classification  IMDB Movie reviews sentiment classification  Reuters newswire topics classification  MNIST database of handwritten digits  Fashion-MNIST database of fashion articles   Boston housing price regression dataset Let us use the MNIST database of handwritten digits (or minst) as our input. minst is a collection of 60,000, 28x28 grayscale images. It contains 10 digits find the sentiment analysis of the given text. Let us create a LSTM model to analyze the IMDB movie reviews and find its positive/negative sentiment. The model for the sequence analysis can be represented

循环神经网络 主讲人：龙良曲 Sentiment Analysis I hate this boring movie ?@?1 + ?1 Pos/Neg ?@?2 + ?2 ?@?3 + ?3 ?@?4 + ?4 ?@?5 + ?5 Flaws ▪ Long sentence ▪ 100+ words ▪ too much parametes [w, b] ▪ no context consistent tensor Naïve version I hate this boring movie ?@?1 + ?1 Pos/Neg ?@?2 + ?2 ?@?3 + ?3 ?@?4 + ?4 ?@?5 + ?5 Weight sharing I hate this boring movie ?@? + ? Pos/Neg ?@? + ? ?@? + ? ?@? + ? ?@ @? + ? Consistent memory I hate this boring movie ?@??ℎ + ℎ0@?ℎℎ Pos/Neg ?? ?@??ℎ + ℎ1@?ℎℎ ?@??ℎ + ℎ2@?ℎℎ ?@??ℎ + ℎ2@?ℎℎ ?@??ℎ + ℎ3@?ℎℎ ?? ?? ?? ?? ?? Folded model feature ??@??ℎ + ℎ?@?ℎℎ [0,0

而屏蔽词元（例如，在“this movie is great”中选择掩蔽和预测“great”），则在输入中将其替换为： • 80%时间为特殊的““词元（例如，“this movie is great”变为“this movie is”； • 10%时间为随机词元（例如，“this movie is great”变为“this movie is drink”）； • 10%时间内为不变的标签词元（例如，“this movie is great”变为“this movie is great”）。 请注意，在15%的时间中，有10%的时间插入了随机词元。这种偶然的噪声鼓励BERT在其双向上下文编码中 不那么偏向于掩蔽词元（尤其是当标签词元保持不变时）。 我们实现了下面的MaskLM类来预测BERT预训练的掩蔽语言模型任务中的掩蔽标记。预测使用单隐藏层的多 层感知机（self 由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我们可以将情感分析看作一项文本分类 任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。在本章中，我们将使用斯坦福大学的大型电影 评论数据集（large movie review dataset）200进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含 从IMDb下载的25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同的情感

train data: 25000 len of test data: 25000 example text: ['If', 'you', "'ve", 'seen', 'this', 'movie', … '.'] example label: pos Unique tokens in TEXT vocabulary: 10002 Unique tokens in LABEL vocabulary: 层包含进反向传播算法中，利用梯度下降来微调词向量表示方法。 11.2 循环神经网络 现在我们来考虑如何处理序列信号，以文本序列为例，考虑一个句子： “I hate this boring movie” 通过 Embedding 层，可以将它转换为 shape 为[?, ?, ?]的张量，?为句子数量，?为句子长 度，?为词向量长度。上述句子可以表示为 shape 为[1,5,10]的张量，其中 的网络擅长处理序列数据 呢？ 预览版202112 第 11 章 循环神经网络 6 I 神经网络 [1.1,0.2,…] dislike the boring movie [2.2,0.3,…] [3.1,0.6,…] [4.8,0.9,…] [5.1,0.2,…] 输入序列 Embedding层 词向量 分类网络 积极、消极类别

pre-training task of predicting the actor, given a fixed number of the actor’s other cast members in each movie. As a result of this step, actors working together would get embedded closer to each other. For example

Project: IMDB Reviews Sentiment Classification The imdb reviews dataset contains samples of labeled movie reviews. A label value 1 indicates a positive review while a value 0 implies a negative review. We

itself Example 2 T: Recognizing hand-written words P: Percentage of words correctly classified E: Database of human-labeled images of handwritten words Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 10 / 57 Categorize email messages as spam or legitimate P: Percentage of email messages correctly classified E: Database of emails, some with human-given labels Example 4 T: Driving on four-lane highways using vision

Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and