ACNN: 基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码-源码网

简介：
ACNN是一款集成注意力机制的先进卷积神经网络模型开源代码，旨在提高深度学习中特征提取与分类的精度和效率。此项目为研究人员及开发者提供了一个强大的工具，以探索并应用先进的AI技术于各类应用场景之中。 神经网络论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码要求使用Python 2.7和Keras 2.0。该代码采用Theano作为后端。 文件说明： - 文件“movie_reviews_positive.txt”包含正向评论，而“movie_reviews_negative.txt”则为负向评论。 - 每个评论文件中的每一行代表一条单独的评论句。 - “con_att.py”是模型的主要文件。 - “data_loader.py”用于数据加载与初步处理工作。 - “word_vectors.save”是由针对特定数据集生成的词向量文件。 运行模型时，该模式接受两个参数：模式（最大音量内部或外部）和内部/外部。执行ACNN内核代码可以使用命令“python con_att.py 注意 内部”，而要执行外层则用命令“python con_att.py 至少 关注 外部”。如果希望运行标准的CNN模型，只需将参数设置为最大音量内部即可。 需要修改的地方： - 在文件con_atten.py中的第38行和65行左右的位置，请根据实际需求进行适当的调整。