4月GitHub上最热门的机器学习开源库
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1.29M时长:02:49
近日,普拉纳夫 · 达尔(Pranav Dar)发文总结了 2018 年 4 月份 Github 上最热门的 5 个数据科学和机器学习开源项目,其中包含了一些非常棒的代码库。
如果你对此感兴趣,可以点击文中链接,查看这些项目的 Github 主页。
这是一个通过深度学习,使合成图片更真实的库。开发人员提出新算法,可以使外部元素与手绘完美融合,最终合成效果几乎与原始绘图无法区分,甚至比手动合成更为精细。
该项目为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,它不仅仅是一个用 Swift 写成的 TensorFlow API 封装,开发团队表示,他们直接改进了 Swift 编程语言和编译器,使得 TensorFlow 成为 Swift 语言里面的一等公民,以此提升用户体验,同时,他们还希望将 TensorFlow 的可用性提高到新的高度。
需要注意的是,由于该项目仍处于初始阶段,还不适合用于构建深度学习模型,团队也承认该项目目前离设想中的目标还有一定距离。
3.MUNIT
这是一个由康奈尔大学提出的多模态无监督图像转换框架,用于将图像从一个领域转换到另一个领域,其目的是将图像转换成指定领域的新图像,例如将狗的图像转换为猫。
先前存在的类似方法只能够执行给定图像的一对一映射,而 MUNIT 能够对同一张图像产生多个不同的输出。
4.GluonNLP
这是一个工具包,旨在让 NLP 任务变得更简单。它通过海量数据和构建的深度学习神经模型让文字处理更加容易,使得 NLP 研究变得更加高效。
GluonNLP 拥有一个很好的文档,以及详细的使用示例,它还有一个针对新手的 60 分钟速成课程。
该项目收集了已经发表的关于 GAN(或生成敌对网络)研究论文的 PyTorch 实现。对于相关的研究者来说,这个项目具有非凡的价值。
目前,PyTorch GAN 中列出了 24 种不同的实现,包括 CycleGAN、Least Squares GAN、Pix2Pix 等,每种实现都有其独特之处。
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