时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

双向长短时记忆（BiLSTM）进行需求预测,使用MATLABR2019b

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper 中文翻译版 有导航目录，看起来很方便

本地代码推荐BiLSTM+CRF（经调试效果佳）：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】 码源。链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/124801116?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124801116%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=nDIo1

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

人工智能-深度学习-注意力-基于attention的LSTM/Dense implemented by Keras X = Input Sequence of length n. H = LSTM(X); Note that here the LSTM has return_sequences = True, so H is a sequence of vectors of length n. s is the hidden state of the LSTM (h and c) h is a weighted sum over H: 加权和 h = sigma(j = 0 to n-1) alpha(j) * H(j) weight alpha[i, j] for each hj is computed as follows: H = [h1,h2,...,hn] M = tanh(H) alhpa = softmax(w.transpose * M) h# = tanh(h) y = softmax(W * h# + b) J(theta) = negative

1. Abstract 协同注意力机制在最近几年广泛用于 VQA 领域，以往的协同注意力多是先计算各模态的注意力分布信息，再建立不同模态间的相关性，这样忽略了模态内的相关性。本篇论文在 Self-Attention 机制的基础上，应用 Transformer 设计 MCA 模块，通过级联的方式搭建深层模块化网络 MCAN 2. Model 2.1 MCA Self-Attention (SA) 用于发掘模块内的关系，Guided-Attention (GA) 用于发掘模块间的关联，模块的设计遵循 Transformer 一文中的 scaled dot-product attention 模块

分层注意网络 我对“ ”的实现（Yang等，2016） Yelp的数据可从下载（与Yang的论文中使用的数据集相同） 下载链接： : 将数据放在名为“ data / yelp_YEAR /”的目录中（其中“ YEAR”为年份） 运行“ yelp-preprocess.ipynb”以预处理数据。 格式变为“标签\ t \ t句子1 \ t句子2 ...”。 然后运行“ word2vec.ipynb”以从训练集中训练word2vec模型。 运行“ HAN.ipynb”以训练模型。 运行“ case_study.ipynb”以运行验证集中的一些示例的可视化，包括注意力向量（句子级别和单词级别）和预测结果。 现在，我们在yelp2013测试仪上获得了约65％的准确度。 对超参数进行微调后，它可能会更好。 我们使用的超参数 时代 批量大小 GRU单位 word2vec大小 优化器 学

回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上。