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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。
小樣本無監督圖像的轉換（913?）
來自摘要：從人類從少量實例中提取新對象的本質并從中歸納出結論的能力中獲得靈感，我們尋求一些在測試時對指定的、第一次出現的目標類起作用的鏡頭、無監督的圖像到圖像轉換算法。
網址：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絡設計相結合來實現這種小樣本生成能力。通過對基準數據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網絡。
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據集列表（499???）
在這里，作者整理了一個機器學習數據集列表，可以用于機器學習實驗。
網址：https://www.datasetlist.com/
這種資源肯定可以減少在線查找數據集所需的時間。數據集按不同的任務/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據集（464??）
作者在網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。
數據集可以在 Google Drive 上找到：
網址：https://drive.google.com/file/d/1N8WCMci_jpDHwCVgSED-B9yts-q9_Bb5/view
使用 ML 創建一個貓門，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描述符來擴充每個點。神經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絡從新的視點通過點云的光柵化來獲得的。
網址：https://arxiv.org/abs/1906.08240
訓練速度和 Adam 一樣快，效果和 SGD 一樣好的優化程序（402??）
AdaBound 是一個優化器，它的目標是提高在新的數據上訓練的速度和性能。它有一個現成的 PyTorch 實現。
網址：https://github.com/Luolc/AdaBound
AdaBound 在模型訓練開始時表現得像 Adam，在訓練結束時轉變成 SGD。
網址：https://www.luolc.com/publications/adabound/
第一個在 6 人撲克游戲中擊敗職業玩家的人工智能（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。它通過自己和自己游戲來教自己如何取勝，沒有任何戰略方面的學習例子或指導。
網址：https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/
各種 ML 模型的 NumPy 實現（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。
網址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml
模型的代碼如下：
網址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml/blob/master/numpy_ml/README.md
PyTorch 實現 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。
網址：https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch
其中一些實現包括 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。
神經網絡賽車（358??）
來自作者：教神經網絡開車。這是一個簡單的網絡，有固定數量的隱藏節點（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。
視頻網址：https://www.youtube.com/watch?v=wL7tSgUpy8w
「人數是 650。網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。」
將 ML 模型轉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，它提供了一種將經過訓練的統計模型轉換為本機代碼（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C）的簡單方法。」
網址：https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen/
目前支持的模型如下：
探索你的神經網絡的丟失情況（339??）
來自作者：這篇文章討論的是在神經網絡的損耗面上發現不同的模式。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。
網址：https://github.com/universome/loss-patterns
「我們發現，你可以找到（幾乎）任何你喜歡的 landsacpe 的最小值。有趣的是，所發現的橫向模式即使對于測試集也仍然有效，即它（很可能）是對于整個數據分布仍然有效的屬性。」
網址：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 驅動的 Reddit 機器人。
網址：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。
可以將任何視頻轉換為 SloMo 視頻的 CNN 網絡（332??）
作者在 PyTorch 中實現了下面的論文中的內容。
網址：https://people.cs.umass.edu/~hzjiang/projects/superslomo/
相關的代碼可以在如下頁面找到：
網址：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，即：
Google 的 BERT
OpenAI 的 GPT 和 GPT-2
Google/CMU 的 Transformer XL&XLNet
Facebook 的 XLM
網址：https://github.com/huggingface/transformers
庫中有 27 個用于這些架構的預訓練模型權重。
via：https://heartbeat.fritz.ai/best-of-machine-learning-in-2019-reddit-edition-5fbb676a808
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