BaşlayınÜcretsiz başlayın

İlk RNN modelin

Bu egzersizde, ilk RNN modelini kurmak ve onu film yorumlarında duygu sınıflandırması yapmak için Keras modüllerini pratiğe dökeceksin.

Bu ilk model, vanilya RNN hücresi olan SimpleRNN ile bir yinelemeli katmana ve iki olası değer üreten bir çıktı katmanına sahip: 0 olumsuz duyguyu, 1 olumlu duyguyu temsil eder.

keras.datasets içinde yer alan IMDB veri kümesini kullanacaksın. Bir model önceden eğitildi ve ağırlıkları model_weights.h5 dosyasında saklandı. Modelin mimarisini kuracak ve performansını kontrol etmek için önceden yüklenmiş x_test ve y_test değişkenlerini kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Dil Modellemesi için Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • 128 birimle SimpleRNN hücresini ekle.
  • Duygu sınıflandırması için bir birimli bir Dense katmanı ekle.
  • İkili sınıflandırma için uygun kayıp fonksiyonunu kullan.
  • Modeli önceden eğitilmiş doğrulama kümesinde değerlendir: (x_test, y_test).

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Build model
model = Sequential()
model.add(____(units=____, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(____, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='____', 
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# Load pre-trained weights
model.load_weights('model_weights.h5')

# Method '.evaluate()' shows the loss and accuracy
loss, acc = model.evaluate(____, ____, verbose=0)
print("Loss: {0} \nAccuracy: {1}".format(loss, acc))
Kodu Düzenle ve Çalıştır