在读Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 这个文章的时候,它在论文中提出一种模型变种就是 CNN-multichannel,也就是多通道CNN. 和最普通的textcnn相比,这个东西最重要的一个区别就是输入为两个通道,一个通道词向量更新,一个通道词向量不更新. 对这个模型的理解我觉得这里解释的比较好. 具体在pytorch实现的这个模型的时候,需要注意的就是维度的变化情况. 在思考维度变化的过程中,我主要是参考了文君…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

该小博主介绍 本人:笔名zenRRan,方向自然语言处理,方法主要是深度学习. 未来的目标:人工智能之自然语言处理博士. 写公众号目的:将知识变成开源,让每个渴求知识而难以入门人工智能的小白以及想进阶的小牛找到新的捷径. 公众号特点:文章写的十分生动详细,不懂的可以加小编微信,一起探讨. 写公众号原因:因为我喜欢将知识分享给大家,和大家一起学习,每天进步一丢丢. 口号:坚持下去,每天进步一丢丢! 文章涉及的方向 自然语言处理(情感分析.句法分析.智能司法.机器翻译.意见挖掘等领域).机器学习和深…

论文地址:https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.5036725 深度神经网络在浅水环境中的源定位 摘要: 深度神经网络(DNNs)在表征复杂的非线性关系方面具有优势.本文将DNNs应用于浅水环境下的源定位.提出了两种方法,通过不同的神经网络结构来估计宽带源的范围和深度.第一阶段采用经典的两阶段方案,特征提取和DNN分析是两个独立的步骤;与模态信号空间相关联的特征向量被提取为输入特征.然后,利用时滞神经网络对长期特征表示进行建模,构建回归模型;第二…

通俗来讲参数[5,5,3,16],就是用16个卷积核的每一个,分别对3通道进行对应位置,对应3通道的乘积,再加和,输出作为一个输出核的对应位置,知道16个核全部完成. 下图是一个3d的RGB效果,每个kernel(filter)可以扫描出一张feature map,多个filter可以叠加出很厚的feature maps,前一层filter做卷积可以形成后一层的一个像素点: 如下图,可以代表i行j列k 个filter的一个输出像素值,k’代表第k个通道(此处为3),w代表filter中的值,x代…

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈…

Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域.本文中我们提出一种 多通道 基于part 的卷积神经网络模型,并且结合 改善的三元组损失函数 来进行最终的行人再识别.具体来说,所提出的 CNN 是由多个channel构成的,可以联合的学习 global…

之前所讲的图像处理都是小 patchs ,比如28*28或者36*36之类,考虑如下情形,对于一副1000*1000的图像,即106,当隐层也有106节点时,那么W(1)的数量将达到1012级别,为了减少参数规模,加快训练速度,CNN应运而生.CNN就像辟邪剑谱一样,正常人练得很挫,一旦自宫后,就变得很厉害.CNN有几个重要的点:局部感知.参数共享.池化.  局部感知 局部感知野.一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密,而距离较远的像素相关性则较弱.因…

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,…

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的…