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详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

今天我们该将第二个,深度卷积神经网络(DeepCNN)。 DeepCNN DeepCNN即是深度卷积神经网络,就是有大于1层的卷积网络,也可以说是多层卷积网络(Multi_Layer_CNN,咳咳,我就是这么命名滴!)

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对应的代码: CNN:https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models /model_CNN.py DCNN:https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master /models/model_DeepCNN.py 2.13 Deconvolutional networks (DN) 去卷积网络,又叫逆图形网络,是一种逆向的卷积神经网络。 对应的代码: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_GRU.py 对应的代码: BiRNN:https://github.com/cstghitpku/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/tree/master/models

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    })) writer.write(example.SerializeToString()) writer.close() def DeepCNN train_step def TrainData(filename): #组建模型 x,y,y_conv,keep_prob,accuracy,cross_entropy,train_step = DeepCNN label'] return image, label def TestData(filename): #组建模型 x,y,y_conv,keep_prob,_,_,_ = DeepCNN

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