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Voz- SerenaTranquila y constante
PoppyAlegre y juguetona
ClaireClara y profesional
VivianNítida y expresiva
HazelDulce y relajante
MaxAnimado y alegre
VictorGrave y sereno
JamesElegante y confiable
SamSuave y juvenil
EllisNarrador cálido
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Elige abajo un libro o un artículo y se abrirá en el lector de arriba. La app SpeakCove tiene la colección completa: miles de libros gratuitos de dominio público y artículos científicos de arXiv, Semantic Scholar y OpenAlex. Más sobre la biblioteca →
IClásicos
Pride and PrejudiceJane Austen1813
Jane EyreCharlotte Brontë1847
Great ExpectationsCharles Dickens1861
Moby-DickHerman Melville1851
Wuthering HeightsEmily Brontë1847
Crime and PunishmentFyodor Dostoevsky1866
A Tale of Two CitiesCharles Dickens1859
The Great GatsbyF. Scott Fitzgerald1925
Anna KareninaLeo Tolstoy1878
IIAventura
IIIGótico y terror
IVArtículos de arXiv
- arXiv:1706.03762 · 2017Attention Is All You NeedVaswani et al.ResumenThe dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration.
- arXiv:1512.03385 · 2015Deep Residual Learning for Image RecognitionHe et al.ResumenDeeper neural networks are more difficult to train.
- arXiv:1412.6980 · 2014Adam: A Method for Stochastic OptimizationKingma and BaResumenWe introduce Adam, an algorithm for first-order gradient-based optimization of stochastic objective functions, based on adaptive estimates of lower-order moments.
- arXiv:2006.11239 · 2020Denoising Diffusion Probabilistic ModelsHo, Jain and AbbeelResumenWe present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics.
- arXiv:1406.2661 · 2014Generative Adversarial NetworksGoodfellow et al.ResumenWe propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G.
- arXiv:1810.04805 · 2018BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingDevlin et al.ResumenWe introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
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