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CNN-LSTM-ATT论文评分模型 这是用于自动作文评分的纸质基于注意力的循环卷积神经网络的Pytorch实现。 [ ] 版本 我们的版本是： Python 3.6 PyTorch 1.8.0 训练 python train.py --oov嵌入--embeddding手套--embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data / fold_ --prompt_id 1 请注意，您应该下载Gloves.6B.50d.txt。

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眼底图像分类糖尿病视网膜病变深度学习-自有数据，短/跳过连接网络 如有任何疑问，WhatsApp-+91 9994444414

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

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带连续卷积的拉格朗日流体模拟 该存储库包含我们ICLR 2020论文的代码。 我们展示了如何使用连续卷积将基于粒子的流体模拟网络训练为CNN。 该代码使您可以生成数据，训练自己的模型或仅运行预训练的模型。 如果您认为此代码有用，请引用我们的论文 ： @inproceedings{Ummenhofer2020Lagrangian, title = {Lagrangian Fluid Simulation with Continuous Convolutions}, author = {Benjamin Ummenhofer and Lukas Prantl and Nils Thuerey and Vladlen Koltun}, booktitle = {International Conference on Learni

BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱 Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。 所需文件 data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。 任务 - 可以从 [1] 下载。 为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。 我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。 如果您使用我们的

有关完整说明，请参阅 README.md 文件。 这是使用 3D 修正 Fisher Vectors 训练点云分类网络的 MATLAB 代码。 这项工作在西班牙马德里的 IROS 2018 上展出，并发表在机器人和自动化快报。 现代机器人系统通常配备直接 3D 数据采集设备，例如 LiDAR，可提供丰富的周围环境 3D 点云表示。 这种表示通常用于避障和映射。 在这里，我们提出了一种将点云用于另一个关键机器人能力的新方法，即对环境的语义理解（即对象分类）。 卷积神经网络 (CNN) 在 2D 图像中的对象分类方面表现非常出色，但不容易扩展到 3D 点云分析。 由于点云的不规则格式和不同数量的点，这并不简单。 将点云数据转换为3D体素网格的常见解决方案需要解决严重的精度与内存大小的权衡问题。 在本文中，我们提出了一种新颖、直观可解释的 3D 点云表示，称为 3D Modified Fi

从零开始使用CNN进行性别识别 我们使用CNN来预测30位说话者（15位男性和15位女性）中的性别，我们从头开始设计CNN，而无需使用任何tensorflow或keras库，并且在对模型从未听过的说话者性别进行分类时获得了93.47％的准确性。 问题是学习如何处理音频数据并建立模型以对声音进行分类。 我们做了很多研究，以了解如何解决该问题以及许多人如何解决该问题。 在这种方法中，我们将音频片段转换为图片（梅尔频谱图），并使用这些图片来训练卷积神经网络模型（CNN）。