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Tan Sze Ching
建立LSTM 長短期記憶 LSTM 模型
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Tan Sze Ching
翻轉文創隊長 @ 2017北聯大創新創業企劃書簡報競賽
・
Taipei City, Taiwan
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A.資料處理 1.讀取 IMdb資料集目錄 2.讀取訓練與測試資料 3.建立 token 詞典 4.將文字轉為數字序列 5.截長補短,讓所有影評所產生的數字序列長度一樣 B.建立模型 6.建立Sequentia 模型 7.將 Embedding 層將 [數字 list] 轉換為 [向量 list] 8.建立 LSTM 層 (32 個神經元) 9.建立隱藏層 (256 個神經元) 10.建立輸出層(1 個神經元) C.訓練模型 11.定義訓練方式loss,optimizer,metrics 12.開始訓練 batch size,epochs,verbose,validation_split D.評估模型準確率 13.評估模型準確率 scores 14.預測準確率 predict
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发布时间: 2019年2月25日
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