Github最新AI開源專案瞭解一下?
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡,你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點,時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選即刻加入社群,檢視更多最新論文推薦。
DeepPavlov
#對話系統訓練開源庫
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
專案連結:
https://
github。com/deepmipt/Dee
pPavlov
#深度學習框架隨心切換
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
專案連結:
https://
github。com/Microsoft/MM
dnn
Age and Gender Estimation
#用CNN測算性別和年齡
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
。
專案連結:
https://
github。com/yu4u/age-gen
der-estimation
Couplet
#用深度學習對對聯
Couplet 是一個
基於
Seq2Seq 的對聯生成工具
,本專案基於 TensorFlow。
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
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
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
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
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
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,
點選即刻加入社群
!
我是彩蛋
解鎖新姿勢:用微信刷論文!
PaperWeekly小程式上線啦
今日arXiv√猜你喜歡√熱門資源√
隨時緊跟最新最熱論文
解鎖方式
1。 掃描下方小程式碼開啟小程式
2。 用PaperWeekly社群賬號進行登陸
3。 登陸後即可解鎖所有功能
關於PaperWeekly
PaperWeekly 是一個推薦、解讀、討論、報道人工智慧前沿論文成果的學術平臺。如果你研究或從事 AI 領域,歡迎在公眾號後臺點選
「交流群」
,小助手將把你帶入 PaperWeekly 的交流群裡。
微信公眾號:PaperWeekly
新浪微博:@PaperWeekly