希望和来自学界、工业界的研究者一起接力，为 AI 行业带来良性循环。
InfoGAN-一种无监督生成方法
作者丨黄涛
学校丨中山大学数学学院18级本科生
研究方向丨图像识别、VQA、生成模型和自编码器
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是一类新兴的生成模型，由两部分组成：一部分是判别模型（discriminator）D(·)，用来判别输入数据是真实数据还是生成出来的数据；另一部分是是生成模型（generator）G(·)，由输入的噪声生成目标数据。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/29156
SRCNN-基于深度卷积网络的图像超分辨率算法
作者丨张荣成
学校丨哈尔滨工业大学（深圳）
研究方向丨计算数学
笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于 2015 年的经典论文——SRCNN。超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。在深度卷积网络的浪潮下，本文首次提出了基于深度卷积网络的端到端超分辨率算法。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/24446
基于深度学习的图像超分辨率重建
作者丨Molly
学校丨北京航天航空大学
研究方向丨计算机视觉
笔者本次选择复现的是汤晓鸥组 Chao Dong 的作品，这篇论文也是深度学习应用在超分辨率重构上的开山之作。
http://aistudio.baidu.com/projectdetail/23978
Wasserstein Gan-ICML2017大热论文
作者丨文永明
学校丨中山大学
研究方向丨计算机视觉，模式识别
笔者复现了 Wasserstein GAN，简称 WGAN。Wasserstein GAN 这篇论文来自 Martin Arjovsky 等人，发表于 2017 年 1 月。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/29022
LSGANs-最小二乘生成对抗网络
作者丨文永亮
学校丨华南理工大学
研究方向丨目标检测、图像生成
笔者这次选择复现的是 Least Squares Generative Adversarial Networks，也就是 LSGANs。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/26902
ICCV 2017经典论文PyraNet
作者丨Dicint
学校丨北京信息科技大学
研究方向丨分割、推荐
Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在 ICCV 2017 的工作，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。
http://aistudio.baidu.com/?_=1540892031956projectdetail/29380
PyraNet：基于特征金字塔网络的人体姿态估计
作者丨黄泽宇
学校丨深圳大学
研究方向丨计算机图形学、深度学习
Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在 ICCV 2017 的一篇有关人体姿态估计的论文，提出利用特征金字塔来进行人体姿势预测。作者是 Wei Yang，香港中文大学博士生。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/24019
基于标注策略的实体和关系联合抽取
作者丨戴一鸣
学校丨清华海峡研究院
研究方向丨自然语言处理
笔者本次复现的是中科院自动化所发表于 ACL 2017 的经典文章——Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme。
http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/26338
