В эпоху фрагментарного чтения, полного глазных яблок, все меньше и меньше людей будут обращать внимание на исследования и размышления, лежащие в основе каждой статьи.
В этой колонке вы быстро получите основные моменты и болевые точки каждой выбранной статьи, а также будете в курсе передовых достижений искусственного интеллекта.
Нажмите внизу этой статьичитать оригинал«Присоединяйтесь к сообществу сейчас, чтобы увидеть более свежие бумажные рекомендации.
Это первое издание PaperDaily.55 СтатьяInsightFace
Библиотека распознавания лиц на основе #MXNet с открытым исходным кодом
InsightFace принадлежит DeepInsight Lab.ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognitionреализация с открытым исходным кодом. Работа в этой статье повышает точность MegaFace до 98%, превысив рекорд в 91%, установленный российской компанией Vocord.
Кроме того, проектТакже включает упакованные выровненные данные тренировки лица.(МС1М и ВГГ2),веб-фреймворк(ResNet, InceptionResNet_v2, DenseNet, DPN и MobiletNet) ирасчет потерь(Softmax, SphereFace, AMSoftmax, CosFace и Triplet Loss).
На этой основе исследователи могут сосредоточиться на экспериментах с алгоритмами распознавания лиц, а промышленность также может легко обучаться в соответствии со своими потребностями или использовать высокоточную модель предварительного обучения, предоставленную этим проектом, для производства.
Бумажная ссылка
https://www.paperweekly.site/papers/1785
ссылка на проект
https://github.com/deepinsight/insightface
#Библиотека улучшения изображений Python
Augmentor — это библиотека улучшения изображений Python., сокращает сложный процесс использования библиотеки изображений для самостоятельного написания кода и может выполнять поворот изображения, увеличивать и уменьшать масштаб и добавлять шум для увеличения объема данных в пакетах.
▲входное изображение
▲выходное изображение
ссылка на проект
https://github.com/mdbloice/Augmentor
#Порядковый расчет расстояния
TextDistance — это библиотека Python с более чем 30 алгоритмами., который вычисляет расстояние между двумя или более последовательностями.
Особенности проекта следующие:
-
30+ алгоритмов
-
Реализация на чистом Python
-
Простота в эксплуатации
-
Поддержка более двух выравниваний последовательностей
-
Некоторые алгоритмы имеют несколько реализаций.
-
Поддержка Numpy для оптимизации максимальной скорости
ссылка на проект
https://github.com/orsinium/textdistance
#ImitateKate WinsletSpeaking
Этот проект является соответствующим кодом обучающего видео по синтезу речи нейронной сети, опубликованного Сираджем Равалом на YouTube.Как с помощью глубокой нейронной сети преобразовать обычный человеческий голос в голос знаменитой британской актрисы Кейт Уинслет. Набор данных, используемый в этом проекте, представляет собой аудиокнигу, прочитанную вслух Кейт Уинслет.
Учебное видео
https://youtu.be/6KHSPiYlZ-U
ссылка на проект
https://github.com/llSourcell/Neural_Network_Voices
#Применение подкрепления и контролируемого обучения на финансовых рынках
Personae реализует глубокое обучение с подкреплением, алгоритмы обучения с учителем и документы на основе TensorFlow и PyTorch и пытается применить их к финансовым рынкам (фондовому рынку).. Реализованные алгоритмы для этого проекта включают DDPG, Policy Gradient и DualAttnRNN.
▲Сравнение доходов от торговли акциями
▲Результаты прогнозирования цены акций
ссылка на проект
https://github.com/ceruleanacg/Personae
#Инструментарий сквозной диалоговой системы с открытым исходным кодом
NNDial — это набор инструментов с открытым исходным кодом для создания сквозных обучаемых диалоговых моделей на основе задач., этот проект принадлежит Кембриджскому университету, и используется набор данных CamRest676.
▲Результаты теста
ссылка на проект
https://github.com/shawnwun/NNDIAL
#Набор инструментов для обнаружения оконечных устройств Voice
Этот проект является диссертацией Voice Activity Detection Using an Adaptive Context Attention Model реализация с открытым исходным кодом, в дополнение к набору речевых данных, самостоятельно записанному командой автора.
Инструментарий поддерживает 4 классификатора на основе MRCG:
-
Адаптивная модель контекстного внимания (ACAM)
-
Расширенная глубокая нейронная сеть (bDNN)
-
Глубокая нейронная сеть (DNN)
-
Рекуррентная нейронная сеть на основе LSTM (LSTM-RNN)
ссылка на проект
https://github.com/jtkim-kaist/VAD
# Реализовать представление графа знаний с помощью PyTorch
В этом проекте организованы четыре набора данных, обычно используемых в представлении графа знаний, предоставлены коды для очистки данных и реализованы четыре алгоритма на основе перевода с помощью PyTorch.. На этапе оценки используется ускорение нескольких процессов, чтобы сократить время оценки MeanRank и Hits@10 до менее чем 1 минуты.
ссылка на проект
https://github.com/jimmywangheng/knowledge_representation_pytorch
#Python интерфейс для HanLP
Этот проект представляет собой интерфейс Python пакета обработки китайского языка HanLP., поддерживает автоматическую загрузку и обновление HanLP, совместим с py2 и py3.
HanLP — это набор инструментов Java, состоящий из ряда моделей и алгоритмов, с целью популяризации применения обработки естественного языка в производственных средах.. HanLP обладает полным набором функций, эффективной производительностью, четкой структурой, современным корпусом и возможностью настройки.
HanLP предоставляет такие функции, как сегментация китайских слов, маркировка частей речи, распознавание именованных сущностей, извлечение ключевых слов, рекомендации по тексту, анализ зависимостей, классификация текста, инструменты word2vec и corpus.
Домашняя страница HanLP
http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html
ссылка на проект
https://github.com/hankcs/pyhanlp
Эта статья выбрана и рекомендована академическим сообществом искусственного интеллекта PaperWeekly.В настоящее время сообщество охватывает такие направления исследований, как обработка естественного языка, компьютерное зрение, искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и поиск информации.Нажмите"читать оригинал "Присоединяйтесь к сообществу сегодня!
#Набор авторов#
Пусть ваш текст увидит много-много людей, если мы вам нравимся, то лучше присоединяйтесь к нам
Я пасхальное яйцо
Разблокируйте новые функции: популярные рекомендации по работе!
Апплет PaperWeekly обновлен
arXiv сегодня √ Думаю, вам понравится √Популярные вакансии √
Найти постоянную стажировку не проблема
метод разблокировки
1. Определите приведенный ниже QR-код, чтобы открыть апплет.
2. Войдите в систему с учетной записью сообщества PaperWeekly.
3. Все функции можно разблокировать после входа в систему.
Объявление о вакансии
Добавьте, пожалуйста, маленького помощника WeChat (pwbot02) для консультации
Нажмите и удерживайте, чтобы идентифицировать QR-код и использовать апплет.
*Нажмите, чтобы прочитать исходный текст, чтобы зарегистрироваться
О PaperWeekly
PaperWeekly — это академическая платформа для рекомендаций, интерпретации, обсуждения и публикации передовых статей об искусственном интеллекте. Если вы занимаетесь исследованиями или занимаетесь ИИ, нажмите на фон официальной учетной записи."Коммуникационная группа", ассистент перенесет вас в группу общения PaperWeekly.
▽ Нажмите | Прочитайте исходный текст | Присоединяйтесь к сообществу, чтобы почистить бумагу