UGATIT

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

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