Multi-scale self-guided attention for medical image segmentation.pdf

ChineseNRE 本项目使用 python 2.7 pytorch 0.4.0 中文实体关系抽取，对实体关系抽取不了解的可以先看。顺便求star～ 数据 中文实体关系抽取数据实在太难找了，data中是忘记在哪里找的人物关系数据集，一共11+1种关系，数据质量不太好，但也找不到其他的了。 （更新）中 ybNero 同学分享了一份数据集，大家可以去issues中查看~ 梅葆玥 梅兰芳 父母 坎坷经历梅葆玥之家庭合影1961年，梅兰芳先生病逝，葆玥、葆玖姐弟俩继承父亲的遗志，挑起了梅剧团的重担 数据格式为: 实体1 实体2 关系 句子。 虽然叫中文实体关系抽取，还是增加了一个英文数据集SemEval2010_task8，简单做了下数据处理，这是免费的公开数据集，其他的好像都要dollar了。。 训练 模型使用的是lstm+attention模型。特征使用词向量+位置向量。 训练前先运行dat

ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

斯坦福-李飞飞《Attention and Transformer》总结

Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification 论文代码 作者： Yequan Wang Minlie Huang Li Zhao Xiaoyan ZHu

使用attention机制实现和可视化一个自定义RNN层

概述 上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。 文本分类实战 整体构建 首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.fu

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

双重注意力网络：中科院自动化所提出新的自然场景图像分割框架（附源码）。本文提出了一个新的自然场景图像分割框架，以往的方法更为灵活、有效，在三个场景分割数据集Cityscapes、PASCAL Context 和 COCO Stuff上取得了当前最佳分割性能。

paper reading 论文阅读Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector