使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类 作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的。 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段文字,是序列的,而RNN对序列的支持比较好,能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量,然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做,也能取得很好的效果,但只从端对端的角度来看的话,RNN无疑是最合适的。 以下介绍实现过程。 一、数据预处理 本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/上的sentence
2021-10-09 14:34:09 119KB rnn 分类 分类数据
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主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-10-04 13:27:40 119KB 神经网络 影评 分类
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循环神经网络学习流量预测lstm适用于初学者学习使用
【为什么要学习这门课程】深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层实现方法,那能否能用Python代码从零实现来学习深度学习原理呢? 本课程就为大家提供了这个可能,有助于深刻理解深度学习原理。 左手原理、右手代码,双管齐下! 本课程详细讲解深度学习原理并进行Python代码实现深度学习网络。课程内容涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络,并使用Python 3及Numpy、Matplotlib从零实现上述神经网络。本课程还讲述了神经网络的训练方法与实践技巧,且开展了代码实践演示。课程对于核心内容讲解深入细致,如基于计算图理解反向传播算法,并用数学公式推导反向传播算法;另外还讲述了卷积加速方法im2col。 【课程收获】 本课程力求使学员通过深度学习原理、算法公式及Python代码的对照学习,摆脱框架而掌握深度学习底层实现原理与方法。 本课程将给学员分享深度学习的Python实现代码。课程代码通过Jupyter Notebook演示,可在Windows、ubuntu等系统上运行,且不需GPU支持。 【优惠说明】 课程正在优惠中!  备注:购课后可加入
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