Deep Learning (DL), eða eftirlíking af heilanetum manna, var einfaldlega fræðileg hugmynd fyrir minna en tveimur áratugum.
Hratt áfram til dagsins í dag, og það er notað til að takast á við raunverulegar áskoranir eins og að þýða hljóð-undirstaða tal-til-texta afrit og í mismunandi tölvusjón útfærslum.
Athyglisferlið eða athyglislíkanið er grunnbúnaðurinn sem liggur til grundvallar þessum forritum.
Lausleg athugun bendir til þess vél Learning (ML), sem er framlenging á gervigreind, er undirmengi djúpnáms.
Þegar tekist er á við málefni sem tengjast náttúrulegri málvinnslu (NLP), eins og samantekt, skilning og frágang sögu, nota Deep Learning Neural Networks athygliskerfið.
Í þessari færslu verðum við að skilja hvað athygliskerfið er, hvernig athygliskerfið virkar í DL og öðrum mikilvægum þáttum.
Hver er athyglisbúnaðurinn í djúpnámi?
Athygliskerfi í djúpu námi er tækni sem notuð er til að bæta frammistöðu taugakerfis með því að leyfa líkaninu að einbeita sér að mikilvægustu inntaksgögnunum á meðan það býr til spár.
Þetta er gert með því að vega inntaksgögnin þannig að líkanið forgangsraðar sumum inntakseiginleikum umfram aðra. Fyrir vikið getur líkanið framleitt nákvæmari spár með því að taka aðeins til greina mikilvægustu inntaksbreyturnar.
Athyglisbúnaðurinn er oft notaður í náttúrulegum málvinnsluverkefnum eins og vélþýðingum, þar sem líkanið verður að gefa gaum að ýmsum hlutum inntakssetningarinnar til að skilja til fulls merkingu þess og veita viðeigandi þýðingu.
Það er líka hægt að nota það í öðrum djúpt nám forrit, svo sem myndgreiningu, þar sem líkanið getur lært að gefa gaum að ákveðnum hlutum eða eiginleikum myndar til að búa til nákvæmari spár.
Hvernig virkar Attention Mechanism?
Athyglisbúnaður er tækni sem notuð er í djúpnámslíkön að vega inntakseiginleikana, sem gerir líkaninu kleift að einbeita sér að mikilvægustu hlutum inntaksins á meðan það er unnið úr því. frummynd frummyndar frummyndar.
Hér er mynd af því hvernig athyglisferlið virkar: Gerum ráð fyrir að þú sért að þróa vélþýðingarlíkan sem breytir enskum orðasamböndum í frönsku. Líkanið tekur enskan texta sem inntak og gefur út franska þýðingu.
Líkanið gerir þetta með því að kóða inntakssetninguna fyrst í röð vigra með fastri lengd (einnig kallaðir „eiginleikar“ eða „innfellingar“). Líkanið notar síðan þessa vektora til að smíða franska þýðingu með því að nota afkóðara sem býr til röð af frönskum orðum.
Athyglisbúnaðurinn gerir líkaninu kleift að einbeita sér að nákvæmum þáttum inntakssetningarinnar sem eru mikilvægir til að framleiða núverandi orð í úttaksröðinni á hverju stigi umskráningarferlisins.
Til dæmis gæti afkóðarinn einbeitt sér að fyrstu orðum ensku orðasambandsins til að aðstoða við að velja rétta þýðingu þegar hann er að reyna að búa til fyrsta franska orðið.
Afkóðarinn mun halda áfram að fylgjast með ýmsum hlutum ensku orðasambandsins á meðan hann býr til þá hluta sem eftir eru af frönsku þýðingunni til að aðstoða við að ná sem nákvæmustu þýðingunni.
Djúpnámslíkön með athyglisaðferðum geta einbeitt sér að mikilvægustu þáttum inntaksins á meðan þau vinna úr því, sem getur hjálpað líkaninu við að búa til spár sem eru nákvæmari.
Þetta er öflug aðferð sem hefur verið mikið notuð í ýmsum forritum, þar á meðal myndatexta, talgreiningu og vélþýðingu.
Mismunandi gerðir af athygliskerfi
Athygliskerfi eru mismunandi eftir því í hvaða stillingu tiltekið athygliskerfi eða líkan er notað. Svæðin eða viðeigandi hlutar inntaksröðarinnar sem líkanið einbeitir sér að og einbeitir sér að eru önnur aðgreiningaratriði.
Eftirfarandi eru nokkrar tegundir af athyglisaðferðum:
Almenn athygli
Almenn athygli er eins konar tauga net hönnun sem gerir líkani kleift að velja að einbeita sér að mismunandi sviðum inntaks þess, líkt og fólk gerir með mismunandi hluti í umhverfi sínu.
Þetta getur meðal annars hjálpað til við auðkenningu mynda, vinnslu á náttúrulegu máli og vélþýðingu. Netið í almennu athyglislíkani lærir að velja sjálfkrafa hvaða hlutar inntaksins skipta mestu máli fyrir tiltekið verkefni og einbeitir tölvuauðlindum sínum að þeim hlutum.
Þetta getur bætt skilvirkni líkansins og gert það kleift að skila betri árangri í ýmsum störfum.
Sjálfsathygli
Sjálfsathygli, sem stundum er kölluð innan-athygli, er eins konar athygliskerfi sem notað er í taugakerfislíkönum. Það gerir líkani kleift að einbeita sér eðlilega að ýmsum þáttum inntaks þess án þess að þurfa eftirlit eða utanaðkomandi inntak.
Fyrir verkefni eins og náttúruleg málvinnsla, þar sem líkanið verður að geta skilið tengslin milli ýmissa orða í setningu til að ná fram nákvæmum niðurstöðum, gæti þetta verið gagnlegt.
Í sjálfsathygli ákvarðar líkanið hversu líkt hvert par af inntaksvigrum er hvert öðru og vegur síðan framlag hvers inntaksvigrar til úttaksins byggt á þessum líkindastigum.
Þetta gerir líkaninu kleift að einbeita sér sjálfkrafa að þeim hlutum inntaksins sem skipta mestu máli án þess að þurfa utanaðkomandi eftirlit.
Fjölhausa athygli
Fjölhausa athygli er eins konar athyglisbúnaður sem notaður er í sumum taugakerfislíkönum. Notkun margra „hausa“ eða athyglisferla gerir líkaninu kleift að einbeita sér að nokkrum þáttum upplýsinga sinna í einu.
Þetta er gagnlegt fyrir verkefni eins og náttúrulega málvinnslu þar sem líkanið þarf að skilja tengslin milli ýmissa orða í setningu.
Fjölhausa athyglislíkan umbreytir inntakinu í mörg aðskilin framsetningarrými áður en sérstöku athygliskerfi er beitt á hvert framsetningarrými.
Úttak hvers athygliskerfis er síðan samþætt, sem gerir líkaninu kleift að vinna úr upplýsingum frá fjölmörgum sjónarhornum. Þetta getur aukið frammistöðu í margvíslegum verkefnum á sama tíma og líkanið gerir líkanið sveigjanlegra og skilvirkara.
Hvernig Attention Mechanism er notað í raunveruleikanum?
Athygliskerfi eru notuð í ýmsum raunverulegum forritum, þar á meðal náttúrulegri málvinnslu, myndauðkenningu og vélþýðingu.
Athygliskerfi í náttúrulegri málvinnslu gerir líkaninu kleift að einbeita sér að sérstökum orðum í setningu og ná tökum á þeim. Þetta getur verið gagnlegt fyrir verkefni eins og tungumálaþýðingu, textasamantekt og viðhorfsgreining.
Athyglisferli í myndgreiningu gerir líkaninu kleift að einbeita sér að fjölbreyttum hlutum í mynd og átta sig á samböndum þeirra. Þetta getur hjálpað til við verkefni eins og hlutgreiningu og myndatexta.
Athyglisaðferðir í vélþýðingu gera líkaninu kleift að einbeita sér að mismunandi hlutum inntakssetningarinnar og búa til þýdda setningu sem passar réttilega við merkingu frumlagsins.
Á heildina litið geta athygliskerfi aukið afköst taugakerfislíkana við margs konar verkefni og eru mikilvægur eiginleiki margra raunverulegra forrita.
Kostir athygliskerfisins
Það eru ýmsir kostir við að nota athygliskerfi í taugakerfislíkönum. Einn af helstu kostunum er að þeir geta aukið frammistöðu líkansins í ýmsum störfum.
Athygliskerfi gera líkaninu kleift að einbeita sér að mismunandi hlutum inntaksins, hjálpa því að skilja betur tengslin milli mismunandi þátta inntaksins og framleiða nákvæmari spár.
Þetta er sérstaklega gagnlegt fyrir forrit eins og náttúrulega málvinnslu og myndauðkenningu, þar sem líkanið verður að skilja tengslin milli aðgreindra orða eða hluta í inntakinu.
Annar kostur við athygliskerfi er að þeir geta bætt skilvirkni líkansins. Athyglisaðferðir geta lágmarkað útreikningsmagnið sem líkanið þarf að framkvæma með því að leyfa því að einbeita sér að viðeigandi bitum inntaksins, sem gerir það skilvirkara og hraðari í gangi.
Þetta er sérstaklega gagnlegt fyrir verkefni þar sem líkanið þarf að vinna umtalsvert magn af inntaksgögnum, svo sem vélþýðingu eða myndgreiningu.
Að lokum geta athyglisferli bætt túlkanleika og skilning taugakerfislíkana.
Athygliskerfi, sem gera líkaninu kleift að einbeita sér að ýmsum sviðum inntaksins, geta gefið innsýn í hvernig líkanið spáir, sem getur verið gagnlegt til að skilja hegðun líkansins og bæta árangur þess.
Á heildina litið geta athygliskerfi haft ýmsa kosti og eru nauðsynlegur þáttur í mörgum áhrifaríkum taugakerfislíkönum.
Takmarkanir athygliskerfis
Þó athyglisferlar geti verið mjög gagnlegir, hefur notkun þeirra í taugakerfislíkönum nokkur takmörk. Einn af helstu göllum þess er að þeir gætu verið erfiðir í þjálfun.
Athyglisferli þurfa oft líkanið til að læra flókin fylgni milli ýmissa hluta inntaksins, sem getur verið erfitt fyrir líkanið að læra.
Þetta getur gert þjálfun eftirtektarmiðuð líkön krefjandi og gæti þurft að nota flóknar hagræðingaraðferðir og aðrar aðferðir.
Annar ókostur athyglisferla er flókið útreikninga. Vegna þess að athyglisaðferðir þurfa líkanið til að reikna út líkindi milli aðskildra inntaksþátta, geta þær verið reiknifrekar, sérstaklega fyrir stór inntak.
Athyglisbundin líkön geta þess vegna verið óhagkvæmari og hægari í notkun en aðrar gerðir líköna, sem getur verið galli í sérstökum forritum.
Að lokum gæti athyglisaðferðir verið krefjandi að átta sig á og skilja. Það gæti verið erfitt að átta sig á því hvernig athyglismiðað líkan gerir spár þar sem það felur í sér flókið samspil milli mismunandi þátta inntaksins.
Þetta getur gert kembiforrit og bætt afköst þessara gerða erfitt, sem getur verið neikvætt í sumum forritum.
Á heildina litið, þó að athygliskerfi bjóði upp á fjölmarga kosti, hafa þeir einnig nokkur takmörk sem ætti að taka á áður en þau eru notuð í tilteknu forriti.
Niðurstaða
Að lokum eru athyglisaðferðir öflug aðferð til að auka frammistöðu taugakerfislíkana.
Þeir veita líkaninu getu til að einbeita sér að ýmsum inntakshlutum, sem getur aðstoðað líkanið við að átta sig á tengingum milli þátta inntaksins og framleiða spár sem eru nákvæmari.
Fjölmörg forrit, þar á meðal vélþýðing, myndgreining og náttúruleg málvinnsla, reiða sig mjög á athygliskerfi.
Hins vegar eru ákveðnar takmarkanir á athyglisferlum, svo sem erfiðleikar við þjálfun, reiknistyrkur og erfiðleikar við túlkun.
Þegar hugað er að því hvort beita eigi athyglistækni í ákveðnu forriti ætti að taka á þessum takmörkunum.
Á heildina litið eru athygliskerfi lykilþáttur í djúpnámslandslaginu, með möguleika á að auka afköst margra mismunandi gerða taugakerfislíkana.
Skildu eftir skilaboð