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| 本文作者： skura | 2019-12-20 16:41 |
為了幫助篩選 2019 年一些令人難以置信的項目、研究、演示等，下面我們將介紹 17 個在機器學習領域最受歡迎、被討論最多的項目，這些項目由 r/MachineLearning subreddit 策劃。我希望你能在這個列表中找到一些鼓舞人心的，有教育意義的項目。
小樣本無監(jiān)督圖像的轉(zhuǎn)換（913?）
來自摘要：從人類從少量實例中提取新對象的本質(zhì)并從中歸納出結(jié)論的能力中獲得靈感，我們尋求一些在測試時對指定的、第一次出現(xiàn)的目標類起作用的鏡頭、無監(jiān)督的圖像到圖像轉(zhuǎn)換算法。
網(wǎng)址：https://arxiv.org/abs/1905.01723
我們的模型通過將對抗性訓練方案與新的網(wǎng)絡設計相結(jié)合來實現(xiàn)這種小樣本生成能力。通過對基準數(shù)據(jù)集上幾種基線方法的大量實驗驗證和比較，驗證了該框架的有效性。
網(wǎng)址：https://github.com/NVlabs/FUNIT
生成定制動漫女孩（521???）
作者提出了一種能夠繪制動畫人物的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
網(wǎng)址：https://waifulabs.com/
Waifu Vending Machine 允許你選擇你喜歡的角色，并在此基礎上，你可以生成你可能喜歡的動畫。
用于機器學習的最大數(shù)據(jù)集列表（499???）
在這里，作者整理了一個機器學習數(shù)據(jù)集列表，可以用于機器學習實驗。
網(wǎng)址：https://www.datasetlist.com/
這種資源肯定可以減少在線查找數(shù)據(jù)集所需的時間。數(shù)據(jù)集按不同的任務/領域進行分割，包括：CV、NLP、自動駕駛、QA、音頻和醫(yī)療。也可以按許可證類型排序。
為 NLP 準備的 48 萬個爛番茄上的評論數(shù)據(jù)集（464??）
作者在網(wǎng)上搜尋爛番茄的評論，這在自然語言處理任務中可能非常有用。
數(shù)據(jù)集可以在 Google Drive 上找到：
網(wǎng)址：https://drive.google.com/file/d/1N8WCMci_jpDHwCVgSED-B9yts-q9_Bb5/view
使用 ML 創(chuàng)建一個貓門，當貓嘴里有食物時門自動鎖定（464???）
這篇文章是關于一個使用機器學習創(chuàng)建貓門的項目。
視頻地址：https://www.youtube.com/watch?v=1A-Nf3QIJjM
上面視頻中的演講者創(chuàng)造了一個貓門，如果貓嘴里有東西，它會自動鎖上 15 分鐘。這使汽車無法把死動物帶進屋里。他把攝像頭連接到貓門上，然后應用機器學習來檢查貓嘴里是否有東西。
基于神經(jīng)點的圖形（415??）
作者提出了一種基于點的復雜場景建模方法，這種方法使用原始點云作為場景的幾何表示。
然后，用一個可以學習的神經(jīng)描述符來擴充每個點。神經(jīng)描述符對局部幾何和外觀進行編碼。新的場景視圖是通過一個深度渲染網(wǎng)絡從新的視點通過點云的光柵化來獲得的。
網(wǎng)址：https://arxiv.org/abs/1906.08240
訓練速度和 Adam 一樣快，效果和 SGD 一樣好的優(yōu)化程序（402??）
AdaBound 是一個優(yōu)化器，它的目標是提高在新的數(shù)據(jù)上訓練的速度和性能。它有一個現(xiàn)成的 PyTorch 實現(xiàn)。
網(wǎng)址：https://github.com/Luolc/AdaBound
AdaBound 在模型訓練開始時表現(xiàn)得像 Adam，在訓練結(jié)束時轉(zhuǎn)變成 SGD。
網(wǎng)址：https://www.luolc.com/publications/adabound/
第一個在 6 人撲克游戲中擊敗職業(yè)玩家的人工智能（390??）
摘自 Facebook 研究院的文章：Pluribus 是第一個能夠在 6 個玩家游戲中擊敗人類專家的人工智能機器人，6 人撲克游戲是世界上最廣泛使用的撲克模式。這是人工智能機器人第一次在一個有 2 個或 2 個以上玩家的復雜游戲中擊敗人類頂尖玩家。
Pluribus 之所以成功，是因為它能夠非常有效地處理一個既有隱藏信息又有 2 個以上玩家的游戲挑戰(zhàn)。它通過自己和自己游戲來教自己如何取勝，沒有任何戰(zhàn)略方面的學習例子或指導。
網(wǎng)址：https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/
各種 ML 模型的 NumPy 實現(xiàn)（388??）
從項目頁面來看：numpy-ml 是一個不斷增長的機器學習模型、算法和工具的集合，下面這些都是專門用 numpy 和 Python 標準庫編寫的。
網(wǎng)址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml
模型的代碼如下：
網(wǎng)址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml/blob/master/numpy_ml/README.md
PyTorch 實現(xiàn) 17 種深度 RL 算法（388??）
作者策劃了 17 種深度強化學習算法的 PyTorch 實現(xiàn)。
網(wǎng)址：https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch
其中一些實現(xiàn)包括 DQN, DQN-HER, Double DQN, REINFORCE, DDPG, DDPG-HER, PPO, SAC, SAC Discrete, A3C, A2C 等。
人工智能生成 100 萬張供下載的虛假人臉圖片（373??）
作者用 NVIDIA 的 StyleGAN 生成了 100 萬張人臉。
網(wǎng)址：https://archive.org/details/1mFakeFaces
如你所見，這些圖像看起來和真實的人一模一樣。
神經(jīng)網(wǎng)絡賽車（358??）
來自作者：教神經(jīng)網(wǎng)絡開車。這是一個簡單的網(wǎng)絡，有固定數(shù)量的隱藏節(jié)點（不整齊），沒有偏差。然而，僅僅幾個迭代之后，它就成功地將汽車開得又快又安全。
視頻網(wǎng)址：https://www.youtube.com/watch?v=wL7tSgUpy8w
「人數(shù)是 650。網(wǎng)絡是通過隨機變異進化而來的，安全性評估目前是手動完成的，如視頻中所述?！?/p>
將 ML 模型轉(zhuǎn)換為本機代碼的簡單庫（Python/C/Java）（345??）
來自 repo：「m2cgen（Model 2 代碼生成器）是一個輕量級庫，它提供了一種將經(jīng)過訓練的統(tǒng)計模型轉(zhuǎn)換為本機代碼（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C）的簡單方法。」
網(wǎng)址：https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen/
目前支持的模型如下：
探索你的神經(jīng)網(wǎng)絡的丟失情況（339??）
來自作者：這篇文章討論的是在神經(jīng)網(wǎng)絡的損耗面上發(fā)現(xiàn)不同的模式。通常，一個最小的 landscape 就像一個坑一樣，周圍有隨機的丘陵和山脈，但是有更多的有意義的東西，如下面的圖片。
網(wǎng)址：https://github.com/universome/loss-patterns
「我們發(fā)現(xiàn)，你可以找到（幾乎）任何你喜歡的 landsacpe 的最小值。有趣的是，所發(fā)現(xiàn)的橫向模式即使對于測試集也仍然有效，即它（很可能）是對于整個數(shù)據(jù)分布仍然有效的屬性?！?/p>
網(wǎng)址：https://arxiv.org/abs/1910.03867
基于 GPT-2 的 Reddit 機器人（343???）
作者建立了一個由 OpenAI 的 GPT-2 驅(qū)動的 Reddit 機器人。
網(wǎng)址：https://github.com/openai/gpt-2
這個機器人可以通過回復任何帶有「gpt-2 finish this」的評論來使用。
機器人的代碼可以在下面的 repo 中找到。
可以將任何視頻轉(zhuǎn)換為 SloMo 視頻的 CNN 網(wǎng)絡（332??）
作者在 PyTorch 中實現(xiàn)了下面的論文中的內(nèi)容。
網(wǎng)址：https://people.cs.umass.edu/~hzjiang/projects/superslomo/
相關的代碼可以在如下頁面找到：
網(wǎng)址：https://github.com/avinashpaliwal/Super-SloMo
NLP 的預訓練模型庫（306??）
這是一個為 NLP 預訓練的 transformer 模型的開源庫。它有六種架構(gòu)，即：
Google 的 BERT
OpenAI 的 GPT 和 GPT-2
Google/CMU 的 Transformer XL&XLNet
Facebook 的 XLM
網(wǎng)址：https://github.com/huggingface/transformers
庫中有 27 個用于這些架構(gòu)的預訓練模型權重。
via：https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808
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