分享一个关于介绍TextCNN和TextRNN的文章

关于理解TextCNN的两幅比较好的图

详细过程和原理

其中作为输入的词嵌入矩阵通常可以通过两种方法得到:static的方法和non-static的方法。
static的方法就是直接用word2vec训练好的词向量构成词嵌入矩阵,且后面训练的时候不对其进行更新;而non-static的方法是随机初始化词嵌入矩阵,再在后面训练的时候对其进行更新。还有一种更常用的是用word2vec训练好的词向量初始化,再在后面训练时对其进行fine-tune,就跟图像CNN中对在ImageNet上预训练的模型进行fine-tune一样。

更多内容详见CNN、RNN在自动特征提取中的应用

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转载自blog.csdn.net/Blateyang/article/details/82183921