15个最流行的GitHub机器学习项目( 四 )


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3.1 AI00——机器之心百家影响人工智能未来的公司榜单
项目地址:
github.com/jiqizhixin/A
人工智能是一个复杂庞大的体系 , 涉及众多学科 , 也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素 , 本报告的写作团队只代表他们的专业观点 , 有自己的局限性 , 需要更多行业专家参与进来加以修正和完善 。
我们深刻地理解在没有专业用户反馈的情况下所做出报告的质量局限性 , 所以希望用工程界''Agile Development''的理念来对待我们的报告 , 不断收集专业反馈来持续提升报告质量 。
为此 , 我们将邀请人工智能领域的科学家、技术专家、产业专家、专业投资人和读者加入进来 , 共同完成这项人工智能的长期研究 。 我们将对参与者提供的信息进行汇总和整理 , 以月度为单位更新此份报告 。
15个最流行的GitHub机器学习项目
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3.2 Artificial-Intelligence-Terminology
项目地址:
github.com/jiqizhixin/A
我们将机器之心在编译技术文章和论文过程中所遇到的专业术语记录下来 , 希望有助于大家查阅和翻译(第二版) 。
本词汇库目前拥有的专业词汇共计 760 个 , 主要为机器学习基础概念和术语 , 同时也是该项目的基本词汇 。 机器之心将继续完善术语的收录和扩展阅读的构建 。
词汇更新主要分为两个阶段 , 第一阶段机器之心将继续完善基础词汇的构建 , 即通过权威教科书或其它有公信力的资料抽取常见术语 。 第二阶段机器之心将持续性地把编译论文或其他资料所出现的非常见术语更新到词汇表中 。
读者的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段 , 并且我们将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者 。 因为我们希望术语的更新更具准确度和置信度 , 所以我们希望读者能附上该术语的来源地址与扩展地址 。 因此 , 我们能更客观地更新词汇 , 并附上可信的来源与扩展 。
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3.3 ML-Tutorial-Experiment
项目地址:
github.com/jiqizhixin/M
该项目主要是展示我们在实验机器学习模型中所获得的经验与解释 , 目前我们解释并实现了卷积神经网络、生成对抗网络和 CapsNet 。 这些实现都有非常详细的文章以说明模型的结构与实现代码 。 如下所示为这三个实现项目的说明:
机器之心 GitHub 项目:从零开始用 TensorFlow 搭建卷积神经网络
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D2650730287%26idx%3D1%26sn%3D5697b072a5671ac201e15b43339efab9%26chksm%3D871b2b51b06ca247ac1fdc939e39cfc44cbc2ee25e1b105cf9a582395ddbcdd43cfe18fecd40%26scene%3D21%23wechat_redirect
机器之心 GitHub 项目:GAN 完整理论推导与实现 , Perfect!
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D2650731540%26idx%3D1%26sn%3D193457603fe11b89f3d298ac1799b9fd%26chksm%3D871b306ab06cb97c502af9552657b8e73f1f5286bc4cc71b021f64604fd53dae3f026bc9ac69%26scene%3D21%23wechat_redirect
先读懂 CapsNet 架构然后用 TensorFlow 实现 , 这应该是最详细的教程了
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D2650732855%26idx%3D1%26sn%3D87319e9390200f24dfd2faff4d7d364a%26chksm%3D871b3d49b06cb45fd8a68d003310b05562d9f8ff094ed08345f112e4450f7e66e6cf71c5b571%26scene%3D21%23wechat_redirect