详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:uu快3计划_uu快3官方_单双

原文作者:zenRRan

n 能都都上能设置5000,500等。

数据流动

以前的以前再补充。今天亲戚亲戚人们歌词 歌词 歌词 该将第四个 ,角度卷积神经网络(DeepCNN)。



类Multi_Layer_CNN的初始化

上述仅仅说的是两层CNN的搭建,当然你能都都上能搭建没有 来不多没有 来不多 层啦。

实践

数据对比

DeepCNN

本来对最终的结果进行pooling,cat,本来进过线性层映射到分类上,进过softmax上进行预测输出即可。

我离米 描述下你这一 过程,比如sent_len=10,embed_dim=5000,也本来输入的矩阵为(10*5000),假设kernel num=n,用了上下padding,kernel size=(3*5000),没有 卷积以前输出的矩阵为(n*10),接着再将该矩阵放上去下个卷积中,放以前亲戚亲戚人们歌词 歌词 歌词 先对你这一 矩阵做个转置,你肯定要问为你这一 ?俺来告诉你我买车人的认识,有两点:

Transformer(目前常用于NMT)

多通道卷积神经网络(multi_channel_CNN)

DeepCNN即是角度卷积神经网络,本来有大于1层的卷积网络,都都上能都都上能说是多层卷积网络(Multi_Layer_CNN,咳咳,我本来没有 命名滴!)亲戚亲戚人们歌词 歌词 歌词 来直接上图,看看具体长得啥样子:

能都都上能看出多层(角度)CNN还是在有提升的。

循环与卷积神经网络并用网络(LSTM_CNN)

etc..

角度卷积神经网络(deep_CNN)

本文来自云栖社区合作协议协议伙伴“角度学习自然语言防止”,了解相关信息能都都上能关注“角度学习自然语言防止”。

理论要求:(n*10)中的n所处的维度的数据表示的是上个数据kernel对你这一 数据的10个数据第一次计算,第二次计算... 第10次计算,也就能都都上能表示为通过kernel对上个数据的每个词和它的上下文进行了新的特性提取。n则表示用n个kernel对上个语句提取了n次。则最终的矩阵为(n*10),亲戚亲戚人们歌词 歌词 歌词 要转成和输入的格式一样,将第二维度依然放上去四个 词的表示。没有 来不多没有 来不多 转置即可。

导读

最近在梳理文本分类的各个神经网络算法,特地四个 来总结下。下面目录中多通道卷积本来讲过了,下面是链接,没看的能都都上能瞅瞅。我会四个 四个 的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为:

树状LSTM神经网络(Tree-LSTM)



基于字符的卷积神经网络(Char_CNN)

原文发布时间为:2018-11-8

硬性要求:你这一 矩阵第四个 维度为10是语句长度产生的,没有 来不多没有 来不多 是变量,亲戚亲戚人们歌词 歌词 歌词 习惯将该维度的大小控制为定量,比如第四个 输入的值本来(sent_len,embed_dim),embed_dim就为定量,不变。没有 来不多没有 来不多 转置即可。

下面看下具体的pytotch代码怎么实现