Advertisement

基于Bayes优化的LSTM文本分类小说pytorch框架实现（含完整代码）.zip

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

简介：
本资源提供了一个使用PyTorch框架实现的基于Bayes优化的LSTM模型进行文本分类的小说项目，包含完整的源代码和详细文档。 这是一个简单的应用LSTM在Pytorch上的文本分类任务，并使用贝叶斯优化进行超参数调优。各种超参数可以在src/constants.py文件中设置。每个变量的含义如下：对于贝叶斯优化，要调整的超参数应以元组形式传递。你可以将参数设为一个元组或特定值，前者表示该参数会纳入贝叶斯优化范围，后者则不会。 按照代码中的项目说明文档操作即可运行整个流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Bayes优化的LSTM文本分类小说pytorch框架实现（含完整代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用PyTorch框架实现的基于Bayes优化的LSTM模型进行文本分类的小说项目，包含完整的源代码和详细文档。 这是一个简单的应用LSTM在Pytorch上的文本分类任务，并使用贝叶斯优化进行超参数调优。各种超参数可以在src/constants.py文件中设置。每个变量的含义如下：对于贝叶斯优化，要调整的超参数应以元组形式传递。你可以将参数设为一个元组或特定值，前者表示该参数会纳入贝叶斯优化范围，后者则不会。 按照代码中的项目说明文档操作即可运行整个流程。
     
  • CNN-LSTM：基于PyTorch的视频分类框架——含源码
    优质
    本项目介绍并实现了基于CNN与LSTM结合的视频分类模型，采用Pytorch深度学习框架进行开发，并开放了完整源代码供研究者参考和使用。 CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现入门先决条件是PyTorch（需要0.4以上版本）以及FFmpeg、FFprobe 的Python 3环境。 首先，创建数据目录结构如下： - data/ - video_data/ 将您的视频数据集放入`data/video_data/`中。格式应为： ``` data └── video_data ├── bowling │ └── walking.avi └── running ├── running0.avi └── runnning1.avi ``` 从视频数据集中生成图像，可以使用脚本： ```bash ./utils/generate_images.sh # 这里假设有一个shell脚本来执行此操作。 ```
     
  • PyTorch LSTM情感分类完整代码
    优质
    本项目提供了一套基于PyTorch框架实现的情感分类LSTM模型完整代码，适用于自然语言处理中对文本情感倾向分析的研究与实践。 先运行main.py进行文本序列化，再使用train.py进行模型训练。 ```python from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self, train=True): super(ImdbDataset, self).__init__() data_path = rH:\073-nlp自然语言处理 ```
     
  • 基于ResNet50和VGG16的PyTorch框架猫狗分类项目（含完整源码、代码注释及实验报告）.zip
    优质
    本项目采用PyTorch框架，结合ResNet50和VGG16模型进行猫狗图像分类，提供完整源码与详细注释，并附有实验报告。 本项目旨在基于PyTorch框架使用ResNet50和VGG16网络实现猫狗分类任务，并达到90%以上的准确率。实验采用Kaggle的原始数据集，涵盖读取数据、构建模型、训练及测试等深度学习流程的学习目标是掌握经典卷积神经网络如VGG16和ResNet50的基本结构与应用方法。
     
  • 基于Pytorch的TextCNN中文文本分类实现（含详细训练代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch实现的TextCNN模型，用于对中文文本进行分类。其中包括详细的预处理、模型构建及训练代码，适合自然语言处理领域的研究者和开发者深入学习和实践。 在一个NLP项目实例中，使用深度学习框架Pytorch构建了TextCNN模型，并实现了一个简易的中文文本分类系统。基于此项目的训练数据，在THUCNews数据集上进行测试后发现，训练集上的Accuracy达到了约99%，而测试集上的Accuracy则约为88.36%。
     
  • 基于PyTorch的LSTM在NLP中的文本情感分类实现
    优质
    本研究利用PyTorch框架实现了长短期记忆网络（LSTM）模型，在自然语言处理领域进行文本情感分类。通过深度学习技术有效捕捉语义信息，提升情感分析准确度。 基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vec API），我编写了一个情感分类模型，该模型包含一个循环神经网络（LSTM）和一个多层感知器（MLP）。首先，将句子中的每个单词对应的词向量输入到循环神经网络中，以获取句子的向量表示。然后，将句向量作为多层感知器的输入，并输出二元分类预测结果。同时进行损失计算和反向传播训练，这里使用的损失函数是交叉熵损失。
     
  • 使用PyTorch实现基于CNN和LSTM的文本分类方法
    优质
    本研究采用PyTorch框架，结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)，创新性地提出了一种高效的文本分类模型，显著提升了文本理解与分类精度。 model.py：#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): # 文本分类，使用RNN模型 def __init__(self): super(TextRNN, self).__init__() # 三个待输入的数据：self
     
  • 基于ResNet和VGG16的PyTorch框架猫狗分类深度学习作业完整源码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python编程语言及PyTorch库，在ResNet和VGG16预训练模型基础上实现猫狗图像分类任务的深度学习项目完整代码。 深度学习作业项目使用PyTorch框架基于ResNet和VGG16网络实现猫狗分类，提供完整源码。该项目可直接下载并运行无需任何代码修改，并且能够获得95分以上的高分评价。
     
  • 基于Django框架的小说网站代码.zip
    优质
    这是一个基于Python的Django框架开发的小说网站项目源代码包。该项目提供了一个简洁而功能全面的平台，方便用户浏览、搜索和阅读各类小说作品。 使用Django编写的小说网站代码已打包为.zip文件。
     
  • 基于MATLAB的LSTM-Attention与LSTM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了结合注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-Attention)和传统LSTM模型，用于多特征的数据分类与预测，并提供完整的代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）： 1. 实现了LSTM-Attention及标准LSTM的分类预测。 2. 包括注意力机制下的Attention-LSTM分类预测功能。 3. 使用Matlab编写，能够生成分类效果图以及混淆矩阵图。 4. 支持多特征输入单输出的二分类和多分类模型。程序内注释详细，只需替换数据即可运行。 5. 运行环境为MATLAB 2020及以上版本。