hidden_size:隐层的特征维度 num_layers:LSTM层数"""super(LSTM,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,bidirectional=bidirectional,dropout=dropout
bi-lstm-crf 基于Universal Transformer的分词模型见:https://github.com/GlassyWing/transformer-word-segmenter: 简介 不同于英文自然语言处理,中文自然语言处理,例如语义分析、文本分类、词语蕴含等任务都需要预先进行分词。要将中文进行分割,直观的方式是通过为语句中的每一个字进行标记,以确定这个字是位于一个词的...
该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特征,然后构建向前和向后的Bi-LSTM神经网络学习特征向量中的时序信息,接着利用注意力机制自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重,使模型能够根据行为的前后关系实现更精确的识别,最后通过一层全连接层连接Softmax分类器并对视频进行分类。