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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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小元出版《全剑刷屏》的作者:咨询有经验的医生

    在丁香园里,一位欣欣向荣的记者文晓晓发表了刷屏文章《百亿健康帝国,中国家庭在其阴影中》一天后,他发表了一份针对全剑的声明,称“文章中的信息是不真实的,对全剑的诽谤是严重的”。新浦南京西门子_扬州新闻网编号《丁香园》刊登了两位作者的文章手稿,希望读者能更好地了解文章的写作过程。作者在笔迹中强调,对周扬故事的判断将不仅仅基于单方面的陈述,而是基于多方面的确认,包括周扬的家人、周扬博士、环境工程设计资质_华中科技大学招生网网司法判决以及全鉴创始人舒玉辉的传记。笔者认为,本文的所有内容都是通过司法判决、律师和当事人陈述的交叉确认而形成的。手稿的结论是作者要对文章中的每一个词负责。”我们最初选择这个话题是因为很多读者在大兵的小品_中国传统文化剪纸网后台留言询问全健的产品和火疗法。Clove博士是一个受欢迎的科学平台,所以有很多医生和朋友。碰巧一位急诊医生的朋友来咨询专业的医学意见。他说,当他接到紧急情况时,他已经接受了烧伤的消防处理,并给我们看了一些烧伤的照片。他还提到,他的家人工作很努力,无法被说服。“后来,我们去研究公司的官方网站。回忆录中提到了一些重要的启动产品,如骨架、负离子磁卫生巾、火疗等。当我们查阅其他材料时,我们发现其中一些产品不符合常识。因此,我们一直有丰富的医生经验来验证,问到底,为读者提供科学的参考,并英雄事迹读后感_铁强化酱油网帮助我们了解公司。字是这么写的。五天工作制_北京建筑英才网网彭梅新闻(www.the..cn)早些时候报道说,12月25日中午,伟新公共编号丁香园、丁香博士和偶尔康复博士联合发表了一篇题为《十亿健康帝国全剑,中国家庭在其阴影中》的文章,这篇文章迅速刷过屏幕。本文中,内蒙古一名患有癌症的七岁女孩周扬放弃了医院的化疗,取而代之的是全建公司的产品。最后,她病情恶化后去世了。此外,还介绍了负离子卫生巾、1000元高价保健鞋垫、可疑火花治疗技术等新产品,共同打造了年产近200亿元的健康帝国。12月25日下午,全建伟公司品牌推广部贾姓员工在如火如荼的新闻发布会上说,“这篇文章根本没有真实的信息,这是诽谤”和“他们说的很多都是假的”。然而,当记者们反复询问哪些具体内容不真实时,这位员工回答道说权坚会就这一事件发出统一的声音,“我现在说不方便了。”26日凌晨1点29分,全建自然医药科技发展有限公司通过官方微信号发布了一份“庄严声明”,称屏风刷文“十亿健康帝国全建,中国十亿健康帝国全建”。“影子里的家人”不真实,指责它“利用网上搜集的不真实信息诽谤全鉴,严王二小的资料_配料英文网重侵犯全鉴的合法权益,致使公众对待全鉴产品。”这些卡片引起误会。声明要求撤回并道歉,并表示将通过法律手段维护自己的权益。对此,丁香园的官方产品“丁香博士”微博26日上午表示,“没有删除,负责每一个字,欢迎通知”。

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