インターネットで適切なドキュメントや説明付きの例を検索しましたが、何も見つかりませんでした。私がやろうとしているのは、単語または小さなフレーズ (最大 3 単語) を分類し、それらに優先度の「タグ」を与えることです。(例: Stephen Hawking => 1、Mr. Red => 0) 多層パーセプトロンでこれを実行しようとしましたが、単語をテスト データとして使用できません。だから私は TensorFlow の tflearn ライブラリを使用して、RNN でそれをやろうとしています。問題は、データを前処理する方法やデータを LSTM レイヤーに渡す方法に関するドキュメントが見つからないことです。
私は少しコードを書きました：
data, labels = load_csv(r'C:\Users\xxxx\Desktop\Machine Learning\Getting Started\Data\train_dataset_rnn.csv', categorical_labels=True, n_classes=2, delim=';')
net = tflearn.input_data(shape=[None, 1])
net = tflearn.lstm(net, 128, 1)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=32, show_metric=True)
データの形状 => "name";0/1
このコードを実行すると、次のエラーが発生します。
ValueError: Invalid Activation.
誰かがそれらのレイヤー/アルゴリズムをもう少しよく理解するのを手伝ってくれませんか?
よろしくお願いします