恭喜！

使用 Keras 构建语言建模的循环神经网络（RNN）

David Cecchini

Data Scientist

总结

• 语言任务概览：
  • 情感分类
  • 多类别分类
  • 文本生成
  • 神经机器翻译
• 序列到序列模型
• Keras 实现

RNN 常见问题与单元类型

• 梯度消失与爆炸
• GRU 与 LSTM 单元
• 词向量与 Embedding 层
• 更优的情感分析

多类别分类

• 数据准备
• 迁移学习
• Keras 模型
• 模型性能

文本生成与 NMT

• 文本生成
  • 字符为 token
  • 数据准备
  • 生成模仿 Sheldon 的句子
• 神经机器翻译
  • 词为 token
  • 数据准备：编码器与解码器
  • 将葡萄牙语译为英语

恭喜！！！

使用 Keras 构建语言建模的循环神经网络（RNN）