文件名称：matlab精度检验代码-parlai_agents:＃带有PyTorch，Chainer和TensorFlow的ParlAI代理示例
文件大小：6.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 17:51:00
系统开源
matlab精度检验代码PyTorch，Chainer和TensorFlow的ParlAI Agent示例 ParlAI是用于训练和评估许多任务的对话模型的统一平台。 当前，此存储库中实现了以下代理。 RNNAgent通过PyTorch RNNAgent由Chainer TensorFlow的RNNAgent PyTorch的AttentionAgent（带有Attention的seq2seq） MemN2NAgent（端到端内存网络），由Chainer PyTorch的MemN2NAgent（端到端内存网络）全新！ SaveAgent（节省损失和注意权重） visualization.ipynb（可视化有效和测试结果，损失和注意权重） 我会尽快实施。 EntNetAgent（循环实体网络），作者：PyTorch RelNetAgent（关系网络），作者：PyTorch GeneralDictionaryAgent（使用子词，句子和字符级标记器） 我还用日语写了一篇有关ParlAI简介的文章。 请参阅 。 用法 请先下载并安装ParlAI。 git clone https://gith
【文件预览】：
parlai_agents-master
----saved_image()
--------attention.png(93KB)
--------memn2n.png(224KB)
--------babi_all10k_s2s_1_2_3_4_layers.png(117KB)
--------babi_all10k_memn2n_pe_te.png(118KB)
--------pe_q.png(53KB)
--------babi_all10k_memn2n_this_matlab_paper.png(124KB)
--------babi_all10k_s2s_bi_drop.png(120KB)
--------babi_all10k_memn2n_sample_0_plot.png(1003KB)
--------babi_all10k_memn2n_1_2_3_4_5_6_hops.png(121KB)
--------babi_all10k_atte_sample_0_plot.png(835KB)
--------babi_all10k_memn2n_ls_rn.png(131KB)
--------babi_all10k_memn2n_adj_lw.png(133KB)
--------babi_all10k_memn2n_no_ls_loss.png(171KB)
--------babi_all10k_rnn_pytorch_chainer_tensorflow.png(115KB)
--------babi_all10k_memn2n_atte_s2s_rnn.png(119KB)
----chainer_memn2n()
--------chainer_memn2n.py(20KB)
--------model_file()
----Experiment_Setting(11KB)
----save()
--------save.py(3KB)
----chainer_rnn()
--------chainer_rnn.py(8KB)
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----pytorch_memn2n()
--------pytorch_memn2n.py(22KB)
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--------pytorch_rnn.py(9KB)
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----LICENSE(2KB)
----README.md(9KB)
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--------pytorch_attention.py(20KB)
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--------tensorflow_rnn.py(9KB)
--------model_file()
----visualization.ipynb(2.34MB)