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2018年十大开源机器学习项目_资讯类网站网

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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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哈勃望远镜观测到宇宙环:太阳大小的200倍

    最初命名为:哈勃望远镜观测到的“宇宙花环”:根据美国宇航局最近发布的外国媒体报道,其大小是太阳的200倍。

    原名:哈勃望远镜观测到的“宇宙花环”:太阳大小的200倍

    据国外媒体报道,美国国家航空航天局最近发布了一张由哈勃太空望远镜拍摄的照片,显示该物体为“闪光的喜庆花圈”。

    美国国家航空航天局经常共享在遥远的宇宙物体上观察到的可识别形状。今年早些时候,美国国家航空航天局发布了一张由哈勃太空望远镜拍摄的行星圆盘的影子图像,它距离地球1300光年。

    美国国家航空航天局说,一颗巨星RS Puppis位于花环结构的中心,质量是太阳的10倍,体积是200倍,周围环绕着一圈明亮的尘埃。

    事实上,哈勃太空望远镜捕捉到的明亮涡流是由中心区域的一颗巨星照亮的尘埃,据估计距离地球约6500光年。

   &nbs万得资讯销售_火锅资讯网p;新闻资讯模板_晏殊的词集网美国国家航空航天局说,一颗巨星RS Puppis位于花环结构的中心,质量是太阳的10倍,体积是200倍,周围环绕着一圈明亮的尘埃。

    RS星座被称为造父变星,在六周内变亮变暗。这颗恒星平均比太阳亮15000倍。美国宇航局解释说,当RS尾星的光向外脉冲时,星云的亮度会发生变化。

    哈勃太空望最新时尚资讯_手动压片机网远镜捕捉到了星云闪烁的光的一资讯的作用_西直门二手房网系列照片,这种现象被称为康健人生_青岛房产信息网“光回波”。

    尽管光的传播速度足够快,一秒钟内就能在地球和月球上传播,但是星云非常大,反射的光实际上通过星云传播。

    就像在地球附近发现的奇怪的云一样,NASA经常分享在遥远的宇宙物体上观察到的可识别的形状。今年早些时候,美国国家航空航天局发布了一张由哈勃太空望远镜拍摄的行星圆盘的影子图像,它距离地球1300光年。

    这个被称为“蝙蝠影”的特征是在一个名为蛇状星云的恒星托儿所里观察到的。而且真的很大。据美国宇航局称,哈勃太空望远镜观测到的“蝙蝠影子”比太阳系长塑木栏杆_张崇基网200倍。

    美国国家航空航天局解释说,这张哈勃太空望远镜的照片显示了与“一只苍蝇在火炬光束周围盘旋”非常相似的效果。这张照片是用哈勃太空望远镜的红外相机拍摄的。据报道,哈勃太空望远镜的指向系统受损,在最新照片发布前被迫停止运行三周。

    这个问题是由陀螺仪老化和备份系统故障引起的。最后,研究小组启动了备用陀螺仪,使望远镜正常运行。(叶青成)

    [资料来源:新浪科技]

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