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心电图分类 使用LSTM对几种不同心脏病中的ECG信号进行分类。 来自PTB诊断数据库的数据。

骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）

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用于命名实体识别（或序列标记）的LSTM-CRF模型 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。 该模型与的模型相同，只是我们没有BiLSTM之后的最后一个tanh层。 我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了SOTA性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的，通过对BERT进行微调来检查其他）。 公告内容 我们实现了模块，该模块允许O（log N）推断和回溯！ 通过微调BERT / Roberta **获得 模型 数据集 精确 记起 F1 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） CONLL-2003 91.69 92.05 91.87 Roberta-base + CRF（此仓库） 2003年 91.88 93.01 92.44 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） 笔记5 89.57 89.45

珍妮特 “遗忘门一文中仅 的Python 3.5 Tensorflow 1.4 开始上手 安装Tensorflow 1.4 跑步： pip install -r requirements.txt 添加和复制实验可以通过 python main.py --data add --name my_add_exp --log_every 20 --batch_size 50 --epochs 30 python main.py --data copy --name my_copy_exp --log_every 20 --batch_size 50 --epochs 30 在Tensorboard上查看结果 Tensorboard --logdir log 使用--cell参数设置单元格的类型，默认值为janet。 例如， python main.py --data copy --n

大三人工智能情感分类任务，其中包含CNN、LSTM、GRU、BiLSTM、BiGRU、TC-LSTM、TD-LSTM以及它们的注意力模型等pytorch版本代码，可以直接运行。里面还包括了情感分类任务的介绍以及实验报告的word版本。