【文件属性】：
文件名称：Bidirectional-stacked-RNN-with-LSTM-GRU
文件大小：88KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-04 18:44:24
JupyterNotebook
具有LSTM GRU的双向堆叠RNN
在这里，我为Twitter情感分析数据集使用带有LSTM / GRU单元的双向堆叠RNN开发了情感分类器，。
为了开发模型，我尝试了堆叠RNN的数量，隐藏层的数量，像元类型，跳过连接，梯度修剪和丢失概率。 我使用亚当优化器和二进制交叉熵损失函数，并使用S形函数将预测对数转换为概率。
对于最佳模型，我发现：
计算每个类别的精度，召回率和F1。
绘制损耗与历时曲线和ROC曲线
我的解决方案是在PyTorch中实现的，并且该报告有据可查。 我还有一个笔记本，上面有数据的预处理。
注意：我还利用预先训练的单词嵌入GloVe作为初始嵌入来输入模型。
【文件预览】：
Bidirectional-stacked-RNN-with-LSTM-GRU-main
----README.md(1012B)
----preprocessing_of_data.ipynb(39KB)
----LSTM__GRU.ipynb(179KB)