VDCNN:用于文本分类的超深度卷积神经网络的实现

时间:2021-02-03 18:28:25
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文件名称:VDCNN:用于文本分类的超深度卷积神经网络的实现
文件大小:7KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-03 18:28:25
nlp text-classification tensorflow keras convolutional-neural-networks 直流神经网络 Conneau提出的用于文本分类的超深度卷积神经网络的Tensorflow实现。 现在已使用Tensorflow 2和tf.keras支持正确重新实现了VDCNN的体系结构。 根据实施一个简单的培训界面。 随意贡献其他实用程序,例如TensorBoard支持。 旁注,如果您是NLP文本分类的新手: 请检出新的SOTA NLP方法,例如或 。 检出以获得更好的动态绘图和数据集对象支持。 当前的VDCNN实现也非常容易移植到PyTorch上。 先决条件 Python3 Tensorflow> = 2.0 张量流数据集 麻木 数据集 原始论文测试了多个NLP数据集,包括D
【文件预览】:
VDCNN-main
----README.md(5KB)
----train.py(5KB)
----utils.py(2KB)
----vdcnn.py(10KB)

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