seq2seq

디자인 목업을 정적 웹사이트로 변환하는 신경망

PyTorch와 TorchText를 이용한 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq) 모델 구현 튜토리얼

seq2seq 모델을 이용한 대련(춘련) 플레이. 딥러닝으로 대련 맞추기.

Lingvo

tf.keras 기반의 프로덕션 수준 NLP 전이 학습 프레임워크로, 텍스트 라벨링 및 텍스트 분류를 지원하며 Word2Vec, BERT, GPT2 언어 임베딩을 포함합니다.

대규모 컨셉 모델: 문장 표현 공간에서의 언어 모델링

멋진 챗봇 프로젝트, 말뭉치, 논문, 튜토리얼. 중국어 챗봇 =>:

Transformers의 우아한 PyTorch 구현체

:art: 수학 공식 인식 강화 버전: 중/영문 손글씨 및 인쇄 공식, 기초 기호 추론 지원(데이터 구조는 LaTeX 추상 구문 트리 기반). Math Formula OCR Pro, 손글씨, 중국어 혼용 공식 및 간단한 기호 추론 지원(LaTeX AST 기반).

Transformers4Rec은 시퀀셜 및 세션 기반 추천을 위한 유연하고 효율적인 라이브러리로, PyTorch와 함께 작동합니다.

PyTorch 기반의 신경망 기계 번역에 중점을 둔 Sequence-to-sequence 프레임워크

논문, 동영상, 블로그, 공식 저장소 및 Colab 노트북을 포함하는 자연어 처리용 Transformers 모델 모음

이 시리즈는 NLP와 컴퓨터 비전의 기초부터 최신 비전 언어 모델(VLM)까지의 여정으로 여러분을 안내합니다.

TextGen: LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet 등을 포함한 텍스트 생성 모델 구현체. LLaMA, ChatGLM, BLOOM, GPT2, Seq2Seq, BART, T5, UDA 등의 모델 학습 및 예측을 지원하며 즉시 사용 가능합니다.

수백 개 언어의 수천 가지 최첨단(SOTA) NLP 모델을 단 한 줄의 코드로 활용해 텍스트 문제를 가장 빠르고 정확하게 해결하는 방법.

MultiWOZ 논문(Budzianowski et al. 2018, EMNLP)의 엔드투엔드 대화 모델 소스 코드

최고의 GitHub 리포지토리를 찾는 데 도움을 주는 심층 리서치 에이전트 🕵️!

tfts: TensorFlow 기반 시계열 딥러닝 모델

다중 라벨 텍스트 분류, 다중 라벨 분류, 텍스트 분류, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

교육용 미니멀리스트 NMT

PyTorch를 이용한 신경망 기계 번역용 Attention이 적용된 미니멀 Seq2Seq 모델