深度學習之卷積神經網絡（CNN）
卷積神經網絡（CNN）因為在圖像識別任務中大放異彩，而廣為人知，近幾年卷積神經網絡在文本處理中也有了比較好的應用。我用TextCnn來做文本分類的任務，相比TextRnn，訓練速度要快非常多，准確性也比較高。TextRnn訓練慢得像蝸牛（可能是我太沒有耐心），以至於我直接中斷了訓練，到現在我已經 ...
原文：深度學習(DL)與卷積神經網絡(CNN)學習筆記隨筆-01-CNN基礎知識點
第一天 CNN基礎知識點 From：Convolutional Neural Networks LeNet 神經認知機。 CNN的靈感來源在諸多論文中已經講得很全面了，就是偉大的生物發現Receptive Field 感受野細胞 。根據這個概念提出了神經認知機。它的主要作用就是Recept部分圖像信息 或特征 ，然后通過分層遞交相連，將各個局部特征組合成整個圖像特征。 需要仔細閱讀的論文包括： 第 ...
2015-08-11 19:08 0 2708 推薦指數：
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