未验证 提交 2066b01a 编写于 作者: J JesseyXujin 提交者: GitHub

Update README.cn.md

上级 a0885397
...@@ -21,7 +21,7 @@ ...@@ -21,7 +21,7 @@
本章我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷,它在考虑词顺序的基础上把文本映射到低维度的语义空间,并且以端对端(end to end)的方式进行文本表示及分类,其性能相对于传统方法有显著的提升\[[1](#参考文献)\] 本章我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷,它在考虑词顺序的基础上把文本映射到低维度的语义空间,并且以端对端(end to end)的方式进行文本表示及分类,其性能相对于传统方法有显著的提升\[[1](#参考文献)\]
## 说明## ## 说明
1. 硬件环境要求: 1. 硬件环境要求:
本文可支持在CPU、GPU下运行 本文可支持在CPU、GPU下运行
2. Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本: 2. Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本:
......
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册