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RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器

RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器 案例介绍 关于人名分类问题: 以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中...self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=-1) def forward(self, input1, hidden): # input1代表人名分类器中的输入张量...将结果装进predictions中 predictions.append([value, all_categories[category_index]]) 小结 学习了关于人名分类问题...人名分类器的实现可分为以下五个步骤: 第一步: 导入必备的工具包. 第二步: 对data文件中的数据进行处理,满足训练要求. 第三步: 构建RNN模型(包括传统RNN, LSTM以及GRU)....人名分类器的实现可分为以下五个步骤: 第一步: 导入必备的工具包. 第二步: 对data文件中的数据进行处理,满足训练要求. 第三步: 构建RNN模型(包括传统RNN, LSTM以及GRU).

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