Публикации по теме 'rnn'
От подготовки данных до настройки параметров с помощью Tensorflow для обучения с помощью RNN
Основное внимание в этой записной книжке, чтобы вы были уверены, - это подготовка данных и настройка параметров с помощью Tensorflow.
Рекуррентные нейронные сети - это мощный инструмент для прогнозирования, когда используются данные временных рядов. Когда я впервые начал читать о них, я наткнулся на сообщение в блоге, в котором говорилось: «Лучший способ изучить RNN - это использовать их». Непосредственный переход к математической стороне RNN может быть довольно сложной задачей. Хотя..
Рекуррентный код нейронной сети
Используемый набор данных - это данные классификации новостей.
import pandas as pd
import numpy as np
#Train Test Split
from sklearn.model_selection import train_test_split
#Model Evaluation
from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, accuracy_score
#from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
#Deep Learning
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense,..