120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ оптимизатором Adam и метрикой точности. После компиляции модель обучается на обучающих данных и валидируется на валидационной выборке.

      Преимущества использования CNN для классификации медицинских изображений

      – Извлечение признаков: Сверточные слои CNN автоматически извлекают важные признаки из изображений, что особенно важно для медицинских изображений.

      – Автоматическая локализация: CNN способны локализовать аномалии или признаки заболеваний на изображениях.

      – Способность к обучению: Модели CNN могут обучаться на больших наборах данных и достигать высокой точности, что необходимо для надежной диагностики.

      Этот подход активно применяется в медицинских исследованиях и практике для автоматизации процесса диагностики и повышения точности обнаружения заболеваний на основе медицинских изображений.

      18. Создание нейронной сети для синтеза текста

      – Задача: Генерация текста на основе заданного начала.

      Создание нейронной сети для синтеза текста – это задача, в которой модель обучается генерировать текст на основе предыдущего контекста или начальной последовательности слов. Такие модели могут быть построены с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN), включая LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit), которые способны улавливать долгосрочные зависимости в тексте.

      Построение нейронной сети для синтеза текста

      1. Подготовка данных

      Процесс подготовки данных для обучения модели синтеза текста включает:

      – Загрузку текстового корпуса, на котором будет обучаться модель.

      – Токенизацию текста (разделение текста на отдельные слова или символы).

      – Формирование последовательностей данных для обучения, где модель прогнозирует следующее слово или символ на основе предыдущих.

      2. Построение модели RNN для синтеза текста

      Рассмотрим пример простой архитектуры модели с использованием LSTM:

      ```python

      import numpy as np

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

      # Пример создания нейронной сети для синтеза текста на основе LSTM

      # Параметры модели

      embedding_dim = 100 # размерность векторного представления слов

      hidden_units = 256 # количество нейронов в LSTM слое

      vocab_size = 10000 # размер словаря (количество уникальных слов)

      max_sequence_length = 20 # максимальная длина последовательности

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Слой встраивания (Embedding layer)

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

      # LSTM слой

      model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))

      model.add(LSTM(hidden_units))

      # Полносвязный слой для предсказания следующего слова

      model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

      # Компиляция модели

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

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

СКАЧАТЬ