seq2seq
seq2seq टैग वाली ट्रैक की गई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी, स्टार के हिसाब से क्रमबद्ध।
मिलते-जुलते विषय
वे विषय जो अक्सर एक ही रिपॉजिटरी पर seq2seq के साथ आते हैं।
हाल में उभरे
पिछले 90 दिनों में बनी और seq2seq टैग वाली रिपॉजिटरी।
पिछले 90 दिनों में इस विषय के टैग वाली कोई नई रिपॉजिटरी नहीं आई।
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एक न्यूरल नेटवर्क जो डिज़ाइन मॉक-अप को एक स्टेटिक वेबसाइट में बदल देता है।
★ 16,492+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #2
PyTorch और TorchText के साथ कुछ sequence-to-sequence (seq2seq) मॉडल लागू करने पर ट्यूटोरियल।
★ 5,708+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #3
seq2seq मॉडल के साथ युगल गीत (couplet) खेलें। गहरे शिक्षण के साथ युगल गीत।
★ 5,486+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #4★ 2,864+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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Kashgari टेक्स्ट-लेबलिंग और टेक्स्ट-क्लासिफिकेशन के लिए tf.keras के ऊपर बनाया गया एक प्रोडक्शन-लेवल NLP ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसमें Word2Vec, BERT और GPT2 लैंग्वेज एम्बेडिंग शामिल हैं।
★ 2,380+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #6
लार्ज कॉन्सेप्ट मॉडल: एक वाक्य प्रतिनिधित्व स्थान में भाषा मॉडलिंग
★ 2,376+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #7
शानदार चैटबॉट प्रोजेक्ट्स, कॉर्पस, पेपर्स, ट्यूटोरियल। चीनी चैटबॉट =>:
★ 2,187+4पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #8
PyTorch में transformers का एक शानदार कार्यान्वयन
★ 1,327+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #9
:art: गणितीय सूत्र पहचान उन्नत संस्करण: चीनी और अंग्रेजी हस्तलिखित मुद्रित सूत्र, प्रारंभिक प्रतीक अनुमान का समर्थन करता है (LaTeX एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री पर आधारित डेटा संरचना)।
★ 1,311+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #10
Transformers4Rec अनुक्रमिक और सत्र-आधारित अनुशंसा के लिए एक लचीला और कुशल पुस्तकालय है और यह PyTorch के साथ काम करता है।
★ 1,281+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #11
PyTorch पर आधारित न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन पर केंद्रित सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस फ्रेमवर्क।
★ 1,216+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #12
💁 Natural Language Processing के लिए Transformers Models का बेहतरीन खजाना, जिसमें पेपर्स, वीडियो, ब्लॉग, आधिकारिक रेपो और colab Notebooks शामिल हैं। 🛫☑️
★ 1,179+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #13
यह श्रृंखला आपको NLP और Computer Vision की बुनियादी बातों से लेकर Vision-Language Models के अत्याधुनिक स्तर तक की यात्रा पर ले जाएगी।
★ 1,179+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #14
TextGen: टेक्स्ट जनरेशन मॉडल का कार्यान्वयन, जिसमें LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet आदि शामिल हैं।
★ 982+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #15
सैकड़ों भाषाओं में हजारों अत्याधुनिक NLP मॉडल के लिए 1 लाइन। टेक्स्ट समस्याओं को हल करने का सबसे तेज़ और सटीक तरीका।
★ 966+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #16
MultiWOZ पेपर (Budzianowski et al. 2018, EMNLP) से एंड-टू-एंड डायलॉग मॉडल के लिए सोर्स कोड।
★ 957+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #17★ 905+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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tfts: TensorFlow में टाइम सीरीज़ डीप लर्निंग मॉडल।
★ 891+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #19
मल्टी-लेबल टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, BERT, seq2seq, अटेंशन।
★ 805+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #20★ 709+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #21★ 706+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
