The hyperparameter optimisation of DAE-ConvBiLSTM.

Figshare2022-12-30 更新2026-04-28 收录

深度学习超参数优化

序列建模

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The hyperparameter optimisation of DAE-ConvBiLSTM.

创建时间：

2022-12-30

powerpuffpomelo/mello_test

序列建模

机器翻译

Fairseq(-py)是一个序列建模工具包，允许研究人员和开发者训练定制模型，用于翻译、摘要、语言建模和其他文本生成任务。该工具包支持多种序列到序列模型，包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer网络和非自回归Transformer。此外，它还提供多GPU训练、快速生成、大迷你批量训练和混合精度训练等功能。工具包还提供了用于翻译和语言建模的预训练模型，并提供了

Hugging Face2023-05-21 更新450

Summary of models implemented in the paper.

深度学习超参数优化

GRU门控循环单元

Hyperparameters and other parameters: LR: controlled the rate of update for gradient descent; Dr: dropout for the GRU layer [53]; L2: L2 regularization coefficient for the GRU layer; BS: Batch Size, n

NIAID Data Ecosystem80

wanglab/phylo-dna-archaea-bacteria-0.2-tokenized-chunked-non-overlap-32768

微生物基因组学

序列建模

--- dataset_info: features: - name: input_ids sequence: int32 - name: attention_mask sequence: int8 - name: labels sequence: int64 splits: - name: train num_bytes: 88133460

Hugging Face2024-11-06 更新70

cnet_ar_n2_examples

自然语言处理

序列建模

该数据集包含多个特征字段，主要用于存储序列数据及其相关模型输出。具体特征包括：'seq'（字符串类型，存储序列数据）、'full_logits'（三维浮点数列表，存储完整逻辑输出）、'encoder_hidden'（三维浮点数列表，存储编码器隐藏状态）、'encoder_boundary_probs'（二维浮点数列表，存储编码器边界概率）、'k_proj'和'q_proj'（二维浮点数列表，存储投

Hugging Face2026-02-27 更新130

Train Solver Protoxt files for Combo 5 and Combo 15

深度学习超参数优化

模型训练配置

Training prototxt file containing the hyperparameter settings for combinations 5 and 15 of optimized training runs.

NIAID Data Ecosystem80