1、初识TextCNN最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其输入数据为二维或者多维的数据，因此进一步了解学习应用于文本分类的TextCNN。下一篇文章会通过期刊论文来介绍几篇CNN的具体应用实例，主要介绍模型的网络结构。TextCNN模型是
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2024-10-26 08:59:22
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背景2009年，李飞飞和他的团队发表了ImageNet的论文，还附带了数据集。2012年，多伦多大学的Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky提出了一种深度卷积神经网络结构：AlexNet，夺得了ImageNet冠军，成绩比当时的第二名高出41%。结构经典的Lenet(发布于1999)结构如下： AlexNet的结构模型如下： 
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2024-09-25 21:07:21
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title: textRCNN精读与复现 date: 2022-03-03 20:16:16 tags:paper精读复现pytorch论文地址：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification | Papers With Code模型架构双向循环神经网络以及最大池化层。论文中提及embedding是利用word2vec
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2024-08-04 13:53:50
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TextRNN1 textRNN vs textCNN2 RNN介绍2.1 单向RNN2.1.1 RNN前向传播算法2.1.2 RNN反向传播算法2.1.3 RNN弊端2.3 BiRNN2.3 LSTM2.3.1 遗忘门2.3.2 输入门2.3.3 输出门2.3.4 LSTM 比较重要的问题1.为什么要使用激活函数？2.为什么用sigmoid，为什么不用relu？为什么不用tanh？3.为什么L
本文接【目标检测论文1】——RCNN 简单来讲，SPPNet 就是 引入空间金字塔池化来改进RCNN。先来复习下 RCNN 执行流程。图中输入图像中，红色框表示 selective search 输出的可能包含物体的候选框（ROI）。 读过 RCNN 的大家都知道，RCNN 在执行过程中，要对 所有 selective search 选取的 ~2000个候选区域，均
简单使用gensim训练私有语料的词向量模型
原创
2024-06-06 10:40:00
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# coding: UTF-8import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npclass Config(object):
"""配置参数"""
def __init__
原创
2021-04-22 21:53:53
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TextCNN模型结构 TextCNN被Yoon Kim等人在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》一文中提出，其模型结构如图所示。TextCNN模型结构 TextCNN的详细过程原理图如下： plot_model()画出的TextCNN模型结构图如下：TextCNN的第一层为嵌入层。获得单词嵌入向量的方式目前可以分为
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2024-05-30 14:53:36
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TextRCNN 顾名思义，对文本处理包含RNN 和 CNN的元素，其中CNN部分是用到了池化，RNN部分是考虑了上下文的因素 1.模型结构 RNN 部分：拿上图中 x4举例， x4= [cl(w4),along,cr(w4)] , l 是left的缩写， r是right的缩写对于cl(w4)，有cl(w3) 和 stroll
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2024-05-31 10:24:16
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一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源的下载，最方便快捷的方法就是使用HTML5原生的download属性，例如：<a href="large.jpg" download>下载</a>复制代码具体介绍可参考我之前的文章：“了解HTML/HTML5中的download属性”。但显然，如果纯粹利用HTML属性来实现文件的下载（而不是浏览器打开或浏览），对于动态内
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2024-06-18 07:51:58
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目录概述网络架构pytorch实现中的关键代码部分参考概述就深度学习领域来说，RNN和CNN作为文本分类问题的主要模型架构，都存在各自的优点及局限性。RNN的优势是擅长处理序列结构，能够考虑到句子的上下文信息，但RNN属于“biased model”，后送入模型的单词会比之前的单词更重要。在使用RNN获取整个文档的语义时，RNN的偏倚会降低模型的效果，因为关键部分是可能出现在句子的任意位置的。CN
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2024-01-09 15:23:02
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https://github.com/chaipangpang/ResNet_cifar先贴代码：先贴代码： # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 17 16:24:55 2017
Project: Residual Neural Network
E-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn
Reference:
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2024-05-09 11:34:29
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1. 简介参考：(1) Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification (2) https://zhuanlan.zhihu.com/p/55015587 (3) https://zhuanlan.zhihu.com/p/42201550设计思想：简而言之就是，结合RNN处理序列数据的优势与CNN提取局部特征的优势。具
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2024-04-15 15:06:00
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BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
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2024-06-11 12:57:09
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有一款生命周期管理工具(也称云服务)叫做Valohai，它有着友好的用户界面和简洁的布局设计。许多有关Valohai的案例和文档都是基于Python和R及其相应的框架和数据库的，但是基于Java或JVM的却很少，所以本文打算借此机会一探究竟。 需要什么以及怎么做？对任何一类机器学习或深度学习项目(想法)来说，代码和基础架构这两样东西(对于高级项目来说)必不可少，有代码就可
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2024-08-05 19:20:06
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0️⃣ResNet的介绍 当谈到深度学习中的卷积神经网络时，ResNet（Residual Network）是一个备受赞誉且引人注目的架构。ResNet的出现在2015年引发了巨大的影响，并在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了令人瞩目的成果。  
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2024-01-24 16:25:08
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本文内容主要介绍了Python代码注释规范代码实例解析,通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下！！！一、代码注释介绍注释就是对代码的解释和说明，其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。注释是编写程序时，写程序的人给一个语句、程序段、函数等的解释或提示，能提高程序代码的可读性。在有处理逻辑的代码中，源程序有效注释量必须在20％以上。二、代码注释分类
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2023-06-19 17:20:56
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一个正常、稳定的系统应该是不会出现蓝屏的，如果运行某个软件就蓝屏，一般认为是这个程序的问题，如果是没有人为运行程序情况下（包括开机蓝屏），可以认为系统不稳定（驱动或者其他自启动程序）或者有病毒。
总而言之，在没有更换硬件的前提下，因为硬件而造成的蓝屏相对还是比较少的；特别是死机或者非人为重新启动后蓝屏，都可能引起蓝屏。
一、蓝屏含义
1、故障检查信息***STOP 0x0000001E
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2007-05-31 21:50:45
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resnet中最中重要的就是
原创
2023-05-18 17:34:34
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原文上个月发布的2.100版本语言已完全删除旧重载符号.但是,使用D出色的元编程功能,可以编写插件模板,来让D1风格重载符号继续工作.对比D1与D2重载符号重载符号用来自定义(如+和-)操作符.在D1中,是用普通命名函数,如加法opAdd或乘法opMul.示例,用整来表示内部状态的结构类型:struct S {
int x;
S opAdd(S other) {
retur
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2024-10-19 23:11:27
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