根据该paper，k-最大池化是在Max-TDNN语句模型中使用的时间维度上的最大池化的推广，并且不同于应用于...
以及最大池化(max-pooling)选择特征，再加上神经网络全局优化的思想，在文本分类任务中取得了不错的效果...
池化函数(Pooling Function) 1. 池化(Pooling)概念 在神经网络中,池化函数(Pooling Function)一般在卷积函数的下一层。在经过卷积层提取特征之后,得到的特征图代表了 比 像素 更高级的特征,已经可以交给 分类器 进行训练分类了。但是我们 每一组卷积核 都生成 一副与原图像素相同大小的 卷积图,节点数一点没少。
本发明从事件类型识别任务出发,提出一种基于k-max池化的卷积神经网络方法(kcnn)。对比于传统的cnn提取模型,kcnn模型更能充分提取句子的事件特征。传统cnn提取特征,选择池化层提取最大值,但是有可能会丢弃一些很重要的信息。本发明在传统的cnn模型基础上,选用候选触发词为分割点,分别对分割后的部分进行池化操作,选用k...
专利权项:1.基于K-max池化的卷积网络事件识别方法,其特征在于该方法包括以下步骤:步骤1、获取事件的文本数据,对其进行分句分词以及实体命名识别处理,对每个句中单词采用无监督的方式学习得到单词的向量表示,即词向量;同时将句中每个单词的词向量作为候选触发词,并获取候选触发词的上下文以及对应位置信息;步骤2、特征提取...
textcnn中,不同的卷积核想用不同的池化策略,如何把kmaxpooling得到的张量和全局最大池化的拼接?显示全部 关注者1 被浏览9 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解...
TextCNN通过不同步长的卷积核(例如2，3，4，5，7)构建n-gram特征，以及最大池化(max-pooling)选择...