7、神经网络训练与文本数据特征处理

神经网络训练与文本数据特征处理

1. 计算图抽象的软件实现

有多个软件包实现了计算图模型，如 Theano、TensorFlow、Chainer 和 DyNet 等。这些软件包支持定义各种神经网络架构所需的基本组件。通过运算符重载，图的创建几乎是透明的。框架定义了表示图节点的类型（通常称为表达式），用于构建输入和参数节点的方法，以及一组以表达式为输入并生成更复杂表达式的函数和数学运算。

1.1 DyNet 框架示例代码

以下是使用 DyNet 框架创建计算图的 Python 代码：

import dynet as dy
# 模型初始化
model = dy.Model()
mW1 = model.add_parameters((20, 150))
mb1 = model.add_parameters(20)
mW2 = model.add_parameters((17, 20))
mb2 = model.add_parameters(17)
lookup = model.add_lookup_parameters((100, 50))
trainer = dy.SimpleSGDTrainer(model)

def get_index(x):
    pass  # 逻辑省略，将单词映射到数字 ID

# 构建并执行计算图，并更新模型参数
# 仅显示一个数据点，实际中应在数据馈送循环中运行
# 构建计算图
dy.renew_cg()  # 创建一个新图
# 将模型参数包装为图节点
W1 = dy.parameter(mW1)
b1 = dy.parameter(mb1)
W2 = dy.par