本论文是一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,另一方面加深对CNN在NLP上的应用理解。 对于文本分类问题，常规方法就是抽取文本的特征，使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的 ...
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2020-02-24 13:04:57
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一. TextCNN 是什么 我们之前提前CNN时，通常会认为是属于CV领域，用于计算机视觉方向的工作，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, textCNN 在网络结构上没有任何变化(甚至更加简单了), 从图 ...
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2020-02-23 20:20:19
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本文为 "Mesh R CNN 论文翻译（原理部分）" 的后续。Mesh R CNN "原论文" 。 4 实验 我们在ShapeNet上对 网格预测分支 进行基准测试，并与最先进的方法相比较。然后，我们在野生的有挑战性的Pix3D数据集评估我们的完整Mesh R CNN的三维形状预测任务。 4.1 ...
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2020-02-23 11:26:31
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我们都知道CNN常常被用在影像处理上，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类， 那么你就是training一个neural network,input一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。ou ...
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2020-02-22 20:04:23
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1. 概念 经典的目标检测如Faster R CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种，这样组 ...
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2020-02-22 19:59:05
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1. 计算机视觉的任务 （1）图像分类（Image Classification） ，指的是图像中是否存在某种物体，对图像进行特征描述。通过是CNN网络，结构基本是由卷积层、池化层以及全连接层组成，算法包括AlexNet（2012）、ZFNet（2013）、GoogleNet（2014）、VGGNe ...
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2020-02-22 15:36:41
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把一本《白话深度学习与tensorflow》给啃完了，了解了一下基本的BP网络，CNN，RNN这些。感觉实际上算法本身不是特别的深奥难懂，最简单的BP网络基本上学完微积分和概率论就能搞懂，CNN引入的卷积，池化等也是数字图像处理中比较成熟的理论，RNN使用的数学工具相对而言比较高深一些，需要再深入消... ...
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2020-02-21 18:22:04
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R-CNN论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构作者：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor ...
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2020-02-19 23:51:24
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https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/det ...
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2020-02-15 18:29:41
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连 ...
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2020-02-15 11:26:56
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