[nlp] CNN

最新推荐文章于 2025-10-05 22:19:15 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Trance95/article/details/103618826
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，擅长图像处理。它通过卷积层提取特征，ReLU层激活，池化层降低维度，全连接层计算得分。参数共享减少参数数量，增加模型泛化能力。卷积层的参数包括过滤器数量、步幅和零填充，用于调整输出大小。权重共享使得同一深度切片共享一组权重，提高效率。

表征学习：它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征。
前馈神经网络：每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。
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哪里不同呢？
卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。
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卷积神经网络通常包含以下几种层：

卷积层（Convolutional layer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级

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自然语言处理之语音识别：Convolutional Neural Networks (CNN)：深度学习与神经网络基础
zhubeibei168的博客
10-14 1082
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）最初设计用于处理图像数据，通过卷积层捕捉局部特征。在自然语言处理（NLP）中，CNN被用于处理文本数据，通过卷积操作捕捉文本中的局部特征，如短语或词组，从而理解文本的结构和语义。
自然语言处理之语音识别：卷积神经网络(CNN)在自然语言理解和生成中的应用
zhubeibei168的博客
10-15 886
语音识别（Speech Recognition）是将人类的语音转换为文本的过程。这一技术在电话服务、语音助手、会议记录等领域有着广泛的应用。语音识别系统通常包括声音信号处理、特征提取、声学模型和语言模型等关键组件。文本卷积网络（Text Convolutional Network, TCN）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在自然语言处理（NLP）领域的应用。CNN最初在图像处理中大放异彩，因其能够捕捉局部特征和模式而闻名。
CNN
阿里Darker
06-27 2552
Convolutional Neural Network 卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统，由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中，有一组训练数据(xi,yi)，x是样本，y是label，把它们输入人工神经网络，会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x)，在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念，再基于传统人工神经网络简单介绍卷积神经网络。 1
cnn
DL_CreepingBird的博客
11-19 6567
本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。 一、卷积神经网络概念     上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
最新发布
jennycisp的博客
10-05 1824
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。神经网络结构卷积神经网络**（CNN）：**通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。循环神经网络**（RNN）：一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络，通过利用先前的预测作为上下文信号，对即将发生的事件做出更明智的决策。**
基于自然语言处理与深度学习的信用贷款评估模型（WV-CNN）1
08-03
在信用贷款评估领域，利用自然语言处理（NLP）与深度学习技术可以构建更精确的模型，例如本文介绍的WV-CNN模型。这个模型基于Word2Vec进行词向量化，然后通过一维卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。 首先，...
自然语言处理实战——卷积神经网络（CNN）
will_jay1995的博客
03-23 1775
文章目录前言一、卷积神经网络是什么？二、卷积神经网络的细节。1.构建块2.步长3.卷积核的组成4.填充5.学习6.窗口三、卷积神经网络的流程1.准备数据2.向量化数据3.划分训练/测试集合4.设置CNN参数5.填充及截断词条序列6.构建一维CNN7.dropout8.输出9.编译CNN10.优化11.拟合12.训练CNN13.保存模型14.加载模型15.测试样本16.预测1.引入库2.读入数据总结 前言 前文表述过语言的意义隐藏在文字的背后，蕴藏在形成词的特定组合意图和情感中。 在感知机逐渐发展为前馈网络
NLP课件（自然语言处理课件）
08-19
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解、解析、生成和操作人类自然语言。这些课件涵盖了NLP的多个核心主题，为学习者提供了一个全面的学习路径。 首先，"L1 - Introduction...
CNN(卷积神经网络)
weixin_43178406的博客
07-02 7722
1. 卷积神经网络（CNN）结构 cnn网络结构一般为卷积层----池化层----卷积层----池化层----卷积层----池化层----…----全连接层----全连接层----… 2. 卷积层 卷积层的输入是是一个四维数组，如[batch, in_height, in_width, in_channels]，如[128, 28, 28, 3],这里的3指channel（通道个数），28×28分...
自然语言处理NLP技术全解析
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个子领域，它涉及计算机和人类（自然）语言之间的相互作用，特别是计算机如何理解和处理大量的自然语言数据。NLP技术的目的是让计算机能够理解人类语言的含义，...
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