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

基于 ML 的 COVID-19 下社交媒体用户注意力分析。|| 基于机器学习的COVID-19疫情背景下，分阶段的微博数据文本情感分析，先爬取，再用消息、情感词典和多维情感分析，并可视化

注意视觉化 缩放的点产品注意力可视化（单头）（如） b后面的值为-1，a后面的值为1； 目标是找到使用定点积乘以得到输出1（目标）的路由。 子图： 第一个子图显示了对每个参数a（值：1）和b（值：-1）进行了多少处理。 第二个子图显示了与a，b和查询（嵌入）相对应的键向量。 最后的子图显示了输出和目标线。

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

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。

Pytorch-seq2seq-光束搜索 带有注意力和贪婪搜索/波束搜索的Seq2Seq模型，用于在PyTorch中进行神经机器翻译。 此实现着重于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码以提高可读性 充分利用批处理和GPU。 解码方法贪婪搜索 解码方法波束搜索 此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分。 Seq2Seq型号说明 seq2seq的主要结构采用 编码器：双向GRU 解码器：具有注意机制的GRU 注意力 解码方式 贪婪的搜索 光束搜索 要求 CUDA Python 3.6 PyTorch 1.4 火炬文本 空间 麻木 智慧（可选） 通过这样做下载令牌生成器： python -m spacy download de python -m spacy download en 去做 添加日志 更改为支持gpu和cpu，目前是基于gpu的代码实现

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