요, 모두 무슨 일이야! 저는 변압기 제품의 공급 업체이며 오늘 저는 텍스트 처리에서 변압기와 CNN (Convolutional Neural Networks)의 차이점에 대해 이야기하고 싶습니다. 특히 AI와 데이터 과학의 세계에서 매우 흥미로운 주제입니다.
이 두 가지가 무엇인지에 대한 기본적인 이해를 얻음으로써 시작합시다. 컨볼 루션 신경 네트워크 또는 CNN은 한동안 주변에있었습니다. 처음에는 이미지 처리를 위해 설계되었지만 사람들은 텍스트 처리에서 사용하기 시작했습니다. CNN은 입력 데이터를 통해 커널이라고도하는 작은 필터를 슬라이딩하여 작동합니다. 텍스트의 경우, 이것은 일련의 단어 일 수 있습니다. 필터는 데이터에서 Convolution이라는 수학적 작업을 수행하여 기능을 추출하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 분석하는 경우 CNN은 기사의 주제를 나타내는 특정 단어 나 문구의 빈도와 같은 패턴을 선택할 수 있습니다.
반면, 변압기는 블록의 비교적 새로운 아이입니다. 2017 년에는 "주의가 필요하다"라는 논문에 소개되었습니다. 변압기 아키텍처는 자기의 관심 개념을 기반으로합니다. 전통적인 신경망과 같이 데이터를 순차적으로 처리하는 대신 변압기는 입력 순서의 모든 부분을 한 번에 볼 수 있습니다. 이것은 텍스트 처리의 체인저 - 모델이 텍스트의 긴 범위 종속성을 캡처 할 수 있기 때문에 텍스트 처리의 체인저입니다. 예를 들어, 소설을 읽고 몇 장 전에 일어난 일에 대한 언급이 있다면 변압기는 해당 점을 쉽게 연결할 수 있습니다.
둘 사이의 주요 차이점 중 하나는 순차 데이터를 처리하는 방법입니다. CNN에는 고정 수용 필드가있어 필터가 한 번에 특정 수의 요소 만 볼 수 있음을 의미합니다. 긴 텍스트를 다룰 때는 한계가 될 수 있습니다. 멀리 떨어져있는 단어 사이의 중요한 관계를 놓칠 수 있기 때문입니다. 예를 들어, "파리에서 열린 회의에서 지난 주에 만난 사람은 인공 지능의 전문가"와 같은 긴 문장에서 "CNN은"The Man "과"전문가 "를 연결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
대조적으로, 변압기의 자체주의 메커니즘을 통해 입력 순서의 어느 부분에도 직접 참석할 수 있습니다. 순서대로 각 단어 쌍에 대해 점수를 계산하는데, 이는 서로의 관련성을 나타냅니다. 이런 식으로, 위의 예에서 "The Man"과 "전문가"의 관계를 쉽게 포착 할 수 있습니다.
또 다른 차이점은 훈련 효율성에 있습니다. CNN은 일반적으로 지역 운영이 많기 때문에 일반적으로 훈련하는 것이 더 빠릅니다. 필터는 한 번에 입력의 작은 부분 만 보이기 때문에 계산 복잡성은 상대적으로 낮습니다. 그러나 글로벌 정보를 캡처 할 때 CNN은 종종 여러 계층을 쌓아야하므로 교육 시간과 매개 변수 수가 증가 할 수 있습니다.
변압기는 글로벌 정보를보다 효과적으로 캡처 할 수 있지만 훈련 중에 계산 복잡성이 높아집니다. 자체주의 메커니즘은 시퀀스의 모든 요소 쌍에 대한 컴퓨팅 점수를 요구하며, 이는 매우 시간 - 소비 및 메모리 등, 특히 긴 시퀀스에 대해 집중적 일 수 있습니다. 그러나 희소주의 및 양자화와 같은 최근의 발전은 이러한 문제를 줄이고 변압기 훈련을보다 효율적으로 만드는 데 도움이되었습니다.
이제 다른 텍스트 처리 작업의 성능에 대해 이야기 해 봅시다. 텍스트 분류와 같은 작업에서 CNN은 매우 효과적 일 수 있습니다. 텍스트에서 로컬 기능을 빠르게 추출 할 수 있으며, 이는 텍스트를 다른 범주로 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 정치, 스포츠 또는 엔터테인먼트로 분류하는 경우 CNN은 각 범주의 특징 인 키워드와 패턴을 선택할 수 있습니다.
그러나 변압기는 기계 번역, 질문 - 응답 시스템 및 텍스트 생성과 같은 컨텍스트 및 긴 범위 의존성을 이해해야하는 작업에서 빛을 발합니다. 예를 들어 기계 번역에서 변압기는 소스 언어의 전체 문장의 의미를 이해하고 대상 언어에서보다 정확한 번역을 생성 할 수 있습니다. CNN보다 복잡한 문장 구조와 관용 표현을 더 잘 처리 할 수 있습니다.
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참조
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). 주의를 기울이기 만하면됩니다. 신경 정보 처리 시스템의 발전.
- Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). 딥 러닝. 자연, 521 (7553), 436-444.
