Украшение
Украшение
 

 

Как создать сайт в программе Frontpage -    Уроки Frontpage

    Начало  Создание сайта  О Школе  О Партнерке   Связь  

 

Как сделать введение в word автоматически


Как в Ворде сделать содержание автоматически

В MS Word можно выполнять различные задачи, и далеко не всегда работа в этой программе ограничивается банальным набором или редактированием текста. Так, выполняя в Ворде научно-техническую работу, набирая реферат, диплом или курсовую, делая и оформляя доклад, сложно обойтись без того, что принято называть расчетно-пояснительной запиской (РПЗ). Сама же РПЗ обязательно должна включать оглавления (содержание).

Зачастую, студенты, как и работники тех или иных организаций, сначала оформляют основной текст расчетно-пояснительной записки, добавляя в него основные разделы, подразделы, графическое сопровождение и многое другое. Закончив эту работу, они переходят непосредственно к оформлению содержания созданного проекта. Пользователи, не знающие всех возможностей Microsoft Word, для таких целей начинают выписывать в столбик поочередно названия каждого из разделов, указывают соответствующие им страницы, перепроверяют то, что получилось в результате, нередко что-то корректируя по ходу, и только потом отдают готовый документ преподавателю или начальнику.

Такой подход к оформлению содержания в Ворде хорошо работает лишь с документами небольшого объема, коими могут быть лабораторные или типовые расчеты. Если же документ — это курсовая или дипломная работа, научная диссертация и тому подобное, то соответствующий ему РПЗ будет состоять из нескольких десятков основных разделов и еще большего количества подразделов. Следовательно, оформление содержания столь объемного файла вручную займет довольно много времени, параллельно затратив нервы и силы. Благо, сделать содержание в Word можно и автоматически.

Создание автоматического содержания (оглавления) в Ворде

Самое верное решение — начинать создание любого обширного, большого по объему документа именно с создания содержания. Даже в случае, если у вас еще не написано ни одной строчки текста, потратив всего 5 минут на предварительную настройку MS Word, вы сэкономите себе значительно больше времени и нервов в дальнейшем, направив все усилия и старания исключительно на работу.

1. Открыв Ворд, перейдите на вкладку «Ссылки», расположенную на панели инструментов вверху.

2. Кликните на пункт «Оглавление» (первый слева) и создайте «Автособираемое оглавление».

3. Перед вами появится сообщение о том, что элементы оглавления отсутствуют, что, собственно, не удивительно, ведь вы открыли пустой файл.

Примечание: Дальнейшую «разметку» содержания вы можете делать по ходу набора текста (что более удобно) или по завершению работы (займет заметно больше времени).

Первый автоматический пункт содержания (пустой), который перед вами появился — это и есть ключевое оглавление, под шапкой которого и будут собираться все остальные пункты работы. Желая добавить новый заголовок или подзаголовок, просто установите курсор мышки на нужном месте и кликните по пункту «Добавить текст», расположенному на верхней панели.

Примечание: Вполне логично, что вы можете создавать не только заголовки меньшего уровня, но и основные. Кликните по месту, где вы хотите его разместить, разверните пункт «Добавить текст» на панели управления и выберите «Уровень 1»

Выберете желаемый уровень заголовка: чем больше цифра, тем «глубже» будет этот заголовок.

Чтобы просмотреть содержание документа, а также для быстрой навигации по его содержанию (созданному вами), необходимо перейти во вкладку «Вид» и выбрать режим отображение «Структура».

Весь ваш документ разбит на пункты (заголовки, подзаголовки, текст), каждый из которых имеет свой уровень, предварительно указываемый вами. Отсюда между этими пунктами можно быстро и удобно переключаться.

В начале каждого заголовка есть небольшой синий треугольничек, кликнув по которому, вы можете скрыть (свернуть) весь текст, который относится к этому заголовку.

По ходу написания вами текста созданное в самом начале «Автособираемое оглавление» будет изменяться. В нем будут отображаться не только создаваемые вами заголовки и подзаголовки, но и номера страниц, на которых они начинаются, уровень заголовка тоже будет отображаться визуально.

Это и есть столь необходимое для каждой объемной работы автосодержание, сделать которое в Ворде очень просто. Именно содержание будет находится в начале вашего документа, как это и требуется для РПЗ.

Автоматически сформированное оглавление (содержание) всегда хорошо выровнено и корректно отформатировано. Собственно, внешний вид заголовков, подзаголовков, как и всего текста всегда можно изменить. Делается это точно так же, как с размером и шрифтом любого другого текста в MS Word.

По ходу выполнения работы автоматическое содержание будет дополняться и расширяться, в нем будут проставляться новые заголовки и номера страниц, а из раздела «Структура» вы всегда сможете получить доступ к необходимой части своей работы, обратиться к нужной главе, вместо того, чтобы пролистывать документ вручную. Стоит отметить, что особенно удобной работа с документом с автосодержанием становится после его экспорта в PDF-файл.

Урок: Как конвертировать PDF в Word

На этом все, теперь вы знаете, как создать автоматическое содержание в Ворде. Стоит отметить, что данная инструкция применима ко всем версиям продукта от Майкрософт, то есть, таким образом можно сделать автоматическое оглавление в ворде 2003, 2007, 2010, 2013, 2016 и любых других версиях этого компонента офисного пакета. Теперь вы знаете немного больше и сможете работать более продуктивно.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
Помогла ли вам эта статья?
ДА НЕТ

Как найти место автосохранения Word в Windows 10?

Одним из самых популярных текстовых процессоров в мире, несомненно, является Microsoft Word. Для большинства пользователей эта программа позволяет легко создавать текстовые документы. Однако многие из нас часто забывают сохранить свою работу. Это также причина, по которой существует функция автосохранения. Такая функция помогает нам избежать потери данных. Если вам интересно, как можно найти, активировать и получить доступ к местоположению автосохранения Word в Windows 10, что ж, вы были бы рады, что нашли эту статью!

Сегодня мы научим вас, как открыть местоположение автосохранения Word в Windows 10.Прочтите этот пост, чтобы узнать, как восстановить файлы, которые вы забыли сохранить.

Метод 1: быстрое решение

Быстрое решение

Чтобы быстро найти «Местоположение автосохранения Word в Windows 10» , используйте безопасный БЕСПЛАТНЫЙ инструмент, разработанный командой экспертов Auslogics.

Приложение не содержит вредоносных программ и разработано специально для решения проблемы, описанной в этой статье. Просто скачайте и запустите его на своем ПК. бесплатная загрузка

Разработано Auslogics

Auslogics является сертифицированным разработчиком приложений Microsoft® Silver.Microsoft подтверждает высокий опыт Auslogics в разработке качественного программного обеспечения, отвечающего растущим требованиям пользователей ПК.

Метод 2: Проверка настроек Word

Конечно, прежде чем вы узнаете, как открыть местоположение автосохранения Word в Windows 10, вы должны знать, как сначала активировать эту функцию. Вы можете сделать это, следуя инструкциям ниже:

  1. Запустите Word, затем щелкните Файл.
  2. Выберите «Параметры», затем нажмите «Сохранить» в меню левой панели.
  3. Убедитесь, что выбран параметр «Сохранить информацию автосохранения».Вы также можете выбрать желаемый временной интервал для автоматического сохранения.
  4. Перейдите в поле "Местоположение файла автовосстановления". Здесь вы увидите расположение каталога автосохранения. По умолчанию это C: \ Users \ user \ AppData \ Roaming \ Microsoft \ Word \. Однако вы всегда можете изменить его на предпочтительное место, нажав кнопку «Обзор».

После того, как вы нашли место автосохранения на своем компьютере, вам нужно запустить Word и перейти в каталог. Найдите автоматически сохраненный файл и дважды щелкните его, чтобы открыть в Word.Стоит отметить, что каталог может быть скрыт на вашем компьютере, особенно если он находится в папке AppData. Вы можете быстро получить доступ к папке, вставив ее местоположение в адресную строку проводника.

Конечно, вы все еще можете получить доступ к этой папке вручную. Вам просто нужно идти по пути. Не забудьте показать скрытые элементы, чтобы вы могли видеть папку AppData. Как только вы это сделаете, вы сможете без проблем получить доступ к папке автосохранения Word.

Метод 3. Проверка папки AppData

Как мы уже упоминали, место автосохранения по умолчанию для Word - это папка AppData.Microsoft Word может сохранять файлы в различных местах, включая C: \ Users \ Your_username \ AppData \ Local \ Microsoft \ Word и C: \ Users \ Your_username \ AppData \ Local \ Temp. Самые последние версии программы используют другое местоположение. В некоторых случаях несохраненные файлы можно найти в папке C: \ Users \ Your_username \ AppData \ Local \ Microsoft \ Office \ UnsavedFiles.

В вышеупомянутых папках вы найдете различные типы файлов Word. Как правило, файлы автосохранения имеют перед именем файла волнистую линию или тильду.У них также есть расширение .tmp и присвоенный им четырехзначный номер. Вот некоторые моменты, которые следует учитывать:

  • Документ Word в папке автосохранения будет выглядеть так: ~ wrdxxxx.tmp.
  • Временный файл документа будет выглядеть так: ~ wrfxxxx.tmp.
  • Файл автоматического восстановления будет выглядеть так: ~ wraxxxx.tmp.

Стоит отметить, что файлы полного автоматического восстановления не имеют расширения .tmp. Вместо этого вы увидите их с расширением. wbk расширение.Найдя один из этих файлов, дважды щелкните его. Документ откроется в Word. Убедитесь, что вы сохранили файл после его открытия.

Метод 4. Использование функции восстановления несохраненных документов

Если Word неожиданно завершает работу или вы случайно закрываете программу, не паникуйте. Вы по-прежнему можете открыть папку автосохранения, следуя инструкциям ниже:

  1. Откройте Word, затем перейдите в «Файл».
  2. Выберите «Последние», затем нажмите «Восстановить несохраненные документы».
  3. Теперь вы сможете увидеть папку с автосохранением. Теперь вы можете выбрать документ, который хотите восстановить.

Другой вариант доступа к местоположению автосохранения - перейти по следующему пути:

Файл -> Информация -> Управление версиями -> Восстановить несохраненные документы

Убедитесь, что вы сохранили файл после его открытия.

Метод 5. Поиск на компьютере файлов .asd или .wbk

Word автоматически сохраняет ваши файлы.Однако в некоторых случаях бывает сложно найти место автосохранения. Если вы не можете найти его, было бы идеально выполнить поиск по определенному расширению файла. Автоматически сохраненные файлы Word обычно имеют расширение .asd или .wbk. Вы можете найти эти файлы, следуя этим инструкциям:

  1. На клавиатуре нажмите клавиши Windows + E. Это должно запустить проводник.
  2. После запуска проводника щелкните строку поиска в правом верхнем углу.
  3. Тип “.wbk »или« .asd »(без кавычек), затем нажмите Enter.
  4. Ваша система будет искать все файлы .wbk и .asd. Щелкните файл правой кнопкой мыши и выберите «Открыть расположение файла». Откроется место автосохранения Word. Это позволит вам увидеть все ваши автоматически сохраненные файлы.

Если вы не можете найти файлы .asd или .wbk, обязательно найдите файлы .tmp. Стоит отметить, что файлы .tmp не обязательно связаны с Word. Итак, некоторые из них могут быть частью других приложений.Вы можете вернуться к методу 2, чтобы узнать, как определить временные файлы, связанные с Word.

Это правда, что функция автосохранения Word весьма полезна. Однако автоматически сохраненные файлы по-прежнему подвержены повреждению. Если они заразятся вирусами, вы их полностью потеряете. Итак, чтобы защитить ваши автоматически сохраненные файлы и всю систему, убедитесь, что вы используете надежный инструмент безопасности, такой как Auslogics Anti-Malware. Эта программа обнаруживает общие и необычные угрозы и атаки, которые могут повредить ваши файлы и нанести вред вашему компьютеру.С помощью этой программы вы можете расслабиться, зная, что ваш компьютер и ваши файлы достаточно защищены.

Метод 6. Проверка каталога документов

В некоторых случаях автоматически сохраненные файлы можно найти в том же каталоге, в котором вы сохранили файл. Однако эти файлы обычно скрыты. Вы можете выявить их, выполнив следующие действия:

  1. Запустить Word.
  2. Откройте "Файл" и нажмите "Открыть".
  3. Нажмите «Обзор», затем перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл.
  4. Убедитесь, что вы изменили Тип файла с «Все документы Word» на «Все файлы».
  5. Вы должны увидеть файл резервной копии. Этот файл легко узнать, потому что в его имени будет «Резервная копия».
  6. Откройте файл, затем сохраните его.

Вы можете предложить улучшения для этой статьи?

Поделитесь ими в комментариях ниже!

И если вы столкнулись с какой-либо другой проблемой, связанной с вашим компьютером, например, с выключением компьютера без предупреждения, сообщите нам, и мы найдем разумное решение специально для вас.

.

Введение в встраивание Word и Word2Vec | автор: Друвил Карани

Встраивание слов - одно из самых популярных представлений словаря документов. Он способен улавливать контекст слова в документе, семантическое и синтаксическое сходство, связь с другими словами и т. Д.

Что такое вложения слов? Грубо говоря, они являются векторными представлениями определенного слова. Сказав это, мы расскажем, как их генерировать? Что еще более важно, как они отражают контекст?

Word2Vec - один из самых популярных методов изучения встраивания слов с использованием неглубокой нейронной сети.Его разработал Томаш Миколов в 2013 году в Google.

Давайте рассмотрим эту часть по частям.

Зачем они нам?

Рассмотрим следующие похожие предложения: Удачного дня и Удачного дня. Вряд ли они имеют разное значение. Если мы составим исчерпывающий словарь (назовем его V), он будет иметь V = {Have, a, good, great, day}.

Теперь давайте создадим вектор с горячим кодированием для каждого из этих слов в V. Длина нашего вектора с горячим кодированием будет равна размеру V (= 5).У нас был бы вектор нулей, за исключением элемента в индексе, представляющего соответствующее слово в словаре. Этот конкретный элемент будет одним. Кодировки ниже объяснят это лучше.

Имеют = [1,0,0,0,0] `; a = [0,1,0,0,0] `; хорошо = [0,0,1,0,0] `; великий = [0,0,0,1,0] `; day = [0,0,0,0,1] `(` представляет транспонирование)

Если мы попытаемся визуализировать эти кодировки, мы можем представить себе 5-мерное пространство, где каждое слово занимает одно из измерений и не имеет ничего общего с делать с остальным (без проекции по другим измерениям).Это означает, что «хороший» и «отличный» так же разные, как «день» и «иметь», что неверно.

Наша цель состоит в том, чтобы слова с похожим контекстом занимали близкие пространственные позиции. Математически косинус угла между такими векторами должен быть близок к 1, то есть углу, близкому к 0.

Google Images

Здесь возникает идея создания распределенных представлений . Интуитивно вводим некую зависимость одного слова от других слов. Слова в контексте этого слова получат большую долю этой зависимости . В одном представлении горячего кодирования все слова независимы, друг от друга , , как упоминалось ранее.

Как работает Word2Vec?

Word2Vec - это метод для создания такого вложения. Его можно получить с помощью двух методов (оба с участием нейронных сетей): пропустить грамм и общий пакет слов (CBOW)

CBOW Модель: Этот метод принимает контекст каждого слова в качестве входных данных и пытается предсказать слово соответствующий контексту.Рассмотрим наш пример: Удачного дня.

Пусть входом в нейронную сеть будет слово, отлично. Обратите внимание, что здесь мы пытаемся предсказать целевое слово ( d ay ) , используя одно слово ввода контекста great. Более конкретно, мы используем одно горячее кодирование входного слова и измеряем ошибку вывода по сравнению с одним горячим кодированием целевого слова ( d ay). В процессе предсказания целевого слова мы изучаем векторное представление целевого слова.

Давайте глубже посмотрим на реальную архитектуру.

CBOW Model

Входное или контекстное слово - это один вектор с горячим кодированием размера V. Скрытый слой содержит N нейронов, а выход - это снова вектор длины V, элементы которого являются значениями softmax.

Давайте рассмотрим термины на картинке справа:
- Wvn - это весовая матрица, которая сопоставляет входной x со скрытым слоем (размерная матрица V * N)
- W`nv - это весовая матрица, которая отображает скрытые слой выводит на окончательный выходной слой (размерная матрица N * V)

Я не буду вдаваться в математику.Мы просто поймем, что происходит.

Нейроны скрытого слоя просто копируют взвешенную сумму входных данных на следующий уровень. Нет такой активации, как сигмовидная, tanh или ReLU. Единственная нелинейность - это вычисления softmax в выходном слое.

Но вышеупомянутая модель использовала одно контекстное слово для предсказания цели. Мы можем использовать несколько контекстных слов, чтобы сделать то же самое.

Google images

Приведенная выше модель принимает контекстные слова C. Когда Wvn используется для вычисления входных данных скрытого слоя, мы берем среднее значение по всем этим входам контекстного слова C.

Итак, мы увидели, как представления слов создаются с использованием контекстных слов. Но есть еще один способ сделать то же самое. Мы можем использовать целевое слово (представление которого мы хотим создать), чтобы предсказать контекст, и в процессе мы создаем представления. Другой вариант, названный моделью Skip Gram, делает это.

Модель Skip-Gram:

Похоже, что модель CBOW с несколькими контекстами только что перевернулась. В некоторой степени это правда.

Вводим в сеть целевое слово.Модель выводит C распределений вероятностей. Что это значит?

Для каждой позиции контекста мы получаем C распределений вероятностей V вероятностей, по одному для каждого слова.

В обоих случаях сеть использует обратное распространение для обучения. Подробную математику можно найти здесь

Кто победит?

Оба имеют свои достоинства и недостатки. По словам Миколова, Skip Gram хорошо работает с небольшим объемом данных и хорошо отображает редкие слова.

С другой стороны, CBOW быстрее и лучше отображает более частые слова.

Что впереди?

Приведенное выше объяснение является очень простым. Это просто дает вам общее представление о том, что такое встраивание слов и как работает Word2Vec.

Это еще не все. Например, чтобы сделать алгоритм более эффективным с вычислительной точки зрения, используются такие приемы, как Hierarchical Softmax и Skip-Gram Negative Sampling. Все это можно найти здесь.

Спасибо за чтение! Если у вас есть что спросить или поделиться, комментируйте.Вы также можете связаться со мной в LinkedIn

.

Stop Word от изменения вашего форматирования

Последнее обновление: 19 декабря 2016 г.

Microsoft Word - одна из тех программ, которые люди ДЕЙСТВИТЕЛЬНО любят ненавидеть. Я стараюсь немного расслабиться, потому что, как одно из наиболее часто используемых компьютерных приложений (если не , , оно должно удовлетворять потребности людей с разными навыками и уровнями комфорта - от тех, кто все еще тоскует по своим IBM Selectrics (и у меня есть свои дни!) Людям, которые настраивают каждый элемент программы под свои нужды (виноват!).

Тем не менее, я определенно понимаю, почему многие люди разочарованы этим. И если есть одна область, по которой я слышу много жалоб, так это когда Word решает изменить форматирование чего-то, чего вы не хотели.

Мне очень нравятся некоторые параметры автоформатирования Word, например, когда он автоматически преобразует два дефиса (––) в типографское длинное тире (-), потому что я думаю, что это выглядит более профессионально. Точно так же есть некоторые варианты автоформатов, которые мне иногда нравятся, но не другие.Хорошим примером этого является автоматическое преобразование типизированного URL-адреса (www.TechForLuddites.com) в гиперссылку (www.TechForLuddites.com).

С другой стороны, есть такие, которые всегда сводят меня с ума, например, когда я хочу написать список чего-то, и как только я нажимаю Enter после начала предложения со «-», текст смещается, а дефис меняется. в пулю. Если бы я хотел создать маркированный список, я бы использовал кнопку с маркером или стиль маркированного списка.

По умолчанию для большинства параметров автоформатов они включены.«Поэтому я просто собираюсь объяснить здесь, как отключить те, которые вам не нужны, в каждом конкретном случае или навсегда.

Приведенные ниже иллюстрации взяты из Word 2007. Я перечислю, как выполнить те же действия в Word 2003 в конце сообщения (и эти шаги должны быть примерно одинаковыми и для предыдущих версий).

Я собираюсь начать с демонстрации того, как отменить один экземпляр автоформатирования.

Введите любой URL-адрес и нажмите Enter.

URL-адрес будет преобразован в активную ссылку.

Поскольку автоформат - это просто шаг, который Word записал за кулисами, вам действительно нужно отменить его, что можно сделать несколькими способами:

Теперь мы посмотрим, как вы можете отключить любой из параметров Автоформат навсегда.

Нажмите кнопку «Офис» и нажмите «Параметры Word».

Кнопка Office - круглая в верхнем левом углу окна.

Выберите Proofing в левом меню.

Щелкните кнопку Параметры автозамены.

Щелкните вкладку Автоформат по мере ввода.

Теперь вы можете увидеть все доступные параметры и отключить те, которые вам не нужны.

Если вы не знаете, что означают некоторые параметры, щелкните знак вопроса в правом верхнем углу окна, и появится диалоговое окно справки. В разделе Word нажмите на знак плюса рядом с «Что делает каждый параметр?» чтобы получить их все описания.

Теперь вы можете работать в Word так, как вам хочется, а не так, как вам нужно!

Инструкции для Word 2003

Чтобы отменить один экземпляр автоформата, вы можете использовать те же параметры, что и в Word 2007:

  • Нажмите Ctrl + Z.
  • Нажмите кнопку «Отменить» на стандартной панели инструментов.
  • Используйте кнопку «Параметры автозамены», если она появляется.

Чтобы навсегда изменить параметры автоформата, выберите «Инструменты»> «Параметры автозамены» и щелкните вкладку «Автоформат при вводе».

Примечание. В Word 2003 это диалоговое окно не имеет встроенной справки, поэтому вам придется искать в основном файле справки Word (F1), если вам нужно объяснение для определенного параметра.

В рубриках: How To, MS-Office, MS-Word с тегами: Facebook

Если вы нашли этот пост полезным, возможно, ваши друзья тоже (подсказка, подсказка)!

Чтобы в будущем получать сообщения блога в свой почтовый ящик, заполните форму ниже.

.

Keras LSTM tutorial - Как легко создать мощную языковую модель глубокого обучения

В предыдущих сообщениях я представил Keras для построения сверточных нейронных сетей и выполнения встраивания слов. Следующий естественный шаг - поговорить о реализации рекуррентных нейронных сетей в Keras. В предыдущем моем руководстве я дал очень подробное введение в рекуррентные нейронные сети и сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM), реализованные в TensorFlow. В этом руководстве я сосредоточусь на создании сетей LSTM в Keras, кратко сделав краткий обзор или обзор того, как работают LSTM.В этом руководстве по Keras LSTM мы реализуем модель предсказания текста от последовательности к последовательности, используя большой набор текстовых данных, называемый корпусом PTB. Весь код этого руководства можно найти в репозитории Github этого сайта.

Хотите создавать системы глубокого обучения на TensorFlow 2? Заказать книгу можно здесь


Рекуррентные нейронные сети

Сеть LSTM - это своего рода рекуррентная нейронная сеть.Регулярная нейронная сеть - это нейронная сеть, которая пытается моделировать поведение, зависящее от времени или последовательности, например, язык, цены на акции, спрос на электроэнергию и так далее. Это выполняется путем обратной передачи выходных данных уровня нейронной сети в момент времени t на вход того же сетевого уровня в момент времени t + 1 . Выглядит это так:

Схема рекуррентной нейронной сети с показанными узлами

Рекуррентные нейронные сети «разворачиваются» программно во время обучения и прогнозирования, поэтому мы получаем что-то вроде следующего:

Развернутая рекуррентная нейронная сеть

Здесь вы можете видеть, что на каждом временном шаге предоставляется новое слово - вывод предыдущего F (т.е.е. $ h_ {t-1} $ ) также подается в сеть на каждом временном шаге. Если вам интересно, к чему относятся эти примеры слов, это пример предложения, которое я использовал в моем предыдущем руководстве по LSTM в TensorFlow: «Девушка вошла в бар и спросила:« Можно мне выпить, пожалуйста? ». Бармен сказал: «Конечно». Проблема с обычными рекуррентными нейронными сетями, построенными из обычных узлов нейронных сетей, заключается в том, что, когда мы пытаемся смоделировать зависимости между словами или значениями последовательностей, которые разделены значительным количеством других слов, мы сталкиваемся с проблемой исчезающего градиента (а также иногда проблема взрывающегося градиента) - чтобы узнать больше о проблеме исчезающего градиента, см. мой пост по теме.Это связано с тем, что небольшие градиенты или веса (значения меньше 1) многократно умножаются за несколько временных шагов, и градиенты асимптотически сжимаются до нуля. Это означает, что веса этих более ранних уровней не будут существенно изменены, и, следовательно, сеть не узнает долгосрочные зависимости. Сети LSTM - способ решить эту проблему.

Сети LSTM

Как упоминалось ранее, в этом руководстве по Keras LSTM мы будем создавать сеть LSTM для предсказания текста.Сеть LSTM - это рекуррентная нейронная сеть, которая имеет блоки ячеек LSTM вместо наших стандартных слоев нейронной сети. Эти ячейки имеют различные компоненты, называемые входным вентилем, вентилем забывания и выходным вентилем - они будут более подробно объяснены позже. Вот графическое представление ячейки LSTM:

Схема ячеек LSTM

Сначала обратите внимание, что с левой стороны у нас есть новое значение слова / последовательности $ x_t $ , объединенное с предыдущим выводом из ячейки $ h_ {t-1} $ .Первым шагом для этого комбинированного ввода является его сжатие через слой tanh . Второй шаг заключается в том, что этот вход проходит через входной вентиль . Входной вентиль - это слой сигмовидных активированных узлов, выход которых умножается на сжатый вход. Эти сигмоиды входного затвора могут действовать, чтобы «убить» любые элементы входного вектора, которые не требуются. Сигмоидальная функция выводит значения от 0 до 1, поэтому веса, соединяющие ввод с этими узлами, можно обучить для вывода значений, близких к нулю, чтобы «выключить» определенные входные значения (или, наоборот, выходы, близкие к 1, чтобы «пройти через» другие значения).Следующим шагом в потоке данных через эту ячейку является цикл внутреннего состояния / забвения. Ячейки LSTM имеют внутреннюю переменную состояния $ s_t $ . Эта переменная с запаздыванием на один временной шаг, т.е. $ s_ {t-1} $ - это , добавленное ко входным данным, чтобы создать эффективный уровень повторяемости. Эта операция сложения и вместо операции умножения помогает снизить риск исчезновения градиентов. Однако этот цикл повторения управляется вентилем забывания - он работает так же, как входной вентиль, но вместо этого помогает сети узнать, какие переменные состояния следует «запомнить» или «забыть».о) $$ Таким образом, окончательный результат ячейки с раздавливанием tanh может быть показан как: $$ h_t = tanh (s_t) \ circ o $$

Встраивание слов LSTM и размер скрытого слоя

Следует помнить, что во всей приведенной выше математике мы имеем дело с векторами, то есть входные $ x_t $ и $ h_ {t-1} $ не являются однозначными скалярами, а скорее векторами определенной длины. Точно так же все веса и значения смещения являются матрицами и векторами соответственно. Теперь вам может быть интересно, как мы представляем слова для ввода их в нейронную сеть? Ответ - вложение слов.Я подробно писал об этом в предыдущих руководствах, в частности в руководстве по внедрению слов Word2Vec в Python и TensorFlow, а также в руководстве по Word2Vec Keras. В основном это включает в себя выбор слова и поиск векторного представления этого слова, которое передает некоторое значение слова. В Word2Vec это значение обычно количественно оценивается по контексту, то есть векторами слов, которые находятся близко друг к другу в векторном пространстве, являются те слова, которые появляются в предложениях, близких к тем же словам. Векторы слов можно выучить отдельно, как в этом руководстве, или во время обучения вашей сети Keras LSTM.В следующем примере мы настроим так называемый слой встраивания , чтобы преобразовать каждое слово в значащий вектор слов. Мы должны указать размер слоя внедрения - это длина вектора, которым представлено каждое слово - обычно это значение находится в диапазоне от 100 до 500. Другими словами, если размер слоя внедрения равен 250, каждое слово будет представлено вектором длиной 250, то есть [$ x_1, x_2, x_3, \ ldots, x_ {250} $]. Размер скрытого слоя LSTM Обычно мы сопоставляем размер вывода слоя внедрения с количеством скрытых слоев в ячейке LSTM.Вам может быть интересно, откуда берутся скрытые слои в ячейке LSTM. На моей обзорной диаграмме LSTM я просто показал «рельсы данных», по которым текли наши входные данные. Однако каждый сигмоид , tanh или слой скрытого состояния в ячейке фактически представляет собой набор узлов, количество которых равно размеру скрытого слоя . Следовательно, каждый из «узлов» в ячейке LSTM на самом деле является кластером обычных узлов нейронной сети, как на каждом уровне плотно связанной нейронной сети.

Архитектура Keras LSTM

В этом разделе будет показано, как выглядит полная архитектура LSTM, и показана архитектура сети, которую мы строим в Керасе. Это дополнительно осветит некоторые из идей, выраженных выше, включая слой встраивания и тензорные размеры, протекающие по сети. Предлагаемая архитектура выглядит следующим образом:

Учебник по архитектуре Keras LSTM

Форма ввода текстовых данных упорядочена следующим образом: (размер пакета, количество временных шагов, скрытый размер).Другими словами, для каждой выборки пакета и каждого слова в количестве временных шагов существует вектор встраиваемого слова длиной 500, представляющий входное слово. Эти векторы внедрения будут изучены как часть общего изучения модели. Затем входные данные передаются в два «уложенных» слоя ячеек LSTM (скрытого размера длиной 500) - на диаграмме выше сеть LSTM показана развернутой на всех временных шагах. Вывод из этих развернутых ячеек по-прежнему (размер пакета, количество временных шагов, скрытый размер).Эти выходные данные затем передаются на слой Keras, называемый TimeDistributed, который будет более подробно объяснен ниже. Наконец, к выходному слою применена активация softmax . Эти выходные данные сравниваются с обучающими данными и для каждого пакета, и оттуда в Keras выполняется обратное распространение ошибки и градиента. Обучающие данные y в этом случае представляют собой входные x слов, продвинутые на один временной шаг - другими словами, на каждом временном шаге модель пытается предсказать самое следующее слово в последовательности.Однако он делает это с шагом каждый временной шаг - следовательно, выходной слой имеет такое же количество временных шагов, что и входной уровень. Это станет более ясным позже. В этом разделе каждая строка кода для создания архитектуры Keras LSTM, показанной выше, будет пройдена и обсуждена. Однако я лишь кратко остановлюсь на коде предварительной обработки текста, который в основном использует код, найденный на сайте TensorFlow здесь. Полный код этого руководства по Keras LSTM можно найти в репозитории Github этого сайта и называется keras_lstm.ру. Обратите внимание, что сначала вам необходимо загрузить набор данных Penn Tree Bank (PTB), который будет использоваться в качестве корпуса обучения и проверки. Вам нужно будет изменить переменную data_path в коде Github, чтобы она соответствовала местоположению этих загруженных данных.

Код предварительной обработки текста

Чтобы текстовые данные имели правильную форму для ввода в модель Keras LSTM, каждому уникальному слову в корпусе должен быть присвоен уникальный целочисленный индекс. Затем текстовый корпус необходимо перестроить по порядку, но вместо текстовых слов у нас есть целочисленные идентификаторы по порядку.Три функции, которые делают это в коде: read_words, build_vocab и file_to_word_ids. Я не буду вдаваться в подробности этих функций, но в основном они сначала разбивают данный текстовый файл на отдельные слова и символы, основанные на предложениях (т. Е. На конец предложения). Затем каждое уникальное слово идентифицируется и присваивается уникальное целое число. Наконец, исходный текстовый файл преобразуется в список этих уникальных целых чисел, где каждое слово заменяется своим новым целочисленным идентификатором.Это позволяет использовать текстовые данные в нейронной сети. Функция load_data , которую я создал для запуска этих функций, показана ниже:
  def load_data (): # получаем пути к данным train_path = os.path.join (data_path, "ptb.train.txt") valid_path = os.path.join (data_path, "ptb.valid.txt") test_path = os.path.join (data_path, "ptb.test.txt") # создать полный словарь, а затем преобразовать текстовые данные в список целых чисел word_to_id = build_vocab (путь_поезда) train_data = file_to_word_ids (train_path, word_to_id) valid_data = file_to_word_ids (действительный_путь, word_to_id) test_data = file_to_word_ids (test_path, word_to_id) словарь = len (word_to_id) reversed_dictionary = dict (zip (word_to_id.значения (), word_to_id.keys ())) печать (train_data [: 5]) печать (word_to_id) печать (словарь) print ("" .join ([reversed_dictionary [x] для x в train_data [: 10]])) вернуть train_data, valid_data, test_data, словарь, reversed_dictionary  
Чтобы вызвать эту функцию, мы можем запустить:
  train_data, valid_data, test_data, словарь, reversed_dictionary = load_data ()  
Три выхода этой функции - это обучающие данные, данные проверки и тестовые данные из набора данных, соответственно, но каждое слово представлено в виде целого числа в списке.Некоторая информация распечатывается во время работы load_data () , одна из которых - print (train_data [: 5]) - это дает следующий вывод:
[9970, 9971, 9972, 9974, 9975]
Как вы можете заметить, данные обучения, как и ожидалось, состоят из списка целых чисел. Затем выходной словарный запас - это просто размер нашего текстового корпуса. Когда слова включаются в обучающие данные, каждое отдельное уникальное слово не рассматривается - скорее, при обработке естественного языка текстовые данные обычно ограничиваются определенным числом N наиболее распространенных слов.В данном случае N = словарь = 10,000 . Наконец, reversed_dictionary - это словарь Python, где ключ - это уникальный целочисленный идентификатор слова, а связанное значение - это слово в тексте. Это позволяет нам работать в обратном направлении от предсказанных целочисленных слов, которые будет выдавать наша модель, и переводить их обратно в реальный текст. Например, следующий код преобразует целые числа в train_data обратно в текст, который затем печатается: print (»« .join ([reversed_dictionary [x] for x in train_data [100: 110]])) .Этот фрагмент кода производит:
работник подвергся этому воздействию более N лет назад исследователями
Это все объяснения, необходимые в отношении предварительной обработки текста, поэтому давайте перейдем к настройке генератора входных данных, который будет загружать образцы в нашу модель Keras LSTM.

Создание генераторов данных Keras LSTM

При обучении нейронных сетей мы обычно вводим в них данные небольшими партиями, называемыми мини-партиями или просто «партиями» (для получения дополнительной информации о мини-пакетном градиентном спуске см. Мой учебник.

Смотрите также

 
Поиск по сайту

 

Популярные уроки

Бесплатная программа Frontpage для создания сайтов  

Структура страницы сайта  

Как создать главную страницу сайта 

Как установить язык сайта  

Как создать макет веб-страницы в программе Frontpage

Как создать шапку для сайта

Просмотр сайта в разных браузерах

Как разместить текст на сайте

Возможности Frontpage

Как задать фон страницы сайта в Frontpage

Как вставить видео на сайт

Как создать новые страницы сайта в Frontpage

Как сделать бегущую строку в html

Как разместить сайт в интернете

 Наверх >>  

         

Школа Продающих Сайтов Андрея Громова © 2012-г.

Копирование материалов сайта запрещено.

Написать письмо

Карта сайта, XML.