Fairseq基于卷积神经网络的机器翻译联合创作 · 2023-09-26 04:01Fairseq 使用一种全新的卷积神经网络（CNN）进行语言翻译，结果以 9 倍于以往循环神经网络（CNN）的速度实现了目前最高准确率。它在单个机器上实现多 GPU 训练，并在 CPU 和 GPU 上实现快速搜索。 Fairseq 提供了英语到法语，英语到德语和英语到罗马尼亚语翻译的预训练模型。 模型图 浏览 1点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 Fairseq基于卷积神经网络的机器翻译Fairseq使用一种全新的卷积神经网络（CNN）进行语言翻译，结果以9倍于以往循环神经网络（CNN）的速度实现了目前最高准确率。它在单个机器上实现多GPU训练，并在CPU和GPU上实现快速搜索。Fa基于卷积神经网络的图像分类人工智能与算法学习0基于卷积神经网络（CNN）的仙人掌图像分类小白学视觉0基于卷积神经网络的地铁平台人群计数AI算法与图像处理0基于 Pytorch 解读 GoogLeNet 现代卷积神经网络Python中文社区0基于三维卷积神经网络的RGB-D显著目标检测小白学视觉0卷积神经网络的复杂度分析目标检测与深度学习0卷积神经网络的复杂度分析视学算法0理解卷积神经网络的局限小白学视觉0基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨helton_yan@CSDN（已授权）来源丨https://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/114340066导读 本文基于代码实战复现了经典的Backbone结构点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报
