Convolutional Neural Networks for Sentence Classification（阅读理解）
1原理图 本文重点： 文本的输入的channel通常是不同方式的embedding方式（比如 word2vec或Glove），实践中也有利用静态词向量和fine-tunning词向量作为不同channel的做法 文章使用了6个卷积核对原词向量矩阵进行卷积，（后续利用CNN处理文本都是延续了这一方式，以这一种卷积方式进行各种变化操作），TextCNN卷积用的是一维卷积。一维卷积带来的问题是需要设计通
相关文章
- 1. 论文阅读：《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
- 2. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 阅读笔记
- 3. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
- 4. 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
- 5. 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》论文研读
- 6. TextCNN Convolutional Neural Networks for Sentence Classification阅读笔记
- 7. 【论文阅读笔记】Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
- 8. 深度学习论文阅读：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification （TextCNN）
- 9. 论文《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》总结
- 10. [NLP-CNN] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification -2014-EMNLP
- 更多相关文章...
- • RSS 阅读器 - RSS 教程
- • PHP 实例 - AJAX RSS 阅读器 - PHP教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Docker 清理命令
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
相关文章
- 1. 论文阅读：《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
- 2. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 阅读笔记
- 3. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
- 4. 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
- 5. 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》论文研读
- 6. TextCNN Convolutional Neural Networks for Sentence Classification阅读笔记
- 7. 【论文阅读笔记】Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
- 8. 深度学习论文阅读：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification （TextCNN）
- 9. 论文《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》总结
- 10. [NLP-CNN] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification -2014-EMNLP