MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

Attention机制基本原理，是自己在学习Attention机制中的理解。

Transformer部分的学习code，注意力机制。

Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zipPytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项

在pytorch环境搭建Attention_biLSTM模型，python版本3.7，实现NLP情感分类，内含测试数据，可直接运行

Attention is all you need论文阅读笔记

基于BiLSTM实现文本实体关系抽取任务——数据集.zip

MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。