Jest to aplikacja dla systemu Linux o nazwie Keras Attention Mechanism, której najnowszą wersję można pobrać w formacie SupportsthescorefunctionsofLuongandBahdanau..zip. Można go uruchomić online w bezpłatnym dostawcy hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie Keras Attention Mechanism with OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Mechanizm uwagi Kerasa
OPIS
Mechanizm uwagi typu „wiele do jednego” dla Keras. Pokazujemy, że użycie uwagi zapewnia większą dokładność zestawu danych IMDB. Rozważamy dwie sieci LSTM: jedną z tą warstwą uwagi i drugą z warstwą w pełni połączoną. Oba mają taką samą liczbę parametrów dla rzetelnego porównania (250K). Oczekuje się, że uwaga będzie największa po ogranicznikach. Poniżej przedstawiono przegląd szkolenia, gdzie górna część przedstawia mapę uwagi, a dolna podstawową prawdę. W miarę postępu szkolenia model uczy się zadania, a mapa uwagi zbliża się do podstawowej prawdy. Rozważamy wiele sekwencji 1D o tej samej długości. Zadanie polega na znalezieniu maksimum każdego ciągu. Pełną sekwencję przetwarzaną przez warstwę RNN przekazujemy warstwie uwagi. Oczekujemy, że warstwa uwagi skupi się na maksimum każdej sekwencji.
Korzyści
- Znajdź maksimum ciągu
- Mechanizm uwagi typu „wiele do jednego” dla Keras
- Implementacja mechanizmu uwagi
- Przeglądaj przykłady
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/keras-attention-mechani.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.