前言卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了很大的成绩，它的卷积和池化结构能很好提取图像的信息，而在 NLP 领域循环神经网络（RNN）则使用的更多，RNN 及其各种变种因拥有记忆功能使得它们更擅长处理上下文。但 NLP 领域很多方面使用 CNN 取得了出色的效果，比如语义分析、查询检索、文本分类等任务。这篇文章看看如何用 CNN 进行文本分类。模型结构模型结构可以通过下图一层层来看，总共由4部
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2023-12-06 22:07:27
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神经网络文本分类(二)02 基于RNN/LSTM的文本分类模型详解RNN天然具有时序性，因此成为文本分类模型最常用的模型。2.1标准RNN及其局限标准RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neura
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2023-08-01 13:16:46
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文章目录实现基于CNN网络的手写字体识别1、搭建CNN网络模型；2、设计损失函数，选择优化函数；3、实现模型训练与测试。代码： 实现基于CNN网络的手写字体识别首先下载数据1、搭建CNN网络模型；class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN,self).__init__()
'''
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2023-10-19 10:50:21
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谈到文本分类，就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。（20
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2023-11-27 10:13:57
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一句话：先将文本分词做embeeding得到词向量, 将词向量经过一层卷积,一层max-pooling, 最后将输出外接softmax 来做n分类。 textCNN是什么TextCNN是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法。由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 中提出，是2014年
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2024-01-02 10:33:02
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Dual-Stream Convolutional Neural Network With Residual Information Enhancement for Pansharpening（基于残差信息增强的双流卷积神经网络泛锐化算法）基于深度学习的泛锐化方法由于其强大的特征表示能力而取得了显著的效果。然而，现有的基于深度学习的泛锐化方法不仅缺乏不同分辨率特征之间的信息交换和共享，而且不能有效
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2023-12-12 20:25:25
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文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将
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2024-01-05 23:29:11
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汉字识别是人工智能与模式识别领域中重要的研究内容，针对现有的研究仍然存在着参数调整难度大、训练样本数少、不能识别所有常用字符等问题，提出了一种基于字符编码与卷积神经网络的汉字识别方法，首先通过查询字库得到所有字符信息，以 utf-8 编码方式与多种字体编码文件进行编码输出字符图像，再进行多种图像处理后得到数据集，并利用深度卷积神经网络进行训练识别，在网络训练中通过数据扩增、批标准化、RMSPro
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2023-11-02 22:45:25
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目录DAN(Deep Average Network)Fasttextfasttext文本分类fasttext的n-gram模型Doc2vecDAN(Deep Average Network)MLP（Multi-Layer Perceptrons）叫做多层感知机，即由多层网络简单堆叠而成，进而我们可以在输出层加入softmax，或者将输入层作为特征进行提取后，输入到SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯等传
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2023-07-04 15:49:32
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## 实现文本分类图神经网络的步骤
### 1. 数据准备
在实现文本分类图神经网络之前，需要先准备好用于训练和测试的数据集。一般来说，数据集应包含两部分：文本数据和对应的标签。
### 2. 文本数据的预处理
在开始训练之前，需要对文本数据进行一些预处理操作，包括去除特殊字符、分词、去除停用词等。这些预处理操作可以提高模型的效果和训练速度。
### 3. 构建图神经网络模型
图神经网络是一
原创
2023-10-15 05:52:55
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自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wik
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2023-08-07 10:41:32
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在TensorFlow中实现文本分类的卷积神...
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2017-08-21 16:10:00
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前言文本分类是自然语言处理中一个比较基础与常见的任务。咱也不谈传统的文本分类方法，就看看这个使用CNN是如何进行文本分类了，听说效果还不错。如果CNN不是很了解的话，可以看看我之前的文章：【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍 、【深度学习】卷积神经网络-图片分类案例(pytorch实现)，当然既然是一种深度学习方法进行文本分类，跑不了使用词向量相关内容，所以读者也是需要有一定词向量(也就是
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2024-02-19 11:43:48
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1 简介原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战2 论文1《Convolutional Neur...
原创
2023-05-17 18:22:03
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1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
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2023-09-15 22:01:50
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一、摘要用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型本质上是复杂的，并且在自然界中通常被视为黑匣子。本文通过利用ReLU-DNN中固有的局部线性模型，开发了一种用于解释卷积神经网络的文本分类问题的方法。CNN模型结合了通过卷积层嵌入单词的功能，使用最大池对它们进行过滤，并使用ReLU-DNN进行优化以进行分类。为了获得整体可解释的模型，来自ReLU DNN的局部线性模型系统通过最大池过滤器映射回适当的
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2023-12-12 15:00:25
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“图神经网络火了这么久，是时候掌握它了。”本文包括以下内容，阅读时间10min图神经网络是什么意思文本如何构建图图卷积神经网络源代码实现图卷积...
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2022-06-06 01:43:10
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一. 摘要分类问题在很多资料中都称之为逻辑回归，Logistic Regression，其原因是使用了线性回归中的线性模型，加上一个Logistic二分类函数，共同构造了一个分类器。我们在本书中统称之为分类。神经网络的一个重要功能就是分类，现实世界中的分类任务复杂多样，但万变不离其宗，我们都可以用同一种模式的神经网络来处理。我们从最简单的线性二分类开始学习，包括其原理，实现，训练过程，推理过程等等
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2023-10-08 19:07:59
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NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。RNNs 是文本和语音分析的理想选择。最常用的 RNNs 是 LSTM。以上是循环神经网络的架构：“A”是一层前馈神经网络。如果我们只看右边，它确实会循环通过每个序列的元素。如果我们打开左
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2023-12-06 12:36:46
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4.4 案例：CNN进行分类学习目标目标
掌握keras卷积网络相关API掌握卷机网络的构建了解迁移学习以及tf.keras.applications使用应用
4.4.1 卷积神经网络构建识别手写数字卷积神经网络包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。4.4.1.1 使
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2024-02-28 20:10:03
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