簡介

  • 5 分鐘

建置神經網路並非易事。 即使在 Microsoft Cognitive Toolkit 和 TensorFlow 等熱門程式庫的協助下，通常還是需要數百行程式碼才能啟動並執行神經網路。 這是 Keras 在深度學習社群中變得很受歡迎的原因之一。 Keras 是可大幅簡化神經網路建置的開放原始碼 Python 程式庫。 它在幕後使用 Microsoft Cognitive Toolkit、TensorFlow 或 Theano 來簡化工作。 使用 Keras，只要數十行程式碼即可建置複雜的神經網路，並將它定型以分類影像、分析文字中的情感、執行自然語言處理，以及執行深度學習擅長的其他工作。

Keras 文件。

在本課程模組中，您將使用 Keras 建置神經網路，對文字中的情感進行評分。 「服務優良，這是我嚐過最好的壽司之一」之類的輸入評分會接近 1.0，表示情感是正面的；而「食物平淡無味且服務很糟糕」之類的輸入評分則會更接近 0.0。 現今廣泛使用這類系統來監視 X、Yelp 和其他社交媒體服務中關於商務和政治候選人的情感。 為了將安裝和設定工作降到最低，您將在裝載於 Azure 筆記本 的 Jupyter Notebooks 中使用 Keras (您所需要的 Keras、TensorFlow 和其他程式庫都已預先安裝)。

學習目標

在本單元中，您將：

  • 在 Azure Notebooks 中建立 Jupyter 筆記本
  • 使用 Keras 建置和定型神經網路來執行情感分析
  • 使用神經網路分析文字中的情感