interaction  n. 互动;一起活动;合作;互相影响 capture vt.俘获;夺取;夺得;引起(注意.想像.兴趣)n.捕获;占领;捕获物;[计算机]捕捉 hence  adv. 从此;因此,所以;从此处 empirical  adj. 经验主义的;凭经验的;以观察或实验为依据的 variety  n.多样;种类;杂耍;变化,多样化 efficacy  n.功效;效力;效验;生产率 superiority  n.优越(性),优等;傲慢 heterogenous  adj.异种的,异质…

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分…

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…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

论文地址:TCNN:时域卷积神经网络用于实时语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/TCNN(非官方复现) 引用格式:Pandey A, Wang D L. TCNN: Temporal convolutional neural network for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Ac…

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi…

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…