Analisis mendalam model Perhatian
Model Perhatian ialah model utama dalam pembelajaran mendalam Ia berfungsi dengan baik dalam memproses data jujukan dan digunakan secara meluas dalam bidang seperti terjemahan mesin, pengecaman pertuturan dan pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci prinsip, aplikasi dan pembangunan model Perhatian.
1. Prinsip model Perhatian
Idea teras model Perhatian adalah untuk memperkenalkan mekanisme perhatian supaya model boleh menetapkan pemberat yang berbeza kepada bahagian input yang berbeza, dengan itu memberi lebih perhatian kepada maklumat penting. Dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, model Perhatian boleh sepadan dengan setiap perkataan dalam bahasa sumber dan setiap perkataan dalam bahasa sasaran dalam tugas terjemahan mesin, dan menentukan hubungan antara mereka dengan mengira persamaan antara perkataan bahasa sumber dan bahasa sasaran. perkataan. Tahap korelasi sedemikian boleh digunakan sebagai pemberat dalam proses penjanaan bahasa sasaran, membolehkan model menjana kandungan bahasa sasaran yang sepadan dengan lebih baik berdasarkan bahagian bahasa sumber yang berbeza. Dengan memperkenalkan mekanisme perhatian, model Attention telah mencapai hasil yang baik dalam tugasan seperti terjemahan mesin.
Mari kita ambil tugas terjemahan mesin sebagai contoh untuk memperkenalkan prinsip kerja model Perhatian secara terperinci.
1. Rangka kerja Pengekod-Penyahkod
Model perhatian biasanya menggunakan rangka Kerja Pengekod-Penyahkod, di mana Pengekod menukar ayat bahasa sumber kepada perwakilan vektor panjang tetap, dan Penyahkod menjana satu perkataan bahasa sasaran satu berdasarkan perwakilan vektor ini. Khususnya, Pengekod menukar setiap perkataan dalam ayat bahasa sumber kepada vektor, dan kemudian menggabungkan vektor ini menjadi vektor panjang tetap melalui RNN atau CNN untuk mewakili maksud ayat bahasa sumber. Penyahkod secara berterusan menjana perkataan bahasa sasaran dan mengira taburan kebarangkalian perkataan seterusnya berdasarkan output Pengekod dan perkataan bahasa sasaran yang dihasilkan.
2. Mekanisme perhatian
Dalam rangka kerja Pengekod-Penyahkod tradisional, Penyahkod hanya menjana perkataan bahasa sasaran berdasarkan output akhir Pengekod, yang mungkin mengabaikan beberapa maklumat penting, mengakibatkan hasil terjemahan yang lemah. Untuk menyelesaikan masalah ini, mekanisme Perhatian diperkenalkan ke dalam rangka kerja Pengekod-Penyahkod, supaya Penyahkod boleh menetapkan pemberat yang berbeza mengikut bahagian berlainan ayat bahasa sumber, dengan itu memberi lebih perhatian kepada maklumat penting.
Secara khusus, mekanisme Perhatian boleh dibahagikan kepada tiga langkah:
1) Kira berat perhatian: untuk setiap perkataan bahasa sasaran, dengan mengira persamaan antara perkataan dan setiap perkataan dalam ayat bahasa sumber , untuk tentukan sumbangan setiap perkataan bahasa sumber kepada perkataan bahasa sasaran. Persamaan ini biasanya dikira menggunakan produk titik atau persamaan kosinus.
2) Jumlah wajaran: Untuk setiap perkataan bahasa sasaran, vektor perkataan bahasa sumber ditimbang dan dijumlahkan mengikut pemberat perhatian untuk mendapatkan perwakilan vektor berwajaran.
3) Vektor konteks: Sambungkan perwakilan vektor berwajaran dengan keadaan tersembunyi Penyahkod sebelumnya untuk mendapatkan vektor konteks. Vektor konteks mengandungi maklumat yang berkaitan dengan perkataan bahasa sasaran semasa dalam ayat bahasa sumber, yang boleh membantu Penyahkod menjana perkataan bahasa sasaran dengan lebih baik.
3. Latihan model
Semasa proses latihan model, mekanisme Perhatian perlu ditambah pada fungsi kehilangan untuk membimbing model mempelajari cara mengira berat perhatian. Fungsi kehilangan entropi silang biasanya digunakan sebagai fungsi objektif untuk mengemas kini parameter model melalui perambatan belakang.
2. Aplikasi model Perhatian
Model perhatian digunakan secara meluas dalam terjemahan mesin, pengecaman pertuturan, pemprosesan imej dan bidang lain.
Dalam tugas penterjemahan mesin, model Perhatian boleh membantu model lebih memahami maklumat semantik dalam ayat bahasa sumber, seterusnya menterjemah ke dalam bahasa sasaran dengan lebih tepat. Pada masa yang sama, model Perhatian juga boleh membantu model mengendalikan ayat yang panjang dan mencapai hasil yang lebih baik apabila menterjemah ayat yang panjang.
Dalam tugasan pengecaman pertuturan, model Perhatian boleh membantu model lebih memahami isyarat pertuturan input, dengan itu mengenal pasti perkataan dalam pertuturan dengan lebih tepat.
Dalam tugas pemprosesan imej, model Perhatian boleh membantu model memahami bahagian imej yang berbeza dengan lebih baik dan mengekstrak maklumat yang lebih berguna daripadanya. Contohnya, dalam tugas penjanaan perihalan imej, model Perhatian boleh menjana penerangan berdasarkan kepentingan kawasan yang berbeza dalam imej.
Selain aplikasi di atas, model Perhatian juga boleh digunakan untuk tugasan seperti soal jawab, klasifikasi teks dan sistem pengesyoran.
3. Pembangunan Model Perhatian
Model Perhatian pada mulanya diperkenalkan dalam tugas terjemahan mesin, tetapi dengan perkembangan pembelajaran mendalam, model Perhatian juga telah digunakan untuk lebih banyak bidang.
Dengan pembangunan berterusan model Attention, banyak varian telah muncul, seperti mekanisme perhatian berbilang kepala, mekanisme perhatian diri, mekanisme perhatian tempatan, dll. Varian ini boleh mengendalikan pelbagai jenis data input dengan lebih baik dan mencapai hasil yang lebih baik dalam tugasan yang berbeza.
Selain itu, model Attention juga digunakan dalam Generative Adversarial Networks (GAN), di mana penjana boleh menghasilkan imej atau teks yang lebih realistik berdasarkan mekanisme perhatian. Pada masa yang sama, model Attention juga digunakan dalam pembelajaran pengukuhan, dengan memperkenalkan mekanisme perhatian untuk menentukan pemilihan tindakan ejen di negeri yang berbeza.
Ringkasnya, model Perhatian adalah model penting dalam pembelajaran mendalam Ia memperkenalkan mekanisme perhatian untuk menjadikan model lebih memberi perhatian kepada maklumat penting, sekali gus mencapai keputusan yang baik dalam banyak bidang. Dengan pembangunan berterusan dan kemunculan varian model Attention, saya percaya ia akan terus memainkan peranan penting dalam menggalakkan pembangunan teknologi pembelajaran mendalam pada masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam model Perhatian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
