Comprendre la définition et les fonctionnalités des modèles embarqués

Le modèle d'intégration (Embedding) est un modèle d'apprentissage automatique largement utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV). Sa fonction principale est de transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de faible dimension tout en conservant les caractéristiques et les informations sémantiques des données d'origine, améliorant ainsi l'efficacité et la précision du modèle. Les modèles intégrés peuvent mapper des données similaires à des espaces d'intégration similaires en apprenant la corrélation entre les données, afin que le modèle puisse mieux comprendre et traiter les données. Le principe du modèle embarqué repose sur l'idée de représentation distribuée, qui code les informations sémantiques des données dans l'espace vectoriel en représentant chaque point de données sous forme de vecteur. L’avantage est que vous pouvez tirer parti des propriétés de l’espace vectoriel. Par exemple, la distance entre les vecteurs peut représenter la similarité des données. Les algorithmes d'intégration courants incluent Word2Vec et GloVe. Dans le domaine de la PNL, ces algorithmes peuvent mapper les mots dans l'espace vectoriel, permettant au modèle de mieux comprendre le texte. Il existe de nombreux types de modèles intégrés dans des applications pratiques. Par exemple, dans le domaine du PNL, vous pouvez utiliser

1. Contexte

Dans l'apprentissage automatique traditionnel, l'encodage à chaud est souvent utilisé pour encoder des niveaux élevés. les données dimensionnelles (telles que le texte et les images) sont converties en vecteurs binaires pour le traitement. Cependant, cette approche pose deux problèmes principaux. Premièrement, à mesure que la quantité de données augmente, les dimensions augmentent également, ce qui entraîne d’énormes coûts de calcul et de stockage, ce que l’on appelle le désastre de la dimensionnalité. Deuxièmement, étant donné que chaque dimension du vecteur est indépendante les unes des autres, elle ne peut pas capturer les caractéristiques et les informations sémantiques, ni refléter la relation entre les différentes dimensions. Par conséquent, afin de surmonter ces problèmes, les chercheurs ont proposé de nouvelles méthodes de traitement, telles que l’intégration de mots et les réseaux de neurones convolutifs. Ces méthodes peuvent capturer des fonctionnalités et des informations sémantiques plus riches dans un espace de faible dimension et traiter des ensembles de données à plus grande échelle, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficience de l'apprentissage automatique.

Afin de résoudre ces problèmes, des chercheurs ont proposé des modèles embarqués. Ce modèle peut transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de basse dimension et apprendre à mapper des points de données similaires à des positions similaires dans l'espace d'intégration. De cette manière, le modèle peut capturer efficacement les informations caractéristiques et sémantiques, améliorant ainsi l’efficacité et la précision.

2. Principe

L'idée principale du modèle intégré est de mapper chaque point de données à un vecteur d'intégration de basse dimension afin que les points de données similaires soient proches dans l'espace d'intégration. Ce vecteur d'intégration est un vecteur réel, contenant généralement des dizaines à des centaines d'éléments. Chaque élément représente une fonctionnalité ou une information sémantique. Contrairement au codage One-hot, les éléments du vecteur d'intégration peuvent avoir n'importe quelle valeur réelle. Cette représentation permet de mieux capturer les similitudes et les corrélations entre les données, ainsi que la structure sous-jacente cachée derrière les données.

La génération de vecteurs d'intégration est généralement entraînée à l'aide d'un réseau de neurones, qui comprend une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. La couche d'entrée accepte les données originales de grande dimension, telles que du texte ou des images, etc., la couche cachée les convertit en un vecteur d'intégration et la couche de sortie mappe le vecteur d'intégration au résultat de prédiction souhaité, tel que la classification de texte ou la reconnaissance d'images. , etc.

Lors de la formation d'un modèle embarqué, un grand nombre d'échantillons de données sont généralement utilisés pour la formation, dans le but d'optimiser la représentation du vecteur d'intégration en apprenant les similitudes et les différences entre les échantillons de données. Pendant le processus de formation, la fonction de perte est généralement utilisée pour mesurer l'écart entre la représentation du vecteur d'intégration et la valeur réelle, et les paramètres du modèle sont mis à jour via l'algorithme de rétro-propagation, afin que le modèle puisse mieux capturer les caractéristiques et les informations sémantiques. .

3. Application

Les modèles intégrés sont largement utilisés dans le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et d'autres domaines :

Classification de texte : utilisez des modèles intégrés pour classer le texte. Convertissez-le en. un vecteur d'intégration pour accomplir la tâche de classification du texte, telle que l'analyse des sentiments, le filtrage du spam, etc.

Récupération d'informations : utilisez des modèles intégrés pour convertir des requêtes et des documents en vecteurs d'intégration afin de récupérer des documents pertinents, tels que les moteurs de recherche, etc.

Génération de langage naturel : utilisez des modèles intégrés pour convertir du texte en vecteurs d'intégration et générez un nouveau texte via des modèles génératifs, tels que la traduction automatique, les systèmes de dialogue, etc.

Reconnaissance d'images : utilisez des modèles intégrés pour convertir des images en vecteurs d'intégration et classez les images via des classificateurs, tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'objets, etc.

Système de recommandation : utilisez des modèles intégrés pour convertir les utilisateurs et les éléments en vecteurs intégrés afin d'obtenir des recommandations personnalisées pour les utilisateurs, telles que des plateformes de commerce électronique, des recommandations musicales, etc.

4. Types courants

Il existe de nombreux types de modèles intégrés. Voici quelques types courants :

1. Word2Vec

Word2Vec est largement utilisé dans le domaine du traitement du langage naturel. modèle, qui peut convertir des mots en représentations vectorielles et capturer les informations sémantiques des mots en apprenant les similitudes et les différences entre les mots. Les modèles Word2Vec courants incluent Skip-gram et CBOW.

2.GloVe

GloVe est un modèle global d'intégration de vecteurs qui peut convertir des mots en représentations vectorielles et capturer les informations sémantiques des mots en apprenant les relations de cooccurrence entre les mots. L'avantage de GloVe est qu'il peut considérer simultanément les informations contextuelles et globales des mots, améliorant ainsi la qualité des vecteurs d'intégration.

3.FastText

FastText est un modèle d'intégration au niveau des caractères qui peut convertir des mots et des sous-mots en représentations vectorielles et capturer des mots en apprenant les similitudes et les différences entre les mots et les sous-mots. L'avantage de FastText est sa capacité à gérer des problèmes tels que le vocabulaire inconnu et les fautes d'orthographe.

4.DeepWalk

DeepWalk est un modèle d'intégration de graphiques basé sur une marche aléatoire, qui peut convertir les nœuds du graphique en représentations vectorielles et capturer les caractéristiques du graphique en apprenant les similitudes et les différences entre les caractéristiques des nœuds et les informations sémantiques. . L’avantage de DeepWalk est qu’il peut traiter des données graphiques à grande échelle, telles que les réseaux sociaux, les graphes de connaissances, etc.

5.Autoencoder

Autoencoder est un modèle d'intégration non supervisé courant, qui peut convertir des données de haute dimension en vecteurs d'intégration de basse dimension et optimiser la représentation des vecteurs d'intégration en apprenant les erreurs de reconstruction. L’avantage d’Autoencoder est qu’il peut apprendre automatiquement les caractéristiques et la structure des données, et qu’il peut également gérer la distribution non linéaire des données.

En bref, le modèle intégré est une technologie d'apprentissage automatique importante, qui peut transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de faible dimension et conserver les caractéristiques et les informations sémantiques des données d'origine, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de le modèle. Dans les applications pratiques, différents types de modèles embarqués ont leurs propres avantages et scénarios applicables, et doivent être sélectionnés et appliqués en fonction de problèmes spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!