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谷歌的神经机器翻译系统论文
谷歌的神经机器翻译系统论文
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谷歌翻译系统的官方论文,讲述了谷歌翻译的算法设计,及实现过程,英文原版,描述详细易理解,值得一看
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谷歌开源神经机器翻译模型底层框架seq2seq.zip
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神经机器翻译的域自适应综述论文
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作为神经机器翻译的表达本体学习-研究论文
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文献中提出了从非结构化文本源中自动学习本体作为支持语义应用知识建模的困难和耗时任务的一种方式。 在本文中,我们提出了一个基于编码器-解码器配置中的神经网络的系统,通过句法转换将自然语言定义转换为描述逻辑公式。 该模型已被评估为评估其概括不同句法结构的能力,容忍未知单词,并通过用新的带注释的示例丰富训练集来提高其性能。 在我们的评估中获得的结果表明,将本体学习问题作为神经机器翻译任务来处理如何成为解
隐式格式的MATLAB代码-nmt:训练最先进的神经机器翻译系统的代码
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隐式格式的MATLAB代码使用混合词-字符模型实现开放式词汇神经机器翻译 我们的ACL论文中描述的训练混合单词-字符神经机器翻译系统的代码,该语言在翻译English-Czech中获得了最新的成果。 特征: 此处基于关注的NMT代码库的所有功能。 训练混合字字符模型。 波束搜索解码器,可以集成包括混合模型在内的模型。 用于计算源词表示形式并评估词相似性任务或做tsne图的代码。 用于计算句子表示形
自适应神经模糊推理系统用于白细胞分类-研究论文
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本文介绍了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)框架在白细胞分类中的实际应用。 骨髓涂片中几种类型的白细胞(WBC)的差异计数可用于帮助发现感染,贫血和白血病或观察治疗过程。 在本文中,我们提出了一种模糊推理系统方法,用于发现彩色骨髓显微图像内部的边缘,从而为图像处理的迭代级别提供解决方案。 在本文中,我们研究了仅关于细胞核的选择性信息是否足以对白细胞进行分类。 这是必不可少的,因为核的分配比总细胞
Python-OpenNMT开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植
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OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植
nmt_tutorial:使用 Encoder Decoder 架构的神经机器翻译教程
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该资源为论文原文和我自己翻译的alexnet论文。 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统...
GoogLeNet论文资料共3个文档 1-原版论文pdf-2-中文翻译pdf-3-中英文翻译对照pdf.rar
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GoogLeNet 是一种深度神经网络,由 Google 的研究员在 2014 年提出。GoogLeNet 采用了一种称为 Inception 模块的结构,使得网络可以同时学习不同大小的特征。这种模块化的结构使得 GoogLeNet 可以更加高效地进行训练...
机器翻译(斯坦福Thang Luong的博士论文,彩色高清 )
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Minh-Thang Luong是今年ACL的神经网络机器翻译tutorial的讲者之一,从斯坦福毕业后9月份加入了google brain。从最新的名校毕业生的博士论文开始,是快速进入一个新领域的有效途径之一。
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OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植-python
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OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植 OpenNMT-py:开源神经机器翻译 这是 OpenNMT 的 Pytorch 端口,OpenNMT 是一个开源 (MIT) 神经机器翻译系统。 它旨在便于研究,在翻译、摘要、图像到文本、形态学和许多其他领域尝试新想法。 OpenNMT-py 作为一个协作开源项目运行。 它目前由 Sasha Rush(剑桥,马萨
Python-UNdreaMT无监督神经机器翻译系统的开源实现
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改进卷积神经网络通过加入批量归一化、改进卷积层结构、添加冗余分类器改进了原始GoogleNet卷积神经网络,提高了分类精确度和速度。对搭配库训练集进行图片增广,扩增数据集使其更加丰富全面,并提高精确度;运用...
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近年来,人们对学习图结构数据表示的兴趣大增。基于标记数据的可用性,图表示学习方法一般分为三大类。第一种是网络嵌入(如浅层图...第二种是图正则化神经网络,它利用图来增加半监督学习的正则化目标的神经网络损失。
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Facebook 将神经网络用于自动标注算法、谷歌将它用于图片搜索、亚马逊将它用于商品推荐、Pinterest 将它用于个性化主页推送、Instagram 将它用于搜索架构。 作者:机器之心 链接:...
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tldr-machine-learning:“太长;没读——机器学习”是一个(协作)总结机器学习论文、文章、帖子、视频等的项目
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