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TaatikNet（ターティクネット）：ヘブライ語の翻字のためのシーケンス・トゥ・シーケンス学習

この記事では、TaatikNetとseq2seqモデルの簡単な実装方法について説明していますコードとドキュメントについては、TaatikNetのGitHubリポジトリを参照してくださいインタラクティブなデモについては、HF Spaces上のTaatikNetをご覧ください多くのタスク...

ニューラルネットワークにおける活性化関数の種類

ニューラルネットワークの活性化関数は、ディープラーニングの重要な部分であり、トレーニングモデルの精度と効率を決定します。大規模なニューラルネットワークの作成や分割に使用されるモデルとディープラーニングモデルの出力を決定します。活性化関数は、関連するデータに焦点を当てながら、他のデータを破棄するため、ニューラルネットワークにとって貴重なツールです。他の関数と同様に、活性化関数（転送関数）は入力を受け取り、その入力に比例する出力を返します。ニューラルネットワークのノードの活性化関数は、特定の入力または入力グループに対するノードの出力を指定します。意図した結果を達成するために、どのニューロンを活性化または非活性化するか効果的に選択します。入力も非線形に変換され、高度なニューラルネットワークでのパフォーマンスが向上します。1から-1までの情報は、活性化関数で出力を正規化することができます。ニューラルネットワークは通常、何百万ものデータポイントでトレーニングされるため、活性化関数が高速であり、結果を計算するために必要な時間を最小限に抑えることが重要です。さて、ニューラルネットワークの構造を確認し、ニューラルネットワークアーキテクチャがどのように組み立てられ、ニューラルネットワークにどの要素が存在するかを見てみましょう。人工ニューラルネットワークは、多くのリンクされた個々のニューロンを含んでいます。各ニューロンの活性化関数、バイアス、および重みが指定されます。入力層 – ドメインの生データが入力層に送られます。この層は計算が行われる最も低いレベルです。これらのノードが行う唯一のことは、データを次の隠れ層に中継することです。隠れ層 – 入力層から特徴を受け取った後、隠れ層はさまざまな計算を行い、結果を出力層に渡します。レイヤー2のノードは表示されず、基礎となるニューラルネットワークの抽象化レイヤーを提供します。出力層 – ネットワークの隠れ層の出力がこの層でまとめられ、ネットワークの最終的な値が提供されます。活性化関数の重要性線形方程式は1次の多項式であるため、活性化関数を持たないニューラルネットワークは単なる線形回帰モデルです。解くのは簡単ですが、複雑な問題や高次の多項式に対処する能力は制限されています。活性化関数は、ニューラルネットワークに非線形性を提供するために使用されます。活性化関数の計算は、順伝播の各層で追加のステップを行いますが、その手間は十分に報われます。活性化関数がない場合、各ニューロンは重みとバイアスを使用して入力に対する線形変換を行います。2つの線形関数の合成は、それ自体が線形関数です。したがって、ニューラルネットワークの隠れ層の総数はその動作に影響を与えません。活性化関数の種類ニューラルネットワークは、異なる活性化関数が使用される3つの主要な部分に分類されます。バイナリステップ関数線形関数非線形活性化関数バイナリステップニューラルネットワークの活性化関数バイナリステップ関数…

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…