Tworzymy rekurencyjną sieć LSTM do analizy wydźwięku recenzji filmowych. Nie jest to jednak typowy przykład o sentiment analysis postanowiłem go rozbudować i wykorzystać bardziej zaawansowaną technikę zwaną „Truncated Backpropagation through Time”.
Continue reading
Dziś techniczny wpis o tym, jak podawać dane do sieci w Pytorch przy pomocy Pandas DataFrame z wykorzystaniem biblioteki TorchText. Z wpisu dowiesz się jak zaimplementować swój własny DataSet oraz jak wpleść ramki z Pandas w proces nauki sieci.
Continue reading
Biblioteka, która wybawiła mnie przy wielu żmudnych zadaniach związanych z przetwarzaniem tekstu w Pytorch. TorchText zdecydowanie upraszcza wczytywanie i przygotowanie danych tekstowych do podania do sieci neuronowej.
Continue reading
Sieci rekurencyjne zdolne są do rozpoznawania zależności wynikających z połączenia i częstości występowania symboli. W tym tutorialu stworzymy sieć LSTM, która będzie stanowiła dobre wprowadzenie do bardziej skomplikowanych modeli.
Continue reading
Tutorial ten pomoże Ci zbudować konwolucyjną sieć neuronową (Convolutional Neural Network) do klasyfikacji obrazów ze zbioru CIFAR-10. Krok po kroku pokazuję jak połączyć warstwy konwolucyjne oraz jaki wpływ na rozmiary obrazu mają „stride” i rozmiar jądra konwolucji.
Continue reading
Krok po kroku opisuję najważniejsze etapy tworzenia wielowarstwowej sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów ze zbioru CIFAR-10. Skupimy się na wczytywaniu danych oraz omówimy jeden z głównych elementów, czyli klasę nn.Module reprezentującą sieć neuronową.
Continue reading
Już od jakiegoś czasu nosiłem się z zamiarem przejścia z Tensorflow na PyTorch. Poziom skomplikowania, jaki osiągnął TF zaczął mi przeszkadzać, a tych, których uczyłem wręcz przerażał. Przejście na Pytorch było jedną z lepszych decyzji.
Continue reading