6、Keras文本预处理代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspdimportjieba from keras.preprocessing.textimportTokenizer from keras.preprocessing.se
二、Keras文本预处理 1、读取数据集 2、将文字转换成数字特征 使用Tokenizer将文字转换成数字特征 使用Keras的Tokenizer模块实现转换。当我们创建了一个Tokenizer对象后,使用该对象的fit_on_texts()函数,可以将输入的文本中的每个词编号,编号是根据词频的,词频越大,编号越小。使用word_index属性可以看到每次词对应的编...
Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库。 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据)。以及两者的组合。 无缝地运行在CPU和GPU上。 keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大...
在论文中,作者设计了实验,两个参数量、计算量相同的网络,仅仅是在其一插入了shortcut,就达到了优化的目的,得到了更好的效果。 ResNet in Keras 使用identity_block这个函数来搭建Resnet34,使用bottleneck这个函数来搭建Resnet50。右图为bottleneck 每个卷积层后都使用BatchNormalization,来防止模型过拟合,并且使输出满足...
用keras实现textcnn 本文主要参考是的: https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/88813385 基础版CNN defget_model(): K.clear_session() model = Sequential() model.add(Embedding(len(vocab) +1,300, input_length=50))#使用Embeeding层将每个词编码转换为词向量model.add(Conv1D(256,5, ...
1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 1))) model.add(Flatten()) model.add(tf.keras....
TextCNN keras实现 textcnn优缺点 短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应用广泛,且速度快,一般是首选;对长文本领域,TextCNN主要靠filter窗口抽取特征,在长距离建模方面能力受限,且对语序不敏感。 CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法(且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇,同时保持...
Keras搭建CNN进行人脸识别系列(四)—为模型训练准备人脸数据在之前的文章中,我们介绍了使用Keras构建卷积神经网络(CNN)进行人脸识别的基本原理和步骤。本文将重点介绍为模型训练准备人脸数据的具体细节,包括准备工作、数据预处理、面部特征提取、数据标注、模型训练以及评估模型性能。一、准备工作在开始数据准备之前,我们需要...
线性回归的keras实现 导入必要的模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense ...