本文是在自然语言处理上应用比较好的深度网络RNN,包含RNN的入门讲解、代码实现
2022-04-26 15:31:08 1.08MB RNN 深度学习 NLP 自然语言处理
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TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ,其中指出: 在NVIDIA GPU上,始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据,与TensorFlow的其他LSTM实现相比, CudnnLSTM实现了显着的加速(比LSTMBlockFused快约2倍,比BasicLSTM快约5倍)。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本: BasicLSTMCell , LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改, CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行,但是在解决了一些
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文本分类模型 在Pytorch中实现最新的文本分类模型 实施模型 fastText:fastText模型, TextCNN:提出的用于文本分类的CNN TextRNN:用于文本分类的双向LSTM网络 RCNN:在提出的的RCNN模型的实现 CharCNN: 提出的字符级CNN的实现 带有注意力的Seq2seq :,从注意实现seq2seq模型 变压器:提出的变压器模型的实现 要求 Python-3.5.0 熊猫0.23.4 Numpy-1.15.2 Spacy-2.0.13 Pytorch-0.4.1.post2 火炬文字-0.3.1 用法 将数据下载到“ data /”目录中或使
2022-03-28 10:27:15 12.48MB nlp deep-learning pytorch recurrent-neural-networks
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递归神经网络预测Google股票价格 我试图使用LSTM预测Google股票价格 长短期记忆(LSTM)单元(或块)是递归神经网络(RNN)层的构建单元。 由LSTM单元组成的RNN通常称为LSTM网络。 常见的LSTM单元由单元,输入门,输出门和忘记门组成。 该单元负责在任意时间间隔内“记住”值。 因此,LSTM中的“内存”一词。 就像多层(或前馈)神经网络中一样,这三个门中的每一个都可以被认为是“常规”人工神经元:也就是说,它们计算加权和的激活(使用激活函数)。 从直觉上讲,它们可以看作是通过LSTM连接的值流的调节器。 因此表示“门”。 这些门与单元之间存在连接。 更好的预测模型的结果是:
2022-03-19 15:06:49 690KB google prediction recurrent-neural-networks lstm
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论文笔记:Progressive Attention Guided Recurrent Network for Salient Object Detection-附件资源
2022-03-08 20:53:09 106B
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qtrader 资产组合管理的强化学习 为什么要进行强化学习? 学习最佳行动,而不是为市场建模。 由于其在线培训,因此可以适应市场的暂时变化。 优化长期(累积)回报,而不是瞬时收益。 设置 由于typing s,因此与Python 3兼容 苹果系统 source scripts/setup.sh 文献资料 : qtrader简介 :现有方法的动机,利弊 :相关资源清单 :硕士论文 :15分钟的项目演讲
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2022-02-25 21:12:03 2.89MB Recurrent Neural Networks deep
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2022-01-14 03:23:25 13KB recurrent neural networks
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引文 文章: : 如果您发现此存储库对您的研究有用,请引用此工作: Martinsson, J., Schliep, A., Eliasson, B. et al. J Healthc Inform Res (2019). https://doi.org/10.1007/s41666-019-00059-y 先决条件 该代码旨在在OhioT1DM数据集上运行。 因此,要使用它(例如,示例实验YAML配置)中的xml_path需要指向XML数据文件所在的磁盘上的路径。 例如,更改“ / home / ubuntu / ohio_data / OhioT1DM-training /”以指向包含ohio数据集XML文件的Ohiot1DM-training文件夹。 当然可以编写一个新的数据集模块,该模块将数据加载为所需格式并在其他数据上训练模型。 安装 $> chmod +x setup
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股票价格预测器:建立LSTM递归神经网络来预测股票市场价格
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