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use tensorflow and other deeplearning framework to solve nlp problem
Python 99.75%
Shell 0.25%
nlp_basic's Introduction
1 基本操作 basictensor_handson文件夹
1.2 logistic_regression_handon.py
- 在基础上加上了额外的features
- 提供了一个随机batch的方法
- 加上了name_scope
- 加上了tensorboard
- 加上了check_point
2 wordembeddings_handson文件夹
- process_data.py 预处理数据,后续移动到结巴目录,并将结巴目录改为数据预处理目录(to do !!!!!!!!!)
- build_word2vec.py
- build_glove.py 明磊贡献的glove生成方法(to do !!!!!!!!!!)
3 如何训练一个小型的神经网络small_net_work_handson文件夹
- 在基础上加入name_scope
- tensorbaord
- check_point
- restore
- 保存最优模型的方法
- early_stop
- 中断重启机制
4 一个深度神经网络 deep_beural_nets_handson文件夹
- 几个激活函数的图
- batch_normlization
- 梯度剪裁的方法
4.2 resuing_pretrained_layers.py
4.3 resuing_other_frameworks.py
4.4 learning_rate_decay_handson.py
- 学习率衰减,注意AdaGrad RMSProp Adam 不需要learning_rate_decay
4.5 regularization_and_dropout.py
4.6 max_norm_regularization_handson.py
- origin_learning_handson.py
- transfer_learning_handson.py
- 使用之前训练好的layers,加上新定义的层,去做transfer_learning
- transfer_learning_and_freeze.py
- 提供了多种方法去transfer_learning,可以选择是否freeze掉已训练的隐层
- catch_frozen_layers.py
- 提供一个方法,可以将之前隐层的结果缓存下来,提高速度
transfer_learning_exercise文件夹
- 重用8.1
- freeze掉前面几层
- 缓存freeze的层,速度确实快了
pretraining_on_auxiliary_task文件夹
- 训练一个模型,有两个dnn,并输入两个图片,比较两个图片是否为一个手写体
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