சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மூலம் கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன, குறிப்பாக உட்பொதித்தல் அடுக்குகள் மூலம், ஒரே மாதிரியான சொற்கள் நெருக்கமாக இருக்கும் உயர் பரிமாண திசையன் இடைவெளிகளில் சொற்களை வரைபடமாக்குகின்றன.
டென்சர்ஃப்ளோவின் சூழலில், நரம்பியல் வலையமைப்பில் வார்த்தைகளை திசையன்களாகக் குறிப்பிடுவதில் உட்பொதித்தல் அடுக்குகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. உரை வகைப்பாடு அல்லது உணர்வுப் பகுப்பாய்வு போன்ற இயல்பான மொழி செயலாக்கப் பணிகளைக் கையாளும் போது, வார்த்தை உட்பொதிவுகளைக் காட்சிப்படுத்துவது, திசையன் இடத்தில் சொற்கள் எவ்வாறு தொடர்புடையது என்பதைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். உட்பொதித்தல் லேயரைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், கற்ற உட்பொதிப்புகளின் அடிப்படையில் வார்த்தைப் பிரதிநிதித்துவங்களைத் திட்டமிடுவதற்கான சரியான அச்சுகளை நாம் தானாகவே ஒதுக்கலாம்.
இதை அடைய, முதலில் ஒரு உட்பொதிப்பு லேயரை உள்ளடக்கிய நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க வேண்டும். உட்பொதித்தல் அடுக்கு, சொற்களஞ்சியத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையையும் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவத்திற்கு வரைபடமாக்குகிறது. மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தவுடன், உட்பொதித்தல் லேயரில் இருந்து கற்றுக்கொண்ட வார்த்தை உட்பொதிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கலாம் மற்றும் குறைந்த பரிமாண இடைவெளியில் வார்த்தை உட்பொதிப்பைக் காட்சிப்படுத்த பரிமாணக் குறைப்பு (எ.கா., PCA அல்லது t-SNE) போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய உதாரணத்துடன் இந்த செயல்முறையை விளக்குவோம்:
python import tensorflow as tf # Define the vocabulary size and embedding dimension vocab_size = 10000 embedding_dim = 100 # Create a Sequential model with an embedding layer model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=1), ]) # Compile and train the model (omitted for brevity) # Extract the learned word embeddings embedding_matrix = model.layers[0].get_weights()[0] # Perform dimensionality reduction for visualization (e.g., using t-SNE) # Visualization code here
மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில், டென்சர்ஃப்ளோவில் உட்பொதித்தல் லேயருடன் எளிய தொடர் மாதிரியை உருவாக்குகிறோம். மாதிரியைப் பயிற்றுவித்த பிறகு, எம்பெடிங் லேயரில் இருந்து கற்றுக்கொண்ட வார்த்தை உட்பொதிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கிறோம். 2D அல்லது 3D இடத்தில் வார்த்தை உட்பொதிவுகளைக் காட்சிப்படுத்த t-SNE போன்ற பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம், இது சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை எளிதாக விளக்குகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோவில் அடுக்குகளை உட்பொதிக்கும் ஆற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வார்த்தைப் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்துவதற்கான சரியான அச்சுகளை நாம் தானாகவே ஒதுக்கலாம், இது கொடுக்கப்பட்ட உரை கார்பஸில் உள்ள சொற்களின் சொற்பொருள் கட்டமைப்பைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
- இயற்கையான வரைபடம் இல்லாத தரவுகளுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)