GerHard 的博客

paper： BB_twtr at SemEval-2017 Task 4: Twitter Sentiment Analysis with CNNs and LSTMs

这里先分享两个分享： 一个是用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践，另一个是 brightmart 的 text_classification，里面用 Keras 实现了很多文本分类的模型）以及下面的各种分享： 2017 知乎看山杯从入门到第二 知乎看山杯夺冠记 深度学习与文本分类总结第二篇–大规模多标签文本分类 2017知乎看山杯总结

【这篇重点在分析一下改变了的网络模型，其他的写的并不全面】1、《Deep Learning Approach for Sentiment Analysis of Short Texts》learning long-term dependencies with gradient descent is difcult in neural network language model bec...

L1 L2 正则化 是什么ℓ1 -norm和 ℓ2-norm，中文称作 L1正则化 和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。 所谓的 “惩罚” 是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。如图，加号后面的分别是 L...

又要开始一段看论文的调研生活了。那我开始翻译整理论文了。《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 这是一篇很经典的用卷积神经网络做文本分类的文章。 作者是纽约大学（New York University）的 Yoon Kim github是 https://github.com/yoonkim/CNN_sent...