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凯拉斯·伯特 [| ] 实现。 可以加载官方的预训练模型以进行特征提取和预测。 安装 pip install keras-bert 用法 使用热身 下载预先训练的检查点 提取功能 外部链接 Kashgari是可用于文本标签和文本分类的生产就绪NLP转移学习框架 凯拉斯·阿尔伯特 加载官方预训练模型 在特征提取演示中，您应该能够获得与官方模型chinese_L-12_H-768_A-12相同的提取结果。 并且在预测演示中，可以预测句子中丢失的单词。 在TPU上运行 提取演示演示了如何转换为在TPU上运行的模型。 分类演示显示了如何将模型应用于简单的分类任务。 分词器 Tokenizer类用于拆分文本并生成索引： from keras_bert import Tokenizer token_dict = { '[CLS]' : 0 , '[SEP]' : 1

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介绍 这是PyTorch中Kim的论文的实现。 Kim在Theano中对该模型的实现： ： Denny Britz在Tensorflow中有一个实现： : 亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）在Keras的执行； 要求 Python3 火炬> 0.1 火炬文本> 0.1 麻木 结果 我只是尝试了两个数据集，即MR和SST。 数据集 班级人数 最佳结果 金的论文结果 先生 2个 77.5％（CNN-rand-static） 76.1％（CNN-rand-nostatic） SST 5 37.2％（CNN-rand-static） 45.0％（CNN-rand-nostatic） 我没有为SST认真调整超参数。 用法 ./main.py -h 或者 python3 main.py -h 你会得到： CNN text classificer o

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河流水质实时评价技术对当前河流水资源管理和保护具有重要意义。本文以淮河水质为例，利用粒子群优化的极限学习机（Particle Swarm Optimization-Extreme Learning Machine，PSO-ELM）分类算法对淮河水质进行类别判定。在极限学习机（ELM）分类算法中随机给定输入权值矩阵和隐含层偏置，需要较多的隐含层节点才能达到所需的精度要求，隐含层节点过多易于出现过拟合现象并增加算法的计算量。本文利用粒子群算法(PSO)优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏置，计算输出权值矩阵，以减少隐含层节点。通过对比PSO-ELM、ELM这两种算法发现，PSO-ELM算法以较少的隐含层节点可获得更高的精度，降低了对实验样本的需求量，提高了模型的拟合能力。实验结果表明，PSO-ELM对于水质类别判定具有一定的可行性和有效性。

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数据融合matlab代码“主动意见动态模型：投票结果与团体意见之间的差距”的代码 所有.m文件都可以在版本高于R2014a的MatLab中运行； “ data_generation_and_probability_test.mlx”至少请求MatLab R2016a的版本。 netlogo文件是该模型的可视化文件，其详细信息与MatLab代码略有不同。 您可以使用本地软件或在NetLogo Web上下载并运行它。 引文 该论文已经发表在同行评议的期刊《信息融合》上。 请引用为： 焦一如，李永利。 （2021年）。 积极的意见动态模型：投票结果与团体意见之间的差距。 信息融合，65，128-146。 土井： 抽象的 最初是为了模拟舆论的演变而开发的，舆论动力学模型也已成功地应用于市场价格和广告。 但是，在这些模型中，由位置或社会关系引发的被动交互不足以表征有目的的行为，例如画布或贸易，而这些行为是由特定的内在原因驱动的。 在这里，我们提出了一个主动模型，其中人们倾向于与更可能是盟友的人进行交流，并且游戏从理论上决定是否进行互动。 该模型的仿真突出了意见演变的宏观发展，显示了人们的投票结果

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