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在torch框架中使用transformer模型进行文本分类

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简介：
本项目探索了利用PyTorch框架中的Transformer模型实现高效准确的文本分类任务。通过深度学习技术优化自然语言处理能力。 在torch框架下使用transformer模型进行文本分类的案例简单易懂，适合新入门的学习者。

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  • 在torch框架中使用transformer模型进行文本分类
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    本项目探索了利用PyTorch框架中的Transformer模型实现高效准确的文本分类任务。通过深度学习技术优化自然语言处理能力。 在torch框架下使用transformer模型进行文本分类的案例简单易懂，适合新入门的学习者。
     
  • Swin Transformer实战详解：在timm中使用Swin Transformer进行多GPU图像分类。
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    本文详细解析了如何在timm框架下利用Swin Transformer模型，并实现其在多GPU环境中的高效图像分类应用。 本段落通过提取植物幼苗数据集中的部分数据进行演示，展示了如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型来实现分类任务，并统计验证集得分。文章详细介绍了以下内容： 1. 如何从timm库中调用模型、损失函数和Mixup技术。 2. 制作ImageNet数据集的方法。 3. 使用Cutout进行数据增强的具体步骤。 4. Mixup数据增强的实施方法。 5. 多个GPU并行训练与验证的技术实现细节。 6. 采用余弦退火策略来调整学习率的过程。 7. 如何利用classification_report评估模型性能。 8. 预测任务中的两种不同写法。 通过本段落的学习，读者可以掌握上述技术的应用和实施方法。
     
  • 在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类
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    本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。 在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。 情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。
     
  • 利用PyTorch深度学习框架进行中文文本分类（含TextCNN、TextRNN和TextRCNN）
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    本项目采用PyTorch实现TextCNN、TextRNN及TextRCNN模型，用于处理与分类中文文本数据，为自然语言处理提供有效工具。 基于深度学习框架PyTorch实现的中文文本分类系统包括TextCNN、TextRNN、Textrcnn等多种模型。
     
  • 使用 PyTorch 进行文本分类实现
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    本项目采用PyTorch框架实现文本分类任务，通过深度学习模型对大量文本数据进行训练，以达到准确分类的目的。 文本分类的标准代码使用Pytorch实现的数据集包括IMDB、SST和Trec。模型方面则涵盖了FastText、BasicCNN（KimCNN, MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN）、InceptionCNN、LSTM（BILSTM, StackLSTM）、带注意力机制的LSTM（Self Attention / Quantum Attention）、结合了CNN与RNN的混合模型（RCNN, C-LSTM），以及Transformer和Attention is all you need等。此外还有ConS2S、Capsule及量子启发式神经网络等多种模型。
     
  • 使用 TF-IDF 进行文本分类（txtClassify.py）
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    本项目通过Python脚本txtClassify.py实现基于TF-IDF算法的文本分类功能，有效提取文档关键特征，适用于多种自然语言处理任务。 使用了中文文本数据集，并通过jieba库进行分词处理。`data_preprocess()`函数用于读取并预处理数据，包括去除数字、标点符号以及停用词等操作。`calculate_tfidf()`函数计算文档的TF-IDF特征值。 `text_classification_1()`和`text_classification_2()`两个函数分别负责训练分类器并对模型进行评估，前者使用了K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）以及多层感知器等不同类型的分类算法，并借助sklearn库中的相关方法实现；后者则采用sklearn的TfidfVectorizer来提取TF-IDF特征。`tfidf_train()`函数用于训练TF-IDF特征提取模型，然后将其保存至磁盘中以备后续使用。而`tfidf_test()`函数负责从磁盘加载先前保存好的TF-IDF特征提取器，并利用其处理测试数据集。 此外，还有个名为`svm_grid()`的辅助函数通过网格搜索方法来寻找最优的支持向量机模型参数设置。 主程序部分依次调用上述各功能模块完成文本分类任务，并输出各类评估指标（准确率、精确度、召回率和F1值）的平均结果。
     
  • 使用fasttext进行文本公告分类
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    本项目采用FastText算法对大量文本公告数据进行高效分类处理，旨在提升信息检索和管理效率。通过训练模型识别不同类别的公告内容，实现自动化、智能化的信息归档与分析功能。 该代码文件包含以下几个部分：（1）nlp_utils.py 数据功能处理函数；（2）fast_text_train.py 训练代码；（3）fast_text_predict.py 利用meta模型进行预测的代码；（4）frozen_graph.py 模型固化及预测代码；（5）saves 文件夹，用于存放训练得到的模型文件；（6）word2id_dict.txt 和 label2id_dict.txt 训练过程中生成的字典文件。
     
  • 基于Transformer的运动想象脑电信号分类——本科毕业设计（使用CNN+Transformer框架）.zip
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    本项目为本科毕业设计，采用CNN与Transformer结合的模型对运动想象脑电信号进行分类，旨在提高分类准确率。代码和相关文档包含于压缩包中。 1. 本资源中的所有项目代码均经过测试并成功运行，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等专业。它也适用于初学者学习进阶，并可用于毕业设计、课程设计、作业及项目初期演示等用途。 3. 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的；此外，这些代码可以直接用于毕业设计或课程设计中。下载后请首先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用。
     
  • Keras-TensorFlow-去噪模型框架(TNRD): 使用CNN进行去噪...
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    TNRD是一款基于Keras和TensorFlow开发的高效去噪模型框架，运用卷积神经网络技术，旨在为图像处理领域提供精准、快速的噪声去除解决方案。 姓名：瑞安·塞西尔（Ryan Cecil） 年份：2021 最近我发现自己需要创建并分析许多新的降噪模型。当前使用的代码库是我在Stacey Levine博士的深度学习、计算机视觉及图像处理小组的研究中所用，用于训练和测试新模型，并对其进行分析。目前该代码仅提供了Chen和Pock提出的可训练非线性反应扩散（TNRD）模型的Keras-Tensorflow实现，在models.py文件中有具体实现。 我可以在此基础上轻松定义新的降噪模型，进行训练、测试以及分析。要了解如何训练模型，请参考example.sh文件中的命令示例，该文件提供了小型TNRD模型的训练方法及获取关于模型信息所需的各种功能应用指令。
     
  • 基于Swin Transformer和UNet框架的图像分割模型在TensorFlow中的实现与应用
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    本研究提出了一种结合Swin Transformer与UNet架构的创新图像分割模型，并实现了其在TensorFlow平台的应用，以提升医学影像等领域的精确度与效率。 本段落详细阐述了一种融合了Swin Transformer编码器和解码模块（类似于UNet结构）的深度神经网络设计方法，并附有TensorFlow的具体实现方式。具体而言，在构建的自定义Model类—SwinUnet下完成了对编码阶段使用的Patch Merging操作以及解码部分中反卷积层和跳跃连接等机制的设计；利用预训练权重加快收敛速度；最后给出了样例演示用法，验证所构造网络能够正确地完成端到端预测任务的能力。 本教程主要面向有一定机器学习基础知识的科研工作者和技术人员。特别是对于那些熟悉深度学习框架并且对医学影像识别或其他图像处理领域感兴趣的从业者来说非常有价值。 使用场景及目标：①帮助研究者创建高效的图像分类系统，特别是在医疗诊断等领域内高分辨率遥感影像或者显微图像的应用中表现突出；②为想要深入了解现代计算机视觉算法内在原理的研究人员提供有价值的参考资料。通过对本项目的学习，学员将能够掌握构建此类先进模型的关键步骤，从定义参数设置到实际部署上线整个流程。 此外，由于该模型采用Transformer家族最新研究成果之一即Swin架构来充当骨干提取特征，因此其相较于传统的CNN表现出了更高的鲁棒性和灵活性；与此同时得益于残差链接的引入使得网络更容易训练同时也有利于保持多尺度信息的一致性和完整性，提高语义表达水平。此外还支持直接读入任意大小的图片而不必做过多预处理调整即可快速获得理想结果。