Fahami definisi dan kefungsian model terbenam

Model benam (Embedding) ialah model pembelajaran mesin yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer (CV). Fungsi utamanya adalah untuk mengubah data berdimensi tinggi kepada ruang benam berdimensi rendah sambil mengekalkan ciri dan maklumat semantik data asal, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan model. Model terbenam boleh memetakan data yang serupa dengan ruang benam yang serupa dengan mempelajari korelasi antara data, supaya model dapat memahami dan memproses data dengan lebih baik. Prinsip model terbenam adalah berdasarkan idea perwakilan yang diedarkan, yang mengodkan maklumat semantik data ke dalam ruang vektor dengan mewakili setiap titik data sebagai vektor. Kelebihan ini ialah anda boleh memanfaatkan sifat ruang vektor Sebagai contoh, jarak antara vektor boleh mewakili persamaan data. Algoritma pembenaman biasa termasuk Word2Vec dan GloVe Dalam bidang NLP, algoritma ini boleh memetakan perkataan ke dalam ruang vektor, membolehkan model memahami teks dengan lebih baik. Terdapat banyak jenis model terbenam dalam aplikasi praktikal Contohnya, dalam bidang NLP, anda boleh menggunakan

1. Latar Belakang

Dalam pembelajaran mesin tradisional, pengekodan satu panas sering digunakan untuk mengekod tinggi-. data dimensi (seperti teks) dan imej) ditukarkan kepada vektor binari untuk diproses. Walau bagaimanapun, terdapat dua masalah utama dengan pendekatan ini. Pertama, apabila jumlah data meningkat, dimensi juga meningkat, mengakibatkan kos pengkomputeran dan penyimpanan yang besar, yang dipanggil kutukan dimensi. Kedua, oleh kerana setiap dimensi dalam vektor adalah bebas antara satu sama lain, ia tidak dapat menangkap ciri dan maklumat semantik, dan juga tidak dapat menggambarkan hubungan antara dimensi yang berbeza. Oleh itu, untuk mengatasi masalah ini, penyelidik telah mencadangkan beberapa kaedah pemprosesan baru, seperti pembenaman perkataan dan rangkaian saraf konvolusi. Kaedah ini boleh menangkap ciri yang lebih kaya dan maklumat semantik dalam ruang dimensi rendah, dan boleh memproses set data berskala lebih besar, dengan itu meningkatkan keberkesanan dan kecekapan pembelajaran mesin.

Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelidik telah mencadangkan model terbenam. Model ini boleh mengubah data berdimensi tinggi kepada ruang benam berdimensi rendah dan belajar memetakan titik data yang serupa kepada kedudukan yang serupa dalam ruang benam. Dengan cara ini, model boleh menangkap maklumat ciri dan semantik dengan berkesan, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan. . Vektor benam ini ialah vektor sebenar, biasanya mengandungi puluhan hingga ratusan elemen. Setiap elemen mewakili ciri atau maklumat semantik Tidak seperti pengekodan One-hot, elemen dalam vektor pembenaman boleh menjadi sebarang nilai sebenar. Perwakilan ini boleh menangkap persamaan dan korelasi antara data dengan lebih baik, serta struktur asas yang tersembunyi di sebalik data.

Penjanaan vektor benam biasanya dilatih menggunakan rangkaian saraf, yang merangkumi lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input menerima data berdimensi tinggi asal, seperti teks atau imej, dsb., lapisan tersembunyi menukarnya menjadi vektor benam dan lapisan output memetakan vektor benam kepada hasil ramalan yang diingini, seperti klasifikasi teks atau pengecaman imej , dsb.

Apabila melatih model terbenam, sebilangan besar sampel data biasanya digunakan untuk latihan, dengan tujuan mengoptimumkan perwakilan vektor pembenaman dengan mempelajari persamaan dan perbezaan antara sampel data. Semasa proses latihan, fungsi kehilangan biasanya digunakan untuk mengukur jurang antara perwakilan vektor benam dan nilai sebenar, dan parameter model dikemas kini melalui algoritma perambatan belakang, supaya model dapat menangkap ciri dan maklumat semantik dengan lebih baik. . . vektor pembenaman untuk mencapai tugas mengklasifikasikan teks, seperti analisis sentimen, penapisan spam, dsb.

Pendapatan maklumat: Gunakan model terbenam untuk menukar pertanyaan dan dokumen kepada vektor terbenam, dengan itu membolehkan pengambilan semula dokumen yang berkaitan, seperti enjin carian, dsb.

Penjanaan bahasa semula jadi: Gunakan model terbenam untuk menukar teks kepada vektor benam dan menjana teks baharu melalui model generatif, seperti terjemahan mesin, sistem dialog, dsb.

Pengecaman imej: Gunakan model terbenam untuk menukar imej kepada vektor benam dan klasifikasikan imej melalui pengelas, seperti pengecaman muka, pengecaman objek, dsb.

Sistem pengesyoran: Gunakan model terbenam untuk menukar pengguna dan item kepada vektor terbenam untuk mencapai pengesyoran diperibadikan untuk pengguna, seperti platform e-dagang, pengesyoran muzik, dsb. . . Model terbenam, yang boleh menukar perkataan kepada perwakilan vektor dan menangkap maklumat semantik perkataan dengan mempelajari persamaan dan perbezaan antara perkataan. Model Word2Vec biasa termasuk Skip-gram dan CBOW.

2.GloVe

GloVe ialah model pembenaman vektor global yang boleh menukar perkataan kepada perwakilan vektor dan menangkap maklumat semantik perkataan dengan mempelajari hubungan kejadian bersama antara perkataan. Kelebihan GloVe ialah ia boleh mempertimbangkan maklumat kontekstual dan global perkataan secara serentak, dengan itu meningkatkan kualiti vektor pembenaman.

3.FastText

FastText ialah model pembenaman peringkat aksara yang boleh menukar perkataan dan subkata kepada perwakilan vektor dan menangkap perkataan dengan mempelajari persamaan dan perbezaan antara perkataan dan maklumat semantik subkata. Kelebihan FastText ialah keupayaannya untuk menangani masalah seperti perbendaharaan kata yang tidak diketahui dan kesilapan ejaan.

4.DeepWalk

DeepWalk ialah model pembenaman graf berdasarkan jalan rawak, yang boleh menukar nod graf kepada perwakilan vektor dan menangkap ciri graf dengan mempelajari persamaan dan perbezaan antara ciri dan maklumat semantik . Kelebihan DeepWalk ialah ia boleh memproses data graf berskala besar, seperti rangkaian sosial, graf pengetahuan, dsb.

5.Autoencoder

Autoencoder ialah model pembenaman biasa tanpa seliaan, yang boleh menukar data berdimensi tinggi kepada vektor benam berdimensi rendah dan mengoptimumkan representasi vektor benam dengan mempelajari ralat pembinaan semula. Kelebihan Autoencoder ialah ia boleh mempelajari ciri dan struktur data secara automatik, dan ia juga boleh mengendalikan pengedaran data bukan linear.

Ringkasnya, model terbenam ialah teknologi pembelajaran mesin yang penting, yang boleh mengubah data berdimensi tinggi kepada ruang benam berdimensi rendah dan mengekalkan ciri dan maklumat semantik data asal, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan model itu. Dalam aplikasi praktikal, pelbagai jenis model terbenam mempunyai kelebihan tersendiri dan senario yang boleh digunakan, dan perlu dipilih dan digunakan mengikut masalah tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Fahami definisi dan kefungsian model terbenam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!