机械学习卖得快开源项目,微软耶路撒冷希伯来研商院153页最新GAN教程

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原标题:微软耶鲁研讨院153页最新GAN教程(附代码)

原标题:11月·机器学习火热开源项目(Aug.2018)

【导读】塞BathTyneNowozin在机器学习夏季科目(MLSS
二〇一八年7月)做了有关GAN的教学,153页PPT详尽的表达了GAN的升华脉络和最新进展,其它她所提供原版大小为286MB
的pptx中隐含多量动画效果,对学科的精晓很有救助。

转自 Xiaowen专知

SebastianNowozin是微软德克萨斯奥斯汀分校研商院首席商量院,专一于无监察和控制于表示学习。他在GAN领域做了汪洋的行事,同一时候也是名扬四海的f-GAN的作者。

【导读】整理了一份二月看好机器学习开源项目,包涵了Auto
Keras,Glow,Videoto
Video,机译,舞蹈生成器,足球录像到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸管理等主题。请查收~

在陶冶 GAN
方面就像有两多个阵营:首先个自然正是GAN的发明IanGoodfellow以及他所供职的OpenAI和谷歌(Google)的一帮切磋人士;**第三个有力的营垒也正是以那篇教程小编塞BathTyneNowozin 为表示的微软阵营**;第三正是其余了

作者 | Mybrigde

这一次教程首要有以下多少个部分:

编译 | Xiaowen

可能率模型

在过去的贰个月里,大家对近2四14个机器学习开放源码项目举办了排名,选出了前10名。

GANs的多少个示范应用

在此时期,大家将品种与新本子或根本版本举办了比较。Mybridge
AI依照各样因素对项目进展排行,以衡量楷模质量。

讲评尺度

  • 以此版本中GitHub star的平分数据:9二12个stars
  • “Watch”机器学习GitHub上的前11位开放源码,每月抽出二遍电子邮件。
  • 核心:Auto Keras,Glow,Videoto
    Video,机译,舞蹈生成器,足球录制到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸处理。

GAN 模型

开源项目或然对技师有用。希望你能找到二个有趣的项目来振作振奋你。

  • 差距性与f-GAN 家族
  • 依据积分可能率衡量(IPM)的GAN: MMD
  • 遵照积分可能率衡量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

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主题材料与哪些修正:方式崩溃(modecollapse)与不平稳(Instability)

Autokeras: An opensource software library
for automated machine learning (AutoML) [2715 stars onGithub]澳门电子城官方网站,.
Courtesy of Haifeng Jin

隐式模型

链接:

开放性商讨难题

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GAN网络是近八年深度学习园地的大将,临时时势无两。从计算机视觉顶会盛会CVPPAJERO2018收受的舆论计算就一叶落而知天下秋:依照Google Research的钻研化学家JordiPont-Tuset做的四个总结,它通过翻看那一个杂文的品种,见到了前途深度学习的发展趋势。结果,他意识变化对抗网络(GAN)强势进攻,大有顶替“深度学习”(Deep
Learning)之势。

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上边那张图展现了CVPTiguan2018的舆论标题中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的对照:

Glow: Code for“Glow: Generative Flow with
Invertible 1×1 Convolutions” [1687stars onGithub]. Courtesy of OpenAI

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链接:**1. **

在常常的“深度学习”走下坡路的还要,GAN稳步的变成新宠,总括呈现有8%的舆论标题中包罗GAN(这一数量比较二〇一七年增进了2倍多)。

2.

别的用尽字母表的各类GAN的变体 X-GAN
的故事集数量也是刚强扩大:

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  • 后台回复“GANMLSS” 就能够拿走最新PPT下载链接~

Vid2vid: Pytorchimplementation of our
method for high-resolution (e.g. 2048×1024)photorealistic video-to-video
translation. [2821stars on Github]. Courtesy
ofNVIDIA AI

参照链接:

链接:

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附PPT全文:

UnsupervisedMT:Phrase-Based & Neural
Unsupervised Machine Translation—Facebook Research [515stars on Github]. Courtesy of
FacebookResearch

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链接:

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DanceNet: Dancegenerator using
Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras) [301 stars on Github]. Courtesy of Jaison
Saji

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链接:

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Soccerontable:Upconverting YouTube soccer
videos in 3D for viewing in AR/VR devices.Soccer OnYour Tabletop with
OpenCV [253stars on Github]. Courtesy of
KonstantinosRematas

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Artificial-adversary:Tool to generate
adversarial text examples and test machine learning modelsagainst
them—Airbnb [160stars on Github]. Courtesy of AirbnbEng

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Stt-benchmark:Speech to text benchmark
framework [300stars on Github]. Courtesy of Picovoice

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Sg2im: Code for “Image Generation
fromScene Graphs”. A scene graph is a structured representation of a
visual scenewhere nodes represent objects in the scene and edges
represent relationshipsbetween objects [672stars on Github]. Courtesy of Google Open
Source

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GANimation:Anatomically-aware Facial
Animation from a Single Image [355 stars on Github].Courtesy of Albert
Pumarola

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初稿链接:

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-END-

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专 · 知

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