LSTM НЕЙРОННАЯ СЕТЬ PYTHON

Long short-term memory (LSTM) - это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), которая используется в различных областях с целью обработки последовательностей данных. LSTM хорошо подходит для решения задач, связанных с обработкой текстов, генерации текста и временных рядов.

Чтобы создать LSTM в Python, необходимо использовать библиотеку Keras. Пример простейшей модели LSTM на Python:

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, activation='relu', input_shape=(seq_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

В этом примере мы создаем модель Keras Sequential и добавляем слой LSTM с 64 скрытыми нейронами и функцией активации ReLU. Затем мы добавляем полностью связанный слой с одним выходным нейроном и компилируем модель с помощью оптимизатора adam и функции потерь mse.

Кроме того, LSTM можно использовать для создания текстовых генеративных моделей. Вот пример генерации текста с использованием модели LSTM:

text = "some initial text"
for i in range(1000):
    encoded = tokenizer.texts_to_sequences([text])[0]
    encoded = pad_sequences([encoded], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
    pred = model.predict_classes(encoded)
    output_word = ''
    for word, index in tokenizer.word_index.items():
        if index == pred:
            output_word = word
            break
    text += " " + output_word

В этом примере мы генерируем тексты, используя модель LSTM и сгенерированный до этого текст. Мы сначала кодируем текст и подгоняем его под максимальную длину последовательности, затем используем модель для предсказания следующего слова. Таким образом, мы генерируем текст шаг за шагом, добавляя каждый новый предсказанный слово к тексту.