>>1.00<<>>1.00<<Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 1:24Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -1:24 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, мы определили нашу нейросеть LSTM, задали функцию потерь, и, наконец, запустим процесс обучения нейросети. Он будет происходить вживую в нашем браузере и мы сможем увидеть, как оптимизируется функция потерь. Каждые 500 шагов на график добавляется новая точка, соответствующая значению функции потерь в этот момент. Нейросеть обучается довольно быстро, потому что наш датасет сравнительно мал. Наша нейросеть закончила обучение на тренировочных данных, и теперь мы можем использовать её для предсказания тэгов на рецептах, которых она ранее никогда не видела. Для этого определим функцию predict_tags. Она работает следующим образом. Опять же, нейросеть (на этот раз уже обученная) получает на вход слова, находятся их индексы в словаре, они попадают в нейросеть, и мы предсказываем тэги для слов. Рассмотрим 10 реальных примеров предсказания тэгов рецептов. На экране вы видите настоящие тэги, которые мы взяли из нашего файла, и тэги предсказанные. Мы видим, что наша нейросеть не допустила ошибок на случайно выбранных 10 рецептах, кроме вот этого рецепта, — а именно, длинный тэг "name" для последовательности из трёх слов она разбила на две части — "comment" и "name".