1989年,CNN 由 Yann LeCun 等人提出,主要用于图像处理。 关键技术 卷积层 池化层 全连接层 核心原理 CNN 通过卷积层提取图像的局部特征,池化层进行降维处理,全连接层最终进行分类。卷积操作通过滤波器在图像上滑动,捕捉不同的特征。 创新点 CNN 的创新点在于卷积层的使用,使其能够有效提取图像的空间特征,大大减少...
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,...
我们选择论文中的部分代表性对比方法与BERT模型进行对比,包括:支持向量机分类器(SVC)、逻辑回归(LR)、Naive Bayes SVM(NBSVM)和卷积神经网络(CNN),分类准确率如下表所示(对比方法的实验数据来自于论文)。 可以看到,BERT模型在Sentiment_XS数据集上的分类准确率再次碾压了所有对比方法! 4.3 立场分析 该数据集来自于...
减少循序计算(sequential computation)的目标也构成了Extended Neural GPU,ByteNet和ConvS2S的基础,这些都使用CNN作为基础构建块,为所有输入和输出的位置并行的计算隐藏表征。对于这些模型,从2个任意的输入或输出位置关联信号所需要的操作次数会随着位置之间的距离的增加而增加,在ConvS2S中是线性增加,在ByteNet中是对数增加。
序列转换方式由基于复杂递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的编码器和解码器模型主导。表现最佳的模型也只是通过一个注意力机制来连接了编码器和解码器。我们提出一个新的简单网络架构——Transformer。相比表现最佳的模型,该架构仅仅基于注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。从两个机器翻译任务的实验结果显示,Transformer...
Bert的训练速度很慢 Bert的推理速度很慢 以下模型的推理速度、内存占用等均在‘CPU’上考察 【TextCNN...
Char-level CNN:将未分词的文本直接输入卷积神经网络(已对比发现Word-level CNN效果略差) Attention-based RNN:将分词后的文本输入循环神经网络(已对比发现Char-level RNN效果略差),并且在最终分类前采用Attention机制融合输入各个词对应的hidden states BERT模型与三种对比方法的正面、负面、中立情感分类F1值如下: ...
对于层级的CNN结构来说,不同层级的神经元学习到了不同类型的图像特征,由底向上特征形成层级结构,所以预训练好的网络参数,尤其是底层的网络参数抽取出特征跟具体任务越无关,越具备任务的通用性,所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大,实际可以不用使用,或者采用...
本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意力和一维 CNN 的框架,用于情感分类和分析,如图 1 所示。 根据实验结果表格,本文提出的模型在精确度、召回率和F1值方面分别达到了...
由表一可知:单模型在真假新闻判定的结果并不是很好,而将单模型进行10折交叉验证后准确率提升很大,说明10折交叉验证还是很有必要的。另外,融合BERT_Finetune+BERT-RCN-Pooling+BERT-CNN-Pooling这三个模型并加上关键词特征也会有不小的提升。 本文使用模型都较为基础,基本是通过交叉验证和模型融合提升测试集得分。