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Let’s Fork | 11 款 Github 最新「機器學習」開源專案


在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。

在這個欄目里,你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點,時刻緊跟 AI 前沿成果。


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這是 PaperDaily 的第 39 篇文章
Detectron

#開源標的檢測平臺

Detectron 是 Facebook 開源的標的檢測庫,基於 Caffe2,整合了包括 Mask R-CNN 和 Focal Loss for Dense Object Detection 等頂尖標的檢測演算法。

專案鏈接

https://github.com/facebookresearch/Detectron


Minigo

#基於AlphaGo Zero核心演算法的圍棋AI

這是一個基於 TensorFlow 的圍棋 AI,實現了包含 AlphaGo,AlphaGo Zero 和 AlphaZero 在內的核心演算法。

專案鏈接

https://github.com/tensorflow/minigo


gradient-checkpointing

#神經網絡訓練省記憶體神器

本專案是由 OpenAI 提供的記憶體平衡工具。前饋模型可以在僅增加20%計算時間的基礎上,讓 GPU 適應十倍大的模型。

專案鏈接

https://github.com/openai/gradient-checkpointing



Synonyms

#最好的中文近義詞工具包

Synonyms 可以用於自然語言理解的很多任務:文本對齊,推薦演算法,相似度計算,語意偏移,關鍵字提取,概念提取,自動摘要,搜索引擎等。

專案鏈接

https://github.com/huyingxi/Synonyms


NiftyNet

#針對醫療影像分析的開源CNN平臺

NiftyNet 是一個基於 TensorFlow 的捲積神經網絡框架,用於解決醫學圖像分析和圖像輔助治療問題。NiftyNet 具有模塊化的架構設計,能夠共享網絡架構和預訓練模型。

專案鏈接

https://github.com/NifTK/NiftyNet



Adversarial Image Defenses

#Facebook論文開源

該工具包復現了論文 Countering Adversarial Images Using Input Transformations,包括對抗攻擊、基於圖像變換的防禦,並且提供了預訓練模型。

論文鏈接

https://www.paperweekly.site/papers/1617

專案鏈接

https://github.com/facebookresearch/adversarial_image_defenses


DeepLeague

#英雄聯盟地圖標註資料集

DeepLeague 是首個將計算機視覺、深度學習和英雄聯盟(LoL)結合在一起的演算法和地圖標註資料集,包含超過 10 萬張標註圖片。

專案鏈接

https://github.com/farzaa/DeepLeague


PointCNN

#通用點雲捲積框架

本專案來自山東大學,作者為基於點雲的特征學習提出了一種簡單且通用的框架,該模型掃清了五個點雲基準測試記錄。

論文鏈接

https://www.paperweekly.site/papers/1611

專案鏈接

https://github.com/yangyanli/PointCNN

TensorForce Bitcoin Trading Bot

#基於深度增強學習的比特幣交易機器人

TensorForce 是一個比特幣交易機器人,基於深度增強學習實現自動買、賣和持有。

專案鏈接

https://github.com/lefnire/tforce_btc_trader



SentiBridge

#中文物體情感知識庫

本詞典包含:物體/屬性—情感詞。例如:“長城 宏偉”、“性價比 高”、“價格 高”。主要目的是刻畫人們是怎麼描述某個物體的,例如大家通常用 宏偉 來形容長城。目前詞典包含三個領域語料的抽取結果:新聞、旅游、餐飲,共計 30 萬對。

專案鏈接

https://github.com/rainarch/SentiBridge


CakeChat

#情感對話機器人

CakeChat 是一個可以表達情感的對話機器人,基於 Theano 和 Lasagne 框架開發。給定不同的情感,機器人將會生成不同的對話。

專案鏈接

https://github.com/rainarch/SentiBridge

本文由 AI 學術社區 PaperWeekly 精選推薦,社區目前已改寫自然語言處理、計算機視覺、人工智慧、機器學習、資料挖掘和信息檢索等研究方向,點擊「閱讀原文」即刻加入社區!

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