Việc xây dựng mô hình Học tập có cấu trúc thần kinh (NSL) để phân loại tài liệu bao gồm một số bước, mỗi bước đều quan trọng trong việc xây dựng một mô hình mạnh mẽ và chính xác. Trong phần giải thích này, chúng tôi sẽ đi sâu vào quy trình chi tiết để xây dựng một mô hình như vậy, cung cấp sự hiểu biết toàn diện về từng bước.
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập và xử lý trước dữ liệu để phân loại tài liệu. Điều này bao gồm việc thu thập một bộ tài liệu đa dạng bao gồm các danh mục hoặc lớp mong muốn. Dữ liệu phải được dán nhãn, đảm bảo rằng mỗi tài liệu được liên kết với đúng lớp. Quá trình tiền xử lý liên quan đến việc làm sạch văn bản bằng cách loại bỏ các ký tự không cần thiết, chuyển đổi nó thành chữ thường và mã hóa văn bản thành các từ hoặc từ phụ. Ngoài ra, các kỹ thuật kỹ thuật tính năng như TF-IDF hoặc nhúng từ có thể được áp dụng để thể hiện văn bản ở định dạng có cấu trúc hơn.
Bước 2: Xây dựng đồ thị
Trong Neural Structured Learning, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng cấu trúc biểu đồ để nắm bắt mối quan hệ giữa các tài liệu. Biểu đồ được xây dựng bằng cách kết nối các tài liệu tương tự dựa trên sự giống nhau về nội dung của chúng. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng các kỹ thuật như k-hàng xóm gần nhất (KNN) hoặc độ tương tự cosine. Biểu đồ nên được xây dựng theo cách thúc đẩy kết nối giữa các tài liệu thuộc cùng một lớp trong khi hạn chế kết nối giữa các tài liệu thuộc các lớp khác nhau.
Bước 3: Huấn luyện đối thủ
Đào tạo đối thủ là một thành phần chính của Học tập theo cấu trúc thần kinh. Nó giúp mô hình học hỏi từ cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn, làm cho mô hình trở nên mạnh mẽ và có thể khái quát hóa hơn. Trong bước này, mô hình được đào tạo trên dữ liệu được gắn nhãn đồng thời gây nhiễu dữ liệu chưa được gắn nhãn. Nhiễu loạn có thể được đưa vào bằng cách áp dụng nhiễu ngẫu nhiên hoặc tấn công đối nghịch vào dữ liệu đầu vào. Mô hình được đào tạo để ít nhạy cảm hơn với những nhiễu loạn này, giúp cải thiện hiệu suất đối với dữ liệu không nhìn thấy.
Bước 4: Kiến trúc mô hình
Chọn một kiến trúc mô hình thích hợp là rất quan trọng để phân loại tài liệu. Các lựa chọn phổ biến bao gồm mạng thần kinh tích chập (CNN), mạng thần kinh hồi quy (RNN) hoặc mô hình máy biến áp. Mô hình phải được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc biểu đồ, có tính đến khả năng kết nối giữa các tài liệu. Mạng tích chập đồ thị (GCN) hoặc mạng chú ý đồ thị (GAT) thường được sử dụng để xử lý cấu trúc đồ thị và trích xuất các biểu diễn có ý nghĩa.
Bước 5: Đào tạo và Đánh giá
Sau khi kiến trúc mô hình được xác định, bước tiếp theo là đào tạo mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn. Quá trình đào tạo liên quan đến việc tối ưu hóa các tham số của mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật như giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD) hoặc trình tối ưu hóa Adam. Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách phân loại tài liệu dựa trên các tính năng của chúng và các mối quan hệ được ghi lại trong cấu trúc biểu đồ. Sau khi đào tạo, mô hình được đánh giá trên một bộ thử nghiệm riêng biệt để đo lường hiệu suất của nó. Các số liệu đánh giá như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi và điểm F1 thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình.
Bước 6: Tinh chỉnh và Điều chỉnh siêu tham số
Để cải thiện hơn nữa hiệu suất của mô hình, có thể áp dụng tinh chỉnh. Điều này liên quan đến việc điều chỉnh các tham số của mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật như học chuyển đổi hoặc lập biểu tốc độ học. Điều chỉnh siêu tham số cũng rất quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Các tham số như tốc độ học, kích thước lô và cường độ chính quy hóa có thể được điều chỉnh bằng các kỹ thuật như tìm kiếm dạng lưới hoặc tìm kiếm ngẫu nhiên. Quá trình tinh chỉnh và điều chỉnh siêu tham số lặp đi lặp lại này giúp đạt được hiệu suất tốt nhất có thể.
Bước 7: Suy luận và triển khai
Sau khi mô hình được đào tạo và tinh chỉnh, nó có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại tài liệu. Các tài liệu mới, chưa nhìn thấy có thể được đưa vào mô hình và nó sẽ dự đoán các lớp tương ứng của chúng dựa trên các mẫu đã học. Mô hình này có thể được triển khai trong nhiều môi trường khác nhau, chẳng hạn như ứng dụng web, API hoặc hệ thống nhúng, để cung cấp khả năng phân loại tài liệu theo thời gian thực.
Xây dựng mô hình Học tập có cấu trúc thần kinh để phân loại tài liệu bao gồm chuẩn bị dữ liệu, xây dựng biểu đồ, đào tạo đối thủ, lựa chọn kiến trúc mô hình, đào tạo, đánh giá, tinh chỉnh, điều chỉnh siêu tham số và cuối cùng là suy luận và triển khai. Mỗi bước đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng một mô hình chính xác và mạnh mẽ có thể phân loại tài liệu một cách hiệu quả.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow