为了帮助您挑选2019年一些令人振奋且具有教育意义的机器学习项目，以下将介绍17个由r/MachineLearning subreddit社区精选的热门项目。这些项目不仅展示了机器学习领域的最新进展，还提供了丰富的教育资源。

小样本无监督图像转换

受人类从少量实例中提取新对象本质并得出结论的能力启发，我们研究了一些在测试阶段能针对首次出现的目标类别发挥作用的小样本无监督图像到图像转换算法。该模型通过结合对抗训练方案和新的网络设计实现了这一目标。实验结果表明，该框架在基准数据集上的有效性。

生成定制动漫女孩

本文介绍了一种可以通过人工神经网络绘制动画人物的方法。用户可以选择自己喜欢的角色，并生成独特的动画形象。

最大机器学习数据集列表

这份资源汇总了多个适用于机器学习实验的数据集。这些数据集按照任务和领域进行了分类，包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、自动驾驶、问答系统（QA）、音频和医疗等领域。

腐烂西红柿回复数据集

作者在网上搜集了腐烂西红柿电影评论的回复数据，这对于自然语言处理任务很有帮助。该数据集包含48万个回复，可供研究使用。

机器学习猫门

本文描述了一个利用机器学习技术实现的猫门项目。该猫门能在检测到猫嘴里有东西时自动锁定，从而防止猫将死动物带入室内。项目中使用了摄像头和机器学习算法来检测猫嘴中的物体。

基于神经点的图形

本文介绍了一种基于点的复杂场景建模方法。该方法利用原始点云作为场景的几何表示，并通过神经网络增强每个点的信息。新的场景视图是通过深度渲染网络从不同视角获取的。

优化器AdaBound

AdaBound是一种旨在提高新数据上训练速度和性能的优化器。它在训练后期表现得像Adam，在训练结束时转变成SGD。该项目已具备现成的PyTorch实现。

人工智能击败职业玩家

Pluribus是一款人工智能机器人，首次在六人扑克游戏中击败了人类专家。该机器人通过自我博弈学会了如何获胜，没有借助任何战略指导或示例。

NumPy实现的多种机器学习模型

该项目提供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。这些模型可用于各种研究和应用。

PyTorch实现的深度强化学习算法

该项目包含了17种深度强化学习算法的PyTorch实现。其中包括DQN、DQN-HER、Double DQN、REINFORCE、DDPG、DDPG-HER、PPO、SAC、SAC Discrete、A3C、A2C等。

生成虚假人脸

该项目利用NVIDIA的StyleGAN生成了100万张逼真的人脸图像。这些图像可用于各种研究和应用。

神经网络赛车

本文描述了一个通过神经网络控制的赛车项目。该项目展示了神经网络如何在固定迭代次数内学会高效、安全地驾驶车辆。

机器学习模型转换为本地代码

m2cgen库提供了一种将经过训练的机器学习模型转换为本地代码（Python、C、Java等）的简便方法。该库支持多种模型，便于部署和集成。

神经网络损耗面分析

本文探讨了神经网络损耗面上的不同形态。通常，损耗面表现为一个坑，周围有随机的丘陵和山脉。然而，研究发现，损耗面上的某些形态即使在测试集上也依然有效。

基于GPT-2的Reddit机器人

本文介绍了由OpenAI的GPT-2驱动的Reddit机器人。该机器人能够回复带有特定提示的帖子，其代码可在GitHub上找到。

CNN超慢动作视频转换

本文介绍了如何使用PyTorch实现一种将普通视频转换为超慢动作视频的CNN网络。相关代码已在GitHub上发布。

NLP预训练模型库

本文介绍了Hugging Face提供的一个开源NLP预训练模型库，涵盖了BERT、GPT、GPT-2、Transformer XL、XLNet、XLM等模型架构。该库提供了27个预训练模型权重。

以上项目均展示了机器学习领域的一些前沿成果，希望能为您提供有价值的参考和灵感。