DeepLearn

deeplearn

ยินดีต้อนรับสู่ Deeplearn ที่เก็บนี้มีการดำเนินการตามเอกสารการวิจัยต่อไปนี้เกี่ยวกับ NLP, CV, ML และการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

 - Latest Update : Added _deeplearn_utils modules. Check the releases for description of new features.

[1] เครือข่ายประสาทสหสัมพันธ์ CV, การถ่ายโอนการเรียนรู้, การเรียนรู้การเป็นตัวแทน รหัส

[2] การใช้เหตุผลกับเครือข่ายเทนเซอร์ประสาทสำหรับฐานความรู้ที่สมบูรณ์ NLP, ML รหัส

[3] การเรียนรู้การเป็นตัวแทนทั่วไปโดยใช้ความสัมพันธ์แบบหลายขั้นตอน CNN CV, การถ่ายโอนการเรียนรู้, การเรียนรู้การเป็นตัวแทน รหัส

[4] ABCNN: เครือข่ายประสาทที่ใช้ความสนใจตามความสนใจสำหรับการสร้างแบบจำลองคู่ประโยค NLP, การเรียนรู้ลึก, การจับคู่ประโยค รหัส

[5] การเรียนรู้ที่จะจัดอันดับคู่ข้อความสั้น ๆ ด้วยเครือข่ายประสาทลึก Convolutional NLP, การเรียนรู้ลึก, CQA รหัส

[6] การรวมคุณสมบัติทางประสาทสถิติและภายนอกสำหรับการระบุท่าทางข่าวปลอม NLP, IR, การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง รหัส

[7] Wikiqa: ชุดข้อมูลความท้าทายสำหรับการตอบคำถามแบบเปิดโดเมน NLP, การเรียนรู้ลึก, CQA รหัส

[8] สถาปัตยกรรมกำเริบของสยามสำหรับการเรียนรู้ประโยคที่คล้ายคลึงกัน NLP, ความคล้ายคลึงกันของประโยค, การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง รหัส

[9] สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทนเซอร์ของ Convolutional สำหรับการตอบคำถามชุมชน NLP, การเรียนรู้ลึก, CQA รหัส

[10] การลดแผนที่สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องใน Multicore Map-Reduce, Hadoop, ML รหัส

[11] การสอนเครื่องจักรเพื่ออ่านและเข้าใจ NLP การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง รหัส

[12] ปรับปรุงการเป็นตัวแทนการเรียนรู้สำหรับการจับคู่คำตอบคำถาม NLP, การเรียนรู้ลึก, CQA รหัส

[13] คุณสมบัติภายนอกสำหรับการตอบคำถามชุมชน NLP, การเรียนรู้ลึก, CQA รหัส

[14] การระบุภาษาและความไม่ลงรอยกันในภาษาอินเดียผสม NLP, IR, ML รหัส

[15] การก่อสร้างแบบจำลองกึ่งอัตโนมัติสำหรับการดึงคำถามที่พบบ่อยผ่านบริการข้อความสั้น ๆ NLP, IR, ML รหัส

การพึ่งพา:

การพึ่งพาที่ต้องการจะถูกกล่าวถึงในข้อกำหนด. txt ฉันจะใช้โมดูล ข้อความ DL สำหรับการเตรียมชุดข้อมูล หากคุณยังไม่ได้ใช้โปรดดูอย่างรวดเร็ว

$ pip install - r requirements . txt