作者的方法与 (Feng et al., 2015) 中的工作有两个主要区别:(1)(Feng et al., 2015) 中开发的架构仅基于CNN,而作者的模型基于双向LSTM ,它们更有能力利用远程顺序上下文信息。此外,作者还在 biLSTM 之上集成了 CNN 结构以获得更好的性能。 (2) Feng等(2015) 独立处理问题和答案,而所提出的结构开发了一...
再回首DeepLearning遇见了LSTM和GRU,这篇文章基于前面的重温循环神经网络(RNN), 通过前面的分析, 我们已经知道了RNN中的梯度消失和爆炸现在究竟是怎么回事并且也知道了引起梯度消失和爆炸的原因, 而又由于梯度消失, 导致了RNN并不擅长捕捉序列的长期关联, 所以基于这两个问题, 导致现在RNN使用的并不是太多, 而是使用...
2.1 Basic Model: QA-LSTM 整体结构较为简单,question和answer通过双向LSTM进行编码(共享权值结构),再分别经过mean pooling或max pooling后使用余弦相似性度量相关性,计算hinge loss: 2.2 QA-LSTM/CNN 基于Basic Model加入了CNN对经过双向LSTM编码后的特征进行进一步的编码,最后使用max-k pooling得到向量表征。 2.3 ATT...
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.lr) # Compiling the model empty_model.compile(loss=losses.MeanAbsoluteError(), optimizer=optimizer) if (self.Xval is not None) & (self.Yval is not None): history = empty_model.fit( self.X, self.Y, epochs=self.epochs, batch_size=se...
[1] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme Pascal Vincent, Christian Jauvin. A Neural Probabilistic Language Model, 2003 [2] 一种新的语言模型:http://blog.sciencenet.cn/blog-795431-647334.html [3] Deep Learning(深度学习)学习笔记整理: [4] Deep Learning:http://deeplearning.net ...
DeepTCN模型的训练流程严谨且高效,具体包括以下步骤: 数据预处理:对原始时序数据进行标准化和归一化处理,消除不同特征尺度差异对模型训练的影响。 模型构建:利用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建包含多个1D卷积层和最大池化层的DeepTCN模型。 模型训练:使用训练数据集对DeepTCN模型进行精细训练,通过损失函数(如...
[1] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme Pascal Vincent, Christian Jauvin. A Neural Probabilistic Language Model, 2003 [2] 一种新的语言模型:http://blog.sciencenet.cn/blog-795431-647334.html [3] Deep Learning(深度学习)学习笔记整理:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 ...
[1] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme Pascal Vincent, Christian Jauvin. A Neural Probabilistic Language Model, 2003 [2] 一种新的语言模型:http://blog.sciencenet.cn/blog-795431-647334.html [3] Deep Learning(深度学习)学习笔记整理:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 ...
题记 前段时间再看QA方面的文章,读了一篇paper(《LSTM-based deep learning model for non-factoid answer selection》)中,使用了LSTM-CNN模型来做answer与question的语义抽取。受此启发,使用这个模型对文本语义信息进行抽取,加上一个softmax函数形成文本分类模型。
A dual-stage deep learning model based on a sparse autoencoder and layered deep classifier for intrusion detection with imbalanced data In cybersecurity, intrusion detection systems (IDSs) play a crucial role in identifying potential vulnerability exploits, thus reinforcing the network's de... O Al...