Penjelasan terperinci tentang model pra-latihan pembelajaran mendalam dalam Python

Dengan perkembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, model pra-latihan telah menjadi teknologi popular dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), penglihatan komputer (CV), pengecaman pertuturan dan bidang lain. Sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular pada masa ini, Python secara semula jadi memainkan peranan penting dalam penerapan model pra-latihan. Artikel ini akan menumpukan pada model pra-latihan pembelajaran mendalam dalam Python, termasuk definisi, jenis, aplikasi dan cara menggunakan model pra-latihan.

Apakah model pra-latihan?

Kesukaran utama model pembelajaran mendalam terletak pada melatih sejumlah besar data berkualiti tinggi, dan model pra-latihan ialah cara untuk menyelesaikan masalah ini. Model pra-latihan merujuk kepada model yang telah dilatih terlebih dahulu pada data berskala besar. Model ini mempunyai keupayaan generalisasi yang kuat dan boleh disesuaikan dengan tugasan yang berbeza. Model pra-latihan biasanya digunakan secara meluas dalam penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman suara dan bidang lain.

Model pra-latihan boleh dibahagikan kepada dua jenis, satu model pra-latihan pembelajaran penyeliaan kendiri, dan satu lagi model pra-latihan pembelajaran terselia.

Model pralatihan pembelajaran penyeliaan kendiri

Model pralatihan pembelajaran penyeliaan kendiri merujuk kepada model yang menggunakan data tidak berlabel untuk latihan. Data yang tidak memerlukan anotasi boleh datang daripada sejumlah besar teks di Internet, video dengan banyak tontonan atau data dalam medan seperti suara dan imej. Dalam model ini, model biasanya cuba meramalkan maklumat yang hilang, dengan itu mempelajari lebih banyak ciri berguna. Model pra-latihan pembelajaran penyeliaan kendiri yang paling biasa digunakan ialah BERT (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers) dan GPT (Pengubah Pra-latihan Generatif).

Model pra-latihan pembelajaran diselia

Model pra-latihan pembelajaran diselia merujuk kepada model yang dilatih dengan sejumlah besar data berlabel. Dalam model ini, data beranotasi boleh termasuk tugas klasifikasi atau regresi, serta tugas ramalan panjang jujukan, dsb. Antara model pra-latihan pembelajaran yang diselia, yang paling biasa digunakan ialah model bahasa (LM) dan model klasifikasi imej.

Aplikasi

Pembelajaran mendalam berdasarkan model pra-latihan digunakan secara meluas dalam penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman suara dan bidang lain. Aplikasi mereka diperkenalkan secara ringkas di bawah.

Penglihatan Komputer

Dalam bidang penglihatan komputer, model pra-latihan digunakan terutamanya untuk tugas seperti pengelasan imej, pengesanan sasaran dan penjanaan imej. Model pra-latihan yang paling biasa digunakan termasuk VGG, ResNet, Inception, MobileNet, dsb. Model ini boleh digunakan secara langsung pada tugas pengelasan imej atau boleh diperhalusi untuk disesuaikan dengan tugas tertentu.

Pemprosesan Bahasa Asli

Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, model pra-latihan digunakan terutamanya dalam tugas seperti pengelasan teks, pengecaman entiti bernama, analisis terbenam dan terjemahan mesin. Model pra-latihan yang paling biasa digunakan termasuk BERT, GPT, XLNet, dsb. Model-model ini digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi kerana mereka boleh mempelajari maklumat semantik berkaitan konteks, dengan itu berkesan menyelesaikan masalah sukar dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi.

Pengecaman Bunyi

Dalam bidang pengecaman bunyi, model pra-latihan digunakan terutamanya dalam tugas seperti pengecaman pertuturan dan penjanaan pertuturan. Model pra-latihan yang paling biasa digunakan termasuk CNN, RNN, LSTM, dsb. Model ini boleh mempelajari ciri-ciri bunyi untuk mengenal pasti unsur-unsur seperti perkataan, suku kata atau fonem secara berkesan dalam isyarat.

Cara menggunakan model pra-latihan

Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan utama untuk pembelajaran mendalam, jadi sangat mudah untuk menggunakan Python untuk melatih dan menggunakan model pra-latihan. Berikut ialah pengenalan ringkas tentang cara menggunakan model terlatih dalam Python.

Menggunakan Muka Memeluk

Memeluk Wajah ialah rangka kerja pembelajaran mendalam berdasarkan PyTorch, yang menyediakan satu siri model dan alatan pra-latihan untuk membantu pembangun menggunakan model pra-latihan dengan lebih mudah. Muka Peluk boleh dipasang melalui kaedah berikut:

!pip install transformers

Menggunakan TensorFlow

Jika anda ingin menggunakan TensorFlow untuk melatih dan menggunakan model pra-latihan, anda boleh memasang TensorFlow melalui arahan berikut:

!pip install tensorflow

Model yang telah dilatih kemudiannya boleh digunakan melalui TensorFlow Hub. Sebagai contoh, model BERT boleh digunakan seperti berikut:

import tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1"
bert_layer = hub.KerasLayer(module_url, trainable=True)

Ringkasan

Model pra-latihan ialah kaedah yang sangat berguna yang boleh membantu model pembelajaran mendalam membuat generalisasi dan menyesuaikan diri dengan lebih baik dalam bidang yang berbeza. Sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular pada masa ini, Python juga memainkan peranan penting dalam penerapan model pra-latihan. Artikel ini memperkenalkan konsep asas, jenis dan aplikasi model pra-latihan pembelajaran mendalam dalam Python dan menyediakan kaedah mudah untuk menggunakan Hugging Face dan TensorFlow Hub.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang model pra-latihan pembelajaran mendalam dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!