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理解一维卷积

理解一维卷积

下面是一个利用CNN进行NLP中的情感分类的例子,

上图中,输入为表示为词表为d=5,长度为7的矩阵的句子,1D卷积核为长度分别为(2,3,4)的各两个,经过卷积并激活函数后,各自产生了(4x1, 5x1, 6x1)的各两个feature map,每个feature map经过一次1D max pooling后(即取每个feature map的最大值)再concatenate为一个6x1的1D向量,经过一个全连接层再softmax激活即可进行情感分类预测。

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