个机械学习项目,识别表情包里的失当内容

原标题:非死不可 利用 AI 识别表情包里的不当内容

原标题:盘点:2018 年最卓越的 30 个机械学习项目

在《重新定义公司:谷歌(谷歌(Google))是怎么样运营的》一书中享用了这么一条经验:在谷歌(谷歌(Google)),最地道的产品是靠技能因素而非商业因素赢得成功的。

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福布斯如今编写介绍了Facebook利用深度学习技能来全面明白用户的四种让人感叹的方法,它们分别是文本分析、人脸识别、定向广告和设计AI应用程序。

编者按:本文来源Mybridge,介绍了过去一年中(二零一七年)最为惊艳的30个机器学习项目。小说原标题30
Amazing Machine Learning Projects for the Past Year
(v.2018),发表于Medium。

“谷歌(Google)大概拥有的功成名就产品都是由坚实的技艺洞见作为基础的……所谓技术洞见,是指用革新办法使用科学技术或安顿,以完成生产开支的明显下落或制品效果和可用性的大幅进步的功用。”施密特和罗森伯格写道。

非死不可 的甄别人士无法甄他人们在阳台上发布的每一张图片,由此 Facebook希望经过人为智能来提携她们。在一篇博客作品中,Facebook 介绍了一个名为
罗斯(Rose)tta
的系统,它可以行使机械学习来鉴别图像和视频中的文本,然后将其转录为机械可读的始末。更加地,Facebook发现那一个工具有助于在表情包上转录文本。

近期,媒体对机械学习、深度学习等人为智能技术举行过很多的着力介绍。展开有关探究的公司也不在少数,这集团们其实又是如何使用它们的呢?

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而在此时此刻被谷歌(Google)就是成功基础的技艺则是人工智能。除了在谷歌I/O大会上亮相的谷歌 Lens、谷歌 Assistant、GoogleHome等制品,人工智能技术也被谷歌(谷歌(Google))应用于解决内容型产品的本金和可用性问题,其新式成果是借助机器学习模型评估网络会话影响的工具Perspective,Perspective的第四个作用识别线上“有毒(Toxic)”评论已经上线。

文本转录工具并不是怎么着新鲜事,但 Facebook却面临着不一致的挑衅,因为其平台量级巨大,以及其上的图像种类繁多。按照官方说法,罗斯(Rose)tta
现在曾经上线,天天会从 Facebook 和 Instagram 上抓取 10
亿个图像和视频帧文本进行转录。

Facebook是因此打听它的用户和为广告主“包装”用户数量来拓展业务的。而它从作业运营赚到的钱会再次投入到给用户提供实用的新成效,近日来说至关重倘若提供视频和购物功能。接着,它还会拔取这么些功效服务来更是精晓用户。

在过去的一年里,大家比较了近8800个开源的机器学习项目,并从中评选出了前30名(0.3%的火候入选)。

阻击“有毒”内容

现阶段还不亮堂 脸谱正在对那一个数量开展什么的拍卖。小说提出,那对于照片搜索和显示器阅读器等基本作用万分有效。但看起来
Facebook也开头把它位于更大的对象上,比如弄精通什么的情节更抓住人,更首要的是,可以找出如何表情包、图片或录像中存在仇恨、侮辱等不宜言论。

乘胜该社交网络带给众人的简报和对话交换形式被认证对我们很有价值,它变成了可以接收海量用户数量的“磁石”。那么些数据涉嫌用户是什么人、他们怎么开支时间、他们欣赏什么等新闻。对于Facebook从事数码挖掘工作的多少地理学家们的话,挑战在于那些数据大多数都极度混乱,属于非结构化数据。

那是一个极具竞争力的榜单,它仔细采用了二零一七年三月到1六月之内公布的最好的开源机器学习库、数据集和应用程序。Mybridge
AI将品种的受欢迎程度、参与度和时效性等指标纳入评估规范来判断项目标质料。那么些种类在Github上收藏量(得到的星数)的平均值是3558,那几个数字可以让您对这么些品种的质量有个大体了然。

乘胜技术不断形成,商业竞争也逐渐火爆,内容运营成为各样商业格局都在考虑的课题,而评论内容也日趋变成广大互联网产品的中坚竞争力之一。

非死不可表示,文本提取和机械学习正在被用来“自动识别违反大家的仇恨言论政策的始末”,而且该系统还辅助多语言。鉴于
非死不可众所周知的内容审查问题,一个力所能及活动标记可能有问题的图像的机能,对于
脸书 来说应该会很有用。

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开放源码项目对数据地理学家很有用。而你也可以透过翻阅源代码这一办法来学学,并在这个现有项目标功底上构建一些新的始末。给自己充足的时间去尝试一下这么些二〇一八年你可能失掉的扼腕的机械学习项目吧。

当然,评论的活跃度和内容质地都是急需运营团队精心照料的,互联网评论中的非法、侮辱、打扰、色情、暴力等废品信息屡禁不绝,那些音信对情节运营毒害很大。而哪些打消那么些“有毒”内容,是一个归心似箭的行当问题。

脸谱 利用 AI 识别表情包里的不当内容动点科技(science and technology)。回去微博,查看更多

尽管如此非死不可平台上12亿用户每分钟上传的相片数量达到13.6万张,更新的状态数量达到29.3万,但直至新近,Facebook只好够寄望从它少量的非结构化数据(不易被量化和放入图标举行电脑分析的音信)当中挖掘价值。

第1名:FastText

个机械学习项目,识别表情包里的失当内容。以谷歌为例,其90%获益来自广告,但没有广告主愿意自己投放广告的页面包括那几个让人深感不舒适的情节。沃尔玛(沃尔玛)、7-Up和Verizon等广告客户都因不良内容影响而暂停YouTube平台广告投放陈设,那导致谷歌损失上亿加元。因而,商业利益直接驱动谷歌(Google)知道“有毒”内容。

责任编辑:

深度学习正在帮忙解决这一题目。深度学习技能驱动机器可以自行归类数据。一个简短的例证就是,深度学习图像分析工具掌握学习辨识含有猫的图像,不须求被报告猫长得如何。通过分析大气的图像,它能够从图像的背景学习到音信——如还有怎样东西可能会现出在猫图中?什么文本或者元数据或者暗示图像含有猫?

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附带,用户体验是谷歌(Google)阻击“有毒”内容的另一缘由,谷歌(Google)的文化追求是让用户可以直接询问到她热望的情节,其搜索算法一向为此优化,不过垃圾评论(经常是批量表露的)会把用户喜闻乐见的内容淹没;同时,垃圾评论还会影响到优质内容创小编的行文热情,更加多的用户也会就此拒绝宣布意见,社区将会沦陷。

由此拓展量化,以及福利分析工具得到深刻见解的方式表现数据,那促进结构化非结构化的多少。Facebook的探讨者尝试回答那样的题材:集团的制品多平时现身在有猫的图像当中?大家是或不是该注意于向喜欢猫的人出示大家的广告吗?

用于快捷文本展现和分类的库,Github收藏量11786星。项目隶属于Facebook商量院。

人造智能的新希望

那一基本原精晓释了为何深度学习对Facebook有用,随着深度学习算法变得进一步进取,它们可以被使用于更多我们所享用的数量,从文本到图片再到录像。

第2名:Deep-photo-styletransfer

在引入人工智能技术从前,业界惯用清理不良内容的方法,是人工举报、人工核对以及政策和传统算法的三结合。

以下多少个特定的利用案例表达了深度学习如何被用来博取价值,援救Facebook得以完结为用户带来越来越多造福,进而能够更进一步通晓她们的对象。

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《连线》杂志曾对八名现职和前谷歌(谷歌(Google))广告质料评分员(ads quality
raters)的开展征集并计算出,他们的做事任务包蕴:审查视频内容;审阅评论区并标记用户的失当言辞;检查谷歌广告网络服务的各项网站以管教它们达到谷歌(谷歌(Google))正规;为广告质料本身评分。庞大的工作量迫使他们把数据和进程的先行级放在准确度之上。有时甚至必要用不到2分钟的日子检查几钟头的视频。同时,谷歌(谷歌)特需给这一个审批人员(外包)支付每小时15比索的薪酬,那比一大半城池的最低薪酬高。

1. 文书分析

舆论“深度照片风格转换”的代码和多少,Github收藏量9747星。项目隶属于Fujun
Luan,康奈尔大学大学生。

人工智能的进步带来了新的企盼,国外的非死不可、推文(Tweet),国内的搜狐云安全(易盾)、万象优图等集体都在品味采纳人工智能来消减一大半的人为工作量,以完毕更好的资产、功能和总体性。作为一家举行“AI
First”的铺面,谷歌也已经开发人工智能连串识别和过滤垃圾音信。在Google高层看来,那些题材不可以也不应该由人工解决。

Facebook上享用的多寡很大一些要么文本。视频或者涉嫌更大量级的数据,但在赢得洞察方面,文本仍是可以带来同样的价值。一张图纸可能含有1000个字,但倘诺你只想要回答一个简便的题材,你平时不须要应对1000个字。任何无助于回答你的问题的多少都是噪声,都会浪开销于存储和剖析的资源。

第3名:face_recognition

Perspective:AI+集体智慧维护评论秩序

非死不可拔取它自动研发的一项名为DeepText的工具来读书分析用户所发帖子的语境,进而提取字词的趣味。通过分析词语之间的涉嫌,神经网络可以基于那一个词语周围的用语明白它们的意味变化。由于那是一种半监控半非监督式的读书,那一个算法不必然有分解每个词语意思的参照数据,比如字典。相反,DeepText是基于词语是什么被利用的来自学。

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二零一七年九月,谷歌反滥用技术公司(Counter Abuse Technology
Team)联合谷歌(Google)母公司Alphabet旗下的Jigsaw(其前身为谷歌(Google)智库机构谷歌Ideas)公布推有名为Perspective的新工具,自动检测网络上的凌辱、纷扰和虐待言论。Jigsaw代表,对于输入的其它词句,Perspective都能及时付给其“毒性”评分,比其他重大词黑名单都要标准,比别的人类审核人士都要快。

那意味着DeepText不会被拼写的变型、俚语或者特其余言语应用难倒。事实上,脸谱称该技术“能够支持各类语言”——由于它给词语贴标签的款式,它可以轻松地在各类分裂的言语当中切换,可以将它从一种语言中学到的事物应用于另一种语言。

世界上最不难易行的用来Python和命令行的面部识别API,Github收藏量8672星。项目隶属于Adam
Geitgey。

用作Conversation
AI开源项目标一部分,Perspective以API形式开放给越来越多开发者,使得社交媒体和信息网站可以更便于地接纳机器学习技术检测评论语言的“毒性”,进而更好地管理评价内容。为了鉴别“有毒”评论,Conversation
AI已经进展了大气的教练。谷歌(谷歌(Google))和Jigsaw从维基百科、《London时报》等合作伙伴手上得到了数百万条评论数据,让10名Jigsaw员工确定每一条评论是还是不是“有毒”,再将这么些判断结果作为训练样本输入给机器学习模型。模型会提交输入词句“有毒”或者会“把天聊死”的几率。例如,“你不是好人(you
are not a nice
person)”被清楚为“有毒”的可能是9%,而“你是个恶心的女婿(you are a
nasty man)”的汇报结果是91%。

当下,该项工具被用来依照人们的对话内容将他们指向他们也许想要购买的出品。Facebook曾发布录像,举例表达DeepText是哪些根据语境来控制是或不是该给用户提供购物链接。

第4名:Magenta

Perspective
API允许开发者使用自动化代码访问那几个测试,集成到页面中让评论者在输入的同时就能见到毒性指数。用户可以在官网(
API的效果。

2. 人脸识别

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真正,Perspective并不健全,因为算法还不能知晓文字背后的语境和心思,对语言的真人真事意思可能会有误判。财富网站报导称,Perspective对屡次词句判断准确率确实很高,但一些不有名的侮辱性词汇(如libtard)的毒性评分很低;相反地,“生活是一种煎熬(life’s
a
bitch)”的毒性指数却很高。可是,谷歌官网已鲜明表示:Perspective还处在早期阶段,难免还有众多荒唐。所以,页面提供了报告选项,模型会按照报告数据更新,升高精准度。

脸谱选拔名为DeepFace的吃水学习应用程序,致力于教育它识别照片中的人。该企业代表,在甄别两张不一致照片中的人是不是是同一个人上,其开端进图像识别工具比人类还要准确——DeepFace识别成功率高达97%,人类则是96%。

行使机械智能进行音乐和艺术创作的类型,Github收藏量8113星。

实际上,那是Perspective的出品逻辑:利用集体的灵性不断铲除“有毒”评论,维护社区秩序。Conversation
AI产品CEO亚·当斯(A·dams)(CJ
亚当斯)表示,团队希望每个人都能参预到这一个项目,利用那一个模型创新网络啄磨。往日,社交/信息网站的评说管理,唯有“赞成”、“反对”、“关闭评论”或者人工调节等选项,而Perspective提供了另一种选拔(即集体智慧),并且职能是与时俱进的。确实,嘲弄短语“nice
work, libtard”的评分已经是34%,而不是财物网站此前评论的4%。

这种技术的利用显然存在争议。隐衷拥护者们指出,那种工具做得过分了,它会让脸书能够根据人流的高分辨率照片给广大的人脸打上名字,那肯定会对咱们在公众场所匿名行走的随机构成威胁。欧盟囚系机构对此表示确认,二零一三年它说服非死不可将该项作用从亚洲公民的账号中收回。当时,该社交媒体巨头使用的是一个人脸识别工具的最初版本,并不曾选取深度学习技术。自该技术首次引起广大关怀的话,Facebook就直接未曾表露它的举行。或许,它在守候一些隐衷案件的公判,想要在此之后再发表它的出产安顿。

第5名:Sonnet

那么,近来不那么成熟的模型在生育条件中有多大意思呢?当前互联网产品那么多,人工智能误判带来的过于限制,会不会造成另一种“把天聊死”,然后用户转向竞品呢?如前所述,网站负责人的选项很少,Jigsaw认为,很多媒体网站只有很傻的黑名单,或者索性关门大吉评论,而Perspective会让网络对话更有利于。Jigsaw首席研讨地理学家卢卡斯(Lucas)·迪克(Dick)森(LucasDixon)表示,系统的对象不是100%的精确度,而是丰裕好,即让期待文明评论的人不再禁忌参与互联网研讨。

3. 定向广告

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Jigsaw首席商量地理学家Lucas·迪克(Dick)森(Lucas(Lucas) Dixon)

Facebook利用深度神经网络(深度学习的根本)来控制向哪些用户显示怎么着广告。这一直以来都是它的作业的根基,通过让机器自动尽可能多地问询大家,在推送广告时以最具有洞察力的方法将大家聚拢在一起,该公司愿意维持其对谷歌等任何角逐广告市场的高科学和技术竞争对手的竞争优势。

基于谷歌(Google) TensorFlow
的神经网络库,Github收藏量5731星。项目隶属于来自Deepmind的Malcolm
雷诺兹。

作为一款志在借用集体智慧革新算法的制品,Perspective也充裕考虑了私家口味的差别,它

4. 设计AI应用程序

第6名:deeplearn.js

同意用户自动采取显示评论的毒性指数阈值。例如,以下天气变化探究的截图,其中囊括了高层次的负面评论:

Facebook甚至认定,决定那一个运作可以透过AI和纵深学习来创新的任务,能够由机械来处理。它实施了一个名为Flow的系统,该系统运用深度学习分析来每月对30万个机械学习模型举行效仿,让工程师可以测试注明他们的想法,精确找到升高营业功用的时机。

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而上边这么些截图显示的对同一个话题的越来越多评论,将“毒性”拉到光谱的左侧。可能有人会认为,那几个评价照旧安常守故,但没那么苛刻:

开源

用来网络的硬件加快机器智能库,Github收藏量5462星。项目隶属于来自GoogleBrain的Nikhil Thorat。

留神,Perspective的毒性尺度选取除了开放给评论管理者,也向读者提供。那代表网站可以根据清晰的毒性指数定制合适的过滤规则,也意味读者可以自主决定怎么心花怒放地拉扯。那个政策能更好地保管产品的使用率,敬服种类收集到充分充裕的数额来立异模型精确度。

Facebook极度扶助开源,其名为非死不可人工智能探究(FAIR)的AI实验室的超过半数研讨成果都免费提需求任何人使用或者修改。Facebook的深度学习技能主要基于Torch平台,该平台环境专注于深度学习技术和交际网络的支出。

第7名:fast-style-transfer

Perspective的另一个益处,就是系统不必与帐号关联,那让匿名评论的囚禁变得简单。谷歌曾勒迫将YouTube评论系统与谷歌(Google)+帐号涉嫌,让录像创小编依据用户所处的世界自动批准特定用户的评介。但这一做法引发了部分中伤。

该商家竟然将其GPU驱动的AI硬件设计开源。那种超快速的微机专门针对深度学习职分的施行举行了优化,该类义务往往须求丰盛有力的处理能力,因为它们涉及大气的运算,处理输入数据的快慢要求很高。

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基于Jigsaw的介绍,检测语言毒性只是Perspective的首个模型。接下来的一年,他们将应用机械学习来充实其余力量。更加是,他们将起来筛选脱离宗旨的评价或短少精神意见的内容。模型锻炼好之后,网站和读者将可以配备评论设置,只体现相关性最强的始末。

展望将来

依照TensorFlow的图片与录像风格转换工具,Github收藏量4843星。项目隶属于来自MIT的Logan
Engstrom。

《伦敦(London)时报》、维基百科、法学人、卫报等早已在采取Perspective。据电视宣布,《London时报》那样的网站事先只好处理10%的篇章评价,但在选取Perspective后落到实处100%蒙面。当然,小型网站相同可以受益。但是,社交和传媒公司近期还亟需借助IT人员将Perspective整合到祥和的网站上。猜想第三方开发人士将会构建新特色,允许缺少编码知识的用户可以间接设置评论管理工具。

纵深学习很可能将会继续在Facebook的前途向上中饰演主要的角色。即便它近日对地下的新应用三缄其口,但它提出过的想法包涵:自动生成图片的口音描述来救助视觉障碍者,以及预测哪些地方必要更大范围的网络覆盖,履行将网络连接推向环球各地的重任。长时间而言,他们实力富饶的AI和纵深学习实验室可能也将会让众多的机关协会收入,不管是经过平昔运用他们的服务,如故直接得益于他们对开源的支撑。

第8名:Pysc2

谷歌(谷歌)的挑衅

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从产品设计的角度,Perspective无可指摘,但那并不意味着摆在谷歌(谷歌)面前的是一片坦途。首先,即使通过开放API获得大量的数码,同时神经网络的潜力正在不停释放,自然语言通晓和自然语言处理仍是现阶段人工智能领域的难题。有评论说,Perspective对《伦敦(London)时报》的情节审批有用,但在推特(TWTR.US)、Reddit能发挥的功能不大。

星际争霸2学习环境,Github收藏量3683星。项目隶属于来自Deepmind的提姆o
Ewalds。

其次,多语言障碍。Perspective近年来的首要运用处境是立陶宛语,Jigsaw代表Perspective只是创新在线调换的率先步,他们盼望工具可以复制到其他语种,从而完毕越多的用处。那么,数据的不够和言语习惯的不等都是模型调整必须深入思考的问题。

第9名:AirSim

更要紧的,就是对战总是在进步。攻击者总会不停地探察审核的平整和工具的原理,设法通过新花样绕开屏蔽。腾讯网云安全技术团队在于黑/灰产的创优中对此深有体会。狄克(Dick)森也认可那或多或少,但她觉得攻击总是有迹可循的。

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末段,文本消息只是评价的一有些,Perspective如今也只是尊重于言语暴力,并未覆盖比如恶意链接那样的排泄物音讯,谷歌(谷歌)还索要面对图片、录像方式不良新闻的挑衅。可是,谷歌应用人工智能技术周密解放人工审核的决意是不错的。

为微软AI探究单位的自发性驾驶汽车提供的基于Unreal
Engine的开源模拟器,Github收藏量3861星。项目隶属于来自微软的Shital
Shah。

在录像方面,人工智能同样还不圆满。谷歌(Google)依旧借助广告品质评分员识别和标志敏感内容,为算法进步提供更加多、质地更高的数量:谷歌(谷歌)需要她们对视频标题和情节做更密切的评级并拓展分类,例如“不当言论”包涵“亵渎”、“仇恨言论”或“其余”等,“暴力”内容包蕴“恐怖主义”、“战争与争辩”、“寿终正寝喜剧”等,别的还有“毒品”和“性/裸露”(具体分类为“虐待”、“裸体”和“其余”)等。

第10名:Facets

中国集团行动启示

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据悉人工智能的情节安全解决方案是不完善的,但中国集团也务必认可人工智能的高功用、远超关键词过滤的精准度,以及将来的潜力。那么,选用人造智能技术来爱慕在线互换氛围是必须考虑的选项。同时,人工智能的精准度依赖于丰富多的高质地输入数据,由于国内外的网络环境、政策有着差别性,网民对相同言论的痛感和容忍度也截然不一样,国内用户应当利用积累丰裕多国内特征库的服务商提供的技巧方案,并积极提供含有新特色的数目,令人工智能算法与时俱进,以应对不断提拔的抨击。

亚洲必赢登录,机械学习数据集的可视化项目,Github收藏量3371星。项目隶属于谷歌(Google) Brain。

信息来源:

第11名:Style2Paints

The Hidden Laborers Training AI to Keep Ads Off Hateful YouTube Videos

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给图片上色的AI工具,Github收藏量3310星。

Now Anyone Can Deploy Google’s Troll-Fighting AI

第12名:Tensor2Tensor

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Check Out Alphabet’s New Tool to Weed Out the ‘Toxic’ Abuse of Online
Comments

谷歌商讨院一个通用体系到行列模型的库,Github收藏量3087星。项目隶属于来自GoogleBrain的Ryan Sepassi。

第13名:pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

YouTube Starts Rolling Out Its New Commenting System Based On Google+

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Pytorch中图像风格依旧内容转换工具,如卫星地形图转换为二维平面图、摄影与照片风格转换等;Github收藏量2847星。项目隶属于来自伯克利(伯克利(Berkeley))大学的大学生Jun-Yan
Zhu。

如上由博客园商厦服务-公司新闻化服务提供商:莱茵河超越网络科技(science and technology)有限公司整理公布。

第14名:Faiss

乐乎集团服务(qiye163.co)是虎扑凭借其20年品牌优势与经历打造的营业所级产品矩阵,致力于提供一站式公司音信化解决方案。新浪商家劳动的出产是今日头条在集团邮箱的根底上对公司市场的越来越主要布局。新疆当先网络科技(science and technology)是博客园商厦产品顶尖经销商,专业为集团提供博客园集团邮箱、新浪办公套件、网站建设、域名注册等一站式音信化解决方案。

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一个高速的一般搜索和凝聚向量聚类的库,Github收藏量2629星。隶属于Facebook啄磨院的连串。

第15名:Fashion-mnist

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一个近似于mnist的前卫产品数据库,Github收藏量2780星。项目隶属于来自Zalando
Tech的研商地理学家Han Xiao。

第16名:ParlAI

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在各个公开可用的对话数据集上陶冶和评估AI模型的框架,Github收藏量2578星。项目隶属于来自Facebook商量院的亚历克斯ander
Miller。

第17名:Fairseq

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Facebook AI探究系列到行列模型的工具包,Github收藏量2571星。

第18名:Pyro

用Python和PyTorch举行深度通用概率编程,Github收藏量2387星。项目隶属于Uber的AI实验室。

第19名:iGAN

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由GAN驱动的动态图像生成,Github收藏量2369星。

第20名:Deep-image-prior

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不借助机器学习而落到实处的神经网络图像复苏,Github收藏量2188星。项目隶属于俄罗斯Skolkovo金融大学学士Dmitry
Ulyanov。

第21名:Face_classification

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应用fer2013/imdb数据集与keras
CNN模型和openCV进行的实时人脸检测和心情/性别分类,Github收藏量1967星。

第22名:Speech-to-Text-WaveNet

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动用DeepMind的WaveNet和tensorflow技术举行标准到句子的端到端塞尔维亚语语音识别,Github收藏量1961星。项目隶属于Kakao
Brain的Namju Kim。

第23名:StarGAN

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多网络下图像到图像转换的联合生成框架,Github收藏量1954星。项目隶属于高丽高校的Yunjey
Choi。

第24名:MI-angets

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机械学习统一代理,Github收藏量1658星。项目隶属于Unity3D深度学习机关的亚瑟(Arthur)Juliani。

第25名:DeepVideoAnalytics

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一个分布式可视化搜索和可视化数据解析平台,Github收藏量1494星。项目隶属于康奈尔大学的大学生Akshay
Bhat。

第26名:OpenNMT

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Torch环境下的开源神经网络机器翻译工具,Github收藏量1490星。

第27名:Pix2pixHD

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拔取受限的GANs合成和操作2048×1024图像的工具,Github收藏量1283星。项目隶属于Nvidia的AI探究院地理学家Ming-Yu
Liu。

第28名:Horovod

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针对TensorFlow的分布式训练框架,Github收藏量1188星。项目隶属于Uber
Engineering。

第29名:AI-Blocks

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一个有力且直观的“所见即所得”人机界面,任哪个人都可以按照这一工具创造机器学习模型。Github收藏量899星。

第30名:deep-voice-conversion

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TensorFlow中用于语音转换(语音风格转换)的深层神经网络,Github收藏量845星。项目隶属于来自Kakao
Brain AI研究院的Dabi Ahn。

编译组出品。编辑:郝鹏程回来博客园,查看越来越多

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