Проектирование нейронной сети для классификации эмоций с использованием твитов
Вы можете использовать py2exe , как уже было сказано, и использовать cython , чтобы преобразовать ваши файлы .py в .pyc, скомпилированные файлы C, например .dll в Windows и .so в Linux, гораздо труднее вернуться, чем обычные файлы .pyo и .pyc (а также повысить производительность!) [/ g2]
1 ответ
Ваш входной вектор выглядит хорошо для начала. Конечно, вы можете позже сделать это намного лучше, используя статистические и производные данные из твиттера или других соответствующих API или наборов данных.
Ваша сеть имеет четыре выхода, как вы упомянули:
Joy: [1,0,0,0] Sadness: [0,1,0,0] Fear: [0,0,1,0] Anger: [0,0,0,1]
И вы можете рассмотреть возможность добавления нескольких скрытых слоев и сделайте его глубокой сетью, если хотите, чтобы повысить стабильность прототипа вашей нейронной сети.
Как показывает и ваш вопрос, лучше всего иметь хорошую препроцессор и систему извлечения функций до обучения и тестирования ваших данных, которые, как вам кажется, вы знаете, куда идет проект.
Отличный проект, наилучшие пожелания, спасибо за хороший вопрос и добро пожаловать на stackoverflow.com!
