文本分類模型
1.bow_net模型 embeding之后對數據進行unpad操作，切掉一部分數據。fluid.layers.sequence_unpad的作用是按照seq_len各個維度進行切分，如emb 為[3,128], unpad(sql_len=[60,80,100])操作后 切分后 ...
原文：快速構建ML Kit自定義模型，實現特定領域圖像/文本分類
一 前言 如何以最低成本開發自定義深度學習模型 可以使用華為機器學習最近推出的自定義模型服務，該服務制作的模型大小可控，能夠以最小成本運行到端側。僅需要簡單的接口調用就可以進行推斷，主要支持圖片分類和文本分類處理自己定義的特定場景分類。下面以圖片分類為例讓我們來看看自定義模型的訓練和使用方法。 二 訓練和使用 首先通過Android Studio的Marketplace安裝HMS Toolkit， ...
2020-12-25 14:43 0 1195 推薦指數：
相關推薦
CNN文本分類模型構建（torch版）
參數聲明 V：詞向量個數 D：詞向量維度 C：分類個數 Co：卷積核個數 Ks：卷積核不同大小的列表，代碼中為[3,4,5] 函數定義 定義計算CNN第i層神經元個數和第i+1層神經元個數的函數：def calculate_fan_in_and_fan_out（tensor ...
Bert文本分類實踐（一）：實現一個簡單的分類模型
寫在前面 文本分類是nlp中一個非常重要的任務，也是非常適合入坑nlp的第一個完整項目。雖然文本分類看似簡單，但里面的門道好多好多，作者水平有限，只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享，希望大家看過都能有所收獲，享受編程的樂趣。 第一部分 模型 Bert模型是Google ...
基於Tensorflow + Opencv 實現CNN自定義圖像分類
摘要：本篇文章主要通過Tensorflow+Opencv實現CNN自定義圖像分類案例，它能解決我們現實論文或實踐中的圖像分類問題，並與機器學習的圖像分類算法進行對比實驗。 本文分享自華為雲社區《Tensorflow+Opencv實現CNN自定義圖像分類及與KNN圖像分類對比》，作者 ...
Spark ML下實現的多分類adaboost+naivebayes算法在文本分類上的應用
文章導讀： 1. Naive Bayes算法 2. Adaboost算法 3. Spark ML的使用 4. 自定義擴展Spark ML 1. Naive Bayes算法 朴素貝葉斯算法算是生成模型中一個最經典的分類算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial ...
基於fastText模型的文本分類
） 2. fastText模型剖析 2.1 概念 FastText是一種典型的深度學習詞向量的表 ...
各種文本分類模型實踐
將進行以下嘗試： 用詞級的 ngram 做 logistic 回歸 用字符級的 ngram 做 logistic 回歸 用詞級的 ngram 和字符級的 ngram 做 Lo ...