120 практических задач

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# Пример данных (данные нужно подставить под ваши)

# X – тексты новостей

# y – метки классов (0 – настоящие новости, 1 – фейковые новости)

X = np.array(["Настоящая новость", "Это тоже настоящая новость", "Фейковая новость", "Это фейк", "Фейк для теста"])

y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

# Токенизация и преобразование текстов в последовательности чисел

tokenizer = Tokenizer()

tokenizer.fit_on_texts(X)

X_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(X)

# Паддинг последовательностей до одной длины

max_sequence_length = max([len(seq) for seq in X_sequences])

X_padded = pad_sequences(X_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding='post')

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_padded, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Параметры модели и обучения

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 # размер словаря

embedding_dim = 100 # размерность векторов вложений

lstm_units = 64 # количество блоков LSTM

dropout_rate = 0.2 # коэффициент отсева для предотвращения переобучения

# Создание модели

model = Sequential()

# Добавление слоев

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length))

model.add(Bidirectional(LSTM(units=lstm_units)))

model.add(Dropout(dropout_rate))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # выходной слой для бинарной классификации

# Компиляция модели

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

# Обучение модели

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Архитектура модели: Пример включает в себя слои для вложения слов (Embedding) для преобразования слов в векторные представления, бидирекциональный LSTM для извлечения последовательных зависимостей в тексте и слой Dropout для предотвращения переобучения. Выходной слой использует сигмоидную функцию активации для бинарной классификации настоящих и фейковых новостей.

2. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором Adam, функцией потерь binary_crossentropy для бинарной классификации и метрикой accuracy для оценки точности классификации.

3. Токенизация и паддинг данных: Тексты новостей токенизируются и преобразуются в последовательности чисел, затем происходит паддинг до максимальной длины последовательности, чтобы все входные данные имели одинаковую длину.

Преимущества использования нейронных сетей для выявления фейковых новостей

– Учет контекста: Нейронные сети способны учитывать контекст текста при классификации, что позволяет лучше выявлять особенности фейковых новостей.

– Адаптация к новым данным: Модели могут быстро адаптироваться к новым типам фейковых новостей и изменяющимся характеристикам текстов.

– Обработка больших объемов данных: Глубокие модели способны обрабатывать большие наборы данных, что особенно важно в случае анализа новостных потоков.

Использование нейронных сетей для выявления фейковых новостей является перспективным подходом, который может помочь в борьбе с распространением дезинформации и улучшить качество информационного пространства.

30. Построение нейронной сети для генерации реалистичных ландшафтов

– Задача: Генерация изображений ландшафтов с использованием GAN.

Теория генеративно-состязательных сетей (GAN)

Генеративно-состязательные сети (GAN), предложенные Ианом Гудфеллоу в 2014 году, представляют собой мощный метод глубокого обучения, используемый для генерации новых данных на основе имеющихся. GAN состоят из двух нейронных сетей: **генератора** и **дискриминатора**, которые обучаются одновременно, соревнуясь друг с другом в процессе, известном как «состязательное обучение».