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TCN-with-attention:基于字符的时间卷积网络+注意层-源码
TCN关注 带有关注层的时间卷积网络 模型的概念主要类似于 。 但是在此模型中,注意力层位于卷积层的每个顶层。 并且注意大小与SNAIL不同。 结果 数据集:无需预处理的 关注:0.82 无注意:0.81 我对结果的看法 agnews上的大多数简单模型都显示出0.81的精度。 (在 ,“ 上进行了测试,并使用了基于单词的嵌入) 因此,基于字符的模型具有0.82的准确性似乎是值得的。
2021-09-14 19:21:06
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pytorch
tcn
tcn-attention
Python
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