As células GRU são melhores do que as simples RNN.

Neste exercício, você vai rodar de novo o mesmo modelo do primeiro capítulo do curso pra comparar a precisão do modelo só mudando a célula “ SimpleRNN ” pra “ GRU ”.

O modelo já foi treinado com 10 épocas, como no modelo anterior com uma célula SimpleRNN. Para comparar os modelos, um conjunto de teste (x_test, y_test) já está carregado no ambiente, assim como o modelo antigo SimpleRNN_model.

Este exercício faz parte do curso

Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para Modelagem de Linguagem com Keras

Instruções do exercício

Importa a célula GRU.
Imprima os resumos dos modelos.
Imprima a precisão de cada modelo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import the modules
from tensorflow.keras.layers import ____, Dense

# Print the old and new model summaries
SimpleRNN_model.____
gru_model.____

# Evaluate the models' performance (ignore the loss value)
_, acc_simpleRNN = SimpleRNN_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
_, acc_GRU = gru_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

# Print the results
print("SimpleRNN model's accuracy:\t{0}".format(____))
print("GRU model's accuracy:\t{0}".format(____))

Editar e executar o código

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Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para Modelagem de Linguagem com Keras

AvançadoNível de habilidade

4.8+

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Neste capítulo, você vai aprender o básico sobre Redes Neurais Recorrentes (RNN). Começando com alguns pré-requisitos, continuando com a compreensão de como as informações fluem pela rede e, finalmente, vendo como implementar esses modelos com o Keras na tarefa de classificação de sentimentos.

Exercise 1: Introdução ao curso Exercise 2: Comparando o número de parâmetros de RNN e ANN Exercise 3: Análise de sentimento Exercise 4: Modelos sequência a sequência Exercise 5: Introdução aos modelos de linguagem Exercise 6: Se acostumando com dados de texto Exercise 7: Preparando dados de texto para entrada no modelo Exercise 8: Transformando um texto novo Exercise 9: Introdução à RNN dentro do Keras Exercise 10: Modelos Keras Exercise 11: Pré-processamento Keras Exercise 12: Seu primeiro modelo RNN

Você vai aprender sobre os problemas de gradiente desaparecendo e explodindo, que aparecem bastante em RNNs, e como lidar com eles usando as células GRU e LSTM. Além disso, você vai criar camadas de incorporação para modelos de linguagem e revisitar a tarefa de classificação de sentimentos.

Exercise 1: Desaparecimento e explosão de gradientes Exercise 2: Problema de gradiente explosivo Exercise 3: Problema do gradiente desaparecido Exercise 4: Células GRU e LSTM Exercise 5: As células GRU são melhores do que as simples RNN.

Exercício atual

Exercise 6: Empilhando camadas RNN Exercise 7: A camada de incorporação Exercise 8: Comparando o número de parâmetros Exercise 9: Aprendizado por transferência Exercise 10: As incorporações melhoram o desempenho Exercise 11: Revisitando a classificação de sentimentos Exercise 12: Melhor classificação do sentimento Exercise 13: Usando a camada CNN

Depois, neste capítulo, você vai aprender como preparar os dados para a tarefa de classificação multiclasse, além das diferenças entre classificação multiclasse e classificação binária (análise de sentimentos). Por fim, você vai aprender a criar modelos e medir o desempenho deles com o Keras.

Exercise 1: Pré-processamento de dados Exercise 2: Prepare os vetores de etiqueta Exercise 3: Processar os dados antes Exercise 4: Aprendizado por transferência para modelos de linguagem Exercise 5: Ponto de partida da aprendizagem por transferência Exercise 6: Word2Vec Exercise 7: Modelos de classificação multiclasse Exercise 8: Explorando o conjunto de dados 20 News Groups Exercise 9: Classificando artigos de notícias Exercise 10: Avaliando o desempenho do modelo Exercise 11: Compromisso entre precisão e recall Exercise 12: Precisão ou recuperação, essa é a questão Exercise 13: Desempenho em classificação multiclasse

Este capítulo apresenta duas aplicações dos modelos RNN: Geração de texto e tradução automática neural. Você vai aprender a preparar os dados de texto no formato que os modelos precisam. O modelo Text Generation é usado pra reproduzir a maneira de falar de um personagem e vai ser divertido imitar o Sheldon, da série The Big Bang Theory. A tradução automática neural é usada, por exemplo, pelo Google Tradutor, num modelo bem mais complexo. Neste capítulo, você vai criar um modelo que traduz pequenas frases do português para o inglês.

Exercise 1: Modelos de sequência para sequência Exercise 2: Exemplos de geração de texto Exercise 3: Exemplo de NMT Exercise 4: A função de geração de texto Exercise 5: Adivinhar o próximo caractere Exercise 6: Crie frases com contexto Exercise 7: Alterar a escala de probabilidade Exercise 8: Modelos de geração de texto Exercise 9: Crie vetores de frases e próximos caracteres Exercise 10: Preparando os dados para o treinamento Exercise 11: Criando o modelo de geração de texto Exercise 12: Tradução automática por redes neurais Exercise 13: Preparando o texto de entrada Exercise 14: Preparando o texto final Exercise 15: Traduzir do português para o inglês Exercise 16: Parabéns!