2019年即将结束，Reddit上的机器学习板块成为了许多人交流和学习的重要平台。在过去的一年里，Reddit上哪些帖子最受关注呢？以下是其中一些备受瞩目的项目、论文和演示。

无监督图到图的转换（913赞） 这项研究来自英伟达，通过结合对抗训练方案和新颖的网络设计，使得AI能够实现从图像到图像的快速转换。例如，用户可以通过一张小狗的动图和不同动物的静态图像，利用FUNIT模型生成各种同步的动态图像。

生成自定义二次元妹子（521赞） 这款名为Waifu自动贩卖机的神经网络可以生成用户喜爱的二次元角色，极大地满足了二次元爱好者的需求。

最大数据集资源列表（499赞） 一位作者整理了一系列机器学习数据集，涵盖NLP、自动驾驶、质量检查、音频和医疗等领域，方便用户查找和使用。

48万条用于NLP的影评（464赞） 作者收集了48万条电影评论，这些评论对自然语言处理任务非常有用，可以从多个平台上直接下载。

自动猫门（464赞） 这款设备专为爱猫人士设计，当猫咪嘴里叼着东西时，会自动锁定15分钟，避免宠物将死老鼠等物品带回屋内。该设备通过摄像头和机器学习技术识别猫咪嘴里的物体。

基于点云生成3D场景图（415赞） 这项研究提出了一种新方法，使用点云数据生成复杂的3D场景图，这种方法可以有效处理复杂的几何形状和外观。

AdaBound优化器（402赞） 两位中国本科生提出的AdaBound优化器在ICLR 2019会议上获得了高度评价，它结合了Adam和SGD的优点，能够在训练过程中实现快速收敛。

AI在德州扑克中击败人类（390赞） 由Facebook开发的Pluribus AI在六人有限注德州扑克比赛中击败了人类专家，成为首个在多人游戏中战胜顶级人类玩家的AI。

各种ML模型的NumPy实现（388赞） 这个项目包含了一系列机器学习模型、算法和工具，全部使用NumPy和Python标准库编写，便于开发者使用。

17种深度强化学习算法的PyTorch实现（388赞） 作者提供了17种深度强化学习算法的PyTorch实现，包括DQN、DQN-HER、Double DQN、REINFORCE、DDPG等。

100万张AI生成的假脸（373赞） 通过使用英伟达的StyleGAN，作者生成了100万张几乎与真人无异的假脸。

神经网络赛车（358赞） 作者设计了一个小游戏，训练神经网络驾驶汽车。经过训练，网络能够使汽车安全快速地行驶。

将ML模型转化为本地代码（345赞） m2cgen项目提供了一种简便的方法，将经过训练的机器学习模型转换为本地代码，支持多种编程语言。

探究神经网络的损失状况（339赞） 这篇帖子探讨了在神经网络的损失曲面上找到不同图案的问题，展示了如何通过训练找到有效的损失函数最小值。

基于GPT-2的Reddit回帖机器人（343赞） 作者构建了一个基于GPT-2的Reddit回帖机器人，能够自动生成回复。

将任何视频插值成慢动作（332赞） 这项研究提出了一种算法，能够将30帧的视频转化为240帧的慢动作视频，提高了视频的流畅度。

NLP预训练模型库（306赞） Hugging Face公司提供了一个包含多种预训练模型的库，涵盖了BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM等32种模型，支持100多种语言。

这些项目不仅丰富了机器学习领域的知识，也为广大开发者提供了宝贵的资源。