开发者不可错过,10个简单的开源项目——人工智能篇

AI

UNION

人工智能产业技术创新战略联盟

这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。

推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目

关于人工智能的项目,相信大家都看过或者用过不少了,但它们的大多数看上去都十分“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上,有很多关于人工智能的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。

STYLE2PAINTS:强大的为线稿上色的 AI

https://www.oschina.net/p/style2paints

推荐理由:新一代的强大线稿上色 AI,可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站,十分方便使用。

SerpentAI:教 AI 打游戏的学习框架

https://www.oschina.net/p/serpentai

推荐理由:SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时,对于爱好者来说,它也是非常有趣的。

Synaptic.js:用于浏览器的神经网络库

https://www.oschina.net/p/synapticjs

推荐理由:Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库,可以构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法:多层感知器(multilayer perceptrons)、长短期记忆网络(multilayer long-short term memory networks)、液体状态机(Liquid State Machine)、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ,你可以轻松测试和比较不同体系结构的性能。

Snake-AI:贪吃蛇游戏的人工智能

https://www.oschina.net/p/snake-ai

推荐理由:一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物,直到吃满整个地图。

Demo

Uncaptcha

https://www.oschina.net/p/uncaptcha

推荐理由:破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法。unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码,并以编程方式传递这些数字,最终成功欺骗目标网站。

Sockeye:神经机器翻译框架

https://www.oschina.net/p/sockeye

推荐理由:Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如,通过符号式和命令式 MXNet API,Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格;它同样可以在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它同样为所有序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化,无需担心停止标准、指标跟踪或者权重初始化。可以简单地运行已提供的训练命令行界面(CLI),也可以轻易改变基础模型架构。

PHP-ML:PHP 机器学习库

https://www.oschina.net/p/php-ml

推荐理由:我们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库,但他们大多都比较复杂,配置起来让很多新手感到头疼。

PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习、分类等算法,小项目或者小公司做一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法,交叉验证,神经网络,预处理,特征提取等。

CycleGAN:生成对抗网络图像处理工具

https://www.oschina.net/p/cyclegan

推荐理由:这个工具功能十分强大,不仅可将绘画作品“还原”成照片(可理解为是一个 “反滤镜”),还能将夏天转换成冬天,或将普通的马转化成斑马。

与其它人工智能绘画不同,CycleGAN 的研究团队试图建立一个可双向转化不丢失信息的双向算法。

在 CycleGAN 里照片的细节被要求完全保留,研究人员希望能够将一张图片输入 CycleGAN 后进行多次反复转化(照片→绘画→照片→绘画→照片),最终可以获得与原始照片相同或相近的图片。

DeepLearn.js:加速硬件的机器学习JS库

https://www.oschina.net/p/deeplearn-js

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库,完全在浏览器中运行,不需要安装,不需要后端处理。

DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块,使我们能够在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API,以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年(例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs),但是它们受到 JavaScript 速度的限制,或者局限于推理而不能用于训练(例如 TensorFire)。

相比之下,deeplearn.js 通过利用 WebGL 在GPU上执行计算,以及进行完全反向传播(full backpropagation)的能力,实现了显着的加速。

TensorFire:浏览器端神经网络框架

https://www.oschina.net/p/tensorfire

推荐理由:TensorFire 是基于 WebGL 的,运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时,不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

与之前某些浏览器内的神经网络框架相比,TensorFire 有着近百倍的速度提升,甚至于能够与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性能计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

相信还有其他优秀的开源人工智能项目尚未在本文出现,欢迎各位在评论中留下你们的推荐~

人工智能产业技术创新战略联盟

本文来自企鹅号 - 人工智能产业技术创新联盟媒体

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏开源优测

大数据测试学习笔记之数据质量

大数据测试学习笔记之数据质量 数据质量定义 先搜索了一把,发现当前对于数据质量的定义没有一个共识的定义,通过阅读一些资料,做了些总结,可以从以下几个方面来定义数...

4818
来自专栏CDA数据分析师

想入门数据科学领域?明确方向更重要

我在一家数据科学培训公司工作。对于学员,我常常给出的建议并不是推荐库或者工具,而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家,确定自己的方向。

842
来自专栏新智元

【比竞争对手快3倍】微软官方发布CNTK 2.0,增加 Python 和 Keras 支持

【新智元导读】微软今天发布了深度学习工具包CNTK的2.0版本,新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端,Java API,模型评估的 Spark 支持...

4328
来自专栏人工智能头条

深度解析京东个性化推荐系统演进史

2053
来自专栏企鹅号快讯

这10个开源人工智能项目,你必须了解!

来自:开源中国 链接:https://my.oschina.net/editorial-story/blog/1592254 推荐 10 个饱受好评且功能独特的...

2689
来自专栏人工智能的秘密

安利10个有趣实用的人工智能开源项目

人工智能话题一直都是热门话题。关于人工智能的项目,不知道大家了解得多不多呢?现在我为大家介绍10个十分实用且有趣的人工智能开源项目。

5221
来自专栏CSDN技术头条

深度解析京东个性化推荐系统演进史

在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐...

4669
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

微博中的用户画像:微博中的用户模型

作者:@fengyoung 于2015小光棍节 原文:http://www.wbrecom.com/?p=588 社交媒体(Social Media)相对于传统...

6049
来自专栏PPV课数据科学社区

【学习】百度竞价推广常见数据分析方法

在百度竞价推广数据分析中,针对不同的分析目标,采用适当的方法对数据进行分析,可以更有效的得出分析结论,指导账户优化。常用的数据分析方法有: 1.对比分析法 对比...

3366
来自专栏ATYUN订阅号

每个数据科学家都应该知道的顶级GitHub库和Reddit线程(2018年6月版)

半年过去了,这带来了我们流行系列的六月版的顶级GitHub存储库和Reddit线程。在撰写这些文章的过程中,我从开源代码或世界顶级数据科学大脑之间的宝贵讨论中学...

1376

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券