Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev binavkirin bi riya torên neuralî têne fêr kirin, nemaze bi navgîniya tebeqeyên bicîhkirinê, yên ku peyvan xêz dikin nav mekanên vektorî yên bilind ku peyvên mîna hev nêzî hev in.
Di çarçoweya TensorFlow de, tebeqeyên binavkirî di temsîlkirina peyvan de wekî vektorên di tora neuralî de rolek girîng dilîzin. Dema ku bi peywirên hilberandina zimanê xwezayî yên wekî dabeşkirina nivîsê an analîza hestê re mijûl dibin, dîtina bicîkirina peyvan dikare têgihîştinê peyda bike ka peyvan di qada vektorê de çawa bi semantîk ve girêdayî ne. Bi karanîna qatek bicîkirinê, em dikarin bixweber axên rast destnîşan bikin ji bo xêzkirina temsîlên peyvan li ser bingeha bicîhkirinên fêrbûyî.
Ji bo ku em bigihîjin vê yekê, em pêşî hewce ne ku modelek tora neuralî ya ku qatek pêvekirinê vedihewîne perwerde bikin. Tebeqeya bicîkirinê her peyva di ferhengê de bi nûnertiyek vektorî ya qels nexşe dike. Dema ku model were perwerde kirin, em dikarin bicîhkirina peyvan a fêrbûyî ji qata bicîkirinê derxînin û teknîkên mîna kêmkirina dimensîyonê (mînak, PCA an t-SNE) bikar bînin da ku peyva bicîhînan li cîhek piçûk-dimensî xuyang bikin.
Ka em vê pêvajoyê bi mînakek hêsan bi karanîna TensorFlow ronî bikin:
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
Di mînaka li jor de, em modelek Rêzdar a hêsan bi qatek pêvekirî di TensorFlow de diafirînin. Piştî perwerdehiya modelê, em bicîhkirina peyvan fêrbûyî ji qata bicîkirinê derdixin. Dûv re em dikarin teknîkên kêmkirina dimensîyonê yên mîna t-SNE bi kar bînin da ku peyvên bicîbûyî yên di cîhek 2D an 3D de xuyang bikin, û şîrovekirina têkiliyên di navbera peyvan de hêsantir bike.
Bi karanîna hêza bicîkirina qatan di TensorFlow de, em dikarin bixweber axên rast ji bo dîtina temsîla peyvan wekî vektor destnîşan bikin, ku me dihêle ku em di nav sazûmanek semantîkî ya peyvan de di korpusek nivîsê ya diyar de nihêrînên hêja bi dest bixin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
- Ma Fêrbûna Structured Neural dikare bi daneyên ku ji bo wan grafikek xwezayî tune were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin