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2017 年 GitHub 中 Top 30 开源机器学习项目

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转载自_https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7_

Mybridge 精选的 Top 30 项目及源码链接如下:

NO1 **** FastText:快速文本表示和文本分类库

在 GitHub 已获得 11995 颗星,贡献者 Facebook Research。

源码链接:

NO2 **** ****Deep-photo-styletransfer:“Deep Photo Style Transfer” 论文的源码和数据

在 GitHub 已获得 9747 颗星,论文来自于康奈尔大学的 Fujun Luan。

源码链接:

NO3 **** ********用 Python 和命令行来实现的最简单的面部识别 API

在 GitHub 已获得 8672 颗星,贡献者 Adam Geitge。

源码链接:

**NO4 ** **** ****Magenta:利用机器智能生成音乐和美术艺术品

在 GitHub 已获得 8113 颗星,贡献者 tensorflow。

源码链接:

NO5 **** ****Sonnet:基于 TensorFlow 的神经网络库

在 GitHub 已获得 573 颗星,贡献者是 DeepMind 的 Malcolm Reynolds。

源码链接:

NO6 **** ****deeplearn.js: 一个用于 Web 的硬件加速机器学习库

GitHub 5462 颗星,贡献者是 Google Brain 的 Nikhil Thorat。

源码链接:

NO7 **** ****基于 TensorFlow 的快速风格迁移库

GitHub 4843 颗星,贡献者是 MIT 的 Logan Engstrom。

源码链接:

NO8 **** ****Pysc2: 星际争霸 2 学习环境

GitHub 3684 颗星,贡献者是 DeepMind 的 Timo Ewalds。

源码链接:

NO9 **** ******AirSim: Microsoft AI & Research 开源的基于虚幻引擎的开源模拟器,**用于自动驾驶

GitHub 3861 颗星,贡献者是 Microsoft 的 Shital Shah。

源码链接:

NO10 **** ****acets: 机器学习数据集的可视化工具

GitHub 3371 颗星,由 Google Brain 贡献。

源码链接:

NO11 **** ****Style2Paints:用 AI 技术为线稿快速上色的工具

GitHub 3310 颗星,贡献者 lllyasviel 。

源码链接:

https://github.com/lllyasviel/style2paints

NO12 **** ****Tensor2Tensor:用于广义序列-序列模型的库—Google Research

GitHub 3087 颗星,贡献者是 Google Brain 的 Ryan Sepassi。

源码链接:

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

NO13 **** ****基于 Pytorch 实现的图片-图片转换

GitHub 2847 颗星,贡献者 Berkeley 的 Jun-Yan Zhu, Ph.D。

源码地址:

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

NO14Faiss:用于密集向量的高效相似性搜索库和聚类的库

GitHub 2629 颗星,贡献者 Facebook Research。

源码地址:

https://github.com/facebookresearch/faiss

NO15****Fashion-minist:类似于 MNIST 的时尚产品数据集

GitHub 2780 颗星,贡献者是 Zalando Tech 的 Han Xiao。

源码链接:

https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

NO16****ParlAI:可用在各种公开可用的对话数据集上训练和评估 AI 模型的框架

GitHub 2578 颗星,贡献者是 Facebook 的 Alexander Miller。

源码链接:

https://github.com/facebookresearch/ParlAI

NO17****Fairseq:Facebook AI Research 的序列—序列工具包

GitHub 2571 颗星,由 facebookresearch 贡献。

源码链接:

https://github.com/facebookresearch/fairseq

NO18****Pyro:基于 Python 和 PyTorch 的深度通用概率编程

GitHub 2387 颗星,贡献者 Uber Engineering。

源码链接:

https://github.com/uber/pyro

NO19****iGAN:基于 GAN 的交互式图像生成

GitHub 2369 颗星,贡献者 junyanz。

源码地址:

https://github.com/junyanz/iGAN

NO20****Deep-image-prior:用神经网络恢复图像

GitHub 2188 颗星,贡献者是 Skoltech 的 Dmitry Ulyanov, Ph.D。

源码地址:

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

NO21****人脸分类:基于 Keras CNN 模型与 OpenCV,使用 fer2013/imdb 数据集进行实时面部检测和表情/性别分类

GitHub 1967 颗星,由 oarriaga 贡献。

源码地址:

https://github.com/oarriaga/face_classification

NO22****Speech-to-Text-WaveNet:使用 DeepMind 的 WaveNet 和 TensorFlow 进行端到端句级英语语音识别

GitHub 1961 颗星,贡献者是 Kakao Brain 的 Namju Kim。

源码地址:

https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet

NO23****StarGAN: 用于多域图像-图像转化的统一生成对抗网络

GitHub 1954 颗星,贡献者 Korea University 的 Yunjey Choi。

源码地址:

https://github.com/yunjey/StarGAN

NO24****MI-agents:Unity 机器学习代理

GitHub 1658 颗星,贡献者 Unity3D 的 Arthur Juliani。

源码地址:

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

NO25****DeepVideoAnalytics:一个分布式可视化搜索和数据分析平台

GitHub 1494 颗星,贡献者是 Cornell University 的 Akshay Bhat。

源码地址:

https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics

NO26****OpenNMT:Torch 上的开源神经机器翻译工具包

GitHub 1490 颗星,贡献者 OpenNMT。

源码地址:

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT

NO27****Pix2pixHD: 用条件 GAN 合成和处理 2048 × 1024 的图像

GitHub 1283 颗星,贡献者是英伟达科学家 Ming-Yu Liu。

源码地址:

https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

NO28****Horovod:TensorFlow 布式训练框架

GitHub 1188 颗星,贡献者来自 Uber。

源码地址:

https://github.com/uber/horovod

NO29** **** **AI-Blocks:任意用户都可创建机器学习模型

GitHub 899 颗星,贡献者 MrNothing。

源码地址:

https://github.com/MrNothing/AI-Blocks

NO30 **** ****Tensorflow 实现的用于语音风格转换的深度神经网络

GitHub 845 颗星,贡献者是 Kakao Brain AI 团队的 Dabi Ahn。

源码地址:

https://github.com/andabi/deep-voice-conversion

  • B3log

    B3log 是一个开源组织,名字来源于“Bulletin Board Blog”缩写,目标是将独立博客与论坛结合,形成一种新的网络社区体验,详细请看 B3log 构思。目前 B3log 已经开源了多款产品:PipeSoloSymWide 等,欢迎大家加入,贡献开源。

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  • 机器学习

    机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

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  • 人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

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