门控CNN 这是Keras的“门控线性单元”的实现。 要求 Keras 2.1.2 Tensorflow 1.0.0 其他可以在requirements.txt中看到 用法 主类是GatedConvBlock在py/gated_cnn.py 。 由于门控线性单元（GLU）中存在残留连接，因此conv的填充必须same 。 让我们举个例子。 from gated_cnn import GatedConvBlock model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size, padding='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu

门控SCNN 基于ICCV 2019论文 SCNN PyTorch门控SCNN的实现，。 要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 蒂姆 pip install timm OpenCV pip install opencv-python 城市景观 pip install cityscapesscripts 用法 火车模型 python train.py --epochs 175 --backbone_type resnet101 optional arguments: --data_path Data path for cityscapes dataset [default value is 'data'] --backbone_type

用于Tensorflow 2.0中语义分割的门控形状CNN 的 。 开始是我学习tensorflow==2.2.0一种方式。 在CityScapes上的表现 执行 吝啬的 路 人行道 建造 墙 栅栏 极 红绿灯 交通标志 植被 地形 天空 人 骑士 车 卡车 公共汽车 火车 摩托车 自行车 纸 80.8 98.3 86.3 93.3 55.8 64 70.8 75.9 83.1 93 65.1 95.2 85.3 67.9 96 80.8 91.2 83.3 69.6 80.4 这个回购 77.7 97.8 83.2 92.4 55.8 59.8 64.4 67.6 77.5 92.4 63 94.9 81.9 63 95 80.8 86 78.3 65.2 77.1 安装 项目使用语义版本控制Maj.Min.

Gated DualPathRNN译文.docx

PBAN-PyTorch 工作的实施。 要求 PyTorch> = 0.4.0 NumPy> = 1.13.3 Python 3.6 GloVe预先训练的单词向量： 下载预训练的单词向量。 将和到\glove\文件夹中。 数据集 基于的餐厅和笔记本电脑数据集。 餐厅数据集 极性 ＃积极的 ＃消极的 ＃中性的 火车 2164 807 637 测试 728 196 196 笔记本电脑数据集 极性 ＃积极的 ＃消极的 ＃中性的 火车 994 870 464 测试 341 128 169 用法 训练模型： python train.py --model_name pban --dataset restaurant 显示帮助消息并退出： python train.py -h 实施模型 LSTM 唐杜玉等。 “有效的LSTM，用于目标依赖的情感分类。” 2016

GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一个变体，GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单，是一种非常流行RNN 神经网络，它只有两个门了，分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。