attention机制的核心就是使用信息1和2,训练一个辅助网络来利用信息3。 embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1) embedded = self.dropout(embedded) #input是上一步的单词与上一步的状态拼接,作为attention的参数,考虑哪些encoder状态是值得参考的 attn_weights = F.softmax( self.attn(torch.cat((e...
3. 构建CNN+LSTM+Attention模型 现在我们可以开始构建CNN+LSTM+Attention模型了。这个模型由CNN层、LSTM层和Attention层组成。 classCNNLSTMAttention(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(CNNLSTMAttention,self).__init__()# 定义CNN层self.cnn=nn.Conv1d(input_size,hidden_size,kernel...
实验结果表明,基于CNN-Attention的故障分类模型在西储大学轴承数据集上取得了较高的准确率。与仅使用CNN的模型相比,引入注意力机制后,模型的性能得到了显著提升。具体表现如下: 准确率:CNN-Attention模型在测试集上的准确率高于仅使用CNN的模型。 精确率和召回率:CNN-Attention模型在各类故障上的精确率和召回率均较高...
4.2 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 4.3 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network) 4.4 整体流程 4.5 Transformer的优点 4.6 Transformer的缺点 4.7 Pytorch代码实现 一、前言 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transforme...
关注微信公众号 datayx 然后回复NLP实战即可获取。 Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextRCNN 模型说明 分析: 双向LSTM每一时刻的隐层值(前向+后向)都可以表示当前词的前向和后向语义信息,将隐藏值与embedding值拼接来表示一个词;然后用最大池化层来筛选出...
前言 一、基于PyTorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实现风速时间序列预测 二、配置类 三、时序数据集的制作 四、数据归一化 五、数据集加载器 六、搭建CNN+LSTM+Attention模型 七、定义模型、损失函数、优化器 八、模型训练 九、可视化结果 完整源码 前言
Pytorch实现中文文本分类任务(Bert,ERNIE,TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer) Chinese-Text-Classification Github项目地址:https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。 神经网络模型:TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,...
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我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分: 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 ...
TextRNN_AttBiLSTM+Attention TextRCNNBiLSTM+池化 FastTextbow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN深层金字塔CNN Transformer效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert原始的bert ERNIEERNIE bert_CNNbert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNNbert + CNN bert_RNNbert作为Embedding层,接入LSTMbert + RNN ...