"August Github Hot Top 10" popüler açık kaynak kodlu makine öğrenimi projesi yayınlandı!
Xinzhiyuan Raporu
Söyleyecek çok şey yok, sıralamayı duyurun!
1. Autokeras
Auto-Keras, otomatik makine öğrenimi (AutoML) için açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. Texas AM Üniversitesi'nin veri laboratuarı ve topluluk katkıda bulunanlar tarafından ortaklaşa geliştirilmiştir. AutoML'nin nihai amacı, veri bilimi ve makine öğrenimi bilgisinden yoksun olan bu alandaki uzmanlar için erişimi kolay derin öğrenme araçları sağlamaktır. Auto-Keras, derin öğrenme modellerinin mimarisini ve hiperparametrelerini otomatik olarak arama işlevi sağlar.
Haifeng Jin tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/jhfjhfj1/autokeras?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
2. Parla
1 × 1 evrişimli ve tersinir üretken modele sahiptir. Hızlı bir şekilde yüksek tanımlı gerçekçi görüntüler oluşturmak için nispeten az veri kullanabilir ve potansiyel değişkenlerin hassas şekilde çalıştırılması gibi avantajlara sahiptir ve GAN ve VAE'nin sahip olmadığı daha az bellek gerektirir.
OpenAI tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/openai/glow?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more#glow
3. Vid2vid
Pytorch, yüksek çözünürlük (2048 × 1024 gibi) ve gerçekçi "videodan videoya" dönüştürme gerçekleştirir. Anlamsal etiket haritalarını gerçekçi fotoğraf videolarına dönüştürmek, uç haritalardan insandan insana konuşmaları sentezlemek veya bir pozdan insan hareketi oluşturmak için kullanılabilir.
NVIDIA AI tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/NVIDIA/vid2vid?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
4. DenetimsizMT
İfadelere ve sinirlere dayalı denetimsiz makine dönüşümü.
Facebook Research tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
5. DanceNet
Otomatik kodlayıcı, LSTM ve hibrit yoğunluk ağını kullanan bir dans üreteci. Bu proje bir dans üreteci inşa etme girişimidir.
Jaison Saji tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/jsn5/dancenet?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
6. Soccerontable
Eğlence deneyimini iyileştirmek için Youtube futbol videolarını 3D olarak izlemek için AV / VR ekipmanını kullanın.
Konstantinos Rematas tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/krematas/soccerontable?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
7. Yapay düşman
Bu kitaplık, metin oluşturmak ve makine öğrenimi modellerine yönelik saldırıları simüle etmek için bazı yöntemler kullanmanıza olanak tanır. Modelinizi bu metinlere çevrimdışı olarak maruz bırakmak, çevrimiçi bir ortamda hazırlıklara elverişlidir.
AirbnbEng tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/airbnb/art artificial-adversary?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
8. Stt-kıyaslama
Bu, farklı konuşmadan metne motorları karşılaştırmak için minimalist, genişletilebilir bir çerçevedir. Ubuntu 18.04 üzerinde Python 3.6 ile geliştirilmiş ve test edilmiştir.
Picovoice tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/Picovoice/stt-benchmark?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
9. Sg2im
Bu mükemmel açık kaynak kodu, giriş grafiklerini işlemek için grafik evrişimi kullanır, nesnenin sınırlayıcı kutusunu ve bölümleme maskesini tahmin ederek sahne düzenini hesaplar ve düzeni, basamaklı bir iyileştirme ağı ile bir görüntüye dönüştürür.
Google Açık Kaynak tarafından yayınlanmıştır.
bağlantı:
https://github.com/google/sg2im?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
10. GANimasyon
İnsan yüzünün anatomik yapısı üzerine, görüntüleri sürekli bir alanda sunabilen ve karmaşık arka plan ve aydınlatma koşullarında görüntüleri işleyebilen sürekli bir yüz ifadesi sentez yöntemi oluşturulmuştur.
Albert Pumarola tarafından üretilmiştir.
bağlantı:
https://github.com/albertpumarola/GANimation?utm_source=mybridgeutm_medium=blogutm_campaign=read_more
Popüler Makaleler:
Xinzhiyuan AI WORLD 2018 Geri Sayım yirmi iki gün
Biletler satışta!
Xinzhiyuan, AI WORLD 2018 konferansını 20 Eylül'de Pekin'deki Ulusal Kongre Merkezi'nde gerçekleştirecek ve makine öğrenimi vaftiz babası, CMU profesörü Tom Mitchell, Mikes Tekmark, Zhou Zhihua, Tao Dacheng, Chen Yiran ve diğer AI liderlerini makine zekasına dikkat etmeye davet edecek. Ve insan kaderi.
Konferans resmi web sitesi:
-
Aktivite hattı bileti satın alma bağlantısı:
-
Aktivite satırı bilet alımı için QR kodu
