根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和hidden_states,这两个不同的区别就是 last_hidden_state 是最后一层的输出,而hidden_states 是每一层的输出。因此对于 bert 模型的输出我们就有两种选择。 模型选择1: 图3 模型结构图1 我们以最后一层的模型输出的隐藏状态作为 TextCN...
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...
CNN是一种神经网络模型,它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征,而池化层则可以减少特征的数量,提高计算效率。CNN的这种结构使得它非常适合用于计算机视觉任务,如图像分类、物体检测等。与RNN相比,CNN更擅长处理图像数据,因为它可以自动学习图像中的局部特征,而不需要人工设计特征提取...
在CV里,大家经常把预训练好的CNN作为特征提取器用于各种下游任务场景。第三章里提到,CNN是一种CV里非常常用的模型,通常使用大规模的有标注图像数据集(eg. ImageNet)进行预训练,从而学习到通用的特征表示。 预训练好的CNN模型可以作为一种通用的特征提取器。做法如下: 在下游任务中,使用预训练好的CNN模型作为特征提...
卷积神经网络(CNN)最初是为计算机视觉（CV）而发明的，现在是最先进的 CV 模型的构建部分。CNN 在自然...
视觉领域的 CNN 也想享受 BERT:两个挑战何在? 回顾计算机视觉发展史,卷积神经网络模型凝练了平移等变性、多尺度结构等等众多经典模型精华,可谓CV 界的中流砥柱。但与 Transformer 大相径庭的是,CNN 天生无法适应经过完形填空“挖空”的、充满“随机孔洞”的数据,因此乍一看无法享受到 BERT 预训练的红利。 ...
LeNet-5 是最早的 CNN 之一,被用来进行手写数字识别,并取得了显著的成果。 3. Transformer 时间轴 2017年,Google 发布了 Transformer 模型,极大地提升了自然语言处理的效率。 关键技术 自注意力机制 编码器-解码器架构 多头注意力机制 核心原理 Transformer 通过自注意力机制,可以在处理序列数据时并行计算,从而大大...
CNN(Convolutional Neural Network) ,将多个时间点的数据抽象提取特征,减少无效数据; DNN(Deep-Neural-Network) 将输入数据中的特征映射至更离散的空间,即将输入的数据变成神经网络中的各种参数。 图8 CLDNN模型架构 如图8所示模型架构。CLDNN网络的输入数据包括:数据的基本单位为帧(x_t ),每帧都是一个含40维度的...
CNN(Convolutional Neural Network) ,将多个时间点的数据抽象提取特征,减少无效数据; DNN(Deep-Neural-Network) 将输入数据中的特征映射至更离散的空间,即将输入的数据变成神经网络中的各种参数。 图8 CLDNN模型架构 如图8所示模型架构。CLDNN网络的输入数据包括:数据的基本单位为帧(x_t ),每帧都是一个含40维度的...
具体到ELMo的架构,还是按照训练语言模型的方式,使用了CNN-BIG-LSTM结构和一个层之间的残差链接。使用ELMo可以针对一个token产生三个向量,:原始向量、第一层向量、第二层向量。作者认为低层的bi-LSTM层能提取语料中的句法信息,而高层的bi-LSTM能提取语料中的语义信息。