（3）TextCNN和TextRNN

最新推荐文章于 2024-03-18 23:53:21 发布

原创

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#cnn #rnn #人工智能

终于到了现代一点的模型了，为了整明白这些折腾了很久。很多大佬都是基于图像领域讲解的，但是对于我这种没整过图像的就很难受了。接下来就谈一谈自己对两个模型的理解

TextCNN

这是很著名的cs231n给出的模型图，可以看到CNN有四个层组成

conv:卷积层

就是用一个称之为卷积核的矩阵（滤波器（filter））做内积，就是逐个元素相乘再求和。每一步求出来的是一个值！具体如图

具体看算式。这样就把输入抽象化了

这个矩阵有几个参数，常用的就是深度，步长和填充值。

深度：上图中的conv层是深度=1的特殊情况，深度=2就两个二维矩阵，就两个滤波器，就两个filter。

步长：一次卷积滑动几步

填充值：为了总长能被步长整除，所以可能要加几圈0.

这里depth（深度）=2，stride（步长）=2，padding（填充值）=1

这里有几个特殊的创新点

局部感知：每次滤波器只对一个局部进行卷积，就像人一次只能看到固定长度的文字

权重共享：滤波器的权重不变

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TextCNN 与 FastText 文本分类实战【Embedding|Word2Vec】

南七小僧的学海无涯

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具体的理论知识，可以看看前面几篇文章，有详细介绍，这里直接po代码了 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Author: xkk @Date: 2018-09-07 12:42:37 @Last Modified by: xkk @Last Modified time: 2018-09-07 12:42:37 """ import jieba impo...

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