随笔分类 - 深度学习
摘要：中文情感识别 5kearsNLP 文本生成 文本生成实例：爱丽丝梦游仙境 参考文献： 深度学习：基于 Keras 的 Python 实践 / 魏贞原著. —北京：电子工业出版社， 2018.5 学习笔记 循环神经网络不仅可以用于预测模型，也可以用作生成模型。也就是说，可以使用循环神经网络学习序列问题
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摘要：中文情感识别 4kearsNLPCNN LSTM 混合使用 LSTM 和 CNN 卷积神经网络对于稀疏结构的数据处理非常有效。 IMDB 影评数据确实在评价的单 词序列中具有一维稀疏空间结构， CNN 能够挑选出不良情绪的不变特征。通过 CNN 学习后的空间特征， 可以被 LSTM 层学习为序列。
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摘要：中文情感识别 3keras LSTM NLP 序列分类：IMDB 影评分类 序列分类是通过输入的空间或时间序列，预测序列类别的任务。在序列分类中，最 大的问题是序列的长度可以变化，并且输入符号由非常多的词汇组成，而且可能需要模型来学习输入序列中的上下文或符号之间的依赖关系。本章将介绍如何利用 LST
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摘要：莫烦Python 4新建模板小书匠 RNN Classifier 循环神经网络 问题描述 使用RNN对MNIST里面的图片进行分类 关键 SimpleRNN()参数 batch_input_shape 使用状态RNN的注意事项 可以将RNN设置为‘stateful’，意味着由每个batch计算出的状
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摘要：中文情感识别 2深度学习 NLP keras python IMDB 影评情感分析 笔记参考自： 深度学习：基于 Keras 的 Python 实践 / 魏贞原著. —北京：电子工业出版社， 2018.5 问题描述 在这里使用 IMDB 提供的数据集中的评论信息来分析一部电影的好坏，数据集由 IMD
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摘要：莫凡Python 3 新建模板小书匠 CNN 卷积神经网络 参考资料 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-3-CNN/ https://keras-cn.readthedocs.io/ 数据预处理 X_tra
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摘要：module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'kearsPython 报错如下 建立CNN层时出错： module ‘tensorflow_core._api.v2.config
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摘要：莫凡PYthon 1kearsregressionpython Regressor 回归 用神经网络去拟合数据。 主要代码 """ Regressor 回归 """ import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import numpy as
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摘要：莫凡Python 2kearsregressionpython Classifier 分类 使用 mnist 数据集，这是0-9的图片数据，我们使用神经网络去识别这些图片。显示图片上的数据 本质上是使用神经网络去分类。 参考资料 https://morvanzhou.github.io/tutori
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摘要：中文情感识别 1深度学习 NLP keras python 学习资料 Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战 / 谢梁，鲁颖，劳虹岚著.—北京：电子工业出版社， 2017.8 Keras深度学习实战 作者：[意]安东尼奥·古利（Antonio Gulli），[印]苏伊特·帕尔（Su
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