Hoe kan RNN'e leer om aandag te gee aan spesifieke stukke gestruktureerde data tydens die genereringsproses?
Herhalende Neurale Netwerke (RNN'e) is wyd gebruik in Natural Language Generation (NLG) take, waar hulle mensagtige teks genereer gebaseer op gegewe invoerdata. In sommige gevalle is dit wenslik dat RNN'e leer om aandag te gee aan spesifieke stukke gestruktureerde data tydens die genereringsproses. Hierdie vermoë laat die model toe om op relevante inligting te fokus en meer akkurate en kontekstueel toepaslike antwoorde te genereer.
Een benadering tot die verkryging van aandag in RNN'e is deur die gebruik van 'n aandagmeganisme. Die aandagmeganisme stel die model in staat om verskillende gewigte aan verskillende dele van die insetdata toe te ken, wat dit effektief toelaat om "aandag te gee" aan spesifieke stukke inligting. Dit is veral nuttig wanneer jy met lang rye of komplekse strukture handel.
Die aandagmeganisme werk deur 'n stel aandaggewigte vir elke element in die invoerreeks te bereken. Hierdie gewigte verteenwoordig die belangrikheid of relevansie van elke element vir die huidige generasiestap. Die aandaggewigte word dan gebruik om 'n geweegde som van die insetelemente te bereken, wat gekombineer word met die huidige verborge toestand van die RNN om die volgende uitset te genereer.
Om dit te illustreer, kom ons kyk na 'n voorbeeld van die generering van 'n sin wat 'n reeks woorde gegee word. Gestel ons het die volgende invoervolgorde: "Ek", "liefde", "om", "eet", "pizza". Tydens die genereringsproses sal die aandagmeganisme verskillende gewigte aan elke woord toeken gebaseer op die relevansie daarvan vir die huidige generasiestap. Byvoorbeeld, as die model die woord "eet" genereer, kan dit 'n hoër gewig aan die woord "pizza" toeken in vergelyking met die ander woorde, aangesien dit meer relevant is in die konteks van eet.
Die aandaggewigte kan met behulp van verskeie metodes bereken word, soos die Bahdanau-aandag of die Luong-aandag. Hierdie metodes behels tipies die berekening van 'n ooreenkomstelling tussen die huidige verborge toestand van die RNN en elke element in die invoervolgorde. Die ooreenkomstellings word dan genormaliseer deur 'n softmax-funksie te gebruik om die aandaggewigte te verkry.
Deur die aandagmeganisme in die RNN-model in te sluit, word dit in staat om dinamies op verskillende dele van die insetvolgorde te fokus soos dit die uitset genereer. Dit verbeter die model se vermoë om relevante inligting vas te lê en meer kontekstueel toepaslike response te genereer.
RNN'e kan leer om aandag te gee aan spesifieke stukke gestruktureerde data tydens die genereringsproses deur 'n aandagmeganisme in te sluit. Hierdie meganisme stel die model in staat om verskillende gewigte aan verskillende dele van die invoerreeks toe te ken, wat dit in staat stel om op relevante inligting te fokus en meer akkurate en kontekstueel toepaslike antwoorde te genereer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning