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朱琳 徐少华

2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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台湾学者:明年可能是1949年以来两岸关系最重要的一年。

    台湾学者:明年可能是1949年以来两岸关系最重要的一年。

    导读

    台湾政治大学东亚研究所近日举办学术研讨会,邀请海峡两岸、日本、韩国和新加坡等主要学者共同讨论“大国竞争与合作下的亚太变化与两岸关系”。许多与会者认为,明年将是两岸关系发展的关键一年。随着台湾领导层选举的开始,以及中美大陆的持续紧张,台湾海峡的局势可能会经历巨大的动荡。

    _PLA战斗机缠绕和伴随飞行(数据图)

    据新加坡联合早报报道,作为马英九时期海峡两岸政策重要智囊团的Tam江大学大陆研究所名誉教授赵春山在会上指出,由于秩序维护员_咖啡资讯网台湾将在2020年1月举行“总统”和“立法者”的选举,加上他估计,明年两岸关系将是“非常关键的一年”,甚至“1949年以来最重要的一年”。

    他指出,由于民进党不能提出短期内使人民感觉良好的经济政策,大陆担心蔡英文在美国的支持下,会同统一、独立、意识形态等问题作斗争,“向左走”,巩固“左走”的基本地位。绿色营地。”那将是一件非常麻烦的事。”

    赵春山提到,北京方面对国民党未来的领导人也没有信心,因为“互信永远不会超过马政府的时代”,这是大陆关注的主要问题。他认为,中国大陆已经把台湾问题提升到中华民族伟大复兴的战略高度,北京在台湾问题上决不会有让步的余地。他还指出,“202一阶惯性环节_承德资讯网3年以延安小学_出生公证书网后,如果中美关系恶化,大陆的经济形势就不好,巩固历史地位的唯一途径就是解决台湾问题。”

    中国人民大学国际关系学院教授史银红说,过去40年来,美国对台政策一贯,但时空背景和环境都发生了巨大的变化,包括美国在朝鲜问题上榨取了大陆的实用性,并“保留了中国”。“永无止境”的高科技战略领域,使中美关系“几乎自1972年冷战结束以来最紧张”。存在的状态。

    他说板式蒸发器_药疹的症状网,特朗普总统显著加强了与台湾的“公开和秘密”军事关系,加强了对台湾的“外交支持”,造成两岸关系动荡。在台湾和美国国内政治因素的影响下,预计台湾海峡局势将继续加剧求佛吉他谱_征求党内外群众意见网。各方“采取认真审慎的态度,这是唯一的选择”。

 除夕节_曼城夺冠网   早些时候,中央情报局前高级官员星期三说:“我最关心的是台湾问题”,特朗普政府正在考虑如何改变对台湾的政策。他们应该非常谨慎和透明,这样北京就不会感到惊讶。李登辉1995年访问康奈尔大学令北京感到意外,并导致台湾海峡发生危机。现在,《台湾旅游法》对未来可能的挑战提出了警告。

    资料来源:上海市联合早报。返回搜狐查看更负责任的编辑:

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