卷积神经网络（CNN）因为在图像识别任务中大放异彩，而广为人知，近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务，相比TextRnn，训练速度要快非常多，准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛（可能是我太没有耐心），以至于我直接中断了训练，到现在我已经忘记 ...
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2019-04-13 21:56:09
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以上是模型，下面是代码： 当然CNN还有很长一段路要走。代码不容易，且敲且珍惜。 ...
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2019-04-12 23:03:49
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Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction Reading time:2019/3/30-2019/4/12 Theme:Deep learning; CNN; NLP Abstract: We propose a deep learning me ...
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2019-04-12 20:45:16
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本项目使用文本卷积神经网络，并使用 " " 数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性 ...
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2019-04-09 14:03:02
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一、参考很好的一篇博文：实例分割模型Mask R-CNN详解：从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN再到Mask R-CNN - jiongnima的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/7909... ...
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2019-04-06 09:35:34
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FPNN: Field Probing Neural Networks for 3D Data。 宗旨：本文旨在通过cnn学习3D的形状表达，网络设计时考虑的两个因素分别是：1. 特征应该具有很好的判别性。2. 特征提取的时效性。 2D 3D图像的差别：1.3D图像随着像素分别率的提高，surfac ...
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2019-04-02 14:07:06
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卷积网络(CNN)通常用于图像数据。递归神经网络(RNN)非常适合一维序列，数据可能是一个时间组成部分。计算机理解非结构化数据相对更难，如音频，图像像素值或文本中的单个单词。如今最可靠的方法来在神经网络上获得更好的性能，往往就是要么训练一个更大的神经网络，要么投入更多的数据，仅仅通过将Sigmoid ...
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2019-03-31 23:26:53
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cnn发展史 这是imageNet比赛的历史成绩 可以看到准确率越来越高，网络越来越深。 加深网络比加宽网络有效的多，这已是公认的结论。 cnn结构演化图 AlexNet 诞生于2012年，因为当时用了两个GPU（硬件设备差），所以结构图是2组并行 网络结构总共8层，5个卷积层，3个全连接层，最后输 ...
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2019-03-31 11:06:57
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我是一名双非医科大学的本科生，因为不是很喜欢这个专业，并且对计算机感兴趣（喜欢写代码hhh），最后就决定跨考计算机了。 为什么选择中大呢？说来话长，很多人可能觉得我自不量力，双非跨考还考中大，但是因为有认识的朋友在中大，而且中大离我的学校很近，各种原因，选了中大软件工程专业。 因为一方面觉得数学一英 ...
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2019-03-30 13:19:35
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