Нейросети практика

– Токенизация: Разделим каждое предложение на отдельные слова.

Результат:

Предложение 1: ["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"]

Предложение 2: ["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]

– Обучение модели Word2Vec: Используем библиотеку Gensim для обучения модели Word2Vec на нашем наборе данных. Установим размерность векторов равной 100 и окно контекста равное 5.

Код на Python:

```python

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["Я", "люблю", "готовить", "вкусную", "пиццу"],

["Она", "предпочитает", "читать", "книги", "вечером"]]

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5)

```

– Получение векторных представлений слов: Теперь мы можем получить векторное представление каждого слова из обученной модели.

Код на Python:

```python

vector_pizza = model.wv["пиццу"]

vector_books = model.wv["книги"]

print("Векторное представление слова 'пиццу':")

print(vector_pizza)

print("\nВекторное представление слова 'книги':")

print(vector_books)

```

Вывод:

```

Векторное представление слова 'пиццу':

[0.12345678, -0.23456789, …] (вектор размерностью 100)

Векторное представление слова 'книги':

[0.98765432, -0.87654321, …] (вектор размерностью 100)

```

В результате мы получаем векторные представления слов "пиццу" и "книги", которые содержат числовые значения. Эти векторы представляют семантическую информацию о словах и могут быть использованы в различных задачах анализа текста или обработки естественного языка.

– Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN): Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) являются популярными моделями глубокого обучения, которые широко применяются для обработки текстовых данных и анализа последовательностей.

Рекуррентные нейронные сети (RNN):

– Описание: RNN являются моделями, способными работать с последовательными данными, где каждый элемент последовательности имеет взаимосвязь с предыдущими элементами. Они обладают "памятью", которая позволяет учитывать контекст и зависимости в последовательности.

– Применение в обработке текста: RNN широко используются для задач обработки текста, таких как машинный перевод, генерация текста, анализ тональности и распознавание именованных сущностей. Они способны улавливать зависимости между словами в предложении и моделировать последовательный контекст.

Сверточные нейронные сети (CNN):

– Описание: CNN являются моделями, специализирующимися на обработке данных с локальными зависимостями, такими как изображения и тексты. Они используют сверточные слои для обнаружения локальных паттернов и признаков в данных.

– Применение в обработке текста: CNN также нашли применение в обработке текстовых данных, особенно в задачах классификации текста и анализа настроений. Они могут извлекать признаки из текстовых окон различной длины, что позволяет учиться на локальных контекстах и обнаруживать важные шаблоны в тексте.

Оба типа нейронных сетей имеют свои преимущества и применяются в различных задачах обработки текста. Выбор между RNN и CNN зависит от специфики задачи, доступных данных и требований модели. В некоторых случаях также используются комбинации RNN и CNN, чтобы объединить преимущества обоих подходов.

2. Изображения:

– Предобработка изображений: Масштабирование, обрезка, изменение размера или нормализация.

Предобработка изображений в задачах глубокого обучения играет важную роль в обеспечении правильного представления данных и улучшении производительности моделей. Вот некоторые методы предобработки изображений:

Масштабирование (Scaling): Изображения могут иметь разные размеры и разрешения. Чтобы обеспечить одинаковые размеры для всех изображений, их можно масштабировать до заданного размера. Это может быть полезно для обеспечения согласованности входных данных для модели.

Обрезка (Cropping): Иногда изображения содержат ненужные или неинформативные области. Обрезка позволяет выделить только наиболее значимые части изображений. Например, в задачах классификации изображений можно обрезать изображения так, чтобы объекты интереса занимали центральную часть.

Изменение размера (Resizing): В некоторых случаях требуется изменить размер изображений, чтобы они соответствовали ожидаемым размерам модели или ограничениям вычислительных ресурсов. Изменение размера позволяет уменьшить или увеличить изображения до нужных размеров, сохраняя их пропорции.

Нормализация (Normalization): Нормализация изображений заключается в приведении значений пикселей к определенному диапазону. Например, пиксели могут быть нормализованы так, чтобы значения находились в диапазоне от 0 до 1 или от -1 до 1. Это помогает стандартизировать данные и облегчает обучение модели.

Рассмотрим пример каждого метода:

1. Масштабирование (Scaling):

Пример кода на Python для масштабирования изображения с использованием библиотеки PIL (Python Imaging Library):

```python

from PIL import Image