د ویکتورونو په توګه د کلمې نمایندګۍ لیدو لپاره په اتوماتيک ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره، موږ اړتیا لرو چې د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه د عصبي شبکو له لارې زده کیږي ، په ځانګړي توګه د امبیډ کولو پرتونو له لارې ، کوم چې ټکي په لوړ ابعادي ویکتور ځایونو کې نقشه کوي چیرې چې ورته کلمې یو بل سره نږدې وي.
د TensorFlow په شرایطو کې، د پرتونو ځای پرځای کول په عصبي شبکه کې د ویکتورونو په توګه د کلمو په استازیتوب مهم رول لوبوي. کله چې د طبیعي ژبې پروسس کولو دندو سره معامله وکړئ لکه د متن طبقه بندي یا د احساساتو تحلیل، د کلمو د سرایتونو لیدل کولی شي بصیرت چمتو کړي چې څنګه د ویکتور ځای کې د لفظي ډول سره تړاو لري. د امبیډینګ پرت په کارولو سره ، موږ کولی شو په اتوماتيک ډول د زده شوي ایمبیډینګونو پراساس د کلمو نمایندګۍ پلیټ کولو لپاره مناسب محورونه وټاکو.
د دې لاسته راوړلو لپاره، موږ لومړی د عصبي شبکې ماډل روزلو ته اړتیا لرو چې د سرایت کولو پرت پکې شامل وي. د سرایت کولو پرت هره کلمه په لغت کې د ویکتور نمایش لپاره نقشه کوي. یوځل چې موډل وروزل شي، موږ کولی شو د ایمبیډینګ پرت څخه زده شوي کلمې ایمبیډینګونه راوباسئ او تخنیکونه لکه د ابعاد کمولو (د مثال په توګه PCA یا t-SNE) وکاروو ترڅو په ټیټ ابعادي ځای کې د کلمو سرایت لیدلو لپاره.
راځئ چې دا پروسه د TensorFlow په کارولو سره د ساده مثال سره روښانه کړو:
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
په پورته مثال کې، موږ په TensorFlow کې د سرایت کولو پرت سره یو ساده ترتیب ماډل جوړوو. د موډل د روزنې وروسته، موږ د ایمبیډینګ پرت څخه زده شوي کلمې ایمبیډینګونه استخراج کوو. بیا موږ کولی شو د ابعاد کمولو تخنیکونه لکه t-SNE پلي کړو ترڅو په 2D یا 3D ځای کې د کلمو سرایتونه لیدو لپاره ، دا د کلمو ترمینځ اړیکې تشریح کول اسانه کوي.
په TensorFlow کې د پرتونو د ځای پرځای کولو ځواک په کارولو سره، موږ کولی شو په اتوماتيک ډول د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدلو لپاره مناسب محورونه وټاکو، موږ ته دا توان راکوي چې په ورکړل شوي متن کې د کلمو سیمانټیک جوړښت کې ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړو.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
- ایا د عصبي جوړښت زده کړې د ډیټا سره کارول کیدی شي د کوم لپاره چې طبیعي ګراف شتون نلري؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ