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原文:
RNNs:循環神經網絡在AI技術中的應用
RNN的應用及注意力模型
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來自谷歌大腦工程師的RNN系列教程 | RNN的基本介紹(附論文)
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人工智能的預訓練基礎模型的分類
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「NLP」 深度學習NLP開篇-循環神經網絡(RNN)
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【信息抽取】如何使用循環神經網絡進行關系抽取
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自然語言處理中的自注意力機制(Self
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專題 | 自然語言處理學習筆記(二):encoder
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注意力的動畫解析(以機器翻譯為例)
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自然語言處理之seq2seq模型
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技術|詳解:Google翻譯背后的機器學習算法與神經網絡模型
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開源 | 哈佛大學九大自然語言處理開源項目(附論文)
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重磅 | Facebook提出全新CNN機器翻譯:準確度超越谷歌而且還快九倍(已開源)
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入門Python神經機器翻譯,這是一篇非常精簡的實戰指南
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不用看數學公式!圖解谷歌神經機器翻譯核心部分:注意力機制
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中文信息處理的主流技術是什么?
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全能不如專精!微軟發布Z-code 屠榜文本摘要,參數量僅為PaLM的1/600
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微信高級研究員解析深度學習在NLP中的發展和應用 | 百萬人學AI
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