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    學(xué)貫中西(3):欣賞AI的推論技能

    2022-03-22 09:10:39高煥堂
    電子產(chǎn)品世界 2022年1期
    關(guān)鍵詞:編碼方式歐式韻律

    0 引言

    上一期[1]說(shuō)明了在人們學(xué)習(xí)知識(shí)的過(guò)程中,除了會(huì)記憶(背)之外,還會(huì)進(jìn)行歸納、抽象,然后對(duì)眼前或腦海里想象的新事物進(jìn)行推論(如鑒往知來(lái)),甚至能舉一反三。本期將以唐詩(shī)的4種平仄韻律為例,與您一起來(lái)欣賞AI的初步推論技能:見微知著。也就是,從部分信息推測(cè)(Predict)出全貌。

    1 復(fù)習(xí):分類型特征編碼

    回憶一下,在前2期[1-2]里曾經(jīng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的特征(feature)含義;也說(shuō)明了2種主要特征:數(shù)值型(numerical)與分類型(categorical)特征。其中,分類型特征又可分為:次序型(ordinal)和名目型(nominal)特征。如圖1所示。

    例如,有一家房產(chǎn)公司公布了4套房屋的相關(guān)數(shù)據(jù),如圖2所示。

    其中,每一筆數(shù)據(jù)都包含了該房屋的4項(xiàng)特征?,F(xiàn)在,從機(jī)器學(xué)習(xí)的視角來(lái)敘述這些特征的類型和編碼方式。如圖3所示。

    其中特征1屬于名目型特征,包括2種名目:新(屋)與舊(屋)。適合采用OHE(獨(dú)熱)編碼,以[10]代表新(屋)、以[01]代表舊(屋)。而特征2也屬于名目型特征,包括4種名目:東、西、南、北,也適合采用OHE(one-hot-encoding)編碼,以[1000]代表東,[0100]代表西,[0010]代表南,[0001]代表北。而特征3則屬于次序型特征,包括3種等級(jí):大、中、小,適合采用標(biāo)簽編碼(label-encoding),以3代表大,2代表中,1代表小。至于特征4,則是您已經(jīng)很熟悉的數(shù)值型特征,表示為一般的浮點(diǎn)數(shù)(floating-point)即可。如圖4所示。

    于是,這些房屋的特征數(shù)據(jù)就能成為機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣本數(shù)據(jù)了,其中涵蓋了華夏文化中的房屋方位的智慧。

    2 細(xì)說(shuō)OHE編碼與坐標(biāo)空間

    關(guān)于OHE編碼的使用,大家最常提出的問(wèn)題是:在華夏的易經(jīng)八卦智慧里,已經(jīng)有了二進(jìn)制(binary)編碼方式,為什么在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這些陰陽(yáng)五行等知識(shí)概念并不采用傳統(tǒng)二進(jìn)制編碼,而要采用OHE編碼呢?例如,上述的方位(東西南北),如果采用二進(jìn)制編碼,可編碼為:

    東 ---- > [00] 西 ---- > [01]

    南 ---- > [10] 北 ---- > [11]

    如果采用OHE編碼,上述的方位(東西南北)可編碼為:

    東 ---- > [1000] 西 ---- > [0100]

    南 ---- > [0010] 北 ---- > [0001]

    兩者相比,可以看出:后者比較冗長(zhǎng),需要占用更大的內(nèi)存空間。

    現(xiàn)在,來(lái)細(xì)說(shuō)其中的緣由。因?yàn)樵谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,會(huì)以數(shù)學(xué)歐式空間(euclidean space)里的向量(vector)來(lái)表示分類型特征。因此,一項(xiàng)特征會(huì)對(duì)應(yīng)到歐式空間中的某個(gè)點(diǎn)(point)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,我們常稱之為:把特征向量嵌入(Embedding)到歐式空間中。

    一旦嵌入到歐式空間中,就能夠計(jì)算出空間中各點(diǎn)之間的距離,然后依據(jù)此距離來(lái)得知事物之間相似度(similarity),進(jìn)而支撐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類(classification)、回歸(regression)和分群(clustering)等典型算法和功能。

    那么,計(jì)算距離又與OHE編碼有何關(guān)系呢?答案是:例如上述房屋方位特征的4個(gè)名目(東西南北)之間,并沒有大小或等級(jí)之分。所以在歐式空間中,它們相互之間的距離最好是相等的。而OHE編碼則具有這種特質(zhì)。來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子(圖5)。

    這里的冷熱特征包括了3類:熱、溫、冷,以一維空間的3個(gè)向量來(lái)表示,如圖6所示。

    可以看出,其中的“冷”與“溫”2個(gè)向量之間距離為1;而“溫”與“熱”2個(gè)向量之間的距離為1。然而,“冷”與“熱”2個(gè)向量之間的距離是2。如果您覺得這種距離感是合理的(例如,會(huì)覺得冷與溫比較相似,冷與熱比較不相似),就可采用標(biāo)簽編碼,以2代表“熱”,1代表“溫”,0代表“冷”。

    那么,如果把圖6更改為圖7,您會(huì)覺得這種距離感還是合理的嗎?

    一般而言,我們通常會(huì)認(rèn)為:天、地、人是三項(xiàng)并立的概念或名目。所以圖7的距離感并不太合理。此時(shí),就可以采用OHE編碼,以三維空間的3個(gè)向量來(lái)表示,如圖8所示。

    這通稱為:把特征嵌入為三維的向量。于是,采用OHE編碼,如下:

    天 ---- > [100] 地 ---- > [010] 人 ---- > [001]

    可以看出,圖8中的3個(gè)點(diǎn)(即向量)之間的距離是相等的,能更精確計(jì)算出事物之間的相似度。凡是3項(xiàng)以上的并立名目(如方位、五行、十二生肖等)都適合采用OHE編碼。

    那么,一個(gè)比較特別的是:二元(binary)名目,只含有2項(xiàng)并立的名目,例如:太極圖的陰、陽(yáng)。此時(shí),2種嵌入途徑(即編碼方式)皆可??梢圆捎肙HE編碼嵌入到二維空間:陽(yáng)→[10];陰→[01]。如圖9所示。

    也可以采用binary編碼嵌入到一維空間:陽(yáng)→[1];陰→[0]。再如,唐詩(shī)韻律的平、仄。此時(shí),2種嵌入途徑皆可。可以采用OHE編碼,如圖11所示。

    也可以采用binary編碼,如圖12所示。

    對(duì)于二元名目型特征,2種編碼方式皆是適當(dāng)?shù)?。但是后者比較節(jié)省空間,所以大多會(huì)采用后者(Binary編碼)。

    3 欣賞AI推論技能:以唐詩(shī)的韻律為例

    基于上述的編碼觀念,就可以對(duì)五言絕句唐詩(shī)的韻律進(jìn)行編碼,以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的材料。于是,把它放在Excel畫面(圖13)中,成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(training data)。按下“學(xué)習(xí)”按鈕,開始機(jī)器學(xué)習(xí)。

    經(jīng)過(guò)數(shù)分鐘,訓(xùn)練完成。這時(shí),AI模型已經(jīng)記憶了這些韻律,還能進(jìn)行簡(jiǎn)單的推論。接著進(jìn)行測(cè)試。我們輸入這首詩(shī)的前3段韻律(圖14)。

    然后,來(lái)檢驗(yàn)AI模型是否能把欠缺的最后一段韻律填補(bǔ)起來(lái)。請(qǐng)按下“測(cè)試”,展開推論,并輸出推論結(jié)果(圖15)。

    AI模型填補(bǔ)了最后一段:[0.1, 0.1, 0.9, 0.9, 0.1]。這非常接近于[0,0,1,1,0],代表了[平、平、仄、仄、平]的韻律。表示AI推論得很棒。仔細(xì)看看圖16,所輸入的測(cè)試數(shù)據(jù)中有1個(gè)錯(cuò)別字:春,使我們輸入的編碼是:0(代表平音),也是錯(cuò)的。此時(shí),AI模型也有能力偵測(cè)出這個(gè)錯(cuò)誤,自動(dòng)將它更正為:0.8(代表仄音)。

    以上2個(gè)范例展示了AI的記憶和推論能力。當(dāng)我們給予正確的測(cè)試數(shù)據(jù),它能夠進(jìn)行推論而填補(bǔ)起來(lái)。此外,當(dāng)我們給予少數(shù)錯(cuò)別字時(shí),它也能自動(dòng)更正,而做出正確的推論。

    在欣賞了上述的AI簡(jiǎn)單推論技能之后,如果意猶未盡,可繼續(xù)閱讀下一期,將介紹AI更多精妙的推論技能。

    參考文獻(xiàn):

    [1]高煥堂.學(xué)貫中西(2):認(rèn)識(shí)AI的記憶(背誦)技能[J].電子產(chǎn)品世界,2021(12):28-30.

    [2]高煥堂.學(xué)貫中西:讓機(jī)器學(xué)習(xí)華夏智慧[J].電子產(chǎn)品世界,2021(11):17-19.

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