Enhancing Text Data Compression Efficiency through Natural Language Processing
SUBRAMANIYAN GANESH, VENKATA
2022/2023
File in questo prodotto:
| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
Thesis Venkata(288724) finalMS.pdf
File non disponibile
Descrizione: This thesis explores the application of Long Short-Term Memory (LSTM) networks in the context of character-level language modeling for data compression. By leveraging the capability of LSTMs to learn dependencies in sequential data, the research aims to c
Dimensione
881.17 kB
Formato
Adobe PDF
|
881.17 kB | Adobe PDF | Contatta l'autore |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Il download dei file è consentito soltanto per chi si collega da rete interna o da proxy.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
https://hdl.handle.net/20.500.12319/14495