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 распределением и обновление весов кодировщика и декодера.