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卷积神经网络 基本概念 主要包括卷积层、池化层、填充、步幅、输入通道与输出通道。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种源于人工神经网络（Neural Network，NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大的成功。C
本文详细介绍了基于BERT模型的中文短文本分类算法，以及该算法的具体实现方法。首先，对BERT模型的原理进行了简要介绍，然后详细阐述了如何将该模型应用于中文短文本分类任务中。接着，针对中文语言的特点，
该研究论文详细介绍了基于BERT模型的中文短文本分类算法的原理和实现方法。通过使用BERT模型，可以有效地对中文短文本进行分类和处理。该算法在实际应用中表现出色，具有较高的准确率和鲁棒性。同时，论文还
神经网络SVM算法,实现函数数据的分类等
针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题，提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题，一方面区分相同词的上下，降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性，增加权重。
针对目前自然语言处理研究中，使用卷积神经网络（CNN）进行短文本分类任务时可以结合不同神经网络结构与分类算法以提高分类性能的问题，提出了一种结合卷积神经网络与极速学习机的CNN-ELM混合短文本分类模
肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例，而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例，不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题，把卷积
提出一种基于细粒度图像和多属性融合的多任务卷积神经网络(MTCNN)。该网络主要包含几个关键环节,首先在网络中增加标签输入层,复制并分离输入的多个标签,通过全连接层与多个任务相匹配,增加与标签数量相应
基于BP的分类模型，输入多维特征，得到分类。先进行训练
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