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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2
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2

加速深度学习训练| NVIDIA 深度学习AI
然后这个字符出不出现,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
Tensorflowu539fu7406
他是用0和一来
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
进行表示也可以对吧,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
Tensorflowu6846u67b6
然后呢,我们可以加上神经网络,
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
其中。
一个词把我们这样一个单词转换成一种无为的格式,
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
或者说我们可以进行一个维度转换,
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
Tensorflowu5206u6790
咱们现在就是说啊,
假设说我有一种方法可以能把我一个单词转换成一个向量。
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
比如说就转换成了这样一个5
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
维的向量,
对于每个单词我
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
都要把这样一个单词转换成一个向量,
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
Tensorflowu89c6u9891
那现在我是不是说原始啊?
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
我有比方说
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
我举了几个单词,
然后呢,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
Tensorflowu6280u672f
把每个单词都转换成了
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
一个5维的向量。
  这样我就
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
得到
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
了一个矩阵,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
Tensorflowu6a21u5757
这个矩阵的大小呢,
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
它是7×5的,
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
一个矩阵大小是
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
7×5的,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
我们来看
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
他有才呢,
我就说嘛,
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
对于一个
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
图像来说
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
我们还是有一个
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
颜色通道的,
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
Tensorflowu6559u7a0b
但是呢,
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
对于咱们
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
现在
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
的一个文本
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
数据来说。
就是没有这个颜色通道了,
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
所以说啊,
斯坦福DAWNBench深度学习推理榜单:中企占前四
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
他就好像相当于是
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
一个土壤矩阵大小啊,
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
Tensorflowu5e94u7528
就是
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
一个7×
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
5再乘以一到
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
那么
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
有了
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
这样一个
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
矩阵之后啊,
是不是
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
说好像
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
我们也可以对它
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
进行一个卷积的操作吧?
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
但是呢,
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
咱们想一想,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
对于原始图像上来说,
我进行一个卷积操作啊,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
是说我在这样一个区域啊,
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
Tensorflowu6848u4f8b
就是说我选了
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
这样一个
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
小区,
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
Tensorflowu81eau5b66
然后呢,
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深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
找一下这样的小区啊,
什么样的
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
一个特征啊?
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
或者说什么样的。特征值能够代表这样一个小区域,然后呢,我又接着玩,
想去找一个小区一个小区的去找那些小区啊,
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
Tensorflowu73b0u72b6
都是有意义的吧,他都是表示着当前图像的一个组成的一个区域,
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
Tensorflowu53d1u5c55
那么对于这一点。
这7成5的一个矩阵来说,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
Tensorflowu5b9eu6218
我想选择一个矩阵,
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
Tensorflowu6a21u5f0f
这个矩阵已经定好了,接下来是不是说我想选择一个小窗口,
或者说我想选择一个filter啊,
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
Tensorflowu68c0u6d4b
这个是有长有宽的,我想选一下在这个。
第1 章什么是深度学习
AI
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