Четвертая часть цикла статей по глубокому обучению посвящена реализации нейронной сети для предсказания пропущенных слов в тексте. Метод направлен на развитие способности модели улавливать языковые закономерности через анализ контекста.
Архитектура сети включает скрытый слой из 50 нейронов и выходной слой размером с словарь. Для ускорения обучения применяется метод отрицательного семплирования, позволяющий вычислять вероятности только для подмножества слов, а не для всего словаря.
Процесс обучения базируется на датасете отзывов с платформы Кинопоиск. Модель анализирует окно из двух слов слева и двух слов справа от целевого. Сеть учится выбирать правильное слово из набора, состоящего из одного верного варианта и пяти случайных ложных.
Обновление весов происходит с использованием бинарной перекрестной энтропии и сигмоидной функции активации. Веса первого слоя инициализируются случайными числами в диапазоне от -0.1 до 0.1, а веса выходного слоя — нулями с последующей транспозицией для оптимизации вычислений.
