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【8月Github爆款Top10】机器学习热门开源项目新鲜出炉!

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新智元
发布2018-09-25 15:03:54
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发布2018-09-25 15:03:54
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新智元报道

来源:GitHub

作者:Mybridge

编译:三石

【新智元导读】本文作者对过去一个月内,近250个机器学习开源项目进行了排名,并选出了位列前10的项目。此排名是Mybridge AI基于多种因素开展的,以衡量项目和开发者的质量。本月上榜排名项目平均GitHub Star为919。

话不多说,公布排名!

1. Autokeras

Auto-Keras是一个用于自动机器学习(AutoML)的开源软件库。它是由德克萨斯A&M大学的数据实验室和社区贡献者联合开发的。AutoML的最终目标是为那些欠缺数据科学、机器学习知识的领域专家提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras提供了自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。

由Haifeng Jin出品。

链接:

https://github.com/jhfjhfj1/autokeras?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

2. Glow

具有1×1卷积且可逆的生成模型。可以使用相对少的数据,快速生成高清的逼真图像,具有GAN和VAE所不具备的精确操作潜在变量、所需内存少等优势。

由OpenAI出品。

链接:

https://github.com/openai/glow?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more#glow

3. Vid2vid

Pytorch实现高分辨率(如2048×1024)、逼真的“视频到视频”的转换。它可以用来将语义标签地图转化为逼真的照片视频、从edge map合成人与人的会话,或从一个姿势生成人体运动。

由NVIDIA AI出品。

链接:

https://github.com/NVIDIA/vid2vid?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

4. UnsupervisedMT

基于短语、神经的无监督机器转换。

由Facebook Research出品。

链接:

https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

5. DanceNet

使用自动编码器、LSTM和混合密度网络的舞蹈生成器,该项目是构造舞蹈生成器的一种尝试。

由Jaison Saji出品。

链接:

https://github.com/jsn5/dancenet?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

6. Soccerontable

利用AV/VR设备,以3D的方式观看Youtube足球视频,提高娱乐体验度。

由Konstantinos Rematas出品。

链接:

https://github.com/krematas/soccerontable?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

7. Artificial-adversary

这个库允许你使用一些方法生成文本,并对机器学习模型模拟攻击。通过离线将你的模型暴露在这些文本中,有利于在线环境下的准备工作。

由AirbnbEng出品。

链接:

https://github.com/airbnb/artificial-adversary?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

8. Stt-benchmark

这是一个极简的、可扩展的框架,用于对不同的语音到文本引擎进行基准测试。它是在Ubuntu 18.04上用Python3.6开发和测试的。

由Picovoice出品。

链接:

https://github.com/Picovoice/stt-benchmark?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

9. Sg2im

这个优秀的开源代码使用图卷积来处理输入的图形,通过预测对象的边界框和分割掩码来计算场景布局,并将布局转换为具有级联细化网络的图像。

由Google Open Source出。

链接:

https://github.com/google/sg2im?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

10. GANimation

构建了一种人脸解剖结构上连续的面部表情合成方法,能够在连续区域中呈现图像,并能处理复杂背景和光照条件下的图像。

由Albert Pumarola出品。

链接:

https://github.com/albertpumarola/GANimation?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-08-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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