Dit is de Windows-app genaamd Keras Attention Mechanism waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als Supportsthescore-functies van Luong en Bahdanau..zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app genaamd Keras Attention Mechanism met OnWorks gratis online uit.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
Keras aandachtsmechanisme
PRODUCTBESCHRIJVING
Veel-op-één-aandachtsmechanisme voor Keras. We laten zien dat het gebruik van aandacht een hogere nauwkeurigheid oplevert voor de IMDB-dataset. We beschouwen twee LSTM-netwerken: een met deze aandachtslaag en de andere met een volledig verbonden laag. Beide hebben hetzelfde aantal parameters voor een eerlijke vergelijking (250K). De aandacht zal naar verwachting het hoogst zijn na de scheidingstekens. Hieronder is een overzicht van de training weergegeven, waarbij de bovenkant de aandachtskaart weergeeft en de onderkant de grondwaarheid. Naarmate de training vordert, leert het model de taak en convergeert de aandachtskaart naar de grondwaarheid. We beschouwen veel 1D-reeksen van dezelfde lengte. De taak is om het maximum van elke reeks te vinden. We geven de volledige reeks verwerkt door de RNN-laag aan de aandachtslaag. We verwachten dat de aandachtslaag zich concentreert op het maximum van elke reeks.
Kenmerken
- Zoek het maximum van een reeks
- Veel-op-één-aandachtsmechanisme voor Keras
- Aandachtsmechanisme Implementatie
- Blader door voorbeelden
Programmeertaal
Python
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/keras-attention-mechani.mirror/. Het is gehost in OnWorks, zodat het op de gemakkelijkste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
