120 практических задач
Шрифт:
Пример архитектуры модели на основе LSTM:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Bidirectional, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
# Пример данных (данные нужно подставить под ваши)
texts = ["Этот фильм очень хорош!", "Я не люблю этот
labels = ["позитивный", "негативный", "нейтральный"]
# Преобразование меток в числовой формат
label_encoder = LabelEncoder
labels_encoded = label_encoder.fit_transform(labels)
# Векторизация текстовых данных
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray
y = np.array(labels_encoded)
# Разделение данных 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)
# Параметры модели и обучения
max_words = 1000 # максимальное количество слов в словаре
embedding_dim = 100 # размерность векторов слов
lstm_units = 64 # количество нейронов в LSTM слое
# Создание модели
model = Sequential
# Векторное представление слов (Embedding)
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=X.shape[1]))
# LSTM слой
model.add(LSTM(lstm_units))
# Полносвязный слой
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Вывод архитектуры модели
model.summary
# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
```
Пояснение архитектуры и процесса:
1. Векторное представление слов (Embedding): Embedding слой преобразует каждое слово в вектор фиксированной длины (`embedding_dim`). Это позволяет модели учитывать семантические отношения между словами в контексте анализа тональности.
2. LSTM слой: LSTM слой обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст и последовательность в тексте. Он помогает модели улавливать долгосрочные зависимости и контекст при анализе текстовых данных.
3. Полносвязный слой: Выходной слой с активацией `sigmoid` используется для задачи бинарной классификации (для определения позитивной или негативной тональности).
4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy`, подходящей для бинарной классификации. В качестве метрики используется `accuracy` для оценки точности классификации.
Преимущества использования LSTM для анализа тональности отзывов
– Учёт контекста: LSTM учитывают контекст и последовательность слов, что особенно полезно для задач анализа тональности текстов, где важно не только наличие отдельных слов, но и их последовательность.
– Обработка переменной длины ввода: LSTM могут обрабатывать тексты разной длины, что делает их удобными
для работы с различными типами и объемами текстовых данных.– Высокая производительность: LSTM часто демонстрируют высокую точность при задачах анализа тональности благодаря способности к улавливанию сложных зависимостей в текстах.
Таким образом, построение нейронной сети на основе LSTM для анализа тональности отзывов представляет собой эффективный подход к задаче классификации текстовых данных с эмоциональной окраской, который можно доработать и оптимизировать в зависимости от конкретных требований и характеристик доступных данных.
26. Построение модели для обнаружения лиц в видео
– Задача: Обнаружение и отслеживание лиц в видео.
Для обнаружения и отслеживания лиц в видео можно использовать глубокие нейронные сети, специально настроенные для работы с видеоданными. Одним из эффективных подходов является использование комбинации детектора лиц на основе сверточных нейронных сетей (CNN) с последующим алгоритмом отслеживания движущихся объектов (например, алгоритмом опорных векторов или методом опорных точек). Давайте рассмотрим основные шаги и архитектуру модели для такой задачи.
Построение модели для обнаружения лиц в видео
1. Детектор лиц на основе CNN
Для начала нам нужно построить модель для обнаружения лиц в кадрах видео. Мы можем использовать предварительно обученную модель, такую как Single Shot MultiBox Detector (SSD) или You Only Look Once (YOLO), которые показывают хорошую производительность в реальном времени.
Пример архитектуры модели SSD для обнаружения лиц:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Reshape
from tensorflow.keras.models import Model
# Загрузка предварительно обученной модели MobileNetV2 без полносвязных слоев
base_model = MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')
# Замораживаем веса предварительно обученной модели
base_model.trainable = False
# Добавляем дополнительные слои для детекции лиц
x = base_model.output
x = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
predictions = Conv2D(4, (3, 3), activation='sigmoid', name='face_detection')(x) # 4 координаты bounding box'а
# Компилируем модель
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# Вывод архитектуры модели
model.summary
```
2. Отслеживание лиц в видео
После обнаружения лиц на каждом кадре видео необходимо отслеживать эти лица в последующих кадрах. Для этого можно использовать алгоритмы отслеживания объектов, такие как Kalman Filter или SORT (Simple Online and Realtime Tracking). В данном примере рассмотрим использование SORT для отслеживания лиц.