文件名称：capsule_text_classification
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:19:17
Python
胶囊网络的文本分类 EMNLP18接受了我们的论文的实现。 要求：代码是用Python（2.7）编写的，并且需要Tensorflow（1.4.1）。 链接到我们最近的胶囊项目： : ACL19预印本： 资料准备 reuters_process.py提供了清除原始数据并生成Reuters-Multilabel和Reuters-Full数据集的功能。 若要快速入门，请参阅以获取Reuters-Multilabel数据集。 对于其他数据集，请访问。 更多说明 utils.py包含几个包装的基本功能，例如_conv2d_wrapper，_separable_conv2d_wrapper和_get_variable_wrapper等。 这些layers.py实现的胶囊网络包括主胶囊层，卷积胶囊层，胶囊扁平化层和FC胶囊层。 network.py提供了两种胶囊网络的实现以及用于比较的基
【文件预览】：
capsule_text_classification-master
----requirements.txt(485B)
----network.py(4KB)
----utils.py(4KB)
----README.md(5KB)
----layer.py(9KB)
----loss.py(1KB)
----main.py(11KB)
----reuters_process.py(6KB)