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1.模型原理1.1论文YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的n-gram），从而能够更好地捕捉局部相关性。
cnn图像风格转换原理论文整理（一）.在绘画方面，艺术大师将内容和风格完美结合从而画出一幅能给人以美感的作品，美的定义还很模糊，是人们的一种主观感受，但能轻易发觉，一幅画美不是特定于哪个景物美，而是整幅画都给人以美的印象，即通常所说的...
前言本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorc…
CNN基本原理详解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作…
有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。
CNN--卷积神经网络从R-CNN到FasterR-CNN的理解(CIFAR10分类代码)上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车那是什么车。
1.模型原理1.1论文YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的n-gram），从而能够更好地捕捉局部相关性。
cnn图像风格转换原理论文整理（一）.在绘画方面，艺术大师将内容和风格完美结合从而画出一幅能给人以美感的作品，美的定义还很模糊，是人们的一种主观感受，但能轻易发觉，一幅画美不是特定于哪个景物美，而是整幅画都给人以美的印象，即通常所说的...
前言本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorc…
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有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。
CNN--卷积神经网络从R-CNN到FasterR-CNN的理解(CIFAR10分类代码)上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车那是什么车。
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