作業
第四週作業
  • 成績比重:
    10%
  • 期限:
    2018-12-24 23:59 (不允許遲交)
  • 屬性:
    個人作業, 不開放觀摩, 開放成績查詢
  • 同儕互評:
    12-24 23:59 ~ 12-30 23:59 開放
  • 描述:
    首先跟各位道歉,因為我的疏忽,所以比較晚上傳這次作業:
     
    本次請大家利用之前學過的模型:標準/全連接神經網路或是CNN,
    應用在這週的IMDB資料庫上,做法都跟這週課程教的一樣,
    先做embedding,然後丟進去進行情意分析。
     
    請應用至少一個先前教過的模型,和一個原始的RNN,
    也就是說,本週你要上傳兩個.ipynb檔供你的同學批改,
    如果可以,寫一個小文件把它們結果之間的差異和可能原因寫個小分析,
    為了配合系統,請壓成.zip檔上傳。
     
    另外,請各位練習在程式碼寫上註解,這對於批改的同學,
    以及你自己的進步跟複習,都是非常重要的。
     
    Hint:
     
    CNN可以使用Conv1D函式進行,
    因為Conv1D號稱1D,但其實還是吃二維資料(length, channel),
    像Conv2D吃的也是三維(row, column, channel),
    channel設成適當的數字就可以了。
     
    當然要用Conv2D也是可以的。
     
    RNN的部分如果嫌LSTM訓練太慢,
    可以改成GRU,會跑比較快。
     
    這次作業請盡量參考:
    1. keras 官方文件
     
    2. 貼心的中文版
     
    3. keras 官方github
     
    4. 本次課程github