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DeepPavlov

#對話系統訓練開源庫

Github最新AI開源專案瞭解一下?

DeepPavlov 是一個

基於 TensorFlow 和 Keras 的智慧對話庫

,其主要用途在於推動 NLP 和對話系統的研究,提升複雜對話系統的實現和評價效果。

DeepPavlov 可為研究者提供:

用於實現和測試對話模型的框架

一系列預訓練的 NLP 模型、預定義的對話系統元件(機器學習/深度學習/規則系統)和流程模板

對話模型的基準測試環境和對相關資料集的統一訪問

DeepPavlov 可為 AI 應用開發者提供

用於構建對話應用軟體的框架

將應用與相關基礎工具(即時通訊、服務支援軟體等)加以整合的工具包

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專案連結:

https://

github。com/deepmipt/Dee

pPavlov

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#深度學習框架隨心切換

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MMdnn 由微軟開源,

可將不同框架訓練的深度神經網路模型進行轉換,使之適配其他框架

。該工具包目前已支援 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch 和 CoreML。

MMdnn 具有如下特點:

模型檔案轉換,轉換深度神經網路模型使之適配各種不同框架

模型程式碼片段生成,生成適合不同框架的訓練或推斷程式碼塊

模型視覺化,針對不同框架視覺化深度神經網路模型網路架構和引數

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專案連結:

https://

github。com/Microsoft/MM

dnn

Age and Gender Estimation

#用CNN測算性別和年齡

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本專案是一個基於 Keras 框架實現的 CNN 模型,

用於根據人臉照片測算年齡和性別

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專案連結:

https://

github。com/yu4u/age-gen

der-estimation

Couplet

#用深度學習對對聯

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Couplet 是一個

基於

Seq2Seq 的對聯生成工具

,本專案基於 TensorFlow。

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Demo:

https://

ai。binwang。me/couplet/

專案連結:

https://

github。com/wb14123/seq2

seq-couplet

Landing a SpaceX Falcon Heavy Rocket

#用強化學習控制火箭著陸

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本專案是 Siraj Raval 在 YouTube 上釋出的強化學習教學影片對應程式碼,如何在 Gym 模擬器裡

用強化學習控制 SpaceX 獵鷹重型火箭著陸

影片連結:

https://

youtu。be/09OMoGqHexQ

專案連結:

https://

github。com/llSourcell/L

anding-a-SpaceX-Falcon-Heavy-Rocket

Caffe for CC4.0-Windows

#簡單方便的Caffe C++介面

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CC4。0 是一個

可用於 Windows 系統的 Caffe 庫

,簡單的 Caffe C++ 介面,方便簡單而更深入地研究深度學習。

專案特性如下:

只需要一個頭檔案和一個依賴項 libcaffe。lib

能夠輕易使用 C++ 寫訓練過程或呼叫過程

能夠輕易自定義 layer,不用編譯 Caffe 也不用修改 caffe。proto,只修改程式碼即可使用。自己實現資料層,不需要 lmdb 也能高效率訓練

能夠在訓練過程中對自定義 layer 進行除錯檢視中間結果

支援 LSTM 不定長 OCR(有案例),支援 SSD 更輕易地進行訓練

有了 4。0 的支援,能夠輕易實現任何新的網路結構

允許透過自定義層在訓練中檢視訓練效果,更易於理解 CNN 的學習效果

專案連結:

https://

github。com/dlunion/CC4。

0

SLTK - Sequence Labeling Toolkit

#序列化標註工具

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SLTK 是一個

序列化標註工具

,實現了 Bi-LSTM-CRF 模型,並利用 PyTorch 實現了高效的資料載入模組,可以完成:

預處理

:包括構建詞表、label 表,從預訓練檔案構建 word embedding

訓練

:訓練序列化標註模型,並儲存在開發集上效能最好的一次模型

測試

:對新的例項進行標註

專案連結:

https://

github。com/liu-nlper/SL

TK

OD Annotation

#目標檢測資料集標註工具

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本專案是一個

目標檢測資料集標註工具

,採用 Python-flask 框架開發,基於 B/S 方式互動,支援多人同時標註。

專案特點如下:

B/S 方式互動

支援多人同時標註(可分配不同標註人員的標註範圍,或不同人員標註不同類別)

類別採用選擇方式,免去手工輸入類別工作

支援拖拽方式修正標註區域

支援鍵盤方向鍵切換標註樣本

專案連結:

https://

github。com/hzylmf/od-an

notation

TopiCluster

#多文件主題聚類

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TopiCluster 是一個

基於 Kmeans 與 Lda 模型的多文件主題聚類

。輸入多篇文件,輸出每個主題的關鍵詞與相應文字,可用於主題發現與熱點分析。

專案連結:

https://

github。com/liuhuanyong/

TopiCluster

本文由 AI 學術社群 PaperWeekly 精選推薦,社群目前已覆蓋自然語言處理、計算機視覺、人工智慧、機器學習、資料探勘和資訊檢索等研究方向,

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