Bidirectional

virtualBox虚拟机安装ubuntu后的必要配置

在devicemenu的sharedclipboard项,选bidirectional.2.启用共享文件夹。

宇宙研究小组·2024-02-03 02:04

Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio

用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译（NMT）模型应用统一注意力编码器-解码器神经网络进行翻译。传统上，NMT解码器采用递归神经网络（RNN）以从左到右的方式执行转换，使得在翻译期间从右到左生成的目标侧上下文未被开发。在本文中，我们为传统的注意力编码器-解码器NMT框架配备了一个后向解码器，以探索NMT的双向解码。根据编码器产生的隐藏状态序列，我们的后向解码器首先学习从右

糖爰·2024-01-28 02:26

STL标准库（三）序列容器之list

=end;++i){std::coutobj(5,123);定义一个int类型5个元素初始化为123的双向链表，obj是迭代器，该迭代器是structstd::bidirectional_iterator_tag

ぃ扶摇ぅ·2024-01-26 23:46

neural network basics2-2

两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants:GRU;LSTML；Bidirectional

ringthebell·2024-01-20 06:30

负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构2利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频率的分量3利用双向循环神经网络（Bidirectional

机器学习之心·2024-01-14 13:34

DA(语义分割3)Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation来源：CVPR2019作者：YunshengLi，LuYuan，NunoVasconcelos机构：加州大学圣地亚哥分校（UCSanDiego），微软数据集：GTA5和SYNTHIA是原域，Cityscapes是目标域。网络：translationmodel（F）isCycl

西瓜_f1c9·2024-01-08 14:44

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】

这是本系列文章中的第3弹，请确保你已经读过并了解之前文章所讲的内容，因为对于已经解释过的概念或API，本文不会再赘述。本文要利用BERT实现一个“垃圾邮件分类”的任务，这也是NLP中一个很常见的任务：TextClassification。我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。一、数据准备首先，载入必要的packages/libraries。importtensorf

白马负金羁·2024-01-05 08:21

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)理解

BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调（fine-tuning），适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。一、BERT是如何进行预训练pre-training的？B

weixin_30425949·2024-01-04 13:59

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【2】

这是本系列文章中的第二弹，假设你已经读过了前文。先来简单回顾一下BERT的想法：1）在Word2Vec【1】中，每个单词生成的Embedding是固定的。但这就带来了一个显而易见的问题：同一个单词在不同上下文中的意思是不同的。例如mouse，可以是鼠标的意思，也可以是老鼠的意思。但使用Word2Vec，就无法区分这两个不同的意思。BERT的基本想法就是单词的向量表达是根据上下文动态生成的（BERT

白马负金羁·2024-01-04 13:57

BERT -Bidirectional Encoder Representation from Transformers[2018GoogleLab]

整体介绍Bert主要工作分为pre-traing(预训练)与fine-tuning（微调），核心工作是预训练，微调是根据down-streamtask（下游任务）进行修改即可预训练的输入：unlabelledsentencepair训练BERT的权重下游任务：创建同样的BERT的模型，权重的初始化值来自于预训练好的权重MNLI,NER,SQuAD下游任务有自己的labeleddata,对BERT继

思考实践·2024-01-03 15:26

论文笔记BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

1简介本文根据2019年《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》翻译总结的。BERT:BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.应用预训练模型于下游任务有两种策略，分别是feature-based和fine-tuning。fine

AI强仔·2024-01-03 15:26

BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers双向Transformer用于语言模型 NAACL 2018

论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.04805tensorflow版本代码链接：https://github.com/google-research/bertpytorch版本代码链接：https://github.com/codertimo/BERT-pytorch导读这篇论文由谷歌团队发表于2018年的NAACL上《BERT:Pre-trainingofDeepBi

BUAA～冬之恋·2024-01-03 15:55

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

一、简介Bert即基于Transformer的双向编码器表示，2018年由google提出。基于多个Transformer的编码器堆叠而成，输入输出不改变形状。Bert的双向不是常规的RNN式的正向反向后连接，指的能根据上下文表示，推测[mask]处的内容。区别可参考这篇博客：解释BERT为什么是双向表示_B站：阿里武的博客-CSDN博客_bert的双向二、2种无监督预训练任务1、MLM（Mask

北落师门XY·2024-01-03 15:55

BERT模型：Bidirectional Encoder Representations from Transformer

WhatBERT预训练Transformer的encoder网络，提高准确率How随机遮挡一个或两个单词，让encoder网络根据上下文来预测遮挡单词将两个句子放在一起，判断是否是同一文中的相邻句子。BERT通过以上两个任务来预训练transformer网络中的encoder网络。Task1:PredictMaskedWords预测被遮挡的单词流程transformer的encoder网络不是一对

Poppy679·2024-01-03 15:25

BERT:Bidirectional Encoder Representation from Transformers

知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98855346https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是

今天刷leetcode了吗·2024-01-03 15:54

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【1】

预训练模型：Apre-trainedmodelisasavednetworkthatwaspreviouslytrainedonalargedataset,typicallyonalarge-scaleimage-classificationtask.Youeitherusethepretrainedmodelasisorusetransferlearningtocustomizethismode

白马负金羁·2024-01-03 15:53

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understading

AbstractBERT:BidrectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.BERT与之前的语言表示模型不同，它通过在所有层同时依赖左边和右边的上下文来预训练一个深度双向语言表示。通过这种方式预训练的表示只需要一个额外的输出层来fine-tune一下就可以在众多任务上实现SOTA。BERT一共在7个自然语言处理任务上获得SOTA结果，并且将GLU

chansonzhang·2023-12-31 07:28

[Bert]论文实现：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

EfficientGraph-BasedImageSegmentation一、完整代码二、论文解读2.1模型架构2.2输入层MaskedLMEmbedding2.3BERT架构层2.4输出层NSPCLS2.5BERT微调三、过程实现3.1导包3.2数据准备3.3模型建立3.4模型训练四、整体总结论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersf

Bigcrab__·2023-12-04 13:06

Pytorch实现bidirectional_recurrent_neural_network

Bidirectional_recurrent_neural_network#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

AIHUBEI·2023-12-04 10:02

论文学习-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

LearningBERTArticle参考链接Thegoodsiteforlearning:https://lena-voita.github.io/nlp_course.html#whats_inside_lecturesOnlineVideo李沐老师https://www.youtube.com/watch?v=ULD3uIb2MHQBERT:BidirectionalEncoderRepre

老叭美食家·2023-12-01 12:02

pytorch使用LSTM和GRU

GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional

bazinga014·2023-12-01 06:58

文献阅读 - Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTaggingZ.H.Huang,W.Xu,K.Yu,BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging,(2015)摘要基于长矩时记忆网络（longshort-termmemory，LSTM）的序列标注模型：LSTM、双向LSTM（bidirectionalLSTM，BI-LSTM

K5niper·2023-11-25 20:10

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。现有的插补方法通常对基础数据生成过程进行强假设，例如状态空间中的线性动态。在本文中，我们提出了一种名为BRITS的新方法，该方法基于递归神经网络，用于时间序列数据中的缺失值插补。我们提出的方法直接学习双

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

tensorflow2.0学习笔记： RNN 循环神经网络

基于IMDB数据实现文本情感分类循环神经网络：简单的RNN：keras.layers.SimpleRNN()双向RNN：keras.layers.Bidirectional(keras.layers.SimpleRNN

凿井而饮·2023-11-21 02:33

43 深度学习（七）：循环神经网络略谈：embedding|RNN|LSTM

RNN出现的原因基本原理RNN基本代码------只取hn简单的RNN------取整个sequence简单RNN的局限LSTM原理介绍LSTM------只取hn以及双向处理RNN的改进stack改进Bidirectional

Micoreal·2023-11-15 09:44

阅读“State-of-charge sequence estimation of lithium-ion battery based on bidirectional long short-te”

期刊：JournalofPowerSources标题：State-of-chargesequenceestimationoflithium-ionbatterybasedonbidirectionallongshort-termmemoryencoder-decoderarchitecture学校：北京航空航天大学核心思想：构建了encoderdecoder框架，encoder和decoder都是

小时不识月123·2023-11-14 19:11

论文辅助笔记：t2vec 模型部分

默认值是3bidirectional在编码器中是否使用双向rnn。默认值是True。hidden_sizeRNN单元中的隐藏状态大小。默认值

UQI-LIUWJ·2023-11-06 15:13

论文辅助笔记：t2vec models.py

init_classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_size,hidden_size,num_layers,dropout,bidirectional

UQI-LIUWJ·2023-11-03 05:38

【论文阅读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

【论文阅读】BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言BERT是Google于2018年提出的NLP预训练技术，全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，直译可以理解为双向Transformer的Enocder。你可能听说过B

EmoryHuang·2023-11-02 22:58

LangChain+LLM实战---BERT主要的创新之处和注意力机制中的QKV

它的创新之处主要包括以下几个方面：双向性（Bidirectional）：BERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的语言模型如GPT（Generat

lichunericli·2023-10-29 15:03

BSVD论文理解：Real-time Streaming Video Denoising with Bidirectional Buffers

BSVD是来自香港科技大学的一篇比较新的视频去噪论文，经实践，去噪效果不错，在这里分享一下对这篇论文的理解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.06937代码地址：GitHub-ChenyangQiQi/BSVD:[ACMMM2022]Real-timeStreamingVideoDenoisingwithBidirectionalBuffers我们都知道，在超低照度拍

牧羊女说·2023-10-23 21:19

LSTM参数详解（其余RNN类似）

输入数据input:(seq_len,batch_size,input_size)LSTM(input_size,hidden_size,num_layers=1,bidirectional=False

SephiHorse·2023-10-23 15:34

[一起学BERT]（二）：BERT快速使用

512BERT模型把离散的单词变成了空间中连续的向量，即把一个单词变成向量Bert词向量模型的好处：对比word2vec，包含了语境（context）信息对比ELMo，速度快，并行程度高对比GPT模型，包含双向（bidirectional

笼中小夜莺·2023-10-20 14:00

BERT ：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文阅读笔记（NAACL 2019）

目录原文翻译：BERT：用于语言理解的深度双向Transformer预训练原文链接：https://aclanthology.org/N19-1423.pdf摘要：1引言2相关工作2.1基于特征的方法2.2微调方法2.3在有监督数据上的迁移学习3BERT3.1模型架构3.2输入表示3.3预训练任务3.4预训练方法3.5微调方法3.6BERT和GPT的比较4实验4.1GLUE数据集4.2SQuAD数

坚持更新的咩·2023-10-11 23:59

自动化测试工具用于爬虫

selenium如何监听、篡改网络请求https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/bidirectional/bidi_api/#network-interceptionfirefox

摇摆苏丹·2023-10-03 11:13

使用双向长短期记忆神经网络和词嵌入模型检测机器人（Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural ...

摘要使用双向长短期记忆递归神经网络从推文中抽取特征。我们是第一个使用词嵌入加长短期机器网络从推文中抓取特征的工作。本方法不需要手工提取特征，并且效果较为良好介绍原有的工作需要多种特征进行分析。本文提出了一个递归神经网络，利用词嵌入的双向LSTM模型，不需要有关账户信息，社交网络，历史行为有先验知识。提出了BiLSTM使用连接对于输出连接两个方向相反的隐藏层，输出层能同时获得正向和反向量方向的信息。

杨_光·2023-09-29 07:46

PyTorch深度学习（七）【循环神经网络-提高】

bidirectional是是否使用双向RNN:输出隐层两个：代码：importcsvimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathimportgzip

每天都是被迫学习·2023-09-25 00:55

自然语言处理: 第十一章BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)

论文地址:[1810.04805]BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding(arxiv.org)理论基础之前介绍GPT的搭建的方式的时候，将BERT与GPT进行了对比，我们可以知道BERT和GPT都是基于transformer架构下的分支，二者在最初提出的时间差不多，但是却有着完全不同的走向，以

曼城周杰伦·2023-09-24 18:16

Bidirectional Molecule Generation with Recurrent Neural Networks

FrancescaGrisoni，MichaelMoret，RobinLingwood，GisbertSchneiderJournalofChemicalInformationandModeling2020if=4.72简介在最近的一项benchmark研究中表明在分子生成模型中，结构越简单的模型最终效果可能越好，和进化、基于规则和基于序列的方法相比，基于SMILES的RNN模型是最好的生成方法。

酌泠·2023-09-11 09:36

16G BIDI SFP+光模块知识大全

BIDI，即Bidirectional单纤双向。BIDI光模块是一款适用WDM（波分复用）双向传输技术的光模块，可以实现在一根光纤上同时进行光通道内的双向传输。

易天ETU·2023-09-06 16:15

NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类

模型如下图：代码：classRNN(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim,output_dim,n_layers=2,bidirectional

静静AI学堂·2023-09-05 01:26

BERT论文解读: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（2018）

因此，BERT模型总体上就是在GPT提出的基础上，进行了一部分创新和优化，提出了Bidirectional双向语言模型，预训练阶段采用遮罩语言模型（MaskedLM）。

响尾大菜鸟·2023-09-03 08:14

双向 LSTM（Bidirectional LSTM）与普通 LSTM 公式过程

双向LSTM（BidirectionalLSTM）与普通LSTM有类似的公式过程，但有一些细微的差别。LSTM是一种循环神经网络（RNN），用于处理序列数据。它具有一个门控机制，可以捕捉长期依赖关系。双向LSTM结构中有两个LSTM层，一个从前向后处理序列，另一个从后向前处理序列。这样，模型可以同时利用前面和后面的上下文信息。在处理序列时，每个时间步的输入会被分别传递给两个LSTM层，然后它们的输

HSR CatcousCherishes·2023-09-01 05:12

【Tensorflow】动态双向RNN的输出问题

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数：defbidirectional_dynamic_rnn(cell_fw,#前向RNNcell_bw,#后向RNNinputs,#

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:34

边写代码边学习之Bidirectional LSTM

1.什么是BidirectionalLSTM双向LSTM(BiLSTM)是一种主要用于自然语言处理的循环神经网络。与标准LSTM不同，输入是双向流动的，并且它能够利用双方的信息。它也是一个强大的工具，可以在序列的两个方向上对单词和短语之间的顺序依赖关系进行建模。综上所述，BiLSTM又增加了一层LSTM，从而反转了信息流的方向。简而言之，这意味着输入序列在附加的LSTM层中向后流动。然后，我们以多

茫茫人海一粒沙·2023-08-28 07:01

【论文阅读笔记|EMNLP2022】A Span-level Bidirectional Network for Aspect Sentiment Triplet Extraction

论文题目：ASpan-levelBidirectionalNetworkforAspectSentimentTripletExtraction论文来源：EMNLP2022论文链接：https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.289.pdf代码链接：https://github.com/chen1310054465/SBN0摘要aspect情感三元组提取（AST

Rose sait·2023-08-08 13:41

【NLP经典论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches2.2UnsupervisedFine-tuningApproaches2.3TransferLearni

HERODING77·2023-07-29 14:33

[论文阅读]Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction

摘要方面情感三元提取（ASTE）旨在识别评论句子中的方面及其相应的意见表达和情绪，是细粒度意见挖掘中的一项新兴任务。由于ASTE由多个子任务组成，包括意见实体提取、关系检测和情感分类，因此适当地捕获和利用它们之间的关联至关重要且具有挑战性。在本文中，我们将ASTE任务转换为多圈机器阅读理解（MTMRC）任务，并提出了一个双向MRC（BMRC）框架来应对这一挑战。具体来说，我们设计了三种类型的查询，

Little-yeah·2023-07-25 19:55

Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction 复现

论文地址(AAAI2021):https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf论文代码:https://github.com/NKU-IIPLab/BMRC论文讲解:https://blog.csdn.net/jst100/article/details/1242932631.创建环境(如有需要)1.1根据readme.md文件创建环境:condacreate-nBMRCp

Lucas_coding·2023-07-25 19:49

【阅读笔记】Distribution-induced Bidirectional Generative Adversarial Network for Graph Representation

代码：GitHub-SsGood/DBGAN:[CVPR2020]Tensorflowimplementationforpaper''Distribution-inducedBidirectionalGenerativeAdversarialNetworkforGraphRepresentationLearning''https://github.com/SsGood/DBGANAbstract图

一只瓜皮呀·2023-07-20 14:12

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