textCNN原理与实战

一、CNN原理

参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480

1、激活函数——Relu

优势：

速度快

减轻梯度消失问题

稀疏性

2、思路

局部连接

权值共享

下采样

3、网络结构

1> 层结构

    卷积层，pooling层，全连接层

2>神经元

    卷积神经网络每层的神经元是按照三维排列的

3> filter

    Feature Maps通过filter获取，几套filter得到几个feature Maps

    注意：

4> pooling

     下采样

4、卷积计算

步幅为一：

步幅为二：

 

体现：

1、局部连接

2、权值共享

5、Pooling层计算

1) max pooling

2) Mean Pooling

   取个样本的平均值

5、训练

1）训练方法——反向传播算法

     利用链式求导计算损失函数对每个权重的偏导数（梯度），然后根据梯度下降公式更新权重。

2）参考

    https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480

 

二、分层softmax

1、神经网络分类例子

2、类别数据

     等于softmax的输入数和输出数

3、类别概率

    输出商品各个类别上的拟合值

    输出商品各个类别上的归一化概率值

4、分层softmax

    参考： http://qiancy.com/2016/08/17/word2vec-hierarchical-softmax/

    设想一下,当我们在训练模型时, 我们知道目标词x，但是我们却需要去求解所有的词，并求和。

1) 形式

  

2) 依据

   依据训练样本数据中的单词出现的频率，构建起来的一棵Huffman tree ,频率越高， 节点越短.

3)目标词概率

4）参数更新

 

三、textCNN原理

1、模型结构

2、pooling

     采用max pooling

四、textCNN实战

参考：https://www.imooc.com/article/40868

           https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10207482.html

github: https://github.com/norybaby/sentiment_analysis_textcnn

1、系统

     centos

2、安装环境

     pip install Cython

     pip install  tensorflow

     pip install  word2vec

3、下载源码

     git clone https://github.com/norybaby/sentiment_analysis_textcnn.git

4、训练

     (python36) [super@mt-25-33 textcnn]$   python train.py 

5、错误

参考： https://blog.csdn.net/manduner/article/details/81103889

1） 问题：

2）原因：

TensorFlow版本升级后，它就无情的抛弃了FLAGS._parse_flags()这种用法，改成了用FLAGS.flag_values_dict()

3）解决

 用FLAGS.flag_values_dict()替换FLAGS._parse_flags()

 

 

 

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来源： https://blog.csdn.net/liuxiangqian/article/details/100554480