深度学习背后的主要思想是人工智能应该从大脑中汲取灵感。 这种观点引申出了“神经网络”术语,大脑包含数十亿个神经元,它们之间有成千上万的连接;在许多情况下,深度学习算法类似于大脑,因为大脑和深度学习模型都涉及大量的神经网络。 单个的计算单元(神经元)并不智能,但是当它们彼此交互时会变得智能。

今天给大家推荐10个Gihub上的有趣且高星的开源项目,对于开发者来说,希望你能找到一个激发你灵感的有趣项目。
1、UGATIT:具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成网络。——Github:3346星
2、Dlrm:深度学习推荐模型(DLRM)的实现。——Github:1318星
3、实时语音克隆(Real-Time-Voice-Cloning):在5秒内克隆语音以实时生成任意语音。——Github:4546星
4、RAdam:适应性学习率的方差及超越。——Github:1902星
5、TensorNetwork:一个用于轻松高效地处理Tensor网络的库。——Github:783星
6、威震天-LM(Megatron-LM):正在进行的大规模培训变压器语言模型的研究,包括:BERT&GPT-2。——Github:911星
7、Python_autocomplete:用于python自动完成的简单神经网络。——Github:621星
8、现实神经网络-对话-头部模型

本文推荐了10个Github上的深度学习开源项目,包括UGATIT、Dlrm、实时语音克隆等,涵盖了图像到图像转换、推荐系统、语音克隆等领域。深度学习通过人工神经网络模仿大脑工作,通过多层处理数据进行预测。项目实践中,开发者可以借助GPU和预训练模型进行模型开发和实验,以提升技能和经验。
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