スパークでニューラルネットワークを構築するには？

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入力 - > Word2Vectors - >出力 - >ニューラルネットワーク

私はスパークのword2vec機能を試してみましたが、私は、入力としてフォーマット「MultilayerPerceptronClassifier」が必要で混乱していますか？

2016-07-07 Aditi

あなたの質問は不明です。問題はMultilayerPerceptrionClassifierの入力ディメンション（使用しないNNのサブケース）またはWord2Vecに関するものですか？テキストコーパスでWord2Vecモデルを学習する場合は、出力ディメンションをパラメータとして設定できます。 word2vecモデルの出力ディメンションは、MultilayerPerceptionClassifierの入力ディメンションと一致する必要があります（使用しないでください。http://deeplearning4j.org/を参照してください）。 – uberwach

私はMultilayerPerceptronNetworkの寸法と混同しています。何がすべきか？したがって、私は私のword2vecモデルの同じ次元を設定することができます – Aditi

MultilayerPerceptronClassifierの最初の層は、Word2Vecの入力次元=出力（通常はフィーチャ次元と呼ばれます）を持つ必要があります。 – uberwach

MultilayerPerceptronClassifierを定義するときは、パラメータとしてArray[Int]をlayersとする必要があります。これらは、その順序で層ごとのニューロンの数を記述する。最初のレイヤの入力ディメンションは、出力ディメンションWord2Vecの長さと一致する必要があります。そのため、パラメータを

に設定してください。

val layers = Array[Int](featureDim, 5, 4, 5, ...)

そして、モデルに含めるパラメータで数値を置き換えてください。 featureDimは、Word2VecModelが生成するベクトルの長さに設定する必要があります。残念ながら、その値を持つ属性はprivateアクセッサを介して隠されており、現在のところ実装されているゲッターメソッドはありません。

出典

2016-07-07 11:30:30 uberwach

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