Нейросети начало. Джейд Картер

input_shape=(28, 28, 1)),

      keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

      keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

      keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

      keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

      keras.layers.Flatten(),

      keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

      keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

      ])

      Затем мы можем скомпилировать модель, задав функцию потерь, оптимизатор и метрики для оценки качества модели.

      model.compile(optimizer='adam',

      loss='sparse_categorical_crossentropy',

      metrics=['accuracy'])

      После этого мы можем запустить процесс обучения, передав в модель данные для обучения и тестирования и указав количество эпох (итераций) и размер батча (количество примеров, обрабатываемых за одну итерацию).

      model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))

      Наконец, мы можем оценить качество модели на тестовых данных.

      test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

      print('Test accuracy)

      Результатом обучения нейросети для распознавания цифр на изображениях будет модель, которая способна принимать на вход изображение с рукописной цифрой и предсказывать, какая цифра на изображении изображена.

      Этот код позволяет обучить нейросеть для распознавания объектов на изображениях, а именно для классификации изображений из набора CIFAR-10. Обученная нейросеть может быть использована для распознавания объектов на других изображениях, которые не были использованы в обучающей выборке. Для этого достаточно подать изображение на вход нейросети и получить ответ в виде вероятности принадлежности к каждому из классов.

      Для проверки точности модели можно использовать тестовый набор изображений с известными метками (т.е. правильными ответами) и сравнивать предсказания модели с этими метками. Чем выше точность модели на тестовых данных, тем более успешно она справляется с задачей распознавания цифр.

      После обучения модели ее можно использовать для распознавания цифр на новых изображениях, например, в приложении для считывания рукописных цифр на почтовых индексах, на банковских чеках или в других сферах, где требуется автоматическое распознавание цифр.

2. Пример кода «Автоматическое распознавание речи».

      Для реализации второго примера в среде TensorFlow нам понадобится набор данных CIFAR-10, который можно загрузить с помощью встроенной функции TensorFlow.

      Набор CIFAR-10 содержит 60000 цветных изображений размером 32х32 пикселя, разделенных на 10 классов. Для обучения нейросети мы будем использовать 50000 изображений, а для тестирования – оставшиеся 10000.

      Вот как выглядит реализация второго примера в TensorFlow:

      import tensorflow as tf

      from tensorflow import keras

      from tensorflow.keras import layers

      # Определение архитектуры нейросети

      model = keras.Sequential(

      [

      layers.LSTM(128, input_shape=(None, 13)),

      layers.Dense(64, activation="relu"),

      layers.Dense(32, activation="relu"),

      layers.Dense(10, activation="softmax"),

      ]

      )

      # Компиляция модели

      model.compile(

      optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),

      loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(),

      metrics=["accuracy"],

      )

      # Загрузка звукового файла

      audio_file = tf.io.read_file("audio.wav")

      audio, _ = tf.audio.decode_wav(audio_file)

      audio = tf.squeeze(audio, axis=-1)

      audio = tf.cast(audio, tf.float32)

      # Разбивка на фрагменты

      frame_length = 640

      frame_step = 320

      audio_length = tf.shape(audio)[0]

      num_frames = tf.cast(tf.math.ceil(audio_length / frame_step), tf.int32)

      padding_length = num_frames * frame_step – audio_length

      audio = tf.pad(audio, [[0, padding_length]])

      audio = tf.reshape(audio,