看了Movan大佬的文字教程讓我對pytorch的基本使用有了一定的了解,下面簡單介紹一下二分類用pytorch的基本實現！ 希望詳細的注釋能夠對像我一樣剛入門的新手來說有點幫助！ 最終運行出來的結果在下面： ...

論文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通過CNN實現了文本分類。 論文地址: 666666 模型圖： 　　 模型解釋可以看論文，給出code and comment:https ...

1、什么是多標簽分類？ 在圖像分類領域，對象可能會存在多個屬性的情況。例如，這些屬性可以是類別，顏色，大小等。與通常的圖像分類相反，此任務的輸出將包含2個或更多屬性。本文考慮的是多輸出問題，即預先知道屬性數量，這是一種特殊情況的多標簽分類問題。 2、本文使用的數據集？ 在Kaggle網站 ...

參考一：《Pytorch深度學習實踐》（第九集） 參考二：Otto-Neural-Net 注意：使用的數據來自kaggle，鏈接 由於上面給出的兩個參考鏈接，對代碼的講解都已經很詳細，所以這里不再贅述，下面按自己的理解整理了代碼如下： Imports Prepare ...

軟分類：y 的取值只有正負兩個離散值，例如 {0, 1} 硬分類：y 是正負兩類區間中的連續值，例如 [0, 1] 一、感知機 主要思想：分錯的樣本數越少越好 用指示函數統計分錯的樣本數作為損失函數，不可微； 對錯誤分類樣本，∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi ...

Low-level : - SIFT : It describes a patch by the histograms of gradients computed over a 4 × 4 ...

多分類問題：有N個類別C1,C2,...,Cn,多分類學習的基本思路是“拆解法”，即將多分類任務拆分為若干個而分類任務求解，最經典的拆分策略是：“一對一”，“一對多”，“多對多” (1)一對一 給定數據集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2 ...

什么是文本分類 文本分類任務是NLP十分常見的任務大類，他的輸入一般是文本信息，輸出則是預測得到的分類標簽。主要的文本分類任務有主題分類、情感分析 、作品歸屬、真偽檢測等，很多問題其實通過轉化后也能用分類的方法去做。 常規步驟 選擇一個感興趣的任務 收集合適的數據集 做好標注 ...