摘要：多模态文本分类技术 1. 多模态表示学习（Representation） 1.1 联合表示（Joint Representation） 定义：将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间 论文：Multimodal learning with deep boltzmann machines, 阅读全文

摘要：CNN卷积类型有哪些？ 1. 卷积类型 1.1 普通卷积：2D-Convolution 原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络。 代表模型： LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结构的方式，卷积层来做特征提取，池化来做空间下采样 AlexNet：后来发现单卷积提取到的特征不是 阅读全文

摘要：CNN卷积和通道？ 1. CNN基本结构 全连接， 局部连接 权值共享 2. 卷积和通道的区别是什么 参考资料： https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html https://blog.yani.ai/filter-group-tutorial/ 阅读全文

摘要：CNN模型 1. CNN模型发展 1.1 AlexNet 卷积核一定越大越好吗？-- 小卷积核 分组卷积首先在在AlexNet中出现，还用到一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，先前的观念是：卷积核越大，receptive field（感受野）越大，获取到的图片信息越多，因此获得的特征越 阅读全文

摘要：NLP三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较 参考知乎张俊林：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941 1. NLP任务 1.1 NLP任务特点 输入是一个线性序列 输入是不定长的 单词或句子的相对位置关系很重要，两个词位置互换可能导致完全不同的意思 句子中的长 阅读全文