이것은 Keras Attention Mechanism이라는 이름의 Windows 앱으로 최신 릴리스는 Supportsthescore functions of Luong and Bahdanau..zip으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Keras Attention Mechanism이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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Keras 어텐션 메커니즘
기술
Keras의 다대일 어텐션 메커니즘. 주의를 사용하면 IMDB 데이터 세트에서 더 높은 정확도를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 우리는 두 개의 LSTM 네트워크를 고려합니다. 하나는 이 어텐션 레이어가 있고 다른 하나는 완전히 연결된 레이어가 있습니다. 둘 다 공정한 비교를 위해 동일한 수의 매개변수(250K)를 가집니다. 관심은 구분자 다음으로 가장 높을 것으로 예상됩니다. 교육 개요는 아래에 나와 있으며 상단은 주의 지도를 나타내고 하단은 실측 정보를 나타냅니다. 교육이 진행됨에 따라 모델은 작업을 학습하고 주의 지도는 실측 정보로 수렴됩니다. 동일한 길이의 많은 1D 시퀀스를 고려합니다. 작업은 각 시퀀스의 최대값을 찾는 것입니다. RNN 레이어에서 처리한 전체 시퀀스를 어텐션 레이어에 제공합니다. 우리는 어텐션 레이어가 각 시퀀스의 최대값에 집중할 것으로 기대합니다.
특징
- 시퀀스의 최대값 찾기
- Keras의 다대일 어텐션 메커니즘
- 주의 메커니즘 구현
- 예제 찾아보기
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/keras-attention-mechani.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
