seq2seq

Ein neuronales Netzwerk, das einen Design-Entwurf in eine statische Website umwandelt.

Tutorials zur Implementierung einiger Sequence-to-Sequence-Modelle (seq2seq) mit PyTorch und TorchText.

Spielen Sie Paarreime mit dem seq2seq-Modell. Verwendung von Deep Learning für chinesische Couplets.

Lingvo

Kashgari ist ein produktionsreifes NLP-Transfer-Learning-Framework auf Basis von tf.keras für Text-Labeling und Text-Klassifizierung, einschließlich Word2Vec-, BERT- und GPT2-Spracheinbettungen.

Large Concept Models: Sprachmodellierung in einem Satzrepräsentationsraum

Fantastische Chatbot-Projekte, Korpora, Paper und Tutorials. Chinesische Chatbots =>:

Eine elegante PyTorch-Implementierung von Transformers.

:art: Erweiterte Version zur Erkennung mathematischer Formeln: Unterstützt chinesische und englische handschriftliche sowie gedruckte Formeln und grundlegende symbolische Ableitungen (Datenstruktur basierend auf LaTeX-AST).

Transformers4Rec ist eine flexible und effiziente Bibliothek für sequentielle und sitzungsbasierte Empfehlungen und funktioniert mit PyTorch.

Sequence-to-Sequence-Framework mit Fokus auf neuronale maschinelle Übersetzung basierend auf PyTorch

Diese Reihe nimmt Sie mit auf eine Reise von den Grundlagen der NLP und Computer Vision bis hin zu den neuesten Vision-Language-Modellen.

💁 Fantastische Sammlung von Transformers-Modellen für die natürliche Sprachverarbeitung mit Papers, Videos, Blogs, offiziellem Repository sowie Colab-Notebooks. 🛫☑️

TextGen: Implementierung von Textgenerierungsmodellen, einschließlich LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet und anderen. Out-of-the-box-Training und -Prädiktion für Modelle wie LLaMA, ChatGLM, BLOOM, GPT2, Seq2Seq, BART, T5, UDA usw.

1 Zeile für Tausende von State-of-the-Art NLP-Modellen in Hunderten von Sprachen. Der schnellste und präziseste Weg, Textprobleme zu lösen.

Quellcode für das End-to-End-Dialogmodell aus dem MultiWOZ-Paper (Budzianowski et al. 2018, EMNLP)

Deep-Research-Agent, der Ihnen hilft, die besten GitHub Repositories zu finden 🕵️!

tfts: Deep-Learning-Modelle für Zeitreihen in TensorFlow

Multi-Label-Textklassifikation, Multi-Label-Klassifikation, Textklassifikation, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

Minimalistisches NMT zu Bildungszwecken

Minimales Seq2Seq-Modell mit Attention für neuronale maschinelle Übersetzung in PyTorch