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搜索资源列表

  1. 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法

  2. 这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。 可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：cf406061841

  1. 统计自然语言处理(第2版)

  2. 《统计自然语言处理(第2版)》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-08
    • 文件大小：179306496
    • 提供者：lyiang001

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：158334976
    • 提供者：weixin_43330397

  1. BERT_Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

  2. BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是预训练语言表示的方法，可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。项目地址：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-02
    • 文件大小：591872
    • 提供者：hanjushi2

  1. Neural Network Methods in Natural Language Processing

  2. 本书着重介绍神经网络模型在自然语言数据中的应用。本书的前半部分介绍了有监督的机器学习和前馈神经网络的基础知识，基于语言数据的机器学习的基础知识。它还涵盖了可以定义和训练任意神经网络的计算图形抽象方面的知识，是当代神经网络软件库设计的基础。本书的第二部分介绍了更多专门的神经网络体系结构，包括一维卷积神经网络、递归神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。这些体系结构和技术是机器翻译、句法分析和许多其他应用程序的最先进算法的推动力量。最后，本书还讨论了树形网络，结构化预测和多任务学习的前景。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：pccq_2002

  1. 统计自然语言处理

  2. 全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和很新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-06
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_44418106

  1. 统计自然语言处理

  2. 《统计自然语言处理》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-08
    • 文件大小：153092096
    • 提供者：nathaniel2014

  1. 基于深度学习的智能聊天机器人的研究

  2. 随着深度学习在自然语言理解、词向量表示、机器翻译、情感分析以及中文分词领域的应用,人们开始研究聊天机器人的关键技术,把深度学习应用于聊天机器人。近年来,聊天机器人成为了一个非常热的人工智能的研发方向。目前研究者们在研究开发开放领域的聊天机器人时,一般会在深度学习技术的Sequence to Sequence(或者称作是Encoder-Decoder)框架下进行改进的。论文针对聊天机器人研究领域出现的一些主要问题进行了分析研究,提出了一个新的聊天机器人模型,即神经网络主题模型与深度学习语言模型相

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42339678

  1. NMT系统搭建手册.pdf

  2. 一步步教你如何搭建机器翻译系统，包括： 1. 机器翻译现状 4 1.1 什么是机器翻译？ 4 1.2 相关论文 7 1.3 相关会议 8 1.4 相关工具 8 2. NMT系统搭建指导 9 2.1 获取数据 9 2.2 数据预处理 10 2.3 模型训练 12 2.4 模型的解码及bleu计算 13 3. 系统的优化 15 3.1 模型的ensemble 15 3.2 定制化领域微调 15 3.3 迁移学习 15 4. 翻译引擎的部署 16 4.1 翻译系统概述 16 4.2 基于Tensor

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：chinatelecom08

  1. tensorflow21个项目玩转深度学习源代码.zip

  2. 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorF

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：159383552
    • 提供者：qq_23094611

  1. 计算机科学的基础

  2. 也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清 晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具 解决一个语言问题时，总会感叹数学之美。我们希望利用Google中文黑板报这 块园地，介绍一些数学工具，以及我们是如何利用这些工具来开发Google产品 的。 首先成功利用数学方法解决自然语言处理问题的是语音和语言处理大师贾里尼克 （Fred Jelinek），当时贾里尼克在IBM公司做学术休假（Sabbatical Leave），领导了 -批杰出的科学

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-06-17
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：qq_34613916

  1. 宗成庆统计自然语言处理 .pdf

  2. 《统计自然语言处理》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：181403648
    • 提供者：weixin_45343016

  1. 文本处理资料.zip

  2. 全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：weixin_45343016

  1. 罗兰贝格中国人工智能创新应用白皮书.pdf

  2. 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的 投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应 用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了 各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行 业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了 参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行 业发展方向的选择上提供了参考。中国人工智能创新应用白皮书 执行总结 今年7月,国家发布了新一代人工智能发展规划,将在价值链各环节上的商业应用案例。其次,企业需 中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能要评估在组织、数据

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：iceberga

  1. 中英平行语料库.zip

  2. 中英文平行语料库，用于机器翻译，问答系统等模型的预处理语料

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：vip_v

  1. 通过标点恢复提高机器同传效果

  2. 在机器同传(MSI)流水线系统中,将自动语音识别(ASR)的输出直接输入神经机器翻译(NMT)中会产生语义不完整问题,为解决该问题,提出基于BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)和Focal Loss的模型。首先,将ASR系统生成的几个片段缓存并组成一个词串;然后,使用基于BERT的序列标注模型恢复该词串的标点符号,并利用Focal Loss作为模型训练过程中的损失函数来缓解无标点样本比有标点样本多的类别不平衡问题

  3. 所属分类：直播技术

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kamo54

  1. ICLR 2020 # 微软亚洲研究院精选论文解读（附4篇优质文章）

  2. 本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了 BERT 在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御模型 MACER，一种新的基于自我博弈的文本生成对抗网络（GAN）训练算法，以及可广泛应用于视觉-语言任务的预训练通用特征表示 VL-BERT。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：syp_net

  1. 机器学习技术的发展与结构搜索的诞生.pdf

  2. 伴随着人工智能技术的飞速发展，语音识别、机器翻译等各项科技名词已不是传统意义上被企业家束之高阁的前景应用，更不是研究人员讳莫如深的复杂概念，它们已经伴随着大数据时代的来临走入了寻常人的身边。如今的生活中我们无处不在享受着人工智能技术带给我们的便利，从前在科幻电影《星际迷航》中使用的通用翻译器，已然成为了现在人们出行途中能够使用的小型翻译机。而拨开这些实际应用的面纱，它们背后所使用的技术往往是这些年来备受关注的神经网络模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：953344
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习自然语言处理概述（116页ppt）.pdf

  2. 在过去的几年中，自然语言处理领域发生了许多巨大的变化。在这篇介绍性的演讲中，我们将简要讨论自然语言处理中最大的挑战是什么，然后深入探讨NLP中最重要的深度学习里程碑。我们将包括词嵌入，语言建模和机器翻译的递归神经网络，以及最近兴起的基于Transformer的模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：syp_net

  1. L1-L12.rar

  2. 2020 年参加伯禹教育pytorch培训资料 包括L12 Transformer.L11注意力机制和Seq2seq模型L10机器翻译L9循环神经网络进阶 L8梯度消失、梯度爆炸L7过拟合欠拟合及其解决方案L6循环神经网络L5语言模型与数据集L4文本预处理L3Softmax与分类模型L2多层感知机L1 线性回归 博文https://blog.csdn.net/xiuyu1860L1到L11所有jupyter noteobok 文件下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：107520
    • 提供者：xiuyu1860
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