在过去的一个月里，Mybridge从将近250个机器学习开源项目中精选出十个热门项目，旨在帮助开发者找到自己需要的机器学习开源项目
上榜开源项目所获得Star数平均为：919
涉及的领域包括：Autokeras，Glow，Vid2vid，机器翻译，DanceNet，Soccerontable，垃圾邮件过滤，语音识别，Sg2im，GANimation
下面就是上榜的开源项目详情：
1Autokeras
https://github.com/jhfjhfj1/autokeras Star 3123
基于Keras的AutoML机器学习自动化库，AutoKeras 使用了 ENAS，这是一种高效且最新版本的神经结构搜索方法。你只要使用 pip install autokeras 就能快速轻松地安装软件包，接着就能用自己的数据集来执行自己的架构搜索
2Glow
https://github.com/openai/glow Star 1808
Glow是一种使用可逆1x1卷积的简单类型的生成流，它在之前可逆生成模型研究的基础上(论文：NICE: Non-linear Independent Components Estimation、Density estimation using Real NVP)进一步扩展，并简化了架构。
3Vid2vid
https://github.com/NVIDIA/vid2vid Star 3607
Pytorch实现了高分辨率(例如，2048×1024)的逼真的视频到视频转换。它可用于将语义标签贴图转换为照片般逼真的视频。
4UnsupervisedMT
https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT Star 708
基于短语与神经非监督机器翻译
5DanceNet
https://github.com/jsn5/dancenet Star 352
使用自动编码器，LSTM和混合密度网络的舞蹈发生器
6Soccerontable
https://github.com/krematas/soccerontable Star 284
利用人工智能技术将YouTube上的球赛视频投射到桌面上，转为AR/VR设备可看的虚拟场景。
7Artificial-adversary
https://github.com/airbnb/artificial-adversary Star 197
生成对抗文本示例和测试机器学习模型的工具，该库允许你使用这些方法生成文本，并在你的机器学习模型上模拟这些类型的攻击。
8Stt-benchmark
https://github.com/Picovoice/stt-benchmark Star 327
这是一个用于对不同语音到文本引擎进行基准测试的极简主义和可扩展框架，由Picovoice开发，它已经在Ubuntu 18.04上用Python3.6开发和测试。
9Sg2im
https://github.com/google/sg2im Star 739
Sg2im 是 Google 团队研发的一种从场景图实现图像生成的图卷积神经网络框架。场景图是视觉场景的结构化表示，其中节点表示场景中的对象，边表示对象之间的关系
10GANimation
https://github.com/albertpumarola/GANimation Star 473
GANimation 是一种基于动作单元 (Action Units，AU) 的新型条件 GAN 框架，来自单个图像的解剖学意识面部动画，用于在连续流形中根据面部动作来定义人脸表达。
开源最前线(ID：OpenSourceTop) 猿妹 编译
链接：https://medium.mybridge.co/machine-learning-open-source-of-the-month-v-aug-2018-ae85e7302ea5
