Périphériques technologiques
IA
Comprendre la définition et les fonctionnalités des modèles embarqués
Comprendre la définition et les fonctionnalités des modèles embarqués
Le modèle d'intégration (Embedding) est un modèle d'apprentissage automatique largement utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV). Sa fonction principale est de transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de faible dimension tout en conservant les caractéristiques et les informations sémantiques des données d'origine, améliorant ainsi l'efficacité et la précision du modèle. Les modèles intégrés peuvent mapper des données similaires à des espaces d'intégration similaires en apprenant la corrélation entre les données, afin que le modèle puisse mieux comprendre et traiter les données. Le principe du modèle embarqué repose sur l'idée de représentation distribuée, qui code les informations sémantiques des données dans l'espace vectoriel en représentant chaque point de données sous forme de vecteur. L’avantage est que vous pouvez tirer parti des propriétés de l’espace vectoriel. Par exemple, la distance entre les vecteurs peut représenter la similarité des données. Les algorithmes d'intégration courants incluent Word2Vec et GloVe. Dans le domaine de la PNL, ces algorithmes peuvent mapper les mots dans l'espace vectoriel, permettant au modèle de mieux comprendre le texte. Il existe de nombreux types de modèles intégrés dans des applications pratiques. Par exemple, dans le domaine du PNL, vous pouvez utiliser
1. Contexte
Dans l'apprentissage automatique traditionnel, l'encodage à chaud est souvent utilisé pour encoder des niveaux élevés. les données dimensionnelles (telles que le texte et les images) sont converties en vecteurs binaires pour le traitement. Cependant, cette approche pose deux problèmes principaux. Premièrement, à mesure que la quantité de données augmente, les dimensions augmentent également, ce qui entraîne d’énormes coûts de calcul et de stockage, ce que l’on appelle le désastre de la dimensionnalité. Deuxièmement, étant donné que chaque dimension du vecteur est indépendante les unes des autres, elle ne peut pas capturer les caractéristiques et les informations sémantiques, ni refléter la relation entre les différentes dimensions. Par conséquent, afin de surmonter ces problèmes, les chercheurs ont proposé de nouvelles méthodes de traitement, telles que l’intégration de mots et les réseaux de neurones convolutifs. Ces méthodes peuvent capturer des fonctionnalités et des informations sémantiques plus riches dans un espace de faible dimension et traiter des ensembles de données à plus grande échelle, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficience de l'apprentissage automatique.
Afin de résoudre ces problèmes, des chercheurs ont proposé des modèles embarqués. Ce modèle peut transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de basse dimension et apprendre à mapper des points de données similaires à des positions similaires dans l'espace d'intégration. De cette manière, le modèle peut capturer efficacement les informations caractéristiques et sémantiques, améliorant ainsi l’efficacité et la précision.
2. Principe
L'idée principale du modèle intégré est de mapper chaque point de données à un vecteur d'intégration de basse dimension afin que les points de données similaires soient proches dans l'espace d'intégration. Ce vecteur d'intégration est un vecteur réel, contenant généralement des dizaines à des centaines d'éléments. Chaque élément représente une fonctionnalité ou une information sémantique. Contrairement au codage One-hot, les éléments du vecteur d'intégration peuvent avoir n'importe quelle valeur réelle. Cette représentation permet de mieux capturer les similitudes et les corrélations entre les données, ainsi que la structure sous-jacente cachée derrière les données.
La génération de vecteurs d'intégration est généralement entraînée à l'aide d'un réseau de neurones, qui comprend une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. La couche d'entrée accepte les données originales de grande dimension, telles que du texte ou des images, etc., la couche cachée les convertit en un vecteur d'intégration et la couche de sortie mappe le vecteur d'intégration au résultat de prédiction souhaité, tel que la classification de texte ou la reconnaissance d'images. , etc.
Lors de la formation d'un modèle embarqué, un grand nombre d'échantillons de données sont généralement utilisés pour la formation, dans le but d'optimiser la représentation du vecteur d'intégration en apprenant les similitudes et les différences entre les échantillons de données. Pendant le processus de formation, la fonction de perte est généralement utilisée pour mesurer l'écart entre la représentation du vecteur d'intégration et la valeur réelle, et les paramètres du modèle sont mis à jour via l'algorithme de rétro-propagation, afin que le modèle puisse mieux capturer les caractéristiques et les informations sémantiques. .
3. Application
Les modèles intégrés sont largement utilisés dans le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et d'autres domaines :
Classification de texte : utilisez des modèles intégrés pour classer le texte. Convertissez-le en. un vecteur d'intégration pour accomplir la tâche de classification du texte, telle que l'analyse des sentiments, le filtrage du spam, etc.
Récupération d'informations : utilisez des modèles intégrés pour convertir des requêtes et des documents en vecteurs d'intégration afin de récupérer des documents pertinents, tels que les moteurs de recherche, etc.
Génération de langage naturel : utilisez des modèles intégrés pour convertir du texte en vecteurs d'intégration et générez un nouveau texte via des modèles génératifs, tels que la traduction automatique, les systèmes de dialogue, etc.
Reconnaissance d'images : utilisez des modèles intégrés pour convertir des images en vecteurs d'intégration et classez les images via des classificateurs, tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'objets, etc.
Système de recommandation : utilisez des modèles intégrés pour convertir les utilisateurs et les éléments en vecteurs intégrés afin d'obtenir des recommandations personnalisées pour les utilisateurs, telles que des plateformes de commerce électronique, des recommandations musicales, etc.
4. Types courants
Il existe de nombreux types de modèles intégrés. Voici quelques types courants :
1. Word2Vec
Word2Vec est largement utilisé dans le domaine du traitement du langage naturel. modèle, qui peut convertir des mots en représentations vectorielles et capturer les informations sémantiques des mots en apprenant les similitudes et les différences entre les mots. Les modèles Word2Vec courants incluent Skip-gram et CBOW.
2.GloVe
GloVe est un modèle global d'intégration de vecteurs qui peut convertir des mots en représentations vectorielles et capturer les informations sémantiques des mots en apprenant les relations de cooccurrence entre les mots. L'avantage de GloVe est qu'il peut considérer simultanément les informations contextuelles et globales des mots, améliorant ainsi la qualité des vecteurs d'intégration.
3.FastText
FastText est un modèle d'intégration au niveau des caractères qui peut convertir des mots et des sous-mots en représentations vectorielles et capturer des mots en apprenant les similitudes et les différences entre les mots et les sous-mots. L'avantage de FastText est sa capacité à gérer des problèmes tels que le vocabulaire inconnu et les fautes d'orthographe.
4.DeepWalk
DeepWalk est un modèle d'intégration de graphiques basé sur une marche aléatoire, qui peut convertir les nœuds du graphique en représentations vectorielles et capturer les caractéristiques du graphique en apprenant les similitudes et les différences entre les caractéristiques des nœuds et les informations sémantiques. . L’avantage de DeepWalk est qu’il peut traiter des données graphiques à grande échelle, telles que les réseaux sociaux, les graphes de connaissances, etc.
5.Autoencoder
Autoencoder est un modèle d'intégration non supervisé courant, qui peut convertir des données de haute dimension en vecteurs d'intégration de basse dimension et optimiser la représentation des vecteurs d'intégration en apprenant les erreurs de reconstruction. L’avantage d’Autoencoder est qu’il peut apprendre automatiquement les caractéristiques et la structure des données, et qu’il peut également gérer la distribution non linéaire des données.
En bref, le modèle intégré est une technologie d'apprentissage automatique importante, qui peut transformer des données de grande dimension en un espace d'intégration de faible dimension et conserver les caractéristiques et les informations sémantiques des données d'origine, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de le modèle. Dans les applications pratiques, différents types de modèles embarqués ont leurs propres avantages et scénarios applicables, et doivent être sélectionnés et appliqués en fonction de problèmes spécifiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
