Bi-lstm 第2页

base_network

vocabword2vecdimhidden_size:(int)hiddensizeinBi-LSTMnum_layers:(int)num_layersinBi-LSTMbi:(boolean)Bi-direction"""初始化Bi-LSTM

big_matster·2022-12-04 07:33

【论文阅读】Code Search and Code Representation

论文代码表示模型下游任务DeepCodeSearch（，Description）Bi-LSTM和MLP代码搜索Code2VecASTpathAttention方法名预测Code2SeqASTpat

Yukimini·2022-12-02 23:30

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）

在开始之前，首先区分下均命名为RNN，新手很容易混淆的两大神经网络：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和递归神经网络（RecurssionNeuralNetwork，RNN）。递归神经网络（RNN）是空间上的展开，处理的是树状结构的信息，模型结构如下：循环神经网络（RNN）是时间上的展开，擅长处理以时间序列数据作为输入的预测问题,其原因在于RNN的网络结构可以处理

Xxsdn1的宝·2022-12-02 14:23

LSTM与Bi-LSTM实现时间序列预测（Matlab）

目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建：3.LSTM结构介绍：4.Bi-LSTM结构介绍：5.程序运行结果：6.Matlab代码实现：摘要：本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能

电力系统建模与分析技术·2022-12-01 12:52

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建3.LSTM4.Bi-LSTM5.程序运行结果：6.代码展示摘要：本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入

荔枝科研社·2022-12-01 12:09

NLP之基于Bi-LSTM和注意力机制的文本情感分类

Bi-LSTM(Attention)文章目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1文本分类和预测(翻译)1.2注意力模型1.2.1Attention模型1.2.2Bi-LSTM(Attention

Cheng_0829·2022-11-28 08:46

基于pytorch使用BI-LSTM模型做中文文本分类

基于pytorch使用BI-LSTM模型做中文文本分类主要涉及使用pandas从csv文件读取文本数据，将dataframe格式数据转为torchiteration输出模型训练和预测。

lei729533667·2022-11-27 22:35

论文阅读：基于CNN和Bi_LSTM的船舶航迹预测

混合深度学习是指基于卷积神经网络（CNN）+双向长短时记忆网络（Bi-LSTM

志远1997·2022-11-24 01:49

pytorch框架实现BI-LSTM模型进行情感分类

总述本文的目标是针对一个句子，给出其情感二分类，正向/负向。代码存放地址：https://github.com/stay-leave/BI-LSTM-sentiment-classify输入数据集格式：标签为1代表正向，0代表负向。txt版本（即训练集、测试集不在一个文件内），这里我用的是百度千言数据集：xls版本（即训练集、测试集在一个文件内）：输出数据示例：接下来对整个流程作梳理。数据处理目标

灵海之森·2022-11-23 14:38

论文学习——基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

文章目录1摘要2结论3引言3.1组合预测3.2总结4加权灰色关联投影算法的理论介绍5双向LSTM6在Bi-LSTM中引入注意力机制7XGBoost电力负荷预测模型8Attention-Bi-LSTM+XGBoost

谜底是你_·2022-11-22 22:09

Utilizing Transformer Representations Efficiently

ContentsIntroductionDifferentPoolingStrategiesPoolerOutputLastHiddenStateOutputHiddenStatesOutputMore...ReferencesIntroduction在用预训练模型微调时，我们比较习惯于直接用Transformer最后一层的输出经过FC/Bi-LSTM

连理o·2022-11-21 09:53

【PyTorch】10 文本篇更多代码——BOW、N-Gram、CBOW、LSTM、BI-LSTM CRF

示例1.基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器完整代码结果2.词嵌入：编码形式的词汇语义2.1N-Gram语言模型完整代码结果2.2计算连续词袋模型(CBOW)的词向量完整代码结果3.序列模型和长短句记忆（LSTM）模型完整代码结果4.高级：制定动态决策和BI-LSTMCRF代码结果小结1.基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器原教程网站模型将会把BOW表示映射成标签上的对数概率。我们

Yang SiCheng·2022-11-20 19:30

【DeepDTA+分子对接发现SARS-CoV-2药物】

1.数据集datasetKIBA：2111药物，229蛋白，118254对相互作用与DeepDTA相同的数据集2.输入表示由于用Bi-LSTM学习药物的表示，所以用一个结束符endtoken去表示SMILES

VictoryZhou_·2022-11-20 03:31

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出

MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出BiLSTM介绍BiLSTM回归参数设置方法学习单元设定单层BiLSTM多层BiLSTMBiLSTM程序参考资料致谢BiLSTM介绍所谓的Bi-LSTM

机器学习之心·2022-11-18 23:51

文本分类实战—— Bi-LSTM模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

SeaSky_Steven·2022-11-17 17:16

NER系列之《各类NER经典模型: HMM, Bi-LSTM, CRF, BERT, NEZHA, GlobalPointer》代码实现

项目仓库地址：https://github.com/XFR1998/NER-Model也欢迎各位帮项目仓库点个星星⭐⭐（每多10颗星，更新一个经典新模型）记录经典NER模型，目前仓库包含如下模型代码：【以下模型已在一些NER相关竞赛中测试过，没有错误，可以使用】⭐1.HMM⭐2.Bi-LSTM+CRF⭐3.BERT+CRF⭐4.BERT+GlobalPointer⭐5.NEZHA+CRF⭐6.NE

#苦行僧·2022-11-04 06:08

时序预测 | MATLAB实现基于Adam算法优化BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测

双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于Adam算法优化BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测效果一览基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料效果一览基本介绍所谓的Bi-LSTM

机器学习之心·2022-10-26 17:09

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)时间序列预测

时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BiLSTM时间序列预测BiLSTM介绍BiLSTM实现单层BiLSTM设计多层BiLSTM设计BiLSTM程序设计案例1设计案例2参考资料致谢BiLSTM介绍所谓的Bi-LSTM

机器学习之心·2022-10-26 17:39

文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

weixin_30633405·2022-10-24 07:19

深度学习-RNN LSTM BI-LSTM

RNN循环神经网络RNN主要处理有时序关系的变长序列问题。每个神经元在每一时刻都一个特殊的hidden状态h(t)，由当前节点的输入I(t)和上一时刻t-1隐藏状态h(t-1)加权求和后经过一个非线性激活函数得到，具体表示成公式如下：每个神经元t时刻隐状态参数Whh决定了当前神经元以多少比例接受之前所有时刻[0,t-1]的输入信息阻碍RNN发展的两个严重问题是：梯度爆炸和梯度消失、RNN的对隐状态

陈塬升·2022-10-24 07:06

文本分类实战—— Bi-LSTM + Attention模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

SeaSky_Steven·2022-10-24 07:06

归一化与反归一化在Bi-LSTM多特征时序预测中应用（附实操代码）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、Bi-LSTM是什么？二、为什么要归一化和反归一化？

weixin_50025625·2022-10-24 07:04

BI-LSTM,BILSTM-CRF,Lattice-LSTM基本原理以及在NER中的应用

BI-LSTM,BILSTM-CRF,Lattice-LSTM基本原理以及在NER中的应用连大赵露思目录：①BI-LSTM，BILSTM-CRF，Lattice-LSTM的基本原理②BI-LSTM，BILSTM-CRF

来份芒果布丁·2022-10-13 07:02

基于 Bi-LSTM 和迁移学习的多元汇率预测研究学习记录

彭祥.·2022-10-05 07:40

使用BERT + Bi-LSTM + CRF 实现命名实体识别

文章目录1.前言2.数据预处理2.1本地查看数据转换后的结果3.构建数据集4.数据集分割5.模型架构5.1模型初始化5.2前向传播过程6.模型训练6.1训练一个epoch6.2训练所有epoch6.3evaluate函数7.整体训练过程1.前言本文主要分析本次实验的代码，讲解主要流程和代码含义，并不关注参数的选择和模型的选择后续可能还会更新model的原理如果有问题，欢迎评论或私聊讨论若分析过程出

长命百岁️·2022-07-12 07:12

NLP 前置知识3 —— 预训练模型

在大规模数据集上学习尽可能好的通用表示Fine-tuning:利用学习好的通用表示初始化下游任务网络加速收敛减少任务相关监督数据的需求二.预训练模型发展总概来源：百度NLP三.预训练模型简介1.ELMoPre-training:（1）Bi-LSTM

温酒ss·2022-07-09 07:14

BilSTM 实体识别_NLP实战-中文命名实体识别

前言：本文章将通过pytorch作为主要工具实现不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF）来解决中文命名实体识别问题，文章不会涉及过多的数学推导，但会从直观上简单解释模型的原理

weixin_39699163·2022-06-23 07:57

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建3.LSTM4.Bi-LSTM5.程序运行结果：6.代码展示摘要：本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入

电力系统代码·2022-06-22 07:16

BiLSTM-CRF Models for Sequence Tagging（翻译）

这些模型包括LSTM网络，BI-LSTM网络，带有条件随机场（CRF）层的LSTM网络（LSTM-CRF），以及带有CRF层的BI-LSTM网络（BI-LSTM-CRF）。

长风几厘米·2022-02-19 04:23

pytorch之BI-LSTM CRF（六）

是标签序列，x输入的单词序列2、分数计算由对数函数确定3、Bi-LSTMCRF中分数的确定在Bi-LSTMCRF中,定义了两种状态:emission和transition状态；i位置的emission状态来自Bi-LSTM

frostjsy·2022-02-07 07:49

Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch

Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention

orient2019·2022-02-07 07:13

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

20210607https://blog.csdn.net/u011828281/article/details/81171066前言：译者实测PyTorch代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于demo来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中

weixin_ry5219775·2022-02-07 07:40

基于pytorch构建双向LSTM（Bi-LSTM）文本情感分类实例

学长给的代码，感觉结构清晰，还是蛮不错的，想以后就照着这样的结构走好了，记录一下。首先配置环境matplotlib==3.4.2numpy==1.20.3pandas==1.3.0sklearn==0.0spacy==3.1.2torch==1.8.0TorchSnooper==0.8tqdm==4.61.0也不一定要完全一样，到时候哪里报错就改哪里就好了数据集https://download.c

Icy Hunter·2022-02-07 07:32

Pytorch 中 Bi-GRU / Bi-LSTM 的输出问题

在PyTorch中，GRU/LSTM模块的调用十分方便，以GRU为例，如下：importtorchfromtorch.nnimportLSTM,GRUfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnp#[batch_size,seq_len,input_feature_size]random_input=Variable(torch.FloatTen

双听·2021-06-21 20:11

“泰迪杯”挑战赛 - 利用双重注意力机制与Bi-LSTM 实现智能阅读系统

目录一、简介1.1挖掘意义1.2挖掘目标1.3挖掘流程二、预处理2.1分词2.2去停用词2.3word2vec三、对回答候选集评分3.1Bi-LSTM层3.1.1RNN和LSTM3.1.2Bi-LSTM3.2句嵌入层3.3注意力层3.4ATT-over-ATT层3.5注意力汇聚层3.6总结四、实验评估4.1实验平台4.2实验数据来源4.3实验评价指标4.4实验设置及结果分析4.4.1相关参数4.4

weixin_47922824·2021-04-14 18:32

【深度学习】PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

作者|FernandoLópez编译|VK来源|TowardsDataScience❝“写作没有规定。有时它来得容易而且完美；有时就像在岩石上钻孔，然后用炸药把它炸开一样。”—欧内斯特·海明威❞本文的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。博客分为以下几个部分：介绍文本预处理序列生成模型体系结构训练阶段文本生成完整代码请访问：https://github.co

风度78·2020-12-15 11:04

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类目录基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类一、前言二、数据集的准备与处理2.1数据集介绍2.2文本向量化2.3数据集处理三、模型的构建3.1LSTM

郭畅小渣渣·2020-10-23 20:33

PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

作者|FernandoLópez编译|VK来源|TowardsDataScience“写作没有规定。有时它来得容易而且完美；有时就像在岩石上钻孔，然后用炸药把它炸开一样。”—欧内斯特·海明威本博客的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。博客分为以下几个部分：介绍文本预处理序列生成模型体系结构训练阶段文本生成完整代码请访问：https://github.com

磐创 AI·2020-09-16 02:45

Bi-LSTM+CRF理解

[2]最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍[3]CRFLayerontheTopofBiLSTM-5\quad资料[2]的原系列文章的一篇[4]HMM与CRF笔记总的理解如果分别学习过Bi-LSTM

pyxiea·2020-08-22 15:24

Keras实现seq2seq案例代码：Bi-LSTM

目录1.案例介绍2.代码实现代码一：为模型创建输入代码二：构建模型代码三：检验模型性能1.案例介绍为便于讲解seq2seq模型用例，我们采用一篇研究论文中所使用的注释预料库的文本内容。论文：《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation》，即“开发基准语料库，以支持从医疗病例

满腹的小不甘·2020-08-22 13:14

文本分类之Bi-LSTM

Bi-LSTM库导入与参数配置importosimportcsvimporttimeimportrandomimportjsonimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchtextfromtorchtextimportdataimportspacyclassTrai

晨恒父·2020-08-18 12:07

Keras examples-imdb_bidirectional_lstm[利用Bi-LSTM实现情感分类]

1任务描述本实验是训练一个双向LSTM，并在IMDB数据集上完成情感分类任务2具体实现（1）引入必要的包from__future__importprint_functionimportnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dr

闰土不用叉·2020-08-17 17:27

序列标注：Bi-LSTM + CRF

taoqick·2020-08-10 01:12

TensorFlow——Bi-LSTM+CRF进行序列标注（代码浅析）

Bi-LSTM使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码：cell_fw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)cell_bw=tf.contrib.rnn.LSTMCell

南七小僧·2020-08-09 23:36

Sarcasm Detection with Self-matching Networks and Low-rank Bilinear Pooling

SarcasmDetectionwithSelf-matchingNetworksandLow-rankBilinearPoolingclickhere：文章下载方法综述：本文中使用了三个模型，分别是self-matchingnetwork、Bi-LSTM

孱弱Lynch·2020-08-04 17:15

实战PyTorch（一）：Bi-LSTM 情感分类实战

情感分类也就是对一段文本信息来分析是好评还是差评。对文本使用glove编码方式，把每个词编码为向量，再送入LSTM，输出label为1/0也就判断是好/坏。LoaddatasetTEXT=data.Field(tokenize='spacy')LABEL=data.LabelField(dtype=torch.float)train_data,test_data=datasets.IMDB.spl

sleepinghm·2020-08-04 01:27

tensorflow训练好的模型中java调用

最近基于bi-lstm做了一个辱骂识别模型准备部署到线上，之前打算用python启动一个service通过http请求来调用，发现公司平台是基于rpc服务的，开发部署起来也较蛋疼，今天下午闲来没事，看到

旭旭_哥·2020-07-29 20:01

文本分类实战（三）—— charCNN模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

weixin_30919919·2020-07-12 07:09

文本分类实战（四）—— Bi-LSTM模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

weixin_30673715·2020-07-12 06:44

文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

weixin_30300523·2020-07-12 05:54

推荐频道

Bi-lstm

base_network

【论文阅读】Code Search and Code Representation

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）

LSTM与Bi-LSTM实现时间序列预测（Matlab）

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

NLP之基于Bi-LSTM和注意力机制的文本情感分类

基于pytorch使用BI-LSTM模型做中文文本分类

论文阅读：基于CNN和Bi_LSTM的船舶航迹预测

pytorch框架实现BI-LSTM模型进行情感分类

论文学习——基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

Utilizing Transformer Representations Efficiently

【PyTorch】10 文本篇更多代码——BOW、N-Gram、CBOW、LSTM、BI-LSTM CRF

【DeepDTA+分子对接发现SARS-CoV-2药物】

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出

文本分类实战—— Bi-LSTM模型

NER系列之 《各类NER经典模型: HMM, Bi-LSTM, CRF, BERT, NEZHA, GlobalPointer》代码实现

时序预测 | MATLAB实现基于Adam算法优化BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)时间序列预测

文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型

深度学习-RNN LSTM BI-LSTM

文本分类实战—— Bi-LSTM + Attention模型

归一化与反归一化在Bi-LSTM多特征时序预测中应用（附实操代码）

BI-LSTM,BILSTM-CRF,Lattice-LSTM基本原理以及在NER中的应用

基于 Bi-LSTM 和迁移学习的多元汇率预测研究学习记录

使用BERT + Bi-LSTM + CRF 实现命名实体识别

NLP 前置知识3 —— 预训练模型

BilSTM 实体识别_NLP实战-中文命名实体识别

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

BiLSTM-CRF Models for Sequence Tagging（翻译）

pytorch之BI-LSTM CRF（六）

Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

基于pytorch构建双向LSTM（Bi-LSTM）文本情感分类实例

Pytorch 中 Bi-GRU / Bi-LSTM 的输出问题

“泰迪杯”挑战赛 - 利用双重注意力机制与Bi-LSTM 实现智能阅读系统

【深度学习】PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类

PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

Bi-LSTM+CRF理解

Keras实现seq2seq案例代码：Bi-LSTM

文本分类之Bi-LSTM

Keras examples-imdb_bidirectional_lstm[利用Bi-LSTM实现情感分类]

序列标注：Bi-LSTM + CRF

TensorFlow——Bi-LSTM+CRF进行序列标注（代码浅析）

Sarcasm Detection with Self-matching Networks and Low-rank Bilinear Pooling

实战PyTorch（一）：Bi-LSTM 情感分类实战

tensorflow训练好的模型中java调用

文本分类实战（三）—— charCNN模型

文本分类实战（四）—— Bi-LSTM模型

文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

NER系列之《各类NER经典模型: HMM, Bi-LSTM, CRF, BERT, NEZHA, GlobalPointer》代码实现