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神经网络,使用Python-Keras实现,应用于机器翻译,并借鉴了Theano和Tensorflow。

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简介:
This resource provides a Keras implementation of neural machine translation, leveraging both Theano and TensorFlow frameworks. The presented project demonstrates a neural network architecture specifically designed for the task of translating text from one language to another. It offers a readily available and adaptable foundation for exploring and developing advanced machine translation techniques.

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  • Python-Keras(TheanoTensorFlow)
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    本项目采用Python-Keras框架结合Theano和TensorFlow后端,构建神经网络模型进行高效机器翻译研究与实践。 使用Keras实现的神经网络机器翻译可以基于Theano或Tensorflow框架进行。这种方法提供了一种高效的方式来构建和训练复杂的深度学习模型,用于自动将一种语言的文字转换成另一种语言的文字。这类系统通常包括编码器-解码器架构,能够处理序列到序列的学习任务,在自然语言处理领域有着广泛的应用价值。
  • PythonPyTorch的(NTM)
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    本项目采用Python与PyTorch框架构建神经网络模型,旨在实现高效的机器翻译系统。通过深度学习技术优化语言间的自动转换能力。 使用PyTorch实现的神经网络机器翻译(NTM)可以高效地处理自然语言之间的转换任务。这种模型通过深度学习技术来理解输入文本的意义,并生成高质量的目标语言输出,适用于多种跨语言交流场景。
  • Python代码
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    本项目通过Python语言详细展示了神经网络在机器翻译中的应用,实现了从数据预处理到模型训练、评估等一系列步骤。适合对NMT感兴趣的研究者和开发者学习参考。 使用深度神经网络来实现机器翻译功能,并用Python代码进行实现。
  • 优质
    神经网络的翻译应用主要探讨了如何利用深度学习技术实现语言间的自动转换。通过构建大规模神经网络模型,该领域致力于提高机器翻译的质量和效率,并研究跨语种信息处理的有效方法。 最新出版的神经网络机器翻译书籍(英文原版)不仅适合初学者入门,还涵盖了近年来最新的研究进展,适用于各个阶段的学习者阅读。
  • TensorFlowKerasPython卷积
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    本项目采用Python语言,结合TensorFlow框架与Keras库,构建并优化了卷积神经网络模型,适用于图像识别等领域。 卷积神经网络可以使用TensorFlow结合Keras库在Python环境中实现。
  • PyTorchTransformer的Python
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    本项目采用PyTorch框架与Transformer模型,致力于开发高效准确的神经机器翻译系统,为自然语言处理领域提供强大工具。 使用PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译。
  • 使PyTorchPython构建中英模型.zip
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    本项目旨在利用PyTorch框架与Python语言开发一个高效的中英文翻译神经网络模型。通过深度学习技术,实现高质量的语言转换功能。下载此资源包以获取完整代码及文档资料。 本次实验的目标是使用编码器和解码器构建一个从中文到英文的神经网络翻译模型。编码器采用双向LSTM序列神经网络,将目标句子通过时间序列输入,并最终将一段中文文本句转换成特定维数的向量表示。具体实现方法中,前向和后向隐藏层输出值在对应位置进行求和操作以生成最终结果。
  • Spektral:基KerasTensorFlow 2的图
    优质
    Spektral是一款基于Keras和TensorFlow 2开发的高效灵活的图神经网络框架,旨在简化复杂图形数据的学习与建模。 欢迎来到Spektral Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库,用于图深度学习。该项目的主要目标是提供一个简单而灵活的框架来创建图神经网络(GNN)。 您可以使用Spektral对社交网络用户进行分类、预测分子特性、用GAN生成新图形、聚类节点以及处理任何其他与图形描述数据相关的任务。 Spektral实现了一些流行的图深度学习层,包括但不限于: - 图卷积 - 图注意力 此外还包括许多实用工具用于在图深度学习项目中表示、操作和转换图。 了解如何使用此库,并查看一些模板示例。
  • CNN的手势识别:使KerasTensorFlow/Theano的CNNGestureRecognizer
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    本项目采用CNN模型实现手势识别功能,通过Keras框架及TensorFlow/Theano后端支持,适用于手语翻译、虚拟现实等应用场景。 如果您觉得我的工作有用,请考虑支持我。这将帮助我保持动力并继续从事此类项目。 CNNGesture识别器使用Keras、Theano(现已被TensorFlow取代)及OpenCV实现的手势识别关键要求如下: - Python 3.6.1 - OpenCV 3.4.1 - Keras 2.0.2 - TensorFlow 1.2.1 (建议替代 Theano) 推荐使用Anaconda,因为它能便捷地处理多数软件包,并且便于创建与不同版本的Python、OpenCV等关键库协同工作的虚拟环境。 项目更新: 目前该项目已兼容Python3。 增加了TensorFlow支持(因Theano开发停止)。 添加了新的背景减除滤镜,这是迄今为止性能最佳的一个。 进行了多项改善性能的修改:启用预测模式后不会有FPS下降;新增应用内图形绘制功能以观察手势预测的可能性。 文件内容介绍: trackgesture.py: 主脚本启动器。包含所有UI选项代码以及用于捕获摄像机内容的OpenCV代码,并在内部调用到ges相关功能。
  • TensorFlow 2.0(三):使Keras搭建回归模型
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    本篇文章为TensorFlow 2.0系列教程第三部分,主要内容是利用Keras API构建用于解决回归问题的神经网络模型。通过实例讲解如何在TensorFlow 2.0框架中实现高效、简洁的模型设计和训练过程。 Keras构建神经网络回归模型 1. 前言 本篇博客的主要内容是利用keras来构建一个解决回归问题(房价预测)的神经网络模型。 2. 导入相应的库 我们需要导入一些必要的Python库,与上一篇博客中一样。以下是需要导入的一些核心库: - `matplotlib` 用于绘图