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全球人工智能的专栏

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基于 tensorflow 使用 CNN-RNN 进行中文文本分类
本文介绍了基于CNN和RNN的文本分类模型在实现过程中需要注意的一些关键点,包括数据预处理、模型选择与训练、超参数调优、模型评估与选择、实际应用与部署等方面。同时,作者通过实验验证了CNN和RNN在文本分类任务上的性能,并展示了如何通过调整超参数来优化模型性能。最后,作者分享了在技术社区中如何通过代码和文档共享来提高开发效率,并鼓励更多的开发者参与社区贡献。
全球人工智能
2017-11-14
6.2K4
如何用 Keras 为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型,并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型,然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后,使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后,使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优,并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明,该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
全球人工智能
2017-11-14
2.2K0
LSF-SCNN:一种基于 CNN 的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先,作者介绍了模型的基本原理和结构,然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明,模型在两个数据集上均获得了较高的准确率,在答案选择问题上表现尤为突出。
全球人工智能
2017-11-01
5.4K1
深度学习入门指南:初学者必看!
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、应用领域以及未来前景。通过简要介绍深度学习技术,探讨了其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用,并展望了深度学习未来的发展方向。
全球人工智能
2017-10-30
1K0
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