Python代码实现：使用RNN训练PTB数据集

bai666ai 2023-01-13 00:36:56

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人工智能-项目实践-数据预处理

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TensorFlow中的双向RNN语言模型双向RNN语言模型的Tensorflow实现请参见论文。要求的Python 3 TensorFlow 用法 Penn树库（PTB）数据集用于训练和测试。是的data /目录中复制。火车 $ python train.py 超参数 $ python train.py -h usage: train.py [-h] [--model MODEL] [--embedding_size EMBEDDING_SIZE] [--num_layers NUM_LAYERS] [--num_hidden NUM_HIDDEN] [--keep_prob KEEP_PROB] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--batch_

heartbeat心电图数据集.zip 二分类任务一共分为两个文件：训练、验证数据格式为：CSV格式

RNTN。该存储库基于研究论文Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank和相关的斯坦福网站http://nlp.stanford.edu/sentiment/ 。麻木仅使用 Numpy 对象的 RNTN 已经适用于 PTB 树格式数据集。没有特殊的参数调整（例如网格搜索优化），使用经典的随机梯度下降，可以获得大约 64% 的分类准确率。所有文件都在 Numpy 文件夹中。西诺然后我尝试通过 Theano 在代码中添加 GPU 方法。我的显卡不能很好地支持 Cuda 6.5，但您在计算机上运行代码肯定会更好。我尝试了以下方法： A.在 GPU 上计算矩阵运算之前将数据分配到符号变量中。这有效但非常缓慢 - 正如人们所料，从 CPU 到 GPU 的往返成本

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