深度学习之卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）因为在图像识别任务中大放异彩，而广为人知，近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务，相比TextRnn，训练速度要快非常多，准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛（可能是我太没有耐心），以至于我直接中断了训练，到现在我已经 ...
原文：深度学习二、CNN（卷积神经网络）概念及理论
一 卷积神经网络 CNN 常见的CNN结构有：LeNet AlexNet ZFNet VGGNet ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer 功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力 池化层：Pooling Layer 压缩形式，降低复杂度 全联接层： ...
2019-04-28 12:43 0 967 推荐指数：
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