什么是一維卷積

一維卷積

? 圖中的輸入的數(shù)據(jù)維度為8，過濾器的維度為5。與二維卷積類似，卷積后輸出的數(shù)據(jù)維度為8?5+1=48?5+1=4。

? 如果過濾器數(shù)量仍為1，輸入數(shù)據(jù)的channel數(shù)量變?yōu)?6，即輸入數(shù)據(jù)維度為 8 × 16 。這里channel的概念相當(dāng)于自然語言處理中的embedding，而該輸入數(shù)據(jù)代表8個單詞，其中每個單詞的詞向量維度大小為16。在這種情況下，過濾器的維度由5變?yōu)?5 × 16 ，最終輸出的數(shù)據(jù)維度仍為 4 。

? 如果過濾器數(shù)量為 n，那么輸出的數(shù)據(jù)維度就變?yōu)?4 × n。

? 一維卷積常用于序列模型，自然語言處理領(lǐng)域。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的keras从入门到放弃(二十二）一维卷积处理 RNN文本分类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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