120 практических задач

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

model.summary

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Сверточные слои (Convolutional Layers): Каждый сверточный слой извлекает признаки из изображений. Уменьшение размера с помощью слоев пулинга (Pooling) помогает снизить количество параметров и улучшить вычислительную эффективность.

2. Полносвязные слои (Dense Layers): После извлечения признаков на последнем слое свертки, данные преобразуются в одномерный вектор и передаются через полносвязные слои для окончательной классификации.

3. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с функцией потерь `categorical_crossentropy` (подходящей для многоклассовой классификации), оптимизатором Adam и метрикой точности. После компиляции модель обучается на обучающих данных и валидируется на валидационной выборке.

Преимущества использования CNN для классификации медицинских изображений

– Извлечение признаков: Сверточные слои CNN автоматически извлекают важные признаки из изображений, что особенно важно для медицинских изображений.

– Автоматическая локализация: CNN способны локализовать аномалии или признаки заболеваний на изображениях.

– Способность к обучению: Модели CNN могут обучаться на больших наборах данных и достигать высокой точности, что необходимо для надежной диагностики.

Этот подход активно применяется в медицинских исследованиях и практике для автоматизации процесса диагностики и повышения точности обнаружения заболеваний на основе медицинских изображений.

18. Создание нейронной сети для синтеза текста

– Задача: Генерация текста на основе заданного начала.

Создание нейронной сети для синтеза текста – это задача, в которой модель обучается генерировать текст на основе предыдущего контекста или начальной последовательности слов. Такие модели могут быть построены с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN), включая LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit), которые способны улавливать долгосрочные зависимости в тексте.

Построение нейронной сети для синтеза текста

1. Подготовка данных

Процесс подготовки данных для обучения модели синтеза текста включает:

– Загрузку текстового корпуса, на котором будет обучаться модель.

– Токенизацию текста (разделение текста на отдельные слова или символы).

– Формирование последовательностей данных для обучения, где модель прогнозирует следующее слово или символ на основе предыдущих.

2. Построение модели RNN для синтеза текста

Рассмотрим пример простой архитектуры модели с использованием LSTM:

```python

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

# Пример создания нейронной сети для синтеза текста на основе LSTM

# Параметры модели

embedding_dim = 100 # размерность векторного представления слов

hidden_units = 256 # количество нейронов в LSTM слое

vocab_size = 10000 # размер словаря (количество уникальных слов)

max_sequence_length = 20 # максимальная длина последовательности

# Создание модели

model = Sequential

# Слой встраивания (Embedding layer)

model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_sequence_length))

# LSTM слой

model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))

model.add(LSTM(hidden_units))

# Полносвязный слой для предсказания следующего слова

model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

# Компиляция модели

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

# Вывод архитектуры модели

model.summary

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Слой встраивания (Embedding layer): Преобразует входные слова в векторное представление заданной размерности (`embedding_dim`), что позволяет модели эффективнее работать с текстовыми данными.