Esta es la aplicación de Windows llamada Keras Attention Mechanism cuya última versión se puede descargar como SupportsthecorefunctionsofLuongandBahdanau..zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Keras Attention Mechanism with OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Mecanismo de Atención de Keras
DESCRIPCIÓN
Mecanismo de atención muchos a uno para Keras. Demostramos que el uso de la atención produce una mayor precisión en el conjunto de datos de IMDB. Consideramos dos redes LSTM: una con esta capa de atención y la otra con una capa completamente conectada. Ambos tienen el mismo número de parámetros para una comparación justa (250K). Se espera que la atención sea la más alta después de los delimitadores. A continuación se muestra una descripción general del entrenamiento, donde la parte superior representa el mapa de atención y la parte inferior la verdad básica. A medida que avanza el entrenamiento, el modelo aprende la tarea y el mapa de atención converge a la realidad básica. Consideramos muchas secuencias 1D de la misma longitud. La tarea es encontrar el máximo de cada secuencia. Le damos la secuencia completa procesada por la capa RNN a la capa de atención. Esperamos que la capa de atención se centre en el máximo de cada secuencia.
Caracteristicas
- Encuentra el máximo de una secuencia
- Mecanismo de atención muchos a uno para Keras
- Mecanismo de atención Implementación
- Examinar ejemplos
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/keras-attention-mechani.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
