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开发者指南
代码示例
计算机视觉
自然语言处理
从零开始的文本分类
使用主动学习进行评论分类
使用 FNet 进行文本分类
大规模多标签文本分类
使用 Transformer 进行文本分类
使用 Switch Transformer 进行文本分类
使用决策森林和预训练词嵌入进行文本分类
使用预训练词嵌入
在 IMDB 数据集上使用双向 LSTM
使用 KerasHub 和 tf.distribute 进行数据并行训练
使用 KerasHub 进行英西翻译
使用序列到序列 Transformer 进行英西翻译
字符级循环序列到序列模型
多模态蕴含
使用 Transformer 进行命名实体识别
使用 BERT 进行文本提取
用于执行数字加法的序列到序列学习
使用 KerasHub 进行语义相似度计算
使用 BERT 进行语义相似度计算
使用 Siamese RoBERTa 网络进行句子嵌入
使用 BERT 进行端到端掩码语言建模
使用 BART 进行抽象式文本摘要
使用 Hugging Face Transformers 预训练 BERT
使用 LoRA 对 GPT-2 进行参数高效微调
使用迁移学习进行选择题任务
使用 Hugging Face Transformers 进行问答
使用 Hugging Face Transformers 进行抽象式文本摘要
结构化数据
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Keras 快速教程
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代码示例
计算机视觉
自然语言处理
从零开始的文本分类
使用主动学习进行评论分类
使用 FNet 进行文本分类
大规模多标签文本分类
使用 Transformer 进行文本分类
使用 Switch Transformer 进行文本分类
使用决策森林和预训练词嵌入进行文本分类
使用预训练词嵌入
在 IMDB 数据集上使用双向 LSTM
使用 KerasHub 和 tf.distribute 进行数据并行训练
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使用序列到序列 Transformer 进行英西翻译
字符级循环序列到序列模型
多模态蕴含
使用 Transformer 进行命名实体识别
使用 BERT 进行文本提取
用于执行数字加法的序列到序列学习
使用 KerasHub 进行语义相似度计算
使用 BERT 进行语义相似度计算
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使用 BERT 进行端到端掩码语言建模
使用 BART 进行抽象式文本摘要
使用 Hugging Face Transformers 预训练 BERT
使用 LoRA 对 GPT-2 进行参数高效微调
使用迁移学习进行选择题任务
使用 Hugging Face Transformers 进行问答
使用 Hugging Face Transformers 进行抽象式文本摘要
结构化数据
时间序列
生成式深度学习
音频数据
强化学习
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Keras 快速教程
►
代码示例
/ 自然语言处理
自然语言处理
文本分类
★
V3
从零开始的文本分类
V3
使用主动学习进行评论分类
V3
使用 FNet 进行文本分类
V2
大规模多标签文本分类
V3
使用 Transformer 进行文本分类
V3
使用 Switch Transformer 进行文本分类
V2
使用决策森林和预训练词嵌入进行文本分类
V3
使用预训练词嵌入
V3
在 IMDB 数据集上使用双向 LSTM
V3
使用 KerasHub 和 tf.distribute 进行数据并行训练
机器翻译
V3
使用 KerasHub 进行英西翻译
★
V3
使用序列到序列 Transformer 进行英西翻译
V3
字符级循环序列到序列模型
蕴含预测
V2
多模态蕴含
命名实体识别
V3
使用 Transformer 进行命名实体识别
序列到序列
V2
使用 BERT 进行文本提取
V3
用于执行数字加法的序列到序列学习
文本相似度搜索
V3
使用 KerasHub 进行语义相似度计算
V3
使用 BERT 进行语义相似度计算
V3
使用 Siamese RoBERTa 网络进行句子嵌入
语言建模
V3
使用 BERT 进行端到端掩码语言建模
V3
使用 BART 进行抽象式文本摘要
V2
使用 Hugging Face Transformers 预训练 BERT
参数高效微调
V3
使用 LoRA 对 GPT-2 进行参数高效微调
其他
V2
使用迁移学习进行选择题任务
V2
使用 Hugging Face Transformers 进行问答
V2
使用 Hugging Face Transformers 进行抽象式文本摘要