代码示例
计算机视觉 自然语言处理 从头开始文本分类 使用主动学习进行评论分类 使用 KerasHub 进行 FNet 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 使用决策树和预训练嵌入进行文本分类 使用预训练词嵌入 IMDB 上的双向 LSTM 使用 KerasHub 和 tf.distribute 进行数据并行训练 使用 KerasHub 进行英译西 使用 Transformer 进行英译西 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 用于数字加法的序列到序列学习 使用 KerasHub 进行语义相似度分析 使用 BERT 进行语义相似度分析 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 进行抽象文本摘要 使用 LoRA 对 GPT-2 进行参数高效微调 迁移学习的多项选择任务 结构化数据 时间序列 生成式深度学习 音频数据 强化学习 图数据 快速 Keras 技巧