एसिमिलिरेटर: वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला
मशीन लर्निंग के संदर्भ में, एक एसिमिलेटर एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शब्द "एसिमिलेटर" Google के शोधकर्ताओं द्वारा गढ़ा गया था, जिन्होंने इस आर्किटेक्चर को पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन) की ताकत को गहरे तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताओं के साथ संयोजित करने के तरीके के रूप में विकसित किया था।
एसिमिलेटर के पीछे मुख्य विचार एक का उपयोग करना है प्रत्येक कार्य के लिए अलग-अलग मॉडल का उपयोग करने के बजाय, वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों को करने के लिए एकल तंत्रिका नेटवर्क। यह मॉडल को डेटा का साझा प्रतिनिधित्व सीखने की अनुमति देता है जिसका उपयोग दोनों प्रकार की भविष्यवाणियों के लिए किया जा सकता है, जिससे बेहतर प्रदर्शन और अधिक कुशल प्रशिक्षण हो सकता है। आत्मसात करने वाले आर्किटेक्चर में दो मुख्य घटक होते हैं: एक वर्गीकरण शाखा और एक प्रतिगमन शाखा। वर्गीकरण शाखा आम तौर पर एक सॉफ्टमैक्स आउटपुट परत के साथ पूरी तरह से जुड़ा हुआ तंत्रिका नेटवर्क है जो संभावित वर्गों पर संभाव्यता वितरण उत्पन्न करता है। प्रतिगमन शाखा भी एक पूरी तरह से जुड़ा हुआ तंत्रिका नेटवर्क है, लेकिन इसमें आउटपुट परत नहीं है, इसलिए इसका उपयोग किसी उत्पाद की कीमत जैसे निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। प्रशिक्षण के दौरान, एसिमिलेटर को एंड-टू-एंड प्रशिक्षित किया जाता है, वर्गीकरण और प्रतिगमन हानि कार्यों के संयोजन का उपयोग करना। यह मॉडल को डेटा का साझा प्रतिनिधित्व सीखने की अनुमति देता है जो दोनों कार्यों के लिए उपयोगी है, साथ ही इसे प्रत्येक कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं में विशेषज्ञता प्राप्त करने की भी अनुमति देता है। आत्मसात करने वाले का एक फायदा यह है कि यह अलग-अलग मॉडलों को प्रशिक्षित करने की तुलना में अधिक कुशल हो सकता है वर्गीकरण और प्रतिगमन, क्योंकि इसे सीखने के लिए केवल मापदंडों के एक सेट की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, आत्मसातकर्ता द्वारा सीखा गया साझा प्रतिनिधित्व अन्य कार्यों, जैसे क्लस्टरिंग या विसंगति का पता लगाने के लिए उपयोगी हो सकता है।
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