ছেড়ে সামগ্রীতে যান
টুইটার পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে আপনি আমাদের কুকিজ ব্যবহারএ সম্মতি জানাচ্ছেন৷ আমরা এবং আমাদের পার্টনাররা বিশ্বব্যাপী কাজ করি এবং অ্যানালিটিক্স, ব্যক্তিগতকরণ এবং বিজ্ঞাপন সমেত বিভিন্ন কারণে কুকি ব্যবহার করি৷
  • হোম হোম হোম, বর্তমান পৃষ্ঠা।
  • সম্বন্ধে

সংরক্ষিত অনুসন্ধানসমূহ

  • সরান
  • এই কথা-বার্তাতে
    যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @
প্রস্তাবিত ব্যবহারকারীগণ
  • যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @
  • যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @
  • ভাষা : বাংলা.
    • मराठी
    • हिन्दी
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Hrvatski
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Ελληνικά
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • একটি অ্যাকাউন্ট আছে? লগ ইন
    একটি অ্যাকাউন্ট আছে?
    · পাসওয়ার্ড ভুলে গেছেন?

    টুইটার-এ নতুন ?
    নিবন্ধন করুন
lmthang-এর প্রোফাইল
Thang Luong
Thang Luong
Thang Luong
@lmthang

Tweets

Thang Luong

@lmthang

Research Scientist on the Google Brain team, interested in deep language learning. PhD grad from StanfordNLP, previously worked on neural machine translation.

United States
thangluong.com
যোগদান করেছেন ডিসেম্বর ২০০৮

Tweets

  • © 2018 টুইটার
  • সম্বন্ধে
  • সাহায্য কেন্দ্র
  • শর্তাবলী
  • গোপনীয়তা নীতি
  • কুকিগুলো
  • বিজ্ঞপ্তি তথ্য
খারিজ
পূর্ববর্তী
পরবর্তী

একজন ব্যক্তির প্রোফাইলে যান

সংরক্ষিত অনুসন্ধানসমূহ

  • সরান
  • এই কথা-বার্তাতে
    যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @
প্রস্তাবিত ব্যবহারকারীগণ
  • যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @
  • যাচাইকৃত অ্যাকাউন্টসুরক্ষিত টুইটসমূহ @

এই টুইটটির প্রচার করুন

ব্লক করুন

  • একটি অবস্থান সহ টুইট করুন

    আপনি আপনার টুইটগুলিতে ওয়েব থেকে এবং তৃতীয়-পক্ষ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে অবস্থান তথ্য যেমন শহর বা সুনির্দিষ্ট অবস্থান যোগ করতে পারবেন। আপনার কাছে আপনার টুইটের অবস্থান ইতিহাস মোছার বিকল্প থাকবে। আরও জানুন

    আপনার তালিকাসমূহ

    একটি নতুন তালিকা তৈরি করুন


    100 অক্ষরের কম, ঐচ্ছিক

    গোপনীয়তা

    লিঙ্কটিকে টুইটে অনুলিপি করুন

    এই টুইট স্থাপিত কর

    Embed this Video

    নীচের কোডটি অনুলিপি করে আপনার ওয়েবসাইটে এই টুইটটি যোগ করুন। আরও জানুন

    নীচের কোডটি অনুলিপি করে আপনার ওয়েবসাইটে এই ভিডিওটি যোগ করুন। আরও জানুন

    হুম, সার্ভারে পৌঁছনোর একটি সমস্যা ছিল।

    আপনার ওয়েবসাইটে বা অ্যাপে টুইটার সামগ্রী এম্বেড করে আপনি টুইটার ডেভেলপার চুক্তি এবং ডেভেলপার নীতি-এর সাথে সম্মত হচ্ছেন।

    প্রাকদর্শন

    আপনি কেন এই বিজ্ঞাপন দেখছেন

    টুইটারে লগইন করুন

    · পাসওয়ার্ড ভুলে গেছেন?
    কোনও অ্যাকাউন্ট নেই? নিবন্ধন করুন »

    টুইটারে নিবন্ধন করুন

    টুইটারে নেই? নিবন্ধন করুন, আপনির পছন্দের বিষয়গুলির সাথে যুক্ত হন, এবং তাদের বিষয়ে হালনাগাদ পান।

    নিবন্ধন করুন
    একটি অ্যাকাউন্ট আছে? লগ ইন »

    দুটি উপায় (প্রেরণ এবং গ্রহণ) শর্ট কোড:

    দেশ কোড গ্রাহকদের জন্য
    মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র 40404 (যে কোন)
    কানাডা 21212 (যে কোন)
    যুক্তরাজ্য 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    ব্রাজিল 40404 Nextel, TIM
    হাইতি 40404 Digicel, Voila
    আয়ারল্যান্ড 51210 Vodafone, O2
    ভারত 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    ইন্দোনেশিয়া 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    ইতালি 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » অন্য দেশসমুহের এসএসএস সংক্ষিপ্ত কোড দেখুন

    নিশ্চিতকরণ

     

    হোমে স্বাগতম!

    আপনার কাছে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি সম্পর্কে তাত্ক্ষণিক আপডেট পেয়ে সময়রেখাতে আপনি সবচেয়ে বেশী সময় কাটান।

    আপনার জন্য টুইটগুলি কাজ করছে না?

    প্রোফাইল ছবির উপরে যান এবং কোনো অ্যাকাউন্টকে করা অনুসরণ বাতিল করতে অনুসরণ করছি বোতামটি ক্লিক করুন।

    অল্প কথায় অনেক কিছু বলুন

    আপনি যখন পছন্দের কোনো টুইট দেখেন তখন হৃদয়টি আলতো চাপুন — এতে যে ব্যক্তি সেটি লিখেছেন তিনি জানবেন যে আপনি ভালোবাসা শেয়ার করেছেন।

    শব্দ ছড়িয়ে দিন

    আপনার অনুসরণকারীদের সাথে কারোর টুইট শেয়ার করে নেওয়ার সবচেয়ে দ্রুত উপায় হল পুনঃটুইট। অবিলম্বে তা পাঠাতে আইকনটি আলতো চাপুন।

    কথোপকথনে যোগ দিন

    জবাব দিয়ে যেকোনো টুইট সম্পর্কে আপনার মতামত যোগ করুন। আপনার আবেগের কোনো প্রসঙ্গ খুঁজুন ও সরাসরি তাতে চলে যান।

    সাম্প্রতিক জানুন

    লোকেরা এখন কী নিয়ে কথা বলছে তাতে তাত্ক্ষণিক অন্তর্দৃষ্টি পান।

    আপনার ভালোবাসার জিনিস আরও পান

    আপনার আগ্রহের প্রসঙ্গ সম্পর্কে তাত্ক্ষণিক আপডেটগুলি পেতে আরও অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করুন।

    কী ঘটছে দেখুন

    অবিলম্বে যেকোনো প্রসঙ্গ সম্পর্কে সাম্প্রতিক কথোপকথনগুলি দেখুন।

    কখনও কোনো মুহূর্ত মিস করবেন না

    সেরা কাহিনীগুলি প্রকাশিত হলে তা অবিলম্বে পান।

    1. Thang Luong‏ @lmthang ২৫ এপ্রিল

      Happy to announce our QANet models, #1 on @stanfordnlp question answering dataset (SQuAD). 3 ideas: deep & fast arch (130+ layers), data augmentation, transfer learning. Joint work /w @AdamsYu @dmdohan @oahziur, Quoc Le, et al. See our #ICLR2018 paper https://openreview.net/pdf?id=B14TlG-RW …pic.twitter.com/wSdKHp4nCt

      ৩ replies ১২২ টি পুনঃটুইট ৩৯৫টি পছন্দ
      এই থ্রেডটি দেখান
      Thang Luong‏ @lmthang ২৫ এপ্রিল

      Our QANet architecture is the deepest NLP model ever built in the literature (I believe; previous models < 30 layers). By designing a homogenous architecture for encoders of fast layers, we can stack 130+ layers.pic.twitter.com/Jz4FjTj8Go

      ২:৫৫ PM - ২৫ এপ্রিল, ২০১৮
      • ২৭টি পুনঃ টুইট
      • ১০৩টি পছন্দ
      • Alex Lee Paul Tomkinson akim-kurai manhquan Semih Yagcioglu Tom Le Paine Vašek Ostrožlík Tej Luis Armendariz
      ৩ replies ২৭ টি পুনঃটুইট ১০৩টি পছন্দ
        1. নতুন কথা-বার্তা
        2. Thang Luong‏ @lmthang ২৫ এপ্রিল

          "Translation models naturally make your text datasets bigger" is also one of the key ideas hidden in our paper :) Data augmentation (DA) is popular in speech and vision, but not NLP. Here, we show how DA can help an NLP task.pic.twitter.com/jNJje7nAyN

          ২ replies ১৫ টি পুনঃটুইট ৪৮টি পছন্দ
          এই থ্রেডটি দেখান
        3. Thang Luong‏ @lmthang ২৬ এপ্রিল

          QANet is also #1 on DAWNBench for fast training time, barring some mismatches on frameworks and hardware. Results courtesy of @dmdohan. https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#squad …pic.twitter.com/8OJaNK2nc2

          ০ reply ১ টি পুনঃটুইট ১১টি পছন্দ
          এই থ্রেডটি দেখান
        4. কথা-বার্তা শেষ
        1. Jaydeep Ranpariya‏ @JDRanpariya ৪ মে
          @lmthang-কে উত্তর দিচ্ছেন

          How can one easily understands your QANet???

          ০ reply ০ টি পুনঃটুইট ১টি পছন্দ
          ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়
          পূর্বাবস্থায়
        1. Hemant Devarapalli‏ @daemon92 ২৫ এপ্রিল
          @lmthang-কে উত্তর দিচ্ছেন

          I've seen more and more papers move away from RNNs back to convolutions for sequence tasks. Apart from obvious F1 score improvements, I'm surprised at the speedup compared to RNN. I've known RNNs are expensive, but to think such a deep convolution is still faster makes me think!

          ০ reply ০ টি পুনঃটুইট ১টি পছন্দ
          ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়
          পূর্বাবস্থায়

      লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।

      টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।

        বিজ্ঞাপিত টুইট

        false

        • © 2018 টুইটার
        • সম্বন্ধে
        • সাহায্য কেন্দ্র
        • শর্তাবলী
        • গোপনীয়তা নীতি
        • কুকিগুলো
        • বিজ্ঞপ্তি তথ্য