备案控制台
探索云世界
开发者社区 人工智能 文章 正文

8月3日云栖精选夜读：LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

2017-08-03 3903
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。

本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。

热点热议

LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

作者：阡阳

卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（深度学习入门系列之十）

作者：【方向】

【沉淀】访谈阿里孙伟光：多行善事莫问前程的他，将计算集群的CPU利用率从30%提升到70%+

作者：【沉淀】

知识整理

MySQL中文乱码问题

作者：琴瑟

MySQL GTID 主从复制错误修复方法

作者：knightzxh   发表在：袋鼠云技术团队

人工智能之机器学习算法体系汇总

作者：王小雷

浅析分布式系统中的 Linearizability

作者：scorpion   发表在：阿里云 Serverless Computing

不懂GPU深度学习，何以谈人工智能？

作者：仁太

美文回顾

Maven POM 浅析

作者：钱小七同学

现阶段我国大数据共享面临的问题

作者：祁同伟

数据中心传统网络向新网络技术演进难题

作者：祁同伟

Java Thread 那些事

作者：冯嘉

Java中的伪共享以及应对方案

作者：卢子召

网络编程Socket

作者：乔布斯之魂

巅峰相遇：对话阿里AI大牛，用算法改变世界

作者：技术小能手   发表在：阿里技术

往期精选回 顾
文章标签：
Java
机器学习/深度学习
人工智能
关系型数据库
安全
算法
异构计算
MySQL
Maven
Serverless
关键词：
CNN模型
CNN优化
CNN相似度计算
lsf-scnn CNN短文本表达模型计算
yq传送门
目录
相关文章
众所周知
|
1月前
|
机器学习/深度学习
大模型开发：解释卷积神经网络（CNN）是如何在图像识别任务中工作的。
**CNN图像识别摘要：** CNN通过卷积层提取图像局部特征，池化层减小尺寸并保持关键信息，全连接层整合特征，最后用Softmax等分类器进行识别。自动学习与空间处理能力使其在图像识别中表现出色。
众所周知
24 2
子午s
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
子午s
63 0
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
简简单单做算法
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该文档介绍了使用MATLAB2022A中PSO优化算法提升时间序列预测模型性能的过程。PSO优化前后对比显示了优化效果。算法基于CNN、LSTM和Attention机制构建CNN-LSTM-Attention模型，利用PSO调整模型超参数。代码示例展示了PSO的迭代优化过程及训练、预测和误差分析环节。最终，模型的预测结果以图形形式展示，并保存了相关数据。
简简单单做算法
20 2
简简单单做算法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该内容描述了一个使用CNN-LSTM-Attention模型优化时间序列预测的过程。在优化前后，算法的预测效果有明显提升，软件版本为matlab2022a。理论部分介绍了CNN用于特征提取，LSTM处理序列依赖，Attention关注重要信息，以及遗传算法（GA）优化超参数。提供的核心代码展示了GA的优化迭代和模型训练，以及预测结果的可视化比较。
简简单单做算法
29 3
我爱matlab
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
我爱matlab
71 1
183王德发
|
5月前
|
PyTorch 算法框架/工具
时间序列预测：CNN+LSTM+Attention模型实战
时间序列预测：CNN+LSTM+Attention模型实战
183王德发
218 0
桃李春风一杯酒
|
1月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
python实现深度学习模型（如：卷积神经网络）。
【2月更文挑战第14天】【2月更文挑战第38篇】实现深度学习模型（如：卷积神经网络）。
桃李春风一杯酒
22 1
shuj
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 大数据
深度学习中的卷积神经网络优化技术探析
【2月更文挑战第4天】在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直扮演着重要角色，但其训练和推理过程中存在许多挑战。本文将从优化角度出发，探讨卷积神经网络中的权重初始化、损失函数设计、学习率调整等优化技术，旨在为深度学习爱好者提供一些实用的技术感悟和分享。
shuj
22 3
5i77ajz5u7ji6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
模型压缩部署神技 | CNN与Transformer通用，让ConvNeXt精度几乎无损，速度提升40%
模型压缩部署神技 | CNN与Transformer通用，让ConvNeXt精度几乎无损，速度提升40%
5i77ajz5u7ji6
60 0
5i77ajz5u7ji6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
5i77ajz5u7ji6
42 0

热门文章

最新文章

  • 1
    基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
  • 2
    卷积神经网络中的卷积层，如何提取图片的特征？
  • 3
    R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
  • 4
    基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
  • 5
    Faster RCNN 运行自己的数据，刚开始正常，后来就报错： Index exceeds matrix dimensions. Error in ori_demo (line 114) boxes_cell{i} = [boxes(:, (1+(i-1)*4):(i*4)), scores(
  • 6
    机器学习之卷积神经网络（二）
  • 7
    目标检测入门系列手册三：Fast R-CNN 训练教程
  • 8
    DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略
  • 9
    AAAI2023 | DeMT: CNN+Transformer实现多任务学习（分割/深度等）
  • 10
    论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet（focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比）
  • 1
    人工智能与图像识别：基于卷积神经网络的猫狗分类器
    28
  • 2
    人工智能与图像识别：基于深度学习的卷积神经网络
    35
  • 3
    探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（二）
    25
  • 4
    探索未来的视觉革命：卷积神经网络的崭新时代（一）
    39
  • 5
    基于CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
    49
  • 6
    基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
    29
  • 7
    基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱
    32
  • 8
    基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
    42
  • 9
    一篇文章搞懂CNN（卷积神经网络）及其所含概念
    73
  • 10
    【DeepViT】我们能否通过使用更深层来进一步提高vit的性能，就像cnn一样?
    39

    • 相关课程

    更多
  • 机器学习基础与回归算法
  • 南瓜书《机器学习公式推导》
  • 机器学习集成学习与模型融合
  • 【算法实战】1. 机器学习基础
  • 【算法实战】4. 朴素贝叶斯算法
  • 【算法实战】5. Logistic回归算法

    • 相关电子书

    更多
  • 利⽤CNN实现⽆需联⽹的图像识别
  • 阿里云千亿特征深度学习算法XNN实践
  • 纯干货 | 机器学习中梯度下降法的分类及对比分析

    • 相关实验场景

    更多
  • 如何快速训练大模型
  • 【图生图】一键部署3D卡通风格模型
  • 【文生文】一键部署ChatYuan模型
  • AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型微调实现虚拟上装
  • 推荐系统入门之使用ALS算法实现打分预测
  • 自然语言入门：NLP数据读取与数据分析
    • 下一篇
    部署LAMP环境（Alibaba Cloud Linux 3）