Jest to aplikacja systemu Windows o nazwie Keras Attention Mechanism, której najnowszą wersję można pobrać jako SupportsthescorefunctionsofLuongandBahdanau..zip. Można go uruchomić online w darmowym dostawcy usług hostingowych 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 dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
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.
Funkcjonalności
- 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.