120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      # Преобразование данных в одномерный вектор (784 пикселя для каждого изображения 28x28)

      x_train = x_train.reshape((len(x_train), 784))

      x_test = x_test.reshape((len(x_test), 784))

      # Размерность скрытого представления

      encoding_dim = 32 # выбираем размерность меньше, чем размерность входных данных

      # Входной слой автоэнкодера

      input_img = Input(shape=(784,))

      # Кодирование входных данных в скрытое представление

      encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)

      # Декодирование скрытого представления в выходные данные

      decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

      # Модель автоэнкодера, преобразующая входные данные в восстановленные данные

      autoencoder = Model(input_img, decoded)

      # Компиляция модели с использованием оптимизатора 'adam' и функции потерь 'binary_crossentropy'

      autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

      # Обучение автоэнкодера

      autoencoder.fit(x_train, x_train,

      epochs=50,

      batch_size=256,

      shuffle=True,

      validation_data=(x_test, x_test))

      # Использование автоэнкодера для кодирования и декодирования данных

      encoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)

      ```

      Пояснение по коду:

      1. Загрузка данных: Мы загружаем набор данных MNIST и нормализуем пиксели изображений, чтобы они находились в диапазоне [0, 1].

      2. Архитектура автоэнкодера: Модель состоит из одного скрытого слоя `encoded`, который сжимает входные данные до размерности `encoding_dim`, а затем из одного выходного слоя `decoded`, который восстанавливает изображения обратно к их исходному размеру.

      3. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с использованием оптимизатора Adam и функции потерь `binary_crossentropy`, затем обучается на входных данных MNIST в течение 50 эпох.

      4. Использование автоэнкодера: После обучения мы можем использовать автоэнкодер для кодирования и декодирования данных, а `encoded_imgs` содержит сжатые представления тестовых изображений.

      Преимущества использования автоэнкодеров для сжатия данных

      – Сохранение значимых признаков: Автоэнкодеры могут извлекать наиболее важные признаки из данных, сохраняя их в сжатом представлении.

      – Уменьшение размерности: Позволяет снизить размерность данных, что упрощает их анализ и визуализацию.

      – Без учителя: Обучение автоэнкодера не требует размеченных данных, что особенно полезно для задач с ограниченным количеством размеченных примеров.

      Автоэнкодеры широко применяются в области компрессии данных, фильтрации шума, извлечения признаков и многих других задач, где важно уменьшить размерность данных, сохраняя при этом их информативность.

      13. Создание нейронной сети для распознавания речи

      – Задача: Преобразование аудио в текст.

      Создание нейронной сети для распознавания речи – это задача, которая включает в себя преобразование аудиосигналов (голосовых команд, речи) в текстовую форму. Для этого часто используются глубокие нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или их модификации, а также конволюционные нейронные сети (CNN), применяемые к спектрограммам СКАЧАТЬ