说明:num_words的参数设置,对应着sequences_to_matrix方法返回的arrray的shape[1],用于约束返回数组的第2个维度.对texts_to_sequences(texts)等不起作用…

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.…

首先,对需要导入的库进行导入,读入数据后,用jieba来进行中文分词 # encoding: utf-8 #载入接下来分析用的库 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from tqdm import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.models import Sequential from keras.layers.recurrent import LST…

基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究.今天也取得了最显著的商业成果. 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译.那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起.所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差. 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作.其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在"模仿"人类的行为习惯. 一名职业翻译通…

小白一个,刚刚费了老大的劲完成一个练手项目--image caption,虽然跑通了,但是评估结果却惨不忍睹.于是贴上大神的作品,留待日后慢慢消化.顺便记录下自己踩坑的一些问题. 先膜拜下大神的作品. 本次项目采用的模型结构如下.一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词.即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词:所以循环若干次后即可得到一句完整的caption.…

在上文<TextCNN论文解读>中已经介绍了TextCNN的原理,本文通过tf2.0来做代码实践. 数据集:来自中文任务基准测评的数据集IFLYTEK 导库 import os import re import json import jieba import datetime import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences…

实现load_img_as_np_array def load_img_as_np_array(path, target_size): """从给定文件[加载]图像,[缩放]图像大小为给定target_size,返回[Keras支持]的浮点数numpy数组. # Arguments path: 图像文件路径 target_size: 元组(图像高度, 图像宽度). # Returns numpy 数组. """ 使用PIL库: from PIL…

https://github.com/MoyanZitto/keras-cn/blob/master/docs/legacy/blog/word_embedding.md 这个链接将带有embeding层的cnn实现及训练的过程讲的很清楚 构建好带有embedding层的textcnn模型后,model.fit时传入的x_train是二维的要训练的词对应的标号.下面的代码会将词进行标号. import keras.preprocessing.text as Tfrom keras.preproc…

#!/usr/bin/env python # coding=utf- import numpy as np import pandas as pd import re from bs4 import BeautifulSoup import os from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils.np_uti…

# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os import tarfile # In[2]: url="http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz" filepath="example/data/aclImdb_v1.tar.gz" if not os.path.isfile(filepath): result=url…