@听山川湖海 一维卷积里面卷积核大小是word_embedding_dim*max_length，所以卷积核大小为3时，实际的卷积核大小是256*3，out_channels=100，我刚刚看了下忘记说明代码里省略了pooling操作，所以最后就是32*100*1。
PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。 一维卷积nn.Conv1d 一般来说，一维卷积nn.Conv1d用于...
PyTorch的池化操作默认的步长与卷积核的大小一样，所以stride=2，这个在最后的「注意」里面写了的～
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window_size那里，假设有4个卷积核，大小分别为3、4、5、6
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用ppt画的😅
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会议：AAAI 2019论文链接：https://gaotianyu1350.github.io/assets/aaai2019_hatt_paper.pdf源码链接：htt...
size()和shape()是Numpy中才有的函数。 size 用来计算数组和矩阵中所有元素的个数 shape 用来计算矩阵每维的大小 注意 size和shape不仅可以作...
本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。 一维卷积nn.Conv1d 一般来说，一维卷积nn.Conv1d用于...
定义 一般来讲，在深度学习框架的Conv1d或Conv2d中，channels是一个必填的参数。TensorFlow文档中对channels的定义如下所示： channels...
作者： Christopher Olah （OpenAI）译者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文链接：https:...
就是为了解决零概率的情况，使用了拉普拉斯平滑处理的方法。
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