圣诞礼物清单:机器学习开源项目及框架已打包好!-创新互联
2018年马上就要结束了,我们来回顾一下过去的这一年中,机器学习领域有哪些有趣的事情吧!
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顶级的开源项目
BERT
BERT ,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于TensorFlow解决自然语言处理的新方法,且性能更好。我们可以使用BERT中的 预训练模型 解决问题,该模型在性能上具有很大优势,比如可以识别句子中的上下文。在 Github 中非常受欢迎,有8848个星,完整学术论文请访问 这里 。
https://github.com/google-research/bert
https://arxiv.org/abs/1810.04805
DeepCreamPy
DeepCreamPy是一个 深度学习工具 ,可以像Photoshop一样重建图像中被删除的区域。我们使用图像编辑工具(比如PS)将删减的区域填充为绿色,神经网络可以对其进行复原。该项目在 Github 中有6365颗星。
https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy
TRFL
TRFL 项目可用于编写TensorFlow中的强化学习代理,具体的操作文档在 这里 。
https://github.com/deepmind
https://github.com/deepmind/trfl/blob/master/docs/index.md
Horizon
Horizon 是一个基于 PyTorch 构建的强化学习平台,并使用Caffe2为模型提供服务。Horizon的主要优势在于,设计者在设计这一平台的时候,考虑了生产用例。想要了解更多详细内容,请查看 FacebookResearch官方文档 。另外,如果你想使用Horizon,可查看该 使用文档 。
https://github.com/facebookresearch/Horizon?
https://heartbeat.fritz.ai/introduction-to-pytorch-for-deep-learning-5b437cea90ac
https://github.com/facebookresearch/Horizon/blob/master/docs/usage.md
DeOldify
DeOldify 是一个用于着色和恢复旧图像的深度学习库。开发者结合了几种不同的方法,来实现这一目标,其中的几种方法包括: 带自注意力机制的生成对抗网络 (Self-Attention GenerativeAdversarial Networks), Progressive Growing of GANs ,以及 TTUR ( TwoTime-Scale Update Rule)。
https://github.com/jantic/DeOldify
https://arxiv.org/abs/1805.08318
https://arxiv.org/abs/1710.10196
https://arxiv.org/abs/1706.08500
本文题目:圣诞礼物清单:机器学习开源项目及框架已打包好!-创新互联
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