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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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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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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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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本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。本文将分 3 期进行连载，共介绍 20 个在文本分类任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：RAE、DAN、TextRCNN、Multi-t
原创
2023-10-31 10:04:29
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本文以Pytorch为框架，实现了7种经典的深度学习中文文本分类模型，包括TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、Te
原创
2024-04-05 15:25:36
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和师弟共同实现的基于fastnlp框架搭建的常见的文本分类模型，例如textCNN、textRNN、textRCNN、DPCNN模型。
github地址是：https://github.com/yingdajun/fastNLPTextClassifly
原创
2021-09-08 11:42:53
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Chinese-Text-Classification Github项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch 作者：JackHCC中文文本分类，基于pytorch，开箱即用。神经网络模型：TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attentio
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2023-10-31 14:14:42
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Chinese-Text-ClassificationGithub项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Text-Classification-PyTorch中文文本分类，基于pytorch，开箱即用。神经网络模型：TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer预
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2023-11-29 20:51:08
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来自 | 知乎地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084作者 | 胡文星编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理前言使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer。github：Chinese-Te
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2021-04-09 16:07:30
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作者 | 胡文星前言使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer。github：Chinese-Text-Classification-Pytorch，开箱即用。中文数据集：我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。以字为单位
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2024-01-19 17:07:10
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目录1 textcnn2 textrnn3 textrcnn4 textrnn_att5 DPCNN6 Transformer1 textcnnText-CNN 和传统的 CNN 结构类似，具有词嵌入层、卷积层、池化层和全连接层的四层结构。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.
