使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建CNN-GRU-Attention模型。在模型中设置合适的卷积层、池化层、GRU层和注意力层等结构参数。 设定损失函数(如均方误差MSE)和优化器(如Adam)等训练参数。 使用训练集数据对模型进行训练,通过反向传播算法更新模型的权重和偏置等参数。在训练过程中,可以使用验证集数据对模型进...
项目使用深度学习模型进行文本分类,所使用的模型主要包括:FastText,TextCNN,DPCNN,RNN系列(RNN,LSTM,GRU),RNN-Attention,TextRCNN,HAN,Bert,BertCNN,BertRNN,BertRCNN,XLNet。 方法部分对每个模型及其结构给出简要介绍,并附上pytorch代码实现。 实验部分所采用的的数据集:weibo_senti_100k情感分类(二分类),cnews新闻...
Implementation of various deep learning networks with Pytorch and Keras using multivariate timeseries data. Five included models and over 100 metaheuristic algorithm available: available models: LSTM / Bi-LSTM GRU/Bi-GRU CNN-LSTM CNN-LSTM-Attention Encoder-Decoder-LSTM Meta-heuristic This code is bui...