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　　1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中

　　神经网络的预备知识  为什么要用神经网络？ 特征提取的高效性。 大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法

　　本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。   以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你

　　1. 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。如： 垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件 情

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　　主要功能：在mnist数据库上做实验，验证工具箱的有效性 算法流程：1）载入训练样本和测试样本  2）设置CNN参数，并进行训练  3）进行检测cnntest() 注意事项：1）由于直接将所有测试样本

　　最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。 　　在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN

　　由于神经网络听上去最厉害（？），所以打算先讲一讲这部分        封面图算是最终结果中 CNN 的一个比较简易的呈现；可能有些童鞋还不知道是什么意思，可能有些大神已经看出了一些端倪。总之，我个人的

　　作者： 水奈樾   人工智能爱好者 博客专栏：http://www.cnblogs.com/rucwxb/   上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别