微软牛津斟酌院153页最新GAN教程,机器学习火热

来源:http://www.revjohnhenson.com 作者:科研成果 人气:54 发布时间:2019-10-08
摘要:原标题:微软华盛顿圣路易斯分校钻探院153页最新GAN教程(附代码) 原标题:八月·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二零一八年六月)

原标题:微软华盛顿圣路易斯分校钻探院153页最新GAN教程(附代码)

原标题:八月·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 二零一八年六月)做了有关GAN的教学,153页PPT详尽的说明了GAN的提高脉络和最新进展,别的她所提供原版大小为286MB 的pptx中满含大批量动画片效果,对学科的精晓很有援救。

转自 Xiaowen专知

塞Bath蒂恩Nowozin是微软加州伯克利分校商量院首席研讨院,潜心于无监察和控制于表示学习。他在GAN领域做了大气的干活,同期也有名的f-GAN的作者。

【导读】整理了一份4月看好机器学习开源项目,包蕴了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,人脸管理等焦点。请查收~

在教练 GAN 方面就像有两多个阵营:第三个自然正是GAN的发明伊恩Goodfellow以及他所供职的OpenAI和谷歌(Google)的一帮切磋职员;**第贰个有力的营垒也便是以那篇教程小编SebastianNowozin 为表示的微软阵营**;第三正是其余了

作者 | Mybrigde

本次教程主要有以下多少个部分:

编译 | Xiaowen

可能率模型

在过去的二个月里,大家对近2肆十八个机器学习开放源码项目开展了排行,选出了前10名。

GANs的多少个示范应用

在此时期,我们将品种与新本子或主要版本举办了相比。Mybridge AI依照种种因素对项目开展排行,以度量榜样质量。

评说准则

  • 本条本子中GitHub star的平均数据:920个stars
  • “Watch”机器学习GitHub上的前12位开放源码,每月抽出贰次电子邮件。
  • 核心:Auto Keras,Glow,Videoto Video,机器翻译,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

开源项目或许对程序猿有用。希望您能找到多少个相映成趣的花色来激情你。

  • 差距性与f-GAN 家族
  • 基于积分可能率衡量(IPM)的GAN: MMD
  • 依照积分可能率衡量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

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标题与哪些勘误:格局崩溃(modecollapse)与不安定(Instability)

Autokeras: An opensource software library for automated machine learning (AutoML) [2715 stars onGithub]. Courtesy of Haifeng Jin

隐式模型

链接:

开放性商量难点

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GAN互连网是近七年深度学习世界的新锐,一时态势无两。从Computer视觉顶会盛会CVP大切诺基2018经受的舆论总结就因小见大:依照Google Research的钻研地翻译家JordiPont-Tuset做的叁个计算,它通过翻看那个杂文的类型,看见了今后深度学习的发展趋势。结果,他开掘变化对抗网络(GAN)强势出击,大有顶替“深度学习”(Deep Learning)之势。

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上边这张图显示了CVPTucson2018的舆论标题中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的比较:

Glow: Code for“Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions” [1687stars onGithub]. Courtesy of OpenAI

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链接:**1. **

在平时的“深度学习”走下坡路的还要,GAN逐步的产生新宠,总括显示有8%的随想标题中包涵GAN(这一数目相比较二零一七年拉长了2倍多)。

2.

除此以外用尽字母表的各样GAN的变体 X-GAN 的故事集数量也是激烈增添:

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  • 后台回复“GANMLSS” 就能够获得最新PPT下载链接~

Vid2vid: Pytorchimplementation of our method for high-resolution (e.g. 2048x1024)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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DanceNet: Dancegenerator using Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras) [301 stars on Github]. Courtesy of Jaison Saji

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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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原稿链接:

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