平台收录 RNN-Capsule 共 1 个模型实现资源,支持框架:TensorFlow。
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
平台收录 RNN-Capsule 共 1 个模型实现资源,支持框架:TensorFlow。
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
TextRCNN 在词嵌入的基础上加上了上下文环境作为新的词嵌入表示。左侧和右侧的context 是通过前向和后向两层 RNN 的中间层输出得到的。这些中间层的输出和原始的词嵌入拼接形成新的词嵌入 y,然后送入池化层。下图是 TextRCNN 模型框架,输入是一个文本 D,可以看成是由一系列单词(W_1, W_2,...)组成的。
简介:TextRCNN、TextCNN、RNN…你都掌握了吗?一文总结文本分类必备经典模型(一) 机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.ji...