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基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络，基于Chandler Zuo的。 我已经将代码扩展为适用于多元时间序列，并添加了一些预处理功能，但是鉴于我基本上是从他的帖子中复制代码，因此版权可能归他所有。 最近使用PyTorch JIT的分支称为jit 。 有一个不同的，但是据我所知，它只是单变量。

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深度学习中attention注意力机制

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Keras图注意力网络 已淘汰 GAT的此实现不再得到积极维护，可能无法与Tensorflow和Keras的现代版本一起使用。 查看及其，以了解的Tensorflow / Keras实现。 这是Veličković等人的图注意力网络（GAT）模型的Keras实现。 （2017， ）。 致谢 我与本文的作者没有任何隶属关系，出于非商业原因，我正在实施此代码。 作者发布了他们的，因此请检查一下以确保可以按预期工作。 它们的实现与我的实现略有不同，因此可能需要牢记。 如果您使用以下任何代码进行研究，则应引用该论文： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Ca

基于BERT的中文阅读理解多步注意力网络，周志善，闫丹凤，阅读理解是当前自然语言理解中一个重要的任务,它可以很好的衡量一个自然语言处理模型的能力。为了促进阅读理解任务的发展,有很多�

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