与anchors进行函数名为 计算,就可以得到Faster RCNN的ROI区域,即建议框proposal。在这一步可以有两种方法,单独训练这部分,然后在Faster RCNN训练的时候固定这一部分,另一种方法是先单独训练这一部分,然后在Faster RCNN训练的时候同时训练这一部分,Faster RCNN数据流程图中的loss1和loss2就是为了训练这部分的损失函数。
FastText分类模型- 反应速度快,计算资源要求低,适合样本数量大、类别标签多,且不需要太多语义理解的任务。 BiLSTM-Attention分类模型- 与CNN分类模型相似,适用于复杂程度较高的场景,同时能够更好地捕捉文本里的长期依赖。 融合模型(集成学习)- 可融合CNN,BiLSTM-Attention,CNN-BiLSTM等机制的集成学习模型,适用各类文本...
我们在几个知识图上执行链接预测任务,并表明我们的方法与最近的最先进的路径推理方法相比取得了更好的性能。 方法 整体架构 本文提出的方法的整体框架如下图所示: 首先,给定一个候选关系和两个实体,我们的方法使用CNN算法将实体之间的多个推理路径编码成低维嵌入,然后将数据通过BiLSTM层。与此同时,我们假设不是两个...
CNN-BiLSTMLSTM模型结合了CNN和BiLSTMLSTM的优点,本文使用的CNN-BiLSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵)更具表现力...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的...
卷积神经网络( CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理,上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率。为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆(BiLSTM)特征融合的模型,利用...
基于注意力的 BiLSTM-CNN 中文微博立场检测模型 白静李霏 姬东鸿 【摘要】摘要 针对海量社交网络数据,挖掘其中蕴含的立场信息逐渐成 为一个重要的研究方向。第五届自然语言处理与中文计算会议(Nlpcc2016)提 出了针对中文微博的立场检测任务。已有的立场检测任务工作中,研究者主要 通过手工构建特征工程,添加情感词典和...
BiLSTM-Attention分类模型- 与CNN分类模型相似,适用于复杂程度较高的场景,同时能够更好地捕捉文本里的长期依赖。 融合模型(集成学习)- 可融合CNN,BiLSTM-Attention,CNN-BiLSTM等机制的集成学习模型,适用各类文本分类场景,训练时间较长。 在此之上,针对部分用户业务场景的特殊要求,壹鸽可基于RapidMiner平台为深度定制专项...
先看左图,inception结构一共有4个分支,也就是说我们的输入的特征矩阵并行的通过这四个分支得到四个输出,然后在将这四个输出在深度维度(channel维度)进行拼接得到我们的最终输出(注意,为了让四个分支的输出能够在深度方向进行拼接,必须保证四个分支输出的特征矩阵高度和宽度都相同)。