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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2024-10-04 11:35:52
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第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连接）层。但是，在CNNs中，
一、简要卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram.卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。二、textCNN 具体描述：1、 第一层是输入层，输入层是一个n*d矩阵，其中n表示输入文本的长度，d表示每个词/字向量的维度。注：每个词向量既可以是预先在其他语料
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2024-04-24 09:27:36
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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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title: CNN中channel的理解Channelchannel 翻译 通道 最开始我的理解是图像的通道数，例如彩色图像的channel=3，灰度图像channel=1 在学习CNN的时候看网上的博文说一般的channel = 32 o r64 我这就很不理解我们所接触的不就是灰度图像和彩色图像吗？不就是channel要么等于1要么等于3吗？ 随后我就在网上查阅了很多资料看了很多文章，终于理
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文链接： https://arxiv.org/abs/1807.11164一、 Problem Statement作者认为在设计网络结构的时候光考虑FLOPs这个指标不够，还需要考虑MAC(memory access cost)和目标设备。 相近的FL
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2024-09-27 20:20:37
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Alpha通道是计算机图形学中的术语，指的是特别的通道，意思是“非彩色”通道，主要用来保存选区和编辑选区。对于初学Photoshop的朋友，概念一直是一个很难掌握的内容，特别是那些专业的术语，下面通过一组实例操作来展示Alpha通道是如何工作的。大家一边看教程，一边动手实践，有利于概念的掌握 1. 使用通道存储选区 (1)执行“文件”→“打开”命令，将素材“插画背景.psd”文件打开。 (
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2023-10-30 17:49:06
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最近查看自己的博客，发现自己居然没有 fasttext与TextCNN的相关博客，正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间，没有这两位怎么能行呢？午休之前安排！但需要提前说明的是，本篇博客不深入探究Fasttext与TextCNN的细节，只是基于既有知识点进行拓展解释，以期触类旁通。fastTextfastText的核心思想是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做sof
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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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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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.
英文的word就是一个单词，character是字母A、B、C。 中文的word是词，character是一个字符 一定不能忽略特殊字符，只有这些特殊字符才能让模型知道差异性，知道目前出于什么时刻。必须要有BOS 图片通样可转换成字符，把pixel做转换即可 空间上的LSTM,前后左右上下都可以有attention的特征 把这个条件转换成向量，输入下雨。 图像转换成向量就是CNN 文本转换成向量
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2024-06-05 16:12:35
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# 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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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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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
目录前言一、TextCNN详解1、TextCNN是什么2、TextCNN 的优势3、TextCNN 的网络计算原理总结 前言 了解TextCNN，看这一篇就够了。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，是用于解决计算机视觉方向问题的模型，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型TextCNN。与
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2024-04-16 09:52:58
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输入输出系统通道可以看做是DMA的升级版，通道有自己的控制器甚至是存储器、内存通道可以执行由通道指令编写的程序，由操作系统完成如果使用通道，就不是连接接口了，而是连接设备管理器I/O处理机可以使用微处理器甚至直接使用和主处理器相同的处理器来做，当然这就不是家用电脑的范畴了，强大的I/O处理机甚至在没有IO工作时，可以作为主机的处理器来使用I/O和主机的连接方式统一编址：将io地址看成内存地址的一部
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2024-08-29 10:33:49
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短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。 CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法（且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇，同时保持词嵌入矩阵的约束）；CNN卷积结构还允许有相似成分的n
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2024-03-29 18:29:58
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