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十分钟教程：用Keras实现seq2seq学习
序列到序列学习（seq2seq）是一种把序列从一个域（例如英语中的句子）转换为另一个域中的序列（例如把相同的句子翻译成法语）的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务，可以使用RNN，也可以使用一维卷积网络。这里，我们将重点介绍RNN。
# 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 算法框架/工具 # Python
清淞
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来自： 大数据与机器学习
阿士比亚：搜索团队智能内容生成实践
本文主要介绍阿里巴巴-搜索事业部算法团队上半年在智能内容生成方向工作的一些实践和思考。
# 机器翻译 # 自然语言处理 # 人工智能平台 PAI # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 算法 # 知识图谱 # 搜索推荐
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用于自然语言处理的数据集集锦
本文介绍了用于自然语言处理任务的标准数据集，在你研究深度学习的时候可以使用。
# 自然语言处理 # 机器翻译 # 智能语音交互 # 智能语音交互 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 语音技术 # Web App开发
福瑞哈哥
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来自： 大数据与机器学习
拍立淘Open SDK-在你的App里用相机连接淘宝和世界
使用拍立淘OpenSDK，可以在你的App里用相机连接淘宝和世界。。。
# 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 新零售 # 开发工具
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改变世界的七大NLP技术，你了解多少？（下）
这里有改变世界的7大NLP技术，点进来了解一下吧！
# 自然语言处理 # 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 算法 # 数据可视化
aitechyun
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GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理
# 自然语言处理 # 机器翻译 # 智能语音交互 # 智能语音交互 # 机器学习/深度学习 # Web App开发 # 人工智能 # 自然语言处理 # 语音技术
行者武松
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2017年深度学习优化算法最新进展：如何改进SGD和Adam方法？
# 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 算法 # 决策智能 # 计算机视觉
lusing
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PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起
# PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起 深度学习已经从热门技能向必备技能方向发展。然而，技术发展的道路并不是直线上升的，并不是说掌握了全连接网络、卷积网络和循环神经网络就可以暂时休息了。至少如果想做自然语言处理的话并非如此。 2017年，Google Brain的Ashish Vaswani等人发表了《Attention is all you ne
# 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # PyTorch # 算法框架/工具
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免费的NLP学习资源，了解一下
本文列出了一些适用于初学者和从业者学习自然语言处理的相关资源。
# 自然语言处理 # 机器翻译 # 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 自然语言处理 # 算法
arashivision
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基于Docker & Fabric的Web项目部署方案
# 机器翻译 # 云虚拟主机 # Linux # 网络安全 # Docker # Python # 容器 # 开发工具 # git # 负载均衡 # Ubuntu # Shell
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