13、神经网络与聚类算法：原理、应用与挑战

神经网络与聚类算法：原理、应用与挑战

1. 神经网络语言分类

在机器学习中，神经网络是一种强大的工具。以语言分类为例，以下是相关代码：

self._net.train(self._trainer, learning_rate=0.01)

def predict(self, sentence):
    if self._net is None or self._trainer is None:
        raise Exception('Must train first')
    vectors, characters = Tokenizer.tokenize(sentence)
    if len(vectors) == 0:
        return None
    input = np.array(self._code(vectors[0]),
                     ndmin=2,
                     dtype=np.float32)
    result = self._net.predict(input)
    return self.languages[result[0]]

上述代码实现了神经网络的训练和预测功能。在训练时，使用了固定的学习率 0.01。预测时，首先对输入句子进行分词处理，若分词结果为空则返回 None，否则将其转换为合适的输入格式进行预测，并返回对应的语言类别。

1.1 神经网络调优

神经网络有许多可以优化的地方。例如，可以尝试不同的隐藏层激活函数，如 tanh、