用好这几款炼丹利器,调参从此得心应手 | Let's Fork
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背后的探索和思考。
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這是 PaperDaily 的第?43?篇文章#實現顯示結果的CV開發環境
Live CV 是一個用于實現顯示結果的計算機視覺算法開發環境,基于 QtQuick 開發。它可以用于交互、鏈接和調整算法,以便快速創建解決方案。
官網:http://livecv.dinusv.com/
#神經網絡可視化瀏覽器
Netron 是一個神經網絡和機器學習模型可視化瀏覽器,支持 ONNX?,Keras 和TensorFlow 模型,適配 macOS,Windows 和 Linux 系統。
Demo:?https://www.lutzroeder.com/ai/netron
#開放域文本生成基線平臺
Texygen 是一個用于支持研究的開放域文本生成基線平臺,實現了包括 SeqGAN,MaliGAN,RankGAN,LeakGAN,TextGAN 和 GSGAN 在內的文本生成模型,同時也提供了關于文本生成多樣性、質量和一致性的評價指標。該平臺由上海交通大學開發與維護。
Labelbox#在線訓練數據標注平臺
Labelbox 是一個在線機器學習訓練數據標注平臺。在該平臺上,既可以用預先設定好的標簽接口進行數據標注,也可以根據數據標注任務的需要,創建屬于自己的可插拔接口。
官網:?https://www.labelbox.io/
#自動辨別單詞指稱對象
DeepType 是一個由 OpenAI 提出的自動辨別單詞指稱對象系統。通過讓神經網絡判斷一個詞是否屬于 100 個自動發現的類別之一,從而建立了一個可以自動辨別單詞指稱對象的神經網絡。該方法在 WikiDisamb30,CoNLL (YAGO) 和 TAC KBP 2010 數據集上實現了目前的最佳提升。
#在線新聞評論語料庫
SOCC 是一個用于分析在線新聞評論的語料庫,該語料庫包含新聞原文及其對應的評論。語料庫內的文章均為評論類文章,不含消息報道類文章。該語料庫是目前規模最大的評論語料庫,并且保留了評論結構和其他重要元數據。
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總結
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