一.简介 我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过,作为最典型的神经网络,多层感知机(MLP)结构简单且规则,并且在隐层设计的足够完善时,可以拟合任意连续函数,而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外,利用tensorflow来实现MLP更加形象,使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识,本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍,并实现MNIST数据集的分类任务: 二.MNIST分类 作为数据挖掘工

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 在word2vec的方法中,处理的是单词之间的上下文关系,但是没有考虑单词和单词所在文档之间的关系 word2vec方法的拓

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 问题:加载和使用预训练的嵌套,并使用这些单词嵌套进行情感分析,通过训练线性逻辑回归模型来预测电影的好坏 步骤如下: 必要包

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz CBOW概念图: 步骤如下: 必要包 声明模型参数 读取数据集 创建单词字典,转换句子列表为单词索引列表 生成批量数据 构建

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 理解互相关联的单词:king - man + woman = queen 如果已知man和woman语义相关联,那我们可

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“tfidf”来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:未考虑单词顺序 TF-IDF:TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency). TF表示词条在文档d中出现的频率. IDF的主要思想是:如果包

昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了  https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl

http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像.本节将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 在讲述skip-gram,CBOW,Word2Vec,Doc2Vec模型时需要复用的函数 加载数据函数 归一化文本函数 生成词汇表函数 生成单词索引表 生成批量数据函数 加载数据函数 # Load the movie review data # Check if data was dow

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:不考虑相关单词顺序特征,长文本的处理困难 步骤如下: step1:导入需要的包 step2:准备数据集 step3:选择参数(每个文本保留多少单词数,最低词频是多少) step4:构建词袋 step5:分割数据集

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  CNN卷积神经网络 1.1.1          什么是CNN卷积神经网络 CNN(convolutional neural network)卷积神经网络是一种具有局部连接和权重共享等特性的深层前馈神经网络.简单来说神经网络都是为了提取特征.卷积提取特征的方式如下图所示,加入图片是5*5个像素的图片,用一个3*3的卷积

用TensorFlow实现文本分析模型,做个聊天机器人 聊天机器人的架构简图用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型如何准备 chatbot 的训练数据Chatbot 源码解读 1. 聊天机器人的架构简图 聊天机器人是可行的 我:chatbot,你好! chatbot:你也好! 我:聊天机器人可行吗? chatbot:你不要怀疑这是天方夜谭,我不就在这里吗?世界上还有很多跟我一样聪明的机器人呢,你听过IBM公司在2010年就研发出来了的Watson问答系统吗?它可比我要聪明100倍

摘自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇,再理解此篇会更容易些(个人意见) skip-gram,CBOW,Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1.比如我们有下面的5个词组成的词汇表,词"Queen&q

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 译者:Mr.Geek 本文翻译自dzone 中Ivan Ozhiganov所发文章Deep Dive Into OCR for Receipt Recognition 文中版权.图像代码等数据均归作者所有.为了本土化,翻译内容略作修改. 光学字符识别技术(OCR)目前被广泛利用在手写识别.打印识别及文本图像识别等相关领域.小到文档识别.银行卡身份证识别,大到广告.海报.因为OCR技术的发明,极大简化了我们处理数据的方式. 同时,机器学习(M

1.分词 Word Segmentationchqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 2.词预测 Word PredictionKyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码. 3. 文本蕴涵 Textual Entailment Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码. 4. 语音识别 Automatic Speech Reco

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

点击了解更多Python课程>>> 小象学院Python数据分析第二期[升级版] 主讲老师: 梁斌 资深算法工程师 查尔斯特大学(Charles Sturt University)计算机博士,从事机器学习.计算机视觉及模式识别等相关方向的研究,在计算机视觉等国际会议及期刊发表10余篇学术论文.现就职于澳大利亚某科学研究机构,负责算法改进及其产品化.数据分析处理及可视化. 课程简介: 近两年来,数据分析师的岗位需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具,本课程以案例驱