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文本特徵提取法, 常見演算法, 自編碼生成器, 文本生成技術, 電腦中的圖像, 未來學習與人工智慧作業, 自然語言(NLP), 卷積運算, 深度學習…
文本特徵提取法
詞袋模型
不考慮順序的向量
文本嵌入
文本轉向量
單詞嵌入
單詞應設置向量捕捉單詞語義
TF-IDF
單詞權重化，考量文件檔、資料庫內的出現頻率
常見演算法
具質
數據分群
梯度提升樹
弱學習機集合提升預測性
EX:筷子預言
期望最大化
估算隱藏變數
EX:高斯混和模型
線性回歸
有連續性
主成分分析
壓縮資料、保留特徵(去蕪存菁)
邏輯回歸
二元分類
K最近鄰
藉由新點何以知點間的距離推算新點的屬性
EX:近朱者赤近墨者黑
決策樹
藉由問題、決策進行未來預測
支持向量
最優分割超平面(分割線左右輛邊面積均等)
隨機森林
決策樹之集合
自編碼生成器
編碼向量特色
特徵提取
數據重建
訊息壓縮
雜訊容忍
步驟
產生向量
潛在表示
編碼表示
接收原始數據
特徵提取
變分自編碼生成器
加入雜訊機制
非監督式學習
用途:壓縮與解壓縮
應用:數據視覺化
文本生成技術
自然語言(NLP)
神經語言模型
預訓練語言模型
N元語法
馬可夫假設
生成語前面詞語有關的詞，但何更早無關
EX:自動選字
循環神經網路(RNN)
根據上文詞語產生下一個詞語
流程
計算隱藏狀態(當前質+輸入質)
生成詞語
輸入詞向量(視為時間步)
重複過程
初始化隱藏狀態(給予初始質)
注意力機制
觀注輸入的不同部分以處理更長的文本
變換器模型
遷移學習
微調內容
應用
對話系統
語義理解
文本生成
語言翻譯
並行計算
同時計算不同位置
優勢
自注意機制
可擴展性
電腦中的圖像
解析度
多少個圖元(色彩方格)行列組成
黑白度
灰階
色彩度
三原色(RGB
未來學習與人工智慧作業
AI生成圖片
困難
無法生成預期圖片
解決方式
1.給予更加詳細的指令
2.使用更多AI軟體並選擇最適合者
小組討論
困難
想法不同
能力不足
解法
多花時間討論
思考替代方案
自然語言(NLP)
任務
語句分析
語句結構
詞彙整理
入手資料
情感分析
識別命名實體
翻譯
文本生成
挑戰
多樣性
語意理解
歧義性
卷積運算
流程
重複至短頭對長尾
EX:課本P69-71
計算乘積
對齊
移動
應用
空間濾波器
平均濾波器
去雜訊
索伯濾波器
運算亮度
深度學習
人工神經網路使其能如人般思考
數據規模大且複雜