120 практических задач - стр. 26

4. 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.

– 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'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # num_classes – количество классов для классификации

# Компиляция модели

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

# Вывод архитектуры модели