微软华盛顿圣路易斯分校钻探院153页最新GAN教程
分类:互联网

原标题:微软宾夕法尼亚切磋院153页最新GAN教程(附代码)

原标题:八月·机器学习热点开源项目(Aug.2018)

【导读】塞BathTyneNowozin在机器学习清夏课程(MLSS 二〇一八年3月)做了有关GAN的传授,153页PPT详尽的演讲了GAN的向上脉络和最新进展,其余他所提供原版大小为286MB 的pptx中包蕴大批量动画片效果,对学科的知情很有帮衬。

转自 Xiaowen专知

SebastianNowozin是微软瑞典皇家理工研讨院首席研商院,潜心于无监督于表示学习。他在GAN领域做了大气的做事,相同的时候也是赫赫有名的f-GAN的作者。

【导读】收拾了朝气蓬勃份1月销路广机器学习开源项目,满含了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,人脸管理等大旨。请查收~

在教练 GAN 方面就像有两四个阵营:率先个自然就是GAN的发明伊恩Goodfellow甚至他所供职的OpenAI和Google的后生可畏帮研讨人口;**其次个有力的阵营也便是以那篇教程我塞BathTyneNowozin 为代表的微软阵营**;第三正是其余了

作者 | Mybrigde

此次教程重要有以下多少个部分:

编译 | Xiaowen

可能率模型

在过去的三个月里,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的几个示范应用

在那期间,我们将品种与新本子或根本版本举办了比较。Mybridge AI依照各样因素对项目开展排行,以衡量标准质量。

评价尺度

  • 那些版本中GitHub star的平分数据:9二拾个stars
  • “Watch”机器学习GitHub上的前11人开放源码,每月收取三回电子邮件。
  • 大旨: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。

GAN 模型

开源项目只怕对技师有用。希望你能找到贰个珠辉玉映的品种来激情你。

  • 差距性与f-GAN 宗族
  • 据他们说积分可能率衡量(IPM)的GAN: MMD
  • 基于积分可能率衡量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

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标题与哪些修正:情势崩溃(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:

开放性研讨难题

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GAN互连网是近五年深度学习园地的老将,有时时局无两。从计算机视觉顶会盛会CVP陆风X82018收受的舆论总括就可以预知风姿洒脱斑:依据Google Research的切磋物工学家JordiPont-Tuset做的叁个计算,它经过查阅那些随想的类型,看见了前程深度学习的发展趋势。结果,他意识变化对抗网络(GAN)强势出击,大有代表“深度学习”(Deep Learning)之势。

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上面那张图呈现了CVPEvoque2018的随想标题中,关键词GAN、Deep,以至LSTM的对照:

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

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链接:**1. **

在平凡的“深度学习”走下坡路的同有的时候候,GAN稳步的形成新宠,总结展现有8%的舆论标题中饱含GAN(那风流倜傥数码比较二〇一七年提升了2倍多)。

2.

其他用尽字母表的各样GAN的变体 X-GAN 的舆论数量也是火爆扩张:

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  • 后台回复“GANMLSS” 就足以获取最新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

参谋链接:

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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主编:

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