>>1.00<<>>1.00<<Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 1:06Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -1:06 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.
Определим нейросеть LSTM с помощью фреймворка PyTorch следующим образом. Для входящих слов — например, трёх слов "cup", "of", "tea", мы найдём их индексы в словаре, далее — соответствующие им векторы в эмбеддинг-матрице. Далее, каждый из этих векторов попадёт в нашу нейросеть LSTM следующим образом: сначала попадает первый вектор, нейросеть генерирует некий промежуточный результат и получает его же себе на вход одновременно с вектором следующего слова, производит ещё один промежуточный результат, получит его на вход с вектором уже следующего слова, и для каждого такого промежуточного состояния мы применяем модуль, связанный с предсказанием тэга. В данном случае, для вектора "cup" это будет тэг "quantity", для "of" это будет "comment", для "tea" наш модуль предскажет "name".