Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор оруулах давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглах хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр шигтгээг мэдрэлийн сүлжээгээр дамжуулан, ялангуяа ижил төстэй үгс хоорондоо илүү ойр байдаг өндөр хэмжээст вектор орон зайд үгсийг буулгах давхаргуудаар дамжуулан сурдаг.
TensorFlow-ийн контекстэд агуулах давхаргууд нь үгсийг мэдрэлийн сүлжээнд вектор болгон илэрхийлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Текстийн ангилал, мэдрэмжийн дүн шинжилгээ гэх мэт байгалийн хэлийг боловсруулах даалгавруудыг гүйцэтгэхдээ үгийн агуулгыг дүрслэн харуулах нь вектор орон зайд үгс хэрхэн утгын хувьд хамааралтай болохыг олж мэдэх боломжийг олгодог. Оруулсан давхаргыг ашигласнаар бид сурсан суулгац дээр үндэслэн үгийн дүрслэлийг зурахад автоматаар тохирох тэнхлэгүүдийг оноож болно.
Үүнд хүрэхийн тулд бид эхлээд оруулах давхарга агуулсан мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургах хэрэгтэй. Оруулсан давхарга нь үгсийн сан дахь үг бүрийг нягт вектор дүрслэлд буулгадаг. Загварыг сургасны дараа бид суулгасан давхаргаас сурсан үгийн суулгацыг гаргаж аваад хэмжээсийг багасгах (жишээ нь, PCA эсвэл t-SNE) гэх мэт аргуудыг ашиглан үгийн суулгацыг бага хэмжээст орон зайд дүрслэн харуулах боломжтой.
Энэ үйл явцыг TensorFlow ашиглан энгийн жишээгээр харуулъя.
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
Дээрх жишээн дээр бид TensorFlow-д суулгасан давхарга бүхий энгийн Sequential загварыг бий болгодог. Загварыг сургасны дараа бид суулгасан давхаргаас сурсан үгийн оруулгыг гаргаж авдаг. Дараа нь бид 2D эсвэл 3D орон зайд үг оруулахыг дүрслэн харуулахын тулд t-SNE гэх мэт хэмжээстийг багасгах арга техникийг хэрэглэж, үг хоорондын хамаарлыг тайлбарлахад хялбар болгоно.
TensorFlow-д давхаргыг оруулах хүчийг ашигласнаар бид үгийн дүрслэлийг вектор хэлбэрээр дүрслэн харуулах зөв тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилж, өгөгдсөн текстийн корпус дахь үгсийн семантик бүтцийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголттой болох боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
- Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү