Manuskihi kasutamiseks õigete telgede automaatseks määramiseks sõnade esitusviiside kui vektorite visualiseerimiseks peame süvenema sõna manustamise põhikontseptsioonidesse ja nende rakendamisse närvivõrkudes. Sõna manused on sõnade tihedad vektoresitlused pidevas vektorruumis, mis fikseerivad sõnade vahelisi semantilisi seoseid. Neid manuseid õpitakse närvivõrkude kaudu, eriti manustamiskihtide kaudu, mis kaardistavad sõnad suuremõõtmelistesse vektorruumidesse, kus sarnased sõnad on üksteisele lähemal.
TensorFlow kontekstis mängivad põimimiskihid sõnade esitamisel vektoritena närvivõrgus üliolulist rolli. Kui tegelete loomuliku keele töötlemise ülesannetega, nagu teksti klassifitseerimine või sentimentide analüüs, võib sõnade manustamise visualiseerimine anda ülevaate sõnade semantilistest seostest vektorruumis. Manustuskihti kasutades saame automaatselt määrata õiged teljed sõnade esituste joonistamiseks õpitud põimimiste põhjal.
Selle saavutamiseks peame esmalt koolitama närvivõrgu mudeli, mis sisaldab manustamiskihti. Manustuskiht kaardistab sõnavara iga sõna tihedaks vektoresitluseks. Kui mudel on koolitatud, saame õpitud sõna manustused manustamiskihist eraldada ja kasutada selliseid tehnikaid nagu mõõtmete vähendamine (nt PCA või t-SNE), et visualiseerida sõna manuseid madalama mõõtmega ruumis.
Illustreerime seda protsessi lihtsa näitega TensorFlow abil:
python import tensorflow as tf # Define the vocabulary size and embedding dimension vocab_size = 10000 embedding_dim = 100 # Create a Sequential model with an embedding layer model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=1), ]) # Compile and train the model (omitted for brevity) # Extract the learned word embeddings embedding_matrix = model.layers[0].get_weights()[0] # Perform dimensionality reduction for visualization (e.g., using t-SNE) # Visualization code here
Ülaltoodud näites loome TensorFlow's lihtsa manustuskihiga järjestikuse mudeli. Pärast mudeli väljaõpetamist ekstraheerime õpitud sõnamanused manustuskihist. Seejärel saame kasutada mõõtmete vähendamise tehnikaid, nagu t-SNE, et visualiseerida sõna manustamist 2D- või 3D-ruumis, muutes sõnadevaheliste suhete tõlgendamise lihtsamaks.
Kasutades TensorFlow's kihtide manustamise võimsust, saame automaatselt määrata õiged teljed sõnade esitusviiside visualiseerimiseks vektoritena, mis võimaldab meil saada väärtuslikku teavet antud tekstikorpuse sõnade semantilise struktuuri kohta.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
- Kas neuraalset struktureeritud õppimist saab kasutada andmetega, mille jaoks pole loomulikku graafikut?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis