LSTM+Attention

4 时间序列预测入门： LSTM+ATTENTION

0前沿注意力机制其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。Multi-HeadAttention（MHA）：MHA是一种多头注意力模型，将注意力机制扩展到多个头，从而增强模型对于不同特征的关注度。MHA的输入包括三个向量：查询向量（query）、键向量（key）

汀沿河·2023-11-27 12:37

pytorch搭建lstm（lstm+attention），gru网络

1、使用pytorch构建RNN实现多属性时间序列预测示例2、【pytorch】用GRU做时间序列预测3、ps：来自莫凡大神4、fromhichenway5、Pytorch入门（三）用Pytorch多特征预测股票（LSTM、Bi-LSTM、GRU）（里面对喂进网络中数据的处理写的很好）6、Bi-LSTMwithAttention(PyTorch实现)（attention方面很受用）7、attent

小博士一枚·2023-07-19 22:33

GRU,GRU+Attention,lstm+Attention,三种方法股票预测结果对比

1.数据集采用的招商银行的数据2.GRU结果2.GRU+ATTENTION结果3.lstm+attention结果代码链接：GRU,LSTM三种网络.rar-互联网文档类资源-CSDN下载

深度学习的奋斗者·2023-04-13 12:51

PyTorch实战 | 文本情感分类任务 | LSTM与LSTM+Attention | TextCNN

文章目录一、数据介绍二、模型介绍1.双向LSTM2.LSTM+Attention3.TextCNN三、文本情感分类任务实现1.数据预处理2.数据读入3.模型搭建4.模型训练、验证与测试一、数据介绍实验数据集采用已分词与标注的影评文本，文本标签分为两类：0表示正面评价、1表示负面评价。数据集概况如下：训练集含19998条评价（正面、负面评价各占一半）；测试集含369条评价（正面评价：182，负面

幼稚的人呐·2023-01-12 14:38

深度学习-自然语言处理-文本生成

运用的是lstm+attention实验过程1.数据预处理：首先，将所有文本进行分词，在参考例句的头尾加上’’’’,标识符建立词到序号和序号到词的字典。

龙今天超越了自己·2022-12-28 16:20

NLP学习—10.循环神经网络RNN与LSTM、GRU、双向LSTM以及基于PyTorch的代码实现

二、RNN的原理三、RNN的类型四、RNN存在的问题五、LSTM/GRU六、GatedRecurrentUnit—GRU七、BI-LSTM1.双向LSTM的模型代码实现2.双向LSTM+Attention

哎呦-_-不错·2022-12-18 15:16

双向LSTM+Attention程序代码及详细说明

双向LSTM+Attention程序代码，可运行本文仅对双向长短时记忆网络和注意力机制结合的python程序进行解释说明(以心电图数据的分类识别为例，即输入为一维向量)，并不解释其数学原理。

ζ·2022-12-04 07:13

sgm（seq2seq+attention+globel embedding）（多标签分类）

seq2seq+attention+globelembedding）sgm（seq2seq+attention+globelembedding）sgm:Encoder(双向LSTM）：Decoder(LSTM

篱下浅歌生·2022-12-01 17:03

天池小布助手对话短文本语义匹配-文本二分类实践（pytorch）

目标：对句子二分类，检测两个句子是否表达是同一个意思，模型数据来自天池全球人工智能技术创新大赛【赛道三】详情数据格式：模型：textcnn,lstm,lstm+attention最后选择用最后一种方法步骤

路新航·2022-11-30 14:07

一看就懂的LSTM+Attention，此处用softmax求概率

1。序言首先，我是看这两篇文章的。但是，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。https://segmentfault.com/a/1190000014574524这个是讲的很笼统的https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/784

难受啊！马飞...·2022-11-25 05:58

深度学习_用LSTM+Attention与Self-Attention

笔者在重新尝试用深度学习的各个模型对序列进行预测，就LSTM进行一些使用记录一、一些优化和keras一样的权重初始化有时候我们torch训练的LSTM，没有keras好，可以将权重按keras的方式进行初始化增加attention捕捉序列的周期与相似性尝试用self-attention二、网络结构LSTM+Attentionimporttorchfromtorchimportnnimporttor

Scc_hy·2022-11-25 05:23

基于LDA主题模型和SVM的文本分类

0.649,F1:0.654RandomForestClassifier的表现也比较差：Precision:0.680,Recall:0.668,F1:0.670而随便用一个深度学习模型(textCNN,LSTM

morein2008·2022-11-22 23:57

基于keras的疫情预测模型的设计与实现

博主采用消融实验，通过LSTM，Seq2Seq+LSTM，LSTM+Attention，Seq2Seq+Attention+LSTM，CNN+BiLSTM+Attention五种模型框架对环境污染数据集进行实验

彭祥.·2022-11-20 13:47

LSTM+attention代码原理详解

本文将LSTM+attention用于时间序列预测classlstm(torch.nn.Module):def__init__(self,output_size,hidden_size,embed_dim

AI界扛把子·2022-11-19 03:17

时间序列网络RNN，LSTM入门

文章目录RNNLSTMLSTM快速实战进阶双向LSTM+Attention文本分类GRURNN解决问题示例：语句情感分析传统方法问题：长句子，参数过多（改进：使用参数共享，每个单词的特征提取方式一致）没有上下句的语境信息

龙海L·2022-02-06 07:04

lstm+attention 用于NER

参考1：论文参考：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/8/1381/4657076LingLuo,ZhihaoYang,PeiYang,YinZhang,LeiWang,HongfeiLin,JianWang.AnAttention-basedBiLSTM-CRFApproachtoDocument-levelChemicalNam

安琪已经 了·2020-09-16 00:30

Seq2Seq模型及Attention机制

Decoder部分seq2seq模型举例LSTM简单介绍基于CNN的seq2seqTransformerAttention机制Seq2Seq模型seq2seq模型主要分为三种：一种是以rnn为基础的模型，一般是LSTM

小小鸟要高飞·2020-08-23 08:56

pytorch实现LSTM+Attention文本分类

直接看模型部分代码。classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,num_hiddens,num_layers):super(BiLSTM_Attention,self).__init__()#embedding之后的shape:torch.Size([200,8,300])self.word_

明日何其多_·2020-08-22 13:23

pytorch实现方面级别情感分类经典模型ATAE-LSTM

这是LSTM+Attention结构在aspect-level情感分类最早的应用。模型比较简单，输入是sentence和特定aspect，输出是sentence在这个aspect下的情感极性。

明日何其多_·2020-08-22 13:23

tensorflow2.0(Keras)实现seq2seq+Attention模型的对话系统--实战篇（序列生成）

seq2seq模型介绍Keras实现seq2seq+Atttention模型模型详细结构seq2seq模型训练模型预测序列生成的两种方法比较：序列生成任务主要有两种方案实现，一种是传统的seq2seq(lstm

huangrs098·2020-08-22 13:45

【深度学习】 Attention机制的几种实现方法总结(基于Keras框架)

说明在讲解了Dense+Attention以及LSTM+Attention时，还是使用了别人的代码，因此很多同学对一些地方仍有不够清晰的认识，在这里分享下自己的经验，并基于实践重新设计了实验。

lechuan_dafo·2020-07-11 17:31

【深度学习】基于Keras的Attention机制代码实现及剖析——LSTM+Attention

说明这是接前面【深度学习】基于Keras的Attention机制代码实现及剖析——Dense+Attention的后续。参考的代码来源1：AttentionmechanismImplementationforKeras.网上大部分代码都源于此，直接使用时注意Keras版本，若版本不对应，在merge处会报错，解决办法为：导入Multiply层并将merge改为Multiply()。参考的代

lechuan_dafo·2020-07-11 17:30

【论文阅读】Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classificatio

Attention-basedLSTMforAspect-levelSentimentClassificatio这是一篇还算经典的早期用LSTM+Attention解决细粒度情感分析的文章，2016年发表在

BeforeEasy·2020-07-09 10:32

seq2seq:LSTM+attention的生成式文本概要

seq2seq:LSTM+attention的生成式文本概要最近做的利用seq2seq模型的生成式文本概要，参考了这位大佬的源码：https://spaces.ac.cn/archives/5861/comment-page

另请高明·2020-06-26 01:04

运用tensorflow写的第一个神经网络

因为实训课要用LSTM+attention机制在钢材领域做一个关系抽取。作为仅仅只学过一点深度学习网络的小白在b站上学习了RNN，LSTM的一些理论知识。

年轻的怪人·2019-12-13 15:00

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classiﬁcation

paperhttps://www.aclweb.org/anthology/P16-2034这篇文章讲述了如何利用LSTM+attention机制对文本进行分类整篇论文可以用这张图表表示：InputLayer

很吵请安青争·2019-06-21 22:09

Java调用Tensorflow训练模型预测结果

模型训练参考上一篇博客：使用Tensorflow训练LSTM+Attention中文标题党分类首先需要下载一些包，如果是maven项目在pom.xml中添加两个依赖。

浩子童鞋·2018-12-28 21:51

使用Tensorflow训练LSTM+Attention中文标题党分类

这里用Tensorflow中LSTM+Attention模型训练一个中文标题党的分类模型，并最后用Java调用训练好的模型。

浩子童鞋·2018-12-28 21:39

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