Трансдукция последовательностей

Трансдукция последовательностей - это процесс машинного обучения, в котором набор данных преобразуется из одной формы в другую. Преобразованный набор данных может быть либо последовательностью, либо графом. Он используется в таких областях, как обработка естественного языка (NLP), распознавание речи, обработка изображений и компьютерное зрение.

В НЛП преобразование последовательности используется для преобразования текста в числовое представление, что позволяет компьютерам обрабатывать текст более эффективно. Она также используется в распознавании речи для преобразования аудиосигналов в текст. В обработке изображений и компьютерном зрении она используется для преобразования пикселей в такие представления, как края, формы и текстуры.

Алгоритмы преобразования последовательностей можно разделить на два типа: контролируемые и неконтролируемые. При контролируемом обучении в качестве входных данных используется маркированный набор данных, а при неконтролируемом обучении данные не маркируются.

Алгоритмы контролируемого преобразования последовательности в основном используются в НЛП и распознавании образов, например, в машинном переводе, классификации текстов, маркировке последовательностей и извлечении информации. Примерами таких алгоритмов являются рекуррентные нейронные сети (RNNs), сверточные нейронные сети (CNNs), машины опорных векторов (SVMs) и долговременная кратковременная память (LSTMs).

Алгоритмы преобразования последовательностей без наблюдения, также известные как вкрапления последовательностей, используются для отображения последовательностей символов на векторы чисел. Это позволяет машинам устанавливать связи между похожими последовательностями, не полагаясь на метки. Примеры вкраплений последовательностей включают word2vec, GloVe иdoc2vec.

Трансдукция последовательностей является важным инструментом в области машинного обучения, поскольку она позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать данные более сложным образом. Он находит применение в различных областях, включая обработку естественного языка, распознавание речи, обработку изображений и компьютерное зрение.