本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。2019年即将结束。国外最流行的论坛Reddit的机器学习版块也为大家提供了一个极好的学习和讨论场所。那么，在过去的一年里，Reddit上最受关注的帖子是什么？来自非洲的数据分析师总结了机器学习领域点赞数最高的17个项目、论文和demo。我希望你能从这些帖子中得到灵感。最新的代码和资源都可用》>Unsupervisedimage-to-imageconversion(913likes)这是Nvidia的一项研究，它允许AI仅用少量样本就可以从图像到图像的转换，就像人类一样。报告：《雷布斯变猫布斯，皮卡丘变狗卡丘：英伟达最新AI开源，万物换脸只凭一张图 | Demo》该模型通过结合对抗性训练方案和新颖的网络设计来实现这种快速生成能力。例如，我们有一张小狗的动态图片，以及不同动物的其他静态图像，FUNIT可以获取动作与它同步的各种动画。最新的代码和资源都有。”>GitHub地址：https://github.com/NVlabs/FUNIT生成一个自定义的二次元少女（521个赞）作者提出了一个神经，可以绘制动画在线外服自动贩卖机的特点是可以让你更苛刻的生成自己喜欢的二次元少女，并在此基础上生成自己喜欢的动画。最新代码和资源一应俱全》>网址：https://waifulabs.com/最大的数据集资源列表（499个赞）作者整理了一系列机器学习数据集，减少大家的时间网上找数据集，数据集按每个分类，细分成各种任务或领域，包括：NLP、自动驾驶、质检、音频和医疗等，最新的代码和资源都有。”>网址：https：//www.datasetlist.com/480,000forNLPMovieReviews(464likes)这是作者在电影评论网站“烂番茄”上收集的480,000条评论，对NLP任务非常有用。github地址：https://github.com/nicolas-gervais/6-607-Algorithms-for-Big-Data-Analysis/blob/master/scraping%20all%20critic%20reviews%20from%20rotten%20tomatoes也可以去到谷歌云盘直接下载：https://drive.google.com/file/d/1N8WCMci_jpDHwCVgSED-B9yts-q9_Bb5/view自动猫门（464个赞）这是猫奴的福利。如果猫嘴里有东西，猫会自动锁住15分钟，防止猫把死老鼠等东西带进屋。最新代码，可用资源》>该设备通过在猫的门上安装摄像头并应用机器学习来检查猫嘴里是否有东西来实现这一点。视频网址：https://www.youtube.com/watch?v=1A-Nf3QIJjMGenerating3Dscenegraphsbasedonpointclouds(415likes)作者提出了一种新的基于点的方法来建模复杂场景，它使用原始点云作为场景的几何表示。然后，该方法增强了每个pointwithalearnableneuraldescriptionencoding，对局部几何和外观进行编码。通过将新视角的点云光栅化传递到深度渲染网络中，获得场景的新视图。最新代码和资源均可用”>论文地址:https://arxiv.org/abs/1906.08240AdaBoundoptimizer(402likes)这是分别由北京大学和浙江大学的两位中国本科生提出的新型优化器。这篇文章已经被ICLR2019录用，领域主席赞不绝口。相关报道：《中国学霸本科生提出AI新算法：速度比肩Adam，性能媲美SGD，ICLR领域主席赞不绝口》最新代码，所有资源都可用》>AdaBound在模型训练中兼顾了速度和性能。在模型训练开始时，AdaBound表现得像Adam，速度很快，转换到SGD的时候结束，保证模型收敛到损失更低的最优解。论文介绍：https://www.luolc.com/publications/adabound/代码实现：https://github.com/Luolc/AdaBound人工智能在德州扑克中击败人类（390赞）Facebook提出的Pluribus是第一个能够在六人无限注德州扑克中击败人类专家的人工智能机器人。这也是人工智能首次在超过两支或两支球队的复杂比赛中击败顶级人类球员。相关故事：《AI赌神超进化：德扑六人局击溃世界冠军，诈唬如神，每小时能赢1千刀 | Science》最新代码，资源可用》>Pluribus之所以成功，是因为它非常有效地处理了两个以上玩家的不完全信息博弈挑战。它使用自我博弈自学如何在没有任何演示或策略指导的情况下获胜。官方介绍:https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/各种ML模型的NumPy实现（388个赞）numpy-ml是一个集合机器学习模型、算法和工具。这些模型、算法和工具是专门写在NumPy和Python标准库中的。GitHub地址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml17DeepRLalgorithmsPyTorchimplementation(388likes))作者给出了17种深度强化学习算法的PyTorch实现，包括的部分实现包括DQN、DQN-HER、DoubleDQN、REINFORCE、DDPG、DDPG-HER、PPO、SAC、discreteSAC、A3C、A2C等，github地址：https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorchAI生成的100万张假脸（373个赞）作者使用NVIDIA的StyleGAN生成了100万张假脸，这些假脸几乎与真人没有区别。最新的代码和资源都有》>下载地址：https://archive.org/details/1mFakeFaces神经网络绕赛道狂飙（358个赞）作者设计了一个小游戏，教神经网络开车。这是一个具有固定数量的隐藏节点（没有NEAT）且没有偏差的简单网络。但经过几代训练后，它已经设法让汽车快速安全地行驶。最新代码和资源一应俱全”>视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=wL7tSgUpy8w将ML模型转化为本地代码（345个赞）有些边缘设备硬件很简单，比如只有一个单片机，无法安装深度学习软件库，怎么办？m2cgen提供了一个解决方案，它是一个轻量级的库。m2cgen提供了一种简单的方法将训练好的ML模型转换为nativecode，支持Python，C，Java,Go,JavaScript,VisualBasic,C#等语言相关报道：《没有依赖库也能跑机器学习模型！推荐一个强大工具m2cgen》m2cgen目前支持以下模型：图片：https://uploader.shimo.im/f/65ReHnCspdoAC8gV.pngGitHub地址：https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen/ExploringtheLossofNeuralNetworks(339likes)这篇文章是关于在神经网络的损失面中寻找不同的模式。通常最小值周围的地图看起来像一个被随机丘陵和山脉包围的坑，但是还有比较有意义的坑，如图下面：最新代码，资源都是》>作者发现我们几乎可以找到任何我们喜欢的奇怪地图的最小值。有趣的是，foundmap即使对测试集仍然有效，所以很有可能它对整个数据分布仍然有效。论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03867源码：https://github.com/universome/loss-patterns基于GPT-2的Reddit回复机器人（343个赞）作者搭建了一个GPT-2-基于Reddit的回复机器人。可以通过使用“gpt-2finishthis”回复任何评论来使用回复机器人。源码：https://github.com/shevisjohnson/gpt-2_botInterpolateanyvideointoslowmotion(332likes)这是Nvidia提出的一种算法，可以把30帧的视频变成240帧的慢动作视频，有人在PyTorch中实现了这个算法。相关报道：《脑补慢动作的AI源代码来了：有了它，普通视频也能平滑补帧》最新代码和资源已出》>论文地址：https://people.cs.umass.edu/~hzjiang/projects/superslomo/源码：https://github.com/avinashpaliwal/Super-SloMoNLP的预训练模型库（306个赞）这是创业公司HuggingFace的总结，最近获得了1500万美元的融资。最新的代码和资源都可用》>本项目总结了各种基于Transformer的最新NLP模型，包括BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert、XLNet等32个预训练模型，覆盖100多种语言。相关报道：《GitHub万星NLP资源大升级：实现Pytorch和TF深度互操作，集成32个最新预训练模型》而且这个库的模型数量还在不断增加。GitHub地址：https://github.com/huggingface/transformers这是2019年Reddit机器学习版块最受欢迎的项目，不知道你最喜欢哪一个，你觉得哪个对你有帮助最多？
