This repository contains machine learning models implemented in TensorFlow. The models are maintained by their respective authors. To propose a model for inclusion, please submit a pull request.

Quoc Le b905b41285 add a readme před 9 roky
.github dc7791d01c Create ISSUE_TEMPLATE.md (#124) před 9 roky
autoencoder a472ac9525 merged changes from #25 před 9 roky
compression b181b9885c Update README with results for comparison. před 9 roky
differential_privacy a66b9e13c9 added semi-supervised training of the student using improved-gan (#655) před 9 roky
im2txt 0cba7a4b5d Remove comment that TensorFlow must be built from source. před 9 roky
inception bf51d43420 fix module object has no attribute NodeDef for tensorflow 0.11 (#572) před 9 roky
lm_1b fdc4ce37a4 Fix README před 9 roky
namignizer 76f567df5f add the namignizer model (#147) před 9 roky
neural_gpu a803bf4171 Add to neural_gpu documentation. před 9 roky
neural_programmer b905b41285 add a readme před 9 roky
resnet d93ffd0b69 Allow softplacement for ResNet před 9 roky
slim ea207d8a4d Updating README.md před 9 roky
street f42469ef90 Updated download instructions to match reality před 9 roky
swivel f3144eb061 Add sys.stdout.flush() před 9 roky
syntaxnet 5eff490de4 Fix POS tagging score of Ling et al.(2005) před 9 roky
textsum 5e875226bc Explicitly set state_is_tuple=False. před 9 roky
transformer d816971032 Use tf.softmax_cross_entropy_with_logits to calculate loss (#181) před 9 roky
video_prediction d67ea24901 video prediction model code před 9 roky
.gitignore 3e6caf5ff0 Add a .gitignore file. (#164) před 9 roky
.gitmodules 32ab5a58dd Adding SyntaxNet to tensorflow/models (#63) před 9 roky
AUTHORS 41c52d60fe Spatial Transformer model před 9 roky
CONTRIBUTING.md d84df16bc3 fixed contribution guidelines před 10 roky
LICENSE 7c41e653dc Update LICENSE před 9 roky
README.md 3581d5f244 My message před 9 roky
WORKSPACE ac0829fa2b Consolidate privacy/ and differential_privacy/. před 9 roky

README.md

Implementation of the Neural Programmer model described in https://openreview.net/pdf?id=ry2YOrcge

Download the data from http://www-nlp.stanford.edu/software/sempre/wikitable/ Change the data_dir FLAG to the location of the data

Training: python neural_programmer.py

The models are written to FLAGS.output_dir

Testing: python neural_programmer.py --evaluator_job=True

The models are loaded from FLAGS.output_dir. The evaluation is done on development data.

Maintained by Arvind Neelakantan (arvind2505)