DigitClassificationAndMachineTranslation

數字分類和自然語言處理

描述

這是一個基於 Python 的應用程序，使用 Scikit-Learn 函式庫和 Tensorflow/Keras 對 MNIST 資料集和英德句子資料集進行數位分類和自然語言處理。

先決條件

執行此應用程式時，數位分類需要 Scikit-Learn，自然語言處理部分需要 Tensorflow 和 Keras。

編譯程式碼

編譯程式碼需要 Python 和一些可以在程式碼中找到的函式庫。在終端機中使用以下程式碼：

 py DigitClassificationAndNLP.py

訓練、驗證和測試集包含在下載的檔案中。

程式的屬性

數位分類中訓練的 3 個模型是：K 最近鄰、隨機決策森林和卷積神經網路。

• KNN 模型使用 1 到 10 的鄰居值進行訓練
• 隨機決策森林使用 n_iterator 值為 10、100 和 1000 進行訓練
• 卷積神經網路訓練標準的 1 卷積層模型和 LeNet-5 的實現。

自然語言處理模型採用Keras提供的LSTM模型。 3 種不同的實作具有不同的隱藏數量，從 256 到 1024。

由哈里森卡特爾創作，2019 年