25、基于循环神经网络的自然语言处理任务实践

基于循环神经网络的自然语言处理任务实践

1. MNIST 数字识别

在 TensorFlow 中使用循环神经网络（RNN）结合长短期记忆网络（LSTM）进行 MNIST 数字识别。以下是具体实现步骤和代码：

1.1 导入必要的库

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import Model, layers

1.2 读取数据

def read_infile():
    (train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    train_X, test_X = np.expand_dims(train_X, -1), np.expand_dims(test_X, -1)
    return train_X, train_Y, test_X, test_Y

1.3 数据归一化

def normalize(train_X):
    return train_X / 255.0

1.4 定义 RNN 网络模型

class RNN_network(Model):