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4月 GitHub 热门的几个开源项目

2018-05-16 20:30 池建强编译

题图:by gracegraceho  From Instagram

昨天「极客时间」的极客新闻报道了 2018 年 4 月份 Github 上最热门的 5 个数据科学和机器学习开源项目,来源是 Pranav Dar。我读完之后感觉非常棒,不仅提供了很多可以直接复用的功能,还有自然语言处理的代码库,PyTorch 项目(使用 GPU 和 CPU 计算的深度学习库)的具体实现等。整理一下,推荐给 MacTalk 的读者。

每个项目我都简单提供了网址和相关语言,如果你对此感兴趣,可以直接查看这些项目的 Github 主页。

1、Deep Painterly Harmonization

相关语言:Python
Github 网址:http://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization

这是一个通过深度学习,使合成图片更真实的库。开发人员提出新算法,可以使外部元素与手绘完美融合,最终合成效果几乎与原始绘图无法区分,甚至比手动合成更为精细。

2、Swift For TensorFlow

相关语言:Swift
Github 网址:http://github.com/tensorflow/swift

该项目为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,它不仅仅是一个用 Swift 写成的 TensorFlow API,开发者表示他们直接改进了 Swift 编程语言和编译器,使得 TensorFlow 成为 Swift 语言里面的一等公民,以此提升用户体验,同时,他们还希望将 TensorFlow 的可用性提高到新的高度。

需要注意的是,由于该项目仍处于初始阶段,还不适合用于构建深度学习模型,团队也承认该项目目前离设想中的目标还有一定距离。这句话的意思就是,可以先了解一下。

3、MUNIT

相关语言:Python
Github 网址:https://github.com/NVlabs/MUNIT

这是一个由康奈尔大学提出的多模态无监督图像转换框架,用于将图像从一个领域转换到另一个领域,其目的是将图像转换成指定领域的新图像,例如将狗的图像转换为猫。

先前存在的类似方法只能够执行给定图像的一对一映射,而 MUNIT 能够对同一张图像产生多个不同的输出。

4、GluonNLP

相关语言:Python
Github 网址:http://github.com/dmlc/gluon-nlp

这是一个工具包,旨在让 NLP(自然语言处理)任务变得更简单。它通过海量数据和深度学习神经模型让文字处理更加容易,使得 NLP 研究变得更加高效。

GluonNLP 拥有详细和漂亮的文档,以及详细的使用示例,它还有一个针对新手的 60 分钟速成课程。

5、PyTorch GAN

相关语言:Python
Github 网址:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN

该项目收集了已经发表的关于 GAN(或生成式对抗网络)研究论文的 PyTorch 实现。对于相关的研究者来说,这个项目具有非凡的价值。

目前,PyTorch GAN 中列出了 24 种不同的实现,包括 CycleGAN、Least Squares GAN、Pix2Pix 等,每种实现都有其独特之处。

此前,极客新闻也报道了 3 月份 Github 上最受欢迎的数据科学和机器学习开源项目( http://time.geekbang.org/column/article/6205 ) ,如果你感兴趣,可以下载「极客时间」App 阅读。

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