高级计算机视觉与自然语言处理技术解析

### 高级计算机视觉与自然语言处理技术解析 #### 高级计算机视觉中的DDPM模型应用 在模型训练完成后，我们可以基于随机初始张量 \(x_T\) 来采样新的图像。具体操作步骤如下： 1. 从高斯分布中采样初始随机潜在张量 \(x_T\)。 2. 重复以下步骤 \(T\) 次： - 除最后一步外，从高斯分布中采样随机噪声张量 \(z\)。 - 使用训练好的U - Net模型预测步骤 \(t\) 处的噪声 \(\epsilon_{\theta}\)，从当前样本 \(x_t\) 中减去该噪声，以生成新的、噪声更小的 \(x_{t - 1}\)。调度系数 \(a_t\) 也参与此公式，该公式还保留了原始分布的均值和方差。 3. 最后一步去噪操作生成最终的图像。 #### 自然语言处理与循环神经网络概述 自然语言处理（NLP）和循环神经网络（RNN）是相互补充的两个主题。NLP旨在让计算机处理和分析自然语言文本，以完成机器翻译、情感分析和文本生成等任务。与计算机视觉中的图像数据不同，自然文本数据中元素的顺序至关重要。而RNN适合处理文本或时间序列等顺序数据，它通过定义序列上的递归关系来处理可变长度的序列。理论上，RNN是图灵完备的，可模拟任何常规计算机无法计算的程序。不过，RNN在实际应用中存在一定局限性，这些局限性在很大程度上已被更先进的Transformer架构所克服。 #### 自然语言处理任务类型 NLP作为机器学习的一个子领域，涵盖了多种任务类型： |任务类型|描述|示例| | ---- | ---- | ---- | |文本分类|为整个输入文本分配单个标签|情感分析判断产品评论的正负性| |标记分类|为输入文本的每个标记分配标签|命名实体识别将标记分配到预定义的类别，如地点、公司或人物；词性标注为每个单词分配特定的词性| |文本生成|根据输入文本生成任意长度的新文本|机器翻译、问答系统和文本摘要| #### 文本数据与图像数据的差异 计算机视觉中的输入图像通常表示为像素强度的二维张量，具有均匀的结构，可直接输入卷积神经网络（CNN）进行处理，且数据预处理相对较少。而文本数据具有以下特点： - 存在具有不同语义含义的字符类型，如字母、数字和标点符号，还可能遇到未知符号。 - 自然文本具有明确的层次结构，包括字符、单词、句子和段落，还有引号、标题和标题层次结构。 - 文本的某些部分可能与序列中较远的部分相关，而非仅与直接上下文相关。 由于文本数据的复杂性，在使用神经网络模型之前需要进行多个预处理步骤，首先是归一化，包括去除多余空格和将所有字母转换为小写。 #### 文本数据的预处理 - 分词 分词是将语料库拆分为标记的过程，执行此操作的实体称为分词器。常见的分词器类型有： - **基于单词的分词器**：每个单词代表一个唯一的标记。这种方式直观，但存在严重缺点，如语义相似的单词会有不相关的标记，产生大量唯一标记，导致模型计算效率低下，且可能遇到未知单词。 - **基于字符的分词器**：文本中的每个字符（字母、数字、标点等）都是一个唯一的标记。这种方式的标记数量较少，不会遇到未知符号，但基于字符的上下文不如基于单词的上下文有意义，且语料库中的标记总数会非常大。 - **子词分词器**：这是一个两步过程，先将语料库拆分为单词（预分词），然后保留常用单词，将稀有单词分解为有意义的子词。子词分词器结合了基于字符（较小词汇量）和基于单词（有意义的上下文）分词器的优点，是最流行的分词方式。 #### 特殊服务标记 为了使分词概念有效，引入了一些特殊服务标记： - **UNK**：替换语料库中的未知标记。 - **EOS**：句子（或序列）结束标记。 - **BOS**：句子（或序列）开始标记。 - **SEP**：分隔两个语义不同的文本序列。 - **PAD**：填充标记，用于将序列填充到预定义的长度，