直接看这个文章: NLP神经网络之一维卷积的处理【Conv1D】和GLU层_神经网络glu_子燕若水的博客-CSDN博客

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简易的一维卷积

在下图中,您可以看到执行的操作。左边的对象代表您的输入,中间的对象代表您的内核(大小为 (3,1)),右边的对象代表您的输出。

实际项目中的一维卷积

  这种架构处理文本时要考虑的是一维 CNN (Conv1D)。它们所基于的原理类似于使用AutoKeras 进行图像分类和回归时看到的 2D CNN 。这些神经网络设法通过过滤器学习文本中的模式,就像它们在上一章中学习图像一样。

注意此时的卷积核在连线上进行应用,没有直接被画出

实际项目中的多维卷积

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