Github上一些精致且实用的TensorFlow项目及相关论文

【导读】Github上有许多成熟的TensorFlow代码和模型，可以直接用于科研和工程中。本文会介绍其中一些与自动问答、机器翻译、风格转换等相关的精致且实用的项目。

Seq2Seq Chatbot

200行代码实现的Twitter/Cornell-Movie聊天机器人

项目地址：

https://github.com/tensorlayer/seq2seq-chatbot

相关资料：

• Practical-Seq2Seq: 

  http://suriyadeepan.github.io/2016-12-31-practical-seq2seq/

• The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks: 

  http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

• Understanding LSTM Networks: 

  http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 

运行样例：

Query > happy birthday have a nice day
 > thank you so much
 > thank babe
 > thank bro
 > thanks so much
 > thank babe i appreciate it
Query > donald trump won last nights presidential 
debate according to snap online polls
 > i dont know what the fuck is that
 > i think he was a racist
 > he is not a racist
 > he is a liar
 > trump needs to be president

Domain Transfer Network (DTN)

跨域图像生成，例如输入真人照片，生成卡通头像。

项目地址：

https://github.com/yunjey/domain-transfer-network

相关论文：

• 《Unsupervised Cross-Domain Image Generation》:

  https://arxiv.org/abs/1611.02200

neural-style-tf

利用卷积网络变换图像的风格，将普通图像变为素描、艺术画等。

项目地址：

https://github.com/cysmith/neural-style-tf

参考文章：

• 《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》:

  http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.pdf

• 《Artistic style transfer for videos》:

  https://arxiv.org/abs/1604.08610

• 《Preserving Color in Neural Artistic Style Transfer》:

  https://arxiv.org/abs/1606.05897

darkflow

YOLO目标检测，可以直接导入Darknet的模型。

项目地址：

https://github.com/thtrieu/darkflow

相关论文：

• YOLOv1: 

  https://arxiv.org/abs/1506.02640

• YOLOv2:

   https://arxiv.org/abs/1612.08242
  

transformer

论文Attention is All you Need的实现，端到端机器翻译，可以在自己电脑上实现谷歌翻译的功能。

项目地址：

https://github.com/thtrieu/darkflow

相关论文：

• 《Attention is All you Need》:

  https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf

运行样例（输入德语，翻译得到英语）：

source: Sie war eine jährige Frau namens Alex
expected: She was a yearold woman named Alex
got: She was a woman named yearold name

source: Und als ich das hörte war ich erleichtert
expected: Now when I heard this I was so relieved
got: And when I heard that I was an

-END-

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