>>1.00<<>>1.00<<Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 1:31Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -1:31 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
Итак, какой вывод мы можем сделать из этого ноутбука? seq2seq модели достаточно просто обучать. Можно использовать уже готовые модули из pytorch — например, GRU юниты или LSTM. Но, при этом, если мы используем недостаточно большое количество данных, либо мы учим модель недостаточно долго, либо мы подобрали неправильно параметры — например, использовали мало дропаута или наша модель переобучилась — мы не получим какого-то очень крутого результата. При этом, задача, для решения которой мы пытались здесь обучить сеть, достаточно сложная, и генерировать код по словесному описанию проблемы на естественном языке — это сложная задача, в принципе, даже для человека, не то что для нейронной сети. При этом, наша сеть научилась генерировать, в принципе, какие-то логичные ответы, то есть, зачастую, всплывают ключевые слова, которые действительно относятся к сути проблемы. Если использовать больший объём обучающих данных, а также немного поиграть с параметрами сети — наверняка, мы сможем получить гораздо более красивый результат. Этим вы можете заняться в качестве домашней работы. Но, кроме того, домашней работой будет — написать seq2seq модель, но для гораздо более привычной и простой задачи — перевода предложений с немецкого на английский, которую мы разбирали в начале ноутбука. Удачи с домашней работой!