读了一篇文章,用到卷积神经网络的方法来进行文本分类,故写下一点自己的学习笔记: 本文在事先进行单词向量的学习的基础上,利用卷积神经网络(CNN)进行句子分类,然后通过微调学习任务特定的向量,提高性能. 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过相关工作,即谷歌的word2vector完成,将原始的1/V模型变化为分布式低维表示)后利用一层卷积层的CNN进行学习. 模型结构: 首先输入具有两个通道,分别对应static和non-static的方式,其中static方式…

论文  < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息. TextCNN的详细过程原理图见下: keras 代码: def convs_block(data, convs=[3, 3, 4, 5, 5, 7, 7], f=256): pools = [] for c in convs: conv = Activation(activation="relu")(BatchNormalization()( Conv1D(filters=f, kernel_size=c, p…

1. Overview 本文将CNN用于句子分类任务 (1) 使用静态vector + CNN即可取得很好的效果:=> 这表明预训练的vector是universal的特征提取器,可以被用于多种分类任务中. (2) 根据特定任务进行fine-tuning 的vector + CNN 取得了更好的效果. (3) 改进模型架构,使得可以使用 task-specific 和 static 的vector. (4) 在7项任务中的4项取得了SOTA的效果. 思考:卷积神经网络的核心思想是捕获局部特征.在…

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>.(2014 Emnlp会议)  他用的结构比较简单,就是使用长度不同的 filter 对文本矩阵进行卷…

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 讲CNN以及其在NLP的应用,非常深入浅出的讲法,好文,mark. When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs were responsible for major breakt…

When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs were responsible for major breakthroughs in Image Classification and are the core of most Computer Vision systems today, from Facebook’s automated pho…

How to Use Convolutional Neural Networks for Time Series Classification 2019-10-08 12:09:35 This blog is from: https://towardsdatascience.com/how-to-use-convolutional-neural-networks-for-time-series-classification-56b1b0a07a57 Introduction A large am…

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层…

感谢: XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 本人想把算法思想实现在mxnet上(不单纯是一个layer),有意愿一起的小伙伴可以联系我,本人qq(邮箱):564326047(@qq.com),或者直接在下面留言. 一.Introdu…