本文是对论文的解读和复现。 论文地址：https: arxiv.org abs . 参考代码：https: mp.weixin.qq.com s biz MzI ODgwODA MA amp mid amp idx amp sn ad db f e b de ae c amp chksm eb dc f bd bc e cfb b ff fe e e dc de amp mpshare amp s ...
2020-03-17 18:48 1 2672 推荐指数：
读了一篇文章，用到卷积神经网络的方法来进行文本分类，故写下一点自己的学习笔记： 本文在事先进行单词向量的学习的基础上，利用卷积神经网络（CNN）进行句子分类，然后通过微调学习任务特定的向量，提高性能。 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过 ...
论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图： 模型解释可以看论文，给出code and comment:https ...
文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 TextCNN的详细过程原理图见下： keras 代码： 说明如下： 输入层 如图所示，，假设句子有 n">n 个词，vector的维数为 k">k ，那么这个矩阵 ...
这是个06年的老文章了，但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，关键是卷积层和polling层的BP推导讲解。 二、经典BP算法 前向传播需要注意的是数据归一化，对训练数据进行归一化 ...
一、摘要 了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处： 1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制 ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想： 2. 代码实现（Pytorch）：https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 论文笔记 ...
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings ...
