《Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural network for modelling sentences》

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《Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural network for modelling sentences》

Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高,他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型,在上一篇(Kim’s Paper)中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性.这个模型的精妙之处在于Pooling的方式,使用了一种称为动态Pooling的方法. 下图是这个模型对句子语义建模的过程,可以看到底层通过组合邻近的词语信息,逐步向上传递,上层则又组合新的Phrase信息,从而使得句子中即使相离较远的词语也…

《Neural Network and Deep Learning》_chapter4

<Neural Network and Deep Learning>_chapter4: A visual proof that neural nets can compute any function文章总结(前三章翻译在百度云里) 链接:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>教程中的第四章主要是证明神经网络可以用…

《ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs》

代码: keras:https://github.com/phdowling/abcnn-keras tf:https://github.com/galsang/ABCNN 本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇<Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences> .ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制. 相比这两篇Attention-based的论文,会…

论文笔记之《Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network》

1. 文章内容概述本人精读了事件抽取领域的经典论文<Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network>,并作出我的读书报告.这篇论文由中科院自动化所赵军.刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务. 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列复杂的NLP工具,并且泛化能力较低.针对此类问题,这篇论文提出了一个新颖的事件抽取方法,能…

pytorch -- CNN 文本分类 -- 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

论文 < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》

文章链接: http://pan.baidu.com/s/1bQBJMQ 密码:4772 作者在这里提出了基于神经网络的Cascade方法,Cascade最早可追溯到Haar Feature提取时用到的Adaboost算法(参考这个博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7922923),作者在这里将它和神经网络结合到了一起,可谓创新. 关键字:Cascade:Calibration; 为了提高图片的测试速度,作者在这里使用了Casc…

《MATLAB Deep Learning：With Machine Learning，Neural Networks and Artificial Intelligence》选记

一.Training of a Single-Layer Neural Network 1 Delta Rule Consider a single-layer neural network, as shown in Figure 2-11. In the figure, d i is the correct output of the output node i. Long story short, the delta rule adjusts the weight as the follow…