Home

一种最原始的混沌神经元构造过程

一个混沌神经元的输出与①每一个外部输入在每一个离散时刻的状态,②其他每一个混沌神经元在每一个时刻的状态,以及③该混沌神经元在每一个离散时刻的状态(主要为不应性情况)和④预设的阈值有关。由于该博客公式显示问题,请移步CSDN博文一种最原始的混沌神经元构造过程 一 混沌神经元的构造(1)一种混沌神经元的构造方法如下: $$x{i}\left( t + 1 \right) = f\left\lbrac

利用sklearn实现多分类实验demo

常见的文本分类中,二分类问题居多,多分类问题其实也挺常见的,这里简单给出一个多分类的实验demo。 1 引入相应的库123456789101112# 引入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import cyclefrom sklearn import svm, datasetsfrom sklea

Keras examples-imdb_cnn[利用卷积神经网络对文本进行分类]

1 任务描述本实验室利用卷积神经网络对imdb数据进行文本分类 2 实验过程(1)引入实验中所涉及到的包数据集包、数据预处理包、网络模型包、网络各层结构所对应的包1234567from __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentia

利用nltk可视化stanford coreNLP构建的中文语法树

在stanford coreNLP的网页中直接以树的形式可视化了解析结果。但在IDE中,利用python调用coreNLP server后返回的是字符串格式。这是可以利用nltk中的Tree类来可视化解析结果。代码如下:12345from nltk.tree import Treefrom stanfordcorenlp import StanfordCoreNLPsentence = &apos

两种在Python中使用Stanford CoreNLP的方法

这两种方法都需要提前下载CoreNLP最新的压缩包,再下载对应的语言jar包。从CoreNLP下载页面下载。将压缩包解压得到目录,再将语言的jar包放到这个目录下即可。并且要求java -version>=1.8。接下来就是利用python对该工具的使用进行一个封装,这里主要给出两种常用的python wrapper。 1、使用stanfordcorenlp接口见链接:Python中使用St

Keras examples-imdb_bidirectional_lstm

1 任务描述本实验是训练一个双向LSTM,并在IMDB数据集上完成情感分类任务 2 具体实现(1)引入必要的包123456from __future__ import print_functionimport numpy as npfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom ker

Keras examples-babi_rnn

1 任务描述本实验利用提供的20个种类的数据集,完成KQA的任务。 2 具体实现任务整体流程如图所示: (1)引入必要的包12345678910111213from __future__ import print_functionfrom functools import reduceimport reimport tarfile # 处理压缩文件import numpy as npfrom k

Keras examples-addition_rnn

Keras examples-addition_rnn1、任务描述(1)任务概述:主要是利用序列学习来实现两个整数(字符串)的加法(2)任务分析:两个整数相加,需要通过神经网络来训练,于是不能够直接将整型作为神经网络的输入;想想办法,如果将整数和加号等都转化为字符,于是就可以用一个字符串来表示这个加法问题了;字符串表示的加法问题,可以看成是文本,于是紧接着考虑用什么语言模型来表示这个问题,由于加法