深度卷積神經網絡學習筆記（一）
1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...
原文：《基於深度卷積神經網絡的實體關系抽取》筆記
研究背景：傳統的基於機器學習的方法針對不同的自然語言處理任務時需要使用不同的統計模型和優化算法,涉及大量手工挑選任務相關特征，同時選擇結果 受到傳統自然語言處理工具的影響，易造成誤差傳播。 這篇論文是基於CNN的模型，做出了兩個小的改進： .在初始輸入為詞向量和位置向量的基礎上增加了類別關鍵詞特征。 .在池化層選擇分段最大池化策略，而不是一般的最大池化策略。 解決的問題：解決了傳統的實體關系抽取模 ...
2019-10-20 16:03 0 839 推薦指數：
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