コード・機械学習研究
Papers with Code
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コード・機械学習研究free
機械学習の論文と、その実装・ベンチマークを対応させてくれる。論文ページとREADMEを一緒に取り込むといい。
It links a paper to its open-source implementation and to leaderboards showing how it compares against other methods on the same benchmark, so you can check a paper's claims against running code rather than the abstract alone. That combination is useful for an ML notebook comparing several approaches to one task. Its coverage leans toward recent, widely reproduced papers, so it's a weak source for older or less popular methods.
Gemini Notebook に取り込む
- 1上のリンク(またはサイト内の特定のページ)をコピーします。
- 2ノートブックで「ソースを追加」→「ウェブサイト」をクリックします。
- 3リンクを貼り付けて確定します。複数のリンクは1行に1件ずつ、まとめて貼り付けられます。
リポジトリそのものより、ドキュメントページの方がうまく取り込めます。リポジトリのトップページではなく、プロジェクトのドキュメントURLやREADMEページを貼り付けましょう。