Résumé des modèles d'apprentissage profond pour les systèmes de dialogue (Tiancheng Zhao LTI, CMU)
Lisez des résumés d'articles de recherche sur l'apprentissage profond pour les chatbots et les systèmes de dialogue.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentRésumé des modèles d'apprentissage profond pour les systèmes de dialogue (Tiancheng Zhao LTI, CMU)
NeuralDialogPapers compte 643 étoiles sur GitHub. Il a été forké 132 fois. Il est développé activement depuis 2016. Ses principaux thèmes sont : chatbot, deep-learning, language, neural-network.
Résumé des modèles d'apprentissage profond pour les systèmes de dialogue (Tiancheng Zhao LTI, CMU)
NeuralDialogPapers est un projet open source.
Oui. NeuralDialogPapers est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/snakeztc-neuraldialogpapers.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.