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摩****5 2018-07-11
都是防晒
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
附录2:网上一个写NTPD和ntpdate的文和本文内容有些类似,那个是我年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
1****6 2018-07-10
感分析
栈式双向LSTM(Stacked Bidirectional LSTM) 对于正常顺序的循环神经网络,htht包含了tt时刻之前的输入息,也就是上文息。同样,为了得下文息,我们可以使用反方向(将输入逆序处理)的循环神经网络。结合构建深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往更抽象和高级的特征表示),我们可以通过构建更加强有力的基于LSTM的栈式双向循环神经网络[9],来对时序数据进行建模。 如图4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的息作为输入,对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文息,并且对文本进行了深层次抽象),最后我们将文本表示连接至softmax构建分类模型。 图4. 栈式双向LSTM用于文本分类 数据集介绍 我们以IMDB感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中,负面评论的得分小于等于4,正面评论的得分大于等于7,满分10分。
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