We propose a novel architecture DeepGLSTM, which is a Graph Convolutional network and LSTM based method that predicts binding affinity values between the FDA-approved drugs and the viral proteins of SARS-CoV-2. Our proposed model has been trained on Davis, KIBA (Kinase Inhibitor Bioactivity), ...
NLP 入门课程内容覆盖了词向量、RNN、LSTM、Seq2Seq 模型、机器翻译、注意力机制、Transformer 等等 NLP 领域的核心知识点。 【书籍】语音与语言处理 Speech and Language Processing #豆瓣 本书将深入的语言分析与健壮的统计方法结合起来,新版更是涉及了大量的现代技术,将自然语言处理、计算语言学以及语音识别等内容融...
这种方法试图用分词的思想去找出所有有意义的“词素”,其统计方法说来也简单,就是在词频词表里统计所有的ngram组合作为新的更长的ngram: 该方法拿到了WMT2016的第一名,代码在:https://github.com/rsennrich/nematus 其他 一些字符级别的LSTM之类。 另有一些混合动力的NMT,大部分情况下在词语级别做翻译,只在需要...
虽然在较简单的瞄准训练模式中取得了成功,但这种方法在死亡竞赛模式中失败了,agent经常被卡在门或角落里,并在交火中忘记了敌人。最后的agent在EfficientNetB0之后使用了卷积LSTM层[Shi等人,2015],这似乎解决了上述两个问题。一个线性层将卷积LSTM连接到输出层。 图3: NN架构概述 3.4 在测试时间运行 在测试时如何运...
GitHub链接：https://cs230-stanford.github.io/pytorch-nlp.html 实践项目 这一部分包括TensorFlow简介和数据的预处理。其中TensorFlow简介分为两个部分，第一部分是TensorFlow教程，通过这个教程你可以通过MNIST数据库用代码建立一个神经网络，对数据集进行分类。另一部分是一个项目实现的参考代码，目的是为了更好地熟悉...
近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗。Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等。项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/文档地址:https://nervanas ...
LSTM 最关键之处在于,Memory Cell的更新中有一个加法项直接来自上一刻的Cell,也就是说建立了c_t和c_{t-1}的直接线性连接(与ResNet类似)。 类似于GRU中的加法,在反向传播的时候允许原封不动地传递残差,也允许不传递残差,总之是自适应的。 有了这些改进,LSTM的记忆可以比RNN持续更长的step(大约100) ...
1.new memory的计算方法都是根据之前的state及input计算,但是GRU有一个R gate控制之前state的进入量,在LSTM里没有这个gate 2.产生新的state的方式不同,LSTM有两个不同的gate分别是f gate和i gate;GRU只有一个gate就是z gate 3.LSTM对新产生的state有一个o gate可以调节大小;GRU直接输出无任何调节。
CS230深度学习课程由斯坦福大学教授吴恩达及其助教Kian Katanforoosh讲授,是AI领域中最受欢迎的技能之一,课程内容覆盖广泛,包括深度学习基础、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),以及这些技术在医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域的应用案例。
来源: 原文搬运自 https://github.com/wjbKimberly/cs231n_spring_2017_assignment https://github.com/Burton2000/CS231n-2017 我们的工作: 实习生小妹进行了翻译(把英文复制到百度,在把中文复制出来)的工作,并且对所有项目进行运行确保无报错。 评论 目录¶官方的课程目录链接如下: http://cs231n.stanford....