Teknologi pelaksanaan pembenaman dalam model berskala besar

Pembenaman (Pembenaman) dalam model pembelajaran mendalam yang besar ialah perwakilan vektor yang memetakan data input berdimensi tinggi (seperti teks atau imej) ke ruang berdimensi rendah. Dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), benam sering digunakan untuk memetakan perkataan atau frasa kepada nilai berterusan dalam ruang vektor untuk tugas seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dll. Artikel ini akan membincangkan cara pembenaman dilaksanakan dalam model pembelajaran mendalam yang besar.

Definisi Pembenaman

Dalam pembelajaran mendalam, pembenaman ialah proses memetakan data input berdimensi tinggi kepada ruang vektor berdimensi rendah. Benam boleh dibahagikan kepada dua jenis: statik dan dinamik. Pembenaman statik ditetapkan dan setiap perkataan dipetakan kepada vektor unik. Pembenaman dinamik dijana berdasarkan data input Contohnya, dalam model jujukan, vektor pembenaman setiap perkataan dijana berdasarkan konteks. Melalui pembenaman, kami boleh mengubah data berdimensi tinggi asal kepada vektor berdimensi rendah untuk mewakili dan memproses data dengan lebih baik.

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, benam sering digunakan untuk menukar perkataan kepada perwakilan vektor bagi nilai berterusan. Pembenaman menangkap maklumat semantik dan kontekstual perkataan, menjadikannya berguna semasa memproses data teks. Sebagai contoh, perkataan "kucing" dan "anjing" mungkin serupa dalam ruang vektor kerana ia mempunyai persamaan semantik. Perwakilan berasaskan benam ini memberikan kami lebih fleksibiliti dan ketepatan dalam tugas pemprosesan teks.

Pelaksanaan embedding

Dalam pembelajaran mendalam, lapisan embedding biasanya dilaksanakan sebagai sebahagian daripada model. Fungsi utamanya ialah untuk memetakan input diskret (seperti perkataan) ke dalam ruang vektor berterusan. Lapisan benam biasanya digunakan sebagai lapisan pertama rangkaian untuk menukar data input kepada perwakilan vektor supaya lapisan seterusnya dapat memprosesnya dengan lebih baik. Melalui lapisan pembenaman, kami boleh mengubah data diskret kepada perwakilan vektor berterusan, supaya komputer dapat memahami dan memproses data ini dengan lebih baik. Transformasi ini boleh membantu model menangkap perhubungan semantik antara data input dengan lebih baik dan meningkatkan prestasi model.

Apabila melaksanakan lapisan benam, terdapat beberapa parameter penting untuk dipertimbangkan. Parameter yang paling penting ialah dimensi benam, yang menentukan berapa banyak dimensi ruang vektor setiap perkataan akan dipetakan. Secara amnya, lebih tinggi dimensi benam, lebih banyak maklumat semantik yang boleh ditangkap oleh model, tetapi ia juga akan meningkatkan kerumitan model dan masa latihan.

Satu lagi parameter penting ialah saiz perbendaharaan kata, yang menentukan bilangan perkataan berbeza yang akan dikendalikan oleh model. Lebih besar saiz perbendaharaan kata, lebih banyak perkataan yang boleh dikendalikan oleh model, tetapi ia juga meningkatkan kerumitan model dan masa latihan. Untuk mengendalikan perbendaharaan kata berskala besar, beberapa teknik telah dibangunkan, seperti teknik pencincangan atau pembenaman subkata.

Pelaksanaan lapisan pembenaman biasanya melibatkan dua langkah: membenamkan pemulaan matriks dan membenamkan carian.

Membenamkan pemulaan matriks merujuk kepada secara rawak memulakan berat lapisan pembenaman (iaitu membenamkan matriks) kepada beberapa nombor rawak kecil semasa proses latihan. Nombor rawak ini akan dioptimumkan semasa latihan untuk menangkap perhubungan antara perkataan setepat mungkin. Saiz matriks benam ialah saiz perbendaharaan kata dikalikan dengan dimensi benam.

Membenamkan carian merujuk kepada menukar data input (seperti perkataan) ke dalam vektor benam yang sepadan semasa latihan model dan inferens. Khususnya, untuk setiap data input, lapisan benam akan mencari indeks data tersebut dan mengembalikan vektor benam yang sepadan dengan indeks tersebut. Proses ini biasanya melibatkan penukaran data input kepada indeks dan kemudian mencari vektor benam yang sepadan dalam matriks benam.

Terdapat beberapa pendekatan berbeza untuk dipertimbangkan semasa melaksanakan lapisan pembenaman. Kaedah yang paling mudah ialah menggunakan lapisan bersambung sepenuhnya untuk melaksanakan lapisan pembenaman. Khususnya, lapisan yang disambungkan sepenuhnya boleh menukar data input daripada pengekodan satu panas kepada membenamkan vektor. Kelemahan pendekatan ini ialah ia menghasilkan parameter yang sangat besar untuk model, kerana setiap perkataan memerlukan parameter bebas.

Kaedah lain yang biasa digunakan ialah menggunakan pendekatan berasaskan cincang untuk melaksanakan lapisan pembenaman. Khususnya, fungsi cincang boleh memetakan perkataan yang berbeza ke dalam bilangan baldi tetap, dan kemudian memetakan setiap baldi kepada vektor pembenaman. Faedah pendekatan ini ialah ia boleh mengurangkan bilangan parameter model dengan ketara kerana perkataan yang serupa boleh berkongsi vektor benam yang sama.

Kaedah lain yang biasa digunakan ialah menggunakan pendekatan berasaskan subkata untuk melaksanakan lapisan pembenaman. Secara khusus, pembenaman subkata boleh membahagikan perkataan kepada subkata dan kemudian memetakan setiap subkata kepada vektor pembenaman. Kelebihan kaedah ini ialah ia boleh mengendalikan perkataan ghaib dan menangkap maklumat struktur di dalam perkataan.

Latihan benam

Apabila melatih model pembelajaran mendalam, benam biasanya dilatih bersama dengan model. Khususnya, matriks benam biasanya dimulakan kepada beberapa nombor rawak kecil dan dioptimumkan apabila model dilatih. Proses pengoptimuman biasanya melibatkan penggunaan algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan lapisan pembenaman, dan menggunakan algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan untuk mengemas kini matriks pembenaman.

Semasa proses latihan, matlamat latihan lapisan benam adalah untuk menangkap hubungan antara perkataan setepat mungkin. Secara khusus, matlamat latihan lapisan pembenaman boleh meminimumkan jarak antara perkataan supaya perkataan yang serupa lebih dekat dalam ruang vektor pembenaman. Ukuran jarak biasa termasuk jarak Euclidean, persamaan kosinus, dsb.

Semasa melatih lapisan embedding, terdapat juga beberapa petua yang perlu diambil kira untuk mengelakkan overfitting atau ketidakstabilan latihan. Salah satu helahnya ialah menggunakan keciciran, yang secara rawak menetapkan beberapa vektor pembenaman kepada sifar untuk mengelakkan overfitting. Helah lain ialah menggunakan normalisasi kelompok, yang boleh mempercepatkan proses latihan model dan meningkatkan kestabilan model.

Aplikasi Embeddings

Embeddings digunakan secara meluas dalam pembelajaran mendalam, terutamanya dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Khususnya, pembenaman boleh digunakan untuk tugas seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dsb. Dalam pengelasan teks, benam boleh memetakan teks ke dalam ruang vektor dan kemudian menggunakan pengelas untuk meramalkan label teks. Dalam analisis sentimen, embeddings menangkap hubungan emosi antara perkataan dan digunakan untuk meramalkan kecenderungan emosi teks. Dalam terjemahan mesin, membenamkan perkataan dari sumber dan bahasa sasaran ke dalam ruang vektor yang sama untuk terjemahan.

Selain bidang pemprosesan bahasa semula jadi, benam juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan imej, sistem pengesyoran dan bidang lain. Dalam pemprosesan imej, pembenaman boleh memetakan ciri imej ke dalam ruang vektor untuk tugas seperti pengelasan imej dan pengesanan sasaran. Dalam sistem pengesyor, benam boleh memetakan pengguna dan item ke dalam ruang vektor untuk pengesyoran.

Contoh benam

Berikut ialah contoh benam yang mudah, dilaksanakan menggunakan Keras. Contoh ini menggunakan set data IMDB untuk analisis sentimen, memetakan perkataan ke dalam ruang vektor 128 dimensi.

from keras.datasets import imdb
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 载入IMDB数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 对序列进行填充，使其长度相同
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=500)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=500)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=500))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

Dalam contoh ini, kami mula-mula memuatkan data latihan dan ujian menggunakan set data IMDB. Kami kemudian pad urutan supaya ia adalah sama panjang. Seterusnya, kami mencipta model yang terdiri daripada lapisan benam, lapisan mendatar dan lapisan bersambung sepenuhnya dengan fungsi pengaktifan sigmoid dan melatihnya menggunakan pengoptimum Adam dan fungsi kehilangan entropi silang binari. Akhir sekali, kami melatih model dan mengesahkannya pada set ujian.

Pelaksanaan khusus lapisan benam dilengkapkan dengan menghantar tiga parameter ke lapisan benam dalam Keras: dimensi data input (input_dim), dimensi data output (output_dim) dan panjang data input (input_length). Dalam contoh ini, kami menetapkan dimensi data input kepada 10000, dimensi data output kepada 128 dan panjang data input kepada 500.

Lapisan benam dalam contoh ini memetakan setiap perkataan ke dalam ruang vektor 128 dimensi. Kita boleh melihat vektor benam setiap perkataan dengan mengakses lapisan benam model seperti ini:

embedding_weights = model.layers[0].get_weights()[0]
print(embedding_weights.shape)
print(embedding_weights[0])

Ini akan mengeluarkan bentuk matriks benam dan vektor benam perkataan pertama. Dengan melihat vektor embedding, kita dapat melihat bahawa ia adalah vektor dengan panjang 128, di mana setiap elemen adalah apungan.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi pelaksanaan pembenaman dalam model berskala besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!