标签转换器 在 Pytorch 中实现 ，表格数据的注意力网络。 这种简单的架构与 GBDT 的性能相差无几。 安装 $ pip install tab-transformer-pytorch 用法 import torch from tab_transformer_pytorch import TabTransformer cont_mean_std = torch . randn ( 10 , 2 ) model = TabTransformer ( categories = ( 10 , 5 , 6 , 5 , 8 ), # tuple containing the number of unique values within each category num_continuous = 10 , # number of co

基于深度学习的方面情感分析是自然语言处理的热点之一。针对方面情感，提出基于方面情感分析的深度分层注意力网络模型。该模型通过区域卷积神经网络保留文本局部特征和不同句子时序关系，利用改进的分层长短期记忆网络（LSTM）获取句子内部和句子间的情感特征。其中，针对LSTM添加了特定方面信息，并设计了一个动态控制链，改进了传统的LSTM。在SemEval 2014的两个数据集和Twitter数据集上进行对比实验得出，相比传统模型，提出的模型的情感分类准确率提高了3%左右。

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�

图神经网络——图注意力网络（GAT）原始论文与源码

基于最大池化的图双注意力网络计算机研究及应用.docx

深度连接注意力网络（DCANet） 插图 图1. DCANet的示意图。 我们使用Grad-CAM可视化中间特征激活。 Vanilla SE-ResNet50在不同阶段的关注点发生了巨大变化。 相比之下，我们的DCA逐步增强了SE-ResNet50的递归调整焦点，并密切关注目标对象。 方法 图2.深度连接注意力网络概述。 我们将先前关注块中的转换模块的输出连接到当前关注块中的提取模块的输出。 在多个关注维度的上下文中，我们将关注沿着每个维度连接起来。 在这里，我们展示了一个具有两个注意维度的示例。 可以扩展到更大的尺寸。 执行 在此存储库中，所有模型都由实现。 我们在使用标准的数据扩充策略。 要复制我们的DCANet作品，请参考 。 训练有素的模型 :smiling_face_with_smiling_eyes: All trained models and training log files are submitted to an an

，，，，包军，方志伟和路汉青 介绍 我们提出了一种双重注意网络（DANet），可以根据自我注意机制将局部特征与其全局依赖项进行自适应集成。 而且，我们在三个具有挑战性的场景分割数据集（即Cityscapes，PASCAL Context和COCO Stuff-10k数据集）上实现了最新的分割性能。 城市景观测试设置结果 我们仅使用精细的注释数据来训练DANet-101，并将测试结果提交给官方评估服务器。 更新 2020/9 ：更新代码，该代码支持Pytorch 1.4.0或更高版本！ 2020/8：新的TNNLS版本DRANet在Cityscapes测试集上达到 （在2019年8月提交结果），这是仅使用精细注释数据集和Resnet-101的最新技术性能。 该代码将在发布。 2020/7：在MMSegmentation上支持 ，其中，在Netscapeval set上，DANet的单比

视觉问题回答的关系感知图注意力网络 该存储库是的。 该存储库基于@ hengyuan-hu的和@ Jin-Hwa Kim的，并受其启发。 我们衷心感谢您分享代码。 先决条件 您可能需要一台具有4个GPU（每个GPU具有16GB内存）的计算机，以及用于Python 3的PyTorch v1.0.1。 使用CUDA10.0和Python 3.7安装 。 安装 。 安装 。 如果您使用的是miniconda，则可以使用tools/environment.yml安装所有必备组件。 数据 我们的实现使用了的预训练功能，每个图像具有10-100个自适应功能。 除此之外，还有GloVe载体和Visual Genome问题答案对。 为了方便起见，以下脚本可帮助您下载预处理的数据。 source tools/download.sh 除了数据之外，此脚本还下载了一些预训练的模型。 最后，应按如下

pytorch-GAT Pytorch中图形注意力网络的实现技巧 参考 Veličković，Petar等。 “图形注意网络”。 arXiv预印本arXiv：1710.10903（2017）。