120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором Adam и функцией потерь `categorical_crossentropy`, если используется one-hot кодирование целевых данных. Можно также использовать другие функции потерь в зависимости от специфики задачи.

      5. Использование модели: После обучения модель можно использовать для перевода текста на новых данных, подавая входные последовательности на кодировщик и прогнозируя выходные последовательности с помощью декодера.

      Преимущества использования нейронных сетей для машинного перевода

      – Учет контекста: LSTM способны учитывать долгосрочные зависимости и контекст в тексте, что особенно важно для перевода.

      – Обработка последовательных данных: Нейронные сети LSTM могут обрабатывать входные и выходные данные переменной длины.

      – Применение в реальном времени: Модели машинного перевода на основе LSTM могут быть настроены для работы в реальном времени, обрабатывая запросы на перевод в онлайн-сервисах.

      Этот подход является одним из основных в современных системах машинного перевода и позволяет достигать высокой точности перевода при правильной настройке и обучении модели.

      17. Классификация медицинских изображений с использованием CNN

      – Задача: Диагностика заболеваний по снимкам.

      Классификация медицинских изображений с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) играет ключевую роль в диагностике заболеваний на основе медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, снимки компьютерной томографии (CT), магнитно-резонансные изображения (MRI) и другие.

      Построение CNN для классификации медицинских изображений

      1. Подготовка данных

      Процесс подготовки данных для классификации медицинских изображений включает:

      – Загрузку и предобработку изображений, включая масштабирование и нормализацию.

      – Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

      – Может потребоваться учет особенностей медицинских данных, таких как аугментация изображений для увеличения разнообразия данных.

      2. Построение модели CNN

      Пример базовой архитектуры CNN для классификации медицинских изображений может включать следующие шаги:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

      from tensorflow.keras.optimizers import Adam

      # Параметры модели

      input_shape = (256, 256, 3) # размер входного изображения (примерное значение)

      # Создание модели CNN

      model = Sequential()

      # Сверточные слои

      model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

      model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

      model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

      model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

      model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

      model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

      # Преобразование из двумерного вектора в одномерный

      model.add(Flatten())

      # Полносвязные слои

      model.add(Dense(256, activation='relu'))

СКАЧАТЬ