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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5
作者:CNAI / 2019-08-16 / 浏览次数:6

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5

深度学习时代,基于图像的三维重建走过哪些历程?
让每一个
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
旅者来说啊,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
Tensorflowu539fu7406
我都选了两个filter,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
进行一个
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
特征提取,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
Tensorflowu6846u67b6
比如说这样一个2×
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
5的我们用两个,
然后呢,3×5的我也是用两个beauty,
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
4×5的呢,
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
Tensorflowu89c6u9891
也是用两个filter,
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
那么咱们现在一共有几个?
对于这样一个矩阵啊,
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
比方说就是一个7×5再×
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
以1的一个矩阵,
一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
Tensorflowu6559u7a0b
我们是用了2+2,再加上一个二,
讲的是一共用了6个filter吧,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
进行一个特征的提取的一个工作的。
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
咱们来看一下,
比方说这一块是一个两个,这算是两个角色,
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
Tensorflowu5e94u7528
这一块也是两个filter,
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
这块也是两个filter,
分别是2×53×5,还有4×
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
52,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
那么第1次来呢,就是说啊,
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
Tensorflowu6848u4f8b
对于这样一个区域我要对他进行一个草。
  说罢卷积操作之后呢,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
我们比如说
深度学习u539fu7406
这是
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
原始的一个区域,
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
Tensorflowu81eau5b66
我们看对于这样一个
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
园区我们进行了
深度学习u5206u6790
一次仓位的操作,
考完之后呢,咱们就讲。那他是一个征途,
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
Tensorflowu73b0u72b6
然后呢,
深度学习u6846u67b6
他不都是
深度学习u6559u7a0b
有两腿吗?
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
咱们得到了,
那么接下来就是
深度学习u89c6u9891
说我有一个
深度学习u5e94u7528
有这个filter吧,
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
所以说我可以
深度学习u81eau5b66
得到60分钟图。
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
Tensorflowu6a21u5f0f
咱们一共是
深度学习u5b9eu6218
得到了6个图,
人人都可以做深度学习应用:入门篇
然后呢,
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
我们还可以
深度学习u6848u4f8b
对他进行
深度学习u6280u672f
一次慢镜吧,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
Tensorflowu53d1u5c55
就是说嗯,
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
对这个特征进行
深度学习u68c0u6d4b
一个压缩,
他现在是由4个小单位
深度学习u6a21u5757
组成的。
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
Tensorflowu68c0u6d4b
你可以把它们压缩成是一个小单位组成的,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
Tensorflowu5b9eu6218
为什么在给他
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
进行一个压缩?
因为呢,
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
咱们之后要把所有
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
的图再拼接在一起,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
Tensorflowu6a21u5757
再PS在一起之后呢,
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
我们希望这个特征
深度学习u73b0u72b6
图大小结节特别大,
所以说现在咱们是用。
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
Tensorflowu5206u6790
对这个图进行了一个6的一个操作,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
Tensorflowu6280u672f
先让他的
深度学习u6a21u5f0f
一个纬度
深度学习u53d1u5c55
是比较小的,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
比方说现在是一个思维大,
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