[转] 理解NLP中的卷积&&Pooling

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型…

理解NLP中的卷积神经网络（CNN）

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…

斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

理解图像分割中的卷积（Understand Convolution for Semantic Segmentation）

以最佳的101 layer的ResNet-DUC为基础,添加HDC,实验探究了几种变体: 无扩张卷积(no dilation):对于所有包含扩张卷积,设置r=1r=1 扩张卷积(dilation Conv ):对于所有包含扩张卷积,将2个block和为一组,设置第一个block的r=2r=2,第二个block的r=1r=1 Dilation-RF:对于res4bres4b包含了23个blocks,使用的r=2r=2,设置3个block一组,r=1,2,3r=1,2,3.对于最后两个block,设…

图解BERT（NLP中的迁移学习）

目录一.例子:句子分类二.模型架构模型的输入模型的输出三.与卷积网络并行四.嵌入表示的新时代回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器八.在下游任务中使用迁移学习九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型两个句子的任务解决特定任务的模型用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛本文翻译…

caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

[转]CNN 中千奇百怪的卷积方式大汇总

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图像的每个像素对应着矩阵的每个元素, 假设我们平面的分辨率是 1024*768, 那么对应的大矩阵的行数= 1024, 列数=768. 用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷…

cips2016+学习笔记︱NLP中的消岐方法总结（词典、有监督、半监督）

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等来源于笔者…

GAN︱GAN 在 NLP 中的尝试、困境、经验

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为…

从0到1，了解NLP中的文本相似度

本文由云+社区发表作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…

（原）CNN中的卷积、1x1卷积及在pytorch中的验证

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

[NLP/Attention]关于attention机制在nlp中的应用总结

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步…

tensorflow中的卷积和池化层(一)

在官方tutorial的帮助下,我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题,而其实在这个过程中,主要的问题在于如何设置CNN网络,这和Caffe等框架的原理是一样的,但是tf的设置似乎更加简洁.方便,这其实完全类似于Caffe的python接口,但是由于框架底层的实现不一样,tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可. CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数是什么?具体的tutorial地址参见Tensorflow中文社区. 卷积(Convolution)…

理解CNN中的感受野（receptive-field）

1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

如何理解javaSript中函数的参数是按值传递

本文是我基于红宝书<Javascript高级程序设计>中的第四章,4.1.3传递参数小节P70,进一步理解javaSript中函数的参数,当传递的参数是对象时的传递方式. (结合资料的个人理解,有不正确的地方,希望大家指出,谢谢啦!) 参考的资料有: https://github.com/simongong/js-stackoverflow-highest-votes/blob/master/questions21-30/parameter-passed-by-value-or-referen…

怎么理解js中的事件委托

怎么理解js中的事件委托时间 2015-01-15 00:59:59 SegmentFault 原文 http://segmentfault.com/blog/sunchengli/1190000002487141 主题 jQuery 随着DOM结构的复杂化和Ajax等动态脚本技术的运用,事件委托自然浮出了水面.jQuery为绑定和委托事件提供了.bind()..live()和.delegate()方法.本文在讨论这几个方法内部实现的基础上,展示它们的优劣势及适用场合. 事件委托事件委托…

如何理解T-SQL中Merge语句（二）

写在前面的话:上一篇写了如何理解T-SQL中Merge语句,基本把Merge语句要讲的给讲了,在文章的后面,抛出了几个结,当时没有想明白怎么去用文字表达,这一篇就来解答一下这几个结,又是一篇“天马行空”的文字,大家凑合看吧. ===正文开始=== 先看下面表一(Student_Target)和表二(Student_Source). 一.When Matched部分执行下面SQL语句: MERGE INTO Student_Target AS st USING Student_Source AS…

如何理解T-SQL中Merge语句

写在前面的话:之前看过Merge语句,感觉没什么用,完全可以用其他的方式来替代,最近又看了看Merge语句,确实挺好用,可以少写很多代码,看起来也很紧凑,当然也有别的优点. ====正文开始===== SQL Server 2008 引入了Merge关键字,主要是在一条语句里面可以执行insert.update.delete操作,以实现用一个源对象的数据对目标对象数据进行操作.注意这里的”源对象“和”目标对象“我用黑色标注了,源对象和目标对象实际上不仅仅可以是表Table,还可以是临时表.视图.…