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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/10/22 08:37

編集2018/10/22 09:01

文章を学習する単純なautoencoderを書いてみました。
しかし、
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\yudai\Desktop\keras_AE.py", line 70, in <module>
validation_data=(test_word))
NameError: name 'test_word' is not defined
と出力されます。
もし原因がわかる方やもっとこうしたらいいのに、というご意見がある方は、
何卒、ご教授宜しくお願い致します。

python

from keras.layers import Input, Dense from keras.layers.core import Activation from keras.models import Model from keras.utils.data_utils import get_file import numpy as np import codecs #データの読み込み with codecs.open(r'C:\Users\yudai\Desktop\poem.txt', 'r', 'utf-8') as f: for text in f: text = text.strip() #コーパスの長さ print('corpus length:', len(text)) #文字数を数えるため、textをソート chars = sorted(list(set(text))) #全文字数の表示 print('total chars:', len(chars)) #文字をID変換 char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars)) #IDから文字へ変換 indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars)) #テキストを17文字ずつ読み込む maxlen = 17 #サンプルバッチ数 step = 3 sentences = [] next_chars = [] for i in range(0, len(text) - maxlen, step): sentences.append(text[i: i + maxlen]) next_chars.append(text[i + maxlen]) #学習する文字数を表示 print('Sequences:', len) #ベクトル化する print('Vectorization...') x = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool) for i, sentence in enumerate(sentences): for t, char in enumerate(sentence): x[i, t, char_indices[char]] = 1 y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1 #モデルを構築する工程に入る print('Build model...') #encoderの次元 encoding_dim = 128 #入力用の変数 input_word = Input(shape=(32,)) #入力された語がencodeされたものを格納する encoded = Dense(128, activation='relu')(input_word) encoded = Dense(64, activation='relu')(encoded) encoded = Dense(32, activation='relu')(encoded) #潜在変数(実質的な主成分分析) latent = Dense(8, activation='relu')(encoded) #encodeされたデータを再構成 decoded = Dense(32, activation='relu')(latent) decoded = Dense(64, activation='relu')(decoded) decoded = Dense(128, activation='relu')(encoded) output = Dense(100, activation='relu') autoencoder = Model(input=input_word, output=decoded) #Adamで最適化、loss関数をcategorical_crossentropy autoencoder.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy') #autoencoderの実行 autoencoder.fit(x, epochs=1000, batch_size=256, shuffle=False) #学習の進み具合を観察 def on_epoch_end(epochs): print() print('Epoch: %d' % epochs) #モデルの構造を保存 model_json = autoencoder.to_json() with open('keras_AE.json', 'w') as json_file: json_file.write(model_json) #学習済みモデルの重みを保存 autoencoder.save_weights('AE.h5') decoded_word = autoencoder.predict(word_test) X_embedded = model.predict(X_train) autoencoder.fit(X_embedded,X_embedded,epochs=10, batch_size=256, validation_split=.1)

C:\Users\hoge\Desktop\poem.txtは、webから2万9000件の俳句を一文ずつ抽出し、MeCabで形態素解析を行っています。
例:かき くえば かね が なる なり ほうりゅうじ

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tiitoi

2018/10/22 08:40

test_word という変数がどこにも定義されていないため、エラーになっています。バリデーション用のデータを用意していないのであれば、とりあえず validation_data=(test_word) を消してみてはどうですか
yep

2018/10/22 08:41

わかりました。
yep

2018/10/22 08:52

単純に消去するとTypeError: Unrecognized keyword arguments: {'epoch': 1000}になります。
tiitoi

2018/10/22 08:55

fit() 関数の引数で epoch ではなく、 epochs です。関数の呼び出し等でエラーが出たら、まず公式ドキュメントで使い方が合っているか1つずつ確認してみましょう。https://keras.io/ja/
tiitoi

2018/10/22 09:21

すいません。状況がよくわからないのですが、また別のエラーが出たということですか?
yep

2018/10/22 09:23

はい、ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 2 dimensions, but got array with shape (2, 17, 12)と出ました。
tiitoi

2018/10/22 09:29

与えようとしているデータの形状と入力層の形状が一致していないため起こっています。input_word = Input(shape=(maxlen, len(chars))) としてはどうでしょうか?
yep

2018/10/22 09:47

ありがとうございます。また一つエラーが訂正できました。
yep

2018/10/22 10:21

実は、また別のエラーが起きましたが、別の質問をたてようと思います

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