Пишем код для нейронных сетей с помощью Neural Complete | OTUS

Курсы

Программирование
iOS Developer. Basic
-23%
Python Developer. Professional
-13%
Golang Developer. Professional
-17%
Python Developer. Basic
-16%
iOS Developer. Professional
-13%
C# ASP.NET Core разработчик
-18%
Unity Game Developer. Professional
-11%
React.js Developer
-12%
Android Developer. Professional
-7%
Software Architect
-12%
C++ Developer. Professional
-8%
Разработчик C#
-8%
Backend-разработчик на PHP
-8%
Архитектура и шаблоны проектирования
-12%
Программист С Разработчик на Spring Framework MS SQL Server Developer AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Vue.js разработчик VOIP инженер Нереляционные базы данных Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер-практикум по использованию и настройке GIT IoT-разработчик Advanced Fullstack JavaScript developer Супер-интенсив Azure
Инфраструктура
Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK
-17%
DevOps практики и инструменты
-18%
Архитектор сетей
-21%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-22%
Супер-интенсив «IaC Ansible»
-16%
Супер-интенсив по управлению миграциями (DBVC)
-16%
Administrator Linux. Professional
-5%
Administrator Linux.Basic
-10%
Супер-интенсив «ELK»
-10%
Базы данных Сетевой инженер AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Внедрение и работа в DevSecOps Супер-практикум по работе с протоколом BGP Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Пишем код для нейронных сетей с помощью Neural Complete

DLE_Deep_5.11-5020-7d2077.png

Существует нейронная сеть, помогающая писать код для нейронных сетей. Это инструмент Neural Complete, представляющий собой интерфейс автодополнения ввода. Он основан на генеративной состязательной нейросети, имеющей архитектуру долгой краткосрочной памяти.

Neural Complete написан на Python, плюс обучен с помощью исходного кода, написанного на Python. Файлы для тренировки включают импортированные элементы из библиотеки Keras. Можно сказать, что перед нами нейросеть, помогающая писать код для нейронных сетей.

Как это работает?

Демонстрацию работы Neural Complete вы можете посмотреть ниже:

neural_complete_demo-20219-fbac06.gif

Когда вы вводите model впервые, Neural Complete предложит вам создать переменную (model = Sequential()). Во 2-й раз инструмент предложит вам уже её использовать (model.add(...)). Таким образом, всё работает в зависимости от контекста.

Парсинг данных

Так как GitHub API не позволяет выполнять поиск по имени файла, автор Neural Complete создал специальный скрипт для сбора данных по спецзапросу, который вы можете изменить с учётом своей задачи. Однако не стоит переусердствовать с парсингом, дабы не «раздражать» GitHub.

Кстати, для обучения модели использовалось всего 26 скриптов.

Разработка

Фронтенд данного проекта писался на Angular 2. Что касается работы с бэкендом, то вам потребуется фреймворк Flask и уже упомянутая выше библиотека Keras .

Если хотите ознакомиться с инструментом подробнее, перейдите по ссылке в соответствующий репозиторий на GitHub.

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться