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Pytorch-RNN-text-classification

RNN短文本分类模型 支持多类别高效处理

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。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型
DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理
TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。
llama-classification - 利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南
GithubLLaMA代码库实验设置开源项目文本分类预处理
这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上,用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法,并提供了预处理、推理和校准的具体示例。
cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类
该项目在多任务环境下表现优异,尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度,广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求,提供了一致而可靠的结果。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍,探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码,快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等,同时详述安装指导与环境配置。
xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构
GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型
xLSTM是一种创新的循环神经网络架构,通过指数门控和新型矩阵内存技术,克服了传统LSTM的局限性,显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发,适用于CUDA环境,提供详细的安装指南和使用示例,便于集成到现有项目中。
torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现
GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署
torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs),支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便,并提供多种运行模式,如命令行、浏览器界面和REST API,适用于各类开发环境。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
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。
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