自然語言處理的CNN模型中幾種常見的池化方法
自然語言處理的CNN模型中幾種常見的池化方法 本文是在[1]的基礎上進行的二次歸納。 0x00 池化(pooling)的作用 首先，回顧一下NLP中基本的CNN模型的卷積和池化的大致原理[2]。filter(特征抽取器，卷積核，CV上稱之為濾波器）在一個窗口（text region ...
原文：自然語言處理中CNN模型幾種常見的Max Pooling操作
CNN是目前自然語言處理中和RNN並駕齊驅的兩種最常見的深度學習模型。圖 展示了在NLP任務中使用CNN模型的典型網絡結構。一般而言，輸入的字或者詞用Word Embedding的方式表達，這樣本來一維的文本信息輸入就轉換成了二維的輸入結構，假設輸入X包含m個字符，而每個字符的Word Embedding的長度為d，那么輸入就是m d的二維向量。 圖 自然語言處理中CNN模型典型網絡結構 這里可 ...
2018-03-06 10:36 0 1946 推薦指數：
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