Dynamic-Memory-Networks-in-TensorFlow:TensorFlow中的动态内存网络实施

时间:2021-05-08 18:21:00
【文件属性】:
文件名称:Dynamic-Memory-Networks-in-TensorFlow:TensorFlow中的动态内存网络实施
文件大小:14KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-08 18:21:00
Python TensorFlow中的动态内存网络 TensorFlow中的DMN +实现用于对bAbI 10k数据集进行问答。 结构和参数,,此后称为Xiong等。 改编自Stanford的分配2入门代码,并使用方法导入Babi-10k数据集。 储存库内容 文件 描述 dmn_plus.py 包含DMN +模型 dmn_train.py 在指定的(-b)babi任务上训练模型 dmn_test.py 在指定的(-b)babi任务上测试模型 babi_input.py 准备bAbI数据以输入到DMN attention_gru_cell.py 包含自定义的Attention GRU单元实现 fetch_babi_data.sh shell脚本以获取bAbI任务(从 ) 用法 安装 运行随附的Shell脚本以获取数据 bash fetch_babi_data.sh 使用'dmn_tra
【文件预览】:
Dynamic-Memory-Networks-in-TensorFlow-master
----dmn_test.py(2KB)
----attention_gru_cell.py(5KB)
----dmn_plus.py(12KB)
----dmn_train.py(4KB)
----.gitignore(80B)
----fetch_babi_data.sh(244B)
----babi_input.py(12KB)
----README.md(3KB)
----LICENSE.txt(1KB)

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