CNN on tfidf作为输入
是一种将卷积神经网络（CNN）应用于文本分类任务中的方法。tfidf是一种常用的文本特征表示方法，它可以衡量一个词在文本中的重要程度。
在使用CNN进行文本分类时，通常需要将文本转换为数值表示。tfidf可以将文本转换为稀疏向量，其中每个维度表示一个词的重要程度。然后，这些tfidf向量可以作为CNN模型的输入。
CNN是一种深度学习模型，主要用于图像处理任务，但也可以应用于文本分类。它通过使用卷积层和池化层来提取文本中的局部特征，并通过全连接层进行分类。CNN在处理文本时可以捕捉到词语之间的局部关系和语义特征，从而提高文本分类的准确性。
优势：
- 局部特征提取：CNN可以通过卷积操作提取文本中的局部特征，捕捉到词语之间的关系，从而更好地理解文本。
- 参数共享：CNN在卷积层中使用参数共享的方式，减少了模型的参数量，提高了模型的训练效率。
- 并行计算：CNN可以并行计算多个卷积核，加快了模型的训练和推理速度。
应用场景：
- 文本分类：CNN on tfidf可以应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等文本分类任务。
- 文本生成：CNN on tfidf可以应用于文本生成任务，如自动摘要、机器翻译等。
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深度置信网络与卷积神经网络在非图像分类任务中的性能
machine-learning、conv-neural-network、unsupervised-learning、multiclass-classification、dbn
在本文中，作者指出，为了更好地分类，在训练分类器之前，使用生成模型来初始化模型和模型特征。通常需要它们来解决单独的无监督和有监督的学习问题。生成受限Boltzmann机器和深度信念网络被广泛应用于无监督学习目的。
我的问题是，如果我要通过无监督学习来完成一项非图像多类分类任务，那么在不考虑数据集也很重要这一事实的情况下，使用深度信念网络或卷积神经网络更好吗？
与图像分类任务相关的一个类似问题在这里被问到了。答案指出，DBN在非图像分类任务上可能比CNN表现更好，但是否有任何证据可以证明这一点，或者有任何论文对此进行了更深入的探讨？
浏览 10提问于2020-01-28得票数 0
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图像相似性-深度学习与手工特征
image-processing、computer-vision、neural-network、feature-extraction、deep-learning
我正在做计算机视觉领域的研究，并且正在研究一个与查找与查询图像视觉相似的图像相关的问题。例如，查找具有相似图案(条纹/格子)的相似颜色的t恤，或者相似颜色和形状的鞋子，等等。
我探索了手工制作的图像特征，如颜色直方图、纹理特征、形状特征(方向梯度直方图)、SIFT等。我还阅读了关于深度神经网络(卷积神经网络)的文献，它们已经在大量数据上进行了训练，目前是图像分类的最新技术。
我想知道是否同样的特征(从CNN中提取)也可以用于我的项目-寻找图像之间的细粒度相似性。据我所知，CNNs已经学习了很好的代表性特征，可以帮助对图像进行分类-例如，无论是红色衬衫、蓝色衬衫还是橙色衬衫，它都能够识别图像是衬
浏览 2提问于2015-05-23得票数 4
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根据姓名对用户性别进行分类的最佳方法是什么？
python、python-3.x、nlp、deep-learning、kaggle
如果您检查我的，我已经成功地实现了CNN，KNN对信号故障进行分类。为此，我对信号进行了很少预处理的降维处理，并将其提供给网络，利用其类信息对网络进行训练，然后用测试样本对训练后的网络进行测试，确定分类并计算精度。
我在这里的问题是如何将文本信息输入CNN或任何其他网络。作为输入，我从kaggle的Twitter数据库中选择了两个列，其中包含姓名和性别信息。我已经研究过一些基于博客数据对性别进行分类的算法。我不清楚如何实现我的数据(在我的例子中，如果我只是想只使用名称分类)。
在一些例子中，我知道我看到了文本的稀疏矩阵，但是对于20,000个样本来说，稀疏矩阵作为输入是巨大的。在实现CNN架构
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
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是否可以在小尺寸的图像数据集上设计深度CNN模型？
deep-learning、cnn
我已经开始了一个使用深度学习对数据集进行分类的项目。我试过把学习转移到预先训练的模型上。现在，我想设计一个CNN模型，它可以完成分类工作，但在任何地方都需要大量数据。我的问题是:是否有可能在小于1000幅图像的图像数据集上设计深度CNN模型？
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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机器学习分类器与NLTK Vader相结合的情感分析
machine-learning、neural-network、scikit-learn、sentiment-analysis、nltk
作为我大学项目的一部分，我正在研究/开发一个情感分析模型，在该模型中，我尝试将NLTK (SentimentIntensityAnalyzer)结果与机器学习训练的分类器结合起来，用于预测Twitter数据上的情绪。
详细描述-
为了解释我试图做的是-结合机器学习分类器和NLTK情感分析，得到更好的分类推文作为积极，消极或中立。
我所做的是-
清除数据(Niek Sanders推特语料库)并对其进行预处理，包括停止词删除、URL删除、用户提及删除、从标签中删除#符号、小写转换、词干处理等。
分成80:20培训:测试比率
使用TfidfVectorizer创建了一个稀疏的特征矩阵，其中包含了词的
浏览 0提问于2017-08-15得票数 7
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R-CNN中的澄清
python、tensorflow、keras、conv-neural-network
我正在学习用R探测物体.
我有图像和注释文件，它给出了对象的边框。
我理解R-CNN的这些步骤，
使用选择性搜索得到建议的区域
使所有区域的大小一致。
在CNN上播放这些图片
保存特征图并输入支持向量机进行分类。
在训练中，我把所有的对象(只有来自图像的对象，而不是背景)提供给CNN，然后用支持向量机训练特征图以进行分类。
在每一个博客里，都在说在R-CNN中，有三个部分，1 -selective搜索2 -CNN 3 -BBox回归
但是，我没有得到BBox回归的深刻解释。
我理解IOU(Intercept )检查BBox的准确性。
请您帮助我了解如何使用这个BBox回归来获取对象的坐标。
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
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利用神经网络从图像中提取多个参数
neural-network、deep-learning、computer-vision
我想用神经网络从图像中提取参数。
示例：
给出砖墙的图像，神经网络应该提取砖块的宽度、高度、颜色和粗糙度。
我可以为给定的参数生成图像来训练神经网络，并希望利用它从实际的图像中提取参数。
我查过CNN了。我能和他们一起执行这个任务吗？我是否需要特殊的学习算法来提取多个参数而不是分类？是否有专门为此类任务设计的NNs？
浏览 0提问于2016-06-13得票数 8
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一个多等级文本分类问题
python、text、classification、hierarchy
我试图根据每一种产品的文本描述来生产一系列的产品分类器。我所拥有的数据框架类似于下面的内容，但更复杂。使用Python和sklearn库。
data = {'description':['orange', 'apple', 'bean', 'carrot','pork','fish','beef'],
'level1':['plant', 'plant', 'plant', 'pl
浏览 5提问于2021-12-16得票数 0
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在Colvolution层，是否必然需要偏见？
tensorflow、conv-neural-network、bias-neuron
我正在构建CNN +集成模型，用于在Python上使用Tensorflow对图像进行分类。我在谷歌图片上爬行狗和猫的图像。然后更改为126 * 126像素大小和灰度，添加标签0到狗，1到猫。CNN有5个conv层和2个fc层。他，PReLU，最大的池，退出，亚当在模型中使用。当参数整定完成后，增加了早期停止，模型学习了65~70个历元，精度达到92.5%~92.7%.学习结束后，我想把我的CNN模型改为VGG网络，我检查了CNN参数，令人震惊的是，我发现我没有在conv层增加偏差。2FC层有偏倚，5层无偏倚。因此，我在5层增加了偏差，但我的模型无法学习。成本增加到无限。
偏置不一定在深卷积层？
浏览 0提问于2017-07-17得票数 7
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用LingPipe进行层次式情感分析
machine-learning、nlp、sentiment-analysis
这是在使用LingPipe机器学习工具进行情感分析的背景下进行的。如果一个大段落中的句子有积极/消极的情绪，我就得把它分类。我知道在LingPipe中有以下方法
根据段落的极性--负或正--对整个段落进行分类。
在这里，我还不知道句子的极性。我们仍然停留在段落层面。如何确定段落中句子的极性，段落中的句子是否是正反句？我知道，如果一个句子是主观的/客观的，LingPipe是能够分类的。所以用这种方法.
，，，我是否应该首先对进行一组主观/客观的LingPipe训练。paragraph.Train 使用经过训练的模型从测试中提取出所有的主观句子。基于所提取的主观句子的LingPipe分类器通过手动
浏览 5提问于2011-09-21得票数 1
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降低深度学习模型的输入维数
python-3.x、machine-learning、deep-learning、keras、dimensionality-reduction
我正在学习一门关于深入学习的课程，我有一个用角蛋白做的模型。对分类数据进行数据预处理和编码后，得到一个形状(12500,)数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程更慢、更慢。是否有将输入的维数降到最小的方法？
输入是分类地理坐标，天气信息，时间，距离，我试图预测两个地理坐标之间的旅行时间。
原始数据集有8个特征，其中5个是分类的。我使用一个热编码来对上述分类数据进行编码。地理坐标有6000类，天气15类时间有96类。同样，在对一个热编码进行编码之后，我得到了一个形状(12500,)数组作为模型的输入。
浏览 0提问于2018-04-15得票数 3
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如何使用CNN训练不同大小的输入数据？
machine-learning、nlp、deep-learning
CNN似乎主要用于固定大小的输入。现在我想用CNN来训练一些不同大小的句子，有哪些常用的方法？
浏览 3提问于2016-03-28得票数 5
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CNN的内存成本是多少？
cnn、convolutional-neural-network
我最近在考虑(a)训练CNN和(b) CNN推理的记忆成本。请注意，我不是在谈论存储(这只是参数的数量)。
给定的CNN (例如VGG-16D)需要多少内存？
(a)培训(与亚当合作)
(b)对一幅图像的推断？
我的想法
基本上，我想确保我没有忘记这个问题。如果你有其他来源解释这种想法，请与我分享。
(a)培训
对于亚当的训练，我现在假设我有一个最小批次大小的B \in \mathbb{N}和w \in \mathbb{N}是CNN的参数数。然后，单个训练通行证的内存占用量(训练过程中任何时刻所需的最大内存量)是：
2w：将权重和权重更新保存在内存中
所有生成的特征映射的B \cdot 大小(
浏览 0提问于2017-01-13得票数 9
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如何提高小文本的分类性能
python、machine-learning、nlp、text-classification
我得到的数据大多是tweet或小评论(300-400个字符)。我使用了词袋模型并使用了NaiveBayes分类。现在我有很多错误分类的案例，都是下面提到的类型：
1.] He sucked on a lemon early morning to get rid of hangover.
2.] That movie sucked big time.
现在的问题是，在情感分类过程中，两个人都因为“糟糕”这个词而变得“消极”。
Sentiment Classification : 1.] Negative 2.] Negative
类似地，在文档分类过程中，由于单词"sucked“的存在，
浏览 5提问于2015-12-29得票数 2
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哪个Python sklearn函数可以接受非数字值作为训练目标？
python、scikit-learn
我正在学习。
我注意到他们使用了可以接受非数字y_train值的PassiveAggressiveClassifier。我知道在自然语言处理(NLP)中，我们需要将字符串训练文本转换为数字数组作为训练输入，以便神经网络模型可以接受，但为什么训练目标不需要转换为数字？还有哪些模型可以作为非数值型的训练目标？
#Initialize a PassiveAggressiveClassifier
pac=PassiveAggressiveClassifier(max_iter=50)
pac.fit(tfidf_train,y_train)
浏览 2提问于2019-10-09得票数 0
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是修改所有的参数，还是只更新最终的分类层？
nlp、bert、transformer、finetuning、pretraining
目前正在学习和阅读变压器模型，我发现在预培训阶段，BERT模型是通过MLM和NSP在一个大型语料库上进行训练的。但是在整理过程中，例如试图根据另一文本对情感进行分类时，所有的BERT参数(110M+参数+最终分类层)都是更新的，还是仅仅是最终的分类层？在我一直在寻找的资源中找不到具体的答案。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2020-09-04得票数 1
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如何训练纯文本段落和返回关键短语？这有可能吗？
machine-learning、keras、neural-network、deep-learning、conv-neural-network
我正在研究关键词提取，现在我能够创建一些特征，并运行候选短语以及训练机器学习模型使用随机森林进行分类的特征。 出于好奇，我想尝试深度学习，因为我想手动删除特征提取层，我想让它自己找出特征，并通过传递一些文本文档和每个文档的相关关键短语(1/0是否正确)来生成模型。我想知道，是否有任何训练模型接受纯文本而不是浮点值，如果不是，我如何通过将句子和关键短语转换为浮点值并传递给训练模型来实现同样的目标 甚至尝试使用Keras Sequential模型创建模型(给出了示例) model = Sequential()
model.add(Dense(18, input_dim=14, init='
浏览 18提问于2019-05-03得票数 3
3回答
为什么RNN通常比CNN有更少的隐藏层？
deep-learning、cnn、lstm、rnn、feature-extraction
can可以有数百个隐藏层，而且由于它们经常与图像数据一起使用，因此有许多层捕获更多的复杂性。
然而，据我所见，RNN通常只有几个层，例如2-4层。例如，对于心电图(ECG)分类，我见过文献使用LSTM 4层，CNN 10-15层，结果相似。
这是因为RNNs/LSTM如果更深(由于梯度消失问题)更难训练，还是因为RNNs/LSTM往往会快速适应顺序数据？
浏览 0提问于2019-06-09得票数 9
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使时间步长固定LSTM Keras模型自由时间步长
python、tensorflow、keras、nlp、lstm
我有一个执行两个任务的Keras LSTM多任务模型。一个是序列标签任务(所以我预测每个令牌一个标签)。另一种是使用堆叠在LSTM隐藏状态上的CNN对整个序列进行全局分类任务。
在我的设置中(不要问为什么)，我只需要在训练期间使用CNN任务，但它预测的标签对最终产品没有任何用处。因此，在Keras上，可以在不指定输入序列长度的情况下训练LSTM模型。如下所示：
l_input = Input(shape=(None,), dtype="int32", name=input_name)
但是，如果我添加堆叠在LSTM隐藏状态上的CNN，我需要为模型设置固定的序列长度。
l_inp
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
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如何利用Gensim生成的预训练word2vec模型与卷积神经网络
nlp、convolutional-neural-network、word2vec、text-classification
我使用Gensim框架(https://radimrehurek.com/gensim/auto_实例/index.html#文档)生成了一个经过预先培训的C0模型。该数据集包含507种情感(句子)，它们被标记为积极或消极。在执行完所有文本处理之后，我使用Gensim生成了经过预先训练的word2Vec模型。该模型有234个唯一的词，每个向量都有300个维数。不过，我有个问题。
如何使用生成的word2vec嵌入向量作为CNN的输入？
浏览 0提问于2021-11-15得票数 2
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