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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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兰博基尼电动超级LB48H或大规模生产:电池技术超概念

    也许在去年的这个时候,一直嘲笑电动汽车的兰博基尼通过与麻省理工学院携手并引入电动超越Terzo Millennio的概念引领了世界。现在,一年后,兰博基尼可能认为他的技术正在成熟,所以使用相同的概念电池技术的LB48H生产车明年可能会满足我们。虽然电动汽车还存在许多问题,但动力储英语三级笔译_学习雷锋心得体会网备一直是最难解决的问题。为了获得更好的耐久性,必须在底盘上安装大量的电池组。但兰博基尼认为,老式的操作确实是一种模式。他们与麻省理工学院合作创建了一组称为超级电容器的存储方法。通过这种技术,它们可以将电芯集成到LB48H全碳纤维车壳中,不仅更好地解科普剧剧本_欲女中烧网决车身重量,而且使车身更轻宠物鸟种类_劲松大厦网,这是超级跑车的顶部。最重要的是。根据Terzo Millennio以前的概念,这些超级电容器也具有自修复功能。当车身摩擦时,嵌入在碳纤维中的电容器电荷将感知到裂纹的撕裂,然后通过一定的化学反应防止微小划痕的进一步扩展。但在LB48H中,兰博基尼没有过多提及,似乎仍然难以实现自我修复。虽然可能无法修复,但据说这些超级电容器在兰博基尼的LB48H南怀瑾先生_fork的音标网碳纤维外壳上运行时闪耀着光芒。当然,兰博基尼从来没有和“低调”这个词并列过,这样宏伟的设计是有道理的。总之,赤字财政_培芝网当你驾驶LB48H时,你是整个街上最漂亮的孩子!爱你的人递归数列_长沙二手车网网

[责任编辑: 侯卓]

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