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1. Keras が RNN を構築する
Keras は、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を含むさまざまなタイプのニューラル ネットワークの構築に使用できる、便利で使いやすい深層学習フレームワークです。以下は、Keras を使用して単純な RNN モデルを構築するためのサンプル コードです。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense
# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()
# 添加一个SimpleRNN层，指定输出维度和输入形状
model.add(SimpleRNN(units=64, activation='relu', input_shape=(timesteps, input_dim)))
# 添加一个全连接层，用于输出预测结果
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))
# 编译模型，指定损失函数和优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 打印模型的概要信息
model.summary()
上記のコードでは、まず Keras の関連モジュールをインポートしました。add次に、このメソッドを通じてネットワーク層を層ごとに追加して、シーケンシャル モデルを作成しました。SimpleRNN 層を RNN 層として追加し、出力次元、活性化関数、入力形状を指定しました。次に、予測を出力するために完全に接続されたレイヤーを追加しました。最後に、compileこのメソッドを使用してモデルをコンパイルし、損失関数、オプティマイザー、および評価メトリックを指定します。このメソッドでは、summaryモデルの概要情報を出力できます。
上記のコードのtimestepsと はinput_dim、データに従って設定する必要があり、それぞれシーケンスの長さと入力フィーチャの次元を表すことに注意してください。output_dim出力カテゴリの数です。
これは単純な RNN モデルの単なる例であり、特定のタスクの要件に応じてモデルの構造とパラメーターを調整できます。実際のアプリケーションでは、入力データを前処理し、適切な活性化関数を選択し、正則化を追加することも必要になる場合があります。