13、神经网络与聚类算法解析

神经网络与聚类算法解析

1. 神经网络语言分类

在使用神经网络进行语言分类时，有如下相关代码：

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]]

上述代码定义了训练和预测的基本逻辑。训练时设置了学习率为 0.01，预测时，会先检查网络和训练器是否存在，若不存在则抛出异常。接着对输入句子进行分词，若分词结果为空则返回 None，否则将输入数据进行编码并转换为合适的格式，最后通过网络进行预测并返回对应的语言类别。

1.1 神经网络调优

对于神经网络，我们可以进行诸多优化。可以尝试不同的隐藏层激活函