Python 自然言語処理のニューラル ネットワーク アーキテクチャ: モデルの内部構造の探索

1.リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)

RNN は、テキストなどのシーケンス データを処理するために特別に設計されたシーケンス モデルです。前のタイム ステップの非表示状態を現在の入力として取得することにより、シーケンスを時間ステップごとに処理します。主なタイプは次のとおりです。

• 単純なリカレント ニューラル ネットワーク (SRN): 単一の隠れ層を持つ基本的な RNN ユニット。
• Long Short-Term Memory (LSTM): 長期依存関係を学習できる特別に設計された RNN ユニット。
• Gated Recurrent Unit (GRU): 計算コストが低い LSTM の簡易バージョン。

2.畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)

ネットワーク であり、NLP ではテキスト シーケンスの局所的な特徴を処理するために使用されます。 CNN の畳み込み層は特徴を抽出し、プーリング層はデータの次元を削減します。

3. 変圧器

ORMer は、アテンション メカニズムに基づく ニューラル ネットワークアーキテクチャ であり、モデルがタイム ステップを進めることなくシーケンス全体を並列処理できるようにします。時間までに。主な利点は次のとおりです。

• 自己注意: モデルはシーケンスの任意の部分に焦点を当てることができるため、長距離の依存関係を確立できます。
• 位置エンコーディング: モデルがシーケンス内の要素の順序を理解できるように、位置情報を追加します。
• マルチヘッド アテンション: モデルは、複数のアテンション ヘッドを使用して、さまざまな特徴部分空間に焦点を当てます。

4.混合モデル

CNN-RNN
• : CNN を使用して局所特徴を抽出し、RNN を使用してシーケンスを処理します。
Transformer-CNN
• : Transformer を使用してグローバルな依存関係を処理し、CNN を使用してローカル特徴を抽出します。

適切なアーキテクチャを選択するには、次の要素を考慮する必要があります:

タスク:
• さまざまな NLP タスクには、さまざまなアーキテクチャが必要です。たとえば、マシン 翻訳 では長期的な依存関係を処理する必要があり、テキスト分類ではローカルな特徴を識別する必要があります。
データ型:
• 入力データの形式 (テキスト、音声、画像など) は、スキーマの選択に影響します。
コンピューティング リソース:
• ニューラル ネットワークのトレーニングには大量のコンピューティング リソースが必要となるため、アーキテクチャの複雑さは利用可能なリソースに一致する必要があります。

NLP におけるニューラル ネットワーク アーキテクチャは、新しいモデルや設計が常に登場し、進化している分野です。モデルが革新を続け、コンピューティング能力が向上し続けるにつれて、NLP タスクのパフォーマンスも向上し続けています。

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