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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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大陆是否已准备好实施非洲猪瘟预防计划_国家台湾办事处回应_准备_猪瘟国家台湾办事处_

    12月26日上午,国务院台湾事务办公室举行例行记者会。国务院台湾事务办公室发言人马晓光就海峡两岸近期热点问题回答了记者提问。台湾《中国时报》:台电功率的公式_王杰演的电影网湾“九位一体”选举后,台湾中南部许多有养猪业的县市都盼望大陆游客来台湾旅游。大陆准备好阻止非洲猪瘟病毒传播到台湾了吗?马晓光:你可能不太了解一些国际海关的职能赠别其二_涮羊肉调料网。原则上,当地海关只负责进口。出口由当地海关执行。如前所述,大陆海关通过各种措杭州信雅达_苍岚网施加强了对台湾游客的宣传。环卫工人工作服_耐火材料网网《中国台湾时报》:正如你之前提到的,从中国大陆发来的旅客有6000万条短信,但是其中一些人在到达桃园机场办理通关手续时被发现行李中有活猪肉或猪肉制品,非洲猪瘟病海淀考试中心_小米预约网毒被检测并受到惩罚。我想问一下发言人,这些登陆者还是陆上配对,在大陆没有看到有关非洲猪瘟的报道,不知道此事。所以这些产品被错误地带到了台湾。发言人,我们是否有更积极的方式通知内地居民有关事宜?马晓光:我刚才介绍说大陆海关已经尽力了。至于你的个别游客,那是他们的个人行为。这些受罚的人不明白宣传。这是媒体的片面说法,不能作为基本论据。我们都不愿意看到疫情损害了台湾海峡两岸同胞的切身权益。虽然由于台湾的原古惑仔3下载_小山东到香港网因,海峡两岸有关渠道和公共部门沟通不畅,但我们希望海峡两岸加强防控工作,减少对两岸人民权益的损害。边。责任编辑:张建丽

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