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8800個機器學(xué)習(xí)開源項目為你精選TOP30,！ 授權(quán)自AI科技大本營（ID: rgznai100) 最近，Mybridge發(fā)布了一篇文章,，對比了過去一年中機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域大約8800個開源項目后,，選出30個2017年度優(yōu)秀的開源項目，包含機器學(xué)習(xí)開源庫,、數(shù)據(jù)庫以及其他應(yīng)用程序,，這些項目差不多都是在2017年1-12月發(fā)布。Mybridge AI通過受歡迎度,、參與度以及其他方面對開源項目進行評定,。 對于機器學(xué)習(xí)者來說，閱讀開源代碼并基于代碼構(gòu)建自己的項目,，是一個非常有效的學(xué)習(xí)方法,。看看以下這些Github上平均star為3558的開源項目,，你錯了哪些,？ 在開始之前,，先推薦閱讀 A. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí) A-ZTM : 親手搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（推薦次數(shù)68,745 , 4.5/5 stars） 鏈接：http:///2CH1WcQ B. 用Python進行深度學(xué)習(xí)的TensorFlow的完整指南（推薦次數(shù)17,834, 4.6/5 stars） 鏈接：http:///2EatVy7
接下來是Mybridge精選的Top 30的項目： 1.FastText：快速文本表示和文本分類庫（Github上有11786顆星，貢獻者Facebook Research 源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/MUSE 2.Deep-photo-styletransfer：“Deep Photo Style Transfer” 源碼鏈接：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer 3.用Python和命令行來實現(xiàn)的最簡單的面部識別API（GitHub 8672顆星，貢獻者Adam Geitgey） 源碼鏈接：https://github.com/ageitgey/face_recognition
4.Magenta:利用機器智能生成音樂和美術(shù)藝術(shù)品（GitHub 8113顆星） 源碼鏈接：https://github.com/tensorflow/magenta
5.Sonnet：基于TensorFlow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（GitHub 573顆星,，貢獻者是DeepMind的Malcolm Reynolds ） 源碼鏈接：https://github.com/deepmind/sonnet 6.deeplearn.js： 一個用于Web的硬件加速機器學(xué)習(xí)庫（GitHub 5462顆星,，貢獻者是Google Brain的Nikhil Thorat） 源碼鏈接：https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs 7.基于TensorFlow的快速風(fēng)格遷移庫（GitHub 4843顆星，貢獻者是MIT的Logan Engstrom） 源碼鏈接：https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer 8.Pysc2: 星際爭霸2學(xué)習(xí)環(huán)境（GitHub 3684顆星,，貢獻者是DeepMind的Timo Ewalds） 源碼鏈接：https://github.com/deepmind/pysc2 9.AirSim： Microsoft AI & Research開源的基于虛幻引擎的開源模擬器,，用于自動駕駛（GitHub 3861顆星，貢獻者是Microsoft的Shital Shah） 源碼鏈接：https://github.com/Microsoft/AirSim 10.acets: 機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的可視化工具（GitHub 3371顆星,，由Google Brain貢獻） 源碼鏈接：https://github.com/PAIR-code/facets 11.Style2Paints：用AI技術(shù)為線稿快速上色的工具（GitHub 3310顆星） 源碼鏈接：https://github.com/lllyasviel/style2paints
12.Tensor2Tensor：一個用于廣義序列-序列模型的庫 - Google Research（GitHub 3087顆星,，貢獻者是Google Brain的Ryan Sepassi） 源碼鏈接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
13.基于Pytorch實現(xiàn)的圖片-圖片轉(zhuǎn)換（GitHub 2847顆星，貢獻者Berkeley的Jun-Yan Zhu, Ph.D） 源碼地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
14.Faiss：用于密集向量的高效相似性搜索庫和聚類的庫（GitHub 2629顆星,，貢獻者Facebook Research） 源碼地址：https://github.com/facebookresearch/faiss 15.Fashion-minist：類似于MNIST的時尚產(chǎn)品數(shù)據(jù)集（GitHub 2780顆星,，貢獻者是Zalando Tech的Han Xiao） 源碼鏈接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
16.ParlAI： 一個可用在各種公開可用的對話數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和評估AI模型的框架（GitHub 2578顆星，貢獻者是Facebook 的Alexander Miller） 源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/ParlAI
17.Fairseq：Facebook AI Research的序列-序列工具包（GitHub 2571顆星） 源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/fairseq
18.Pyro：基于Python和PyTorch的深度通用概率編程（GitHub 2387顆星,，貢獻者Uber Engineering） 源碼鏈接：https://github.com/uber/pyro
19.iGAN：基于GAN的交互式圖像生成（GitHub 2369顆星） 源碼地址：https://github.com/junyanz/iGAN
20.Deep-image-prior：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)圖像（GitHub 2188顆星,，貢獻者是Skoltech的Dmitry Ulyanov, Ph.D） 源碼地址：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
21.人臉分類：基于 Keras CNN 模型與 OpenCV ，使用fer2013/imdb 數(shù)據(jù)集進行實時面部檢測和表情/性別分類（GitHub 1967顆星） 源碼地址：https://github.com/oarriaga/face_classification 22.Speech-to-Text-WaveNet：使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow進行端到端句級英語語音識別（GitHub 1961顆星,，貢獻者是Kakao Brain的Namju Kim） 源碼地址：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
23.StarGAN: 用于多域圖像-圖像轉(zhuǎn)化的統(tǒng)一生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GitHub 1954顆星,，貢獻者Korea University的Yunjey Choi） 源碼地址：https://github.com/yunjey/StarGAN
24.MI-agents：Unity機器學(xué)習(xí)代理（GitHub 1658顆星，貢獻者Unity3D的Arthur Juliani） 源碼地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
25.DeepVideoAnalytics：一個分布式可視化搜索和數(shù)據(jù)分析平臺（GitHub 1494顆星,，貢獻者是Cornell University 的Akshay Bhat） 源碼地址：https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics 26.OpenNMT：Torch上的開源神經(jīng)機器翻譯工具包（GitHub 1490顆星） 源碼地址：https://github.com/OpenNMT/OpenNMT
27.Pix2pixHD: 用條件GAN合成和處理2048×1024的圖像（GitHub 1283顆星,，貢獻者是英偉達科學(xué)家 Ming-Yu Liu） 源碼地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD 28.Horovod：TensorFlow 布式 訓(xùn)練框架（GitHub 1188 顆星，貢獻者來自Uber ） 源碼地址：https://github.com/uber/horovod 29.AI-Blocks： 一個強大而直觀的所見即所得界面,，可讓任何人創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型（GitHub 899顆星） 源碼地址：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks 30.Tensorflow實現(xiàn)的用于語音風(fēng)格轉(zhuǎn)換的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GitHub 845顆星,，貢獻者是Kakao Brain AI團隊的Dabi Ahn） 源碼地址：https://github.com/andabi/deep-voice-conversion 原文鏈接： |
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