Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
代码见GitHub
The full code is available on Github.
在这篇文章中，我们用了与 Kim Yoon’s
Convolutional Neural Networks for Sent
（1）卷积：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野（权值共享）。一次卷积运算提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算，这也就是多层卷积。（2）池化：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人，不但会带来非常大的计算量，而且容易出现过拟合，解决过拟合的办法就是让模型尽量“
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2024-05-18 06:48:28
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1、简介近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了简单的卷积体系结构来降低图层的复杂性。基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。VGGNet在对大规模图像进行分类方面取得了巨大的性能。该网络设计了一堆小卷积滤波器，使网络结构非常简单，但网络有一些定位错误。就有研究者提出了独特的网络架构，PPCNN（金字塔池化卷积神经网络），以减少
什么是图像识别 •
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻 •
图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术 •
图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策 举个栗子： 好看不？卧
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2024-08-08 17:11:38
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CharCNN之前看了TextCNN，也就是基于词级别的CNN，卷积的时候是对多个词向量（window size）进行卷积。Character-level Convolutional Networks for TextClassification 这篇文章从一个新的视角来看待文本数据，那就是字符（character），本文通过实现字符级别的卷积神经网络来做文本分类任务，与传统文本分类方法和深度神经
问题传统机器学习通过特征工程提取特征，作为Input参数进行输入，从而拟合一个相对合适的w参数，而CNN利用卷积层感知局部特征，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，池化层层提取主要特征，从而自动提取特征。方法1、池化层的理解pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对
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2024-04-24 12:53:53
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参数声明V：词向量个数D：词向量维度C：分类个数Co：卷积核个数Ks：卷积核不同大小的列表，代码中为[3,4,5]函数定义定义计算CNN第i层神经元个数和第i+1层神经元个数的函数：def calculate_fan_in_and_fan_out（tensor）1 def calculate_fan_in_and_fan_out(tensor):
2 dimension
一.浅谈CNN和RNN 1.CNN结构 1）卷积(提取特征)：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围（权值共享）。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算，这也就是多层卷积。 2）池化(降维，提取主要特征)：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊
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2023-11-26 16:22:29
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作者：晓凡概要：近日，来自谷歌大脑和谷歌研究院的一篇技术文章又从一个新的角度拓展了人类对神经网络的理解，得到的可视化结果也非常亮眼、非常魔性。深度神经网络解释性不好的问题一直是所有研究人员和商业应用方案上方悬着的一团乌云，现代CNN网络固然有强大的特征抽取能力，但没有完善的理论可以描述这个抽取过程的本质，人类也很难理解网络学到的表征。当然了，研究人员们从来都不会放弃尝试。IMCL 2017的最佳论
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2024-07-31 18:18:17
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本文主要内容简略介绍卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）处理文本信息的过程使用CNN进行文本分类任务，并对代码进行注释本文代码【https://github.com/540117253/Chinese-Text-Classification 】一、CNN概述 图1 CNN文本编码器
将评论的每个单词映射为维向量，然后将给定的评论文本转化为长度固
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2023-12-07 22:32:43
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在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 如果没有，建议先阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 以获得必要的背景。1. 数
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2024-08-08 21:59:22
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1.介绍在大部分传统机器学习场景里，我们先经过特征工程等方法得到特征表示，然后选用一个机器学习算法进行训练。在训练过程中，表示事物的特征是固定的。后来嘛，后来深度学习就崛起了。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是——深度学习能够自动提取特征。如果你是从 DNN 开始了解深度学习，你会对 “深度学习能够自动提取特征” 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的，你就会很自然地理解 “深度学
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2024-04-25 12:06:28
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使用预训练网络提取图像特征，并用于分类。
上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通常会采用一种更
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2023-10-16 13:20:39
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传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。迁移不变形尺度不变性辐照度/亮度不变性CNN为什么能提取到图像特征？关键点在于CNN有两种
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2024-03-19 13:47:44
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思考卷积神经网络（CNN）中各种意义只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义CNN的目的简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对
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2024-05-31 10:21:27
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感觉这应该是最早的一篇把CNN用于处理文本的论文，网络模型十分简单。模型直接在Word Vector(300 dim)上使用不同的kernel（3,4,5）对句子进行一维卷积，之后对于不同kernel产生的不同长度结果进行MaxPooing使其长度都为1，最后将这些Feature输入全连接层+Softmax完成分类任务。实验实验表明使用CBOW预训练的模型表现更出色，并且实验时发现使用两个不同的W
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2024-03-20 16:50:49
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卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：（1）：对全部训练文档进行分词，由这些词作为向量的维数来表示文本;（2）：统计每一类文档中所有出现的词语及其频率，然后过滤，剔除停用词和单字
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2023-08-30 15:27:05
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R-CNN系列链接: 目标检测各类方法主要的创新点参考连接：1、R-CNN选择性搜索候选框----正负样本提取（IOU筛选即nms）------抠图CNN提取特征----SVM分类（极大值抑制进一步筛选）-----边框回归（将筛选出来的进行调整）候选区域提出阶段（Proposal）：采用selective-search方法，从一幅图像生成1K~2K个候选区域； 特征提取：对每个候选区域，使用CNN
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2024-07-08 16:18:35
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前言 本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种图
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2024-07-31 17:49:44
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1、全连接神经网络到卷积神经网络（CNN）对于全连接神经网络而言，分析数字图像一来参数较多，二来没有很好地考虑到像素与像素之间的位置关系，并且由于梯度传递的限制导致网络的层数难以增加。因而人们更多的是采用卷积神经网络（CNN）来对图像进行分析与处理。 CNN采用不断卷积池化的结构来搭建网络，其中卷积代替了全连接层的特征提取的作用，利用卷积能够利用局部信息的特性来提高在图像上的处理性能 ，
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2024-04-23 13:27:20
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