טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
טיף לערנען (DL), אָדער די עמיאַליישאַן פון מענטשלעך מאַרך נעטוואָרקס, איז געווען פשוט אַ טעאָרעטיש געדאַנק ווייניקער ווי צוויי יאָרצענדלינג צוריק.
שנעל פאָרויס צו הייַנט, און עס איז געניצט צו מאַכנ פאַקטיש-וועלט טשאַלאַנדזשיז אַזאַ ווי איבערזעצן אַודיאָ-באזירט רעדע-צו-טעקסט טראַנסקריפּץ און אין פאַרשידענע קאָמפּיוטער זעאונג ימפּלאַמאַנץ.
די ופמערקזאַמקייט פּראָצעס אָדער ופמערקזאַמקייַט מאָדעל איז די יקערדיק מעקאַניזאַם אונטער די אַפּלאַקיישאַנז.
א קורץ דורכקוק ינדיקייץ אַז Machine Learning (ML), וואָס איז אַ פאַרלענגערונג פון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע, איז אַ סאַבסעט פון דיפּ לערנען.
ווען איר האַנדלען מיט ישוז מיט נאַטוראַל שפּראַך פּראַסעסינג (NLP), אַזאַ ווי סאַמעריזיישאַן, פארשטאנד און קאַמפּלישאַן פון געשיכטע, דיפּ לערנען נעוראַל נעטוואָרקס נוצן די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם.
אין דעם פּאָסטן, מיר מוזן פֿאַרשטיין וואָס די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם איז, ווי די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם אַרבעט אין DL און אנדערע וויכטיק סיבות.
וואָס איז די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם אין טיף לערנען?
די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם אין טיף לערנען איז אַ טעכניק געניצט צו פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון אַ נעוראַל נעץ דורך אַלאַוינג די מאָדעל צו פאָקוס אויף די מערסט וויכטיק אַרייַנשרייַב דאַטן בשעת דזשענערייטינג פֿאָרויסזאָגן.
דאָס איז דערגרייכט דורך ווייטינג די אַרייַנשרייַב דאַטן אַזוי אַז דער מאָדעל פּרייאָראַטייז עטלעכע אַרייַנשרייַב פּראָפּערטיעס איבער אנדערע. ווי אַ רעזולטאַט, דער מאָדעל קענען פּראָדוצירן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן דורך קאַנסידערינג בלויז די מערסט באַטייַטיק אַרייַנשרייַב וועריאַבאַלז.
דער ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם איז אָפט געניצט אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג טאַסקס אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג, ווו דער מאָדעל מוזן באַצאָלן ופמערקזאַמקייט צו פאַרשידן סעקשאַנז פון די אַרייַנשרייַב פראַזע אין סדר צו גאָר פֿאַרשטיין די טייַטש און צושטעלן אַ צונעמען איבערזעצונג.
עס קענען אויך זיין געוויינט אין אנדערע טיף לערנען אַפּלאַקיישאַנז, אַזאַ ווי בילד דערקענונג, ווו דער מאָדעל קענען לערנען צו באַצאָלן ופמערקזאַמקייט צו זיכער אַבדזשעקץ אָדער קעראַקטעריסטיקס אין אַ בילד צו דזשענערייט מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן.
ווי אַזוי אַרבעט די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם?
די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם איז אַ טעכניק געניצט אין טיף לערנען מאָדעלס צו וועגן די אַרייַנשרייַב קעראַקטעריסטיקס, אַלאַוינג די מאָדעל צו פאָקוס אויף די מערסט יקערדיק פּאַרץ פון די אַרייַנשרייַב בשעת פּראַסעסינג עס. דער אָריגינעל פאָרעם פון דער אָריגינעל פאָרעם פון דער אָריגינעל פאָרעם.
דאָ איז אַ געמעל פון ווי דער ופמערקזאַמקייט פּראָצעס אַרבעט: יבערנעמען אַז איר אַנטוויקלען אַ מאַשין איבערזעצונג מאָדעל וואָס קאַנווערץ ענגליש פראַסעס צו פראנצויזיש. דער מאָדעל נעמט אַן ענגליש טעקסט ווי אַרייַנשרייַב און אַוטפּוץ אַ פראנצויזיש איבערזעצונג.
דער מאָדעל טוט דאָס דורך ערשטער קאָדירונג פון די אַרייַנשרייַב פראַזע אין אַ סיקוואַנס פון פאַרפעסטיקט-לענג וועקטאָרס (אויך גערופן "פֿעיִקייטן" אָדער "עמבעדינגז"). דער מאָדעל דעמאָלט ימפּלויז די וועקטאָרס צו בויען אַ פראנצויזיש איבערזעצונג ניצן אַ דעקאָדער וואָס דזשענערייץ אַ סעריע פון פראנצויזיש ווערטער.
די ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם ינייבאַלז די מאָדעל צו קאַנסאַנטרייט אויף די גענוי עלעמענטן פון די אַרייַנשרייַב פראַזע וואָס זענען וויכטיק פֿאַר פּראַדוסינג די קראַנט וואָרט אין דער רעזולטאַט סיקוואַנס אין יעדער בינע פון די דיקאָודינג פּראָצעס.
פֿאַר בייַשפּיל, די דעקאָדער קען פאָקוס אויף די ערשטער ביסל ווערטער פון די ענגליש פראַזע צו אַרוישעלפן צו אויסקלייַבן די געהעריק איבערזעצונג ווען עס איז טריינג צו שאַפֿן די ערשטער פראנצויזיש וואָרט.
דער דיקאָודער וועט האַלטן ופמערקזאַמקייט צו פאַרשידן סעקשאַנז פון די ענגליש פראַזע בשעת עס דזשענערייץ די רוען פּאָרשאַנז פון דער פראנצויזיש איבערזעצונג צו אַרוישעלפן צו דערגרייכן די מערסט פּינטלעך איבערזעצונג מעגלעך.
טיף לערנען מאָדעלס מיט ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז קענען קאַנסאַנטרייט אויף די מערסט קריטיש עלעמענטן פון די אַרייַנשרייַב בשעת פּראַסעסינג עס, וואָס קענען העלפֿן די מאָדעל צו פּראָדוצירן פּרידיקשאַנז וואָס זענען מער פּינטלעך.
דאָס איז אַ שטאַרק מעטאָד וואָס איז וויידלי געווענדט אין אַ פאַרשיידנקייַט פון אַפּלאַקיישאַנז, אַרייַנגערעכנט בילד קאַפּטיאָנינג, רעדע דערקענונג און מאַשין איבערזעצונג.
פאַרשידענע טייפּס פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם
ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז אַנדערש דיפּענדינג אויף די באַשטעטיקן אין וואָס אַ זיכער ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם אָדער מאָדעל איז געניצט. די געביטן אָדער פּערטינאַנט סעגמאַנץ פון די אַרייַנשרייַב סיקוואַנס וואָס דער מאָדעל פאָוקיסיז און פאָוקיסיז אויף זענען אנדערע דיפערענשייישאַן פונקטן.
די פאלגענדע זענען עטלעכע טייפּס פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז:
גענעראַליזעד ופמערקזאַמקייַט
גענעראַליזעד ופמערקזאַמקייַט איז אַ מין פון נעוראַל נעץ פּלאַן וואָס אַלאַוז אַ מאָדעל צו קלייַבן צו פאָקוס אויף פאַרשידענע געביטן פון זייַן אַרייַנשרייַב, פיל ווי מענטשן טאָן מיט פאַרשידענע זאכן אין זייער סוויווע.
דאָס קען העלפֿן מיט בילד לעגיטימאַציע, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און מאַשין איבערזעצונג, צווישן אנדערע זאכן. די נעץ אין אַ גענעראַליזעד ופמערקזאַמקייט מאָדעל לערנט צו אויטאָמאַטיש אויסקלייַבן וואָס פּאָרשאַנז פון די אַרייַנשרייַב זענען מערסט באַטייַטיק פֿאַר אַ געגעבן אַרבעט און קאַנסאַנטרייט זייַן קאַמפּיוטינג רעסורסן אויף די פּאַרץ.
דאָס קען פֿאַרבעסערן די עפעקטיווקייַט פון די מאָדעל און לאָזן עס דורכפירן בעסער אויף אַ פאַרשיידנקייַט פון דזשאָבס.
זיך ופמערקזאַמקייַט
זיך-ופמערקזאַמקייט, מאל ריפערד צו ווי ינטראַ-ופמערקזאַמקייט, איז אַ סאָרט פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם געניצט אין נעוראַל נעץ מאָדעלס. עס ינייבאַלז אַ מאָדעל צו געוויינטלעך קאַנסאַנטרייט אויף פאַרשידן אַספּעקץ פון זיין אַרייַנשרייַב אָן די נויט פֿאַר השגחה אָדער אַרויס ינפּוץ.
פֿאַר טאַסקס ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, ווו דער מאָדעל מוזן קענען צו באַגרייַפן די פֿאַרבינדונגען צווישן פאַרשידן ווערטער אין אַ פראַזע צו פּראָדוצירן פּינטלעך רעזולטאַטן, דאָס קען זיין נוציק.
אין זיך-ופמערקזאַמקייט, דער מאָדעל דיטערמאַנז ווי ענלעך יעדער פּאָר פון אַרייַנשרייַב וועקטאָרס איז צו איינער דעם אנדערן און ווייץ די קאַנטראַביושאַנז פון יעדער אַרייַנשרייַב וועקטאָר צו דער רעזולטאַט באזירט אויף די ענלעכקייט סקאָרז.
דאָס ינייבאַלז די מאָדעל צו אויטאָמאַטיש קאַנסאַנטרייט אויף די פּאַרץ פון די אַרייַנשרייַב וואָס זענען מערסט פּערטינאַנט אָן די נויט פֿאַר אַרויס מאָניטאָרינג.
מולטי-קאָפּ ופמערקזאַמקייַט
מאַלטי-קאָפּ ופמערקזאַמקייַט איז אַ סאָרט פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם געניצט אין עטלעכע נעוראַל נעץ מאָדעלס. ניצן פילע "קעפ" אָדער ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז, ינייבאַלז די מאָדעל צו קאַנסאַנטרייט אויף עטלעכע אַספּעקץ פון זייַן אינפֿאָרמאַציע אין אַמאָל.
דאָס איז וווילטויק פֿאַר טאַסקס ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, ווו דער מאָדעל האט צו באַגרייַפן די פֿאַרבינדונגען צווישן פאַרשידן ווערטער אין אַ פראַזע.
א מולטי-קאָפּ ופמערקזאַמקייט מאָדעל טראַנספאָרמז די אַרייַנשרייַב אין פילע פאַרשידענע פאַרטרעטונג ספּייסאַז איידער אַפּלייינג אַ באַזונדער ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם צו יעדער פאַרטרעטונג פּלאַץ.
די אַוטפּוץ פון יעדער ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם זענען דעמאָלט ינאַגרייטיד, אַלאַוינג די מאָדעל צו פּראָצעס די אינפֿאָרמאַציע פֿון פילע וויופּוינט. דאָס קען פאַרגרעסערן פאָרשטעלונג אין אַ פאַרשיידנקייַט פון טאַסקס און אויך מאַכן די מאָדעל מער ריזיליאַנט און עפעקטיוו.
ווי ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם איז געניצט אין פאַקטיש לעבן?
ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז זענען אָנגעשטעלט אין אַ קייט פון פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז, אַרייַנגערעכנט נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, בילד לעגיטימאַציע און מאַשין איבערזעצונג.
ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג לאָזן די מאָדעל צו פאָקוס אויף בוילעט ווערטער אין אַ פראַזע און אָנכאַפּן זייער פֿאַרבינדונגען. דאָס קען זיין וווילטויק פֿאַר טאַסקס ווי שפּראַך איבערזעצונג, טעקסט סאַמעריזיישאַן און סענטימענט אַנאַליסיס.
ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז אין בילד דערקענונג לאָזן די מאָדעל צו פאָקוס אויף דייווערס ייטאַמז אין אַ בילד און אָנכאַפּן זייער באציונגען. דאָס קען העלפֿן מיט טאַסקס ווי דערקענונג פון אַבדזשעקץ און בילד קאַפּטיאָנינג.
ופמערקזאַמקייט מעטהאָדס אין מאַשין איבערזעצונג לאָזן די מאָדעל צו פאָקוס אויף פאַרשידענע פּאָרשאַנז פון די אַרייַנשרייַב זאַץ און בויען אַ איבערגעזעצט זאַץ וואָס שטימען רעכט צו דער אָריגינעל טייַטש.
קוילעלדיק, ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז קענען פאַרגרעסערן נעוראַל נעץ מאָדעל פאָרשטעלונג אויף אַ ברייט קייט פון טאַסקס און זענען אַ וויכטיק שטריך פון פילע פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז.
Benefits פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם
עס זענען פאַרשידן אַדוואַנידזשיז פון ניצן ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז אין נעוראַל נעץ מאָדעלס. איינער פון די הויפּט אַדוואַנטאַגעס איז אַז זיי קענען בוסט די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל אין אַ פאַרשיידנקייַט פון דזשאָבס.
ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז געבן די מאָדעל צו סאַלעקטיוולי פאָקוס אויף פאַרשידענע סעקשאַנז פון די אַרייַנשרייַב, העלפּינג עס צו בעסער פֿאַרשטיין די פֿאַרבינדונגען צווישן פאַרשידענע אַספּעקץ פון די אַרייַנשרייַב און פּראָדוצירן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן.
דאָס איז ספּעציעל וווילטויק פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און אַ בילד לעגיטימאַציע, ווו דער מאָדעל מוזן באַגרייַפן די קאַנעקשאַנז צווישן פאַרשידענע ווערטער אָדער אַבדזשעקץ אין די אַרייַנשרייַב.
אן אנדער מייַלע פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז איז אַז זיי קענען פֿאַרבעסערן די עפעקטיווקייַט פון די מאָדעל. ופמערקזאַמקייט מעטהאָדס קענען מינאַמייז די סומע פון קאַמפּיוטיישאַן אַז דער מאָדעל האט צו ויספירן דורך אַלאַוינג עס צו פאָקוס אויף די מערסט באַטייַטיק ביטן פון די אַרייַנשרייַב, מאכן עס מער עפעקטיוו און פאַסטער צו לויפן.
דאָס איז ספּעציעל וווילטויק פֿאַר טאַסקס ווו דער מאָדעל מוזן פּראָצעס אַ באַטייטיק קוואַנטיטי פון אַרייַנשרייַב דאַטן, אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג אָדער בילד דערקענונג.
צום סוף, ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז קענען פֿאַרבעסערן די ינטערפּריטאַביליטי און קאַמפּריכענשאַן פון נעוראַל נעץ מאָדעלס.
ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז, וואָס געבן די מאָדעל צו פאָקוס אויף פאַרשידן געביטן פון די אַרייַנשרייַב, קענען געבן ינסייץ אין ווי דער מאָדעל מאכט פֿאָרויסזאָגן, וואָס קענען זיין נוציק פֿאַר פארשטאנד די נאַטור פון די מאָדעל און פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג.
קוילעלדיק, ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז קענען ברענגען עטלעכע בענעפיץ און זענען אַ יקערדיק קאָמפּאָנענט פון פילע עפעקטיוו נעוראַל נעץ מאָדעלס.
לימיטיישאַנז פון ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַם
כאָטש ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז קענען זיין זייער וווילטויק, זייער נוצן אין נעוראַל נעץ מאָדעלס האט עטלעכע לימאַץ. איינער פון זייַן הויפּט דיסאַדוואַנטידזשיז איז אַז זיי קען זיין שווער צו באַן.
ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז אָפט דאַרפֿן די מאָדעל צו לערנען ינטראַקאַט קאָראַליישאַן צווישן פאַרשידן פּאַרץ פון די אַרייַנשרייַב, וואָס קען זיין שווער פֿאַר די מאָדעל צו לערנען.
דאָס קען מאַכן טריינינג ופמערקזאַמקייט-באזירט מאָדעלס טשאַלאַנדזשינג און קען דאַרפֿן די נוצן פון קאָמפּלעקס אַפּטאַמאַזיישאַן מעטהאָדס און אנדערע סטראַטעגיעס.
אן אנדער כיסאָרן פון ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז איז זייער קאַמפּיוטיישאַנאַל קאַמפּלעקסיטי. ווייַל ופמערקזאַמקייט מעטהאָדס דאַרפֿן די מאָדעל צו רעכענען די ענלעכקייט צווישן בוילעט אַרייַנשרייַב זאכן, זיי קענען זיין קאַמפּיוטישאַנאַלי אינטענסיווע, ספּעציעל פֿאַר גרויס ינפּוץ.
ופמערקזאַמקייַט-באזירט מאָדעלס קען זיין ווייניקער עפעקטיוו און סלאָוער צו אַרבעטן ווי אנדערע טייפּס פון מאָדעלס, וואָס קען זיין אַ שטערונג אין באַזונדער אַפּלאַקיישאַנז.
צום סוף, ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז קען זיין טשאַלאַנדזשינג צו אָנכאַפּן און באַגרייַפן. עס קען זיין שווער צו אָנכאַפּן ווי אַן ופמערקזאַמקייט-באזירט מאָדעל מאכט פֿאָרויסזאָגן ווייַל עס ינוואַלווז קאָמפּליצירט ינטעראַקשאַנז צווישן פאַרשידענע קאַמפּאָונאַנץ פון די אַרייַנשרייַב.
דאָס קען מאַכן דיבאַגינג און ימפּרוווינג די פאָרשטעלונג פון די מאָדעלס שווער, וואָס קען זיין נעגאַטיוו אין עטלעכע אַפּלאַקיישאַנז.
קוילעלדיק, כאָטש ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז פאָרשלאָגן פילע אַדוואַנטידזשיז, זיי אויך האָבן עטלעכע לימאַץ וואָס זאָל זיין אַדרעסד איידער איר נוצן זיי אין אַ ספּעציפיש אַפּלאַקיישאַן.
סאָף
אין מסקנא, ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז זענען אַ שטאַרק אופֿן פֿאַר ענכאַנסינג די פאָרשטעלונג פון נעוראַל נעץ מאָדעל.
זיי צושטעלן די מאָדעל די פיייקייט צו סאַלעקטיוולי פאָקוס אויף פאַרשידן אַרייַנשרייַב קאַמפּאָונאַנץ, וואָס קענען אַרוישעלפן די מאָדעל צו אָנכאַפּן די קאַנעקשאַנז צווישן די אַרייַנשרייַב קאַמפּאָונאַנץ און פּראָדוצירן פּרידיקשאַנז וואָס זענען מער פּינטלעך.
פילע אַפּלאַקיישאַנז, אַרייַנגערעכנט מאַשין איבערזעצונג, בילד דערקענונג, און נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, פאַרלאָזנ זיך זייער ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז.
אָבער, עס זענען זיכער לימיטיישאַנז צו ופמערקזאַמקייט פּראַסעסאַז, אַזאַ ווי די שוועריקייט פון טריינינג, די קאַמפּיוטיישאַנאַל ינטענסיטי און די שוועריקייט פון ינטערפּריטיישאַן.
ווען איר באַטראַכטן צי צו צולייגן ופמערקזאַמקייט טעקניקס אין אַ זיכער אַפּלאַקיישאַן, די ריסטריקשאַנז זאָל זיין אַדרעסד.
קוילעלדיק, ופמערקזאַמקייט מעקאַניזאַמז זענען אַ שליסל קאָמפּאָנענט פון די טיף לערנען לאַנדשאַפט, מיט די פּאָטענציעל צו פאַרגרעסערן די פאָרשטעלונג פון פילע פאַרשידענע טייפּס פון נעוראַל נעץ מאָדעלס.
לאָזן אַ ענטפֿערן