RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了，在序列标注/命名体识别/seq2seq模型等很多场景都有应用，Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning文中介绍了RNN用于分类问题的设计，下图LSTM用于网络结构原理示意图，示例中的是利用最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了。
Paper Dissected: “Attention is All You Need” Explained Attention Is All You Need WEIGHTED TRANSFORMER NETWORK FOR MACHINE TRANSLATION Universal Transformer
ref http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-recurrent-neural-networks-79e5eb8049c9http://www.wildml.com/2016/08/rnns-in-tensorflow-a-practical-guide-and-undocumented-features/ LSTM LSTM is...
RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了,在序列标注/命名体识别/seq2seq模型等很多场景都有应用,Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning文中介绍了RNN用于分类问题的设计,下图LSTM用于网络结构原理示意图,示例中的是利用最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了。 4)Text...
Pooling层:利用CNN解决文本分类问题的文章还是很多的,比如这篇A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences最有意思的输入是在 pooling 改成 (dynamic) k-max pooling ,pooling阶段保留 k 个最大的信息,保留了全局的序列信息。比如在情感分析场景,举个例子: ...
CNN本质是做文本的特征表达工作,而自然语言处理中更常用的是递归神经网络(RNN, Recurrent Neural Network),能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中,Bi-directional RNN(实际使用的是双向LSTM)从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 “n-gram” 信息。
CNN本质是做文本的特征表达工作,而自然语言处理中更常用的是递归神经网络(RNN, Recurrent Neural Network),能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中,Bi-directional RNN(实际使用的是双向LSTM)从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 "n-gram" 信息。
CNNs and RNNs have different architectures. CNNs are feedforward neural networks that use filters and pooling layers, whereas RNNs feed results back into the network. CNN 和 RNN 具有不同的架构。 CNN 是使用过滤器和池化层的前馈神经网络,而 RNN 将结果反馈到网络中。
Pooling层:利用CNN解决文本分类问题的文章还是很多的,比如这篇A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences最有意思的输入是在 pooling 改成 (dynamic) k-max pooling ,pooling阶段保留 k 个最大的信息,保留了全局的序列信息。比如在情感分析场景,举个例子: ...
https://towardsdatascience.com/11-essential-neural-network-architectures-visualized-explained-7fc7da3486d8) 未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围...