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nlp_notes:自然语言处理学习笔记:机器学习及深度学习原理和示例,基于Tensorflow和PyTorch框架,Trans...
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自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例,基于Tensorflow和PyTorch框架,Transformer,BERT,ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解,以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型: 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据,实现了简略的2-gram模型,并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息,实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息,实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优先搜索 搜索问题的抽象模式 旅行推销员问题 启发式 A *搜索 动态规划 机器学习算法,及其应用 python实现基本的神经网络:激活函数,损失函数,前向传播,反向传播 python实现各种梯度下降算法,初始化,批量归一化,正则化 python实施CNN : Tensor Flow基本概念,张量,
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nlp_notes:自然语言处理学习笔记:机器学习及深度学习原理和示例,基于Tensorflow和PyTorch框架,Transformer,BERT,ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解,以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。模型部署 (256个子文件)
tree.dot 2KB
gpt-2-autoregression-2.gif 1.26MB
ELECTRA任务.gif 26KB
08-CNN及迁移学习图像分类.ipynb 6.55MB
02-基于搜索的决策系统.ipynb 3.95MB
13-style_transfer.ipynb 2.68MB
12-决策树.ipynb 2.3MB
16-KMeans聚类.ipynb 2.17MB
15-时间序列预测.ipynb 1.01MB
30-集成决策树.ipynb 998KB
03-机器学习思维模式.ipynb 780KB
51-XLNet模型.ipynb 766KB
13-各种分类器比较.ipynb 735KB
14-卷积神经网络的可视化.ipynb 725KB
17-Gaussian Mixture Models.ipynb 539KB
11-SVM.ipynb 518KB
03-notMNIST图像分类.ipynb 481KB
41-BERT创建训练数据(Tensorflow).ipynb 428KB
15-基于词向量和LSTM对豆瓣影评分类(TensorFlow).ipynb 327KB
05-基于词向量和LSTM对豆瓣影评分类.ipynb 306KB
45-基于BERT的文本分类.ipynb 289KB
11-autoencoders.ipynb 264KB
02-TensorFlow数据管道及特征列.ipynb 260KB
10-分类与逻辑回归.ipynb 253KB
40-BERT基本原理及运用.ipynb 243KB
13-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(PyTorch).ipynb 236KB
10-RNN语言模型.ipynb 231KB
30-Transformer模型及源代码(PyTorch).ipynb 221KB
13-朴素贝叶斯.ipynb 194KB
14-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(TensorFlow).ipynb 185KB
31-基于Transformer的中译英(TensorFlow).ipynb 174KB
09-LDA主题模型.ipynb 166KB
001.使用Pandas.ipynb 165KB
15-降维.ipynb 164KB
01-PyTorch入门.ipynb 161KB
007-Pandas合并数据集.ipynb 150KB
01-Keras神经网络入门.ipynb 142KB
03-TensorFlow高阶API.ipynb 138KB
42-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow).ipynb 119KB
04-CNN图像分类.ipynb 112KB
01-TensorFlow张量与自动微分.ipynb 110KB
07-恶意评论分类.ipynb 106KB
10-经典CNN架构实现(TensorFlow).ipynb 106KB
3-Python实现与学习相关的技巧.ipynb 106KB
06-RNN原理及使用(PyTorch) .ipynb 104KB
1-Python实现神经网络.ipynb 97KB
05-tf.function与AutoGraph.ipynb 95KB
6-rnn_from_scrach.ipynb 95KB
01-基于规则与基于概率的模型.ipynb 84KB
14-机器学习对新闻来源分类.ipynb 84KB
11-基于HMM和Viterbi算法的序列标注.ipynb 83KB
52-ALBERT.ipynb 82KB
12-GANs.ipynb 79KB
48-基于BERT的命名实体识别.ipynb 70KB
tensorflow-serving.ipynb 69KB
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26-Attention使用示例.ipynb 60KB
44-BERT预训练及代码实现(Tensorflow).ipynb 60KB
003-Pandas数据索引与选择.ipynb 52KB
03-训练词向量.ipynb 51KB
31-特征工程.ipynb 51KB
25-Attention机制.ipynb 50KB
66-miniGPT(TensorFlow).ipynb 50KB
46-基于BERT的问答任务.ipynb 46KB
002-Pandas对象.ipynb 46KB
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09-基于RNN的影评情感分类(PyTorch).ipynb 32KB
005-Pandas处理缺失值.ipynb 31KB
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5-Python实现CNN.ipynb 26KB
4-Python实现基于图的神经网络.ipynb 25KB
28-基于Attention的图片标注(TensorFlow).ipynb 23KB
38-填充与遮盖.ipynb 23KB
27-基于Attention的中译英(TensorFlow).ipynb 22KB
16-基于RNN的字符级自然语言生成.ipynb 21KB
34-Transformer优化.ipynb 20KB
49-以BERT为底层结构的分类模型.ipynb 16KB
12-python实现KNN和决策树.ipynb 16KB
04-TensorFlow常用函数.ipynb 16KB
20-ELMo模型.ipynb 15KB
08-Python实现梯度下降算法.ipynb 12KB
04-文档向量.ipynb 12KB
部署PyTorch模型.ipynb 12KB
20-naive_bayes.ipynb 10KB
2-Python实现误差反向传播.ipynb 10KB
01-编辑距离.ipynb 9KB
8-softmax函数.ipynb 8KB
评价指标与损失函数.ipynb 7KB
35-NLP数据增强.ipynb 7KB
07-机器学习入门.ipynb 6KB
65-GPT.ipynb 6KB
80-ELECTR预训练模型.ipynb 6KB
未命名.ipynb 5KB
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