Читать книгу 120 практических задач онлайн

```

Выходной слой с сигмоидной активацией для бинарной классификации настроений (позитивное или негативное).

4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с использованием оптимизатора Adam и функции потерь binary_crossentropy. Затем модель обучается на обучающей выборке.

5. Оценка и тестирование модели: Оценивается точность модели на тестовой выборке и визуализируется процесс обучения с помощью графика.

Этот пример демонстрирует, как создать и обучить модель LSTM для анализа настроений в текстах. Модель включает слои embedding для преобразования текстовых данных в числовые векторы, два слоя LSTM для извлечения временных зависимостей и полносвязный слой для классификации. Эта архитектура позволяет эффективно анализировать тексты и предсказывать настроения на основе данных.

Задача: Генерация рукописных цифр (набор MNIST)

Для создания простой генеративно-состязательной сети (GAN) для генерации рукописных цифр из набора данных MNIST можно использовать TensorFlow и Keras. В этом примере мы рассмотрим, как создать и обучить GAN для генерации изображений цифр.

Шаги

1. Импорт библиотек и модулей.

2. Подготовка данных.

3. Построение генератора.

4. Построение дискриминатора.

5. Построение GAN.

6. Обучение GAN.

7. Генерация изображений.

Пример кода:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Шаг 1: Импорт библиотек

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Шаг 2: Подготовка данных

# Загрузка набора данных MNIST

(train_images, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')

train_images = (train_images – 127.5) / 127.5 # Нормализация изображений в диапазоне [-1, 1]

BUFFER_SIZE = 60000

BATCH_SIZE = 256

# Создание выборок

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)