模型结构与原理 . 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配 Sentence Matching 的问题，但是基础问题仍然是句子建模。首先，文中提出了一种基于CNN的句子建模网络，如下图： 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子，其后面不足的部分填充的全是 值 Zero Padding 。可以看出，模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度，然后长度不够的部分进行 值的填 ...
2018-05-26 17:54 0 1152 推荐指数：
问题： Natural language sentence matching (NLSM)，自然语言句子匹配，是指比较两个句子并判断句子间关系，是许多任务的一项基本技术。针对NLSM任务，目前有两种流行的深度学习框架。一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络 ...
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年 ...
Why CNN for Image 图片是由像素点组成的，可以这样来解释深度神经网络对图片的处理。 第一层的layer是最基本的分类器，区分一些基本的特征，比如颜色、是否有斜线。 第二层的l ...
Ref: 从LeNet-5看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）是一种前向神经网络（如下 ...
之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了 ...
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 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2021 Abstract 脉冲神经网络(SNN)包含比标准人工神经网络(ANN)中更多的生物现实 ...
全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional ...
