自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法
自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳。 0x00 池化(pooling)的作用 首先，回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2]。filter(特征抽取器，卷积核，CV上称之为滤波器）在一个窗口（text region ...
原文：自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作
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 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 自然语言处理中CNN模型典型网络结构 这里可 ...
2018-03-06 10:36 0 1946 推荐指数：
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