# 如何為機器翻譯準備法語到英語的數據集
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/prepare-french-english-dataset-machine-translation/](https://machinelearningmastery.com/prepare-french-english-dataset-machine-translation/)
機器翻譯是將文本從源語言轉換為目標語言中的連貫和匹配文本的挑戰性任務。
諸如編碼器 - 解碼器循環神經網絡之類的神經機器翻譯系統正在通過直接在源語言和目標語言上訓練的單個端到端系統實現機器翻譯的最先進結果。
需要標準數據集來開發,探索和熟悉如何開發神經機器翻譯系統。
在本教程中,您將發現 Europarl 標準機器翻譯數據集以及如何準備數據以進行建模。
完成本教程后,您將了解:
* Europarl 數據集由歐洲議會以 11 種語言提供的程序組成。
* 如何加載和清理準備在神經機器翻譯系統中建模的平行法語和英語成績單。
* 如何減少法語和英語數據的詞匯量,以降低翻譯任務的復雜性。
讓我們開始吧。

如何為機器翻譯準備法語 - 英語數據集
[Giuseppe Milo](https://www.flickr.com/photos/giuseppemilo/15366744101/) 的照片,保留一些權利。
## 教程概述
本教程分為 5 個部分;他們是:
1. Europarl 機器翻譯數據集
2. 下載法語 - 英語數據集
3. 加載數據集
4. 清理數據集
5. 減少詞匯量
### Python 環境
本教程假設您安裝了安裝了 Python 3 的 Python SciPy 環境。
本教程還假設您安裝了 scikit-learn,Pandas,NumPy 和 Matplotlib。
如果您需要有關環境的幫助,請參閱此帖子:
* [如何使用 Anaconda 設置用于機器學習和深度學習的 Python 環境](https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/)
## Europarl 機器翻譯數據集
Europarl 是用于統計機器翻譯的標準數據集,最近是神經機器翻譯。
它由歐洲議會的議事程序組成,因此數據集的名稱為收縮 _Europarl_ 。
訴訟程序是歐洲議會發言人的抄本,翻譯成 11 種不同的語言。
> 它是歐洲議會議事錄的集合,可追溯到 1996 年。總共包括歐盟 11 種官方語言中每種語言約 3000 萬字的語料庫。
- [Europarl:統計機器翻譯平行語料庫](http://homepages.inf.ed.ac.uk/pkoehn/publications/europarl-mtsummit05.pdf),2005。
原始數據可在[歐洲議會網站](http://homepages.inf.ed.ac.uk/pkoehn/publications/europarl-mtsummit05.pdf)上以 HTML 格式獲得。
數據集的創建由 [Philipp Koehn](http://www.cs.jhu.edu/~phi/) 領導,該書是“[統計機器翻譯](http://amzn.to/2xbAuwx)”一書的作者。
該數據集在網站“[歐洲議會會議論文集平行語料庫 1996-2011](http://www.statmt.org/europarl/) ”上免費提供給研究人員,并且經常作為機器翻譯挑戰的一部分出現,例如[機器翻譯任務](http://www.statmt.org/wmt14/translation-task.html)在 2014 年統計機器翻譯研討會上。
最新版本的數據集是 2012 年發布的版本 7,包含 1996 年至 2011 年的數據。
## 下載法語 - 英語數據集
我們將專注于平行的法語 - 英語數據集。
這是 1996 年至 2011 年間記錄的法語和英語對齊語料庫。
數據集具有以下統計信息:
* 句子:2,007,723
* 法語單詞:51,388,643
* 英語單詞:50,196,035
您可以從此處下載數據集:
* [平行語料庫法語 - 英語](http://www.statmt.org/europarl/v7/fr-en.tgz)(194 兆字節)
下載后,您當前的工作目錄中應該有“ _fr-en.tgz_ ”文件。
您可以使用 tar 命令解壓縮此存檔文件,如下所示:
```py
tar zxvf fr-en.tgz
```
您現在將擁有兩個文件,如下所示:
* 英語:europarl-v7.fr-en.en(288M)
* 法語:europarl-v7.fr-en.fr(331M)
以下是英文文件的示例。
```py
Resumption of the session
I declare resumed the session of the European Parliament adjourned on Friday 17 December 1999, and I would like once again to wish you a happy new year in the hope that you enjoyed a pleasant festive period.
Although, as you will have seen, the dreaded 'millennium bug' failed to materialise, still the people in a number of countries suffered a series of natural disasters that truly were dreadful.
You have requested a debate on this subject in the course of the next few days, during this part-session.
In the meantime, I should like to observe a minute' s silence, as a number of Members have requested, on behalf of all the victims concerned, particularly those of the terrible storms, in the various countries of the European Union.
```
以下是法語文件的示例。
```py
Reprise de la session
Je déclare reprise la session du Parlement européen qui avait été interrompue le vendredi 17 décembre dernier et je vous renouvelle tous mes vux en espérant que vous avez passé de bonnes vacances.
Comme vous avez pu le constater, le grand "bogue de l'an 2000" ne s'est pas produit. En revanche, les citoyens d'un certain nombre de nos pays ont été victimes de catastrophes naturelles qui ont vraiment été terribles.
Vous avez souhaité un débat à ce sujet dans les prochains jours, au cours de cette période de session.
En attendant, je souhaiterais, comme un certain nombre de collègues me l'ont demandé, que nous observions une minute de silence pour toutes les victimes, des tempêtes notamment, dans les différents pays de l'Union européenne qui ont été touchés.
```
## 加載數據集
讓我們從加載數據文件開始。
我們可以將每個文件作為字符串加載。由于文件包含 unicode 字符,因此在將文件作為文本加載時必須指定編碼。在這種情況下,我們將使用 [UTF-8](https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8) 來輕松處理兩個文件中的 unicode 字符。
下面的函數名為 _load_doc()_,它將加載一個給定的文件并將其作為一個文本塊返回。
```py
# load doc into memory
def load_doc(filename):
# open the file as read only
file = open(filename, mode='rt', encoding='utf-8')
# read all text
text = file.read()
# close the file
file.close()
return text
```
接下來,我們可以將文件拆分成句子。
通常,在每一行上存儲一個話語。我們可以將它們視為句子并用新行字符拆分文件。下面的函數 _to_sentences()_ 將拆分加載的文檔。
```py
# split a loaded document into sentences
def to_sentences(doc):
return doc.strip().split('\n')
```
在以后準備我們的模型時,我們需要知道數據集中句子的長度。我們可以寫一個簡短的函數來計算最短和最長的句子。
```py
# shortest and longest sentence lengths
def sentence_lengths(sentences):
lengths = [len(s.split()) for s in sentences]
return min(lengths), max(lengths)
```
我們可以將所有這些結合在一起,以加載和匯總英語和法語數據文件。下面列出了完整的示例。
```py
# load doc into memory
def load_doc(filename):
# open the file as read only
file = open(filename, mode='rt', encoding='utf-8')
# read all text
text = file.read()
# close the file
file.close()
return text
# split a loaded document into sentences
def to_sentences(doc):
return doc.strip().split('\n')
# shortest and longest sentence lengths
def sentence_lengths(sentences):
lengths = [len(s.split()) for s in sentences]
return min(lengths), max(lengths)
# load English data
filename = 'europarl-v7.fr-en.en'
doc = load_doc(filename)
sentences = to_sentences(doc)
minlen, maxlen = sentence_lengths(sentences)
print('English data: sentences=%d, min=%d, max=%d' % (len(sentences), minlen, maxlen))
# load French data
filename = 'europarl-v7.fr-en.fr'
doc = load_doc(filename)
sentences = to_sentences(doc)
minlen, maxlen = sentence_lengths(sentences)
print('French data: sentences=%d, min=%d, max=%d' % (len(sentences), minlen, maxlen))
```
運行該示例總結了每個文件中的行數或句子數以及每個文件中最長和最短行的長度。
```py
English data: sentences=2007723, min=0, max=668
French data: sentences=2007723, min=0, max=693
```
重要的是,我們可以看到 2,007,723 行符合預期。
## 清理數據集
在用于訓練神經翻譯模型之前,數據需要一些最小的清潔。
查看一些文本樣本,一些最小的文本清理可能包括:
* 用空格標記文本。
* 將大小寫歸一化為小寫。
* 從每個單詞中刪除標點符號。
* 刪除不可打印的字符。
* 將法語字符轉換為拉丁字符。
* 刪除包含非字母字符的單詞。
這些只是一些基本操作作為起點;您可能知道或需要更復雜的數據清理操作。
下面的函數 _clean_lines()_ 實現了這些清理操作。一些說明:
* 我們使用 unicode API 來規范化 unicode 字符,將法語字符轉換為拉丁語字符。
* 我們使用逆正則表達式匹配來僅保留可打印單詞中的那些字符。
* 我們使用轉換表按原樣翻譯字符,但不包括所有標點字符。
```py
# clean a list of lines
def clean_lines(lines):
cleaned = list()
# prepare regex for char filtering
re_print = re.compile('[^%s]' % re.escape(string.printable))
# prepare translation table for removing punctuation
table = str.maketrans('', '', string.punctuation)
for line in lines:
# normalize unicode characters
line = normalize('NFD', line).encode('ascii', 'ignore')
line = line.decode('UTF-8')
# tokenize on white space
line = line.split()
# convert to lower case
line = [word.lower() for word in line]
# remove punctuation from each token
line = [word.translate(table) for word in line]
# remove non-printable chars form each token
line = [re_print.sub('', w) for w in line]
# remove tokens with numbers in them
line = [word for word in line if word.isalpha()]
# store as string
cleaned.append(' '.join(line))
return cleaned
```
標準化后,我們使用 pickle API 直接以二進制格式保存簡潔行列表。這將加快后期和未來的進一步操作的加載。
重用前面部分中開發的加載和拆分功能,下面列出了完整的示例。
```py
import string
import re
from pickle import dump
from unicodedata import normalize
# load doc into memory
def load_doc(filename):
# open the file as read only
file = open(filename, mode='rt', encoding='utf-8')
# read all text
text = file.read()
# close the file
file.close()
return text
# split a loaded document into sentences
def to_sentences(doc):
return doc.strip().split('\n')
# clean a list of lines
def clean_lines(lines):
cleaned = list()
# prepare regex for char filtering
re_print = re.compile('[^%s]' % re.escape(string.printable))
# prepare translation table for removing punctuation
table = str.maketrans('', '', string.punctuation)
for line in lines:
# normalize unicode characters
line = normalize('NFD', line).encode('ascii', 'ignore')
line = line.decode('UTF-8')
# tokenize on white space
line = line.split()
# convert to lower case
line = [word.lower() for word in line]
# remove punctuation from each token
line = [word.translate(table) for word in line]
# remove non-printable chars form each token
line = [re_print.sub('', w) for w in line]
# remove tokens with numbers in them
line = [word for word in line if word.isalpha()]
# store as string
cleaned.append(' '.join(line))
return cleaned
# save a list of clean sentences to file
def save_clean_sentences(sentences, filename):
dump(sentences, open(filename, 'wb'))
print('Saved: %s' % filename)
# load English data
filename = 'europarl-v7.fr-en.en'
doc = load_doc(filename)
sentences = to_sentences(doc)
sentences = clean_lines(sentences)
save_clean_sentences(sentences, 'english.pkl')
# spot check
for i in range(10):
print(sentences[i])
# load French data
filename = 'europarl-v7.fr-en.fr'
doc = load_doc(filename)
sentences = to_sentences(doc)
sentences = clean_lines(sentences)
save_clean_sentences(sentences, 'french.pkl')
# spot check
for i in range(10):
print(sentences[i])
```
運行后,干凈的句子分別保存在 _english.pkl_ 和 _french.pkl_ 文件中。
作為運行的一部分,我們還打印每個清晰句子列表的前幾行,轉載如下。
英語:
```py
resumption of the session
i declare resumed the session of the european parliament adjourned on friday december and i would like once again to wish you a happy new year in the hope that you enjoyed a pleasant festive period
although as you will have seen the dreaded millennium bug failed to materialise still the people in a number of countries suffered a series of natural disasters that truly were dreadful
you have requested a debate on this subject in the course of the next few days during this partsession
in the meantime i should like to observe a minute s silence as a number of members have requested on behalf of all the victims concerned particularly those of the terrible storms in the various countries of the european union
please rise then for this minute s silence
the house rose and observed a minute s silence
madam president on a point of order
you will be aware from the press and television that there have been a number of bomb explosions and killings in sri lanka
one of the people assassinated very recently in sri lanka was mr kumar ponnambalam who had visited the european parliament just a few months ago
```
法國:
```py
reprise de la session
je declare reprise la session du parlement europeen qui avait ete interrompue le vendredi decembre dernier et je vous renouvelle tous mes vux en esperant que vous avez passe de bonnes vacances
comme vous avez pu le constater le grand bogue de lan ne sest pas produit en revanche les citoyens dun certain nombre de nos pays ont ete victimes de catastrophes naturelles qui ont vraiment ete terribles
vous avez souhaite un debat a ce sujet dans les prochains jours au cours de cette periode de session
en attendant je souhaiterais comme un certain nombre de collegues me lont demande que nous observions une minute de silence pour toutes les victimes des tempetes notamment dans les differents pays de lunion europeenne qui ont ete touches
je vous invite a vous lever pour cette minute de silence
le parlement debout observe une minute de silence
madame la presidente cest une motion de procedure
vous avez probablement appris par la presse et par la television que plusieurs attentats a la bombe et crimes ont ete perpetres au sri lanka
lune des personnes qui vient detre assassinee au sri lanka est m kumar ponnambalam qui avait rendu visite au parlement europeen il y a quelques mois a peine
```
我對法語的閱讀非常有限,但至少就英語而言,可以進一步改進,例如丟棄或連接復數的''字符。
## 減少詞匯量
作為數據清理的一部分,限制源語言和目標語言的詞匯量非常重要。
翻譯任務的難度與詞匯量的大小成比例,這反過來影響模型訓練時間和使模型可行所需的數據集的大小。
在本節中,我們將減少英語和法語文本的詞匯量,并使用特殊標記標記所有詞匯(OOV)單詞。
我們可以從加載上一節保存的酸洗干凈線開始。下面的 _load_clean_sentences()_ 函數將加載并返回給定文件名的列表。
```py
# load a clean dataset
def load_clean_sentences(filename):
return load(open(filename, 'rb'))
```
接下來,我們可以計算數據集中每個單詞的出現次數。為此,我們可以使用 _Counter_ 對象,這是一個鍵入單詞的 Python 字典,每次添加每個單詞的新出現時都會更新計數。
下面的 _to_vocab()_ 函數為給定的句子列表創建詞匯表。
```py
# create a frequency table for all words
def to_vocab(lines):
vocab = Counter()
for line in lines:
tokens = line.split()
vocab.update(tokens)
return vocab
```
然后,我們可以處理創建的詞匯表,并從計數器中刪除出現低于特定閾值的所有單詞。
下面的 _trim_vocab()_ 函數執行此操作并接受最小出現次數作為參數并返回更新的詞匯表。
```py
# remove all words with a frequency below a threshold
def trim_vocab(vocab, min_occurance):
tokens = [k for k,c in vocab.items() if c >= min_occurance]
return set(tokens)
```
最后,我們可以更新句子,刪除不在修剪詞匯表中的所有單詞,并用特殊標記標記它們的刪除,在本例中為字符串“ _unk_ ”。
下面的 _update_dataset()_ 函數執行此操作并返回更新行的列表,然后可以將其保存到新文件中。
```py
# mark all OOV with "unk" for all lines
def update_dataset(lines, vocab):
new_lines = list()
for line in lines:
new_tokens = list()
for token in line.split():
if token in vocab:
new_tokens.append(token)
else:
new_tokens.append('unk')
new_line = ' '.join(new_tokens)
new_lines.append(new_line)
return new_lines
```
我們可以將所有這些結合在一起,減少英語和法語數據集的詞匯量,并將結果保存到新的數據文件中。
我們將使用最小值 5,但您可以自由探索適合您的應用的其他最小值。
完整的代碼示例如下所示。
```py
from pickle import load
from pickle import dump
from collections import Counter
# load a clean dataset
def load_clean_sentences(filename):
return load(open(filename, 'rb'))
# save a list of clean sentences to file
def save_clean_sentences(sentences, filename):
dump(sentences, open(filename, 'wb'))
print('Saved: %s' % filename)
# create a frequency table for all words
def to_vocab(lines):
vocab = Counter()
for line in lines:
tokens = line.split()
vocab.update(tokens)
return vocab
# remove all words with a frequency below a threshold
def trim_vocab(vocab, min_occurance):
tokens = [k for k,c in vocab.items() if c >= min_occurance]
return set(tokens)
# mark all OOV with "unk" for all lines
def update_dataset(lines, vocab):
new_lines = list()
for line in lines:
new_tokens = list()
for token in line.split():
if token in vocab:
new_tokens.append(token)
else:
new_tokens.append('unk')
new_line = ' '.join(new_tokens)
new_lines.append(new_line)
return new_lines
# load English dataset
filename = 'english.pkl'
lines = load_clean_sentences(filename)
# calculate vocabulary
vocab = to_vocab(lines)
print('English Vocabulary: %d' % len(vocab))
# reduce vocabulary
vocab = trim_vocab(vocab, 5)
print('New English Vocabulary: %d' % len(vocab))
# mark out of vocabulary words
lines = update_dataset(lines, vocab)
# save updated dataset
filename = 'english_vocab.pkl'
save_clean_sentences(lines, filename)
# spot check
for i in range(10):
print(lines[i])
# load French dataset
filename = 'french.pkl'
lines = load_clean_sentences(filename)
# calculate vocabulary
vocab = to_vocab(lines)
print('French Vocabulary: %d' % len(vocab))
# reduce vocabulary
vocab = trim_vocab(vocab, 5)
print('New French Vocabulary: %d' % len(vocab))
# mark out of vocabulary words
lines = update_dataset(lines, vocab)
# save updated dataset
filename = 'french_vocab.pkl'
save_clean_sentences(lines, filename)
# spot check
for i in range(10):
print(lines[i])
```
首先,報告英語詞匯的大小,然后是更新的大小。更新的數據集將保存到文件' _english_vocab.pkl_ ',并打印一些更新的示例的現場檢查,其中包含用“ _unk_ ”替換的詞匯單詞。
```py
English Vocabulary: 105357
New English Vocabulary: 41746
Saved: english_vocab.pkl
```
我們可以看到詞匯量的大小縮減了一半到 40,000 多個單詞。
```py
resumption of the session
i declare resumed the session of the european parliament adjourned on friday december and i would like once again to wish you a happy new year in the hope that you enjoyed a pleasant festive period
although as you will have seen the dreaded millennium bug failed to materialise still the people in a number of countries suffered a series of natural disasters that truly were dreadful
you have requested a debate on this subject in the course of the next few days during this partsession
in the meantime i should like to observe a minute s silence as a number of members have requested on behalf of all the victims concerned particularly those of the terrible storms in the various countries of the european union
please rise then for this minute s silence
the house rose and observed a minute s silence
madam president on a point of order
you will be aware from the press and television that there have been a number of bomb explosions and killings in sri lanka
one of the people assassinated very recently in sri lanka was mr unk unk who had visited the european parliament just a few months ago
```
然后對 French 數據集執行相同的過程,將結果保存到文件' _french_vocab.pkl_ '。
```py
French Vocabulary: 141642
New French Vocabulary: 58800
Saved: french_vocab.pkl
```
我們看到法語詞匯量大小相似縮小。
```py
reprise de la session
je declare reprise la session du parlement europeen qui avait ete interrompue le vendredi decembre dernier et je vous renouvelle tous mes vux en esperant que vous avez passe de bonnes vacances
comme vous avez pu le constater le grand bogue de lan ne sest pas produit en revanche les citoyens dun certain nombre de nos pays ont ete victimes de catastrophes naturelles qui ont vraiment ete terribles
vous avez souhaite un debat a ce sujet dans les prochains jours au cours de cette periode de session
en attendant je souhaiterais comme un certain nombre de collegues me lont demande que nous observions une minute de silence pour toutes les victimes des tempetes notamment dans les differents pays de lunion europeenne qui ont ete touches
je vous invite a vous lever pour cette minute de silence
le parlement debout observe une minute de silence
madame la presidente cest une motion de procedure
vous avez probablement appris par la presse et par la television que plusieurs attentats a la bombe et crimes ont ete perpetres au sri lanka
lune des personnes qui vient detre assassinee au sri lanka est m unk unk qui avait rendu visite au parlement europeen il y a quelques mois a peine
```
## 進一步閱讀
如果您希望深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
* [Europarl:統計機器翻譯平行語料庫](http://homepages.inf.ed.ac.uk/pkoehn/publications/europarl-mtsummit05.pdf),2005。
* [歐洲議會訴訟平行語料庫 1996-2011 主頁](http://www.statmt.org/europarl/)
* [維基百科上的 Europarl Corpus](https://en.wikipedia.org/wiki/Europarl_Corpus)
## 摘要
在本教程中,您發現了 Europarl 機器翻譯數據集以及如何準備數據以便進行建模。
具體來說,你學到了:
* Europarl 數據集由歐洲議會以 11 種語言提供的程序組成。
* 如何加載和清理準備在神經機器翻譯系統中建模的平行法語和英語成績單。
* 如何減少法語和英語數據的詞匯量,以降低翻譯任務的復雜性。
你有任何問題嗎?
在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
- 建立機器學習系統的經驗教訓
- 如何使用機器學習清單可靠地獲得準確的預測(即使您是初學者)
- 機器學習模型運行期間要做什么
- 機器學習表現改進備忘單
- 來自世界級從業者的機器學習技巧:Phil Brierley
- 模型預測精度與機器學習中的解釋
- 競爭機器學習的模型選擇技巧
- 機器學習需要多少訓練數據?
- 如何系統地規劃和運行機器學習實驗
- 應用機器學習過程
- 默認情況下可重現的機器學習結果
- 10個實踐應用機器學習的標準數據集
- 簡單的三步法到最佳機器學習算法
- 打擊機器學習數據集中不平衡類的8種策略
- 模型表現不匹配問題(以及如何處理)
- 黑箱機器學習的誘惑陷阱
- 如何培養最終的機器學習模型
- 使用探索性數據分析了解您的問題并獲得更好的結果
- 什么是數據挖掘和KDD
- 為什么One-Hot在機器學習中編碼數據?
- 為什么你應該在你的機器學習問題上進行抽樣檢查算法
- 所以,你正在研究機器學習問題......
- Machine Learning Mastery Keras 深度學習教程
- Keras 中神經網絡模型的 5 步生命周期
- 在 Python 迷你課程中應用深度學習
- Keras 深度學習庫的二元分類教程
- 如何用 Keras 構建多層感知器神經網絡模型
- 如何在 Keras 中檢查深度學習模型
- 10 個用于 Amazon Web Services 深度學習的命令行秘籍
- 機器學習卷積神經網絡的速成課程
- 如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量
- 深度學習書籍
- 深度學習課程
- 你所知道的深度學習是一種謊言
- 如何設置 Amazon AWS EC2 GPU 以訓練 Keras 深度學習模型(分步)
- 神經網絡中批量和迭代之間的區別是什么?
- 在 Keras 展示深度學習模型訓練歷史
- 基于 Keras 的深度學習模型中的dropout正則化
- 評估 Keras 中深度學習模型的表現
- 如何評價深度學習模型的技巧
- 小批量梯度下降的簡要介紹以及如何配置批量大小
- 在 Keras 中獲得深度學習幫助的 9 種方法
- 如何使用 Keras 在 Python 中網格搜索深度學習模型的超參數
- 用 Keras 在 Python 中使用卷積神經網絡進行手寫數字識別
- 如何用 Keras 進行預測
- 用 Keras 進行深度學習的圖像增強
- 8 個深度學習的鼓舞人心的應用
- Python 深度學習庫 Keras 簡介
- Python 深度學習庫 TensorFlow 簡介
- Python 深度學習庫 Theano 簡介
- 如何使用 Keras 函數式 API 進行深度學習
- Keras 深度學習庫的多類分類教程
- 多層感知器神經網絡速成課程
- 基于卷積神經網絡的 Keras 深度學習庫中的目標識別
- 流行的深度學習庫
- 用深度學習預測電影評論的情感
- Python 中的 Keras 深度學習庫的回歸教程
- 如何使用 Keras 獲得可重現的結果
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