深度学习实践总结：Sentiment Classification & How To "Frame Problems" for a Neural Network

情感分类相关探讨
最新推荐文章于 2024-09-13 16:48:55 发布
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分类专栏： DL 机器学习 算法 深度学习 文章标签： Sentiment Classification numpy frame problem
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40759186/article/details/87380918
博客涉及情感分类相关内容，还提及numpy和框架问题，但具体细节因内容缺失暂不明确。情感分类在信息技术领域可用于文本分析等场景，numpy是常用的科学计算库。

在这里插入图片描述

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）
weixin_41697507的博客
07-06 5786
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications Jie Zhou , Ganqu Cui , Zhengyan Zhang , Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun Abstract—Lots of learning tasks req...
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7609
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这979篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
深度学习实习生心得live_笔记.md
11-16
总结了一些深度学习实习的经验和心得，希望能够帮助到你，总结了一些深度学习实习的经验和心得，希望能够帮助到你
深度学习报告
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合工大硕士的电子与通信专业的前沿课程的老师要求写，我写好了一份，供以后的师弟师妹们用
2024年夏季《深度学习》学习报告
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本项目通过使用预训练的ResNet18模型，实现了对猫狗图像的分类。相较于从头开始训练模型，预训练模型的使用显著缩短了训练时间，并提高了分类精度。未来的工作可以尝试使用更深层的网络或其他预训练模型，以进一步提升分类效果。数据预处理不充分：在训练模型之前，对数据的预处理仅限于图像的缩放和简单的数据增强（如水平翻转、旋转）。这可能导致模型在遇到复杂图像时表现不佳。更为丰富的数据增强策略（如颜色抖动、剪切等）可能会提高模型的鲁棒性。模型选择的局限性。
8个深度学习方面的最佳实践
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01-25 830
我很开心自己在过去的2017年中在人工智能领域获得的成就。我也学了不少数学方面的知识，虽然这也很有趣，但由于没有做实际的项目，所以并没有什么成果可以说明我在这方面的努力。为了弥补这一点，我在4月份申请了AI Grant(译者注：AI Grant是一家专注于人工智能的风险投资公司)，目的是为肯尼亚语言建立FastText skip-gram模型。我在第一轮就进入了决赛，但最终并没有获得奖金。接着，在
基于深度学习的车牌识别技术的研究
Kevin.Shi
02-11 1万+
**当前行业现状：**https://www.jianshu.com/p/82174681e89f 1.A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks Abstract–Recurrent neural networks (RNNs) stand at the forefront of man...
AAAI 2022 论文列表
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02-15 2万+
链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat
Integration Learning Methods: Master These 6 Strategies to Build an Unbeatable Model
Ensemble learning is a machine learning paradigm that solves complex problems by building and combining multiple learners, which individual learners struggle to address well. It originated from the ...
深度学习研究报告
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【深度学习】深度学习实践经验汇总
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实践经验： 深度学习模型查找 bug 的过程非常艰难。因此要从简单的地方着手，循序渐进，例如模型的优化（如正则化）始终可以在代码调试完成后进行。 我们还需要经常可视化预测结果和模型度量标准，并且我们首先需要令模型先跑起来，这样就有一个可以后退的基线。我们最好不要陷在一个很大的模型，并尝试将所有的模块都弄好。 项目研究阶段：先对现有产品进行研究，以探索它们的弱点。 站在巨人的肩膀上。阅读研究论文可...
深度学习总结
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机器学习实验报告6：深度神经网络
深度学习实验报告_【实用】学习计划集锦5篇
weixin_39969143的博客
11-06 1224
【实用】学习计划集锦5篇　　时间过得飞快，我们又将接触新的学习内容，学习新的技能，积累新的知识，是时候认真思考学习计划该如何写了哦。学习计划怎么写才能发挥它最大的作用呢？以下是小编收集整理的学习计划5篇，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。学习计划 篇1　　(一)三个基本。基本概念要清楚，基本规律要熟悉，基本方法要熟练。关于基本概念、基本规律要熟悉它们是怎么来的?为什么要引入?它有什么用?它的...
深度学习项目实验总结
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1.整体流程 2.熟悉数据 如吴恩达老师所说的，深度学习是二八定律：20%是模型设计，80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性，在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个项目中，我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解项目是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征，对数据中存在的问题和结构进行分类总结，这也是我最终模型结构的初级基础。在分析数据中具体如以下方面： 数据量大小，确定是否需要额外的数据集或者数据增强操作； 数据中各个类别是怎么分布的，是否存在数据不平问题，对
情感分类（Sentiment Classification）
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这两天又看了2篇和文本情感分类相关的论文，使用的基础模型还是深度学习中在情感分析中比较常见的CNN和RNN架构。但是不同的是，这些算法模型在做情感分类的时候凭借的依据不仅仅是单条的文本信息，还考虑了发这条文本的用户特征以及所评论的物品特征。从理论上讲，这是一种引入了额外的信息去帮助情感分析的手段，貌似这是一个比较靠谱的方向。下面就分别的来介绍一下这些模型策略。首先参考的论文是《Learning Se
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