自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作

最新推荐文章于 2025-06-11 06:43:27 发布
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#深度学习 #自然语言处理 #cnn

本文介绍了自然语言处理中CNN模型的Max Pooling操作，包括Max Pooling Over Time、K-Max Pooling和Chunk-Max Pooling。Max Pooling虽能减少模型参数，但会丢失位置信息；K-Max Pooling和Chunk-Max Pooling则在一定程度上保留了特征的相对顺序和强度信息，适合关注位置信息的任务。

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                                                     author: 张俊林

 

                                 （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书）

CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设输入X包含m个字符，而每个字符的Word Embedding的长度为d，那么输入就是m*d的二维向量。

                                            

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x = x.view(x.size(0), -1) # 展平特征图return x。
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自然语言处理实战——卷积神经网络（CNN）
will_jay1995的博客
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从CNN视角看在自然语言处理上的应用
优快云人工智能
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作者 | 卞书青 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）最早是应用在计算机视觉当中，而如今CNN也早已应用于自然语言处理（Natural Language Processing）的各种任务。本文主要以CMU CS 11-747（Neural Networks for NLP）课程中Convolutional Networks for Text
卷积神经网络(CNN)模型
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weixin_42361283的博客
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。其设计理念源于对生物视觉皮层神经机制的模拟，核心原理是通过卷积、池化（下采样）、全连接等操作，自动提取输入数据的层级特征，完成分类或回归任务。
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自然语言处理-核心部分CNN
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自然语言处理之文本分类：Convolutional Neural Networks(CNN)：一维卷积层详解
zhubeibei168的博客
05-08 667
文本分类是NLP中的一个基础任务，其目标是将文本分配到预定义的类别中。例如，将新闻文章分类为体育、政治、科技等类别。文本分类在信息检索、内容过滤、情感分析等领域有广泛的应用。通过上述示例，我们可以看到CNN在文本分类中的应用涉及词嵌入、一维卷积层和动态池化策略。词嵌入将文本转换为向量表示，一维卷积层提取局部特征，而多通道卷积网络和动态池化策略则进一步增强了模型的特征提取能力和对文本结构的敏感度。这些技术的结合使得CNN成为文本分类任务中一个强大的工具。
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10-14 1131
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CNN（卷积神经网络）在自然语言处理中的应用
CharlesOyfz的博客
06-02 5781
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【一起入门NLP】中科院自然语言处理第4课-卷积神经网络CNN
vector的博客
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max pool 是什么操作
Kp0fS的草稿纸
10-28 357
max pool 是什么操作 http
max pooling是干什么的
yxx122345的博客
08-26 589
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深度学习——卷积神经网络（CNN，Conv，Maxpooling）-学习笔记
qq_58152527的博客
04-12 5620
像这样的模型网络全是由线性层串行连接起来，叫做全连接层，上一层的输出参与到下一层的输入里。可以看出这样的网络只适合处理一下线性的问题，不适合处理图像问题 ...
cnn怎么用在自然语言处理（NLP）中
hzq20081121107的专栏
04-19 999
来自 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ SO, HOW DOES ANY OF THIS APPLY TO NLP? Instead of image pixels, the input to most NLP tasks are sentences or
CNNs中，什么是max pooling， 为什么需要max pooling
deep learning
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max pooling是发生在卷积层与池化层的一种图片压缩方法。 而卷积层和池化层是CNNs中最重要的两部分，因为有卷积层， 所以叫做卷积神经网络。 假设一张2d, 一层的图片， 大小为4 * 4， 用 2 * 2的大小过滤，移动的步速为2， 那么会得到一张2 * 2 的图片， 每一像素的取值为， filter的最大值，得到的图片为池化层。 max pooling 主要有两个作用： a. 减小计算量；b. 消除noise. ...
Maxpooling的作用
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06-22 3447
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41513917/article/details/102514739 Max Pooling是什么 在卷积后还会有一个 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出 output。 注意区分m
pytorch 池化操作
浩瀚之水的专栏
09-05 2486
nn.MaxPool1d 是一种一维最大池化层，常用于卷积神经网络中对输入张量的空间维度（宽度）进行下采样。该层通过在输入张量上应用一个滑动窗口（也称为池化窗口），并在每个窗口中选择最大值对于输入信号的输入通道，提供1维最大池化（）操作如果输入的大小是(N,C,L)，那么输出的大小是(N,C,L_out)的计算方式是：如果padding不是0，会在输入的每一边添加相应数目0dilation用于控制内核点之间的距离，详细描述在inttupleinttupleoptionalinttuple。
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