pytorch-seq2seq

使用PyTorch实现序列到序列模型的教程

该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程，特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词，并提供了详细的代码和示例，帮助学习者深入理解和应用相关技术。

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介绍相关项目

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案，兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性

DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测

该项目是一种多语言光学字符识别（OCR）工具，支持TensorFlow 2和PyTorch，提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型，实现从文字检测到识别的完整流程，非常适合需要多语言处理的应用。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

Seq2SeqSharp - 基于.NET的跨平台深度学习框架，支持多种神经网络任务

GithubSeq2SeqSharp多平台支持开源项目张量运算深度神经网络自然语言处理

Seq2SeqSharp是基于.NET开发的深度学习框架，支持序列到序列、标注和分类等多种任务。该框架具有跨平台兼容性，可在CPU和GPU上运行，提供Transformer和LSTM等神经网络架构。它还包含性能优化、混合精度训练和多GPU并行等功能，适用于文本和图像处理。

ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型

GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态

ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。

machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发

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本项目提供全面的NLP学习课程，涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课，学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者，提供录像回放及社区支持。

llms-from-scratch-cn - 动手构建大语言模型的完整教程

DatawhaleGithubLLMs From Scratch人工智能大语言模型开源项目深度学习

本教程提供系统化的学习路径，涵盖基础理论、实际编码、数据处理、注意力机制、预训练和微调，帮助开发者掌握ChatGPT等大型语言模型的核心技术，适合具备一定编程基础的技术人员。

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