NLP-Models-Tensorflow ，针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型， Jupyter Notebooks内部的代码简化了100％ 。 目录 目的 原始的实现非常复杂，并且对初学者并不友好。 因此，我尝试简化其中的大部分内容。 此外，还有大量尚未发布的文件实施。 因此，随时将其用于您自己的研究！ 我将为我没有从头实现的模型附加github存储库，基本上，我会针对不赞成使用的问题复制，粘贴和修复​​这些代码。 Tensorflow版本 仅Tensorflow版本1.13及更高版本，不包括2.X版本。 1.13 <Tensorflow <2.0 pip install -r requirements.txt 内容 接受培训。 精度仅基于10个历元，使用单词位置计算得出。 完整列表（12个笔记本） LSTM Seq2Seq使用主题建模，测试精度为13.22％ LSTM Seq2Seq + Luong注意事项使用主题建模，测试准确性为12.39％ 采用主题建模的LSTM Seq2Seq + Beam Decoder，测试精度为10.67％

lwmem：用于具有内存限制的嵌入式系统的轻型动态内存管理器库。 它实现了malloc，calloc，realloc和free函数

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