本文是對論文的解讀和復現。 論文地址：https: arxiv.org abs . 參考代碼：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 推薦指數：
讀了一篇文章，用到卷積神經網絡的方法來進行文本分類，故寫下一點自己的學習筆記： 本文在事先進行單詞向量的學習的基礎上，利用卷積神經網絡（CNN）進行句子分類，然后通過微調學習任務特定的向量，提高性能。 在從無監督神經語言模型中獲得單詞向量(Tomas Mikolov等人做過 ...
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 ...
文本分類任務中可以利用CNN來提取句子中類似 n-gram 的關鍵信息。 TextCNN的詳細過程原理圖見下： keras 代碼： 說明如下： 輸入層 如圖所示，，假設句子有 n">n 個詞，vector的維數為 k">k ，那么這個矩陣 ...
這是個06年的老文章了，但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，關鍵是卷積層和polling層的BP推導講解。 二、經典BP算法 前向傳播需要注意的是數據歸一化，對訓練數據進行歸一化 ...
一、摘要 了解CNN必讀的一篇論文，有些東西還是可以了解的。 二、結構 1、 Relu的好處： 1、在訓練時間上，比tanh和sigmod快，而且BP的時候求導也很容易 2、因為是非飽和函數，所以基本不會出現梯度消失的情況 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. 代碼實現（Pytorch）：https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 論文筆記 ...
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 這篇 paper 是發表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings ...
