AI 助理
文档备案控制台
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 4226
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计算
CNN优化
CNN相似度计算
yq传送门
目录
相关文章
荔枝科研社
|
4月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于GA-HIDMSPSO优化CNN-SVM分类预测的研究（Matlb代码实现）
基于GA-HIDMSPSO优化CNN-SVM分类预测的研究（Matlb代码实现）
荔枝科研社
136 0
荔枝科研社
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究（Python代码实现）
多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究（Python代码实现）
荔枝科研社
548 2
荔枝科研社
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、WOA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN6模型单变量时序预测一键对比研究
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、WOA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN6模型单变量时序预测一键对比研究
荔枝科研社
283 7
荔枝科研社
|
5月前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
荔枝科研社
867 0
游客vauknmk6fhs6e
|
5月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
基于CNN和大气散射模型的图像去雾
基于CNN和大气散射模型的图像去雾
游客vauknmk6fhs6e
279 0
荔枝科研社
|
6月前
|
机器学习/深度学习 传感器 边缘计算
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
荔枝科研社
175 0
荔枝科研社
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究（Matlab代码）
基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究（Matlab代码）
荔枝科研社
236 0
简简单单做算法
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发，完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征，通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域，提供高效准确的预测结果。
简简单单做算法
493 17
简简单单做算法
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构，结合鲸鱼优化算法（WOA）优化网络参数。核心代码含操作视频，运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征，全连接层整合输出。数据预处理后，使用WOA迭代优化，最终输出最优预测结果。
简简单单做算法
230 21
简简单单做算法
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频，运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数，最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
简简单单做算法
246 11
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真

热门文章

最新文章

  • 1
    详解何恺明团队4篇大作 !（附代码）| 从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切
  • 2
    Google论文解读：轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
  • 3
    用“Keras”11行代码构建CNN
  • 4
    CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得
  • 5
    Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析
  • 6
    【图像识别】基于卷积神经网络实现手写汉字识别附matlab代码
  • 7
    ACM MM 论文 | 用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络
  • 8
    卷积神经网络和全连接神经网络的区别
  • 9
    【Python机器学习】卷积神经网络卷积层、池化层、Flatten层、批标准化层的讲解（图文解释）
  • 10
    使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别
  • 1
    基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
    333
  • 2
    MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
    475
  • 3
    基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
    384
  • 4
    一文搞懂 FFN / RNN / CNN 的参数量计算公式 ！！
    1223
  • 5
    一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 ！！
    1533
  • 6
    深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（4）
    367
  • 7
    深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（3）
    267
  • 8
    卷积神经网络（CNN）的数学原理解析
    476
  • 9
    深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（2）
    390
  • 10
    卷积神经网络（CNN）——基础知识整理
    737

    • 相关电子书

    更多
  • 利⽤CNN实现⽆需联⽹的图像识别
  • 低代码开发师（初级）实战教程
  • 阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
    • 下一篇
    第五届伏魔挑战赛如约来袭，诚邀各路高手来战！