5.1 RNN 情感识别、tensorflow实现——python实战

已于 2022-04-15 11:57:29 修改
阅读量747 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Tensorflow深度学习从入门到超神 文章标签： tensorflow 深度学习 人工智能 机器学习 数据分析
于 2022-04-13 11:24:58 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43940950/article/details/124142743
本文详细介绍了如何使用TensorFlow实现RNN进行情感识别。从RNN原理到SimpleRNNCell的构建，再到多层RNN的实现，逐步深入。接着，文章展示了RNN情感识别的完整流程，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。最后，提供了相关参考资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)

TensorFlow version: 2.8.0

from tensorflow.keras import layers

🥝🥝 循环神经网络RNN

🍋🍋 RNN原理简介

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
[Python人工智能] 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例
杨秀璋的专栏
01-03 1万+
从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。本文将详细讲解循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。基础性文章，希望对您有所帮助。
RNN+CTC实现中文语音识别
AI天才研究院
09-15 1595
本文将基于RNN+CTC模型进行中文语音识别(ASR)，主要介绍了RNN及其变体、CTC、Beam search、Attention机制等相关理论知识和技巧，并详细介绍了基于这些理论的中文ASR模型的训练方法和实验结果。一、背景介绍二、基本概念与术语说明三、核心算法原理四、实验环境搭建五、模型结构及实验结果六、未来发展方向与挑战七、总结与展望内容简洁、生动；客观公正地阐述了研究背景和相关理论知识；描述清晰、准确、全面；包含模型图、训练数据集、实验结果图表；
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断).zip
08-17
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。
python机器学习——文本情感分析（英文文本情感分析）
12-22
本人机器学习课程的小作业，记录一下，希望可以帮到一些小伙伴。 项目介绍，给一段英文文本（英文影评评论）来预测情感是正向还是负向 模型使用的是LSTM+RNN。 代码包括数据处理，模型训练，对新数据做出预测，并将预测结果（正向情感）保存到result.txt中 软件：anaconda3 一.数据集介绍 数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1oIXkaL_SL9GSN3S56ZwvWQ 提取码: qgtg 训练集labeledTrainData.tsv(24500条带标签的训练数据) id sentiment review 分别表示：每段文本的唯一ID，情感色彩类别
Python语言基于Tensorflow实现RNN（预测）
pwtd_huran的博客
03-28 4098
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import csv from pylab import* from sklearn import preprocessing from sklearn.p...
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性...
拓端研究室TRL
07-28 361
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26562该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。将时间序列数据转换为分类问题。使用 TensorFlow 的 LSTM 模型由 MSE 衡量的预测准确性相关视频GPU 设置（如果可用）gpus=tf.config.experimental.li读取数据集有几种方法可以获取股市数据。以下数...
TensorFlow 2.0 实现深度学习项目实战
AI天才研究院
08-03 1800
2017 年末，深度学习领域爆发了一场革命性的变革。随着开源社区对 TensorFlow 的崛起，深度学习开发者们发现它易于上手，能够快速解决复杂的问题并取得优秀效果，促使许多公司纷纷转向 TensorFlow 框架。TensorFlow 提供了端到端的深度学习平台，其中包括 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等框架。
TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理
风尘浪子
03-28 6729
本文主要介绍了 MSE、MAE、CEE 、Hinge、Huber 等 15 个常用损失函数的计算方式和使用场景，讲解 SGD、AdaGrad、Adam、RMSProp 4类优化器的公式原理，对阶跃激活函数、Sigmoid 激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU 激活函数、Tanh 激活函数、Softmax激活函数等进行分析。通过分类与回归的使用实例对 MLP 多层感知器的使用进行介绍，对比 Tensorflow 1.x 与 Tensorflow 2.x 在应用上区别。最后，讲解如何使用 dropo
语音识别原理与代码实战案例讲解
最新发布
AI天才研究院
09-06 958
语音识别原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着科技的进步，人类对于自然交互的需求日益增长。语音作为一种自然、直观且方便的交流方式，在人机交互领域扮演着重要角色。然而，实现有效的语音识别面临诸多挑战，比如噪声干扰、口音差异
python tensorflow 文本提取_用RNN构建文本生成器（TensorFlow Eager+ tf.keras）
weixin_39754616的博客
12-05 605
【导读】本文翻译自TensorFlow官网新出的教程《Text generation using a RNN with eager execution》，该教程介绍如何使用TensorFlow Eager(动态图)和RNN来学习生成莎士比亚的作品。模型可以根据已有的字符序列来预测序列的下一个字符，以达到文本生成的效果。简介教程包含了用Tensorflow Eager(动态图)和tf.keras实现...
情绪识别训练代码TensorFlow
06-15
情绪分类代码 数据源需自己手机 最好转成梅尔频谱 测试后 准确率达到98% 本人测试了开心 惊讶 哭 愤怒
深度学习，中文情感分析python程序
10-29
深度学习，中文情感分析python程序，包含中文酒店用户评论语料数据。
DL with python(18)——tensorflow实现RNN的基础知识
qq_36108664的博客
08-03 335
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第1-节的内容，对循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的相关知识进行介绍，作为tensorflow环境下搭建RNN的基础。 关于RNN的基本知识，运算过程，很多大神也都做了解释，我就不再赘述。 循环核 RNN借助循环核（cell）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense)进行预测等操作。循环核的特点是：通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取。循环核的示意图如下： 前向传播时：记
DL with python(19)——tensorflow实现RNN字母预测
qq_36108664的博客
08-05 621
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第5,6节的内容，实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）输入1个字母预测下一个字母和输入4个字母预测下一个字母。 单字母预测 实现的思路很简单： （1）将abcde转换为独热码； （2）随机生成三个参数矩阵wxh，whh，why； （3）进行网络训练，依次输入字母对应的独热码，计算RNN的ht和yt，并输出结果，调整参数； （4）训练完毕，进行预测。 实现代码如下，还是按照神经网络“六步法”进行编
莫烦Python--Tensorflow Day7 RNN代码
热门推荐
何少的博客
12-25 1万+
RNN LSTM循环神经网络（分类例子） import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is da...
RNN简明教程
Xwei1226的博客
06-12 944
RNN 的用途 现在请你看着这个名字. 不出意外, 你应该可以脱口而出. 因为你很可能就用了他们家的一款产品 . 那么现在, 请抛开这个产品, 只想着斯蒂芬乔布斯这个名字 , 请你再把他逆序念出来. 斯布乔(*#&, 有点难吧. 这就说明, 对于预测, 顺序排列是多么重要. 我们可以预测下一个按照一定顺序排列的字, 但是打乱顺序, 我们就没办法分析自己到底在说什么了.序列数据 我们想象现在...
基于tensorflow2.0的RNN 情感分析
zztSky
07-23 474
import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers tf.random.set_seed(22) np.random.seed(22) os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' assert tf.__version__.startswith('2.') batc
python类怎么实例化rnn层_如何在Tensorflow中实现自定义RNN（特别是ESN）？
weixin_39530437的博客
12-22 275
我试图根据下面的定义在Tensorflow中定义我自己的RNNCell(回声状态网络)。在x(t+1)=tanh(Win*u(t)+W*x(t)+Wfb*y(t))y(t)=不会*z(t)z(t)=[x(t)，u(t)]x是状态，u是输入，y是输出。Win、W和Wfb不可培训。所有权重都是随机初始化的，但是W是这样修改的：“将W元素的某个百分比设置为0，缩放W以使其光谱半径保持在1.0以下我有这个...
Pytorch框架下（RNN+注意力机制）实战——附完整代码
HengHengZo的博客
12-07 2350
循环神经网络（RNN）是一种神经网络架构，专门设计用于处理序列数据，如时间序列或文本。它的主要特点是在网络内部引入循环连接，使得信息可以在网络中传递。想象一下，你在阅读一段文字。对于一个标准的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），它的输入是独立的，每一层的输出只与当前输入有关。RNN 允许信息在网络中传递，以捕捉序列中的上下文和依赖关系。RNN的关键部分是循环连接，允许网络在处理序列时保留过去的信息。每个时间步，RNN都会接收当前输入和前一个时间步的隐藏状态，然后生成新的隐藏
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

炫云云

你的鼓励是我创作最大的动力！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值