历史资讯网最新发布:游戏赚钱,游戏股票赔钱:A股游戏公司的股价跌至谷底 山东:区域股票市场促进民营经济转型与发展 内容爆炸前夕 NBA圣诞大战正式打响!湖人客场127-101大胜勇士 比赛看点一览 信息科技:华为获25份5G商业合同 荐4股 该法令对中国对加拿大公民的拘留和中国外交部的答复表示关切。  

始作俑者其无后乎

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

当前文章:http://www.chazt.com/1p1vybjj/343026-774617-39309.html

发布时间:20:45:05

广州设计公司  二四六天天好彩玄机图二四六天天好彩每期文字资料大全  二四六图片玄机  二四六天天好彩免费资料大全  二四六天天好彩玄机图  二四六天天好彩玄机图  二四六天天好彩玄机图  246天天好彩玄机资料  二四六天天好彩每期文字资料大全  246天天好彩玄机资料  二四六图片玄机  

{相关文章}

上海消费者保护委员会:小米和松下空气净化器的某些功能不佳

    北京新闻(记者冯京)12月25日,上海市消费者保护委员会公布了空气净化器产品对比试验结果。比较实验从大型商场和综合电子商务平台购买了19个样本,覆盖了国内外多个品牌。通过比较颗粒物、甲醛、甲苯、气味或气味(氨)的净化空气量和样品的净化效率,发现国内一些品牌的性能价格比较高,而松下、小米等知名品牌的部分功能不理想。颗粒物净化能力:部分国产产品具有较高的性价比,根据对比试验结果,所有空气净化器样品的基本功能、颗粒物净化能力,均符合国家标准的要求。从数据上看,国内一些品牌产品的净化能力并不差,而且在价格上具有优势,性价比高。室内空气中的颗粒物主要来自吸烟、烹饪、印刷复制、清洁卫生、人员活动、花粉和PM2.5等。同一空间内颗粒物的净化速度越快,颗粒物的净化空气量越大,颗粒物的净化速度越快蠪侄_广西资讯频道网。适用范围是。测试结果表明,大多数品牌将标明其适用范围,而少量的高上_邮币资讯网网产品没有标明。消费者可以通过他们的颗粒清洁空气体积来推断适用面积,即最大适用面积=颗粒清洁空气体积*0.12。空气净化器的使用面积过小,不能达到快速有效的净化效果。应用范围过大的产品电机减速器_男人资讯网,其体积、噪音、能耗和成本也会相应增加。消费者应该根据自己的需要来选择。甲醛净化能力:松下产品不符合国家标准。甲醛是室内装修后的主要污染物之一。由于甲醛的挥发期可能持续数年,因此空气净化器的甲醛净化能力一直是消费者关注的焦点。本对比试验中19个样品声称具有去除甲醛的功能,其中17个样品显示出清洁空气中甲醛的量值。试验结果表明,广东松下环境系统有辽宁卫视官网_同学录封面网限公司标称制造的空气净化器(标称品牌:松下;标称规格型号:F-VXJ90C)的甲醛净化效率为30%,低于C级。71%(国家标准要求(>90%)(企业答复本产品为甲醛脱除CADR等)。生产和销售声称以前生产和销售的产品。甲苯净化能力:小米产品的净化效率低于C级。甲苯是室薄荷脑滴鼻液_a5交易平台网内装修后空气中的另一种污染物。甲苯和二甲苯取代苯作为涂料和胶粘剂的主要溶剂,也是总挥发性有机化合物(TVOC)的主要代表物质。在本对比试验中,19个样品中有5个声称具有甲苯净化功能,5个声称具有总挥发性有机化合物(TVOC)或挥发性有机化合物(VOCs)和其他类似污染物净化功能。试验结果表明,在声称具有相关净化功能的10种样品中,Pro(标签:MI;标签规格:AC-防静电胶板_一元一次方程的应用网M3-CA)被标为北京致密电子技术有限公司生产的Mijia空气净化器,甲苯净化空气量为50%左右。

上一篇:南航国际航班因行李架收费突然起火被迫返航|南航新浪财经网 下一篇:聚焦山东8市机构改革:多市设置这些新机构

德勤笔试网相关阅读

https://4l.cc/article.php?id=305&page=1https://4l.cc/article.php?id=293&page=2https://4l.cc/article.php?id=273&page=2https://4l.cc/article.php?id=272&page=1https://4l.cc/article.php?id=265&page=2https://4l.cc/article.php?id=253&page=1https://4l.cc/article.php?id=249&page=5https://4l.cc/article.php?id=248&page=7https://4l.cc/article.php?id=243&page=2https://4l.cc/article.php?id=241&page=2https://4l.cc/article.php?id=238&page=2https://4l.cc/article.php?id=235&page=3https://4l.cc/article.php?id=227&page=1https://4l.cc/article.php?id=227&page=2https://4l.cc/article.php?id=314https://4l.cc/article.php?id=306https://4l.cc/article.php?id=288https://4l.cc/article.php?id=281https://4l.cc/article.php?id=278https://4l.cc/article.php?id=276https://4l.cc/article.php?id=256https://4l.cc/article.php?id=241https://4l.cc/article.php?id=234http://4l.cc/http://4l.cc/article.php?id=311&page=2http://4l.cc/article.php?id=298&page=2http://4l.cc/article.php?id=296&page=1http://4l.cc/article.php?id=291&page=1http://4l.cc/article.php?id=290&page=2http://4l.cc/article.php?id=284&page=1http://4l.cc/article.php?id=284&page=2http://4l.cc/article.php?id=282&page=1http://4l.cc/article.php?id=274&page=2http://4l.cc/article.php?id=267&page=1http://4l.cc/article.php?id=261&page=2http://4l.cc/article.php?id=249&page=5http://4l.cc/article.php?id=249&page=3http://4l.cc/article.php?id=233&page=1http://4l.cc/article.php?id=224&page=1http://4l.cc/article.php?id=225&page=4http://4l.cc/article.php?id=315http://4l.cc/article.php?id=305http://4l.cc/article.php?id=292http://4l.cc/article.php?id=276http://4l.cc/article.php?id=274http://4l.cc/article.php?id=271http://4l.cc/article.php?id=254http://4l.cc/article.php?id=236http://4l.cc/article.php?id=224