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体力トレーニング
dsf-kotaro.hatenablog.com
こんにちは!こーたろーです。 本日は、また課題テキストの【図解速習DEEP LEARNING】に戻って、課題を進めていきます! 今回は、TF-Hubが提供しているUniversal Sentence Encoderという学習済みモデルを使って、文章の類似度を判定していきます! 1.必要なライブラリーのインポート eager_execution は disableにしておきましょう。 こちらはTensorflowのバージョンアップに伴う対応です。 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd import re import seaborn as sns tf.compat
こんにちは!こーたろーです。 【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理の第2弾です。 本日は、映画情報サイトにあるレビューを識別する(その2)を行っていきます。 昨日は、Embedding層とMLPで構成されたものを取り扱いました。 自然言語処理で、レビューの識別やってみた!その1【図解速習DeepLearning】#012 - 福岡の社会人データサイエンティストの部屋 今回は、TF_Hubで提供されているEmbeddingモデルを使って、転移学習を行っていきます。 1.必要なライブラリーのインポート import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd import
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