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多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

多层感知器自然语言模型PyTorch神经网络自动微分Github开源项目

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具，支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具，基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务，包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新，并提供RESTful API和native API，适用于敏捷开发和移动应用。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现，促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计，提供简明和清晰的代码库，帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计，便于修改组件及训练流程，保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译，包含详细的文档和教程，适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化，兼容最新的Python和PyTorch版本。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现，包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API，可用于研究和实际应用。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
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