深度卷积神经网络学习笔记（一）
1.卷积操作实质： 输入图像（input volume），在深度方向上由很多slice组成，对于其中一个slice，可以对应很多神经元，神经元的weight表现为卷积核的形式，即一个方形的滤波器（filter）（如3X3），这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域（local ...
原文：《基于深度卷积神经网络的实体关系抽取》笔记
研究背景：传统的基于机器学习的方法针对不同的自然语言处理任务时需要使用不同的统计模型和优化算法,涉及大量手工挑选任务相关特征，同时选择结果 受到传统自然语言处理工具的影响，易造成误差传播。 这篇论文是基于CNN的模型，做出了两个小的改进： .在初始输入为词向量和位置向量的基础上增加了类别关键词特征。 .在池化层选择分段最大池化策略，而不是一般的最大池化策略。 解决的问题：解决了传统的实体关系抽取模 ...
2019-10-20 16:03 0 839 推荐指数：
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