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BERT
BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是一种基于TensorFlow解决自然语言处理的新方法，且性能更好。我们可以使用BERT中的 预训练模型解决问题，该模型在性能上具有很大优势，比如可以识别句子中的上下文。在Github中非常受欢迎，有8848个星，完整学术论文请访问这里。
https://github.com/google-research/bert
https://arxiv.org/abs/1810.04805
DeepCreamPy
DeepCreamPy是一个深度学习工具，可以像Photoshop一样重建图像中被删除的区域。我们使用图像编辑工具（比如PS）将删减的区域填充为绿色，神经网络可以对其进行复原。该项目在Github中有6365颗星。
https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy
TRFL
TRFL项目可用于编写TensorFlow中的强化学习代理，具体的操作文档在这里。
https://github.com/deepmind
https://github.com/deepmind/trfl/blob/master/docs/index.md
Horizon
Horizon是一个基于PyTorch构建的强化学习平台，并使用Caffe2为模型提供服务。Horizon的主要优势在于，设计者在设计这一平台的时候，考虑了生产用例。想要了解更多详细内容，请查看FacebookResearch官方文档。另外，如果你想使用Horizon，可查看该使用文档。
https://github.com/facebookresearch/Horizon?
https://heartbeat.fritz.ai/introduction-to-pytorch-for-deep-learning-5b437cea90ac
https://github.com/facebookresearch/Horizon/blob/master/docs/usage.md
DeOldify
DeOldify是一个用于着色和恢复旧图像的深度学习库。开发者结合了几种不同的方法，来实现这一目标，其中的几种方法包括：带自注意力机制的生成对抗网络（Self-Attention GenerativeAdversarial Networks），Progressive Growing of GANs，以及TTUR（ TwoTime-Scale Update Rule）。
https://github.com/jantic/DeOldify
https://arxiv.org/abs/1805.08318
https://arxiv.org/abs/1710.10196
https://arxiv.org/abs/1706.08500
AdaNet
AdaNet是一个基于TensorFlow的库，它可以自动学习模型，且不需要很多的技术人员参与，该项目基于AdaNet算法。访问AdaNet的官方文档，请点击这里。
https://github.com/tensorflow/adanet
http://proceedings.mlr.press/v70/cortes17a.html
https://adanet.readthedocs.io/
Graph Nets
Graph Nets是用于构建Sonnet和TensorFlow的DeepMind库。Graph 网络输入一个图形，输出也是一个图形。
链接：https://github.com/deepmind/graph_nets
Maskrcnn-benchmark
Maskrcnn-benchmark项目可以帮助我们在Pytorch中构建对象检测和分割工具。这个库的优势在于速度快、内存效率高，可以进行多个GPU训练和推断，且为推断提供CPU支持。
链接：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark
PocketFlow
PocketFlow项目是一个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的计算费用问题。该项目最初由腾讯AI实验室的研究人员开发，了解其实现及官方文档请点击这里。
链接：https://github.com/Tencent/PocketFlow
源码：https://pocketflow.github.io/
MAMEToolkit
MAMEToolKit是一个训练街机游戏强化学习算法的库，使用该工具可以跟踪游戏状态，同时也可以接收游戏帧数据。
链接：https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit
专栏简介：码上一课每日不定时更新，更新内容主要为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以智慧对话世界，在这里，持续感受人工智能技术的魅力。
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