10 лучших генераторов твитов на основе искусственного интеллекта (ноябрь 2024 г. )

Переходим к обучению

Последовательность нейрослоев часто применяют для более глубокого обучения нейронной сети и большей формализации имеющихся данных. Именно поэтому, чтобы получить итоговый выходной вектор, нужно проделать вышеописанную операцию пару раз подряд по направлению от одного слоя к другому. В результате для 1-го слоя входным вектором будет являться X, а для последующих входом будет выход предыдущего слоя. То есть нейронная сеть может выглядеть следующим образом:

Дабы найти значение ошибки E, надо найти сумму квадратов разности векторных значений, которые были выданы нейронной сетью в виде ответа, а также вектора, который ожидается увидеть при обучении. Еще надо будет найти дельту каждого слоя и учесть, что для последнего слоя дельта будет равняться векторной разности фактического и ожидаемого результатов, покомпонентно умноженной на векторное значение производных последнего слоя:

Когда мы узнаем дельту последнего слоя, мы сможем найти дельты и всех предыдущих слоев. Чтобы это сделать, нужно будет лишь перемножить для текущего слоя транспонированную матрицу с дельтой, а потом перемножить результат с вектором производных функции активации предыдущего слоя:

Circleboom Publish — это комплексная платформа для управления социальными сетями, одной из выдающихся функций которой является генератор твитов на базе искусственного интеллекта. Этот инструмент предназначен для того, чтобы помочь предприятиям, влиятельным лицам, маркетологам и создателям контента оптимизировать процесс создания контента в социальных сетях и поддерживать согласованный график публикаций на нескольких платформах.

Говоря проще, ИНС можно назвать неким «черным ящиком», превращающим входные данные в выходные данные. Если же посмотреть на это с точки зрения математики, то речь идет о том, чтобы отобразить пространство входных X-признаков в пространство выходных Y-признаков: X → Y. Таким образом, нам надо найти некую F-функцию, которая сможет выполнить данное преобразование. На первом этапе этой информации достаточно в качестве основы.

Для уменьшения ошибки нейронной сети надо поменять весовые коэффициенты, причем послойно. Каким же образом это осуществить? Ничего сложного в этом нет: надо воспользоваться методом градиентного спуска. То есть нам надо рассчитать градиент по весам и сделать шаг от полученного градиента в отрицательную сторону. Давайте вспомним, что на этапе прямого распространения мы запоминали входные сигналы, а во время обратного распространения ошибки вычисляли дельты, причем послойно. Как раз ими и надо воспользоваться в целях нахождения градиента. Градиент по весам будет равняться не по компонентному перемножению дельт и входного вектора. Дабы обновить весовые коэффициенты, снизив таким образом ошибку нейросети, нужно просто вычесть из матрицы весов итог перемножения входных векторов и дельт, помноженный на скорость обучения. Все вышеперечисленное можно записать в следующем виде:

Но полученный вектор представляет собой неактивированное состояние (промежуточное, невыходное) всех нейронов, а для того, чтобы нам получить выходное значение, нужно каждое неактивированное значение подать на вход вышеупомянутой функции активации. Итогом ее применения и станет выходное значение слоя.

Используя технологию искусственного интеллекта, инструмент может анализировать существующий контент пользователя и предпочтения аудитории, чтобы создавать твиты, которые с большей вероятностью найдут отклик у их целевой аудитории. Кроме того, Circleboom Publish предлагает встроенный генератор хэштегов, который предлагает актуальные и популярные хэштеги для повышения видимости и охвата твитов пользователя.

Тренировка нейронной сети. Функции XOR

Пусть у нас уже есть нейронная сеть, но ведь ее ответы являются случайными, то есть наша нейросеть не обучена. Сейчас она способна лишь по входному вектору input выдавать случайный ответ, но нам нужны ответы, которые удовлетворяют конкретной поставленной задаче. Дабы этого достичь, сеть надо обучить. Здесь потребуется база тренировочных примеров и множество пар X — Y, на которых и будет происходить обучение, причем с использованием известного алгоритма обратного распространения ошибки.

Давайте внимательно посмотрим на него. Вышенаписанная формула — это не что иное, как определение умножения матрицы на вектор. И в самом деле, если мы возьмем матрицу W размера n на m и выполним ее умножение на X размерности m, то мы получим другое векторное значение n-размерности, то есть как раз то, что надо.

Шаблон Tweet Machine позволяет пользователям вводить тему и выбирать предпочтительный тон, например фактический, остроумный или саркастический. На основе этих входных данных Джаспер генерирует набор из 10 вариантов твитов, которые можно использовать как отдельные твиты или объединять в единую цепочку твитов. Сгенерированные твиты часто имеют характерный, привлекающий внимание стиль, который хорошо подходит для платформы Twitter.

В дополнение к шаблону Tweet Machine, Jasper предлагает функцию «Перепрофилирование контента», которая позволяет пользователям переписывать существующий контент в форматы, удобные для твитов. Хотя эта функция, возможно, не идеальна для генерации совершенно новых идей, она может значительно упростить процесс адаптации более длинного контента в удобные фрагменты размером с твит.

Jasper — это популярная платформа для создания контента на базе искусственного интеллекта, которая предлагает широкий спектр шаблонов и инструментов, помогающих пользователям создавать различные типы контента, включая публикации в социальных сетях, статьи в блогах и маркетинговые материалы. Среди своей обширной библиотеки, насчитывающей более 70 шаблонов, Jasper предлагает уникальный шаблон под названием «The Tweet Machine», который специально разработан, чтобы помочь пользователям создавать идеи вирусных твитов.

Создание привлекательного и последовательного контента для Twitter (X) может оказаться непростой задачей. К счастью, генераторы твитов на базе искусственного интеллекта являются ценным решением, помогающим предприятиям, маркетологам и создателям контента оптимизировать процесс создания контента и поддерживать сильное присутствие на платформе. В этом сообщении блога мы рассмотрим лучшие инструменты генератора твитов с использованием искусственного интеллекта, которые помогут вам создавать привлекательные твиты, преодолевать творческие препятствия и расширять свою аудиторию.

Под искусственной нейронной сетью (ИНС) понимают математическую модель (включая ее программное либо аппаратное воплощение), которая построена и работает по принципу функционирования биологических нейросетей — речь идет о нейронных сетях нервных клеток живых организмов.

Только ленивый не слышал сегодня о существовании и разработке нейронных сетей и такой сфере, как машинное обучение. Для некоторых создание нейросети кажется чем-то очень запутанным, однако на самом деле они создаются не так уж и сложно. Как же их делают? Давайте попробуем самостоятельно создать нейросеть прямого распространения, которую еще называют многослойным перцептроном. В процессе работы будем использовать лишь циклы, массивы и условные операторы. Что означает этот набор данных? Только то, что нам подойдет любой язык программирования, поддерживающий вышеперечисленные возможности. Если же у языка есть библиотеки для векторных и матричных вычислений (вспоминаем NumPy в Python), то реализация с их помощью займет совсем немного времени. Но мы не ищем легких путей и воспользуемся C#, причем полученный код по своей сути будет почти аналогичным и для прочих языков программирования.