搜索

Fairseq基于卷积神经网络的机器翻译

0粉丝
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
知识
简介
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。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... 更多
其它信息
地区
不详
开发语言
Lua
开源组织
Facebook
所属分类
神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
授权协议
BSD
操作系统
跨平台
收录时间
2023-09-26
软件类型
开源软件
适用人群
未知

时光轴

里程碑1
LOG0
2023
2023-09
轻识收录
打卡
我要打卡
我要打卡
评价
0.0（满分 10 分）0 个评分
什么是点评分
图片
表情
全部评价( 0)
推荐率 100%
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（
draw_convnet演示卷积神经网络的 Python 脚本
draw_convnet是一个用于演示卷积神经网络(ConvNet)的Python脚本。示例图像flag_omit=Falseflag_omit=True
draw_convnet演示卷积神经网络的 Python 脚本
draw_convnet 是一个用于演示卷积神经网络 (ConvNet) 的 Python 脚本。示
Sockeye基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架
Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 
Sockeye基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架
Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代
TensorFire基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架
TensorFire是基于WebGL的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用TensorFire编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时，不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。与之前某些浏
TensorFire基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架
TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFir
NiftyNet开源的卷积神经网络和医疗影像分析平台
NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台，用来研究医疗影像分析和影
NiftyNet开源的卷积神经网络和医疗影像分析平台
NiftyNet是一个基于TensorFlow的开源卷积神经网络平台，用来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet有着模块化的架构设计，能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块架构，你可以：
MarianC++ 实现的神经机器翻译框架
Marian 是一个用纯 C++ 编写的高效神经机器翻译框架，具有最小依赖性。以纪念波兰数学家和密码