此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

一个实例理解Lingo的灵敏性分析     线性规划问题的三个重要概念:    最优解就是反应取得最优值的决策变量所对应的向量.    最优基就是最优单纯形表的基本变量所对应的系数矩阵如果其行列式是非奇异的,则该系数矩阵为最优基.    最优值就是最优的目标函数值.    Lingo的灵敏性分析是研究当目标函数的系数和约束右端项在什么范围(此时假定其它系数不变)时,最优基保持不变.灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件,而不一定是必要条件.下面是一道典型的例题.    一奶制品加工厂用牛奶…

文章来源:https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_si…

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #…

首先必须要说的是,this的指向在函数定义的时候是确定不了的,只有函数执行的时候才能确定this到底指向谁,实际上this的最终指向的是那个调用它的对象(这句话有些问题,后面会解释为什么会有问题,虽然网上大部分的文章都是这样说的,虽然在很多情况下那样去理解不会出什么问题,但是实际上那样理解是不准确的,所以在你理解this的时候会有种琢磨不透的感觉),那么接下来我会深入的探讨这个问题. 为什么要学习this?如果你学过面向对象编程,那你肯定知道干什么用的,如果你没有学过,那么暂时可以不用看这篇文章…

yield是什么 yield是ES6的新关键字,使函数暂停执行. 一个简单例子 function *countASb() { console.log('Show0:'); var a1 = yield console.log(1); console.log('Show1:',a1); var a2 = yield console.log(2); console.log('Show2:',a2); var a3 = yield console.log(3); console.log('Show3:…

一.例子 template <typename T> inline void callWithMax(const T& a, const T& b){ f(a > b ? a : b); } int main(){ return ; } 二.理解 关于函数模板的编译以及函数模板的实例化从这个例子可以得到解答. 单纯编译上述代码不会产生编译错误,但是明显在callWithMax这个函数模板的函数体中调用了一个没有声明的函数f, 如果callWithMax是一个普通函数, 那…

一个需求: 把年龄大于20的学生的信息打印出来. 面向对象编程 public class Student { private String name; private int age; private int number; public Student(String name,int age,int number){ this.name = name; this.age = age; this.number = number; } public String toString(){ retur…

结论:break用于终止整个循环,而continue用于终止某一次循环.public class Test { public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 5; i++) { if (i == 2) // break; continue; System.out.println(i); } }} 结论:break用于终止整个循环,而continue用于终止某一次循环.…

import torch import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [ [1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]]) y11= F.softmax(x, dim = 0) #对每一列进行softmax y12 = F.softmax(x,dim =1) #对每一行进行softmax x2 = torch.Tensor([1,2,3,4]) y2 = F.softmax(x2,dim=0) 这里的dim=0其实就是张量的0…