《Character-level convolutional networks for text classification》論文網路結構解讀
1.資料
比如有一條資料【x=“Simultaneous Tropical Storms are Very Rare”】.則把該句子的大寫字母全部表示成小寫，構建char字符集的詞彙表如下（這裡詞彙表長度為70（69+1，即其他的不在詞彙表的表示為0））：
資料可以表示為x=70X1014 (高X寬，即70個特徵，每個特徵的長度為1014)，該矩陣初始為0，反向依次遍歷【x=“simultaneous tropical storms are very rare”】，即首先遇到長度1014向量的第一個字元“e”，則查詢"e"在詞彙表中的位置為index，在矩陣index行中把第0列置1；然後遇到長度1014向量的第2個字元“r”，則查詢"r"在詞彙表中的位置為index，在矩陣index行中把第1列置1；…重複以上遍歷，則可以表示一條資料最終為x=70X1014的矩陣。（1014是一個固定引數，根據問題而定）
2.網路結構
分為9層，輸入為x=70*1014；輸出為4個類別。（如果類別之間不平衡，則處理方式是，對於較少的類別，提高其類別權重。比如類別A:B:C:D=1:2:3:4，則weight(A)=(1+2+3+4)/1=10;weight(B)=(1+2+3+4)/2=5）
參考
1.程式碼
2.《Character-level convolutional networks for text classification》
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