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机器学习热门开源项目,微软剑桥研究院153页最

来源:http://www.ruibiaowang.com 作者:基础资源运维 人气:191 发布时间:2019-10-17
摘要:原标题:微软剑桥研究院153页最新GAN教程(附代码) 原标题:八月·机器学习热门开源项目(Aug.2018) 【导读】SebastianNowozin在机器学习夏季课程(MLSS2018年9月)做了关于GAN的教学, 1

原标题:微软剑桥研究院153页最新GAN教程(附代码)

原标题:八月·机器学习热门开源项目(Aug.2018)

【导读】Sebastian Nowozin在机器学习夏季课程(MLSS 2018年9月)做了关于GAN的教学,153页PPT详尽的解释了GAN的发展脉络和最新进展,此外他所提供原版大小为286MB 的pptx中包含大量动画效果,对课程的理解很有帮助。

转自 Xiaowen专知

Sebastian Nowozin是微软剑桥研究院首席研究院,专注于无监督于表示学习。他在GAN领域做了大量的工作,同时也是著名的f-GAN的作者。

【导读】整理了一份8月热门机器学习开源项目,包含了Auto Keras,Glow,Videoto Video,机器翻译,舞蹈生成器,足球视频到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸处理等主题。请查收~

在训练 GAN 方面似乎有两三个阵营:第一个当然就是GAN的发明Ian Goodfellow以及他所供职的OpenAI和谷歌的一帮研究人员;**第二个强大的阵营也就是以这篇教程作者Sebastian Nowozin 为代表的微软阵营**;第三就是其他了

作者 | Mybrigde

此次教程主要有以下几个部分:

编译 | Xiaowen

概率模型

在过去的一个月里,我们对近250个机器学习开放源码项目进行了排名,选出了前10名。

GANs的几个示范应用

在此期间,我们将项目与新版本或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名,以衡量专业质量。

评价原则

  • 这个版本中GitHub star的平均数量:919个stars
  • “Watch”机器学习GitHub上的前10位开放源码,每月收到一次电子邮件。
  • 主题:Auto Keras,Glow,Videoto Video,机器翻译,舞蹈生成器,足球视频到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸处理。

GAN 模型

开源项目可能对程序员有用。希望你能找到一个有趣的项目来激励你。

  • 差异性与f-GAN 家族
  • 基于积分概率度量(IPM)的GAN: MMD
  • 基于积分概率度量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

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问题与如何修正:模式崩溃(modecollapse)与不稳定性(Instability)

Autokeras: An opensource software library for automated machine learning (AutoML) [2715 stars onGithub]. Courtesy of Haifeng Jin

隐式模型

链接:

开放性研究问题

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GAN网络是近两年深度学习领域的新秀,一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR 2018接受的论文统计就可见一斑:根据Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做的一个统计,它通过查看这些论文的类型,看到了未来深度学习的发展趋势。结果,他发现生成对抗网络(GAN)强势出击,大有取代“深度学习”(Deep Learning)之势。

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下面这张图展示了CVPR 2018的论文题目中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的对比:

Glow: Code for“Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions” [1687stars onGithub]. Courtesy of OpenAI

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链接:**1. **

在普通的“深度学习”走下坡路的同时,GAN慢慢的成为新宠,统计显示有8%的论文标题中含有GAN(这一数据相比2017年增长了2倍多)。

2.

此外用尽字母表的各种GAN的变体 X-GAN 的论文数量也是急剧增加:

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  • 后台回复“GANMLSS” 就可以获取最新PPT下载链接~

Vid2vid: Pytorchimplementation of our method for high-resolution (e.g. 2048x1024)photorealistic video-to-video translation. [2821stars on Github]. Courtesy ofNVIDIA AI

参考链接:

链接:

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附PPT全文:

UnsupervisedMT:Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation—Facebook Research [515stars on Github]. Courtesy of FacebookResearch

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DanceNet: Dancegenerator using Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras) [301 stars on Github]. Courtesy of Jaison Saji

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Soccerontable:Upconverting YouTube soccer videos in 3D for viewing in AR/VR devices.Soccer OnYour Tabletop with OpenCV [253stars on Github]. Courtesy of KonstantinosRematas

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Artificial-adversary:Tool to generate adversarial text examples and test machine learning modelsagainst them—Airbnb [160stars on Github]. Courtesy of AirbnbEng

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Stt-benchmark:Speech to text benchmark framework [300stars on Github]. Courtesy of Picovoice

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Sg2im: Code for “Image Generation fromScene Graphs”. A scene graph is a structured representation of a visual scenewhere nodes represent objects in the scene and edges represent relationshipsbetween objects [672stars on Github]. Courtesy of Google Open Source

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GANimation:Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image [355 stars on Github].Courtesy of Albert Pumarola

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原文链接:

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