120 практических задач - стр. 19

X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

y = np.array(labels)

# Разделение на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Построение модели RNN

model = Sequential()

model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))

model.add(SpatialDropout1D(0.2)) # для уменьшения переобучения

model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Компиляция модели

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

# Обучение модели

epochs = 10

batch_size = 32

model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))

# Оценка точности модели на тестовой выборке

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size)

print(f'Точность модели: {score[1]:.4f}')

```

Пояснение по коду:

1. Токенизация и преобразование текста: Входные тексты преобразуются в последовательности чисел с помощью `Tokenizer` из Keras.

2. Embedding Layer: Слой `Embedding` преобразует числовые индексы слов в векторные представления.

3. RNN Layer (LSTM): В данном примере используется слой LSTM для работы с последовательностью слов. LSTM помогает учитывать долгосрочные зависимости в последовательности.

4. Полносвязные слои: После слоя LSTM следует один или несколько полносвязных слоев для получения финального предсказания категории новости.

5. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy` (в случае бинарной классификации) или `categorical_crossentropy` (в случае многоклассовой классификации).

6. Оценка модели: После обучения модели оценивается её точность на тестовой выборке.

Преимущества использования RNN для классификации новостей

– Учет последовательности: RNN эффективно обрабатывает тексты, учитывая контекст и последовательность слов.

– Способность к изучению долгосрочных зависимостей: LSTM (или другие варианты RNN) способны запоминать долгосрочные зависимости в тексте, что полезно для анализа новостных статей.

– Относительная простота в реализации: С использованием библиотек глубокого обучения, таких как TensorFlow или PyTorch, построение и обучение модели RNN становится относительно простым процессом.

Этот подход позволяет создать эффективную модель для категоризации новостных статей, учитывая их содержание и контекст, что является важным инструментом для медиа и информационных агентств.

– Задача: Сжатие и восстановление данных.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных является важной задачей в области глубокого обучения. Автоэнкодеры используются для сжатия и восстановления данных, а также для изучения скрытых представлений входных данных без необходимости размеченных данных. В этом контексте мы рассмотрим, как построить простой автоэнкодер с использованием библиотеки TensorFlow.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных

1. Архитектура автоэнкодера

Автоэнкодер состоит из двух основных частей: энкодера и декодера.

– Энкодер: Преобразует входные данные в скрытое представление меньшей размерности.

– Декодер: Восстанавливает данные обратно из скрытого представления.