發(fā)簡(jiǎn)信
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TensorFlow實(shí)現(xiàn)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于文本分類(lèi)本文是對(duì)通過(guò)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)提及到的第一個(gè)示例的詳細(xì)說(shuō)明幢尚。 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理 在本文中數(shù)據(jù)采用的是來(lái)自Rotten Toma...
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通過(guò)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)
CNN模型最初是應(yīng)用在圖像識(shí)別中的跳座，后由yoonkim將其應(yīng)用到到NLP文本分類(lèi)領(lǐng)域中珍德。在接觸CNN模型之初，無(wú)論是查閱的資料與閱讀的論...
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