分享一个关于介绍TextCNN和TextRNN的文章
关于理解TextCNN的两幅比较好的图 详细过程和原理 其中作为输入的词嵌入矩阵通常可以通过两种方法得到：static的方法和non-static的方法。 static的方法就是直接用word2vec训练好的词向量构成词嵌入矩阵，且后面训练的时候不对其进行更新；而non-static的方法是随机初始化词嵌入矩阵，再在后面训练的时候对其进行更新。还有一种更常用的是用word2vec训练好的词向量初始
相关文章
- 1. textRNN&textCNN
- 2. TextCNN和TextRNN：原理与实践
- 3. TextCNN介绍
- 4. 读TextCnn文章
- 5. 关于PJSIP介绍的的一篇很好的文章
- 6. 最全中文文本分类模型(TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer，Bert，ERNIE)源码分享
- 7. 分享一个不错的文章
- 8. 一个关于unity3d的系列文章
- 9. 一个关于Booth算法的文章
- 10. 转一个关于VOFM的文章...
- 更多相关文章...
- • PHP imagecreate - 新建一个基于调色板的图像 - PHP参考手册
- • 一对一关联查询 - MyBatis教程
- • Java Agent入门实战（一）-Instrumentation介绍与使用
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
