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Alcanzar profundamente

Bienvenido a Deeplearn. Este repositorio contiene la implementación de los siguientes trabajos de investigación sobre PNL, CV, ML y aprendizaje profundo.

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[1] Redes neuronales de correlación . CV, aprendizaje de transferencia, aprendizaje de representación. código

[2] Razonamiento con redes de tensor neural para la finalización de la base de conocimiento . NLP, Ml. código

[3] Aprendizaje de representación común utilizando CNN multimodal de correlación basada en pasos . CV, aprendizaje de transferencia, aprendizaje de representación. código

[4] ABCNN: Red neuronal convolucional basada en la atención para modelar pares de oraciones. PNL, aprendizaje profundo, coincidencia de oraciones. código

[5] Aprender a clasificar pares de texto cortos con redes neuronales profundas convolucionales. PNL, Aprendizaje profundo, CQA. código

[6] Combinando características neuronales, estadísticas y externas para la identificación de postura de noticias falsas. PNL, IR, aprendizaje profundo. código

[7] Wikiqa: un conjunto de datos de desafío para la respuesta de preguntas de dominio abierto. PNL, Aprendizaje profundo, CQA. código

[8] Arquitecturas recurrentes siamesas para la similitud de la oración de aprendizaje. PNL, similitud de oraciones, aprendizaje profundo. código

[9] Arquitectura de red de tensor neuronal convolucional para la respuesta a las preguntas de la comunidad. PNL, Aprendizaje profundo, CQA. código

[10] MAP-Reduce para el aprendizaje automático en Multicore. map-reduce, hadoop, ml. código

[11] Máquinas de enseñanza para leer y comprender. PNL, aprendizaje profundo. código

[12] El aprendizaje mejorado de la representación para la correspondencia de la respuesta de la pregunta. PNL, Aprendizaje profundo, CQA. código

[13] Características externas para la respuesta a las preguntas de la comunidad. PNL, Aprendizaje profundo, CQA. código

[14] Identificación y desambiguación del idioma en la secuencia mixta india . NLP, IR, Ml. código

[15] Construcción de un modelo semiautomático para la recuperación de las preguntas frecuentes a través del servicio de mensajes cortos . NLP, IR, Ml. código

Dependencias:

Las dependencias requeridas se mencionan en requisito.txt. También usaré módulos de texto DL para preparar los conjuntos de datos. Si no lo ha usado, eche un vistazo rápido.

$ pip install - r requirements . txt