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1.1 人工神经网络 .zip
1.2 卷积神经网络 .zip
1.3 循环神经网络 .zip
1.4 生成对抗网络 .zip
2.1 AI框架的挑战与发展趋势 .zip
2.2 MindSpore的架构以及特性 .zip
2.3 MindSpore Lite的特性 .zip
2.4 MindSpore简介与API详解实验 .zip
3.1 动静态图 .zip
3.2 网络迁移 .zip
3.3 分布式训练 .zip
3.4 端云侧推理与部署 .zip
3.5 MindSpore特性与应用实验 .zip
4.1 图像处理概览 .zip
4.2 图像预处理技术 .zip
4.3 基于MindSpore的图像处理实践-图像分类.zip
4.4 基于MindSpore的图像处理实践-图像生成 EB.zip
4.5 图像处理原理与应用实践 .zip
5.1 自然语言处理原理简介 .zip
5.2 自然语言处理关键技术 .zip
5.3 自然语言处理应用系统与基于MindSpore的实践.zip
5.4 自然语言处理实验 .zip
....................
2022-04-15 18:06:49
327B
华为HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0培训手册和实验指导书
2021-11-16 09:05:53
15.87MB
mindspore-nlp-教程
mindspore-nlp-tutorial是针对谁正在使用MindSpore研究NLP（自然语言处理）的教程。 该存储库是从迁移的。 NLP中的大多数模型都是从Pytorch版本迁移而来的，少于100行代码（注释或空白行除外）
注意：所有模型均在GPU版本中实现，但未在Ascend平台上进行测试。
课程-（示例用途）
1.基本嵌入模型
1-1。 -预测下一个单词论文-
1-2。 -嵌入单词和显示图
论文-
2. CNN（卷积神经网络）
2-1。 二进制情感分类
论文-
3. RNN（递归神经网络）
3-1。 预测下一步论文-
3-2。 自动完成论文-长期记忆（1997）
3-3。 Bi-LSTM-预测长句中的下一个单词
4.注意机制
4-1。 Seq2Seq-更改单词
论文-使用RNN编码器-用于统计机器翻译的解码器来学习短语表示（
2021-07-27 18:11:20
46KB
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