0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编


2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_深度学习

    本简书整理了基于深度学习模型的自然语言处理(NLP)的模型研究的最新趋势。它涵盖了深度学习模型(如递归神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)和强化学习)背后的理论描述和实现细节,用于解决各种NLP任务和应用常见。本简书包含NLP任务(例如机器翻译,问题解答和对话系统)的最新研究进展。

    本简书内容主要包括:

    整合与NLP研究相关最新的重要信息,例如:最新的结果,新的概念和应用,新的基准数据集,代码/数据集等等。

    创建一个友好而开放的资源,以帮助指导研究人员和任何有兴趣学习应用于NLP的现代技术的从业者。

    一个合作项目,专家研究人员可以根据他们最近的发现和实验结果提出更改建议(例如,合并SOTA结果)。


     

目录

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_自然语言处理_02

内容截图

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_机器学习_03

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_自然语言处理_04

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_机器学习_05

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_深度学习_06

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_机器学习_07

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_深度学习_08

2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编_数据集_09


举报

相关推荐

0 条评论