Advertisement

SentenceMIM-demo：本仓库提供代码以再现论文《SentenceMIM：潜在的可变语言模型》中的部分实验结果。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
SentenceMIM-demo 仓库包含了用于重现《SentenceMIM：潜在的可变语言模型》中关键实验结果的代码，便于研究和学习。 此存储库包含用于重现论文提供的某些结果的代码。代码基于npeet包中的源代码。 安装步骤如下： 1. 克隆GitHub仓库： ``` git clone https://github.com/seraphlabs-ca/SentenceMIM-demo.git ``` 2. 数据文件不在该回购中，有关下载说明请参阅相关文档。 3. 使用以下命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt # requirements.txt 包含的依赖如下： nltk==3.3 matplotlib==2.2.2 numpy==1.16.4 tqdm==4.28.1 torch==1.4.0 scipy==1.3.2 sklearn==0.0 ``` 注意：强烈建议使用虚拟环境，以防止对个人pip环境造成破坏。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SentenceMIM-demo：本仓库提供代码以再现论文《SentenceMIM：潜在的可变语言模型》中的部分实验结果。
    优质
    SentenceMIM-demo 仓库包含了用于重现《SentenceMIM：潜在的可变语言模型》中关键实验结果的代码，便于研究和学习。 此存储库包含用于重现论文提供的某些结果的代码。代码基于npeet包中的源代码。 安装步骤如下： 1. 克隆GitHub仓库： ``` git clone https://github.com/seraphlabs-ca/SentenceMIM-demo.git ``` 2. 数据文件不在该回购中，有关下载说明请参阅相关文档。 3. 使用以下命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt # requirements.txt 包含的依赖如下： nltk==3.3 matplotlib==2.2.2 numpy==1.16.4 tqdm==4.28.1 torch==1.4.0 scipy==1.3.2 sklearn==0.0 ``` 注意：强烈建议使用虚拟环境，以防止对个人pip环境造成破坏。
  • R语言中的潜在变量模型 原版PDF
    优质
    本书为原版PDF格式，专注于介绍如何在R语言环境中应用和实现各种类型的潜在变量模型。通过详细的实例和代码解析，帮助读者深入理解并掌握这一统计分析领域的关键技术。 《Latent Variable Modeling with R》英文无水印原版pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开。此资源转载自网络，如需删除请联系上传者或相关平台处理。查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索该书。
  • InfoGAN：再现InfoGAN论文中的关键成果代码
    优质
    本项目再现了经典研究论文《InfoGAN》的关键实验结果，通过源码形式展示了信息先验GAN的核心思想与技术细节。 状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新）。InfoGAN 重现关键结果的代码由Chen Chen，Yan Duan，Rein Houthooft，John Schulman，Ilya Sutskever 和 Pieter Abbeel 撰写。该项目当前需要在Github上提供的TensorFlow开发版本。此外，请pip install以下软件包：prettytensor、progressbar和python-dateutil。 要在Docker中运行项目： 1. 克隆GitHub仓库： ``` $ git clone git@github.com:openai/InfoGAN.git ``` 2. 运行Docker容器，将本地目录映射到容器内的 /InfoGAN 目录，并设置工作目录为 /InfoGAN。同时开放端口8888用于访问服务： ``` $ docker run -v $(pwd):/InfoGAN:/InfoGAN -w /InfoGAN -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/ ```
  • eICU-GNN-LSTM: 本仓库提供代码以图表示学习方式预测病人结果（链接：https）
    优质
    eICU-GNN-LSTM项目采用图神经网络与长短时记忆网络结合的方法，通过代码实现对患者医疗数据的深度分析，有效预测病人的临床结局。 该存储库包含了通过“图形表示学习”预测患者结果的代码。您可以在W3PHIAI（AAAI研讨会）上观看相关的聚焦演讲视频。 如果您在研究中使用了此代码或模型，请引用以下文献： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv} }
  • C语言内存管理实验：实现可变分区分配模拟
    优质
    本实验通过C语言编程模拟可变分区存储分配算法，旨在加深理解操作系统中内存管理机制，并实践内存分配与回收的实际操作。 内存管理在C语言编程中的实现可以通过模拟程序来完成一个可变分区分配的模型。此项目要求采用最佳适应法、最坏适应法、首次适应法或下次适应法之一进行内存分配策略的选择。 具体来说，需要首先确定用于管理和操作数据结构的设计，包括： 1. 分配内存块管理的数据结构设计。 2. 空闲块的数据结构定义。 接下来完成以下程序代码的编写： - 内存分配功能 - 内存回收机制 - 对空闲块的有效管理 最后一步是创建一个主函数来模拟和测试整个内存分配与回收的过程，并通过上机实验获取实际结果数据。
  • 关于PyTorch可重复性问题的简述（实现实验结果的再现性）
    优质
    本文探讨了使用PyTorch实现实验结果可重复性的挑战与策略，旨在帮助研究者优化其深度学习项目的再现性。 在深度学习领域，实验的可重复性是验证研究结果可靠性的关键因素。PyTorch作为一个广泛应用的深度学习框架，其可重复性问题时常困扰着研究人员。由于训练过程中的随机性，比如权重初始化、数据增强、优化算法的随机步长等，相同代码多次运行可能得到不同的结果。本段落将深入探讨如何在PyTorch中实现实验结果的可复现性。 针对CUDNN的可重复性问题，CUDNN在卷积运算中采用了优化策略，可能会牺牲一定的精度来提高计算速度。如果需要确保结果的一致性，可以禁用CUDNN的性能基准测试（benchmarking）并设置确定性模式。在代码中，可以通过以下设置实现： ```python from torch.backends import cudnn cudnn.benchmark = False # 关闭性能基准测试 cudnn.deterministic = True # 开启确定性模式 ``` 然而，这样做可能会导致计算效率下降，对结果的影响通常仅限于非常小的精度差异。 PyTorch自身提供了设置随机种子的功能，用于控制CPU和GPU上的随机数生成器。确保在代码的开始处设定全局种子，并针对GPU进行相应配置： ```python import torch seed = 42 # 可以自定义的种子值 torch.manual_seed(seed) # 设置CPU随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置当前GPU随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 如果有多GPU，设置所有GPU随机种子 ``` 此外，Python和Numpy的随机数生成也需要被控制。确保在读取数据前设置它们的种子： ```python import random import numpy as np random.seed(seed) np.random.seed(seed) ``` 在数据加载阶段，Dataloader的多线程特性可能导致结果的不一致性。当`num_workers`大于1时，不同线程会以不同的顺序读取数据。要解决这个问题，可以固定`num_workers`的数量，并使用`worker_init_fn`参数为每个工作线程设定单独的种子： ```python GLOBAL_SEED = 1 def set_seed(seed): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) GLOBAL_WORKER_ID = None def worker_init_fn(worker_id): global GLOBAL_WORKER_ID GLOBAL_WORKER_ID = worker_id set_seed(GLOBAL_SEED + worker_id) dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn ) ``` 通过以上步骤，可以有效地提高PyTorch实验的可重复性。需要注意的是，尽管这些措施能显著降低结果的随机性，但完全的可复现性还受到其他因素的影响，比如硬件状态、操作系统调度等。因此，在实际应用中应根据具体需求权衡可重复性和计算效率。
  • BiLSTM-CRF-NER-PyTorch: 本仓库提供针对命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。
    优质
    本仓库提供了基于PyTorch框架的BiLSTM-CRF模型，专门用于执行命名实体识别任务，助力自然语言处理领域的发展。 使用BiLSTM-CRF模型的命名实体识别任务的PyTorch解决方案。此存储库包含了一个用于命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。项目的代码结构如下： ``` ├── pyner| │ └── callback| │ | └── lrscheduler.py │ | └── trainingmonitor.py │ ... └── config └── basic_config.py # 用于存储模型参数的配置文件 └── dataset ```
  • C语言中int类型可变长度数组的实现
    优质
    本文探讨了在C语言环境中，如何利用int类型的变量来创建可变长度的数组，并分析其实现细节与应用场景。 使用gcc编译xxx.c 和 vsArray.c 文件。vsArray.c 中定义了一个可变大小的数组类型 array_t_s，并且array_t 是一个指针类型的别名，在访问其内容时，遵循 array_t_s 的访问规则。代码中包含了函数的功能和使用方法的注释。由于作者是新手，可能存在一些不规范的地方，欢迎大家提出修改意见并进行重写。
  • SGPLVM-Inverse: 结构化贝叶斯高斯过程潜变量模型在反问题中的应用实验
    优质
    本研究提出并验证了SGPLVM-Inverse模型，通过结构化的贝叶斯高斯过程潜变量方法有效解决复杂系统的反问题，展示了其在探索隐含变量和参数估计方面的优势。 “结构化贝叶斯高斯过程潜在变量模型：在数据驱动的降维和高维反演中的应用”实验需要满足以下先决条件：使用Python 3.5及以上版本。您可以尝试运行随附的configure.bash脚本来快速设置环境。 主要的实验模块包括： - elliptic_forward_sgplvm_separate.py（采用两模型方法解决正向问题） - elliptic_forward_sgplvm_joint.py （联合训练模型以处理正向问题） - elliptic_inverse_sgplvm_separate.py（使用两模型方法来解决反问题） - elliptic_inverse_sgplvm_joint.py （利用联合训练的模型应对反问题） 在scripts目录中，您可以找到有助于从论文建议参数设置的bash脚本。实验所用的数据和绘图文件位于elliptic/data 文件夹内。
  • 论文再现：QA-GNN：利用语言模型和知识进行推理
    优质
    QA-GNN: 利用语言模型与知识图谱融合的技术，增强机器理解能力及问答系统性能。通过结合预训练语言模型和GNN，提升复杂问题解答的准确性与效率。 除了使用ConceptNet知识图谱的常识性问答数据集（如CommonsenseQA、OpenBookQA）之外，我们还增加了一个生物医学问答数据集（MedQA-USMLE），该数据集包含基于疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。您可以下载所有相关数据，并解压缩后将文件夹放置在相应目录中。尽管这些数据已经过预处理，但我们提供了我们在其中使用的预处理脚本。