Detaillierte Erläuterung des Deep-Learning-Pre-Training-Modells in Python

Mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Deep Learning sind vorab trainierte Modelle zu einer beliebten Technologie in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision (CV), Spracherkennung und anderen Bereichen geworden. Als eine der derzeit beliebtesten Programmiersprachen spielt Python natürlich eine wichtige Rolle bei der Anwendung vorab trainierter Modelle. Dieser Artikel konzentriert sich auf das Deep-Learning-Pre-Training-Modell in Python, einschließlich seiner Definition, Typen, Anwendungen und der Verwendung des Pre-Training-Modells.

Was ist ein vorab trainiertes Modell?

Die Hauptschwierigkeit von Deep-Learning-Modellen besteht darin, eine große Menge hochwertiger Daten zu trainieren, und Modelle vor dem Training sind eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen. Vorab trainierte Modelle beziehen sich auf Modelle, die anhand großer Datenmengen vorab trainiert wurden. Sie verfügen über starke Generalisierungsfähigkeiten und können an verschiedene Aufgaben angepasst werden. Vorab trainierte Modelle werden normalerweise häufig in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und anderen Bereichen eingesetzt.

Vortrainingsmodelle können in zwei Typen unterteilt werden: eines ist ein Vortrainingsmodell für selbstüberwachtes Lernen und das andere ist ein Vortrainingsmodell für überwachtes Lernen.

Selbstüberwachtes Lern-Pre-Training-Modell

Selbstüberwachtes Lern-Pre-Training-Modell bezieht sich auf ein Modell, das unbeschriftete Daten für das Training verwendet. Daten, die keiner Anmerkung bedürfen, können aus großen Textmengen im Internet, Videos mit vielen Ansichten oder Daten in Bereichen wie Sprache und Bildern stammen. In diesem Modell versucht das Modell normalerweise, fehlende Informationen vorherzusagen und lernt so weitere nützliche Funktionen. Die am häufigsten verwendeten vorab trainierten Modelle für selbstüberwachtes Lernen sind BERT (Bidirektionale Encoderdarstellungen von Transformatoren) und GPT (Generative vorab trainierte Transformatoren).

Pre-Training-Modell für überwachtes Lernen

Pre-Training-Modell für überwachtes Lernen bezieht sich auf ein Modell, das mit einer großen Menge beschrifteter Daten trainiert wird. In diesem Modell können annotierte Daten Klassifizierungs- oder Regressionsaufgaben sowie Aufgaben zur Vorhersage der Sequenzlänge usw. umfassen. Unter den vorab trainierten Modellen für überwachtes Lernen werden am häufigsten Sprachmodelle (LM) und Bildklassifizierungsmodelle verwendet.

Anwendungen

Deep Learning auf der Grundlage vorab trainierter Modelle wird häufig in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und anderen Bereichen eingesetzt. Ihre Anwendungen werden im Folgenden kurz vorgestellt.

Computer Vision

Im Bereich Computer Vision werden vorab trainierte Modelle hauptsächlich für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Zielerkennung und Bilderzeugung verwendet. Zu den am häufigsten verwendeten vorab trainierten Modellen gehören VGG, ResNet, Inception, MobileNet usw. Diese Modelle können direkt auf Bildklassifizierungsaufgaben angewendet oder an bestimmte Aufgaben angepasst werden.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache werden vorab trainierte Modelle hauptsächlich für Aufgaben wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten, eingebettete Analyse und maschinelle Übersetzung verwendet. Zu den am häufigsten verwendeten vorab trainierten Modellen gehören BERT, GPT, XLNet usw. Diese Modelle werden häufig im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, da sie kontextbezogene semantische Informationen lernen und so schwierige Probleme im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache effektiv lösen können.

Tonerkennung

Im Bereich der Tonerkennung werden vorab trainierte Modelle hauptsächlich für Aufgaben wie Spracherkennung und Sprachgenerierung eingesetzt. Zu den am häufigsten verwendeten vorab trainierten Modellen gehören CNN, RNN, LSTM usw. Diese Modelle können die Eigenschaften von Geräuschen erlernen, um Elemente wie Wörter, Silben oder Phoneme im Signal effektiv zu identifizieren.

So verwenden Sie vorab trainierte Modelle

Python ist eine der wichtigsten Programmiersprachen für Deep Learning. Daher ist es sehr praktisch, Python zum Trainieren und Verwenden vorab trainierter Modelle zu verwenden. Hier finden Sie eine kurze Einführung in die Verwendung vorab trainierter Modelle in Python.

Hugging Face verwenden

Hugging Face ist ein auf PyTorch basierendes Deep-Learning-Framework, das eine Reihe vorab trainierter Modelle und Tools bereitstellt, um Entwicklern dabei zu helfen, vorab trainierte Modelle bequemer zu verwenden. Hugging Face kann mit der folgenden Methode installiert werden:

!pip install transformers

Verwenden von TensorFlow

Wenn Sie TensorFlow zum Trainieren und Verwenden des vorab trainierten Modells verwenden möchten, können Sie TensorFlow über den folgenden Befehl installieren:

!pip install tensorflow

Dann können Sie verwenden das vorab trainierte Modell über TensorFlow Hub. Das BERT-Modell kann beispielsweise wie folgt verwendet werden:

import tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1"
bert_layer = hub.KerasLayer(module_url, trainable=True)

Zusammenfassung

Vorab trainierte Modelle sind eine sehr nützliche Methode, die dabei helfen kann, Deep-Learning-Modelle zu verallgemeinern und sich in verschiedenen Bereichen besser anzupassen. Als eine der derzeit beliebtesten Programmiersprachen spielt Python auch bei der Anwendung vorab trainierter Modelle eine wichtige Rolle. In diesem Artikel werden die grundlegenden Konzepte, Typen und Anwendungen von Deep-Learning-Pre-Training-Modellen in Python vorgestellt und einfache Methoden für die Verwendung von Hugging Face und TensorFlow Hub bereitgestellt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung des Deep-Learning-Pre-Training-Modells in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!