Rețelele neurale transformers sunt un tip de rețea neurală care este specializată în prelucrarea secvențelor de date, cum ar fi textul, audio sau video. Ele sunt foarte utile pentru aplicații de prelucrare a limbajului natural, cum ar fi traducerea automată și sinteza vorbirii.
Rețelele neurale transformers funcționează prin utilizarea atenției multiplicative, o tehnică care permite rețelei să se concentreze asupra anumitor elemente din secvență în timp ce procesează informațiile. Astfel, rețeaua poate să înțeleagă contextul și să determine care sunt cuvintele sau elementele cele mai importante în secvență.
Rețelele neurale transformers sunt construite din mai multe straturi de ceea ce se numesc "blocuri de atenție". Fiecare strat conține mai multe "capete de atenție", care sunt unități care se concentrează asupra diferitelor părți ale secvenței și le procesează în paralel. Rezultatele sunt apoi combinate pentru a produce ieșirea finală.
Rețelele neurale transformers sunt foarte performante în aplicații de prelucrare a limbajului natural, deoarece sunt capabile să înțeleagă contextul și să își concentreze atenția asupra elementelor importante din secvență. Ele sunt utilizate în diverse aplicații, cum ar fi traducerea automată, sinteza vorbirii și chiar în jocuri video, pentru a permite unui personaj să răspundă natural la comenzi.
Cum folosim Transformers în Keras?
Keras este un cadru de dezvoltare a rețelelor neuronale care oferă un set de instrumente și biblioteci pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale într-un mod ușor de utilizat. Keras include suport pentru utilizarea rețelelor neurale transformers în aplicațiile de prelucrare a limbajului natural și în alte aplicații care necesită procesarea secvențelor de date.
Pentru a utiliza rețelele neurale transformers în Keras, trebuie mai întâi să importați clasa "Transformer" din modulul "keras_transformer" al bibliotecii Keras. Apoi, puteți crea o rețea neurală transformer prin definirea straturilor de blocuri de atenție și capete de atenție dorite și prin specificarea parametrilor de intrare și ieșire.
Pentru a antrena o rețea neurală transformer în Keras, trebuie să pregătiți setul de date de antrenare și să utilizați metoda "fit" a obiectului rețelei neurale pentru a antrena rețeaua pe datele de antrenare. Puteți utiliza apoi metodele "evaluate" sau "predict" pentru a testa performanța rețelei pe date de test sau pentru a face predicții pe date noi.
Exemplu de cod pentru utilizarea unei rețele neurale transformers în Keras:
keras_transformer import Transformer
# Definim modelul
transformer model = Transformer(
max_len=512,
d_model=128,
num_heads=8,
num_blocks=2,
input_vocab_size=10000,
output_vocab_size=10000,
input_sequence='input_sequence',
output_sequence='output_sequence'
)
# Compilăm modelul
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# Antrenăm modelul pe datele de antrenare
model.fit(x=X_train, y=y_train, batch_size=32, epochs=10 )
# Evaluăm modelul pe datele de test
model.evaluate(x=X_test, y=y_test)
Aceasta este o schemă generală pentru utilizarea rețelelor neurale transformers în Keras.