轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnn、textcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention实现】英文长文本分类。 内含英文长文本数据加实现代码。 宝贵资源，缺积分了没办法

深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

行业分类-物理装置-一种基于物体区域注意力机制的视频问答方法.zip

使用 seq2seq 模型和基于注意力机制的 seq2seq 模型（AttSeq2Seq）模型两种方法，实现 MNIST 数据集分类

Matlab多层lstm代码使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别 我们已经使用caffe模式使用matlab脚本“ oneFileFeatures ...”从视频中提取了深层功能。 每个CSV文件代表一个视频的功能。 使用“ TrianTestSpit.m”将其拆分。 火车数据中的每个CSV都会合并在一起，以使用“ EachClassCSV”为每个班级创建一个CSV文件。 使用“ EachClassCSV”文件在训练数据上进行训练和验证拆分，它也为我们提供了标签。 使用“ oneHotLabeling”将其转换为热点。 最后，我们使用“ LSTM.py培训代码”，该代码包含简单的LSTM，多层LSTM和多层双向LSTM。 请引用以下论文 Ullah, A., Ahmad, J., Muhammad, K., Sajjad, M., & Baik, S. W. (2018). Action Recognition in Video Sequences using Deep Bi- Directional LSTM With CNN Features. IEEE A

在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。

Attention：注意力机制在Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 LSTM中的注意力机制 在本库中，我将注意力机制施加在LSTM的Step上，目的是注意输入进来的样本，每一个Step的重要程度。我们使用的样本数据如下： X = [[-21.03816538 1.4249185 ] [ 3.76040424 -12.83660875] [ 1. 1. ] [-10.17242648 5.37333323] [ 2.97058584 -9.31965078] [ 3.69295417 8.47650258] [ -6.91492102 11.00583167] [ -0.03511656 -

与传统的用多尺度特征融合捕捉上下文信息的网络不同，本文提出了DANet来整合局部与全局依赖。本文在空洞 FCN中采用了两种类型的注意力模块，分别在空间和通道两个维度对语义的相互依赖性进行建模。

中文比较关系的识别：基于注意力机制的深度学习模型.pdf

基于迁移学习和注意力机制的视频分类，刘昊鑫，刘同存，受到图像分类和机器翻译的研究成果的启发，本文将其成功的体系结构设计（例如卷积神经网络和注意力机制）引入视频分类。本文尝试