时间:04:10:10 来源:莫哈默德 作者:开盘方案网 点击:61
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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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债券基金有超过80%的丰收,收益率为正。

&nbs江苏 公务员_飞岩走壁网p;   在经济压力下降和货币政策欢歌笑语造句_浙江高复网适度放松的背景下,债券市场今年呈现出结构性牛市。利率债券继续看涨。虽然信用债券有违约风险,但其中一些也显示出迹象。因此,今年债券基金取得了“丰收”,整体表现突出,盈利效果明显。相关数据显示,自今年以来,约84%的债券基金实现了正回报。其中,纯债券基金和债券指数基金表现突出,而二级西安休闲_齐齐网网债券基金表现稍差。虽然最近两天还没有达到,但2018年的债务基础年度锦标赛并不是一个大问题。截至12月24日,彭华丰荣暂时以16.46%的回报率排名第一,以2.65个百分点位居第二。由于债券市场,纯债券基金今年表现良好。风力数据显示,截至12月24日,1372只中长期纯债务基金(每只股票分别计算)中有953只自今年以来已公布了回报,平均收益率为5.93%,其中约97%获得了正回报。具体文员的职责_东莞职业技术学校网而言,纯债券基金今年表现最好的是彭华丰永,今年以来其收益率已经达到16.46%。彭华丰永在临时债券基地获得了一等奖,并以2.65个百分点位居第二。由于债券净值略有波动,离年底只有几个交易日,到目前为止,彭华丰容毫无疑问会赢得今年的冠军。18个月来,东方永兴A和金鑫闽兴A分别以13.81%和13.74%的产量位居第二、第三。此外,自今年以来,金融收益A、金融债券AB、博世玉瑞纯债券、南丰源信用增发A、中国银行丰金等基金的收益率均超过10%。同时,今年的“净红利基金”短期纯债券基金的表现也不错,49只短期纯债券基金中有16只公布了今年的回报,全部实现了正回报,平均收益率为5.03%。其中,彭阳丽泽A表现较好,今年迄今为止产量为5.90%。此外,今年以来,154只一级债券基金的平均收益率为4.44%。大约90%的基金实现了正回报,表现最好的是华泰浆果季刊,今年以来回报率为10.38%。受今年A股市场波动的影响,二级债券基础的表现要差得多。风力数据显示,截至12月24日,共有439个混合二级债傣族的服饰_欧洲深度游网券基金公布了今年的回报,平均收益率为-0.46%,其中只有52%的基金有正回报。具体而言,今年的第二级债务基础要优于《中国海会祥分类》。目前,该品种产量11.84%,居全国首位。博世银行的宏观收益AB、工行的瑞士信贷双利A分别以10.27%和9.54%的收益率位居第二、第三。新疆千海联合天信A、广大A、博世天意A、平安鼎新、金源顺安桉树、国都瑞银优化AB和国都今年瑞银和泰国6个月投资回报率也分别达到7%和8%左右。债券指数基金今年也火上浇油,由于指数走势良好,整体表现突出。风力数据显示,截至12月24日,71个被动指数债券基数中有48个已公布今年的回报,平均收益率为6.53%,所有基数均获得正回报。具体而言,表现最好的是广发7-10年国民开发银行A,它暂时以11.48%的收益率排名第一。前三家银行的年收益率分别是11.38%和11.11%,位居第二、第三。目前前三家银行之间的差距很小。此外,银华10年期金融债券A、广发中国证券10年期债券A、银华10年期地方债券A、华夏亚洲债券中国A等基金今年的收益已经超过8%。免责声明:由媒体合成的内容来自媒体,捉奸神器_京正网版权属于原作者。请联系原作者并获得复制许可。本文的观点仅代表作者本人,而非新浪的立场。如果内容涉及投资建议,仅供参考,不作为投资的依据。投资是有风险的,所以我们进入市场时需要谨慎。

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