ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT
ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT
00:07 Введение в работу с текстом
• Обсуждение методов работы с последовательностями, включая текстовые данные и временные ряды.
• Введение понятия “плотный числовой вектор“, который является представлением слова в векторном пространстве.
08:35 Обучение нейронной сети с использованием Верту века
• Обучение нейронной сети с одним скрытым слоем, где входной вектор представляет слово, а скрытый слой - это Верту век.
• Создание обучающего датасета на основе слов и их контекстных слов.
• Применение кросс-энтропии и обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети.
15:08 Методы обработки последовательностей
• В видео обсуждаются различные методы обработки последовательностей, включая использование свёрточных и рекуррентных нейронных сетей.
• Свёрточные сети лучше подходят для работы с плоскими последовательностями, в то время как рекуррентные сети могут обрабатывать более длинные контексты.
22:31 Эмбеддинг и свёртка
• Эмбеддинг - это преобразование слов в векторы, которые затем используются в свёртке для создания новых векторов.
• Свёртка работает с плоскими последовательностями, умножая поэлементно значения слов на значения ядра и складывая результаты.
• В результате получается новый вектор, который затем может быть использован в последующих слоях.
28:50 Рекуррентные нейронные сети
• Рекуррентные нейронные сети могут решать задачи с последовательностью произвольной длины, пропуская через себя всю последовательность и запоминая контекст предыдущих слов.
• Они могут быть использованы для классификации, перевода, вопросно-ответных систем и других задач.
31:42 Практическое применение
• В видео демонстрируется использование рекуррентной нейронной сети для классификации текстов.
• Для обучения используется датасет с текстами разной длины, которые обрезаются до 60 слов.
• Для преобразования последовательностей в матрицу используются встроенные функции в библиотеке Keras.
42:30 Обучение и сравнение с полносвязной сетью
• Обученная рекуррентная нейронная сеть сравнивается с классической полносвязной сетью для решения той же задачи.
• Результаты показывают, что рекуррентная сеть работает лучше, особенно для задач с большим количеством классов.
43:35 Применение динг-сетки для классификации текста
• В видео обсуждается использование динг-сетки для решения задач классификации текста.
• Динг-сетка представляет собой полносвязную сеть, которая преобразует слова в векторы, а затем эти векторы используются для классификации.
• В видео демонстрируется, как динг-сетка может быть использована для решения задач классификации текста, и как она может быть применена для решения задач генерации текста.
55:19 Рекуррентный нейрон и декодер
• В видео также обсуждается рекуррентный нейрон, который представляет собой сложную структуру обычных нейронов, но на верхнем уровне выглядит как обычный нейрон.
• Рекуррентный нейрон используется для решения задач, связанных с переводом текста, где он кодирует последовательность слов и затем декодирует ее обратно в текст на новом языке.
• В видео также объясняется, как нейроны в рекуррентном нейроне могут работать в двух режимах: они могут выдавать результат сразу или только скрытое состояние.
58:13 Работа рекуррентного нейрона
• Видео объясняет, как работает рекуррентный нейрон, представляя его как серию полносвязных нейронов, которые принимают входные данные и передают их дальше.
• В процессе обучения, каждое слово в последовательности обрабатывается одним и тем же набором весов, которые обновляются после каждого шага.
01:09:39 Модификации рекуррентного нейрона
• Видео обсуждает различные модификации рекуррентного нейрона, такие как “Memory“, которая добавляет параллельное состояние памяти для увеличения длины памяти и борьбы с затухающим градиентом.
• В целом, рекуррентные нейронные сети могут быть полезны для задач, требующих обработки последовательностей данных, таких как генерация текста или перевод текста.
01:12:52 Работа рекуррентного блока
• В видео объясняется работа рекуррентного блока, который объединяет скрытое состояние с прошлого шага и входной вектор текущего слова.
• Затем происходит преобразование скрытого состояния с помощью сигмоиды и тангенса, что приводит к изменению значений скрытого состояния.
• В конце, скрытое состояние передается на следующий скрытый слой или на выход, в зависимости от задачи.
01:21:37 Архитектура sequence to sequence
• В видео описывается архитектура sequence to sequence, которая используется для задач перевода текста или суммирования текстов.
• В этой архитектуре есть кодировщик, который выдает вектор на вход декодеру, который обрабатывает этот вектор и выдает распределение последовательности слов.
• Затем происходит сравнение с требуемым расп
1 view
586
162
2 months ago 00:23:05 1
Дорого. Долго. Рецепт Русской Лодки ALBAKORE 780. Обзор.
2 months ago 00:02:04 1
Тренировки дома для мужчин рейтинг ⭐ Тренировка на месяц для мужчин в домашних условиях
2 months ago 00:04:30 1
ГТО: Спорт для всех, кто желает быть здоровым и активным
2 months ago 00:03:44 1
Центр «ВОИН» на ВЭФ-2024: когда технологии встречаются с мастерством
2 months ago 00:01:59 1
Когда у общества нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели!
2 months ago 00:33:14 1
Основы спортивного туризма для начинающих - технические приемы.