За да използваме слой за вграждане за автоматично присвояване на правилни оси за визуализиране на представяния на думи като вектори, трябва да се задълбочим в основните концепции за вграждане на думи и тяхното приложение в невронни мрежи. Вграждането на думи е плътно векторно представяне на думи в непрекъснато векторно пространство, което улавя семантичните връзки между думите. Тези вграждания се научават чрез невронни мрежи, по-специално чрез слоеве за вграждане, които картографират думите във векторни пространства с големи размери, където подобни думи са по-близо една до друга.
В контекста на TensorFlow слоевете за вграждане играят решаваща роля в представянето на думите като вектори в невронна мрежа. Когато се занимавате със задачи за обработка на естествен език, като например класификация на текст или анализ на настроението, визуализирането на вграждане на думи може да предостави представа за това как думите са семантично свързани във векторното пространство. Чрез използването на слой за вграждане можем автоматично да зададем правилни оси за начертаване на представяния на думи въз основа на научените вграждания.
За да постигнем това, първо трябва да обучим модел на невронна мрежа, който включва слой за вграждане. Слоят за вграждане преобразува всяка дума в речника в плътно векторно представяне. След като моделът бъде обучен, можем да извлечем вгражданията на научени думи от слоя за вграждане и да използваме техники като намаляване на размерността (напр. PCA или t-SNE), за да визуализираме вгражданията на думи в по-нискоизмерно пространство.
Нека илюстрираме този процес с прост пример с помощта на TensorFlow:
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
В примера по-горе създаваме прост последователен модел със слой за вграждане в TensorFlow. След обучение на модела, ние извличаме научените вграждания на думи от слоя за вграждане. След това можем да приложим техники за намаляване на размерността като t-SNE, за да визуализираме вграждането на думи в 2D или 3D пространство, което улеснява тълкуването на връзките между думите.
Като използваме силата на вграждането на слоеве в TensorFlow, можем автоматично да присвоим правилни оси за визуализиране на представяния на думи като вектори, което ни позволява да придобием ценна представа за семантичната структура на думите в даден текстов корпус.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
- Може ли Neural Structured Learning да се използва с данни, за които няма естествена графика?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals