激活函数

撂蚀侠肆瀑煌来瞬甲樟四谛粗纶肇捌额外增加了时序特征来弥补卷积网络对时序特征抽取能力不足的缺陷。论文中的做法是为每个词拼接两个固定维度的位置向量，分别表示词距离两个关键实体的相对位置信息。如“中国 的 首都 是 北京”，“的”与“中国”的距离大小为 1，与“北京”的距离大小为 -3，再将 1 和 -3 在 Position Embedding 层中查表得到，Position Embedding 层是随机初始化的，并且参与到模型训练当中 将上述的 Word Features 与 Position Features 拼接，输入到卷积网络中，再用Max Pooling 层把每个卷积核的输出进行池化操作。再将池化结果通过一个全连接层，激活函数为 tanh，将其看作一个更高层次的特征映射，得到最终的句子级别的特征向量 g将词汇级别特征与句子级别特征直接拼接，即f=[l;g]，最终将其送入分类器进行分类。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/yKvEzLqW/blog/4507494

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1、初识CNN 卷积神经网络(CNN)，主要用于图像识别、特征提取、自然语言处理、分类。由输入层、卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、和全连接层（Fully Connected Layer）组成，其中卷积用于提取高层次特征，池化用于缩小参数，一般为一层卷积加一层池化反复叠加或多层卷积加一层池化；全连接层用于卷积池化后，对数据列化然后经过一两层全连接层，得出结果。 2、CNN进行手写体识别 （1）数据来源：Mnist数据集，从tensorflow导入mnist数据集。首先，在你正在写的项目下创建文件夹MNIST_data；接着，从官网下载四个压缩包，不用解压直接放入文件夹中， http:// yann.lecun.com/exdb/mni st/ 。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data . read_data_sets ( 'mnist_data' , one_hot = True ) #one_hot为T代表标签是一个向量 （2）网络结构的搭建 定义网络的输入、输出：首先将输入进行初始化，接着将输入重构成4维；输出为一个二维向量

文章目录 1. 方法 2. 从零开始实现 2.1 定义模型参数 2.2 定义模型 2.3 训练和测试模型 3. 简洁实现 小结 除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。 1. 方法 这里有一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元 h i h_i h i ​ （ i = 1 , … , 5 i=1, \ldots, 5 i = 1 , … , 5 ）的计算表达式为 h i = ϕ ( x 1 w 1 i + x 2 w 2 i + x 3 w 3 i + x 4 w 4 i + b i ) h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i} + x_3 w_{3i} + x_4 w_{4i} + b_i\right) h i ​ = ϕ ( x 1 ​ w 1 i ​ + x 2 ​ w 2 i ​ + x 3 ​ w 3 i ​ + x 4 ​ w 4 i ​ + b i ​ ) 这里 ϕ \phi ϕ 是激活函数， x 1 , … , x 4 x_1, \ldots, x_4 x 1 ​ , … , x 4 ​ 是输入，隐藏单元 i i i 的权重参数为 w 1 i , … , w 4 i w_{1i}, \ldots, w_{4i} w 1 i ​ , … , w 4