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Tensorflow项目实战视频课程-文本分类|卷积神经网络进行文本分类|唐宇迪|中国AI数据-文章6
作者:CNAI / 2019-08-16 / 浏览次数:9

Tensorflow项目实战视频课程-文本分类|卷积神经网络进行文本分类|唐宇迪|中国AI数据-文章6

院士张钹:AI奇迹短期难再现,深度学习技术潜力已近天花板| 界面新闻
然后它是一个4个单位的一个特征图,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
Tensorflowu539fu7406
一次这样卷积
深度学习u539fu7406
之后啊,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
Tensorflowu6846u67b6
一次这样
深度学习u6846u67b6
的时候。
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
Tensorflowu89c6u9891
我们让它是一个一个单位,
这样一个哥
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
来表示
深度学习u89c6u9891
一个特征,
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
Tensorflowu6559u7a0b
说我给他进行
深度学习u6559u7a0b
一次实话,
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
Tensorflowu5e94u7528
他变成了一个单位
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
格就让它演变合起来呢,
他就是两个单位隔
深度学习u5e94u7528
的一个特征向量。
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
Tensorflowu6848u4f8b
那么这个是对这样一个4×
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
Tensorflowu81eau5b66
5两个4×5的啊,
神经网络和深度学习
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
变成了两个一个单元格到那两个3×5的,
是不是说我们也可以进行一个
深度学习u6848u4f8b
相同的操作啊?
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
Tensorflowu73b0u72b6
还是先把这个图
深度学习u81eau5b66
再进行一次又形成
深度学习u53d1u5c55
了这样的?
这两个单位这两个单元
深度学习u73b0u72b6
的一个特征图,
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
那么对于5号和6号呢,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
Tensorflowu53d1u5c55
同样的操作咱们还是
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
可以得到一个克隆图,
那么现在咱们
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
是不是得到了6个小
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
的特征图了?
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
Tensorflowu6a21u5f0f
我分别代表着咱们一个
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
不同单词数量的一个
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
组合带来
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
的一个特征是多少吧?
那最后咱们要进行
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
分类
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
的时候是不是说,
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
Tensorflowu68c0u6d4b
嗯这个在这它是等于
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
2的和等于3的,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
Tensorflowu5b9eu6218
还有
深度学习u5206u6790
等于4的,
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
都是这种最终结果
深度学习u6a21u5f0f
是有用的吧。
深度学习\u201d助力AI梦想
所以说呢,我现在得到了6个特征图,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
Tensorflowu6280u672f
我可以把这6个小图呢,
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
再进行一个组合进行组合,
就相当于是一个拼接的操作,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
我们可以给它
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
拼接在一起,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
Tensorflowu6a21u5757
拿到一个比较大的特征图,
深度学习u5b9eu6218
拿到了这个比较大。
  然后呢,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
我们现在
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
是不是
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
说我最原始的这样一个
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
7×5的一个矩阵,
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
Tensorflowu5206u6790
我就相当于
深度学习u6280u672f
最终提出
深度学习u68c0u6d4b
了这样一个特征图,
有了这样一个图
深度学习u6a21u5757
之后呢,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
我就可以用这个图来当成是
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
我的一个特征向量,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
然后拿这个头像。
那样去做这样一个
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
分类的任务
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
了吧,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
对于咱们
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
现在啊,
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
对于垃圾邮件分类
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
的任务来说,
深度学习网络可视化开发
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