seq2seq

Una red neuronal que transforma una maqueta de diseño en un sitio web estático

Tutoriales sobre cómo implementar algunos modelos secuencia a secuencia (seq2seq) con PyTorch y TorchText.

Juega con pareados usando el modelo seq2seq. Generación de pareados con deep learning.

Lingvo.

Kashgari es un framework de aprendizaje por transferencia de NLP listo para producción construido sobre tf.keras para etiquetado y clasificación de texto, que incluye incrustaciones de lenguaje Word2Vec, BERT y GPT2.

Modelos de grandes conceptos: modelado de lenguaje en un espacio de representación de oraciones

Colección increíble de proyectos, corpus, artículos y tutoriales de Chatbots. Chatbot en chino =>:

Una implementación elegante de transformers en PyTorch

Reconocimiento de fórmulas matemáticas versión mejorada: fórmulas manuscritas e impresas en chino e inglés, con soporte para deducción de símbolos básicos (estructura de datos basada en el árbol de sintaxis abstracta de LaTeX).

Transformers4Rec es una biblioteca flexible y eficiente para sistemas de recomendación secuenciales y basados en sesiones, compatible con PyTorch.

Framework de secuencia a secuencia enfocado en traducción automática neuronal basado en PyTorch

💁 Impresionante colección de modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con cuadernos de Colab. 🛫☑️

Esta serie te guiará desde los fundamentos de la PNL y la visión por computadora hasta la vanguardia de los modelos de visión y lenguaje.

TextGen: Implementación de modelos de generación de texto, que incluye LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet y más.

Una línea para miles de modelos de PNL de última generación en cientos de idiomas. La forma más rápida y precisa de resolver problemas de texto.

Código fuente para el modelo de diálogo de extremo a extremo del artículo MultiWOZ (Budzianowski et al. 2018, EMNLP)

Agente de investigación profunda para ayudarte a encontrar los mejores repositorios de GitHub.

tfts: Modelos de aprendizaje profundo para series temporales en TensorFlow

Clasificación de texto multietiqueta, clasificación multietiqueta, clasificación de texto, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

NMT minimalista con fines educativos.

Modelo Seq2Seq minimalista con atención para traducción automática neuronal en PyTorch