Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ Инициализация параметров: Параметры RNN обычно инициализируются случайными значениями перед началом обучения. Эти начальные значения могут быть заданы случайным образом или с использованием различных методов инициализации весов.

      3. Обучение сети: Во время обучения RNN параметры модели настраиваются для минимизации функции потерь (loss function) на тренировочных данных. Это происходит с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск (gradient descent).

      4. Градиентный спуск – это оптимизационный метод, который используется для обновления параметров сети на каждом этапе обучения. Он вычисляет градиент (производные) функции потерь по параметрам сети и обновляет параметры в направлении, которое минимизирует функцию потерь.

      5. Итерации обучения: Обучение RNN происходит итеративно на множестве тренировочных данных. На каждой итерации параметры обновляются таким образом, чтобы уменьшить ошибку модели на тренировочных данных.

      6. Результат обучения: После завершения обучения параметры RNN настроены таким образом, чтобы модель могла делать предсказания на новых данных, которые она ранее не видела.

      7. Тонкая настройка: Важно отметить, что оптимизация параметров RNN – это искусство, и существует много методов для тонкой настройки параметров и параметров оптимизации, чтобы достичь лучшей производительности на конкретной задаче.

      Параметры, обучаемые сетью, позволяют RNN адаптироваться к различным задачам и данным, делая их мощным инструментом для разнообразных задач, связанных с последовательными данными, включая обработку текста, анализ временных рядов и многое другое.

      Давайте рассмотрим пример использования обучаемых параметров в нейронной сети на языке Python с использованием библиотеки TensorFlow. В этом примере мы создадим простую RNN для задачи прогнозирования временных рядов.

      ```python

      import numpy as np

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

      # Генерируем пример временного ряда

      np.random.seed(0)

      n_steps = 100

      time = np.linspace(0, 10, n_steps)

      series = 0.1 * time + np.sin(time)

      # Подготавливаем данные для обучения RNN

      n_steps = 30 # количество временных шагов в одной последовательности

      n_samples = len(series) – n_steps

      X = [series[i:i+n_steps] for i in range(n_samples)]

      y = series[n_steps:]

      X = np.array(X).reshape(-1, n_steps, 1)

      y = np.array(y)

      # Создаем модель RNN

      model = Sequential()

      model.add(SimpleRNN(10, activation="relu", input_shape=[n_steps, 1]))

      model.add(Dense(1))

      # Компилируем модель

      model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

      # Обучаем модель

      model.fit(X, y, epochs=10)

      # Делаем прогноз на будущее

      future_steps = 10

      future_x = X[-1, :, :]

      future_predictions = []

      for _ in range(future_steps):

      future_pred = model.predict(future_x.reshape(1, n_steps, 1))

      future_predictions.append(future_pred[0, 0])

      future_x = np.roll(future_x, shift=-1)

      future_x[-1] = future_pred[0, 0]

СКАЧАТЬ