使用TensorFlow練習深度學習程式 | 機器學習:語意向量空間, 自製簡易公司客服系統|ChatGPT|AI |人工智慧
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- Опубликовано: 22 авг 2024
- 這段程式展示了使用深度學習技術中的長短期記憶(LSTM)網絡來預測字母序列。以下是這個程式的深度學習要點與知識:
1. 資料前處理
- **資料準備**:
- 定義了字母表 "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"。
- 將每個字母映射為一個整數(字母到整數的映射 `char_to_int` 和整數到字母的映射 `int_to_char`)。
- 生成訓練數據集 `dataX` 和 `dataY`,其中 `dataX` 是序列的輸入(長度為 3),`dataY` 是對應的下一個字母。
- **資料標準化**:
- `dataX` 被重塑為 LSTM 所需的形狀 `(len(dataX), seq_length, 1)`,並且標準化為 [0, 1] 範圍內的值。
- **類別標籤編碼**:
- 使用 `np_utils.to_categorical` 將 `dataY` 轉換為 one-hot 編碼。
2. 模型構建
- **模型選擇**:
- 使用了 Keras 的 `Sequential` 模型。
- **LSTM 層**:
- 添加了一個 LSTM 層,有 32 個記憶單元。LSTM 層能夠學習並記住序列中的長期依賴關係。
- **全連接層**:
- 添加了一個 `Dense` 層作為輸出層,使用 softmax 激活函數。這一層的節點數量等於字母表的大小,即 26 個節點。
- **模型編譯**:
- 使用 `categorical_crossentropy` 作為損失函數,`adam` 作為優化器,並監控模型的準確度。
3. 模型訓練
- **訓練過程**:
- 模型使用 `fit` 方法進行訓練,訓練 500 個 epochs,批量大小等於訓練數據的長度,且不打亂數據。
4. 模型評估與預測
- **模型評估**:
- 使用 `evaluate` 方法在訓練數據上評估模型性能,計算並打印模型準確度。
- **字母序列預測**:
- 生成所有可能的序列,並使用訓練好的模型進行預測。
- 將預測結果轉換回字母,並打印輸入序列與預測結果。
- **隨機測試**:
- 隨機選擇 20 個序列進行預測,並打印結果,展示模型的泛化能力。
深度學習要點
- **LSTM 網絡**:
- LSTM 是一種特殊的 RNN,能夠有效處理和預測序列數據中的長期依賴問題。它通過引入記憶細胞、輸入門、遺忘門和輸出門,控制信息的流動,保留長期記憶。
- **數據標準化**:
- 在深度學習中,對輸入數據進行標準化(歸一化)可以加速訓練過程並提高模型性能。
- **One-Hot 編碼**:
- 對於分類問題,尤其是多分類問題,one-hot 編碼是非常常用的。它將類別標籤轉換為向量,使得每個類別在計算損失時都能均等考慮。
- **模型評估**:
- 使用損失函數和評估指標(如準確度)來評估模型性能,能夠幫助調整模型超參數以提高性能。
- **隨機性與種子**:
- 設定隨機種子(如 `numpy.random.seed(7)`)確保結果的可重現性,這在實驗和調試過程中非常重要。
關於影片中【tensorflow程式】的下載網址:github.com/deepmind-python/nltk
請手動複製 github.com/deepmind-python/nltk 至瀏覽器的網址列上,然後在鍵盤上按 Enter鍵。
音樂來源:RUclips音效庫 "Wrong"
有練習深度學習程式,好地方。
學習TensorFlow的寶典。
有練習深度學習程式 ,好耶。
好棒!
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