aitech-eks-pub/wyk/09_neurozoo.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Neurozoo\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Funkcja sigmoidalna\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Funkcja sigmoidalna zamienia dowolną wartość („sygnał”) w wartość z przedziału $(0,1)$, czyli wartość, która może być interperetowana jako prawdopodobieństwo.\n",
    "\n",
    "$$\\sigma(x) = \\frac{1}{1 + e^{-x}}$$\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor(0.6457)"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "\n",
    "def sigmoid(x):\n",
    "    return 1 / (1 + torch.exp(-x))\n",
    "\n",
    "sigmoid(torch.tensor(0.6))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'sigmoid.png'"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import torch\n",
    "\n",
    "x = torch.linspace(-5,5,100)\n",
    "plt.xlabel(\"x\")\n",
    "plt.ylabel(\"y\")\n",
    "plt.plot(x, sigmoid(x))\n",
    "fname = 'sigmoid.png'\n",
    "plt.savefig(fname)\n",
    "fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[[file:# Out[32]:\n",
    "\n",
    "    'sigmoid.png'\n",
    "\n",
    "![img](./obipy-resources/Tb0Of9.png)]]\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### PyTorch\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Funkcja `torch.sigmoid` po prostu stosuje sigmoidę do każdego elementu tensora (*element-wise*).\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.6457, 0.7311, 0.0067])"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "\n",
    "torch.sigmoid(torch.tensor([0.6, 1.0, -5.0]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Istnieje również `torch.nn.Sigmoid`, które może być używane jako warstwa.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.5000, 0.4502, 0.5987])"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "s = nn.Sigmoid()\n",
    "s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Implementacja w Pytorchu\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.5000, 0.6225, 0.5744])"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "import torch\n",
    "\n",
    "class MySigmoid(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(MySigmoid, self).__init__()\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        return 1 / (1 + torch.exp(-x))\n",
    "\n",
    "s = MySigmoid()\n",
    "s(torch.tensor([0.0, 0.5, 0.3]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Wagi\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Funkcja sigmoidalna nie ma żadnych wyuczalnych wag.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### **Pytanie**: Czy można rozszerzyć funkcję sigmoidalną o jakieś wyuczalne wagi?\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Regresja liniowa\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Softmax\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "W klasyfikacji wieloklasowej należy zwrócić musimy zwrócić rozkład\n",
    "prawdopodobieństwa po wszystkich klasach, w przeciwieństwie do\n",
    "klasyfikacji binarnej, gdzie wystarczy zwrócić jedną liczbę —\n",
    "prawdopodobieństwo pozytywnej klasy ($p$; prawdopodobieństwo drugiej\n",
    "klasy to po prostu $1-p$).\n",
    "\n",
    "A zatem na potrzeby klasyfikacji wieloklasowej potrzeba wektorowego\n",
    "odpowiednika funkcji sigmoidalnej, to jest funkcji, która zamienia\n",
    "nieznormalizowany wektor $\\vec{z} = [z_1,\\dots,z_k]$ (pochodzący np. z\n",
    "poprzedzającej warstwy liniowej) na rozkład prawdopobieństwa.\n",
    "Potrzebujemy zatem funkcji $s: \\mathcal{R}^k \\rightarrow [0,1]^k$\n",
    "\n",
    "spełniającej następujące warunki:\n",
    "\n",
    "-   $s(z_i) = s_i(z) \\in [0,1]$\n",
    "-   $\\Sigma_i s(z_i) = 1$\n",
    "-   $z_i > z_j \\Rightarrow s(z_i) > s(z_j)$\n",
    "\n",
    "Można by podać takie (**błędne**!) rozwiązanie:\n",
    "\n",
    "$$s(z_i) = \\frac{z_i}{\\Sigma_{j=1}^k z_j}$$\n",
    "\n",
    "To rozwiązanie zadziała błędnie dla liczb ujemnych, trzeba najpierw\n",
    "użyć funkcji monotonicznej, która przekształaca $\\mathcal{R}$ na $\\mathcal{R^+}$.\n",
    "Naturalna funkcja tego rodzaju to funkcja wykładnicza $\\exp{x} = e^x$.\n",
    "Tym sposobem dochodzimy do funkcji softmax:\n",
    "\n",
    "$$s(z_i) = \\frac{e^{z_i}}{\\Sigma_{j=1}^k e^{z_j}}$$\n",
    "\n",
    "Mianownik ułamka w definicji funkcji softmax nazywamy czasami czynnikiem normalizacyjnym:\n",
    "$Z(\\vec{z}) = \\Sigma_{j=1}^k e^{z_j}$, wtedy:\n",
    "\n",
    "$$s(z_i) = \\frac{e^{z_i}}{Z(\\vec{z})}$$\n",
    "\n",
    "Definicja w PyTorchu:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.1182, 0.0022, 0.0059, 0.8737])"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "\n",
    "def softmax(z):\n",
    "    z_plus = torch.exp(z)\n",
    "    return z_plus / torch.sum(z_plus)\n",
    "\n",
    "softmax(torch.tensor([3., -1., 0., 5.]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![img](./softmax.png \"Softmax\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Soft vs hard\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Dlaczego *softmax*? Czasami używa się funkcji **hardmax**, która np.\n",
    "wektora $[3, -1, 0, 5]$ zwróciłaby $[0, 0, 0, 5]$ — to jest po prostu\n",
    "wektorowa wersja funkcji zwracającej maksimum. Istnieje też funkcja\n",
    "hard\\*arg\\*max, która zwraca wektor *one-hot* — z jedną jedynką na\n",
    "pozycji dla największej wartości (zamiast podania największej\n",
    "wartości), np. wartość hardargmax dla $[3, -1, 0, 5]$ zwróciłaby $[0,\n",
    "0, 0, 1]$.\n",
    "\n",
    "Zauważmy, że powszechnie przyjęta nazwa *softmax* jest właściwie\n",
    "błędna, funkcja ta powinna nazywać się *softargmax*, jako że w\n",
    "„miękki” sposób identyfikuje największą wartość przez wartość zbliżoną\n",
    "do 1 (na pozostałych pozycjach wektora nie będzie 0).\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### **Pytanie**: Jak można zdefiniować funkcję *softmax* w ścisłym tego słowa znaczeniu („miękki” odpowiednik hardmax, nie hardargmax)?\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### PyTorch\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Funkcja `torch.nn.functional.softmax` normalizuje wartości dla całego tensora:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<ipython-input-7-e808e5e4899b>:3: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.\n",
      "  nn.functional.softmax(torch.tensor([0.6, 1.0, -5.0]))\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.4007, 0.5978, 0.0015])"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "nn.functional.softmax(torch.tensor([0.6, 1.0, -5.0]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "… zobaczmy, jak ta funkcja zachowuje się dla macierzy:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<ipython-input-8-95deaae56e16>:3: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.\n",
      "  nn.functional.softmax(torch.tensor([[0.6, 1.0], [-2.0, 3.5]]))\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[0.4013, 0.5987],\n",
       "        [0.0041, 0.9959]])"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "nn.functional.softmax(torch.tensor([[0.6, 1.0], [-2.0, 3.5]]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Za pomocą (zalecanego zresztą) argumentu `dim` możemy określić wymiar, wzdłuż którego dokonujemy normalizacji:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[0.9309, 0.0759],\n",
       "        [0.0691, 0.9241]])"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "nn.functional.softmax(torch.tensor([[0.6, 1.0], [-2.0, 3.5]]), dim=0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Istnieje również `torch.nn.Softmax`, które może być używane jako warstwa.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.3021, 0.2473, 0.4506])"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "s = nn.Softmax(dim=0)\n",
    "s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Implementacja w Pytorchu\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([0.5000, 0.6225, 0.5744])"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "import torch\n",
    "\n",
    "class MySoftmax(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(MySoftmax, self).__init__()\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        ex = torch.exp(x)\n",
    "        return ex / torch.sum(ex)\n",
    "\n",
    "s = MySigmoid()\n",
    "s(torch.tensor([0.0, 0.5, 0.3]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "###### **Pytanie**: Tak naprawdę wyżej zdefiniowana klasa `MySoftmax` nie zachowuje się identycznie jak `nn.Softmax`. Na czym polega różnica?\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Przypadek szczególny\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Sigmoida jest przypadkiem szczególnym funkcji softmax:\n",
    "\n",
    "$$\\sigma(x) = \\frac{1}{1 + e^{-x}} = \\frac{e^x}{e^x + 1} = \\frac{e^x}{e^x + e^0} = s([x, 0])_1$$\n",
    "\n",
    "Ogólniej: softmax na dwuelementowych wektorach daje przesuniętą sigmoidę (przy ustaleniu jednej z wartości).\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'softmax3.png'"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import torch\n",
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "x = torch.linspace(-5,5,100)\n",
    "plt.xlabel(\"x\")\n",
    "plt.ylabel(\"y\")\n",
    "a = torch.Tensor(x.size()[0]).fill_(2.)\n",
    "m = torch.stack([x, a])\n",
    "plt.plot(x, nn.functional.softmax(m, dim=0)[0])\n",
    "fname = 'softmax3.png'\n",
    "plt.savefig(fname)\n",
    "fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[[file:# Out[19]:\n",
    "\n",
    "    'softmax3.png'\n",
    "\n",
    "![img](./obipy-resources/gjBA7K.png)]]\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'softmax3d.png'"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from mpl_toolkits import mplot3d\n",
    "import torch\n",
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "x = torch.linspace(-5,5,10)\n",
    "y = torch.linspace(-5,5,10)\n",
    "fig = plt.figure()\n",
    "ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')\n",
    "plt.xlabel(\"x\")\n",
    "plt.ylabel(\"y\")\n",
    "X, Y = torch.meshgrid(x, y)\n",
    "m = torch.stack([X, Y])\n",
    "z = nn.functional.softmax(m, dim=0)\n",
    "ax.plot_wireframe(x, y, z[0])\n",
    "fname = 'softmax3d.png'\n",
    "plt.savefig(fname)\n",
    "fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[[file:# Out[27]:\n",
    "\n",
    "    'softmax3d.png'\n",
    "\n",
    "![img](./obipy-resources/p96515.png)]]\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Wagi\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Podobnie jak funkcja sigmoidalna, softmax nie ma żadnych wyuczalnych wag.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Zastosowania\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Podstawowym zastosowaniem funkcji softmax jest klasyfikacja\n",
    "wieloklasowa, również w wypadku zadań przetwarzania sekwencji, które\n",
    "mogą być interpretowane jako klasyfikacja wieloklasowa:\n",
    "\n",
    "-   przewidywanie kolejnego słowa w modelowaniu języka (klasą jest słowo, zbiór klas to słownik, np. klasą początku tekstu *Dzisiaj rano kupiłem w piekarni* może być *bułki*)\n",
    "-   przypisywanie etykiet (np. części mowy) słowom.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### LogSoftmax\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ze względów obliczeniowych często korzysta się z funkcji **LogSoftmax**\n",
    "która zwraca logarytmy pradopodobieństw (*logproby*).\n",
    "\n",
    "$$log s(z_i) = log \\frac{e^{z_i}}{\\Sigma_{j=1}^k e^{z_j}}$$\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### PyTorch\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([-1.1971, -1.3971, -0.7971])"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "\n",
    "s = nn.LogSoftmax(dim=0)\n",
    "s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Niektóre funkcje kosztu (np. `NLLLoss`) zaimplementowane w PyTorchu\n",
    "operują właśnie na logarytmach prawdopobieństw.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Przykład: klasyfikacja wieloklasowa\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Na przykładzie rozpoznawania dyscypliny sportu: git://gonito.net/sport-text-classification.git\n",
    "\n",
    "Wczytujemy zbiór uczący:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'zimowe': 0,\n",
       " 'moto': 1,\n",
       " 'tenis': 2,\n",
       " 'pilka-reczna': 3,\n",
       " 'sporty-walki': 4,\n",
       " 'koszykowka': 5,\n",
       " 'siatkowka': 6,\n",
       " 'pilka-nozna': 7}"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import gzip\n",
    "from pytorch_regression.analyzer import vectorize_text, vector_length\n",
    "\n",
    "texts = []\n",
    "labels = []\n",
    "labels_dic = {}\n",
    "labels_revdic = {}\n",
    "c = 0\n",
    "\n",
    "with gzip.open('sport-text-classification/train/train.tsv.gz', 'rt') as fh:\n",
    "  for line in fh:\n",
    "    line = line.rstrip('\\n')\n",
    "    line = line.replace('\\\\\\t', ' ')\n",
    "    label, text = line.split('\\t')\n",
    "    texts.append(text)\n",
    "    if label not in labels_dic:\n",
    "       labels_dic[label] =c\n",
    "       labels_revdic[c] = label\n",
    "       c += 1\n",
    "    labels.append(labels_dic[label])\n",
    "nb_of_labels = len(labels_dic)\n",
    "labels_dic"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Przygotowujemy model:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch.nn as nn\n",
    "from torch import optim\n",
    "\n",
    "model = nn.Sequential(\n",
    "        nn.Linear(vector_length, nb_of_labels),\n",
    "        nn.LogSoftmax()\n",
    "      )\n",
    "\n",
    "optimizer = optim.Adam(model.parameters())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Funkcja kosztu to log-loss.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor(2.3026)"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "import torch.nn.functional as F\n",
    "\n",
    "loss_fn = torch.nn.NLLLoss()\n",
    "\n",
    "expected_class_id = torch.tensor([2])\n",
    "loss_fn(torch.log(\n",
    "           torch.tensor([[0.3, 0.5, 0.1, 0.0, 0.1]])),\n",
    "        expected_class_id)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Pętla ucząca:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/usr/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/container.py:119: UserWarning: Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.\n",
      "  input = module(input)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.0415690578520298 2.0784528255462646 0 0 tensor([[0.1251, 0.1250, 0.1249, 0.1248, 0.1250, 0.1251, 0.1252, 0.1249]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) MŚ w hokeju: mocny początek Finów w Danii. Francja podniosła się po laniu od Rosjan Reprezentacja Finlandii po niepowodzeniach na ostatnich igrzyskach olimpijskich rozpoczęła dobrze tegoroczny turniej mistrzostw świata elity od pewnej wygranej z Koreą Południową. Francuzi zdobyli pierwsze punkty po pokonaniu Białorusi.\n",
      "2.078942060470581 2.065171003341675 50 4 tensor([[0.1260, 0.1263, 0.1243, 0.1247, 0.1268, 0.1240, 0.1240, 0.1238]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Fotorelacja: Ważenie przed galą KSW 27 - Cage Time Prezentujemy fotorelację z oficjalnej ceremonii ważenia przed sobotnią galą  KSW 27 - Cage Time.\n",
      "2.06972599029541 2.1077024936676025 100 5 tensor([[0.1271, 0.1261, 0.1257, 0.1251, 0.1266, 0.1215, 0.1224, 0.1254]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Wisła podpisała swój najważniejszy kontrakt Gdyby nie firma Can-Pack S.A. nie byłoby w ostatnich latach wielkich sukcesów koszykarek z Krakowa. We wtorek ogłoszono przedłużenie umowy i koszykarki spod znaku Białej Gwiazdy nadal będą występować pod nazwą Wisła Can-Pack Kraków.\n",
      "2.0650651454925537 2.0973997116088867 150 5 tensor([[0.1307, 0.1282, 0.1242, 0.1246, 0.1255, 0.1228, 0.1176, 0.1265]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Basket 90 znalazł nową podkoszową. W poprzednim sezonie grała w polskim klubie Nie trzeba było długo czekać na koszykarkę, która wypełni podkoszową lukę w Baskecie 90 Gdynia. Nową zawodniczką ekipy z Trójmiasta została Niemka Sonja Greinacher, która ostatni sezon spędziła w Wiśle CanPack Kraków.\n",
      "2.0588021278381348 2.043689727783203 200 0 tensor([[0.1295, 0.1279, 0.1258, 0.1220, 0.1227, 0.1241, 0.1217, 0.1263]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Wicemistrzyni olimpijska zakończyła karierę Olga Wiłuchina podjęła decyzję o zakończeniu sportowej kariery. Największymi sukcesami rosyjskiej biathlonistki są dwa srebrne medale wywalczone na igrzyskach olimpijskich w Soczi.\n",
      "2.0487422943115234 2.101975679397583 250 5 tensor([[0.1223, 0.1301, 0.1216, 0.1232, 0.1244, 0.1222, 0.1264, 0.1297]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Duże wzmocnienie reprezentacji Polski. Wraca Maciej Lampe Maciej Lampe dołączył już do reprezentacji Polski, która przygotowuje się do eliminacyjnych meczów z Litwą oraz Kosowem. 33-latek wraca do kadry po dwuletniej przerwie.\n",
      "2.037230968475342 2.0833020210266113 300 5 tensor([[0.1307, 0.1343, 0.1224, 0.1174, 0.1203, 0.1245, 0.1220, 0.1284]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Kibice Celtów mogą spać spokojnie. Kyrie Irving planuje zostać w Bostonie Rozgrywający Boston Celtics, Kyrie Irving, przyznał, że w następne lato zamierza przedłużyć swoją umowę z klubem, o ile ten nadal będzie go uwzględniał w swoich planach.\n",
      "2.036482095718384 2.0419692993164062 350 6 tensor([[0.1260, 0.1288, 0.1273, 0.1187, 0.1147, 0.1228, 0.1298, 0.1320]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) We włoskiej Serie A nie ma żartów. Kolejny trener stracił posadę Brak cierpliwości włodarzy włoskich klubów charakteryzuje tegoroczne rozgrywki Serie A. Ostatnio z rolą szkoleniowca Exprivia Molfetta pożegnał się Vincenzo Di Pinto. Nie jest on pierwszym trenerem, który po 7. kolejce rozgrywek stracił posadę.\n",
      "2.027297258377075 2.080472707748413 400 3 tensor([[0.1276, 0.1222, 0.1308, 0.1249, 0.1144, 0.1190, 0.1309, 0.1303]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Polska B rozpoczyna turniej w Płocku Od piątku do niedzieli w płockiej Orlen Arenie odbędzie się turniej z udziałem reprezentacji Polski B. Wezmą w nim też udział druga reprezentacja Danii, a także pierwsze kadry Wysp Owczych i Estonii.\n",
      "2.007331371307373 2.0565202236175537 450 0 tensor([[0.1279, 0.1289, 0.1230, 0.1234, 0.1223, 0.1171, 0.1308, 0.1266]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Najpiękniesze polskie sportsmenki! Sprawdź kto znalazł się w zestawieniu! Przygotowaliśmy dla was zestawienie 20 najpiękniejszych polskich sportsmenek! Zgadzacie się z naszym wyborem? Swoje typy wpisujcie w komentarzach! Razem wybierzemy tę najładniejszą.\n",
      "2.0114476680755615 1.9756197929382324 500 0 tensor([[0.1387, 0.1302, 0.1213, 0.1187, 0.1179, 0.1192, 0.1241, 0.1299]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Aleksander Zniszczoł został ojcem. Urodziła mu się córka Piątek był niezwykle ważnym dniem w życiu Aleksandra Zniszczoła. Polskiemu skoczkowi narciarskiemu urodziła się córka.  Pochwalił się jej zdjęciem na Instagramie.\n",
      "2.0088744163513184 2.0376784801483154 550 1 tensor([[0.1344, 0.1303, 0.1194, 0.1186, 0.1222, 0.1192, 0.1287, 0.1271]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Azorów: czołówka miała problemy. Łukjaniuk się broni Aleksiej Łukjaniuk pod nieobecność Kajetana Kajetanowicza obronił pozycję lidera klasyfikacji generalnej Rajdu Azorów. Do czołowej dziesiątki przebił się Łukasz Habaj.\n",
      "1.996506929397583 2.0374131202697754 600 4 tensor([[0.1278, 0.1271, 0.1198, 0.1233, 0.1304, 0.1189, 0.1224, 0.1303]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Andrzej Kostyra: Ciosy muszą się kumulować Podczas sobotniej gali Tomasz Adamek zmierzy się z Arturem Szpilką. Andrzej Kostyra większe szanse daje temu pierwszemu, ale zauważa też pewne mankamenty.\n",
      "1.9676146507263184 2.062831163406372 650 3 tensor([[0.1316, 0.1252, 0.1289, 0.1271, 0.1153, 0.1162, 0.1209, 0.1348]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) IO 2016: skład Chorwacji na przygotowania do Rio. Na liście Lovro Mihić, Manuel Strlek i Ivan Cupić Chorwacki selekcjoner Żeljko Babić powołał kadrę na przygotowania do igrzysk olimpijskich w Rio de Janeiro. Na liście nazwisk nie zabrakło \"polskich\" akcentów. Na zgrupowanie pojadą Manuel Strlek, Lovro Mihić, Filip Ivić i Ivan Cupić.\n",
      "1.9686769247055054 1.9732800722122192 700 2 tensor([[0.1150, 0.1331, 0.1390, 0.1131, 0.1125, 0.1158, 0.1246, 0.1468]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Andy Murray: Kostka boli, ale wszystko z nią w porządku W swoim felietonie dla BBC Andy Murray ocenił środowy pojedynek II rundy z Andriejem Rublowem i cieszył się z sukcesu Daniela Evansa w Australian Open 2017. Lider rankingu ATP przyznał, że z jego kostką jest wszystko w porządku.\n",
      "1.975778341293335 1.8176090717315674 750 1 tensor([[0.1206, 0.1624, 0.1202, 0.1145, 0.1110, 0.1177, 0.1233, 0.1301]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Daniel Ricciardo sugeruje Red Bullowi wybór silnika Daniel Ricciardo przyznał, że patrząc na obecny rozwój jednostki napędowej Renault, byłby gotowy zaufać francuskiemu producentowi także w kolejnym sezonie F1.\n",
      "1.9462422132492065 2.1149277687072754 800 3 tensor([[0.1257, 0.1381, 0.1296, 0.1206, 0.1066, 0.1248, 0.1234, 0.1312]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Kamil Mokrzki jako jedyny gracz Gwardii Opole dobił do granicy 100 goli 24-letni rozgrywający opolan był najlepszym strzelcem zespołu w sezonie 2015/2016. Drugiego w wewnętrznej klasyfikacji Antoniego Łangowskiego wyprzedził o 10 trafień.\n",
      "1.976908564567566 2.0184948444366455 850 4 tensor([[0.1225, 0.1332, 0.1265, 0.1110, 0.1329, 0.1158, 0.1144, 0.1439]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Deontay Wilder rzucił wyzwanie Anthony'emu Joshui. \"Aż krew się we mnie gotuje!\" - Anthony Joshua to facet, z którym chcę walczyć - mówi Deontay Wilder. Mistrz świata organizacji WBC wyzwał Anglika na pojedynek i liczy na to, że ten potraktuje jego propozycję na poważnie.\n",
      "1.9368045330047607 2.0249950885772705 900 2 tensor([[0.1283, 0.1323, 0.1320, 0.1175, 0.1187, 0.1193, 0.1178, 0.1341]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Ronaldo, Bouchard, Bolt. Gwiazdy sportu wybierają stroje na Halloween Znani sportowcy wzięli udział w zabawie w wymyślaniu kostiumów na wieczór halloweenowych szaleństw. Kto zaprezentował najbardziej oryginalne przebranie?\n",
      "1.9382176399230957 1.9976595640182495 950 4 tensor([[0.1245, 0.1259, 0.1214, 0.1200, 0.1357, 0.1182, 0.1261, 0.1283]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Andrzej Kostyra stworzył \"idealnego polskiego boksera\". Jest dużo cech Tomasza Adamka Andrzej Kostyra, ekspert bokserski, stworzył model \"idealnego polskiego pięściarza\". Wymienił najlepsze cechy poszczególnych bokserów. Najwięcej jest Tomasza Adamka.\n",
      "1.9289162158966064 1.93954336643219 1000 1 tensor([[0.1224, 0.1438, 0.1319, 0.1217, 0.1120, 0.1137, 0.1201, 0.1346]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Niemiec: Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala najszybsi na shakedown W czwartek kierowcy mieli do pokonania odcinek testowy przed Rajdem Niemiec. Na mecie okazało się, że Andreas Mikkelsen i Jari-Matti Latvala uzyskali identyczny czas.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.9244329929351807 1.9046193361282349 1050 4 tensor([[0.1264, 0.1245, 0.1287, 0.1161, 0.1489, 0.1108, 0.1173, 0.1274]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Była rywalka Joanny Jędrzejczyk na dopingu. Czeka ją zawieszenie Była pretendenta to tytułu mistrzyni UFC w wadze słomkowej, Jessica Penne (MMA 12-5) została zawieszona przez Amerykańską Agencję Antydopingową za stosowanie niedozwolonego środka. Amerykankę czeka 1,5-roczne zawieszenie.\n",
      "1.9093575477600098 1.8683863878250122 1100 2 tensor([[0.1120, 0.1147, 0.1544, 0.1150, 0.1141, 0.1240, 0.1093, 0.1566]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Finał WTA Sydney: Radwańska - Konta na żywo. Transmisja TV, stream online W piątek Agnieszka Radwańska zmierzy się z Johanną Kontą w ramach finału WTA Sydney. Transmisja TV na antenie TVP 1 i TVP Sport. Stream online w sport.tvp.pl.\n",
      "1.9156808853149414 1.9488784074783325 1150 7 tensor([[0.1212, 0.1255, 0.1152, 0.1314, 0.1246, 0.1175, 0.1223, 0.1424]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Piękne zachowanie piłkarza Borussii. Pomógł kibicowi Takim zachowaniem piłkarze zyskują ogromny szacunek u kibiców. Christian Pulisić uratował fana, którym podczas próby zrobienia wspólnego zdjęcia z zawodnikiem Borussii Dortmund zajęła się ochrona.\n",
      "1.865915060043335 2.0229783058166504 1200 4 tensor([[0.1118, 0.1370, 0.1273, 0.1281, 0.1323, 0.1156, 0.1209, 0.1271]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) W przyszłym roku dojdzie do walki Joshua - Kliczko. \"Umowa jest dogadana\" Po fiasku wcześniejszych negocjacji wreszcie osiągnięto porozumienie. W przyszłym roku Anthony Joshua zmierzy się z Władimirem Kliczką, a w stawce będą dwa pasy mistrzowskie - informują menadżerowie obu pięściarzy. Został tylko jeden warunek.\n",
      "1.8945144414901733 1.8897364139556885 1250 4 tensor([[0.1133, 0.1289, 0.1184, 0.1151, 0.1511, 0.1224, 0.1233, 0.1275]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) MMA: Bartosz Fabiński zasila powracającą Fighters Arenę Bartosz Fabiński wystąpi na gali Fighters Arena 9, która 8 czerwca odbędzie się w Józefowie. Dla zawodnika z Warszawy będzie to już czwarta walka w tym roku.\n",
      "1.8801826238632202 1.9434046745300293 1300 7 tensor([[0.1161, 0.1170, 0.1131, 0.1465, 0.1035, 0.1276, 0.1331, 0.1432]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Oficjalnie: Polski mecz w Serie A! Godzinę przed pierwszym gwizdkiem (20:45) meczu między Sampdorią, a Napoli potwierdziły się doniesienia włoskiej prasy. Po raz pierwszy w obecnym sezonie to samo spotkanie Serie A rozpocznie w wyjściowej jedenastce aż 4 polskich piłkarzy.\n",
      "1.8571587800979614 1.7821911573410034 1350 1 tensor([[0.1144, 0.1683, 0.1177, 0.1231, 0.1154, 0.1158, 0.1183, 0.1272]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Bernie Ecclestone: Ferrari ma lepszy bolid Zdaniem Berniego Ecclestone'a, sezon 2017 będzie należeć do Ferrari. Włoski zespół ma spore szanse na pierwszy mistrzowski tytuł wśród konstruktorów od wielu lat.\n",
      "1.8645442724227905 1.7102112770080566 1400 1 tensor([[0.1178, 0.1808, 0.1133, 0.1189, 0.1132, 0.1201, 0.1122, 0.1236]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Sauber potwierdza brak Pascala Wehrleina na testach. Kto go zastąpi? Po czwartkowych medialnych doniesieniach, w piątek zespół Sauber F1 Team oficjalnie potwierdził, iż Pascal Wehrlein opuści pierwszą turę przedsezonowych testów pod Barceloną.\n",
      "1.8554599285125732 1.6869465112686157 1450 6 tensor([[0.1019, 0.1060, 0.1191, 0.1386, 0.0958, 0.1353, 0.1851, 0.1181]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Polski Cukier Muszynianka Enea - Giacomini Budowlani: przełamać pasmo porażek W 7. kolejce Orlen Ligi siatkarki Polskiego Cukru Muszynianki Enea Muszyna podejmą Giacomini Budowlani Toruń. Przyjezdne w czterech ostatnich meczach rozgrywek nie wygrały nawet seta i tą złą serię chcą przerwać w Małopolsce.\n",
      "1.8279104232788086 1.714797019958496 1500 6 tensor([[0.1144, 0.1189, 0.1099, 0.1389, 0.0904, 0.1316, 0.1800, 0.1159]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Przyjmująca zostaje w Toruniu. Budowlani zamknęli skład W sezonie 2017/2018 Orlen Ligi w Budowlanych Toruń nadal będzie występować Marina Paulava. Ta siatkarka zamknęła skład zespołu.\n",
      "1.8161158561706543 1.6653008460998535 1550 7 tensor([[0.1023, 0.1056, 0.1212, 0.1180, 0.1061, 0.1216, 0.1361, 0.1891]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Borussia Dortmund - Red Bull Salzburg na żywo. Transmisja TV, stream online W czwartek, w ramach 1/8 finału Ligi Europy, odbędzie się mecz Borussia Dortmund - Red Bull Salzburg. Transmisja TV na antenie Eurosport 1. Stream online na platformie Eurosport Player i Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
      "1.8106026649475098 1.7794651985168457 1600 0 tensor([[0.1687, 0.1026, 0.1228, 0.1103, 0.1031, 0.1189, 0.1177, 0.1559]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) PŚ w Lahti: konkurs drużynowy na żywo. Transmisja TV, stream online za darmo W sobotę, w ramach Pucharu Świata w skokach narciarskich w Lahti odbędzie się konkurs drużynowy. Transmisja TV na antenie TVP 1 i Eurosport. Stream online za darmo w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
      "1.8139138221740723 1.8474551439285278 1650 5 tensor([[0.0952, 0.1068, 0.1138, 0.1381, 0.1080, 0.1576, 0.1367, 0.1438]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Panathinaikos ma dość Euroligi. Wielki klub chce się wycofać z rozgrywek! Koszykarska Euroliga bez Panathinaikosu Ateny? To bardzo możliwy scenariusz. Właściciel klubu - Dimitrios Giannakopoulos - zapowiedział wycofanie drużyny ze stolicy Grecji z elitarnych rozgrywek.\n",
      "1.7931458950042725 1.8012076616287231 1700 4 tensor([[0.1271, 0.1361, 0.1166, 0.1189, 0.1651, 0.1104, 0.0992, 0.1267]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Tomasz Adamek wrócił na salę treningową. Zobacz, w jakiej formie jest \"Góral\" (wideo) Coraz więcej wskazuje na to, że Tomasz Adamek raz jeszcze powróci na ring. Były mistrz świata kategorii półciężkiej i junior ciężkiej regularnie pojawia się na sali treningowej. W jakiej formie jest 40-latek?\n",
      "1.7960119247436523 1.8428459167480469 1750 0 tensor([[0.1584, 0.1005, 0.1063, 0.1628, 0.1017, 0.1219, 0.1320, 0.1165]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) 18 zawodników w finskiej kadrze. Aino-Kaisa Saarinen poza reprezentacją Finowie ogłosili skład reprezentacji na nadchodzący Puchar Świata w biegach narciarskich. W drużynie znalazło się 8 zawodniczek i 10 zawodników.\n",
      "1.807226300239563 1.7165520191192627 1800 4 tensor([[0.1068, 0.1123, 0.1059, 0.1050, 0.1797, 0.1230, 0.1325, 0.1348]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) FEN 19: karta walk skompletowana Znamy ostatnie, dziesiąte zestawienie na gali Fight Exclusive Night 19 \"Bitwa o Wrocław\". W kategorii do 70 kilogramów w formule K-1 zmierzą się ze sobą Marcin Stopka (2-2) i Krzysztof Kottas (0-0).\n",
      "1.812751293182373 1.8602548837661743 1850 1 tensor([[0.1217, 0.1556, 0.1244, 0.1248, 0.1093, 0.1198, 0.1167, 0.1277]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Nadwiślański: Grzegorz Grzyb Liderem Grzegorz Grzyb i Robert Hundla zostali liderami Rajdu Nadwiślańskiego po przejechaniu dwóch sobotnich odcinków specjalnych.\n",
      "1.8123970031738281 2.012942314147949 1900 3 tensor([[0.1353, 0.1215, 0.1276, 0.1336, 0.1160, 0.1320, 0.1176, 0.1163]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Bundesliga: Berlińskie TGV. Kolejna stacja w Hanowerze Füchse Berlin w niedzielę powalczy w Hanowerze o dziewiąte kolejne zwycięstwo w sezonie. Takiego otwarcia „Lisy” nie miały jeszcze nigdy. Z kolei wieczorem polski pojedynek w Magdeburgu: Piotr Chrapkowski vs Andrzej Rojewski. Oba mecze w Sportklubie.\n",
      "1.803969383239746 1.9510834217071533 1950 4 tensor([[0.1261, 0.1341, 0.1076, 0.1294, 0.1421, 0.1202, 0.1165, 0.1240]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Utytułowany pięściarz zakończył karierę Czterokrotny obrońca tytułu mistrza świata kategorii super średniej Mikkel Kessler ogłosił zakończenie kariery pięściarskiej. To najbardziej utytułowany zawodnik w historii duńskiego boksu.\n",
      "1.7355947494506836 1.9419602155685425 2000 6 tensor([[0.1116, 0.0959, 0.1303, 0.1196, 0.1004, 0.1257, 0.1434, 0.1731]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) KMŚ 2017: ZAKSA - Sarmayeh Bank Teheran na żywo. Gdzie oglądać transmisję TV i online? We wtorek, ZAKSA Kędzierzyn-Koźle zmierzy się z Sarmayeh Bank Teheran w ramach Klubowych Mistrzostw Świata w siatkówce. Transmisja TV na antenie Polsat Sport. Stream online w Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty za darmo.\n",
      "1.7900081872940063 1.9909334182739258 2050 1 tensor([[0.1211, 0.1366, 0.1348, 0.1286, 0.1105, 0.1252, 0.1181, 0.1251]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Wakacyjny freestyle Przygońskiego i Pawlusiaka na pustyni Pędzące po wydmach dakarowe MINI, specjalnie dostosowany snowboard, lina i dwóch utalentowanych sportowców - tak w skrócie można opisać projekt \"Przygoński & Pawlusiak Dune Freestyle\".\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.732917308807373 1.869311809539795 2100 5 tensor([[0.1091, 0.1430, 0.1048, 0.1265, 0.1092, 0.1542, 0.1102, 0.1428]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Martynas Sajus: Sobin jest bardziej doświadczonym graczem, ale w przyszłości będę od niego lepszy Pojedynek Josipa Sobina z Martynasem Sajusem może być jednym ze smaczków piątkowego spotkania Anwilu z Polpharmą. Który ze środkowych da więcej swojej ekipie? - On jest bardziej doświadczony, ale w przyszłości to ja będę lepszy - śmieje się Sajus.\n",
      "1.7519197463989258 1.5113999843597412 2150 2 tensor([[0.0979, 0.1257, 0.2206, 0.1103, 0.1044, 0.1174, 0.1050, 0.1187]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Iwanek: Każda tenisistka może być Williams, nie każda może zostać Radwańską (komentarz) W II rundzie Australian Open najlepsza polska tenisistka została stłamszona przez rywalkę uderzającą szybko i celnie. Każda tenisistka może w pojedynczym meczu zostać Sereną Williams, nie każda może być Agnieszką Radwańską.\n",
      "1.7391284704208374 1.7576707601547241 2200 5 tensor([[0.1100, 0.0950, 0.1158, 0.1438, 0.0986, 0.1724, 0.1352, 0.1291]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Kolejny występ Przemysława Karnowskiego w Lidze Letniej NBA Kolejny występ w rozgrywkach Ligi Letniej NBA zanotował Przemysław Karnowski. Polak, który reprezentuje Charlotte Hornets, w przegranym meczu z Indianą Pacers (77:84) zdobył cztery punkty i miał trzy zbiórki.\n",
      "1.6613290309906006 1.5939650535583496 2250 1 tensor([[0.1039, 0.2031, 0.1056, 0.1095, 0.1230, 0.1114, 0.1109, 0.1326]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Niebieskie flagi mogą zniknąć z F1 Formuła 1 rozważa, czy nie zrezygnować ze stosowania niebieskich flag podczas wyścigu. W ostatnich sezonach kierowcy często narzekali, iż rywale nie stosowali się do takiej sygnalizacji.\n",
      "1.6618765592575073 1.8819133043289185 2300 5 tensor([[0.1059, 0.1279, 0.1030, 0.1496, 0.1200, 0.1523, 0.1245, 0.1168]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Nemanja Jaramaz nowym zawodnikiem Anwilu Włocławek! Doskonale znany na polskich parkietach z występów w drużynie ze Zgorzelca Nemanja Jaramaz został nowym zawodnikiem Anwilu Włocławek. Kontrakt z Serbem będzie obowiązywał do końca bieżącego sezonu.\n",
      "1.7553699016571045 1.767181396484375 2350 5 tensor([[0.1026, 0.1128, 0.1074, 0.1354, 0.1201, 0.1708, 0.1244, 0.1264]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) TOP5 zagrań minionej nocy NBA (wideo) 3 mecze odbyły się w nocy z wtorku na środę w NBA, dlatego liga miała mniejszy wybór do zestawienia najlepszych akcji. Na czele listy TOP5 zagrań znalazły się rzuty z elektryzującej końcówki spotkania Dallas Mavericks-Portland Trail Blazers.\n",
      "1.7372195720672607 1.911428689956665 2400 2 tensor([[0.1144, 0.1585, 0.1479, 0.1187, 0.1099, 0.1224, 0.1075, 0.1208]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Roger Federer będzie występował w Bazylei aż do 2019 roku Roger Federer potwierdził, że na pewno do sezonu 2019 będzie występował w turnieju Swiss Indoors Basel, który jest organizowany pod koniec października w jego rodzinnej miejscowości.\n",
      "1.6716208457946777 1.7947263717651367 2450 4 tensor([[0.1103, 0.1306, 0.1188, 0.1233, 0.1662, 0.1171, 0.1099, 0.1239]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Wichowski przed DSF Kickboxing Challenge: Będzie ciężka walka i duże widowisko Już w sobotę odbędzie się gala DSF Kickboxing Challenge: Bitwa w Piasecznie. Walką wieczoru będzie starcie Łukasza Wichowskiego z Piotrem Kołakowskim. - To dodatkowa mobilizacja - mówi Wichowski.\n",
      "1.6898037195205688 1.8188705444335938 2500 5 tensor([[0.1094, 0.1339, 0.1127, 0.1308, 0.1144, 0.1622, 0.1076, 0.1290]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Specjaliści od dzikich kart. Co GTK Gliwice może wnieśc do PLK? GTK Gliwice prawdopodobnie będzie 17. zespołem w ekstraklasie. Przybliżamy sylwetkę ekipy ze Śląska, dla której gra w PLK będzie absolutnym debiutem.\n",
      "1.6765027046203613 1.7608693838119507 2550 7 tensor([[0.1264, 0.1094, 0.1139, 0.1419, 0.1052, 0.1027, 0.1286, 0.1719]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Agent Oezila przerywa milczenie i oskarża reprezentantów Niemiec Erkut Sogut, agent Mesuta Oezila przemówił na temat zakończenia kariery reprezentacyjnej przez pomocnika. Oberwało się trzem reprezentantom Niemiec.\n",
      "1.6664674282073975 1.6870511770248413 2600 5 tensor([[0.0995, 0.1290, 0.0842, 0.1347, 0.1221, 0.1851, 0.1054, 0.1400]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) NBA: ci koszykarze nie mają jeszcze kontraktu Dobiega końca lipiec, a wciąż bez kontraktów na kolejny sezon pozostaje kilku zawodników o znanych nazwiskach. Najbardziej znany to oczywiście LeBron James, ale on akurat lada moment ma podpisać nową umowę z Cleveland Cavaliers.\n",
      "1.66078519821167 1.0688396692276 2650 2 tensor([[0.0996, 0.0816, 0.3434, 0.1018, 0.0990, 0.0843, 0.0997, 0.0906]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) ATP Toronto: Tuzin zwycięstw nad Gaelem Monfilsem. Novak Djoković zmierza po kolejne trofeum Novak Djoković powalczy w niedzielę z Keiem Nishikorim o triumf w turnieju ATP World Tour Masters 1000 na kortach twardych w Toronto. W sobotnim półfinale Serb pewnie rozprawił się z Gaelem Monfilsem, zwyciężając Francuza 6:3, 6:2.\n",
      "1.6436724662780762 1.9171333312988281 2700 6 tensor([[0.1121, 0.1252, 0.0957, 0.1340, 0.1205, 0.1321, 0.1470, 0.1334]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Joanna Wołosz: Mamy prawo do małego dołka Chemik Police poniósł trzecią ligową porażkę, tym razem ze zdecydowanie niżej notowanym Atomem Trefl Sopot. Kryzys mistrza Polski? Joanna Wołosz uspokaja zaniepokojonych kibiców.\n",
      "1.6387537717819214 2.009342670440674 2750 4 tensor([[0.1320, 0.1551, 0.1222, 0.1034, 0.1341, 0.1161, 0.1032, 0.1340]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Legenda MMA czuje się jak wrak człowieka. Przeszedł 22 operacje Po raz pierwszy trafił na stół operacyjny jako dziecko. Antonio Rodrigo Nogueira wpadł pod koła ciężarówki, walczył o życie. Później musiał poddawać się zabiegom po kontuzjach odniesionych na treningach i w walkach. - Jestem cały rozbity - przyznaje.\n",
      "1.6333057880401611 1.2051695585250854 2800 2 tensor([[0.1204, 0.1072, 0.2996, 0.1030, 0.0922, 0.0858, 0.0877, 0.1041]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Ostatni sprawdzian Kamila Majchrzaka przed Rolandem Garrosem. Polak zagra w Niemczech Kamil Majchrzak weźmie udział w turnieju ATP Challenger Tour na kortach ziemnych w niemieckim Heilbronn. Dla Polaka będzie to ostatni sprawdzian przed eliminacjami do wielkoszlemowego Rolanda Garrosa 2018.\n",
      "1.627921462059021 1.3342788219451904 2850 7 tensor([[0.1052, 0.0826, 0.1170, 0.1082, 0.0921, 0.1132, 0.1185, 0.2633]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Real Sociedad - Atletico Madryt na żywo. Gdzie oglądać transmisję TV i stream online? W czwartek, w ramach Primera Division, odbędzie się spotkanie Real Sociedad - Atletico Madryt. Transmisja TV na antenie Eleven Sports 1. Stream online w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
      "1.6219871044158936 1.3970237970352173 2900 1 tensor([[0.1192, 0.2473, 0.1046, 0.0930, 0.0986, 0.1155, 0.1034, 0.1184]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Williams został w tyle za rywalami. \"Nie odrobiliśmy swojej pracy domowej\" Problemy Williamsa w tym sezonie zdają się nie mieć końca. Paddy Lowe jest zdania, że na sytuację wpływa zacięta rywalizacja w Formule 1. - Obecnie każdy z zespołów funkcjonuje na bardzo wysokim poziomie - twierdzi Brytyjczyk.\n",
      "1.6522719860076904 1.618353247642517 2950 5 tensor([[0.1019, 0.1230, 0.0985, 0.1354, 0.1012, 0.1982, 0.1130, 0.1287]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Basket 90 Gdynia zamknął \"zagraniczną\" kadrę na nowy sezon Basket 90 Gdynia zakończył poszukiwania zawodniczek zagranicznych na sezon 2016/2017. Ostatnią koszykarką spoza granic naszego kraju, która związała się z ekipą z Trójmiasta, jest Litwinka Monika Grigalauskyte.\n",
      "1.637782096862793 1.4863955974578857 3000 3 tensor([[0.0879, 0.0816, 0.1089, 0.2262, 0.0699, 0.1200, 0.1660, 0.1395]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Liga Mistrzów: Paris Saint-Germain HB kolejnym uczestnikiem Final Four Paris Saint-Germain HB zremisował z MOL-Pickiem Szeged 30:30 w rewanżowym meczu ćwierćfinałowym Ligi Mistrzów 2016/2017, tym samym zdobywając awans do turnieju finałowego w Kolonii.\n",
      "1.619870662689209 1.955154538154602 3050 5 tensor([[0.0999, 0.1600, 0.1024, 0.1031, 0.1241, 0.1415, 0.1173, 0.1517]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Chewbacca ma nową twarz. Jak koszykarz z Finlandii trafił do \"Gwiezdnych Wojen\" Zbliżający się weekend będzie tym, w którym miliony fanów \"Gwiezdnych Wojen\" zaczną szturmować kina, by obejrzeć 8. część sagi. Wielu z nich nie wie, że za maską Chewbakki od niedawna skrywa się nowa twarz - fińskiego koszykarza, Joonasa Suotamo.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.6506901979446411 1.7881494760513306 3100 7 tensor([[0.1112, 0.1332, 0.0891, 0.1127, 0.1326, 0.1294, 0.1245, 0.1673]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Ireneusz Mamrot liczy na przełamanie. \"Jest sportowa złość, która musi się przełożyć na naszą korzyść\" - Nie ma zdenerwowania, ale jest duża sportowa złość. To musi się przełożyć na naszą korzyść - mówi przed sobotnim pojedynkiem z Koroną Kielce trener Jagiellonii Białystok, Ireneusz Mamrot. - Nie można wiecznie mieć gorszego okresu - dodaje.\n",
      "1.508833408355713 1.5515254735946655 3150 2 tensor([[0.1030, 0.1194, 0.2119, 0.1182, 0.1020, 0.1099, 0.1084, 0.1272]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Roland Garros: bogaty program gier na środę. Matkowski czeka na dokończenie meczu z braćmi Bryanami Przez ostatnie dwa dni tenisiści niemal nie rywalizowali na kortach Rolanda Garrosa. Plan gier na 11. dzień turnieju jest naprawdę bogaty.\n",
      "1.6437448263168335 1.6302305459976196 3200 4 tensor([[0.0948, 0.1278, 0.1326, 0.1141, 0.1959, 0.1060, 0.1182, 0.1106]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Deontaya Wildera czekają dwie operacje. Na ring wróci w 2017 roku Deontay Wilder bez problemów pokonał Chrisa Arreolę w Birmingham i obronił pas mistrza świata federacji WBC. Podczas pojedynku \"Brązowy Bombardier\" nabawił się jednak dwóch kontuzji, które na dłuższy okres wykluczą go z walk.\n",
      "1.4642627239227295 1.6695131063461304 3250 5 tensor([[0.0890, 0.0942, 0.0919, 0.1390, 0.1155, 0.1883, 0.1545, 0.1275]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Sfrustrowany Tweety Carter: Powinienem zatrzymać Irelanda W ramach 20. kolejki PLK PGE Turów przegrał na własnym parkiecie z Treflem Sopot 79:81. - To bardzo, bardzo frustrująca porażka - mówi Tweety Carter, który zawiódł w ostatniej minucie tego starcia.\n",
      "1.6304278373718262 1.61961829662323 3300 1 tensor([[0.1347, 0.1980, 0.1101, 0.1148, 0.1029, 0.1226, 0.1072, 0.1097]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rajd Estonii: Kajetanowicz utrzymuje podium Polska załoga Kajetan Kajetanowicz - Jarosław Baran jest coraz bliżej sięgnięcia po kolejne podium w wyścigach ERC. Po pewne zwycięstwo w Rajdzie Estonii zmierza Aleksiej Łukjaniuk.\n",
      "1.5721299648284912 1.6800715923309326 3350 5 tensor([[0.0974, 0.1165, 0.1068, 0.1207, 0.0953, 0.1864, 0.1084, 0.1685]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Basket Poznań wrócił na właściwe tory? \"Do stacji końcowej jeszcze daleka droga\" I-ligowy Biofarm Basket Poznań jest projektem, który skupia wokół siebie wielu młodych graczy. W zespole możemy znaleźć także dwóch doświadczonych zawodników, a jednym z nich jest Tomasz Smorawiński.\n",
      "1.5134963989257812 1.3521889448165894 3400 4 tensor([[0.1069, 0.1058, 0.1011, 0.1071, 0.2587, 0.1109, 0.1051, 0.1044]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Łukasz Rambalski i Wojciech Wierzbicki w karcie walk gali FEN 10 Do ciekawej walki dojdzie na gali FEN 10, 9 stycznia w Lubinie. Jeden z najbardziej utytułowanych polskich zawodników kickboxingu, Łukasz Rambalski, zmierzy się z aktualnym zawodowym mistrzem Europy organizacji WAKO-PRO, Wojciechem Wierzbickim.\n",
      "1.549106478691101 1.571334958076477 3450 5 tensor([[0.0968, 0.0769, 0.1763, 0.1565, 0.0749, 0.2078, 0.1182, 0.0928]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Świetny mecz Marcina Sroki. Sokół z Pogonią w finale turnieju w Prudniku Marcin Sroka zdobył 25 punktów i poprowadził Max Elektro Sokół Łańcut do zwycięstwa 95:69 nad BK NH Ostrava. W drugim półfinale międzynarodowego koszykarskiego turnieju w Prudniku gospodarze pokonali Jamalex Polonię 1912 Leszno.\n",
      "1.5032646656036377 1.6780941486358643 3500 1 tensor([[0.1183, 0.1867, 0.1078, 0.1018, 0.1283, 0.1219, 0.1093, 0.1259]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Niki Lauda wspomina Jamesa Hunta. \"Jego cząstka żyje we mnie\" Przed laty rywalizacja Nikiego Laudy i Jamesa Hunta emocjonowała kibiców Formuły 1. Austriaka i Brytyjczyka, choć na torze byli rywalami, połączyła specjalna więź. - Jakaś cząstka Jamesa żyje teraz we mnie - mówi Lauda.\n",
      "1.4585016965866089 1.3136595487594604 3550 1 tensor([[0.1022, 0.2688, 0.1059, 0.0846, 0.1267, 0.0953, 0.0952, 0.1213]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Eksperci o słowach Felipe Massy. \"Sam wykluczył się z walki o miejsce w Williamsie\" Felipe Massa w ostrych słowach skomentował możliwy powrót Roberta Kubicy do Formuły 1. - Wygląda na to, że Brazylijczyk sam wykluczył się z walki o miejsce w Williamsie - twierdzi Tiff Needell, były prowadzący \"Top Gear\".\n",
      "1.634122371673584 1.5287344455718994 3600 3 tensor([[0.1117, 0.0900, 0.0921, 0.2168, 0.0921, 0.1187, 0.1387, 0.1400]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) AMŚ: pierwsza wygrana Biało-Czerwonych. Polska rozbiła Chińskie Tajpej Reprezentacja Polski piłkarzy ręcznych odniosła pierwsze zwycięstwo na Akademickich Mistrzostwach Świata. Drużyna Piotra Przybeckiego zgodnie z oczekiwaniami pokonała Chińskie Tajpej (35:20).\n",
      "1.4305871725082397 0.677993655204773 3650 2 tensor([[0.0742, 0.0567, 0.5076, 0.0746, 0.0622, 0.0691, 0.0898, 0.0657]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) ATP Tokio: Kei Nishikori wygrał japońskie starcie. W II rundzie także Milos Raonić i Denis Shapovalov Faworyt gospodarzy Kei Nishikori w dwóch setach pokonał Yuichiego Sugitę w I rundzie rozgrywanego na kortach twardych w hali turnieju ATP World Tour 500 w Tokio. Do 1/8 finału awansowali też Kanadyjczycy - Milos Raonić i Denis Shapovalov.\n",
      "1.5231139659881592 1.5078407526016235 3700 2 tensor([[0.1061, 0.1268, 0.2214, 0.0988, 0.0971, 0.1361, 0.1114, 0.1024]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) James Blake jak Tommy Haas czy Feliciano Lopez. Został dyrektorem turnieju w Miami Organizatorzy turnieju Miami Open ogłosili, że nowym dyrektorem tych kobiecych i męskich zawodów został były amerykański tenisista, James Blake. Tym samym potwierdziły się medialne doniesienia z ostatnich tygodni.\n",
      "1.4987030029296875 1.3921600580215454 3750 7 tensor([[0.1257, 0.0679, 0.0981, 0.1364, 0.0642, 0.1028, 0.1564, 0.2485]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Mundial 2018. Historyczny wyczyn reprezentacji Rosji! Takiego pogromu w meczu otwarcia jeszcze nie było Na inaugurację MŚ 2018 Rosja pokonała Arabię Saudyjską aż 5:0 i ustanowiła nowy rekord mundialu - nigdy wcześniej w meczu otwarcia mistrzostw świata nie padł tak wysoki wynik.\n",
      "1.4943546056747437 1.572141408920288 3800 3 tensor([[0.1084, 0.1078, 0.1184, 0.2076, 0.0941, 0.1287, 0.1333, 0.1016]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Wojciech Gumiński odnalazł się w Azotach. \"Start w nowym klubie bywa trudny\" Przeciętny początek rozgrywek i znacznie lepsza druga połowa sezonu. Wojciech Gumiński zaczyna spełniać oczekiwania w Azotach Puławy, stał się czołowym strzelcem brązowych medalistów PGNiG Superligi.\n",
      "1.497003436088562 1.9663035869598389 3850 2 tensor([[0.1422, 0.1162, 0.1400, 0.1578, 0.1107, 0.1187, 0.1132, 0.1012]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rio 2016. To nie są igrzyska faworytów Tenisowe turnieje olimpijskie rządzą się swoimi prawami i wielkie niespodzianki są w nich na porządku dziennym, ale chyba mało kto przypuszczał, że w Rio de Janeiro dojdzie do aż tylu niespodziewanych rozstrzygnięć.\n",
      "1.4387949705123901 1.7787644863128662 3900 5 tensor([[0.1041, 0.0926, 0.1015, 0.1573, 0.0961, 0.1688, 0.1598, 0.1197]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Niezawodny Klima, szalejący Obarek. Najlepsi gracze 18. kolejki I ligi Marcin Dymała oraz Maciej Klima to stali bywalce w naszym rankingu. Którzy zawodnicy znaleźli się jeszcze w najlepszej piątce 18. kolejki?\n",
      "1.484657883644104 1.4367222785949707 3950 4 tensor([[0.0838, 0.1276, 0.1142, 0.1065, 0.2377, 0.1056, 0.1090, 0.1156]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Czołowy brytyjski pięściarz zaproponował pojedynek Tomaszowi Adamkowi Tomasz Adamek otrzymał propozycję walki z Davidem Pricem. Jak poinformował portal worldboxingnews.net, obóz brytyjskiego pięściarza złożył \"Góralowi\" atrakcyjną ofertę.\n",
      "1.4598438739776611 1.393087387084961 4000 7 tensor([[0.0934, 0.1558, 0.0804, 0.0927, 0.1255, 0.1069, 0.0970, 0.2483]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Grzegorz Krychowiak na zakręcie. Mundial to ostatnia szansa Grzegorz Krychowiak znowu jest na zakręcie i musi szukać nowego klubu. Paris-Saint Germain chce się pozbyć Polaka na dobre. Mundial w Rosji to dla mistrzów Francji ostatnia szansa, żeby sprzedać go za godne pieniądze.\n",
      "1.457613229751587 1.5666451454162598 4050 6 tensor([[0.0992, 0.1111, 0.0903, 0.1400, 0.0904, 0.1379, 0.2087, 0.1223]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) ZAKSA Kędzierzyn-Koźle trenuje już niemal w komplecie Na początku tygodnia do kędzierzyńskiej drużyny dołączyli zawodnicy, którzy brali udział w mistrzostwach Europy. Wyjątkiem jest francuski rozgrywający Benjamin Toniutti.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1.5241613388061523 1.2555674314498901 4100 1 tensor([[0.0736, 0.2849, 0.0687, 0.0741, 0.1105, 0.1044, 0.1124, 0.1713]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Krzysztof Hołowczyc trzyma kciuki za Kubicę. \"Ci, którzy nie chcą jego powrotu, po prostu się go boją\" Trwa walka Roberta Kubicy o powrót do Formuły 1. Polak jest jednym z kandydatów do reprezentowania w przyszłym sezonie barw zespołu Williams. Za Kubicę kciuki trzyma Krzysztof Hołowczyc.\n",
      "1.4491897821426392 1.4376769065856934 4150 1 tensor([[0.1067, 0.2375, 0.1000, 0.0920, 0.1161, 0.1186, 0.1079, 0.1212]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Honda znów ma problem z silnikiem. \"Musimy znaleźć główną przyczynę niepowodzeń\" Honda po raz kolejny ma problemy ze swoim silnikiem. Japończycy uważają jednak, że w przypadku Brendona Hartleya we Francji doszło do innej usterki niż w jednostce napędowej Pierre'a Gasly'ego w Kanadzie.\n",
      "1.5472668409347534 1.088613748550415 4200 2 tensor([[0.0726, 0.0993, 0.3367, 0.0966, 0.0821, 0.1155, 0.1074, 0.0897]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Jelena Janković marzy o drugim tygodniu Wimbledonu. We wtorek Serbka zagra z Agnieszką Radwańską Jelena Janković chciałaby dojść do drugiego tygodnia Wimbledonu 2017. Serbka będzie rywalką Agnieszki Radwańskiej w I rundzie.\n",
      "1.4705555438995361 1.9431947469711304 4250 4 tensor([[0.1108, 0.1164, 0.1035, 0.1276, 0.1432, 0.1303, 0.1392, 0.1290]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Kontrowersyjny klub MMA w Chinach. Walczą 12-letnie dzieci W Enbo Fight Club trenuje nawet 400 młodych ludzi. Część z nich stanowią osierocone dzieci. Działalność klubu wywołuje spore emocje w Chinach.\n",
      "1.43092679977417 0.8142336010932922 4300 1 tensor([[0.1201, 0.4430, 0.0652, 0.0700, 0.0814, 0.0788, 0.0731, 0.0684]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) MotoGP: Marc Marquez najlepszy w ostatnim treningu Marc Marquez wygrał ostatnią sesję treningową przed wyścigiem o Grand Prix Ameryk na torze w Austin. Kolejne pozycje zajęli Dani Pedrosa oraz Maverick Vinales.\n",
      "1.4218653440475464 1.5884473323822021 4350 3 tensor([[0.0741, 0.1260, 0.0926, 0.2042, 0.1069, 0.1427, 0.1266, 0.1269]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Rafał Przybylski odchodzi z Azotów Puławy. Kierunek - zagranica Rafał Przybylski po zakończeniu sezonu 2016/17 odejdzie z Azotów Puławy. 25-letni prawy rozgrywający wyjedzie z Polski. W jakim kierunku? Tego jeszcze nie wiadomo. Po Polaka zgłosiło się kilka klubów. Rozmowy trwają.\n",
      "1.4193757772445679 0.8862718939781189 4400 2 tensor([[0.0847, 0.0764, 0.4122, 0.0851, 0.0743, 0.0953, 0.0912, 0.0808]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) WTA Lugano: Stefanie Voegele wygrała dwudniowy mecz z Magdaleną Fręch. Polka jeszcze bez zwycięstwa w tourze Stefanie Vögele okazała się w dwóch setach lepsza od Magdaleny Fręch w I rundzie turnieju WTA International na kortach ziemnych w Lugano. Polska tenisistka musi jeszcze poczekać na premierową wygraną w głównym cyklu.\n",
      "1.341277003288269 1.338065505027771 4450 0 tensor([[0.2624, 0.1457, 0.0720, 0.1037, 0.0733, 0.0957, 0.1212, 0.1260]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) MŚ w Lahti: Niemcy na czele klasyfikacji medalowej. To był ich piątek marzeń Niemcy znajdą się na prowadzeniu w klasyfikacji medalowej mistrzostw świata w Lahti po trzech dniach imprezy. W piątkowych konkurencjach reprezentanci tego kraju byli zdecydowanie najlepsi.\n",
      "1.4628310203552246 1.8150346279144287 4500 0 tensor([[0.1628, 0.1528, 0.0743, 0.1220, 0.0933, 0.1242, 0.1056, 0.1650]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Pjongczang 2018. Austriacy zabiorą nam Horngachera? Trzeba jak najszybciej podpisać kontrakt Stefan Horngacher, jeden z autorów trzeciego złota Kamila Stocha, nie ma jeszcze podpisanego nowego kontraktu. PZN powinien uczynić to jak najszybciej, by sprzed nosa świetnego trenera nie zabrali polskiej kadrze Austriacy.\n",
      "1.4924497604370117 0.9571889042854309 4550 1 tensor([[0.0926, 0.3840, 0.0861, 0.0762, 0.1012, 0.0839, 0.0782, 0.0978]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Wewnętrzna rywalizacja w Red Bull Racing. \"Powinienem wiedzieć, gdzie jest limit\" Wewnętrzna rywalizacja Daniela Ricciardo z Maxem Verstappenem korzystnie wpływa na formę kierowców Red Bull Racing. Australijczyk zdradził jednak, że w niektórych wyścigach przesadził z jazdą na limicie. - Zawsze byłem przed nim - odpowiada Holender.\n",
      "1.4929934740066528 1.107985496520996 4600 6 tensor([[0.0819, 0.0615, 0.0737, 0.1038, 0.0659, 0.1301, 0.3302, 0.1528]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Puchar Polski: Skra Bełchatów - Asseco Resovia na żywo. Gdzie oglądać transmisję? W środę, w ramach Pucharu Polski w siatkówce odbędzie się mecz PGE Skra Bełchatów - Asseco Resovia Rzeszów. Tranmisja TV na antenie Polsat Sport. Stream online w Ipla TV. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
      "1.4484540224075317 1.1233779191970825 4650 1 tensor([[0.0860, 0.3252, 0.0828, 0.1039, 0.0873, 0.0995, 0.1065, 0.1088]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Mercedes z czwartym tytułem z rzędu jako czwarty zespół w historii Mercedes dzięki wygranej Lewisa Hamiltona w Austin zapewnił sobie kolejny z rzędu tytuł mistrzowski, który klasyfikuje niemiecki zespół wśród największych stajni w historii Formuły 1.\n",
      "1.4267841577529907 1.2113006114959717 4700 6 tensor([[0.0845, 0.0772, 0.0979, 0.1274, 0.0651, 0.1551, 0.2978, 0.0950]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) PlusLiga: ta ostatnia, decydująca niedziela W niedzielę zostanie rozegrana ostatnia kolejka PlusLigi. Poznamy w niej odpowiedzi na pytania, które drużyny zagrają o medale, a która pożegna się z rozgrywkami. Czy Indykpol AZS, Asseco Resovia i Jastrzębski Węgiel wykorzystają potknięcie ONICO?\n",
      "1.4323785305023193 0.9162018299102783 4750 0 tensor([[0.4000, 0.0968, 0.0801, 0.0819, 0.0717, 0.0828, 0.0906, 0.0960]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Hula, Żyła i Kubacki szczęśliwi po MŚ w lotach. Już szykują się na konkurs drużynowy Polscy skoczkowie byli w bardzo dobrych nastrojach po indywidualnych MŚ w lotach narciarskich. Teraz wszyscy są myślami przy niedzielnej rywalizacji drużynowej.\n",
      "1.4645687341690063 1.0090150833129883 4800 1 tensor([[0.1288, 0.3646, 0.0872, 0.0714, 0.0701, 0.0955, 0.0767, 0.1057]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Maverick Vinales myśli tylko o wygranej. \"Walka o podium mi nie wystarczy\" Upadek w Grand Prix Holandii sprawił, że Maverick Vinales stracił prowadzenie w klasyfikacji generalnej MotoGP. Hiszpan ma teraz jeden cel. Wygrać wyścig na Sachsenringu i wrócić na szczyt tabeli.\n",
      "1.4902528524398804 1.4393011331558228 4850 5 tensor([[0.0799, 0.1133, 0.1005, 0.1091, 0.1096, 0.2371, 0.1070, 0.1435]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Zagrał na własne życzenie i... doznał kontuzji. Co dalej z Markiem Carterem? Marc Carter za wszelką cenę chciał pomóc drużynie w meczu z PGE Turowem Zgorzelec (93:78). Niestety Amerykanin swój występ przepłacił kontuzją ścięgna Achillesa. Na razie nie wiadomo, jak poważny jest uraz jednego z czołowych zawodników BM Slam Stal.\n",
      "1.431559443473816 1.245039463043213 4900 7 tensor([[0.0937, 0.0672, 0.0871, 0.1039, 0.0763, 0.1125, 0.1714, 0.2879]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Anglia - Nigeria na żywo. Transmisja TV, stream online W sobotę, w ramach meczu towarzyskiego, odbędzie się starcie Anglia - Nigeria. Transmisja TV na antenie Eleven Sports 1. Stream online w WP Pilot. Relacja LIVE w WP SportoweFakty.\n",
      "1.3498646020889282 1.471439242362976 4950 5 tensor([[0.1090, 0.0782, 0.1236, 0.1252, 0.0868, 0.2296, 0.1287, 0.1189]],\n",
      "       grad_fn=<ExpBackward>) Liga Letnia NBA: Zespół Ponitki w ćwierćfinale, 4 punkty Polaka Mateusz Ponitka zdobył cztery punkty dla Denver Nuggets, którzy pokonali Utah Jazz 80:60 i awansowali do ćwierćfinału Ligi Letniej NBA w Las Vegas.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "iteration = 0\n",
    "step = 50\n",
    "closs = torch.tensor(0.0, dtype=torch.float, requires_grad=False)\n",
    "\n",
    "for t, y_exp in zip(texts, labels):\n",
    "  x = vectorize_text(t).float().unsqueeze(dim=0)\n",
    "\n",
    "  optimizer.zero_grad()\n",
    "\n",
    "  y_logprobs = model(x)\n",
    "\n",
    "  loss = loss_fn(y_logprobs, torch.tensor([y_exp]))\n",
    "\n",
    "  loss.backward()\n",
    "\n",
    "  with torch.no_grad():\n",
    "      closs += loss\n",
    "\n",
    "  optimizer.step()\n",
    "\n",
    "  if iteration % 50 == 0:\n",
    "     print((closs / step).item(), loss.item(), iteration, y_exp, torch.exp(y_logprobs), t)\n",
    "     closs = torch.tensor(0.0, dtype=torch.float, requires_grad=False)\n",
    "  iteration += 1\n",
    "\n",
    "  if iteration == 5000:\n",
    "     break"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Model jest tak prosty, że jego wagi są interpretowalne.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[0.0923, 0.1009, 0.0887, 0.0885, 0.0978, 0.3431, 0.0920, 0.0967]])"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "with torch.no_grad():\n",
    "  x = vectorize_text('NBA').float().unsqueeze(dim=0)\n",
    "  y_prob = model(x)\n",
    "torch.exp(y_prob)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([-0.6279, -0.6502, -0.6364, -0.6375, -0.5847,  0.6373, -0.6372, -0.6437],\n",
       "       grad_fn=<SelectBackward>)"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "with torch.no_grad():\n",
    "  x = vectorize_text('NBA').float().unsqueeze(dim=0)\n",
    "  ix = torch.argmax(x).item()\n",
    "model[0].weight[:,ix]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Możemy nawet zaprezentować wykres przedstawiający rozmieszczenie słów względem dwóch osi odnoszących się do poszczególnych wybranych dyscyplin.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "with torch.no_grad():\n",
    "    words = ['piłka', 'klub', 'kort', 'boisko', 'samochód']\n",
    "    words_ixs = [torch.argmax(vectorize_text(w).float().unsqueeze(dim=0)).item() for w in words]\n",
    "\n",
    "    x_label = labels_dic['pilka-nozna']\n",
    "    y_label = labels_dic['tenis']\n",
    "\n",
    "    x = [model[0].weight[x_label, ix] for ix in words_ixs]\n",
    "    y = [model[0].weight[y_label, ix] for ix in words_ixs]\n",
    "\n",
    "    fig, ax = plt.subplots()\n",
    "    ax.scatter(x, y)\n",
    "\n",
    "    for i, txt in enumerate(words):\n",
    "        ax.annotate(txt, (x[i], y[i]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Zadanie etykietowania sekwencji\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zadanie etykietowania sekwencji (*sequence labelling*) polega na przypisaniu poszczególnym wyrazom (tokenom) tekstu **etykiet** ze skończonego zbioru. Definiując formalnie:\n",
    "\n",
    "-   rozpatrujemy ciąg wejściowy tokenów $(t^1,\\dots,t^K)$\n",
    "-   dany jest skończony zbiór etykiet $L = \\{l_1,\\dots,l_{|L|}\\}$, dla uproszczenia można założyć, że etykietami\n",
    "    są po prostu kolejne liczby, tj. $L=\\{0,\\dots,|L|-1\\}$\n",
    "-   zadanie polega na wygenerowaniu sekwencji etykiet (o tej samej długości co ciąg wejściowy!) $(y^1,\\dots,y^K)$,\n",
    "    $y^k \\in L$\n",
    "\n",
    "Zadanie etykietowania można traktować jako przypadek szczególny klasyfikacji wieloklasowej, z tym, że klasyfikacji dokonujemy wielokrotnie — dla każdego tokenu (nie dla każdego tekstu).\n",
    "\n",
    "Przykłady zastosowań:\n",
    "\n",
    "-   oznaczanie częściami mowy (*POS tagger*) — czasownik, przymiotnik, rzeczownik itd.\n",
    "-   oznaczanie etykiet nazw w zadaniu NER (nazwisko, kwoty, adresy — najwięcej tokenów będzie miało etykietę pustą, zazwyczaj oznaczaną przez `O`)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### **Pytanie**: czy zadanie tłumaczenia maszynowego można potraktować jako problem etykietowania sekwencji?\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Przykładowe wyzwanie NER CoNLL-2003\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zob. [https://gonito.net/challenge/en-ner-conll-2003](https://gonito.net/challenge/en-ner-conll-2003).\n",
    "\n",
    "Przykładowy przykład uczący (`xzcat train.tsv.xz| head -n 1`):\n",
    "\n",
    "O O B-MISC I-MISC O O O O O B-LOC O B-LOC O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O\tGOLF - BRITISH MASTERS THIRD ROUND SCORES . </S> NORTHAMPTON , England 1996-08-30 </S> Leading scores after </S> the third round of the British Masters on Friday : </S> 211 Robert Allenby ( Australia ) 69 71 71 </S> 212 Pedro Linhart ( Spain ) 72 73 67 </S> 216 Miguel Angel Martin ( Spain ) 75 70 71 , Costantino Rocca </S> ( Italy ) 71 73 72 </S> 217 Antoine Lebouc ( France ) 74 73 70 , Ian Woosnam 70 76 71 , </S> Francisco Cea ( Spain ) 70 71 76 , Gavin Levenson ( South </S> Africa ) 66 75 76 </S> 218 Stephen McAllister 73 76 69 , Joakim Haeggman ( Swe ) 71 77 </S> 70 , Jose Coceres ( Argentina ) 69 78 71 , Paul Eales 75 71 72 , </S> Klas Eriksson ( Sweden ) 71 75 72 , Mike Clayton ( Australia ) </S> 69 76 73 , Mark Roe 69 71 78 </S> 219 Eamonn Darcy ( Ireland ) 74 76 69 , Bob May ( U.S. ) 74 75 70 , </S> Paul Lawrie 72 75 72 , Miguel Angel Jimenez ( Spain ) 74 72 </S> 73 , Peter Mitchell 74 71 75 , Philip Walton ( Ireland ) 71 74 </S> 74 , Peter O'Malley ( Australia ) 71 73 75 </S> 220 Barry Lane 73 77 70 , Wayne Riley ( Australia ) 71 78 71 , </S> Martin Gates 71 77 72 , Bradley Hughes ( Australia ) 73 75 72 , </S> Peter Hedblom ( Sweden ) 70 75 75 , Retief Goosen ( South </S> Africa ) 71 74 75 , David Gilford 69 74 77 . </S>\n",
    "\n",
    "W pierwszym polu oczekiwany wynik zapisany za pomocą notacji **BIO**.\n",
    "\n",
    "Jako metrykę używamy F1 (z pominięciem tagu `O`)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Metryka F1\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Etykietowanie za pomocą klasyfikacji wieloklasowej\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Można potraktować problem etykietowania dokładnie tak jak problem\n",
    "klasyfikacji wieloklasowej (jak w przykładzie klasyfikacji dyscyplin\n",
    "sportowych powyżej), tzn. rozkład prawdopodobieństwa możliwych etykiet\n",
    "uzyskujemy poprzez zastosowanie prostej warstwy liniowej i funkcji softmax:\n",
    "\n",
    "$$p(l^k=i) = s(\\vec{w}\\vec{v}(t^k))_i = \\frac{e^{\\vec{w}\\vec{v}(t^k)}}{Z},$$\n",
    "\n",
    "gdzie $\\vec{v}(t^k)$ to reprezentacja wektorowa tokenu $t^k$.\n",
    "Zauważmy, że tutaj (w przeciwieństwie do klasyfikacji całego tekstu)\n",
    "reprezentacja wektorowa jest bardzo uboga: wektor <u>one-hot</u>! Taki\n",
    "klasyfikator w ogóle nie będzie brał pod uwagę kontekstu, tylko sam\n",
    "wyraz, więc tak naprawdę zdegeneruje się to do zapamiętania częstości\n",
    "etykiet dla każdego słowa osobno.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Bogatsza reprezentacja słowa\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Można spróbować uzyskać bogatszą reprezentację dla słowa biorąc pod uwagę na przykład:\n",
    "\n",
    "-   długość słowa\n",
    "-   kształt słowa (*word shape*), np. czy pisany wielkimi literami, czy składa się z cyfr itp.\n",
    "-   n-gramy znakowe wewnątrz słowa (np. słowo *Kowalski* można zakodować jako sumę wektorów\n",
    "    trigramów znakówych $\\vec{v}(Kow) + \\vec{v}(owa) + \\vec{v}(wal) + \\vec{v}(als) + \\vec{v}(lsk) + + \\vec{v}(ski)$\n",
    "\n",
    "Cały czas nie rozpatrujemy jednak w tej metodzie kontekstu wyrazu.\n",
    "(*Renault* w pewnym kontekście może być nazwą firmy, w innym —\n",
    "nazwiskiem).\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Reprezentacja kontekstu\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Za pomocą wektora można przedstawić nie pojedynczy token $t^k$, lecz\n",
    "cały kontekst, dla *okna* o długości $c$ będzie to kontekst $t^{k-c},\\dots,t^k,\\dots,t^{k+c}$.\n",
    "Innymi słowy klasyfikujemy token na podstawie jego samego oraz jego kontekstu:\n",
    "\n",
    "$$p(l^k=i) = \\frac{e^{\\vec{w}\\vec{v}(t^{k-c},\\dots,t^k,\\dots,t^{k+c})}}{Z_k}.$$\n",
    "\n",
    "Zauważmy, że w tej metodzie w ogóle nie rozpatrujemy sensowności\n",
    "sekwencji wyjściowej (etykiet), np. może być bardzo mało\n",
    "prawdopodobne, że bezpośrednio po nazwisku występuje data.\n",
    "\n",
    "Napiszmy wzór określający prawdopodobieństwo całej sekwencji, nie\n",
    "tylko pojedynczego tokenu. Na razie będzie to po prostu iloczyn poszczególnych wartości.\n",
    "\n",
    "$$p(l) = \\prod_{k=1}^K \\frac{e^{\\vec{w}\\vec{v}(t^{k-c},\\dots,t^k,\\dots,t^{k+c})}}{Z_k} = \\frac{e^{\\sum_{k=1}^K\\vec{w}\\vec{v}(t^{k-c},\\dots,t^k,\\dots,t^{k+c})}}{\\prod_{k=1}^K Z_k}$$\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Warunkowe pola losowe\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Warunkowe pola losowe (*Conditional Random Fields*, *CRF*) to klasa\n",
    "modeli, które pozwalają uwzględnić zależności między punktami danych\n",
    "(które można wyrazić jako graf). Najprostszym przykładem będzie prosty\n",
    "graf wyrażający „następowanie po” (czyli sekwencje). Do poprzedniego\n",
    "wzoru dodamy składnik $V_{i,j}$ (który można interpretować jako\n",
    "macierz) określający prawdopodobieństwo, że po etykiecie o numerze $i$ wystąpi etykieta o numerze $j$.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### **Pytanie**: Czy macierz $V$ musi być symetryczna? Czy $V_{i,j} = V_{j,i}$? Czy jakieś specjalne wartości występują na przekątnej?\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Macierz $V$ wraz z wektorem $\\vec{w}$ będzie stanowiła wyuczalne wagi w naszym modelu.\n",
    "\n",
    "Wartości $V_{i,j}$ nie stanowią bezpośrednio prawdopodobieństwa, mogą\n",
    "przyjmować dowolne wartości, które będę normalizowane podobnie jak to się dzieje w funkcji Softmax.\n",
    "\n",
    "W takiej wersji warunkowych pól losowych otrzymamy następujący wzór na prawdopodobieństwo całej sekwencji.\n",
    "\n",
    "$$p(l) = \\frac{e^{\\sum_{k=1}^K\\vec{w}\\vec{v}(t^{k-c},\\dots,t^k,\\dots,t^{k+c}) + \\sum_{k=1}^{K-1} V_{l_k,l_{k+1}}}}{\\prod_{k=1}^K Z_k}$$\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.2"
  },
  "org": null
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}