深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）

我们做自然语言处理的,主要是进行文本分析,作为人工智能的领域之一,也一定会应用深度神经网络进行处理. 近年来快速发展的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路,已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量. <基于深度学习的自然语言处理>重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用.首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器学习方法应用在自然语言处理中,以及词向量表示(而不是符号表示)的应用,然后介绍了更多专门的神经网络结构,包括一维卷积神经网络.循环神经

自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是计算机科学与语言学的交叉学科.随着互联网的快速发展,网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长,为自然语言处理带来了巨大的应用需求.但是由于自然语言具有歧义性.动态性和非规范性,同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力,为自然语言处理带来了极大的挑战. 近年来快速发展的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路,已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量. 推荐将深度学习理论运用至NLP中的资料<基于深度学习的自然语言处理

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/ Author:   张俊林 TimeStamp:2014-10-3 主要对最近两年深度学习在自然语言处理的应用方法和技术进行了综述性的归纳,相关的PPT内容请参考这个链接,这里列出主要提纲. 大纲 ?深度学习简介 ?基础问题:语言表示问题 –Word Embedding –不同粒度语言单元的表示 ?字符/单字/单词/短语/句子/文档 ?值得重点关注的深度学习模型 –RAE(Recursive AutoEncoders)

原文作者:Rohit Mundra, Richard Socher 原文翻译:@熊杰([email protected]) && @王昱森([email protected]) && @范筑军老师( [email protected]) && @OWEN([email protected]) 内容校正:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年6月 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/deta

转自:http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数 w 就有 784×15=11760 多个:若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 大纲如下: 1.RNN 2.LSTM 3.GRN 4.Attention Model 5.应用 6.探讨与思考 扫一扫关注微信号:"布洛卡区" ,深度学习在自然语言处理等智能应用的技术研讨与科普公众号.

深度学习 Introducing convolutional networks:卷积神经网络介绍 卷积神经网络中有三个基本的概念:局部感受野(local receptive fields), 共享权重( shared weights), 混合( pooling). 与前面的神经网络不同,在这里我们用下图中的矩阵来表示输入神经元. 在cnn中,输入层的一个区域(例如,5 * 5)对应下一层隐含层中的一个神经元,这个区域就是一个局部感受野.如下图所示: 通过在输入矩阵中滑动局部感受野来对应隐含层中的

深度学习与自然语言处理(4)_斯坦福cs224d 大作业测验1与解答 作业内容翻译:@胡杨([email protected]) && @胥可([email protected]) 解答与编排:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年6月 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51760923 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51765

斯坦福大学在三月份开设了一门"深度学习与自然语言处理"的课程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing ,授课老师是青年才俊Richard Socher,他本人是德国人,大学期间涉足自然语言处理,在德国读研时又专攻计算机视觉,之后在斯坦福大学攻读博士学位,拜师NLP领域的巨牛 Chris Manning和Deep Learning 领域的巨牛 Andrew Ng ,其博士论文是< Recursive Deep Le