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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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英文原版-Neural Network Methods for Natural Language Processing 评分:
2017年新书;英文原版; ABSTRACT Neural networks are a family of powerful machine learning models. is book focuses on the application of neural network models to natural language data. e first half of the book (Parts I and II) covers the basics of supervised machine learning and feed-forward neural networks, the basics of working with machine learning over language data, and the use of vector-based rather than symbolic representations for words. It also covers the computation-graph abstraction, which allows to easily define and train arbitrary neural networks, and is the basis behind the design of contemporary neural network software libraries. e second part of the book (Parts III and IV) introduces more specialized neural net- work architectures, including 1D convolutional neural networks, recurrent neural networks, conditioned-generation models, and attention-based models. ese architectures and techniques are the driving force behind state-of-the-art algorithms for machine translation, syntactic parsing, and many other applications. Finally, we also discuss tree-shaped networks, structured prediction, and the prospects of multi-task learning.
上传时间:2017-09 大小:2.02MB
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Neural Network Methods for Natural Language Processing
2018-11-17Neural Network Methods for Natural Language Processing by Yoav Goldberg,上传的这个为英文版,方便大家看原版。中文版本为车万翔老师翻译的《基于深度学习的自然语言处理》
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neural network methods for natural language processing
2017-11-25neural network methods for natural language processing,作者Yoav Goldberg,2017cmu自然语言处理推荐教材
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高清版Neural Network Methods in Natural Language Processing April 17, 2017
2018-02-02Neural Network Methods in Natural Language Processing April 17, 2017 高清版
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Neural_Network_Methods_in_Natural_Language_Processing
2017-12-25Yoav Goldberg, 高清完整版本,这个是2017年出版的新书
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Neural Network Methods in Natural Language Processing epub
2017-10-11Neural Network Methods in Natural Language Processing 英文epub 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
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Neural Network Methods for Natural Language Pr.pdf
2018-02-02Natural language processing (NLP) is a collective term referring to automatic computational processing of human languages. is includes both algorithms that take human-produced text as input, and ...
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(Yoav Goldberg)Neural Network Methods for Natural Language Processing适合nlp进阶
2018-01-10《(Yoav Goldberg)Neural Network Methods for Natural Language Processing》这是Yoav Goldberg的一本书,上面是最新的NLP相关技术,适合NLP的进阶学习。
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Neural Network Methods in Natural Language Processing
2017-12-30自然语言处理中的神经网络方法(英文版), Neural Network Methods in Natural Language Processing
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Neural Network Methods for Natural Language Processing (part1/5)
2017-10-152017年pdf新书,清晰版,按章节下载,这是第一章
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Neural network methods for natural language processing
2019-04-10Yoav Goldberg现就职于以色列巴伊兰大学,是自然语言处理领域一位非常活跃的青年学者。Goldberg博士期间的主要研究方向为依存句法分析,随着深度学习的兴起,他也将研究兴趣转移至此,并成功地将该技术应用于依存句法分析等任务。与此同时,他在理论上对词嵌入和传统矩阵分解方法的对比分析也具有广泛的影响力。另外,他还是DyNet深度学习库的主要开发者之一。
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Neural Network Methods for Natural Language Process
2018-10-04Neural Network Methods for Natural Language Process,基于深度学习的自然语言处理
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NN methods for NLP Neural Network Methods for Natural Language Processing
2018-10-04Yoav Goldberg 出了一本新书,名字叫 Neural Network Methods for Natural Language Processing ,顾名思义,是讲的利用神经网络的方法来进行自然语言处理任务 NN4NLP 由 Goldberg 撰写,是 CMU CS11-747 课程的教材...
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Neural Representations of Natural Language.pdf
2019-05-152019年新书,介绍了深度学习在自然语言处理领域的应用,特别是自然语言的神经表示。内容有神经网络介绍、循环网络在语言序列处理中的应用、词表示、词情感表示、句子表示与超越。
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A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing
2018-01-24介绍神经网络在NLP自然语言处理领域的应用,综述类的文章,可以较全面的了解自然语言处理领域用到的一些深度学习方法。
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
2024-03-12YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
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全新的SOTA模型YOLOv9
2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。
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行人跌倒数据集(VOC格式)
2023-01-30行人跌倒数据集(VOC格式)
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Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
2023-11-12这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现