深度学习实战

Python-现代深度学习技术在自然语言处理中的应用

该项目概述了基于深度学习的自然语言处理（NLP）的最新趋势。 它涵盖了深度学习模型背后的理论描述和实现细节，例如递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和强化学习，用于解决各种NLP任务和应用。

code_search：中篇文章的代码：“如何通过深度学习为任意对象创建自然语言语义搜索”

语义代码搜索 中等文章的代码：“” 警告-建议使用弃用此项目 这里介绍的技术是古老的，并且在随后的称为项目中进行了重大改进，并附带了相关。 我建议看一下前面提到的项目，以找到一种更现代的方法来处理该主题，因为回想起来，此博客文章有些丑陋。 资源资源 Docker容器 您可以使用这些容器来复制作者在本教程中使用的环境。 如果有帮助，我已经提供了一个文件，但是，我们强烈建议使用下面提供的docker容器，因为依赖关系可能很容易构建。 ：将本容器用于本教程的任何gpu绑定部分。 我们建议在aws p3.8xlarge上运行整个教程，并使用此映像。 ：将此容器用于本教程的任何cpu绑定部分。

机器学习项目实战：深度自然语言处理

本课程通过一系列内容讲解和编码实战，按照由易到难，由浅入深的顺序展开，让学员在实践中，依次学习神经网络和深度学习，并且进行基于深度学习的自然语言处理技术编码实现，使得学员可以在编码中对机器学习有一个直观的认识和体验，在实践中完成理论联系实际的过程并加深对人工智能技术的理解与运用。 建议和《机器学习项目实战》搭配使用，效果更佳~

深度学习研究人员的自然语言处理教程-Python开发

nlp-tutorial是针对谁正在使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程。 NLP中的大多数模型都是用少于100行的代码实现的。 nlp-tutorial nlp-tutorial是针对谁正在使用TensorFlow和Pytorch研究NLP（自然语言处理）的教程。 NLP中的大多数模型都使用不到100行代码来实现。（注释或空白行除外）课程-（示例用途）1.基本嵌入模型1-1。 NNLM（神经网络语言模型）-预测下一篇论文-神经概率语言模型（2003）Colab-NNLM_Tensor.ipynb，NNLM_Torch.ipynb 1-2。 Word2Vec（Skip-gram）-嵌入单词

自然语言处理，深度学习 代码

围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解中的重要技术。

Python-深度学习-物体检测实战.rar

分享课程——Python-深度学习-物体检测实战；计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。 ...

Python-深度学习与计算机视觉配套代码

《深度学习与计算机视觉》配套代码

Python-深度强化学习的相关教程和代码

深度强化学习的相关教程和代码

Python深度学习实战-源代码和数据集.rar

Python深度学习实战-源代码和数据集

Python-深度学习-物体检测实战视频课程

课程分享——Python-深度学习-物体检测实战视频课程，计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与...

pytorch深度学习语义分割代码，可参考

资源主要是采用深度学习中语义分割做的项目，包含整套运行程序和数据集

深度学习对自然语言语义的无监督学习

深度学习对自然语言语义的无监督学习 一种无监督的语句语义表示学习方法

基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本

Python-深度学习与自然语言处理知识图谱对话系统

深度学习与自然语言处理、知识图谱、对话系统。包括知识获取、知识库构建、知识库应用三大技术研究与应用。

Python-Jiagu深度学习自然语言处理工具

Jiagu深度学习自然语言处理工具 中文分词 词性标注 命名实体识别 情感分析 新词发现 关键词 文本摘要

Python-TensorFlowGoogle开源的一个深度学习框架

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。

Python-深度学习面试宝典含数学机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理和SLAM等方向

深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）

Python-深度有趣人工智能实战项目合集

使用Python3、TensorFlow1.9和Keras2.2

Python-深度学习-物体检测实战

计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心...

python基于深度学习框架-PyTorch实战新闻数据集文本分类实战源代码

python基于深度学习框架-PyTorch实战新闻数据集文本分类实战源代码

Pororo：基于深度学习的多语言自然语言处理库-Python开发

Pororo：基于深度学习的多语言自然语言处理库Pororo：基于深度学习的多语言自然语言处理库Pororo执行自然语言处理和语音相关任务。 只需传递任务名称即可轻松解决自然语言和语音处理领域中的各种子任务。 安装Pororo基于torch = 1.6（cuda 10.1）和python> = 3.6，您可以通过以下命令安装软件包：pip install pororo或可以在本地安装：git clone https://github.com/kakao

Python-KDD18Tutorial使用ApacheMXNetGluon进行深度学习和自然语言处理

KDD18 Tutorial: 使用Apache MXNet Gluon进行深度学习和自然语言处理

Python-深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营

深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营

自然语言处理之AI深度学习实战视频教程

本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战，同时，讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基本算法外，本课程还配备实践环节，从一些典型的方向：机器翻译、文本分类、问答等。最后，将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合，比如医疗行业等。 课程章节 章节1：NLP和深度学习发展概况和最新动态 课时1：NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术 课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索 章节2：NLP与PYTHON编程 课时3：Python环境搭建及开发工具安装 课时4：NLP常用PYTHON开发包的介绍 课时5：Jieba安装、介绍及使用 课时6：Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用 课时7：Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用 章节3：快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 课时8：分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用 课时9：准确分词之加载自定义字典分词01 课时10：准确分词之加载自定义字典分词02 课时11：准确分词之动态调整词频和字典 课时12：词性标注代码实现及信息提取 课时13：人名、地名、机

Python-基于深度学习的语音增强使用keraspython

基于深度学习的语音增强使用keras python

机器学习-深度学习-Python-Go语言面试题笔试题.zip

机器学习-深度学习-Python-Go语言面试题笔试题.zip Python、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)领域的面试笔试题(interview questions)。

自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

|----自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程 |----课时1： NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术 .rar 大小 573.50M |----课时2：NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.rar 大小 237.91M |----课时3： ...

Python-Python元学习实战随书代码

《Python元学习实战》随书代码

基于python-flask深度学习实现的的老照片修复源码.zip

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