一 、什么是自然语言处理(NLP)？1.NLP是一门横跨了计算机科学、人工智能以及语言学的学科，是人工智能的核心技术之一。目标是让计算机处理和理解自然语言从而可以处理一些实际任务。2.对语言层次的传统描述：重点放在句法分析（syntactic analysis）和语义理解（semantic interpretation）方面，简要描述左上角的语音信号分析。3.NLP的应用简单的说，拼写检查、关键字
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2023-11-10 06:29:15
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CNN（卷积神经网络）不仅在图像处理领域表现出色，也在自然语言处理（NLP）中展现了其强大的功能。本博文将深入探讨如何使用CNN实现NLP任务，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论，以全面理解这一技术的应用。
## 背景描述
在过去的几年中，NLP领域涌现出大量的新技术，其中CNN凭借其强大的特征提取能力而备受关注。通过对序列数据的有效处理，CNN在文本分类、情感分析
目录before案例1：智能春联案例2：智能写诗before本篇主要介绍基于百度AI实现的NLP的小案例。应用创建
无论要实现哪个案例，都需要进行接口认证，而认证的相关key在应用中提供。所以，我们要先创建NLP的应用。
访问：https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/nlp/overview/index, 点击创建应用，填写相关信息之后，就生成了一个应用，相关k
在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
卷积神经网络（CNN）概述及其在NLP中的应用（二）当我们听到CNNs时，我们一般会想到计算机视觉（computer vision）。CNNs在图像分类中取得了重大突破，也是从Facebook的自动图像标注到自动驾驶等，当今计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始尝试使用CNNs来解决NLP问题，并且取得了一些有趣的结果。在本贴中，我将会尝试着总结下CNNs是什么，并且它们是怎样被用到NLP中。计
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2023-10-10 11:31:27
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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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什么是Convolutional Neural Network（卷积神经网络）？ 最早应该是LeCun(1998)年论文提出，其结果如下：运用于手写数字识别。详细就不介绍，可参考 ，主要关注convolution、pooling，个人理解是这样的，convolution是做特征检测，得到多个feature maps，而pooling是对特征进行筛选，提取关键信息，过滤掉一些噪音，另一方面是减少训
# 多尺度CNN在PyTorch中实现NLP的指南
为了实现多尺度卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，我们将通过以下步骤来构建一个简单的示例。这篇文章将详细说明每个步骤的具体实现，包括必要的代码段、注释以及相关的类图和序列图。
## 前言
在NLP任务中，多尺度CNN可以帮助抓取不同长度的特征，有效提取文本中的局部信息。我们将构建一个多尺度卷积神经网络，并在此基础上进行文
CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。CNN的实现主要包括以下步骤：数据加载与预处理模型搭建定义损失函数、优化器模型训练模型测试以下基于Pytorch框架搭建一个CNN神经网络实现手写数字识别。CNN实现此处使用MNIST数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。分为图片和
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2023-10-16 13:20:06
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代码源码整体架构由三部分组成（1）提取特征的卷积网络extractor（2）输入特征获得建议框rois的rpn网络（3）传入rois和特征图，获得分类结果和回归结果的分类网络classifier伪代码：class FasterRCNN(nn.Module):
def __init__(self, ...):
super(FasterRCNN, self).__init__(
从应用方面上来看，CNN用到做图像识别比较多，而RNN在做到语言处理多一点，如果拿来比喻的话，CNN如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN则是用于解析语言模式的数学引擎，就像耳朵和嘴巴。对于CNN神经网络，有一个基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。CNN1
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2023-10-09 11:03:32
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注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
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2024-07-23 11:33:27
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衡量word embedding质量好坏要通过实际应用来判断；1、fastTextFastText是Facebook开发的一款快速文本分类器. fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。 可以用来训练词向量和进行文本分类，是有监
前言这篇博文是笔者之前学习自然语言处理课程CS224的笔记，首发于公众号:NLP学习者从RNN(循环网络)到CNN(卷积网络)虽然已经学习了多个循环神经网络，但是实际上，循环神经网络不擅长于短语，因为RNN总是将整个句子输入到LSTM中，并且在RNN的最终向量中最后一个单词往往起了很大作用。CNN的想法是从一定长度的序列中同时计算他们的表示。例如有句子“tentative deal reached
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2024-01-12 12:00:21
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一.前言对于文本序列，我们一般想到的应用循环神经网络（RNN），事实证明RNN在NLP中确实效果很好。但是RNN也存在一个问题，就是序列前后具有依赖关系，无法并行。而卷积神经网络（CNN）却能克服这个缺陷，且能取得不错的性能。最近博主会更新一波关于CNN在特定NLP任务上的博文，为方便理解，先放出一篇关于文本卷积的博文。二.文本卷积对于图像卷积，我们可能很熟悉，就是利用一个卷积核在图片上从左到右、
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2023-10-13 06:39:57
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摘要CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域常用的模型方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距，为提高自由手写数字的识别率，尝试使用TensorFlow搭构CNN-LSTM网络模型，在完成MNIST数据集训练的基础上，基于python的flask框架实现对自由手写数字的识别，并展示线性回归模型、CNN模型及CNN-LSTM模型在手写数字上的识别结果。CNN-LSTM模型代码实现CN
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2024-02-24 22:57:12
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attention 总结参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射，如下图。 在计算attention时主要分为三步:第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；第二步一般是使用一个softmax函数
卷积神经网络相关在NLP中，虽然文本是序列数据，上下文信息需要模型具有记忆模块，但CNN依然有一定的应用价值。CNN中的卷积类似于n-gram。提取的是局部的信息。CNN在训练时可以并行运算，RNN由于需要先前的信息，串行运算。文本CNN与图像的区别：文本做的是一维卷积，卷积核只在序列维度上移动，保证embedding的维度不变。2D图像是二维卷积，卷积核是在两个维度上移动的。通道个数都是自由的，
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2023-10-13 08:25:19
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