pytorch实现textCNN 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 pytorch实现textCNN 1. 原理 2. 数据预处理 2.1 转换为csv格式 2.2 观察数据分布 2.3 由文本得到训练用的mini-batch数据 3. 模型 4. 训练脚本 5. main函数 6.引用 1. 原理 2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Ne...
3. 模型的变体 3.1 CNN-rand: 3.2 CNN-static 3.3 CNN-non-static 3.4 CNN-multichannel 4. PyTorch实现 Paper:Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 近年来,深度学习模型在计算机视觉 (Krizhevsky et al., 2012)和语音识别(Graves et al., 2013)方面取得了显著的成果。在自然语言处理中,许...
本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(想扩展一下知识面),如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。 个人感觉NLP的任务本质上是一个序列到序列的过程,给定输入序列X={x1,x2,x3,...,xn},要通过一个函数实现映射,得到输出序列Y={y1,y2,y3,...,yn},这里的x1、x2、x3可以...
获取loss：输入数据和标签，计算得到预测值，计算损失函数；optimizer.zero_grad() 清空梯度；loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；optimizer.step() 根据梯度更新网络参数 for batch, (input, mask, target) in enumerate(train_loader): input = input.to(DEVICE) mask = mask.to(DEVICE) target ...
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
由于PyTorch没有自带全局的最大池化层,我们可以通过普通的池化来实现全局池化。 AI检测代码解析 class GlobalMaxPool1d(nn.Module): def __init__(self): super(GlobalMaxPool1d, self).__init__() def forward(self, x): # x shape: (batch_size, channel, seq_len) ...
PyTorch实现：需要实现自注意力机制、多头注意力机制以及位置编码等组件。可以使用torch.nn.MultiheadAttention类实现多头注意力，同时需要自定义位置编码函数。整体模型构建较为复杂，需要深入理解注意力机制。总结： 在PyTorch中实现这些模型时，需要掌握各自特有的函数和技巧，如生成掩码、处理位置编码等。 理解...
pytorch实现自己的textCNN 对于初学深度学习的人来说,直接上手NLP的梯度较大。 首先,理解词向量就有一定的困难。关于词向量的的详细描述,可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》的解释。一个100列的词向量可以简单理解为有100个特征(feature)的向量,如同一个人有100个特征一样,这100个特征“完备”的...
本篇将分享一个NLP项目实例,利用深度学习框架Pytorch,构建TextCNN模型(也支持TextCNN,LSTM,BiLSTM模型),实现一个简易的中文文本分类模型;基于该项目训练的TextCNN的文本分类模型,在THUCNews数据集上,训练集的Accuracy 99%左右,测试集的Accuracy在88.36%左右。 如果,你想学习中文单词预测,请参考《Pytorch LSTM实现中文单...
一、架构图 二、代码实现 class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, config:TCNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self