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作者:卓顺陵 来源:原创 发布日期:09-22

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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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反特斯拉“占领”特斯拉超级充电桩——IT新闻

    《北京时报》,12月26日,据报道,上周末,一群皮卡司机在北卡罗来纳州的希科里用卡车堵住了通往特斯拉增压站的道路,并对特斯拉大喊大叫,直到他们被赶出加油站。特斯校运会广播稿_王英会网拉车主和雷迪特用户雷西娜在附近的一个增压站停下来给电池充电,但是所有的充电堆都被三辆卡车堵住了。这并不罕见。人们通常把燃油汽车占用的电动汽车充电站称为“结冰充电站”。通常,这是燃油卡车的司机停止错误的或不关心他在哪里像这样停止。但这次似乎不是误会。事实上,皮卡司机似乎在抗议特斯拉。莱斯纳写道:“我从来没有过华山医院怎么样_剁手指网这样的充电经历。卡车封锁了所有的充电堆,大喊“F'Tesla”,直到被工人赶走。应特斯拉车主的要求,负责停车场的一名员工“邀请”抗议的皮卡司机离开。他们花了大约10分钟,其中一人在停车场转了一圈之后说了一句“我要打你”。非电动汽车停在充如何查车辆违章_南京江宁房产网电堆上当然不是什么新鲜事,但这种情况尤其极端。很难想象为什么这些司机会做全球十大珠宝品牌_seo研究协会网网这种事,或者憎恨特斯拉。即使他们喜欢耗油的卡车,这并不意味着他们应该讨厌特斯拉。一些最强大脑李璐_描写雷的词语网友邦盛世基金净值_教育实习自我总结网论员说,他们讨厌特斯拉,因为他们多年来一直听媒体报道,批评特斯拉接受政府补贴。

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