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体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500

admin admin ⋅ 2019-03-30 13:48:27
2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5

No1: StyleGAN — Official TensorFlow Implementation

github地址:https://github.com/NVlabs/stylegan

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上面的图片看起来像一幅典型的拼贴画,山小桔但StyleMen事实上,这个保藏里的人都不是真的,这些人都是不存在的。所有这些人都是由称为Stylegan的算法生成的。

自从几年前发林惊羽传明晰GAN算法,它的功能一直在稳步提高,但Stylegan的出将竞赛提高了好几个l李宏桦evel。开发人坏姐姐mv员提出了两种新的、主动化的方法来量化这些图画的质量,并公开了很多高质量的人脸包轶婷数据集。

该github库一起也包括算法的官方TensorFlow完成。以下是了解有关Stylegan的一些要害资源:

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No2:OpenAI's Ground-Breaking Language Model – GPT-2

github地址:https://github.com张牧阅/openai/gpt-2

下面来介绍一种来自于OpenAI的突破性言语模型GPT-2。2019年2月,GPT-2获得了非官方的"最受欢迎的"自然言语处理图书馆奖。但他们发动GPT-2的48小时天气预报方法引起了不少重视,该团队宣称该模型作业得很好,但由于惧怕歹意运用。他们不能彻底开放源代码。但是,他们仍是在Github中发布了一个模型的较小版别,拜访上述链接即可看到。

GPT-2是一个具有15亿参数的大型言语模型。该模型已体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500经在800万个网页的数据集进步行了练习,当柯润东给定文本中的前一个单词时,模型的方针是猜测下一个单词。

此外,咱们还能够经过一些其它资源了解GPT-2:

No3:SC-FEGAN

Github地址:https://铁勒语github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN

另一个GAN?!没错–G大唐盗帅笔趣阁ans正在以狂风暴雨之势席卷数据科学国际。SC-FEGAN在风格快穿有肉上和咱们上面评论的Stylegan算法相同风趣。

上图完美地说明晰SC-FEGAN的效果。SC-FEGAN用深度网络修改面部图画,SC-FEGAN十分合适运用带有草图和色彩的直观输入,然后生成高质藁城毛庄杀人量的组成图画。咱们运用SN-patchGAN鉴别器和Unet-like 产生器和选通卷积层,当然你能够运用开发人员练习过的深层神经网络修改各种面部图画。

此外该存储库中还包括了协助您在自己的核算机上构建SC-FEGAN模型的过程。还等什么?赶忙来试一下吧!

No4:LazyNLP for体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500 Creating Massive Text D陆沉慕星atasets

github地址:https://gi你轻点thub.com/chiphuyen/lazynlp

LazyNLP背面的原理其实很简单——它能够体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500对网站进行爬取、整理和消除重复数据,然后创立很多的单语数据集。Lazynlp将答应您创立比OpenAI用于练习GPT-2模型的数据集更大的数据集。运用这个库,您应该能够创立比OpenAI用于GPT-2的数据集大的数据集。

这个Github存储库还列出了创立自己的自定elixer义NLP数据集需求遵从的5个过程。假如您对这个项目感兴趣,点击上方链接详细检查详细信息。

No5:Subsync

githu体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500b地址:h体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500ttps://github.com/smacke/subsync

该项意图施行始于2019年的哈克伊利诺斯州,获得了荣誉奖(排名前5名),Subsync是关于体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500"言语无关主动同步字幕到视频李洁仪,使字幕在视频中对齐到正确的起点"。该算法是运用python中的傅立叶改换技能树立的。

此外,Subsync也能够在VLC媒体播放器中作业!该模型大约需求20-30秒的练习时刻(详细练习时刻要取决于视频长度)。

最终咱们给咱们介绍一个数据集,Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ)。(体检前注意事项,2019年2月 github 机器学习抢手项目 top5,中证500Github地址:https://github.com/NVlabs/ffhq-d男女玩过界ataset)。

该数据十分合适学习和运用GAN进行实验,适用于当咱们想要查找高质量图画数据的场景。该数据集由70000张超高质量图画(1024 x 1024)组成,包括的人脸的维度有:如性感蕾丝年纪、种族、形象布景等。

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