内容简介：阅读更多
神经网络翻译（nmt）框架 Marian : MarianNMT
2019年01月09日 10:11:49 田春峰 阅读数：3
版权声明：本文为博主原创文章，在不删除、修改文章内容的情况下，可以自由转载。 https://blog.csdn.net/accesine960/article/details/86132474
实现代码：c++
出品方：the Adam Mickiewicz University in Poznań (AMU) and at the University of Edinburgh.
主要使用项目： World Intellectual Property Organization
License :MIT
源代码地址： https://github.com/marian-nmt/marian
Marian NTM 和 OpenNTM 的一个大的区别是： OpenNTM使用了 SGD ， 而 Marian NTM 没有使用。
阅读更多
分享
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
- 使用 Neuroph Java 框架创建人工神经网络
- 基于Keras框架对抗神经网络DCGAN实践
- 神经网络框架Chainer发布2.0正式版：CuPy独立
- TensorSpace.js：用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架
- NYU、AWS联合推出：全新图神经网络框架DGL正式发布
- 开源 TensorSpace.js：基于浏览器的神经网络 3D 可视化框架
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
多任务下的数据结构与算法
周伟明 / 华中科技 / 2006-4 / 58.00元
本书和传统同类书籍的区别是除了介绍基本的数据结构容器如栈、队列、链表、树、二叉树、红黑树、AVL树和图之外，引进了多任务；还介绍了将任意数据结构容器变成支持多任务的方法；另外，还增加了复合数据结构和动态数据结构等新内容的介绍。在复合数据结构中不仅介绍了哈希链表、哈希红黑树、哈希AVL树等容器，还介绍了复合数据结构的通用设计方法；在动态数据结构中主要介绍了动态环形队列、动态等尺寸内存管理算法。在内存......一起来看看 《多任务下的数据结构与算法》 这本书的介绍吧!
