中文核心论文实战：基于通道注意力cbam+lstm的工业用电功率预测时间序列
视频讲解：中文核心论文实战：基于通道注意力cbam+lstm的工业用电功率预测时间序列_哔哩哔哩_bilibili主要内容：数据展示:效果展示：完整代码：# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # pip install optuna -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu....
知识追踪实战：lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战
项目视频讲解：知识追踪实战：lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战_哔哩哔哩_bilibilifrom collections import Counter import torch from torch import nn from torch import optim import math # import tensorflow as tf i....
PyTorch应用实战六：利用LSTM实现文本情感分类
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0 + torchtext0.9.0 + nltkimport torch import torchtext import nltk print(torch.__version__) print(torchtext.__version__) print(nltk.__version__) 1.8.0 0.9.0 3.2.4 实验内容0.导入相....
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]
一、前言 写这部分的文章很耗费精力。因为我自己是医学信息工程专业的，主攻方向其实是医学影像处理（主要是图像的快采集算法和后期图像质量优化）而非人工智能，甚至都不是纯科班出身，需要钻研的地方有很多。一是需要自己找书和文章看，二是还得想怎么把晦涩难懂的内容尽量讲解地通俗易懂。 但写作的过程也确实让我懂得了很多东西，我也很喜欢学习人工智能相关的知识。接下来可能会转战我的老本行—....
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_fcfd93047a62417086e724b2e78e33b1.png)
【Deep Learning A情感文本分类实战】2023 Pytorch+Bert、Roberta+TextCNN、BiLstm、Lstm等实现IMDB情感文本分类完整项目（项目已开源）
编辑 作者最近在看了大量论文的源代码后，被它们干净利索的代码风格深深吸引，因此也想做一个结构比较规范而且内容较为经典的任务本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析语言模型可选择Bert、Roberta主神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN、Attention共7种语言模型和网络模型扩展....
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