در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در حوزه مدلهای آموزش نقطهگذاری کلمات کلیدی، میتوان چندین الگوریتم را در نظر گرفت. با این حال، یکی از الگوریتمهایی که برای این کار بسیار مناسب است، شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) است.
CNN ها به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته اند و در کارهای مختلف بینایی کامپیوتری از جمله تشخیص تصویر و تشخیص اشیا موفقیت آمیز به اثبات رسیده اند. توانایی آنها در گرفتن مؤثر وابستگیهای فضایی و یادگیری نمایشهای سلسله مراتبی، آنها را به انتخابی عالی برای شناسایی کلمات کلیدی تبدیل میکند، جایی که هدف شناسایی کلمات یا عبارات خاص در یک ورودی داده شده است.
معماری یک CNN از چندین لایه، از جمله لایه های کانولوشن، لایه های ادغام و لایه های کاملاً متصل تشکیل شده است. لایه های کانولوشن استخراج ویژگی را با اعمال مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری روی داده های ورودی انجام می دهند. این فیلترها الگوها و ویژگی های مختلفی را در داده ها مانند لبه ها، گوشه ها یا بافت ها شناسایی می کنند. سپس لایههای ادغام، ابعاد فضایی ویژگیهای استخراجشده را کاهش میدهند، در حالی که ویژگیهای مهم خود را حفظ میکنند. در نهایت، لایه های کاملاً متصل، ویژگی های آموخته شده توسط لایه های قبلی را ترکیب کرده و پیش بینی های نهایی را انجام می دهند.
برای آموزش یک CNN برای شناسایی کلمات کلیدی، یک مجموعه داده برچسبگذاری شده، متشکل از نمونههای صوتی و کلمات کلیدی مربوط به آنها مورد نیاز است. نمونههای صوتی را میتوان به طیفنگارهایی تبدیل کرد، که نمایشهای بصری محتوای فرکانس سیگنالهای صوتی در طول زمان هستند. این طیف نگارها به عنوان ورودی CNN عمل می کنند.
در طول فرآیند آموزش، CNN یاد میگیرد که الگوها و ویژگیهایی را در طیفنگارهایی که نشاندهنده وجود کلمات کلیدی هستند، تشخیص دهد. این امر از طریق یک فرآیند بهینهسازی تکراری به نام انتشار پسانداز به دست میآید، که در آن شبکه وزنها و سوگیریهای خود را تنظیم میکند تا تفاوت بین پیشبینیهای خود و برچسبهای حقیقت زمین را به حداقل برساند. بهینهسازی معمولاً با استفاده از الگوریتمهای مبتنی بر گرادیان نزولی، مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD) یا آدام انجام میشود.
هنگامی که CNN آموزش دید، می توان از آن برای شناسایی کلمات کلیدی در نمونه های صوتی جدید با تغذیه آنها از طریق شبکه و بررسی خروجی شبکه استفاده کرد. خروجی می تواند توزیع احتمال بر روی مجموعه ای از کلمات کلیدی از پیش تعریف شده باشد، که نشان دهنده احتمال وجود هر کلمه کلیدی در ورودی است.
شایان ذکر است که عملکرد CNN برای شناسایی کلمات کلیدی به شدت به کیفیت و تنوع داده های آموزشی بستگی دارد. یک مجموعه داده بزرگتر و متنوع تر می تواند به شبکه کمک کند تا نمونه های دیده نشده را بهتر تعمیم دهد و دقت آن را بهبود بخشد. علاوه بر این، تکنیکهایی مانند افزایش دادهها، که در آن دادههای آموزشی به طور مصنوعی با اعمال تبدیلهای تصادفی گسترش مییابند، میتوانند عملکرد CNN را بیشتر افزایش دهند.
الگوریتم شبکه عصبی کانولوشن (CNN) برای مدلهای آموزشی برای شناسایی کلمات کلیدی مناسب است. توانایی آن در گرفتن وابستگی های فضایی و یادگیری نمایش های سلسله مراتبی آن را در شناسایی کلمات یا عبارات خاص در نمونه های صوتی موثر می کند. با استفاده از طیفنگارهای برچسبگذاریشده بهعنوان ورودی و بهینهسازی شبکه از طریق انتشار پسانداز، CNN میتواند برای تشخیص الگوهای نشاندهنده وجود کلمات کلیدی آموزش ببیند. عملکرد CNN را می توان با استفاده از مجموعه داده های آموزشی متنوع و تقویت شده بهبود بخشید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید