动漫美少女生成神器、猫的门禁...2019年十七大最佳机器学习项目 |年度盘点①...
作者 |?Derrick Mwiti
譯者 | Raku
出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）
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為了篩選2019年一些令人驚嘆的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。根據(jù)reddit上機(jī)器學(xué)習(xí)類目中的內(nèi)容，作者盤點(diǎn)了過去一年中最受歡迎的17個機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目、研究論文、demo。希望你能在這個列表中獲得一些鼓舞人心的、有教育意義的啟發(fā)。
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1、小樣本非監(jiān)督圖像轉(zhuǎn)換模型
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從人類的能力中獲得靈感，從少量的例子中提取新事物的本質(zhì)，并從中進(jìn)行歸納，作者尋求的是一種小樣本、無監(jiān)督的圖像到圖像的轉(zhuǎn)換算法，該算法適用于在測試時僅通過一些示例圖像指定的、以前未見過的目標(biāo)類。
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論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1905.01723
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“我們的模型通過將對抗訓(xùn)練方案與新穎的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了這一能力。通過對基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上幾種基線方法的大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和比較，我們驗(yàn)證了該框架的有效性。”
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相關(guān)鏈接：
https://youtu.be/kgPAqsC8PLM
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GitHub鏈接：
https://github.com/NVlabs/FUNIT
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2、分解潛空間（latent?space）生成自定義動漫少女
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作者提出了一種能夠繪制動畫的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
? ? ? ?相關(guān)鏈接：https://waifulabs.com/
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The Waifu實(shí)驗(yàn)室的自動販賣機(jī)（Vending Machine）允許你選擇喜歡的角色，基于此，你可以生成你可能喜歡的動畫。
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3、機(jī)器學(xué)習(xí)最大數(shù)據(jù)集列表
在這里，作者整理了一個機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的列表，可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。
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相關(guān)鏈接：https://www.datasetlist.com/
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這種資源肯定可以減少在線查找數(shù)據(jù)集所需的工作時間。數(shù)據(jù)集按各種任務(wù)/領(lǐng)域進(jìn)行細(xì)分，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、自動駕駛、問答系統(tǒng)、音頻和醫(yī)療。你還可以按license type排序。
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4、數(shù)據(jù)集：480000個NLP爛番茄（Rotten Tomatoes）評價，標(biāo)記為好/不好
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（ps：爛番茄是一個以提供電影、電子游戲及電視節(jié)目的相關(guān)評論、資訊和新聞為主的網(wǎng)站。）
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作者從網(wǎng)上搜羅了爛番茄的評論，這些評論在自然語言處理任務(wù)中非常有用。
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GitHub鏈接：
https://github.com/nicolas-gervais/6-607-Algorithms-for-Big-Data-Analysis/blob/master/scraping%20all%20critic%20reviews%20from%20rotten%20tomatoes
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該數(shù)據(jù)集可在Google云端硬盤上找到。
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相關(guān)鏈接：
https://drive.google.com/file/d/1N8WCMci_jpDHwCVgSED-B9yts-q9_Bb5/view
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5、貓的門禁：使用ML創(chuàng)建貓門，當(dāng)貓嘴里有獵物時會自動鎖定
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這篇文章是關(guān)于一個使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建的貓門。
相關(guān)鏈接：
https://youtu.be/1A-Nf3QIJjM
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作者制作了一扇貓門，如果貓嘴里有東西，門就會自動鎖上15分鐘，這使得貓無法把死動物帶到房子里。他將攝像機(jī)連接到貓門上，然后用機(jī)器學(xué)習(xí)檢查貓嘴里是否有東西。
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6、Neural Point-Based Graphics
作者提出了一種新的基于點(diǎn)的復(fù)雜場景建模方法，使用原始點(diǎn)云作為場景的幾何表示。
在本文中，研究者提出了一種新的基于點(diǎn)的復(fù)雜場景建模方法。該方法使用原始點(diǎn)云作為場景的幾何表征，并且利用能夠編碼局部幾何結(jié)構(gòu)和外觀的可學(xué)習(xí)神經(jīng)描述符來增大每個點(diǎn)。
相關(guān)鏈接：
https://youtu.be/7s3BYGok7wU
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深度渲染網(wǎng)絡(luò)與描述符同時進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣從新視點(diǎn)將點(diǎn)云的光柵部分穿過這個網(wǎng)絡(luò)，從而獲得場景的新視圖。研究表明，這種新方法可用于建模復(fù)雜場景、得到這些場景的逼真視圖，同時能夠避免顯式表面估計(jì)和網(wǎng)格化。具體來講，使用手持商用 RGB-D 傳感器和標(biāo)準(zhǔn) RGB 攝像頭可以在場景掃描任務(wù)中獲得令人信服的結(jié)果。
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論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1906.08240
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7、AdaBound
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AdaBound是一個優(yōu)化器，旨在看不見的數(shù)據(jù)上有更快的訓(xùn)練速度和性能。它的訓(xùn)練速度和Adam一樣快，和SGD一樣好(ICLR 2019)，有一個現(xiàn)成的PyTorch實(shí)現(xiàn)。其提出者是來自中國高校的大四學(xué)生。
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GitHub鏈接：
https://github.com/Luolc/AdaBound
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在模型訓(xùn)練開始時，AdaBound的行為類似于Adam，并在結(jié)束時轉(zhuǎn)換為SGD。
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相關(guān)鏈接：https://www.luolc.com/publications/adabound/
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8、Pluribus：首個在6人撲克中擊敗職業(yè)玩家的AI
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來自Facebook Research上的帖子：“ Pluribus是第一款能夠以六人無限注德州撲克打敗人類專家的AI機(jī)器人，德州撲克是世界上使用最廣泛的撲克形式。而且，這是AI機(jī)器人第一次在超過兩個或兩個團(tuán)隊(duì)的復(fù)雜游戲中擊敗頂級人類玩家。
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“ Pluribus之所以成功，是因?yàn)樗梢苑浅Ｓ行У靥幚砭哂须[藏信息的兩名以上玩家的游戲挑戰(zhàn)，它使用自我玩法來教自己如何取勝，沒有任何示例或策略指導(dǎo)。”
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相關(guān)鏈接：https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/
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9、各種ML模型的NumPy實(shí)現(xiàn)
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numpy-ml是越來越多的專門用NumPy和Python標(biāo)準(zhǔn)庫編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、算法和工具的集合。”
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GitHub鏈接：
https://github.com/ddbourgin/numpy-ml
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下面給出模型的可用代碼鏈接：
https://github.com/ddbourgin/numpy-ml/blob/master/numpy_ml/README.md
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10、17種Deep RL算法的PyTorch實(shí)現(xiàn)
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作者策劃了17種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的PyTorch實(shí)現(xiàn)。
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GitHub鏈接：https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch
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其中的一些實(shí)現(xiàn)包括DQN，DQN-HER，Double DQN，REINFORCE，DDPG，DDPG-HER，PPO，SAC，離散SAC，A3C，A2C。
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11、100萬可供下載的AI生成假臉
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作者使用NVIDIA的StyleGAN生成了100萬張面孔。
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相關(guān)鏈接：
https://archive.org/details/1mFakeFaces
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如你所見，這些圖像看起來與真實(shí)人物完全一樣。
鏈接：
https://youtu.be/_kk4Zv1ysgU
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12、教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛賽車
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教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛賽車。這是一個簡單的網(wǎng)絡(luò)，具有固定數(shù)量的隱藏節(jié)點(diǎn)（沒有NEAT），并且沒有偏差。然而，經(jīng)過短短幾代人的努力，它成功地使汽車快速、安全地行駛。
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相關(guān)鏈接：
https://youtu.be/wL7tSgUpy8w
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“人口為650，該網(wǎng)絡(luò)通過隨機(jī)突變發(fā)展，擬合評估目前是手動完成的。”
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13、m2cgen：一個簡單的庫，將ML模型轉(zhuǎn)換為本地代碼（Python / C / Java）
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m2cgen（模型2代碼生成器）—是一個輕量級的庫，它提供了一種簡便的方法來將經(jīng)過訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)模型轉(zhuǎn)換為本地代碼（Python，C，Java，Go，JavaScript，Visual Basic，C＃）。”
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GitHub鏈接：
https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen/
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當(dāng)前支持的模型如下：
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14、探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失情況
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摘自作者的帖子：“該帖子是關(guān)于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失面中找到不同的模式。通常，圍繞最小值的場景看起來像是一個坑，周圍是隨機(jī)的丘陵和山脈，但是存在著更有意義的坑，如下圖所示。
GitHub鏈接：
https://github.com/universome/loss-patterns
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“我們發(fā)現(xiàn)你幾乎可以找到自己喜歡的任何landscape的最小值。有趣的是，找到的橫向模式即使對于測試集也仍然有效，即，它具有一種很可能對于整個數(shù)據(jù)分布仍然有效的屬性。”
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論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1910.03867
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15、基于GPT-2的Reddit Bot
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作者構(gòu)建了一個由OpenAI的GPT-2驅(qū)動的Reddit機(jī)器人。
? ? ? ?GitHub鏈接：
https://github.com/openai/gpt-2
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可以通過回復(fù)任何帶有“ gpt-2完成此操作”的評論來使用該機(jī)器人。
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GitHub鏈接：
https://github.com/shevisjohnson/gpt-2_bot
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16、Super SloMo：一個可以將任何視頻轉(zhuǎn)換為慢動作視頻的CNN
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作者在PyTorch中實(shí)現(xiàn)了論文：
https://people.cs.umass.edu/~hzjiang/projects/superslomo/
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GitHub鏈接：
https://github.com/avinashpaliwal/Super-SloMo
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17、NLP的預(yù)訓(xùn)練模型庫：Bert，GPT，GPT-2，Transformer-XL，XLNet，XLM
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這是用于NLP的預(yù)訓(xùn)練transformer模型的開源庫。它具有六種架構(gòu)：
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?Google’s BERT
OpenAI’s GPT & GPT-2
Google/CMU’s Transformer-XL & XLNet
?Facebook’s XLM
? ? ? ?GitHub鏈接：
https://github.com/huggingface/transformers?
該庫為這些架構(gòu)提供了27種預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重。
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原文鏈接：?
https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808?
（*本文為AI科技大本營整理文章，轉(zhuǎn)載請微信聯(lián)系 1092722531）
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精彩公開課
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的动漫美少女生成神器、猫的门禁...2019年十七大最佳机器学习项目 |年度盘点①...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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