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这12个最新AI开源项目,你一定要收下

Dopamine 是一款快速实现强化学习算法原型的研究框架,基于TensorFlow 实现 ,旨在为研究人员提供一种简单易用的实验环境,能够满足用户对小型、便于访问的代码库的需求,用户可以很方便地构建实验去验证自身在研究过程中的想法。

作者:佚名来源:机器之心|2018-09-07 23:27

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#基于TensorFlow的强化学习框架

Dopamine 是一款快速实现强化学习算法原型的研究框架,基于TensorFlow 实现 ,旨在为研究人员提供一种简单易用的实验环境,能够满足用户对小型、便于访问的代码库的需求,用户可以很方便地构建实验去验证自身在研究过程中的想法。

项目链接

https://github.com/google/dopamine

TransmogrifAI

#用于结构化数据的端到端AutoML库

TransmogrifAI 是一个基于 Scala 编写、运行在 Spark 上的 AutoML 库,由 Salesforce 开源。本项目旨在通过自动机器学习技术帮助开发者加速产品化进程,只需几行代码,便能自动完成数据清理、特征工程和模型选择,然后训练出一个高性能模型,进行进一步探索和迭代。

关于 AutoML: 神经网络架构搜索(NAS)综述 | 附AutoML资料推荐

项目链接

https://github.com/salesforce/TransmogrifAI

OpenNRE

#神经网络关系抽取工具包

OpenNRE 是一个基于TensorFlow 的神经网络关系抽取工具包,由清华大学计算机系刘知远老师组开源。 本项目将关系抽取分为四个步骤:Embedding、Encoder、Selector 和 Classifier。

项目链接

https://github.com/thunlp/OpenNRE

TensorFlow Model Analysis

#TensorFlow模型分析开源库

TFMA 是一个来自 Google 的开源库,用于帮助TensorFlow 用户对所训练模型进行分析。 用户可以使用 Trainer 里定义的指标,以分布式方式评估大量数据的模型。这些指标可在不同的数据片段上进行计算,并在 Jupyter Notebooks 里实现结果可视化。

项目链接

https://github.com/tensorflow/model-analysis

#通用深度学习模型部署框架

GraphPipe 是由甲骨文公司开源的通用深度学习模型部署框架 ,旨在帮助用户简化机器学习模型部署,并将其从特定框架的模型实现中解放出来的协议和软件集合。 GraphPine 可提供跨深度学习框架的模型通用 API、开箱即用的部署方案以及强大的性能,目前已支持TensorFlow、PyTorch、MXNet、CNTK 和 Caffe2 等框架。

项目链接

https://github.com/oracle/graphpipe

ONNX Model Zoo

#通用深度学习预训练模型集合

本项目汇集了当前最优的各类深度学习预训练模型,模型均为由 Facebook 和微软推出的 ONNX (OpenNeural NetworkExchange) 格式 ,该格式可使模型在不同框架之间进行迁移。每个模型均有对应的 Jupyter Notebook,包含模型训练、运行推理、数据集和参考文献等信息。

项目链接

https://github.com/onnx/models

基于深度学习106点人脸标定算法

#良心级开源人脸标定算法

良心级开源人脸标定算法,包含人脸美颜、美妆、配合式活体检测和人脸校准的预处理步骤。该项目 Windows 工程基于传统的 SDM 算法,通过修改开源代码,精简保留测试部分代码,优化代码结构。Android 代码基于深度学习,我们设计了高效的网络模型,该模型鲁棒性较好,支持多人脸跟踪。 目前深度学习算法在人脸标定方向取得了良好的效果,该项目旨在提供一种较为简单易用的实现方式。

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【责任编辑:张燕妮 TEL:(010)68476606】

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