文本分类系列-使用CNN和LSTM构建分类器的对比

最新推荐文章于 2025-07-18 11:01:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-18 11:01:14 发布 · 7k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#文本分类 #深度学习

本文介绍使用TensorFlow进行文本分类的方法及实践技巧，通过具体案例展示如何搭建和训练文本分类模型。
创新点！CNN与LSTM结合，实现更准预测、更快效率、更高性能！
学姐带你玩AI的博客
05-13 1万+
LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供因此，在学术界与工业界都有广泛应用。比如在股票预测中，这类结合模型不仅可以捕捉股票市场数据的复杂性，还可以提高预测模型在面对市场波动时的鲁棒性。本文整理了，包括引入注意力机制的策略，并简单提炼了可参考的方法以及创新点，希望能给各位的论文添砖加瓦。论文原文需要的同学看文末。
对文本进行分类方法python_pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
weixin_42301889的博客
01-30 2893
model.py：#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import torchfrom torch import nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as Fclass TextRNN(nn.Module):"""文本分类，RN...
lstm+cnn
qq_34438672的博客
01-05 9010
转载：：：https://blog.youkuaiyun.com/ZJRN1027/article/details/80090749
CNN+LSTM完美融合，超绝创新点来袭！
最新发布
2501_92785035的博客
07-18 973
混合架构的优势：通过结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列处理能力，模型在垃圾分类任务中表现出色，达到了95.45%的高精度，显著优于现有的深度学习方法。CNN-LSTM架构：提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（LSTM）的模型，直接从棋局的走法和用时数据中估计棋手的等级分。用时数据的引入：引入用时数据作为特征，显著提高了模型的预测精度，MAE从239分降低到182分，提升了24%。优化算法的改进：采用Adam优化算法，模型的训练效率提高了30%，同时减少了模型的训练损失。
Lstm+CNN 文本分类
weixin_42631192的博客
12-10 1803
参考：分类算法
pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
01-21
model.py： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): 文本分类，RNN模型 def __init__(self): super(TextRNN, self).__init__() # 三个待输入的数据 self
使用CNN和LSTM构建图像描述生成器 源代码和部分数据
01-18
本文介绍了一种使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建图像描述生成器的方法，这种方法不仅能够捕捉图像的视觉特征，还能生成连贯、丰富的文本描述。 CNN作为深度学习中的一种重要模型，特别擅长于...
在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例
09-16
在深度学习领域，卷积神经网络...总的来说，这个Keras实例展示了如何结合CNN和LSTM的优点，构建一个适用于序列数据分类的深度学习模型。通过调整网络结构、超参数和训练策略，可以适应不同的任务需求，并提高模型性能。
基于卷积-长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-LSTM-SE Attention)的分类预测(Matlab完整程序和数据）
04-03
2. 构建模型：创建CNN-LSTM-SE结构，CNN部分可能包含多个卷积层和池化层，接着是LSTM层，最后通过全连接层和SE模块整合特征并进行分类。 3. 训练与验证：设置损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），定义训练和...
分类预测 - MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)分类预测（完整源码和数据）
06-01
`LSTMNC.m` 文件很可能是实现LSTM分类预测的MATLAB代码，它包含了构建网络、定义损失函数、选择优化器以及训练和测试模型的主要步骤。代码可能包括以下部分： 1. 数据预处理：加载`data.mat`文件，该文件可能包含了...
LSTM多类文本分类
04-12
LSTM多类文本分类，keras实现，Multi-Class Text Classification with LSTM，by SusaN Li。
svm和lstm用于文本分类
04-28
自己写的一些文本分类的代码
lstm的文本分类
weixin_67977644的博客
03-04 952
数据处理:分词，去除停用词，转换词向量等。
python cnn 实例_在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例
weixin_30134145的博客
03-01 2495
我就废话不多说，大家还是直接看代码吧~def get_model():n_classes = 6inp=Input(shape=(40, 80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)# pre=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(reshape)# 1conv1=Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same'...
在NLP上，CNN、RNN（认为LSTM等变体也是RNN）、最简单全连结MLP，三者相比，各有何优劣?
朝闻道
02-09 1168
作者：竹间智能 Emotibot 链接：https://www.zhihu.com/question/41625896/answer/164031457 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 MLP咱们就不说了，显然这个是要垫底的，在此不做讨论。MLP可以被视作一个分类器，单纯用它的话当然不如采用CNN/LSTM做特征提取／句子表示的方法来的好。 我们可以先来看几种典型的架构。 首先是最经典的Richard Socher和Andrew Ng的这篇Recu.
使用LSTM进行文本分类
weixin_43383513的博客
01-20 6907
说明 之前写过用lstm模型做的文本分类，但是代码结构非常混乱。读过Bert源码后，决定模仿Bert的结构，自己重新写一遍使用lstm模型的代码。只作为熟悉tensorflow各个api与一个比较清楚的NLP模型结构的练手用，不求更高的准确率。 使用包含10个商品类别，60000+数据的，已标注正负情感的商品评论数据作为训练语料。原文件为csv格式，包含3个字段：cat（类别）、label（正负情...
LSTM文本分类（一）
lhr_mdqs的博客
03-01 1万+
LSTM文本分类(一) 工作中遇到了意图识别的分类问题，趁机从头开始学习了一下LSTM的结构以及代码编写，踩坑无数后终于成功的调通第一版深度学习代码。代码运用了tensorflow中的各种接口，相关的api请点 这里 1、训练数据的整理 我用的是query分词后term的索引id组成的query词向量 比如 “北京欢迎你”这个query，分词后为 北京_欢迎_你，对应的索引值为[1,5...
卷积神经网络
热门推荐
雨石
11-29 31万+
自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们
基于LSTM/CNN的新闻文本分类项目源代码
本压缩包包含了一系列利用长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）进行中文新闻文本分类的资源。具体来说，这些资源包括以下内容： 1. LSTM网络实现新闻文本分类的Jupyter笔记本代码文件：“4_05-RNN中文新闻...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值