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テキスト向けGRUモデルの構築

PyBooks では、これまでに学習した2つのモデルの性能にチームは感心しています。ただし、最適なモデルを確実に選ぶため、さらなる向上を目指しています。そこで、テキスト分類における効率と有効性で知られる GRU モデルの活用を試し、プロジェクトを拡張してほしいという依頼がありました。新しい課題は、Newsgroup データセットの記事を次のカテゴリに分類するために GRU モデルを適用することです。

rec.autos、sci.med、comp.graphics

以下のパッケージは読み込まれています：torch、nn、optim。

Instrukcje

100 XP
  • 必要な引数を備えた GRU クラスを完成させます。
  • 同じハイパーパラメータでモデルを初期化します。
  • モデルを学習します：損失関数に必要な引数を渡し、損失を逆伝播させます。