本文探讨了高速网络（high-waynetwork）如何提升Residual Network（残差网络）在文本分析中的效率，结合了textCNN、双向LSTM和注意力机制，展示了Self-Attention和CRF在文本分类中的关键作用，同时介绍了批量归一化在优化过程中的作用。
high-way network(高速网络)
Residual Network（残差网络）残差连接
textcnn
双向的LSTM
注意力机制
self-attention
crf
batch normalization
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
high-way network(高速网络)
Residual Network（残差网络）残差连接
textcnn
双向的LSTM
注意力机制
self-attention
crf
batch normalization
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
