2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करके टेक्स्ट वर्गीकरण: … जैसे "आई हेट", "वेरी गुड" और इसलिए सीएनएन वाक्य में उनकी पहचान कर सकते हैं, उनकी स्थिति की परवाह किए बिना।
पाठ वर्गीकरण के लिए कौन सा तंत्रिका नेटवर्क सबसे अच्छा है?
पाठ वर्गीकरण के लिए शब्द एम्बेडिंग और कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करना एक महत्वपूर्ण तरीका है। यह कि एक सिंगल लेयर मॉडल मध्यम आकार की समस्याओं और इसे कॉन्फ़िगर करने के तरीके पर विचारों पर अच्छा प्रदर्शन कर सकता है। पाठ पर सीधे काम करने वाले गहरे मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का भविष्य हो सकते हैं।
क्या सीएनएन को वर्गीकरण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है?
सीएनएन का उपयोग किया जा सकता है छवि और वीडियो पहचान, छवि वर्गीकरण, और अनुशंसा प्रणाली से कई अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और चिकित्सा छवि विश्लेषण के लिए। … इस तरह एक सीएनएन काम करता है! पिक्साबे पर NatWhitePhotography द्वारा छवि। CNN में एक इनपुट परत, और आउटपुट परत, और छिपी हुई परतें होती हैं।
पाठ वर्गीकरण के लिए किस प्रकार के सीएनएन का उपयोग किया जाता है?
वर्ग टेक्स्टसीएनएन(ऑब्जेक्ट): """ टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए एक सीएनएन। एक एम्बेडिंग परत का उपयोग करता है, उसके बाद एक दृढ़, अधिकतम-पूलिंग और सॉफ्टमैक्स परत।
क्या सीएनएन को टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है?
वाक्य वर्गीकरण की तरह, CNN अन्य एनएलपी कार्यों जैसे मशीन अनुवाद, सेंटीमेंट क्लासिफिकेशन, रिलेशन क्लासिफिकेशन, टेक्स्टुअल के लिए भी लागू किया जा सकता हैसंक्षेपण, उत्तर चयन आदि।
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