- Conv Nets: модульная перспектива
- Глубинные рекуррентные нейронные сети
- Долгая краткосрочная память
- Нейронный машинный перевод Google
- Нейронный машинный перевод: использование Open-NMT для обучения модели перевода
- Нейронный машинный перевод
- Понимание сетей LSTM
- Построение системы перевода за считанные минуты
- 11 JavaScript-библиотек для машинного обучения
- 5 методов обработки естественного языка, которые стремительно меняют мир вокруг нас
- NLP Architect от Intel: open source библиотека моделей обработки естественного языка
- Генерация текста с помощью LSTM рекуррентных нейронных сетей в Python с Keras
- Рекуррентные нейронные сети: типы, обучение, примеры и применение
- Руководство для начинающих по генерации текста с использованием LSTM
- IBM Сервисы
- Как выбрать количество скрытых слоев и узлов в нейронной сети с прямой связью?
- Как отключить запрос пароля для сеанса ноутбука Jupyter?
- Какие графические процессоры получить для глубокого обучения
- Нейросети и глубокое обучение, глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр
- Нейросети и глубокое обучение, глава 4: почему глубокие нейросети так сложно обучать?
- Нейросети с нуля для JavaScript разработчиков (Часть 1: Перцептрон)
- Полное руководство по аппаратному обеспечению для глубокого обучения
- Регрессионный анализ
- Редакторы формул
- Применение машинного обучения и Data Science в промышленности
CNN Convolutional Neural Networks GNMT OpenNMT Генерация текста НЕ ПЕРЕВЕДЕНО Свёрточная нейронная сеть Keras NLP NMT RNN python Нейронный машинный перевод LSTM Amazon AWS GPU GTX IBM Jupyter Michael Nielsen Microsoft Azure RTX Titan deep learning javascript Скрытые слои регрессионный анализ регрессия