输入一段文字，然后电子系统自动反馈给你这段文字有怎样的情感导向，是正面积极的评价还是负面消极的吐槽,这种神奇的功能就是文本情感分析，又 称 意 见 挖 掘（opinion mining），是指对带有情感色彩的主观性文本进行采集、处理、分析、归纳和推理的过程，涉及到人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个研究领域。文本情感分析在当下信息产业时代具有重要作用：在舆情分析方面，通过对热点事件进行

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卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数m a x ( 0 , x ) max(0,x)max(0,x)。池化层：又称为下采样层，通常包括max pooling和average pooling，不会改变通道数量。全连接层：将特征图拉直

卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数m a x ( 0 , x ) max(0,x)max(0,x)。池化层：又称为下采样层，通常包括max pooling和average pooling，不会改变通道数量。全连接层：将特征图拉直

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卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数m a x ( 0 , x ) max(0,x)max(0,x)。池化层：又称为下采样层，通常包括max pooling和average pooling，不会改变通道数量。全连接层：将特征图拉直

输入一段文字，然后电子系统自动反馈给你这段文字有怎样的情感导向，是正面积极的评价还是负面消极的吐槽,这种神奇的功能就是文本情感分析，又 称 意 见 挖 掘（opinion mining），是指对带有情感色彩的主观性文本进行采集、处理、分析、归纳和推理的过程，涉及到人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个研究领域。文本情感分析在当下信息产业时代具有重要作用：在舆情分析方面，通过对热点事件进行

本篇简单说一下几个层，具体的详见本系列其他博文。当前的物体检测算法虽然各不相同， 但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像， 生成深层的特征图， 然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算， 这部分卷积神经网络是整个检测算法的“骨架”， 也被称为Backbone。