张量2传感器

Tensor2Tensor,简称T2T,是一个深度学习模型和数据集的库,旨在使深度学习更容易获得并加速ML研究。T2T被googlebrain团队和用户社区的研究人员和工程师积极使用和维护。我们也渴望与您合作,所以请随时在GitHub上打开一个问题或发送一个请求(请参阅我们的贡献文档)。你可以在Gitter上和我们聊天,加入T2T谷歌群组。


zbMATH中的参考文献(参考文献91篇文章)

显示结果1到20,共91个。
按年份排序(引用)
  1. Chrupała,Grzegorz:口语的视觉基础模型:数据集、架构和评估技术的调查(2022)
  2. 克罗珀,安德鲁;杜曼契奇,塞巴斯蒂扬;埃文斯,理查德;马格尔顿,斯蒂芬H.:归纳逻辑程序设计30(2022)
  3. 多宁,皮埃尔;梅尔尼克,伊戈尔;先生,优素福;帕迪,墨水;里戈蒂,马蒂亚;罗斯,贾瑞特;希夫,耶;杨,理查德A。;布莱恩·贝尔戈代尔:作为辅助技术的图像字幕:从VizWiz 2020挑战(2022)中吸取的教训
  4. 发尼,提兹亚诺;Cresci,Stefano:无监督深度学习对社交媒体政治倾向的精细预测(2022)
  5. 格拉博沃公司。;Strijov,V.V.:蒸馏问题的概率解释(2022)
  6. 胡佳伟;张伟伟:网格转换:流场模拟中网格分辨率无关的卷积算子(2022)
  7. 新罕布什尔州贾格塔普。;穆杜鲁,M.K。;Nakshartrala,K.B.:反应性传输系统中捕获混合模式的深度学习建模框架(2022)
  8. 科托,法吉里;鲍德温,提摩太;刘杰汉:一个可解释的自动摘要评价框架(2022)
  9. 拉里奥斯-卡德纳斯,路易斯安格尔;Gibou,Frédéric:水平集方法中改进曲率估计的混合推理系统(2022)
  10. 梁云龙;孟繁栋;张颖;陈玉凤;徐,济南;周杰:基于异质图神经网络的情感会话生成(2022)
  11. 李朝凡;马凯:基于多脑自我注意与BILSTM-CRF相结合的中文医学文本实体识别(2022)
  12. 刘瑞波;贾晨燕;小薇,杰森;徐光轩;Soroush,Vosoughi:语言模型中的量化和减轻政治偏见(2022)
  13. 李祖超;周君如;赵海;张志松;李浩楠;朱玉琪:汉语神经字符级句法分析(2022)
  14. 鲁雷罗,丹尼尔;Mário Jorge,Alípio;卡马乔·科拉多斯(Camacho Collados),何塞:LMMS重新加载:基于变压器的意义嵌入,用于消除歧义和超越(2022)
  15. 卢耀杰;林红玉;唐嘉龙;汉、鲜卑;Sun,Le:端到端神经事件共指解析(2022)
  16. 夸马尔,阿卜杜勒;瓦西里斯;雷、川;厄兹坎,《Fatma:数据的自然语言接口》(2022)
  17. 拉丝,加布里埃尔;谢宁;范格文,马塞尔;德里克·多兰:《可解释的深度学习:外行指南》(2022)
  18. 萨尔塞多桑兹,S。;卡西利亚斯-佩雷斯,D。;德尔塞,J。;卡萨诺瓦·马特奥(Casanova Mateo,C.)。;卡德拉,L。;桩,M。;瓦尔斯营:复杂系统中的持久性(2022)
  19. 什克尔吉,布拉ž;Džeroski,萨索;拉夫拉契纳达;Petković,Matej:浮雕:通过流形嵌入在高维空间中的特征排序(2022)
  20. 宋林峰;辛春蕾;赖少鹏;王,安特;苏锦松;徐坤:对话理解的会话体情感分析(2022)