词向量转化模块是一个基于BERT的中文预训练模型,将文本转化为词向量并进行初步特征处理;深层文本特征提取分类模块利用RCNN网络对上下文深层特征进行提取,同时采用多任务学习方式,引入一个文本情感分类任务作为辅助模型,与违规评论分类模型联合训练,提升本文模型精度及泛化能力。加入标签平滑技术抑制在样本数量较少且可能存在标...
池化层(Pooling Layer)在CNN中起着至关重要的作用,主要目的是降低特征维度,提高特征的不变性(如平移不变性、尺度不变性等),并减少后续计算的复杂度。 降低特征维度 在卷积层提取特征后,特征图(Feature Map)的尺寸往往很大,这会导致大量的参数和计算。池化层通过降低特征图的空间尺寸(即宽度和高度),从而减少参数数量...
Backbone一般为VGG、ResNet网络构成,主要进行特征提取,将最后的全连接层舍弃,得到特征图送入后续网络汇总进行处理。 在源码中,使用的是ResNet+FPN结构来提取特征,与普通过的Faster-RCNN只需要将一个特征图输入到后续网络中不同,由于加入FPN结构,需要将多个特征图逐个送入到后续网络中,如下图所示: ...
如上图所示,是R-BERT的模型结构在模型中,需要注意一下三点: 1.为了使BERT模型能够定位两个实体的位置,作者在每个句子的开头添加 "[CLS]" ,在第一个实体前后添加特殊字符 "$" ,在第二个实体前后添加特殊字符"#" 2.R-BERT利用了BERT三部分特征进行最后的关系分类: (1)[CLS]最终隐含状态向量,这部分提取了...
TextRCNN BiLSTM+池化 FastText bow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN 深层金字塔CNN Transformer 效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert 原始的bert ERNIE ERNIE bert_CNN bert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNN bert + CNN bert_RNN bert作为Embedding层,接入LSTM bert + RNN bert_RCNN bert作为Embedding...
华理博士带你读深度学习经典论文!BERT+Mask Rcnn+CycleGAN BERT+Mask Rcnn+CycleGAN 论文与源码详解+项目实例应用
# 加载Faster R-CNN模型 model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# 替换最后一层全连接层 num_classes = 2 # 人和背景 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)# 加载...
cnn vs rnn vs self-attentionRNN结构,双向LSTM,Transformer, BERT对比分析RNNRNN 按照时间步展开Bi-RNN 向前和向后的隐含层之间没有信息流。LSTM长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。LSTM...
RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMO 预训练模型 BERT 预训练模型 一fastText 模型 fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似, 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词,即模型架构类似但是模型的任务不同。 其中x1,x2,...,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量,每个特征是词向量的...
该网络使用不同窗口大小的CNN来捕获句子的多粒度短语特征,通过全局选通机制增强不同粒度短语本身的语义信息,并使用基于元素的最大汇集过滤来形成关键词组特征。 一个句子中的每个词都可以组成一个短语,这个词在它的前面或后面。为了捕捉单词前后两个方向上的重要短语信息,将过滤器设置为奇数,并将窗口大小设置为1,3...