paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比
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2024-08-07 14:58:26
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textCNN原理简介与工程实现textCNN是启发于图像处理领域的CNN，将其改造应用于文本领域。原论文是纽约大学Yoon Kim发表于EMNLP 2014的Neural Networks for Sentence Classification；论文中表示，只是简单的在word2vector加入textcnn层，在很多公开数据集的任务上性能都得到了很好的提升。下面从textcnn的原理介绍和代码
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2024-04-10 09:47:05
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本小白是一名立志从事NLP的菜鸟，本来只准备写一篇TextCNN来加深自己理解地，但想要了解TextCNN那必然需要了解CNN的原理，写的过程中突然想起了自己在学习时各种看博客的心路历程，看一篇博客要是有太多的地方博主没怎么介绍，而自己又不懂的话就会特别烦，看一半就会不想看了，又再去茫茫互联网中搜索其他的博客实在是太没效率和打击学习积极性了，于是写着写着就写了这篇终极小白文，尽量做到每个知识点都覆
Text CNNOverview本节我们来重点介绍一下卷积神经网络在文本分类问题当中的应用。CNN网络在图像领域已经占据了主导地位，在文本领域也有不错的表现。在 "Convolutional Neural Network for Sentence Classification" 一文中，作者使用了CNN进行文本分类任务，取得了非常不错的效果事实上在很多情况下，Multi-Window-Size的C
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2024-03-31 12:45:17
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文章目录前言一、环境：二、数据：三、模型结构四、主要代码1.word2id与id2word2.word2vec3.加载word2vec五、训练及测试未使用预训练词向量使用预训练的词向量总结 前言之前写了一篇fasttext文本分类的文章，三个类别的准确率达到90+%，这篇文章主要是想测试一下TextCNN在文本分类任务上的效果，与fasttext对比，孰优孰劣。 代码已上传至GitHub：Tex
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2024-04-08 10:26:10
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前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
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2024-05-08 15:15:59
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paddle学习笔记一前言导入模块MNIST数据集加载定义模型结构开始训练总结 前言本篇文章以手写数字识别为例，快速上手paddle。 文章内容包含：从paddle中加载mnist数据集用class快速搭建模型选择优化器，加入正则化项训练过程中打印训练集的损失，验证集的损失及准确率，early_stop模型的保存与加载将训练损失和测试损失作图导入模块import paddle
from padd
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2024-03-05 17:48:11
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-08-09 00:01:59
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1.简单介绍TextCNNTextCNN模型是由 Yoon Kim提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示：： 与图像当中CNN的网络相比，textCNN 最大的不同便是在输入数据的不同：图像是二维数据, 图像的卷积核是从左到右, 从上到下进行滑
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2024-05-15 14:54:10
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目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERT
BERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]
BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]
BERT详解(4)—fine-tuning
BERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]
1. 生成预训练数据对应create_pretraining_data.py文件，从该文件的main(_)函数讲起def main(_):
tf.lo
正文共：6452 字 0 图预计阅读时间： 17 分钟本文讨论一下PaddlePaddle框架中几个重要的概念，在使用Paddle进行开发时，弄清楚这几个概念是使用Paddle进行开发的一个前提。Tensor张量与当前主流框架相同，Paddle同样使用Tensor张量来表示数据，你可以将不同维度的Tensor理解成对应维度的矩阵，当然，两者是有差异
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2024-05-31 00:51:48
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*本篇文章基于 PaddlePaddle 0.11.0、Python 2.7前言如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口，比如百度的细粒度图像识别接口，应该了解这个过程，省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是，我们把图像上传到百度的网站上，然后服务器把这些图像转换成功矢量数据，最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口，比如是PaddlePaddle的预测接口，获取到预测结果，返回给客户端。
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2024-05-22 13:14:35
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一、什么是TextCNN？
将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性.
二、TextCNN的结构
降维---> conv ---> 最大池化 --->完全连接层---> softmax
三、TextCNN的参数与超参数
四、Text
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2019-03-31 22:58:00
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TextCNN
原创
2021-08-02 16:00:05
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paddlepaddle框架小白入门级指南引言一.准备工作1.jupyter notebook2.pycharm及GPU配置3.pip，numpy，matplotlib安装二.paddle安装排雷1.安装时注意2. paddle安装后导入到PyCharm，设置解释器三.从python到paddle，paddle框架优势利用 引言作为一名初步进入深度学习领域的小白来说，复杂的命令行操作，一些看不懂
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2023-08-27 10:30:23
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1.简介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” 一文 (见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图 图1-2 网络盗图合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就.
# coding: utf-8import pickleimport loggingimport tensorflow as tflogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',level=logging.INFO)class TextCNN(object): """ A C...
原创
2021-05-07 18:25:29
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TextCNN
原创
2021-08-02 15:39:52
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1. 模型原理1.1 论文Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性。 1.2 网络结构&n
TextCNN 一、TextCNN详解1、TextCNN是什么 我们之前提到CNN时，通常会认为属于CV领域，是用于解决计算机
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2023-10-31 14:08:05
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