LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов

Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - www.asozykin.ru/courses/nnpython
LSTM - Long short-term memory, сети долго-краткосрочной памяти.
GRU - Gated Recurrent Unit, управляемый рекуррентный блок
Ноутбуки из видео:
Определение тональности отзывов на фильмы из базы IMDB с помощью сетей LSTM - colab.research.google.com/dri...
Определение тональности отзывов на фильмы из базы IMDB с помощью сетей GRU - colab.research.google.com/dri...
Ноутбуки по работе с набором данных IMDB:
Определение тональности текста отзывов на фильмы из IMDb (Internet Movie Database) - colab.research.google.com/dri...
Плотное векторное представление слов для определения тональности текста отзывов на фильмы из IMDb - colab.research.google.com/dri...
Лекция Сети LSTM и GRU - • Сети LSTM и GRU | Нейр...
Как можно поддержать курс:
1. Яндекс Кошелек - money.yandex.ru/to/4100142982...
2. PayPal - www.paypal.me/asozykin
Заранее спасибо за помощь!
Добавляйтесь в друзья в социальных сетях:
вКонтакте - avsozykin
Instagram - / sozykin_andr
Facebook - / asozykin
Twitter - / andreysozykin
Мой сайт - www.asozykin.ru
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках - / andreysozykincs

[@nataliaermakova7222]

как же Вас приятно слушать!

[@ivansuarez1038]

Спасибо за ваши видео, Андрей. Касательно RNN, то в какой то из своих книжек Шолле настаивал на использовании алгоритма rmsprop вместо adam и по моему профит у меня получился 2-3 процента. Удачи в новом году!

[@AndreySozykin]

Я сначала тоже пробовал rmsprop, но для этого примера результаты получились лучше с adam. На мой взгляд, надо для каждой задачи пробовать adam и rmsprop, и выбирать то, что сработает лучше.

[@damianmelvin5401]

you prolly dont care but if you're bored like me during the covid times then you can stream all the latest series on InstaFlixxer. Been watching with my gf for the last few months :)

[@davianabel3381]

@Damian Melvin Yup, I've been watching on InstaFlixxer for years myself =)

[@AWS-900]

Отличный урок !

[@AndreySozykin]

Спасибо!

[@user-rt1dt5kx3p]

Спасибо! Очень полезно

[@Abakanec190]

Дмитрий здраствуйте

[@peterkruglov7299]

Андрей, спасибо Вам огромное за лекции! Подскажите, возможно ли использование keras tuner для LSTM или GRU?

[@AndreySozykin]

Насколько я понимаю, да. Вот пример - datascience.stackexchange.com/questions/73605/opinions-on-an-lstm-hyper-parameter-tuning-process-i-am-using

[@ketevanidzebniauri9222]

Спасибо за видео! Подскажите, пожалуйста, можно ли с помощью LSTM и GRU классифицировать на более, чем 2 класса. То есть, если у нас есть шкала 1-5?

[@mikhailnikolaev2123]

Если не трудно, объясните. Есть ли сейчас какая-то доступная среда, платформа с помощью которой можно проанализировать сообщения в Твиттер на предмет сентимента. Просто то что я вижу в видео требует подготовки в программировании. А как например гуманитариям это показать? Тяжело будет социологу объяснить.

[@user-qg1xd1iz1d]

Всё круто и доступно, спасибо! Подскажите, пожалуйста, как дальше проверить конкретный отзыв с помощью обученной Вами модели в этом уроке? colab.research.google.com/drive/19b8owNo7vALRTU8hbhAuJbFU-mHlwB7U#scrollTo=kBUUyZ4cbxoM

[@apivovarov2]

@6:09 равноценны ли два слоя LSTM(32) одному слою LSTM(64)?

[@trasheskit]

Не совсем. Дело в том, что в пределах одного слоя все нейроны влияют на состояния друг друга, но между слоями такой связи нет.

[@apivovarov2]

@@trasheskit я кстати добавил поддержку параметра return_sequences=True в TVM compiler для Keras frontend. Спасибо за объяснение!

[@trasheskit]

@@apivovarov2 А, так вы имели ввиду последовательное их применение, а не параллельное?

[@trasheskit]

@@apivovarov2 Если так, то картина ещё сложнее, но в любом случае одно не эквивалентно другому

[@apivovarov2]

а как соединять выходы при параллельном соединении? и разве параллельные блоки не выдадут одно и тоже?