原标题:脸书 利用 AI 识别表情包里的失当内容

原标题:盘点:2018 年最出色的 30 个机器学习项目

在《重新定义集团:谷歌是什么样运营的》一书中享受了如此一条经验:在谷歌,最优异的成品是靠技术因素而非商业因素赢得成功的。

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福布斯近日编写介绍了脸谱利用深度学习技术来周到精通用户的四种令人惊讶的章程,它们分别是文件分析、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(前年)最为惊艳的30个机器学习项目。文章原标题30
Amazing Machine Learning Projects for the Past Year
(v.2018),发表于Medium。

“谷歌大概拥有的成功产品都是由坚实的技能洞见作为基础的……所谓技术洞见,是指用革新措施拔取科学技术或安插,以已一生产费用的驾驭下降或制品效果和可用性的大幅提高的职能。”施密特和罗森伯格写道。

Facebook 的稽审人员不可能核对人们在阳台上揭破的每一张图片,因而 Facebook希望由这厮为智能来接济她们。在一篇博客小说中,Facebook 介绍了一个名为
罗丝tta
的种类,它可以接纳机械学习来分辨图像和录像中的文本,然后将其转录为机械可读的内容。特别地,Facebook发现这么些工具有助于在表情包上转录文本。

目前,媒体对机械学习、深度学习等人工智能技术举行过许多的主导介绍。展开有关研讨的集团也很多,那集团们其实又是何等运用它们的啊?

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而在如今被谷歌(谷歌(Google))就是成功基础的技能则是人工智能。除了在GoogleI/O大会上亮相的谷歌(Google) Lens、谷歌(Google) Assistant、谷歌(Google)Home等制品,人工智能技术也被谷歌(Google)采取于解决内容型产品的工本和可用性难题,其新型成果是借助机器学习模型评估网络会话影响的工具Perspective,Perspective的首先个职能识别线上“有毒(Toxic)”评论已经上线。

文件转录工具并不是何等新鲜事,但 非死不可却面临着区其余挑衅,因为其平台量级巨大,以及其上的图像种类屡见不鲜。根据官方说法,罗斯tta
现在一度上线,天天会从 Facebook 和 Instagram 上抓取 10
亿个图像和视频帧文本举办转录。

【澳门金沙4787.com官网】分辨表情包里的不当内容,用人造智能和公共智慧消灭。非死不可是透过精通它的用户和为广告主“包装”用户数量来开展工作的。而它从工作运营赚到的钱会再一次投入到给用户提供可行的新功效,近期以来任重先生而道远是提供视频和购物功用。接着,它还会利用那么些效应服务来越发询问用户。

在过去的一年里,我们相比了近8800个开源的机器学习项目,并从中评选出了前30名(0.3%的空子入选)。

澳门金沙4787.com官网,阻击“有毒”内容

脚下还不精通 脸谱正在对那么些数量举行哪些的拍卖。小说提出,那对于照片搜索和显示器阅读器等基本作用卓殊管用。但看起来
非死不可也开首把它放在更大的对象上,比如弄明白如何的情节更掀起人,更紧要的是,可以找出怎么着表情包、图片或视频中存在仇恨、侮辱等不宜言论。

乘势该社交网络带给芸芸众生的报导和对话交换形式被证实对我们很有价值,它变成了可以接受海量用户数量的“磁石”。那多少个数据涉嫌用户是什么人、他们如何成本时间、他们喜欢如何等新闻。对于Facebook从事数码挖掘工作的数据数学家们的话,挑衅在于这么些数据大多数都不行混乱,属于非结构化数据。

那是一个极具竞争力的榜单,它仔细选用了前年十二月到15月尾间发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、参预度和时效性等目的纳入评估规范来判断项目的身分。这个种类在Github上收藏量(得到的星数)的平均值是3558,这些数字可以让您对这么些品种的质地有个大致通晓。

趁着技术不断演进,商业竞争也日渐猛烈,内容运营成为各个商业情势都在思想的课题,而评论内容也逐年变为众多互联网产品的基本竞争力之一。

非死不可表示,文本提取和机具学习正在被用来“自动识别违反大家的仇恨言论政策的内容”,而且该系统还帮忙多语言。鉴于
Facebook众所周知的始末审批难点,一个可以自动标记可能有标题的图像的功效,对于
脸谱 来说应该会很有用。

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开放源码项目对数据物理学家很有用。而你也足以通过阅读源代码这一措施来读书,并在那几个现有项目标根基上构建一些新的情节。给协调丰富的光阴去尝尝一下那么些二零一八年你也许失去的激动的机器学习项目吧。

本来,评论的活跃度和情节质量都是急需运营团队精心照料的,互联网评论中的违规、侮辱、干扰、色情、暴力等垃圾新闻屡禁不绝,这一个新闻对情节运营毒害很大。而哪些消除那些“有毒”内容,是一个急于的行业难题。

非死不可 利用 AI 识别表情包里的失当内容动点科学技术。回到新浪,查看越多

即使Facebook平台上12亿用户每秒钟上传的肖像数量达到13.6万张,更新的状态数量达到29.3万,但直到新近,非死不可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办电脑分析的音讯)当中挖掘价值。

第1名:FastText

以谷歌(Google)为例,其90%入账来源广告,但尚无广告主愿意自己投放广告的页面包含那么些令人感觉到不佳受的情节。沃尔玛(沃尔玛(Walmart))、Coca Cola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Google损失上亿新币。因而,商业利益直接驱动Google驾驭“有毒”内容。

权利编辑:

深度学习正在支持缓解这一标题。深度学习技术驱动机器能够自行归类数据。一个大约的事例就是,深度学习图像分析工具通晓学习辨识含有猫的图像,不需要被报告猫长得怎么样。通过分析大气的图像,它亦可从图像的背景学习到音讯——如还有何事物可能会并发在猫图中?什么文本或者元数据或许暗示图像含有猫?

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接济,用户体验是谷歌(谷歌)阻击“有毒”内容的另一原因,谷歌(谷歌)的文化追求是让用户可以向来询问到她期盼的始末,其搜索算法一贯为此优化,不过垃圾评论(平日是批量揭露的)会把用户喜闻乐见的情节淹没;同时,垃圾评论还会潜移默化到优质内容创作者的作文热情,越多的用户也会为此驳回公布意见,社区将会沦陷。

由此展开量化,以及便于分析工具得到深切见解的花样突显数据,那促进结构化非结构化的数目。Facebook的探究者尝试回答那样的难题:公司的产品多常常现身在有猫的图像当中?大家是否该留意于向喜欢猫的人显得大家的广告啊?

用以快捷文本突显和分类的库,Github收藏量11786星。项目隶属于Facebook琢磨院。

人工智能的新希望

那一基本原领悟释了干吗深度学习对非死不可有用,随着深度学习算法变得尤为进取,它们可以被拔取于越多大家所享受的多寡,从文本到图片再到视频。

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。

以下几个特定的利用案例表明了纵深学习怎么样被用来赢得价值,援助Facebook已毕为用户带来越来越多方便,进而能够更为驾驭她们的对象。

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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)的展开募集并总计出,他们的办事义务包含:审查录像内容;审阅评论区并标记用户的失当言辞;检查谷歌(谷歌)广告网络服务的各项网站以保障它们达到谷歌(谷歌(Google))规范;为广告质地本身评分。庞大的工作量迫使他们把多少和进程的事先级放在准确度之上。有时甚至需求用不到2分钟的时日检查几钟头的录像。同时,谷歌(谷歌(Google))索要给这几个审批人士(外包)支付每时辰15比索的薪给,这比大多数城市的最低报酬高。

1. 文件分析

杂谈“深度照片风格转换”的代码和数量,Github收藏量9747星。项目隶属于Fujun
Luan,康奈尔大学博士。

人工智能的发展带来了新的企盼,国外的Facebook、推特(Twitter),国内的和讯云安全(易盾)、万象优图等团队都在品味选拔人工智能来消减大多数的人工工作量,以贯彻更好的资本、功能和性质。作为一家进行“AI
First”的营业所,谷歌(谷歌(Google))也早已付出人工智能连串识别和过滤垃圾信息。在谷歌高层看来,这些问题不可以也不应当由人工解决。

非死不可上享用的数码很大一部分仍旧文本。视频或者涉嫌更大批量级的数额,但在取得洞察方面,文本仍可以带动同样的市值。一张图纸可能带有1000个字,但倘诺你只想要回答一个不难的题材,你寻常不必要应对1000个字。任何无助于回答你的标题标数目都是噪声,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

Facebook采纳它自动研发的一项名为DeepText的工具来上学分析用户所发帖子的语境,进而提取字词的意思。通过分析词语之间的涉嫌,神经网络可以根据那么些词语周围的词语驾驭它们的情趣变化。由于那是一种半监察半非监督式的就学,那么些算法不肯定有分解每个词语意思的参阅数据,比如字典。相反,DeepText是根据词语是何许被运用的来自学。

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二零一七年8月,谷歌(Google)反滥用技术公司(Counter Abuse Technology
Team)联合谷歌母公司Alphabet旗下的Jigsaw(其前身为谷歌(Google)智库机构谷歌Ideas)揭橥推有名为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,对于输入的别样词句,Perspective都能即时付给其“毒性”评分,比其它重大词黑名单都要规范,比任什么人类审核人士都要快。

那意味DeepText不会被拼写的成形、俚语或者特其他语言使用难倒。事实上,非死不可称该技术“可以协助各类语言”——由于它给词语贴标签的款型,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。

世界上最简便易行的用来Python和命令行的面庞识别API,Github收藏量8672星。项目隶属于Adam
Geitgey。

用作Conversation
AI开源项目标一有些,Perspective以API格局开放给更多开发者,使得社交媒体和音讯网站能够更便利地采用机器学习技能检测评论语言的“毒性”,进而更好地保管评价内容。为了鉴别“有毒”评论,Conversation
AI已经进展了汪洋的训练。谷歌(Google)和Jigsaw从维基百科、《纽约时报》等同盟伙伴手上获得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”,再将这几个判断结果作为锻炼样本输入给机器学习模型。模型会交到输入词句“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)”的申报结果是91%。

眼前,该项工具被用于根据人们的对话内容将她们指向她们也许想要购买的成品。Facebook曾公布录像,举例表明DeepText是何许依据语境来决定是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么些测试,集成到页面中让评论者在输入的还要就能收看毒性指数。用户可以在官网(
API的效果。

2. 人脸识别

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真的,Perspective并不周全,因为算法还不可能知晓文字背后的语境和情绪,对语言的实际意思可能会有误判。财富网站电视发布称,Perspective对反复词句判断准确率确实很高,但有的不出名的侮辱性词汇(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。但是,谷歌(Google)官网已不言而喻表示:Perspective还地处早期阶段,难免还有许多错误。所以,页面提供了汇报选项,模型会依照反映数据更新,提升精准度。

脸书拔取名为DeepFace的深浅学习应用程序,致力于教育它识别照片中的人。该铺面代表,在辨别两张不一样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识别成功率达到97%,人类则是96%。

应用机械智能举办音乐和艺术创作的花色,Github收藏量8113星。

其实,那是Perspective的出品逻辑:利用国有的聪明不断铲除“有毒”评论,维护社区秩序。Conversation
AI产品主管亚当斯(CJ
Adams)表示,团队期待每个人都能参预到那么些项目,利用那些模型立异网络探究。在此从前,社交/音讯网站的评头品足管理,只有“赞成”、“反对”、“关闭评论”或者人工调节等选用,而Perspective提供了另一种选取(即集体智慧),并且职能是与时俱进的。确实,嘲笑短语“nice
work, libtard”的评分已经是34%,而不是财富网站在此之前评论的4%。

那种技术的施用显著存在争议。隐衷拥护者们提出,那种工具做得过于了,它会让非死无法够依照人流的高分辨率照片给许多的人脸打上名字,这明摆着会对大家在公众场地匿名行走的任性构成胁迫。欧盟监禁单位对此表示认同,二零一三年它说服Facebook将该项成效从亚洲平民的账号中收回。当时,该社交媒体巨头使用的是一个人脸识别工具的初期版本,并从未运用深度学习技能。自该技能首次引起广大关心的话,非死不可就径直从未表露它的展开。或许,它在等待一些隐衷案件的公判,想要在此之后再发布它的出产布署。

第5名:Sonnet

那就是说,近年来不那么成熟的模型在生养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度限制,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,网站管事人的选项很少,Jigsaw认为,很多媒体网站唯有很傻的黑名单,或者俨然关门大吉评论,而Perspective会让网络对话更便宜。Jigsaw首席商讨科学家Lucas·狄克森(LucasDixon)表示,系统的靶子不是100%的精确度,而是丰富好,即让希望文明评论的人不再避讳插手互联网研究。

3. 定向广告

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Jigsaw首席商量地理学家Lucas·狄克森(Lucas Dixon)

Facebook利用深度神经网络(深度学习的内核)来决定向哪些用户体现什么广告。那直接以来都是它的事务的功底,通过让机器自动尽可能多地精通大家,在推送广告时以最富有洞察力的法子将大家聚拢在一起,该店铺希望保持其对谷歌(谷歌(Google))等其余角逐广告市场的高科学技术竞争对手的竞争优势。

按照谷歌(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。

用作一款志在借用集体智慧革新算法的成品,Perspective也丰硕考虑了民用口味的差别,它

4. 设计AI应用程序

第6名:deeplearn.js

同意用户自动拔取突显评论的毒性指数阈值。例如,以下天气变化啄磨的截图,其中囊括了高层次的负面评论:

脸谱甚至认定,决定那一个运作可以由此AI和纵深学习来革新的职务,可以由机器来拍卖。它执行了一个名为Flow的连串,该种类应用深度学习分析来每月对30万个机器学习模型举行模拟,让工程师可以测试表明他们的想法,精确找到升高营业功用的火候。

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而上面那一个截图突显的对同一个话题的愈来愈多评论,将“毒性”拉到光谱的左手。可能有人会以为,那些评价照旧执迷不悟,但没那么苛刻:

开源

用以网络的硬件加速机器智能库,Github收藏量5462星。项目隶属于来自谷歌Brain的Nikhil Thorat。

注意,Perspective的毒性尺度拔取除了开放给评论管理者,也向读者提供。那象征网站可以依据清晰的毒性指数定制合适的过滤规则,也代表读者可以独立决定怎么开心地拉扯。那个策略能更好地有限辅助产品的使用率,保养系统收集到丰裕丰裕的数目来革新模型精确度。

Facebook极度支持开源,其名为非死不可人工智能研讨(FAIR)的AI实验室的绝大部分研讨成果都免费提须要任哪个人使用或者修改。Facebook的纵深学习技能主要基于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的另一个利益,就是系统不必与帐号关联,那让匿名评论的禁锢变得不难。谷歌(谷歌(Google))曾胁迫将YouTube评论系统与谷歌+帐号涉嫌,让视频创小编根据用户所处的圈子自动批准特定用户的评头品足。但这一做法引发了有的非议。

该铺面甚至将其GPU驱动的AI硬件设计开源。那种超高速的微处理器专门针对深度学习职务的举行进行了优化,该类义务往往须要分外强劲的处理能力,因为它们涉及大气的运算,处理输入数据的速度必要很高。

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基于Jigsaw的牵线,检测语言毒性只是Perspective的首先个模型。接下来的一年,他们将采纳机械学习来充实其余力量。更加是,他们将起来筛选脱离主旨的评论或短少精神意见的情节。模型陶冶好之后,网站和读者将可以配备评论设置,只展现相关性最强的内容。

展望以后

依照TensorFlow的图样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。

《London时报》、维基百科、工学人、卫报等业已在利用Perspective。据报导,《London时报》那样的网站往日只好处理10%的篇章评论,但在动用Perspective后得以兑现100%蒙面。当然,小型网站一律可以收益。然而,社交和传媒集团如今还索要信赖IT人员将Perspective整合到祥和的网站上。揣度第三方开发人士将会构建新特性,允许缺少编码知识的用户能够平昔设置评论管理工具。

深度学习很可能将会三番五次在Facebook的未来发展中饰演首要的角色。即使它近来对秘密的新应用三缄其口,但它提议过的想法包蕴:自动生成图片的话音描述来扶助视觉障碍者,以及预测哪些地方需求更大范围的网络覆盖,履行将网络连接推向全球各地的沉重。短时间而言,他们实力丰厚的AI和纵深学习实验室可能也将会让众多的单位协会收入,不管是由此向来动用他们的劳务,照旧直接得益于他们对开源的援助。

第8名:Pysc2

谷歌的挑衅

【编辑推荐】

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从产品设计的角度,Perspective无可指摘,但那并不意味摆在谷歌(谷歌)后边的是一片坦途。首先,即使通过开放API得到多量的数目,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当下人工智能领域的难处。有评论说,Perspective对《London时报》的始末审批有用,但在推特、Reddit能表明的效能不大。

星际争霸2学习条件,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近年来的基本点运用景况是乌Crane语,Jigsaw代表Perspective只是创新在线交换的率先步,他们盼望工具可以复制到其余语种,从而落成越来越多的用处。那么,数据的紧缺和语言习惯的例外都是模型调整必须深刻思考的难题。

第9名:AirSim

更主要的,就是对阵总是在进步。攻击者总会不停地探察审核的平整和工具的法则,设法通过新花样绕开屏蔽。今日头条云安全技能公司在于黑/灰产的劳苦奋斗中对此深有体会。Dick森也认可那或多或少,但他以为攻击总是有迹可循的。

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终极,文本音信只是评价的一有的,Perspective如今也只是强调于言语暴力,并未覆盖比如恶意链接那样的杂质音讯,谷歌(Google)还需求直面图片、视频格局不良音讯的挑战。可是,谷歌(谷歌(Google))运用人工智能技术完善解放人工审批的决意是毋庸置疑的。

为微软AI探究单位的电动驾驶小车提供的基于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。

在视频方面,人工智能同样还不到家。谷歌照旧凭借广告质料评分员识别和标志敏感内容,为算法升高提供越来越多、质料更高的多少:谷歌(谷歌(Google))必要她们对视频标题和内容做更周全的评级并拓展归类,例如“不当言论”包蕴“亵渎”、“仇恨言论”或“其余”等,“暴力”内容涵盖“恐怖主义”、“战争与争辨”、“归西喜剧”等,此外还有“毒品”和“性/裸露”(具体分类为“虐待”、“裸体”和“其他”)等。

第10名:Facets

中国集团行动启示

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基于人工智能的始末安全解决方案是不圆满的,但中国信用社也必须认同人工智能的高功能、远超关键词过滤的精准度,以及以后的潜力。那么,采取人造智能技术来保险在线交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盛多的高质地输入数据,由于国内外的网络环境、政策负有差别性,网民对相同言论的觉得和容忍度也迥然差异,国内用户应当拔取积累丰裕多国内特征库的服务商提供的技艺方案,并积极提供带有新特征的数额,令人工智能算法与时俱进,以应对持续提高的口诛笔伐。

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。

音信来源:

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(谷歌(Google))研商院一个通用连串到行列模型的库,Github收藏量3087星。项目隶属于来自谷歌(Google)Brain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中图像风格或者内容转换工具,如卫星地形图转换为二维平面图、壁画与照片风格转换等;Github收藏量2847星。项目隶属于来自Berkeley大学的硕士Jun-Yan
Zhu。

以上由今日头条公司劳动-公司音信化服务提供商:西藏超过网络科技(science and technology)有限公司整理公布。

第14名:Faiss

和讯商家劳动(qiye163.co)是腾讯网凭借其20年品牌优势与经验打造的合营社级产品矩阵,致力于提供一站式公司新闻化解决方案。腾讯网商厦服务的出产是搜狐在公司邮箱的根基上对公司市场的愈发紧要布局。湖南超过网络科技(science and technology)是网易公司产品一流经销商,专业为公司提供天涯论坛集团邮箱、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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一个飞跃的形似搜索和密集向量聚类的库,Github收藏量2629星。隶属于脸谱研商院的系列。

第15名:Fashion-mnist

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一个像样于mnist的时髦产品数据库,Github收藏量2780星。项目隶属于来自Zalando
Tech的探讨物理学家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。项目隶属于来自非死不可研讨院的亚历克斯ander
Miller。

第17名:Fairseq

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非死不可 AI探讨序列到行列模型的工具包,Github收藏量2571星。

第18名:Pyro

用Python和PyTorch进行深度通用几率编程,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。项目隶属于俄联邦Skolkovo科技高校博士Dmitry
Ulyanov。

第21名:Face_classification

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

第22名:Speech-to-Text-WaveNet

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应用DeepMind的WaveNet和tensorflow技术举办标准到句子的端到端英语语音识别,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统毕生成框架,Github收藏量1954星。项目隶属于高丽大学的Yunjey
Choi。

第24名:MI-angets

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机器学习统一代理,Github收藏量1658星。项目隶属于Unity3D深度学习机关的Arthur朱莉娅ni。

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。项目隶属于康奈尔高校的博士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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行使受限的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研究院数学家Ming-Yu
Liu。

第28名:Horovod

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

第29名:AI-Blocks

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一个强有力且直观的“所见即所得”人机界面,任什么人都得以按照这一工具创设机器学习模型。Github收藏量899星。

第30名:deep-voice-conversion

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TensorFlow中用来语音转换(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商量院的Dabi Ahn。

编译组出品。编辑:郝鹏程归来乐乎,查看更多

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