X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

# Преобразование меток в категориальный формат

y_train = to_categorical(y_train, 10)

y_test = to_categorical(y_test, 10)

```

Построение моделей

```python

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def create_model():

model = Sequential([

Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),

MaxPooling2D((2, 2)),

Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D((2, 2)),

Flatten(),

Dense(64, activation='relu'),

Dense(10, activation='softmax')

])

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

return model

# Создание и обучение нескольких моделей

models = [create_model() for _ in range(3)]

for model in models:

model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)

```

Ансамблирование моделей

```python

import numpy as np

def ensemble_predict(models, X):

predictions = [model.predict(X) for model in models]

return np.mean(predictions, axis=0)

# Прогнозирование и оценка точности

y_pred = ensemble_predict(models, X_test)

y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)

y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1)

accuracy = np.mean(y_pred_classes == y_test_classes)

print(f'Точность ансамблевой модели: {accuracy:.4f}')

```

Пояснение:

1. Bagging: Random Forest:

– Обучение множества решающих деревьев на различных подвыборках данных и объединение их предсказаний.

2. Boosting: Gradient Boosting:

– Построение серии моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущей.

3. Voting Classifier:

– Объединение предсказаний нескольких моделей с использованием голосования.

4. Ансамбль с использованием Keras:

– Создание и обучение нескольких моделей нейронных сетей.

– Объединение их предсказаний путем усреднения.

Ансамблевые методы позволяют повысить точность предсказаний за счет комбинирования нескольких моделей, что снижает вероятность ошибки и повышает устойчивость модели к различным типам данных.

– Задача: Категоризация текстов новостей.

Для классификации новостных статей с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) используются модели, способные учитывать последовательный характер текстовой информации. В данном случае мы рассмотрим задачу категоризации текстов новостей, где каждая статья должна быть отнесена к определенной категории на основе её содержания.

Построение модели RNN для классификации новостных статей

1. Подготовка данных

Прежде чем начать построение модели, необходимо подготовить данные:

– Загрузить и предобработать тексты новостных статей.

– Преобразовать тексты в числовой формат, который может быть обработан моделью RNN.

– Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

2. Построение модели RNN

Для классификации текстов можно использовать следующую архитектуру RNN:

– Embedding Layer: Преобразует слова в векторные представления.

– RNN Layer (LSTM или GRU): Обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст.

– Полносвязные слои: Используются для объединения выходов RNN и предсказания категории новости.

Пример кода на Keras для построения модели:

```python

import numpy as np

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, SpatialDropout1D

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Подготовка данных

# Пример загрузки данных (здесь используется вымышленный пример)

texts = ["новость 1 текст", "новость 2 текст", …] # список текстов новостей

labels = [0, 1, …] # метки классов для каждой новости

# Токенизация текстов

max_features = 10000 # максимальное количество слов в словаре

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features)

tokenizer.fit_on_texts(texts)

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Паддинг последовательностей, чтобы все они имели одинаковую длину

maxlen = 200 # максимальная длина текста (количество слов в новости)

X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

y = np.array(labels)

# Разделение 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)

# Построение модели RNN

model = Sequential()

model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))

model.add(SpatialDropout1D(0.2)) # для уменьшения переобучения

model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Компиляция модели

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

# Обучение модели

epochs = 10

batch_size = 32

model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))

# Оценка точности модели на тестовой выборке

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size)

print(f'Точность модели: {score[1]:.4f}')

```

Пояснение по коду:

1. Токенизация и преобразование текста: Входные тексты преобразуются в последовательности чисел с помощью `Tokenizer` из Keras.

2. Embedding Layer: Слой `Embedding` преобразует числовые индексы слов в векторные представления.

3. RNN Layer (LSTM): В данном примере используется слой LSTM для работы с последовательностью слов. LSTM помогает учитывать долгосрочные зависимости в последовательности.

4. Полносвязные слои: После слоя LSTM следует один или несколько полносвязных слоев для получения финального предсказания категории новости.

5. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy` (в случае бинарной классификации) или `categorical_crossentropy` (в случае многоклассовой классификации).

6. Оценка модели: После обучения модели оценивается её точность на тестовой выборке.

Преимущества использования RNN для классификации новостей

– Учет последовательности: RNN эффективно обрабатывает тексты, учитывая контекст и последовательность слов.

– Способность к изучению долгосрочных зависимостей: LSTM (или другие варианты RNN) способны запоминать долгосрочные зависимости в тексте, что полезно для анализа новостных статей.

– Относительная простота в реализации: С использованием библиотек глубокого обучения, таких как TensorFlow или PyTorch, построение и обучение модели RNN становится относительно простым процессом.

Этот подход позволяет создать эффективную модель для категоризации новостных статей, учитывая их содержание и контекст, что является важным инструментом для медиа и информационных агентств.

– Задача: Сжатие и восстановление данных.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных является важной задачей в области глубокого обучения. Автоэнкодеры используются для сжатия и восстановления данных, а также для изучения скрытых представлений входных данных без необходимости размеченных данных. В этом контексте мы рассмотрим, как построить простой автоэнкодер с использованием библиотеки TensorFlow.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных