From 58d047d9e6f154acf806a1d38ef5aecb62e88b8d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: AnikeevAnA Date: Sat, 29 Nov 2025 09:43:32 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D0=B7=D0=BC=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D0=BB(?= =?UTF-8?q?=D0=B0)=20=D0=BD=D0=B0=20'labworks/LW4/report.md'?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- labworks/LW4/report.md | 59 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 57 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/labworks/LW4/report.md b/labworks/LW4/report.md index da5a5be..a326a33 100644 --- a/labworks/LW4/report.md +++ b/labworks/LW4/report.md @@ -153,7 +153,7 @@ print("Метка класса:", label, "| Класс:", class_name) **Результат выполнения:** ``` Отзыв в виде индексов: - [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 @@ -188,7 +188,7 @@ print("Метка класса:", label, "| Класс:", class_name) 13 70 64 8 135 15 50 9 76 128 108 44 2145 5 2321 11 148 153 5 15 2200 7 445 9 55 76 467 856 13 70 386 1124 22 2 11 63 25 70 67 530 239 7 - 2 284 2 2 11 6 1686 7 2 2145] + 2 284 2 2 11 6 1686 7 2 2145 Отзыв в виде текста: i watched this film few times and all i can say that this is low budget rubbish and that it does not have anything to do with a real history facts actors performances is very poor but it is result of limited acting possibilities anyone who watched this film now probably think of hitler as some crazy who running with a gun like some chicago gangster i can only to say that there is much better films about hitler and germany in those years and that rise of evil is very much under average i can recommend german film in which you can see brilliant performance of actor in a roll of hitler @@ -205,10 +205,65 @@ print("Метка класса:", label, "| Класс:", class_name) ### Пункт №8. Вывод предобработанных массивов обучающих и тестовых данных. ```python +print("Предобработанное обучающее множество X_train (первые 5 примеров):") +print(X_train[:5]) + +print("\nПредобработанное тестовое множество X_test (первые 5 примеров):") +print(X_test[:5]) + +print("Размер обучающего множества X_train:", X_train.shape) +print("Размер обучающих меток y_train:", y_train.shape) +print("Размер тестового множества X_test:", X_test.shape) +print("Размер тестовых меток y_test:", y_test.shape) ``` **Результат выполнения:** ``` +Предобработанное обучающее множество X_train (первые 5 примеров): + [ 0 0 0 ... 786 7 12] + [ 0 0 0 ... 35 709 790] + [ 0 0 0 ... 11 4 2] + [ 0 0 0 ... 358 4 2] + [ 0 0 0 ... 2 3174 2] + +Предобработанное тестовое множество X_test (первые 5 примеров): + [ 0 0 0 ... 67 14 20] + [ 0 0 0 ... 48 24 6] + [ 1 146 6 ... 15 12 16] + [ 0 0 0 ... 141 17 134] + [ 1 12 9 ... 320 7 51] +Размер обучающего множества X_train: (25000, 500) +Размер обучающих меток y_train: (25000,) +Размер тестового множества X_test: (25000, 500) +Размер тестовых меток y_test: (25000,) +``` + +### Пункт №9. Реализация модели рекуррентной нейронной сети. + +```python + +``` + +**Результат выполнения:** +``` + +``` + +### Пункт №10. Оценка качества обучения на тестовых данных. + +```python + +``` + +**Результат выполнения:** +``` + +``` + +### Пункт №11. Выводы по результатам применения рекуррентной нейронной сети. + +**Выводы по лабораторной работе:** +``` ``` \ No newline at end of file