1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. PyTorch で学ぶテキストの Deep Learning
Connected

演習

テキスト向けLSTMモデルの構築

PyBooksでは、最新の技術進歩を活用してユーザー体験を継続的に高めています。その一環として、あなたに重要なタスクが任されました。チームは、データのパターンの複雑さをよりうまく捉えられる強力な手法であるLSTMの可能性を検討してほしいと考えています。扱うのは前回と同じNewsgroupデータセットで、目的も変わりません。ニュース記事を次の3つのカテゴリに分類します。

rec.autos、sci.med、comp.graphics。

次のパッケージはすでに読み込まれています：torch、nn、optim。

指示

100 XP
  • 必要なパラメータを用いて、LSTM層と線形層を完成させ、LSTMモデルをセットアップします。
  • 必要なパラメータでモデルを初期化します。
  • 勾配をゼロにリセットし、入力データ X_train_seq をモデルに通して、LSTMモデルを学習させます。
  • 予測された outputs と正解ラベルに基づいて損失を計算します。