toxicCommentsclassification/BiLSTMAttentionNetwork.py at master · AmritSatpathy/toxicCommentsclassification · GitHub
toxic comment classification using various model. Contribute to AmritSatpathy/toxicCommentsclassification development by creating an account on GitHub.
https://github.com/AmritSatpathy/toxicCommentsclassification/blob/master/BiLSTMAttentionNetwork.py
CNN-BiGRU-Attention/CNN-BiGRU-Attention.py at main · ccabc55555/CNN-BiGRU-Attention · GitHub
CNN-BiGRU-Attention模型. Contribute to ccabc55555/CNN-BiGRU-Attention development by creating an account on GitHub.
https://github.com/ccabc55555/CNN-BiGRU-Attention/blob/main/CNN-BiGRU-Attention.py
Deep-Learning-for-image-processing/Pytorch_classification/GoogleNet at main · Sirwenhao/Deep-Learning-for-image-processing · GitHub
Image Processing学习，学习教程：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing 视频对应：https://space.bilibili.com/18161609 不定时更新。 - Deep-Learning-for-image-processing/Pytorch_classification/GoogleNet at main · Sirwenhao/Deep-Learning-for-image-processing
https://github.com/Sirwenhao/Deep-Learning-for-image-processing/tree/main/Pytorch_classification/GoogleNet
基于卷积神经网络-双向门控循环单元(
CNN
-
BIGRU
)分类预测，多特征输入二分类及多分类模型(Matlab完整源码和数据）。
基于卷积神经网络-双向门控循环单元(
CNN
-
BIGRU
)分类预测，多特征输入二分类及多分类模型(Matlab完整源码和数据）。
运行环境Matlab2020及以上。
from tensorflow.
python
.keras.layers import Input, GRU, Dense, Concatenate, TimeDistributed, Bidirectional
from tensorflow.
python
.keras.models import Model
from layers.attention import AttentionLayer
def define_nmt(hidden_size, batch_size, en_timesteps, e
提出了一种基于 Attention 机制的卷积神经网络(convolutional
neural network，
CNN
)-GRU (gated recurrent unit)短期电力负荷
预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷
积层和池化层等组成的
CNN
架构，提取反映负荷复杂动态变
化的高维特征；将所提特征向量构造为时间序列形式作为
GRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入
Attention 机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予 GRU 隐含
1.
CNN
-B
iLST
M能够学习到局部特征和全局特征，并且可以自适应地提取特征，从而在处理序列数据时表现出色。
2. B
iLST
M的双向性质使得模型能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地抓住序列数据中的上下文信息。
3.
CNN
能够有效地处理输入数据的局部特征，对于一些局部模式的捕捉上表现出色。
1.
CNN
-B
iLST
M模型的参数较多，训练时间较长，需要更多的计算资源。
2. 对于长序列数据的处理，
CNN
-B
iLST
M表现不如一些专门设计用于处理长序列数据的模型。
3. 由于
CNN
-B
iLST
M的复杂性，其解释性较差，难以解释模型的预测结果。
CSDN-Ada助手:
出现错误 NotImplementedError(‘Please use HDF reader for matlab v7.3 files‘)
CSDN-Ada助手:
python中numpy 数组array[:,1]和array[:,0:4]的含义
CSDN-Ada助手:
