Oldingi ikkita postimda (bu va bu) men klassik mashinani o'rganish texnikasidan biri bilan twitter aviakompaniyasi ma'lumotlar to'plamida hissiyotlarni tahlil qilishga harakat qildim: Naive-Bayesian klassifikatorlari. Ushbu post uchun men chuqur o'rganish yondashuvi bilan bitta tasniflagich qildim. Bu ish seminal bo'lmaydi, faqat neyron tarmoqlari bilan o'ynash maqsadga muvofiqdir.

Ushbu ish uchun neyron tarmoqni aniqlash uchun Tensorflow va Keras va kodni yozish uchun yangi Jupyter laboratoriyasidan foydalandim (menimcha, bu juda zo'r!). Agar xohlasangiz, mening ma'lumotlar fanim muhitini, barcha ma'lumotlar dokerlashtirilgan holda, ushbu "havola" orqali topishingiz mumkin.

OK, endi ushbu postda ishlatiladigan neyron tarmoq haqida gapiraylik, eng qiziqarli qatlam LSTM qatlamidir. Agar siz LSTM haqida ko'proq bilmoqchi bo'lsangiz, men Kristofer Olah blogining "ushbu xabarni" o'qishni taklif qilaman. LSTM qatlamlari tilni qayta ishlash uchun keng qo'llaniladi, shuning uchun men tahlil qilish uchun bunday qatlamdan foydalandim. Ushbu misol uchun juda oddiy neyron tarmoq sxemasi, agar quyidagilar bo'lsa:

Ushbu tahlil uchun foydalanilgan to'liq daftar shu yerda va mening github profilimda "bu erda" topish mumkin. Har bir kod bloki sharhlanadi, shuning uchun men sizni ko'p so'zlar bilan bezovta qilmoqchi emasman, keling kod bilan gaplashaylik ...

Xulosa

Ushbu tarmoqni o'rgatish uchun men noutbukimdagi dokerlashtirilgan ma'lumotlar fanim muhitini bir necha daqiqada hech qanday GPUsiz ishlatganman.

Grafiklardan ko'rinib turibdiki: "O'qitish va tekshirishning yo'qolishi" va "O'qitish va tekshirishning aniqligi", 3-davr tarmoq ma'lumotlarni o'rnatishni boshlashdan oldin eng yaxshisidir.

Ushbu tarmoq yordamida bashorat qilishning aniqligi avvalgi Naive-Bayesian klassifikatorlariga nisbatan 86% dan 94% gacha ko'tarildi, tarmoq juda oddiy va bir necha davrlar. Ijobiy tvitlarning aniqligi ham oshadi. Ushbu turdagi tarmoq bilan aniqlik oshishiga qaramay, aniqlikni oshirish mumkin deb o'ylayman va bu mening keyingi testlarimning maqsadi.

Iltimos, sharh qoldiring va ushbu post haqida muhokama qilish uchun men bilan bog'laning! 🙂

2018-yil 11-martda “devklaus.wordpress.com” da chop etilgan.