ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਵਰਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
TensorFlow ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰਾਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਬਦ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਅਰਥਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲਈ ਮੈਪ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਮਨ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਯਾਮੀ ਕਮੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, PCA ਜਾਂ t-SNE) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਆਉ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ:
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
ਉਪਰੋਕਤ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਇੱਕ 2D ਜਾਂ 3D ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ t-SNE ਵਰਗੀਆਂ ਅਯਾਮੀ ਘਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਕਾਰਪਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਰਥ-ਸੰਬੰਧੀ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ