Reem Jabbour

كيفية تطبيق ال One-Hot Encoding في تمثيل النص مع مثال لوسمحتم؟

أشكرك

X (2,400) Y(1,400)

# Package imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_boundary, sigmoid, load_planar_dataset, load_extra_datasets %matplotlib inline np.random.seed(1) # set a seed so that the results are consistent X, Y = load_planar_dataset() plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral); لدي بيانات وأحاول عرضها لكنه يعطيني الخطأ التالي: ValueError: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with size 400, 'y' with size 400.

كيف أضيف ال dropout إلى الكود التالي: # GRADED FUNCTION: forward_propagation_with_dropout def forward_propagation_with_dropout(X, parameters, keep_prob=0.5): np.random.seed(1) # retrieve parameters W1 = parameters["W1"] b1 = parameters["b1"] W2 = parameters["W2"] b2 = parameters["b2"] W3 = parameters["W3"] b3 = parameters["b3"] # LINEAR -> RELU -> LINEAR -> RELU -> LINEAR -> SIGMOID Z1 = np.dot(W1, X) + b1 A1 = relu(Z1) ### START CODE HERE ### (approx. 4 lines) ### END CODE HERE ### Z2 = np.dot(W2, A1) + b2 A2 = relu(Z2) ### START CODE HERE ### (approx. 4 lines) ### END CODE HERE ### Z3 = np.dot(W3, A2) + b3 A3 = sigmoid(Z3) cache = (Z1, D1, A1, W1, b1, Z2, D2, A2, W2, b2, Z3, A3, W3, b3) return A3, cache مع التعليل لوسمحتم